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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（2018 年 8 月 21日現在；50 音順）．厚く御礼申し上げます．

英弘精機株式会社
株式会社気象工学研究所+
気象情報通信株式会社+
サイバネットシステム株式会社*
三興通商株式会社*
東武タワースカイツリー株式会社*株式会社日本エレクトリック・インスルメント
日本気象株式会社*+
一般財団法人日本気象協会*+
株式会社ニューテック*
株式会社日立パワーソリューションズ*
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 2018 年度秋季大会

日本気象学会 2018 年度秋季大会
会期：2018 年 10 月 29 日（月）～11 月 1 日（木）会場：仙台国際センター〒980-0856
仙台市青葉区青葉山無番地 http://www.aobayama.jp/
大会実行委員会担当機関：東北大学，仙台管区気象台，日本気象協会東北支社，日本気象予報士会東北支部大会委員長： 大林 正典（気象庁 仙台管区気象台長）
当日の会場への連絡先： 大会実行委員会事務局（小会議室４）
 TEL: 080-2560-1543（大会期間中のみ有効）
取次ぎ等はいたしませんのでご了承ください．
仙台国際センター代表 TEL: 022-265-2211
交通の案内：
仙台空港より仙台空港アクセス鉄道，仙台駅まで 快速17分 普通25分
タクシー 約50分
仙台駅より
仙台市地下鉄東西線5分「国際センター駅」下車，徒歩1分
徒歩30分
タクシー約7分
会場案内図―2―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会行事予定
A 会場
B 会場
C 会場
D 会場
ポスター会場    
10月 29日（月）

10月 30日（火）

10月 31日（水）

11月 1日（木）：大会議室「橘」
小倉特別講義 ：大会議室「橘」
シンポジウム・授賞式会場 ：大ホール：大会議室「萩」
受付 ：大会議室「橘」の前：展示・レセプションホール「桜２」大会事務局  ：小会議室４：大会議室「白橿１」懇親会 ：展示・レセプションホール「桜１」：展示・レセプションホール「桜１」            
 （ ）内は講演数と講演番号
A会場
B会場
C会場
D会場
10:00～ 第一回小倉特別講義
11:30
13:00～ 小倉特別講義連携セ 専門分科会
専門分科会
大気放射
17:00
ッション
「<0&：海大陸域におけ 「短寿命気候汚染物質 （7, D151～D157）「メソ気象研究の現 るマルチスケールな大気 （6/&3）による気候変動− 海 洋 − 陸 面 相 互 作用 研 および影響の評価」
状と今後」
専門分科会（14:30～）
究」（15, C151～C165）「気象観測・予測情報（19, B151～B169）の再生可能エネルギーなどの気象ビジネ
ス・サービスへの利活用」
（11, D158～D168）
09:30～ 熱帯大気
気象予報・データ同化Ⅰ 中層大気
大気境界層
12:00（12, A201～A212）（12, B201～B212）（11, C201～C211）（11, D201～D211）
13:00～ シンポジウム「未来を拓く気象観測のあり方」
15:00
15:15～ 堀内賞・正野賞・山本賞・奨励賞授与
15:45
15:45～ 堀内賞・正野賞・山本賞受賞記念講演
17:45
18:00～ 懇親会
20:00
気候システムⅠ専門分科会
09:30～ 降水システムⅠ
中高緯度大気11:30（10, A301～A310） （10, B301～B310）｢雲微物理モデリングの （8, D301～D308）
現状と可能性｣（10, C301～C310）
11:30～ ポスター・セッション（108, P301～P3a8）
12:30
13:30～ 降水システムⅡ
気候システムⅡ
専門分科会
専門分科会
17:00
（15, A351～A365） （17, B351～B367）｢理論・観測・数値シミ ｢人工知能（AI）は気象ュレーションによる惑星 学にブレイクスルーを
大気研究の最前線と将来 もたらすか？｣展望｣（15, D351～D365）（12, C351～C362）
09:30～ 降水システムⅢ
気候システムⅢ
気象予報・データ同化Ⅱ 大気力学
11:30
（10, A401～A410）（10, B401～B410）（10, C401～C410）（7, D401～D407）
11:30～
ポスター・セッション（108, P401～P4a8）
12:30
13:30～ 専門分科会
物質循環システム
17:00｢ 全 球 降 水 観 測 計 画 （17, B451～B467）「GPM」主衛星による
中高緯度降水観測の最前線｣（18, A451～A468）

観測手法
（14, C451～C464）

気象教育・環境気象（4, D451～D454）
専門分科会（14:30～）｢局地気象とくらし｣（7, A455～A461）

発表件数：508 件（専門分科会 107，一般口頭発表 185，ポスター216）
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（http://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気象研究所予報研究部内 講演企画委員会
（E-mail: kouenkikaku2018a@mri-jma.go.jp）まで―3―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

講演の方法があります．
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．

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 11 分（講演 9 分･質疑 2 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

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，縦 180 cm×
横 120 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 9:30～13:00 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 31 日 09:30～13:00
 第 4 日の発表者は 11 月 1 日 09:30～13:00
・ 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．紹介する保育施設と補助金額は下記の通りです．
保育施設 「こぐま保育園」
住所 〒980-0023 宮城県仙台市青葉区北目町4番7号
HSGビル
TEL: 022-262-1808
http://koguma-hoiku.info/
地下鉄東西線「青葉通一番町駅」徒歩10分

補助金額
保育施設利用料の7割を補助しますが，1日あたり補助金額の上限は10,000円です．また，交通費についても，上限を1日700円として補助を行います．施設を利用される場合は，利用者が直接お申込みのうえ，10月19日（金）までに下記担当者までご連絡下さい．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 稲飯洋一（東北大学）
E-mail: yoichi_inai@m.tohoku.ac.jp
TEL: 022-795-5794

大会実行委員会からのお知らせ
・本大会では前納受付者には，事前に郵送で大会参加票と大会案内冊子（含・シンポジウム予稿集）が届きます．
前納受付者は大会参加票を持参のうえ，そのまま会場へお越しください．前納受付者で大会参加票を破損・紛失
した方および懇親会を当日新たに申し込まれる方，ならびに当日受付者は，大会総合受付までお越しください．
・仙台国際センター館内は全館禁煙となっています．喫煙の際は，屋外に設置されている喫煙コーナーをご利用ください．

シンポジウム ｢未来を拓く気象観測のあり方｣
日時：2018 年 10 月 30 日（火）（大会第 2 日）13:00～15:00
会場：仙台国際センター 大ホール（会議棟 2 階）
司会：早坂 忠裕（東北大学）※シンポジウムの聴講は無料です．一般の方も参加できます．

趣旨 気象学は観測と理論，数値モデルが密接に関係して発展してきました．最近では計算機の進歩により，気候の将来予測や―4―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

日々の天気予報の技術が大きく進みつつあります．一方で，観測は気象学において必要不可欠であるにもかかわらず，その重要性が必ずしも十分評価されていません．気候の将来予測，天気予報，あるいは再解析の精度向上においても観測は極めて重要です．特に，最近では地球システムを統合的に理解することが重要になっています．観測の社会的意義，ビッグデー
タとしての活用方法など，より広い視点も含めて，気象観測のあり方を気象学会および関連分野の方々と一緒に考えてみた
いと思います．

プログラム
1．「学術委員会における議論の紹介」
塩谷雅人（京都大学 生存圏研究所）
2．「地球衛星観測の現状と将来」
佐藤薫（東京大学 大学院理学系研究科）
3．「衛星データ同化／再解析」
岡本幸三（気象庁気象研究所）
4．「航空機や大気球による観測（温室効果ガスの事例から）」
青木周司（東北大学 大学院理学研究科）
5．「オープンサイエンス時代の観測データとその科学的・社会的役割」
村山泰啓（情報通信研究機構）
総合討論

第一回小倉特別講義※聴講は無料です．一般の方も参加できます．
日時：2018 年 10 月 29 日（月）（大会初日）10:00～11:30
会場：仙台国際センター 大会議室「橘」（大会Ａ会場）
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，本秋季大会より「小倉特別講義」を開催いたします．これは，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ものです．第一回として，小倉先生に縁の深いメソ気象学分野を選び，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. Robert Fovell (Atmospheric & Environmental Sciences, University at Albany – SUNY)
講演題目：How Ice Crystals Steer Typhoons
備考：参加無料．講義は英語で行われます．同日午後に，関連する小倉特別講義連携セッション「メソ気象研究の現状と今後課題」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
メソ気象研究の現状と今後の課題
日時：2018 年 10 月 29 日（月）（大会第 1 日）13:00～17:00
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，小倉レクチャー実行委員会
趣旨：近年，メソ気象学に関わる観測とモデリングは急速に発展してきました．我が国でもドップラーレーダー（フェーズドアレイも含む）と偏波レーダーにより常時，高時空間分解能の監視が行われるようになり，宇宙からはひまわり 8 号が驚異的解像度の画像を配信するようになりました．しかし，わが国には観測専用の航空機が未だ整備されていないという課題が残されています．一方，数値シミュレーションにおいては，超大型コンピュータの登場，数値モデルの高度化，JRA-55 などの客観解析データの整備などにより，多様な現象の高精度シミュレーションが可能となりました．しかし，2017 年に発生した九州北部豪雨のような局地的豪雨の予報はい

まだに困難で，メソ気象における予測の大きな課題となっています．本専門分科会では，第 1 回「小倉特別講義」に合わせて，メソ気象学における現状と課題を，この分
野の専門家の方々に概観していただき，将来の課題を明らかにすることを目指します．
プログラム：
13:00-13:10 Introduction
Kazuhisa Tsuboki (Nagoya Univ.)
13:10-13:40 Tornadoes: Our current understanding and future
subjects （竜巻の理解の現状と課題）
Hiroshi Niino (Univ. of Tokyo)
13:40-14:10 Big Data Assimilation: achievements and future
directions（ビッグデータ同化：成果と今後の方向性）
Takemasa Miyoshi (Riken)
14:10-14:40 Development and future prospects of cloud physics
linked to mesoscale meteorology in East Asia （東アジアにおける，メソスケール気象学と関連した雲物理の発展と将来展望）
Hiroshi Uyeda (Professor Emeritus, Nagoya Univ.)―5―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

14:40-15:00 Break
15:00-15:30 Toward a comprehensive understanding of diverse
meso-α-scale cyclones （多様なメソ α スケール低気圧の包括的な理解に向けて）
Wataru Yanase (MRI, JMA)
15:30-16:00 Observation of mesoscale precipitation phenomena
by radar from the space and the ground （宇宙・地上からのメソスケール降水現象の観測）
Nobuhiro Takahashi (Nagoya Univ.)
16:00-16:30 Quasi-stationary band-shaped precipitation

systems causing localized heavy rainfall （集中豪雨をもたらす線状降水帯）
Teruyuki Kato (JMA)
16:30-17:00 Typhoon observation with aircraft reconnaissancein the western North Pacific （台風の航空機観測）
Hiroyuki Yamada (University of the Ryukyus)
世話人：坪木和久（名大宇地研），新野宏（東大大気海洋研），吉﨑正憲（立正大）

専門分科会の概要紹介
YMC：海大陸域におけるマルチスケールな大気－
海洋－陸面相互作用研究
日時：2018 年 10 月 29 日（月）（大会第 1 日）13:00～17:00
場所：B 会場

趣旨： インド洋から太平洋にかけての暖水プール域に広がる「海大陸」の気象・気候システムの理解と予測技術の向上，さらには全球への影響の理解を目指す国際プロジェクト YMC（Years of the Maritime
Continent）が 2017 年 7 月より 2 年間の予定で始まっている．この間，テーマごとに集中観測を複数実施する．最初の集中観測が 2017 年 11 月−2018 年 1 月にインドネシア・スマトラ島西岸にて，日変化降水や
MJO などを主対象として実施された．また，2018 年
7−8 月にはベトナム〜フィリピン〜パラオに至る海・陸域で夏季モンスーンに伴う降水現象や成層圏−
対流圏相互作用などを対象にした集中観測も予定されている．本分科会では，これら集中観測の最新成果を中心として，同域における様々な時空間スケー
ルの大気−海洋−陸面相互作用に関する最新の研究成果を持ち寄り，知見の共有を図る．
世話人：米山邦夫（海洋研究開発機構），竹見哲也（京都大学），安永数明（富山大学），那須野智江（海洋研究開発機構）短寿命気候汚染物質（SLCP）による気候変動および影響の評価
日時：2018 年 10 月 29 日（月）（大会第 1 日）13:00～17:00
場所：C 会場

趣旨： エアロゾルおよびオゾンやメタンなどの微量気
体は，大気汚染物質であるとともに，気候変動を引き起こす物質として知られており，短寿命気候汚染
物質（SLCP）とも呼ばれる．SLCP は大気上端での放射強制力が正の物質と定義されることもあるが，本来は気候変動を引き起こす短寿命物質すべてを取り扱うべきである．微量気体は複雑な反応系，エア
ロゾルは「エアロゾル・放射相互作用」および「エアロゾル・雲相互作用」などの複雑なプロセスにより，それらの信頼度の高い定量的影響評価を行うことは困難な状況にある．この専門分科会では，SLCP

による気候変動の定量的評価に関して，研究の現状を共有するとともに，SLCP による健康・農作物等への影響についても考慮しつつ，今後取り組むべき課
題について議論する．
世話人：竹村俊彦（九州大学応用力学研究所），須藤健
悟（名古屋大学環境学研究科），鈴木健太郎（東京大学大気海洋研究所），五藤大輔（国立環境研究所），
増冨祐司（茨城大学農学部）


気象観測・予測情報の再生可能エネルギーなどの気象ビジネス・サービスへの利活用
日時：2018 年 10 月 29 日（月）（大会第 1 日）14:30～17:00
場所：D 会場

趣旨： 気象観測・予測情報は，古くから水文・農業・
雪氷分野において広く利用され，防災等に活用されてきた．また，保険・物流等の社会経済活動の中でも広く気象情報は利用されており，近年は太陽光・風力発電といった再生可能エネルギー分野でもその利活用が期待されている．2017 年に気象ビジネス推進コンソーシアムが立ち上がり，今後も気象情報の需要は増加することが考えられるが，多様な分野の研究者・民間企業等の技術者が広く議論する場は少ない．そこで本セッションは，気象情報の活用のための基礎的な研究から活用事例の紹介まで，再生可能エネルギーだけでなく分野を問わず幅広く講演者を募り，気象情報の今後の利活用方法について様々な視点から議論することを目的とする．また，セッション終了後に意見交換を行うための場を設ける予定である．興味のある方にはこちらにも積極的に参加頂き，活発な議論・交流の機会として利用して頂
きたい．
世話人：宇野史睦（産業技術総合研究所），大竹秀明（産業技術総合研究所），島田照久（弘前大学），野原大輔（電力中央研究所），吉田健二（伊藤忠テクノソリューションズ株式会社），宇田川佑介（構造計画研究
所/東京大学），山口浩司（日本気象協会），中島孝（東
海大学）


―6―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

雲微物理モデリングの現状と可能性
日時：2018 年 10 月 31 日（水）（大会第 3 日）09:30～11:30
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，水や熱の再分配を通して地球大気の循環に深く関与している．また，気候予測に不確実性を生み出す最大の要因とされる雲エアロゾル相互作用の解明という側面からも重要である．雲・降水粒子の粒径・形状・密度等の物理特性は，リモートセンシングによる地球環境監視のほか，気象災害リスク評価の観点からも重要な要素である．
 雲・降水粒子に関わる素過程および粒子特性のモデリングは，オイラー法（ビン法・バルク法）やラ
グランジュ法による粒子成長方程式を基礎とする取り組みが，半世紀にわたってなされるとともに，それらを応用した研究が進められている．これら異なるモデリング手法に関して，それぞれの特徴や現時点での到達点を俯瞰し，今後のモデル間の連携，雲・降水粒子の直接・遠隔観測との連携の可能性について議論したい．
世話人：橋本明弘（気象研究所），佐藤陽祐（名古屋大学），端野典平（名古屋大学），大西領（海洋研究開発機構），島伸一郎（兵庫県立大学）


理論・観測・数値シミュレーションによる惑星大気研究の最前線と将来展望
日時：2018 年 10 月 31 日（水）（大会第 3 日）13:30～17:00
場所：C 会場

趣旨： 20 世紀後半から太陽系内惑星の大気に生じる諸現象に関する理論的, 観測的, 数値的な研究がなされてきた. 近年においては, 系外惑星の発見が相次いでおり, 惑星大気科学の対象は広がりつつある.
現在は, 我が国が主導的に関わる太陽系内惑星の探
査ミッションが進行中あるいは計画中であり，新たな宇宙望遠鏡を用いた系外惑星観測計画も諸外国において進められている. 観測面の今後の進展と理論的研究・数値シミュレーションの発展, 更にこれらの結合により惑星大気諸現象に関する理解が深まるものと期待される. この専門分科会では，観測, 数値計算, 理論のあらゆる面で惑星大気の最新の研究成果の発表を募集する. 惑星大気に関する理解の現状を概観し,将来の課題を展望する場としたい.
世話人：石渡正樹（北海道大学），高木征弘（京都産業大学理学部），佐藤光輝（北海道大学），寺田直樹（東北大学），高橋芳幸（神戸大学）

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：2018 年 10 月 31 日（水）（大会第 3 日）13:30～17:00
場所：D 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，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）

全球降水観測計画「GPM」主衛星による中高緯度
降水観測の最前線－
日時：2018 年 11 月 1 日（木）（大会第 4 日）13:30～17:00
場所：A 会場

趣旨： 2014 年 2 月末に打上げられた日米共同開発の全球降水観測計画「GPM」主衛星は，熱帯降雨観測衛星 TRMM の観測範囲外であった中高緯度で，世界初の衛星降水レーダ観測データを蓄積し続けている．
GPM 主衛星搭載の二周波降水レーダ DPR により，二周波観測に基づく降水粒子情報の推定が可能となり，同じく GPM 主衛星搭載の GPM マイクロ波放射計
GMI と DPR の同時観測は，コンステレーション衛星（GCOM-W/AMSR2 を含む）搭載のマイクロ波放射計からの降水推定を中高緯度も含めて高精度化する役割を果たす．本専門分科会では，固体降水や潜熱
加熱のような GPM 主衛星による中高緯度降水観測の最先端成果を集め，気象研究への有効利用を促進す
る．CloudSat 衛星や CALIPSO 衛星，今後打上げ予定の EarthCARE 衛星との複合利用，さらには DPR やAMSR2 の後継センサについて議論することも目的とする．
世話人：高薮縁（東京大学大気海洋研究所) ，青梨和正（気象庁気象研究所），高橋暢宏（名古屋大学），重尚一（京都大学），久保田拓志（宇宙航空研究開発機
構）

局地気象とくらし
日時：2018 年 11 月 1 日（木）（大会第 4 日）14:30～17:00
場所：D 会場

趣旨： 2017 年の夏は 8 月を中心に東北地方太平洋側でやませが吹き，農作物への影響が心配された．やま
せは東北地方太平洋側に凶作をもたらす風であるが，奥羽山脈を越えて吹き下ろす秋田の一部地域ではこの風を「宝風」と呼び，豊作をもたらす風を意味する．多様な地勢を持った日本では，特徴的な地形がもたらす局地気象が昔から数多く知られ，私たちのくらしに影響を与えてきた．その一方で近年数値モ―7―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

デルの高精度化や観測技術の向上により，局地気象のメカニズムの理解が進んでいる．
本分科会では，私たちのくらしに関わる全国の局地
気象について，昨今の研究手法に基づいた発表を気象予報士，実務者，研究者等から幅広く募集したい．
具体的には，観測研究から数値モデルに至る様々な手法に基づいた気象学的研究はもとより，防災，食，農林水産，観光，都市気候などくらしを組み合わせた調査研究を期待する．大学院生など若手の発表も歓迎する．

世話人： 鈴木健斗（日本気象予報士会），鈴木和明（元福島地方気象台），白川栄一（熊谷地方気象台），杉山公利（日本気象予報士会），山下尭也（日本気象予報士会），大西晴夫（日本気象予報士会），平松信昭（日本気象協会），岩田修（日本気象予報士会），岡田登志惠（日本気象予報士会），荒川知子（田園調布
学園中等部・高等部）


研究会のお知らせ
大会期間中とその前後に以下の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：2018 年 10 月 28 日（日）大会前日 13:00～17:30
場所：仙台国際センター 大会議室「萩」（宮城県仙台市青葉区青葉山）
コンビーナー： 中村尚（異常気象分析検討会），竹見哲也（気象災害委員会），坪木和久（メソ気象研究会）
テーマ：「平成 30 年 7 月豪雨」に関する理解の現状と今後の課題
内容：気象庁が「平成30年7月豪雨」と命名した未曾有の豪雨災害が，2018年7月上旬の梅雨末期に発生した．3日以上に及ぶ大雨，最大1800mmの総降水量，九州から西日本，
さらに岐阜県に至る広域で観測史上1位の降水量を観測す
るなど，これらの特徴はこれまでの豪雨とは性格を異にするきわめて特異なものであり，甚大な水害や土砂災害をもたらした．この豪雨については気象学的な意義だけでなく，大災害という観点から社会的に大きな問題となっており，
気象学のコミュニティはこの現象についての社会に説明する責任を負っている．その説明のためには，気象学・気候学的に多様な角度からの調査・検討が必要である．その一環として開催する本研究会では，遠隔影響など大規模循
環場，総観気象場，メソ降水系，水文学，地球温暖化との関係，さらに予報の現場からの知見を集め，その理解と説明を試みる．
プログラム：
13:00~13:10 趣旨説明 坪木和久（名古屋大学宇宙地球環
境研究所）
13:10~13:40 「広域豪雨をもたらした大規模大気循環の特徴」中村 尚（東京大学先端科学技術研究センター）
13:40~14:10 「大雨をもたらした総観場における水蒸気輸送について」坪木和久（名古屋大学宇宙地球環境研究所）
14:10~14:40 「平成30年7月豪雨のメソスケール大気環境
場と降水系の発達」竹見哲也（京都大学防災研究所）
14:40~15:00 休憩
15:00~15:30 「気象レーダー等から読みとれる平成30年7月豪雨の特徴とその将来頻度変化の解析」中北英一・
山口弘誠・小坂田ゆかり（京都大学防災研究所）
15:30~16:00「平成30年7月豪雨に際して予報の現場が考えたこと，行動したこと」（仮題）気象庁担当官
16:00~16:30「地球温暖化は平成30年7月の豪雨・猛暑にどう影響したか」渡部雅浩（東京大学大気海洋研究所）
16:30~17:00「2018年7月豪雨の降水特性と後方の上層トラ
フの効果について」高薮 縁（東京大学大気海洋研究所）
17:00-17:30 総合討論
※発表タイトルは，予告なく変更する場合があります．
また，講演時間は若干前後することがあります．
世話人：中村 尚（東大），竹見哲也（京大），坪木和久（名大宇地研），加藤輝之（気象庁），小倉義光（東大大気海洋研）
連絡先：坪木和久（名大宇地研）
E-mail：tsuboki@nagoya-u.jp※本研究会の開催に当たっては，日本学術振興会Belmont
Forum国際共同研究「気候予測可能性と地域間連関」採択
課題「季節〜10年規模の地域間連関が気候予測の改善へ向けて持つ潜在的可能性（InterDec）」（代表：中村 尚）から支援を得た．

統合的陸域圏研究連絡会
日時：2018 年 10 月 29 日（月）（大会初日）17:00~19:00
場所：小会議室 （)）
テーマ：「気候変動に伴う陸面水循環の変化，及びそれが人間活動へ与える影響」
内容：気候変動が人間活動に及ぼす影響の大半は，陸域水循
環の変化（例えば，洪水リスク，河川の季節的な流況パターン，潜在的に最大限利用可能な水資源量の変化）を通じて生じると指摘されている．よって，気候変動予測を人間
社会の適応策に繋げるためには，気候変動に伴った陸域水循環変化の予測が欠かせない．さらに，陸域水循環の変化
は，陸面の熱水収支を通じて気候変動に対してもフィードバックする．今回の研究会では，新田友子氏（東京大学生産技研），横畠徳太氏（国立環境研），岡田将誌氏（国立環境研）の名を話題提供者に招き，気候変動に伴った陸域水循環の変化，およびそれが人間社会に与える影響（主に農業生産や土地利用）についての研究成果をご紹介頂き，
このような予測研究の信頼性や利用可能性を高める上での今後の課題について議論する．

―8―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

問い合わせ先：佐藤 永（海洋研究開発機構）
E-mail: hsato@jamstec.go.jp

や，官庁とコミュニティが一体となった長期観測の維持の在り方などについても，広く参加者から意見をいただき，共に考えてみたい．
プログラム：（全体で９０～１２０分の予定）
「日本のオゾン観測について」
林田佐智子（奈良女子大学）「気象庁のオゾン観測・解析に関する取り組み」
竹内綾子（気象庁）「オゾンゾンデ観測に関する世界的動向」
藤原正智（北海道大学）「ディスカッションとまとめ」 司会 林田佐智子
問い合わせ先：林田佐智子（奈良女子大学）
E-mail: shayashida@cc.nara-wu.ac.jp

極域・寒冷域研究連絡会
日時：2018 年 10 月 29 日（月）（大会初日）17:00~19:00
場所：中会議室白橿 （)）
テーマ：「北極海の海氷減少の中緯度気候への影響は本当か？」
内容：年代以降，急激な北極海の海氷減少が観測されています．この海氷減少が北極域のみならず，中緯度の気候にも影響を与える可能性が指摘されています．海氷減少と時を同じくして観測されている冬季のユーラシア大陸の気温低下傾向も，この海氷減少が原因であるとする主張が，経年変動に見られる統計的関係や大気大循環モデル実験に基づきなされています．しかし，ユーラシア大陸の気温低下傾向は大気の内部変動（つまり偶然）によるものであり海氷減少は原因ではない，という主張も最近されるようになってきました．後者の主張は，少なくとも彼らのモデル実験では，海氷減少への気温応答がユーラシア大陸上で得られないことに基づいています．今回の研究会では本研
究課題に取り組んでいるお二方に講演いただき，これら相反する主張について考える機会としたいと思います．学会
参加者からの話題提供も歓迎しますので，ご希望の方は下記連絡担当者またはお近くの当研究連絡会の世話人にお声掛けください．
プログラム：
1. 趣旨説明2.「海氷－北極振動連関における成層圏過程・陸面過程・不確実性」 中村 哲（北海道大学）
3.「北極海氷変動に対する大気応答の同定と定量化」
森 正人（東京大学先端科学技術研究センター）
問い合わせ先：西井和晃（三重大学大学院生物資源学研究科）
E-mail: nishii@bio.mie-u.ac.jp

第4回気象学史研究会
日時：2018 年 10 月 31 日（水）（大会第 3 日）18:00~20:00
場所：小会議室 （)）
テーマ：「わが国における大気放射学の草創と東北大学」
内容：わが国における大気放射学は，第二次世界大戦終戦の年に東北帝国大学（年から東北大学）理学部教授に就任した山本義一（～）によって草創され，山本とその後継者たちによって世界的水準の研究に到達しました．学生時代から長きにわたって山本と研究を続け，わが国の大気放射学の研究発展を担ってこられた田中氏に，山本の創始した大気放射学研究の大気物理学における重要性，その後の発展について貴重なご報告をいただきます．
また，第二次世界大戦後の早い時期における日本の科学研究活動の再構築という観点から当時の東北大学の特に理学部における動向について加藤氏からご紹介いただき，戦後わが国における大気物理学の発展過程について考察を深めたいと思います．
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：
「わが国における大気放射学の草創」 田中正之（東北大学名誉教授）「第二次世界大戦時・戦後の東北大学と科学研究動向 ～理学部の動向を中心に～」 加藤諭（東北大学史料館）
問い合わせ先：山本 哲（気象研究所）

オゾン研究連絡会
日時：2018 年 10 月 29 日（月）（大会初日）17:00~19:00
場所：小会議室 （)）
テーマ：「オゾンに関する観測的研究の将来展望」
内容：今年２月に気象庁のオゾン観測の再編が行われ，札幌と那覇のオゾンゾンデ観測が停止された．この停止は極めて残念ではあるが，この機会に，これまでの観測がもたらした，成層圏・対流圏におけるオゾンに関する科学的知見をあらためてふりかえり，将来へ向けた議論を行いたい．
とくに，これまでに蓄積された貴重なデータの活用，実測データのない地点での情報の補完方法，継続されているつくばと昭和基地におけるオゾンゾンデ観測やその他オゾン観測（全量観測，衛星観測等）の有用性などを議論した
い．また，データ同化への活用などの数値モデルとの連携※メールでのお問い合わせは日本気象学会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
ポスター発表が行われる場所に隣接して，会場内にリク
ルートブースを設ける予定です．これは，民間企業から適職に出会うための機会を提供して頂き，気象学会に所属する大学院生や有期雇用研究者との間での情報交換を通じて，彼らのキャリア形成をサポートすることが目的です．参加予約手続きは不要です．ブースでは，ポス―9―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

ター発表時間および昼休みをコアタイムとして，企業担当者が対応します．リクルートブースに出展予定の企業
は以下の通りです（年月日現在）．

日本気象株式会社（10 月 31 日（水）開設）
株式会社気象工学研究所（11 月 1 日（木）開設）
気象情報通信株式会社（11 月 1 日（木）開設）

一般財団法人日本気象協会（10 月 31 日（水）開設）

2019 年度春季大会の予告
2019 年度春季大会は，2019 年 5 月 15 日（水）～5 月 18 日（土）に国立オリンピック記念青少年総合センター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 2019 年 2 月頃となる予定です．

― 10 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第1日〔 10月29日(月) 〕

13:00～17:00

口頭発表

B 会場
専門分科会「YMC：海大陸域におけるマルチスケールな大気−海洋−陸面相互作用研究」
座長： 米山 邦夫（JAMSTEC）
B151

安永

数明（富山大学）

B152

安永

数明（富山大学）

B153

飯田

大晴（富大院理）

赤道波擾乱における湿潤静的エネルギーの維持・減衰メカニズムの違い
赤道波擾乱における湿潤静的エネルギーに着目した伝搬メカニズ
ムの違い
熱帯域東インド洋における地域による水蒸気変動特性の違い

B154

清木

亜矢子（JAMSTEC）

海大陸における沿岸降水と大規模場との関係

B155

竹見

哲也（京大防災研）

寒候期におけるマレー半島での降水の日変化と環境場との関係
座長： 那須野

B156

内木

B157

森

B158

横井

B159

耿

B160

高須賀 大輔（東大 AORI・JAMSTEC）

詩歩（富山大院理工）修一（JAMSTEC）
覚（JAMSTEC）
驃（JAMSTEC）

智江（JAMSTEC）

ひまわり 8 号高頻度観測から同定した熱帯域雲システムの日変化
YMC-Sumatra 2017 集中観測におけるスマトラ南西沿岸陸域の対流
活動：Pre-YMC 2015 との比較
Pre-YMC 及び YMC-Sumatra2017 集中観測で見られた降水日変化の比較2015 年と 2017 年にスマトラ島沖で観測された降水ステムの構造の違い
YMC-Sumatra 2017 で観測された 4−6 日周期の大気擾乱と MJO との関係
座長： 竹見 哲也（京大防災研）

B161

伍

B162

勝俣

B163
B164

高野 雄紀（東大大気海洋研）
奥川 椋介（富山大院理）B165

那須野 智江（JAMSTEC）

培明（JAMSTEC）
昌己（JAMSTEC）

YMC-Sumatra 期間中にスマトラ島で観測された地上の突風
淡水フラックスによる海洋表層成層への影響の観測：YMCSumatra2017 集中観測の事例
YMC-Sumatra 2017 で観測された水の安定同位体比の変動
SCALE-RM を用いたスマトラ島西岸の沿岸降水帯に関する数値実験
YMC 期間中の季節内振動事例の全球非静力学モデルによる予測性
能
座長： 安永 数明（富山大学）

B166

木下

武也（JAMSTEC）

B167

鈴木

順子（JAMSTEC）

YMC-Sumatra 2017 期間中のラジオゾンデ集中観測に基づく上部対流圏の温度逆転領域に関する研究
YMC-Sumatra 2017 期間中に観測された水蒸気・オゾン変動

B168

城岡

竜一（JAMSTEC）

YMC-BSM2018 観測概要

B169

米山

邦夫（JAMSTEC）

YMC ラジオゾンデデータの品質管理― 11 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第1日〔 10月29日(月) 〕

13:00～17:00

口頭発表

C 会場
専門分科会「短寿命気候汚染物質（SLCP）による気候変動および影響の評価」

趣旨説明（5分） 竹村 俊彦（九大応力研）
座長 ： 鈴木 健太郎（東大大気海洋研）
C151

黒川

純一（ACAP）

C152

花岡 達也（国立環境研究所）*C153 米川 大地（千葉大学大学院）
C154 須藤 健悟（名大院・環境学）

アジアにおける SLCP 関連物質排出量と長期トレンドの評価
温室効果ガス排出削減対策による共便益効果・相殺効果と短寿命
気候汚染物質削減シナリオの評価
近年の千葉における NO₂、VOC、対流圏オゾン濃度のトレンド解析
微量気体 SLCPs の長期変動と気候影響

座長 ： 須藤 健悟（名大院・環境学）
C155

大島

長（気象研）C156中田

真木子（近大）C157

五藤大輔（国環研）*C158 本田照裕（九大総理工）*C159 外薗 健正（九州大学 総合理工学府）

気象研究所地球システムモデルによる北極域におけるブラックカーボンの評価東アジア域における人為起源エアロゾルの影響
全球高解像度シミュレーションによるエアロゾル物質収支と放射
強制力
GOSAT TANSO-FTS TIR より導出された二酸化炭素濃度の上部対流圏および下部成層圏の変動解析
気候モデルを用いたエアロゾルの上部対流圏・下部成層圏への輸送および大気放射・化学過程への影響

休憩（10分）座長 ： 五藤 大輔（国環研）
C160

竹村

C161
C162

鈴木 健太郎（東大大気海洋研）
趙 樹雲（AORI）

C163

高橋

洋（首都大/JAM）

The different impacts of black carbon and sulfate aerosols on global andtropical precipitation
エアロゾルの大気水循環への影響 -プロセスによる分離-

C164

芳村

圭（東大生研）

短寿命気候汚染物質による水ストレス・洪水暴露人口への影響

C165

増冨

祐司（茨大農）大気エアロゾルによる日射量変化がアジア水稲生産に及ぼす影響の評価

俊彦（九大応力研）

大気海洋結合モデルを用いたエアロゾル排出量変化による気温変化の解析
吸収性・散乱性エアロゾルの全球エネルギー収支への影響

総合討論（15分） 竹村 俊彦（九大応力研）
各講演は15分、*付きは10分― 12 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第1日〔 10月29日(月) 〕

13:00～17:00

口頭発表

D 会場
大気放射
座長 ： 入江 仁士（千葉大CEReS）
D151
D152

入江 仁士（千葉大CEReS）
内山 明博（環境研）

D153

桃井

裕広（東理大）D154

石元

裕史（気象研）

D155

林

D156

Khatri Pradeep（CAOS）

D157

Khatri Pradeep（CAOS）

昌宏（気象研）

タイ中央部におけるバイオマスバーニングの特徴：スカイラジオ
メーターと MAX-DOAS による同時観測
改造スカイラジオメーターによる月を光源としたエアロゾル光学
的厚さの推定（３）天空輝度を用いた水蒸気波長のセルフキャリブレーション法の検証
近赤外波長でのぬれ雪粒子の光散乱計算
ひまわり 8 号観測バンドにおける火山灰の放射特性
Ice cloud vertical profiles and their roles on cloud retrievals using
thermal infrared measurements
Inferring surface PM2.5 from satellite observation

専門分科会「気象観測・予測情報の再生可能エネルギーなどの気象ビジネス・サービスへの利活用」（14:30～）
座長 ： 宇野 史睦（産総研）
D158

大竹

D159

宇田川 佑介（東大生研）

秀明（産総研）*D160 吉野純（岐阜大工）D161

堀尾

享司（千葉大学）

D162

宇野史睦（産総研）

D163

熊井
画）

暖陽（（株）構造計

電力・エネルギー分野での気象情報の利用
太陽光発電システム大量導入時における発電出力制御の必要性と気象予測技術の影響
WXBC 気象データ分析チャレンジ！の取り組み
静止気象衛星ひまわり 8 号に基づく全天日射量データの想定外誤差検知システムの構築
冬季における関東域の日射量予測大外し時の大気場の特徴
降水短時間予報を用いた力学系理論に基づくリアルタイム河川水
位予測
座長 ： 野原 大輔（電中研）

D164

東山

和寿（早大）D165

吉田健二（CTC）

D166

野原

大輔（電中研）D167

石崎紀子（筑波大）D168

永野

良紀（日大・文理）気象学的解析の補助を目的とした深層畳み込みニューラルネット
ワークに基づく特徴抽出
気象庁局地モデルを用いた風力発電出力予測について
風力発電出力急変事象（ランプ現象）のための確率的予測手法の開発
風力発電予測における気圧パターンを考慮したモデル選択システ
ムの構築
北海道と東北地方の発電量ランプの確率予測

総合討論（15分） 宇野 史睦（産総研）
各講演は12分、＊付きは招待講演（16分）― 13 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第2日〔 10月30日(火) 〕

09:30～12:00

口頭発表

A 会場
熱帯大気
座長 ： 柳瀬 亘（気象研）
A201

森

A202

藤原

圭太（九大院・理）

A203

金田

幸恵（名大 ISEE）

台風 Yancy（T9313）の形成・初期発達過程で組織された長続きす
る強いメソ対流域－啓風丸Ⅰレーダー観測と数値実験結果を用いた解析－
秋季における台風の発達・構造変化に対する黒潮の遠隔影響：
Chaba(2010)の事例
d4PDF でみられた日本東海上を北上する台風の将来変化

A204

柳瀬

亘（気象研）

台風の温帯低気圧化後の再発達に影響する要因の統計

A205

筆保

弘徳（横浜国大）急速発達する台風の気候学的特徴

A206

辻

A207

南出

将志（NASA JPL）

A208

佐藤
境）
内村

友徳（北大院地球環

中村
研）
高野
研）
柳瀬

雄飛（東大大気海洋

A209
A210
A211
A212

一正（高層台）和希（横浜国大）経路アンサンブルシミュレーションによる高潮ノモグラムの開発
次世代静止気象衛星による全天赤外輝度温度観測の同化を通じた
台風予測の向上可能性
南アジアにおける移動性メソ対流系の気候学的特徴と年々変動

雄紀（東大大気海洋2017 年初冬にインド洋で発生したサイクロンによるロスビー波束
伝播の再強化
対流と結合した赤道 Kelvin 波・赤道 Rossby 波の構造と降水特性に関する統計的研究
水の安定同位体比に反映される熱帯降水特性について友朗（京大院理）

数値実験による熱帯海洋上の対流雲の 3 次元構造の解析

壮男（九大院・理）― 14 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第2日〔 10月30日(火) 〕

09:30～12:00

口頭発表

B 会場
気象予報・データ同化Ⅰ
座長 ： 粟津 妙華（理研計算科学）
B201

岡本

幸三（気象研）

B202

計盛
報）

正博（気象庁数値予

B203

中川

雅之（気象研）全天候赤外輝度温度同化に向けた、全球モデルシミュレーションと観測の比較
マイクロ波輝度温度データを用いた気象庁全球数値予報モデルの評価—熱帯域の積乱雲の表現について—
気象庁全球モデルにおける下層雲の表現の改善（第三報）

B204

吉田

聡（京大防災研白浜）

2018 年 7 月豪雨の総観場予測可能性

B205

山口

宗彦（気象研）GSMaP と 1 ヶ月予報を用いたインドネシアの干ばつの予測可能性

B206

粟津

妙華（理研計算科学）

Fractions Skill Score を用いた降水データ同化

B207

佳奈（エムティーア

ゲリラ豪雨検知アプリ「3D 雨雲ウォッチ」の全国展開について

B208

小池
イ）
沼田

和臣（東京電力ＨＤ）

B209

岡崎

淳史（理研計算科学）

B210

榎本

剛（京大防災研）

メソγスケールにおけるレーダーエコーデータを利用した突風発
生の事前判断基準の調査
台風を対象とした高密度降水レーダ反射強度の観測システムシミュレーション実験
2013 年台風第 3 号 Yagi の高解像度予報実験

B211

大石

俊（名大

ISEE）

B212

大石

俊（名大

ISEE）

西部太平洋・東南アジア域における高解像度海洋同化システムの構築
アガラス反転流域における水温前線の緩和過程― 15 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第2日〔 10月30日(火) 〕

09:30～12:00

口頭発表

C 会場
中層大気
座長 ： 吉田 康平（気象研）
C201

澁谷

C202

角

C203

安井

良輔（東大院理）C204吉田康平（気象研）

C205

高麗

正史（東大院理）C206

平野

創一朗（東大院理）

C207

松下

優樹（東大院理）

C208

直江

寛明（気象研）C209

小新大（東大院理）C210中村

東奈（富士通 FIP）

C211

劉

亮輔（JAMSTEC）
ゆかり（東大院理）光宇（九大理院）

高解像度観測と数値モデルによる南極域中層大気重力波の力学特性
成層圏突然昇温時の前線構造と重力波特性
北極成層圏突然昇温に伴う赤道から南半球亜熱帯に及ぶ低温偏差
大規模アンサンブル実験から見える成層圏突然昇温時の熱帯成
層圏対流圏結合
Lapse-Rate Tropopause 高度の傾向方程式の導出とその適用
南半球極域成層圏での波数 1 の準停滞性ロスビー波のクライマ
トロジーと対流圏との関係
半球間結合を示唆する中層大気年々変動と太陽活動との関係
QBOi 実験において QBO が冬季成層圏中高緯度循環に与える影
響
中層大気のデータ同化におけるメンバー数の評価
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 11
月のオゾン予測の試み
南極域におけるオゾン変動と力学場の関係― 16 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第2日〔 10月30日(火) 〕

09:30～12:00

口頭発表

D 会場
大気境界層
座長 ： 山本 雄平（京大院理）
D201

山本

雄平（京大院理）

D202

佐井彩乃（KUT）

D203

片野

陽登（KUT）

D204

橋口

浩之（京大生存研）

D205

小川

陽平（防衛大）ひまわり 8 号にて観測された都市の空間構造と地表面温度との関係
北海道東部の冬季極値出現時における地域の日変動気候特性
気象庁長期再解析データ(DSJRA55)とウィンドプロファイラーの比較
Estimation of turbulence parameters in the lower troposphere from MU
radar and UAV measurements
都市域における CO2 フラックスの大気安定度依存性

座長 ： 西澤 誠也（理研計算）
D206

中村

祐輔（立正大・院）

D207

矢野

雄大（立正大）D208
D209

三浦 悠（岡山理大院・生物地球）
北村 祐二（気象研）

D210

西澤

D211

西 暁史（筑波大・生命環
境）誠也（理研計算）

都市内外における境界層内の三次元風分布―ドップラーライダー
を用いた移動観測―
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調査
肱川あらしの発達に谷筋の水平気圧傾度が及ぼす影響
大気境界層のグレーゾーンに対応した LES に基づく乱流スキームの提案
強い降水に対するサブメソスケールの地形の影響
空っ風の風分布に対する地形の影響― 17 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第3日〔 10月31日(水) 〕

09:30～11:30

口頭発表

A 会場
降水システムⅠ
座長 ： 鈴木 真一（防災科研）
A301

日本における海上竜巻の発生の特徴

A302

上田 有佑（立正大学院地球環境科学研究科）
高増 厚司（北大院環境）

A303

岩下

久人（明星電気）A304

櫻井

南海子（防災科研）

地上稠密気象観測により捉えられたダウンバースト発生時の風
向・風速変化2017 年 8 月 19 日に東京で発生した雷雲の特徴

A305

鈴木

真一（防災科研）

A306

足立透（気象研）A307

岩井

宏徳（NICT）

A308

岩井

宏徳（NICT）

A309

益子

渉（気象研）

A310

益子

渉（気象研）

寒冷前線の上層雲に見られた時計回りの渦列の数値実験

X バンド MP レーダーでとらえた 2013 年 9 月 2 日に埼玉県で発生した竜巻の親雲の時間発展
茨城県行方市に突風被害をもたらした対流系の高速 3 次元観測
ダウンバーストと関連する降水コアのドップラーライダー・レー
ダ観測
台風に関連して発生したメソ渦2018 年台風第 6 号の接近に伴い沖縄県伊江島で発生した竜巻の発生過程2015 年台風第 15 号のコア域の風構造― 18 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第3日〔 10月31日(水) 〕

09:30～11:30

口頭発表

B 会場
気候システムⅠ
座長 ： 山根 正大（先端研）
B301

堀之内 武（北大地球環境）

B302

尾瀬

B303
B304

谷田貝 亜紀代（弘前大理工）
山根 正大（先端研）

B305

松本

健吾（岡山大・院）

B306

槌田

知恭（岡山大・院）

B307

川瀬

宏明（気象研）長期データに基づく東日本の梅雨最盛期の多降水年における日々の降水特性と総観場に関する気候学的解析
日本の梅雨期から盛夏期における大雨や短時間強雨での降水特性
や大気環境に関する気候学的解析
地球温暖化が近年の西日本の大雨発生頻度に及ぼす影響

B308

今田

由紀子（気象研）

2017 年 7 月九州北部豪雨に対する地球温暖化の寄与

B309

宮坂

貴文（JMBSC）

B310

加藤 内藏進（岡大・教育・
理科）

日本域の夏季降水量将来変化予測における大気海洋結合効果の影
響
暖候期を通した高知と岡山との降水量差形成に寄与する日々の降水の特徴と大気場の総観気候学的解析

智昭（気象研）CMIP5 CGCM 群におけるジェットと降水の関係と梅雨の南北シフト
気象研 60 ㎞格子全球大気気候モデル温暖化実験における夏季東ア
ジアの月別降水量変化の特徴
極端降水評価のための APHRODITE アルゴリズムの改良
相当温位に基づく梅雨前線の特定と大気循環場の解析― 19 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第3日〔 10月31日(水) 〕

09:30～11:30

口頭発表

C 会場
専門分科会｢雲微物理モデリングの現状と可能性｣
座長 ： 佐藤 陽祐（名大工）
C301

後藤

俊幸（名工大）雲乱流と雲微物理C302

齋藤泉（名工大院工）乱流-雲粒相互作用に関する統計理論の DNS による検証

C303

野田

暁（JAMSTEC）

液滴を陽に考慮した境界層雲の 3 次元放射伝達モデルの開発

C304

大西

領（JAMSTEC）

粒子径解像・直接ラグランジアン雲粒子計算法

C305

島

伸一郎（兵庫県大）超水滴法の混相雲へ適用

座長 ： 大西 領（JAMSTEC）
C306

端野

典平（名大 ISEE）

SHIPS を用いた北極混合相雲の研究

C307

橋本

明弘（気象研）C308

佐藤陽祐（名大工）山岳性降雪雲における降水形成過程に関するバルク法雲微物理モ
デルを用いた解析
次世代気象気候ライブラリで利用可能な雷モデルの開発

C309

Roh Woosub（AORI）

C310

清木

達也（JAMSTEC）

Evaluation of mixed-phase clouds over the Southern Ocean in NICAM
using Joint simulator
全球・領域実験併用のすゝめ～普遍的な雲微物理の理解に向けて～総合討論（10分）― 20 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第3日〔 10月31日(水) 〕

09:30～11:30

口頭発表

D 会場
中高緯度大気座長 ： 木村 詞明（東大・大気海洋研）
D301
D302
D303

木村
研）
小山

詞明（東大・大気海洋

近年の北極海氷動態の変化

朋子（極地研）ASR を利用したグリーンランドにおける月別降水量の解析

D304

大島 和裕（環境科学技術研究所）
平田 英隆（名大・宇地研）

東シベリアの河氷融解に伴う急激な流量増加へ影響するオホーツ
ク海高気圧
メキシコ湾流からの潜熱/顕熱供給が爆弾低気圧へ与える影響

D305

佐藤

令於奈（福岡大院理）

D306

英伍（東大大気海洋

D307

栃本
研）
佐藤

冬季中緯度における雲量の季節内変動特性－極東域における特徴－
日本付近で発達する温帯低気圧の構造と時間変化

尚毅（学芸大）MJO の振幅の増加が関東地方の冬季の降水に与える影響

D308

本田

明治（新潟大理）

2018 年 1 月 11-12 日新潟市に大雪をもたらした循環場・総観場の特徴― 21 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第3日〔 10月31日(水) 〕

13:30～17:00

口頭発表

A 会場
降水システムⅡ
座長 ： 荒木 健太郎（気象研）
A351

荒木

A352
A353

二宮 洸三（無所属（個人））
山崎 一哉（東大院理）

冬季首都圏降雪時におけるメソスケール環境場の時空間発展の観測研究
1975 年 2 月北西太平洋で二次的低気圧に発達した寒気内小低気圧（PMC）
九州近海で爆発的対流域から発生した低気圧の解析

A354

高咲

良規（立正大）1982 年 7 月 23 日における長崎豪雨の数値解析

A355

田中

孝（那航・琉大）2016 年 1 月 17 日に先島諸島で発生した線状降水帯の形成要因

A356

川野

哲也（九大院理）平成 29 年 7 月九州北部豪雨をもたらした線状降水帯の発雷特性

A357

高薮

縁（東大大気海洋研）

2018 西日本豪雨における亜熱帯ジェット蛇行の効果

A358

廣川

康隆（気象庁予報課）

線状降水帯発生条件の有効性についての客観的検証

健太郎（気象研）

座長 ： 星野 俊介（高層台）
A359

星野

俊介（高層台）GNSS 視線遅延量を用いた顕著現象の事例解析(2)

A360

酒井

哲（気象研）

2017 年夏季の東京湾岸における水蒸気ライダー観測

A361

川村

誠治（NICT）

A362

清水慎吾（防災科研）

地デジ放送波を用いた水蒸気量推定手法の研究開発－首都圏観測展開とその初期結果－
地上デジタル放送波を用いた水蒸気遅延量の同化手法の開発 －A363

大輝（北大院環境科

A364

寺村
学）
川畑

A365

草薙

浩（京都ウェザー）拓矢（気象研）

観測演算子の設計－
北東アジア半乾燥地域におけるメソ対流系の発達に対する大気と陸面の寄与
雲解像粒子フィルタを用いた積乱雲の発生・発達に関する確率分
布解析
降水連続日数と一雨降水量の細分階級からみた日本の降水長期変化― 22 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第3日〔 10月31日(水) 〕

13:30～17:00

口頭発表

B 会場
気候システムⅡ
座長 ： 原田 やよい（MRI）
B351

林

B352

栗原

和夫（無所属）エルニーニョ現象に関わる 4.5 年周期大気変動の最近の状況

B353

萌香（筑波大院生命環

ENSO の季節進行に伴う夏季北太平洋 Atmospheric Rivers の変調

B354

直井
境）
原田

やよい（MRI）

北半球夏季季節内振動明瞭時における大気大循環場の特徴

B355

小寺

邦彦（気候研究部）

B356

森下

秀城（岡山大・教育）

B357

勝山

祐太（北大院理）

サヘルにおける近年の非常に深い対流の増加トレンドと熱帯成層圏界面気温の低下との関係
11 月初め頃における冬型気圧配置の季節的増加と広域場の背景（1980~2016 年の解析から）北海道全域における積雪の地球温暖化影響評価

B358

高橋 千陽（東大大気海洋研（AORI））
中村 知裕（北大低温研）

B359

未知也（ハワイ大）

海洋亜表層における非線型力学加熱と ENSO 非対称性2017 年 8 月の北日本域の極端な寡照イベントに対する要因分析
オホーツク海海氷による広範囲の海面熱フラックス変動：ストー
ムトラックと海洋混合層への影響の可能性

座長 ： 北野 慈和（電中研）
B360

桑名

B361
B362

鬼頭 昭雄（気象業務支援センター）
釜堀 弘隆（気象研）

B363

村田

昭彦（気象研）B364

北野

慈和（電中研）B365

久保田 尚之（北大院理）B366

久保田 尚之（北大院理）B367

牛山 朋來（土研
ICHARM）

佑典（岡山大・院）

低気圧活動からみるヨーロッパの季節サイクルに関する
比較気象学的研究（2000 年を例に)2010 年代は北西太平洋における極端降水トレンドの変換点か？
日本における台風降水量の変動
地域気候モデルを用いた台風及び非台風降水の将来変化予測（その４） －非台風降水の統計分布－
日本列島を対象とした風向別風速極値の台風依存性
ULAT: フィリピンにおける極端気象の監視・情報提供システムの開発プロジェクト
江戸時代後期に来航した外国船の航海日誌の気象データから復元する日本周辺の気候
ベトナム 3 都市圏における豪雨の温暖化影響― 23 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第3日〔 10月31日(水) 〕

13:30～17:00

口頭発表

C 会場
専門分科会｢理論・観測・数値シミュレーションによる惑星大気研究の最前線と将来展望｣
座長 ： 石渡 正樹（北大・理）
C351

杉本

憲彦（慶大日吉物理）

現実的な東西平均加熱による金星スーパーローテーションの発生

C352

鈴木

杏那（京産大理）

金星山岳波の励起・伝播過程と大気大循環に対する影響の解明

C353

高木

征弘（京産大理）

金星上層大気の平均子午面循環について

C354

高橋

芳幸（神戸大理）

放射伝達を陽に計算した金星大気大循環計算

C355

堀之内 武（北大地球環境）

金星の雲層における角運動量収支と超回転*C356 中川雄太（東大院理）

大気大循環モデルを用いた系外惑星の光度曲線解析による自転傾
斜角推定
座長 ： 高橋 芳幸（神戸大・理）

C357

佐藤

光輝（北大・理）

惑星大気対流構造の解明にむけた雷放電探査観測計画

C358

中島

健介（九大・理）高解像度火星大気大循環モデル中の中小規模渦度擾乱

*C359 黒田剛史（NICT）

火星古気候の大気・水圏結合モデリング*C360 中川

広務（東北大学・理）

火星超高層大気中における大気重力波の特性

C361
C362

吉田 奈央（東北大学理学研究科）
寺田 直樹（東北大理）

MAVEN/IUVS 観測による火星均質圏界面高度の季節変動
火星外圏における大気重力波の DSMC 計算

各講演は15分、*付きは招待講演― 24 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第3日〔 10月31日(水) 〕

13:30～17:00

口頭発表

D 会場
専門分科会｢人工知能（AI）は気象学にブレイクスルーをもたらすか？｣
趣旨説明
座長 ： 楠 研一（気象研）*D351 石川宜広（気象庁）

気象庁天気予報ガイダンスにおける機戒学習の歴史と展望

D352

杉山

大祐（JAMSTEC）

D353

増田

涼佑（東北大院理）

D354

伊藤

純至（東大大海研）

深層ニューラルネットワークによるカメラ画像からの気象情報の抽出
深層学習とデジタルカメラを利用した雲光学的厚さ推定手法の開発
深層学習を利用した接地境界層パラメタリゼ−ションの構築*D355 石津 尚喜（アルファ電子/気象研）
D356 塚原 純（横浜国立大学院）
D357

佐藤

晋介（NICT）

D358

北村

智文（JMA）

突風防災のための CNN によるレーダー渦探知実験
畳込みニューラルネットワークによる雲画像を用いた降雨および
短時間大雨の予測手法
深層学習によるフェーズドアレイ気象レーダーで観測された降水エコー形態の分類
多層ニューラルネットを用いた衛星画像からの降水有無の推測による雨量計データの品質管理

座長 ： 筆保 弘徳（横国大）*D359 北本

朝展（NII）

機械学習による台風雲パターンと温帯低気圧化の分析

D360

金崎

拓郎（横浜国大）

機械学習を用いた台風検出器の開発と精度検証（第 2 報）

D361

嶋田

宇大（気象研）複数の SHIPS モデルとランダムフォレストを用いた台風強度予測

D362
D363

大光寺 岳（キショウチョウ）
棚原 慎也（琉大院 理工）

D364

松岡

*D365 三好大祐（JAMSTEC）
建正（理研計算科学）

衛星画像を用いた深層学習による台風の強度推定
Grad-CAM による台風強度予測の感度解析と水蒸気フラックスおよび角運動量との関連
畳み込みニューラルネットワークを用いた熱帯低気圧の予兆検出
における性能評価
気象学における AI 活用を考える

総合討論

各講演は12分、*付きは招待講演― 25 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第4日〔 11月1日(木) 〕

09:30～11:30

口頭発表

A 会場
降水システムⅢ
座長 ： 當房 豊（極地研）
A401

古家

正規（金沢大学院）

原子間力顕微鏡を用いた個別雲凝結核の吸湿特性評価

A402

當房

豊（極地研）

黒い微粒子の氷核活性の評価

A403

田尻

拓也（気象研）Hybrid フレアー粒子の雲核・氷晶核能

A404

高橋

庸哉（北教大）A405

石坂

雅昭（防災科研）

水飽和以下での雪結晶の成長条件を解明する鉛直過冷却雲
風洞実験
2018 北陸大雪時の降雪粒子の特徴

A406

専人（防災科研・雪2018 年 1 月大雪時の新潟県における降水系と降雪時気温

A407

中井
氷）
三隅

良平（防災科研）

A408

篠田太郎（名大 ISEE）

A409

瀬口

貴文（防衛大）A410

玉井健太郎（北大低温研）

境界層の薄い層雲に検出された大きな雨滴 －Ka バンド偏波レー
ダ観測および東京スカイツリーを利用した測定－Ka 帯偏波レーダとビデオゾンデにより観測された層状性降水固相域の KDP 極大層
Jumping Cirrus の地上観測と衛星・ラジオゾンデ・地上レーダーによる定量的解析
2017 年台風 21 号（LAN）に伴う放射状巻雲バンドの数値実験― 26 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第4日〔 11月1日(木) 〕

09:30～11:30

口頭発表

B 会場
気候システムⅢ
座長 ： 松村 伸治（北大院地球環境）
B401

山中

大学（地球研）海岸線地帯における大気水圏・生物圏・人類圏の「飽和」

B402

中村

哲（北大・地環研）

北極温暖化に伴うユーラシア陸面過程の気候メモリ効果

B403

松村
境）
遠藤

伸治（北大院地球環

北太平洋と北大西洋温暖化に対する中緯度ジェットの応答

洋和（気象研）

温暖化に伴う平均降水量変化における海面水温パターン変化の役割： 高解像度 MRI-AGCM と CMIP5 モデルの比較
複数の海面水温上昇分布を仮定した atmospheric river 発生頻度の
将来変化予測全球非静力学モデル NICAM 気候実験における水平解像度依存性

B404
B405
B406

釜江 陽一（筑波大生命環境）小玉 知央（JAMSTEC）

B407

筒井

純一（電中研）B408

川合

秀明（気象研）気候モデルの CO2 濃度増加実験における有効放射強制力と気候フィードバックパラメータの分析手法
CMIP5 マルチモデルにおける温暖化時の北太平洋の海霧変化

B409

堀田

陽香（AORI）

気候モデル MIROC の雲微物理過程への格子内雲水変動の影響

B410

大石

龍太（東大大海研）

プロセスベースのグリーンランド氷床融解量推定～氷床結合 GCM に向けて

― 27 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第4日〔 11月1日(木) 〕

09:30～11:30

口頭発表

C 会場
気象予報・データ同化Ⅱ
座長 ： 黒澤 賢太（理研計算科学）
C401

小槻

峻司（理研計算科学）

C402

石橋

俊之（気象研）全球大気データ同化システム NICAM-LETKF を使った EFSO 観測
インパクト推定
航空機データの全球数値天気予報へのインパクトについて

C403

近藤

圭一（気象研）

誤差分布の非ガウス性を考慮したデータ同化手法

C404

青梨

和正（気象研）C405

斉藤

和雄（大気海洋研）

C406

寺崎

康児（理研計算科学）

NE に基づく変分同化法への降水の混合対数正規分布の導入（その２）
アンサンブルデータ同化のための摂動手法 （5）雲解像モデル
LETKF の場合
GSMaP 降水データの観測誤差相関を考慮したデータ同化実験

C407

本田

匠（理研計算科学）

ひまわり 8 号の輝度温度同化研究：台風に伴う降水予報の改善

C408

上清

直隆（気象研）C409

前島 康光（理研・計算科学）
黒澤 賢太（理研計算科学）

ひまわり８号雲域観測データの全球データ同化－高分解能情報を利用した品質管理－
高頻度・高分解能雷観測データと 100 m メッシュ SCALE-LETKF
によるシミュレーションとの比較
数値天気予報とナウキャストを組み合わせた全球降水予測

C410― 28 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第4日〔 11月1日(木) 〕

09:30～11:30

口頭発表

D 会場
大気力学
座長 ： 宮本 佳明（慶応大環境情報）
D401

吉﨑

D402

D406

板野 稔久（防衛大 地球海洋）
伊賀 啓太（東大 大気海洋研）
宮本 佳明（慶応大環境情報）
宮本 佳明（慶応大環境情報）
山本 勝（九大応力研）

D407

山中

D403
D404
D405

正憲（立正大学）

大学（地球研）球座標系における浅水波（ラプラス潮汐方程式）の厳密解(2)目のある浅水渦上の軸対称擾乱の解析
円筒容器内で回転する円盤上の軸対称流: 速い流れと遅い流れの比較
エクマンパンピングを介した不安定
第二の眼の壁雲の形成メカニズム
北太平洋西岸域の局所加熱に対する大気応答
海岸線準拠の大気力学― 29 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第4日〔 11月1日(木) 〕

13:30～17:00

口頭発表

A 会場
専門分科会｢全球降水観測計画「GPM」主衛星による中高緯度降水観測の最前線｣

趣旨説明（2分） 高藪 縁（東大AORI）
座長 ： 重 尚一（京大院理）
A451
A452

久保田 拓志（JAXA/EORC）
山地 萌果（JAXA/EORC）

GPM/DPR で得られた全球雨滴粒径分布と降水特性の関係

A453

村田

文絵（高知大理工）

高知・五台山における雨滴粒度分布の EOF 解析

A454

竃本

倫平（山口大院）

A455

井口俊夫（NICT）

降雪粒子直接観測による GPM/DPR 降水タイプ分類アルゴリズムの地上検証（その 3）
GPM/DPR による固体降水の検出

A456

黒澤

賢太（理研計算科学）

GPM/DPR の固体降水フラグの初期検証:3.5km NICAM との比較

A457

秋山

静佳（京大院理）

GPM/DPR を用いた温帯低気圧に伴う激しい固体降水の解析

A458

辻

A459

広瀬

正史（名城大）GPM 潜熱加熱プロダクトを用いた北半球中緯度域の潜熱加熱分布の定量的調査GPM DPR データによる中高緯度域の降水気候値の抽出

A460

横山 千恵（東大大気海洋研）
小槻 峻司（理研計算科学）

初夏の日本付近における降水特性の将来変化：GPM DPR 観測とCMIP5 大規模環境場予測とを用いた推定
NICAM-LETKF を用いた GPM/DPR 反射強度データ同化実験

A461

宏樹（東大大気海洋研）

全球降水観測計画「GPM」の進展と今後休憩（10 分）座長 ： 久保田拓志（JAXA/EORC）

A462

青梨

A463

A466

久保田 拓志（JAXA/EORC）
広瀬 民志（千葉大CEReS）
谷田貝 亜紀代（弘前大理工）
岡本 創（九大応力研）

A467

山本

宗尚（京大院理）CloudSat-CALIPSO, Aeolus, EarthCARE と GPM による雲・降水解析A-train データを用いた日本海上降雪雲の構造解析

A468

高橋

暢宏（名大 ISEE）

降水観測ミッションの将来像について

A464
A465

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（その７）：GPM の散乱アルゴリズムの誤差と JRA55 環境変数の比較
全球降水マップ GSMaP の降雪推定手法の開発
アジアモンスーン域の主に暖かい雲からなる豪雨に対するひまわ
り 8 号赤外マルチバンドの有効性
Preliminary evaluation of GPM IMERGE over three distinct climate
regions with reference to APHRODITE― 30 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第4日〔 11月1日(木) 〕

13:30～17:00

口頭発表

B 会場
物質循環システム
座長 ： 林 政彦（福大理）
B451

鶴田

治雄（RESTEC）

B452

渡邊

明（福島大・理工）

B453

兼保

直樹（産総研）

B454

林

B455

山下

B456
B457

安成 哲平（北大院工・北大
北極研セ）
程 炳沛（気象研究所）

B458

黒崎

泰典（鳥大・乾地研）

B459

河合

慶（名大院環境）政彦（福大理）陽介（JAMSTEC）

SPM テープろ紙の分析による福島第一原発事故直後の放射性物質の長距離輸送現象
放射性物質を移行するナノ粒子の起源
花粉センサー・データを利用した接地雲(霧)の検出－福島事故起源の放射性核種沈着メカニズムとして－
1,11 月に Tarawa 上空で観測された熱帯対流圏界層巻雲の特性と起源
2016 年９月にシベリア域で発生した森林火災に伴うエアロゾル輸
送の NICAM-SPRINTARS と R/V「みらい」の観測結果を用いた解析Observed increased PM2.5 in Sapporo on April 27, 2018, due to smoke
transports from East Eurasia
Aerosol Mixing State Relevance to CCN Properties and Air Quality:
Insights from Transmission Electronic Microscopy Observations in Japan
現地調査等によるダスト発生条件解明の試み
2015 年 4 月 29～30 日にゴビ砂漠で発生したダストストームのシーロメーター観測：逆転層へのダストの取り込み

座長 ： 出牛 真（気象研）
B460

渡辺

幸一（富山県立大）リアルタイム浮遊菌カウンタによる微生物粒子の計測

B461

梶野

瑞王（気象研）

B462

出牛真（気象研）

衛星観測により対流圏下部オゾンに対する前駆物質排出量削減の効果は検出できるのか
都市キャノピーが関東域の夏季地上オキシダントに及ぼす影響

B463

中島

英彰（環境研）

南極昭和基地及び陸別における HCFC-22, HFC-23 の観測

B464

松井

仁志（名大環境学）

B465

眞木

貴史（気象研）ブラックカーボンの放射強制力に対する混合状態の多様性と排出時粒径の重要性
衛星観測データの炭素循環逆解析への導入について

B466

阿保

真（首都大）

B467

石戸谷 重之（産総研）

CO2-DIAL による境界層内 CO2 濃度の昼夜連続観測結果に対するsource と sink の考察
代々木における大気中酸素濃度の連続観測に基づく都市・大気間の酸素/二酸化炭素交換比― 31 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第4日〔 11月1日(木) 〕

13:30～17:00

口頭発表

C 会場
観測手法
座長 ： 西澤 智明（環境研）
C451

菅原

広史（防大地球）

気温測定用強制通風管の吸い込み範囲

C452

山本

哲（気象研究所）

C453

山本哲（気象研究所）

地上気温観測における日射／放射影響評価のための基準観測方法の検討
露場地面付近の気温変動鉛直構造

C454

西澤

智明（環境研）C455

萩原雄一朗（JAXA）

C456

大野

裕一（NICT）

衛星搭載ライダーCALIOP データを用いた長期・全球エアロゾル
コンポーネント解析
NICAM/Joint-Simulator 出力を利用した EarthCARE/CPR ドップラ速
度誤差の評価WINDAS 鉛直速度観測を用いた高層雲の解析

C457

山本

真之（NICT）

次世代ウィンドプロファイラの研究開発

座長 ： 民田 晴也（名大宇地研）
C458

堀

C459

西井

章（高知大院理）高知大学 MP レーダーネットワークによる合成降雨情報表示

C460

卓（首都大院システ

マルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダの初期精度評価

C461

末澤
ム）
真木

雅之（鹿児島大）

船舶レーダによる噴石の検出実験

C462

民田

晴也（名大宇地研）

降雪粒子の立体形状とマイクロ波散乱特性

C463

山下

克也（防災科研）

降雪センサーを用いた降雪分布測定システム

C464

上條

賢一（東洋大）伊豆半島周辺における海水温変動の複雑性解析－外海と湾内の移動 LFD 比較のための一方法－康郎（安田電機暖房）

衛星放送電波を用いた降雨強度、雨量の測定― 32 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第4日〔 11月1日(木) 〕

13:30～17:00

口頭発表

D 会場
気象教育・環境気象
座長 ： 藤部 文昭（首都大・都市環境）
D451

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－台湾総督府－

D452

新井

直樹（東海大学）

気象情報可視化ツール Wvis の開発と教育現場での活用

D453

名越

利幸（岩手大教育）

D454

藤部
境）

文昭（首都大・都市環

理科教育用気象数値実験ソフト「Web-CReSS for Education」の開発
日々の低温死亡率と気象条件との関係専門分科会｢局地気象とくらし｣（14:30～）
座長 ： 白川 栄一（仙台航空測候所）
D455

内山

常雄（予報士会）

自宅の気温の測定値で見る局地性と地域性

D456

大西

晴夫（気象予報士会）

気象庁生活協同組合売店の来客数予想

D457

伊藤 忠（予報士会東海支部）
関 陽平（三重大院生物資
源）

D458

暖湿流場における水蒸気収束/降雨バランスの揺らぎと周期的局地
温度場との共鳴
最低気温前日差から見た冬季北海道の際立った気候

座長 ： 鈴木 和明（元福島地方気象台）
D459

中山

秀晃（予報士会）*D460 小関 英明（東北能開大青森
校）*D461 高野 哲夫（気象予報士会）

関東地方の雨雪判別 －2018 年 1 月 22 日の降雪事例より－
青森県における積雪期の雪害による被災者数とその推測
ニューラルネットワークを用いた新潟県内の冬期降水域の解析

各講演は12分、*付きは招待講演― 33 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第3日〔 10月31日(水) 〕 11:30～12:30 ポスター・セッション

P301

永井

P302

盧

P303

木下

仁（気象庁予報課）

2015 年 12 月 12 日日本海で可視化された内部重力波について

P304

中島

翼（九大院・理）P305

平野

洪賓（防災科研）

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
大型コヒーレントドップラーライダーによる大気境界層高度推定

P306

何

P307

P309

春木 優杏（兵県大院 環境人 領域気象モデルを用いたため池が周辺地域の気象に与える影響評間学）
価
鈴木 智恵子（JAMSTEC）
近年の関東域における土地利用変化が地上気温とその変化に及ぼす影響の評価池田 航一（兵庫県立大）海風が大阪湾沿岸都市域の暑熱環境に与える影響評価

P310

伊藤

智洸（立正大院）

埼玉県熊谷市における都市と郊外の比湿差の特徴

P311

鈴木

健斗（東北大院理）乱流過程に着目した沿岸前線の数値シミュレーション

P312

渡来

靖（立正大・地球環境） 長野市裾花川谷口ジェットの数値シミュレーション

P313

入山

拓斗（兵庫県立大）

P314

関

P315

飯泉

P316

P320

松下 拓樹（土木研・寒地土 降雪事例の発生頻度に関する簡易推定法について研）
池田 翔（東北大院・理）週間ｱﾝｻﾝﾌﾞﾙﾀﾞｳﾝｽｹｰﾘﾝｸﾞ気象予報ﾃﾞｰﾀの高度利用に関する研究－イネいもち病害確率予測情報の支援に向けて－
渡邊 武志（電中研）
コピュラを用いた数値気象モデルから得られた地表面風速の統計
的ダウンスケーリング手法
和田 章義（気象研）
全球 7km 非静力学大気モデルによる 2016 年台風第 10 号の数値シミュレーション
小司 禎教（気象研）
3 次元変分法による地上観測データ同化の対ゾンデ検証

P321

大塚

道子（気象研）ひまわり 8 号最適雲解析プロダクトの同化実験（その２）

P322

阿部

紫織（MCC）

流域単位の気象予測による洪水予報精度向上の可能性

P323

大塚

成徳（理研計算科学）

P324

山田

芳則（気象研）フェーズドアレイ気象レーダを用いた三次元降水ナウキャストの精度評価異なるバルク微物理モデルによる地上降水量の相互比較

P325

弘田

瑛士（明治）

雲形の客観的判別に向けた雲の水平及び鉛直フラクタル次元計測

P326

南雲

信宏（気象研）

P327

當眞

嗣淳（筑波大）凍雨の地上観測に基づく二重偏波レーダーによる凍結域・非凍結域の調査
日本海の海面水温が北陸地方の降雪に及ぼす影響に関する研究

P328

松岡 優輝（三重大院生物資 寒気吹き出し中にみられる太平洋側の降雪源）
野村 光春（電中研）
冬季日本海降雪雲を対象とした雲粒子ゾンデ観測データと気象モ
デル内の過冷却水滴の分布の比較
岡田 靖子（JAMSTEC）
大規模アンサンブルデータにおける地点別日降水量の将来変化

P308

P317
P318
P319

P329
P330

政一（京大院理）
黎媛（九大総理工）

暁卿（東工大）隆則（気象予報士会）
仁之直（農研機構）

動径方向にルジャンドル多項式展開を用いた球殻対流スペクトルモデルの構築
大気大循環の惑星半径依存性と Smagorinsky モデルの影響

日本全域における地上水平風速の年間スペクトル特性

湖西線の列車運行に影響をもたらした比良おろしの事例解析
温室効果気体の実験教材
日別気象データを用いて推定された主要作物の全球栽培暦― 34 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

P331
P332

笠本 健士朗（大阪大学大学 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院）
阪神地域における長期解析－
末木 健太（理研計算科学） 台風 201318 号に伴う竜巻の発生環境場に関する数値的研究

P333

出世

ゆかり（防災科研）

降雹を伴う積乱雲の X バンド偏波レーダー観測

P334

下瀬

健一（防災科研）

P335

岩崎博之（群馬大教育学）

マルチドップラー解析による高度 1 km の水平風速場を利用した，
関東平野における対流雲に伴う渦の統計解析
全球規模で見た多重雷の出現特性

P336
P337

巣原 夢加（名古屋大学
境学研究科）
折笠 成宏（気象研）

P338

岩崎

杉紀（防大）P339

服部充宏（日本気象協会）

つくば地上モニタリング観測による実大気エアロゾルの雲核能・氷晶核能の変動Large-Sparse Cloud（粒径大きく個数密度少ない雲）の CPS ゾンデとライダの同時観測結果
XRAIN データの高速道路運転特性把握への応用

P340

青木

誠（NICT）

航空機搭載 CO2DIAL の開発－CO2 濃度計測地上試験－

P341

谷川

朋範（気象研）ISSW 法による積雪不純物濃度の推定

P342
P343

吉 田 大 紀 （ 気 象 情 報 通 信 通風量を制御した温度計の省電力型強制通風筒の開発(株)）神 慶孝（環境研）
走査型干渉計を用いた高スペクトル分解ライダーの開発

P344

及川

栄治（九大応力研）

P345

花土

弘（NICT）

P346

大東

忠保（防災科研）

P347

堀江

宏昭（NICT）

P348

瀬古弘（気象研）P349

小林隆久（電中研）P354

不規則形状の雪散乱データベースを用いた降水減衰特性推定手法の検証
佐野 哲也（NICT）
フェーズドアレイ気象レーダーのデータ品質管理－降雨減衰の影
響範囲の推定－中村 賢人（首都大 システ X 帯気象用フェーズドアレイレーダを用いた 3 次元セルトラッキ
ム）
ング手法の初期検討
長谷川 泰一（九州大学）
EarthCARE 衛星搭載高スペクトル分解ライダ ATLID を用いた氷粒子タイプ識別解析妻鹿 友昭（首都大システム 雨量計補正 GSMaP (GSMaP Gauge)への更なる地上観測データ利用
デザイン）
手法の開発
衛星全球降水マップ GSMaP による異常気象モニタリングの検討
田島 知子（JAXA/EORC）

P355

山内

晃（東大大気海洋研）

CloudSat 衛星データから得られた黒潮上の雲の鉛直構造について

P356

月原

健太郎（九大応力研）

P357

神澤

望（首都大院）

P358

高谷

祐平（気象研）CloudSat-CALIPSO 衛星を用いた海面散乱断面積と雲・降水特性抽出20 世紀における夏季アジアモンスーンの季節降水量の年々変動・極値の長期変化
夏季北西太平洋モンスーンに対するインド洋海面水温の寄与

P359

杉本

志織（JAMSTEC）

P360

柳澤

彩紀（弘前大）大規模アンサンブルデータによる南アジアモンスーン極端年の将来変化
赤道付近における Dry Intrusion の検出と出現傾向

P361

山田

洋平（JAMSTEC）

NICAM AMIP 型実験における台風の移動速度の将来変化

P350
P351
P352
P353

－京

環 全球衛星データ解析にもとづく積乱雲ライフサイクルの地域特性

高スペクトル分解ライダーとラマンライダーで観測されるダストの光学特性
地デジ放送波を用いた水蒸気量推定手法の研究開発—マイクロ波放射計との同時観測—
Ka 帯偏波雲レーダーによって観測される晴天エコー
EarthCARE/CPR 検証用地上設置雲観測レーダの開発状況とテスト
観測結果
ドップラーレーダで得られた降水周辺の屈折率分布の特徴― 35 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

P362

長谷川 聡（東大 AORI）

比較 SPI 及び比較 SPEI を用いた 4℃昇温時の気象学的渇水の比較

P363

小倉

CO2 濃度増加の瞬時放射強制力に起因する降水予測の不確実性

P364

知夫（国環研）伊東瑠衣（JMBSC）

P367

CMIP5 マルチモデルアンサンブルとの比較による MRI−AGCM で表現する降水の将来変化の不確実性の評価
高橋 洋（首都大/JAM）
CMIP5 モデルでの系統的な乾燥バイアス:水蒸気量と降水特性の関係
大谷 和男（テレビせとうち） 季節進行の中でみた７月前半頃における長崎・鹿児島での大雨日の総観的特徴
高橋 信人（宮城大学）
JRA-55 から作成した前線帯指数で表現した日本の気候変動

P368

末藤

菜保（弘前大）Atmospheric River が日本の豪雨に与える影響

P369

若月

泰孝（茨城大理）

ハイブリッドダウンスケーリングにおける降水量補正法の検討

P370

南口

侑希（大阪大学）

P371

福井真（東北大）「平成 26 年 8 月豪雨」を対象とした疑似温暖化実験による降水量の感度解析
従来型観測のみを用いた領域再解析の冬季降水の再現性

P372

石川

一郎（気象研）気候監視・季節予報のための海洋データ同化システムの改良

P373

野坂

真也（気象研）海面水温の時空間解像度が地域気候モデルの再現性に与える影響

P374

藤原

正智（北大地球環境）

過去の大規模火山噴火にともなう全球地表気温の変化

P375

保坂

征宏（気象研）光吸収性エアロゾルの監視と大気・雪氷系の放射収支への影響評価

P376

堀

P365
P366

P377
P378

正岳（JAMSTEC / IACE） d4pdf を用いた北極域における極端低気圧の発生頻度の長期的傾
向と季節性に関する研究
相澤 拓郎（東大 AORI）
地球システムモデル MRI-ESM2 の北極域における数十年規模変動

P379

星 亮輔（首都大院 都市環 冬季の AO と続く夏季の気候の関係性の長期変化
境）杉田 考史（NIES）
西シベリア上空 100 hPa の成層圏メタンの季節変動（その 2）

P380

林田

佐智子（奈良女大）北インドで観測されるメタン季節変動の解析

P381

秋吉

英治（環境研）P382渡辺幸一（富山県立大）

P383

佐藤

陽祐（名大工）P384

川野いち子（奈良女子大）

P385

中辻

菜穂（奈良女子大）北半球中高緯度で低いオゾン全量を示す領域面積の温室効果ガス
濃度依存性
北陸地方における上空大気中の過酸化水素およびホルムアルデヒ
ド濃度の測定福島第１原子力発電所事故起源の放射性物質を対象とした大気拡散モデルの特性評価
奈良盆地における地上光学観測データ解析によるエアロゾルの特徴
地上観測と衛星観測による奈良におけるエアロゾルの研究

P386
P387

張 代洲（熊本県立大学・環境 Asian Dust Particles at Desert, Coastal and Offshore Areas共生）田中 泰宙（気象研）
データ同化手法を応用した鉱物ダスト発生量の定量的解析

P388

宮川

拓真（JAMSTEC）

UAV を用いた大気組成計測のための小型装置の検討

P389

関口

美保（海洋大）SGLI の観測バンドに特化した気体吸収テーブルの開発

P390

西澤

慶一（電中研）P391

名本彩乃（九大）

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
海氷・海面水温が冬季成層圏循環に及ぼす影響

P392

磯田

総子（NICT）

オープンサイエンスを目指した大気科学研究データの共有

P393

柴田

清孝（KUT）

オゾン QBO における化学と輸送の役割分担について

P394

塩崎

公大（京大院理）

NINO.3 インデックスと日本付近における冬の寒暖との関係― 36 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

P395

山下

晃平（東工大 神田研） 気象・火災予測モデル WRF-Fire の市街地火災への適用

P396

鈴木

和良（JAMSTEC）

P397

村崎

万代（気象研）P398

高橋直也（東北大院理）

P399
P3a0

宮本 大輔（日大院・総合基 2017 年夏季に出現・停滞したオホーツク海高気圧に関する総観気礎）
候学的解析
春日 悟（新大院）
寒冷渦とトラフの波列構造の差異

P3a1

田村

P3a2

馬場

健太（北大院環境科学） 北海道西岸沖に発生するポーラーローの感度実験に対する応答とその要因
賢治（酪農大環境）
北海道における 2007/08～2017/18 の冬季落雷の傾向

P3a3

北畠

尚子（気象大）P3a4

片山卓彦（東京海上研究所） 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

P3a5

山崎

聖太（京大院理）

対流圏内の鉛直温度分布が台風強度に及ぼす影響

P3a6

藤本

竜也（富山大）P3a7

西大気追跡風データを用いた 2016 年台風 14 号の日周期変動に関する研究
NICAM データにみられた大規模雲域の変形過程

P3a8

服部

憲敬（福岡大理）美紀（JAMSTEC）

WRF-ARW を用いた陸面モデルの違いによるシベリア域の降雪・積
雪深予測の不確実性について異なる SST データによる客観解析値が領域モデルの地上気温再現性に及ぼす影響
夏季北太平洋の海洋前線帯における下層雲変動と温度移流の関係

SSMIS データを用いた台風構造と強度の関係についての研究

Pre-YMC2015 におけるインドネシア・スマトラ域ラジオゾンデ観測のインパクト― 37 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大会第4日〔 11月1日(木) 〕 11:30～12:30 ポスター・セッション

P401

伊藤

享洋（気象庁海洋気象） 波数 1 の渦 Rossby 波の不安定成長と鉛直相互作用

P402

金子

航（東大大気海洋研）

亜熱帯ジェット気流の蛇行の定量化と解析

P403

西原

佑亮（九大院理）

西日本周辺域で航空機が遭遇した乱気流の発生メカニズム

P404
P405

阿部 康一（（公財）環境科学 シーロメーターの境界層高度と混合層・大気境界層高度の比較技術研究所）
後藤 和恭（電中研）
複雑地形上の自然風を対象とした風向変動特性の把握

P406

古田

充（同志社大学）

高層気象観測データに見られる福岡の下層大気の長期変化

P407

清野

直子（気象研）P408

山本

雄志（兵庫県立大）

P409

明石

亮（長野地台）気温予測精度向上にむけた都市キャノピースキーム SPUC の高度化
領域気象モデルを用いた琵琶湖がもたらす暑熱環境への影響の評
価
小型ドローンを用いたクールアイランドの気温鉛直分布の観測

P410

山根

省三（同志社大理工）

暖候期の京阪奈地域に発達する局地循環の解析

P411

佐井

彩乃（KUT）

北海道陸別の厳冬期における局地循環日変動の気候値

P412

井上

誠（秋田県大）秋田県生保内地方の局地風に関する研究

P413

川端

康弘（気象研）関東地方における視程について

P414

眞崎

良光（弘前大）スキー場積雪深記録の活用に向けた検討

P415

吉田

龍平（福島大理工）

気候の不安定化が世界の食料安全保障に与える影響の評価

P416

川添

祥（JAMSTEC）

d4PDF を用いた日本周辺における突風発生環境場の将来変化

P417

池上

慶希（釧路地台）

MJ-SiB 積雪サブモデルへの霜ざらめ化の効果

P418

南出

将志（NASA JPL）

P419

横田

祥（気象研）

2017 年 12 月にカリフォルニアで発生した山火事のエアロゾル予測
に対する影響評価とその予測可能性
現業メソ同化システムを用いた 4DVar, En4DVar, 4DEnVar の比較

P420

多田

真嵩（東大新領域）

水蒸気同位体データ同化による気象予測改善に向けて

P421

加藤

雅也（名大宇地研）

P422

五十嵐 大地（茨城大理）

雲解像モデルと分布型降雨流出モデルを用いた日々の河川流量シ
ミュレーション〜その 2〜
選択的アンサンブルによる短時間降水予測実験

P423

加藤

亮平（防災科研）

P424

酒井健人（兵庫県立大学）

P425

木下

直樹（九大院・理）

P426

更科

孟（富山大院理工）

ice-ice collisions による二次氷晶生成過程の数値モデルへの導入と夏季積乱雲におけるその効果
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

P427

本吉

弘岐（防災科研）

南岸低気圧通過時の降雪結晶の連続観測と粒子の落下特性

P428
P429

佐久間 理絵（日本大学院・総 九州地方における冬季降水の出現率
合基礎）
長谷 健太郎（京大防災研） 総観規模条件による日本域春季の降水の統計解析

P430

高橋

麗（筑波大）

局地的大雨に対するナウキャストと数値予測を併合させたブレン
ディング予測－2016 年 8 月 24 日事例－
超水滴法の氷相過程への適用とボックスモデルでの検証

平成 27 年 9 月関東・東北豪雨の事例解析
アロゾル－― 38 ―－発生メカニズムとエ

日本気象学会 2018 年度秋季大会

P431

加藤

大輔（TMRI）

P432

岩下

久人（明星電気）P433

佐野

哲也（NICT）

P434

山田

修稔（大電通大）P435鈴木真一（防災科研）

P436

櫻井

南海子（防災科研）

P437

吉田

智（気象研）

P440

観測システムシミュレーション実験(OSSE）による水蒸気ライダーの影響評価
高橋 暢宏（名大 ISEE）「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・減災機能の強化」におけるマルチパラメータフェーズドアレ
イ気象レーダ（MP-PAWR）の開発について（続報）松下 拓樹（土木研・寒地土 X-MP を用いた地上吹雪の定量的把握の可能性研）
安藤 大貴（明大）
雲の三次元構造解析による幾何学的特徴量抽出手法の開発

P441

工藤

玲（気象研）

日射の輝度分布測定のための全天カメラの開発

P442

小司

禎教（気象研）1990 年代の GPS 可降水量再解析

P443

永井

智広（気象研）二酸化窒素観測用差分吸収法ライダー（DIAL）の開発（Ⅲ）

P444

白石

浩一（福大理）P445佐藤英一（気象研）ライダーと地上サンプリングによる大気エアロゾルの蛍光計測と蛍光物質の同定
気象レーダー位相による屈折率の推定について

P446

浅井

啓太郎（神戸高専）

P447

滝澤

直也（首都大）P448石井昌憲（情通研）P449

花土

弘（NICT）

P450

菊池博史（首都大）P451

前坂

剛（防災科研）P452

菊池麻紀（JAXA）

P453

野津雅人（首都大）P454

瀬戸

心太（長大院工）P455

須藤

佑実（明治大）P456

酒井

省吾（東北大院理）

P457

神澤

望（首都大院）

P458

杉原 直樹（三重大院生物資 ソマリジェットが及ぼす南半球から北半球への遠隔影響源）
織茂 奈津美（東工大）
インドシナ半島における長寿命台風をもたらす気象場の抽出

P438

P439

P459

堤防決壊に伴う経済的被害の定量評価に向けたベトナム・レッドリ
バー河川流出モデル構築
地上稠密気象観測データにより推測されるダウンバーストの実ス
ケールサイズ
複数のリモートセンシング観測による大阪平野の局地的大雨の事
例解析
MU レーダー高時間分解能観測による台風 0918 号の内部構造
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
X バンド MP レーダーを用いた発雷指標の検討

Ku 帯広帯域二重偏波レーダによる降水観測－2017 年 6 月 1 日の事
例－
MMSE 法を用いたドップラースペクトル推定
コヒーレト方式と直接検波方式によるドップラー風ライダーによる同期観測
マルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダ（MP-PAWR）送信
波測定について
気象用フェーズドアレイレーダネットワークにおける降雨強度推定精度の向上に関する検討
マルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダ(MP-PAWR)のスト
リームデータ処理について
衛星搭載アクティブセンサによる雲・降水システムとその粒子構成の海陸特性
ヴェトナム北部における GSMaP 降水量パフォーマンスと鉛直雨量分布との比較
GPM/DPR アルゴリズムで推定された雨滴粒径分布パラメータの事
例検証
地球照分光観測による地球放射フラックスのモニタリング
Himawari-8/AHI を用いた雲の光学的厚さと雲頂高度の簡易型導出手法の開発
d4PDF における夏季アジアモンスーン降水量の将来変化― 39 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

P460

松浦

果菜（首都大院）

北西太平洋における弱い熱帯擾乱を含めた熱帯低気圧の将来変化

P461

吉田

康平（気象研）P462

立入郁（JAMSTEC）

大規模アンサンブル実験による熱帯低気圧の将来変化のシナリオ
依存性
2℃安定化シナリオと 1.5℃オーバーシュートシナリオ

P463

山本

園実（名城大）アラビア半島における降雨の空間的特徴

P464

野坂

真也（気象研）

P465

P467

中川
科学）
西森 基貴（農研機構・農環 経験的統計ダウンスケーリング手法(ESD)による日本域の気候・農研）
業気象要素の将来変化
村田 文絵（高知大理工）
四国の長期日降水量データを用いた経年変化傾向の解析

P468

渡邊

美幸（TU）

日本海側の冬季雷の経年変化とその要因

P469

杉野

伊吹（茨城大学理）

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

P470

増田

南波（弘前大）NHRCM を用いた日本域降水内挿手法の評価

P471

P473

遠藤 伸彦（農研機構・農環 NHRCM 地表面日射量の再現性評価－衛星観測・再解析・気候モデ研）
ル群内での位置づけ－
佐々井 崇博（東北大院理） 地域気候モデルを用いた 5km 解像度大規模アンサンブル実験：豪雪の将来予測新田 友子（東大生研）
統合陸域シミュレータの開発と気候モデルとの結合に向けた検討

P474

吉田

P475

井上

P466

P472

P476
P477

将来の融雪期における安定層崩壊に伴う局地的な風速の強化と気温上昇の加速清隆（立正大・地球環境 最近 30 年間における我が国上空の対流圏気温減率の地域差

奈津妃（東工大）

全球における気候と地下水位・土壌水分の平衡状態の関係

忠雄（JAMSTEC ICliP） 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
大垣内 るみ（JAMSTEC）
氷河性ダストが氷期の気候に与える影響
佑輔（日本大院・総合基 WNPI と ENPI の正負卓越年にみられる特徴

P478

花戸
礎）
小林

P479

石戸谷 重之（産総研）

南鳥島における大気中酸素濃度の連続観測－第２報－

P480

保科

東京における人為起源 CO2 推定のための O2，CO2 連続観測

P481
P482

齋藤 尚子（千葉大環境リモ GOSAT-2 と地上観測による全球のメタン放出量推定と評価手法のセン）
包括的研究（その 1）
吉田 幸生（環境研）
GOSAT および GOSAT-2 の短波長赤外プロダクトの検討状況

P483

山口

P484

呂

P485

黒﨑

豊（北大環科院）

P486

黒田

剛史（NICT）

P487

財前祐二（気象研）P488

柴田隆（名大院環境）P489

山内晃（東大大気海洋研）

ニーオルスンライダーによる高緯度北極対流圏エアロゾルの季節
変化EarthCARE 衛星に向けた放射プロダクトの開発

P490

木本

絢子（気象工学）

日射量短時間予測システムの気象衛星ひまわり 8 号を用いた改良

P491

村上

英世（いいエコ研）

人工放射冷却に関する基礎検討

P492

松山

裕矢（九大院理）

成層圏におけるプラネタリー波の反射について(Ⅱ)

ちあき（気象研）

優（環境研）

小雪（奈良女子大学）
曉萍（奈良女子大学）

対流圏 EP-Flux の ENSO 応答と予測可能性

那覇で観測された対流圏オゾンの増大現象について
中国の農業残渣焼却が与える大気汚染への影響分析
グリーンランド氷床北西部 SIGMA-A サイトにおける積雪表層の水
安定同位体と大気循環場の関係
ひまわり 8 号データと大気モデルを用いた PM2.5 同化予測システ
ムの構築
エアロゾルモデルを用いた非降水時の視程予測の試み― 40 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

P493

菅原

敏（宮教大）

熱帯成層圏大気の重力分離とその数値シミュレーション

P494

渡邊

武志（電中研）P495

荒川隆（RIST）

衛星観測から得られる雲特徴量を用いた地表面日射量時系列パターンの推定
非同期結合ソフトウェアの設計と開発

P496

渡邉

俊一（JMBSC）

P497

P499

永田
源）
大島 和裕（環境科学技術研 北極と南極へ流入する水蒸気輸送の近年変化の地域的特徴
究所）
入江 健太（学芸大）2016 年台風 10 号と上層寒冷低気圧のカップリングについて

P4a0

山口

純平（東北大院理）

P4a1

紀平

旭範（富山大院理工）P4a2

久保川 陽呂鎮（AORI）

P4a3

小山

亮（気象研）P4a4

高村

奈央（気象庁）

全球非静力学大気海洋結合モデルを用いた 2012 年の Arctic Cycloneの研究
TRMM/GPM から得られた台風内部の潜熱加熱プロファイルの特徴－シミュレーションとの比較－
2016 年８月から９月にみられた台風の温帯低気圧化の特徴

P4a5

福田

航平（富山大院）

大気追跡風を用いた台風の日周期に関する研究

P4a6

テリー アタリフォ（東北大 Influence of El Nino Southern Oscillation on Tropical Cyclone Activity in
the Southwest Pacific.
学院・理）豊嶋 紘一（千葉大 CEReS） GPM/KuR を用いた anvil 検出と孤立積乱雲のライフサイクルについて松﨑 祐太（首都大 都市環 北半球冬季における海洋大陸の風系分布
境）

P498

P4a7
P4a8

高解像度海洋モデルによる海面水温高解像度化が地域気候モデル
再現に与える影響の評価
桃子（三重大院生物資 東シベリアの森林の消失が北半球の大気循環に及ぼす影響2016 年 1 月 の 大 寒 波 に お け る シ ベ リ ア 高 気 圧 発 達 の QGPV
inversion による解析
冬季日本海における日本海寒帯気団収束帯の変動に関する研究― 41 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

講演者索引㻌

㻌
<A>㻌

Goto Daisuke（五藤㻌 大輔）

C157

Hotta Haruka（堀田㻌 陽香）

P404

Goto Kazutaka（後藤㻌 和恭）

P405

㻌

Abe Shiori（阿部㻌 紫織）

P322

Gotoh Toshiyuki（後藤㻌 俊幸）

Abo Makoto（阿保㻌 真）

B466

㻌

Adachi Toru（足立㻌 透）

A306

<H>

Aizawa Takuro（相澤㻌 拓郎）

P377

Hagihara Yuichiro（萩原㻌 雄一朗）

C455

Igarashi Daichi（五十嵐㻌 大地）

P422

Akashi Tasuku（明石㻌 亮）

P409

Hanado Hiroshi（花土㻌 弘）

P345

Iguchi Toshio（井口㻌 俊夫）

A455

Akiyama Shizuka（秋山㻌 静佳）

A457

Hanado Hiroshi（花土㻌 弘）

P449

Iida Taisei（飯田㻌 大晴）

B153

Akiyoshi Hideharu（秋吉㻌 英治）

P381

Hanaoka Tatsuya（花岡㻌 達也）

C152

Iizumi Toshichika（飯泉㻌 仁之直）

P315

Ando Daiki（安藤㻌 大貴）

P440

Hanato Yusuke（花戸㻌 佑輔）

P477

Ikeda Kouichi（池田㻌 航一）

P309

Aoki Makoto（青木㻌 誠）

P340

Harada Yayoi（原田㻌 やよい）

B354

Ikeda Shou（池田㻌 翔）

P317

Aonashi Kazumasa（青梨㻌 和正）

A462

Haruki Ukyo（春木㻌 優杏）

P307

Ikegami Yoshiki（池上㻌 慶希）

P417

Aonashi Kazumasa（青梨㻌 和正）

C404

Hase Kentaro（長谷㻌 健太郎）

P429

Imada Yukiko（今田㻌 由紀子）

B308

Arai Naoki（新井㻌 直樹）

D452

Hasegawa Akira（長谷川㻌 聡）

P362

Inoue Makoto（井上㻌 誠）

P412Arakawa Takashi（荒川㻌 隆）

P495

Hasegawa Taichi（長谷川㻌 泰一）

P352

Inoue Tadao（井上㻌 忠雄）

P475

Araki Kentaro（荒木㻌 健太郎）

A351

Hashiguchi Hiroyuki（橋口㻌 浩之）

D204

Irie Hitoshi（入江㻌 仁士）

D151

Asai Keitaro（浅井㻌 啓太郎）

P446

Hashimoto Akihiro（橋本㻌 明弘）

C307

Irie Kenta（入江㻌 健太）

P499

Awazu Taeka（粟津㻌 妙華）

B206Hashino Tempei（端野㻌 典平）

C306

Iriyama Takuto（入山㻌 拓斗）

P313

㻌

Hattori Miki（服部㻌 美紀）

P3a8

Ishibashi Toshiyuki（石橋㻌 俊之）

C402

Abe Koichi（阿部㻌 康一）

㻌

<B>

C301

B409
㻌

<I>

㻌

㻌

Ibuki Sugino（杉野㻌 伊吹）

P469

㻌

Iga Keita（伊賀㻌 啓太）

D403

㻌

Hattori Mitsuhiro（服部㻌 充宏）

P339

Ishidoya Shigeyuki（石戸谷㻌 重之）

B467

P3a2

Hayashi Masahiko（林㻌 政彦）

B454

Ishidoya Shigeyuki（石戸谷㻌 重之）

P479

㻌

㻌

Hayashi Masahiro（林㻌 昌宏）

D155

Ishii Shoken（石井㻌 昌憲）

P448

<C>

㻌

Hayashi Michiya（林㻌 未知也）

B351

Ishikawa Ichiro（石川㻌 一郎）

P372

Hayashida Sachiko（林田㻌 佐智子）

P380

Ishikawa Yoshihiro（石川㻌 宜広）

D351

Baba Kenji（馬場㻌 賢治）

Ching Pingpui（程㻌 炳沛）B457
㻌

He Xiaoqing（何㻌 暁卿）

P306

Ishimoto Hiroshi（石元㻌 裕史）

D154

㻌

Higashiyama Kazutoshi（東山㻌 和寿）

D164

Ishitsu Naoki（石津㻌 尚喜）

D355

D362

Hirano Kohin（平野㻌 洪賓）

P305

Ishizaka Masaaki（石坂㻌 雅昭）

A405

B462

Hirano Soichiro（平野㻌 創一朗）

C206

Ishizaki Noriko（石崎㻌 紀子）

D167

㻌

Hirata Hidetaka（平田㻌 英隆）

D304

Isoda Fusako（磯田㻌 総子）

P392

㻌

Hirockawa Yasutaka（廣川㻌 康隆）

A358

Itano Toshihisa（板野㻌 稔久）

D402

B404

Hirose Hitoshi（広瀬㻌 民志）

A464

Ito Junshi（伊藤㻌 純至）

D354

Endo Nobuhiko（遠藤㻌 伸彦）

P471

Hirose Masafumi（広瀬㻌 正史）

A459

Ito Rui（伊東㻌 瑠衣）

P364

Enomoto Takeshi（榎本㻌 剛）

B210

Hirota Eiji（弘田㻌 瑛士）

P325

Ito Tadashi（伊藤㻌 忠）

D457

Hokazono Kensei（外薗㻌 健正）

C159

Ito Takahiro（伊藤㻌 享洋）

P401

Honda Akihiro（本田㻌 照裕）

C158

Ito Tomohiro（伊藤㻌 智洸）

P310

Honda Meiji（本田㻌 明治）D308

Iwai Hironori（岩井㻌 宏徳）

A307

Honda Takumi（本田㻌 匠）

C407

Iwai Hironori（岩井㻌 宏徳）

A308

Hori Masatake（堀㻌 正岳）

P376

Iwasaki Hiroyuki（岩崎㻌 博之）

P335

Hori Yasuro（堀㻌 康郎）

C458

Iwasaki Suginori（岩崎㻌 杉紀）

P338

Horie Hiroaki（堀江㻌 宏昭）

P347

Iwashita Hisato（岩下㻌 久人）

A303

Horinouchi Takeshi（堀之内㻌 武）

B301

Iwashita Hisato（岩下㻌 久人）

P432

Horinouchi Takeshi（堀之内㻌 武）

C355

㻌

Horio Takashi（堀尾㻌 享司）

D161

<J>

Hosaka Masahiro（保坂㻌 征宏）

P375

Jin Yoshitaka（神㻌 慶孝）

㻌Hoshi Ryosuke（星㻌 亮輔）

P378

㻌

㻌

Hoshina Yu（保科㻌 優）

P480

<K>

Hoshino Shunsuke（星野㻌 俊介）

A359

Kajino Mizuo（梶野㻌 瑞王）

㻌<D>
Daikoji Gaku（大光寺㻌 岳）
Deushi Makoto（出牛㻌 真）㻌<E>Endo Hirokazu（遠藤㻌 洋和）<F>㻌

Fudeyasu Hironori（筆保㻌 弘徳）

A205

Fujibe Fumiaki（藤部㻌 文昭）

D454

Fujimoto Tatsuya（藤本㻌 竜也）
Fujiwara Keita（藤原㻌 圭太）

P3a6
A202

Fujiwara Masatomo（藤原㻌 正智）

P374

Fukuda Kohei（福田㻌 航平）

P4a5

Fukui Shin（福井㻌 真）
Furuta Mitsuru（古田㻌 充）
Furuya Masaki（古家㻌 正規）
㻌<G>
Geng Biao（耿㻌 驃）

P371
P406
A401

B159

― 42 ―

㻌
㻌
P343
㻌
㻌
B461

日本気象学会 2018 年度秋季大会

Kamae Youichi（釜江㻌 陽一）

B405

Kodera Kunihiko（小寺㻌 邦彦）

B355

Matsushita Yuki（松下㻌 優樹）

C207

Kamahori Hirotaka（釜堀㻌 弘隆）

B362

Kohma Masashi（高麗㻌 正史）

C205

Matsuura Kana（松浦㻌 果菜）

P460

Kamamoto Rimpei（竃本㻌 倫平）

A454

Koike Kana（小池㻌 佳奈）

B207

Matsuyama Yuya（松山㻌 裕矢）

P492

Kamijo Kenichi（上條㻌 賢一）

C464

Kondo Keiichi（近藤㻌 圭一）

C403

Matsuzaki Yuta（松﨑㻌 祐太）

P4a8

Kamizawa Nozomi（神澤㻌 望）

P357

Koseki Hideaki（小関㻌 英明）

D460

Minamide Masashi（南出㻌 将志）

A207

Kamizawa Nozomi（神澤㻌 望）

P457

Koshin Dai（小新㻌 大）

C209

Minamide Masashi（南出㻌 将志）

P418

Kanada Sachie（金田㻌 幸恵）

A203

Kotsuki Shunji（小槻㻌 峻司）

A461

Minamiguchi Yuki（南口㻌 侑希）

P370

Kanasaki Takuro（金崎㻌 拓郎）

D360

Kotsuki Shunji（小槻㻌 峻司）

C401

Minda Haruya（民田㻌 晴也）

C462

Kaneko Wataru（金子㻌 航）

P402

D302

Misumi Ryohei（三隅㻌 良平）

A407

Kaneyasu Naoki（兼保㻌 直樹）

B453

Miura Haruka（三浦㻌 悠）

D208

Kasamoto Kenshiro（笠本㻌 健士朗）

P331

Koyama Tomoko（小山㻌 朋子）
Kubokawa Hiroyasu（久保川㻌 陽呂
鎮）

P3a0

B365

P388

Kasuga Satoru（春日㻌 悟）

Kubota Hisayuki（久保田㻌 尚之）

Miyakawa Takuma（宮川㻌 拓真）

Katano Yoto（片野㻌 陽登）

D203

Kubota Hisayuki（久保田㻌 尚之）

B366

Katayama Takuhiko（片山㻌 卓彦）

P3a4

Kubota Takuji（久保田㻌 拓志）

A451

Kato Daisuke（加藤㻌 大輔）

P431

Kubota Takuji（久保田㻌 拓志）

A463

Kato Kuranosin（加藤㻌 内藏進）

B310

Kudo Rei（工藤㻌 玲）

P441

Kato Masaya（加藤㻌 雅也）

P421

Kumai Atsuki（熊井㻌 暖陽）

D163

Kato Ryohei（加藤㻌 亮平）

P423

Kurihara Kazuo（栗原㻌 和夫）

B352

Katsumata Masaki（勝俣㻌 昌己）

B162

Kuroda Takeshi（黒田㻌 剛史）

C359

Katsuyama Yuta（勝山㻌 祐太）

B357

Kawabata Takuya（川畑㻌 拓矢）

A364

Kawabata Yasuhiro（川端㻌 康弘）

P413

Kawai Hideaki（川合㻌 秀明）

B408

Kawai Kei（河合㻌 慶）B459

Kawamura Seiji（川村㻌 誠治）

A361

Kawano Ichiko（川野㻌 いち子）

P384

Kawano Tetsuya（川野㻌 哲也）

A356

Kawase Hiroaki（川瀬㻌 宏明）

B307

Kawazoe Sho（川添㻌 祥）

P416

Kazumori Masahiro（計盛㻌 正博）

B202

Khatri Pradeep（Khatri㻌 Pradeep）

D156

Khatri Pradeep（Khatri㻌 Pradeep）

D157

Kihira Akinori（紀平㻌 旭範）

P4a1

Kikuchi Hiroshi（菊池㻌 博史）

P450

Kikuchi Maki（菊池㻌 麻紀）

P452

Kimoto Ayako（木本㻌 絢子）

P490

Kimura Noriaki（木村㻌 詞明）

D301

Kinoshita Masashi（木下㻌 仁）

P303

Kinoshita Takenari（木下㻌 武也）

B166

Kishita Naoki（木下㻌 直樹）

P425

Kitabatake Naoko（北畠㻌 尚子）

P3a3

Kitamoto Asanobu（北本㻌 朝展）

D359

Kitamura Tomofumi（北村㻌 智文）

D358

Kitamura Yuji（北村㻌 祐二）

D209

Kitano Yoshikazu（北野㻌 慈和）

B364

Kitoh Akio（鬼頭㻌 昭雄）

B361

Kobayashi Chiaki（小林㻌 ちあき）

P478

Kobayashi Takahisa（小林㻌 隆久）

P349

Kodama Chihiro（小玉㻌 知央）

B406

P4a2

Kuroda Takeshi（黒田㻌 剛史）

P486

Kurokawa Junichi（黒川㻌 純一）

C151

Kurosaki Yasunori（黒崎㻌 泰典）

B458

Kurosaki Yutaka（黒﨑㻌 豊）

P485

Kurosawa Kenta（黒澤㻌 賢太）

A456

Kurosawa Kenta（黒澤㻌 賢太）

C410

Kusanagi Horoshi（草薙㻌 浩）

A365

Kuwana Yusuke（桑名㻌 佑典）

B360

㻌

㻌

<L>

㻌

Liu Guangyu（劉㻌 光宇）

C211

Lu Xiaoping（呂㻌 曉萍）

P484

㻌

㻌

<M>

㻌

Maejima Yasumitsu（前島㻌 康光）

C409

Maesaka Takeshi（前坂㻌 剛）

P451

Maki Masayuki（真木㻌 雅之）

C461

Maki Takashi（眞木㻌 貴史）

B465

Masaki Yoshimitsu（眞崎㻌 良光）

P414

Mashiko Wataru（益子㻌 渉）

A309

Mashiko Wataru（益子㻌 渉）

A310

Masuda Minami（増田㻌 南波）

P470

Masuda Ryosuke（増田㻌 涼佑）

D353

Masutomi Yuji（増冨㻌 祐司）

C165

Matsui Hitoshi（松井㻌 仁志）

B464

Matsumoto Kengo（松本㻌 健吾）

B305

Matsumura Shinji（松村㻌 伸治）

B403

Matsuoka Daisuke（松岡㻌 大祐）

D364

Matsuoka Yuki（松岡㻌 優輝）

P328

Matsushita Hiroki（松下㻌 拓樹）

P316

Matsushita Hiroki（松下㻌 拓樹）

P439― 43 ―

Miyamoto Daisuke（宮本㻌 大輔）

P399

Miyamoto Yoshiaki（宮本㻌 佳明）

D404

Miyamoto Yoshiaki（宮本㻌 佳明）

D405

Miyasaka Takafumi（宮坂㻌 貴文）

B309

Miyoshi Takemasa（三好㻌 建正）

D365

Momoi Masahiro（桃井㻌 裕広）

D153

Momoko Nagata（永田㻌 桃子）

P497

Mori Kazumasa（森㻌 一正）

A201

Mori Shuichi（森㻌 修一）

B157

Morishita Hideki（森下㻌 秀城）

B356

Motoyoshi Hiroki（本吉㻌 弘岐）

P427

Murakami Hideyo（村上㻌 英世）

P491

Murata Akihiko（村田㻌 昭彦）

B363

Murata Fumie（村田㻌 文絵）

A453

Murata Fumie（村田㻌 文絵）

P467

Murazaki Kazuyo（村崎㻌 万代）

P397

㻌

㻌

<N>
Nagai Masakkazu（永井㻌 政一）

㻌P301

Nagai Tomohiro（永井㻌 智広）

P443

Nagano Yoshinori（永野㻌 良紀）

D168

Nagoshi Toshiyuki（名越㻌 利幸）

D453

Nagumo Nobuhiro（南雲㻌 信宏）

P326

Naiki Shiho（内木㻌 詩歩）

B156

Nakagawa Hiromu（中川㻌 広務）

C360

Nakagawa Kiyotaka（中川㻌 清隆）

P465

Nakagawa Masayuki（中川㻌 雅之）

B203

Nakagawa Yuta（中川㻌 雄太）

C356

Nakai Sento（中井㻌 専人）

A406

Nakajima Hideaki（中島㻌 英彰）

B463

Nakajima Kensuke（中島㻌 健介）

C358

Nakajima Tsubasa（中島㻌 翼）

P304

Nakamura Haruna（中村㻌 東奈）

C210

Nakamura Kento（中村㻌 賢人）

P351

Nakamura Tetsu（中村㻌 哲）

B402

Nakamura Tomohiro（中村㻌 知裕）

B359

Nakamura Yuhi（中村㻌 雄飛）

A210

Nakamura Yusuke（中村㻌 祐輔）

D206

日本気象学会 2018 年度秋季大会

Nakata Makiko（中田㻌 真木子）

C156

Oshima Naga（大島㻌 長）

C155

Shimose Kenichi（下瀬㻌 健一）

P334

Nakatsuji Naho（中辻㻌 菜穂）

P385

Otani Kazuo（大谷㻌 和男）

P366

Shinichi Suzuki（鈴木㻌 真一）

A305

Nakayama Hideaki（中山㻌 秀晃）

D459

Otsuka Michiko（大塚㻌 道子）

P321

Shinichi Suzuki（鈴木㻌 真一）

P435

Namoto Ayano（名本㻌 彩乃）

P391

Otsuka Shigenori（大塚㻌 成徳）

P323

Shinoda Taro（篠田㻌 太郎）

A408

Naoe Hiroaki（直江㻌 寛明）

C208

Oyama Ryo（小山㻌 亮）

P4a3

Shiozaki Masahiro（塩崎㻌 公大）P394

Naoi Moeka（直井㻌 萌香）

B353

㻌

㻌

Shiraishi Koichi（白石㻌 浩一）

B165

<R>

P444

Nasuno Tomoe（那須野㻌 智江）

㻌

Shirooka Ryuichi（城岡㻌 竜一）

B168

Ninomiya Kozo（二宮㻌 洸三）

A352

Ro Reien（盧㻌 黎媛）

P302

Shoji Yoshinori（小司㻌 禎教）

P320
P442

Nishi Akifumi（西㻌 暁史）

D211

Roh Woosub（Roh㻌 Woosub）

C309

Shoji Yoshinori（小司㻌 禎教）

Nishi Noriyuki（西㻌 憲敬）

P3a7

㻌

㻌

Shusse Yukari（出世㻌 ゆかり）

P333

Nishihara Yusuke（西原㻌 佑亮）

P403

<S>

㻌

Sudo Kengo（須藤㻌 健悟）

C154

Nishii Akira（西井㻌 章）

C459

Sai Ayano（佐井㻌 彩乃）

D202

Sudo Yumi（須藤㻌 佑実）

P455

Nishimori Motoki（西森㻌 基貴）

P466

Sai Ayano（佐井㻌 彩乃）

P411

Sueki Kenta（末木㻌 健太）

P332

Nishizawa Keiichi（西澤㻌 慶一）

P390

Saito Izumi（齋藤㻌 泉）

C302

Suetou Naho（末藤㻌 菜保）

P368

Nishizawa Seiya（西澤㻌 誠也）

D210

Saito Kazuo（斉藤㻌 和雄）

C405

Suezawa Taku（末澤㻌 卓）

C460

Nishizawa Tomoaki（西澤㻌 智明）

C454

Saitoh Naoko（齋藤㻌 尚子）

P481

Sugawara Hirofumi（菅原㻌 広史）

C451

Nitta Tomoko（新田㻌 友子）

P473

Sakai Kento（酒井㻌 健人）

P424

Sugawara Satoshi（菅原㻌 敏）

P493

Nobutoshi Yamada（山田㻌 修稔）

P434

Sakai Shogo（酒井㻌 省吾）

P456

Sugihara Naoki（杉原㻌 直樹）

P458

Noda Akira（野田㻌 暁）

C303

Sakai Tetsu（酒井㻌 哲）

A360

Sugimoto Norihiko（杉本㻌 憲彦）

C351

Nodzu Masato（野津㻌 雅人）

P453

Sakuma Rie（佐久間㻌 理絵）

P428

Sugimoto Shiori（杉本㻌 志織）

P359

Nohara Daisuke（野原㻌 大輔）

D166

A304

Sugita Takafumi（杉田㻌 考史）

P379

Nomura Mitsuharu（野村㻌 光春）

P329

Sakurai Namiko（櫻井㻌 南海子）

P436

Sugiyama Daisuke（杉山㻌 大祐）

D352

Nosaka Masaya（野坂㻌 真也）

P373

Sano Tetsuya（佐野㻌 哲也）

P350

Suhara Yumeka（巣原㻌 夢加）

P336
C202
C352

Sakurai Namiko（櫻井㻌 南海子）

Nosaka Masaya（野坂㻌 真也）

P464

Sano Tetsuya（佐野㻌 哲也）

P433

Sumi Yukari（角㻌 ゆかり）

Numata Kazuomi（沼田㻌 和臣）

B208

Sarashina Hajime（更科㻌 孟）

P426

Suzuki Anna（鈴木㻌 杏那）

㻌

㻌

P472

Suzuki Chieko（鈴木㻌 智恵子）

<O>

Sasai Takahiro（佐々井㻌 崇博）

P308

㻌

Sato Eiichi（佐藤㻌 英一）

P445

Suzuki Junko（鈴木㻌 順子）

B167

Ogawa Yohei（小川㻌 陽平）

D205

Sato Mitsuteru（佐藤㻌 光輝）

C357

Suzuki Kazuyoshi（鈴木㻌 和良）

P396

Ogura Tomoo（小倉㻌 知夫）

P363

Sato Naoki（佐藤㻌 尚毅）

D307

Suzuki Kentaroh（鈴木㻌 健太郎）

C161

Ohgaito Rumi（大垣内㻌 るみ）

P476

Sato Tomonori（佐藤㻌 友徳）

A208

Suzuki Kento（鈴木㻌 健斗）

P311

Ohigashi Tadayasu（大東㻌 忠保）

P346

Sato Yousuke（佐藤㻌 陽祐）

C308

㻌

Ohishi Shun（大石㻌 俊）

B211

Sato Yousuke（佐藤㻌 陽祐）

P383

<T>

Ohishi Shun（大石㻌 俊）

B212

Satoh Reona（佐藤㻌 令於奈）

D305

Tachiiri Kaoru（立入㻌 郁）

Ohnishi Haruo（大西㻌 晴夫）

D456

Satoh Shinsuke（佐藤㻌 晋介）

D357

Tada Masataka（多田㻌 真嵩）

P420

Ohno Yuichi（大野㻌 裕一）

C456

Seguchi Takafumi（瀬口㻌 貴文）

A409

Tajiri Takuya（田尻㻌 拓也）

A403

Ohtake Hideaki（大竹㻌 秀明）

D158

Seiki Ayako（清木㻌 亜矢子）

B154

Takagi Masahiro（高木㻌 征弘）

C353
B358

㻌
㻌
P462

Oikawa Eiji（及川㻌 栄治）

P344

Seiki Tatsuya（清木㻌 達也）

C310

Takahashi Chiharu（高橋㻌 千陽）

Oishi Ryouta（大石㻌 龍太）

B410

Seino Naoko（清野㻌 直子）

P407

Takahashi Hiroshi（高橋㻌 洋）

C163

Okada Yasuko（岡田㻌 靖子）

P330

Seki Takanori（関㻌 隆則）

P314

Takahashi Hiroshi（高橋㻌 洋）

P365

Okamoto Hajime（岡本㻌 創）

A466

Seki Yohei（関㻌 陽平）

D458

Takahashi Naoya（高橋㻌 直也）

P398

Okamoto Kozo（岡本㻌 幸三）

B201

Sekiguchi Miho（関口㻌 美保）

P389

Takahashi Nobuhiro（高橋㻌 暢宏）

A468

Okazaki Atsushi（岡崎㻌 淳史）

B209

Seko Hiromu（瀬古㻌 弘）

P348

Takahashi Nobuhiro（高橋㻌 暢宏）

P438

Okugawa Ryosuke（奥川㻌 椋介）

B164

Seto Shinta（瀬戸㻌 心太）

P454

Takahashi Nobuto（高橋㻌 信人）

P367

Onishi Ryo（大西㻌 領）

C304

Shibata Kiyotaka（柴田㻌 清孝）

P393

Takahashi Rei（高橋㻌 麗）

P430

Orikasa Narihiro（折笠㻌 成宏）

P337

Shibata Takashi（柴田㻌 隆）

P488

Takahashi Tsuneya（高橋㻌 庸哉）

A404

Orimo Natsumi（織茂㻌 奈津美）

P459

Shibuya Ryosuke（澁谷㻌 亮輔）

C201

Takahashi Yoshiyuki（高橋㻌 芳幸）

C354

Ose Tomoaki（尾瀬㻌 智昭）

B302

Shima Shinichiro（島㻌 伸一郎）

C305

Takamasu Atsushi（高増㻌 厚司）

A302

Oshima Kazuhiro（大島㻌 和裕）

D303

Shimada Udai（嶋田㻌 宇大）

D361

Takamura Nao（高村㻌 奈央）

P4a4

Oshima Kazuhiro（大島㻌 和裕）

P498

Shimizu Shingo（清水㻌 慎吾）

A362

Takano Tetsuo（高野㻌 哲夫）

D461― 44 ―

日本気象学会 2018 年度秋季大会

Takano Yuki（高野㻌 雄紀）

A211

Watanabe Miyuki（渡邊㻌 美幸）

P468

Yoshida Akira（吉田㻌 聡）

Takano Yuki（高野㻌 雄紀）

B163

Watanabe Shunichi（渡邉㻌 俊一）

P496

Yoshida Daiki（吉田㻌 大紀）

P342

Takasaki Yoshinori（高咲㻌 良規）

A354

Watanabe Takeshi（渡邊㻌 武志）

P318

Yoshida Kenji（吉田㻌 健二）

D165

Takasuka Daisuke（高須賀㻌 大輔）

B160

Watanabe Takeshi（渡邊㻌 武志）

P494

Yoshida Kohei（吉田㻌 康平）

C204

Takaya Yuhei（高谷㻌 祐平）

P358

Watarai Yasushi（渡来㻌 靖）

P312

Yoshida Kohei（吉田㻌 康平）

P461

Takayabu Yukari（高薮㻌 縁）

A357

Wu Peiming（伍㻌 培明）

B161

Yoshida Nao（吉田㻌 奈央）

C361

Takemi Tetsuya（竹見㻌 哲也）

B155

㻌

㻌

Yoshida Natsuki（吉田㻌 奈津妃）

C160

<Y>

P474

Takemura Toshihiko（竹村㻌 俊彦）

㻌

Yoshida Ryuhei（吉田㻌 龍平）

P415

Takizawa Naoya（滝澤㻌 直也）

P447

Yamada Yohei（山田㻌 洋平）

P361

Yoshida Satoru（吉田㻌 智）

P437

Tamai Kentaro（玉井㻌 健太郎）

A410

Yamada Yoshinori（山田㻌 芳則）

P324

Yoshida Yukio（吉田㻌 幸生）

P482

Tamura Kenta（田村㻌 健太）

P3a1

Yamaguchi Junpei（山口㻌 純平）

P4a0

Yoshimura Kei（芳村㻌 圭）

C164

Tanahara Shinya（棚原㻌 慎也）

D363

Yamaguchi Koyuki（山口㻌 小雪）

P483

Yoshino Jun（吉野㻌 純）

D160

Tanaka Taichu（田中㻌 泰宙）

P387

Yamaguchi Munehiko（山口㻌 宗彦）

B205

Yoshizaki Masanori（吉﨑㻌 正憲）

D401

Tanaka Takashi（田中㻌 孝）

A355

Yamaji Moeka（山地㻌 萌果）

A452

㻌

㻌

Tanikawa Tomonori（谷川㻌 朋範）

P341

Yamamoto Akira（山本㻌 哲）

C452

<Z>

㻌

Tashima Tomoko（田島㻌 知子）

P354

Yamamoto Akira（山本㻌 哲）

C453

Zaizen Yuji（財前㻌 祐二）

Terada Naoki（寺田㻌 直樹）

C362

Yamamoto Haruhiko（山本㻌 晴彦）

D451

Zhang Daizhou（張㻌 代洲）

P386Teramura Hiroki（寺村㻌 大輝）

A363

Yamamoto Masaru（山本㻌 勝）

D406

Zhao Shuyun（趙㻌 樹雲）

C162

Terasaki Koji（寺崎㻌 康児）

C406

Yamamoto Masayuki（山本㻌 真之）

C457

Terry Atalifo（テリー㻌 アタリフォ）

P4a6

Yamamoto Munehisa（山本㻌 宗尚）

A467

Tobo Yutaka（當房㻌 豊）

A402

Yamamoto Sonomi（山本㻌 園実）

P463

Tochimoto Eigo（栃本㻌 英伍）

D306

Yamamoto Yuhei（山本㻌 雄平）

D201

Toma Tsuguyoshi（當眞㻌 嗣淳）

P327

Yamamoto Yushi（山本㻌 雄志）

P408

Tomoaki Mega（妻鹿㻌 友昭）

P353

Yamanaka Manabu（山中㻌 大学）

B401

Toyoshima Koichi（豊嶋㻌 紘一）

P4a7

Yamanaka Manabu（山中㻌 大学）

D407

Tsuchida Tomoyasu（槌田㻌 知恭）

B306

Yamane Masahiro（山根㻌 正大）

B304

Tsuji Hiroki（辻㻌 宏樹）

A458

Yamane Shozo（山根㻌 省三）

P410

Tsuji Kazuki（辻㻌 和希）

A206

Yamasaki Shota（山崎㻌 聖太）

P3a5

Tsukahara Jun（塚原㻌 純）

D356

Yamashita Katsuya（山下㻌 克也）

C463

Tsukihara Kentaro（月原㻌 健太郎）

P356

Yamashita Kohei（山下㻌 晃平）

P395

Tsuruta Haruo（鶴田㻌 治雄）

B451

Yamashita Yousuke（山下㻌 陽介）

B455

Tsutsui Junichi（筒井㻌 純一）

P355

B407

Yamauchi Akira（山内㻌 晃）

㻌

㻌

<U>

Yamauchi Akira（山内㻌 晃）

P489

㻌

Yamazaki Kazuya（山崎㻌 一哉）

A353

Uchimura Takeo（内村㻌 壮男）

A209

Yanagisawa Saki（柳澤㻌 彩紀）

P360

Uchiyama Akihiro（内山㻌 明博）

D152

Yanase Tomoro（柳瀬㻌 友朗）

A212

Uchiyama Tsuneo（内山㻌 常雄）

D455

Yanase Wataru（柳瀬㻌 亘）

A204

Udagawa Yusuke（宇田川㻌 佑介）

D159

Yano Yudai（矢野㻌 雄大）

D207

Ueda Yusuke（上田㻌 有佑）

A301

Yasui Ryosuke（安井㻌 良輔）

C203

Uekiyo Naotaka（上清㻌 直隆）

C408

Yasunaga Kazuaki（安永㻌 数明）

B151

Uno Fumichika（宇野㻌 史睦）

D162

Yasunaga Kazuaki（安永㻌 数明）

B152

Ushiyama Tomoki（牛山㻌 朋來）

B367

Yasunari Teppeij（安成㻌 哲平）

B456

㻌

Yatagai Akiyo（谷田貝㻌 亜紀代）

A465

㻌

㻌

<W>

Yatagai Akiyo（谷田貝㻌 亜紀代）

B303

Wada Akiyoshi（和田㻌 章義）

P319

Yokoi Satoru（横井㻌 覚）

B158

Wakazuki Yasutaka（若月㻌 泰孝）

P369

Yokota Sho（横田㻌 祥）

P419

Watanabe Akira（渡邊㻌 明）

B452

Yokoyama Chie（横山㻌 千恵）

A460

Watanabe Koichi（渡辺㻌 幸一）

B460

Yonekawa Daichi（米川㻌 大地）

C153

Watanabe Koichi（渡辺㻌 幸一）

P382

Yoneyaam Kunio（米山㻌 邦夫）

B169― 45 ―

B204

P487

㻌

日本気象学会 2018 年度秋季大会

大 会 第 1 日

B151

赤道波擾乱における湿潤静的エネルギーの維持・減衰メカニズムの違い
安永数明（富山大学理工学研究部）・Brian Mapes（Univ. of Miami）

0.91

1.0

1.00

1.0

1.00

0.9

1.11

0.9

1.11

0.8

1.25

0.8

1.25

0.7

1.43

0.7

1.43

0.6

1.67

0.6

1.67

0.5

2.00

0.5

2.00

0.4

2.50

0.4

2.50

0.3

3.33

0.3

0.2

5.00

0.2

5.00

0.1

10.00

0.1

10.00

-20
Westward-100
10
Zonal wavenumber

20
Eastward

3.33

0.0
-30

30

0.83

Period (DAYS)

Period (DAYS)

1.1

Frequency (CPD)

1.2

0.91

-20
Westward-100
10
Zonal wavenumber

20
Eastward30

図１：水平移流の降水に同期した成分の大きさ（左図は赤道対称成分、右図は非対称成分）。コ
ンター間隔は 0.04。正の領域が暖色系、負の領域が寒色系で塗り分けられている。なお降水とのコ
ヒーレンスが 0.01 以上の領域のみ示されている。
(c) Real (Prcp vs. Vadv) Symmetric(d) Real (Prcp vs. Vadv) Antisymmetric

1.2

0.91

1.1

0.91

1.0

1.00

1.0

1.00

0.9

1.11

0.9

1.11

0.8

1.25

0.8

1.25

0.7

1.43

0.7

1.43

0.6

1.67

0.6

1.67

0.5

2.00

0.5

2.00

0.4

2.50

0.4

2.50

0.3

3.33

0.3

0.2

5.00

0.2

5.00

0.1

10.00

0.1

10.00

0.0
-30

-20
Westward-100
10
Zonal wavenumber

20
Eastward

3.33

0.0
-30

30

0.83

Period (DAYS)

Period (DAYS)

0.83

1.1

Frequency (CPD)

1.2

-20
Westward-100
10
Zonal wavenumber

20
Eastward30

図２：図１と同様。ただし鉛直移流。
(d) Real (Prcp vs. Qrad) Antisymmetric

0.83

1.2

0.91

1.1

0.91

1.0

1.00

1.0

1.00

0.9

1.11

0.9

1.11

0.8

1.25

0.8

1.25

0.7

1.43

0.7

1.43

0.6

1.67

0.6

1.67

0.5

2.00

0.5

2.00

0.4

2.50

0.4

2.50

0.3

3.33

0.3

0.2

5.00

0.2

5.00

0.1

10.00

0.1

10.00

0.0
-30

-20
Westward-100
10
Zonal wavenumber

20
Eastward

3.33

0.0
-30

30

0.83

Period (DAYS)

Frequency (CPD)(c) Real (Prcp vs. Qrad) Symmetric

1.1

Period (DAYS)

1.2∗ 〈� 〉
����
� ���

-20
Westward-100
10
Zonal wavenumber

20
Eastward30

図３：図１と同様。ただし放射加熱。
1.2(c) Real (Prcp vs. S.H.Flux) Symmetric(d) Real (Prcp vs. S.H.Flux) Antisymmetric

0.83

1.2

1.1

0.91

1.1

0.91

1.0

1.00

1.0

1.00

0.9

1.11

0.9

1.11

0.8

1.25

0.8

1.25

0.7

1.43

0.7

1.43

0.6

1.67

0.6

1.67

0.5

2.00

0.5

2.00

0.4

2.50

0.4

2.50

0.3

3.33

0.3

0.2

5.00

0.2

5.00

0.1

10.00

0.1

10.00

0.0
-30

-20
Westward-100
10
Zonal wavenumber

20
Eastward

30

0.0
-30

0.83

Period (DAYS)で評価した。ここで�は東西方向の波数、ωは周波数である。降水に同期した変動成分に着目するた
めに、降水も波数・周波数空間へと変換して、そ∗）を各項に掛けて（即ち、クロの複素共役（����ススペクトルを計算し）、その実部（コスペクト
ル）を取り出している。また大気は低周波数・低波数で大きな変動成分を持つ性質があるので、降水のパワースペクトルで正規化している（この操。
作により、単位は�� ∙ ��� � ∙ �� ∙ ��� ��� となる）
使用データは、ERA-Interim（降水以外）であるが、放射加熱と地表面フラックスは、解析値ではなく 6 or 12 時間の予報値を用いた。降水に関しては、TRMM-3B42（Ver.7）を用いた。
3. 解析結果
図１より、MJO と TD-Type の擾乱に関しては、（符号は逆であるが）水平移流が発達・減衰に一定の影響を持っていることが分かる。一方で、赤(d) Real (Prcp vs. Hadv) Antisymmetric

0.83

0.0
-30

Frequency (CPD)

∗ ��
����
� ������� � �� ��� �� �
∗∗������
���� �
������
���� �

(c) Real (Prcp vs. Hadv) Symmetric

1.1

Frequency (CPD)��∗ 〈��〉〉
��∗ 〈�
∗������ ����� ��� � � �� ������ 〈�� ∙ �� �〉��� � � �� � ���
�� �
�
∗
∗
∗
������
���� �
������
���� �
������
���� �

1.2

Period (DAYS)と書ける。様々な研究によって、この MSE の収支式を基に、MJO や赤道波擾乱に伴う水蒸気変動メ
カニズムが調べられてきた（例えば Kiranmayi andMaloney 2011，Sumi and Masunaga 2015，Inoue andBack 2015 等）。こうした先行研究では、スペクトル展開（波数・周波数空間へ展開）された降水データに、「各波に対応したフィルタリング」を適用し、それを実空間に戻すことで赤道波擾乱に伴う降水偏差を得て、その降水偏差に対する回帰分
析やコンポジット解析が行われている。一方で、「各波に対応したフィルタリング」は、やや場当たり的なものであり、フィルタリングの違いが結果に及ぼす影響は良く分かっていない。しかし、フィルタリングの細かい違いを全て網羅しながら、それらを定量的に調べることは、ほぼ不可能である。また回帰分析やコンポジット解析では、
様々な赤道波擾乱の特徴の違いを、一目で容易に認識することが難しい。以上から本研究では、フーリエ変換が線型操作であることを利用して、MSE の収支式における各項の寄与を、スペクトル空間において評価することを試みた。
2. 解析手法
本研究では、波数・周波数空間において MSE の時間変化に対する各項の寄与を、

Frequency (CPD)����〉 � �〈�� ∙ �� �〉 � 〈�〉 � 〈�� 〉 � �� � �������Frequency (CPD)〈

道波擾乱に相当する領域では、水平移流の影響は殆どなく、鉛直移流が大きく減衰に働いている（図１，２）。また図３より、放射加熱に関しては、どの擾乱に関しても維持に働いていることが分かる（特に低波数・低周波数の擾乱において重要）。地表面熱フラックスに関しては、どの擾乱においても殆ど影響がない（図４）。

Frequency (CPD)

1. 研究概要
鉛直積算した湿潤静的エネルギー（� � �� � ���+��）の時間変化（MSE の収支式）は、

3.33

-20
Westward-100
10
Zonal wavenumber

20
Eastward30

図４：図１と同様。ただし地表面熱フラックス。

― 49 ―

B152

赤道波擾乱における湿潤静的エネルギーに着目した伝搬メカニズムの違い
安永数明（富山大学理工学研究部）・Brian Mapes（Univ. of Miami）

1.11

0.9

1.11

0.8

1.25

0.8

1.25

0.7

1.43

0.7

1.43

0.6

1.67

0.6

1.67

0.5

2.00

0.5

2.00

0.4

2.50

0.4

2.50

0.3

3.33

0.3

0.2

5.00

0.2

5.00

0.1

10.00

0.1

10.00

-10
0
10
Zonal wavenumber

20
Eastward

30

Period (DAYS)

0.83

3.33

0.0
-30

-20
Westward-100
10
Zonal wavenumber

20
Eastward

30(e) Img. (Prcp vs. Vadv) Symmetric(f) Img. (Prcp vs. Vadv) Antisymmetric

1.2

0.91

1.1

0.91

1.0

1.00

1.0

1.00

0.9

1.11

0.9

1.11

0.8

1.25

0.8

1.25

0.7

1.43

0.7

1.43

0.6

1.67

0.6

1.67

0.5

2.00

0.5

2.00

0.4

2.50

0.4

2.50

0.3

3.33

0.3

0.2

5.00

0.2

5.00

0.1

10.00

0.1

10.00

-20
Westward-100
10
Zonal wavenumber

20
Eastward

3.33

0.0
-30

30

0.83

Period (DAYS)

Period (DAYS)

0.83

1.1

Frequency (CPD)

1.2

0.0
-30

-20
Westward-100
10
Zonal wavenumber

20
Eastward30

図２：図１と同様。ただし鉛直移流。
1.2(e) Img. (Prcp vs. Qrad) Symmetric(f) Img. (Prcp vs. Qrad) Antisymmetric

0.83

1.2

1.1

0.91

1.1

0.91

1.0

1.00

1.0

1.00

0.9

1.11

0.9

1.11

0.8

1.25

0.8

1.25

0.7

1.43

0.7

1.43

0.6

1.67

0.6

1.67

0.5

2.00

0.5

2.00

0.4

2.50

0.4

2.50

0.3

3.33

0.3

0.2

5.00

0.2

5.00

0.1

10.00

0.1

10.00

0.0
-30

-20
Westward-100
10
Zonal wavenumber

20
Eastward

3.33

0.0
-30

30

0.83

Period (DAYS)で評価した。ここで�は東西方向の波数、ωは周波数である。降水に関係した変動成分に着目するた
めに、降水も波数・周波数空間へと変換して、そ∗）を各項に掛けて（即ち、クロの複素共役（����ススペクトルを計算し）、その虚部（クオドラチャスペクトル）を取り出している。また大気は低
周波数・低波数で大きな変動成分を持つ性質があるので、降水のパワースペクトルで正規化している （ こ の 操 作 に よ り 、 単 位 は �� ∙ ��� � ∙�� ∙ ��� ��� となる）。使用データは、ERA-Interim（降水以外）であるが、放射加熱と地表面フラックスは、6 or 12 時間の予報値を用いた。降水に関しては、TRMM-3B42（Ver.7）を用いた。
3. 解析結果
図１より、MJO と TD-Type、赤道ロスビー波擾
乱に関しては、水平移流が伝搬に大きな影響を持っていることが分かる。特に、TD-Type では水蒸気の変動の 40％近くが水平移流で説明される。一方で、Kelvin 波を含む重力波では、鉛直移流が最も重要である（図２）。また放射加熱や地表面フラックスに関しては、いずれの擾乱においても２次的である（図３，４）。なお本解析で用いたデータにおいて、MSE の収支式は完全に閉じておら-20
Westward

Period (DAYS)

1.00

0.9

Frequency (CPD)1.0

図１：水平移流の降水と 90 度位相異なる成分（左図は赤道対称成分、右図は非対称成分）。コンタ
ー間隔は 0.04。正の領域が暖色系、負の領域が寒色系で塗り分けられている。なお降水とのコヒーレンスが 0.01 以上の領域のみ示されている。

�∗�� � ����������� � ��� ��∗������
���� �

1.00-20
Westward-100
10
Zonal wavenumber

20
Eastward30

図３：図１と同様。ただし放射加熱。
1.2(e) Img. (Prcp vs. S.H.Flux) Symmetric(f) Img. (Prcp vs. S.H.Flux) Antisymmetric

0.83

1.2

1.1

0.91

1.1

0.91

1.0

1.00

1.0

1.00

0.9

1.11

0.9

1.11

0.8

1.25

0.8

1.25

0.7

1.43

0.7

1.43

0.6

1.67

0.6

1.67

0.5

2.00

0.5

2.00

0.4

2.50

0.4

2.50

0.3

3.33

0.3

0.2

5.00

0.2

5.00

0.1

10.00

0.1

10.00

0.0
-30

-20
Westward-100
10
Zonal wavenumber

20
Eastward

30

0.0
-30

0.83

3.33

-20
Westward-100
10
Zonal wavenumber

20
Eastward30

図４：図１と同様。ただし地表面フラックス。

― 50 ―

Period (DAYS)∗������
���� �

0.91

1.0

Period (DAYS)∗〈�� 〉���
����

1.1

Frequency (CPD)� ��� �∗������
���� �

1.2

0.91

Period (DAYS)∗〈�� ∙ �� �〉���
�����
��� �
� � ��� �� � ��� �∗∗������
���� �
������
���� �

(f) Img. (Prcp vs. Hadv) Antisymmetric

0.83

0.0
-30

Frequency (CPD)

��
∗
〈�
〉
�����
�� ���

��∗〈 〉���������(e) Img. (Prcp vs. Hadv) Symmetric

1.1

Frequency (CPD)と書ける。低緯度域ではコリオリパラメータが小さいため、気温やジオポテンシャルの時間変化は相対的に無視できる。そのため上式は、近似的に大気中の水蒸気量（可降水量）の時間変化とみなすことができる。MJO や TD-type の擾乱を含めた
赤道波擾乱の伝搬において、水蒸気の蓄積は本質的に重要と考えられている。先行研究において、（Kelvin 波を含む）重力波に関して鉛直流による水蒸気輸送の重要性が指摘されていたり（Kuang
2008 等）、MJO に関して水平移流の重要性が指摘されていたり（Kiranmayi and Maloney 2011 等）
しているが、様々な種類の赤道波擾乱において、そうしたメカニズムの違いが整理されているとは言えない。以上から本研究では、MSE の収支式を用いて、伝搬過程における各項の寄与を、スペクトル空間において評価することを試みた。
2. 解析手法
本研究では、波数・周波数空間において MSE の時間変化に対する各項の寄与を、

1.2

Frequency (CPD)����〉 � �〈�� ∙ �� �〉 � 〈�〉 � 〈�� 〉 � �� � �������Frequency (CPD)〈ず、残差が存在している。この残差項に関しても、降水に関係した変動成分を調べてみると、比較的な大きな値が全体的に見られていた（図略）。

Frequency (CPD)

1. 研究概要
鉛直積算した湿潤静的エネルギー（� � �� � ���+��）の時間変化（MSE の収支式）は、

B153
熱帯域東インド洋における地域による水蒸気変動特性の違い
1

2*飯田大晴 ・安永数明

1)富山大学大学院 理工学教育部，2)富山大学理工学研究部
1. 研究概要
熱帯域東インド洋において，降水分布の極大は
赤 道 か ら 南 側 に 位 置 し て い る ． Back andBretherton (2009)では，線形化した MLM を用いて，降水帯の形成における海面温度（SST）の重要性を指摘している．しかし、MLM で診断される下層の水平風の収束帯と降水帯の位置を詳細に比較すると、熱帯域東インド洋においては、収束帯は降水帯よりも若干南側に位置する。またBretherton (2004)では，「降水量は大気中の水蒸
気量の増加に伴って指数関数的に増大する」事を指摘している．しかし気候学的な可降水量を調べると，熱帯域東インド洋において、その分布と降水の分布は非常に良い一致とはいえなかった．一方で，高可降水量（ここでは可降水量が 60mm 以上で定義）の頻度分布を調べると，降水の極大と良く一致した（下図 a）．以上から，本研究では，
熱帯域東インド洋の降水分布を説明することを目的に，赤道上で高可降水量の頻度が極小となるメカニズムを詳細に調べた．
2. 使用データ・解析手法
本研究では，可降水量，比湿，気圧，風のデータ
として ERA-Interim（0.75 度格子・6 時間間隔）を使用した．解析期間は，1998 年 1 月―2012 年
12 月とした．解析対象としたのは、東経 84～93度における，南緯 9 度～南緯 3 度(S 領域)，南緯
3 度~北緯 3 度(E 領域)，北緯 3 度~北緯 9 度(N 領域)の 3 領域である（下図 a の N，E，S 領域）．

3. 結果・考察
N・S 領域は，E 領域に比べて，可降水量の値は分散が大きく，時間変動も大きいことが分かった（例えば下図 b）．また可降水量のビンごとに正規化すると，赤道帯ではその南北と比べて可降水量の減少傾向が強いことが分かった（例えば下図 c）．
この結果は E 領域では高可降水量時において，N・S 領域と比べて，そこから更に増加する割合は減少する割合よりも少ないことを意味し，赤道上で高可降水量が観測され難いことと矛盾がない．
より細かく水蒸気の変動を調べるために、下記の水蒸気の収支式を用いて各項の寄与を比較した．なお降水に関しては、乾燥静的エネルギーを用いて間接的に評価した．
𝐿𝐿

∂‹𝑞𝑞›
∂‹𝑠𝑠›
𝜕𝜕ℎ
=−
− ‹𝒗𝒗ℎ ・𝜵𝜵ℎ ℎ› − 𝜔𝜔
+ ‹𝑄𝑄𝑅𝑅 › + 𝐻𝐻 + 𝐿𝐿𝐿𝐿
∂t
∂t
𝜕𝜕𝜕𝜕

ここで L は潜熱，q は比湿，𝒗𝒗ℎは水平風，ωは鉛
直風，E は蒸発量，P は降水量，s は乾燥静的エ
ネルギー，𝑄𝑄𝑅𝑅 は放射加熱，H は顕熱，h は湿潤静的エネルギー(MSE)(h = s + Lq)である．この式の各項について，同様に二次元頻度分布を計算し，どの項がどのように効き，緯度によりどのような違いがあるのかを調べた．その結果，特に赤道上では，南側に比べて水平移流や鉛直移流によるMSE の減少傾向が強い（例えば下図 d と e）．一方放射加熱に関しては，E 領域は S 領域に比べてMSE の増加傾向が強く，地表面フラックスも高可降水量時において増加傾向が強かった（図略）．

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

図：(a)ERA-Interim での高可降水量（可降水量が 60mm 以上）の頻度分布．(b)横軸に可降水量(mm)，縦軸に可降水量の時間変化量(mm・L(2.5×106 )/1day)をとった二次元頻度分布の緯度による違い(例として S 領域－E 領域の頻度の差)．
(c)(b)と同じ．ただし二次元頻度分布を各可降水量のビン毎に正規化してから差をとったもの．(d)(c)と同様．ただし，縦軸に MSE の水平移流量をとったもの．(e)(c)と同様．ただし，縦軸に MSE の鉛直移流量をとったもの．(b)(c)(d)(e)において，負の箇所にハッチが施されている．

― 51 ―

B154

海大陸における沿岸降水と大規模場との関係＊

清木亜矢子１・横井覚１・勝俣昌己１・米山邦夫 1（1. 海洋研究開発機構）

１．はじめに
暖水プールに位置しているインドネシア海大陸域は、
ウォーカー・ハドレー循環の上昇流域でもあり、活発な対流活動が観測されている。これまでの研究により、その降水には日変化の寄与が大きく、分布は沿岸域に集中していることが指摘されている。その中でも陸上では
夕方の、海上では朝方の降水が支配的であり、陸上から沖合に向けて降水域が伝播する傾向がみられている。
各地点でメソスケールの研究がなされる一方で、沿岸降水と大規模場の状態、また総観規模擾乱との関係については統一された見解が出されていない。
本研究では、日変化も含めた海大陸沿岸域における降水特性と大規模場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 、 降 水 量 デ ー タ と し て JAXA の Global
Satellite Mapping of precipitation (GSMaP)再解析版(RNL) における一時間降水量を用いた。
また、大規模場の海洋・気象データとして、日平均海面水温データ(Reynolds high-resolution OI SST)と、気象庁の客観解析データ（JRA-55）を用いた。解析期間
は、2000年３月～2014年の２月とした。本研究では特に、インドネシアの雨季にあたるSONとDJFに着目する。
３．結果と考察
図１（左）は季節平均降水量を示す。スマトラ島に着目すると、過去に指摘されているように、強い降水域は西岸に集中している。また、雨季の中でも SON 平均降

水のほうが DJF 平均よりも強く、インド洋南東部の沖合にまで広がっている。熱帯域において支配的な変動である熱帯季節内振動（MJO）は、北半球冬季に活動のピークを迎えることが知られているため、MJO が寄与したとは考えにくい。日変化の指標の一つとして午前と午後の降水量の差を見ると（図１中央）、やはり SON の方が強い日変化振幅を示しており、沖合への広がりも大きい。
海岸線からの距離で見た降水量の日変化においても（図略）、沿岸陸上域から沖合へ伝播する特徴はどちらの季節でもみられたが、その振幅は SON の方が大きく、より沖合まで到達していた。
大規模場の指標の一つとして SST を見ると（図１右）、
南緯５度より南では SON で見られた冷水域が DJF では見られないなど違いがあるが、赤道付近では差は小さく、DJF の方が広範囲に高 SST 域が広がっている。一般的には高い SST ほど活発な降水活動を伴うことが知られているが、この結果からは高 SST ほど降水量が増える特徴はみられない。最後に下層の循環場を見ると、SON
では赤道付近の水平風が弱く、南緯５度より南には岸に沿った南東風が吹いている。一方 DJF では、モンスーンとみられる西風が赤道南側に入り込んでいる。水蒸気フラックス収束を計算すると（図略）、SON ではスマトラ
島沿岸や赤道南側により強い収束域がみられた。これ
らの結果から、高 SST よりも大規模場における水蒸気収束が総降水量や日変化振幅に寄与していることが推測される。
発表では、インド洋南東部における総観規模擾乱の
活動度と日変化振幅との関係についても議論する。

図１ GSMaP_RNL の季節平均降水量（左図）と午後（12-23LT）平均から午前（00-11LT）平均を引いた降水量の差（中央図）。単位は mm/year。中央図における陰影は正の偏差（午後＞午前）を、コンターは負の偏差（午前＞午後）を示す。右図は季節平均 SST（℃）と 1000hPa における循環場を示す。上図は SON 平均、下図はDJF 平均。

― 52 ―

B155

寒候期におけるマレー半島での降水の日変化と環境場との関係*

竹見 哲也・橋本 佳貴（京大防災研）

1．はじめに海大陸は，世界で最も湿潤で対流活動の活発な地域のひとつであり，海大陸西部では 11 月〜2 月にあたる寒候期を中心に降水が多い．大雨によって時には大規模な災害が発生することもあり，降水の実態を理解することは重要である．これまでの海大陸域での降水現象に関する研究では，モンスーンやマッ
デン・ジュリアン振動などの大規模の現象と熱的局
地循環などの局地規模の現象との相互作用にも着目され，海大陸における降水の発生や特徴に重要な役割を持つとされている．しかし，海大陸の地形や対流活動を適切に表現できるほど十分な解像度での解析は進んでいない．そこで本研究では，高解像度の領域規模の数値実験を行い，大規模場の状況別に大気環境場を条件分けし，各条件による降水の日変化
特性と発生環境場について調べた．
2．数値シミュレーションの設定
本研究では，海大陸西部に位置するマレー半島および周辺域を解析対象とした．インド洋熱帯域での季節内振動の国際集中観測プロジェクト
CINDY2011/DYNAMO が行われた期間（2011 年 10月~2012 年 3 月）を大規模場の状況（マッデン・ジ
ュリアン振動: MJO，コールドサージ: CS）に応じて環境場を分類し，降水と環境場との関係を調べる．
本研究では WRF を用いた領域計算を実施した．
初期値・境界値には ERA-I を用い，計算期間は 2011年 11 月〜2012 年 2 月とした．大規模場の状況と日周期をもつ降水現象との関係を考慮するため，双方向ネスティングにより 3 段階の計算領域を設定し，解析対象領域を 1 km 格子で分解することとした．第1 領域（9 km 格子）として CS や MJO などの大規模場の影響を考慮するためマレー半島を中心にスマト
ラ島・ボルネオ島を含んだ領域を設定し，第 2 領域
（3 km 格子），第 3 領域（1 km 格子）として計算領域をマレー半島および周辺域に焦点を当てた．第 1
領域にスペクトルナッジングを課し，大規模場の変動を考慮した．数値モデルに使用する標高データとして GTOPO30 データを用いた．
3．結果
数値モデルの計算結果を現地観測値と比較すると，計算結果は現実に表れた環境場の特徴をよく再現していたことが分かった．また，GSMaP や PERSIANNといった衛星による降水データともモデル計算結果を比較し，両者の間の降水の日変化特性の整合性を示した．
大規模条件別に海大陸西部での降水特性と環境場をみると，全ての条件で，陸域に降水のピークが午後から夕方にかけて現れ，深夜から明け方にかけて

海上で降水のピークが現れた（図 1）．このとき，相対湿度・相当温位は降水に対応するように日変化することが示された．また，降水のピークは，対流有効位置エネルギー（CAPE）のピークの発生 1~2 時
間後に現れることがわかった．
条件別の特徴として，MJO が活発な場合，広範囲に湿潤な環境場が形成され，降水は主に海上や山岳部で強くなる傾向があることが分かった．CS が活発な場合には，925 hPa の下層風が湿潤空気を輸送
し，地形効果によって内陸の降水が局所的に長続きするという特徴が見られた．MJO・CS が共に活発である時には，共に不活発な場合と比べ，海陸の広い領域で降水が増加し，より明瞭な日変化が見られた．
これらの結果より，海大陸西部の環境場は大規模場の状況に応じて異なる特徴を示し，降水の日変化に異なる影響を及ぼすことが分かった．本研究の結果から，MJO の活動度が高い場合には，海大陸西部の環境場を湿潤・対流不安定化することでマレー半
島西沿岸部の降水を増加させること，CS の活動度が高い場合には，陸域の東側で地形効果が顕著に現れることで降水が増加することが分かった．
(a)

(b)

(c)

(d)

図 1：時刻別の降水量 (mm/h) の大規模場の条件別の時間−経度断面図．マレー半島南部をカバーする緯度帯の南北平均した降水量について示した．(a) MJO・CS ともに不活発期，(b) MJO 活発期・CS 不活発期，(c) MJO 不活発期・
CS 活発期，(d) MJO・CS ともに活発期の場合を示す．

― 53 ―

B156

ひまわり 8 号高頻度観測から同定した
熱帯域雲システムの日変化
1)*内 木 詩 歩 1 ) , 安 永 数 明 2 ) , 濱 田 篤 2 )富 山 大 院 理 工 学 教 育 部 , 2)富 山 大 院 理 工 学 研 究 部
10,000km2 より大きくなると，システム数が少なくなる

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ので，大きな変化は見られないものの，再び日周期を示

きな影響を与える．熱帯対流の時間変化は様々なスケ

す．陸上では，日周期の傾向が面積の大きな雲システムールで起こり，太陽による放射強制から生じる日周期まで拡がり，半日周期は海上に比べて不明瞭になっては最も基本的な周期の 1 つである．海上の日周期は昔いた．
海上での場合の，面積が 100km2 から 10,000km2 のシ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．

ステム数に見られる半日周期については，先行研究か

2015 年 7 月から運用を開始している静止気象衛星ひら，対流抑制期の日中に発達する雲システム（例えば，まわり 8 号は，従来の気象衛星から大幅に観測機能がJohnson et al. 1999）と，対流活発期の夜半に発達する雲向上し，より高解像度で高頻度な観測を行うことが可システム（例えば，Chen and Houze 1997）の重ね合わせ能となった．そこで，雲のより詳細な変動特性を明らかから得られたものと考えることができる．しかし，時系にすることを目的に，ひまわり 8 号のデータを用いて列を調べてみると，実際に半日周期が卓越する期間が雲システムを認識し，その数の日変化を調べた．

見られることから，大気潮汐に伴う変動の可能性がある．今後，ラジオゾンデのデータなどを活用しながら，

使用データ・解析手法

ひまわり 8 号の赤外バンド 13（中心波長 10.4μm）の半日周期のメカニズムについて詳細に調べていく予定

輝度温度を使用した．水平解像度約 2km，観測間隔 10である．

分のフルディスク観測より，東経 110 度から 170 度，a

南緯 20 度から北緯 20 度の西太平洋熱帯域において雲システムの認識を行った．解析期間は，2015 年 11 月から 2016 年 12 月である．
具体的な解析手法は以下の通りである．1. 輝度温度の観測値が 250K 以下のピクセルを「雲」として抽出す
る．2. 抽出した「雲」ピクセルが東西または南北方向に連続しているものを 1 つの同じ雲システムとして認識する．3. それぞれの雲システムについて，重心の緯度・経度，面積，輝度温度（最小・平均）を計算する．
ここでは，認識された雲システムのうち，重心が東経130 度から 165 度，北緯 5 度から 15 度の領域に含まれbるものを海上，同経度の南緯 10 度から 0 度の領域に含まれるものを陸上の雲システムとした．


結果・考察

図 1 は，面積でカテゴリ分けした雲システム数の日
周変化である．ここでは，1 時間ごとに求めたシステム
数の 24 時間平均からの偏差を示す（a：海上，b：陸上）．
海上において，面積が100km2 より小さいシステム数は，
12-15LT に極大を持つ日周期を示し，面積が 100km2 から 10,000km2 のシステム数は，00-03LT と 12-15LT に 2
つの極大を持つ半日周期を示していた．面積が

図 1 ひまわり 8 号の輝度温度データより認識した雲システムの面積ごとの数の偏差（a：海上，b：陸上）．
見やすさのため 2 回繰り返している．

― 54 ―B157

YMC-Sumatra 2017 集中観測におけるスマトラ南西沿岸陸域の対流活動：Pre-YMC 2015 との比較
修一 1，
伍 培明 1，
城岡竜一 1，
横井 覚 1，
米山邦夫 1，Urip Haryoko2，
Reni Sulistyowati3，
Fadli Syamsudin3（1 海洋研究開発機構，2 インドネシア気象気候地球物理庁/BMKG，3 インドネシア技術評価応用庁/BPPT）*森

1．はじめに
海大陸研究強化年（YMC：2017-2019 年）観測キャン
ペーンとして，2017 年 11 月 16 日－2018 年 1 月 15 日
（海洋地球研究船みらいによる定点観測期間は 2017 年
12月05-31日）の間，インドネシア・スマトラ島南西ベンク
ル沿岸域（図 1）において YMC-Sumatra 2017 が実施された．2017 年末はラニーニャ発生期に対応すると共に，
同観測期間の MJO 対流活動中心は，11 月下旬にスマトラ島に到達した後，（みらい定点観測開始前に）海大陸域を通過し，西部太平洋へ進んだ．その後、再びインド
洋で対流活動が活発化し，（みらい定点離脱後である）
集中観測期間の終了直前にスマトラ島へ再到達した．
（米山ほか 2018 年度気象学会春季大会 C201）．

2．結果概要ベンクル観測所に設置された自動気象ステーション（AWS）降水量（図 2）によると，同じくほぼ MJO 対流抑制期であったにも関わらず，今回（２０１７年）の期間平均
降水量は前回（2015 年）に対して約 2 割少なく，日周期変化が著しく不明瞭，かつ緩やかな降水ピーク時刻も数時間遅れている．また，前回観測では MJO 対流域到達までの間は毎日長時間の雷雨が報告されていた（31 日/49 日間）ものの，今回観測では極めて少ない日数（9 日/61 日間）かつ短時間であった（図略）．この差異の背景として，今回観測では東インド洋に中心をもつ大きな循環に伴う総観規模の北西風が沿岸付近にあり，前回観測で卓越していた「沿岸陸域に侵入する日周期南西風」の出現が稀であったことを指摘できる（図略）．

図 1 YMC-Sumatra 2017 集中観測地点配置図．
図中の円はベンクル（半径 120km），メスペンダ（半径 50km），および「みらい」（半径 100km）からの各レーダー観測範囲（半径），陰影は標高を示す．
同地域では YMC先行研究としてPre-YMC2015キャ
ンペーン観測が 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）に実施されている（Yokoi et al. 2017 MWR ，Wu et al. 2017
SOLA）．同期間はエルニーニョ発生期にあたり，集中観測期間の前半は MJO 対流活動の抑制期であるものの毎日の雷雨が激しく，後半12月半ばからMJO対流中心がスマトラ島を通過するに伴い雷雨が終息したことが報告されている（森ほか 2016 ブルーアースシンポジウム
BE16-P72，浜田ほか 2017 年度気象学会秋季大会
P248）．本報告では YMC-Sumatra 2017 におけるスマ
トラ島南西沿岸陸域における対流活動の特徴および
Pre-YMC 2015 との比較結果を紹介する．

図 2 (a) YMC-Sumatra 2017 および（b）Pre-YMC2015
におけるベンクル観測所の AWS 降水量比較．各パ
ネルは日降水量時系列（上図），時間降水量日変化時
系列（下図），および期間平均日変化（右図）を示す．
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．

― 55 ―

B158

Pre-YMC 及び YMC-Sumatra2017 集中観測で見られた降水日変化の比較*横井㻌 覚、森 修一、勝俣㻌 昌己、耿㻌 驃（海洋研究開発機構）、Fadli Syamsudin (BPPT)、
Nurhayati、Urip Haryoko (BMKG)、米山㻌 邦夫（海洋研究開発機構）
㻝㻚㻌 はじめに㻌㻌 Pre-YMC、YMC-Sumatra2017 集中観測が行われたス
マトラ島南西沿岸域では、夕方から夜間にかけて降水
域が沿岸陸域から沖合へと伝播するという特徴的な降水日変化が存在する。興味深いことに、両集中観測で観測された日変化は、定性的には上記の特性を帯びていたものの、詳細な特徴は 2 期間で大きく異なっていた。
本発表では、海洋地球研究船「みらい」が定点（図 1）で観測を行った期間（Pre-YMC では 2015/11/23–12/16 の
24 日間、YMC-Sumatra2017 では 2017/12/5–12/31 の
27 日間）について、日変化特性の差異とその原因について検討した結果について報告する。
㻞㻚㻌 日変化特性の比較㻌
㻌 特に伝播速度が大きく異なっていた。どちらの期間でも 14 時頃に海岸から約 40km 内陸で降水域が広がり、時間と共に海岸方向に伝播したが、その速度は PreYMC の方が大きかった。Pre-YMC では 18 時頃に海岸を通過したのに対し、YMC-Sumatra2017 ではその時刻
は 22 時頃であった。海上での平均速度は、Pre-YMC では約 8m/s、YMC-Sumatra2017 では 2-3m/s であった。
㻌 また、伝播の発生頻度も両集中観測で異なっていた。
Pre-YMC では、マッデン・ジュリアン振動（MJO）の対流
活発位相がスマトラ島に到達する 12/12 までは毎日のように伝播が観測された一方、その後は全く見られなくなった。一方で YMC-Sumatra2017 では、日によって伝播が見られたり見られなかったりした。
㻟㻚㻌 水平風平均プロファイル㻌㻌 図 2 に、「みらい」及び沿岸都市ベンクル（図 1）における高層気象観測で得られた、海岸線と直交する水平風成分（正値は南西風、負値は北東風）の平均プロファイ
ルを示す。なお、Pre-YMC に関しては MJO 到達前の

図 1：観測点（☆：ベンクル、○：PreYMC での「みらい」定点、△：YMCSumatra2017 での「みらい」定点）。円は観測点から 100km の範囲。

20 日の平均を、YMC-Sumatra2017 に関しては、顕著な伝播が観測された 9 日（DC 日）とそれ以外の 18 日
（NoDC 日）で別々に平均を求めた。
㻌 900hPa 面より上空の自由対流圏では、Pre-YMC では
北東風、YMC-Sumatra2017 では南西風の背景場となっていた。背景風による降水システムの移流効果を考えると、背景風の差は伝播速度の差と整合的である。なお、背景風の差は ENSO の位相（Pre-MC ではエルニーニ
ョ、YMC-Sumatra2017 ではラニーニャ）や MJO の位相（それぞれ、対流活発位相がインド洋上、西太平洋上）の違いで説明できる。
㻌 また、毎 日のように伝播 がみら れた Pre-YMC と、
YMC-Sumatra2017 のうち DC 日には、沿岸海域（「みらい」上空）の地表付近（950-800hPa）で沖向き鉛直シアが見られる一方で、NoDC 日には逆の陸向きシアだった。
この結果は、降水セルの沖側での自己増殖により沖合伝播の少なくとも一部がなされていることを示唆する。
㻌 Pre-YMC の沖向き鉛直シアは ENSO と MJO の位相で説明できる。一方、YMC-Sumatra2017 の ENSO とMJO の位相は陸向きシアをもたらす傾向にある。それにも拘らず DC 日に沖向きシアとなった原因は、北半球側の南シナ海で北東風サージが強化されたことと関係があると考えている。再解析データを解析したところ、サージ強化に伴う水平風偏差は、800hPa 付近ではスマト
ラ島の南西まで及ぶのに対し、地表面付近では地形で遮られていたことが見て取れた。
㻠㻚㻌 まとめ㻌㻌 Pre-YMC と YMC-Sumatra2017 集中観測で見られた
降水日変化は、伝播速度や伝播の発生頻度といった特徴が両期間で異なっていた。その原因を対流圏下層の水平風環境場に求めることができた。

図 2：（実線）「みらい」及び（点線）ベンクルにおける海岸線に直交する水平風成分の平均プロファイル（m/s、正値：南西風、負値：北東風）。(a) Pre-YMC の 2015/11/23– 12/12
平均、(b)㻌 YMC-Sumatra2017 のうち、降水域沖合伝播が顕著な 9 日（DC 日）の平均、(c) 同じく顕著でない 18 日（NoDC 日）の平均。

― 56 ―

B159

㻞㻜㻝㻡 年と 㻞㻜㻝㻣 年にスマトラ島沖で観測された降水ステムの構造の違い㻌㻌＊耿㻌 驃㻌 ・㻌 勝俣㻌 昌己㻌 （海洋研究開発機構）㻌
㻌

㻝．はじめに㻌
インドネシア・スマトラ島周辺の降水メカニズムを解明するために、㻞㻜㻝㻡 年と 㻞㻜㻝㻣 年にスマトラ島沖の沿岸部において海洋地球研究船「みらい」による定点観測が実施された。両年の定点観測期間中に、「みらい」偏波ドップラーレーダーにより多様な降水システムが観測された。本研究は、スマトラ
島周辺の降水システムの構造と組織化過程の違いに着目し、㻞㻜㻝㻡 年と 㻞㻜㻝㻣 年のレーダー観測結果の比較を行った。㻌
㻌
㻞．解析結果㻌図 㻝 にはレーダーにより観測されたエコー（≧㻝㻜㼐㻮㼆）面積の時間高度断面図を示す。両年において、降水が顕著な日変化を示している。また、㻟㻙
㻣 日の周期で降水システムの強化も見られ、これは西進する大規模な擾乱と密接に関連している。㻌
一方、降水システムの広さと高さには明確な違いが存在していた。㻞㻜㻝㻡 年に観測された降水シス
テムはより広く、高くなる傾向があった。㻡㻜％を超えるエコー面積を記録した日数は、㻞㻜㻝㻡 年には 㻝㻠
日はあったが、㻞㻜㻝㻣 年は６日であった。エコーの最大高度は、㻞㻜㻝㻡 年にはほぼ毎日 㻝㻡㼗㼙 を超えていったが、㻞㻜㻝㻣 年には 㻝㻡㼗㼙 に達することはめったになかった。㻌
図 㻞 には偏波間位相差変化率 㻷㻰㻼 が 㻜㻚㻡㻌㼐㼑㼓㻛㼗㼙 以上の面積の時間高度断面図を示す。こちらにも両年で顕著な違いが存在していた。地上から高度 㻢㼗㼙 にかけて、㻞㻜㻝㻣 年よりも 㻞㻜㻝㻡 年により広い領域で大きな 㻷㻰㻼 が観測されていた。これは 㻞㻜㻝㻣 年に比べ 㻞㻜㻝㻡 年で降水粒子がより大きく、上昇気流がより強くなっていたことを示唆する。また、高度 㻢㼗㼙～㻝㻞㼗㼙 の間でも、㻷㻰㻼 が 㻜㻚㻡㻌㼐㼑㼓㻛㼗㼙を超える領域は 㻞㻜㻝㻡 年により頻繁に見られていた。
即ち、㻞㻜㻝㻡 年では雲の微物理過程はより活発し、中層と上層での雪や氷粒子の成長は降水システ
ムの発達により寄与していたと考えられる。㻌
㻌
㻟．まとめ㻌㻌 㻞㻜㻝㻡 年と 㻞㻜㻝㻣 年にスマトラ島沖で行われた「みらい」偏波ドップラーレーダー観測の結果を比較した。㻞㻜㻝㻡 年に観測された降水システムは 㻞㻜㻝㻣 年に比べるとより組織化され発達しやすくなっていた。
このような降水システムの構造と組織過程の違い
は両年の観測期間中に大規模な循環場が異なる
ことに関係している。㻌

㻌

㻌

㻌

㻌
㻌

図１㻌 反射強度が 㻝㻜ｄ㻮㼆 を超える面積の時間高度断面図。上は 㻞㻜㻝㻡 年、下は 㻞㻜㻝㻣 年の観測結果を
示す。㻌
㻌

㻌
㻌

㻌
㻌

図 㻞㻌 偏波間位相差変化率㻌 㻷㻰㻼㻌 が 㻜㻚㻡㻌㼐㼑㼓㻛㼗㼙 を超える面積の時間高度断面図。上は 㻞㻜㻝㻡 年、下は 㻞㻜㻝㻣 年の観測結果を示す。㻌

― 57 ―

B160

YMC-­Sumatra  2017 で観測された 4-6 日周期の大気擾乱と MJO との関係  ěėÿĀ 1, 2[îÁ¿ 1¾Tõ 21. ¶U ÄÌÉÜá2. ÌÉÜáČÕÀ»
*}s/- (Yasunaga et al. 2010, MWR)
1. はじめに D;<KL7FH2K¢g(MJO) $ÌĐ{1r(±ÅBMIOô½ ËÊg1X ä`¦S
-2017  11 ², 2018  1 ²!ª/ĒRöÏ ”YMC-Sumatra 2017” #³čR!$ 2 #
MJO #ÕÓL¶ĄĘxh (VPMJO1, 2)Ñ!ÌÉyÒÜáé ',!+.8D=GñÇ#ÐöÏ³č (4.24°S, 101.52°E; 12 ² 5 «31 «)$
MJO 1#āĆ+%MJO2#ÕÓd!
MJO #ËÊÕ/ cYÙč#ĈÞ1£ .ç,/.N©_ÒÄE<I NICAM !+.Å®Ě#å¸,Takasuka et al. (2018, JAMES) $MJO #ÕÓ!ÎoJ8?MĉfÈ!X f LÅìÄgĉò e1¸1¡¤
#Úó#öÏ!| ç1×Ö´Õð$ ',#öÏ³čdj!ó,/ 46 «ß#Ût³¦S#Ñ1}s.*!12 ²P¬!
4K>ÉÕÓMJO2#Ď\! þý.
2. 結果と考察
 v 1 (a) ! ', # 3 °čÂ#G759K<öÏ!+.kię#ÐöÏ³čz+%]#°čě¨Ĕ1ÝöÏČd! MJO1 Ð1āĆË cYÙ!ĈÞ  12 ² 20 «Ė!
kę]ËwO,P©!W¥.¼ú),/Ñ!R (600400 hPa) §«t³#gĘë .đ¶ñęLkię#8C6=I÷·$pě 46 «#t³!@M6x3.57«t³A3I:Mkię]$Où#Ñü/ . (v 1 (b))&öÏ/ÎoÃ,Æ)Ëw#ÅìÄĊ]#g$20 «Ė&
$ 3.57 «t³#aº"û­/  (v1 (c))
kię]# 3.57 «t³a# 5°N/S z Hovmöllerv (v 2) +-MJO1 #ËÊÕYÙ,ñĄ.¦
S1öÏ',/Å»ă*¹øå¸Î
oJ8?MĉfÈ!X g .ç,/.
ÅìÄĊ]#@M6kię]#ċØa#
Ď\1ó.7 «Ė#@M6$R&ÍØâię]! .#!12 «L17 «Ė#@
M6$P$ię]R$ä -R!
ãYÙæ$¶!^  .#Ô$2006
 10 ²12 ²!ï0/4K>É#öÏ (MISMO)MJO1 #ËÊÕYÙ#ĕ1mq1l¯ .nè .
öÏ/ÎoJ8?MĉfÈ$4K>É1W¥1 $YÙĂ#ZP*!22 «Ė!ñ4K>
É!bć .p°!ďÅ{$ą ¶Ą1Č
 (MJO2 #ÕÓ)kię#ÈµW¥ē!
ê #$ÎoJ8?MĉfÈ4K>É#ÅìÄíà+%Èg¢#~1ā MJO2 #ÕÓL¶ĄČ!Q1Ýu .

図 1「みらい」のラジオゾンデ観測による   (a)   南北風偏差の 24
時間移動平均   (2.5   m   s-­1 毎)   と   (b)   3.5-7 日周期成分   (1.5   m   s-­1毎)   の時間高度断面。陰影は南風偏差を表す。(c)   混合比から求めた地上から100  hPa までの積算水蒸気量偏差の時間変動   (黒:  24
時間移動平均、グレー:  3.5-7 日周期成分)。  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
図 2      5°N/S 平均した 3.5-7 日周期成分の南北風偏差   (1.0   m   s-­1毎;;   陰影は南風偏差)   と降水量   (0.8  mm/hr に太黒線)   の時間経度断面。白楕円はそれぞれ時系列順にMJO1,  MJO2 を表す。  

― 58 ―B161

YMC-Sumatra 期 間 中 に ス マ ト ラ 島 で 観 測 さ れ た 地 上 の 突 風*伍 培 明 (JAMSTEC), Dodi Ardiansyah (BMKG), 森 修 一 (JAMSTEC),
米 山 邦 夫 (JAMSTEC)
2.0
5 Jan 2018

Rai nfall (mm min -1)

Wind speed (m s-1)

16

1.6

12

1.2

8

0.8

4

0.4

0
0

3

6
9 12 15 18
Loc al Standard Time (hr)

0.0
24

21

図１ 2018 年 1 月 5 日べンクルで観測された風速（1分平均）、降水（1 分間積算）の時間変化。
2.0

1012

Rai nfall (mm min -1)

Ai r pressure (hPa)

5 Jan 2018

1.6

1008

1.2
0.8

1004

0.4

1000
0

3

6
9 12 15 18
Loc al Standard Time (hr)

21

0.0
24

図２ 2018 年 1 月 5 日べンクルで観測された気圧（1分間隔）、降水（1 分間積算）の時間変化。
12000

0

45

Wind di rection (o)90 135 180 225 270 315 360

1830 LST, 5 Jan 2018
10000

Altitude (m)1. はじめに
赤道付近に位置しているスマトラ島では、発達した積乱雲が激しい突風を引き起こし、さまざまな被害をもたらすことがある。我々は 2018 年度春季大会(C203)
で、YMC-Sumatra 2017 集中観測期間中に観測された MJOに伴う対流活発な位相の海洋大陸通過に伴ってスマト
ラ島で発生した地上の突風を報告した。観測期間中にMJO の対流不活発期にも突風が発生していたので、本発表ではそれについて調べた結果を報告する。
2. 観測
YMC（Years of the Maritime Continent＝海大陸研
究強化年）における集中観測の一つとして、2017 年 11
月 16 日から 2018 年 1 月 15 日にかけて『YMC-Sumatra
2017』と名付けた集中観測を実施した。スマトラ島西岸のべンクル（Bengkulu, 3°51'30"S 102°20'11"E）で、地上気象観測、C バンド・ドップラーレーダーによる降雨観測、61 日間連続して 3 時間毎の GPS レーウィ
ンゾンデによる高層気象観測を行い、気温、湿度、風向・風速の高度時間変化などのデータを取得した。
3. 結果
観測期間中、MJO が対流不活発期の 2018 年 1 月 5 日と 12 日に地上突風 (squall) が観測された。一例として、2018 年 1 月 5 日べンクルで観測された風速（1 分平均）、降水（1 分間積算）の変化を図１に示す。19:21
LST から西北西よりの突風が発生し、10 m/s 以上の強風が 21 分間継続し、その間急激に気温が 2.5℃低下した。気温の低下と共に、湿度（比湿）も低下した（図略）。しかしながら、突風の発生に伴い、地上気圧の大きな変化は見られない（図２）。
レーダー画像からは、スマトラ島西の海上で広範囲に積乱雲が発達し、東南東に進んでおり（図略）、積乱
雲がべンクルを通過することに伴い地上強風が発生していた。突風発生直前の高層気象観測（図３）から、
高度１～４キロで強い西北西風が観測された。これに対し、対流圏中下層の風が弱い時には、発達した積乱雲が地上気温の大きな低下をもたらした場合でも突風(squall) は発生しない（図略）ことから、スマトラ島
で観測された地上の突風は、上層から地面への運動量輸送が主な成因と考えられる。

8000
6000
4000
2000
0
0

5

10
15
Wind spee d (m s-1)20

図３ 2018 年 1 月 5 日 18:30 LST べンクルで高層気象観測で得られた風向（点）、風速（実線）の高度分布。

― 59 ―

B162

淡水フラックスによる海洋表層成層への影響の観測：
YMC-Sumatra2017 集中観測の事例*

勝俣昌己・耿驃・植木巌・森修一・横井覚（海洋研究開発機構）[ はじめに ]海洋表層の状態は海洋-大気間の熱・水・運動量フラックスを介した相互作用を考える上で重要である。
その海洋表層状態を左右するパラメータのうち、降水即ち淡水フラックスは、塩分低下を介して海洋密度成層に影響する。例えばバリアーレイヤーの形成
は、海面からの熱フラックスを浅い混合層に留め置くことで、海面水温の上昇をもたらす。しかし、熱帯降水を左右するメソスケール現象と、それに対応する海洋表層成層との同時観測例は少ない。
そこで我々は、YMC（海洋大陸研究強化年）集中観測の一環として、海洋上の降水システムを面的に観測可能な船舶搭載レーダーと、その観測範囲下での各種海洋表層成層の同時観測を行い、両者を対応付けることを試みた。

[ 観測とデータ処理 ]YMC-Sumatra2017 集中観測(以下 YMC 集中
観測)において、C バンド偏波レーダーを搭載した研究船「みらい」は定点観測を実施した。場所はスマ
トラ島西岸ベンクル沖約 100km、期間は 12 月 5日～1 月 1 日である。この間、レーダーは 6 分毎ボリュームスキャンを実施した。
レーダーデータは、KDP(偏波間位相差変化率)及び ZH(水平偏波反射強度)を用いて降水強度に変換した。変換式は、陸上観測点で実測した雨量及び雨
滴粒径分布から求め、更にレーダーと雨量計の積算
降水量が合致するように調整を行った。
一方、海洋表層成層の観測には、無人自律型舟艇である WaveGlider(以下 WG)を用いた。WG には
水深 0.2m 及び 6m に水温・塩分（・深度）計測用センサー（CTD）を取り付けて自律航行させた。うち 12 月 14 日～12 月 29 日には「みらい」から
距離 25～30km を保つ測線上を往復航行させた。
加えて「みらい」では、5m 以深を観測する通常のクレーン使用 CTD 観測に加え、0～10m を観測す
る手下げ式の CTD 観測を共に３時間毎に実施し、更に極表層(数 cm)水温と 5m 深の水温・塩分を連続観測した。
なお、WG と対応させるレーダー観測雨量は、面的分布が観測可能なレーダーの利点を活かし、WG
位置を中心とした直径 10km の範囲内の直近 1 時間の雨量の積算値とした。

[ 結果 ]WG で観測された水深 6m と 0.2m での塩分差(以後 dSal = 塩分(6m)-塩分(0.2m))が 1 日以下ス
ケールで発生するイベントが複数回観測され、その多くは降雨を伴っていた。うち、12 月 15 日～17

日の時系列を図 1 に示す。数時間スケールの降水イ
ベントが 3 回観測され、各イベント毎の積算降水量
はほぼ同じだった。しかし dSal の現れ方はイベン
ト毎に異なっており、より海面風速の弱いイベント
で dSal が大きくなっていた。これら 3 パラメータの関係は Drushka et al. (2016)のモデル計算結
果と定性的には一致していた。加えて、この２日間の降雨の影響は、深度数十 m までの低塩分層として数日間「みらい」CTD で観測され続けた。

[ まとめ ]WG で観測された海洋表層塩分成層(dSal)変動は、
レーダーから求めた雨量及び海面風速と関係付けられた。dSal は降雨イベントの時間スケールと対応していたが、深度数十 m までの範囲では影響が数日に及ぶことが確認された。
なお、ほぼ同構成の機材での観測を 2018 年夏に熱帯西太平洋で実施を予定しており(2018 年７月
現在)、可能ならばその初期結果も報告予定である。

[ 謝辞 ]
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。

図１： 12 月 15 日 12Z から 48 時間の観測時系列。
(上)WG での 0.2m 及び 6m の塩分、(中)WG 上のレーダ
ー観測雨量(細線:時間雨量、太線:積算)、(下)「みらい」での海上風速。A,B,C はそれぞれ一連の降雨イベントを示す。

― 60 ―B163

YMC-Sumatra 2017 で 観 測 さ れ た 水 の 安 定 同 位 体 比 の 変 動*高 野 雄 紀 (東 大 大 気 海 洋 研 究 所 ),芳 村 圭 (東 大 生 産 技 術 研 究 所 ),一 柳 錦 平 （ 熊 本 大 学 ）， 高 薮 縁 ( 東 大 大 気 海 洋 研 究 所 )1.

比の詳細な時間変動を観測する事ができた．

はじめに水の安定同位体比 (δ O と δD) は水の相変化に

当日は降水レーダーの観測データを用いた解析

対して感度を持つトレーサーであり，水循環過程の結果や，陸上サイトで同時期に行われた降水同位体

理解にこれまで利用されてきた．気象学分野でも，観測の結果についてもあわせて報告する予定であ

熱帯域特有のメソ降水システムへの組織化の度合る．

18

いが，月平均降水同位体比に反映されていることが近年指摘されている[1]．こうした熱帯降水の組織化の度合いと同位体比が数日スケールでも関係する
ことは，熱帯での直接観測から既に報告されている[2][3][4]．しかし，これら観測研究における水蒸気
同位体比の観測頻度は 6 時間ごとや日ごとであり，メソスケール降水システムのライフサイクルと同位体比の時間変化とを詳細に対応させることはできなかった．
そこで，降水システムの詳細な時間発展の理解を目的として，熱帯の観測キャンペーン YMC-Sumatra2017 で水蒸気と降水の高頻度観測を行った．
2.

観測概要

スマトラ島沖合約 100 km (4-14.4S, 101-31.2E) での定点観測は，2017 年 12 月 4 日から 2018 年 1 月 2

図１ 定点での観測結果．上段：降水 δD (+)と降水日まで行われた．その間，継続して水蒸気と降水の量 (バー)．下段：水蒸気 δD (raw)．時刻は UTC で同位体比を観測した．観測装置は文献[5]と同等のも示した．

のを研究船「みらい」に搭載した．
降水は約 3 時間ごとにオートサンプラーにより採取した．サンプルの分析には Picarro 社製 L2120-i

参考文献[1] Aggarwal et al. (2016) doi:10.1038/ngeo2739.

18を用いた．δ O と δD の測定誤差はそれぞれ 0.1‰と[2] Kurita et al. (2011) J. Geophys. Res., 116, D24101.

1‰である．

[3] Kurita (2013) J. Geophys. Res., 118, 10376-10390.

水蒸気同位体比は Picarro 社製 L2120-i を用いて，テフロンチューブから外気を吸入することで測定[4] Chakraborty et al. (2016) Sci. Rep., 6, 19555.
[5] Wei et al. (2015) Water. Resour. Res., 51, 3716-3729.

した．測定は約 1 秒ごとに行われるが，サンプリン
グ誤差を減らすため，15 分平均値を解析に用いる．
3.

観測結果

観測期間中は数日おきに組織化した降水システ
ムが定点周辺で観測された (e.g. 12 月 12-13 日，
16-17 日)．これに伴い，水蒸気・降水 δD は 50 ‰ 程
度減少した．こうした降水イベントに伴う同位体比― 61 ―

B164

SCALE-RM を 用 い た ス マ ト ラ 島 西 岸 の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 スマトラ島を含む海大陸は，世界で最も降水量の多い地域の１つであり，大気の大循環にとって重要な役割を果たしている．この地域の降水は顕著な日周期を示し，気候学的な降水の分布は海岸線に極大を持つことが知られている．特にスマトラ島の西岸はその特徴が顕著にみられる（例えば Ogino et al. 2016）．しかし，このような熱帯の沿岸域で降水量が集中するメカ
ニズムはよく分かっていない．本研究では，領域モデルを用いて，スマトラ島西岸を対象に様々な数値実験をおこない，沿岸降水帯の再現性について調べた．
２．実験設定・使用データ
使用したモデルは，SCALE-RM (ver 5.2.5)で，NCEPFNL を初期値・境界値に使用し，水平解像度 17.5 km（d01）と 3.5 km（d02）のネスト計算（ただし One-way）をおこなった．鉛直層数は 80 層，計算期間は，2015 年
11 月 23 日から 12 月 13 日の 21 日間とした．17.5 km 格子計算では，
積雲パラメタリゼーション（KF スキーム）と雲微物理スキーム NSW6（Tomita 2008）を併用し，3.5 km 格子計算では，後者のみを使用した．計算期間のうち 11 月 28 日から 12 月 1 日の 3 日間について，沿岸降水帯の再現を目的とした雲微物理過程に関する感度実験をおこなった．また，降水分布の比較（正解）として GSMaP を使用した．
３．結果
 GSMaP（観測値）における計算期間平均の降水分布
は，気候学的な降水分布と同様に海岸線の海側で極大であった（図略）．しかし，3.5 km 格子計算（CTL 実験）
では，計算期間平均の降水分布は海岸線の陸側で極大で，陸上での降水量が海上よりも多かった（例えば図 1a
実線）．また，計算期間後半になるにつれ，全計算領域
での可降水量の顕著な減少傾向がみられ（例えば図 1b実線），計算期間平均の OLR は，NOAA OLR に比べ過大評価されていた（図略）．
感度実験においては，はじめに，雨，雪，霰の粒径分
布の切片パラメータ，衝突効率を変更した感度実験を複数おこなった．しかし，これらのパラメータを1/10~10 倍程度のファクターで変更しても，降水分布についてほとんど変化は無く，可降水量の減少傾向も全く改善がみられなかった（図略）．即ち，直接的に降水に関わる雲微物理過程は，（少なくとも線型的な範囲内
では）沿岸降水帯に影響を及ぼさないことが示唆された．
次に，直接的に降水には関わらない氷雲に関する感度実験を 3 通りおこなった．S1 では，Zeng et al.（2008）
を参考に，NSW6 では考慮されていない Bergeron プロ
セスによる雲水から雲氷への変換の過程を追加し，雲氷の量を増やす方向に複数のパラメータ（衝突効率等）
を変更した．S2 では，雲氷の落下速度の計算式をHeymsfield et al.（2009）の経験式に変更した．S3 では，
S1 と S2 を共に加えた．いずれの実験においても，CTL
実験に比べ海上（陸上）で，降水量が増加（減少）し（図1a），可降水量の減少傾向も緩和された（図 1b）．
以上の感度実験の結果は，（しばしばチューニングパ
ラメータとして参照される）直接的に降水に関わる雲微物理過程というよりは，直接的には降水に関わらない氷雲が，沿岸に降水が集中する鍵の１つであることを示唆する．
しかし，今回の感度実験は，CTL 実験の途中から開始したため，CTL 実験の影響を引きずっている可能性があることや，短期間（3 日間のみ）の Run であったた
め，長期的な影響も不明であること，更に，d02 の境界付近に数値的な計算不安定が生じている様子もみられたことから，パラメータを再度整理し，これらの実験の長期的な Run をおこなっていく予定である．
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．

図１ (a)スマトラ島南部において，海岸線に平行な方向に平均した 3 日間積算降水量．横軸は海岸線からの距離で，陸側を正とした． (b)感度実験期間中における，全計算領域平均の可降水量の時系列．実線が CTL 実験，破線が S1，点線がS2，一点鎖線が S3 を示す．

― 62 ―B165

YMC 期 間 中 の季 節 内 振 動 事 例 の全 球 非 静 力 学 モデルによる予 測 性 能*那 須 野 智 江 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 中 野 満 寿 男 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ),菊 地 一 佳 (IP RC), Tim Li (IPRC)
1.

3.

はじめに

ISO に伴う対流の予測性能の評価

海大陸（MC）の降水現象は、多様なスケール・プロセス

図 1 に NOAA OLR の ISO 成分を示す．2015 年には 12間の相互作用によって特徴づけられる．気象予測の観点

月半ばに ISO が MC で発達し、強度を保ちつつ日付変更

では、これらを受けた季節内振動（ISO）の変調の理解が線を越えて東進した．2017 年には 11 月下旬に ISO が MC

大きな課題とされている[1]．YMC プロジェクトでは、現場発達し、MC 上を通過したが 2015 年の事例ほど強くはなら観測や高解像度数値計算によって現象に肉薄することになかった．この違いは、RMM でも同様に見られた．全てのよりこの課題に取り組む[2]。本研究では、2015 年および予測計算について、前後に NOAA のデータを繋げて ISO

2017 年冬季に実施された集中観測期間に発生したISO事

成分の経度―時間断面を抽出し、対応する期間について例に着目し、全球非静力学モデルによる準実時間予測計

図 1 との相関を取った（図 2）.予測スキルの計算初期日に算データを活用して、ISO の予測性能の評価とその原因

対する依存性は、2017 年では目立たないが 2015 年ではの究明を行う．

30 日予測の前半（図 2a,実線）特に顕著である．計算初期

2.

日が ISO の発達前の計算ではスコアが低く、約 10 日前以

データ・解析手法

全球非静力学モデル NICAM による予測計算データを降の計算ではスコアが高い．対流と下層循環の分布のコ

用いる．2015 年（計算期間：11 月 1 日‐12 月 24 日）は 14

ンポジット解析も行い、高スコアの計算では、大規模な東km 格子を用いた 30 日計算（週 2-7 回、28 ケース）、2017

西収束場の形成・維持や、MC の南側を迂回する対流域

年（11 月 16 日‐1 月 15 日）は 7 km 格子を用いた 14 日計の経路などの再現性がよいことを確認した（図略）．2015

算（1 日 1 回、61 ケース）を行った．計算結果の検証には、

年と 2017 年の ISO の強度や伝播特性、予測計算のスコア

NOAA による外向き長波放射（OLR）データおよび NCEPの特徴の違いについては、ENSO に関連する海面水温分客観解析等を用いた．ISO 予測性能評価は、Realtime

布の影響が示唆される．今後、議論を深めたい．

Multivariate MJO (RMM) Index[3]および、OLR の ISO スケ

参考文献

ール（7 日移動平均値と 90 日移動平均値の差）の経度―[1] Vitart, F., et al., 2017, BAMS, 98, 163-173.

時間変化により行った．前者は主に力学場、後者は対流[2] YMC web (http://www.jamstec.go.jp/ymc/index.html)の変動を反映する．ここでは後者の結果について示す．

[3] Wheeler, M. and Hendon, H., 2004, Mon. Wea. Rev., 132,
1917-1932.

計算初期日

図1

ISO 成分の NOAA OLR 経度―時間図（15S-5N

平均値）．(a) 2015 年 (b) 2017 年．

図 2 ISO 成分の OLR の観測との相関に基づく予測

謝辞：数値実験は「地球シミュレータ」を用いて行った．

横線はそれぞれの平均値．縦線は ISO 事例発達日．

性能スコア．(a) 2015 年 (b) 2017 年．横軸は計算初期日．

― 63 ―B166

YMC-Sumatra 2017 期間中のラジオゾンデ集中観測に基づく上部対流圏の温度逆転領域に関する研究木下武也 (JAMSTEC)・城岡竜一（JAMSTEC）
・鈴木順子（JAMSTEC）
荻野慎也（JAMSTEC）
・岩崎杉紀（防衛大）・米山邦夫（JAMSTEC）
1. はじめに
インドネシアを含む海大陸域は、対流活動の活発な領域であり、対流活動や山岳起源の大気擾乱が数多く発生している。この領域では 2017 年から、沿岸で発達する日周期降水と Madden-Julian
Oscillation (MJO) の理解を目的とした Years ofMaritime Continent-Sumatra (YMC-Sumatra) キャン
ペーンが行われている。発表者らは 2017 年 12 月にスマトラ島ベンクル市に滞在し、現地のスタッフとともに 3 時間間隔のラジオゾンデ観測、不定期の特殊ゾンデ観測を行い、風速・温度・オゾン及び水蒸気などを高頻度に計測した。本発表では2017 年 12 月の集中観測で見られた上部対流圏の温度逆転領域について解析した結果を報告する。
2. 使用データの概要
2017 年 12 月 1 日から 31 日にインドネシア・ベンクル（102.2E, 3.52S）にて 3 時間間隔で行われたラジオゾンデ観測データの風速、温度、気圧を使用する。データの鉛直分解能は約 10m だが、本研究では 50m 間隔に線形内挿している。
3. 解析結果
図 1 に 2017 月 12 月 1 日から 31 日までの東西
風速（上）、南北風速（中）、温度の鉛直勾配（下）の時間高度断面を示す。1 日から 5 日の東西風速の下層に見られる大きな西風は MJO 通過時に対応する。次に高度約 16～22km の西風およびそれより上部の東風は準 2 年周期振動の一部である。
続いて温度の鉛直勾配に着目すると、高度 15～20km の間で、鉛直勾配が正となる温度逆転領域
が、
10 日から 20 日にかけて時間とともに下がり、
20 日から 27 日にかけて上昇する様子が見られる。
この温度逆転領域を高度 0km として 12 月 10 日
から 31 日における東西風速と南北風速の時間高度断面を図 2 に示す。右側のラインプロットはこの期間における平均風速分布である。これより、
温度逆転領域は東風の最大高度と対応し、その上層では約 60m/s/km の非常に大きな風速シアが存在することがわかる。また南風も弱いながらも最大高度となっている。この領域のリチャードソン
数を調べたところ 0.25 以下となる箇所が見られたため不安定が生じている可能性が考えられる。

4．議論と今後の課題
本研究では YMC-Sumatra 2017 キャンペーン
中のラジオゾンデ集中観測データを用いて上部対流圏に見られた温度逆転領域を解析した。この現象はベンクルから約 200km はなれた海洋地球研究船「みらい」でも同時期・同高度で観測されている。従ってこの温度逆転領域は、局所的なものではなく赤道 Kelvin 波の様な大きな擾
乱により形成された可能性が高い。今後は赤道
Kelvin 波の存在を特定した上で、その特性を明らかにするとともに、Kelvin 波の上層で見られる重力波との関係について調べる予定である。

― 64 ―

B167

㼅㻹㻯㻙㻿㼡㼙㼍㼠㼞㼍㻌㻞㻜㻝㻣 期間中に観測された水蒸気・オゾン変動㻌㻖

鈴木順子 㻝、荻野慎也１、木下武也１、城岡竜一１、岩崎杉紀 㻞、米山邦夫１㻌（㻝㻦㻶㻭㻹㻿㼀㻱㻯・㻰㻯㻻㻼、㻞㻦防衛大）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～㻞㻜㻝㻥 年）期間中の 㻞㻜㻝㻣 年 㻝㻞 月、インドネシア・スマ
トラ島のベンクル気象台にて特殊ゾンデ（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。オゾン日周期の変動量を見積もること、上層雲の雲粒子性質や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

２．使用したデータ㻌
 集中観測期間の 㻞㻜㻝㻣 年 㻝㻞 月 㻠～㻞㻠 日におこなわれた、㻱㻯㻯 オゾンゾンデ（計 㻞㻡 回、うち 㻝㻠 回は 㻠 時間
ごとの頻回オゾン観測を実施）、㻯㻲㻴 水蒸気ゾンデ（計㻝㻝 回）、㻯㻼㻿 雲粒子ゾンデ（計 㻠 回）の各観測と現地気象台による 㻟 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 頻回オゾン観測期間中、オゾン混合比の鉛直プロファイル（図 㻝、左）は、対流圏では鉛直にほぼ一様であった。空気塊が鉛直方向に混合していたとみられることから、対流活動が活発であったことが示唆される。また
高度 㻠㼗㼙 付近には、約半日間に渡って低オゾン層が存在しており、オゾン消失過程の存在が示唆される。いっぽう頻回観測期間後には、対流活動は非活発であり、オゾン混合比の一様性は乏しかった。㻌
㻌 下部成層圏（図 㻝、右）では、高度 㻞㻝㻙㻞㻞㻚㻡㼗㼙 付近に
重力波による混合による等オゾン混合比層がみられた。
また、頻回オゾン観測期間中の高度２㻡㻙㻟㻜ｋｍ付近には

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。対流圏（左図 ） の 値に は 㻝㻚㻞㼛㼎㼟㼚㼡㼙㼎㼑㼞㻙㻝㻌 、 下部 成 層 圏 （ 右図 ） の値 に は㻞㻚㻜㼛㼎㼟㼚㼡㼙㼎㼑㼞㻙㻝㻌 の係数をそれぞれ掛けてある。濃い線は、頻回オゾン観測期間中のプロファイルを示す（㻠 時間ごと、計 㻝㻠回）。㻌

図 㻞㻦㻌㻞㻜㻝㻣 年 㻝㻞 月 㻣 日 㻝㻤㼁㼀㻯 放球の㻔㼍㻕㻌㻯㻲㻴 水蒸気ゾンデの相対湿度（太線）とラジオゾンデ温度から計算した氷飽和の相対湿度（細線）、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

オゾン混合比値が小さくなる時間帯があった。㻿㼍㼗㼍㼦㼍㼗㼕㻌㼑㼠㻌 㼍㼘㻚㻌 㻔㻞㻜㻝㻡㻘㻌 㻭㻯㻼㻕㻌 で報告されている、オゾンの日周期変動が存在していることが示唆される。㻌
図 㻞 は、㻞㻜㻝㻣 年 㻝㻞 月 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 㻡㻙㻝㻡㼗㼙 に水蒸気の飽和層が存在していた㻔㼍㻕。このとき、雲の数密度㻌 㻔㼎㻕では、高度 㻡㻙㻢㼗㼙、高度 㻣㻙㻝㻜㼗㼙 および
高度 㻝㻝㻙㻝㻡㼗㼙 の 㻟 つの雲層に分かれていた。それぞれの雲層では、下辺から上辺に向かって数密度が減少しており、雲のトップ付近では薄い。粒子の偏光度㻔㼏㻕では、
㻟 層の雲とも 㻜 付近をピークとして㻙㻝 から㻗㻝 の値を示し、いずれも氷粒子で構成された雲層であったことを示している。㻌

４．まとめ㻌
特殊ゾンデ観測を実施し、オゾンの日周期のシグナ
ルと、氷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
なお 㻞㻜㻝㻤 年 㻣 月には、インドネシア・スマトラ島のコトタバンにて、同じく特殊ゾンデ観測を実施する。講演当
日はその速報も合わせて紹介したい。㻌
㻌
謝辞：本観測は、インドネシア 㻮㻹㻷㻳（気象気候地球物
理庁）協力のもとでおこなわれた。㻌

― 65 ―

B168

YMC-BSM 2018 観 測 概 要*城 岡 竜 一 ・ 横 井 覚 ・ 鈴 木 順 子 ・ 荻 野 慎 也 ・ 那 須 野 智 江 ・ 米 山 邦 夫 (JAMSTEC)
1.

はじめに

度のフィリピン海において海上気象・GNSS 可降水量・

海大陸研究強化年（YMC）の一環として、2018 年７ADCP 等の観測を行う。

～８月を集中観測期間とした YMC-BSM 2018 （YMC

インドネシアでは、インドネシア航空宇宙庁

Boreal Summer Monsoon study in 2018）が実施された。

（LAPAN）と京大の協力のもと、コトタバンの赤道大

北半球夏季のモンスーンを対象として、海大陸周辺域

気観測所において水蒸気・オゾン・雲粒子ゾンデ等のでは YMC 参加国による独自の集中観測が各地で行わ観測を２週間で 10 回程度、集中的に実施する。ベトナ

れているが、ここでは、海洋研究開発機構が主導的に

ムのハノイとホーチミンでは、ベトナム水文気象局（VMHA）の協力を得て、１か月間で各地点 15 回程度関わっている活動を中心に紹介する。

のオゾンゾンデ観測を行う。
2.

観測の概要

また、集中観測期間中は全球雲解像モデル（NICAM）

フィリピンでは、フィリピン大気地球物理宇宙庁の準リアルタイム予測実験等も実施される。

（PAGASA）の協力を得て、７～８月の２か月間ルソン島北部のラワーグ気象台の現業高層観測を１日２回

3.

まとめ

から４回に強化すると共に、８月には PAGASA 所有の今回の YMC-BSM 2018 は、各国の現業気象機関や研可搬型 X バンドレーダーをラワーグ近郊に設置して１究機関との連携のもとで実施されており、集中観測のか月間の連続運用を行う。また、ラワーグでは Vaisala・

実施に加え、各地のレーダーや地上気象・高層ゾンデ

Graw・LMS の３種類の高層ゾンデの同時比較観測や等の現業観測データを組織的に収集することが可能とGNSS 可降水量観測等を実施する。

なっている。
フィリピンやパラオでは、高層ゾンデやレーダー・

パラオでは、米国大気海洋庁（NOAA）管轄のコロール気象台の高層観測を１日４回に強化すると共に、ライダー・GNSS 等を用いて降水や水蒸気の観測を強アイメリーク観測サイトに設置したミー散乱ライダー化し、北進する季節内振動の影響を受けた降水の日変を改造し、水蒸気ラマンの連続無人観測を試行する。

化等に注目する。また、インドネシアからインドシナ

また、自律型海洋プラットフォーム（Wave Glider）３

半島の特殊ゾンデ観測では、オゾンの広域輸送や重力台をパラオから投入し、東経 132 度線・北緯 8, 10, 12

波変動を含む成層圏－対流圏相互作用の解明を目指す。

図１ YMC-BSM 2018 観測網― 66 ―

B169

YMC ラジオゾンデデータの品質管理＊

米山邦夫・鈴木順子・藤田実季子・城岡竜一・横井覚・木下武也（JAMSTEC），
Urip Haryoko（BMKG, Indonesia）， Esperanza O. Cayanan (PAGASA, Philippines）

1．はじめに海大陸域の気象と気候の理解を目指した国際プロジェ
クト YMC では，2017 年 7 月～2020 年 2 月のキャンペーン期間中に，いくつかの集中観測を行うとともに，現
地現業機関による各種オリジナルデータの提供がなされる点が，従来にない特徴の１つとなっている．しかしその一方で，基本観測データの１つであるラジオゾンデは，国別だけでなく，同じ国内でもサイトによって使用している機種が異なる．各種収支解析や同域の統一的な理解のためには，全点で高精度かつ均質であることが不可欠である．JAMSTEC では，現地機関と協力して，比較観測を実施し，均質なデータ取得に向けた取り組みをしているので，現状を紹介する．
２．YMC-Sumatra 2017 キャンペーン中の比較実験
インドネシアの現業機関BMKGは，2018年7月現在，
22 の観測サイトで Meisei (iMS100)もしくは Modem(M10)を採用している．一方，集中観測 YMC-Sumatra2017 の「みらい」船上では Vaisala (RS41) を使用した．
その際，陸上サイトのベンクルにて 18 回の RS41 とiMS100 の同時飛揚を行い，そのうち 7 回は高精度で湿度 計 測 が 可 能 な CFH (Cryogenic Frost-point
Hygrometer) を同時飛揚した．また，同サイトでは
GNSS 受信機により，可降水量を連続観測した．
図 1 上は iMS と RS41 の相対湿度の比較結果を，時間帯で分けて示したものである．iMS は RS41 に比べ，対流圏下層で乾燥，上層で湿潤となるバイアスを日中の観測時だけ示す．またその差は 13LT で最大となり，日射の影響を示唆する．可降水量に換算して比較した結果（図2）から, iMS の対流圏下層乾燥が疑われる．
そこで，
RS41
を基準として CDF マッチング法に基づき補正を iMS に適用した（図 1 下）
．図 2 も合わせ，3 者がよく一致する結果となっている．
３．おわりに
現時点では，対流圏下層の状況で主に決まる可降水量との比較結果から，Vaisala RS41 に合わせる形でバイア
ス補正を実施している．しかし，CFH との比較（図略）
では対流圏上部では RS41 に乾燥バイアスも確認されていることから，さらなる確認が必要である．2018 年 7～8 月に実施される別の集中観測 YMC-BSM 2018 では、
その観測サイトの１つフィリピン・ラワーグにて，RS41，
LMS-6, Graw/DFM-09 の比較観測も予定されており，発表当日はそれらの結果も含めて報告する．

図 1． iMS100 と RS41 の相対湿度の差（横線は標準偏差）．上：補正前，下：CDF マッチング法適用後．
左：13 LT，中：10/16 LT，右：夜間放球．

図 2．ラジオゾンデと GNSS から求めた可降水量の差の日変化．日中データのみ補正が適用されている．
謝辞
比較観測実施に当たっては，BMKG と PAGASA，そして日本海洋事業（株）の観測技術員にお世話になりました。また，明星電気（株）の清水氏，杉立氏からは貴重な助言をいただきました．感謝致します．

― 67 ―

C151

ア ジ ア に お け る SLCP 関 連 物 質 排 出 量 と 長 期 ト レ ン ド の 評 価*黒 川 純 一 (ア ジ ア 大 気 汚 染 研 究 セ ン タ ー ) , 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 ), 眞 木 貴 史 ( 気 象 研 究 所 ),永 島 達 也 ・ 大 原 利 眞 (国 立 環 境 研 究 所 )

1.

4.

はじめに

排出量逆推計による排出インベントリの評価

気候変動は我々が直面する深刻な地球規模の問題で排出量逆推計は，排出インベントリの不確実性を評ある．一方，多くのアジア諸国においては，大気汚染

価する有用な手段の一つである．REASv3 開発初期段

による健康，農作物等への影響がより差し迫った問題

階においては，弓本ら[3]による NOx 排出量逆推計結果

として存在する．それぞれの対策のためには，原因物との比較を参考に，中国発電所における脱硝装置導入

質の排出量・排出構造を把握する必要があるが，気候率設定の見直しを行った．逆推計モデリンググループ

変動，大気汚染，両者に強く作用する短寿命気候汚染

は，NOx 逆推計モデルの改訂，BC 逆推計モデルの開発

物質（SLCP）に着目することは，特にアジア地域におを進めており，それらの結果に基づく REASv3 の再評

いてその意義は大きい．ここでは，アジアにおける価についても報告する予定である．

SLCP 関連物質の排出実態を議論する．
2.

アジア域排出インベントリ

本研究では，Regional Emission inventory in ASia
(REAS) v2[1]の手法をベースに，1950-2015 年の長期ヒ
ストリカル排出インベントリ（REASv3）を開発している[2]．その暫定結果を用い，アジアにおける SLCP 関
連物質の排出構造とトレンドについて評価する．
3.

アジアにおける SLCP 関連物質の排出状況

本稿では，オゾンの前駆物質である NOx に着目する．
アジア全域における NOx の排出量は，この 65 年で約30 倍に増加した．図１，は日本（上），中国（下）における NOｘ排出量と対策による削減効果を示したものである．1960 年代後半以降，当時の経済状況を反映し，日本の排出量は大幅に増加した．その後，自動車に対する排出規制が進められ，1970 年代後半にピークとなるが，自動車台数も増加傾向が続き，また，発電所等への脱硝装置の導入が進んだのは 1990 年代に入ってからのため，排出量の減少速度は比較的緩やかであった．
中国の NOx 排出量は，2000 年代初頭から急増するが，2011 年をピークに減少に転じている．これは，第 12
次五ヵ年計画（2011-2015）に基づき，大規模発電所への脱硝装置の導入が進んだこと等による．アジア最大の排出国である中国の排出量が減少傾向にある一方，
インドを筆頭に，東南・南アジアの相対的な重要性が増してきている．実際，1980 年に約 0.25 だった全アジ
アに対する割合は，2015 年には約 0.4 に増加している．
当日は NOx 以外の物質についても議論する．

図１ 日本（上）及び中国（下）における NOx 排出量と対策効果（網掛け部は対策効果による削減量）
参考文献[1] Kurokawa, J., et al., 2013, Atmos. Chem. Phys., 13,11019-11058.
[2] Kurokawa, J., et al., 2017, GEIA Conference 2017,
Hamburg, Germany.
[3] 弓本ら, 2015, 大気環境学会誌, 50, 199-206.
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（S-12-1）により実施された．

― 68 ―

C152

温室効果ガス排出削減対策による共便益効果・相殺効果と短寿命気候汚染物質削減シナリオの評価*花 岡 達 也 (国 立 環 境 研 究 所 ),1.

増 井 利 彦 (国 立 環 境 研 究 所 )技術選択の中でも，1) 除去装置の導入・排出ガス規制

はじめに
第 21 回気候変動枠組条約(UNFCCC)締約国会議におの効果，2）エネルギー供給側のエネルギー政策の選択

いて「産業革命前と比べて地球全体の平均気温上昇をの効果，3）民生・業務・運輸部門の電化・ガス化の効2℃未満に抑える」（本研究では「2 度目標」と呼ぶ）

果，の 3 点注目をして将来シナリオの差異を検討した．

ことが UNFCCC 加盟国によって合意された．本研究で本研究で評価したシナリオマトリックスを表 1 に示す．

は，2 度目標に向けた低炭素対策（＝CO2 大幅削減）と短寿命気候汚染物質（SLCP）対策や大気汚染対策との

3.

結果と考察
本研究の Reference および 2 度目標対策シナリオ群の組合せによる SLCPs（BC, CH4, 対流圏 O3）や大気汚染
物質（SO2, NOx, PM2.5, PM10, CO, NMVOC）の排出削減

CO2 排出経路とIPCC 第五次評価報告書で用いられた代の相殺効果・相乗効果を評価し，排出削減シナリオの

表濃度経路シナリオ(RCP)を比較すると，Reference は
RCP6.0相当，
2度目標対策シナリオ群はRCP2.6相当（約差異を評価する．

2℃上昇相当）である．複数の 2 度目標対策シナリオの2.

CO2 排出経路はいずれも類似しているが，低炭素対策・推計手法および将来シナリオ本研究では，地域別・部門別の排出削減量や削減費

大気汚染対策・SLCP 対策の組合せが異なるため，SO2,

用を比較するために，主要な排出国に注目して世界をNOx, BC, OC, PM2.5, CO, NMVOC の排出経路は大きく

32 地域に分類した多地域多部門の世界技術積み上げモ

異なる結果となった．特に，SLCP 削減シナリオを検討

デル（AIM/Enduse[Global]モデル）を用いた．本モデルするためには，直接的な削減対策の効果（BC, CH4 の削では温室効果ガスである CO2，N2O, HFCs，PFCs，SF6減）と間接的な削減対策の効果(NOx, CO, NMVOC の削だけでなく，SLCPs である BC と CH4，大気汚染物質

減による対流圏 O3 の生成や大気中 CH4 の増加の抑制）である SO2, NOx, PM2.5, PM10, OC, CO, NMVOC, NH3 のの考慮が重要である．

排出量・削減量を推計した．また，対象部門はエネル

各ガス種の削減によるメリット・デメリットを考慮

ギー供給部門，エネルギー需要部門，非エネルギー部

し，特に SO2，NOx, NMVOC 削減による地域的な冷却門の主要な部門を網羅し，部門を統合してシミュレー

効果の低減(=温暖化影響の増加)による相殺効果も考えションを行う．

ると，総合的に SLCP 削減シナリオとして，再生可能

ガス種別に主要な排出発生源が異なるため，発生源

エネルギーの大幅促進，民生・業務・運輸部門の電化，の特徴に応じて適切な気候変動緩和策を評価する必要

運輸部門のバイオ燃料の促進，大気汚染物質の除去対がある．本研究では数百種類の様々な技術対策を考慮

策（排ガス規制の強化）の組合せ（表 1 のしているが，2℃目標の達成に向けて様々な対策および

2D-EoPmid-RESBLDTRT シナリオ）が効果的であると排出経路が考えられる．特に，2 度目標の達成に向けた考えられる．

表１ 本研究のシナリオマトリックス
シナリオ

シナリオコード
除去対策
強化

なりゆき
大気対策
大気対策
2 度対策
2 度対策
2 度対策
2 度対策
2 度対策
2 度対策

Ref
EoPmidEoPmax2D-EoPmid-CCSBLD
2D-EoPmax-CCSBLD
2D-EoPmid-RESTRT
2D-EoPmax-RESTRT
2D-EoPmid-RESBLDTRT
2D-EoPmax-RESBLDTRT

主な低炭素対策・大気汚染対策・SLCP 対策の組合せ
除去対策
2 度目標
CO2 回収
再生エネ
民生業務
最大
対策
強化
強化
電化強化

運輸
電化強化

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C153

近年の千葉における
NO₂、VOC、対流圏オゾン濃度のトレンド解析*米川大地、入江仁士（千葉大学）の 5 年間、そらまめくんでは 2010 年から 2017 年ま１．はじめに
大気中において二酸化窒素(NO₂)や揮発性有機化合物(Volatile Organic Compound; VOC)は光化学ス

での 8 年間である。
３．結果

モッグの重要な前駆物質の一つであるなど、大気中本研究において、OMI、MAXDOAS、そらまめくの光化学反応において中心的な役割を果たしている。

んのデータを解析したところ、いずれも NO₂と VOC

また、NO₂や VOC はそれ自体が人体に悪影響を及の濃度は減少傾向を示した。しかし、対流圏オゾン

ぼす上、第三の温室効果ガスである対流圏オゾンのについては系統的に減少する傾向は確認されなかっ前駆物質でもある。このように、それらの大気中濃た。解析結果の一例として、2013 年から 2017 年の期間において SKYNET 千葉サイトで北向きに設置

度の変動を理解することは極めて重要である。
先行研究は、衛星観測により得られたデータの解された MAXDOAS によって得られたデータの解析

析により、日本全体の NO₂濃度が 2013 年まで減少

結果を図１に示す。同期間、可視域で導出された NO

傾向、2013 年から 2015 年までは増加傾向を示した

₂(NO₂vis)は約 26％、紫外域で導出された

NO₂(NO[1]。また、富士山の八方尾根で観測された対流圏オ₂uv)は約 28％それぞれ減少、HCHO は約 32％の減

ゾンの濃度は 2006 年まで緩やかな増加傾向を示し少が見られた。また、対流圏オゾン(O₃)は約 29％増た[2]。最近の対流圏オゾンの増加の要因として、中加していることが分かった。これらの結果はこれま

国からの越境汚染が重要[3]であるが、中国の大気汚で の 報 告 と 矛 盾し な い 。 本 講 演 で は 、 他方 向 の染の改善傾向が報告される中、濃度トレンドとそのMAXDOAS や OMI、そらまめくんも含めた解析結果

要因について詳細に調べることは大変興味深い。

を総合的に評価し、トレンドとその要因を議論する。

本研究では、都市域で頻繁に発生する光化学スモッグに関連する NO₂や VOC、主原因となる対流圏
オゾンに着目する。これまで報告された NO₂、VOC、
対流圏オゾン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 2016,2017 年も含めた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、アメリカ航空宇宙局(NASA)の大気
観 測 衛 星 Aura に 搭 載 さ れ て い る OMI(Ozone
Monitoring Instrument)センサーによって観測されたデータ、SKYNET 千葉サイトの多軸差分吸収分光装

図１. 2013 年から 2017 年までの期間において千葉

置 (Multi

で北向きに設置された MAXDOAS により観測されAxis

Differential

OpticalAbsorption

Spectroscopy; MAXDOAS)によって東西南北の 4 方

た NO₂(左上、右上)、O₃(左下)、HCHO(右下)の濃度

向で観測された高度 0 ～1 km のデータ、環境省大の時系列プロット。7 時から 18 時までのデータを利

気汚染物質広域監視システム(そらまめくん)によっ用した。

て観測されたデータを使用した。SKYNET 千葉サイ
トの北は交通が活発であり、東は住宅街、西は海、

参考文献

南は工場がある。そのため、MAXDOAS の 4 方向の[1] Irie et al., 2016, Scientific Online Letters on the

観測データを比較することでトレンドの要因解析に

Atmosphere, 12, 170–174

役立つことが期待される。

[2] Tanimoto et al., 2009, Atmos. Environ., 43, 1358−1363.

解析対象期間は OMI が 2007 年から 2017 年までの 11 年間、MAXDOAS が 2013 年から 2017 年まで[3] Nagashima et al., 2017, Atmos. Chem. Phys., 17, 8231–
8246.

― 70 ―

C154

微量気体 SLCPs の長期変動と気候影響*須藤 健悟 1,2、長谷川 晃一 3、竹村 俊彦 4
（1 名大・大学院環境学、2 海洋研究開発機構、3 中電 CTI、4 九大・応力研）
１．はじめにオゾン（O3）、黒色炭素（BC）や吸湿性エアロゾル（OC,SO42-/NO3-）などの短寿命成分は、二酸化炭素（CO2）や亜酸化窒素（N2O）などの長寿命温室効果気体と同様に、気候に大きな影響を及ぼす（IPCC,2007,2013）。特に今後数十年を対象とした地球温暖化の近未来予測や温暖化低減に向けた議論においては、これらの短寿命成分が中心的な役割を果たす。上述の短寿命成分は、短期的気候影響物質（NTCF）と呼ばれ、このうち BC や対流圏 O3 は、それらの大気中での発生が基本的には大気汚染に端を発している
ため、とくに短寿命気候汚染物質（SLCPs）とも呼ばれる。
SLCPs は加熱性物質であり、大気汚染と地球温暖化の同時低減のための削減ターゲットとなっている 1)。
メタン
（CH4）
については、長寿命温室効果気体とみなされることもあるが、その大気中寿命は 10 年程度であり、対流圏 O3 との相互作用も強いため、実質的には SLCPs の一種として扱われるのが通常である。
本研究では、IPCC に関連したモデル間相互比較実験（CCMI）2) や環境省・推進費 S12 プロジェクトで実施した
エミッション感度実験について、とくに O3 や CH4 等の気体成分の SLCPs に着目して全球変動および気候影響を考察した。
２．大気化学・エアロゾル気候モデル
本研究で使用するモデルは、大気化学モデル CHASER3-5)
およびエアロゾルモデル SPRINTARS6)の結合による化学気候モデルであり、地球システムモデル MIROC-ESM5)と基本構造を共有する。本モデルでは対流圏・成層圏化学と各種エア ロゾルの 同時シミ ュレーショ ンが 可能で あり、
O3-NOx-CO-CH4-NMVOCs-NHx の化学反応過程と、硫酸塩（SO4--）
・硝酸塩（NO3-）エアロゾルの計算を扱い、ハロゲ
ン化学も含まれている 5)。硝酸塩および NH3／NH4+の計算
は ISORROPIA モデルを土台としている。オゾン前駆気体等のエミッションデータについては、CCMI 実験では MACCity7)（ 将 来 に つ い て は 、 RCP シ ナ リ オ ） 、 S12 実 験 で は
EDGAR-HTAP の各インヴェントリを主に使用した。
３．過去 50 年間の変動再現
CCMI 実験のうち、客観解析データ（Era-I）による実際の気象場を用いた再現計算を用い、O3、CH4 等の長期変動を解析した。この結果、対流圏における O3 は、NOx 等の前駆気体エミッションの増加等を受け、1960 年以降の 50 年間で約 55 Tg（20%）増加し、この増加のうち、40%程度は CH4 増加によるものであることが示された。一方、CH4 についても、同様に長期的な増加傾向が確認されたが、この増加には CH4 エミッションの増加に加え、温暖化やオゾン層減少に伴う対流圏 OH ラジカルの増加による CH4 寿命の減少も大きく影響していることが示唆された（図 1）。

４．将来変動予測
CCMI将来予測実験では、今後50-100年間について、対流
圏 O3 量や放射強制力が、CH4 増加や気候変動の影響を受け、エミッション減少を想定したシナリオであっても、2000 年代の高い値を維持する傾向にあることが示された（エアロゾルの放射強制力についても同様の傾向）。CH4 については、NOx エミッションの変化（とくに2050年以前）や気候変動に伴うOH変化（とくに 2050 年以降）が CH4 寿命に影響し、重要な CH4 変動要因となることが示唆された。
５．SLCPs エミッション削減とその効果
SLCPs 削減策の一環として、地表 O3 汚染の低減を意図した
NOx 等の削減を行った場合の効果を検討した。全球で一律に NOx 削減を実施した場合、とくに東アジア域で顕著なオゾン濃度抑制が期待できる一方で、その削減幅を 50%以上とした場合、上述の CCMI 実験でも確認されたように OH 濃度減少による CH4 増加となり、O3 減少による温暖化抑制効果を打
ち消し、正の気候影響となることが示された。SLCPs 削減策の検討にあたっては、このような OH 等の大気化学過程にも十分留意することが重要である。

図 1. 1960-2010 年の 50 年間の全球平均メタン濃度変化に対する各要因の寄与。上から順に、CH4 エミッション増加（E）、温室効果気体による温暖化（GHGs）、成層圏オ
ゾ ン 減 少 （ ODSs ）、 オ ゾ ン 前 駆 気 体 エ ミ ッ シ ョ ン（NOx,CO,VOCs）増加の各影響を示す（E 以外の影響は、
OH ラジカル・大気酸化能の増加に伴うメタン寿命の減少によるもの）。
1)Shindell et al. (2012)Science, doi: 10.1126/science.1210026.
2) Morgensternet al. (2017)Geosci. Model Dev., 10, 639-671.
3) Sudo et al (2002) J. Geophs. Res., 10.1029/2001JD001113.
4) Sudo et al. (2007) J. Geophys. Res., 10.1029/2006JD007992.
5) Watanabe et al. (2011) Geosci. Model Dev., 4, 845-872.
6) Takemura et al. (2005) J.Geophys. Res., 10.1029/2004JD005029.
7) Hollingsworthet al. (2008)B. Am. Meteorol. Soc.,89, 1147–1164.

― 71 ―

C155

気象研究所地球システムモデルによる北極域におけるブラックカーボンの評価*大 島 長 1 , 田 中 泰 宙 1 , 神 代 剛 1 , 保 坂 征 宏 1 , 吉 村 裕 正 1 , 出 牛 真 1 , 川 合 秀 明 1 ,行 本 誠 史 1, 青 木 輝 夫 2, 飯 塚 芳 徳 3, 東 久 美 子 4, 近 藤 豊 4, 小 池 真 5（1 気象研究所, 2 岡山大学, 3 北大・低温研, 4 国立極地研究所, 5 東大・院理）
1.

ことができなかったのに対し、MRI-ESM2 では、ブラはじめにブラックカーボンは太陽放射を効率的に吸収し、大ックカーボン濃度の季節変化の再現性が向上した。従気を加熱する。また雪氷上に沈着すると、雪氷面のア

来は、上部・中部対流圏中でブラックカーボン濃度をルベドを低下させ、その融解を促進させる効果も指摘

大幅に過大評価したのに対し、MRI-ESM2 では、高度されている。このためブラックカーボンが気候システ

分布の再現性が向上した。また、MRI-ESM2 の積雪中ムに果たす役割は非常に重要であると認識されている。

ブラックカーボン濃度の広域的分布は、観測から得ら

しかしながら、従来の気候モデルによる北極域におけれた分布と整合的であったが、定量的には約 2 倍の過るブラックカーボンの空間分布や放射影響評価には、大評価であった。

大きな不確定性が含まれていた。
4.
2.

産業革命前から現在までの歴史実験計算

MRI-ESM2 を用いて、CMIP6 で提供されている排出気象研究所地球システムモデル MRI-ESM2

気象研究所では、気象研究所地球システムモデル

量データや境界条件を与えて、CMIP6 歴史実験計算

MRI-ESM1（Yukimoto et al., 2012）に数多くの改良を実（1850-2014 年）を実施した。MRI-ESM2 の地上気温変施することで、第６期結合モデル比較計画 CMIP6 に向化は、全球平均・北極圏平均ともに観測された気温変けた新しいバージョンのモデル MRI-ESM2 を開発した。

化と近い再現性を示し、従来の気候モデルよりも再現

MRI-ESM2 は大気モデル（水平解像度約 110 km）、海洋性が向上した。グリーンランドにおけるアイスコア観

モデル、エアロゾルモデル（水平解像度約 180 km）、大

測と気候モデル計算結果との比較を行った。この比較

気化学気候モデル（水平解像度約 280 km）が結合してでは、CMIP6 排出量データと従来の CMIP5 排出量デー構成される。鉛直解像度は 80 層（上端 0.01 hPa）であ

タのそれぞれを用いた MRI-ESM2 モデル計算、CMIP5る。従来の気候モデルが含む問題点を克服するために、排出量データを用いた従来モデル計算の計 3 種類を用

ブラックカーボンに関する表現については、ブラックいた。SE-Dome でのアイスコア中の硫酸塩エアロゾル

カーボンが疎水性から親水性へと変換される変質過程と比較したところ、従来の気候モデルは観測を大幅に（aging）に物理化学法則に基づくパラメタリゼーショ

過小評価したが、MRI-ESM2 は良い再現性を示した。

ンの導入（Oshima and Koike, 2013）、積雲対流によるエD4 サイトでのアイスコア中のブラックカーボンと比アロゾル湿性沈着過程の高度化、硫酸塩エアロゾルと較したところ、CMIP6 排出量を用いた MRI-ESM2 計算の内部混合によるブラックカーボンの光吸収の増大効は 20 世紀前半の濃度増大を再現できなかった。一方、果（レンズ効果）の導入（Oshima et al., 2009）などの改

CMIP5 排出量を用いた MRI-ESM2 計算は、期間全体で良を実施した。

は過大評価するものの、20 世紀前半の濃度増大を再現した。これは、CMIP6 で提供されているブラックカー

近年のブラックカーボンのモデルでの再現性

ボンの排出量が、CMIP5 で提供された排出量に比べ、MRI-ESM2 でのエアロゾル過程によるブラックカー

19 世紀後半から 20 世紀前半にかけて北米域とヨーロボンの再現性を確認するために、観測が充実する

ッパ域で大きく減少していたことが原因と考えられる。

2008-2015 年の期間について、現実的な気象場と海面水

これらの結果は、ブラックカーボンの排出量データに温を与える再現計算を実施した。北極域の地上においは未だ大きな不確定性が含まれていることを示唆してては、従来のモデル計算では、観測された大気中ブラ

おり、高精度・高時間分解能のアイスコア観測・分析

ックカーボン濃度を過小評価し、季節変化を再現するなどの必要性を示している。

3.

― 72 ―

C156

東アジア域における人為起源エアロゾルの影響
中 田 真 木 子 (近 畿 大 学 総 合 社 会 学 部 )Nakat a M. (Kindai Universi ty)

放射の変化量のうち，晴天時の変化量をエアロゾル直はじめに

エアロゾル濃度変化の影響は放射収支を変えるのみ接効果とし，残りをエアロゾル間接効果とみなして解ならず，雲や降水の変化，および，そのフィードバッ

析を行った．図１に気候再現シミュレーションと人為

クに伴う循環場変動を引き起こす．そのため，エアロ

起源エアロゾル排出量固定シミュレーションとの差か

ゾル濃度の変化に伴い複雑な気候変動が起こる事が予ら求めた東アジア域でのエアロゾル効果と気温の年変測される．また，エアロゾルはその寿命が短いため局化を示す．エアロゾル直接効果はエアロゾル量増加の所性の強い時間空間分布を持つことから，全球規模で影響で強まっており，エアロゾル間接効果は下層雲のの解析と共に領域ごとの変化についても知見を得る必変化に対応した変動を示していた．また，直接効果と要がある．本研究では，代表的な人為起源エアロゾル

間接効果を合わせたエアロゾルの効果により地表に入である硫酸塩エアロゾルや黒色炭素エアロゾルなど粒射する太陽放射が減少し，それに伴い気温が低下して子状物質の気候への影響調査を中心に，これらの物質いることがわかる．降水量はエアロゾル増加により気の排出量が多い東アジア域に注目した解析を行った．

温が低下すると減少していく傾向を示した．大気汚染対策により排出量が削減されてきていることでエアロ

ゾル量は減少してきており，東アジア域においても今

方法

エアロゾルが太陽光を散乱・吸収するエアロゾル-放後，人為起源のエアロゾル量は減少していくことが予

射相互作用や，エアロゾルが雲の発生過程に関与する想される．東アジア域でも人為起源エアロゾルが減少ことから，エアロゾルの変化により雲の光学特性が変するという設定でシミュレーションを行うと，人為起化するエアロゾル-雲相互作用などで，エアロゾルはエ源エアロゾル減少の効果で気温に上昇がみられ，人為

ネルギー収支変化を通し気候へ影響を及ぼす．このよ起源エアロゾル排出削減は温暖化の促進につながる可

うなエアロゾルの働きを組み込んだ大気海洋結合モデ能性を示唆する結果となった．

ル MIROC-ESM[1]を用いたシミュレーションを実施しエアロゾルの影響による気候変動を調査する．


経年変化の傾向

全ての放射強制力を考慮した過去の再現シミュレー
ションにおいて，シミュレーション開始の 19 世紀中頃
から全球平均エアロゾル量には増加傾向がみられたが，1980 年頃からゆるやかな減少に転じてきている．その一方で，東アジア域平均エアロゾル量は 20 世紀後半に急激な増加がみられた．人為起源の硫酸塩エアロゾル，
黒色炭素エアロゾルの排出量を変化させずに同様の期間について過去の再現シミュレーションを行うと，エ

図１ 東アジア平均(20º-50ºN, 100ºE-150ºE)のエアロ

アロゾル量には顕著な経年変化がみられないことから，

ゾル直接効果(濃灰色棒グラフ)，間接効果(薄灰色棒グ

エアロゾル量変化は人為起源エアロゾルの排出量変化ラフ)と人為起源エアロゾルの影響による気温変化(黒によってもたらされていたことがわかる．

色線グラフ)の年平均



参考文献

気候への影響

エアロゾルは地表に入射する太陽放射量を変化させることで気候へ影響を及ぼす．地表付近の下向き太陽[1] Watanabe, S., et al., 2011, Geosci. Model Dev., 4,845-872.

― 73 ―

C157

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220km
BC
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0.13
0.15
DARF (TOA) [Wm-2]
0.09
0.15
DARF (SFC) [Wm-2]
-0.21
-0.32
SU
Burden [Tg]
1.56
1.08
DARF (TOA) [Wm-2]
-0.48
-0.32
DARF (SFC) [Wm-2]
-0.47
-0.31

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īĂm¡ăòÅē'įnÚĂm¡ 220km fĂm¡ăò($%ºeýİ{ö´Ø1) Tomita and Satoh (2004), Fluid. Dyn. Res.. 2) Satoh et al.
(2008), J. Comput. Phys. 3) Satoh et al. (2014), PEPS. 4)
Takemura et al. (2005), JGR. 5) Goto et al. (2015), GMD. 6)
Janssens-Maenhout et al. (2015) ACP. 7) Randerson et al.
(2015), 8) Sudo et al., (2002) JGR, 8) Tomita (2008), 9)
Sekiguchi and Nakajima (2008), JQSRT. 10) Sato et al. (2016),
Sci. Rep. 11) Yamashita et al. (2017), SOLA.

ċĖ
¹èï įÜæªß°ęĎ S-12į;YEY8WFPY

3. ô¼&'>bZùsÝĈĨĬ170017, 180012ĭ
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― 74 ―C158

GOSAT TANSO-FTS TIR よ り 導 出 さ れ た 二 酸 化 炭 素 濃 度 の上 部 対 流 圏 お よ び 下 部 成 層 圏 の変 動 解 析*本 田 照 裕 (九 大 ・ 総 合 理 工 学 府 ), 江 口 菜 穂 (九 大 ・ 応 力 研 ),齋 藤 尚 子 (千 葉 大 ・ CEReS) ， 丹 羽 洋 介 ( 国 環 研 ・ CGER)
1.

3.

はじめに

解析結果

現在，成層圏の寒冷化が問題となっており，その原因とし

図 1 に UT (250hPa) おける CO2 濃度の季節変化を示す．こて温室効果ガスの一つである二酸化炭素 CO2 濃度の上昇だとれから，UT の CO2 濃度は先行研究および数値モデルで示さ言われている．しかし成層圏における CO2 濃度の全球規模でれている季節進行，空間分布 (緯度分布，半球間の違い) とよの詳細はわかっておらず，また CO2 の成層圏への流入口であく一致していた．但し，熱帯の対流活動域において，CO2 は年る上部 対流圏及び下部 成層圏（ Upper Troposphere/Lower

を通して UT に極大を持つ鉛直方向に不連続な分布となってStratosphere; 以後 UT/LS）の濃度及び流入量や流入過程の詳細いた．また 250hPa の CO2 は熱帯域でも a prior と比べて，下は明らかにされていない．本研究では，UT/LS における CO2部成層圏的な経度一様な分布となっていた．CO2 は a prior と濃度及び流入量の季節・経年変化や季節内変動について詳細似ていた．しかし，UT/LS の CO2 濃度はリトリーバル値とに調べることを目的とする．

CONTRAIL データは年々差が増していることが指摘されて本研究では，
温室効果ガス観測技術衛星 GOSAT (Greenhouse

いる [5]．

gases Observing SATellite;通称「いぶき」) 搭載のフーリエ分光

発表では力学的な観点から，下部対流圏からの UT/LS への計 TANSO-FTS (Thermal And Near-infrared Sensor for carbon

輸送過程に注目した季節内変動の解析結果についても詳しく

Observation – Fourier Transform Spectrometer) の 熱 赤 外 域

紹介する予定である．

(Thermal InfraRed: TIR (Band 4 : 5.5∼14.3µm)) より導出された
CO2 の鉛直プロファイルデータを用いて，特に UT/LS (300～70 hPa) の CO2 濃度の季節・季節内変動について解析した結
果を示す．
2.

解析データ
解析に使用したデータは Level 2 (version01.xx, 最新版) であり，解析期間は 2010 年 1 月から 2013 年 12 月までの 4 年間である．[1] は CONTRAIL [2] による CO2 データを UT/LS における TIR CO2 プロファイルデータの検証に用いた．その結果，UT/LS 域では，それぞれ夏期に緯度 0-40N で 2.3ppmv，
春期に緯度 20-40N で 2.4ppmv の最大バイアスがあることが図 1 2010 年における 250hPa の緯度時間断面図．

判明している．しかしながらこの結果は CONTRAIL 観測がなされている経度緯度帯に限定されているため，特に下部成層

4.

圏への主要な流入口である熱帯域の CO2 濃度の検証をさらに[1] N. Saitoh et al., Atomos. Meas. Tech., 9, 2119-2134, 2016

参考文献

詳細に行う必要がある．

[2] T. Machida et al., JAOT., 10, 1744-1754, 2008

また本研究では比較のため，リトリーバル時に a prior とし[3] Y. Niwa et al., JMSJ, Vol. 89, No.3, pp. 255-268, 2011て使用した国立環境研の大気輸送モデル (NIES-TM;[4] Y. Niwa et al., GMD., 10, 1157-1174, 2017

Transport Model ver.5) と準一様格子全球モデル Nonhydrostatic[5] Kimoto et al., JpSAC Annual Meeting, 2015

Icosahedral Atmospheric Model (NICAM)–based Transport Model(TM) [3,4]から得られた CO2 の全球鉛直プロファイルデータを使用した．

謝辞：本研究は GOSAT Research Announcement (RA) および
千葉大 CEReS の共同利用研究の助成を受けている．

― 75 ―

C159

気候モデルを⽤いたエアロゾルの上部対流圏・下部成層圏への輸送
および⼤気放射・化学過程への影響
外薗健正（九州⼤学総合理⼯学府）、⽵村俊彦、江⼝菜穂(九州⼤学応⽤⼒学研究所)とし、エアロゾルの輸送過程や光学特性、エアロゾ

1. はじめにエアロゾルは、⼤気の放射収⽀および化学組成に

ル・放射相互作⽤およびエアロゾル・雲相互作⽤な影響を与えている。エアロゾル濃度の⾼い対流圏にどの気候影響が計算されている。解像度は⽔平⽅向着⽬される場合が多いが、上部対流圏及び下部成層が T85(約 1.4°×約 1.4°)、
鉛直⽅向が 81 層である。

圏(UTLS)のエアロゾルも、成層圏の放射・化学・⼒モデルのエアロゾル輸送過程には、発⽣・移流・拡学過程に影響を与えるため、気候変動を考察する上散・化学反応・湿性沈着(⾬滴との衝突や雲⽔によるで重要である。最近の衛星観測より、UTLS のエア

取り込み)・乾性沈着(地表⾯付近の乱流)・重⼒落下

ロゾル量の増加が⽰されている。この主な原因としの過程が含まれている。

て、北半球夏季アジアモンスーンにおける深い対流や⽕⼭噴⽕によるもの、および⼤規模な森林⽕災に

3. 使⽤するデータと実験設定よる影響が考えられているが、エアロゾルの発⽣源

エアロゾルの排出源データベースとして、⼈為起からの輸送過程およびその気候への影響は定量的に源および森林⽕災起源は CMIP6 で利⽤されるデー

調べられていない。

タを使⽤する。つまり、⼈為起源は CEDS、森林⽕本研究では、全球エアロゾル気候モデル MIROC-

災起源は GFEDv4 である。⽕⼭起源は突発的なもの

SPRINTARS を⽤いて、UTLS 領域へのエアロゾル

は Carn et al. [2015] 、継続的なものは Andres andおよびその前駆気体の輸送経路について調査する。

Kasgnoc [1998]を使⽤する。また、⼟壌粒⼦と海塩

さらに、⽕⼭、森林⽕災、化⽯燃料起源のエアロゾの発⽣はモデル内で計算して⽤いる。

ルを増減させた感度実験を実施し、UTLS への影響

1) BASE：標準実験について調べる。

2) VOL0：⽕⼭起源を off
3) FIR0：森林⽕災起源を off
4) ANT0：化⽯・バイオ燃料燃焼起源を off

2. モデル概要
本研究では、全球エアロゾル気候モデル MIROC-の 4 つの実験を⾏い、各発⽣源の UTLS への影響を

SPRINTARS[Takemura et al., 2000, 2002, 2005,

解析する。実験はそれぞれ 1997 年から 2012 年の2009] を 使 ⽤ す る 。 こ れ は 東 京 ⼤ 学 海 洋 研 究 所

16 年間積分し、spin up のため最初の１年間は解析(AORI）、国⽴環境研究所(NIES)、海洋研究開発機構に⽤いない。
講演時には、これらの実験結果を⽰し、(JAMSTEC)で共同に開発した⼤気海洋⼤循環モデ

UTLS のエアロゾル濃度の発⽣源別影響度およびそル MIROC と結合している。対流圏主要エアロゾル

れらによる気候影響評価について考察する。なお、である⿊⾊炭素(BC)、有機物(OM)、硫酸塩、⼟壌

この実験は、エアロゾルモデル相互⽐較プロジェク

粒⼦(ダスト)、海塩と、硫酸塩の前駆物質である⼆ト AeroCom 第 3 期実験の 1 つに対応しており、国酸化硫⻩(SO2)、硫化ジメチル(DMS)をトレーサー

際共同研究に貢献する。

― 76 ―

C160

大気海洋結合モデルを用いたエアロゾル排出量変化による気温変化の解析
竹村 俊彦（九州大学 応用力学研究所）・ 鈴木 健太郎（東京大学 大気海洋研究所）
1. 専門分科会の背景
気候変動と大気汚染の両者の対策を同時進行させるための政策決定者と専門家による国際パートナー
シップである Climate and Clean Air Coalition(CCAC) の活動が進められている。CCACが対象としている短寿命気候汚染物質 (Short-Lived Climate
Pollutants (SLCP))は、排出量削減により大気汚染と地球温暖化の両者を緩和させることが可能である物質に限定されており、大気上端で正の放射強制力を持つ黒色炭素（ブラックカーボン, BC）・オゾン・
メタン・ハイドロフルオロカーボンである。しかし、大気上端で負の放射強制力を持つ硫酸塩・硝酸塩・
有機エアロゾルなども主要な大気汚染物質であり、気候影響も大きい。したがって、実社会を考えると、
放射強制力の正負にかかわらず検討することが必須であり、気候変動に関する政府間パネル (IPCC) では、それらをSLCPと区別する意味でも、短寿命気候強制因子 (Short-Lived Climate Forcers (SLCF))という用語を使用している。2021年公表予定のIPCC
第1作業部会第6次評価報告書では、SLCFが名称に利用される独立した章が設けられる。CCACやIPCCなどの動向から理解できるとおり、SLCP/SLCFの重要性の認識は国際的に高まっている。なお、この専門分科会の名称としてSLCPを使用しているものの、内容としてはSLCFを取り扱う。
上述したCCACの定義におけるSLCPのうち、BCは、大気上端で正の放射強制力を持つ一方、地表面での放射強制力が負であるという特殊な特徴を持つ。
つまり、大気内の鉛直方向のエネルギー収支を変化させる。したがって、大気上端では正の放射強制力であるものの、大気の応答は温室効果気体の場合とは異なると考えられる。気候モデル相互比較プロジェ
クトの1つである Precipitation Driver andResponse Model Intercomparison Project(PDRMIP) では、主要な気候強制因子の変化に伴う
降水量・気温・エネルギー収支などの変化を解析しているが、その中で、CO2濃度や太陽放射量の変化のほか、BC濃度（もしくは排出量）の変化に対する
気候応答ついても解析している（我々の研究グルー
プはPDRMIPに参画している）。その結果は、大気上端での正の放射強制力の大きさから期待されるBCによる地上気温の上昇よりも、かなり小さいというものである (Samset et al. 2016, Stjern et al.
2017)。しかし、PDRMIPでは、BCの濃度（もしくは排出量）を現在の10倍という非現実的な設定としている。したがって、現象の線形性が保証されていない以上、実社会でシミュレーション結果を科学的に活用するためには、今後実際に起こり得るBC排出量変化の範囲内（特に減少した場合）における気象場の変化を定量的に示す必要がある。

2. 実験概要
そこで、我々の研究グループが開発した全球エア
ロゾル気候モデルMIROC-SPRINTARS (Takemura
et al. 2005, 2009) を用いて、BCおよび硫酸塩の前駆気体である二酸化硫黄 (SO2) の排出量を現実の範
囲内（0, 0.1, 0.3, 0.5, 0.8, 1.5, 2倍）で増減させる実験を行った。大気海洋結合モデルおよび海面水
温・海氷量に気候値を与えた大気モデルの両者で実験を行うことにより、排出量変化に伴う速い応答および遅い応答を別けて解析を行う。大気海洋結合モ
デルでは100年積分の後半50年、大気モデルでは15
年積分の後半10年を解析対象とした。標準実験の排出量データは、Hemispheric Transport of Air
Pollution Phase 2 (HTAP2) 実験に準拠する。大気
モデルの水平分解能はT85（約1.4̊）、鉛直40層で
ある。

3. 結果
計算結果から、SO2もしくはBCの発生量の増減に伴い、エアロゾル・放射相互作用の放射収支変化は、想定通りにほぼ線形に変化していることを確認できる。一方、地上気温の変化は、SO 2 の発生量変化（つまり硫酸塩濃度の変化）に対してはほぼ線形であるものの、BCの発生量変化に対しては明確な関係性が見られないという結果が得られた。大気上端と地表面での放射強制力の差がほとんどなく、大気内の鉛直方向のエネルギー収支の変化が非常に小さい
硫酸塩の濃度変化に対する気候変化は、遅い応答が卓越している一方、BC濃度変化に対しては速い応答が卓越していることが示された。講演では、より詳
細な解析結果を報告する。
謝辞

国立環境研究所スーパーコンピュータシステムを利用して計算を行っています。本研究の内容は環境研究総合推進費
S-12-3およびJSPS科研費15H01728の支援を受けていま
す。

参考文献

Samset et al., 2016: doi:10.1002/2016GL068064.
Stjern et al., 2017: doi:10.1002/2017JD027326.
Takemura et al., 2005: doi:10.1029/2004JD005029.
Takemura et al., 2009: doi:10.5194/acp-9-3061-2009.

― 77 ―

C161

smH¥N53G=F!_Ð5AF7Im£%!ē* Ċ ­ \  ă (°   » À ¿ Ú ),1.

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はじめに	
 

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0-äb

bĉ}j U!, }j/ 2

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数値モデルと実験設定	
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2¸ÅÔ*! -_ÐJ·YÏ00åéÔ}jð»Zâ Ė2ïYÏ" 10 Y,
5 Y, 2 Y, 1.5 Y, 0.8 Y, 0.5 Y, 0.3 Y, 0.1 Y, 0 Y( b)! 9 þ. }j0"SPRINTARS *lh/wĐ×QºüCG;48@ PDRMIP[3]!
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þ.! Ė2ïfë ,ÿâ!'dg!ċÖ¶Ā»(ATM), yñĒ(SFC)![22cđĉj02ë-0/_â»Kà(TOA)![óµjÜ- āâ2ĉj¼õ]" T85, ċÖõ]" 40 _! Ė2ïlê¨Î
[1] Bond, T. C., et al. 2013, J. Geophys. Res., 118,

3.

5380-5552.

モデル結果の解析	 ¦[ Ė!è² -_Ð5AF7Im£!òæ[2] Takemura, T., et al. 2005, J. Geophys. Res., 110, D02202.

/pÝBE>8<ę¤ ,$ÇËHĔËĚ!_Ð[3] Myhre, G., et al. 2017, Bull. Am. Meteorol. Soc., 98,
1185-1198.

― 78 ―C162

A modeling study of differing impacts of black carbon and sulfate aerosols
on global and tropical precipitation*Shuyun Zhao and Kentaroh Suzuki (AORI, University of Tokyo)
1. Introduction

shift of the ITCZ. In contrast, SF causes northward

Aerosols are important forcing agents on climate change,

atmospheric CEHT anomaly and southward shift of thewhich are suggested to be responsible for the southward

ITCZ (Fig. 1).

shift of the ITCZ in the latter half of the twentieth

When the fully coupled ocean is replaced with a slab

century (e.g., Hwang et al., 2013; Chung and Soden,

ocean, the CEHT anomaly in the ocean is hampered and2017). Here we used a climate model to explore thethe atmospheric CEHT anomaly is pronounced, which

impacts of black carbon (BC) and sulfate (SF) aerosols

consequently

on global precipitation and the ITCZ latitudinal position.

underscores the importance of using fully coupled ocean

amplifies

the

ITCZ

shifts.

Thisin accurately predicting the aerosol effects on the ITCZ
2. Method

position.

The Model for Interdisciplinary Research on Climate
version 5.2 (MIROC5.2) was used in simulations. The

4. Discussions

emission data of aerosols (BC, SF, and organic carbon)

SF can cause northward CEHT anomalies both in theor their precursors were obtained from the RCPs. For

atmosphere and ocean. But greenhouse gases only cause

each of BC and SF, three emission levels witha small southward CEHT anomaly in the ocean andhomogeneous factors multiplied to the standard

almost no CEHT anomaly in the atmosphere (Ocko etemission rate were assumed. We used prescribed SST

al., 2014). What determines the allocation of CEHT

and fully coupled ocean to separate fast and slow

between atmosphere and ocean? The answer may lay inprecipitation responses (∆Pfast and ∆Pslow hereafer).

the ways of forcing agents interacting with clouds.
BC

SFS←EQ→NS←EQ→N

Besides, we also conducted slab ocean simulation tocompare with fully coupled ocean simulation.
3. Results
BC and SF cause positive and negative radiative
forcings (RFs) at the top of the atmosphere, respectively.

Surface→

For BC, rapid adjustment plays the primary role inadapting to the RF, whereas for SF, the slow response
plays the primary role.
The total precipitation response (∆Ptotal) caused by BC isdominated by ∆Pfast, which scales with instantaneous

Figure 1 Schematic diagrams of the anomalous

atmospheric absorption approximately at the rate of -hemispheric energy (orange arrows) and moisture

0.5%/(W/m2). Whereas the ∆Ptotal caused by SF is(green arrows) transports caused by BC and SF.

dominated by ∆Pslow, which scales with surface
temperature change at the rate of 3%/K.

Reference

The ITCZ displacement caused by BC and SF are

Chung E.-S. and Soden B. J., 2017, Nature Geoscience,linearly correlated with the corresponding atmospheric

10, 566–572.

cross-equatorial heat transport (CEHT) change, with

Hwang Y.-T., et al., 2013, Geophys. Res. Lett., 40, 2845–

regression coefficient of about -3º/PW. BC causes

2850.

southward atmospheric CEHT anomaly and northward

Ocko I. B., et al., 2014, J. Climate, 27, 5329–5345.

― 79 ―

C163

エアロゾルの大気水循環への影響 -プロセスによる分離高橋洋 （首都大/JAMSTEC）

渡辺

真吾（JAMSTEC）

鈴木健太郎（東京大） 竹村俊彦（九州大）

1. はじめにエアロゾルは、いくつかのプロセス通して、大気3. 結果と議論の 水 循 環 に 影 響 を 及 ぼ す と 考 え ら れ る 。 IPCC-

水蒸気量 PW は、基本的に気温 TAS に対して応答

AR5(IPCC 2013)などでも指摘されている通り、雲をする。よく知られているように、相対湿度一定の条介する間接効果はその評価が難しく、プロセスその件下では、Clausius-Clapeyron(CC)の式により決まる。

ものの理解も十分ではない。大気水循環への影響と各 GCM でも、PW は CC により説明できる。よっして、全球規模のエネルギー収支の変化に伴う変化、て、水循環の変化は降水量変化に因る。PR の変化にエアロゾルの間接効果を介した雲・雨の発達を介す

ついて、AOD と TAS によりどのように説明される

る変化、循環場の変化などが考えられる。本研究でかを理解するために、図 1 を作成した。図 1 では、は、全球平均での影響を考え、循環場による変化は

これまでによく知られているように、AOD の増加に考えない。エネルギー収支の変化に伴う気温変化単より雲の発達が遅れることなどにより PR が減少す独でも水循環を変えるため、気温変化と間接効果にる。また、SAT が高くなると、PR が増加する。これよる寄与をそれぞれ見積もる必要がある。この 2 つらの関係を、大雑把に見積もることができる。

の効果の分離を本研究の目的とする。

今後は、エアロゾル間接効果の表現の違いによる
全球や地域規模のエネルギー収支への応答の違い

2. 使用した実験データと手法を検討する。例えば、エアロゾル間接効果による冷本研究では、IPCC-AR5 のいくつかの気候モデルの歴史実験データを解析した。解析する際に、各気却が強いモデルは、気候感度が強めに調整されているなどのモデル間の違いが考えられる。

候モデルのエアロゾルの扱いにも考慮し、気候モデ
ル を 選 定 し た 。 エ ア ロ ゾ ル モ ジ ュ ー ル が “Fullyinteractive”なモデルとして MIROC-ESM、MIROC5、
GFDL-CM3 、 “semi interactive” な モ デ ル と し て 、
GFDL-ESM2G、IPSL-CM5A-LR を使用した。1905 年
から 2004 年の 100 年間のデータを使用した。気候
モデルの選択は、ダウンロード可能かどうかという
点で決定した。大気の水循環を考える上で、降水量
PR と可降水量 PW を用いた。温暖化などの気温変化に対する水循環変化を調べるために、地上気温
TAS を用いた。さらにエアロゾル量として、エアロ
ゾルの光学的な厚さ TAU を用いた。エアロゾルは空間的に非一様なため空間分布を考えることの意

図 1：エアロゾルの光学的厚さ TAU(X 軸)と地上気

義は大きいが(e.g., Takahashi et al. 2018, PEPS)、本研

温 TAS[K](Y 軸)の関数としての降水量 PR [mm/day]

究では、大雑把な全球的規模での応答を定量化する(色)。一つの点は季節変化を除去した月平均値を示ために、すべて全球平均値により解析を行った。

し、100 年分のデータをプロットしている。

― 80 ―

C164

短寿命気候汚染物質による水ストレス・洪水暴露人口への影響
芳村圭*1,2・新田友子1:東京大学生産技術研究所 2:東京大学大気海洋研究所

短寿命気候汚染物質（Short-Lived Climate Pollutants;
SLCP）とは，大気中での化学的な寿命が数日から数十年程度と比較的短く，気候を温暖化する作用を持つ物質と定義される．SLCP削減を通じた地球温暖化緩和策は世界的に注目されている反面，その気候影響は未だ未解
明な部分が多い．降水量や気温の変化に伴う水資源の変化や洪水・渇水といった水災害への影響まで見積もった研究は未だかつてない．本研究では，SLCPのひとつである黒色炭素BCの陸域水循環への影響を調べることを目的とする．比較のためにBCとは対照的な光学特性を持ち，短寿命の大気汚染物質である硫酸塩エアロゾルの影響についても調べる．水資源及び水災害への影響評価
として，それぞれ水ストレス人口の変化及び洪水規模や影響人口の変化についても評価する．

2. 研究⼿法
陸域水循環への影響を調べるために，全球エアロゾル
気候モデルMIROC-SPRINTARSによる現在気候実験と，BCの排出量と，硫酸塩の前駆気体であるSO2の排出量ををそれぞれ0.5，2，5，10倍に変化させた実験の結果を用いる（それぞれBC実験・SL実験と名付ける）．BC排出が増加することで全球規模での温暖化が進む一方，少雨化が進行する．本研究では，将来の旱魃変化に関する研究で用いられた手法に倣い，バイアス補正した気象強制力データを作成し，地表面モデルMATSIRO及び河川
モデルCaMa-Floodを用いた陸域オフライン実験を行う．
モデルに入力する変数は，風速，気温，比湿，地表面気圧，下向き短波・長波放射，雲量，降水量，ダスト・BCの沈着量である．水平解像度はMATSIROが緯度経度
1度間隔，CaMa-Floodでは0.25度間隔，計算対象は19812000年の20年間とし，全部で9種類の実験（BC実験・SL
実験それぞれ4種類及びコントロール実験）を行った．
得られたシミュレーション結果から，水ストレス人口（水資源賦存量が一定値以下の人口）と洪水暴露人口（CTL実験における再起確率100年に1度の河川流量を超えたグリッドの人口）を求め，その変化を分析した．

た．概ね降水量の変化と線形な関係となっている．一方
SL実験に関しては，半減の場合に2000万人（1%）程度が減少するが，倍増にしても半減の場合と同程度の水ス
トレス人口の減少が見られた．5倍実験において，CTL
実験と同程度のストレスとなり，10倍実験だと8000万人（3%）程度増大する．BC実験の結果とは，降水量変化との関係において大きく異なる結果となった．洪水による暴露人口（図2）については，CTL実験で推計した100
年に一度の規模の洪水によって影響を受ける人口に比して，全ての実験で洪水に暴露する人口が増加する結果となった．一方，降水量変化に対する暴露人口変化の関係
性はBC実験とSL実験である程度共通していた．
結果をまとめると，水ストレス人口については，人口分布の強い偏在性の影響 を受けやすいが，BCについて
は概ね線形であり，BC排出を制限することで水資源のストレスは緩和する可能性があること，そして洪水暴露
人口については，同じく人口分布の偏在性の影響により，BCとSO2共に排出を抑制しても推進しても暴露人口が増えるということがわかった．
 

-0.2



100
80
60
40
20
0

-0.15

-0.1

-0.05





 [mm/day]

-20

0

0.05

-40

図1 水ストレス人口変化と全球降水量変化の関係（赤い＋がBC実験，青の＋がSL実験）100

3. 結果
BC実験・SL実験について，高い水ストレス下（水資
源賦存量< 1000 m3/year/cと定義）にある人口の変化を見積もった（図1）．BC半減実験の場合には，1000万人（0.5%）程度減少し，倍増, 5倍では同程度増加，10倍実
験では5500万人（2%）程度増加するという結果となっ100

  [100]

1. 本研究の背景と⽬的  [100]

1

-0.2


25

BC
Sulfate

20
15
10
5

-0.15

-0.1





-0.05

0

0

0.05

 [mm/day]

図2 洪水暴露人口変化と全球降水量変化の関係（赤い○がBC実験，青の○がSL実験）― 81 ―

C165

大気エアロゾルによる日射量変化がアジア水稲生産に及ぼす影響の評価*増 冨 祐 司 (茨 城 大 学 農 学 部 ),1.

竹 村 俊 彦 (九 州 大 学 応 用 力 学 研 究 所 )
3.

はじめに

結果と考察

大気エアロゾルは日射を遮り，これが増加すると，

図 1 に BC(上)および SO2(下)の排出量を現状から 0.5

日射エネルギーを利用して光合成を行なっている作物

倍(左)，1.5 倍(右) した場合の収量変化率(4 年平均)[%]の収量は一般に低下すると考えられる．しかしながら，を示す．これによると BC 及び SO2 排出量を減少させ実際には作物は直達日射より散乱日射のほうが日射利た時には，中国の広い範囲で収量が増加することがわ

用効率が高く，仮にエアロゾルによって全天日射量がかる．一方，インドの東部では BC 及び SO2 排出量を低下したとしても，エアロゾルによって散乱された散減少させると，逆に収量が減少することがわかる．ま乱日射量が増加すれば，収量は逆に増加する可能性がた BC 及び SO2 排出量を増大させたとしても，多くのある．このように大気エアロゾルが日射量の変化を通地域で収量が増加する結果となった．

して作物収量に及ぼす影響は単純ではなく，科学的にこれらの結果は，事前に予測した通り，全天日射量も興味深いが，これまでのところほとんど研究されて低減が収量低減をもたらすとは限らないということをいない．特に経済発展著しいアジアの途上国では大気示しているともに，大気エアロゾルの増大あるいは低エアロゾル濃度が高く，その作物収量への影響を評価

減が水稲収量に与える影響は地域的に大きく異なるとすること，また対策の効果を評価することが求められいうことを示唆するものである．今回は 4 年分の気象ている．そこで本研究ではアジアにおける主要作物のデータを用いた解析であったが，影響の年々変動が大一つである水稲に着目し，大気エアロゾルの主要な原

きいことも分かっているので，今後はより長期のデー因物質であるブラックカーボン(以下 BC)と二酸化硫タを用いて解析することが望ましいと考えられる．

黄(以下 SO2)の排出量を変化させた時に収量がどのよBC (0.5)

BC (1.5)

SO2 (0.5)

SO2 (1.5)

うに変化するかを定量的に評価することを目的とする．
2.

手法

本研究では BC 及び SO2 の排出量を広く変化させて，それぞれについて直達及び散乱日射量を計算し，これをもとに水稲収量を計算することにより，大気エアロ
ゾルによる日射量変化がアジア水稲生産に及ぼす影響を評価した．具体的には，まず地表面からの BC 及びSO2 の排出量を現状から 9 通り変化（0，0.1，0.3，0.5，
0.8，1.5，2，5，10 倍）させ，これを SPRINTARS(Takemura
et al., 2000)の境界条件として入力し，それぞれの場合に

図 1 BC(上)および SO2(下)の排出量を現状から 0.5 倍

ついて直達及び散乱日射量を計算した．次に計算され(左)，1.5 倍(右) した場合の収量変化率[%]

た直達および散乱日射量を作物成長シミュレーション
モデル MATCRO(Masutomi et al., 2016)に入力し，アジア

参考文献

を対象に水稲収量を計算した．なお本研究ではエアロ[1] Takemura, T., et al., 2000, J. Geophys. Res., 105,
17853-17873.

ゾルによる日射量変化が水稲収量に及ぼす影響にのみ着目しているため，その他の気象変数（気温・降水量・[2] Masutomi, Y., et al., 2016, Geosci, Model Dev.., 9,4133-4154.

風速・比湿・長波・気圧）については現状と同じものを用いた．ただし，ここで用いた日射量については大謝辞

気場の変化に伴う変化も含まれている．また収量計算

本研究は，環境省の環境研究総合推進費(S-12)の支援

は 4 年分の気象データを用いて行なった．

を受けて実施された．

― 82 ―

D151

タイ中央部におけるバイオマスバーニングの特徴：
ス カ イ ラ ジ オ メ ー タ ー と MAX-DOAS に よ る 同 時 観 測*入 江 仁 士 、 H.M.S. Hoque、 A. Damiani、 岡 本 浩 、 A.M. Fatmi、 高 村 民 雄 （ 千 葉 大 学 ）P. Khatri (東 北 大 学 )、 T. Jarupongsakul (チ ュ ラ ロ ン コ ン 大 学 )1.

アルデヒド HCHO やグリオキサール CHOCHO)の濃度

はじめに

大気中のエアロゾルは地球のエネルギー収支の変化を導出した。

の見積もりやその解釈において、最も大きな不確実性をもたらしている。将来の気候変動予測の精度を向上

3.

結果させるためにエアロゾルの光学特性の理解は鍵である。

図には、CHOCHO の濃度、CHOCHO と HCHO の濃近年では正の放射強制力をもたらすブラックカーボン

度比(RGF)、NO2 濃度、AAOD が、HCHO 濃度に対してに関する研究が推進され知見が蓄積されつつあるが、プロットされている。いずれもコンパクトな相関が得依然としてエアロゾルの放射強制力の見積もりの不確られたことから、HCHO 濃度はバイオマスバーニング

実性は大きい。他方、主要なエアロゾルのひとつであの良いトレーサーであることが分かった。HCHO 濃度

る有機エアロゾルは光吸収性をほとんどもたないと考が 3 から 9 ppbv へと 3 倍増加すると、RGF は 0.04 からえれ、その放射強制力はほとんどの気候モデルで負と0.03 へと低下した。これは、全 VOC 濃度に対するバイされてきた。しかしながら、近年の室内実験や観測か

オマスバーニング起源 VOC の寄与の増加を反映してら、特に紫外から可視域において光吸収性を有す有機いると考えられる。また、AAOD は HCHO とともに増炭素成分を含むブラウンカーボン(BrC)が存在すること加した。HCHO が 9 ppbv のとき、AAOD(340 nm)は 0.15が分かってきている。BrC を大量に含む一次有機エア± 0.03 と い う 非 常 に 高い 値 ま で 増大 し た 。 AAE

ロゾルのおよそ約 3 分の 2 はバイオマスバーニングに(340-870 nm)は 1.5±0.2 であり、BrC が存在することが由来する。このように、バイオマスバーニング由来の明確となった。これらの観測結果はバイオマスバーニ

BrC の潜在的な気候への影響が最近注目されている[1]。

ング由来のプルームの物理／化学／光学特性の理解のさらに、紫外域の吸収特性の結果として、対流圏の光

重要な拘束条件となることが期待される。

化学が著しく影響を受ける可能性が指摘されている[2]。
しかしながら、BrC はその物理化学特性の複雑さゆえに、吸収特性の理解は乏しい。さらには、BrC は一次
有機エアロゾル(POA)として放出されるだけでなく、揮発性有機化合物(VOC)から二次有機エアロゾル(SOA)としても生成されるため、BrC の役割の評価は困難となっている。
2.

手法

本研究は 2016 年 1-4 月の乾期にタイ中央部で起きた大規模なバイオマスバーニング[3]に着目する。この期間、タイ中央部に位置する SKYNET/Phimai サイト(15.18°N, 102.56°E)において、スカイラジオメーターと図 2016 年 1-4 月の乾期に SKYNET/Phimai サイトで観多軸差分吸収分光法(MAX-DOAS)による同時観測を初測された CHOCHO, RGF, NO2, AAOD と HCHO の相関図。

めて実施した。このバイオマスバーニングについて、
スカイラジオメーターによる観測からはエアロゾルの参考文献

光学特性(エアロゾル光吸収の光学的厚さ AAOD や光[1] Myhre, G., et al., 2013, ACP., 13, 1853–1877.

吸収のオングストローム指数 AAE)を、多軸差分吸収分[2] Hammer, M. S., et al., 2016, ACP, 16, 2507–2523.

光法(MAX-DOAS)による観測からは有機ガス(ホルム[3] Hoque, H. M. S., et al., 2018, JGR, submitted.

― 83 ―

D152

改造スカイラジオメーターによる月を光源としたエアロゾル光学的厚さの推定（３）内山明博(環境研),塩原匡貴(極地研),小林拓,菱田晃介(山梨大),山崎明宏(気象研),
神慶孝,西澤智明(環境研),江井和則,河井和弘,渡部義明(プリード),松永恒雄(環境研)１．はじめにエアロゾルは、気候変動、大気汚染（大気質)に関係するため、その分布、時間変動、特性を明らかにすることは重要で、地上観測網による太陽を光源した観測、衛星から太陽光の反射光を利用した観測が行われている。能動型の測器では昼夜を問わず観測できるが、太陽光を使う観測では、日中に限られ、夜間のエアロゾルの観測データはない。本研究では、月を光源にして夜間にエアロ
ゾルの光学特性を測定する装置の開発を目指す。
その際、日本の研究者がよく利用しているプリード製POM-02を改良する。また月反射率の高精度化を図りGOSAT-2の月校正での利用を目指す。
スカイラジオメーターの観測では大気圏外の入射エネルギーに相対的な出力が必要である。
月からの太陽光の反射強度は、太陽、月、観測者の位置関係で変わり、月を光源に使う場合には考慮しなければならない。2000年代になってN
ASAにより、人工衛星搭載の可視・近赤外セン
サーの校正を目的に月の反射光強度のデータが整備され、ROLO（Robotic Lunar Observatory）と言う経験的なモデルが構築された(Kieffer andStone, 2005）。また、日本の月探査衛星「かぐや(SELENE)」(2007年9月～2009年6月)に搭載された放射計スペクトルプロファイラー(SP)による観測で波長域500～2600nm(分解能6～8nm)の
詳細な反射率データが得られた（Yokota et al.
2011) 。これらにより、月を光源に使う測器の校正の問題が大きく進展している。
装置の開発は、ほぼ終わり、満月の前後±10日の間が測定できる。また、昨年、9月から11月にNOAAマウナ・ロア観測所でLanglay検定用のデータを取得し、検定を行った。その結果、RO
LOのIrradianceモデルの反射率は、低い傾向にあり、また、位相角（太陽、月、観測者の角度）に依存していることが分かった。 この結果は、GOSAT-2の月校正で利用でき、衛星プロダクトの精度向上につながる。
検定観測の後、気象研に設置し、連続観測を行っている。連続観測データを処理して、エア
ロゾルの光学的厚さを出し、環境研の高スペク
トル分解ライダー（HSRL）と比較した。
２．方法
マウナ・ロアでの検定観測の結果を用いて、ROLO モデルの誤差を位相角の 2 次式で近似して補正した。補正した ROLO モデルの反射率、検定定数を用いて、直達光の透過率を求め、サンフォ
トメーターと同様に処理をして、エアロゾルの光学的厚さ（AOT）、可降水量（PWV）を推定した。
HSRL ライダー(波長 532nm)の波長に合わせるため、500nm と 675nm の AOT から内挿した。HSRL

ラ イ ダ ー の デ ー タ が 、 15 分 毎 で あ る の で 、
POM-02 の値は、15 分内のデータを平均した。
３．結果
連続観測は、2017 年 12 月から実施しているが、比較は、HSRL ライダーのデータがある 2018 年
1 月から 5 月の期間のデータを比較した。
図１に夜間の、図 2 の昼間の HSRL ライダーのAOT と POM-02 の AOT の散布図を示した。夜間、昼間とも POM-02 の AOT が大きい傾向にある。
HSRL は、高度 500m 以下が測定できず、500mの値を使い下層の AOT を推定している。夜間に安定成層ができ地上付近のエアロゾルが拡散しな
い場合、両者の間に差が生じる可能性がある。
両者の AOT に系統的な差がある時があるが、散布図は似ており、夜間も昼間と同等のデータが推定できていると思われる。

図１ 夜間の HSRL ライダーの光学的厚さ(532nm)とPOM-02 の光学的厚さ(532nm へ内挿)の散布図。データ
期間は 2018 年 1 月～5 月。

図２― 84 ―

図１と同様、但し昼間。

D153

天空輝度を用いた水蒸気波長のセルフキャリブレーション法の検証*桃 井 裕 広 （ 東 理 大 ）， 工 藤 玲 （ 気 象 研 ）， 青 木 一 真 （ 富 山 大 ） ,三 浦 和 彦 （ 東 理 大 ）， 岡 本 浩 ， 入 江 仁 士 （ 千 葉 大 ）， 小 司 禎 教 （ 気 象 研 ）

に、雲の影響がないエアロゾルのみを解析対象とする

はじめに

大気放射は気体による吸収とエアロゾル・雲によるために工藤らの雲除去法[3]を用いた。

散乱・吸収が主な支配要因として挙げられ、時間・空間依存性が強いため、多地点での長期観測を必要とし

結果・考察

西千葉でのスカイラジオメータとマイクロ波放射計ている。
SKYNET はスカイラジオメータの国際的な地上観測の比較では良い一致が見られた。また、神楽坂で観測

網で、東アジア、ヨーロッパを中心に約百箇所で放射されたスカイラジオメータによる可降水量と練馬に設観測を実施している。スカイラジオメータはオゾンの置された GPS 受信機による可降水量は可降水量が 3吸収波長（315 nm）とエアロゾルの波長（340, 380, 400,

g/cm2 以下で一致が見られ、可降水量が 3 g/cm2 より大500, 675, 870, 1020 nm）、水蒸気の吸収波長（940 nm）、

きいときにスカイラジオメータの可降水量が過小評価

雲の波長（1225, 1627, 2200 nm）について直達光強度としていた。これは練馬と神楽坂が離れていることに起

天空輝度を測定している。そのうち、エアロゾルの波因するものであると考えられる。

長については天空輝度を用いたセルフキャリブレーシ
ョン法（改良ラングレー法[1]）が考案されているが、



まとめ

気体の吸収による光学的厚さを既知として扱っている

桃井ら（2017）が考案したスカイラジオメータの水ため、気体吸収の水蒸気およびオゾンの波長には適用

蒸気波長のセルフキャリブレーション法を SKYNET のできない。桃井ら[2]は散乱輝度分布を用いた水蒸気の観測データに適用した。また、その結果得られた可降

吸収波長のセルフキャリブレーション法を開発した。

水量を GPS 受信機やマイクロ波放射計などの他の装置

本研究では SKYNET の観測データを用いて手法の検で観測された可降水量と比較した。今後、観測点・観証を行った。

測期間を増やしていく。



参考文献

手法

水蒸気の吸収波長（940 nm）のキャリブレーション
は桃井らの手法[2]を用いた。この手法はエアロゾルの[1] Tanaka et al., 1986, Appl. Opt., 25, 1170-1176[2] 桃井ら, 2018, 2018 年度気象学会春季大会講演予稿
集, 113, 58

粒径分布や屈折率などの光学特性をエアロゾルの波長（340, 380, 400, 500, 675, 870, 1020 nm）から算出し、940[3] 工藤ら, 2017, 2017 年度気象学会秋季大会講演予稿

nm の散乱輝度分布に水蒸気の影響があらわれること

集, 112, 499

を利用して水蒸気量をリトリーバルするものである。
940 nm の散乱輝度分布は水蒸気量が小さいときに変化が顕著に現れるため、乾季のデータを用いてキャリブ
レーションを実施し、他の月は内挿した。
本手法を東京理科大学神楽坂キャンパス（35.70oN,
139.74oN：2015～2017 年）と千葉大学西千葉キャンパス（35.63oN, 140.10oE：2017 年）で観測されたデータに適用した。また、神楽坂のデータは北西に 10.9 km 離れた練馬の GPS 受信機と、西千葉のデータは同キャンパ
ス内に設置されたマイクロ波放射計で観測された可降水量と比較した。エアロゾルの光学特性を算出する際― 85 ―(a)千葉大学(b)東京理科大学
図 スカイラジオメータで観測された可降水量と GPS 受信機やマイクロ波放射計で観測された可降水量の比較

D154

近赤外波長でのぬれ雪粒子の光散乱計算*石 元 裕 史 , 増 田 一 彦 , 谷 川 朋 範 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

に用いた融解雪片の形状モデルを融解中の積雪粒子モ

ぬれ雪など部分的に融解が進行した積雪面の光学モデルとして利用することを考える．

デルは雪氷の衛星リモートセンシングにおける重要な課題の一つである．図１に示すように近赤外域では氷と水の吸収特性に明瞭な違いがあり，ぬれ雪による積雪の双方向反射率やアルベドへの効果を無視することで，可視・近赤外チャンネルを用いた積雪アルゴリズム
での物理量推定に誤差を与える可能性がある．また積雪の偏光特性における融解の影響など，部分的な融解によって積雪粒子および積雪面の光学特性がどのように変わるかを調べることは，高度な積雪リモセンを実現するための有用な情報を提供することになる．

図２ X 線マイクロ CT データから抽出した雪片形
状を，MPS 法を用いた数値シミュレーションで融解させた結果．粒子半径 0.33mm（等体積球），数字は全体に対する融解した液相の割合．
3.

幾何光学近似法（GOM）による計算

可視・近赤外において積雪粒子の構造サイズは波長より大きいため，粒子の散乱特性計算にはフレネルの式を使ってフォトンの光路を追跡する幾何光学近似法（GOM）が用いられる．GOM の計算では粒子の表面を厳密に定義する必要があり，我々はレンダリング処
図１ 可視-近赤外波長における氷と水の複素屈折率
虚数部 k

GOM コードを開発している[1]．但し，図２の様な形状粒子では，構成される面の数が数万に及び，次にフォト

可視・近赤外波長における積雪面の光散乱特性は積
雪粒子の単散乱特性を使った多重散乱計算によって求められる．ここでは雪面融解の初期段階における部分的に融解した積雪粒子を考え，それによって積雪面の光散乱特性がどのように変化するかを調べる．融解中における積雪粒子の散乱特性を精度よく再現するためには，１）融解過程による氷粒子の形態変化とその形状のモデル化，２）モデル化した２成分系粒子の光散乱特性を計算する手法，の２つの開発要素がある．
2.

理で表面を定義した複雑な雪片形状に対応可能なンが到達する面を探す部分で計算時間を消費する難点がある．またこのコードは単成分粒子を想定しており，複数の複素屈折率による多成分系の粒子には対応していない．これら問題点の改良のため新しい GOM プロ
グラムを現在開発中である．複雑形状粒子の 2 成分系
GOM 計算が実現すれば，より現実に近い積雪の光学モ
デル開発が可能になる．また同時に，2 成分系で正しく計算した粒子散乱特性と Bruggeman や Maxwell-Garnettなど有効媒質近似での計算結果とが幾何光学領域でどの程度整合するか，また近似の適用範囲などを明らかにすることができる．本発表では新しい GOM コード

積雪粒子の形状モデル

2018 年気象学会春季大会 C405 において，レーダーによる降雪物理量推定を目的として，X 線マイクロ CTを利用した雪片形状の抽出とMPS 法を用いた落下中雪片の融解シミュレーションについて報告した．この時を用いた予備的な計算結果について紹介する．
参考文献[1] Ishimoto et al. 2018, doi:10.1016/j.jqsrt.2018.01.021.

謝辞: 本研究は JSPS 科研費 15K01273, 15H01733, JAXA GCOM 研究公募の助成を受けたものです。

― 86 ―

D155

ひまわり 8 号観測バンドにおける火山灰の放射特性*林昌宏、石元裕史（気象庁気象研究所）

1. はじめに火山灰は航空機へ付着すると機器に損傷を与える危険があるため、その運行に重大な影響を与える。航空機の運航計画の参考にするためには火山灰を海上など通常の観測が難しい地域でも把握する必要があるが、それには気象衛星による広範囲かつ定常的な観測が有効であると考えられる。気象庁では、気象衛星ひまわり 8 号による火山灰把握のため欧州気象衛星開発機構（EUMETSAT）や米国海洋大気庁（NOAA）の協力により火山灰プロダクトを導入
し、火山灰の監視を行っている。それらの火山灰プロダク
トでは、火山灰の組成に安山岩等を仮定し、火山灰の高さ・有効半径（粒径分布）やマスローディング（鉛直積算
した質量）などの火山灰物理量を推定している。しかし、

図 1. 安山岩と流紋岩の複素屈折率虚部（流紋岩混合割合δ=0.0, 0.5, 1.0）

火山灰の組成は噴火した火山の地質や噴火の過程などにより様々であることが知られており（Vogel et al. 2017）、正
確な火山灰情報の推定にはその組成を適切に考慮することが重要である。一方、大気中に浮遊する火山灰はその観測が難しいことが知られている。気象研究所では、赤外域を観測する極軌道衛星搭載のハイパースペクトルサウンダから火山灰の光学特性を推定するアルゴリズムを開発しており（Ishimoto et al. 2016）、当アルゴリズムを元に適切な火山灰の組成を選択してひまわり 8 号観測からより正確な
火山灰物理量を推定する試みを行っている。
2.ひまわり 8 号観測バンドにおける火山灰の放射特性
気象研究所では、安山岩・流紋岩・玄武岩を混合した火
山灰粒子モデルを開発している。火山灰の粒径分布には対

図 2. ひまわり 8 号の各赤外バンドで応答関数平均した単散乱アルベドの安山岩・流紋岩混合割合δ依存性（火山灰有効半径‫ݎ‬ୣ୤୤ ൌ ͳǤͲߤ݉）数正規分布を仮定し、粒子形状は回転楕円体を仮定してその単散乱特性を計算した。図 1 は安山岩・流紋岩の複素屈折率虚部の波長依存性を、混合割合（δ）を変えて描画した例である。まず、火山灰の組成・混合割合は極起動衛星に搭載された AIRS などのハイパースペクトルサウンダで推定される。その結果をひまわり 8 号による火山灰物理量推定に用いるため、上記火山灰モデルをひまわり 8 号赤外観測バンドに適用してその放射特性を調べた。その例として、図 2 はひまわり 8 号の赤外バンドにおける単散乱アルベドの混合割合依存性を、図 3 にはひまわり 8 号のバンド
13（10.4μm）・バンド 15（12.4μm）の多重散乱計算（林, 2018）による観測シミュレーション結果を示した。
３．今後の開発計画
これら火山灰の放射特性をさらに調査して理論的にその情報量を解析し、その結果をひまわり 8 号による火山灰物
理量推定アルゴリズムの開発に反映させる予定である。
今学会では、ひまわり 8 号観測バンドにおける火山灰放図 3. 火山灰組成として安山岩を仮定したひまわり 8 号バンド 13, バンド 15
観測輝度温度差分の安山岩のシミュレーション結果の例。米国標準大気中の300hPa の高度に火山灰が存在すると仮定し、衛星天頂角 25 度で計算した
参考文献：
林昌宏 2018：ひまわり 8 号観測バンドにおける雲放射特性の計算方法とその応用，気象衛星センター技術報告, 63, 1-38
Ishimoto H. et al., 2016: Estimation of the refractive index of volcanic ash
from satellite infrared sounder data, Remote Sensing of Environment,
174, 165-180
Vogel. A., et al. 2017: Reference data set of volcanic ash physicochemical

射特性の詳細とプロダクト開発状況について紹介したい。

and optical properties. J. Geophys. Res. Atmos, 122＊本研究は JAXA GCOM 研究公募の助成を受けたものです。

― 87 ―

D156

Ice cloud vertical profiles and their roles on cloud retrievals using thermal infraredmeasurements
Pradeep Khatri1), Hironobu Iwabuchi1), and Masanori Saito2)
1)
CAOS, Tohoku University, Sendai, Japan
2)
Texas A&M University, College Station, TX, USA

1. Introduction
Ice clouds are known to have vertically inhomogeneous(VIH) structure; however, it is a common practice toassume clouds as plane-parallel homogenous (PPH) layers
in passive remote sensing methods. It is primarily due tothe fact that the characteristics of high-level ice clouds are
relatively less understood than low-level water clouds. As
a number of past studies reported the important effects ofcloud vertical inhomogeneity in passive remote sensing, it
is required to take into account the cloud verticalinhomogeneity in cloud retrievals. This recognition
motivated us to model the vertical profiles of ice cloud
microphysical properties using global observation with
CALIPSO and CloudSat and then implement suchinformation in cloud retrievals using thermal
measurements.

the performance of cloud retrieval method (algorithm)
compared to those with PPH assumption. As described indetail by Khatri et al. (2018), CTH from VIH was
generally larger than that from PPH when clouds were athigh altitudes. The difference in COT between PPH and
VIH was very small. On the other hand, a relatively larger
difference could be seen in the retrieved CER between
PPH and VIH; CER corresponding to VIH was generally
larger than that from PPH. Further, by considering
DARDAR data as a reference, we demonstrated that the
retrievals of CTH and CER using thermal infraredobservation data could be improved by allowing cloudvertical inhomogeneity model in the retrieval algorithm,
though such cloud vertical inhomogeneity model wasnoted to be have negligible influence on retrieved COT
values.

2. Data and Study Method
In this study, CloudSat and CALIPSO measurements
on a global scale for 1-year period of 2007 were analyzed
to model cloud vertical inhomogeneity and cloud
geometrical thickness (CGT). After that radiative transfer
simulations were performed by implementing thus
modeled VIH cloud properties in Integrated Cloud
Analysis System ICAS (Iwabuchi et al., 2016) by using
thermal measurements of Advanced Himawari Imager(AHI) onboard Himawari-8 as input data. We comparedcloud property retrievals based on VIH assumption andthose based on PPH assumption, which allows us tounderstand the impacts of cloud vertical inhomogeneity
on retrieved cloud properties. We further evaluated theretrieval errors and compared the results with DARDAR
cloud products. More detail can be found in Khatri et al.
(2018).
3. Results and Discussion
The vertical profiles of ice water content (IWC) derived
for different classes of ice water path (IWP) revealed thefact that the peak IWC located around the cloud vertical
mid-point moved toward the cloud base as the IWP
increased in clouds with small IWP values; thicker clouds
exhibited a gradual shift in IWC peak location toward thecloud top as IWP increased (see Figure 1). The verticalprofiles of both cloud-particle effective radius (CER) andmodified particle number concentration (MNC), a proxyof cloud-particle number concentration, showed close
associations with the vertical IWC profile. We further
developed a statistical model to link CGT with IWP andcolumnar CER as a function of cloud top temperature(CTT). This model was noted to effectively capture thegeometric characteristics of ice clouds over the globe byincluding the regional dependence of the relationshipbetween CTT and CGT (e.g., a large CGT for low CTT
may reflect ice clouds over the tropics, and a small CGT
for relatively high CTT may represent ice clouds over thepolar regions). The VIH assumption was found to improve

Figure 1. Vertical profiles of normalized IWC fornormalized cloud heights for different classes of IWP. The
statistical analysis was performed using CloudSat and
CALIPSO measurements on a global scale for 1-year
period of 2007.
4. Acknowledgements
This work was supported by the 1st Research
Announcement of JAXA (PI No.: RA1R306).
References
Iwabuchi et al. (2016), Retrieval of radiative andmicrophysical properties from of clouds frommultispectral
infraredmeasurements,
PEPS,
https:/doi.org/10.1186/s40645-016-0108-3.
Khatri et al. (2018), Vertical profiles of ice cloud
microphysical properties and their impacts on cloud
retrieval using thermal infrared measurements, J. Geophys.
Res., https://doi.org/10.1029/2017JD028165.

― 88 ―

D157

Inferring surface PM2.5 from satellite observation
Pradeep Khatri and Tadahiro Hayasaka
CAOS, Tohoku University, Japan

3. Result and Discussion(a) Lat.:33.9ºN; Lon.:130.7ºE

AHI=0.94GND
R2=0.67(b) Lat.:33.3ºN; Lon.:130.7ºE

AHI=0.95GND
R2=0.68(c) Lat.:33.2ºN; Lon.:130.6ºE

AHI=0.91GND
R2=0.67

PM2.5(µg/m3)

We used AOT (0.5 μm) and Ångström exponent(ALPHA) data retrieved from visible and near infrared
channels of AHI. Those data made public through P-treesystem (http://www.eorc.jaxa.jp/ptree/index.html) have
temporal resolution of 10 minutes and spatial resolution of 5
km. As ALPHA data were not quality assured, they wereused carefully by rejecting some data that were likely to be
unrealistic. Firstly, the columnar volume size distribution
was derived from AOT (0.5 μm) and ALPHA by assuming
aerosol size distribution parameters similar to Higurashi etal. (2000). The derived volume size distribution was
integrated for diameter (d) ≤ 2.5 μm to derive columnar
volume of aerosols, which was then converted to columnar
mass concentration by assuming dry aerosol density of 1.7
g/cm3 (Khatri et al., 2009). Secondly, we analyzed
CALISPO aerosol vertical profiles observed within 1°x1°
region that included the study area. This vertical profile
information was then used to infer surface PM2.5 (PM2.5
within 1 km from the surface) from columnar PM2.5. As apart of quality control, analysis was performed bydiscarding AOT (0.5 μm) less than 0.05 and greater than 1.
Thus retrieved surface PM2.5 values were validated using
PM2.5 measured at the surface (http://soramame.taiki.go.jp).
The retrieved values were qualified for validation only if the
distance between AHI pixel center and validation site wasless than 1 km. We analyzed data from December 2016 to
Feburary 2017.

PM2.5(µg/m3 )2. Data and Study Method

Figure 1 shows the comparison of retrieved PM2.5 withsurface observation data at three locations. As the retrieval
was possible for only clear sky days, and we put some strict
criteria to select data for comparison, the retrieved samples
shown in Figure 1 were relatively few in number. Despite it,
it is important to note that the retrieved values could
reasonably capture the temporal variation similar to surface
observation data. This suggests the potential implication ofsatellite observed aerosol data to infer surface PM2.5. The
correlation coefficient (R2) values derived by forcing they-intercept to be 0 were higher than 0.65 at all sites.
Furthermore, on average, AHI based PM2.5 values differedfrom surface measured values by less than 10% at all sites.
This fairly good agreement between satellite and surface
observation is encouraging, though a number of issues arestill left to address in the future. At the most fundamental
level, the quality of satellite data is very important tomaintain the quality of retrieved PM2.5. Considering AOT
and ALPHA from sky radiometer are relatively accurate,
one may derive correction factors for satellite based AOT
and ALHA by referring sky radiometer data. Furthermore,
surface based lidar observations may help one to quantity
the accuracy of CALIPSO observed aerosol profile. Those
information may be then effectively used in the retrieval
process. At the same time, the effect of relative humidity
may be considered to improve the retrieval quality.

PM2.5(µg/m3)

1. Introduction
Aerosols are known to have profound impacts on climate
system, agriculture, human health, and so on. The fine mode
aerosols with aerodynamics diameter less than 2.5 μm, i.e.,
PM2.5 poses the greatest health risk. As the PM2.5
concentration near the surface can directly impact humansociety in a number of ways, it needs to be monitored
regularly by covering sufficiently large area. Unfortunately,
traditional approaches to monitor PM2.5 can cover only alimited area. One of the effective approaches to derive theinformation of surface PM2.5 for sufficiently large areas is touse satellite remote sensing data. Though aerosol optical
thickness (AOT) data are available from a number ofsatellite sensors for last several years, the lack of enoughknowledge regarding aerosol vertical profile has made itdifficult to link such AOTs with surface PM2.5 values.
Thanks to the deployment of active sensor, such as
CALIPSO, it has now possible to derive aerosol verticalprofile as well. This helps one to infer surface PM2.5 fromsatellite observed AOT data. This study attempts to makeuse of such satellite data to infer surface PM2.5. We usedaerosol data observed by AHI sensor onboard Himawari 8
as well as aerosol vertical profiles observed by CALIPSO toinfer surface PM2.5 over Fukuoka prefecture of Japan, whichis largely affected by long-ranged transported air pollutantsfrom the urban and desert regions of the East Asia.

Figure 1. Comparison of AHI based surface PM2.5 withsurface observation data over three ground sites located at
Fukuoka prefecture.

4. Acknowledgements

We are grateful to JAXA/EORC for AHI data, Ministryof Environment for surface measured PM data, and NASA
and CNES for CALIPSO data.
2.5

References

Higurashi et al. (2000), A study of global aerosol opticalclimatology with two channel AVHRR remote sensing, J.
Climate, 13, 2011-2027.
Khatri et al. (2009), A study on aerosol optical properties inan urban atmosphere of Nagoya, J. Meteor. Soc. Japan, 87,
189-204.

― 89 ―

D158

電力・エネルギー分野での気象情報の利用*大 竹 秀 明 (産 業 技 術 総 合 研 究 所 ), 大 関 崇 (産 業 技 術 総 合 研 究 所 ),井 村 順 一 (東 京 工 業 大 学 )
1.

はじめに

いる. 太陽光・風力発電が余剰になる場合は充電し, 必

再生可能エネルギーが大量に導入されつつあるが,要な場合は放電することになる. 蓄電池の残量（State of

天候によって変動する太陽光発電や風力発電の利用に

Charge (SOC) と呼ばれる）を把握しながら, 計画的なは気象予報技術の活用が求められている. 本稿では,運用が望まれる[6][7].

JST CREST 事業 HARPS [1]で取り組んでいる事例と気象データの活用例と課題について整理する.

6.

2.

の充電やその時の価格の調整にも予測を活用するシー

EV・電力市場取引

今後, 電気自動車（EV）の導入も進んだ場合には EV
太陽光発電推定

現状では住宅・工場などの屋根, 架台設置型の太陽電ンも想定される. 最近では電力の市場調達にも 2 日前

池には徐々にスマートメータなどのモニタリング装置

からの予測の活用が必要とされている. しかし, 予測が導入されているものの完全に電力事業者がデータを誤差がどの程度あるのかを把握しながら市場調達に役集約している状況ではなく, 推定して情報を得ている立てる必要がある[8].

[2]. ここでも日射計や気象衛星データを活用した推定手法が考案されている [3].

7.

まとめ

以上のように, 気象情報の利用先は再生可能エネル
3.

電力需給運用ギー, 電力エネルギーが関わる分野を見ただけでも,電力エリア内で翌日どの程度太陽光・風力発電が生電力需給, 送電線管理, EV・蓄電池運用, 電力市場調

じるのかを把握することが出来れば, どの程度予備力

達など様々な分野で利用が進められ, 今後気象データ

として準備する火力発電機を準備しておけば良いか検の利用の発展が見込まれる. 当日の講演では JST討可能である[4]. 実際には, 予測誤差が過大側にも過CREST HARPS(グラント番号 JPMJCR15K1)での気象デ

小側に存在する. 予測が大きく外れる場合は, 電力需ータを活用した分析結果を紹介する予定である.

給の運用に大きな負担をかけてしまうため, その対策も必要となる. 最近では, 電力会社が管理する中央給

参考文献

電指令所に気象予測データや太陽光発電予測データを[1] 太陽光発電予測に基づく調和型電力系統制御のた表示するシステムが導入され, 再生可能エネルギーのめ の シ ス テ ム 理 論 構 築

HARPS,

http://harps-crest.jpn.org/ (2018/7 閲覧)

出力予測を加味した運用がなされ始めてきている.

[2] 電力広域的運営推進機関, 調整力等に関する4.

委員会, 第 6 回調整力等に関する委員会 資料 5 (平送電線の温度管理

成 27 年 12 月 17 日)

送電線の温度管理にも気象データは重要となる. 温度が適切でなければ, 電線（銅）が高温のために伸張し[3] Ohtake, H., et al., 2018, Energy. Science. &. Engenering,(under revision).

てしまう恐れも生じる. 現状では想定される最高気温,
風向・風速などを想定して送電線の設備設計がなされ[4] 益田ら, 2016, 気象学会秋季大会予稿集, C111.

ている[5]. 太陽光発電が多く系統に接続されると電線[5] Sugihara et al., 2018, Energies, 10(4), 503.

温度も上昇するため, 送電線管理にも気象データの活[6] Sasaki et al., 2017, PVSEC-27, 9TuO8.7.

用が必要である. 出力予測の誤差が生じる場合にも送[7] Cui et al., 2017, PVSEC-27, 9ThPo.259.

電線の温度管理に与える影響も評価する必要がある.

[8] 電力・ガス取引監視等委員会「一般送配電事業者の需給調整業務における太陽光の発電量予測外れの影響

5.

について」
（平成 29 年 12 月 26 日）

蓄電池

電力の需給運用の安定には蓄電池の導入もなされて― 90 ―

D159

太陽光発電システム大量導入時における発電出力制御の必要性と気象予測技術の影響＊

宇田川佑介１,２・西辻裕紀１,２・荻本和彦１・Joao Gari da Silva Fonseca Jr１・
海崎光宏３・大関崇３・宇野史睦３・請川克之 2・福留潔 4
1. 東京大学生産技術研究所, 2. (株)構造計画研究所,
3. 産業技術総合研究所, 4. (株)ＪＰビジネスサービス

再生可能エネルギー電源としての太陽光発電（Photovoltaic、以下 PV）や風力発電は、一般に出力が天候に依存するため、電力の安定供給に大きな影響を与えることが課題として認識され、そのための取り組みが多くなされてきている。PV や風力発電出
力は短時間に大きく変動するため、例えば、LNG 火
力発電機などの従来電源による柔軟性の向上に向けた機器自体の改良、もしくは運用手法の変更がなさえている。また、電力システムにおける発電機運用の都合上、現状では、PV や風力発電出力は前日段階での予測値に基づいて、電力系統全体での発電機運用計画が立案させる。そのため、日射量予測、風速予測が予測誤差を持つため、電力システム運用にその不確実性が内包されることになる。従って、PV や
風力発電出力の予測精度向上に向けて、日射量予測、
風速予測技術の向上が図られている。さらには、PVや風力発電出力の予測誤差、短時間変動にも対応可
能な電力システム運用を行うための発電機の運用計
画モデルの改良も行われている(1)。
一方、再生可能エネルギー電源の導入促進に大きく貢献した固定価格買取制度（Feed in Tariff、以下 FIT）
は 2012 年 7 月の開始以降、6 年が経過した。FIT は
その高い買取価格のため、再生は可能エネルギー電源、特に PV（メガソーラー）の系統接続申込と導入が特定の地域に集中する結果を生んでいる。2018 年
3 月末で PV の系統導入量(2)は 33.5GW、認定容量は84.5GW と 2014 年春に設定された政府の目標値（64GW、2015 年の長期エネルギー需給見通し(3)）を大きく超過しており、全国で 80GW を超えるペースとなっている。FIT の買取価格は全国で一律である
ため、電力需要（以下、需要）が比較的小さく、事業者の費用の削減のため比較的土地価格の安い、都市部を離れたエリアにメガソーラーが大量に設置されるという需給運用の観点からはいびつな導入状況を生んでいる（図 1）。想定を大きく上回る PV シス
テムの急速・急激かつ偏った導入量の増加により、相対的に需要の小さい電力システムにおいて、PV の短時間変動や予測誤差に対応する需給調整力の限界が近づいている。その結果、PV システムの導入量の増大は、近い将来において、冷暖房需要が少なく PV
出力の大きい春・秋の晴天時などをはじめとし、PV出力を加えた供給力が昼間の需要の中でより大きな割合を占め、負荷配分可能な電源の運用を含めた需給均衡の維持が難しくなる可能性を示している。この問題は、従来から議論されてきた PV や風力などの再生可能エネルギー電源の不確実性とは異なる、再生可能エネルギー電源の余剰という新しい問題である。PV の大きな出力により、需給調整力を担ってきた従来電源（火力、水力発電）の負荷配分量を低下させる。それに伴い、それらによる需給調整力も低下する。そして同時に、電力システムの信頼性を維持するために、ある程度の従来電源からの出力を確保する必要性から PV 出力の余剰が発生することを意味する(4)。従って、PV システムの大量導入から生じているこの現状は、PV の出力制御技術が必要であることを示しており、本報では、PV 出力の余剰、制御問題に対する、需給運用シミュレーションとその入力となる気象予測技術（予報モデル）が果たす役割と期待について報告する。本報告を通じて、電力システム運用の視点から求められている気象予測技術に対して議論を行いたい。

図 1 各電力エリアでの PV システム認定容量（概算）

謝辞：
この成果は、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。

参考論文：
1)
2)

3)

4)

― 91 ―

宇田川佑介・荻本和彦・Joao Gari da Silva Fonseca Jr・大竹秀
明・福留潔：「電力系統における需給運用における発電量予測の使用方法」，2017 年度気象学会秋季大会予稿集(2017)
経済産業省資源エネルギー庁：「なっとく！再生可能エネルギー」，（2018 年 7 月 9 日 アクセス確認）(2016)
http://www.enecho.meti.go.jp/category/saving_andnew/saiene/sta
tistics/past.html
経済産業省 資源エネルギー庁：「長期エネルギー需給見通
し」，(2015)（2016/1/14 アクセス確認）
http://www.meti.go.jp/press/2015/07/20150716004/20150716004.
html
宇田川佑介・西辻裕紀・荻本和彦・Joao Gari da Silva Fonseca
Junior・大竹秀明・大関崇・池上貴志・福留潔：「出力予測を考慮した発電機起動停止計画モデルによる太陽光発電出力
制御必要量の分析」, 電学論 B, Vol.137, No.7, pp.1–10 (2017)

D160

WXBC 気 象 デ ー タ 分 析 チ ャ レ ン ジ ！ の 取 り 組 み*吉 野 純 (岐 阜 大 工 ) , 田 原 春 美 (AIT C), WXBC 人 材 育 成 W Gータ[2]と電力消費量データ[3]との関係性を示す分析のはじめに

気象データは，近年めざましい発展を見せる IoT，一例である．誰でも使ったことのある Excel を共通のツ

AI，ビッグデータといった先端的な ICT と親和性が高ールとして用いてグループワークを行うことで，デー

く，社会・経済活動の様々な意思決定に活用できる基タ分析や気象データに明るくない様々な業種・職種の盤が整いつつある．そのような背景の中，気象データ

人でも気軽にデータ分析を体験してもらえる．このよを用いた先進的なビジネスモデルの創出や，気象ビジ

うなグループワークを通じて，一人では得がたい新たネスを推進するためのデータ提供や人材育成といったな「気づき」が生まれる可能性があり，そこから新規環境整備を組織的に実施するために平成 29 年 3 月に気気象ビジネスの芽生えに繋がってゆくと期待している．

象ビジネス推進コンソーシアム（WXBC）が設立された[1]．本稿では，WXBC 人材育成 WG の活動内容を紹介するとともに，その一環として実施された気象デー
タ分析チャレンジ！について紹介する．
:;%& 人材育成 :* の活動内容

WXBC 人材育成 WG では，新規気象ビジネスの創出のために，「気象データ理解力」「IT 活用力」「ビジネス
発想力」の 3 つの力が必要になると考えている（図１）．
これらの 3 つの力を育てるために，人材育成 WG では
セミナーや勉強会といった学びの場を提供している．

図１ 気象ビジネスに必要な 3 つの力とそれらを育む

シラバスを作成し，イベント毎に学習到達目標を明記

ための WXBC 主催の各種の勉強会．

することで，参加者自身が受講計画を立てやすくなる

日別ピーク電力（土日・祝日・盆・正月削除）
6000

気象データの利用の啓発に注力して，「気象衛星」
「長

5500

期予報」
「ナウキャスト」などのデータ形式やビジネス利用について紹介する．勉強会では，AMeDAS の過去
気象データを表計算ソフト Excel や統計分析ソフト Rで分析する「気象データ分析チャレンジ！」を実施す
る．今後も，「メッシュ気象データ分析チャレンジ！」，

日別ピーク電力消費量 [万kW]よう配慮に努めている．セミナーでは，平成 30 年度は

日別ピーク電力
多項式 (日別ピーク電力)
R² = 0.7195

5000

4500
4000
3500
3000
2500

「確率予報データ分析チャレンジ！」，「AI チャレン

2000

ジ！」
，
「IoT チャレンジ！」等の新企画を予定している．

5

10

15

20

25

日最高気温 [℃]

30

35

40

図２ 気象データ分析チャレンジ！で分析した気温


（気象庁[2]）と電力消費量（東京電力[3]）の相関関係．

気象データ分析チャレンジ！の取り組み

「気象データ分析チャレンジ！」では，グループワークの形式で，AMeDAS の過去気象データを様々なオ

参考文献

ープンデータ（POS データ等）と掛け合わせることに[1] 気象ビジネス推進コンソーシアム, https://www.
wxbc.jp/, (2018/07 閲覧)より，それらの関係性について分析する．まず，デー
タをぼんやり眺めて気象との因果関係に関して仮説を[2] 気象庁, https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/, (2018/07
閲覧)

立てて，その仮説に基づいてデータを整形して，散布図・相関係数・重回帰分析等の分析を行うことで，デ[3] 東京電力, http://www.tepco.co.jp/forecast/, (2018/07 閲

ータの中に潜む本質にせまる．図２は，過去の気温デ― 92 ―

覧)

D161

静止気象衛星ひまわり 8 号に基づく全天日射量データの想定外誤差検知システムの構築*堀 尾 享 司 , 入 江 仁 士 , Alessandro Damiani （ 千 葉 大 学 ）中 島 孝 （ 東 海 大 学 ） , 竹 中 栄 晶 （ JAXA） , Pradeep Khatri（ 東 北 大 学 ）




はじめに

結果

通年観測データの比較から，ひまわり 8 号と CM21

2011 年 3 月に発生した東日本大震災とそれに伴う福島原子力発電所の事故の結果生じた深刻なエネルギーの全天日射量の間に強い相関があることが分かった．

需給の逼迫を経験した後，より高度なエネルギーマネ

しかしながら，雲による全天日射量への影響が強いこ

ジメントシステム（Energy Management System; EMS）

とも判明したため，晴天時におけるデータのみを比較

への社会的要請が高まっている．高度な EMS を構築すしたところ，
ひまわり 8 号に基づく全天日射量が CM21

る上で，最重要な再生可能エネルギーのひとつであるの全天日射量より系統的に過大であることが分かった．

太陽光発電の利用は欠かせない．しかしながら，太陽

そこでひまわり 8 号と CM21 の全天日射量の差と光発電は気象状況により発電量が大きく変動する．そAOT500 との関係を調べたところ両者の間に相関があのため，太陽光発電量の高速かつ高空間・高時間分解

ることが分かった（図）. また，SBDART 放射伝達モ能の予測を可能とする気象静止衛星ひまわり 8 号を利デルを用いて，AOT500 の関数として全天日射量を計用した準リアルタイム解析アルゴリズム（EXAM[1]）

算したところ，ひまわり 8 号と CM21 の全天日射量のの開発が進められており，次世代の EMS 構築に貢献し差が，ひまわり 8 号のデータに考慮されていないエアている．しかし，EXAM システムによる全天日射量デ

ロゾルの効果で定量的に説明できることが分かった．

ータは放射伝達モデルを利用した推定値であるため、この誤差を想定内誤差とし，図の相関関係を使ってひその精度評価が重要である。そこで本研究では、まず、まわり 8 号のデータを補正すると，ほとんどのデータ

国際地上リモートセンシング観測網(SKYNET)の千葉

は地上観測値と 20 W/m2 以内で一致することが分かっサイト(35.63°N, 140.10°E)の地上観測機器による全た．

天日射量と，全天日射量に影響を与えるエアロゾルのこれらの結果に基づき、系統誤差を補正したひまわ

データを使用して，EXAM システムによる全天日射量

り 8 号のデータと地上の全天日射計のデータの差が 20

データの精度評価を行った．次にその結果を用いて，W/m2 を上回った場合を想定外誤差の基準とした．本研

全天日射量データをリアルタイムで評価する想定外誤究ではさらに，家庭を含め社会に広く実装できる想定

差検知システムの構築を行った．

外誤差検知システムとして，上記の判定を全天日射計

に接続したラズベリーパイでリアルタイムに行うシス

観測データ

EXAM システムで利用されている放射伝達モデルは，
全天日射量の主な変動要因とされる雲や水蒸気のデー
タを利用して全天日射量を計算している．雲について
は，ひまわり 8 号による観測を基に， CAPCOM（ Comprehensive Analysis Program for Cloud Optical
Measurement）アルゴリズム[2]を用いて雲の光学的厚さや粒径に関する各種物理量をリトリーバルし，EXAMに取り入れている．また，水蒸気については気象庁客
観解析データが利用されている．他方，エアロゾルにテムを構築した．

ついては考慮されていない状況である．地上観測デー

図 晴天時における，ひまわり 8 号に基づく全天日タとして SKYNET の全天日射計(CM21)による全天日射量と CM21 の全天日射量の差と AOT500 との相関図

射量データ,スカイラジオメータによる波長 500 nm のエアロゾル光学的厚さのデータ（AOT500）を使用した．

参考文献

観測期間は 2016 年 1 月から 12 月までの 1 年間である．

[1] Takenaka, H., et al., 2011, JGR, 116, D08215[2] Nakajima, T.Y., et al., 1995, JAS, 52, 4043–4059― 93 ―

D162

冬季における関東域の日射量予測大外し時の大気場の特徴*宇 野 史 睦 , 大 竹 秀 明 , 大 関 崇 (産 業 技 術 総 合 研 究 所 ),山 田 芳 則 (気 象 研 究 所 ),1.

松 枝 未 遠 (筑 波 大 学 ),は解析期間内の LP の出現頻度よりも, 大外し時の出現

はじめに

太陽光発電の大量導入に伴い, 安定した需給運用の頻度がどの大外しの閾値においても高い. 一方, WM やための日射量・太陽光発電予測の必要性が高まっていWP 時は関東域が晴れになることが多いため, 大外しる. より安定した需給運用のために, 需給運用に支障の発生数は少ない. また HP はより上位の大外しになるをきたすような極端な予測誤差（予測大外し）の低減

ほど発生頻度は少なくなる.
次に, 各パターンの 500hPa 面の HGT と風, SLP と地は重要である. 気象庁メソモデル（MSM）による関東域の日射量予測の大外しの事前検出手法 が提案され

上風のコンポジットの差を評価した. 上位 5%の大外し

たが, 予測大外し事例の誤差要因の議論は少ない.

時の LP の SLP. 地上風を見ると（Fig.2）, 大外し時は[1]

先行研究[1]は全球アンサンブル予測を用いた MSM

北海道の東海上に高気圧偏差になっており(Fig. 2c), 相

予測値の大外しは冬季により検出力が高いことから,対的に弱い低気圧が存在, または低気圧の位置が南に冬季の循環場と関東域の MSM 日射量予測誤差に関係位置するとき, 関東域で大外しが発生している. そのがある可能性がある. そこで, 2014 年 11 月から 2017 年

他４つのパターンでは大外し時は, 各パターンの気圧

3 月の 3 冬季（11 月から 3 月を冬季とする）の関東域

傾度が弱まる傾向が見られた. つまり, LP は低気圧のを解析対象とし, MSM の日射量予測大外し時の循環場

位置, その他 4 つのパターンは気圧傾度が弱まる（またの特徴を評価した.

は, 弱い）事例において大外し時が発生していることが示唆される.

2.

使用データを解析手法

日射量予測値は前日 03UTC 初期値の MSM を, 循環場の解析には ERA-interim を利用した. 予測誤差評価のため気象庁の全天日射量観測地点 6 地点を利用した.
本研究は日平均日射量の予測誤差の上位 5, 10, 15, 20%（それぞれ, 27,54,, 81, 108 事例）を予測大外しとする.
循環場の分類は, 先行研究[2]が提案する 500hPa 面のジオポテンシャル高度（HGT）を用いた 5 パターン（1,WM: Winter Monsoon, 2, WP: Western Pacific, 3, HP: High

Fig.１ 冬季の循環場のパターン毎の出現頻度. All

Pressure, 4, LP: Low Pressure, 5, SP: Southerly Flow）を用

cases: 3 冬季の出現頻度, Top 5(15)% : MSM の上位

い, 海面更正気圧（SLP）についても解析に用いた.

5(15)%大外しの事例における各パターン出現頻度.

3.

参考文献

結果

冬季の 5 パターンと大外しの出現頻度を比較した（Fig.1）. 特に LP, において大外しが多く発生し, LP[1] Uno et al., 2018, Sol. Energy 162, 196-204.
[2] Matsueda, and Kyouda., 2016, SOLA, 12, 121-126.

Fig.2 LP パターン時の循環場（SLP,
地上風）のコンポジット. a)3 冬季における全事例, b) 予測の大外し上位
5%の事例, c) b-c を示し, コンターは
実線が正, 点線が負の値を示す.

― 94 ―

D163

降水短時間予報を用いた
力学系理論に基づくリアルタイム河川水位予測*熊 井 暖 陽 （（ 株 ） 構 造 計 画 研 究 所 ）、 奥 野 峻 也 （ 東 京 大 学 生 産 技 術 研 究 所 ）、
戸 井 隆 （（ 株 ） 構 造 計 画 研 究 所 ）析雨量）を予報値として入力した場合、水位変動が良好

はじめに 平成 29 年の九州北部豪雨で発生した洪水による被害に再現された（図２上）。したがって今回の予測誤差は、を契機に、中小河川に対する水防体制の強化が自治体

予報雨量の量的・時間的ずれが大きな要因と考えられの課題となっている。現在、避難勧告等の発令の目安はる。特に 19 日 18～22 時は、流域内の予報雨量が実績

各基準水位観測所における「氾濫危険水位」の超過とさ雨量の半分程度だったため、水位上昇が緩やかに予測れている。しかし、近年は短時間強雨の増加に伴い、急された。

激な水位上昇が観測されており、水位が上昇した危険な状況での避難や、逃げ遅れるケースも発生している。



結論

一方で、空振りを恐れず避難勧告等が頻繁に発令され熊本県白川を対象に降水短時間予報を用いたリアルる状況が続けば、住民の避難行動の減少に結びつく可タイム河川水位予測を実施し、数時間前に基準水位の能性も指摘されている[1]。そこで、我々は水防体制の超過を予測することが出来た。実運用に向けた今後の的確な判断支援として、力学系理論に基づく水位予測

課題として、レーダーデータの併用等、予報雨量の不確[2][3]の活用を目指している。本手法は、河川水位と雨実性を踏まえた水位予測手法の確立が挙げられる。

量履歴および予報雨量のみから簡便に河川水位を予測

10 km

可能であり、水文情報に乏しい中小河川を含む多くの

標高 [m]

河川への適用が考えられる。本研究では、現在試験運用中であるリアルタイム河川水位予測手法の精度検証を目的とし、予測誤差の要因を検討した。


水位予測モデルの構築

本手法は、時系列データが決定論的な力学系から生

基盤地図情報[5]を元に作成成されると仮定し、その解の軌道の構造的特徴を利用

図１ 水位予測地点（▲）と雨量計（●）の位置

して予測を行う。本研究では陣内水位観測所（熊本県白川）を対象とし、2006 年以降の水位上昇期間（22 事例）の水位・雨量を用いて予測を行った。図１に水位予測地点および雨量計位置を示す。水位は水文水質データベース[4]より取得した1時間値を用い、雨量は気象庁1km
メッシュ解析雨量を、地上雨量計（10 箇所）位置を中心とした 9 格子で平均し当該地点の 1 時間雨量値として用いた。地上での雨量観測は欠測期間が存在するた
め解析雨量を用いているが、過去洪水の再現予測において、地上雨量計による観測値を用いた場合と同等の予測精度であることが確認されている。


図２ 水位の 6 時間先予測 年  月 ～ 日における水位予測結果

降水短時間予報の配信に合わせ 30 分間隔で、6 時間
先まで 1 時間ごとの水位予測を実施した。19 日 19 時半の時点（図２下 黒実線）で水防団待機水位の超過を予測出来たが、実際の水位超過時刻は 2 時間早かった（図２下 白丸）。ここで、6 時間後までの雨量の実績値（解参考文献[1] 及川, 片田, 2016, 災害情報, 14, 93–104.
[2] Ye, H. & Sugihara, G., 2016, Science 353, 922–925.
[3] Okuno, S. et al., 2017, Math. Eng. Tech. Reports.
[4] 国土交通省. 水文水質データベース. Available at:
http://www1.river.go.jp/. (Accessed: 23th March 2018)[5] 国土地理院. 基盤地図情報ダウンロードサービス.
Available at: https://fgd.gsi.go.jp/download/menu.php.
(Accessed: 23th March 2018)― 95 ―

D164

気象学的解析の補助を目的とした
深層畳み込みニューラルネットワークに基づく特徴抽出*東 山 和 寿 , 藤 本 悠 , 林 泰 弘 (早 稲 田 大 学 )
1.

はじめに

風力発電は環境配慮や経済性の観点から，各国で導入が進められ，我が国においても将来の「主力電源」の一つとして開発が進められている。一方で，短時間における急峻な変動(以下，ランプ現象)が発生すると，電力系統内の需給バランスに悪影響を及ぼす[1]。このような問題に対し，ランプ現象の発生タイミングと規模を適切に予測できれば，電力系統側の調整力を計画的に運用することができる。
一般的に，風力発電出力は風況に大きく依存するため，ランプ現象の気象学的要因を把握することは極めて重要であり，例えば気象場に対し，クラスタリング手法である自己組織化マップを用いたパターン分類結果
図１ 従来アプローチと提案アプローチの比較．

と，ランプ現象との関連付け[2]がこれまでにも試みられている。一方で，一見気象場が極めて類似しているにも関わらず，ランプ現象の発生有無が異なるケースがなく，CNN 特徴抽出器によって得られた特徴量に対し実際には存在することから，対象となるイベント(本稿てパターン分類を行うことで，ランプ現象の観点を踏ではランプ現象)に着目した際，過去のどのような気象

まえた気象学的要因解析を実現できる。

場と状況が近いのかを適切に判断することが重要だと考えられる。我々は図 1 に示すような「気象場からラ

3.

まとめ

ンプに関する重要な特徴量」を抽出する特徴抽出器を

本稿では，ランプ現象の気象学的要因解析の高度化

導入することで，必ずしも自明ではない高度な気象要を目的とした CNN 特徴抽出器の枠組みを提案した。

因分析を補助する枠組みを提案する。

CNN 特徴抽出器によって得られた特徴量を活用することで，気象場だけでは把握できなかったランプ現象等

畳み込みニューラルネットワーク特徴抽出器のイベントにおける気象学的解析の一助になると期待

畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional

される。また，学習時のラベルを変えることで，ランプ2.

neural network; CNN)は，近年画像認識分野で注目を集

現象以外のイベント(例えば異常気象)にも応用でき，興めているモデルである。畳み込み層とプーリング層と味のある現象と気象場との非自明な関係をより詳細に呼ばれる特殊な層を多層に重ね，入力情報からラベリ把握するための補助ツールとして期待できる。

ングされた情報を出力するような教師あり学習の枠組
みでモデルが構築される。学習によって得られたモデ

謝辞

ルは，各層の非線形変換によって，高次元の入力情報か

本成果は，国立研究開発法人エネルギー・産業技術総合

ら出力に関する本質的に重要な特徴量を抽出する。こ

開発機構(NEDO)「電力系統出力変動対応技術研究開発

こでは，入力を風況場，出力をランプ現象発生の有無

事業」の支援により得られたものである。

(二値変数)とするようなモデルを学習し，入力情報の変換過程で得られる途中の層の出力マップ(図 1 の下図)

参考文献

を気象場から抽出されたランプに関する低次元の特徴[1] Fujimoto, Y., et al., 2018, IEEE Transactions on
Sustainable Energy, PP (99), in press.

量とみなし，CNN 特徴抽出器を構築する[3]。従来のような，気象場に対して直接パターン分類を行うのでは[2] Ohba, M., et al., 2016, Renewable Energy, 96, 591-602.
[3] Higashiyama, K., et al., 2017, Proc. ISGT Europe, 1-6.

― 96 ―

D165

気象庁局地モデルを用いた風力発電出力予測について*吉 田 健 二 , 早 﨑 宣 之 (伊 藤 忠 テ ク ノ ソ リ ュ ー シ ョ ン ズ 株 式 会 社 )坂本将造, 松本光裕（東北電力株式会社）

発表となっている．なお，発電出力は総定格設備容量

はじめに

気象条件によって出力が変動する風力・太陽光発電

で規格化した値を用いる．

等の自然変動電源は，大量に電力系統に連系された場
合，電力供給が需要を上回るおそれがある．2015 年 1



結果

月に施行された再生可能エネルギー固定価格買取制度

図 1 に，2 時，8 時，14 時，20 時発表の短期予測との改正省令に基づき，電力供給が需要を上回るおそれ

短時間予測について、予測発表時刻から 6 時間後までが生じる場合は，一定の基準を超えて連系した再エネの絶対誤差（MAE）を示す．GSM・MSM を使用しての発電設備に対して，時間単位できめ細かな出力制御

いる短期予測と比較して，LFM を使用している短時間が必要となる．筆者らは, 国立研究開発法人新エネルギ

予測は MAE が小さく、予測精度が良いことがわかる．

ー・産業技術総合開発機構の事業である, 電力系統出力

LFM を用いることで，予測時間は 6 時間と短いもの

変動対応技術研究開発事業／再生可能エネルギー連係の，予測を高頻度に更新することができ，かつ精度が拡大対策高度化（以降，本事業と略す）において，自高い予測を発表することができることがわかる．当日

然変動電源の出力制御に向けて，既存の風力発電出力の発表では，事例解析等を含めたさらに詳細な結果を予測モデル[1]の高度化を実施しており，時間的にきめ報告する予定である．

細かな出力制御のために，気象庁の局地モデル（LFM）
を用いて，高頻度に発表する予測の開発を実施している[2]．本発表では，LFM を用いた風力発電出力予測の予測精度やその特徴について紹介する．


風力発電出力予測モデルの概要

まず，数値気象予報データから風況予測を作成し，風力発電機の出力曲線を用いて出力予測を計算する．
その後，発電出力実績データを用いて統計処理を施すことで発電出力予測の誤差補正を実施し，最終的な発図１ 予測発表から 6 時間後までの MAE

電出力予測を算出している．詳細は当日の発表にて紹介する予定である．

【謝辞】
 この成果は，国立研究開発法人新エネルギー・産業

使用したデータと予測の概要

検証に用いた実績データは，本事業で収集中の東北
電力管内の 13 箇所の風力発電所のモニタリングデータ

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．

であり，風力発電機のナセル風速・風向・発電出力，風力発電所全体の総発電出力等の実績データを用いた．

参考文献

予測・検証期間は 2017 年 6 月 1 日から 2018 年 3 月 31

[1] 青木他, 2013: 風力発電出力予測システムの開発と日の 10 か月間とした．予測対象は 13 箇所の風力発電

運用状況. 電気学会論文誌 B（電力・エネルギー部
門誌）, 133, 366–372.

所の合計値とした．
本事業では 3 日先までを予測する短期予測と，6 時間[2] 吉田・早﨑, 2018: 遠隔出力制御のための風力発電

先までを予測する短時間予測の 2 種類の予測を開発し出力予測モデルの高度化とその予測精度検証，平成ている．短期予測は GSM・MSM を併用して 1 日 4 回

30 年電気学会全国大会講演論文集，524-525.

の発表，短時間予測では LFM を使用して 1 日 24 回の― 97 ―

D166

風力発電出力急変事象（ランプ現象）のための
確率的予測手法の開発*野 原 大 輔 , 渡 邊 武 志 ， 大 庭 雅 道 ， 門 倉 真 二 (電 力 中 央 研 究 所 )1. はじめに
天候によって出力が変動する風力や太陽光発電などの自然変動電源は，大きな出力変動によって電力の安定供給に悪影響を及ぼす可能性がある．今後の自然変動電源の大量導入を見据え，発電出力予測技術や出力変動制御技術を確立し，その活用によって電力系統の安定運用に寄与することが求められている．中でも，安定供給に特に影響の大
きい急変化現象（ランプ現象）については，発生時刻や振幅での大きな誤差（大外し）を生じる場合があり，予測の利用の課題となっている．本研究では，このランプ現象について，
アンサンブル予測を用いた力学的影響による予測の不確実性及び風速から出力への変換による不確実性の二つを考慮した確率的な予測手法について提案する．
2. アンサンブル予測
気象庁全球数値予報値（GSM-GPV）を， WRF の初期値・境界値とした予測をコントロールとする．アンサンブ
ルに用いる摂動は，GSM-GPV と週間アンサンブル予報（WEP-GPV）との差として算出する．この摂動をGSM-GPV に線形結合させて，WRF の初期値・境界値とする．予測は，水平解像度 15km，予測値の出力間隔 30
分，75 時間先まで行う．WEP-GPV の 27 メンバーの中から日本域で摂動の特徴的な成長パターンを持つ 11 メンバーを選択している．
3. 発電出力変換の不確実性
東北地方にある主要なウインドファームの合計量を対象とすて風力発電エリア出力量を予測する．出力量は，WRF 出力のエリア平均風速（WF 定格出力による重みを考慮）よりエリア合計発電出力に変換して得る．
変換では，
1. 過去の両者のデータよりその関係を確率分布（β分布）で表現，2. アンサンブルメンバーと分布のパーセンタイ
ル値をモンテカルロ法にて発電出力量予測を 100 メンバ
ーへ拡張，というのが本手法の特徴である．各メンバーにてランプ現象（6 時間で定格容量の 30%の変化）を抽出し，ランプ現象発生確率を算出する．
4. 結果
東北地方でランプアップ現象が発生した 2018 年 2 月 11日を対象に，2 月 10 日 9 時を初期値としたアンサンブル
予測による風力発電出力予測を実施した（図 1）．風力発
電出力量は午前 6 時から 15 時にかけて上昇した．図 1 a)にアンサンブル予測のみを考慮した出力予測の例を示す．
風速から出力への変換は，β分布の 50 パーセンタイル値で表現するパワーカーブを用いる．
ランプアップの位相は，
アンサンブルメンバーそれぞれ異なり，
約 5 時間の位相の不確実性が確認できる．次に変換の不確実性を加味する（図 1 b））．力学的及び変換に伴う不確実性の効果を持つ
100 メンバーの予測結果を得る．変換誤差が加わる分ラン
プアップの位相の不確実性が拡がり，約 10 時間の位相の不確実性を生じている．
この予測より得られるランプ発生
確率を図 1 c）に示す．本事例のランプアップの発生確率
予測は 90％を超えている．信頼度曲線を用いた確率的ランプ予測の精度を検証したところ過小評価傾向がみられたものの，概ね良好な結果を示した．一方，パワーカーブの不確実性に力学的な不確実性も含まれており，出力予測の信頼幅は過大に予測する傾向も見られる．
5. まとめ本研究では，
ランプ現象発生予測の不確実性の要因とな
る力学的な影響や風速から出力への変換に伴う影響を考慮して確率的なランプ予測手法を開発した．出力予測の信頼幅は不確実性の重複が見られ過大傾向であるが，確率的ランプ予測は比較的精度よい頻度分布を表現した．
【謝辞】本成果は，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」において得られた．

図１ a) アンサンブル予測のみを考慮した風力発電出
力予測，b) パワーカーブの不確実性を考慮した 100 メン
バーによる予測，c) 100 メンバーアンサンブルより算出したランプ現象確率的予測．

― 98 ―

D167

風力発電予測における気圧パターンを考慮したモデル選択システムの構築*

石﨑 紀子 1・日下 博幸 1・荒木 貴光 1・Quang-Van Doan1†・池田 亮作 1‡・永野 良紀 2・加藤 央之 2
1:筑波大学， 2:日本大学, †現所属：CCRS, ‡現所属：東京都環境研究所

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。そこで、東北・東京電力管内（以下東北エリア・東京エリア）を対象に、複数のモデル設定を準備し、地上気圧パターンと関連付けたモデル
選択を行う試みを行った。
2. 手法とデータ使用した数値モデルは WRF 3.5.1 である。標準設
定として水平解像度 5km の実験と、NCEP-GEFS を用いて水平解像度 10km のアンサンブル実験を行った。
それぞれ東北・東京エリアを含む領域で 75 時間の積分を行い、予測時間は標準 WRF が 06-12 時×1 日 4
回、アンサンブル WRF では 06-18 時×1 日 2 回を用いた（表 1）。ただしアンサンブル実験ではアンサンブ
ルメンバーの広がりを考慮して 21 本のうち 5 本を選択して実験を行い、風力発電所ごとに ramp を最も多く予測しているメンバーの結果を使用する。

ramp 発生時の気圧パターンはエリアによって異なる。2011 年 4 月から 2014 年 3 月までの解析結果によれば、例えば東北エリアの日本海側では、風が急激に増加する ramp up のうち 62%が低気圧通過時に発生しており、30%が西高東低型、8%が移動性高気圧型で発生し ていた。同地域で風が急激に弱くなる
ramp down は西高東低型の時に発生していた事例が69%で、低気圧通過時に発生したものが 31%を占めていた。一方、銚子周辺での ramp up は西高東低型
が 42%、低気圧通過型が 48%、移動性高気圧型が9%、ramp down は西高東低型が 25%、低気圧通過型が 75%を占めていた。近傍の気象官署及びアメダ
スの風速データを使って各地域における ramp の再現性を調べたところ、標準 WRF の方がアンサンブル
WRF よりも平均的な性能は良かった。一方、東北エリ
ア日本海沿岸の移動性高気圧型で発生する ramp upなど、特定の気圧パターン分類についてアンサンブ
ル WRF の捕捉率が高い傾向が見られた。気圧パターン分類ごとに使用するモデルを変えることにより、より精度よく ramp が再現できることが示された（図 1）。
今後、再現性の差異をもたらす原因を探ると同時に、PBL スキームの感度や鉛直解像度についても調査を行い、最適な WRF 選択システムの構築を進める予定である。

表 1: モデル設定の概要
標準
アンサンブル
水平解像度

5km

10km

境界値

JMA-GSM

NCEP-GEFS

予測窓

06-12

06-18

3. 結果
70m 高度の風速の変化が 6 時間以内に閾値を超えた場合に風 ramp として定義した。対象とする風力発電所は立地が分散しているため、サブエリア（東北エリアを 3 つ、東京エリアを 3 つ）に分けて、サブエリ
アごとの観測の ramp 回数を基準にして風速の閾値を設定した。観測による ramp 開始時刻の前後 6 時間以
内にモデルでも ramp が観測されていれば適中として精度を検証した。

図 1：東北エリア日本海沿岸地域における rampの Probability of Detection (POD)-Success ratio(SR)ダイアグラム。黒いマークは ramp up、白抜きのマークは ramp down を示す。期間は 2011 年
4 月 1 日から 2013 年 3 月 31 日。

謝辞：この成果は、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。

― 99 ―

D168

北海道と東北地方の発電量ランプの確率予測
＊















永野良紀，加藤央之，池田亮作，ドアン・クアン・ヴァン，日下博幸，岡田牧，小笠原範光       
1：日本大学・文理学部，2：筑波大学（現都環研），3：筑波大学（現 CCRS），
4：筑波大学，5：一財）日本気象協会

1．はじめに
風力発電は現在，北海道や東北地方で盛んに行われている．しかし，風力発電は風速の急激な変動により発電量の急変動（ランプ）が引き起こされ，電力の安定供給に影響を及ぼすことが知られている．そこで，
風速の急激な変動のタイミングを適切に予測することが非常に重要であり，これまで統計的手法を使って北海道と東北地方の発電量の予測を行ってきた（加藤ほか，2016 永野ほか，2017）．本研究では北海道と東北地方の発電量の急変動予測（以下，ランプアラート）
に関する比較検証を行った．
2．研究方法 北海道，東北エリアそれぞれについて，2011 年度の学習期間において気象官署の海面補正気圧（SLP）を用いた主成分分析を行い，主成分空間を構築した．次にこの学習期間における発電量データ（池上ほか，
2014）をこの空間内の位置に対応させたベースデータを作成した。2012 年の予測期間について，WRF を用いて気象官署の SLP を計算し，このデータから主成
分空間内の位置（予測位置）を 1 時間ごとに決めた．
この予測位置に対して，近隣の 30 個の発電量データから平均と標準偏差を求めた．本研究では 6 時間の予
測位置の変化に対応したそれぞれの平均値と標準偏差を用いて発電量の変化がある閾値を超える確率（以下，発電量ランプ発生確率）を計算した．ランプアラートの精度を検証するに当たり、次の 3 段階で評価を行った．評価 A：6 時間先の発電量ランプ発生確率が 20%以上で，かつ実際のランプが生じた時刻と 3 時間以内の誤差で予測できれば精度が良い，評価 B：6 時間先の発電量ランプ発生確率が 20%以上あるものの実際のランプが起こっている時刻と 3 時間以上 6 時間以内で予測にずれが生じたケース，評価 C：まったく予測できないとした．
3．結果
 北海道エリア，東北エリアともに評価 A となるケー
スは発電量の急降下（以下，ランプダウン）の全事例の 6 割を占めた．しかし，北海道エリアと比べて東北エリアのほうが発電量ランプ発生確率の数値は高い．

例えば北海道エリアで評価Aとされたランプダウン事
例（45 事例）のうち，発電量ランプ発生確率が 50%を超えている事例は 8 事例のみであった（図左）．東北エリアで評価 A とされたランプダウン事例（36 事例）のうち， おおよそ 7 割に相当する 26 事例の発電量ランプ発生確率が 50%を超えている。このように，
評価 A の占める割合は北海道エリア，東北エリアともに大きく変わらないものの，その発電量ランプ発生確率は東北エリアのほうが大きな数値を示している。また，ランプアラートのタイミングがずれる評価 B となる割合は東北エリアのほうが大きいが，反対にランプをまったく予測できない評価Cは北海道エリアのほうが大きくなっている．発電量ランプダウンが発生する
気象学的要因は日本付近の低気圧の通過，西高東低の
冬型気圧配置の弱まり，移動性高気圧の張り出しの 3つに大別できる（永野ほか，2017）．北海道エリアについては発達した低気圧が北海道付近を通過したときのランプアラートの評価は A になるものの，規模の小さい低気圧が北海道付近を通過したときにランプアラ
ートの評価が C になった．一方，東北エリアでは東北地方を移動性高気圧が覆ったときにランプアラートの評価は A でランプ発生確率も 50%を超えやすく，
高気
圧の中心が東北地方からずれているときのランプアラ
ートの精度は悪かった．


図： ランプダウンで評価 A とされた事例の発電量ランプ発生確率の割合（左：北海道エリア  右：東北エリア）。

参考文献：池上ほか(2014) 電力需給解析のための風力発電デー
タの整備と風力発電の長周期出力変動の分析, IEEJ 論文誌 B
謝辞：この成果は，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．また，発電量データは日本風力発電協会と東京大学荻本研究室との共同研究によるものであり東京大学荻本研究室より提供を受けました。

― 100 ―

大 会 第 2 日A201

台風 Yancy（T9313）の形成・初期発達過程で組織された長続きする強いメソ対流域－啓風丸Ⅰレーダー観測と数値実験結果を用いた解析－
森一正（高層気象台）、村田昭彦（気象研究所）、竹内仁（東京管区気象台）
１．はじめにMY 中上層で接線風速（低気圧性循環）が強まり、その後下層接台風発生過程の理解のために、
メソ対流システム(MCS)の振る

線風強化が見られた。MY 発生過程の段階的進行と MKS の振る舞

舞いを理解することは重要である（Ooyama、1982，山岬、2013

いは、Y の形成･初期発達過程が４つのサブステージで段階的に等）。Mori 他(1999)は、啓風丸Ⅰレーダー観測の結果から、台進行し、第２サブステージで MICA が形成された(Mori 他 1999)

風 Yancy(T9313)(以下 Y)の形成･初期発達過程で、長続きする強ことと整合的であった。レーダー観測されモデルでその特徴がいメソ対流域(MICA)が組織されたこと、MICA が組織された後台概ね再現されたと思われる、Y の形成･初期発達過程での MCS の風規模の下層低気圧性循環(LLCC)が強化されたようであったこ振る舞いは「確率論的に振舞う MCS を決定論的な環境の制御下とを指摘し、MICA のような対流域を数値モデルにより再現するに置く過程(Ooyama、
1982)」と解釈できることを示唆している。
謝辞：貴重な観測データを取得･提供頂いた啓風丸Ⅰの谷口船長、
前平気象長はじめ乗組員、観測員の方々、海洋気象部（現地球環境･海洋部）の関係官の皆様に感謝致します。

ことを次のステップとした。
15 年秋の学会で、Y の形成･初期発達事例に、Murata(2013)の手法を適用し気象庁非静力学モデル(JMANHM)を用いて数値実験を行い、①強度（中心気圧、最大風速）と雲降水系の形状及びその時間変化がY と類似した擾乱ModelYancy(MY)が再現され、②数時間持続する強いメソ対流システム(MKS)が形成され、その後、擾乱スケールの LLCC が強まったこと、③MKS は、下層で気圧低下・吹き込み、上層で気圧増加・吹き出し、中～上層で上昇流・昇温、という構造であったことを示した。16 年秋の学会で、④MY 中心域(半径 100km)平均渦度と上昇流の鉛直分布の時間変化（1993 年 8 月 31 日 00Z～12Z）から、この過程は、種、発芽、軸対象構造遷移、初期発達、の 4 つのステージに分けられることを示した。今回は、MY 中心域の接線風速の変化傾向の収支解析を行った。(本報告では、MY 中心域の構造の特徴から発生初期発達過程をステージ分けしたが、Mori 他（1999）では

図 1．MY 中心域水平構造時間変化
06Z(左)、
07Z(中)、
08Z(右)と 09Z(右下)。
点線は MY 中心から半径 60km の円。
座標系は MY の移動に合わせて移動。
図 2.．平均した接線風速と上昇流の高度
時間断面図 風速(m/s)は等値線、上昇流(10-2m/s)はカラーバーで示す。

Y に対して、気象庁解析による TS 発生時間を参照している。)
２．発生過程における MY の構造とその時間変化
図 1 に、06Z～09Z の MY 中心域の海面気圧、海上風、前１時
間降水量分布(mm/h)を示す。中心の東側の降水域から、その北西側にメソ低圧域を伴う最大 100mm/h を超える強い降水をもたらす MKS が形成され(06Z～07Z)、08Z～09Z にそのメソ低圧域がMY 気圧中心となりその後軸対象化が進んだ（図略）。図２に MY
中心域(半径 60km 以内)で平均した接線風速と上昇流の高度時
間断面図を示す。強い接線風速増加が 07Z 頃(発生前後)の中上層と軸対象構造遷移、初期発達段階(08Z～12Z)下層に見られる。
３．接線風速の時間変化
Murata(2013)の手法により、移動する MY の気圧中心に中心を持つ半径 60km の円筒座標で方位角方向に平均した接線風速の傾向方程式(1)から、MY 中心域での接線風速の増加をもたらす
右辺各項の寄与を調べた。図３にその高度時間断面図を示す。
残差

(f)

(a)

(b)

(c)

(d)

(1)

(e)

２．で指摘した二つの接線風速強化 (図３f)は、それぞれ、鉛直方向絶対渦度の平均からの偏差と動径方向偏差の積の平均(図３b)と、平均鉛直方向絶対渦度の平均流による内側への移流(図３a)が主に寄与していた。
４．議論とまとめMY の発生過程で長続きする強いメソ対流（MKS）が形成され、― 103 ―

図３．(1)式各項の高度時間断面図(a)～(f)は(1)式各項（本文参照）、(g)は右辺第１項＋第２項＋第３項＋第４項。単位は 10-4 m/s2

A202

秋季における台風の発達・構造変化に対する黒潮の遠隔影響：Chaba (2010)の事例
∗

藤原圭太川村隆一川野哲也 九大院・理 
1. はじめに 近年の台風強度予測精度に顕著な向上が見られな
い要因の一つに, 大気海洋相互作用のプロセスが充分に解明されていないことが挙げられている (e.g.,[1] Wang and Wu , 2004). 特に黒潮は, 台風の発達や再発達過程, 温低化に影響を与えるため, 台風の予測可能性における障壁の一つとなっている.
 藤原ほか ([2], [3])では, 2004 年 10 月の Tokage に注目し, 秋季において, 水平スケール 1,500 km を超える黒潮から台風への長距離水蒸気輸送が, 台風の発達や台風内部コア構造に影響を与えるという新しい仮説 (黒潮の遠隔影響)を報告した. しかし仮説の信頼性を高めるためには, 他の台風事例の解析が不可欠である. そこで本発表では, 2010 年台風 14 号
(Chaba)の解析結果を示す.

動を抑制する効果があるため, 台風の発達を妨げる
原因の一つになった可能性がある. 一連の結果はTokage の結果と整合的であり, 黒潮における潜熱
フラックスの予測不確実性が遠隔影響を介して, 台風の発達や構造変化に影響する可能性があることを強く示唆する.

4. まとめ 黒潮の遠隔影響が, 秋季の少なくとも複数の台風に作用していることが本解析から明らかとなった.
学会当日では, Chaba に関するより詳細な解析結果を報告する予定である.

2. 実験設定

 台風の数値計算には領域雲解像モデル CReSS を使用し, 計算領域は110 °E − 165.2 °E, 5 °N − 52.5 °Nとした. 水平解像度は緯度・経度方向ともに0.04°である. 大気の初期値・境界値データは JMA GSM データ, 海面水温は OISST V2 を与えた. 計算期間は2010 年 10 月 24 日 12 UTC − 31 日 00 UTC である.
現実台風シミュレーション (CNTL)に加えて, 黒潮の 潜 熱 フ ラ ッ ク ス を 100 % 除 去 す る 感 度 実 験(LH00)及び 50 %除去実験 (LH50)も併せて実施した.

図 1. 発達期から最盛期にかけての中心気圧の推移. CNTL
(灰実線：右軸), LH50 (黒破線：左軸)および LH00 (黒実線：左軸). ただし, LH50 と LH00 は CNTL からの差で示している.

3. 結果と考察

 Chaba の発達期・最盛期にかけて, 日本付近を移
動性高気圧が東進しており, Chaba と移動性高気圧の間で気圧傾度が強まることで, 黒潮から台風へ向う下層風が形成される. 最大発達率を示す 28 日 07
UTC における後方流跡線解析の結果から, その下層
風に沿って台風へ流入する黒潮起源の水蒸気が, 台
風内部コア領域における凝結加熱形成に部分的に寄与していることが示唆された (図略).
 そこで, 黒潮から流入する水蒸気が台風の発達に与える影響を評価するために, 九州南方から千葉県沖にかけて黒潮域の潜熱フラックスを除去する感度
実験 (LH00, LH50)を実施した. CNTL との台風強度の差は, CNTL の台風発達期頃から顕在化し始め,
LH00 では約 30 hPa, LH50 では約 10 hPa の発達抑制が見られた (図 1). 台風強度の違いは風速分布にも現れている. CNTL では強風域が同心円状に分布しているのに対して, LH00 では非軸対称構造が顕著であり, 風速 40 m s −1 以上の領域も縮小している(図 2). また, 台風強化に対応する接線風速や 2 次循環の発達に関しても, 系統的な差が見られた (図略).
 黒潮域に注目すると, LH00 において大気境界層内が非常に安定な成層を形成しており, 台風周辺にまで広がっている (図 3b). 鉛直安定度の増加は, 水蒸
気流入量の減少と同様に, 台風内部における対流活図 2. 2010 年 10 月 28 日 13 UTC の高度 500m における
風速分布図. 陰影の間隔は10 m s−1 である.

図 3. 2010 年
10 月 28 日
13 UTC の高度 1,500m と500m の相当
温位差. 相当温位差が+5 K⁄1kmを超える領域 (強い安定領域)には
ハッチをか
けている.

引用文献
[1] Y. Wang and C.-C. Wu., 2004, Metrol. Atmos. Phys. 87, 257 - 278[2] 藤原ほか, 2017：日本気象学会 2017 年度秋季大会予稿集, D457
[3] 藤原ほか, 2018：日本気象学会 2018 年度春季大会予稿集, C159

― 104 ―

A203

d4PDF でみられた日本東海上を北上する台風の将来変化**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

はじめにする。ただし、AGCM は大気モデルであり海洋の影響

近年、地球温暖化による台風や豪雨といった気象現を考慮していないため、海洋の効果を考慮したダウン

象の極端化が懸念されている。特に、温暖化による海スケール実験を実施する等、さらなる精査が必要であ

面水温 (SST) の上昇幅は中高緯度で大きく、21 世紀末、る。Kossin (2018) は、1949 年から 2016 年までの全球

日本付近では、台風の発達に好都合とされる SST がの熱帯低気圧の経路を調査し、それらの移動速度に低26℃以上の海域が北緯 40 度まで広がり（Kanada et al.

下傾向がみられることを示し、沿岸域への大雨と関連

2017）、より強い台風の頻度が増大する可能性がある。

付けた。そこで、d4PDF から抽出された日本の東海上

しかしながら、中高緯度を北上する台風といった比較を北上する台風の平均北上速度 (Vn) を調査したとこ

的低頻度の現象に着目した将来変化予測研究は、まだろ、HPB 実験から 4K 実験で１時間あたり 0.30 度から限られている。
「地球温暖化対策に資するアンサンブル

0.26 度と統計的有意（95%以上）な低下傾向がみられ

気候予測データベース(d4PDF)」は、台風といった顕著

ることが明らかになった。

現象やその変化の議論を可能とする大規模データセッ

表１ 過去・４℃実験のメンバ・年数と事例数。BT は気象庁

トである。そこで、d4PDF を用いて、日本の東海上をベストトラックデータにおける事例数。

北上する台風の将来変化を調査した。

メンバ数

各年数

総年数

BT

N/A

1951-201767

8

d4PDF は、多数のアンサンブルメンバで気候変動実

HPB

50

60

3000

98

験を実施した大規模データセットである。この中から、

4K

90 (6x15)

60

5400

125

2.

使用データと事例抽出

事例数

水平解像度約 60km の気象研究所全球大気モデル(AGCM, Mizuta et al. 2012) 実験の経路データにおける日本の東海上を北上する台風を調査した。台風に対する地形効果をできるだけ避けるため、北海道東部（図１太枠内）を通過するまで太平洋上を北上し、その間上陸経験のない台風を対象とした。その結果、過去実
験（HPB：総年数 3000 年）及び４℃上昇実験（4K：総年数 5400 年）において、それぞれ 98 例及び 125 例と各 100 例前後が抽出された（表１）
。
3.

結果と議論

抽出された全台風の経路を図１に示す。HPB 実験で

図１ 全対象台風の経路（HPB: 左、4K：右）。●は中心気圧

中心気圧 910hPa 以下（図中●）の非常に強い台風は北910hPa 以下。

緯 35 度以南に限られる。一方、4K 実験ではそれら非表２ 対象台風の平均最低中心気圧（MCP）、最低中心気圧到

常に強い台風が北緯 35 度以北にも多数例みられる。抽達緯度 (LATmcp)、
北上速度 (Vn)（北緯30度―北緯46度間）。

出された事例の平均特性を表２にまとめた。なお、本研究では、中緯度の台風に着目しているため、抽出された台風が北緯 30 度～北緯 46 度間にある期間を解析対象とする。
まず、平均最低中心気圧（MCP）は、HPB 実験から
4K 実験で 955hPa から 945hPa と低下した。最低中心気
圧到達緯度 (LATmcp) は、北緯 34 度から 35 度と北上

MCP (hPA)

LATmcp (度)

HPB

955

34

Vn (Deg./h)
0.30

4K

945**

35*

0.26****： t 検定で 95%以上、*：90%以上の有意性
参考文献: Kanada et al. 2017, SOLA. Kossin 2018, Nature. Mizuta
et al. 2012, JSMJ
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。

― 105 ―

A204

台風の温帯低気圧化後の再発達に影響する要因の統計∗

柳瀬 亘・嶋田 宇大 (気象庁気象研究所)

1. はじめに台風は中緯度で温帯低気圧化 (温低化) した後に、再び発達する場合がある。再発達がどのような要因で起きるのかという問題に関しては、中緯度擾乱の影響 (Klein
et al. 2002)、上層の西風ジェットとの位置関係 (Agustı́Panareda et al. 2005)、海面水温 (Thorncroft and Jones
2000) など複数の要因が指摘されている。しかしながら、多くの先行研究は事例解析に基づいており、各要因が再発達をどの程度説明しうるのかは明らかではない。そこで、本研究では過去 38 年間の温低化後の再発達に関し、異なる要因が低気圧に対してどの場所にどのタイミングで有意に現れるか、それらが事例ごとにどの程度ばらつくかを解析した。

ジェットの位置と関係する平均場の渦度は衰弱事例との区別が難しい (図 2b)。
また、これらの特徴が同じ要因の異なる側面を見ているのか、あるいは、異なる要因の独立した影響を見ているのかの手がかりとして、発達事例の回帰直線に着目した。例えば図 2a では上層トラフが深いと上昇流も強くなっており、単純に中緯度擾乱の異なる側面を示している。一方で、図 2b では平均場の上層の渦度が負で発達に不利な環境場であっても、中緯度擾乱の上昇流が強ければ発達できるという相補的な関係を示唆している。

(a)

(b)

(c)

(d)

2. 方法
温低化の事例の抽出には 1980〜2017 年の 38 年分の気象庁ベストトラックを利用した。温低化後 0∼24 時間
を 6 時間ごとに調べ、6hPa/6 時間以上の気圧の低下 (上昇) を示した事例を発達 (衰弱) 事例とし、変化が最大となる直前の時刻を基準時刻 (T=0h) とした。この定義では発達は 43 事例、衰弱は 49 事例が検出された。以下では表現を統一するため温低化後の低気圧も台風と呼ぶ。
各要因の解析には JRA-55 再解析データを利用した。
先行研究で指摘された要因には、長い時間スケールの環境場 (海面温度など) と総観スケールの擾乱とがある
ため、必要に応じて 20 日移動平均 (平均場) とその偏差(擾乱場) で現象の切り分けを行った。

3. 結果

図 1: T=-12h における発達事例と衰弱事例のコンポジットの差. (a)700hPa 面の鉛直流 (2hPah−1 ごと；影は上昇流)．
(b)500hPa 面の擾乱場の高度 (20m ごと；影は低気圧)．(c)500hPa
面の平均場の東西風 (2ms−1 ごと；影は西風)．(d)500hPa 面の平均場の相対渦度 (10−5 s−5 ごと；影は正渦度)．ドットは5%水準で有意な偏差．太枠は図 2 で使用．
15
10

(b)
Int
Dis

5
0
-5

-10
-15
-200 -150 -100 -50 0
50 100 150 200
Eddy GPH at 500 hPa (m)15P-velocity at 700 hPa (hPa h-1)(a)P-velocity at 700 hPa (hPa h-1)

各要因の影響が台風のどの位置に現れやすいかを把握するため、台風中心に合わせたコンポジット解析を行った。発達事例と衰弱事例の有意な差は T=-12∼0h で明瞭に見られた。図 1 に T=-12h の特徴を示す。700hPa
面の鉛直流では台風中心の北北東象限に上昇流偏差 (図1a)、500hPa 面の擾乱場の高度では北北西象限に低気圧
偏差 (図 1b) が現れている。これらの特徴は水平スケー
ルが大きく台風中心からも離れていることから、台風とは異なる中緯度の擾乱の影響を示している。T=0h には上昇流の偏差は低気圧中心に近づき (図略)、低気圧の発達に寄与したと考えられる。
平均場では 500hPa 面の東西風に有意な正と負の偏差(図 1c)、その中間の台風の北東側では相対渦度の正偏差 (図 1d) が見られ、発達事例では上層の西風ジェットが相対的に南に位置していることを示している。T=0hには台風はこの正渦度偏差の位置に北東進し (図略)、発達事例では台風がジェットの北側に位置している点でAgustı́-Panareda et al. (2005) と整合的であった。一方で、海面水温は発達事例の方が低く (図略)、Thorncroft
and Jones (2000) とは異なる結果が得られた。
コンポジット解析で有意な偏差が現れた場所 (図 1 の太枠) の平均値を指標として、個々の事例のはらつきを調べた (図 2)。中緯度擾乱の上昇流や上層トラフはある程度の発達の目安になりそうであるが (図 2a)、上層

Int
Dis

10
5
0
-5

-10
-15

-4

-3 -2 -1
0
1
2
3
4
Mean Vorticity at 500 hPa (10-5 s-1)

図 2: 物理量を図 1 の太枠内で領域平均した指標の散布図．
(a)500hPa 面の擾乱場の高度と 700hPa 面の鉛直流．(b)500hPa
面の平均場の相対渦度と 700hPa 面の鉛直流．黒丸は発達事
例，白丸は衰弱事例，線分は発達事例の回帰直線を示す．

― 106 ―

A205

急速発達する台風の気候学的特徴∗

筆保 弘徳 (横浜国大)・伊藤 耕介 (琉球大）
・宮本 佳明 (慶応大）

1. はじめに台風のうちいくつかは、一般的な発達と比べて急速に発達する rapid intensification（RI）が起きる。Kaplan
and DeMaria (2003；KD03) の研究以降、RI の統計的研究が行われている。しかし、その多くは北大西洋
で RI を経験する台風（以後、RI 台風）が対象であり、
北西太平洋での RI 台風の統計的研究は少ない。2003‐2008 年のみを扱う Hendricks et al. (2010) や 10 年
規模の変動に着目した Wang et al. (2015) などはあるが、北西太平洋における RI 台風の気候学的特徴の理解は進んでいない。そこで本研究は、近年の再解析
データや台風トラックデータを用いて、北西太平洋における RI 台風を検出し、RI 台風発生の経年変化とその要因を調べる。また、RI をしない台風（NR 台風）と比較して、RI 台風の特徴や環境場について明らかに
する。

2. 手法
RI の定義は、気象庁ベストトラックを用いて、台風の最大風速が 24 時間で 30knot 以上の増加とする。本
研究での統計期間は 1979 年〜2015 年とし、台風の特徴の抽出には IBTrACS も用いる。環境場として、同期間の長期再解析（JRA55）と 1982 年〜2015 年の海洋長期再解析（FORA-WNP30）を用いる。

ニョ年は北西太平洋南東域で台風発生が多くなる傾向があることが要因の一つと考えられる。
RI 台 風 の 特 徴 は 、台 風 発 生 時 の 水 平 ス ケ ー ル（30knot 平均半径）では、NR 台風と比較して有意な差を持って小さい。最盛期での最大風速や中心気圧でみる強度は RI 台風の方が強い。メジャー台風（カテゴリー 3〜5）の発生割合は、RI 台風で 50 ％であるが、NR 台風は 15 ％で 3 倍も差がある。水平スケールは RI
台風が大きくなるが、最大風速半径は RI 台風（15.4㎞）が NR 台風（28.3 ㎞）より小さい。RI 台風の発達時間（3.6 日）は、NR 台風（2.8 日）よりも有意な差で長い。国別の上陸割合で比較すると、RI 台風が日本(33 ％) やフィリピン (31 ％) で高く、中国 (22 ％) や
ベトナム (17 ％) で低い。

4. まとめ台風トラックデータの長期的な精度検証も必要となる。しかし、本研究で示すように、RI 台風の近年の増加傾向に加えて、日本に上陸しやすい特徴があることから、RI 台風の気候学的な理解は防災上でも重要と
なる。

3. 結果
本研究の定義により、37 年間の 900 事例の台風のうち、201 事例（約 22 ％）が RI 台風であった。RI 台風の発生数は夏季に多いが、月別 RI 台風発生割合（台風発生数で割る）は 10-30 ％で、どの季節でも RI 台風
は比較的発生する。RI 台風の経年変化をみると、2015
年が 10 事例と最も多く、1982 年と 2004 年で 10 事例が次ぐ。一方、1988 年、1990 年と 1999 年で RI 台風
が 1 事例と最小であり、図 1 の年別 RI 発生割合のよ
うに、5 ％ から 50 ％と大きな経年変化がある。ENSO
で比べると、エル・ニーニョ年で平均 6.7 事例（RI 台
風発生割合は 28 ％）で、ラ・ニーニャ年の平均 3.4 事
例（15 ％）の約 2 倍となっている。
Ito（2016）の報告と同様で、近年の RI 台風発生数が増加しており、1990 年代の約 10 ％の発生割合は、2000 年代以降は 20〜30 ％となっている。その増加傾
向には、海洋変化が影響していて、フィリピン東部の海水温上昇が一つの要因と考えられる（図 1）。
台風発生時と成熟期における RI 台風と NR 台風の・大気（鉛環境場を比較すると、海洋（SST や TCHP）
直シアや CAPE）の周囲環境場で差が顕著に表れた。
図 2 で示すように、RI 台風の発生位置は北西太平洋南東部で多い。そして、台風発生後は北西進して、フィリピンより東の海域（121-143 °E, 9-21 °N）で RI をする傾向がある。エル・ニーニョ（ラ・ニーニャ）年でRI 台風発生割合の増加（減少）するのは、エル・ニー

図 1: 年別 RI 発生割合（左軸）。エル・ニーニョ年を黒、ラ・ニーニャ年を灰色で示す。海域（120-150 °E、10-20 °N）での水深 0‐100m 平均海水の年変化（右軸）。太線は 5 年移動平均。

― 107 ―

図 2: RI 台風の発生位置。37 年間での個数。

A206

経路アンサンブルシミュレーションによる高潮ノモグラムの開発*辻和希 1・筆保弘徳 1２・宮崎駿 1・山内隆介 2・高野洋雄 3
山崎聖太 4・竹見哲也 4・坪木和久 5・加藤雅也 5(1:横浜国立大学大学院、2:横浜国立大学、3:気象研究所、4:京都大学、5:名古屋大学)
1. はじめに台風がもたらす高潮は、発生頻度は稀だが、ひとたび発
生すれば沿岸地域に甚大な被害をもたらす。興味深いのは、
高潮偏差は、沿岸・海底地形の影響を強く受けるために、台風経路に強く依存することである。これまでの研究により、台風がどのように通過すると高潮偏差がどの程度になるかを調べている研究はあるが、特定の沿岸点に限られている。また、計算機能力などの問題で、台風の構造は軸対称を仮定するなど単純化している。しかし、北上している時の台風は変質を受けて非軸対称性が大きくなる。そこで
本研究は、大気モデルと高潮モデルを組み合わせた経路アンサンブルシミュレーションを行い、台風経路ごとの高潮
偏差を全沿岸点で求める。そして、高潮ハザードマップ「高潮ノモグラム」を開発することを目的とする。

４. まとめ開発した高潮ノモグラムにより、それぞれの沿岸点において、台風の位置に応じて高潮偏差に差が現れることを示すことができた。この研究成果は、高潮に対する有効な防災情報になり得ると考えられる。

図 1：（左）IDA、(中央)VERA、(右)OSCAR を対象としたアンサンブルシミュ
レーションから得られた高潮ノモグラム＠横浜港。

2. 実験設定

本 研 究 で 実 験 対 象 と し た 台 風 は 、 T5915(VERA) 、
T5822(IDA)、T9512(OSCAR)である。大気の数値モデル
としてWeather Research and Forecasting(WRF-ARW)モ
デルVersion3.6.1を用いた。 初期・境界値に利用した格子
点 値 デ ー タ セ ッ ト は 、 気 象 庁 55 年 長 期 再 解 析 (TheJapanese 55-year Reanalysis：JRA-55)である。それぞれの台風事例において、水平解像度15 kmの親領域(Domain1)を計算し、水平解像度5 kmの子領域(Domain2)へネストダウンする。現実のそれぞれの台風をコントロールランとし、初期時刻での台風の位置と周囲の大気場を経度方向に0.2°間隔で東西にシフトさせた88～100事例の経路アン
サンブルシミュレーション（山崎ほか，2017）を行った。
高潮モデルは気象研のPC版モデルを用いた。九州から関東までを含む緯度30.0－36.0度、経度128.0－141.5度の領域をとり、解像度は1分（約1.7㎞）に設定した。WRFで計算された海面気圧と海上風を外力とする。なお、高潮の規模を評価することを目的とするため、天文潮位は含めず
高潮偏差のみを計算した。また、浸水は考慮していない。

図 2：高潮ノモグラム＠(左上)博多湾(右上)伊勢湾(左下)大阪湾(右下)志度湾。

3. 結果

0.8

東象限
西象限
全体

0.6

高潮偏差(m)

図 1 は、横浜港における台風事例別の高潮ノモグラム＠
横浜港である。どの台風事例で作成した高潮ノモグラムでも、高潮偏差の値に差はあるものの、横浜港の北西側に台風が位置する時に高潮偏差が大きいという結果が得られた。この高潮ノモグラム＠横浜港で事例によって分布の差が小さいことは、他の海岸地点でも確認した。図 2 は、IDA で作成した各海岸地点での高潮ノモグラムである。
高潮偏差が高くなる台風の位置は、地形の効果や海岸の向きが異なるために、各海岸地点によって違う傾向が得られた。大きくみて、北向きの海岸（博多湾）は東象限に台風がある時に、高潮偏差が大きくなる傾向がある。
図 3 は、和歌山から牧ノ原までの海岸線に沿って、台風が 300 ㎞圏内に位置した時の高潮偏差平均を示す。知多
半島で高潮偏差が高く、その東の浜松付近まで高くなっている。西象限に台風がある時に限ってみると、東象限と比べて高潮偏差が高くなるが、白浜(135 度)から熊野付近(136 度)では東西象限での差が小さくなる。

0.4

0.2

0

経度(度)

図 3：東経約 135 度から東経約 138 度の太平洋側南岸に沿った沿岸点（0.1 度間隔）における、300km 圏内に台風が位置した時の高潮偏差平均。東（西）象限は、東（西）半円に台風が入った時を指す。

― 108 ―

A207

次世代静止気象衛星による全天赤外輝度温度観測の同化を通じた台風予測の向上可能性*南 出 将 志 (NAS A J et Pr opulsi on La bora t ory),
Fuq i ng Zha ng (The P enns yl va nia State Uni versit y, De pa rt me nt of Met e or ol ogy )

を同化した実験（BT），及び同化していない実験（noBT）

背景

台風の強度予測向上のためには，台風の内部構造にを行い，両者の比較から同化の影響を検証する．

ついて精緻な初期条件を準備することの必要性が知られている．台風を含む熱帯低気圧のほとんどは陸上に

結果，結論

根差した観測網の及ばない熱帯域の海上で生じ，発達第一に，全天赤外輝度温度の同化による赤外輝度温するため，気象衛星による観測データの効果的な利用

度場への影響を比較する（Fig.1a-c）．ひまわり８号観測

は，台風の強度予測向上に大きく貢献することが期待（Fig.1a）に見られる対流活動や大気の乾湿について，される．特に，近年打ち上げられ，オペレーションを開BT 実験（Fig.1b）は noBT 実験（Fig.1c）に較べ，劇的

始した次世代静止軌道観測衛星であるひまわり８号やに改善されていることが見てとれる．
Fig.1d は台風強度

GOES-16 は，時間的，空間的に高い解像度から，従来

予測への影響について比較する．全天赤外輝度温度をには得られなかった多くの観測情報をもたらしている．

同化していない noBT 実験では台風の急速な発達を捉

しかし，赤外画像は鉛直気象プロファイルに対する非

えられなかったが，BT 実験では発達開始のタイミング，

線形性が強く，数値予報への利用は著しく制限されて発達の速度などの点において大幅に向上した．このよきた．本研究では，次世代静止軌道観測衛星観測を用いうな解析，予測結果の向上が，2015 年最大強度を記録た，台風の強度予測向上の可能性について検証を行う．

した Super-Typhoon Soudelor (2015)や，米国に多大な被害をもたらした Hurricane Harvey (2017)など複数の事例



手法

で同様に確認された．本講演では，上記の複数の事例に本研究ではアンサンブルカルマンフィルターを用いおける検証結果に加えて，さらなる感度実験の結果をた全天赤外輝度温度の直接同化実験を行った．予測モ

通じて，全天赤外輝度温度の同化が台風の内部構造をデルとして 3-km メッシュに設定した対流をシミュレ

風速場，及び水蒸気場の双方を改善し，両者が強度予測ート可能な Weather Research and Forecast Model (WRF)の改善に貢献したことが示されたことを発表する．

を，観測モデルとして非線形の Community Radiative
Transfer Model (CRTM)を用いた．モデルやデータ同化手

参考文献

法に関する設定は Zhang et al. (2016), Minamide andMinamide & Zhang, 2017, Mon. Wea. Rev., 145, 1063-1081.

Zhang (2018)に従うが，特に赤外輝度温度の非線形性にMinamide & Zhang, 2018, Mon. Wea. Rev., accepted

対処するため，Minamide and Zhang (2017)により提案さ

Zhang et al., 2016, Geophys. Res. Lett, 43, 2954-2963.

れた観測誤差モデルを用いている．全天赤外輝度温度

Figure 1. (a-c) ひまわり 8 号バンド 10 の赤外輝度温度，(d) 台風強度の決定論的予測実験― 109 ―

A208

南アジアにおける移動性メソ対流系の気候学的特徴と年々変動*佐 藤 友 徳 1 , Ahsan SM Habib 2 , 初 塚 大 輔 1
1.

はじめに

(1 北 大 院 地 球 環 境

2北大院環境科学)される．

ベンガル湾北部からバングラデシュやインド北東部

図２に解析を行った 1998 年から 2015 年までの，MCSにかけての地域では，しばしばメソ対流系(MCS)が発生

発生数の経年変化を示す．年々の変動はあるものの，し，南進することが知られている(Kataoka and Satomura,

MCS の発生数は対象期間において有意な減少傾向を示

2005; Miyakawa and Satomura, 2006 など)．しかし，これしている．これは主要な発生時期であるモンスーン期

らの MCS の発生場所や日変化特性などの気候学的特の MCS 数が減少していることに起因する．MCS 発生

徴には不明な点が多い．また，MCS 発生数の年々変動

時の大気場は，下層の南西風強化が特徴であるため，と降水量変動との関係は未解明である．そこで，本研

近年の発生数の減少は，南西風の弱化傾向と整合して究では客観的に検出した MCS データに基づいて，上記いる．また，対象地域周辺では，強い降水事例の減少の課題を明らかにすることを目的とした．

が先行研究で指摘されており，図２と矛盾しない．以上の結果は，MCS の年々変動が降水量の年々変動を説

2.

方法

明するうえで重要な要因であることを示唆している．

3 時間間隔の降水量データ TRMM3B42 ver.7 を用いて MCS の検出を行った．解析期間は，1998 年から 2015

参考文献

年の 3 月~11 月である．Carbone et al. (2002)の手法にな[1] Miyakawa, T. and T. Satomura, 2006: SOLA, 2, 88-91.

らい，87°E から 93°E を東西平均した時間-緯度断面図[2] Kataoka A., T. Satomura, 2005: SOLA, 2005, 1, 205-208.

において，北向きまたは南向きの移動を示し，降水強度が予め設定した閾値を上回る降水事例を抽出し，こ

謝辞：本研究は科学研究費補助金(15H05464)により実れを MCS と定義した．また，MCS 発生時の環境場を施された．

調べるために，JRA55 を用いた総観場の解析も実施し
た．
3.

結果

はじめに，検出された MCS の気候学的特徴を述べる．
平均発生数は 1 年あたり 52 事例であった．そのうち 37
事例が南進，15 事例が北進している．陸上（バングラデシュおよびインド北東部）および海上（ベンガル湾
北部）に共通して，南進する MCS が多いことが分かった．また，発生数は概ね降水量の多い時期に対応して多くなるが，陸上では 5 月～7 月，海上では 6 月～8 月に多く，海陸で若干の違いが見られた．
MCS の発生には顕著な日周期性があった．

図１: MCS 発生数の緯度分布．
黒棒は南向き，
白棒は北向きの MCS 発生頻度を示す．

海上で発生する MCS は深夜から午前中（0時～9 時）に極大を持ち，陸上では夕方から夜中（18 時～3 時）を極大とする日変化を示した．図１に MCS の発生場所の緯度分布を示す．陸上の主要な発生場所は 25—26°N である．この緯度帯はヒマラヤの山麓やメガラヤに対応していることから，斜面近傍の局地循
環が MCS の発生に関与していることが示唆

図２: MCS 発生数の年々変動．実線はモンスーン期(6-9 月)，
破線は 3-11 月の合計を表す．

― 110 ―

A209

2017 年 初 冬 に イ ン ド 洋 で 発 生 し た サ イ ク ロ ン に よ る
ロスビー波束伝播の再強化*内 村 壮 男 、 川 村 隆 一 、 川 野 哲 也 (九 大 院 ・ 理 )、 平 田 英 隆 (名 大 ・ 宇 地 研 )


はじめに

ベンガル湾で初冬に発生する熱帯低気圧(サイクロン)は、アジアジェットと相互作用することで定常ロス
ビー波束を下流方向の日本まで伝播させ、日本の天候に遠隔影響を及ばすことが指摘されている[1].本研究では、2017 年の初冬のサイクロンを対象とした事例解析によってインド洋のサイクロンが励起する波動の力学的構造の理解とその定量的な影響を調査することを目的とする.
 使用データと解析手法
使用データは大気再解析データに気象庁 55 年長期再解析[2]、サイクロンの経路および中心気圧の情報に
RSMC New Delhi のベストトラックデータを用いた.今
回は 2017 年の初冬に発生した 1 つのサイクロンと 2 つの熱帯低気圧について、中心気圧が最低となる日を day
0 と定義した key day 解析を行った.平均場の計算には31 日移動平均を用いた.
 結果
図 1 では、対流圏上層 200hPa 面にロスビー波束による波列パターンが見られ、これは Hirata and Kawamura(2013)の合成図解析の典型事例と言える.また、波列パ
ターンに対応して東西に伸びる渦位(PV)偏差が明瞭である.図 2 は最も勢力の強かった事例で、サイクロンがインド亜大陸の西側のアラビア海上を北進したことで、
波列パターンもこれに応答するように他の 2 事例に比べて位相が西偏した.しかし、サイクロンの北上につれて波束が東にシフトすることが確認された.対流圏上層に誘起された発散偏差に着目すると、図 3 のようにサイクロンに伴う発散偏差が北東方向に伸びることが確
認でき、高気圧性循環および PV 偏差と対応していることから、サイクロン起源の強い上層発散がインド亜大
陸より下流側の波束伝播に大きな影響を与えていたと考えられる.
 終わりに2017 年初冬はベンガル湾とアラビア海でサイクロン
を含む 3 つの熱帯低気圧が北進し、アジアジェットに沿う定常ロスビー波束伝播の再強化をもたらしたと考えられるが、その定量的評価は不十分である.サイクロンに伴う潜熱加熱がロスビー波ソースの生成に寄与していると考えられるので、発表では Piecewise PV
Inversion を用いてサイクロンの波束伝播に果たす役割も定量的に議論する予定である.

図１ 2017 年 11 月 16 日の 200 hPa 流線関数偏差(等値線; 1×
106 m2 s-1)と渦位偏差(陰影; PVU)および波の活動度フラック
ス(ベクトル; m2 s-2). ●は熱帯低気圧の位置.

図 2 図 1 と同様.ただし 2017 年 12 月 3 日. ●はサイクロンの位置.

図 3 2017 年 12 月 3 日の 200 hPa 流線関数偏差(陰影; 1×106
m2 s-1)と水平発散偏差(等値線;×105 m2 s-1) .●はサイクロン
の位置.

参考文献
[1] Hirata and Kawamura, 2013, SOLA, 9, 27-31.
[2] Kobayashi et al., 2015, J.Meteor. Soc. Japan, 93, 5-48

― 111 ―

A210

対 流 と 結 合 し た 赤 道 Kelvin 波 ・ 赤 道 Rossby 波 の 構 造 と降水特性に関する統計的研究*中 村 雄 飛 、 高 薮 縁 （ 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 ）1. はじめにンに分けることを考える。これによると、Kelvin 波の熱帯域における積雲対流は、その発達高度によって前方（東）では層状性降水比の比較的小さいシステム

浅い積雲、雄大積雲、深い積乱雲の 3 種類に大別されが卓越するのに対し、中心部では層状性降水比の高いる。深い対流は水平方向に広がる層状性（stratiform）

降水システムが卓越している。一方 Rossby 波では、この降水域を伴い、組織化したシステムを形成する。このような傾向は見られず、対流性の降水と降水システのような対流活動は、赤道波と結合していることが既ムが混在している。また東西変化も小さい。

に示されている。対流結合赤道波の位相速度は非常に遅く、各モード間で等価深度はほとんど共通している

4. 考察と展望ことが指摘されている。しかし、赤道波と対流の結び

層状性降水比の特徴は、西～中央太平洋における背つきは一定でないことが近年示唆されている。本研究

景場の特徴によく対応する。この領域では、西ほど高では、赤道 Kelvin 波と赤道 Rossby 波に着目し、この擾

海面水温、高可降水量であり、総観規模に上昇流が卓乱場の特徴と、衛星レーダ観測を用いた対流特性の関越している。このような場は積乱雲が発達し組織化す連を調査する。また、背景場が対流結合赤道波に及ぼるのに有利である。東西傾度のある背景場からの影響

す影響についても考察する。

は、それぞれの波の同じ位相においても、伝播方向によって異なると考えられる。一方で、降水量の東西変2. 使用データ、手法

化の大きさは、赤道波のもつ擾乱場の特徴に依存して赤道波の検出には、全球赤外輝度温度データを利用いると考えられる。Kelvin 波の持つ直接収束の場と、したスペクトル解析を用いた。擾乱場の解析にはRossby 波の持つ渦収束の場では、対流の励起・抑制に

ERA-interim 再解析データを用いた。TRMM PR 2A25,

与える影響は異なると考えられる。

2H25 プロダクトを利用し、一続きの降水領域データを

今回の結果は、赤道波擾乱と対流システムの結合過作成し解析に用いた。本研究では、西～中央太平洋に程がモード間で一定でないこと、この結合過程には背おける、夏（6,7,8 月）の事例のみを抽出し、擾乱場と景場の影響が無視できないことを示唆している。今後

降水特性の合成図を作成して解析を行った。

は、他の領域における同様な解析を行うことで、背景場・擾乱場と降水特性の結びつきを詳細に調査し、ま3. 解析結果

た降水による赤道波擾乱への非断熱加熱強制を考察す

Kelvin 波擾乱の偏差場では、前方（東）において下ることで、結合過程を明らかにすることを目標とする。

層で収束かつ湿潤、中心部では収束場
が中層に移り全層にわたって湿潤化する、
いわゆるtilting 構造が見られた。
これに対し、Rossby 波擾乱の偏差場においては、前方（西）では下層発散
上層収束の下降流場、中心部では下層
収束上層発散の上昇流場であり、鉛直に直立する構造が見られた。
降水量の空間分布では、どちらの波においても、北緯 6 度に降水のピークが見られている。これは ITCZ とも対応する結果である。降水量の東西振幅は、Kelvin 波で大きく、Rossby 波
で小さい。降水量を、雨域の層状性降水量比でビ

図：TRMM 2H25 プロダクトによって推定される Q1-QR 。
雨域内で平均した値の合成図。縦軸は鉛直高度、横軸は
擾乱中心からの相対経度。上部に背景場の模式図を付す。

― 112 ―

A211

水の安定同位体比に反映される熱帯降水特性について*高 野 雄 紀 (東 大 大 気 海 洋 研 究 所 ),芳 村 圭 (東 大 生 産 技 術 研 究 所 ),高 薮 縁 (東 大 大 気 海 洋 研 究 所 )
1.

はじめに

同じ降水頂高度で対流性(図 1a)と層状性(図 1b)を比

熱帯域の月平均降水同位体比は，古くから月降水量

較すると，上空では層状性のほうが降水同位体比は低との関係性が指摘されてきたが[1]，層状性・対流性のい．この結果は，層状性降水は上空の低い同位体比の違い[2]や対流に伴う鉛直流の構造[3]といった降水特

水蒸気を起源とする一方，対流性降水は下層の高い同性の関係が近年注目されている．気候モデル間での降位体比の水蒸気を起源とするという解釈(文献[2])と整

水特性の表現の違いは，気候感度の不確実性と関係す合的である．

る[4]．したがって，水の安定同位体比と降水特性の統計的な関係が分かれば，水同位体情報を用いた気候予
測の不確実性の低減につながる可能性がある．
これまで水同位体比の全球データは，衛星から推定される水蒸気同位体比，あるいは気候モデルでの計算に限られており，全球的に詳細な解析を行うことが難しかった．そこで本研究では，水安定同位体比を含んだ全球雲解像実験を行い，降水特性ごとの降水安定同位体比の鉛直構造を調べた．
2.

モデルと実験設定

全球非静力学モデル NICAM で用いられるシング

ルモーメントバルク雲微物理 NSW6 [5]に対して，水の安定同位体を組み込んだ．積雲対流過程は用いていな
い．水平解像度は 3.5 km で，12 時間先まで 3 時間ごとに主力した．解像度 14 km で 26 日，7 km で 5 日計
算することで水安定同位体をスピンアップした．
3.

解析方法

解析は 10N-10S の海上を対象とした．まず，文献[6]と同じ方法で，降水を層状性と対流性に分類し，降水

図１ (a)対流性降水および(b)層状性降水に対する頂高度を決定した．次に，層状性・対流性降水それぞ

降水同位体比(陰影)と降水強度(等値線)の鉛直プロフ

れについて，降水頂高度ごとに，降水同位体比の鉛直ァイル．降水頂高度の順に並べて示した．等値線の値

プロファイルを加重平均した．
4.

は (a) 0.3, 1, 2, 5, 10, 20 (b) 0.3, 0.7, 1, 1.5, 2, 3 mm/h．
参考文献

結果

[1] Dansgaard (1964) Tellus, 16(4) 436-468.

対流性降水と層状性降水の面積比は 46:54 であった．

層状性降水が TRMM 衛星観測[7]と比べて少ない一因
として，モデル解像度や雲微物理過程が考えられる．
深い対流 (降水頂>融解層) は降水頂高度が高いほど下層の同位体比は低い(図 1a)．一方で，浅い対流 (降[2] Aggarwal et al. (2016) doi:10.1038/ngeo2739.
[3] Torri et al. (2017) J. Geophys. Res., 122, 3703-3717.
[4] Sharwood et al. (2014) Nature, 505, 37-42.
[5] Tomita (2008) J. Meteor. Soc. Japan, 86A, 121-142.
[6] Nasuno and Satoh (2011) J. Meteor. Soc. Japan, 89(5),水頂<融解層) による降水は，降水強度や雲頂高度が異なるにもかかわらず，同位体比の違いは小さい．

413-439.
[7] Takayabu (2002) Geophys. Res. Lett., 29(12), 1584.

― 113 ―

A212

\Ć%(¿¸µM·Āĉ®_ªòè§* ¨ ½ m £ (R õ }  }  ý Æ  Ð Ô Ò ), Ø ç q P (R õ }  û ¾ Ð Ô  )1.

d,Ñ', [·ĀÖYÌ^はじめに¿¸µMÓĀ·« Õù73KFÛ&)( +(. ®, t 2 ĀYÓ@7>2

Ýk(. ÓĀ·ÿsÌá, Āè^DA,Ñ', Ćùd}Ê',

C=F,Ç ·äĆ%(ÐÔã+)

Xè^ ĀåÅ ) ,, ¶, ²è^Z$Q·71KAZ(Ë·Ā¢Ą\}Î&)([1], [2].

4.

, è^X (,( +(.

考察・まとめNĀ| ( $ù­ÌÓQĀ%(ü ·äĆ (·Ā,, 3 ®_-F5E)[3], [4],8A%í *, ·ĀYÓè^

²OÄ}(Ñ[·ĀåÅ, ì +}. L, }±zÉ&ßÈ}±à(M·(, ¶Ë·ĀTåÌÕù73KF}6.8%, ·ĀËôú+(/I>G.
IBI>Ä{k( Ñr )(.  ¥ÐÔ, Āè^C=F,Çćè^ ·Z( +. Á, è^X
( , `ãÐÔ[4]%&)ù­ÌÓQĀOÄ}( (æS.

äĆ, Āc-F5E8A[5],Ç·Ā 3 ®_ªò,í.
2.

数値モデル・実験設定

\C=F WRF-ARW Ver.3.8.1 ,ÇĆ,ã. ĆëUNð'([4]. ĀÀÆ
WSM6, v Monin-Obukhov, Q· Smagorinsky
C=F,Ï´J÷´  RRTMG ,Ç(Ï´

tĈ. H1600 ¶Ë·Ād. âĀYÓ.

{k,o!). 4E0Ejo", SST 

301.5K u. éÙăw, öÍ6.8 25 km, ²
6.8(200km)2, ]āp¤zÉ¦V. öÍ 123 , öÍ©~ùþXć(%7>G<; . ²©~ùþ, è^Z
,í(", 200 m (H200)J400 m (H400)J800m (H800)J1600 m (H1600) 4 ð'Ć,ã. e¤ ix¥y²ąñ9H, C=FN×
0.1K DI:A»WQ,O, 20 ùÓd. , éÙî¼hÚ%', H200 ú,²6.8(100km)2  14 ùéÙ, (200km)2 ø 6 ùÓd.
3.

結果

Ā²Ā³néºn° 10-5 kg kg-1 %'} 2
E<?,Āwfg, 3 ®_ÌóÜ(Āw,ÂÖĀc. ¡, Āć 1 km %'X, Ā¹ (ĀĂć – Āć) 1 km %'#}
Ā,, ¶Ë·Āc[5].
t 1  H1600 ( ù (¶Ë·Āt 2. ĀYÓ@7>2DA. ¬ïĀYÓ(km3), 10 båê(. M¯aĀ, N¯¶Ë·Ā.
[lÞÃ][1]Muller and Held(2012), [2]Tompkins and Semie(2017),[3]Khairoutdinov et al.(2009), [4]Yanase and Takemi(2018),[5]Tsai and Wu(2017)― 114 ―

B201

全天候赤外輝度温度同化に向けた、全球モデルシミュレーションと観測の比較
岡本幸三 1、端野典平 2、入口武史 1、中川雅之 1、林昌宏 1
1:気象研究所、2:名古屋大学 ISEE

1. 全天候赤外輝度温度同化について
衛星が観測する赤外輝度温度データは、今日の数値予報において最も影響の大きなデータの一つである。例えば、ひまわり 8 号搭載イメージャは、水蒸気バンドの輝度温度が主に晴天域で同化されている。しかし晴天域だけのデー
タ利用は観測領域が限られ、また予報精度に影響を与える大気擾乱域では雲が存在することが多いため同化できない。そのため雲域も含む
全天候域の輝度温度（ASR: all-sky radiance）
を同化することにより、予報精度をさらに改善することが期待される。
著者らはこれまで、気象庁非静力学モデル（JMA-NHM）と局所アンサンブル変換カルマ
ンフィルタ（LETKF）に基づく領域メソスケー
ルの同化システムを用いて、ASR を有効に同化するための研究を行ってきた（岡本ら, 2018,
気象学会春季大会）。さらに気象庁全球モデル
GSM と全球 4 次元変分法に基づく、全球デー
タ同化システムを用いた研究開発も開始した。
同化研究を行う上で、数値予報モデル、及び観測演算子である放射伝達モデルを用いたシミュレーション結果が、観測輝度温度をどの程度再現できるかを調査し、観測・モデルの特性を把握する必要がある。
そこで本研究では、気象庁全球データ同化シ
ステムで用いられている高速放射伝達モデル
RTTOV（Hocking et al. 2011, NWP-SAF）や衛星シミュレータ Joint-Simulator（Hashino
et al. 2013, JGR）と GSM を用いて、ひまわり
8 号の ASR 観測との比較調査を行った。
2. RTTOV による比較結果
図は、RTTOV（v10.2）と GSM（v1705）からシミュレーションしたバンド 8（6.2μm）とバンド 13（10.4μm）の輝度温度の頻度分布である。RTTOV は、気象庁を含め多くの数値予報センターにおいて、輝度温度同化目的で用いられている。シミュレーション結果は観測と概ね整合しており、特に同化で用いられているバ
ンド 8 の高温域（晴天域）での再現性は高い。
一方、雲の影響を受けた低温域（例えばバンド
13 では 260K 以下）は、シミュレーションでほとんど再現されていない。これは、上層雲が過小であることを示唆しており、GSM では外向き長波放射が過大という過去の調査とも整合的である。
しかし Okamoto（2017, QJRMS）で指摘しているように、RTTOV 自体が雲の吸収効果を過小に計算する可能性がある。そこで別の衛星シミュレータを用いて、より詳細に調査することを試みている。ここでは Joint-Simulator を用いて相互検証を行っている。Joint-Simulator
は、RTTOV と比較して、光学パラメータや放射伝達計算をより精緻に行っているため、不整合の原因を調査するのに有用な情報を得ることが期待される。大会においては、これら相互比較の結果などについて紹介する。
謝辞：本研究は、本研究は JAXA「第１回地球観測研究公募共同研究」の支援を受けました。

図：2017 年 9 月 9 日 12UTC のひまわり 8 号フ
ルディスク観測の、バンド 8（上）とバンド 13（下）の観測（OB：黒線もしくは赤線）と GSM
シミュレーション（FG：灰線もしくは青線）の
輝度温度の頻度分布。観測は 16×16 ピクセルの平均。シミュレーションは、20km 分解能のGSM1705 から、9 月 9 日 06UTC を初期値とする 6 時間予報を計算し、これを入力として
RTTOV v10.2 を用いて作成した。

― 115 ―

B202

マイクロ波 輝 度 温 度 データを用 いた気 象 庁 全 球 数 値 予 報 モデルの評 価 㻌—熱 帯 域 の積 乱 雲 の表 現 について—㻌
計 盛 正 博 (気 象 庁 予 報 部 数 値 予 報 課 ) はじめに
衛星観測のマイクロ波輝度温度データは、曇天域においても大気の気温や水蒸気の情報が得られ、雲・降水を捉えることができるため、数値予報の初期値作成で用いられる予測精度の維持・向上に必要不可欠の観測データである．近年、雲・降水域を含むマイクロ波
輝度温度データを数値予報の初期値解析のために利用する研究・開発が世界の数値予報センターで行われている[1]．気象庁の全球数値予報システムにおいてもマ
イクロ波輝度温度データを雲・降水域を含め全天同化するための研究・開発を行っている[2]．数値予報モデ
ルが持つバイアスを把握することは、観測データの同化において適切な品質管理や観測誤差設定を行うために必要である．本研究では、衛星観測マイクロ波輝度
温度データと気象庁全球数値予報モデルの大気プロフ
ァイルから計算された計算輝度温度を比較し、数値予報モデルのバイアスを明らかにする．これまでに全球
モデルには、熱帯域の大陸西岸沖の層積雲の日変化の表現[3]や中高緯度の寒気吹き出し域の下層雲雲頂上付
近の過冷却水の表現[4]にバイアスがあることを示した．
今回は、熱帯域における積乱雲の表現に着目した．熱帯で深い対流が発生した状況下のマイクロ波 183 GHz
チャンネルの観測輝度温度と計算輝度温度を比較した．
 マイクロ波放射計データと放射伝達計算
熱帯域を観測するフランス・インド共同による地球観測衛星 Megha-Tropiques 搭載のマイクロ波放射計
SAPHIR のデータを用いた．
SAPHIR は 183 GHz の水蒸
気吸収付近に 6 個の観測チャンネルを持ち、水蒸気の鉛直探査や雲・降水の観測が可能である．放射伝達計
算は、気象庁の現業全球数値予報システムで輝度温度データ同化に用いられている高速放射伝達モデル
RTTOV-10 の雲・降水の影響を考慮する RTTOV-SCATTを用いた．入力大気プロファイルは、気象庁全球モデル(GSM1705)の予報時間 3～9 時間のものを用いた．
 結果
図１は観測輝度温度、計算輝度温度の水平分布である．積乱雲域の計算値には、観測値のような輝度温度が低いものがなかった．また、雲域の水平方向の広がりは、計算輝度温度の方がより広いことがわかった．
 まとめ
熱帯域の積乱雲について 183 GHz のマイクロ波輝度
温度の観測値と計算値の比較から、全球モデルが表現する積乱雲の雲頂が現実より低く、水平方向に雲域が広がり過ぎであることが示唆された．深い対流が立って雲頂が高い状況下で、全球モデルによって積乱雲の中の雲氷・固体降水が適切に表現されていれば、下層からのマイクロ波放射は散乱され輝度温度は低くなるはずである。しかし、全球モデルの大気プロファイル
を入力とした計算輝度温度には、雲域での著しい輝度
温度の低下が表現されないことから、全球モデルの深い対流を表現するスキームには、表現する積乱雲に雲頂が低い、雲氷や固体降水が少ない、雲自体が薄いな
どの問題がある可能性がある。今後、183 GHz 輝度温度データの全天同化に向けて、モデルバイアスのある
状況下の観測データの品質管理についても検討する．

(a)

(b)

図１ SAPHIR 183＋7 GHz チャンネルの(a)観測輝度
温度と(b)計算輝度温度．2016 年 8 月 14 日のデータ．
データは、水平方向に約 180 km 間隔で表示。
謝辞
本研究は JAXA PMM RA8 の支援を受けた．
参考文献[1] Geer, A. J., et al., All-sky satellite data assimilation at
operational weather forecasting centres. Q. J. R. Meteorol.
Soc.. Accepted. 14 November 2017.
[2] 計盛正博, 門脇隆志, 気象庁全球解析における全天
マイクロ波放射輝度温度同化の開発. 日本気象学会
2017 年秋季大会講演予稿集.
[3] 計盛正博, マイクロ波輝度温度データを用いた気象庁全球数値予報モデルの評価—大陸西岸沖の層積
雲の日変化について— 日本気象学会 2016 年秋季大会講演予稿集.
[4] 計盛正博, マイクロ波輝度温度データを用いた気象庁全球数値予報モデルの評価 —寒気吹き出し域の雲水表現について— 日本気象学会 2018 年春季大会
講演予稿集.

― 116 ―

B203

気象庁全球モデルにおける下層雲の表現の改善（第三報）*中川雅之、川合秀明（気象研究所）

１．はじめに亜熱帯の大陸西岸沖に形成される層積雲は放射収支に与える影響が大きいことから、気象庁全球モデル（GSM）においても層積雲の表現とその改善は重要な課題となっている。本研究では、気候モデルにおける改良の知見（Kawai 2012; 川合ほか 2017）に基づき、短 期 か ら 一 週 間 程 度 を 予 測 対 象 と す る GSM に
Kawai et al.（2017）の ECTEI による層積雲スキームを導入し、予測への影響を調査している。これまでに、亜熱帯大陸西岸沖について、下層雲や放射フラックスの表現が改善することを報告してきた（中川 2017; 中川・川合 2018）。今回の発表では、冬季の日本付近で冬型の気圧配置となっていたときの GSM による雲の表
現と層積雲スキームの挙動について報告する。
２．実験の設定
本研究で使用したモデルは概ね現在の現業全球数
値予報モデルの低解像度版で、水平解像度は TL479としている（現業のシステムは TL959）。2018 年 1 月 2
日 12UTC を初期時刻とする単発の予測実験を行い、予報初期における挙動の変化を調査した。以下では、
Kawai et al. （2017）の層積雲スキームを導入した
GSM を用いた実験を TEST と呼ぶ。
３．結果
図 1 に TEST の 12 時間予報における下層雲量（680hPa より下層とする）を示す。このとき日本付近は冬型の気圧配置となり、日本海上の広範囲に雲が発生していた。ひまわり 8 号高解像度雲プロダクト（以下HCAI; Suzue etal. 2016）によると、
日本海中部の雲型は層雲や層積雲であった。
日本海中部の
38˚N, 135˚E における TEST の
図 1. 2018 年 1 月 2 日 12UTC 初期時刻
モデル面で見たの TEST の下層雲量 12 時間予報値。
気温と雲量・積雲の雲量の鉛直分
布を図 2 に示す。
地表面気圧が1000hPa の時、モデル面第 10、20、30 層はそれ
図 2. 38˚N, 135˚E における TEST の気温（ 左）と 雲量（ 右黒線 ）・ 積 雲の 雲量 ぞれ約 950、800、570hPa に対応する。モデル面第 16 層（約 850hPa）付近には安定層があり、その下に雲スキームによる雲が存在する。またモデル面第 13 層を雲底とし安定層の上のモデル面第 18 層を雲頂とする積雲が発生している。
日本海の寒気吹き出し時には、混合層上端に安定層があり、その下で温位等が混合により一様に近くなる
こと、安定層の下に積雲が存在することがあることが知られている。TEST は最下層付近を除きほぼ一様な温位を表現しているものの、図 2 の地点に限らず日本海中部の広範囲で積雲の上端が安定層より上にあり（図略）、
現実大気とは異なる構造となっている可能性がある。一方で HCAI によるとこの地点での雲頂高度は 1900m
で、モデル面第 20 層に相当することから、安定層よりも積雲の雲頂に近い値と言える。
TEST の層積雲スキームは逆転の強度に基づき混合層上端での雲頂エントレインメント（CTE）の起こりやすさを評価するものであり、図 2 の地点では CTE は起きないと判別している。しかしながらモデル大気では、安定層より上に雲頂がある積雲により混合が起きている可能性がある。発表では関連する物理過程による加熱率・加湿率等の挙動について報告する。
４．今後の展望新しいスキームを現業数値予報モデルに導入することを目指す際には、想定した挙動が見られることの確認に加え、想定外の動作が起きていないことの確認が必要である。引き続き新しい層積雲スキームの特性を調査するとともに、境界層スキーム・浅い対流スキームについても検討を行う。
参考文献
Kawai, H., 2012: Results of ASTEX and Composite modelintercomparison cases using two versions of JMA-GSM
SCM. CAS/JSC WGNE Res. Activ. Atmos. Oceanic Modell.
Kawai, H., T. Koshiro, and M. J. Webb, 2017: Interpretation of
Factors Controlling Low Cloud Cover and Low Cloud
Feedback Using a Unified Predictive Index. J. Climate, 30,
9119–9131.
川合秀明，行本誠史，神代剛，大島長，田中泰宙，2017：気象研究所気候モデルにおける雲表現の改善．日本気象学会 2017 年度
春季大会予稿集，A205．
中川雅之，2017：気象庁全球モデルにおける下層雲の表現の改善（序報）．日本気象学会 2017 年度秋季大会予稿集，C309．
中川雅之，川合秀明，2018：気象庁全球モデルにおける下層雲の表現の改善（第二報）．日本気象学会 2018 年度春季大会予稿集，
D402．
Suzue, H., T. Imai, and K. Mouri, 2016: High-resolution Cloud
Analysis Information derived from Himawari-8 data.
Meteorological Satellite Center Technical Note, 61, 43-51.

（右灰色線）の鉛直分布。

― 117 ―

B204

2018 年 7 月 豪 雨 の 総 観 場 予 測 可 能 性*吉 田  聡 (京 都 大 学 防 災 研 究 所 白 浜 海 象 観 測 所 )


はじめに

2018 年 7 月 5 日から 8 日にかけて，西日本を中心に広範囲で豪雨が発生し大きな被害をもたらした．この事例では気象庁から事前に予測情報が発表されていた．
本研究では，気象庁週間アンサンブル数値予報データを用いて，本事例の予測可能性の時間変化を解析した．


データと手法

使用したデータは京都大学生存圏研究所にアーカイブされている気象庁週間アンサンブル予報GPV データ
である．出力の時空間解像度は日本付近が水平解像度
1.25°で 6 時間毎，全球データが 2.5°で 12 時間毎，初期値は 00UTC，12UTC で 27 のアンサンブルメンバーがある．予報精度評価のため，気象庁長期再解析デー
タ JRA-55 を比較データとして用いた．
本研究では梅雨前線の形成に重要な対流圏中層ジェットと対流圏下層の水蒸気流入の位置を解析対象とした．500hPa 面の西風の各経度における南北極大位置と925hPa 面の水蒸気フラックスの各緯度における東西極
大位置を指標として，降水帯位置の予測可能性を解析
図 1．2018 年 7 月 5 日 00UTC の 500 hPa 西風ジェットした．

軸の南北位置確率（陰影，%）とアンサンブル平均（実線，m/s）．
（上）2018 年 6 月 29 日 12UTC，（下）

結果
図 1 は 7 月 5 日 00UTC の西風ジェット軸の南北位置

7 月 1 日 12UTC 初期値．

予測の確率分布である．6 月 29 日 12UTC 初期値では南
北のばらつきが大きかったが，7 月 1 日 12UTC 初期値
では，西日本の日本海沿岸上空に位置する確率が高くなっていた．一方，下層水蒸気フラックスの東西位置の確率分布を見ると，7 月 1 日 12UTC 初期値でも南からの水蒸気フラックスの軸は東シナ海に予測され（図2），
西日本に向かう水蒸気フラックスは 7 月 2 日 12UTC
初期値になって初めて確率が上昇していた（図示せず）
．


まとめ

2018 年 7 月の豪雨事例に対して，対流圏中層ジェッ
ト南北位置と対流圏下層水蒸気フラックス東西位置の予測可能性について気象庁週間アンサンブルデータを

図 2．7 月 1 日 12UTC 初期値から予測した 7 月 5 日

用いて解析した．発表時には両者の予測可能性を変化

00UTC の 925 hPa 水蒸気フラックス軸の東西位置確させた要因についても考察を行う．

率（陰影，%）とアンサンブル平均（kg/kg m/s）．

― 118 ―

B205

GSMaP と 1 ヶ月予報を用いたインドネシアの干ばつの予測可能性
山口 宗彦 1、高谷 祐平 2、青梨 和正 1
(1:気象研台風研究部、2:気象研気候研究部)
1. はじめに
大雨や洪水、また干ばつ等の顕著な現象は、われわれの生命や財産を脅かすだけでなく、その土地の経済や環境にも多大な影響を与える。また、近年の気候変動に関連する研究によると、このような顕著な大気現象は地球温暖化とともにより顕在化することが予測されている。このような背景の中、顕著現象に対するより正確な監視・予測情報の提供が求められている。
本研究では、JAXA 地球観測研究センター(EORC)が作成する複数の衛星を利用した世界の雨分布のデータセットである GSMaP（衛星全球降水マップ）と
世界気象機関(WMO)が提供する各国の現業数値予報
センターが運用する 1 か月予報のデータセットを用いて、1 か月先までのインドネシアにおける干ばつ予測の利用可能性を調査する。また、エルニーニョやインド洋ダイポールによる予測精度の変化についても検証を行う。

月、12 月の精度が特に悪いことがわかった（図 1 の棒グラフ）。

図 1．ジャワ島のインドラマユ（南緯 8 度、東経 108 度）
における KBDI の気候値（実線, y 軸左）と、KBDI の予測
値の RMSE(y 軸右)で、赤棒が ECMWF アンサンブル平均予報, 黒棒が気候値予報。予報時間は 21 日。横軸は日で 1/1～12/31 を表す。

2. 手法
干ばつの予測には、干ばつインデックスの 1 つで、インドネシア気象局で監視目的に利用されている
Keetch-Byram Drought Index （KBDI, Keetch andByram 2016）を用いる。KBDI は、値が大きいほど干ばつのリスクが高いことを示す。GSMaP による降水
データは、KBDI の解析値、及び気候値の作成に利用する。1 ヶ月予報には、ECMWF の予報結果を用いた。ECMWF の予報結果は、コントロール予報と 10 メ
ンバーのアンサンブル予報からなる。GSMaP、及び予報データの水平解像度はともに 1.5 度×1.5 度で、検証の期間は 2001～2015 年の 15 年間である。

次に、エルニーニョ、インド洋ダイポールによる予測精度の変化を見ると(図 2)、1)エルニーニョ時は平年よりも降水量が減り、予測精度が高くなる(2002, 2009 年、2015 年)、2) エルニーニョ時でなくても、ダイポールモードインデックス（DMI）が正のときは平年よりも降水量が減り、予測精度が高くなる(2006, 2011, 2012 年)ことがわかった。

3. 検証結果
図 1 の実線は、ジャワ島のインドラマユ（南緯 8度、東経 108 度）における KBDI の気候値である。11～3 月頃が雨季、4 月～10 月頃が乾季で、雨期にはKBDI が小さく、乾季には KBDI が高くなる。まず、全予報事例を用いて、1 ヶ月予報の利用可能性を調査した。その結果、1)コントロール予報は、気候値
予報と比較して、KBDI の予測値の RMSE が 1 ヶ月先まで小さい、2)アンサンブルスプレッドは、KBDI の予測値の信頼度情報に利用可能である（スプレッド・
エラーの関係が見られる）、3)アンサンブル平均による KBDI の予測値は、コントロール予報よりも RMSE
が 10％程度小さくなる、ことがわかった。また、月ごとに RMSE を見ると、乾季から雨季に遷移する 11

図 2．NINO3(赤、y 軸左)、DMI（青、y 軸左)と KBDI の予測
値の RMSE(y 軸右)の関係。緑が ECMWF アンサンブル平均予報, 黒が気候値予報。予報時間は 21 日。横軸は 2001/01～2015/12。

謝辞
本研究は、JAXA PMM RA8 の支援を受けた。

― 119 ―

B206

Fractions Skill Score を用いた降水データ同化*粟津妙華，大塚成徳，三好建正 (理研計算科学)
1. はじめに
本研究は，降水領域の面積を基にした特徴量を用いたデータ同化を行い，気象場全体の改善をもたらし，トータルな予測を改善することを目的とする．一般に降水量のデータ同化は，降水量の非ガウス性などから，降水予測の改善が難しいことが知られている．Lien et al. (2016, MWR) は局所
アンサンブルカルマンフィルタ LETKF (Hunt et al.
2007) を用い，降水量にガウス分布変換を適用することで，数値予報精度の改善に成功している．
本研究では降水面積に着目し，Fractions Skill Score(FSS, Roberts and Lean 2008) で使われる降雨領域の割合を特徴量とし，データ同化を行う．

Analysis RMSE [Q, g/kg]㻌

2. FSS を用いた特徴量による降水データ同化 )66 は，ある領域内における降雨領域の割合である．本研究では，)66 を降雨領域の特徴量と考え，同化する．図  は降雨領域の割合（)66）を示している．ここで5 × 5としている領域の広さはユーザが決定するパラメータである．FSS 特徴量のパラメータは，上記の領域の広さを決める辺の長さと降水量の閾値の 2 つである．
データ同化を行う地点は，辺の長さによって決められた領域の中心である．実験では，降水の )66
特徴量の他，通常のラジオゾンデ観測に対応する
風，気温，気圧水蒸気量を同化する．

3. 実験と結果
低 解 像 度 全 球 大 気 モ デ ル SPEEDY (T30/L7,
Molteni 2003) に LETKF を 適 用 し た SPEEDYLETKF システム (Miyoshi 2005) を使用した．アン
サンブル数は 20 である．実験期間はスピンアップ期
間を除いた 4 ヶ月間とした．
コントロール実験として，ラジオゾンデを模した風，気温，気圧，水蒸気量を同化した実験を行

５ 㻌
0.3
５
0.25㻌

5㻌
降雨領域（色部分）

5㻌

降雨領域の割合 = 

6
㻌
5×5

図 1. 降雨領域の割合を表す，FSS を用いた特徴量．

Analysis RMSE (水蒸気量，~925hPa，[g/kg] )㻌

0.4
0.35
５ 㻌

った．
次に，コントロール実験の観測に加えて，降水のFSS 特徴量の同化を行った．パラメータである辺の長さを 1 ~ 11 pixels に変化させ，降水量の閾値を 0.5[mm/6h] として実験した．辺の長さが 1 pixel では，
降水の有無を 0, 1 で表した特徴量となる．FSS 特徴
量の同化地点は，全アンサンブルメンバーが同じ予報値となる地点を除いた全格子点である．
さらに，コントロール実験の観測に加えて，降水量を直接同化した実験を行った．降水の閾値は 0.1 と 1[mm/6h] である．降水量の同化地点は，全アンサン
ブルメンバーのうち少なくとも 1 メンバーに降水のある地点全てである．
図 2 は水蒸気量の解析値の RMSE の結果である．ここでは FSS 特徴量のうち，辺の長さを 1 と3 pixels とした場合の結果を示す．降水量をそのまま同化する実験は，既往研究と同様に悪化することがわかった．FSS 特徴量の辺の長さを 1 pixel とした実験では，同化サイクルが長くなるほど悪化する傾向がある．それに対し，辺の長さを 3 pixelsとした実験では，大幅に改善した．
発表では，データ同化における局所化パラメー
タやインフレーション法を変えた場合の結果や長期サイクル実験など最新の結果を報告する．

降水量をそのまま同化( 閾値 0.1 [mm/6h] )㻌

FSS 辺の長さ: 1 pixel㻌

降水量そのままを同化( 閾値 1 [mm/6h] )㻌
CTRL 実験㻌

５ 㻌
0.2
0.15㻌
５
0.1
５ 㻌 㻌

Spin up 期間㻌

FSS 辺の長さ: 3 pixel㻌
時間㻌

図 2. 各実験の水蒸気量の RMSE を示した．2 ヶ月間はスピンアップ期間，同化実験はその後の 4 ヶ月間である．

― 120 ―

B207

ゲリラ豪 雨 検 知 アプリ「㻟㻰 雨 雲 ウォッチ」の全 国 展 開 について 㻌㻖小 池 佳 奈 㻘芦 川 謙 吾 㻔㻔株 㻕エムティーアイ㻕㻘佐 藤 晋 介 㻔㻺㻵㻯㼀㻕㻘三 好 建 正 㻘大 塚 成 徳 㻔理 研 㻕㻌㻘㻌岩 本 裕 之 㻘三 浦 裕 司 㻘椙 村 淑 未 㻔いであ㻔株 㻕㻕㻌㻘諸 富 和 臣 㻔日 本 無 線 㻔株 㻕㻕㻌

㻌
㻝㻚

はじめに㻌

㻟㻚

豪雨の可能性情報と 㻼㼁㻿㻴 通知㻌

フェーズドアレイ気象レーダ㻔以下、㻼㻭㼃㻾㻕では、世界でも類を㻌 過去 㻟 年間は、㻼㻭㼃㻾 の 㻟㻜 秒ごとの 㻟 次元データの長所を生見ない 㻝㻜〜㻟㻜 秒毎の詳細な 㻟 次元観測を実現している。このかし、㼂㻵㻸 や高度 㻞㼗㼙 面での降水強度の観測データを活用し、㻼㻭㼃㻾 を活用し、情報通信研究機構㻔㻺㻵㻯㼀㻕と㻔株㻕エムティーアイ

豪雨の可能性情報を配信し、過去 㻟 年間では適中率 㻤㻜％以上

は、㻞㻜㻝㻡 年 㻣 月よりゲリラ豪雨検知のためのスマートフォン向けを維持した㻔表 㻝㻕。㻌無料アプリ『㻟㻰 雨雲ウォッチ』を開始した。さらに 㻞㻜㻝㻣 年より理表 㻝㻌 過去 㻟 年間の 㻼㼁㻿㻴 通知適中率と利用者ハズレ感の推移㻌

化学研究所との共同研究も開始し、日本初となる 㻟㻰 での 㻝㻜 分

㻞㻜㻝㻡年

㻞㻜㻝㻢年

㻞㻜㻝㻣年

先のゲリラ豪雨の予測も導入した。㻞㻜㻝㻤 年は、サービスを全国

適中率㻔吹田㻕

㻤㻜㻚㻝㻑

㻤㻟㻚㻜㻑

㻤㻝㻚㻝㻑

に拡大させる。本研究では、今年の取り組みとその結果を紹介

適中率㻔神戸㻕

未対応

㻤㻜㻚㻤㻑

㻤㻞㻚㻥㻑

し、過去 㻟 年間と今年の利用者より得られた意見を合わせ、これ適中率㻔千葉㻕

未対応

未対応

㻤㻞㻚㻜㻑

までの比較検証と今後の将来展望についても言及したい。㻌

利用者ハズレ感㻔関西㻕

㻞㻠㻚㻜㻑

㻝㻥㻚㻜㻑

㻝㻝㻚㻜㻑

利用者ハズレ感㻔関東㻕

未対応

未対応

㻝㻣㻚㻜㻑

㻌
㻞㻚

サービスエリアを全国に拡大㻌㻌㻌スマートフォン端末に、㻟㻜 秒毎のリアルタイムな動画で雨雲の一方、課題となっていたリードタイム㻔利用者に 㻼㼁㻿㻴 通知が

中や上空から地上に雨粒の落ちてくる様子を 㻟㻰 描画で見せる

届いてから実際に豪雨となるまでの時間㻕を延伸するために、理技術は、本アプリで初めて成功した㻔意匠権取得済㻕。過去 㻟 年間

化学研究所より吹田 㻼㻭㼃㻾 の 㻟㻰 ナウキャストの予測データ提は、大阪大学に設置された吹田 㻼㻭㼃㻾 と 㻺㻵㻯㼀 未来 㻵㻯㼀 研究所

供を受け、ゲリラ豪雨の 㻝㻜 分前には予測が届くようにした。結果、

㻔神戸市西区岩岡町㻕の神戸 㻼㻭㼃㻾、そして日本無線㻔株㻕が千葉㻟㻜㻌㼙㼙㻛㼔 のフラクションスキルスコアは、㻡㻚㻞㻡㻌㼗㼙 スケールにお市の日清紡中央研究所に設置している 㻼㻭㼃㻾 を活用し、関西・

いて、持続予報の場合よりも明確に高くなる結果となった㻔図 㻞㻕。

関東南部地域に限定し、サービスを展開した。しかし、サービス㻞㻜㻝㻤 年は神戸 㻼㻭㼃㻾 での実験を行う。㻌

範囲外の地域の皆様からも、「自分の地域でも 㻟㻰 ウォッチを見られるようにほしい」という声を多く頂いたため、㻞㻜㻝㻤 年は 㻟㻰 雨
雲レーダのサービスを全国に拡大し、㻟㻰 グラフィックもさらにリアル感を追求する。㻼㻭㼃㻾 に加えて気象庁の 㻯 バンドレーダー
㻔以下、㻯 バンドレーダー㻕の極座標レーダーデータを 㼆㻙㻾 解析を行った上で降水強度に変換し、全国の 㻟 次元の降水データとして可視化した。これにより、全国の利用者が 㻟㻰 で雨雲を見る事㻌ができ、「危機感が本当に自分に迫っている」ことを自分事としてリアルに感じて頂き、豪雨からの回避行動につながることを期

図 㻞㻌 フラクションスキルスコア検証結果（提供元：理研）㻌

待する。（㻟㻰 雨雲ウォッチ利用者の豪雨回避成功率推移：㻞㻜㻝㻡㻌 さらに、㻯 バンドレーダーを活用する地域への 㻼㼁㻿㻴 通知は、

年 㻡㻡㻑、㻞㻜㻝㻢 年 㻡㻢㻑、㻞㻜㻝㻣 年 㻣㻞㻑）㻌

いであ㻔株㻕より、すでに配信実績のある降水ナウキャストや降水
短時間予報を活用した予測データの提供を受け、豪雨の可能性
情報を全国の利用者に提供する。㻌
㻌

㻠㻚

今後の展望㻌

㻌 本発表時には、㻞㻜㻝㻤 年の利用者の意見収集結果も発表する予定である。また、本アプリは伝統のある隅田川花火大会の公

㻌㻌㻌㻌

㻌

図 㻝㻚 スマートフォン上で表示される雨雲の 㻟㻰 描画の例㻌

認天気アプリにもなっており、今後はこのように利用者を特定事業者にも広げご活用頂けるよう、応用発展をさせていきたい。㻌

― 121 ―

B208

メソ γ スケールにおけるレーダーエコーデータを利用した突風発生の事前判断基準の調査*沼 田 和 臣 (東 京 電 力 柏 崎 刈 羽 原 子 力 発 電 所 ), 板 東 謙 一 (東 京 電 力 柏 崎 刈 羽 原 子 力
発 電 所 ),日 置 江 桂 . ( ウ ェ ザ ー ニ ュ ー ズ )1.

が突風発生地点まで移動する方向と移動距離を確認しはじめに日本における原子力発電所は、原子力規制委員会の移動する可能性がある範囲の調査である。

定める「実用発電炉及びその附属施設の位置、構造及突風発生の 30 分前に親雲を判断する基準作成に利用

び設備の基準に関する規則」において、外部からの衝する気象データとしては、竜巻発生確度ナウキャスト

撃による損傷の防止として、安全施設は、想定する自と降水強度、雲頂高度、雷ナウキャストを利用して、

然現象が発生した場合においても安全機能を損なわな

過去に発生した突風の親雲毎に周辺の発令状況を確認

いものでなければならないとしている。突風においてした。また、親雲が突風発生地点まで移動する方向とは、局所的な気象現象ではあるが、被災するとその影移動距離については、過去の突風発生実績より、親雲響は甚大である。そのため、突風の発生を事前に予測の位置と突風発生地点位置を調査した（図 1 参照）。

し、予測にあわせて自動車や作業用物品を固縛/移動する必要がある。そこで、柏崎刈羽原子力発電所（以下、発電所と記載）においても突風の発生を事前に予測するための判断基準を設ける必要がある。突風の襲来を精緻に予測するためには、気象庁の配信する突風発生に関連する気象情報を利用する場合、発電所の規模は数 km2 のため、広域に渡って突風の発生を予測する雷注意報（突風、竜巻）や竜巻注意情報ではなく、局所的な予測結果が得られる竜巻発生確度ナウキャストを

図１ 気象情報と突風に起因する親雲の移動する可

利用することが適切だと考えている。しかし、竜巻発能性がある範囲を基にした突風警戒範囲．

生確度ナウキャストは捕捉対象としている竜巻の規模
は一般市民の防災を網羅するために閾値が低く設定し3.

結果てある。そのため、発電所として想定すべき竜巻の規本調査で得られた結果を基に親雲を判断するための模に合わせた予測を出来るようにする必要がある。

気象情報の閾値と親雲が移動する可能性がある範囲を突風は一般的に発達した積乱雲によってもたらされる。そこで、突風発生の起因となる雲の発生時に確認出来る気象データを竜巻発生確度ナウキャストに組み合わせることで適中率が向上するか、調査を行った。
なお、突風発生の起因となる積乱雲の発生予測には鈴木他(2009)[1]で構築されたレーダーエコーを用いた突風に対する警戒基準で利用された気象データを利用す
る。
2.

調査内容

決定した。以下、表 1 にその結果を示す。
表 1 親雲の発生判断基準
季節区分
夏
冬
降水強度
56.5mm/h
50mm/h3 メッシュ
降水強度の 30mm/h 32 メッシュ
塊の格子数 50mm/h 1 メッシュ
1 メッシュ
雲頂高度7km
3km
竜巻発生確度
発生確度 1
発生確度 1
ナウキャスト雷ナウキャスト
活動度 2
活動度 1
±13 度
±21 度
角度
移動範囲
距離
58.0km110.2km

本調査では、発電所において突風の発生を予測する
ために、大きく分けて 2 つの調査を行った。一つは、参考文献

突風発生の 30 分前に突風の起因となる雲（以下、親雲[1] 鈴木博人他, 2009, 天気, 56, 353-365..

と記載）を判断する基準の作成に利用する、気象予測
データおよび気象観測データの調査。もう一つは親雲― 122 ―

B209

台風を対象とした高密度降水レーダ反射強度の観測システムシミュレーション実験*岡 﨑 淳 史 , 本 田 匠 , 小 槻 峻 司 , 三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )

してレーダ反射強度を同化する実験（TEST1）を行っ

はじめに

レーダによる降水観測は気象予報において重要な役た。この結果、レーダ反射強度の空間分布を良好に解割を果たしており、その観測範囲および頻度は今後ま析し、何も同化しない実験（NoDA）に比べて、気圧をすます拡充していくことが予想される。実際 JAXA で除くすべてのモデル予報変数について誤差が低下した。

は次世代降水観測衛星として、低緯度から中緯度の集

一方、インバランスに起因する音波ノイズの影響が大中的な観測を可能にする大型フェーズドアレイアンテ

きく、台風の構造が壊れてしまった。観測値と予報値ナを搭載した静止衛星の打ち上げを検討している。この差の統計を調べると、バイアスや非ガウス性といっの新しい観測をうまく使うことで、数値天気予報の精

た、アンサンブルカルマンフィルタに望ましくない性

度向上が期待される。一方、観測誤差相関や観測演算質が表れていた。

子等に自明でない問題をはらむため、降水レーダ観測

これらの問題を緩和するため、観測の空間平均化と、により得られる反射強度の同化は一般に難しい。衛星

比湿を同化する手法を導入し、新たな実験（TEST2）

計画段階において、反射強度を有効に活用するデータを行ったところ、台風の再現性を大幅に改善した（図 1）。

同化手法を開発し、数値天気予報における衛星観測の発表では、これらの改善方法の具体的な説明と、詳細有用性を明らかにしておくことは重要である。

な結果を報告する。

本研究では、この問題に取り組むため、仮に全モデル格子点において降水レーダ反射強度が観測された場
合、数値天気予報にどのようなインパクトをもたらすのかを完全モデルの観測システムシミュレーション実験により調査する。本研究では、対象事例として 2015
年最強の台風 Soudelor（平成 27 年 13 号）を選んだ。


実験設定

本研究では、理化学研究所計算科学研究センターを中心に開発が進められている次世代気象気候科学基盤
ライブラリーを用いた領域非静力学モデル
SCALE-RM[1, 2]に、局所アンサンブル変換カルマンフ
ィルタ（LETKF[3]）を適用した SCALE-LETKF[4]を用

図 1 真値（太実線）、NoDA（細実線）、TEST1（点線）、いた。モデルの水平解像度は外側領域では 15km、内側

TEST2（破線）の台風中心気圧（hPa）

領域では 3km とした。アンサンブルサイズは 50 メンバ
ーとした。

参考文献

同化する観測は同モデルを用いて別途行った実験を[1] Nishizawa et al., 2015, GMD., 8, 3393-34419.

真値と仮定し、それから計算される降水レーダ反射強[2] Sato et al., 2015, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23.

度に観測誤差（5 dBZ）を加えることで作成した。観測[3] Hunt et al., 2007, Physica D., 230, 112-126.

の空間解像度は内側領域と同じで、毎正時に入手可能[4] Lien et al., 2017, SOLA, 13, 1-6.

であると仮定した。
レーダ反射強度は、
Joint-Simulator[5][5] Hashino et al., 2013, JGR-Atmos., 118, 7273-7292.

を用いて計算した。
謝辞 本研究は JAXA 委託研究「次世代衛星搭載降水

結果

レーダデータの気象予報データ同化手法の開発」の一はじめに、既往研究にならい局所化半径を 10 km と環として行われた。

― 123 ―

B210

2013 年台風第 3 号 Yagi の高解像度予報実験∗

榎本剛 （京大防災研/海洋機構），吉田聡（京大防災研），
山崎哲，中野満寿男（海洋機構），山根省三（同志社大），山口宗彦（気象研），
松枝未遠（筑波大/オクスフォード大），Glenn Carver, Jean-Raymond Bidlot (ECMWF)

1 はじめに
気象庁現業予報に見られた 2013 年台風第 3 号 Yagiの西進バイアスは，主として気象庁の解析値に起因す
るが，ECMWF 現業解析を用いても解像度が低い場合に現れる [1]。今回は，ECMWF の当時の現業解像度（TL1279L91）を含む高解像度で予報実験を行い，現業の予想進路の再現を試みた。

2 実験設定用 い た モ デ ル は ECMWF OpenIFS Cy40r1v1

TL1023L60（ 水 平 解 像 度 20 km, 鉛 直 60 層 ）,TL1279L60（15 km, 60 層）, TL1297L91（15 km, 91層）である。初期値は 6 月 9 日 12 UTC の ECMWF の現業解析である。

3 結果

図 1

700 hPa 流 線 函 数 TL1279L91（ 上 ）TL1279L91−TL511L60（下）進路は以前行った T511L60（39 km, 60 層）よりも

ECMWF の現業予報の経路に近づいたが，今回用いた解130˚

像度の間での差異は認められなかった。T1279L91（現

132˚

134˚

34˚
J

業解像度）では，梅雨前線上のメソ低気圧の再現性が向

E E E
E

J

32˚
J

上し，太平洋高気圧との間で北東向きの流れが強化され

30˚

E

E

32˚

J

ている（図 1）ものの，現業の進路は再現できなかった。

30˚

E

J
J

28˚

されている。そこで波浪モデルを結合した実験を行なっ

E

E

J

現業予報には上述の実験とは異なり，波浪モデルが結合

140˚

138˚

136˚

J

34˚

J

26˚

28˚

E

J
E

26˚

J

たところ，現業の進路を再現することができた（図 2）。

J

24˚

J
J

4 まとめ

22˚
J

20˚
130˚

高解像度を用いると，2013 年台風第 3 号 Yagi の予

E

E

J

132˚

24˚

E

E

22˚

JE

134˚

136˚

138˚

20˚
140˚

報進路の精度が高まる傾向が確認されたが，TL1023 と

図 2

T1279 との差はほとんど見られなかった。波浪モデルの（ ），6 月 9 日 12 UTC を初期時刻とする気象庁（ J ），•2013 年台風第 3 号の気象庁ベストトラック

ECMWF（ E ）の現業予報，OpenIFS TL1279L91 波

結合で現業の進路が再現できたことは，海洋からの影響◦

浪なし (×), あり ( ) による予測実験の経路が強い事例であったことを示唆している。

参考文献

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP26282111 の助成を受けた。

[1] 榎本剛, 2016: 日本気象学会 2016 年度秋季大会講演予稿
集, B202.

ECMWF 解析値は Glenn Carver 氏提供。

― 124 ―

B211

西部太平洋・東南アジア域における高解像度海洋同化システムの構築*大 石 俊 1 ， 日 原 勉 2 ， 相 木 秀 則 1 ， 石 坂 丞 二 1 ， 宮 澤 泰 正 2 ， 可 知 美 佐 子 3
1： 名 古 屋 大 学 /宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 ， 2： JAMSTEC/APL， 3： JAXA/EORC
1.

はじめに

静止衛星「ひまわり 8 号」は 2014 年 10 月に打ち上げられ，2015 年 7 月から西部太平洋域の観測を開始した[1][2]．ひまわり 8 号は赤外放射計で観測を行っているため，沿岸近くの海面水温の観測が可能である一方，の影響を調べた．一方，季節風の影響が顕著な東南アジア域では，大気強制場に JRA55[5]，J-OFURO3[6]を与えた実験（JRA55 ラン・衛星風ラン）を行い，その重要性を確認した．なお，各格子点において周囲10°×10°の領域でひまわり 8 号と GCOM-W の海面水雲域の観測が不可能である．しかし，その高い時空間解

温の差分からバイアスを見積もり，バイアス補正を行

像度によって，日合成した海面水温の観測域は雲域のっている．

を上回っている．

3.

モデルの高解像度化に伴い，海洋同化システムの構築

もに現実的な海面水温・塩分・高度場を示した．また，が急速に進んだ．しかし，既存の高解像度海洋同化シス両実験で海面塩分・高度に大きな差は見られなかった

そのため，太平洋域の台風研究に使用される海面境界

かった．これはひまわり 8 号が沿岸付近の海面水温を条件に適していない場合がある．また，漁業が盛んな東観測しているためだと示唆される．

そこで，本研究では，西部太平洋域・東南アジア域におーン時において，ベトナム沿岸の沿岸湧昇を引き起こ観測が可能なマイクロ波放射計を搭載した GCOM-W

近年の Argo フロートの水温・塩分観測の蓄積や海洋

テムの領域は，
北太平洋の 10°N 以北に限られている．

南アジア域での海洋環境監視も，未だ行われていない．
いて，ひまわり 8 号の海面水温を同化に使用する，高結果

西部太平洋広域システムの H8 ラン，GCOM ランとが，海面水温は沿岸域で H8 ランが GCOM ランより低

一方，東南アジア領域システムでは，夏季南西モンス

す強風域が JRA55 ランより衛星風ランで強かった．そ

解像度の海洋同化システムを作成することを目的とすのため，ベトナム沖の局所的な冷水域の再現性が衛星

る．

風ランで高い傾向にあった（図 1）．

2.

高解像度海洋同化システム

4.

表 1 に実験に使用した海洋同化システムの概要をまとめた．西部太平洋域では，ひまわり 8 号と GCOM-[2] Kurihara, Y. et al. (2016) Geophys. Re. Lett., 43, 1234–1240.

W の海面水温をそれぞれ同化に与えた実験（H8 ラ[3] Hunt, B. R. et al. (2007) Physica D, 230, 112–126.

ン・GCOM ラン）を行い，同化に使用する海面水温[4] Miyoshi, T. et al. (2010) Mon. Wea. Rev., 138, 2846–2866.
[5] Kobayashi, S. et al. (2015) J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5–48.

表 1. 高解像度同化システムの概要．
†はバイアス補正したことを意味する．
8;
-,

",

(

?35

-,/19>

95°E–165°WB50°S–50°N

98°–115°EB0°–22°N

6<:#

1/12°×1/12°×47!

1/36°×1/36°×47!

2015.08–2016.07

4'<JRA55 CJRA55-?
NCEP-NCAR Reanalysis 1 7&? CJ-OFURO3-?
AJRA55)
LETKF

)$
%+




-=*.

20
H8 C8†GCOM CGCOM-W

-=@#
*.[6] Tomita, H. et al. in revision

sbPOM



20



参考文献

[1] Bessho, K. et al. (2016) J. Meteor. Soc. Japan, 94, 151–183.

GTSPP

図 1. 東南アジア領域システムにおける（a）JRA55 ラン，（b）衛星風ランの2015 年 8 月における月平均海面水温．

8†CMEMS
GTSPP+AQC Argo

― 125 ―

B212

アガラス反転流域における水温前線の緩和過程*大 石 俊 1 ， 東 塚 知 己 2 , 3 ， 小 守 信 正 3
1： 名 古 屋 大 学 /ISEE， 2： 東 京 大 学 大 学 院 理 学 系 研 究 科 ， 3： JAMSTEC/APL
1.

はじめに

中緯度では，以前は，大気が海洋に影響を与え，海洋から大気への影響は無視できるほど小さいと認識さ寄与に分解できる．この 2 種類の勾配項の形成要因

は，バルク式や混合層深度の診断式[7]から調べた．

れていた[1]．しかし，衛星観測の発展や数値モデルの3.

大気場に影響を与えることが明らかになった[2]．その化，海面熱フラックスによって緩和され，これらが釣ため，中緯度大気相互作用の一端を担う水温前線の強り合うことで維持されていた．一年を通して，水温前

近年，Argo フロートによる水温・塩分観測値が蓄で潜熱放出がより大きかった（図 1）．そのため，南半だことで，高解像度の海洋内部のデータが得られ，水前線を緩和していた．さらに，赤道側の弱い加熱によ

高解像度化に伴い，中緯度西岸境界流域の水温前線が化・緩和過程を定量的に理解することは重要である．
積されたことや海洋モデルの高解像度化がさらに進ん結果

アガラス反転流域の水温前線は，海洋項によって強線に伴い形成される強い海面比湿勾配により，赤道側
球夏季では，赤道側で海面加熱がより弱くなり，水温温前線域での海洋混合層の熱収支解析が可能になっって形成された深い混合層は，海面加熱への感度が低置をとり，季節風の影響が小さい南インド洋南西部のる働きをしていた．このように，本研究は，水温前線た．そこで，本研究は，水温前線が単一で安定した位

アガラス反転流域に着目し，水温前線の強化・緩和過程を定量的に調べることを目的とした．

いために，混合層深度勾配が上記の緩和過程を強化すが混合層過程を通すことで夏季に強く水温前線を緩和する過程を明らかにし，水温前線の維持過程を理解す

る際に混合層深度を考慮することの重要性を示した．
2.

データ・方法

水温・塩分の月気候値として MIMOC[3]を使用した．また，海面水温として OISST – AVHRR +AMSR[4]，海面熱フラックスおよび関係する変数として OA Flux[5]を使用した．期間は 2003–2008 年である．また，観測データには海洋内部の観測値が十分でないことや期間が一致していないなどの問題があるため，大気海洋結合モデル CFES[6]を使用して結果を確かめたが，定性的に同様の結果が得られた．

水温前線の強化・緩和過程を定量的に調べるために，混合層の熱収支式を南北微分して得られる水温前線の時間変化式

𝜕𝜕 𝜕𝜕𝑇𝑇%&'
𝜕𝜕
𝑄𝑄
𝜕𝜕
#
)=
+
2 + (𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡)
𝜕𝜕𝜕𝜕 𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕 𝜌𝜌. 𝑐𝑐0 𝐻𝐻
𝜕𝜕𝜕𝜕

4.

参考文献

[1] Frankignoul, C., et al. (1985) Rev. Geophys., 23, 357–390.

を使用した．さらに，右辺第 1 項は𝜕𝜕
𝑄𝑄
1 𝜕𝜕𝜕𝜕
𝑄𝑄 𝜕𝜕𝜕𝜕
+2=−𝜕𝜕𝜕𝜕 𝜌𝜌. 𝑐𝑐0 𝐻𝐻
𝜌𝜌. 𝑐𝑐0 𝐻𝐻 𝜕𝜕𝜕𝜕 𝜌𝜌. 𝑐𝑐0 𝐻𝐻@ 𝜕𝜕𝜕𝜕図 1．南半球夏季のアガラス反転流域における水温前線の緩和過程の概略図．

(1)[2] Minobe, S., et al. (2008) Nature, 452, 206–209.

(2)[3] Schmidtko, S., et al. (2013) J. Geophys. Res. Ocean, 118, 5473–5496.
[4] Reynolds, R. W., et al. (2007) J. Clim., 20, 5473–5496.
[5] Yu, L. and R. A. Weller (2007) Bull. Am. Meteorol. Soc., 88, 527–539.

のように海面熱フラックス・混合層深度の勾配からの[6] Komori, N., et al. (2008) Geophys. Res. Lett., 35, L04610.
[7] Qiu, B. and K. A. Kelly (1993) J. Phys. Oceanogr., 36,1365–1380.

― 126 ―

C201

高解像度観測と数値モデルによる南極域中層大気重力波の力学特性*澁谷亮輔 1・佐藤薫 2 (1JAMSTEC, 2 東大院理)1. はじめに
大気重力波は浮力を復元力とする波動であり、大気下層から上方へ熱や運動量を輸送する性質を持つ。
近年の中層大気重力波の研究により、冬季南極域には大きな重力波活動度が分布することが明らかになった。しかし観測とパラメタリゼーションによる再現には乖離が大きく、この領域の重力波の力学特性を調べることは喫緊の課題である。しかし南極域中間圏は観測の難しさから、重力波の仔細なパラメー
タ解析や発生・伝播過程の研究は限定的であった。
そこで、本研究は 2 つの最新の手法を用いて南極域中間圏重力波の力学特性を調べる。1 つは 2011 年に昭和基地に設置された大型大気レーダー（PANSY
レーダー）である。もう 1 つは非静力学正二十面体
モデル NICAM である。本研究では NICAM のモデ
ルトップを中間圏まで拡張し、世界初の非静力学モデルによる中間圏長期再現実験を行った。このモデルデータを PANSY レーダーの観測データと比較検証しつつ解析することで、南極域重力波の統計的力学特性の解明を試みる。
2. データ・モデル設定・手法
2.1. PANSY レーダー
PANSY レーダーは対流圏から中間圏までの 3 次
元風速を高分解能・高精度で連続観測することができる南極最大の大気レーダーである。オリジナルデ
ータの鉛直分解能は約 600 m、時間分解能は約 3 分である。時間方向に 10 点平均した時間分解能約 30分のデータを解析に用いた。
2.2. 中層大気 NICAM
従来の NICAM のモデルトップを 87 km まで拡張した中層大気 NICAM を用いた。実験期間は
PANSY フルシステムによる連続観測が行われた
2016 年 4 月から 8 月の 5 ヶ月間である。水平格子には Shibuya et al. (2017)の格子点を南極域付近に寄せて水平解像度を高めたグリッドを用いた。水平
格子間隔は南緯 30o 以南でほぼ一様均一であり、その解像度は約 17 km とした。現実大気に十分近い場
から外的強制力なしに発生する重力波を長期間解析するため、MERRA 再解析データを初期値として 7日間のシミュレーションを複数行った。この時、次に行う実験の期間は前の実験期間と 2 日分重なるようにした。このように作成した複数のデータのうち、それぞれのデータの後半の 5 日間を繋げることで一連の疑似的な連続的なデータを作成した。
3. 結果
NICAM によって再現された中間圏の風速場を統計的に調べたところ、PANSY レーダーによる観測と比べて擾乱の振幅が約 1.5 倍大きいものの、位相構造を良く再現していた。振幅、位相構造の再現性については Shibuya et al. (2017)の事例解析研究によって確認されていたが、中間圏の風速擾乱の統計的性質を観測とモデルデータで比較した研究は本研
究が初めてである。
続いて南北風擾乱の周波数パワースペクトルの緯度構造を調べたところ、高度 70 km において各緯度の慣性周波数付近にエネルギーピークが存在することが分かった (下図)。鉛直運動量フラックスの東西
成分のパワースペクトルについても調べたところ、同様に慣性周波数付近に負のピークが存在した。故に、Shibuya et al. (2017)で昭和基地において見られた周期約 12 時間の大振幅擾乱は、慣性周期 (昭和基地で約 12.7 時間)付近のエネルギーピークとして解釈することが出来る。モデル内の擾乱を空間構造
1000 km よりも大きい大規模な擾乱と 1000 km よりも小さい擾乱に分けて解析したところ、大規模な空間構造を持つ擾乱は慣性周期付近のエネルギーピークの約半分を担っていることが分かった。さらに、
この大スケール重力波によるエネルギーピークの存
在は背景風勾配による重力波の波数の変化によって力学的に解釈出来た。
極域中間圏における周期 12 時間前後の大振幅擾
乱は、今まで潮汐波としてのみ議論されてきた。本
研究はこの擾乱が 1000 km 以上の水平波長を持つ
準慣性周期の慣性重力波である可能性があることを明らかにした。またレーダー・ライダーによる過去の中間圏の高解像度観測データと比較し、NICAM
は中間圏擾乱の統計的振る舞いを良く再現することが分かった。

図 1: NICAM によって再現された 2016 年 6 月～8 月の高度 70km における南北風周波数スペクトルの緯度分布。
図中の黒破線は周期 12 時間, 24 時間に対応する周波数を示し、黒曲線は各緯度における慣性周波数を示す。

― 127 ―

C202

成層圏突然昇温時の前線構造と重力波特性*角 ゆ か り (東 大 院 理 ),佐 藤 薫 (東 大 院 理 )オフ波長 6 km のハイパスフィルタを用いて抽出した

 はじめに
突然昇温（SSW）時の成層圏において、大規模な前線

気温擾乱の二乗振幅は、前線の近傍で大きく、SSW 時

構造（気温の水平勾配の大きい領域）が見られることがに急激に増大することが分かった。このような気温擾

報告されている。前線は高さと共に西に傾いた構造を

乱の特性を議論するために、擾乱の鉛直・水平波長を推持ち、極渦の縁近傍に形成されることが指摘されてい定した（e.g., Alexander et al. 2008）。そのために、平均場

る (Fairlie et al. 1988; Manney et al. 1994, 2005) 。数値シを取り除いた気温の偏差場に 1 次元の Stockwell 変換

ミュレーションによって、このような前線近傍で上方（S 変換）を適用した。平均場は、オリジナルの気温プ

伝搬する重力波が発生することも報告されている

ロファイルを 4 次の多項式フィッテングで近似したも(Fairlie et al. 1990) 。しかし、前線の形成メカニズムやのである。S 変換とは Wavelet 変換を拡張したものであ

重力波との関係性はまだ十分に理解されておらず、観り、そのスペクトルから各高度で卓越する鉛直波長を測による知見が必要である。本研究では 2016 年 1～2推定できる。図 2 に、前線近傍の気温の偏差場のプロ

月の SSW 期間中に見られる前線構造に着目し、その形ファイルとその S 変換スペクトルを示す。約 4～7 km

成過程について再解析データを用いて調べた。さらに、の鉛直波長をもつ波成分が高度 25～35 km の範囲にあ前線近傍にみられる重力波（鉛直波長の短い気温擾乱）ることが分かる。水平波長は、隣り合うプロファイルのの特性について衛星観測データを用いて調べた。

クロススペクトルの位相差から見積もることができる。

 解析データ
 SSW 時の成層圏の総観規模構造を調べるために、関係を議論する。

発表当日は擾乱の水平波長についても述べ、前線との

MERRA2 再解析データを使用した。データは 3 時間
間隔、鉛直 42 層、水平方向には 1.25 度間隔でグリッド化したものを用いた。成層圏の重力波の解析には、高い鉛直分解能を有する FORMOSAT-3/COSMIC 衛星の気温データ (atmPrf) を用いた。本研究では、衛星の各
軌道データを鉛直 100 m の等間隔で内挿し、高度 10～40 km の範囲を解析に使用した。解析期間は 2016
年 1～2 月であり、2月9日にSSWのピーク（10 hPa 面の東西平均気温が最大）が生じた。

 結果
 前線的な構造は SSW ピークの数日前に強められ、気温の最大値と水平勾配が最大になることが分かった。

図 1: 前線を垂直に横切るラインに沿った鉛直断面図（SSW ピークの 2 日前）。横軸は前線中心からの相対距離。
（色）渦位偏差、（等値線）正と負のジオポテン
シャル高度偏差を赤と青でそれぞれ示す

この前線強化の様子を波の構造と結びつけて議論する
ために、前線付近の準地衡流渦位の構造を調べた。図 1に示すように、高渦位と低渦位のピークが前線付近の狭い領域に隣接して存在する。低渦位域は上部成層圏に存在し、その下層側ではジオポテンシャル高度の鉛直勾配が極大、すなわち高温のピークとなっている。これが今着目している前線構造に対応している。発表当日は、前線形成過程における渦位の構造変化についてより詳しく述べる予定である。
一方、FORMOSAT-3/COSMIC 衛星のデータにカット

図2: SSW ピークの2 日前に前線近傍に存在する
COSMIC 衛星の（左）気温の偏差場と（右）その S
変換スペクトル― 128 ―

C203

北極成層圏突然昇温に伴う赤道から南半球亜熱帯に及ぶ低温偏差安井 良輔、佐藤 薫 (東大院理)*1. はじめに
北半球冬季成層圏では、成層圏突然昇温(Stratospheric Sudden Warming; SSW)がしばしは発生する。これは、北半球成層圏において定在ロスビー
波が砕波することで、子午面循環を形成し、その下降流域に断熱圧縮に伴って北極成層圏が昇温する現象である(Matsuno 1971)。ロスビー波が砕波して西向きの波強制を与える緯度幅は、SSW のそれぞれのイベントで異なるが、中に赤道近くまで及ぶものもある。この時赤道付近では、波強制がつくる子午面循
環は上昇流となり、断熱膨張によって低温偏差が形成される。このような赤道付近まで波強制を受けるとがわかる(図 2)。南半球側においても、非常に小さな値であるが、𝑤𝑤̅ ∗ の時間変化と対応している。しかし、北半球側のロスビー波は赤道に向かっているが南半球側には及んでいない。

4. 今後の予定
南半球側で見られた低温偏差の要因については不明である。南半球側で北半球 SSW の前に、ノーマル
モードロスビー波の活動が急激に活発になっている
ことや、南半球側で低温偏差が見られる少し下の領域で短波加熱の正の偏差が見られることなどとの関連が考えられる。今後詳しく解析する。

SSW イベントでは、しばしば赤道を越えて南半球亜熱帯域まで、低温偏差が見られる。本研究では、この赤道を越えて低温偏差を示す SSW イベントに注目し、その発生要因についての解析を行なった。
2. データと解析方法
 本研究では、再解析データ MERRA2 を用いた。解析期間は 1990 年 12 月から 2018 年 3 月までの 28 シーズンである。MERRA2 には、自然発生のトレンドに加えて、同化に伴うトレンドも見られたため、気候値からの偏差から 90 日の移動平均を取り除いた
成分について解析を行なった(以下、偏差と呼ぶ)。
3. 結果

図 1：(上)1998 年 12 月～1999 年 3 月、(下)2006 年 12

図１(上)は、1998 年 12 月～1999 年 3 月、高度 5

月～2007 年 3 月の高度 5 hPa の気温の偏差。等値線

hPa の気温の偏差である。この高度 5 hPa は、北半球

間隔は 5.0K。-2.5K に補助線を引いている。破線はの高温偏差の緯度幅が最も大きくなる高度である。

負の値を示す。

このシーズンでは、Charlton and Polvani (2007)の SSW
判定法によると、1998 年 12 月 15 日と 1999 年 2 月
26 日にそれぞれディスプレイスメント型、スプリッ
ト型の SSW が起こっており、いずれもその時に北半球高緯度の高温偏差が最大になっている。しかし、北半球中緯度では、高緯度に比べて約 10 日ほど早く
高温偏差が見られ、時間とともに高緯度に移動している。一方赤道域をみると、SSW が起こる 15 日程
度前から低温偏差がみられ、この低温偏差が南緯 30°付近まで伸びていることがわかる。このような赤道を越える低温偏差は、すべての SSW で見られるわ

図 2：1998 年 12 月～1999 年 3 月、高度 5 hPa の残ント型 SSW では、赤道や南半球亜熱帯に大きな低差平均鉛直流𝑤𝑤̅ ∗ の偏差。3 日の移動平均をかけてい温偏差は見られない(図 1(下))。

5. 参考文献

けではなく、2007 年 2 月 24 日のディスプレイスメ

この赤道の低温偏差は、北半球側での TEM 系残差平均鉛直流 𝑤𝑤̅ ∗ の時間変化とよく対応しているこる。等値線間隔は 0.3mm/s。破線は負の値を示す。

Matsuno, T. (1971), J. Atmos. Sci., 28, 1479–1494.
Charlton, A. J., and L. M. Polvani (2007), J. Climate, 20, 449–469.

― 129 ―

C204

大規模アンサンブル実験から見える成層圏突然昇温時の熱帯成層圏対流圏結合
吉田 康平 1, 水田 亮 1㻌1: 気象研究所

１．序論
 成層圏大気が対流圏に与える影響については、科学的・長期予測的な重要性から古くから研究が行われているテーマである。Baldwin & Dunkerton (Science,2001)など、中高緯度を中心とした成層圏対流圏結合は広く認知されてきているが、その一方で熱帯における成層圏対流圏結合についても研究が進められてきたが、近年の発展が特に目覚ましいトピックである。例えば
成層圏準二年周期振動（QBO）が熱帯大規模循環に影響を与えるとする研究は Yoo & Son (GRL, 2016)を皮切りに近年、精力的に行われてきている。また成層圏
突然昇温（SSW）が熱帯対流圏に与える影響について
も Kodera (GRL, 2006)で示された対流への影響をはじめ、様々な研究が行われてきている。ただし長周期変動である QBO に比べ SSW は対流圏内の変動との影響の切り分けが難しく、発生頻度も大規模な SSW では 2
～3 年に一回程度とサンプル数が少ないため統計的に信頼できる解析が困難であった。そこで本研究では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 を用いて、これまでサンプル数不足で適切な調査が難しかった SSW が熱帯対流圏に与える影響について詳細な調査を行うことを目的とする。
２．実験設定と使用データ
d4PDFで使用したモデルは気象研究所全球大気モデ
ル MRI-AGCM3.2H（水平 60km 格子 64 層）である。
解析に使用したのは現在気候実験（1951-2010 年）で、海面水温データに COBE-SST2 (Hirahara et al., JC,2014)をベースに時空間的に摂動を加えた 100 メンバ
ーアンサンブルを行っている。SSW イベントの抽出はモデルの極渦変動が小さいため、北緯 60 度 10hPa の
西風の時間変化で行い、そのうち熱帯成層圏で十分に気温低下が起きているもの（アンサンブル平均から 10
hPa で-2 K かつ 70 hPa で-2 K）
を選び 6000 年中、
490
イベントが抽出された。モデル出力からの熱帯低気圧の抽出は Murakami et al (CD, 2012)の手法を用いた。
３．結果
 熱帯 70 hPa 気温の低温偏差のピークを基準にしてコンポジット解析を行った結果を図 1 に示す。SSW に応じて熱帯成層圏の上部から下部にかけて低温偏差が下方伝播しているのがわかる（図 1a）。残差鉛直流の緯度分布は、day -30 で既に上昇流偏差が赤道付近で現れ始め、時間の経過とともに熱帯全域に広がり、特に南半球側で偏差が大きくなるのが分かる（図 1b）。この結果は Kodera (2006)と整合的である。それに応じて降水偏差と OLR の低い領域が赤道から南半球側にシフトし同領域で対流活動が強まっているのが分かる（図 1c）。
さらに対流活動の強化に伴い同領域での熱帯低気圧の存在頻度が増加している（図 1d）。また他の熱帯的圧指標としては、発生頻度や熱帯低気圧積算エネルギー（ACE）でも有意な増加が見られた。このように様々な指標で熱帯南半球域での対流活動の強まりを見ることができた。ただし対流活動の強まりは 70 hPa の低温
偏差ピークに先行している傾向があり、広く支持されている安定度の弱化に伴う対流活動の変調以外の寄与の重要性を示唆する結果となった。発表ではより詳細な議論を行う予定である。
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ならびに地球情報統融合プログラム、
JSPS 科研費 JP17H01159 の支援により実施された。

図 1. SSW 発生時の熱帯域における (a) 気温 [K] (b) 100
hPa 残差鉛直流 [mm/s] (c) 降水（0.1 mm/day 以上に陰影）と外向き長波放射（等値線） d) 熱帯低気圧存在頻度のコンポジット偏差。70 hPa 気温が最低となる日を day 0としている。
(c)を除き陰影とマークは 99%有意な領域を示す。

― 130 ―

C205
Lapse-Rate Tropopause 高度の傾向方程式の導出とその適用*高麗正史、佐藤薫 (東大院理)とする単純化が、妥当であることを意味している。

1. はじめに

対流圏界面は、対流圏と成層圏の境界であり、通常、 3.2 2008/2009 年冬季の北半球極域の LRT 変動
TEM 系に対して式 (1) を適用し、2008 年 12 月～
気温減率で定義される (Lapse-Rate Tropopause; LRT)。
そこでは、大気微量成分量の鉛直勾配が大きく、成層 2009 年 2 月の北半球極域 (70 ~ 90°N) の東西平均
圏-対流圏間混合の観点で研究がなされてきた。基本 LRT 変動を解析した。解析には JRA-55 を用いた。解S
LRT 高度は、熱帯で放射対流平衡、中高緯度で傾圧 析領域の LRT 高度の変動を考慮して、 [𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧)]T ≈250hPa擾乱の調節過程により主に維持される (Held, 1982)。 [𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧)]350hPa と 近 似 し た 。 図 2 に 東 西 平 均 し た
加えて、傾圧不安定などの総観規模擾乱や成層圏突 ∂𝑧𝑧𝑧𝑧TP /𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 の時系列 (実線) を示した。2009 年 1 月 22
然昇温 (SSW) などの惑星規模擾乱に伴い、数日～数 日に SSW が発生しており、この時 LRT の低下 (負の傾向) が見られる。3 次元移流と放射加熱の和から推ヶ月のスケールで変動することが指摘されている。
本研究では、LRT 高度を温位勾配 (𝑁𝑁𝑁𝑁 2 ) の不連続 定された LRT 高度の変化率 (破線) は、昇温後の負点 が 存 在 す る 高 度 で あ る と 単 純 化 (Juckes, 1994; 値を含め、東西平均 ∂𝑧𝑧𝑧𝑧TP /𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 を定量的によく説明す1997) することで、LRT 高度の傾向方程式を導出す る。さらに、力学的加熱の一成分である残差平均鉛直� ∗ の変動に� ∗ ) による寄与を一点鎖線で示す。𝑤𝑤𝑤𝑤
る。導出された方程式を傾圧不安定の数値実験や再 流 (𝑤𝑤𝑤𝑤
よって、1 月 22 日ごろの LRT 高度の低下が説明でき解析データに適用し、その妥当性を検証する。
ることが分かった。

2. LRT 高度の傾向方程式の導出

LRT 高度 𝑧𝑧𝑧𝑧TP において、温位は連続、温位勾配は不連続と仮定する。詳しい導出は省略するが、LRT に
おいて Rankine-Hugoniot 条件を適用すると、∂𝑧𝑧𝑧𝑧TP /𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 = −[𝜃𝜃𝜃𝜃𝑡𝑡𝑡𝑡 ]ST /[𝜃𝜃𝜃𝜃𝑧𝑧𝑧𝑧 ]ST … (1)が得られる。ここで、添字は変数での偏微分を表し、[𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧)]ST ≡ 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 + 0) − 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 − 0) で、LRT の上下間の差を表す。右辺は、熱力学方程式を用いて、各項 (水平移流や鉛直移流 (断熱加熱)、非断熱加熱) の解析が可能である (例えば、3 次元移流項は [𝒗𝒗𝒗𝒗 ⋅ ∇𝜃𝜃𝜃𝜃]ST /[𝜃𝜃𝜃𝜃𝑧𝑧𝑧𝑧 ]ST )。また、時間・空間平均した方程式系や変形オ
イラー平均系 (TEM 系) にも同様に適用可能である。

図 2：10 日移動平均した 70 ~ 90°N における東西平均 ∂𝑧𝑧𝑧𝑧TP /𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 (実線)、3 次元移流と放射加熱�∗の和から推定された ∂𝑧𝑧𝑧𝑧TP /𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 (破線)、及び、𝑤𝑤𝑤𝑤
による加熱から推定された ∂𝑧𝑧𝑧𝑧TP /𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 (一点鎖線) の時系列。

3. 導出された傾向方程式の適用

3.1 理想化した傾圧不安定の数値実験
物理過程を含まない理想的な傾圧不安定の数値実
験 (Polvani et al., 2004) の出力結果に、式 (1) を適用した。数値計算には DCPAM5 (Takahashi et al., 2018)
を用い、解像度は T85L40 とした。図 1 に t = 11 day
での 𝑧𝑧𝑧𝑧TP の水平分布と、45°N での実際の ∂𝑧𝑧𝑧𝑧TP /𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕、
及び、式 (1) で推定される 3 次元移流 (𝒗𝒗𝒗𝒗 ⋅ ∇𝜃𝜃𝜃𝜃) による変化率を示す。ここでは、[𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧)]ST ≈ [𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧)]200hPa
300hPa と近似する。図 1 (b) で、それら 2 つがよく一致することが分かる。これは、本実験設定で、LRT を不連続点

4. まとめLRT を温位勾配の不連続点として単純化すること
で、LRT 高度の傾向方程式を導出した。そして数値実験で得られた傾圧不安定波、及び冬季北極域の再解析データに適用した。いずれの場合も傾向方程式が機能することが確かめられた。また、SSW 後の LRT付近の下向き 𝑤𝑤𝑤𝑤
� ∗ に伴い、LRT が低下することが先行研究 (例えば、Kohma and Sato (2014)) で指摘されている。本解析は、SSW 後の LRT 高度変化が 𝑤𝑤𝑤𝑤
�∗ で説明できることを定量的に確かめたことになる。
図 1：(a) t= 11 day での𝑧𝑧𝑧𝑧TP の水平分布。等値
線間隔は 250 m。(b) 同
時 刻 の 45°N で の∂𝑧𝑧𝑧𝑧TP /𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 ( 実 線 ) と 3
次元移流 から 推定された ∂𝑧𝑧𝑧𝑧TP /𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 ( 破線)の経度分布。

― 131 ―

C206

南半球極域成層圏における波数 1 の準停滞性ロスビー波のクライマトロジーと対流圏との関係
平野創一朗 • 高麗正史 • 佐藤薫 (東大院理)*1. はじめに
南半球極域成層圏における波数 1 の準停滞性ロ

で QS wave-1 の振幅と𝑛𝑛2 の季節進行は定性的には整合しているように見える。

ス ビ ー 波 （ quasi-stationary waves with zonal

しかし、振幅が春に最大となる時の振幅の大きさ

wavenumber 1; QS wave-1）の振幅は、冬の初めに極は𝑛𝑛2 だけでは説明できない。そこで、対流圏におけ

大、冬の中頃に極小、冬の終わりから春にかけて最る QS wave-1 の振幅の季節進行を調べたところ、春大となる。この季節進行は、refractive index (𝑛𝑛2 ) とに最大となることが分かった（図 3）。この結果は、は議論が分かれている (Scott and Haynes 2002)。例

幅が、成層圏における QS wave-1 の振幅の最大に寄の関連が調べられてきたが、その対応関係について

えば、Randel (1988) は、8 年分の客観解析データを使って、QS wave-1 の振幅と𝑛𝑛 の増減が対応しない
2

𝑛𝑛2 の増大に加えて、対流圏における QS wave-1 の増与していることを示唆する。

4. 今後の展望

ことを示している。一方、Wirth (1991) は、現実的

南半球の最終昇温日の年々変動は、春における成な背景風の下で、下部境界に現実的な波数 1 の強制層圏の波活動と関係していることが知られているを与えて、定常線形準地衡方程式を南半球で解いた。

(Sun et al. 2014; Hirano et al 2016)。そこで、最終昇温

冬の初めの極大は再現できなかったものの、 QS日に着目して、成層圏の QS wave-1 と対流圏の QS

wave-1 の振幅と𝑛𝑛2 の季節進行はほぼ整合的であっwave-1 の年々変動の関係を調べる。さらに、対流た。本研究では、解析期間を 38 年間に拡張し、南圏の QS wave-1 の起源が主に熱帯であることが指半球極域成層圏における QS wave-1 の振幅の季節

摘されている (Quintanar and Mechoso 1995; Inatsu

進行を、𝑛𝑛2 及び対流圏における QS wave-1 の振幅のand Hoskins 2004) ことから、熱帯の対流活動の年々季節進行と関係づけて調べることにした。

変動との関係も調べる。

2. データと解析手法

解析期間は 1980 年から 2017 年である。
解析には、
the Modern-Era Retrospective Analysis for Researchand Applications, Version 2 (MERRA-2; Gelaro et al.
2017) 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 層ある。時間間隔は 3 時間である。また、QS wave-1 は、ジオ

図 1：QS wave-1 の振幅の時間高度断面。

ポテンシャルハイトの 周期 30 日以上の成分を75.625°S～46.875°S で平均し、さらに波数 1 成分を取り出して求めた。

3. 結果
3 hPa より上層において、QS wave-1 の振幅は、4月に極大、6 月に極小、9 月～10 月に最大となる（図1）。60°S 付近の𝑛𝑛2 は、4 月に正、6 月に負、10 月に正となる（図 2）。一方、3 hPa より下層における振幅は、4 月から 7 月にかけて徐々に増え、9 月～10

図 2：波数 1 の定在波に対する、地球半径の 2 乗を乗じた refractive index の 2 乗の緯度高度断面図。

月で最大となる（図 1）。Randel (1988) で指摘された 6 月の極大は、38 年間のクライマトロジーでは見られなかった。また、𝑛𝑛2 も季節が進むにつれて徐々に増えている（図 2）。すなわち、成層圏全層

図 3：250 hPa における QS wave-1 の振幅の時系列。

― 132 ―

C207

半球間結合を示唆する中層大気年々変動と太陽活動との関係*松 下 優 樹 、 佐 藤 薫 、 高 麗 正 史 （ 東 大 院 理 ）
1.

4.

はじめに

まとめ

前回、冬半球成層圏界面でのロスビー波強制と東西

冬半球中緯度成層圏界面付近の波強制と夏半球成層

平均場の年々変動の関係を解析したところ、有意な相圏東西平均場との間に有意な相関をもたらす原因のひ関が夏半球成層圏にも存在する事を報告した（図 1）。

とつとして、太陽活動に着目した解析を行った。先行研

夏半球での相関は、赤道の角運動量的障壁が小さい領

究と同期間の解析では太陽活動による半球間結合を示域を通って残差平均南北流（𝑣𝑣𝑣𝑣̅ ∗ ）が夏半球まで及ぶこと

唆する相関が見られたが、解析期間を延長するとそので生じた可能性を議論した。一方で、11 年周期の太陽相関は弱くなった。1999 年以降のデータを用いた解析

活動変動に起因する東西平均場の変動が波強制の年々ではシグナルがほとんど見られなかった。以上のこと

変動を生み出している可能性もある。Kodera andから、波強制と東西平均場の相関で見られた半球間結

Kuroda (2002、以下 KK02) は、太陽活動極大期に夏半合において、太陽活動の影響は支配的ではないのでは球・赤道の成層圏界面付近で正の温度偏差が生じ、温度ないかと考えらえる。

風関係を満たすように冬半球の西風ジェットが強化されること、また、これによって中緯度成層圏界面付近へのロスビー波の伝播が阻害され、波強制が弱くなることを示している。本発表は、この冬半球波活動と夏半球
平均場に見られた相関の成因として、太陽活動に着目し、解析を行った。

2.

解析方法
MERRA-2 を用いて東西平均場および波の場の 37 年

図 1 : JJA における領域Ａでの平均波強制と東西平均

間 (1980~2016) の時系列を作成した。南半球冬期（6~8気温の相関係数（期間は 1980~2016 年）。斜線はＡ領域月）に着目し、EP flux 発散（∇ ⋅ 𝑭𝑭𝑭𝑭）を、その絶対値がを示し、有意水準 0.05 で相関が有意な領域に着色。

この期 間に冬半球中 層大気で 極 大となる領 域 A（0.3~1hPa, 30~50°S）で平均した値を波強制の指標として用いた。また、太陽活動の指標として F10.7 index を
用いた。

3.

結果

�）の時系列の相図 2 に太陽活動と東西平均東西風（𝑈𝑈𝑈𝑈
�
関係数（左）、波強制と𝑈𝑈𝑈𝑈の時系列の相関係数（右）を示す。30°S 成層圏界面 (50km) 付近において太陽活動
�の間に有意な正の相関が見られる（左図）
と𝑈𝑈𝑈𝑈
。これは

KK02 の結果と一致している。しかし、その相関は波強�の相関（右図）と比べて小さく、有意な相関が見
制と𝑈𝑈𝑈𝑈

�の相関（左）図 2 : 図１と同じ。ただし、太陽活動と𝑈𝑈𝑈𝑈�および領域Ａでの平均波強制と𝑈𝑈𝑈𝑈の相関（右）。

られる領域も狭く限定的である。

図 3 は、KK02 と同じ期間 (1980~1998, 左図) およびそれ以降の期間 (1999~2016, 右図) に分けて行った太�の相関解析の結果である。前半においては、
陽活動と𝑈𝑈𝑈𝑈

30~60°S, 20~60km に有意な強い正の相関が見られる。

これは KK02 の結果と一致している。しかしながら、後半（右図）では、同様の相関はほぼ見られないことが

図 3 : 図 2 左と同じ。ただし、1980～1998 年（左）、1999～2016 年（右）についての結果。

わかる。

― 133 ―

C208

QBOi 実験において QBO が冬季成層圏中高緯度循環に与える影響
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) が冬季北半球極
渦変動に与える影響 (Holton and Tan, 1980) は、
観測研究・モデル研究から robust であるとされている。提唱されているメカニズム（HT メカニ
ズム）は、惑星波が西風中でしか伝播できない特性があるため、QBO が惑星波の導波管に影響を与えるはずでそれが極渦変動を引き起こす、とされてきた。例えば、熱帯下部成層圏が東風のとき、critical line (u=0) は NH 側の亜熱帯に位置し、導波管として緯度幅が狭くなり、中緯度から赤道に向かう惑星波が屈折して極側に向い、そこで波活動度が収束することで極渦の弱化・極渦内の気温上昇、という説明である。
近年、Naoe and Shibata (2010) は、EP flux の向きが中緯度下部成層圏で、HT メカニズムが提唱していたことと逆であると指摘して以来、HTメカニズムの議論は活発になってきた (Whiteet al., 2015)。
より現実的な QBO を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、我々はそこで推奨された実験を行った。QBO を再現できるモデルの多くは、非地形性重力波
parameterization (NOGW) を採用しているが、
NOGW の設定によって温暖化実験での QBO の
振幅や周期は大きく変化する (Shirber et al.,2015)。本発表では、気象研で開発された地球シ
ステムモデル (MRI-ESM2) を用いて QBO 再現性の改良前、改良後の実験結果と再解析データ
について、北半球冬季に QBO が成層圏中高緯度循環に与える影響を解析したので報告する。
2．方法
MRI-ESM2 を用いて長期積分を行った。解像
度は大気モデル TL159L80、モデルトップは0.01hPa である。NOGW は Hines (1997) を使用した。QBO に関する改良点は、1) 鉛直高解像度化に伴う上部対流圏-成層圏の鉛直拡散の弱化、2) Hines スキームの射出高度を地表から600 hPa への変更、3) Hines スキームのソース強度の弱化、である。QBOi 実験は、現実的な外部境界条件を与えた時の 1979-2009 過去再現実
験 (Exp1)、現在気候の平均値を年周期境界条件とした時の 30 年理想実験 (Exp 2)、Exp3-4 は温暖 化 実 験 (Exp2 と 同 じ 実 験 設 定 ) で 、
2xCO2(+2K SST)、4xCO2(+4K SST) を与える。
3．結果
図 1 は 、 渦 位 南 北 勾 配 (Qy = 𝛽𝛽𝛽𝛽 − 𝑢𝑢𝑢𝑢� 𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦 −𝜌𝜌𝜌𝜌0 −1 (𝜌𝜌𝜌𝜌0 𝜀𝜀𝜀𝜀 𝑢𝑢𝑢𝑢�𝑧𝑧𝑧𝑧 )𝑧𝑧𝑧𝑧 ) (ɛ = f2/N2) と EP flux について
QBO 位相差合成図を示す。Qy は、正の領域では波動伝播が可能、負の領域では砕波する。赤道領域では、西風と同じパターンがみられる。
熱帯下部成層圏 QBO が東風偏差のとき、30-40Nの下部成層圏では Qy が正偏差の領域があり、亜熱帯ジェットの極側から上向き・赤道向きの波活動度が強化されている。極域では負偏差の領域があり、EP flux が北向き偏差で極域で収束
し、波伝播が祖塞されやすい状況と対応している。

図 1. 改良後の MRI-ESM2/QBOiExp2 における、渦位の南北勾配 (Qy; 陰影) と EP flux について QBO 位相差の合成図 (QBO-E minus QBO-W)。
QBO 位相は DJF 平均した 50 hPa 赤道における東西風で定義。Qy は Ω/a= 1.14x10–11 m–1 s–1 で無次元化、統計的有意な領域は斜線。EP flux は、鉛直方向に 100 倍、係数 sqrt(pressure/1000 hPa)で除してスケーリング。南北、鉛直どちらかの成分が 90%以上有意であれば黒ベクトル、どちらも 90%以下であれば灰色、大きさが小さいベ
クトルは無視。

― 134 ―

C209

中層大気のデータ同化におけるメンバー数の評価*小 新 大 , 佐 藤 薫 (東 大 院 理 ), 宮 崎 和 幸 , 渡 辺 真 吾 (J AMSTEC)

1.

における頻度分布の例を図 3 に示す．ビン幅は Scott のはじめに

アンサンブルを用いて誤差共分散を推定するデータ選択法により決めた．200 メンバーでは分布の細かい形同化手法では，メンバー数をなるべく多くとる必要が状が確認され，100 メンバーでも分布の非対称性がみらあるが，計算資源には限りがある．本研究で目指す中

れる．50 メンバーでは分布の形が明瞭ではない．図に間圏全体を含む大気のデータ同化はまだ一般的ではなは示さないが他の地点でも同様の傾向が見られること

く，必要なメンバー数についての検討はなされていながわかった．よって，頻度分布の表現可能性の視点か

い．200 メンバーにより行った地上から下部熱圏までをらも，100 メンバー程度あれば十分であることがわかる．

対象としたデータ同化の結果は衛星データや再解析デ

5.

まとめ

ータと整合的だったため，その結果を用いて，メンバ

200 アンサンブルによるデータ同化の結果を用いて，ー数を変えたときの空間相関や，度数分布の違いを調相関や度数分布の視点から必要な最低メンバー数を推べ，適切なメンバー数に関する考察を行うことにした．

定した．その結果，中層大気では 100 程度のメンバー

対象期間は 2017 年 1 月である．

数が必要であるとわかった．

2.

相関係数

12 メンバー

まず，ある点に対して，同じ緯度，高度における各

25 メンバー

経度の点との相関を計算した．メンバー数を変えたと

50 メンバーきの結果を図 1 に示す．基本的に相関は離れたところ

100 メンバー

で小さくなるはずだが，メンバー数が 50 以下の場合に200 メンバー

はサンプリング誤差によると思われる偽の高い相関が現れている．100 以上の十分なメンバー数では離れた点

図１ 2017/1/21, 0.01hPa, 40oN, 180oE の気温に対する同での相関は 0.2 程度に収束している．また，図には示さ

じ時刻，高度，緯度での東西方向の相関．

ないが低い高度ほど，基準点附近の高い相関領域が狭いため，局所化がより有効であることがわかった．
3.

相関係数から推定される最適なメンバー数

次に，200 メンバーを用いたときの相関が最初に 0.1

図２ 同じデータに未満になる経度の外側の領域に着目し，この領域でのついて，最低必要メ

標準偏差（RMS）を各メンバー数について計算し，経ンバー数．
線は 40oN,

度平均した．RMS はメンバー数の増加とともに減少す

40oS, 赤道の結果．

るが，0.1 を下回るときに偽の相関が見られなくなったと判断し，そのときのメンバー数を最低必要メンバー数と定義し求めた．40oN, 40oS, 赤道での最低必要メン
バー数の鉛直プロファイルを図 2 に示す．緯度依存性は小さく，成層圏及び中間圏の高度 80km 以下では鉛直

M50

M100

M200

方向にもほぼ一定で，110 程度であることがわかる．このことから，中層大気での誤差共分散の構造を適切に推定するためには 100 以上のメンバーがあれば十分だ

図３ 同じデータについて，0.01hPa, 1.5oN, 0oEと考えられる．

での 50，100，200 メンバーの頻度分布 (%)．

4.

参考文献

度数分布から推定される最適なメンバー数

アンサンブルはその地点での誤差分布を適切に表現[1] Miyoshi and Yamane (2007, MWR)

できるメンバー数でなければならない．各メンバー数[2] Watanabe and Miyahara (2009, JGR)

― 135 ―

C210

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 11 月 の オ ゾ ン 予 測 の 試 み*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

3.

結果

2009 年 11 月にアルゼンチンのリオ・ガジェゴス

はじめに，前述のオゾン全量低下イベントをターゲ(51.6S，69.3W)において，約 3 週間にわたってオゾンットとしてリオ・ガジェゴスの位置でのオゾン全量の全量が低い状態が続き，それに伴い紫外線の増加も確比較を行った（図 1）．OMI 観測値（灰色実線）でオゾ認された[1]． 国立環境研究所では名古屋大学との共同

ン全量の低下が始まった 2009 年 11 月 9 日頃はいずれでこのような紫外線リスクの高いイベントを事前に予の初期値のフリーランのアンサンブル平均もオゾン全測し，リスク情報として公開するため，化学輸送モデ

量の低下がみられた．しかし，10 日以降になると 7 日

ルの開発を行っている．

初期値（破線），8 日初期値（点線）のランでは観測ほ

過去の南米のオゾン全量の再現として MIROC3.2

どオゾン全量の低下がみられず，280DU 程度で推移しCTM に ERA Interim の東西風，南北風，気温をナッジ

た．6 日初期値（一点破線）のランでは観測と同様にングした計算を行い，OMI の観測のオゾン全量とよく230DU 近くまでオゾン全量が低下した．

一致することを示した[2]．

これらの違いについて原因を考察するため，予測実

また，南米のオゾン予測に向けて，以前の報告（中験期間のリオ・ガジェゴス付近の緯度における等圧面

村ほか，2017 年春季大会）において予報値をナッジン

高度場の波数解析を行った．その結果，波数 1 成分のグする方法を用いた予測の検討を行った．予報値が公変動について 6 日初期値のランは ERA Interim をナッジ

開されている複数の再解析データを用いたナッジング

ングした結果と似ていたが，7 日，8 日初期値のランはを行い，結果を比較した．MERRA2（予報値は GEOS-5

異なる変動を示した．

FP）の東西風，南北風のみ（UV）をナッジングした場
合に ERA Interim の東西風，南北風，気温（UVT）を
ナッジングした場合のオゾン全量の分布に近く，これらは OMI の観測とも近いことを確認した．
実際の予測の際には上記のように予報値をナッジングする方法と，同化処理によって得られた初期値から同化・ナッジングなしのフリーランを行う方法とが考えられる．本報告では後者について試験的に処理した
結果と ERA Interim 再解析データをナッジングした結果との比較を行い，予測されたオゾン全量との違いと，

図１ リオ・ガジェゴス(51.6S，69.3W)におけるオゾ

その原因について考察を行う．

ン全量の変動（単位: DU）．灰色実線が OMI 観測値、

2.

破線が各フリーランのアンサンブル平均．

実験概要

初期値作成のための同化処理には，同化版 MIROC
3.2 CCM [3]を用いた．水平解像度 T42，鉛直 34 層で，
6 時間毎に同化処理を行った．同化手法はアンサンブル
カルマンフィルタでメンバ数は 32 である．同化に用いたデータは MERRA2 の東西風，南北風，気温，OMI
オゾン全量，Aura/MLS オゾンプロファイルである．
2009 年 10 月 1 日から約 1 ヵ月同化処理を行い，11 月 6

参考文献[1] de Laat, A. T. J., et al., 2010, Geophysical Research
Letters, 37, L14805.
[2] Akiyoshi, H., et al., 2018, J. Geophysical Research
Atmosphere, in revision.
[3] Nakamura, T., et al., 2013, J. Geophysical Research
Atmosphere, 118, 3848-3868.
謝辞：This research was supported by JST/JICA, SATREPS日，7 日，8 日の各メンバをそれぞれ初期値として 10日間のフリーランのアンサンブル実験を行った．

― 136 ―

(2012-2017).
計算には国立環境研究所のスパコンを使用した．

C211

南極域におけるオゾン変動と力学場の関係
劉光宇・廣岡俊彦（九大院・理）・江口菜穂（九大・応力研）
はじめに
前回の発表（2018 年度春季大会 D461）
においては、21 世紀でオゾンホールが最小規模となった 2012 年と 2017 年の事例
に対し、力学過程によるオゾン輸送によって小規模な南極オゾンホールをもたらすメカニズムについて検討した。その結果、2012 年と 2017 年の冬季は大規模波
動の活動度が高く、残差子午面循環によるオゾン輸送に加え、大規模波動による渦輸送が寄与する可能性を指摘した。そこで今回は、大規模波動の活動度が他の年と比べてどの程度高いのかについて解析を行った。

図１2005 年から 2017 年の、8 月から 10 月につい使用データと解析手法て期間平均した、南緯 60～80 度、10hPa における本研究で用いるオゾンデータは、アメEP フラックス鉛直成分の年々変動の図。上図は全リカ航空宇宙局（1$6$）作成の、$XUD 衛

波数、下図は波数 1（実線）と波数 2（点線）成分

星搭載の 0/6 に基づくオゾン体積混合比の変動を示す。

データで、衛星軌道上で与えられている

EP フラックス鉛直成分の年々変動を示

値を経度緯度方向に5.0° × 5.0°の格子点値へ変換した。力学場データは、気象庁 

年長期再解析 -5$ データの日平均値を使用した。解析期間は  年から 年の  年間である。
 力学場の解析は変形オイラー平均

7(0 方程式系 $QGUHZV 他  を用いて行った。す。上図は全波数、下図の実線と点線はそ
れぞれ鉛直成分の波数 1 と波数 2 成分を示す。この図より、2017 年冬季高緯度のEP フラックス鉛直成分は、他の年と比べて大きく、大規模波動が活発であったことがわかる。一方、2012 年の同成分は平
均並みで、特段に活動度が高かったとは言えない。また、2005 年、2006 年も活動

結果
冬季成層圏の大規模波動活動度の指標
として 10hPa における EP フラックス鉛
直成分を日々計算し、南緯 60～80 度の日平均値を 8～10 月について期間平均した。
図１は、2005 年から 2017 年の、上記度が高かったこともわかるが、これらの年のオゾンホールは小さいものではなかった（図は省略）。
 発表では、他の高度や緯度帯についても解析を進め、大規模活動度の詳細な議論を行う。

― 137 ―

D201

ひまわり  号にて観測された都市の空間構造と地表面温度との関係
                     
山本 雄平（京大院理）

．はじめに

地表面温度（Land Surface Temperature，以下「LST」）
は、都市の熱環境形成に大きく寄与する物理量である。都市では多様な熱的性質をもつ人工被覆材が用いられており、LST はそれに反映して時間・空間的に複雑に変化する。さらに、近年の極軌道衛星や航空機を用いた広域観測により、LST は地表面材質だけでなく、建物の高度や密集度によっても影響を受けることが報告されている。しかしながら、極軌道
衛星・航空機観測は時間分解能に乏しいことから、
LST の日変化特性と都市の空間構造との関係にまで踏み込んだ議論が行えないという問題があった。
そこで本研究では、時間分解能の高い静止軌道衛星「ひまわり 8 号」の赤外観測データから LST を推定し、大阪平野と関東平野の都市域における LST の
時空間特性を調べた。ひまわり 8 号は高頻度（全球：10 分）かつ高解像度（約 2 km）で LST の推定が可能であり、これは大都市における気温の地上観測網（2–5 km）とも遜色ない解像度である。そのため、都市観測に適用することで、LST の日変化特性と都市の空間構造との関係についての新たな知見獲得が期待される。


．データ・解析方法
LST は、静止軌道衛星ひまわり  号の熱赤外観測値から推定した（Yamamoto et al., 2018）。ただし、雲域は地表面からの熱赤外放射が遮られてしまうため、適用範囲は晴天域に限られる。ひまわり  号の観測
データは，千葉大学環境リモートセンシング研究セ
ンターで緯度経度直交座標系に幾何補正されたものを利用した。/67 データの空間解像度は °格子、
観測頻度は  分間隔である。


多地点で観測された気温の時系列データから主要な時間変化パターンを抽出し、そのパターンの特徴を把握するための手法として、先行研究では主成分分析が多く用いられてきた。本研究もこれに倣い、
主成分分析を行うことで /67 の時空間変化特性を調べた。対象地域は大阪平野と関東平野の都市部とし、対象日は夏の晴天日（大阪： 年  月  日、
関東： 年  月  日）とした。前処理として、水面被覆率が高い画素と雲が混入していると考えられる画素を解析対象から除外した。


．結果・考察

表１に、両都市における第５主成分までの固有値と寄与率、累積寄与率を示す。第３主成分までは大阪と関東で大きさの近い固有値が得られ、LST 日変化の約 90%以上が第１から第 3 主成分で説明可能であることが分かる。図１は、高層建物の密集地（HB）、
低層建物の高密度地域（LBHD）、低層建物がまとまって分布する地域（LBLD）で占められるピクセルと、
植生被覆率が高いピクセル（Veg.）の第１から第 3主成分の各平均スコアを反映させた LST 日変化である。LBHD で占められるピクセルは、都市の活性度としては HB と LBLD との間にあたるものの、日中はそれに対応した中間的な時間変化が見られず、昇温・降温速度が大きい。これは建物の密集度が増加することによる放射率の増大と、都市キャノピーの流れ場が skimming flow となる環境が増えることによる対流熱伝達率の減少が原因ではないかと考えら
れる。
参考文献
Y. Yamamoto, H. Ishikawa, Y. Oku, and Z. Hu, 2018: An algorithm
for land surface temperature retrieval using three thermal infrared bandsof Himawari-8. J. Meteor. Soc. Japan, 96B, 59-76.

表 1．主成分分析により得られた固有値と寄与率。
主成分
第 1 主成分
第 2 主成分
第 3 主成分
第 4 主成分
第 5 主成分

固有値107.22
9.05
5.01
1.77
0.89

大阪
寄与率
84.68 %
7.15 %
3.96 %
1.39 %
0.70 %

累積寄与率84.68 %
91.83 %
95.79 %
97.18 %
97.88 %

固有値116.36
9.05
4.43
2.54
1.77

関東
寄与率
83.04 %
6.46 %
3.16 %
1.81 %
1.27 %

累積寄与率83.04 %
89.50 %
92.66 %
94.47 %
95.74 %

図 1．HB, LBHD, LBLD が 60％以上を占めるピクセルと NDVI が 0.45 以上のピクセルの第１から第 3 主成分の各平均スコアを反映させた LST 日変化。左図は大阪、右図は関東域。

― 138 ―

D202

北海道東部の冬季極値出現時における地域の日変動気候特性*佐井 彩乃，柴田 清孝（高知工科大学）


１．はじめに 北海道足寄郡陸別町が 日本一寒い町」と呼ばれる所以
は，寒さランキング全国一位の回数や，1 月～2 月の平均気温，平均日最低気温などを寒さを計る指標としたとき，陸別が他地点を圧倒しているところにある（空井ほか
2016）．このような冬季極値出現時の特性を，北海道東部のアメダス 11 地点のデータを用いて時別値で表現可能な
日変動の時間スケールで気候的に解析した．この場合気候的特性とは，地形や局地循環風も含めた特性である．
２．地形と風の流れ 陸別周辺は山が連なっており（図 1），盆地の中に陸別があるような形になっている．陸別を囲む山の斜面に沿って冷気が下降し，陸別，足寄を結ぶ川に沿って主に南西方
向に風が流れていると考えられる．反対の北東側は分水嶺の鹿の子峠から津別を結ぶ川に沿って冷気が流れる．陸別で極低温が出現したとき，この十勝地方と網走地方の分水嶺の峠で風が南北方向に分かれる．

れ気温も急激に上昇する．このときの天気図を見ると，道東の気圧傾度が小さいため風が非常に弱く，放射冷却の効
果によって寒くなる条件を満たしていると言える．また，
風向が定まっていないように見えるのは陸別自体の風が

図２ 陸別の日最低気温上位 9 例を用いたセルフコンポジ
ットの日変化（矢羽根は 1 本 0.2m/s）．

弱いためであるが，後述するように気温の下降中，分水嶺を境に十勝側では主に北成分の風が吹いている．
3.3 温度と流れの場
 図 3 は陸別コンポジットの最低気温出現時である午前
7 時の温度と流れの場を示したものである．このとき陸別
は風が非常に弱いため顕熱の輸送も非常に小さく，赤外放射で気温が下がっていると考えられる．このように陸別を中心に同心円状に気温が下がるのは夕方 19 時以降であった．また，流れの場では南北方向の分水嶺である鹿の子峠
を境に，北側は南成分を持った風，南側では北成分を持った風が吹いている．



図１ 陸別周辺の地形とアメダス地点（〇）．A は足寄，Rは陸別，
T は津別を示す．
足寄と陸別間の距離は約 30km．

３．解析結果
3.1 日最低気温の頻度
 観測開始の 1977 年頃から 2017 年までのアメダスデータを用い閾値を-29℃と設定したとき，上記のアメダス
11 地点で閾値以下の日最低気温観測があったのは 7 地点のみであった．陸別は閾値以下の気温観測日数が 63 日で，他地点を圧倒していた（図略）．また，陸別は低温頻度が高い分だけテールが伸び，-32℃以下を観測しているのは陸別のみであった．
3.2 日変動のコンポジット 陸別で観測された日最低気温の上位 9 例（-31.4℃以下）
を用いてセルフコンポジットした（図 2）．昼過ぎ頃から
徐々に気温が下がり始め，緩やかな気温下降が見られた．
最低気温が出現するのは日をまたいで太陽が昇る直前の
午前 7 時であった．その後は太陽の位置が高くなるにつ

図３ 陸別周辺の温度と流れの場（等温線は 1℃間隔，矢羽根は 1 本 0.2m/s）．

参考文献


― 139 ―

空井猛寿，浜田始，亀田貴雄，高橋修平, 2016: 日本
一寒い町，北海道陸別 ― 気象庁による 2007 年から2016 年までの 10 年間の観測データに基づく ―. 天気，63，27-35．

D203

気象庁長期再解析データ '6-5$ とウィンドプロファイラーの比較＊

片野陽登柴田清孝

高知工科大学 ． はじめに
気象庁の長期再解析データ '6-5$ とウィン
ドプロファイラーのデータを比較し、観測値で現れていた気候特性が長期再解析データにおいても存在しているか確認するとともに長期再解析データの気
温から温位を算出することで境界層の日変化が表現されているか探った。本報告では中四国と近辺の観測点のデータを使い、四国上空を解析したものである。
． データ図 ．高知と '6-5$ の  月の偏差風の気候値縦軸は高度

ウィンドプロファイラーは高知・土佐清水、高松、K3D 、横軸は時間 K 、細線が高知、太線が '6-5$

美浜、鳥取、浜田の  箇所のデータを使用した。
'6-5$ は等圧面予報値 IFVWBS から各観測点と対応した緯度経度のデータを取り出した。
データ期間はウィンドプロファイラーは  年 
月  日 年  月  日の  年、'6-5$ は風の XY 成分 XJUGYJUG は  年  月  日
年  月  日、気温 WPS は  年を使用した。
．解析手法
ウィンドプロファイラーの  分間隔の観測値から  時間値を作り、トレンド除去を行い、月・日・
時間・高度ごとに全年数間の平均を求め、ゆっくり

図 ．
高知と '6-5$ の  月の K3D 付近の偏差風の気候値

とした季節変動を取り出すため、同一時刻の日々デ

縦軸は風速 PV 、横軸は時間 K 、細線が東西成分、太線がータに  週間カットオフのローパスフィルターをか南北成分けた。最後に、このデータから各日の日平均風の値を引いた値を月ごとに平均することで月ごとの日変動を解析した。'6-5$ の XY 成分も同様の処理を行った。また、'6-5$ の気温データから温位を算出した。
４．解析結果
図 ， からウィンドプロファイラーと '6-5$
では同様の日変化が現れており、海陸風の影響が及ぶ高度から境界層の存在が現れていたが、図  の温位では境界層の存在とその日変化は現れていなかった。

図３．'6-5$ による  月の温位縦軸は高度 K3D 、横軸は気温 . ― 140 ―

D204

Estimation of turbulence parameters in the lower troposphere from MU radar and
UAV measurements
橋口浩之(京都大学生存圏研究所), *Luce Hubert (Toulon University, MIO), Kantha Lakshmi,(University of Colorado, DAES)
1. Introduction
Small-scale turbulence is ubiquitous ingeophysical flows and contributes totransfer energy to small scales, where
it is converted into heat due to viscous
dissipation. Many studies have been
carried out to characterize its
properties from in situ and remotesensing observations. However, there
are a lot of conflicting results andmuch work remains to gain a fullunderstanding of turbulent processes[1]. In 2015, 2016 and 2017, several
field campaigns (called ShUREX) werecarried out with instrumented Unmanned
Aerial Vehicles (UAV) at the Shigaraki
MU Observatory (Japan) in order to get
new insights on small-scale turbulencein the lower troposphere [2].

Figure 1. High resolution time-height cross-section of
MU radar echo power at vertical incidence during
ShUREX2017 on 18 June 2017. The green and red lines
show the UAV distance from the radar antenna and its
altitude, respectively.

2. Instrumental set-up
During the campaigns, the so-called
DataHawk UAVs, developed at the
University of Colorado (Boulder, USA)
were equipped with high-frequency
response cold wire and pitot tube
sensors (800 Hz) [2]. There were flown
near and over the VHF-band Middle andUpper atmosphere (MU) radar for
simultaneous and nearly collocatedmeasurements (see example, Figure 1).
3. Description of the studies
We first carried out statisticalcomparisons between various estimationsof turbulent kinetic energy dissipation
rates 𝜀𝜀𝜀𝜀 from UAV and radar measurements.
On the one hand, 𝜀𝜀𝜀𝜀 was directly
estimated from air speed measurementsfrom Pitot sensors and indirectly
retrieved from 𝐶𝐶𝐶𝐶𝑇𝑇𝑇𝑇2 ,estimated from highresolution temperature sensors. On theother hand, various models were tested
for estimating 𝜀𝜀𝜀𝜀 from the radar Doppler
spectral width [1].Figure 2 shows somestatistical results of comparisons.
4. Summary
The talk will focus on two major results
shown by Figure 2. (1) 𝜀𝜀𝜀𝜀 is found to be

Figure 2. (top) 𝜀𝜀𝜀𝜀 derived from Pitot data vs 𝜀𝜀𝜀𝜀 retrieved
from radar measurements (Bottom) 𝜀𝜀𝜀𝜀 derived from Pitot
data vs 𝜀𝜀𝜀𝜀 retrieved from 𝐶𝐶𝐶𝐶𝑇𝑇𝑇𝑇2 .

proportional to 𝜎𝜎𝜎𝜎 3 (where 𝜎𝜎𝜎𝜎 is theradar Doppler variance). (2) The
relationship between 𝜀𝜀𝜀𝜀 and 𝐶𝐶𝐶𝐶𝑇𝑇𝑇𝑇2 instratified conditions is governed by amixing efficiency coefficient close to0.2, consistent with values commonly
found for oceanic turbulence.

References[1] H. Luce, L. Kantha, H. Hashiguchi, D. Lawrence and A.
Doddi, submitted to EPS, 2018

[2] L. Kantha, D. Lawrence, H. Luce, H. Hashiguchi, T.
Tsuda, R. Wilson, T. Mixa, and M. Yabuki, PEPS, 4:19, 2017.

― 141 ―

D205

都 市 域 に お け る CO 2 フ ラ ッ ク ス の 大 気 安 定 度 依 存 性     

小 川 陽 平 （ 防 衛 大 学 校 理 工 学 研 究 科 ） 菅 原 広 史 （ 防 衛 大 学 校 ）        石 戸 谷 重 之 （ 産 業 技 術 総 合 研 究 所 ） 寺 尾 有 希 夫 （ 国 立 環 境 研 究 所 ） 


はじめに

 気候変動を考える上で，大気中の CO2 収支の推定が重要である．大気輸送モデルがその推定には必要となるが，まだモデルは完成の域に達しているというわけではない．その最大の課題の一つが鉛直輸送過程である[1]．London における CO2
フラックスのタワー観測（地上約 190m）の先行研究[2]において, CO2 フラックスと大気安定度の依存関係（安定：CO2 フラックス小，不安定：CO2 フラックス大）が示された．これはFig.1. 大気安定度の日変化

気象条件である大気安定度が，都市の人為排出源から排出された CO2 の鉛直輸送に影響を与えている可能性を示唆している．そこで我々は代々木における約 5 年の CO2 フラックス，
顕熱フラックスの観測から，CO2 フラックスと大気安定度の関係を考察した．



観測概要

2012 年 10 月より東海大学代々木キャンパス内の鉄塔（地上約 52m）において，渦相関法を用いた CO2 フラックスの観測を行っている．観測サイト周辺は主に住宅地であり，南東

Fig.2. 夏季の風向別顕熱フラックス（3～6 時）

から西の方角には東京大学駒場キャンパス（緑地を含む）が位置している．

 結果
 Fig.1 に代々木における大気安定度の日変化を示す．この図から大気不安定な時間帯は日中であり，人間活動が活発であると考えられる時間帯とほぼ一致する．ここで CO2 フラック
スの大気安定度への一義的な依存度合いを見るべく， 解析時
間を CO2 フラックスの日変化が小さく，人間活動が不活発と考えられる“3～6 時”とした．
 Fig.2.に風向別顕熱フラックス（3～6 時）を示す．風向 180～225°で負の顕熱フラックスが多く観測されており，緑地からの冷気外出の影響と考えられる．これは緑地からの比較的小さい CO2 フラックスが安定側に偏ってしまう可能性を示している．したがって，この風向のデータを除くこととした．
 Fig.3.に風向 180～225°を除く 3～6 時のデータによる大気

Fig.3. 3～6 時における大気安定度と CO2 フラックスの関係

安定度（(z-d)/L）と CO2 フラックスの関係を示す．統計的検（風向 180～225°を除く）．上図：夏，下図：冬定（Z 検定：信頼度 95％）より，夏季は各プロットに有意差がないこと，冬季には安定側のプロットと不安定側のプロッ

参考文献

トに有意差があることがわかった．地表面付近が冷えるに従[1] 眞木ら., 2014, 天気., 61, 938-942.

い暖房需要が増すことから，冬季に見られるこの有意差は暖[2] Helfter et al., 2011, Atmos.Chem.Phys., 11, 1913-1928.

房使用に伴う天然ガス消費によるものであると推察される．
本サイトでは London 事例で示された依存関係は見られなか＊本研究は JSPS 科研費 JP18K01129，JP24241008 の支援を受けた．

った．これは観測高さの影響を受けている可能性がある．

サイトの立ち上げ・保守に際して中島孝氏（東海大）にご協力頂いた．

― 142 ―

D206

㻌

都市内外における境界層内の三次元風分布㻌
―ドップラーライダーを用いた移動観測―㻌
＊中村祐輔（立正大・院）・渡来㻌 靖・中川清隆（立正大）㻌

1.はじめに
都市境界層は最も複雑で，最も理解されていない微気候の一つである（Barlow, 2014）．これまで，都市境界層構造の実態把握のために，様々なリモートセンシング機器が用いられてきた（Emeis, 2010）．Pal et al.（2012）は，
パリにおいてライダー/シーロメーターおよび自動車を用いた移動観測を実施した．その結果，境界層高度が郊外よりも都市で高いことを示唆した．ただし，彼らが観測を行なったのは境界層高度のみであり，都市内における境界層
構造を，3 次元風速を含めて空間高密度に観測した事例は皆無である．そこで本研究は，関東平野内陸部に位置する
埼玉県熊谷市を対象に，
都市境界層内における 3 次元風速の空間分布の把握を目的としたドップラーライダー(DL)の移動観測を実施した．本稿では 4 月 20～21 日の観測によって得られた結果について報告する．
2.研究概要DL(LR－S1D2GA：三菱電機社製)を軽トラックの荷台に設置し移動観測を実施した．DL は視線方向風速および
信号対雑音比(以降，SNR)を測定した．その他に，気温(RTR-502 ： T&D 社 製 ) ， 位 置 情 報 (eTrex-Vista-C ：GARMIN 社製)，DL の傾斜角(DWL-3000XY：Digi-Pas社製)を，それぞれ 1 秒間隔で測定した．第 1 図は，DLの移動観測ルートを示す．本研究では，熊谷市街地を南北方向へ縦断するルートを設定した．P1（北緯 36.108，東経 139.364）を始点・終点とした．観測は夜間の都市境界
層構造の把握を主な目的として実施され，2018 年 4 月 20
日 21 時～21 日 6 時の期間に同ルートを計 4 回走行した．
DL の観測範囲は 60～630m であり，距離分解能は 30mに設定した．また，DL は仰角 69°および 90°における
VPPI スキャンに設定した．ただし，移動中の 3 次元風速の計測が困難であるため，P1~P11 において各地点 2 分間停車し計測した．データのサンプリング間隔は約 20 秒である．なお，小学校の屋上に設置されている POTEKA の観測データを，水平風の比較のために使用した．

第 1 図 '/ の移動観測ルート．灰色は都市域，●は停車
地点，□は -5 熊谷駅，★は熊谷地方気象台，矢印は  日  時における 327(.$ の水平風を示す

3.結果および考察
 第 2 図は，4 月 21 日 0～1 時の DL 移動観測における水平風速の緯度－高度断面図を示す．矢印は風向，×は地上気温を示す．ここでは，P1 から北へ走行した際の結果を示す．概ねすべての地点において，風速は地上から約200m までが弱い（0.2～3.0m/s 程度）．さらに，地上から約 150m におけるルート中央部の風速は周辺領域よりも0.5～1.0m/s 程度小さい．また，地上から約 200m までの
風向は，ルートの南部が西寄り，北部が東寄りを示す一方，中央部は各地点におけるばらつきが大きいことが示された．観測値の比較のため，第 1 図に 21 日 1 時におけるPOTEKA の水平風分布(前 1 時間平均値)を示す．水平風は概ね，観測領域南側で西寄り，北側で東寄りの傾向を示
し，DL による移動観測結果と整合的であった．
 ルート中央部の風速が周辺よりも小さかった点に着目し，各高度における風速の平均偏差を議論する(第 3 図)．
ここでは，計 4 回の移動観測結果を平均化し，(a)中央部
P4～P8 と(b)その他の地点の結果を比較する．その結果，中央部は地上から約 200m まで風速が小さい．
特に高度約120m より下層では，周辺と比較して約 1.0m/s 風速が小さいことが示唆された．この要因の一つには，都市内における地表面粗度が周辺郊外よりも大きい点が挙げられる．
 発表当日は，傾斜によって生じる誤差の補正方法や鉛直風の分布に関しても議論する予定である．
[謝辞] 明星電気(株)より熊谷市を通じて POTEKA の実
証実験データをご提供頂いた．

第 2 図  日 ～ 時における水平風速の緯度高度断面
図．矢印は風向，×は気温を示す  D           E 











第  図 各高度おける風速の平均偏差．計  回の移動観測結果の平均値を示す． D は 3～3， E は 3～3 および 3～3 の結果を示す

― 143 ―

D207

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
ストリーク構造の調査＊

矢野雄大・髙咲良規・西盛努・吉﨑正憲・中川清隆・渡来靖(立正大)

1．はじめに
風観測においてドップラーライダー(DL)は遠方場をリモートで行うことができる．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)．八木ほか(2014)では，DL 画像の目
視分類を行い，6 つに分類し，それぞれの解析を行った．
これから，風向と平行に強風と弱風が交互に並んだ筋状構造をした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．一方，立正大学・熊谷キャンパスにおける DLを用いた研究では，ストリーク構造やロール状の対流が発生したことが報告されている．
しかしながら，ストリーク構造に関する長期観測や季節変化に関する研究は少なく，ストリーク構造といった筋状構造の発生機構の全容解明はできていない．本研究では，
DL のデータを用いてストリークの特徴を調べ，北関東域の大気境界層内の構造を明らかにすることを目的とした．

地点が対応するように高度角 10 °(68.7 m)，20 °(152.8 m)，
30 °(259.8 m)の観測値を用いた．高度 0 m における風速のうち，ストリークが見られなかった 12 時ではおよそ 2 m s1
，22 時ではおよそ 3 m s-1 であった．その時間の高度 0 m
から高度 100 m の鉛直シアはほとんどなかった．一方，ストリークが見られた 16 時ではおよそ 7 m s-1 となっており，
風速の鉛直シアは，2.5 m s-1 から 5 m s-1 程度あった．このことから，ストリークの発生・維持には，風向がある一定の幅で安定しており，風速が高度 0 m 地点で 5 m s-1 程度ある
こと，風速の鉛直シアが 2.5ms-1～5 m s-1 程度必要である，と考えられる．しかしながら，このことが一般的に言えるのか不明であり，今後その他の事例の解析を行いたい．

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)で観測されたデータを主風向に沿って視線方向の風速分布が筋状になっているものをストリークと分類した．ここでは，ストリーク構造とロール渦の区別はしない．DL 近傍の地上観測サイトとして，熊谷キャンパス内の気象観測露場(海抜高度 55m)のデータを使用した．

図 1 ストリーク発生時における露場の風向・風速の散布図．

3．ストリークの時間帯発生回数と風向・風速分
布 ストリークの発生回数は解析対象期間に 955 回見られ，うち 9.7％は 17 時の時間帯に見られた．16 時に 9.1％，18
時には 8.4％と 16 時から 18 時の時間帯は他の時間帯と比べ比較的多く見られ，80 回以上見られることが分かった．
この時間帯は夕方であるから，その際の大気場と関係があると考えられる．
ストリークが観測された時の風向・風速分布(図 1)を見ると，主に 90 度から 180 度の領域と，270 度から 360 度の領域の風向が卓越した．すなわち，南東方向と北西方向の 2
方向で見られることが分かった．

4．2016 年 5 月 24 の事例解析
より詳細な特徴をみるために南東方向の風の事例から2016 年 5 月 24 日の解析を行った．当日，関東地方は，風は弱く高気圧の圏内にあった．DL 画像を見ると，ストリー
クは 13 時頃から 21 時頃まで見られていた．17 時の画像
(図 2)では，風速がおよそ 11 m s-1 の強風域とおよそ 6 m s1 の弱風域が交互に並んでいた．熊谷アメダス点の風速と風向の時系列(図略)を見ると，11 時前から 21 時前にかけて，
風向が南東もしくは南南東で安定している時間帯があった．
これはストリークが見られていた時間と概ね対応する．風速は，10 時ごろは 1 m s-1 ほどだったが，12 時ごろには 4m s-1 と大きくなり，その後 5 m s-1 前後の風が 20 時ごろまで吹いていた．
次に，DL の高度角を変えた風速の高度変化を図 3 に示す．DL から南の方向(図 2 破線)のデータを用いて，風速はDL の設置高度を高度 0 m とし，水平距離 390 m(図 2 丸)の

図 2 2016 年 5 月 24 日 17 時の高度角 0 度の DL 画像．破線
は，DL の高度角を変えた際の各高度角の風速の値を取得する際の DL からの方向を表す．丸は DL の中心から水平
距離 390 m 地点を表す．左上の矢印と値は露場の同時刻の風向と風速を示す．

図 3 2016 年 5 月 24 日の(a)12 時，(b)16 時，(c)22 時の風速の
高度変化．

― 144 ―

D208

肱川あらしの発達に谷筋の水平気圧傾度が及ぼす影響‒‒‒ ＊三浦悠１・大橋唯太２・名越利幸３・那須川徳博４・黒坂優３・寺尾徹５
１：岡山理科大学大学院生物地球科学研究科 ２：岡山理科大学生物地球学部
３：岩手大学教育学部 ４：岩手大学理工学系技術部 ５：香川大学教育学部

によって盆地の冷気が谷に向かって流出していると考えられる。一方で大和－長浜間（●印）の dp/dxの変化から、肱川あらしの強風がほぼこの 2 地点間の気圧傾度で説明できそうである。大和－長浜間のdp/dx＞0 の数値が大きいほど、長浜の最大風速 Vmax
も大きくなっており、この dp/dx が 0.9×10-3hPa/m
付近で肱川あらしの Vmax は 12m/s のピークとなっていた。
：75パーセンタイル：中央値：25パーセンタイル

長浜の南北風速V（m/s）

15

10

（a）V

5
0
-5

-10

ΔP（大洲ー長浜）（hPa）

3

（b）ΔP

2
1
0
-1
-2

ΔT（大洲ー長浜）（℃）

6

（C）ΔT

4
2

0
-2

-4

12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00
0:00
1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
9:00
10:00
11:00

-6

図１．肱川あらしが発生した ‧‧ 日間に長浜で観測され‒た南北風速 ⁈ と、大洲－長浜間のΔ⁂・Δ⁆ の時間変‒化。サンプリング間隔はいずれも ‧ 分。‒
3/5

20
長浜のベクトル風速（Vmax）（m/s）

１．はじめに‒ 瀬戸内海西部の伊予灘に面した愛媛県大洲市長浜地区では、秋から冬にかけて「肱川あらし」という局地風が発生する。肱川あらしとは、内陸の大洲盆
地と長浜地区（伊予灘）における夜間温度の差によって吹く陸風の一種であり、盆地から流れる肱川が峡谷地形となっていることで、陸風が顕著に増強された現象といわれる（たとえば、中田，1982）。しばしば盆地から放射霧や肱川で発生した蒸気霧を伴って吹く。本研究は、愛媛県大洲市で長期間にわたる
地上気象観測を実施し、肱川あらしが発生する谷筋の水平気圧傾度の大きさが肱川あらしの発達にどのような影響を及ぼしているか調べた。
２．観測概要‒ 2017 年 10 月 25 日～2018 年 3 月 25 日に愛媛県大洲市内 4 箇所（大洲盆地から肱川河口までの谷筋に沿った順に、「大洲」
・「白滝」・
「大和」
・「長浜」
）で
実施した。測定した項目は、大気圧・気温・風向・
風速・相対湿度である。公共施設の敷地内や屋上（地上高 2～12m）に WXT520（VAISARA 社）を設置した。大気圧は動圧変動の影響を避けるため屋内で測定し、白滝を除く 3 地点で微気圧計 61302V（YOUNG社）、白滝では TR73U（T&D 社）を使用した。測定した気圧は気象庁（1998）の方法に従って海面気圧に補正した。機器の不具合による欠測もあり、観測期間 152 日中 135 日が解析対象となった。
３．結果と考察‒ 肱川あらしが発生した 55 日間に長浜で観測された南北成分の風速 V と、大洲－長浜間のΔP・ΔTの時間変化を図 1 に示す。日没以降、翌日の明け方にかけて南よりの風（V＞0）が強くなっている様子がわかる（図 1a）。このときΔP も同様に、大洲が高圧となるΔP＞0 の数値が徐々に大きくなっている（図 1b）。V の中央値は 4 時 25 分に最大値 6.4m/s（4.4～7.8）を記録しており、一般的な陸風と比べても強い。一方、ΔT の中央値は 22 時 30 分に最小値-1.9℃（-2.3～-1.4）を記録していることから、大洲盆地が最も冷え込む明け方よりも早い時間帯に大洲と長浜の気温差は最大となっていた（図 1c）。
 次に、谷筋に沿った気圧変動をみるため、大洲－
大和間（距離 11,500m）、大和－長浜間（距離 1,600m）の水平気圧傾度 dp/dx（hPa/m）と、長浜で観測される風速の関係を調べた（図 2）。日最大値をプロットしてあるが、肱川あらしが夜間から明け方にかけて発生する現象のため、ここで示した日最大値は 20時から翌朝 9 時までの時間帯とした。肱川あらしの発生日に相当するグラフ第 1 象限をみると、大洲－大和間の dp/dx（×印）のほうがかなり小さいとわかる。ここでは谷地形の影響を受けず、熱的な気圧差― 145 ―

3/5

大洲ー大和間15

10

Y=－12.5X2+22.3X+2.1（r2=0.6）

5
大和ー長浜間

-1

-0.5

0
-5

0

0.5

1

1.5

dp/dx（×10-3hPa/m）

-10

-15

図２．‒ 大洲－大和間、大和－長浜間の水平気圧傾度‒⁖⁢‡⁖⁪ と、長浜で観測された南北成分の最大風速‒⁈ ⁓⁪ の関係。グラフ第 ‣ 象限内が肱川あらしの発‒
生日にあたる。‥‡‧（․•‣‪ 年 ‥ 月 ‧ 日）は南寄りの‒一般風が強かった日。‒

D209

大気境界層のグレーゾーンに対応した LES に基づく乱流スキームの提案∗

1. 序
不安定な大気境界層では，典型的な境界層高度は 1–2
km 程度であり，水平格子間隔が 1km より小さくなると境界層内の個々の対流が解像されうることが指摘されている．一方，水平格子間隔が数百メートル程度の数値
モデルはしばしば大気境界層のグレーゾーンと呼ばれており，このような空間解像度に適した乱流スキームが確立しているとは言えないのが現状である．近年，グレーゾーンに適した乱流スキームの研究が精力的になされており，従来型の鉛直一次元モデルに基づく定式化がいくつか提案されている．しかしながら，グレーゾーンでは乱流の水平非一様性が解像されるようになるため，水平シアーの乱流生成項が無視できなくなることが指摘されている (Honnert and Masson 2014)．したがって，グレーゾーンでは 3 次元の乱流モデルを基礎として乱流ス
キームを設計することがより適切と考えられる．
Kitamura (2016) では，グレーゾーンに対応した乱流スキームを構築する目的で，LES モデルの一つである
Deardorff モデル (Deardorff 1980) に乱流輸送の非等方性を考慮して，乱流特性長の解像度依存性として Kitamura(2015) から得られた結果を経験的関数として与えることを提案した．通常の Deardorff モデルでは，グレーゾー
ンに対応する解像度では SGS 成分の輸送が適切に表現されず，GS 成分が過剰となる一方で，提案したモデルでは
乱流運動エネルギー (TKE) や熱フラックスの GS/SGS 成
分の分配が，Honnert et al. (2011) で示された結果と概ね整合的であることが確認されている．しかし，Kitamura(2016) では，水平格子間隔が大きくなるほど最下層での
平均風速・温位の勾配が弱まることや，水平格子間隔が大きいときに混合層上部に見られる弱成層領域が再現できない問題が残されていた．本講演では，Kitamura(2016) で用いた定式化を見直すことで，これらの問題点が解消されうるかを検討した結果について報告する．

北村 祐二 (気象研究所)

スをパラメタライズするために，逆勾配項を導入した．逆勾配項は Troen and Mahrt (1986) の定式化を採用した．
気象庁数値予報課で開発された非静力学モデル asuca
を用いて，不安定境界層の理想実験を実施した．地表面
温度を強制として与え，地表面温度の振幅が 10, 20 K の
2 通りについて，それぞれ地衡風風速を 0, 4, 8 ms−1 とした計 6 通りの数値実験を設定した．水平解像度が 125,
250, 500, 1000 m のそれぞれについて数値実験を行った．
また，鉛直解像度は全ての場合で一律に 20 m とした．

3. 結果
図 1 に TKE と温位の鉛直輸送について，SGS 成分が占める割合を示した．Honnert et al. (2011) では，これらの割合が境界層高度で規格化した水平解像度とよく対応することを指摘しており，経験的関数を提案している．
従来型の MYNN level 3 モデルでは，SGS 成分の比率は
空間解像度とは対応しておらず，特に解像度が高くなった時に SGS 比率が過大となっている．これは，解像度が高くなっても対流が解像されるようにはならないことと対応している．一方で本研究で提案した乱流スキームでは，∆h /z i ≳ 1 で SGS 比率が過大となっているものの，
概ね Honnert et al. (2011) で提案された経験式と一致しており，格子間隔に応じて適切に乱流を解像できているといえる．また，本スキームでは Kitamura (2016) で見られた問題点についても改善が見られることを確認しており，これらの結果については講演で報告する予定である．

2. モデルと数値実験の概要
Kitamura (2016) で提案された定式化からの主な変更点は以下である:• 水平輸送については Scotti et al. (1993) の長さを用いる．つまり，モデル格子間隔の非等方性のみを考慮する．
• 鉛直輸送についての混合長は Nakanishi and Niino (2009) で提案された長さを RANS の極限とみなし，これを上限値として設定する点は Kitmaura(2016) と同様だが，接地層に関する長さについて
は解像度依存性を持たせずに制限を与えた．接地
層での混合長は地表面からの高度が制約条件となっており，水平解像度とは独立であると考えられるためである．
• 混合層上部の弱成層領域での上向きの熱フラック― 146 ―

図 1 乱流運動エネルギー (左図) と温位の鉛直フラッ
クス (右図) の SGS 成分の比率．横軸は境界層高度で規格化した水平格子間隔．丸と三角のマーカーはそれ
ぞれ，本研究で提案したモデルの結果と MYNN level3 を用いた結果を示している．実線は Honnert et al.
(2011) で提案された SGS 成分の比率の経験式を表し，Honnert et al. (2011) は破線の範囲に 90 % が含まれるとしている．

D210

強い降水に対するサブメソスケールの地形の影響*西 澤 誠 也 , 足 立 幸 穂 , 富 田 浩 文 (理 化 学 研 究 所 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー )
1.

4.

はじめに

まとめと議論気象シミュレーションにおいて、再現性向上に高解サブメソスケールの地形成分は強い降水を抑制する

像度化が大きく寄与することが多くの過去研究におい効果があることが分かった。また、サブメソスケールて示されている。しかしながら、シミュレーションに地形成分が大きなところでは下層の乱流エネルギーがおいては、解像度が異なると下端境界条件や物理スキ

大きい。このことは、サブメソスケールの地形成分がームなど様々な要素が異なってくるため、再現性向上

境界層内の乱流を励起し、これがトリガリングとなりにとってどの要素がどのようにどの程度寄与している

対流の頻度を高めることで、強い降水を抑制することのかは明らかでない。また、地形の影響として、地形が推測される。

強制による風や水蒸気の収束が重要であることが指摘されているが、積雲対流スケールよりも小さな地形の影響についてはほとんど明らかになっていない。そこで本研究では、サブメソスケールの地形が降水に対する影響を調べる。
2.

実験設定

本研究で利用した数値モデルは、Scalable Computing
for Advanced Library and Environment-Regional Model(SCALE-RM) [1,2] である。4 段オンラインネスティン

図1. 陸上格子における日中の10 分降水強度の頻度分布と累グ設定で、最内ドメインの解像度は 100 m で紀伊半島積降水量。実線および点線はそれぞれ 100 m および 1 km 地をカバーしている。地形の影響を評価するため、第 4形実験の結果を示している。

ドメインの地形を 100m 相当および 1km 相当の地形とする 2 種類の実験を行った。地形の効果に注目する
ため、粗度などの土地利用情報は一定とした。積分は2008/07/13, 2010/07/24, 2011/08/08 の 12:00UTC からそ
れぞれ 48 時間行い、第 4 ドメインのナッジング領域を除いた最後の 36 時間のデータを解析に利用した。
3.

結果

図 1 は各格子点、各時刻における高強度の頻度分布

図 2. 5 x 5 km2 粗視化格子内における (横軸) サブメソスケーである。1 km 地形実験の方が総降水量は 1.4 倍程度多ルの地形成分と(縦軸) 1 km 高度以下の乱流エネルギーの頻

く、強い降水も多い。

度分布。点線は線形回帰線。

100 m 地形と 1 km 地形の差の粗視化格子 (5 x 5km2) 内での標準偏差をサブメソスケール地形の振幅

謝辞とし、各物理量の関係を評価した。サブメソスケール

本研究は、CREST (JPMJCR1312), RIKEN Incentive Research

地形の振幅が大きなところほど高度 1 km 以下の平均

Project fund の支援をいただきました。また結果は、理化学研

風速が小さく、これは地形性抵抗の影響であると考え究所のスーパーコンピューター「京」を利用して得られましられる。一方、高度 1 km 以下の乱流エネルギーをみた (hp160119)。

ると、サブメソスケールの地形成分が大きなところで大きくなっていることが分かる (図 2)。

参考文献[1] Nishizawa, S., et al., 2015, GMD, 8, 3393-3419.
[2] Sato, Y., et al., 2015, PEPS, 2:23.

― 147 ―

D211

空っ風の風分布に対する地形の影響*西 暁 史 (筑 波 大 学 生 命 環 境 研 究 科 ),

日 下 博 幸 (筑 波 大 学 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー ) ,


はじめに

感度実験

空っ風に対する半盆地と鞍部の影響を明らかにする

関東地方の冬季の強風は，「空っ風」と呼ばれ，北西
風時に関東で局地的な強風をもたらす．空っ風は強風

ため，以下の 3 種の地形改変実験を行った，① ローパ

域が前橋を基点としつくばと東京を結んだ扇形に広がスフィルターを用いて，水平波長 15 ㎞以下の尾根や谷るという特徴を持っている．既存の研究は，空っ風のを除去した実験；②脊梁山脈の鞍部（碓氷峠，三国峠）形成に対して，碓氷峠や三国峠などの脊梁山脈の鞍部を埋めた実験；➂前橋周辺の半盆地を埋めた実験．

の効果[1]，もしくは，前橋周辺の半盆地の効果[2]が重感度実験の結果から，前橋周辺の半盆地は，風上（日要であることを指摘している．しかしながら．現実的本海側）から流入してきた空気を風下斜面（すなわちな地形を考慮して，空っ風に対する半盆地と鞍部双方

半盆地の斜面）で吹き降りやすくし，かつ関東平野での効果を示した研究はない．そこで，本研究では，現風を広がりやすくする効果をもつことが分かった．一

実的な地形と大気場を持った数値モデルを用いて，空方で，碓氷峠や三国峠は空っ風の風分布に対して影響っ風の事例解析を行い，現実場における空っ風の形成を持たないが，空っ風の強さには影響を持つことが分に対する半盆地・鞍部の影響を明らかにする．

かった．さらに，水平波長 15 ㎞以下の尾根や谷は，空っ風の形成とは無関係であることが分かった．



手法

本研究は，気象庁 AMeDAS データ，ウィンドプロフ
ァイラーデータ，ラジオゾンデデータを用いて空っ風の事例解析（2016 年 12 月 6 日）を行った．さらに，領域気象モデル WRF（Whether Research and Forecast ）V3.5.1 を用いて，空っ風事例の再現実験を行った．計算に使用する領域は 496 ㎞×496 ㎞（248×248 格子）
×58 層である．水平格子間隔は 2 ㎞，鉛直の格子間隔
は下層ほど細かくなるように設定した．本研究は，数値実験の地形として，国土地理院・数値地図 50m グリ
ッドデータを用いた．さらに、本研究は，数値実験の土地利用として，国土地理院・国土数値情報・2006 年
度土地利用 3 次メッシュデータを用いた．計算の初期値と境界値として，気象庁 MSM の解析値を用いた．
第１図 南東方向から見た関東平野の地上風と地形


の３D 図．ベクトルは地上風を意味する．U-S，M-S は事例解析

2016 年 12 月 6 日は，3 時から 9 時にかけて低気圧が日本海から太平洋に向けて通過した．この低気圧の通それぞれ碓氷峠と三国峠の位置を示している．A, B, C
は本文を参照．

過に伴い空っ風が吹き始めた．空っ風は 11 時から 15[1] 渡来ほか，2015，地球環境研究，17, 131-137.

時の間で特によく発達していた．
空っ風発達時には，半盆地内とその風下では周囲に[2] 西暁史 日下博幸，日本気象学会  年秋季

比べて強風である領域が形成された（第１図の A）．こ

大会講演予稿集，3．

の時，半盆地の斜面でハイドロリックジャンプは発生しない（第 1 図の B）．一方で，半盆地に沿わない山岳の風下斜面ではハイドロリックジャンプが形成され，
山脈風下平野部で弱風域が形成される（第 1 図の C）．

謝辞: 本研究は，戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）（次世代農林水産業創造技術）の支援を受けました．

― 148 ―

大 会 第 3 日
午  前A301

日本における海上竜巻の発生の特徴＊

上田 有佑（立正大院）・渡来 靖（立正大）

はじめに
竜巻は，積乱雲や積雲に伴って大気中に発生す発生し上陸した竜巻の  種類についてそれぞれのる激しい渦状擾乱である．大きく区分すると陸上メッシュに基づく発生頻度についても解析を行っにて発生する陸上竜巻，海上にて発生する海上竜た．

巻に分けられる．顕著な竜巻による被害事例の多結果

くが陸上竜巻であるが，海上竜巻（本研究では上 本研究による 1961 年から 2015 年の解析の結陸したものも含む）においても海上にて漁船が襲

果，全体で  事例の海上竜巻が検出された（図われ航行不能になった事例や海上で発生した竜巻

1）．季節ごとの事例数はそれぞれ，春（MAM）：

が上陸し倒木や神社等が被害を受けていることが57，夏（JJA）：126，秋（SON）：343，冬報告されている．また，日本の竜巻の多くは海岸（DJF）：104 であった．秋の事例数が多い

沿いおよび海上にて発生していることが報告され（54％）結果については，既往研究で述べられてている（Niino et al. 1997）．したがって，日本に発生の特徴を調べた．また， 度経緯度格子のいるように台風の影響が示唆されるが，他の要因

おける竜巻の被害を考える上で海上竜巻についても含めてさらに調査する必要がある．発生頻度に議論を深めていくことは重要であると考えられついてもメッシュにより作成した頻度分布図（図る．そこで本研究では，海上竜巻に着目し，海上省略）から季節ごと，月ごとに発生位置等に特徴で発生し消滅した竜巻および海上で発生し上陸した竜巻に区分し，それぞれの発生の特徴および頻が見られた．


度分布について調査を試みた．なお，対象期間は1961 年から 2015 年とした．

使用データおよび解析手法
 使用データ
 海上竜巻のデータとして 1961 年から 1993 年については Niino et al. (1997)のデータを使用し，それ以降の 1994 年から 2015 年ついては気象庁の「竜巻等の突風データベース」を使用した．

 解析手法
 使用したデータでは，取得できた竜巻情報に応じて，狭い領域で短時間に複数の竜巻が観測され
図   年〜 年の海上竜巻の分布図た際に，1 竜巻 1 データとする場合と，全部で 1
データとする場合とが混在している．そこで本研
究では，同一親雲により発生したと考えられる竜

謝辞

巻をまとめて 1 事例として扱うように前処理を行 東京大学大気海洋研究所の新野宏先生には，デった．同一親雲と判断した定義は，発生地点の距ータの提供および解析を進める上で様々なアドバ

離 5km 未満かつ発生時間差 20 分未満とした．

イスやご指摘等をいただきました．記して，厚く 上記のように前処理したデータをもとに，全てお礼申し上げます．

の海上竜巻，海上で発生し消滅した竜巻，海上で― 151 ―

A302

寒冷前線の上層雲に見られた時計回りの渦列の数値実験
＊

高増厚司 北海道大学環境科学院  川島正行 北海道大学低温科学研究所  はじめに
地上付近の寒冷前線やシアライン収束帯など
大気下層に強い水平シアを伴う擾乱に伴いしばしばメソスケールの渦列が衛星雲画像やレーダーにより観測される。一方対流圏中・上層のメソスケールの渦列の観測例は少ない。7R\RGDHWDO -$WPRV6FL は寒冷前線に伴う中～上層雲に現れた時計回りのメソβスケールの渦列の発生メカニズ
ムについて-60 を用いた渦列の発生環境場の再現と線形安定性解析により調べ対流雲の鉛直運動量
輸送により弱風域ができ順圧不安定により渦列が発生することを示した。
本研究では寒冷前線に伴う上層雲中に見られた
時計回りの渦列を領域気象モデルで再現し渦列の構造と形成メカニズムについて調べた。
 対象事例と実験の設定
 対象とした渦列は  年  月  日～ 日に日本
海上を通過した寒冷前線に伴い発生した（図１D）。
朝鮮半島上には活発な積乱雲がありそこから東北東に延びる雲に約 NP の波長の渦列状構造が確認できる。この雲の雲頂高度は NP 程度と見積もられ雲は時計回りの回転をしていた。
 数値実験には :5)$5:9HUVLRQ を用いた。水平格子間隔が NPNPNP の領域を設定し 月
 日 87& を初期値として双方向ネスティングを用いて計算を行った。初期値・境界値には 1&(3)1/を用い鉛直層数は  層上端は K3D とした。雲
微 物 理 ス キ ー ム は :60 境 界 層 ス キ ー ム は0HOORU<DPDGD-DQMLF  NP  NP 格 子 で は.DLQ)ULWVFK の積雲スキームを用いた。
 結果 図 E にモデルの出力から求めた雲頂温度を示す。
位置や時刻に多少の違いはあるが朝鮮半島上の深い積乱雲や日本海上の曲率をもった複数の雲群が再現されている。高度 NP の鉛直渦度（図 ）を見ると曲率を持った雲に対応し負渦度（高気圧性回転）の渦列が確認できる。南側には正渦度の列もあるがこの高度では正渦度の渦は弱い。
前線に沿った風速の鉛直断面図を見ると朝鮮半島付近 図 D では活発な積乱雲により下層の運動量が上空に運ばれ深い弱風域が作られている。上層の弱風域は風下に延び、渦列が見られた領域（図 E）
では高度 ～NP に北側に傾いた弱風域と上層雲が確認できる。弱風域の北端の高度 NP 付近で高気圧性シアは最大となるが渦列はこの水平シア流の不安定により生じたと考えられる。低気圧性シアは弱風域の南端 高度 NP 付近 で強く低気圧性回転の渦はその高度で顕著になるが雲は伴わない。

図  D 076$7 輝度温度  年  月  日 87&  E モ
デル結果から求めた雲頂温度  月  日 87& 図 図 E の四角で囲んだ領域の高度 NP における鉛
直渦度 ×－V－ 間隔 と渦に相対的な水平風ベクトル図 前線に直交する鉛直断面（前線に沿う方向 NP の平均を取ったもの）前線に沿う風速 等値線 と雲氷混合比（陰影） D 経度  度付近 E 経度  度付近

― 152 ―

A303

地上稠密気象観測により捉えられたダウンバースト発生時の風向・風速変化
岩下久人／森田敏明／柴田耕志（明星電気），小林文明（防大地球）
３．最大被害地点の最近傍観測点における風向・風速変化

１．はじめに
 POTEKA 小型気象計により構成された群馬県・埼玉県平野図 3-1 及び図 3-2 に示す通り，ダウンバーストの最大被害地

部の地上稠密気象観測網（約 150 地点，約 2 ㎞間隔）は，2015

点 X の最近傍観測点では，実被害が発生した 16：05 の約 10

年6月15日のF1ダウンバーストを初めとする複数の突風事例

分前に，急激な（平均及び最大瞬間）風速の増加と共に，東南観測に成功し，ダウンバースト発生時における気温や気圧等の東方向から北方向への急激な（平均及び最大瞬間）風向の転向

気象観測要素の局地的な変化特性の詳細を明らかにした(2)．本が発生していた．更に，その転向後，北方向成分は約 15 分間

稿では，これまで細かく言及していなかった風向・風速の局地

持続していた．

的な変化について，被害地域周辺の複数観測点の面的なデータや最大被害地点の最近傍観測点データを紹介することで，その詳細な気象変化特性を報告する．
２．被害地域周辺の面的な風向・風速変化
 図 2-1～2-4 は，POTEKA の地上稠密気象観測網における風向・風速場の変化を時系列に並べたものである．図中の⇒は風向・風速を示しており，濃いほど風速が強い．また，背景色は気温を示している．図中の X が最大被害地点であり，それを囲む太枠の範囲（幅約 8 ㎞×長さ約 18 ㎞）がおおよその被害地域である．観測領域全般に，東南東方向からの風が卓越する中で，被害地域周辺の領域に関しては，実被害が発生した 16：05

図 3-1 最大被害地点の西約 2 ㎞の観測点の風向・風速変化

前後の約 10 分間に局所的な風向・風速の変化が見られた．

図 2-1 15：40 風向・風速変化

図 3-2 最大被害地点の西約 1 ㎞の観測点の風向・風速変化
４．まとめ
図 2-2 16：00 風向・風速変化

群馬県・埼玉県平野部の POTEKA 地上稠密気象観測網が捉えた 11 件の突風事例の中でも，特に顕著な F1 ダウンバースト
であった 2015 年 6 月 15 日事例の風向・風速変化について詳細解析を行った．
観測領域全般に東南東からの風が卓越する中で，被害地域周辺では，実被害発生の時間帯に局所的な風向・風速の変化が見られた．また，最大被害地点の最近傍観測点では，

図 2-3 16：10 風向・風速変化

実被害発生の約 10 分前に，ダウンバーストを引き起こしたと思われる事象（積乱雲）の接近に伴い，急激な風速増加と東南東方向から北方向への急激な風向転向が発生し，その転向後，約 15 分間にわたり北方向成分が持続していた．
参考文献(1)Norose,K., et al., 2016: J. Atmos. Electr., 35, 31-41.

図 2-4 16：30 風向・風速変化(2) 岩下ほか，2017：日本気象学会秋季大会講演予稿集(112)，A209.

― 153 ―

A304

2017 年 8 月 19 日に東京で発生した雷雲の特徴＊

櫻井 南海子 1・Paul R.Krehbiel2・清水 慎吾 1・岩波 越 1・

前坂 剛 1・木枝 香織 1・宇治 靖 1・William Rison2・Daniel Rodeheffer2（1：防災科学技術研究所・2：ニューメキシコ工科大学）

1. はじめに防災科研では、雷の 3 次元的な放電経路と MP レーダーで得られる偏波パラメタ（降水粒子情報）の空間分布を対応付けて雷現象の理解を進めるため、2017 年 3 月に雷 3次元観測装置（Tokyo LMA）を首都圏に導入し連続観測を行っている。2017 年 8 月 19 日に東京都で非常に雷活動度の高い雷雲が発生した。櫻井他（2017 年秋季大会）では、
この雷雲はスーパーセルの特徴を有していたこと、最盛期には Lightning hole と呼ばれる雷放射源の位置標定点がリング状に分布する現象が観測されたことを報告した。本
研究では、雷活動と雷雲構造の時間変化を調べた結果を報告する。
2. データ
解析に使用したデータは、Tokyo LMA で観測された雷放射源の位置標定点と日本無線が開発したフェーズドアレ
イレーダー（PAWR）のレーダー反射強度である。PAWR の
観測範囲は半径 80km、1 ボリュームスキャンにかかる時間
は 30 秒、CAPPI データの空間分解能は 250m である。
3. 初期観測結果
図 1 は、2017 年 8 月 19 日東京都で発生した雷雲に伴う雷放射源の位置標定点数の密度の高度－時間断面図と 3次元分布を示す。雷放射源の位置標定点密度が大きい領域
が高度約 10km から上昇している現象が観測された。この
雷放射源の高密度域の上昇は、Ushio et al. (2003)でLightning bubble（LB）と呼ばれている。2017 年 8 月 19日に観測した雷雲では、LB は約 1 時間半の間に 5 から 10分おきに周期的に発生していた。16 時 20 分頃に最初の LBが発生し、LB の到達高度は雷雲の発達に伴って上昇した。
また、雷放射源の密度も雷雲の発達に伴って増加した。LBの発生は、雷雲の西端で水平スケール約 10km の新しい対流域が発生し、その対流域の発達高度の上昇に伴って観測された。LB を伴った対流域は、徐々に東へ移動し、また西側に新たに対流域が発生するサイクルを繰り返していた。
4. まとめ2017 年 8 月 19 日に東京都で発生した雷雲の雷放電の特徴について、PAWR と Tokyo LMA を用いて調べた。雷雲内
では、LB が５分から 10 分おきに発生した。高時空間分解
能な PAWR を用いて、LB 発生時の雷雲構造を調べた結果、雷雲の西端に生成した新しい対流域の発達に伴い、LB が発生していた。対流域は東へ移動し、また新しい対流域が西側に生成された。
LB と上昇流との対応関係は Yoshida etal. (2017)等で報告されている。今後は鉛直流解析を行い、上昇流と LB との対応を調べる予定である。また、雷雲内の電荷構造も調べる予定である。
謝辞 本研究で使用したフェーズドアレイレーダーデー
タ（PAWR）は、日本無線（株）より提供されました。ここに謝意を表します。

図 1 上図は、2017 年 8 月 19 日に東京都で発生した雷雲内で観測された雷放射源の位置標定点密度の高度－時間断面図を示す。下図は、日本無線の PAWR で観測された雷雲と LMA で観測された雷放射源の位置標定点密度の 3 次
元分布図。図中の三角印は、新たに発生した対流域の位置を示す。

― 154 ―

A305

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2.

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3.

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4.

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A306

茨 城 県 行 方 市 に突 風 被 害 をもたらした対 流 系 の高 速 3 次 元 観 測*足 立 透 (気 象 研 究 所 )
1.

4.

はじめに

まとめ

2018 年 3 月 1 日 7 時 40 分時頃、茨城県行方市におい本研究では、行方市における竜巻と推定される突風て竜巻と推定される突風が発生し、住家の半壊（一部被害について、フェーズドアレイレーダーを用いてそ損壊を含む）が 108 軒に上るなど、甚大な被害をもたの原因と考えられる渦の時空間変化を捉えることに成らした。本研究では、竜巻発生メカニズムの解明を目功した。講演では現象の詳細構造を明らかにするとと的として、気象研究所フェーズドアレイレーダーによもに、発生メカニズムを考察する。

って観測された当該事例の解析を行う。

謝辞 本研究は JSPS 科研費（15H03728, 17K13007）の2.

助成を受けたものです。

現象の概要

当日は日本海及び関東地方に位置する低気圧が前線を伴いながら北上するなか、南北に細長く伸びる準線状の対流系が北東に向けて移動ながら行方市付近に突風被害をもたらした。気象庁の現地調査によれば、被害の痕跡は長さ約 3.0 km、幅約 350m に渡って帯状に分布し、移動する渦の目撃証言が複数得られた。この突風をもたらした現象は竜巻と推定され、被害の状況か
ら風速は約 40m/s、日本版改良藤田スケール JEF1 と推
定された。
3.

高速 3 次元レーダー観測

被害域から西に約 30km の距離に位置する気象研究所（つくば市）のフェーズドアレイレーダーは、半径

図１ 行方市に竜巻と推定される被害をもたらした対流系の 3 次元構造

60km の立体空間を 30 秒毎に高速スキャンする機能を有し、積乱雲の 3 次元的な動態を捉える。図 1 は当該レーダーで 07 時 40 分に観測された対流系の 3 次元構造を表す。対流領域を示す準線状の強いエコー領域（40dBZ）の後方には、比較的に弱いエコー領域（25dBZ）が層状に広がる様子が分かる
図 2 はフェーズドアレイレーダーによって仰角 0 度
において観測された渦の様子である。ドップラー速度
データのパターンから、渦は対流領域の東側（進行前面）に存在し、7 時 39 分における渦の半径は 1.22km、渦度は 2.9×10-2 s-1 と見積もられ、反時計回りの回転を有することがわかる。この渦パターンは 7 時 40 分に被害域の東端にまで移動し、半径が 0.96km へと収縮しつつ渦度は 4.5×10-2 s-1 に高まり、ドップラー速度の極大・極小値の位置関係から明瞭な収束を伴ったことが考えられる。これは強い上昇流を伴って短時間に渦が発達したことを示唆する特長であり、被害域との時空間的な対応関係から、竜巻と推定される被害発生の原

図２ 仰角 0 度で観測された被害域に差しかかる積乱因となったことが考えられる。

雲の対流領域とその前面に位置する渦の発達の様子― 156 ―

A307

ダウンバーストと関連する降水コアのドップラーライダー・レーダ観測*岩 井 宏 徳 ,青 木 誠 ,佐 藤 晋 介 ,纐 纈 丈 晴 (情 報 通 信 研 究 機 構 ； NICT), 山 田 広 幸 (琉 球大 学 ), 大 東 忠 保 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 ), 篠 田 太 郎 ,坪 木 和 久 ( 名 古 屋 大 学 )1.

た，Ka レーダの偏波パラメータを用いた解析も行う予

はじめに

NICT 沖縄電磁波技術センターに設置されているフ定である．

ェーズドアレイ気象レーダ（PAWR）とドップラーライ
ダー，琉球大学千原キャンパスに設置されている X バ
ンド偏波レーダ（KIN レーダ；名古屋大学），瀬底研究施設に設置されている Ka バンド偏波レーダ（名古屋大学）により，2016 年 7 月 28 日に沖縄本島中部の東シナ海沿岸で観測されたダウンバーストとそれに関連する
降水コアについて報告する．
2.

観測結果

7 月 28 日は終日，沖縄本島周辺で小規模な積乱雲が発生する状態であった．16 時頃に PAWR とドップラー

図１ KIN レーダにより観測されたレーダ反射因子

ライダーから北北西に約 11km の東シナ海海上で積乱（コンター）と反射因子差（カラースケール）の鉛直雲が発生し，
16 時 5 分に PAWR で高度 3km の位置でフ断面（図 2 右上に示す点線に沿った断面）．

ァーストエコーを検出した．降水コアは急激に発達し，16 時 13 分 30 秒には PAWR のレーダ反射因子は 65 dBZを超えた．その後，降水コアは降下し始め，16 時 18分に50 dBZを超えるレーダ反射因子の領域が海面に達した．降水コア発達時（図 1a），KIN レーダのレーダ反射因子差（ZDR）の顕著な極小域は確認できない．一方，
降水コア降下時（図 1b）には降水コア内に局所的に ZDRの値が小さい領域（約 1.5dB）があり，雹の存在が示唆される．降水コアが海面に達した後，ドップラーライ
ダーの水平スキャンにより，16 時 18 分から背景風により南に移流しながら同心円状に拡大していくドップラー速度（図 2 左），速度幅および CNR のパターンが観測された．PAWR ではダウンバースト発生初期の発散を捉えている（図 2 右上）が，ガストフロントでのドップラー速度は観測できていない（図 2 右下）
．
3.

まとめ

PAWR と KIN レーダの観測結果から，ダウンバース
トは急激に発達した小規模な積乱雲内の雹を含む降水
コアの降下により発生したと考えられる．ドップラー

図２ ダウンバーストの水平断面（仰角 0 度）
．カラー

ライダーでは 16 時 30 分以降に別のダウンバーストもスケールはドップラーライダー（右図）と PAWR（左観測されており，関連する降水コアの発達と降下につ図）のドップラー速度，コンターは PAWR のレーダ反

いて PAWR の観測データのより詳細な解析を行う．ま射因子．

― 157 ―

A308

台風に関連して発生したメソ渦*岩 井 宏 徳 (情 報 通 信 研 究 機 構 ； NICT), 山 田 広 幸 (琉 球 大 学 )1.

ソ渦に関連するものと考えられる．メソ渦は上昇流にはじめに

2018 年 6 月 16 日 9 時 30 分ごろに伊江島中央部で突より引き延ばされ，渦度が増大し，下層の水平風が強風が発生し，2 名の方がけが，自動車の横転，窓ガラス化されたと考えられる．しかし，下層の水平風の強化の破損などの被害があった．気象庁機動調査班によると竜巻と直接的な関係は不明であり，フェーズドアレ

現地調査の結果，この突風は竜巻によるものであり，

イ気象レーダの観測データを用いて，より小さい空間

突風の強さは風速約 70 m/s（日本版改良藤田スケール

スケールでの解析を行う予定である．

で JFE3 に該当）と推定された．突風発生時，台風第 6号が沖縄本島に接近中であった．本研究では，COBRAと気象庁糸数レーダのデュアル解析結果からメソ渦の構造について報告する．
2.

観測方法と観測結果

COBRA（26.50°N,127.84°E）は 2.5 分間隔で 10 仰角のボリュームスキャンを実施していた．垂直偏波の故障により，水平偏波のみでの観測であった．COBRA と
気象庁糸数レーダ（26.15°N,127.76°E）の観測データを用い，3 次元変分法によるデュアル解析（水平・鉛直格
子間隔 1km）を実施した．
琉球大学瀬底研究施設（突風発生域から南東に約12km）に設置されている気圧計（Vaisala PTB330）では，
6 月 16 日 8 時 15 分から気圧が低下し始め，11 時 20 分に 987.6 hPa まで低下した．気象庁の速報解析では，9

図１ (a-g)各時刻における高度 1km での水平風（矢印）時における台風の目の位置は久米島付近であり，突風と COBRA の仰角 0.5 度でのドップラー速度．(h)各時

発生域は台風の進行方向前方であったと考えられる．

刻におけるメソ渦の中心位置（黒丸）．

図 1 に示す高度 1km での水平風分布から，伊江島の南側では南西風が吹き込む一方，北西側では北東風となっており，強い水平シアが存在している．この水平シア領域内でメソ渦と考えられるドップラー速度のパターンが COBRA により観測された（図 1a-g）．メソ渦は伊江島付近を反時計回りに移動した（図 1h）．図 2に示す 9 時 34 分 30 秒における鉛直断面から，突風発
生域上空約 2 km まで強い渦度（＞1×10-2 s-1）がおよび上昇流（～3 m/s）が存在している．また，突風発生域の北東 10km の地点においても強い渦度および非常に強い上昇流（＞10 m/s）が存在している．
3.

図２ 9 時 34 分 30 秒における図 1e に示す線に沿ったまとめ

伊江島で突風被害をもたらし竜巻は，台風通過前に
伊江島付近で形成された水平シア領域内で発生したメ

鉛直断面．COBRA のレーダ反射因子（カラースケール），
風ベクトル（矢印），渦度（コンター；×10-2 s-1）

― 158 ―

A309

2018 年台風第 6 号の接近に伴い沖縄県伊江島で発生した竜巻の発生過程
益子 渉 （気象研）
１．はじめに2018 年 6 月 16 日 09:30JST 頃、沖縄県国頭郡伊江村でJEF3 の竜巻が発生した（気象庁報道発表資料 2018）。竜巻は台風第 6 号の中心近傍の進行方向前方側で発生した（図 1）。今回、竜巻の発生環境場と竜巻の発生過程について、観測データと数値シミュレーションの結果を用いて解析したので報告する。
２．概況
台風は沖縄県接近時、傾圧帯に入り温帯低気圧化が進行中であった。このため、活発な対流域は台風中心の前面に位置し、後面からは乾燥域が台風中心へ向けて強く進入してきている状況にあった。しかし、台風の中心気
圧は伊江島付近で低下し、台風循環が強まっていたことが観測から明らかになっている（図 1）。レーダーによる反射強度やドップラー速度の分布から台風前面の活発な対流域は顕著なシアラインを伴っており、低気圧性循環が強まっていったことが分かる（図 2）。伊江島で発生した竜巻は図 2 左において、2 つのシアラインの交点（閉塞点）近傍で発生したと推測される。上空にはメソサイ
クロンのような強い渦の存在は確認されていない。アメダスによるとシアライン付近では1～2℃の温度傾度が存在していた。現地調査による報告から、伊江島で発生した竜巻は東西方向に伸びるシアライン北側の東風の寒気
場の中を西進していったと考えられる。南西へ延びるシ
アラインは乾燥空気流入の先端付近に位置すると考えら
れ、時間とともに活発な対流域よりも徐々に先行していった（図 2 右）。
３．数値シミュレーション結果
気象庁 NHM を用いて、気象庁メソ解析値を初期値・境界値にして、水平解像度 1km から 250m へのダウンスケール実験を行った。その結果、台風後面から乾燥した
低相当温位の気塊が台風中心に向けて徐々に進行し、台風中心近傍から南西に延びる顕著なシアラインが形成されていった（図 3）。台風の循環中心は東側に移り、中心気圧も低下していった。そして、2 つのシアラインの交点近傍において地表付近の鉛直渦度が約 0.2 s-1、約 8 hPaの気圧低下を伴う強い渦が発生した（図 3 右）
。この渦は下層ほど強く、上端は約 1.5km と背が低い構造をしており、その上空にメソサイクロンのような構造は有していなかった。この渦は地表付近の東風によって西進し、数分で消滅したが、現実の伊江島で発生した竜巻と特徴が似ていたといえる。その後、台風循環はシアラインから切り離されてさらに強まっていった。循環中心付近では複雑なメソ構造を有しており、名護で観測された 10 分程
度の顕著な気圧低下（図 1）を説明できるものなのか今後検討を要する。

本事例のシアラインや竜巻渦の構造に関して、2004 年
台風第 22 号のコア域で発生した横浜市の突風や 2009 年
台風第 18 号の接近に伴い発生した龍ヶ崎・土浦竜巻と多くの点で共通の特徴をもっていたと考えられ、今後比較検討する必要がある。

A1 久米島空港
O1 久米島A2 慶良間空港
A3 那覇空港
O2 那覇
A4 粟国空港
O3 名護

最低気圧

気圧偏差

992
991.7
992.1
992.9
993.4
993.2
988.7

-0.42
-0.46
-0.79
-0.68
-0.71
-0.41
-1.95

図 1．気象庁速報解析による台風第 6 号のトラック（左図）．
左図中の各地点において観測された最低気圧と 1 時間移動
平均からの気圧偏差の最低値（hPa）（右表）．

図 2．沖縄レーダーによる 9:30（左図）と 9:50（右図）の仰角
0.2 度の反射強度の分布．左図の矢印はドップラー速度から推測される風の向き、破線は推測されるシアラインの位置を示す．

図 3．水平解像度 250m のモデルによって再現された 09:08（左図）と 09:38（右図）の高度 150m の相当温位（シェイド）と風ベクトルの分布．コンターは海面気圧、右図中の矢印は下層で発生した強い渦の位置を示す．
謝辞：本研究の一部は科学研究費助成事業・基盤研究 C（15K05295），基盤研
究Ｂ（18H01277）の助成による．

― 159 ―

A310

2015 年台風第 15 号のコア域の風構造
益子 渉 （気象研）
１．はじめに気象官署の地上データを用いた突風の統計解析により、突風の約半数は台風に伴って発生し、台風のコア域において強い突風が高頻度で発生することが明らかになった（2017 年春季大会予稿集 B307）。しかし、発達した台風のコア域における地表付近の風構造については観測するのが難しく、突風の実態は未だ十分に明らかにされていな
い。最近になってようやくドップラーレーダーと 1 台の地上風速計による観測結果を対応させることによって、発達した台風の壁雲付近における“eyewall mesovortices”
や“tornado-scale vortices”によって地上の突風や暴風がもたらされることが示され、台風に伴う風災害においてこのような突風が大きく影響していることが指摘されている（Wurman and Kosiba, 2018）。今回、西表島で顕著な突風を観測した 2015 年台風第 15 号のコア域の風構造について、高密度の地上気象データ（7 地点，図 1）とレーダ
ーデータを用いて解析したので報告する。
２．概況
台風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）。西表島では最大
瞬間風速 54.1 m/s、突風率 2.1 の突風が発生し、石垣島では 71.0 m/s の最大瞬間風速が観測されている。台風は八重山諸島通過時、半径約 25 km の眼の壁雲と無降水域の眼が明瞭に確認できる（図 2）。また、多角形状の眼の壁
雲やそれに伴い壁雲の対流が局所的に活発化する時間帯がみられた。波照間島の 2 つの観測点と西表島大原では台風の眼の中に入り、その他の観測点では眼の壁雲の直下に長時間位置し、これら 7 地点の観測によって台風コ
ア域の地表の風構造を空間的に詳細に捉えることができた。これらの観測点では、風については 3 秒値または 10
秒値、気圧については 6 秒値または 10 秒値という高頻度でデータが得られている。
３．解析結果
石垣島空港で観測された風と気圧の時系列を図 3a に示す。石垣島空港は長時間眼の壁雲の直下に位置し、特に21 から23 時にかけて強く影響を受けていた。
その間、風速や気圧の変動が他の時間帯よりも大きくなっているのが分かる。また 22:33 頃には最大瞬間風速 64.3 m/s の突風性の強風が観測されている。図 3b に壁雲の影響を強く受けた時間帯の 1 分平均風速と気圧と風向の偏差の時系列を示す。風速、風向、気圧共に周期的に変動しており、スペクトル解析を行うと約 17 分周期にピークがみられた。台風のコア域のおける突風では、台風基本場の強風に、このような数十分スケール強風、そして 1 分スケ
ール以下の突風性の擾乱成分が加わることで極端に大きな風速となっているといえる。また、台風の眼の中に入った波照間島や大原の観測によって、眼の中にも約 10m/sの風速変動と気圧変動を伴った複数の渦が存在することが示された（図略）。今後はレーダーの反射強度やドップ
ラー速度場と地上観測を対応させて壁雲付近のメソ構造を明らかにしていく予定である。

伊原間

西表島
石垣島空港
（盛山）
石垣島

大原

波照間

波照間空港
（志多阿原）

図 1．気象庁ベストトラックによる台風第 15 号のトラックと中心気圧．図中に地上気象観測点を示す．

図 2．
石垣島レーダーによる 17:00JST の仰角 1.1 度の反射強度．
矢羽で観測された地上風を示す．

（a）

（b）

図3．
(a)石垣島空港で観測された3 秒平均風速と気圧の時系列．
（b）1 分平均風速と、風向と気圧の 30 分移動平均からの偏差の時系列．風向の正値は時計回りの偏差を示す．
謝辞：本研究の一部は科学研究費助成事業・基盤研究 C（15K05295），基盤研
究Ｂ（18H01277）の助成による．

― 160 ―

B301

CMIP5 CGCM 群におけるジェットと降水の関係と梅雨の南北シフト
堀之内武・松村伸治（北大・地球環境）
・尾瀬智昭（気象研）・高薮縁（東大・大気海洋研）

ジェット軸の数 100 km 南に降水アノマリの正の ピ ー ク が あ り (Yokoyama et al. 2014 のTRMM PR の結果と一致)，さらに 1000～2000
km 南では平均的に負の偏差となる。ジェット
軸の代わりに Horinouchi (2014)などと同様に
等温位等渦位線を用いた結果も同様である。
同様な解析を月平均の東西風と降水アノマ
リについて行ったところ，日平均値を用いた場
合と同様な結果が得られた。分布の特徴も，モ
デル毎に日平均の場合と似ている。大きさは数分の一となるが，これは，力学場の変化に対す
る降水の応答が速いため，ジェット軸と降水帯
は日々対応するのが，月平均をとることで「ぼやける」ことに対応する。
さらに，各モデルの気候値について，同様な
コンポジットをマルチモデルで行ったところ，
やはりジェット軸と降水ピークの位置が，上と同様に対応することが明らかになった。ジェット軸位置のモデル間の違いは，中緯度の SST
フロントの位置と正の相関をもち，さらに将来
予測では熱帯の SST（全球平均気温変化の大きさと対応）と負の相関を持つことも明らかになデータった。この関係は大気海洋相互作用を通して形本研究では CMIP5 の歴史的気候再現実験の成されると考えられるが，それが気候学的な梅1979 年から 1999 年の 21 年間（以下，現在気雨降水帯の位置を左右することが示唆される。
候と称する）ならびに RCP8.5，RCP4.5 シナ
マルチモデル平均の降水気候値の分布から
リオの 2079 年から 2099 年の 21 年間（将来気は，現在気候から将来気候にかけて，ジェット候と称する）の 6,7 月のデータを使用した。月
軸と梅雨降水ピークの緯度が南下することが平均データについては 31 モデル，日平均デー示唆される。個々のモデルの予測では北上するタについては約 20 モデルの出力を利用した。
ものもあるが，両変化の間にはモデル間で正のいずれも 2.5°×2.5°格子に補間したもの（環相関がある。
境研究推進費 S-5-2 などによる）を用いた。
以上より，梅雨降雨帯の位置の将来変化の予
測には，中緯度 SST フロントの位置と熱帯の結果と結論
SST（全球気温）の予測が重要であることが示
ジェットと降水の位置関係を調べるため，
唆される。これは現在の気候学の知見から容易
250 hPa の東西風より定義したジェット軸に相に予想されることではあるが，多数のモデルの対的に南北にずらした上で時間平均するコンデータから定量的に示されたことに意義があ
ポジット解析を行った。日平均データを用いたると考えられる。
（本研究の内容は J. Climate
降水アノマリ（モデル毎の各月の気候値からのに投稿中である。
）
謝辞 本研究は環境研究総合推進費 2-1503 等に偏差）のコンポジット結果は，いずれのモデルでも概ね観測的な関係が再現された。すなわち， より支援を受けた。
はじめに亜熱帯ジェットと降水の関係は広く知られている（Kodama 1992,1993, Sampe et al 2010など）。最近では，渦位に着目した力学的な解析が行われおり（Horinouchi 2014, Horinouchi
and Hayashi, 2017），日々の降水帯から気候学的な降水の分布まで，力学的な理解が深まりつつある。
本研究は，CMIP5 プロジェクトによって提供されている，大気海洋結合モデルの出力群を対象とする。日・月平均データを用い，幅広い
時間スケールについて，ジェットと降水の対応
関係を定量的に調べ，モデル相互に，また観測的データと比較する。その上で，将来変化を，
モデルアンサンブル平均および個々のモデルにおける諸量の関係性に着目して評価する。
本研究では梅雨期に着目する。様々な研究から，将来の降水量の気候値は増大するという予測が示されている。しかし，分布の変化についてはコンセンサスが得られていない。そこで，
本研究では特に分布に着目する。

― 161 ―

B302

気象研 60 ㎞格子全球大気気候モデル温暖化実験における
夏季東アジアの月別降水量変化の特徴
尾瀬智昭（気象研究所）

１．はじめに部から本州の日本海側では、降水量の増加が予測さ

Ose(HRL 2017)は、Sampe and Xie(2010)にもとづ
いて気象研究所 60 ㎞格子全球大気気候モデル温暖れる。一方、本州では 6 月、8 月を中心に地域によっては降水量が減少する可能性がある。

化実験（Kitoh et al. 2016）おける夏季東アジアの降水量変化の分布について解析し、500hPa の大気循環の変化に対応する断熱的な鉛直流分布と水蒸気増加による「wet-get-wetter 効果」から定性的に理解できることを示した。今回は、月別の降水量変化について同様の方法により解析し、その特徴を調べた。
２.実験データ
解析したモデル実験は、60 ㎞格子全球大気気候モデル（MRI-AGCM3.2H）の現在気候（1980-2004 年）
実験と RCP8.5 シナリオの 21 世紀末（2075-2099 年）

図 1 陰影は、温暖化実験における 25 年 6 月平均値

実験であり、6-8 月の 25 年間月平均値を対象としての降水量将来変化（薄い影は 1 ㎜/日以上増加、濃い解析した。YS、AS、KF の３つの積雲スキームを使っ影は減少）。等値線は、500hPa 流線関数の将来変化た実験によるアンサンブル平均の結果を示す。

（106m2/s）。C1、C2 は、低気圧性の循環変化を示す。

３.結果
図１は、6 月の降水量将来変化（陰影）と 500hPa
流線関数の将来変化（等値線）を示す。図２と図３
は、7 月と 8 月である。いずれの月も C1 と C2 の２つの低気圧性の循環変化が大陸東部と日本の東に存在し、C1 と C2 の南風域は断熱的な上昇流域、北風域は下降流域に概ね対応する（図略）。C2 は、西風ジェットの北上の遅れ（南偏）に対応するが、その位置は季節とともに北上する。C1 は季節ともに南に

図２7 月であることを除いて図１と同じ。

図３

8 月であることを除いて図１と同じ。

位置し、下層の大気循環の変化の影響が大きい。
夏季東アジアでは、基本的に水蒸気増加による「wet-get-wetter 効果」によって降水量の増加が将来的に予想される。夏季を通して C1 の南風域になる
大陸東部では、大気循環の変化に伴う降水量増加が加わって将来の降水量増加の不確実性が小さい。一方、日本域は季節を通して概ね C2 の北風域にあたって降水量減少の効果が加わり、全降水量の将来変化
は不確実性が大きい。その中で C2 によって梅雨の北上が遅れる 6 月の南西諸島から九州南部や、C2 の影
響が小さく水蒸気増加の効果が大きい 8 月の九州西― 162 ―

B303

極端降水評価のための APHRODITE アルゴリズムの改良*谷田貝 亜紀代・Sunilkumar Khadgarai（弘前大理工）・安富 奈津子（京大防災研）
増田 南波・末藤 菜保・前田 未央（弘前大理工）１．
はじめにア ジ ア の 日 降 水 量 グ リ ッ ド デ ー タ Asian
Precipitation -- Highly Resolved Observational
Data Integration Towards Evaluation of water
resources (APHRODITE, Yatagai et al, 2012)は，
日本域グリッド降水(APHRO_JP, Kamiguchi etal., 2010), 日平均気温と雨雪判別（Yasutomi etal., 2011）と共に広く用いられてきた．現在「極端降水評価と気象解析のための APHRODITE ア
ルゴリズムの改良」（APHRODITE-2 プロジェクト）によりプロダクトの更新と改良を行っている．
主な改良点として，1)現地から入手したデータの日付のまま解析していたが，少なくとも日界の異なるものを混ぜない, 2) 0.05 度解析格子内に観測点がある場合その値をグリッド値が保存する,
3) 品質管理(QC)の精緻化として衛星等により本当の極端降水と異常値を識別の努力を行っている．これらにより，まず V1801 アジアモンスーン域（MA）版を 1998-2015 年について作成公開の予定であるが，1)と 2)について感度実験を行った
ので報告する．
２．
感度実験と結果
2005 年 1 年間について，中国と日本それぞれに，複数の内挿方法をテストした．対象項目は，Ratio:気候値からの割合を内挿する(Y)か，降水量の値を内挿する(N)か
SVC：地点の値をグリッド値に保存するか(Y)，相関距離内に含まれるデータを解析(N)するか
EOD：日界(End of Day)を区別するか(Y)，混在(N)かの 3 点で，これらを表 1 に示すように組み合わせ，
RSE を基準にして，各影響を調査した．なお，既存のデータ（V1101）そのものではないが，新版（V1801）との主な違いを想定したものが RSE とRAT の違いとなる．
なお，異なる日界を混在させた例として，中国
は，EOD=Y は 12UTC のみ，EOD=N は，それと 12 時間ずれた 24UTC が区切りであるデータ
を，同地点数解析した．日本は，EOD=Y は日本の 24 時間（15UTC 区切り）のみ解析し，EOD=N
は，それに加え NOAA 編集の Global Summaryof Day から日本のデータをすべて使用した．

これらの結果，両地域とも，平均降水量は 5 つの 実 験 で ほ と ん ど 同 じ で あ っ た （ 図 略 ）． 50
mm/day 以上の日降水量の検出数（図）は，中国
では，EOD を混在させた効果による減少が著し
く，一方日本では，EOD 混在（GSOD の併用）の極端降水への影響が最大であるが，割合内挿の適用や地点保存の影響も大きく，SVC と EOD の
2 点とも考慮しない場合，50 mm/day 以上の検出数は，半分以下となった．これらは日界判定と混在させない努力が極端降水評価に極めて重要であることを示唆している．
謝辞
本研究には，(独)環境再生保全機構「環境研究総合推進費（2-1602 代表:谷田貝）」を使用した．
表１ 地点保存，日界の区別，気候値（割合）
内挿のインパクト（感度）実験まとめ
RSE
RE SS RS RAT(V1801) O
E
V(V1101)
Ratio
Y
Y
N
Y
Y
SVC
Y
N
Y
Y
N
EOD
Y
Y
Y
N
N

図（上）中国の日降水量解析値、2005 年 1 年間における、0.05 度グリッド値が 50mm/dayを超えるイベント数。左から RSE, REO, SSE,
RSV, RAT.（下）上に同じ、ただし日本。

― 163 ―

B304

相当温位に基づく梅雨前線の特定と大気循環場の解析* 山 根 正 大 ,小 坂 優 (東 大 先 端 研 )
1.

はじめに

節的推移の経年変動の特徴と,付随する大気海洋変動に

Meiyu/Baiu(日本における梅雨)は、東アジア~北西太

ついて調査する予定である.

平洋域において初夏に卓越する雨季である.Meiyu/Baiu
前線(以降「梅雨前線」)は、日本付近及びその東海上では太平洋高気圧に伴う湿潤・高温な気団と大陸からオ
ホーツク海にかけての湿潤・冷涼な気団との境界として解析されるが,130ºE 以西では気温よりも水蒸気の勾配で特徴付けられることが多い.そこで本研究では,温度と湿度を同時に表現する物理量である相当温位θeを用い,対流圏下層平均場におけるその南北勾配を用い
図 1 .1990 年 6 月 15 日〜24 日の 10 日間平均降水量(陰て梅雨前線を同定し,前線周辺の場を解析した.
2.

影,mm/day)と,本研究で同定した梅雨前線(黒線).

解析手法

JRA-55 再解析データに基づき,相当温位を Bolton etal.(1980)の手法により求めた. 25ºN-45ºN において 925700hPa 平均相当温位の南北勾配が負の極大をとる緯度を東西に繋げることで前線の候補を抽出した.解析される前線の急激な南北ジャンプを避けるよう連続性を持たせた前線候補を複数回抽出し,各経度において候補が抽出される回数の最も多い緯度を梅雨前線の緯度とした.さらに前線近傍の平均場の可視化のため,前線から

図 2. 6 月 23 日を中心とする 15 日平均降水量の相対緯度に基づくコンポジット図(mm/day).EQ が梅雨前線の緯度に対応の相対緯度に基づくコンポジット解析を 1975-2014 年のデータを用いて行った.
3.

結果

1990 年 6 月 15 日-6 月 24 日の 10 日間で平均した相当
温位南北勾配により解析された梅雨前線と,同じ 10 日
間平均での CMAP 降水量の分布を図 1 に示す.前線と降水域とがよく対応していることが見て取れる.この対応は,前線に対する相対緯度に基づくコンポジット解析

図 3. 図 2 と同様.ただし 500hPa 水平温度移流(K/day)に基(図 2)からも確認できる.Sampe and Xie(2010)に基づづく.

き,500hPa 水平温度移流についても同様のコンポジッ
ト解析を行ったところ(図 3),前線に沿った暖気移流の極大が確認できる.この結果は対流圏中層の暖気移流がもたらす断熱上昇流による梅雨前線の形成メカニズム(Sampe and Xie 2010)と整合する.
今後,定義した梅雨前線指数を用いて,梅雨前線の季

参考文献
Bolton, D., 1980: The computation of equivalent potential
temperature. Mon. Wea. Rev., 108, 1046–1053.

Sampe, T. and S.-P. Xie, 2010: Large-scale dynamics of the MeiyuBaiu rainband: Environmental forcing by the westerly jet. J. Climate,23, 113–134.

― 164 ―

B305

長期データに基づく東日本の梅雨最盛期の多降水年における日々の降水特性と総観場に関する気候学的解析*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 )， 大 谷 和 男 (テ レ ビ せ と う ち )
1.

はじめに	
 
梅雨最盛期の東日本では，50 mm/日を超えるような「大雨日」の出現頻度は西日本ほど高くないが，梅雨
降水の将来予測などの際には，東日本のように大雨の少ない地域についても知見を整理する必要がある．そこで，東京を例とする東日本の大雨日について，解析を行い（2016 年秋の全国大会，他），また，1950 年以前も含めた長期解析にも着手し，限られた過去の地上データや天気図等から，どの程度，日々の減少の傾向を記述する気候学に迫れるかの検討も行ってきた（2017 年秋の全国大会，他）．
	  東京と長崎の 1901 年〜2010 年の梅雨最盛期（6 月 16
日〜7 月 15 日）について，各年の総降水量と大雨日降
水量の寄与率をみると，第 1 表に示すような，標準的な気候学的な出現頻度や変動パターンとは異なるような年もある程度みられた．
第 1 表	
  各年の梅雨最盛期における，総降水量と大雨日降水量の寄与率のパターンごとの特徴と，東京と長崎でそれぞれ出現した年数（1901 年〜2010 年の 6 月 16 日〜7 月 15 日）．	
 パターン名	
 パターンの特徴	 年数	 大雨日降水量の寄与率は小東京…14	 さい（25%以下）が，総降水(a)	
 量はそこそこ大きい（7	
 mm/
長崎…8	
 
日以上)	
 
大雨日降水量の寄与率が大
東京…7	
 
(b)	
 
きく（50%以上），総降水量も長崎…45	
 大きい（10	
 mm/日以上）	
 	
  さらに東京(a)の各年における梅雨最盛期で平均した925 hPa 気温の 1951〜2010 年平均からの偏差場を参照
し（図は略），関東付近より北方で帯状に気温の負偏差がみられた年を東京(a)1（4 年），その他の年を東京(a)2とした（1951 年以降の東京(b)は 4 年）
．前回までの発表で、東京（a)1 は関東付近の南北の気温差，東京(b)は関東南方の東西の気圧配置に注目することで古い観測データでも活用できそうであるということを報告したが，地上観測点以外の情報（海上に引かれた等圧線等）の信頼性はまだわかっていない．
	  そこで本報では，より正確に利用できそうな過去のデータ（地上の観測点におけるデータ等）の利用できる可能性について検討を行うため，まずは 1951 年以降の降水量データや総観気候学的解析を進めて，さらに古い制約の多いデータでも，どのような点まで言及できる解析が出来そうか検討する．
2. 降水日を含めた数日間ずつの解析	 	
  先述のパターンの年で，それぞれを特徴づける降水がどのような大気場で起こっているか，より詳しく調べるために，東京(a)1 では数 10 mm/日の降水が持続した期間，東京(b)では大雨日の前 3 日間に注目して解析を行った．

第 1 図	
  （左）東京(a)1 の年において，数 10	
 mm/日の降水が持続したイベント全体期間で平均した気温分布．梅雨最盛期（6/16〜7/15）気候的平均場（1951〜2010）との偏差（℃）
で示す，詳細は本文参照．	
 （右）左図と同様．但し，SLP 偏差（hPa）の合成場．	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
第 2 図	
  1999 年（東京(b)）梅雨最盛期（6/16〜7/15）における SLP（hPa）の（左）30N，（右）25N の時間経度断面．	
 	 	
  第 1 図に，SLP と気温についての，東京(a)1 を特徴づける数 10	
 mm/日の降水が，2 日以上持続するか，もしくは 1 日までの止み間を含めて 3 日以上持続するイ
ベント全体の合成について，その梅雨最盛期の季節平均場からの偏差場を示す．関東付近より北方での負の気温偏差を反映して，西日本から関東以東に伸びる傾圧性が気候学的な平均よりも大きくなっていた．そこでは，平均場の南北の高気圧に挟まれるだけでなく，そのような平均よりも強い下層の傾圧性の中で，実際に多くのメソα低気圧が通過していることも反映して，
SLP の負偏差が東西に伸びているようであった．	
 	
  第 2 図は，東京(b)の年である 1999 年を例に，30N
や 25N に沿う日平均の SLP 時間経度断面である．台風が関東に接近して東京で大雨日となった 7 月 13，14 日には，東西の気圧傾度が関東に近い 30N 付近で大きかっただけでなく，その数日前の 7 月 9 日頃から，より
南方の 25N 付近で 138E 以西の低圧部が形成され，当日まで持続することで，関東へ吹き込む下層の南風が，より長時間維持されていた可能性が示唆される．	
 	
  これらのような解析結果をふまえ，限られた過去データをより有効に活用する方法も検討予定である．	
 ― 165 ―

B306

日本の梅雨期から盛夏期における大雨や短時間強雨での降水特性や大気環境に関する気候学的解析*槌 田 知 恭 (岡 山 大 学 大 学 院 教 育 学 研 究 科 ) ,加 藤 内 藏 進 (岡 山 大 学 大 学 院 教 育 学 研 究 科 )1.

の解析を開始した。本講演は、その第一報である。使

はじめに

日本付近季節進行の中で降水量のピークとなる梅雨用したデータは，2000～2017 年の 6〜8 月における，各期には、特に西日本では、比較的頻繁に出現する大雨

気象官署の日降水量，一時間最大降水量 (日本の年降水日の寄与が大きい（本稿では、50mm/day 以上の日を「大量偏差の算出に使用される全国 51 地点分)，JRA-55 (気雨日」と呼ぶことにする）。盛夏期は総降水量が減少す

象庁 55 年長期再解析データ)等である．

るが、気候学的な平均降水量自体は必ずしも小さくな

2.

梅雨期〜盛夏期における降水特性の季節的変化

く、また、松本他（2014）が指摘したように、東日本

全国 51 地点における領域平均降水量は、月のトータの東京でも、総降水量に対する大雨日の寄与は大きい。

ルでどの月も 150mm は超えていた。また、どの月も月ところで、盛夏期の日本列島付近は、小笠原気団に降水量の年々の変動は大きく、6 月や 7 月よりも 8 月の覆われて、平均的には高温多湿で不安定な大気状態で方が、領域平均降水量が大きい年も見られた。

もあるため、高気圧域の下降流による対流の抑制が弱

また、第１表に示されるように、2000 年〜2017 年のければ、活発な対流活動で激しい雨も降りうる。盛夏

6 月〜8 月全体の 1656 日中、50mm/day 以上となる大雨期でも、年々変動や季節内変動に伴って、梅雨前線あ日となったのが少なくとも 1 地点はあった日は 792 日

るいは秋雨前線が日本列島付近に南下して降水をもただった。さらに、その事例の内一時間最大降水量がらしうるが、上述の状況の中で明瞭な前線がなくても、

50mm/h 以上（これに該当する日を「短時間強雨日」とあるいは、台風本体の近くでなくても、ある程度の降呼ぶことにする）を記録した日は、163 日だった。興味

水が起きうる。例えば、盛夏期における降水の特徴や深いことに、大雨を観測した日は 6 月が一番多かった

関連する総観場を解析し、台風や前線がなくても強雨が、短時間強雨を観測した日は、8 月が 6 月の 3 倍近くの寄与で領域平均降水量も小さくない事例がしばしばあった。30mm/h 以上を少なくとも 1 地点で記録した日出現する。しかも、一日の中で連続的な降水というよでも、8 月は 6 月の約 1.5 倍あった。つまり、6 月頃にりは、短時間の強雨が間欠的に起きる特徴があり示唆は短時間の降水強度は 8 月ほど強くなくても大雨となされ、また、大規模場で流入する水蒸気フラックスにった日が多いことがわかる。つまり、梅雨から盛夏へ対するその収束の割合でみる水蒸気の消費効率が良いと季節が進むにつれて、短時間でもより激しい雨も伴事例（下層の南東風）でも、悪い事例（下層の南西風）

う大雨日が季節的に増加していく可能性を示唆しておでも、盛夏期の平均場の特徴の一端を反映したためでり、イベントごとの大雨や短時間強雨が観測された地あることを示した（2017 秋の全国大会などで報告）。

点数やその分布などにも注目して、より具体的に詳細

ところで、近年は、日本付近の 7 月後半頃には、日な解析を行う予定である。また、比較的極端な降水イ

本海側を中心に平均降水量が増加し、また、年々の降ベントの特徴の、そのような季節的変化に関わる大気

水量の変動幅も増加傾向にあるという（Endo 2011）。ま場の因子についても、今後は解析を進めたい。

た、記録的な降水量や、短時間強雨の観測回数も増加

第１表 2000〜2017 年の 6〜8 月における，全国 51傾向にある（気象庁：異常気象レポート 2014）。しかし、地点のうち、大雨や短時間強雨を観測した地点が１地

平均的な降水特性の季節的変化がそれなりに大きい梅点でもあった日数，および領域平均降水量．

雨期から盛夏期にかけて、極端な降水イベントの生じ方がどう長期的に変化するかを把握、理解するためには、まず、この期間の中の季節進行に伴って、平均的に大雨もしくは短時間の強雨の起こり方が、どのように季節変化するのか、実態を明らかにする必要がある。
そこで、本研究では、まずは 6 月〜8 月について、あ

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る程度の大雨や強雨の起こり方、それらの組み合わさ
り方、関連する大気場等の季節進行や地域的特徴など

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― 166 ―

B307

地球温暖化が近年の西日本の大雨発生頻度に及ぼす影響*川 瀬 宏 明 ， 今 田 由 紀 子 ， 村 田 昭 彦 ， 野 坂 真 也 ， 仲 江 川 敏 之 ，
佐 々 木 秀 孝 ， 高 薮 出 (気 象 研 )1.

いる．一方，HIST 実験と NAT 実験の差を見ると，全体

はじめに

平成 29 年九州北部豪雨では福岡県朝倉市を中心に大的には HIST 実験で大雨の多い地域で増加するものの，雨となり，大きな被害が出た．また，平成 30 年 7 月豪必ずしも対応していないことが分かる．特に，九州で雨では東日本から西日本の広い範囲で記録的な大雨には西部で明瞭な増加が見えるが，東部では変化がほと見舞われ，11 府県に大雨特別警報が発表された．近年，んど見られなかった．NHRCM の境界値として用いた観測データの蓄積により，日本では日降水量 100mm 以

MRI-AGCM3.2 の結果を解析し，九州西部と東部と大雨の上の日数や 1 時間に 50mm 以上の非常に激しい雨の増加

発生要因を調査すると，西部では南西からの水蒸気移が指摘されている（気象庁，2017）．この要因に関して流と収束（いわゆる梅雨前線に伴う大雨），東部では台は地球温暖化の影響も指摘されているが，発生頻度が風が主要因であることが分かった．梅雨期の水蒸気移

低く，自然変動の影響を大きく受ける大雨に対して，流及び収束が重要な九州西部では，地球温暖化に伴う地球温暖化の寄与を見積もることは容易ではない．

可降水量の増加と大雨との相関が高く，近年の温暖化

20 世紀以降の地球温暖化の影響を調べるために，大の進行により大雨が増加したと考えられる．一方，台気大循環モデル(AGCM)に 20 世紀以降の地球温暖化の増

風の寄与が大きい九州西部では，台風の接近数が HIST分を除いた海面水温(SST)に与える非温暖化実験が行実験と NAT 実験にほとんど差がなかったことから，大われている．非温暖化実験を多量のアンサンブル数を雨の変化も小さかったとみられる．

用いて実施することで，過去の異常気象に対する地球温暖化の寄与を確率的に評価することができる（イベントアトリビューション）．一方，日本の降雨は地形に大きく依存し，地域によって豪雨の発生要因が異なるため，高解像度で日本付近を計算する必要がある．そこで本研究では，「地球温暖化対策に資するアンサンブ
ル気候予測データベース（d4PDF）」の非温暖化（NAT）
実験（Mizuta et al., 2017）に対して領域モデルを用いてダウンスケーリングすることで，地球温暖化が近年の西日本の大雨発生頻度に及ぼす影響を調査する．
2.

実験概要

d4PDF の NAT 実験は水平解像度約 60km の気象研究所
大気大循環モデル（MRI-AGCM3.2）を用いて実施された．
これを非静力学地域気候モデル（NHRCM)（Sasaki et al.

図１ (a)HIST 実験における７月の日降水量 100mm 以上

2008）を用いて格子間隔 20km でダウンスケーリングすの日数と(b)HIST 実験と NAT 実験の差．斜線は信頼度水る．また，気候再現（HIST）実験についても d4PDF に

準 95%で統計的に有意な場所．

含まれない 50 メンバーのダウンスケーリングを実施し，HIST 実験と NAT 実験ともに 100 メンバー（計 6100 年）

謝辞のデータセットを作成した．本研究ではこれらのデー

本研究は文部科学省統合的気候モデル高度化研究プロタを用いて，7 月の大雨に着目した解析を行う．

グラム（領域テーマ C）の支援を受けました．

3.

参考文献

結果と考察

図１に HIST 実験の 7 月の日降水量 100mm 以上の日数[1] 気象庁，2017，気候変動監視レポート 2016．

及び HIST 実験と NAT 実験の差を示す．大雨は東海や紀[2] Mizuta, R. et al., 2017, BAMS, 98, 1383-1398.

伊半島，四国，九州で多く，現実に近い分布を示して[3] Sasaki, H. et al. 2008, SOLA, 4, 25-28.

― 167 ―

B308

2017 年 7 月九州北部豪雨に対する地球温暖化の寄与*今田由紀子（気象研），川瀬宏明（気象研），荒井美紀（東大 AORI），渡部雅浩（東大 AORI），
仲江川敏之（気象研），高薮 出（気象研）
ブル平均場でも妥当に再現されており（図 1 下）、

1. はじめに2017 年 7 月の九州北部豪雨では、福岡県朝倉市

これらを境界条件として計算された NHRCM の出を中心に大雨となり、甚大な被害がもたらされた。

力では、2017 年に九州山地の西側の大雨頻度が平このような豪雨イベントに地球温暖化がどの程度影

年よりも増加する傾向が現れていた（図 2）。2017

響を与えているかを知りたいという社会からの要望

年の NAT 実験ではそのような頻度増加は見られは高まる一方だが、観測された豪雨イベントは事例ず、地球温暖化が九州山地西側の大雨の頻度増加に数が少ない上に自然の内部変動に左右されるため、寄与している可能性を示唆している。発表では、そ

長期的な豪雨頻度の変化を検出することは容易ではの要因について分析した結果を報告する。

ない。近年、全球気候モデルを用いて多数アンサン
ブルの気候再現実験を実施することで極端現象の事
例数を増やし、地球温暖化などの気候変動による寄与を定量的に見積もるイベント・アトリビューショ

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
ログラムの協力を得た。

ンが注目されているが、解像度やパラメタリゼーシ
ョンの性能等の問題から、細かな地形などに影響を受ける豪雨イベントを全球規模の気候モデルで再現することは困難であった。
本研究では、高解像度の大規模アンサンブル実験の出力が過去 60 年（1951〜2010 年）に渡って利用可能な「地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース（d4PDF）」の気候再現（HIST）実験と非温暖化（NAT）実験を 2017 年まで延長して整備し、60km 解像度の全球モデル
MRI-AGCM と 20km 解像度のダウンスケーリング
モデル NHRCM の両方の結果を統合的に解析して、2017 年 7 月の九州北部豪雨とその背景となった総観スケールの循環場に対する地球温暖化の寄与
図 1. 2017 年 7 月の 500hPa 高度（陰影）と鉛直積算
水蒸気フラックス（矢印）の偏差場。
（上）JRA-55（7/1〜7/15 平均）、（下）HIST 実験。

を定量的に見積もることを試みた。

2.

結果
本研究では、NHRCM が出力した 7 月の日降水量が 100mm 以上になる頻度を大雨の起こりやすさの指標として用いた。NHRCM と MRI-AGCM の組み合わせは、日本各地の地形等に応じて、大雨をもたらす総観場の現象に地域差がある様子を妥当に再現していた。
2017 年 7 月に九州北部が大雨に見舞われた原因の一つとして、フィリピン付近の活発な対流活動に伴って太平洋高気圧が日本列島の南で強化し、水蒸
気が九州山地の西側で収束したことが挙げられる（図 1 上）。同様の特徴は、HIST 実験のアンサン

図 2. 九州西部において 7 月に 100mm/day を超えた日数の確率密度分布（横軸は１グリッド・1 メンバー当たり）。黒：2017 年 HIST 実験、灰色：2017 年 NAT 実
験、白：HIST 実験の過去 30 年（1981～2010 年）。

― 168 ―

B309

日本域の夏季降水量将来変化予測における
大気海洋結合効果の影響*宮 坂 貴 文 (気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー ),
1.

はじめに

仲 江 川 敏 之 (気 象 研 )に対する大気海洋結合の影響は、季節平均でみると弱地球温暖化に伴う将来変化予測を行う際、結合モデ

いが、これは、6 月と 7~8 月で傾向が部分的に相殺して

ル国際比較計画（CMIP）で用いられるような地球シス

しまうためであることが分かった（図 1）。6 月は梅雨

テムモデルを使うのが望ましいが、計算資源の制約等

前線域にあたる九州から東に伸びる降水域において、

により、その解像度は地域スケールの予測をするのに

大気海洋結合効果は降水将来変化を減少させるように十分であるとは言い難い。そのため、CMIP のモデルに働く。これは結合効果が沖縄南方海上の低気圧性の海よって予測された海面水温将来変化を境界条件に加え

面気圧将来変化を低減させ、月平均水蒸気フラックスて駆動した大気大循環モデル（AGCM）によるタイムを低減させることと整合的であった。一方、7~8 月も九スライス実験を高解像度で実施されることがある。し州南方の低気圧性の海面気圧将来変化予測を結合効果

かし、こうした実験では大気海洋結合過程が含まれては低減させるが、九州およびその西方沖では降水将来いないため、相互作用が過小評価されていると考えら

変化を増やすように働いていた。そのため月平均場にれる。そこで、AGCM ではなく、大気海洋結合モデル

よる水蒸気フラックスの将来変化予測の違いでは説明（AOGCM）をフラックス調節を用いて駆動するタイムできなかった。なお、極端降水に対する大気海洋結合

スライス実験を行うことで、現在気候再現性と将来変の影響を見ると、九州西方沖で年最大 5 日降水量や年化予測の信憑性を向上させる試みがなされている。実95 パーセンタイル日降水量を強めることが分かった。

際、熱帯低気圧について再現性の向上が確認されてい但し、こうした結果は１メンバーのみの実験のため、る[1]。そこで、本研究では、上記の AOGCM 実験結果

統計的有意性が低いものである。今後はメカニズム解を解析し、日本付近の夏季降水の将来変化に対する大析を進めて結果の妥当性を評価し、結合効果がもたら

気海洋結合効果の影響を評価することを目指す。

す影響の定量的な評価を目指す。

2.

4.

手法

謝辞

気 象 研 で 開 発 さ れ た MRI-AGCM3.2[2] を 用 い た

本研究は、文部科学省委託事業統合的気候モデル高

AGCM タイムスライス実験と、MRI-AGCM3.2 と度化研究プログラムの支援を受けて実施されました。

MRI.COM3[3]を結合した AOGCM タイムスライス実験の結果を解析した。現在気候再現実験（1979～2003 年）
では HadISST 月平均場を時間内挿した海面水温を下方境界条件とし、将来予測実験（2075～2099 年）はそこに CMIP5 のモデルアンサンブル平均の月平均海面水温の将来変化を加えた海面水温を境界条件としている。
フラックス調節により、AOGCM 実験の海面水温は
HadISST、そして CMIP5 昇温を加えた場に近い分布と
図１：6 月（左）と 7 月（右）の月平均降水量の将来変なっている。
日本付近の夏季（6～8 月）の降水量と海面気圧、850hPa 水蒸気フラックスを解析した。極端降水の指標とし化予測における AOGCM と AGCM の差。
正値に陰影。
等値線は零線を描かず。単位は mm/day。

て、年最大 5 日降水量と、年 95 パーセンタイル日降水
参考文献

量を用いた。

[1] Ogata, T., et al., 2016, Sci. Rep., 6, 29800.
3.

[2] Mizuta et al. 2012, JMSJ, 90A, 233-258.

結果

夏季の日本付近の降水量将来変化（25 年平均の差）[3] Tsujino et al. 2010, Tech. Rep. of MRI, 59, 241pp.

― 169 ―

B310

暖候期を通した高知と岡山との降水量差形成に寄与する
日々の降水の特徴と大気場の総観気候学的解析*加 藤 内 藏 進 ・ 杉 村 裕 貴 （ 岡 山 大 学 大 学 院 ・ 教 育 学 研 究 科 (理 科 )），松 本 健 吾 （ 岡 山 大 学 大 学 院 ・ 自 然 科 学 研 究 科 ）， 大 谷 和 男 （ テ レ ビ せ と う ち (株 )）1．	
 はじめに	 	 	
  瀬戸内では，季節的な卓越風と地域との位置関係か

	  第 1 図に示されるように，ほぼ暖候期を通じて大きら，冬季には山陰に比べて，夏季には四国太平洋側になトータルΔPR を示したが，それに対する日々のΔPR

比べて降水量が少なく，瀬戸内式気候として知られて≧50mm/day やΔPR≧100 ㎜/day の寄与が 8.9 月には特いる(福井 1933)｡しかし，例えば，日本列島での梅雨期に大きかったが､4,5 月でも決して小さくなく，ΔPR≧の総降水量の東西差は大雨日の頻度の違いを大きく反30 ㎜/day の日による寄与は 4,5 月でも気候学的なΔPR映するなど（Ninomiya and Mizuno 1987），日々の特徴的の 8 割程度を占めていた｡なお，図は略すが，これらの現象の出現状況にも目を向ける必要がある。また，日々日々の大きなΔPR は，高知側で日降水量 50mm を越えるの総観場の中での地形の役割や，総観場自体の生み出ような日の出現を，かなり反映していた。	
 す降水コントラスト等の，季節的違いも大きい。加藤	 （2007，地域地理研究, 12, 1-16）は，そのような観点か

3．ΔPR≧30mm/day の日における時間降水量の寄与や大ら高知と岡山との降水量差（以下，ΔPR と呼ぶ）に関

気場の特徴（8 月、9 月と 4 月、5 月）	
 する気候学的解析を行い，8 月から 9 月にかけての気候	
  ΔPR≧30mm/day の日を抽出し，高知や岡山での降水学的なΔPR は，ΔPR≧50 ㎜/day の日の寄与を大きくの特徴を 1 時間降水量の統計に基づき記述するととも反映する一方，4 月から 5 月にかけては，0~50 ㎜/dayに，類似した状況における大気場の合成解析を行った｡	
 の日の寄与も大きい事を示した｡ しかし，加藤（2007）	
  盛夏期である 8 月のΔPR の大きい日には，高温多湿

は，それらに関わる日々の現象の気候学的特徴や季節で大変不安定な空気が四国の山を越える総観規模場が性に関する吟味が不十分であった。

多かった。但し，台風が中四国付近にある時以外には，

	  そこで，本研究では，加藤(2007)と同様に四国太平洋

対流不安定度が強くても，地形による強制上昇がなけ側の高知と瀬戸内の岡山との差に着目した解析を行い，れば中四国付近に自由対流高度に持ち上げるきっかけ

ΔPR の大きい日の大気場の特徴やその季節的違いにとなる上昇流が広域的に形成されうる状況ではない中関する解析を行った｡解析には，1985-2015 年におけるでの現象であった｡しかし，秋雨前線が平均的に日本列

各気象官署の日降水量と時間降水量データ(気象庁本庁

島へ南下している 9 月には，地形の影響以外に，大規の HP)，NCEP/NCAE 再解析データ(2.5°×2.5°の格子

模場の前線との位置関係も，高知側とその北方との点間隔)，気省庁作成のミニチュア天気図(各日 09JST)

日々のΔPR＞0 を生じさせる重要な因子の一つになり等を使用した｡

うる可能性が示唆された｡	
 	
  一方，基本場の傾圧性が強い 4，5 月でも，対流圏下

2．	
 高知と岡山とのΔPR に関わる多降水日の寄与	
 層全体での南風域が低気圧前面で中四国よりもかなり	
 北方まで伸びる状況において，8，9 月と同様に 10mm/h

	
 を超える激しい降水時間帯の大きな寄与により，高知

	 側で降水量が大きくなる日も少なくなかった。しかし，

	
 九州西方の低気圧から南東に地上前線が伸びる状況に	
 おいては，地上前線の北東側で，「安定な前線面よりも	
 下方での，この低気圧の構造としての南東風が卓越」

	 することにより（恐らく，安定成層下で 900hPa 前後の	  第 1 図	
  高知から岡山を引いたトータルのΔPR，及び，そ高度を中心に，山に気流がぶつかる状況），5mm/h 以下

れに対する階級別値の寄与の季節変化(mm/day)。1985-2015の「普通の雨」が高知側を中心に持続し，少なからぬの同じ日付で平均し，更に 11 日移動平均して平滑化した｡	
 日降水量差が形成されていた点も，興味深い。	
 ― 170 ―

C301

雲乱流と雲微物理*後 藤 俊 幸 , 齋 藤 泉 ， 渡 邊 威 ， 安 田 達 哉 ( 名 工 大 大 学 院 物 理 工 学 専 攻 )1. はじめに
雲中では水蒸気と温度の雰囲気中で雲粒子がエアロゾルを核として生成し，凝結・衝突併合により成長す
ると同時にこれらを輸送・混合する乱流と複雑に相互作用をしている．運動エネルギーが巨視的スケールで注入されカスケードプロセスによりコルモゴロフスケールにまで輸送される一方，サブコルモゴロフスケー
ルおよびその近傍スケールでは雲粒子と熱・運動量交換を通して速度揺らぎが励起されこれが乱流の移流及び非線形性により巨視的スケールにまで拡大される．
このように雲粒子集団と乱流は様々な時空間スケール
で相互作用しており，リチャードソンやコルモゴロフの古典的乱流描像には取り込まれていない特徴を備えている．我々はこのような乱流を雲乱流と呼んでかねてよりその挙動の解明を進めてきた（図 1）．本講演では研究の概要と成果および今後について述べる．
2. 微視的視点からの第 1 原理計算
雲成長に関するバルク法，ビン法，超粒子法などの巨視的，準巨視的な方法で導入されたさまざまな仮説の検証やサブグリッドスケール以下の消去された自由度の詳細を知ることは極めて重要である[1]．そこで微視的視点に立ち，雲粒子と乱流のすべての自由度の動力学を直接数値計算(DNS) により追跡するという第 1
原理的計算が有望な手段となる[2-4]．もとより，雲全体の計算は不可能であるので，雲中の微小領域内（パーセル）における雲乱流と雲粒子集団が対象となる．
その際，巨視的計算と第 1 原理計算には時空間に大きなスケールギャップが存在するので，両階層を接続することが重要となる．
3. 雲微物理シミュレータ
我々は，乱流混合の世界最大規模の直接数値計算を
これまで行ってきた．この経験をもとに，与えられた環境場の中を上昇するパーセル内において，温度・水
蒸気混合比の乱流混合，雲粒子のラグランジュ動力学，
エアロゾル効果・核生成・凝結・衝突・併合・流体力
学的相互作用の微物理プロセスを導入した雲微物理シ
ミュレータ Cloud Microphysics Simulator (CMS) を開発した[3-5]．エアロゾル効果・核生成を除いた長時間
計算では雲粒子質量スペクトルの第 1 ピークから第２ピークの出現の計算に成功した．また，図 2 に見るように雲粒子により雲乱流スペクトルが大きく変形されることを見出し乱流統計理論によりその説明がなされた．より高いレイノルズ数で雲粒子の効果による水蒸気混合比と温度の揺らぎのスペクトルの変形を調べており，理論的説明と合致する結果を得ている．

図 1 雲乱流と雲微物理の数値解析

図 2 水蒸気混合比揺らぎのスペクトル[4]．R =167,初期には低波数側で k-5/3 であったものが，水蒸気の凝結によりやがて k-1/3 と k-2 に変化する. 時刻は下から t=10,120,240,
300,480,600s.

現在，エアロゾル効果・核生成を CMS に取りいれる作業を行っている．核生成と凝結成長における乱流揺らぎの効果について理論・室内実験・CMS の比較検証，
非慣性粒子の衝突による雲粒径分布関数の時間発展についての理論解析と CMS の比較検証を行い，いずれも満足のいく結果を得た．さらにエアロゾル効果の実装もほぼ完成し，今後長時間計算を行う予定である．
謝辞
本研究は JSPS 科研費 15H02218 の助成を受けています．
参考文献[1] Shima S-I, Kusano K, Kawano A, Sugiyama T and Kawahara S
2009 Q. J. R. Meteorol. Soc.135 1307–20[2] Onishi R, Matsuda K, and Takahashi K 2015 J. Atmos. Sci. 72
2591–607[3] Gotoh T., Suehiro T. and Saito I. 2016 New J. Phys. 18 043042[4] Saito I. and Gotoh T. 2018 New J. Phys. 20 023001[5] Saito I., Gotoh T. and Watanabe T. 2018 Phys.Rev. E 97 053108― 171 ―

C302

乱流-雲粒相互作用に関する統計理論の DNS による検証
齋藤泉 · 後藤俊幸 (名工大院工)DNS(直接数値シミュレーション) によって雲乱流中の雲粒子の成長を第一原理的に計算することで, 雲粒の凝縮および衝突成長に対する乱流揺らぎの影響を明らかにし, 雲パラ
メタリゼーションの精緻化を目指す研究が行われてきた. 当
研究グループにおいても, これまで雲乱流のための DNS モ
デル「雲マイクロ物理シミュレータ」を開発し, 凝縮・衝突による雲粒から雨粒への成長の再現等に成功している [1].
2018 年度春季大会では, Chandrakar ら [2](以下 C16) によって提案された雲粒と乱流の相互作用に関する統計理論の再検討および修正, また単純なランジュバンモデルによる検証について報告した. ここでは DNS と比較した結果について報告する.

2. C16 の統計理論と DNS の比較
C16 の統計理論では, 平衡状態の乱流中における過飽和度の揺らぎと雲粒の相互作用を考える. 雲粒は一定割合で系内に導入され, 凝縮/蒸発によって成長/減衰し, 特徴的時間
τres (滞留時間スケール) で除去される. これにより雲粒の数
密度も平衡状態が保たれる. 相互作用は, 雲粒が過飽和度揺らぎに及ぼす影響と, 過飽和度揺らぎが雲粒に及ぼす影響に分けて考えることができる.
まず, 雲粒が過飽和度揺らぎに及ぼす影響について考える.
雲粒の凝縮/蒸発を通じた水質量と潜熱の交換により, 雲粒が無い場合よりも, 過飽和度揺らぎの分散は小さくなる. C16は過飽和度揺らぎと雲粒の相互作用をランジュバンモデルで表すことで, 過飽和度揺らぎの分散 σS 2 が, 雲粒が無い場合(σS2 0 ) と比較して以下のように表せることを示した.
σS 2 = σS2 0 (τs /τt )て, 雲粒が感じる過飽和度揺らぎのラグランジュ的自己相関
時間 τcor を τ1 として用いるのがより適当であることを示した. この拡散係数を用いて, 雲粒粒径分布の二乗半径の分散
2は σR
2 ∝ Dτres となる. 前回の発表で示した通り, 比例係数
はエアロゾル効果無しの場合は 2, 有りの場合は (反射壁ブラウン運動に対応する境界条件の導入により)1 となる.
図 2 は, σR2 を理論予測と DNS の結果で比較している.
両者は良い精度で一致しており, C16 の統計理論が, 彼等の行った室内実験だけでなく DNS に対しても有用であることを支持している (τcor の代わりに τs を使うと最大で一割程度の誤差が生じる).
ラグランジュ的自己相関時間 τcor は粒子の軌道の特徴に依存するため, 重力や慣性の影響を受けることが予想される.
これらの要素の導入によって τcor がどのように変化するか,
今後明らかにする必要がある.
謝辞
本研究は JSPS 科研費 15H02218 の助成を受けたものです.
参考文献[1] Saito I and Gotoh T 2018 New J. Phys. 20 023001[2] Chandrakar K K and coauhtors 2016 Proc. Natl.
Acad. Sci. USA 113 14243–14248
1.2

(1)

ただし τt は乱流混合の時間スケール, τs = (τt−1 + τc−1 )−1はシステム時間スケールと呼ばれ, τc は相変化の時間スケールである. 定義より τs ≤ τt なので, σS 2 ≤ σS2 0 である.
乱流中には様々な時空間スケールの渦が存在するため, 乱流混合の時間スケール τt として何を選ぶかは自明の問題ではない. そこで, 上式を τt について解いた以下の関係式:
0(2)の右辺に DNS の結果を代入し, τt を見積もった. 図 1 は, 速度場の乱流の特徴は同じにした状態で, 異なる雲粒数密度と半径を用いた 10 種類の DNS について, その実験の τc と, 式(2) から見積もられる τt を比較したものである. τc が二桁に亘って変化しているにも係わらず, τt の見積もりはほぼ一定の値を指している. これは, C16 のモデルにおいて乱流混合の時間スケールとして一つの値 τt を用いることの妥当性を支持する結果である. 一方で, 図 1 の結果を平均することで,τt = 0.74s を得た. これは DNS における乱流の大渦回転時
間 TL = 0.58s よりも 25%ほど大きい.
次に, 過飽和度揺らぎが雲粒に及ぼす影響について考える.
時空間的に不均一な過飽和度の分布は, 雲粒の成長に差を生じさせ, それにより雲粒の粒径分布は広がる. C16 は, この広がりが以下の拡散係数を持つ拡散過程で表せることを示した.

[

( 2
2

D = 4Ks σS0 τs /τt

)]

τ1

0.6
0.4

0
0.1

1

10

τc [s]

図 1 各実験での相変化の時間スケール τc (横軸) と, 式(2) から見積もられた乱流混合の時間スケール τt (縦軸).
70

Run 1- 5
Run 6-10

60
50
40
30
20
10
0

(3)

Ks はここでは定数とし, τ1 は拡散係数に対応する時間スケールである. C16 では τ1 = τs としたが, 前回の発表におい

0.8

0.2

σ2(R2) [µm2] (DNS)τt = τc (σS 2 − σS 2 )/σS 2

Run 1- 5
Run 6-101

τt [s]

1. はじめに

0

10

20

30

40

50

60

σ2(R2) [µm2] (Theory)70

図 2 雲粒の粒径分布の二乗半径の標準偏差 σR2 を理論
予測 (横軸) と DNS(縦軸) で比較した図.

― 172 ―

C303

液滴を陽に考慮した境界層雲の3次元放射伝達モデルの開発
野田暁1, 松田景吾1, 岩渕弘信2, 大西領1, 宮本佳明3*

1

海洋研究開発機構, 2東北大学大学院理学研究科,
3

慶應義塾大学環境情報学部

1.

はじめに

Liou 1992, JAS)に基づき行う。このときに用い年間を通じて組織的に発生する洋上層積雲はる気体吸収係数は境界層の典型的な化学組成を高いアルベドと被覆率を伴うため地球の気候シ考慮し、LBLRTM ( Clough et al. 1992, JGR,

ステムに重要である。層積雲の発達や減衰には

2005, JQSRT)を用いてデータベース化した。液雲放射過程が重要な要素の1つである。従来の放滴に伴う散乱はM12に倣いモデル光子の飛行経

射伝達計算では雲は連続体と仮定されてきた。

路と液滴中心との距離の最小値がre以下となる

しかし、微細な計算格子を用いる場合、格子に含ときに起こるものとする。ここで、𝑟𝑟𝑒𝑒 =まれる雲粒数が少なくなるためこの仮定は適切でない。Matsuda et al. (2012, PRL, M12)は液滴を(𝜎𝜎𝑒𝑒 ⁄𝜋𝜋)1/2 であり𝜎𝜎𝑒𝑒 は液滴の消散断面積である。

陽に考慮した3次元放射伝達モデルを開発し、乱計算領域内の液滴中を飛行する軌跡を示してい流渦に伴う雲粒の凝集が放射特性に与える影響る。液滴や気体に散乱されながら飛行する様子を論じた。本研究では彼らのモデルを基にしてが計算されている。発表では更に雲場の光学的

境界層雲を対象としたより現実的な放射伝達計

特性の計算条件への依存性等の議論を行う。

図2は計算領域上端に置かれたモデル光子が算を行うことのできるモデルへと拡張する。
謝辞: 本研究は文部科学省フラグシップ2020(ポス

2.

ト「京」)重点課題4「観測ビッグデータを活用したモデル概要と予備試験
計算の流れを図1に示す。モデル光子の輸送にはモンテカルロ法を用いた。従来のモンテカ

気象と地球環境の予測の高度化」と文部科学省委
託事業統合的気候モデル高度化研究プログラムの支援を受けて行った。

ルロ法による3次元放射伝達モデルとの主な違
いは液滴についても散乱判定を行うことである。この判定は確率論的にではなく決定論的に行う。気体による吸収計算はk分布法(Fu and
図 1. 3 次元
放射伝達モ
デルのフロ
ー チ ャ ート。 w は光子の重みを表 し 、 ε=10-9 を 用いた。

図 2. 計算領域上端にランダムに置き、下向きに飛行させた光子が数濃度 55cm-3 で置かれた液滴(黒丸)の中を飛行する様子(線)。領域は0.1 m3、計算格子間隔は 1mm。

― 173 ―

C304

粒子径解像・直接ラグランジアン雲粒子計算法
大西 領（海洋研究開発機構）, 竹内伸太郎（大阪大学）

はじめに

個々の雲粒子の運動と成長をラグランジアン法
によって追跡計算できるようになり，新たな気象計算ツールとし て注目され ている．例え ば，Onishi et al． (2015)1)は定常等方性乱流場をオイ
ラー法によって計算しながら，それに含まれる微小慣性粒子の運動，粒子周り流れを介した流体力
学的粒子間相互作用および粒子間衝突をラグラ
ンジアン追跡法によって計算する Lagrangian
Cloud Simulator（LCS）を開発した．LCS を鉛
直方向に極端に長い計算領域に適用し，鉛直方向に発達する雲とその中での雲粒子の再現にも成功した 2)．
しかし，それらのラグランジアン計算では，粒子径が流体格子に比して十分に小さいと仮定す
る質点近似が用いられている．しかし，質点近似
は大水滴には適用できない．そこで，本研究では，
粒子解像計算法として埋込境界法（Immersed
Boundary Method3,4））に基づく粒子解像計算法
を LCS に組み込み，粒子解像計算によってラグラジアン追跡計算が可能な手法を開発した．
埋込境界法を用いた粒子径解像計算法
固体が存在する計算格子において，流体と固体の界面での運動量交換を体積力型埋込境界法で表現する．ある計算格子の代表速度 u を以下のように定義する．
u=(1-αs)uf+αsus(1)
uf は流体の速度，us は固体の速度である．αs は計算格子における物体の体積率である．各時間ステップ
において，u に対する流体方程式を解いた後，得られた u と物体（本研究の場合，粒子）の運動方程式から得られる us から，式(1)を使って uf を求める．さらに，
流体と物体の速度差 uf - us に基づく流体—物体間の体積力を算出し，流体と物体の運動方程式に反映させる．これにより，流体と物体の相互作用を考慮した
流体と物体の運動計算を行う．
数値計算結果

計算結果の一例を図１に示す．大きな慣性を持った粒子によって，局所的に非常に大きいエネルギ
ー散逸率を持った領域が見られる．乱流のエネル
ギーカスケードによる散逸と，粒子による散逸が共存する乱流中での粒子間衝突現象の解明は始まったばかりである．
謝辞 文科省科研費・基盤研究(B)（16H04271）の援助を受けて行われた． 数値計算は（国研）海洋研究開
発機構の地球シミュレータを用いて行われた．

図 1: 5123 計算格子による粒子径解像結果の可視化図．計算格子の 5 倍の直径を持つ粒子 4096 個の運動が追跡された．Reλ=220，粒子の質量分率は 4%，St=80 であった．カラーコンターは流れ場のエネルギー散逸率（log スケール）．
参考文献(1) Onishi, R., Matsuda, K., and Takahashi, K., J.
Atmos. Sci., 72 (2015), pp.2591-2607.
(2) Kunishima, Y. and Onishi, R., Atmos. Chem. Phys.
Discuss., (2018) doi:10.5194/acp-2018-328(3) Kajishima, T., Takiguchi, S., Hamasaki, H. andMiyake, Y., JSME International Journal, Ser.B, 44(2001), pp.526-535.
(4) Takeuchi, S., Yuki, Y., Ueyama, A. and Kajishima,T., Int. J. Numeri. Methods in Fluids, 64 (2010),
pp.1084-1101.

― 174 ―

C305

超水滴法の混相雲へ適用*島 伸 一 郎 (兵 庫 県 大 /理 研 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー ), 佐 藤 陽 祐 (名 古 屋 大 学 /理 研 計
算 科 学 研 究 セ ン タ ー ) , 橋 本 明 弘 (気 象 研 究 所 ), 三 隅 良 平 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )1.

Khain et al. (2004)[7]の実験設定に従って孤立した積はじめに

超水滴法は粒子ベースの確率的な雲微物理過程の数

乱雲の 2 次元 LES 計算を行い、開発したモデルの性能

値解法である[1]。ビン法はオイラー的解法であるのに検証を行った。結果の一例を図 1 に示す。氷粒子の大対し、超水滴法は実粒子集団を超水滴あるいは超粒子

きさと質量の関係を調べた所、得られた計算結果が経と呼ぶ仮想的な計算粒子で代表させるラグランジュ的験則とよく整合していることが分かる。より詳細な性解法となる。

能検証と素過程の精緻化が必要であるが、今後のさらビン法には様々な課題がある。まず、数値拡散によなる発展と応用が期待できる結果である。

り粒径分布が離散化のアーチファクトで広がる問題が指摘されている[2]。粒子属性の数を増やすと計算コストが急激に増大する「次元の呪い」の問題もある[1]。
また、ビン法が基礎方程式とする Smoluchowski 方程式
は、状況によって成立しないことも知られている[3]。
超水滴法を初めとする粒子法に基づく雲微物理モデル
により、これらの問題を解決あるいは低減できると考えられることから、その将来性が期待されている[4]。
温かい雲に関しては超水滴法の応用が進んでいるが、氷相過程への適用はまだ少ない[5,6]。そして、いずれの場合でも氷粒子の形状は診断的に扱われている。そこで我々は、氷粒子の形態変化を陽に予報できるより精緻なモデルに対して超水滴法を適用した。これにより氷晶が生成・成長し霰・雹・雪片を形成していく様をより正確に再現できるようになると期待される。
2.

粒子の表現と考慮した雲微物理過程

氷粒子を多孔性の回転楕円体で近似し、その形態を

図１ 数値計算により得られた氷粒子の大きさと質量表現した。つまり、各氷粒子はその赤道半径と極半径、の関係(シェード)と経験則(線)の比較。

見かけ上の密度を属性変数として持つ。これらに加え、ライミングにより得られた氷の質量、氷粒子に含まれる一次氷晶の数も属性変数とした。また、粒子に含まれる不溶性成分の氷晶核能を表す凍結温度と、水溶性成分の質量も属性変数である。
考慮した雲微物理過程は次の通りである: 氷晶の生
成 (凝結/内部/均質凍結)、融解、昇華、凝結・蒸発 (CCN
活性化を含む)。粒子の落下、氷粒子と過冷却液滴のラ
イミング、氷粒子の凝集、水滴の衝突併合。なお、粒子の自発的あるいは衝突による分裂過程は、混相雲を考える上で重要であるものの、今回は考慮されてない。
3.

動作検証実験の概要と結果

参考文献[1] Shima, S., et al., 2009, Q. J. Roy. Meteor. Soc., 135,
1307–1320.
[2] Morrison, H., et al., 2018, J. Atmos. Sci. (in review).
[3] Dziekan P., and H. Pawlowska, 2017, Atmos. Chem.
Phys., 17, 13509-13520.
[4] Grabowski, W. W., et al., 2018, Bull. Amer. Meteor. Soc.
(in review).
[5] Sölch, I., and B. Kärcher, 2010, Q. J. Roy. Meteor. Soc.,
136, 2074–2093.
[6] Brdar, S., and A. Seifert, 2018, Journal of Advances inModeling Earth Systems, 10, 187–206.
[7] Khain, A., et al., 2004, J. Atmos. Sci., 61, 2963–2982.

― 175 ―

C306

SHIPS を 用 い た 北 極 混 合 相 雲 の 研 究* 端 野 典 平 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 ), G ijs d e B o e r (U n iv e rsity o f C o lo ra d o a t
B o u ld e r), 岡 本 創 (九 州 大 学 応 用 力 学 研 究 所 )1.

大きめの雲水（30μm）が混合相内で凍結した後、軸比

はじめに
近年、北極では急激な地表面気温の上昇と海氷の減0.12、最大粒径 560μm ほどまで成長し、雲の下のレー少が観測されている．冬の温度上昇の要因として、温ダー反射因子に大きく寄与する．一方、C-AC では 10

暖化した気候平衡状態では、 水蒸気や雲の放射効果が、μm ほどの雲水が雲頂付近で凍結した後、軸比 0.04、海からの熱の放出の次に重要である[1] ．北極の雲は過1mm ほどの薄い結晶がレーダー反射因子に寄与してい冷却状態の雲水を雲頂に含む状態で、長時間存在する

る．また、最大粒径を固定したときに、平均の軸比がことが知られており、地表面を長波放射により暖める。

凍結した雲水直径とともに大きくなることが示された。

気候予測の不確実性の低減には、その放射効果を精度

つまり、六角平板の軸比は初期値依存性があり、凍結良く再現する必要がある．

した雲水の情報をもっていることが示唆される．C-CM

氷と水粒子が共存する混合相下層雲の持続時間は、氷の数密度に大きく依存するが、氷晶の核形成過程には Bigg に近い結果となり、その妥当性が支持される結果となった．

ついての理解はまだ十分ではない．昇華凝結成長や落

現在、ISDAC の事例の実験に取り組んでおり、樹枝下速度は、氷晶の形状（晶癖）に依存するため、晶癖状結晶と雪片が形成されることを確認した．今後は、は混合相雲の持続時間に影響を与える．晶癖および氷

地上レーダーのドップラー速度スペクトラムと再現実

晶核形成は温度と水蒸気量に依存するため、観測され験結果を比較する予定である．

る晶癖には、核形成の情報が含まれると考えられる．
本研究では、晶癖予測モデル SHIPS[2]を用いて、この関係性と雲水浸水凍結の役割を調査することを目的と
している．
2.

実験設定
過去の大規模観測 SHEBA と ISDAC から混合相雲の事例を選び、SHIPS を用いた３D-LES 実験を行う．
SHEBA の対象事例では雲頂温度が−20 度で多結晶が卓越し、ISDAC の対象事例では樹枝状結晶の雪片による降雪が観測された．氷晶核形成のスキームとして 3 つ

図１. 氷粒子の最大粒径と凍結雲粒直径の空間におけの雲水浸水凍結スキームを考慮する。1) 気温と体積にる六角平板の軸比の平均値（単位は常用対数）．実線は依存する Bigg スキーム、2) 古典核形成理論に基づく活レーダー反射因子への寄与度を示す．混合相雲の下に性化した雲水の凍結スキーム C-AC、3) 同理論に基づおける統計．

く粗いエアロゾル粒子を対象とした凍結スキーム

参考文献

C-CM である。力学モデルに UWNMS を用い、実験設[1] Yoshimori, M., Abe-Ouchi, A., & Laine, A. (2017). The
role of atmospheric heat transport and regional feedbacks

定は先行研究を参考にした．

in the Arctic warming at equilibrium. Clim Dyn , 49,3.

3457-3472.

結果
SHEBA の事例では、3 つのスキームともに定性的に[2] Hashino, T., & Tripoli, G. J. (2007). The Spectral

観測と一致する晶癖の空間分布を再現したが、混合相

Ice Habit Prediction System (SHIPS). Part I: Modeldescription and simulation of vapor deposition
process. J. Atmos. Sci. , 64, 2210-2237.

雲の下では六角平板が卓越する．スキームの違いは、
六角平板結晶の軸比に明瞭に現れた（図 1）．Bigg では― 176 ―

C307

山岳性降雪雲における降水形成過程に関する
バルク法雲微物理モデルを用いた解析* 橋 本 明 弘 , 折 笠 成 宏 (気 象 研 究 所 ),本 吉 弘 岐 , 三 隅 良 平 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )
1.

はじめに

大気の水・熱循環や，リモートセンシングによる地球環境監視等において重要な因子となる雲・降水粒子の粒子特性に関連する複数のパラメータを新たな予報
変数としてバルク法雲微物理モデルに組み込み，粒子特性を従来よりもはるかに精緻化できる手法の開発を進めている．本稿では，冬季山岳性降雪雲内で雲粒子ゾンデが捉えた粒子特性とモデルが再現した粒子特性を比較し，観測結果と素過程との関係を議論する．
2.

雲粒子観測データ

雲粒子データは，新潟県十日町，または，六日町で 9
冬季（1994～2002 年）に渡って実施された雲粒子ゾン
デ観測によって得られた．雲粒子画像から読み取った

図１ 気温と粒子タイプ別混合比の関係．(a)角柱, (b)

雲粒の粒径をもとに雲水量を算出し，氷晶や降雪粒子

樹枝, (c)角板に関する観測結果．●は観測 79 事例のデについては最大径を読み取り，最大径と質量のべき乗

ータ，●は温度別平均値．(d), (e), (f)は，それぞれ，角型の経験式をもとに粒子タイプ別の氷水量を算出した．

柱，樹枝，角板に関する実験結果．●は数値実験対象

3.

7 事例の 30 分毎の出力データ，●は温度別平均値．

数値モデル・数値実験

既存のバルク法雲微物理モデルに氷粒子の温度・湿度別昇華成長量と雲粒捕捉成長量を予報変数として加1f は，それぞれ，図 1a, 1b, 1c に対応する数値実験結果

え，粒子特性を診断できるようにした．昇華成長量は，である．角柱（図 1d，●）は，観測結果と同様に，-13℃

Nakaya (1954)に従い，温度と湿度に応じてクラス分け

付近で極小を示し，その高温側と低温側で大きな値をされ，角柱，樹枝，角板成長の寄与を追跡できる．こ示した。低温側は-36〜-20℃，高温側は-10〜-4℃の ，とのモデルを用いて，計算領域 600 km x 12.6 km，水平 1

もに昇華過程による C 軸成長の寄与を表している．樹km・鉛直 200 m 格子間隔の鉛直 2 次元大気・ベル状山

枝（図 1e，●）と角板（図 1f，●）についても，雲頂

岳地形における冬季季節風下での山岳性降雪雲の再現

付近を除いて，観測と似た傾向を示した．このことは，実験を行った．実験対象は，新潟県三国川ダムで観測

雲粒子の輸送や重力沈降など様々な因子が同時に作用された 1995 年 1 月の降雪日 7 事例
（Harimaya and Nakai,

する雲内の環境下で行われた観測によって，温度・湿1999）である．温度・湿度の初期条件として，気象庁
55 年長期再解析データをもとにして求めた日本海海上
ooの地点（40 N, 135 E）上空のプロファイルを用いた．
4.

度条件に応じた晶癖形成の効果が捉えられたことを示している．
謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費 16K05557, 16K01340 の結果

図 1a, 1b, 1c は，雲粒子観測データから求めた粒子タ

助成を受けたものです．

イプ別の混合比と気温との関係である．角柱の（図 1a，

参考文献●）は，-13oC 付近の温度層で極小を示し，それより高[1] Nakaya, U., 1954: Snow crystals. Harvard University

温域と低温域で大きな値を示した．樹枝（図 1b，●）Press, 246.

は，-10 から-15℃で極大を示した．角板（図 1c，●）[2] Harimaya, T. and Y. Nakai, 1999: J. Meteor. Soc. Japan,

は樹枝に比べ温度による変化が小さかった．図 1d, 1e,77, 101-115. https://doi.org/10.2151/jmsj1965.77.1_101― 177 ―

C308

次世代気象気候ライブラリで利用可能な雷モデルの開発* 佐 藤 陽 祐 (名 大 工 ),1.

富 田 浩 文 (理 研 計 算 科 学 ),することで開発したモデルの妥当性を評価した．

はじめに積乱雲に伴って発生する雷は，人間の生活に大きな被害をもたらす。また，近年では積乱雲内で発生する雷3.

結果と今後の発展

が光核反応を引き起こすことが明らかになり(Enoto et

図１は SCALE で計算された電荷密度の鉛直分布でal. 2017)，積乱雲内部の電気的特性を詳細に明らかにすある．M05 で計算された下層から正→負→正という３ることがこれまで以上に求められている．積乱雲内で極構造が再現されている．表１は計算期間中に発生し霰が氷粒や雪片と衝突して生じる電荷分離機構(着氷電

た電と対地雷の数である．SCALE で計算された放電数

荷分離機構: Takahashi 1978)が雲内の電荷分離を説明すと雷の数は M05 で計算された雷の数の範囲内に収まっる有力な説であり，雲内の電気的特性を理解するにはており，本研究で開発され SCALE に実装された雷モデ

雲粒の微物理特性を詳細に理解する必要がある．

ルの妥当性を確認できた．

これらの微物理特性と電気的な特性を理解するため

今後はこのモデルを用いて台風や冬季に日本海側でに，雲の電気的特性を直接扱う数値モデルが開発され発生する積乱雲内の雷を対象とした数値実験を行う．

てきたが(Takahashi 1978; MacGorman et al. 2001; Mansell
et al. 2005; Hayashi 2006; Fierro et al. 2013)，数値モデル内
で雲粒の電荷を計算する部分（コンポーネント）の計算コストが非常に高い．そのため，雷を直接扱った計算には，大型計算機が必要となる．しかしながら，一般的に数値気象モデルは計算効率が必ずしも高くないため，
ポスト京のような次世代の大型計算機で利用するには，計算効率の高い数値気象モデルが必要となる．本研究では雷を扱うコンポーネントを，次世代の大型計算機を使うことを想定して開発されている次世代気象気候

図１：SCALE で計算された電荷分布の鉛直構造

ライブラリ（SCALE: Nishizawa et al. 2015; Sato et al. 2015）に実装し，その妥当性を評価した．
2.

表１：M05，SCALE で計算された落雷数

雷コンポーネントと実験設定

本研究で用いた気象モデルは SCALE である．雷コン

M05

SCALE

発雷数

181~3325

709

対地雷数

0~37

0

ポーネントを導入するにあたり，雲粒の電荷を予報変4.

数として追加し，雷に関連する物理プロセスは電荷分

Enoto et al., 2017, Nature, 551, doi:10.1038/nature24630.

離，電場の計算，中和の３つを考慮した．電荷分離は着Fierro et al., 2013, Mon. Weather Rev., 141, 2390–2415.

氷 電 荷 分 離 機 構 (Takahashi 1978) ， 中 和 過 程 は

参考文献

Hayashi, 2006, Sola, 2, 124–127, doi:10.2151/sola.2006.

(MacGorman et al. 2001 と Fierro et al. 2013)のパラメタリ

MacGorman et al., 2001, J. Appl. Meteorol., 40, 459–478.

ゼーションを導入した．また電場(E)は各グリッドの電Mansell et al., 2005, J. Geophys. Res., 110, D12101,

荷密度(re)と大気の誘電率(e0)を用いてポアソン方程式

E = -∇f, ∇2f = - re/e0,を解くことで計算した(fは電位)．

doi:10.1029/2004JD005287.
Nishizawa et al., 2015, Geosci. Model Dev., 8, doi:10.5194/gmd-

ベンチマークテストとして，Mansell et al. (2005: 以下
M05 と表記)と同様の実験設定で数値実験を行い，本研究で開発された数値モデルの結果と M05 の結果を比較

8-3393-2015.
Sato et al. 2015, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23,
doi:10.1186/s40645-015-0053-6.
Takahashi, 1978, J. Atmos. Sci., 35, 1536–1548.

― 178 ―

C309

Evaluation of microphysics in mixed-phase clouds over the Southern Ocean in
NICAM using Joint simulator
Woosub Roh1*, Tatsuya Seiki2, Masaki Satoh1 and Tempei Hashino3(1AORI, the University of Tokyo, 2JAMSTEC, 3Nagoya University)

1.

Introduction
It is difficult to represent mixed-phase clouds using
weather prediction models and climate models because of
their poor understanding of cloud physics and dynamics.
The mixed-phase clouds consist of water vapor, SuperCooled liquid Water (SCW), and ice particles. They arefound at temperatures from 0 to -40℃ over the globe. The
cloud albedo increases because of SCW clouds. The amountof mixed-phase clouds affects climate change. Tan et al.
(2016) showed that an underestimation of mixed-phase
cloud leads to negative cloud phase feedback in global
warming.
We evaluate simulations of SCW clouds over the Southern
Ocean by two different microphysics schemes like a single
moment scheme and a double-moment scheme in NICAM
using Joint simulator. We investigate and improve mixed
phase clouds in the boundary layer using a single column
model.
2. Experimental design and data
For our simulations, we used a regional version of NICAM
with a stretched grid (Tomita 2008a), where the minimum
resolution was 2.4 km horizontal resolution and most of theresolutions were under 5 km. The integration time was from
00 UTC on 1 January to 00 UTC on 3 January 2007. The
first day was used for the spin-up time. The NICAM
simulations were initialized with National Centers forEnvironmental Prediction (NECP) data with one-degree
resolution for wind, temperature, relative humidity, andgeopotential data. The sea surface temperature was fixed.
We tested two kinds of bulk microphysics schemes, theNICAM Single-moment Water 6-categories (Tomita 2008b;
Roh and Satoh 2014, herein NSW6), and the NICAM
Double-moment scheme of 6-Water categories (Seiki and
Nakajima 2014, herein NDW6). The sensor simulator used
was the EarthCARE Active Sensor Simulator (EASE,
Okamoto et al. 2007, 2008; Nishizawa et al. 2008) in Jointsimulator.
We used a merged dataset for CloudSat CPR radar and
CALIPSO lidar (Hagihara et al. 2010) (hereafter, KU data)
as observation data. In order to increase the sample size, theCSCA-MD for the month of January 2007 was compared tothe simulation. These data have a 240-m vertical and 1.1-km
horizontal resolution grid.

to reproduce the SCW clouds, and it is related to the size
distribution of ice and liquid particles. We speculate that the
NDW6 improves the simulation of the size distribution ofboundary layer cloud tops.

Figure. Latitude-height distributions of ice water contents (upper)
and liquid water contents (bottom). The left figures are from
NSW6 simulations and the right figures are from NDW6
simulations. The unit of the color bar is logarithm of g m-3.

We investigate the difference using a single column modeland discuss about how to improve the NSW6 using theanalysis of the NDW6 results.
we evaluate and discuss thermodynamic phases of cloudsof two microphysics schemes using the depolarization ratio
and Joint-simulator following the methodology of Yoshida
et al. (2010).

3. Results
We investigated the vertical structure of ice water contents(IWC) and liquid water contents (LWC) in order toinvestigate the mixed-phase clouds (Fig.). NSW6 had larger
deficits of SCW clouds than NDW6. In addition, it
underestimated the backscatters in the boundary layer
clouds (not shown). NDW6 showed good agreement withthe observation with regard to SCW clouds in the top layerof clouds (not shown). The simulated prognostic number
concentrations of ice particles were lower in the boundary
layer clouds than NSW6, and it decreases the deposition
process of ice particles. According to Forbes and Ahlgrimm(2014), the deposition process on the cloud top is important― 179 ―

C310

全球・領域実験併用のすゝめ～普遍的な雲微物理の理解に向けて～*清 木 達 也 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ),1.

Woosub Roh (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),雲微物理は主に核形成・相変化・衝突過程・重力落

はじめに

雲微物理モデルはおおよそすべての大気シミュレー

下の四つのプロセスからなり、水蒸気、雲水、雨水、

ションモデルに組み込まれており、雲・降水システム

雲氷、雪、あられ、ひょうといった様々な水物質間のの再現性を左右する重要な要素である。数 100m 程度の相互作用を理論的、半経験的に計算している。各雲微

小さい孤立積雲から大洋を伝播する 1000km 程度のク

物理過程の数値モデル化自体は Pruppacher and Klett

ラウドクラスターに至るまで、雲システムは様々な時(1997)によって網羅されているが、観測・室内実験事例

空間スケールを持つことから、大気モデルの必用に応ごとに提案される多種多様な半経験式が、雲システム

じて段階的に簡易化またはパラメタライズされた雲微や気候場にどの程度影響を与えるかの実証例は多くな物理モデルが個別に利用され、独自に発展を遂げてきい。そこで、本研究では氷晶核形成、氷晶の固着効率た。例えば、気候モデルの強い台風の再現性は非常に(sticking efficiency)、過冷却水滴の凍結に関して感度実雲モデルに敏感である (Stan, 2012)。他にも、データ同験を行った。

化を用いたゲリラ豪雨の事例実験においても、（実験間の主な差として）雲微物理モデルの性能によって予測

3.

実験結果

可能性が大幅に向上する事が分かった(Miyoshi et al.,

氷晶核形成過程については領域実験で最適化を行う

2016)。気候研究から予報研究まで、各研究コミュニテ

事で全球実験結果も一様に良くなる事が分かった。こィの知見を統合する事が出来れば分野間の連携といっ

れは、氷晶の雲微物理性質が領域に大きく依存しないた研究の幅が広がる事が期待できる。これらを踏まえ、事からも確かめられた。

本講演では同一の雲微物理モデルを用いた全球実験と過冷却水滴の凍結に関しては、鉛直一次元実験では領域実験を提案し、普遍的な雲微物理モデルの構築を改善が見られるものの、全球実験では着目外の領域に目指す。

おいて大幅なバイアスを生じる事が分かった。

全球モデルに組み込まれている雲微物理モデルは全固着効率の感度実験に関しては全球実験では氷晶の球観測データ（主に衛星観測）に、領域モデルに組み

雲微物理特性に大幅な改善が見られた。しかし、再現込まれている雲微物理モデルは領域観測データにより、性に限度があり、領域実験にて更なる高解像度化を行

それぞれが別々に検証されて信頼性が担保されてきてい、雲力学を解像する事が必要である。

いる。全球観測と領域観測はサンプル数と観測精度にこれらを参考例として、全球実験だから理解が進む

おいて相補的な関係であるため、雲微物理モデルの検ことと、領域実験だから理解が進むことを紹介する。

証に両者を共に用いる事は合理的である。
4.
2.

参考文献

[1] Stan, C., 2012, GRL, 39, doi:10.1029/2012GL053449.

実験概要

本研究では詳細な雲微物理過程を網羅している 2 モーメントバルク法モデル(Seiki and Nakajima, 2014; Seiki
et al., 2014)および 1 モーメントバルク法モデル(Roh and
Satoh, 2014)を利用した。サブグリッドの雲パラメタリ[2] Miyoshi, T., et al., 2016, IEEE, 106, 2155-2179.
[3] Seiki, T., and Nakajima, T., 2014, JAS, 71, 833-853.
[4]

Seiki,

T.,

et

al.,

2014,

JGR,

119,

doi:10.1002/2013JD021086.

ゼーションは利用していない。大気モデルには[5] Roh, W., and Satoh, M., 2014, JAS, 71, 2654-2673.

NICAM(Satoh et al., 2014)を用い、14km の水平解像度を[6] Satoh, M., et al., 2014, PEPS, 1. 18.

用いた全球実験、局地的に格子を高解像度化した領域[7] Seiki, T., et al., 2015a, JCLI, 28, 2405-2419.

実験、および鉛直一次元化した理想化実験を行った。

[8]

全球実験および、領域実験の詳細な設定についてはSeiki et al. (2015a)、Seiki et al. (2014)を参照されたい。

Seiki,

T.,

et

al.,

2015b,

GRL,42,

doi:10.1002/2015GL064282[9] Pruppacher, H., and Klett, J., 1997, Kluwer Academic
Publishers.

― 180 ―

D301

近年の北極海氷動態の変化*木 村 詞 明 （ 東 大 ・ 大 気 海 洋 研 ） , 前 田 健 （ 東 大 ・ 工 ） ,山口一（東大・新領域）, 羽角博康（東大・大気海洋研）
3. 多年氷の分布

1. はじめに
夏季北極海の海氷面積は 1970 年代から大きく縮小し夏を越えて翌年まで残った海氷を多年氷と呼ぶ。そてきたが、最近 10 年ほどは減少傾向が明瞭ではない。

の分布を明らかにするために、各年９月の面積最小時

海氷変化の現状を把握し将来を予測するためには、その海氷域上に 10km 間隔で粒子を配置し、毎日の漂流速のプロセスを解明する必要がある。本研究では主に海度を用いて翌年 10 月末までその動きを追跡した。得られた多年氷分布から、冬季、夏季ともにその分布に大氷の動きに注目し、海氷状況変化の解析を行った。

きな年変化が見られる（図１）こと、2008 年以降は面積に目立った減少傾向が見られないことがわかった。

2. 使用データ
解析にはマイクロ波放射計 AMSR-E および AMSR2 による観測データから導出した毎日の海氷漂流速度およびまた、多年氷の分布は、夏季の海氷分布にも影響を及ぼしていた。

密接度を用いた。漂流速度は面相関法により独自に計算した 60km グリッドのものを、密接度は国立極地研究4. 海氷の動きと風の関係

所の ADS[1]により配布されている 10km グリッドのも

海氷の動きは風向の一定比率（風力係数）での風向の を 使 用 し た 。 ま た 、 毎 日 の 地 衡 風 を ECMWF のから一定方向（偏角）への動きに海流を足したものとして近似できる[2]。ここでは、毎日の海氷漂流速と風ERA-interim による海面気圧から算出して用いた。
解析対象期間は 2003 年 1 月から 2018 年 5 月まで

速を用いて、各月の風力係数と偏角を最小自乗法によ（2011 年から 2012 年にかけての AMSR 欠測期間を除く）

り算出し、その経年変化の解析を行った。その結果、である。

シベリアからアラスカの沿岸に近い海域では、期間を通して風力係数が増加傾向にあるが、より高緯度の海域では、冬季は 2007 年頃、夏季は 2012 年頃を境にその増加傾向が見られなくなっている（図２）ことがわかった。また、風力係数の変化と多年氷分布との関係は明瞭ではなかった。

図２：北緯 80 度以北の海域での風力係数の変化
参考文献
図１：2014 年 9 月 1 日と 2017 年 9 月 1 日の多年氷分布[1] https://ads.nipr.ac.jp[2] Thorndike and Colony, 1982, J. Geophys. Res., 87.

― 181 ―D302

ASR を 利 用 し た グ リ ー ン ラ ン ド に お け る 月 別 降 水 量 の 解 析* 小 山 朋 子 (国 立 極 地 研 究 所 ), Ju lie n n e S tro e v e (U C L /N S ID C ),はじめに

100 150 200 250 300

050

100 150 200 250 300

0

月別データ．時間・空間分解能はそれぞれ 3 時間，30 km．

●●

100 150 200 250 300

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ASR [mm]

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04270

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0.84

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50

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ASR [mm]●50

100 150 200 250 300

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100 150 200 250 300

●
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50

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50

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100 150 200 250 300

04231

0.66

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0

50

100 150 200 250 300
DMI gauge [mm]

POSS at Summit
80

100 150 200 250 300

●

●

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DMI gauge [mm]

04220

0.57

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0

50

40

ASR [mm]

60

0.70

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DMI gauge [mm]

0.37

0

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0

04250

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0

ASR [mm]

100 150 200 250 300
50
0

●

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●

DMI gauge [mm]

ASR による月別降水量を２つの実況データと比較した．

●●● ● ●●●● ●●●●100 150 200 250 300

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50

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50

DMI gauge [mm]

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0

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0

04272

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50

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100 150 200 250 300

●

0.84

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50

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ASR [mm]●● ●●●●
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0

ASR [mm]●

100 150 200 250 300

●
●
●

0

ASR [mm]

100 150 200 250 300
50③ ASR バージョン 1 の降水量データを加算した

●

●

0.59

DMI gauge [mm]

② 内陸高地の実況データとして POSS の積雪データから導出した月別降水量データ．

●●

●

●

0

る降水量データを補正し加算した月別データ．

●
●

0

●

●

100 150 200 250 300

0（Danish Meteorological Institute, DMI）が提供す

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●

DMI gauge [mm]

04390

0

ASR [mm]

100 150 200 250 300
50① 実況データとして，デンマーク気象研究所

0.80

●

ASR [mm]●
100 150200 250 300
●

●
●
●
● ●●
● ●

●
DMI gauge
[mm]

04360

●

●
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●

50

50

DMI gauge [mm]使用データ

100 150 200 250 300

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50

50

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●●

04339
0.81

0

ASR [mm]50

100 150 200 250 300

●
● ●
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●●●● ●
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●●●
●
●

0

降水観測の補完に有効かどうか調査を行った．
2.

●
●

04320

0.78

0

0

発されたが，その降水量データが北極域での不十分なMonthly precipitation comparison: 1x1 patch

04310
0.83

0

域再解析データ Arctic System Reanalysis (ASR)が近年開50

めに直接観測は沿岸地域の一部に限られてきた．北極

ASR [mm]

観測を行うことが重要であるが，厳しい自然条件のた100 150 200 250 300

グリーンランド氷床変動を評価する上で正確な降水20

1.

100 150 200 250 300
DMI gauge [mm]

0

20

40

60

80

POSS [mm]図 2: ASR 月別降水量と実況データの散布図．左上の数
字は相関係数．実線，点線はそれぞれ線形回帰線と y=xの直線．
ただし西側にある Nuuk (04250)では降水量が 100 mmを超えるときに負のバイアスを示し，Ikerasassuaq(04390) の不確かさは他の地点に比べ大きくなった．
グリーンランド南部では強風になることが多く，降水量もその影響を受けていると考えられる．そうした
強風は地形効果によるところが大きく，ASR の水平分
解能では風による降水量への局地的効果をきちんと再図 1: 対象とした DMI 観測地点と POSS が設置されている Summit．

現出来ていない可能性が高い．
また，北部グリーンランド域，北大西洋域，およびグリーンランド海域の ASR 降水量と北大西洋振動指数の3.

間に弱い相関関係(0.32-0.49)があることを確認した．

結果

ASR による月別降水量は，内陸高地で観測値に比べ過大な降水量が算出されている．東および南側の沿岸

参考文献

部では，２つの降水量はおおよそ一致している．

Koyama, T., and Stroeve, J., 2018, Polar Sci, submitted.

― 182 ―●

D303

東シベリアの河氷融解に伴う急激な流量増加へ影響する
オホーツク海高気圧*大 島 和 裕 (環 境 科 学 技 術 研 究 所 ),堀 正 岳 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ),1.

朴 昊 澤 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ),吉 川 泰 弘 (北 見 工 業 大 学 )過去 60 年間のタバガの流量データでは，流量増加のはじめにシベリアの河川は秋に凍結し，その河氷は春に融解タイミングにばらつきがみられ，早い年で 5 月 5 日する。この地域の河川は住民にとって重要は役割を果（DOY125），遅い年で 5 月 29 日（DOY149），平年で 5たしており，夏の船舶や冬の河氷上のアイスロードに

月 17 日（DOY137）であった（図 1）。このような流量

よる交通，また漁場として利用される一方で，春に河増加は気温の影響を受ける。流量増加インデックスと氷と雪の融解に伴うアイスジャム洪水を引き起こし，

ヤクーツクの気温を比べると，両者が負相関であるこ

住民生活へ大きな影響を及ぼすこともある。アイスジとが確認できた（図 1，相関係数-0.54）。

ャムは，春の気温上昇によって河氷が融解，破壊することで蛇行部や川幅の狭い場所で氷が詰まる現象で，

4.

河氷融解と流量増加に影響を及ぼす気象場

これに伴って水位が急激に上昇する。本研究では東シ

次に気象場を調べた。流量増加インデックスに回帰

ベリアのレナ川における河氷融解とそれに伴う急激なした海面気圧偏差はオホーツク海上で正偏差となり，流量増加に影響を及ぼす気象場について調査を行った。

すなわちオホーツク海高気圧が関係する結果であった。
同インデックスに対する地表面気温偏差は，レナ川中

2.

データと解析

流域を中心に強い正偏差を示した。これらの結果は，解析対象地域では 5 月に気温がプラスになり，積雪と河氷の融解が始まるため，5 月を解析対象とした。

オホーツク海高気圧に伴う南東風の暖気移流によって気温が上昇したことを示す。

河川流量データとしてレナ川中流域に位置するタバガで観測された 1950 年から 2011 年までの日流量デー

5.

まとめ

タ，また気温データとして近接するヤクーツクで観測

日本ではヤマセをもたらす気象場として知られていされた 1955 年から 2011 年までの月平均気温データをるオホーツク海高気圧は，東シベリアでは春の気温上使用した。気象場の解析には，気象庁 55 年長期再解析

昇を招き，積雪と河氷の融解を促進することがわかっ

データ（JRA-55）を使用した。また，河氷融解に伴うた。5 月にオホーツク海高気圧が発生するとレナ川中流

急激な流量増加のタイミングを決めるため，タバガの域では気温が高くなり，流量の増加が平年よりも早ま

流量が 5000 m3/s を超える日にちをインデックスとしてる傾向がある。しかし，積雪・河氷融解には暖気移流定義した（以下，流量増加インデックス）。

による気温変化のみならず，日射などの他の要因も考えられるため，それらの調査は今後の課題である。

3.

河氷融解に伴う流量増加のタイミング

レナ川中流域の気温の平年値は 4 月までマイナスで，5 月にプラスとなって雪解けと河氷の融解が進む。これに伴って河川流量は急激に増加する。河川流量は 11 月から 4 月までほぼゼロであるが，5 月から流れ始め，5
月から 6 月にかけて急激に増加して 6 月に最大値となる。夏は降水量も多いが蒸発散量もそれに匹敵する大きさであるために大気から流域へ入る正味の水のイン
プットはゼロに近く，凍土融解に伴う流出はあるが，流量はそれほど大きくならない。

図１ タバガ流量の急激な増加のタイミングを示す
流量増加インデックス（丸印，左軸）とヤクーツクの 5 月の気温（黒線，右軸）。

― 183 ―

D304

メキシコ湾 流 からの潜 熱 顕 熱 供 給 が爆 弾 低 気 圧 へ与 える影 響 
平 田 英 隆  名 大 ・ 宇 地 研 川 村 隆 一  九 大 院 ・ 理 
野 中 正 見  -$067(& 坪 木 和 久  名 大 ・ 宇 地 研 はじめに 2018 年 1 月 3 日から 4 日にかけて、温帯低気圧がメ
キシコ湾流域を北上しながら急発達した。爆弾低気圧の基準 (Sanders and Gyakum 1980) を優に超える急発達を伴ったこの低気圧はアメリカやカナダに暴風雪をもたらし、人的被害・交通機関の混乱等を誘発した。
この低気圧の急発達の原因はなんであろうか？
 暖流域における低気圧発達を促進する一因として、暖流域からの潜熱/顕熱供給の効果が挙げられる。近年、Hirata et al. (2018) は、黒潮/黒潮続流域からの潜熱/顕熱
供給が、cold conveyor belt (CCB) と後屈前線近傍の
latent heating (LH) と の 間 の 正 の フ ィ ー ド バ ッ ク（CCB-LH フィードバック）を介して低気圧の急発達を導くことを示した。CCB-LH フィードバックが 2018
年 1 月上旬のメキシコ湾流域における爆弾低気圧の急発達に関与した可能性があるが、このフィードバック
過程がメキシコ湾流域の低気圧へ適用可能かは不明である。そこで、本研究は、領域雲解像モデルを用いてCCB-LH フィードバックがその低気圧の急発達へ作用したのかどうかについて調査した。
雲解像数値シミュレーションの設定
爆弾低気圧の数値実験には、CReSS (Tsuboki and
Sakakibara 2002) を用いた。実験領域は 90°W-35°W、
20°N-54°N、水平解像度は緯度 0.02°×経度 0.02°、鉛
直層数は 57 層、モデルトップ高度は 22.8 km とした。
初期値・境界値には気象庁 GSM の解析値、海面水温には NOAA OI SST (Reynolds et al. 2007) を使用した。積分期間は 2018 年 1 月 3 日 12UTC から 5 日 00UTC とした。再現実験（control: CNTL）に加えて、CCB-LH フィードバック過程を検証するために、メキシコ湾流域
周 辺 か ら の 潜 熱 / 顕 熱 供 給 を 除 く 感 度 実 験 （ Nolatent/sensible heat flux:NLSH）を行った。

暖流からの潜熱顕熱供給に対する低気圧の応答
CNTL は、低気圧の急発達や経路を良く再現した（図1）。さらに、CNTL では、低気圧急発達期に CCB 周辺
でメキシコ湾流からの潜熱/顕熱供給が増大した（図略）。
暖流が低気圧へ与える影響について調査するために、
CNTL と NLSH を比較する。
CNTL に比べ NLSH では、中心気圧の低下が抑制された（図 1a）。加えて、CNTL
よりも NLSH において発達期の低気圧経路が東側へシフトした（図 1b）。急発達時の降水分布に注目すると、
CNTL は後屈前線付近の降水強化を再現しているが（図
2b）、NLSH ではこれが生じない（図 2c）。降水量の差に対応して、NLSH において後屈前線付近の潜熱加熱も弱化した（図略）。さらに、CNTL は CCB 付近の強風域をシミュレートしたが（図 3b）、NLSH では CCBの発達が顕著に抑えられている（図 3c）。これらの結果
は、CCB-LH フィードバックが本低気圧の急発達に関与したことを強く示唆している。また、2 つの実験の経路の差は、後屈前線付近の潜熱加熱が強制する地表気圧の降下量の差に起因すると解釈できる。

図 1 CFSv2（□）
、CNTL（〇）、NLSH（△）の (a) 低気圧
中心気圧の時系列と(b)低気圧経路。(b)には 1 月 4 日の OI
SST も描いている。相対的に大きなシンボルは最も急発達した位置を示す。CNTL、NLSH のデータは CFSv2 の水平解像度（0.5°）に変換し、低気圧中心の特定を行った。

注目する爆弾低気圧の特徴
NCEP CFSv2 (Saha et al. 2014) を用いて、低気圧の中心気圧の時間発展と経路を調べた（図 1）。4 日 00UTC 図 2 (a) GPM GMI レベル 2 の 1 月 4 日 5:44-5:48UTC の地上降
水強度 (陰影；mm/h) と 6UTC の CFSv2 の SLP (等値線；hPa) 。
から 12UTC の間に、中心気圧が急激に低下した（図 1a）。
(b) CNTL と (c) NLSH の 6UTC の地上降水強度と SLP。
この時、低気圧中心は暖流の南縁を北東進した（図 1b）。
GPM-GMI が、低気圧が急発達した時刻（05:46UTC）の低気圧中心周辺を観測した（図 2a）。低気圧中心北側の後屈前線の西端で、地上降水が局所的に強まっている。これは、後屈前線付近で多量の水蒸気が凝結し、潜熱が解放されたことを示唆している。さらに、
図 3 (a) WindSat の 1 月 4 日 11:48UTC の海上 10 m 高度の水平WindSat が急発達期後半（11:48UTC）の低気圧中心近 風ベクトル（矢印；mm/s）とその大きさ（陰影）。(b) CNTL
傍を捉えた（図 3a）。CCB が位置する低気圧中心の西、 と (c) NLSH の 12UTC の 10 m 高度の水平風ベクトル、その大北側では、25 m/s を超える強風域が観測されている。
きさと SLP。

― 184 ―

D305

冬季中緯度における雲量の季節内変動特性- 極東域における特徴 -*佐藤 令於奈(福岡大院理), ⻄ 憲敬(福岡大理), 向川 均(京大院理)1. はじめに
冬季北半球における高度場の季節内変動は、亜
熱帯ジェット気流に捕捉されて半球規模の拡がりを持つ東西方向の波列パターン（Branstator andTeng, 2017）などで特徴づけられる。一方、北緯35度 付 近 に おけ る 雲 量 の季 節 内 変 動に つ い て の
我々の解析（2018年度春季大会, A105）から、上層雲量の極大域は気圧の峰の西側に存在し、中層雲量の極大域は気圧の谷付近に存在することが明らかになった。また、このとき中層雲量は降水量
とも非常に良い対応が認められることを示した。
加えて、上記の上層雲量および中層雲量と高度場との東西位相関係は、極東域を除き、経度にほぼ依存せず存在する。
一方、極東域では、高度場変動と上層雲量変動との間に、それとは異なる特異な位相関係が存在することが示唆された。そこで、本研究では、極東域で生ずるこのような特異な上層雲量変動に着目し、詳細な解析を行う。

図の基準となる Z300 の平均領域を多少南北に移動させても、同じ 40°N 付近に存在する。
また、図 1 で行った合成図解析を、基準となる
Z300 の領域平均値が極大となる 2~10 日前の期間についても行った（図 2）。この図から、80°E-140°Eの経度域では、lag = -6 day 付近以降、一斉に上層雲量が負偏差から正偏差へと入れ替わる。従って、極東域で高気圧性偏差が出現すると、40°N を中心とした狭い緯度域では、70°E-140°E の広い経度域
でほぼ同時に、上層雲量が正偏差となることが明らかになった。
発表では、極東域における、この特異な上層雲
量変動のメカニズムについて解析した結果も示す予定である。

2. 使用データ
European Centre for Medium-Range Weather
Forecastsによる再解析データERA-Interim（Dee etal., 2011）を使用して、1984年から2008年の期間について、周期が15-30日の季節内変動を解析した。
3. 解析結果
図 1: 300hPa 等圧面高度におけるジオポテンシャル
ここでは、冬季北半球の極東域のみで認められハイト(Z300)を, 130°E~140°E, 30°N~40°N の領域で平る、300hPa 等圧面高度におけるジオポテンシャル
均した値が 1 標準偏差を超えたときの極大値を基準
ハイト(Z300)と、ERA-Interim 上層雲量との間の特とした, Z300 および上層雲量の合成図解析結果. 太異な東西位相関係について解析した結果を示す。
実線(正値)・太破線(負値)が Z300 を示し, 等値線間隔
は 20m である. 細実線は上層雲量を示し, 等値線間
一般に、冬季中緯度域は傾圧帯である。従って、
隔は 0.03 である. また, 上層雲量が正値となる領域
Z300 のリッジの西側に存在する南風は上昇流をを色塗りした.
伴うため、そこで上層雲量も極大になると考えら0れる。実際に、極東域以外の経度域では、Z300 の-2
リッジ西方に上層雲量の極大域が存在する東西-4
位相関係は統計的に有意である。一方、極東域で-6-8は、上層雲量と Z300 の東西位相関係はこれとは-10異なる。
図 1 に, 日本付近(130°E-140°E, 30°N-40°N)で領
図 2: 図 1 は Z300 の領域平均値が 1 標準偏差を超え域平均した Z300 の値が極大値をとったとき（偏たときの極大値を基準とした合成図であるが, 本図版
はその極大期の 2~10 日前までの日付で同様の合成図
差の大きさは 1 標準偏差以上）の、Z300 と上層雲解析を行ったさいの, 40°N における経度-ラグ日断面.
量の合成図を示す。ユーラシア大陸東端から日本
縦軸が Z300 の領域平均値の極大値からのラグ日を,付近にかけての領域には、高気圧性偏差が存在し、横軸が経度を示す. 細実線(正値)・細破線(負値)は
上層雲量は 70°E-140°E までの広い経度域で正偏Z300 を示しており等値線間隔は 30ｍである. 太実線差となる。また、上層雲量の正偏差は 40°N 付近
は上層雲量を示しており. 等値線間隔および陰影は図を中心に存在する。この雲域の中心緯度は、合成
1 と同じである.
― 185 ―

D306

日本付近で発達する温帯低気圧の構造と時間変化*栃 本 英 伍 1 ・ 新 野 宏 １（ 1： 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ）

と定義した。

はじめに

温帯低気圧は中緯度の傾圧帯で発達する水平スケー

また、低気圧の構造を調べるために、POC, OJC それル数千 km, 時間スケール数日〜1 週間程度の総観規模

ぞれのカテゴリーにおいて、各低気圧の中心を重ね合擾乱である。温帯低気圧のライフサイクルにおける低

わせたコンポジット解析を行った。ここで、Key Time気圧および前線構造の時間発展の概念モデルは、20 世(KT)は発達率最大の時刻とし、その前後 48 時間(KT-48

紀前半にノルウェー学派によって提唱され(Bjerknes〜KT+48)の時間発展を調べた。

and Solberg 1922)、低気圧に伴う寒冷前線が最盛期に温



結果

暖前線に追いつき、閉塞前線を形成するというものでコンポジット解析を行った結果、OJC と POC で前線あった。一方、1980-90 年代には、急発達する温帯低気構造に異なる特徴が見られた。KT において、OJC は寒圧に関する大型プロジェクトや集中観測が行われ、冷前線の発達が温暖前線よりも顕著であり、特に MAM

Shapiro and Keyser (1990)によって異なる低気圧モデル

において寒冷前線の発達が顕著である（図１）。また、（以後、シャピロモデルと呼ぶ）が提案された。この寒冷前線は他の季節と比較してより南に拡大している。

モデルによると、低気圧の最盛期において閉塞前線は一方、POC は温暖前線の発達が季節全体を通して顕著形成されず、低気圧の後面に延伸しながら巻き込む後である。寒冷前線は冬季に出現頻度が低くなるが、春

屈温暖前線が形成され、それとは分離して寒冷前線が季には活発となり（図１）、大西洋の低気圧と比較して発達し、全体として T ボーン模様を描くというものでも出現頻度が高い（図略）。Takano (2002)や津村・山崎ある。しかし、このモデルは主に大西洋や北東太平洋（2005）の解析した事例は冬季の事例であったため、で発達する低気圧を対象とした研究によって提唱され寒冷前線が不明瞭であったことが示唆される。KT のたものである。日本海や北西太平洋においてもシャピ

12 時間後、OJC は寒冷前線が低気圧の南東領域に移り、ロモデルに似た構造を持つ低気圧が解析されている

温暖前線の発達は見られない。一方、POC は活発な温

（Takano 2002; 津村・山崎 2005）が、北西大西洋と比暖前線が維持され、後屈温暖前線の構造を持つ。これ

べて寒冷前線が弱いなどの異なる特徴も指摘されておらのことから、日本付近の低気圧に伴う前線構造とそり、日本付近で発達する低気圧特有の構造を持つ可能の時間発展は、発達する領域によって異なることを示性が示唆される。

している。

そこで本研究では、JRA-55 を用いて、日本付近で発達する温帯低気圧の構造と時間変化を調べた。
 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)、

今後は、地域や季節によって異なる特徴が見られる
原因について調べる予定である。
OJC

POC

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

KT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 andGyakum 1980)以上の低気圧を対象とした。また、北西太平洋で発達する低気圧を Pacific Ocean Cyclone (POC),
日本海 お よ び オ ホ ーツク海で発達 する低気圧を
KT+12hour

Okhotsk-Japan Sea Cyclone (OJC) とした。
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 の場所が 4 格子点以上連続していれば前線

図 1 MAM における低気圧の中心（0,0）に相対的な前線の出現頻度（色）と 850 hPa の相当温位勾配 (K /100 km)。

― 186 ―D307

MJO ʂइ೺ʂਊюɠԟୱઘ൘ʂ୤Սʂ‫ۼ‬शɿิɜʟϳׄ∗‫ܯ‬ஆࢣՈ (ୱ֣Ӂ‫ؾ‬੒Ӂ), ࣞзຈλ (JAMSTEC)

1 ʃɬʕɿ

ʂ, ʫ˺ːใɻ਻ກӑ౎ɾࣟ‫܄‬ɼ೑ӑ౎ɾࣟ‫܄‬ɠ৷‫ݿ‬‫ܯ‬ஆƉࣞз (2018) ɻߟɫɳ૳ʞ, MJO ɠʫ˺ːใ
ɻ਻ກӑ౎ɾΛ৷ɿɖʟɼɡɿʃ, ඕ࠸௑ԦɿɞɘɺଊՉ΄ӑஓɠӑ౎ɿɾʞ, ԟୱઘ൘௑ೱɻ੒Ϙʘ੒঒ʂ೎୞ɠਊɜʟɧɼɠഇɟɷɺɘʟ. λ൘ɻ, ઘ֊фઑшɿʜɷɺ MJO ʂइ೺ɠਊюɭʟя௾ड़ɠ‫ޱ‬ଫɩʠɺɘʟ. ඕ٥֋ɻʃ, ࢠ๝Չ‫ڴ‬ɿɞɘɺ MJO ʂइ೺ʂਊюɠԟୱઘ൘ɻʂ୤Սʂ੒Ϙʘ੒঒ʂ೎୞ɿɽ
ʂʜɚɿϳׄɭʟɟѽॾɭʟ.

ɩʠ, ুਹɻʃ੒ɡɾബшʃ१ɬɾɘ. ʔɫʡ, इ೺ɠਊɜʟɿɸʠɺ, ‫ۼ‬शຟʘֲɘ‫ۼ‬शʂ౎१೎୞ʃʘʘ
‫ࢢٹ‬ɭʟ‫ڽؚ‬ɠɖʟ. ɫɟɫ, इ೺ɠ 2 σ ʦ૝ɜʟɼ,௟ച‫ۼה‬शຟ, ੒Ϙ౎१೎୞ɼʖփ‫ل‬ɿਊюɫɺɘʟ.
य 1 ɿߟɩʠɳʜɚɾ MJO इ೺ɼ௟‫ۼ‬शຟ 30 mm
Ιࣘʂ੒Ϙ౎१೎୞ʂԟ‫ؙ‬ʦ 3 ߘԟॅɻ‫ߐפ‬ɫɳ.

MJO Λ৷‫׸‬ԝʃ 2 ߘ‫ٴ‬ɻɖʞ, ‫ٵ‬୅ɻʂಘഇя௾ड़ʦ۪຋ɫɺ, 1 ߘʂ‫۽‬ʃ࢑ҙɫɳ. ٌїʦय 1 ɿ୅ভɻߟɭ. MJO इ೺ʂਊюɼɼʖɿ੒Ϙ౎१೎୞ɠփ‫ل‬

2 MJO ʂΛ৷ɼ‫ۼ‬शɼʂԟ‫ؙ‬ɿਊюɭʟɧɼɠഇɟʟ. ɧɧɻ, MJO इ೺ʂҷ๻ഇʃɬʕɿ, MJO ʂΛ৷ɼ, ୱ֣ɻʂ௟‫ۼ‬शຟ, ‫ۼ‬श೎୞ɼʂԟ‫ؙ‬ʦҷɟʕɳ. ʫ˺ːใɻ਻ກӑஓɠӑ౎ɾΛ৷ʂɼɡɿച‫ה‬௟‫ۼ‬शຟɠਪɣ, ʒɳ, ‫ۼ‬श௟ॅ,஦ɿ௟‫ۼ‬शຟ 30 mm Ιࣘʂߏຶʂ౎१೎୞ʖਪɣɾɷ
ɺɘʟ. ঀ঒ʂ౎१೎୞ɿԟɫɺʖஔโʂ‫ڽؚ‬ɠ٪ʝʠʟ (यʃࢽ๿). ɧʂʜɚɾ੒Ϙ, ੒঒ʂਊюʃୱ֣ʦԥʔԟୱઘ൘ʂ௑ೱɻʂʓ٪ʝʠʟ‫׌‬ઘड़ʂ‫ۿ‬ɘബஓɻɖʟ.

3 ࢠ๝Չ‫ڴ‬ɿɞɥʟ MJO ʂइ೺ʂബш೘ɠ 2 ߘʂʳʭˀഇ೘ɿɫɳɠɚɼщ଑ɫ, ʳʭˀഇ೘ɼ 3 ߘԟॅʂঀʦঀഇɭʟɧɼɿʜɷɺ, ੒Ϙʂ౎१೎୞ʦ‫ޔظ‬ɭʟɧɼɿɭʟ. ɱʂࣘɻ, MJO इ೺ɠ
ুਹɿλ଑Ӎ‫܄‬ബшɫɳɼɡɿ, ੒Ϙʂ౎१೎୞ɠɽ
ʂଟ୞੒ɡɣɾʟɟ಻ьɫɳ. ɱʂٌї, MJO इ೺ʂਊю๻ɠ +5 %, +10 %, +20 %, +50 %ʂࣟ‫܄‬, ௟‫ۼ‬शຟ 30 mm Ιࣘʂ੒Ϙʂ౎१೎୞ʂബшຟʃɱʠɲʠ

+13 %, +28 %, +68 %, +245 %ɼ‫ޔظ‬ɩʠɳ. ੒Ϙʂ౎१೎୞ʂਊю๻ʃ MJO इ೺ʂਊю๻ʜʞʖɮɷɼ
੒ɡɾખʦɼʟɧɼɠഇɟʟ.

λ౫ɿ, Չ‫˲ˎ˩ڴ‬ɿʜɷɺ MJO ʦ݁‫ټ‬ɭʟɧɼʃ฻Φɻʃɾɘ. ɱɧɻ, CMIP5 Չ‫˲ˎ˩ڴ‬ɿɞɘɺ, ௟‫ۼ‬शຟˎƟˆɿ਻ɫɺ Sato et al. (2009) ʂ൘൚ʦ଱ๆɫɺ MJO ʂ݁‫ټ‬ड़ʦ಻ьɫ, ݁‫ټ‬ड़ʂ‫ۿ‬
ɘ 8 ‫ڃ‬ʂ˩ˎ˲ʦળࡥɫɳ. ɧʠʝʂ˩ˎ˲ɿɸɘ

λ౫ɿ, фઑшɭʟɼ੒Չયɿԥʒʠʟश࣫Չɠਊ
ɜʟɳʕ, ‫ۼ‬शຟɠਊюɫ, ੒Ϙʂ౎१೎୞ʖਊɜʟɼ
۪ɜʝʠɺɘʟ. ඕ٥֋ɻʂٌїʃ, ɱʂʜɚɾλ౫ଯɾ‫ڽؚ‬ɼʃധɿ, MJO ʂइ೺ʂਊюɠ੒Ϙʘ੒঒ߏຶʂ౎१೎୞ʂਊюɿɸɾɠʟя௾ड़ʦߟɫɺɘʟ.

ɺ, historical run ɿɞɥʟ MJO ʂइ೺ɼ rcp4.5 ʾˑ˱ʱʂ 2091∼2100 ௰ɿɞɥʟ MJO ʂइ೺ʦಅҼɫ
ɳ. ɱʂٌї, 7 ‫ڃ‬ʂ˩ˎ˲ɻ MJO ʂइ೺ʂਊюɠาਗɩʠɳ. इ೺ਊю๻ʂ݂੒ખʃ +47.9%, ݂ࢡખʃ −5.3%ɻɖʞ, 8 ‫ڃ‬ʂ˩ˎ˲ʂച‫ה‬ખʃ +14.3%ɻ
ɖɷɳ.

4 MJO ʂइ೺ɼ‫ۼ‬शɼʂԟ‫ؙ‬Չ‫˲ˎ˩ڴ‬ʂ‫׸‬ԝѽਉ୞ʃ, ԟୱઘ൘௑ೱʂ‫׌‬ઘଯɾ‫ۼ‬शʂࢠ๝ബшʦ૥ঋาਗɭʟɳʕɿʃࡒഇɼʃɘ
ɜɾɘ. ɱɧɻ, ‫ݚټ‬Չ‫ڴ‬ɿɞɘɺ, MJO ʂइ೺ɼԟ
ୱઘ൘ʂ‫ۼ‬शɼʂԟ‫ؙ‬ʦֆʕ, CMIP5 Չ‫˲ˎ˩ڴ‬ɻาਗɩʠɳ MJO इ೺ʂਊюʦ୻ɺʃʕɳ. य 1 ɿ‫ټ‬‫ݚ‬Չ‫ڴ‬ɿɞɥʟ MJO ʂइ೺ɼ, ୱ֣ɻʂ‫ۼ‬शɼʂԟय 1: MJO ʂइ೺ɼୱ֣ɻʂച‫ה‬௟‫ۼ‬शຟ (঍ʠভ), ௟‫ۼ‬
शຟ 1 mm(ϳ), 30 mm(‫ )ܒ‬Ιࣘʂ‫ۼ‬शߏຶʂ౎१೎୞ (൹).
୅ভʃ 3 ߘԟॅɻ‫ߐפ‬ɫɳ௟‫ۼ‬शຟ 30 mm Ιࣘʂߏຶʂ౎
१೎୞.

‫ؙ‬ʦߟɭ. MJO इ೺ɠ 2 σ ଟ୞ʜʞʖࢡɩɘɼɡɿ
ʃ, MJO ʂΛ৷ɿ਻Ыɫɺ‫ۼ‬श஦ड़ʃബஓɭʟʖʂ

― 187 ―

D308

2018 年 1 月 11-12 日新潟市に大雪をもたらした循環場・総観場の特徴*本田明治 1、春日悟 2、伊豫部勉 3

1: 新潟大学理学部 2: 新潟大学大学院自然科学研究科 3: 京都大学大学院工学研究科

１．はじめに2017/18年冬季は全国的に寒冬多雪傾向で、2012/13年
冬季以来の5冬振りの寒い冬であった。この冬の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、福井、金沢、新潟など各県庁所在地でも記録的な大雪となった。循環場をみると、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の間ほぼ留まっており、また亜寒帯・亜熱帯の両ジェットに沿う波列がしば
しば強化され、寒気が日本付近に南下しやすい状況であった。また西回りで寒気が入りやすく日本海寒帯気団収束帯（JPCZ）がしばしば発達したことも、本州日本海側の海岸平野部で記録的大雪となった一因と考えられる。
２． 1 月 11 日～12 日の新潟市の降雪の特徴
2018 年 1 月 11 日昼頃～12 日午前にかけて新潟市一帯
では降雪が継続し、最深積雪は 80 cm（12 日 10 時までの
24 時間降雪量 80 cm）に達した。新潟市の積雪深が 80 cm
を超えた冬は過去 50 冬で今冬を含めて 5 冬のみで、最近では 2010 年 2 月 5 日に 81 cm を記録している。2010 年の事例では 2 晩かけての降雪であったが、今回の事例はほぼ 24 時間降雪が継続したことが特徴である。新潟大学災害・復興科学研究所が運用する準リアルタイム積雪深分布図によれば（図１左上）、1 月 11 日～12 日にかけての積
雪深の増加は越後平野から阿賀野川沿いにかけてみられ、新潟市域を中心とした海岸部で特に多い。

の昼～夕方は主にJPCZによるものであったが、11日夕方～12日午前にかけては山形県～新潟県の沖合海上を北北
東～南南西に延びる雪雲が主体であった（図１右下）。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は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メソ高気圧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。
４．終わりに
JPCZによる西南西からの雪雲と、高気圧性循環による
北北東からの雪雲が合流することで、新潟市域で集中降雪となった可能性が高い。このような、新潟県の海岸線に沿って侵入する収束雲は、しばしば海岸平野部にまとまった降雪をもたらし、最近では2013年1月9日に柏崎市で約40
センチ、2012年2月17日に新潟市で48センチ、2017年1月13日に新潟市で約30センチなどが該当し、いずれも北海
道西部の低圧部、東北日本海側の高圧部が確認されている。
当日は、高圧部の発生に伴う収束雲の形成過程について、
メソ気象モデルなどによる再現実験の結果も含め、今回の大雪の発生・持続プロセスの詳細を明らかにしていきたい。
本研究は、京都大学防災研究所重点推進型共同研究、新潟大学災害・復興

３．循環場・総観場の特徴
大陸上では1月第2半旬に亜寒帯ジェットが明瞭になり、日本付近で亜熱帯ジェットと合流して気圧の谷を強化し、軸は日本海上を南西方向の延びる形となった（図１左下）。
9日に上空の寒冷渦を伴った低気圧が日本付近を抜けて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」になって（図１
右上）、JPCZが形成され始めた。対流圏中上層では、本州
上空では西南西の風が卓越し（図１左下）。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となった。500 hPa面のポテンシャ
ル渦度（渦位：Potential Vorticity以下PV）の高い領域は、
ほぼ西南西～東北東に延びて概ねJPCZにも対応している。
PV値の高い領域は、上空の寒気により大気の状態が不安
定かつ低気圧性渦度の大きい領域に対応するので、JPCZとの対応も整合的である。このような循環場・総観場の状
況は新潟市域の降雪が継続した11日午前～12日昼頃までみられ、対流圏上空には寒冷渦も確認されている。
JPCZの持続は今回の新潟市域の大雪の主要因のひとつと考えられるが、他の要因として北海道西部にみられる低気圧（図１右上）にも着目したい。この低気圧は10日夜に
北海道留萌沖で発生して南西に移動し、11日は後志沖に停滞し、12日に東方に移動して昼頃には襟裳岬付近に達している。この低気圧の南方に当たる東北日本海側～新潟県
では等圧線は、「逆くの字状」となり、高気圧性循環が形成されていた。この北北東風に伴って山形県～新潟県の沿岸部では次第に収束線が形成され、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

科学研究所共同研究、科学研究費補助金 17H02067 の助成を受けている。

図 1．（左上）2018 年 1 月 12 日 9 時と 11 日 9 時の積雪深差（cm）、（右上）1 月 11 日 15 時の地上天気図（気象庁）、（左下）気象庁全球スペクトルモデル（GSM）解析値に基づく 1 月
11 日 21 時の 500-hPa 高度（m、実線）500-hPa 高度におけるポテンシャル渦度（渦位）（PVU）、（右下）1 月 11 日 20 時
30 分のレーダー降雨強度（気象庁）。

― 188 ―

P301

動径方向にㇽジャンドル多項式展開を用いた
球殻対流スペクトルモデルの構築*永 井 政 一 ・ 石 岡 圭 一 (京 大 院 理 )
1.

はじめに

3.

計算設定

回転球殻内の対流の数値計算は惑星ダイナモや惑星

Christensen et al.[3]における case0 の設定（静止解に初大気に関する研究で広範に行われており[1, 2]、数値モ

期温度擾乱を与え、磁場は考慮しない実験）で時間発展

デルの精度向上や、計算コストの削減は必要不可欠でを行った。時間発展スキームとして粘性項にクランク・ある。Christensen et al.[3]では 6 つの数値モデルの精度

ニコルソン法をその他の項にはアダムズ・バッシュフ

比較が行われている。そこで比較されている数値モデ

ォース法を用いた。

ルは水平方向には球面調和関数を用いたスペクトル法

4.

を、動径方向には差分法またはチェビシェフ多項式展

計算結果
3 の計算設定では最終的に定常対流の解に収束する。

開を使っている。この比較において、動径方向に差分法

この状態の全運動エネルギーと本研究で開発された数を用いたモデルよりチェビシェフ多項式展開を用いた値モデルの自由度との関係を図１に示す。自由度を示

モデルの方が同じ自由度でより高精度の解を与えるこす パ ラ メ ー タ ー と し て [3] で 導 入 さ れ た 𝑅𝑅 =とが示されている。本研究では、より少ない自由度で高精度を与える手法の探求として、動径方向の展開にㇽ
ジャンドル多項式を用いた球殻対流モデルの構築を試

3√𝑁𝑁𝑟𝑟 {𝐿𝐿(2𝑀𝑀 + 1) − 𝑀𝑀2 + 𝑀𝑀 − 1}を用いた。ここで𝑁𝑁𝑟𝑟 は
鉛直方向の格子点数である。図１には、[3]で比較されて いる中 で 一番 収束 の 速い Christensen, Wicht, andみる。

Glatzmaier(CWG)のモデルの結果も比較のため表示し2.

ており、本研究で開発されたモデルの方が収束が速い

数値モデルの概要

2.1 モデルの設定

ことがわかる。講演では計算精度だけでなく取りうる

内外を球殻によって挟まれた空間内の流体運動を考える。重力は流体の重さによる自己重力を考え、対流は

時間ステップの長さなど計算効率に関する比較結果も紹介する予定である。

内外殻の温度差で維持されているとする。支配方程式
系としてブシネスク近似の方程式系を用いた。境界条
件は[3]と同じ粘着条件としている。
2.2 スペクトル展開
流速場をトロイダル・ポロイダルポテンシャルに分解し、トロイダル・ポロイダルポテンシャル(𝑤𝑤, 𝑣𝑣)と温度場 𝑇𝑇をスペクトル展開した。水平方向の展開には球面調和関数を、鉛直方向の展開には境界条件を満たす
ようにルジャンドル多項式を重ね合わせた関数 𝜓𝜓𝑛𝑛 , 𝜁𝜁𝑛𝑛
を用いた。

𝑙𝑙

𝐿𝐿

𝑁𝑁−2

𝑚𝑚
𝑚𝑚
(𝑤𝑤, 𝑇𝑇) = ∑ ∑ ∑(𝑊𝑊𝑙𝑙,𝑛𝑛(𝑡𝑡), 𝑇𝑇𝑙𝑙,𝑛𝑛(𝑡𝑡)) 𝑌𝑌𝑙𝑙𝑚𝑚 (𝜑𝜑, 𝜃𝜃)𝜓𝜓𝑛𝑛 (𝑟𝑟)𝑙𝑙=1 𝑚𝑚=−𝑙𝑙 𝑛𝑛=1
𝐿𝐿

𝑙𝑙

𝑁𝑁−4

図１ 定常対流状態の全運動エネルギーと、数値モ
デルの自由度(R)との関係。白丸(LG): 本研究で開発されたモデル、黒四角(CWG): CWG の数値モデル。
5.

参考文献

[1] Wicht, J., and A. Tilgner, 2010: Theory and modeling of𝑚𝑚(𝑡𝑡) 𝑌𝑌𝑙𝑙𝑚𝑚 (𝜑𝜑, 𝜃𝜃)𝜁𝜁𝑛𝑛 (𝑟𝑟)𝑣𝑣 = ∑ ∑ ∑ 𝑉𝑉𝑙𝑙,𝑛𝑛planetary dynamos. Space Sci. Rev., 152, 501-542

𝑙𝑙=1 𝑚𝑚=−𝑙𝑙 𝑛𝑛=2

ここで𝑟𝑟, 𝜃𝜃, 𝜑𝜑はそれぞれ中心からの距離、余緯度、経度、[2] Heimpel, M., J. Aurnou, and J. Wicht, 2005: Simulation of

西・鉛直の切断波数である。

[3] Christensen, U. R., et al., 2001: A Numerical dynamo

𝑌𝑌𝑙𝑙𝑚𝑚 (𝜑𝜑, 𝜃𝜃)は球面調和関数、𝑙𝑙, 𝑚𝑚, 𝑛𝑛はそれぞれ水平全波数、東西波数、鉛直波数であり、𝐿𝐿, 𝑀𝑀, 𝑁𝑁はそれぞれ南北・東

equatorial and high-latitude jets on Jupiter in a deep
convection model. Nature, 438, 193-196
benchmark, Phys. Earth Planet. Inter., 128, 25-34.

― 189 ―

P302

大 気 大 循 環 の 惑 星 半 径依 存 性 と Smagorinsky モ デ ル の 影 響*盧 黎 媛 (九 大 総 理 工 ),1.

山本

勝 (九 大 応 力 研 )合, 10 m s-1 程度の振幅をもつ年々変動が明瞭にみられはじめにDias Pinto & Mitchell (2014) によると，遅い自転およる. 帯状平均東西風の緯度―気圧分布では(図 1c-d),

び小さい惑星サイズの条件では，地球大気と異なるス

Smagorinsky model が有る場合,西風ジェットが低緯度

ーパーローテーション状態が現れる. Lebonnois et al.

域に集中している. ところが，Smagorinsky model が無(2013) の金星大気大循環モデル(GCM) の相互比較実い場合, 有る場合と比較して，西風のジェットが相対験によると，ほぼ同じ条件であっても, 長時間積分に的に弱く, 高緯度ジェットが下層まで伸びている. こ

よって得られたスーパーローテーション構造はモデルの よ う に , 惑 星 半 径 が 小 さ く な る と , Smagorinsky

ごとに大きく異なる. この要因の１つとして，我々は，model の有無による西風ジェットの差異が顕著に現れ

水平拡散パラメタリゼーションが大気大循環構造に与る．

える影響に着目した．本研究は, 簡略化された全球モデルの惑星半径を変えて, 大気大循環の惑星半径依存

4.

まとめ

性を明らかにする. そして, 2D Smagorinsky 1st order

本研究では, Held & Suarez (1994) の簡略化されたモ

closure モデルが，その循環構造や長期変動に与える影

デルの帯状平均場について，惑星半径依存性と響を解明する.

Smagorinsky モデルの影響を調べた．今後、波の構造についても詳しく調べなければならない.

2.

モデル

Held & Suarez (1994) の計算設定を用いた Dias Pinto(a) Smagorinsky model 無(b) Smagorinsky model(c) Smagorinsky model 無(d) Smagorinsky model 有& Mitchell (2014) の研究を拡張し，全球 WRF モデル(3°´ 3°, 32 層)の惑星半径を地球の 1 倍, 1/3 倍, 1/8 倍,
1/20 倍にした条件で, 2D Smagorinsky 1st order closure
モデルが有る実験と無い実験をそれぞれ行った．静止
大気から開始し, 10 年間の計算を行い，最後の 3 年間の時間平均した帯状平均場を解析した.
3.

結果

惑星半径が小さい条件(地球の 1/3 と 1/8)では, 帯状
平均西風が中緯度で強くなる. 惑星半径が地球の 1/20の条件では, 西風の最大値が小さくなるが, 惑星全体
でスーパーローテーション状態が現れる. ハドレー循
環とフェレル循環の質量流線関数は, 惑星半径を小さ

図 1 惑星半径は地球半径の 1/20 の時の結果.

くするにつれて, 減少する. 極循環は, 1/3 およびそ

上段：緯度 5°の帯状平均流の時間―気圧分布.

れ以下の条件では出現しない.

下段：帯状平均東西風の緯度―気圧分布.

渦による運動量輸送については，1/3 の条件では, 地
球半径の実験と比較して, 中高緯度で極向きの水平渦

参考文献

運動量フラックスが弱く，低緯度で赤道向きの渦運動[1] Held & Suarez (1994), Bulletin of the American

量フラックスが生成される. さらに惑星半径を小さく

Meteorological Society, 75, p1825-1930.

すると, 極向きの水平渦運動量フラックスが弱くなり,[2] Lebonnois et al. (2013), Towards Understanding
the Climate of Venus, ISSI Scientific Report Series,

赤道向きの渦運動量フラックスが強くなる.
惑星半径が地球の 1/20 にした実験の帯状平均東西風の時系列では(図 1a-b)，Smagorinsky model が無しの場

11, p129-156.
[3] Dias Pinto & Mitchell (2014), Icarus, 238, p93-109.

― 190 ―

P303
2015 年 12 月 12 日日本海で可視化された内部重力波について木下
1 内部重力波の推移
第 1 図は 2015 年 12 月 12 日 10 時，12 時（日本時間）の山陰沖付近の可視画像である．散在しているセル状の下層雲（TBB（等価黒体温度）によると雲頂高度は約 4km）の中に波長数 km の波動（図中の矢印の先端付近）が存在
し，アーク状を呈しながら北方へ約 25～30kt（約 45～55km/h）の速度で伝播していく状況を把握できる．この内部重力波は，同日朝，若狭湾付近から確認でき，夜には700km 以上離れた北海道付近にまで伝播していた．また重力波の先端は可視画像のみならず水蒸気画像，赤外画像
及び赤外差分画像でもシャープな境界線として可視化されており，比較的高い高度まで重力波が励起されていた状況が伺える．
2 環境場
前日（11 日）
，低気圧が本州付近を発達しながら通過した後，日本海の下層には強い寒気が北から流れ込み，厚い混合層が形成されていた．12 日には，対流圏中上層の顕著なリッジに対応した比較的背の高い高気圧が日本海を東南東進し，同日 09 時の輪島，松江の高層観測データでは，明瞭な沈降性逆転層がそれぞれ高度 1.8～2.1km，2.2～2.5km 付近に形成されていた（第 2 図参照）
．両地点のこれより上の対流圏中部には，いくつかの安定層が存在していたが，温位の変化は比較的小さく，全体としてはほぼ中立な層となっていた．

仁（気象庁予報部予報課）

3 考察
内部重力波が安定して広範囲に伝播しやすい環境場としては，逆転層，その上方における中立層，臨界高度の存在などがあげられる．今回，内部重力波が通過したタイミ
ングに高層観測データは得られていないが，12 日 09 時の
輪島では沈降性逆転層付近の風の鉛直シアーが比較的顕著で，リチャードソン数は 0.25 以下まで小さくなっており，内部重力波の伝播に好都合な成層条件が揃っていたと推察される．
この内部重力波の発生原因については，十分特定するまでには至っていないが，前日から本州南岸付近の下層には中上層のトラフに対応した収束域が形成されていた（第 3図）．この収束域のほぼ西端にあたる本州中部の 850hPa
面付近には衛星画像で明瞭な循環を伴う擾乱（等温位面290K の高渦位域に対応）が発生して，ゆっくり西進しており（図略），重力波の発生に関与していた可能性がある．
文献
木下 仁，2016：日本海で可視化された内部重力波と航跡．天気，63，118．

(a）

(b）

10時
輪島

第2図

松江

12 日 09 時の輪島における(a)温位θ（実線）、相当温位θe（破線）、飽和相当温位θe＊（点線）と(b)水平風（実線）、リチャードソン数（点線）の鉛直プロファイル（ハッチ域は明瞭な安定層）．

12時
C
W

290K

第3図
第1図

2015 年 12 月 12 日 10 時，12 時の山陰沖付近の可視画像（記号については本文参照（木下2016））．

― 191 ―

W

12 日 08 時の本州中部付近における気象庁メソ数
値予報モデル MSM（初期値：同日 06 時）による
850hPa 面の等温位線（1K 毎，ハッチ域は 285K
以下，記号 W，C はそれぞれ高温位域，低温位域）
及び風（10kt 以上を表示）
）．

P304

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*中 島 翼 ,

1.

川野哲也,

川 村 隆 一 (九 大 院 ・ 理 )で 発 生 す る 乱 気 流 (MCT:

はじめに

Midlevel

Cloud-base

航空機は離着陸時には低高度を低速度で飛行する。

Turbulence)の可能性が考えられる。Kudo(2013)は理想

その際に乱気流に遭遇すると、航空機の運航に重大な化シミュレーションを実施し、MCT は中層雲からの地上影響を及ぼす可能性がある。そのため、乱気流の正確に達しない降雪が雲底下の乾燥層を昇華冷却することな発生予測は非常に重要である。乱気流予測の向上のによって生じる絶対不安定層内の対流による乱気流でためには、乱気流の発生要因を特定し，詳細な発生過あることを示した。
本事例での WRF のシミュレーションでは、乱気流発程を理解する必要がある。
また、強い鉛直シアに伴うKelvin・Helmholtz(K-H)

生高度は乾燥層内に在り、その上空の 550 hPa 付近の

不安定によって乱気流が発生することはよく知られて湿潤層には中層雲が存在していた(図 1)。600hPa からおり、乱気流の発生環境場を示す指数を用いて予測さ550hPa 付近の乱気流発生高度で鉛直温位勾配が非常にれている。しかし、柴田 (1968)では高度5000 m以下

小さい中立層となっており(図 1 右)、鉛直温位勾配のの中・下層で発生する乱気流は、K-H不安定だけでな

時間発展から，この中立層はその上方の中層雲の発生・

く様々な原因が複合的に関係して起こる場合が多いと発達に伴って生じたと考えられる。中層雲内のほとん

指摘している。

どの水物質は雲氷と雪であり，その雪は雲底下の乾燥

そこで本研究では、2016年4月12日12UTCごろに航空層に落下していることが確認され(図 1 左)、これは地機が低高度を飛行中に遭遇した乱気流事例について調上に達しない降雪と考えられる。以上のことから，2016

査を行なった。

年 4 月 12 日の低高度乱気流は中層雲底下での MCT プ
ロセスによる乱気流であると考えられる。

2.

使用データ・数値モデル
謝辞

乱気流の情報は、運航中の航空機が実際に遭遇した

本研究で使用した PIREP データは国土交通省福岡航気象情報のデータであるPilot Report(PIREP)を使用

空交通管制部より提供していただきました

した。本研究では、2015年10月～2016年6月における国土交通省福岡航空交通管制部が管轄している地域の
PIREPを用いた。乱気流の予測指数の計算には気象庁
MSMの初期値を用いた。本研究では、PIREPに報告された全乱気流の中で高度5000 m以下での事例を低高度乱気流とした。それら低高度乱気流のうち、風の鉛直シ
アが小さい環境において、2016年4月12日の福岡県南部上空で発生した乱気流の発生メカニズムを解明する
ため、鉛直高解像度WRFシミュレーションを行った。
紙面の都合上、数値実験設定は省略する。
3.

結果

2016 年 4 月 12 日 12UTC 頃に福岡県南部の高度約 3000m で moderate の乱気流が報告された。前述のように、

図 1(左), 乱気流発生地点を通る 2016 年４月 12 日 1200UTC

風の鉛直シア(VWS)は発生地点付近では小さかった。一における相対湿度(陰影)と雲氷混合比 g/kg (黒実線)、雲雪混合

方で衛星画像では福岡県地方に中層雲が見られること

比 g/kg (白実線)の経度高度断面図。✖は乱気流遭遇地点を示から、Kudo(2013)によって報告された中層雲の雲底下す。(右), 乱気流発生地点における温位の鉛直プロファイル。

― 192 ―

P305

大型コヒーレントドップラーライダーによる大気境界層高度推定＊

平野洪賓・鈴木真一・前坂剛（防災科学技術研究所）

１．はじめに
大気境界層は地表面からの熱，物質，水蒸気などを自由大気へ輸送するため，大気汚染や都市型豪雨など社会に密着する現象に大きな役割を果たす．大気境界層高度（BLH）の観測は一般的にラジオゾンデから求められるが，観測時間や場所が限られている．一方，近年のリモー
トセンシング技術の発展によって，ソーダーやシーロメーター、ドップラーライダーなどを利用した多様な手法が提案されるようになった．本講演では，防災科学技術研究所が東京とつくばに設置した大型コピーレントドップ
ラーライダー（LCDL）による実時間観測に向けた大気境
界層高度推定手法の開発を報告する．
２．観測と手法
LCDL は目黒区にある東京工業大学大岡山キャンパスの屋上（35.61゜N, 139.68゜E）およびつくばにある防災科
学技術研究所の敷地内（36.13゜N, 140.09゜E）に設置されている．観測期間は 2016 年 7 月における典型的な夏日二日間と 2018 年１月から 2 月にかけての連続観測に分かれている．LCDL の設定諸元は表 1 に示す．既存研究で提案された手法として，エアロゾルの後方散乱や SNR を利用した推定法と鉛直風速の分散のプロファイルから推定する手法に大別できる．しかし両方の手法から推定した
BLH は必ずしも一致しないことや，検出不可能な場合も多いなどの問題を抱え，実時間の推定には課題が残る．本
研究は LCDL の出力パラメータである SNR，ドップラー
速度および速度幅の３種類全てを用いて，各パラメータの分布特性を調べ，複数パラメータの組み合わせによる
対流境界層と夜間安定境界層の高度を継続的に検出する手法を開発する．推定結果の検証として冬季観測期間中に得られたゾンデデータから推定した結果と比較する．
３．結果と考察2016 年夏季に実施した観測結果から LCDL で観測されたドップラー速度にバイアスが存在する可能性が示唆された（図１）．このバイアスを補正するため，日の出前，
混合層がまだ発達していない時間帯における平均鉛直風
速がゼロとなるとみなし，データ補正を行った．
補正後のデータを用い，３種類のパラメータにそれぞれ変形した「勾配法」を適用させ，プロファイルが急激的に変化する高度を検出した．SNR から推定した結果は混合層が発達している時間帯における BLH の変動を捉えるが，午後から夜間において結果が不安定となり，雲などの影響で検出できない時間帯もあった．速度幅から推定した高度が SNR を用いた場合と比較的一致する結果となる
が，SNR から検出できなかった時間帯においても結果が得られたケースはある．2016 年夏季観測から抽出した境界層高度は日の出と共に成長し始め，正午から午後の早い時間帯にかけて最高高度（1500 ~1600 m）に達する．この結果は既存研究と整合する．一方，鉛直風速の分散から求めた高度は他の両パラメータに比べ変動が大きく，値も低い傾向にあるが，夜間においては最も安定的な結果を示した．複数パラメータを用いることによって境界層
高度推定精度の改善が見られた．また，観測結果が夜間の
大気境界層に複数の層が存在していることも示唆した．
表 1 LCDL 設定諸元．
波長1.55 μm
パルス幅
0.5 μs4000 Hz繰返周波数
0.11 m
ビーム径
30m
距離分解能
観測モード
DBS, RHI（夏季）, PPI（冬季）観測仰角90°，75°，30°
観測間隔2 分（夏季），30 分（冬季）
出力パラメータ SNR，ドップラー速度，速度幅

図1

LCDL 真上向きモード鉛直風速観測結果

図 2 2016 年夏季観測におけるそれぞれのパラメータから推定した BLH．

― 193 ―

P306

日本全域における地上水平風速の年間スペクトル特性
何暁卿，稲垣厚至，神田学（東京工業大学）
1. はじめにれなかったことから、観測高度のような局所的な影スペクトル解析は様々な気象現象のスケールの特性を知るには役に立つ。地表面近傍の気象観測にお響ではなく、地形などの局地的な特徴を表わしているものと考えられる。

いて、Kaimal らはカンザスの実験を元に、接地境界層における乱流スペクトルが Monin-Obukhov 相

謝辞

似則に基づく普遍式従うことを示した[1]。一方近年

本研究は JSPS 科研費 17H01292 の助成を受けたもの観測結果より、スペクトルギャップより低周波側のです。

のスペクトル形状に関して、慣性小領域同様の普遍的な勾配があることが指摘されている[2]。これにつ参考文献

いて、本研究では気象官署の長期観測データを元に[1] Kaimal, J. C. et al.(1972), Q. J. R. Met. Soc. 98,

検証を行った。

563–589.
[2] Larsen X. G. et al.(2016), Boundary-Layer

2. データと手法

Meteorol. 159, 349–371.

全国 155 箇所の気象官署および特別地域気象観測所において観測された、2014 年から 2016 年の 3 年間のデータを用いた。1 分間の最大瞬間風速と平均風速データについて、FFT を用いてスペクトルを計算した。
3. 結果と考察
図 1 は、2015 年に観測された平均風速データから求めた 155 地点の年間スペクトルと平均したものである。同時に、最大瞬間風速データを元に計算した平均スペクトルも示している。まず、スペクトル

図１ 155 地点の地上風速の年間スペクトルと平ギャップが周期約 30 分の位置にあることが確認で均したスペクトル

きる。それより低周波側において、スペクトル強度
は周波数約-2/3 乗の傾きで直線的に減少していることが確認できる。途中で日周期及び半日周期のピークが見られるが、地上近傍風速においては、これらは他の周波数帯にはほとんど影響していないように見受けられる。
図 2 は局所的な年間平均風速と、スペクトル低周
波側の傾きに関する散布図を示す。風速の増大に伴い傾きが減少する傾向が見てとれる。測定高度に対

図２ 地上風速スペクトルの低周波数側傾きとする依存性を見たところ、それほど強い相関が見ら

年間平均風速の関係図― 194 ―

P307

領域気象モデルを用いたため池が周辺地域の気象に与える影響評価○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
兵庫県は全国でも有数のため池が存在している地域で、その数は約  面と、 年現在日本一である。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、特に印南野台地にはため池が集中している。
近年、ため池の暑熱環境における高温抑制作用である気象緩和効果が注目を集めている。気象緩和効
果は能登と瀬川  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暑熱環境における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、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。
総観規模擾乱等による降水がなく晴天が続いた 
月  日を除く  年  月  日 -67 から  日 -67までを計算対象期間とした。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  を設定した 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とした実験と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 と 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 &53 と &75/ の差で求めた場合 .8℃・KGD\となった。また 85% との差で求めた場合、℃・
KGD\ となった。このことから、ため池を市街地にした場合はため池を耕作地にした場合より暑熱環境が悪化することが分かる。
次に  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。




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。

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G

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G
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図 :5) の計算領域
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CTRL

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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

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
図 ため池の大きさと気象緩和効果量の関係
○ &53&75/ 、● 85%&75/ ― 195 ―

P308

近年の関東域における土地利用変化が地上気温とその変化に及ぼす影響の評価*

鈴木智恵子 1，渡辺真吾 1，丸山篤志 2，根岸もも子 2, 大野宏之 2（1 海洋研究開発機構，2 農研機構 農業業環境変動研究センター）1.

"ãöý)(,/.Åòyö

はじめに	
 

ÜĂíf"đ½ó #đÂć*iĉ"®q1z 2

.²~½Â

×2009 "|}lÍ1Í"½óÄN96^Á ÿên1¦2010  8 ²"hËĐ#¬ ,Ă.½de"_¢1ÓÒā³Đ#Đ³

Ãe à 0.5"^ÂB429 (,/.)""

ĂX |}lÍ q1]. ¼!hË/.|}lÍ"[1 2009  ,b $ÊäďØvÕ#ûs 30 Ă å}

1976  °â¸Ă#±à 1.0®~ĊÚ à 30ēÁ.(õ¾ÔĖ2017)Č½ó

à 0.5½Â ^V}UĎù#rm"ÀĎcg¯

I>O#|}lÍ 2OF?*çÑpÉßìæq (,/āÞ"CMH;1W  -|}lÍ"q +.Æu©%"Wj1ëÚ).)ÿê.´Ñé#ăµ

.±÷à 30 Ă"|}

4.

まとめ	
 

ăµ1ó±÷à 30 Ă"|}lÍq"

lÍ"q +.ċ"¤§1ÓÒČ½ó

}U½Â .ċ1ð&ó}

I>O1ÍđífĐ +.hË"»ï1è

}lÍ"q# "²~½Â  0.5Ù") |}lÍ½>R;"[1°ċ1W . 0 Ñé#½>¡Đ1èR;1ûs °w"q )ît.

2.

.|

使用したデータと数値実験	 |}lÍ>R;#{|YøÔ +.{|«e "|}lÍájH<8K" 1976 Ç 2009 Ç1aÍČ½óI>O WRF-ARW V3.6.1 1aÍ"ăµ1ó«eĐ1è«eĐ#Tÿ@9=3Q71èí¶óÝ 3 Č

a.1976

#¾¹ĂĆ 1 km .Ą¾ûÙ#Ý 1 Č

市街地 海浜 水田 農地 草地
zzzzzzzzzzzzzzzzzzzzz

Ý 2 ČÚĈ¿CMH;N:R8LQĈÈÌ
95RG1`ÍÝ 3 Č#ĈÈÌ95RG"(
aÍąĊûÙ#}éĊ95RG Noah-LSM
1üÍFNL  JRA-55

森林

水体

荒地

.|}lÍjč"qĔa:1976 , b:2009 ĕzė. óČ1aÍþ5JADR95RG(Kusaka et al., 2002)

b.2009[degC],k³eÏe1_¢|}lÍ>R;"[°w½>R;"[°w" 2 ø-"¡Đ1­
}UìÃ>R;#½ó AMeDAS "½ÂĄ¾ĀĎxĎù1aÍ3.

結果と考察	 ó}.|}lÍ"q1z 1

×
1976

 , 2009 "à 30 ĂþĔĒĕ  ¥.þ%"ª# ) ¾Î¾Î\"

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õ}(,/. µZþØÕ"Sý#º· LU_1976LU_2009 #// 1976,2009 "|}lÍ.²~½Â"®q []Ĕ2010  8 ²ĕñôĘ´ÖÛ#£ÐÒ4AFR8LQoúEP7MGĔSIPĕ"©¨ +-­/'― 196 ―

P309

― 197 ―

P310

埼玉県熊谷市における都市と郊外の比湿差の特徴＊

伊藤智洸・中村祐輔（立正大院），渡来靖（立正大），重田祥範（公立鳥取環境大）

．はじめに 世界各地の都市において，都市内外で湿度差が生じているとする報告がいくつかある（例えば，.RSHF榊原など）．湿度は都市の気候を構成する重要な要素であり，都市で暮らす人々の体感温度や感染症の発症などにも少なからず影響を与えており，その実態を把握することは重要である．しかしながら，都市内
外における湿度についての研究は，研究事例数が少な
い上に結果も様々であり，更なる研究の蓄積が必要である．そこで本研究では，埼玉県熊谷市を対象に都市と郊外の比湿差について調査し，その特徴を明らかにする．

．観測概要
本研究では，熊谷市における都市と郊外の比湿差の特徴を示すために，定点型の連続地上観測をおこなっている．観測は都市中心部に  地点，郊外に  地点，
大規模公園に  地点の計  地点とし，気温，相対湿度，
地上気圧の  要素を  分値で測定している．気温，相対湿度の測定には RQVHW 社製の +2%2 3UR Y，気圧には 7 ' 社製のおんどとり 758 をそれぞれ用いた．これらの機器を，重田（）を参考に製作した自然通風式シェルターの内部に組み込み，街灯に固定する形で地表面から P の高さに設置した．観測期間は 年  月から  年  月末までを予定している．

．結果 年  月  日から  年  月  日までの  年間
について解析をおこなった．図  D および図  E は，
解析期間のうち  時間以上の日照を有した日において，都市と郊外の気温差および比湿差を  時間平均値で示したものである．都市と郊外の気温差は  時に最大
℃， 時に最小－℃であり，夜間に大きく日中に小さい傾向を示した．一方で，都市と郊外の比湿差は  時に最大－JNJ， 時に最小－JNJ であり，日中に大きく夜間に小さい傾向を示し， 年を通じて都市は郊外よりも乾燥傾向であった．図  D および
図  E は，熊谷地方気象台の風速値を用いて， 時間
以上の日照を有する日を対象に，都市と郊外の気温差
および比湿差と風速との関係を  時間値で示したものである．両者とも，風速が強い時は都市と郊外の気温差および比湿差は小さくなり，都市と郊外の気温と比湿は一様になりやすいことが示された．これに対し風速が弱い時は，都市と郊外の気温差および比湿差のばらつきが大きくなり，都市と郊外間において特に大きな差が生じやすいことが示された．これは，中川（）の熊谷市において南風が吹走し都市混合層が形成されている時の風速と都市ヒートアイランド強度の関係と類似している．また，都市が郊外より低温となる時の比湿差は，概ね都市が郊外より乾燥することを示したが，都市が郊外より高温である時と傾向に差はみられない．従って，都市の乾燥傾向は都市と郊外の気温差にはあまり依存しないことが示唆される．

参考文献
福岡義隆・中川清隆 編著, 2010: 内陸都市はなぜ暑くなるか～メカニズム. 内陸都市はなぜ暑いか, 24-48.
Kopec, R.J., 1973: Daily spatial and secularvariations of atmospheric humidity in a small city.
Journal of Applied Meteorology, 12, 639-648.
榊原保志, 1995: 越谷市南東部における市街地と水田域の水蒸気圧差の特徴. 天気, 42, 355-361.
重田祥範, 2012: 自然通風式シェルターと小型グロー
ブ温度計の開発－熱中症指標 WBGT 観測への適用性について－. 日本生気象学会雑誌, 49, 83.
謝辞
観測場所を提供して頂いた熊谷市役所，熊谷さくら運動公園，熊谷スポーツ文化公園の皆様に感謝致しま
す．
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図  （D）：都市 8 と郊外 5 の気温差>℃@の日変化．
（E）：都市 8 と郊外 5 の比湿差>JNJ@の日変化．それ
ぞれ，日照時間が  時間以上を有する日を対象とし，
太実線は平均値を示し，エラーバーは標準偏差を示す．

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
図 （D）：都市 8 と郊外 5 の気温差>℃@と風速>PV@．
85 が >℃@以上のものを黒，>℃@以下のものを灰色で示す．
（E）：都市 8 と郊外 5 の比湿差>JNJ@と風速．
85 が（D）において >℃@以上のものを黒，>℃@以下のものを灰色で示す．

― 198 ―

P311

乱流過程に着目した沿岸前線の数値シミュレーション*鈴 木 健 斗 , 山 崎 剛 , 岩 崎 俊 樹  （ 東 北 大 院 理 ）

モデルの結果（MYNN は図略）とアメダス地上風の結はじめに

沿岸前線は海岸付近に形成されるメソスケールの前果を示した。 14 日 21 時において両モデルとも、沿岸線であり、温かい海からの風と陸側に滞留した薄い寒前線はアメダスによる観測値よりも内陸側に再現され気層の間で形成される[1]。関東平野や仙台平野では温帯ていた。21 時における仙台を通る東西鉛直断面図（図

低気圧接近時などに沿岸前線が発生するが、数値予報略）では、両モデルとも厚さ 300m 程の滞留寒気と南かでは陸側の寒気層を過小評価し沿岸前線の位置を内陸

らの暖気の間に沿岸前線が発生し、沿岸前線付近では側に予想することがある。[2] 沿岸前線の位置の正確な

大きな鉛直下向き熱フラックス（～100Wm-2）が生じて予報は気温をはじめ天気予報において重要である。

いたことが分かった。この後、両モデルで再現された

沿岸前線付近では風のシアに伴う乱流の鉛直熱輸送

沿岸前線は滞留寒気の消滅により、気象庁 MSM 予報が大きく、モデルにおける乱流の効果を表現する境界と同様に 14 日 24 時までに消失した。沿岸前線近傍の層過程は沿岸前線の再現において重要である。本研究

乱流熱フラックスが過大なために、地表面付近に形成

では 2018 年 4 月 14～15 日に仙台平野に発生した沿岸

された滞留寒気を破壊した可能性がある。

前線について、MYNN level3[3]と渦拡散モデルである
Deardorff [4]の二種類の境界層スキームを使用したモデルを用いて沿岸前線の再現性をアメダスの観測値とそ

考察と今後の方針

乱流熱フラックスの大きさは熱拡散係数に強く依存するが、両モデルとも沿岸前線近傍では熱拡散係数とれぞれ比較した。

渦粘性係数の比（乱流プラントル数）がほぼ一定値（Pr-1
= 3）であることが分かった。この値が熱フラックスを事例解析をした沿岸前線の概要

14 日～15 日は温帯低気圧が発達しながら日本海北部

過大評価する原因の可能性がある[5]。今後は 1 次のクロを通過した。総観場は強い南寄りの風だが、仙台平野ージャーで取り扱いがしやすい Deardorff モデルに着目

では滞留寒気により西～北風が卓越したため両者の間

し、沿岸前線をより良く再現するように安定成層におに沿岸前線が形成された。14 日夕方に形成された沿岸

ける乱流プラントル数をはじめ、運動量粗度、混合長

前線は、寒冷前線が通過した 15 日 9 時頃まで持続した。

などに注目して研究を進める。

当時の気象庁 MSM 予報では、滞留寒気と沿岸前線は南風が強まった 14 日 24 時までに消失した。


計算設定

本研究では非静力学モデル JMA-NHM(saito, et.al 2006)を用いた。親モデルとして初期値境界値にメソ客観解
析を用い水平解像度 1.5km、13 日 21 時～15 日 9 時で東日本を対象にした計算を行った。その結果を初期値境界値にして、仙台を含む 125km 四方の領域で(1)境界層スキームに Deardorff を用いた水平解像度 100m, (2)境界層スキームに MYNN を用いた水平解像度 100m、の二

図１ 4 月 14 日 21 時における地上風と地上気温の比較

つの実験を行った。 Deardorff の設定は MSM0603[4]に基づくが、混合長は完全な等方性を仮定した。

左図：Deardorff モデル、右図：気象庁アメダス

参考文献[1] 荒木健太郎, 2015, 沿岸前線. 新用語解説

[2] 東京航空地方気象台予報課 羽田空港 WEATHER TOPICS 第 38 号

結果Deardorff と MYNN モデル共に、沿岸前線をほぼ同じ位置に再現した。図 1 に 14 日 21 時における Deardorff[3] Nakanishi,M. and H. Niino, 2006: Bound.-Layer Meteor., 119, 397-407[4] 気象庁予報部, 数値予報課報告・別冊第 54 号第 4 章[5] 近藤純正, 1982, 大気境界層の科学, 東京堂出版 p137~140― 199 ―

P312

長野市裾花川谷口ジェットの数値シミュレーション*渡来 靖（立正大）・中村祐輔（立正大・院）・鈴木パーカー明日香・中川清隆・吉﨑正憲（立正大）・榊原保志（信州大）・浜田 崇（長野県環境保全研）
1. はじめに
長野市街地は長野盆地西縁部に位置し，その北西端は裾花川が刻む V 字谷の谷口となっている．条件の良い夜間に谷口から市街地に向けてしばしば山風が吹き，風速
は強い時で 6～7 m/s に達する．我々の研究グループでは，
裾花川山風の全容解明を目的として，2017 年 10 月 8 日～
9 日にかけて集中観測を実施した．春の気象学会では，主に GPS ゾンデの観測結果を紹介した（中村ほか 2018）．
今回は，集中観測時に発生した山風の形成要因を調べる
ため，領域モデルによる数値シミュレーションを試みたので，その結果を紹介する．
2. 数値モデル概要
本研究では領域気象モデル WRF の Version 3.4 を用いた．
水平分解能が 2.5 km，500 m，100 m の 3 段階ネスティン
グ計算を行い，第 3 領域は裾花川谷口付近を中心とする
東西 9.6 km，南北 7.6 km の範囲とした（図 2 参照）．鉛直
層数は 64 層，上部境界は 100 hPa とした．初期・境界値
として，大気データは気象庁 MSM，地温・土壌水分量デ
ータは NCEP/GDAS FNL を与えた．初期時刻を 2017 年 10
月 7 日 21 時とし，9 日 9 時までの 36 時間計算を行った．
3. 結果
図 1 は，長野地方気象台における 2017 年 10 月 8 日～9日の観測値と，最も近い格子点における数値モデル計算
値との比較である．地上気温については，8 日日中についてはモデル値が 2℃以上過小であるが，8 日夕方から 9 日
朝にかけては両者の差は小さく，比較的良く再現されている．山風のピークとなった時間帯（8 日 21 時～22 時）については，風向・風速や湿度についても観測とモデルで良く一致しており，モデル結果は山風ピーク時の大気場を良く表現しているものと思われる．しかし，22 時以
降 9 日早朝まで，モデルでは観測の 3 倍近い風速の西風が吹いており，この影響でモデル値は観測値に比べて乾燥する結果となった．
図 2 は，第 3 領域のモデル計算結果に基づく，8 日 22時における地上付近の水平風および相当温位の水平分布
であり，図 3 は同時刻における測線 AB に沿った温位・風・相当温位の鉛直断面を示す．図 3 の断面図を見ると，最下層に谷から盆地へ向かう風が示されており，この山
風層は地上から 300 m 程度の厚さを持つ．また相当温位
は地上付近でやや低く（329 K 以下），約 100 m より上空には相当温位のやや高い（329 K 以上）層が見られる．これらの特徴は，中村ほか（2018）で報告されたゾンデ観測結果と良く一致する．高度 1 km 付近の水平風は南南西風を示し，これに伴い湿った空気が侵入していると見られる．上空の風の影響を受けた地上付近の水平風は，富士ノ塔山の地形により南北に迂回し，北側の気流が裾花
川の谷を通って長野盆地に吹き出しているように見える（図 2）．本研究の山風事例は，熱的局地循環ではなく，地形の力学的効果による風であることを示唆する．
参考文献
中村祐輔ほか, 2018: GPS ゾンデにより観測された長野市裾花川
谷口ジェットの立体構造. 日本気象学会講演予稿集, 113, 147.

図 1 長野地方気象台における観測値とモデル計算値との比較．上段が風速（モデル：太実線，観測：細実線）
および風向（モデル：○，観測：×），下段が気温（モデル：太実線，観測：細実線）および相対湿度（モデル：
太破線，観測：細破線）を示す

図 2 2017 年 10 月 8 日 22 時のモデル計算結果．地上付
近（モデル最下層）における相当温位（陰影）および水平風（矢印）を示す

図 3 測線 AB に沿った 2017 年 10 月 8 日 22 時のモデル
計算結果の鉛直断面．等値線は温位（1K 間隔），矢印は風であり，陰影は相当温位 329K 以上の領域を示す― 200 ―

P313

― 201 ―

P314

温室効果気体の実験教材
関隆則（日本気象予報士会）

温室効果の原理や働きの理解を深める教材として、温室効
果気体の赤外線吸収・放射についての実験教材について報告する。特徴としては、実験は光音響効果を使うことで明瞭な実験結果が得られるようにした他、講義用の資料として、生徒の主体的な参加に役立つクイズ、ワークシートなどを提案する。

電圧（V）（４） 実験の説明、生徒の課題役割決定（５） 実験（６） 結果の集計、生徒の検討
（７） まとめ（4 $）

１．はじめに

２．実験装置図  に実験装置の構成を示します。赤外線を比較的透過するポリエチレン容器は予めシリカゲルで除湿し、実験時点
で注射器で二酸化炭素などを計量して注入する。赤外線吸収実験ではヒータからの赤外線をシャッタで断続して照射すると容器内の気圧がシャッタに同期して変化する事
から吸収を確認できる。また赤外線放射実験では熱源を氷水に替えることで、容器内から放射される赤外線がシャッ
タで断続された時の気圧変化から放射を確認できる。シャッタの開閉角度を違えることで波形とシャッタの関係が解る。断続した光で気圧が変化することは光音響効果として知られている。図  はヒータを熱源にした外観である。

-0.4

0

5

10

時間（ｓ）


電圧（V)

図  熱源をヒータにした時の吸収を示す気圧波形

-0.4

0

5

10

時間（ｓ）


図  熱源を氷水にした時の放射を示す気圧波形



図５ 当日の進行の説明 

図１ 実験装置の構成

2017春A409

教材案

解った事を班で話し合いましょう。

次の問から、班の中で、各自一つを選んで、説明し合って下さい。うまい説明に関心！しましょう。

Q1:温室効果気体にはどんなものがあるか。
Q2:温室効果気体の働きはなにか。
Q3:大気中の二酸化炭素はどんな時に増えるか。
Q4:空気は暖めると気圧、温度はどう変化するか。
Q5:空気を暖めるのに、どんな方法があるか。
自分の説明（Q□について）のメモ

氏名図  実験装置の外観
２．実験の結果


図６ 班における話合いの材料

図 、図  は二酸化炭素 での赤外線吸収と放射伴う気圧変化波形である。

５．まとめと今後の課題

４．実験教室の進行、ワークシートなど

試行する中で、解説方法などについて改善に取り組む。

項目と時間配分を図  に示す。生徒にも説明する。
（１） 当日の教室進行のお願いを説明（２） 講義・・・温室効果、熱力学の解説（３） 生徒同士のコミュニケーション（図 ）

６．参考文献
日本気象学会  秋季大会 3 関隆則日本気象学会  春季大会 ' 関隆則― 202 ―

P315

日別気象データを用いて推定された主要作物の全球栽培暦*飯 泉 仁 之 直 (農 研 機 構 )

1.

はじめに

3.

結果

播種日や収穫日などに代表される栽培暦は作物の生主要生産国におけるトウモロコシの播種期・収穫期

育期間を特定するうえで重要である．作物の生長や収の推定値と既存データセットの報告値を比較した結果、量形成に対する気象条件の影響は生育ステージにより米国と中国では天水、灌漑のいずれでも報告値と良い

大きく異なるため、異常天候による生産影響を監視・対応を示した（図２。括弧内の数値は Heidke スキルス

予測するうえで栽培暦は不可欠である．

コア）．一方、ブラジルでは推定された播種期・収穫期

現在、SAGE [1]や MIRCA2000 [2]といった全球栽培
暦データセットが利用可能だが、それぞれに利点・欠は報告値に比べてかなり長期間に渡り、播種日の決定
要因が気象条件だけではないことが示唆された。

点があるが、いずれのデータセットも paint-by-number
手法で作成されており、中国のような広大な地域でも同じ日付の播種日が報告されており、空間詳細なデータが得られない点が共通の欠点である．このため、大陸から全球規模では信頼性の高い栽培暦データが得られないことが、広域での食料生産を監視・予測するう
えで大きな不確実性要因となっている．
本研究では、作物別に熱、低温、水分についての生理的な要求量を考慮した播種期・収穫期モデルを構築した．圃場作業性に関する気象要件（積雪、強い雨）もモデルに考慮した．そのモデルに 10 年間の日別気象
データを入力し、主要穀物（トウモロコシ、コメ、コ

図１ 本研究で使用した播種期・収穫期モデル．

ムギ、ダイズ）の 2000 年頃の播種日と収穫日を全球で推定した．栽培暦の推定では天水と灌漑を区分した．
2.

播種期・収穫期モデル

本研究で使用したモデルを図１に示す．このモデルは与えられた場所・作物の潜在播種日を推定する．潜
在播種日は、その日に播種した場合に、対象とする一年生作物のライフサイクルを完結するために必要な気象要件すべてを満たすことができる可能性がある日である．モデル内では作物の日々の発育を数値的に解き、与えられた播種日の下での収穫日も推定する．

図２ 本研究で推定した播種期・収穫期と既存の栽培暦データセット（SAGE、MIRCA2000）との比較

気象データは JRA-55 再解析値をグリッド観測デー
タでバイアス補正した S14FD 気象外力データセット[3]参考文献を使用した．使用した気象変数は、日平均 2m 気温、降

[1] Sacks, W.J., et al., 2010, Glob Ecol Biogeogr, 19,607-620.

水量、基準作物の実蒸発散量、根圏土壌水分量、積雪相当水量である．1 年間 365 日のそれぞれの日について、[2] Portmann, F.T., 2010, Glob Biogeochem Cycles, 24,

潜在播種日と認められたケースが 10 年間（1996-2005
年）で何回あったかを計算した．得られた日別の潜在

GB1011, doi:10.1029/2008GB003435.
[3] Iizumi, T., et al., 2017, J Geophys Res Atmos, 122,

播種日データは 5 日移動平均して解析に用いた．

7800-7819.

― 203 ―

P316

降雪事例の発生頻度に関する簡易推定法について*松 下 拓 樹 ， 高 橋 渉 ， 高 橋 丞 二 ( 土 木 研 ・ 寒 地 土 研 )
はじめに

140

災害に関わる現象の発生頻度を把握することは，防災対策を行うにあたり重要である．現象の発生頻度は，一般的に確率分布を用いた手法により推定されるが，各種パラメータの設定などデータの確率分布への適合(1989.11.1 - 2017.4.30)

みなかみ (n = 227)120

降雪深 S （cm）

1.

100
80
60
40

性評価等が必要となる[1]．一方，ある閾値以上の自然

20
1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 年

現象の規模と発生数は，べき乗則や指数分布に従うことが知られており[2] [3]，これを活用することで現象の

図１ 降雪深 30cm 以上の事例の時系列．

発生頻度を簡便に把握できる可能性がある．本稿では，

3

0
-1
-2

東経 138 度 59.5 分，標高 531m)の積雪深の観測値(1989-3

年 11 月 1 日～2017 年 4 月 30 日の 28 年(冬季))を使用-52

降雪事例とした．ここでは降雪深 30cm 以上を対象とし

1

れを観測年数で除した値を発生率 N(S)(数/年)とした．
3.

Log (N(S≤))

累積して求め，降雪中断が 5 時間未満であれば一つの結果

以上の事例の発生率は 0.25(4 年に 1 回程度)であった．
図２(a)は，降雪深がS 以上となる事例の発生率N(S≤)
を 10cm ごとに求め，その対数と降雪深 S の関係をみたものである．図中の実線は回帰直線，R2 は決定係数である．両者の間には直線関係があり，指数分布に従っているといえる．回帰直線から推定される降雪深100cm 以上の事例発生率は 0.28 で，観測値に基づく発生率と同程度の値が得られた．図２(b)は，降雪事例の発生率 N(S≤)を 5cm ごとに求めた場合の関係である．
降雪深の区分を細かくしても，図２(a)と同様，両者の間に直線関係がみられる．回帰直線から推定される降雪深 100cm 以上の事例発生率は 0.28 であり，より細かい区分で降雪深の発生頻度を推定できると考えられる．
図２(c)は，図２(a)の降雪深 S と発生率 N(S≤)の常用対数をとって両者のべき乗則の関係をみたものである．
プロットが曲線的となり，回帰直線から求めた降雪深100cm 以上の事例の発生率は 0.33 で，観測値から得た発生率と差が生じる結果となった．降雪事例にべき乗則を用いる場合は，今後さらなる検討が必要である．

100

降雪深 S (cm)

0
-1
-2
-3

lnN(S≤) = -0.050S + 3.67
R² = 0.990

-5
150

0

50

100

降雪深 S (cm)

150

3

(c)

0
-1

logN(S≤) = -2.99 logS + 5.50
R² = 0.938-2

図１より，降雪事例数 n は 227，降雪深 S が 100cm

50

1

-4

R² = 0.990
0

した．降雪深 S(cm)は，1 時間間隔の積雪深差の正値をて，降雪深の 5cm および 10cm 毎の事例数を求め，そlnN(S≤) = -0.049S + 3.62

-4

(b)

2

Ln (N(S≤))

1

Ln (N(S-5≤ , <S+5))

方法

気象庁アメダスの群馬県みなかみ(北緯36 度48.0 分，

Ln (N(S≤))

2.

3

(a)

2

降雪事例の発生頻度を簡便に推定する手法を試みた．

1

2

Log (降雪深 S (cm))

2
1

(d)

0
-1
-2
-3

lnN(S-5≤,<S+5) = -0.040S + 2.35

-4

R² = 0.937

-5
3

0

50

100

降雪深 S (cm)150

図２ 降雪事例の降雪深 S と発生率 N(S)の関係．
図２(d)は，降雪深の階級幅を 10cm としたときの各階級の発生率 N(S-5≤, <S+5)の対数と，各階級の降雪深の中間値 S の関係である．階級によって事例数に差があり，図２(a)よりデータにばらつきがみられるが，両者の間に直線関係が成り立ち，決定係数(R2)も有意である．よって，降雪深 S がある値となる事例の発生率の推定も行うことができると考えられる．
4.

おわりに

上記手法により，簡便に降雪事例の発生頻度を推定することができると考えられる．特に，事例の発生率の対数と降雪深(規模)に関係があるということは，指数分布を含む一般 Pareto 分布に従うといえる．
参考文献[1] 藤部文昭，2011, 天気，58，765–775.
[2] Peters, O., et al., 2002, Phys. Rev. Lett., 88, 018701-1-4.
[3] Hergarten, S., 2003, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 3, 505–514.

― 204 ―

P317

週 間 ｱﾝｻﾝﾌﾞﾙﾀﾞｳﾝｽｹｰﾘﾝｸﾞ気 象 予 報 ﾃﾞｰﾀの 高 度 利 用 に 関 す る 研 究 －イネいもち病害確率予測情報の支援に向けて－

池 田 翔 （ 気 象 庁 東 北 大 ）、 山 崎 剛 （ 東 北 大 ）、 菅 野 洋 光 ・ 大 久 保 さ ゆ り （ 農 研 機 構 ） 

面濡れを再現し、統計的に  年  月 スコアを比はじめに

気象庁は気象ビジネス推進コンソーシアム等におい較したところ、経験的手法である湿度法よりも、物理て産業分野への気象データの利活用に取り組んでいる。

的な葉面水熱収支モデルを用いた方が再現性は良かっ

本研究における気象予報データの葉面濡れへの活用は、た（図略）。なお、%/$67$0 の濡れ判定は結露に対応で温暖化による気候リスク回避のための作物病害管理へきないため、前  手法よりもスコアが低いのは自明との応用という点でも農業利用上期待される。例えば、考えられる。

ヤマセ・梅雨が遅延するという将来予測>@もされてお 年  月  日初期値の予報事例（太平洋高気圧のり、引き続き病害発生リスクには注意が必要と考えら

ちオホーツク海高気圧）において、決定論的予報ではれる。イネいもち病は、ヤマセ・梅雨前線による降水

葉面濡れを捕捉できない日もあったが、アンサンブルの持続や夜間の葉面結露により、葉面が長時間湿潤状

予報では確率的に捕捉できていた。さらに、期間終わ態となることで感染に好適条件となる>@。現行のイネり（ 月  日、 日）のヤマセ（オホーツク海高気圧：

葉いもち発生予察モデル %/$67$0 >@では、降水以外

図略）と葉面濡れ（図 ）も確率的に捕捉できていた。
の要因（結露）による葉面濡れを推定できないため、



その解決策として気象モデルを用いて物理的に葉面濡

まとめと今後の予定

れを推定することが挙げられる。農業利用のための気

物理的な葉面水熱収支モデルを用いることで、高度象予報データとして力学的アンサンブルダウンスケーに葉面濡れの再現ができた。アンサンブル予報により、リング（以下 '6 と表記）データを用いることで、全球

ヤマセや葉面濡れを確率的に予測できており、決定論モデルの単純内挿では得られない、高解像度の信頼度

的予報よりも利用価値が高いと考えられる。今後は、付き予測情報が得られるため>@、地形性降水や中山間統計的に '6 気象要素や葉面濡れ予報について確率的な地・内陸盆地における相対湿度について圃場ごとに精評価を行っていく予定である。

度の高い確率予報が可能になる。


予報データと気象モデル

気象庁週間アンサンブル予報システム（-0$:(36）の  メンバー予報データを初期値・境界値として、気象庁非静力学モデル（-0$1+0）を用いて  日先まで水平格子 NP の力学的 '6 を行い、対象水田ポイントへは
最近隣接  格子データを空間内挿し気象データを抽出した。それらの気象データ（降水量・湿度・気温・風
速・下向き短波放射量・下向き長波放射量）を葉面水
熱収支モデル>@に入力し、葉面濡れの確率予報を行っ

図１ '6 アンサンブル気象予報データをもとに葉面水熱収た。比較として湿度法>@（相対湿度 ％以上で葉面濡支モデルで計算した、 年  月  日初期値の葉面濡れ確率

れと判定）による確率予報も行った。

予報時系列（バー確率、ドット は濡れセンサー実況ありなしを示す）



実況データ

（謝辞）

宮城県内の試験圃場（古川農業試験場、川渡、鹿島「本研究の一部は、内閣府戦略的イノベーション創造プログラム（6,3）
「次世代台、名取）において、葉面水熱収支モデルの入力値と農林水産業創造技術」（管理法人：生研支援センター）によって実施されました」


しての数値予報データの検証に必要な気象データと、（参考文献）

葉面濡れセンサーによりイネの葉面濡れ状態とを観測>@(QGR-0HWHRU6RF-DSDQ

した。

>@大久保ほか天気>@越水東北農業試験場研究報告>@)XNXLHWDO-0HWHRU6RF-DSDQ

結果

全球解析値 '6 により抽出した気象データを用いて葉>@<DPD]DNLHWDO-+\GURPHWHRU>@菅野ほか日本地理学会発表要旨集

― 205 ―

P318

コピュラを用いた数値気象モデルから得られた地表面風速の統計的ダウンスケーリング手法＊

渡邊 武志、野原 大輔（電力中央研究所）

１．はじめにと MSM の風速データの間の依存関係を構築する。

 風力発電は、風力を電気エネルギーへ変換するシ

コピュラ関数の推定のために、複数の接合関数族をステムである。現在の日本における風力発電の導入比較し、最も当てはまりの良い関数を選択する。接量は全電力供給量に対しては大きくはないが、今後

合関数は、各地点の月ごと、時間ごとに推定を行う。

は風力発電の導入量の増加が予測されており、将来 推定された接合関数を用いて、MSM 風速データの重要な電源の１つとなり得る。

が与えられた場合の観測風速の条件付き確率密度分

 風力発電所からの出力の把握および予測には、風布を推定し、得られる期待値を補正された MSM 風車タービン位置での風データが必要である。気象予速とする。

測モデルからの出力データをある地点での物理量として用いる場合、対象とする空間スケールの違いの４．結 果ために、十分な精度が得られない場合がある。この

 図１は、コピュラを用いたダウンスケーリングの問題を解消するための手法の１つとして、観測値と結果の例である。MSM 風速が与えられた場合の補の統計的な関係をもとにしてモデル出力値を補正

正された風速（影）は、MSM 風速と AMeDAS 風速（統計的ダウンスケーリング）する手法がある。

の間の関係（点）に良い一致を示していることから、

 本研究では、コピュラ関数を用いた気象モデル出

提案したダウンスケーリング手法が有効であること

力風速のダウンスケーリング手法について、地上風が分かる。時刻ごとに補正することでダウンスケー

速を対象に考察する。

リングされた１日時系列を得ることができる（図２）。
１４時前後に見られる風速の増加傾向が、MSM グ

２．データ

リッドデータでは過大に見積もられていたものが観2.1. メソ数値予報モデル（MSM）GPV

測に近くなるように補正されていることが分かる。

 MSM データプロダクトから得られる地上高 10m
風速データを用いた。出力値の空間解像度は約 5km
×5km、時間間隔は 1 時間である。地上観測所における値は、地上観測所位置に最も近いグリッド点での値を用いる。解析対象期間は 2008 年から 2017 年の 10 年間である。初期時刻 00 時（UTC）の予測データプロダクトの 1 時間先から 24 時間先予測値を用いて 1 日時系列を作成する。
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。日本国内の観測地点でのデータを使用した。

図１ 060 風速のダウンスケーリングの結果 単位は両軸ともに PV。影は 060 風速の補正値の推定範囲を第 
及び第  四分位点によって表したもの。点は 060 風速と観測風速を描いたもの。

３．手 法 接合分布関数コピュラ（Copula）C は、各変量の１次元周辺分布 Fi(xi) {i=1,,,n} を接合して多変量同時多次元分布関数 F を構成する関数である。

図２ 風速時系列の比較 黒線はダウンスケーリング、青 F(x1,,,xn) = C( F1(x1),,, Fn(xn) )本研究では、2 変量 Copula 関数を用いて、AMeDAS― 206 ―

丸印は $0H'$6、赤三角印は 060 時系列。

P319

全球 7km 非静力学大気モデルによる2016 年台風第 10 号の数値シミュレーション○和田 章義,吉村 裕正, 中川 雅之（気象研）

1. 概要と目的
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(ES)公募課題」で与えられた計算資源を利用して，水平解像度 7km の３種類の全球モデルにより台風予測実験を実施している．本課題に参加している全球モデルは非静力学・二重フーリエ級数の力学コアを気象庁現業モデル GSM に導入した DFSM（気象研究所），20 面体格子の NICAM（JAMSTEC/AORI/AICS），
陰陽格子の MSSG（JAMSTEC）である．本課題におけるこれまでの研究成果から，DFSM は台風を過発達させる傾向にあることが知られている．この過発達傾向の原因を理解し，過発達を改善する目的で，DFSM の接地境界層，雲物理過程に関する感度実験を実施した．

発達を過度に抑制した可能性がある．この観点で言えば，
DFSM_GSM1705 の結果はこの期間，過発達傾向となっており，
海洋結合により中心気圧の予測が改善される可能性がある．図２は台風経路予測結果とベストトラックの経路を示す．感度実験結果による台風経路の違いは台風が進路を北東に変えて以降，顕著となる．DFSM_GSM1705 はベストトラックの経路と整合的ではあるものの，移動速度は遅い．
以上の結果から，パラメータ変更を含む大気物理過程の変更は，台風の強度・進路予測に大きなインパクトを与える．水平解像度 7km の全球大気モデルを用いた台風予報を実現する上では，そのモデルの性能に見合った大気物理過程の最適化が必要である．なお，本実験はベストトラック
解析の比較のみであり，観測データに基づいた検証は実施していないことに注意されたい．

2. 方法
台風予測実験を実施するための事例として，ここでは2016 年台風第 10 号を取り上げる．初期値は 2016 年８月
23 日 00 時（UTC）のものを使用した．気象庁全球大気解析
値及び海面水温解析値を初期値として与えた．
接地境界層，雲物理過程に関する感度実験について，
1. DFSM の接地境界層スキームに導入されている GUST（突風）効果をなくす．
2. 海面からの潜熱の値に対し，顕熱が大きい特徴がある
ことから，顕熱の上限を潜熱の 0.1 倍（ボーエン比の上限を 0.1) にする．

図 1 予報実験及び感度実験から得られた中心気圧とベストトラ
ック解析値（Best track）．

3. GUST 効果による潜熱・顕熱の減少を緩和するため，Baoet al.(2000)の海面飛沫スキーム簡易版を導入する．
上記 1～3 について，大規模凝結スキームのパラメータを変更した感度実験も実施している(Wada et al.,2018a)．
また DFSM の物理過程のバージョンを GSM1403 から GSM1705に変更した実験については Wada et al.(2018b)でも紹介
している．

3. 結果
DFSM については，降水の蒸発に関わるしきい値を考慮していないことから，以下 DFSM_nolimevp と表記する．また
DFSM_nolimevp_Modify は２節 1～3 を考慮した感度実験，
DFSM_GSM1705 は DFSM_nolimevp の物理過程を GSM1403 から GSM1705 に変更した感度実験である．
図１に示す台風中心気圧の時間変化から，２節 1～3 に示した地表面過程の変更により，予測された台風中心気圧は気象庁ベストトラック解析値と整合するようになった．
しかしながら領域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によると，８月 27-29 日は海面水温の低下が大きくなり台風発達が抑制された期間であったことから，本研究における感度実験の設定は，台風

図 2 予報実験及び感度実験から得られた台風中心位置とベスト
トラック解析値（Best track）．

謝辞
本研究の一部は文部科学省科学研究費補助金基盤研究
C[JP15K05292]の支援を受けた.

参考文献
Bao, J., J.M. Wilczak, J. Choi, and L.H. Kantha (2000) Mon.
Wea. Rev., 128, 2190–2210,
Wada, A., H.Yoshimura, and M. Nakagawa(2018a) CAS/JSC WGNE
Res. Activities in Atm. And. Oceanic Modelling.48, 4-11.
Wada, A., H.Yoshimura, and M. Nakagawa(2018b) CAS/JSC WGNE
Res. Activities in Atm. And. Oceanic Modelling.48, 4-13

― 207 ―

P320

3 次元変分法による地上観測データ同化の対ゾンデ検証
小 司 禎 教 (気 象 研 究 所 )1.

することで、大気安定度の解析や、下層(高度 0.5km 程

はじめに小司(2018 年度気象学会春季大会予稿 B164)は、WRFDA3 次元変分法同化システムを用いた地上気象観
測と GNSS 可降水量(PWV)の同化実験を行い、地上気象観測との比較を行った。今回、気象庁のウィンドプ度まで)水蒸気フラックス解析精度の改善が期待できる。
4.

今後

関東地方の豪雨事例を対象に、当手法による機構解明の可能性を検討する。

ロファイラ（WPR）データも加え、また背景誤差の計
算に湿度と気温・風との相関を考慮する CV6 オプションを用いた同化実験を、2017 年 8 月、関東地方を対象(a) Rhとして実施した。舘野(47646)の高層ゾンデとの比較を行った結果、背景場(NHM2.5 時間予測)と比較し、0.5km
より低高度で気温と湿度、0.3km 以下で風向・風速の一致度の向上が見られた。GNSS PWV の同化が 0.5-1.5km
高度の湿度、WPR 同化が 1.3-2km 高度の風の、各々ゾ
ンデとの一致度向上をもたらしていた。
2.

同化実験

舘野のゾンデ放球 2.5 時間前のメソ解析（09 と 21UT）(b) Tを初期値に、水平 1km 格子の NHM を実行し、2.5 時間予測を背景場とする。WRFDA による 3DVAR により、気象庁の地上気象観測(P、 Rh、 T、U、V)、地域気象
観測(T、U、V)、ウィンドプロファイラ(U、V )、及びGNSS(PWV)を同化した。観測誤差、GNSS がデフォルトである以外、1/5~1/10 程度に設定した（表１）。
表１．設定した観測誤差
WPR
地上気象観測・地域気象観測
P
T
U,V
Rh
Alt.
U,V
0.05
0.4
0.4
1.
1~10 0.4~0.6
hPa
m/s
0%
m
m/s
℃
3.

(c) Wdir

GNSS
PWV
2.0
mm

結果（図１）

Rh：地上湿度を同化することで 0.5km より下層で一致度が向上、高層気象台の地上観測を同化しないと改善が小さくなった。0.5-1.5km では GNSS PWV の同化に

(d) Wspd

より RMS が小さくなっている。
T：最下層で RMS を 1/2 に低減し、高度 0.6km 程度まで効果がみられる。
Wdir：0.3km 以下の最下層を中心に RMS を小さくしている。
また WPR を同化することで 1.3-2km 高度で RMS

図 1. 2017 年 8 月における各要素の高度 2km までのが小さくなっている。

高層気象台ゾンデとの比較結果(RMS)。NHM(背景場)、

Wspd：極最下層で RMS が若干小さくなり、また WPR

3VAR_ALL(全要素を同化)、wo47646（高層気象台の地上を同化することで 1.3-2km 高度の RMS が小さくなって

気象観測値を同化せず）、woGNSS（GNSS 可降水量を同化

いる。

せず）
、woWPR（WPR を同化せず）

総じて、今回同化に用いた、現業観測データを活用*本研究はJSPS科研費（17H00852）の支援を受けました。

― 208 ―

P321

ひまわり 8 号最適雲解析プロダクトの同化実験（その２）*大 塚 道 子 (気 象 研 ), 瀬 古  弘 （ 気 象 研 ・ JAMSTEC） ,林  昌 宏 (気 象 研 ), 小 泉  耕 （ 気 象 研 ）





はじめに

疑似湿度同化のインパクトと今後の課題

本研究では、ひまわり 8 号による最適雲解析（Optimal

4 サイクル後の 09 UTC の解析値で比較すると、TEST

Cloud Analysis : OCA）データを同化することで数値モ

では、本州の南の海上や台風周辺などで下層から中層

デルの初期値を改善し、集中豪雨などの現象の予測精の水蒸気混合比の増加がみられた．実際のひまわり赤度を向上させることを目標にしている．これまでにも外画像と比較してみても、TEST の方が CNTL より実況

雲解析データを初期値の改善に用いた結果が報告されの中・下層雲域を良く表現していた（図略）．予報開始ているが[1]、雲域の赤外・可視チャンネルの輝度温度・3 時間後の相対湿度は、日本域の高層ゾンデ観測との差

反射率の直接同化が各国の数値予報センターで未だ現の平均でみると、TEST は CNTL より 500 hPa より下層業化されていない状況[2]も鑑みると、雲解析データので湿っており、正バイアスとなっている一方、気温場

同化は現在も全天域衛星データ同化の一つの有効な手や高度場では、CNTL との差はほとんどない（図１）.

段と考えられる．ひまわり 8 号は多バンド化、高解像予報開始 15 時間後でも同様の傾向だった．降水予報の度化されたことで高品質の観測データが高密度・高頻スコアで検証してみると、3 時間降水量各しきい値のス度に得られ、OCA プロダクトは比較的良い精度で算出

レットスコアの全予報時刻平均では、TEST は CNTLされており[3]、今後の同化への利用が期待できる．大を大きく上回って改善したが、バイアススコアでは１

塚ほかは 2018 年春季大会において、OCA データからをより大きく越えて、過剰な降水をもたらしていた（図推定した雲の 3 次元分布に高度に応じた湿度[4]を与え、略）．今後は、雲がある場合の「加湿」だけでなく、雲平成 27 年関東・東北豪雨に適用した同化実験の初期的量に応じて湿度を増減させる処理を行う．雲解析とゾな結果を得た．今回は、より詳細な解析を元に、疑似ンデ観測による湿度の統計的関係から疑似湿度プロフ

湿度作成と同化手法を改善する方向性を議論する．

ァイルを得る手法[5]も試す予定である．



疑似湿度作成と同化実験の概要

平成 27 年 9 月関東・東北豪雨の事例を対象に、気象庁非静力学モデルに基づく４次元変分法同化システムを用いて同化実験を行った．疑似湿度データは、OCAの雲頂高度と鉛直積算雲水量から、雲層内の雲水量は一定と仮定して雲底高度を推定し、雲底と雲頂の間のD

湿度を[4]の雲層判定に用いられる値で与えた．深い対流雲や多層構造の場合に不確実性が大きいと考えられ

相対湿度

E

気温

F

高度

図１ 予報開始 3 時間後のゾンデ観測による検証．

るため、光学的厚さが 50 以下で雲頂高度が 440 hPa よ黒・グレーは TEST と CNTL を表し、実線・破線は平り下のあまり発達していない中・下層雲を同化の対象

均誤差と RMSE を表す．

として選択した．同化期間は、2015 年 9 月 8 日 21 UTC～9 日 09 UTC で、同化窓を 3 時間とする４サイクルで

謝辞: JST CREST (JPMJCR1312) の支援を受けました．

疑似湿度データを 1 時間毎に同化し、得られた 09 UTCの解析値を初期値として 39 時間予報を行った．OCA

参考文献の同化あり（TEST）、同化なし（CNTL）で、解析値と[1]Renshaw and Francis 2011, Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 137.

予報値を比較した．期間中は、本州の南の海上から台[2] Geer et al. 2017, doi: 10.1002/qj.3202.

風 18 号への流入に伴って次々と北上していく下層雲群[3] 林 昌宏 2018, 気象衛星センター技術報告, 第 63 号.

がひまわり可視・赤外合成画像で確認できた．

[4] Zhang et al. 2010, doi: 10.1029/2010JD014030.
[5] Baba 1987, JMA/NPD Technical Report, No.16.

― 209 ―

P322

流域単位の気象予測による洪水予報精度向上の可能性*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 )




はじめに

結果

近年，局地的大雨や集中豪雨による災害が毎年のよ異なる境界条件での降雨を用いた RRI モデルによる

うに日本各地で発生している．本研究で対象とする平河川水位の再現性の確認を行った結果，それぞれの計

成 29 年 7 月九州北部豪雨では九州北部を中心に，河川

算水位は図 1 のようになった．これを見ると，FNL のの氾濫，浸水害，土砂災害等が発生し，甚大な人的・結果ではピーク時刻が解析雨量のピーク時刻と概ね一

物的被害が発生した．このような状況から，河川の洪致しているが，水位は再現できていない．これは，ピ水予測を精度よく行うことは，洪水による人的被害をーク時の降雨分布が北側にずれており，流域外となっ防止・軽減する観点から重要である．近年では局地的ているためである．一方で，ピーク水位が解析雨量と大雨の影響で短時間の急な増水による被害が発生して近かったのは ERA-Interim の結果であったが，ピーク時いることから，できるだけ早いタイミングでの氾濫発

刻が 12 時間以上ずれている．しかし，流域内のピーク

生の予測を行うことは，避難のリードタイム確保のた

雨量を確認すると，解析雨量と同程度であった．

め必要とされている．
洪水予測の精度は入力データとなる降雨予測の精度



まとめ

に強く依存する．そのため，流域単位での降雨量を精

本研究では，流域単位の気象予測の可能性を検討す

度良く予測することは，洪水予測の精度向上につながるため，異なる 3 種類の境界条件での気象予測を用いると考えられる．

て，水位の再現計算を行った．本研究で対象とした花
月川流域のような小さな流域においては数 km の位置



のズレが発生すると，河道への流出量・タイミングが目的

本研究では，平成 29 年 7 月九州北部豪雨時の筑後川

大きく変化する．これにより，洪水予測の精度が左右水系花月川流域(流域面積：136.1km2)を対象として，気される．気象予測においては，計算領域内の降雨量で象モデルを用いて気象予測を行い，洪水予測に資するはある程度の精度を確認できたが，流域スケールで対流域単位の気象予測の可能性について検討を行うこと

応する降雨の発生位置や時間の予測が困難であることを目的とする．

がわかった．今後，流域単位の気象予測の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．

検討概要

本研究では、局地気象モデル WRF を用いて平成 29
年 7 月九州北部豪雨の気象予測を行った．境界条件として，ECMWF の ERA-Interim，NCEP の FNL，気象庁の MSM の初期値の 3 種類を用い，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．計算期間は 7 月 5 日 9 時～7 月 7 日 6 時までとし，3 種類の気象予測結果から地上降雨量の結果を抽出し，水文モデルに与えて水位の再現計算を行った．ここで，水文モデ
ルには河道流量から洪水氾濫までを流域スケールで一体的に解析できる降雨流出氾濫モデル[1](以下，RRI モデル)を使用した．RRI モデルの再現性を検証するため，

図 1 計算河道水位の比較．

気象庁解析雨量を用いた再現計算を行った．その結果，

参考文献

誤差指標である Nash 係数は 0.97 となり，非常に精度よ[1] 佐山敬洋，岩見洋一：降雨流出氾濫(RRI)モデルの開発と応用, 土木技術資料 56-6, pp1-4, 2014．

く再現できていることが示された．

― 210 ―

P323

フェーズドアレイ気象レーダを用いた三次元降水ナウキャストの精度評価*大 塚 成 徳 , 大 東 真 利 茂 , 三 好 建 正 , 石 川 裕 (理 研 計 算 科 学 )佐 藤 晋 介 (NICT), 牛 尾 知 雄 (首 都 大 ), 小 池 佳 奈 ((株 )エ ム テ ィ ー ア イ )1.

た後、250m メッシュの直交格子に変換した観測を用いはじめにフェーズドアレイ気象レーダ(PAWR)は高速に三次る。ここでは対流性降水に着目するために、1 mm/h 以

元ボリュームスキャンを行うことが出来る高性能な降上の降水面積が計算領域の 10%以下、30 mm/h 以上の

水レーダである。NICT・大阪大学・東芝によって開発

降水面積が 10 格子点以上の場合を抽出する。得られたされたPAWR が2012年に大阪大学吹田キャンパスに設事例についてスレットスコア及びフラクションズスキ

置され、その後、神戸・沖縄・つくば・千葉・埼玉にルスコアを算出し、持続予測の場合と比較する。

も同様のレーダが設置されている。その高頻度・高密度観測を生かして、理化学研究所では吹田・神戸の

4.

結果

PAWR を用いた 30 秒毎に更新する三次元降水ナウキャ

図 1 は 2017 年 8 月の対流性降水に対する平均スレッ

ストを 2017 年 7 月よりリアルタイムで運用しており、

トスコア(1, 10, 30 mm/h）を示す。実線がナウキャスト、

予測結果はウェブページ(https://weather.riken.jp)及び株破線が持続予報を示す。いずれの閾値においてもナウ

式会社エムティーアイのスマートフォン向けアプリでキャストは持続予報に比べて良いスコアを示している。

公開している。本発表では 2017 年および 2018 年の予測結果に関する精度評価結果を示す。
2.

本発表においては他の期間についても精度評価を行
い、今後の課題について議論する予定である。

ナウキャスト手法

本研究では大阪大学吹田キャンパス及び NICT 未来
ICT 研究所（神戸）に設置された PAWR を用いる。観
測頻度 30 秒毎、観測範囲 60km、110 仰角、300 方位角、
レンジ方向に 100m 解像度のデータを、水平・鉛直共に250m メッシュの直交格子に変換して用いる。レーダ反射因子と、NICT において算出した品質管理フラグを、
理化学研究所で開発した Just-In-Time Data Transfer(JIT-DT)ライブラリを用いて理化学研究所にリアルタ
イム転送する。ノイズを除去するために、球面座標系
において品質管理フラグを適用した後、連続的な降雨域を Lanczos フィルタで平滑化してから共一次内挿を用いて直交格子系に変換する。
ナウキャスト手法は時空間補外であり、観測された三次元降水場を、移流方程式を用いて三次元的に移動させる。移動ベクトル場は相互相関法を用いて算出し

図１ 2017 年 8 月の対流性降水に対する平均スレッ[1]、それを各格子点で独立に時間方向に平滑化する。

トスコア（吹田 PAWR）。閾値：1, 10, 30 mm/h、実線：

30 秒毎に 10 分先までの予測を行う。ただし前半 5 分はナウキャスト、破線：持続予報。

三次元移流、後半 5 分は水平二次元移流を行う。
参考文献
3.

[1] Otsuka et al., 2016: Wea. Forecasting, 31, 329-340.

検証方法

予測精度の評価は PAWR の観測とナウキャストを比較することで行う。Lanczos フィルタでノイズを除去し― 211 ―

P324

異なるバルク微物理モデルによる地上降水量の相互比較*山 田 芳 則 ,橋本明弘(気 象 庁 気 象 研 究 所 )1. はじめに
バルク微物理モデルの違いが、地上降水量や降水量
分布に及ぼす影響を調べるために、異なるバルク微物
理モデルによる地上降水量を相互に比較した．このために、気象庁非静力学モデル (JMA-NHM) のバルク微物理モデルの他に、JMA-NHM に新たに組み込んだ 2
つの微物理モデルを用いて試験的な実験を行った結果について報告する．
2. 実験に用いた微物理モデルの概要
相互比較に用いたバルク微物理モデルは下記の 3 つである．a) JMA-NHM のモデル、b) Yamada (2016)のモデル、c) 氷相を雪結晶とあられの 2 つに分類するモデル．新しいモデル (b と c) には、2 つの warm rain モ
デル (Cohard and Pinty 2000 (CP); Seifert and Beheng
2001 (SB)) を組み込んではいるが、雨滴の併合・分裂には厳密式と分裂のパラメタリゼーションを採用している (e.g., Verlind and Cotton 2003)． c 以外は氷相カテ
ゴリーを雲氷と雪、あられの 3 タイプに分類するモデルである．今回は、warm rain と氷相の全ての粒子を
two-moment （数濃度と混合比とを予測する）とするモ
デルを用いた．また、モデル a において warm rain を
one-moment で行った実験結果についても示す．

a)

b)

c)

d)

3.

数値実験の概要と結果
2015 年 9 月の関東・東北豪雨を対象として、水平解像度 0.5 km （鉛直層の数は 60）で東京付近を中心とする 300 km x 300 km の領域について実験を行った（予報時間は 6 時間）．粒子の粒径分布（逆指数分布）と特性は JMA-NHM と同じとした．境界層モデルは、
グレーゾーン対応モデル (Ito et al. 2015) を採用した．
初期時刻は 9 月 9 日 09 UTC, 初期値と境界値にはメソ解析を用いた．レーダー観測では南北に延びるバンド状の降水域が存在し、1 時間降水量は最大で 50 – 60
mm である（図 a）．図 b – f はモデル結果で、図 a に対応する前 1 時間積算降水量の空間分布（降水量の階調は 10 mm ごと． 陰影は 1 mm 以上の降水量．
）である．
Warm rain が two-moment の場合には one-moment
よりも降水量が少なくなる傾向があり、特に図 d – f では降水量は最大で 20 – 30 mm である。一方、図 b –図 a: 気象庁レーダーによる前 1 時間積算降水量（日本d ではバンド状の降水域が観測とは異なって分岐し
時間：9 日 21 時）．b: JMA-NHM で warm rain をているような構造を呈しているのに対し、図 e と f
one-moment．c: b と同じ．
ただしwarm rain をtwo-moment
では観測と同様に南北方向の走向をもつバンド状降(CP)．d: モデル b で warm rain は CP．e: モデル c で水域が再現されている。モデル b と c において
warm rain は CP. f: e と同じであるが warm rain は SB.
warm rain を one-moment とすると図 b と同様な降水域と降水量が再現された (not shown)． Warm rain
分布に大きな影響を及ぼすことが示唆された.
の one-, two- moment の違いは、地上降水の量や空間e)― 212 ―f)

P325

雲形の客観的判別に向けた雲の水平及び鉛直フラクタル次元計測*
弘田瑛士，安藤大貴，山崎未紗，鈴木秀彦（明治大学理工学研究科）  雲の形態はその発生メカニズムと、背景大気の状況

ジデータに基づいた水平断面構造のみの解析に留まっ

および運動効果（拡散、移流）の履歴を反映している。

ており、鉛直方向に対する非等方性については考慮さ

また、特定の気象現象の予兆として発生する雲などもれていない。

知られていることから、雲の種類（十種雲形：巻雲，

本稿では、明治大学生田キャンパス（神奈川県川崎巻積雲，巻層雲，高積雲，高層雲，積雲，層積雲，層市）で  年  月から  年  月の期間に実施した雲，乱層雲，積乱雲）を特定することは、ローカルな

ライダーおよびイメージ観測によって得られた、高度気象を把握・予報するうえで重要である。雲の種類の１㎞～ ㎞の各種雲形の水平および鉛直フラクタル次

特定・記録は有人の気象台において熟練された観測者

元の空間非等方性について報告し、これらの雲分類のによる目視で行われている。この判別を雲の写真デー

新たな指標としての有用性について考察する。

タに基づき自動化するアルゴリズムを完成できれば、雲に関する専門知識を有しない一般の人でも、例えば参考文献

写真を撮るだけで、その場で雲形を知ることができ、[1] S.Lovejoy,”Area-Perimeter Relation for Rain and Cloud

その後の天気の推移予測などの情報を得ることが可能

Areas”,American Association for the Advancement ofとなるなど、防災の観点からも有用である。

Science, Vol.216, No.4542, 185-187, 1982

 本研究では、単独の雲画像から様々な特徴量を抽出[2] A.R.Batista-Tomas,”Classification and dynamics of

し、それらを軸にしたクラスタリング操作を行うこと

tropical clouds by their fractal dimension”,Q. J. R.

で雲の客観的分類を行うことを目指している。雲画像

Meterological Soc, 142, 983-988, 2016

はカメラの視線方向に垂直な平面に雲の立体形状を投[3] H.G.E.Hentchel and Itamar Procaccia, “Relative diffusion

影した平面図形であり、一般には雲の水平方向の凹凸

in turbulent media: The fractal dimension of clouds”, Theと鉛直方向の凹凸の情報を両方含んでいる。一方、積American Physical Society, Vol29, No3, 1461-1470, 1984

雲などで顕著であるが、雲底部は比較的平ら（凹凸が少ない）であるのに、水平方向には大きく入り組んでいるといったように、その形状の複雑性には空間的な非等方性がみられる。したがって、雲種ごとにこの複雑性の空間非等方性が異なれば、これを画像から抽出
し雲分類の指標にすることができると考えた。そこで、本研究では、雲の輪郭形状の水平方向の入り組み具合と、鉛直方向の入り組み具合をそれぞれ、天頂方向を向けたカラーカメラと、ライダーを用いて計測し、雲種ごとの複雑性（入り組み具合）の空間非等方性を調査した。
 本研究で輪郭形状の複雑性の指標として用いたのがフラクタル次元である。先行研究により雲の輪郭形状
は特徴的なスケールを持たないフラクタル構造である
ことが知られている>@。フラクタル形状に対しては、特徴的なスケールを定義できないが、その形状の複雑さの指標となるフラクタル次元を定義することができる。これまでにも雲のフラクタル次元に着目し、雲の分類を試みた先行研究[2][3]はあるが、いずれもイメー― 213 ―

P326

凍雨の地上観測に基づく二重偏波レーダーによる凍結域・非凍結域の調査＊1

南雲信宏・1足立アホロ・2,1山内洋 （1気象研, 2気象庁観測部計画課）

1. はじめに

過冷却の雨は，着氷の恐れがあることから，航空機等の交通機関や送電線，農林業等に重大な影響を及ぼす．年月日の北関東の凍雨・雨
氷事例は，つくば・水戸・熊谷は凍雨（上空で凍結して降る氷粒）だったが，長野県や筑波山など
で雨氷（上空で凍結せず降る過冷却の雨）による着氷が確認され，億円以上の被害も報告された．
室内実験では様々な条件で凍結プロセスの研究がなされているが，依然として氷点下の実大気において過冷却水滴の凍結域，非凍結域を特定することは困難であり，二重偏波レーダーによる凍結の シ グ ナ ル の 探 知 に 期 待 が 寄 せ さ れ て い る.XPMLDQHWDO ．
著者らはこれまで年月日の凍雨事例を
気象研究所二重偏波レーダー 0$&632/ 及び
'9LGHR'LVWURPHWHU（'9'）で観測し，融解層と再凍結層の偏波情報の時間変化や雨滴の凍結過程 南雲ほか   を調査した．その結果，実大気では，凍雨形成時にある程度の広さ
で微物理特性が一斉に変化し（例えば凍結に伴う形状変化），それが二重偏波レーダーの反射因子
差='5等にも表れることが明らかになった．
今回は，地上観測で得られた微物理過程の知見を 基に ，大 気中 の凍 結域 ・非 凍結 域に つい て
0$&632/の='5 等の偏波パラメータを用いた判別の可能性を議論する

図  0$&632/ による  年  月  日  時
 分頃の仰角  度 33, の反射因子差 ='5．='5 は が縦横比の  を表し，本図では白色に近い色を示
す．='5 は高い ='5（黒色）ほど横に長い特徴を表す．つくば（図中央）より南は融解層高度に対応した高い ='5 が分布するが 高度 NP に相当 ，北側は融解層高度の他に下層にも高 ='5 が分布し，その分布域の位置（例えば熊谷・水戸地方気象台）と凍雨の通報が良く対応した．


2. データ■0$&632/ 気象研屋上 
波長：& バンド（波長 FP）
観測要素：=H='5ρKYΦ'39H
解像度：接線方向 Pビーム幅１度
仰角 度 33, １ボリュームスキャン約  分．

■'9' 気象研露場 
観測要素：粒子の粒径，落下速度，扁平率，形状

3. 観測と解析

'9' による凍雨粒子の形状観測および目視
観測と 0$&632/ の比較から，融解層高度下の='5 が周辺より高い領域（図  D 付近）では，凍雨が降っていることがわかった．これは幾何学的に横長の粒子が多いことを示唆し，'9' データの解析から，（）多数の粒子が変形してバルジ（瘤）等により横長の姿勢をとること，（）平均縦横比に粒径依存性があることが分かった 図 D ．一方，
低い ='5 領域（図 （E）付近）においては，目視
観測では雨と通報されていたが，'9' で降水粒子の縦横比を調べたところ，雨滴では説明がつかないほど球形の粒子が多かった 図 E ．ここから目視観測では雨と見分けがつきにくいが，凍結初期段階の粒子が含まれていたことがわかった．
 この結果をもとに発表では，
0$&632/ の ='5
等の偏波パラメータを用いて，大気中の凍結域・非凍結域の判別の可能性を議論する．
図  '9' による  年  月  日の降水粒子の直径―縦横比関係． D  時  分～ 時  分の平均値および標準偏差． E  時  分～ 時  分の平均値および標準偏差．各図の右上に代表的な
'9' の粒径約 PP の粒子画像を記す．平均と標準偏差は PP 毎の計算結果． 
参考文献：
.XPMLDQ05HWDO-$SSO0HWHRU&OLP


南雲ほか  年度気象学会秋季大会予稿集3．
南雲ほか  年度気象学会秋季大会予稿集%．
― 214 ―

P327

日本海の海面水温が北陸地方の降雪に及ぼす影響に関する研究*當眞嗣淳，(筑波大院生命環境)，川瀬宏明 ，石井正好，(気象研究所)
1．はじめに 今後は解析地点における冬型の多降雪事例を抽 冬季になると北陸地方で降雪が発生し、まれに出し、より詳しく解析を行う。さらに海面水温が交通網や住宅施設に被害を与える大雪となる。近

降雪量を増加または減少させる影響について非静隣国では個別の大雪事例を対象に降雪と海面水温

力学雲解像モデルで日本海の海面水温を変化させの重要性について調査されてきたが>@、国内ではた感度実験を行う予定である。

行われていない。そこで本研究では、北陸地方の謝辞

平野または沿岸部における降雪事例を対象として、

 本研究は筑波大学大学院と気象庁気象研究所に

日本海の海面水温の変化が降雪に及ぼす影響につおける連携大学院制度の下で行われました。

いて調査する。
2．使用データ・手法
 本研究では、気象庁地域観測システム AMeDASの日降雪量、気象庁による JRA-55 の 850 hPa 面

気温 9 時、NOAA による OISST の日平均の海面水温を使用した。
北陸地方の降雪に対して海面水温および下層の寒気の強さの影響に着目して統計解析を行った。
解析地点は北陸地方の積雪観測地点のうち、平野
または沿岸部に位置し、観測データ数がより多い地点とした。今回は北陸沖の海面水温を東経134°～140°、北緯 35°～39°の領域として解

図 1，北陸沖(134°～140°E,35°～39°N)で領域平均した析を進めた。850hPa 面気温は観測地点から最近

月々の海面水温および高田の冬季積算降雪量の年々変動.

傍の値を使用した。解析期間は 1981 年 11 月 1 日～2017 年 3 月 31 日までの期間とした。
3．結果と考察

日本海の海面水温は 12 月から 2 月にかけて次第に低下していく(図略)。北陸沖の海面水温で領域平均した値は年々変動している(図 1)。その年々変動は新潟県高田において冬季積算した日降雪量の年 々変 動 と 一 致 しな い こと から 、 海面 水 温の年々変動は北陸上空に流入する寒気の強さや北陸沖を流れる暖流の影響を受けていると考えられる。
新潟県高田の解析の結果(図 2)、まず北陸沖の海面

水温と 850hPa 面気温の温度差が大きいほど日降

図 2，高田における日降雪量と 850hPa 面気温および北陸沖

14℃付近であり、かつ 850hPa 面気温が−12℃付

参考文献

雪量は増加傾向だった。また、海面水温が 10～(134°～140°E,35°～39°N)で領域平均した海面水温.

近の寒気が流入する時により日降雪量 60 ㎝以上[1] Lee and Ryu, 2010, International Journal ofの日が出現していた。

Remote Sensing, 31, 2853-2883.

― 215 ―

P328

寒気吹き出し中にみられる太平洋側の降雪*松岡

1.

優輝，立花 義裕（三重大院生物資源）

導入

 冬季において寒気吹き出し中には太平洋側では晴（図 1）．ゆえに多くの熱が海から大気に放出されてれる事が多いが，寒気の吹き出しがより強力な時はいると示唆された（図 2）．以上から総観規模で同じ

太平洋側でも降雪がある。その代表的な地域が三重条件の下比較すると降雪有りの事例では SST が高く，

県北部である．三重県北部は伊勢湾と若狭湾の間に

熱フラックスが多く放出されていることがわかった．

位置し，日本海までの距離が非常に近い太平洋側でこれにより太平洋側に降雪をもたらす要因の一つとある．その為太平洋側の中では比較的多く降雪が見して SST が重要であることが示唆される．

られる地域である．
三重県北部に降雪が見られる時の総観場の条件は
藤吉（1991）1，河村（1964）2 などにより 850hPa 面の，風向風速，気温が重要であると言われている．本
研究では条件に当てはまる中で降雪のある時と降雪のない時を比較して，より詳細な要素を検討することを目的とする．
2.

使用データ・解析手法

 本研究では．降雪量データはアメダスデータ，SST
データは OISST，その他の変数は DSJRA-55 を使用した．解析期間は 1982 年から 1995 年の 1，2，12

図 1. 降 雪 有り か ら降 雪無し の 偏 差図 ．色 は
SST[℃]を示す．

月である．
 本研究は合成図解析を主に行った．事例の抽出定義は藤吉（1991），河村（1964）を参考に次の 2 つとした．若狭湾上の 850hPa 面の風向が北北西かつ風速が 10m/s 以上，三重県四日市市の上空 850hPa 面の気温が-9℃以下の条件に当てはまる日を抽出した．
抽出した事例を降雪有りと降雪無しに分けて解析を行う．また，降雪無しの中に含まれる雨の事例は除い
た．
3.

結果と考察

 抽出した事例が降雪の有無でどの程度違いを持っているかを確認する為，850hPa 総観規模の大気場の偏差を算出したところ，日本海上には大きな偏差は見られないことがわかった（図略）．SST の偏差を算出すると，日本海全域で正偏差である事がわかった

図 2. 降雪有りから降雪無しの偏差図．色は熱フラックス（潜熱と顕熱の和）[W/m2]を示す．

参考文献

1，藤吉康志，藤田岳人，小尻利治，寳馨，武田喬男，池田繁樹，1991：複雑山岳地形が風下の降雪分布に及ぼす効果ｰ濃尾平野を例としてｰ天気, 43, 391-408
2，河村武，1964：日本における冬の天候分布の総観気候学的解析，地理学評論，37，No.2 64-78― 216 ―

P329
冬季日本海降雪雲を対象とした雲粒子ゾンデ観測データと気象モデル内の過冷却水滴の分布の比較∗

野村光春 1 , 杉本聡一郎 1 , 川野哲也 2 , 吉住蓉子 2 , 鈴木賢士 3(1:電力中央研究所, 2:九州大学, 3:山口大学)

1. はじめに
冬季の日本海上の降雪雲内には、過冷却水滴が多く存在しており、降水粒子との衝突併合による効率
的な降水粒子の成長に大きな役割をしている。雲内の降水粒子の分布や地上降水量に対して影響があると考えられ、その詳細な分布を把握することは重要である。気象モデルによる計算により、高精度な降水の結果を得るためにも、雲微物理パラメタリゼー
ションによる雲水の分布の再現性は重要である。雲水を生成する凝結過程は、バルク法では飽和湿潤調節法が広く用いられているが、得られた結果と観測データを比較した研究はそれほど多くはない。気象モデルにより再現された降雪雲内の雲水の分布が、実際の降雪雲内の雲水の分布との整合性を知るため、
2012 年 12 月に柏崎市において実施した雲粒子ゾン
デ (HYVIS) による観測結果と比較を行った。
2. 数値実験の概要
使用したモデルは WRF-ARW Ver.3.7.1、初期値には JMA-MANAL を用いて数値実験を実施した。
なお、本予稿では、2012 年 12 月 25 日 16:38JST に観測した事例を示す。計算領域は、日本海とその沿岸域を含む領域を水平解像度 2km の領域と、能登半島から新潟にかけての地域を水平解像度 666m の領域とした。
3. 結果と考察
日本付近は、12 月 22 日から冬型の気圧配置となり、25 日は非常に強い寒気が流入していた。また、日本海上に低気圧が発生し、北陸地方には図 1a に見られるようなおおよそ東西に延びる降水帯が見られた。15JST 頃から柏崎付近にこの降水帯が停滞し、柏崎上空を強い降水エコー (降水セル) が通過した。
HYVIS 観測は、この降水帯内の降水セルの一つを対象に実施された。
観測時、地上では雨が降っており、取得したデータより 0◦ C 高度は 402.6m であった。HYVIS にて得られた画像より雲粒子が最後に確認された高度を雲頂とすると、高度は 2680m ほどであり、気温は-14.4◦ C 、
相対湿度は 95.1%であった。相対湿度は、高度 2740m
より下層では 95%より高く、それより高い高度では低下していき、高度 4000m では 23.6%であった。過冷却水滴が多く存在していた高度は、797.3m 以下、
939.3〜1649m、2330m 付近、2640m 付近であり、気温はそれぞれ-2.0◦ C 以上、-2.8〜-7.3◦ C 、-11.8◦ C 、14.1◦ C であった。
モデルでは、0◦ C 高度と相対湿度が飽和に近い値の高度は、観測と概ね一致していたが、高度 4km 付
近まで雲水を含む水物質が存在しており、雲頂高度は観測より高くなっていた (図 2)。雲水は、高度 500m

付近から存在し、高度 2800m 付近のピークまで増加した。雲水の生成は高度 1000m 付近に極大があり、高度 2200m より上層では蒸発となり、蒸発の極
大は相対湿度が大きく下がり始める高度 3000m にあった。雲水の生成量の多い高度の気温は-5◦ C 前後であった。このことより、高度 2000m 程度より下層
にて雲水は生成され、上層の雲水は上昇流により下層から持ち上げられたと考えられる。
観測とモデルの結果を比較すると、モデルにて雲水の生成量が極大となる高度と、観測において下 2層の過冷却水滴が多く存在した高度は概ね一致しており、気温も一致していた。一方、観測において過冷却水滴が多く存在した上 2 層においては、モデルの雲水のピークと概ね一致したが、観測では下 2 層と上 2 層の間では過冷却水滴は少なかったため、モデルのような上昇流によって持ち上げられたのとは異なる過程により存在していたと考えられる。

図 1: (a)2012 年 12 月 25 日 16:40JST の気象庁レー
ダーの降水強度と (b)16:30JST の高度 2km のモデルの降水強度。

図 2: 2012 年 12 月 25 日 16:30JST における図 1b 内の領域 A における (a) 気温 (黒) と露点温度 (灰)、(b) 鉛
直流速度、(c) 雲水混合比、(d) 雲水の凝結・蒸発過程の平均プロファイル。

― 217 ―

P330

大規模アンサンブルデータにおける地点別日降水量の将来変化*

岡田靖子 1・石井正好 2・遠藤洋和 2・川瀬宏明 2・佐々木秀孝 2・高薮出 2・
渡辺真吾 1・藤田実季子 1・杉本志織 1・川添祥 1（1:JAMSTEC，2:気象研究所）

1.

はじめに
近年頻発する夏季の極端降水は我々の生活に甚大な被害を及ぼしている．これまでの地球温暖化予測ではアンサンブル数の問題から低頻度事象に伴う不確実性を十分に評価することができなかった．本研究では，「地球温暖化対策に資する気候予測データベース（d4PDF）」の領域気候モデルの出力データ，過去実験および4℃昇温実験を用いて，また，気候変動適応
社会実装プログラム（SI-CAT）で同様の気候モデルを用いて 実施された2℃昇温実験（Fujita
et al., in prep）の降水量データセットを用いて日本列島の日降水量の極端事象について解析を行った．
2. データ 使用した 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℃および4℃昇温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. 2016）．本研究では，それぞれ60
年×54メンバー（2℃および4℃昇温実験：6種
SST×9メンバー）を使用する．
NHRCM20の再現性を確認するため，全国気象官署152地点の日降水量データを使用する．
本研究では，20km 格子点データを気象官署の観測地点に対応する観測点に内挿した．
3. 結果
 地点別のデータセットは観測データと比較
すると無視できないほどのバイアスを有する．
このバイアスを軽減するために地球温暖化予測情報第8巻（2013）の方法に則って各地点，
月別に日降水量について補正を行った．ただし，

極端降水における補正に関して，地球温暖化予測情報第8巻（2013）の方法とは異なり補正係数の算出には非常に低頻度である上位1位の降
水は含めなかった．
8月の日降水量の過去実験と2℃および4℃昇温実験の将来変化を図に示す．夏季降水の将来変化の増減は多少の地域差がみられる．その他の地点では減少傾向を示す．4℃昇温した将来
は，九州西部で40％以上の増加，関東・近畿地
方では-40％以下の減少を示す．2℃昇温した将来においてその傾向は4℃昇温とほぼ同様であるが，その程度は4℃昇温に比べ小さい．99.9パ
ーセンタイルのような極端な降水については，
ほぼ全ての地点で増加がみられる．
これらの極端降水に対して SST 昇温パター
ンの寄与を調べるために，分散分析を行った．
夏季の日降水量100mm 以上の降水について，4℃昇温実験では九州を中心に西日本の多くの地点で SST の影響が大きい．2℃昇温実験ではSST の影響は九州西部に集中する．その他日本
列島の多くの地点で内部変動の影響が大きい．
 発表では，地点別にみる極端事象やその将来変化について詳細に紹介する．

図：8月日降水量の将来変化（%）．

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．

― 218 ―

P331

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―京阪神地域における長期解析―*笠 本 健 士 朗 ,


嶋寺光,

松尾智仁,

近 藤 明 (大 阪 大 学 )URBAN と NOURB の差分を図１に示す．どちらの降はじめに

ヒートアイランド現象は，猛暑や熱帯夜の原因とな雨についても，降水量は，都市域において増加したが，るだけでなく，局地的降雨にも影響していると言われ都市化は台風・前線による降雨よりも，局地的な降雨ている．また、日本の主要都市におけるヒートアイラに強く影響していることがわかる．都市域について，

ンド現象と降雨の関係およびその降雨強度への影響にそれぞれの解析対象日で平均した地上気温，PBL 高さ，

ついては明確になっていない．ここで，数値モデルに

降水量の日内変動を図２に示す．台風・前線による降よる解析では，広域的な気候変動をはじめとする様々

雨では，降水量の日内変動に対する都市化の影響が明な要因による影響を排除し，都市化の影響だけを切り

確には見られないのに対し，局地的な降雨では，鉛直出して評価することができる．したがって，本研究で対流の強化によって夕方以降に降水量が増加した．

は，都市化の降雨に対する影響を評価するために，日本の主要都市の一つである大阪市を含む京阪神地域を対象に，気象モデルによる解析を行った．


計算方法

数値気象モデルには WRFバージョン 3.5.1 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


図１ 月降水量の差分（URBAN – NOURB）

MSM，海面温度に RTG SST HR，土地利用に国土数値
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．各計算領域
における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 URBAN
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，両ケースにおいて，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．本研究では，局地的な降雨および台風・前線による降雨，それぞれの降雨に対する都市の影響を評価した．評価のため，対象期間
全 920 日から台風・前線が D01 に接近した日の 333 日
を台風・前線による降雨，他の 587 日を局地的な降雨の解析対象日とした．


計算結果

 局地的な降雨，台風・前線による降雨，それぞれの

図２ 地上気温，PBL 高さ，降水量の平均日内変動

評価対象期間中の D02 における平均月降水量について，（URBAN – NOURB）― 219 ―

P332

台 風 201318 号 に 伴 う 竜 巻 の 発 生 環 境 場 に 関 す る 数 値 的 研 究*末 木 健 太 (理 化 学 研 究 所 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー )

の関係についても示し，北東進する台風に伴う竜巻のはじめに

日本で発生する竜巻の約 20%は台風に伴って発生す発生環境場について議論を行う予定である．

る[1]．日本で竜巻を発生させた台風の構造的特徴を，
客観解析データの統計解析により調べた研究[2]によると，竜巻を伴う台風はそうでない台風に比べ，
Storm-Relative Environmental Helicity（SREH）と，エン
トレインメントを考慮した CAPE（E-CAPE）
が大きい．
しかしながら[2]は，台風周辺で SREH や E-CAPE が大きくなるメカニズムや，SREH・E-CAPE の増大と竜巻発生との因果関係を明らかにしたわけではない．そこで本研究では，2013 年 9 月 15 日から 16 日にかけて，
日本で少なくとも 11 個の竜巻を発生させた台風 18 号の数値シミュレーションを行い，台風の接近と竜巻の発生環境場との関係を調べている．


図 1 ベストトラックと再現実験との台風経路の比較．
各日の 00:00UTC の中心位置を三角印で示した．

実験設定

 本研究では，理化学研究所で開発中の領域気象・気候モデル SCALE-RM[3][4]を用いた．シミュレーション
ではまず，NCEP-FNL を初期値・境界値とする水平解
像度 20 km の積分（Δ20）を行い，その計算結果を初期値・境界値とする水平解像度 4 km の積分（Δ04）を行
った．Δ20 の初期時刻は 9/12/00:00UTC，Δ04 の初期時
刻は 9/14/06:00UTC とし，海面温度は 9/12/00:00 UTCの値で固定した．Δ20 の鉛直層数は 40 層（モデルトッ
プ 30 km），Δ04 の鉛直層数は 60 層（モデルトップ 27km）である．Δ20，Δ04 共に，雲微物理過程には 1 モーメントバルクスキーム[5]，惑星境界層スキームには   図 2 計算結果に基づく，9 月 15–16 日の SREH の平均値（陸上のみ）．バツ印は，実際の竜巻の発生位置．

MYNN lev. 2.5[6]，放射スキームには mstrnX[7]を用いた．

参考文献



[2] Sueki, K. and H. Niino, 2016, Geophys. Res. Lett., 43,[1] Niino, H., et al., 1997, J. Climate, 10, 1730–1752.

結果

Δ04 における台風の経路図を図 1 に示す．シミュレ

12597–12604.

ーション結果（黒実線）は，ベストトラックの経路（灰[3] Nishizawa, S., et al., 2015, Geosci. Model Dev., 8, 3393–3419.

色破線）と良く一致しており，台風 18 号の日本列島へ[4] Sato, Y., et al., 2015, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23.

の接近とその後の転向を再現できている．台風接近時[5] Tomita, H., 2008, J. Meteor. Soc. Japan, 86A, 121–142.

の SREH は，近畿地方から東北地方にかけて大きな値[6] Nakanishi, M. and H. Niino, 2004, Bound-Lay. Meteor.,を示し（図 2）
，竜巻を伴う回転積乱雲スーパーセルの発生に適した環境場が生じていたことが示唆された．
発表ではさらに，E-CAPE や，SREH と E-CAPE を掛

112,1–31.
[7] Sekiguchi, M. and T. Nakajima., 2008, J. Quant. Spectrosc.
Radiat. Transf., 109, 2779–2793.

け合わせた指標 E-EHI の分布についても示す．さらに，謝辞：本研究は，JSPS 科研費 JP18H01277 の助成を受けたもこれらの指標と，積乱雲の上昇流が持つ回転の強さとのです．

― 220 ―

P333

降雹を伴う積乱雲の X バンド偏波レーダー観測*出 世 ゆ か り ，鈴 木 真 一 ，横 山 仁 ，前 坂 剛 ，木 枝 香 織 ，岩 波 越 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )
1.

はじめに

雹は激しく発達した積乱雲で形成される．地上に落下すると地上の構造物や農作物に大きな損傷を与え，人的な被害も発生し得る．降雹は局所的に発生するため，地上の観測網で捉えることは難しく，これまでにも主に C バンドや S バンドの偏波レーダーを用いた雹の検出技術に関する研究が進められてきた．一方，X バンド偏波レーダーによる雹雲の観測事例は少なく[1][2]，偏波パラメータを地上の詳細な降雹分布と対応づけて調査した研究はほとんどない．
2017 年 7 月 18 日，
東京都において非常に激しい降雹が発生した．本発表では，
国土交通省 XRAIN（さいたま，新横浜，八斗島，船橋）のデータと地上の詳細な降雹分布情報を用いて，降雹を伴う積乱雲の偏波パラメータの特徴を示す．

2.

応づけて調査し，雹の存在を示唆する特徴が観測された．今後は X バンド偏波レーダーによる雹検出の指標について検討を進める．

図１ 2017 年 7 月 18 日の降雹分布．

降雹分布と積乱雲の概要

本研究では，東京都と周辺地域の高校を対象としたアンケ
ートと，防災科研地上気象リポートシステム「ふるリポ！」（https://fururipo.bosai.go.jp/fururipo/）に寄せられた情報と現地調査から雹の最大直径の分布図を作成した（図 1）．主な降雹
域は東京都練馬区から江東区にかけて，西北西から東南東の走向を持つ長さ約 25 km，幅 7 km の領域（図 1 の点線で囲んだ領域）であった．最大で直径 5 cm を超える雹も確認され，3 cm 以上の雹の報告も多数あった．調査では雹の写真も入手することができた．大きい雹の表面には突起があり，その外殻部分は比較的厚い透明な氷で覆われていることが特徴的であった（図省略）．降雹をもたらした積乱雲は，14 時 30 分頃
までに埼玉県入間市付近で発生し，東南東に進み 14 時 50 分
頃から 15 時 25 分頃にかけて降雹域上空を通過した．40 dBZの強いエコー頂は最大で高度 14km に達し，降雹期間中には積乱雲の北側にヴォールト構造が断続的に確認された．

3.

偏波パラメータの特徴

図 2 に，積乱雲が非常に発達していた 15 時における偏波パ
ラメータの分布を示す．Zh は 0℃高度（約 4.4 km）より上空
でも 50 dBZ を超えており，
地上付近では降雹域周辺で 55 dBZ
以上の強いエコーが観測された（図 2(a)(b)）．下層では正のZDR 領域が，強い上昇気流の近傍と推測されるエコーの北部に位置していた．上空の強いエコー域ではrhv が著しく低く（<0.8）（図 2(d)），上空での雹のウェットグロースを示唆している．高度 1 km 以下では強いエコーの中心付近で周囲よりも低いrhv が観測された．降雹域の強いエコーの内部では 0℃高度以下で正の KDP 値（> 5°km-1）が観測されており，融解中の雹から剥離した水滴が多数存在していたと考えられる．降雹
域の南側にも 50 dBZ を超えるエコーが存在するが，この領域
では地上で雹が確認されておらず，KDP の値は降雹域よりも大きかった（> 8°km-1）
．

4.

まとめ

2017 年 7 月 18 日に東京都内で発生した降雹について，X
バンド偏波レーダーパラメータを地上の詳細な降雹分布と対

図 2 7 月 18 日 15 時の(a)Zh の高度 1km の水平分布と降雹
分布，(b)Zh，(c)ZDR，(d)rhv，(e)KDP の鉛直断面．鉛直断面の位置は(a)に示す．鉛直断面下の矢印は，断面の位置で降雹の報告があった範囲を示す．
参考文献[1] Suzuki, S., et al., 2012, Weather Radar and Hydrology, IAHA Publ. 351,
415-420.
[2] Figueras I Ventura, J., et al., 2013, J. Atmos. Oceanic Technol., 30,
2143-2151.
謝辞：降雹に関する情報をご提供いただいた学校教職員の皆様，市民の皆様に感謝いたします．国土交通省 XRAIN のデータセットは，国家基幹技術「海洋地球観測探査システム」：データ統合・解析システ
ムの枠組みの下で収集・提供されたものです．

― 221 ―

P334

マルチドップラー解析による高度 1 km の水平風速場を利用した
関東平野における対流雲に伴う渦の統計解析*

下瀬健一・加藤亮平・清水慎吾・前坂剛・木枝香織・岩波越国立研究開発法人 防災科学技術研究所

１．はじめにリモートセンシングにより降水域において面的に風
速場の情報が得られるドップラーレーダー観測は，竜巻などの突風を監視する上で非常に有用である。竜巻監視のために，メソサイクロンの渦のシグナルをレー
ダーにより探知するシステムが日本や米国で現業運用されているが，レーダーにより広く風速場が求まるのは高度 1 km よりも上であり，地上の竜巻被害と上空の渦シグナルとの関係を把握するとこが，上空の渦を基にした竜巻監視において重要である。Trapp et al.
(2005)は，高度 1 km にあらわれるメソサイクロンと竜巻の関係を調査し，高度 1 km のメソサイクロンの約40%が竜巻を伴うことを示した。
本研究では，X バンドドップラーレーダーが非常に密に設置されており，日本での竜巻発生頻度が比較的高い関東平野において，高度 1 km における対流雲に伴う渦をマルチドップラー解析により統計的に調査した結果を報告する。

rnado/index.html）に記載されている突風被害と本研
究で抽出された渦の対応関係を調査したところ，海上の渦を除く 25 個のうち 5 個，つまり高度 1 km の渦の20%が突風と関係していた。一方で，2015 年の暖候期
では，関東平野において 12 件の突風被害が報告されているが，そのうち高度 1 km の渦と関係していた突風は 8 件であった。突風の種別を竜巻に絞った場合，6 件
中 5 件が高度 1 km の渦と関係していた。
今後，解析期間を延ばし，上空渦と地上突風の関係をより詳細に調査する予定である。
謝辞：本研究の一部は，総合科学技術・イノベーション会議の SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）「レジリエン
トな防災・減災機能の強化」（管理法人：JST）によって実施された。利用した国交省 X-MP データは国交省より提供されたものである。利用したデータセットは，国家基幹技術「海洋地球観測探査システム」：データ統合・解析システム（DIAS）の枠組みのもとで収集・提供されたものである。

２．観測データと解析手法解析に用いた観測データは，国交省が運用している
5 台の X バンド MP（X-MP）レーダーと X-NET の 4
台の X-MP レーダーの動径風と反射強度である。マル
チドップラー解析には変分法が用いられており，コストファンクションには連続の式と推定風速のラプラシ
アンによる拘束が加えられている。詳しくは Maesaka
et al. (2008)を参照のこと。解析高度は高度 1 km であり，水平格子間隔は 500 m で，5 分毎に解析が行われている。図 1 にマルチドップラー解析の高度 1 km における解析範囲を示す。関東平野のほぼすべてが解析範囲となっている。
本研究では，解析対象を 2015 年の暖候期（4～9 月の 6 ヶ月間）で低気圧性渦のみとした。以下に高度 1km での渦の抽出条件を示す。
1．高度 1 km での鉛直渦度が 2 つの連続する解析時刻において 1×10-2 s-1 を超える
2．条件 1 の渦の周囲 5 km 以内に降水強度 10 mm h-1以上の領域が存在する
3．条件 1 と 2 を満たす渦のうち，高度 1 km での鉛直
渦度が 20 分以上にわたって 0.5×10-2 s-1 を超える
このような条件にしたがって，関東平野での高度 1
km における対流雲に伴う渦の統計解析を行った。抽出例を図 2 に示す。

図 1：マルチドップラー解析の高度 1 km における解析範囲

３．結果2015 年の暖候期では，関東平野において 11 日間に28 個の渦が抽出され，1 日の最大発生個数は 7 個であった。渦の平均寿命は 1 時間 7 分であり，最も寿命が長い渦は約 3 時間持続した。
高度 1 km の渦と地上突風の関係を調査するため，
気 象 庁 竜 巻 等 の 突 風 デ ー タ ベ ー ス（ https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/bosai/to

図 2：2015 年 9 月 6 日 1900 から 2300JST における高度 1 km での鉛直渦度の最大値。矢印付線は本研究の渦の抽出条件を満たした渦の存在を示す。×は地上の突風被害が発生した位置を示す。本事例では 3 つの渦が 5 件の突風被害と関係していた。

― 222 ―

P335

全球規模で見た多重雷の出現特性＊

岩崎博之(群馬大学教育学部)

1．はじめに多重雷は複数の雷撃(stroke)から構成され，第1雷撃により形成された放電路に沿って複数の後続雷撃が繰り返えされる雷放電である．個々の多重雷に伴う放電過程の研究は多いが，観測データの制限があるため，多重雷の出現特性の地理的特徴を論じた研究はあまりない．
春期大会において岩崎(B404)は，日本周辺における多重雷の出現特性について示した．ここでは，解析領域を広げて，全球規模の多重雷の出現特性を示す．

かし，同じ海洋上でも領域によって，多重率は1025%と変動しているので，積乱雲の雲物理的・大気
電気的な構造の差異も影響していると考えられる．
陸域の多重率も，領域によって，5-15%の範囲で変動しているが，標高や落雷頻度との対応は見られない．
また，第1図の海陸コントラストに似た傾向は，
電撃間隔が長い多重雷の割合や第1電撃と第2電撃のエネルギー比の分布などにも認められる．

2. データ
解析には，Washington大学から提供された全球落雷観測網（WWLLN: World Wide Lightning Location
Network) データを用いた．落雷地点の位置推定精度は5kmである．個々の落雷地点における-10℃高度を推定するために，気象庁再解析データ(JRA55)を利用した．解析期間は2009年4月～2016年12月，
解析領域は全球とした．
3．多重雷の検出
多重雷に伴う後続雷撃は，基本的には，第1雷撃と同じ放電路を通る．そのため，評定された各雷撃の落雷地点は，WWLLENの位置推定誤差(～5km)の範囲内で，一致する筈である．そこで，連続する2
つの落雷地点の距離が5km以内の場合には，落雷地点は同じと見なした．また，文献値を参考に，多重雷の電撃時間間隔を10-200msとした．
つまり，次の2つの基準を満たす連続した雷撃を多重雷とした．
基準1．距離間隔が5km以内
基準2．連続した雷撃の時間間隔が10-200 ms
4. 結果
多重雷の電撃間隔は-10℃高度と高い正の相関がある．電撃間隔以外の特性も同じように相関が高い可能性があるため，-10℃高度が8km±1kmの条件下で発生した落雷について解析を行った．
1) 多重雷の占める割合:
全球規模で見ると落雷頻度のダイナミック・レ
ンジは40dB(1万倍)に達するため，多重雷の頻度分
布は，落雷頻度に似た分布になる．しかし，多重
雷が全落雷に対して占める割合には明瞭な地域特性が認められる．第1図は，-10℃高度が8km±1kmの条件下で発生した落雷について，多重雷が占める割合(多重雷率)を示したものである．多重雷率
は，海洋上で大きく，陸域で小さいという海陸コントラストが認められる．一般に，陸域に比べて，電気伝導度が高い海洋上では，落雷エネルギーが高い傾向にある．この多重雷率の海陸コントラス
トも電気伝導度が関係している可能性はある，し第1図: 多重雷率の全球分布．-10℃高度が8km±1kmの条件下で発生した落雷を対象としている．

2)第1電撃と第2電撃の電撃間隔:
日本周辺における多重雷の第1電撃と第2電撃の電撃時間間隔の最頻値は，負電荷が蓄積する-10℃
高度と強い正の相関がある．-10℃高度が高くなれば，負電荷域と地上との電界強度(V/m)が小さくなるため，第2電撃が発生するときに，電界強度が絶縁破壊電圧に達するまでの時間間隔が長くなると期待される．このことが，正の相関の原因と考えられる．
この仮説が正しければ，大規模山岳などの標高が高い領域では，-10℃高度と地上との距離が短くなるので，第1電撃と第2電撃の電撃間隔も短くなる筈である．第2図の電撃間隔の全球分布を見ると，チベット高原，アンデス山脈やロッキー山脈では，電撃間隔が短く，この仮説に矛盾しない．しかし，サハラ砂漠の南側では，標高が1km未満の領域でも，電撃間隔が短くなっている．この理由は，仮説からでは説明できない．

第2図: 多重雷の電撃間隔の最頻値の分布. -10℃高度が8km±1kmの条件下で発生した落雷を対象としている.

― 223 ―

P336

全球衛星データ解析にもとづく積乱雲ライフサイクルの地域特性
巣 原 夢 加 (名 古 屋 大 学 環 境 学 研 究 科 )・ 増 永 浩 彦 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )衰退のライフサイクルをたどるが、環境場や地形の影程度を越えると特徴的な空間構造は失われており、この水平スケールを上限としてコンポジット解析が有効であると判断される。本講演では、上記の方

響でその様態が異なることが知られている。近年では法によるコンポジット時系列解析に基づき、降水シス

低軌道衛星と静止気象衛星などのデータを組み合わせ

テムの地域的な諸特徴の違いを議論する。

1.

はじめに

強い雨を伴う熱帯の積乱雲は、一般に発達、成熟、ることで、低軌道衛星の時間変化を捉えきれない性質
を補い、雲の変化を時間的に追跡する研究が行われている(例えば[1])。本研究では、2 つの低軌道衛星データを工夫して用いることで、詳細な内部構造の進化に着目した積乱雲の時間的発達を統計的に解析することを試みる。
2.

使用データと解析手法使用した 2 つの低軌道衛星は TRMM と CloudSat である。TRMM(熱帯降雨観測衛星)は、2A25 データの降雨強度(Ver.7)を用いる(分解能は水平 4.3km、鉛直 250m)。
また、CloudSat は 2B-GEOPROF_P_R04 データのレーダ
反射強度と、CPR Cloud Mask を使用する(分解能は水平1.3km、鉛直 240m)。確実に雲が存在するデータのみを解析に使用するため、レーダ反射強度は、CPR Cloud

図１ 解析手法図、本研究では雲マークが TRMM を表し、グラフが CloudSat を表す([2]より引用)。

Mask の値が 30 以上のデータを扱った。これらのデータを用いて積乱雲を伴う降水システムを解析するため、格子点間隔を 0.25°×0.25°に統一して、解析に使用した。また解析手法は、先行研究[2]を参考に行う。TRMMの降雨強度データが 10mm/hr 以上の強い雨を観測し、かつ、その周辺を±30 分のずれで CloudSat が通過したときを考える。この条件を満たす事例を集め、TRMMが観測した強い雨を t=0 として、CloudSat データを時間
でコンポジットする。すると、強い雨を伴う雲の内部構造の時間変化を、気候学的に解析することができる(引用図 1)。
3.

解析とまとめ

まず初めに、強い雨を記録した TRMM 観測点と、周辺を通過する CloudSat 軌道との距離の関数として雲鉛直構造を調査し、統計的に降水システムの特徴を捉え

図２ 2010 年全球範囲でのコンポジット図。縦軸はられる水平スケールの目安を決定した。縦軸を高度、高度(km)、横軸は TRMM と CloudSat の距離(km)。

横軸をTRMMが強い雨を記録した地点とCloudSat軌道

参考文献との距離として、
コンポジット解析を行った(図 2 ; 2010[1] Takahashi, H., and Z. J. Luo, 2014, J. Geophys. Res.

年、範囲は全球)。これを見るとおよそ 600 km 付近まAtmos., 119, 112–121.

で明確な水平構造の変化が捉えられているが、600 km[2] Masunaga, H., 2012, J. Atmos. Sci., 69, 150-167.

― 224 ―

P337

つくば地上モニタリング観測による実大気エアロゾルの・雲核能・氷晶核能の変動*折笠成宏 1・斎藤篤思 2・山下克也 3・田尻拓也 1・財前祐二 1・Tzu-Hsien Kuo 1・村上正隆 4,11
気象研究所， 2 気象庁， 3 防災科学技術研究所， 4 名古屋大学
1. はじめに気象研究所では、実大気エアロゾル粒子の地上モニタリング観測をつくばにて2012 年より連続して実施している。この連続観測では、エアロゾルの粒径分布のほか、雲核計と氷晶核計による活性化スペクトルを同時測定していることが大きな特徴である。
これまで、春季におけるエアロゾル濃度の変動（山下 2012 秋）、氷晶核活性化特性の変動等（斎藤 2013 秋・2014 春・2014 秋）、数濃度の季節変化等（折笠 2017 春）等が報告された。今回は、季節変化・日変化に関して
より詳細な議論を可能にするため、実大気エアロゾルの数濃度だけでなく雲核（CCN）能・氷晶核（IN）能からみた変動の特徴を主に報告する。
2. 観測データ
地上モニタリング観測は、気象研究所の低温実験棟
別棟で実施している。屋根からの高さ 2m（地上高 11m）に取り付けた直径 10μm 粒子カットインレットを通して小型ブロアーで外気を吸引、試料空気は配管途中を分岐し各測器に接続される。測定機器は過去報告と同様であるが、氷晶核計によるサンプリングは、2016 年
4 月から通常時と濃縮器を用いた比較、カットオフ径を変えた比較を測定している(折笠 2016 秋・2017 秋)。
各測器から得られた粒子数濃度について月別平均、時間平均の統計処理を行った。雲核計では 5 段階設定の水過飽和度 SSw 毎の CCN 数濃度、氷晶核計では設
定温度（さらに水過飽和度 SSw5%範囲毎）毎の IN 数
濃度で平均処理を行った。また得られたデータより、
実大気エアロゾルの CCN 能・IN 能を定式化することを目標として、吸湿度(κ)及び乾燥粒子総表面積当たりの IN active site(INAS)数密度などを解析した。
3. 解析結果
雲核計から測定された月別平均の臨界直径及びκを図１に示す。SSw=0.1, 0.5, 1.0%での臨界直径の中央値はそれぞれ約 160, 70, 60nm となり、過飽和度の増大につれて個々の月別平均も順調に減少しているのがわかる。季節別平均を比較すると夏に大となり、低過飽和
度での変動が大きかった。一方でκは、SSw=0.1, 0.5,
1.0%での中央値はそれぞれ約 0.38, 0.18, 0.11 となり、過飽和度が増えるにつれ順調に減少傾向であるが個々の月別平均では例外も見られる。季節別では秋に大、春に小であった。
氷晶核計から測定された月別平均の活性化率及びINAS を図２に示す。両者とも温度依存性は弱いものの設定温度の低下につれて増加傾向は見られる。季節別
平均を比較すると活性化率は夏に大、冬に小、一方でINAS は秋に大の傾向が見られた。
解析結果が示す変動の要因を明らかにすることを目標として、降水や新粒子生成イベント、起源となる気塊との関連性をさらに調査する予定である。
謝辞：本研究は JSPS 科研費 23244095,16K05558, 17H00787の助成を受けたものである。

図１ 月別平均された 5 段階の各設定過飽和度に対する（a）臨界直径
及び（ｂ）吸湿度。太線で結ばれる正方形（灰色）は中央値を表す。凡例の数字は、西暦年末尾二桁と月二桁の組合せを示す。

図２ 月別平均された5段階の各設定温度に対する（a）活性化率及び（ｂ）INAS。但し SSw=0～5%過飽和度のみ。それ以外は図１と同じ。

― 225 ―

P338

Large-Sparse Cloud （粒径大きく個数密度少ない雲）のCPS ゾンデとライダの同時観測結果
岩崎杉紀（防衛大）、藤原正智（北大）、柴田隆（名大）、内野修（環境研）、森野勇（環境研）
岡本創（九大）、佐藤可織（九大）、片桐 秀一郎（九大）
坪木和久（名大）、小野貴司（北大）、杉立卓治（明星電気）
１ はじめに先行研究（Hughes 1960, MWR; Hagihara et al.,2014, JGR）によって、目に見えないがレーダでは感知できる雲や、衛星搭載ライダでは検知できないが衛星搭載雲レーダでは検知できる雲があることが示された。
Iwasaki et al. (submitted)では、このような現象が起きるには雲粒の個数が少なく（< 10×103 m-3）粒径が大きい（r > 50 μm）必要があるので、この雲を LargeSparse Cloud (LSC、粒径大きく個数密度少ない雲)と名づけた。また、LSC は北極海の春先に発生しやすい、
LSC の雲粒は落下することにより過冷却の水雲を解消することを示した。
本研究は、北海道の陸別町で行った Cloud Particle
Sensor （CPS、雲粒子センサ）ゾンデとライダの同時観測結果を示し、LSC の生成消滅過程を明らかにすることを目的としている。
２ 結果
CPS ゾンデとライダの同時観測は、2018 年 3 月 22
日にりくべつ宇宙地球科学館の陸別総合観測室（標高 360m）で行った。CPS ゾンデは 00:45 放球、ライダ
は放球前日（3 月 21 日）の 20 時から観測開始した。
当日の陸別の天気は、20 時から 22 時ころまでは多数の星が広がり肉眼では快晴に感じた。その後は全体にもやがかかったように見えたが、明るい星は見えた。ライダのレーザ光は雲に当たると雲底が光って見えるが、そのような光は目視できなかった。このため
22 時以降は薄い雲が上空を覆っていた可能性があった。ただライダで見ると、20-23 時はあまり落下しない

巻雲が常に存在し、それ以降は落下している巻雲が観測されていた。地上気温はおおむね-1 度であった。
図に CPS ゾンデとライダのデータを示す。CPS から、
高度 5-6 km 付近に N が 0.1-0.4×103 m-3 で r が 1-5μm（r のグラフは割愛）、水に対する相対湿度 RHw が10%以下の層があった。ライダでもそれに対応する層の後方散乱係数 β は 10-6 m-1 str-1 と観測された。そこにはダストの層があり、乾燥しているので上から落ちてきた氷粒子がそこで昇華していたと思われる。
その層から続いて高度 6-10 km に r が 40-70 μ ｍ以
上で N が 10×103 m-3 前後、β が 0.1-10×10-6 m-1 str-1 の層が観測された。ライダでは CPS 観測の時間を含む
7 時間以上（21 日 23 時から 22 日 6 時まで）、高度 810 km から粒子が落下速度 5 km h-1 で断続的に落下しているように見えた。これは r が 134 μm に相当する。
r と N から、これは LSC の可能性がある。CPS では高度 10 km より上では雲粒はほぼ観測されなくなるが、湿度は高度 11 km までほぼ一定である。LSC は高度
6-10 km 全体に一様に生成されたのではなく、8-10km に発生した氷粒子が落下していたと思われる。
発表当日は 10 km 付近でどのように氷粒子が生成されると観測と整合的な結果が得られるか考察する。
謝辞
本研究の一部は、名古屋大学宇宙地球環境研究所の共同利用研究の助成を受けたものです。CPS のデータ解析に関し、神栄テクノロジー株式会社の林真由美氏と相良一生氏にご助言を頂きました。

― 226 ―

図 （左）粒子の100m ごとに平均した個数密度（実線）、気温（点線）、湿度（破線）の鉛直分布。個数密度はパルス幅で補正している（詳細はFujiwara et al. (2016, AMT) 参照）。
ただし、今後の解析次第で修正する可能性はある。（右）ライダの減衰補正していない後方散乱係数β 。r の鉛直分布は図示していないが、5km 付近
が5 μm 以下、それより上が40-70 μm以上であった。右図の斜めの破線
は、CPS の時刻ごとの高度である。ただし、CPS とライダは同じ場所を観測しているわけではない。5 km h-1 で一様に落下していると、矢印に平行な信号となる。ライダの連続する等β は、おおよそ矢印に沿っている。

P339

XRAIN デ ー タ の 高 速 道 路 運 転 特 性 把 握 へ の 応 用*服 部 充 宏 (一 般 財 団 法 人 日 本 気 象 協 会 ),1.

稲 村 肇 (政 策 研 究 大 学 院 大 学 ),ない。このことから、アメダスでは高速道路上の降水背景と研究の目的

全国都市域ヘの X バンド MP レーダーの設置とそれ強度が説明できていないことが示唆される。

を利用した XRAIN の運用により，都市域の降水につい

XRAIN 降水強度と車両感知器による平均速度のうてより高精度で時空間解像度の高い観測が可能となっ

ち，85％tile 値および 50％tile 値の関係について分析した．一方，高速道路上の自動車は降雨の影響を受けてた結果、線形の回帰式と比較してべき関数の回帰式が低速で走行することが知られている．

より平均速度と XRAIN 降水強度の関係を説明できて本研究では，高速道路における降雨時の自動車の運いた。
V = 𝛼𝛼1 𝑒𝑒 𝛼𝛼2log 𝑅𝑅

転走行速度特性を把握するために，XRAIN 降水強度と車両感知器から得られる 5 分間平均速度を用いて分析

2.

V = 𝛽𝛽1 + 𝛽𝛽2 𝑅𝑅

V：平均速度，R：降水強度 とする．

を行った．

表１ XRAIN と５分間平均速度の関係式の内容

研究の位置づけ

これまで，高速道路上の走行速度と雨量の関係を分回帰式析した研究の多くはアメダスなどの雨量計による分析

決定

α１

α2

係数

β１

β2

t-値

データ
数

が多く，雨量にレーダーデータを用いた研究はほとん

85%tile

べき

0.87

80.07

-0.015

14.21

31

どない．そのため，本研究は車両感知器の設置点の雨85%tile

線形

0.75

80.65

-0.116-9.56

31

量としてレーダーデータを利用することで，降雨時の50%tile

べき

0.87

73.13

-0.01814.09

31

自動車の走行特性について理解を深めるものとした．

50%tile

線形

0.83

73.83

-0.13

-12.0231

分析に利用したデータ

5分間平均速度（km/ｈ）

3.

本研究では，「車両感知器設置データ」「車両感知器データ（平均速度，交通量，大型車混入率，時間占有率）」「アメダス雨量データ」「XRAIN 雨量データ」を利用した．分析対象期間は 2015 年 4 月から 2016 年 3月まで，分析対象路線は首都高速道路 3 号渋谷線及び 4号新宿線とした．
4.

85

50％tile速度85%tile速度

80
75
70
65

0 10 20 30 40 50 60 70 80
XRAIN 降水強度（ｍｍ/ｈ）

図１ XRAIN 降水強度と 5 分間平均速度

分析と結果

アメダスと XRAIN による高速道路上の雨量比較を

上記分析は，降雨の影響を調査するため，渋滞流や行った後に，高速道路上の雨量と車両の平均速度の関線形の影響が大きい場合のデータを取り除いた．条件係を分析した。ここでは、高速道路車両感知器上のアは，交通量を 360~2400 台/h，平均速度を 50km/h 以上，

メダスによる降水強度と XRAIN による降水強度を求め、降水強度と高速道路上の車両の平均速度との関係を求めた。アメダスによる分析では、降水強度の増加

有効平面曲率を 0，有効縦断勾配を-1~1％で固定した．
5.

今後の課題

に応じて高速道路上の車両の平均速度の低下が示唆さ

降水強度と高速道路上の自動車走行速度特性に関すれたが，詳細な把握は難しかった．一方、XRAIN による今後の課題は，「都市間高速道路への分析対象の拡る分析では降水強度の増加に応じた平均速度の低下を

大」，「最高速度引き上げ区間での分析」，「プローブデ

詳しく把握することができた．
XRAIN で強雨が示されている地点のアメダスの降ータの利用による自動車毎のデータ分析」などが考えられる．

水強度を確認すると、アメダスの降水強度が極端に少― 227 ―

P340

航 空 機 搭 載 CO 2 DIAL の 開 発 -CO 2 濃 度 計 測 地 上 試 験 青 木 誠 , 石 井 昌 憲 , 水 谷 耕 平 （ 情 通 研 ） , 今 奥 貴 志 , 椎 名 哲 男 (NECPF） ,菱 沼 孝 穂 （ NAS） , 加 瀬 貞 二 , 川 原 章 裕 （ NEC）



時に実施した．方位角と仰角を，それぞれ 181 度およはじめに

情報通信研究機構（NICT）では，衛星搭載ドップラ

び 2 度に固定して，積算時間は 10 分（λon とλoff，各

ー風ライダー（Doppler wind lidar: DWL）の実現を目指

9,000 shot）とした．図 1 に，航空機搭載 CO2DIAL によし，その基盤研究として，コヒーレント方式（Coherent）って観測されたλon とλoff のレンジ毎の受信電力と，そによる地上型や航空機搭載型のドップラー風ライダー

こから導出された CO2 の DAOD を示す．受信電力は，（Coherent Doppler wind lidar: CDWL）の研究開発を実距離の二乗に比例して減少する．観測距離が 4 km 以上施してきた．特に，航空機搭載型の CDWL は，地上設になると，吸収量が大きいλon の受信信号が小さくなる

置型の CO2 差分吸収・風ライダー[1,2]をベースに開発

ために，DAOD の誤差が大きくなる．0.58 から 3.9 km

されており，別途 CO2 計測用のシード光源部を用いるの範囲の DAOD の計算値にフィッティングを行い，得事で，CDWL に CO2 濃度計測機能を付与することが可られた DAOD の傾きから CO2 濃度を求めると 382.6

能である（航空機搭載 CO2DIAL）．

ppm となった．

設置されている航空機搭載型 CDWL と CO2 計測用のシード光源部の結合試験を実施した．本研究では，航空機搭載 CO2DIAL の初期実験結果を報告する．
Power (dB)

2018 年 1 月には，NICT 本部（東京都小金井市）に

装置概要

30
20
10
0
-10
-20
-30

CO2DIAL は，パルスエネルギー80mJ，繰り返し周波数 30 Hz，パルス幅 150 ns であり，NICT 本部の 6 号館
レーザ波長は，CO2 の吸収が少ない Off 波長λoff である 2051.250 nm と CO2 の吸収が大きい On 波長λon のシ

Range (km)1015

CO2 : 382.6 ppm (0.58 - 3.9 km)
DAOD (calculated)
DAOD (fitting)

1

0

る．λon は，CO2 の吸収線 R30 の中心波長λcenter である 2050.967 nm から複数のオフセット値が選択可能での周波数シフトに対応）をλon として選択した．

5

(b)

1.5

off-line
on-line0.5

ードレーザを，1 ショット毎に切り換えて使用していある．本研究では，2051.034 nm（λcenter から 4.8 GHz

0

2

DAOD

研究棟の屋上（地上高: 20 m）に地上設置されている．

(a)

0

5

Range (km)1015

図 1（a）航空機搭載 CO2DIAL によって計測されたレンジ毎の受信電力，（b）λon とλoff 波長の受信電力比かCO2 濃度は，Slope 法を用いて導出した．Slope 法は，

ら計算された CO2 の DAOD．

観測点 R1 から R2 までにおいて，λon とλoff の受信電力比から光学的厚さ（DAOD）τ(R1, R2)を求め、距離に対

する光学的厚さから CO2 濃度を導出する方法である[3]．

まとめ

航空機搭載CO2DIALのCO2 濃度計測機能の地上試験

λon とλoff の受信電力は、大気からの散乱信号を光ヘテを実施した．今後は，地上設置型のセンサーとの比較

ロダイン検波によって電気信号に変換後，AD 変換され検証を実施し，測定精度についての議論を行う．

たディジタル信号から決定した[4]．また，CO2 濃度は，



気温・気圧・湿度に依存する．本研究では，NICT 小金

参考文献[1] Ishii, S, et al., 2010, Appl. Opt, 49, 1809-1817.

井本部に設置されている地上測器の値を用いた．

[2] Iwai, H, et al., 2014, JTECH, 30, 429-449.
[3] Ishii, S, et al., 2012, JTECH 29, 1169-1181.

観測結果

 試験観測は，2018 年 1 月 19 日 19 時 52 分の夜間晴天[4] Frehlish, R., et al., 1997, Appl. Opt, 36, 3491-3499.

― 228 ―

P341

ISSW 法 に よ る 積 雪 不 純 物 濃 度 の 推 定*谷 川 朋 範 (気 象 研 究 所 ), 青 木 輝 夫 (岡 山 大 学 ， 気 象 研 究 所 ), 庭 野 匡 思 ，
保 坂 征 宏 (気 象 研 究 所 )， 的 場 澄 人 (北 大 低 温 研 )1.

物量に変換する．この割合は試料の光学的厚さと BC

はじめに

積雪中に含まれる黒色炭素や鉱物性ダストなどの光の光学的厚さの関数（比）であり，試料の光学的厚さ

吸収性エアロゾル（以後，積雪不純物と呼称）は主には分光透過率から，BC の光学的厚さは，波長 650-700

可視域の積雪アルベドを低下させ，雪氷面を加熱する

nm における光吸収はすべて BC によるものと仮定し，働きをもつ．気象研究所ではこれまで積雪不純物濃度

予め作成した波長 650-700 nm における BC 濃度と透過を熱光学法によるカーボン分析装置と Nuclepore フィ

率の検量線から BC 等価濃度を算出し，BC の吸収係数

ルターに捕集した全不純物重量濃度により，積雪中のとの積から求める．

ダスト，元素状炭素（EC），有機炭素（OC）濃度を求

3.

結果と考察

めてきた[1][2]．しかし，カーボン分析装置による積雪

図 1 に 2015 年 12 月から 2016 年 3 月まで北大低温研

不純物測定の場合，粒径の小さな不純物が石英フィル

露場で採取された積雪に対し，ISSW システムと比較のターを透過し，補足率が低下するため EC の過小評価がためにカーボン分析装置から求めた不純物（凝集剤あ指摘されている[1]．札幌における結果によると，凝集り）の散布図を示す．ISSW から推定された値は全体的剤の添加により比較的高い捕捉率を確保することが可に過小評価しており，濃度が高くなるにつれ両者の差能になったが，ダスト等の混合状態によっては捕捉率が大きくなった．この要因としては BC 濃度と透過率が大きく変化することがわかっている[2]．一方，近年，の検量線の精度が不十分，また今回の分析で用いた非Nuclepore フィルター上に捕集しその分光透過率から濃黒色炭素のオングストローム指数が実測を反映してい度を決定する Integrating-sphere & Integrating-sandwich

ないことなどの可能性が考えられる．今後の課題とし（ISSW）法[3]やレーザー誘起白熱法を用いた Singleて検量線の精度を高めるとともに，最適な光学パラメ

Particle Soot Photometer（SP2）装置[4]など，様々な手法

ータの調整を行う予定である．なお本発表においては
ISSW システムの概要他，測定原理の詳細についても報ISSW 法による Nuclepore フィルターの分光透過率から告する予定である．

濃度を決定する方法を試みた．本手法は捕捉率の検証

1.00

BC concentration by ISSW system [ppmw]

で測定する技術開発が進んできている．本研究ではや正確な捕捉率の決定のみならず，カーボン分析装置を導入する前の，過去に使用した Nuclepore フィルターに適用することで，全重量濃度の他に積雪不純物成分の濃度推定が可能になる．またカーボン分析装置に比べて測定効率が高いなどのメリットがある．
2.

ISSW 法ISSW 法は Nuclepore フィルターの分光透過率を測定することで，単位面積当たりの不純物量と濾過量から重量濃度を推定する手法である．透過率の測定にはハロゲン光源を用い，積分球に取り付けることで試料に拡散光を入射させた．試料は積分球の開口部上部に置き，それを拡散板で上から挟んで試料の透過光を測定した．分光器は米国 ASD 社製の FieldSpec 3 を用いた．
測定原理は，予め波長 525 nm の黒色炭素（BC）と非黒色炭素（ブラウンカーボンなど）のオングストロー
ム指数を求め，測定試料のオングストローム指数が両者の線形結合で表現できるとして，その割合から不純

Sapporo 2015-2016
0.75

0.50

0.25

0.00
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
EC concentration by OC/EC aerosol analyzer [ppmw]

図１ ISSW システムから求めた BC 等価濃度とカーボ
ン分析装置から求めた EC 濃度．決定係数 0.52．
参考文献[1] Aoki, T., et al., 2014, Bull. Glaciol. Res., 32, 21-31.
[2] Kuchiki, K., et al., 2015, J. Geophys. Res., 120, 868-882.
[3] Grenfell, T.C., et al., 2011, Appl. Optcs, 50, 2037-2048.
[4] Mori, T., et al., 2016, Aerosol Sci. Technol., 50, 242-254.

― 229 ―

P342

通風量を制御した温度計の省電力型強制通風筒の開発*吉田大紀 (気象情報通信株式会社)， 林泰一 (京都大学東南アジア地域研究研究所)，

太田行俊 (東洋電子工業株式会社)， 伊藤芳樹 (株式会社ソニック)，小松亮介 (株式会社小松製作所)， 渡邉好弘 (気象情報通信株式会社)，
橋波伸治 (気象情報通信株式会社)， 山本哲 (気象庁気象研究所)
地上付近の気温を正確に観測するために，一般に，を示し，横軸に積算日射量をとり 100 W/m2 相当毎に商用電源で駆動される強制通風筒が使用される．商分類した．6 枚の図は，新型の通風ファン回転数の 6用電源の確保が困難な場合は，自然通風筒を使用す段階に該当していて，左上から右に行くほど回転数る事例や，太陽電池と蓄電池による電源を使用するが大きくなり，右下が最も回転数が大きい．ファン事例が多い．しかし前者は，日中晴天時に強制通風の回転数が小さい場合は，日射量の増加に伴い，気筒に比べて気温が数℃高く観測されることが報告さ

温差の平均は+1℃近くまで上昇したが，ファンの回れている．後者は，通風ファンを駆動する電力の確転数が大きくなるにつれて気温差は小さくなり，平保が問題となる．ここでは，通風筒に真空パイプを均は+0.2℃未満まで抑えられた．

採用し，また通風ファンの回転数を可変にして通風

観測期間中，新型強制通風筒の平均電力消費量は量を制御することで，消費電力を低減した強制通風

TH-500 の約 50%であり，夜間に限ると約 15%まで筒を開発し，比較観測を実施した．

抑えられた．通風ファンの回転数を適切に制御する

比較観測は，京都大学防災研究所附属潮岬風力実

ことで，日射の影響による気温の上昇を抑え，低消験所において，2017 年 4 月より開始した．試作した

費電力で精度良い観測を行うことができると考えら

強制通風筒（以下，「新型」と呼ぶ）の他に，2 台のれる．

既存の強制通風筒（PVC-04，TH-500），および 1 台の自然通風筒を使用し，いずれも標準の白金抵抗温度計を内包して気温を観測した．新型の強制通風筒
は，通風ファンの基本回転数を日中と夜間で切り替
え，さらに 10 分間隔で 6 段階に変化させた．大気環境の評価のために，気温と同時に，気圧，雨量，風向風速，湿度，全天日射量の各気象要素を観測した．
各要素は 1 分平均値（雨量と日射量は 1 分積算値）
を 10 秒毎に算出し，比較を行った．
日射の影響に着目し，2017 年 7 月の 1 か月間について，3 台の強制通風筒による日最高気温を比較したところ，TH-500 が最も低く，PVC-04（気温差+0.5℃未満），新型（気温差+1.0℃未満）の順であった．な
お，日平均気温，日最低気温は，気温差約 0.2℃未満

図 1 通風ファン回転数 6 段階で分類した，日中のと，よく一致した．

新型強制通風筒と TH-500 の気温差（前 1 分平均値，2017 年 4 月から 2018 年 3 月までの日中における，

縦軸）と全天日射量（前 1 分積算値，横軸）の関係．

新型と TH-500 の気温差について，全天日射量との関係を図 1 に示す．縦軸に気温差（数値は 100 倍）― 230 ―

P343

走査型干渉計を用いた高スペクトル分解ライダーの開発
*

神慶孝、杉本伸夫、西澤智明（環境研）、岡本創(九大応力研)

1. はじめに
3. 観測結果
 高スペクトル分解ライダー(HSRL)は、エアロ
ライダーを試作し、大気観測実験を実施した。
ゾルの消散係数と後方散乱係数を独立的に高感度
大気散乱光のスキャン信号は、リファレンス光とで測定できるライダー手法である。日欧共同衛星
同様にフィッティング処理される。スキャン信号
計画 EarthCARE ミッションにも搭載されるなど、 の最小値（ミー散乱を最もカット）から、ミー散
次世代のライダーとして期待されている。
乱のバイアス(クロストーク)成分を引くことで、
HSRL は、レーザーとほぼ同じスペクトル幅をレイリー散乱信号が得られる。レイリー散乱信号持つミー散乱(半値幅は約 100MHz)と、より広い
は、エアロゾルによる消散の情報を含むため、信スペクトル幅を持つレイリー散乱(半値幅は波長号の傾きを解析することによって、消散係数を取532nm で約 2.5GHz)を分離して測定する。
分光素
り出すことができる。また、全散乱(ミー＋レイリ
子には、干渉計や吸収フィルターが用いられる。
ー散乱)信号とレイリー散乱信号との比を取るこ
通常、レーザー(ないし干渉計)を制御することで、とによって、後方散乱係数が得られる(図 2)。
レーザーの波長と分光素子のスペクトルの相対位置を最適化する。波長制御は、装置が複雑になる[謝辞]本研究は JSPS 科研費基盤研究(S)JP17H06139 の助成を受けたものです。
だけでなく、精度よく制御することは容易ではない。これが HSRL による連続測定を難しくする。
[参考文献]
よって、よりシンプルな測定手法が望まれる。
本研究の目的は、エアロゾルの消散係数と後方[1] Jin et al., Appl. Opt., 56, 5990-5995, 2017.
散乱係数を長期的に連続観測できるシンプルな
HSRL を開発することである。波長制御の問題を解決するため、干渉計を周期的に掃引する手法を導入する。本発表では、測定手法のコンセプトを説明する。また、試作したライダーによる大気観測結果について報告する。
2. ライダーシステムと測定手法
 ライダーのブロック図を図 1 に示す。単一縦モ
ードの Nd:YAG レーザーの第二高調波(532nm)を光源とする。受信部では 2.4GHz の自由スペクト
ル領域を持つマイケルソン干渉計を用いる。干渉計の片方のアームにガラスロッドを挿入して、角度依存性を補償している。送信光の一部をリファ
レンス信号として測定し、レーザーに対する干渉計の応答特性をモニターする。
干渉計は１フリンジ分だけ周期的に掃引される。
掃引速度はレーザー波長の変化よりも速くなるよ
うに決定される(ここでは 1Hz)。掃引測定により、リファレンス光に対する干渉信号の変化が観測される。これを、余弦関数を含む関数でフィッティ
ングする。レーザー波長はフィッティング関数の位相としてモニターし、スキャン毎に位相のズレを補正してライダー信号を積算する。この補正機能によって、レーザーや干渉計の制御は不要となる。これはマルチ縦モードレーザーを用いた
HSRL システムに導入された手法である[1]。

図 1 走査型干渉計を用いた HSRL のブロック図

図 2 HSRL で観測された粒子後方散乱係数の時
間高度断面図― 231 ―

P344

高スペクトル分解ライダーとラマンライダーで観測されるダストの光学特性*及 川 栄 治 1 ， 西 澤 智 明 2 ， 工 藤 玲 3 ， 岡 本 創 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.

3.

はじめに

結果

波長 355nm の高スペクトル分解ライダー（HSRL）

図 1 は，アメリカ上空における航空機搭載 HSRL とを搭載した EarthCARE 衛星が 2021 年に打ち上げ予定

ポーランドにおける地上ラマンライダーで観測されたである．HSRL やラマンライダーは，2006 年に打ち上

波長 355 nm，532 nm におけるダストのライダー比と偏げられた CALIPSO 衛星搭載ミーライダーとは異なり,光解消度を示している．また，サハラ砂漠のダストの粒子のライダー比と偏光解消度を直接的に導出でき,発生源付近であるモロッコ・ワルザザートにおける地

これらの情報が雲やエアロゾルの種類の判別するため

上ラマンライダーによる観測値[3]を参照のため，図 1のパラメータとなる．しかしながら，ラマンライダーに載せた．アメリカで観測されたダストの偏光解消度

や HSRL による全球的な観測データは得られていないは発生源と近い値を示しているので，サハラ砂漠で巻ため，領域ごとに異なるエアロゾルの光学特性を把握き上げられたダストの多くがアメリカまで運ばれたとするまでには至っていない．そこで本研究では，NASA考えられるが，波長532nm のライダー比は45 sr であり，のキャンペーン観測の航空機搭載 HSRL の観測データ

発生源のダストと比べると 10 sr 程度小さい値であった．

やヨーロッパのライダー観測網 EARLINET のラマンラ

一方，ポーランドには 2 m を超えるような大粒子が届イダーの観測データを用いて，ダストのライダー比とかなかったため，ダストの偏光解消度は発生源より偏光解消度の調査を行った．

0.08 程度小さい値であったと推測される[2]．

2.

の観測が行われており，現在開発中の多波長 HSRL が日本においては，つくばの国立環境研究所で HSRL
方法

NASA の航空機キャンペーン DISCOVER-AQ の

今年度中に東京都小金井市の情報通信研究機構に設置

HSRL の観測データと EARLINET のポーランド・ワル

され観測を開始する予定である．今後，日本の HSRL

シャワサイトにおけるラマンライダーの観測データをのデータ解析を行い，アジアンダストの光学特性を調用いて，サハラ砂漠起源のダストの光学特性の調査を査する予定である．

先行研究を参照しながら行った． Burton et al. [1] によると，サハラ砂漠を発生源としたダストが 14 日間輸送

参考文献

されて，2014 年 7 月 13 日にアメリカ・コロラド州の上[1] Burton, S. P., et al., 2015, Atmos. Chem. Phys., 15,13453-13473.

空で観測された．また，Janicka et al. [2] によると，サハラ砂漠起源のダストが 13 日間輸送されて，2013 年 7[2] Janicka, L., at al., 2017, Atmos. Environ., 169, 162-174.

月 10 日にワルシャワサイトで観測されており，本研究[3] Tesche, M., et al., 2009, Tellus B, 61, 144-164.

では，これらのダストイベントのデータのデータ解析を行った．
図１．サハラ砂漠起源のダストのライダー比と偏光解消度（波長 355 nm（左図），
波長 532 nm（右図））. アメリカにおける航空機搭載 HSRL の観測値（赤色），ポーランドにおける地上ラマンライダ
ーの観測値（青色），モロッコにおける
地上ラマンライダーの観測値（緑色）[3]．

― 232 ―

P345

地デジ放送波を用いた水蒸気量推定手法の研究開発
̶マイクロ波放射計との同時観測̶

花土弘・川村誠治・纐纈丈晴・岩井宏徳・佐藤晋介・中川勝広(情報通信研究機構)、
田尻拓也・折笠成宏・小司禎教・荒木健太郎・瀬古弘（気象研究所）
1. はじめに
NICT では、水蒸気を広範囲で効率的に観測できる手法の開発を行っている。水蒸気は、気象現象の予測において、風速・温度と並んで重要な量であるが、気体状態の水でレーダでは観測できず、広範囲で観測可能となる方法が限られている。現
在、気象数値モデルで水蒸気データとして利用されている GPS/GNSS 可降水量観測は、衛星からの L バンドの電波の遅延量を利用しているが、地デジ放送波(UHF 帯)で同様の測定が可能である[1]
ことを実証した 。その手法は地デジ放送波に含まれている基準信号から遅延プロファイルを復号し、送信局から直接伝わる波（直達波）と周囲の反射体から反射され伝わる波（反射波）を時間的に分離、それらの位相差を使うことで、放送局・受信点での基準信号の位相雑音の影響をキャン
セルし、UHF 帯の電波の伝搬遅延をピコ秒レベルの精度で測定する。

延時刻から切り出して記録している。強度の色付
けは直達波は反射波に比べて強度が大きく、アンテナからの信号の合成時に減衰器を利用してレベル調整し、図 2 作成時にも色を調整しているので参考程度である。縦軸は時間を意味し、図の下から上へ、1 日分の遅延プロファイルの変化を示している。水蒸気量推定に利用する伝搬遅延は、
この遅延プロファイルの直達波と反射波のピー
ク付近の位相の差をもとめることで得られる。地
デジ受信装置で利用しているソフトウエア無線の地デジ受信ボードでは、自動利得補正(AGC)が解除できない欠点があるが、安定している直達波のピークレベルとの比較で反射波のピークの強度変化を調べることができると考えられる。

2. マイクロ放射計との同時観測について
2017 年 2 月に気象研究所屋上にマイクロ波放射計と地デジ放送波受信装置を設置し、長期観測を継続中で、図 1 に観測装置の設置状況を示す。地
デジ放送波受信装置は、東京スカイツリーからの直達波受信用の平面アンテナと、反射波受信用に
東京スカイツリーと反対方向を指向した八木アンテナの信号を合成し記録する。マイクロ波放射計は Radiometrics 社製の MP-3000A である。
図２ 測定された遅延プロファイルの例（2017 年 4 月 15 日 周波数 527 MHz）

図 1 地デジ放送波受信装置アンテナとマイクロ波放射計の設置状況
3. 測定された遅延プロファイル
測定された遅延プロファイルを図２に示す。横軸が遅延時刻に対応し、地デジ受信装置では長時間
記録時は容量節約のため、観測対象となりそうな
反射波複数個（図２では８個）と直達波付近を遅― 233 ―

謝辞：本観測実験は，総合科学技術・イノベーション会
議の SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）「レ
ジリエントな防災・減災機能の強化」（管理法人：JST）（２）豪雨・竜巻予測技術の研究開発「マルチパラメー
タフェーズドアレイレーダ等の開発・活用による豪雨・
竜巻予測情報の高度化と利活用に関する研究」
（代表：
高橋暢宏）
、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」（代表：小司禎教）によって実施されています。

参考文献[1] Kawamura et al., “Water vapor estimation
using digital terrestrial broadcasting waves”,
Radio Science, Vol. 52, 367-377, 8 March2017,
DOI:10.1002/2016RS006191.

P346

Ka 帯 偏 波 雲 レ ー ダ ー に よ っ て 観 測 さ れ る 晴 天 エ コ ー*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
夏季には強い日射を受けた地表面からの加熱によって大気が不安定となり、大規模な大気擾乱を伴わない
ような孤立した積乱雲が頻繁に発生する。孤立積乱雲を発達初期段階から観測するためには、ミリ波帯の周波数の雲レーダーが有効である。防災科研では走査型の Ka (35GHz) 帯雲レーダー5 台を関東圏に設置し観測を行っているが、しばしば発達初期の雲と同程度のレーダー反射強度をもつ晴天エコーが観測される。これ
らの晴天エコーは雲が発生する以前や、雲周辺の大気を可視化できる可能性がある反面、観測対象である雲とは区別をつける必要がある。本研究では、Ka 帯レーダーの二重偏波機能を含めた観測によって得られたデータを用いて晴天エコーの特徴を調べた。
2. 使用データ
防災科研の Ka 帯レーダーのうち、最低仰角を低く設定し二重偏波機能を有する東京都大田区に設置したレーダーで得られたデータを用いた。使用したデータの期間は 2016 年 5～11 月と 2017 年 6 月～11 月で、最低仰角の 1.6°にておよそ陸側のみ (205°～15°) をセク
ターPPI 観測したデータを主に使用した。観測半径は30km で、動径方向には 150m、方位角方向には 0.35°
間隔でデータが取得された。それ以外の主な諸元は岩波ら (2015、春季大会) にまとめられている。その他、
晴天エコーが出現する大気下層における雲の有無を確認するために、気象庁の東京における雲量とひまわりの可視画像を利用した。
3. 偏波観測による特徴
レーダー反射強度 Z のパターンは、組織化が顕著ではなく一面に現れるもの、筋状や蜂の巣状に組織化したもの、海風前線やガストフロントに沿って線状になったものが観測された。広範囲にわたって晴天エコーが観測された 2016 年 5 月 21 日の事例を用いて、晴天
エコーの特徴を示す。12JST の東京における雲量は 0+であり、ひまわりの可視画像ではレーダー観測範囲内
で雲は確認できなかった。この事例の晴天エコーは日変化があり、明け方頃にはほとんどエコーが無かった(ノイズレベルの強度しかなかった) が (図 1a)、正午前
後に最も Z が大きくなり (図 1b)、日没から夜にかけて
速やかに衰退していった (図 1c)。図 1c のレーダー北北
東、距離 15～30km の 0dBZ を越える強いレーダー反射
強度は雲・降水によるものである。晴天エコーの Z は大部分で－15dBZ 以下であるが、最大－10dBZ 程度の比較的強い線状エコー域も形成された。鉛直走査(RHI) 観測では、晴天エコーは高度 1.5km 以下に存在した。
18JST においてレーダー南西方向に残されている
晴天エコーに対応するレーダー反射因子差 ZDR は、レーダー北縁の雲・降水域の ZDR (～0.5dB) と比較すると平均的には大きい特徴を示し、大きなところでは3dB以上の値を示した (図 2a)。また、雲・降水エコーが無い昼頃では、ドップラー速度から予想される北東風に沿った方向でのみ ZDR が大きい特徴を示した。偏波間
相関係数ρhv はノイズ域よりは大きな値を示すものの、
0.7 以下と雲・降水エコーと比較して非常に小さかった(図 2b)。
先行研究から晴天エコーの起源として鳥や昆虫などの生物、大気屈折率の非一様性 (ブラッグ散乱) の可能性を挙げることができる。S (3GHz) 帯レーダーによる偏波観測では、ブラッグ散乱は ZDR が 0dB 付近で、ρ
hv は大きな SN 比でサイドローブ等の混入が無い場合には0.99程度になり、今回の事例とは特徴が異なる (例えば、Hubbert et al., 2018, BAMS)。また、鳥の場合は観測範囲全域にわたるほど広範囲で観測されるとは考えにくい。一方で、風向きに応じて一定方向のみで ZDRが大きくなる場合があること、大きな ZDR、小さなρ
hv という特徴を示すことは、昆虫が反射体となる晴天
エコーの特徴と一致する。
今後は、多くの事例からレーダーの各パラメータの取り得る範囲をまとめ、晴天エコー域と雲を自動で区別する方法を作成するとともに、晴天エコーを雲発生
前や雲周辺の情報として利用したい。

図 1 仰角 1.6°の PPI 観測によって得られた 2016
年 5 月 21 日の (a) 0600JST、(b) 1200JST、(c) 1800JST
におけるレーダー反射強度 (dBZ)。

図 2 仰角 1.6°の PPI 観測によって得られた 2016
年 5 月 21 日 1800JST における (a)ZDR (dB)、(b)ρhv。

― 234 ―

P347

EarthCARE/CPR 検 証 用 地 上 設 置 雲 観 測 レ ー ダ の 開 発 状 況とテスト観測結果*堀 江 宏 昭 、 大 野 裕 一 、 花 土弘、久保田

１．はじめに情報通信研究機構(NICT)は、これまでの W 帯(ミリ波;94GHz 帯)雲レーダ(SPIDER)の開発経験を生かし、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。校正検証用地上設置型
雲レーダへの要求は大きく 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 (HGSPIDER)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、開発に際して実施したテスト観測の結果を紹介する。
２．高感度雲観測レーダ(HG-SPIDER)の状況
HG-SPIDER は、
感度-40dBZ(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)。データ取得については、暫定システムで運用しているが、一部不具合があるため、更新を計画している。
レーダの送信管は真空管であり、使用時間に対応する寿命がある。既に寿命の 1/4 程度の使用時間があると考えており、残りの寿命時間を考慮した運用計画の策定が必要である。
３．電子走査雲観測レーダ(ES-SPIDER)の状況

実 (情 報 通 信 研 究 機 構 )受信は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）。受信ビームの合成は、位相器制御による逐次走査方式であるが、受信ビームの数だけ切り替えが必要であり、データ取得時間が問題となる。このため、各アンテ
ナ素子を独立して受信できるデジタル受信器を用意し、計算処理により受信ビームの合成を行うデジタルビームフォーミング(DBF）化を実施している。DBF 化により、同時に全受信ビームのデータ取得が可能となる。現在、デジ
タル受信器の調整を実施している。
４．テスト観測の状況

先に示した通り、EarthCARE 衛星の打ち上げ時期に対し、HG-SPIDER に使用している送信管の寿命は残り少なく、打上げ後の検証実験の実施までを考慮した運用計画の策定が必要である。また、機器開発に伴う動作確認・検証のための運用時間も確保する必要がある。
これまで、ES-SPIDER の機器開発に同期させて、本年２回の HG-SPIDER によるテスト運用を実施した。１回
目は３月中旬に１週間程度、２回目は７月上旬に１週間程度の運用を実施した。観測例を図２に示す。これまで観測出来なかった高度10km付近で薄い雲が観測できている。

５．今後の予定
ES-SPIDER の DBF 化を進める。また、EarthCARE/CPR のアルゴリズム検証のために必要な観測計画を立案し、他の測器とも共同して、観測を実施する。

Z

ES-SPIDER は、上方の±4.5 度の範囲を 1 次元走査し観測するレーダで、鉛直方向の感度は-27dBZ、走査端での感度は-21dBZ（いずれも 1 秒積分時）である。
レーダシステムとしては、送信はファンビームアンテナ、



2 HG-SPIDER  HG-SPIDER( )ES-SPIDER()― 235 ―

P348

ドップラーレーダで得 られた降 水 周 辺 の屈 折 率 分 布 の特 徴*

瀬 古 弘 （ 気 象 研 究 所 ・JAMSTEC）,

佐 藤 英 一 ・ 南 雲 信 宏 （ 気 象 研 究 所 ）, 山 内 洋 （気 象 庁 観 測 部 ）1．はじめに 夏季に発生する雷雨を精度よく予測するためには、下層の水蒸気の収束を正しく再現することが重要である。下層の水
平風はアメダス等で観測できるが、水蒸気量
は気象官署に限られるため、積乱雲を解像す
る分布を得ることができない。近年、地デジを用いた水蒸気量推定やデータ同化実験が取り組まれている。地デジでは、受信機で観測されたスカイツリーからの電波が経路上の水蒸気等によって遅れることを利用し、その遅れから水蒸気量を算出する。しかし、受信機とスカイツリーまでの線上の情報であり、面的分布を得るには多くの観測点の展開が必要になる。
これらの他に、面的分布を得られる手法として、ビル等の固定物から反射してきたドップラーレーダの電波から屈折率の時間変化を求める手法も開発されている。これまでに、

図 1 2015 年 8 月 14 日 に気 象 研 究 所 のレーダで観 測 された(a)降 水 分 布 、(b)15 時 からの遅 延 量 の増 加 量 、(c)約 2
分 前 から遅 延 量 の増 加 量 、(d)約 2 分 前 からの屈 折 率 の変化 量 。破 線 は海 岸 線 を示 す。

気象研究所のドップラーレーダの IＱデータ
から千葉県から茨城県に雲列が観測された事例の屈折率の時間変化の分布が示され、東京レーダについても屈折率の時間変化を同化した実験の結果が報告されている。しかし、これまでに調べられた事例は数事例しかなく、積乱雲等の発生時の特徴も十分に調べられていない。本報告では、気象研究所や空港レーダを用いて遅延量の時間変化量を求め、そこから得られた積乱雲の発生との関係を報告する。

の屈折率の時間変化量を求めた。今回のデータではそのままの値を使うと非現実的な値になったため、遅延量の時間変化量の段階でスムージングを施した。
3.結果と今後 前節の方法で求めた屈折率の時間変化
量分布を図に示す。降水域が発達しながら関東平野を南東方向に進んでいる（図 1a）。その降水域の進行前面
では屈折率が増加しており、その一方で東京都付近では減少していることがわかる（図 1d）。この減少の理由

２．屈折率の時間変化量の推定 屈折率の大きな時間変化が期待できる「関東平野を発達した積乱雲が通過した事例」について、気象研究所のドップラーレーダ
で得られた位相データを用いて解析した。位相データ
は仰角 0.5 度で、ほぼ 2 分毎に得られている。位相はレーダで射出した電波の位相からの差にし、更にある時刻からの増分を求める。この時、固定物から反射された電波であることを識別するために、その点周辺での狭い領域で分散を計算し、分散が大きいものは非固定物からの反射として除外した。こうして得られた遅延量の時間変化量を動径方向に差を取って、その点でとして都心での温度の上昇が示唆される。今後は時間分解能をより細かくするために同じレーダの異なる仰角で観測された値との比較や、得られた分布が大気起源であることを確認するために複数のレーダで得られた屈折率の時間変化量に矛盾がないことを確認する。
謝辞：本研究の成果の一部は、 科研費「首都圏の突発的・局地的豪雨の解明に向けた次世代都市気象予測シ
ステムの開発」とポスト「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」によるものです。

― 236 ―

P349


不規則形状の雪散乱データベースを用いた降水減衰特性推定手法の検証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 気研衛星 《序》 降水タイプ判別は、レーダーによる降水強 
度観測の高精度化のみならず降水過程の研究においても重要であり、Zdr、Kdp等の複数の偏波パラ 
メータを用いた判別手法の研究が成されている。

筆者らは、降水タイプ判別を目指して*OREDO

3UHFLSLWDWLRQ0LVVLRQ *30 搭載周波レーダー'35 や偏波レーダーによる降水減衰特性のUDQJH 
YDULDWLRQを推定する手法を開発してきた 第図 。
第１図 降水減衰のUDQJH変化と降水タイプの模式図
またシミュレーションや観測による検証を行い、手法が有効なことを確認してきた。雪のシミュレーションでは、粒子形状をREODWHと仮定、7PDWUL[法および0D[ZHOO*DUQHW法でレーダー受信特性を求めてきた。この手法は、広く用いられているが、雪は複雑な形状であり、高周波では必ずしも適切とは言えない。このため最近、複雑形状の雪の散乱特性データベースがいくつか構築されている。
ここでは、/XHWDO  による雪散乱データ

ベースを用い、DJJUHJDWHVQRZ 第図 について
減衰推定手法を検証した結果について報告する。
第２図DJJUHJDWHVQRZ 第３図 雪の減衰特性《検証》
データベースの雪は乾雪のため減衰が小さい

第図 。このため、偏波レーダーを用いる方法で は、減衰の大きい.DEDQGに適用、検証した。降雪 
強度がUDGDUUDQJHと共にガウス関数で変化する

場で、UDQJHNPで最大強度PPKと大きな降雪 
強度とした。このような雪は、散乱が大きく、減衰が小さいため減衰推定手法においては厳しい条件といえる。

第図は、.D、.Xバンドの周波レーダーによる減衰特性のUDQJHYDULDWLRQ 推定値（実線）と理
第４図２周波レーダーによる減衰特性推定
論的に計算した値 点線 をプロットしたもので、値と理論値のUDQJHYDULDWLRQ
大きな傾向としてよく合っていることが分かる。

第図は、偏波レーダーを用いる方法（0$3）によ
る減衰特性推定値および理論値の比較結果を示す。

大きな傾向はよく合っているが、降雪強度が小さ
Ka-band
Aggregate snowい、UDQJHで減衰が増加する傾向がある。0$3では、

有効反射因子と.GSの関係を=H D.GS Eと仮定していTheory
Estる。係数D、Eの値の選択は通常の降水では任意の値でも推定結果にあまり影響しないが、今回の雪
のような減衰小、後方散乱大と減衰推定には厳し
い条件の降水では、値の選択に注意が必要である。
range (km)spattvsrrkakuxaggsnow aggzka0382232

1

Aggregate snow
Gamma DSD

0.1

Ka-Band

0.01

0.001

Ku-Band0.0001

X-Band

10-5

10-6

0

0.2

0.4

0.6

0.8

Snowfall rate (mm/h)

estdfrlinze03aggsnowfac10 estmadkakuaggfac10

0.2

6

d=0.3

0.15

Est

5

Theory

0.1

4

0.05

3

0

2

-0.05

1

-0.1

0

5

10

15

20

0

Range (km)estkaaggfac10 estoptkaaggfac10test

3

0.02

2.5

2

0.015

1.5

1

0.01

0.5

0

0.005

-0.5

-1

-5

0

5

10

15

20

25

0

第５図第４図と同じ。但し偏波レーダー法― 237 ―

1

1.2

P350
フェーズドアレイ気象レーダーのデータ品質管理 -降雨減衰の影響範囲の推定佐野哲也、佐藤晋介、花土弘、岩井宏徳(NICT) 牛尾知雄(都立大) 三好建正 (理研 R-CCS)
1. はじめには、強い降雨であっても ZTHR より大きい Zm は観測
局地的短時間大雨の形成過程の解明と早期検出手法の開発を目的として、フェーズドアレイ気象レーダー(以下，PAWR)による高時空間分解能の 3 次元降水観測が実施されている(佐藤ほか 2014 春季大会, Mizutani et al. 2018,
TGRS)。PAWR は X 帯の電磁波を用いるため、強い降雨が存在すると観測される反射強度は降雨減衰の影響を受ける。データ同化への利用などに用いられる PAWR 観測
データ品質管理(QC)において、有効な降雨データの判別のため、降雨減衰の影響範囲の推定は必須である。
佐野ほか (2017, 春季大会) は、吹田 PAWR で観測された反射強度(Zm)について、国土交通省 XRAIN の X-バンド二重偏波ドップラーレーダー (MP-X)の観測データを終端条件とした、Hitschfeld and Bordan (1954, J. Meteo.)の方法(HB 法)により降雨減衰を評価した。そして佐野ほか (2017, 秋季大会)、HB 法による経路積算降雨減衰量(PIA)から推定した降雨減衰の大きい範囲での Zm の変動を調べた。本研究では、吹田 PAWR で観測された Zm について、Zm と HB 法から得る PIA による降雨減衰の影
響範囲の推定手法とその適用結果を示す。

されないことを示す。ここでは、複数の降雨事例を元に 40 dBZ という値を設定した。
⑥ ③から⑤を満たす場合、距離 rm2 から最大探知距離までを、降雨減衰の影響を強く受け、降雨強度の情報としての品質の維持が困難として、フラグをたてる。
以上の手順により、図 1 の例では距離 15.1km から最大探知距離 60 km まで降雨減衰のフラグがたてられる。
この手法を、設定したパラメータをそのまま用いて層状性降水システムでの弱い降雨に適用させた。ある方位角のZH と Zm の鉛直断面図を見ると、吹田 PAWR からの距離35km 以遠で、弱い降雨として有効なデータが得られると考えられる(図 2a)が、降雨減衰フラグがたてられた(図 2b)。
層状性降水と対流性降雨とでは雨滴粒径分布が大きく異なるため、PIA の推定に用いる減衰係数のパラメータがこの事例に対しては適切でなかったことが、このような判別になったと考える。すなわち、降雨減衰の影響範囲の推定には、降雨のタイプによる場合分けが必要であると考えられる。

2. 推定方法と結果

今後は、事例解析を重ねることで、層状性降水と対流性
降水の複数の事例に対して降雨減衰の影響範囲の推定における PIA 推定のパラメータや判別に用いる閾値をチューニングしていく。そして、降雨のタイプを考慮した推定方法に発展させ、NICT で開発しているリアルタイム定常
処理して外部機関に配布している PAWR 観測データのQC フラグ作成ルーチンへの組み込みを行う。

降雨減衰の影響範囲の推定方法について、対流性降水システムの観測事例の、あるビーム方向の Zm を例として
図 1 に示す。吹田 PAWR 周囲の 4 台の MP-X 観測で得られた反射強度 ZH(KDP で降雨減衰補正済)と比べると、距離15km 付近からの強い降雨を観測した ZH に対し、Zm は
降雨減衰の影響を強く受け減少した。
推定の手順を以下の通りに示す。手順番号は図 1 の番号と対応している。
① Zm を 1 km の移動平均により平滑化する。
② 平滑化した Zm から、HB 法により PIA を௥ܲ‫ ܣܫ‬ൌ െͳͲ݈‫ ݃݋‬ቈͳ െ ͲǤͶ͸ߙߚ න ܼ݉ఉ ݀‫ݏ‬቉଴ଵఉ

3. 今後の方針

謝辞: 本研究は、JST CREST の支援を受けています。利用した
国土交通省 XRAIN のデータセットは、国家基幹技術「海洋地球観測探査システム」:データ統合・解析システム(DIAS)の枠組みの下で収集・提供されました。

(1)から算出する。α と β は、減衰係数(k=αZβ,Z:真の反射因子)のパラメータであり、降雨の状況ごとに設定される。ここでは、Park et al.(2005, JAOT)が示した値と複数の降雨事例を元に、α と β はそれぞれ
1.1×10-4、0.780 とした。
③ はじめて PIA > PIATHR となる距離 rm1 を探索す
る。PIATHR は、降雨減衰の影響が強くなり始めると
図 1 対流性降雨事例のビーム方向の Zm(細い黒線)、平滑化され考えられる PIA の閾値である。ここでは、複数の降た Zm(太い黒線)、HB 法より推定した PIA(白抜き線)、4 台
雨事例を元に 7.5 dB という値を設定した。
の MP-X より得られた ZH(灰色)。図中の番号は 2 章の推定手順と対応する。
④ 距離 rm1 以遠で、平滑化 した
Zm が連続して減少する 1 km の区間 rm2 ～rm2+10 を探索する。
そして、距離 rm2+10 と 2 km 先の距離 rm2+30 の平滑化した Zmの差が負であることを確認する。
ここでは、Zm の連続した減少が開始する距離 rm2 を探索する。
⑤ 距 離 rm+10 か ら 最 大 探 知 距 離(60km)まで平滑化された Zm は 図 2 層状性降水システムの方位角方向の鉛直断面図。シェードは反射強度で、黒色のコン
ターは 35ｄBZ を示す。(a)は 4 台の MP-X による PPI スキャンデータから作成した
ZTHR より小さいことを確認す
ZH の鉛直断面図(解像度 500m)、(b)は吹田 PAWR で観測された Zm の RHI 図(解像度
る。降雨減衰の影響の強い範囲で250m)である。(b)の白抜き線は、降雨減衰フラグの境界を示す。

― 238 ―

P351

X 帯気象用フェーズドアレイレーダを用いた
3 次元セルトラッキング手法の初期検討*中 村 賢 人 ， 菊 池 博 史 ， 妻 鹿 智 昭 首 都 大 ， 牛 尾 知 雄 (首 都 大 院 ) はじめに
フェーズドアレイレーダ(以下，PAWR)は上空の降雨を高密度に観測できることや，ディジタルビームフォーミングと呼ばれる電子走査を利用した高速スキャニングが特徴として挙げられる．PAWR は 30 秒毎に 60㎞圏内をボリュームスキャンすることが可能であり，上空の降雨をより速く詳細にとらえることが出来る．
PAWR の観測で得られる 3 次元のボリュームデータは，積乱雲中の降水コアを明確にとらえることが出来，高時間分解能であることから，降水コアの鉛直・水平分
布，発達・衰退といったものが観測できる．
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新たな 3 次元セルトラッキング手法の開発を行う． 本稿ではその初期検討について降水コアのクラスタリングについて述べる．
 観測データ
本研究では，大阪大学吹田キャンパスに設置されている PAWR で観測されたデータ及び埼玉大学に新た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）のデータを利用する．MP-PAWR は
水平垂直の二重偏波を用いることで，降雨の粒径に関するパラメータを得られることから，高強度推定精度の向上が期待されている．各レーダの通常運用モードにおけるスペックを表 1 に示す．本稿では，提案手法の検討のため，レーダ反射因子に着目して解析を進める．
 降水コアのクラスタリング手法
PAWR で得られた 3 次元降雨分布に対して機械学習で用いられる k 平均法を用いてコアの判別を行った．
例として，降水コアを 30ｄBZ の範囲と定義した場合，クラスタリングの手順は以下のようになる．(1) 30ｄBZの降水コアを構成する観測データ点を抽出する．(2) 該
当するコアの数（k）を設定する．(3) 抽出したデータをランダムにクラスタリングする．(4) クラスタリング
されたデータをもとに各クラスタの中心を計算する．
(5) 観測データ点を最も近い中心のクラスタに割り当て直す．(6)変化量が事前に設定した一定の閾値を下回った場合は処理を終了する．降水セルは空間的に密であるから，k 平均法を用いることで，観測範囲内の降水
コアが複数存在する場合でも，各々判別できる．

表 1. 各フェーズドアレイレーダの諸元
PAWR
Frequency [GHz]Obs. Range [km]Range Resolution [m]Temporal Resolution [s]Polarization

60
100
30
SingleMP-PAWR
9.4
80
150
60
Dual

図 1 クラスタリングされた 3 次元降水コア
  次元降水コアのクラスタリング結果
図 1 に 2018 年 5 月 3 日 07 時 00 分 17 秒に MP-PAWR
で観測されたレーダ反射因子を示す．赤で示されるのが降水コア（30dBZ）が存在する地点である．更にｋ平均法によってクラスタリングされた結果を＋印で示している．カラーでクラスタリングされた結果を示す．
最も大きいセル①から 100km 程度の範囲に 7 つのコアが水平に分布し，それぞれがクラスタリングされ別々のラベルがついていることが分かる．このことから，3次元降水セルの k 平均法を用いたクラスタリングが機能していることが分かる．
 おわりに
本研究によって期待されることは，移流予測を用いた降雨量推定精度の向上や積乱雲の発達・衰退を判定するアルゴリズムの開発などの応用を考えている．今後移動ベクトルの導出を含むトラッキング手法の開発
やクラスタリングの精度向上に関する検討を行う．

謝辞
本研究は「戦略的イノベーション創造プログラム
6,3 」の課題のひとつである「レジリエントな防災・減災機能の強化」達成の一環として実施された。

― 239 ―

P352

EarthCARE 衛星搭載高スペクトル分解ライダ ATLID を用いた氷粒子タイプ識
別解析



長谷川秦一, 岡本 創, 佐藤可織, 及川栄治（九大応力研）, 石元裕史(気象研), 西澤智明, 神慶孝,
杉本伸夫（環境研）



50

40

30

20

10

0













Lidar ratio (355nm) [sr]Depolarization ratio (355nm)

.87\SH  を用いて行ってきた><RVKLGD HW DO
@。高スペクトル分解ライダでは、消散係数と粒子後方散乱係数の比であるライダ比と、偏光解消度の情報を組み合わせる事で、氷粒子の形状や配向に関するより詳細な情報が得られると期待できる。
図は北米において実施された 1$6$',6&29(5$4 フィールドキャンペーン観測で  年  月  日に航空機搭載多波長高スペクトル分解ライダから得られた高度 NP に存在した氷粒子の波長 QP のラ
イダ比と偏光解消度の関係を示したものである。

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7

 はじめに 年打ち上げの波長 QP と QP の  波長偏光ライダを搭載した &$/,362 によって、雲・降水の相や氷粒子の配向状態に関する情報が取得可能となった。 年  月には (6$ によって波長 QP の高スペクトル分解ドップラーライダを搭載した$HROXV 衛星の打ち上げが、さらに  年には日欧共同の雲・エアロゾル・放射ミッション (DUWK&$5(
衛星の打ち上げがそれぞれ予定されている。&$/,362
衛星では減衰後方散乱係数から消散係数を推定する手法を用いたのに対し、$HROXV 衛星では高スペクト
ル分解機能によって波長 QP で消散係数と後方散乱係数の独立した観測が可能になる点が大きな前進となる。また (DUWK&$5( 衛星には、波長 QP で高スペクトル分解・偏光ライダ $7/,' とドップラー機能を持つ *+] 雲レーダ &35 という  つの次世代型アク テ ィ ブ セ ン サ の搭載が 計画されている 。
$HROXV と (DUWK&$5( 衛星観測により、&ORXG6DW や&$/,362 衛星を含む $7UDLQ とのデータの連続性と、

さらに $HROXV 衛星搭載ライダと $7/,' からは後方散乱係数と消散係数の情報が独立に求められる事から、新たな展開が期待できる。
 高スペクトル分解機能の利用
通常のミー散乱ライダでは、減衰の影響を受けた後
方散乱係数が観測から求まる。消散係数や粒子後方散乱係数を求めるためには仮定が必要となる。これに対して高スペクトル分解ライダでは、大気分子と雲やエアロゾルのドップラー速度の違いから、狭帯域のフィルターを用いる事で、消散係数と粒子後方散乱係数を独立に求める事ができる。ラマンライダ
でも同様の観測が可能であり、簡便さから観測例は多いが夜間に限定される。一方、高スペクトル分解
ライダでは  時間連続観測データが取得できる。
&$/,362 の波長 QP、QP と $HROXV 及び(DUWK&$5($7/,' の波長 QP では、粒子の散乱特性にも違いがあると考えられる。これらの異なる機能を持つライダを利用して得られた観測に含まれる粒子の物理情報を解析するには、粒子の散乱特性の理論的・観測的理解が不可欠である。
&$/,362 ライダを用いた雲の相状態や粒子タイプの検出は、連続した  つの鉛直ビンの減衰後方散乱係数の比と偏光解消度を組み合わせたアルゴリズム

図：航空機搭載高スペクトル分解ライダ 1$6$+65/ によって得られた氷粒子のライダ比と偏光解消度の関係。


波長 QP の同様な解析ではライダ比が VU 程度
大きくなっており、偏光解消度は  を超えるもの
のみ QP で大きい値を示していた。理論計算からは 'UR[WDO 形状の氷粒子か 9RURQRL 形状の氷粒子はライダ比と偏光解消度が大きくなる事、水平面に配向した六角柱形状の氷粒子ではある程度小さい偏光解消度とやや小さいライダ比が、水平面に配向した板状氷粒子では両方の値がともに小さい事がわかっている。
本大会では地上高スペクトル分解ライダで取得されたデータ解析や理論計算による解析結果、さらに
現在開発中の多波長高スペクトル分解ライダを用いた観測計画についても紹介する。

謝辞：本研究は科研費 -3+-3.および -$;$ (DUWK&$5( プロジェクトの助成を受けたものです。
― 240 ―

P353

雨量計補正 GSMaP (GSMaP Gauge) への更なる地上観測データ利用手法の開発∗
妻鹿友昭、牛尾知雄 (首都大システムデザイン)、
久保田拓志、可知美佐子 (宇宙航空研究開発機構)、重尚一 (京大理)、青梨和正 (気象庁気象研究所)
correlation

0.12

1 はじめに

GSMaP Gauge1
GSMaP Gauge0

0.1
0.08

定量的な全球降水分布は全球の気候の理解や監視等に役立つデータである。しかし、地上の観測網は先進国以外では十分に存在しない。衛星観測は連続性や精度など
は地上観測に劣るが、陸海を問わない一様な観測データを定期的に得ることができる。複数の衛星観測データを利用し全球降水を推定する降水マップとして JAXA の
全球合成降水マッププロダクト (Global Satellite Mapping of Precipitation; GSMaP)、NASA の Integrated
Multi-satellitE Retrievals for GPM (IMERG) 等の開発が行なわれている。GSMaP は衛星搭載放射計デー
タを元にいくつかの降雨マップを作成している。その一つに陸上雨量を雨量計を用いて補正する雨量計補
正 GSMaP (GSMaP Gauge) プロダクトがある。現在の GSMaP Gauge の降雨推定は日雨量の雨量計デー
タである NOAA の CPC UNIFIED GAUGE-BASED

0.06
0.04
0.02
0

2 GSMaP Gauge
GSMaP Gauge の補正は観測と時間変化のモデルを用いて GSaMaP MVK 雨量を地上雨量計の 24 時間雨量にあわせる。この降雨モデルと観測モデルは2
xn+1 = xn + N (µw , σw)yn = cxn + N (µv , σv2 )

(1)
(2)

である。xn は n 時の真の降雨強度,N は正規分布、µwと σw はその平均と分散である。yn は n 時に推定された雨量、µv , σv は観測ノイズの平均と分散、c は比例定数である。式 (1) は降雨の時間変化は予想不可能緩やかであることを表す。式 (2) は観測雨量は真の雨量と比例し正規分布のノイズを持つことを表わす。本研究では推定値と雨量との差異を表す式 (2) の差の平均 µv は 0 である。その他の c と σv を MVK の推定値 yn 、MRMSの雨量を yn として推定する。本研究では 2.5 度格子・

3

5

7

9

Month

11

RMSE

2.2

GSMaP Gauge1
GSMaP Gauge0

2

1.8
1.6
1.4
1.2
1

0.8
0.6
0.4

1

3

5

7
Month

9

11

Ratio of precipitation amount

3.4

GSMaP Gauge1
GSMaP Gauge0

3.2
3

2.8
2.6
2.4
2.2
2

ANALYSIS OF GLOBAL DAILY PRECIPITATION(CPC) の日雨量を利用している。しかし、CPC の処
理開始までに集められた雨量計データから作られるため観測点が限られ、雨量計以外の地上観測データも利用しないため精度に疑問がある。そこで、本研究ではGSMaP Gauge に過去の地上観測データを利用する手法の開発を行なう。過去の発表では Radar AMeDAS を用いて GSMaP Gauge 補正式のパラメータを求めると、GSMaP Gauge の降雨推定が改善することを示した。
そこで、今回は北アメリカ大陸の Multi Radar Multi
Sensor (MRMS) の雨量データを用いて、パラメータ推定により広い領域でパラメータを求める手法の開発と検証を行なった。

1

1.8
1.6

1

3

5

7
Month

9

11

図 1 2015 年各月の MRMS に対する GSMaP Gauge
一 時 間 雨 量 の 相 関 係 数 、RMSE、雨 量 比 。GSMaP
Gauge0(破 線) が 現 在 の GSMaP Gauge、GSMaP
Gauge1（実線) が MRMS から求めたパラメータを用いた推定結果。

一月毎にパラメータを算出し、GSMaP Gauge 降雨推定が改善するか確認した。

3 検証結果図 1 は上から相関係数、根二乗平均誤差 (RMSE)、
MRMS の雨量を 1 とする雨量比を示す。本図は MRMSの観測と GSMaP Gauge の推定値を一時間毎 0.2 度格子に平均した雨量から求めた。一時間値の降雨を最大

0.020– -0.018 の間でありほぼ同等である。一方、RMSE
はおおむね約 0.2–0.3 mm/h、最大 0.69 mm/h 程度低下した。雨量はどちらも過大評価であるが、0.17–0.74
程度過大評価の比率が減少した。

4 おわりに
本研究では地上レーダ雨量と GSMaP MVK 推定値
を用いて緯経度グリッド毎にパラメータを求めることにより GSMaP Gauge 推定雨量が改善することが示せた。
発表ではさらに、パラメータ推定範囲の検証や時間変化なども検討し、効果的なパラメータ推定手法を示し、実際の GSMaP Gauge アルゴリズムへの導入を検討についても発表する予定である。

― 241 ―

P354

衛 星 全 球 降 水 マ ッ プ GSMaP に よ る 異 常 気 象 モ ニ タ リ ン グ の 検 討*田 島 知 子 , 久 保 田 拓 志 , 沖 理 子 (JAXA/EORC)
1.

水」を異常多雨／少雨とする. 気象庁が公開している

はじめに

極端な気象現象が増加傾向にある近年, 世界気象機

世界の異常気象 Web ページ [1] を参考に, 半旬, 週,

関が”Operational Space-based Monitoring of Weather

旬, 月の異常気象をそれぞれ定義し, 平年値やパーセ

and Climate Extremes（SWCEM）”の実施に向けて動ンタイル値をもとに各期間の異常多雨／少雨を検出しきだすなど, 宇宙基盤の異常気象モニタリングへの期

た.

待が高まっている. 中でも, 雨にかかわる異常気象（多雨／少雨）のモニタリングは, 洪水や旱魃地域を

3.

結果と課題

CLIMAT 報の月降水量による精度検証では, 地域差把握し対策を講じるために非常に重要である.
JAXAとNASAを中心に国際的な協力のもと進められはあるものの, 雨量計補正前より補正後の方が精度がている全球降水観測（GPM）計画において，JAXAは向上していることを確認した. オーストラリアなどの複数のマイクロ波放射計・静止気象衛星IR情報を統合

乾燥地域に比べ, 島嶼部東南アジアなどの湿潤地域でした全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトを開は精度が落ちる傾向にある．しかし, 統計期間内の月発・公開している. GSMaPは, 1時間, 0.1度格子と高降水量の時間相関係数は 0.69 から 0.85 とどの地域もい時間・空間分解能をもち, 全球データは観測から約4高く, 月別平年値の時系列は, 絶対値が多少違っても時間後に提供されている. また, 2000年3月以降の18月変動をきちんと表現できていることから, 月単位で年分データが揃う衛星降水プロダクトとしては長期間の V6 NRT-Gauge は有用であるといえる．

データセットであり, 雨にかかわる異常気象モニタリ

この V6 NRT-Gauge により, 気象庁が発表している
過去の異常多雨／少雨事例の検出を試みた. 2007 年

ングには最適である.
本発表では, SWCEM Demonstration Project で検証

7-10 月にオーストラリア南部で発生した干ばつや，領域に指定された東南アジアと太平洋地域を対象に,2010 年 12 月のオーストラリアの多雨（図 1）をはじ

GSMaP による半旬からひと月にわたる異常多雨／少め, 異常多雨／少雨と報じられた地域を概ね検出でき

雨検出の試みについて報告する.

た．今後は, 2018 年 8 月から開始する異常気象モニタ
リングの運用，現地評価を経て, 地域ごとに最適な検2.

データと手法

出条件を模索する必要がある．

現在 GSMaP は, Version6（V6）と V7 が運用されている. 本研究では 18 年分のデータが揃う V6 を使用
した. 定常処理データには, 提供時間を重視した準リ
アルタイムプロダクトと, 精度を重視した標準プロダ
クトがある. 異常気象モニタリングには, レイテンシが早く, 精度の高いプロダクトが求められるため, 準
リアルタイムプロダクトの雨量計補正した降水データ（NRT-Gauge）
が最適であるが, このデータは現在 V7でしか提供されていない. そこで今回, V7 の準リアル

図１（左）2007 年 8 月オーストラリア南部の干ばつ,

タイム版雨量計補正アルゴリズムを適用し, V6 の（右）2010 年 12 月オーストラリアの多雨. 濃い灰色

NRT-Gauge を作成した. 作成したデータは, 対象領が多雨域, 薄い灰色が少雨域.

域内の 9 地域について,気象庁が品質管理した

CLIMAT 報の月降水量により精度検証を行った.

参考文献

本研究では, 「GSMaP の降水量が, 2000 年 3 月か

[1] 気象庁 世界の異常気象, http://www.data.jma.

ら2018年2月までの統計期間の平均より著しく偏る降go.jp/gmd/cpd/monitor/extreme_world, (2018/7/9 閲覧)― 242 ―

P355

CloudSat 衛 星 デ ー タ か ら 得 ら れ た
黒潮上の雲の鉛直構造について*山 内 晃 (東 京 大 学 ), 河 本 和 明 ( 長 崎 大 学 ),万 田 敦 昌 (三 重 大 学 ), Jiming Li ( L a nz hou Unive rsi t y )1. はじめに\4%1X.2^oop_(¥«1Y¤¢? £¢`]oq{qvu]s|]qwb]^ecde_*UF¢S.P`] \4 oop ¬¯°© ¢¤A`]lu~qxq]s|]qwb]ecde \4/*UF;¢S.<9¤!¢\4Y
\4S.7MY¤ # ¢kyuvs]s|]qwb]^ecde_ f & ¢\
4"0`] VQ>+NV
O58PY¤¢¤A `]LD\4VQ>6# '@B iwy}roq| J$¨±§¤:`] ¢\4VO6 ¤I]
2. 解析方法
本研究では CloudSat の鉛直 240m 毎の雲マスク・レー
ダ反射は 2B-GEOPROF (Mace et al. 2007, Marchand etal. 2008), 雲内部の水・氷量は 2C-RAIN-PROFILE(Mitrescu et al., 2010, Lebsock et al., 2011), 雲
内部の放射加熱率は 2B-FLXHR (L’Ecuyer et al.,2008), 気 象 場 の 鉛直 プ ロ ファ イ ル は ECMWF-AUX(Partain 2007)の CloudSat プロダクトをそれぞれ使用した。また, 水と氷の雲粒径と光学的厚さはAqua/MODIS, 降 水 量 は TRMM/TMPA(Huffman, 1997;
Huffman et al., 2007), 大気上端と地表面の短波・長波フラックスは CERES/EBAF(Loeb et al., 2009 ), 上昇流などのCloudSatプロダクトからは得られてない気

象場は気象庁メソスケールモデル(Meso Scale Model :MSM, 0.125° × 0.1°, 16 levels)をそれぞれ使用した。対象期間は 2007 年から 2016 年の 5 月 15 日から 6
月 15 日の計 10 カ月分の解析を行った。対象領域は東シナ海 (25°N–34°N, 120°E–131°E)とし, SST が各月の対象領域平均温度(5 月: 23.08℃, 6 月: 24.70℃)
よりも１℃高い領域を ON Kuroshio, その他の領域を
OFF Kuroshio と定義した。対流圏下層の安定度の指標として 700hPa と 1000hPa の温位の差を求める手法
Lower-tropospheric stability (LTS) を 使 用 し た(Klein and Hartmann 1993)。
3.

結果と考察

WS.V nm  njj ¡ª­¦®V=H^cbgaevx_V^gahvx_<9Z nm]k}zy{tuy [¢¤# S.V# = V^gahvx_<9Z nm]k}zy{tuy [¢£ E)SUR,T¢=Hª­¦®VS.
= S.V nm] k}zy{tuy <
9¤A ¡£ =
S.V lu~qxq]s|]qwb]^ecde_K3£\40V CVZG<9¢¤J$¨±§ K3¢
大会当日は他の鉛直特性の影響や黒潮の雲が大気放射特性に与える影響を含めて議論を行いたい。

図 1. 雲内部の最大レーダ反射率(MaxZe)によって分類された降水カテゴリー毎の雲の幾何学的厚さの頻度分布差(ON-OFF Kuroshio),(a)非降水雲,(b)ドリズル雲,(c)降水雲。

― 243 ―

P356

CloudSat-CALIPSO 衛星を用いた海面散乱断面積と雲・降水特性抽出
CloudSat-CALIPSO
衛星を用いた海面散乱断面積と雲・降水特性抽出*月原健太郎、岡本 創、佐藤可織、及川栄治（九大応力研）*月原健太郎、岡本創、佐藤可織、及川栄治（九大応力研）

Latitude

1. はじめに仮定から 94GHz における減衰係数とレーダ反射因子
2006 年打ち上げの94GHz
帯雲レーダを搭載したの間にべき乗の関係を求めて利用する。
1. はじめに����� -(56X ��������s�������
CloudSat����
衛星と、波長532nmと1064nmの2波長偏������ -(56X ��������gm�������������������
1O��H�FU ��s���s ���(�� � � ��� 3. 解析結果
�
光ライダを搭載した
CALIPSO�����
衛星によって雲特性の�� �����
�������gm 1������ ����������
事例解析では、CloudSat
衛星で検出できない水雲研究に進展があった。降水観測としては
13.8GHz の¥ý¥t¡8 2(a)%òÐ!' 12dB ó����r��1O��H�FU
��r��r�����
�����a[�m�����sg�����,56X � が存在し、CALIPSO(a) PR を搭載した熱帯降雨観測衛衛星を利用することでその水雲
周波数の降雨レーダ¥Ûİ!' 8dB ó¥ĬZ!' 2dB &l!
a��g�1������ ��������sr������������� �� ���gm�������,PIA &Ā¥ý¥t¡8
2(b)%が検出できること、CloudSat
衛星のみを利用した
星 TRMM 衛星が 1997 年に観測を開始し、さらに後継
a��r���s�1O��H�FU
�������gm� ���� ��a �--� �������g������
òęĢaĞ!'8~12dBó¥"$l
PIA 推定値はCloudSat とCALIPSO
衛星の同時推定結の GPM 衛星では 13.6GHz の Ku バンドレーダ KuPR と���8ò
���� 1O��H�FUs 1������ ��������
� 5�� ��r� ����56X � 9� ������ 9��� s35b&Ûİ!'
3~5dB ó35.5GHz����56Xの KaPR�を搭載して2014���(
年より観測を行っ¥ĬZXÐ!' PIA " ĕ.
��������s���s�a���m���
9F�� ���g��������� 果よりも小さい値となること等が示された。
このPIA2010��������
年の衛星データにており、大きな成果を挙げている。CloudSat
衛星の
25
��
���推定手法を用いて�������� ��������������������1O��H�FU���
まず1O��H�FU
CloudSat
衛星のみ
レーダは波長が短いため霧雨や雲域に感度を持ち、����������gm�z�����������a��m�������������� ついて全球解析を実施した。
(a)CloudSatと 1������CALIPSO�������
衛星の同時解析
雲・降水相互作用の解析には適していると考えられ�����s1O��H�FU s
�s������������g���s���� による結果と��������gms���1O��H�FU�����
��1O��H�FU
�����������sg�� による結果を比較したところ、CloudSat
衛星を単独る。CloudSat
衛星による降水量推定法として、r�������
���r�
���
�
��H0
���
��
6F��IT�D���-E�
1O��H�FU�����s����
で利用する場合、高緯度では PIA を 10dB
程度、
赤道
Haynes ら[2009]は CloudSat 衛星の信号と鉛直積算��r�,���H0�����r�����
,H0��
gm���r[�������������FUL�
��UI��FO�
付近でも 8-12dB 程度、海上では平均的に 8dB 程度
した減衰量である経路積分値(PIA: Path Integral
����g����a���m���
�UUI��FUM������������� ��������
過小評価している事がわかった。
Attenuation)を用いている。PIA の見積もりには晴�����������s��������m���
天域の海面散乱断面積と降雨の減衰を受けたものの
����g����
1O��H�FU ����������
(b)(b)
差を利用している。
CloudSat 衛星のみを利用する場���������������r�����a[
合、降水を伴わない下層雲を検出できない場合があ��������ar��������a[��a
り、真の晴天判定ができていない可能性がある事が��s������������� ��� �����
g�gz�m����� �����s�������
問題となりえる。このような場合はPIA を過小評価��r��������a���Longitude�
してしまうため、PIAを拘束条件とする降水量推定���r� 1O��H�FU s 1������ ��������
��1O��H�FU ��s 1������ ���������
手法では過小評価につながる。
m������sr���� ���������gm������� ���
2 (a)2010¤��������
12~2 È&VYE¼]¿İô&
本研究ではCloudSat と CALIPSO 衛星を同時に用い������������������������ Ā¥ý¥t¡(b)PIA &t¡
図：CloudSat 衛星と CALIPSO 衛星の同時利用によるた解析を行うことで、PIA を求め、それを利用した��s���s�����
���r�������������������
2010
雲・降水微物理特性・雲降水フラックスの抽出を行þđPIA の全球解析結果
4.年の�������zm���s 1O��H�FU ������� Ëñõ!'CloudsatXCALIPSO 8ċx
うことを目的とする。
�� �����s�����
�������������������a��réL:MTFJÚ%1
ī×Ħ8øs
本大会では、
雲降水フラックスの全球解析について��r� (c)1O��H�FU ��� �0�5�������1������ �����4´Ú8Ĩê,CloudSat d&
2. 衛星データと解析手法と CloudSat 衛星搭載レーダ
�� ��0��1��������zm 1O��H�FU�1������ �� も紹介する。また、PR
�F�UL1������������������
-(56X
" CALIPSO
8fé!'zĂ'���������������gm9�� �I��IH�
ここでは
CloudSat 衛星の 2B-GEOPROF、CALIPSO
ラの同時利用からより詳細な微物理特性解析が期待で�����1���s��r��������
PIA 8ġĔh �����
4"vÃ. ��
CALIPSO 8fé4"!13Ĵú¥$ī
HFUF�TIU ������mD6F�MLF�F�IU�FO�������E�������������� �������������
イダ L1B、ECMWF-AUX、またCloudSat、CALIPSO 衛星 �� きる。
×Ħ&øs
ă%$"v¿54C4
����������
������������s�s����������������������00��
データを同じ水平・鉛直解像度にした KU merged
EarthCARE
衛星には、ドップラー機能を持つ
94GHz%4 C1 &ĮĦ& " PIA &îĖ &����������g��������r������
���a���������F�UL1���
��r��gdata set を解析に用いた[Hagihara et al., 2010]。
雲レーダ(CPR)と波長355nm C1
で高スペクトル分解
Īi8oçĐÌþÍ&-&Įv! ・偏���������s 6MUTGLIJIOH�0��HF� ������������������s�������
'Ç 15%ó PIA
8ġĔh 
微物理特性解析には、雲レーダのレーダ反射因子と光ライダ(ATLID)の
2 つの次世代型アクティブセン���������������� 1O��H�FU ������������������������� !Ĩê5´Ú' 2020 ¤µZ
海面散乱断面積を利用し、TRMM
衛星で開発・利用さ������g�����D���GLM�
IU� FO��� ������ サと、多波長分光放射計(MSI)、広帯域放射計(BBR)���������r[���^&JFNSYĮVYE"ĴAO<IUt
れている表面参照法とHitschefeld-Bordan 法を組の搭載が計画されている。EarthCARE
6M�TGLIJIOH�F�H�0��HF���-�(E���ćÄ� Đ S : E 8  Å º Ĝ ^  & Â Ó p衛星で計画しEarthCARE &ī×§¥¹%/Ĥéă!
み合わせて用いるハイブリッド法をCloudSat 衛星ている雲・降水抽出アルゴリズムと、地上次世代型
��� ������1O��H�FU �����������
����������
����6����-�����,9���(����4,VYE¼]¿İô&oçĐÌþÍ'
��1�� �FT��s 1������ ������������
解析用に改良して適用する[Iguchi
et al., 2000,
アクティブセンサ解析システムによる検証計画につ�� ����� �F�UL1��� ������������m
EarthCARE &ĐÌ%  &,,GYMU
�1���FT���������s�����������
��r����
Hiyschefeld
and Bordan 1954]。
いても紹介する予定である。
~ Ĥé ă!42%JFNSYĠ
������������������� ������ ¥ & ±  8 a {  4  " ! CloudSat XPIA の算出には、CloudSat 衛星による雲マスクの結1 (a)2008衛星による雲マスクの結果¤ 5 È 21 Â& CloudSat %14V 謝辞：本研究は科研費
CALIPSO &¹þÍ13/Ĵú¥!&ī×果(C1 ���r���������������1O��H�FUmask)とCALIPSO
JP17H06139、JP18K03745、お����YE&ÅĩĴ¥
6MUTGLIJIOH�0��HF� �r��������
(b)(a)"Ñ§¥¹&ģ³ Êª54
(C2 mask)を用いて晴天域と雲・降水域の判定を行っ
よび
JAXA
EarthCARE
プロジェクトの助成を受けた
ī×Ħ% &(c)(a)"Ñ TRMMてから実施する。晴天域は雲域からものです.
&ī×Ħ% & 5km 以内の領域[ā¾æ]
Hagihara Y., et al, 2010, J. Geophys. Res.のもので最も近い距離のものを採用する。CloudSat Ò%C4ĵC1 /' C2 &#2 !ĮX
Okamoto H., et al, 2010, J. Geophys. Res.
衛星用の Hitschefeld-Bordan
法では、粒子モデルの
ī×vÅ%Å%ĮXī×É3"v4
ĮPA<Ķ% 4Æ5&Ĳ&! " ($1)&Ā

― 244 ―

Hitschfeld W., et al, 1954, J.Meteor.
Iguchi T., et al, 1994, 2000, J. Appl. Meteor.

P357

20 世 紀 に お け る 夏 季 ア ジ ア モ ン ス ー ン の 季 節 降 水 量 の
年々変動・極値の長期変化
1: 首 都 大 学 東 京 大 学 院*神 澤 望 1 ・ 高 橋 洋 1 , 2
都 市 環 境 科 学 研 究 科 , 2: 海 洋 研 究 開 発 機 構 （ JAMSTEC）

1. はじめに
夏季アジアモンスーン（ASM）の季節降水量は年降水量の大きな割合を占め，その変動は洪水や干ばつなどの災害をもたらすなど，地域の生活や経済活動に大きな影響を与える．ASM 域では年々変動には地域性があるが[1]，気候モデルの温暖化実験によると，ASM 域は全体的に温暖化によって年々変動は激化すると予測される[2]．CMIP5 RCP4.5 実験のマルチモデル解析においても，夏季降水量の年々変動は温暖化に伴い激化傾向を示し，wet/dry 極値の拡大傾向が予測されたが，その空間分布には極値間で違いが見られた[3]．
そこで本研究では，観測データを用いて 20 世紀における ASM 降水量の年々変動・極値の長期変化を調べた．
2. 使用データ
降水量の観測データとして GPCC（[4], 2.5x2.5）とを用いた． 月平均値から 6–9 月平均（JJAS）を算出
し，1901–1925 年と 1981–2005 年の 2 期間の標準偏差及び wet/dry 極値（を比較することで 20 世紀における年々変動及び極値の長期変化を調べた．極値に関しては，JJAS 降水量を各期間における偏差にしてから解析することで，気候値からの差について調べた．

や海洋大陸, 北西太平洋は wet 同様気候値からの幅は拡大傾向だった．反対にインド亜大陸は全体的に極値の幅が縮小傾向だった．
今後は観測データとして CRU[5] を追加する．また ENSO との関連を調べたり，
CMIP5 の historical runと比較したりする予定である．また観測データに関しては数種類の解像度でデータが公開されているので，解像度による違いの有無を確認する．

図１ 1901–1925 年と 1981–2005 年の JJAS 降水量の
標準偏差の差（後者―前者; ・は増加を示したグリッド）．
参考文献[1] Wang, B., et al., 2001, J. Climate, 14, 4073-4090.
[2] Turner, A. G., and H. Annamalai, 2012, Nat. Climate

3. 解析結果
1901–1925 年と 1981–2005 年の JJAS 降水量の標準偏差を比べると，インド中央部やインドシナ半島，
海洋大陸, 梅雨前線では標準偏差は増加していた，
つまり年々変動は激化していた（図 1）．一方，インド北部・南西部，マレー半島，フィリピンなどでは標準偏差は減少，つまり年々変動が鈍化していた．
極値の長期変化に関しては，wet 極値では全体的に気候値からの幅は拡大傾向が多かったが，年々変動が鈍化したところは縮小傾向の結果となった．一方，dry 極値の長期変化に関しては，インドシナ半島

Change, 2, 587-595.
[3] Kamizawa, N., and H. G. Takahashi, 2018, J. Climate (inrevision)[4] Schneider, U., et al., 2018, doi:
10.5676/DWD_GPCC/FD_M_V2018_250[5] University of East Anglia Climatic Research Unit, et al.,
2017,

Centrefor Environmental

Data Analysis,

doi:10.5285/58a8802721c94c66ae45c3baa4d814d0＜謝辞＞本研究は JAXA-PMM8（#309）のサポートを受けて実施された．

― 245 ―

P358

夏季北西太平洋モンスーンに対するインド洋海面水温の寄与*高 谷 祐 平 (気 象 研 究 所 )1.

ーニョ現象の翌年の 1983 年，1998 年，2010 年には，はじめに

夏季アジアモンスーンは，インド洋・太平洋における

WNPM 指数は負になる傾向がある．EXP-IOCL と海盆間相互作用を伴う大気海洋結合変動の影響を受け

EXP-CTRL の各年の差をみると，それらの年は，る．特に ENSO イベント後にはインド洋が昇温し，翌WNPM 指数の偏差が小さくなる傾向がみられ，イン

夏の北西太平洋および東アジアモンスーンに顕著な影

ド洋の高い SST が不活発な北西太平洋モンスーンの響を与えることが指摘されている．気象庁の季節予測要因となっていることが示唆される．さらに詳しくみシステム（JMA/MRI-CPS2 [1]）では，夏季３か月平均

ると，インド洋の影響はイベント毎に異なり．これはのインド洋（20N-20S, 40E-100E）SST（IOBW 指数）を

インド洋の直接影響のみならず，ENSO の影響，さら４か月前から相関スコア 0.7 を超える精度で予測できにインド洋の ENSO への影響が異なることが要因でるため（10 メンバーアンサンブル平均），北西太平洋モあると推察される．発表では各イベントの違いも含め

ンスーンおよび東アジア域には，インド洋を起源とすて議論する．

る予測可能性の寄与が予測に現れていると期待される．
ENSO イベント，および，それに関係するインド洋，
西太平洋の経過は多様であり，インド洋の寄与はイベ
ント毎に異なると考えられる．これを定量的に調べ，そ

謝辞
本研究は科研費（JP17K14395, JP17K01223）の助成を受けたものである。

の違いの要因を分析するには，数値モデルを用いた感度実験が有効である．そこで，本研究では気象庁季節予参考文献

報システムを用いてインド洋 SST の感度実験を長期間[1] Takaya et al. (2018) Clim. Dyn.3-4, 751-765

にわたり実施し，ENSO イベント毎の北西太平洋への[2] Takaya et al. (2017) Atmos. Sci. Letts.18, 330-335

影響を定量的に推定することを試みた．
2.

実験方法

本研究では JMA/MRI-CPS2 を用いて，インド洋 SSTの影響を調べた．実験方法は発表者らの先行研究 [2]で用いた方法と同様であり，通常の予測実験（以下EXP-CTRL）とインド洋 SST をモデル平年値に緩和する実験（以下 EXP-IOCL）を行った．両実験ともに 30
年間（1981 年から 2010 年）の 4 月末を予測初期日とする 10 メンバーのアンサンブルの実験を行った．両実験を比較することで，インド洋 SST の夏季アジアモンス
ーン変動への寄与を調べた．
3.

図 1 IOBW 指数（上段），北西太平洋モンスーン指数

結果とまとめ
図 1 に両実験の北西太平洋モンスーン指数 (WNPM（下段）の予測時系列．黒丸: EXP-CTRL，白丸: EXP-

指数), IOBW 指数の時系列を示す．全期間を通してみ

IOCL，菱形(実線): JRA-55 解析値．EXP-CTRL およびると，予測と観測との相関係数は，EXP-CTRL の 0.73

EXP-IOCL の予測の変数は EXP-CTRL の平年値と標準から EXP-IOCL では 0.42 に低下しており，インド洋

偏差，JRA-55 解析値は解析値の平年値と標準偏差でそが予測精度に寄与していたことを示す．また，エルニ

れぞれ規格化した．

― 246 ―

P359

大規模アンサンブルデータによる南アジアモンスーン極端年の将来変化*杉本志織 1、神澤望 2、高橋洋 2, 1、藤田実季子 1、岡田靖子 1、川添祥 1 、石原浩二 1、渡辺真吾 1(1 JAMSTEC; 2 首都大学東京)

1．はじめに全球的な気温上昇に応じた大気中の水蒸気量の増加に伴い、南アジアモンスーン域の降水量は将来増加すると示唆されている。一方、南アジア
モンスーンの年々変動が将来激化する、すなわち極端に降水量が多い年だけでなく少ない年の発生頻度も増加する可能性が示されており（Turnerand Annamalai 2012; Brown et al. 2017）、循環
場の変化も含めた総合的な解析が必要と考えられる。ところが、数値実験のアンサンブル数があまり多くない場合、低頻度で発生する極端年について十分に解析することは難しい。
そこで本研究では、大規模アンサンブル気候実
験データを用い、まず、現在気候実験および 2℃・4℃昇温実験にて再現される南アジアモンスーン域での夏季（6-8 月）平均降水量の発生確率分布を示す。次に 2℃・4℃昇温実験から極端な多雨
年・少雨年を抽出し、それぞれの大気総観場を現
在気候実験の標準年におけるそれと比較する。最後に東アジアへの影響を考察する。

3. 南アジアモンスーンの極端年
 夏季降水量の発生頻度確率を実験毎に気候値からの偏差として示す（図 1）。現在気候実験で再現された降水量の発生確率は、観測と比較して、気候値付近で低く両極端年でやや高い傾向がある。各実験の気候値付近をみると、過去、
2℃、4℃昇温実験の順に発生頻度が低下する。
一方、+1.5 mm day1 以上、1.0mm day1 以下となる平均降水量偏差の発生頻度は、過去実
験よりも 2℃、4℃昇温実験で多い。気温上昇に伴い極端な多雨・少雨年の発生頻度が大きくなることが示唆される。
多雨・少雨年と標準年の大気環境場を比較する。気温上昇に伴い、可降水量は多雨年および少雨年ともに同程度増加するが、その水平分布には差異がみられる。また、850hPa 面の循環
場の変化は南アジアでの多雨・少雨の発生と対応するが、多雨年よりも少雨年の方が著しい。
つまり、多雨年においては可降水量の増加と循環場の変化の両方が、少雨年においては著しい
循環場の変化がそれぞれ関与していると考え
2. データ
解析には、MRI-AGCM にて計算された大規模られる。
アンサンブル気候実験データ（Mizuta et al. 2017,
多雨年にはインド亜大陸上にて地上気温のBAMS; Fujita et al., submitted）を用いる。現在増加が抑制されるのに対し、少雨年では主にイ実験については 60 年×100 メンバー、2℃昇温実
ンド中部北部で昇温幅が大きくなる。また、イ験については 60 年×54 メンバー、4℃昇温実験
ンドモンスーンの変化はシルクロードパター
については 60 年×90 メンバーを解析に使用する。 ンを介して東アジア域の循環場を左右するた
降 水 量 の 観 測 デ ー タ と し て は APHRODITE
め、日本域の昇温幅や降水量の変化にも影響を(Yatagai et al. 2009, SOLA)を用いる。それぞれ
及ぼす可能性が示された。
の観測および数値実験データに対して、日降水量から算出された夏季平均降水量をインド亜大陸
上(北緯 7～27 度、東経 60～90 度；陸上のみ）で平均し、南アジアモンスーン域における各年の夏季降水量とした。また、現在気候実験における夏季降水量の標準偏差(σpast)を基準とし、現在気候において±0.5σpast 以内の年を標準年とす
図 1. 南アジア域の夏季平均降水量（気候値からの偏差）の発生確率分布。
るとともに、2℃および 4℃昇温実験において
謝辞：本研究は、文部科学省の気候変動適応技術社会実装プ+2σpast 以上の年を多雨年、2σpast 以下の年を
ロ グ ラ ム （ SI-CAT ） の 支 援 で 実 施 さ れ た 。 計 算 に はJAMSTEC の地球シミュレータを用いた。
少雨年とし合成解析に用いた。

― 247 ―

P360

赤 道 付 近 に お け る Dry Intrusion の 検 出 と 出 現 傾 向*柳 澤 彩 紀 (弘 前 大 ),谷 田 貝 亜 紀 代 (弘 前 大 ) はじめに 結果

非常に乾燥した空気塊が湿った領域へと侵入する
Dry intrusion は，その場の積雲対流活動に大きく影響するとされる．Numaguti et al. (1995) は TOGACOARE IOP 期間中に warm pool 上で観測された Dry
intrusion について解析し，乾燥空気が対流圏下層で 4日間程度持続したこと，その構造が衛星可降水量データから捉えられ，三日月型で約 1,000 km の東西ス
ケールを持つことを示した．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) は，19881993 年について Dry intrusion の検出を行ったが，未だラージスケールでその検出を行った例は少なく，
Dry intrusion の全体出現傾向やその形態は十分に明らかとなっていない．そこで本研究では，再解析データを用いて赤道付近における近年の Dry intrusionの検出を行い，その出現傾向を明らかにすることを目的とする．

上記の 17 年間で，Dry intrusion は北半球 (36 %) より南半球 (64 %) で多く出現し，全球としては 825 回出現した．その数は北半球で 2007 年に，南半球では2008 年に最小であった．夏半球で出現回数は少なく，冬半球の出現回数は多く数えられ，北半球では 1 月に，南半球では 4 月と 10 月に出現回数が特に多かった．また，今回検出された Dry intrusion の約 9 割がインド洋や赤道西太平洋で出現するが，大西洋では極めて少ない．同じ出現場所には似た形をしたものがよく見られる．上記の検出条件により，強い熱帯低気圧に伴って出現した Dry intrusion (78 ケース) も数えられた．さらに，侵入高度や侵入経路について
特に北西インド洋で出現した Dry intrusion について解析したところ，乾燥した空気塊は平均的に北緯 8°上で対流圏下層から侵入し，約 890 hPa まで高度を下げた．

 データと解析方法
本研究では，TOGA-COARE IOP 期間中の Dry
intrusion 観測事例の特徴がよく再現されており，将来的にも一貫した大気場での解析が可能であるため，
ERA-Interim 再解析を使用した．2000-2016 年の可降
水量を日平均して図化し，以下の条件に基づいて検出を行い，経度 20°毎に記録した．1) 10°S-10°N の領域に侵入し，2 日から 10 日程度持続する，2) 可降水量 40 mm 以下の部分で三日月型を形成する，3) 可
降水量 30 mm 以下の領域を含む，4) 全体が水平ス
ケール約 2,000 km に収まる．

 今後の課題
一貫した条件で検出を行うため，自動検出プログ
ラムの開発と検出条件の見直しを現在実施している．
詳しくは当日示す予定である．また，MJO との関係
や乾燥空気の侵入経路についての解析は今後の課題
である．

参考文献
[1] Numaguti, A., R. Oki, K. Nakamura, K. Tsuboki, N.
Misawa, T. Asai, Y.-M. Kodama, 1995, J. Meteor. Soc. Japan,
73, 2B, 267-290.
[2] 谷田貝・住，日本気象学会 1998 年度秋季大会講演
予稿集，P109．

図１ 季節毎の Dry intrusion の出現回数の経度分布．陰影は期間中の季節平均可降水量および破線は可降
水量 40 mm を表す．

― 248 ―

P361
NICAM AMIP 型実験における台風の移動速度の将来変化*

山田 洋平 1・小玉 知央 1・佐藤 正樹 2,1

1:海洋研究開発機構、2:東京大学大気海洋研究所
はじめに：台風（本研究ではハリケーン等の熱帯低気圧の総称とする）は豪雨を伴い、 甚大な被害をもたらす。台風の移動速度は積算雨量の多寡に影響を及ぼすため、科学的だけでなく防災という観点からも重要なパタメータと考えられる。Kossin (2018)
はベストトラックのデータを用いて 1949 年から2016 年までの間に、海盆や緯度帯毎に応答の違いはあるものの、全球平均で 10%程度台風の移動速度が遅くなったことを示した。本研究では気候モデルの結果を用いて台風の移動速度の将来変化を調べる。

手法：本研究では全球非静力学モデル NICAM のAMIP 型実験の現在(1979–2008; PD 実験)と地球温暖化を想定した将来(2075–2104; GW 実験)各 30 年分の結果を用いた(Kodama et al., 2015; Satoh et al., 2015;
Yamada et al., 2017)。モデルの水平格子間隔は 14km
である。台風の抽出方法は Yamada et al. (2017)を参照のこと。比較のために PD 実験と同じ期間のベス
トトラック(IBTrACS; Knapp et al., 2010)を用いた。サ
ンプル数は PD 実験が 57932 個、GW 実験が 46993
個、IBTrACS が 43973 個だった。
台風の移動距離 D は、単純にモデル出力およびベ
ストトラックから得た６時間間隔の２点の緯度経度情報から地球を球体として、式(A)から見積もった。
‫ ܦ‬ൌ ܴοߪ ǥ ሺሻ
R は地球の半径、οߪは２点間の中心角である。
結果：図１に移動速度の箱ひげ図を示す。移動速度の中央値は IBTrACS で 14.8 [km h-1]、PD 実験で 15.8
[km h-1]、GW 実験で 16.5 [km h-1]だった。PD 実験は観測に比べて約 1[km h-1]移動速度速かった。また
NICAM の結果では地球温暖化時に移動速度が約 4%増加した。Kossin (2018)では移動速度の変化は地域性があることを指摘している。移動速度の将来変化の水平分布を図２に示す。本実験結果からも移動速
度変化の地域性が確認でき、赤道付近(10S–10N)では移動速度の低下が示された。全球での移動速度の増
加はサンプル数の多い日本の南海上(120–160E;10–
30N; 図省略)の増加の影響が大きかったと考えられる。今後詳細に解析を実施する予定である。
謝辞：本研究の一部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」および環境再生保全機構の環境研究推進費(2RF-1701)の支援を受けた。

図１.50S–50N 内の台風の移動速度の箱ひげ図。箱の内の直線は中央値、箱上端と下端はそれぞれ上位 25%値と下位 25%を示す。ひげの上端と下端は 95%値を示す。上位 95%値を超える値
は外れ値とし、作図から除外した。

図２.台風の移動速度[km h-1]の将来変化(GW－PD)の水平分布(左図)とその帯状平均値(右図)。東西–南北 20°の矩形領域の平均値を示す。色の濃い領域は変化が大きいことを示し、内部の数字は変化量を示す。GW でサンプル数が 100 未満の領域は除外した。

― 249 ―

P362

比較 SPI 及び比較 SPEI を用いた 4◦ C 昇温時の気象学的渇水の比較∗

長谷川 聡 1 ・Maksym Gusyev2 ・渡部 雅浩 1

1: 東大大気海洋研，2: 土木研究所 水災害・リスクマネジメント国際センター

2

1 はじめにSPI (Standardized Precipitation Index) は，水文条件や農業・社会経済活動を考慮しない気象条件による渇水 (気象学的渇水) の指標の一つで，降水量のみで計算される．
気候変動実験などの同一地点の異なる気候状態 の比較を可能とした比較 SPI (comparative SPI; cSPI) を提案し，創生プログラムや d4PDF などの気候予測データを用いて幾つかの河川流域 (Hasegawa et al, 2015; 日本気象学会 2015 秋 P197)，日本 (日本気象学会 2017 秋 D163)，アジア (日本気象学会 2016 春 A303; Hasegawa et al, 2016;

Iwami et al, 2017) や全球 (ICWRER2016; 日本気象学会
2016 秋 A205; JpGU-AGU2017; 日本気象学会 2018 春
A152) の気象学的渇水の動向を調べた．
一方 SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspira-

データと解析手法
全球版 d4PDF データから，100 アンサンブルの過去

実験 (1951-2010) 及び 90 アンサンブルの 4◦ C 昇温実験の月降水量及び実蒸発散量データを用いた．本稿では12 ヶ月スケールの解析結果について紹介する．比較 SPI
計算では降水量を入力にピアソン III 型分布関数を用いたが，比較 SPEI 計算では降水量と実蒸発散量の差を入力に対数ロジスティック分布関数を用いた．

3

結果
100 アンサンブル過去実験を一括に参照データとして分布関数のパラメータを推定し，4◦ C 昇温実験の各ランの比較 SPI 及び比較 SPEI を求め，その中央値の 90 ア
ンサンブル平均を図 1 に示した．過去実験の各ランの比較 SPI 及び比較 SPEI の中央値の 100 アンサンブル平均

tion Index) は，降水量と可能または実蒸発散量の差を標はほぼ 0 となるので，図 1 は 4◦ C 昇温時の平均的な状準化して求めた気象学的渇水の指標である．一般に −1

態がどれだけ乾燥・湿潤側にシフトするかを表す．

以下で気象学的渇水とみなす点は SPI など他の標準化を用いた渇水指標と同様である．蒸発散の観測の問題から
か SPI ほど普及していないが，気候予測実験では実蒸発
散量は出力されており SPEI 計算のハードルは低い．降

図 1 左の比較 SPI では，陸上は地中海沿岸やアフリカ
南部や南北アメリカの低緯度地域などで乾燥化が進む一方，ユーラシア大陸やオーストラリア中央では湿潤化す
る．しかし図 1 右の比較 SPEI では，実蒸発散量の増加

水の変化だけでなく蒸発散の変化を考慮することができが降水量の増加に拮抗し，オーストラリアなどを含む低るために，温暖化が進んだ将来の気象学的渇水のより現中緯度帯の陸上で乾燥傾向の地域が大きく広がった．

実的な評価にも有用と考えられる．
較 SPEI も用いて，工業化以前から全球平均気温が 4◦ C
昇温した将来気候の気象学的渇水について解析し，両指標の結果を比較する．

2

2

0

1

0

0

−3

−1

1

1

2

2

0
3

2

0
−2

0

0

−2
−2

−
0 1

−1

2

0
3

0

−1

1

−2

0

0

−1 0
−2

−1

0

1

1

−1

−1

−2

1

1

0
0

−1

0

−1

−2

1

0

−1

−1

−2
−1

0

0

1
1
0

0

1

1

−1

−1

−1
0 0

0

0

0

1

1

0

0

0

−1

−1

−−13
2

本研究は，文部科学省「統合的気候モデル高度化研究プログラム」の支援により実施された．

2

1

1

−1

■謝辞

3

2

0

島嶼部の参考のために海上でも指標を求めたが，比較

SPEI ではより広い海域で乾燥化が進むことが示された．

−1

本研究では，比較 SPI 同様の拡張を SPEI に施した比12

図 1: 過去実験 (1951-2010) を基準とした 4◦ C 昇温将来実験の 12 ヶ月規模の比較 SPI(左) と比較 SPEI(右) の中央値の変化．中央値が示す平均的な状態が将来気候で乾燥側 (負・実線)・湿潤側 (正・点線) にシフトする度合を表す．

― 250 ―

P363

CO2 濃度増加の瞬時放射強制力に起因する降水予測の不確実性*小倉知夫(国立環境研), M. J. Webb(英国気象局),

渡部雅浩(東大大気海洋研),
F. Hugo Lambert(エクセター大学), 對馬洋子(英国気象局)

1. はじめに気候変化が自然や人間社会へ及ぼす影響を見積もる際、降水量の変化は重要な指標となる。しかし、大気中の CO2 濃度増加による降水変化を複数の気候モデル(GCM)で計算した結果は、特にその地理的分布においては、大きな不確実性（モデル間のばらつき）が見られる。こうした不確実性が生じる原因はまだ十分に特定されていない。
GCM の物理過程における降水変化の計算は以下の 3 つの段階に大別できる。第一に、CO2 濃度変化から瞬時放射強制力を診断する段階、第二に、瞬時放射強制力によって大気と陸面に生じる変化（速い調節）を計算する段階、第三に、海面水温の上昇によって大気と陸面に生じる変化（気候フィードバッ
ク）を計算する段階である。既往研究によると、第一段階の瞬時放射強制力の診断結果において、既に大きなばらつきがモデル間に生じている。こうしたばらつきは降水の速い調節にどの程度の影響を及ぼすのか、本研究で議論した。
なお、CO2 増加によって引き起こされる降水変化
では第三段階の気候フィードバックの寄与も重要である。しかし、本研究では簡単のため第二段階の速い調節に注目しており、第三段階は考察の対象外とした。

2．数値実験設定
本研究ではまず、大気 GCM(AGCM)を用いて降水の速い調節を計算した。具体的には、観測データに基づく海面水温と海氷分布を境界条件として与える
AMIP 実験(1979-2008 年)、および、AMIP 実験と同様の設定で CO2 濃度のみ 4 倍増する AMIP4xCO2 実
験の出力データを用い、「AMIP4xCO2 実験 minus
AMIP 実験」として降水の速い応答を求めた。出力
データを使用した AGCM は MIROC3, MIROC5,
HadGEM2-A, CanAM4, IPSL-CM5A-LR である。これら 5 つの AGCM の出力を相互に比較することで降水の速い応答のばらつきを評価した(1)。
次に、MIROC3 を用いた AMIP 実験において、CO2
濃度 4 倍増の瞬時放射強制力を外部境界条件の熱源として与えて降水の変化を計算した。使用した熱源
は、上記 5 つの AGCM から診断された瞬時放射強制力、合計 5 種類である。この 5 種類の熱源を 1 つず
つ MIROC3 に与えて加熱実験を実施し、出力を相互に比較することで降水変化のばらつきを評価した(2)。
(1)のばらつきは、5 つの AGCM における計算方法の違いによって生じる。一方、(2)のばらつきは、瞬時放射強制力の違いによってのみ生じる。そこで、(1)のばらつきと(2)のばらつきを比較して両者の間に相関が見られれば、降水の速い調節のばらつき(1)に対して瞬時放射強制力のばらつき(2)が寄与していると考える。

3．結果
2 種類のアンサンブル実験における降水応答のば
らつき、すなわち(1)と(2)を比較したところ、両者の間で相関の高い領域が亜熱帯太平洋、亜熱帯大西洋、
西アジア、ノルウェー海、東南極の一部に見られた（図 1）。従って、限られた領域ではあるものの、瞬時放射強制力が降水予測の不確実性に寄与していることが分かった。
さらに、瞬時放射強制力がどのような仕組みで降水応答に影響を及ぼしているかを調べた。その結果、
亜熱帯太平洋において瞬時放射強制力に駆動された大気循環が境界層における水蒸気収束を通して降水に影響を及ぼしている様子が見られた。
以上のことから、将来、AGCM の放射パラメタリ
ゼーションの精度を向上できれば降水予測の信頼性改善を見込めることが示唆された。

図1 CO2濃度4倍増による降水変化。縦軸は5つのAGCMで計算した結果を示し、横軸は1つのAGCMに5つのAGCMから求めた瞬時放射強制力を境界条件として与えた結果を示す。亜熱帯太平洋の(157.5˚E-185.6˚E, 9.7˚N-15.3˚N)における年平均値, mm/day。

― 251 ―

P364

CMIP5 マ ル チ モ デ ル ア ン サ ン ブ ル と の 比 較 に よ る
MRI−AGCM で 表 現 す る 降 水 の 将 来 変 化 の 不 確 実 性 の 評 価*伊 東 瑠 衣 (気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー /気 象 研 ),1.

仲 江 川 敏 之 (気 象 研 ), 高 薮 出 ( 気 象 研 )さい．
これら空間相関や標準偏差は，AMIP およびCMIP

はじめに

気象研究所全球大気モデル MRI−AGCM（Mizuta et al.,モデルのアンサンブル平均（MME）と同程度であり，2012, JMSJ）で作成した気候情報は，その高い水平解像

AMIP や CMIP の個々のモデルと比べると MRI−AGCM

度から，全球から地域まで含んだ気候研究，また気候は高い再現精度を示すモデルであった．季節別・領域

変化の影響評価で利用が進んでいる．利用に伴い，こ別での平均降水量でも，個々のモデルに比べて，精度の MRI−AGCM による将来予測情報の，世界標準の気は比較的高い．

候情報との一致度を明らかにすることは，予測情報を用いた知見の信頼性を確保する上で重要である．本研
究では，MRI−AGCM による，特に降水の再現精度および将来変化について，全球と地域ごとに CMIP5 による結果と比較し，MRI−AGCM が示す将来変化の特性やその不確実性，
さらに CMIP5 との関係性を明らかにした．
2.

4.

CMIP モデルとの比較による将来変化の特徴

MRI−AGCM による全球と東アジアの降水の将来変化率は，CMIP MME と同じ正の変化率で，CMIP の中
央値から最大値の範囲に多くは分布した（図 2）．よって，MRI−AGCM は CMIP モデルの半数で予測するのと同等の増加率を予測する一方，中央値より小さい変化率や全球の JJA で見られる減少傾向は予測していな

解析データ

解析対象は，水平解像度 60 km / 20 km の MRI−

いことが分かった．モデル選択によっては，どの dSST

AGCM3.2H / S で作成した現在気候値（1984−2003 年）

でもCMIPより過大な増加率を示すこともある（図2a）．

と RCP8.5 シナリオの将来気候値（2080−2099 年）のモデル解像度を上げると，特に DJF では HYS での予測

20 年分の降水データである．MRI−AGCM3.2 によるこ以上の変化率を示すようになった．本解析から，MRI−

れら気候値の不確実性の幅は，3 つの異なる物理スキー

AGCM による全球 26 地域それぞれの将来変化の特性

ム（AS, KF, YS）（20km モデルは YS のみ）と，3 つのが明らかとなり，CMIP が示す将来変化との関係付けがSST 昇温パターン（dSST，c1−c3）とそれらの平均値（c0）

可能になった．

とで作成した．比較した CMIP5 の大気海洋結合モデル（CMIP モデル）は現在気候で 49 モデル，将来気候で41 モデルである．さらに，MRI−AGCM と同様の大気モデル（AMIP モデル）も 29 モデルを用いた．現在気候の再現精度の検証は，8 つの観測データ（GPCC・
CPC・CRU・PRECL・CMAP・GPCP・GPCP1dd・MSWEP）
を用いて行ない，観測データ間の不一致による精度検証への影響を軽減させた．
降水の将来変化の比較は，全球陸域（60°S 以北）とIPCC AR5 の SREX で定義された全球陸域を 26 領域に

図１ 全球陸域での年降水量のテイラーダイアグラム．参照データは GPCC．

区切ったそれぞれで行なった．
3.

現在気候値の再現精度

全球陸域での年降水量の空間パターンについて，観測した SST を境界条件としているため，AS スキームを用いた 60 km モデル（HAS），HYS，HKF と順に観測値との相関は高く，その標準偏差は，観測データ間の標準偏差と同等であった（図 1）．モデル解像度の違い（HYS と SYS の比較）は，物理スキームの違いより小図２ 季節平均降水量の将来変化率．×は CMIP MME，丸
印は c0 での変化率．ばらつきの最大値・最小値は，CMIP モ
デルでは 41 モデルから，それ以外は c1−c3 から求めた．
謝辞 本研究は，文科省統合プログラムの支援を得た．

― 252 ―

P365

CMIP5 モデルでの系統的な乾燥バイアス:水蒸気量と降水特性の関係
高橋

洋 （首都大/JAMSTEC）

1. はじめに性と乾燥バイアスが関連していることを示してい水蒸気量は、雲と降水のもととなるため、気候シるかもしれない。

ステムにおいて極めて重要である。本研究では、第５期大気海洋結合モデル相互比較計画（CMIP５）での鉛直積分した水蒸気量（可降水量）の絶対値について、可降水量と降水特性の関係に着目して調べた。
2. 使用した実験データと手法
本研究では、CMIP5 のいくつかの CGCM の歴史
実験データを解析した。全球規模の水蒸気量と比較するために、1989 年から 2005 年までのデータを使
図 1：各モデルの熱帯海洋平均の可降水量。MMM は用した。
観測データとしては、NVAP-M(Vonder Haar et al.,モデルアンサンブル平均。RSS,NVAP-O, NVAP-C は2012)の NVAP-C と NVAP-O を使用した。これらのそれぞれ観測の降水量データ。水平な破線は、上か

データは、気候研究のために長期的に安定したプロ

ら、観測平均、観測平均の 95％、観測平均の 90％

ダクトを目指して作成されている。水蒸気量データを示す。

として、他のデータも使用し、観測データ間での誤差の大きさも考慮した。

＋

CGCM の SST の再現性の問題を議論するために＋大気モデル相互比較計画(AMIP)実験のデータも合わせて使用した。

−

−

＋

−
＋

3. 結果と議論
本研究において、CMIP５モデルにおける全球平均の可降水量が、観測値に比べて、系統的に低いことを見出した。この乾燥バイアスは、熱帯の海洋上においてもっとも顕著である（図 1、２）。この乾燥バイ

図 2：モデルアンサンブル平均と観測値(NVAP-C)のアスは、CMIP５の結合モデルの海面水温バイアスに

可降水量の差。

部分的に起因する。しかしながら、乾燥バイアスは、
AMIP 実験でも見られることから、別の要因も寄与

論文: Takahashi, H. G., 2018: A systematic tropospheric

していることが示唆される。可降水量と降水特性のdry bias in the tropics in CMIP5 models: Relationship関係を調べると、観測よりも低い水蒸気量の時に降between water vapor and rainfall characteristics. J. Meteor.

水が発生しており、この傾向は乾燥バイアスの強いSoc. Japan, 96, doi:10.2151/jmsj.2018-046, in press.

モデルでより顕著である。これは、降水特性の再現― 253 ―

P366

季節進行の中でみた７月前半頃における長崎・鹿児島での大雨日の総観的特徴*大谷和男 (テレビせとうち・日本気象予報士会)，加藤内藏進 (岡山大学大学院教育学研究科)
1.

表に半月毎に集計した６〜７月の長崎での総降水量とはじめに「梅雨」と一口に言っても，東アジア夏季モンスー

大雨日のみでの総降水量（大雨日の寄与）を示す。どンの季節進行等に伴って盛夏期への移行はもちろん，の各期間や年代においても，長崎・鹿児島（後者は表

梅雨期の中でも総観場の特徴は大きく遷移する。また，略）における総降水量の約半分は，大雨日の寄与であ

梅雨期の東・西日本での降水量差も他の季節と比較しった。なお，表中の A の期間に比べ，B の期間の７月て大変大きい。

後半は，長崎・鹿児島の両地点とも大雨日の寄与の減Otani and Kato (2015, SOLA)によれば，1971〜2000 年

少を反映して，総降水量が減少した。しかし，７月前と 2001〜2010 年６月の月平均降水量について，降水量

半は，６月後半とも７月後半とも異なり，A, B の両期がとりわけ多くなる九州地方では，〜32N 以南では降間での，大雨日の寄与や総降水量の大きな差はみられ水量が増加，それ以北では減少（長崎では，95%の信なかった。このように，総降水量や大雨日の関わり方

頼水準で有意に減少）という南北九州で６月の降水量の季節進行の中で，７月前半も１つの独特な特徴を示差が対照的であった（第１表も参照）。また，６月後半

すステージとして興味深い。

頃について，冷夏・長雨が顕著だった 1993 年の第 34

第１表 ６・７月の前半・後半における長崎での降水量と大雨日（mm）。

〜37 半旬の解析例では，地上の梅雨前線が長崎付近の長崎

緯度帯にあっても，長崎での大雨日（ここでは，50mm/

A 1971～2000

日以上）には，水蒸気フラックスが，地上の梅雨前線

B-Aを通過してさらに北へ抜ける成分も少なくなかったが，

3.

B 2001～2010

小雨日（日降水量 10mm/日未満）には，長崎付近では前線に沿った向きとなっていた（大谷・加藤 2015, 『生きる力を育む学校防災Ⅲ』）。

6/1～6/15

合計

125.9

大雨日

59.9

-66.0

62.2

14.4

-47.8

6/16～6/30

合計

234.8

178.1

-56.7

大雨日

152.0

70.1

-82.0

7/1～7/15

合計

160.7
162.0

1.3

大雨日

88.9
83.5
-5.4

7/16～7/31

合計

169.0
108.9

-60.1

大雨日

121.6

66.2

-55.4

７月前半における長崎や鹿児島で大雨日となる総観場の特徴

長崎・鹿児島の両方で大雨日（Case K&N）となった
場合，６月前半は，総観規模擾乱の東進による一時的

一方，７月後半頃になると蔵田ほか（2012，岡山大な前線の北上していた事例が多かった（大谷・加藤，『天

学教師教育開発センター紀要）が気象教育のための教気』投稿中）。一方，７月前半の Case K&N の平均場（第材開発として行った解析では，７月後半は無降水日の１図）は，太平洋高気圧北西縁辺の梅雨前線に向かう

割合が６月後半と比較して多いが，顕著な大雨日

多量の水蒸気フラックスの一部は，すでに地上前線の（100mm/日以上）の出現頻度は，両期間でそこまで大暖域で高気圧性の曲率を持ちつつ収束していた。なお，

きな差はなく，しかも，７月後半の顕著な大雨日の平６月後半を中心とする Case K&N の合成では，九州全

均降水量は，６月後半のそれよりも多かったという体がメソαスケールの低気圧性渦度域での収束のよう（1971〜2000 年の解析）。

であり，種々の場の合成解析の比較や季節進行の違い

そこで，本研究では季節進行の中で，気候学的にはが，どう反映されているか，更に吟味する必要がある。

梅雨最盛期にあたるが年によっては梅雨が明けてしまう７月前半に注目し，この時期に長崎や鹿児島で大雨日となった際の総観場について，NCEP/NCAR 再解析
データ，気象庁の地上天気図（09JST）
・日降水量デーmタに基づき，大雨日にみられる雨域の南北の拡がり方との違いにも注目して気候学的解析を行った。
2.

梅雨期の中でみた７月前半の長崎・鹿児島での降水量の位置づけg kg−１･m s−１

１章で述べた梅雨期の各ステージにおける大雨日の総観的特徴と総降水量への寄与を調べるために，第１

第１図 1971〜2010 年の Case K&N で平均した 925hPa の水蒸気フラックスとその発散場。点描は，−４×10−５ｓ−１以下の収束域。

― 254 ―

P367

JRA-55 か ら 作 成 し た 前 線 帯 指 数 で 表 現 し た 日 本 の 気 候 変 動
高 橋 信 人 (宮 城 大 学 )
1.

研究目的

向に伸びる前線は１グリッドまでの断絶を許す）、②局

日本付近に現れる前線帯は、日本を冬季から夏季に地的に現れる前線の排除（便宜的に 1,200km の長さにかけて北上、夏季から冬季にかけて南下し、日本の四満たない前線を削除する）、③南北に近接・並行して伸季を大きく特徴づけている。
Takahashi(2015, SOLA)では、びる前線を１つの前線として扱う（TFP の値が低い方

NCEP/NCAR 再解析値（Reanalysis 1）から算出したの前線を削除する）、という 3 つの空間フィルタを施す

850hPa 面の温位および相当温位に基づいて、６時間ごことで、NCEP/NCAR 再解析値の類似度（0.467）よりとの前線位置をデータベース化し、さらに各半旬の日も高い類似度（0.491）を示す前線帯データを得ること

本付近の前線分布に主成分分析を施して、主成分得点ができた。このときの閾値はδθe≧0.85K/100km、TFPの時系列（前線帯指数）で気候変動を捉えることを試≧2.21K/(100km)2 であった。

みた。一方、気象庁は 2014 年に気象庁 55 年長期再解

主成分分析で得られた負荷量分布をみると、JRA-55

析（JRA-55）を公開した。これは NCEP/NCAR 再解析と NCEP/NCAR 再解析のいずれのデータを用いたものに比べて高精度で、水平方向の空間分解能は 1.25 度×であっても、第１主成分は前線帯の南北変動、第２主1.25 度と高い。本研究では、この JRA-55 から前線帯デ成分は前線帯の平年位置における前線頻度の多寡を表

ータおよび前線帯指数を求める手法と、NCEP/NCAR

していた。ただし、両再解析データから得た主成分得再解析値から求めた前線帯指数との比較の結果を示し、点の相関関係を半旬ごとにみると、3 月中旬から 10 月

JRA-55 から作成した前線帯指数で 1958〜2016 年の日までは高い相関係数（0.8, n=56)を示したものの、冬季

本の気候変動を表現することを目指した。

は 0.6 程度と低く、両データに若干の違いが認められた。

2.

負が北偏を表す）、図１の下図は第 2 主成分の得点（正図１の上図は第1主成分の得点（正が前線帯の南偏、
データと方法前線帯データおよび前線帯指数の作成には、データを NCEP/NCAR 再 解 析 値 か ら JRA-55 に 替 え てTakahashi(2015)と同様の手法を用いる。まず、850hPa
面の相当温位（θe）を算出し、その南北方向の変化量（δθe）と Thermal Front Parameter (TFP)を求める。次に、気象庁天気図から読み取った日本付近の前線位置（1996〜2005 年の 4 月〜11 月、12 時間ごとのデータ）との類似度（Jaccard 係数）が最も高くなるδθe と TFPが高頻度、負が低頻度を表す）であり、それぞれ 7 年
移動平均を施して示している。このような時系列は、前線帯の振る舞いで日本の気候変動を表現したものといえる。今後は気象庁の観測データと前線帯指数との統計的関係に基づいて1900 年前後からの前線帯指数の復元し、前線帯の振る舞いから日本の気候変動を捉えることを目指したい。

の閾値を求め、この閾値を超えるグリッドに前線が存在すると判断する。こうして得たデータを各半旬（3半旬移動平均値）、各グリッドで集計して前線頻度（％）
を求めた後に、日本付近（北緯 20〜50 度、東経 120〜
150 度）の前線頻度分布の平年偏差に主成分分析を施し、得られた主成分得点を前線帯指数として用いる。
3.

結果

Takahashi(2015)と同様の手法をそのまま JRA-55 に適用した場合、気象庁天気図から求めた前線帯データとの最大類似度は NCEP/NCAR 再解析値を使った場合に比べて悪くなった。事例解析より、これは NCEP/NCAR
再解析値よりも高解像度のデータであることに伴って局地的に多数の前線が現れたことによるものと考えられた。そこで、①前線の不連続の問題の改良（東西方図 前線帯指数のカレンダー。上図が第１主成分、下図が第２主成分の得点。７年×３半旬のフィルタを施して示している。等値線の間隔は 0.2。0 は太線で、-0.2 以下は破線で表現しており、灰色が濃いほど値が高く、薄いほど低いことを示す。

― 255 ―

P368

Atmospheric River が日本の豪雨に与える影響*末藤菜保（弘前大）、谷田貝亜紀代（弘前大）、高薮縁（東大大気海洋研）
1. はじめにはその中で、四国・紀伊半島地域について記述する。

 Atmospheric River (以下 AR)は、湿潤な熱帯域

この地域での豪雨日（暖候期）は 257 日、そのうちから中緯度にかけて生じ、水蒸気を輸送する細長い

豪雨があり AR が出現したのは 111 日であった。こ川のような流れのことである(Newell et al., 1992)。

の 111 日について、AR の出現頻度のコンポジット

AR は日本付近にも出現すると言われているが、日図を図 1 に示す。出現頻度が最も高い領域は四国よ本付近については少なく、豪雨への影響も十分に理り南西側に存在する。この地点と豪雨日中で最も降解されていない。そこで本研究では、豪雨日の抽出、水量の多かった地点について後方流跡線解析を行っ

AR の検出結果から、AR が日本の豪雨にどのくらいた。その結果、この地域に出現した AR のうち、特影響を与えるのか調査することを目的とする。また、に 6 月に出現するものは東南アジアの熱帯域が起源

AR の初期解析を行ったので報告する。

となっているものが他の月に比べ多く見られた。詳細は当日述べる。

2. 使用データ・解析手法
 豪雨の抽出、AR の検出のどちらも、1980 年から

4. まとめ本研究では豪雨の抽出と AR 検出を行い、それら

2014 年までの 35 年間について行った。
豪雨日の抽出は、一年を暖候期 (4-10 月) と寒候の結果から、日本の豪雨への影響を調査した。AR 検

期 (11-3 月) に分け、APHRO_JP (Kamiguchi et al.,

出結果から合流・蛇行型 AR が AR 出現数の経年変2010) の日降水量データ (0.05 度格子) に雨量計デ動に影響を与えることがわかった。

ータの値を保存したものを使用した。豪雨は夜中の地域分けをした結果として、四国・紀伊半島地域

発生数が多いことから 2 日間降水量を計算し、使用では 6 月に出現する AR が東南アジアの熱帯域が起した。抽出する閾値として、35 年間での各地点にお源となっているものが多く見られた。

ける 99 パーセンタイル値を算出し、2 日間降水量がその値または 150mm を超えた日を豪雨日として抽出した。
AR の検出は、ERA-Interim 再解析データ (Deeet al., 2011) の可降水量 (IWV) データ (0.75 度格子) を用いて谷田貝・高藪 (2016) の方法を用いて抽出した。抽出の閾値として、可降水量の偏差が10mm 以上の領域のグリッド数が 50 個以上、短軸平均距離が 1000km 以下、短軸距離の最大値が1500km 以下、短軸距離平均と長軸距離が 0.3 以下を満たすものを AR として検出した。
図 1 四国・紀伊半島地域において、豪雨が発生し AR が3. 結果出現した 111 日の AR の頻度分布のコンポジット図。

豪雨抽出の結果、35 年間で 2415 日（暖候期）となり、主要な豪雨が抽出できた。AR 検出の結果、謝辞

7491 事例（全ての期間）を検出し、出現数について

本研究の一部に(独)環境再生保全機構「環境研究総合推進

直線型 AR よりも合流・蛇行型 AR の方が経年変動への影響が大きいことがわかった。
AR の豪雨への影響の調査について、日本全域での研究は豪雨が発生したが、豪雨に影響しない場所
への AR の出現があることは物理的解釈に限界があるため、日本を 13 の地域に分けて調査した。ここで費」（2-1602 代表：谷田貝）を使用した。
参考文献[1] Kamiguchi et al., Hydrological Research Letters, 4,60-64, 2010.
[2] Newell et al., Geophysical research letters, 19(24),2401-2404, 1992.
[3] 谷田貝高薮 (2016), 2016 年気象学会春季大予稿集
A304― 256 ―

P369

ハイブリッドダウンスケーリングにおける降水量補正法の検討
若月泰孝
茨城大学理工学研究科(理学野), 海洋研究開発機構の方が，弱雨が多いケース(b, d)は少し工夫が必要ではじめにある．雨の降っていないところに弱い雨を生成しな
近年，複数の GCM の情報をダウンスケーリング
ければならないが，それは難しい．そこで，その格子(DS)することで，確率論的予測情報を創出する研究において，低解像モデルの降水量をさらにスムージが実施されている．その中で，領域気候モデル(RCM)
ングした降水データを作成し，これと高解像データ
による力学的 DS は，観測の少ない地域にも適応での比較から補正を施す．この時，式(1)によって補正
き，高解像実験であれば降水現象に対しても物理的するが，なお弱雨域の大きな補正比が出る場合には，整合性のとれた結果を導き出すことができる．しか弱雨の増幅を抑えた上で，補正法(i)を適用する．このし，計算負荷が大きく，不確実性をカバーするだけの方法で強雨の過小評価が改善することが示された数の高解像気候実験を実施することは困難である．
(図略)．W 分布関数では，強雨域で Weibull 分布
若月(2017)は，少ない数の高解像 RCM 実験の結果（ f (r )  r  −1 exp ( − r  ) ）に近似される．補正比はを利用して，統計的 DS を行うハイブリッド DS を検 =1
−1
討した．この際，降水量の補正では，fine メッシュに (2)rH −H ln ( F  H )=空間内挿した coarse メッシュ降水量と高解像 RCM
1
−1

rL
−L ln ( F L )
の降水量の統計的な比を補正に使う単純な方法を適となる．
同様の補正を実施すると，良好な精度で補正用していた．この方法では，極端な降水に対して負バできる．また，W 分布そのものを用いた場合，式(2)イアスをもつ．一方，降水量に対するバイアス補正でのように補正比を記述することは困難だが，補正比多用されている Quantile-Mapping 法(QM)は観測値にを F の関数として求めることができ，極値側の精度対する補正は良好である．しかし，観測値に対して作はさらに良好となるはずである(現時点では未確認)．
成された QM を気候実験に適用する場合の誤差や，
なお，W分布ではまでは求めるが，と は固定値
実験年数が不十分な場合の誤差を考慮しなければなでよい(詳細は Wakazuki, 2011)．補正比推定において，らない．渡部ほか(2017)は上位 1 パーセンタイル値に や  などの比較的高次のパラメータの推定誤差が対する推定誤差は 20～30%もあり，無視できないと降水量補正に及ぼす影響は検討する必要がある．
指摘している．本研究では，ハイブリッド DS の高度
H

L化の中でも，降水量に関する補正について示す．
降水量の補正
降水量の補正には，(i)平均量の補正(従来法)，(ii)確率密度分布関数を適用した補正を行う．(i)では，平均降水強度の低解像度モデル(L)の平均値と高解像度モ
デル(H)の平均値の比を補正比として用い，全時刻にこの補正比を適用する(季節毎に補正比を変える)．一方，(ii)では，短時間降水量の確率分布関数を考える．
Wakazuki (2011)は，短時間降水量は，弱い雨で指数分
布，強い雨で Weibull 分布に近似すると極端な降水の頻度についても再現性がよいことを示した(以下 W
分布)．W 分布の関数は，3～5 つのパラメータで表現
され，複雑な形状をしている．降水時間割合と分布関数の傾き 以外は，分布関数の形状を決める高次のパラメータである．まず，低次パラメータのみを考慮し，分布関数を指数分布に近似し，2 つのパラメー
タだけを推定する．降水強度(r)の確率密度関数 f は，

f L (r ) =L L exp ( −L r ) , f H (r ) =H H exp ( −H r )この時，超過確率値 F に対して降水強度の補正比は，
rH L ln ( F  H )(1)=rL H ln ( F  L )となる．図は超過確率分布の例を示す．低解像モデルの方が，弱雨が多いケース(a, c)が一般的で，この場
合は弱雨を弱め，強雨を強める．一方，高解像モデル

図：(a, b)超過確率分布の例と(c, d)その場合の補正比(式 1)．(a, c)
は低解像モデルの方が，弱雨が多いケース．(b, d)はその逆．


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．

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, 2017: 高解像 RCM 実験情報を利用した統計的ダウン
スケーリング(続). 日本気象学会 2017 年度春季大会予稿集
渡部哲史, 鼎信次郎, 平林由希子, 2017: クオンタイルマッピン
グ型補正を用いた気候変化影響評価に関する考察. 土木学会
論文集 B1(水工学), 73 (4) , I_121-I_126― 257 ―

P370

「 平 成 26 年 8 月 豪 雨 」 を 対 象 と し た
疑似温暖化実験による降水量の感度解析*南 口 侑 希 ,


嶋寺光,

松尾智仁,

近 藤 明 (大 阪 大 学 )RCP8.5 で+3.2K および+2.7K であった．

はじめに

IPCC 第 5 次評価報告書によると，地球温暖化に伴う気候変動として極端な降水がより強くより頻繁となる



計算結果

可能性が非常に高く，また強い熱帯低気圧の活動度が2014 年 8 月 7 日～11 日について，図１に Baseline に増加する可能性もあることが示唆されている[1]．本研

おける計算領域全体及び西日本における平均日降水量

究では，地球温暖化が将来夏季の大雨事象に与える影の空間分布を，図２に日本全域及び日本の各地域にお響を評価することを目的とし，「平成 26 年 8 月豪雨」

ける平均日降水量を示す．なおこの期間は台風 11 号がを対象に疑似温暖化条件における降水量の感度評価を日本に接近した影響により，対象期間中特に降水量が行った．なお「平成 26 年 8 月豪雨」は，2014 年 7 月

多かった．このことは，図１において，日本の南海上

30 日から 8 月 26 日にかけて日本の広範囲で発生した豪および南岸で台風進路に沿って降水量が多いことにも雨である．

表れている．また日本の陸域における平均日降水量はBaseline，RCP4.5，RCP8.5 でそれぞれ 24.8，27.9，30.4mm

となった．図２に示す通り，降水量の増加は，台風に計算方法

本研究では気象モデル WRF v3.7 を用いて，日本列島

よる降水量の多かった近畿地方及び四国地方で特に大を含む領域において，記録的豪雨が観測された 2014 年

きかった．これらの変化は将来条件における気温上昇

8 月を対象に計算を実施した．計算領域は格子数 450×によって，可降水量が増加したことによると考えられ450 の 5km 格子領域とし，鉛直方向は地表面から上空る．

100hPa までを 40 層に分割した．評価対象とする 2014
年 8 月 1 日～31 日の各日について，4 日前～前日を助走期間とする 5 日間の計算を実施した．なお助走期間
中は，風速の東西・南北成分についてナッジングを行った．再現計算に用いた客観解析データは，NCEP FNL，
RTG-SST-HR，MSM-GPV である．疑似温暖化条件の作
成には，これらに加えて，CESM1.0 (20THC，RCP4.5，
RCP8.5) 出力に ERA-Interim によるバイアス補正が施

図１ 条件 Baseline での平均日降水量の空間分布．

されたデータセットを用いた．

(期間：2014 年 8 月 7 日～11 日)

本研究では 3 条件 (Baseline，RCP4.5，RCP8.5) を設定して計算結果を比較した．Baseline では事象をよりよく再現するよう条件を設定し計算を行った．RCP4.5 とRCP8.5 の 疑 似 温 暖 化 条 件 は ， Baseline を 基 準 に
CESM1.0 を用いて作成した．疑似温暖化条件について，
まず過去 (20THC, 1971 ～2000) と将来 (RCP4.5 ，RCP8.5, 2071～2100) それぞれの 7，8 月の 30 年平均値を求め，さらに将来と過去の両平均値から差分を求め

図２ 日本全域及び各地域における平均日降水量．

た．この差分を Baseline で用いた 2014 年 7，8 月の元(期間：2014 年 8 月 7 日～11 日)の初期・境界条件に足し合わせた．なおこの差分には，
気温，湿度，海面水温，海面更生気圧，風速などの気

参考文献

象要素が含まれる．地上気温および海面水温の差分の[1] Intergovernmental Panel on Climate Change, CLIMATE

領域内平均値は RCP4.5 でそれぞれ+1.4K および+1.3K，― 258 ―

CHANGE 2014 Synthesis Report, 2014.

P371

従来型観測のみを用いた領域再解析の冬季降水の再現性*福 井 真 * 1 , 岩 崎 俊 樹 * 1 , 斉 藤 和 雄 * 2 , 3 , 瀬 古 弘 * 4 , 3（1 東北大学理学研究科, 2 東京大学大気海洋研究所, 3 気象研究所, 4 海洋研究開発機構）
による観測も含めて同化している気象庁メソ解析に対

はじめに

我々はラジオゾンデ観測網が整備された約 60 年前まする根平均二乗誤差は、一カ月平均でおよそ 0.9 hPa でで遡り、日本域を対象とした高解像度長期領域再解析あった。これは、夏季を対象にした領域再解析実験のを目指している。長期領域再解析により得られるデー

結果[1]や JRA-55 と同程度であり、冬季においても、従タは、メソスケール極端現象を対象とした解析、気候

来型観測のみを同化する領域再解析が良好な精度で安変動に対するリージョナルな応答に関する研究、さら定して行われていることが確認できた。

に、産業支援などのための気象情報の活用方法の開発

日本列島における降水量について、気象庁解析雨量など、広範な分野での利用が期待される。これまで我々と比較した。2016 年１月の積算降水量は、日本海側のは、長期間の均質性を保つため、地上気圧観測やラジ

地域や沖縄周辺で降水量が多い点など領域再解析で再オゾンデによる高層観測といった従来型観測のみを同現された降水分布は解析雨量とよく対応していた。解化する領域再解析システムを提案し、長期再解析実施

析雨量では、
月積算降水量 200 mm 以上の地域が山陰地に向けて、夏季の降水再現性に着目した事前のシステ方から東北地方にかけて日本海に沿って伸びている。

ム性能調査を行ってきた[1]。本発表では、領域再解析

JRA-55 では、月積算降水量 200 mm 以上の地域は北陸の冬季の降水再現性について、2016 年 1 月を対象とし地方に限定されるが、領域再解析では山陰・東北地方

た実験を行い、気象庁 55 年長期再解析(JRA-55)と比較にもかかるようになる(図 1)。脊梁山脈の影響を大きくしながら、検討した結果を紹介する。

受ける冬季の降水推定における高解像度再解析の有効性を示している。
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 予 測 の 高 度 化 」 (hp150289,hp160229,hp170246,
hp180194) 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 et al. (in revision)

実験設定

領域再解析システムには、側面境界に JRA-55 を与え、予報モデルに気象庁非静力学モデル、解析スキームに
局所アンサンブル変換カルマンフィルタを用いた。ここで、解析の際に第一推定値として摂動を与えない決
定論的予報を用いた。水平格子間隔は 5 km とし、メン
バー数は 30 とした。従来型観測である地上気圧とラジ
オゾンデ観測を同化した実験を行った。


結果

本実験の海面更正気圧について、衛星やレーダなど

図 1  2016 年 1 月の積算降水量。
(左図) 気象庁解析雨量。
(中央) 領域再解析。
(右図) JRA-55。
㻌― 259 ―

P372

気 候 監 視・季 節 予 報 の た め の 海 洋 デ ー タ 同 化 シ ス テ ム の 改 良*石 川 一 郎 , 藤 井 陽 介 (気 象 研 究 所 ),
1.

はじめに

必ずしも現実をよりよく反映しているかは明確でない。

気象庁では、気候監視や季節予測システムの海洋部

実際、空間分布が MGDSST に合っているか簡単な指標

分の初期値作成のため、全球海洋データ同化システム(相関係数や RMSD)で検証すると、g3f-iau の方が概ね(MOVE/MRI.COM-G2)を運用している[1][2]。近い将来良いという結果になる(図略)。

の改善に向けて、気象研究所では、新しい全球海洋データ同化システムを開発している[3]。高度化のインパクトを調べるため、比較実験を行ったので、その結果を報告する。

4.

今後の課題

今後、同化手法の高度化が解析結果の改善にどのように寄与するのか、より詳しく調べる予定である。また、気象庁気候情報課と協力して、結合モデルによる

2.

モデルと実験設定

予測に同化結果の違いがどのように影響するか調べる

現行システムでは 0.3-0.5 度×1 度のモデル(渦なしモ

予定である。

デル)を用いているが、ここで用いたモデルは気象研究所共用海洋モデル(MRI.COM v4.4)基づいて気象庁気候参考文献

情報課で開発されている 0.25 度×0.25 度の渦許容モデ[1] 高谷,石川, 2015, 平成 27 年度季節予報研修テキス

ト, 5-19

ルである。同化システムとしては、気象研究所で開発された MOVE v4 を用い、現行の 3 次元変分法(3DVar)[2] Toyoda et al, 2013, Theor. Appl. Mech. Japan, 61, 31-48

から 4 次元変分法(4DVar)に高度化する計画である。

[3] Fujii et al, 2018, JPGU2018 Abstract, MGI22-06

ただし、現業システムとして計算コストの制約があり、4DVar による同化計算は渦なしモデルで行ない、

g3f‐3dvar

その結果を Incremental Analysis Update (IAU) で渦許容モデルに反映するという手法を想定している。こうした手法で品質の高い解析値が得られるかは明らかでな
く、検証の必要がある。
ここでは、
渦許容モデルに 3DVarの同化を適用した結果と比較して、上記の手法による結果が改善しているかを調べることとした。
3.

g3f‐iau

結果

図 1 に、3DVar による同化結果(g3f-3dvar)、4DVar の同化結果を IAU で渦許容モデルに反映した結果(g3f-iau)、および、気象庁の海面水温解析(MGDSST)の比較図を示す(MGDSST はいずれのデータ同化においMGDSSTても、観測値として入力されており、独立検証データ
ではない)。
これを見ると g3f-3dvar のほうが細かい構造がよく見られ、g3f-iau はそれに比べるとぼやけた分布となっていることが分かる。後者では渦なしモデルを同化に用いているため、細かい構造が現れにくいということが一つには考えられる。しかし、MGDSST でもそれほど

図１

西部～中部太平洋熱帯域の SST の解析値

細かい構造は解析されておらず、g3f-3dvar のモデルが(2012/01/01)の比較; 上から g3f-3dvar、g3f-iau および、観測と無関係に細かい構造を作っている可能性があり、MGDSST― 260 ―

P373

海面水温の時空間解像度が地域気候モデルの再現性に与える影響*野 坂 真 也 (気 象 研 究 所 ), 川 瀬 宏 明 (気 象 研 究 所 ),佐 々 木 秀 孝 ( 気 象 研 究 所 ), 村 田 昭 彦  ( 気 象 研 究 所 )

温がコントロール実験より高い場合，降水量が領域内

はじめに

海面水温が大気に与える影響についてはこれまで多で 4.5%増加、低い場合は降水量が 5.6%減少した．空間

く議論されてきており，SST の空間的に小さいスケー

スムージング実験の海面水温がコントロール実験よりルの分布が大気現象に影響を与えることがわかってい低い場合は 36%降水量が減少した．高い場合は事例数る(Iizuka et al, 2013; Nonaka et al. 2009)．一方で，海面水が少ないため除外した．時間スムージング実験では空温の時間解像度の影響が大気にどの程度影響を与える

間スムージング実験と比べ影響が小さいことが確認さかははっきりしていない．そこで，今研究では海面水れた．降水量の変化はどちらの実験でも海上が中心で温の時間解像度が大気モデルの再現性にどのような影あった．

響を与えるか調査した．

 今後，日本周辺において，海面水温の影響が大きい
地域や季節の傾向について調査を行う．



使用データ、モデル

大気モデルには気象研究所の NHRCM (Sasaki et al.
2008)を用いた．境界条件に JRA-55 を利用し，解像度20km で計算した後，解像度 5km にダウンスケールした．下部境界条件のうち，海面水温データは気象研究所で作成された海洋再解析データ FORA-WNP30(Usuiet al. 2017)の海面水温データを用いた．
2011 年から 2015
年の 6 月から 8 月の降水量を比較した．
 海面水温データの時間解像度，空間解像度の影響を 図１ 海面水温の差(℃)

調べるために，空間スムージングと時間スムージング（左：時間スムージング実験－コントロール実験、右：を行った．空間スムージングは 100km スケールのガウ

空間スムージング実験－コントロール実験）

シアンフィルターを用いた．時間スムージングは前後 7日の移動平均フィルターを用いた．
結果

時間スムージングでは日々の海面水温に影響が見られるが，3 か月平均の海面水温には影響しない．一方，
空間スムージングでは 3 か月平均の海面水温にも差が見られ，黒潮や対馬暖流の流れる地域で海面水温が低図 2 3 か月積算降水量の差（mm）

くなっている(図 1)．降水への影響もこの差が表れてお（左：時間スムージング実験－コントロール実験、り，空間スムージング実験では特に日本海側の沿岸部

右：空間スムージング実験－コントロール実験）の海面水温が低くなっている地域で降水が減少している（図 2）．

謝辞：本研究は科研費(16H01844）の助成を受けたもの

日降水への影響を調べるため，8 月の降水について，である。

図 1 の矩形領域で SST の差が 0.1 度以上あり，日降水量の領域最大値が 20mm/day 以上ある日を選び，降水量の合成図を作成した．
 降水を合成すると，時間スムージング実験の海面水― 261 ―

P374

過去の大規模火山噴火にともなう全球地表気温の変化*藤 原 正 智 (北 海 道 大 学 地 球 環 境 科 学 研 究 院 ),Wright J . (精 華 大 学 )1.

Martineau P. ( 東 京 大 学 ),面水温変動については，ENSO のインデックスである

はじめに大規模な火山噴火にともない硫黄化合物が成層圏にNiño 1+2, Niño 3, Niño 4, Niño 3.4，Modoki，および，イまで注入されると，化学反応により硫酸エアロゾルがンド洋 basin モード，インド洋ダイポールモード，大西

生成し，成層圏内に数年にわたり滞留する．これによ

洋 Niño，熱帯北大西洋インデックス，を考慮すること

り，成層圏は太陽近赤外線と上向き地球放射の吸収量とする．これらと QBO と Solar Cycle のインデックスと増加により昇温するいっぽう，地表気温は太陽放射量を合わせて EOF 解析をおこなうことにより，直交化さの減少により低温化するとされている[1]．20 世紀半ばれたインデックス群を得て重回帰計算に用いる．

以降，全球気候に大きな影響を与えた大規模火山噴火
は 3 事例あった．1963 年のインドネシアのアグン山，
1982 年のメキシコのエル・チチョン山，1991 年のフィ
リピンのピナトゥボ山の噴火である．

3.

結果と議論

図 1 に，JRA-55 による，ピナトゥボ山噴火直後の北半球冬季の地表気温変化分布を示す．低緯度では主に大気観測データから火山噴火の影響を見積もるには，

負偏差だが，高緯度には正偏差も見られる．[4]では R1

他の要因（ENSO 等の熱帯海面水温変動，QBO，Solarを用い，15 年平均からの偏差を同時期について示して

Cycle，トレンド，およびそれぞれの季節変動成分）にいるが，よく似た空間パターンを示している．

よる影響を重回帰分析により評価し引き去った上で，残差時系列データが火山シグナルとランダム変動のみからなると仮定する方法がある[2]．
本研究では，全球大気再解析データの地表（2 m）気
温の月平均データに重回帰分析の手法を適用して，火山噴火の影響を評価する．ただし，3 つの火山噴火直後に生じた El Niño イベントによる熱帯東太平洋の昇温の空間パターンはそれぞれ異なっていること，および，熱帯インド洋と熱帯大西洋にも独自の海面水温変動があることから，熱帯海面水温インデックスの取り扱いには工夫が必要である．
2.

データと手法

使用する全球大気再解析データは，現在利用可能な

図１ JRA-55 による 1991 年 12 月～1992 年 2 月の 3

ものすべて[3]，すなわち ERA40, ERA-Interim, JRA-25,

ヶ月平均の気温偏差．等値線間隔は 0.4 K，点線は負値．

JRA-55,

灰色は 1σを超える領域．右パネルに東西平均値を示す．

MERRA,MERRA-2,

NCEP-NCAR

R1,

NCEP-DOE R2, CFSR（以上，高層観測も同化）, 20CRv2c,
ERA-20C, CERA-20C（以上，地表観測のみ同化）とし，参考文献

異なる再解析データ間の比較もおこなう．これらのう[1] Robock, A., 2000, Rev. Geophys., 38, 191–219.

ち，アグン山が噴火した 1963 年をカバーしているもの[2] Fujiwara, M., et al., 2015, Atmos. Chem. Phys., 15,13507-13518.

は ， ERA40, JRA-55, NCEP-NCAR R1, 20CRv2c,[3] Fujiwara, M., et al., 2017, Atmos. Chem. Phys., 17,

ERA-20C, CERA-20C の 6 種である．

1417-1452.

火山噴火のシグナルを取り出すには，[2]と同様に
1958～2001 年もしくは 1980～2010 年の期間について，[4] Kirchner, I., et al., 1999, J. Geophys. Res., 104,

前節にて説明した重回帰分析の手法を用いる．熱帯海― 262 ―

19039-19055.

P375

光吸収性エアロゾルの監視と大気・雪氷系の放射収支への影響評価*保 坂 征 宏 1 、 谷 川 朋 範 1 、 庭 野 匡 思 1 、 足 立 光 司 1 、 石 元 裕 史 1 、 大 島 長 1 、
梶 野 瑞 王 1、 的 場 澄 人 2（ 1 気 象 研 究 所 、 2 北 大 低 温 研 ）1.

合した NHM-CHEM-SMAP、さらには SMAP を含む

はじめに北極圏を中心に、温暖化に伴う急速な融解が進んで地球システムモデルである MRI-ESM を用い、東アジいる。このように気候変動に対して最も脆弱な地域でア域及び北極域において LAA の濃度や積雪粒径が大ある雪氷圏変動において、大気中の光吸収性エアロゾ

気・雪氷系の放射収支や融雪量等に与える影響を評価

ルとそれに由来する積雪不純物（以下、これらを合わする。

せて LAA と記す）の変化は、アイスアルベドフィー

3.

ドバックの存在のもと、温暖化への進行を加速する役

これまでの取り組みと成果

初年度である平成 29 年度はこれまで継続的に実施割を果たすため、大きな不確定要素となっている。こ

してきたモニタリングやモデル開発の継続の他、新規

こでアルベドの減少には地球温暖化に伴う積雪粒径のの取り組みを多数行った。ここでは新たな取り組みを

変化も大きな影響を与えている。

中心に紹介する。

そこで LAA の主要な発生源である東アジアと最も国内での積雪観測で得られた積雪サンプルについて、影響を受けやすい雪氷圏に注目して、LAA の動態と積昇華装置を用いることで積雪を融かすことなく顕微鏡

雪粒径をモニタリングし、大気・雪氷系の放射収支やで観察することに成功し、大気中では見られない LAA

融雪過程に与える影響を評価するべく、地球環境保全の混合状態を見出した。今後の観察結果は LAA 粒子試験研究費「光吸収性エアロゾルの監視と大気・雪氷

形状の作成に活かされる予定である。また、国内外で系の放射収支への影響評価」（平成 29 ～ 33 年度）を海氷・海氷上積雪の放射機動観測を実施した。得られ開始した。なおこの研究は、SIGMA プロジェクト（平た光学特性をもとに、詳細モデルの開発に着手した。

成 23 ～ 27 年度、 研究代表者：青木輝夫（岡山大、

これは衛星リモートセンシング並びに数値モデルへの

当時気象研究所））[1] を起点とするいくつかの研究課

導入につなげていく。
リモートセンシングアルゴリズムの高精度化に向け、題等と協力・連携する形で進めている。
2.

積雪粒子としてボロノイ粒子の活用を進めているが、研究計画概要

この課題は、現地地上観測・衛星リモートセンシン

実際の積雪粒子の観察・分析を行い、その比較の結果

グによる監視と、数値モデルによる監視・影響評価かとして整合性が見られることが示された[2]。また、高らなる。

い時間・空間分解能、多バンドを持つひまわり 8 号を研究の基盤となる観測データを取得するため、地上気象・積雪の観測を行い、LAA の物理・化学・光学特用い、陸上積雪・海氷分布等の検知アルゴリズムの改良を行った[3]。

性と積雪粒径を監視する。国内協力機関と連携して札NHM-Chem のエアロゾル表現の精緻化を進め、幌・北見・長岡での連続観測を行うほか、国内、国外

NHM-Chem-SMAP の結合に成功した。精度検証の上、（グリーンランド、ニーオルスン）での連続観測・機監視・影響評価につなげていく。また地球システムモ

動観測によるモニタリングを行う。詳細な積雪アルベ

デル MRI-ESM での黒色炭素の表現等の改良を進め、ド・変質モデル(SMAP) の検証・改良も進め、SMAP に放射効果を調べた。
発表では平成 30 年度に進めた研究成果も含めて発よる分析も実施する。
衛星リモートセンシング技術を用いて、大気・積雪

表予定である。

中の LAA 濃度および積雪粒径について時空間的に広4.

がりのある監視を行う。そのアルゴリズムでは、降積[1] Aoki T. (2013), Bull. Glaciol. Res., 32, 1-2.

雪粒子、LAA の形状を精緻化した開発を行い、より高[2] Ishimoto H. et al. (2018), Journal of Quantitative

参考文献

Spectroscopy & Radiative Transfer, 209, 113-128.

品質の情報を作成する。
数値モデルとしては、NHM にエアロゾルの濃度・[3] 谷川ら (2018), 気象研究ノート, 印刷中.

混合状態等を陽に扱う化学輸送モデルと SMAP を結― 263 ―

P376

d4pdf を用いた北極域における極端低気圧の発生頻度の長期的傾向と季節性に関する研究* 堀 正岳 1

1: 海洋研究開発機構・北極環境変動総合研究センター

1. はじめに急速に進む北極域の温暖化にともない、極端に強い低気圧の発生頻度の変化にも注目が集まっている。2012 年にユーラ
シア大陸側で発生し、北極海中央において成長したグレート・サイクロンのように海氷分布に大きな影響を与えた例や、冬季北極域に強力な暖気移流を発生させた低気圧イベントの事
例といったように、極端現象の頻度とより長周期の場に対する影響は無視できなくなっている。
観測データはこうした極端低気圧の頻度について定量的な解析は難しいことから、本研究では気象庁 d4pdf データ・セッ
トを用いて非温暖化実験、ならびに再現実験、4K 温暖化実験下における低気圧頻度の変化傾向について調査を行った。

2. データおよび結果用いたデータは、d4pdf の日平均海面更正気圧データセット
ならびに月平均データセットのうち、海面更正気圧、地表面
気温、海氷分布などである。d4pdf データセットは再現実験（HPB）と非温暖化実験（HPB-NAT）をそれぞれ 100 メンバー、および４K 温暖化実験（HFB-4K）６種類それぞれ 15 メンバー

図２：a) ベーリング海峡領域、b) 北極海領域における P1% の季節変化。

を用いている。
本研究ではそれぞれのグリッドにおける P1% の SLP の値

冬季においてはベーリング海峡において温暖化に伴う極端をその場所における極端低気圧の強さと定義し、それぞれ低気圧の大きな低圧下がみられ、それが夏季では北極中央部

HPB、HPB-NAT、HFB-4K 実験相互での比較を行った。図１

へと遷移している様子がわかる。冬季ベーリング海峡の極端は各季節における P1% の値（等値線）と HFB-4K と HPB 間

低気圧の変調は上流である大西洋側からより北極海東側に低の差（シェード）を示している。

気圧が到達するケースが増えているとともに、太平洋側からの低気圧の侵入が増えていることを示唆している。夏季においてはユーラシア大陸沿岸の北極低気圧の発生源からカナダ
多島海側により強い低気圧が侵入する傾向が増えていることがわかる。
図２においては、こうした極端低気圧の変化にベーリング
海峡では秋季から冬季における季節性があるとともに、北極低気圧の変化傾向は年を通してみられることがわかった。
本発表ではさらに各メンバー間における応答の違いがそれぞれの境界条件としている SST と海氷分布とどこまで整合的かについて紹介する。

図１：a）DJF、b)MAM、c)JJA，d)SON について各季節における P1%の値（等値線）と HFB-4K と HPB 間の差（シェード）。

― 264 ―

P377

地球システムモデル MRI-ESM2 の北極域における数十年規模変動*相澤拓郎 1,2 ・

石井正好 2 ・

1. 東京大学大気海洋研究所

1. はじめに北極域は、その他の地域と比較して温暖化が特に著しい地域である。近年の北極温暖化増幅に対応して、夏期の海氷は急速に減少している。気候が急変している北極域において、海氷を通した北極域プロセスを解明することは喫緊の課題となっており、またそれを精緻化することは気候変動予測研究に対してとても重要である。
観測データによっては、北極域では 20 世紀前
半に顕著な温暖化が見られ、20 世紀中頃は現在の北極温暖化と比べられるほど暖かかったことが指摘されている(e.g., Johannessen 2004)。北極域の気温と海氷の変動には高い相関があるため、20世紀中頃における北極域の海氷は少なかった可能性がある。歴史的な気温変動・海氷変動、また両者の関係を明らかにするには、それらに対する自然変動の役割を理解する必要がある。本研究は地球システムモデルを用いた産業化前実験、歴史
実験、様々な強制力実験を通して、北極域の気候変動に対する内部変動の影響、あるいは外部強制力の影響を明らかにしていくことを目的とする。

行本誠史 2 ・

羽角博康 1

2. 気象研究所

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。強制力データは CMIP6 のプロトコルに従っている。

4. 解析結果

図 1 の上図は、産業化前実験における 10 年移動平均した地上気温の偏差を帯状平均して時間
緯度断面にしたものである。図 1 の下図は、10 年
移動平均した北極域(北緯 60 度以北)の気温偏差と 9 月の海氷面積偏差を示している。北極域では数十年以上の長周期の時間スケールで気温変動が生じていて、その強度は 1℃程度であることが分かる。9 月の海氷も数十年～百年以上の時間ス
ケールの変動が見られ、概ね気温変動と逆のセンスの変動であり、振幅は約 100 万㎢であることが
分かる。

5. 結論

MRI-ESM2 において北極域では数十年スケー
ルの気候の内部変動があり、概ねそれに対応して
9 月の海氷が長期的に変動する。

2. 北極域の自然変動

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 andJohnson 2000)、それは 20 世紀初め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)の重ね合わせで 20 世紀初めの北極域温暖化をかなり説明できることを示した。

3. 研究手法

CMIP6 向けに開発された地球システ
ムモデル MRI-ESM2 を用いて十分にス
ピンアップを行い、1850 年 1 月を初期値として歴史実験(historical)と産業化前実験(pi-Control)を行った。また DAMIP に関係する実験を行っている。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

図 1 ：帯状平均した年平均地上気温偏差(℃)の時間緯度断面(上図)と、10 年移動平均した北極域の気温偏差(破線、℃)と 9 月の北極域
海氷面積偏差(実線、106 ㎢)の時系列(下図)。上の図においてコンタ
ーは 0.2℃間隔で、実線は正偏差、破線は負偏差。長周期変動を見るために年平均値を 10 年移動平均している。気候値は 1901～2000 年の平均値。

― 265 ―

P378

冬 季 の AO と 続 く 夏 季 の 気 候 の 関 係 性 の 長 期 変 化*星 亮 輔 (首 都 大 院 都 市 環 境 ),

高 橋 洋 (首 都 大 、 J AMSTEC )場が平年に比べて、中緯度の地域では高く、高緯度のはじめに

北極振動(AO)とは、北極域と北半球中緯度地域の気地域では低くなるシーソーパターンを形成し、夏季の圧が相反して変動する北半球における大気変動の統計

AO 指数の符号も正となりやすい傾向がある。一方で、的第一モードである。Ogi et al. (2004) では、冬季の AO

ジャンプ後には、シーソーパターンが逆転しており、と続く夏季の大気循環場との関係性について調査して冬季の AO 指数の符号が夏季に再度現れなくなった。

おり、冬季の AO 指数と同符号のパターンが続く夏季

この AO シグナルの持続性の長期的な変化の要因をに再度出現する傾向があることを明らかにした。さら探るため、冬季の AO と続く季節の SST との関係性のに Ogi et al. (2003) では、AO が冬季と夏季の間で自己変化に注目した。バレンツ海付近では、ジャンプ前に相関がないことを示しており、冬季の AO シグナルが冬季の AO 指数と続く夏季の SST とは有意な正の相関

大気よりも時定数が長い過程(海氷や SST など)に数かがみられたが、ジャンプ後には、有意な相関がみられ

月記録され、そのシグナルが季節を超えて再度出現し、なくなった。また、熱帯大西洋では、ジャンプ前に有続く夏季の大気循環場に影響を与えると推察している。

意な相関がみられなかったが、ジャンプ後には有意な一方で、1980 年代後半には冬季の AO を含めた北半負の相関が夏季まで持続して残るようになった。これ

球の気候ジャンプが指摘されている。また、近年は北らの冬季の AO が海氷や SST にメモリを残す作用に変

極域の海氷が急激に減少している。本研究では、これ化が生じたことで、冬季の AO と夏季の気候との関係

らの長期気候変化により、近年において冬季の AO と性も変化した可能性がある。

続く夏季の気候との関係性にどのような変化が生じた

今後は、冬季の AO と続く夏季の気候との関係性が変化した要因とその具体的なプロセスについて考察をのかを明らかにする。

進めていく。


使用データ・解析手法

AO の持続性を調べるために、AO 指数、500hPa 面のジオポテンシャル高度、海氷、SST のデータをそれぞれ使用した。AO 指数は、より正確に AO の季節変化を考慮するために、Ogi et al. (2004) によって定義された
AO 指数(SV NAM index)を使用した。500hPa 面のジオ
ポテンシャル高度は、The Japanese 55-year Reanalysis(JRA55)を使用し、海氷と SST は HadISST を使用した。
解析を行う際には、それぞれのデータの値から 11 年
移動平均値を引くことで、長周期成分を除去し、年々変動を抽出して使用した。


結果

冬季の AO 指数と夏季の AO 指数における 25 年移動
ラグ相関係数を計算した結果、気候ジャンプが発生した 1980 年代後半を境にして大きく相関が弱くなっていた。気候ジャンプの前後それぞれに分けて、冬季の AO
指数と続く夏季の 500hPa 高度場に対するラグ相関係数を計算した結果、ジャンプ前後で両者の結果が大きく

図：冬季(12~2 月)の AO 指数と続く夏季(6~8 月)の北半球における異なっていた(図)。ジャンプ前は、冬季の AO 指数が正500hPa 高度場との相関係数分布図。影はそれぞれ、90%、95%、99%のとき、続く夏季の 500hPa 面のジオポテンシャル高度

で有意水準が高いほど影が濃い。(上)1963-1987 年、(下)1990-2010 年。
本研究は JSPS 科研費 JP16K16349 の助成を受けたものである。

― 266 ―

P379

西 シ ベ リ ア 上 空 100 hPa の 成 層 圏 メ タ ン の 季 節 変 動（ そ の 2）
*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.

に高い季節変動を呈している。特に 2011 年 4 月に見ら

はじめに

GOSAT/TANSO-FTS の熱赤外（TIR）バンドからのメれる低濃度は、この年の北極極渦との関係から解釈でタン高度分布の導出結果を定量的に評価する目的で、きる[4]。このことをより詳細に調べる意味でも各デー

西シベリアで行われている航空機観測[1]の領域に焦点

タに対する渦位の情報を MERRA-2 による気象データ

をあて、直接測定によるデータが不足している下部成からを抽出した[8]。以上の解析から西シベリア上空で層圏での衛星観測からのメタン測定結果を調べる。最の成層圏メタンの一般的な季節変動を渦位の観点から近の研究では、メタンのカラム平均混合比（XCH4）を定量的に特徴付ける。このことで GOSAT 観測時の渦位

化学輸送モデルにより計算した結果は、モデル間の成情報からより確度の高いメタンの推定が可能となるこ層圏フィールドの違いにより、30 ppb 以上の XCH4 のとが期待される。また、データ検証やリトリーバル初違いが生じると報告されている[2]。また、異なる衛星

期値としても利用したい。

センサ間によっても高度 10-15km でメタン混合比に
100-150 ppb の違いがあることが示されている[2]。航空機観測からの XCH4 の検証の際に観測より上のメタン
プロファイルをいかに精度良く "拡張" するかについて興味深い解析結果[3]も示されている。このような背景のもと、現在入手可能ないくつかの成層圏メタンデータセットを解析する。
2.

西シベリア 2 地点でのメタン季節変動（100 hPa
レベル）

国立環境研究所が行っている西シベリアでの観測は、

図１ Surgut（61N, 73E）の気圧 100 hPa（高度 16 km 付近）におけ

Novosibirsk（55N, 83E）と Surgut（61N, 73E）である 2010 年から 2012 年までの MLS からの devived メタンと MIPAS のる。これらの観測緯度範囲におけるリム観測の衛星デリトリーバルメタンの時間変化（Surgut から距離差 300 km のスキャータを解析し、北半球中・高緯度での季節変動およびンのみを抽出）。参考値として HALOE および ACE-FTS による気候値

データのバラツキについて調べた。用いたデータは、（月平均、緯度範囲 5 度, 60-65N）も示す。

MLS と MIPAS の２つである。MLS は直接にメタンの測定は無いが、N2O の測定からメタンを導出した結果（"derived CH4" とよぶ）が得られる[4]。このデータセ
ットは 100 hPa レベルより上で適切であるため、そのレベルのみを解析した。MIPAS は独 IMK のデータ版
V5R_CH4_224（2011 年 4 月まで）と V5R_CH4_225（2011
年 5 月から運用停止の 2012 年 4 月まで）を解析した[7]。
解析期間は 2010 年から 2012 年の 3 年間とした。例として Surgut での結果を図１に示す。図には参考までに
HALOE 観測の気候値[5]（1991 年から 2002 年の範囲）と、ACE-FTS 観測の気候値[6]（2004 年から 2013 年の範囲）も示す。これら全てのデータセットに共通する

参考文献[1] Sasakawa, M., et al., 2017, JGR, 122, 11261–11273.
[2] Ostler, A., et al., 2016, Atmos. Meas. Tech., 9, 4843–4859.
[3] Verma, S., et al., 2017, Atmos. Chem. Phys., 17, 6663–6678.
[4] Minschwaner, K. and Manney, G. L., 2014, J. Atmos. Chem., 71,
253–267.
[5] Grooß, J.-U. and Russell III, J. M., 2005, Atmos. Chem. Phys., 5,2797–2807.
[6] Koo, J.-H., et al., 2017, JQSRT, 186, 52–62.
[7] Plieninger, J., et al., 2016, Atmos. Meas. Tech., 9, 765–779.
[8] MERRA-2; https://doi.org/10.5067/WWQSXQ8IVFW8

定性的な振る舞いとしては、メタン濃度は春に低く秋― 267 ―

P380

北インドで観測されるメタン季節変動の解析* 林 田 佐 智 子 ・ 椙 村 淑 未 * ・ 白 井 玖 実 ・ 新 田 佳 歩 (奈 良 女 子 大 学 ),寺 尾 有 希 夫 ・ 野 村 渉 平 (国 立 環 境 研 究 所 ), P ra b ir K . P a tra (JA M S T E C ),松 見 豊 (名 古 屋 大 学 ),今 須 良 一 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 ), S .K . D h a k a（ デ リ ー 大 学 ）*現 在 所 属 ： い で あ （ 株 ）1.

空気の流入が明瞭に示されていた。この時期には、海

はじめに	
 

AMASA プロジェクト(2015-17) (注）では、南アジア上洋や半乾燥地域を通って Sonepat に到達している空気

空のメタン鉛直分布と GOSAT の短波長赤外チャンネ塊が多く、メタン濃度は 2200ppb を下回った。同時期

ルで観測される気柱平均混合比(XCH4)の関係を解明すには Sonepat 周辺では稲作期間中であり、最もメタンのるため、北インドでの空気採集を行ってきた。Chandra

放出量が多いと推定される時期であるが、予想に反し

et al (2017)[1] が JAMSTEC の ACTM を活用した解析でて大気中濃度は低めであった。一方、南東からの空気

示した通り、インドガンジス河平原(IGP：緯度 20-25の流入例は極めて少なく、南西モンスーン時期以外（1度付近）では、XCH4 はモンスーン期に最大値をとるが、〜6 月と 10〜12 月）では、空気の流入は北西もしくはその時期にはメタン分布は中・上部対流圏で高濃度で北東からであった(図参照）。北東からの流入の場合はあり、地上付近での季節変動を反映していない。一方、風速が弱く、3 日間の流跡線は北西からの例に比べるとモデルシミュレーションからは、IGP において地上付

短いのが特徴である。高濃度が得られる事例では多く近でメタン濃度が最大となるのは冬季であると予想さが北東から、一部は北西からの流入であった。

れる。本研究では、ガンジス川平原北西で実施した大特に冬季に高濃度メタンが観測された事例として、

気採集の分析結果によって、冬季にメタン濃度が最大

2014 年 12 月 21 日(メタン濃度 2470 ppb）
、2015 年 1 月となることを実証できた。本発表では、地上観測の結

18 日(同 2595 ppb）の事例では、流跡線を調べると空気

果と共に、高濃度メタンの起源を流跡線解析によって塊の強い下降が明瞭であった。また空気サンプリング
で同時に得られた CO は、
2014 年 12 月 21 日に 717ppb、検討した結果を示す。

2015 年 1 月 18 日は 651ppb で共に高濃度であり、CO2.

と CH4 の間の正相関も確認された。

方法	
 大気採集は、2014 年に Karnal (29.7N, 76.9E) で国際稲研究所インドオフィスの協力で実施され、2015 年から2017 年は Sonepat (29.0N, 77.2E) でデリー大学・東京大学の協力で実施された。採集されたフラスコは国立環境研究所においてガスクロマトグラフ	
   (GC-­‐FID)	
   で、
NIES	
  94	
  CH4	
   スケールに基づいて分析された。	
  	
 流跡線解析には奈良女子大学が開発したツール
SPIRAL を活用した。	
  
	
  
3.

図:Sonepat に北西から流入する事例。(左）月毎の事
結果	
 例数の分布。(右）3 日間の後方流跡線。

サンプリングされた空気塊のメタン濃度データのうち Karnal の 28 例と Sonepat 102 例の計 130 の事例すべ

参考文献[1] Chandra, N. et al., 2017, Atmos. Chem. Phys. 17,てについて、３日間の後方流跡線解析を行った。そのうち、2015 年 1 月〜2016 年 12 月の 1 年間に Sonepat12633–12643.

で得られた 63 例のデータについて空気塊の起源を北

	
 

	
 

西・北東・南東・南西の 4 方向について分類した結果(注) 環境研究総合推進費(2-1502)「GOSAT 等を応を以下に述べる。すべての期間の平均濃度は 2133ppb

用した南アジア域におけるメタンの放出量推定の精緻であった。南西モンスーンの時期には南西方向からの化と削減手法の評価」	
 ― 268 ―

P381

北半球中高緯度で低いオゾン全量を示す領域面積の温室効果ガス濃度依存性㻌
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）
＊

1.

はじめに
オゾン量の温室効果ガス（GHG）濃度依存性は緯度・高度により複雑な様相を示す。オゾン破壊物質（ODS）濃度がピークを過ぎた 2011 年の春季に突然北極で起こった大規模なオゾン破壊はこの年の安定な北極渦によるものだが、それがどのような理由でもたらされたのかを説明することは容易ではない。
過去の観測データからは、北極域春季のオゾン量のODS および GHG 濃度依存性は、その大きな年々変動により有意性が低い。そこで本研究では、
MIROC3.2 化学気候モデルを用いて ODS 濃度とGHG 濃度を複数の組み合わせで設定した 500 アン
サンブルメンバー実験を行って、北半球中高緯度域について個々のアンサンブルメンバーの 220DU 以
下を示す領域面積がどのような ODS および GHG
濃度依存性を示すかについて調べた。
2. 結果
図に、ODS 濃度・GHG 濃度の 23 ケースによる
ODS-2000 年

ODS-1990 年

500 アンサンブルメンバー実験で得られた北緯45度－90 度の領域のオゾン全量が 220DU 以下を示
す面積の時系列を色で示す。GHG 濃度が増加するに従って（上から下へ）、アンサンブル全体としては 220DU 以下を示す領域面積は少なくなっていくが（図で、白色で示される部分が多くなる）、
ODS 濃度が 1985 年レベル以上では（左 3 列）、
GHG 濃度が 2095 年レベルまで高くなっても消滅しない。特に ODS 濃度が 2000 年、1990 年レベルのように高い場合、220DU 以下の面積が大きく長続きするアンサンブルメンバーが GHG 濃度 2095
年レベルでもいくつか見受けられ、このようなアンサンブルメンバーが 2011 年に観測された北極域春季における大規模オゾン破壊に対応するものと考えられる。近年 CFC11 の減少率が小さくなり問題となっているが 1)、今後 GHG 濃度が増加する中で ODS 濃度を減らすことは北極域で極端なオゾン破壊を避けるためにも必須である。

ODS-1985 年

ODS-1980 年

ODS-1960 年

参考文献：
1. Montzka, S. A.
et

GHG2000 年

al.

(2018),Nature,557,

413-417.
謝辞：

GHG-

500 アンサンブル

2030 年

メンバー実験には、国環研のスパコンを利用した。

GHG2040 年

GHG2050 年

GHG2095 年

図：北緯 45 度－90 度の領域について、2 月－6 月の期間にオゾン全量が 220DU 以下になる面積を色で表したもの。複数（23 ケース）の ODS 濃度・GHG 濃度の組み合わせによる結果をパネル毎に示す。右に色のスケールを表す。単位は 106 km2。横軸は日付（左端が 2 月 1 日、右端が 7 月 1 日）、各パネルの縦軸はアンサンブルメンバーを表す。いちばん下がアンサンブルメンバー１、いちばん上がアンサンブルメンバー500 となっている。色のついていない白色領域はオゾン全量が 220DU より多いことを示す。GHG 濃度の年との対応は RCP6.0 シナリオによる。

― 269 ―

P382

北陸地方における上空大気中の過酸化水素およびホルムアルデヒド濃度の測定*渡 辺 幸 一 (富 山 県 立 大 学 ), 金 美 佳 (富 山 県 立 大 学 ), 津 田 貴 之 (富 山 県 立 大 学 ),
源 本 楓 （ 富 山 県 立 大 学 ), 宋 笑 晶 ( 富 山 県 立 大 学 ), 市 川 夢 子 (富 山 県 立 大 学 )大気中の過酸化水素(H2O2)は、主にオゾン（O3）を介

年 8 月など）に H2O2 濃度が非常に高かった。
図 1 に、2017 年 3 月 17 日および 2018 年 3 月 28 日のした光化学反応によって生成され、二酸化硫黄（SO2）富山県射水市上空におけるH2O2, HCHO, O3, SO2 濃度のの液相酸化を促進させ、大気中への PM2.5 の主成分でも鉛直プロファイルを示す。2018 年 3 月の観測日は（中ある硫酸エアロゾルの供給に大きく寄与している。ホ部日本が大陸由来の帯状高気圧圏内であり）アジア大ルムアルデヒド（HCHO）は、化石燃料の不完全燃焼

陸由来の越境汚染の影響が大きかったと考えられ、O3,により直接的に放出されたり、メタン等の酸化過程にや SO2 が高濃度であった（HCHO および H2O2 濃度も比

おいて O3 と共に生成されたりする。一方で、HCHO は較的高かった）。H2O2 は地上付近よりも（紫外線が強い）

SO2 の液相酸化を抑制する。また、HCHO は光解離す

上空で高濃度となる傾向がみられたが、HCHO は地上



はじめに

ることによりH2O2 の前駆物質を生成することなどから、付近で高かった。なお、両観測日の H2O2 濃度は、夏季

H2O2 と HCHO は相互に関連しあっている。大気化学反に実施した観測結果 1)と比べると十分に低濃度であり、応系や硫酸エアロゾル生成過程を理解するために両者

SO2 濃度よりも H2O2 濃度が低く、雲内での SO2 の液相の測定データの蓄積が重要であるが、国内での同時測酸化が抑制されているものと考えられる。寒候期では定例は非常に少なく、紫外線が強い上空での H2O2 とH2O2 濃度の増加が、雲水・降雪の酸性化や硫酸エアロ

HCHO の観測はほとんどなされていない。本研究では、ゾル生成を促進させるものと考えられる。

富山県の地上および小型ヘリコプターを利用して上空
大気中における H2O2 および HCHO の測定を行い、環境大気中の濃度変化や SO2 の液相酸化などについて考
察した。


方法

本研究では、富山県立大学内（富山県射水市）および R44 型ヘリコプターを利用して射水市上空の大気観測を行った。目的高度毎に 10 分間旋回水平飛行し、ミストチャンバー法により大気中の過酸化物やアルデヒ
ド類を採取した。試料採取終了後、直ちに富山県立大学構内へ下降し、捕集液が入ったポリ瓶を超低空で投下させ実験室へ運び、速やかに HPLC 法により分析を行った。学内へサンプルを輸送後、次の高度へ上昇し、再び試料採取を行った。この方法により、試料採取後10 分以内に分析することができ、精度の良い過酸化物
やアルデヒド類の測定を行うことが可能となった。O3
およびSO2 濃度については高度毎に自動計測を行った。


結果と考察

地上大気中における HCHO および H2O2 濃度には夏季に極大となる明瞭な季節変化が観測され、光化学反応による二次生成の寄与が大きいものと考えられる。
特に、越境汚染の影響を大きく受けていた夏季（2013

図１ 2017 年 3 月 17 日および 2018 年 3 月 28 日の射水市上空における H2O2, HCHO, O3, SO2 濃度の鉛直プロフ
ァイル．

― 270 ―

P383

福島第１原子力発電所事故起源の放射性物質を対象とした
大気拡散モデルの特性評価* 佐 藤 陽 祐 ， 山 澤 弘 実 , 足 立 振 一 郎 (名 大 工 )
1.

はじめに

3.

結果

2011 年 3 月に起こった東京電力福島第一原子力発電

図１下はモデル間比較に参加したそれぞれのモデル

所（1F）の事故によって大気中に放出された放射性物質で計算された，図 1 上の黒線で示した断面の Cs-137 のを対象として，世界の複数機関の数値モデルが参加し大気濃度である．統一気象場・放出源情報を用いているてモデル間比較が行われたが(日本学術会議: 2014)，数のも関わらず，モデル間で Cs-137 の水平方向の広がり

値モデル間で結果に大きなばらつきがあり，数値モデ幅に大きなばらつきがある．このばらつきについて，

ルの計算結果は大きな不確かさを伴うことが明らかに

S18 では大気第１層のCs-137 の濃度のみを議論したが，なった．Sato et al. (2018: 以下 S18 と表記)は気象場と放本発表では鉛直方向の拡散や水平拡散の大きさ，各観出源情報を統一したモデル間比較を行ったが，統一気測局の地上大気中濃度の再現性に関して議論を行う．

象場と放出源情報を用いても，モデル間でばらつきを生じ，気象場や放出源情報以外の不確かさが（物理プロセス）大きいことが明らかになった．
これらの数値モデルの計算結果に含まれる不確かさは、例えば、１F 事故起源の I-131 吸入による内部被ばくの評価での主要誤差要因の一つであり、原子力防災を含めた大気拡散モデルの原子力環境影響評価への利用範囲を制約する．
本研究では、複数の先端的な大気拡散モデルの１F 事
故対象の計算結果の相互比較及び実測値との比較により，モデルの持つ不確かさの特徴を明らかにすること，
S18 では十分に行っていない各モデルと地上での観測結果との比較を行うことを目的とする．
2.

データと解析方法

本研究で用いた解析データは S18 によって行なわれたモデル間比較の計算結果である．国内外の 11 の機関

図１: (上)モデルによって計算された 2011 年 3 月 15から 12 のモデルが参加し，全てのモデルが同一の気象

日 5JST の Cs-137 の大気第１層の水平分布(S18 の場(Sekiyama et al. 2017)と放出源情報(Katata et al. 2015)をモデル間比較に参加したすべてのモデルの平均)と用いて，約 3km の水平解像度(鉛直解像度はモデルごと(下)上図の A-B 断面での規格化した Cs-137 の濃度に異なる)で計算を行った．本発表では S18 で行われた

4.

2011 年 3 月 11 日から 3 月 31 日までの計算結果のうち，

Katata et al., 2015: D. Atmos. Chem. Phys., 15, 1029–1070

参考文献

比較的単純な気象条件下の 2011 年 3 月 15 日から 16 日

Oura et al. , 2015: J. Nucl. Radiochem. Sci., 15, 2_1-2_12.

に関東地方で観測された Cs-137 の高濃度イベントを対Sato et al., 2018: J. Geophys. Res., Submitted.

象として解析を行った．また利用した観測データは

日本学術会議, 2014: http://www.scj.go.jp/en/report/index.html.

Suspended Particulate Matter (SPM)観測局で観測されたSekiyama et al., 2017: J. Meteorol. Soc. Japan. Ser. II, 95, 447–
454

Cs-137 の大気濃度(Oura et al. 2015)である．

― 271 ―

P384

奈良盆地における地上光学観測データ解析によるエアロゾルの特徴
久慈 誠、*川野 いち子、中辻 菜穂、山野 沙織（奈良女子大学）

1. はじめに

粒径 0.3～1.0 µm の粒子数濃度が単調減少していた。一エアロゾルは太陽放射を散乱・吸収することによって方、2017 年度は視程、粒子数濃度共に、変化の傾向が若直接的に、また雲の凝結核となることによって間接的に、

干反転していた。このことから、奈良盆地では大気の清

地球の放射エネルギー収支に影響を及ぼす。また、エア浄化の傾向が緩くなってきている事が示唆される。

ロゾルは大気環境に影響を与える要因の一つである。近年、東アジア域では急速な経済発展に伴う大気汚染が深刻化しており、エアロゾルによる大気環境への影響が懸念されている。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。

2. 観測データと解析方法
本研究では、Optical Particle Counter (OPC)、サン
図 1 2013 年 9 月から 2018 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。

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毎に測定する。観測粒径は、0.3 µm 以上、0.5 µm 以上、

1.0 µm 以上、2.0 µm 以上、5.0 µm 以上である。観測場所は奈良女子大学、観測時刻は 14:00 JST である。観
測期間は 2013 年 9 月から現在も継続中である。
【MICROTOPS】太陽直達光の波長別の測定から、エア
ロゾル量に相当する光学的厚さを推定することができる。観測波長は 380、440、675、870、936 nm である。
観測場所は奈良女子大学、観測時刻は 14:00 JST である。観測期間は 2014 年 2 月から現在も継続中である。
【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観測は 9:00、15:00、21:00 JST の 1 日 3 回行われており、本研究では OPC と MICROTOPS の観測時刻に最も近い 15:00 JST の観測値を使用した。

さらに、波長 440 nm におけるエアロゾルの光学的厚さと、波長 440 nm と 870 nm の光学的厚さから推定されたオングストローム指数の経年変動を調べてみたところ、光学的厚さ、オングストローム指数ともに単調減少となったが、2017 年度はいずれも増加に転じていた。これは大気下層と同様に、全層でもエアロゾルの変動の傾向が変化していることを示す。

4. まとめと今後の課題
OPC、MICROTOPS、並びに視程観測データの解析を行い、4 年間にわたる奈良盆地におけるエアロゾルの

尚、OPC と視程の比較については非降水時のみの特徴について調べた。その結果、地表面付近のエアロゾ

データを、OPC と MICROTOPS の比較については快ル量が減少し、視程が増加傾向にある事がわかった。さ晴時のみのデータを使用した。

らに、大気全層のエアロゾル量も減少し、大粒子の割合

3. 結果

が相対的に大きくなっている傾向が見られた。

図 1 に 2013 年 9 月から 2018 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。この図から、0.3～0.5 µm（×）と 0.5～1.0 µm（＋）の今 後 は 微 小 粒 子 状 物 質 Particulate Matter 2.5(PM2.5) との比較を行うことで、より詳細に奈良盆地におけるエアロゾルの動態把握を進める予定である。

2 つの粒径区間の粒子数濃度と視程に同様の変動が見て謝辞 視程観測データは気象庁より提供を受けました。

取れる。9 月から翌 8 月までの 1 年度毎の平均値を調べ御礼申し上げます。奈良女子大学の山本咲さんにはデー

たところ、開始から 3 年間、視程は単調増加しており、

タ解析でご協力頂きました。

― 272 ―

P385

地上観測と衛星観測による奈良におけるエアロゾルの研究
久慈 誠、*中辻 菜穂、川野 いち子（奈良女子大）

1. 背景と目的も、過小評価傾向である事が分かる。

近年、アジア域では急速な経済発展に伴い、エアロゾ

また、RMSE は 0.101 となった。これは 2015 年 7 月

ルによる大気汚染が顕在化してきている。広域の大気の富山におけるひまわり 8 号と AERONET との比較

汚染を監視するには、衛星観測が有効な手段の一つで0.11[3] と同程度の値である。

ある。特に静止軌道衛星は、同じ地点を高頻度で観測す今回の比較結果より、奈良における直達光観測と衛星ることができる。ここで日本付近では、気象衛星ひまわ

観測によるエアロゾルの光学的厚さの推定はおおむね整り 8 号によって観測されたエアロゾルのプロダクトが合的であると考えられる。

JAXA によって公開されており[1]、広域の監視に貢献し1.5ている。その一方で、観測センサーの経年劣化等によるRMSE=0.101, MB=-0.020
R=0.580, N=18
y=0.698*x+0.035

る。そこで本発表では、約 2 年間の奈良における太陽直達光観測と、ひまわり 8 号のエアロゾルプロダクトの比較結果について報告する。

2. 観測データと解析方法

Himawari (500nm)

誤差を評価するため、地上観測等による検証が必要とな
10.5

本研究では、サンフォトメータ (MICROTOPS) と静
0

止気象衛星 (Himawari) によって観測されたエアロゾル

0の光学的厚さを使用した。

0.5

1

MICROTOPS (500nm)

1.5【MICROTOPS】太陽直達光の波長別の測定から、エア

図1

ロゾル量に相当する光学的厚さを推定する。観測波長はるエアロゾルの光学的厚さの散布図。縦軸は衛星観測、

380、440、675、870、936 nm である。観測場所は奈良

横軸は直達光観測。直線は最小二乗法によって当てはめられている。RMSE、MB、R、N は、それぞれ二乗

女子大学、観測時刻は 14:00 JST である。観測期間は

平均平方根誤差、平均偏差、相関係数、データ数。

2014 年 2 月から現在も継続中である。
【Himawari】ひまわり 8 号の可視赤外放射計 [2] による2015 年 10 月から 2017 年 5 月の、奈良におけ4. まとめと今後の課題

観測データから、波長 500 nm における光学的厚さが推

本研究では、奈良における太陽直達光観測とひまわり

定されている [3] 。このエアロゾルの光学的厚さは、2015

8 号から得られたエアロゾルの光学的厚さの比較検証を

年 7 月から継続して、10 分間隔で提供されている [1] 。

行った。その結果、過去 2 年間の快晴時に両者はおおむ

地上観測と衛星観測によって奈良におけるエアロゾル

ね整合的であることがわかった。今後は、黄砂などの大の特徴を調べるにあたり、まず、快晴時におけるエアロ

気現象が観測された事例について、地上での空気サンプ

ゾルの光学的厚さの比較検証を行った。

ル観測や気象要素を含めた解析を行う予定である。

その際、サンフォトメータの 440 nm と 870 nm の 2波長の光学的厚さから、エアロゾルの粒径の指標となるオングストローム指数を評価し、それを用いて波長500 nm の光学的厚さを導出して、衛星観測との比較を謝辞 ひまわりのエアロゾルプロダクトの利用にあたり、
JAXA P-Tree 事務局のサポートを受けました。また、
奈良における観測を継続された皆様に感謝します。

行った。

参考文献

3. 結果

[1] JAXA ひまわりモニタ, http://www.eorc.jaxa.jp/
ptree/index j.html (2018/07/02 閲覧).

図 1 に、波長 500 nm におけるエアロゾルの光学的厚さの比較結果を示す。回帰直線の傾きが 0.698 となっ[2] 別所, 2016, 天気, 63, 1015-1023.

たことから、ひまわり 8 号の方がサンフォトメータより[3] Kikuchi et al., 2018, TGRS, 56, 3442-3455.

― 273 ―

P386

Asian Dust Particles at Desert, Coastal and Offshore Areas○張代洲・長沼歩（熊本県立大学環境共生学部） 小島知子（熊本大学理学部）
呉楓・曹軍驥（中国科学院地球環境研究所） 高会旺・石金輝 周楊（中国海洋大学）

1. Introduction
Asian dust particles collected at Chineseparticles

deserts, coastal areas, and Japanese islands

dust. The formation of sulfate on Ca-richwere identified and quantified by their size,
shape and composition through the use ofelectron microscopes. Knowledge of salt
formation, sea salt mixing and bacterialtransportation associated with the particles,
and the subsequence of these processes andphenomena

were

investigatedanddiscussed in this study.

Taklimakan desert, Tengeri desert, Beijing,
Xi’an, Qingdao, and Kumamoto, in the past
several years, under dust and non-dustconditions. Samples were collected for the
analyses of ionic composition, elemental
composition,water-soluble

andwater-

insoluble components with filters, and forofmorphology,

elemental

composition, the contents of nitrate, sulfate
and sea salt of individual particles with EM
grids. The major approaches used for the
includeionchromatgraphy,

electron microscopy, and XRF.

fromanthropogenic activities rather than desert
particles did not enhance the hygroscopicity
oftheparticles.

In

contrast,

nitrateproduced on dust particles changed theparticles from hydrophobic to hydrophilic todeliquesce at ~30% RH or less.
(2) Evidence for HCl deposition on dust
particles in marine air was obtained. In theparticles into aqueous droplets.
(3) Dust particles frequently became
mixture of mineral dust and sea salt inmarine air, causing the change of particles
in size, hygroscopicity and other properties.
Estimates showed significant enhancementof dust particle gravitational settling by sea
salt adherence, resulting in more efficientgravitational removal of the dust particles
than without sea salt adherence. Thus thesettling of dust particles to sea surface isfundamentallydifferent

from

that

in

continental atmosphere.
long-range transported Asian dust was(1) Sulfate and nitrate were efficiently
produced on dust particles in marine air but
the production of the salts in the upwind
continental air was very weak. Some studies
reported substantial sulfate and nitrate inmineral particles in the urban air of Chinese
However,a major process capable of converting the(4) A close relation between bacteria and3. Results

cities.

likelychloride formation on dust particles could be

The observations were carried out atanalysesmoreabsence of substantial sulfate and nitrate,

2. Method

analyses

were

the

reported

confirmed

in

dust

concentrations

wereplumesandtheirproportional

andcomparable.
謝辞：この研究は，科学研究補助金基盤研究と学術振興会二国間共同研究の支援で実施した。

mineral― 274 ―

P387

データ同化手法を応用した鉱物ダスト発生量の定量的解析*田中泰宙 (気象庁気象研究所), 弓本桂也 (九州大学応用力学研究所)
1. はじめに落下速度が卓越し，水平方向の移流は少ないと考える

鉱物ダストエーロゾルは大気の放射収支に直接的・ことができる．そのため，地表近傍のダスト濃度を間接的に作用する．また，ダスト発生の要因である乾燥

Cdust,surf，ダスト発生量を Edust とすると，ダスト発生時に地域における砂塵嵐は発生地域において甚大な被害をは粒径の大きいダスト粒子はダスト発生量と近似的にもたらす．砂塵嵐の脅威は国連決議，UNEP 決議でも採比例する関係にあると見なすことができる．
𝐶𝐶dust,surf ∝ 𝐸𝐸dust (where Edust > 0)

り上げられ，WMO では砂塵嵐早期警戒監視システム(SDS-WAS) が推進されるなど，数値モデルによるダスト予測の重要性は大きい．

エーロゾルのデータ同化では数値モデルによる推定値と観測値との間のエーロゾル分布最尤値を求める．

ダストの発生量は気象と地表面の状態に依存するた

データ同化によって得られるダスト濃度を C’ dust,surf とめ変動が大きく，定量的な評価は非常に難しい．砂塵はすると，データ同化前の濃度 Cdust,surf との比から修正さ

乾燥した地表面上での強風によって放出される．ダス

れたダスト発生量 E’ dust を推定することができる．
′′
𝐶𝐶dust,surf
𝐸𝐸dust∝𝐶𝐶dust,surf 𝐸𝐸dust

ト予測モデルでは，気象モデルによって計算された風
速や地表面の状態を基に，実験式（地上風速や摩擦速度の 3～4 乗に比例するなど）によってダストの放出量を雲などによって 1 回のデータ同化でエーロゾルの解析計算する．その計算には風速などの気象条件とともに，値が得られる領域は限られたものとなるが，ダスト放地表面がどれだけ砂塵を放出しやすいか (erodibility)

出量の修正値を時間方向に集積し統計的に扱うことにに関する正確な情報が必要となる．地表面の条件としよって，広域にわたるダスト放出量の修正値から気候ては，土壌水分量，積雪量，植生量の他，地形，土地の値的な dust source function を得ることが可能となる．

利用状態，土壌の粒径分布の他，塩分や有機物などの土本研究では気象庁気象研究所で開発されたエーロゾ

壌の含有物組成など，様々な要因がある．これらを地球

ルモデル MASINGAR を用いる．気象研究所では，上の陸面全てに渡って知ることは困難である．

LETKF [e.g., 3] および二次元変分法 (2D-Var) [4] を用

このため，ダスト放出量の計算では，ダストの放出さいたエーロゾル同化システムを開発しており，気象庁

れやすい地点の分布を "dust source function" として与黄砂予測情報への利用を計画している．衛星観測を用える方法が用いられており，いくつかの方法が提案さいたデータ同化ではエーロゾルの光学的厚さを用いたれている[e.g., 1, 2]．最もよく用いられているものとし

2D-Var 手法によるデータ同化システム[4]を用いていて，地形の凹みの部分からはダストが放出されやすい

る．大会では解析されたダスト放出関数および全球ダとするものがある[1]．dust source function は観測との比

スト放出量について報告する．

較検証によって妥当なものが用いられている．
本研究では，erodibility の分布に関するより客観的な謝辞

推定方法として，エーロゾルのデータ同化手法を応用

本研究の一部 は JAXA 第 一回 地球観測研究公募

した手法を検討した．

(RA1R305) によって行われたものである．

2. 方法

参考文献

ダストが発生する乾燥・半乾燥地域の地表近傍においては，砂塵嵐が発生した際にはエーロゾル濃度は発生したダストでほぼ占められると考えられる．また，粒径が非常に大きいダスト粒子 (約 10 µm 以上) は重力[1] Ginoux, P., et al., 2001, JGR, 106 (D17): 20255-20273.
[2] Zender, C.S., et al. 2003, JGR. 108 (D17).
[3] Yumimoto, K., et al., 2016, Particuology, 28, 121-130.
[4] Yumimoto, K., et al., 2017. GMD., 10 (9): 3225-3253.

― 275 ―

P388

UAV を 用 い た 大 気 組 成 計 測 の た め の 小 型 装 置 の 検 討*宮 川 拓 真 1 , Petr Mor dovskoi 1 2 , 金 谷 有 剛 1( 1 JAMSTEC, 2 現 在 North Eastern Federal Uni versity )

交互に流路を切り替えた。H モード時の比較結果を解はじめに

地球大気環境研究のための大気組成計測を行う際、析することで、非 BC 成分の影響を最小化させて、フ地表面近傍に加え、上空を対象とした観測も重要とな

ィルターの不純物の累積効果を調べた。H と R のモーる。航空機はペイロードや航行可能高度などの観点でド切替えの比較から非 BC 成分の効果を調べた。

多様な可能性を持っている一方で、高コストであるこ【CO】粒子フィルターを通した試料空気を流量 1 リッとから費用対効果の面で問題もある。近年、無人航空

トル毎分で B4 に導入し、出力として用意されている作機 (Unmanned Aerial Vehicle; UAV) の開発が急速に進用電極と参照電極の 2 つのアナログ信号を USB DAQ

み、専門家でなくても民間レベルでの運用が可能とな

ボード (National Instruments) にて収集した。小型センった。UAV は航行時間・高度、ペイロードの観点ではサの感度の安定性や個体差を調べるために、5 台のセン航空機に劣るものの地球表層の大気に特化すれば、強サを用意して比較実験を行っている。 (現在も継続中)

力な観測プラットフォームと成り得る。新しい可能性

センサの検出器部分の温度依存性に着目し、大気のを模索するため、UAV での運用を志向した大気組成計

温・湿度の同時計測 (TR-72wf、T&D) も実施した。

測のための小型センサの選定や整備を行っている。

【BC】フィルターへの不純物累積効果を表現する指標

小型装置と評価実験

結果

化石燃料の不完全燃焼に由来する 2 成分、ブラックとして、光吸収の程度を示す ATN (≡100×ln(参照光強度

カーボン(BC)と一酸化炭素(CO)に関して、小型センサ/サンプル光強度))を用いて、AE51 が示す BC 濃度を選定し、評価を行った。BC は光吸収法をもとにした(BCAE51) と比較対象のBC 濃度 (BCref) の比の変化を調マイクロエサロメータ (AE51、AethLabs) を採用した。

べた。装置感度 BCAE51/BCref は ATN の増大に対して線(図 1 左) AE51 のような光吸収法に関する不確定性は、形に減少した。(ATN+10→感度 4.4%減) この感度減少

フィルター上にろ過した不純物の累積による過剰な光の補正後、非 BC 成分に起因するバイアスは平均で 1.49

減衰や非 BC 成分の干渉などに起因し、それらを評価(±0.38) であったが、BC 濃度に対する非 BC 成分濃度するために、
より高精度な二つ計測装置 (単一すす粒子の比率に強く依存する。これらすべての効果を補正す

計測装置 (SP2、DMT)とブラックカーボンモニター

る補正関数を作成したので、発表で示す。
【CO】 B4 によは電気化学的な検出法をもとにした小型センサ (B4、る作用電極出力

Alphasense) を採用した。(図 1 右) より高感度な CO 計

値 (IB4,WE) と 独(48 i-TLE、Thermo Fisher Scientific) を比較対象とした。

立 な CO 濃 度

工業地帯に位置する JAMSTEC 横須賀本部の実験室に(COref) の比較の各装置を設置し、比較実験を行った。(BC は 2017 年 6

一例を示す。(図月、CO は 2018 年 3-7 月)2) 通電後一定期間を設ければ、良好な関係が得ら

1.0
0.9
0.8
IB4, WE (V)(3130、カノマックス)) との相互比較試験を行った。CO

0.7
0.6
Time since power on
0-6 hrs
6-12 hrs
12 hrs-

0.5
0.4
0

400
800
CO (ppb)1200

図 2 IB4, WE と COref の相関図。B4 通電
後の経過時間でマーカーを変えた。

れることがわかった。発表では参照電極や温・湿度のデータを用いた感度補正や個体差に関しても示す。
図 1 (左) AE51。(右) B4。参照に単 3 乾電池を置いた。

【BC】 AE51 に対する非 BC 成分の影響を考慮するた

謝辞

め、その熱的な弱さに着目し、AE51 の大気採取口の直本研究は、公益信託エスペック地球環境研究・技術基前に 300℃に加熱した配管 (H モード) と室温のままの

金 （ エ ス ペ ッ ク 環 境 研 究 奨 励 賞 ）、 JSPS 科 研 費

配管 (R モード) の 2 種を用意し、PC 制御の電磁弁でJP18K11635 の助成を受けたものです。

― 276 ―

P389

SGLI の観測バンドに特化した気体吸収テーブルの開発	 関口	
 美保(東京海洋大学大学院)、*佐藤	 拓也(東京海洋大学大学院)	
 	
 1. 研究目的	 ず各バンドの波長領域での放射輝度を LBL 計算

2017 年 12 月に打ち上げられた気候変動観測衛し、これに応答関数をかけて波長積分を行う。こ星しきさい(GCOM-C)には最先端の観測技術をれを真値とし、各バンドにおける(中心波長)±有する多波長光学放射計 Second generation GLobal(半値半幅)の領域をそのバンドの波長領域と定Imager(SGLI)が搭載されている。導出できる標準
プロダクトが 29 個に増加するなど、エアロゾル・め、相関 k-分布法の積分点の位置と重みを、最適化手法を用いて計算した放射輝度にスペクトル

雲や陸域植生の観測機能が強化され、将来の気候平均した応答関数を掛けることで、尤もらしい気

変動を予測する数値モデルの改良に役立つこと

体吸収計算が可能となる。	
 から、大きく注目されている。	
 最適化の目的関数には大気上端から地表面まで

狭 帯 域 放 射 伝 達 モ デ ル Rstar[Nakajima andの放射輝度の LBL 計算からの差を用いている。大Tanaka 1986,1998]は主に衛星解析に用いられてい気の鉛直分布は AGFL 標準大気 6 種類を用いた。

るが、様々な用途に対応できるように汎用性をも

これまでは太陽天頂角を１通り、衛星天頂角を２たせている。このため、ある一つの目的に多数回通り用いていたが、本研究では天頂角依存性を考使用する際には計算時間がかかる恐れがある。著

慮し、太陽天頂角を４通り、衛星天頂角を３通り

者らは Rstar 衛星センサ特化版を開発し、AHI を用いることとした。また、温度依存性について、初めとする複数のセンサに対応を行ってきた[日Rstar で用いられている Zhang	
 et	
 al.[2003]の方

本 気 象 学 会 2015 年 度 春 季 大 会 ； Sekiguchi et式ではなく、10 点内挿に変更を行った	
 al.,JMSJ, 2018]。本研究では、SGLI のバンドに特化した気体吸収テーブルを作成することで、SGLI

表 1 に各バンドで考慮すべき気体吸収帯を示す。
バンド VN10 においては、酸素の強い吸収帯がバのプロダクトの精度と計算効率両面の向上を目

ンドの内に含まれるため、酸素を考慮する波長帯指す。	
 と考慮しない波長帯の二つに分割している。	
 	 表:SGLI のバンドにおける気体吸収帯	
 centerhalf
gases implemented
band wavelength widthin band[µm][µm]

2. 使用モデルとデータ	
 本研究で使用する気体吸収のデータはHITRAN2012[Rothman et al.,2013]を用いる。これ

VN01
VN02
VN03
VN04
VN05
VN06
VN07
VN09

380
412
443
490
530
565
673.5
763

10
10
10
10
20
20
20
12

性粒子などに代表される非球形粒子の散乱が扱

VN10

868.5

20

えるようになった。現状では氷粒子は六角柱のみ

SW01
SW02
SW03
SW04
TI01
TI02

1050
1380
1630
2210
10800
12000

20
20
200
50
740
740

と LBLRTM ver. 12.7 [Clough et al., 2005] とMT_CKD ver3.2 [Mlawer et al.,2012]を用いて気体吸収数を計算した。	
 本研究は東京大学大気海洋研究所で開発された
狭帯域放射伝達モデル Rstar7 をベースとして研究を進めている。このバージョンでは氷粒子や土壌使用可能であるが、MTSAT-2 の再較正にも使用され[Kosaka et al.,2011]、定評がある。	
 3. 解像度依存性	
 

O2
O3,O2
H2O,O3,O2
H2O,O3,O2
H2O,O3,O2
H2O,O3,O2
H2O,O3,
H2O,O3,O2
H2O,O3,O2
H2O,CO2,O3,CH4
H2O,CO2,O2
H2O
H2O,CO2,CH4
H2O,CH4
H2O,CO2
H2O,CO2,O3

センサ特化版では、相関 k-分布と最適化手法を

	
 用いて、少ない点数で精度の良い放射計算を可能

	  本大会にて、SGLI の衛星バンド特化版とオリにするべく、以下のように開発を行っている。まジナルの Rstar の精度比較を行う予定である。

― 277 ―

P390

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
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、例えば 2100 年頃の温度上昇を現実的に予測することが求められる。人為的な気候変化要因としては、
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評価するために用いられる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、適切な強制力をその不確実性の幅とともに与えることが肝要である。そこで、気候システムの強制－応答関係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。

(a) 大気上端での瞬間放射強制力(b) 地表面での瞬間放射強制力

２． 調節放射強制力の簡易評価法
エネルギー収支モデルに与える強制力が、以下のような特性をもつならば、実用上、非常に便利である。
（１）様々な要因による強制力を加算可能（２）強制力の合計と地表面温度の応答が概ね比例
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とき、瞬間的な放射強制力をΔF、大気による放射吸収量の変化をΔQ とする。放射吸収量の変化によって、大気温度などが変わるので、大気からの赤外放射射出量も変化する。この変化量をΔQ の a 倍と仮定して、上向きと下向きの射出量の変化が同程度と見なす。この場合、大気上端（TOA）と地表面（sfc）での調節放射強制力ΔFadj
は、それぞれ、つぎように表される。
a∆Fadj (TOA) ≅ ∆F (TOA) − 2 ∆Q∆F ( sfc) ≅ ∆F ( sfc) + a ∆Q adj2
ただし、係数 a の値は、様々な大気海洋結合モデル実験の結果に基づき、それらのばらつきを考慮して決める。

(c) 大気の放射加熱の瞬間変化

３． エアロゾルの調節放射強制力
デルタ 2 ストリーム近似の簡易な太陽放射伝達モデルを用いて、雲がない大気条件で、エアロゾルの放射強制力を評価した（図１）。ここでは、a = 0.4 に設定した。
瞬間的な放射強制力に関しては、エアロゾルが太陽光を強く吸収する場合に、大気上端と地表面で評価された値が大きく異なる。大気上端で正の強制力が得られていても、地表面では負の強制力になる。なお、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。
一方、大気上端で評価された調節放射強制力は、大気による赤外放射射出量の変化を考慮した結果、瞬間的な放射強制力（太陽光の強い吸収がある場合）と比べて、下方に修正されている。さらに、放射強制力の単一散乱アルベドへの依存性が、かなり弱められることも分かる。
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、エアロゾルの調節放射強制力を簡易評価した。エアロゾル以外の放射強制力も同様に評価できることから、多様な気候変化
要因による強制力を、統一的に取り扱える利点がある。

(d) 大気上端での調節放射強制力

図１ 晴天域におけるエアロゾル放射強制力の見積もり。
太陽天頂角を 60°、地表面アルベドを 0.15 と仮定して、エアロゾルの光学的厚さと単一散乱アルベドへの依存性を評価した。散乱の非対称因子は、0.7 に固定した。

― 278 ―

P391

海氷・海面水温が冬季成層圏循環に及ぼす影響*名 本 彩 乃 1, 三 好 勉 信 1, 中 村 哲 2, 山 崎 孝 治 2, 浮 田 甚 郎 3(1 九 州 大 学 , 2 北 海 道 大 学 , 3 新 潟 大 学 )EP フラックスの鉛直成分を調べてみると、GLBL の方

1. はじめに
近年の海氷減少や海面水温の変動が、対流圏のみなが CNTL よりも EP フラックスが大きくなっているもらず成層圏にも影響していることが次第に明らかになのの、増加量は NICE に比べて小さくなっていた。つまっている。中村ら[1]では、海氷減少に伴う対流圏循環

り、GLBL では海氷減少による成層圏へ伝播するプラの変動により、成層圏突然昇温の発生回数が増加し、海ネタリー波の活動が増加する傾向と、海面水温変動に

氷減少により極渦が弱くなることが報告されている。

伴うプラネタリー波の活動が減少する傾向とが重なりそこで本研究では、近年の海氷減少に加え、海面水温の合った結果であると考えられる。

変動も考慮に入れた数値実験を行うことで、海氷減少・

このような成層圏の変化は、海氷減少・海面水温変動

海面水温変動が、対流圏循環の変動を通じて、成層圏循

が対流圏循環の変化を引き起こし、対流圏から成層圏環にどのような影響を及ぼすのかを調べることとした。

へのプラネタリー波の変動を通じて成層圏に影響した

2. 使用データと解析手法ものと考えられる。今後は、対流圏から成層圏へのプラ本研究では、大気大循環モデル AFES(AGCM for Earth

ネタリー波の変動に注目し、解析を行っていきたい。

Simulator)の結果を用いた[2]。このモデルは T79L96 で、Wind(m/s)

モデル上端は高度 60km である。以下に示す 2 つの実
験を行い、その差を調べることで、海氷・海面水温に対する大気循環の応答を調べた。また、先行研究[1]と比較することで、海面水温変動が及ぼす影響についても

表 1 AFES で用いた境界条件
積分期間
海面水温

Wind(m/s)

明らかにする。

海氷の厚さ

CNTL

60 年

Early

Early

GLBL

60 年

Late

Late
図 1 (上)CNTL 実験における 10hPa の北緯 60 度東西

ここで Early(1979-1983)、Late(2005-2009)は、

平均東西風の季節変化。細線一本一本が各年の東西風

それぞれ 5 年平均の値を用いている。

変化に対応している。(下)GLBL 実験における同様の図。

3. 結果と考察
両実験における成層圏突然昇温の発生回数や、冬季における極渦の時間変化に注目して解析を行った。成層圏突然昇温の発生頻度は GLBL の方が多く、特に 1月における成層圏突然昇温の発生回数に明瞭な増加が見られた。東西平均東西風の差について見てみると、
12 月下旬の上部成層圏において正の偏差が見られるが、1 月上旬から負の偏差が見られ、2 月上旬にかけて対流圏まで下降している。このような特徴は、海氷のみを変

図 2 北緯 60 度における帯状平均東西風の差化(NICE)させた実験[1]の結果と定性的には同じである。

(GLBL-CNTL)の時間-高度断面図。等値線間隔は 1m/s。

しかし、突然昇温の発生回数や極渦の弱まり方は、

参考文献

NICE に比べ GLBL の方が小さい。つまり海氷減少に加[1] Nakamura,T., et al., 2015, J. Geophys. Res. Atmos., 120,

えて海面水温変動を加えたことにより、極渦の弱化が3209-3227

小さくなったことになる。また、対流圏から成層圏への[2] Ofuchi,W., et al., 2004, J. Earth Simul., 1, 8-34

― 279 ―

P392

オープンサイエンスを目指した大気科学研究データの共有＊磯田総子、村山泰啓、國武学、今井弘二（NICT）
１．はじめに 科学研究データをコミュニティ、あるいは広く
一般に開示して共有する、という考え方が、いわゆるオープンサイエンスの議論の中で検討されている。我々はこれの具体的事例に基づく考察をすすめ実験的な試みを行うことが重要と考え、中間圏下部熱圏を観測している MF（中波）レーダー（MFR）の風速データを共有できるよう、データの整備、システムの準備などを行っている。
共有するデータは表 1 のとおりである。
表 1：MFR のデータ名称、期間、緯度経度

期間（年）
緯度
経度
稚内 MFR 1998～現在
45.1N
141.5E
山川 MFR 1998～2009
31.1N
130.4Eポ ー カ ー 1998～2012
65.1N
147.5W
フラット
MFR
これらのデータはこれまで登録されたユーザーに対して FTP、HTTP で提供されてきた。
こうしたデータや利用条件（ライセンス）を適切に保存、管理し、利用へ供するための仕組みを作り、長期間あるいは将来的な複数分野にわたる
利活用をすすめるためのコンセプト、手法、技術、技術基盤などの整備に寄与することが本研究の目的である。
２．オープンサイエンスと研究データ共有
科学、およびそれ以外であっても、様々な機関が持つ専門性の高い・知的価値の高いデータは科学研究の成果としてみなす、また、社会での共有、利用に供される事が今後重要になると言われている（内閣府、我が国におけるオープンサイエン
ス推進のあり方について、2015）。研究者の視点
からは、論文で著述された知見や発見の根拠が参照可能となり、論文の追証で有用性が期待されている。さらには、別分野の専門家による新たな知見の創出等の有用性がある。
気象分野において、気象官署の公表データや気象支援センターからのデータ供給以外にも、過去のプロジェクトのデータやルーチン的な測定データ等を研究者の自助努力により公開・共有することは行われてきたことから、データを研究活動の成果ととらえて重視すること、これを互いに利用すること、といったオープンサイエンスの実践の一部は相性がよいように思われる。こうした新たな評価軸の導入は、研究者にとっても有益なものとなるよう、考えていく必要がある。一方、他者によるデータ使用、保有、優先権の問題など議論すべき課題は数多い。
３．データへの DOI 付与とデータ引用 データ生成・提供を論文と同様に評価することは現状では容易でないが、こうした業態の実現へむけて、例えば研究者が生成したデータを公開した場合、その利用時に引用する（データ引用、Data Citation）という試みがある（例えば、Force
11
Data
Citation
Principle,
2014,

https://doi.org/10.25490/a97f-egyk）。論文と同様に「出版」されたデータが引用されて業績とされるならば、研究者はデータを死蔵するのではな
く、データを世に出すインセンティブが生まれる可能性がある。
これを支援する取り組みの１つとしてデータに DOI（Digital Object Identifier）を付与すること、またこのデータを解析して結果を出したときに、このデータを DOI と共に論文中で引用する、という取組みがある（データ引用）。論文のDOI と同様に簡便で正確な参照・引用が可能になり、被引用数の算出など客観的評価が容易になると考えられている。今後 DOI とデータ生成者の評価の方法論について議論が進むと思われる（ 例 え ば 、 Make Data Count, 2015,
http://mdc.lagotto.io/）。
 気象分野についてどのような DOI 付与実施形
態が望ましいのかは、今後も検討が必要であり、データ整備やデータ利用の形態に応じてベストなやり方をコミュニティとして模索することが重要と考えられる（例えば、武田・村山・中島、
2016, 10.11502/rd_guideline_ja）。特に、多くの論文に指標として用いられるような高層気象観測データや、分野の基礎的データとして機能している再解析データなどは、学術へも行政へも貢献が大きく、データ生成・整備への貢献者だけでなく、またそれが気象学の健全な発展に資する上でも、今後議論が必要になっていくと考えられる。
４．大気レーダーデータにおける DOI の付与およびデータ共有へ向けた試み
 １．で述べた通り我々は大気レーダー観測結果のデータ共有に向けて取り組んでいる。公開予定のデータのうち、ポーカーフラット MFR にはす
でに DOI が割り振られ、科学論文でも引用されている（例えば、Kinoshita. et al, JGR, 2015,
doi:10.1002/2014JD022647）。このレーダーは現
在観測を中止しているが、稼働時には 30 分に一度データが準リアルタイムで追加されていた。すなわち「動的な」データセットであり、Dynamic
data citation として国際的な課題の一つとされている（例えば、 RDA Data Citation Working
Group,
2015,https://www.rd-alliance.org/
groups/data-citation-wg.html）。我々はそれぞれの時刻のデータそれぞれに DOI を付与することは現実的ではないと考えて、今回は時間的に増大する時系列データ全体について 1 つの DOI を登録することとした。稚内、
山川 MFR についても、同様な方法をとることを想定している。
５．まとめ オープンサイエンスと呼ばれる新しい科学研
究や、とくに専門的研究データの新しい取扱いの議論、研究者やコミュニティ、社会の全体においてできるだけそれぞれがメリットのある方法を目指すこと、そのための試行錯誤・検討段階である現在、自分たちの取得した観測データによる実験をすすめていることを報告した。

― 280 ―

P393

オゾン ᵯᵠᵭ における化学と輸送 の役割分担についてᴾ
柴田 清孝（高知工科大学）

１．はじめに
熱帯成層圏の準二年振動（QBO）を再現できる化学-気候モデル (CCM) を使ってオゾン QBO
における化学と力学（輸送）の役割を調べた。
日平均データを使った化学フォーシングと輸送
フォーシングのずらし相関の評価から以下のことがわかった。10hPa では化学で生成されたオ
ゾン（QBO 成分）を約 2 週間の遅れで輸送が解消し、20hPa では輸送によるオゾンを約 20 日の遅れで化学が解消していた。ᴾ

４．化学と輸送の役割分担
 化学フォーシング（以下、化学）と輸送フォーシング（以下、輸送）は全高度でほぼ逆位相(out-of-phase)の打ち消しあいの関係であり、ソ２．モデル・シミュレーション
気象研究所の CCM の旧版（水平は T42、鉛直は 68 層（L68））の 10hPa より上層にさらに13 層加え鉛直分解能を改良した L81 を使い、CCMVal2 の REF2 シナリオで CCM を走らせた。
解析期間は 1970－2020 年の約 50 年である。

図３．10 hPa での QBO 成分（15-60 月）のオゾン(ppmv) と化学(ppmv/10day) の時系列．実線はオゾン、破線は化学．

３．QBO

ース/レスポンスの関係の同定が難しい。オゾンとの関係をみると、オゾンよりほぼ 1/4 周期進んでいるのが明瞭なのは、10 hPa の化学（図３）、
30 hPa の輸送（図略）であり、これらがソースであることを示している。

図１．帯状平均東西風アノマリー（10S-10N 平均）の時
間－高度断面．東風は灰色、等値線間隔は 5 m/s．

図４．QBO 成分の輸送と化学のずらし相関係数の高度分布．右の縦軸はおおよその高度（km）．
図２．図１と同じ、ただし、オゾン濃度．負の領域は灰色、等
値線間隔は 0.2 ppmv．

日平均データを使った輸送と化学のずらし相関係数の高度分布（図４）の極小値の軸の位置か
ら化学コントロール域は 7~15 hPa であり、それより下層が輸送コントロール域であることがわかる。位相差は 10 hPa で約 2 週間、20 hPa（30 hPa）で約 20 日（70 日）である。

図１に帯状平均東西風のアノマリー（各月の気候値からの偏差）の時間－高度断面の例を示す。QBO の周期は約 28 ヶ月であり、最大振幅
は 20 hPa で 15~20 m/s である。一方、オゾン（図２）は 20 hPa の上下で位相が反転しており、上層 10 hPa で振幅は約 0.4 ppmv(~6%)、下層の
５．謝辞
30 hPa でも約 0.4 ppmv(~10%)である。これら
CCM のシミュレーションは国立環境研究所のスの値はほぼ観測値を再現していると言える。
ーパコンピュータを使って行った。

― 281 ―

P394

NINO.3 インデックスと日本付近における冬の寒暖との関係*塩崎公大 (京大院理)、榎本剛 (京大防災研/JAMSTEC APL)、高谷康太郎 (京産大理)

1

はじめに

た、波の活動度フラックスを見ると、図 1 に見られる中日本付近の冬の気候は統計的に、El Niño 時には暖冬

国東部から日本にかけて卓越しているそれぞれの高度偏に、La Niña 時には寒冬になる傾向がある。また、El差に対応するフラックスは異なる方向から伝播している

Niño や La Niña 時にはテレコネクションパターンが現 （図略）。
れることが知られており、特に Pacific/North American

本研究の結果から、日本付近の冬の天候とテレコネク（PNA）パターンが現れやすいと言われている。しかし、 ションパターンとの対応が分かった。まず、El Niño 時
上記の傾向に当てはまらない El Niño や La Niña の事 の暖冬事例では WP-like パターンが卓越し、寒冬事例
では PNA パターンが卓越している。次に、中立時には例も一定程度ある（塩崎ら, 2017）。

EU-like パターンが卓越しており、寒暖によってその正の天候には Western Pacific (WP) パターンと Eurasian 負のパターンが逆転する。このことから、WP パター(EU) パターンが関係し、これらのテレコネクションパ ンは El Niño、La Niña に関係している可能性が示唆さ
ターンが冬季東アジアモンスーンの活動度に影響を及ぼ れる。
一方で、Takaya and Nakamura（2013）は冬季極東域

していることを指摘した。しかし、この先行研究ではテレコネクションが El Niño や La Niña によるものかは

発表時には発散風による渦度強制など力学的要因についての解析結果も発表する予定である。

明らかにされていない。
そこで本研究では、El Niño 時、La Niña 時及びNINO.3 インデックス中立時の対流圏上層の循環変動と対流圏下層の日本付近の寒暖との関係から、日本付近の
冬の天候を決定づける要因について明らかにすることで
ある。

2

解析方法

ERSSTv5 データと NCAR Reanalysis データから、1948 年以降の冬を NINO.3 インデックスと日本付近（25◦ –40◦ N, 100◦ –140◦ E）の寒暖（気温偏差の符号）を用いて、El Niño 時の暖冬事例と寒冬事例、La Niña 時の暖冬事例と寒冬事例、及び中立時の暖冬事例と寒冬事
例に分類し、それぞれでコンポジット解析を行った。解析の際には温暖化トレンドを考慮している。

3

結果
以下、El Niño 時について述べる。El Niño 時の暖冬時と寒冬時の間に、以下のような差異が見られた。北半
球の高度場に注目すると、暖冬時では PNA パターンが不明瞭であるが、北西太平洋上に WP-like パターンが卓越している（図 1 (a)）。日本付近の中緯度域は、この

図１：高度偏差（m）を示す。(a) は El Niño の暖冬事例、(b)は El Niño の寒冬事例、(c) は中立の暖冬事例、(d) は中立の寒冬事例。ハッチは 90%で有意な高度偏差の領域を示す。La

Niña は省略。

領域における暖冬傾向に一致する WP-like パターンに

参考文献

伴う正偏差に覆われている。フィリピン海上の高気圧性[1] 塩崎公大 · 榎本剛 · 高谷康太郎, 2017: ENSO 時の熱帯海面水温偏差と日本の冬の天候. 京都大学防災研の循環偏差と共に日本付近に向かって南風偏差を卓越させる。寒冬時では WP-like パターンが見られず中国東部に負偏差が位置しており、PNA パターンは明瞭である（図 1 (b)）。一方で、NINO.3 インデックス中立時の暖冬（寒冬）事例には EU パターンのような波列が卓越しており、中国東部から日本上に正（負）の偏差、シベリ
アに負（正）の偏差が位置している（図 1 (c)、(d)）。ま究所年報, 60, 486–490.

[2] Takaya, K. and H. Nakamura, 2013: Interannual
variability of the East Asian winter monsoon andrelated modulations of the planetary waves. J. Climate, 26, 9445–9461.

― 282 ―

P395

気象・火 災予測モデル WRF-Fire の市街地 火災への適用¦`Ï®×gªÝ    ×gªÝĈý×gªÝ¨ĂĬs²ąČ§ģĳb´ĐĆċÀÕÒ^Ľðň¼ĆċÀ

１．はじめにÔİĽïİëĘïİĘïİ0wń$,ôËö ÍÕ-2«ŀ0kķ¬Ķ0!<Ĥàïð1Āû½#=,;"=5-1¬ĝïðSKXÈÛ#=,(t0!<cê»>ħ$DWIMt1´õ}:hĞ´õÞ
İ.ĺ#\ļľč>æ$( ³òEQTY]EU[-2vïñ:Ņ0¸

Áç8EQTY]EU[SKX-2ïð´õĭ1

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QCZ/Ņú09<ïð»÷1wė¾#

Þİ09<³òį±3ôËèī1Ĵ8Āûó=,/1ù÷-<ÕĆċ-24 ápK09<Ņ1Å7ćĩ#=(]HçÃĜ8NGJ?[D09<¥À\°1ăeÆĕÃĜćČ#=,<åüãĪSKX
Weather Research and Forecasting (WRF).¦Ùïð>£Ī.$(ïðSFT]X.1B[V@[ēSK

謝辞ÕĆċ2ŋèĽĽðĉÃĜĆċÇı{±1~¿>!(X WRF-Fire >¬ĝïð0Ä¶\ĵü%<(61ÜĦ>ě*(２．モデル改良 WRF-Fire 1¬ĝïð41ĵü0Ŀ$,³òį±ôËèī1ĥď>ÉĚ$(5&³òį±ĥď0¬ĝïðSKX1íýµ[1]>¤q%<Ĳ
1¬ĝïðdl8ïðņ1ēÚ:Ĕĥā0ä6:=(µ-Ľðĥþ>Ď%<Ŀ1Ġ¡½0,ù-7°

zü#=,<îýµ>ü<".-³òį±>´õĺ#.´õļľ´õÞİâ09;æ%<ôËèīĥď02fĮĄĖÃĜĻĀPZFACL5)+;0 1 ĒŇ©¬ïðEQTY]EU[Ńħ!<ĽðĨm\£ĎÃĜ1ĻĀSKX[2]ŉi`ĖPZSKXŊ1ïðSKX>wØ$("=2ny´Đõ1ïð»÷.´õļ1³ò>cê$đ¢/¬ĝïðEQTY]EU[>ę.$(SKX;ôËèī>ė¾%<Ŀ0ºĢ/OVR]H<ôËĸĹ93ôËéğ±>ĖPZSKX0!<ÐôËèīÎļ09;æ%<
３ ．結果
 ÕĆċ-2 WRF-Fire 1¬ĝïð41ĵüdl.$,2016 ¯0ÌìąĒŇ©¬-Āû$(¬ĝïð>£Ī.$,³òEQTY]EU[>ě*(2016 ¯ 12 Ñ 22 Í| 10 Î 20 wł0Āû$(ïð-2·Ņ1¸Ł>!³ò$9' 4 _ m2

 2 ĒŇ©¬ïðEQTY]EU[³òēÚò$(ÕĆċ-2vïñ>9'a¹.$w­1ħ>0ĥď>ě*(ŉ 1ŊWRF -Â, WRF 1 4 ĸNGJ?[D>$ŃÍÎ´õėÊøãĪÖj1xÓo\ÿo02 National Center for[1] íýĊ (1951)

Environment Prediction (NCEP) - r Ļ # = ,  <[2] fĮĄĖÃĜĻĀPZFACL (2003)

Final Analysis Data (FNL)>ü(´õÞİ>ġ

― 283 ―

P396

WRF-ARW を 用 い た 陸 面 モ デ ル の 違 い に よ る シ ベ リ ア 域 の降雪・積雪深予測の不確実性について*鈴 木 和 良 (JAMSTEC),

1.

Milija Zupanski ( Colorado State University )はじめに

陸域雪氷は，大気陸面相互作用を通して気候システ

σ=

1 N 2
∑ Pi （2）N i=1

ムに大きな影響を与える．しかしながら，陸域での雪氷表現の高度化が，大気（降雪イベント等）にどの様な影

pi は、平方根アンサンブル予測誤差共分散の i 番目の列響を与えかについては不明な点が多い．

を示す．

本研究では，２つの異なる陸面モデルと結合された

不確実性と誤差との間の相関は、アンサンブル予測が領域気候モデルを用いる事で，降雪・積雪深の 24 時間

現実的であるかどうかを確認するためにしばしば使用

予測の不確実性がどの様に変化するのか，32 メンバー

され，以下で示される．

のアンサンブル予報によって評価した．
2.

方法

ρ=

2.1 実験概要

X TY
X ⋅Y

（3）

陸面過程の影響を評価するため，2 つの陸面モデル(LSM)を一つの気候モデル(WRF)に結合して用いた．単

ここで、X および Y はそれぞれ RSE および標準偏差ベ

純な LSM として Noah LSM，もう一つはより洗練されクトルを表し、上付き文字 T は転置を表す。不確定性の推定値が現実的であるためには，ρ が 0.5 を超える相た Noah-MP LSM である．アンサンブル予測は、不確実性評価のため，WRF のアンサンブルスプレッドを生成

関を持つことが一般に認められている（例えば、[2]）する．ここで，Suzuki et al. [1]と同様の Maximum

3.

結果と考察

Likelihood Ensemble Filter のデータ同化システムを使用

陸面モデルが固体降水にどのように影響するかにつした．本研究では，32 メンバーのアンサンブル予測をいて示す．Noah-MP LSM によって計算された固体降水行った． 側方境界条件は，ERA-INT 再解析データを適量の不確実性は、中央南部で Noah LSM よりも小さく用した．モデルは 水平分解能 27 km，大気鉛直 28 層，なった． Noah および Noah-MP LSM の領域平均 RSE

土壌 4 層により構成させる．

値は、それぞれ 1.0 mm および 1.1 mm であった．した

2.2 モデル予測の誤差と不確実性の評価

がって，24 時間の固体降水量予測の RSE における明確

24 時間予測誤差を評価するために，Xo で示される観測な改善は見られない．
同じ LSM の RSE と σ の相関は，として，GPCP 1 度格子日降水量，CMC 25km 格子日積

Noah LSM では 0.67，Noah-MP LSM では 0.60 だった．

雪深、ERA-INT 再解析データセットを用いた．24 時間

このことから，両 LSM の不確実性は，スキル - スプレ

予測に対する誤差を評価するため，二乗誤差平方根

ッド関係を満たす．また，領域平均 σ は、それぞれ（RSE）を使用した．

0.9mm と 0.8mm であり，RSE と同様に両者にほとんど(X − X )しい．従って，両 LSM モデルを用いた不確実性推定が差がなかった．さらに RSE と σ の領域平均値はほぼ等
RSE =

f

o

2

（1）

現実的であると考えられた．従って．高度化した LSMの利用は，極端に大きな不確実性を小さくする効果を

Xf は 24 時間予測値、Xo は観測値です。以下では、予測持つ可能性がある．詳細は Suzuki and Zupanski [3]を参スキルの指標として RSE を使用する．アンサンブル予

照して頂きたい．

測の不確実性は、予測誤差共分散の標準偏差（ σ ）によ

参考文献って表せる．

[1] Suzuki, K. et al. 2017, Atmos Sci Lett, 18, 106-111.
[2] Du J, 2007, Science & Technology Infusion Lecture Series, 42 pp[3] Suzuki, K. and Zupanski, M. 2018, Front. Earth Sci., doi:
10.1007/s11707-018-0691-2― 284 ―

P397

異なる SST データによる客観解析値が領域モデルの地上気温再現性に及ぼす影響
村崎万代 、釡堀弘隆、行本誠史、小林ちあき（気象研究所）＊

はじめに

近年、日本域における大気場は周辺域のSST分布と密接に関係していることが、観測・モデルによる研究から明らかになりつつある。領域モデルによる
気候再現実験や将来実験において、海流など詳細な
SSTを加味した境界条件を用いることは、データの信頼性向上のためにも、また、中緯度大気海洋相互作用の理解のためにも重要である。
本研究では、SST及び境界条件が領域モデルの気候再現性へ及ぼす影響について調査することを目的とする。そのために、異なるSSTデータを使って作成された2種類の客観解析データを境界条件として5km分解能NHMをネスティングし、結果を比較する
ことで、日本域の気候再現性への影響を調査した。
今回の報告では6,7月の関東地方の地上気温への影
響について解析結果を示す。

各caseについて大気場を調査した。Case1とCase3
で卓越風向については大きな違いは見られないが(図2矢印)、水蒸気量については明瞭な違いが見られた（図3）。海上ΔTsrf(負差)と連動して関東陸域上の負変化が大きいCase1では、水蒸気量も負変化が顕著に現れた（図3a）。一方、Case3の条件下では、水蒸気量の変化が比較的小さい（図3b）。この結果
は、日スケールで見ると、大気場の条件によってはSSTの表現の違いが内陸部の気温の再現性にまで影響を及ぼす可能性があることを示唆している。

実験の設定

・実験期間：2001～2010年の6/1-7/31
・計算：タイムスライス（18UTC初期値の30時間積分で最初の6時間をスピンアップとし、その後の24時間について解析）
・領域モデル：JMA-NHM水平分解能5km
CNTLrun ( コ ン ト ロ ー ル ラ ン ) ： 側 面 条 件 はJRA-55C、SSTは分解能約１°のCOBE-SSTを使用。
CHSrun ( 高 分 解 能 SST ラ ン ) ： 側 面 条 件 はJRA-55CHS（高解像度SST版客観解析）、SSTは分解能0.25°の黒潮など海流をある程度表現できる
MGDSSTを使用。

図 1 6,7 月の地上気温差（CHSrun-CNTLrun）陰影は負。
コンターは正のみ 0.2℃間隔。有意水準 5%。
(a)
(b)

結果

図1は6,7月の10年平均地上気温差（CHS-CNTL）
を示している。地上気温差はSST差を反映しており、高解像度SSTを使用することで黒潮上や日本海側沿岸で上昇していることがわかる。一方で、日本列島
上での気温の変化は周囲の海上に比べ非常に小さい。
しかしながら、daily scaleで見てみると、この地上気温差がSST差と同符号で内陸まで広がるケースもある。そこで、今回は関東地方と周辺海上の日平均
気温差（ΔTsrf）に着目して、次の4種類のコンポジットをとった。Case1:ΔTsrfが関東上も周辺海上も強い負、Case2: 同強い正、Case3:ΔTsrf小かつ、周辺海上のΔTsrf（負）と連動しない、Case4 :ΔTsrf
小かつ、周辺海上ΔTsrf(正)と連動しない。
図2(a)はCase1に該当する事例のコンポジットを示したものである。関東近海上のΔTsrfが強い負を示す原因は、与えるSST分布の表現の違いによると考えられる。この差が内陸の地上気温にまで影響を与えていることがわかる。一方で、図2(b)のように
関東近海上のΔTsrfが明瞭に変化しているのにも関わらず、陸域のΔTsrfが0.2 ℃以内になった事例(Case3)も存在する。
どのような条件下でこのような違いが現れるのか、

(℃)

case1

図２ 6,7 月の地上気温差（CHSrun-CNTLrun）陰影は負。
コンターは正のみ 0.2℃間隔。 (a)Case1 コンポジット、(b) Case3 コンポジット。
矢印は Chsrun における風(m/s)。
(a)(b)(g/kg)

図 3 6,7 月の 950hPa 水蒸気量の差（CHSrun-CNTLrun）
陰影は負。コンターは正のみ 0.1g/kg 間隔。 (a)Case1 コ
ンポジット、(b) Case3 コンポジット。

― 285 ―

P398

夏季北太平洋の海洋前線帯における下層雲変動と温度移流の関係
∗

高橋

直也，早坂

1 はじめに
夏季北太平洋中高緯度に広く出現する下層雲は卓越した負の放射強制力をもたらし，全球エネルギー収支を決定するだけでなく，海洋混合層の熱収支を通して海洋内部へ重大な影響を与える．一方で，北緯 40 度付近に存在する急な海面水温緯度勾配で特徴付けられる海面水温
前線 (SSTF) は，ストームトラックの維持など海洋から能動的に大気へ影響を及ぼすことも知られている 1 ．しかしながら，上記の海洋前線帯における大気-雲-海洋の相互作用の理解は未だ不十分であり，下層雲の生成・消滅などの雲物理過程の理解が求められている．前回大会
では夏季北太平洋における SSTF と下層雲の出現領域の関係を調査し，下層雲量変動が SSTF 変動よりも先行することを示したが，先行する下層雲量変動の要因は明らかとなっていない．下層雲量を決定する重要なパラメー
タとして，暖気および寒気移流があげられる．暖気移流は湿潤な大気が凝結することで霧や層雲を形成し，寒気移流は下層大気の不安定化をもたらすことで層積雲を形成する．本研究では，海洋前線帯における温度移流と下層雲量変動の関係を明らかにすることを目的とした．

2 解析手法雲 プ ロ ダ ク ト と し て，A-train に 所 属 す る Aqua
衛 星 搭 載 の MODIS か ら 得 ら れ た 8 日 平 均 デ ー タ
2(MYD08 E3, Collection 6)，海面水温プロダクトとして，OISST 日平均データ (AVHRR-only product3 )を用いた．さらに，大気再解析データ ERA-Interim の
日平均データ 4 より風および地上気圧データを解析した．水平解像度はそれぞれ 1.0 度，0.25 度，0.75 度であり，解析期間は 2003 年から 2016 年の 6-8 月 (JJA) である．OISST および ERA-Interim データは，MODISと同じ時空間分解能となるように内挿を施した．対象の海洋前線帯は北緯 37.5 度から北緯 42.5 度および東経 160 度から西経 160 度とした．本研究では，強 SSTF
域 (東経 165 度から 170 度)，弱 SSTF 域 (西経 160 度
から 165 度) を定義し，領域間の結果を比較した．下層
雲は 680hPa 以下の雲頂高度を持つ雲と定義し，雲量をRandom overlap 法で求める．温度移流 (Tadv ) は海面水
温および地上 10m の東西・南北風速を用いて，以下のよ
うに計算した (Tadv = −u10 ∂SST /∂x − v10 ∂SST /∂y).

3 結果と考察
まず，季節変化を除いた下層雲量偏差と温度移流偏差の時系列データから各領域における両者の相関関係を明

忠裕（東北大院理）らかにした．図 1 に弱 SSTF 域の時系列を示す．下層雲
量偏差は温度移流と負の相関を持ち，暖気移流偏差が強まる時に下層雲量が減少することがわかった．領域間の夏季 (JJA) における相関係数は強 SSTF 域で-0.36，弱SSTF 域で-0.44 であり，弱 SSTF 域での下層雲量と温度移流の負の相関関係が相対的に強いことがわかった．
また，相関係数の水平分布を確認すると，海面水温前線
帯およびカリフォルニア沖の亜熱帯東部で有意な負相関が見られた．以上より，相関の強さは領域毎に異なるが，海洋前線帯全域で下層雲量偏差と温度移流偏差の間に負の相関関係があることがわかった．
次に，温度移流 (南北風) 偏差を生み出す気象場を明らかにするために，各領域の下層雲量偏差を基準とし，地上気圧に対してコンポジット解析を行った．下層雲量の正/負偏差が１標準偏差を超えるケースは各領域で19/31(強 SSTF 域)・21/25(弱 SSTF 域) ケースあった．
解析結果より，海洋前線帯における南北風の変動は北緯40 度以北での移動性擾乱に伴って生じ，下層雲量偏差が正の時に生じる寒気移流偏差は低気圧西側での北風偏差によって生じることが示唆された．さらに，下層雲形成の物理的メカニズムを考えるために，比湿・相対湿度・
温度の鉛直分布に対してもコンポジット解析を行った．
寒気移流偏差は乾燥しているが，低温化による 900hPa
付近での高い相対湿度および大気境界層の安定化をもたらすことで．下層雲形成に好ましい環境場を生み出すことがわかった．今後の課題として，雲変動の時間スケール考慮した高時間分解能データの解析・雲微物理過程を含めた下層雲の形成・消滅プロセスの解明があげられる．

図1

弱 SSTF 域における季節変化を取り除いた下層

雲量偏差（棒線）と温度移流偏差（実線）の時系列．

4 参考文献1. Nakamura et al. 2008, GRL, 35, L15709.
2. Platnick et al. 2003, IEEE, 41, 459-473.
3. Reynolds et al. 2007, JC, 20, 5473-5496.
4. Dee et al. 2011, QJRMS, 137, 553-597.

― 286 ―

P399

 年夏季に出現・停滞したオホーツク海高気圧に関する
総観気候学的解析
*宮本大輔（日大院・総合基礎）, 山川修治（日大文理・地球）
１． はじめに上空でロシア西縁部を波源とする準定常ロスビー波の東 2017 年 8 月前半は北日本太平洋側で日照不足と低温,方伝播がみられ（図 2）, 数日間停滞する要因となったと

東日本では日照不足となった。このような不順な天候をもみられる。ユーラシア大陸で気温が平年よりも高く, かつ,たらした要因はオホーツク海高気圧が出現・停滞したこと

北極海では気温が平年よりも低かったため, 寒帯前線ジが大きい。本研究の目的は, 2017 年夏季の総観気候場を解

ェット気流が強化された。しかし, 不安定性が増大したこ

析し, オホーツク海高気圧が出現・停滞した要因を明らかとにより, 寒帯前線ジェット気流が南北に蛇行し, オホーにすることである。

ツク海高気圧が停滞することになったと考えられる。
 また, SST 平年偏差図をみると, 熱帯太平洋西部では正２． データ

偏差となっていたが, フィリピン東方では, 速度ポテンシ

 使用したデータは NCEP/NCAR 再解析データ（2.5°×

ャルの解析によれば対流活動が平年よりも不活発となり,2.5°）(Kalnay et al., 1997), NOAA の ERSST V5（2.0°

高気圧性偏差を形成し, 夏の PJ パターンを引き起こした。

×2.0°）(Huang et al., 2017), 宮古の平均気温, 高知大その結果, 下層のオホーツク海高気圧が強化されたと考学の気象衛星赤外画像である。

えられる。

３．結果と考察 宮古における平均気温の平年偏差の時系列を図 1 に示す。6 月と 7 月は気温が平年よりも高く, 7 月 12 日には平年よりも 8℃高かった。しかし7 月末には負偏差に転じ,
8 月上～中旬は平年より低い日が続いた。8 月 10 日は平
年よりも 4.9℃低かった。この平年よりも低温の期間は,

10
8
6
4
2
0
-2
6月1日
-4
-6
-8
-10

オホーツク海高気圧が出現・停滞していた期間と対応してオホーツク海高気圧の
出現期間

7月1日

8月1日

図 1 宮古の平均気温平年偏差の時系列（2017 年 6 月 1 日～8 月 31 日）いた。
 この期間において, 半旬平均とその平年偏差図を作成して, 総観気候場を解析した。その結果, 第 43 半旬でオ
ホーツク海における SLP が正偏差を示し, 出現時期と対応している。第 45～46 半旬では正偏差の値も増大し, 半
旬平均図でもオホーツク海高気圧が明瞭に認められ, この時ピークに達したことがわかる。第 47 半旬になると負偏差となり, オホーツク海高気圧の衰弱した時期と対応している。
 第 43～44 半旬はユーラシア北部で寒帯前線ジェット気流が強化され, ユーラシア大陸と北極海沿岸で傾圧性が図 2 300hPa 波活動度フラックス

帯状に高くなった。また, 第 45～46 半旬ではユーラシア（2017 年 8 月 9 日～8 月 13 日）― 287 ―

P3a0

寒冷渦とトラフの波列構造の差異* 春 日 悟 ( 新 潟 大 学 大 学 院 自 然 科 学 研 究 科 ), 本 田 明 治 ( 新 潟 大 学 理 学 部 ),山 崎 哲 ( 海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 川 瀬 宏 明 ( 気 象 研 究 所 ),山 根 省 三 ( 同 志 社 大 学 理 工 学 部 ), 浮 田 甚 郎 ( 新 潟 大 学 理 学 部 ) はじめに
災害をもたらす竜巻などの突風現象の発現時には、対流圏上層に偏西風蛇行に伴う低圧部の張り出しである「トラフ」やその張り出しが偏西風蛇行から切離して低気圧となった「寒冷渦」がしばしば確認される．しかしながら，これまで竜巻の発生環境に関し，寒冷渦やトラフなど対流圏上層の擾乱との関係について着目された例は少ない．筆者らは上記の点に着目して解析をした結果[1]，竜巻を伴った寒冷渦・トラフと竜巻を伴わなかった寒冷渦・トラフの構造に有意な差は表れないことが分かった．しかしながら，寒冷渦とトラフの違いに関しては，偏西風
蛇行から切離したか否かだけでは説明できないような特徴を得た．これまで寒冷渦とトラフの生成・発達過程や力学的な構造の差異について研究された例は少なく，加えて，将来的に偏西風蛇行から竜巻に至る多重スケール的な力学的相互作用を議論するためにもそれらの中間的なスケールであるトラフや寒冷渦の理解を深めることは重要である．以上のこと
から，本研究ではまず寒冷渦・トラフの基本場の差異を理解することを目的とし，それぞれにコンポジット解析を行い，得られた結果を比較した．
 データと手法
大気データは気象庁 55 年長期再解析(JRA-55)を用いた．寒冷渦とトラフの抽出には去年度の秋季学会と同じく Nieto らの客観的な手法[2]を参考にしたものを用いた[1]．また去年度の秋季学会と同様に，気象庁竜巻等突風データベースに基づき，東日本(137.5E-142.5E)に竜巻発生時(時刻は JRA-55 の 6 時間間隔に修正)に最も寒冷渦・トラフの出現頻度の大きな領域を“東日本に接近した領域”と定義し，20072015 年の 9 年間に東日本に接近した全ての寒冷渦とトラフのデータセットを作成した．更に各々のタイムステップに対して 9 年平均・30 日移動平均を施したものとの差をとることで偏差とした．今回は春季(3-5 月)の結果のみ示す．
 結果
図 1b よりトラフの基本構造は波動であることがよく分かる．一方，寒冷渦の構造はトラフと似た波列構造に加えて，寒冷渦の北の正偏差が特徴的である(図 1a)．これはオメガ型のブロッキングがその南部に寒冷渦を伴うことと整合的である．
図 1a から 36
時間遡った図 1c によると寒冷渦の北西には北欧からの波列と，更には西太平洋からオホーツク海へも波列のようなものが見られる．この両者は時間発展
とともに寒冷渦北方の正偏差を強めていったようにみえた．しかし，トラフの T=-36 には上記のような波列構造は弱く，むしろトラフ自体の波列構造が卓越していた(図 1d)．
 おわりに
上記の差異の原因は現在調査中である．また今回
は春の結果のみ示したが，当日は他の季節のトラフ・
寒冷渦の基本場およびそれらの差異について解析・考察をした結果を発表する予定である．
寒冷渦

a

トラフ

b

T=0

T=0

c

d

T=-36

T=-36

図 1，東日本に接近した寒冷渦(a, c)，トラフ(b, d)の500hPa 高度偏差[m] (実線は正，破線は負)と 99%有意差(影)．a, b は最も東日本に接近した時刻(T=0)，c, d は
T=0 から 36 時間遡った時刻(T=-36)．

参考文献[1] 春日悟, 本田明治, 山崎哲, 川瀬宏明, 山根省三, 2017, 竜巻・突風現象発現をもたらす寒冷渦の客観的抽出システムの確立へ向けて,

日本気象学会秋季大会講演予稿集, 112, P324.
[2] Nieto et al., 2005, Climatological features of cutoff low systems in the
Northern Hemisphere, Journal of Climate, 18(16), 3085-3103.

― 288 ―

P3a1

北海道西岸沖に発生するポーラーローの感度実験に対する応答とその要因*田 村 健 太 (北 大 院 環 境 科 学 ),

佐 藤 友 徳 (北 大 院 地 球 環 境 )発生数が減少しており，発生数の季節変化が不明瞭とはじめに

冬季の北海道西岸沖では，しばしば小低気圧が発生なった．また，山脈除去実験における PL 発生数は 2 月し，石狩平野を中心に突風や大雪をもたらすことが古下旬から 3 月にかけては再現実験と同程度であるが，くから知られている．これらは，冬季の高緯度海上で海氷除去実験では，3 月上旬の発生数極大が見られなく発達するメソスケールの低気圧である，ポーラーロー

なった．これより，PL の発生に影響する下部境界条件（以下 PL）の一種であることが多い．これまでに同海が月ごとに異なると考えられる．海氷除去実験におけ域で PL の発生メカニズムに関する様々な事例研究がる 2-3 月の PL 発生数分布の偏差（海氷除去実験－再現

行われてきたが，PL は事例毎に多様な形態をとること実験）を図 2 に示す．海氷除去実験では樺太西側の PLから，多くの事例について調査が必要である．

発生数の増加が顕著であることから，2-3 月の海氷の存本研究では，領域気象モデルによる冬季気候の再現

在が PL の発生を抑制していることが示唆される．

実験と，海氷や陸面などの下部境界条件を改変した感度実験を行い，PL の発生に対する下部境界条件の影響について考察した．
方法

領域気象モデル WRF の長期積分を行い，その結果を用いて PL の抽出と解析を行った．実験・解析期間は1982 年 12 月から 2012 年 3 月の冬季(DJFM)であり，初期値・境界値として大気にJRA-25 を，海面水温にOISSTを用いて現実気候の再現実験（以降，再現実験と表記）を行った．PL の発生に対する下部境界条件の影響を調

図１ 各実験における 1 年あたりの PL 発生数（棒）と再現実験における解析領域内の海氷面積（線）査するために，海氷を取り除いた実験（海氷除去実験）や極東の山脈を取り除いた実験（山脈除去実験）などの感度実験を，再現実験と同じ期間行った．
数値実験の出力データに対して以下の手順を適用することで PL を抽出した．はじめに各格子点の 850hPa
ジオポテンシャル高度が周囲の 8 格子点より小さい低圧部を判定する．次に低圧部中心における 900hPa 高度の渦度が閾値（10-5s-1）を超えた場合に PL が存在しているとみなした．ただし，PL の水平スケールを考慮するため，20km 格子のモデル出力を 200km の格子に平滑化したデータについても同様に低圧部の抽出を行い，総観規模の低気圧を除外する等の工夫を施した．


結果

抽出した PL は北海道西岸沖に集中して発生するこ

図 2 海氷除去実験における 2-3 月の PL 発生数分布の再現実験からの差（増加：＋ 減少：－）破線は再現
実験での平均海氷密接度
参考文献[1] Yanase, W., H. Niino, S. I. I. Watanabe, K. Hodges, M.
Zahn, T. Spengler, and I. A. Gurvich, 2016: Climatologyとが分かった．これは先行研究[1]と整合的である．

of polar lows over the Sea of Japan using the JRA-55

再現実験と感度実験における PL 発生数の季節変化
を図 1 に示す．再現実験では 1 月下旬に発生数が最大となり，3 月上旬にも発生数の極大が見られる．それに対して山脈除去実験では 12 月から 2 月中旬にかけてのreanalysis. J. Climate, 29, 419-437.
謝辞
本研究は，北極域研究推進プロジェクト（ArCS），科
学研究費補助金(15H05464)の支援で実施された．

― 289 ―

P3a2

北海道における 2007/08～2017/18 の冬季落雷の傾向
馬場賢治 12 野田真由 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．はじめに日本における冬季雷は，北陸地方を中心とした本州日本海側で多く観測されることから，これらの地域の研究が数多く行われている．Kitagawa（1989）は，100 年間の雷日数を調査し，日本海側の落雷数の増加を示した．北海道においても冬季雷は観測されており，青山ら（1999）
は 1993 年以降のデータを用いて落雷数と雷事故数を調べている．本研究では，北海道における冬季雷の最近の傾向を調査した．
２．解析とデータ
本研究では北海道付近を対象としているため，寒気の流入する 11 月から 3 月を冬季と定義し，この期間の解析を行った．対象範囲は，北緯 41～46 度・東経 139～146.5
度である．
データは，北海道電力が道内に 7 個所（奥尻，室蘭，積丹，富良野，羽幌，興部，池田）に展開している電磁波検出装置を用いた落雷評定システム（Lightning Location
system：LLS）の 2007～2017 年を使用した．また，気象庁がまとめた北海道全域と同日本海側領域の月別気温
偏差，降水量，日射量，および降雪量データを用いた．
３．結果と考察北海道域における対象期間 11 月～3 月までの各月について 10 年間の冬季雷日数を表に示す．11 月に落雷件数は最も多く，次いで 12 月，3 月の順になる．一般的に雷活動には，積乱雲内の電荷分離が必要であり，霰粒子が重要である．霰の形成は，-10℃程度の層内で活発に行われる．よって，厳冬期では，既に地上付近の気温が-10℃程度であるため，雲内ではさらに低温であり，電荷分離は不活発であることが推察できる．今回の事例の傾向では，厳
冬期には落雷件数が少ないので，一般的な理論で説明できる．しかしながら，経年的にみると，厳冬期と言われる
1 月から 2 月において，増加傾向である．
北陸地方の夏季の落雷は 90％以上が負極性である（Takeuti and Nkano，1977）に対し，冬季雷は 41％（Takeuti et al., 1978）や 33％（Suzuki，1964）と正極性の割合が多い報告が行われている．本研究においても正極性落雷の割合が対象機関全体で 43％と比較的大きく，
北陸地方で観測された冬季雷と同様の傾向が示された．
冬季間の落雷数（全体・正極性）に対して，北海道全体の気温偏差，および降水量と降雪量の平年比との間の相関を求めたが．期間全体では目立った結果は得られなかった．月別にみると，12 月の降水量と有意な正の関係が見られ，正極性落雷では降雪とも正の相関が得られた．また，西高東低時の落雷数（正極性含）と降雪量には負の有意な関係が示された．同様に北海道日本海側の前述の偏差等と落雷数を比較した結果，期間全体では降水量と有意な関係が示された．月別では，11 には降水量との間で正の相関が示された．12 月は有意ではないが北海道全体と同様の結果が得られた．
1 月の落雷数は降水量および降雪量との間で負の関係が示された．
表 LLS による 2007-2017 年冬季落雷件数．括弧内は正極性雷件数を示す．
0

Total
2666

(80)
8

(0)
0

(1344)
7088

(76)
68

(6)
42

(0)
767

(2576)
3965

(770)
12996

(25)
592

(11)
663

(176)
311

(1717)
47375(12203) (5247)
3337
3381

(245)
131

(286)
397

(100) (18081)
316
7562

(1731) (1561)
31402 11637

(54)
592

(141)
312

(129)
618

(12927) (5884)
40996
1983

(268)
844

(99)
33

(264) (19442)
465
44321

(18366) (1021)
17504
550

(416)
111

(14)
496

(213) (20030)
820
19481

(8176)
2480

(187)
1575

(41)
790

(203)
454

(281)
1404

(8888)
6703(1276)
12221

(653)
3520

(394)
5649

(128)
72

(624)
3877

(3075)
25339(5115)(1909) (2770)(39)(1657) (11490)

0708
0809
0910
1011
1112
1213
1314
1415
1516
1617

Nov.
2473

Dec.
23

(1252)
6007

Jan.

7

Feb.
163

(8)
975

(4)
98

(2082)
1631

(412)
1457

(735)
32813

Mar.

(3616)
44561

参考文献）
Kitagawa, 1989, Long‐term variations in thunder‐day frequencies in Japan.
J. Geophys. Res. 94(D11): 13183–13189.
Takeuti and Nakano, 1977, 0n lightning discharges in winter thunderstorm，Electrical Processes in Atmospheres，edited by H．Dolezalek， and R．Reiter，Steinkopff，Darmstdt，Germany，614-617．
Takeuti, Nakano, Brook, Raymond, and Krehbiel, 1978, The anomalous winterthunderstorms of the Hokuriku Coast, J.GeoPhys.
Suzuki,T. 1992, Long term observation of winter lightning on Japan Sea Coast. Res.
Lett. Atmos. Electr.12: 53-56.

謝辞：本研究は北海道電力の LLS データ提供を頂き行われました．

― 290 ―

P3a3

SSMIS デ ー タ を 用 い た
台風構造と強度の関係についての研究
佐 々 木 康 気 （ 気 象 大 学 校 、 現 所 属 :青 森 地 方 気 象 台 ）・ *北 畠 尚 子 （ 気 象 大 学 校 ）

主成分分析にはパラメータを用いており各主成分のはじめに

台風は海上で発生するため直接観測データが少なく、特徴を直感的に捉えるのが難しいので、輝度温度分布

台風の強度解析には主に静止気象衛星による衛星観測の特徴を示すために、各主成分で得点の高い上位 10%が使われている、しかし、上層雲に覆われるとその下の事例をコンポジットした。発達期 19GHz コンポジッの雲分布の判断がしにくい。そこで、近年では軌道衛ト（図３）を見ると、第 1 主成分はインナーコア領域星搭載のマイクロ波センサーによる観測データを用いの雲・降水分布の組織化が反映されており、台風強度

た強度推定の開発が行われている。本研究では、櫻木・との関係が強かった。第 2 主成分は眼の大きさが反映

北畠（2015、日本気象学会春季大会）の強度推定法にされている。第 3～第 5 主成分では非対称性が現れてい使われているパラメータが表す台風の構造を調査し、た。特に、第 5 主成分は Dvorak 法で発達初期の台風に強度との関係を明らかにすることを目指す。

特徴的な curved band pattern が表れているように見える。



結論として、台風強度と相関がよいのは第 1 主成分

研究手法

櫻木らは、2007～2014 年の台風について、台風中心だけであった（図１）が、台風の多様な構造を表す他から半径 2 度以内（緯度換算）の DMSP/SSMIS 輝度温の主成分も用いることにより、図２に示した台風強度度データ（周波数は 19,22,37,91GHz）を用いて同心円との関係が向上することが分かった。

状の領域の平均輝度温度等のパラメータを計算した。



本研究ではそれを使用し、ただし気象庁ベストトラッ

謝辞

本研究を進めるにあたり、SSMIS 輝度温度パラメー

クで最大風速 32m/s 以上に発達した台風のみを対象とタを提供してくださった気象研究所（当時）の櫻木智

して、発達期・衰弱期に分けて調査を行った。まずパ明氏に深く感謝いたします。

ラメータごとに台風強度との相関を調べた。次にパラメータを主成分分析し、上位の主成分と台風強度との関係について調べた。


結果と考察

発達期・衰弱期ともに 19GHz の半径 1 度以内で台風

図１ 最大風速と各主成分（横軸）の相関係数（縦軸）。

強度と相関が良かった。逆に、22GHz では発達期・衰左は発達期、右は衰弱期。

弱期ともに相関が悪い。全周波数帯で相対的に発達期のほうが衰弱期より相関が悪かったが、発達初期では対流の分布が組織化しておらず、輝度温度分布ではっきりと捉えられないことが原因と考えられる。
相関が悪い 22GHz のパラメータを除き、発達期・衰弱期別にパラメータを主成分分析し、各主成分の主成
分得点と最大風速の相関を求めたところ、相関がある

図２ ベストトラック最大風速（横軸）と推定最大風と言えるのは第 1 主成分のみであった（図１）
。また、

速（縦軸）
。左は発達期第 1～第 5 主成分、右は衰弱期累積寄与率は、発達期は第 5 主成分、衰弱期は第 4 主第 1～第 4 主成分を使用。実線が回帰直線。

成分までで 0.8 程度となり、ある程度最大風速に寄与しているとみなせる。よってそれらの主成分得点を用いた回帰式を作成した。図２に発達期・衰弱期でのベス
トトラック最大風速と推定最大風速の関係を示す。これらを比較すると、特に最大風速が弱い事例で、発達期と比較して衰弱期はばらつきが小さく、相関係数やRMSE も相対的によい。

図３ 発達期で主成分得点が高い事例のコンポジット
図中の円は中心から半径 1 度と 2 度の同心円。

― 291 ―

P3a4

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*

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、アジアを中心に大き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、確率台風モデルを用いた台風季節
予報可能性を調査しており、JRA55 を入力データとした場
合、当モデルには一定の精度で台風活動の再現性があるとの結果を得た（2017 年秋季大会）。今回は、大規模アン
サンブル実験結果「d4PDF」[1]を用いて、北西太平洋の台風を対象に、台風活動度を示す「ACE」と、日本への影響を測るうえで重要な「接近数」の年間傾向について、外部境界条件に基づく予測可能性の有無について検討した。
２．使用データと調査項目
台風データは、気象研において d4PDF 過去実験（以下、d4PDF という）から抽出した台風トラックデータ[2]と JMA ベ
ストトラックを利用した。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ことを優先に閾値が設定されており、弱い台風の割合が多いという特徴がある。
ENSO に伴う SST 変動の指標として、夏季（JASO）のNINO.3.4 偏差を用いた。
調査項目は、ACE（Accumulated Cyclone Energy）[3]と日本への接近数とした。ACE は台風の最大風速の二乗を積算したもので、台風発生数、台風強度、台風寿命の要素を含む台風活動度を示す指標である。数値は各時刻の台風の風速から各年の WNP（100E～180E、0～60N）内の ACEを求めた。ACE を細分化して台風強度と台風寿命も調査することとし、観測・d4PDF ともに強度は台風中心気圧と周囲との気圧差（hPa）の年平均値、寿命は台風として存在した期間（hour）の年平均値を用いた。接近数は気象官署から 300 ㎞以内に進入した台風とし、d4PDF は台風トラック
データから該当の台風を抽出、観測は JMA の HP で公表されている数値を用いた。調査期間は、ベストトラックでACE の計算が可能な1977 年（NINO.3.4SSTに関する調査は 1981 年）からとした。
３．結果（１）ACEACE の年々変動は、d4PDF アンサンブル平均と観測で、相関係数 0.82 と非常に高い相関があり（図１）、観測の境界条件を与えているとはいえ、ACE には高い潜在的な予測可能性があることが示された。さらに、ACE（観測:0.83、
d4PDF:0.84 ） 、 台 風 寿 命 （ 同 :0.81 、 0.80 ） 、 台 風 強 度（同:0.75、0.87）の年々変動は、NINO.3.4SST とも高い相関が見られた。
また、各年の台風発生位置は、d4PDF において、観測（Wang and Chan 2002）[4]同様、NINO.3.4SST が高い（低い）年は台風発生が南東（西）に偏移する傾向が見られた（図３）。この SST 偏差に伴う台風発生位置の偏移が寿命、

強度ひいては ACE の大小に影響を与えているものと推測する。これらの結果から、ACE、台風寿命、台風強度の年間傾向に関して、夏季の NINO.3.4SST に基づく予測可能性が示唆された。
（２）接近数
接近数の年々変動は、d4PDF と観測で 0.49 の相関を示した（図２）。接近数と NINO.3.4SST の相関は、観測で 0.43、
d4PDF で 0.73 と傾向に差異が見られた一方で、台風発生位置に着目すると、ともに接近数が多い年は南東領域での発生が多い傾向が見られた（図略）。実際に日本に接近するか否かは、指向流や中緯度循環場の影響も大きいと考えられるため、台風接近数と大気場の関係についての分析を進める。
r=0.82

図１ ベストトラックと d4PDF 過去実験の WNP 内の ACE の年々変動（単位：10-4kt2）

r=0.49

図２ ベストトラックと d4PDF 過去実験の台風接近数の年々変動（単位：個）

図３ 【d4PDF】夏季 NINO.3.4SST の高低による台風発生位置の平年偏差（単位：個）
左図：夏季 NINIO.3.4SST が特に高い５か年平均と 61 年平均との偏差。右図：同じく特に低い５か年
平均と 61 年平均との偏差。ともに縁取りが正偏差。

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] 気象庁異常気象分析検討会 2016 年 3 月 7 日資料[4] Wang and Chan. 2002 : Journal of Climate, 15, 1643-1658― 292 ―

P3a5

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1. êîæå
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(Kanada et al. 2017)
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Kessler 73MD/ħºčí=GM;Kiw/·âlÃLãÅW JRA55 /mâħXrÖ|ġ°äĎĕ¿ĥ1959/09/22 [UTC]Ħà/ħ|ġ/z+%Ġ(10°×10°)¥Î¥NÈQVPħà/eo,Ģ/ÉØĢ(CTL)ì,Ëħčx|ġäá¿ Ht /ć!OħHt /ô÷å
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― 293 ―

P3a6

大気追跡風データを用いた２０１６年台風１４号の日周期変動に関する研究*藤本竜也¹ 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
1.はじめにDunion et al.(2014)は、GOES衛星の赤外等価黒体温度(TBB)を用いて熱帯低気圧の日周期変動について調べ、中心付近では早朝にTBBが極小となり、その極小域が日没にかけて外側へ放射状に伝播することを示した。しかし、この日周期変動が台風の発達にどのように関係しているのかはまだ明らかにはなっていない。本研究では、従来よりも観測機能が大幅に向上し、より高解像度で観測時間間隔の短い
ひまわり8号の大気追跡風データを用いて、台風上層の風という観点から、2016年台風14号の日周期変動を詳細に調べた。
2.使用データ・解析手法
2-1.使用データ
台風周辺の風データとして、10分間の連続したTBBの分布から見積もられた大気追跡風(AMV)を用いた。時間解像度は10分、水平解像度は最も細かいところで2km程度であり、本解析ではデータが最も豊富な100～200hPaの上層風を用いた。解析対象
は2016年台風14号で、解析期間はこの台風の発生から消滅までの間の2016年9月10日6時00分から2016
年9月15日6時00分までである。
2-2.手法
まず、大気追跡風を動径風、接線風に分解した。
大気追跡風は等間隔のデータではないので、台風中心に対して距離20km、角度10°ごとの極座標にデータを内挿した。ただし観測点が近くにない場合には、不定値とした。これを各観測時間で行い、36格
子×25格子の10分毎のデータセットを作成した。また、中心からの距離ごとに、動径風、接線風の時系列に対してパワースペクトルを計算し、どのような周期にピークが見られるのか調べた。
3.結果
図1は、台風の中心からの距離ごとの動径風、接線風の時間変化である。図の見やすさを考慮して、24時間移動平均からの偏差として表示している。動径風に関しては、台風の中心から外側に向かって、
値の大きな部分が時間とともに外側へ伝播していく
様子や、その日周期のようなものが見える。この伝
播速度は6～10m/s程度で、Dunion et al.(2014)で述べられているTBB極小域の伝播速度とほぼ一致していた。また同様に接線風についても外側への伝播が確認できた。
この日周期の様子を詳細に調べるため、4日間の同じ時刻だけを足し合わせたコンポジット解析を行った（図２）。動径風に関しては、06:00頃に現れた強風域が中心付近から外側へ伝播していることが分かる。また200km以内では1日周期、400-500kmでは半日周期の変動が見られる。一方で、接線風に関しては、動径風ほど顕著ではないが、日周期と外側への伝播が確認できる。
動径風の時系列のパワースペクトルを計算すると、100-200kmの範囲で顕著な1日周期のピークが見られた（図略）。一方200km以遠では、伝播の様子が不明瞭になることを反映して、日周期のピークは不明瞭であった。接線風には、発達期に500km付

近で1日周期のピークが見られたが、他の距離や時間ではピークは不明瞭であった。今後はこれらの風の変化とTBBの変化の関係性について詳しく調べていく予定である。

― 294 ―

図1:上層風の24時間移動平均からの偏差の時間変化（上：動径風 下：接線風）
正の領域にハッチがかけられている。
実線は台風の中心気圧を表している。

図２：上層風偏差の日周期のコンポジット（上：動径風 下：接線風）。
正の領域にハッチがかけられている。

P3a7

NICAM データにみられた大規模雲域の変形過程
⻄ 憲敬 1・濱田 篤 2・山田洋平 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、ときおり東⻄
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)。春学会では、帯状雲域の形成および分割の発⽣
場所の全熱帯での分布について等価⿊体温度データ(Tb)を⽤いて報告した。⻑期平均で東⻄に細い ITCZがみられる場所であればおよそどこでも帯状雲は検出され、また南北分割も⼀定の割合で起きているようであるが、⽇付変更線付近では分割発⽣頻度がやや⼤きいようにみえた。
これらの帯状雲および分割現象の機構を調べたいのだが、現実⼤気の客観解析データでは分割進⾏にともなう循環場がほとんど表現されていないため、⼒学的な解析が困難である。そこで、全球雲解像モデル
NICAM の出⼒の中に類似の現象を探し、その解析を⾏うことによって、実現象へのアプローチのヒントを探ることにした。今回は 2004 年 6 ⽉からの 1 年分の解像度 3.5km の計算出⼒(3.5km 通年積分)を中⼼に巻雲が⼤規模に⽣成するときの様⼦を観察した。現実⼤
気では⽇付変更線付近で雲帯分離の卓越がよく⾒られることから、まずこの地域の⼀年間の現象発⽣を探した。現実⼤気でみられるような、積乱雲活動が衰弱したあとに 2 本の帯に分離していくような事例は今のところみつかっていないが、活発な積乱雲活動が続く
ITCZ 内の⻑い雲帯からほぼ平⾏な東⻄ 1000km スケ

図 2: シミュレーション時間 00Z15May での雲
氷量(着色、対数表示)、南北風および鉛直風(m/s，鉛直風は 20 倍表示)、および雲水量(等値ールの巻雲が分離していく様⼦は数例観察されたため、その事例について巻雲帯のライフサイクルを調べた。
以下に典型的な事例についての所⾒を紹介する。
シミュレーション時間 2005 年 5 ⽉ 14 ⽇ 18Z 頃から ITCZ より北側に巻雲が⽣成して、15 ⽇ 06Z 頃にかけて約 300km 離れた 8-9N 付近に明瞭な雲帯を形成した(図 1)。この帯は ITCZ 内の帯(4N)と違って中下層に雲⽔をもたない(図は⽰さず)ことから巻雲だと判断される。興味深いのは、この巻雲を移流させたと思われる南⾵は⾼度 13km 以下にしか認められない(図 2)にもかかわらず、分離した巻雲のうち最も雲氷の多い⾼度は南⾵のない⾼度 14-15km 付近だということである。鉛直流の精密分布図では、⾼度 14km
付近は ITCZ の北側で上昇流の卓越がみられ、とくに雲氷の多い場所ははっきりした上昇流域との⼀致を⾒る。12km 付近を移流してきた巻雲付
近で何かの原因によって上昇流が起き、さらに上⽅に新たな雲氷を形成したようにみえる。このよ
うな上昇流の卓越は現実⼤気での⼤規模雲帯分割時の特徴である北側の雲帯の⻑い寿命を説明するヒントになる可能性がある。
巻雲帯が広域同時に分離する要因、分離したあとの巻雲の再発達を促す原因について⼒学的・雲図 1: シミュレーション時間 06Z15May2005 における雲氷量(着色、物理からの解析をさらに⾏うとともに、全熱帯に
対数表示)および水平風ベクトル．(左) 高度 12km，(右) 高度 14km．
解析を広げて⼗分な数の巻雲形成事例を解析する
12km 高度では積乱雲を中心とする雲帯(4N 付近)からの水平発散風
予定である。
が明瞭．分離した巻雲帯は 14km で 8-9N 付近で明瞭．

― 295 ―

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大 会 第 3 日
午  後A351

冬季首都圏降雪時におけるメソスケール環境場の時空間発展の観測研究‒
荒木健太郎“，清野直子（気象庁気象研究所）‒
1. はじめに
冬季首都圏では，南岸低気圧に伴い降雪がもたらされる．そのメソスケール環境場として，下層の冷気層形成や Cold-Air Damming（CAD），沿岸前線が重要と指摘されている．CAD は元来アメリカ東海岸で議論されているもので，山地に沿って U 字型に海面気圧の等値線が南偏する特徴を持つ，山地東側平
野部で冷たい北寄りの風が吹く現象である．冬季関
東平野での沿岸前線発現時には CAD も発生しているといわれているが，これらの時空間発展について
は観測研究例が多くはなく，理解が進んでいない．
そこで本研究では，首都圏降雪時のメソスケール環
境場の実態解明を目的に，2018 年 1 月 22 日の大雪事例を対象に，館野（つくば）と東京でゾンデ観測を行うとともに，各種観測データを用いてメソスケ
ール環境場の事例解析を行った．

2. データと手法

まず気象庁や環境省「そらまめ君」等の地上気象
観測，気象庁メソ客観解析，レーダーデータなどからメソ環境場の解析を行う．また，Bailey et al. (2003)
を参考に CAD を客観的に抽出して時間発展を確認する．海面気圧(p)と地上温位(θ)を変数 x として，ラプラシアン∇ 2x=((x3-x2)/d2-3-(x2-x1)/d1-2)/((d2-3+d1-2)/2)を求める．添え字は気象官署の 1：銚子，2：秩父，3：高田で，d は地点間の距離を表す．∇2p が負，∇2
θ が正であり，かつ静岡，秩父，福島の順に海面気圧が高いときに CAD が存在していると判断し，∇2pが負に大きいほど CAD が強いと解釈した．
当日は 9 時（日本時間）と 21 時に館野で放球される現業の高層気象観測に加え，館野では 15 時，東京都の石神井公園で 9，12，15 時にゾンデ観測（放球は約 30 分前）を行い，これらのデータを用いてメソスケール環境場の鉛直構造の時間発展を調べた．

3. メソスケール環境場の時空間発展

2018 年 1 月 22 日は，500hPa で－30℃以下の寒気を伴うトラフの東側で南岸低気圧が急速に発達し，
本州南海上を東北東進して 21 時には関東の南海上に達していた．レーダー観測では温帯低気圧北側の典型的な層状性降水の特徴が見られ，昼頃から館野・東京ともに積雪深が大きくなった（第 1 図 a）．
降雪開始直前に館野では急激に高湿化・低温化しており，東京でも緩やかながら高湿化・低温化が起こっていた（第 1 図 b）
．地上気象観測では，12 時頃
から典型的な U 字型の海面気圧の等値線が首都圏で見られ始め，12 時頃から CAD が発生・発達し，21
時前にピークを迎えた（第 1 図 c の矢印が CAD 存
在期間）．CAD の発生は降水による非断熱冷却，発達は力学的要因が重要であることが考えられる．なお，CAD の強まりと館野地上気温の低下はほぼ対応しており，メソ客観解析からは CAD の発達した昼頃～夕方に関東南海上で沿岸前線が形成された．
 館野と東京でのゾンデ観測の結果，9 時はいずれも高度 1km 以下は乾燥していたが，降水の始まった

昼以降は飽和に近くなり，昼までに高度 2km 以下
での低温化が顕著に見られた（第 2 図 a，b）
．館野
では朝は高度 3km 以下に複数逆転層が見られたが，昼過ぎには高度 1.5～2km，夜には高度 1～1.5kmに逆転層が見られた．一方，夕方にかけて高度約500m に北東風の下層ジェットの軸があり，東京でも高度 500m～1km に同様のジェット軸が見られた（第 2 図 c）．ジェットの強さは CAD 強化に対応して強まっていた．15 時の館野では，風向が一定となっている高度約 1km 以下が CAD に伴う冷気層であり，層上端が沿岸前線面に対応すると考えられる（第 2 図 a，d）
．冬季首都圏における沿岸前線面の下部での下層ジェットの存在は本例で初めて観測されたものだが，冬季アメリカ東海岸の事例でも報告されており，降雪時のメソスケール
環境場との共通性が示唆される．今後，これらの構造が降雪に与える影響の議論をする予定である．

第 1 図 （a）館野と東京の前 1 時間降雪深と積雪深，（b）
気温と相対湿度，（c）∇2p (10-4 hPa km-2)と∇2θ (10-4 K
km-2)，福島と秩父，秩父と静岡の海面気圧差（hPa）．

第 2 図 館野におけるゾンデ観測結果．
（a）気温（℃），（b）相対湿度（％），（c）風速（m s-1），（d）風向．
謝辞 本研究は文科省科研費「17K14394」「17H02964」により実施したものです．

― 299 ―

A352
1975 年 2 月北西太平洋で二次的低気圧に発達した寒気内小低気圧（PMC）
二宮洸三(無所属, knino@cd.wakwak.com)

1. 報告の背景
北西太平洋における温帯低気圧については急
激発達事例が関心を集めているが、二次的低気圧
発達に関する報告は少ない。
主低気圧の閉塞前線や寒冷前線上の二次的低気圧発生、「低気圧家族的な発達」のケースが見られる他、寒気内小低気圧（PMC）からの二次的低気圧へ発達する事例もある。
2．本事例の概況
本事例は 19752 月 13 日に南西諸島域で発生した主低気圧が北西太平洋で急発達した後、その後面で発達した PMC である。主低気圧と PMC の経路・気圧を図 1 に示す。
この期間の大規模場を 500hPa 高度 5400ｍと5100ｍの等高線の重ね書きで示す(図 2)。大きな停滞性のトラフが~140E にある。その内部に二つの寒冷低気圧（~140E, ~180 E）がある。
3． 主低気圧の発達と PMC の発生
主低気圧は停滞性トラフから遠い亜熱帯ジェ
ット域の短波トラフの前面で発生し、停滞性トラ
フの南側に沿って東北進し、寒冷渦(~140E)の近傍で急発達した。これに伴い寒気渦も南東に移動し、その内部で PMC が発生した。その後主低気圧は
寒冷渦(~180E)の東側を早い速度で東北進した（図3）。
4．PMC の発達
寒冷渦(~140E)のなかで発生した PMC は~2 日間
停滞した後、寒冷渦(~180E)の南東辺を移動しつつ二次的低気圧に発達した (図 4)。
5．検討
この事例に関連した循環系とその変化過程は、● 二つの寒冷渦を含む大きな停滞性トラフ● 亜熱帯ジェット域の短波トラフ● 主低気圧の発生と発達● 主低気圧の発達が引き起こした寒冷渦の変化● 寒冷渦内の PMC の発生● 寒冷渦南東縁に沿う PMC の移動と二次低気圧への発達などである。
北西太平洋の低気圧活動を理解するためには
このような多種スケール複合的過程（Ninomiya et
al 1996）を含めて検討する必要がある。また本事例と Ninomiya (2017）との間には差異が見られる。
さらに定量的な解析が望まれる。

― 300 ―

図1

図2

図3

図4

A353

九州近海で爆発的対流域から発生した低気圧の解析∗

山崎 一哉 1 ・三浦 裕亮 1

(1: 東京大学大学院 理学系研究科)

1. はじめに

3. 潜熱加熱の寄与と、熱帯の対流との類似点

2017 年 7 月 19 日頃と 9 月 5 日頃に、九州近海で発生した低気圧 (以下、低気圧 A・低気圧 B と記す) について

標準再現実験で再現された低気圧 A・B において、擾
乱の有効位置エネルギーの収支解析を行ったところ、傾圧性による寄与がほとんど見られず、潜熱加熱による寄与が支配的であった。また、凝結・凝固が起きても潜熱加熱を与えない潜熱ゼロ実験では、両低気圧ともに発生しなくなり、これらの低気圧において潜熱加熱が必要不
可欠であったことが示された。
また、特に低気圧 A においては、未明から朝に対流雲の面積が極大になる日変化が見られ、これは熱帯における対流雲の特徴と整合的である。
低気圧 A においては、低気圧発生初期に活発な対流雲が発生した時刻に、対流圏下層と中層の高渦位域が重なっていた。一方、低気圧 B は、活発な対流雲域が低気圧として発達を開始するのに合わせて、対流圏中層における高渦位の移流が見られた。また、低気圧 B の初期の対流活動に先行して、下層に収束帯が存在した。これらの要因が対流活動をトリガーしていた可能性がある。

NCEP Final Operational Model Global Tropospheric Analyses(全球、0.25 度間隔) と、気象庁メソモデルの解析値 (日本域、南北 0.1 度間隔・東西 0.125度間隔) を用いて低気圧発生前後の環境場の解析を行った。さらに、これらの客観解析を初期値・境界値として、

SCALE Regional Model(水平 5km 格子、鉛直 29 層) を

Eddy APE Tendency [W m-2]

Eddy APE Tendency [W m-2]

用いた再現実験を行った。モデル再現実験においては、
積雲対流スキームは低気圧の過剰な発達をもたらしたた
め利用せず、それ以外の物理スキームを標準設定で使用した標準実験と、水の相変化による潜熱解放をゼロに設定した潜熱ゼロ実験の 2 通りを行った。
これに加え、ひまわり 8 号のバンド 13(波長 10.4µm)の 1 時間毎の画像を用いて、輝度温度 208K 以下の活発な対流雲域を抽出し、その面積の時間発展を計算し、対流域面積の日変化の違いについても調べた。

4. まとめ2017 年 7 月・9 月に九州近海で、極めて活発な対流域から発生した低気圧を解析し、これらの低気圧において潜熱加熱が必要不可欠な重要性を持っていたことを示した。さらに、低気圧 A の発生に先行した対流活動において、熱帯の対流活動と類似した日変動が見られ、九州近海で発生した低気圧でありながら、熱帯海洋上の擾乱との類似性が示唆された。また、対流圏中層の渦位移流や、下層の収束帯が活発な対流活動のトリガーとなっていた可能性がある。

Depression A

3

CA
CE
GE

2
1
0
-1
-2

07/18
00Z

07/18
12Z

07/19
00Z

07/19
12Z

07/20
00Z

07/20
12Z

Depression B

4

CA
CE
GE

3
2
1
0
-1
-2
-3

09/03
00Z

図1

09/03
12Z

09/04
00Z

09/04
12Z

09/05
00Z

09/05
12Z

Area of Deep Convaction (103 km2)

2. データと数値実験の手法

Area of Deep Convaction (103 km2)

発生過程を調べた。これらの低気圧は発生初期に前線を伴っておらず、メソ対流系の特徴である非常に強い対流活動が起こっていた。特に、低気圧 B は、2017 年 9 月
5 日 4 時〜5 時 (JST) に屋久島で約 120mm/h の短時間
強雨をもたらした。このように典型的な温帯低気圧とは異なる特徴を持った両低気圧について、客観解析値、衛星画像や数値実験を用いて調べた。

Depression A

90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
07/18
00Z

07/18
12Z

07/19
00Z

07/19
12Z

07/20
00Z

07/20
12Z

07/21
00Z

07/21
12Z

09/05
12Z

09/06
00Z

09/06
12Z

Depression B

160
140
120
100
80
60
40
20
0
09/03
00Z

09/03
12Z

09/04
00Z

09/04
12Z

09/05
00Z

左:モデル再現実験における、擾乱有効位置エネルギー収支の時間変化。実線が非断熱加熱の寄与、破線が傾圧性の寄与、二点鎖線が運動エネルギーへの変換を表す。
右：衛星観測による、輝度温度 208K 以下の領域の面積の時間変化。

― 301 ―

A354

1982 年 7 月 23 日 に お け る 長 崎 豪 雨 の 数 値 解 析*高 咲 良 規 ・ 吉 﨑 正 憲 ・ 渡 辺 洋 平 ・ 矢 野 雄 大 (立 正 大 )1. はじめに1982 年 7 月 23 日から 24 日にかけて，長崎市を中心に北九州地方をおそった豪雨（以下長崎豪雨と呼ぶ）は，洪
水・浸水・土砂災害が多発し，多くの死者・行方不明者を出した．この豪雨は梅雨前線に沿って発達し，長崎市とその周辺地域に災害をもたらした．
Ogura et al．(1985)では長崎豪雨の一連の流れを 3 段階
(流入・停滞・移動)の特徴に分類されており，第 1 段階の
特徴は降雨帯が南東から北九州地方に流入したこと，第 2段階では長崎市周辺に停滞したことである．さらに，第 3段階では，停滞の間に九州西方の海で形成された雲が長崎上空で合流し，停滞をやめて再び移動したことが指摘されている．また，長崎市周辺で降水を持続できたのは長崎半島の地形によるシーダー・フィーダー効果ではないかと示唆されている．
一方，荒生(1986)では複数の強雨域により長崎市周辺の上空で停滞し多くの雨を降らせ，甚大な被害を及ぼしたと考えられている．長崎県周辺に発生した複数の強雨域において，２つ目に発達した強雨帯からの下降流が水平収束を引き起こし，３つ目の強雨帯の対流雲を形成することで降雨帯を持続させたと示唆している．さらに，1982 年 7 月
23 日から 24 日の九州豪雨をもたらした梅雨前線における低気圧については長谷川・二宮(1984)，二宮(2018)などで解析されている．
しかしながら，長崎豪雨の発生や停滞の原因についての報告はあるが，長崎市周辺で形成された降水システムの詳細については不明な点が多く残る．そのため，本研究では長崎豪雨の維持機構を明らかにすることを目的にする．

さらに，風上側ではその前線面に向かって南西方向から355K 以上の湿潤な空気塊が断続的に流入していた (図2b)．
図 3 に 23 日 2040 JST における鉛直流と雲水量の鉛直断面図を示す．長崎半島上空では 10 ｍｓ-1 以上の強い上昇
流が高度 8 km まで達しており，その時の地上付近を見ると前線に吹く南西風と南風によって収束していたことが確認できた．また，強い上昇流が見られた領域の雲水量は約 8 ~ 9 g kg-1 増加していたことから，降水域は長崎半島側
で発達・停滞していたと考えられる．
今後の方針としては地形を変えた感度実験を行い，地形による降水の影響について調査する．

図 1 1982 年 7 月 23 日 19UTC～22UTC の 3 時間降
水量．

2. モデルの設定
本研究では気象庁非静力学モデル(JMA-NHM)を用いて数値実験を行った． Domain 1 を 5km，Domain 2 を 2kmとし，2 段階の計算を実行した．鉛直層は Domain 1，
Domain 2 のそれぞれを 40 層と設定し，初期・境界値には
JRA-55（気象庁長期再解析データ）を使用した．積分時
間は 1982 年 7 月 23 日 03 JST から 24 日 00 JST までの
21 時間である．
3. 長崎市に豪雨をもたらした降水帯について
1982 年 7 月 23 日に朝鮮半島の南端にあった低気圧は南東方向に移動し，それに伴って九州の西海上にあった梅雨
前線面は東進した．九州沖の海上では低気圧に向かって南から暖かく湿った空気が流入していた．長崎豪雨の基となる降水域は，1800 JST に五島列島の近海で発生した．その後，降水域は徐々に発達しながら前線面に向かって東南
東方面に移動し，2000 JST に長崎半島に停滞すると，その後は東方向に移動した．さらに，2040 JSTになると風
上側では新たに降水域が形成された．この降水域は 2150
JST なると長崎市を通過し，2310 JST になると有明海上付近で消滅していた．
降水域が見られた領域の地上付近では，約 3～4.5℃の温度勾配が存在し，降水域は発達していたことがわかった．

図 2 1982 年 7 月 23 日 2040JST における(a)前 10 分
間降水量と(b)高度 520m の相当温位と水平風．

図 3 1982 年 7 月 23 日 2040JST における測線 A-A’の(a)鉛直流と(b) 雲水量の鉛直断面図．

― 302 ―

A355

2016 年 1 月 17 日 に 先 島 諸 島 で 発 生 し た
線状降水帯の形成要因*田 中 孝 (那 覇 航 空 測 候 所 ・ 琉 球 大 学 ), 山 田 広 幸 (琉 球 大 学 ),坪 木 和 久 (名 古 屋 大 学 )
1.

はじめに

2016 年 1 月 17 日 12−14JST にかけて、寒冷前線の暖域に位置していた先島諸島で線状降水帯が発生し、多良間空港で 1 時間降水量 79.5mm を観測するなど、冬季としては珍しい大雨となった(図 1)．大雨の要因は暖域内で収束が起こり線状降水帯が形成されたことであるが、収束を起こす要因についてはよくわかっていな
い．要因の一つとしては、先島諸島の西方にある台湾の地形の影響が考えられる．また、2015−2016 年冬季はエルニーニョ現象最盛期であり、南西諸島周辺の海面水
温は平年より 2℃程度高い状態であった．JRA-55 の

図 1 レーダー降水強度 2016 年 1 月 17 日 13JST

925hPa では平年より約 8K 高い相当温位が南西諸島に流入しており、前述の海面水温との関係が示唆される．
本研究では雲解像モデル CReSS を用いてシミュレーシ
ョンを行い、大雨発生の詳細な要因を調べた．
2.

データと解析手法

本研究では日本付近を含む広い領域の水平解像度
5km 実験を行い、その結果を用いて台湾と先島諸島を含む領域の水平解像度 1km 実験を行った（CTL）．また
台湾地形の影響を調べるために台湾地形を除去した実験も行った(NoTW)．
初期値には 2016年1月17日03JSTの GSM を使用し、18 時間の積分を行った．
3.

図2 1kmCTL 降水強度 2016年1月17日14JST

結果

図 2 に 1kmCTL の結果を示す。1 時間ほどの時間ズ
レ・位置ズレはあるものの、図 1 と良く似た前線前面の降水帯を再現している．CTL 実験が実況をよく再現していると判断し、続いて 5km の CTL と NoTW の結果を比較して、環境場における台湾地形の影響を調べた．図 3 に 12JST における CTL と NoTW の地上気温差(陰影)を示す．この時間には NoTW では前線性の降水のみを予想する一方で、CTL では暖域内収束による降水も予想していた．顕著な気温差は先島諸島から台湾の東海上に集中しており、台湾の北海上で差はほとんどない．これは CTL では台湾地形によって寒冷前線
図 3 5kmCTL と NoTW の地上気温差(陰影)、水平の進行に遅れが生じているからであり、この遅れが暖域内での収束発生に寄与していると考えられる．

風速差(ベクトル) 2016 年 1 月 17 日 12JST― 303 ―

A356

平成 29 年 7 月九州北部豪雨をもたらした線状降水帯の発雷特性
川野 哲也 (九大院・理)・鈴木 賢士 (山口大院・創成科学)・川村 隆一 (九大院・理)1 はじめにの後 21 時まで強い降水が観測されている (図省略)。

雷雨やメソ対流系などの激しいストームからの落雷特図 1 は線状降水帯を囲む 130.2◦ E–131.5◦ E，33.2◦ N–

性を知ることは，人的被害の軽減だけでなく，至る所に33.65◦ N 領域内の 10 分間落雷数の時系列を示している。

精密電子機器が設置された現代社会においては，それら

線状降水帯からの落雷数の急激な増加は降水量の増加の物的被害および経済的損失の軽減の観点からも大変重に対して遅れており，12～13JST の朝倉での猛烈な降要である。

水時の落雷は比較的少ない。1420JST に落雷数が急激

典型的な孤立積乱雲の電荷分布は，鉛直方向に下層に増加し，1610JST まで 10 分間落雷数は 250 回前後

から正・負・正の 3 極構造を持つことが Simpson andを記録した。この落雷数が非常に多い時間帯は線状降水

Scrase (1937) による電場ゾンデ観測から初めて明らか

帯が最も発達した期間に一致している。その後 1620～
2100JST 頃まで 10 分間落雷数は 100～200 回の間で増減を繰り返した。また，落雷数のうち −CG の占める割
合はほぼ全期間にわたり 90% 以上であった。
落雷分布に関しては，−CG は東西走向をもつ線状降にされた。一般的に最下層の正電荷は小さいため，それより上の負正電荷 2 極構造を反映して，孤立積乱雲からのほとんどの対地放電 (落雷) は負極性雷 (−CG) である
ことはよく知られている。積乱雲の縁辺部では，負極性雷に加えて，上層の正電荷の影響による正極性雷 (+CG)

水帯の中央部に集中し，線状降水帯の前面・後面では非が観測され，環境風に鉛直シアがあり鉛直方向に傾斜し常に少ない特徴を示している (図 2)。一方，+CG は強た構造の積乱雲の場合には，+CG の頻度が増加する傾い降水域の側面部で観測されていた。
当日の発表では，より詳細な解析結果を発表する予定

向にある。
複数の積乱雲が組織化したメソ対流系は，孤立積乱雲

である。
300

の雷活動は古くから研究対象となっている。たとえば，

Rutledge and MacGorman (1988) は後方層状域をもつ
線状メソ対流系の落雷分布を調査し，対流域での多数の−CG に加え，層状域から多くの +CG が発生したことを示した。メソ対流系の落雷分布は，対流域での電荷分
離メカニズムとそのシステム自身が作り出す循環による帯電粒子の輸送に大きく影響を受けることから，線状
メソ対流系の後方層状域における +CG は，対流域上層

10-min. lightning frequency

より長寿命となり落雷数も多くなるため，メソ対流系

で正に帯電した氷晶が front-to-rear flow で後方層状域に輸送されることで説明される。Parker et al. (2001)

した。

200

150

100

50

0
10:00

は，同様の観点から前方層状域をもつ線状メソ対流系と平行な層状域をもつ線状メソ対流系の +CG 特性を説明

250

12:00

14:00

16:00

18:00

20:00

22:00

Time (JST)

図 1: 130.2◦ E–131.5◦ E，33.2◦ N–33.65◦ N 領域内の 10 分間
落雷数の時系列。青柱は −CG，赤柱は +CG を示す。

本研究は，大雨をもたらす線状降水帯の発雷特性を明らかにすることを目的とし，1 つのケーススタディとして平成 29 年 7 月九州北部豪雨をもたらした線状降水帯の発雷特性を調査した。

2 使用データ
本研究で用いた発雷データは九州電力提供のものである。発雷分布を調査するため，10 分間隔の気象庁 1km
メッシュ全国合成レーダーデータを使用した。気象庁

MSM 初期値および NCEP FNL を用いて線状降水帯の発生・発達環境場を調査した。

図 2: 2017 年 7 月 5 日 15JST の 降 水 強 度 (mm h−1 ) と15JST を中心とした 10 分間の落雷分布。○は −CG
地点，+ は +CG 地点を示す。

3 結果
九州北部豪雨をもたらした線状降水帯は 2017 年 7 月
5 日 11JST 過ぎに形成し始め，その後 10 時間以上も持続した。アメダス朝倉では 12JST 以降の降水量の急激な増加が観測され，猛烈な降水は 16JST まで持続し，そ謝辞
本研究で用いた発雷データは，九州電力から提供して頂きました。この場を借りて感謝の意を表します。

― 304 ―

A357

2018 西 日 本 豪 雨 に お け る 亜 熱 帯 ジ ェ ッ ト 蛇 行 の 効 果
高 薮 縁 ・ 横 山 千 恵 ・ 辻 宏 樹 ・ 金 子 航 (東 大 大 気 海 洋 研 )

1.

はじめに
2018 年 7 月 6-7 日を中心に西日本の広域に起こった

豪雨は未曾有の災害をもたらした。
今回の豪雨に関しては、海面水温、太平洋高気圧の効果、ユーラシア大陸からの Rossby 波伝播など多くの要因が重なり、長時間にわたって線状降水帯が発達したものと速報されている。本発表では、豪雨の重要な要因のひとつとして、亜熱帯ジェットの蛇行の局所的な深まりの観測結果とその効果について焦点を当てて
議論する。
2.

2018 西日本豪雨の総観場と 2017 北九州豪雨との図 １ ： 2018/07/06/1710JST の 水 蒸 気 画 像

比較
図 1 の水蒸気画像から、豪雨域の西方朝鮮半島上空に暗域を伴い細く折れ曲がったトラフの存在が確認できる。このトラフは 6 日から 7 日にかけて持続的に西日本の豪雨域の後面に存在した。図 2 の 200hPa の東西風および 500hPa の Q ベクトルの発散場からは、ジェットの加速域の前面の対流圏中層に総観規模の上昇流が診断される。Yokoyama et al. (2017) では、梅雨期の亜熱帯ジェットに伴う中層の上昇流に伴って対流圏が深く湿ることを示し、この状態がメソスケールに組織化した対流を励起することを示唆した。図 2 に示された状況も同様に対流圏中~下層に大きな比湿が観測される（図略）。このような環境は組織化した降水システムの形成に有利であり、今回観測されている線状降水帯の持続的な発現をもたらしたと考えられる。
2017 年の九州北部豪雨においても同様な状況が見ら

図 ２ ： 2018/7/6、 03,09JST の 500hPa Q ベ ク
ト ル 発 散 場（ 陰 影 ： 負 値 に 細 破 線 等 値 線 ）およ び 2 0 0 h P a 東 西 風 （ 太 線 ）。

れたので図 3 に比較する。この時も朝鮮半島上に細く蛇行したトラフが観測され、前面の九州北部に豪雨が発生し、範囲は限られていたが、西日本豪雨と類似の

図 3：2017 年九州北状況であった。トラフ前面の自由対流圏の加湿とトラ部豪雨時の総観場。

フ上空の寒気に伴う不安定化が観測されている。

陰影（赤青）は 350K

3.

面渦位、虹色は 7 時

まとめジェットの蛇行に伴う総観場の効果が持続的にメソ

間平均降水量、赤コシステムを励起しやすい状況を作り出した点に絞ってンターは鉛直積算

予稿を作成した。講演では、この総観場をもたらした

可降水量（40 ㎜以上

大規模状況および他の要因との関係についても議論し

のみ示す）
。

たい。
文献：Yokoyama et al. 2017: Precipitation Characteristics over East
Asia in Early Summer: Effects of the Subtropical Jet andLower-Tropospheric Convective Instability, J. Climate

謝辞：本研究は、JSPS 科研費 15H02132、(独)環境再生保全機
構の環境研究総合推進費(2-1503)、JAXA PMM 8th RA の支援により実施された。

― 305 ―

A358

線状降水帯発生条件の有効性についての客観的検証㻌㻝㻘㻟廣川㻌 康隆 ・加藤㻌 輝之 㻞・津口㻌 裕茂 㻟・清野㻌 直子 㻟㻌 （㻝 気象庁予報部，㻞 気象庁観測部，㻟 気象研究所予報研究部）㻌

目的
㻌 線状降水帯による集中豪雨は大きな災害（たとえば平成 㻞㻥 年 㻣 月九

第 㻝 表㻌 線状降水帯発生条件（㻮㻭㻺㻰㻌㻩㻌㻝㻘㻌㻞㻘㻌㻟）の環境
場を示す要素とそのしきい値．㻾㻴（相対湿度）と 㼃（鉛直速度）の添字は気圧面データ，㻲㻸㼃㼂（水蒸気フラックス量）と 㻰㻸㻲㻯（㻸㻲㻯 までの距離），㻱㻸（平衡高度）は 㻡㻜㻜㼙 高度データ（㻷㼍㼠㼛㻌㻞㻜㻝㻤）をそれぞれ示す．㻌
㻌

州北部豪雨）をもたらすことが多く，その発生を診断する予報技術の向上は重要な課題である．加藤（㻞㻜㻝㻡㻘㻌 㻞㻜㻝㻢）は，対流圏下層の水蒸気供給，積乱雲の発生・発達や組織化等に関する環境場をもとにした指標「線状降水帯発生条件（第１表，以下 㻮㻭㻺㻰 と略記）」を提案し，㻞㻜㻝㻢 年
より気象庁の予報現業で活用されている．この 㻮㻭㻺㻰 を客観的に検証し，その有効性を調査することを本研究の目的とする．㻌

資料と検証手法

環境場㻌

要素㻌

㻢 条件緩和㻌 㻢 条件 㻾㻴㻌 㻢 条件㻌㻔㻮㻭㻺㻰㻩㻝㻕㻌 㻔㻮㻭㻺㻰㻩㻞㻕㻌 㻔㻮㻭㻺㻰㻩㻟㻕㻌

鉛直シア㻌

㻿㻾㻱㻴㻌

㻣㻜 以上㻌

対流発生㻌

㻰㻸㻲㻯㻌

㻝㻜㻜㼙㻞㻛㼟㻞 以上㻌㻝㻜㻜㻜㼙 未満㻌

検証期間は 㻞㻜㻜㻥～㻞㻜㻝㻣 年の暖候期（㻠～㻝㻝 月）とし，水平格子間隔
水蒸気供給㻌 㻲㻸㼃㼂㻌 㻝㻜㻜 以上㻌㻝㻡㻜㼓㼙㻞㻛㼟 以上㻌㻡㼗㼙 に統一した解析雨量（津口・加藤㻌 㻞㻜㻝㻠）の 㻟 時間積算値（㻾㻟）から㻾㻴㻡㻜㻜㻌 㻞㻜 以上㻌㻞㻜～㻢㻜㻌
㻢㻜 以上㻌
線状降水帯事例を抽出する．ここで線状降水帯は，「㻾㻟≧㻝㻜㻜㼙㼙㻌 を含
上空の湿度㻌
む 㻾㻟＝㻡㻜㼙㼙 の閉曲線で囲まれる降水域のうち，長軸・短軸比 㻞㻚㻡 以上㻾㻴㻣㻜㻜㻌
㻢㻜㻑以上㻌
かつ面積 㻡㻜㻜㼗㼙㻞 以上」の条件を満たす事例と定義する．抽出した線状
上昇流域㻌 㼃㻣㻜㻜㻌 㻙㻝㻚㻜 以上㻌㻜㻚㻜㼏㼙㻛㼟 以上㻌
降水帯 㻝㻜㻤㻣 事例に対して，㻟 時間毎の水平解像度 㻡㼗㼙 の気象庁メソ
対流発達㻌
㻱㻸㻌
㻟㻜㻜㻜㼙 以上㻌
解析（㻹㻭）から算出した 㻮㻭㻺㻰 の水平分布を比較して検証する．㻌
㻌
第 㻞 表㻌 気象庁が発表する情報等で用いられる領域を㻮㻭㻺㻰 は線状降水帯の発生域を直接予測するのではなく，その発もとにした分類㻌
生可能性を予測するものであるため，㻲㼞㼍㼏㼠㼕㼛㼚㼟㻌 㻿㼗㼕㼘㼘㻌 㻿㼏㼛㼞㼑（㻾㼛㼎㼑㼞㼠㼟㻌㼍㼚㼐㻌 㻸㼑㼍㼚㻌 㻞㻜㻜㻤）のように格子対格子で比較・検証するのは妥当でない．
分類名㻌
分類数㻌
分類領域の例㻌
そこで海岸を含む日本列島を任意の領域に分類（第 㻞 表）し，その領官署㻌㻡㻡㻌
札幌，鹿児島（奄美含む）㻌
域内での予想（㻮㻭㻺㻰≧㻝㻘㻌㻞㻘㻌㻟）と実況（線状降水帯）の有無を 㻞×㻞 分
情報細分㻌
㻞㻤㻌
関東地方南部㻌
割表に当てはめ，㻌 捕捉率と空振り率を算出した．なお検証には，線状中枢㻌㻝㻝㻌
東北地方，九州北部地方㻌
降水帯発生直前の 㻹㻭 時刻（この時刻を 㼀㻩㻜 とする，単位は時間）の
気候中細分㻌
㻣㻌
東日本太平洋側㻌㻮㻭㻺㻰 だけでなく，複数の 㻹㻭 時刻（㼀㻩㻙㻟㻘㻌㻜㻌 および㻌 㼀㻩㻙㻢㻘㻌㻙㻟㻘㻌㻜㻘㻌㻗㻟）
気候大細分㻌
㻠㻌
東日本，沖縄・奄美㻌の 㻮㻭㻺㻰 最大値を用いて，予想の時間誤差による影響も調べた．㻌
㻌

㻌

検証結果
第 㻝 図に 㻮㻭㻺㻰 値別（㻮㻭㻺㻰≧㻝㻘㻌 㻞㻘㻌 㻟）および複数 㻹㻭 時刻（㼀㻩㼇㻜㼉㻘㻌㼇㻙㻟㻘㻌㻜㼉㻘㻌㼇㻙㻢㻘㻌㻙㻟㻘㻌㻜㻘㻌㻗㻟㼉）の 㻮㻭㻺㻰 最大値別に算出した，捕捉率と空振り率の箱ひげ図を示す．㻮㻭㻺㻰 は下限値を小さく，参照㻹㻭 時刻数を多くするほど，線状降水帯の捕捉率は大きくなるが，空振り率はあまり変化しない．また分類数の少ない領域ほど捕捉率は大きく，空振り率は小さいが，これは大きな位置誤差を許容して線状降水帯の発生有無を評価していることを意味する．したがって
㻮㻭㻺㻰 が線状降水帯発生を診断する目安として有効と考えられるのは，分類数が多い領域において捕捉率が大きく，空振り率が小さい
検証結果を得られる場合である．都府県単位で 㻡㻡 分類した「官署別」の場合，西日本では捕捉率が 㻜㻚㻤 を超える領域が多い一方，線状降水帯事例が少ない北日本を中心に捕捉率が小さく（たとえば釧路・根室地方では 㻜㻚㻜，図略），領域間の差が大きい．次いで分類数が多い「情報細分別（㻞㻤 分類，官署別より大きな領域）」では，㻜㻚㻡
以上の捕捉率があり，領域間の差も官署別に比べて小さい．空振り率についても情報細分別のほうが官署別より小さい．これらの結果から，㻮㻭㻺㻰 を用いて全国的に線状降水帯の発生を診断する際は，
情報細分別のように複数の都府県単位を位置誤差として考慮する
ことが，より有効な運用につながると考えられる．さらに 㻟～㻥 時間の時間誤差を考慮した 㻮㻭㻺㻰 を用いると，線状降水帯の発生はより捕捉しやすくなる（たとえば第 㻝 図 㼍 と 㼓 の情報細分別の捕捉率の変化）．ただし空振りも多いため，㻮㻭㻺㻰 単独ではなく，別の環境場も参照し，複合的に線状降水帯発生を診断することが必要であろう．㻌
㻮㻭㻺㻰 算出に用いる環境場のしきい値は，地域や季節を問わず一定としている．時空間的により適したしきい値を設定することで㻮㻭㻺㻰 の有効性はより向上する可能性があるため，今後は線状降
水帯発生時の環境場に着目した調査を行う予定である．㻌

― 306 ―

㻌第 㻝 図㻌 㻮㻭㻺㻰 値別（㼍㻘㻌㼐㻘㻌㼓：㻝 以上，㼎㻘㻌㼑㻘㻌㼔：㻞 以上，㼏㻘㻌㼒㻘㻌㼕：㻟 以上）
および複数 㻹㻭 時刻（㼍㻘㻌 㼎㻘㻌 㼏：㼀㻩㼇㻙㻢㻘㻌 㻙㻟㻘㻌㻜㻘㻌 㻗㻟㼉，㼐㻘㻌 㼑㻘㻌 㼒：㼀㻩㼇㻙㻟㻘㻌㻜㼉，㼓㻘㻌 㼔㻘㻌 㼕：㼀㻩㼇㻜㼉）の最大値別の，官署（㻡㻡）・情報細分（㻞㻤）・中枢（㻝㻝）・気候中細分（㻣）・気候大細分（㻠）別の捕捉率（太線）と空振り率（細線）の箱ひげ図．ひげの上（下）端線は最大（最小）値を，箱の線は上から順に 㻣㻡・㻡㻜・㻞㻡 パーセンタイル値を，
箱内部の●は平均値をそれぞれ示す．

A359

GNSS 視 線 遅 延 量 を 用 い た 顕 著 現 象 の 事 例 解 析 (2)*星 野 俊 介 (高 層 気 象 台 )・ 小 司 禎 教 (気 象 研 ・ 衛 星 )1.

また，スケールハイトを 2km として視線がこの高度をはじめにGNSS 視線遅延量を用いたメソ現象の解析について

横切る地点を擬似観測点とみなし，
PWV��� � �Z�� � Z��� � Z����� � � �は，水平傾度成分から求めた可降水量の収束・発散の推定(WVC index)や観測点の周辺における可降水量のから水平高分解能の可降水量分布を推定した．

非一様性のインデックス化(WVI index; 以下 WVI)[1]，
高水平分解能の可降水量分布の推定[2]などさまざまな

3.

解析結果

手法が提案されている．2018 年春季学会においては，

図 1 に GEONET#1171(練馬)の可降水量(一様性成分;

これらの手法を利用して 2017 年 6 月 16 日に茨城県で細線)および WVI(太線)，アメダスの 10 分値雨量(棒)，観測された雷や降雹を伴う降水現象の解析を行い，半径 5km 以内で距離に応じて加重平均したレーダー雨WVI index の増加に注目した強い降水の前兆把握の可量強度(点線)の時間変化を示す．15 時ごろ東京都中部

能性や，高水平分解能可降水量分布の利用可能性につで発生し発達しながら東に広がった降水システムが練いて報告した一方，引き続き事例の積み重ねによる検馬に到達し，レーダー雨量強度が 1mm を超えたのは証が必要であると指摘した[3]．これをふまえ，2017 年

16 時 15 分ごろなのに対して，WVI の増加は 15 時 15

8 月 19 日に関東地方で見られた降水現象について

分ごろに始まっており約 1 時間のリードタイムで前兆

GNSS 視線遅延量を用いた事例解析を行ったので報告が捕捉できたと考えられる．

す る ． こ の 事 例 で は 09 時 の 館 野 の 高 層 観 測 で発表ではWVI のほかに高分解能可降水量分布などを

CAPE=1472J/kg と不安定な大気状態にあり，東京で 16用いた降水システムの解析結果についても報告したい．

時 15 分ごろから雷を伴う最大強度約 40mm/h の降水が観測されたのをはじめ，千葉県成田市，茨城県水戸市，
茨城県坂東市など関東地方の各地でそれぞれ別個のシ
ステムによりアメダスで 10mm/10min 以上となる局地的に激しい降水が観測された．
2.

手法

遅延量解析には RTKLIB 2.4.3b29 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，および茨城県南部から東

図 1 練馬における PWV(細線)，WVI(太線)，アメダス 10 分
間雨量(棒)，平均レーダー降水強度(点線)の時間変化

京都東部にかけての領域を含むGEONET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 分値データから距離による重み付けを行い内挿したデータを用いた．

謝辞
本研究は JSPS 科研費(17H00852, 「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RTKLIB を用いて求めた GNSS 信号の全天遅延量明」)の支援を受けました．

(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 を用いると，WVI はそれぞれ以下の式で求められる．
WV� � ��Z��� � � �

参考文献[1] Shoji, Y. 2013, J. Meteor. Soc. Japan, 91, 43-62.
[2] Shoji, Y. et al. 2015, SOLA, 11, 31-35.
[3]星野・小司・森川 2018, 気象学会春季大会,P313― 307 ―

A360

2017 年 夏 季 の 東 京 湾 岸 に お け る 水 蒸 気 ラ イ ダ ー 観 測*酒 井 哲 , 永 井 智 広 , 吉 田 智 , 小 司 禎 教 (気 象 研 究 所 )	 1.   はじめに

4.   観測結果

首都圏で災害をもたらす局地的大雨の発生機構を明

図１に 2017 年 7 月 1 日から 8 月 31 日にライダーでらかにし、その予測精度とリードタイムを向上させる

観測した水蒸気混合比の時間−高度断面図を示す. また、ためには、積乱雲が発生する前に、その源となる水蒸

図下には首都圏における大雨や雷雨等の経緯の概要を

気の流入を風上で捉えることが重要である. 首都圏へ示す. この図から、大雨等に先行して下層水蒸気量が増

流入する水蒸気の主要な流入経路として、鹿島灘沿岸

大していることが分かる. しかし、先行時間には幅があから吹く東寄りの風、相模湾から吹く南寄りの風、東る. また、水蒸気量の増加が常に大雨に先行していたわ

京湾から吹く南東風の３つが報告されている[1]. そこ

けではない.

で気象研究所では、東京湾から吹く南東風をターゲッ
トとして、東京湾岸に機動観測用水蒸気ラマンライダーを設置し、2017 年 6−11 月に水蒸気鉛直分布の連続観測を行った. 今回はその観測結果を紹介する.

5.   まとめと今後の課題
首都圏に大雨をもたらす要因の一つである、東京湾から流入する水蒸気の高度分布を明らかにするため、2017 年夏季に東京湾岸で水蒸気ライダー観測を行った．

2.   水蒸気ラマンライダー

今後は、水蒸気ライダー観測の利点を活かして、高度水蒸気ラマンライダーは気象研究所で開発されたも別に見た水蒸気量の時間変動等を調べる予定である.

ので[2]、波長 355 nm の Nd:YAG レーザーと口径 35 cm

また、それらの大雨との対応を明らかにし、水蒸気ラの受信望遠鏡、分光・信号検出部、データ処理部等か

イダーデータの大雨予測への有効利用方法を考える.

らなる. 装置は幅 1.7 m、長さ 4.2 m、高さ 2.1 m のトレイラーに格納されおり、普通乗用車でけん引するこ

謝辞：本研究の一部は、JSPS 科研費(17H00852)の助成とができる. 観測高度範囲は、高度分解能 75〜150 m,を受けた.	
  

時間分解能20分の場合、夜間は約0.15 km〜4 km 以上、

	
  
参考文献

昼間は 0.15〜約 1 km である．2016 年 8−12 月には、気象研究所でラジオゾンデとの比較検証観測を行い、良[1] 藤部文昭, 坂上公平, 中鉢幸悦, 山下浩, 2002, 天気,49, 395-405.

好な一致結果を得ている.

[2] Sakai, T., T. Nagai, T. Izumi, S. Yoshida, and Y. Shoji,
2018, Atmos. Meas. Tech., In Review.

3.   観測の概要
観測場所は川崎市浮島（35.52ºN, 139.78ºE, 標高 4 m）
で、2017 年 6 月 22 日〜11 月 9 日の期間、連続観測を行った. 首都圏では 7〜8 月に、数回の雷雨や短時間強雨が観測された.

大雨

茨城記録雨

雨

台風 5 号
雷雨 雷雨
三浦 74.5ｍｍ

雨

雷雨
世田谷雹

練馬記録雨

図１ 2017 年 7 月 1 日～8 月 31 日川崎市浮島において水蒸気ライダーで観測した水蒸気混合比の高度－時間断面図.
図下に首都圏における大雨や雷雨等の経緯の概要を示す.

― 308 ―

A361

地デジ放送波を用いた水蒸気量推定手法の研究開発－首都圏観測展開とその初期結果－*

川村 誠治、花土 弘、纐纈 丈晴（情報通信研究機構）
清水 慎吾（防災科学研究所）

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
地的大雨等の局所的で激しい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]。電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の展開を、戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）と科研費の支援を受けて首都圏で進めているところである。本発表では、観測展開の現状とその初期結果を報告する。

2. 手法（反射法）概要
地デジ放送波の伝搬遅延は位相を用いて計測されるが、ピコ秒レベルの測定をする上では、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、両者の差を取るだけ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。

対して後方となる（図中の太実線）。埼玉大学の近くにはテレビ埼玉の電波塔があり、板橋区役所、日本アンテナ蕨
工場、田無タワーなどではこれらの電波を利用して東京ス
カイツリーとは別の基線を観測ターゲットとして取ることも可能である。

4. 観測データの一例
図 2 に示すのは NICT 小金井で観測されたデータの一例である。2017 年 8 月 19 日における伝搬距離 1 km あたりに換算した伝搬遅延量の時間変化を示している。観測エリアは図 3 に示すように、3 つの反射体を利用して約 7 kmのエリアを 3 分割したものとなっている。このように多くの観測地点で複数の反射体からの信号を得ることが可能である。時間分解能は原理的には 4.5 ms であるが、1 秒
値として保存し、データ収集には携帯回線を利用する。本
発表では、各観測地点の観測初期結果を報告する。

図 2: NICT 小金井で観測された伝搬遅延量の時間変化（2018 年 8 月 19 日の例）。

3. 首都圏観測展開の現状
図 1 に 2018 年 6 月現在の観測展開の現状を示す。丸
印が観測（候補）地点である。SIP 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 2017 年 12 月に埼玉大学に設置され、本年 3 月から稼働し始めている。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。2018
年 6 月現在 5 地点で観測を開始しており、5 地点で試験観測が終わっている。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、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

図 3: NICT 小金井における水蒸気量観測の観測エリア。

5. 今後の展望
今後試験観測の終わっている地点で順次本観測を開始していく予定である。また、今年度は FPGA を用いた小型・低消費電力の装置試作も行う予定になっている。

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）「レジリエントな防災・減災機能の強化」（２）
豪雨・竜巻予測技術の研究開発「マルチパラメータフェー
ズドアレイレーダ等の開発・活用による豪雨・竜巻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

図 1: 地デジを用いた水蒸気量観測の首都圏展開状況（2018 年 6 月現在）。

[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－首都圏展開の現状と今後の展望－, 日本気象学会 2018 年度春季大会.
[2] Kawamura, S. et al., Water vapor estimation using
digital terrestrial broadcasting waves, Radio Sci.,
vol.52, pp. 367-377, DOI:10.1002/2016RS006191,
2017.

― 309 ―

A362

地上デジタル放送波を用いた水蒸気遅延量の同化手法の開発観測演算子の設計清水慎吾 防災科研 ・川村誠治・花土弘・纐纈丈晴 1,&7 

１．本研究の目的
地上デジタル放送波を用いた水蒸気量推定手法が開発され .DZDPXUDHWDO 、低コストでリアルタイム
性の高い推定手法として期待されている。本研究では放送
波の伝搬遅延量を雲解像数値モデル &5H66 に同化する手法を開発し、その初期解析結果を報告する。
．観測演算子の設計



放送波の伝搬遅延は、乾燥大気による遅延と湿潤大気による遅延で説明される（式 ）。𝑃𝑃̅τ = 𝑘𝑘1 ̅ + 𝑘𝑘2
𝑇𝑇̅̅̅̅ 𝐸𝐸(𝑇𝑇̅ )𝑅𝑅𝑅𝑅
100𝑇𝑇̅ 2

図  年  月  日 87& における 1,&75 間で観測された総遅延量 WRWDOBGHOD\ と推定した乾燥遅延量 GU\BGHOD\ の時間変化。 者の差が湿潤遅延量となる。

 

ここで、τは  点間における放送波の総遅延量 ピコ秒 を表し、観測量である。 点間の平均の気圧 K3D 、気温 . 、̅̅̅̅とした。𝐸𝐸(𝑇𝑇̅ )は飽和水蒸気圧を求相対湿度  を𝑃𝑃̅ 𝑇𝑇̅ 𝑅𝑅𝑅𝑅

める気温の関数であり、本研究ではテテンの実験式を用いた。𝑘𝑘1  𝑘𝑘2 は定数で、それぞれ2.56 × 102 K hPa−1  1.23 ×

106 𝐾𝐾 2 hPa−1 である。乾燥遅延量は式  の右辺第一項で、湿潤遅延量は右辺第二項となる。*36 観測と同様に乾燥遅

を得ることができる。本研究は以下の２つの仮定に基づき、

図  年  月  日 87& に 1,&75 間で観測された平均
相対湿度 2%6 と同化なし &17/ と同化あり '9$5,$8 の場合の平均相対湿度の時間変化。

データ同化手法を設計した   点間内の気象場の変動



は小さいとして、 点間で平均した気圧、気温、相対湿度を用いる。  𝑃𝑃̅と 𝑇𝑇̅は数値モデルの第一推定値を用いる

図  に総遅延量と推定された乾燥遅延量の時間変化を示行う。観測演算子は  点間の相対湿度の平均値を &5H66

た。式  の乾燥遅延量推定の際に気圧を K3D の誤差を与延量を適切に推定し、総遅延量から引くことで湿潤遅延量す。乾燥遅延量の時間変化は小さく SV 程度で一定であ̅̅̅̅を式  から求め、観測値としてデータ同化をことで、𝑅𝑅𝑅𝑅

ったのに対して、湿潤遅延量は SV の変動幅を示しから求める演算となり、そのアジョイントは観測値とモデ

えると SV 以内の誤差となり、また気温 . の誤差ではルの相対湿度の平均値の差を、 点間の平均を求めたモデSV 以内の誤差となり、湿潤遅延量の変動幅を説明でき

ル点に分配する演算となる。本手法には、仮定  により、ない。湿潤遅延量の推定において、気温と気圧の推定誤差第一推定値の気圧や気温の推定誤差が相対湿度の観測誤の影響は小さいと考えらえる。しかし、湿潤遅延量から差となる問題がある。初期解析として、気圧と気温の推定

5+ を求める際（式  右辺第  項）の気温の寄与は大きく、誤差の影響評価を行い、本同化手法の有効性を調べた。

気温 . の誤差によって、5+ の推定誤差は 程度となる

湿潤遅延量の推定誤差解析の結果

ことが分かった。従って、地デジ遅延量から相対湿度まで

図  に地デジ観測体制を示す。遅延量の観測方法について
は .DZDPXUDHWDO の方法を用いた。気圧と気温の第一推定値を得るために格子解像度 NP の &5H66 の予測実験 NP×NP× 層 を行った。初期値に気象庁 060の 87& の出力を用いて、87& まで積分した。

るか、気温観測データを同時に同化する必要があると考えられる。また、本研究の定式化では相対湿度の観測誤差分
散は気温誤差の関数であるので、&5H66 の気温誤差を .
と仮定し、5+ の観測誤差分散を設定した。
同化実験の初期結果

図１スカイツリー
からの直達波と反射体 555 の反射波の位相差を
1,&7 で測定し、
51,&7 間、55間、55 間の遅延量を求めた。遅延量を同化する格子点を丸で示す。


推定する場合には、気温の第一推定精度の誤差を小さくす

同化なし実験を行い、気温と気圧の第一推定を用いて、観̅̅̅̅を算出し、次に観測値を '9$5,$8 法
測値としての𝑅𝑅𝑅𝑅

6KLPRVHHWDO で 87& 以降  分毎に連続同化さ̅̅̅̅とせる実験を行った。図  に 1,&75 間で観測された𝑅𝑅𝑅𝑅̅̅̅̅
同化なし実験および同化実験における𝑅𝑅𝑅𝑅の時間変化を示

̅̅̅̅は  分以降で上昇し、それに伴い同化実験
す。観測の𝑅𝑅𝑅𝑅̅̅̅̅の𝑅𝑅𝑅𝑅も上昇した。紙面の都合で、同化結果を示すことができないが、上記の手法を用いた '9$5,$8 による連続同化の結果、降雨予測精度の改善が見られた。

― 310 ―

A363

北東アジア半乾燥地域におけるメソ対流系の発達に対する大気と陸面の寄与*寺 村 大 輝 ( 北 大 院 環 境 科 学 ) , 佐 藤 友 徳 ( 北 大 院 地 球 環 境 )

比湿が有意に高く，南東側で南西風が強まっている．

はじめに

北東アジア半乾燥地域では，夏季の降水日変化が明したがって，下層の暖湿流により対流不安定が強まり，

瞭であり(Iwasaki et al., 2008)，降雹などの激しい大気現

午後に対流雲が発達しやすい条件であると考えられる．

象が確認されている(佐藤, 2004)．このような夏季の降 図 2 に LSTA 分布の標準偏差と対流活動度上位 20%

水は，午後に発生するメソ対流系(MCS)によるものと考の日数との関係を示す．LSTA 分布の不均一性が大きい

えられるが，この地域では対流雲に関する研究は少なほど，午後に対流が活発な日が増えることが分かる．

い．中国北部では，MCS の発生日には特徴的な大気総その要因としては，Taylor et al. (2011) が示すように，観場が存在することが確認されている(Xia et al., 2008)．

地温分布の不均一性により水平対流が強化されて収束

また，半乾燥地域のサヘルでは，地温分布が不均一で域での上昇流が強まることが考えられる．しかし，本あるほど MCS の発生数が増加することが示されてい解析方法では分解能より小さな小積雲の影響を除去でる(Taylor et al., 2011)．したがって，大気と陸面の両方がきない場合があり， LSTA の標準偏差が部分的に大き対流雲に影響を与える可能性が考えられる．そこで，くなることがある．したがって，午前中に小積雲が多本研究は北東アジア半乾燥地域における対流雲の発達く存在するほど，午後に対流雲が発達しやすいというに対する大気と陸面の寄与を調べた．

要因も考えられる．



謝辞

方法

 気象衛星ひまわり 5 号のデータを用いて対流雲の抽本研究は，北極域研究推進プロジェクト(ArCS)，科学出を行った。赤外輝度温度-40℃以下の領域を発達した

研究費補助金(15H05464)の支援で実施された．

対流雲として，対流雲の日変化を調べた．解析期間はL

1998-2002 年の 6-8 月である．また，対象地域(40°-50°N,
100°-120°E)を図 1 の枠線で示した．この地域では午後H

H

に対流雲面積の明瞭なピークが確認される．そこで，
この時間帯 4 時間の平均対流雲面積と午前中の 4 時間の平均対流雲面積の差を対流活動度とした．対流活動

H

度が大きいほど，対流雲が午後に広く発達することを表す．大気総観場の解析には，JRA55 再解析を用いた．

 地温分布の解析には，ひまわり 5 号の赤外及び可視データ(空間分解能 0.05°)を用いて，対流雲の出現頻度

図 1：対流活動度上位 10%抽出日の 500hPa 高度（等値線, m）

が最も少ない午前 10 時の地温分布を調べた．可視反射と前後 10 日平均値からの高度偏差（陰影, m）．H は正の高度率 0.2 以下の領域の赤外輝度温度を地温の代替(LST)と偏差，L は負の高度偏差を表す．ハッチは信頼区間 95%で有し，LST が 0℃以下の領域を除くことで，分解能より小意差があることを示す．

さな雲による LST への影響を最小限にしている．その上で，前後 10 日平均からの LST 偏差(LSTA)を求め，0.4°格子内での LSTA 分布の標準偏差を算出し，対象地
域内の平均値を求めた．
結果

 図 1 に対流活動度が解析期間中で上位 10%となった

㻌

日の 500hPa 高度偏差を示す．対象地域の東側では有意

対
流
活
動
度
上
位
２
０
％
の
日
数

14
12
10
8
6
4
2
0

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

LSTA 分布の標準偏差 (K)な正の高度偏差が見られ，リッジが位置していることが分かる．また，西側では有意でないものの，負の高

図 2：LSTA 分布の標準偏差と対流活動度上位 20%の日数との度偏差が見られる．下層では，対象地域の温位および関係．LSTA 標準偏差の 10%ile 値ごと（バー）の日数を示す．
バーの横幅は 10%ごとの値の範囲を，点はその平均値を表す．

― 311 ―

A364

雲解像粒子フィルタを用いた積乱雲の発生・発達に関する確率分布解析*川 畑 拓 矢 (気 象 研 究 所 ),

上 野 玄 太 (統 計 数 理 研 究 所 )
平均場に加えることで、新しい初期値を作成した。こ

はじめに

積乱雲が発達するためには、まず積雲が発生する必のようにして、1000 メンバーの初期アンサンブルと同要があり、さらにはその領域で凝結が起こる必要があ

時に側面境界値を得た。さらにこの 1000 メンバーのアる。このプロセスをアンサンブル予報を用いて観察すンサンブルに対して、8 種類の異なったモデルスイッチ、るとき、これらの過程における確率分布が非ガウス分

パラメータを設定し、モデルアンサンブルとした。

布となっていることが予想される。なぜなら相変化はこのように用意したデータおよびモデルのセットを本質的にステップファンクション的であり、滑らかに用いて NHM-PF を、10 分ごとの同化ステップ、90 分の遷移しないからである。このような非ガウス分布を観同化期間に対して実行した。さらに比較として同化を察するために、非静力学モデルを用いた粒子フィルタ

行わないアンサンブル(NoDA)を実行した。その結果、（NHM-PF）を開発した。本稿においては、NHM-PF

真値に対する RMSE, Spread がともに NoDA と比べて小の概要と、OSSE による実験の概要について述べ、観察

さく、NHM-PF が良いパフォーマンスを示したことをされた確率分布について議論したい。

表している(図略)。



1+03)

フィルタは Sampling Importance Resampling （SIR)
Filter で、モデルは気象庁非静力学モデル(JMANHM：

確率分布

真値場およびアンサンブル平均図で積雲が発生した
グリッドにおける確率密度を示す(第 2 図)

Saito et al. 2016)である。NHM-4DVAR より観測演算子

まだ降水の発生しない時間帯では（上段）、温位、水を移植した(例えば Kawabata et al. 2014)。
さらに IO を削

蒸気混合比ともガウス分布を示し、雲水、雨水は 0g/kg

減するために MPI 並列によるアンサンブル実行を行い、へ確率が集中している。これらは時間の経過とともに、気候学的ノイズをインフレーションとして与えている。

凝結を表す非ガウス分布へ変化し、まず雲水が(中段)、
そして雨水に関する確率が(下段) 高混合比領域へ確率推移する様子が分かる。これらはさらに 0g/kg の領域と266(観測システムシミュレーション実験（OSSE）を行った。まず、適当な日に対して 50 メンバーによる LETKF

数 g/kg の領域との多重構造をしている。今後、これらの確率分布をさらに解析していく予定である。

(水平解像度 2km、斉藤他 2018) を実施した。この中から積乱雲が発達するメンバーを選び、これを真値とした。さらに真値にガウス分布するノイズを与えて観測値とした。観測値は、第 1 図に示した青丸（モデル最下層の風、温位、水蒸気混合比)、赤丸（鉛直 10，
15，20 層の雨水混合比）
である。
真値を除いたメンバーとアンサンブル平均を合わせて 50 メンバーとし、第 1 図 真値における雨水混合比と観測データ分
布(丸印)

さらに LAF アンサンブ

第 2 図 確立密度分布。上段から FT=20min, 30min, 40min。
左から相当温位、水蒸気、雲水、雨水混合比

ルとして次の時刻の解析
アンサンブルを合わせて、100 メンバーの初期アンサンブルを得た。ここから共分
散を構成し、その中からランダムな摂動を取り出して謝辞
本研究は科研費「粒子フィルタを用いた積乱雲の発生・発達に関する不確実性の解明」(JP17H02962)によるサポートを受けた。

― 312 ―

A365

降水連続日数と一雨降水量の細分階級からみた日本の降水長期変化
草薙 浩（京都ウェザー研究会）
１． はじめに降水連続日数と降水継続期間の総降水量（以下、一雨降水量という）を組み合わせた解析（草薙 2018）
を行って、60-200 mm 階級の 1-2 日連続降水は 34.7mm/100 年の割合で増加する一方、3-13 日連続降水は-47.5 mm/100 年減少するという、同じ降水階級に関して時間スケールに よる違いを明らかにした。
しかし、一雨降水量の階級区分には任意性があるた
め、降水量階級区分に任意性を排除した規則的な区分
方法（草薙 2017）を用いて日本の降水特性の長期変化を調べた。
なお、本研究の降水連続日数は、気候変動の研究で使われる降水の継続性の定義 CWD（Consecutive wet
days:日降水量が連続して 1mm 以上になる日数）と同じものである。

草薙 浩，2018：降水連続日数と一雨降水量から見た日本の降水特性の長期変化．天気, 65, 25-34．

２．日降水量データと解析方法
解析に用いる日降水量データは、草薙（2018）と同じ気象庁 51 観測地点の 1901 年から 2016 年までの 116
年間の 42369 日（Qi：i=1～42369）とした。一雨降水量の m 番目の階級の範囲 dm は式（１）で表される規則に従って大きくなる。
dm = (m+1)2-m2

（１）

図1

降水量の累年平均値とトレンドの細分階級図（縦軸：一雨降水量、横軸：降水連続日数）．
（a）累年平均値、（b）トレンド、2 領域分割の直線を赤線で示す．

３．降水の細分階級からみた降水長期変化傾向
草薙（2018）の方法で計算した 51 観測地点平均の
階級別連続日数別の年降水量の累年平均値 fm,k（m は
一雨降水量の m 番目の階級、k は降水連続日数：k=1～42）を、縦軸は降水量の 1/2 乗に、横軸は日数にとった細分階級図にして第 1 図に示す。
図 1a の降水量細分階級図は右上方向に分布が広がっており、日本では、一雨降水量 16 mm 以上 25mm 未
満、連続日数 2 日の降水の頻度が最も高いことが分る。
第 1 図 b のトレンドの細分階級図は、トレンドの正値と負値を示す部分がほとんど交じり合わずに 2 つの領域に分かれて分布しているので図中に示す直線式
で 2 領域分割した。2 領域の経年変化を第 2 図 b、cに示す。領域（１）と領域（２）のトレンドは回帰直線から 94.1 mm/100 年と-134.1mm/100 年と計算され、いずれも 5%水準で有意であった。
発表では、第 2 図を手がかりにして 2 領域分割の意
味について考察する。
図2

草薙 浩，2017：降水連続日数と一雨降水量から見た日本の降水特性の地域性．天気, 64, 513-517．

― 313 ―

降水量の経年変化．
（a）年降水量：2 次元分布の全領域、（b）領域（１）：y = 1.8x+ 3.0 直線の左上側領域、（c）領域（２）：y = 1.8x+ 3.0 直線の右下側領域．

B351

海洋亜表層における
非 線 型 力 学 加 熱 と ENSO 非 対 称 性*林 未 知 也 (ハ ワ イ 大 ), F ei-F ei J in ( ハ ワ イ 大 )

していることは興味深い．

はじめに

次に，
強いエルニーニョ事例を平均することで ENSO

エルニーニョ南方振動(El Niño-Southern Oscillation,
ENSO)は，熱帯太平洋における大気海洋結合系の卓越に対する NDH の役割を調査した(図 1)．エルニーニョ

した年々変動である．線型理論によりその基本的な仕の減衰期に線型移流は 6 ℃/month の冷却傾向にあるの組みは理解されるが，その時空間的な非対称性は ENSO

に対して，非線型移流(NDH)は 3 ℃/month の加熱傾向に伴う全球規模の気候変動に影響するため重要である．

にある．この加熱傾向は，エルニーニョに伴う温度躍層

ENSO 非対称性の要因は様々であるが，海洋混合層にの平坦化と EUC の停止に起因しており，ラニーニャへ

おける非線型力学加熱(Nonlinear Dynamical Heating,の遷移を弱める．また，正の NDH は太平洋東端で半年

NDH)，つまり非線型温度移流は強いエルニーニョをよ以上継続するので，冷水偏差が太平洋東端に到達する

り強め，一方で強いラニーニャを弱めることが指摘さことを妨げる．このように，亜表層における ENSO のれた[1]．混合層の NDH は主に鉛直成分に由来し，次い

遷移過程には強い非線型性があり，そこでの NDH はで東西成分が寄与する．
その役割の重要性は低次 ENSO

ENSO の振幅および構造の非対称性に貢献する．

モデルなどで確かめられているが，NDH の鉛直成分は使用する海洋データに敏感だという指摘もある．
ENSO の非線型性が混合層だけでなく温度躍層付近(亜表層)でも卓越することは，強いエルニーニョにより
温 度 躍 層 が 平 坦 に な り ， 赤 道 潜 流 (Equatorial
Undercurrent, EUC)が停止してしまうことから明らかである[1]．そこで本研究は，亜表層の NDH について海洋
客観解析データから調査することで，その統計的特徴
および ENSO の振幅および構造の非対称性への役割を明らかにする[2]．


データと手法

解析には ORAS3 の海水温度と海流の月平均データ(1959-2011 年)を主に用いる．結果は SODA 3.3.1 およびGODAS と比較される(図示せず)．データの全期間から気候値を定め，偏差を求める．海水温度方程式の線型移流と非線型移流の赤道平均値(南北 1˚)を計算する．亜
表層値は深さ 50-150 m の平均とする．
図  強いエルニーニョで平均した赤道亜表層での(a) 温度偏差，(b) 東西流偏差，(c) 線型移流，(d) 非線

結果と考察

まず，東部太平洋亜表層(西経 100-180˚)で平均した型移流の時間発展．事例は 1982 年と 1997 年．

NDH の時系列は常に正の値を取り，強い正の歪度を示した(図示せず)．その長期平均は約 0.15 ℃/month で，謝辞

正の温度整流は温度躍層付近に集中する．強いエルニ 本研究は JSPS 海外特別研究員(201860671)の助成をーニョ事例(1982 年と 1997 年)の最盛期直後，NDH は受けたものです．

1 ℃/month を超える強い亜表層加熱となる(主に東西成

参考文献

分による)．東部太平洋亜表層で水温の歪度が正に広が[1] Jin, F.-F., et al., 2003, Geophys. Res. Lett., 30(3), 1120.

るが，これに NDH が貢献したことが示唆される．また[2] Hayashi, M., and F.-F. Jin, 2017, Geophys. Res. Lett., 44,

NDH の長期変化は太平洋十年規模変動の位相と一致― 314 ―

12427-12435.

B352

エ ル ニ ー ニ ョ 現 象 に 関 わ る 4.5 年 周 期 大 気 変 動 の 最 近 の 状 況*栗 原 和 夫 (無 所 属 ・ 元 気 象 研 究 所 )

ーニョ現象の数は，それぞれ 3，2，2 である。

はじめにエルニーニョ現象の発生と，これに関連する赤道上

赤道を 1 周する時間が整数年でないために，西風偏を東進する大気の 4.5 年周期変動の可能性について栗差域の東端の収束域が，太平洋西部赤道域に到達する

原(2002) [1]にすでに述べた．これによれば、4.5 年周期

時期が整数の場合と端数を持つ場合が交互に起こり，変動に伴う西風偏差領域が赤道上を東進し、その東端

整数の冬季に到達する場合は，気候的な西風バーストの収束域が西部太平洋赤道域に達すると，西風バースの発生と強めあうことにより，強いエルニーニョ現象

トが何度も形成されるようになり，海洋のケルビン波が起き，端数を持つ夏に到達する場合は，比較的弱いが頻繁に発生して太平洋を東進する．連続的に発生すが，長い期間継続するエルニーニョ現象が起きることる海洋のケルビン波により，太平洋東部赤道域で海面を栗原（2002）[1]で述 1980

水温が上昇してエルニーニョ現象が発生する．

べた．今回の解析期間

栗原(2002) [1]に用いた解析は，
1980 年から 1990 年代初め程度の期間であった．この期間で，ECMWF の再では，長い期間継続す 1985
る弱いエルニーニョ

解析データや，気象庁のエルニーニョ現象の発生期間

現象の場合に，エルニのデータなどを用いたが，より明確な結果を得るため

ーニョ監視指数の時 1990にはさらに長期間の解析が求められていた．栗原(2002)

間変化にピークが 2 つ以降，エルニーニョ現象が何回か発生し，その間の詳ある現象が見られた． 1995

細なデータが得られるとともに，気象庁の再解析デー

これについては今後

タ(JRA-55)も整備された．今回はこれらにより，赤道上さらに検討する必要の 4.5 年周期変動の東進とこれにより引き起こされた

がある．

2000

謝辞

2005

と考えられるエルニーニョ現象の最近の状況について報告する．

本研究では，気象庁が


公表するエルニーニ

使用したデータ

2010

使用したデータは，気象庁が公表している，エルニョ監視指数と，再解析

ーニョ監視指数（Nino3 の海域の海面水温の平年偏差のデータ(JRA-55)を使用

5 か月移動平均）[2]と，気象庁再解析[3]の地上の東西しました．また再解析 2015

風と海面水温のデータである．東西風や海面水温は，データの使用につき平年からの偏差の値を，
北緯 5 度～南緯 5 度で平均し，ましては気象研究所

時間的には 13 か月平均を行ったものを用いた．

の小林主任研究官に解析の対象は，1980 年から 2017 年で，この間に 7ご指導いただきました。

図 1 東西風の5N-5S 平均の 13 か月平均時間経度断面図．

回のエルニーニョ現象が発生した．
参考文献


[1] 栗原和夫, 2002, エルニーニョ現象に関連する 4.5

解析の結果

年周期変動. グロースベッター, 40, 112-119.

赤道上の東西風の，東西－時間断面図（図 1）で見ると，4.5 年周期で東進する西風偏差領域が見られ（図の[2]http://www.data.jma.go.jp/gmd/cpd/data/elnino/index/dattab.html直線），西風偏差域の東西スケールは，栗原(2002) [1]とほぼ同じ，1 万㎞程度である．解析期間中に，4.5 年[3] Kobayashi, S., et al., 2015: The JRA-55 Reanalysis:

周期変動の 3 つのモードがあり，2 回のモードの入れ替

General specifications and basic characteristics. J. Meteor.

わりが見られた。それぞれのモードに含まれるエルニ

Soc. Japan, 93, 5-48, doi:10.2151/jmsj.2015-001.

― 315 ―

B353

ENSO の 季 節 進 行 に 伴 う
夏 季 北 太 平 洋 Atmospheric Rivers の 変 調*直 井 萌 香 (筑 波 大 学 大 学 院 生 命 環 境 科 学 研 究 科 ), 釜 江 陽 一 (筑 波 大 学 生 命 環 境 系 ),植 田 宏 昭 (筑 波 大 学 生 命 環 境 系 ), Wei Mei (ノ ー ス カ ロ ラ イ ナ 大 学 )ルニーニョ・中立・ラニーニャ）の組み合わせにより 9

はじめに

中緯度で発達する Atmospheric Rivers (ARs) と呼ばれ種類に分類すると、夏季エルニーニョ年の 15 事例のうる組織化した水蒸気フラックスの帯は、平成 30 年西日

ち大半は冬季には中立であり、夏季ラニーニャ年は、冬

本豪雨のような極端降水の原因となることがあり、水季エルニーニョから遷移する事例が多い。

資源の観点からも注目されている現象である。ARs は

図 1 に冬季、
夏季 ENSO 位相でコンポジットした ARs

欧州やアメリカ大陸西岸に上陸する事例が注目されると循環場の偏差を示す。冬季、または夏季に ENSO がことが多いが、東アジアでも夏季を中心に多く発生す発現していると、循環場の偏差に対応して ARs 頻度がる (Kamae et al. 2017)。

大きく変動している。冬季にエルニーニョが発現してARs 発生頻度の経年変動を規定する要素として、いた場合、夏季 ENSO の位相によらずフィリピン海に

NAO をはじめとする大気の内部変動や、ENSO を含む形成された高気圧偏差により東アジアで ARs が増加し広域の海面水温変動が挙げられる。東アジア域では、夏ている。一方、夏季にラニーニャが発現している場合、

季 ARs の存在頻度が先行する冬季エルニーニョと引き

冬季の位相によらず北太平洋高気圧が強化しており、続くインド洋全域昇温により変動していることが指摘

ARs 頻度分布が北偏している。このように、冬季 ENSOされている (Kamae et al. 2017)。一方で、夏季の赤道太と夏季 ENSO の両者が夏季の北太平洋循環場に影響を平洋海面水温偏差の影響 (Mundhenk et al. 2016) も指摘与えており、夏季に発生する ARs による豪雨リスクをされている。

予測するには、ENSO の季節進行に注目する必要があENSO は典型的には夏季に発現し、冬季に最盛期を迎えたのち春季にかけて衰退するが、事例によって発る。
当日は d4PDF と JRA55 を比較した結果も紹介する。

達時期や最盛期の季節は異なる。さらに、ENSO の遷移ENSO の持続と遷移に応じた影響を系統的に検証する

 

必要がある。
本研究では、東アジア域の夏季 ARs 発生頻度の年々変動の規定要因を ENSO の季節進行に着目して明らか
にする。


冬季
El Niño
La Niña

には明瞭な非対称性が存在し、先行する季節を含めた

夏季
El Niño

La Niña

2

6

1

4

使用データ・手法

海洋からの強制と大気の内部変動の影響の両者を考慮するために、アンサンブル気候予測データベース

図１ 冬季／夏季 ENSO 位相で分類した d4PDF の夏(d4PDF; Mizuta et al. 2017) の過去実験 10 メンバと気象

季 ARs 発生頻度と循環場の偏差。陰影は ARs の発生頻庁 55 年長期再解析データ (JRA55) を併用した。
ARs の度偏差 (%)、等値線は 850hPa での流線関数偏差、ベク

抽出方法は Mundhenk et al. (2016) に基づき、解析期間

トルは 850hPa での風偏差を示す。左上の数字はそれぞ

は d4PDF が 1951 年から 2010 年、JRA55 が 1958 年かれの事例数。

ら 2010 年までの夏季とした。


参考文献[1] Kamae, Y. et al., 2017, J. Clim., 30, 5605-5619.

結果1951 年からの 60 年を、冬季、夏季の ENSO 位相（エ[2] Mizuta, R. et al., 2017, Bull. Amer. Meteor. Soc., 98, 1383-1398.
[3] Mundhenk, B. et al. 2016, J. Clim, 29, 4885-4903.

― 316 ―

B354

北半球夏季季節内振動明瞭時における大気大循環場の特徴
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現象である．本研究では，BSISO明瞭時に見られる大気
大循環場の特徴について明らかにすることを目的とした統計解析を行う．特に本稿では，BSISOの北進が明瞭となった後の対流圏における3次元的な循環場変動に着目する．
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 NOAA 提供の OLR
daily CDR 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．彼らは BSISO の 8
つの phase に分けて定義しており，phase3～5（phase7～1）において対流活動活発域（対流活動不活発域）の北進が明瞭となるタイミングとなっている．
大気循環場のデータとして気象庁 55 年長期
再解析（JRA-55,Kobayashi et al, 2015）を使用
し，統計期間は 1979～2017 年とする．JRA-55 の1.25 度等緯度経度格子プロダクト（温位面および地表面プロダクト）を用いて,基本的な要素の変動特性を示すほか, 更に，本稿では，新たに角運
動量収支における強制項の 3 次元的な分布が表現
可 能 な 質 量 荷 重 付 等 温 位 時 間 平 均（mass-weighted isentropic time mean, T-MIM）
法（Kanno and Iwasaki, 2018）を JRA-55 等緯度
経度格子プロダクトに適用する．
Kanno and Iwasaki（2018）は，T-MIM 法で得られた平均速度は単純な時間平均（停滞性成分）とボーラス速度（非定常成分）に分離可能であることを示したほか，北半球夏季にはハドレー循環の上端部分でボーラス速度が顕著であることを示した．本稿では質量荷重付 31 日平均場を定常場として扱う．
３．結果
BSISOの振幅が明瞭（標準偏差1.5以上）かつ
ENSO中立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，
対流活動活発域の北偏ピーク(phase5)から6日後には,対流圏上層熱帯域は全体的にモンゴメリ流
線関数の正偏差が卓越し,広範囲で統計的に有意となっている(図1a)．特に北アフリカからインド
亜大陸にかけては,統計的に有意な領域が30°N付
近に達している．
一方,対流活動活発域の赤道域からの北進開始(phase3)から16日後には(図1b),正偏差の分布はみられるものの,偏差値は弱く,ほとんど統計的に有意な領域はみられない．このことは,インド
洋赤道域で対流活動が活発だったとしても,必ずしもその振幅を保ったまま北進するとは限らないことを示唆しているほか,BSISOの振幅が保たれたまま対流活動活発域が北進することが,北半
球夏季対流圏上層の循環場において重要である
ことを示唆している．
発表当日には,T-MIM法で求めた風速場の特徴と単純な時間平均場で求めた場合に得られる特徴との違いや強制項等の3次元的な特徴について示す．
(a) BSISO1.5σ(NE_ENSO), phase 5, lag +6 days(b) BSISO1.5σ(NE_ENSO), phase 3, lag +16 days

図1 BSISO(振幅1.5σ以上,ENSO中立時)における360K面モンゴメリ流線関数の合成図．(a)は対流
活動活発域の北偏ピーク時(phase5)の6日後,(b)は赤道域からの対流活動活発域の北進開始時(phase3)の16日後に対応．図中の赤（青）線は，
正もしくは右回り（負もしくは左回り）偏差をそれぞれ表す．また図中の濃い桃色（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．

参考文献
Kanno, Y., and T. Iwasaki, 2018: Three-dimensional
Structure of Mass-weighted Isentropic Time Mean
Meridional
Circulations.
J.
Atmos.
Sci.
doi:10.1175/JAS-D-17-0154.1, in press.
Kikuchi, K., B. Wang, and Y. Kajikawa, 2012: Bimodal
representation of the tropical intraseasonal oscillation.
Clim. Dyn., 38, 1989–2000.
Kobayashi, S., Y. Ota, Y. Harada, A. Ebita, M. Moriya, H.
Onoda, K. Onogi, H. Kamahori, C. Kobayashi, H. Endo,
K. Miyaoka, and K. Takahashi, 2015: The JRA-55
reanalysis:
generalspecifications
and
basic
characteristics, J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5–48.

― 317 ―

B355

サヘルにおける近年の非常に深い対流の増加トレンドと熱帯成層圏界面気温の低下との関係*小 寺 邦 彦 (気 候 研 究 所 ・ 気 候 )
1.

はじめに

この事から、最近のサヘル地方の非常に深い対流の増1980 年代の後半からそれまで旱魃状況にあったアフリカのサヘル地方に降水の増加がみられた．これが自加には対流圏界面付近の気温の低下が関連している事が示唆される．

然変動の一部か、あるいは温室効果ガス増加の影響の現れか議論のあるところである．ところで、最近のTaylor et al. (2017)の研究によると、サヘル地方の変化としては、降水量の変化よりメソ対流系（MCS）、特に雲頂高度が摂氏－70 度より低い非常に深い対流の増加が著しい．ここでは JRA55 の鉛直流データを用いてサヘ

図１ 西アフリカ域の 7－9 月平均降水量の（a) 気候

ル地方の非常に深い対流活動と熱帯対流圏界面気温と値、（ｂ）トレンド.（ｃ）サヘル（上）、沿岸部（下）の関係を調べる．

での鉛直流の高度時間断面（1979－2017）2.

結果

図１の上段に、GPCP に依る 7－9 月平均地上降水量の(a)気候値と(b)1979 年～2016 年間のトレンド（線形関数との相関）を示す．降水は北緯 10 度より低緯度の沿岸部で多いが、この領域では近年降水量の減少トレン
ドになっている．これに反しサヘル域では増加の傾向が見られる．図１c の上段と下段にそれぞれサヘルと沿岸域で平均した 7－9 月平均気圧座標系鉛直流の気圧高

図 2 (a)－70 度以下の MCS の頻度、およびトレンド度―時間断面を示す．サヘル域では深い対流が立つが、の分布.（Taylor et al., より）．(b) 150hPas 気圧座標系鉛

最近はさらにそれが増加している．沿岸部では浅い対直流の年々の変化と近年の偏差.

流が逆に抑制されている．
図 2a に Taylor et al. (2017)によ、雲頂気温摂氏－70 度
以下の MCS の年間発生頻度の増加トレンドと四角で示した領域の平均値の時系列を左に示す．また図 2b には 2a と同範囲で平均した 7‒9 月平均 150hPa 気圧座標
系鉛直流の時系列を示す．ちなみに摂氏－70 度は、ほぼ 150hPa 高度の気温に相当する．
図 2b の右列は 150hPa
気圧座標系鉛直流の 1999 から 2017 年の気候値からの平均偏差を示している．偏差の大きい領域は MCS の増
加トレンドの著しい場所と良く一致している．
図 3 にサヘル域における(a)7－9 月平均気温偏差の高度－時間断面、(b)100 hPa と 200 hPa の気温差、(c)発散、(d)標準化気圧座標系偏差を示す．対流圏で気温が増加

図 3 サヘル域の 7－9 月平均：気温偏差の鉛直分布、する一方、熱帯下部成層圏の気温は減少するので、対100－200hPa 気温差、発散、鉛直流の高度－時間断面

流圏界面付近の気温の鉛直勾配は減少する．これに対（1979－2017）.

応して対流圏界面付近まで達する非常に深い対流が増加し、上昇流が強まり、大気の発散が増加している.

参考文献： Taylor et al., （Nature, 2017）― 318 ―

B356

11 ⽉初め頃における冬型気圧配置の季節的増加と広域場の背景（1980~2016 年の解析から）
1.

はじめに

*森下秀城（岡⼭⼤・教育），加藤 内藏進（岡⼭⼤）構造(強い北⾵域)をより南⽅まで持つような低気圧とし

⻄⾼東低の冬型気圧配置の出現頻度は 11 ⽉頃から急速てさらに発達することが可能になったものと考えられる。

に増⼤することが知られているものの(吉野・甲斐 1977)，

以上のように，11 ⽉頃から冬型が頻出するのは，季節そのような平均場の季節進⾏と，⽇々で⾒た⽇本付近の冬平均的にも南北温度傾度の強い領域が⽇本付近の緯度帯型の出現頻度の増⼤との詳細な関連については必ずしもで拡⼤・南下し，シベリア南東部のストームトラックの上明らかではない。そこで加藤・阿部（2001 全国気象学会

を東南東進する低気圧がさらに南北に勢⼒を広げつつ発

春季⼤会）が⾏った 1995/96 年の事例解析を発展させる

達するのに好都合な環境へと遷移する季節的背景を反映ことで，これまでに⻄側のシベリア⾼気圧の発達だけでなしている可能性が⽰唆された。今後は，このようなメカニ

く，平均場の傾圧性の変化に伴って北⽇本付近での低気圧

ズムの年による違いや，季節進⾏のタイミングの違いなどの東進・発達がこの時期から顕著になることが上述の冬型を考察していきたい。

頻出への季節的遷移に⼤きく関わっていることを指摘した（森下・加藤 2018 ⽇本地理学会春季⼤会⼝頭発表）。
そこで今回は，年々の変動性も意識して，このようなプロセスに関するさらなる吟味を⾏った。
第１図 1980 年~2016 年の 37 年間で平均した 11 ⽇移動

2. 1980 年~2016 年における解析

まず 1980 年から 2016 年の 37 年間で平均した南⾵成

平均の北⾵成分 v850(m/s，負値が北⾵)を 135E に沿う時

分 v850(m/s)の時間緯度断⾯によれば，11 ⽉頃になると平間緯度断⾯(左)。1995/96 年の⽇平均の v850(m/s)とその均場の北⾵領域が⽇本列島付近まで南下するが(第１図・11 ⽇移動平均の時系列（40N, 135E）(右)。

左)，平均⾵の北⾵成分はまだそれほど強くない。しかし
1995/96 年の⽇々の時系列によれば，冬型の出現に伴う下層の北⾵の強まりは，季節平均ではなく，短周期的な変動として⽣じており(第１図・右)，その⼤きな北⾵領域は本
州南⽅の北緯 30 度まで達している(図略)。このような 11⽉に⾒られるイベントは，⼤陸側から東進する低気圧が，北⽇本付近で発達し，その後⾯のシベリア⾼気圧との間で強まる冬型の気圧配置の周期的な強化に対応していた。
また，37 年間で平均した 850hPa 温度場の季節進⾏によれば，11 ⽉頃から次第に⽔平温度傾度の強い領域

第 2 図 1980〜2016 年平均の 850hPa 気温の|∇T850|(K/1000km)の 135E に沿う時間緯度断⾯図。

(10K/1000km 以上)の南北幅が拡⼤しながら南縁が⽇本
列島南岸付近に達するようになり，北緯 40 度付近の緯度帯が極⼤値となる（第２図）。1995/96 年冬についても，
ほぼ第２図と同様な|∇T850|の季節経過を⽰した(図略)。
1995/96 年には，すでに 10 ⽉にはバイカル湖付近から東に伸びる傾圧帯に沿って低気圧が東進していたが(図略)，11 ⽉になると，その傾圧帯がバイカル湖付近から東南東⽅向に，⽇本海北部付近にまで伸びる傾圧帯上を東進

第３図 1995 年 11 ⽉ 1~20 ⽇において，09JST での地上した低気圧は，まさに前述の⽇本付近の南北に幅広い傾圧

⾼気圧（⽩丸），低気圧（⿊丸）と前線（実線）の位置を帯に達することになり，そこで，11 ⽉には⼤きな振幅のそれぞれ重ねた図(左)，および気温 T850(℃)の平均場(右)。

― 319 ―

B357

北海道全域における積雪の地球温暖化影響評価*勝 山 祐 太 ・ 稲 津 將 ( 北 大 院 理 ), 白 川 龍 生 （ 北 見 工 大 ）1.

量の大きな減少の原因と考えられる．

はじめに

水資源やウィンタースポーツをはじめとする観光資

さらに，入力値に使われた 3 種類の GCM ごとに結果源などとして重要な積雪は，地球温暖化に伴い，今後を比べることで予測の不確実性を見積もった．その結大きく変化していくことが予想される．積雪の温暖化

果，上川・宗谷地方と釧路・根室・網走地方で GCM 間

影響評価は，全球気候モデル（GCM）の出力をダウンのばらつきが特に大きかった．これらばらつきをもた

スケーリングした気象場の将来予測を積雪変質モデル

らした原因を考察するために，自己組織化マップを用や陸面モデルに入力とすることにより実現される[1, 2]．

いた解析により，降雪量の将来変化を低気圧通過時としかし，GCM による将来予測には，気温変化や温室効

冬型の気圧配置の時のものに分けた．その結果，上川・果ガス排出の不確実性だけでなく，低気圧経路や冬季

宗谷地方における将来予測の GCM 間のばらつきは，主モンスーンの将来変化などにも不確実性が含まれる．

に冬型の気圧配置の時の降雪量の将来変化が GCM 間本研究では，低気圧経路や冬季モンスーンなどの将来でばらついていることが原因と示唆された．釧路・根変化に含まれる不確実性に注目して，北海道全域にお室・網走地方では，低気圧通過時と冬型の気圧配置のける積雪の温暖化影響評価を行った．

時の降雪のどちらの将来変化も GCM 間でばらついており，この地方における大きな不確実性の原因は分か2.

らなかった．

方法

本研究では，
気象場の将来予測として，3 種類の GCM
（MIROC, ECHAM, CCSM）
出力のうち，
現在気候（1990年代）と将来気候（全球平均気温 2K 上昇年代）をそれ
ぞれ北海道域に対して力学的ダウンスケーリングを施した 10km の解像度のデータを使用した[3]．これを積雪変質モデル SNOWPACK[4]に入力することで，北海道全域における積雪の温暖化影響評価を行った．また，
SNOWPACK の再現性検証のために，全道 28 ヶ所における2013/14 年から4 冬季分の広域積雪観測とアメダス
観測データを SNOWPACK の入力値とした計算結果とを比較した．
3.

結果と考察

アメダス観測データを SNOWPACK に入力した計算

図１ CCSM における年最大積雪深の将来変化（%）．

結果と広域積雪観測との比較により，北海道における斜線部は，5%水準で有意な変化となった場所を示す．

積雪深と積雪水当量を SNOWPACK は再現できることを確認した．

参考文献

将来気候における年最大積雪深と年最大積雪水当量[1] Katsuyama, Y., et al., 2017, Cold Reg. Sci. Technol., 136,
62-71.

は，現在気候のそれらと比較して，渡島・檜山・胆振・後志地方と釧路・根室・網走地方で 30-40%の大きな減[2] Kawase, H., et al., 2013, J. Geophys. Res. Atmos., 118,
12,444-12,457.

少を示した（図１）．また，積雪水当量が年最大となるまでの期間における降雪量と融雪量の将来変化を比べ[3] Inatsu, M., et al., 2015, Atmos. Sci. Lett., 16, 297-304.

たところ，降雪量の減少の方が明らかに多かった．し[4] Bartelt and Lehning, 2002, Cold Reg. Sci. Technol., 35,

たがって，降雪量の減少が年最大積雪深と年最大水当― 320 ―

123-145.

B358

2017 年 8 月の北日本域の極端な寡照イベントに対する要因分析*高橋千陽 1, 塩竈秀夫 2, 今田由紀子３, 小坂優 4, 森正人 4, 荒井美紀 1, 釜江陽一 5, 渡部雅浩 1
1: 東大大気海洋研, 2: 国立環境研, 3: 気象研, 4: 東大先端研, 5:筑波大

1. はじめに2017 年 8 月上旬、北日本では、連続日照不足日を記録した。北日本沿岸部の数観測地点平均の日照時間は１週間連続してゼロであり（図 1a）、この寡照は日本への持続した冷たい北東風が、長期間続く曇天日を引き起こした事による。観測データの解析から（図 1b）この北東風は、２つの要因と関係しており、１つは東シベリアの強いブロッキ
ングと関係するオホーツク high であり、もう１つは、北進季節内振動に起因するフィリピン海の対流不活発に励起された PJ テレコネクションパターンである。これらの同時発生が tripolar 循環パターンを形成して日本付近に低気圧偏差をもたらし、極端な寡照イベントをもたらした。
また先行研究によれば、人為起源の温暖化により、東シベ
リアやオホーツク海を含む極東において高気圧性循環が強化される。従って、温暖化が寡照イベントと関係する強いブロッキングとオホーツク high の発生に寄与した可能性がある。さらに、2017 年 8 月は La Niña 発達期であったが、7 月の SST 偏差は弱い El Niño 的パターンを示していた（図略）。本研究では、気候モデルを用いて、この寡照イベントにたいする自然変動と人為起源温暖化の寄与について調べた。

2. モデル実験と解析手法

MIROC5-AGCM を用いて 4 つの 100 メンバアンサン
ブル実験を 2017 年 1 月-12 月の期間で実施した。
Historical 実験（ALL）, 2 つの非温暖化実験（NAT1,
NAT2）、2017 年の ENSO 除去実験（ALLnoENSO）。統
計解析の為に、ALL と同じ 10 メンバアンサンブル実験（ALL-LNG）も 1961-2016 年期間で実施した。観測、モデル共に 1981-2010 年を気候値とした日平均偏差を解析した。解析期間は 1961~2017 年 7、8 月である。観測された日照時間の指標の代わりに地表面下向き短波量（DSW）を用いた。イベント期間 P(図 1a)は、低日照期間のうち DSW と雲量が過去 57 年 7−8 月の 5th パーセ
ンタイルタイルを下回った 5 日間とした。

生確率が温暖化により 2.4-3.0 倍増加した事に関係すると示唆される。ENSO の寄与については発表の際に議論する予定である。
謝辞：本研究は、文部科学省「統合的気候モデル高度化研究プログラム」の補助を受けて実施された。

図 1: (a) 北日本太平洋沿岸のアメダス観測地点５カ所平均の日照時間(長破線), 北日本域（35-45N,135-145E）の DSW(短破線), Z’500 index (55-70N, 130-170E と 35-50N, 130-170E)の Z’500 の差, 図 1b 参照, 実線）の５日平均時系列。P は解析した寡照イベント期間(2017 年 8 月 8 日-12 日)。Z’diff 500
index の 95th と DSW の 1961-2017 年７, 8 月の 5th パーセン
タイル値を横点線で示す。(b)期間 P で平均した OLR(陰影),500hPa 流線関数（コンター, 2 x 106 m2s-1 間隔, 実線正）, 地
上風。

3. 結果と考察観測された期間 P 平均の DSW 偏差は、過去 57 年
7-8 月で 2nd パーセンタイルを下回る。
従って 2017
年の extreme DSW 値が ALL-LNG から決定した閾
値を下回る発生確率は、100 メンバアンサンブルを用いた確率密度関数(PDF)の解析から、ALL は 2.4%、NAT1
は 0.39%、NAT2 は 0.64％、ALLnoENSO は 0.51%と見積もられる（図 2a）。またブロッキングに関係したオホー
ツク海 high の指標として, 500hPaZ の東西平均偏差の南
北勾配（Z’diff 500 index）と定義すると、2017 年の観測値から決定した閾値が 97th パーセンタイルを上回る確率
は、ALL は 5.6%、NAT1 は 2.3%、NAT2 は 1.7％、ALLnoENSO は 3.4%であった。これらの結果は、人為起
源温暖化が、寡照イベント発生確率を 3.7-6.2 倍増加させた事を示し、これはオホーツク海上の extreme high の発

図２: (a) DSW, (b) Z’500 index の期間 P 平均 PDF。ALL(実線), NAT1(短破線), NAT2(長破線), ALLnoENSO(灰色破線),
ALL-LNG(陰影)。2017 観測値（黒縦線）と ALL-LNG より求めた閾値（灰色縦破線）を示す。

― 321 ―

B359

オホーツク海海氷による広範囲の海面熱フラックス変動：
ストームトラックと海洋混合層への影響の可能性
高 橋 祐 輔 (北 大 院 環 境 ), *中 村 知 裕 (北 大 低 温 研 ), 中 野 渡 拓 也 (極 地 研 )
1.

はじめに

オホーツク海は季節海氷域であり、その海氷域面積は経年変動が大きい。多氷年は少氷年の倍近くになる。
この海氷域面積の変動は、海面熱フラックスの変動を引き起こし、その影響は大気ロスビー波で広く北米まで及ぶと指摘されている[1]。しかし、現実的なデータ
における海氷による海面熱フラックスの変動は、オホーツク海内を除き、よく分かっていない。そこで、再解析データを用いて、海氷域面積の変動に伴う海面熱フラックスの変動およびそれに関連した大気海洋の変動、特にストームトラックと海洋混合層深を調べた。
2.

データと方法

大気再解析 JRA-55[2]と海洋再解析 FOR A-WNP30[3]を用いた。２月平均の海氷域面積が平均値より１標準偏差以上（以下）の年を多氷年（少氷年）とし、それぞれのコンポジットを計算して比較した。解析期間は
大気が 1980-2016 年とした。
3.

結果

海面熱フラックスの多氷年と少氷年の差は、驚くほど東に広がっていた。最大値はオホーツク海にあるが、図 1. 海面乱流熱フラックスの差（多氷年－少氷年）。
上：顕熱、下：潜熱。

潜熱と顕熱合わせて 50 W/m2 近くの有意な差が日付変
更線手前まで伸びている（図 1）。バルク式を用いて要因を分析すると、気温と比湿の変化によっていた。つまり、海氷域が広がったため、大陸由来の冷たく乾いた気塊がより変質されないまま北太平洋に運ばれ、海面熱フラックスを増大させる。実際、海面気温 (T2m)の差は 2 ℃以上あり、磯口ジェット（親潮続流と呼ぶ人もいる）の SST 経年変動の振幅が 0.2-0.3 ℃程度[4]なのを考えると、海氷による海面熱フラックス経年変動への影響は有意であろう。
面白いことに、ストームトラック（擾乱による南北
熱輸送）を多氷年と少氷年で比較すると、大きく異なっていた（図 2）。多氷年は本州から概ね東へ伸びるが、少氷年はベーリング海へ向かい、オホーツク海でも強くなる。また、海洋でも多氷年は少氷年に比べて、海面水温が広い範囲で低下し、混合層も深まっていた。
参考文献[1] Honda M., et al., 1999, J. Clim., 12, 33473358.
[2] Kobayashi S., et al., 2015, J. Metor. Soc. Japan, 93, 5-48.
[3] Usui N., et al., 2017, J. Oceanogr., 73, 205-233.
[4] Mitsudera H., et al., 2018, Nature Comm., 9, 1190.

図 2. ストームトラック（擾乱南北温度移流(850hPa)）。
上：多氷年、下：少氷年。

― 322 ―

B360

低気圧活動からみるヨーロッパの季節サイクルに関する比較気象学的研究（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． はじめに傾圧不安定波としての温帯低気圧は，中緯度地域における日々の気象現象が主要なシステムの一つであるが，その活動は基本的な季節サイクルや地域的違いに大きな影響を受ける。また，中高緯度地域における低気圧自体も，傾圧不安定波だけでなく，寒気団内低気圧，寒冷渦といった多様性が大きい。それらに関連して本グループは，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，ヨーロッパ
北西方に中心を持つ準定常的なアイスランド低気圧が卓越する寒候期とそれが消失した暖候期では，季節平均的な大規模場と日々の低気圧活動域との対応関係もかなり異なっているが，季節内変動も大きい
ことを指摘した。
（2017 年秋の全国大会）。
本講演では，特に夏の季節内変動スケールの低気圧や，冬の前半と後半でのアイスランド低気圧の特徴の違いにも注目した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。

2．2000 年に関する解析結果
冬を通して北大西洋からヨーロッパ北部にかけて持続するアイスランド低気圧は，季節内変動も大き
い一方，季節平均場のアイスランド低気圧が消失す
る 4 月～10 月前半でも，季節内変動の振幅が大きかった。しかも季節内変動成分は冬よりも等価順圧的な特徴を示し，また短周期変動の振幅が冬よりも小さくなる分，季節内変動が相対的に際立った（図１）。

きかったが，その変動の特徴には差異も目立った。
つまり期間１ではアイスランド低気圧の強さだけでなく，中心域自体も東西に大きく変動していたのに対し，期間５では季節内変動としての中心位置や中心気圧の差異は小さいが，両期間における低圧部全体がより北東方まで延びるという変動で特徴付けられていた。このようにアイスランド低気圧の季節内変動について，冬の前半と後半という季節進行での非対称性が明らかになった点は興味深い。
また夏に向かう 4~5 月中旬頃（期間 2）と，夏が終わる 9~10 月中旬頃（期間 4）では，季節内変動と短周期変動との重なり方の季節進行としての非対称性があった。期間 2 では冬のアイスランド低気圧に比べてかなり空間スケールの小さい季節内変動として高低気圧の交代が見られた。一方，期間 4 では
季節的な定常性は見られないながら，アイスランド
低気圧もどきに見える低気圧もしばしば出現した。
ところでシベリア高気圧は，季節的成長を始める
10 月頃と衰退を始める 3 月頃では，卓越する日々の
変 動 の時 間ス ケー ルが 異な る など （ Kato et al.
2016,MAHASRI 国際シンポ），季節進行の非対称性は小さくない。本研究は種々の地域間の季節進行の共通性や違いを整理する際の興味深い事実の一つを提示しているものと考える。
＜暖候期＞
6～9 月頃には，50N 以北では等価順圧的な低気圧・高気圧の季節内変動スケールでの交代が明瞭であった。特に 6~8 月頃には，季節平均場としての地上の等圧線は大変まばらであり，季節内変動スケー
ルのシステムが卓越していた。この時期にドイツ北方でみられた等価順圧的な構造を持つ気圧場の季節内変動は，アイスランドへ北欧付近に広がる高低気
圧の交代で特徴付けられ（図 2），SLP や Z500 負偏差時には，季節内変動スケールの低圧部の中心～南縁付近に，日々の強い低気圧の中心が出現していた。

（図１） 年  月における，(，1 に沿う平均

場の = JSP と = JSP の時間緯度断面図。それぞれ，
 日移動平均値から  日移動平均値を引いたデータを示す。なお前回までの発表で区分した期間も示す。


＜寒候期＞
 アイスランド低気圧の半月～1 ヶ月程度の周期での季節内変動に伴って，ドイツ～北欧の気圧変動は冬の前半（期間５）と後半（期間１）双方で大（図２）期間３の正偏差時における 6/3 期間合成場（左，K3D）。= の同様の図（右、JSP）。― 323 ―

B361

2010 年代は北西太平洋における極端降水トレンドの転換点か？
鬼頭昭雄（気象業務支援センター）
１

モデルと実験
極端降水に対する台風の役割は北西太平洋で大きい。Kitoh and Endo（2016 SOLA）は、全球 20km
格子気象研究所大気大循環モデル（MRI-AGCM3.2）
による将来予測実験から、北西太平洋域には年最大日降水量（Rx1d）は台風の存在頻度が減少するため平均として減少する地域が出る可能性を示した。また鬼頭・遠藤（2016 年秋季大会）は 60km 格子のd4PDF 大規模アンサンブル実験から、日本付近の台風由来の Rx1d は、台風頻度の減少により平均的に減少するものの、10 年に 1 回といった低頻度の Rx1d
はむしろ増加することを示した。
上記は現在と 21 世紀末のタイムスライス実験であり、過去や将来への経過についてはわからない。
また CMIP モデルでは台風の再現性に疑問が残る。
そのため、ここでは 60km 格子 MRI-AGCM3.2 で 1872
年〜2099 年の 228 年積分結果から Rx1d の過去から将来への変化を調べる。歴史実験部分は観測海面水温（SST）を与え、将来実験部分は SRES A1B シナリオの下で実施された CMIP3 モデルの平均 SST 偏差を観測 SST に上乗せした。初期値の異なる 3 アン
サンブル実験結果を使う。台風中心から 500km 以
内の降水を台風由来とした。
２ 結果
Rx1d は世界のほとんどで全 228 年期間に渡り増加トレンドを示すが、北西太平洋では例外的に台風
由来の降水が減少し、Rx1d が減少トレンドを示す地域がある。20 年に一度の Rx1d を、3 ケース 30
年移動窓（計 90 年）の 95 パーセンタイル値として求めた。図１に全 Rx1d、台風由来の Rx1d、台風非由来の Rx1d のそれぞれの 95 パーセンタイル値を120°E〜150°E で平均し、時間緯度断面として示す。
7°N〜33°N では台風由来の Rx1d の全 Rx1d に対する寄与が大きい。全 Rx1d および台風由来の Rx1d
ともに、20 世紀中は減少するものの、2010 年代に転換点を迎え、その後の 21 世紀中は増加トレンドを示す。台風由来の Rx1d は、そもそもの台風発生・存在頻度と気温上昇による水蒸気量変化の相反する効果に大きく依存するため、20 世紀中は台風頻度の減少が、21 世紀には気温上昇による水蒸気量増加の効果が、それぞれ勝るためと考えられる。
３ まとめ
台風発生・存在頻度の減少と気温上昇の相反効果
により、北西太平洋の極端に激しい降水量の 20 世紀
中の減少から 21 世紀は増加へと 2010 年代に転機を迎える結果を得た。このことは、これまでの傾向が逆転して、今後は稀に起こる極端降水が増加する可能性が高いことを示唆している。本研究は台風の再現性の良い高解像度モデルによる実験であるが、単一モデル結果であり、HiResMIP など他の高解像度モデル実験との比較が重要である。いつが転換点になるかということについてはモデル依存性があるだ
ろう。また過去の観測からの研究も望まれる。
本研究は、文部科学省「統合的気候モデル高度化研究プ
ログラム」領域テーマ C により実施した

図１ 30 年移動窓における Rx1d の 95 パーセンタイル値(mm)の時間緯度断面図. 120°E〜150°E 平均. 横軸は 30 年
窓の終了年. (a)全 Rx1d, (b)台風由来の Rx1d, (c)台風非由来の Rx1d. 右端の X 印は各緯度で全期間のトレンドが正または負で有意を示す.

― 324 ―

B362

日本における台風降水量の変動*釜堀弘隆 (気象研究所)
1. はじめに	 中国では 1957 年以降の地点データを用いて、台風降
水量が減少している地点が多いことが示されている(Ren et al. 2006)。 同様の事が日本についても言えるか、
1951 年以降の気象台/測候所の日降水量観測データを用いて調べた。
2. データと方法論	
 降水量観測データとしては、1951-2014 年の 64 年間の気象台/測候所（51 地点）の日降水量データを用いた。
台風の位置データをしては、気象庁のベストトラック
データを用い、06UTC(15JST)における位置を当日の台風中心位置と仮定した。ここでは、台風中心から５度以内の地点で観測された降水量を台風降水量と定義して，その年間積算台風降水量および年最大の台風日降
水量の変動を調べた。
3. 台風降水量の変動	
 	
  図 1 に年積算台風降水量の 50 年あたりのトレンド(%/50yr)を示す。陰影は APHRO_JP による年積算台風
降水量の気候値（1981-2010 年の平均）である（2017年春季大会で報告 A309）。全国的に増加トレンドの地点が多く、特に関東〜東北地方には 50 年間で 60％以上の増加を示す地点が多数ある。Ren et al.(2006)によれば、中国では減少トレンドの地点が多いが、これは影響す
る台風の個数が減少しているためである。一方、日本
では近畿〜関東地方では影響台風数は増加トレンド、その他の地域では減少トレンドが見られる（図省略）。
九州〜四国地方では影響数が減少しているにもかかわ

図１	
  年積算台風降水量のトレンド(%/50yr)。●は増
加トレンド、 ▲ は減少トレンドを示す。陰影は
APHRO_JP に よ る 年 積 算 台 風 降 水 量 の 気 候 値(mm/yr)を示す。

らず年積算台風降水量は増加している。このことは、これらの地域では個々の台風がもたらす降水量が増加している事を示している。また、東北地方でも影響数は減少しているが、年積算台風降水量は増加している。
	  図２に台風日降水量の年最大値の 50 年あたりのトレ
ンド(%/50yr)を示す。陰影は APHRO_JP による年最大
台風降水量の気候値である。年積算値と同様に、関東〜東北地方に増加トレンドの地点が多く存在し、特に東北地方では 60%/50yr 以上の増加地点が見られる。このことは、図 1 における年積算値の増加や影響台風数の減少と整合的である。すなわち、東北地方では台風
降水量に伴うリスクが高まっていると同時に、水資源としての重要性も増しているとがわかる。また、九州〜四国地方でもトレンドは小さいが増加地点が多い。
これもまた、年積算値の増加トレンド・影響数の減少
トレンドと整合的である。九州〜四国地方では年最大値の気候値も大きいため（大きい地点では約160mm/day）、20%/50yr 程度でも無視できない増加トレンドである。一方、近畿〜中部地方では年最大台風降
水量に減少トレンドが見られる。これらの地域では影響数は増加トレンドであり、そのため年積算台風降水量は増加トレンド・減少トレンドとまちまちの地点がともに分布する結果となっている。
参考文献
Ren, F., G. Wu, W. Dong, X. Wang, Y. Wang, W,Ai, and W.
Li, 2006: Changes in tropical cyclone precipitation in
China. GRL, 33, L20702. doi:10.1029/2006GL027951.

図２	
  年最大台風日降水量のトレンド(%/50yr)。●は増加トレンド、▲は減少トレンドを示す。陰影は
APHRO_JP に よ る 年 最 大 台 風 降 水 量 の 気 候 値(mm/day)を示す。

― 325 ―

B363

地域気候モデルを用いた台風及び非台風降水の将来変化予測 （その４）－ 非台風降水の統計分布 －*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

はじめに

野坂真也１

との適合度を計算する．これらの結果を全降水と非台

地球温暖化に伴う気候予測には不確実性があるが，日本域を対象とした降水量予測の場合には，要因の一

風降水とで比較し，不確実性の程度が変化したかどうか検討する．

つとして台風に伴う降水の不確実性が挙げられる．これは，台風に伴う降水が量的に多いが比較的低頻度で3.

結果あることと関係している．さらに，台風進路に不確実性

2 乗平均平方根誤差（RMSE）を指標として，ガンマがあることも，降水量予測の不確実性に影響する．

分布の CDF とアメダスデータから求めた分布との適合

そこで，降水全体（全降水）を台風に伴う降水（台風度の度合いを評価した．非台風降水と全降水の RMSE

降水）とそうでない降水（非台風降水）とに区別して議の比が，台風降水量の割合（月降水量に占める台風降水

論することを考える．本発表では，全降水と非台風降水量で定義）によってどのように変化するか示したのがの統計分布を比較し，後者が前者よりも不確実性の程図１である．台風に伴う降水量の割合が多い（概ね 0.3

度が低減されているかどうか調べた結果を報告する．

以上）場合，RMSE 比が 1 以下となっている地点が多い．これは，不確実性の大きい台風に伴う降水を除外す

2.

ることで，日降水の累積度数分布が本来あるべき CDF

データと解析方法

まず，気象庁アメダスの各地点において，日降水量のに近づいていくことを示している．今後、地域気候モデ

ヒストグラムを作成する．得られたヒストグラムがガルを用いたシミュレーション結果についても，同様なンマ分布で近似可能であると仮定する（先行研究によ解析を行う予定である．

ると，このような場合にガンマ分布が使用されること
2.0

が多い）
．ガンマ分布の確率密度関数（PDF）は以下のRMSE比 （非台風降水／全降水）

ように表される．
𝑥𝑥𝑥𝑥
𝑥𝑥𝑥𝑥( )𝑘𝑘𝑘𝑘−1 exp(− )
𝜃𝜃𝜃𝜃
𝜃𝜃𝜃𝜃
𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑥𝑥𝑥𝑥) =, 𝑥𝑥𝑥𝑥, 𝑘𝑘𝑘𝑘, 𝜃𝜃𝜃𝜃 > 0𝜃𝜃𝜃𝜃Γ(k)ここで，Γはガンマ関数，k, θ はパラメーターである．
次に，アメダスデータからガンマ分布の二つのパラ1.0

メーターの値を推定する．パラメーター推定については様々な方法が提案されているが，ここでは積率法を0.0

用いる．この方法では，k, θ を以下のように推定する．

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

月降水量比 （台風降水量／全降水量）

𝑘𝑘𝑘𝑘 =

𝑚𝑚𝑚𝑚2
𝑚𝑚𝑚𝑚12, 𝜃𝜃𝜃𝜃 =
𝑚𝑚𝑚𝑚2
𝑚𝑚𝑚𝑚1

図１ 9 月における，
月降水量比（台風降水量／全降水量）と，
非台風降水及び全降水のガンマ分布適合度比（RMSE 比で定義）との関係．サンプルは各アメダス地点のデータ．

，平均値
ここで，m1, m2 はそれぞれ 1 次の積率（平均）に関する 2 次の積率（分散）である．

謝辞： 本研究は JSPS 科研費 JP16K00526 の助成を受けたも得られたパラメーターからガンマ分布の累積分布関のである．また，データの一部は文部科学省「統合的気候モ数（CDF）を求めて，アメダスデータから作成した分布

デル高度化研究プログラム（テーマ C）」から提供された．

― 326 ―

B364

日本列島を対象とした風向別風速極値の台風依存性*北 野 慈 和 (電 力 中 央 研 究 所 ), 服 部 康 男 ( 電 力 中 央 研 究 所 ) ,早 田 直 広 (電 力 中 央 研 究 所 ), 野 村 光 春 ( 電 力 中 央 研 究 所 ) ,橋 本 篤 (電 力 中 央 研 究 所 ), 石 川 智 巳 (電 力 中 央 研 究 所 )1.

と、同風向の平均風速の分布図である。(a)より、台風がはじめに送電用鉄塔や橋梁等は風荷重に対する応答が風向に日本列島に対し低緯度側に位置する場合、（離島を除く）

よって異なるため、風向別風速極値に基づく風外力の日本本土が位置する台風中心北側では、西・北西風の強設定が建設の合理化を導く。強風の再現期間値を設定

風が発生しにくい。(b)より、九州・四国・本州に台風がする際に、強風成因毎に極値統計を行うことで精度向

接近・上陸している場合、南風や南西風が強いことがわ

上が見込まれる（Gomes, Vickery, 1977）ことから、風向かる。この傾向は台風の移動速度によるものと推察さ

別風速極値の成因分析は重要である。日本全国の気象れる。(c)より、台風が北日本の周辺に到達した場合、台官署を対象に強風の風向・成因特性を議論した藤部風周辺の比較的広範囲に強風が発生することがわかる。

(1997)によると、全国的に既往最大級の風速は台風期に

ただし、この緯度帯においては、急速に発達する低気圧多く、その風向は主として南である。一方、他の風向のなど他の強風要因が支配的になると推察される。(a)-(c)

強風成因に関する検討が十分でないことから、本研究の組み合わせにより、台風起因の西・北西の強風は日本

では風向別風速極値の台風依存性を調査した。

列島上では発生しにくいものと考えられる。

2.

データと手法

測器・粗度・設置高度の補正・均質化を行った気象官
署の 10 分間平均風向・風速値(1961-2016, 風向は 8 風
向に集約)と、台風のベストトラックデータを用いた。
中心気圧が 985hPa 以下の台風が 500km 圏内に位置した場合、観測された風は台風起因であると定義した。
3.

結果・考察

図 1 は、既往最大風速が台風起因である気象官署地点を示す。(a)全風向や(b)南風の結果では、関東以南のほとんどの地点で、北日本においても半数近い地点で既往最大風速が台風起因である。一方、(c)西風や(d)北西風の場合、比較的低緯度においても既往最大風速が台風起因でない地点が散見される。他の風向も調査した（図略）ところ、全国的に西・北西風の既往最大風速
が台風起因でない地点が多い。図 2 は、緯度帯毎に分

図 1 既往最大風速が台風起因の気象官署地点（●）
。(a)
全風向、(b)南風、(c)西風、(d)北西風を対象とした場合。

けた（(a)-(c)）
、台風中心に対する台風起因の平均風向

図 2 台風中心が(a) 北緯 28-32 度、(b) 北緯 32-38 度、北緯 38-46 度に位置した事例を対象とした、台風起因の平均風向（鏃、西・北西は灰色）と、同風向の平均風速（灰色太線, 10m/s）の分布図。

― 327 ―

B365

ULAT: フィリピンにおける極端気象の監視・情報提供システムの開発プロジェクト
高橋幸弘 1, *久保田尚之 1,佐藤光輝 1，松本淳 2, 山下幸三 3, 吉田和哉 4, 濱田純一 2
Joel S. Marciano5，Gay J. Perez6，Landrico U. Dalida Jr.7
1：北海道大学, 2: 首都大学東京，3: サレジオ高専，4: 東北大学，
5：フィリピン先端科学技術研究所，6：フィリピン大学ディリマン校，7：フィリピン気象庁
１． はじめにている。しかし、東南アジア領域の雷放電を、位置

雨季に発生する個々の集中豪雨や台風による大雨だけでなくその規模（電荷モーメント変化）まで記

は、その直前予測が困難であり東南アジア地域を中録するシステムは本研究グループが研究用に構築し心に、毎年多くの被害が報告されている。特に、フたもの（AVON）のみであり、気象監視に供する実ィリピンでは台風の直撃を受けると 1000 人単位の運用システムは、今回の ULAT で初めて実現される。

犠牲者を出すこともあり、積乱雲の高精度監視とそ

超小型衛星は近年宇宙開発の常識を覆す目覚ましいれに基づく予測手法の確立は急務である。また気候発展をみせているが、リアルタイムでの気象や災害変動に伴い日本でもそうした被害の拡大が懸念されの監視という点では発展途上にある。ULAT では、ており、フィリピンでの観測経験やデータの蓄積は世界に先駆け、災害発生対象地域に絞った、オンデ

日本にとっても極めて重要な意味を持つ。私たちは、

ィマンド運用による詳細な雲撮像に挑戦する。

JST と JICA のマッチングファンドである地球規模

３. 進行状況

課題対応国際科学技術協力プログラム SATREPS の

これまでに、フィリピン全土をカバーする観測シ

研究課題「フィリピンにおける極端気象の監視・情

ステム 10 機のうち 4 機、マニラ首都圏に約 4km 間

報提供システムの開発（通称 ULAT: understanding

隔で配置する 50 機のうち 20 機が製造されフィリピ

of lightning and thunderstorm）」を 2017 年 4 月よンに搬送された。今後 2 年間の間に、全 60 機を、フり 5 か年の計画として実施している。

ィリピン科学技術省先端科学技術研究所 ASTI など

２. プロジェクトの概要の協力のもとに設置を完了する計画である。日本国

本プロジェクトの特徴は、AWS や気象レーダー、内では、フィリピン人留学生によって、雷放電やイ

気象衛星、気象ゾンデなど従来の気象観測に加え、ンフラサウンドデータの解析手法の開発が開始され雷放電観測やインフラサウンドなどの新規制の高いており、1 年以内には、実運用に耐える解析システ

地上観測網を世界最大級の数と密度で展開し、さらムを整える予定である。

にそれらに基づき、リアルタイムで超小型衛星を使

これまでに、フィリピンが本研究グループとともった雲の立体観測を実施することで、これまでになに開発、打ち上げた超小型衛星 DIWATA-1 衛星によい高精度で台風や積乱雲の活動を把握する点にある。

る雲撮像が行われてきた。その画像解析から、雲のまた、名古屋大学の航空機によるドロップゾンデキ

3 次元構造の推定に成功している。解像度は 10-100m

ャンペーンとの連携やビデオゾンデの活用もプロジであり、雲の構造推定としては世界最高クラスの精ェクトに含まれている。将来的には、これらのデー度を達成している。2018 年度は、地上雷放電観測なタを活用した、予測手法の開発につなげたいと考え

どの先見情報に基づき、衛星搭載カメラで特定の積ている。

乱雲を指向して 3D 撮像を行い、それによって積乱

雷放電活動と降雨や上昇気流との間に定量的な関雲の発達速度を推定することを試みる。

係があることはこの 15 年くらいの間に相次いで報2018 年度は、条件が整えば、名古屋大学との協力

告されている。また、雷放電活動と台風強度の間にで航空機によるドロップゾンデ観測を実施し、雷放強い相関があることが知られており、将来、1,2 日の電観測や衛星データとの比較を行う予定にしている。

リードタイムで、台風強度を推定する道がひらける
可能性がある。雷放電は地上観測網だけでなく、欧米及び中国の打ち上げる静止軌道気象衛星には、雷謝辞：本研究は、地球規模課題対応国際科学技術協力プログラム
SATREPS の研究課題「フィリピンにおける極端気象の監視・情報
提供システムの開発」により実施されている。

放電発光センサーが標準的に搭載されるようになっ― 328 ―

B366

江戸時代後期に来航した外国船の航海日誌の気象データから復元する日本周辺の気候*久保田尚之 （北大院理）, Rob Allan (Met Office), Clive Wilkinson (Univ. of East Anglia), Philip Brohan (Met
Office), Kevin Wood (NOAA), Mark Mollan (National Archive)
１． はじめに

海日誌に記載日本の過去の気候を明らかにするには、長期の気された気象デ

象観測データが欠かせない。現在、世界中で過去のータはデジタ

気象データを復元する「データレスキュー」が取りルデータに入

組まれている。日本での気象観測は 1872 年に函館で力した。下田沖はじまった。それ以前も気象測器を用いた観測はあに 停 泊 中 のるが、個人が短期間実施してきたものが多い(Zaiki

1854 年 6 月 6－

et al. 2006)。このため、江戸時代の気候は主に古8 日の気圧・文書の記録に頼った調査がほとんどであった(山川風・雨の有無を1993)。

図 3 に示す。6-7

一方で欧米に目を向けると、17 世紀に気圧計が発

日に雨を伴っ

明され、気象観測が行われていた。江戸時代日本はて気圧が低下鎖国をしていたが、欧米各国は大航海時代であり、し、北風の強化多くの艦船がアジアに進出していた。19 世紀になるしており、低気と気象測器を積んだ艦船が日本近海にも数多く航行圧したことがするようになった。航海日誌は各国の図書館に保管わかる。今後はされており、航海日誌から気象データを復元する試

他の航海日誌の気 図 1：Mississippi 号の 1853 年 7 月 8 日

みが行われている(Brohan et al. 2009)。本研究は

象資料をデジタル の航海日誌。

欧米の艦船が航海日誌に記録した気象観測データに化し、江戸時代の台風の襲来を中心に調べる予定で着目し、江戸時代に欧米の艦船が日本周辺で観測しある。

た気象データを用いて過去の台風活動を明らかにすることにある。
２. データと解析手法
18 世紀末から 19 世紀にかけて東アジアを航行した外国船は 10 か国以上知られている。例えばイギリ
スだけでも、この期間 9000 以上の航海日誌が図書館などに保管されている。まずはイギリス海軍とアメリカ海軍の艦船に絞り、18 世紀末から日本近海を航図2：1852-1855年のミシシッピ号の航路。

行した航海及び、日本に来航した航海の航海日誌を調査対象とした。
３．結果
日本で最も知られた外国船はアメリカのペリー艦隊であろう。東京湾に現れた 1853 年 7 月 8 日のミシ
シッピ号の航海日誌を図 1 に示す。1 時間ごとに気象観測を行なわれたことがわかる。ミシシッピ号は1852 年にアメリカ東海岸を出港し東回りに航海し、1853 年 7 月に日本に来航した（図 2）。その後香港で年を越し、1854 年 2 月に再び来航し、その後は東回りでアメリカ東海岸へ帰港した。ミシシッピ号の航図3：1854年6月6-8日のミシシッピ号の気圧（黒点）、風（ベクトル）、雨の有無（雨の場合R）。
謝辞：本研究は、JSPS科研費(18H05307, 15KK0030, 16H03116,
16H04053, 26220202)の支援により実施した。

― 329 ―

B367

ベトナム 3 都市圏における豪雨の温暖化影響*牛山朋來 、0DNV\P*XV\HY、玉川勝徳 、長谷川聡 、小池俊雄 (1:土木研究所 ICHARM、2:東大大気海洋研究所)
1．はじめに 地球温暖化により豪雨の強度が増大し、洪水や土砂災害の規模が増加する傾向にある。東南アジアでは豪雨強度が大きいのに対し、災害対策インフラが脆弱な地域が多い。そのため、温暖化影響調査による早期対策立案の効果は大きい。今回は、ベトナムの 3 都市圏を対象に、温暖化影響を調査した。
2．手法 ベトナム中部の Hue 市と北部の Vinh Yen
市および Ha Giang 市を対象に、それぞれ近傍を流れる河川流域（図 1）の降水量の温暖化影響を調査した。MRI-AGCM3.2S の 20 世紀末実験（1979～2003 年）と 21 世紀末 RCP8.5 MME SST 実験（ 2075 ～ 2099 年） を WRF ver.3.7.1 を 用 い て 図 1. 対象 3 都市と近傍河川流域（濃灰色）。影は標高(m)。
downscaling した。モデル解像度は、外側 18km、
内側 6km の 2 重ネスティングとし、積雲パラメタ
リゼ－ションは Grell3D+shallow convection optionを用いた。さらに、地上雨量計を基に quantile
mapping 法によりバイアス補正を行った。
3．結果と考察 図 2 に、対象 3 都市の月降水量の季節変動を示す。中国国境付近の Ha Giang では、
温暖化前後の降水量変化は小さかったが、Vinh
Yen では 6～7 月の雨季にやや減少した。一方、中部の Hue では 10～11 月の雨季に増加した。
図 3 に、24 時間最大降水量の頻度解析の結果を示す。Ha Giang では温暖化後極端降水は減少した
が、Vinh Yen と Hue では温暖化後に増加した。
ベトナム中部の Hue では、温暖化後冬季に北東モンスーンの北風成分が強化され、ベトナム中部
で下層収束が強化されるために、月降水量が増え、 図 2. 対象 3 都市(a) Ha Giang, (b) Vinh Yen, (c) Hue の月降
極端降水も増加するものと考えられた。ベトナム 水量。実線は観測、短破線は 20 世紀末、長破線は 21 世紀
北部トンキン湾に近い Vinh Yen では、温暖化後の 末。（Hue の縦軸は異なる）
極端降水は増加した。これは、温暖化後夏季の南西モンスーンの南風成分が強化され、トンキン湾からの水蒸気移流が増えたことによる影響と考えられた。一方、中国国境に近い Ha Giang では、
チベット高原の東端付近（図 1 の標高が高い地域）
で地上気圧が高圧化し、発散場となったため極端降水が減少したものと推測された。
4．まとめ ベトナムの都市を対象に、力学的ダ
ウンスケーリングを用いて、降水量の温暖化影響を調査した。中部 Hue と北部 Vinh Yen では温暖化
後に極端降水が増加したが、北部国境付近の Ha
Giang では温暖化後に極端降水が減少した。これ
らは、温暖化後のモンスーンの強化と地上気圧の高圧化により、理解することができた。
謝辞： 本研 究は，アジア開発 銀行プロジェ クト「Climate Change and Flood Hazard Simulations Tools
for ADB Spatial Application Facility (SC 109094 REG)」の研究の一環として，DIAS(データ統合・解析システム)を用いて，地球環境情報プラットフォーム(水 図 3. 対象 3 都市近傍河川流域平均の 24 時間最大降水量
課題アプリケーションの開発)のもとで実施した．深 の頻度解析。実線は観測、短破線は 20 世紀末、長破線はく謝意を表す．
21 世紀末。
（Hue の横軸は異なる）― 330 ―

C351

現実的な東西平均加熱による金星スーパーローテーションの発生*杉 本 憲 彦 (慶 大 ), 高 木 征 弘 (京 産 大 ), 松 田 佳 久 (東 京 学 芸 大 )1.

は見られなかった. 初期の時間発展では, 東西平均子

はじめに

金星の大気では, 自転を追い越す東西風「スーパーロ

午面循環は高度方向に３つのセルに分離する. 鉛直渦ーテーション」が卓越している. スーパーローテーショ

粘性が小さい場合には, 最下層からの角運動量の汲みンの発生メカニズムとして, 平均子午面循環による「ギ上げが蓄積され, 上層のセルと次第に結合していった.

ーラッシュメカニズム」と, 波と平均流の相互作用によ

一方, 鉛直渦粘性が大きい場合には, 最下層からの角る「熱潮汐波メカニズム」がある. これまで, 金星の大運動量の汲み上げと, 渦粘性による拡散がバランスし,気大循環モデルでは, 現実的な設定の東西平均加熱の高速なスーパーローテーションには発達できなかった.

みでは, ギーラッシュメカニズムによるスーパーロー
テーションの再現は不可能であった. 本研究では, 金

4.

まとめ

星 AFES(Atmospheric general circulation model For the

鉛直渦粘性が小さければ, 現実的な東西平均加熱のEarth Simulator)[1]を用い, 従来より鉛直渦粘性を小さみで, ギーラッシュメカニズムにより, 静止状態からくして長時間積分を実行することで, 静止状態から高高速のスーパーローテーションが発生しうる.
金星 AFES は, 局所アンサンブル変換カルマンフィ

速スーパーローテーションの発現に成功した.

ルタ(LETKF; Local Ensemble Transform Kalman Filter)に2.

よ る デ ー タ 同 化 シ ス テ ム (VALEDAS; Venus AFES

金星 AFES の設定

金星 AFES の基礎方程式は, シグマ座標系における

LETKF Data Assimilation System)[3]を備えており, 観測

乾燥大気の球面プリミティブ方程式である. 物理パラ

インパクトを自動的に評価(EFSO; Ensemble Forecast

メータは金星の観測値に基づき, 格子点数は 128×64

Sensitivity Observation)する手法も構築されている.

×60(T42L60)である. 観測に基づく太陽加熱を与え,今後は, 日変化太陽加熱を含めた, 熱潮汐波入りの熱潮汐波を励起する日変化成分を含めない東西平均成

数値実験でスーパーローテーションを再現し, あかつ

分のみの加熱設定(Qz)で計算を行った. 放射過程はニ

きの観測データを同化することで, より現実的なスーュートン冷却で簡略化し, 係数に先行研究の値を用い

パーローテーションの発生と維持機構を調査していく.

た. これにより, 温度場は水平一様な場に緩和される.
モデルは水平と鉛直の渦粘性を含む. 本研究では, 鉛
直の渦粘性を走査パラメータとし, 0.0015 m2/s から 0.15
m2/s まで 8 種類の値で感度実験を行った.
初期値に静止状態を課し, 温度場は観測値を模擬した静的安定度で設定した. この初期値を用いて, 最長
2500 地球年のスピンアップを行った. また, 収束性を確認するため, 初期に理想化したスーパーローテーシ
ョンを課し, 温度場は東西風とバランス(傾度風平衡)する設定[2]でも, 長時間積分を行った.
3.

[m/s]

結果

鉛直渦粘性が 0.015 m2/s 以下では, 高速なスーパーロ

図１. 帯状平均東西風の緯度高度断面(2400 地球年)

ーテーション(図 1)が発生した. これより渦粘性が大き
いと, 低速なスーパーローテーションしか得られなか

参考文献

った. 初期にスーパーローテーションを課した場合も,[1] Sugimoto, N., et al., 2014, JGR Planets, 119, 1950–1968.

長時間積分すると静止状態から時間積分したものと同[2] Sugimoto, N., et al., 2014, GRL, 41, 7461–7467.

じ状態に収束し, 本研究の調査範囲では多重平衡状態[3] Sugimoto, N., et al., 2017, Sci. Rep., 7, 9321(9pp).

― 331 ―

C352

⾦星⼭岳波の励起・伝播過程と⼤気⼤循環に対する影響の解明*鈴 ⽊ 杏 那 ・ ⾼ ⽊ 征 弘 （ 京 都 産 業 ⼤ 学 ）， 前 島 康 光 （ 理 化 学 研 究 所 ），安 藤 紘 基 （ 京 都 産 業 ⼤ 学 ）， 杉 本 憲 彦 （ 慶 應 義 塾 ⼤ 学 ）， 松 ⽥ 佳 久 （ 東 京 学 芸 ⼤ 学 ）
1.

研究の背景

⾦星探査機「あかつき」に搭載された中間⾚外カメ

ラ (LIR) によって，雲層上部（⾼度約 60‒70 km）の温度分布に，南北⽅向に約 10,000 km におよぶ⼸状のづいて与えた (Schubert et al., 1984; Seiff et al., 1985)。
ただし，最下層の⾵速や安定度については不明な点が多いので，⾼度 0‒5 km での⾵速と安定度の値を 1‒10m/s, 0‒0.5 K/km の範囲で変化させて数値実験を⾏っ模様が発⾒された (Fukuhara et al., 2017)。この⼸状模た。地形はベル型の⼭とし，標⾼の半値幅を 10‒1000

ョンの影響を受けずにほぼ同じ場所にとどまっていた。

東⻄領域の広さは⼭の半値幅の少なくとも 10 倍にな

様は，4 ⽇間にわたる観測期間中，スーパーローテーシ
この⼸状模様の直下にはアフロディーテ⼤陸と呼ばれる⾼い標⾼をもつ⼤規模⼭岳地形が存在したことから，
この模様は下層⼤気の東⾵と地形によって励起される

km の範囲で変化させた。⼭は東⻄領域の中央におき，るように設定した。時間積分は⾵速などが準定常状態になるまで⾏った。

⼭岳波であると考えられている。アフロディーテ上空

3.

上空のスーパーローテーションに与える影響も指摘さに得られた鉛直流分布を⽰す。下端で励起された⼭岳

Young et al. (1987, 1994) は東⻄鉛直断⾯内の 2 次で励起された⼭岳波が，中⽴層を超えて上⽅に伝播すでは東⾵が顕著に遅くなっているといわれ，⼭岳波がれている (Bertaux et al., 2016)。

元モデルを⽤いて，雲層中の中⽴成層（⾼度 50‒55 km）を考慮した⾦星⼭岳波の励起・伝播に関する研究を⾏結果

図 1 に標⾼ 5 km, 半値幅 100 km の⼭を与えた場合

波が雲層上端⾼度まで伝播している。これは，地表⾯る可能性を⽰唆している。また，雲層中の中⽴層（⾼度 50‒55 km）の直下に鉛直速度の極⼤が⾒られる。今った。これは Vega 気球観測との⽐較を念頭に置いて後は⼭の⼤きさや下端の⾵速・安定度に対する波の変10‒1000 km 程度）を対象としていた。Navarro et al.

らかにしていきたい。

いたために，⽔平スケールの⼩さな⼭岳波（⽔平波⻑(2018) は⼤気⼤循環モデルを⽤いた⾦星⼭岳波の数化を詳しく調べ，⾦星⼭岳波の励起・伝播について明値シミュレーションを⾏い，観測された⼸状模様が⼭岳波によってよく説明できることや，⾦星⼭岳波は午後の領域で励起されることなどを⽰した。しかしながら，⼭岳波の励起と⾼度 35 km までの鉛直伝播をサブ
グリッドスケールのパラメタリゼーションによって表

現し，グリッドスケール以上の波を 35 km の⾼度において強制している。また，雲層中の中⽴層が鉛直伝播に与える影響や，上空の⼤気⼤循環に与える影響などは調べられていない。

そこで，本研究では雲解像モデル CReSS (Tsuboki

and Sakakibara, 2002) を⾦星⼤気に適⽤し，⼭岳波の励起・伝播過程や，雲層の中⽴成層の影響，上層での減衰過程などを明らかにしたい。
2.

モデル

計算領域は東⻄・鉛直の２次元である。鉛直⽅向は地⾯から⾼度 90 km とし，70 km より上をスポンジ層とした。平均東⾵と温度（成層度）分布は観測値に基

図 1 基本場を差し引いた鉛直流の⾼度分布。横軸は東⻄領域（km），縦軸は⾼度（km）である。地上付
近での⾵速 1.0 m/s, 安定度 0.1 K/km, ⼭の半値幅
100 km，⼭の⾼さ 5 km の場合について，⾵速が準定常状態になるまで計算を⾏った。基本場の東⻄⾵
は左から右に吹くように与えた。

― 332 ―

C353

金星上層大気の平均子午面循環について∗ 高木征弘 (京産大)，杉本憲彦 (慶應大)，樫村博基 (CPS/神戸大)，安藤紘基 (京産大)，松田佳久 (学芸大)

子午面循環は大気中の角運動量や熱の南北輸送の主要な担い手であり，金星大気スーパーローテーションの有力な生成メカニズムのひとつである (Gierasch, 1975; Matsuda,1980)。金星雲頂で観測される Y 字模様や極渦の形成にも子午面循環の重要性が指摘されており (Suomi and Limaye,1978)，金星探査機あかつきなどの観測結果の解釈に子午面循環の理解が必要である。
しかしながら，金星に子午面循環が存在する直接的な証拠はこれまでのところ得られていない。Schubert et al.
(1980) は Pioneer Venus とそれ以前の観測結果をまとめ，次のように報告している。(1) 高度 40 km 以下では子午面循環の存在を示唆する観測事実はない。(2) 高度 50–55 kmには子午面循環の赤道向きのブランチが存在する可能性がある。この高度の子午面循環は高度 40 km 付近に存在する成層度の極大によって下層大気の循環と分離しているかもしれない。(3) 雲追跡の結果から，昼面の雲層上端(65–70 km) には赤道から極向きの南北風が存在している(Limaye and Suomi, 1980; Rossow et al., 1980 など)。そして，雲層付近 (高度 50–70 km) の平均子午面循環は赤道・低緯度 (高緯度・極) で上昇 (下降)，70 (50) km 付近で極 (赤道) 向きの構造を持つと予想した。ただし，VIRTIS/Venus
Express の観測結果によると，高度 47 km 付近に赤道向きの南北風は検出されていない (Sanchez-Lavega et al, 2008;
Hueso et al, 2012)。また，昼面雲頂付近の極向き南北風
は主に熱潮汐波に伴うものであり，子午面循環成分はかなり小さい (数 m/s 以下) という指摘がある (Newman andLeovy, 1992; Smith and Gierasch, 1996)。東西風の緯度分
布 (中緯度ジェットの有無) と子午面循環を結びつけた議論もあるが，はっきりした結果は得られていないようである。
大気大循環モデル (GCM) を利用した最近の数値的研究
では，高度 0–80 km および赤道から極に広がる 1 セルの大きな子午面循環によって大気スーパーローテーション
が生成・維持される可能性が示されている (Yamamoto and
Takahashi, 2003a, b)。一方で，現実的な太陽加熱強度では
子午面循環が鉛直方向にいくつかのセルに分離してしまい，速い大気スーパーローテーションが作られないという結果も報告されている (Hollingsworth et al., 2007)。Takagi
et al. (2018) は雲頂付近 (70 km) の直接循環 (ハドレー循環) は赤道から緯度 30◦ 付近までしか到達せず，中高緯
度には傾圧不安定波に起因するとみられる間接循環 (フェレル循環) が卓越する可能性を示した。この結果は，自転速度に対する子午面循環の変化を調べた Williams (1988)の結果と整合的である。
以上のように，金星の子午面循環についてはっきりしたことはわかっていない。本研究では，成層度や太陽加熱強度など，いくつかのパラメータに対する感度実験を行い，金星 GCM に現れる雲層高度の子午面循環 (直接循
環と間接循環) の構造とその形成メカニズムを明らかにすることで，現実の金星子午面循環の理解に向けた第一歩としたい。

2. モデル

本研究で用いる金星 GCM AFES-Venus (Sugimoto et al.,2014a, b; Ando et al., 2016) は地球の大気大循環モデルとして開発された AFES (AGCM for the Earth Simulator)(Ohfuchi et al., 2004; Enomoto et al., 2008) の物理過程を
金星用に変更したものである。空間解像度は T63L120，
鉛直領域は 0–120 km とし，ほぼ等間隔に 120 層に分割した。鉛直渦粘性は 0.015 m2 s−1 (定数) とした。水平渦
粘性はラプラシアンの 2 次の超粘性で表現し，最大波数成分の緩和時間を 0.05 地球日とした。地面摩擦は最下層のレーリー摩擦 (緩和時間 10 地球日) で表現し，高度 80
km 以上は渦成分にのみ作用するスポンジ層とした。太陽加熱は観測に基づく現実的な分布を 0–80 km の範囲で与えた (Tomasko et al., 1980)。赤外線による放射輸送過程はニュートン冷却で簡単化した。初期場は赤道の高度70 km で 100 m/s の剛体回転する東西風およびそれとバランスする温度場とした。

3. 初期結果と今後

図 1 に積分開始から 8 地球年目に 2 金星日平均して得られた平均東西風 (白線, 10 m/s 毎) と平均南北風 (風速を)，平均子午面循環の質量流線関数 (にカラーバーで示す√
1/ 大気密度 の重みをかけたもの) (黒線) の緯度-高度分
布を示す。高度 55–75 km の低緯度 0◦ –30◦ に直接循環が存在する。中緯度 30◦ –60◦ の 55–65 km には間接循環が存在するが，その直下に直接循環が低緯度 (赤道，55 km 付近) から延びている。さらに高緯度側 60◦ –90◦ には 45–65
km の範囲に間接循環が存在する。また，雲頂より上の高度 70–85 km 付近には赤道から極に達する子午面循環が存在する。このように，GCM に現れた雲層付近の子午面循環は非常に複雑な構造をしている。今後はパラメー
タ実験を行い，こうした構造の成因を明らかにしていく予定である。
90
80
Altitude (km)1. はじめに

70
60
50
40
90S

60S
-20

-10

30S
-5

-2

EQ
30N
Latitude (deg)
-1

0

1

2

60N

90N
(m/s)

5

10

20

図 1: 東西・時間平均した東西風 (白線, 10 m/s√毎) と南北風 (カラーシェード)，子午面循環の質量流線関数 / 大気密度 (黒線)

― 333 ―

C354

放射伝達を陽に計算した金星大気大循環計算∗

高橋芳幸 (神戸大理), 石渡正樹 (北大理), 中島健介 (九大理), 竹広真一 (京大数理研),
はしもとじょーじ (岡山大自然), 樫村博基, 林祥介 (神戸大理)
結果

はじめに
金星大気は, 「あかつき」や Venus Express といった実験から得られた東西平均・時間平均東西風は, 地面

探査機による観測的研究と並行して, 数値モデルを用付近を除いて惑星の自転方向となっている (スーパー

いた研究によっても様々に調べられてきている. 金星

ローテーション) (図 1). この特徴は, モデルに与えた

大気についての数値モデルを用いた研究のうち, 大気

地形の起伏の有無に依らない. その風速は, 高度約 70
km で約 50 m/s の最大値を持つ. この高度での東西
風は, 中低緯度では大きく変わらないが, 両半球の緯度40◦ 付近で最大となっている. この高度の風速は実際の金星大気の雲層高度における値よりも小さいが, 雲層高度でスーパーローテーションになっている意味で,実際の金星大気の東西風構造と整合的である. ただし,これまでに行われてきた放射モデルを導入した大気大循環モデル実験においても見られたように, 雲層以下の高度における東西風速度は小さく, 東西風が高度に対してほぼ線形に増加する観測の結果とは異なる.
計算から得られた温度の鉛直分布は, 実際の金星大気の温度分布の大まかな特徴を表現しており, VIRAと比べて ±20 K 程度の差に収まっている. また, 実際の金星大気と同様に, 雲層高度に中立層も形成される.
これらの特徴も, モデルに与えた地形の起伏の有無にあまり依らない. しかしながら, 地形の起伏のない計算から得られた地面温度は地形の起伏を考慮した場合の計算から得られた地面温度に比べて約 30 K 程度高
い. 地面での熱収支を調べたところ, この地面温度の差の最も大きな原因は顕熱フラックスの差である. この結果は, 観測的にはほとんどよくわかっていない金星大気境界層の運動が熱収支に大きな影響を与えていることを示唆する.

大循環モデルを用いた研究では, 放射過程として長波に対してニュートン冷却を課したものが複数行われてきた (e.g., Yamamoto and Takahashi, 2003) が, モデルの中で放射伝達方程式を解きつつ大循環を計算する
数値実験も行われるようになってきた (e.g., Lebonnois
et al., 2010; 池田, 2010). 他方, 我々は様々な惑星の表
層環境を調べるための大気大循環モデルの構築に取り組んできており, その一環として金星大気の放射モデルを構築してきた. 今回は, その放射モデルの実装実験も兼ねて, 構築した金星大気放射モデルを惑星大気
大循環モデル DCPAM に導入し, 金星大気の大気大循
環を計算することを試みる.

モデルと実験設定
本研究で用いたモデルは, 我々が構築を進めている惑星大気大循環モデル DCPAM (http://www.gfd-

dennou.org/library/dcpam/) である. このモデルは,
プリミティブ方程式系に基づくスペクトルモデルであり, 地球, 火星といった惑星大気を計算するための物理過程が導入されている. それらの物理過程のうち, 今
回の金星大気の計算では, 乱流混合過程 (Mellor and
Yamada, 1982, level 2.5; Beljaars and Holtslag, 1991;
乾燥対流調節), 熱伝導方程式と惑星表面の熱収支式に基づく土壌モデル, 金星大気放射モデルを用いる. 放射モデルは相関 k 分布法に基づく. 放射場の計算においては, Crisp (1986) および Pollack et al. (1993) に基づく大気組成, および Crisp (1986) に基づく雲の鉛直分布を仮定している.
このモデルを用いて, 惑星半径, 自転速度, 重力加速度, 定圧比熱, 太陽定数などに金星の値を与えて実験を行った. また, 地形には Magellan によって観測された分布 (Ford and Pettengill, 1992) を平滑化したものを与えるが, 比較実験として起伏のない地面での実験も行った. 初期条件は, Venus International Reference
Atmosphere (VIRA, Seiﬀ et al., 1985) の鉛直温度分布を持つ, 静止した大気である. この初期条件から,
T15L52 解像度の解像度で 100000 地球日間積分した.

― 334 ―

図 1: 東西平均・時間平均した東西風分布

C355

金星の雲層における角運動量収支と超回転堀之内武（北大・地球環境／宇宙研）
・「あかつき」雲追跡研究 WG

はじめに
金星は自転周期が 243 日と遅く，赤道上でも地表の速度は 2 m/s にも満たないにも関わらず，自転に沿う向きの風が定常的に存在し，高度約70 km にある雲層上端付近では 100 m/s にも達することはよく知られている。この，金星大気の「超回転」については，これまで多くの理論的研究がなされており，複数の成因が提案されている。最近では，数値モデルによる再現例も増えており，その出力の診断から，潮汐等の波による運動量輸送の重要性が指摘されるようになってきた。
しかし，これまで，観測にもとづく制約はほ
とんど得られていない。20 世紀のパイオニア・
ビーナス・オービター(PVO)の撮像観測に基づ
く雲追跡より，運動量フラックスを推定した研究はあるが(Rossow et al., 1990)，手法および結果を検討すると，角運動量収支の制約にはならないことがわかる。2006 年から運用された
Venus Express は金星大気に関する様々な新知見をもたらしたが，角運動量収支の制約に関わる研究はこれまで一つも出版されてない。
本研究は，金星探査機「あかつき」の撮像データにもとづく雲追跡により，超回転の成因研究に役立つ制約をもたらすことを目的とする。
あかつきでは，中・低緯度で高品質の追跡が行えている。今のところ雲頂の観測結果のみを用いているが，良い制約が得られつつあるので報告する。
データと手法
本研究では，紫外カメラ UVI による 2016 年
2 月から 2018 年 3 月までの輝度データを利用した。紫外カメラは，金星の昼面の雲頂を撮像する。それを追跡することで風速を求める。手法の詳細や結果の評価，得られた平均風の時空間構造は，Horinouchi et al.(2018, EPS)に記載されている。
水平風速(𝑢𝑢𝑢𝑢, 𝑣𝑣𝑣𝑣)を帯状平均成分，(𝑈𝑈𝑈𝑈0 , 𝑉𝑉𝑉𝑉0 )，潮汐（太陽潮）成分(𝑈𝑈𝑈𝑈1 , 𝑉𝑉𝑉𝑉1 )，擾乱成分（前者の和からのずれ）(𝑢𝑢𝑢𝑢′, 𝑣𝑣𝑣𝑣′)の三項にわけて考える。

(𝑈𝑈𝑈𝑈 ≡ 𝑈𝑈𝑈𝑈0 + 𝑈𝑈𝑈𝑈1 , 𝑉𝑉𝑉𝑉 ≡ 𝑉𝑉𝑉𝑉0 + V1 ) は，太陽地方時と緯度の関数として表した風速を時間平均することで見積もられる。(𝑢𝑢𝑢𝑢′, 𝑣𝑣𝑣𝑣′)はこれからのずれである。それが長期変動をあまり含まないよう，(𝑈𝑈𝑈𝑈, 𝑉𝑉𝑉𝑉)はある程度短い期間から求める（また，複数の平均期間を試す）。UVI の観測は昼面のみを対象とするので，帯状平均は導出できない。
そこで，最近の数値モデルの知見を参考に，𝑈𝑈𝑈𝑈のLT 分布から各緯度での𝑈𝑈𝑈𝑈0 を数例見積もり，結果を比較する。𝑉𝑉𝑉𝑉0 は，潮汐による角運動量輸送を見積もる際には，無視できる。
結果と結論
緯度 40°S—40°N の範囲で潮汐および擾乱による角運動量の南北フラックスを見積もった。
潮汐は，定性定期には，西向き（超回転と同じ向き）の角運動量を中緯度から低緯度に向かって輸送するセンスである。定量的には，30°までの角運動量を数 10 日で 10%程度減ずる程度である。ただし，定量的な見積もりには幅があるので，オーダーの議論となる。
擾乱成分は，数日周期の変動が卓越する。それによる角運動量輸送は潮汐のそれと逆向き
で大きさはより小さいが，オーダーでは異ならない。
潮汐や擾乱による鉛直の角運動量輸送は直接には見積もることができない。これを仮に水平と同程度とみなすと，金星の雲層の角運動量収支から中緯度での平均南北流𝑉𝑉𝑉𝑉0 の大きさはO(1) m/s であることが示せる。これは，潮汐の存在を考慮せずに昼面の観測のみから求めた
PVO 時代の見積もりよりは 1 桁小さいが，最近の数値モデルの結果とは整合的である。さらに，それ以外の点についても，あかつきから得られる結果は金星版 AFES 等の結果と整合する点が多くみられる。このことから，あかつきによる観測的な知見と数値モデリング結果を組み合わせることの有効性が示唆される。それをもとに，超回転の新しい理解の形を提示したい。

― 335 ―

C356

大気大循環モデルを用いた系外惑星の光度曲線解析による
自転傾斜角推定* 中 川 雄 太 (東 大 院 理 ),小 玉 貴 則 (東 大 大 気 海 洋 ),石 渡 正 樹 (北 大 院 理 ),河 原 創 ,須 藤 靖 (東 大 院 理 ),高 橋 芳 幸 (神 戸 大 院 理 ),は し も と じ ょ ー じ (岡 大 院 理 ),倉 本 圭 (北 大 院 理 ),中 島 健 介 (九 大 院 理 ),竹 広 真 一 (京 大 数 理 研 ),林 祥 介 (神 戸 大 院 理 )1.

デルを用いて, 0°から 180°までの自転軸傾斜角を与はじめに本研究は, 将来の系外地球型惑星観測を想定し, 惑

えて実験を行い, それぞれの雲量分布とその時間変化

星表層情報を読み取る方法について検討するものであを求めた. それ以外の惑星表層環境は地球と揃えた.

る. 地球の設定から自転傾斜角などを変更した大気大

散乱光の計算には地球大気輻射輸送モデル libRadtran

循環モデル計算で得られる結果を「ありえる系外惑星」(http://www.libradtran.org/) を 用 い た . こ の モ デ ル にのデータと考え, これの模擬的な観測を行なう.

DCPAM で得た雲量分布と時間変化データを与え, 観2.

測される散乱光の時間変動を計算した. 本研究では単コンセプトと本研究の目的

地球のように海陸の分布などによって表層の不均一純な例として, 公転面から垂直に 10 pc (~30 光年)離れ性をもつ惑星を遠方から観測すると, 自転と公転に伴た 位置に, 20 m 口径望遠鏡を用いた観測者を仮定する.

って観測される散乱光が変動する. この時間変動を解

光度曲線解析には Kawahara (2016) の公開コード

析すれば地表面に関する情報や惑星の自転情報を取り

juwvid(https:/github.com/HajimeKawahara/juwvid/)を使う.

出すことができる. 観測で角度分解できない太陽系外

用いた波長域は可視~近赤外の複数バンドであり, これ

惑星の場合, 表層情報を取り出す手段はこの光度曲線

らを組み合わせて解析することで雲による影響の抑制

解析に限られる. Kawahara (2016) [1] は, 惑星の光度曲が期待される.

線の周波数変調からその自転軸傾斜角と自転周期を推4.

定する手法を提案し, 地球のデータから雲の影響を取異なる自転軸傾斜角の惑星を観測した場合の解析結果

結果

り除いた光度曲線を解析することでその有用性を示しを調べたところ, 惑星の北半球を見る観測者からは自た.

転軸傾斜角と自転周期をよく推定できたが, 一方, 南

しかしながら, 雲が地表の大部分を覆う地球のような惑星では, 雲はその高い反射率で光度曲線に強く影

半球を見る観測者には推定が困難であった. これは南北の海陸分布の差が影響していると考えられる.

響する. さらに雲は生まれ, 流れ, 消えるので自転情報

周波数(日-1)

を乱しうる. 本研究の目的は, 雲の効果を考慮しても自転軸傾斜角に特有な周波数変調を示す(実線)Kawahara (2016) の手法によって自転傾斜角を推定できるかどうか, シミュレーションで調べることである.

自転周波数(破線)本研究は
1.

大気大循環モデルを用いて「自転軸傾斜角のみ
異なる地球」=「ありえる系外惑星」の雲量分布とその時間変化を計算,

2.

1公転周期

1 で得た雲データを用いて別途「ありえる系外惑星」の散乱光度曲線を計算,

3.

2 で得た光度曲線を Kawahara (2016) の手法で解の 3 ステップで進める.
3.

図１ 大気大循環モデルで計算した惑星散乱光の時間-周波数解析(自転軸傾斜角 30 度の例). 横軸は時間,析し自転情報を推定,

縦軸は散乱光変動の周波数である.

モデルと実験設定

本 研 究 で 用 い た 大 気 大 循 環 モ デ ル は DCPAM(http://www.gfd-dennou.org/library/dcpam/)である. このモ

参考文献[1] Kawahara, H., 2016, ApJ, 822, 112.

― 336 ―

C357

惑星大気対流構造の解明にむけた雷放電探査観測計画* 佐 藤 光 輝 (北 海 道 大 学 理 学 部 ), 高 橋 幸 弘 (北 海 道 大 学 理 学 部 ),春 山 純 一 (宇 宙 科 学 研 究 所 ), 今 井 正 尭 (産 業 技 術 総 合 研 究 所 )
1.

はじめに

3.

木星の雷放電地球の大気では雷放電は普遍的に発生しており，そこれまでの Galileo 探査機，Cassini 探査機，Newの頻度は毎秒約 44±5 発であることが明らかになって

Horizons 探査機，JUNO 探査機などによる木星大気光学

いる[1]。雷放電は活発な積乱雲で発生するが，その積観測によって，木星には間違いなく雷放電が存在する

乱雲内部では，急激に冷却されることで生成した霰やことが確かめられている。木星大気の 2-8 bar の高度に氷晶が衝突し，多量の電荷が生じている。この電荷領は H2OICE が存在すると理論的には予測されており[4]，域間あるいは電荷領域と地表面との間で放電路が形成

地球との相似性から，雷放電が発生している付近ではされると，雷放電が発生する。雷放電の頻度は積乱雲

鉛直対流が卓越し電荷分離が生じていると考えられる。

を形成する鉛直対流強度と高い相関があることから[2]，欧州宇宙機関 (ESA) が開発を進める JUICE (Jupiter

雷放電を観測することによってその場所での鉛直対流

Icy Moon Explorer) 探査機は，ガニメデ，カリスト，エの度合いや，さらにそれらが水平方向の大気の動きとウロパを主な観測対象とした木星探査計画であり，どのようにリンクしているのかを調べることができる。

2022 年の打上げ，2030 年の木星到達を目指している。
こ の 探 査 機 に は 可 視 望 遠 鏡 カ メ ラ JANUS (Jovis,

2.

Amorum ac Natorum Undique Scrutator) (図 2) [5] を搭載

金星の雷放電金星には高度 45-70 km 付近に硫酸を主成分とする雲がするが，複数回予定されている木星スイングバイの時存在するが，そこには H2O も存在するとされている。

に木星雷放電の観測を行う予定である。特に，どのよ

地球と同じ電荷分離機構を考えるならば，雲内におけうな水平対流部で雷放電が発生しているのかを詳細にる対流によって H2O が電荷分離を起こし，雲内の放電調べることで，そこで期待される鉛直対流と，縞模様が発生していると考えられる。金星大気における雷放や大赤班などの楕円回転状の大気の動きとがどのよう電存在の有無は長らく議論されているが，未だに結論にリンクしているのかを調べダイナミクスを明らかにに達していない。この原因の一つは，探査機による電することにしている。

波観測や，地上望遠鏡を用いた撮像観測などがこれまで行われているが，金星雷放電存在の証左となる発光の時間変化を捉えていないことにある。金星大気で発生する，雷放電を含む過渡発光の時間変化を捉える機器として，我々は金星探査機あかつきに搭載する LAC(Lightning and Airglow Camera)を開発した（図 1）[3]。
金星探査機あかつきは 2015 年に金星周回軌道に入り，
LAC はその後現在に至るまで継続した観測を続けており，雷放電発光の世界初検出を目指している。

図１ 金星探査機あかつきに搭載された LAC。

図 2 木星衛星探査機 JUICE に搭載される JANUS。
参考文献[1] Christian, H., et al., 2003, J. Geophys. Res., 108, D1,
4005.
[2] Deierling, W., and W. Petersen, 2008, J. Geophys. Res.,
113, D16210.
[3] Takahashi, Y., et al., 2008, Space Sci. Rev., 137, 317-334.
[4] Atreya, S., et al., 1999, Planetary and Space Sci., 47,
1243-1262.
[5] Palumbo, P., et al., 2013, EPSC Abstracts, 8, EPSC2013506.

― 337 ―

C358

高解像度火星大気大循環モデル中の中小規模渦度擾乱
∗中島健介 1 , 高橋芳幸 2,3 , 樫村博基 2,3 , 大淵済 3 , 石渡正樹 4 , 竹広真一 5 , 林祥介 2,3
1

九大・理, 2 神戸大・理, 3 CPS, 4 北大・宇宙理学, 5 京大・数理解析研

はじめに
火星大気には, 数十 m スケールの境界層乱流から惑
星規模の大気潮汐まで, 様々な規模の擾乱が階層的に存在しており, 大気の熱収支やダスト巻き上げに様々に寄与していると考えられる. これら擾乱の階層構造
全体を陽に計算するには非現実的な計算機資源が必要であり, 当面は粗い解像度の大気大循環モデルと狭領域の高解像度モデルの階層的組み合わせが必要である.
我々もそのような試みとして, これまで (1) LES によるダストデビルの統計的性質の解明 (Nishizawa et al.
2016), (2) 低解像度全球大気大循環モデル DCPAM によるダストサイクルの検討, および, (3) 高解像度全球
大気大循環モデル AFES を用いた大気擾乱特性調査とダスト巻き上げ効率の解像度依存性調査を行ってきた.
このうち (3) において, 約 20 km 規模の渦度擾乱が広域に渡り極めて多数発生することが見出され, 日変化の様相から下層大気熱対流との関連が示唆されたが,解像度の限界に近いスケールでもあり, 生成機構の調査は手付かずであった. この発表では, AFES による計算結果を見直し, 小規模擾乱の生成機構を特定するとともに、新たに見出された擾乱を記述する.
モデルと実験設定
本研究で用いたモデルは, 地球大気大循環モデル
AFES (Ohfuchi et al. 2004) の力学過程に, 我々が開発してきた火星大気大循環モデルの放射過程, 乱流
過程, 地表面過程, ダストの巻き上げと重力沈降を導入したものである. 水平解像度は T639 と T319 (格子点
間隔約 11 km と 22 km) の 2 種類, 鉛直層数は 96 である. 計算は北半球の秋の条件で行った. 本発表では
主に, 地面高度その他の地表面条件を一様にした理想化実験の結果を吟味する.
結果
小規模渦度擾乱の振幅が最も大きい地方時 15:40 前
後における混合層下部（σ = 0.75）の渦度分布と鉛直 p
速度, および水平風の鉛直シアー（σ = 0.98 と σ = 0.4の風速差）を図 1ab に示す. この領域全体として, 北西
向きの鉛直シアーが卓越しており, 対流は鉛直シアーに平行なロール状の形態で生じ, このロール状対流の上昇流・下降流により水平風が鉛直輸送されることにより渦度擾乱が生じることがわかった.
また今回あらたに, 夏半球熱帯域に ITCZ 的構造が存在し, その南北の波打ちに伴い, 300 km 程度のサイ
ズの中規模渦度擾乱が生じることがわかった (図 2). この擾乱の成因, および解像度等への依存性については
今後, 検討する予定である.
謝辞
数値計算は海洋研究開発機構の公募課題「AFES を用いた地球型惑星大気大循環シミュレーション」の支援を受け, 地球シミュレータで行った.

図 1: (a) 小規模渦度擾乱に伴う渦度水平分布. (b) 鉛直 p
速度（トーン）と水平風の鉛直シアー (矢印).

図 2: 南半球熱帯域の低緯度擾乱. 地表面気圧（トーン）と下層 (σ = 0.98) の水平風（矢印）.

― 338 ―

C359

火星古気候の大気・水圏結合モデリング*黒 田 剛 史 (1,2), 鎌 田 有 紘 (1), 鳥 海 克 成 (1) , 笠 羽 康 正 (1), 寺 田 直 樹 (1), 中 川 広 務 (1)(1)東 北 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 , (2)情 報 通 信 研 究 機 構
1. はじめに
火星地表面には多くの流水地形が発見されており，
古火星の地表面に水が潤沢に存在したことを示唆している．実際に火星隕石の同位体比を調べた研究からは，
41 億年前の火星には 0.5 気圧以上の大気が存在し[1]，平均 550m の水が表面に存在したことが示唆されている[2]が，大気大循環モデルでそのような環境を再現することは，当時の太陽光度が現在の 75%と考えられる
ことから二酸化炭素と水蒸気の放射効果のみでは困難とされてきた[3]．本研究では先行研究で考慮されていなかった液体の海の存在を仮定した上で，そのような環境が再現されるかどうかを大気大循環モデルで計算し，また得られた降水量分布と観測されている流水地形の分布との整合性を調べた[4]．
2. モデルの概要
MIROCの力学コアをベースに火星古気候モデルを構築した．水平分解能T21(グリッド間隔約330km)，鉛直分
解能はσレベルで49層，上端高度を約90kmに設定し，太陽光度は先行研究[3]と同様に現在の75%，96％二酸化
炭素大気を仮定して二酸化炭素と水の気体及び雲の放射効果を導入，二酸化炭素の雲生成は現在火星大気モ
デルのスキーム[5]を用い，水雲生成と降水はMIROC標
準の地球大気の積雲対流と大規模凝結スキームから求めた．また図1のように現在の火星地形における標高-2.54kmを海面と定めてそれより低地の部分は海ある
いは湖とし，海面の凍結と海氷の融解，二酸化炭素／水の降雪・積雪と融解，またこれらに伴う地表面のアルベ
ド・熱慣性の変化を考慮した．さらに地表面における降水と積雪の融解に伴う流量の計算も行った．
3. 結果
地表面気圧 0.5~2bar について計算を行ったが，0.5bar
では先行研究[6]でも示唆されている大気コラプスが発生した．図 2 及び 3 に地表面気圧 2bar における年平均
地表面温度と年間降水量(雨と雪の合計)の計算結果をそれぞれ示す．海の高い熱慣性により，先行研究では再現できなかった 273K を上回る地表面温度が地表面気圧 1.5bar 以上で春から秋にかけて達成され，また冬の間にできる積雪が春に融解する気候を再現した．流量分布については観測されている流水地形と整合していない部分もあるが[7 も参照]，その原因については発表の中で議論する．

図1：モデルで仮定した地表面．白い部分が海／湖にあたる．

図 2：地表面気圧 2bar における年平均地表面温度[K]．

図3：地表面気圧2barにおける年間降水量(雨と雪の合計) [log10 of mm MarsYear-1]．
参考文献[1] Kurokawa et al., Icarus 299, 443–459. 2018.
[2] Kurokawa et al., Geochem. J. 50, 67–79, 2016.
[3] Wordsworth et al., Icarus 222, 1–19, 2013.
[4] Kamada et al., Icarus, under revision.
[5] Kuroda et al., Geophys. Res. Lett. 40, 1484–1488, 2013.
[6] Forget et al., Icarus 222, 81–99, 2013.
[7] 鳥海他, 気象学会 2018 年度秋季大会, 予稿提出.

― 339 ―

C360

火星超高層大気中における大気重力波の特性*中 川 広 務 , 寺 田 直 樹 , 𠮷𠮷 田 奈 央 (東 北 大 学 ・ 理 ),青 木 翔 平 （ ベ ル ギ ー 王 立 宇 宙 科 学 研 究 所 ） , 笠 羽 康 正 (東 北 大 学 ・ 理 )
1.

はじめに

を示唆する.

大気重力波とは, 重力による復元力で規定される中

一方, これら大気波動が超高層大気の組成や大循環,

規模の大気波動で, 地球超高層大気中において普遍的物質鉛直輸送にどのように影響を及ぼすのかを明らに存在し, 中間圏・熱圏の大循環・大気組成・温度構造

かにするため, 均質圏界面・対流不安定層・エアロゾに大きな影響を及ぼすことが広く知られている. 一方,

ル分布を解析した. その結果, 大気波動が活発であっ地球よりも希薄な火星大気中においても, 飛翔体観測た南半球夏の時期において, 均質圏界面が上昇し, 対により大気重力波と考えられる波状擾乱が確認されて流不安定層が高度 20-120km の広い範囲で検出され,いる. その振幅強度は背景場の 50%に達し, 熱圏上部

対流不安定層に対応する高度域でエアロゾルの増大において地球のそれよりも約 10 倍大きい[1]. 背景場へが確認された. 太陽フラックスが増大したことによるの影響が強く示唆されるが, これまでの観測は限定的

大気膨張および大気重力波がもたらす対流不安定とであるために, 超高層大気中(高度 100km 以上)で観測

それによる波の砕破などが超高層大気組成・鉛直物質

されている大気波動の励起・伝搬・減衰過程が解明さ

輸送に影響を及ぼしている可能性を示唆する興味深れておらず, 特に下層大気中(高度 40km 以下)で観測さい結果である. 今後はより詳細な解析により具体的なれている大気重力波との関連性も不明である. 本研究輸送メカニズムに迫る必要がある.

では, NASA 火星探査衛星MAVEN 搭載紫外線分光撮像

4.

結びと将来探査計画への展望装置 IUVS を用いて, 超高層大気中に見られる波状擾

最新の MAVEN 観測により, 下層大気現象の影響が乱のグローバルな特性を明らかにし, 数値モデルと比数週間〜数ヶ月の短期間の内に超高層大気に及び, 大較することによって下層大気中で励起される大気重力

気散逸にまで影響を及ぼしうるというこれまでの我々

波との関連性を議論する. 大気組成やエアロゾルデーの理解を超えた大気の上下結合が明らかになりつつあタと比較することで背景場への影響を検証する.

る. 今年春から本格運用に突入した欧州火星探査衛星

2.

TGO の中層大気集中観測により更に理解が進むものと観測

MAVEN 搭載 IUVS は, 波長 110-190nm の紫外光を分期待される[5]. 一方で, これまでの飛翔体はその全て

光し, 大気光スペクトルから大気組成や温度を導出すが太陽同期極軌道衛星であり, 水蒸気やダストが大気る．本研究では, 2015 年から 2017 年にかけて星掩蔽観へ供給される高い時間分解能でのモニタリングが不可測で得られた温度・CO2 密度・O2 密度・エアロゾルの能である. 日本の火星衛星探査計画(MMX)において,鉛直プロファイルを解析した[2]. 高度 40km から

フォボス偽周回軌道つまり火星に対して赤道軌道から140km にかけて, 鉛直波長 10-20km・振幅 10-20%程度

火星全球を連続観測する絶好の機会となる. これによの波状構造が確認できる.

り, 大気散逸にまで影響を及ぼしうる源の大気現象と

3.

その発達過程の理解につながるものと期待される.

結果と考察

温度擾乱データから下部熱圏(高度 100-130km)における大気波動のグローバル特性とその季節変化を調べ参考文献た結果, 南半球夏の時期に中低緯度において大きな活[1] Terada, et al., 2017, J. Geophys. Res., 122, 2374-2397.

動がみられるなど特徴的な緯度非一様性が明らかにな[2] Groller, et al., 2018, J. Geophys. Res., 123,
doi:10.1029/2017JE005466.

った．大気重力波を考慮にいれた火星大気大循環モデ
ル[3,4]を用いて結果の解釈を試みたところ, モデルが[3] Kuroda, et al., 2015, Geophys. Res. Lett., 42, 9213-9222.

再現する大気重力波によって生じる下部熱圏の温度擾

[4] Medvedev, et al., 2013, J. Geophys. Res., 118, 2234-2246

乱は 1σの範囲内で観測される温度擾乱と合致するこ[5] Vandaele, et al., 2018, Space Sci. Rev., 214, 80.

とがわかった. これは観測された擾乱が下層から鉛直伝搬した大気重力波によって生じたものである可能性― 340 ―

C361

MAVEN/IUVS 観 測 に よ る 火 星 均 質 圏 界 面 高 度 の 季 節 変 動*吉 田 奈 央 (東 北 大 学 理 学 研 究 科 ),中 川 広 務 ( 東 北 大 学 理 学 研 究 科 ),寺 田 直 樹 (東 北 大 学
理 学 研 究 科 ),今 村 剛 ( 東 京 大 学 新 領 域 創 成 科 学 研 究 科 ),藤 原 均 ( 成 蹊 大 学 理 工 学 部 )1.   はじめに

3.   結果

	  惑星上層大気は、組成により均質圏と不均質圏に分	  密度分布の解析結果から、N2/CO2 の鉛直分布は、均類することができ、その境界を均質圏界面と呼ぶ。地質圏で値が一定になり、不均質圏では高度が高くなる

表面から均質圏界面までは乱流拡散により大気組成比

につれて値が上昇する傾向があった。そこで、1 軌道ごは一定になるが、不均質圏では分子拡散の影響が卓越とにN2/CO2 プロファイルに３次多項式曲線をあてはめ、するため、化学変化を起こさない分子種は上空に行く

その一次導関数の値から均質圏界面を検出する解析を

ほど質量数の軽い気体の割合が高くなる。均質圏界面行った。約 2 火星年に渡って解析を行ったところ、得の高度を決定することができれば、熱圏の大気組成比

られた均質圏界面は 130-180km に存在し、近日点付近を推定することができ、宇宙空間へ散逸する分子種やで上昇、遠日点付近で下降する傾向があるとわかった。

量の推定、惑星大気進化の解明に貢献できる[1]。これ

また、全体の傾向とは別に解析期間後半ほど高度がまでの数値実験から、均質圏界面は大気大循環の季節

5km 程度低くなる傾向も存在した。また、解析期間に変動[2]や重力波の砕波による乱流強度[3]によって変動おける均質圏界面高度の CO2,N2 の数密度はほぼ一定ですると予測されている。一方でこれまでの火星におけあり、気圧変動も 10-5~5×10-4[Pa]程度であった。

る均質圏界面の直接観測は数例に限られており、地表

4.   まとめ

面付近から上層大気まで大気組成を連続的に観測した

	  火星と太陽間距離の変化によって均質圏界面の高度例はない。Viking の probe 観測では上空から高度 120kmに変動があることは、太陽フラックスの変動による下まで質量分析を行い、大気組成比の分布から均質圏界

層大気の膨張・収縮の影響が大きいと考えられる。ま面が高度 120-130km に存在することを示唆した[4]。近た、均質圏界面高度における気圧変動の要因は、観測年では火星周回機 MAVEN に搭載されている質量分析

期間中の EUV 強度の減少の影響であると考えられる。

器 NGIMS の観測結果から約１火星年の期間で均質圏

これらの結果から、火星の均質圏界面は下層大気と上界面高度が変動する可能性が示された[5]。しかし、層大気の作用が相互作用した複雑な現象のもとで変動

NGIMS の観測領域は主に高度 150km 以上に限られてしていると結論付けられる。今後はより鉛直分解能のいるため、この結果は等温大気の仮定のもとで均質圏高い火星の大気分光データを同様の手法で解析するこ界面高度を外挿して得られたものである。また、軌道とで、より詳細に均質圏界面高度と大気重力波の関係による制約から過去の観測では変動要因を切り分けてについて議論する予定である。また、先行研究による議論することができなかった。

モデル結果との比較を行う。

2.   観測	  火星周回機 MAVEN に搭載されている紫外線分光器

参考文献(IUVS)では Limb 観測により大気密度・気温を導出でき[1] Imamura, T., et al., 2016, Icarus, 267, 51-63

る[6]。また、高度 130km から約 200km を鉛直分解能[2] González-Galindo et al., 2009a, J. Geophys. Res. 114,
E04001

10-23km で観測できるため、NGIMS による観測に比べてより低い高度、つまり Viking の観測で示された均質[3] Leovy C. B., 1982, Icarus, 50, 311-321

圏界面付近を観測することが可能になる。そこで本研[4] Nier A. O. et al., 1977, J. Geophys. Res. 82, 4342-4349

究では IUVS の Limb 観測からリトリーバルされた CO2[5] Jakosky B. M. et al., 2017, Science, 355, 1408-1410

および N2 の鉛直密度プロファイルを用いた N2/CO2 の[6] Evans J. S. et al., 2015, Geophys. Res. Lett., 42,

鉛直分布から均質圏界面を検出し、その季節変動を捉

9040-9049

えることを目的とする。ここでは特に、季節変動を解
析し、変動要因として太陽フラックス・EUV との関連性について議論する。

― 341 ―

C362

火 星 外 圏 に お け る 大 気 重 力 波 の DSMC 計 算*寺 田 直 樹 (東 北 大 学 理 学 研 究 科 ), 寺 田 香 織 (東 北 大 学 理 学 研 究 科 ), 中 川 広 務(東 北 大 学 理 学 研 究 科 ), 黒 田 剛 史 (情 報 通 信 研 究 機 構 /東 北 大 学 理 学 研 究 科 )1.

密度擾乱を再現するためには，少なくとも 200km 以上

はじめに

外圏は，大気が希薄なために分子間の衝突頻度が小の鉛直波長が必要であることが明らかになった（図 1）．

さく，流体近似が成り立たない領域である．外圏では分外圏底より上側では分子は弾道軌道を描き，大気の鉛子拡散が強く働き，スケールハイト程度の小さな構造

直構造が均されるので，外圏における衛星のその場観は直ぐに拡散する．しかしながら，近年の火星周回衛星

測は大気重力波の水平波長を直接導出できることを示

MAVEN 搭載の中性ガス・イオン質量分析器 NGIMS のした．これは，衛星軌道沿いのその場観測では，大気重

観測によって，平均振幅が 10〜20%程度の大振幅の小力波の鉛直波長と水平波長を切り分けることが出来な

スケール密度擾乱（衛星軌道沿いの波長が数 10〜数

かったという従来の問題を解決し，観測された大気波

100km の擾乱）が，火星の外圏や上部熱圏でほぼ常時動の波長や周波数の同定に寄与する重要な発見である．

存在していることが明らかになった[1, 2]．本研究では，

また，降り込みイオンによって励起された大気波動は，

衝突大気領域（熱圏）から無衝突大気領域（外圏）へのN2 と CO2 の密度変動の振幅比が NGIMS の観測と逆傾遷移を自己無撞着に解く，火星熱圏・外圏のフルパーテ

向になる領域が多く，イオン降り込みでは観測された

ィクル DSMC（直接シミュレーション・モンテカルロ）

外圏の密度擾乱を説明することは難しいことを示した．

モデル[3]を用いて，火星熱圏・外圏における大気重力波の励起・伝搬・散逸過程を調べた．
2.

モデルの概要DSMC 法は，流体として扱えるほど衝突頻度が高くないが，分子間の衝突を無視できない希薄気体（0.01 <Kn < 10; Kn はクヌーセン数）の解法として発展してきた計算手法である．我々は ，流体近似が破れる Kn > 0.01の領域，すなわち上部熱圏と外圏において variable
sphere model に基づく粒子衝突アルゴリズムを導入し，光化学反応によって生成される非熱的成分と熱的成分の間のエネルギー輸送・分配や放射冷却過程などを含めて自己無撞着に解く，火星熱圏・外圏のフルパーティ
クル DSMC モデルを開発した[3]．本研究では 2 次元版

図１ 火星熱圏・外圏における大気重力波の DSMCの DSMC モデルの下側境界に大気重力波を印加し，火計算結果．下側境界で与えた鉛直波長は 30km（左図）

星熱圏・外圏における大気重力波の伝搬・散逸過程を調と 215km（右図）．

べた．また，MAVEN が観測した密度擾乱の励起過程を明らかにすべく，下側境界からの大気重力波の印加に参考文献

加えて，磁気圏側（上側）からのピックアップイオンの[1] Terada, N., et al., 2017, J. Geophys. Res., 122,
doi:10.1002/2016JA023476.

降り込みによる大気波動の励起についても調査した．

[2] England, S. L., 2016, J. Geophys. Res., 122, doi:10.1002/
3.

2016JA023475.

結果

様々な波長・周波数の大気重力波を下側境界から与[3] Terada, K. et al., 2016, J. Geophys. Res., 121,

え，その伝搬・散逸特性を調べたところ，MAVEN が観測した火星外圏（高度~190km 以上）における大振幅の― 342 ―

doi:10.1002/2015JE004961.

D351

気象庁天気予報ガイダンスにおける機戒学習の歴史と展望
石 川 宜 広 (気 象 庁 予 報 部 数 値 予 報 課 )1. はじめに
気象庁では、国民の安全かつ安心な生活を支えるため、社会活動に影響を及ぼす様々な気象の予測情報を発表している。この予測情報は精度が高いことはもとより、社会に有用な内容であることが重要である。こうした要請を受け、気象庁では天気予報ガイダンスに機械学習を約 40 年に渡り活用し、予測精度の維持向上及び気象情報の発表を行ってきた。近年、ディープラーニングという最新の機械学習技術が画像認識や音声認識等の分野で大きな成果が出たのをきっかけに、様々な機械学習が今後各方面で利用されてゆくと考えられる。本講演では、気象庁の天気
予報ガイダンスにおける機械学習を利用した約 40 年の取組みを紹介し、その後に次世代ガイダンス構想について発表する。
2. ガイダンスへ機械学習導入のきっかけ(1970 年代)
気象庁は 1959 年に世界トップクラスの性能を持つ計算機を導入し、数値予報を運用開始した。数値予報モデル
で表現された地球大気は、計算機資源の制限により簡略化されており、実際の大気の動きの複雑さ、細かさを表現することが困難である。さらに天気予報で求められる天気、雷、霧などは数値予報では直接予測していないため、予報官は長年の経験と知識を基に作成または数値予報モデ
ルの結果を修正し、天気予報や防災情報を発表していた。
このような中、気象庁では、米国の例を参考にして、1970
年代から数値予報と機械学習（
当時は線形重回帰）を用いてより高い予測精度を持った資料、かつ降水確率などの新たな気象情報の発表を支援する資料の開発が行われ、1977 年から運用を開始した。この数値予報と機械学習を使った予測資料のことを、「ガイダンス」と呼んでおり、天気
予報や防災情報で使われる天気、最高・最低気温、降水
確率、降水量、最大風速などを直接予測する資料である。
このガイダンスはその後も継続して改良が行われながら現在まで約 40 年間続いており、数値予報の発展と共に、予報精度の向上及び気象庁の予報業務の発展に寄与してきた。
3. バッチ学習型からオンライン学習型へ(1990 年代)
運用開始からガイダンスの作成には、過去数年分の数値予報と観測データによって、線形重回帰の予測式を作成し、その予測式を用いて最新の予測値を作成するバッ
チ学習型が主流であったが、この方法では、予測式は固定のため、利用する数値予報が大きく改良され特性が変化した場合、数年間のデータ蓄積を待って予測式を再作成する必要がある。このため、この間のガイダンスの予測精度には劣化を招き、大きな問題であった。そこで数値予報が変更になった場合にも速やかに変化に適合できるよう、1996 年からカルマンフィルタ及びニューラルネットを用いたオンライン学習型を現業に取り入れた。これにより、多くのガイダンスがバッチ学習型からオンライン学習型に移行し、数値予報の特性の変化及び季節や年変化にも日々の学習で追随できるようになったが、一方で、予測式が不適切に変化するなどの問題が生じる場合もあった。

4. 次世代ガイダンス構想
気象庁では近年、タイムライン（
防災行動計画）による防災対応の支援に力をいれており、翌朝及び数日先までの「警報級の可能性」の提供を昨年開始したほか、5 日先までのシームレスで高精度な量的予測資料の開発に取り組んでいる。一方で昨今、様々な社会経済分野において人工知能技術(A I)が導入されてきており、気象分野においても、英国、ドイツ、中国（
香港）
等の諸外国ではA I等の最新技術による防災用気象予測資料の高度化が進められている。我が国においても防災情報先進国として最新 A I を利用することによる防災気象情報のさらなる精度向上を図る
必要がある。
気象庁では、台風・集中豪雨・暴風・大雪等の対策のため、積乱雲・台風等の気象現象の各スケールに応じた予報時間・解像度が異なる数値予報モデルを多数開発・運用しており、これら全ての過去に予測した気象予測(含アンサンブル予測)のビッグデータと、レーダーによる高解像度
降水量の実況、アメダスや気象衛星等の過去の気象実況
データを組み合わせることにより、過去の様々な予測と実況の関連パターンを学習した基盤 A Iを構築することできる。
この基盤 A I に日々作成される数値予報モデルの結果及び最新の気象実況データを入力することにより、面的及び任意の地点における目先から 5 日先までのシームレスで高精度な降水量・降雪量・風速等の量的気象予測及びその予測誤差情報（「統合型ガイダンス」）を提供することが可能となり、タイムラインの防災対応をより的確に支援することができると考えている。

― 343 ―

D352

深層ニューラルネットワーク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 )概要

数値予報のさらなる高精度化のため、インターネッ
トを通じたリアルタイム取得が可能な各種 IoT（Internetof the Thing）センサー機器網による高密度気象情報の活用が期待されている。一方で、安価な IoT センサーは地上に設置されるため、IoT センサー網を通常活用しただ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
図１ 畳込みニューラルネットワーク．

報の抽出を行うシステムの開発に取り組んだ。抽出する気象情報として、雲量と日射量を対象とした。これ

らは、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 0

雲量推定のための深層ニューラルネットワーク

雲量 6

雲量 10

図２ 訓練データと雲量ラベルの例．

 画像学習における多くの分野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）のモデル



結果とまとめをベースとし、図１のような、５層からなるモデルを既存のセグメンテーション法の平均自乗誤差 12.7 に構成した。このネットワークを訓練するデータとして、比べて、本 CNN は 3.0 という圧倒的に小さな誤差で雲インターネットより自動収集した雲の写っている画像量を推定できることが明らかになった[2]。現在、横浜

約 2,000 枚に著者らが雲量のラベル付したもの（図２）

国立大学における気象観測データを利用し、カメラ画を用いた。本研究の雲量は、カメラ画像に写り込んで像からの日射量の推定法の開発に取り組んでいる。

いる空領域のうち雲に覆われている割合を０から１０の１１段階で表す。一方、気象庁は全天に対する雲領

参考文献

域の割合を雲量と定義する。この定義の違いには注意[1] LeCun Y., Haffner P., Bottou L., Bengio Y.：Objectが必要である。訓練データのうち 80%に対して機械学

Recognition with Gradient-Based Learning. In: Shape,

習を行い、残り 20%を推定させて交差検証を行った。

Contour and Grouping in Computer Vision. Lecture
Notes in Computer Science, Vol. 1681. Springer, Berlin,
Heidelberg, 1999.
[2] Onishi, R., Sugiyama D.: Deep Convolutional Neural
Network for Cloud Coverage Estimation from Snapshot
Camera Images, Vol. 13, 235-239, 2017.

― 344 ―

D353

深層学習とデジタルカメラを利用した雲光学的厚さ推定手法の開発*増 田 涼 佑 、 岩 渕 弘 信 （ 東 北 大 院 理 ）、 工 藤 玲 （ 気 象 研 究 所 ）


はじめに

タを比較したものである。多くの結果が１対１に対応する直 デジタルカメラを利用した全天の雲域推定手法の開発が盛線付近にあり、本研究手法では’Ambiguity Problem’を大きく解んに進められている一方、全天の雲光学的厚さ(COT)分布の推消していることが確認出来る。次に、各 COT の値での相対誤定手法に関しては開発事例が少ない。地上での放射収支を考差を確認するために図 2 を作成した。COT が小さくなるにつえる上での重要因子である全天の COT を求めることは非常れて、相対誤差の標準偏差が大きくなり、特に COT が 1 以下に重要であるにも関わらず、開発事例が少ないのには理由がの場合はこの傾向が顕著に現れている。また、COT が大きく二つ存在する。一つ目は、地上観測において、観測放射輝度

なると、相対誤差の平均値が小さくなる傾向も現れている。

と COT の関係が全単射にならない’Ambiguity Problem’ が存

これらの傾向はどちらも教師データのバリエーション不足に在することである。二つ目は、地上観測は三次元放射伝達の起因すると考えられる。現状では、図 2 で相対誤差の平均値

影響が大きく、推定難易度が高いことである。本研究では深が０付近の場合の COT の教師データ数に比べて COT が小さ

層学習を用いて’Ambiguity Problem’と三次元放射伝達の影響

い・大きい場合の教師データ数は少ないので、このデータ数を効率よく学習させ、デジタルカメラの画像から全天の COTの差を埋めるように新たに教師データを作成することで本研を推定する手法の開発に取り組む。

究手法の結果は大きく改善されると考えられる。



推定手法

A)教師データ作成
三次元放射伝達モデル MCARaTS と SCALE-LES を用いて再現された高解像度の雲データを利用して教師データを作成する。入力はデジタルカメラ画像を模した RGB の 3 チャ
ンネル放射輝度画像とその画像上の太陽の位置を表現する
1 チャンネル画像の合計 4 チャンネルとし、出力は入力画像に対応した全天の COT(視線方向で積算した光学的厚さ)

図 1. テストデータセットでの検証結果の二次元ヒストグラム

分布画像とし、この入力と出力のペアを教師データとしている。テストデータに関しても教師データと同様の手法で作成する。
B)深層学習モデルでの学習本研究では画像認識の分野で広く活用されている Fully
Convolutional Network[1]と Dilated Convolution[2]を組み合わせて深いネットワーク構造を有するモデルを作成した。A)で作成した教師データを用いて、このモデルを学習させる。
C)テストデータでの検証

図 2. テストデータセットでの検証結果から得られた相対誤差のプロット図

 学習させたモデルの精度をテストデータで検証する。

謝辞：本研究では東京大学情報基盤センターが所有するスーパーコンピ

D) デジタルカメラ画像からの COT 推定

ュータ Reedbush を利用して教師データ作成を行いました。教師データ作成

学習済みモデルを利用して、実際に全天を撮影したデジタの際に SCALE-LES を用いた計算結果データを利用しており、このデータ

ルカメラ画像(RAW データ)から全天の COT を推定する。

は理化学研究所 SCALE チームから提供を受けました。本研究は科研費（課
題番号 17H02963）による支援を受けて行いました。



検証結果

参考文献：

 本稿では C)の検証に関しての結果を示す。図 1 はテストデータを学習済みモデルに入力して出力された結果と正解デー[1] Long et al., (2015), In Proceedings of the IEEE conference on computer visionand pattern recognition (pp. 3431-3440).
[2] Yu et al., (2015), arXiv preprint arXiv:1511.07122.

― 345 ―

D354

深層学習を利用した
接地境界層パラメタリゼ−ションの構築
1*伊藤純至 1,2・毛利英明 2
東京大学大気海洋研究所、2 気象研究所
ーした u と w の偏差の相関として求める。0.2 秒毎に間

1. はじめに大気の最下層にあたる接地境界層において、大気と引いたデータを教師データとして与える。Google 社が地表面の間で運動量や熱の交換が行われる。接地境界提供する Tensor flow の Recurrent Neural Network ラ

層内の輸送過程は解像不可能であるため、何らかのパイブラリを利用し学習を行った。

ラメタリゼショーンが必須である。
数値気象モデルでは、モニン・オブコフ則に基づく接3. 検証と考察

地境界層のパラメタリゼ−ションが一般的に利用され検証のために平均風速 1m/s と 3m/s のそれぞれ 30てきた。そのような経験則は、ある程度長い時空間平均

分間の、独立した 0.2 秒毎の時系列データを利用した。

を行った物理量の間の関係として見い出される。中立(1)式に基づく従来のフラックス（図上）と学習済みモ

成層の場合、地表面摩擦による運動量フッラクスは平デル（図下）の診断（縦軸）と正解（横軸）を示した。

均水平風速𝑢𝑢"の関数として、# 𝑤𝑤 # =−𝐶𝐶 |𝑢𝑢""""""𝑢𝑢"(1)' "|𝑢𝑢

きく変動する。従来の手法では、運動量フラックスは各のように与えられる。ここで𝐶𝐶' はバルク係数である。

一様風速の場合の平均的な値の周りに分布するが、偏数値気象モデルが高解像度化し、乱流変動が顕在化

差はまったく捉えていない。一方学習を行った多層ニした場合、平均風速ではなく風速の瞬時値𝑢𝑢により、(1)ューラルネットにより、偏差も含めより精度が高い診式を通して運動量フラックスが診断されようになる。

断が実現できた。このように従来の手法が適用困難で

しかし、風洞実験や DNS によって、境界層内の短時間変ある場合のパラメタリゼ−ションの構築のため、深層学

動する風速と運動量フラックスの関係を調べたところ、

習が有用である可能性が示された。

時間フィルターが短いため、運動量フラックスは大(1)式で表される関係はまったくみられなかった（伊藤ら、気象学会 2017 秋）。ある一定の平均風下では、運動量フラックスは風速が弱い方がむしろ大きくなる傾向がみられた。
地表面付近のみの高解像度化や運動量フラックスの予報変数化といった高度化が提案されている。しかし、いずれの場合も接地境界条件や予報方程式中の高次項のパラメタリゼ−ションの構築が困難である上に、計算負荷も増大してしまう。
伊藤ら（気象学会 2017 秋）は風洞実験で得られた長時間の時系列データを利用し、接地境界条件を検討した。本研究では、風洞実験データを教師データとして与え、深層学習により風速の時系列から運動量フラック
スを与えるパラメタリゼ−ションの構築を試みた。
2. 教師データと学習

気象研究所の大型風洞で得られた 2 種類の一様風

図 運動量フラックスの正解（横軸）と診断（縦軸）。

(1m/s と 3m/s)で得られた u と w の４時間分のデータを

上図は従来のバルク法（1 式）に基づく診断、下図は深利用する。運動量フラックスは 0.6 秒で時間フィルタ

層学習を行ったモデルに基づく診断。単位は m2/s2。

― 346 ―

D355

突風防災のための 䣅䣐䣐 によるレーダー渦探知実験䢢
䢬石津尚喜䢳䢮䢢 楠研一䢴䢮䢢䢮䢢 足立透䢴䢮䢢 猪上華子䢴䢮䢢 藤原忠誠䢵䢮䢢 新井健一郎䢳䢢䢪䢳䢼アルファ電子䢱気象研究所䢮䢢䢴䢼䢢 気象研究所䢮䢢䢵䢼䢢 東日本旅客鉄道䢫䢢

㻝㻚㻌 はじめに㻌
竜巻は局地的かつ急激に発生し、甚大な突風被害をもたらす現象である。このような時空間スケールの小さな現象を捉え、速やかな防災行動につなげるためには、気象レーダーによるドップラー速度データから竜巻に伴う渦のパターンを人間の判断を介さずリアルタイムに正確に発見し、その進路を把握する技術が必要である。㻌
㻌 近年、深層学習によるパターン認識の技術が飛躍的に向上
し、医療や自動運転など、様々な分野における応用が進められている。そこで本研究では、突風に対する防災・減災技術の高度化を目的とし、深層学習モデルの一つで、パターン認
図 1. レーダーによって観測された渦パターンを示すドップ
ラー速度データ。

識に広く使われている畳み込みニューラルネットワーク㻔㻯㻺㻺㻕による渦パターン㻔図 㻝㻕の探知実験を行った。㻌

㻞㻚㻌 手法㻌㻯㻺㻺 に学習を行わせるためには大量のデータセットが必要

訓練

100
90

年度冬季に観測された降水システム中の渦に対応するドップ

80

正解率 (%)である。そこで我々は、庄内平野の 㻶㻾 東日本レーダーで 㻞㻜㻝㻢
ラー速度パターンを竜巻パターンとみなし、目視により渦の真偽を判定してラベリングを行い、㻟㻣㻘㻜㻜㻜 点のデータセットを用意した。さらにこれらを 㻟㻢㻘㻜㻜㻜 点の訓練データと 㻝㻘㻜㻜㻜 点のテ

テスト

70
60
50
40

ストデータに割り当てて、畳み込み層 㻟 層、全結合層 㻞 層から30なる 㻯㻺㻺 に学習させ、学習済みのネットワークを用いて渦の20存在する領域の判定を行った。㻌

1000㻟㻚㻌 結果㻌

20

40

60

80

100 120 140 160 180 200

エポック数㻌 図 㻞 はＣＮＮの学習による正解率の推移である。テストデー
タによる正解率は約 㻥㻢㻑に達した。過学習が生じているため、

図 2. エポック(学習の繰り返し)ごとの正解率(実線：テスト
データ、灰色点:訓練データ)。

学習の繰り返し回数を 㻝㻜㻜 エポックで打ち切ったものを学習済
みネットワークとし、結果の考察を行った。図 㻟 は、㻞㻜㻝㻣 年 㻝㻞
月 㻝㻝 日に寒冷前線の水平シアーに伴う渦列が発生した事例
における 㻯㻺㻺 による渦パターンの探知結果である。㻯㻺㻺 によって渦を探知した場所に黒点を印し、目視で渦の存在を判断した場所を白円で囲った。目視による結果と比較すると、一部に誤認識や見逃しがみられるものの、㻯㻺㻺 は精度よく渦を探知していることが分かる。㻌

㻠㻚㻌 まとめと今後㻌㻌 㻌 気象レーダーによるドップラー速度データから 㻯㻺㻺 による渦パターンの探知実験を行ったところ、目視による結果と同程度の精度で検出可能であることが明らかになった。今後、結果の多角的な検証を行うとともに、ネットワークの最適化と学習データの拡充を図り、さらなる精度向上を目指す予定である。㻌

図 3. 寒冷前線通過時の降水強度(左図)とドップラー速度 右
図 。&11 により渦と判定された場所は黒点で、目視で渦を確認した場所は白円で示した。誤認識を右からの矢印、見逃しを左からの矢印で示した。

― 347 ―

D356

畳込みニューラルネットワークによる雲画像の差分情報を用いた降雨予測手法
塚原純 1)・藤本康孝 1)・筆保弘徳 1)
1)横浜国立大学

1.

はじめに

近年、少子高齢化に伴い下水道施設においてポンプ運転を行う熟練者の減少が問題となっている。ポンプ運転は降雨量が大きく関わるため、降雨予測をアシストすることで経験の浅い者でもあっても同様の運転を可能にするシス
テムを提案した。人が雲の様子から降雨を予想するように、雲の画像をディープラーニングによって解析し降雨を予測するシステムを考えた。ディープラーニング技術の 1 つに畳込みニューラルネットワークと呼ばれるものがあり、画像認識においてよい精度であることが確認されている。
そこで本研究ではこの畳込みニューラルネットワークによって雲画像から現在の降雨の判断及び 30、60 分後の降雨の予測を行うシミュレーションを行った。

2.

4.

結論・今後の課題

降雨判断また 30、60 分後の予測ではカラー画像のみの場合に高い精度を実現できたものの、差分を用いることで精度が悪化した。10 分後の短時大雨予測では差分画像を用いることで高い精度を実現できたが、学習推移の不安定さが課題として挙げられる。これを解決するため、より多くの学習画像データを確保する必要があると思われる。

使用データとシミュレーション設定

本研究で使用するデータは横浜国立大学の気象学研究室で収集しているものを用いた。図 1 のような雲画像及び降雨量が 2012 年から 2015 年まで 1 分単位で収集されている。
本研究ではネットワークに入力するデータとして、ある
時刻の雲画像の他に差分画像を導入した。差分画像とは、
一定時間間隔の 2 枚の雲画像の各ピクセル値を減算して得られた 3 次元(縦横色)行列である。空の様子から得られる情報として時間変化の要素を加えることでより精度が向上すると考えたためである。図 2 に示したように差分画
像は弱い雨よりも強い雨が降る前の方が差分が大きくなるため、今回のシミュレーションでは降雨の有無を予測す
る他に短時間大雨を予測対象とした。降雨の有無に関しては現在の降雨強度 0.5mm/h を境に 2 クラス分類した。短時間大雨に関しては降雨強度の閾値を 0.3mm/min とし、今後 10 分間以内に降雨強度が閾値を超えるかどうかで 2
クラス分類を行った。これにより 10 分以内に大雨が降り始めるものを識別するシミュレーションとなっている。
これらの設定の元、畳込みニューラルネットワークに雲画像を入力することで降雨を予測できるかシミュレーシ
ョンを行った。条件比較として、カラー画像のみ(降雨有無)、
カラー画像+差分画像(降雨有無)、差分画像のみ(短時間大雨)の 3 つの条件で実験を行った。

3.

87.69％と高い精度を記録できた。短時間大雨は表 1 の雨
総数の欄を比べると分かるように降雨予測と比べて画像枚数が非常に少ない。図 3 は横軸の学習回数が増えていく
過程で縦軸の精度がどのように推移するか示したものであるが、データの少なさ故学習に対する正答率推移が 80から 100%と大きくブレて不安定な推移となった。

シミュレーション結果

表 1 はそれぞれのシミュレーションを行った結果をまとめたものである。降雨判断は画像撮影時での降雨の有無の判断、30 分後、60 分後はその時間後の降雨の予測となる。カラー画像のみでの最終的な正答率は 85.62％と高い精度を記録できた。また、降雨判断よりも困難である 30
分後、60 分後の降雨予測についても 84.22%、83.59％と精度を保つことができた。
カラー画像と差分画像を共に用いたシミュレーション
では正答率が 78.26％とカラー画像のみのものよりも 8％程度悪化した。また、総数に対する雨の予測比率がカラーのみのものと比べて 50％から 9%程度離れてしまっている。これは予測全体が雨に偏っていることを示しており、今回の予測悪化に繋がっていると考えられる。今回雨の画像として約 8000 枚の雲画像を使用したが、その多くは弱い雨であり差分画像が有効ではなかったと考えられる。
最後に表 1 最下段が差分画像のみを用いた短時間大雨のシミュレーションの結果である。最終的な正答率は

図 1. 雲画像例 (左:晴 / 右:雨)図 2. 差分画像例 (左:弱い雨 / 右:強い雨)
表 1. シミュレーション結果まとめ
正答率 雨予測比率
51.8%
85.6%
カラー(降雨判断)
50.8%
84.2%
カラー(30 分後)
52.5%
83.6%
カラー(60 分後)
78.3%
58.3%
カラー+差分(判断)59.2%
カラー+差分(60 分) 76.9%
87.7%
短時間大雨

― 348 ―

雨総数
8,522
枚
801 枚

図 3. 短時間大雨 学習過程における精度推移D357

深層学習によるフェーズドアレイ気象レーダーで観測された降水エコー形態の分類*

佐藤晋介、佐野哲也、花土弘、横田悠右、梅原広明、紺野友彦、岩爪道昭（NICT）、三好建正（理研）

１．はじめにフェーズドアレイ気象レーダー（PAWR）は、局地的大雨など突発的気象災害の早期探知や予測を行うことを目標として開発された。吹田・神戸・沖縄 PAWR では、定常的な３次元観測を 30 秒毎に行っており、これまでに 2PB を超える観測ビッグデータが蓄積されている。リ
アルタイムデータはスマホアプリ「3D 雨雲ウォッチ」や
理研天気予報で利用されており、顕著事例についてはデータ解析され様々な研究成果が出ているが、ほとん
どの過去データは有効に利用されていない。PAWR の観測データと気象災害を有意に結びつけるには、デー
タ分類・関連性の探索・発生確率の予測などいわゆるデータマイニングにより有用な情報を発掘する必要があるが、大量の観測データを扱うのは容易ではない。
一方、近年の深層学習の発展により、人間が脳を使って行う判断を計算機が実現できる時代となった。深層
学習では大量のデータを用いて学習する必要があるが無尽蔵のデータ処理を行うことが可能であり、人間が処理するデータ解析では得られないような成果も期待される。そこで本研究では、PAWR で観測された降水エ
コーの形態の分類を、画像認識分野で顕著な成果を出している畳み込みニューラルネットワーク(CNN)という深層学習技術を用いて試みる。降水エコーの形態とは、
孤立積乱雲(群)、線状降水帯、団塊状降水、スーパー
セル、スコールライン、渦状擾乱エコーなど色々と考えられ、典型的サンプルであれば知識と経験のある人が見れば直ちに判断できると思われる。ただし、限られたレーダー観測範囲内のデータでは分類が困難なものも多く、深層学習による分類結果に興味が持たれる。また、エコーの形態は降水メカニズムを反映しているはずであり、ガイダンス情報としても重要と考えられる。
２．PAWR 観測ビッグデータ
PAWR のオリジナル観測データは極座標のバイナリ
データとして保管しているが、大量データ処理には相当の時間を要するため、今回の深層学習には Web でリア
ルタイム公開しているクイックルック(QL)画像を用いる。
Web 上では Google Maps や海岸線と合わせてエコー分
布を表示しているが、QL 画像自体は透過 PNG であり前処理や規格化処理が容易である。深層学習では大量の学習データが必要となるため、今回用いる神戸
PAWR の蓄積された QL 画像の数を調べたところ、2014
年が 24 万枚(稼働率 90%)、2015 年が 102 万枚(97%)、
2016 年が 101 万枚(96%)、2017 年が 78 万枚(75%)、2018
年が 55 万枚(190 日分)であり 360 万枚の QL 画像が存在することが分かった。吹田および沖縄 PAWR も同等
数の QL 画像が存在する。しかし 7～8 割は直径 120 kmのレーダー観測範囲に降雨が存在しない QL 画像であり、クラッタ判別などの学習には使えるが、降水エコー
形態の分類には不適なデータであると考えられる。幸いなことに、QL 画像作成と同時に降雨サマリーグラフ
作成のために時刻・平均降雨量・最大降雨量・降雨面
積をテキストファイルとして出力しているので、その数値データを用いた前処理が可能である。

コー形態の抽出、(2)教師なし学習による降水エコー形
態のクラスタリング（分類とグループ化）、(3)３次元フィルタを用いた CNN による３次元降水エコー分類。今回は前述の QL 画像から線状降水帯を抽出する実験を行う。図１は神戸 PAWR で観測された線状降水帯の例として５つの事例を 30 分毎に示したものであり、実際には 1 時間当たり 120 枚の QL 画像が存在する。各事例
ともに 30, 60, 90 分後にはエコー形態が大きく変化しており、どこまでを線状降水帯と呼ぶべきなのかは判断に迷うところである。典型的な線状降水帯というとバッ
クビルディングで次々と新しい降水セルが発生して線状に組織化される降水システムを考えるが、そのような理想的な観測事例を沢山探すのは困難であるため、とりあえずは対流性で線状または帯状に組織化されている事例を抽出することを最初の目標とする。
４．まとめ
深層学習(CNN)を使用した画像認識には多くの学習済みモデルが公開されているが、降水エコー形態という特種な目的のためには、深層学習ネットワークをゼロから学習させなければならない。また、大量のラベル付けの作業が必要であり、ネットワーク学習にも数日以上の時間が必要であるため、まだ結果は出ていない。しかしながら、CNN による画像認識はツールを使えば誰でも実施可能な環境が整っており、線状降水帯の抽出自体は容易だと思われる。さらに、CNN は手作業で特徴抽出する必要がなく画像から自動的に特徴抽出を行うため、降水エコー分類において新しい知見が得られる可能性も期待される。

2015-0817 14:00 2015-0817 14:30 2015-0817 15:00 2015-0817 15:30

2016-0511 03:00 2016-0511 03:30 2016-0511 04:00 2016-0511 04:30

2016-1005 18:00 2016-1005 18:30 2016-1005 19:00 2016-1005 19:30

2016-0806 16:00 2016-0806 16:30 2016-0806 17:00 2016-0806 17:30

2016-0918 20:00 2016-0918 20:30 2016-0918 21:00 2016-0918 21:30

３．深層学習深層学習に用いる神戸 PAWR の QL 画像の例（直径 120 km
本研究では将来計画も含めて以下の３段階の実験 図１
観測範囲の高度 2 km の反射強度）。線状降水帯の教師データを予定している。(1)教師付き学習による特定の降水エとして用いる幾つかの事例において 30 分毎の時間変化を示す。

― 349 ―

D358

多 層 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト を用いた衛星画像からの降水有無の推測による雨量計データの品質管理*北 村 智 文 ・ 小 林 健 二 (気 象 庁 気 象 技 術 開 発 室 )


はじめに

水ありと推測された地点は，実際に降水ありとなった

気象庁では，観測極値や大雨の実況監視など社会に地点を含むように分布し，それ以外の 80%以上の確率与える影響の大きさを鑑み，測器の保守，観測環境ので降水なしと推測された地点（点線で囲んだ領域）で維持とともに地上気象観測データの品質管理に最大限

は，ほとんどの地点で実際に降水がなく，もしこの領の労力を払っている．異常値の検出は，アメダスセン

域で降水があれば異常値の可能性が高いと判定するこ

ターシステムにおいて即時的に行われているアルゴリとができる（正常値を異常と誤検出しないことを優先）．

ズムによる自動品質管理（AQC）のほか，非即時的に

表１ テストデータでの推測結果

は人の総合的な判断で行われている[1]．気象庁が利用

推測・雨有り推測・雨無ししている雨量観測地点は，アメダスのほかに国交省や実測・雨有り2478

837

都道府県観測分も含め全国に 10,666 地点（2018 年 7 月

実測・雨無し709

3396

現在）ある．本調査では，より効率的かつ高度な品質

管理の一助としてひまわり 8 号の衛星観測データと AI

まとめ
本調査では，CNN を用いて大量の衛星赤外画像から技術を使った方法を試みた．

地上の降水有無の推定を行った．今後は雨量 AQC に取

り込める精度を目指して改良を続けたい．

手法の概要
ニューラルネットは神経回路を模倣したモデルであり，ガイダンスや画像判別，音声合成，翻訳など広く使われている．本調査では畳み込み層を中間層に持つ多層ニューラルネット（CNN）を用いて，静止気象衛星画像から地上の降水の有無を学習させた．


アメダスにおける雨の有無の推測モデルの構築 対象データ
訓練及びテストデータの出力には，アメダス 1 時間

降水量（データ品質確認済）が 1.0mm/h 以上を条件と 降水なしと 推測した領域
（異常値の検出
 に利用可能）

(a)

した雨有り･無し情報を与えた．入力には夜間の運用も想定し可視バンドは用いず，ひまわり 8 号の赤外バン
ド B13, B15 と水蒸気バンド B08（解像度：約 2km）[2]からアメダス地点が中心となる 11×11 ピクセルの画像を用いた．
 モデル
本調査では中間層に畳み込み層を用いているが，通常の各フィルタの出力の和を出力チャネルの値とする
Convolutional レイヤでなく，すべてのフィルタの出力について異なる重みを乗算して和をとる Separable
Convolutional レイヤを用い，入力画像の各チャネルの(b)

意味が異なることを考慮した．
 学習結果と推測結果
訓練データは 1.5 万件，テストデータは 7,500 件を，

図１ (a) 2017 年 10 月 11 日 12UTC の推測結果

雨有り・無しがほぼ同数となるよう 2016 年のデータか(b) 同時刻の雲画像（赤外 B13 バンド）

らランダムで作成した．結果は表 1 のようになり

参考文献

Accuracy は 79%であった．また 2017 年の１シーンで降[1] 観測部計画課情報管理室,2015, 測候時報, 82, 55-79.

水を推測した結果を図１に示す．20%以上の確率で降[2] Bessho,K.,et al.,2016, J. Meteor. Soc. Japan, 94, 151-183.

― 350 ―

D359

機械学習による台風雲パターンと温帯低気圧化の分析*北 本 朝 展 (国 立 情 報 学 研 究 所 ),Kitamoto A. (National Institute of Infor mati cs),
1.

はじめに

「デジタル台風」は台風に関する様々なデータを統合し，リアルタイムにデータベースを更新し，シーム
レスに検索可能とする台風データベースである[1]．
2003 年に本格公開して以来，気象研究者に加え仕事や趣味で台風に関心を持つ人々が活用するウェブサイト
に成長し，年間ページビューは 2000 万以上に達する．
このデータベースが生み出すデータセットを活用した機械学習の研究が現在の課題である．基本的なテーマとして，(1) 台風階級の分類，(2)台風中心気圧の回帰，(3) 台風から温帯低気圧への遷移，などに関する研究を進めているが，本発表では特に台風から温帯低気圧への遷移に関する結果を中心に述べる．
2.

赤線よりも早く始まり，最後に赤線が非連続的に遷移して気象庁の発表と機械学習の出力が一致する．
ここで興味深いのは，温帯低気圧への遷移に関する

台風から温帯低気圧への遷移

台風から温帯低気圧への遷移は連続的な構造変化のプロセスであるが，気象庁ではベストトラックにおいて台風と温帯低気圧を分類して記録しており，これをひとまず正解データとする．そして（台風強度の）熱帯低気圧は 0，温帯低気圧は 1 を出力する 2 クラス分類の問題に帰着させ，過去のデータを用いて学習させる．
この問題設定では，気象庁のベストトラックのように熱帯低気圧から温帯低気圧への遷移が一瞬で完了す
るステップ関数が正解データとなる．しかしステップ関数という人為的な関数を完璧に再現するように学習することは明らかな過学習であり，むしろ熱帯低気圧と温帯低気圧を接続する連続的かつ滑らかな遷移曲線を得ることの方に興味がある．そこで畳み込み層と全結合層を備えたニューラルネットワーク（CNN）を用
いて 2 クラス分類問題を学習させ，学習に使用していないテストデータに対する出力を検証した．
3.

図１台風 200813 号の場合の温帯低気圧化．

青線と赤線の時間差である．気象庁ベストトラックとCNN 出力による温帯低気圧化の時間差を調査するために，CNN 出力が 0.75 に達したタイミングを温帯低気圧化と定義し，赤線が 1 に遷移するタイミングとの時間差の分布を調査した．その結果，機械学習による温帯低気圧化の判定は，気象庁よりも平均して 11 時間先行することがわかった．
温帯低気圧化とは連続体を人為的なしきい値で分割する行為であるため，根拠を明示することが難しいが，機械学習の出力を温帯低気圧（温低）化への遷移の程度を示す「温低遷移指数」とみなせば，機械学習に基づく客観的な新しい指数として価値が大きいと考えられる．ただし本研究の結果はまだ初歩的なものであり，
今後はさらなる精度向上のための研究が必要である．
謝辞 本発表の成果は，国立情報学研究所インターン
シップ生 Danlan CHEN 氏，Lucas RODES GUIRAO 氏，Alexander GRISHIN 氏との共同研究に基づく．

実験結果

図 1 に熱帯低気圧から温帯低気圧への遷移を示す．
赤線は気象庁が記録した温帯低気圧への遷移（グラウ
ンドトゥルース），青線はモデルの出力値を示したもの

参考文献[1] 北本 朝展, 2018, "「デジタル台風」気象衛星画像である．青線は赤線よりも複雑な変化を示すが，遷移の大まかな傾向はきちんと捉えている．青線の上昇は― 351 ―

データセットと機械学習", 日本気象学会 2018 年度
春季大会.

D360

機械学習を⽤いた台⾵検出器の開発と精度検証（第 2 報）

*⾦崎拓郎 1・筆保弘徳 1,2・加瀬紘熙 2・松岡⼤祐 3・吉⽥⿓⼆ 4(1:横浜国⽴⼤学、2:横浜国⽴⼤学⼤学院、3:海洋開発研究機構、4:理化学研究所)
1. はじめに

近年、機械学習技術は向上し、台⾵の強度推定や予報に適⽤する研究も出てきた（加瀬他 2018,棚原他 2018,柴⽥
他 2017）。本研究は、機械学習を⽤いた台⾵検出器の開発について 2018 年度⽇本気象学会春季⼤会（P220）で報告した際、学習データセットの質的向上を課題として挙げた。
そこで本発表は、最新の静⽌気象衛星ひまわり８号にデータセットを置き換えて台⾵検出器を開発し、精度検証を⾏った。どのような設定・学習で作成された検出器だと、検出精度が良くなるかを検討した。

４. まとめ本研究では、ひまわり 8 号を学習データとした機械学習を基にした台⾵検出器の開発を⾏った。精度検証の結果、
minNeighbors や Size の値を調整することで、検出率や適合率が⼤きく変わることがわかった。また、同じ検出器でも検出しやすい台⾵と検出しにくい台⾵があることがわかった。発表では、⽔蒸気画像を学習データとした検出器の精度や、HAAR-LIKE 特徴量の結果も⽰す。

2. 実験設定

本研究は、ソフトウェア OpenCV のカスケード 型
AdaBoost 識別器を基にした台⾵検出器を作成した。学習・検証データはひまわり 8 号(2015 年 7 ⽉〜2017 年 12 ⽉)の⾚外画像（IR13）と⽔蒸気画像（IR9）を⽤いて 2 種類のデータでそれぞれ実験を⾏った。使⽤画像は、3000km
四⽅とした。台⾵画像(positive 画像)は、気象庁ベストト
ラック（BT）を 10 分間隔に線形内挿して得た緯度経度を中⼼として作成した約 4 万枚を使⽤した。また、⾮台⾵画
像(negative 画像)は、BT 以外からランダムに作成した約12 万枚を使⽤した。学習は 2015・2016 年、検証は 2017年とした。台⾵を識別する特徴量は、LBP 特徴量(輝度分布)と HAAR-LIKE 特徴量（明暗差）の 2 種類を⽤いた。
検証には 6 時間毎の衛星画像（図１の領域：東経 100°
~180°、南緯 10°~北緯 50°）から台⾵の検出を⾏う。
minNeighbors(最低近傍矩形数)や Size(検出枠のピクセル数)を数段階に調整して感度を調べた。検証⽅法は、BT の台⾵位置から 600km 圏内にある時を正検出、それ以外を誤検出と定義し、誤検出は空振りと⾒逃しも検証した。

図 1 検出器による検出の様⼦（2017 年 7 ⽉ 2 ⽇ 06 時）

3. 結果

図 1 は、L10-S200 検出器（L は LBP 特徴量、05 がminNeighbors、S100 が Size を表す）による検出結果の⼀例である。３つの擾乱が検出されているが、左の検出結果
は 2017 年第 3 号(T1703)を検出しているが、中央と右上の検出は、台⾵ではなく空振りをしている事例である。
図 2 は、L10-S200 検出器によって得られた（左）良い結 果 の 事 例 (T1718)と (右 )悪 い 事 例 (T1705)で あ る 。
T1718 では、BT 位置と多少の誤差はあるものの、台⾵発
⽣前から発達、衰弱通してほとんど検出をすることができている。⼀⽅で、T1705 は、台⾵発⽣時や北進時など所々
では、検出できているものの、全体を通して⾒逃しが⽬⽴
つ結果が得られた。他の事例も、T1705 のように、検出ができる時と、そうでない時が混在する場合が多い。
表１は、作成した検出器ごとの検出数、正検出数、検出率、⾒逃し率、適合率、正検出の平均誤差を表にまとめたものである。
L05-S150 が検出率 83%と良い結果となった。
しかし、適合率を⾒ると L20-S200、L05-S200 の順に良い
結果が出ており、全体的に⾒ると Size が⼤きい検出器ほど適合率は良くなっていて、Size が⼩さい検出器ほど正検
出時の BT 位置との誤差が⼩さくなっている。

図 2 L10-S200 による精度の⾼い事例 T0718（左）と精度の低い事例
T1705（右）表1

作成したモデルの検出数と精度検証の結果― 352 ―

D361

複 数 の SHIPS モ デ ル と ラ ン ダ ム フ ォ レ ス ト
を用いた台風強度予測*嶋 田 宇 大 （ 気 象 研 台 風 ）
1.

はじめに

以上の改善率だった。最大風速の予想は、中心気圧の気象研究所では、全球数値モデルが予想する台風周それに比べて小さいものの、48 時間から 108 時間予報

辺の環境場情報等から重線形回帰で統計的に台風の強までは 5%前後の改善率だった。また、定常事例では過度を予測する SHIPS と呼ばれるモデルを構築し、気象発達を抑えることができ、大きな改善につながった（図庁では平成 28 年度途中から試験的に利用を開始した。

略）。さらにこの手法の精度は、世界で最も良い精度とSHIPS の詳細は別所 (2018)をご覧いただきたい。

される HWRF と比べ、最大風速は一般にそれ以上の精

SHIPS は、i) 初期値変わりが小さい、ii) 領域数値モ
デルと同程度の予測精度、iii) 説明変数の寄与度から予度、中心気圧も 42 時間から 78 時間予報以外でそれ以上の精度を出すことがわかった（図略）。

測の解釈が容易、等の理由で世界的に広く使われている。一方、統計的な手法のため、急発達のような統計的に極端な強度変化の予測は不得手で、発達事例は弱めに、定常事例は強めに予測する傾向がある。
本研究では、従来の SHIPS の利点を残しつつ、発達・定常・衰弱それぞれに対応した複数の SHIPS を構築することで、各カテゴリーの予測精度を高めることを目指した新しい台風強度予測手法を開発した。
2.

新しい予測手法の概要とその精度

この手法では、発達・定常・衰弱別の 3 つの SHIPS
モデルが予測する強度変化量を、強度変化予測の不確実性に応じて重み付け平均する。強度変化予測の不確実性は、ランダムフォレストという機械学習アルゴリ
ズムにより決定する。ランダムフォレストは、ランダ
ムに構築された多数の決定木から多数決により分類を決定するアルゴリズムである。ただし本手法では、多数決の結果は利用せず、多数の決定木による選択（発図 1: 強度予測の概要. (a) ランダムフォレストで重みを決定する例. (b) 重み付け平均の例 (ここでは発達例を示す).

達・定常・衰弱）のばらつき具合を強度変化予測の不確実性と見なし、重み付け平均に用いる。
図 1 に手法の概要を示す。まず 100 本の決定木からなるランダムフォレストを構築し、発達・定常・衰弱を予想する決定木がそれぞれ何本かカウントする。これに基づき、重み付けの比率を決定する（図 1a）。次に発達・定常・衰弱の 3 つの SHIPS モデルを計算し、重み付き平均を最終的な予報値とする（図 1b）。なお、この手法に必要な統計データ及び入力データは SHIPS と同じであるため、ここでは説明を割愛する。
図 2 にこの手法の精度が従来の SHIPS からどの程度良いかを、絶対誤差の改善率で示す。中心気圧の予想
は、36 時間予報以降 5%以上、84 時間予報以降は 10%

図 2: 従来手法と比較した絶対誤差の改善率. 横軸は予報時刻 6
時間から 120 時間までを示す. 太線は統計的有意を示す.

謝辞；HWRF の精度検証にあたり、気象庁予報部アジ
ア太平洋気象防災センターのご協力に感謝いたします。
参考文献
別所 康太郎, 2018: 台風強度予報ガイダンスの開発.
量的予報技術資料, 23, 43–55.

― 353 ―

D362

衛星画像を用いた深層学習による台風の強度推定
大 光 寺 岳 1)， 鎌 倉 智 之 2)， 北 畠 尚 子 （ 気 象 大 学 校 ）１）現：福井地方気象台，２）現：気象庁総務部



はじめに

近年，機械学習技術のうち画像認識の分野では，深層学習モデルの台頭により飛躍的に性能が向上し，様々な分野への応用も行われるようになっている．一方，台風の現業強度解析はドボラック法への依存が大
きいが，客観化と省力化が課題となっている．
本研究では深層学習モデルを構築し，大量の衛星赤外画像を用いて，台風の強度分類を試みるとともに，気象データに深層学習モデルを適用する際の課題を抽出することを目的とする．



実験設定

本研究では，Simoyan and Zisserman(2014)の VGG を参考にし，11 層の畳み込みニューラルネットワーク(CNN；8 層の畳み込み層，5 層のプーリング層，3 層の全結合層からなる)を構築した．対象としたデータは気象庁ベストトラックデータに記録された 1981 年第 1 号～2017 年第 14 号までの 37 年分で，最大風速に基づく
熱帯低気圧の強度を 6 のカテゴリ(表 1)に層別化した．
衛星画像はこの期間のひまわり及び GOES によって観測された赤外画像 131,344 枚を用いた．このデータを構築した CNN に適用し，ベストトラック解析値との比較を行うことで，学習とテストを実施した．
ここで，学習とテストにあたってはデータセットを訓練・検証・テストデータの 3 つに分ける必要がある．
訓練データと検証データを用いて CNN の学習を行い，テストデータを用いて CNN の精度を確認する．本研究では，データセット A として一般的な画像認識問題同様にランダムに分割した場合と，データセット B として年別に分割した場合とで学習・テストを行った．



結果

表 2(a)，(b)にそれぞれデータセット A・B におけるモデルのテスト結果を示した．データセット A での分類精度は 82%と高い値になり，CNN モデルを用いて北大西洋及び北東太平洋の熱帯低気圧の強度推定を行った Pradhan et al(2018)[1]で示された精度と同程度であった．一方，ドボラック法に関連する研究からは，衛星
画像と台風強度の対応関係にはある程度の誤差がある
ことが知られている[2][3]ので，これらの精度は高すぎるのではないかという疑いが残る．
データセット B での分類精度は 52%となり，データ
セット A から大きく低下した．しかしながら，強度カ
テゴリのズレを強弱それぞれ 1 段ずつ許容すると精度は 91%となることから，モデルが赤外画像と強度の対応関係は捉えられていることが分かる．さらに，5 割という値は前述の誤差を考えると妥当な値であることから，Pradhan et al.(2018)とデータセット A のテスト結果の精度は，各データ間に存在する自己相関が影響したのではないかと疑われる．



帯の画像の利用も試みるなどして精度の向上を図りたい．

第 1 表 本研究における台風の強度カテゴリ
最大風速 (kt)
強度カテゴリTD (tropical depression)
Vmax < 34
TS (tropical storm)
34 ≤ Vmax < 48
STS (severe tropical storm)
48 ≤ Vmax < 64
TY (typhoon)
64 ≤ Vmax < 85
VST (very strong typhoon)
85 ≤ Vmax < 105
VT (violent typhoon)
105 ≤ Vmax
第 2 表 CNN による分類の混同行列
太字は真値と推定値が同じカテゴリ，下線はカテゴリの推定のずれが 1 段階以内の事例数．
(a)データセット A による実験
推定値
TD
TS
STS
TY
VST
VT
真
TD
5780
618
72
22
15
0
値
TS
861
4845
407
124
19
0
STS
203
624
3402
588
34
0
TY
49
101
287
4404
303
3
VST
14
21
28
340
2668
8
VT
3
0
4
8
100
313
(b)データセット B による実験
推定値
TD
TS
STS
TY
VST
VT
真
TD
2288
745
28
10
1
0
値
TS
870
1395
290
151
0
0
STS
342
830
386
356
12
0
TY
43
344
262
903
170
0
VST
15
39
0
416
778
0
VT
0
11
0
20
429
170
参考文献
[1] Pradhan et al., 2018: Tropical cyclone intensity estimation using
a deep convolutional neural network, IEEE Transactions on
Image Processing, 27, 692-702.
[2] 木場ほか, 1990: 台風のCI 数と中心気圧および最大風速の関係, 気象庁研究時報, 42, 59-67.
[3] 北畠ほか, 2018: 1980 年代の航空機観測を用いた北西太平洋の台風の中心気圧とドボラック法 CI 数の関係に関する再調査, 気象庁研究時報, 62, 59-67.

まとめ

本研究では，深層学習モデルを構築し，大量の衛星
赤外画像に適用して台風の強度分類を行い，妥当と考えられる分類結果が得られた．一方，時系列データを使用する際の課題も抽出された．今後は，ほかの波長― 354 ―

D363

Grad-CAM に よ る 台 風 強 度 予 測 の 感 度 解 析 と水蒸気フラックスおよび角運動量との関連
棚 原 慎 也 1, 田 盛 智 翔 也 2, 藤 井 駿 人 3, 柴 田 大 河 1, 伊 藤 耕 介 1, 山 田 広 幸 1, 宮 田 龍 太 1
1（ 琉球大学大学院 理工学研究科，2 那覇航空測候所，3 名古屋大学大学院 環境学研究科）
1

はじめに
現在気象庁は台風の強度予報について，全球モデルの結果に補正をかけて行っているが，急発達する台風が増加したことが原因で，中心気圧，および最大風速の予報が困難になってきていると指摘されている（Ito,2016）．そのため，台風強度予測にとって重要な領域を特定する手法を開発することは非常に重要である．



本研究では，画像認識の分野で高い識別精度を示す
convolutional neural network（CNN）に，Gradient-weighted

図 1:（左）Grad-CAM が出力した画像,（右）JRA-55 をClass Activation Mapping (Grad-CAM) を適用することで用いて解析した水蒸気フラックスの画像.

台風の予測に重要な領域を可視化し, 気象学の物理法則で構築される数値予報解析システムとの関係性を見ることで, 人工知能が出した需要な領域が気象学的にどういった意味があるかを検証した．
2

データと手法2.1 データ ここではデジタル台風で収集した 2010～2016 年に発生した台風の衛星画像および気象庁ベスト
トラックデータを用いた．台風の画像はベストトラックから得た緯度・経度を座標の中心とし，一辺約

図 2:（左）Grad-CAM が出力した画像,（右）JRA-55 で2,600km となるように切り出した．これらを用いて台風解析した角運動量の画像.

の強度について気象庁が最大風速を基に定義した“表現しない”，“強い”，“非常に強い”，“猛烈な”の 4 段階

3に分類した．

図 1 は Grad-CAM が出力した CNN による 24 時間後の結果と考察

2.2 手法 CNN は，LeNet（LeCun et al., 1998）の改良

台風強度予測に重要な領域と水蒸気フラックスの状態

版を使用した．
検証にあたっては，
24 時間後予測を 2010を比較したものである. Grad-CAM が示した重要な領域～2016 年に発生した台風の衛星画像で CNN のトレーと JRA-55 で解析した水蒸気フラックスが活発な領域

ニングし，トレーニング時に使用した同様の台風の衛が類似する箇所が存在することがわかる. CNN が台風

星画像でテストした．

強度の 24 時間後予測を行う際に衛星画像から雲の形状

また CNN の予測に重要な領域を可視化する手法との特徴を読み取るが, それにより水蒸気フラックスのして，Grad-CAM（Selvaraju et al., 2017）を使用した．

状態を部分的に考慮することに繋がると言える．図 2

ここではトレーニング後の CNN が衛星画像で台風のは, Grad-CAM の出力画像と角運動量の輸送状態を比較

強度クラスの 24 時間後予測を行う際に適用し，気象学したものである. Grad-CAM が示した重要な領域との物理法則で構築される数値予報解析システムとの関JRA-55 で解析した角運動量の輸送が活発な領域とで類係性があるかを検証した．

似している箇所が存在することがわかる．発表時には,これらの類似点について議論を深めたいと考えている．

― 355 ―

D364

畳み込みニューラルネットワークを用いた
熱帯低気圧の予兆検出における性能評価*松 岡 大 祐 1 , 2 , 中 野 満 寿 男 1 , 杉 山 大 祐 1 , 内 田 誠 一 3
1海洋研究開発機構, 2 科学技術振興機構, 3 九州大学
1.

習によって 10 台の識別器を生成し、未学習のデータにはじめに

近年、多層化されたニューラルネットワークを用い対するテスト時においては、各識別器による予測結果

た機械学習の一手法であるディープラーニングによるのアンサンブル平均を最終的な存在確率の出力とした。

画像認識が、手書き文字の認識や自動運転、医療診断におけるガン細胞の検出、工場生産における異常検知3.

結果等、様々な分野において応用されている。本研究では、生成された識別器を未学習のデータに適用した。適ディープラーニングの一手法である畳み込みニューラ

用結果のうち、Best case および Worst case の一例を図

ルネットワーク（CNN）を用い、熱帯低気圧に発達す

2(a)および(b)に示す。Best case では、9 個の TCs およびる前の状態の検出を行った。

pre-TCs のうち、8 個を正しく検出できた（POD=88.9%）。

2.

pre-TCs を捉えることができた（FAR=9.8%）。一方、

また、82 個の検出領域のうち、74 個は TCs または手法

本研究では、雲解像モデル NICAM による全球シミュレーションデータ[1]に対して熱帯低気圧のトラッキ

Worst case の図では、POD=20.0%、FAR=72.7%となっている。

ング[2]を行い、入力値となる外向き長波放射量の矩形
領域（1000km 四方）データへのラベル付けを行った。
ここで、発生前の熱帯低気圧（pre-TCs）および発達中の熱帯低気圧（TCs）を同一クラスとして扱い、それ以外の低気圧の雲（non-TCs）との 2 クラス分類を行った。
学習データとして、ラベル付けされた 50,000 個の TCs
および pre-TCs データ、500,000 個の non-TCs データを用いた。

図 2 熱帯低気圧および予兆の検出結果。(a)2006 年 10月 21 日 18 時 UTC、(b) 2006 年 8 月 17 日 18 時 UTC
4.

おわりに

本研究では、CNN を用いた熱帯低気圧の予兆検出を試みた。本発表では、海域毎、季節毎およびリードタ
イム毎の検出性能の評価についても報告する。
図 1 畳み込みニューラルネットワークによる識別器。
(a)学習時、(b)テスト時

参考文献[1] Kodama, C., et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93,
393-424.

本研究において用いた CNN による識別器の構成を
図 1 に示す。学習時においては、独立したデータの学[2] Sugi, M., et al., 2002, J. Meteor. Soc. Japan, 80, 249-272.

― 356 ―

D365

気 象 学 に お け る AI 活 用 を 考 え る*三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )

1.

はじめに

2.

AI ブームが華やかである。しかし、エーアイ、エー

気象学における AI 活用可能性

データ同化は、気象学の花形にのし上がったと言えアイ、といってそれが何を指すかは明快ではない。素る。アメリカ気象学会の Monthly Weather Review 誌や、人の目から見て、AI はコンピュータが自ら考えている

英国王立気象学会の Quarterly Journal など、気象学の世かのように入出力をすることを指すのではないかと思界一流誌で、データ同化に関する論文数は飛躍的に増う。知能とは何か、ということから考えると話が難しえた。データ同化は、観測データと数値モデルをつなくなってくるため、ここでは立ち入らない。素人の単ぎ、数値モデルと現実世界を同期する。これにより、純な視点で見ると、数値天気予報そのものが AI の一種

現実の数値天気予報が可能となる。

である、という広義解釈も成り立つ。コンピュータに

データ同化の方法は、変分法やアンサンブルデータ

観測データをつっこんだら、将来予測をしてくれる。

同化手法、そのハイブリッド手法などがあるが、どれ人間をはるかに凌駕した AI だ。

もベイズ推定に基づき、変分法の手続きは AI における

AI というと通常はデータ駆動型の学習機械を指す。

機械学習手法における最適化解法と数学的に同等であ

これらは、大量のデータで学習させることで、入力デる。この点は最近よく知られており、データ同化の変ータに対して適切な出力データを出す。根本的に内挿分法の大自由度最適化解法が、根本的に多層ニューラ的であるため学習するデータに含まれていないことはルネットワーク（ディープラーニング）の最適化解法

経験できず、未経験の入力データに対して適切な出力と似ている（あるいは同等とさえ言える）ことは、H.

を返すことは難しい。このことは災害を相手にする際

Abarbanel（私信）や S. Reich（私信）らも指摘している。

には致命的である。というのも、未経験の顕著現象こ

この類似性（あるいは同等性）を突き詰めることで、そが大災害を引き起こすからだ。

両者の発展の良いところを融合できる可能性はある。

そこで、物理法則に基づく数値モデルを使ったプロ

このほか、数値天気予報におけるいわゆるガイダン

セス駆動型のシミュレーションが役立つ。これを行う

ス、あるいは Model Output Statistics（MOS）におけるニには、モデルを構築する科学者の「知能」が必要だ。

ューラルネットワークの活用は古くから行われてきた

物理法則を理解しモデル化して、アルゴリズムに落とが、これを高度化することは、直接的である。この延し込み、実際にプログラミングしてソフトウェアとし長上に、「AI 気象予報士」が考えられる。あらゆるインて動作する。このどの部分が AI で置き換えることがでプットを生かし、ユーザーが欲しい情報を作り出す。

きるか。科学者の「知能」を AI で置き換えられれば、今や 30 秒ごとに更新する気象予測（Miyoshi et al. 2016a;

モデル化からソフトウェア構築のプロセスすべてが自2016b）が視野に入ってきた。これを生かすには、AI動化できるかもしれない。今の AI にそれを求めるのは気象予報士が必要となる。

少し飛躍がある。

ほかにも、モデル誤差の推定にディープラーニング

本発表は、専門分科会の招待講演として、筆者の立手法を活用するなど、様々な活用法が考えられる。

場から何でも好きなことを話して欲しい、という依頼を受けた。大変光栄なことで、発起人に感謝する。し3.

結語

かし「立場」というよりも、筆者の「視点」から、今AI の発展は、近年まれに見る規模と注目度がある。

のAIブームを生かして気象学が発展する可能性はある

この専門分科会が開かれるのも、そのような世の動きのか、考えてみたい。AI が衆目を集め、大きな投資をに気象学も真剣に対峙すべきという懸念からかもしれ受けて、急激に発展している。気象学でも今発展してない。筆者の視点で、以下で本発表を締めくくる。

いる AI が活用できる場面は多いと思う。AI を活用す

気象学は、AI を使ってきた。
これからも使い続ける。

ることで、急速に発展する AI の恩恵を受け、それを気

数値天気予報でさえ AI と呼べると思う。同士たる気象象学という科学の発展に生かすことができれば、AI 研

学者よ、自信を持て。我々は、ビッグデータを時代に究に対する投資に対して一石二鳥になるだろう。

先んじて切り拓き、AI も切り拓いてきた先駆者だ。

― 357 ―

大 会 第 4 日
午  前A401

原子間力顕微鏡を用いた個別雲凝結核の吸湿特性評価*古 家 正 規 (金 沢 大 学 自 然 科 学 研 究 科 ), 岩 田 歩 (慶 応 義 塾 大 学 理 工 学 部 ),松 木 篤 (金 沢 大 学 環 日 本 海 域 環 境 研 究 セ ン タ ー )

1.

はじめに

の関係を示すフォースカーブから導出することができ

大気エアロゾルの多くは水蒸気を取り込み、雲凝結核（CCN）として働くため、その吸湿特性を正確に評価することが気候への影響を理解する上で重要である。

る。形態測定、表面張力時における AFM のカンチレバ

ー に は 、 OMCL-AC240TS (Olympus ） 、 お よ び
NN-HAR-FM60（NaugaNeedles）をそれぞれ使用し大気エアロゾルの雲凝結核としての活性はその粒径た。

物性にも依存するため、それらを考慮して吸湿特性を3.

だけでなく、粒子に含まれる様々な物質の化学組成、表現する単一のパラメータκが提唱されている[1]。

水蒸気未飽和の条件においてκを求めるためには、

乾燥粒径・吸湿成長因子（gf）・気相液相界面の表面張力の正確な測定が必要である。先行研究では、吸湿結果と考察

本実験では、個別粒子の吸湿特性を直接的に求めることを目的として、AFM による粒子の形態とフォースカーブの測定を行った。形態測定から求めた gf の結果を

表 1 に示す。いずれのモデル物質についても、先行研性タンデム微分型静電分級装置（HTDMA）や雲凝結

究で HTDMA により導出された値と標準偏差内で一致

核カウンター（CCNC）を用いてκを求める方法が一した[2][4]。Gf に関しては HTDMA のような従来の手般的にとられてきた。また、近年ではCCNCやHTDMAなどのバルク測定だけでなく個別粒子レベルでCCN活法と近い値が得られたことから、本測定手法がHTDMA や CCNC を補完する技術として発展する可性を測定する手法が開発されている。特に原子間力顕能性を示した。

定できる点[2]や表面張力を測定できる点[3]で優れて力を導出する際に課題を残すものの、潮解させた粒子

微鏡（AFM）での測定では3次元的に個別粒子のgfが測おり、バルク測定では得ることができない粒子そのものの表面張力などの情報を得ることができ、注目されつつある手法である。
本研究ではAFM を用いることでgfと表面張力の両方を直接測定し、個別粒子のκを求一方、表面張力については、現状、保持力から表面張からのフォースカーブの取得には成功している。今後
は、正確な表面張力を導出するためのさらなる手法の改良を行うとともに、内部混合粒子も含めたより現実に近い試料に応用する予定である。

める手法の確立を目指している。
2.

表 1 gf の結果

実験手法������������� ������������� ������������������ �������
54

本実験に用いたモデル物質として、塩化ナトリウム���������

���������

���������

（NaCl）、硫酸アンモニウム（(NH4)2SO4）、マロン酸を使用した。アトマイザーで発生させた粒子はインパ

参考文献

クターで基盤上に捕集した。基盤には、カバーガラス[1] Petters, M, D., and Kreidenweis, S, M., 2007.

本 研 究 で は AFM （ Nanofinder HE （ TOKYO[2] Morris, H, S., et al., 2016. Analytical Chemistry.

に撥水剤をコーティングしたものを使用した。

Atmos. Chem. Phys. 7, 1961-1971.

INSTRUMENTS））測定部の湿度を調整する湿度制御

88, 3647-3654.

（RH=23~24%）における固体粒子の形態、および湿3242-3247.

力を測定した。表面張力を導出するために、保持力と6, 795-809.

システムを新たに開発した。本実験では、乾燥状態
潤状態（RH=77~78%）における液滴の形態と表面張[3] Morris, H, S., et al., 2015. Chemical science. 6,[4] Koehler, K, A., et al., 2006. Atmos. Chem. Phys.

いう探針が液滴から離れる際の力を求める必要がある。

保持力はサンプルを上下させることによって、カンチ
レバーにかかる力とサンプルとカンチレバー間の距離― 361 ―

A402

黒い微粒子の氷核活性の評価*當 房 豊 (極 地 研 ), 茂 木 信 宏 (東 大 ・ 理 ) , 足 立 光 司 (気 象 研 ), 大 畑 祥 (東 大 ・ 理 ),吉 田 淳 (東 大 ・ 理 ), 近 藤 豊 (極 地 研 ), 小 池 真 (東 大 ・ 理 )


はじめに



初期結果

大気中に浮遊するエアロゾル粒子のうち，黒い物質

CRAFT によって計測された BC 試料の 1 つであるフからなる粒子は，太陽放射を強く吸収することにより，

ラーレン煤（Alfa Aesar 社製）の nm 値を図１に示す．

大気を加熱する効果をもたらすといわれている．また，

Vergara-Temprado らの最新の研究[5]では，BC 粒子の氷

黒い粒子が雪面に沈着した場合は，雪面の太陽放射の核活性は，他の先行研究で報告されている結果よりも反射率を下げることにより，氷の融解を誘発する効果

かなり低いことが示されているが，本研究で得られた
nm 値は，Vergara-Temprado らの値よりもさらに低いとがあると考えられている．
上記のような効果を持つ黒いエアロゾル粒子としていう結果になった（図１）．その理由としては，BC 試

は，化石・バイオ燃料の燃焼時などに放出されるブラ料の違い（製法や純度など）や計測手法の違いなどがックカーボン（BC）などの炭素質粒子がよく知られて関係していると考えられる．本発表では，それ以外のいる[1]．その他にも，最近の研究では，人間活動に伴BC 試料や酸化鉄試料の氷核活性について調べた結果

う燃焼時には，BC だけではなく，黒色の酸化鉄粒子もについても報告する予定である．

大気中に放出されることが指摘されている[2-4]．
黒いエアロゾル粒子の氷晶核としての能力（氷核活性）を理解することは，それらの粒子が雲微物理に及ぼす影響や雪面への沈着過程を評価する上で，非常に重要である．しかしながら，混相雲が形成される温度・湿度条件（温度が約－36℃～0℃，相対湿度が 100%以上）での BC の氷核活性については，鉱物ダスト粒子と同程度であることを示した先行研究がある一方で，ほとんど氷核活性がないことを示した報告事例もあり，
未だによくわかっていないというのが現状である[5]．
また，黒色酸化鉄粒子の氷核活性については，現時点
では，先行研究がほとんどない状況である．

図１ CRAFT を用いて計測された BC 試料（フラーレ そこで本研究では，様々な黒い微粒子の氷核活性にン煤）の氷核活性（nm）の評価．エラーバーは，95%

ついて，極地研の水滴凍結実験用の実験系（CRAFT [6]）信頼区間．比較対象用に，リーズ大学の水滴凍結実験を用いて調べた結果について報告する．

用の実験系（NIPI）を用いて計測された 2 種類の BC
標準試料の氷核活性の計測値も示している．



実験方法

水滴凍結実験用には，数種類の BC 試料と酸化鉄試料（黒色，赤色，黄色のもの）を用意し，各々の試料

参考文献[1] Bond, T. C., et al., 2013, J. Geophys. Res. Atmos., 118,を含む懸濁液から 5 µL の水滴を作成した．水滴は疎水性油脂を表面に塗ってあるステージ上に並べた後に，

5380-5552.
[2] Yoshida, A., et al., 2016, Aerosol Sci. Technol., 50(3), 1-4.

CRAFT を用いて 1℃/min で冷却し，各温度で凍結した[3] Moteki, N., et al., 2017, Nat. Commun., 8, 15329.

水滴の割合を 0.5℃毎に記録した．そして，水滴凍結実[4] Matsui, H., et al., 2018, Nat. Commun., 9, 1593.

験の結果を元に，各々の試料に関して，－30℃以上の[5] Vergara-Temprado, J., et al., J. Geophys. Res. Atmos., 123,
4273-4283.

温度での単位質量および単位表面積あたりに含まれる氷晶核数（nm および ns）を算出した．

[6] Tobo, Y., Sci. Rep., 6, 32930.

― 362 ―

A403

Hybrid フ レ ア ー 粒 子 の 雲 核 ・ 氷 晶 核 能*田 尻 拓 也 ・ T zu -Hsien KUO・ 折 笠 成 宏 ・ 財 前 祐 二 (気 象 研 ),村 上 正 隆 (名 大 宇 地 研 ),


はじめに

今後の予定



UAE 研究プロジェクト「乾燥・半乾燥地域における個別粒子の組成分析から内部混合粒子の様態に多少

降水強化に関する先端的研究」の一環として，室内実

サイズ依存性が認められることから，IN 能への影響に

験に取り組んでいる．前回大会では，地上ヨウ化銀

ついて分級した粒子の計測を進めていきたい．また，（AgI）発煙装置と AgI フレアーの雲核能・氷晶核能の雲生成チェンバー実験を今後実施する予定である，

比較を中心に議論した．引き続き，Hybrid フレアー(AgI＋吸湿性粒子)の評価実験を進めており，進捗状況を報告する．Hybrid フレアーは，吸湿性フレアーの内容物に AgI を加えたものであり，それらが内部混合した粒子を大気中に散布することを意図している，吸湿性成分による雲核としての働きと，AgI による氷晶核としての働きが共に発揮されることにより，散布対象となる
有効雲が，より多様なものとなる．


図１ Hybrid フレアーの電子顕微鏡画像（矢印は AgI）．

+\EULG フレアー粒子の物理化学特性

室内実験における粒子発生には，高速風洞と希釈シ

電子顕微鏡による Hybrid フレアー粒子の形態および化学組成分析から，AgI 単体として存在するものはほと
んどなく，KCl が卓越しており，数十 nm と非常に小さな粒子領域まで付加的に AgI が含まれていた（図１）．
この他，吸湿性フレアー同様に CaCl2 およびサブミクロ

dn/dlogd (cm-3)

ルバッファータンクへと試料粒子を導入した．

Hygro Flare
Hybrid FlareAgI Flare104

ステムを用い，各種粒子計測装置を接続したエアロゾ

ンサイズの粒子については Mg を含むことが判った．
粒径分布計測からモード径は，およそ 140-170nm であ

103

102

101

100

10

り，AgI フレアーと菜異なり，吸湿性フレアーとほぼ同1000

図２ フレアー粒子の粒径分布の比較

等な分布を示した（図２）．

湿度κ値は大きく（概ね＞0.3，図省略），過飽和度
0.2-0.3%程度の雲発生環境下において過半数の粒子が雲核として働くことを示唆された．
+\EULG フレアー粒子の氷晶核特性

氷晶核計データを用いて，INAS の過飽和度依存性を算出した（図３）．温度が低いほど INAS が大きく，-15℃
以下では水未飽和でも 1010 m-2 超える INAS 値となっており，吸湿性物質と内部混合した状態にあっても，AgIが氷晶核として有効に働くことが示唆される，― 363 ―

-2とから推測されるように，CCN としての働きとして吸1013

INAS density (m )KCl や CaCl2 などの吸湿性の高い物質が含まれるこ



100

Diameter (nm)

1012
1011
1010
109

-10 C
O

-15 C
O

108

-20 C
O

107

-25 C
O

106
-10

-5

0

5

10

Water supersaturation (%)

図３ Hybrid フレアーを用いた氷晶核計測

15

A404

水飽和以下での雪結晶の成長条件を解明する鉛直過冷却雲風洞実験
高橋庸哉（北教大）１．はじめに
 樹枝状と呼ばれる雪結晶の形は羊歯六花や樹枝六花、星六花など主枝の形態や副枝の密度により多様である。これらの結晶は大気中でどのような成長条件で成長するのだろうか？  
Takahashi(2014)は気温と雲水量を変えながら水飽和条件下でより詳細な実験を行い、樹枝状結晶の多様性は気温に主に依存し、12.4°C~−16.3°C では気温の低下につれて、扇六花、広幅六花、星六花、樹枝六花、羊歯六花、樹枝六花、星六花、扇六花と変わることなどを見出した。ここでは、水飽和以下（氷飽和以上）での実験結果について報告する。
水飽和以下では Kobayashi(1961)や Rottner& Vali (1974)により静的チェンバーによる実験が行われており、角板成長領域では無垢または骸晶の薄い角板（h/2a<0.2）、無垢または骸
晶の厚角板（0.2<h/2a<1.0）、厚角板（h/2a→0.8）が成長するとされ、雪結晶成長ダイヤグ
ラムとして、膾炙している。しかし、これらの実験は支持物の上に雪結晶を成長させたもの
で、天然雲内で自由落下しながら成長する雪結晶とは成長環境条件（温度場及び水蒸気場）を
異にする。
２．実験
 雪結晶は雲の中を落下しているため、雪結晶
回りの流れで水蒸気と熱の輸送が促進される。
大気中での雪結晶の成長を調べるためには、自由落下させながら雪結晶を成長させることが不可欠である。発表者等はこれに沿った鉛直過冷
却雲風洞を開発し、実験を継続してきた。今回もこれを用いて実験を行った。
実験は等温及び水に対する飽和比が  以下の条件で成長時間 10 分、成長温度–12.5ºC～–16.5ºC で行った。
３．結果と考察
1）Fig. 1 に得られた雪結晶の例を示す。角板，扇六花、広幅六花、星六花、樹枝六
花、羊歯六花が見られた。
2）樹枝六花、羊歯六花にみられる副枝の成
長に雲粒は必要条件ではないことがわかる。
3）Fig. 2 は気温と過飽和水蒸気量による結晶形の変化を示したものである。水飽和条
件での実験と同様に、気温の低下につれて、扇六花、広幅六花、星六花、樹枝六花、羊歯六花、樹枝六花、星六花、扇六花と変わった。また、–14.3℃付近では飽和水蒸気量の増加と共に、扇六花から広幅六花、星六
花、樹枝六花、羊歯六花へと変化した。
4）上記の静的チェンバー実験の結果とは大きな違いが認められた。即ち、樹枝状結晶が成長し、実験温度範囲では厚角板は見られなかった。結晶表面に常に新たな環境をもたら通風の存在が関係していると考えられる。
引用文献
Takahashi, T.，2014: Influence of liquidwater content and temperature on theform and growth of branched planar snow
crystals in a cloud. J. Atmos. Sci. , 71,
4127-4142.
※本研究は科研費基盤研究(16K055 51) の助成を受け行った。
(a)

(b)

(c)

(d)

Fig. 1. -14.3℃で得られた雪結晶の例：(a)羊歯六花（過飽和水蒸気量 0.17g m -3 ，直径
1.35mm），(b)樹枝六花（0.15，1.35），(c)広幅六花（0.09，0.99），(d)扇六花（0.03，0.26）。

Fig. 2. 気温と氷に対する過飽和水蒸気量に対する雪結晶形。

― 364 ―

A405

2018 北 陸 大 雪 時 の 降 雪 粒 子 の 特 徴* 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 )はじめに2018 年冬季，北陸地方の平野部は各所で数度にわた降雪環境とその経過，とりわけ降雪粒子の種類はどのようなものか，ここでは雪氷研（防災科研・長岡市）
2.

180

1 hour prec.

160
140
120

06:00 191 cm

5min prec.

1.7 cm/h

4.7 cm/h, 4.6 mm/h (9 h)

1.8 mm/h (15 h)

16

21:00 149 cm

12
8

06:00 124 cm

4100

大雪時の降雪様態 降水量・降雪量（積雪増加量）

00:00

図１は雪氷研における集中豪雪時（2018 年 2 月 5 日，
6 日）の積雪深と降水量（5 分，１時間，期間平均）のSnow depth-1での今冬大雪時の観測からその特徴について述べる．

200

prec. (mm h )る集中豪雪[1]による大雪に見舞われた．集中豪雪時のsnow depth (cm)

1.

0
06:00

2018/02/05

12:00

18:00

00:00

02/06

06:00

12:00

図 １ 積 雪 深 と 降 水 強 度 ( 5 分 , 1 時 間 , 期 間 平 均 ）．

推移である．5 日午前 6 時頃からほぼ切れ目のない降雪が続き積雪深が次第に増加している．降雪の強度を降水量でみると，
5 分という短時間の降水強度は 10mm h-1
を超えるが，１時間平均では 10 mm h-1 以下となる．また数時間を超える増加期間平均では，激しい場合でも 5mm h-1 程度で， 1mm 当たり約１cm の割合で積雪深が増加している．降水量当たりの積雪増は気温にも左右される面があるが，上記の大雪時の諸特徴は他の集中豪雪事例にもほぼ同様の傾向がみられる．なお，この

図２ 粒子空間密度・落下速度・降水量(5 分平均）．

期間の上空の大気環境は輪島の 500hPa で−35℃以下，
寒気中心の南下の様相と継続時間とから里雪型と判断された[2]．
3.

降雪粒子の特徴 空間密度・降雪の種類

図１に見られるように降雪は 2 月 5 日，6 日と続いたが，6 日は夜半の激しい降雪によって降雪粒子観測が不能になった．
図２には 2 月 5 日の各５分平均の降水量，

図３ 粒径・落下速度，前半（左），後半（右）．

粒子の空間数密度 N と主要降雪種の落下速度 CMF [3]空間密度が大きくなると一粒子当たりの雲粒数は減少を示す．降水量は粒子の空間密度に対応して変動してするので，霰から霰状雪が主になることは理解できる．

おり，23 時頃の降水強度最大での空間密度は１m 当た

4.

３

まとめ 若干の考察と今後の課題

り１万個を超えた．積雪増加が緩い前半９時頃までは観測からは，多量の雪粒子の生成，それら多量の粒落下速度が大きく変化しているが，後半は粒子の落下

子が日本海の多量の水蒸気供給を背景に雲粒捕捉し速度はほぼ一定で推移した．一方，合成レーダーによ（霰状雪の形成），結果，落下速度の増加を得て大きなる雪雲を見ると（図なし），前半の午前 6 時頃までは T

降雪（水）フラックスを獲得し，かつそれが継続する

mode，その後は海岸線に沿うような形や福井沖の JPCZ

所に大雪が生じたことが推測される．多量の粒子の生から流れるようなものに変わった．降雪粒子について

成には，上空の強い寒気の存在や降雪雲の形態の違い

は図３に前半と後半の主要降雪の粒径・落下速度分布にあらわれた気流の収束などが関係したと考えられる（CMF）を示した．前半は霰の割合が多いのに対して，が，その解析は今後の課題である．

後半は霰状雪とほぼ同等の粒径・落下速度をもつ降雪

参考文献

種であった．実際粒子の写真観測からも，最大時をは[1] 中井専人, 2007, 気象研究ノート(216), 45-59.

じめ数度の降水量のピークには霰状雪が見られた．す[2] Akiyama, 1981, J. Meteor. Soc. Japan, 59, 591-601.

なわち大雪の主役は高い空間密度の霰状雪であった．

[3]Ishizaka et al., 2013, J. Meteor. Soc. Japan, 91,747-762.

― 365 ―

A406

2018年1月大雪時の新潟県における降水系と降雪時気温*1中井専人・1本吉弘岐・1山下克也・1山口(1: 防災科研・雪氷)

１．はじめに2017/2018冬季は1月から2月にかけてしばしば大雪となった．防災科学技術研究所雪氷防災研究センター(以後雪氷研と記載；新潟県長岡市)における積雪観測では，まとまった降雪とともに積雪深が一気に増加した期間が４回あった．このとき，例えば信越本線の列車立ち往生，新潟県全域の交通障害，
福井県における最大約1500台に及ぶ自動車の立ち往生のように，大雪が社会活動に大きな影響をもたらした．本報告では，新潟県に顕著な影響をもたらした降水系の特徴と降雪時気温について報告する．
２．解析方法
降水強度分布には10分毎の気象庁全国合成レー-1
ダーエコー強度(mm hour )を使用した．また，瞬時値であるエコー強度がそのまま10分間継続したと仮定して積算した降水量を求めた．解析期間は，
期間I: 1月9日18時から14日9時，期間II: 1月23日0時から28日0時である．期間の区切りは降雪の開始
及び終了をエコー強度やアメダスを参照して決めた．
降水時の気温については，雪氷研及び気象庁観測点の毎正時気温及び転倒ます前1時間降水量を使用し，各期間における気温別の積算降水量を0.5℃きざみで求めた．なお，これまでの解析では風速を用いた降水量の補足損失補正は行っていない．
３．結果
期間Iにおいて，11日12時ごろまでの強い降雪は海岸沿いと沖合の降雪バンドに分かれており，ひまわり雲画像と対応させると，沖合のバンドが日本海
寒帯気団収束帯(JPCZ)によるものであり，海岸沿いのバンドはJPCZ西側の寒気内の筋雲から発達したものであった．後者はその後わずかに北上，さらに前者と合流する形で5-6時間停滞し，局地的に強い降雪をもたらした(図1)．JR信越本線の列車を立ち往生させた(新潟県三条市)積雪は主にこの降雪によるものと考えられる．これらのバンドの南北で大きな気温勾配があり(図2)，新潟－長岡間で0℃をまたぐ気温差が大きく(図略)，ひいては積雪の特性(乾雪・湿雪，密度)の差異になっていたと考えられる．
期間IIにおいては西南西－東北東に移動する降雪バンドやJPCZに伴う渦状降雪の上陸，南下後，Tモード，Lモードの筋雲による降雪の時間が長かった．長岡においては0℃前後の気温が多い通常の降雪と異なり，-1℃以下の低温の降雪が多く(図3)，
融雪などの雪処理に影響した可能性が考えられる．
4．まとめ
大雪時２期間の解析から，降雪を集中させる降水系の動きと降雪時の気温が特徴として解析された．

図１

悟

2018年1月11日１４００JSTのレーダーエコー強度(陰影,凡例は図中にIntensityと表記; mm hour -1 )及びその積算値(等値線, 凡例は図中にAccumul
ated Precipitationと表記; mm)．
図２
秋田県にかほから富山
県伏木まで，海岸沿いの気象庁観測点の気温時
系列．縦軸は図の下端が2018年1月10日12時，
上端が12日12時の48時間分である．等値線と陰影で気温を示す．気温勾配はJPCZに伴うもので，
11日 午後には新潟県寺
泊 (三 条 ア メ ダ スの ほ ぼ
真西)付近で気温傾度が大きかったことがわかる．

図3― 366 ―

期間IIの気温別降水量(mm)A407

境界層の薄い層雲に検出された大きな雨滴－.D バンド偏波レーダ観測および東京スカイツリーを利用した測定－＊

三隅良平・宇治靖・前坂剛・木枝香織（防災科学技術研究所）

１．はじめに 「暖かい雨」による雨滴形成過程において，大気中の巨大エアロゾルが雲粒核として働き，それが雨滴に成長するという考え方が古くから提示されてきた．一時期このような巨大雲粒核の働きは雨滴形成においてあまり重要ではないとされたが，近年になってその効果が再評価され，雲粒数濃度が高い雲の降水形成においては重要な働きをするとの指摘もなされている．本講演では，境界層に形成された極めて薄い（厚さ 500 m 程度）の層雲の中に大きな雨滴（直径 2 mm 以上）が検出された事例を示し，「暖かい雨」の過程を考察する．
２．観測
 東京スカイツリー高度 458 m 地点において，雲・エア
ロゾル観測を継続的に行っている．雲粒粒径分布の観測には，前方散乱式スペクトロメータの一種である Fog
Monitor（FM-120）を用いている．また直径 50 μm 以上のドリズルおよび雨滴の計測のため，光学式ディスドロメ
ー タ の 一 種 で あ る Meteorological Particle Spectrometer（MPS）を設置している．東京スカイツリーの約 15 km
南（35.58゜N, 139.78゜E）および約 9 km 北東（35.77゜N, 139.89゜E）には防災科学技術研究所の Ka バンドレー
ダが設置されている．これらのレーダは波長 8.6 mm，ビーム幅 0.3°のスキャン型ドップラーレーダで，うちの１台は偏波機能をもつ．なお偏波間反射因子差（ZDR）は，
MPS のデータを用いてバイアス補正を行っている．
３．結果と考察 解析事例は 2017 年 8 月 31 日未明に関東地方を覆った下層雲である． この日関東地方は前線帯の北側にあり，大気下層は湿った北東気流が卓越していた．図 1 は Ka
バンド偏波レーダで観測されたレーダ反射因子（Z）および ZDR の時間・高度断面図を示している．6 時以前は、エ
コー頂は高度 400～600 m の範囲にある．
興味深いことは，
Z の値が-10 dBZ 未満であるにもかかわらず，正の ZDR が観測されていることである．散乱計算によると，均一の雨滴粒径を仮定するとき ZDR = 0.6 dB の値は概ね直径 1.8mm の雨滴に相当する．図 2 は東京スカイツリーに設置された MPS で計測された雨滴直径のヒストグラムを示す．
直径 2 mm を超える雨滴が検出されており，Ka バンド偏波レーダによる正の ZDR と矛盾しない． 図 3 は 1:18 における雲粒粒径分布を示す．過去に東京スカイツリーで観測された下層雲に比較して，幅の広い粒径分布が観測された．
 直径 2 mm の雨滴の落下速度は 6.5 m/s であり，薄い層状雲に長時間保持されることは考えにくく，何か効率的な雨滴形成が起こったものと考えられる．そのプロセスについて考察を進める．
謝辞 本研究は，東京理科大学・国立極地研究所・防災科学技術研究所の共同研究の一環として行われた．観測の一部は総合
科学技術・イノベーション会議の SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）「レジリエントな防災・減災機能の強化」（管理法人：JST）として実施された．
文献 
Misumi et al. (2018), JMSJ, 96, (in press).

図  .D バンド偏波レーダで観測された，東京スカイツリー周
辺の  年  月  日における D = と E ='5 の時間・高度断面図．方位角 ゜の 5+, スキャンデータのレンジ幅 NPを平均して作成した．

図  東京スカイツリーに設置した 036 で計測された， 年 
月  日  の雨滴直径と個数のヒストグラム．

図 東京スカイツリーで観測された  時  分における雲粒粒径分布（実線）と，東京の下層雲における平均的な雲粒粒径分
布（破線，0LVXPLHWDO による）．

― 367 ―

A408

Ka 帯偏波レーダとビデオゾンデにより観測された層状性降水固相域の KDP 極大層
篠田太郎*1・長屋智大 1・大東忠保 2・鈴木賢士 3・山口弘誠 4・
山田広幸 5・川村誠治 6・坪木和久 1・中北英一 4(1 名古屋大学宇宙地球環境研究所, 2 防災科学技術研究所, 3 山口大学大学院創成科学研究科,
4
京都大学防災研究所, 5琉球大学理学部, 6情報通信研究機構)
1．はじめに走査型 Ka 帯偏波レーダで観測される偏波パラメータと固体降水粒子の特徴との関係を明らかにする
ために、2016 年梅雨期に沖縄において Ka 帯レーダとビデオゾンデ（VS）、雲粒子ゾンデ（HYVIS）を用いた集中観測を行った。集中観測期間中の 2016
年 6 月 3 日 16 時 10 分に放球した VS と HYVIS の結合ゾンデの事例では、Ka 帯レーダで層状性降水域の
高度 6.0～7.5 km の範囲に KDP の極大層（最大値 2.5
deg./km）が観測され、VS との比較から扁平な氷晶
粒子（板状結晶）が多数存在することが原因であると推察した[1]。本研究では、KDP の近似式に基づいてこの事例の追加解析を行い、VS の解析結果から得られる KDP の推定値が Ka 帯レーダによる観測値と合致するか、観測された KDP の極大層は氷晶粒子の粒径、扁平度、数濃度のどの要素に依存するか、を明らかにすることを目的とする。
2．解析手法
偏波間位相差変化率 KDP は偏波間位相差ΦDP の距離微分で定義されるが、氷晶に対する近似式として
以下のように表現できる[2]。

央値など）に極大は見られない（図 1b）。扁平度 (1-r)
は中央値、上位 30 パーセンタイルとも 0.3～0.5 を示しており、板状もしくは柱状の氷晶粒子の存在を示唆するが、KDP の極大層で扁平度の統計値に極大は見られない（図 1c）。粒子数 N は、KDP の極大層で粒子数の極大値を示しており、鉛直方向の変化傾向も良く一致している（図 1d）。この結果から、KDPの極大層は板状や柱状の氷晶粒子が多数存在することにより形成されることを確認できたと考えられる。
実際に、KDP の極大層付近で、HYVIS により板状結晶の存在が確認されている。
融解層と KDP の極大層の間（高度 5～6 km）では、VS や HYVIS で雪片の存在が少数ながら確認されており、KDP の極大層よりも下層における KDP 値の減
少は氷晶粒子の凝集成長による雪片の形成を反映していると考えられる。
KDP の極大層は、本事例の高度 6.5 km 付近の他に、
高度 6.0 km や 8.0 km 付近で観測される事例も見られた。これは、-6℃～-20℃の気温の範囲であり、この温度帯で形成・成長する板状もしくは柱状の氷晶
粒子数の鉛直プロファイルが KDP の極大層の高度と極大値に反映されると考えられる。
謝辞

本研究は科学研究費補助金基盤研究 S (15H05765)、

基盤研究 B （16H04049）の援助を受けて実施している。

この式におけるλはレーダの波長（8.6 mm）、C は定数で[2]から 1.6、ρp は氷晶の密度で[2]から 0.107
g/cm3 とする。他のパラメータである氷晶の粒子数
N(D)、氷晶の粒径 D、氷晶の扁平度 (1-r) はいずれも VS の観測結果から氷晶粒子毎に算出し、高度 250
m 毎に積算して KDP の値を算出する。ここで、扁平度(1-r) は、0 の場合には球形、1 に近い値ほど扁平な粒子であることを示す。
3．結果と考察
図 1a に VS で観測された氷晶粒子のみを用いて近似式から算出した KDP と Ka 帯レーダにより観測された KDP の鉛直プロファイルを示す。高度 6.5 km
付近の極大値を除けば、高度毎の変化傾向を良く再現できていることが見て取れる。このことから、VSの観測結果を用いて算出される KDP の推定値は十分に評価が可能であると考えられる。
そこで、VS の観測結果から氷晶の粒子数 N、粒径
D（図では D3）、扁平度 (1-r) の鉛直プロファイルを求めた。D3 は中央値、上位 30 パーセンタイル値、最大値の鉛直プロファイルを計算したが、KDP の極大層である高度 6～7 km において粒径の統計値（中図 1 (a) VS の観測結果を KDP の近似式に代入して得られた推定値（黒実線）と Ka 帯レーダによる
KDP の観測値（青×）。(b) VS の観測結果より得られた粒径の中央値（点線）、上位 30 パーセン
タイル値（実線）、最大値（一点鎖線）。(c) VSの観測結果より得られた各氷晶の扁平度（粒径を色で示す）と扁平度の中央値（実線）、上位 30パーセンタイル値（破線）。(d) VS の観測結果より得られた粒子数。
参考文献[1] 長屋ほか, 2017, 気象学会春季大会予稿集, D457.
[2]― 368 ―

Bringi and Chandrasekar, 2001, Polarimetric Doppler
weather radar, Cambridge Univ. Press, 636pp.

A409

Jumping Cirrus の地上観測と衛星・ラジオゾンデ・地上レーダーによる定量的解析*瀬口貴文 (防衛大), 岩崎杉紀 (防衛大), 鴨川仁 (学芸大),
岡本創 (九大応力研), 石元裕史 (気象研), 牛山朋來 (土木研)
１ はじめに４ 結果・考察

Jumping Cirrus (JC)とは、オーバーシュートが沈んだ後、積乱雲2016 年の 19 件の JC は、平均すると到達高度が 14.6km、ジャの anvil から 1-2km ジャンプする雲のことであり、Fujita (1982)のンプの高さは anvil から 1.2km、飛び出してから最高高度に達する

飛行機観測により命名された。

までの鉛直速度は 11.5 m/s となった。事後はいずれも anvil 上空

Wang et al. (2011)は、3D 非静力学雲モデルを使用し、米国で発の東風に従って流れ、沈むことなく約 10 分間で消失した。これ生した大規模積乱雲を再現し、非断熱過程(重力波の砕波)によりらの時空間スケールは、数値モデルによる米国の事例の再現結果

JC が発生することを示した。さらに、衛星や地上レーダー観測とよく一致する。また、形態的特徴から、対流圏で発達した積乱を併用し、対流雲やオーバーシュート、anvil 上部に広がる巻雲と雲から anvil 上部へ雲物質を輸送していると思われる。しかし、の関係が示唆されている。しかし、可視観測に基づく実例の定量

差分画像で正の値は検出されず、上部加湿の証拠は得られなかっ的解析がないため、発生条件や規模、頻度、働きといった基本的た。館野のゾンデの気温の鉛直分布と比較すると、3 件が対流圏な性質は未だ推定の域を出ない。Setvák et al. (2008)は、JC の雲粒

界面(DT: Dynamic Tropopause または CPT: Cold Point Tropopause のの昇華によりオーバーシュートの上の成層圏が加湿される可能いずれか)に達しており、成層圏貫入を示唆している。重力波の性を衛星データによって示し、この現象の解明が対流圏―成層圏

砕波を促す要因の 1 つとして、anvil とその上部の風速の鉛直シ間の物質輸送や下部成層圏の水蒸気量の推定に寄与することがアーがあげられる。
高度 15 から 20km における シアーは平均 1.2

期待される。

m/s/km で、anvil 付近の高度の風速に比べて、その上部の風速の本研究は、カメラ撮影により JC を観測し、その形態・特徴を方が大きい傾向が見られた。衛星の可視画像では JC に関わる特定量的に理解し、成層圏への物質輸送の態様を明らかにすること

徴は検出できなかった。これは、対流規模や空間スケールが小さを目的とする。

いことに起因する。しかし、米国の事例に比べて弱い対流でも、

２ 観 測発生する JC のスケールは同程度であり、対流の規模の差は JC の2016・2017 年の 7・8 月の間、富士山頂と防衛大学校の屋上(神奈川県横須賀市)に複数台カメラを設置して、15 秒間隔で定点撮発生頻度に影響する。大規模対流から発生する頻繁な JC が anvil
上部に広がる巻雲の生成に影響すると考えられる。

影を続けた。解析を終えた 2016 年では、合計で 19 件の JC が撮影出来た。図 1 はその一例である。
2018 年は防衛大学校のみで 7 月から観測を開始している。
DT 17.37km

３ 解 析
まず、夜間撮影した星の位置から、ピクセル毎の方位角と仰角を導出する。次に、JC に近い時刻の赤外輝度温度分布(ひまわり8 号 13ch.)から、該当方向に存在する積乱雲を特定して直線距離

CPT 16.77kmを求める。この距離と仰角から JC の高度を見積る。また、時間
発展、ひまわり 8 号 3ch の可視画像や 8ch(水蒸気吸収帯)と 13chの輝度温度差分画像、茨城県館野市のラジオゾンデのデータ(図2)を用いて、JC 発生時付近の特徴を調査した。なお、差分画像では、圏界面付近まで発達した雲上部の成層圏に水蒸気が存在して

日 21 時。実線・破線は DT と CPT の高度をそれぞれ示す。

いる場合、正の値となる。
Anvil

図 2 館野における気温(左)と風速(右)の鉛直分布。2016 年 8 月 4
５ 謝 辞

Jumping Cirrus

本研究の一部に、九州大学応用力学研究所の共同利用研究の助成を頂いた。
６ 参考文献Fujita, 1982, Journal of the Meteorological Society of Japan, 60, 1,

図 1 栃木県鹿沼付近で発生した積乱雲と JC。2016 年 8 月 4 日 18355-368.

時 18 分、防衛大学校で撮影。この事例では JC 到達高度 16.8 km

Setvák et al., 2008, Atmospheric Research, 89, 170-180.

で、図 2 に示す CPT を越え、成層圏到達の可能性がある。

Wang et al., 2011, Terr. Atmos. Ocean. Sci., 22, 5, 447-462.

― 369 ―

A410

2017 年台風 21 号（LAN）に伴う放射状巻雲バンドの数値実験*玉井健太郎 (北海道大学 環境科学院) 川島正行 (北海道大学 低温科学研究所)
1. はじめに巻雲バンド(cirrus band)とは対流圏界面付近で見られるコントラストがはっきりしたバンド状の巻雲であり，低気圧やジェット気流, メソ対流システム, 台風など様々な擾乱に伴い発生する(Knox et al. 2010, Weather )。巻雲バ
ンドに伴う乱気流による航空機事故は古くから多数報告されている。Trier et al. (2010, J. Atmos. Sci. )，Kim etal. (2014, Mon. Wea. Rev. )では乱気流を伴う巻雲バンドの発生の主要因として水平風の鉛直シア，不安定な成層状態の２つが挙げられおり, 巻雲バンドは水平ロール状対流と似た構造をしていると述べられている。
本研究では 2017 年 10 月 16 日に発生した台風 21 号
（LAN）の成熟期～衰退期に広範囲に現れた放射状の巻雲バンド（図 1）に着目し，その構造と発生メカニズムを調べるために数値実験を行った。

2. 実験手法
数値実験には WRF-ARW Ver. 3.7.1 を用いた。水平格子間隔が NPNPNP の領域を設定し 10 月 18
日 00UTC を初期値として双方向ネスティングで計算を行った。 NP  NP 格子の領域はそれぞれ 
時間後 時間後に積分を開始した。初期値・境界値には 1&(3)1/ を用いた。鉛直層数は  層とし安定で, 先行研究で指摘されているように, 対流が鉛直シアの影響を受けバンド状になったと考えられる。
長波・短波放射スキームにおいて雲の効果をなくした実験では, 全体の雲の分布は変わらないが, 雲頂付近の静的安定度が増加し, バンド構造は殆ど見られなくなった（図略）。これから, 雲放射フィードバックの効果 (下層からの長波放射による雲底での加熱，雲頂における放射冷却)により成層の不安定状態が維持されることが, 巻雲バンドの形成・維持に必要であると考えられる。

4. まとめ・今後の課題
 モデル中の巻雲バンドは, 上層アウトフローの強化に伴う鉛直シアの強化と, 放射による成層の不安定化の効
果により生じたと考えられる。実験では格子間隔を 2 kmとしたが, 観測されたバンドの表現に十分な解像度とは言えないので, さらに高解像度の実験を行う必要がある。
この事例では, 台風が傾圧帯に入り軸対称構造が崩れ始める際に巻雲バンドが広範囲に生じた。また, 他の多くの台風と比較して巻雲バンドがより顕著に現れた。今後は台風の構造の変化と巻雲バンド発生の関係性について詳
細に調べる予定である。

対流圏中層～下部成層圏の鉛直格子間隔は約 250 m とした。雲微物理スキームには :60 を用い NP と 

NP 格子には .DLQ)ULWVFK の積雲スキームを用いた。
長波短波放射スキームは 5570* を用い 放射における雲の効果をなくした実験も行った。


3. 結果
衛星では台風が弱まりつつ進行方向を東寄りに変える
時間帯（21 日 18UTC～22 日 04UTC）に台風中心の北～東側に, 放射状に広がる巻雲バンドが観測された。間隔は
最初 10～20 km程度で, 時間とともに広がっていった。
再現された台風は10月21日10 UTC過ぎに最盛期を迎え，中心気圧が920 hPaまで低下した。目の大きさが観測に比べ大きいなどの違いはあるが, 台風の経路や中心気圧の変化など，ベストトラックと整合的な結果が得られた。
数値実験でも観測と近い時刻に, 15～17 kmの高度に放射状に広がるバンドが生じた（図 2）。この時間帯には台風の上層アウトフローの顕著な強化が見られ, 巻雲バン
ドはアウトフローの上面で発生した。巻雲バンドの高度での鉛直シアベクトルは台風中心向きとなり, バンドの走向はシアベクトルにほぼ平行であることが分かる（図 2右）。巻雲バンドが生じている領域の成層は中立～弱い不図1.

2017年10月21日23UTCのひまわりの輝度温度 (℃) .

図2. モデル出力から求めた10月22日02 UTC の雲頂温度 (℃)と雲頂付近の鉛直シアベクトル（雲頂とその1km 下の風速差）.

― 370 ―

B401

海岸線地帯における大気水圏・生物圏・人類圏の「飽和」
山中 大学（総合地球環境学研究所，神戸大学名誉教授）
1.

はじめに

が�とすると地上に供給される水の質量は����, 凝結に地球上の大気圏はかなり球対称に分布するが，水圏より大気に与えられた熱量は�����である．この加熱が，は固体圏の微妙な凹部（地球表面積の 7 割）に分布す

正味放射過不足の一部��とバランスするとき，(1)からる．生物圏は，固体圏・水圏と大気圏との境界面である�� � ��������

陸面・海面（ほぼ常温・常圧・等重力ポテンシャルな準球殻）領域内でも，陸海空 3 圏の境界である海岸線を中心に局在し，さらに人類圏は生物圏内でも極めて不均質に分布する．地球上での生物や人類の生存を考えるには，圧力・温度等のみならず，このような局在特性の決定要因や制限条件を考えなければならない．
2.

(2)

水に関する定数� � ��� � ��� J/kg, � � ��� kg/m3，観測から� � � � ��� km, 海岸線長はフラクタル特性を持ち（地球 15 周＝60 万 km と言われることもあるが）�程
度の分解能では� � ��� � ��� km で，��は全球熱収支で要請される（全球平均年雨量 1,000 mm に対応した）
潜熱加熱 80 W/m2 ×地球表面積の 1/3 程度である

陸海空 3 相の境界領域としての海岸線地帯（Yamanaka et al., 2018）．（河川流量や地下水が「飽和」

海岸線は，地球全体の熱・水収支に依存する海水量

すると洪水が起きるが，本稿では踏み込まない．）とプレート運動・造山・浸食などで決まるが，本稿では海岸線そのものの決定には深入りせず，平衡な海岸線が4.

生物圏・人類圏の「飽和」
地球上の生物量は，生息面積も質量も陸上植物が与えられた場合の生物圏・人類圏の条件を考える．
海岸線で接する陸海，海空，陸空の間では，温度・圧力等の物理量は連続であっても，その勾配量は不連
続となり，これを緩和する種々の過程が現れる境界領域（「海岸線地帯」と呼ぶことにする）が形成される．

大部分（1015 kg 程度）である．ここでは海岸線地帯単位
面積当りの生物量� は雨量�に比例すると考える：

� � ��

(3)

係数は��= 101 kg/m 程度である．これが最大生物量と海岸線地帯の大気境界層内には，日射加熱や放して「飽和」（超えるとどれかの種が絶滅）しているかど

射・降水冷却に対する海陸の熱容量・熱輸送差から日・うかは議論があろう．植生やプランクトンなど生物圏が年周期の循環（海陸・季節風）が生じる．氷点以上の陸生じると熱的特性が変わり，海陸間循環が変わり，雨量

面・海面には生物圏が形成され，勾配を抑制する．

も変わるが，当面はそれらが平衡しているとする．

3.

人類圏は生物圏内に形成され，人類自身とその生存

大気水圏の飽和
大気は熱帯でも条件付不安定で，何らかの強制で水に必要な食糧や家畜・木材・紙など生物資源から成る:� � �������� � � � �/�

蒸気を飽和させねば対流は生じない．陸付近では雨量
分布は海岸線に鋭い極大をもち，海岸線地帯の雨量�

は日・年周期の海陸・季節風循環強度を通じて海陸間
温度差��に比例すると考えられる:� � ���

(4)

人口は特に過去 2 世紀間に激増しつつあるが，総質量4×1011kg は生物圏（植物）に比べ遥かに小さく，まだ「飽和」（超えると飢餓・戦争で減る）せず，また人類によ(1)

係数は観測から� � ������/年/K程度である．現在の海岸線上の極大値は� �1,300 mm/年程度である

る陸面・海面の生物的（農林水産業）・非生物的（舗装・埋立等）改変もまだ平衡に達していないと考えられる．
5.

おわりに

（Ogino et al, 2016, JC; 2017, GRL）が，エルニーニョに生物も人類も海岸線地帯以外にも分布しているが，よる海水温変動のほか，人間活動による陸面変化にそのような人類も今や殆どは海岸線地帯の生産物や経より��が変われば�は変わる．

済活動がないと生存できず，従ってまずは海岸線地帯

海岸線地帯の幅が�, 長さが�, 水の密度が�, 潜熱について概略の見通しを得ることが肝要と考えている．

― 371 ―

B402

|ÎßÄ{`IRK82ĖĚĐïÓiFGLyÌ

* W É  (|   ã å  ), ¢ £  Ö (|   ã å  ),d ÿ  ± (|   ã å  )
1.

はじめに

3.

Ċ© ãßÄ{`ģ|Î![*,' Àßl1î,ġÎ§Ģģ.`
á|ÎÜ ÜÕ!³čÞ -Y  .
-Ĥ|ÎÜ ÜÕÞ !|ÎĊĉ OR6M
Ó²õ %+ģ×zÙz1Čq|Î¸ząbêl1'+Y 0  ġNakamura etal., 2015, JGRĢĤ|Î¸z ąbê!Î +Wùª#ÓÚs1¬&-'ģÎ# ÓàĈċ1¬&-YÎ§1xč-ĤS½ģÜÕÞ
ÓiV-­ě!ģ
ÓiG>Mpâ.-Ó²õ Uí´ ģ Ĝ¬´ ĝ-ġBarnes and Screen,
2015, WIREsĢĤâ ÜÕzĔhâ.-ą|Î¸zék¥B<RP!.ýe Î§1¬&-Ð C3−@A=7ÏĎ1·-ģ"|}ã äá´1û-ģÎ Àß ÜØģW
ùª r Ėþð.ÓiFGLĒÇél­ě-ü´ û+.-ĤÓ°åG>M!Č¦ģĖĚG>M n.ģ

結果と考察ÜÕÞ -qÓ ²õġo²õĢ!ą
|Î¸zéB<RP-Ĥo²õ1~Ã²õġInsĢ
FGLyÌġMemĢtĂ/ģÓ°å
!+'ą |Î¸zéB<RP,ġóĥģôjøĢģo²õ-.. V!*60ħ40 Ĥ Ã āĚ\ĊÓßk¥ġóĥģĕ­Ģ!ģIns !|ÎÜ ĠßQË292 cßk¥1îģ0)- Warm Arctic Cold SiberiaġWACSĢB<RP-ĤS½ģMem !ú +Á+ *|ÎÜ Ġßk¥!æ ģ|I
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AFES !ÒćéöÂ Ûġ4m ÝĢG>M1
Æ- %,ģÈëñ ÷Ì ~â1* āâ- ģ Ąg!ĘĤ ģÓ
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2.

謝辞

実験設定

G>MTòĠª1Tđ¶¡ġ60kmĢ$«aAFESġĂmªħT79L56Ģ1çĤèÊ_
1981-2010 ¨ Óij SSTģ*" 1979−1983 ¨ÜÕġÕKPģHĢ
ģ$! 2005−2009 ¨ ÜÕġÕKPģLĢ1VĦ<4D ğ 100 ©ðt1ĀĤ+ģL èÊ_  H Ñðt© 7 Å
1 ¿1uÇjğ1 L†ģH èÊ_  LÑðt© 7 Å 1 ¿1uÇjğ1 H†ĀĤ.*,ģÜÕÞ -o²õġTotģL−HĢ!ģÜÕÞ -~Ã²õġInsģ((L†− H)+(L−H†))/2Ģģ*"uÇ{.-]v ²õ þð.
FGLyÌġMemģ((L− L†)+(H†− H))/2ĢtĂ  -Ĥ!FGLyÌ!ĖĚĐï1Č %Ć-^ģ100 ©ðt¨ +¯+.~Ã²õQFGLyÌ Òć +ÜÕÞqÓiV-­ěĖĚĐï ®w1Ąg-Ĥ

Èëñ!ģ|Îëñ¹ďDO957?ġArCSĢ
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*"FGLyÌġMemģĢĤøġìøĢ!ÐġąĢ
300hPa Ġªk¥1îģôjøēė!3m -Ĥĕ­!T 2m Óßk¥1îĤ― 372 ―

B403

北太平洋と北大西洋温暖化に対する
中緯度ジェットの応答*松 村 伸 治 ・ 植 木 聡 明 ・ 堀 之 内 武 (北 大 院 地 球 環 境 )

的に縮小し，SST 勾配が弱化している．それに対し，はじめに

将来の中緯度ジェットは極側にシフトすると予測さ北大西洋では子午面循環の弱化に伴って SST 前線帯にれているが，北半球では明瞭に現れていない．将来の昇温のピークがあり，SST 前線は弱まるものの極へのジェットの位置や強さは南北温度勾配を変化させるプ

シフトを引き起こしている．この対照的な中緯度 SST

ロセスに依存しており，北極海の海氷減少による北極の変化はジェットの変化とよく対応しており，北大西

温暖化が北半球ジェットの極向きシフトを抑制してい洋ではほぼ季節を問わず，北太平洋では特に夏季でると指摘されている．一方，熱帯温暖化は極向きシフ

SST 勾配とジェットの弱化が顕著となっている．

トに寄与するとされ，これらの相反する効果が共存す

実際に中緯度 SST の変化がジェットを強制しているることで将来予測の不確実性を生み出すと理解されてかモデル実験で検証を行ったところ，北大西洋ジェッいる．しかし，本研究では，温暖化に伴った中緯度 SST

トシフトと北太平洋ジェットの弱化が良く再現され，前線帯の変化が重要であり，結果として熱帯と中緯度

北極海の海氷減少の影響は限定的であった．従って，温暖化の競合が将来の北半球ジェットに本質的な役割

㼁㻣㻜㻜㼍
北大西洋では中緯度温暖化がジェットシフトに支配的を果たしていることを示す．

㻣㻜㻺であると言える．一方，北太平洋では，熱帯温暖化に

㻔㼙㻛㼟㻕

㻤㻜㻺

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㻟㻜㻺
㻞㻜㻺

よる亜熱帯ジェット強化と中緯度温暖化によるジェット弱化の相反する効果が共存することで，ジェットのデータと実験手法

データは CMIP5 モデルによる 20 世紀再現実験および RCP8.5 シナリオ実験の出力データを使用し，過去㻝㻜㻜(1970–1999)と将来(2070–2099) に関して 30 モデルのアンサンブル平均の差を将来変化とした．
㻼㼞㼑㼟㼟㼡㼞㼑㻌㼇㼔㻼㼍㼉

また，T85，鉛直 26 層の大気大循環モデル(DCPAM5)を用いて，4 種類の境界条件の下実験を行った．1) 過去の全球 SST・海氷，2) 将来の全球 SST・海氷，3) 将来の北極海海氷，4) 将来の中緯度 SST(35°N 以北)と北
極海海氷．これらの実験から，ジェットの変化に対す

結果

中緯度ジェットの極向きシフトは北半球では明瞭に㻙㻝㻚㻢いる．年平均東西風速において，北大西洋では対流圏

㻙㻝㻚㻞

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― 373 ―

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㻞㻡㻺 㻌㻟㻜㻺 㻌㻟㻡㻺 㻌㻠㻜㻺 㻌㻠㻡㻺 㻌㻡㻜㻺 㻌㻡㻡㻺㻌㻿㻿㼀㻌㼓㼞㼍㼐㻚㻿㻿㼀㻌㼓㼞㼍㼐㻚

㻌

㻜㻚㻝

㻝

㻟

㻙㻜㻚㻝 勾配の変化(陰影: °C /LAT)．実線は過去，破線は将来
㻙㻜㻚㻝
SST

㻌

㻞

㻙㻜㻚㻞

きる(図２)．北太平洋では高緯度ほど SST の上昇が大

㻌

㻟

ᴾ

㻙㻜㻚㻞
㻙㻜㻚㻞
図２:
㼏北太平洋と北大西洋の年平均 SST㼑 変化(°C)と南北㻜
の SST
勾配を示す．

㻠㻿㻿㼀㻌㼓㼞㼍㼐㻚

このような両大洋間の相違は SST でも見ることができくなっており，最大南北勾配および勾配の山は全体

㻔 㻯㻕

㻙㻜㻚㻠

㻞
㻝㻚㻡

㻠㻚㻡

㻢㻜㼃

㻠

㻟㻚㻡

㻜

瞭であり，モデル間の一致も乏しい．

㻺㼛㼞㼠㼔㻌㻭㼠㼘㼍㼚㼠㼕㼏

㻞㻜㻜

㻝㻞㻜㻱

現れていないが，実際には両大洋間で大きく異なって強いにも拘らず，変化幅は小さく極向きシフトは不明

㻝㻜㻜

図１: 北太平洋と北大西洋上における年平均東西風速の㻤㻜㻺㻣㻜㻺
将来変化(陰影)．実線は過去の平均値で，北太平洋は 10m/s，㻢㻜㻺㻡㻜㻺
北大西洋は 5m/s 間隔で表示．斜線はモデルの 80%以上が㻠㻜㻺㻟㻜㻺
同符号の変化であることを示す．
㻞㻜㻺であるため，放射強制力は固定している．

る(図１)．一方，北太平洋ではジェットは北大西洋より

㼏ᴾ㻺㼛㼞㼠㼔㻌㻼㼍㼏㼕㼒㼕㼏㼍

価した．但し，ジェットの変化は SST 強制力が支配的下層から中層にかけて極へのシフトが顕著となってい

㼎ᴾ

㻞㻜㻜

㻝㻜㻜㻜

る北極温暖化，中緯度温暖化，熱帯温暖化の影響を評



㻙㻝㻚㻞

変化に不明瞭さをもたらしていると考えられる．
㻝㻞㻜㻱
㻝㻤㻜
㻝㻞㻜㼃
㻢㻜㼃
㻜

㻿㻿㼀㻌㼓㼞㼍 㼐 㻚



㻜
㻙㻜㻚㻢

㻌
㻜
㻌
㻜㻚㻝
㻌
㻜㻚㻞

㻰㻶㻲 㻹㻭㻹

㻶㻶㻭

㻿㻻㻺

B404

温暖化に伴う平均降水量変化における海面水温パターン変化の役割：
高解像度 MRI-AGCM と CMIP5 モデルの比較
遠藤洋和（気象研）・鬼頭昭雄（気象業務支援センター）・水田亮（気象研）
１．はじめに温暖化に伴う熱帯域の平均降水量変化は、現在気候降水分布の振幅強化：Wet-get-wetter（WeGW）（Held
and Soden 2006）および海面水温変化（ΔSST）の相対値と同位相の降水変化：Warmer-get-wetter（WaGW）（Xie et al. 2010）を伴うことが良く知られている。
ΔSST 分布は気候モデル（AOGCM）間の予測ばらつきが大きいことから、降水量予測の大きな不確実性要因となっている（Chadwick 2016）。
気象研ではこれまでに、高解像度全球大気モデル（MRI-AGCM）を用いたタイムスライス温暖化予測および領域気候モデルによるダウンスケーリングを行ってきた。また複数のΔSST 分布をモデルに与えて予 測 不確 実性 評 価も 行っ て きた 。本 研 究で は、
MRI-AGCM の平均降水量予測における SST パターン変化の役割を理解するとともに、CMIP5 モデル（AGCM、
AOGCM）との比較から MRI-AGCM の予測特性を理解する。
２．モデル実験60km 格子 MRI-AGCM3.2 の Yoshimura 積雲対流
（Yoshimura,2015）版を用いて、CMIP5 で実施された AGCM 理想実験（表１）と同様の実験を行った。
amipFuture 実験で与えたΔSST は、CMIP3 モデル予
測平均で全球平均ΔSST＝4℃である。太平洋赤道域、インド洋西部、大西洋赤道域などで相対的に昇温量が大きい（図１）。
３．結果
６～８月平均における SST パターン変化に関連する降水量偏差は（図１）、MRI-AGCM では赤道太平洋
やインド洋で増加、海洋大陸付近や熱帯北西太平洋
で減少傾向を示し、おおむね WaGW 関係と整合している。CMIP5-AGCM についても同様の応答を示す（図略）。
次に、WaGW 関係の強さと amip 実験の年々変動におけるローカル SST－降水相関の強さの関係について図２に示す。年々変動の SST－降水関係が強いモデルは WaGW 関係が強い傾向が見られる。MRI-AGCM
は CMIP5-AGCM アンサンブル内に位置している。年々変動の SST－降水関係の強さを観測値と比較すると、
AGCM は全般的に過大バイアスである。このようなバ
イアスは大気海洋結合過程の欠如に起因するとして季節予報研究で以前から指摘されている（例えばWang et al.,2005）。実際、CMIP5-AOGCM の年々変動の SST－降水相関は、CMIP5-AGCM よりも小さく観測値に近い（図略）。

これら結果は、MRI-AGCM 温暖化実験における WaGW
関係は過大であることを示唆する。温暖化実験における熱帯北西太平洋の降水量は、MRI-AGCM は減少、
CMIP5-AOGCM は増加の傾向を予測する（図略）。熱帯
北西太平洋の SST 昇温量は相対的に小さいため（図１）、MRI-AGCM 温暖化実験ではその付近の降水量が過度に抑制されている可能性がある。
謝辞：本研究は文部科学省統合的気候モデル高度化研究プログラム（領域テーマ C）の支援を受けた。
表１

実験設定

実験名
amip
amip4xCO2
amip4K
amipFuture

CO2濃度
観測
観測x4倍
観測
観測

海面水温
期間
観測
1979-2008
観測
1979-2008
観測+4℃（一様）
1979-2008
観測+4℃（空間パターン） 1979-2008

図１ amipFuture 実験における SST 偏差（線）とMRI-AGCM の降水量偏差（陰影、mm/day）（amipFuture－amip4K）。SST 偏差は熱帯平均からの偏差を表示。
実（破）線が正（負）偏差で 0.3℃間隔。SST 偏差は30°S～30°N のみ表示。６～８月平均。

図２ amip 実験の年々変動における各格子点の SST－降水量相関の熱帯平均（x 軸）と WaGW 相関（y 軸）の関係。○は MRI-AGCM3.2。縦破線は観測値。

― 374 ―

B405

複数の海面水温上昇分布を仮定した
atmospheric river 発 生 頻 度 の 将 来 変 化 予 測*釜 江 陽 一 (筑 波 大 学 生 命 環 境 系 ), Wei Mei (ノ ー ス カ ロ ラ イ ナ 大 学 ),Shang-Ping Xie (UCSD ス ク リ プ ス 海 洋 研 究 所 )
1.

はじめに

洋からフィリピン付近に高気圧性偏差が確認できる。

温帯低気圧に伴う寒冷前線前面で発達する水蒸気輸

AR 頻度は北太平洋で全体的に増加する。温暖化時には

送帯は、atmospheric river（AR）と呼ばれ、東アジアを大気中の水蒸気量が増加し、AR の定義に用いられる水含めた世界各地で注目されている[1]。2018 年西日本豪

蒸気フラックスが閾値を超えやすくなるためである。

雨のような甚大な自然災害と直結することから、その一方で明瞭な空間分布も存在し、東アジアに上陸する

将来変化を予測し、さらにその不確実性要因を特定す

AR は顕著に増加している。

ることは極めて重要な課題である。CMIP5 マルチモデ

6 種類の海面水温上昇を仮定した実験結果を比較すルを用いた将来予測では、解像度が十分でないことにると、フィリピン付近の高気圧偏差と北太平洋高気圧

加えて、予測のばらつきの要因を特定することは容易

偏差には実験間で大きなばらつきが存在する。北インではない。本研究では、全球的な AR 分布の気候値、

ド洋から南シナ海にかけての海面水温上昇が相対的に季節変化、年々変動をよく再現する、高解像度大気大大きい実験では、フィリピン付近により強い高気圧性循環モデルを用いて、北太平洋夏季 AR 発生頻度の将偏差が生じ、南西風の強まりによって東アジアに上陸

来変化とその不確実性要因を探る。

する AR の頻度が大きく増加する。これは年々変動に内在する主要変動パターンとよく類似している。

2.

手法

気 象 研 究 所 60km 解 像 度 大 気 大 循 環 モ デ ル
MRI-AGCM3.2 を用いた巨大アンサンブル実験 d4PDF[2] の過去実験・4℃上昇実験の結果を使用した。過去
実験は AGCM に歴史的な海面水温 (SST)、海氷、放射強制を与えた60 年間 (1951-2010 年) の AMIP 型実験である。4℃上昇実験は、過去実験に用いた海面水温を 4℃上昇させ、RCP8.5 シナリオの 2090 年相当の放射強制力を与えている。上昇させる海面水温のパターンは、
CMIP5 マルチモデルによる RCP8.5 シナリオ実験の主
要 6 パターンを用いる。上昇パターンのクラスター解
析により、熱帯太平洋のエルニーニョ・ラニーニャ的
昇温分布や、低緯度と高緯度の昇温差が異なる 6 パタ

図１ d4PDF による 6 種類の海面水温上昇実験の過去ーンが抽出されている。それぞれ 60 年間で平均した気実験からの偏差を平均した、夏季における全球平均気候値を比較し、過去実験と比較した偏差分布の海面水

温 1 度上昇当たりの (a) SLP（等値線：実線が正、破線が負）、(b) AR 頻度の変化（陰影）。a の陰影は海面水温

温上昇パターン依存性を検証する。

上昇値。b の等値線は過去実験 AR 頻度の気候値。
3.

結果と議論

図 1 に 6 種類全ての実験を平均した夏季の将来変化

参考文献を示す。6 種類の実験を平均すると、北半球全体で海面[1] Kamae, Y., et al., 2017, J. Climate, 30, 5605-5619.

水温が上昇し、熱帯ではややエルニーニョ的な昇温が[2] Mizura, R. et al., 2017, Bull. Amer. Meteor. Soc., 98,

仮定されている。北太平洋高気圧は弱化し、北インド― 375 ―

1383-1398

B406

全 球 非 静 力 学 モ デ ル NICAM 気 候 実 験 に お け る 水 平 解 像 度 依 存 性*小 玉 知 央 1 , 佐 藤 正 樹 2 , 1 , 大 野 知 己 1 , 野 田 暁 1 , 八 代 尚 3 , 山 田 洋 平 1 , 中 野 満 寿 男 1 , 清
木 達 也 1 , 那 須 野 智 江 1 , Ying -Wen Chen 2 , 宮 川 知 己 2 , 杉 正 人 4 , Woosub Roh 2
1:海 洋 研 究 開 発 機 構 2:東 京 大 学 3:理 化 学 研 究 所 4: 気 象 研 究 所
1.

はじめに

本研究では降水や極端現象にも着目し、高解像度気気候モデルの高解像度化は対流や台風、豪雨など多候モデルのメリットと課題を議論する。

くの現象の再現と予測にとってメリットが大きい[1]。
我々はこれまで全球非静力学モデル NICAM[2]を用いて AMIP 的実験[3]を実施し、台風構造の温暖化変化[4]4.

謝辞

計算には地球シミュレータを利用した。本研究は環など高解像度のメリットを活かした解析を行ってきた。

境再生保全機構の環境研究推進費（2RF-1701）、文部科

この経験をもとに、CMIP6（第６期結合モデル比較学省委託事業統合的気候モデル高度化研究プログラム

プロジェクト）の HighResMIP（高解像度モデル比較プ

および科学研究費補助金（17H04856）の支援を受けてロジェクト[5]）に向け、現在新たな気候実験を実施し実施した。

ている。HighResMIP は水平解像度 50 km 以下の全球モ
デルを解像度依存性も含めて比較するプロジェクトである。ここでは初期解析として台風および温帯低気圧の水平解像度依存性について示す。
2.

実験設定と解析手法

HighResMIP Tier 1 プロトコルに従って 1950 年を初期値とする過去気候再現実験を実施している。56 km, 28
km, 14 km メッシュの NICAM をそれぞれ 65 年, 65 年,

図１ NICAM および観測（IBTrACS）に基づく全球の10 年間積分する予定である。積雲スキームはどの解像

台風発生数（箱ひげ図）。ひげは年々変動を表す。

度でも用いていない。データは DIAS を通じて CMIP6の枠組みで公開されることになっている。
本発表では計算が終了した最初の 1-10 年分の解析結果を示す。台風および温帯低気圧の検知はそれぞれ渦

図２

度[4]および海面気圧[6]に基づく手法を用いた。

の周囲５度、10 m 高温帯低気圧における生涯最大
3.

風速のヒストグラ

結果ム。1950 年平均。

図１は全球の台風発生数である。水平解像度を高めることで台風発生数は減少する傾向があり、一般的な参考文献

GCM とは逆の結果である。解像度を高めることで中心[1] Kinter III, J. L., et al., 2013, Bull. Am. Meteorol. Soc., 94,
231-245.

気圧と風速の関係がよりよく再現されるというこれまでの結果も確認した（図省略）。台風の全球分布につい[2] Satoh, M., et al., 2014, Prog. Earth Planet. Sci., 1, 18.

てはどの水平解像度を用いてもよく再現されているよ[3] Kodama, C., et al., 2015, J. Meteorol. Soc. Japan, 93,
393-424.

うに見える（図省略）が、今後積分年数を増やして確[4] Yamada, Y., et al., 2017, J. Clim., 30, 9703-9724.

認を進める必要がある。
図２は温帯低気圧に伴う強風の頻度分布である。水

[5] Haarsma, R. J., et al., 2016, Geosci. Model Dev., 9,4185-4208.

平解像度を高めることで、より強い風を伴う温帯低気圧の割合が増加する。温帯低気圧の発生数や中心気圧[6] Kodama, C., et al., 2014, Geophys. Res. Lett.., 41,

についてはあまり依存性が見られなかった（図省略）。

― 376 ―

3545-3552.

B407

気 候 モ デ ル の CO 2 濃 度 増 加 実 験 に お け る 有 効 放 射 強 制 力 と気候フィードバックパラメータの分析手法*筒 井 純 一 （ 電 力 中 央 研 究 所 ）1.

謝辞：本研究は文科省「統合的気候モデル高度化研究

はじめに
CO2 等の排出削減シナリオが所定の温度目標に適合プログラム」の支援のもとに実施した．

するかどうかは，
多数の大気海洋結合モデル（AOGCM）の予測情報が基盤となる．そこでは，AOGCM の強制力・応答特性が「エミュレータ」（簡易気候モデル）に反映され，任意の排出削減シナリオの温度上昇が，エミュレータによって確率論的に評価される．AOGCMの強制力・応答特性は，有効放射強制力と気候フィー
ドバックパラメータを基本量として，通常，大気 CO2
濃度を 4 倍にした 150 年の気候実験から分析される．
2.

手法
AOGCM の分析では，濃度 4 倍増実験の年別値から

大気上端のエネルギー不均衡を地表温度偏差に線形回帰する手法[1]が用いられてきた．CO2 などの強制力に対する AOGCM の応答は，線形理論の仮定の下，インパルス応答モデルで表される．本研究では，エネルギ
ー不均衡と温度偏差の時系列をインパルス応答モデルで近似する手法を開発した．これは，従来法と異なり，海洋の熱吸収を明示的に表現するもので，エミュレー
タのパラメータを直接決定することに相当する．さらに本手法では，CO2 強制力のパラメタリゼーションを導入して，年 1%漸増実験の時系列も同時に近似している．この結果，CO2 強制力のスケーリングの情報も得られ，気候感度の適切な評価につながる．開発した手法は文献[2]で提案した手法の改良版に当たる．
3.

結果
第 5 期結合モデル相互比較（CMIP5）の AOGCM の一つである MIROC-ESM に対し，4 倍増と 1%漸増の時系列を近似した結果を図 1 に示す．CMIP5 の他のモデルも含めて近似は良好で，海洋熱吸収の近似精度も良いことを確認している．有効放射強制力と気候フィー
ドバックパラメータは従来法の推定値と同様であるが，新手法では任意の強制力変化に対する温度応答を定量化するパラメータも導出される．この情報は，排出削減シナリオの評価だけでなく，AOGCM の応答特性の

図１ MIROC-ESM の CO2 濃度 4 倍増と年 1%漸増

診断にも活用できる．

（GCM 4x, 1%）の近似結果（IRM 4x, 1%）．エネルギ[1] Gregory et al., 2004, Geophys. Res. Lett., 31, L03205.

ー不均衡と温度偏差の時系列（a, b）および両者の関係[2] Tsutsui, 2017, Climatic Change, 140, 287-305.

（c）．ECS と TCR は平衡気候感度と過渡気候応答．

― 377 ―

B408

&0,3 マルチモデルにおける温暖化時の北太平洋の海霧変化
*川合秀明、神代 剛、遠藤洋和（気象研究所）、荒川 理（海洋研究開発機構）

１．背景

た結果についても示す。さらに、北太平洋高気圧と海霧の気

海面水温（SST）を上昇させた場合、また、二酸化炭素を増加させた場合の海霧の応答を、CMIP5 マルチモデルデータ

候変化の関係を定量的に議論すると共に、年々変動における両者の関係についても議論する（Kawai et al. 2018）。

を用いて調査した結果について、2017 年秋季大会において発表した。使用したデータは、amip（観測された SST を与える）、
amip4K（SST を全球一様に4K 上昇）、
amipFuture（SST
を CMIP3 マルチモデル平均の予測空間パターンをもたせて全球平均で 4K 上昇）、amip4xCO2（SST は変化させずに二酸化炭素濃度を 4 倍）実験の結果である。SST のみを上昇させた場合には、北太平洋高気圧が弱まる結果、北太平洋西部
では暖気移流が弱まるために霧が減少し、東部では暖気移流が強まるために霧は増加する。また、二酸化炭素のみを増加させた場合には、北太平洋高気圧が強まる結果、海霧はその逆の応答を示す。これは、Kawai et al. (2016)で示された
MRI-CGCM3（Yukimoto et al. 2012）の結果と同様であり、CMIP5 マルチモデルデータでもその結論が支持されたと言える。
これらの結果は、北太平洋における海霧の発生が最も多く

２．結果
6月、
8月の結果は7月の結果とほぼ同等であった。
さらに、各モデルの海霧の発生頻度を観測頻度で規格化した場合もほとんど同一の結果であった。このため、これまで示してきた
結果の信頼性は高いと結論付けられる。
北太平洋高気圧の変化と北太平洋の霧の変化の東西コント
ラストの関係を図１に示す。北太平洋高気圧の変化は、SSTを上げる実験 amip4K、amipFuture では全てのモデルで弱化する。また、全てのモデルにおいて、amipFuture の方がamip4K よりもその弱まりは大きい。一方、二酸化炭素濃度のみを増加させた実験 amip4xCO2 では、全てのモデルで太平洋高気圧は強化する。そして、図１から、海霧の変化の東
西コントラストは、北太平洋高気圧の変化と高い相関がある

船舶の運航等の観点からも重要な 7 月を対象としたものであことがわかる。また、気候変化に伴う両者の関係を過去の観ったが、今回は、6 月、8 月の解析も行い、結果の一般性を吟EECRA 船舶観測データを用いて求めた）における両者の関味すると共に、海霧の発生頻度の気候値がモデルによって異なることを考慮し、それぞれのモデルの発生頻度を規格化し測の年々変動（高気圧の変動は JRA55、海霧の発生頻度は係と比較したところ、その傾きは定量的にもほぼ一致していることが分かった。これらの結果は、北太平洋の海霧の変化が北太平洋高気圧の変化に伴う暖気移流の変化によってほぼ支配されており、北太平洋高気圧の変化がわかれば、海霧の変化も定量的に推測できることを示唆する。
謝辞
本研究の一部は、文部科学省の統合的気候モデル高度化研究プログラムの支援により実施された。

参考文献
Kawai, H., T. Koshiro, H. Endo, O. Arakawa, and Y. Hagihara,
2016: Changes in marine fog in a warmer climate. Atmos.

Sci. Let., 17, 548-555.

図１：北太平洋高気圧の変化（北太平洋中部（160–210°E, 30–

Kawai, H., T. Koshiro, H. Endo, and O. Arakawa, 2018: Changes inMarine Fog over the North Pacific under Different

50°N）で平均）と、北太平洋の海霧の変化の東西コントラ

Climates in CMIP5 Multi-Model Simulations. Submitted.

スト（西部（145–195°E, 38–55°N）の変化から東部（195–

Yukimoto, S., et al, 2012: A new global climate model of

235°E, 38–55°N）の変化を引いたもの）。
7月を対象。
amip4K

Meteorological Research Institute: MRI-CGCM3 -- model（●）
、amipFuture（▲）
、amip4xCO2（■）の、amip 実
験を基準にした差。
それぞれ、10 個の CMIP5 モデルの結果。
いずれも 1979－2008 年（30 年）のデータを使用している。

― 378 ―

description and basic performance --. J. Meteor. Soc. Japan,
90A, 23-64.

B409

気 候 モ デ ル MIROC の 雲 微 物 理 過 程 へ の
格子内雲水変動の影響* 堀 田 陽 香 , 鈴 木 健 太 郎 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )M a tth e w L e b s o c k (N A S A /J P L ), 五 藤 大 輔 (国 立 環 境 研 究 所 )1.

数[3]を用いて(式１)を計算することで、autoconversion

はじめに

現在の気候モデルは雲に関わる過程を解像できてい過程にファクターF を導入した。
非線形性が異なる３種ないという本質的な問題を抱えており、このことは多類のスキームに対して control 実験と F 導入実験を行な

くの気候モデルが共通して持つ雲の放射効果や降水特った。

性のバイアスの要因となっている。特に、雲スケール

MIROC に導入した F の再現性を評価するために、格(~1km)で起こる雲物理過程を格子スケール(~100km)で子間隔 14km の全球雲解像モデル NICAM[4]と衛星の全表現する際に、両スケール間のギャップに起因する不球観測データ[5]を用いた解析を行った。さらに F 導入

確実性が生じる。

による雲水量・雲量や放射場への影響を対応する衛星

雲粒同士が衝突併合し雨水に遷移する autoconversion
過程はこのような雲物理過程の代表例であり、モデル

観測データとの比較を通して評価した。
4.

結果と考察

内での表現が低層雲の放射特性や降水特性に大きく影

MIROC に導入した補正ファクターF と、NICAM 及び衛響する。autoconversion 過程による雲水変換率は雲水量

星観測データから算出した F の全球分布を図１に示す。

に対して強い非線形性をもつ。そのため、変換率の算定

衛星観測や雲解像モデルと比較して、MIROC は高緯度でにおいて気候モデル格子内スケールでの雲水量変動をの低い F を再現している一方、大陸西岸での低い F や無視することは、降雨生成及び雲の放射影響に系統的

熱帯海上の比較的高い F を十分表現できていない。F のなバイアスをもたらす。

再現性を向上させるためには、雲水分布関数 P(x)に三本研究では気候モデル MIROC の autoconversion 過程
において格子内の雲水量変動を考慮し、それが変換率角形を仮定していることによる制約についてより詳細に調べる必要がある。

に与える効果を導入した。また、この効果を衛星観測と講演では、F の導入による降雨生成過程や気候場への全球雲解像モデルを用いて検証するとともに、このよ影響を評価した結果や、異なる autoconversion スキー

うな高度化による気候場への影響を評価した。

ムを用いた感度実験の結果について報告する予定であ

2.

る。

方法

格子内の雲水量変動を考慮した変換率は、雲水量𝑥𝑥の格子内変動を表す確率密度関数𝑃𝑃(𝑥𝑥)をスキームの変換
率𝑅𝑅(𝑥𝑥)にかけて積分することで求まる[1]。この積分計
算の結果は、格子平均の雲水量をスキームに代入した値に補正ファクター(F と呼ぶ)を乗じた形になる(式１)。
F はスキーム𝑅𝑅(𝑥𝑥)の雲水量に対する非線形性と、格子

5.

参考文献

[1] Morrison, H. and Gettelman, A., 2008, J. Clim, 21(15), 3642–
3659.
[2] Watanabe, M., et al., 2010, J. Clim, 23(23), 6312-6335.
[3] Watanabe, M., et al., 2009, Clim. Dynam, 33(6), 795-816.
[4] Satoh et al. (2014) Progress Earth Planet. Sci., 1, 18.
[5] Lebsock, M. D., et al. 2013, J. Geophys. Res., 118, 6521-6533.

内の雲水量分布𝑃𝑃(𝑥𝑥)に依存して決まる。
3.

実験に使用したモデル・観測データ

気候モデル MIROC5[2]において、雲量・雲水量を予𝑅𝑅 𝑥𝑥 =𝑅𝑅 𝑥𝑥 ∙ 𝑃𝑃 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑑𝑑 = 𝐹𝐹 ∙ 𝑅𝑅 𝑥𝑥

は格子内平均量を表す。

報するために仮定している三角形の雲水量確率密度関― 379 ―

(式１)

B410

プロセスベースのグリーンランド氷床融解量推定～ 氷 床 結 合 GCM に 向 け て*大 石 龍 太 （ 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ） , 阿 部 彩 子 （ 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ） ,齋藤冬樹（海洋開発研究機構）


候値の差分を daily に内挿して Kim et al. (2009)の 6 時間

はじめに

将来の温暖化に伴う氷床の融解と海水面上昇の予測値に加算した値を用いて行う。PDD の計算は上記の方

精度向上は社会的急務である。過去の温暖期には氷床法で作成した MATSIRO の入力値を月平均に直して入融解により数 m の海面上昇がおきていたことが地質学力とする。

的証拠から示されており、大気海洋結合モデル、および 3 次元氷床モデルを用いた研究によってその再現が

試みられている。この際、氷床の上端境界条件としてPDD 方式と MATSIRO の結果では、グリーンランドの 融 解 量 の 推 定 に は 、 経 験 則 に 基 づ く PDD

北部での融解量に系統的な差が見られた。当日はより(Positive-Degree-Days) という簡易な方式が長く用いら

詳細な解析結果を示す予定である。

結果れてきた。本研究では、大気海洋大循環モデル MIROCの陸面部分である MATSIRO を比較的高解像度の領域モデルとして用いることでグリーンランドの融解量推定を物理プロセスベースで行い、従来の PDD 方式による結果と比較する。
モデル

本研究は、大気海洋モデルを用いた温暖気候実験と、その結果を入力として用いるオフライン地表面実験の2 段階からなる。大気海洋大循環モデルは植生分布を予報可能な MIROC-LPJ [1]を用いる。大気解像度は約2.8°格子で鉛直は 20 層、海洋は slab ocean を採用している。地表面モデルは MIROC の陸面部分である

図 1：127ka における融解量(m/年)。PDD 方式(左)とMATSIRO(右)。

MATSIRO[2]を独立したオフラインモデルとして用いる。領域はグリーンランドに限定し、水平解像度は 1

参考文献度格子である。PDD 方式の計算は、将来的に MIROC[1] O’ishi, R., and A. Abe-Ouchi (2011), Polar amplification in theと結合する予定の3 次元氷床モデルIcIES[3]で採用してmid-Holocene derived from dynamical vegetation change with a

いる、Reeh (1991)に基づく方式を採用する。

GCM, Geophysical Research Letters, 38, L14702, doi:
10.1029/2011GL048001.

[2] Takata, K., S. Emori and T. Watanabe (2003), Development of

実験設定

the minimal advanced treatments of surface interaction and

大気海洋モデルを用いた実験は基準となる産業革命

runoff, Global and Planetary Change, 38, 209-222, 2003.

前設定(CTL)、127,000 年前の最終間氷期(127ka)、大気
二酸化炭素倍増(2xCO2)の 3 通り行う。気候と植生分布[3] Saito, F., A. Abe-Ouchi, K. Takahashi, and H. Blatter (2016),が平衡状態に達した状態で、オフライン MATSIRO に

SeaRISE experiments revisited: potential sources of spread in

与えるための変数を月平均の気候値として用意する。

multi-model projections of the Greenland ice sheet, The

オフライン MATSIRO の基準実験は Kim et al. (2009)

Cryosphere, 10, 43–63.

で整備された 1 度格子の入力値を用いて行う。オフラ[4] N. Reeh (1991), Parameterization of melt rate and surface

イン MATSIRO の 127ka 実験と 2xCO2 実験は、

temperature on the Greenland lee Sheet. Polarforschung, 59(3),MIROC-LPJ 出力の温暖化実験と CTL 実験の月平均気113-128.

― 380 ―

C401

全 球 大 気 デ ー タ 同 化 シ ス テ ム NICAM-LETKF を 使 っ た
EFSO 観 測 イ ン パ ク ト 推 定*小 槻 峻 司 , 黒 澤 賢 太 , 三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )

1.

はじめに

3.

結果と今後の方針

現在の天気予報システムは数多くの観測を同化して

図-1 に、EFSO により見積もられた各観測種別のイン

おり、より良い同化システムの設計には、個々の観測

パクトを示す。ここでは対解析 EFSO の結果を示してデータがどの程度天気予報の改善に寄与しているのか

おり、NICAM-LETKF と ERA Interim を真値として計算定量化することが重要である。観測データが予報をどした結果を示している。本研究の工夫として、水蒸気・の程度改善したかを測る手法に Forecast Sensitivity to

内部エネルギー・運動エネルギーの予報誤差を別に推Observation (FSO; Langland and Baker 2004)がある。従来、定している。NICAM-LETKF では、ラジオゾンデ

FSO は随伴モデルを要したが、Kalnay et al. (2012)によ(ADPUPA) 、 衛 星 風 (SATWND) 、 衛 星 散 乱 計 測 風

り EnKF に拡張された(Ensemble FSO; EFSO)。EFSO は、（ASCATW），マイクロ波サウンダー(AMSU-A)が大き

アンサンブル予報を使って、個別の観測データを抜いなインパクトを持っていることが分かった。運動エネ

たデータ同化実験を行わずに、それぞれの観測が予報

ルギーに最も大きな予報改善が見られる。

に与えるインパクトを推定する。本研究では、このNICAM-LETKF システムの特色である GSMaP の同化

EFSO を理化学研究所で開発されている全球大気デー

は、水蒸気の場を改善している。対観測 EFSO からは、

タ同化システムNICAM-LETKF(Terasaki et al. 2015)に実観測のインパクトが主に自身の観測変数の予報改善と装し、観測のインパクトを推定する。

して得られる一方、他の観測変数の予報改善としての2.

寄与は限定的と分かった。

実験設定
モデル解像度は 112 km とし、アンサンブルメンバー

上述したように、EFSO は個々の観測データが予報の数は 40 とした。観測値として、NCEP の提供する改善（改悪）した程度を定量化する。NICAM-LETKF

PREPBUFR のほか、AMSU-A 輝度温度や、JAXA によで同化された観測のうち、予報を改善する観測の割合

る衛星観測全球降水マップ(GSMaP)を同化する。本研は 55%程だった。つまり、約半分の観測は予報を改悪

究では、将来時刻のデータ同化解析値を真値とみなししている。今後、EFSO を応用した同化手法改善や、予た場合の EFSO（対解析 EFSO）と、観測を真値とみな報を改悪すると診断された観測を同化しない「観測選した場合の EFSO（対観測 EFSO）の両方を実装した。

択手法」について、さらに研究を進める方針である。

2014 年 7 月から 1 ヶ月間実験を行い、後半 4 週間の結謝辞

果から各観測種別の平均的なインパクトを推定した。

本研究は JAXA-PMM の支援を受けた。

図-1 EFSO によって見積もった NICAM-LETKF の各観測種別のインパクト(J kg-1)。棒グラフは上から順に、水蒸
気・内部・運動エネルギーの予報誤差を示しており、負値は 6 時間予報が改善されていることを示す。左右のパネルはそれぞれ、(a) 対 NICAM-LETKF、(b)対 ERA-Interim の解析値を真値として推定された観測インパクトを示している。2014 年 7 月 4－31 日(4 週間)の平均を示している。Kotsuki et al. (2018, in prep.)から引用。

― 381 ―

C402

航 空 機 データの全 球 数 値 天 気 予 報 へのインパクトについて*石 橋 俊 之 (気 象 研 究 所 )1.

はじめに
全球大気を対象とする数値天気予報は、日々の天気予

報や防災情報の基礎情報を提供するともに、気候解析や予測の基盤技術にもなっている。予報精度は初期値の精度に大きく依存するため、その生成には 4 次元変分法などのデータ同化手法を用い、一日あたり数 100 万の観測データが同化されている。このような膨大なデータの中でも、航空機の観測データ（気温、風、（比湿））は主要な観測の一つとなっている。初期値の精度を向上させるためには、個々の観測データが予報精度に与える影響を評価することが重要である。本発表では、数値予報モデルやデータ同化システムの随伴コードを用いて、個々の観測

図 1 航 空 機 観 測 のイ ンパクト。 青 （赤 ） 点 のの予報精度等への寄与を評価する。航空機観測データの

観 測 は予 報 誤 差 を減 らす（増 やす）のに貢

そのほかの側面や今後の課題についても考えたい。

献 。（ 電 子 版 はカラ ー図 。 以 下 同 様 。）

2.

インパクト評価手法
同化された個々の観測データが予報誤差をどれだけ減らしたかによって、個々の観測データのインパクトを定義
し、予報モデル及び同化システムの随伴コードを用いて評価する（Langland and Baker 2004, Tellus A）。評価は
MRI-NAPEX（気象研究所計算機上に構築している実験用の気象庁現業全球数値予報システム）で行った。インパク
ト評価は、予報誤差評価時間は 24 時間、ノルムは湿潤ト
ータルエネルギーを用いた（Ishibashi 2018, MWR）。
3.

図 2 航 空 機 観 測 の 領 域 別 インパ クト と観 測
数。

結果とまとめ
図 1 に航空機観測のインパクトの空間分布を示す。空港付近のプロファイル観測だけでなく、巡航高度での観測も明瞭に予報誤差を減らす寄与が見られる。図 2 は緯度帯ごとの相対インパクトと観測数である。北半球中高緯度での寄与が 50%以上を占め、熱帯、南半球では、ともに20%程度程度の寄与である。図 3 はインパクトの高度分布である。300hPa 付近の観測が 50%以上の寄与を持つ。
発表では、航空機観測インパクトのこの他の側面や今後の課題についても述べたい。
4.

図 3 航 空 機 観 測 の 高 度 別 インパ クト と観 測

謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP17K05658 の助成を受けたも

数。

のです。

― 382 ―

C403

誤差分布の非ガウス性を考慮したデータ同化手法*近藤圭一 (気象研究所)、三好建正 (理研 計算科学)

1. はじめに

数値天気予報においてよく使用されている変分法やアンサンブルカルマンフィルタ (EnKF)

divergence がある閾値を超えた場合に非ガウスな誤差分布と判定する。

等のデータ同化手法では、背景誤差分布はガウス

3. 実験設定

GRL; 2015, Computer), 近藤・三好 (2016, 春季

SPEEDY (T30/L7, Molteni 2003) に LETKFーからなる巨大アンサンブルデータ同化実験のシステム (Miyoshi 2005) をベースとして使用す分布を仮定している。しかし、Miyoshi et al.（2014,大会) は、通常より二桁以上大きい 10240 メンバ

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陽に検証した。その結果、大気中の多くの地点で背景誤差分布はガウス分布に近いが、熱帯やストームトラック付近のような非線形性が強い領域で明確な非ガウス性が確認され、そのような場所で解析誤差が大きくなっていた。

本研究では、データ同化の際に誤差分布の非ガ

本研究では，低解像度の全球大気モデル(Hunt et al. 2007) を適用した SPEEDY-LETKFる。アンサンブル数は 320 である。ラジオゾンデ、ブイを模した観測を 6 時間毎に同化し、実験期間
は 9 カ月間とした。

モデル誤差のない完全モデル実験のほかに、より現実的な状況を想定し、SPEEDY の各種パラメータを変更した不完全モデル実験も行う。

LETKF に PF を組み合わせた実験を”Hybrid”

ウス性を考慮することで、積雲対流や大気化学過として LETKF と比較する。

の精度向上を図ることを目的としている。

4. 結果

2. 手法

高い気温場や水蒸気場において、Hybrid 実験は子フィルタ (PF, Gordon et al. 1993) を用いるが、るものの、基本的にはほぼ等々の性能となった。

程を含む強非線形システムにおいて、データ同化

完全モデル実験では、非ガウス性の出現頻度が非ガウス性を考慮したデータ同化手法には粒一般的に PF は膨大なアンサンブル数（粒子数）を必要とするため、そのまま自由度の大きな大気モデルへ適用することは一般に困難である。そこで、上述のように大気モデルでは多くの格子点で背景誤差分布がガウス分布で近似できることに着目し、非ガウス性が小さい格子点では従来通り

LETKF よりも解析誤差がわずかに減少傾向とな
不完全モデル実験では、Hybrid 実験は水蒸気場で解析誤差を大きく低減させ、10 %以上の性能改善を示している（図１）。今大会発表時には、本手法の具体的な手法や課題等も含め最新の結果を発表する予定である。

EnKF を適用し、非ガウス性が強い格子点に限り
PF を導入する。このように限定的に PF を適用することで、少ないアンサンブル数でも効果的に動作する PF の実装法を検討・実証する。非ガウス性の強さの指標には、KL divergence (Kullbackand Leibler 1951) を用いる。

しかし、少ないアンサンブル数ではサンプリング誤差により非ガウス性を評価することが難しい。そこで 10240 メンバーのデータ同化実験の結果から、少ないアンサンブル数を使ったときのKL divergence の サ ン プ ル 誤 差 を 推 定 し 、 KL

図 LETKF と Hybrid (LETKF+PF) 実験におけるモデル最下層 Q の RMSE 時系列。

― 383 ―

C404

NE に基づく変分同化法への降水の混合対数正規分布の導入（その２）
青梨和正・岡本幸三・山口宗彦(気象研究所)、野牧知之（リモートセンシング技術センタ－）
1. はじめに
我々は、今まで、JMANHM用のNeighboring Ensemble (NE)に基づく変分同化法(EnVAR: Aonashi et al 2016)を用いたMWI TBのデータ同化システムを開発してきた。
前回の報告では、Aonashi(2016)の NE 法を用いて、
JMANHM の降水予報誤差確率分布（PDF）を調べた結果、
混合対数正規分布に良く適合することを報告した。今回は、これに基づき、all-sky マイクロ波イメージャ(MWI)TB を雲解像モデル（CRM)へ同化するスキームを開発し、
台風 1518 の事例に適用して、all-sky MWI TB を同化する
実験を行なったので報告する。
2. 同化スキームの概略（１）NE に基づく EnVar スキーム
アンサンブルに基づく変分法（EnVar）スキームは、解析変数に関するコストファンクションを最小値化することで、解析値を求める。このときに、解析インクレメン
トがアンサンブル予報摂動の張る空間に属すると仮定することで、予報誤差の流れ依存性を考慮する。
EnVar スキームを雲解像モデル（CRM）に適用すると、降水物理量のサンプリング誤差が深刻である。これを軽減するため、Aonashi et al (2016)は、ある格子点の予報誤差相関を推定するのに周囲の格子点のアンサンブル
メンバーを使う Neighboring Ensemble(NE)法を開発した。
（２）観測降水分布に対応した降水のレジームの選択
本研究では、降水についての解析変数として降水強度
Pr の函数 ln(Pr+1)を用いた。そして、降水の有り・なしの NE から各々のレジームの CRM 予報値の誤差の PDF を求めた。
降水の混合対数正規分布モデルを導入すると、降水の有り・なしを表す、2 つの PDF のレジームを導入することになる。但し複数の PDF レジームを使う EnVAR は、複雑になり計算コストも増加する。
これを避けるため、本研究では、降水に感度が高い MWI
TB を利用して、観測降水分布を推定した。そして、この推定に基づき、各格子点の PDF レジームを選択した。具
体的には、各粗格子点について降水なしのレジームの NE
cf ,0
予報誤差を用いて、TB のアンサンブル平均TB ( X )f ,0と 標 準 偏 差 σ ( X ) を 求 め 、 観 測 値 (Y) と の 差
Y − TB c ( X f ,0 ) > 3* σ ( X f ,0 ) のときに降水ありと判定した。
f
各粗格子点の解析変数の第 1 推定値( X )を、各レジー
ムのコンポジットで近似する。
（３）Desroziers(2005)法の MWI TB 観測誤差推定
Desroziers(2005)の手法を使うと、EnVAR の第 1 推定値と、解析値を使って以下のように観測誤差を推定できる：

具体的には、適当な観測誤差 R の初期値から EnVAR
での解析値の計算と（１）式による R の推定を繰り返した。
3.同化実験の結果
我々は、2015/9/8/17UTC のAMSR2のTBの同化実験を行なった。その結果、非降水域のTB同化が、広範囲の相対湿度(RH)を改変すること、一方、降水域のTBの同化が、台風周辺で、RHや降水だけで無く、風速、地上気圧を大きく改変することが分かった。
図 1：2015/9/8/17UTC の AMSR2 の TB を同化したときの解析インクレメントと地上気圧（実線）：
シェードは高度 1460m の RH、矢羽根は高度 1460m の風速(上)非降水域の TB を同化(下)All-sky の TB を同化
E (Y − HX a , Y − HX f )=E{( I − HK )(Y − HX f , Y − HX f }= E{R( HPf H + R) −1 (Y − HX f , Y − HX f }=R（１）― 384 ―

謝辞：本研究は、気象研究所とJAXAの共同研究「衛星雲・降水観測データのデータ同化システムの構築に関する研究」及び、JSPS科研費基盤研究C( 15K05294)の助成を受けました.

C405

アンサンブルデータ同化のための摂動手法 （5）雲解像モデル LETKF の場合＊

斉藤 和雄 1,2、Le Duc3,2、横田 祥 2、川畑拓矢 2、松信 匠 4

1（ 東京大学大気海洋研究所、2 気象研究所、3 海洋研究開発機構、4 筑波大学）
1. はじめに
アンサンブルデータ同化ではデータ同化に必要な予報誤差
をアンサンブル予報摂動から見積もるが、アンサンブル予報
場の特性はどのようにアンサンブルメンバーを生成させるかに強く依存する。LETKF やアンサンブル変分同化法などでは、初期値摂動手法として、アンサンブル変換(Bishop, 2000; Wanget al. 2003)が広く用いられている。これまでの講演(2016 年秋、2017 年春、秋)では、アンサンブル変換の問題点を確認するた
め、SPEEDY-LETKF による OSSE 解析について、変換行列の係数を実際に出力して確認するとともに、変換行列非対角成分の重ね合わせによる摂動ベクトルを示し、摂動ベクトルの空間構造の不整合や対角成分と非対角成分による摂動のパワースペクトルの局所化スケール依存性について調べた。また
前回の講演(2018 春)では、より現実的な同化システムとして
数値予報モデル（気象庁非静力学モデル）で実データを同化する NHM-LETKF で同様な調査を行い、上昇流の場の鉛直構造や予報場への影響について報告した。また Duc らによる講演 (2018 春)では、変換行列をそのトレース（固有値）の平均値に単位行列を掛けたもの(λI)と残差(P)に分解し、前者のみで構成される摂動によるアンサンブル予報について、水平格子間隔 15km の NHM-LETKF での精度検証を行った。局所化に伴う変換行列の係数不整合の影響は深い
対流を含む雲解像モデルでより深刻となる可能性もある。
今回水平格子間隔 2km の NHM-LETKF で首都圏に強い降水が見られた事例について同化サイクルによる実験を行い、降水予報を検証した。
2. 実験の仕様と事例
2km NHM-LETKF の主な諸元は以下のようなものである。
（15kmLETKF は 2016 年 8 月 1 日 00UTC からの 6 時間デー
タ同化サイクル）• 関東周辺 240kmx240km• 水平格子間隔 2 km 鉛直 50 層、20 メンバー
• 2016 年 8 月 1 日 18UTC から 15km LETKF アンサンブルに
ネスト、3 時間データ同化サイクルを 8 回実行• 15km LETKF 予報による境界摂動• 積雲パラメタリゼーションなし• RTPS (Relaxation to prior spread)によるインフレー
ション
対象とする事例は、東京付近で局地的な強雨が観測された2016 年 8 月 3 日で当日の 03 JST, 06JST の前 3 積算降水量を 1 図に示す。

3. 結果
1 図に対応する 3 時間降水量について、変換行列をそのまま用いる LETKF(Full)と固有値の平均値に単位行列を掛けたもの(λI)からの解析に対する予報を 2 図に示す。

2 図 左）通常の変換行列（Full）を用いる解析からの予報による 3 時間雨量 右） (λI)の場合。上段は 15UTC 解析からの予報、下段は 18UTC 解析からの予報。
上記はコントロール解析に対する予報であるが、全 20 メン
バーの予報の同化サイクル期間中の 1 時間降水強度に対す
る Fraction Skill Score を図 3 に示す。通常の変換行列を用いる解析からの予報（左）に対し、非対角成分を除く同化サイクルの予報(右)はスコアを大きく改善している。

3 図 左）通常の変換行列（Full）を用いる解析からの予報による 1 時間降水強度の FSS 右） (λI )の場合。

1 図 左）2016 年 8 月 3 日 03 JST（2 日 18UTC）の前 3 積
算降水量。右）同じく 06 JST（2 日 21UTC）。

謝辞： 本研究 の一部は、科研費基盤研究(B)「アンサンブル
データ同化のための最適摂動手法に関する研究(16H04054)」、
及びポスト「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」の助成を受けた。

― 385 ―

C406

GSMaP 降 水 デ ー タ の 観 測 誤 差 相 関 を 考 慮 し た デ ー タ 同 化 実 験*寺 崎 康 児 ,1.

小 槻 峻 司 , 三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )ERA-Interim に対する二乗平均平方根誤差（RMSD）

はじめに

データ同化において、非対角な観測誤差共分散行
列をどのように扱うかは大きな問題の 1 つである。
一般的に同一測器での観測データには観測誤差相関があることが知られており（Bormann et al. 2010,
QJRMS）、近年では衛星データのチャンネル間の誤の違いを表す。ジオポテンシャル高度、水蒸気量及び東西風は対流圏において、観測誤差相関を考慮することで若干の改善が見られた。気温は、下部対流差相関を考慮したデータ同化の研究が活発に進めら

圏では目立った改善は見られなかったが、対流圏界面付近（150 hPa）では大きな改善が見られた。
4. まとめれている。しかし、水平方向の観測誤差相関を考慮するデータ同化は、誤差相関を見積もる研究は行わ

本研究では、NICAM-LETKF システムにおいて、
水平方向の観測誤差相関を陽に考慮するシステムをれているものの、それを陽に考慮するデータ同化研
究はあまり進んでいない。現在、多くの現業機関では水平方向の観測誤差相関を考慮していないため、開発した。実際の GSMaP 降水量データを用いた実験を行い、解析精度の向上が見られた。発表では、予報精度の検証についても報告する。

観測データを間引いて同化している。水平方向の観測誤差相関を陽に考慮することで、間引きをせず観測データが持つ情報をより多く利用できる可能性がある。
Kotsuki et al. (2017) は GSMaP 降水量データにガウス分布変換を適用し同化する手法を開発した。
さらに、GSMaP 降水量データの観測誤差相関を推定し、誤差相関の影響を受けないように間引きを適用し同化実験を行った。本研究では、全球大気デー
タ同化システム NICAM-LETKF（Terasaki et al.
2017）を用いて、GSMaP 降水量データの観測誤差相関を考慮するシステム開発及び実験を行い、解析及び予報精度の向上を目指す。

図１

2. 実験設定
NICAM-LETKF システムにおいて、GSMaP 観測

西風の RMSD の差。負は観測誤差相関を考慮するこ

誤差相関を考慮するために、観測誤差共分散行列を陽に扱うことができるよう改良した。GSMaP の観測誤差は Kotsuki et al. (2017)で得られた推定値を 5

参考文献

観測誤差相関を考慮した場合としない場合の、気温、ジオポテンシャル高度、水蒸気量及び東とで改善したことを示す。
[1] Bormann, N., and P. Bauer, 2010: Estimates of spatial andinterchannel observation-error characteristics for current sounder

次関数にフィッティングし、観測間の距離を計算しradiances for numerical weather prediction. I: Methods and

観測誤差共分散行列を作成した。アンサンブル数は40 とし、共分散膨張手法は Relaxation To Prior[2] Kotsuki S., Miyoshi T., Terasaki K., Lien G.Y. and Kalnay E.

Spread（RTPS）を用いた（α = 0.95）。GSMaP 降水量データは高度 850 hPa で観測されたものと仮定しapplication to ATOVS data. Q. J. R. Metorol. Soc., 136, 1036-1050.
2017: Assimilating the Global Satellite Mapping of Precipitation
Data with the Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model
NICAM. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 122, 1-て通常の観測と同様の鉛直局所化を適用した。

3. 結果
図１は GSMaP 降水量の同化において、観測デー
タを間引かず観測誤差相関を考慮した実験と、観測

20. doi:10.1002/2016JD025355[3] Terasaki, K., and T., Miyoshi, 2017: Assimilating AMSU-A

データを間引いて観測誤差相関を考慮しない実験の― 386 ―

radiances with the NICAM-LETKF. J. Meteor. Soc. Japan, 95,
433-446.

C407

ひまわり 8 号の輝度温度同化研究：
台風に伴う降水予報の改善* 本 田 匠 (理 研 計 算 科 学 ), 滝 野 晶 平 (東 京 電 力 H D ),三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )mesh の子領域（D2）をネストした。D1 では従来型観1.   はじめに台風とそれに伴う大雨は、ときおり甚大な被害をも測のみを 6 時間毎に同化した。D2 では従来型観測と台たらす。特に、夏季から秋季にかけて、日本に接近する

風 vital (ベストトラックの位置と強度)に加え、ひまわ

台風に伴う洪水は水力発電用ダムの操作において、警り 8 号のバンド 9 を 10 分間隔で同化する実験(Him8)と戒する必要がある。実際、2016 年 9 月に日本南岸を通しない実験(NoHim8)を行い両者の比較を行った。アン

過した台風 Malakas は、多数の水力発電ダムが運用さサンブルサイズは 50 とした。

れている中部日本に多量の降水をもたらした。安全かつ効率的な水力発電用ダムの操作のためには台風に伴3.   結果

う降水の高精度な予測が不可欠となる。

	  D2 についてひまわり 8 号の輝度温度観測を同化した

高精度な台風予測のためには、静止気象衛星の観測

ところ、先行研究[3,4]と同様に台風本体や周辺の雲パをデータ同化することによる初期値の改善が有効な手

ターンの解析が改善された(図省略)。図は、解析アンサ段となる。台風は多くの時間を従来型観測の少ない海

ンブル平均からの降水予報結果を示している。気象庁

洋上を移動するが、近年運用が開始されたひまわり 8 号

レーダーでは中部地方全域で台風に伴う降水が観測さ[1]や GOES-16[2]は高時空間分解能で海洋上の台風をれているが、NoHim8 実験では中部地方南部で降水が見含む広域を観測することが可能である。

逃されている。一方、Him8 実験では中部地方の降水も

実際、Honda et al. [3,4]は、台風本体の強度予測や台風予測されていた。同じ初期時刻からアンサンブル予報

通過後の降水予報がひまわり 8 号の 10 分毎の輝度温度を行ったところ、Him8 実験の方が NoHim8 実験と比べ同化によって改善されることを示した。しかし、これらて観測と近い領域に高い降水確率を予測していた(図省の先行研究では、台風本体に伴う降水予測の改善には略)。発表では結果の詳細な比較も含めて報告する。

注目していなかった。そこで、本研究ではひまわり 8 号の 10 分毎の輝度温度観測を台風 Malakas 事例について

参考文献

同化し、台風 Malakas 本体によってもたらされた降水[1] Bessho, K., et al., 2016, J. Meteor. Soc. Japan, 94, 151-183.

の予測改善を試みる。

[2] Schmit, T. J.., et al., 2017, Bull. Amer. Meteor. Soc., 98,
681-698.
[3] Honda, T., et al., 2018a, Mon. Wea. Rev., 146, 213-229.

2.   実験手法
実験には、先行研究[4]と同様に SCALE-LETKF シス
テム[5]を用い、18-km mesh の親領域（D1）内に 6-km

[4] Honda, T., et al., 2018b, J. Geophys. Res. Atmos., 122.
[5] Lien, G.-Y., et al. 2017, SOLA, 13.

図: 前 3 時間降水量の(a,b)9 時間予報と(c)気象庁レーダー合成雨量の水平パターン。
(a)と(b)は Him8
実験と NoHim8 実験の解析アンサンブル平均をそれぞれ初期値とした。

― 387 ―

C408

ひまわり８号雲域データの全球データ同化－高分解能情報を利用した品質管理－*上 清 直 隆 (気 象 研 究 所 )1.

号の晴域データ同化の参照実験（CNTL）に対して、雲はじめに赤外放射を観測する衛星搭載のイメージャやサウン

域データ同化実験（TEST）を行った。観測－第一推定

ダは、衛星風や輝度温度のデータ同化を通じて数値予値（OMG=obs minus guess）には全体的に負のバイアス

報の予測精度向上に貢献している。しかし、赤外域のがあるが、バイアス補正により解消され、観測－解析

輝度温度は晴天域のデータの利用が主流であり、雲の（OMA）の標準偏差は OMG より小さくなっていた。

影響を受けた赤外観測データは、気象庁含め世界の数
値予報センターでの現業利用は限定的である。ひまわ

5.

高分解能情報の品質管理への利用

り８号の雲域観測データの全球モデル同化に取り組ん

第１図はセグメントの雲量を横軸、水雲の割合を縦でおり、本稿ではひまわり８号の持つ高分解能情報の軸にとった OMG（バイアス補正前後）、OMA の分布で品質管理への利用ついて報告する。

ある。4．項で書いた通り、全体では、バイアス補正によって大きな負バイアスが解消され（左図→中図）、さ

2.

らにデータ同化の結果、観測との差の標準偏差が小さ

単純雲による雲域観測データの利用

雲域データは単純雲（simple cloud）の仮定に基づきくなり（中図→右図）、バイアス補正を含めた同化する処理する。格子内の雲は高度 Po にある単層一様で光学データの品質管理は適正に行われているように見えた

的に厚い雲として表現し、次式で放射輝度を計算する。

が、水雲の割合が小さいほど負のバイアスが大きく、R = (1-Ne) Rc + Ne Ro

また雲量が大きいほど負のバイアスの傾向がある。そただし、R:格子の放射輝度、Rc:晴天域の放射輝度、の結果、バイアス補正後も、水雲の割合、雲量に応じ

Ro:高度 Po の雲の放射輝度、Ne：有効雲量である。

てバイアスの偏りが残り、この偏りはデータ同化後もこの手法は導入が容易である反面、適用範囲が限定的完全には解消しない。したがって、雲量ならびに水雲であり、品質管理でいかにこの条件に適合するデータの割合にも応じた品質管理やバイアス補正を行うことを選択するかが重要である。

でよりバランスのとれたデータ同化ができるのではな
いかと考えられる。口頭発表では、より多くのサンプ

3.

ルを使って統計処理を行い、水雲の割合に加えて、雲ひまわり８号の雲域観測データの利用

同化に使用する観測データとしては、気象衛星セン

頂高度やその標準偏差、雲格子と晴格子の混合度などターで開発中の全天放射輝度プロダクト（ASR、All Skyのその他のパラメータとの関係についても調査した結Radiance）を使用する。これはひまわり８号の観測デー

果と、それに基づいた品質管理を適用した実験結果にタから毎時作成するプロダクトで、輝度温度は 16×16

ついて報告する予定である。

ピクセル（水平解像度 32km に相当）を単位セグメントとして、セグメント内の全ピクセル、雲ピクセル、晴天ピクセルの平均輝度温度のほか、雲量や雲高度に関する情報を格納している
4.

同化実験

実験は、気象研究所に本庁から移植した数値予報実験システム MRI-NAPEX を使用し、数値モデルやデー

図１ 左：輝度温度の OMG（バイアス補正前）、OMG

タ同化手法など、同化対象に雲域データを含む以外は、（補正後）、OMA。観測バンド９。赤色が正値で青色同化に使用する観測バンド（水蒸気に感度のある３つが負値。縦軸は上が１、横軸は右が１。

のバンド）や実験の環境、設定は基本的に現業に準じた。対象期間は 2016 年 6,7 月で、実験は、ひまわり８― 388 ―

C409

高頻度・高分解能雷観測データと100 m メッシュ SCALE-LETKF によるシミュレーションとの比較*

前島 康光 1, 牛尾 知雄 2, 3, 三好 建正 1, 4

(1. 理研・計算科学研究センター, 2. 首都大学東京,

3. 大阪大学大学院, 4. メリーランド大学)

1. はじめに豪雨をもたらす発達した積乱雲には、しばしば活発な雷活動が見られる。雷観測は、米国の静止気象
衛星 GOES-R による Geostationary Lightning Mapper(Goodman et al. 2013, Atmos. Res.) や 、 Worldwide
Lightning Location Network (WWLLN, Abarca et al.
2010, J. Geophys. Res.) 、気象庁雷監視システムなどが運用されている。近年では、Dixson et al. (2016, J.
Atmos. Oceanic Technol.) が、モデル格子点の近傍で雷が観測された場合に、ナッジングによってモデルの水蒸気量を増加させるという手法を用いて、雷観測を対流スケールの気象シミュレーションに生かす
先駆的な取り組みを行っている。
本研究では、先行研究では扱われなかったような
高頻度・高分解能の雷観測データを、個々の積乱雲を解像する 100 m メッシュの高解像度モデルに同化することを目指す。雷観測データの観測演算子を検討するための第一歩として、実際の雷観測データと領域数値天気予報システム SCALE-LETKF (Miyoshi
et al. 2016, Proc. IEEE; Lien et al. 2017, SOLA) によるシミュレーションとの比較を行う。

をカウントする。
SCALE-LETKF の解析値のうち、発雷と関連性の高い霰の混合比(QG)、雪の混合比(QS)、鉛直
風(W)と、雷の発光頻度とを比較する。

(3)

4．結果と今後の課題
霰の混合比と、30 秒当たりの雷の発光頻度の散布
図を図 1 に示す。雷の発光頻度が 100 回/30 秒を超える場合は、10 g kg-1 程度の豊富な霰が存在し、発光頻度が少ないほど、霰が少ない傾向が見られる。
一方、雷の発光頻度の多寡にかかわらず、10 g kg-1 程度の豊富な霰が存在する場合も多くみられる。
以上は全モデル格子点の解析値に対して雷観測との比較を行ったものだが、今後、発雷の起源となる部分に対象を絞って比較を進めるなどして、両者の有用な関係性を探り、発表時には最新の結果を紹介する。

2．雷観測データの概要
本研究では、大阪大学で観測が続けられている雷観測データを用いる。観測範囲は大阪大学吹田キャンパスを中心とした約 120 km 四方、高度 20 km 以下の領域であり、水平・鉛直分解能 100 m、時間分
解能 1×10-6 秒で雷が発光した位置と時刻を記録する。
3. 雷観測データと SCALE-LETKF のシミュレーシ
ョンの比較
比較の手順を以下に述べる。
(1) 2015 年 8 月 13 日に関西地方で発生した雷雨事例を対象に、大阪大学吹田キャンパスのフェー
ズドアレイ気象レーダー(PAWR)を同化する実験 を行い 、高精度 な解析値 を得る 。 SCALELETKF の水平解像度は 100 m、鉛直 96 層、アンサンブルメンバーは 50、同化サイクルは 30
秒、実験期間は 2015 年 8 月 13 日 00 JST～02
JST である。
(2) SCALE の各格子空間内において、LETKF 1 サ
イクルの間(30 秒間)に観測された雷の発光回数

図 1: 2015 年 8 月 13 日 00JST～02JST における霰の混合比(解析値)と雷の発光頻度の散布図。縦軸は霰の混合比[g kg-1]、横軸は 30 秒当たりの雷の発光頻度[回/30
秒]をそれぞれ示す。

謝辞
本研究は、JSPS 科学研究費補助金・若手研究「『ゲリラ豪雨』予報高精度化に向けた超高頻度・高解像
度雷発光データ同化」(研究代表者: 前島康光)、JST・CREST「ゲリラ豪雨予測を可能にする次世代ビッグ
データ同化アプリケーションの EBD コデザイン」(研究代表者: 松岡聡)、および「『ビッグデータ同化』の技術革新の創出によるゲリラ降雨予測の実証」(研究代表者: 三好建正)の一環として行われた。

― 389 ―

C410

数値天気予報とナウキャストを組み合わせた全球降水予測
黒澤賢太*，小槻峻司, 大塚成徳，寺崎康児，三好建正(理研計算科学)に与えられる．しかし全球スケールの予測では、支配数値天気予報(NWP)モデルを用いた降水予測精度は， する気候システムの違いにより、領域ごとに最適な重モデル性能の向上，観測数の増加，データ同化手法の みが異なりうる．NWP とナウキャストの局所的な予発展により大きく向上してきた．他方で，ナウキャスト手法 測精度を比較するため，新たに局所スレットスコア
による降水予測も，高速かつ計算コストが低い手法として （LTS）を導入する．LTS は，各グリッドの周囲 10˚×10˚
知られている．ナウキャスト手法は，最新の降水パターン の領域で統計をとりスレットスコアを計算する．
から雨域の移動ベクトルを算出し，その移動ベクトルを用 この LTS が最大化される様に，GSMaP の各格子で重いた外挿により雨雲の将来位置を予測する．ナウキャスト みを求めた．スレットスコア閾値は 0.5mm/hr とし，
手法は短時間の予測精度で NWP を上回る一方，時間 検証データには GSMaP_MVK を用いた．重みは 0 か
経過と共に急速に予測精度が悪化する．気象庁の降水 ら 1 までの 0.1 刻みの値とし，最適な重みをトレー
短時間予測システムでは，NWP とナウキャスト手法を組 ニング期間の結果から数値的に求めた．2014 年 9 月
み合わせた降水予測が実施されている．組み合わせ降 からの 1 年間をトレーニング期間，次の 1 年間を検水予測は一般に，レーダー観測と領域気象モデルを用 証期間として実験を行った．

1. はじめにいて 3 時間程度先までの領域スケールで実施されている。
本研究では新たに，この組み合わせ降水予測を全球 3. 結果
スケールで実施する．理化学研究所で開発されている全
図-1 は，テスト期間 1 年間の LTS と平均絶対誤差
球天気予報システム NICAM-LETKF[1]と，JAXA の全 (MAD)の全球平均値を示している．LTS を見ると，7
球降水マップを基にしたナウキャスト GSMaP_RNC[2]を 時間先までの予測精度で GSMaP_RNC が NICAM を組み合わせた，新しい全球降水予測システムを開発する． 上回るが，それ以降では逆転している．両者を組みわ
ここでは 112km 解像度で計算した NICAM の降水予 せることで，LTS と MAD の両指標で予測精度が向上
測を GSMaP の格子に内挿し，その上で GSMaP_RNC する結果を得た．発表では，詳細な実験設定や他の検の予測と組み合わせる．
証結果も含めて報告する．
参考文献

2. 実験設定
組み合わせ降水予測は，NWP とナウキャストの重みづけ平均から得る．この重みは時間依存の関数であり，NWP とナウキャストの降水予測精度によって決定される．領域スケールの予測では，重みは領域一様[1] Terasaki et al., 2015, SOLA, 11, 23-26[2] Otsuka et al., 2016, Wea. Forecasting, 31, 1409-1416
謝辞 本研究は JAXA-PMM の支援を受けた．

図-1 テスト期間 1 年間の予報時間(hr)毎の(a)局所スレットスコア(閾値; 0,5 mm/hr)，(b) 平均絶対誤差(MAD; mm/hr)の全球平均値。実線、点線、丸付き線はそれぞれ、NICAM、GSMaP_RNC、本研究の組合わせ予測を示す。Kotsuki et al. (2018, in prep.)より転載。

― 390 ―

D401

球座標系における浅水波（ラプラス潮汐方程式）の厳密解（2）*吉﨑正憲・渡来 靖・鈴木パーカー明日香
1．はじめに： 地球の自転がある中で安定成層した流体の運動は Laplace 潮汐方
程式（LTE）で記述され，LTE の分散関係
は東西波数 s（0 か正整数），振動数λ，Lamb パラメータε（=4Ω2/gH）で表される．ここでΩは自転の角速度，ｇは重力加速度の大きさ，H は流体の深さを表す．
前回と同様，LTE の厳密な解析解を目指す
ため，今回は LTE（0 <ε<∞）の標準形である関数 Fn の導出を試みる．ここでμ(立正大学)=cos θ（θは余緯度），1 階微分は( )’とする．
2 ． LTE と 赤 道 β 面 近 似 の 微 分 方 程 式（ODE）： 赤道β面近似の場合，ε→ ∞として，南北風 v に関して標準形である
放物柱関数 Dn で表現される．図１を見ると，LTE との違いは 1－μ2 が 1 となるだ
けなので，これを出発点とする．

図 1：東西風，南北風，自由表面の鉛直変位に関する LTE と赤道β面近似の式．

図 2：LTE の ODE と赤道β面近似の ODE との対応関係．
図 2 の赤道β面近似では，n に関して演算
子は昇降しているので，LTE でも成り立つと仮定する．そうすると，右辺第 2 項を補正項，α，γ，ηを未知数の定数とす
ると，LTE の標準形である関数 Fn が得られる，
赤道β面近似でｖに関して関数 Dn で展と，  k  k  2   n  1 2 の分散関係2が得られる．この場合 Fn は，

 n  0, n  1, n 1  n  1 と す る ことによって，赤道β面近似の分散関係が得られる．詳細は学会当日に紹介する．



開する．例えば，v   vn Dn  y 
n 0

2

と置く
― 391 ―

D402

目のある浅水渦上の軸対称擾乱の解析＊

板野 稔久（防衛大・地球）

１．はじめに台風や竜巻あるいは陣旋風などの渦上で存在しうる摂動の形態を探るのは、非常に興味深いテーマである。Montgomery & Lu
(1997) は線形化した浅水方程式系を用い、渦度が半径とともに単調減少する安定な渦上で存在し得る自由振動を調べて、「慣性重力波」に対応する高周波のモードと「ロスビー波」に対応する低周波のモードに加え、赤道上の「混合ロスビー重力波」を思わせるモードを突き止め、それらの振動数と振動パターンを導出している。但し、彼らの取り扱ったのは"目"（すなわち渦の中心部に涸れた領域）のない渦である。本研究ではそれに対し、浅水方程式
系を用いて"目のある"軸対称渦を基本場とし、その上で存在しうる振動の形態について調査することを試みた。特に、今回は話を単純にするため、系は「非回転」（i.e. f=0）
、基本場は「ポテンシ
ャル渦」とし、振動パターンも軸対称なものに限定した。

図 1 基本場が得られる。ここで(6)式の座標変換を実施する。半径 r から
z = 1‐(Rmax/r)2 ⇔ r = Rmax / 1  z

へと独立変数を交換すると、(6)式は次のように導かれる：

z (1  z )3

２．定式化
接線流速V で旋回する軸対称渦の周りで線形化した浅水方程式

u 2Vh ,v   g

t
r
r

(1a)

v dV V( )u  0 ,
t
dr r

(1b)

h
dH
u u u
 H( )  0.
t
dr
r r

(1c)

(8)



u  z k (a0  a1 z  a2 z 2  a3 z 3    an z n  )   an z n k
n 0

(9)
（但し、a0, a1, a2,.....および k は定数）の形の級数解を仮定し、(6)式に代入して整理すると、k の決定方
程式と 3 つの漸化式が以下のように導出される：d 
dr  iuˆ     iuˆ  ˆ hˆ  
0  h (11a)

 [(n  k ){3(n  k )  1}  1   2 / 2]an7
 [(n  k  1){3(n  k )  4}  ]an 143
 [(n  k  2)(n  k  3)  ]an  24(4)を仮定する。ポテンシャル渦の下では(1b)式の左辺第 2 項がゼロ
[i.e. (1b)式が縮退] となることに注意し、(4)式を(1)式に代入すると

g(k  1)(k  2)a1  [k (3k  1)  1   2 / 2]a0 ,
,

(11b)

(n  k  1)(n  k  2)an 1(3)となることがわかる。
ここで、摂動の形として、角振動数ωで振動する解(u, v, h)  [uˆ (r ), vˆ(r ), hˆ(r )]exp(‐iωt )(10)7
 [k (3k  1)  ]a0
4（i.e. H=0）
を基本場として仮定し、最大風速半径 Rmax で水面が接地しているとすると（図 1）、「旋衡風の関係」（V2/r =g dH/dr）より、

gH (r )  Vmax2 [1‐(Rmax/r)2 ]/2（=Vmax2 z/ 2）k (k  1)a0  0 ,(k  2)(k  3)a2  [(k  1)(3k  4)  1   2 / 2]a1

V (r )  Vmax (Rmax/ r)（=Vmax 1  z ） （r≧Rmax） (2)

.

(11c)

但し、  ( Rmax / Vmax ) と置いた。(10)式より k=0,‐1 と求まるが、k=‐1 の場合、(11a)式より a0=0 となり、結果として k=0の場合と同じ解に帰着する。すなわち、今回採用した一般的な解法により、(8)式で与えられる 2 階常微分方程式の一次独立な 2 つの解のうち 1 つだけであるが、級数解が求められたことになる。

(5)が得られる。これより、格子間隔⊿r で半径 r を離散化（i.e. r=Rmax＋⊿r･j ）し、数値的に固有値と固有ベクトルを導出した（図 2）。
３．級数解
その一方、級数解を仮定することで、(5)式を解析的に解くことを試みた。(5)式より h を消去すると

gH

2
 2uˆ
uˆ 1 Rmax3
 2(1  z ) 2
 [ 2  2  ( z  2)(1  z )]uˆ  02
z
z 2 Vmax2

この形になると、級数解を求めることが可能である。

を支配方程式として採用した。ここで t は時間、r は半径、g は重力加速度、u', v' は半径および接線方向の流速、H, h' は基本場および摂動の層厚である。最大風速 Vmax を持つ「ポテンシャル渦」


0


dH
H
d
 (
 H )

r
dr
 dr

(7)

 2uˆ
V 2 gH uˆ
V 2 gH (2) [ 2  (2 2  2 )]uˆ  0 (6)
r 2
r
r r
r
r

― 392 ―

図2
固有ベクトル＜h の分布＞⊿r=25km
Jmax=80
Rmax=50km
Vmax=50m/s
g=9.8m/s2

D403

З஋ๆՁௐʆ҉୎ɸʪЗಁࣣʍ߶੆࣌ຌ:ਤɣຌʫʇભɣຌʫʍಐӇΥ҂ ‫ب‬ਸ਼(୼੝੝ՔҘ๎ٰ)

1. ʎɷʠʊ
ણ֕ʍ੝Քʣ༃५ʍ੝Քʍ઺ʆƐࡀΩʍԖֻɫ߶੆
࣌ʆɡʂʅʡ੆࣌१ɫగʫʅఔ਽ʂɾਵӅ‫ح‬ʍϪɫॲɷʪ‫ࣛڇ‬ʎʧɮ‫ٵ‬ʨʫʪƑɲʍʧɥʉಝ߶੆࣌ʉຌʫ
ʎƐЗ஋ๆՁʊुʱ௬ʫʅଞʍЗಁʱ‫܊‬ਤʊ҉୎ɴɺʪʇɣɥԜઅʉ߾ௐࠄ‫ٽ‬ʆʡԣ‫ޅ‬ɴʫʪƑɲʫʝʆʊƐ߾ௐࠄ‫ٽ‬ʱࠄ߀ɶʅํƧʉ‫׋‬ළघɣಝ߶੆࣌ʉ‫ࣛڇ‬ɫ‫ٵ‬ʨʫɾɲʇʱ൙‫ܘ‬ɶ (2010 ࡵ D403,
2011 ࡵ D202, 2012 ࡵ C101, 2014 ࡉ A216)ƐɼʫʨʍٗѢʎƐࢉՎुघʇЗಁʍ҉୎ॐʱɴʝɵʝʊഷɧ
ʅ૦ʘɾ˒ʶʴ˂˻˲ʇɶʅʝʇʠʅɣʪ (Iga et al.
2014)Ƒ
ʝɾƐɲʍʧɥʉ߶੆࣌१ʱగʪ‫ࣛڇ‬ɫॲɷʪ˳ʽ
˝ˌ˲ʱ૦ʘʪɾʠʊɼʍՂච࣪ʇʉʪ߶੆࣌ʉຌʫ
ʱఐΈɶʅɩɮ಴๗ɫɡʪƑɲʫʊԪɶʅƐTophøj etal. (2013) ɫ๰ຌֻҚৰʱৈଥʇɶɾԜα଺ʉ‫ٵ‬ঋʡʩʊʧʂʅीଜɶʅɣɾɫƐѼƧʎʡʇʍՂචൣପ߲ʊ
ງʀฃʂʅֻҚৰʍ‫ۥ‬ਚʱ҈ɮɲʇʊʧʂʅ߶੆࣌ຌ
ʱ๽໼଺ʊ֑ʠɾ (2012 ࡉ D301, 2013 ࡉ D106)Ƒ๽໼଺ʊமɾ߶੆࣌ຌʍ๽໼҈ʱƐ້෼ʨ (2006), Suzuki
et al. (2006), Bergmann et al. (2011), Bach et al.
(2014) ʊʧʂʅߪɴʫʅɣʪࠄ‫ٽ‬ਢଜʣƐѼƧɫ‫ۼ‬ʂɾ߾ௐࠄ‫ٽ‬ʍਢଜٗѢʇಐӇɶʅƐࠄ‫ٗٽ‬Ѣʱಝ࣭ʊ९ӂʊজ෢ɸʪɲʇʱ൙‫ܘ‬ɶ (2015 ࡉ C202, 2016 ࡉD167)Ɛɼʍ๽໼ʱʝʇʠʅɣʪ (Iga 2017, Iga et al.
2017)Ƒ
ɲʍʧɥʉЗ஋ๆՁʊुʱ௬ʫʅଞʍЗಁʱ҉୎ɴɺɾߢʍ߶੆࣌ຌʎƐSpohn et al. (1993) ʊʧʪࠄ‫ٽ‬Τ๨Ɛʡɥʑʇʃലʍຌʫʇɶʅਵɮʍٰ֖ɫʉɴʫ
ʅɬʅɣʪƑɾɿɶƐɲʀʨʍٰ֖ʎˣ˻˳ƪˑ౹ΩƔ҈উࠬ൥Ɣ‫׋‬ළʍ੆ࣛʉʈʍ୐ʆνɣɫɡʩƐѼƧɫ಴๗ʇɶʅɣʪ࣮൙ʇʎലʍӅ୩ɪʨٰ֖ɫ‫ۼ‬ʮʫʅɬɾƑɶɪɶƐ‫ޟك‬Ցఉອʍ‫ࣣۈ‬ʇʇʡʊɼʍ੆ࣛʇ
ɸʪˣ˻˳ƪˑ౹Ωɫ‫ׯ‬ʄɣʅɬʅɩʩƐຜࠖʱಐӇɶɾմ໼ɫњఉʇʉʂʅɬɾƑɼɲʆƐɼʫɽʫʍˣ˻˳ƪˑ౹Ωʊʧʪ߶੆࣌ຌʍζ‫ۼ‬ʍํ޶ʱಐӇɶʅʞɾƑ
2. ਤɣຌʫʍ߶੆࣌ຌ
ѼƧʍɲʫʝʆʍٰ֖ʡ԰ʠʅƐ߶੆࣌१ʍగʫɾ‫ڇ‬ࣛʊુ෾ɶɾٰ֖ʎƐଞʍЗಁʍ҉୎ɫਤɮƐକʺˁ˰̅ॐ (E ≡ ν/(ΩH 2 )) ɡʪɣʎ‫˾܊‬ʶˠ˽ˌॐ (Re ≡ΩR2 /ν) ʆற૙ೝɰʨʫʪ (E = 10−5 ∼ 10−6 )Ƒɲʍ
φໞʍٰ֖ʆʎƐ‫׋‬ළʍࠩԵʎಝ߶੆࣌ʉ‫ࣛڇ‬ʍজ෢ʊɡʪɾʠƐ߶੆࣌ຌʎɼʍ˳ʽ˝ˌ˲ʱմ໼ɸʪɾ
ʠʊ಴๗ʉՂචຌʍΦપʄɰʇɶʅ૦ʘʨʫʅɣʪƑɼʍɾʠƐ߶੆࣌ຌʍ઺ʆʡࠩຌʇʉʪࡀ҉ຌʍഒೣɫ‫ݍ‬ʡࡥ๗ʉ࣮൙ʆƐЬ૰ࡻԖʎɼʫʱ‫ݴ‬ʪ 2 ߣ଺ࡻԖʇɶʅʍΦપʄɰʊɴʫʅɣʪɲʇɫਵɣƑॐડ‫ޟك‬ʊʧʂʅ҈ʱ֑ʠʪʍʎƐକʺˁ˰̅ॐ/‫˾܊‬ʶˠ˽ˌॐʆɡʪɾʠƐ߶੆࣌ຌʊ‫ڌ‬ʂʅʡඈ੝
ʉ‫ޟك‬Ցߕ‫څ‬ʱ๗ɶƐɲʫʝʆʎࠄ‫ۼ‬ɫ‫ܪ‬௟ʆɡʂɾƑφൣƐௐ೼ຬςʆʎಝఀ१ʍԂৌຌ੄ʆ‫ߛׯ‬ɸʪɲʇɫʆɬƐֻҚৰ๽໼ʱ๑ɣɾ๽໼଺ʉ҈উɫอ‫ۄ‬ʊ๑ɣʨʫʅɬɾƑભɣຌʫʍ߶੆࣌ຌ
φൣƐʡɥʑʇʃʍφໞʍٰ֖ʍຌʫʆʎƐࠩʊƐ߶੆࣌ຌʍЬ૰ࡻԖௐʊʆɬʪϪɫഒ຃ɸʪǄVortex
Breakdownǅʇ‫ڐ‬ʏʫʪ‫ࣛڇ‬ʊુ෾ɫࡘʝʂʅɣɾƑɲʀʨʍٰ֖ʆʎƐ߶੆࣌ɫʧɮൃɾʫʪʧɥʉƐʺˁ˰̅ॐɫɼʫʚʈࢬɴɮʉɣ (˾ʶˠ˽ˌॐɫɼʫ
ʚʈ੝ɬɮʉɣ) ଼୩ʉˣ˻˳ƪˑ౹Ωʆࠄ‫ٽ‬ɫ‫ۼ‬ʮʫʅɣʪƑ߶੆࣌ຌʍ઺ʆʡ Vortex Breakdown ʱ԰ʠɾЬ૰ࡻԖɼʍʡʍɫ੝ɬʉ‫׋‬ළʍ੆ࣛʆƐࡀ҉ຌʍഒೣʎɼʫʊ౦ʂʅ‫ڇ‬ʫʪഃߣ଺ʉຌʫʇɣɥΦપʄɰʊʉʪƑ
ఀ१ɫຌ੄ৰৌ੄ʊ‫ۄ‬ɮɾʠƐఀ१ຌ੄ɶʅʍࠪʩ
Αɣʇʉʂʅ๽໼଺ʉ҈উʎ௟ɶɣɫƐॐડ‫ޟك‬ʊʧʂʅ߶੆࣌ຌ҈ʱ֑ʠʪɲʇɫњఉʆƐɼʍࠬ൥ʊʧʪ
մ໼ɫਵɮ‫ۼ‬ʮʫʅɬɾƑ

3.

ਤɣ߶੆࣌ຌʍॐડ‫ޟك‬‫ׯݍ‬ʊʉʂʅƐɡʪପ୩‫˾܊‬ʶˠ˽ˌॐʍ‫ޟك‬ʡ‫ۼ‬ʮʫʪʧɥʊʉʂʅɬɾ (Yang et al. 2017)Ƒߪɴʫʅɣʪॐડ‫ޟك‬ʎ Re = 104 ପ୩ʍʡʍʆƐɲʫʝʆʍǄਤɣ߶੆࣌ຌǅʍࠄ‫ٽ‬Ɣ๽໼ٰ֖ʇಐӇɶʅˣ˻˳ƪˑʊʎʝɿ 1 ّପ୩ʍܿɫɡʪɫƐࡀ҉ຌʍഒೣʊʡુ෾ɶƐ઺ऐʊ‫୎҉੄܌‬ɸʪҿɫʆɬʪɲʇɫ޼
ଶɴʫʅɣʪƑʝɾƐЬ૰ࡻԖʊɩɣʅʡௐ೼ຬςʇɼʍࡀΩʍֻҚৰʍ‫ۥ‬ਚɫ‫ڇ݌‬ɴʫʅɣʪƑɾɿɶƐɲʍֻҚৰʍ‫ۥ‬ਚʎƐǄਤɣ߶੆࣌ຌǅʍ๽໼ٰ֖ʍɼʫʇಐӇɶʅƐଞ෮ֻҚৰɩʧʒਜയֻ
Қৰʎಝ࣭ʊʧɣ੆жɫ‫ٵ‬ʨʫʪʍʊ੆ɶʅƐௐਜௐ೼ຬςʇʍֻҚʊʆɬʪֻҚৰʇʍ੆жʎ೜෢ʆƐʝɾƐɲʫʝʆʍਤɣ߶੆࣌ຌʆʎ৳ଜɴʫʅɣʉɪʂ
ɾु෮ʆʍֻҚৰɫ‫ح‬२ɴʫʪʡʍʊʉʂʅɣʪƑʝɾƐௐ೼ຬςʍ‫ۥ‬ਚʡ಴ɹɶʡ߭োʇζ‫ۼ‬ɸʪʧɥʉ
ʡʍʇʎʉʂʅɣʉɣƑ

4.

z
H

Constant
AngularMomentum

Rigid-Body
Rotationsidewallboundary
layer

1/2

δ w (E )Stewatson-like
layer

1/4

δ S (E )0rS

Ekman-like layer

R

r

1/2

δ Eeff (E )top boundary layer

Solid-Body
Rotation

Meridional
Recirculationwallboundary
layer

core
boundary layer
bottom boundary layerऺ 1: Iga (2017) ʆ۵ɧʨʫɾЬ૰ࡻԖ (ࣣ) ʇƐYang
et al. (2017) ʍ‫ޟك‬ɪʨीଜɴʫɾЬ૰ࡻԖ (ђ)Ƒ― 393 ―

D404

エクマンパンピングを介した不安定
宮本 佳明 1,2 , David S. Nolan3 , 杉本 憲彦 1
1: 慶應義塾大学, 2:理研, 3: University of Miamiw′ ∝ ζ ′

v

10
Roϒ

(1)

v

1

速い流速下での 1.5 層浅水モデル（直交座標系）

∂u′
∂ h̄
− u′
+ w′
∂x
∂x

=

−h̄

=

−v ′

(3)

−ζ̄a u′

(4)

=

ζa
2
x
(b) basic−state

−2
3

2
x
(c) Eigen mode32x(d) Eigen mode3

1u

であり、ここで¯は基本場成分、t は時間、
√ h は流体厚さ、Ro= V /f L は Rossby 数、Fr= V / gH は Froude
数、G1 = CD V T /L である。境界層の各式は、

0

v

0
−1
1

(2)

2

0

−10
1

簡単のために 1.5 層浅水系を考える。無次元化・線形化した自由大気の質量・運動量保存式は、

1 ∂h′
RoG1 ∂tRo ∂h′
Fr2 ∂x1 ∂v ′
G1 ∂t

0
−1
1

となることである。ここで、′ は摂動成分、x, y は空間、u, v は x, y 方向速度を表す。この理論は多くの知見を提供する一方、簡易な系を取扱っているため、仮定が成り立たない場への拡張の余地がある。本研究では、特に自由大気下層で風速が速い時に、w が相対渦度に反比例し、上とは逆に擾乱が指数関数的に成長し得る、という仮説を立て、これを検証する。

2(a) basic−state

1

ζa

背景

地表面の摩擦により形成されるエクマン層内では、水平の質量収束・発散によって層上端で鉛直流が存在する（エクマンパンピング速度）。この上昇流による流れが角運動量を輸送し、渦を効率的に減衰させる（Holton 2004）。エクマン理論で重要な点が、層上端の鉛直速度 w が相対渦度 ζ （ = ∂x v ）に比例し、

0
−1
1

100
0

u
w

w

1

−100
2
x

3

図 1: (a, b) 固有値解析の基本場。v （黒）・渦度 ζa （灰）・w（灰）。陰影と RoΥ、(c, d) 固有モード。v と u（黒）は不安定条件を満たす領域を表す。

固有値解析
上の式をまとめ、波動解 v ′ = ṽ exp(σt)（ここでσ は成長率）を代入すると固有値方程式が得られる。
そして基本場として v(x) = vc exp[(xc − x)2 /∆2L ] の=(6)分布（図 1）を与え、V = 20 m s−1 、f = 5×10−5
s−1 、H = 5×103 m、∆L = 650 × 103 m (Ro ≡であり、ここで ζa = Ro∂x v + 1 は絶対渦度、下付き
V (f ∆L )−1 = 0.62、Fr ≡ V (gH)−1/2 = 0.09) とし
文字 b は境界層内の値を示す。境界層内でも地衡流がて、側面境界を周期境界として固有値解析を行った。
成立ち、境界層厚さ hb は一定と仮定した。w′ は、ここで計算領域は x ∈ {0, 8}、格子幅 0.04 とした。
不安定解が存在し（最大の固有値 Re(σ) > 0）、その) ′(Ro ∂ 2 v ′ モードは v が極大・極小を持ち、その両側に u、w の2
2 ∂ Ξ̂ ′Ro ∂Ξ ∂v
v + 2 Ξ̂ +−,w′ = − 2Ξ ∂xΞΞΞ̂ ∂x2 極値が存在する。
Ξ̂ ∂x ∂x

∂u′b
∂r
′
∂v
−u′b ζ̄a − Roūb
∂x
−

=

w′
hb
2|v̄| ′
v
hb

3

(5)

となり、ここで Ξ = ζ̄a /v̄ 、Ξ̂ = ζ̄a /|v̄| である。v ′ の一
階微分の係数が負であれば、本仮説のフィードバックがかかると考える。エクマン理論ではこの係数の括弧内第一項のみのため常に正であったが（w′ ∝ ζ ′ ）、今回の拡張によって ∂x Ξ が負にもなり得ることから係数が負になるという状態も可能となることがわかった。

まとめ
速い流速下においてエクマンパンピングを介した不安定が存在することを示した。線形 1.5 層浅水モデ
ルを用いて固有値解析を行ったところ、仮説通りのモードの存在が示された。発表では不安定条件の導出や、非線形方程式の数値計算結果も紹介する。

4― 394 ―

D405

第二の眼の壁雲の形成メカニズム
宮本 佳明 1,2 , David S. Nolan3 , 杉本 憲彦 1
1: 慶應義塾大学, 2:理研, 3: University of Miami
背景
発達した熱帯低気圧（Tropical Cyclone: TC）にて、眼の壁雲の外側に新しい壁雲が形成することがある。一度外側壁雲が形成すると、内側まで水蒸気が輸送されず元の壁雲が維持できなくなり TC の強度に大きく影響する。この形成機構として、これまでに慣性不安定や渦ロスビー波、β スカート、超傾度風などの仮説が提唱されてきたが、根本的な疑問である ”
いつ・どこで ”形成されるのかは未解明である。そこで本研究は、外側の壁雲の形成メカニズムとしてエク
マンパンピングを介した不安定（宮本ら本学会予稿）が働いているという仮説を立て、それを検証する。

1

¯ ′
−ξv

(2)

=

−ζ̄a u′

(3)

v

w′

(4)

2|v̄| ′vhb(5)である。ここで t, h, u, v, w は時間、流体深さ、動径、接線、鉛直方向流速、ζ̄a = Ro(∂r v̄ + v̄/r) + 1√は絶対渦度、ξ¯ = 2v̄/r + 1、Ro=V /(f R)、Fr= V / gH はFroude 数、G1 = CD V T /R で、T, R, H, V はそれぞ
れ時間、半径、深さ、速度スケール、CD は抵抗係数である。¯と ′ は基本場と摂動成分、下付き文字 b は境界層内の値を示す。w′ は、)(∂v ′∂ 2 v′+ E3 r2 2 , (6)w′ = 2Ξ̂ E1 v ′ + E2 r
∂r
∂r
)
(
r ∂Ξ
∂Ξ
+Ξ +
,
(7)
E1 = 2 − Ro r
∂r
Ξ ∂r
)
(
∂Ξ
E2 = 1 − Ro r
+ 2Ξ , and
(8)
∂r
Ξ
(9)
E3 = −Ro ,2となり、ここで Ξ = ζ̄a /v̄/r 、Ξ̂ = ζ̄a /(|v̄|/r) で、絶対渦度と角速度の比である。直交座標系の時と同様に、
v ′ の一階微分の係数が負であれば仮説の正のフィードバックがかかると考える。

Roϒ

−0.2
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10r(d) Eigen mode(1)

であり、境界層の各式は、

1 ∂ru′b hb=−( r′ ∂r′ )v∂v+=−u′b ζ̄a − Roūb
∂r
r

0

0.02

2

0

0

−0.02

−2

w

=

10
0
0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10r(c) Eigen mode
0.2

u

1 ∂ru′ h̄
+ w′
r ∂r

−

50

Ξ

速い流速下での 1.5 層浅水モデル
宮本らは、1.5 層浅水系での固有値解析・数値計算
から、自由大気の流速が速いときエクマンパンピングを介した不安定現象が存在することを示した。本研
究では円筒形に拡張した無次元化・線形化した 1.5 層
浅水系を考える。自由大気の質量・運動量保存式は、

=

0.5

0
0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10r(b) basic−state
0.5
20

2

1 ∂h′
RoG1 ∂t
Fr2 ∂h′Ro ∂r
1 ∂v ′
G1 ∂t

100
ζa

v

(a) basic−state1

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10r

図 1: (a, b) 固有値解析の基本場。(a) 黒線が v 、灰色線がζ 、(b) 黒線が Ξ、灰色線が RoΥ を示す。(c, d) 固有モード。(c)v と (d)u 及び w。陰影は不安定条件を満たす領域。

固有値解析
上の式に波動解 v ′ = ṽ(r) exp(σt)（σ は成長率）を代入して固有値方程式を得る。基本場として Kepert(2013) の渦分布を与え、計算領域は r ∈ {0, 80}、格子幅を 0.04、Ro = 50、Fr = 0.3、C1 = 1.0（R = 20km、V = 50 m s−1 、f = 5×10−5 s−1 、H = 2.8×103m、CD = 1.5×10−3 ）として固有値解析を行った。境
界条件は回転軸・外側境界で流速が 0、空間方向に４次精度の中心差分で離散化した。その結果、不安定解が存在し（最大の固有値 Re(σ) > 0）、仮説と整合的な分布の風速の固有ベクトルが得られた（図 1）。

3

まとめ
第二壁雲の形成メカニズムとして、エクマンパン
ピングを介した不安定が働くことを提案した。この
不安定の条件は、観測で得られる壁雲形成前の性質を良く表している。発表では、不安定の数学的条件や非静力学モデルによる計算結果でのテスト結果も紹介する。

4― 395 ―

D406

北太平洋西岸域の局所加熱に対する大気応答※山本 勝(九大応力研)

１．はじめに
冬季の海洋から大気への熱供給は，北太平洋西岸の縁辺海域に集中している．これまで，日本海が北太平洋域の気象に与える影響については(e.g., Hirose et al. 2009)，領域
モ デ ル を 用 い て 研 究 し て き た (e.g.,
Yamamoto & Hirose 2011; Yamamoto 2013;
Zhao et al. 2018)．また，北太平洋西岸縁辺
海域の局所加熱に対する大気大循環の応答
は水惑星モデルで研究されており，大陸東岸の温度低下や太平洋の低気圧活動の強化に つ い て 議 論 さ れ て い る (e.g., Kaspi &Schneider, 2011)．
本研究では，北太平洋西岸海域の局所加熱に対する大気応答を再考し，縁辺海による境界層加熱が日本付近の低気圧活動域の分岐や上部対流圏に与える影響を明らかにすることを目的とする．

４．まとめ
本研究では，「北太平洋西岸の縁辺海域の熱フラックスによる境界層加熱に対する大気応答」を簡単な枠組みで調査した．大陸や日本列島を除いても，縁辺海域の局所加熱によって，南北に分岐する低気圧活動域やダイポール構造が形成される．今後，感度実験を整理し，縁辺海域の局所加熱に対する大気応答を整理する予定である．

２．理想化実験
定常的で局所的な加熱を北太平洋西岸で与え，この加熱域の位置や厚みを変えた感度実験を行った．Held & Suarez (1994) の設定を，全球 Weather Research and Forecastingmodel に適用した．本稿では，図１の三角で示した領域(25N－45N, 120E－140E)の500 W m−2 による下層大気(σ = 0.7－1.0)加熱に対する大気応答について述べる．
３．結果
本研究の理想化実験によると，図１の三角で示した加熱域が，上層の西風を強化し，その領域を挟んで南北の気圧のダイポール
構造を生み出す．これは，縁辺海による境界層加熱が West Pacific パターンを変調しうることを期待させる．下層では，傾圧不安定が起こる緯度帯で短周期擾乱活動が強まる．北太平洋西岸では気圧の谷が南北に延び，低気圧活動域が分岐する．これは，縁辺海による境界層加熱も日本付近の低気圧活動域の分岐（日本海経路と南岸経路）を形成する重要なファクターであることを示唆する．

図１ 北太平洋西岸域の下層大気の局所加熱に対する大気応答の模式図．

― 396 ―

D407

海岸線準拠の大気力学
山中 大学（総合地球環境学研究所，神戸大学名誉教授）
1.

3.

はじめに

いくつかの極限的な場合に関する考察

大気力学は，小規模な局地循環を除いて，一般に自最も簡単な，水惑星あるいは陸惑星に小円状の海岸

転する惑星に準拠した座標系（経度・緯度・高度）で既を持つ陸（島）あるいは海（湖）が 1 個だけ存在する場合述される．しかるに最近 Ogino et al. (2016, JC; 2017,を考える．陸中心を極とした球面極座標系での渦度は，GRL) は 13 年間の TRMM 観測および 30 年間の気象

鉛直成分は緯経度系と同じ水平渦（沿海岸線循環）で，庁客観再解析から，降雨分布や水循環が海岸線距離

水平 2 成分は海岸線直交（DFC-鉛直面）と平行な循環(DFC)の関数になることを見出した．このことは，対流性に対応する．陸中心が南極（海中心が北極，海岸は緯

降水雲の生成が，年周期季節風（モンスーン）や日周

線）にあれば，南極大陸だけが水惑星上にある場合に期海陸風により，特に熱帯域の DFC＜数百 km の海岸似る．逆に北極中心の陸半球が赤道沿い海岸線を挟線地帯に集中することを意味する．そこでそのようなみ南極中心の水半球と接する場合はインド洋セクタを

DFC とそれに局所直角な沿海岸線方向とを水平座標と模し（例えば Webster & Fasullo, 2003），鉛直渦度は帯する系での大気力学を考えてみる．

状（赤道東西風）循環，水平渦度は子午面（Hadley-モ
ンスーン）循環と東西（Walker）循環に対応する．

2.

一方，水惑星で Coriolis 力が無視できるほど小さな島

海陸間成分と沿海岸線成分
地球本体が完全な球なら全球水深 2,700 m の水惑星

（あるいは陸惑星で同様に小さな湖）の岸に沿う循環をになるが，内部流動・変形で地球表面には凹凸があり，渦点として表すことができ，これと直交する海陸（湖陸）

水圏（殆ど海洋）は多重連結な領域に分布する．この領

風循環の鉛直・水平（DFC 方向）スケールは基本的に域の境界である海岸（あるいは湖岸・河岸）では，地球・赤道波あるいは重力波の構造（分散関係）で規定される．

水圏・大気圏の 3 相が接する（もし H2O のみなら三重点

このことから，洋上に複数あるいは多数の小島が存在す

0℃, 6 hPa の海氷縁となる; 但し海氷は海水上に浮かる場合の効果を表すことが可能である．

ぶ）． 海洋力学の場合は，海岸において海岸を横切る

赤道域の海大陸の大島嶼は数百 km の水平規模おDFC 成分は 0, 沿海岸線成分の流量は例えば赤道と海よび水平間隔をもっており，対流圏の高さを鉛直スケー

岸とで閉じた境界上を一周積分すると 0 となる．

ルに持つような赤道波・重力波の水平スケールであると

大気力学の場合は，海陸間の熱的コントラストが最大同時に，これらの島嶼沿岸に沿った（島嶼上あるいは島となる海岸線上において DFC 成分が最大となり得る．こ嶼間の内海上の）渦をも強制する．緯度が高くかつ時間の熱的コントラストと DFC 成分は，自転（日）・公転（年）的・空間的規模が大きくなると（モンスーンなど）海陸間

周期で逆転する（前者の熱的自転効果は，力学的自転

気圧・温度差は海岸線に平行に地衡風・温度風平衡し効果（Coriolis 力）と異なり赤道域で最大となる）．また大ようとするので，摩擦力があって初めて海岸線を横切る

気では，中緯度域偏西風や赤道域貿易（偏東）風のよう

DFC 成分が形成される．

な海陸によらず地球を一周する帯状流成分は，各陸地の東西で逆の DFC 成分を持ち海岸線沿いに平均する

4.

おわりに

と 0 となる．それらの間の亜熱帯高気圧帯（下部対流圏）

本稿は序論であり，今後この方針で大気力学全体をでは，海洋上に海流 gyre のような沿海岸線的な流れが再構築していく計画である．本稿では主に低緯度域を現れ，低緯度側が大きい熱や水蒸気の輸送は海洋西念頭に置いたが，中緯度の例えば大陸東岸（大洋西岸）

岸（大陸東沖）の高緯度向きの方が，東岸（西沖）の低の前線帯や中間規模低気圧あるいは熱帯低気圧のスト

緯度向きより強く，全体として極向き輸送となる．

ームトラック問題にも応用できると考えている．

― 397 ―

P401

波数 1 の渦 Rossby 波の不安定成長と鉛直相互作用
伊藤 享洋 1

西本 秀祐 2

金久 博忠 3

1:気象庁地球環境 · 海洋部海洋気象情報室 2:気象庁予報部数値予報課 3:茨城県龍ヶ崎市

すなわち鉛直相互作用が大き過ぎても擾乱は

1 はじめに
波数 1 の渦 Rossby 波の指数関数的成長は、
順圧系では不可能だが準地衡風系では鉛直方向の相互作用により可能となることを、これま成長しなくなる。擾乱の成長を可能にするような鉛直相互作用の大きさの範囲を見極めることが今後の課題である。

で動径方向に区間一様なモデルで実例を交えて示した (2015 年春季/2017 年秋季大会)。本
発表では、その数学的な証明を示すとともに波数 1 の渦 Rossby 波の不安定成長に鉛直相互作
用がどのような役割を果たすかを考察する。

2 環境場の設定
図1

動径方向に区間一様な基本渦位の模式図よる移流角速度 Ωn+1 (但し ΩN +1 = 0) に等

図2

N = 5、順圧系の場合 (緑線) と準地衡しくなる。重根 λ1 = λ2 (すなわち Ω2 = Ω3 )風系の場合 (赤線) における固有方程式 D(λ)

の場合を考えると、この時 Q1 と Q2 は異符について、sgn(D)|D| 3 のグラフ (Ω2 = Ω3

号で r1 と r2 の擾乱は互いに逆方向伝播となの重解条件近傍を拡大)。横軸との交点の数

り Rayleigh 条件を満たす。しかし順圧系ではが実数固有値の個数を表す。

鉛直方向 (0 ≤ z ≤ H) に一様で軸対称な基

本渦位 Q を考える。基本渦位 Q は動径方向に区間一様とし半径 r = rn (n = 1, · · · , N ) における飛びを Qn (図 1)、角速度を Ωn とする。

3 鉛直相互作用による解の複素化
鉛直相互作用のない順圧系では、固有モードの位相角速度 λn (n = 1, · · · , N ) は基本渦に1縮退モードが時間の線形関数で成長する (Itoand Kanehisa 2013) ものの、互いに逆方向の伝播角速度が大きすぎて位相固定は起こらず

Fjørtoft 条件を満たせない。一方、準地衡風系
では鉛直方向の相互作用により伝播角速度が抑えられ位相固定が起こる。鉛直相互作用により重根 λ1 = λ2 は共役複素根となり (図 2)、線形成長解は指数関数的成長解となる (図 3)。

4 今後の課題
鉛直相互作用がさらに強くなると上下層の擾乱の伝播を互いに打ち消し合い、その結果擾
乱は単純に基本渦に流されるような形になる。
― 398 ―

図3

自由渦 Rossby 波が発達する様子 (1 →2 → 3 → 4 の順に時間が経過)P402

亜熱帯ジェット気流の蛇行の定量化と解析*金 子 航 ,高 薮 縁 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )はじめに

ジェット気流の蛇行は各地の気象に大きな影響を与える。例えば、ジェットの蛇行による太平洋東部のロ
スビー砕波と ENSO の関係性[1]、亜熱帯ジェット気流の南への蛇行やそれが切離された Cut off low と豪雨発生の関連性の研究[2]などがなされている。
本研究では、渦位を用いて北半球の対流圏上部亜熱帯ジェット気流の蛇行度を定量化し、季節変化、ENSOとの関係とその地域性を解析することを目的とする。


図 1 1 日ごとの平均蛇行度(31 日移動平均)表 1 蛇行度の偏差と nino3.4 指数の相関係数

解析手法

対流圏中層の偏西風の蛇行を定量化する手法[3]を参地域

通年

12-2 月

3-5 月

6-8 月

9-11 月考に、亜熱帯ジェット気流の軸の全長をその平均緯度

全球-0.324-0.433-0.237-0.184-0.314の緯線の長さで割った比を「蛇行度(Sinuosity)」と定義

東太平洋-0.497-0.694-0.379-0.175-0.574した。亜熱帯ジェット気流は亜熱帯の圏界面付近に卓越することから、その軸を 350K 等温位面における渦位
2PVU の等値線と近似した[4]。Cut off low などの影響も取り入れるため、切離された領域も全長に含めた。
等温位面上の渦位データは気象庁 JRA55 を用い、
1958-2016 年について各日ごとに蛇行度を求めた。全球のほか、東経 45 度,120 度,180 度,西経 105 度,15 度で分け(アジア/西太平洋/東太平洋/大西洋/ヨーロッパ・アフリカ)、蛇行度の地域性についても考察した。


蛇行度の季節変化と地域性

図 2 東太平洋の蛇行度偏差と Nino 指数の散布図
まとめ・今後の展望

日ごとの平均蛇行度は 6 月から 10 月の夏季に大きく

本研究では亜熱帯ジェットの蛇行度を数値化し、季冬から春にかけて小さくなる(図 1)。夏の蛇行度は大西節や ENSO 指数という気候の基本的な要素について定洋や太平洋でとくに大きい一方、大陸域では蛇行度が量的に解析することができた。今後の展望としては、

小さいことがわかる。このことから、亜熱帯ジェット

ジェット気流のトラフの降水への影響など、具体的なの蛇行と海陸分布に関連性があることが推測できる。

気象・気候との関連性を解析する際に、本研究の手法



を応用して定量的な解析を行えるのではないかと期待
ENSO と蛇行度の関連性する。

日ごとの(59 年)気候値からの偏差を全期間でとり月
平均したデータ(12 ヶ月×59 年分)と Nino3.4 指数の相参考文献

関性を分析した。蛇行度と ENSO の間に負の相関が秋[1] Ryoo, J., Y., et al., 2013, J. Climate, 26, 6360–6382.

から冬にかけてみられた。この傾向は東太平洋の強い[2] Hirota, N., et al., 2016, Mon. Wea. Rev., 144, 1145–1160

負の相関によるもので(表 1,図 2)、他の地域での相関は[3] Cattiaux, J., Y., et al., 2016, Geophys. Res. Lett., 43,

小さかった。エルニーニョのときジェットの蛇行は抑8259–8268[4] Hoskins, B. J., et al., 1985, Q.J.R. Meteorol. Soc.,
111, 877-946.

えられ、ラニーニャのときは蛇行が大きくなりやすいという傾向をここで適切に定量化できたといえる。

― 399 ―

P403

西日本周辺域で航空機が遭遇した乱気流の発生メカニズム*西原佑亮, 川野哲也, 川村隆一（九大院・理）1.

3-2. 数値シミュレーション

はじめに
航空機の乱気流への遭遇は、機体破損や燃料損失な

 乱気流の発生メカニズムについて詳細な解析を行う

どの経済的な影響だけでなく、人的被害も引き起こす

ために WRF を用いた数値シミュレーションを実施しため、その正確な発生予測は安全な航空機運航に大変た。乱気流の解析では鉛直解像度も重要になる（及川ら,重要である。しかしながら、乱気流の発生要因・メカニ

2003）ことから、本研究では鉛直層数を 120 層 (∆𝑧𝑧 ≈ズムは複雑であり、正確な予測は現在でも難しいとさ

200 m) に設定した。

鉛直高解像度 WRF モデルによって、JRA55、MSMれる。
宮腰 (2003) は、急激な温度移流による成層の不安
定 化 を 考 慮 し た 乱 気 流 予 測 指 数 TSI (Turbulence
Source Index または Turbulence Stability Index) を提

初期値では見られなかった局所的な強 VWS 層が高度8~9 km 付近でシミュレートされた。乱気流が報告された時間帯には、この強 VWS 層周辺でケルビン・ヘル

案した。しかし、実際に TSI が大きな環境で発生した

ムホルツ不安定によって生じたと考えられる乱気流が乱気流に関して詳細なメカニズムはほとんど議論され発生していた（図 1）。この強 VWS 層の下に存在するていない。

湿潤層では対流が生じていた。したがって対流によっ

そこで本研究では、西日本周辺域を運航中の航空機て生じた内部重力波が強 VWS 層に伝播したことによが実際に遭遇した乱気流のうち、
TSI が大きな場所で発り、ケルビン・ヘルムホルツ波を励起させた可能性があ生した事例に着目し、その発生メカニズムを詳細に調る。この乱気流発生メカニズムは Trier et al. (2012) で査することを目的とする。

調査された乱気流の事例においても報告されている。
 上述した事例と同様に TSI が大きな場所で大型の航2．使用データ

空機が SEVERE 乱気流に遭遇した 2015 年 10 月 9 日

 乱気流の情報は、運航中の航空機パイロットからのの事例についても解析を行った。当日はその結果につ報告（Pilot Report : PIREP）から収集した。対象期間はいても紹介する予定である。

2015 年 10 月から 2016 年 6 月である。乱気流の発生
環境場を示す指数の計算には MSM 初期値、大規模場

謝辞の解析には JRA55 を使用した。

本研究で使用したPIREP データは国土交通省福岡航空

 対象期間内で、大型の航空機が遭遇した SEVERE 乱

交通管制部より提供していただきました。

気流のうち、TSI が大きな領域で遭遇していた事例が 5事例あった。そのうち水平風の鉛直シア (VWS) が小さい値を示した 2016 年 2 月 11 日に遭遇した事例に着目し、詳細な解析を行った。
3．結果（2016 年 2 月 11 日）
3-1. データ解析
 乱気流遭遇地点付近は、地上高気圧の後面にあたり、下層から中層にかけて湿度が高く、雲が発生しやすい状況であった。一方、乱気流遭遇高度(≈ 10 km) 付近

は相対湿度が小さく、乾燥していた。このことから、こ

図 1. WRF でシミュレートされた 2016 年 2 月 11 日の事例では雲が直接関与していない乱気流であったと

0925UTC における VWS（陰影）と温位(コンター)の鉛考えられる。

直断面図（北緯 26.7°）。

― 400 ―

P404

シーロメーターの境界層高度と混合層・大気境界層高度の比較㻌阿部 康一 （公益財団法人環境科学技術研究所）
㻌

㻝．㻌 目的㻌㻞．㻌 方法 青森県六ヶ所村に立地する大型再処理施設

シーロメーターにより， 秒毎に上空へ照が稼動すると，微量の放射性物質が排出口 標
射したレーザー光の散乱光強度変化から，最高 P から大気へ排出される．メソγス
大  つの境界層高度を求めた．:5) の計算は，ケールで移流・拡散過程を計算する際には，境界層スキームとして 0<11 レベル  を用い排出された放射性物質が拡散する層の高度とて，鉛直  層（高度約 P まで  層）として，混合層や大気境界層の高度等を与える． し，水平間隔 NP のドメインに NP のドメ
インをネストした．混合層と大気境界層の高 先行研究では，積分日射量から推定した混度はそれぞれ，温位の鉛直傾度が ×
合 層 高 度 や ， シ ー ロ メ ー タ ー （ 9DLVDOD.P 以上，乱流運動エネルギーが ×−&/）から出力される境界層高度の利用を検PV− 未満，となった高度とした．
討した．両者の月間平均値をとり季節変化を比較すると，積分日射量から推定した混合層
㻟．㻌 結果と考察
高度は冬季に低く夏季に高いが，シーロメー
図に，～ 年月毎のシーロメーター
ターの境界層高度は逆の傾向を示した．一方，の境界層高度の最小値と，混合層・大気境界
南に約 NP 離れた三沢基地のラジオゾンデ
層の高度の計算値を示す．
観測結果から混合層高度を推定すると，シーシーロメーターの境界層高度は，概ね混合
ロメーターの境界層高度と同様の傾向を示し
層と大気境界層の高度の間にあるが，一部のた．従って、シーロメーターの境界層高度を
月で大気境界層高度より高く， 年  月に利用する事が有効であると判断した。
はその差が最大の P となった．一方，混しかしながら， 時間毎に出力するシーロ
合層高度より小さい月は無かった．
メーターの境界層高度には，夜間安定境界層
以上から，計算により得られた混合層高度やエアロゾルの移流層等の高度が含まれる．
と大気境界層高度＋Pの間にあるシーロ
月毎に平均した境界層高度は，これらの影響
メーターの境界層高度を，放射性物質の拡散は小さいと考えられるが，シーロメーターの 
高度範囲として設定する事とした．
時間値を放射性物質の拡散高度としてそのま
ま設定値とすることは適切ではない．

そこで，:5) による混合層と大気境界層の高度推定値との比較により，シーロメーターの境界層高度から適切な値を抽出し，設定値とする方法を検討した．

本記載事項は青森県からの受託事業により得られた成果の一部である．

㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
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㻌
㻌
㻌

㻌
図㻌 㻞㻜㻝㻡～㻞㻜㻝㻢 年月毎のシーロメーターの境界層高度と解析した混合層・大気境界層の高度との比較

― 401 ―

P405

複雑地形上の自然風を対象とした風向変動特性の把握*後 藤 和 恭 (電 力 中 央 研 究 所 ), 瀧 本 浩 史 ( 電 力 中 央 研 究 所 )岸 田 岳 士 (電 力 中 央 研 究 所 ), 小 野 浩 己 ( 電 力 中 央 研 究 所 ) , 佐 藤 歩 (電 力 中 央 研 究 所 )*Central Research Institute of Electric Power Industr y

N °
°

図 1 周辺地形図[2]分間平均値

グラフ タイトル

時間平均値

分間平均値 °～°時間平均値 °～°

平均風速>PV@

図 2 平均風速毎のσθ の平均値
分間平均値
グラフ タイトル

１時間平均値

分間平均値 解析結果
平均風速 1.0 m/s 毎に階級分けし，それぞれの階級内における σθ の平均値を算出した結果を図 2 に示す。また，図中の白抜きは，風向が赤城山の山頂を 0 ° 360 °として 350°～10 °のデータのみを抽出し，平均化した結果である。σθ は風速が小さいほど大きくなる傾向がみられ，σθ の 3 分間平均値と 1 時間平均値を比較すると，風速が小さいほど差異が大きい結果となった。一方，赤城山のある方角のデータを抽出した結果においても風速が小さいほど σθ が大きくなる傾向がみられたが，全データから算出した σθ と比べると，σθ の値が大きく，
特に 1 時間平均値でこの傾向が顕著である。
ここで，風向 10 °毎に階級分けし，σθ の平均値を算出した結果を図 3 に示す。また，図中の白抜きは，風
速 5 m/s 以上のデータのみ抽出し，σθ の平均値を算出した結果である。平均風速 5 m/s 以上のデータのみを抽出した結果において，σθ の 3 分間平均値と 1 時間平均値

分間平均値 平均風速PV以上

グラフ タイトル

１時間平均値σθ>°@ 測定データ
電力中央研究所赤城試験センターの鉄塔の地上100m に設置された 3 次元超音波風速計の測定データを対象とした。測定地の周辺地形を図 1 に示す。測定地の北には赤城山があり，その他の周辺地形も比較的起伏の大きい地形である。測定期間は 2017 年 3 月 1 日~2018 年 2 月 28 日で，測定間隔は 10 Hz である。

°
°

σθ>°@

 はじめに
発電所等の煙源から放出された大気汚染物質の環境影響は，1 時間の平均濃度で評価されることが多いが，風洞実験や数値モデルを用いた大気拡散予測から得られる濃度は，ほとんどがより短時間（例えば 3 分間）の平均濃度に相当する。自然風には，低周波数域の風向変動が含まれているため，3 分間の平均化時間では，汚染物質の拡散幅を過小評価している可能性がある。
そのため、1 時間平均濃度を精度良く予測するためには
低周波数域の風向変動を考慮する必要がある。風向変動特性に関する研究はいくつか挙げられるが 例えば
Maitani[1] ，低周波数域の風向変動が生じる原因は様々であり，1 時間平均濃度の予測のために十分な知見が整理されているとは言い難い。
そこで，本報では地形影響も含めて平均化時間と風向変動の関連性を明らかにするため，3 分間と 1 時間の平均化時間における風向変動標準偏差 σθ を比較した｡

時間平均値 平均風速PV以上
分間平均値 平均風速PV以上

時間平均値 平均風速PV以上

風向>°@図 3 風向毎の σθ の平均値を比較すると，全データの結果よりも差異が小さいが，赤城山のある方角でのみ，数倍程度と差異が大きい。
以上より，低周波数域の風向変動の生成には風速だけ
でなく，風上側の地形が影響していると考えられる。
 まとめ 本研究では，風向変動特性の把握を目的に，まず風向と風速ごとに，σθ の 3 分間平均値と 1 時間平均値の比較を行った。その結果，σθ の 1 時間平均値には風上の地形が影響している可能性が示唆された。今後は，多変量解析を行い，低周波数域の風向変動が生じる各要因の寄与を明らかにする予定である。
参考文献
[1] T. Maitani, 1983, Boundary-Layer Meteorology 26,
15-24.
[2] Google Earth, https://earth.google.com//. (2018/7 閲覧)― 402 ―

P406

高層気象観測データに見られる福岡の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.

が見られた．1000 hPa から 900 hPa の間では，9 時の温はじめに

地球温暖化や都市化などにより気温は長期変化する

位上昇がほぼ一様で 0.5 K 程度であったのに対して，21ことが知られている．1931 年から 2017 年までの地上観

時の温位上昇は地表面付近で大きく，高度とともに急測データをもとにした気象庁の調査[1]によると，福岡

激に小さくなっていた．9 時の温位上昇量は 900 hPa かの夏季平均気温は 100 年あたり 2.3℃，冬季平均気温はら 800 hPa にかけて単調に減少し，800 hPa から 700 hPa

3.0℃上昇している．日本の上空の気温の長期変化につにかけてほぼゼロの値で一定となっていた．

いては，中島[2]が 1951 年から 2003 年の高層気象観測

2 月では，前半 20 年間に晴天日は 274 日，後半 20

データを用いて，対流圏下部で昇温化(+0.05～0.12 ℃

年間に晴天日は 302 日あった．2 月は 8 月に比べて経年/10 年)，成層圏下部で低温化 (-0.36～-0.07 ℃/10 年)し変動が大きいため，上空の長期変化の特徴は明瞭ではていることを示した．一般に，成層圏下部の低温化はなかった．地表面に近い下層では，9 時と 21 時ともに，

地球温暖化と関係した現象と考えられている．一方，

地表面付近で温位上昇が大きく，高度とともに急激に地上付近の気温の長期変化においては，都市化の影響小さくなっていた．

が大きいことが知られている．地上付近の都市化の影響が及ぶ高度は，季節や 1 日の中の時刻に依存すると

4.

おわりに

考えられる．本研究では，福岡の 40 年分の高層気象観

高層気象観測データを用いて，福岡の晴天日の下層測データを用いて，8 月と 2 月の晴天日における下層大

大気の長期変化を調べた結果，8 月の 1000 hPa から 900

気の温位鉛直分布の長期変化の特徴を調べた．

hPa の間では，9 時の温位はほぼ一様に 0.5 K 程度上昇
していたのに対して，21 時の温位の上昇は地表面付近

2.

で大きく，高度とともに急激に小さくなっていた．

方法

ワイオミング大学が公開している期間 1975-2014 年（40 年間）の福岡の高層気象観測データを用いた．2
月と 8 月のそれぞれについて，9 時と 21 時のデータを分けて解析した．福岡管区気象台で観測された日積算
全天日射量が，8 月では 18 MJ 以上，2 月では 10 MJ 以
上の日を晴天日とした．1000 hPa から 500 hPa までの間を 5 hPa ごとに線形補間した温位のデータを作成し，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，それぞれの期間における晴天日の温位の平均値を気圧ごとに求めた．
これらの平均値の鉛直分布を比較することで，下層大気の長期変化の特徴を調べた．
図 1．8 月の晴天日における期間 1995－2014 年と期間
3.

1975－1994 年の平均の温位鉛直分布の差

結果

8 月では，前半 20 年間に晴天日は 306 日，後半 20(●：9 時のデータ，▲：21 時のデータ)

年間に晴天日は 331 日あった．後半 20 年間の 8 月の晴
天日で平均した温位から前半 20 年間で同様に平均した

参考文献

温位を差し引いた温位上昇量の鉛直分布を図１に示す．

[1] 気象庁，2018，ヒートアイランド監視報告 2017，66pp.

9 時と 21 時のどちらにおいても地表面付近で温位上昇
量が最も大きく，高さとともに上昇量が減少する傾向[2] 中島 浩一，2005，高層気象台彙報，65，1-8― 403 ―

P407

気温予測精度向上にむけた都市キャノピースキーム
SPUC の高度化
清野直子・新藤永樹・津口裕茂（気象研究所）

1. はじめに 都市化に伴って形成されるヒートアイランドは
都市気象の大きな特徴であり、居住環境を大きく左右するだけでなく、降水量にも影響を及ぼす可能性が指摘されている。都市ヒートアイランドの形成には建物群が放射伝達や熱輸送に与える効果が重要である。数値モデルにおいて、こうした素過程を考慮し、都市域の現実的な地表面熱収支をするため、単層都市キャノピーモデル SPUC が開発され（Aoyagi and Seino 2011）、領域気候計算に利用されるとともに、気象庁のヒートアイランド
監視業務にも活用されてきた。また、SPUC を用いた計算と、都市化の少ない状況を仮定した計算との比較から、約 1℃の東京都心部の高温化で、都心付近の夏季の月平均降水量は 10%程度増加することも示唆される（Seino et al. 2018）。
 短時間気象予測においては、観測で捉えられた様々な物理量を解析・同化し、数値モデルに反映させる手法が取り入れられている。特に局地的大雨など降水域が限定される場合の予測では、降水の発生になるべく近い時間での様々な観測データを反映することが降水の精度向上にも有用と考えられる。一方、こうした用途に利用な建物温度の観測情報は現状では取得困難であり、都市キャノ
ピー物体の計算初期温度には、客観解析値における地表面温度を与えている。しかし、この方法では、都市キャノピー物体内部の温度が周囲の環境になじみ、現実的な熱収支計算ができるようになるまでに時間を要する。そこで、SPUC による先行計算結果が既にある場合、その予報結果を次の計
算初期値として利用可能とする予報サイクル化を導入し、その効果を調べた。
2. 数値シミュレーションと考察
 実験は、水平格子間隔 2 km の気象庁非静力学モデル（NHM）と SPUC を用い、関東域を対象に行った。新藤・清野の既報（2016 年秋季大会予稿集
C155）と同じく、東京（大手町）における最低気
温が 30℃を上回った 2013 年 8 月 11 日の早朝の気温再現性を中心に調べた。8 月 10 日 09 時（日本時）を初期時刻とする通常の SPUC による計算に加え、8 月 10 日 21 時を初期時刻として、通常のSPUC 計算と、8 月 10 日 09 時の都市キャノピー予報結果を初期値に取り込んだサイクル計算の 2 通りの実験を行った。図 1 に示すように、東京と練馬のいずれの観測地点においても、予測された 8
月 11 日早朝の地上気温は、サイクル計算の結果が最も観測値に近く、気温予測の改善が見られた。
ただし、8 月 11 日の日中になると気温の予測結果
において実験間の違いは小さく、サイクル化のイ

ンパクトが見られたのは初期時刻から 15 時間程度までだった。なお、既報でも示されているように、都市キャノピーを想定せず、建物用地をコンクリート相当の平板に置き換えた実験では最低気温の低下が過大となる。これらの計算で初期値として用いたメソ解析はアメダスの気温を解析に使用していないことから都心部では気温を過少評価する傾向がある。都市における予測の再現性向上を図るためには、SPUC のサイクル化だけなく、局地解
析の利用などにも取り組む必要がある
(a)
[℃]㻌

時刻[UTC]㻌

(b)[℃]㻌

時刻[UTC]㻌

図１ (a) 東京、および(b) 練馬における地上気温の観測値（●）と 2013.8.11.09 時初期値の SPUC 実験（破線）、
8.11.21 時 初 期 値 の SPUC 実験（□）、サイクル実験（■）、平板実験（○）による予測結果。
参考文献
Aoyagi, T., and Seino, N., 2011: A square prism urban canopy scheme
for the NHM and its evaluation on summer conditions in the Tokyo
metropolitan area, Japan. J. Appl. Meteor. Climatol., 50, 1476-1496.
Seino, N. T. Aoyagi, and H. Tsuguti, 2018: Numerical simulation ofurban impact on precipitation in Tokyo: How does urban temperature riseaffect precipitation?, Urban Climate, 23, 8-35.
謝辞 本研究は科学研究費補助金（17H02964）の支援を受けて実施されました。

― 404 ―

P408

領域気象モデルを用いた琵琶湖がもたらす暑熱環境への影響の評価○山本 雄志・奥 勇一郎
兵庫県立大学 環境人間学部

1. はじめに
琵琶湖は滋賀県にある日本最大の面積と貯水量を持つ湖である。県の面積の約 6 分の 1 を占める
琵琶湖は周辺の気候にも大きな影響を与えていると考えられる。藤野・浅枝(1999)は湖岸の都市部の気温を観測し、夏季に湖岸と約 4km 内陸の観測
点の日中の気温差が最大 3℃以上に達することを示している。一方で、領域気象モデルを用いたため池がもたらす暑熱環境への影響の評価が行われており(春木・奥,2017)、ため池が周辺地域に高温抑制作用をもたらしていることが確認されている。
本研究では琵琶湖がもたらす暑熱環境への影響の評価を目的として領域気象モデルを用いた数値実験を行った。

琵琶湖

2. 研究手法
本 研 究 で は 領 域 気 象 モ デ ル WRF-ARW
Ver3.7.1(Skamarock et al, 2008)を使用し、初期値・境界値の大気データには気象庁メソ数値予報モデ
ル (MSM) 、海水面温度は気象庁 55 年長期再解析 図 1: モデルの計算領域
データ(JRA-55)、土壌データは NCEP_FNL 客観解析データを使用した。図 1 に計算領域を示す。最も内側の領域 (d03)の水平解像度を 500ｍとしてこの領域を解析対象とした 。 2013 年 8 月 9 日 09
JST から 8 月 16 日 03 JST を計算期間とし、降水がなく晴天が続いた 8 月 10 日 00 JST から 8 月 15 日
00JST を解析対象期間とした。対象期間における再 現 実 験 (ctrl) 、 琵 琶 湖 の 水 域 を Mixed
Dryland/Irrigated Cropland and Pasture とした実験(nolake)を実施し、ctrl と nolake の気温差をもって琵琶湖がもたらす暑熱環境への影響評価を試みた。

3. 結果
図 2 は 2013 年 8 月 14 日 13 JST における nolakeとctrlの2m高さの気温差と標高を示したものである。ctrl と nolake 両者の間で日射や風に大きな差はみられなかった。図 2 から琵琶湖を埋め立てたことにより湖岸周辺地域の気温が 2℃程度上昇している様子がわかる。水域は陸地よりも比熱が大きいため日中の表面温度が低くなる。水域を陸地に変えたことにより表面温度が高くなり、それに伴う琵琶湖直上の気温の上昇が周辺地域の気温に波及したためと考えられる。このことから琵琶湖
によって湖岸周辺地域を中心に高温抑制作用がもたらされていると考えられる。今後は琵琶湖の存在の有無と気温変化、湖岸からの距離、風との関係を合わせて検討する。
謝辞
本研究で使用した MSM の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。
（http://database.rish.kyoto-u.ac.jp）

図 2: 2013 年 8 月 14 日 13 JST の 2m 高さにおける気温差( nolake- ctrl , 琵琶湖を除く) と領域 3 における標高
参考文献[1] 春木 優杏,奥 勇一郎,2017：領域気象モデルによるため池が周辺地域の気候に与える影響評価の試み.日本気象学会 2017年度秋季大会,P232.
[2] 藤野 毅,浅枝 隆,1999,盆地内における湖岸の小都市ヒート
アイランド特性について.天気 46(5),317-326[3] Skamarock et al, 2008: A Description of the Advanced Research
WRF Version 3. NCAR Technical Note NCAR/TN-475+STR,
doi:10.5065/D68S4MVH.

― 405 ―

P409

小型ドローンを用いたクールアイランドの気温鉛直分布の観測
∗

木下

宣幸

明石

亮 (気象大学校)

1. はじめに

5. まとめと今後の課題

都市域はその周囲の郊外に比べ気温が高いヒートアイラン
ドを形成する。一方、都市域内の公園等の緑地は周囲より気温が低いクールアイランドと呼ばれる領域を形成し、都市気候の特徴を明らかにするためや都市環境改善のために研究が進められている。今までの観測的研究の多くは気温の水平分
布の観測に基づいており、鉛直分布を調べた研究は観測が容易でないことからわずかしかない。木下と明石 (2017) は気温センサと気圧センサを取り付けた小型ドローンにより都市域の気温鉛直分布を測定できることを示した。本研究では、
木下と明石 (2017) の方法で、都市域と都市域内の緑地で気温鉛直分布の観測を行い、更に数値実験を行うことで、クー
ルアイランドの特性や形成メカニズムについて調べた。

本研究では、小型ドローンを用いた気温鉛直分布の観測により CIH について測定した。CIH は、日中は気温差の平方根に比例するが、夜間は気温差に依存せずほぼ一定となることが分かった。また、夜間の CIH については数値実験からも同様な結果が得られた。このことから、日中と夜間では、
クールアイランド形成のメカニズムが異なることが分かる。
今後は、植生の有り無しや風などの条件を変えた数値実験を行い、夜間のクールアイランド形成に植生が寄与する仕組みを明らかにしていく。
80

60

日中と夜間の形成メカニズムの違いについて調べるため、数値実験を行った。使用モデルは ENVI-met3.1 で、気大と旭小を含む東西 500m、南北 600m の領域で、水平 4m 格子、鉛直 30 層、風向は WNW、高さ 10m の風速 1m/s で固定とした。モデルから得られた CIH と、気大と旭小の領域平
均気温差の時間変化を図 3 に示した。日中の CIH は気温差とほぼ同位相で変化するが、夕方に急速に高くなった後ほぼ一定となり、観測結果とよく似ていた。また、夜間のクールアイランド発達には、日没後すぐに植生葉面の温度が急激に低下することが関連していることが分かった (図 4)。

10
0
30.0

30.5 31.0 31.5
Air Temperature[˚C]

32.0

̬
̬
̬
̬
̬

√

̬
̬
̬


H = 40.09 ∆T + 5.00
R2 = 0.891ࢡ࣮ࣝ࢔࢖ࣛࣥࢻ㧗ࡉ̬+>P@ࢡ࣮ࣝ࢔࢖ࣛࣥࢻ㧗ࡉ̬+>P@

図 1 : 2017 年 8 月 23 日 11 時～12 時の観測結果 (破線は気大 1 回目、点線は気大 2 回目、一点鎖線は旭小での観測を、
実線は気大時間内挿を表し、× は 1 度目、△は 2 度目の降下で得られたデータを表す)

         㧗ࡉP࡛ࡢẼ ᕪ̬Ǽ7>Υ@

̬
̬
̬
̬
̬
̬
̬
̬


(a) 日中の観測結果√
H = 44.21 ∆T + 5.00
R2 = 0.417

         㧗ࡉP࡛ࡢẼ ᕪ̬Ǽ7>Υ@(b) 夜間の観測結果

図 2 : 地表から高さ 5m での気温差 (∆T ) とクールアイラン
ド高さ (H) の関係 (■：気大夏季、□：気大冬季、▲：夏季の代々木公園 (桐原・三上,1999)、●：夏季の新宿御苑 (菅原他,2011)

Cool Island Height












Cool Island Intensity





  
























               

図 3 : 数値計算結果 (Cool Island Intensity は高さ 3.5m での旭小と気大の領域平均気温差、Cool Island Height は旭小と気大の領域平均気温差が 0.1 ℃以下となる最低高度)
60

40
25.6

25.6

20

0

25.2

25.0

4. 数値実験

30
20



以下に観測結果の一例を示す。図 1 は、2017 年 8 月 23
日 11～12 時にかけての観測結果である。この日、午前中は概ね晴れていて、観測期間中は西北西の風約 2～3m/s（高さ26m）であった。図 1 より、地上付近から高さ約 40m まで
クールアイランドが広がっていることが確認できる。本研究での観測結果と先行研究 (桐原・三上,1999、菅原他,2011) 結果と合わせると、クールアイランド高さ (CIH) は日中の気温差の平方根に比例し、夜間は気温差に対する依存性がみられないことが分かった (図 2)。これは、日中と夜間のクールアイランド形成のメカニズムが異なることによると考えられる。

40

Height (m)3. 観測結果

50

Height[m]2. 機材と方法使用したドローンは HUBSAN 社製 H502E で、気温セン
サは YMATIC 社製 SHTDL4-716 を、気圧センサは ATRPromotions 製 TSND121 を使用した。気温センサは 2 秒間
隔、気圧センサは 1 秒間隔で測定し、気温センサ感部とケーブルは日射の影響を抑えるため高熱伝導粘着層が付いた熱拡散シート (北川工業) で包み、ローターの上に配置すること
で常に通風を確保した。観測は、はじめドローンを 50～80m
程度上昇させ約１分間ホバリングさせた後、1～1.2m/s のほぼ一定速度で降下させることを 2 度繰り返し、降下時のデー
タを平均して利用した。観測場所は千葉県柏市内の気象大学
校 (以下、気大) 構内とそこから南西に直線で約 300m 離れた旭小学校 (以下、旭小) のグラウンドである。気象大学校
構内は、高橋 (2012) の自転車観測によりクールアイランドが形成されることが分かっている。ドローンは 1 機しか用意できなかったため、同時刻に二地点で観測することが出来ない。そこで、旭小の観測と同時刻の気大の気温鉛直分布 (気大時間内挿) を推定するため、観測順は気大→旭小→気大とし、短時間なら気温が線形に変化すると仮定して、2 回行う
気大での観測結果から時間内挿した。

kidai1kidai2
asahi
kidai

70

0

50

100

25.4
25.4

24.8

150

200

250

x (m)

300

350

400

450

500

図 4 : モデルで計算された気大構内での気温東西断面図 (時刻は 1900JST、白抜きは建物、破線内は植生を表す)― 406 ―

P410

暖候期の京阪奈地域に発達する局地循環の解析*山 根 省 三 （ 同 志 社 大 学 理 工 学 部 ）1.

表１ 各月，各タイプの晴天日の日数

はじめに

type0

type1

type2

type3

他

計

府（枚方，四条畷，交野），奈良県（奈良，生駒）にま

5月

28

56

12

22

12

130

たがる地域であり，1990 年頃から関西文化学術研究都

6月

20

22

8

7

5

62

市として開発が進められている．暖候期における京阪

7月

13

32

11

2

3

61

奈地域の日最低気温は京都や大阪の大都市に比べて低

8月

38

39

14

7

2

100

いが，日最高気温は京都と同程度に高いことが知られ

9月

41

13

12

18

9

93

ている．暖候期の晴天日には，大阪湾からの海風が京

計

140

162

57

56

31

446

京阪奈地域は，京都府（京田辺，精華，木津），大阪

阪奈地域に到達する日があり，また，京阪奈周辺地域
では盆地による谷風や琵琶湖からの湖風，周辺都市の
ヒートアイランド循環などの局地風が卓越する．
Ohashi3.

結果

表１に各タイプの晴天日の日数を月ごとに示す．たand Kida（2002；2004）は，大阪と京都の２つのヒート

だし，精華の風データの欠損のため，この表の晴天日

アイランド循環が連結することにより，都市域の空気の総日数は 8 日少ない．精華の 16 時の風速が 2.5 m/s

が効率的に内陸に運ばれる可能性があることを指摘している．また， Takane et al.（2013）は， 2007 年 8 月
前半の京都府南部の猛暑に，紀伊山地を越えて運ばれた顕熱が寄与したことを指摘している．本研究は，長以上となる日では，大阪湾からの海風の風向きに相当するタイプ 1 の日が多かった．風の弱いタイプ 0 の日
は 8 月と 9 月に多かった．
タイプ 1 の日は，10 時頃に大阪湾沿岸で内陸に向か期の地上気象観測データを用いて，暖候期晴天日に京う風，京都盆地で南南西の風が吹き，12 時頃までに京阪奈地域で発達する局地循環の特徴を調べた．

阪奈地域を含む広範囲で大阪湾から内陸に向かう風が吹いていた．午後になって風が強まり，16 時頃に最大2.

方法

暖候期を 5 月 1 日から 9 月 30 日までとし，10 地点の
アメダス（大津，信楽，京田辺，枚方，生駒山，堺，
能勢，針，大宇陀，五條）の 8 時から 16 時までの平均
日照時間の割合が 82%以上の日を晴天日とした．この定義による晴天日は，1988 年から 2005 年までの 18 年間において 454 日あった．晴天日の京阪奈地域では，
16 時頃に風速が最大となり，そのときの風向が，西風，
東風，北風のいずれかとなることが多かった．大気環境測定局の精華の 16 時の風速と 16 方位の風向をもとに，晴天日を次の４タイプに分けた．

となったのちに奈良盆地，京都盆地，大阪平野の順で弱まっていった．タイプ 0 の日は，午前中の京都盆地と奈良盆地の風が弱く，夕方の時間帯に大阪湾からの海風が大和川沿いに奈良盆地に侵入するが，京阪奈地域に海風が到達する日は多くなかった．
京都盆地や奈良盆地，大阪平野内陸の都市域で 10 時
頃から卓越してくる地上風の風向は，潮岬，輪島，米子の 850 hPa の風向と対応が見られた．
タイプ 1 の日に比べてタイプ 0 の日では気温の日較差が大きく，日最高気温の時刻が遅れる傾向が見られた．タイプ 2 の日最高気温はタイプ 0 やタイプ 1 と同タイプ 0：風速 2.5 m/s 未満
タイプ 1：風速 2.5 m/s 以上，風向 W，WSW，SW
タイプ 2：風速 2.5 m/s 以上，風向 E，ESE
タイプ 3：風速 2.5 m/s 以上，風向 NNW，N，NNE
そして，12 地点のアメダスと 175 地点の大気環境測定程度であったが，5 月と 9 月のタイプ 3 の日最高気温は
他のタイプよりも低くなる傾向が見られた．
4.

おわりに

暖候期晴天日の京阪奈地域周辺では，10 時頃から上局の地上風データを用いて，各タイプの日における京

空の風の影響を受けた風が地上で吹きはじめ，その後阪奈地域周辺の風と気温の日変化の特徴を調べた．まに大阪湾からの海風の影響が重なる．夕方に西寄りのた，各タイプと潮岬，輪島，米子の 9 時と 21 時の 850 hPaの風との関係を調べた．

風が吹く海風日よりも弱風日の方が日最高気温の時刻が遅くなる傾向があることが分かった．

― 407 ―

P411

北海道陸別の厳冬期における局地循環日変動の気候値
＊佐井彩乃、柴田清孝（高知工科大学）

１．はじめに北海道東部の十勝地方の最深部に位置する陸別町は厳冬期に-30℃以下の日最低気温の出現頻度が高い地点として有名である．この背景の下、
本研究は陸別の厳冬季 1 月下旬～2 月上旬の極端
低温出現時における周辺地域（網走・釧路・十勝地方のそれぞれ一部を含む）の局地循環の気候値を、気象庁アメダスデータを使って解析したもの
である．
２．データと解析方法
 アメダスデータ
緩やかに変る日変動（diurnal variation）を解析するため、アメダスは各地点の観測開始からの約40 年間（ほぼ 1978-2017 年）の 1 時間値を使った．
アメダス地点は網走側には留辺蕊・境野・北見・津別・美幌、十勝側には陸別・足寄・本別・上士幌、釧路側には阿寒湖畔・中徹別があり、総数は11 である．
2.2 日変動気候値の抽出
欠測値の線形的な補間をした後、月・日・時間
ごとに年を通したトレンド除去（at 2000 年）を行
い、月・日・時間ごとに全年数間にわたる平均と偏差を求め、1 時間間隔の 1 年間データを作る．
このままではまだ日々変動が充分に小さくないので、月の長さ程度で推移する季節変化を抽出するため同一時刻の日々データに 4 週間カットオフのローパス（ランチョス）フィルターをかけた．

し、降温量は約１３℃である．この降温の間、風はほとんど変動がなく、風向は北、風速は 0.5 m/sとなっている．この間の風速は前日の最高気温出現時までの風速や当日の 7 時以降の昇温時の風速

図２．図１と同じ、ただし、津別．
より大きく、いわば、夜間の方が昼間より風が強くなっている．
陸別の北東約 10 ㎞の分水嶺を超えた網走側にある（陸別から北東約 NP）の津別でも図２に示すように降温量は約 ℃と陸別より小さい
が経過はほとんど陸別と同じである 一方、風の日変動は陸別と異なり降温期間は風向が反転して南風になり、風速は非常に小さくなっている．

３２ 局地循環の日変動
最低気温日の日変化で陸別が周辺地域の極小値になるのは夕方からであり、時間進行と共に極小
温度は深くなり明け方に最も低温になる．この期

３．日変動

３ 各地点の日変動
気候値の最低気温は陸別では 2 月上旬の夜明け

図１．陸別の２月４～５日の風と温度の日変動気候値．矢羽根は 1 本 0.2 m/s.

前の 7 時に現われ、約 -17℃となっている．日最低気温の季節内変化は 1 月中旬～2 月上旬にかけ
殆どフラットに推移する鍋底型になっている．
陸別の気候値の最低気温出現時の日変動は図１に示すように前日の 14 時に最高気温になり、それから温度が下がり始め、夜明けまで降温は継続

図３. 陸別が最低気温になる 7 時（2 月 5 日頃）の温度と風の場（矢羽根は 1 本 0.2 m/s）．中心が陸別．等値線間隔は ℃．

間中は網走側では南成分を持った風、十勝と釧路側では北成分を持った風が吹き、斜面に沿って冷気が下降し低地側へと流れていることを示している（図３）．

― 408 ―

P412

秋田県生保内地方の局地風に関する研究*井上 誠 1・伊藤瞭平 1・芳賀ゆうみ 2・木口 倫 1・堀江好文 1(1: 秋田県立大学 生物資源科学部、2: 秋田県立大学大学院 生物資源科学研究科)
1. はじめに
日本各地で局地風による農作物や建造物への被害が報告されており(下田,1982)、被害対策のための事前予測が求められている。秋田県の田沢湖東部に位置する生保内地方でも「生保内だし」と呼ばれる局地的な東寄りの風が吹くことが知られており、作物の生育を助ける宝風と呼ばれる一方、立ち木や建造物を破壊する風とも言い伝えられている(富木編, 1959)。生保内地方で気温と風の観測が行われた事例はあるものの(新田沢湖町
史編集委員会編, 1997)、局地風が吹く要因については明らかになっていない。そこで本研究では、
生保内地方で気象観測を実施し、この地域における局地風の実態を明らかにする。
2. 観測・解析方法
秋田県仙北市生保内地区の 3 地点を観測地点として選定し(図 1; 北から順に A、B、C 地点)、2017
年 7～9 月に 5 回の観測を実施した。風向風速計とアスマン乾湿計を用いて、風向・風速・気温・湿度の 4 項目を 10 分おきに計測し、その結果か
ら生保内地方における気象の特徴を調べ、風と地形の関係を考察した。各月の風系の時間的特徴を調べるため、田沢湖のアメダスデータ(1 時間毎の
風向・風速・気温)の解析を行った。昼間と夜間の卓越風向を調べ、風系の特徴を考察した。広域の気象との関連を検討するため、角館や雫石などのアメダスデータ解析も行った。
3. 気象観測結果
図 2 は 8 月 21 日午前の気象観測結果である。3地点を比較すると B、C、A 地点の順に低温・湿潤であることが分かる。この日の A 地点の卓越風
向(平均風速)は西(1.1m/s)、B 地点では東(2.8m/s)、
C 地点では北北東(2.5m/s)であった。2017 年 8 月
1～21 日の平均気温は、過去 30 年間の同期間のアメダスデータと比べて宮古では 3.0℃、雫石では 1.5℃低く、オホーツク海高気圧が発達していたことから(図省略)、太平洋側でやませが吹いていたと考えられる。通常やませは奥羽山脈に堰き止められるが、B 地点では周囲に比べ標高の低い
仙岩峠の谷地形に沿って岩手県側から低温・湿潤
なやませが侵入し、東風として観測された可能性がある。この日は B、C 地点で東寄りの風が観測されたが、A 地点では概ね西寄りの風であった。
なお 8～9 月の他の観測日においても東寄りの風が観測された。しかし、7 月 11 日の昼間の観測では終始西寄りの風となっていた。

4. アメダスデータの解析結果
7 月における田沢湖のアメダスデータを解析す
ると、昼は西寄りの風、夜間は東寄りの風が卓越しており、昼夜で風向が交代していた。昼の卓越
風は 7 月 11 日の現地観測結果と一致していた。
昼夜の風の交代現象は、田沢湖のアメダス地点
から南西に約 20km 離れた角館アメダスでも確認でき、昼は南側の平地から北側の山に向かう風(谷風)が吹いており、夜間は山から平地に向かう風(山風)が吹いていた。このことから、生保内周辺
でも昼に谷風、夜に山風が吹いたことが示唆される。他方、8 月の田沢湖では昼夜ともに東寄りの風が卓越しており、8 月 2、3、21 日の観測結果と一致した。7 月とは異なり、8 月の風系はやま
せによる影響を強く受けていたと考えられる。
参考文献
・下田英雄, 1982: 山形県農業試験場研究報告, 17,
27-43.
・富木友治編, 1959: 田沢湖, 端木の会, 333pp.
・新田沢湖町史編集委員会編, 1997: 新田沢湖町史,
田沢湖町, 1057pp.

図1

図2― 409 ―

生保内地区の気象観測地点

2017 年 8 月 21 日午前の 3 地点における気象観測結果 (風向・風速・気温・湿度)P413

関東地方における視程について*川 端 康 弘 , 田 中 泰 宙 , 村 田 昭 彦 (気 象 研 究 所 )1.

時刻別積算日数を図 3 に示す．ここでは 2011 年～2015

はじめに

視程は大気汚染の監視や航空機の運航など交通機関

年の各定時観測時刻の視程を統計に用いた．視程 5 kmに欠かせない情報である．低視程状態は霧や煙霧，黄未満および 10 km 未満となる日数が最も多い時間帯は砂などによってもたらされ，水蒸気だけでなくエアロ

ともに 6 時である．この傾向は東京国際空港で観測さゾル粒子も関与している[1]．視程は都市化とも関連しれた卓越視程においても同様に見られ，5 km 未満となており，都市による大気汚染は視程を悪化させる．まる頻度は 6 時前後に最も多い．

た，ヒートアイランドは風の循環を変化させ，大気汚
染物質の輸送に影響を与える[2]．東京の霧日数は年々

今後，気象条件や都市化との関係も含めて解析を進める予定である．

減少している[3]と報告されているが，未解明な点も多霧日数

水滴により視程が 1 km 未満である．もやは視程 1 km

東京
熊谷
水戸
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 [年]

以上 10 km 未満で，相対湿度が一般的に 75 %以上であ

図 1: 関東地方の官署における霧日数の経年変化．

い．そこで本研究では都市化が進んでいる関東平野について，視程の気候学的特徴を調査した．
2.

解析データ

本研究では気象庁の官署で観測された定時 (0 時を除く 1 日 7 回) の目視観測データを用いた．
期間は 1931
年～2017 年である．視程現象として，霧は微小な浮遊る．煙霧は視程 10 km 未満で，相対湿度が 75 %未満で積算日数 (2011‐2015)： 東京

ある．降水現象は除いて解析を行った．また，参考比

70

VIS<5km
VIS<10km

60較のため，空港の観測データとして 2011 年～2015 年の50

統計値である航空気候表も使用した．

40
30

3.

20

結果

10

関東地方の主な都市で観測された霧日数の経年変化

0を図 1 に示す．1950 年頃以前は東京首都圏の郊外に位以降は東京や熊谷では霧がほとんど観測されていない

4

5

6

7

8

240
210
180

東京と比較すると，霧日数の減少傾向は小さい．
東京における視程の季節変化を調べるため，月別積

9 10 11 12 [月]VIS<5km
VIS<10km

150
120
90
60

算日数を図 2 に示す．ここでは 2011 年～2015 年の定時
観測の日最低視程を各月の統計に用いた．視程 5 km 未満が観測された積算日数は各月 10 日以下となっており，

30
0

1 年あたり 2 日以下である．視程 10 km 未満では季節変化が明瞭に見られ，夏季に日数が最も多く，7 月では 1
年あたり 11 日となっている．図 1 より東京の霧日数はさらに，東京における視程の時間変化を調べるため，

3

積算日数(2011‐2015)：東京

が，水戸では近年でも年 20 日程度は観測されている．

やの寄与が大きい．

2

図 2: 東京における月別低視程日数．

置する熊谷では，東京よりも霧日数が少ない．2000 年

5 年間で 1 日であることから，夏季には煙霧もしくはも

1

0

3

6

9

12

15

18

21

24 [時刻]

図 3: 東京における時刻別低視程日数．
参考文献[1] 菅原広史ほか, 2008, 天気, 55, 637-649.
[2] 吉門洋, 2007, 大気環境学会誌, 42(2), 63-74.
[3] 藤部文昭, 2012, 気象研究ノート, 224, 1-23.

― 410 ―

P414

スキー場積雪深記録の活用に向けた検討*眞 﨑 良 光 （ 弘 前 大 学 理 工 学 研 究 科 ）， 野 尻 幸 宏 （ 弘 前 大 学 理 工 学 研 究 科 ）



はじめに

キー場積雪深増加量は、委託観測点の増加量に比べて過去の気象記録は、気象災害や今後の気候変動影響少ない。③降雪後の数日間、続く降雪がない場合、委を解析する上で不可欠である。積雪事象では、積雪深託観測点の積雪深は日数の経過とともに曲線を描いてが広域に多数の地点で観測されており、気象庁アメダ

減少するのに対し、スキー場の積雪深は一定値を保つ

スの積雪深観測では、積雪地域を中心に 320 地点程度傾向がある。②③については、新雪を圧雪するゲレン

配置されている。アメダス展開前は委託観測が行なわ

デ整備を行なったためと考えられる。一般に新雪は密れていたが、不規則に欠測のある地点もあるなど、時度が小さく、圧密により沈降しやすい。雪の層厚は時系列の連続性に課題がある事例もある。過去の記録の間とともに指数関数的に減少する粘性圧縮モデルで近観測点密度を上げるためには、国鉄駅[1]など気象庁以似できるため、委託観測点での積雪深の曲線的減少は外の観測記録の活用が考えられる。しかし、全般的に圧密によるものと解釈できる。一方、スキー場は降雪

は平野部や谷沿いを中心に分布するため、山岳部や山時にゲレンデ整備により既に圧雪されているため、時間地ではデータが乏しいことが多い。本研究では、過間が経過しても圧密による沈降が起こりづらくなって去のスキー場の積雪深記録をもとに、積雪データとしいるものと解釈できる。

て活用する場合の利点と問題点とを報告する。



まとめ

 スキー場の積雪深情報は、気象観測として自然状態

解析手法

1989 年 12 月から 1990 年 3 月の冬季におけるスキーのもとで取得された積雪深ではないため、多くのスキ場の積雪記録を使用した。日本経済新聞（東京版）縮

ー場では、ゲレンデ整備等に伴なう一定の人為的改変

刷版に掲載された、掲載日前日のスキー場積雪深を収を受けた積雪深を報告していると考えられる。人為的集した。気象観測の積雪深記録に対するスキー場積雪

圧雪については、降雪イベント後の積雪深の時間変動

深記録の特徴を分析するため、気象庁のアメダスおよ形状からある程度判別可能と考えられ、スクリーニン

び地域気象観測委託積雪観測の日最深積雪深も収集し、グ手法を開発することでデータ活用につながるものと比較検証した。今回、気象観測地点とスキー場の観測期待される。過去の気象事象を再現することは不可能

位置が近接している長野県麻績（おみ）村の聖高原を例にであるため、既存のスキー場積雪深情報には、人為的解析した。聖高原スキー場との距離は数百メートル、改変を受けていたとしても、一定の歴史的積雪深アー

標高差はほとんどなく、比較対象として適しているとカイブとして、またはスキー場運営の基礎資料としての利点と有効性があると考えられる。

考えられる。



文献

結果と解釈

聖高原におけるスキー場と委託観測点の積雪深時系>@鈴木博人、、天気、、

列は、降雪のタイミングがほぼ同期しており、同じ降

雪イベントが捉えられているものと考えられるが、両謝辞：本研究は、弘前大学戦略１プロジェクトにより者の積雪深変化の時系列には以下のような差異がある。

実施された。スキー場積雪深のデータは、地域適応コ①シーズン初期には、スキー場のみ積雪深がステップ

ンソーシアム北海道・東北地域事業において整備され状に急増している。周辺の観測点でも積雪が観測された気象データの一部を使用した。

ていないことから、開業に合わせて造雪等によるゲレンデ整備を実施したものと推測される。②降雪時のス―――――――
ymasaki@hirosaki-u.ac.jp

― 411 ―

P415

気候の不安定化が世界の食料安全保障に与える影響の評価∗ 吉田 龍平 (福島大理工) · 横沢 正幸 (早大人科)

はじめに今後の世界の食糧安全保障は、進行する温暖化と増加する世界人口の両面に対応することが求められる。
熱波や干ばつといった極端現象の発生による生産量の低下が懸念される一方で、食料需要は人口増加やバイ
オエタノールの関心の高まりで増加しており、気候変
動下での食料生産の安定性の見通しが急務である。
その際、平均値の変化だけでなく年々の変動幅の変化に対しても着目する必要がある。1972 年や 2002 年に発生した「世界同時不作」は、主な生産地の収量が同時に低下し、食料不足と価格の高騰を引き起こした。今後、温暖化の進行に伴って年々の気候の変動幅が拡大し、主要作物（トウモロコシ、ダイズ）の生産が不安定化するリスクが危惧される。そこで本研究は大規模アンサンブル作物生育シミュレーションに基づ
き、世界各地で主要作物の不作が同時に発生する確率の将来見通しを明らかにする。

0.1

結果と考察

全球平均した収量の将来変化率はトウモロコシ−30.0%、ダイズ 35.1%で、ダイズは今後の増収が期待される一方、トウモロコシでは減収であった（図略）。収量変化率は作物ごとに同様の空間分布で、トウモロコシの減収は全解析地点の 90.6%、ダイズの増収は 85.3%の地点で推定された。
次いで主要国別に収量を集計すると、トウモロコ
シは主要三カ国いずれにおいても減収したが（アメリ（図カ：−39.8%、中国：−32.3%、ブラジル：−26.6%）
1a-c）、ダイズは南米での変化が大きく（ブラジル：― 412 ―(a) America

0.01

使用データ

気 象 デ ー タ に は 全 球 版 d4PDF（ 水 平 解 像 度
60km×60km）を用いた。のべ年数は現在気候 6000
年（60 年× 100 メンバー）、将来気候 5400 年（60 年
× 90 メンバー）である。d4PDF から得られる気象変数（気温と相対湿度の日最高・最低値、降水量、雲量）を作物シミュレーションモデル DSSAT （農業
技術移転意思決定支援システム、Jones et al. 2003;
Hoogenboom et al. 2017 ）に入力し、各作物の収量を算出した。DSSAT モデルに必要な作物データ（作付日、作付面積、土壌水分）は、d4PDF の 60km メッ
シュへ空間内挿して計算に用いた。作付日（Sacks
et al. 2010）は現在と将来で同じ日とし、60km メッシュ内で作付面積（Monfreda et al. 2008）が 10%以上の地点を解析対象とした。さらに、生産国は 2017年 10 月時点で生産量が 1-3 位の国とした（農林水産省, 2018）。

3

1

Frequency (%)

2

71.7%、アルゼンチン：89.1%）、アメリカにおける収量の変化は小さかった（8.8%）。
主要 3 カ国におけるトウモロコシの同時不作の発生確率を算出すると、何割の減収を不作とするかによって気候変動の影響は異なり、気候値からわずかでも減少した場合を不作と定義すると現在気候と将来気候の発生率の差は小さく（1%以下の減収の同時発生率：現
在 11.3%、将来 14.5%）、一方で 10%以上の大きな減収が発生する確率は将来気候の方が高くなった（現在
0.6%、将来 5.4%）（図 1d）。この傾向はダイズでも見られ、温暖化の進行に伴う同時不作の発生確率の増加が推定された。このことは今後の世界の食料安全保障に対するリスクの増加を示しており、移植日の変更や作付品種の変更といった対策が求められる。

0.001
1
0.1

(b) China

0.01
0.001
1
0.1

(c) Brazil

0.01
0.0010

CDF

1

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

4000

8000
Yield (kg ha−1)

12000

(d)

60

80

100
ΔYield120

140

図 1 現在気候（灰）、将来気候（黒）の（a）アメリカ、(b) 中国、(c) ブラジルにおけるトウモロコシの収量のヒストグラム。(d) (a)-(c) の 3 カ国の収量が同時に増減する確率。現在気候および将来気候の平年値を 100 とし、各年の収量が横軸で示された値以下となる確率を表す。基準の収量は将来気候の方が小さいことに注意が必要である。

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」の支援により実施された。気候データは創生プロ
グラムのもとで作成された、地球温暖化施策決定に資する
気候再現・予測実験データベース (d4PDF) を使用した。解析には福井眞氏（早稲田大学）の助言をいただいた。

P416

d4PDF を用 いた日 本 周 辺 における突 風 発 生 環 境 場 の将 来 変 化＊

川 添 祥 、藤 田 実 季 子 、岡 田 靖 子 、杉 本 志 織 、渡 辺 真 吾 （海 洋 研 究 開 発 機 構 ）

1.

はじめに
地球温暖化の影響により、突風・竜巻等の発生要因となる非常に発達した積乱雲の発生頻度は将来増加する可能性が他国の先行研究にて報告されている（Diffenbaugh et al. 2013; Allen et al. 2014）。しかし、日本・東アジアを対象とした将来変化の検証は様々な理由で少ない。理由の一つとして、強力な竜巻・突風の発生は低頻度の事象であるため、数メンバーのアンサ
ンブル実験ではその再現性および将来変化の評価が困難である事が挙げられる。そこで本研究では、大規
模アンサンブル気候実験データを用いて、温暖化時の大気環境場が突風発生の頻度にどのような影響をもたらすかを考察した。

いるとは限らない。今後は気象庁の竜巻等突風データ
ベース等を使用し、日本領域での発生事例をもとに検証する。また、先行研究のほとんどは低解像度のモデ
ル結果を用いて報告されているが、複雑な地形を含む
地域では高解像度のプロダクトを利用することが望ましい。DSJRA-55 や NHRCM の活用によって突風発生
環境場がより詳細に評価できることが期待される。また、より極端な突風発生環境場の解析も d4PDF では可能なため、着目していきたい。これらの解析結果および観測との比較を当日発表する予定である。
+2℃昇温㻌㻌 㻌 㻌 㻌 +4℃昇温

2.

データ
本研究では、「地球温暖化対策に資するアンサンブ
ル気候予測データベース（d4PDF）」の 20km 領域版（Mizuta et al. 2017; Fujita et al. in prep）を利用する。d4PDF については、過去実験及び産業革命以前
から 2℃（RCP8.5 シナリオ 2030 年相当）、4℃（同、2090 年相当）昇温プロダクトを各 30 年ⅹ54 アンサン
ブルメンバー分を使用する。突風発生環境場は、Brooks et al. (2003) 等で広く使われている対流有効
位置エネルギー (CAPE)と下層 0-6km 高度の鉛直シ
アー(Shear) の共変量を用いて定義する。非常に発達した積乱雲発生の閾値は CAPE x Shear > 10000 m3
s-3 とする。再現性の評価は気象庁の高層気象観測及び JRA-55 領域ダウンスケーリングデータ（DSJRA-55）
を利用した。
3.

結果
CAPE、Shear 及び突風発生の閾値を越えた日数の将来変化を図 1 に示す。2℃、4℃昇温実験では、対流圏下層での気温上昇と比湿増加に伴う CAPE の増加がみられた。一方、6km 付近での風速の低下により、Shear は弱化した。両者の結果から、昇温実験では、
CAPE の増加が Shear 弱化を上回ったことで、突風・竜巻等を引き起こすような非常に発達した積乱雲の発生頻度が増加したと考えられる。
しかし、これらの解析には米国での観測を基準とした閾値を用いており、必ずしも日本領域の解析に適して

図１：5-8 月で平均した 06UTC の（上）0-6km Shear［ms-1］ （中）CAPE［J kg-1］㻌 （下）非常に発達した積乱雲発生の閾値を越えた ［days year-1］の将来変化 （2℃、4℃昇温実験－過去実験）。
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。JRA55-ds 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、収集・提供されたものである。

― 413 ―

P417

MJ-SiB 積 雪 サ ブ モ デ ル へ の し も ざ ら め 化 に よ る 効 果*池 上 慶 希 (釧 路 地 方 気 象 台 ),

1.

はじめに

大 泉 三 津 夫 (気 象 大 学 校 )4.

積雪が強い温度勾配に晒されると、やがて雪粒子は

結果・考察
ここでは、しもざらめ化がより進んでいた 2007-8 年

霜結晶へと成長する。この現象はしもざらめ化と呼ば冬の結果について述べる。

れる。しもざらめ化は降雪量の少ない厳寒地で生じ、

4.1 3 層モデルについて

日本でも北海道などで生じる場合がある。しもざらめ

積雪を最大 3 層でしか表現できないため、積雪の温

雪は低熱伝導率・高圧縮粘性係数という性質があり、度勾配を適当に与えられず、しもざらめ化を適切には鉛直方向と水平方向では熱伝導と圧縮性に異方性を有表現できなかった。

する。そのため、大気との熱・水交換において、等方

4.2 多層化モデルについて性であるしまり雪とは異なる影響を及ぼすことが予想

この冬、多層化モデルでは最大 26 層であった。図 1される。しかし、気象庁現在使用されている陸面モデ
ル MJ-SiB ではしもざらめ化は考慮されていない。そこに2007-8年冬における積算有効温度勾配𝐺𝐺" の推移を示で、本研究では MJ-SiB にしもざらめ化による効果を組

地面から少し上の場所で最も大きくなっていた。このみ入れ、その影響を検証する。

ことは観測とも合致しており、しもざらめ化を適切に2.

表現できたと考える。また、cntr では積雪温度を過大モデル

す。しもざらめ化は積雪下部ほど進行しており、 𝐺𝐺" は山崎(1998) [1]の手法を用い、しもざらめ化の効果をに計算する問題があったが、test では積雪温度を適切

デフォルトの 3 層及び土田(2013) [2]で多層化された積に計算し、観測に近づけることができた。しかし、test

雪サブモデルに組み入れた。変更箇所を以下に記す。

では融雪が進み過ぎ、積雪水量を過少に計算してしま

2.1 有効温度勾配の導入った。また、圧縮が足りず、積雪深を過大に計算して積雪のしもざらめ化の程度を評価するため、有効温しまった。今後、積雪水量と積雪深が観測に近づくよ

度勾配𝑔𝑔"を導入した。𝑔𝑔"は温度勾配𝛤𝛤と積雪温度の関数

う、現行のパラメータを調整していく必要がある。

𝑓𝑓(𝑇𝑇)の積であり、しもざらめ化の早さを意味する。しもざらめ化の進行は𝑔𝑔" を時間積分した積算有効温度勾配 𝐺𝐺" で評価する。ただし、しもざらめ化が進むのは𝛤𝛤が大きい場合のみで、𝛤𝛤 <10℃/mでは𝑔𝑔" = 0 とする。また、
最大含水率の 90%以上の水を含むと 𝐺𝐺" = 0とする。
2.2 熱伝導率、圧縮粘性係数の補正

しもざらめ化による熱伝導率𝑘𝑘と圧縮粘性係数𝜂𝜂の変化を、等方性の雪のそれらに 𝐺𝐺" に依存する関数を掛けることで表現した。山崎(1998)に従って、最もしもざらめ化が進んだ場合、𝑘𝑘は等方性の雪の熱伝導率𝑘𝑘2 の 0.3
倍、𝜂𝜂は𝜂𝜂2の 10 倍となるようにした。しもざらめ化の効果が現れ始めるのは𝐺𝐺" が1.0 × 106 を超えたときで、

図１

多層化モデル(test)での積算有効温度勾配

𝐺𝐺" [K ∙ s/m] の積雪深・時間断面図(2007-8 年冬). 縦軸

𝑘𝑘は最小まで、𝜂𝜂は最大まで線形的に変化させる。

は積雪深[cm],横軸は日付.

行い、しもざらめ化の効果を入れた場合(test)と、入れ参考文献

ない場合(cntr)のパフォーマンスを比較する。大気強制[1] 山崎剛,1998: 厳寒地に適用可能な積雪多層熱収支

3.

実験

3 層及び多層化された MJ-SiB の計算をオフラインでモデル.雪氷 60 巻 2 号,131-141.

力として北海道大学低温科学研究所での地上気象デー
タを与えた。計算期間は 2006 年 10 月～2007 年 4 月及

[2] 土田尚侑,2013: MJ-SiB 積雪サブモデルの多層化.
気象大学校平成 25 年度卒業論文.

び 2007 年 10 月～2008 年 4 月とした。

― 414 ―

P418

2017 年 12 月 に カ リ フ ォ ル ニ ア で 発 生 し た 山 火 事 のエアロゾル予測に対する影響評価とその予測可能性*南 出 将 志 , J onat han J iang, H ui S u (NASA J et Propuls i on La b ora tor y)




背景

手法，予測される結果

エアロゾルは，大気汚染の指標となるだけではなく，本研究では，領域気象化学モデルである Weather

雨粒の生成を通じた対流現象や気候システムなど，

Research and Forecast Model – Chemistry (WRF-Chem)を様々なスケールの現象に影響を与えており，正確な予用いて，エアロゾルシミュレーションの不確実性評価

測が求められている．しかしながら，エアロゾルの予測を行う．第一に，予報モデルにおける複数のパラメータは，数値気象予測に誤差を生じる要因である大気場のリゼーションに対する感度実験を実施し，本ケースに初期条件や大気モデルに加えて，境界条件からのソー

適したモデル設定を明らかにする．次に，それらのモデ

ス・シンクや化学的な現象に関するスキームなどの影ル設定を用いて，様々な不確実性のソースについて，相響を受けるため，数値気象予報に比べ不確実性が高く対的な重要性を検証する．特に，山火事からのエアロゾなる可能性がある．こういった不確実性を適切に評価

ルの排出量に関する不確実性，及び気象現象のシミュ

し，より精緻な予測を行うため，エアロゾルの混合比のレーションにおける不確実性について注目し，両者を直接観測や，衛星を通じたエアロゾル光学特性の観測

別々に/同時に撹乱させたメンバーを用いたアンサンブが行われてきた．観測網の発達に伴い，特に全球モデル

ル予報を用いて，流れ場に即した共分散の時間・空間発を中心として，エアロゾルのデータ同化システムの開展について示す．本研究を通じて，

発が進み，解析精度や予測精度の向上が報告されてい1.

領域モデルによる短期間（i.e. 数日から数週間程る（Benedetti et al. 2009，Yumimoto et al. 2016）．一方で，度）のエアロゾル予測においては，排出源と移送領域モデルを用いた総観スケールから対流スケールにのいずれの不確実性がより大きく寄与しているおけるエアロゾルの予測可能性については，計算資源

か．また，それらの相対的な重要性は，時間・空の限界や，時間発展における非線形な影響が大きいこ

間スケールに応じてどのように変化するか．

となどから，より多くの乗り越えるべき困難が存在し2.

2017 年 12 月にカリフォルニアで生じた山火事のような，極端事象によるエアロゾルへの影響ている．
Lorenz (1969)などにより，誤差が非線形に時間発展する大気場においては，予測可能性に限界があることがは，どの程度の予測可能性があるか．
3.

知られている．例えば，Judt and Chen (2010)や Ying and

それらの予測可能性は，データ同化を通じてどの程度改善が可能か．

Zhang (2018)は誤差の時間発展について空間スケールなどが明らかになることが期待される．本講演では，よに応じた分離を行い，”予測可能性のある期間”についり詳細な研究プランと共に，暫定的な感度実験におけての議論を展開すると共に，それらが現象の空間スケる結果について報告する．

ールに応じて異なることを示した．本研究では，米国カ
リフォルニアに多大な被害を及ぼした 2017 年 12 月の参考文献

山火事を題材として，数値気象予測分野における予測

Benedetti et al., 2009, J. Geophys. Res. – Atmos.,114,D13205

可能性に関する議論をエアロゾルに適用し，極端事象

Judt & Chen, 2015, Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 142, 43-57

におけるエアロゾルの予測可能性について検証する．

Lorenz, 1969, J. Atmos. Sci., 26, 636–646.
Ying & Zhang, 2018, J. Atmos. Sci., 75,1675-1698
Yumimoto et al., 2016, Geophys. Res. Lett, 43, 5886-5894― 415 ―

P419

現業メソ同化システムを用いた 4DVar, En4DVar, 4DEnVar の比較*1

横田 祥, 1 小泉 耕, 2,1 国井 勝, 3,1 伊藤耕介
（1 気象研究所, 2 気象庁予報部数値予報課, 3 琉球大学）

1. はじめに気象庁の現業メソ同化システム（JNoVA[1]）の同化手法（4DVar）では，気候値の背景誤差共分散行列 B=UUT
を接線形モデル Mt で時間発展させた MtBMtT を用いて評価関数 J を最小化し，解析値を得る．[2]は，この Bを，メンバー数 N のアンサンブル予報の摂動
X0=[δx0(1)…δx0(N)]/(N–1)1/2 で計算される予報誤差共分散
行列 X0X0T で置き換えて同化すること（En4DVar）により，台風や豪雨の予測精度が向上し得ることを示した．
4DVar や En4DVar では，J の最小化の際，MtT を計算する必要があるが，観測時刻 t のアンサンブル摂動 Xt
を 用 い て MtX0X0TMtT を XtXtT で 置 き 換 え る こ と（4DEnVar）により，MtT の計算が不要になり，X0X0T の
非線形時間発展も考慮した解析値が得られると考えられる[3]．そこで本研究では，En4DVar と 4DEnVar を
JNoVA 上に実装し，これらの手法の比較を試みた．

4. 結果
8 日 03UTC の解析インクリメントを図 a–d に示す．
B や X0X0T の時間発展が考慮されない 3DVar-FGAT 以
外の手法では，いずれも適切に台風を弱めることができた．4DVar と En4DVar の解析インクリメントの分布の違いは，B と X0X0T の分布の違いによるものであり，
En4DVar と 4DEnVar の分布の違いは，X0X0T の非線形時間発展によるものと考えられる．
5. まとめと今後の予定
JNoVA 上に En4DVar と 4DEnVar を実装し，観測が適切に同化されることを確認した．今後，B の局所化などを実装し，現業同化システムと同等以上の解析精度を持つ 4DEnVar の実現を目指す．

2. 定式化JNoVA では，下式を用いて J(v)が最小となる v を求め，xt = Mt (x0f + Uv) を用いて解析値 xt を得る．
1
1
𝐽𝐽�𝐯𝐯� � 𝐯𝐯 � 𝐯𝐯 � � �𝐻𝐻�𝐱𝐱 � � � �� �� R��� �𝐻𝐻�𝐱𝐱 � � � �� �2 �
2∇𝐽𝐽�𝐯𝐯� � 𝐯𝐯 � � U� M�� H� R��� �𝐻𝐻�𝐱𝐱 � � � �� ��

ここで，x0f は同化ウインドウ初期時刻の第一推定値，Mt と Mt は水平格子間隔 15 km のモデルによる時刻 t ま
での時間推進演算子とその接線形，H と H は観測演算子とその接線形，yt と Rt は時刻 t の観測値と観測誤差
共分散行列である．
本研究では，上式の U を [βclmU βensX0] で置き換えることで En4DVar を実現し，さらに [βclmU βensX0]TMtT
を [βclmU βensXt]T で置き換えることで 4DEnVar を実現した．なお，En4DVar において(βclm, βens) = (1, 0)としたものは古典的な 4DVar に相当し，4DEnVar において
(βclm, βens) = (1, 0)としたものは 3DVar-FGAT（観測時刻の予報値でイノベーションを求める 3DVar）に相当する．
3. 1 点観測同化実験
2015 年台風 18 号が太平洋上に存在する 9 月 8 日 00–
03UTC を同化ウインドウとして，03UTC の（138.3E,
27.7N）の高度 1180 m に，台風を弱める方向の東風（uobs= –30.0 m s–1）を，4DVar, En4DVar, 3DVar-FGAT, 4DEnVarの 4 つの手法で同化した（この点の第一推定値は uf =+17.7 m s–1）
．En4DVar と 4DEnVar では，(βclm, βens) = (0,1)とし，アンサンブル予報の初期摂動は，8 日 00UTC の気象庁週間アンサンブル予報から作成した．

図：8 日 03UTC における，各手法の高度 1180 m の水平風
（矢印，m s–1）と海面気圧（カラー，hPa）の解析インクリメ
ントと海面気圧の第一推定値（コンター，hPa）．
謝辞
本研究の一部は，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」（課題 ID: hp180194），及び JSPS 科研費
JP16K17804，JP16H04054 より支援を受けました．
参考文献[1] Honda et al., 2005, Q. J. R. Meteor. Soc., 131, 3465-3475.
[2] Ito et al., 2016, Mon. Wea. Rev., 144, 3417-3439.
[3] 横田ほか, 2017, 気象学会 2017 年度秋季大会, P127.

― 416 ―

P420

水蒸気同位体データ同化による気象予測改善に向けて*多 田 真 嵩 （ 東 京 大 学 新 領 域 創 成 科 学 研 究 科 ), 芳 村 圭 (東 京 大 学 生 産 技 術 研 究 所 )

均の鉛直プロファイル等を確認した。水蒸気同位体をはじめに

海、陸域、大気中の水の蒸発、凝結といった相転移の同化することによって何も同化しないケースと比較し際に水は同位体分別を生じる。一般的に HDO、H218O のて長期間でも精度が向上することが確認できた。図１

ような重い水の安定同位体は凝結しやすく、蒸発しづにも見られるようにまた何も同化しないケースと比べらい性質を持っている。地球の水蒸気同位体の分布はると鉛直方向においても全体的に RMSD の低減がみら

相転移に強く依存していて、これは大気循環に依存しれたが、上層付近になると何も同化しない実験と同程ていることを示している。その性質を利用し、古気候研

度の精度になってしまうことが確認できた。

究や水循環など様々な研究がなされている。

 上記の事から水蒸気同位体をデータ同化することにその中でも Yoshimura et al. (2014) は水蒸気同位体がよって長期間、大気循環場を拘束できたことにより水

大気循環場を拘束できるポテンシャルを秘めているこの同位体と大気循環場が非常に強く結びついていることを理想化実験によって示した[1]。具体的には人工衛とを改めて実証できた。一方で高層ではあまり精度の星に載せた赤外線分光計である大気柱、対流圏中層の向上が確認できなかったが、これは同化している水蒸δDと地上の観測機器から得た地表面のδD、δ18 Oをデー

気同位体が対流圏中層なためモデル上層である成層圏

水蒸気同位体以外の予報変数の予測精度も向上した。

また気象予測の改善は防災や交通など社会に大きく

またここ近年で赤外線分光計の技術が向上しているた

影響を与えることから、赤外線分光計の技術の進展にめ、観測点数や精度が上がってきている。

伴う水蒸気同位体の観測数や観測精度の向上は社会的タ同化し 1 ヶ月間シミュレーションすることによってそうした背景の中で本研究では水蒸気同位体が長期にはポジティブな影響を与えなかった可能性がある。

に大きな意義が見出されると考える。

間拘束できる能力があるのかを理想化実験を行い、確かめた。また現在は人工衛星 MetOp に搭載した the

今後の課題

Infrared Atmospheric Sounding Interferometer（IASI）の実

理想化実験にて水蒸気同位体には長期間、大気循環測データを使用し、対流圏中層の水蒸気同位体のデー

場を拘束できることが示された。今後は実測データを

タ同化を試みている。

使用して実験を行うが、グリッド毎の観測点数や同化する高度についても評価を行って行く予定である。



研究手法

 理想化実験は大気柱と対流圏中層の 2006 年 1 月 1 日
から 2006 年 4 月 1 日までの計算と 2013 年に IASI が実測した観測 point を使用したものを行った。実測データを使用したデータ同化実験は 2013 年 4 月のみを予定している。また本研究では数値モデルとして水蒸気同位体を組み込んだ中長期数値予報用大気大循環モデル（IsoGSM）、データ同化システムとして局地アンサン
ブル変換カルマンフィルタ（LETKF）を用いた。実測
データでの実験は MetOp に搭載している IASI から得

図１ 気温の RMSD の鉛直プロファイル。SCIA、IASI
は対流圏中層のδDだが後者のほうが観測点が多たものを使用する。

い。TES は大気柱のδDを示している。


参考文献

解析方法、結果

精度向上をどのくらい見込めたかを確認するため、[1] Yoshimura, K., T.Miyoshi, andM. Kanamitsu(2014),

行った理想化実験について、前述の期間で真値に対すObservation system simulation experiments using water

る RMSD の全球平均の時系列や RMSD の全球期間平

vapor isotope information, J. Geophys. Res. Atmos., 119,7842–7862, doi:10.1002/2014JD021662.

― 417 ―

P421

雲解像モデルと分布型降雨流出モデルを用いた日々の河川流量シミュレーション〜その 2〜∗

加藤雅也 1 · 田中智大 2 · 立川康人 2 · 篠原瑞生 3 · 加藤大輔 3 · 坪木和久 1(1 名古屋大学宇宙地球環境研究所 · 2 京都大学工学研究科 · 3 東京海上研究所)

1. はじめに計算された。

大雨とそれに伴う河川流量を精度よく計算を行うこと

本研究では土地利用情報を利用した 1K-DHM のパラメー

は、現在における災害予測だけでなく、将来気候時におけタ決定手法を開発した。土地利用に応じてパラメータが決る社会基盤の整備計画等に有用な情報を与える。現在の河まるため、さまざまな地域への流量計算の実施が容易にな

川流出モデルにおけるパラメータの多くは過去の事例を基るだけでなく、都市開発や将来気候時に伴う土地利用変更に経験的に決められる。名古屋大学宇宙地球環境研究所で時における流量の変化を推定出来ることが期待される。

は同研究所開発の雲解像モデル CReSS と、京都大学工学研究科開発の河川流量シミュレーションモデル 1K-DHM
を用いた日々の結合シミュレーションシステムを構築し、CHUBU AREA

精度検証及び適切なパラメータ決定方法の検討を行なっている (加藤他、2017 年秋季大会)。本研究では 1K-DHM に37˚

おけるパラメータ決定の手法について検討を行った。
GOLF COURSE

2. 新しい 1K-DHM のパラメータ推定方法
従来の 1K-DHM は透水係数や粗度などのパラメータは

BEACH

36˚

RIVERS AND LAKES

計算領域全体に対してそれぞれ 1 つの値を用いていたた

OTHER LAND

め、複数河川流域の流量計算を同時に行うことが困難で

TRUNK TRANSPORTATION LAND
LAND FOR BUILDINGあった。加藤他 (2017 秋季大会) においてそれぞれのパラ

WASTELAND

35˚

メータを 2 次元に拡張し、各河川の支流単位でパラメータ

FOREST
OTHER AGRICULTURAL LANDを決定することにより複数河川流域の流量計算をより精度よく実施できることを確認した。

136˚

図 1 中部地方領域における土地利用分布。図中太枠の領域はそれぞれ木曽川水系 (赤線) および庄内川水系 (黄線) を表す。

3. 結果と考察

ラメータ決定を行った場合、庄内川水系内の枇杷島 (図 2a)

DISCHARGE (m3/s)

線) の時系列を示す。従来の手法を用いて庄内川水系でパでは観測をよく再現しているが、木曽川水系内の笠松 (図らの地点においても比較的精度良く観測流量変化を再現した。2013 年 18 号台風に伴う大雨 (2013 年 9 月 13 日から19 日) における関西地方の大和川水系王寺における流量変化を図 2(e)、(f) に示す。淀川水系の観測結果から従来の手法を用いて計算を行った結果 (図 2e) も比較的よい結果を示したが、本手法により庄内川水系の観測を用いて決定したパラメータを用いた結果 (図 2f) の方がより精度良く(b) BIWAJIMA

SNO: 305081285511090

LON=136.88oE, LAT=35.20oN, ACC=1266

BROKEN: DHM RESULTSOLID: OBSERVATION

3000

3000

2500

2500

2500

2500

2000

2000

2000

2000

1500

1500

1500

1500

1000

1000

1000

1000

500

500

500

0

0

0

09/18

09/19

09/20

09/21

09/22

09/23

(c) KASAMATSU

SNO: 305091285502050

LON=136.76oE, LAT=35.36oN, ACC=7194

BROKEN: DHM RESULTSOLID: OBSERVATION3500

DISCHARGE (m3/s)

DISCHARGE (m3/s)

3500

3000

500

09/18

09/19

09/20

09/21

09/22

09/23

(d) KASAMATSU

SNO: 305091285502050

LON=136.76oE, LAT=35.36oN, ACC=7194

BROKEN: DHM RESULT0

SOLID: OBSERVATION

16000

16000

14400

14400

14400

14400

12800

12800

12800

12800

11200

11200

11200

11200

9600

9600

9600

9600

8000

8000

8000

8000

6400

6400

6400

6400

4800

4800

4800

4800

3200

3200

3200

1600

1600

1600

0

0

0

09/18

09/19

09/20

09/21

09/22

09/23

(e) [YAMATO] OJI

SNO: 306031286607030

LON=135.71oE, LAT=34.60oN, ACC=871

BROKEN: DHM RESULTSOLID: OBSERVATION

16000

3200
1600

09/18

09/19

09/20

09/21

09/22

09/23

(f) [YAMATO] OJI

SNO: 306031286607030

LON=135.71oE, LAT=34.60oN, ACC=871

BROKEN: DHM RESULT0

SOLID: OBSERVATION

2500

2500

2250

2250

2250

2250

2000

2000

2000

2000

1750

1750

1750

1750

1500

1500

1500

1500

1250

1250

1250

1250

1000

1000

1000

1000

750

750

750

750

500

500

500

250

250

250

0

0

0

2500

DISCHARGE (m3/s)2c) では流量を大きく過小評価していた。これに対して、本研究で開発した手法を用いた結果 (図 2b、d) ではどち

SOLID: OBSERVATION

3500

16000

図 2 に 1K-DHM による計算流量 (破線) と観測流量 (実BROKEN: DHM RESULT

09/13

09/14

09/15

09/16

09/17

09/18

09/19

DISCHARGE (m3/s)て決定した。

SNO: 305081285511090

LON=136.88oE, LAT=35.20oN, ACC=1266

DISCHARGE (m3/s)

水系全 6 地点の観測流量に合うように SCE-UA 法を用い

(a) BIWAJIMA

3000

DISCHARGE (m3/s)

雨の事例 (2011 年 9 月 18 日から 24 日) における、庄内川

DISCHARGE (m3/s)

1K-DHM の各パラメータは、2011 年台風 15 号に伴う大3500

DISCHARGE (m3/s)

部領域における土地利用分布を示す。全 10 分類に対する

2500

DISCHARGE (m3/s)

情報土地利用細分メッシュデータを使用した。図 1 に中DISCHARGE (m3/s)

ように改良を行った。土地利用情報は国土交通省国土数値

PADDY FIELD

138˚

DISCHARGE (m3/s)

本研究では各河川の支流単位ではなく土地利用情報を基に、それぞれの土地利用に対するパラメータを決定する

137˚

500
250
09/13

09/14

09/15

09/16

09/17

09/18

09/19

0

図 2 庄内川水系枇杷島 (a、b)、木曽川水系笠松 (c、d) および大和川水系王寺 (e、f) における観測流量 (実線) と 1K-DHM による流量 (破線) の時間変化。(a)、(c)、(e) は従来手法による結果を表
し、(b)、(d)、(f) は本研究による手法による結果を表す。

― 418 ―

P422

選択的アンサンブルによる短時間降水予測実験
*五 十 嵐 大 地 (茨 城 大 学 大 学 院 理 工 学 研 究 科 )， 若 月 泰 孝 (茨 城 大 学 理 工 学 研 究 科 (理 学 野 )) はじめに
積乱雲を含む降水システムの挙動は短時間で急激に変化するため，20 分～2 時間程度先の降水予測では，
短時間間隔で予測を更新する必要がある（rapid-update）．
このような直近の予測は，レーダエコーの移動ベクトルの外挿予測（気象庁高解像度降水ナウキャスト（以下HRNC）など）で実施されている．また，時間変化の激しい積乱雲に伴う降水予測には，雲解像大気モデルシ
ミュレーションが有効である．そのため，2 時間程度先の降水予測では，両者のブレンディングが重要となる．
本研究では，選択的アンサンブルによる 10 分毎に 2 時
間先を予測する短時間降水予測システムを導入した．
 手法
本研究で開発した選択的アンサンブル（SelectiveEnsemble-Nowcast; 以下 SEN）は，複数の予測に対して過去の予測精度の情報から診断されたより適切なアン
サンブルメンバーを選択し，その予測結果の重み付けにより予測する方法である．SEN は時間の経過に伴い，選択される予測パターンが更新され，降水域の形状や強度の変化に高い応答性がある点が特徴である．
外挿予測には，対流性降水域を抽出し予測する手法（高田他，2013）， 直近の過去の予測の系統的誤差から予測を補正するスキーム，統計的リアルタイムバイア
ス補正手法（中北他，2012）を採用した．これらの手法を組み合わせ，12 の予測パターンを用意した．モデル
予測には，若月（2015）により提案された上流下層加湿法（以下 ULH 法）による予測を採用した．ULH 法は，レーダによる強雨の情報を簡便に同化することができるため，rapid-update を念頭に置いた予測システムに適している．ULH 法による予測では，偽物の降水域を弱めるスキームを導入し(若月と五十嵐， 2017)，そのス
キームのパラメータなどを変えることで 6 の予測パターンを用意した．外挿予測は 60 分先，モデル予測は 120
分先までを予測する．外挿予測とモデル予測のブレン
ディングは 60 分先まで実行される．本実験では名古屋大学で開発された雲解像非静力学大気モデル CReSSを用いた．本実験では，平成 29 年 7 月九州北部豪雨を対象として予測実験を実施した．対象期間と領域は，図-2 のタイトルに示す．

 結果・考察と今後の課題
図-1 は，SEN と HRNC と Guess（MSM12JST を初期値とした CReSS による予測値）を比較した結果である．
FSS では，予測時間(以下 FT)60 分までは HRNC と同程
度，RMSE 値は，HRNC より有意に低い値を示した．
図-2 より FT60 分の積算降水量では，SEN は HRNC に比べより観測に近い降水域を示し，FT120 分において200mm を超える積算降水量を示した．これらの結果か
ら SEN は，60 分先までは HRNC と同程度の予測精度を保ちつつ，線状降水帯の 200mm を超えるような強雨域を 2 時間程度先まで予測できる可能性を示した．
なお，FT70 分以降は予測精度に大きなギャップが生じている点に対して，改良の余地がある．今後さらに，
線状降水帯を形成した事例だけでなく，突発的な強雨のような降水に対しても検証を行い，SEN の有効性を明らかにする必要がある．
謝辞：本研究は，JSPS 科研費 JP18H01673 と JP15H05765 の支援を
受けた.

参考文献
[1] 高田望, 田中裕介, 池淵周一, 中北英一: 局地的な大雨の予測精度向上を目指した降水ナウキャスト手法の開発.土木学会論文集 B1（水工学）, Vol. 69, pp. 349-354, 2013.
[2] 中北英一, 吉開朋弘, キムスンミン: 地形性降雨を考慮したレー
ダー短時間降雨予測へのエラーアンサンブルの導入(Ⅱ). 京都大学
防災研究所年報, 第 52 号 B, pp.305-317, 2012.
[3] 若月泰孝,2015:上流下層加湿による積雲対流の予測実験.土木学会
論文集 B1(水工学), 71(4), I_505-I_510.
[4] 若月泰孝, 五十嵐大地 2017:上流下層加湿法による短時間降水予測実験.日本気象学会 2017 年度秋季大会予稿, p 262.

図-1 対象期間における予測精度評価，FSS の検証設
定は，検証格子 5[km]・閾値 10[mm/h]である．

図-2 対象期間積算降水量（期間：2017 年 9 月 5 日 17 時 40 分～21 時 50 分,領域 lat:33～34,lon:129.9～131．6）,（a）実況解析値,（b）HRNC 予測値（FT60 分）,（c）SEN 予測値（FT60 分）,（d）SEN 予測値（FT120 分）― 419 ―

P423

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Kato et al. (2017, JDR; K17J) �2015�7�24������
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������������������45���1���������������������������
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���2016�8�24�12���������������
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������������������NWP�����
���0.7km�13���14������,�������
�����CReSS-3DVAR(K17J)������������
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��X���MP������������������
��������������,����������
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���,� ����EXT�NWP���������������
�������(BLEND)�5�������,�������
��1�13�50������������(a)�13���������3����(b-d)������,��(�1a)��
����������I�����������2���
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������,���������1c������II��
�������,�����������������
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������,������������������
��������������45����������
�������������,�����������
��1�����������������������
������������,������������
�������������������������,�

(a) OBS(b) EXT

FT=50(min)�

II

III
I
(c) NWP

FT=50(min)�

(d) BLEND

FT=50(min)�

�1 2016�8�24�13�50���������,(a)�������
��������������, (b-d)�13���������50���������, ����(b)���������������,(c) ����, (d) ���������,(a)�����������
�������(b)~(d)������������������
�������������,���

�2 2016�8�24�13���������������������
(EXT), ����(NWP), ������(BLEND)��������(FSS)��������,FSS������1��������������
���10 mm h-1, �����������11km����,�����������������������������SIP��
�������������������������������
�����������JST����������,����XRAIN���������������������,���������
�������������������������������
������DIAS����������������������,��― 420 ―

P424

超水滴法の氷相過程への適用とボックスモデルでの検証*酒 井  健 人 （ 兵 庫 県 立 大 学 大 学 院 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン 学 研 究 科 ） ,島 伸一郎（兵庫県立大学大学院シミュレーション学研究科）


はじめに

混相雲内での氷粒子の成長には、昇華成長やライミ
ング、凝集等の沢山の素過程が関与している。昇華成長
では、気温や湿度によって成長する形状が変化する。形状によって落下速度が異なるため、ライミングや凝集の頻度が変わる。また、ライミングや凝集が起こった際に、どのような氷粒子が形成されるかによって、落下速
度や成長の様子も変わってくる。以上のように混相雲の雲微物理過程は氷粒子の形態の変化を伴う複雑なものであるが、これをどのように数学的モデルとして表現したら良いか、未だよく分かっていないことが多い。
超水滴法は粒子ベースの確率的な雲微物理過程の数値解法である。これにより、LES シミュレーションの中で、混相雲の雲微物理過程の直接計算ができるよう
図 1 30 分間昇華成長させた時の最大軸長と密度のになると期待される。
そこで我々は、まずはボックスモデルを使い超水滴法を使ったモデルの性能検証を行う。そして、既往の数

成長[1]の Fig.3(a)に加筆。黒の実線が Jensen らの結果
[1] ©2015 AMS

値実験や室内実験の結果との比較を行う。これにより、
超水滴法を使った場合の数値的収束性と、雲微物理素過程のモデルの妥当性を評価することが本研究の目的である。今回は特に Jensen and Harrington (2015)[1]の追試実験を行った結果を紹介する。


計算条件

 まずは氷晶 1 個がライミングすることなく昇華成長
していく様子を調べた。常に水飽和しているとし、粒子同士の衝突は起きない様に設定した。気温は-14.4℃で一定とする。すると、30 分程度の昇華成長で数 mm の
薄い樹状氷晶が形成される。
結果

 Jensen and Harrington (2015)[1] と Chen and Lamb
(1994)[2]では異なる昇華成長密度の公式が提示されて

図 2 30 分間昇華成長させた時の最大軸長と落下速いる。この 2 つを用いて密度と落下速度の計算を行っ度の成長[1]の Fig.3(b)に加筆。黒の実線が Jensen らのた所、どちらのモデルでも風洞データと近い結果を得

結果[1] ©2015 AMSることができた(図 1,2)。30 分間の昇華成長による最大軸長の成長が Jensen らよりも 1mm 程度大きいのは、潜参考文献

熱や速度の式が異なるものだからだと考えている。今[1] A, A, Jensen. and J, Y, Harrington., 2015, J. Atmospheric.

後は、昇華成長と同時に氷粒子が過冷却液滴と衝突併

Sciences, 72, 2569-2590

合するライミングや氷粒子同士が衝突併合する凝集に[2] J, P, Chen. and D, Lamb., 1994, J. Atmospheric. Sciences,

ついても検証を行う予定をしている。

51, 1206-1221― 421 ―

P425

ice-ice collisions による二次氷晶生成過程の数値モデルへの導入と夏季積乱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)1 はじめに活発な積乱雲内では氷晶核よりも 2–3 桁も大きな
氷晶数が観測されることがある。これは通常の氷晶
核形成では説明できない。そのため、既存の氷粒子から新たな氷晶を生成する過程（二次氷晶生成）がいく
つか提案されている。これまで最も有力視されてきた二次氷晶生成過程は、雪や霰などの氷粒子に水滴が衝突合体する際、特定の温度 (−8 ∼ −3℃) で氷晶芽が放出される過程：Hallett-Mossop process (Hallett
and Mossop, 1974, 以下 H-M process) 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、H-M 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 CM1に導入し、そのテストとして夏季積乱雲において iceice collisions がその微物理構造に与える影響を調べた。本稿では主に降水量への影響について示す。

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 スキーム (Morrison
et al., 2005; 2009) を用いた。このスキームに ice-ice
collisions を導入するため、Phillips et al. (2017a)の式を用いた。計算コストを削減するため、ice-ice
collisions 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。
数 値 モ デ ル CM1 (Bryan, 2002; Bryan andFritsch, 2002, release 19.3) を用いて、夏季積乱雲を模した理想的な単一降水セルに関する数値実験を行った。初期時刻の環境場には Weisman and Klemp(1982) の analytic sounding を用いた。初期時刻の
風速は 0 とし、地表相対湿度は 90% とした。また、
対流を発生させるため、高度 1.4 km で最大 1 K の温位上昇を与えた。ice-ice collisions の効果を H-Mprocess の効果と比較しつつ調べるため、これらの過程を考慮する場合としない場合のシミュレーション（2 × 2 = 4 つ）を行った。

3

図 1 降水強度のドメイン中央における平均値(mm/h)。(a): H-M process oﬀ, ice-ice collisions oﬀ run。(b): (a) との差。
白丸：H-M process on, ice-ice collisions oﬀ
黒丸：H-M process oﬀ, ice-ice collisions on
三角：H-M process on, ice-ice collisions on

結果

シミュレーション時間は 4 つの実験間で大きくは変化せず、lookup table を用いて計算コストを削減することに成功した。シミュレートされた単一降水
セルの大きさや鉛直風速の構造は各二次氷晶生成過程の on/oﬀ でほとんど変わらなかった。鉛直風速の時間変化から、降水セルの成熟期は 35∼65 分頃でそれ以降が減衰期と判断した。
各二次氷晶生成過程によって降水強度は減少する傾向を示した（図 1）。2018 年春季大会において、HM process によって降水セルの成熟期の降水量が減
少し、減衰期の降水量が増加した（図 1(b) の白丸）ことに言及したが、その一方で ice-ice collisions によって減衰期の降水量が減少した（図 1(b) の黒丸）
。開始から 3 時間後までの積算降水量のドメイン中央での平均値は、ice-ice collisions を考慮した場合では考慮
しない場合に比べて 6.5% 減少した。この減少率は夏季のマルチセル型対流雲に関する現実場実験の結果(Phillips et al., 2017b, 20%∼40% の減少) よりも少ない。また、2018 年春季大会で示した H-M process
による降水の減少量とほぼ同等である。また、ice-ice
collisions によって成熟期における氷晶の数濃度は最大 20 倍程度に増大した。雨滴の生成消滅項に注目すると、H-M process によって雨滴と氷晶の衝突による霰生成が活発になり霰の融解量が増えた一方で、
ice-ice collisions によって霰の融解による雨滴の生成量が減少していた。

4

今後の課題

今回の理想実験では、夏季積乱雲における ice-ice
collisions の効果を調べた。今後は、まず冬季の雪雲を理想実験で再現して ice-ice collisions の効果を調べる。その後、冬季北陸の雪雲のビデオゾンデ・HYVIS
観測データと本スキームを導入した WRF によるシ
ミュレーションの結果とを比較し、ice-ice collisionsによる二次氷晶生成過程を検討する予定である。

― 422 ―

P426

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
クスを仮定し、その値によって重みづけして LPM

1. はじめに冬季の北陸地方は大陸からの北西季節風の影響に
より山間部を中心に雪が降る。そのため北陸地方はの合計降水強度を分配した。
4. 解析結果

全域が豪雪地帯の指定を受けているが、東北地方な降水量を基準とした単回帰分析では、「積もった」

どと比べて気温が高いこともあり、雨と雪とが混じ事例の方が、粒径が大きく、落下速度が遅いことがって降るケースも多く、降雪の予想は難しい。相対分かった（図１）。

的に人口が密集している平野部で積雪となれば、交また、降水粒子を３つのタイプ（群）に分けて行通機関をはじめ人々の暮らしに大きな影響を与える。

った解析から、γ群の降水量が全体の降水量の多く

そこで、富山において積雪深が増加しやすい状況にを占める一方で、β群の降水量が積雪深変化に最もついて、気温や湿度といった気象要素と降雪粒子の強い影響を与えることが分かった。

特性といった２点から調べた。

図１

2. 観測機器・使用データ
・降水粒子特性（降水量、粒径、落下速度、粒子数）
富山大学理学部建屋の屋上に設置した
LPM(Laser Precipitation Monitor)の観測値を使用した。観測にあたっては 4 m 程度の直径の防風柵で LPM を囲い、風の影響を低減させた。また本研究で用いる「降水量」は LPM が出力する「降水強度」を基にしている。
・気象要素（気温、湿度、風速・風向）
富山大学理学部建屋の屋上に設置した複合気象計を使用した。ただし、風の観測に欠損が生じた場合
は、そこから北東に 1.8 km 離れた富山地方気象台のデータを使用している。

図２

・積雪深
富山地方気象台における積雪深データを使用した。
3. 解析期間・解析手法
解析期間はデータが得られた 2016 年 12 月～
2018 年 2 月の２年分の冬季（12～2 月）とした。解析にあたっては、まず１時間ごとのデータに分けて、降水量を説明変数、積雪深変化を被説明変数として単回帰分析を行い、降水量のわりに雪が「積もった」

図１ 降水強度のわりに雪が「積もった」場合と「積も「積もらなかった」の２グループに分けた。

らなかった」場合の粒子の観測頻度の差。ここでは次に、その結果を基に降水粒子を３つのタイプ

危険率 5 %で統計的に有意な差があったものだけ（群；図１参照）に分けて、それぞれの降水粒子群示す。円の大きさで差の絶対値を、前者が多い場合

からの降水量と気温の４変数を説明変数として、積雪深変化に対する重回帰分析を行った。各粒子群かを黒丸●、後者が多い場合を白丸○で示している。
図２ 積雪深変化を被説明変数に、α群・β群・γ群のらの降水量の推定にあたっては、CMF 法（石坂(2013)）と同様の手法を用いて各粒子の質量フラッ― 423 ―

降水強度と気温を説明変数としたときの、重回帰分析の結果。各偏回帰係数のほか、95%での信頼区間
をエラーバーとして示している。

P427

南岸低気圧通過時の降雪結晶の連続観測と粒子の落下特性*本 吉 弘 岐 , 山 下 克 也 , 山 口 悟 , 中 井 専 人 （ 防 災 科 研 雪 氷 防 災 研 究 部 門 ）
1.

はじめに

類には，グローバル分類[1]における中分類を用いた．

低気圧通過時の降雪結晶形の変化を捉えることは，図中に示した期間 I~IV で，結晶形は大きく変化してい降雪現象の実態把握のほか，降雪結晶起因の表層雪崩

た．期間 I では交差角板状および柱状・板状の不規則形の予測という観点からも重要である．降雪現象に伴う状（CP4,5），角柱状（C3）など低温下で成長する結晶

降雪結晶形の連続観測，および，ディスドロメータを形のほか，鼓状（CP1），角板状（P1）などの雲粒なし

用いた雪片の構成結晶形の把握についての可能性につ結晶が卓越していた．期間 II では，樹枝状（P3），霰状いて調べる目的で，2018 年 1 月 22 日〜23 日にかけて雪（R3）を中心に雲粒が付いた結晶や，扇状（P2）が通過した南岸低気圧を対象とし，雪氷防災研究センタ

多く観察された．期間 III では，再び雲粒なし結晶となー（新潟県長岡市）で実施した詳細な降雪観測の結果

り，結晶形が様々に入れ替わっている様子がみられた．

について報告する．

23 時台には鼓状が，0 時前後には放射状（P7）が卓越する時間帯があった．0 時を過ぎると降雪は弱くなり，

2.

期間 IV の時間帯には凍雨（H3）を経て雨へと変わった．

観測の方法

観測は降雪粒子観測施設（FSO）の低温室（-5℃）に

梶川らは，雪片の落下速度は，粒径，質量，地上気おいて実施した．低温室の天井窓から自然状態で取り温に加えて，卓越構成結晶にも強く依存すると述べて込んだ降雪粒子をベルトコンベア装置で受け，マクロいる[2]．ここでは，数個の結晶からなる小さな雪片（数レンズを装着した一眼レフカメラを用いて，1 分毎に，mm 程度）では，より落下速度に対する構成結晶形の流れてくる降雪結晶を撮影した．また，同施設に設置

影響が大きいものと考え，ディスドロメータで得られされた CCD 連続画像を用いたディスドロメータからたデータのうち，粒径が 1~2mm の範囲に限った場合の，降雪粒子の落下特性を計測した．

規格化した落下速度分布の時系列をプロットした（図1b）．低温型の結晶が卓越した期間 I では，平均落下速

3.

度が 1.2m/s 程度，樹枝状などが卓越した期間 II では

結果と考察

22 日 14 時ごろから細かい降雪結晶が降り始め，低気

1m/s 程度と，明確に落下速度分布に違いが表れた．発圧の通過に伴い結晶形が入れ替わりながら，23 日 2 時

表では，より詳細な解析結果を示す予定である．

には雨へと変化した．図 1a は，この間，1 分毎の撮影

参考文献

画像の中で，１つでも結晶形として確認できたものを 1[1] 菊地勝弘ほか, 2012, 雪氷, 74, 223-241.

つの点として時系列で表したものである．結晶形の分[2] 梶川正弘, 1989,雪氷, 51, 178–183.

図１ (a) 2018 年 1 月 22 日 12 時〜23 日 03 時に画像から確認された結晶形の時系列．
（b）粒径が 1~2mm の範囲の，落下速度分布の時系列．太線は平均値，上下の細線はそれぞれ 5%と 95%のパーセンタイル値．

― 424 ―

P428

九州地方における冬季降水の出現率*佐久間理絵 1, 加藤央之 2 （1:日本大学院・総合基礎, 2:日本大学文理）１はじめに見られない。各地点、各気圧場に対し求めた降水

地球温暖化時の降水パターンを明らかにする事の出現日数を用いてクラスター分析を行った結果、を最終目的とし、気圧パターンと降水率との統計区分された地域により、降水が生じやすい気圧場

ダウンスケーリングについて検討を行ってきた。

と生じにくい気圧場がある事が分かった。以下に、

本研究では、東アジア地域における冬季の海面気一例として、1 ㎜以上の降水の出現日数で求めた

圧パターンの客観分類を行い、分類されたそれぞクラスター分析結果の地域区分図（図 1）を示す。

れのグループを対象に、気象官署、アメダスの各地点の降水出現率を求め、九州地方の地域特性に・Gp.A: 低気圧が九州地方を通過し、西高東低について検討した。

変化する時と弱い西高東低時に降水が見られる。

２解析期間と使用データ

・Gp.B: 北西季節風に対して、山かげに当たるた

1994～2016 年の冬季（12～2 月）を解析対象とめ、強い西高東低の影響を受けない。

した。ここでは、NCEP/NCAR 再解析データ（以・Gp.C,E: 大陸の高気圧張り出し時、通過後の弱下 SLP）の北緯 20～47.5°,東経 110～155°の領い低気圧影響、並みの強さの西高東低の影響を受域で、00, 06, 12, 18UTC の海面気圧補正データをける。

使用した。また、南西諸島を除く九州地方のアメ・Gp.D,F: 地形影響により、強い西高東低のによダス、気象官署、合計 105 地点の時別降水量デー

り降水が生じるが、低気圧の影響による降水はほタを使用した。

とんどない。

解析手法・Gp.G: 低気圧、西高東低など、様々な気圧場の1 日 4 回の SLP データに主成分分析を行い、得影響で降水を生じ、降水出現日数も多い。

られた第 1～第 6 主成分までの主成分スコアに対する 6 次元空間内でクラスター分析を行う（加藤ほか, 2013）。クラスター分析により分けられた各グループ（気圧場）毎に、アメダス、気象官署デー
タの 6 時間積算値から、各地点の閾値別（1～5mm
 ：Gp.A

以上、1mm 毎）の降水の出現率を求めた。また、: Gp.B

各グループの降水出現日数を用いてクラスター分: Gp.C: Gp.D析を行い、地点を分類することで、各地点で降水: Gp.Eが生じる気圧パターンの特徴を考察した。

: Gp.F: Gp.G

結果

九州地方で冬季に降水が出現しやすい気圧パタ

図 1: 1 ㎜以上の降水の出現日数で求めた地域区分図ーンが抽出され、全体として、九州付近で低圧部

参考文献

となるパターンと弱い西高東低の気圧配置時に降

加藤央之・永野良紀・田中誠二（）：東アジア

水が生じやすいことが分かった。一方で、西高東地域における海面気圧パターンの客観分類地理低が強い場合には、九州地方で強い降水はあまり

学評論― 425 ―

P429

総観規模条件による日本域春季の降水の統計解析
長 谷 健 太 郎 竹 見 哲 也  京 都 大 学 防 災 研 究 所 

データベース」のアルゴリズムを参考に作成した，低はじめに

東アジアでは春季（3 月～5 月）において低気圧の発気圧の抽出手順は次のとおりである。まず，海面更正生頻度が他の季節と比べて最も多い（Chen et al. 1991）。

気圧 30 年分の平均値と標準偏差から信頼係数を 90 %さらに，春季において大雨をもたらす低気圧の特性がとして，各グリッドの 6 時間毎の下方信頼限界を算出

明らかとなっている（Hayasaki and Kawamura 2012）。

し，その値を基準値とする。次に，20°N～55°N，

しかし，低気圧以外の要因を含めた包括的な春季の降120°E～155°E の範囲内の各グリッドについて，海水の特性については明らかとなっていない。一方，津面更正気圧が対象グリッドから 300 km 以内の領域で口・加藤（2014）は，集中豪雨事例を総観規模擾乱別

最小，かつ基準値を下回る場合，対象グリッドを低気に統計解析している。しかし，これは 4 月～11 月での圧の中心と定義した。そして，6 時間前の低気圧を探解析であり，春季のみを着目した解析は行われていな

索し，その中で最も距離が小さく 700 km 以内の低気い。そこで，本研究では統計解析により日本域におけ圧を同一の低気圧とし，24 時間以上持続したものを低る春季の降水と総観規模条件との関係を調査する。

気圧として抽出した。前線の抽出には Schemm et al.
（2015）の thermal method を使用した。



使用データと解析手法

降水強度の解析に気象庁 1 km メッシュ解析雨量



結果

GPV を，低気圧・前線の抽出に気象庁 55 年長期再解

 解析期間における降水量の条件別の割合を図 1 に示析（JRA-55）を，海岸線の位置決定に地球地図全球版

す。低気圧の割合は太平洋側で高く，寒冷前線の割合

標高（Geospatial Information Authority of Japan）を使用とその他の割合は日本海側で高い傾向となった。それした。
解析期間は 2006 年～2017 年の 3 月～5 月である。

ぞれの上位 5 %，下位 5 % の地域を除いた割合は，低解析雨量のデータは，アメダス雨量を解析雨量に利用

気圧が 20 % ~ 42 %，寒冷前線が 3 % ~ 12 %，その他がしているのは毎正時のみである（新保 2001）
ことから，52 % ~ 71 % となった。

毎正時のデータを使用した。また，陸上における精度 一方，条件別の降水頻度は，全条件において日本海検証（草川 2013）はされているものの海上での精度が側で高く，太平洋側で低い傾向となった（図示せず）。

不明瞭であるため，海上のデータは海岸線からの距離

降水量と同様に解析すると，低気圧が 31 % ~ 58 %，寒が 10 km 以下の領域のみ使用した。さらに，1 mm/h 以

冷前線が 21 % ~ 51 %，その他が 8 % ~ 21 % となった。

上の場合を降水と判定した。

以上のことから，低気圧・寒冷前線付近での降水頻

津口・加藤（2014）を参考に，低気圧中心・温暖前

度が高いものの，その他の要因による降水が半分以上

線から 500 km 以内であれば「低気圧」，寒冷前線から占めていることが分かった。また，太平洋側では低気

200 km 以内であれば「寒冷前線」，該当しない領域を圧による降水量の割合が高く，日本海側では寒冷前「その他」と定義した。この総観規模条件の分類の為

線・その他の降水量の割合と全条件の降水頻度が高いに低気圧と前線の客観的に抽出した。
「爆弾低気圧情報

ことが分かった。

図 1 春季における総観規模条件毎の降水量の割合― 426 ―

P430

平成 ․ 年 ‫ ‫‬月関東・東北豪雨の事例解析‒－発生メカニズムとエアロゾル－‒
高橋麗 1，梶野瑞王 2, 3，津口裕茂 2，林修吾 2＊（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）‣†‒ はじめに‒に大きかった領域（栃木県内；図略）において結果

 大気エアロゾルは、対流性と層状性とでは雲や降を比較したところ、表 1 に示すとおり、NHM 計算

水に与える影響が異なる可能性が示唆されており、結果は RA に対して、領域平均値で 10%程度、最大

対流性の場合エアロゾルが多いと対流が活発化し、

値で 20%程度過小評価していた。またエアロゾル数

多降水をもたらすと考えられている[1, 2]。これまで

濃度の違いによって領域平均値はほとんど変化せず、

層状性降水に着目した研究はいくつか行われてきた

最大値は 5%程度変化した。

が[3]、日本国内の大雨事例を対象に、エアロゾルの影響を定量的に調べた実験はまだない。そこで本研

表１ 領域降水量（48 時間積算値）の比較

究では、日本国内における豪雨事例に着目し、エアロゾルの感度実験を行った。

․†‒ 実験設定‒

平均値(mm） 最大値(mm）
RA

177.7

641.2

NHM(a=30/cc）

158.7

499.8

NHM(a=3,000/cc)

158.5

522.8

 平成 27 年 9 月関東・東北豪雨を対象に、気象庁
非静力学モデル NHM を用いた初期計算を実施し、…†‒ まとめと課題‒

エアロゾルの感度実験を行った。現在 NHM におい エアロゾルは総降水量を変えず降水強度を多少変て一定値として計算されている活性化スペクトル化させ得ることが示唆されたが、その差はモデルと（過飽和度と活性化する雲粒数濃度の関係式）

観測の差よりも小さかった。エアロゾルがもたらす(1)

変化の原因を理解するためには、現象自体の力学的（C: 初期雲粒数濃度、S: 過飽和度、a, b: 一定値

なメカニズムの解明が必要不可欠である。今後はモ(a=30, b=0.63)）の係数について、a の値を 30 から

デル再現性の向上を試みるとともに、当該豪雨事例

日本の都市大気の代表的値 3,000 [4]に変更した感の発生メカニズムの詳細な解析を進めていく。

C = a𝑆𝑆 𝑏𝑏

度実験を行った。計算は、水平解像度 Δx = 2km、境界条件は気象庁メソ解析(Δx =5km)、積分時間は 9

参考文献

月 8 日 00UTC から 60 時間で、6 カテゴリ 2 モーメ[1] Li et al., 2011, Nature Geoscience, 4, 888-894.

ント法雲微物理モデルを用いて行った。

[2]  Rosenfeld et al., 2008, Science, 321,
1309-1313.

‒‥†‒ 実験結果‒[3] 島ほか，低温科学，72, 249-264.

 日本時間 9 月 8 日 21 時からの 48 時間積算降水量[4] Kajino et al., 2018, Geosci. Model Dev. Discuss,

で、レーダーアメダス解析雨量（RA）の降水量が特― 427 ―

in review, doi:10.5194/gmd-2018-128.

P431

将来気候下の洪水リスクの定量評価に向けたベトナム・レッドリバー河川流出モデル構築
1

加藤大輔, 1 永野隆士，1 篠原瑞生,3 田中智大,2 加藤雅也,3 立川康人, 2 坪木和久,4 中北英一
( ㈱東京海上研究所,2 名古屋大学宇宙地球環境研究所,3 京都大学大学院工学研究科,4 京都大学防災研究所)
1

1. 研究の背景および目的

適切な値と考えられる 900mm を採用することとした。採用した年間蒸発量 900mm および同定したパラメータを用いて算出した Son Tay 地点における河川流量と観測流量を比較した結果を図 1 に示す。ピーク流量はやや過少評
価しているが、全体的な流量の形状は再現できた。
40,00035,00030,000河川
流 25,000量(m3/s)

気候変動により、大災害をもたらす強い雨の発生回数が増え、堤防決壊に伴う経済的被害が増加する可能性がある。本研究は、気候変動が堤防決壊に伴う経済的被害に与える影響を定量的に評価し、リスクマネジメントや防災情報に役立てることを最終目的とする。そのために本稿では、雨量データから降雨流出過程を計算するモデルを構築する。
対象河川は、今後水災リスクが高まることが予想される地域の中から、2011 年にタイで発生した洪水被害や日本企業の進出動向を踏まえ、東南アジア地域のベトナム・
レッドリバーを対象とした。モデル構築にあたり、国内河川研究と比較した海外河川研究における課題や留意事項を抽出し、必要なデータ(雨、流量、等)を収集し、河川流出モデルの構築、検証を実施した。

観測流量
パラメータ設定後の流出モデルにて算出した流量（年間蒸発量900㎜）
パラメータ設定後の流出モデルにて算出した流量（年間蒸発量0㎜）

20,00015,00010,0005,000

2. 方法(1)降雨データの選定

1
48
95
142
189
236
283
330
377
424
471
518
565
612
659
706
753
800
847
894
941
988
1035
1082
1129
1176
1223
1270
1317
1364
1411
1458

0

3. 結果
(1)降雨データの選定

シミュレーション経過時間（時間）

図 1：Nash 指標が最大となったパラメータによる計算
流量と観測流量との比較（Son Tay 地点）
他の地点にて再現性を確認するため、（2）で設定した年
間蒸発量、パラメータをもとに、1971 年 7～8 月の豪雨事
例における Tuyen Quang 地点の流量を算出し、観測流量との比較を行った結果を図 2 に示す。ピーク流量の水準
やピーク流量前後の流量分布の形状はほぼ再現できていることが確認できた。
16,00014,000観測流量
流出モデルにて算出した流量

12,000河川流
量10,000(m3/s)

レッドリバー流域の観測雨量データは、ベトナム域では 6 地点(Son Tay、Hoa Binh、Lao Cai、Lai Chau、Yen
Bai、Bao Lac)の地点雨量データを用いた。上流域にあたる 中 国 域 で は 観 測 雨 量 デ ー タ が 入 手で きな いた め、
APHRODITE(約 25km メッシュ)および JRA-55(約 60km メッシュ)の利用可能性を検討した。1971 年 7 月の豪雨事例を対象に、中国域の雨量データに APHRODITE と JRA-55 の
日雨量、月雨量を使用した計 4 ケースを比較した。
(2)流出モデルの構築
流量計算にあたっては、京都大学で開発された分布型
降水流出モデル 1K-DHM を用いた。なお、レッドリバーは
国内河川と異なり流域面積が大きく、長期間の降雨流出を表現するためには蒸発量を考慮する必要があるため、異なる蒸発量を与えて流量計算を行うことで最適な蒸発量を検証した。

8,000
6,000
4,000
2,000
0

1
43
85
127
169
211
253
295
337
379
421
463
505
547
589
631
673
715
757
799
841
883
925
967
1009
1051
1093
1135
1177
1219
1261
1303
1345
1387
1429
1471

比較の結果、APHRODITE と JRA-55 の日雨量を用いた場合の相関係数がそれぞれ 0.74、0.49、月雨量を用いた場
合がそれぞれ 0.75、0.55 であったため、日雨量、月雨量の両方で共通して相関係数が高い APHRODITE を中国域の補完用雨量データとして採用した。これとベトナム域の地点観測雨量データをもとに流域内の雨量分布データを作成し使用した。期間は 1971 年 7 月～8 月の 2 か月間を対象とした。
(2)流出モデルの構築
蒸発量を考慮するとピーク流量が約 5,000m3/s 小さくなった（年 950 ㎜と 0 ㎜との比較）。
（1）の降雨データを使用し、複数の蒸発量（年 950 ㎜～年 0 ㎜の間で 9 通り）を与えて Son Tay 地点における観測流量を対象に同定した結果、年間蒸発量は Nash 指標が最も高く、物理的にもシミュレーション経過時間 (時間)

図 2：流出モデルにて算出した流量と観測流量との比較（Tuyen Quang 地点）

4. 今後の方針
今後は気候変動による将来のリスク変化を評価するた
め、1971 年当時に建設されていなかったダムの操作を流出モデルに反映し、大規模アンサンブル気候予測データ
である d4PDF の予測雨量データを用いて降雨流出・氾濫解析を行う予定である。

― 428 ―

P432

地上稠密気象観測データにより推測されるダウンバーストの実スケールサイズ
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（1004～1010hPa）は全てのグラフで共通である．事象中心の POTEKA 小型気象計により構成された群馬県・埼玉県平野

進行経路から 5 ㎞以内の A1～A5 の観測点では，気温急降下と部の地上稠密気象観測網（約 150 地点，約 2 ㎞間隔）は，2015

気圧急上昇が共に観測されているのに対し，進行経路から 5 ㎞

年6月15日のF1ダウンバーストを初めとする複数の突風事例

以上離れた B1～B5 の観測点では，気温急降下も気圧急上昇も観測に成功し，ダウンバースト発生時における気温や気圧等の観測されていないことが判明した．

気象観測要素の局地的な変化特性の詳細を明らかにした(2)．本A1                      B1

稿では，2015 年 6 月 15 日の観測事例を利用し，これまでダウ
ンバースト本体の下降気流によって生じていると推測してきた
気温急降下(－2 ℃／min 以下)と気圧急上昇(＋0.8hPa／min以上)の観測地点分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バーストの実スケールサイズの見積もりを行ったA2                      B2

結果を報告する．
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）

A3                      B3

中心の進行経路を見積もることができた(2)．図 2 は，群馬県・埼玉県平野部の地上稠密気象観測網の北西部を示しており，
2015 年 6 月 15 日の F1 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，観測網の北西から進入して来た事象が，南東A4                      B4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 は最大被害地点を示す．

A5                      B5

図3-1 A1～A5（進行経路から5 ㎞以内）     図3-2 B1～B5（進行経路から5 ㎞以上）

図 3 各観測点の気温及び気圧観測データ
図 2 2015 年 6 月 15 日ダウンバースト事象中心の進行経路

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３．気温急降下と気圧急上昇の観測地点分布
 図 2 において，A1～A5 で示される観測点はダウンバースト

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

事象中心の進行経路のほぼ線上に存在し，A3，A4，A5 におい確認した．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

れる気温急降下と気圧急上昇は，事象中心の進行経路から 5 ㎞～B5 で示される観測点は事象中心進行経路からおおよそ 5 ㎞以上離れた地点では観測されていないことが判明した．群馬

以上離れた地点に存在し，被害報告はなされていない．それぞ県・埼玉県平野部におけるダウンバーストの実スケールサイズ

れの地点の気温及び気圧の観測データについて，A1～A5 を図はおおよそ半径 5 ㎞以内と推測することができる．

3-1 のグラフに示し，B1～B5 を図 3-2 のグラフに示す．実線が

参考文献

気温で，
破線が気圧であり，横軸の時間スケール（15:20～16:40），
左縦軸の気温スケール（15～35℃），右縦軸の気圧スケール(1)Norose,K., et al., 2016: J. Atmos. Electr., 35, 31-41.
(2) 岩下ほか，2017：日本気象学会秋季大会講演予稿集(112)，A209.

― 429 ―

P433
複数のリモートセンシング観測による大阪平野の局地的大雨の事例解析
佐野哲也、佐藤晋介
1. はじめに夏季の積乱雲の急激な発達に伴う局地的大雨がしばしば発生するが、その発生場所や降雨分布は様々であり、監視も予測も容易ではない。このような局地的大雨の形成過程を捉えるため、全地球測位航法衛星システム(GNSS)の観測データから推定される可降水量(GNSS-PWV)や気象
衛星ひまわり 8 号の 2.5 分毎のラピッドスキャンによる雲観測、雲物理学的構造を考慮した X-バンド二重偏波ド
ップラーレーダー(MP-X)の降水観測、そしてフェーズド
アレイ気象レーダー(PAWR)の 30 秒毎の 3 次元降水観測という、水の状態変化に応じた多くのリモートセンシング
観測ネットワークが展開されている。
本研究では、局地的大雨の形成過程の解明を目的として、
局地的大雨が発生する場所のひとつである大阪平野での2016 年 8 月 16 日の降雨事例について、複数のリモートセンシング観測データを解析した。

2. 解析範囲
大阪平野は、西を大阪湾、北、東、南を山地に接しており、降水形成過程に影響を及ぼすと考えられるが、本研究では、大阪平野上で発生し局地的大雨をもたらす降水域に着目するため、図 1 の四角内を解析範囲とする。解析範囲
では、大阪大学吹田キャンパスに設置された PAWR に加えて、国土交通省 XRAIN の 3 台の MP-X（六甲山、葛城山、田口）の観測域にあたり、3 ヶ所の GNSS 受信機(大阪、堺、八尾)が設置されている。
本研究では、まず、ひまわり 8 号の可視バンドで観測されたアルベド 0.3 以上の領域雲域と定義する。降水域は、
MP-X で推定される地上付近の降雨量 1mm 以上となるもので定義し、PAWR の 3 次元データから反射強度 20ｄBZの降水エコーが出現した時刻と地表へ到達した時刻、そして消滅した時刻を調べ、出現から消滅までの時間を寿命とする。

3. 解析結果(NICT)

地上への到達までの時間は 6～11 分と短かったが、それぞれの寿命は 17～103 分と大きな差があり、降水域内の時間積算降雨量も 2.3～57.7 mm と異なった。

4. まとめ

午前中に大阪平野上空が湿潤であったことと、平野上での積雲形成や平野への雲の移流によって、局地的大雨の発生しやすい環境が形成された。そのような場において降水
域 A～E がランダムに発生した。その後、雲域が大阪平野から抜けた後、降水域 F～L が新たに出現した積乱雲に伴って発生した。そして、降水域の独立した発生と降水の発達の違いにより、平野上に非一様な降雨域を形成し、局地で大雨となった。
謝辞: 本研究は、国立研究開発法人情報通信研究機構平成 29 年
度研究開発推進ファンド「TRIAL｣より支援されました。ひまわ
り 8 号観測データは NICT サイエンスクラウドひまわり衛星プ
ロジェクトより提供されました。国土交通省 XRAIN の MP-X 観
測データは国家基幹技術「海洋地球観測探査システム」:データ統合・解析システム(DIAS)の枠組みの下で収集・提供されました。
GNSS-PWV データは㈱日立造船より提供されました。研究実施にあたり JST CREST の支援を受けています。

図1

大阪平野周辺の地形と 2016 年 8 月 16 日の降水域の出現分
布(灰色の丸印。出現順にアルファベットを付す)。黒色の等値線は等高線(標高 0 m 以上, 100 m 毎)である。図中の四角は解析範囲を示す。

2016 年 8 月 16 日は、本州の東側沿岸を台風 7 号が通過していたが、大阪平野周辺に前線などの大規模場の擾乱は見られなかった。そのような環境場で 12 個の独立した降水域が発生した(図 1)。降水域は、いくつかは東側の地形近くで出現しているが、ほぼ平野上で出現していた。また，出現順に規則性は見られなかった。
図 2 は，解析範囲内の GNSS 受信機設置点の GNSSPWV の時間変化，解析範囲内における雲域の面積の時間変化、そして出現した降水域の出現時刻と寿命、時間積算
降雨量を並べて示す。09:20 JST から 13:10 JST までの
GNSS-PWV は、56～60mm であった。雲域の面積は、
09:30 JST から 12:30 JST まで増加し、13:10 JST まで面積の大きい状態を維持した。解析領域内の雲域の急激な面積の増加は、平野上の雲域の発生に加えて、平野の南側からの雲の移流によるものも含まれる(図略)。このような状
況にて、降水域 A～E が発生した。
13:10 JST 以降、雲域の北東への移流により、雲域の面積は急激に減少した。その後、13:50 JST に雲域がわずかに増加し、その 15～20 分後に降水域 F～H が発生した。
そして、14:40 JST の雲域の面積の増加とその直後での降水域 I と J の発生、15:50 JST の雲域の面積の増加とそれに続く降水域 K と L の発生が見られた。降水域 F～L が 図 2 (a)各受信機上空の GNSS-PWV の時間変化。(b)解析範囲内
での雲域の面積の時間変化。(c)降水域の寿命(灰色と黒色
出現した間、GNSS-PWV は急激な増減を繰り返したが、のバー)。灰色のバーは、寿命のうち上空のエコーの出現か
可降水量の変動と降水域の関係ははっきりとしなかった。
ら地表への到達までの時間を示す。数値は降水域内の時間発生した降水域について、上空の降水エコーの発生から
積算降雨量(単位:mm)を示す。

― 430 ―

P434

MU レーダー高時間分解能観測による台風 0918 号の内部構造*山田修稔・柴垣佳明(大阪電通大), 橋口浩之(京大 RISH),
H. Luce (Toulon 大), 山本真之(NICT), 山中大学(地球研)1. はじめに込み・吹き出し成分の間で高度方向に延びた 2 m/s

台風は、様々なスケールの対流システムから構成

以上の上昇流領域が距離 110～130 km と 160～

され、それらの形成・発達・維持は台風の環境場に

180 km に分布し、メソβスケールの降水システム

強く影響を受けている。本研究では、2009 年 10に伴う鉛直方向の循環構造を示していた。

月 7～8 日に実施された MU レーダーの高時間分解

また、動径成分や接線成分が弱まった台風中心か

能観測の際に、レーダー周辺を通過した台風 0918

ら距離 90 km 付近では、メソγスケールの対流シ号の風速場とそれに伴い発達した対流システムの微ステムが観測され、高度 6～11 km で 2 m/s を超え

細構造を明らかにすることを目的とする。

る顕著な上昇流域やその周辺の鉛直流変動を示すことができた(図 2)。

2. MU レーダー観測
MU レーダーは、対流圏高度の風速を全天候で観測できる VHF 帯ドップラーレーダーである。MU
レーダーの標準観測では、時間分解能約 120 秒、高度分解能 150 m でデータが取得される。今回の特別観測では、観測パラメータ設定の変更やオーバ
ーサンプリング処理により、時間分解能 8 秒の風
図 1 台風前面における動径風の距離・高度分布

速 3 成分のデータが取得されている。

3. 台風風速場の解析結果
本研究では、2009 年 10 月 8 日に MU レーダーで観測された台風 0918 号の風速場とそれに伴う鉛直流の振る舞いについて調べた。今回の台風の中心
は、MU レーダーから南西に約 80 km の地点を通過し、その際の中心気圧は 955 hPa と非常に強い
図 2 距離 80～100 km の鉛直流の距離・高度分布

勢力を保っていた。
解析では、台風の準定常性を仮定し、MU レーダ
ーと台風中心との相対的位置関係から時系列データ

4. まとめを距離データに置き換えた。また、東西・南北風を本研究では、MU レーダーによる高度 13 km ま

台風の移動速度から差し引き、接線方向と動径方向での連続的な風速 3 成分のデータを用いて、台風の成分に分離を行った。

0918 号前面の風速場やそれに伴う鉛直流分布を示

図 1 は、5 分平均を行った台風前面の距離 80~した。今後は、気象レーダーデータとの比較によ

200 km の鉛直流分布である。高度 2 km 以下で台り、対流システムの鉛直循環とその空間変化との対

風中心に吹き込む風、それ以上の高度で外側に吹き応等を明らかにする。

出す風が観測された。鉛直流では、動径成分の吹き― 431 ―

P435

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P436

X バンド MP レーダを用いた発雷指標の検討＊

櫻井 南海子 1・清水 慎吾 1・岩波 越 1・前坂 剛 1・木枝 香織 1・

宇治 靖 1・Paul R.Krehbiel2・William Rison2・Daniel Rodeheffer2（1：防災科学技術研究所・2：ニューメキシコ工科大学）

1. はじめに雷の監視および危険度予測の精度向上には、落雷および雲放電を見逃しなく観測すること、また、降水粒子情報が得られる MP レーダの偏波パラメタを用いた発雷指標の高度化が求められている。防災科研では、雷の 3 次元的な放電経路を可視化する雷 3 次元観測装置(Tokyo LMA)を 2017
年 3 月に首都圏に導入し、X バンド MP レーダを用いた発雷指標の高度化を行っている。本発表では、偏波間位相差変化率（K DP ）を用いた発雷指標の検討結果について報告する。
2. 観測データ
解析事例は、2017 年 7 月 25 日、8 月 19 日、9 月 25 日に首都圏で発生した雷雲 7 事例である。8 月 19 日に観測した雷雲はスーパーセル、その他 6 事例はマルチセル型の雷雲であった。
用いたデータは、海老名に設置している防災科研の X
バンド MP レーダと 2017 年 4 月から連続観測を開始した
Tokyo LMA (Lightning Mapping Array)である。Tokyo LMA
は、2018 年 3 月までに 4 台のセンサーを追加配備し、2018
年 4 月からは計 12 台のセンサーで連続観測を行っている。
また、偏波パラメタの解析には、海老名に設置している防災科研の X バンド MP レーダを用いた。解析期間中は、5分毎に仰角 0.7°から 24°までの計 14 仰角のボリューム
スキャンを行った。
3. 解析方法
本研究では、発達した積乱雲で観測される正の K DP 領域
が柱状に現れる K DP カラムを発雷指標[1]として用いた。
K DP カラムのうち、0℃高度より上空の K DP カラムの体積（K DP
体積と呼ぶ）が発雷指標として有用かを検討するため、K DP

カラムを定義する K DP の閾値と 0℃高度上空何 km の KDP カ
ラムの体積を発雷指標として用いるのが適当かを調べるため、雷放射源の位置標定点数の時間変化と K DP 体積の時間変化の相関関係を調べた。
4. 結果
2017 年 8 月 19 日に東京都で観測された雷雲における K DP
体積の時間変化と Tokyo LMA で観測された雷放射源の位置
標定点数の時間変化を図 1 に示す。K DP 体積は 16 時 10 分
から急激に増加を開始し、17 時 00 分にピークを迎えた後、17 時 15 分にかけて急激に減少し、その後緩やかに減少した。K DP 体積と雷放射源の位置標定点数の時間変化傾向は良く対応していた。
図 1 の場合のラグ相関係数は 0.88 で、K DP 体積が 5 分先行していた。他 7 事例についても同様の解析を行った結果、ラグ相関係数は 0.6 から 0.9 であった。
また、全ての事例において、K DP 体積が 5 分から 15 分雷放射源の位置標定点数より先行する結果が得られた。
5. まとめX バンド MP レーダと Tokyo LMA を用いて、偏波パラメ
タを用いた発雷指標の検討を行った。K DP カラムに注目し、K DP カラムのうち 0℃高度より上空の体積を発雷指標とし、雷放射源の位置標定点数との相関関係を調べた結果、中程度から強い相関関係があることが分かった。また、KDP 体
積は雷放射源の位置標定点数の時間変化に対して 5 分か
ら 15 分先行することが分かった。今後は、解析事例を増やして、汎用性のある KDP 体積の閾値を調べていく予定である。
参考文献[1] Lier-Walqui et al., Mon. Wea. Rev. (2016)

図 1 2017 年 8 月 19 日に東京都で観測されたスーパーセル内の KDP 体積（上図）と VHF 帯電磁波源の位置標定点数（下図）の時間変化。この図の KDP 体積は、KDP カラム領域のうち、0℃高度から上空 3km の範囲で KDP > 3 deg/km 以上の条件を満たした体積を示している。

― 433 ―

P437

観測システムシミュレーション実験(OSSE）による水蒸気ライダーの影響評価*吉田智，酒井哲，永井智広，横田祥，瀬古弘(気象研究所)

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．水蒸気ライダーデー
タを用いた同化実験を行い，データ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，気象学会
2018 春）．本発表では，2014 年 8 月 20 日未明に広島県で発生した豪雨の例を用いて水蒸気ライダーの観測シス
テムシミュレーション実験（Observing System Simulation
Experiment; OSSE）を行う．

２．OSSE の概要及び結果
先行研究では 20 メンバーの NHM-LETKF を用いて 8
月 19 日 18JST における解析摂動(水平格子間隔：5km)を作成し，気象庁メソ解析にこの解析摂動を加えたものを初期値として，18 時間予報（水平格子間隔：2km）を行った（津口ら,2015,天気,第 1 図e）．20 メンバーのうち再現の良いメンバーを仮想真値（Nature Run; NR）として，OSSEを行う．本稿では，NHM-LEKF を用い 8/19 09JST から 1
時間ごとにデータ同化を行い，21JST での解析値を求める．なお，18JST までは実観測データ，18JST 以降は NRから作成した疑似観測データを同化する．さらに 21JSTの同化では愛媛県佐田岬に水蒸気ライダー観測が仮想的に存在した場合（TEST）と存在しない場合（CNTL）の解析値をそれぞれ求める．それぞれの解析値を初期値として 12 時間予報(水平格子間隔：5km)を行う．
最も NR に近い降水量を再現したものと同じメンバーの
地上可降水量の差分(TEST-CNTL)を示す（図）．仮想水
蒸気ライダーデータが同化された 21JST では，佐田岬を中心として可降水量の増加が確認できる．この可降水量の増加は下層の南西から南よりの風によって北東方向に移動し，NR で最大積算雨量となった地点付近に可降水量の増加をもたらしている．このメンバーでは鉛直水蒸気
データの同化により，広島市周辺の積算雨量の増加，及 図：最も降水量が多かったメンバーの 21JST から 23JST まで
び絶対量としては少ないものの NR の積算雨量に近づくの地上の可降水量の TEST と CNTL の差分．TEST がこととなった．この傾向は他のメンバーでも同様で，同化
CNTL よりも可降水量が多い場合に等高線表示．□印はにより降水量の増加が確認された．
TEST で仮想的に設置された水蒸気ライダーの設置場所を３．まとめ示す．×印は NR で積算最大雨量を記録した地点を示す．

本稿では OSSE を用いて，仮想的な水蒸気ライダー観測のデータ同化により風下側である水蒸気量が増加し，降水量が NR に近づくことを確認した．今後は，ダウンス
ケーリングを行いより詳細に降水を再現し，ライダー観測の降水量に対するインパクトを検証する．
謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費（17H00852）の助成を受けた．

― 434 ―

P438
「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・減災機能の強化」におけるマルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダ（MP-PAWR）の開発について（続報）*高橋暢宏（名古屋大学宇宙地球環境研究所・情報通信研究機構）、花土 弘（情報通信研究機構）、牛尾知雄(首都大学東京)、水谷文彦（東芝インフラシステムズ）、岩波越（防災科学技術研究所）、
川崎将生（国土技術政策総合研究所）

１． はじめに
SIP レジリエントな防災・減災機能の強化プログラ
ムにおける MP-PAWR の開発状況については 2017 年春季大会で報告した。MP-PAWR は 2017 年 11 月に埼玉大に設置され、現地での調整を経て 2018 年 3 月から本格稼働を開始した。本報告では、SIP 防災における MP-PAWR
を活用した実証実験と初期データについて報告する。
２． SIP 防災における研究開発
MP-PAWR は SIP 防災の研究開発課題の 1 つである
「豪雨・竜巻予測技術の研究開発」の中心的な機器として開発され、特に局地的短時間強雨をもたらす積乱雲の立体構造
を 高 速 に 観 測 す る こ と に 期 待 さ れ て い る 。 SIP で は
MP-PAWR を中心した短時間予測技術開発研究を行い、予測データを様々な利用者に的確に伝達することを目標としている（図１）。なお、本研究課題は、レーダ開発を担当する情報通信研究機構・首都大学東京・東芝を含む
10 機関（民間を含む）が参画している。

４．MP-PAWR 開発
MP-PAWR は 2014 年秋から約 2.5 年間の設計期間を経て製造に着手し、2017 年 11 月に埼玉大学に設置した。レーダ設置後は、現地での試験調整を行い無線局免許の取得を行い、2018 年 3 月より本格運用に移行した。MP-PAWR
は、2018 年夏の SIP での実証実験に供される。
５．SIP 防災における MP-PAWR 活用
SIP では MP-PAWR を活用した予測技術の開発とその活用（社会実装）にむけた実証実験を行う。特に、SIP の最終目標として社会実装が掲げられており、単なる予測技術の開発と情報の発信という一方通行の研究ではなく、ユーザ（一般市民、自治体関係者、事業者等）と連携した実証実験を通じて、予測技術の改良のみならず予測情報の内
容・表示方法などの改良を行うことにより、汎用性の高いシステムとすることが求められている（図２）。

図２．実証実験のサイクル
６．MP-PAWR 観測データ
MP-PAWR が観測した 2018 年 5 月 4 日 16:24 のエコーの立体図を示す。Z やドップラー速度およびφDP やρhvなどの偏波パラメータともに、初期解析では良好であり、実証実験と平行してデータの評価も継続する。

図１．SIP 豪雨竜巻予測技術の研究開発の全体像
3．MP-PAWR の特徴
MP-PAWR の特徴は二重偏波を有するとともに高速 3次元観測を実現させるためにフェーズドアレイレーダ技術を用いたことである。フェーズドアレイレーダ技術としては、2012 年から観測を開始した X 帯の単偏波のフェー
ズドアレイ気象レーダ（例えば、水谷ほか、2012）と同様の方式を採用することにより、高速 3 次元観測を実現している。即ち、1 次元のフェーズドアレイアンテナを基本と し た デ ジ タ ル ビ ー ム フ ォ ー ミ ン グ （ Digital Beam
Forming, DBF）技術を用いて、ファンビームによる送信とペンシルビームの受信を組み合わせて、仰角方向の高速観測を実現し、方位角方向の機械駆動させることによる3 次元観測として、半径 60 km の範囲を高度約 15km まで 30 秒で観測できる性能を有している。
MP-PAWR の仕様は、既存の現業用の X 帯マルチパラ
メータ気象レーダ（XRAIN）を念頭に置いて、その性能を保持しつつ高速 3 次元観測を目指しており、パッチアン
テナを 2 次元配置した平面アンテナによる二重偏波・1 次
元フェーズドアレイとしている。観測は、半径 80（60）km の 2 つのモードを持ち、最大仰角は 60（90）度として、1 分（30 秒）で 3 次元データを取得する。

図３．MP-PAWR 観測例（Z, 2018 年 5 月 4 日 16:24）
謝辞：本研究は，総合科学技術・イノベーション会議のSIP（戦略的イノベーション創造プログラム）「レジリエントな防災・減災機能の強化」（管理法人：JST）によって実施されました。
参考文献
水谷ほか, 2012: フェーズドアレイ気象レーダの開発, 日本気象学会 2012 年秋季大会, B116.

― 435 ―

P439

X-MP を 用 い た 地 上 吹 雪 の 定 量 的 把 握 の 可 能 性

大 宮 哲 ， 國 分 徹 哉 ， *松 下 拓 樹 ， 高 橋 丞 二 (土 木 研 ・ 寒 地 土 研 )

まま地上に適用することはできない可能性が高い. そはじめに

本研究では, 高い時空間分解能を有するXバンドMP

こで, 上空と地上の飛雪流量を比較するにあたり, 上

レーダ（以下, X-MP）によって得られる上空のデータ

空風による降雪粒子の移流効果を考慮した. ここでは,を用い, 地上における吹雪状況を定量的に把握するこ

風の鉛直分布が対数則に従うと仮定し, 上空風 V を用とができるか, その可能性について検討した.

い, 上空から地上までの間における水平風の鉛直分布

本研究では, 石狩市と北広島市に配備されている 2を求めた（地面粗度長は 0.05 と仮定）. 次に, 石狩吹雪

基の X-MP による観測データを使用した. 使用した実験場に到達した降雪粒子を, SPC の設置地点から時X-MP データは, データ統合・解析システム(DIAS)より間を遡って上空に向かって逆移流させ, その移流距離

ダウンロードした. 地上観測は, 寒地土木研究所の石と方角について計算し, 落下開始地点を推定した. こ

狩吹雪実験場（北緯 43°12', 東経 141°23'）にて行った.

こでは, 降雪粒子が落下を開始してから 5 分で地上に本研究では, X-MP データ（レーダ雨量・ドップラー速

達すると決め, 比較時にはその時間差も考慮に入れた.

度）から上空における飛雪流量を推定し, 地上における本研究では, 3 冬期間（2014～2016 年度）において発生実測値との比較を行い, X-MP による吹雪観測の可能性

した吹雪事例の中から, 典型的な冬型気圧配置時の吹について検討した. ここで, 飛雪流量とは吹雪の激し

雪 24 イベントについて検討した.

さを示す指標の１つであり, 「風向に直交する単位面積

落下開始推定地点における上空の推定飛雪流量と,を単位時間に通過する雪の質量(g/m2/s)」のことを指す.

SPC による実測飛雪流量の比較結果を図 2 に示す. 図

なお, 本研究の対象は降雪による吹雪であり, 地吹雪

中には, 移流効果を加味しない場合, すなわち石狩吹

は対象にしていない.

雪実験場の直上メッシュにおける推定飛雪流量との比較結果についても付記してある. この結果より, 移流

飛雪流量の推定と実測

飛雪流量は, 降雪粒子の空間密度 n（g/m ）と風向風効果を加味しなかった場合, 両者の間に明瞭な相関は

速 V（m/s）の積で与えられることから, まず始めに確認されず, バラツキが大きいことが確認される. 一

3

X-MP データから n と V を推定した. 具体的な算出方法

方, 移流効果を加味した場合には, X-MP データから推の記載については割愛するが, 大宮ら[1] による X-MP

定した飛雪流量は地上での実測飛雪流量よりも大きい

レーダ雨量と地上降雪強度の比較結果から求められた傾向があるものの, 両者には正の相関があることが認められる. 上記結果は, X-MP 観測によって得られる上アルドップラー解析に基づいて V をそれぞれ求めた.

空データから推定した飛雪流量に対し, 風による移流

このnとVから効果等を考慮

7に入れること6算出した上空石狩吹雪実験場

で, X-MP デー

における飛雪(g/m2/s)

流量の面分布14の一例を図 11210に示す. また,

86

地上における4
2

飛雪流量の実測 に は Snow
Particle Counter上における吹
雪発生状況を定量的に把握できる可能性

移流加味 (y=0.62x, R^2=0.47)
移流加味せず (y=0.42x,R^2=-0.3)

5
4

3
2
1
0

図 上空における飛雪流量

があることを0の面分布の一例

示すものであX-MPから推定した上空の飛雪流量 (g/m2/s)

る.

を使用した.


タのみから地

地上の飛雪流量 (g/m2/s)

補正係数等を用いて n を, 石原[2] に示されているデュ

参考文献

飛雪流量の比較

降雪粒子は雨滴に比べ, 上空風によって移流されや
すい. したがって, 図 1 に示す飛雪流量の面分布をその

1

2

3

4

5

6

図 飛雪流量の比較
1) 大宮ら：寒地土木研究所月報, 777, pp.17-21, 2017.
2) 石原：気象研究ノート, 200, pp. 1-38, 2001.

― 436 ―

7

P440

雲の三次元構造解析による幾何学的特徴量抽出手法の開発*

安藤大貴，弘田瑛士，山崎未紗，鈴木秀彦（明治大学理工学研究科）

雲の分類には国際基準で定められた十種雲形が存在

ち 3 次元構造が得られる。
ここで得られた表面構造は、する。 十種雲形の分類は観天望気の重要な観測要素で任意の鉛直断面に沿った輪郭形状に変換することが可あり、誰でも簡単に現在地に出現している雲種の判別能であることから、ライダー観測による雲底形状の測ができれば、減災・防災の観点からも有益である。 当

定結果と直接比較が可能である。

研究グループでは画像におよる雲形の客観的自動分類

本講演では、この手法によって測定した積雲表面の 3手法の開発を目指しており、雲の輪郭形状の複雑性を次元構造から、フラクタル次元などの幾何学的特徴量

フラクタル次元で定義することにより雲種の分類を行を抽出した結果とその妥当性について、ライダー観測

う手法の検証を行っている[弘田ほか、本大会]。 弘田との比較結果に基づき報告する。

らによるアプローチでは、ライダー観測により雲の雲底の輪郭形状を計測し、イメージ観測により雲の水平断面の輪郭形状を測定することで、両者から独立に得られる 2 種類のフラクタル次元を組み合わせることに
より各雲形を分類することを試みている。ライダー観
測は観測地点の直上を雲が通過した場合に、雲底形状の精密測定ができるが、ターゲットの雲が天頂方向を横切る機会を待つ必要があることから、データの取得率が低いという問題点がある。さらにライダー観測では雲自身が水平方向に移動することにより、雲底形状の走査を行っているという原理上の制約から、1 つの雲について雲底形状をトレースするために数分から数十分の時間を要するという問題もある。
一方、雲の形状からフラクタル次元を抽出し、雲形とフラクタル次元の関係を見出すためには、大量の雲のサンプルに対して,フラクタル次元を測定する必要がある。そこで、本研究では弘田らのアプローチを補強するためにステレオカメラを用いた雲形状の三次元計
測による幾何学的特徴量の抽出を試みた。
本研究では 2 台の定点カメラを用いた。2 台のカメラは
明治大学生田キャンパス（神奈川県川崎市）内に 20m程度の間隔をおいて設置し、視野の大部分が重なるよ
うに視野角を設定した。2 台のカメラで同時刻に星野像を得る事で、それぞれのカメラで得られる画像の各画素に対応する赤道座標（赤経、赤緯）を決定することができる。星は無限遠方にあるとみなせるため、どちらのカメラで撮影しても同一の赤道座標上に撮影されるが、雲など有限の距離に存在する構造に対しては、2台のカメラで同時撮像した場合でも、その視線距離に応じた視差（赤道座標上でのズレ）を生じる。この視差を同時撮像された雲画像の各部分について求めることで、雲の表面の視線方向に沿った凹凸情報、すなわ― 437 ―

P441

日射の輝度分布測定のための全天カメラの開発*工 藤 玲 （ 気 象 研 ）， 岩 渕 弘 信 （ 東 北 大 学 ）， 鷹 野 敏 明 （ 千 葉 大 ），居 島 修 （ 高 層 台 ）， 高 野 松 美 （ 高 層 台 ）
1.

はじめに

りの縦横画素比，焦点距離）と外部パラメータ（設置時

雲は，大気の放射収支に対して最も大きな影響をものセンサーの姿勢．ピッチ，ロール，ヨー角．
）が必要

つ．本研究では，この影響を明らかにするため，雲の分になる．内部パラメータは縞模様の撮影に基づく手法

布と光学特性を観測する地上リモートセンシングのシ（中野，2007，電子情報通信学会論文誌）によって，外ステム構築を目標にしている．これまでに，太陽も飽和部パラメータは太陽の位置とのずれを同定する手法にせずに撮影できる広いダイナミックレンジの全天カメって決定した（工藤，2015 年度気象学会秋季大会）．

ラによって，輝度の全天分布を測定する手法を開発し

一般に，撮影画像は，中心から離れるほど光量が低下てきた（2015 年度気象学会秋季大会）．今回，画像センする特性がある（口径食，コサイン４乗則）．等立体角

サーをより性能の高いものに変更し，連続観測を開始

射影方式の魚眼レンズも同様である．これを補正するした．

ため，日射計の入射角特性試験装置（気象庁測器センタ2.

ー）を使用し，ランプ光源の撮影によって入射角特性を新型全天カメラの構成
画像センサーは，フランスの New Imaging Technology

社（代理店 CHRONIX 社）の広ダイナミックレンジ

特定した．天頂角 0 度の輝度と比べて，天頂角 90 度では概ね 5%程度低下することが分かった．

CMOS センサーを使用した．サイズ 2/3 インチ，横縦カメラが記録する値は，14bit の階調値である．これ1280×1024 ピクセル，ベイヤー配置の RGB カラー，ダ輝度に変換するため，全天カメラと同時に，スカイラジ

イナミックレンジ 140dB（約 7 桁）
，データ記録 14bit，オメータ（分光放射計）による空間スキャン観測を行っUSB3.0 接続．これに，魚眼レンズ（画角 180 度，等立た．両者のデータを比較することで，階調値を輝度値に

体角射影方式，フィット社）を搭載した．円周が取れる

換算する関係式を得た．図１は，得られた輝度分布の例

イメージサイズのレンズを選択した．

である．

以上のカメラを全天候対応の筐体（プリード社製作）

4.

まとめ

に入れた．レンズは，日射計にも使われるガラスドーム

全天カメラによって輝度分布を測定するための体制（SCHOTT 社）で保護されている．このカメラを日射を整え，継続観測を開始した．今後は，常時運用への耐計で使われる通風ファン付きの筐体に入れ，太陽追尾性，得られた輝度分布の確かさなどを調べていく．

装置（プリード社製）に搭載した．太陽を含めた撮影は，迷光を発生させる．このため，太陽直達光を遮蔽した観測を行っている．
全天カメラは，デバイスサーバ（silex 社，USB 機器
をネットワークに接続する装置）に接続され，ネットワ
ーク経由で PC から制御・記録を行う．ネットワーク経由の構成にしたことで，複数台のカメラを単一の PC で制御することが可能になる．カメラの制御・記録用のソ
フトウェアは，
New Imaging Technology 社の SDK（VisualC++）を元に自作した．出力ファイルは，png 画像とGrADS 形式のバイナリデータ．以上の全体構成で，毎
図１ 2018 年 6 月 19 日 10 時 55 分の波長 500nm の

日，5 分毎の観測を行っている．
3.

．実線は天頂角と太陽に相全天輝度分布（Wm-2μm-1sr-1）

輝度測定のための校正
輝度分布を測定するためには，画素ごとの視線方向

対的な方位角．

（天頂角と方位角）を特定する必要がある．このためには，カメラの内部パラメータ（中心画素，単位距離当た謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP17H02963 の助成を受けたものです．

― 438 ―

P442

1990 年 代 の GPS 可 降 水 量 再 解 析
小 司 禎 教 (気 象 研 究 所 )1.

そこで、月中央値に対する標高差 1cm 未満、前 6 時

はじめに

全球航法衛星測位システム(GNSS)は、1993 年 12 月

間標高の標準偏差 1cm 未満を基準値とした品質管理をの米国による GPS 運用開始宣言以後約 25 年の歴史を試行した。図 3 に品質管理を適用した場合としない場持つ。90 年代 GPS による可降水量(PWV)の精度を評価

合のゾンデとの比較を示す。品質管理を行った場合、し、気象や気候の研究への利用可能性を調べるため、

バイアス-0.35mm、RMS3.17mm の一致度を得た。

国際 GNSS サービス(IGS)による衛星軌道・時計情報の第 2 次再解析(REPRO2: http://acc.igs.org/reprocess2.html)

今後は海外観測点も含め、上記品質管理手法の効果を評価する。

データを用いた全球 GPS 観測点の再解析を開始した。
茨城県つくば市に設置された IGS 観測点 TSKB の解析結果からは、GPS PWV の誤差は測位解析による鉛直位置の誤差と関連し、鉛直位置の解析誤差やばらつきを基準とした品質管理がある程度可能であることが
わかった。
2.

使用データ

地上 GPS 観測データ及び衛星軌道情報：IGS サーバ(ftp://cddis.gsfc.nasa.gov/pub/gps/data/daily/)

図 1. 解析された各時刻の標高の、その月の標高中央値(ftp://cddis.gsfc.nasa.gov/gnss/products/repro2/)。

からの差と、PWV の差（バイアスと標準偏差）

ア ン テ ナ 位 相 (PCV) モ デ ル (igs08) ：ftp://ftp.igs.org/pub/station/general/igs08_1930.atx
海洋潮汐荷重係数：GOTIC2(Matsumoto et al. 2001)によ
り計算。
3.

解析

RTKLIB 2.4.2 (p13)(Takasu 2013)を利用し、精密単独
測位手法による static 測位を実施。GPS 観測データは連続した 2 日分を利用し、後半 24 時間分のみを PWV 解

図 2. 解析された各時刻の標高の、前 6 時間のばらつき

析に利用した。大気遅延量、位置解析は 5 分間隔。マ（標準偏差）と、PWV の差（バイアスと標準偏差）ッピング関数は GMF(Boehm et al. 2006)で遅延量の一次勾配を推定した。
TSKB による PWV と、TSKB から約 7 ㎞南東に位置する高層気象台の高層ゾンデ観測の結果を比較した。
GPS PWV はゾンデ放球時刻から 15 分間の平均値。
4.

結果

図 1 に 1994-1999 年の TSKB の標高差（月別中央値に対する各時刻の解析標高）と GPS PWV のゾンデ観測に対する差、図 2 には前 6 時間標高のばらつきとPWV 差を示す。解析された標高が高いほど、GPS PWVは過小評価の傾向にあり、月中央値からの差が大きい
ほど、ばらつき（標準偏差）が大きい傾向にある。ま図 3. 高層気象台ゾンデ観測と TSKB の解析による PWVた、前 6 時間の解析標高のばらつきが大きいほど、GPSの比較(1994-1999 年)。7,659 事例

PWV のゾンデに対する差が大きい傾向にある。

― 439 ―

P443

二酸化窒素観測用差分吸収法ライダー（DIAL）の開発（Ⅲ）*

永井 智広、酒井 哲（気象研、衛星・観測）、眞木 貴史（気象研、環境・応用）

１．はじめに
大気中の二酸化窒素（NO2）は、局地的には、工業化による化石燃料の燃焼や、自動車などの排気ガス中の一酸化窒素から生成される人為的なNO2 が増加し、環境問題の一つとなっている。この NO2 は、強い酸化作用により、粘膜の刺激、気管支炎、肺水腫などの原因として健康に影響を与える大気汚染物質であり、その詳細な観測が望まれている。
我々は、オゾンなどの大気微量気体成分の分布を、長期間安定的して観測することを可能とする
ため、これまでに、対流圏オゾン、二酸化硫黄の鉛直分布を従来に比べて高頻度かつ高精度で観測 で き る 差 分 吸 収 法 ラ イ ダ ー （ Differential
Absorption Lidar : DIAL）を開発した（Nakazato etal., 2007）。本研究では、この DIAL 技術を応用し、NO2 観測のための新しいライダーを開発したので報告する。

した。これから観測を通じた観測精度の検証や、対流圏オゾンとの同時・連続観測を行う事を予定している。
表１ 製作した装置の諸元
送信部
励起用レーザー
励起波長
励起出力
ラマン活性気体
生成波長
受信部
望遠鏡型式
望遠鏡口径
受信帯域幅
透過率
帯域外透過率Nd:YAG
354.71nm (THG)
200mJ/pulse
140mJ/pulse
メタン
重水素
395.64nm
396.86nm(吸収波長)(非吸収波長)シュミットカセグレン
35.5cm0.28nm0.27nm68%
80%<1×10-6

２．措置の開発
NO2 の観測に適した波長をオゾン DIAL と同様に十分な使用実績のある固体（Nd:YAG）レーザーと誘導ラマン散乱を用いた波長変換で生成する方法を検討し、Nd:YAG レーザーの第 3 高調波（THG, 354.71nm）をメタンと重水素で波長変換して得られる 395.64nm と 396.86nm を使用することが最適との結果を得た。重水素を用いた波長変換については、Nd:YAG レーザーの第 4 高調波（FHG, 266.04nm）と組み合わせて生成できる
289.1nm などがオゾン観測に利用されるなどの実績があるが、メタンについては実績がない。ラマン活性気体としてメタンを使用した場合、波長の変換効率は十分であったが、ラマンセルのウイン
ドウの焼き付きや損傷、出射光ビームの不安定さなど、ラマンセルの中央付近で励起光を集光させる通常の方法は、DIAL 送信光の生成には適していないことが分かった。このため、ラマンセル
内部でレーザー光を集光させない場合の特性を調べたところ、メタンの充填圧力を十分に加圧することで、ラマンセル内での集光を行うことなく、観測に必要な誘導ラマン光が得られることが分かった。
開発した装置の諸元を表１に、ブロック図と写真をそれぞれ図１と図２に示す。装置には、吸収波長用と非吸収波長用にそれぞれ 1 台づつレー
ザーとラマンセルを使用して、観測に必要な波長を生成している。受信部には、口径 35.5cm の受
信望遠鏡と透過率高い干渉フィルターなどを使用している。
３．まとめ
安定して使用できる Nd:YAG レーザーと波長変換にラマンセルを用いた NO2 観測用 DIAL を開発

Lens
f=3000mm

Beam
ExpanderIF 395.6nm

Raman cell
D2 x.xMPa

PMT
half mirror

Nd:YAG
Laser

Raman cell
CH4 6 MPa

THG

200mJ/10Hz

Nd:YAG
Laser
THG

140mJ/10Hz

Lens
f=1200mm

PMT
IF 396.9nm

Telescope dia. 35.5cm

図１ NO2 観測用 DIAL のブロック図。2 台のレーザーと2 本のラマンセルを、それぞれ吸収波長用と非吸収波長用に使用。

受信部

レーザー2

レーザー1

ラマンセル 1

ラマンセル 2

図２ 製作した NO2 観測用 DIAL。左側に 2 台のレー
ザー、中央に 2 本のラマンセル、中央奥に受信部を設置している。
<参考文献>
M. Nakazato et al., (2007). Tropospheric ozone differentialabsorption lidar using stimulated Raman scattering in carbon
dioxide. Appl. Opt., 46, 2269--2279, doi: 10.1364/AO.46.002269.

― 440 ―

P444

ライダーと地上サンプリングによる大気エアロゾルの蛍光計測と蛍光物質の同定*白石浩一(福岡大)、久保田光(福岡大)、北島彩加(福岡大)、原圭一郎(福岡大)、林政彦(福岡大)、
齊藤保典(信州大)、冨田孝幸(信州大)、水谷耕平(NICT)、石井昌憲(NICT)、
五十嵐康弘(茨城大)
1.

3.

はじめに

結果と考察

バイオエアロゾルや人為汚染大気に含まれる芳香図に 2017 年 5 月 19 日にライダーと地上サンプ族の炭化水素などの有機化合物は、 蛍光を発するこリングで得られた大気エアロゾルの蛍光スペクトルとが室内実験により報告されている。そのため、ラを示す。ライダーで得られた蛍光スペクトルは、イダーによる大気エアロゾルの蛍光計測は、黄砂や450nm の波長でのサンプリングにより得られた蛍汚染大気と一緒に飛来する有機エアロゾルの検出・光強度で規格化してプロットした。ライダー(高度時空間分布の情報を得られる可能性がある。

0.15-0.45km)と地上サンプリングと両者の比較は、

我々は、蛍光ラマンライダーを用いて、2014 年 5

高度 430nm から 530nm にかけて、非常に良い対応

月から夜間晴天時の観測を実施している。これまでが見られた。観測された蛍光スペクトルは、400-

黄砂や越境汚染大気エアロゾルの蛍光特性が異なる

440nm、460nm、470-510nm で強い蛍光を示した。
5 月 19 日のサンプリング試料の SEM-EDX によことが分かっているが、観測される蛍光の物質の特る元素組成分析は、粗大粒子では Si、Mg、Fe を含

定までは至っていない。
そこで、蛍光ライダーで観測されたエアロゾルのむ鉱物粒子と推定される粒子が多く、微小粒子では蛍光特性と組成の関係を調べるために、2017 年春

S、Ca、K を含む人為起源と思われる硫黄化合物粒

季と 2018 年春季にライダー計測と同時に地上でのエアロゾルサンプリングを行った。ESEM や分光光度計を用いて、捕集したエアロゾルの組成分析と蛍光の計測を行った。本発表では、蛍光ライダーと地子を多かった。それらが混在した状態で観測されたことを示していた。近年の室内実験では、ケイ酸塩
や硫酸カルシウムなどの鉱物は、355nm の励起光に対して 420nm よりも短い紫外域で蛍光を示すこと

上サンプリングで得られた蛍光スペクトルの比較、が報告されており(Bozlee et al.,2005)、それらの粒粒子組成と蛍光特性の関係について検討した結果に子が観測され、蛍光を発した可能性が示唆された。

ついて報告する。

発表では、2018 年春季に実施した同時観測の結果についても報告する予定である。

2.

観測装置
蛍光ライダーは、励起光として Nd:YAG レーザーの第 3 高調波(355nm)を利用した。受信は、28cm 望

参考文献
Bozlee et al., Spectroc. Acta Pt. A-Molec.

Biomolec. Spectr., 61, 2342–2348, 2005.

遠鏡で大気からの後方散乱光を集光し、Licel のMultispectral Lidar Detector(分光器＋検出器)を使用し計測した。得られた信号は、フォトンカウンタ

500

で、374.5-530.6nm の波長域を波長分解 4.88nm で

32 チャンネルに分けて計測した。蛍光計測以外の532nm, 1064nm, 355nm のような弾性散乱信号もまた、オシロスコープによるアナログ計測を行った。
フィルターサンプリングは、2017 年 5 月 16～29
日に理学部棟屋上のライダー用天窓から 10m 離れた位置で実施した。約 1 日大気をポンプで吸引し、Relative signal intensityーにより、地上～30km の高度域(高度分解能 30m)

Sampling(5/19-20)
Lidar(5/19, 0.45-0.75km)
Lidar(5/19, 0.75-1.05km)
Lidar(5/19, 2.25-2.55km)

400
300
200
100

フィルター(ADVANTEC C045G047A)に粒子を付着させた。試料の蛍光分析には、信州大学に設置している分光光度計(日立 F-7000)を使用した。組成分

析には、福岡大学に設置している ESEM-EDX(FEI
Quanta200FEG、EDAX XL-30)を使用した。

― 441 ―

0
400

500
600
Wavelength[nm]700

図 2017 年 5 月 19 日にライダーと地上サンプリングで観測された大気エアロゾルの蛍光
スペクトル

P445

気象レーダー位相による屈折率の推定について*佐 藤 英 一 、 瀬 古 弘 、 南 雲 信 宏 （ 気 象 研 ）1. はじめに∆𝑁𝑁𝑁𝑁

豪雨や突風の発生にとって重要な大気下層の気温や水蒸気量に関する情報を得るため、Fabry et al.(1994)以
降、気象レーダーに映るグランドクラッタを利用して、

3. 観測例= −106 [𝑛𝑛𝑛𝑛(𝑟𝑟𝑟𝑟, 𝑡𝑡𝑡𝑡1 ) − 𝑛𝑛𝑛𝑛(𝑟𝑟𝑟𝑟, 𝑡𝑡𝑡𝑡0 )]𝑐𝑐𝑐𝑐 𝜕𝜕𝜕𝜕
[𝜙𝜙𝜙𝜙(𝑟𝑟𝑟𝑟, 𝑡𝑡𝑡𝑡1 ) − 𝜙𝜙𝜙𝜙(𝑟𝑟𝑟𝑟, 𝑡𝑡𝑡𝑡0 )]= −1064𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑟𝑟𝑟𝑟

屈折率を求める手法が行われてきた（例えば Cheong et

東京湾付近で収束線が発生し、局地的な降水が強ま

al.(2008)、Seko et al.(2009)、Bodine et al.(2011)）。レーダった 2015 年 8 月 14 日の例を示す。レーダー位相（15ー位相は（定性的な）dryline の監視としては有効であ時からの時間差分）を見ると、同心円状のパターン（全るが、屈折率の鉛直勾配が主な理由となり、レーダー位

体的な屈折率の変化）と、東京都と千葉県の県境付近の相から得られた屈折率には不確定性が残る（Bodine et

エコーに伴う（局所的な変化の）パターンが変化していal.(2011)）。

る様子などが確認出来た。

一方、近年、大気の屈折率（水蒸気量）を求める手法が発展してきている。主な手法として、GNSS を用いた手法（Shoji(2009)、Shoji et al.(2015)）や地上デジタル放送の搬送波を使った手法（Kawamura et al.(2017)）があるが、それぞれのデータに特徴があり（表 1）、比較手法についても検討が必要である。
事例解析を行うと共に、ツールの開発も併せて行った。
表１ 大気屈折率の観測手法の比較

図１ 2015 年 8 月 14 日 16 時 10 分（左上）と 16 時
21 分（右上）の位相の時間差分、レーダーエコー強度と気象衛星ひまわりの可視画像（共に 16 時 10 分）。
4. まとめ2. 理論
気温𝑇𝑇𝑇𝑇(𝐾𝐾𝐾𝐾)、気圧𝑝𝑝𝑝𝑝(ℎ𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃)、水蒸気圧𝑒𝑒𝑒𝑒(ℎ𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃)とすると、屈折指数（N ユニット）と屈折率𝑛𝑛𝑛𝑛は
𝑝𝑝𝑝𝑝
𝑒𝑒𝑒𝑒
N = (𝑛𝑛𝑛𝑛 − 1) × 106 = 77.6 + 3.73 × 105 2
𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇

今回の解析ではパターンがはっきりとは確認出来な
い時間もあった。データの品質・処理方法を確認するとともに、必要な品質管理手法についても検討したい。最終的には定量性を高め、他の大気屈折率の観測手法とと表すことが出来る。また、距離𝑟𝑟𝑟𝑟(m)における気象レーダーの位相は4𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋 𝑟𝑟𝑟𝑟
� 𝑛𝑛𝑛𝑛(𝛾𝛾𝛾𝛾)𝑑𝑑𝑑𝑑𝛾𝛾𝛾𝛾
𝜙𝜙𝜙𝜙(𝑟𝑟𝑟𝑟) = −𝑐𝑐𝑐𝑐 0である。ここで𝜋𝜋𝜋𝜋(Hz)は周波数、𝑐𝑐𝑐𝑐(~3 × 108 m/s)は光速を表す。𝜙𝜙𝜙𝜙(𝑟𝑟𝑟𝑟)の絶対値を知ることは難しいが、位相の時間差（の動径方向微分）から、屈折率（指数）の変化を求めることが出来る。

比較・マージすることで、高精度に屈折率の場をリトリーブすることを目標としたい。
謝辞
この研究は、本研究は JSPS 科研費 17H00852 の助成を受けたものです― 442 ―

P446

Ku 帯 広 帯 域 二 重 偏 波 レーダによる降 水 観 測- 2017 年 6 月 1 日 の事 例 *浅 井 啓 太 郎 ， 中 村 佳 敬 （ 神 戸 高 専 ）， 吉 川 栄 一 (JAXA),
菊 池 博 史 ， 妻 鹿 友 昭 ， 牛 尾 知 雄 （ 首 都 大 ）， 森 本 健 志 （ 近 畿 大 ）1.

大学学術出版，2005.

はじめに世界的に発生している豪雨，突風といったシビア現[2] 藤原，菊池，嶋村，牛尾，Ku 帯広帯域レーダによる

象は局地的に発達した積乱雲によって引き起こされて

比偏波間位相差を用いた降雨強度推定精度の評価，いる．刻一刻と変化するシビア現象の理解には高時空

B106, 日本気象学会 2017 年度春季大会, 2017.

間分解能を有するKu 帯(15.75GHz)の広帯域気象レーダ
による観測が有効と考える． 一方で，Ku 帯では降雨減衰の影響が強いこと，単一偏波観測では降水粒子の粒径や空間分布の変化が降水強度推定に影響を与えることが知られている．偏波パラメタのうち 2 偏波間の[1]

位相差φdp のレンジ方向の変化率 Kdp を用いた降雨強度
推定は，実際の降雨強度と良く対応することが知られているため，二重偏波観測による降水強度推定が期待されており，Ku 帯広帯域レーダ(BBR)の二重偏波化を実現した[2]．BBR は二重偏波観測時では距離分解能約9.6m，時間分解能約 1 分である． X 帯レーダでの二重偏波観測の報告は多くなされているが，Ku 帯での報告は少ないため，観測事例の蓄積のため，
本研究では BBR
による降水観測及び Kdp による降雨強度推定を行う．
2.

Ku 帯広帯域二重偏波レーダによる降水観測2017 年 6 月 1 日の観測事例における Zh, φdp の水平分布の一例を図 1 に示す．本観測時の BBR の送信パル
スは 64 パルスである．中央付近から南東方向に強い降水域が，その周辺では比較的弱い降水域が存在した．
BBR から約 6.47km 離れた地点に設置された光学式ディスドロメータによる降水強度（図中青線）と，その地点における Kdp から推定した降水強度（図中赤線）を同

図 1. 2017 年 6 月 1 日 22 時 30 分の Zh（上）時に示す．図 2 より降水強度が 3mm/h 程度より大きいとφdp の（下）の水平分布

場合，傾向が一致している．これは，非常に弱い降雨では Kdp を利用する雨量推定が困難であると結論づけた
2016 年 12 月 22 日の事例[2]を支持する結果である．
3.

おわりに

BBR による二重偏波を用いた降水観測及び，Kdp を用いた降水強度推定を行なった．今後も事例の蓄積および，他周波数帯気象レーダとの比較を行い，降水強度推定方法について検討を行っていく．
参考文献[1] 深尾，浜津：気象と大気のリモートセンシング，京都― 443 ―

図 2. Kdp を用いた降水強度推定と実際の降水強度

P447

MMSE 法 を 用 い た ド ッ プ ラ ー ス ペ ク ト ル 推 定*滝 澤 直 也 , 菊 池 博 史 , 妻 鹿 智 昭 ( 首 都 大 ),吉 川 栄 一 (J AXA),牛 尾 智 雄 (首 都 大 院 )

1.

3.

序論

結果と考察

レーダによる低高度(500m 以下)のドップラー速度観2017 年 8 月 6 日, 大阪に台風が上陸した際の観測結

測は, 航空機の離着陸の安全性を確保する上で重要で果を示す. 観測には大阪大学吹田キャンパスに設置さある. しかし, 低高度のレーダ観測では建築物からのれている, フェーズドアレイ気象レーダを用いた.

地表面クラッタが強く影響し, 従来の高速フーリエ変仰角 0[deg], クラッタの強い方向で横軸に距離, 縦軸換(FFT)法を用いたスペクトル推定では降水エコーがにドップラー速度をとり, FFT 法及び MMSE 法を適用

クラッタに埋没してしまう.

したスペクトログラムを図 1, 図 2 に示す. FFT 法を用

そこで本研究では, アダプティブビームフォーミン

いた図 1 では, クラッタの強い 15[km]までの地点でサ

グ技術で用いられる最小二乗誤差(MMSE)法を新たにイドローブが高くなっており, 降水エコーの識別は困

スペクトル推定に適用し, クラッタと降水エコーの分難である.
一方 MMSE 法を用いた図 2 の結果ではどの地点にお離を行った.

いてもクラッタサイドローブは良く抑圧され, 速度2.

0[m/s]近辺のクラッタと 15[m/s]近辺の降水エコーが明手法(MMSE 法)
MMSE 法はアダプティブビームフォーミング技術で瞭に現れていることがわかる. 結論として, MMSE 法

用いられる技術で, サイドローブが良く抑圧されるこによるドップラースペクトル上でのクラッタと降水エとが知られている. MMSE 法はコスト関数(2.1)を最小コーの分離は可能である.

化する重み係数を算出する.





H
J k  E[| x k  w MMSEy | 2 ]  Re  w HMMSE k s( k )  1k… (2.1)s(θk) = [1 exp(−jω1(θk)) . . . exp (−jωM−1(θk))]T(2.2)(2.1)式において xk (k=0～M-1)は所望の参照係数,
は MMSE 法による重み係数, y は離散信号複素ベクトルであり, E[] は括弧内の期待値を表す. (2.2)式で θkは所望の仰角であり, ωM-1(θk)は仰角及びアンテナ素子
間隔と波長によって決まる値である. s(θk)は各アンテナ
素子における入射波の位相差を示す. (2.1)式の第一項
は MMSE 法から得られた出力応答と参照係数の二乗平図 1 スペクトログラム(FFT 法)

均誤差を意味する. 第二項はラグランジュの未定乗数法によるメインローブの利得を確保する拘束条件である.
本研究では, アンテナ素子間隔で決まる入射波の位相差を, レーダが送受信した各パルスの時間間隔で決まる位相差に置き換えることで, 新たに MMSE 法をス
ペクトル推定に適用した. MMSE 法によるスペクトル
推定では, FFT 法で得られたフーリエ係数を参照係数の初期値とし(2.1)式から新たな重み係数を算出, 参照
係数の更新を行う.

図 2 スペクトログラム(MMSE 法)― 444 ―

P448

コヒーレト方式と直接検波方式によるドップラー風ライダーによる同期観測石 井 昌 憲 , 青 木 誠 ( 情 通 研 ), 佐 藤 篤 (東 北 工 大 ・ 情 通 研 ),西 澤 智 明 , 神 慶 孝 , 杉 本 伸 夫 (国 環 研 ), 佐 藤 可 織 , 岡 本 創 （ 九 大 ）Ishii S., M. Aoki (NICT), Sato A. (TIT, NICT), Nishizaw a T., Jin Y.,
Sugimoto N. (NIES), Sato K., and Okamoto H, (Kyushu University)
1.

はじめに

風の高度分布が得られるセンサーとしてドップラー
風ライダー（Doppler Wind Lidar: DWL）が注目されている。欧州宇宙機関（ESA）は、2018 年 8 月に世界初となる直接検波方式の衛星搭載ドップラー風ライダー
Aeolus の打上を予定している。
情報通信研究機構（NICT）は、コヒーレント方式（Coherent）による地上型や航空気搭載型の CDWL を開発してきており、Aeolus の打上
後の比較検証実験に参加を予定している。
雲微物理特性・質量フラックス・鉛直流の全球分布と水平風鉛直シア相互作用の風観測による観測的研究、衛星観測を包含する次世代型地上観測システム構築、

図 1 直接検波方式ドッ
プラー風ライダー概略図

図 2

PMT か ら の
出力信号

衛星観測の地上検証を目的として、平成 29 年度の科学を通り光電子増倍管（PMT）によって光から電気信号研究費助成事業基盤研究（S）課題の一つとして「次世へ変換される。第 2 図に二つの PMT からの出力される

代アクティブセンサ搭載衛星の複合解析による雲微物

信号の周波数スペクトルを示す。横軸は、レーザの発振

理特性・鉛直流解析研究（研究代表者：九大・岡本）」

周波数からの偏移周波数を表しておりドップラー周波が採択された。

数Δf に相当する、また、周波数ゼロはレーザの発振周

コヒーレント方式による CDWL 風観測はエアロゾル

波数に相当する。DDWL による風速推定は、二つの濃度に依存するため、エアロゾル濃度が高い境界層か

PMT からの信号電力（SPMT1、SPMT2）から視線方向風速

ら中部対流圏、薄い雲などが存在する層の風観測に適

v= (SPMT1 - SPMT2) / (SPMT1 + SPMT2)･Δf/2 として与えられしている。エアロゾル濃度が低い上部対流圏や下部成る[1-2]。

層圏の風観測には適していないことから、NICT は、地上付近から上部対流圏までの風観測を実現するために、

3.

まとめ

九州大学、国立環境研究所とともに直接検波方式

NICT は、地上型 CDWL による Aeolus の打上後の比（Direct-detection）DWL の開発に着手した。本発表で較検証実験に参加しつつ、地上から対流圏上部までのは、NICT にて開発した CDWL 観測、開発を進める

風観測を目指して DDWL の研究開発を推進している。

DDWL について報告をする。

早期に DDWL を完成させて、CDWL 同時風観測実験の実現する。

2.

直接検波方式ドップラー風ライダー

NICT で開発すすめる DDWL はエタロンフィルターを二つ使用するダブルエッジ方式ト呼ばれる DWL である。第 1 図に概略図を示す。レーザは、Nd:YAG の第三高調波である波長 0.355µm、パルスエネルギー70
mJ/pulse, 繰返し周波数 10Hz で動作する。レーザパル
スは、拡大率 5 倍のエキスパンダーを通して大気中に射出される。大気中から散乱された光は口径 35cmφの謝辞
本研究は JSPS 科研費 17H06139 の助成を受けておりま
す、ここに感謝致します。
参考文献[1] Flesia, C. and Korb, C. L., 1999, Appl. Opt. 38, 432.
[2] McGill, M. J. et al., 1999, Appl. Opt. 38, 6388.

望遠鏡によって受光される。集光された光は、エタロン― 445 ―

P449
マルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダ（MP-PAWR）送信波測定について岩波*花土 弘・川村誠治・堀江宏昭・中川勝広（情報通信研究機構）、
高橋暢宏（名古屋大学宇宙地球環境研究所）、
牛尾知雄(首都大学東京)、水谷文彦（東芝インフラシステムズ）、
越・前坂 剛（防災科学技術研究所）、長田昌彦・大朝由美子（埼玉大学）

１． はじめに偏波化されたフェーズドアレイ気象レーダ(MP-PAWR)
は 2018 年 3 月から降水観測を開始している。本報告では、MP-PAWR の性能確認等の目的で実施された送信波測定に関して説明する。

地点 A 研究観測モード時

２. MPーPAWR 開発
MP-PAWR は SIP 防災の研究開発課題の 1 つである
「豪雨・竜巻予測技術の研究開発」(注)の中心的な機器として、2014 年秋から約 2.5 年間の設計期間を経て製造に着手、2017 年 11 月に埼玉大学に設置された。高速三次[1][2]
元観測可能なフェーズドアレイ気象レーダ(PAWR) に二重偏波（水平・垂直）観測による高精度化を付加することで、局地的短時間強雨をもたらす積乱雲の立体構造を高速に観測することが期待されている。
3．MP-PAWR の概要
PAWR の二重偏波化では、多数の降水粒子からの散乱
波を水平・垂直の偏波で相関を維持し観測するために、両偏波でのアンテナ位相中心を一致させる必要がある。そのため、PAWR で採用されていた導波管スロットアンテナ
ではなく、偏波共用パッチアンテナを平面的に配置する方[3]法が採用された 。高速三次元観測を実現するためのアン
テナビーム走査は PAWR と同様の手法が用いられている。
仰角方向は、広い送信ビームを高速に電子走査することと鋭い受信ビームをデジタルビームフォーミング（Digital
Beam Forming, DBF）で複数、同時に形成することを組み合わせ、仰角方向の高速観測を実現し、方位角方向は従来のパラボラ型のレーダと同じアンテナ面の機械駆動を利用している（方位角方向の一周 30 秒または 1 分と従来のレーダよりもゆっくり回転）。MP-PAWR の観測モードのひとつは、既存の現業用の X バンドマルチパラメ
ータ気象レーダ（XRAIN）を念頭に置き、その偏波観測性能を維持し、レーダを中心とした半径 80km の範囲での稠密な三次元データを 1 分間隔で観測可能である。
４．送信波測定
MP-PAWR の送信波測定の目的は、製造工場での測定結果に基づき調整済みの送信アンテナパターンが、埼玉大学に設置後も維持されていることの確認に加え、埼玉大学教育学部で使用されている電波望遠鏡への干渉影響の評価がある。後者を目的とした測定結果の一例を図に示す。測定地点は MP-PAWR から西北西約 300 m 離れた教育学部 H 棟屋上で、MP-PAWR との間には樹木があり、見通しではない。樹木による散乱の影響、付近の建物での反射などの効果を考え、屋上の 3 地点で受信アンテナの方向を変え測定を実施した。地点 A は屋上の南端中央付近の電波望遠鏡の設置地点付近、地点 B は屋上東端中央付近
で MP-PAWR に距離的には一番近く、地点 C は MPPAWR からの送信波が、北側の高層の建物（総合研究棟）に反射して受信されることが想定される地点である。

地点 B 研究観測モード時
地点 B XRAIN モード時
地点 C 研究観測モード時

受信アンテナ北向

図 MP-PAWR 送信波の受信強度の⽅位⾓依存性(受信アンテナの偏波は⽔平偏波)
地点 A と B の水平偏波での受信電力は、MP-PAWR が教育学部 H 棟方向を指向する方角(282～293 度)で、一
番大きくなる傾向があるが、MP-PAWR との間の樹木の遮蔽の影響で電力的にはかなり低減し、明瞭なアンテナメ
インビームの方位パターン（ビーム幅約 1 度）とは異なる。あと、方位角 310-312 度でのわずかな上昇は、北側にある高層の総合研究棟での反射の影響と考えられ、これは受信アンテナを総合研究棟に指向した地点 C の結果での傾向と一致している。受信アンテナを垂直偏波での結果も類似の傾向を示しているが、多少の違いがあり、その差異が送信アンテナで発生しているか、樹木の遮蔽、付近の建物の影響なのかについては今後検討する予定である。
謝辞：本研究は，総合科学技術・イノベーション会議の SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）「レジリエントな防災・減災機能の強化」（管理法人：JST）によって実施されました。
参考文献[1] 水谷ほか, フェーズドアレイ気象レーダの開発, 日本
気象学会 2012 年秋季大会, B116.
[2] Mizutani et. al." Fast-Scanning Phased-Array
Weather Radar With Angular Imaging Technique",IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing, vol.
56, No.5, 2664-2673, 2018:[3] 菊池ほか、2014: 二次元フェーズドアレイを用いた偏波観測精度の評価, 日本気象学会 2014 年秋季大会,
B116.
(注) レーダ開発を担当する情報通信研究機構・首都大学
東京・東芝を含む 10 機関（民間を含む）が参画― 446 ―

P450

気象用フェーズドアレイレーダネットワークにおける降雨強度推定精度の向上に関する検討*菊 池 博 史 ， 牛 尾 知 雄 (首 都 大 院 )， 水 谷 文 彦 (東 芝 ), はじめにX 帯を用いるフェーズドアレイレーダ(PAWR)では，降水粒子による電波の減衰の影響が大きく，また単一偏波であるため降雨強度の推定誤差が大きいという問題がある．この問題に対処するには，複数レーダによるネットワーク観測が有効であると考えられる．本論
では，本学吹田キャンパスと神戸市に設置された
PAWR のネットワーク観測領域における降雨減衰補正手法および降雨強度推定手法を提案し，地上雨量計の実観測データと比較検証を行うことで提案手法の評価を行う．
 降雨減衰手法と降雨強度推定手法
ネットワーク領域における降雨減衰補正手法は，各
PAWR に既存手法である Hitschfeld-Bordan(HB)法を適用して減衰補正を行い[1]，得られた HB 解を HB 解の分散を用いて重み付けする手法である[2]．これにより
HB 解が発散した PAWR の観測値の重みを下げることができ安定的な減衰補正が可能となる．また，降雨強度推定手法は，二重偏波観測により高精度に降雨強度を推定可能な XRAIN を用いて，レーダ反射因子 Z と降雨強度Rの関係式であるZ-R関係を求める手法である．

本手法により，これまで既存の Z-R 関係を用いて推定していた PAWR においても，その時々の降雨状況に応じて Z-R 関係を流動的に変化させることができ
XRAIN と同等の推定精度が期待できる．
さらに，減衰係数 k と降雨強度の関係式である k-R
関係を用いて，PAWR ネットワークにおける減衰係数から降雨強度を推定する手法を提案する．提案手法の検証として地上雨量計の実観測データとの比較を行い，平均誤差および RMSE の目標値をそれぞれ±20[%]，30[%]とした[3]．
 結果
比較に用いた事例は，2016 年 6 月 29 日 14:00~16:00
であり，雨量計は豊中，西宮および神戸空港に設置されたものを用いた．また比較の際，PAWR の時間分解能を雨量計の時間分解能である 10 分に合わせた．図 1に西宮の雨量計との比較結果を示す．図 1 より，3 つの手法を用いて推定した PAWR の降雨強度と雨量計の観測値は相関が高いことがわかる．しかし，積算雨量が20[mm]を超える強降雨時に着目すると，既存手法を用

図 1 雨 量 計 @西 宮 に お け る 比 較 結 果
いた場合雨量計に比し大きく過小評価しているが，提案手法を用いた場合は誤差が小さいことがわかる．また，提案手法の平均誤差は約-11[%]，RMSE は約 19[%]となり，ともに目標値以下となった．
 おわりに 3$:5 ネットワークにおける減衰補正手法および降雨
強度推定手法を提案し，地上雨量計との比較検証を行った．その結果誤差は目標値以下となり，二重偏波の;5$,1 を用いることで単一偏波の 3$:5 においても高時空間分解能を維持しつつ，高精度に降雨強度を推定できることを示した．また，;5$,1 との観測重複エリアが存在しない所では，3$:5 のネットワーク観測により減衰係数から降雨強度を既存手法に比し精度良く推定できる可能性について示した

謝辞
本研究は「戦略的イノベーション創造プログラム
6,3 」の課題のひとつである「レジリエントな防災・減災機能の強化」達成の一環として実施された。
1,&7、佐藤晋介氏及び気象工学、吉田翔氏には 3$:5
神戸及び ;5$,1 のデータ提供をしていただき感謝いた
します．またデータ解析を行った大阪大学、藤田秀平
君に感謝する．

参考文献
[1] W. Hitschfeld et. al., “Errors Inherent in the Radar
Measurement of Rainfall at Attenuating Wavelengths”, 1954
[2] S. Shimamura, et. al., "Probabilistic Attenuation
Correction in a Networked Radar Environment," 2016.
[3] A. Ryzhkov et. al., “Assessment of Rainfall Measurement
That Uses Specific Differential Phase”, 1996

― 447 ―

P451

マ ル チ パ ラ メ ー タ フ ェ ー ズ ド ア レ イ 気 象 レ ー ダ (MP-PAWR)のストリームデータ処理について*前 坂 剛 ・ 木 枝 香 織 ・ 岩 波 越 (防 災 科 研 ), 高 橋 暢 宏 (名 大 ISE E / NICT )，花 土 弘 ・ 中 川 勝 広 （ NICT ）， 水 谷 文 彦 （ 東 芝 イ ン フ ラ シ ス テ ム ズ ），牛 尾 知 雄 （ 首 都 大 ）， 長 田 昌 彦 （ 埼 玉 大 院 ・ 理 工 ）1. はじめに「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・減災機能の強化」の研究開発課題の 1 つである「豪雨・竜巻予測技術の研究開発」の一環として，
降水システムの三次元構造を高速に観測することが可能な MP-PAWR の開発が情報通信研究機構・首都大学
東京・東芝インフラシステムズ等により進められている．本課題では，MP-PAWR の観測データを用いた降水の短時間予測技術の研究開発を行い，その情報を様々な利用者に伝達し，どのような利活用が可能であるかの調査を行う．そのためには，MP-PAWR の膨大な三次元観測データを短時間で解析処理する必要がある．本
発表では MP-PAWR の観測データをリアルタイム処理するために開発したストリームデータ処理について報告する．

るアルゴリズムは国土交通省 XRAIN とほぼ同等のア
ルゴリズムを用いており，処理の高速化のために並列計算を行っている．データ処理の結果は同様に共有メ
モリ上のリングバッファに保存される．
さらに同サーバで稼働する三次元データ作成プログ
ラムは，最新の処理済みデータをリングバッファから読み取り，水平・鉛直解像度 250 m 相当のレーダ反射
因子，反射因子差，偏波間相関係数，比偏波間位相差，
降雨強度，雨水量の三次元データを，mode 1 観測の場
合は 1 分，mode 2 観測の場合は 30 秒毎に出力する．同時に地上降雨強度および鉛直積算雨水量(VIL)の計算を行い，このデータは VIL を用いたナウキャスト実験に使用される．以上の処理により，観測後 10 秒程度で三次元データ（図 1）や地上降雨強度，VIL の提供が可能となった．

2. データ通信とデータ量
MP-PAWR は埼玉大学（埼玉県さいたま市）の建物屋上に設置され，観測データは国立情報学研究所が運用する学術情報ネットワーク(SINET5)を経由して防災科研まで転送される．観測距離 80 km，仰角数 77，レン
ジ分解能 150 m，1 分間で方位角方向に 1 周する観測モード(mode 1)では約 260 MB，観測距離 60 km，仰角数
114，レンジ分解能 75 m，30 秒で方位角方向に 1 周する観測モード(mode 2)では約 500 MB の観測データが出力される．通常のレーダではアンテナ 1 回転分の PPI観測が終了した後にデータファイルの作成・転送が行われるが，少しでも早く解析結果をリアルタイムに伝達するために，観測されたレイデータは直ちに TCP ソ
ケット通信により防災科研へ転送される．データ転送に必要な転送速度は mode 1 で 4.3 MB/sec，mode 2 で16.6 MB/sec 程度であるが，現在用いている回線では70 MB/sec 程度の転送速度がでており，安定したデータ
転送が実現されている．

4. まとめMP-PAWR の開発により三次元の偏波観測データが短時間に取得できるようになったが，その特性を生かすためには解析処理も高速化を行う必要があり，観測データをファイル化せずにメモリ上で処理するストリームデータ処理システムを作成した．このシステムに
より観測終了後10 秒程度で三次元プロダクトやVIL プ
ロダクトの提供が可能になった．
謝辞：本研究は，総合科学技術・イノベーション会議のSIP（戦略的イノベーション創造プログラム）「レジリエ
ントな防災・減災機能の強化」（管理法人：JST）によって実施されました．

3. ストリームデータ処理
防災科研の Linux サーバで稼働する受信プログラム
は，TCP ソケット通信で観測データを受信すると，観測データを共有メモリ上のリングバッファに格納する．
同サーバで稼働するデータ処理プログラムは最新の観測データをリングバッファから読み込み，レイデータ
単位でデータの品質管理，比偏波間位相差(KDP)の算出，
レーダ反射因子・反射因子差の減衰補正，電波消散領域の推定，降雨強度・雨水量の推定等を行う．処理に用い

図１ 2018 年 4 月 15 日 1251 JST に MP-PAWR で観測されたレーダ反射因子の三次元分布（等値面: 18 dBZ，
26 dBZ, 36 dBZ）．

― 448 ―

P452

衛星搭載アクティブセンサによる
雲・降水システムとその粒子構成の海陸特性*菊 池 麻 紀 (JAXA/EORC), 鈴 木 健 太 郎 (東 大 /AORI)， 岡 本 創 (九 大 /RIAM)
1.

解消度を複合的に用いて，水雲（warm water，supercooled

背景

土壌は海水よりも熱容量が小さいため，陸面温度はwater），氷雲（３次元に配向した氷晶 3D-ice，プレート

海面水温よりも日変動が大きく，これにより，陸は海

型氷晶 2D-plate），降水（rain，snow）等の粒子タイプ

よりも大気場が不安定となり，強い上昇流を伴うと推を推定する手法を利用した（Kikuchi et al. 2017）．

察されている．さらに，陸上では雲凝結核となるエア
ロゾルが多いため，Twomey 効果により，水雲の粒径が3.

結果小さくなり，降雨を抑制し，より多くの雲水が混合相

図１に５つの降水雲レジームの 2007 年における年平

域に達することが可能になる．液相の雲が凍結過程を

均出現頻度を示す．雲頂・降水頂ともに低い（4km 未経て氷雲に変化すると，潜熱が放出されるため，対流満）Shallow Warm は主に海上で卓越し，特にインド洋雲の発達を促進する．氷晶核となるエアロゾルも陸上

南部，太平洋・大西洋の東部で 90％以上の高い雲量とで多いため，混合相雲に氷晶核が増加すると，やはりなっている．一方，雲頂高度が高い Shallow Cold にな

凍結過程により潜熱が放出され，陸上での対流運動をると，海陸によらず高緯度で卓越した．降水頂高度が加速させる．ただし，雲・降水システムに海陸の差を中程度（4km 以上 7km 未満）で雲頂高度が比較的低い

もたらすメカニズムは十分に解明されていない．本研（8km 未満）の Mid Warm で 50％以上の雲量となるの究では，CloudSat 衛星搭載雲レーダ（CPR）と CALIPSO

は，主に陸域に集中し，特に中国内陸やオーストラリ

衛星搭載ミー散乱ライダ（CALIOP）から，降水雲レジ

ア西部，チリ北部などで発生していた．雲頂・降水頂

ームや雲・降水システムを構成する粒子タイプの海陸ともに高い Deep では，極端降水量をもたらす地理的分特性を観測的に導出した．

布（Zipser et al. 2006）と同じ傾向の分布がみられた．
今回の発表では，粒子タイプの鉛直構造の海陸特性

2.

手法に関する解析結果についても報告する予定である．

本研究では，2007 年 1 月～12 月における CPR とCALIOP の全球観測から巨視的な降水雲システムのレ
ジームを識別した．これまで，降水雲レジームは，TRMM 衛星に搭載されている可視赤外イメージャ（VIRS）と降水レーダ（PR）のそれぞれから得られる
雲頂高度と降水頂高度から識別する手法が開発されてきた（Masunaga et al. 2005; Matsui et al. 2016）．本研究では，これらの手法を基に，CloudSat・CALIPSO の雲マ
スク（Hagihara et al. 2010）と後述する降水粒子タイプから得られる雲頂高度と降水頂高度情報から，次の降
水雲のレジームを分類した；①Shallow Warm，②Shallow
Cold，③Mid Warm，④Mid Cold，⑤Deep．TRMM 衛星による従来手法では，雲頂高度はイメージャである

図１ 2007 年における降水雲タイプ毎の年平均雲量

VIRS を利用していたのに対し，本研究では，CPR・CALIOP に応用することで，より直接的に雲頂の推定

参考文献が可能となり，課題となっていた多層構造の降水雲を[1] Masunaga et al. 2005, J. Climate, 18, 823-840.

適切に検知できる点が特徴である．さらに，本研究で[2] Matsui et al., 2016, J. Hydrometeor, 17, 1425-1445.

利用した雲・降水粒子タイプ識別には，CPR のレーダ

[3] Hagihara et al. 2010, J. Geophys. Res., 115, D00H33.

反射因子と気温および CALIOP の後方散乱係数と偏光[4] Kikuchi et al. 2017, J. Geophys. Res., 122, 11022–11044.
[5] Zipser et al. 2006, BAMS, 87, 1057–1072.

― 449 ―

P453

ヴェトナム北部における GSMaP 降水量パフォーマンスと鉛直雨量分布との比較*野津雅人 1 , 松本淳 1,2 , Long Trinh-Tuan1 , Thanh Ngo-Duc3 , Truong Duc-Tri4(1: 首都大学東京, 2: 海洋研究開発機構, 3: ハノイ科技大, 4: ヴェトナム天然資源環境省)
1. イントロダクション

ヴェトナム北部のほとんどがその流域に属する Red

River は首都ハノイを貫流する重要な河川である. Red
River は平野部でデルタを形成し, しばしば洪水を起こす. またその上流域は複数の山脈が数十 km スケール
で走る複雑な地形である. したがって, この地域でのリ
アルタイムかつ時空間分解能の高い降水観測は, 洪水予
測に決定的な役割を果たす. この地域では数十年後の将来に時間的な降水分布がより集中し, 無降水の長期化や大雨時の降水量増加が予測されている (Trinh-Tuan etal., 投稿中). このような将来予測の精度向上のためにも上記のような観測データは必須である. 本研究は上記条件を満たす有力候補である衛星降水データセット

GSMaP の検証を目的として, 地上雨量計データとの比較を行う.

2. データと手法

ヴェトナム気象水文局による現地観測地上雨量計デー

タ (以下, 地上雨量), GSMaP RNL version 6 衛星降水データ (以下, GSMaP) を用いた. 地上雨量はヴェトナ
ム北部の 6 観測点を用いた. 両データの時間解像度は 1
時間, GSMaP の水平解像度は 0.1◦ である. 解析対象期
間は 2010 年の 1 年間である. 地上雨量および GSMaPの比較は RMSE, バイアス, 予報カテゴリー検証で用いられる POD, FAR の 4 指標を用いた. 0.5 mm h−1 お
よび 3 時間積算雨量 10 mm (以下, 10 mm (3h)−1 ) を基準雨量とし, RMSE, バイアスは両データのいずれかで基準を超えた場合のみで算出した. POD, FAR の基準も同じ値を採用した.

図 1: 地上雨量計で 20 mm / 3 hr を超える雨が観測された際に TRMM 衛星が近くを通ったケースでの, TRMM 2A25
雨量鉛直分布. 雨量計の周囲 0.3◦ × 0.3◦ の範囲内のすべてのビームについての各高度ごとの統計値を示す. 破線, 太実線がそれぞれ最大値と平均値, 細い実線が平均値 ± 1 標準偏差の値を示す. (上) 5 月 12 日 7 時の Sin Ho 付近, (下) 8 月 1
日 2 時の Bac Quang 付近. 時刻は現地時刻.

後の研究では時空間幅をより大きく設定し, 実用的に堪える時空間分解能を探る必要がある.

GSMaP は従前の研究で指摘されたように過小バイア
スを示した. 1 年間・6 地点の地上雨量データでの補足
チャンスは非常に小さいが, TRMM 2A25 データによ3. 結果

地上雨量ピーク時刻前後の GSMaP 降水量分布をみると, 雨量計位置と GSMaP の水平ピークがずれる不自然な例が多く見られた. そのため, まず雨量計を含る過小バイアスと雲頂分布との関係を示すことを計画している. 典型的な例として, GSMaP と地上雨量の 3
時間降水量の比が 0.04 (図 1 上), 1.27 (図 1 下) であったケースを示す. 前者は後者に比べて雨量がより地表

む 7 × 7 グリッドについて, 比較 4 指標が最も高いス付近に集中した. これは, 雲頂高度が低くても豪雨をもリッドは各観測点・指標・カテゴリーに共通して 7 ×

Kubota et al. 2009) 典型的な例である. 鉛直降水分布

キルを示すグリッドを調べた. その結果, 最高スキルグ

7 グリッドの北東側を中心に散布した. POD, FAR は

0.5 mm h−1 以上のカテゴリーで, それぞれ 0.38–0.51,
0.46–0.69, 10 mm (3h)−1 以上のカテゴリーでは, それ
ぞれ 0.18–0.37, 0.47–0.78 の範囲である. このように,

10 mm (3h)−1 以上の降水の再現性はかなり低い.

たらす地形性豪雨で衛星降水量が過小評価を示す (e.g.
が得られる事例を増やし統計的な解析を行いたい. そのために, より多数地点・長期間のデータが得られる日雨量データと GSMaP の日内降水時間分布を組み合わせ
た解析を行うつもりである.
謝辞

4. まとめと今後

現状の GSMaP の最高分解能である 0.1◦ , 1 時間での降水再現は実用性を欠くものと言わざるを得ない. 今

本研究は, JAXA 第 8 次降水観測ミッションの支援のもとで行われた. GSMaP データは JST-CRESTの支援の GSMaP プロジェクトのもとで JAXA/EORCにより制作・提供されたものである.

― 450 ―

P454

GPM/DPR アルゴリズムで推定された雨滴粒径分布パラメータの事例検証*瀬戸心太・Panya Na Chiangmai (長崎大学)
はじめに
GPM 主衛星に搭載された二周波降水レーダ(DPR)

表-1 選択したマッチアップ事例の観測日時(日本時間)、軌道・スキャン・アングルビン番号

は、KuPR と KaPR の 2 つのレーダから構成される。降水強度等の推定アルゴリズムには、一方のレーダのみを使

日付

時刻

Orbit#

Scan#

Angle#

う一周波アルゴリズムと、両方のレーダを使う二周波アル

①

05/08

23:42

18139

5146

26

ゴリズムがあり、総称が DPR アルゴリズムである。DPR ア

②

07/04

07:13

19015

5146

26

ルゴリズムでは、降水強度 R(mm/h)と質量重み付き平均③

粒 径 Dm(mm) の 関 係 式 と し て R-Dm 関 係 を 、

08/21

17:03

19768

5142

20

④

10/16

15:00

20638

2783

17

R=0.4014.649Dm6.131(層状性)、R=1.3704.258Dm5.420(対流性)と設定している。の事前確率分布は、対数正規分布に従うと仮定する。
一周波アルゴリズムでは、表面参照法を用いてを観

表-2 マッチアップ事例における, R, Dm の推定結
果と観測結果の比較(R, Dm の推定は 2km 高度、R の単位は mm/h、Dm の単位は mm)

測ピクセルごとに修正するが、弱い雨については、ほとんど修正できず、の最尤値がそのまま使われる。一方、アルゴリズム

二周波アルゴリズムでは、二周波のレーダ反射因子から、

KuPR

二周波

同時

10 分

平均



0.98

0.92

0.74

0.97

0.75

R

1.06

0.97

0.19

0.04

0.27

Dm

1.19

1.23

1.11

0.71

1.16



0.72

1.28

1.05

0.94

1.06

R

4.63

13.78

20.24

14.62

17.86

2017 年において、長崎大学上空を DPR(二周波観測

Dm

1.91

1.48

1.82

1.89

1.78

が可能な narrow swath)が観測し、一定の降水があった 4



0.79

0.91

0.76

0.83

0.80

R

2.56

3.26

1.87

1.71

2.79

Dm

1.62

1.51

1.59

1.46

1.62



0.88

1.01

1.17

1.10

1.00

R

0.66

0.78

0.38

0.50

0.71

Dm

0.97

0.90

0.70

0.77

0.88

の修正を行うため、弱い雨でも修正が可能である。各ア
ルゴリズムから推定されたについて、長崎大学文教キャンパス(32.8N,129.9E)に設置したディスドロメータ RD-80①

による雨滴粒径分布観測を用いて検証した。
②

対象事例

事例を選択した(表-1)。事例①～③については、KuPR
アルゴリズム・二周波アルゴリズムともに層状性と判定し、③

事例④については、両アルゴリズムともに対流性と判定した。雨滴粒径分布からの計算をする際には、アルゴリ
ズムの判定した降水タイプの R-Dm 関係式を用いた。

④

表-2 に、4 つの事例における, R, Dm を示す。アルゴ

ディスドロメータ

リズムにおける R および Dm は高度約2km での推定値である。雨滴が地上に落下するまでの時間も考慮して、雨課題

滴粒径分布については、DPR の観測と同時刻、10 分後、今回の検証結果からは、必ずしも、二周波アルゴリズ

観測から 10 分間の平均を示す。事例①および④についムの方がの推定に適しているとは結論できない。事前ては、二周波アルゴリズムのが雨滴粒径分布の観測結確率分布におけるの最尤値、の修正における KaPR の果に近いが、事例③については KuPR アルゴリズムの

レーダ反射因子の利用、の鉛直変化など、アルゴリズムの方が観測結果に近い。事例②については、両アルゴリの改良が引き続き必要である。

ズムのの差が大きく、観測結果はその中間付近である。

は減衰補正にも影響するため、R の値でみると、二周波謝辞：本研究は気候変動適応技術社会実装プログラム

アルゴリズムの方が観測結果に近い。

(SI-CAT)および JAXA/PMM/RA7 の成果の一部である。

― 451 ―

P455

地球照分光観測による地球放射フラックスのモニタリング*須 藤 佑 実 ,鈴 木 秀 彦 (明 治 大 学 理 工 学 研 究 科 )地球照とは、新月の前後に月の日陰面が地球からのされ、大気減光による補正を経たのち、既知の月面ア放射によりうっすらと照らされる現象のことである。

ルベドで除することで、月面における地球日照面からこの現象は、地球で反射された太陽光が月面で反射さの照度に換算した。この照度は地球日照面が月面を照れることによりおこる。したがって、月面の反射率（ア

らす強度に相当するため、この値の変動をモニターす

ルベド）、太陽放射フラックス、月から見た地球の日照る事で地球反射光（地球放射）フラックスの変動を知部分のジオメトリが既知であれば、地球照の地上分光ることができる。実際には地球には様々な反射特性を観測結果から地球の平均アルベドを推定することがでもつ表面が混在しており、地表面における太陽天頂角

きる。地球照自体は肉眼でも見える他、近年普及してと月天頂角および太陽―地表面―月がなす角（位相角）

いるデジタルカメラで誰でも容易に撮像できる現象でにより地表面の反射特性は大きく変化する[2]。そのたあるため、地上からの地球照観測による地球放射フラめ、地球照フラックスは月から見た地球の日照面におックスの変動モニタリング手法を確立することで、世ける地表面の反射特性によっても大きく変動する。し界中の多くの人がスマートフォンやデジタルカメラでたがって、地球照フラックスに見られる変動には、雲

気軽に地球放射フラックスをモニタリングすることが量や雪面の増減によって引き起こされる変動と、地表可能になり、将来、市民参加型の地球環境モニタリン

面反射特性による見かけの変動が含まれる。そこで、グキャンペーンへ発展させることができる可能性もあ

本研究では地表面の反射特性[2]を考慮した地球照フラる。地球照観測による地球アルベドのモニタリングのックスのシミュレーションを行い、観測値との比較を先行研究[1]によれば 1984 年から 2001 年にかけて地球行った。本講演ではこれまでに観測された地球照フラ

アルベドが弱まり、2001 年から 2003 年の間にはこの傾ックスの時間変動の要因について、シミュレーション

向が逆転したことが報告されている。その原因のひととの比較に基づいて考察した結果を報告する。

つとして考えられたのが、地球を覆う雲量の変動であ

また、現在、上述の分光観測とは別に、将来の市民科る。地球アルベドの変動は、地球へ入力されるエネル

学へ繋げる可能性を探るため、地球照フラックスを一

ギー総量を直接変化させるため、グローバルな環境変

般デジタルカメラによって得られる画像データから導動を引き起こす要因として、温室効果ガスの増加など

出方法を開発中である。本講演では、この画像処理手の内的要因と並び重要である。

順とこれにより得られた地球照フラックスの推定値にそこで本研究では、地球アルベド変動に比例していついても報告する。

る地球照フラックスの変動に着目し、2017 年 1 月より
地球照の地上分光観測による地球放射フラックスのモ
ニタリングを開始した。この観測のために開発した地

参考文献

球照観測用の分光装置は、任意の天体望遠鏡と接続が[1] E. Palle et al., 2004, Science, 304 , 1299-1301

可能であり、視野確認用の CCD カメラと回折格子分光[2] V. Taylor et al., 1984 , JGR, 89 , 4987–4996

器で構成されている。本装置ではイメージ情報と分光情報を同時に取得でき、月面イメージ中の任意の領域からのスペクトルを取得することが可能である。さらに分光装置に対しては、国立極地研究所の積分球標準
光源システムを用いた波長感度較正を実施した。
これまで、2017 年 1 月から 2018 年 6 月までに神奈川県川崎市、山梨県北杜市において地球照観測を計 20 晩
（上弦期 12 晩、下弦期 8 晩）実施した。地球照スペク
トルは、上述の感度較正データにより絶対輝度に変換― 452 ―

P456

Himawari-8/AHI を用いた雲の光学的厚さと雲頂高度の簡易型
導出手法の開発
∗

酒井

省吾，岩渕

弘信（東北大院理）とバンド 13、15 の輝度温度差の関係は図 1 のような曲

1 はじめに線で描ける。これは、バンド 13、15 では水の吸光係数が静止気象衛星ひまわり 8 号に搭載されている Ad-

異なることによる。この曲線の両端はそれぞれ晴天 (光vanced Himawari Imager (AHI) は、広域において空間学的厚さが 0) と雲頂付近に相当している。また、雲頂が解像度 2km、時間解像度 10 分と非常に高い解像度を持高いほどバンド 13 の輝度温度は低くバンド 13、15 の輝つ。この高解像度の AHI から雲特性を求めることで雲度温度差は大きくなり曲線は相似的に大きくなる。SCRの時空間的変化をより詳しく捉えることができる。そのではこの曲線の特性を利用して、雲頂気圧、光学的厚さ、ため、AHI から雲の光学的厚さおよび雲頂高度を求め

水蒸気量、地表面温度など様々な条件でモデル計算を行るアルゴリズム (Simplified Cloud Retrieval, SCR) のい、曲線を近似式等を用いて経験的に定式化する。そこ

開発を行なっている。SCR は経験的に雲特性を求めるに入力データを代入することで雲の光学的厚さ、雲頂高

簡易型アルゴリズムで高速計算が可能である。当日は度を求める。定式化の詳細については当日の発表で説明

SCR のアルゴリズムの概要と、ICAS(Iwabuchi et al.
2016) の雲物理を考慮したアルゴリズム (Physic-based
Cloud Retrieval, PCR) による結果と比較検証を行う。

する。

3 結果と今後の課題
SCR では雲相を仮定し水雲、氷雲それぞれの雲特性を求める。図 2 は、PCR で水雲と判定されたピクセル

2 データ、手法

に関する雲頂温度の比較結果を示している。水雲に関し

入力データとして、AHI のバンド 13、15 の輝度温度、ては SCR と PCR では近い雲頂温度が得られた。また、

地表面温度、水蒸気量、晴天を仮定したバンド 13、15 の

ここでは示していないが氷雲に関して PCR に比べて、輝度温度を使用する。晴天を仮定した輝度温度は、地表面温度と射出率、水蒸気、二酸化炭素、オゾンの鉛直分

SCR の雲頂温度の過大評価が見られた。今後の課題として、SCR における雲相判定や過大評価部分を含む問

布を考慮し放射伝達方程式を解くことで求める。

題点の修正、誤差評価、詳細な検証を行う。

ICAS のフォワードモデルは、雲の特性 (雲頂気圧、
光学的厚さ、有効半径、雲相など) を入力として AHI 赤
外バンドの輝度温度を出力する。このモデルを用いて雲の光学的厚さを変え計算すると、バンド 13 の輝度温度

2016 年 1 月 1 日 00:00 の 90◦ -160◦ E、15◦ N15◦ S おける SCR と PCR との雲の雲頂高度の比較。

図2

図 1 雲頂気圧を 150hPa に固定し、光学的厚さを 010 としたときのバンド 13 の輝度温度、バンド 13、15の輝度温度差の関係

4 参考文献1. Iwabuchi et al.2016, Prog. Earth. Planet. Sci. 3.1 32.

― 453 ―

P457

d4PDF に お け る 夏 季 ア ジ ア モ ン ス ー ン 降 水 量 の 将 来 変 化
1: 首 都 大 学 東 京 大 学 院*神 澤 望 1 ・ 高 橋 洋 1 , 2
都 市 環 境 科 学 研 究 科 , 2: 海 洋 研 究 開 発 機 構 （ JAMSTEC）

1. はじめに
夏季アジアモンスーン（ASM）における季節降水
量は地域の重要な水資源であり，その年々変動は洪
水や干ばつなどの災害をもたらすことから，将来温暖化によるその長期変化への理解が求められる．季
節降水量の年々変動は激化すると予測されている[1]が，その要因として大気中の飽和水蒸寮の増加や循環場の長期変化など複数の因子が考えられる．その一つとして全球規模で年々変動スケールに影響を及ぼす ENSO が考えられるが, その長期変化は気候モデル間でばらつきがあるので不確実性を有する[2]．また，海面水温（SST）の長期変化に関しても気候モデル間でばらつきがあるので，予測結果がSST の分布の違いから来るものなのか，他の要素や気候モデル自体の違いから来るものなのか，判断しづらい．
本研究では，単一気候モデルによる大規模アンサンブル実験結果である d4PDF における ASM の将来変化を調べた．また，複数の SST 将来変化の空間パ
ターンを用いたアンサンブル実験結果をパターンごとに解析することで，SST の分布の違いが ASM 降
水量の将来変化に与える影響も調べた．

ンスーントラフで降水量の減少が予測されていた．
この結果は CMIP5 マルチモデル平均の予測（i.e.,モ
ンスーントラフを中心に増加傾向）とは一致しなかった．SST パターン別に確認するとこの結果は気候
モデル MIROC5 の予測に基づく SST 空間パターン（MI パターン）の結果が強く反映されていた．
MI パターンが他の 5 パターンと逆符号の強いシ
グナルを予測する傾向は，インドシナ半島の降水量の年々変動の空間パターンに関しても確認できた．
インドシナ半島に関して[wet 年-dry 年]のコンポジッ
ト解析を行うと、全ての SST パターンで観測と同じようにモンスーントラフ沿いに降水量の正偏差のシグナルが現れたが，wet/dry 年それぞれの長期変化を調べると MI パターンはモンスーントラフ沿いに他のパターンと逆符号のシグナルが現れることを予測した．
今後は SST パターン間の年々変動の空間パターン
や将来変化予測のばらつきにも着目し，SST の長期変化の影響を受けやすい・受けにくい地域を調べる予定である．
参考文献[1] Turner, A. G., and H. Annamalai, 2012, Nat. Climate

2. 使用データ
本研究では，高解像度大気モデルを使用した高精度モデル実験出力データ d4PDF を使用した．d4PDF
は水平解像度約 60km の気象研究所全球大気モデル
MRI-AGCM3.2[3]を用いたデータセットであり，本研究では過去実験の 100 メンバー，4℃上昇実験の90 メンバー（SST 空間パターン 6 種類 x15 メンバー）
を降水量と 850hPa 循環場について解析した．月平均値から 6–8 月平均（JJA）を算出している．観測デー
タに関しては降水量は GPCP[4]，循環場は JRA55[5]を用いた．

Change, 2, 587-595.
[2] Cai, W., et al., 2015, Nat. Climate Change, 5, 849–859.
[3] Mizuta, R., et al., 2012, J. Meteor. Soc. Japan, 90A,
233-258.
[4] Adler, R. F., et al., 2003, J. Hydrometeor., 4, 1147-1167.
[5] Kobayashi, S., et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93,
5-48.
＜謝辞＞本研究は JAXA-PMM8（#309）のサポートを受けて実施された．

3. 解析結果
気候値の長期変化に関しては，過去実験・４K 実
験それぞれの全アンサンブル平均で見ると，将来モ― 454 ―

P458

ソマリジェットが及ぼす南半球から北半球への遠隔影響
杉原直樹 、立花義裕（三重大院生物資源）

．序論
熱帯域の対流圏下層では貿易風が卓越しているがソマリア沖でのみ南北に風が卓越している．
この風はソマリジェット（60-）と呼ばれる．
SMJ はインド周辺やアジア各地の降水や大気循環などに影響がある（Wang et al., 2003）．また，前冬の南極振動（AAO）が正の時 SMJ が強化されるという研究もある（Shi et al ., 2015).さらに SMJ を強化するのに重要な役割を担うであろうインド洋南部のマスカリン高気圧（MH）は
AAO によって強められることも知られており（Gao et al., 2013），SMJ は南半球の中高緯度の大規模な場とのつながりが深い．しかし，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く対流圏下層の SMJ に言及した研究例は存在しない．
そこで本研究では赤道をまたいで吹き，AAO や
南半球中高緯度の影響を受ける SMJ が北半球へ及ぼす影響を考察し，SMJ が南半球中高緯度と北半球をつなぐ重要な現象かを検討する．
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 JRA55 を使用した．SMJ が顕著に発達する，6 月の月平均データを 1958 年から 2016 年までの 59 年分使用した．本研究で使用する SMJ の指標は（Wanget al., 2003）をもとに，850hPa 面の絶対風速を領域平均して求め，それを標準化し SMJ インデック
スとした．その後，インデックスを大気場に回帰計算を行った．熱帯域の影響を除くためインデッ
クスは ENSO の変動を除いた残差インデックスにしている。また、インドモンスーンによる SMJ の強化の影響は本研究では望ましくない．そのため
海陸の熱コントラストによって定めたインドモ
ンスーンインデックスを作成し，SMJ インデクス
からインドモンスーンの変動の残差をとった．
3．再解析結果
3-1．南極振動とマスカリン高気圧
SMJ を強める条件としてマダガスカル付近の MHとアラビア海の低気圧との気圧傾度が大きいことが知られている．そこで初めに，MH を強める場を見るために前章で作成した指標と，ジオポテ
ンシャル高度との回帰計算を施し，南極中心の図を描いた．結果，AAO が正のパターンと MH 偏差がみられた．SMJ は AAO とは 0.28，MH は 0.34の相関があり，どちらも有意水準 95％以上の相関があり関係性があることが分かった。AAO によって MH が強められるのは知られている（Gao et al.,2013）
．その MH は SMJ インデックスを風に回帰した場を見ると押し出すような形で SMJ を強化していることが考えられる．
3-2．インド周辺の降水との関係
K3D 面のジオポテンシャル高度と SMJ との回帰図では低気圧偏差がインド周辺で見られ，降水量との回帰では低気圧偏差と降水量偏差が一致していた。この降水により凝結熱が増加し，熱源となるため 300hPa 面では高気圧偏差がみられた．
3-3．北半球亜熱帯ジェットへの影響
 SMJ イ ン デ ッ ク ス を 波 活 動 度 フ ラ ッ ク ス（Takaya and Nakamura 2001）に回帰した．波活動
度フラックスの結果より，対流活動による高気圧
偏差から日本の北付近の高気圧偏差まで波が伝播していることが確認された（図 1）．また，この高気圧から日本へ北寄りの風をもたらし，日本に冷夏をもたらす可能性も示唆される．
4．線形傾圧モデル（LBM）実験 LBM（Watanabe and Kimoto 2003）線形傾圧モデ
ルを使い，これらの現象の因果関係を考察した．
MH 偏差の場に渦度強制を，降水個所に熱源を置いた．結果，MH は SMJ を強め降水の熱源は日本付近まで高気圧偏差を伝えた（図 2）．
5．まとめ 結果から，AAO と南半球の中高緯度の大気場からソマリジェットを介しての北半球への影響の可能性を示した．このことから SMJ は AAO の影
響を北半球に伝える重要な現象であることが示
唆された．



図 5 6 月の 300hPa 面ジオポテンシャル高度とソマリジェッ
トインデックスとの回帰
線：ジオポテンシャル高度回帰係数（m）色：有意水準 90％
以上
矢印：波活動度フラックス 10⁻⁶m²・s² 

図２./%0 実験（インド北部に熱源）6 月 K3D のジオポテ
ンシャル高度 線，色：LBM で熱源を置いたことによるジオ
ポテンシャル高度の変化（m）

― 455 ―



P459

インドシナ半島における長寿命台風をもたらす気象場の抽出*織 茂 奈 津 美 (東 京 工 業 大 学  土 木 環 境 工 学 系 )， 鼎 信 次 郎 (東 京 工 業 大 学 )，


はじめに

インドシナ半島には数年に一度，「長寿命台風」と呼ばれる衰退の遅い台風が上陸し広範な災害を引き起こ
すため，衰退が遅れるメカニズムの解明が求められる．
Sugino and Satomura [1]は，インドシナ半島に上陸した
長寿命台風 2 ケースを対象とした解析から，半島上に存在した豊富な水蒸気場の影響を受けて衰退が遅くなった可能性を示した．しかしながら，2 ケースかつ 1 変数（水蒸気）のみの議論に限られている．
そこで本研究では，台風事例数を増やし，水蒸気だけ
でなく複数の物理変数（水蒸気，風速，気圧）を対象として，長寿命台風の要因となる物理変数とその空間分
布の抽出を行うことを目的とする．
手法

1958 年から 2016 年における各 6 月～11 月にインド

図１ SOM を用いたインドシナ半島南に上陸する台風の上陸時

シナ半島へ上陸した台風について，Sugino and Satomura

気象場の分類．25 個の図は各ノードに対応する．棒グラフは，各[1]の手法を応用し，台風寿命の分類と長寿命台風の抽ノードに配属された台風について台風寿命分類ごとに頻度を調べ出を行った．台風寿命の分類には，上陸時台風強度からた結果である．凡例は補正値を用いた台風寿命分類に対応する．補計算される台風寿命の理論値に対する，実際の台風寿正値 1 以上を長寿命台風，補正値 1.5 以上を超長寿命台風とする．

命の比率として定義する「補正値」を用いて行った．更に，Self-organizing maps (SOM) [2]を用い，複数の物理変数（海面更正気圧，水蒸気フラックス）について，インドシナ半島周辺の気象場を分類し，台風寿命による台風上陸時の気象場の違いを分析した．


る補正値 1.5 以上の超長寿命台風に注目すると，これらが配属されたノードは 6 つのみ（ノード 1，13，18，19，
22，25）であり，各ノード中の超長寿命台風の占める割
合は平均して約 71 %である．これは，上陸台風の中で超長寿命台風の占める割合である 28 %よりも非常に大結果と考察

対象期間において抽出された台風は 108 個で，約40 %が長寿命台風である．図１は北緯 17.5 度以南に上陸した台風を対象に，SOM を用いて台風上陸時気象場
を分類し，台風寿命分類ごとの頻度を調べた結果である．これらの内，右上 9 個のノードには，上陸する全43 個の台風のうち 30 個 約 70 % が含まれており，台風上陸時には特有の気象場が存在する可能性がある．
北緯 17.5 度以南に上陸する台風のうち約 28 ％を占め

きい値である．また特に 5 つのノードは距離の近いノードであり，似た特徴をもつノードであると推測される．これらは，超長寿命台風がより特定の気象場で引き起こされる可能性があることを示唆している．


結論

本研究では，インドシナ半島に上陸する長寿命台風に特有な気象場の存在を検証するために，インドシナ
半島周辺の海面更正気圧場と水蒸気フラックス場を対象に，SOM を用いて台風上陸時気象場の分類を行った．
その結果，長寿命台風は特定のノード群に配属され，似表１ 使用したデータ
データ

使用内容

通った気象場で引き起こされる可能性が示唆された．

GADM

陸海判定

参考文献

気象庁ベストトラック，700hPa 相対渦度（JRA55）

台風経路[1] Sugino，M．Satomura，T.，2010，Journal of Research

海面更正気圧，水蒸気フラックス（JRA55）

SOM

in Engineering and Technology，97-104．
[2] Kohonen，T.，1998，Neurocomputing，21(1-3)，1-6．

― 456 ―

P460

北西太平洋における弱い熱帯擾乱を含めた熱帯低気圧の将来変化松浦
1.

果 菜 (首 都 大 院 都 市 環 境 ),

高橋
3.

はじめに

熱帯低気圧（特に台⾵）の将来予測は，⼒学的な気候モデル実験に基づいて，温暖化により熱帯低気圧の洋 (首 都 大 ・ JA M S T E C ),結果

3 つのモデルについて, 帯状平均した PKE の将来変化は，⾚道~20°N にかけて増加していることが共通し数が減ること，熱帯低気圧の平均的な強さが強まるこて確認できた．その上で，3 つのモデルの PKE の現在

結果が得られている（Knutson. el. al. 2010a, b）．しかN ）において領域平均し，⽐較した．その結果，かという点ではモデル間の差が⼤きい．地域的な熱帯

MPI-ESM-MR（SO），MIROC5 は減少していた．北⻄とが知られており，定性的には多くのモデルで共通のしながら定量的にどの程度数が減りどの程度強くなる

値と将来値を北⻄太平洋（80°E-180°E・20°S-30°

MRI-CGCM3 ， MPI-ESM-MR （ JJA ） は 増 加 ，

低気圧の活動の変化については，モデル実験間の差は太平洋の PKE の将来変化は各モデルでかなり違ってお実である．過去の研究は，台⾵などの強い熱帯低気圧

今後は，使⽤するモデルの数を増やした上で，弱い

さらに⼤きく，予測される将来変化の符号さえも不確を主な対象にしており，弱い熱帯低気圧を含めた研究は少ない．

そこで本研究は CMIP5 の実験結果を解析して，地球温暖化による将来の熱帯低気圧の傾向について弱い熱り，共通の結果は得られなかった．

熱帯擾乱を含めた熱帯低気圧の強度や頻度の変化について解析を⾏う．さらに降⽔量変化との対応も議論する．

帯擾乱も考慮して調べる．
2.

データと解析方法
本研究では，第 5 期結合モデル相互⽐較計画（ CMIP5 ） の 結 果 を 解 析 し た ． MRI-CGCM3 ，
MPI-ESM-MR，MIROC5 の 3 つのモデルの historicalrun（1979-2005），RCP4.5（2006-2100）の 850hPaの東⻄⾵と南北⾵を⽤いた．モデルの再現性を⽐較するために，JRA-55（気象庁 55 年⻑期再解析）データ（解像度 1.25°×1.25°）を使⽤した．解析期間は，

1979-2003 年の平均値を現在値，2075-2099 年の平均

図 1：MRI-CGCM3 の JJA における PKE の現在値に対する将来値の変化を百分率で表⽰したもの．

値を将来値とした．熱帯低気圧の活動が活発な 6〜10

参考⽂献

に分けた．

Holland, C. Landsea, I. Held, J. P. Kossin, A. K.
Srivastava, and M. Sugi. 2010a: Tropical cyclones
and climate change. Nature Geoscience, 3, 157-163[2] Knutson, T., C. Landses, and K. Emanuel. 2010b:
Tropical cyclones and climate change: A review.
Global Perspectives on Tropical Cyclones, J. C. L.
Chan and J. D. Kepert, Eds., World Scientific,
243-284

⽉（JJASO）を対象とし，6-8 ⽉（JJA）と 9-10 ⽉（SO）
ACE（Accumulated Cyclone Energy）を参考にして弱い熱帯擾乱を含む熱帯低気圧の活動度を表す指標として PKE（Perturbation Kinetic Energy：擾乱運動エネル
ギー）を使⽤した．PKE は次のように定義した．

!"# = %'' + )''  (1)

[1] Knutson, T., J. L. McBride, J. Chan, K. Emanuel, G.

（謝辞）

本研究は JAXA-PMM-RA(PMM-#309)の⽀援を受けています．

― 457 ―

P461

大規模アンサンブル実験による熱帯低気圧の将来変化のシナリオ依存性
吉田 康平 1, 杉 正人 1, 水田 亮 1, 藤田 実季子 2, 村上 裕之 3,1, 石井 正好 1㻌 㻌
1: 気象研究所, 2: JAMSTEC, 3: Geophysical Fluid Dynamics Laboratory

１．序論
 地球温暖化が熱帯低気圧活動に与える影響について
は科学的な関心はもとより、その人間社会への影響の大きさから社会的関心も高い。Yoshida et al. (GRL,
2017) では高解像度大規模アンサンブル実験データセット d4PDF を用いて、全球地表気温が 4℃上昇する将来気候予測において、熱帯低気圧が地球全体で 3 割程度減少すること、日本の南からメキシコの西などにかけて Saffir Simpson hurricane scale カテゴリー4, 5（最大地表風速 Vsfc≧59 m/s）に相当する熱帯低気圧の存在頻度が増加する可能性が高いことが示された。
これらの変化は先行研究と概ね整合的であったが、地球全体でカテゴリー4, 5 の熱帯低気圧の数が減少するという結果は先行研究（例えば Knutson et al., JC,2015）と異なるものであった。気候モデルの違いの影
響が考えられる一方で、d4PDF の将来予測は先行研究
より温暖化のレベルが高く、温暖化シナリオの違いが先行研究との違いに影響していることが考えられる。
そこで本研究では、d4PDF の複数の温暖化シナリオ実験を用いて、熱帯低気圧の将来変化の温暖化シナリオ
依存性の評価を行うことを目的とする。
２．実験設定と使用データ
d4PDF で使用したモデルは気象研究所60km 格子全球大気モデル MRI-AGCM3.2H である。過去実験（1951-2010 年）については、海面水温データに
COBE-SST2 (Hirahara et al., JC, 2014)をベースに時
空間的に摂動を加えた 100 メンバーアンサンブルを行った。また過去実験の海面水温等から温暖化シグナルを除去した非温暖化実験も行っている。将来実験については、全球平均地表気温が産業革命前気候から約 4℃と 2℃上昇している 4℃昇温実験と 2℃昇温実験がある。
それぞれ 6 種の大気海洋結合モデルの海面水温上昇を
過去実験の温暖化シグナルを除去した海面水温に与え、それぞれ 54、90 メンバーアンサンブルを行っている。
モデル出力からの熱帯低気圧の抽出は Murakami et al(CD, 2012)の手法を用いた。
最大地表風速のバイアス補
正に Sugi et al. (CD, 2016)３．結果
 平均の熱帯低気圧発生数は非温暖化で 15%の増加、
2℃昇温、4℃昇温でそれぞれ-14%と-33%と減少した。

ピーク時の最大地表風速は、非温暖化で+2%、2℃昇温で+3%、4℃昇温で+9%となった。カテゴリー4, 5 の熱帯低気圧の数は非温暖化実験で 26%の増加、2℃昇温で4%の減少、4℃昇温で 13%の減少となった。ただしカテゴリー5（Vsfc≧70 m/s）に限定すると、非温暖化、2℃
昇温、4℃昇温でそれぞれ、+29%、+9%、変化なしとなり、温暖化とともに強い熱帯低気圧の数が単調増加
あるいは減少するとは限らないことを示唆する結果を得た。領域別の存在頻度の変化（図）は、4℃昇温実験
で見られた日本の南からメキシコの西にかけてのカテ
ゴリー4, 5の存在頻度は2℃昇温でも有意に増加する領域があるものの値は小さくなっていることがわかる。
謝辞：本研究は国立研究開発法人海洋研究開発機構が実施する「地球シミュレータ特別推進課題」の一つとして実施し、文部科学省の統合的気候モデル高度化研
究プログラムならびに気候変動適応技術社会実装プロ
グラム、地球情報統融合プログラムの協力を得た。

図. カテゴリー4, 5 の熱帯低気圧の 10 年あたりの存在
頻度の過去実験との差。陰影は 95%有意な領域。

― 458 ―

P462

2℃安定化シナリオと1.5℃オーバーシュートシナリオ*

立入

郁 1, Diego Silva Herran2

1 海洋研究開発機構、2 地球環境戦略研究機関
はじめに2015 年 12 月に採択された「パリ協定」では、産業革命前と比較して気温上昇を 2℃より十分低く抑えるとともに、1.5℃目標の可能性を検討する、と決められた(UNFCCC)。これに対応し、IPCC では 1.5℃に関する特別報告書の出版準備が進んでいる。
2℃ではなく 1.5℃を目指すべきか、を検討するためには、両者を達成した際の気候システムの応答の違いを明らかにし、その大きさとコストの違いに鑑みて、判断する必要がある。
本研究では、2℃安定化を目指す場合と、オーバーシ
ュートさせて 1.5℃に安定化する場合との気候システ
ムの応答の違いについて比較する。

図 1 全球平均気温上昇（1850 年基準。
3 メンバーおよびアンサンブル平均を示す）

手法
まず、社会経済モデル（GCAM-SOUSEI:GCAM をアレンジしたもの）で排出シナリオ・土地利用シナリオを作成し、これを地球システムモデル（MIROC-ESM）に入力した。出力比較にあたっては、特に 1.5℃か 2℃か、を論じる際にしばしば比較される変数に注目した。
結果
図 1 は、1.5 度と 2 度のシナリオに対する全球平均気温上昇の時系列を示す。両シナリオが分かれる 2050 年
以後、2℃シナリオの気温はしばらくの間、2.1℃（産業革命前から。以降同じ）にとどまり、2250 年までは
約 2℃までゆっくりと減少した。一方、1.5 のシナリオ
では、 1.7℃に達した後 23 世紀には 1.5℃近くに達した。
図 2 は海氷の密度を示す。1.5℃シナリオでは、年間最小値は 2100 年以降に回復の兆しを示したが、2℃シ
ナリオではみられなかった。
平均値にも、
2100 年以降、両シナリオの間に違いがみられた。
次に、太平洋島嶼地域（150E-165W、23S-0）の海面上昇（SLR）を調べた（図省略）。ここでは、熱膨張および局所性（局所値と全球平均値の差）のみに注目した。熱膨張は、体積の変化、密度の逆数を積分することによって計算される。温度と塩分に依存する海水の密度は、UNESCO（1981）の状態方程式から計算した。
温度がオーバーシュートすると、局所値と全球平均 SLRの差は温度変化に追随するが、それはより重要な成分である熱膨張にはあてはまらなかった。シナリオの違いは 2100 年では小さいが、徐々に拡大する。2100 年、2200 年時点では両シナリオの差は 1.5cm と 5.7cm であった。

図 2 北極海の海氷密度（3 メンバーおよび
アンサンブル平均を示す）
生態系への影響としては、サンゴの白化に対する影響を調べた。指標としては Donner（2009）およびFrieler ら（2012）の方法と同様の Degree Heating
Months（DHM、単位：℃・月）」を用いた。DHM 値は、基準期間の最大月間気温（MMM）の平均値を上回る累積（4 か月間）海面温度である。≥1（℃・月）の累積 DHM
は白化開始の兆候であり、≧2（℃・月）は重度のサン
ゴ白化につながる熱ストレスがあることを示す。このように評価した結果、2091-2110 時点で、2 つのシナリオの間の差異は無視できないものであった（図省略）。
引用文献[1] UNFCCC (2015) Adoption of the Paris Agreement,
Proposal by the President (1/CP21), in: UNFCCC (Ed.).
United Nations Office, Geneva, Switzerland, pp. 1-16.
[2] Donner SD (2009) Coping with commitment: Projected
thermal stress on coral reefs under different futurescenarios. PLoS ONE 4:e5712.
[3] Frieler K, Meinshausen M, Golly A et al (2013) Limiting
global warming to 2˚C is unlikely to save most coral reefs.
Nat Clim Change 3:165-170.
[4] UNESCO (1981) Background papers and supporting
data on International Equation of State of Seawater 1980.
UNESCO technical papers in marine science 38.

― 459 ―

P463

アラビア半島における降雨の空間的特徴*山 本 園 実 ， 広 瀬 正 史 (名 城 大 学 )


はじめに

乾燥域での降雨分布に関する研究の事例は少ないが，貴重な水資源の確保のため，降雨の実態を知ることは重要である．本研究では，砂漠気候が卓越するアラビ
ア半島周辺の降雨に着目した．周辺の山脈や乾燥域では地上での観測数密度が小さく，測器による地上観測は蒸発の影響を受けるため，地表付近のデータには不確実性がある．そこで，今回は長期間蓄積された熱帯降雨観測衛星搭載降雨レーダ（750035）のデータを使用した．km 規模の地形との対応，降水システムという構成要素に基づく降雨の実態を調査する．


データ・手法

TRMM PR 2A25 v.7 による 16 年分 (1998-2013) の降

図 1 0.01°解像度の半島南西部の日平均降水量

水量データ (Hirose and Okada 2018, Hirose et al. 2017)を使用した．降水気候値は 0.01°，降水システムは 0.1°の空間解像度である．連続した降水域の円等価直径
10km，100km を閾値とし，小・中・大規模の降水シス
テムを判別している．さらに，層状性・対流性に分けて高度別の降雨強度の比較を行った．


アラビア半島での降雨の特徴

 年間降水量 0.1mm/day を下回る地域が多く，南西部に連なる山脈の標高 2000m 付近には 1.5mm/day 以上の降水域が見られた (図 1) ．なお，海岸線に沿った降雨は少ない．全降雨量に対する大・中規模な雨の割合はそれぞれ半島北東部の付け根周辺，半島沿岸部・紅海
で 80%以上を占めていた (図 2) ．小規模な雨の割合は

図 2 中規模な降水システムによる雨の割合

大・中規模な雨が卓越していたことにより，2-3%が平均的であったが，ルブアルハリ砂漠や周辺の海域で10%以上を示した．


降雨の鉛直構造

図 3 はブライトバンドを持つ層状性の雨の鉛直勾配を示す． 乾燥域内陸部において，地表面高度 1km の降
水強度を基準とすると，2km で 50%以上増加し，山脈のある地域と地中海では 50%以上減少していた．また，図中の白色の部分はデータがないことを示しており，
15°-30°N にかけてのアフリカ大陸，紅海，半島の南東
海上では層状性の雨が滅多に発生しないことがわかる．

― 460 ―

図 3 層状性降雨の下層における降雨強度の傾き

P464

将来の融雪期における安定層崩壊に伴う局地的な風速の強化と気温上昇の加速*野 坂 真 也 (気 象 研 究 所 ), 川 瀬 宏 明 (気 象 研 究 所 ),佐 々 木 秀 孝 ( 気 象 研 究 所 ), 村 田 昭 彦  ( 気 象 研 究 所 )

が少なくなることで局所的に気温の上昇度合いが大き

はじめに

地球温暖化は地上気温の上昇のみならず、強い降水くなるため、雪面上に存在していた安定層が破壊されの増加、積雪の減少、大気循環の変化に伴う風の変化る。安定層がなくなることで上部の空気との運動量交などを引き起こすと考えられている。風の将来変化に換による風速強化や局地的な気温上昇の加速が起きた

ついてこれまで様々な研究があり、東アジアにおいてと考えられる。一方で、現在気候において安定層が存

は海陸の温度変化の差により冬季モンスーンが弱まる

在していない場合は、安定層の崩壊は起こらないため、と考えられている。風は地形や地表面状態といった局

風速強化やさらなる気温上昇は発生しない。

地的なシステムの影響も受けることが知られており、積雪地域の融雪期においては現在気候におけるの安循環場の変化だけでなく、局地的なシステムの影響で定層の存在の有無により、将来気候における風速の変

将来変化する可能性がある。今研究では高解像度地域化や気温上昇の度合いが変わってくる。

気候モデルを用いて、冬季モンスーン弱化の中で局地的な風の変化について調査を行った。


使用データ、モデル

創生プログラムにより実施された解像度 2km の高解
像度地域気候モデル（NHRCM02）の結果を使用した。
計算は現在気候 20 年行い、将来気候は RCP8.5 シナリオに基づいた 20 年の計算を 4 種類の異なる SST を用い

図 1 3 月の平均日最大風速の将来変化(m/s)て行った。今回の結果で将来気候は 4 実験の平均を用
いている。


結果

東北地方における 3 月の平均日最大風速は冬季モン
スーンの弱化に従い概ね弱まっているが、一部地域で強化されている（図 1）。
風速の将来変化と積雪日数の変化を見ると、積雪日数が少なくなっている地点で風速が強化されている。
また、気温の上昇度合いが大きくなっている地点も見図 2 3 月における積雪日数の変化と日最大風速の変化（左）と地上気温の変化（右）られる（図 2）。
雪面上では安定層の形成が考えられる。安定度の指標として 50hPa 高い空気との温位差をとりその東西断面と将来変化を見る。現在気候においては平野や盆地において安定度が高くなっている。将来変化では平野や盆地において安定度が悪化している（図 3）。

図 3 現在気候の安定度（左）と将来変化（右）




考察

謝辞：本研究は文部科学省「統合的気候モデル高度化

東北地方においては、現在気候における安定度が高い地域で安定度の悪化が見られた。温暖化により積雪研究プログラム（テーマ C）」の結果を使用したものである。

― 461 ―

P465

最近 ᵑᵎ 年間における我が国上空の対流圏気温減率の地域差ᴾᵈ中川清隆・渡来ᴾ 靖ᵆ立正大・地球環境科学ᵇᴾ Ⅰはじめに
昨年秋の学会において筆者ら（中川・渡来）は，館野における ͳͻͺͺ 年 ͳ 月～ʹͲͳ͹ 年 ͸ 月の対流圏気温減率の地上
気温依存性について予備的な解析を行ない，対流圏気温減率の
平均値は5.92K/km（最大値8.66K/km，最小値2.46K/km であり，周知の臨界気温減率6.50K/kmより小さく，6.50K/km近傍に臨界値が存在するようには見えないが，地上気温と同期した綺麗な年変化を示し，暖候季には比較的綺麗な地上気温依存性が認められるものの，寒候季には明瞭な対応関係を認め難いことなど，興味ある傾向の存在を明らかにした．今回，解析対象期間を半年延長して ʹͲͳ͹ 年 ͳʹ 月までとするとともに，我が国の全高層気象官署における最近 ͵Ͳ 年間における対流圏気温減率の地域差を調査したので，その結果の概要を報告する．
Ⅱ対流圏気温減率の地上気温依存性の地域差
気象庁  には南極・昭和基地を含む ͳ͸ 地点における ͳͻͺͺ
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
温ǡ相対湿度）がアーカイブされており（図 ͳ），同データには識別符が付されておりǡ圏界面が明示されている． ͳͻͺͺ 年元日 Ͳͻ 時から ʹͲͳͺ 年元日 Ͳͻ 時まで欠測なしに毎日 Ͳͻ 時と ʹͳ
時にゾンデが飛揚されていればデータ総数は ʹͳͻͳ͹ 組に達する．

対象期間の総ての観測プロファイルにおいて地上～第 ͳ 圏
界面の全データに基づく高度から気温への回帰直線を求めその勾配として対流圏気温減率を求めた．図 ʹ は，稚内 ʹͳͺͻͳ組，札幌 ʹͳ͹͹͸ 組，秋田 ʹͳͺ͹͵ 組，館野 ʹͳͺͺͺ 組，八丈島
ʹͳʹʹͲ 組，父島 ʹͳ͵ʹʹ 組，南鳥島 ʹͳͳʹ͵ 組の対流圏気温減率の地上気温依存性（左）と切片温度依存性（右）を示す．欠測だけでなく圏界面が出現しないプロファイルが存在するため
プロット数は ʹͳͻͳ͹ より少なくなっている．
暖候季の対流圏気温減率はほぼ6.5K/kmに収束するがǡ 寒候季には様々な対流圏気温減率が出現するため，プロット領域
は疑似三角形をなす．接地気象の影響を受け易い地上気温の代わりに回帰直線の切片温度を用いると，温度範囲が暖候季には
高温側に寒候季には低温側に広がり，決定係数は若干向上する．
平均的には対流圏気温減率には正の地上気温依存性が認めら
れ，低緯度ほど勾配，決定係数は大きくなり，切片は小さくなる．地上気温や切片温度の範囲が低緯度ほど狭くなるのは気温の年較差が低緯度ほど小さいことに対応しているが，高緯度ほど暖候季に出現する対流圏気温減率のバラつきが大きい傾向がある．館野より低緯度の地点では暖候季を中心にプロット領域の上限がほぼ6.5K/kmで水平に近くなる傾向が伺われ臨界気温減率が存在する可能性を否定
できないが，八丈島より高緯
度では寒候季を中心に6.5K/km
を大きく上回る対流圏気温減
率が頻出する．上述の地域差
が緯度に起因するのか大陸海洋間の距離に起因するのか検討を要するように思われる．
 当日は西南日本の７地点に
ついても解析結果を提示する
予定である．種々ご検討・ご助言賜れると幸甚である．   図  気象庁高層気象観測網


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
図 2 対流圏気温減率の地上気温依存性（左）と切片温度依存性（右）― 462 ―

P466

経 験 的 統 計 ダ ウ ン ス ケ ー リ ン グ 手 法 (ESD)に よ る
日本域の気候・農業気象要素の将来変化*西 森 基 貴 ・ 遠 藤 伸 彦 （ 農 研 機 構 ・ 農 環 研 ）
1.

はじめに

3.

結果と考察

気候変動適応法の成立により、地方地域における適

図 1 は、JRA55 を大気循環の境界条件として得られ応策立案がますます急務となる中、高精度な影響評価

た重回帰式の説明変数となる CCA の空間パターンに、のためには、全球モデル予測の精度改善とともに、力CMIP5 各モデルの現在値および将来値（それぞれ現在

学的・統計的ダウンスケールにおける不確実性評価も期間平均からの偏差）を入力して推定された地上気象

さらに重要となる。筆頭著者はこれまで、統合地域ダウンスケーリング計画（CORDEX）経験的手法（ESD）

値の差を、GCM 直接出力値のそれ比較した結果を示す。
その結果、地上気温に関しては、ESD 推定値は GCM

グループに登録された、正準相関解析による多変量線

出力値を下回る気候モデルが多い結果となった。これ

形重回帰法（Nishimori and Kitoh, 2006）を用い、日本へ

は温室効果が、ここで用いた大気循環要素には充分にの適用と JRA25 力学ダウンスケール結果との比較反映されていないことから、大気要素の加除や SST を（2016 年秋季大会 P394）および境界条件の JRA55 へ

説明変数に加える等、手法改良の余地を示している。

の更新（2017 年秋季大会 P150）を行ってきた。その結果、単純な比較では、その ESD の精度は力学ダウンス

また降水量と日射量に関しては、太平洋側または関東地方を除く日本の広い範囲で、ESD 値が GCM 値に対ケーリングと同等であったことから、今回は CMIP5 モ

し、多雨・寡照となった。これは過去の統計関係で、

デルの大気循環場を入力した将来予測を試行した。

高温年にはむしろ梅雨前線が日本海側で活発化することを反映していると考えられる。また冬季では、多く

2.

データと手法

の気候モデルに見られる北西季節風の弱まりから、日将来予測のための大気循環場を利用した GCM は、
CSIRO-mk3-6-0、GFDL-ESM2M(RCP4.5/8.5)、
Nor-ESM1

本海側で少雨、太平洋側で多雨の傾向が見られ、いずれも GCM では表現できない日本の中の地域性を。

(RCP4.5)GFDL-CM3(RCP8.5)の計 4 モデル 6 シナリオ

元来、GCM 大気循環場の将来変化を地上要素に反映である。それぞれ現在（historical ランの 1981-2000 年）

させるためには GCM において、少なくとも日本付近のおよび将来（各 RCP ランの 2081-2100 年）における、大気循環の作用中心である北太平洋高気圧の位置や勢

各大気循環要素のGPV を、それぞれ用いた。
それ以外、力が実際と一致していることが必要であり、GCM 大気

ESD で用いる変数や手法は、
2017 年版を踏襲している。
〇予報変数（predictands）：アメダス 128 地点、日単位

循環場も何らかの補正を行う必要がある。

の平均・最高･最低気温、降水量、日射量、相対湿度、
地上風速（農環研 MeteoCrop-DB より）〇説明変数（predictor）：アジア域 289 グリッド、地上
気圧、700hPa 面気温、850hP 面風ベクトル・比湿（JRA55）〇ESD 手法：①predictors と predictands の各 EOF 解析場を正準相関解
析(CCA)で結合し、各成分の時系列を説明変数とする
線形重回帰から predictors を推定。
②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る。
③ESD 現在推定値は、降水量は観測の月間降水日と降水強度で、他の要素は推定値の平均と分散を観測値に合致させるスケーリング法で補正した。また新たに行った気候モデルの現在大気要素からの推定では、観測統計値の最大最小を越えないように補正した。

図１ CMIP5 モデルの大気循環場を入力した今世紀末における夏季の平均気温（太線）、総降水量（棒）および日射量（細線）に関する ESD 推定結果（実線／淡色）とモデル直接出力（破線／濃色）との比較．
＊本研究は主に文部科学省 SI-CAT の支援を受けた。また
CORDEX-ESD の共通実験プロトコルを参照した。
参考文献：Nishimori, M. and A. Kitoh,, 2006, Proceedings of theInternational Symposium on Disaster Management, Mar. 2006,
Kochi University of Technology, Japan, 8p.

― 463 ―

P467

四国の長期日降水量データを用いた
経年変化傾向の解析⃝

村田 文絵, 栗山 匡一朗, 井上 達斗, 松山 沙紀, 山崎 理子 (高知大理),
釜堀 弘隆（気象研究所), 松本 淳 (首都大学東京)

1. はじめにれ以前に比べて大きかった。上記の年総雨量を「過去 120 年間におけるアジアモンスーン 1mm 以上の降水日数で割った指標 SDII につい
変動の解明」(科研費基盤 S・代表：松本淳) の ては, 高知と須崎で増加傾向, 梼原で減少傾向
研究の一環として, 四国の明治・大正期の区内 であった。
観測による日降水量のデータレスキューを行っている。ここでは四国 4 県の気象官署にある紙媒体の主に気象月報をデジタル化した。地点名で勘定した区内観測の地点数は高知 102 地点,
愛媛 191 地点, 徳島 88 地点, 香川 96 地点に及ぶ。本研究では, 現在アメダスがある地点についてデータを接続して 100 年スケールのデータセットを作成し, 日降水量の経年変化傾向を解析する。区内観測の場所は地点名以外の情報が現在ないため, 地点名から観測位置が近いと判断した地点を接続した。

2. 用いたデータ
本稿では気象官署高知と高知県中部の須崎,
梼原の解析結果を示す。高知は気象官署のデー
タを用いており, 解析期間は 1886–2017 年である。須崎の解析期間は 1897–2017 年で, 1897 年と 1929 年のみ 2ヶ月以上の欠測がある。梼原の解析期間は 1896–2017 年で, 1896 年 9ヶ月分と1976 年 1 年間の欠測がある。

3. 結果
図 1 は R99p 値 (平年 (1981–2010 年) の 99
パーセンタイル値を超えた日雨量の合計) につ
いて高知, 須崎, 梼原における経年変化を示す。
図 1: 高知, 須崎, 梼原の R99p 値の経年変化。
高知・須崎は 1970 年代以降の R99p 値が多く増
太実線は線形トレンドを表す。
加傾向を示すのに対し, 梼原には減少傾向を示す。日降水量 1 ミリ以上の日の年総雨量については高知・梼原で減少傾向, 須崎で増加傾向だ
が 3 地点共 1980 年代以降変動周期と振幅がそ― 464 ―

P468

日本海側の冬季雷の経年変化とその要因*渡 邊 美 幸 ・ 境 田 清 隆 ・ 村 田 功 (東 北 大 学 大 学 院 環 境 科 学 研 究 科 )



はじめに

さらに下の高度を見てみると，地上付近の経年気温上日本海側では冷たい季節風と対馬暖流により冬も積昇量が上層の上昇量よりも大きいため，差が生じ，大乱雲ができ，落雷が発生する．吉田(2002)など 2000 年

気下層の気温上昇が大気不安定化に影響を及ぼしてい代前半の報告では，冬季雷日数の経年増加が日本海側ると考えた．一方増加が止まった  年以降は上層ほの多くの官署で指摘されている[1]．その要因は地球温

ど気温が上昇しており，大気は安定化していた．

暖化による大気の不安定化ではないかと考えられるが，未だ明確な要因は分かっていない．そのため，2000 年

また，大気上下層気温差と雷日数の年々変動は必ずしも一致していなかった．

以降の最近の雷日数の傾向を調べた上で，冬季雷増加の明確な要因を見つけることが本研究の目的である．



水蒸気量が増加していることも冬季雷増加の原因では今後の予定

海面水温上昇や大気上下層の気温差の拡大により，使用データ

本研究の使用データはすべて気象庁の観測データでないかと考えた．そのため，単なる大気上下層の気温ある．雷データは発生回数ではなく，日数を使用する．

差ではなく，水蒸気量も考慮した「安定度」を確認す

対象年は 1961 年度から 2017 年度であり，対象月は 10

る必要がある．

月から 3 月とする．また，地上気温データ，海面水温データ，高層気温データも使用する．

また，現在は月別，年別でのデータしか見ることができていないため，実際に雷が発生した日ごとの気象状況を調べる．

結果

雷の発生原因は寒気移流によるものだけでなく，低． 冬季雷日数経年変化

気圧活動によるものもあるため，それぞれの割合，経冬季雷日数の経年変化を見ると，日本海側のすべての地点で，図  に示す金沢のように  年頃までは増加傾向だったが， 年過ぎから増加傾向が見られな

年変化，低気圧の経路など細かく要因も見る．
さらに雷日数増加の要因のみならず， 年以降の増加が止まった要因も明らかにする．

い，または減少傾向が見られた．また，多くの地点で 年～ 年程度の単位で見ると雷日数の増加，減少，増加の変動が見られた．一方，太平洋側の八丈島や種雷日数  月 月計

子島では長期的な経年変動は見られなかった．さらに雷日数のピークとなる時期に変化は見られなかった．
． 冬季雷日数増加の要因
大気下層 K3D または K3D ，大気上層 K3D

雷
日
数
日

移動平均  年 または K3D の気温差と雷日数を比較すると，雷日数の長期的な増加傾向に対し，気温差の長期的経年変動

はあまり見られず，長期的には明確な相関が見られなかった．
また， 年～ 年程度の変動を比較しても明確な相

図１ 金沢の雷日数経年変化．

関は見られなかった．
大気上下層気温差の要因を調べたところ，雷日数が増加傾向である ～ 年は，地上，下層，上層全てで気温は経年上昇していたが，K3D，K3D より

参考文献
>@吉田弘，，天気，，

― 465 ―

P469

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
*杉 野 伊 吹 １ ， 若 月 泰 孝 1 , 2 ， 清 野 直 子 3 ， 川 端 康 弘 31 ) 茨 城 大 学 大 学 院 理 工 学 研 究 科 ， 2 ) 海 洋 研 究 開 発 機 構 ， 3 )気 象 研 究 所

 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，Fujibe et al.(2009)では，観測データから，暖候期の午後，東京の降水域が周辺より多くなっていることを指摘した．また，Seino et al.(2018)では 2km 解像度の単層キャノピーモデル（SPUC）を使用した領域気候実験において，都市効果によって都心で降水量が増加する
ことを示した．本研究では，都市域の土地利用を再現
し，積雲を精緻に再現することのできる 1km 解像度によってこれらのことを確かめ，そのメカニズムを探ることを目的としている．

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，雲量が領域平均 65%以上の日程は取り除いて解析を行った．
図 2 より都市効果によって 15 時-中層雲量の増加がみられる．また，都市効果によって都市域で低圧となり，海風に逆らうようにして地上風が吹いているため，海風を遮断するような働きがあると考えられ
る．都市の熱的効果では，15 時-中層雲量の増加がみられ，都市域で低圧になり，収束が発生していることが示唆された．都市の力学的効果では，中層雲量の増加
が 12 時-と増加する時間が早まること，
地上風では海風を遮断する作用があることが示唆された．都市効果による混合層高度の上昇もみられ，主に都市の熱的効果によって混合層高度が上昇すること，都市の力学的効
果によって混合層高度の上昇する時間が早まることが示唆された(結果図省略)．また，都市効果による降水量の増加はわずかながらにシグナルがあるものの，都市効果，都市の熱的効果，力学的効果のどの効果においても統計的有意性は見られなかった(結果図省略)．

 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，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．
計算した年は 2010-2017 である．
都市効果として単層キャノピーモデル（SPUC）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．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）
．

参考文献

 結果と考察
図 2 はそれぞれ a)中層雲量，b)海面更正気圧と地上風，を示しておりⅰ)SPUC ありから都市なし，ⅱ)SPUCありから粗度あり，ⅲ)粗度ありから粗度なし，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．つまりⅰ)都市効果，ⅱ)都市の熱的効果，ⅲ）
都市の凹凸による力学的効果 を示している．なお，低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.
Fujibe, F., H. Togawa, and M. Sakata, 2009: Long-term change and spatial
anomaly of warm season afternoon precipitation in Tokyo. SOLA,
5 :p.17-20.
Seino, N., T. Aoyagi, and T. Hiroshige, 2018:Numerical simulation of urban
impact on precipitation in Tokyo: How does urban temperature rise affectprecipitation? Urban Climate ,23:p.8-35.

図 1 実験領域

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）として支援を受けた．また，JSPS 科研費 JP18H01673 の支援も受けた．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．

図 2 a)中層雲量 b)海面更正気圧と地上風の ⅰ)SPUC ありから都市なし，ⅱ)SPUC ありから粗度あり，ⅲ)粗度ありか
ら粗度なし，を引いた 3 時間平均差分を示す．

― 466 ―P470

NHRCM を用いた日本域降水内挿手法の評価*増田 南波 (弘前大), 谷田貝 亜紀代 (弘前大), 仲江川 敏之 (気象研究所)

1. はじめに
本研究では北日本の降水量定量評価を目的
として、雨量計観測値に基づく 0.05°日降水グ
リッドデータである APHRO_JP (Kamiguchi etal., 2010) の内挿誤差を調べた。APHRO_JP は定量性に優れ、幅広い研究に使われているが、河川流入量と蒸発散量から推定される降水量と比
べると、APHRO_JP はダム集水域からのダムへの河川流入量の 70%しか表すことが出来ない。
過小評価の最大の原因と考えられる冬季降水量（降雪）の風による捕捉損失などの系統誤差を補正したが、ダム流入量と比較し、真値の 20%近くをまだ過小評価していると考えられる。そこで本研究では、AMeDAS 観測点の不均一さを含む APHRO_JP の内挿誤差について、気象研究
所 の 非 静 力 学 気 候 モ デ ル NHRCM の 降 水 量(Sasaki et al., 2011) を用いて調べる。

2. $0H'$6B1+5&0 の作成と解析値の検証
本研究では、AMeDAS 降水観測地点にもっとも近い NHRCM のグリッド（水平解像度 5km）の日降水量を雨量計降水量として APHRO_JP のスキームで内挿する。ここでは、これをAMeDAS_NHRCM と 呼 ぶ 。 雨 量 計 の 分 布 は2009 年時のものを適用し、日本域で 1300 地点である。NHRCM の過去実験は 1980－1999 年の 20 年間を用いた。
解析は APHRO_JP (Kamiguchi et al., 2010) と同様に、日降水量気候値に対する「割合」を内挿した。
作成した AMeDAS_NHRCM と NHRCM の比較を、北日本の 4 つのダム集水域上の降水量を用いて行った。

3. 結果

北日本の 4 つのダム集水域での NHRCM とAMeDAS_NHRCM の面積平均降水量の比較を行ったところ、寒河江ダムでは NHRCM モデル
降 水 量 を 内 挿 す る と NHRCM に 比 べ てAMeDAS_NHRCM が年間で 18%過小評価した。
季 節 別 に み る と 、 寒 河 江 ダ ム で は
AMeDAS_NHRCM が 12-2 月に 28%NHRCM よりも過小評価し、6-8 月は 6%NHRCM よりも過大評価していた。

図 1 NHRCM（A）と AMeDAS_NHRCM（B）の差（A-B）。左が暖候期（5-10 月）、右が寒候期（11-4月）。単位は mm/6month。AMeDAS_NHRCM が過小評価する部分（正の値）に色が塗られている。点は雨量計。太い黒線はダムの集水域。北から寒河江、
白川、大川ダム。

図１から、暖候期よりも寒候期で雨量計が設置されていない高標高地域で内挿誤差が目立つ。
APHRO_JP は気象庁メッシュ気候値（季節変化を考慮している）からの「割合」を内挿外挿しており当該地域の気候値が影響していると考えられた。これらのことから、現在の雨量計の分布と気候値では、APHRO_JP の内挿誤差によって４
つのダム集水域における年間降水量を 5～26%
過小評価することが分かった。

4. まとめ

本研究の方法によって APHRO_JP の冬季降水量には内挿手法による内挿誤差が他の季節に比べて大きく、気候値の改良により、より定量性に優れる可能性が示唆された。

5. 参考文献

[1] Kamiguchi, K., O. Arakawa, A. Kitoh, A. Yatagai, A.
Hamada, and N.Yasutomi (2010): Development of
APHRO_JP, the first Japanese high-resolution daily
precipitation product for more than 100 years, HydrologicalResearch Letters, 4, 60-64[2] Sasaki, H., A. Murata, M. Hanafusa, M. Oh’izumi, and K.
Kurihara, 2011:Reproducibility of present climate in a nonhydrostatic regional climate model nested within an
atmosphere general circulation model. SOLA, 7, 173-176,
doi: 10.2151/sola.2011-044.

6. 謝辞
本研究の一部に(独) 環境再生保全機構「環境研究総合推進費」（2-1602 代表：谷田貝）を使用した。NHRCM は統合的気候モデル高度化研
究プログラムより提供された。

― 467 ―

P471

NHRCM 地 表 面 日 射 量 の 再 現 性 評 価-衛 星 観 測 ・ 再 解 析 ・ 気 候 モ デ ル 群 内 で の 位 置 づ け *遠 藤 伸 彦 ， 西 森 基 貴 (農 研 機 構 ・ 農 環 研 )
1.

はじめに

d4PDF 領域実験の日射量出力の再現性評価を農研機
構・メッシュ農業気象データを基準として行い，2017年秋季大会にて報告した．本報では，衛星観測データを基準として NHRCM 日射量の再現性を評価し，また再解析・CMIP5 データ・CORDEX データ等のデータ群
内での NHRCM の位置を明確にすることを目的とする．
2.

データ

使用した衛星データは CERES EBAF Surface (Ed.4)とNOAA SRB データである．d4PDF 領域実験とともに比較したデータは，d4PDF 全球実験，環境省地域気候変動予測データ ADAPT2013（3 本），
再解析データ（7 本），
CMIP5 出 力 （ historical 31 本 ， AMIP 25 本 ），CORDEX-EAS 出力（5 本）である．
図１ 年平均日射量の d4PDF 領域実験と CERES の
3.

差の空間分布． シェードは正偏差，斜線域は負偏差の結果

年平均でみると日本の陸上部から日本海・朝鮮半島

領域を示す．

付近では CERES に対して正のバイアスが卓越する（図1）．一方で日本の南方海上では負のバイアスが顕著である．図 1 の領域で平均した月平均日射量の CERES からの偏差の季節変化を図 2 に示す．再解析は通年でCERES よりも日射量が多い．また，d4PDF 全球実験とCMIP5 モデルの多くも CERES より日射量が多い傾向にあった．一方で，d4PDF 領域実験は冬季を除いて，日射量は過小評価で，特に夏季に著しい過小評価となっていた．
CERES を使用できる期間が短いため，NOAA SRB を基準としてより長期間を対象としての評価を行ったが，上述した結果とほぼ同様の評価結果を得た．
日本南方海上での日射量の顕著な負バイアスは，
NHRCM に異なる積雲対流パラメタリゼーションを採用した実験（2 種）と CORDEX の CCLM にも共通して

図２ CERES を基準とした日本付近の領域の日射量
偏差の季節変化．

存在する．そして，それぞれの領域モデルに境界値を供した全球モデルには日本南方海上の負バイアスは存謝辞在しない．これかのことから，領域モデル内での海面

本研究は，文科省 SI-CAT のもと実施された．環境省地

蒸発・水蒸気輸送・水蒸気収束などの大気水収支に関域気候変動予測データ ADAPT2013 は DIAS より提供さわる過程が観測と大きく異なる可能性が示唆される．

れた．

― 468 ―

P472

地域気候モデルを用いた 5km 解像度大規模アンサンブル実験：豪雪の将来予測
佐々井崇博、山口純平、山崎剛、岩崎俊樹 (東北大院理) 、杉本志織 (JAMSTEC) 、
川瀬宏明、佐々木秀孝 (気象研)、菅野湧貴（ベルゲン大 GFI・名大 ISEE）

1. はじめに

クスを計算した。極端現象は対象項目が年間最大

温暖化の進行に伴い、雪被覆率や降雪頻度は全球値となる日 の現象と 定義し 、一般化 極値分布

規模で有意に減少しており、全球気候モデルによる将来予測でも同様の傾向が指摘されている。一方、*(9 を用いて極値統計解析を行った。

3. 結果と考察

メソスケールの極端現象である豪雪は降雪と同様に

 将来、日本は温暖化によって水が相変化する閾値

平均的には減少するが、山岳地帯の一部では増えるを跨ぐほど昇温した気象場が増え、平均的には降雪とも指摘される  。日本の降雪パターンは日本海側が減る。この傾向に沿って太平洋側の豪雪は減るがと太平洋側で異なるため、気圧配置型を考慮して将来変化を捉える必要がある。また、確率論的に稀な現象であるため、十分なサンプル数を確保して解析する必要がある。しかし、既存のアンサンブル温暖化実験では日本を対象に高解像度、且つ十分なサン
プル数を確保できておらず、豪雪の頻度や気象場との関係を十分議論するには至っていない。

、一方で日本海側ではあまり減らないことがわかった 図１ 。日本海側の豪雪に注目して将来変化を調べたところ、主に山岳域で増加、その他で減少しており、これは既存研究と整合的であった。日本海上
での豪雪日の寒気質量フラックスや潜熱は、温暖化によって増加していた。日本海側での豪雪の時は、大陸から吹き出す寒気の質量は増えて、同時に日本

そこで、本研究では、NP 解像度力学ダウンスケーリングによる  年分の大規模アンサンブル実験を新たに実施し、日本海側の豪雪メカニズムの将来変化を調べた。「過去」と「産業革命前から４度昇温した将来」の気象場での極値統計解析や寒気流
出・熱フラックスのコンポジット解析を行った。

海からの水・熱供給が増すことで不安定対流が強化され、豪雪頻度の減少が抑制されたと考えられる。
寒気と降雪の強い関係性が指摘されているアメリカ
五大湖周辺やノルウェーなどでも同様の解析を行う
ことで、豪雪に対する温暖化の影響をより正しく理解することができるであろう。

2. 手法
 NP 解像度 G3') データセット  を側面境界値す
る大規模アンサンブル温暖化実験を実施した。NP
解像度の力学的ダウンスケーリングには、

1RQ+\GURVWDWLF 5HJLRQDO &OLPDWH 0RGHO
1+5&0  を用いた。本実験は、 年分 
年 [ メンバ の過去実験 +3%'6 、および 
年分  メンバ の将来  度上昇実験 .'6 で構成される。.'6 のシナリオは、G3') の  種類の667 パターンから  メンバずつ選定した。タイム
ステップは  秒間隔、計算領域は日本の中心部
11 (( 、 水 平 格 子
[、鉛直  層で、各年とも  月  日から計算を開始し、翌年  月末日までとした VSLQXSを含む 。寒気流出は、K3D 面での気温差から
過去と将来での特定温位面を変えて質量フラッ

図１気圧配置別の豪雪の確率密度分布 *(9 分布 
引 用 文 献 ：  .DZDVH HW DO  &OLPDWLF &KDQJH
   0L]XWD HW DO  %XOOHWLQ RI WKH$PHULFDQ0HWHRURORJLFDO6RFLHW\ 6DVDNLHWDO62/$
謝辞：文科省気候変動適応技術社会実装プログラムの一環で実施した。

― 469 ―

P473

統合陸域シミュレータの開発と気候モデルとの結合に向けた検討
新田友子 1，荒川隆 2，竹島滉 3，鳩野美佐子 4，八代尚 5，山崎大 1，芳村圭 1＊（1: 東京大学生産技術研究所，2: 高度情報科学技術研究機構，3: 東京大学大学院工学系研究科，
4: 東北大学工学研究科，5: 理化学研究所計算科学研究センター）
1. 背景と目的
陸モデルは，気候モデルに地表面水文過程を取り入れた約 50 年前の最初の試みに始まり，現在まで開発が続けられてきた．現在解決すべき課題のひとつとして，長期に渡って解決されていないバイアスの改善が挙げられる．モデルの精緻化のためには，
適切な物理過程を導入する必要があり，また陸は大気と海洋に比べて本質的に複雑で不均一であるため，より高解像度に表現することが望ましい．しかしながら，これまでの気候モデルでは，陸域は大気と同じ空間解像度で計算されることが多く，パラメ
タリゼーションとして必要以上に単純化されている可能性もある．これらの課題を解決するためには，
新しい物理過程を組み込みやすく異なる格子系を用いることが可能な，陸を独立させた新しいフレー
ムワークの方が望ましいと考えられる．一方で，空間解像度および時間ステップが大気モデルのそれらと同一であることを基本とする強固な結合手法と，なるべく同じ精度で変数をやり取りしなければならない．そこで，（1）適切な格子系による高解像度化の実現，（2）よく検証された要素モデルの簡素な導入の実現，（3）大気・海洋モデルやその他のモデルと物理的に整合した形での結合の実現を目指
し て ， 統 合 陸 域 シ ミ ュ レ ー タ （ Integrated Land
Simulator; ILS）の開発を進めている．本研究では，
ILS の フ レ ー ム ワ ー ク を 用 い て 陸 面 モ デ ル
MATSIRO と河川氾濫モデル CaMa-Flood を結合したオフライン実験と計算性能評価，MIROC6 AGCMとの結合に向けた検討について報告する．
2. モデル構造

える形での大気モデルとの結合や，複数のコンポーネントで同じフォーマットの入出力が可能になる．
開発と検証を進めた最新版の ILS を大気・海洋モデ
ルと結合することで，気候モデル全体の精緻化・性能向上に貢献することも狙いのひとつである．
3. 結果
I/O コンポーネント，MATSIRO，CaMa-Flood を結合して，オフライン実験を行った．書き換えたコードの再現性は，1 地点を対象にした MATSIRO のみのサイト実験で結果が完全に同じになることを確認している．気象フォーシングデータとしてGSWP3 を用い，1901 年から 2010 年までの 110 年間の計算を行った．計算結果は複数の観測データと比較した．次に，計算性能を調べるために，東大のクラスタマシン，京，Oakforest-PACS，地球シミュレ
ータで PE 数を倍増させてテスト実験を行った．簡単のため，MATSIRO と I/O コンポーネントの 2 コ
ンポーネントのみでテストした結果，クラスタマシ
ン，京，Oakforest-PACS では似たような結果となり，PE 数を増やしていくと，ファイルへの書き込みが全体の律速になることがわかった．一方，地球シミ
ュレータでは MATSIRO の計算が律速になっており，今後の課題としてベクトル機向けのチューニング
が必要になることがわかった．最後に，MIROC6
AGCM との結合に向けた検討を行った．オフライン
実験で I/O コンポーネントから読み込んでいた気象要素を Jcup を通して AGCM から受け取るように変更し， 6 ヶ月間のテスト実験を行った結果，図 1に示すように，気象場や水熱収支に問題なく計算できることがわかった．

ILS は複数の陸域コンポーネントから成り，これらを汎用カップラーJcup によって結合し，MPMD（Multiple Program - Multiple Data）方式で実行する．
個々のコンポーネントの候補として，陸域の物理過
程 を 計 算 す る MATSIRO ， 河 川 氾 濫 モ デ ル
CaMa-Flood，人間活動を表現した全球水文モデル
H08，またハザードを計算するモデル等が挙げられる．MATSIRO は可読性を向上させ新スキームを実装しやすくするために MIROC から独立させ，Fortran90 で書き換えた．I/O は独立したコンポーネントとした．これにより I/O と大気モデルを入れ替
図 1：MIROC6 AGCM と ILS の結合実験 1979 年 6 月の 2m 気温（℃）― 470 ―

P474

全球における気候と地下水位・土壌水分の平衡状態の関係*吉 田 奈 津 妃 (東 京 工 業 大 学 ), 沖 大 幹 (東 京 大 学 ), 鼎 信 次 郎 ( 東 京 工 業 大 学 )

背景・研究目的
気
候
学
的
平
衡
時
間
年

 大気―陸面の相互作用において，土壌水分および地下水は重要な一要素であり，陸域水循環で果たす役割（降水，蒸発散への影響など）への理解が進んでいる．
近年，陸面水文モデルにおける地下水位の平衡状態の議論が行われ[1][2]，土壌水分も含めた全球での議論が課[]題となっている．そこで，本研究では長期の平均的な気候（降水，蒸発散など）から地下水位・土壌水分の平衡状態がどのように説明できるのかを明らかにする

Budyko気候区分番号ことを目的とし，地下水位の動態を考慮した陸面水文
モデル MAT-GW[3]を用いた計算と解析から考察を行う．


研究手法

図 2 気候学的平衡時間のボックスプロット
計算時間を気候学的平衡時間（年）と定義して，水文同じような気候が長らく続いたと仮定した場合に，的な意味を考察した．図 2 に Budyko 気候区分に基づい

水文量の気候値がある一定の範囲内に収まる状態を気た気候学的平衡時間のボックスプロットを示す．分類

候学的平衡状態として概念を提案し，判定基準

番号は 1 乾燥域，2 半乾燥域，3 半湿潤域，4 湿潤域，5（RCC:Relative change of climatology）を考案した．陸面

熱帯湿潤域，6 寒湿潤域，7 氷域に対応する．気候学的

水文モデル MAT-GW を用いて，30 年間（1981 年から

平衡時間は乾燥域で長く，湿潤域で短いという傾向が2010 年）の気候外力（雨量，雪量，風速，下向き長波みられる．この長短は気候システムに対する地下水位

放射，雲量，下向き短波放射，気温，表層大気圧，比の気候学的平衡状態の反応感度を表していると推察さ湿）を繰り返し，1020 年間与えてオフライン計算したれる．仮定した 30 年間の気候に対して，気候学的平衡

地下水位および土壌水分について，全球および地域に

時間が 1 オーダー大きい（数百年）乾燥域では気候に関する解析と考察を行った．

対する陸面水文過程の反応が緩慢で，地下水の時定数が長く，過去の気候を反映していると考えられる．現結果および考察

図 1 に 地 下 水 位 [m] の 気 候 学 的 平 衡 状 態

実には気候学的平衡状態に達する前に，気候が変動す（RCC<0.01[％]）の空間分布を示す．RCC<0.01[％]をるために，乾燥・半乾燥域においては，そもそも水文

満たさない場合は-999 の値を入れ，白色で表示）．全陸システムは現在気候下では遷移的な状態であり，気候域 15238 グリッド中の 11836 グリッド（77.67％）が気学的平衡状態にはならないのではないかということを候学的平衡状態となっている．一方，アフリカ北部や本研究の結果は示している．

チベットなどの乾燥・半乾燥域では今回の 1020 年間の



結論

計算からは気候学的平衡状態に達していないことも読

陸面水文モデル MAT-GW を用いた気候（降水，蒸発

み取れる．そこで，気候学的平衡状態に達するまでの散など）と地下水位および土壌水分に関する解析より，陸域の約 80[％]は気候学的平衡状態に達する一方で，乾燥・半乾燥域においては，現在気候下では水文過程
は遷移的である．今後の展望として，気候モデルのオンライン計算での議論が期待される．
謝辞：本研究は，科研費特別研究員奨励費>-@および特別推進研究>+@の成果の一部です．
参考文献[1] Ajami,H.,et al., 2014, W.R.R., 50, 2636-2656.

図 1 地下水位[m]の気候学的平衡状態の空間分布[2] Fan,Y., et al., 2013, Science, 339(6122), 940-943.
[3] Koirala,S., et al., 2014, J.G.R., Atomos., 119, 75-89.

― 471 ―

P475

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*井 上 忠 雄 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 羽 島 知 洋 (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)
Inoue T. (JAMSTEC), Hajima T. (JAMSTEC), Ito A.(NIES, JAMSTEC)1.

図 1 は湿地 CH4 生成放出スキームを導入した地球シはじめにパリ協定で定める厳しい温暖化目標を達成するためステムモデル(case 1)による、年間の湿地 CH4 放出量のには、二酸化炭素(CO2)に加え主要な温室効果ガスの一空間分布である(産業革命以前の定常状態)。湿地が広がつであるメタン(CH4)の排出管理も重要となる。長期温る 60 度以北のユーラシア大陸および北米に強い CH4

暖化予測に用いられてきた地球システムモデル(Earth

放出源がモデルによって示されるとともに、南米およSystem Model, ESM)は長らく、CO2 に関する過程の充実

び東南アジアにも強い放出源が示された。全球積算値が図られてきたが、CH4 の動態の扱いは未だ不完全ででは約 180 Tg yr-1 と、既存研究(Saunois et al., 2016)で示ある。特に、湿地メタン放出と気候変動とのフィードされる(a)
185 Tg yr-1 (2003-2012 年; ボトムアップ推定)おバック関係が近年示唆されているが、温暖化予測等でよび 231 Tg yr-1(同年平均; トップダウン推定)と比較し用いる温室効果ガスシナリオ等にはその効果が考慮さても妥当な値を示した。ただし空間分布についてれていない。本研究は、準備段階として、地球システ

Saunois et al. (2016)のマルチモデル(陸面モデル単体にムモデルの一つである MIROC-ES2 に陸域メタン放出

湿地CH4 放出スキームを導入したモデル)の計算結果とスキームを組み込んだ陸域生態系モデル VISIT を結合比較すると、Saunois et al.(2016)ではハドソン湾南部にし、気候－メタン放出フィードバックを調査するため

強い CH4 放出源が広く存在している一方、本結果ではのモデル開発およびテスト数値実験を実施した。

ハドソン湾の東部に集中するなど、いくつか不一致が

2.

や衛星によるマイクロ波観測データの使用など、今後(b)見られた。そのため、湿地の与え方については case 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.)である。本モデルは大気海洋結合モデル

さらに検討する必要がある。
(c)

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。メタンの大気中動態の再現には大気化学モデルが必要であるが、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目的とするため、計算コスト節約のため大気化学モデルが入っていないバージョンを使用した。
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(case 1. 陸面物理モデルによって診断される飽

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)。ここでは陸面物理モデル
によって診断されるグリッド内の土壌水分飽和面積割合を使用して
いる。

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,

和面積, case 2. Global Lakes and Wetland Database の固定された湿地面積割合)した。

― 472 ―

doi:10.5194/essd-2016-25

(d)

P476

氷河性ダストが氷期の気候に与える影響*大 垣 内 る み (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 阿 部 彩 子 (東 大 大 気 海 洋 研 究 所 ),
竹 村 俊 彦 九 大 応 力 研 ), 伊 藤 彰 記（ 海 洋 研 究 開 発 機 構 ）大 石 龍 太 東 大 大 気 海 洋 研 )渡 辺 真 吾 海 洋 研 究 開 発 機 構 )羽 島 知 洋 （ 海 洋 研 究 開 発 機 構 ） 
河 宮 未 知 生 海 洋 研 究 開 発 機 構 )Ohgaito R. (JAMSTEC), Abe -Ouchi A. ( AORI, U. Tokyo, JAMSTEC) , Takemura T.
(RIAM, Kyushu U.) , It o A. (JAMSTEC) , O’ishi R. (AORI, U, Tokyo), Watanabe S.
(JAMSTEC), Haj ima T. (JAMSTEC), Kawamiya M. (JAMSTEC)


の暖まりはダストが多く発生したことによる積雪汚れはじめに

21,000 年前の最終氷期最大期(LGM)は直近の最も地
球が寒冷化した特徴的な時代として注目され, 気候モ

効果の影響が大きかった. これらの結論は海洋を結合しても定性的に確からしいと言える.

デルによる気候再現, 気候変動のメカニズム解明に重要である. 気候モデルの高度化に伴って扱える内容も



考察

多岐にわたってきているが, 将来予測において最も不ダストエアロゾルの気候への影響は不確実性が大き

確定性が高いのがエアロゾルである.エアロゾルの中でいが, 冷却に効く可能性が高いといわれている(IPCC

も, 自然起源のエアロゾル, ダストは過去の気候を用

2015). しかし,高緯度に大量のダストが存在した氷期にいた検証が可能である. 将来予測に使われる地球シス

おいては, 氷河性ダストは地表面を暖める効果がある

テムモデル(ESM)による LGM の再現と LGM 時代にお可能性が示唆された. 南北半球で暖まりの原因が異なけるダストの気候場への影響を評価した.

る理由として, 南北の氷河性ダスト発生域の環境の違いが考えられる. パンパ源のダストは風下に南大洋があり, 対流圏の高高度まで巻き上げられ, 雲氷を増や

実験設定

ESM, MIROC-ESM を用い, PMIP3 のプロトコルに従し, 高層雲を増加させる. 一方北半球での氷河性ダスって行った LGM 標準実験を LGM.e と呼ぶ. LGM.e とト発生源である北米中部や東シベリアでは, 周辺は大同じ設定で, MIROC-ESM の大気モジュールを用いた

陸で, 年間を通じほぼ積雪面である.このため, 強いダ

実験を LGM.a, これに追加して Mahowald et al. (2016)

スト発生源近傍では積雪汚れ効果が働いたと考えられによって見積もられた氷河性のダストを発生させた実

る. 地球温暖化した場合のダストの増減は議論の分か験を LGMglac.a と呼ぶ. これらの実験の海面の境界条れるところであるが, 増加するとしても中低緯度であ件は LGM.e の PMIP3 提出期間の気候値を使用しろうことと積雪期間が短縮するであろうことから, 氷た.Mahowald et al. (2006)の氷河性ダストは LGM 時代に期の場合と同様な影響があるとは考えにくい. 本研究

氷河が進退したであろう様々な地域からのダスト発生

結果は Ohgaito et al. (2018)にまとめられている.

を想定しているが, 特にフラックスの大きい発生源は,
パンパ, 北米中央, 東シベリア域である.


結果

LGM.a に比べ Mahowald et al. (2006)のダストを加味すると, 氷期のダスト分布が明らかに改善した.特に高緯度のダスト沈着量がデータと整合的になる. その結果, LGMglac.a 実験は LGM.a 実験と比べ高緯度で暖まる（現在と比べて寒冷化が弱まる）効果がみられた（図１）. 解析の結果, 南極周辺と北半球では原因が異なった. 南極周辺の 1℃以下の暖まりは長波帯のエアロゾ
ル-雲相互作用によるものであった. 一方北半球高緯度

図１ ２ｍでの気温偏差(LGMglac.a-LGM.a)．ハッチ：偏差が有意でない(T 検定 95%)地域― 473 ―

P477

:13, と (13, の正負卓越年にみられる特徴
花戸佑輔（日本大院・総合基礎）山川修治（日本大学・文理学部）
はじめに化によって北米西岸地域とアラスカで増加〔減少〕 北太平洋指数 13, は ～ 月における 1～

傾向であり対称性がみられた

1(～: の海面更正気圧 6/3 を領域平均し

規格化した指数 7UHQEHUWKDQG+XUUHO でアリューシャン低気圧 $/ の強弱を決める指数として



知られている13, は数十年変動での研究は数多く

行われているが短い周期の変動の研究は数が少な

いまた6XJLPRWRDQG+DQDZD  によると$/ の

中心が東偏するときに強まり西偏するときに弱まる傾向にある$/ の特性を 13, だけで理解することは難しいと推測される

 そこで本研究では図  のように :13, と (13, を対象とする領域を分割しそれぞれ上位と下位  事例

にコンポジット解析を行い北半球の循環場や気圧



(13,

:13,

図 :13, と (13, の領域配置に着目して総観気候学的に解析した

調査方法表 抽出結果

 解析期間は ～ 年の  月で使用データは



1&(31&$5 の再解析データの月平均データを使用し

た:13, と (13, を求め指数の上位  事例と下位 

事例を抽出 表  し気候値 ～ 年の平均

値 からの偏差図を作成し比較研究を行った





E 

D 

結果



 :13, の正〔負〕卓越年では日本付近の冬型の気圧配置が弱〔強〕まっているまた赤道太平洋東部
では低〔高〕気圧偏差となっており積雲対流活動が

図 :13, における D 正卓越年と E 負卓越年における



6/3 偏差図

偏差について W 検定を行い有意水準 に太実線を施した

平年より活発〔不活発〕になっているK3D にお参考文献

ける正卓越年のとき中東と北米東岸で低温傾向で

6XJLPRWR6DQG+DQDZD.  'HFDGDODQG

あり日本と欧州で高温傾向になっていることが分,QWHUGHFDGDO9DULDWLRQVRIWKH$OHXWLDQ/RZかった負卓越年では日本・北米・欧州で低温傾向$FWLYLW\DQG7KHLU5HODWLRQWR8SSHU2FHDQLF

であり 波循環の分布を示していた

9DULDWLRQVRYHUWKH1RUWK3DFLILF -0HWHRU6RF

 (13, における 667 偏差パターンは正〔負〕卓越-DSDQ

年のときペルー沖で負〔正〕の偏差となっており

7UHQEHUWKDQG+XUUHOO  'HFDGDODWPRVSKHUH

エルニーニョ年には (13, 域で低気圧が発達するとRFHDQYDULDWLRQVLQWKH3DFLILF& OLPDWH

いう密接な関係があることが判明したまた可降水'\QDPLFV

量は正〔負〕卓越年のときパイナップル・エクスプ

山川修治  季節～数十年スケールからみた気候

レス 山川 と呼ばれる南西の暖湿流の強〔弱〕― 474 ―

システム変動地学雑誌

P478

対 流 圏 EP-Flux の ENSO 応 答 と 予 測 可 能 性*小 林 ち あ き (気 象 研 究 所 気 候 研 究 部 ), 前 田 修 平 (気 象 庁 気 候 情 報 課 )1.

JRA-55 再解析(Kobayashi et al, 2015)の COBESST(Ishii et

はじめに

ENSO は季節変化から年々変動の時間スケールの気
温や循環の変動において、もっとも卓越する変動であal, 2005)の NINO3 領域との回帰を示す。
3.

結果と考察

り、熱帯域のみならず中高緯度の年々変動の主要な要

CPS2 における北半球冬季の EP-Flux および EP-Flux

因である。この影響は帯状平均した循環場にもみられ、発散収束の ENSO 応答（図左）は、JRA-55 の ENSO 応

エルニーニョ現象時には、熱帯域の気温上昇、Hadley

答の特徴（図中）を大まかに再現しており、エルニー

循環強化と南北幅の縮小、亜熱帯ジェットの赤道側へ

ニョ時に中緯度対流圏下層で EP-Flux が上向き偏差、のシフトの応答がみられることが知られている。また、上層で極向き偏差である。ただし、中緯度下層での上中緯度の循環の変化と擾乱による運動量輸送の変化と向き偏差や発散偏差の中心位置は、JRA-55 より 10 度の関係については、小林と前田(2016 年、気象学会秋季程度北偏しており、その緯度幅も広い。また、関連し大会)が、中緯度対流圏下層で EP-Flux が上向き偏差、て 30-40N の対流圏中層での EP-Flux 収束偏差となる

対流圏上層で極向き偏差を示すような応答となること、

ENSO 応答も JRA-55 と比べ弱いことがわかる。一方、

EP-Flux 発散収束偏差に対応した子午面循環偏差応答

CPS2 のアンサンブル平均の回帰をみると（図右）、対がみられることを指摘した。本研究では、気象庁現業

流圏中高緯度域で有意な EP-Flux 収束偏差を示す領域

季節予報モデル JMA/MRI-CPS2 (Takaya et al, 2017)のが広がる。また、EP-Flux 発散偏差を示す領域も広がり、

EP-Flux の ENSO 応答の様子を示し、予測可能性についアンサンブル平均ではENSO応答をJRA-55 より過剰にての考察を行う。

示す領域が多くなっている。

2.

以上から、EP-Flux とその発散収束の ENSO 応答がデータと方法

解析に使用したデータは 1979 年から 2012 年の 10 月

CPS2 である程度予測されていることが分かった。これ

28 日を初期値とした CPS2 モデルによるハインドキャ

は、波平均流相互作用を通して中高緯度域で予測可能

スト実験であり、大気海洋結合モデルによる 5 アンサ

性があることを示している。ただし、傾圧的な波平均ンブルの 6 か月予測である。これらの 6 時間出力値か流相互作用の緯度分布は現実より北編している。今後

ら、平均子午面循環、EP-Flux などを質量重み付き帯状は、モデルバイアスとの関係をきちんと調べたい。ま平均（MIM, Iwasaki, 2001）により診断し、北半球冬季

た、アンサンブル平均の ENSO 応答は、対流圏中高緯(JFM)平均について調べた。ENSO 応答は、CPS2 が予度域などで過剰であることが分かった。アンサンブル

測したSST のNINO3 領域の平年偏差に対する回帰分布

平均なので過剰となるのは期待されることであるが、として抽出しており、個々のメンバを用いた回帰と、これが過剰すぎるのかどうか、Ｓ／Ｎ比を予測精度とアンサンブル平均の回帰を求めた。比較対象として、比較しつつ調べたい。

CPS2

JRA-55

CPS2-ENS

図 北半球冬季(JFM)平均 EP-Flux(矢印)および EP-Flux 発散収束（コンター）の ENSO 応答。
（左から）JRA-55の回帰, CPS2 実験個々メンバでの回帰、CPS2 のアンサンブル平均での回帰。EP-Flux 発散収束偏差が有意なところにシェード。細線コンターは EP-Flux 収束発散の気候値。統計期間は 1979 年-2012 年、ただし JRA-55 は1979 年-2017 年。

― 475 ―

P479

南鳥島における大気中酸素濃度の連続観測	
 -	
 第２報	
 -	
 
石戸谷重之 1、坪井一寛 2、丹羽洋介 2,3、村山昌平 1、松枝秀和 2、青木伸行 1、澤庸介 2、古積健太郎 4、	 梅澤研太 4、雪田一弥 4、西田重晴 4、山本めぐみ 4	 1
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、各過程の O2/CO2 交換比はそれぞれ異なり、また海水への溶解
時のふるまいにも違い（CO2 の炭酸解離反応）が存するため、両者の濃度を高精度で観測し組合わせて解析することで、陸上生物圏と海洋による人為起源 CO2 の正味吸収量等の炭素循環に関する情報が得られる。本研究では、世界気象機関（WMO）全球大気監視（GAW）計画の全球観測所として国内で唯一選定されている南鳥島
気象観測所において、気象庁の協力の下で 2015 年末より大気中d(O2/N2)の連続観測を開始・継続しており、
2016 年度秋季大会ではその速報を行った。今回は第 2報として、2018 年前半までに得られた観測結果と、大気輸送モデルを用いた解析結果について報告する。	
 
2.観測	
 
	
  気象庁南鳥島気象観測所（24.28°N,	
 153.98°E）において、大気中 O2 濃度（d(O2/N2)＊）および CO2 濃度を、
磁気式酸素分析計（POM-6E、Air	
 Liquid	 Japan）および非分散型赤外分析計（Li-820、Licor）を用いて観測した。測定精度は、標準ガス分析における分析計出力の 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 であり、CO2 濃度では±0.06 および±0.04	
 ppm であった（Ishidoya	
 et	
 
al.,	
 2017）。	
 ＊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	 	  南鳥島において現在までに得られた大気中d(O2/N2)と CO2 濃度の連続観測結果を図１に示す。d(O2/N2)は、数日から季節、年の時間スケールにおいて、いずれも
CO2 濃度と逆位相の変動を示した。季節変動については、
陸上 生 物 の 呼 吸・光合成のバランスにより夏季にd(O2/N2)が増加、CO2 濃度が減少し、d(O2/N2)には大気海
洋間 O2 交換の季節変動も寄与している。平均的なd(O2/N2)および CO2 濃度の振幅は 82	 per	
 meg および 8.4	 ppm と、過去の研究による西太平洋上の同緯度帯の観測結果（Tohjima	
 et	
 al.,	 2005）と整合的であった。	
 	
  図１に見られる数日スケールの短周期変動について、
大気輸送モデル（NICAM-TM）（e.g.Niwa	
 et	
 al.,	 2012）
	
 を用いた計算結果と比較した。図２はその一例として
2017 年 1 月から 6 月までの比較結果であり、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	
 
=	
 O 2	
 +	
 1.1xCO2）の変動も併せて図示した。モデル計算には、過去の研究に基づく、化石燃料消費・陸上生物
活動・大気海洋間ガス交換に関する O2 および CO2 フラックスを与えている。2016-2017 年の観測期間を通じた観測値とモデル値の相関係数は CO2 濃度で 0.61、d(O2/N2)で 0.51 と有意な正の相関が見られ、短周期変動の平均振幅についてもモデル値は観測の 99	
 %（CO2濃度）および 90	
 %（d(O2/N2)）と観測結果と同等の変動を示した。しかしながら APO の短周期変動では、観測値とモデル値の相関係数は 0.30 と低く、モデル値の変動の振幅は観測の 72	
 %と、観測された短周期変動に対して過小評価になっていた。このことは、モデルに与えた大気海洋間 O2 フラックス（Garcia	
 &	
 Keeling,	
 2001）が monthly の気候値であるため APO の短周期変動の再現には不十分であり、高時空間分解能の大気海
洋間 O2 交換の評価の上で APO の連続観測が有用である
ことを示唆している。発表ではフラックス毎のd(O2/N2)、
CO2 濃度および APO への寄与や、気象庁の定常観測成分の一部も含めた解析結果も示す予定である。	
 謝辞：本研究は環境省地球環境保全試験研究費等により実施された。	
 

図 1：南鳥島における大気中d(O2/N2)と CO2 濃度の変動。
灰点および黒実線は分析計出力の 1 時間および 24 時間の移動平均値を示す。	
 図２：南鳥島における大気中d(O2/N2)、CO2 濃度およびAPO の短周期変動。図１に示した 24 時間平均値について、観測値へのベストフィットカーブからの偏差であり、2017 年前半の結果を例として示す。赤は大気輸送モデル（NICAM-TM）による計算結果について同様の処理により導出した変動である。	
 ― 476 ―

P480

東 京 に お け る 人 為 起 源 CO 2 推 定 の た め の O 2 ， CO 2 連 続 観 測*保 科 優 ， 遠 嶋 康 徳 ， 寺 尾 有 希 夫 ， 町 田 敏 暢 (国 立 環 境 研 究 所 )



はじめに

素濃度減少するイベントが数多く観測された．この短大都市圏での大気 CO2 濃度の高精度観測は、温暖化

期変動イベントでは CO2 と酸素濃度の変動との間に負の要因である化石燃料起源 CO2 の排出量インベントリの相関関係が見られた．−O2/CO2 の月平均値を調べると，の検証に有用である．さらに，観測される CO2 濃度変

夏季に 1.35 と低く，冬季に 1.63 と高い季節変動が認め化から化石燃料起源と生物起源に分離することができられた（図１）．これは夏季に植物起源の影響が大きくれば、インベントリの検証精度を高めることができるなるためと考えされる．また，つくばの国立環境研究と期待される．CO2 の起源分離には，放射性同位体比所（大気採取口の高さはおよそ 5 m（～2017 年 6 月），

（Δ14C）を用いる手法[1]が最も不確かさが小さいとさ15 m（2017 年 6 月～））で観測される−O2/CO2 と比較すれているが，分析の手間とコストにより，高時間分解

ると，東京の方が−O2/CO2 が 0.2 大きく，季節変化が小能での観測は困難である．一方，酸素は化石燃料の燃さい．これはつくばの方が植物の影響が大きいこと，

焼時に CO2 と交換し，その交換比（−O2/CO2）は燃料のまた，消費される化石燃料の種類が異なるためである

元素組成によって異なる．例えば，石炭では 1.17，石と推測される．観測しているスカイツリーの高さ 250 m

油では 1.44，天然ガスでは 1.95 といった交換比をとり地点でのバックトラジェクトリから風向，風速を推定[2]，一般に化石燃料燃焼の際の交換比は陸域での生物

し，−O2/CO2 との関係を調べた．風向ごとに−O2/CO2 を活動による交換比（1.10）[3]よりも大きい．そこで，見ると，北西，南西の風の時は，1 年を通して−O2/CO2

化石燃料と生物活動による交換比の差を用いることで，が高く，季節変化も小さいことから，西からの化石燃

化石燃料起源の CO2 濃度変化を分離することができる．

料 CO2 の寄与が大きく，−O2/CO2 が高い天然ガスの消本研究では，東京スカイツリーで観測された大気中酸費が多い可能性が示唆された．

素および CO2 濃度変動から化石燃料起源 CO2 の推定を行うとともに，化石燃料起源 CO2 の季節，空間的特徴
を調べた．


観測と化石燃料 CO2 推定手法

2017 年 2 月から東京スカイツリーの 250 m 地点で大気中酸素および CO2 濃度の連続観測を，燃料式酸素計（Oxzilla II）および非分散型赤外線分析装置（LI840A）をそれぞれ使用して開始した．
モデル計算により，海洋の酸素，CO2 フラックスはCO2 の短時間変化には寄与率が非常に小さいと推定さ

図１ 東京スカイツリー（TST）とつくば（TKB）でれることから，酸素と CO2 濃度の短時間変化は主に化観測された月ごとの−O2/CO2．期間は 2017 年 2 月から

石燃料起源と陸上生物起源の排出・吸収の変化によっ2018 年 2 月まで．

て説明できる．また，生物活動による−O2/CO2 は，1.10
であり，化石燃料−O2/CO2 については，東京都のエネル

参考文献

ギー消費統計（資源エネルギー庁）から 1.68 と推定で

[1] Turnbull J. C., et al., 2006, J. Geophys. Res. Atmos., 114,

きる．これらの関係から 1 時間ごとの−O2/CO2 と CO2

D22302.
[2] Keeling, R. F., 1988, Ph D. thesis, Harvard Univ., U.S.A.

濃度変化に対する化石燃料 CO2 濃度変化を求めた．

[3] Severinghaus, J. P., 1995, Ph D. thesis, Columbia Univ,


U.S.A.

結果

観測された大気 CO2 および酸素濃度は，季節変化に加えて，数日周期で数十 ppm の CO2 濃度上昇および酸― 477 ―

P481

GOSAT-2 と 地 上 観 測 に よ る 全 球 の メ タ ン 放 出 量 推 定 と
評 価 手 法 の 包 括 的 研 究 （ そ の 1）
*齋 藤 尚 子 (千 葉 大 環 境 リ モ セ ン ), 犬 伏 和 之 (千 葉 大 園 芸 ), 林 田 佐 智 子 (奈 良 女 子 大 ),P rabir P atra (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 山 本 昭 範 (東 京 学 芸 大 ), 寺 尾 有 希 夫 (国 立 環 境 研 究 所 )1.

ドを複合利用し，地上の発生源の情報をより反映した

はじめに
大気中のメタンは，放射強制力において二酸化炭素

下層メタン濃度の高精度導出を試みる．さらに，TIRに次ぐ主要な温室効果ガスであり，アジア域はメタン

バンドのメタン鉛直濃度分布をもとに，大気輸送モデの一大発生地であることが明らかになっている．インルの輸送過程の評価を行う．

ド等の南アジア域の水田からは膨大な量のメタンが放（２）メタン濃度の地域別特性の抽出を行い，時空間

出されているという報告があるが，メタン放出源の多スケールの異なる地上観測データ，GOSAT，GOSAT-2

くはメタン菌等の生物由来であり，気温や土壌成分及等の衛星データ，大気輸送モデルのメタンデータの比び水田の湛水状況によって放出量が異なるなど，メタ

較・検証方法を確立する．

ンの放出量推定には未だ不確定要素が多い．さらに，（３）大気輸送モデルの改良を行い，地上観測およびこの領域はアジアモンスーン循環に伴う強い上昇流のGOSAT，GOSAT-2 のデータを投入して，メタン放出量ため，地上で発生した物質が容易に上空に輸送されるのインバース解析を実施する．計算されたフラックス

特異的な領域であり，水田等で放出された高濃度メタ及び大気メタン濃度を地上観測データによる検証に基ンがどの程度上空に運ばれ，またその影響がどの程度づいて評価し，メタン放出量の推定精度の向上を図る．

の範囲に及ぶのかについて，観測に基づく確かな知見（４）南アジアで，レーザー分光計による地上メタンは得られていない．このことは，大気輸送モデルによ濃度の連続観測を実施し，メタンの濃度の日内変動及るメタン放出量の推定において大きな誤差要因になりび日々変動を理解し，レーザー分光計で得られる時空

得る．日本の温室効果ガス観測技術衛星 GOSAT は，全間分解能の極めて高いポイントデータの濃度の時空間

球の温室効果ガス濃度の高精度モニタリングを実現し，代表性の評価を行う．

温室効果ガス排出量推定の高度化に大いに貢献してい（５）南アジアで，フラスコサンプリング観測を実施

る．今年度には GOSAT の後継機である GOSAT-2 の打し，メタンと CO 濃度ならびにメタン安定炭素同位体

ち上げが予定されており，GOSAT-2 データを用いた温比の高精度計測を行う．両者の関係性から，メタン発

室効果ガス排出量推定のさらなる精緻化が期待される．

生源の特定を図り，モデルによるメタン放出量推定の環境研究総合推進費 2-1802 課題「GOSAT-2 と地上観精緻化に向けたプロセスの理解を進める．

測による全球のメタン放出量推定と評価手法の包括的研究」では，GOSAT-2 の最大の特徴である，多成分観測（メタン，CO，N2O）かつ気柱平均濃度及び鉛直濃度分布の同時・同視野観測を活かして，全球のメタン
放出量推定の精緻化を目指している．本発表では，本研究の研究計画の概要と進捗状況を報告する．
2.

研究の概要
本研究では，GOSAT および GOSAT-2 の短波長

（SWIR）バンド及び熱赤外（TIR）バンドから得られるメタンの 3 次元濃度分布データを活用し，トップダ
ウン手法に基づいた全球のメタン放出量の推定確度及図１ 研究の概要．

び精度を改善することを目的として，5 つの研究課題を実施する（図 1）．

謝辞：本研究は，（独）環境再生保全機構「環境研究総（１）GOSAT，GOSAT-2 の SWIR バンド及び TIR バン合推進費」（2-1802 課題）により実施しております．

― 478 ―

P482

㻳㻻㻿㻭㼀㻌および㻌㻳㻻㻿㻭㼀㻙㻞㻌の短波長赤外プロダクトの検討状況㻌
㻌㻖

吉田幸生、押尾晴樹、染谷有、大山博史、㻌
亀井秋秀、森野勇、内野修、齊藤誠、野田響、松永恒雄㻌㻔国立環境研究所㻕、㼀㻯㻯㻻㻺㻌㼜㼍㼞㼠㼚㼑㼞㼟㻌㻌
1. はじめに2009/01/23 に打上げられた温室効果ガス観測技術衛
星 GOSAT (Greenhouse gases Observing SATellite) は、二酸化炭素 (CO2)、メタン (CH4) の全球分布を観測することを目的とした衛星であり、そのプロジェクトは環境省・宇宙航空研究開発機構 (JAXA)・国立環境研究所 (NIES) が共同で推進している。GOSAT は 2014/01 に 5 年間の定常運用を終え後期利用運用期間へと移行し、現在も観測を継続している。また、後継機である GOSAT-2 は 2018 年
度内の打上を目標に、現在開発が進められている。
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 (表)。
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
ルは地表面を含む大気全層 (カラム量) に対して感度を持
つものの、高度分解能は悪い。
2. GOSAT 短波長赤外プロダクトの公開状況・改訂計画
NIES は SWIR スペクトルから CO2, CH4 のカラム平均濃度 (XCO2, XCH4) 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
XCO2, XCH4 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。NIES で開発したアルゴリズムは、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、XCO2, XCH4 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る。得られた結果は、TCCON (Total Carbon Column Observing
Network) による地上設置高分解能 FTS から得られる
XCO2, XCH4 を用いて検証されており、2018/07/01 時点で公開中の SWIR L2 V02.72 (2009/04/23 ~ 2018/05/31、陸域、Gain-H) と TCCON (GGG2014) との比較から、XCO2のバイアス・ばらつきはそれぞれ -0.38 ppm ・2.18 ppm、
XCH4 に対しては -3.4 ppb ・13.0 ppb と誤差 1% 以下を実現している。なお、カラム平均濃度のバイアスと同時推定
物理量の間に本来見られないはずの相関関係が確認されており、逆にこれを利用した経験的なバイアス補正を適用したプロダクトも一部観測期間について公開を始めた。

地表面反射率の高い領域を観測した際に FTS の観測
信号が飽和しないよう検出器のゲインを切り替える運用がなされているが (ノミナル: Gain-H、高反射率領域:
Gain-M)、ゲイン間でアナログ回路の特性が異なるため、SWIR スペクトル形状に系統的な差異が生じ、XCO2,
XCH4 のバイアスの差異の原因となっている。また、SWIR
解析アルゴリズムにおける陸面と水面の地表面反射の扱いの違いもバイアスの差異を生じている。加えて、TCCON
データとの比較から、バイアスが時間とともに緩やかに変化していることも分かっている。これらバイアスの時空間変動の低減を目的とした検討を進めている。
3. GOSAT-2 短波長赤外プロダクトの準備状況
GOSAT-2 では、GOSAT において実施してきた観測の発展・継続を目的としており、搭載センサや観測対象気体
といった基本コンセプトには大きな違いはないが (表)、有効データ取得率向上のための軌道上における観測視野内の雲識別・回避機能の追加や、カラム平均濃度導出精度向上のための信号対雑音比 (SNR) 向上、一酸化炭素(CO) 観測のためのバンド幅拡張、等が実施される。
SWIR プロダクトとしては GOSAT 同様、Full Physics 法に基づくカラム平均気体濃度プロダクトの他に、Proxy 法に基づく XCH4、および、太陽光誘導クロロフィル蛍光(SIF; Solar-Induced chlorophyll Fluorescence) についてもプロダクトに加える準備を進めている。これらは雲・エアロソ
ルの影響を比較的受けにくいため、Full Physics 法によるカラム平均気体濃度プロダクトよりも多くのデータを提供できる見込みである。
表．GOSAT と GOSAT-2 に搭載される FTS の仕様。
GOSAT
GOSAT-2
CO2, CH4, H2O
CO2, CH4, H2O, CO
観測対象(S) 12950 ~ 13250(S) 12900 ~ 13200
波数範囲(S) 5900 ~ 6400
(S) 5800 ~ 6400
[cm-1](S) 4200 ~ 5200
(S): SWIR (S) 4800 ~ 5200
(T)
1188 ~ 1800
(T): TIR(T)
700 ~ 1800
(T)
700 ~ 1188
瞬時視野
約 10. 5 kmΦ
約 9.7 kmΦ
直下点を中心に直下点を中心に視野
AT: ±20°, CT: ±35°
AT: ±40°, CT: ±35°
AT: Along Track, CT: Cross TrackGOSAT データ公開サイト：㻌 https://data2.gosat.nies.go.jp/― 479 ―

P483

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

那覇の特徴は外れ値が上部対流圏から下部対流圏に

対流圏オゾンは短寿命気候汚染物質の 1 つであかけて一様に分布していることである。図 2 は対流る。対流圏オゾンの起源は、成層圏からの流入と、圏オゾンの月平均値[ppb]が Q3 よりも高い時の高度境界層内でオゾン前駆物質の光化学反応による生成とその月を示している。また、矢印は 4 月を示す。

に分類される。亜熱帯ジェット気流付近での成層圏全ての期間について解析したところ、特に、2006 年からのオゾンの流入は、対流圏オゾンの分布に強く

以降、4 月頃に高い濃度が頻繁に観測されている。

影響している[1,2]。東アジア域における対流圏オ

今後は、後方流跡線解析や、気象場の解析などを行う予定である。

ゾンの起源については、成層圏からの流入と対流圏での生成が同じ緯度で極大となることが[3]で示さ4. 参考文献れている。したがって、成層圏からのオゾンの流入はカラム量では判断しにくく、高度分布ごとに解析する必要があるため、オゾンゾンデ観測の活用が重要である。
我々は、28 年間の那覇におけるオゾンゾンデの観測データを解析し、近年、4 月頃に対流圏オゾンが[1] Holton, J. R. et al., 1995, Rev Geophys, 33,
403-439.
[2] Hsu J., et al., 2005, J. Geophys. Res., 110,
19305–19317.
[3] Nakatani A., et al., 2012, JMSJ, 90(2), 207–
222, doi:10.2151/jmsj.2012-204.
[4] WMO, 2004, JOSIE-2000. WMO/GAW, 158, 147.
[5] 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.

極めて顕著に増大する現象を確認した。このオゾン増大現象について、対流圏成層圏交換過程に着目して解明する。
2. 観測データ【オゾンゾンデデータ】解析したデータは WOUDC のHP で公開されているデータである。解析期間は1989 年 9 月から 2018 年 1 月までである。
3. 解析手法とその結果
那覇では 2008 年 11 月からオゾンゾンデの測器が変わっているため、[4]を参照してバイアス補正を行なった。各高度で比較しやすいようにオゾンゾン
デデータを 150m 毎にグリッド化し、高度分布の時間的変化を調べた[5]。その結果、近年、那覇で 4月頃に特異的な値が観測されていたことを発見し

図 1.対流圏オゾンの高度毎の統計値た。図 1 に 28 年間のデータの統計を高度毎に示す。Me を中央値、Q1,Q3
を全データの中で順位的にそれぞれ 25%,75%に位置する値、Lo=Q1-1.5×(Q3-Q1)、Up=Q3+1.5×(Q3Q1)、Lo 未満または Up を超えるデータの値を外れ
値 O とした。図 1 では Oをドットで示している。

図 2.高濃度のオゾンの高度分布の時系列系列― 480 ―

P484

中国の農業残渣焼却が与える大気汚染への影響分析*呂 曉 萍 1 ,林 田 佐 智 子 1 ,山 地 一 代 2
1： 奈 良 女 子 大 学 2： 神 戸 大 学

1.研究背景と目的

GIS で地理分布を調べた。

中国において、近年都市化・工業化が急速に発展してい4.分析結果る。それに伴い、中国では大気環境の悪化が深刻化している。また中国は農業大国で、食糧生産は年々増加している。そのため、作物のトウモロコシや麦の収穫後に残る残渣の量も経済発展に伴って増加し、その多くが廃棄物として現地で焼却されている。6 月、10 月には耕作地で火災検知数が多い。このまま農業残渣焼却が進むと、窒素酸化物(NOx)や PM2.5 などの大気汚染物質が大量に発生し、健康被害や視程悪化による交通への影響も懸念される。[文献 1~4]
上記のような背景から、本研究では、農業残渣焼却に

中国中東部の領域において、主要農産物の収穫時期である 6 月、10 月に、火災検知数が非常に多く検出された（図 1）。6 月の火災検知数は、2012 年をピークに、それ以降は減少傾向あり、2016 年に大幅に減少した。
その後 2017 年にはやや増加した。他方、10 月の火災検知数は、2015 年まで増加傾向を示し、2017 年には急激に減少し、2007-2008 年と同レベルとなった。NO2
カラム濃度との対応の詳細を含めた議論は当日の発表で述べる。

よる大気汚染物質の排出量の経年変化を推定し、大気汚染への影響を分析することを目的とする。そのため、
まず人工衛星データを用いて中国中東部の火災検知数と NO2 やエアロゾル等について、時空間分布の比較を行う。

2.解析に用いたデータ[1] NO2 データ

Aura 衛星搭載の OMI*1 センサの紫外・可視スペク
トルから導出された、対流圏 NO2 濃度を利用する。

解析期間は 2007~2018 年である。

図 1：2007-2017 年中国中東部 6 月(上)、10 月(下)の[2]火災検知数データ

火災検知数

横軸：年 縦軸：火災検知数

Terra/Aqua 衛星搭載の MODIS センサの熱異常値*2

データに火災検知アルゴリズム[文献 5]を適用して作

５.参考文献成された火災プロダクト(0.1°×0.1°)を用いた。

[1] 付 乐 , 王 姗 姗 , 武 志 立 , 等 . 2017, 农 业 环 境 科 学 学[3]GIS データ

报,36(4):808-816.

中国のサイトで中国全国の行政区データを利用する。

[2] 曹国良, 张小曳, 王亚强,等. 2007,科学通报, 52(15):18261831.

[3] K. Yamaji, J. Li, .et al.Atmos. 2010,Chem. Phys., 10, 7353–

3.解析方法中国の中東部の安徽省、江蘇省、河南省、河北省、山東省の５つの省に対して、
MODIS で得られた 2007-2017
年の火災検知数を、GIS を使って抽出した。また OMIのデータを利用して中東部の NO2 カラム濃度を調べ、

7368.
[4] Leishi Zhang, et al.2017,Atm.Environ. 154, Pages 151-166[5] Giglio et al.2003,RES.
*1. Ozone Monitoring Instrument*2.MODerare resolution Imaging Spectroradiometer― 481 ―

P485

グ リ ー ン ラ ン ド 氷 床 北 西 部 SIGMA-A サ イ ト に お け る
積雪表層の水安定同位体と大気循環場の関係*黒 﨑  豊 (北 海 道 大 学  環 境 科 学 院 ・ 低 温 科 学 研 究 所 ),的 場  澄 人 , 飯 塚  芳 徳 (北 海 道 大 学  低 温 科 学 研 究 所 ),庭 野  匡 思 , 谷 川  朋 範 (気 象 庁  気 象 研 究 所 ),青 木  輝 夫 (岡 山 大 学 大 学 院  自 然 科 学 研 究 科 )

る空気塊の後方流跡線解析を行った（図 3）．d-excess

はじめに

降雪をなす水分子の安定同位体比（δ18O，δD）からがピークに達した日に SIGMA-A に輸送された空気塊算出される d-excess は海面から大気に水蒸気が蒸発す

は，バッフィン湾を経由して南から輸送されたものでるときの相対湿度，風速，水温によって決定付けられ，あった．また，NCEP/NCAR 再解析データから，それ

大気中の水蒸気の輸送過程では保存される[1]．そのたらの空気塊は，バッフィン湾北部の低気圧性循環の風

め d-excess は水蒸気の起源を推定するための有用なツによりバッフィン湾上空1500 m の開水面上を経由したールである[2]．グリーンランド氷床北西部 SIGMA-A

ことが分かった．このときにバッフィン湾海面上から（N78°3′6″，W67°37′42″，標高 1490 m，図 1）において

高度 850 hPa より上空まで上昇流が確認できた．したが2017 年 5 月 25 日から 6 月 6 日に気象・雪氷観測が行わって，SIGMA-A で観測された高い d-excess を持つ降雪

れた[3]．その観測において，表面雪の d-excess と降雪

は，高緯度から寒気がバッフィン湾の開水面を通過すをもたらす水蒸気の起源，輸送経路との関係を明らかる際に生じた比較的激しい水蒸気の蒸発によってもたにすることを目的として，表面雪を採取した．

らされたと考えられる．



参考文献

同位体分析

 積雪試料中の δ18O と δD は，レーザーキャビティリン[1] Merlivat L., and Jouzel J., 1979, J. Geophys. Res. 84, 5029-5033.

グダウン分光法を用いた同位体比分析装置 (Picarro[2] Yamanaka, T., et al., 2002, J. Geophys. Res. Atmos., 107 (D22),

CRDS L2130-i）に高速蒸気化装置（Picarro 社 A0212）
にて蒸気化させた試料を導入して測定した．分析精度

4624.

[3] Matoba, S., et al., 2018, Bull. Glaciol. Res., 36, 15-22.

は δ18O が±0.08 ‰，δD が±0.8 ‰である．


結果と考察

図 2 に SIGMA-A で採取した表面雪の d-excess の日変化を示す．d-excess は 5 月 29 日から 5 月 30 日にかけて
12.1 ‰から 24.4 ‰まで増加し，5 月 30 日にピークが見られた．その後，6 月 4 日までに 15.7 ‰まで減少したが，6 月 5 日に 23.3 ‰まで増加し，6 月 5 日に 2 度目
図  SIGMA-A サイトで採取された表面雪の d-excess．

のピークが見られた．
降雪をもたらす空気塊の輸送経路を明らかにするため，毎日 00 時に SIGMA-A の高度 1500 m a.g.l.に到達す

図１ グリーンランド北西部 SIGMA-A サイト

図  SIGMA-A 付近高度 1500 m a.g.l.を起点とする，
NOAA-HYPLIT model による 7 日間の後方流跡線．

― 482 ―

P486

ひまわり 8 号データと大気モデルを用いた
PM2.5 同 化 予 測 シ ス テ ム の 構 築*黒 田 剛 史 (1), Pradeep Khatri(2), 早 坂 忠 裕 (2), 五 藤 大 輔 (3),笠 井 康 子 (1), 是 津 耕 司 (1)(1)情 報 通 信 研 究 機 構 , (2)東 北 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 , (3)国 立 環 境 研 究 所
1. 背景
大気中の PM2.5，対流圏オゾン，NOx，SOx などが引き起こす肺疾患・脳血管疾患などの健康被害は世界的にも深刻である．世界保健機関(WHO)は 2012 年における世界でのこのような大気汚染による死亡数を約 370万人と推定したが[1]，これは交通事故よりも多い値となる．日本国内，特に西日本においては国外からこれらの物質が輸送される「越境汚染」が特徴的で，国内で観測される PM2.5 と対流圏オゾンの約 50％が国外を起源としているという報告がある[2,3]．
そこで我々は，ヘルスケア等への活用を見据えて，東アジア領域のエアロゾル分布を高い時空間分解能で観測するひまわり 8 号のデータと大気モデルを用いた大気質予測システムの構築に着手した．本発表ではPM2.5 に焦点を当てた予測システムについて，その進捗を紹介する．
2. 概要
ひまわり8号の可視赤外放射系(AHI)は，エアロゾルの光学的厚さとオングストロームパラメータを水平分
解能約5km，時間分解能10分で測定し，ほぼリアルタイ
ムでそれらのデータを公開している．このデータを用
いて，二峰性の粒径分布を仮定したアルゴリズム[4]とCALIPSOの観測データを参照した鉛直分布により，地上付近のPM2.5量が導出できる．
図1に上記のアルゴリズムにより求めた2018年3月における西日本～東シナ海にかけての地上付近PM2.5量のマッピングの例，及び福岡市中心部(東経130.4°，北緯
33.6°)の昼間のPM2.5量についての環境省「そらまめ君」との相関を示す．ひまわり8号によるエアロゾルの観測は晴天時の昼間に限られるため欠損領域が多いものの，
これにより観測から地上PM2.5量を広範囲に求めることが可能となる．
次にこれを大気モデルに同化することにより，欠損領域の補完及び未来予測に用いる．図2は全球エアロゾ
ルモデルNICAM-SPRINTARS[5]にひまわり8号のエアロゾル光学的厚さをナッジング同化した例である．また都市道路レベルでの予測を目指して領域モデル
WRF-CMAQを用いた水平1km分解能での計算にも着手しており，発表ではこれらのモデル計算に観測を同化することによる予測精度の改善について議論する．

(a)

(b)

(c)

r=0.4701

図1：ひまわり8号AHI観測データから導出した地上PM2.5量(μg m-3) について，(a)2018年3月10日(清浄時)及び(b)3月25日(越境汚染時)の日本時間16時における九州
周辺の分布(白い部分は欠損)，(c)2018年3月における環境省「そらまめ君」福岡市役所測定局での観測との相関．

図2：NICAM-SPRINTARS(全球一様約56km分解能)で行ったエアロゾル同化計算の例．
参考文献[1] http://www.who.int/mediacentre/news/releases/2014/airpollution/en/[2] 金谷, 日経サイエンス 2013 年 5 月号.
[3] Nagashima et al., ACP 10, 11305–11322, 2010.
[4] Higurashi and Nakajima, JAS 56, 924–941, 1999.
[5] Goto et al., Geosci. Model Dev. 8, 235–259, 2015.

― 483 ―

P487

エアロゾルモデルを用いた非降水時の視程予測の試み
財前祐二、梶野瑞王、足立光司、折笠成宏、田尻拓也（気象研究所）
1.

はじめに
視程は、航空機、船舶などの運航や社会生活に影響する。

視程低下の要因としては、降水や霧など空気中の水滴の他、
靄、黄砂、煙霧などエアロゾル粒子の影響によるものがある。
近年、越境汚染などにより、硫酸塩などの吸湿性粒子が増加している。エアロゾルによる可視光の消散係数は、相対湿度と明瞭な関係があることが知られている(Iwakura and Okada,1999)が、それは吸湿性粒子が膨張するためである。このため、視程の予測精度を向上するためには、エアロゾルの予測情報を取り入れることが有効であると考えられる。この研究では、

図１． 観測とモデルによる消散係数の比較

2018 年 5 月に福岡において視程を観測し、エアロゾルモデル
で計算された視程との比較を試みた。
２．方法
視程は、2018 年 5 月 9 日から 6 月 1 日までの約 20 日間に福岡大学（福岡市）において 5 階建ての校舎の屋上で、バイ
サラ PWD-20（方式；45°前方散乱方式、光源；875nm 近赤外
線発光ダイオード、測定範囲；10-20000m）を用いて、１分毎に行った。POPC(偏光 OPC)を始め、各種エアロゾル濃度、サイズ分布測定、気象観測、透過型電子顕微鏡用サンプル粒子採図 2． モデルで計算されたエアロゾル形状別の消散係数

取も同時に行った。
エアロゾル濃度は、領域気象化学モデル（NHM-Chem v1.0）

図２に、モデルで計算されたエアロゾル形状（球形・非球を用いて求めた。グリッドは、東アジア(水平 200×140、Δ形）別の消散係数を示す。18 日の球形粒子の増加と 25-26 日

x=30km、鉛直 38 層、22055m(NHM)、40 層、18000m(CTM)であり、の黄砂は、POPC による観測とよく一致しており、エアロゾ

エアロゾル種は非平衡 3 カテゴリーを選択した（Kajino ら、

ル濃度の再現性は悪くない。

2018)。消散係数はエアロゾル種別に、水蒸気との平衡からサイズ分布を求め、仮定された複素屈折率を用いて、ミー散乱により求めた。

４．まとめと今後
近い将来の実用化を目指すが課題は多い。当面は、相対湿度の精度改善が本質的である。

３. 結果
図１に、観測された消散係数とモデルから求められた消散

参考文献

係数の時系列を示す。観測とモデルはあまりよく合っていな

Iwakura, S., and Okada, K., Papers in Met. and Geophys.,

い。観測のみに見られるピークがいくつかあるが、これは降50,81-90, 1999

水等によるものが、モデルでは除かれているためである。反Kajino対にモデルのみに見られるピークは、モデルの相対湿度が大

http://doi.org/10.5194/gmd-2018-128, 2018

きく過大評価になっているのが主原因である。

― 484 ―

etal.,Geosci.

Model

Dev.

Discuss.,

P488

ニーオルスンライダーによる高緯度北極対流圏エアロゾルの季節変化*柴田隆（名古屋大）、白石浩一（福岡大）、岩崎杉紀（防衛大）、
塩原匡貴（極地研）、鷹野敏明（千葉大）

1. はじめに
北極域のエアロゾルおよび雲の高度分布とその時間変化の測定は、極域という制約から、地上設置の装置による通年連続観測の例はごく限られている。我々は 2014 年 3 月より対流圏・下部成層圏のライダー連続観測を実施しこれまで４年間超のデータを取得している。 昨年の秋季大会では昨年までの観測で得られた、対流圏エアロゾル濃度・粒子偏光解消度・後方散乱波長依存性の高度分布と季節変化についての結果を報告した。本発表はその後１年間の観測を加えた続報である。
2. 北極ライダー観測
我々はスバールバル、ニーオルスン国立極地研究所北極基地に、2 波長ミー散乱偏光ライダーを設置し連続観測を実施している。観測開始後約 4 年半の期間、測定を継続し現在もデータを蓄積し続けている。
ニーオルスンライダーは Nd:YAG レーザの二波長(1064nm と 532 nm)を用い、それぞれの波長の後方散乱係数、および 532nm の偏光解消度を測定している。エアロゾルの季節変化の解析には晴天時だ
けの信号を用いている。 エアロゾルの光学的な濃度が低くかつ変化の程度が小さい成層圏高度において、ラジオゾンデデータから計算されたレーリー後方散乱係数を用いて信号を校正する。成層圏エアロ
ゾルの後方散乱は、成層圏データの解析[1]や中低図１

月平均後方散乱係数

緯度での観測[2]を参照し、後方散乱比を 532 nm で1.10 と設定した。また偏光解消度については、境界層内で、偏光ライダー信号がエアロゾル粒子の潮解の効果と推測される球形粒子の特徴を示す例が多く、逆にこの高度での球形粒子の存在を仮定して信号の較正[3]を行った。
3. 結果
上記の解析が可能であるような晴天時間を含む
観測日の日数は、観測を開始した 2014 年 3 月から2018 年 6 月までで約 598 日であった。 図 1 は高度ごとに月平均した後方散乱係数を、図 2 は同じく粒子偏光解消度をプロットしたものである。いずれも
2~10km で明確な 1 年周期の変化を示し、それぞれ、夏季と春季に極大を示して、異なった季節変化を示している。また偏光解消度では 2017 年 9 月から 2018 年 1 月にかけて上記の季節変化の周期とは明らかにずれた極大が見られる。これはカナダ、ブ
リティッシュコロンビアで発生した大規模な山火事により増加したバイオマス燃焼期限のエアロゾルに
よる。

参考文献
[1] 白石他，(2017), 2017 年日本気象学会秋季大会[2] Sakai, T. et al., (2016), J. Geophys. Res., 121, 1028310293.
[3] Adachi, H. et al., (2001), Appl. Opt., 40, 6587-6595.

図2― 485 ―

月平均粒子偏光解消度

P489

EarthCARE 衛 星 に 向 け た 放 射 プ ロ ダ ク ト の 開 発*山 内 晃 , 鈴 木 健 太 郎 (東 京 大 学 ), 及 川 栄 治 (九 州 大 学 )

1.

はじめに

性を正しく理解することで補正等を行うことが可能で雲とエアロゾルは地球の放射収支に大きな影響を与あると考えている。放射計算を行う際の入力値とする

えており、雲・エアロゾルの相互作用は気候変動を理雲タイプ(水・氷相, 多層構造, 雲形)によっても生じる

解・予測する上での不確実性を含む重要な要素としてバイアスの大きさが異なることが予想されるため, 今認識されている(e.g., 1Stephens 2005, 2Dufresne and Bony

後は雲タイプごとのバイアスの推定を行いたいと考え

2008)。これらの理解を深めるために,本研究は A-Trainている。
2021 年 に は A-Train 衛 星 群 の 後 継 機 で あ る

衛星群に搭載されたセンサーから導出された雲・エア

EarthCARE 衛星が打ち上げ予定であり, この衛星によ

ロゾル情報をもとに大気の放射フラックスと加熱率を4計算するアルゴリズム開発を行った。

ってより高精度な雲・エアロゾルの観測を行い, 雲特性の理解が進むことで, 観測値と放射計算のバイアスも2.

減少することが期待できる。

使用データと対象期間

本研究は放射伝達モデル MSTRANX( Sekiguchi and大会当日は長波放射の比較結果, 対象期間を 3 年に伸Nakajima 2008)を用いて大気の短波・長波の放射フラ

ばした場合の検証, 雲タイプで分類した場合の比較結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・エアロゾルは CloudSat/2B-CWC-RO,
CALIPSO/Cloud and Aerosol 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の比較する観測値として
CERES の観測データを使用した。
本研究は 2007 年 1 月から 12 月までの 1 年間を解析の対象とした。

果などを含めて議論を行いたい。

3

3.

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の放射計算結果と CERES 観測値の 2 次元頻度分布, バ
イアス(計算値 - CERES), 二乗平均誤差(RMSE)を示し

図 1. 大気上端における短波放射線フラックスの計ている。瞬間値の比較(図 1(a))ではバイアスが-13.6 であ算値と CERESE 観測値の比較図, 各時空間スケールは,り, 計算値は観測値に比べて過小評価している。また,(a)瞬間値, (b)月平均値(3°×3°), (c)年平均値(3°×3°), (d)月

バイアスと RMSE は, 時空間スケールを増加させるに平均値(5°×5°), (e)年平均値(5°×5°)を示す。

つれて減少する(図 1(b)~(e))。また, 短波放射だけではなく, 大気上端の上向き長波放射フラックスのバイア
参考文献

スも観測値に比べて過小評価している。
本稿には示していないが, 大気上端における上向き短[1] Stephens (2005), Bull. Am. Meteor. Soc., 83, 1771–1790.

波放射フラックスのバイアスと RMSE の全球分布を比[2] Dufresne and Bony (2008), J. Clim., 21, 5135–5144.

較した場合, 低層雲が卓越して発生しているペルー沖[3] Sekiguchi, and Nakajima (2008), J. Quant. Spectrosc.
Radiat. Transfer, 109, 2779–2793.

やカリフォルニア沖などでは計算値が過大評価されており, 対照的に東南アジア周辺では計算値が過少評価[4] Illingworth et al. (2015), Bull. Amer, Meteor. Soc., 96,

されている。計算値と観測値とのバイアスには各領域で系統的な誤差が生じており, 各領域で発生する雲特― 486 ―

1311-1332

P490

日射量短時間予測システムの気象衛星ひまわり 8 号を用いた改良*木 本 絢 子 1 , 澤 崎 正 明 2 , 古 謝 健 子 2
1: 株 式 会 社 気 象 工 学 研 究 所 , 2: 関 西 電 力 株 式 会 社



月 8 日～平成 28 年 6 月 30 日，30 分毎の瞬時値を用いはじめに

平成 24 年の固定価格買取制度導入以降，太陽光発電（以下，PV）の普及が急速に進んでいる．PV は天候による日射の変化で出力が大きく変動するため，電力の需要と供給を一致させ周波数を一定に維持する需給制御に影響を及ぼすことが懸念されており，需給制御をより正確に実施するためには，広域の PV 出力の把握や数時間先の出力予測が可能なシステムが必要である．
このような背景から日射量短時間予測システム「アポロン」（Apollon: Areal solar power forecasting system using
satellite imagery estimation）[1]を開発し，平成 28 年 3 月に関西電力（株）中央給電指令所に導入されている[2]．
アポロンは，平成 27 年の気象衛星「ひまわり 8 号」の運用開始に伴い，平成 28 年 10 月に従来のひまわり 7
号から 8 号対応となった．本稿では，アポロンの 8 号対応に関する改良内容および精度について紹介する．

た．
 従来のアポロンに比べて 8 号対応後は，210 分先予測
でも RMSE が 50W/m2 程度小さく，相関係数は従来が0.8 程度であるのに対し，8 号対応後は 0.9 以上である．


まとめ

広域の PV 出力の把握や数時間先の出力予測を目的としたアポロンはひまわり 8 号対応後，従来のひまわ
り 7 号対応アポロンと比べて大幅に精度が向上した．
これは，雲の反射率すなわち雲アルベドの移流予測を
2.5 分毎に得られる衛星画像からパターンマッチングで予測する手法への改良が大きく寄与している．

日射量短時間予測システム「アポロン」



ひまわり 8 号対応アポロンでは，2.5 分間隔で連続的に配信される衛星画像を用いて 210 分先までの日射量を予測する．図 1 にひまわり 8 号対応アポロンの仕組みを示す．まず気象衛星から配信される可視画像および赤外画像を用いて雲の特性を把握し，衛星画像の撮図１ ひまわり 8 号対応後のアポロンの仕組み

影時刻における地表面の日射量を推定する．次に，図形の類似性を調べる手法であるパターンマッチング（TRED 法を採用）により複数の衛星画像から雲の移動ベクトルを推定し，衛星画像の撮影時刻より先の雲分布を予測することで地表面の日射量を予測する．
ひまわり 8 号は従来の 7 号と比べて全球観測の時間
間隔が 30 分から 10 分（日本域は 2.5 分）へと短縮されたことに加え，可視画像の水平解像度が 1.0km から0.5km メッシュへと大幅に機能強化された．パターンマ
ッチングは，数分間の雲の移動を複数の衛星画像で捉える必要があり，ひまわり 8 号の高頻度・高分解能な特徴を最大限に活かせる手法である．


図 2 日射量の推定・予測精度※実測日射量は，経済産業省補助事業「分散型新エネルギー大量導入促進系統安定対策事業」により取得した日射量データ

日射量の推定・予測精度の定量的評価

 図 2 にひまわり 7 号対応のアポロン（従来），ひまわ
り 8 号対応後のアポロンの精度を示す．両図の横軸はリードタイムである．真値は実測日射量※であり，各データは関西 56 地点の平均値で，対象期間は平成 27 年 7

参考文献[1] 山川直敏・篠崎孝一・佐藤悠・高田望：平成 27 年
電気学会全国大会，No.6-088 (2015)[2] 三宅翔太・児山篤紘・篠崎孝一・吉田翔・高田望：
平成 28 年電気学会全国大会，No.6-182 (2016)― 487 ―

P491

人工放射冷却に関する基礎検討(A Fundamental Consideration on Artificial Radiation Cooling)
村上英世 いいエコ研究所､E-mail:muroku@oregano.ocn.ne.jp 
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参考文献

[1]H. Murakami,”A Global Cooling System by means ofArtificial Convection”, AMOS-ICSHM2018, P025, 2018

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図１ 海面、大気層、宇宙間の熱エネルギー遷移
図１ 海面、大気層、宇宙間の熱エネルギー遷移
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― 488 ―

P492

成層圏におけるプラネタリー波の反射について（Ⅱ）*松 山 裕 矢 (九 大 院 理 )、

廣 岡 俊 彦 (九 大 院 理 )い、気候値よりも弱い西風領域が広く表れている一方

序論

惑星規模の大規模波動であるプラネタリー波は、通常は対流圏内で励起されたものが成層圏中を上方に伝で、0 度から東経 90 度の中緯度帯に強い西風が見られる。

播するが、稀に反射が起き、下方伝播が発生することがある。松山・廣岡(2018 年気象学会春季大会)では、



考察

EP(Eliassen-Palm)フラックス鉛直成分 Fz を用いて下方

波数 1 の事例においては、東半球で上方伝播して東伝播事例を抽出し、そのときの帯状平均背景場の条件

向きに伝播したのち、日付変更線付近で反射が起き、を検討した。本研究では、それを発展させ、強い下方

西半球で下方伝播が起きている。このことは、日付変伝播を発生させる反射が起きるときの、東西風分布に

更線付近で東風が卓越していることと一致している。

ついて 3 次元的に議論しつつ、波数による反射条件の反射の発生について、より詳細な時間変化を観察して違いを検討する。

いくことが今後の課題である。

と、波数 2 の下方伝播が起きている一方で、波数 1 な

波数 2 の事例においては、Fz の時間変化に注目する
解析方法

どの他の波数の上方伝播が起きている事例が多かった。

  強い下方伝播の抽出
 前回と同様、1958 年から 2016 年の期間の気象庁長期このことが、WAF では波数 2 の下方伝播領域が見られ

再解析 JRA55 を用いて EP フラックスを計算し、そのなかった原因だと考えられる。波数 2 が支配的で、か鉛直成分(Fz)に着目する。冬季(11 月-3 月)の Fz の波数

つ特に強い Fz の下方伝播が起きている事例に着目する

1 成分と波数 2 成分について、緯度平均(N40-N60 とことで、波数 2 の明瞭な下方伝播についても考察がで

N60-N80)し、-2×104kgs-2 以下の値の事例を抽出する。

きるようにする。
波数 1 と波数 2 の下方伝播発生時の背景場の大きな  抽出した事例を用いたコンポジット解析 (1)で抽出した事例に対して Plumb(1985)に従い、波の差は、波数 2 において、西風の強い経度帯があること

活動度フラックス(WAF)を計算し、波数 1 の下方伝播事

だが、下方伝播との関係性は不明である。今後は、波

例と、波数 2 の下方伝播事例のコンポジットを行う。

数 1 と 2 の下方伝播条件の相違について、さらに解析

を進めていく予定である。



結果

図 1 波数 1 の強い下方伝

 解析期間、波数 1 の下方伝播事例は 23 例、波数 2 の播発生時の、30hPa 面におけ

下方伝播事例は 11 例抽出することができた。

る WAF(ベクトル、単位： 波数 1 で明瞭な下方伝播が起きている場合の、WAF

m2s-2) と HGT( 等値 線、単の様子を図 1 に、東西風とジオポテンシャルハイト

位：m)。陰影は下方伝播の(HGT)の気候値(北半球 11 月-3 月平均値)からの偏差を
図 2(a)に示した。西半球中高緯度において、下方伝播が活発に見られ、全般的に西風が気候値よりも弱いが、領域を表している。

(a)

下方伝播が活発な領域では気候値とあまり差がないことが分かる。HGT 偏差の分布には、波数 1 の形が明瞭

(b)
)

45

0

に表れている。また、図には示さないが、日付変更線
付近は、気候値より強い東風となっている。
一方、
波数 2 で明瞭な下方伝播が起きている場合は、-45

WAF では下方伝播領域が見られなかった。波数 1 と同

図 2 強い下方伝播が起きているときの、10hPa

様に、東西風と HGT の気候値からの偏差を図 2(b)に示

面東西風(陰影、単位：ms-1)と HGT (等値線)の気した。HGT 偏差に波数 2 の形が明瞭に表れ、それに伴候値からの偏差。(a)波数 1 事例、(b)波数 2 事例。

― 489 ―

P493

熱帯成層圏大気の重力分離とその数値シミュレーション* 菅 原 敏 (宮 教 大 ), 石 戸 谷 重 之 (産 総 研 ), 青 木 周 司 ， 森 本 真 司 ， 中 澤 高 清 ，
稲 飯 洋 一 ， 本 田 秀 之 （ 東 北 大 院 ・ 理 ）， 豊 田 栄 （ 東 工 大 ・ 物 質 理 工 ），長 谷 部 文 雄 （ 北 大 院 ・ 地 球 環 境 ）， 池 田 忠 作 （ 宇 宙 研 ）， 後 藤 大 輔 （ 極 地 研 ）1.

に急に強まる傾向があることを考慮すると、より高い

はじめに	
 

重力分離は Age of air（AOA）とともに成層圏の高度の低 SF6 濃度の影響により SF6-age が過大評価にな

Brewer-Dobson 循環の変動に関して重要な情報を与えっている可能性がある。本研究によって熱帯成層圏にるものとして注目されている。重力分離は大気主成分

おいても重力分離が存在していることが明らかになっである O2 や N2 の同位体比などを計測して検出される。

た。しかし、<δ>は高度 29 km で-11 per meg 程度であ重力分離と AOA を同時に観測するためには、成層圏のり、中緯度の値と比べた重力分離の強さは３分の１程

大気を直接採取することが必要である。しかし、熱帯度である[2][3]。その要因は主に熱帯成層圏の上昇流であ

成層圏での観測例は AOA でも極めて少なく、特に近年ると考えられるが、その理論的理解は十分ではない。

発見された現象である重力分離は、これまでに熱帯で本研究では平均鉛直流と分子拡散輸送の比として定義の観測例がなかった。本研究では、熱帯成層圏の重力されるペクレ数に注目し、数値モデルを用いてペクレ

分離と AOA の観測結果を示し、さらに２次元モデルを数の大きさと重力分離の強さの関係を調べた。その結用いた重力分離再現実験について報告する。

果、熱帯成層圏の重力分離がペクレ数に極めて敏感で2.

あり、ペクレ数が小さいほど重力分離が強くなること

熱帯成層圏大気の観測	
 本研究は２０１５年２月にインドネシアで行われたが示された。また、高度 30 km 以上ではペクレ数が 103

気球観測キャンペーン CUBE/Biak の一環として実施さ程度より小さくなるため、重力分離とは異なる動的拡れた[1]。気球搭載型の小型サンプラを合計８機飛揚させ、散分離によって質量数の差に比例しない分離も起こる

TTL から高度 29 km までの７高度において大気を採取可能性があることが示唆された。

した。大気試料を国内に持ち帰ったのちに、重力分離の指標となる大気主成分のδ15N、δ18O、δ(Ar/N2)、また大気の平均年代を求めるために CO2 と SF6 の濃度をそれぞれ計測した。なお、観測されたδ15N、δ18O、δ
(Ar/N2)の対流圏の値からの差は、それらの分子の質量数の差にほぼ比例する結果であったため、それぞれを
質量数の差で規格化した上で平均したものを<δ>と定義し、それを重力分離の指標とした。重力分離が強いほど<δ>が高度とともに大きく低下することを意味する。
3.

観測結果と数値モデルによる重力分離の再現	
 図１に観測された<δ>と AOA の鉛直分布を示す。
CO2 と SF6 からそれぞれ推定された AOA は高度２５km付近まで高度とともに増加し、それより上方では高度方向の変化が小さかった。また、CO2-age と SF6-age を比較すると２５km 以上の高度においておよそ１年程度の差があり、SF6-age が大きい傾向にあった。近年、
SF6 の中間圏における消滅の影響が成層圏の SF6 濃度、あるいは SF6-age に与える影響が議論されている。本研
究では高度 25 km 以上において、SF6-age の増加と<δ>の低下に相関が見られている。重力分離は高度ととも

図１	
  ２０１５年２月にインドネシア上空において観測された重力分離と AOA の鉛直分布。重力分離の数値計算の結果とペクレ数を合わせて示す。
参考文献[1] Hasebe, F., et al., 2018, B. Am. Meteor. Soc.,, 99, 1213–1230.
[2] Ishidoya, S., et al., 2013, Atmos. Chem. Phys., 13, 8787–8796.
[3] Sugawara, S., et al., 2018, Atmos. Chem. Phys., 18, 1819-1833.

― 490 ―

P494

衛星観測から得られる雲特徴量を用いた
地表面日射量時系列パターンの推定＊

渡邊 武志、野原 大輔（電力中央研究所）

１．はじめにチャー特徴量は領域内の雲の分布の特徴を表すため

 太陽光発電の導入が進むにつれ、地表面日射量にに使用する。

関する情報への要求が増加している。衛星観測は観測領域内での大気の状態を観測できることが利点で

３．地表面日射量時系列パターン推定システムある。特に雲に関する情報を得ることができる点は、

 提案する時系列パターンの推定のために、2 つの空間的に分散して導入されている太陽光発電システ

手法を組み合わせたシステムを構築する。1 つは衛ムの発電量推定には有利である。

星観測をもとにした雲特性量から地表面日射量の時

 本研究では、衛星観測から得られる雲特徴量を用

系列特徴量を推定する手法である。Random forest

いて地表面日射量時系列を推定する手法を提案する。

regression 法を用いて雲特徴量を予測変数とし、時本手法は、各観測時刻での地表面日射量を推定する

系列特徴量を予測する予測器を構築する。

ことで時系列データを構成する手法とは異なり、あ もう 1 つの手法は、時系列特徴量から時系列を推る時刻での雲特徴量から数時間の時系列パターンを

定 す る 手 法 で あ る 。 こ の 手 法 で は 、 K-nearest

推定する。数時間の時系列を１回の観測データから

neighbor 法を用い、時系列特徴量ベクトルが与えら推定できるという特徴を持つ手法である。

れると、教師データから最も類似した特徴量ベクトルを推定する。得られた推定特徴量ベクトルに対応

２．データ

する時系列を推定時系列とする。

（１）地上観測日射量データ

 最初の予測手法による雲特徴量の予測の精度が、

 気象庁によって観測されている地表面全天日射量

次の時系列パターンの予測精度に影響を与える。こ1 分値データを使用した。時間間隔は 1 分、使用しのため、予測システムでは高い精度で予測できる時

たデータ期間は 2010 年から 2015 年の 6 年間であ系列特徴量のみを用いる。精度評価の結果、平均、る。日本国内に設置された 49 観測所で観測された

標準偏差、ラグ１自己相関、サンプルエントロピー

データを使用する。本研究では、地上観測日射量をの４特徴量を用いることとした。

大気上端日射量で規格化をしたものを使用する（以下、晴天指数(Clearness Index: CI)と呼ぶ。）

４．結果と考察 １日の CI 時系列中の 121 分部分時系列から時系

 図１は、提案手法により得られた推定 121 分 CI

列特徴量を計算する。時系列特徴量は、平均、標準

時系列パターンである。推定時系列は、２つの予測

偏差、歪度、尖度、線形回帰係数、ラグ１自己相関、手法に関する誤差と時系列の特徴に関する情報が含

サンプルエントロピーの７つを用いた。

まれていないための影響が含まれている。特徴量ベクトルとして用いられなかった線形回帰係数は、時（２）雲特性データ

系列パターン推定には重要な特徴量であることが分 地球観測衛星 Terra および Aqua に搭載されたかっている。変化トレンドに関する情報が含まれてMODIS センサーによる観測から得られた Level2 雲

いないために図１の観測時系列で見られる増加トレ

特徴量データプロダクトを用いた。データプロダク

ンドが予測時系列には十分には反映されていないこトの中から、雲量(CFR)、雲頂気圧高度(CTH)、雲のとが分かる。

光学的厚さ(COT)、雲粒有効半径(CER)の４変数を使用する。各雲特性量は日射量観測地点を中心とした領域内で平均したものを用いる。また、雲の光学的 厚 さ を 用 い て、 領 域 内の テ ク ス チ ャ ー特 徴 量（Angular second Moment, Contrast, Correlation,
Entropy, Local homogeneity）を計算する。テクス― 491 ―

図１ 観測 &, 時系列（上段）と予測 &, 時系列（下段） 黒線が対象とした１２１分時系列P495

非同期結合ソフトウェアの設計と開発*荒 川 隆 (RIST)， 新 田 友 子 （ 東 京 大 学 生 産 技 術 研 究 所 ），鳩 野 美 佐 子 （ 東 北 大 学 大 学 院 工 学 研 究 科 ）， 竹 島 滉 （ 東 京 大 学 大 学 院 工 学 研 究 科 ），芳村圭（東京大学生産技術研究所）


ΔＴを持つ場合に，これらのコンポーネント間の結合

はじめに

地球システムモデルは大気，海洋をはじめとして複を行うソフトウェアがが必要である．

数のモデルコンポーネントで構成される．これらのモ
デルコンポーネントは表現する現象に応じて固有の時
空間スケールを持つため，コンポーネントを組み合わせて計算を行うためには時空間スケールの差違を補間し適切にデータ交換するソフトウェアが求められる．
このような背景から，結合ライブラリ Jcup が作成され

図２ 非同期の場合のデータ交換タイミング[1]，利用されてきた[2]．Jcup はモデルの格子系に制限が無く，また，補間計算プログラムを利用者が実装できるという設計によって，きわめて広範囲の適用が可



基本設計

非同期結合ソフトウェアのインターフェースは従来

能なソフトウェアであるが，一方，時間に関してはあの Jcup と互換性を保つことが求められる．従って時間

らかじめ設定された時間間隔のみでしかデータ交換が積分中に与えられる情報は各時間ステップでの現在時行えないという強い制約がある．そこで現在，個々の刻とΔT の 2 種類のみである．ソフトウェアはこの情

モデルコンポーネントが時間変化する任意のΔＴを持報に基づき，送受信判定を行い，データを送信・受信

つ場合にもデータ交換できるような結合ソフトウェア

することが求められる．送受信判定は１）自分の前ス開発が進行している．本大会では第一報として開発のテップの時刻が相手の現在時刻より進んでおり，かつ背景と基本設計，開発の現状について報告する．

自分の次ステップの時刻が相手の次ステップの時刻より前なら送らない，２）自分の現在時刻が受信済みの

相手データの時刻より進んだら受信する，という条件

開発の背景

前節で述べたように，Jcup ではデータ交換の時間間にまとめられる．データ送受信に際しては，双方のモ

隔はプログラムの初期化段階で設定され変更はできな

デルコンポーネントが同時に送信する状況が発生する

い．また図１に示すように，各モデルコンポーネント

ため，Jcup が行っているような送信と受信が相互に対の積分時刻はデータ交換時間間隔と整合していなけれ

応する同期通信ではなく非同期通信が要求される．

ばならない．


開発の現状

基本設計は終了しソフトウェアのプロトタイピングとテストフェーズが進行中である．大会では，送受信判
定の詳細とデータ通信の具体的な方法について報告するとともに，実モデルへの適用事例についても触れる
予定である．

図１ Jcup のデータ交換タイミング
他方，各モデルコンポーネントが精緻化するにつれて，陸面コンポーネントなど従来は大気モデルの一部

参考文献[1] Arakawa, T., et al., 2011, Procedia Computer Science, 4,1516-1525.

として実行されていたコンポーネントをプログラム的に独立し，かつ，独自の格子系と時間で動作させるよ[2] Miyakawa, T., 2017, Geophys. Res. Lett., 44, 9489-9495.

うな必要性が生じている[3]．従って図２に示すように[3] 荒川 et al., 2017, 陸域統合モデル ILS の開発（第一各コンポーネントが独自のかつ時間に対して変更する― 492 ―報）,気象学会秋季大会

P496

高解像度海洋モデルによる海面水温高解像度化が地域気候モデル再現に与える影響の評価
*渡邉俊一 1・村田昭彦 2・辻野博之 2（1: 気象業務支援センター 2: 気象研究所）
１．はじめに 現在の地域気候モデルでは、海面水温は親モデルである全球気候モデルのデータを用いることが多い。しかし、解像度が不十分で、日本周辺の黒潮や対馬暖流などの構造を表現できていない。
一方、近年の研究により、このような海洋中のメ
ソスケール構造が、日本域の気候に影響を与えることが明らかになっている（e.g. Murazaki et al.
2015）。
 そこで、本研究では高解像度の海洋モデルによって得られた海面水温分布を地域気候モデルの下部境界条件として与えることで、海洋の高解像度化が気候再現実験に与える影響について評価を行った。
２．モデルと実験設定
海洋モデルとして、気象研究所共用海洋モデル（MRI.COM）を用いた。高解像度の海面水温分布を得るため、全球領域（解像度：1°×0.3°~0.5°）と
北太平洋領域（解像度：0.1°×0.1°）の双方向ネス
トモデル（NP モデル）を用いた。比較のため全球単独モデル（GLB モデル）も用いた。これらのモデルに JRA-55 を大気側の強制力として与え、海面水温データを作成した。
大気モデルは、非静力学地域気候モデル（NHRCM）を用いた。格子間隔は 15km、格子数は 241×221 で、日本と周辺の海域を含んでいる。
境界値には JRA-55 を用いた。NP モデルの海面水
温（NP 実験）と GLB モデルの海面水温（GLB 実験）を与えた 2 種類の実験を行った。海面水温は
線形内挿によって与えている。
計算期間は 1980 年
から 2000 年までで、各年について 9 月から翌年 8月までのタイムスライス実験を行った。
３．結果
 両実験で海面水温分布を比較すると、NP 実験
では黒潮が再現されており、黒潮の北側のやや海面水温が低い領域も再現されている。一方、GLB
実験では解像度が不十分なため、この特徴は再現されておらず、両者の差を見ると NP 実験のほうが黒潮上で高く、日本沿岸で低くなっている（図略）。計算領域全体での平均はほぼ等しかった。
 このような海面水温の差によって生じる影響
として、夏季（JJA）の降水量に着目して解析を行った。両実験の差を見ると、NP 実験のほうが黒潮上で降水が多く、太平洋側の陸上沿岸部で降水が少ない（図 1）
。また、日降水量 100mm 以上の日数でも同様の特徴が見られた（図略）。
 海面水温の差に対応して、両者の間で可降水量の差が見られた。NP 実験のほうが、黒潮上で可降
水量が大きく、陸上で少ない（図略）。また、両者の気圧分布の差を見ると（図 2）、太平洋沿岸域の低海面水温に対応して、NP 実験に高気圧偏差が見られ、その南側で勾配が大きくなっている。これにより、両者の間で北風偏差が見られる。夏季の平均風向は南風のため、NP 実験では南風が弱まることに対応している。これにより、陸域での収束や水蒸気フラックスが減少することも、NP 実
験で降水量が減少した要因と考えられる。今後は成層の変化などについて解析を行う予定である。
謝辞：本研究は文部科学省統合的気候モデル高度化研究プログラム（領域テーマ C）の支援を受けた。

図 1 JJA 平均の降水量の差（NP 実験−GLB 実験）（mm）。線で囲った領域は 5%有意な差を表す。実線は正、破線は負の差を表す。



図 2 JJA 平均の気圧（シェード; hPa）と 10m 風（ベクトル m s−1）の差（NP 実験−GLB 実験）。

― 493 ―

P497

東シベリアの森林の消失が北半球の⼤気循環に及ぼす影響
永⽥桃⼦，⽴花義裕(三重⼤学)
１．

はじめに

森林が消失することによる気候への応答に関する研究はいくつか存在するが，シベリアの森林のみ消失したことによる影響を評価した研究は存在しない．本研究ではシベリアの森林を草原にうな過程で影響を与えているのかを明らかにし，
また冬では夏とは異なり，どのような過程で⼤気に影響を及ぼすか明らかにする．

変化させるシミュレーション実験を⾏い，⼤気場にどのような影響を及ぼすかを評価し，森林が消失したことによる気候学的効果を検討することを⽬的とする．
２．

使⽤データ・解析⼿法

使⽤モデルには，メソ気象モデル WRFv3.4.1（Weather Research and Forecasting）を⽤いた． 北極を中⼼とする Fig.1 の領域内を計算領域とし，植⽣を変化させたことによる⼤気への影響を評価するため，⾚枠の領域内の植⽣を変化させた．
本研究では，⾚枠内の森林に相当するカテゴリー

Fig.1 WRF の計算領域．⾚枠は植⽣を変化させた範囲．

を草原に変化させた実験（grass_run）と，再現実験（ctl_run）の２種類の計算を⾏い，両者を⽐較することで，森林が草原に変化したことによる⼤気への応答を検証する．なお，初期値・境界値には ERA-interim を使⽤した．計算開始時刻時刻は2015 年 5 ⽉ 1 ⽇ 00UTC，終了時刻は 2015 年 7⽉ 31 ⽇で⾏った．
３．

結果・考察

Fig.2 は 7 ⽉の 300hPa におけるジオポテンシャ

ル⾼度の⽉平均の偏差(grass_run-ctl_run)の図である．北極を中⼼に気圧が⼤きく変化していることが確認できる．850hPa ⾯の下層でも同様に気圧の変化ができていることが確認できた（図略）．植⽣

Fig.2 7 ⽉の 300hPa におけるジオポテンシャル⾼度の偏差（grass−ctl）の⽉平均の図［m］を変化させた地表⾯から考察していくと，植⽣が森林から草原に変化することによってアルベドが上昇し，熱フラックスの変化(Fig.3)に影響をもたらした．しかし，熱フラックスや地表⾯の温度変化に影響を及ぼすことは確認できたが，そこから⼤気にどのように影響を与えているかの過程はまだ明らかになっていない．今回は，夏に絞って実験を⾏っているので雪の被覆によるアルベ
ド等への影響が少ないと考える．また，冬に絞って⼤気への応答の過程をみると，夏とは異なる過程であることも分かった．

今後の予定としては，地表⾯から⼤気へどのよ― 494 ―

Fig.3 7 ⽉の 300hPa における熱フラックスの偏差（grass−ctl）の⽉平均の図［m/s^2］

P498

北極と南極へ流入する水蒸気輸送の近年変化の地域的特徴*大 島 和 裕 (環 境 科 学 技 術 研 究 所 ), 堀 正 岳 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ) ，
山 崎 孝 治 (北 海 道 大 学 )
1.

はじめに

みられた。またグリーンランド海では水蒸気フラック

近年，両極域では様々な大気・海洋・陸域の変化がスの収束，バレンツ海では発散の偏差を示した。バレ観測され，研究が進められているが，極域水循環に関

ンツ海・カラ海に現れた高気圧偏差については，海氷する研究はあまり進んでいない。Oshima and Yamazaki

減少や WACE（Warm Arctic/Cold Eurasia）パターン（例（2017）は過去 40 年間の長期トレンドを調べ，北極でえば，Inoue et al. 2012, Hori and Oshima 2018）との関係

は先行研究で言われているように昇温に伴って水蒸気が予想されるが，この点は今後検討する。

量が増加傾向である一方，南極では夏と秋に水蒸気量

南極については，秋にアムンゼン海低気圧が深まる

がなだらかに減少傾向であることを示した。しかしな

長期トレンドがあり（[1]），2011 年から 2017 年の平均

がら，北極と南極のいずれも東西で平均した極向き水でも 3 月と 5 月にアムンゼン海低気圧が深まる偏差が蒸気フラックス，すなわち極域へ流入する水蒸気輸送

みられ，それに伴って南極半島の西側で極向き水蒸気の全量には長期トレンドがみられなかった。本研究で輸送が強まる偏差を示した。また 1 月にはベリングハ

は，大気再解析データを用いて，両極における水蒸気

ウゼン海からアムンゼン海に広がる高気圧偏差，6 月に輸送の近年変化に関する地域的な特徴を調査した。

はベリングハウゼン海で低気圧偏差が現れ，それぞれ2.

に対応する水蒸気フラックスの偏差がみられた。

データと解析
水蒸気輸送と大気循環場の解析には，ECMWF 大気

再解析データ（ERA-Interim）による鉛直積分の水蒸気
フラックスと海面気圧の月平均値を使用した。1981 年
から 2010 年までの平均を気候値と定め，近年変化を調べるために各変数に対して 2011 年から 2017 年までの月毎に気候値からの偏差を算出して比較を行った。
3.

結果

両極ともに月々でそれぞれ異なる水蒸気輸送の特徴を示したが，以下では北極の結果を中心に紹介する。
北極では 9 月にバレンツ海・カラ海に中心を持ち，北欧から中央シベリアまで東西に伸びる高気圧偏差がみられた。この循環偏差に伴って北大西洋の極向き水
蒸気フラックスが強まり，大西洋から北極海への水蒸気流入が強まる偏差がみられた（図 1）。この水蒸気フ
ラックス偏差は北極海上にも現れ，大西洋から北極点の方向へ流入し，さらには太平洋側へ流出する輸送の偏差がみられた。このため北極海上の大部分で水蒸気
フラックスの収束発散は弱かった（図 1）。
北極では 1 月にもバレンツ海・カラ海に中心を持つ
高気圧偏差がみられるが，9 月とは分布が異なり，1 月の高気圧偏差は西シベリアからグリーンランド海に広がる分布であった。この循環偏差に伴って，グリーン
ランドの東側で極向き水蒸気フラックスの偏差を示し，
北極海中心部付近で弱いながらも有意な収束の偏差が

図１ 北極における 9 月の水蒸気フラックスの近年変化。水蒸気フラックスとその収束について，2011～2017 年の平均と 1981～2010 年の平均の差を示す。
黒矢印と陰影部分は統計的に有意（t 検定，99%）。
参考文献[1] Oshima, K., and K. Yamazaki, 2017, Czech Polar Rep., 7(2), 169-180, doi:10.5817/CPR2017-2-17.
[2] Inoue, J., M. E. Hori, and K. Takaya, 2012, J. Climate, 25,
2561-2568, doi:10.1175/JCLI-D-11-00449.1.
[3] Hori, M. E., and K. Oshima, 2018, SOLA, 14, 69-73,― 495 ―

doi:10.2151/sola.2018-012.

P499

2016 年台風 10 号と上層寒冷低気圧とのカップリングについて*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

3．順圧構造を持つ低気圧

2016 年台風 10 号は気象庁によると 8 月 30

30 日 00 時 UTC における対流圏上層 300hPa

日 15 時 UTC に温帯低気圧になった。その特徴の渦位の分布をみると、カップリング前は上層として、上層寒冷低気圧（以後 UCL）の循環にで大きな正の渦位がみられ、UCL の構造を持っ引き込まれ、UCL とカップリングしたことが挙ている（図 3 左）。しかし 500hPa 面において台げられる。その後の地上天気図では大きな低気風の高渦位空気塊が入り込むことで（図 3 右）、

圧性の渦となり、渦自体の中心気圧は減少した。

典型的な UCL とは異なる構造を持った低気圧

31 日 00 時 UTC においてはほぼ同心円状の低となった。31 日 00 時 UTC において対流圏上気圧が解析されており、本研究では、台風が上層〜下層にかけて低気圧中心の位置がほとんど

層寒冷低気圧とカップリングした後に生じた同変わっていないことから、通常の温低化とは異心円状の渦について解析を行う。

なり、順圧的な構造を持った低気圧へと変化したことが分かった。

図 1．30 日 00 時 UTC と 31 日 00 時 UTC における地図 2．31 日 00 時 UTC における 300hPa ジオポテンシ

上天気図。図は気象庁より取得した。

ャル高度（左）と 500hPa 気温とジオポテンシャル高2．環境場の特徴

度（右）。陰影は気温 [ K ]、等値線はジオポテンシャ

台風の温低化前後 3 時間の環境場をル高度 [ m ] であり、等値線間隔は 60m である。

Petterssen Frontogenesis（Petterssen, 1956）
を用いて解析したが台風の温帯低気圧化にはあまり関係が見られなかった（図は省略）。次に、台風が温低化したと判断された 6 時間後の 31
日 00 時 UTC の環境場を解析した。対流圏上層を代表する 300hPa 面では、切離した低気圧が見られることから UCL の特徴を持っていた（図2 左）。しかし、中層 500hPa では台風の暖気が図 3．30 日 00 時 UTC における 300hPa 渦位（左）と流れ込んでおり、対流圏中層での温度偏差がほ500hPa 渦位（右）。陰影は渦位 [ PVU ]、等値線は混

とんどなくなり下層の渦が強化された。

合比 [ kg/kg ]（左）と相対湿度 [ % ] （右）である。
等値線間隔は、混合比が 0.2kg/kg、相対湿度が 10%である。

― 496 ―

P4a0

2016 年 1 月の大寒波におけるシベリア高気圧発達の QGPV inversion による解析*山口純平・岩崎俊樹 東北大院理 
1.はじめに2016 年 1 月 23 日から 25 日にかけて冬型の気圧配置が強まった影響で、日本をはじめとした東アジアの各国には 40 年ぶりの大寒波とも呼ばれる強い寒波が流れ込んだ。
この寒波の影響により 24 日に沖縄
県の久米島と名瀬でみぞれを観測。奄美大島では115 年ぶりとなる降雪が観測された。この寒波は最高中心気圧 1078hPa の非常に勢力の強いシベリア高気圧(SH)の発達と東アジアへの南進によって特徴づけられていた。Sato(2016)は QGPV inversion 手法を用いて解析を行い、対流圏上層の負の渦位アノマリ
による高圧域の誘導がシベリア高気圧の発達をもたらしたと結論付けた。一方 Takaya and Nakamura(2005)により調べられたシベリア高気圧の発達メカ
ニズムにおいては、上層の波列と下層の寒気の相互作用が重要なものとなっている。本研究では QGPV
inversion 手法を用い、1) SH の発達と上層渦位、下層の寒気との関係、及び 2) SH を強化した上層渦位の成因を調査する。
2.解析方法
本研究では QGPV inversion 手法を用いることにより準地衡風渦位(QGPV)の時間変化𝑞𝑞𝑡𝑡 から、それの誘導する高度変化傾向𝜓𝜓𝑡𝑡 の逆算を行った。これを式で表すと次のようになる。
𝜓𝜓𝑡𝑡 = ℒ𝑔𝑔−1 (𝑞𝑞𝑡𝑡 )

とシベリア北部の低渦位域と結合している。図 3 に300hPa リッジの中心における高度変化傾向、及びそれに対する下流発達、傾圧発達、及び環境場の流れによる渦位再配置の寄与を示す。図 2(d–f)と比較す
ると、地中海付近で発生したリッジは急速に成長しながらカスピ海の北へ移動したのち停滞、さらにその後再成長をして SH の後面まで達していることが分かる。高度変化傾向のうち下流発達による寄与は
図 3 の期間の前半で正だったものが 17 日 12 時に符号を変化させている。つまりロスビー波列のピークがこのとき通過したことを意味する。傾圧発達も期間の前半で寄与している。一方でリッジの再発達が見られた期間の後半には渦位再配置の寄与が支配的である。シベリア北部とカスピ海の二つの低渦位域がそれぞれ誘導した高度場を逆算すると、2 つの渦位の接近に伴い最大高度が 18 日 6 時から 24 時間に45m(単体の渦位では最大 18m)上昇していることから、渦位再配置の寄与の一部は二つの低渦位域の合流により説明することができる。
引用文献
Sato, 12th FOCRAII, 17 pp. (2016)
Takaya and Nakamura, J. Atmos. Sci., 62, 4423–4440 (2005)
Nielsen-Gammon and Lefevre, J. Atmos. Sci., 53, 3120–3142 (1996)
Kobayashi et al., J. Meteorol. Soc. Japan, 93, 5–48 (2015)(1)

ここでℒ g は次の形で表される演算子である。
𝑓𝑓 2 𝜕𝜕

ℒ g = ∇2 + 0

𝜌𝜌

( o

∂

𝜌𝜌𝑜𝑜 𝜕𝜕𝜕𝜕 𝑁𝑁2 ∂z

)

(2)

𝑞𝑞𝑡𝑡 に関しては Nielsen-Gammon and Lefevre (1996)の手法を用い、その移流による時間変化を要因別に分解した。また、解析には気象庁 55 年長期再解析(Kobayashi et al. 2015)を用いた。
3. 上層渦位下層温位による SH の発達
図 1(a)に 20 日 12 時の 300hPa QGPV と、その時間変化に対する 975hPa 高度場の時間変化の応答を示している。高気圧の後面に低渦位域が侵入し、SHの中心付近は約 14 m/日の高度上昇を生じていることが分かる。一方(b)には 21 日 12 時の下部境界の温位と、その時間変化に対する 975hPa 高度場の時間変化の応答を示している。バイカル湖付近から南進している寒気に伴い SH の南方に大規模な高度上昇域が見られるほか、SH の中心付近においても約 40m /日の高度上昇が見られる。SH の発達について、発達の前半は上層低渦位の侵入によるもの、後半は下層
低温位の侵入によるものだと結論付けられる。
4. SH の発達をもたらした上層渦位の成因
図 2 に 300hPa QGPV と 300hPa ジオポテンシャル高度、及び SH の発達に関与したリッジに伴う高度偏差の中心の、36 時間ごとの時系列を示している。16日にシベリア北部に低渦位域が見られるほか、地中
海付近に低渦位域の北方への張り出しが見られる。
後者は 18 日にはカスピ海周辺を覆い、19 日になる

図 1 (a) 20 日 12 時の 300hPa QGPV(細線, 0.75PVU 毎で 3PVU 以上は影)およびそれに誘導された 975hPa 高度変化傾向(太線, m day-1) (b) 21 日 12 時の987hPa 温位(細線, 5K 毎で 260K 以下は影)およびそれに誘導された 975hPa
高度変化傾向(太線, m day-1). 図中の”H”は SH の中心.

図 2 左から 16 日 12 時, 18 日 00 時, 19 日 12 時における (a–c) 300hPa
QGPV(細線, 0.75PVU 毎で 3PVU 以上は影)および (d–f) 300hPa ジオポテン
シャル高度(m). 図中”R”はリッジに伴う 300hPa 高度偏差の中心.

図 3 リッジに伴う 300hPa 高度偏差の中心(図 2 の”R”の位置)における高度変化傾向(TOTAL)および, それに寄与する環境場の風に伴う渦位偏差の移流(Deformation), 上層(<500hPa)渦位偏差の誘導した風に伴う環境場の上層
渦位の移流(Downstream Development), 下層(>500hPa)渦位偏差の誘導した風に伴う環境場の上層渦位の移流(Baroclinic Amplification), その他の渦位移流への寄与(Other)の時系列.

― 497 ―

P4a1

冬季日本海における日本海寒帯気団収束帯の変動に関する研究*紀平 旭範 1 , 安永 数明 2
1 : 富山大学大学院 理工学教育部 2 : 富山大学 理工学研究部

1. 研究概要
 冬季日本海上では、大陸からの北西寒気流が朝鮮半島北部の白頭山やその周辺の山脈による障壁効果で強制的に二分され、山脈風下で再び合流することにより、収束帯が形成される。これを日
本海寒帯気団収束帯(Japan Sea Polar air mass
Convergence Zone ; JPCZ)と総称する。JPCZ は
定在的なものではなく、東西方向に伸びて北陸地方に達する場合や、南北方向に伸びて山陰地方に達する場合がある。
2017 年の秋季大会では、冬季(DJF)日平均
950hPa 収束発散場に対して EOF 解析を施し、JPCZ の変動に関わる卓越パターンを抽出した。
その結果、PC2 が正に大きい時(M2 卓越時)、北陸指向の JPCZ に対応する収束帯がみられ、この時を「北陸指向型」と命名した。また、PC3 が負に大きい時(M3 卓越時(負))は、山陰指向の JPCZに対応する収束帯がみられ、この時を「山陰指向型」と命名した。この各パターンのスコアがσを超える継続時間が長い順に 1-5 位までを抽出し、日本海側の降水量について調べたところ、JPCZに伴う降水・降雪量は、M2 卓越時は継続時間内のスコア卓越時を中心に、M3 卓越時(負)は上空の寒冷低気圧の後面に入った際に多くなっていた。
本研究では、さらに、スコアがσを超える継続時
間が 3 日間以上の事例を抽出し、北陸指向型と山陰指向型の日本付近と、ユーラシア大陸から北西
太平洋における環境場の一般性について調べた。
2. 使用データ・解析手法
 本研究では、日本付近は気象庁メソ客観解析データ(JMA-MSM)、ユーラシア大陸から北西太平
洋はヨーロッパ中期予報センターが提供する
ERA-Interim の気温とジオポテンシャル高度を用いた。解析期間は 2006～2015 年の冬期(12-1月)とした。
イベント日はスコアがσを超える継続時間の中で最もスコアが大きい日を抽出した(M2 卓越
時は 16 事例、M3 卓越時(負)は 15 事例)。そして、それぞれの 500hPa 面, 850hPa 面, 1000hPa 面における気温とジオポテンシャル高度のコンポジット解析を行った。また偏差の計算にあたっては、
2006～2015 年のイベント日前後 3 日を含む 7 日
単純移動平均値を気候値とした。
3. 解析結果
 日本付近において、500hPa 面では、M2 卓越時と M3 卓越時(負)ともに寒気トラフが通過していた(図略)。しかし、M3 卓越時(負)の 850hPa 面
より下層のジオポテンシャル高度は、M2 卓越時と比べ、南北走向となっており、北寄りの風が卓越する環境場であった(図略)。
 M2 卓越時において、500hPa 面のジオポテン
シャル高度は、バイカル湖付近でリッジ、日本付
近ではトラフとなっており(図１左)、そのトラフに対応して日本付近は広く低温偏差となっていた(図２左)。一方、M3 卓越時(負)において、500hPa 面のジオポテンシャル高度は、北緯 45度付近を境に極東からオホーツク海で高気圧性偏差、朝鮮半島から日本付近で低気圧性偏差という南北双極子構造であった(図１右)。また、下層は西日本で低温偏差であった一方で、北日本では
高温偏差となっていた(図２右)。これらのパター
ンは、正の西太平洋(WP)パターン時の傾向と類似している。
 今後は、M3 卓越時(負)と WP パターンの関係について調べる予定である。

図１：500hPa 面のジオポテ
ンシャル高度の偏差をシェード、コンポジットをコンタ
ーで示す(左図：M2 卓越時、
右図：M3 卓越時(負))。ただし、偏差は 90%以上で有意な領域を示す。

図２：850hPa 面の気温の偏差をシェード、コンポジット
をコンターで示す(左図：M2
卓越時、右図：M3 卓越時(負))。ただし、偏差は 90%以上で有意な領域を示す。

― 498 ―

P4a2

全球非静力学大気海洋結合モデルを用 い た 2012 年 の Arctic Cyclone の 研 究*久 保 川 陽 呂 鎮 、 佐 藤 正 樹 、 川 崎 高 雄 、 木 村 詞 明 、 羽 角 博 康(東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )




はじめに

実験設定

北極域は温暖化の影響を強く受けることもあり、近雲の取り扱いに関して、積雲パラメタリゼーションの年、海氷が減少傾向にある。海氷が減少することで、スイッチをオンにした実験 実験  とオフにした実験

局所的な大気-海洋-海氷の相互作用は変わる。海氷の存

実験  を行った。また、海洋モデルの海洋を固定し、在によって反射していた短波は海洋内にもたらされ、海氷モデルのみを駆動する実験も行った。海洋混合ス

海洋内の熱輸送の効果も加味されることで、更に海氷

キームは 1RKDQG.LP>@を使用した。積雲パラメの減少を促す。減少した海氷の影響は局所的にとどまタリゼーションのスイッチをオフにした際に使用するらない。海氷が減少することで、中緯度の気温が影響

雲微物理スキームは NSW6>Tomita 2008@とした。
NCEP

を受けることが示唆されている [e.g., Honda et al, 2009;

Global Tropospheric Analysis data の 2012 年 8 月 3 日 00

Mori et al, 2014]。夏季の海氷の減少は、北極域に新たなUTC を初期値として  日間積分した。

航路をもたらすこともあり、科学的関心だけでなく経



結果

シミュレートされた AC の鉛直構造は、観測>Tanaka

済的な側面からも注目されている。
2012 年 8 月に発生した北極低気圧 (AC: Arctic

et al. 2012@と整合的であった。AC に伴いビューフォー

Cyclone)は、強い風を伴い長期間北極圏に滞在したこと

ト海の海氷が大きく減少していた 図  。同じ期間ので、海氷減少に大きく影響したと考えられている [e.g.,

衛星から得られた海氷の減少量のおよそ半分程度であZhang et al, 2013; Ono et al, 2016]。モデル研究により、った。海氷の厚さに関する収支解析をおこなったとこ

海氷の側面や底から海氷が減少した結果がいくつか示

ろ、海氷は主に輸送成分によって減少していた。現実されているが、海洋-海氷結合モデルの結果であることに比べ、融解量を過小評価している傾向が見えた。初から、大気とのフィードバックの影響を過小評価して期値の海氷の分布や厚さが現実と異なることが影響しいる可能性も示唆されている。本研究の目的は、全球ている可能性がある。氷の融解には、雲と海洋の効果

非静力学大気モデル NICAM と海洋大循環モデルが見られた 図  。COCO を結合した大気海洋結合モデル NICOCO を用いて、2012 年の AC に伴う海氷の減少の調査並びに、その影響を評価することにある。NICAM は雲を陽に計算していること、そして全球にデータがあることより、
大気 - 海洋 - 海氷の相互作用だけでなく、テレコネク
ションの評価も同時にできる利点がある。




データ

大気海洋結合モデル NICOCO を使用する。NICOCO

図 海氷の厚さ FP の時間変化の水平分布図  と  の差 の大気部分は、全球非静力学大気モデル NICAM(Nonhydrostatic ICosahedral Atmospheric Model)を使い、海洋部分は海氷モデルを内包した海洋大循環モデル
COCO (CCSR Ocean Component model)を使用する。モデル間の結合は、カップリングライブラリー、-FXS
>Arakawa et al, 2014@を使用しており、フラックスなど
が 1 時間ごとに交換される。NICAM の水平解像度は

図 ビューフォート海の氷の融解量の時間変化 左 実験  実線

56 km であり、COCO の水平解像度は 1°格子を使用しと実験  破線 。 右 実験  実線 と海洋を固定した実験 破線 ている。― 499 ―

P4a3

TRMM/GPM から得られた台風内部の潜熱加熱プロファイルの特徴－シミュレーションとの比較－*

小山 亮、和田章義（気象研究所）

１．目的
台風内部の潜熱加熱のふるまいの理解は、台風の発達を理解する上で本質的である。台風を発生から衰弱まで観測することが可能な TRMM 他の衛星降
水レーダーから得られる潜熱加熱率（Shige et al.
2004, 2007）は、これに貢献することが期待される。
H29 年秋季大会では、2000～2014 年の TRMM/PR
潜熱加熱率から、強い台風ほど内部コア内（半径 1.5
度内と定義）の潜熱加熱率が高く、ピークが中層に現れる傾向や、降水頂が高いほど中層加熱が大きい
傾向等を示した（講演番号 P260）。今回の調査では、
降水タイプ毎の調査に加えて、得られた結果について、非静力学数値シミュレーションと比較すること
により、検証及び議論することも目的とした。
２．データ
前回同様、TRMM/PR 潜熱加熱率（L2H25 Ver. 7）を用いて、降水タイプ（L2A25）毎に、台風の内部
コア内の潜熱加熱率プロファイルの特徴を調べた。
検証及び議論に用いるシミュレーションは、解像度 3
km の気象庁非静力学モデルを用いた、2016 年台風
第 10 号（T1610）のシミュレーション結果（和田・小山 2017：H29 秋季大会 D407）を用いた。

17
16
15
14
13
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0

(ii) T1610 のシミュレーションとの比較
T1610 のシミュレーションの、半径 1.5 度内の温位時間変化率プロファイルは、TRMM/PR から得られた潜熱加熱率プロファイルと、規模及びピーク高度に関して類似しており、発達期に最も大きく、高度 8 km 付近にピークが出現する傾向がみられた（図1）。また、高度約 3 km 以下では、シミュレーショ
ンの方が、平均加熱率が大きな傾向がみられたが（図1）、これは、シミュレーションの方が、非対流性降水域の下層における冷却率が相対的に小さいことによっていた。T1610 は発達期に GPM により観測されていたが、その加熱率プロファイルは、TRMM から得られた平均プロファイル（図 1a）に近かった。
以上の結果、及び降水強度・タイプと加熱率との関係については、引き続き詳しい調査が必要である。
謝辞：本研究は JAXA 降水観測ミッション第 8 回
RA（PMM8）の支援を受けています。

(a) TRMM/PR L2H25 for 2000-2014

Intensification
Mature
Decay

Altitude (km)Altitude (km)３．調査の概要
TRMM/PR から得られた台風内部の加熱率プロフ
ァイルの特徴を、T1610 のシミュレーションの温位
時間変化率と比較した。シミュレーション結果に対する対流性降水域は、Rogers et al. (2015)を参考に、
300-700 hPa 及び 700-850 hPa の平均鉛直速度がともに 0.5 m/s 以上の降水域（0<降水強度）と定義した。

４．結果(i) TRMM/PR 潜熱加熱率の降水タイプ毎の特徴
TRMM/PR から得られた、2000～2014 年の台風の、
半径 1.5 度内平均の潜熱加熱率プロファイルは、
対流性降水は高度約 4 km、層状性降水は 6～8 kmにピークをもっていた。対流性降水の層状性降水に対する面積比は、平均約 0.14 であった。この面積比を反映して、高度 7～8 km に加熱率のピーク（図 1a）が現れていたが、台風の発生及び発達期における対流性／層状性の比は、最盛期、衰弱期における値よりも大きかった（約 0.16）ことに注目された。

-0.5

0

17
16
15
14
13
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0

(b) Simulation of T1610
Intensification
Mature
Decay

0.5
1
1.5
2
2.5
3
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
Tendency of PT (K/h)
Latent Heating rate (K/h)
図１ (a) 最大風速が 44 m/s 以上の台風（2000～2014 年の計 23 個）について求めた、ステージ毎（発達期（〇）、
最盛期（△）、衰弱期（×））の、半径 150 km 内の平均潜熱加熱率プロファイル、(b)非静力学モデルにより再現された T1610（最盛期の最大風速: 46 m/s）の半径 1.5 度内の平均温位時間変化率プロファイル。

― 500 ―

P4a4 年 ８ 月 か ら ９ 月 に み ら れ た 台 風 の 温 帯 低 気 圧 化 の 特 徴 *髙 村 奈 央 (東 京 管 区 気 象 台 ), はじめに2016 年の台風シーズンは，６月まで台風が１つも発生せず，その活動開始は遅かったものの，７月に第１号が発生した後，８～10 月の発生数は平年より多かった．特に８月は８個（年平均 5.2 個）の台風が発生し，そのうち８月平年を上回る５個（年平均 2.1 個）の台風
が温帯低気圧化（以下，温低化）した．台風発生数に対する温低化した台風の数の割合（温低化の割合）は，平年と比べて８～９月に高くなり，10～12 月に低くなった．このように８～９月に平年より頻繁に温低化がみられた．しかしながら月降水量の分布（図略）では，８月は東日本から北日本地域で，９月は南西諸島から
東日本地域で月降水量が多かった．両月ともに日本に接近，上陸する台風が多かったことから，台風が日本の各地域の降水分布に与える影響の違いは８月と９月で温低化の特徴に違いがあるためと推測される．そこで本研究ではこの推測の妥当性を評価するため，温低化の特徴について，①2016 年と平年の特徴の類似・相違点，②2016 年８月と９月の特徴の類似・相違点を統計的側面から明らかにすることを目的とする．

和 田 章 義 (気 象 研 究 所 )から寒気核・非対称構造である温帯低気圧への変化は，
2016 年については平年より小さく，特に寒気核構造への変化が小さかった．低気圧周辺の総観場の特徴として，2016 年は平年に比べて対流圏中・上層トラフが深く，上層ジェット気流が大きく蛇行していた．さらに対流圏での低気圧への水蒸気の流入は 2016 年の事例では長く持続していた．

 使用データ・解析手法
本研究は 2016 年８～９月の台風事例に着目する．比較のため，2001～2015 年の過去 15 年間の台風に関する情報（緯度及び経度，中心気圧）の平均を平年（以下，平年）として扱う．台風に関する情報については RSMC
台風ベストトラックデータを使用した．また解析には，
JRA-55 の等圧面高度データ（水平解像度 1.25° ×
1.25°[1]）を用いた．温低化については，cyclone phasespace (CPS)[2]に基づく定義[3]により判定した．

 結果
2001～2016 年の８～９月に温低化した台風事例の経路の特徴について，日本の南で転向し，後に北東進する事例が多くみられるものの，北西進し，大陸に上陸する事例もあった．そこで台風経路の典型的なパターンを抽出するため，2001～2016 年の８～９月の台風事
例の緯度及び経度に対して k 平均クラスター分析を実施した．図１に分類された４つのクラスター（以下，NE，N，W，NW）の結果を示す．
2016 年と平年を比較すると，2016 年は特にクラスタ
ーNE 及びクラスターN において，台風経路に北上傾向がみられた．CPS に基づく温低化事例の構造変化の特徴を調べた結果，暖気核・対称構造である熱帯低気圧

 図１ クラスター別の各事例の経路図．実線：温低化した事例，破線：温低化しなかった事例，赤線：2016 年，青線：2001-2015 年，左上：cluster1 (NE)，右上：cluster2 (N)，左下：cluster3 (W)，右下：cluster4(NW)
 さらに 2016 年は，クラスターN 及びクラスターNE
は全て８月の事例，クラスターNW は全て９月の事例であり，クラスター分析結果の特徴は８月と９月で明瞭に異なっていた．８月と９月の総観場を調べたとこ
ろ，特に低気圧付近の総観場に大きな違いがみられた．
８月は上層ジェット気流が大きく蛇行し，低気圧中心付近の下層の温度傾度は比較的小さかった．一方で９月は，中・上層トラフは浅く，ジェットの蛇行は小さいものの，温低化完了では低気圧中心付近で下層の温度傾度が大きくなっていた．

参考文献[1] Kobayashi, S. et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5-48,
doi:10.2151/jmsj.2015-001.
[2] Evans, J. L., and R. E. Hart, 2003, Mon. Wea. Rev., 131,909-925.
[3] Hart, R. E., 2003, Mon. Wea. Rev., 131, 585-616.

― 501 ―

P4a5

大気追跡風を用いた台風の日周期に関する研究*福田 航平¹ 安永 数明² 濱田 篤² 小山 亮³ 藤本 竜也¹
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
1. 研究概要
熱帯低気圧に伴う上層の巻雲は、日周期変動を示すことが先行研究により示されている。例えば、
Kossin(2002)は、GOES 衛星の赤外等価黒体温度(TBB)の変動について調べ、熱帯低気圧の中心から半径 300 km で明瞭な日周期が見られ、更に、幾つかの事例では半径 100 km 以内でも日周期が見られることを示した。Dunion(2014)は、熱帯低気圧の中心付近(~200 km)で、日没から早朝にかけて対流活動が活発化する一方で、早朝から日没にかけて、中心付近
で対流が抑制されるような対流活動の日周期が顕著に見られ、そのシグナルが中心から放射状に 5~10m/s 程度の速さで伝搬していくことを示した。しかし、こうした日周期が、台風の発達・維持にどのように関わってくるのかは明らかになっていない。また、先行研究は、いずれも大西洋の熱帯低気圧を対象としており、データの時間解像度も 3 時間程度と粗い。
 以上より本研究では、西太平洋のどの程度の熱帯低気圧で日周期が見られるのか、2016 年、2017 年の台風を対象に、ひまわり 8 号の 10 分という高時間
解像度のデータを用いて調べた。
2. 解析データ・手法ᴾ
 2015 年 7 月から運用を開始しているひまわり 8 号
は、通常の観測に加えて、特定の狭領域を 2 分半間隔という高頻度で観測を行う機動観測の機能が導入されている。本研究では、ひまわり 8 号の機動観測によって得られた TBB と、10 分間の連続した TBBの分布から見積もられた大気追跡風(AMV)を用いている。本解析では、AMV が得られたすべての台風事
例(27 例)について、AMV を台風の中心を原点として、
動径風・接線風に分解して、発生から 5 日間のそれらの変動を詳細に調べた。
3. 結果
 ここでは、日周期が明瞭に見られた 2016 年の台風
1 号の結果について述べる。図 A の 1,2 日目付近では、動径風について、強化・弱化ともに放射状の伝搬をしていることが分かる。しかし、接線風については、
最低気圧低下時前後の中心付近で強くなる傾向があったものの、日周期に関しては明瞭でなかった(図 Bの 3~5 日目付近)。この様に明瞭な動径風の日周期を示す台風があった一方で、全ての台風でこの日周期が卓越しているわけではなかった(動径風の日周期が見られたのは 15 事例程度)。また、日周期が見られる台風と見られない台風において、台風強度、台風の存在緯度などに、顕著な特徴の差は見られなかった。TBB における日周期についても解析を進め、動径風の日周期の有無が、どのような要因で決まるのか検討していく。
(B)(A)

図 : 2016 年 1 号の 100-200 hPa における AMV から求めた動径風(A)と接線風(B)の(時間平均からの)偏差の時系列。折れ線グラフは中心気圧、強風域の最長半径と最短半径を示す。また縦軸は台風の中心からの距離である。

― 502 ―

P4a6

Influence of El Niño-Southern Oscillation on Tropical Cyclone Activity in the Southwest
Pacific
Terry Atalifo1, Toshiki Iwasaki1, Junpei Yamaguchi1
11.

Department of Geophysics, Graduate School of Science, Tohoku University

Introduction
Many authors have examined the influence of El
Niño Southern Oscillation (ENSO) on
Southwestern Pacific tropical cyclone (TC)
activity. Different indices were used as proxies ofTC activity. In this study, a more conservative
measure known as the accumulated cyclone energy(ACE) and an updated dataset were used toinvestigate the effect of ENSO on TC activity in
the Southwestern Pacific region. ACE is defined as
the square of the maximum sustained wind speed
summed over the lifetime of a TC. It is a measureof TC activity, a quantity that combines TC
number, lifetime and intensity.

2.

(c)

(b)

(d)

Data
The best track TC data used to construct ACE andother TC indices were obtained from the Southern
Hemisphere TC archive prepared at the Bureau of
Meteorology, Australia for the period 1981-2016.
Monthly sea surface temperatures Niño indicesand southern oscillation index were acquired from
NOAA. ENSO events were defined according to
Niño-3.4 index averaged over the season ofinterest.

Fig 2. (a). Distribution of number of TCs in all years, El Niño, La Niña & Neutral years. The boxes show
the 25th and 75th percentiles, the lines in the boxes mark the median, the asterisks (*) mark the mean,
and the crosses mark the values below (above) the 25th (75th) percentiles of the distribution (b). Same asin (a) but for TC lifetime. (c). same as (a) but for ACE values. (d). Difference of ACE per year in El Niño
and La Niña years.

Conclusion

4.

The main conclusions are as follow:

Results
ACE is significantly correlated with ENSO
indices. The lag correlation of ACE with ENSO
indices including the auto-correlation of Niño-3.4
with itself during the peak TC season (JFM) is
given in Fig 1. Niño-3.4 significant correlations
begin as early as MJJ of year (-1) and last until
MAM in year (0). In addition, high simultaneous
correlations during the peak TC season (JFM)
show that the predictions of Niño indices can beused to predict ACE values in the Southwest
Pacific.
1.00

ACE & Nino 3
ACE & Nino 3.4

0.80

In El Niño years, there is more TC activity(high ACE) in the Southwest Pacific.

The inter-annual variation of seasonal mean
intensity, lifetime and number of TCs all
contribute to the ENSO signal in ACE.
However, the effect of TC number appears tobe the most significant of the three (Table 1).
ACE*1

ACE*1
ACE*2
ACE*3
ACE
Niño-3.4

ACE*2

ACE*3

(Intensity)(Lifetime)(Number)

1
0.32
-0.09
0.06
0.11

0.32
1
0.06
0.06
0.32

-0.09
0.06
1
-0.04
0.37

Table 1. Correlation of ACE, ACE*1, ACE*2 and ACE*3 per TC season (kts2) and their correlations witheach other including Niño-3.4 (JFM) for the period 1981-2016. Significant correlations are in boldface.

ACE & Nino 1+2
ACE & SOI
Nino 3.4 & Nino 3.4

0.40

5.

Reference
Camargo, S. J., & Sobel, A. H. (2005). Western
North Pacific tropical cyclone intensity and ENSO.
Journal of Climate, 18(15), 2996-3006.

0.20
0.00
-0.20
-0.40
-0.60



ACE & Nino 4

0.60

Correlation

3.

(a)

Year (0)Year (-1)

0

3

6

9

12

15

18

Year (+1)

21

Season

24

27

30

33

36

Fig 1. Lag correlation of ACE (JFM) with Niño indices for different seasons and lags andautocorrelation of Niño-3.4 (JFM) for different lags (1981-2016). Significant correlations areindicated by filled symbols.

― 503 ―

P4a7

㻳㻼㻹㻛㻷㼡㻾 を用いた 㼍㼚㼢㼕㼘 検出と孤立積乱雲のライフサイクルについて㻌*豊嶋紘一・樋口篤志（千葉大 CEReS）
１． はじめに 

二周波の降水レーダー（DPR）を搭載した全球降水計画（GPM）は熱帯の強い雨や中高緯度の比較的弱い雨など幅広いレンジの降水を観測することを目的としている．GPM
搭載の Ku レーダーは TRMM 搭載のそれと比べ感度が高く，Hamada and Takayabu (2016)では DPR によってanvil を 検 出 し て い る こ と を 示 唆 し た ． Cloudsat やEarthCARE の雲レーダーや lidar では swath 幅が小さく
2 次元の観測であるが，Ku バンドによる高感度の 3 次元
観測は雲から降水過程を面としての情報を与える点で包括的理解に重要である．DPR がどの程度 anvil を捉えているのか，静止衛星の高頻度観測データを用いて積乱雲の発図 1．flag anvil で定義された anvil の分布（KuR）

達過程と関連づけて調べる．GPM が観測する熱帯から中緯度に至る地域を選び，KuR の anvil 検出と地域差に着目した解析を行う．

２． データと解析手法使用したデータは anvil 事例の検出に，GPM/DPR L2 v5
プロダクトに含まれるレーダー反射因子(measured)と，
flag anvil である．flag anvil は cloud bottom が 0 度高度から 500m 以上，あるいは降雨をもたらすエコー上部のcloud bottom まで 1km 以上 15dBZ を下回る場合として定義され，それぞれフラグがつけられている．全球規模の統計的な分布を調べるために解析期間は 2015 年 4 月～2017
年 3 月とした．サイドローブクラッタを避けるため nadir±3°の観測幅を用いた．また個々の積乱雲のライフサイ
クル，経過時間を調べるため，解析エリアを日本域としてひまわり 8 号可視・赤外バンド（B03,B13）を使用した．

３． 結果とまとめ
まず anvil 検出の地理的特徴を調べた．
図１は flag anvilの頻度分布を示したもので，西太平洋やアフリカ中央部，南米などの熱帯域では対流活動の活発なエリアとほぼ一致する．一方，黒海周辺や南米中緯度に分布しているのは，
必ずしも対流が活発でない部分である．
層状性・対流性の降水タイプ別に分布を調べると，anvil
flag 分布は熱帯域では対流性が卓越し，中緯度では層状性

図２ 降水を伴わない anvil 事例の海域（a），陸域（b）
降水エコーが存在する場合の海域（a），陸域（b）におけるレーダーエコーの CFAD を示す．

降水が卓越する地域で顕著にみられるようになる．またanvil flag の鉛直プロファイルを調べるため，海陸別のCFAD を図 2 に示す．降水エコーを伴わない anvil の海域（a），陸域（b）を示す．海域の最頻値の高度は４～６kmの高度に対して，陸域では 6～10km と相対的に高い分布をしている．一方降水を伴う anvil の海域（c）と陸域（d）の分布は似通っている．また，積乱雲の発達段階と anvil
検出の関係についても解析を行った（図３）．発表では地域差に着目した anvil の特徴と，雲のライフサイクルについて紹介する予定である．

― 504 ―

図３ ひまわり 8 号高頻度観測で捉えた積乱雲事例（a）と anvil flag によって選んだ anvil 事例のエコー
の例（b）

P4a8

北半球冬季における海洋大陸の風系分布*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


係により主にクラスター3，4 および 5 について述べる．

はじめに

海洋大陸(90°E–150°E，10°S–20°N)では日変化から季クラスター3 は冬季の前半に多く見られ，中国付近か

節内変動、年々変動に至るまで様々な時間スケールでら南シナ海に向かって北東風が吹き込んでいる．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4 は 12 月後半頃からみられるようになり，20°N

はじめとして MJO に代表される季節内変動、オースト

以北では北寄りの風が吹いて南シナ海でも北東風が見ラリアモンスーンの発達と衰退に代表される季節進行

られるが，20°N 付近はヴェトナム北部に向かって吹くが見られ、さらにそれらの変動は ENSO などのより長東風になっており南北で風系が分断されている．クラ

周期な変動の影響を受けている．また、熱帯内部での変スター5 は主に 1 月以降の冬季後半にみられるように動だけでなく北東アジアの中緯度擾乱によって発生すなる風系で，クラスター3 よりも北東風の領域がフィリるコールドサージと呼ばれる北東風の吹込みとその影

ピンの東側まで拡大している．

響もみられる(Murakami 1979，Chen et al 2015a，b)．

各クラスターの出現日には年々変動が見られ，大部本研究では北半球冬季における海洋大陸及びその周分の年ではクラスター3 が先に出現し，クラスター5 は辺でどのような風系分布が見られるかをクラスター解

冬季後半になってから出現するのに対して，2007–2008

析によって分類し、それぞれの特徴を調べる。また、ク年の冬季は 12 月からクラスター5 が出現している．

ラスターごとの出現頻度の季節推移や年々変動、それ今回の解析で北半球冬季における海洋大陸周辺の風らの ENSO，MJO などの変動との関係を調査する．

系分布およびその出現パターンを大まかに見出すことはできた．しかし，10 年分のデータでは年々変動に関する議論をするには不足であるため対象期間を 30 年ほ

使用データ，手法

解析対象期間は 2000 年から 2010 年の 11 月から 3 月(1512 日)とする．

どに延長したい．また，そのためにより頑健なクラスタリング手法を採用することが必要だと考えられる．

まず，JRA55 再解析(Kobayashi et al. 2015)の 925hPa におけるそれぞれの日々の東西風，南北風の分布について下記の式より平方ユークリッド距離（Dab）を求める．
𝑁𝑁

𝐷𝐷𝑎𝑎𝑎𝑎 = (∑ √(𝑢𝑢𝑎𝑎𝑎𝑎 − 𝑢𝑢𝑏𝑏𝑏𝑏 )2 + (𝑣𝑣𝑎𝑎𝑎𝑎 − 𝑣𝑣𝑏𝑏𝑏𝑏 )2 ) /𝑁𝑁
𝑖𝑖=1

ua、va はある日の東西風及び南北風，ub、vb は比較す
る日の風の値．N は計算に使用するグリッド数．
クラスター解析に利用する範囲は 100°E–130°E，10°S–
25°N であるため N=493 となる．ウォード法を用いてクラスター分けを行い，クラスター間の距離が急速に大

図 1．クラスター3（左），クラスター4（右）における

きくなり始めることから７つのクラスターに分割して風（ベクトル），気圧（等値線）および気圧の解析対解析を行う．

象期間全体の平均からの偏差（陰影）
．



参考文献

結果

クラスター1–3 は冬季の前半，クラスター4 以降は冬

[1] Chen， T.-C. et al.， 2015a， J. Climate, 28, 1417-1443.

季の後半に出現しやすい傾向が見られた．これらのう[2] Chen, T.-C. et al., 2015b, J. Climate, 28, 1444-1464.

ち，中緯度からの北東風の吹込みが顕著に見られたの[3] Murakami, T., 1979, J. Meteor. Soc. Japan., 57,133-158.

はクラスター1，3，5，7 であった．ここでは紙面の関― 505 ―

大 会 第 4 日
午  後A451

全 球 降 水 観 測 計 画 「 GPM」 の 進 展 と 今 後

沖 理 子 (JAXA/EORC ), *久 保 田 拓 志 (JAXA/EORC), 可 知 美 佐 子 (JAXA/EORC),
高 薮 縁 (東 京 大 学 ), 高 橋 暢 宏 （ 名 古 屋 大 学 ）1.

スとして活用することによる降水推定手法を改良し、はじめに
全球降水観測（GPM）主衛星は、2014 年 2 月の打上

さらに、降雪推定手法の導入による高緯度域での降水

げ以降、順調に観測を続けている。GPM 主衛星は、推定手法の改良を行っている。さらに、2015 年 11 月か

JAXA と米国航空宇宙局（NASA）の共同ミッションでら GSMaP リアルタイムプロダクト（GSMaP_NOW）

あり、日本が開発した二周波降水レーダ DPR と、米国を気象庁ひまわり観測域で提供を開始した。

が開発した GPM マイクロ波放射計 GMI の 2 種類のセ

気象庁は、2016 年 3 月から GPM 主衛星データの定ンサを搭載する。GPM 主衛星は、軌道傾斜角 65 度の常利用（全球数値予報モデル、メソ数値予報モデル）

太陽非同期軌道に投入され、熱帯降雨観測衛星 TRMM

を開始している。数値予報システムでの、DPR のようでは観測できなかった、中緯度～高緯度の降水の日変な衛星搭載降水レーダデータの利用は、世界の気象機化を観測可能とすると共に、GPM 計画全体の中心とな関で初めてである。

る校正源として機能する。
さらに、GPM 計画は、マイクロ波イメージャやサウ3.

今後の予定・計画

ンダを搭載した複数の衛星（コンステレーション衛星

DPR の校正手法をもとに TRMM 衛星搭載降雨レー群）と連携することで、全球降水の高精度・高頻度観ダ（PR）の校正を見直し、GPM/DPR と TRMM/PR の測を実現し、科学研究と共に実利用も目的としている。

連続性を考慮した PR 用の降水アルゴリズム、ならびに、

JAXA が 2012 年 5 月に打上げ、現在運用中の水循環変SLH アルゴリズムを開発し、2018 年 7 月から、TRMM

動観測衛星「しずく」（GCOM-W）もコンステレーシバージョン 8 プロダクトとして過去データを再処理し、

ョン衛星群の一つとして、GPM 計画に参加している。

順次公開している。また DPR プロダクトも 2018 年秋

このような GPM 主衛星と複数のコンステレーションにバージョン 6 としてバージョンアップ予定である。

衛星群の連携により、GPM 計画では、高頻度の全球降DPR の Ka 帯（35.5GHz）降水レーダ（KaPR）は 2018

水マッププロダクトを提供する。全球降水マップは日

年 5 月にスキャンパターンを変更した。これにより、

米で別々に開発・運用され、日本では、GSMaP（Global

245km 観測幅での 2 周波観測が実現した。現在、新スSatellite Mapping of Precipitation）プロダクトを提供する。

キャンパターン対応の処理アルゴリズムを開発中で、本発表では、GPM 計画の打上げ以降の進展と関連ミ

次期のバージョン 7（2019 年 12 月予定）から新スキャッションを含めた今後の計画について紹介する。

ンパターンの降水プロダクトを一般に提供予定である。

2.

れている。GCOM-W 搭載の AMSR2 後継センサは気また国内外から衛星ミッションの継続要望が寄せら
最近の GPM 計画の大きな進展
2014 年 2 月の打上げ後、GPM 計画に様々な進展があ

象・海洋・水産分野からの継続要望が強く、2017 年 12った。DPR データが蓄積し、研究開発が進んだことで、月改訂の宇宙基本計画工程表で、2018 年度に温室効果

2 周波情報をより高度に活用した手法の導入が可能とガス観測技術衛星 3 号（GOSAT-3）との相乗りを前提

なり、2017 年 5 月にリリースされた DPR バージョン 5とした開発研究の実施が盛り込まれた。AMSR2 の継続

プロダクトでは、雹や霰のような降水粒子情報の診断に加えて、固体降水用の高周波チャンネル追加検討もや地表での降雪の診断のような変数が追加された。ま含め、現在プロジェクト化に向けた準備を進めている。

た 2017 年 7 月にリリースされた DPR 潜熱（SLH）バGPM/DPR の後継センサについて宇宙基本計画工程ージョン 5 では、領域を中高緯度に拡張させ、中緯度表に記載はまだないが、後継センサの必要性がユーザタイプの降水についても潜熱加熱量を推定したプロダ

コミュニティから要望されている。NASA と共同検討

クトを提供している。

ワーキングループや、国内ユーザによる検討委員会を

 2017 年 1 月にリリースされた GSMaP バージョン 4

設置し、技術検討やプロジェクト化に向けた利用者のでは、GPM/DPR の観測結果を、GSMaP のデータベー

ニーズ把握などの活動を実施している。

― 509 ―

A452

*30'35 で 得 ら れ た 全 球 雨 滴 粒 径 分 布 と 降 水 特 性 の 関 係 
山 地 萌 果   高 橋 洋  久 保 田 拓 志  濱 田 篤  高 薮 縁  沖 理 子  -$;$(25&  首 都 大 学 東 京 都 市 環 境   東 大 大 気 海 洋 研 


はじめに



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*30'359/ プロダクトとして公開されている雨滴（'6'）が挙げられる。先行研究により、'6' は地域や粒径 'P>PP@から算出した、全球における 'P の  月

降水強度、対流層状などの降水タイプによっても異な--$ および  月 '-) の平均値を図  に示す。熱帯ることが示されている>@>@。最近の研究では、複数地点

における 'P の分布や季節変動の特徴は 750035 のεをの観測値を統合して用いることで、様々な降水特性に用いた解析結果>@と整合的であり、7500 ではみられな

対する '6' の特徴も調べられている>@。
さらに '6' は、かった中緯度での季節変動も明瞭にみられた。

レーダ観測データから得られたレーダ反射因子（=）か (a) June-July-August (2014-2017)

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。
'6' の観測手段はディスドロメータによる観測、二重偏波レーダによる観測、衛星搭載降水レーダによる観測に大別されるが、本研究では衛星搭載降水レーダに (b) December-January-February (2015-2018)

よる '6' データを用いる。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、35 のデータから降水特性に応じて '6' を調節するパラメータε>@が取得可能である。地上観測データから得られた =5 関係とεから調節した =5 関係の間に相関があることも示されている>@。750035 は  年  月に後期運用を終了したが、 年  月に打上げられた全球降水観測計画（*30）主
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

衛星搭載二周波降水レーダ（'35）により衛星降水レー--$ と '-) の差をとって :HOFK の検定を行った結果、

ダ観測が継続されている。'35 は .X 帯降水レーダと .D

両者の平均値は、熱帯や中緯度太平洋などのいくつか

帯降水レーダの二周波レーダから構成され、35 の一周の領域において、の有意水準で有意に変動している

波観測と比べて降水推定精度の改善が期待できる。まことが示された一方で、対応する降水強度は、有意なた軌道傾斜角を 7500 の  度から  度に拡張し、中高変動がみられなかった。これは季節によって卓越する緯度が衛星搭載降水レーダによる世界初の観測領域と降水システムが異なることが雨滴粒径の変化に寄与しなった。*30'35 による二周波観測の実現により、7500ていると推察でき、この点に着目して考察する。

時代の一周波観測から推定した '6' 情報よりも、直接

的に '6' パラメータを推定できるようになり、中緯度

参考文献

含む全球規模の '6' のさらなる理解が期待される。

[1] Bringi, V. N., et al. 2003, J. Atmos. Sci., 60(2), 354-365.

本研究では、*30'35 による二周波観測によって得ら[2] Kozu, T., et al. 2006, J. Meteor. Soc. Japan, 84A,
195-209.

れた  年分のデータを用いて統計的な解析を行った>@。
さらに季節変動に着目して、*30'35 から得られる降雨[3] Dolan, B. et al. 2018, J. Atmos. Sci., 75(5), 1453-1476.

頂高度や層状性比などの降水物理量との比較や月毎の[4] Iguchi, T., et al. 2000, J. Appl. Meteor., 39, 2038-2052.

降水レジーム分類データベース>@との対応も調べ、衛[5] Kozu, T., et al. 2009, J. Meteor. Soc. Japan, 87, 53-66.

星搭載レーダから推定された全球規模の '6' と降水特

[6] Iguchi, T., et al. 2010, GPM/DPR L2 ATBD.

性の関係性を明らかにする。

[7] Takayabu, Y. N., 2008, GEWEX News, 18, 9-10.

― 510 ―

A453

高知・五台山における雨滴粒度分布の EOF 解析⃝

村田 文絵・佐々 浩司 (高知大学)

1. はじめにどのような時にどのような雨滴粒度分布をもつ雨が観測されるかについての理解はリモー
トセンシングにおける雨量推定や数値モデルの中の雲の表現を考える上で役に立つ。本研究は高知市・五台山において 4 年間 (2014 年 4 月–
2018 年 3 月) にわたって OTT 社の Parsivel2 を用いて観測したデータに Dolan et al. (2018) に従って EOF 解析を行った結果を示す。

れる。Dolan et al. (2018) はこのような雨を固体降水過程が卓越した雨と分類している。発表では高知大偏波レーダーとも比較した結果を示す予定である。
謝辞：本研究は総務省 SCOPE(165009001) の委託を受けて進められました。

2. 結果

EOF2

EOF2

EOF2

EOF2

図 1 は EOF1 と EOF2 の負荷量ベクトルを
図 1: EOF1 と EOF2 の負荷量ベクトル示す。EOF 解析に用いるパラメータはガンマ分布の一般化切片パラメータ Nw , 中心粒径 D0 ,質量スペクトルの標準偏差 σm , 雨水量 LW C,
降水強度 R, 総雨粒数 Nt を用いた。この 6 つ
0
10
20
30
0
10
のパラメータを標準化したものに対して EOF
JUNE
AUGUST
4
4
解析を行った結果の負荷量ベクトルを図 1 に示
2
2す。EOF1 の寄与率は 58%. EOF2 の寄与率は0039%となり, EOF2 までで分散の 97%を説明す−2−2る。EOF1 は降水強度の多少を反映しており,−4−4
この解析の場合 EOF1 が負の方に向かって降−6 −4 −202
4
6
−6 −4 −2
0
2
4
6
EOF1
EOF1
水強度が強い。一方, EOF2 は雨滴の大きさと総雨滴数を反映しており, EOF2 が正の方に向かって雨滴が小さく雨滴数が多い。図 2 は横軸
0
10
20
0
10
OCTOBERDECEMBER
を EOF1 のスコア, 縦軸を EOF2 のスコアとし
4
4
た頻度分布を示す。6 月と 10 月は EOF1 のスコ
2
2
アが 0 からやや負の値で EOF2 が 2 以上と, 降00
水強度が中程度から多い雨で雨滴が小さく雨滴−2−2
数が多い雨が卓越している。特にこのような雨−4−4−6 −4 −202
4
6
−6 −4 −202
4
6は 10 月に多く観測されており, 台風に関係した
EOF1
EOF1
降水が多く含まれているかもしれない。Dolan
図 2: EOF1 と EOF2 のスコアの頻度分布。6,
et al. (2018) はこのような雨を暖かい雨と分類
8, 10, 12 月の結果を示す。
している。一方で 8 月と 12 月は EOF1, EOF2のスコア共に負の雨があるのが特徴的である。
これは雨滴が大きく雨滴数が少ない雨と考えら― 511 ―

A454

降雪粒子直接観測による
GPM/DPR 降 水 タ イ プ 分 類 ア ル ゴ リ ズ ム の 地 上 検 証（ そ の 3）
*竃 本 倫 平 （ 山 口 大 学 大 学 院 ） ， 鈴 木 賢 士 （ 山 口 大 学 大 学 院 ）中川勝広（情報通信研究機構），久保田拓志（宇宙航空研究開発機構）


はじめに

では降雪粒子を観測した。図  は金沢大サイトに設置

GPM/DPR のレベル 2 プロダクトの一つである降水

した G-PIMMS で観測された降水粒子の時間－粒径分

タイプ分類は雲内の鉛直熱収支を考えるうえで重要な

布と MRR のレーダ反射強度による時間－高度断面図

情報のひとつである。冬季降雪雲においては、融解層を示す。GPM/DPR 降水タイプ分類によると、この事が存在せず、
地上から雲頂まで固体降水が占めており、

例では KU サイトは対流性、一方 IPU サイトは層状性

GPM/DPR 降水タイプ分類アルゴリズムには地上直と分類されていた（図 2）。この日 KU サイトでは 6

接観測による検証が必要である。我々は、冬季に日本時 20 分頃から 6 時 45 分頃まで連続して降雪粒子を観海で発達する降雪雲の降水タイプ分類の地上検証を目測している。GPM/DPR が観測サイト上空を通過した

的に、地上設置型降水粒子撮像・重量計測システム

時刻を含む 6 時 20 分から 6 時 30 分までの 10 分間は（ Ground-based

G-PIMMS で直径 2mm を超える霰を多く観測した。6Particle

Image

and

Mass

Measurement System: G-PIMMS）、マイクロレイン

時 30 分頃以降は直径 5mm に達するような雪片が多く

レーダ（MRR）ほか地上観測装置を石川県立大学（以観測されており、降雪システム通過の前半と後半で主下 IPU）と金沢大学（以下 KU）に設置し、降雪粒子

な降水粒子が異なっていた。同様の傾向は IPU サイトの集中観測を実施してきた。
2016 年度の同期観測では、でも見られた（図なし）。降雪システムの初期では上GPM/DPR 降水タイプ分類で対流性と分類された事

昇流に伴う着氷過程により霰形成が活発であり、一方例では、G-PIMMS で霰が多く観測されていた（竃本

で、降雪システム後期では上昇流が弱まり、落下・凝ら 2018）。今回は 2016 年度に引き続き実施された集の過程で雪片が形成されたものと推測される。KU

2017 年度の観測結果について紹介する。

サイトおよび IPU サイトが直線距離にして約 10km 離れていることと、雪雲の移動速度を考慮すると、2 つ

の観測サイトでは同じ降雪システム（図 2）を観測していたと考えられる。雲物理学的な見地から言えば、



霰の存在はその着氷成長プロセスを考えると雲内の上昇流が推測され、GPM/DPR 通過時に霰を多く観測している KU サイトを対流性、IPU サイトを層状性とす



る分類は妥当だともいえる。発表当日は、このほかの



同期観測事例についても紹介する。







図 1. 2018 年 2 月 4 日 6：05～6：45JST に金沢大サイトに設置した G-PIMMS で観測された降水粒子の時間―粒径分布（上図），下図は MRR の時間―高度断面図を示す．

  年  月  日の事例
 2018 年 2 月 4 日日本時間 6 時 25 分に GPM/DPR は
観測サイト上空を北東から南西に通過し、G-PIMMS― 512 ―

図 2. GPM/DPR による降水タイプ分類．淡桃色は対流性，青色は層状性と分類されたことを示す．

A455

GPM/DPR に よ る 固 体 降 水 の 検 出*井 口 俊 夫 ( NICT), 河 本 望 (RESTEC),
沖 理 子 (J AXA)

1.

はじめに

頻度分布は，全球的には CloudSat で観測された降雪の

全球降水観測(GPM)計画の主衛星に搭載されている

頻度分布と絶対値には大きな隔たりがあるが，その相

二周波降水レーダ(DPR)で得られた減衰を含む見かけ対的な頻度分布の形状が非常によく似ている[2]．頻度

上のレーダ反射因子を用いて，大きな粒子を含む強いの絶対値の違いは DPR と CloudSat の検出感度の違いに

固体降水（雹，霰，雪）の検出アルゴリズムを開発しよるものである．両者間での大きな違いは，グリーン

た．このアルゴリズムによる固体降水の検出頻度の地

ランド南端沖の北大西洋において DPR による強い固体

域依存性を吟味する．

降水の相対的な観測頻度が CloudSat によるものに比べて，はるかに大きくなっていることである．オホーツ

2.

アルゴリズムク海からベーリング海にかけての領域でも同様の違い

Ku レーダ(KuPR)および Ka レーダ(KaPR)で観測された減衰補正を施していないレーダ反射因子を dB 単位でがみられる．これらの違いが何に起因するかはを調べることは今後の課題である．

あらわしたものをそれぞれ Zm(Ku)，Zm(Ka)であらわす．
この時，見かけ上の二周波比 DFRm を次の式で定義す
る．

5.

今後

2018 年 5 月 21 日に KaPR の高感度モードの走査パタ
DFRm = Zm(Ku) - Zm(Ka)ーンが変更され，そのビームが KuPR のビームと一致し今回用いた判断基準は，－10℃の高度より高い部分で，て計測されるようになった．この変更により高感度でZm(Ku)>27dBZ かつ DFRm>7dB という条件である．－10℃の KaPR の信号を用いて，同様の固体降水の検出が可能という条件は，これより高い部分では大粒の降水粒子となった．KaPR の高感度モードは標準モードに比べ約はほぼ確実に固体状態にあると考えられるからである．

5dB 感度が良いため，判断基準を大幅に下げることが可

また，Zm(Ku)と DFRm に条件は KaPR の感度を鑑みた上能である．それにより，より弱い固体降水の検出を分で，DFRm の値が十分信用できるように選んだ．

類が可能になる可能性がある．

Zm(Ku)>27dBZ の条件を満たす固体降水はかなり強い降水であり，また DFRm>7dB を満たすためには大粒の粒子を含んでいる必要がある．条件を満たす具体的な平均粒径は粒子の密度などに依存するため一概には言えない．
3.

強い固体降水の分布2015 年 1 年分の観測データを用いて，上記の条件を満たす観測の内，地表での気温が－1℃以下の場合を選
び出し，その観測頻度をもとめた．観測頻度は条件を満たすピクセル数（観測ビーム数）の全観測ピクセル

第 1 図 地表面まで届く強い固体降水の観測頻度．

数に対する割合である．その結果を第 1 図に示す[1]．
地表での気温が―1℃以下であれば，－10℃より高い上

参考文献

空で検出された固体降水はほぼ確実に融解せずに地表[1] Iguchi, T., et al., 2018, J. Atmos. Oceanic Technol. 35,に達していると考えられるからである．

491-502.
[2] Kulie, M., et al., 2016, J. Hydrometeor. 17, 1261-1279.

4.

検討

第 1 図に示された地表に達する強い固体降水の検出― 513 ―

A456

GPM/DPR の固体降水フラグの初期検証：3.5km NICAM との比較
黒澤賢太*，小槻峻司, 寺崎康児，三好建正(理研計算科学)

1. はじめに2014 年に打ち上げられた全球降水観測計画主衛星(GPM)は，降水レーダーを搭載した世界で 2 基目の衛星である．熱帯降雨観測衛星(TRMM)に搭載されていた
Ku 帯レーダー(KuPR)に加え，GPM は Ka 帯レーダー(KaPR)を搭載している．2 周波レーダー(DPR)による降水
観測は，降雪や弱い降雨の推定精度を改善する．また，
DPR の応用として，KuPR と KaPR の差（DFR）の利用が考えられる．KuPR に比べて波長の短い KaPR は，大きな降水粒子による減衰の影響を受けやすい．Iguchi et al.
[1] はこの特性を利用し，DFR による固体降水フラグ(HeavyIceFlag)を開発し，地上レーダー観測との比較検証で整合的な結果を報告している．
本研究は，この HeavyIceFlag を数値天気予報モデルの計算結果と比較し、全球スケールの初期検証を実施する．また，DFR や HeavyIceFlag 等の DPR プロダクトを
数値天気予報の改善に有効利用する方法を検討する．

2. 実験設定
Iguchi et al. [1]は，GPM の鉛直観測の何れかの層で下記条件が満たされた場合を HeavyIceFlag とした:・気温が−10℃以下
・DFR が 7dBZ 以上
・KuPR が 27dBZ 以上
フラグはマップ情報として得られる．このフラグをKotsuki [2]で実施した 3.5km 解像度の NICAM 予報結果と比較した．6 つの水物質 (水蒸気・雲水・雲氷・
雨・雪・霰) を扱う雲微物理スキームを用いて予測計算を行っている．Joint Simulator[3]を用いて NICAM の予測値から Ku 及び Ka 帯反射強度を計算し，Iguchi[1]と同じ条件でフラグを計算した．

3. 結果
2014 年 5 月 26 日の 24 時間を対象に，GPM/DPR とNICAM によるフラグを比較した（図-1）．北半球や熱帯では， GPM/DPR 観測と NICAM の推定結果が整合的である．例えば，ヨーロッパや東南アジアの GPM 軌道
上で鎖状に検出されているフラグは，NICAM 推定値にも見られる．その一方で，実験期間では冬季にあたる南半球では，GPM/DPR に比べて NICAM のフラグ数が少ない．南半球では NICAM で弱い雪・霰が計算されていた．数値天気予報モデル、若しくは，衛星シミュレータの問題で，弱い降水時の減衰を十分に反映できていない可能性が示唆される．更に問題の原因を調査することで，数値天気予報モデルやシミュレータの改善に繋がる可能性がある．
参考文献[1] Iguchi et al.,2018, JTECH.,35, 491-502[2] Kotsuki et al.,2014, SORA.,10, 204-209[3] Hashino et al.,2013, JGR-Atmos.,118,7273-7292
謝辞 本研究は JAXA-PMM の支援を受けた．

図-1 2014 年 5 月 26 日 24 時間に検出された HeavyIceFlag の比較．(a) GPM/DPR 観測，(b) NICAM からの推定値．実線は GPM 衛星の軌道を示しており，NICAM の推定値は軌道上のみ示している．パネ
ル上部の数字は，フラグの数を示している．

― 514 ―

A457

GPM/DPR を 用 い た 温 帯 低 気 圧 に 伴 う 激 し い 固 体 降 水 の 解 析㻖秋 山 静 佳 㻘㻌 㻌 重 尚 一 （京 大 院 理 㻕 㻌
㻌
㻌


はじめに

GPM 主衛星には Ku 帯（13.6GHz）と Ka 帯（35.5GHz）の

2 周波の降水レーダー（DPR）が搭載されている。減衰補
正なしの 2 周波レーダー反射強度差 DFRｍは以下のように表せる（Le and Chandraseker, 2013, TGRS）。

DFR m ≡ KuZm − KaZm = DFR＋δPIA㻌
ここで、DFR ≡ KuZe − KaZe であり降水粒子の大きさに

上述の低気圧に伴う HIP と、参考のため Iguchi et al.
(2018)で着目したアメリカの降雹事例(2015 年 5 月)のHIP それぞれに対し、KuZｍ-DFRｍ 分布と先行研究の結果を比較した（図 2 右）。さらに DFRｍ-高度分布（図 2 左）、KuZｍ-高度分布を調べた。この結果、降雹事例（図略）に
比べ低気圧事例の方が同程度の DFRｍに対して KuZｍが弱く、氷粒子の密度が小さいことが分かった。また線状対応する。KuZｍ、KaZｍはそれぞれ Ku 帯、Ka 帯の減衰補

HIP は降水頂 4 ㎞（-20℃）付近では DFRｍが 0~2.5 で（図衰の差を表す。Iguchi et al. （2018, JAOT）では、固体降水

子の密度は小さくなる（図 2 右）。低気圧北側に位置する

正なしのレーダー反射強度、KuZe、KaZe はそれぞれ減衰補正ありのレーダー反射強度、δPIA は Ku 帯と Ka 帯の減の場合 δPIA は無視できるとして DFRｍを用いて、雹や大きな雪片の存在を表す HeavyIcePrecip（HIP）判定を導入した。本研究では GPM/DPR で観測された HIP の詳細な構2 左）、氷粒子の密度が 0.5 g cm-3 程度であるが（図 2 右）、

そこから下層に向かって DFRｍ は増加し（図 2 左）、氷粒
線状 HIP は、降水粒子が下層に向かって雪片を凝集して成長する激しい降雪現象であることが示唆される。一方散在した HIP では降水頂付近から高い DFRｍ、KuZｍ値が見造を明らかにするため、DPR、ERA-interim を用いて発生られる（図略）。この原因として、降水頂付近に粒径の大き頻度の統計解析と事例解析を行った。HIP は夏半球陸域

な雪片をもたらす上昇流があること、または降水頂よりも上と冬半球海洋で発生頻度が高いが、今回は特に冬季海洋

空の過冷却水滴によって、Ka 帯が Ku 帯よりも強い減衰を上で多い HIP の構造を調べるため、低気圧に着目をした。

低気圧の統計解析を行うにあたって、低気圧中心位置の受けることが考えられる。

デ ー タ に は MAP of Climatology of Mid-latitude

Storminess（MCMS： Bauer et al., 2016, JAMC、Bauer 博士

より提供）を用いた。


統計解析

HIP の発生頻度分布を北大西洋、北太平洋、南半球ごとに低気圧中心でコンポジット解析した。どの海域でも低気圧中心付近から極側 500km 半円で HIP の発生頻度が多かった（図略）。また、北大西洋の低気圧は他の海域と比べて HIP の発生頻度が多いことが分かり、Iguchi et al.

（2018）で示された北大西洋上の HIP の高い発生頻度は、低気圧にも当てはまることがわかった。


図 1. 2015 年 3 月低気圧事例。×が低気圧中心。線は 850hPa
気温（ERA-interim）、陰影はDPRの観測した降水域（薄灰）とHIP（濃灰）。

㻌

事例解析

統計解析で見られた低気圧周辺の HIP の構造をさらに詳しく調べるため、2015 年 3 月の低気圧事例の解析を行った。ここでは寒冷前線の寒気側の散在した降水域と、低気圧中心付近の後屈前線に伴う広がった降水域で HIP が見られた（図１）。特に後屈前線付近では前線に沿った幅数十 km ほどの線状の分布が確認できた（図１拡大図）。

Liao and Meneghini（2011, JAMC）はガン・マーシャル粒

径分布を仮定した降水からのレーダー反射強度をミー理論に基づいて計算し、図 2 右の線のように KuZe－DFR 関

係が氷粒子の密度に依存することを示した。これに倣い、

図 2. 線状 HIP の DFRｍ―高度 2 次元ヒストグラム（右）と KuZｍ
―DFRｍ（縦軸）2 次元ヒストグラム（左）。右図の線は数値計算で得られる氷粒子の密度別の KuZe-DFR 関係（Liao and Meneghini,2011 参考）。
― 515 ―

A458

GPM 潜熱加熱プロダクトを用いた北半球中緯度域の潜熱加熱分布の定量的調査*辻 宏樹・高薮 縁 (東京大学大気海洋研究所)

1． はじめに
積雲対流に伴う潜熱加熱は、様々な大気現象に重要な役割を果たす。TRMM 衛星による観測から、熱帯域に関しては潜熱加熱分布の詳細な特徴が調べられている(Takayabu et al. 2010)。一方、潜熱加熱は中緯度域においても低気圧の発達に重要な役割を果たすことが知られている(Ahmadi-Givi et al. 2004)が、観測データに基づ
く統計的に定量的な議論はなされてこなかった。
2017 年 7 月より、GPM 主衛星の全観測域(65N65S)に お け る 潜 熱 加 熱プ ロ ダ ク ト (GPM SLH
V05、詳細は 2017 年秋学会の高薮他、濱田他を参照)の提供が始まり、中緯度域における潜熱加熱の観測データが利用可能になった。本研究では、
GPM 主衛星の潜熱加熱プロダクトを用いて、中緯度域における加熱分布の特徴を定量的に調査し、中緯度域や中緯度低気圧域の加熱の平均的特徴 を明 らかに する 。加え て、 海陸間 の比 較やTRMM 衛星で得られている熱帯域での加熱の平均的特徴との比較も行う。
2． 使用データと解析手法
本研究では、V05 版から改良され今年リリース
予定の V06 版 GPM Ku 帯降水レーダ(KuPR)および潜熱加熱(SLH)のレベル 2 プロダクト(2AKu,
2HSLH)を用いた。温帯低気圧の経路は Hodges(1994, 1995, 1999)の手法を用いて、JRA55 の 900
hPa の渦度で客観的に抽出した。
解析における熱帯域と中緯度域はそれぞれ全経度帯の 0-20N と 30-70N の領域として定義する。低気圧域は中緯度域のうち低気圧中心から1000 km 四方の領域として定義する。
3. 解析結果
3.1 海上
図 1 に 2014 年 12 月から 2015 年 2 月までの 3ヵ月間で領域平均した大気加熱率を示す。熱帯域
海上(黒色●印)では高度 7.5 km と 2 km の二か所に加熱のピークが存在する。一方、中緯度域海上(黒色〇印)では高度 3.5 km のみに加熱のピークが存在する。各ピークにおける加熱率は熱帯の高度 2 km で 1.3 K h-1, 高度 7.5 km で 1.1 K h-1、中緯度で 0.9 K h-1 であり、大きな差はない。低気圧域(黒色×印)の分布は中緯度域の分布と完全に一致している。
図 2 に、海上で平均した熱帯域と中緯度域の大気加熱率について、対流性加熱と深い層状性加熱に分けたものを示す。対流性加熱は熱帯域・中緯度域どちらも高度 2 km 付近に最大値が存在する
が、値は熱帯域の 1.7 K h-1 に対して中緯度域で0.2 K h-1 と 8.5 倍の差がある。深い層状性加熱は、熱帯域では高度 7.5 km に正の最大値(0.9 K h-1)、
高度 3 km に負の最大値(-0.4 K h-1)を持つ。
一方、中緯度域では高度 3.5 km に正の最大値(0.8 K h1)を持ち、地表面で負の最大値(-0.5 K h-1)を持つ。
対流性と異なり、最大値自体は熱帯域と中緯度域で大きな違いはない。

3.2 陸上
陸上(図 1 赤線)での潜熱の分布の形や最大加熱
高度は海上(図 1 黒線)と変わらない。雲底高度は陸域のほうが数百 m 高い。また、雲底下における冷却の分布も異なる。
中緯度域陸上(赤色〇印)での最大加熱率は高度3.5 km で 0.6 K h-1 で、海上の 2/3 の値である。
一方、熱帯域陸上(赤色●印)の高度 7 km での最大加熱率は若干だが海上よりも高い。これは、層状性加熱が熱帯域では陸上が、中緯度域では海上が強いことに起因する。
4. まとめと今後
GPM 主衛星による中緯度の潜熱観測データから、TRMM 時代に得られた熱帯の加熱の平均像に加えて、中緯度における加熱の平均像が明らかになった。今後は他の季節についても解析を行い、季節による違いについても議論する予定である。
謝辞
低気圧経路データは東京大学大気海洋研究所の栃本英伍博士より提供を受けました。また、GPM V06
データ(テスト版)は JAXA の山地萌果氏、RESTECの 正 木 岳 志 氏 より 提 供 を受 け ま し た 。 本研 究 はJAXA 8th PMM RA の支援を受けて実施された。

― 516 ―

A459

GPM DPR デ ー タ に よ る 中 高 緯 度 域 の 降 水 気 候 値 の 抽 出
広 瀬 正 史 (名 城 大 学 )日周変化が見られる（図 3）．格子を粗くすれば，小規

はじめに2014 年春以降，GPM DPR は南北緯度 66 度内の範囲

模降水システム（＜10km）による顕著な降水極大（時における様々な時刻の降水鉛直分布を計測しているが，

刻別降水量の正偏差が連続する 3 時間走査平均）の検観測頻度の制約や推定の不確実性があるため，格子化

出率が高まる．

された降水情報を扱う際は注意を要する． 4 年間のデ中高緯度の降水気候は様々な周期，地域によって変ータで高解像度降水分布図を作成すると，熱帯のサン動しており，その精確な理解に向けて，継続的な単一

プルが TRMM PR の半分であるため，平均値に顕著なセンサによるデータ拡充とともに，データ間で比較検事例の痕跡が残る．一方，衛星の通過頻度が高い緯度証を進め，データベースの質を高めていく必要がある．

64 度付近では低緯度域の 4 倍のデータが得られており，空間的に連続した特徴が得られやすい．また，降水シ
ステムの構造に対応して推定誤差の傾向が熱帯と異なる．本発表では，比較的短期のデータから見えつつある中高緯度特有の降水の特徴や地域固有の推定誤差について調査した結果を報告する．


図１ 降水出現頻度 [%]．Rain, Snow は降雪フラグ

降水頻度

2014 年 4 月以降 4 年間の GPM DPR データによる降（flag）と気温（temp）による分類

雨・降雪出現頻度の緯度分布を図 1 に示す．雨と雪はVer. 05A で導入された降雪フラグと地表面気温 1.5 度を閾値として判別している．全降水の出現頻度を見ると，中緯度の極大域が十分に捉えられていることが分かる．
マイクロ波放射計の推定値と比べると，GPM DPR は降雪の割合が高くなる南緯 55 度付近で南半球の最大値を有していることが特徴的である．ブライトバンドの低い降水などもあり，降雪フラグと気温閾値のいずれか
一方で降雪と分類される降水の出現頻度は両方の指標
で降雪と定義される降水頻度と同程度であった．


リトリーバル誤差とサンプリング誤差

図２ 直下付近データによる浅い降水の占める割合

図 2 は緯度別の浅い降水（降水頂＜2.5km）の寄与と（上）と全入射角平均の浅い降水の欠損率（下）メインローブクラッター除去による欠損の影響を示す．
浅い降水の割合は亜熱帯海洋上の大陸西岸沖の一部で99%を超えるが，帯状平均を取ると高緯度側で最大となる．浅い降水の欠損率は，TRMM PR の観測域では
海上（特に少雨域）で高い値となるが，中高緯度では陸上でも浅い降水の割合が増加し，海と同程度の大幅な補正が必要となることが明らかとなった．
中高緯度の降水の大部分は大規模降水システム（降水域の等価直径＞100km）によってもたらされており，

図３ 顕著な降水日周変化の検出率．A (全), S (小), L

その規則性によってサンプリング充足度が変わる．観(大)は降水システムの規模を表す．凡例の 2 は極大値が測頻度の高い高緯度側では数年の観測でも明瞭な降水

平均の倍以上である場合に限定．2 年分のデータを利用．

― 517 ―

A460

初夏の日本付近における降水特性の将来変化：
GPM DPR 観測と CMIP5 大規模環境場予測とを用いた推定*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． はじめに初夏（5-7 月）の日本付近では、梅雨前線を境に中緯度大気と熱帯大気とが接しており、温帯低気圧に伴う層状性降水や、組織化した降水システムに伴う強い降水など、多様な特性の雨が降る（Yokoyama
et al. 2014, 2017）。将来、ある場所における雨の降り方が具体的にどう変化するかは関心の高い問題だが、現在の気候モデルでは詳細な降水特性までを予測することは未だ難しい。
横山他（2018 年春季大会）は、全球降水観測（GPM）
衛星搭載の 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）
気候モデルによる大規模場予測とを複合的に利用し、初夏の日本付近の降水特性の将来変化推定を試みた。
そこでは、まず、衛星観測等の現実データを用い、中層の大規模鉛直流（ω500）および海面水温（SST）
を指標とした降水特性の参照テーブルが作成された。
そして、そのテーブルに基づき、CMIP5 モデルの大規模場予測から、降水特性の将来変化が推定された。
その結果、例えば、組織化タイプの降水が、東北地方や日本海側、関東地方で将来顕著に増加し、強雨の危険性が高まるという重要な示唆が得られた。
一方、前回大会の参照テーブルは、GPM 衛星サン
プリングの緯度によるバイアスが補正されていなかった。また、マルチモデルアンサンブル（MME）平均
は、各モデルの昇温量の大きさは考慮せず行った。
そのような MME 平均の降水特性変化は、モデル間の昇温量のばらつきを含めたとして結果として重要な意味を持つが、同時に、昇温量で規格化した MME 平均の変化についても調査しておく必要がある。そこで今回は、この 2 点を考慮した解析を行った。

築する。各モデルの地表気温の全球平均の昇温量（図1）で規格化して MME 平均した降水変化を調べる。
３． 結果と考察
バイアス補正した結果、参照テーブルは、面積小タイプの SST に対する感度や組織化タイプの中層の上昇流への依存性、より低い SST 域での温帯低気圧
タイプの卓越など、タイプ毎の特徴がより明瞭になった（図略）。これを用い将来の降水分布を再構築した結果（図略）、補正前に比べ組織化タイプの北偏傾向が強まった。また、温帯低気圧タイプは、補正前と同様に全般に減少傾向だがパターンが異なった。
次に、地表気温の全球平均の昇温量で規格化した組織化タイプの降水量変化を図 2a に示す。組織化タ
イプ降水は北偏傾向を示しており、規格化しても、「強雨を伴う組織化降水の影響域が現在より北まで広がる」という前回大会で示された主要な結果は支持される。昇温量で規格化した分布から非規格化分布を引いた差（図 2b）からは、非規格化平均は、組織化タイプの北偏傾向の強い昇温の大きなモデルにやや引きずられる傾向が読みとれるが、その効果は数％にとどまっていた。

図 1. 各モデ
ルの地表気温の昇温量。将来気候と現在気候における5-7 月の全球
平均地表気温の差。

２． データと解析方法
本研究では、2014-2017 年 5-7 月の GPM DPR rain
図 2. (a)昇温量
で規格化された
event（RE）データベース、気象庁 55 年長期再解析、組織化タイプ降NOAA Daily Optimum Interpolation Sea Surface
水量の MME 平均
Temperature を用いた。また、1980-2005 年
将来変化(色;（Historical 実験）及び 2075-2100 年（RCP8.5 実験）
mm/h*pix)。等値
5-7 月の CMIP5 モデルの daily の大規模場データを
線は現在気候。
用いた。解析領域は、120°E-180°、20-50°N である。
黒丸の地点は前回大会と同様に、Yokoyama et al. (2017)に倣
90% 以 上 の モ デい、各 RE を面積・層状雨量比により 3 タイプ（面積ルで変化の符号小・組織化・温帯低気圧）に分類する。各タイプの一致。(b) 規格
RE が観測された地点のω500 及び SST を調べ、この化分布から非規
2 変数を軸としたタイプ毎の平均降水量分布（参照
格化分布を引いテーブル）を作成する。この際、観測地点の緯度にた差。
対し、GPM サンプリング数の逆数で重みを付ける。
次に、この参照テーブルを用い、CMIP5 の各日の謝辞：本研究は、JSPS科研費15H02132、(独)環境再生保
ω500 および SST から各タイプ RE の降水分布を再構 全機構の環境研究総合推進費(2-1503)、JAXA PMM 8th RAの支援により実施された。

― 518 ―

A461

NICAM-LETKF を 用 い た GPM/DPR 反 射 強 度 デ ー タ 同 化 実 験*小 槻 峻 司 , 寺 崎 康 児 , 三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )1.

るために、観測演算子として Joint Simulator (Hashino et

はじめに

本研究の目的は、TRMM/GPM による降水観測デー

al. 2013)を用いた。GPM/DPR 観測は、NICAM の格子上タ利用し、大気客観解析及びこれを初期値とした予報に集約化して同化した(superobservation)。GPM/DPR 以に改善をもたらすことである。降水量の同化による数外の観測として、NCEP の提供する PREPBUFR と

値天気予報の改善は、降水量の非ガウス性やバイアス

AMSU-A 輝度温度、JAXA の提供する GSMaP を同化す

により、既往研究の多くが困難としてきた。その中で、る。アンサンブルメンバーは 40 とした。

Lien et al. (2013, 2016) は降水量に経験的なガウス分布

3.

結果と今後の方針変換を適用し、衛星観測降水量を用いた数値予報精度

テスト計算を実施し、まず 1 時刻の GPM/DPR のの改善を実現した。Kotsuki et al. (2017)は、Lien et al の

KuPR 及び KaPR 観測を同化したところ、レーダー反射

手法を更に発展し、理化学研究所で開発されている全強度の空間分布・鉛直分布共に、同化により解析値が球大気データ同化システム NICAM-LETKF(Terasaki et

観測値に近づく良好な結果を得た。その上で GPM/DPR

al. 2015)に全球降水マップ GSMaP を同化し、中期天気の同化サイクル実験を実施したが、残念ながら有意な予報を改善した。また、Kotsuki et al. (2018)はアンサン

改善は見られなかった(図-1)。降水と関連性の高い水蒸ブルデータ同化手法を応用してモデルパラメータを推気混合比に改善傾向が見られる一方で，中期天気予報

定した。GSMaP を同化することで大規模凝結スキームに重要な気温場は改悪傾向である。局所化スケールのパラメータを推定し、NICAM の降水予報を改善した。

設定や、観測と予報間のバイアス、GPM/DPR とモデル

本研究はこれまでの研究をさらに発展させ、GPM/DPR

変数間の相関など、確認すべき統計を引き続き調査中の反射強度データの直接同化手法を開発する。

である。

2.

大気の状態推定と並行し、GPM/DPR 観測を利用した

実験設定
GPM/DPR の直接同化のために、データ同化に用いる

雲微物理スキームのパラメータ推定についても取り組

NICAM の 解 像 度 を Glevel6 (112km 解 像 度 ) か らんでいる。学会では GPM/DPR 反射強度同化に関する

Glevel8(28km 解像度)に上げると共に、大規模凝結スキ

最新成果を報告する。

ームと積雲対流パラメタリゼーションを切り、雲微物理(Tomita 2008)を陽に解くモデル設定とした。GPM に謝辞搭載された KuPR と KaPR に相当する第一推定値を得

本研究は JAXA-PMM の支援を受けた。

図-1 500hPa 及び 850hPa 面における（左）気温(T)と（右）水蒸気混合比(g kg-1)の ERA-Interim に対する平均二乗偏差の時系列。太線は GPM/DPR を同化しないコントロール実験 (CTRL)であり、細線は GPM/DPR を NICAMの 5×5 グリッド毎に集約化して同化した実験 (TEST)。

― 519 ―

A462

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（その７）：GPM の散乱アルゴリズムの誤差と JRA55 環境変数の比較
青梨和正・岡本幸三・石元裕史・山口宗彦（気象研）
１．はじめに本研究の目的は、次世代の GSMaP MWI 降水リトリ
ーバルアルゴリズムを開発することである。
今回は、この目的のために、従来の散乱アルゴリ
ズムの誤差と環境変数の比較を、全球降水観測衛星（GPM）と気象庁再解析データ（JRA55）の 2014 年 6月－2015年5月のデータを用いて行なったので報告する。
２．本研究で用いたデータ、環境変数
我々は、この統計的解析に、
2014 年 6 月 1 日－2015
年 5 月 31 日の GPM.V05A の観測データを用いた。
GMI の 36,89GHz の偏光補正済み輝度温度(PCT)から、GSMaP (V6.1.20170133)の散乱アルゴリズムを用いて降水強度をリトリーバルした。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 の全球解析値等から、環境変数を計算し、上記の GMI リトリーバル値、KuPR 観測値とのマッチアップデータを作った。
（尚、標高 500m
以上の高地のデータは除外した。
）
３．散乱アルゴリズムの誤差と環境変数の比較
まず、 KuPR 降水特性と比較したとこ ろ、
PCT89,PCT36 の散乱シグナル（観測値－0mm/h に対する計算値）と、GMI 散乱アルゴリズムのバイアス（散乱バイアスと呼ぶ）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、
固体降水の厚みと相関が高いことが分かった。また、grid box 内の降水域の割合とも相関が見られた（表 1 参照）。
次に、本研究は、固体降水の厚みと、JRA55 全球
解析値の地上の気温と相対湿度、対流性降水のトッ
プレベルの指標である大気の不安定度、大規模擾乱
の降水のトップレベルの指標である、対流圏中下層の鉛直速度、相対湿度の相関を調べた。その結果、
固体降水の厚みと散乱バイアスは、対流圏中下層の不安定度、相対湿度と相関があることが分かった。
但し、この関係性は地上気温、地面状態（陸上、海上、海岸）によって変動する。陸上では(図 1)、対流圏下層が不安定（規格化された温度減率(DTDZ) が0.3 以上）のときには、DTDZ と地上気温と共に固体
降水の厚み、散乱バイアスが大きくなる。一方、それより安定なときには、固体降水の厚み、散乱バイ
アスの変動は小さい。海上では(図２)、陸上より対流圏下層は安定で、地上気温が 20 C 以上では、地上気温が高温で、DTDZ が小さいほど、固体降水の厚み、
散乱バイアスが小さくなる。地上気温がが 20 C 未満
では、安定度には感度が無く、地上気温が低温なほ
ど、固体降水の厚み、散乱バイアスが大きくなる。

表１：2014 年 6 月-2015 年 5 月の陸上の各降水タイプについて、散乱バイアスと降水特性の相関
激しい

午後の

温帯

組織化

雷雨

対流

低気圧

降水

固体降水厚

0.541977

0.644127

0.426619

0.619986

降水トップ

0.538596

0.616711

0.47309

0.487763

０C レベル

0.06592-0.0768

0.037928-0.09436

層状降水比0.124648

0.228909-0.06851

0.157174

降水域割合0.285064

0.363234

0.171705

0.342112

降水一様性-0.20369-0.2875-0.02003-0.29094

降水特性

図 1：対象期間平均の陸上の固体降水の厚さ(m)、但し X 軸が対流圏下層の規格化された温度減率、Y 軸が地上気温である。

図２：対象期間平均の海上の固体降水の厚さ(m)、但し X 軸が対流圏下層の規格化された温度減率、Y 軸が地上気温である。

Acknowledgement:この研究は JAXA「第７回降水ミッション科学研究公募共同研究」「GCOM 研究公募共同研
究」の一部である。

― 520 ―

A463

全 球 降 水 マ ッ プ GSMaP の 降 雪 推 定 手 法 の 開 発*久 保 田 拓 志 (JAXA/EORC), Liu G. (Flor ida State Uni versity),
田 島 知 子 (JAXA/EORC), 沖 理 子 (JAXA/EORC)





はじめに

本手法による *0, 推定値と '35 の比較2014 年 2 月に打上げられた全球降水観測計画 GPM

前節で紹介した手法を GMI に適用して地表降水強度(Global Precipitation Measurement)主衛星は全球降水マッを推定し, DPR と比較を行った. 図 1 は 2018 年 1 月平

プ GSMaP プロダクトの精度向上に向けた大きな機会

均値の比較である. アルゴリズムバージョン 6 やそれである. GPM 主衛星は日本が開発した二周波降雨レー

以前の GSMaP では, ユーラシア大陸およびアメリカ大

ダ DPR とマイクロ波放射計GMI を搭載している. マイ

陸上で降雪が検出できなかったが, 図 1a で示すアルゴ

クロ波放射計の降雪推定手法には, 雨雪判定手法の確

リズムバージョン 7 では, ユーラシア大陸およびアメ立, マイクロ波放射計輝度温度における降雪シグナル

リカ大陸上で降雪推定に伴う降水が検出されている.

の複雑さ, 降雪粒子の非球形性, のような様々な課題

降水パターンも GMI と DPR で比較的似ている. しかしがあるが, DPR と GMI の同時観測がそのブレイクスル

ながら, 降雪域を GMI と DPR で比較すると, DPR と比ーとなることが期待されている.

べて GMI が海上の降水をより狭い範囲で降雪と判定す

本研究は, フロリダ州立大学の Guosheng Liu 教授のる特徴があり, その違いについて検討が必要である.

グループが開発した降雪推定手法[1], [2]を GSMaP マイ

2017 年 10 月～2018 年 1 月の 3 ヶ月間で, 緯度経度

クロ波放射計アルゴリズムに導入した結果と初期評価

0.5x0.5 度格子, 月平均値で降雪強度を比較した評価でについて報告する. なお, 本手法は 2017 年 1 月にリリは, 海上で相関係数が 0.61, 陸上で相関係数は 0.47 と,ースされた GSMaP アルゴリズムバージョン 7（プロダ

海上で両者がより似た変動を示していた.

クトバージョン 4）に導入されている[3].
D *60D3B*0,による地表降水量（年月平均）

マイクロ波放射計での降雪推定手法

本降雪推定手法は, 大きくわけて, 雨雪判定手法と,それにより雪と判定された際の降雪強度推定手法に分けることができる. まず, 雨雪判定手法[1]は地表面タ
イプ, 地表気温, 温度減率, 相対湿度, 地表気圧, skinE *30'35による地表降水量（年月平均）

temperature を入力して, 過去の地上観測の結果をもとに, 降雨か降雪かを判定する. 降雪強度推定手法は[2]に基づくが, 本研究では GPM 主衛星と CloudSat 搭載雲プロファイリングレーダ（CPR）の交差データセット（CloudSat-GPM Coincidence Dataset）を使用することにより新規性がある. 本手法では－15dBZ より大きなレーダ反射因子を降雪としているが, CloudSat/CPR のみ

図１ 2018 年 1 月平均の地表降水量の比較．

をもちいた[2]とくらべて, 強い降雪の場合に DPR デーa) GSMaP_GMI V7, b) GPM/DPR V5.

タが役立つと考えられる. 本手法では, 降雪域の GMI
輝度温度の第 3 主成分までの位相空間上で CPR/KuPR

参考文献の降雪確率を計算し, 降雪タイプごとの Look-up table[1] Sims, E.M. and G. Liu, 2015, J. Hydrometeor., 16,
1466-1477.

を作成する. 降雪確率は降雪強度と線形関係があることを利用して, 降雪確率から降雪強度を推定する. た[2] Liu, G., and E.-K. Seo, 2013, J. Geophys. Res. Atmos.,
118, 1376-1387.

だ, 本手法において降雪タイプをどのように定義するかは研究要素があり, 引き続き詳細な検討が必要であ[3] Kubota, T., et al. 2018, Satellite Precipitation

る. このような GPM 主衛星と CPR の複合利用は, 今後打上げ予定の EarthCARE 衛星でも発展が期待できる.

― 521 ―

Measurement, submitted.

A464

アジアモンスーン域の主に暖かい雲からなる豪雨に対する
ひまわり 8 号赤外マルチバンドの有効性*広瀬民志（京大院理），樋口篤志（千葉大 CEReS），

山本宗尚・重尚一（京大院理）１． はじめに
全球衛星降水マップ（GSMaP）は主にマイクロ波放射計（MWR）を用いて降雨を推定しているが，MWR が利用できない時間帯には静止気象衛星（GEO）の赤外（IR）
バンドから得られる雲頂高度情報を元に，MWR が観測した降水雲の移動先を計算することで降雨を補完している． この GEO IR を用いた降雨の補完法はより雲頂高度の高い雲ほど強い降雨をもたらすという仮定に基づいているため，浅い雲の降雨強度を過小評価する問題が報告されている． 2014 年 10 月にヒマワリ 8 号が打ち上げら
れ，静止気象衛星の利用できる観測バンドが従来の 2～3

図１：2015 年 9 月 10 日午前

バンドから 9 バンドへと劇的に増加した． そこで本研究1 時の関東東北豪雨スナップ

ではこのひまわり 8 号の赤外マルチバンド観測と GPM

ショット．(a)ひまわり 8 号赤衛星に搭載された Ku バンド降雨レーダ観測を訓練デー

外マルチチャンネルを用いてタとし，Random Forest 機械学習法（Kühnlein et al.,

推定した降雨，(b) 地上レーダ

2014）を用いてひまわり 8 号降雨推定アルゴリズム

が 観 測 し た 降 雨 ， (c)（HRA）と呼ばれる高い時・空間分解能を持つ降雨推定

GSMaP_NRT が静止気象衛

プロダクトを開発した（H30 年度秋季大会）．さらにこの星から得られた雲頂高度情報

HRA を用いて，アジアモンスーン域で特徴的な，主に暖を元に補間した降雨．

かい雲からなる豪雨の推定に対するひまわり 8 号赤外マルチバンド観測の有効性を検証した．

8 号赤外マルチバンドの間の関係を解析した結果，赤外ス

２．結果

プリットウィンドウ観測が浅い雲からの降雨の有無を判2015 年 9 月の関東東北豪雨の事例を用いて，HRA とレ定する際に有効であり，ひまわり 8 号で新たに搭載されたーダーアメダス解析雨量の結果を比較した． 図１(a) の

従来より低い高度の水蒸気に感度がある 6.9μm バンド観

ひまわり 8 号赤外マルチバンドによる降雨推定結果は関

測が浅い雲からの雨の強さの推定に特に重要であるとい

東付近の強い降水帯を捉えており，これは(b) 図の地上レうことが判明した．当日は放射伝達モデルを用いて浅い雲ーダの観測結果とよく一致している．一方で(c) 図のからの豪雨が発生するような環境場に対してひまわり 8

GSMaP が GEO IR を用いて補間した降雨は関東付近の号で新たに追加された赤外バンドがどのように応答する豪雨を推定することができていない． この関東付近の降のかについても説明する予定である．

水帯は GPM の降雨頂高度の観測値が 5km 以下の比較的

本研究は宇宙航空研究開発機構（JAXA）第 8 回降水量

浅い雲から発生しており，その結果雲頂高度情報のみに基

測定ミッション研究の助成を受けており，ひまわり 8 号

づく降雨補間法が十分に機能しなかったと考えられる．

グリッドデータは千葉大学環境リモートセンシング研究

さらに日本付近の夏季の浅い雲からの降雨とひまわりセンターで提供されたものである．

― 522 ―

A465

Preliminary evaluation of GPM IMERGE over three distinct climate regionswith reference to APHRODITE
Sunilkumar KHADGARAI・*Akiyo YATAGAI・
Mio MAEDA・Minami MASUDA（Hirosaki University）
１．
Introduction
Evaluation of High resolution GPM-IMERG
precipitation (final) products are performed
over Japan, Nepal and Philippines regions
against further improved APHRODITE
gridded product. Improvement is beingreflected in final APHRODITE gridded
product with consideration of blacklist/white
list as part of quality control method. The
evolution is carried out for two consecutive
years 2014-15. Various qualitative andquantitative statistical indices such as meanbias, RMSE, correlation coefficient, False
alarming ratio, misses and Probability ofdetection have been considered to evaluate
GPM-IMERG precipitation products with
APHRODITE. In addition to these statisticalindices, variability of the two products during
various seasons is shown to highlight theseasonal dependency of GPM performance.
２．
Results
The overall performance of GPM–IMERG
seems to be good over Japan and Philippines
than Nepal. This is clearly evidenced in termsof mean bias, RMSE and correlation
magnitudes over Philippines and Nepal
regions. Spatial correlation is low in themountainous regions of Nepal (Himalayas),
Hokuriku region of Japan, and the southernpart of Philippines (e.g. Mindanao, Palawan).
GPM-IMERG is able to follow the intra
annual variability shown by APHRODITE
product with minor difference observed inprecipitation maximum values during rainyseasons. Good agreements are seen between
GPM–IMERG and APHRODITE at different
rainfall intensities except underestimation
during medium to heavy rainfall events andnoticeable overestimation of rainfall events atlight rainfall over either of regions. The
threshold between over/under estimation isapproximately 7~8 mm/day for Japan, 4~5mm/day for Nepal, and 1 ~ 2 mm/day for

Philippines in average.
Acknowledgements

This work was supported by Environment
Research and Technology Development Fund (21602) of the Environmental Restoration andConservation Agency.

JPN

PHL

NPL

Figure Areal monthly mean rainfall
characteristics and cumulative probability
distribution of areal mean rainfall.

― 523 ―

A466

CloudSat-CALIPSO, Aeolus, EarthCARE と GPM による雲・降水解析
創, 佐藤可織, 及川栄治, 月原健太郎, 長谷川秦一（九大応力研）, 石元裕史(気象研),
菊池麻紀(JAXA)

1. はじめに2006 年打ち上げの 94GHz 帯の雲レーダを搭載した
CloudSat と波長 532nm と 1064nm の 2 波長偏光ライダを搭載した CALIPSO によって雲・降水の相や氷粒子の配向状態に関する情報や、雲微物理特性の解析が可能となった. また 2018 年 8 月には ESA によって波長 355nm の高スペクトル分解ドップラーライダを搭載した Aeolus 衛星の打ち上げが, 2021 年には日欧共同の雲・エアロゾル・放射ミッション
EarthCARE 衛星の打ち上げがそれぞれ予定されている. EarthCARE 衛星には, ドップラー機能を持つ
94GHz 雲レーダ(CPR)と波長 355nm で高スペクトル分
解・偏光ライダ(ATLID)の 2 つの次世代型アクティブ
センサと, 多波長分光放射計(MSI), 広帯域放射計(BBR) の 搭 載 が 計 画 さ れ て い る . Aeolus とEarthCARE 衛星観測によって, CloudSat や CALIPSO
衛星を含む A-Train とのデータの連続性と, さらに新たに CPR から落下速度や鉛直流を中心とした解析
が, Aeolus のライダと ATLID からは後方散乱係数と消散係数の情報が独立に求められ新たな展開が期待できる. 一方降水観測として 13.8GHz の周波数の降雨レーダ PR を搭載した TRMM 衛星が 1997 年に, さらに GPM では 13.6GHz の Ku バンドレーダ KuPR と35.5GHz の KaPR を搭載して 2014 年より観測を行っている.この講演では,これらの異なる周波数（波長）や機能を持つアクティブセンサの情報から得られる
雲・降水特性について粒子の散乱特性の波長依存性の観点を中心に考察する.
2. 衛星の複合利用
雲の相状態や粒子タイプの検出は, CALIPSO の後方散乱係数の連続した 2 つの層の比と偏光解消度を組み合わせたアルゴリズム (KU-Type) で行ってきた[Yoshida et al., 2010].またライダと雲レーダを比較することで雲レーダの雲粒子タイプ識別も行い、両方で検出できる雲域に関しては混合相などより詳細な情報も期待できる[Kikuchi et al., 2017].
Aeolus ライダや EathCARE-ATLID ライダには高スペクトル分解機能があり, 消散係数とライダ後方散乱係数の比（=ライダ比）が新たに得られる.ATLID の解析ではライダ比と偏光解消度の関係を使うことで,雲と降水粒子の相識別や氷雲・降雪粒子形状や配向の推定が期待できる. レーダとライダの同時観測可
能領域についてこれら次世代型ライダの情報を用いることで, レーダのみによる粒子タイプ識別結果の,より詳細な検証が可能であると考えられる.
GPM の降雨レーダと雲レーダの同時解析が可能な領域では, 2 周波のレーダ反射因子の比で dBZ の差に相当する Dual Wavelength Ratio (DWR)を利用できる（図）.ここでは氷粒子として 2 次元に配向した六角柱形状粒子, 2 次元に配向した板状粒子,3 次元に配向した砲弾集合粒子を考慮し, それらのレーダ
反射因子を W バンドと Ka バンドで DWR を求めた.
DWR は有効半径が 200 ミクロン以上の粒子で正の値を示し, サイズが増加すると増加傾向を示す. DWRは粒子形状にも依存する.
14
12

DWR (Ka-W) [dB]*岡本

2D-column
Bullet-rosett (3D)
2D-plate

10
8
6
4
2
0
-2

2

3

4 5 6 72

3

4 5 6 7100
Effective Radius [µm]

1000

2

図 W バンドと Ka バンドレーダによる氷粒子の DWRの理論計算値.
Ku と Ka バンドレーダ,Ka と W バンドレーダの２つの DWR の同時利用による詳細な粒子モデル推定も可能である. 雲レーダとライダを利用して微物理特性の推定(Ku-micro)も行っており[Okamoto et al.,2010, Sato and Okamoto 2011], CPR-KaPR による
雲・降水微物理特性の比較検証が可能である. この他 NASA の航空機データを用いた解析や EarthCARECPR のドップラー速度の微物理特性抽出への利用や地上次世代型観測システムによる衛星検証ついても紹介する.
謝辞：本研究は科研費 JP17H06139, JP18K03745, お
よび JAXA EarthCARE プロジェクトの助成を受けたものです.

― 524 ―

A467

A-train デ ー タ を 用 い た 日 本 海 上 降 雪 雲 の 構 造 解 析*山 本 宗 尚 (京 大 院 理 ),1.

浅 見 悠 ( 京 大 理 ),はじめに

重 尚 一 (京 大 院 理 )日中軌道（243 事例）のうち、寒気の吹き出しを捉えてGSMaP では、アルゴリズムバージョン 7 から統計的いる 22 事例を抽出し、µ と γ から雲頂付近が過冷却水手法による降雪推定手法が導入された[1]が、GPM に搭

か氷か最適に分類する閾値（µ / γ = 232）を求めて地図載された GMI など高周波帯バンドを搭載したセンサに化した（図２）。一部事例を除き一致率が 0.85 程度で、限られており、冬季日本海では過小評価傾向である。

Lake effect がみられるスペリオル湖の筋状雲でも 0.8 程

降雪に対する高周波数帯のマイクロ波シグナルは、度の一致率となった。発表では、分類結果とマイクロこれまで氷の散乱による輝度温度の低下が卓越すると波放射特性の関係や、分類結果を用いた降雪推定の改されてきたが、実際は雲水による放射により上昇して善手法について議論する。

いることが指摘されている[2]。冬季日本海では、気団変質過程に伴う降雪雲の形状変化を見ることができる。
A-train を構成する衛星搭載センサは降雪雲の鉛直構造を詳細に捉えることができるため、雲の形状と雲粒子タイプを結びつけ、降雪雲の三次元構造とマイクロ波
シグナルを関連づけることで、降雪推定アルゴリズムの改良にも寄与すると考えられる。本研究は、雲の水平構造と雲頂付近の粒子相を関連付け、雲の水平パタ

図１ 2008 年 2 月 13 日に日本海を通過した A-train 軌ーンから粒子相を推定することを目的とする。

道（図２赤線）上の（上）雲粒子タイプの鉛直分
布、（下）MODIS 雲水量の周囲 0.5 度（実線）領2.

域平均と（点線）均質性。

使用データ

本研究では、JAXA EORC が公開している EarthCARE
研究 A-Train プロダクトモニタデータセット[3]のうち、気象場（ECMWF）、レーダ・ライダ雲マスク（Cmask）、
およびライダ雲粒子タイプ（Ctype）を用いた。水平構造の解析には、Aqua/MODIS MYD06 プロダクト雲水量（0.01 度グリッドに変換）データを用いた。
雲の水平パターンの抽出にあたり、亜熱帯域で雲の水平パターンを抽出した手法[4]に準じ、MODIS 雲水量に対して領域平均（µ）
・均質性（γ）
・歪度・尖度を計算した。ただし、日本海筋状雲の水平スケールを考慮して、該当ピクセルの周囲 0.5 度四方とした。
図２ 図 1 と同じ A-train 軌道（実線）と、MODIS 雲
3.

水量から分類した雲粒子タイプの分布。

結果

典型的な日本海筋状雲発生事例に対して、雲粒子相と雲パターンを比較した（図１）。気団変質の初期では、

参考文献

雲頂付近が過冷却水で、μは相対的に低く、γ は高かっ

[1] 久保田ほか, 2018, 日本地球惑星科学連合 2018 年大会, AGC36-09.

た。気団変質が進むにつれ、雲頂付近が氷となり、µは高く、γ が低くなる。これは、筋状雲は背が低く小さ[2] Liu and Seo, 2013, J. Geophy. Res., 118, 1376-1387.

く密な雲水のセルから、氷を伴う背が高く大きく疎な[3] Hagihara et al. 2010, J. Geophys. Res., 115, doi:20.1029/
2009JD012344.

構造に変化することを反映している。
2006-2014 年 1・2・12 月に日本海上を通過した A-train[4] Kawai and Teixeira, 2010, J. Climate, 23, 2079-2092.

― 525 ―

A468

降水観測ミッションの将来像について*高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 ISEE), 古 川 欣 司 (JAXA), 山 本 晃 輔 (JAXA/EORC),
金 子 有 紀 (JAXA/EORC), 沖 理 子 (JAXA/EORC)

3.   検討中の降水観測ミッション

1.   はじめに（地球観測衛星の役割の変遷）
日本の地球観測衛星を概観すると、ひまわりシリー

将来の降水観測ミッションは、GSMaP の高度化と地ズの静止気象衛星、地表面観測のための光学センサと球温暖化にかかる科学的な要求を満たし、かつ、技術

合成開口レーダ（例 ALOS シリーズ）、マイクロ波放的に実現可能なミッションを検討する必要がある（図射計（例 AMSR シリーズ）、中分解能光学センサ（例	 1）。第 1 のアプローチとしては、GPM/DPR をアップグ

GLI シリーズ）、
温室効果ガス観測（GOSAT シリーズ）、

レードすることである。既存の技術であっても走査幅

降雨レーダ（例 GPM）が大きな柱になってきている。

を 2 倍程度広げることや 100 倍程度の高感度化は可能

これらのセンサは世代を重ねて性能向上を図ってきである。ドップラー速度の観測に関しては、既存のアている一方で、地球観測衛星を取り巻く環境も大きく

ンテナサイズでは困難であり、展開型アンテナを検討

変わってきている。例えば、インターネットの普及にする必要がある。GSMaP の高精度化には、安価に小型

よりデータの流通が活発になり、（国際的に）複数衛星

レーダを多数用いたコンステレーションというアプロのデータを合成した全球マップや、現業機関でのリアーチもある。また、アンテナ技術の高度化が実現すれルタイムでの活用（データ同化による数値予報）など

ば、静止軌道からの降水観測可能となり、ドップラー

へ展開してきている。衛星技術においても CubeSat の速度の観測も容易となる（GEO precip. radar）。

ように安価で大量の衛星による観測への関心も高まり、
特に外国では民間事業者を含めて開発・打ち上げが活発に行われている。
これらの状況から、社会的・科学的な側面に目を向けると、地球観測衛星はインフラ的な要素が強くなってきている。特に地球温暖化に伴う気候変動については、長期的なモニタリングが必要であるとともに

図 1. 降水観測ミッションロードマップ

地球環境システム（例えばエアロゾル-雲-降水プロセ
4.  

ス）の理解の深化が大きな主題となる。

TF グランドデザイン「今後の宇宙開発体制のあり方に関するタスクフォース会合」リモートセンシング分科会（以降 「TF」と2.   降水観測ミッションの将来像
TRMM、GPM と続く降水観測ミッションは、地球全呼ぶ）は、科学者コミュニティのボランタリーベース

体の降水（システム）の特徴を明らかにしてきたほか、の活動であり、地球観測衛星の将来像についてボトム

数機以上の衛星データを準リアルタイムで処理した 1

アップの検討を行ってきている（なお、TF の活動は日

時間ごとの全球降水マップ（例 GSMaP）作成へも貢献

本気象学会を始めとする関連学会の支持を得ている）。

し、洪水予測などの実用的な利用にも発展した。GSMaPTF はこれまで地球観測衛星の世界動向の調査を行い気は、さらなる降水推定精度の向上が求められており、象研究ノートにまとめている（[1]）
。また、平成２９年

それには高精度・高頻度の降水観測が必要である。

度に日本学術会議から出された，提言「我が国の地球降水研究に関しては、地球温暖化にかかる放射収支

衛星観測のあり方について」を受け，地球観測グランや気候変動の降水システムへ影響の評価など、雲や降ドデザインの策定を行ってきており、降水観測ミッシ

水の形成に関するエアロゾル・雲・降水の包括的な理ョンについても、科学者ベースでグランドデザインの解が必要となっている。そのため、これらを観測する策定において議論されている。

ことが可能なセンサ（複数波長のレーダやライダー）の複合的な利用に加えて、ドップラー速度観測などの参考文献

動的な観測が必要になる。

[1] TF 高度化 WG 編, 2017, 気象研究ノート, 234.

― 526 ―

B451

SPM テ ー プ ろ 紙 の 分 析 に よ る 福 島 第 一 原 発 事 故 直 後 の放射性物質の長距離輸送現象*鶴 田 治 雄 (RESTEC), 大 浦 泰 嗣 (首 都 大 ), 海 老 原 充 (早 大 ), 宮 坂 貴 文 ・ 中 村 尚 (東 大
先 端 研 ), 森 口 祐 一 (東 大 院 工 ), 大 原 利 眞 (環 境 研 ), 中 島 映 至 (JAXA/EORC)
1.

はじめに

が北東風に変化した後に空間線量率が増加し始め、西これまでに、東北地方南部と関東地方での SPM テー部の SPM 局では、夜に東寄りの風に変化した後に 137Cs

プろ紙中の放射性物質の分析を実施し、その解析結果

濃度がわずかに増加し(<1 Bq m-3)、降水も観測された。

を逐次報告してきた。一方、放射性物質の環境への影

後方流跡線解析結果によれば、西部に 21 日 20 時に到

響は、広範囲に及んでいることがすでに知られている。

達した気塊は、21 日 6-7 時頃に原発を出発したと推定

牧草の汚染は岩手県中部(図 1 の A：第一原発から北方された。これらの長距離輸送現象について、今後は大約 300 km)まで、茶葉の汚染は静岡県西部(C：南西約

気輸送沈着モデルとの比較検討をすすめる計画である。

450 km)でも存在した。また、長野県長野市(B：西南西

謝辞：SPM テープろ紙を提供してくださったすべての

約 300 km)のモニタリングポストでは 3 月 15 日夜に空

自治体に感謝します。なおこの研究の一部は、環境省

間線量率が増加した。そこで、これらの地域の SPM テ

環境研究総合推進費「5-1501」課題の支援で実施した。

ープろ紙の放射性物質の分析を開始したので、その長距離輸送現象の実態を報告する。
2.

解析方法

原発から遠方の A、B、C 地域の約 20 の SPM 局における 2011 年 3 月 12-23 日のテープろ紙中の放射性物質を分析した。また、それらの地点において流跡線解析

Aを行い、原発からの輸送経路を推定した、さらに、モニタリングポストの空間線量率、気象庁の AMeDAS データや客観解析データなども利用した。
3.

結果と考察

(1) 東北地方中部：3 月 13 日 6-12 時に複数の SPM 局で
137

Cs 濃度が増加し、南寄りの風が吹き続けた 9 時に最FD1NPP高 4 Bq m-3 を示したが、降水は観測されなかった。また、3 月 20 日の 20-21 時頃にも 137Cs 濃度がわずかに増加し(<1 Bq m-3)、この時間帯に降水が観測された。なお

B

流跡線解析結果では、20 日夜間に中部に到達した気塊
は、原発を 3 月 20 日午前中に出発した可能性がある。
21 日の 6-12 時頃にも 137Cs 濃度はわずかに増加した。
(2) 中部地方東部：長野県東部の軽井沢では 15 日の 10時頃から東寄りの風が吹き続き、東信地域の SPM 局でC

は、137Cs 濃度が 3 月 15 日 13 時頃から上昇し始め、夕-3

方に数 10 Bq m と最高濃度を示した。後方流跡線解析によれば、東信地域に 15 日 16 時に到達した気塊は、
15 日 3 時頃に原発を出発したと推定された。軽井沢では 13 時ごろからもやが発生し、15 時半過ぎから霧が発

図１ 長距離輸送の解明のためにあらたにSPM テー

生し、18 時前から雨となったので、これらへの放射性

プろ紙を分析した地域。A：岩手県中部、B：長野県北

物質の取り込み過程を解明する必要がある。

信と東信地域、C：静岡県西部。丸印は大気常時監視網(3) 中部地方南部：静岡市では 3 月 21 日 16 時に、風向の SPM 測定地点。FD1NPP は福島第一原子力発電所。

― 527 ―

B452

放射性物質を移行するナノ粒子の起源＊

渡邊 明,長橋良隆，高貝慶隆（福島大・理工），二宮和彦， 篠原 厚（大阪大・理）

１．はじめに福島大学では東京電力福島第一原子力発電所事故
後の 2011 年 12 月 8 日からインパクターフィルターを用いて，粒度別放射線強度を測定してきた。渡邊ほか(2017)はすでにインパクターフィルターの計測から
0.39μm 以下の微小粒子の放射線強度が大きく，相対的に春季に放射線強度が強く，夏季に弱くなる季節変動を示していることを指摘している。さらに，2014 年
9 月から計測を開始したナノ粒子の放射線強度から，約10％ほど0.39μm 以下の放射線強度よりナノ粒子の方が大きく（渡邊ほか，2018）同様な季節変動を示していることを指摘している。ここでは，このナノ粒子の起源を探るため，蛍光 X 線分析を行い，河川堆積物
や，常時開放型ろ過式雨水採取器のメンブランフィル
ター上の粒子の蛍光 X 線分析結果と比較検討し，ナノ粒子の起源を探ることを試みたので報告する。
２．採取・分析方法
ナノ粒子の蛍光 X 線分析については，すでに渡邊ほか（2018）が報告している。比較のため，常時開放型
ろ過式雨水採取器（宮本理研工業 RS-20）のメンブラ
ンフィルターに付着している粒子の蛍光 X 線分析をす
ると同時に，サイクロンにより外気を 1100L/min.で吸引して捕集した粒子の蛍光 X 線分析をすることで，両者の組成を比較する。同時に，これまで分析された福島盆地の河川堆積物の組成とも比較することによってその起源を推定する。
３．蛍光 X 線分析による粒子組成の比較
第 1 図に 2014 年 10 月から 2017 年 12 月までの平均的

第 1 図 蛍光 X 線分析から求めた 10 主要元素の atomic%
分布なナノ粒子とメンブランフィルターに付着した粒子，
および河川堆積物{180μm 以下（Fine）と 180μm から
2 ㎜（Large）}の蛍光 X 線分析結果を示す。10 主要元
素（ナノ粒子以外 96％以上の割合を占める）の atomic%の関係でも，各組成の相関は 0.9 以上の有意な相関係数を示し，それぞれ同じ起源を示していると考えられる。なお，ナノ粒子のみ 10 元素の atomic%のトータルが 79.4％と低い。これはその他にほとんど含まれていない，SO3(17.76％)と Cl（2.65％）が多いためである。
すなわち，ナノ粒子の起源は周辺表土の微細な粒子で，その粒子に大気汚染質が付着したものと考えられる。
４．ナノ粒子と放射性物質
ナノ粒子に付着した汚染物質の一つとして放射性物質がある。第 2 図は放射線強度とナノ粒子の元素間

第２図 ナノ粒子の放射線量（Bq）と二酸化ケイ素(左図)，塩素(右図)の X 線強度（kcps）の関係の相関を示したものである。SiO3 は atomic%および蛍光 X 強度でもナノ粒子の放射線強度と同じ季節変動を示し，0.43 と 99.7％の確率で有意性のある相関係数が得られた。また，同様に塩素についても 95％以上で有意性が示された。しかし，ナノ粒子でのみ大きな
atomic%を占めるSO3はナノ粒子の放射線強度と逆相関を示す。これは SO3 が相対的に大気中の放射線量が弱くなる夏季に増加することと関連していると考えられる。このことから渡邊ほか(2018)が指摘してきた夏季の放射線強度が強くなる粒径 2～4µm の粒子と関連しているものと推定される。
第 3 図にナノ粒
子の月ごとの元
素組成を基にした主成分分析結
果を示す。第一主成分の主体はSiO2（負）と SO3（正）で約 52％
第３図 ナノ粒子の月ごとの各組成の蛍光 X 線強度による主成分分析結果を占めていることが分かる。また，第二主成分は Al2O3(負)，SiO2（負）で，これらで 72％程度が説明できるものの，
Fe2O（正）3
基本的には季節ごとのクラスター分布になっている。
５．まとめ
ナノ粒子の蛍光Ｘ線分析を基に，河川堆積物や粉塵粒子等と比較した結果，ナノ粒子の起源は周辺表土に大気汚染質が付着したものが主体であることが分かった。従って，放射性 Cs は，表土等から飛散しやすい微粒子（ナノ粒子）に付着したものが移行していると考えられる。特に粒径毎の放射線強度の経年変化では，
観測を開始した 2012 年度と比較すると，
おおむね微小粒子程放射線強度の減少が大きくなっているものの，最微粒子だけ減少量が小さい。これは基本的にナノ粒子が大気中に多いためと考えられる。こうした再飛散
量を抑制するためには，林地を含む高線量地の除染が有効と考えられる。この研究の一部は住友財団環境研究助成を受けたものである。

― 528 ―

B453

花 粉 セ ン サ ー ・ デ ー タ を 利 用 し た 接 地 雲 (霧 )の 検 出－福島事故起源の放射性核種沈着メカニズムとして－*兼 保 直 樹 、 忽 那 周 三 (産 業 技 術 総 合 研 究 所 ), 古 田 泰 子 (株 式 会 社 NTT ド コ モ )
1.

はじめに

の測定結果を解析した。

Hososhima and Kaneyasu (2015) [1] は福島第 1 原子力

3.3 水滴噴霧実験

水滴に対するセンサーの実際の出発電所事故で放出された放射性核種の地表沈着メカニ力として、気象研究所の－40℃低温室 (温度設定は常ズムのうち、日光山岳域での沈着は降水による単純な温) において水滴を噴霧し、その中にセンサーを設置し湿性沈着ではなく雲水沈着であった可能性を指摘し、てデータを取得した。

当地域への放射性プルーム到達が計算された 2011 年 3以上の測定結果から、Dep < 0.2 かつ P > 1.5 (V) の領

月 15 日の午後、中禅寺湖畔の標高 1292 m に位置する域にデータが入れば、カウントされた粒子は土壌粒

日光特別地域気象観測所の視程計データによって同地

子・スギ花粉ではなく水滴と判定できると結論した。

点での接地雲の存在を確認した。さらに、他の地点・地域でも雲沈着の可能性を検討することができれば、事故により生じた地表面汚染の全体像の理解 [2] が進

4.

栃木県・群馬県の実データ解析

日光山岳域周辺でセンサーが設置されていた地点のむと考えられる。そこで、当時 NTT ドコモ社環境セン

うち、中禅寺湖北西 11 km に位置する丸沼高原 (標高

サーネットワークに配備されていた花粉センサーを用

1401 m) は、3 月 15 日の 1500JST 以降には粒子カウン

いて、各地点での接地雲の存在について検討した。

ト数が大幅に増え、その大部分が Dep < 0.2、P > 1.5V
以上のデータであったことから、標高 1400 m 付近は同2.

日 1500JST 以降の時間帯に雲層の中であったことがわ

使用機器および解析の原理

同センサーネットワークに配備されていた花粉セン

かる。一方、中禅寺湖北側 14 km にある川俣湖 (標高

サーは神栄テクノロジー株式会社製のセンサーである。

1127 m) および中禅寺湖南西 35 km の赤城温泉 (標高同センサーはファンにより機器内に吸引した粒子に半842 m) でも 1500JST 以降に Dep < 0.2、P > 1.5V 領域で導体レーザーを照射し、照射光の偏光面に対して垂直カウントがあるが、その数は相対的に少ないことから面に偏光した散乱光を偏光フィルターを通して検出し雲は厚いものではなく、同時に大量のスギ花粉が存在たシグナル (S) および偏光フィルターなしの散乱光していた。解析を現在進めつつある福島・栃木・群馬(P) のシグナル (フォトダイオード出力電圧) を用いでの花粉センサー・データ取得地点を Fig.1 に示す。

て粒子の形状を判定し、スギおよびヒノキ花粉を判別している。これは事実上の偏光 optical particle counter であることから、球形粒子は偏光解消度 Dep = S / P の低いデータとなると予想され、雲粒とローカル土壌粒子
や花粉との分別検出に利用できる可能性がある。
3.

雲粒判別のための予備実験および結果

3.1 ローカル土壌粒子による砂塵嵐

関東平野では2017 年 2 月 3 日に冬型気圧配置下の強風で砂塵嵐が生Fig.1 解析対象とした 2011 年 3 月当時のセンサー地点

じ、つくば市の産業技術総合研究所 4 階における粒子
濃度ピーク時刻 1000～1200JST のデータを解析した。

参考文献

3.2 スギ花粉の大量飛散イベント[1] Hososhima, M., Kaneyasu, N., 2015, Environ. Sci.

本センサーの本来Technol., 49 (6), 3341–3348.

の目的はスギ・ヒノキ花粉の検出である。そこで、関東地方での 2017 年春の最大のスギ花粉飛散イベントであった 3 月 7 日早朝から未明の産業技術総合研究所で[2] Sanada,Y., et al., 2018, Sci. Total Environ., 618, 881-890.
本研究は JSPS 科研費(18K11633)の助成を受けています。

― 529 ―

B454

 月に Tarawa 上空で観測された熱帯対流圏界層巻雲の特性と起源
林政彦(福大理)*，江口奈緒美(福大院)，本田千乃（福大理），白石浩一（福大理）
SOWER 研究グループ
１．はじめに
大気は地球規模で循環し、それに伴いオゾン、水
蒸気、メタンなどの様々な微量成分も輸送される。
対流圏から成層圏への大気の流入は、極めて低温の熱帯対流圏界層 (TTL:高度約 14 から 19km)を通して行われると考えられている。このため、大半の水蒸気は TTL 内で凝結して雲を形成し、大気の流れから脱落し(脱水)、大気は極めて乾燥した状態(約 2ppm)で成層圏に流入する。
TTL の圏界面近いところに出現する巻雲には，積乱雲に伴うアンビル起源の巻雲と波動に伴う断熱膨張によって形成される巻雲がある。著者らは，西太平洋のインドネシアビアク島(1°10′S ,133°6′
E)，中央太平洋，キリバス共和国タラワ(1°18′
N ,172°54′E)において成層圏・TTL・上部対流圏の雲，エアロゾルの粒径分布と揮発特性を気球搭載
光粒子計数装置により観測してきた。ここでは、タ
ラワにおいて，圏界面付近で観測された巻雲とエアロゾルの特性，巻雲の起源について報告する。
２．観測と解析
1) SOWER 気球観測
 SOWER は，TTL（熱帯圏界層領域）の力学と物質循環の視点から，水蒸気，オゾン等の変動を気球
観測を基づき検討している。Table 1 は，SOWER プ
ログラムとしてタラワにおいて，2016 年 1，11 月および 2017 年 11 月に実施された気球観測において放球されたゾンデのリストである。ここでは，このう
ちの OPC（光散乱粒子計数装置），CPS（雲粒子ゾンデ）の観測結果を中心に紹介する。

に遭遇した時間と概ね一致していた。他の 2 層は，5 日間は，TTL 内を大きな高度変化を経験せずに流れていた。
積乱雲と関連付けられなかった 2 層（2016/11/7
17.6km，2017/11/20 16.5km）は，他の 4 層と比べると圏界面（CPT : cold point tropopause）に近い（高度差 300m 以下），幾何学的厚みが薄い（2～300m），氷の混合比は低い（0.3～0.5 ppmv）という特徴がみられた。
これらの観測期間中に TTL において，加熱（200℃）
OPC ゾンデによって観測された不揮発性エアロゾ
ルの数濃度は 30 個/liter 未満であり，観測された雲粒子濃度（数 10～300 個/liter）よりかなり小さかった。同時に，エアロゾルモード（直径 < 1.2 m）と雲粒子モード（直径 > 2.0 m）が分離した粒径分布を示していた。この粒径分布の特徴は，数値モデルにおいて均質核生成により生成させた雲の粒径分布に見られる特徴と似ている。
また，積乱雲と関連付けられていない巻雲が CPT付近に観測された 2016 年 11 月 7 日を含む 11 月 4～9 日の 6 回の CPS 観測では，CPT 付近に毎回雲粒子が観測されており，圏界面付近の巻雲が継続的に存在していた可能性を示した。
Table1 Sounding list at Tarawa in 2016, 20172)解析
OPC により観測された見解面近傍の 6 つの巻雲層の粒径分布，水蒸気量，氷水量等の雲物理特性について検討した。同時に，巻雲層からの後方粒跡線（国立極地研究所粒跡線モデル，客観解析データ：
JRA55，3 次元流解析，5 日間），CALIPSO による雲の鉛直水平断面分布，ひまわりによる放射輝度水
平分布等に基づき，観測された雲層と収束場等との関係を推定した。
３．結果
３シーズンの観測で放球された 3 回の OPC ゾン
デ観測によって TTL 内で 6 層の巻雲層（2016/1/19
濃度ピーク高度 15.0 ,15.6, 16.5km，2016/11/7 濃
度ピーク高度 16.9，17.5km，2017/11/20 濃度ピー
ク高度 16.5km）が同定された。後方流跡線解析によると，これらの雲層のうち 4 層は解析した 5 日間のう ち に 急 に 高 度が 低 下 する こ と が 認 め られ た 。
CALIPSO，ひまわりによる雲分布と比較すると，この急激な降下は，流跡線が積乱雲領域（収束領域）

謝辞
 本研究は，科学研究費補助金基盤研究（S）（課題番号 26220101）の補助を受けて行われた。また，現地における観測では，キリバス気象局のスタッフの協力を得て行われた。ここに感謝の意を表す。

― 530 ―

B455

2016 年９月にシベリア域で発生した森林火災に伴うエアロゾル輸送の
NICAM-SPRINTARS と R/V「みらい」の観測結果を用いた解析

山下陽介 1，滝川雅之 1，五藤大輔 2，八代尚 3，佐藤正樹 4,1，金谷有剛 1，竹谷文一 1，宮川拓真 1(1. JAMSTEC，2. 国立環境研究所，3. 理研計算科学，4. 東大 AORI）

１．はじめに人間活動が活発ではない北極域・海洋上では，
人為起源・森林火災起源のエアロゾルが僅かでも流入すると，エアロゾルの直接・間接効果によって，
放射・雲・降水に大きな変調をもたらしうる（e.g.,
Myhre et al. 2007；Lubin and Vogelmann 2006）．特に黒色炭素（Black carbon：BC）エアロゾルは太陽放射を効率的に吸収する特性を持つため，こうした領域への BC 輸送を調べることは重要である．
2016 年９月には，シベリア域にあるバイカル湖
周辺で大きな森林火災が継続して発生した．海洋研
究開発機構（JAMSTEC）所有の研究船「みらい」
による観測航海（MR16-06）が，同年 8 月から 10月にかけて行われており，９月 25～26 日にアリューシャン付近を通過した際に BC 濃度にピークが見られた．この結果は，BC がバイカル湖周辺から長距離輸送されたことを示唆しているものの，アジ
ア域などの人為起源の BC も含まれている可能性があり，観測された BC の発生源や輸送経路の特定が必要である．本研究では，R/V「みらい」の観測で得られた BC 濃度について，その発生源や輸送経路などを解析するため，全球エアロゾル輸送モデ
ルによるシミュレーションを行った．

３．解析結果NICAM-SPRINTARS の実験結果から「みらい」の航路に沿った BC 濃度を調べた．25～26 日の BC
濃度ピーク（図１左の×印）は人為起源＋森林火災
起源のエミッションを入力した実験で再現され（太線），その大きさは 56 km の実験の方が 220 km の実験よりも観測に近い．人為起源のエミッションだ
けの実験（細線）では，ピーク時の濃度が大きく下がることから，このイベントに対して人為起源の影
響は小さいと考えられる．
地表 BC 濃度の空間分布を調べると，９月 21 日
～26 日にかけ，バイカル湖周辺から中国東北部，
カムチャツカ半島を経てアリューシャン付近にかけて濃度の高い領域が移動する様子が解析された（図略）．BC 高濃度域を追跡した領域平均を行うと，バイカル湖周辺で最大であった地表 BC 濃度は，
中国東北部からアリューシャン付近にかけて指数関数的に減少していた（図１右）．その場所では周辺の低気圧に伴う降水が解析されており，沈着過程
が濃度変化に重要であったことが示唆される．

４．まとめ

森林火災によって生じる熱対流を輸送モデルで考慮するように変更し，2016 年９月のシベリア森
２．解析に用いたモデル
林火災時の BC 輸送を評価した．
「みらい」で観測
本研究では，NICAM-SPRINTARS を用いた．水 された 25～26 日の BC ピークには，人為起源の影
平解像度は約 220 km と約 56 km，鉛直 78 層で対流 響は小さいこと，バイカル湖周辺からアリューシャ
圏下層の解像度は約 100～200m，対流圏中層から圏 ン付近に輸送された森林火災起源の BC の影響が界面付近は約 400m である．NICAM-SPRINTAR は 大きいことが分かった．発表時には放出高度の入力
エアロゾルの全球３次元輸送とその放射への効果， 手法についても議論する予定である．今後，通年実及びエアロゾルの降水量への影響等を含むように 験を行い季節変化に対する影響も推定したい．
構築されてきており，放出・輸送の他に乾性・湿性沈着などのプロセスを含んでいる（Takemura et al.
2000；Suzuki et al. 2008；Goto et al. 2011）．
本研究では，森林火災により生じる熱対流による放出について，既存の NICAM-SPRINTARS の地
シベリア
アリューシャン
表から最大放出高度約３km まで一様に与える形から，観測結果より推定された最大放出高度まで与える形に変更を加えた．森林火災に伴う短い時間スケ 図１（左）「みらい」の航路に沿った BC 濃度．×印は観ールでの放出量変動を再現する為には，時空間分解 測，実線（点線）は 220 km（56 km）モデルの結果．細能を向上させた準リアルタイムなエミッションデ 線は人為起源のエミッションのみ，太線は人為起源＋森ータが必要である．この目的に適する日平均したデ 林火災のエミッションを入力した実験結果．（右）空気ータが ECMWF で Copernicus Atmosphere Monitoring 塊の移動に沿って 50～60ºN で経度 20 度の範囲毎に領域
Service (CAMS) Global Fire Assimilation System 平均した BC 濃度（黒線）と降水量（灰色線）の時系列．
（GFAS）データベースとして提供されており，そ
謝辞：本研究は文部科学省ポスト「京」重点課題４の下
こから BC，OC，SO2 の放出量データ，及び最大放 で実施され，輸送モデル計算結果は「京」を利用して得出高度のデータを取得した．
られた（課題番号：hp160231，hp170232，hp180181）．

― 531 ―

B456

Observed increased PM2.5 in Sapporo on April 27, 2018,
due to smoke transports from East Eurasia
Teppei J. Yasunari (FENG and ARC, Hokkaido Univ.), Yutaka Matsumi (ISEE, Nagoya Univ.)
Masamitsu Hayasaki (JARI), Atsushi Shimizu (NIES), Kyu-Myong Kim (NASA/GSFC),
Brent Holben (NASA/GSFC), and Arlindo M. da Silva (NASA/GSFC)＊

ground-based NIES lidar data at FENG-HU(http://www-lidar.nies.go.jp/Sapporo/) are also used forcomparisons to our measured data.
3. Results and discussion
On April 27, 2018, there were many hot spots of biomassburnings accompanied by smoke emissions, which wereconfirmed with the data of NASA’s Worldview(https://goo.gl/Hn8D6g), indicating large-scale biomassburnings there. The PM2.5 concentrations (after the
adjustment as in Nakayama et al., 2018) in Sapporo due tothe smoke transport from East Eurasia exceeded 160 µg m-3(Fig. 2). We will further examine the characteristics of the air
pollution and the cause of the fires in the source region.
PM2.5)measured)by)the)portable)PM2.5 sensor)(data)x)1.3))on)April)27,)2018

200
180

PM2.5 mass)concentration)[μg)m43]

1. Introduction
Recently, highly increased PM2.5 was reported in July
2014 by Sapporo city due to the smoke transport from
Siberian wildfire (https://goo.gl/yTBgoX). Further
investigation by Yasunari et al. (2018) clarified that the factorof the large-scale Siberian wildfire was due to unusual
long-lasting dryer condition over the source region led by theearly snowmelt with surface warming on thealready-existing dryer condition. In the future, a modelingstudy reported that wildfire will increase in the extratropics
with global warming (Veira et al., 2016). Therefore, we
expect more smoke transports from East Eurasia to North
Japan like the case above in the future.
On April 27, 2018, a hazy weather was visibly seen in
Sapporo (Fig. 1). Therefore, we immediately started
measuring PM2.5 concentration at the roof top of Faculty ofEngineering, Hokkaido University (FENG-HU) to
understand the air pollution level. In addition, to understandthe cause of smoke, we will also examine climate andenvironmental conditions over East Eurasia.

160
140
120
100
80
60
40
20
0
10:48

Figure 1. A photo taken during the hazy condition at the roof
top of Faculty of Engineering, Hokkaido University, on April
27, 2018. The sun photometer of NASA’s AERONET was
measuring the aerosol optical properties there.

12:00

13:12

14:24
15:36
Time)(JST)

16:48

18:00

19:12

Figure 2. Time-series of measured PM2.5 concentration by
the portable PM2.5 sensor (the data × 1.3: see Nakayama etal., 2018) at the roof top of FENG-HU on April 27, 2018.
References
Bosilovich, M. G., et al. (2015), NASA/TM–2015–104606, 43, 139 pp.
Nakayama, T., et al. (2018), Aerosol Sci. Technol., 52(1), 2-12, doi:
10.1080/02786826.2017.1375078.

2. Data and Method
We measured PM2.5 concentrations at the roof top of
FENG-HU (Fig. 2) during the haze event with a portable
PM2.5 sensor, which was developed by Nagoya University
and Panasonic Corp. (Nakayama et al., 2018). We also use
the aerosol optical data measured by NASA’s AERONET
at FENG-HU (Fig. 1), and NASA’s MERRA-2 reanalysis
data (e.g., Bosilovich et al., 2015; Randles et al., 2017). In
addition, provisional PM2.5 data by the Ministry ofEnvironment (http://soramame.taiki.go.jp/) and theRandles, C. A., (2017), J. Clim., 30, 6823-6850, doi:10.1175/JCLI-D-16-0609.1.
Veira, A., et al. (2016), J. Geophys. Res. Atmos., 121, 3195–3223, doi:
10.1002/2015JD024142.
Yasunari, T. J., et al. (2018), Sci. Rep., 8, 6413, doi:10.1038/s41598-018-24335-w.

Acknowledgement
We used NASA’s AERONET and MERRA-2 data.
The PM2.5 data at stations were measured and maintained by
the Ministry of Environment. This study was partially
supported by the MAFF-CIFOR project.

― 532 ―

B457

Aerosol Mixing State Relevance to CCN Properties and Air Quality:
Insights from Transmission Electronic Microscopy Observations in Japan*Joseph Ching (Meteorological Research Institute, MRI), Kouji Adachi (MRI), Yuji Zaizen (MRI),
Yasuhito Igarashi (College of Science, Ibaraki University), Mizuo Kajino (MRI)

Aerosol particles are ubiquitous in the atmosphere,

deposition efficiency were erroneous to various

regardless from natural and anthropogenic

extents when calculated assuming homogeneous

sources. They impact climate system in many

chemical composition across aerosol populations

ways. One of the ways is through acting as cloud(which many regional and global models assumecondensation nuclei (CCN), promoting changes invariously.). Such impacts of aerosol mixing state

cloud microphysical properties and subsequently

on CCN properties and particle depositioninterfering the Earth energy budget. Apart fromefficiency in human respiratory were quantified

their climatic importance, aerosol particles areusing χ. These finding agreed with our earlier

closely related to air quality and public health. The

particle-resolved aerosol modeling studies [1,2] onrole as CCN and their impacts on air quality

CCN and particle deposition efficiency. Thisdepend on aerosols physicochemical properties,

research connected the valuable information aboutsuch as size, chemical composition and mixing

aerosols physico-chemical properties obtained bystate. In this study, sampling campaigns of

TEM to the investigation of aerosol impacts on

atmospheric aerosol particles were conducted inclimate and air quality, contributing to ourthree locations in Japan, Tsukuba, Tokyo and Mt.

understanding of the complex aerosol impacts in

Kiso-komagatake (Senjyo), and more than 33,000

the context of meteorology-chemistry interactions.

individual particles were analyzed with theadvanced technique of transmission electronic

Acknowledgement

microscopy (TEM). (Electron microscopy particle

This research was financially supported by the

database of Meteorological Research Institute canEnvironmental Research and Technology Development

be accessed at http://metemadb.kir.jp/) TEM

Fund (5-1605) of the Environmental Restoration andanalysis revealed individual particles size,

Conservation Agency (ERCA), Japan.

morphology and elemental composition in great
details. Hygroscopic parameter of each particle

Reference

was also derived. In addition, the aerosol[1] Ching, J. and Kajino, M., 2018. Aerosol mixing

populations mixing state were characterized usingstate matters for particles deposition in humanthe recently proposed aerosol mixing state metric,

respiratory system. Scientific reports, 8(1), p.8864.

χ. Moreover, based on TEM analysis, we
computed (1) CCN concentrations and; (2) the[2] Ching, J., Fast, J., West, M. and Riemer, N., 2017.

particle deposition efficiency in human respiratory

Metrics to quantify the importance of mixing state for

tract using a deposition model. We demonstrated

CCN activity. Atmospheric Chemistry and Physics,

that both (1) CCN concentrations and; (2) particle

17(12), pp.7445-7458.

― 533 ―

B458

現地調査等によるダスト発生条件解明の試み*黒 崎 泰 典 , J. Wu, B. Buyantogtokh（ 鳥 取 大 学 乾 燥 地 研 究 セ ン タ ー ） ,石 塚 正 秀 （ 香 川 大 学 創 造 工 学 部 ） , B. Gantsetseg (IRIMHE, モ ン ゴ ル )１．はじめにダスト（鉱物粒子）は乾燥地において砂塵嵐によって自由大気に巻き上げられ、上空の風によって広域輸送される。発生域において砂塵嵐は気象災害であり、人命を奪ったり、家畜の商品価値を落としたりなどの被害をもたらす。日本など風下域においても、様々な形態での健康影響が報告されている。地球規模で見ると、放射過程（直接効果・間接効果）などを通じた気候変動への影響が報告されている。こういった被害の回避、定量的影響評価をするため、数値モデルの開発が行われているが、発生過程の再現精度が低いと指摘されている(Uno et al. 2006; Carmichael et al. 2008)。ダス
トの発生過程は風による土壌侵食（風食）と言い換えられるが、侵食能（侵食を引き起こす風の能力）と受食性（土壌・地表面の侵食の受けやすさ、脆弱性）に分けると、その原因を考察しやすくなる（図 1）。侵食能については、風速（正確には摩擦速度）だけで表現
でき、風速の観測精度、予測精度は比較的信頼できる。
一方、受食性には様々な要素が存在し、すべての土壌・
地表面要素を正確に把握することの困難さに加えて、各要素のダスト発生への影響が明らかにされていない
ことが、ダスト数値モデルの精度向上の足枷になっていると考えられる。本発表では演者等が、現地調査等で明らかにしてきた（あるいは、明らかにしつつある）
ダスト発生条件について紹介する。

図 2 ゴビ砂漠に設置した黄砂観測サイト。
２．ゴビ砂漠北部における現地調査
鳥取大学黄砂プロジェクト（文科省特別経費事業）において、2012 年 3 月、ゴビ砂漠北部のモンゴル・ツォクトオボーに黄砂モニタリングサイトを設置した（図２）。モデルへの定量的応用には至っていないが、定性的に窪地、レキ、枯れ草、クラスト（降雨後、晴天が続くことで土の微粒子が固結した土壌面の膜）の重要性が分かってきた。地形（窪地）とレキ分布に時間変化がほぼ無いことから、ダスト発生量の経年変化を再現するためには、枯れ草、クラストの有無とその効果の定量化が重要であることが分かる。図３は平均
降水量 98.3 mm の砂漠（ツォクトオボー）においても、多降水年は窪地に雨水が集まることから、NDVI が高くなることを示しており、夏に繁茂した植生が翌年春に枯れ草として残り、ダスト発生に影響することを示唆している。図４は 2012 年春の風速とサルテーションカ
ウント(SENSIT H11-LIN)を示している。4 月 20 日を境に臨界風速が 14.0m/s から 8.8m/s に激減しているが、この結果はクラスト崩壊がもたらしたものだと考察している。

図 1 侵食能、受食性と風食(ダスト発生)の関係。
Kurosaki et al. (2011 GRL）に加筆。

図３ 年最大NDVI の標

図４

準偏差(2000-2013 年)。

(横軸)とサルテーション

2012 年春の風速

Gantsetseg et al. (2017 J.

カウント(縦軸)。Ishizuka

Arid Land)et al. (2012 SOLA)に加筆。

― 534 ―

B459

 年  月 ～ 日にゴビ砂漠で発生したダストストームの
シーロメーター観測：逆転層へのダストの取り込み
河合慶 西尾優汰 甲斐憲次 能田淳 杉本伸夫 清水厚 (UGHQHEDGUDNK0XQNKMDUJDO(QNKEDDWDU'DYDDQ\DP'DVKGRQGRJ%DWGRUM＊（：名古屋大学：学振特別研究員 3'：熊谷地方気象台：茨城大学：酪農学園大学
：国立環境研究所：モンゴル気象水文環境情報研究所：筑波大学：モンゴル気象環境監視庁）
１．はじめに アジアダスト（黄砂）の長距離輸送

れて形成されたものであると考えられる。2013 年 5は 発 生 源 で の ダス ト の 鉛直 分 布 に よ っ て決 ま る

月 22～23 日の事例（Kawai et al., 2018, JMSJ）と（Hara et al., 2009, ACP など）。2013 年 4 月末かは異なり、本事例では上空の逆転層によってダスト

ら発生源の一つであるゴビ砂漠で、シーロメーターの自由対流圏への到達が妨げられた。本研究は科研（簡易型ライダー）によるダストの鉛直分布の連続費（Nos. 16H02703, 18J12795）の助成を得た。

観測を行っている（Kawai et al., 2015, SOLA）。
2015 年 4 月 29～30 日に発生したダストストームでは、特徴的なダスト分布が観測されたため、気象データと組み合わせて、この特徴を解析した。
２．方法 シーロメーター（Vaisala CL51）はゴビ
砂漠中央部のダランザドガド（モンゴル）に設置されている。本ダストストームは現地での集中観測中

図 1. シーロメーターの観測結果に発生し、OPC（AeroTrak 9306-V2）を用いて、ダストの粒径分布を観測した。気象解析には、ダラン
ザドガドのゾンデデータやゴビ砂漠周辺の SYNOP
データ、NCEP-FNL データなどを使用した。
３．結果と考察 2015 年 4 月 29 日、ゴビ砂漠の北から南西方向に向かって寒気が移流した。寒気の先端付近では強風（11～14 m/s）が吹き、ダストストームが発生した。このダストストームは寒気がゴビ
砂漠を吹走するとともに発達し、19 時にダランザド
ガドに到達した。シーロメーターの地上付近の観測

図 2. OPC の観測結果

値（減衰後方散乱係数）は突然増加した（図 1 の A）。
OPC では粒径 0.7 μm 以上で個数濃度が 2 桁程度（88～137 倍）大きかった（図 2）。NCEP-FNL データによると、寒気先端付近では地上風の収束によって上昇流が発生していた。22 時以降、シーロメー
ターによって、
高度 1.2～2.1 km に厚さ 0.2～0.9 kmのダスト層が約 11 時間にわたって観測された（図 1の B）。ラジオゾンデによって、高度 1.2～1.5 km に
寒気移流に伴う逆転層が観測された（図 3）。以上から、このダスト層は、寒気先端付近でダストストー
ムから上昇したダストが、上空の逆転層に取り込ま― 535 ―

図 3. 2015 年 4 月 30 日 8 時のゾンデ観測結果

B460

リアルタイム浮遊菌カウンタによる微生物粒子の計測*渡 辺 幸 一（ 富 山 県 立 大 学 ）, 深 井 謙 佑 (富 山 県 立 大 学 ), 佐 藤 博 仁 ( 富 山 県 立 大 学 ),
平 井 泰 貴 (富 山 県 立 大 学 ), 牧 輝 弥 （ 金 沢 大 学 ）

粒子個数濃度の月平均値を示す。粗大粒子個数濃度ははじめに

近年、大気環境中の微生物粒子（バイオエアロゾル）

春期に高く、黄砂粒子の影響によるものと考えられる。

が注目されており、黄砂粒子などを担体として微生物

微生物粒子数は冬期に低く、4 月と 9 月に極大が観測さが長期浮遊し、日本列島に飛来している報告がなされれ、4 月の黄砂現象時によるバイオエアロゾルの増加と、ている。バイオエアロゾルは、健康被害や生態系に悪

気温上昇による微生物の活性化によるものと考えられ影響をもたらすことが懸念されている他に、氷晶核とる。夏期（7, 8 月）は紫外線強度が強く、浮遊微生物活して有効に働き雲物理過程や降雪過程に大きな影響を性が抑えられている可能性が考えられる。
また、2015 年 7 月や 2016 年 12 月に、粗大粒子数濃与えている可能性も考えられている。
本研究では、新たな大気観測の手段として、浮遊菌

度が大きく増加したにもかかわらず微生物粒子の急減

カウンタを用いエアロゾル粒子個数濃度と微生物粒子が観測され、西之島やトカラ列島諏訪之瀬島由来の火

個数濃度を同時観測し、黄砂粒子などとバイオエアロ

山灰による影響と考えられた。

ゾルの関係について考察した。また、標準黄砂粒子を使用して同機器の精度の検証も行った。


方法

富山県立大学（富山県射水市）内にリアルタイム浮遊菌カウンタ（TSI BioTrak 9510-BD）を設置し、大気中の粒子個数濃度と微生物数を測定した。通常、1 時間
毎に 1 分間の計測を行った。また、計測器の検証実験として、ペットボトルを用いて自作した装置内に、滅菌した標準黄砂を混合した純水を噴霧し、機器が微生物粒子としてカウントするかを検討した。黄砂飛来時の粒子個数濃度に近い値となるように標準黄砂粒子の混合量を調製して噴霧し、土壌粒子（黄砂粒子）が機器に与える影響を検証した。


結果と考察

2015 年から 2016 年にリアルタイム浮遊菌カウンタ
で計測を行った結果、黄砂観測時には粒径 3 µm 以上の粗大粒子粒子個数濃度が上昇すると共に微生物粒子数
濃度も増加しており、黄砂を担体とする微生物が飛来

図１ 2015 年（上図）および 2016 年（下図）の富山県

していた可能性が考えられる。黄砂が観測された際の射水市における粒径 3 µm 以上粒子個数濃度と微生物

粒径 3 µm 以上の粒子個数濃度を参考にし、標準黄砂粒

粒子個数濃度の月平均値．

子試料を調整し検証実験を行った結果、干渉濃度の割
合は実大気観測値の微生物粒子濃度の 1/20 程度であり、鉱物粒子が同機器に与える影響は非常に小さいことがわかった。
図 1 に、2015 年および 2016 年の富山県射水市における粒径 3 µm 以上の粒子個数濃度の月平均値と微生物― 536 ―

B461

衛星観測により対流圏下部オゾンに対する前駆物質排出量削減の効果は検出できるのか○梶野瑞王（気象研、筑波大連携大学院）、林田佐智子（奈良女子大）、関山剛（気象研）、
出牛真（気象研）、伊藤一輝（筑波大）
地上オゾンは健康や植物に有害であり、対流圏オの差が両側 1%で有意だった領域）である。

ゾンは温室効果としての役割を持つ。しかし、生成

図 2 左は、削減率に対するオゾン減少率をプロッ反応が非線形で排出量変化の影響がわかりにくい。

トしている（シンボルは図 1 の a, b, c に対応）。図 2

衛星観測は面的に評価できるので排出量削減の効果

右は、有意グリッドの存在率を表し、上から両側 10%,を評価するためには有効なツールであるが、オゾン5%, 2%, 1%の有意水準である。たとえば、前駆物質の場合、成層圏オゾンの存在のため地上オゾンの検が 25%, 50%, 90%減少した場合、対流圏下層オゾン出は極めて困難であった。

濃度はそれぞれ 5-10%, 15-25%, 30-50%程度減少し、Hayashida et al. (2015)1 は、Earth Observing System(EOS) Aura 衛 星 に 搭 載 さ れ た Ozone Monitoring

両側 1%の有意水準でも、それぞれ 40%, 50%, 60%の領域で有意性の確認が取れることが判明した。

Instrument (OMI) センサから対流圏下層（0 – 3 km）
オゾン量の算出アルゴリズムを開発し、中国華北平
原を中心とした領域におけるオゾンカラム量の増大を示した。その後、全球モデル MRI-CCM22 との比較研究 3 やクラスタ解析 4 を通して、その有用性を確実なものとして来た。
そこで本研究では、領域気象化学モデル
NHM-Chem5 を用いて、2006 年 6 月の東アジアにおけるオゾン濃度増大の水平分布を衛星観測と比較して検証した。衛星による対流圏下層オゾン観測結果
は、晴天バイアスと上層のオゾンの影響（artifact）

図 1. (a) NHM-Chem 地上オゾン(ppb), (b) NHM-Chemを受ける。しかし、それでもなお、前駆物質である

対流圏下層（0-3 km）オゾン(ppb), (c) 対流圏下層

NOx と非メタン炭化水素（NMVOC）の将来的な排オゾン with AK（DU）, (d) OMI-オゾン(DU)。

出量削減の効果、また過去からの排出量変化のトレンドを検出し得るかを検証するために、前駆物質を
10%,

25%,

50%,

90%削減した感度実験を行い、下層オゾン濃度に対するレスポンスと、そのレスポ
図 2. （左）オゾンの減少率、（右）有意グリッドのンスの有意性を確認するために t 検定を行った。
図 1 にオゾンの月平均値を示す。(a)と(b)から、存在率。横軸は前駆物質の削減率。

中国大陸上のオゾン増大と風下への移流が確認できる。(c)は、OMI オゾン(d)と比較するために、アベレ

参考文献

ージングカーネル AK をかけて、観測日（曇天日か[1] Hayashida, S. et al., ACP, 15, 9865-9881, 2015.

つ上空のジェットによる成層圏オゾンの貫入イベン[2] Deushi, M. and K. Shibata, Papers in Meteor. Geophys., 62,

トを除外したもの）のみ平均したものである。前駆

1-46, 2011.
[3] Hayashida et al., Springer Remote Sensing/Photogrammetry,

物質の影響を見るために検定した領域は、図 1(d)で黒破線で囲まれた網掛け部分（OMI オゾンと気候値

doi:10.1007/978-3-319-67474-2_13, 2018.
[4] Hayashida et al., Atmos. Environ., 184, 244-253, 2018.
[5] Kajino M. et al., GMDD, doi:10.5194/gmd-2018-128, 2018.

― 537 ―

B462

都市キャノピーが関東域の夏季地上オキシダントに及ぼす影響*出牛 真 1、梶野 瑞王 1、青柳 暁典 1,2（1 気象研、2 気象庁）
１. はじめに人口の集中する大都市で顕著となっているヒートアイラン
ド現象による、都市の高温化や降水への影響等を調査するため、都市キャノピーモデルを組み込んだ様々な都市気象／気候モデルがこれまで開発されている（e.g. Kusaka and Kimura,
2004; Aoyagi et al. 2011）。他方、光化学オキシダント（オゾン）や人為起源エアロゾルなどによる都市大気汚染については、これまで化学輸送モデルを用いた数多くの調査研究がなされており（e.g. 井上等, 2010）、また近年では都市大気
汚染と気象場（大気境界層など）の相互作用に注目した研究も行われている（e.g. Kajino et al. 2017）。
しかし、これまで行われた日本の大都市域（東京など）での大気汚染を対象としたほとんどの研究は、都市気象モデルと化学輸送モデルを密に結合して都市ヒートアイランド現象と大気汚染物質間の相互作用を陽に考慮した数値モデルで行ったものではないため、これらプロセスがもたらす影響を統合的に評価することは難しかった。この一つの要因として、計算機資源の制限により、これらプロセスを詳細かつ高解像度にシミュレートする数値モデルが開発出来なかったことが挙げられる（都市ヒートアイランド現象による局地循環を陽に再現するには、1〜2km 以下の水平解像度が必要となる）。世
界的に見ると、近年こうした高解像度モデルを用いた研究例は多くなっているものの、数日間程度の間に発生した一つの大気汚染事例を対象とした場合が多い（e.g. Ryu et al. 2013）。
そこで本研究では、都市キャノピーモデルを組み込んだ高解像度（水平解像度 2 km）のオンライン領域化学輸送モデル
NHM-Chem を用いて、夏季（7-8 月）の関東域を対象とした数
値シミュレーションを実施し、都市ヒートアイランド現象が大気汚染に及ぼす影響を調査し、特に地上付近の光化学オキ
シダント（オゾン）に着目した解析を行った。光化学オキシ
ダントは、呼吸器などへの健康被害を及ぼすとともに、植物被害や農作物収量の減少などの悪影響をもたらすことが知られており、現在も日本での環境基準達成率は極めて低い水準となっている（環境省、2018）。
2．モデルと実験設定
領域化学輸送モデル NHM-Chem の気象モデルは気象庁/気象研が開発した非静力学モデル（NHM）であり、本研究で用いたバージョンには単層都市キャノピーモデル SPUC（Aoyagi etal., 2011）が組み込まれている。一方、NHM-Chem の化学輸送
モジュールには、大気汚染物質の放出・輸送・化学反応・沈着といった詳細な対流圏化学過程が組み込まれており、NHM とオンライン結合している（Kajino et al. GMDD in review）。

本研究では、水平解像度 2 km の NHM-Chem を用いて 2010 年
夏季（7-8 月）における関東域を対象にして、以下に示す基準
実験と感度実験を行った。
基準実験 (Cntl) 都市キャノピーなし・人工排熱なし
感度実験 A(SenA) 都市キャノピーあり・人工排熱なし
感度実験 B(SenB) 都市キャノピーあり・人工排熱あり
上記３つの実験において、化学場と気象場の境界値及び大
気汚染物質のエミッション量は共通とした。化学場の境界値
は NHM-Chem を多段ネスティング（水平解像度 20km 及び 5km
モデルから）した計算結果を、気象場については気象庁メソ解析値を用いた。また大気汚染物質のエミッションインベン
トリデータは EAgrid2000-Japan の 2010 年値更新版を用いた（福井ら, 2014）。
３．結果
図１に、上記シミュレーション結果から計算した 2010 年 7
月20 日〜24 日の期間における地上オゾン濃度8 時間移動平均の日最大値を示す。

図１．地上オゾン濃度 8 時間移動平均の日最大値。SenB（左図）と、その Cntl との差 (SenB – Cntl)（右図）。いずれも、2010 年 7 月 20〜24 日の 5 日間平均値。
2010 年７月下旬は東日本を中心に厳しい暑さであったとともに、特に関東域では地上オキシダント（オゾン）濃度が注
意報基準 120 ppbv を超える日が連続していた。同時期のシミュレーション（SenB）結果も、8 時間移動平均の日最大値が、東京都東部及び埼玉県南東部において 120 ppbv を超えている（左図）。この領域における SenB の結果は、ヒートアイラン
ド循環の影響を受け、Cntl より地上オゾン濃度が 15〜20 ppbv
程度大きい一方、その北側の領域では Cntl より濃度が小さい（右図）。発表時には、このような差をもたらした要因の解析
や、7-8 月期間平均の結果についても示す予定である。

― 538 ―

B463

南 極 昭 和 基 地 及 び 陸 別 に お け る HCFC-22, HFC-23 の 観 測*中 島 英 彰 1 ) , 武 田 真 憲 2 ) , 村 田 功 2 ) , 長 濱 智 生 3 )1)
国 立 環 境 研 究 所 , 2)東 北 大 院 環 境 科 学 研 究 科 , 3)名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所



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、
人為起源のフロンがオゾン層を破壊するメカニズムが解明され、特定フロンの生産と消費を規制するモント
リオール議定書が締結され、CFC, HCFC の削減スケジ
ュールが制定された。それによると、CFC は 2010 年に発展途上国も含めて生産全廃。現在は HCFC の削減途中であり、先進国では 2020 年に生産全廃、途上国でも2030 年には生産が廃止される。しかし、途上国での現図 ．+&)& のフィッティング例。フィッティング残在の主要冷媒は HCFC-22（CHClF2）であり、いまだ大差、DYHUDJLQJNHUQHODSULRUL と UHWULHYHGSURILOH

量生産が続いているため、その大気中濃度は増加の一



結果

途をたどっている。また、GWP が 14,800 と大変大きな

図 2 及び図 3 に、今回の解析で得られた HCFC-22 及物質である HFC-23（CHF3）は、HCFC-22 製造の過程

び HFC-23 の地上混合比の時系列変化を示す。緑の点がの副生産物として数％が大気中に放出されてきており、陸別、青の点が昭和基地における FTIR 観測によって得

最近その大気中での濃度が増加してきていることが地られた地上混合比を示す。図 2 には、南極点基地（水上でのガスクロ観測などで明らかになってきている[1]。

色）及びアラスカ・バロー（黒）の NOAA による地上

我々は、南極昭和基地及び北海道陸別における地上

サンプリングによって得られた解析値を併せて示してFTIR による太陽赤外分光スペクトルから、これらある。また、図 3 には、アメリカの Trinidad Head で 2007

HCFC-22 と HFC-23 の解析を試みた。

年の途中から AGAGE によって得られた値（黒）を示してある。HCFC-22, HFC-23 ともに最近まで増加傾向



解析手法

が見て取れ、FTIR による解析値は地上観測での値とも

北海道陸別においては 1995 年から 2010 年まで断続

一概に良く一致していることが判る。FTIR の値には、的に FTIR 分光観測を行ってきている。また、南極昭和

さらに春先に若干値が高くなる年内の変動も見て取る

基地においては、2007, 2011, 2016 年の 3 年間、FTIR 観

ことが出来る。地上 FTIR による HFC-23 の解析は、今測を実施した。今回の解析では、これらの観測スペク回のものが世界で初めての結果である。

トルのうち、NDSC 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
Toon による Pseudo Line List [2]を用いた。表 1 に、今回

図 ．+&)& 地上混合比の時系列変化 ～

の解析で用いたリトリーバルパラメータを示す。また、
図 1 に、HCFC-22 のスペクトルのフィッティング残差と averaging kernel, 解析結果のプロファイル例を示す。
表１．+&)&+)& のリトリーバルパラメータ
Retrieval Species

HCFC-22

図 ．+)& 地上混合比の時系列変化 ～

HFC-23

Wavenumber (cm )828.6-830.0

Profile Retrieval

HCFC-22

HFC-23, O3, N2O

Column Retrieval

CO2, O3, H2O

CH4, H2O, HDO, CFC-12,-11138.5-1148.0

1154.0-1160.0

HCFC-22

参考文献[1] WMO, 2014, Scientific Assessment of Ozone Depletion:
2014.
[2] https://mark4sun.jpl.nasa.gov/pseudo.html/ (2018/7 閲覧)― 539 ―

B464

ブラックカーボンの放射強制力に対する混合状態の多様性と排出時粒径の重要性*

松井仁志（名古屋大学大学院環境学研究科）、

Douglas S. Hamilton、Natalie M. Mahowald（コーネル大学地球大気科学分野）
大気中のブラックカーボン（BC）エアロゾ

BC の寿命効果、BC 単体（コア）の光吸収効

ルは、大きな加熱効果を持つと考えられている

果、被覆成分による BC の光吸収の増大効果のが、その不確定性は依然として大きい。BC の重要性を示した。この 3 つの効果は全て、排出

大気中の寿命や太陽放射の吸収効率は、BC 粒

時粒径が小さいほど値が大きくなり、これらの子の粒径分布や混合状態（各粒子の化学組成）

効果の重ね合わせによって、BC の光吸収量やに強く依存する。しかしながら、これらのパラ放射効果の排出時粒径 に対する感度が大幅にメータ（特に混合状態）を十分に表現できる全増大することがわかった。第三に、将来の BC

球エアロゾルモデルはほとんどない。また、エおよび全エアロゾルの 放射効果の推定においアロゾルの大気中の時 空間分布や気候影響のても、混合状態の多様性を解像することによっ

推定において、エアロゾルの排出時の粒径分布て、排出時粒径に対する感度が 4-13 倍増大すの扱いにも非常に大きな不確定性がある。全球ることを示した。この結果は、BC 削減の地球

エアロゾルモデルを用いた先行研究では、排出温暖化対策としての有効性を評価する際に、エ時の粒径分布の扱いが、エアロゾルの数濃度やアロゾルモデルにおけ る排出時粒径の扱いとエアロゾル・雲相互作用の推定において重要に混合状態の多様性の解 像が重要になることをなることが示されてきたが、BC の放射効果に示している。

及ぼす影響はほとんど評価されておらず、よく本研究の結果は、BC の放射効果を精度良くわかっていない。本研究では、我々が開発して見積もるためには、排出時の粒径分布の不確定

きた粒径分布と混合状 態を解像する全球エア性を減らすことと、微物理過程を介したエアロ[Matsui, 2017; Matsui and

ゾルの粒径と混合状態 の相互作用をモデルでMahowald, 2017] を用いて、現状のエアロゾル

表現することが不可欠 であることを示していロゾルモデルの排出時の粒径分布の不確定性が、BC の放射る。エアロゾルの粒径と混合状態の相互作用は、

効果（直接放射強制力）の推定において大きな

ほとんどの全球エアロ ゾルモデルで十分に表

不確定要因となることを示す。

現されていないため、現状のエアロゾルモデル

第一に、BC 放射効果の排出時粒径に対するでは BC 放射効果の不確定性幅を過小推定し感度が、BC 混合状態の多様性を十分に解像すていることが示唆される。また、BC の大気循ることによって、解像しない場合と比べて約 7

環場への影響を考える際にも、排出時粒径や混倍も増大することを示した。そして、排出時粒合状態の多様性がこれ まで考えられてきたよ径の扱いが、微物理過程と光学・吸湿特性へのりも重要な役割を果た している可能性が示唆

影響を介して、BC 放射効果のファクター2 以される。

上の不確定要因となることを示した。この不確定性は、混合状態の表現を簡略化している一般

参考文献

的な全球エアロゾルモ デルでは考慮できない

比較プロジェクトにおける BC 放射効果のモ

Matsui, H. (2017), J. Adv. Model. Earth Syst.,
9, 1921-1947, doi:10.1002/2017MS000936.

不確定性であり、全球エアロゾルモデルの相互Matsui, H. and N. Mahowald (2017), J. Adv.

デル間のばらつきに匹敵する。第二に、混合状

Model.

態の多様性を解像した際に BC 放射効果の排

doi:10.1002/2017MS000937.

出時粒径に対する感度が増大する要因として、― 540 ―

Earth

Syst.,

9,1887-1920,

B465

衛星観測データの炭素循環逆解析への導入について*眞 木 貴 史 (気 象 研 ), 中 村 貴 (気 象 庁 )， 近 藤 圭 一 （ 気 象 研 ）， 籔 将 吉 (気 象 庁 )

1.

はじめに

で従来の直接観測を用いた逆解析との一貫性を保ちつ

衛星観測データは直接観測（地上、航空機等）と比

つ全球規模の炭素収支を解析することが可能になると較して精度の面では劣るものの、観測可能領域が広く期待できる。気象分野では、数値モデルの第一推定値

観測データ数が多い。このため、炭素循環解析においを用いて観測データのバイアスを評価する手法が導入ては地上等の直接観測データと衛星等によるリモート

されているが、炭素収支解析の分野でもこのような手

センシング観測データを組み合わせることが望ましい。

法を導入する第一歩になると考えられる。

この場合に問題になるのが衛星観測データのバイアスをいかに客観的に補正するかである。今回は衛星観測
データを逆解析に導入するにあたり、長期間の独立解
析値と衛星観測の差の平均を衛星観測データのバイアスと見なして衛星観測データのバイアスを除去し、シグナルを抽出する手法を考案した。
2.

解析手法

衛星観測データは現時点で最も長期間の観測データを得ることができる GOSAT SWIR L2 XCO2（Ver. 2.7）を用いた。衛星観測データのバイアスは、直接観測データ（地上、航空機、船舶）とオンライン輸送モデル、
逆解析による独立解析（気象庁二酸化炭素分布情報[1]）を用いて評価した。その結果、各衛星データのバ
イアスに緯度、海陸（植生）や季節による変化が見られたため、衛星観測データと独立解析値の差を月毎に観測期間（2009～2016）平均してこれを衛星観測デー
タのバイアスと見なすことにした。
3.

結果

第１図に 1 月と 7 月における平均した衛星観測デー
タと独立解析値との差を示す。1 月においては、アフリ
カ大陸赤道付近の正偏差が、7 月においては北半球中緯度付近における負偏差が目立つ。月毎の変化を見ると

図１ GOSAT 観測データと独立解析の差の平均（上段：1 月、下段：7 月）（図省略）、偏差が見られる領域は太陽高度とも相関しつつ移動していることが分かった。変化は陸域におい謝辞
本研究は環境研究総合推進費課題（2-1701、S-12-1-3）て大きく、海洋では比較的小さかった。

の支援の元に行われた。GOSAT 観測データは、GOSAT
4.

考察

研究公募（RA）事務局より提供を受けた。

今回の解析により、衛星観測データのバイアスを除去しつつ観測データのシグナルを抽出する手法を構築

参考文献

することができた。今後は、この手法を用いて衛星観[1] Maki, T., et al., 2010, Tellus B. 62, 797-809.

測データのバイアスを除去し、逆解析に導入すること― 541 ―

B466

CO2-DIAL による境界層内 CO2 濃度の昼夜連続観測結果に対するsource と sink の考察
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）
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 1.6 µm の差分吸収ライダー（DIAL:
Differential absorption lidar）を開発した[1]。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、CO2 混合比と温度プロファイルを同時に測定することに成功した[2]。今回は境界層内 CO2 濃度の 24 時
間連続観測結果に見られた夜間の CO2 増加と昼間の CO2 減少について、主に地上風速/風向データを基にそのsource と sink について考察する。
首都大学東京日野キャンパス（東京都日野市）に設置してある CO2-DIAL により 2018 年 4 月 21-22 日に CO2
混合比と温度プロファイルの 24 時間連続観測を行った。図 1 に CO2 混合比の時間高度断面図を示す。これより
夜間 22 時〜8 時に高度 1.5km より下層で CO2 濃度の顕著な増加が見られる。一方昼間（特に午後）は CO2 濃
度の減少が見られる。また CO2 濃度の増加や減少は上層より下層で早く起こっており、これらの増減の起源が地上付近にあることが推測される。観測時間における地上（八王子アメダス）の風向を図２に示す。夜間の CO2 の増加が見られる時間帯は西風で、風速は 1m/s 前後となっているが、午後の時間帯は主に南風で、風速は 3〜5m/sとなっている。DIAL 設置場所の西側には清掃工場が有り、24 時間稼動していることから、風速が弱く西風の時にはこの local な source の影響が現れていると推測される。一方昼間はこの source の影響が無くなり植物の光合成による sink 効果が現れていると考えられる。講演では、簡単なシミュレーションによりこれらの影響を考察する。

400

420
440

図１ DIAL により観測された CO2 混合比の時間高度断面図（2018/4/21-22）

図２ DIAL 観測時間における八王子アメダスの風向の時間変化
参考文献
1. Y. Shibata, et al., Appl. Opt.,56, 1194-1201, 2017.
2. 長澤他、気象学会 2017 年度秋季大会、B312, 2017.

― 542 ―

B467

代々木における大気中酸素濃度の連続観測に基づく都市・大気間の	 酸素/二酸化炭素交換比	 石戸谷重之（産総研）、菅原広史（防衛大）、兼保直樹（産総研）	
 
	
 

1.	
 はじめに	
 ース（Boden	
 et	
 al.,	 2016）から得られる燃料種別の	  化石燃料の C、H、O 比は天然ガス・石油・石炭でそ
化石燃料消費統計から求められる 1.3 から 1.4 の全球
れぞれ異なることから、酸素（O2）濃度と二酸化炭素
平均 ORF より大きな値を示した。直接観測に基づく傾度（CO2）濃度の変動を同時に観測することで、変動の起法での ORF の導出は、夏季の森林・大気間における報告源となる化石燃料の種類を推定することができる。本例（Ishidoya	
 et	
 al.,	 2015)に続いて本研究が２例目
研究では東京都渋谷区の東海大学代々木キャンパス内になる。発表では、ORF と CO2 フラックス観測結果を用の鉄塔において、O2 および CO2 濃度と CO2 フラックスをいた代々木周辺域における年積算 O2 消費量や、ORF の季
通年で連続観測し、大都市における CO2 放出・O2 消費量
節毎や日内の変動についても議論する。	
 謝辞：本研究は JSPS 科研費 JP18K01129、JP24241008とその起源を直接観測により評価することを目指している。	
 等の支援を受けた。観測サイトの立ち上げと保守に際
2.観測	
 して東海大学	 中島孝先生にご協力頂いた。	
 	
  東海大学代々木キャンパス内鉄塔の高度 54	 m および41	 m	
 地点において、2016 年 3 月より大気中 O2 濃度（d(O2/N2)＊）と CO2 濃度の連続観測を継続している。
観測は磁気式酸素分析計（POM-6E、Air	
 Liquid	 Japan）
および非分散型赤外分析計（Li-820、Licor）を用いて行い、標準ガス分析における 2 分値の標準偏差として評価した測定精度はd(O2/N2)で約±5	
 per	
 meg、CO2 濃度では±0.06	 	
 ppm であった（Ishidoya	
 et	
 al.,	 2017）。
同鉄塔ではさらに地上 52	
 m の高度において、二酸化炭素（CO2）フラックスの観測を 2012 年より継続している	 (Hirano	
 et	
 al.	
 2015)。	
 ＊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	 図 1：東海大学代々木キャンパス内鉄塔において観測さ代々木キャンパス内鉄塔の高度 54	
 m 地点における大れた O2 濃度と CO2 濃度の変動。高度 54	
 m における結果
気中 O2 濃度と CO2 濃度の観測結果を図１に示す。図にを示す。DO2 とDCO2 は 54	 m および 41	
 m 高度で観測されは、41	
 m 地点における観測値との濃度差も併せて示し
た濃度の差（54	
 m	
 –	
 41	
 m）を示す。O2 濃度はd(O2/N2)た（DO2 およびDCO2）。観測結果には、O2 濃度が減少、観測値から換算し、標準試料値からの偏差として ppm
CO2 濃度が増加する数時間から数日の短周期のスパイ相当量（ppm_eq.）で示した。	
 ク状の変動が多数見られる。このような変動の起源推定 に は 、 O2 濃 度 と CO2 濃 度 の 変 動 量 の 比 で あ る
Oxidative	 Ratio（OR;	
 OR	
 =	
 -O2/CO2	
 molmol-1）の利用が有効である。天然ガス消費、石油消費、石炭消費および陸上生物活動における OR はそれぞれ 1.95、
1.44、
1.17 および 1.1 の値をとることが過去の研究により報告されているが（Keeling,	
 1988;	
 Severinghaus,	
 1995）、
図１に見られる短周期変動の OR は、石油消費と天然ガス消費に由来するものが多数を占めており、観測結果
が大都市における自動車排ガスや都市ガス使用の影響を強く反映していることを示している。	
 本研究では濃度観測を高度 54 および 41m の２高度で行っているため、濃度の高度勾配と渦相関係数の積によりフラックスが算出可能であり（傾度法）、かつ O2と CO2 の渦相関係数は等しいと見做してよいことから、
都市・大気間の O2 および CO2 のフラックスの OR（ORF）
を- DO2/DCO2 比から導出することができる。図２には、 図２：図１に示したDO2 とDCO2 の関係。太実線は回帰直図１に示したDO2 とDCO2 の関係と、回帰直線の傾きとし線を示す。細実線と破線は平均的な石油消費と天然ガて求めた、観測期間平均の都市・大気間フラックスのス消費から予測されるDO2 とDCO2 の関係である。	
 
ORF を示した。得られた ORF は 1.63 と、CDIAC データベ

― 543 ―

C451

気温測定用強制通風管の吸い込み範囲
*菅 原

1.

広史、板野

稔 久 (防 大 地 球 海 洋 )ると 20 cm）下まで及んでいる。安定成層時の気温傾度

はじめに気温測定で使用される強制通風管は通常縦向きに設の例として 0.019℃/cm を仮定すると、高度差 20 cm に置され、外気を下方から吸引する。このため気温セン

よる気温差は 0.38℃となり、縦向き通風による誤差はサー設置高度よりも低い位置の気温を測定していると夜間の安定成層時で最大 0.4℃に達することがわかる。

考えられる。一方、接地境界層において気温鉛直分布を測定する際には、通風管は横向きに設置されることが多い。これは測定高度の誤差を減らすための工夫であり、横向き通風管はセンサーと同高度の外気を吸引する（少なくとも管径程度の範囲）。しかしながら、横向きの欠点として降雨時にセンサーが濡れやすい、吸引口と逆向きの風向の際には通風性能が確保しにくいなどがあげられる。このため通常のルーチン観測では縦向きの方が適していると考えられる。縦向きの欠点のひとつとして、前述のように測定高度が曖昧である
ことがあげられる。Nakamura and Mahrt （2005）は測定高度の違い（20 cm）による気温誤差を評価し、不安定成層時にはほぼ無視できる大きさであるが、夜間の安定成層時には 0.2℃程度の差が生じることを示した。

図１ ファンＯＮの場合の流速分布の例。ベクトル

この誤差は水平移流の見積もりやバルク法によるフラの間隔は 1.5 cm。画像上部に見えるのが吸引口。

ックス推定などにおいては無視できない大きさである。
近藤（2014）は横向きおよび縦向き通風管の同時計測を行い、縦向き通風管は吸引口よりも 10 cm 下の空気塊の温度を計測していると指摘した。ただし、この結果は計測時の気象条件（成層の強度）に依存する。
そこで本研究では通風管まわりの流れの可視化により、強制通風管の吸い込み範囲について直接計測を行った。
2.

実験方法

用いた通風管は（株）プリード製の PKFT である。
φ20 cm のファンを用いて通風速度 3 m/s を確保している。暗室内においてレーザーシートを用い流れの可視化を行った。可視化画像は PIV ソフト（FlowExpert、
図２ ファンＯＦＦの場合の流速分布の例。

カトウ光研）を用いて流速ベクトルを算出した。
3.

参考文献

結果

条件をそろえて通風管のファンを ON および OFF させた場合の流速分布の例を図１、２にそれぞれ示す。
ファンを動作させた場合には吸引口に向かう上向きの流れが生じ、吸引範囲は吸引口から 15 cm（時間平均す[1] Nakamura R. and L. Mahrt, 2005, J. Atmos. Ocean. Tech.,22, 1046–1058.
[2] 近藤純正, 2014, http://www.asahi-net.or.jp/~rk7j-kndu/
kenkyu/ke81.html (2018/6/27 閲覧)― 544 ―

C452

地上気温観測における日射／放射影響評価のための基準観測方法の検討
山本哲（気象研究所環境・応用気象研究部）
・宮武真一（気象庁観測部気象測器検定試験センター）
１

はじめに

a

地上気温観測において日射／放射影響を軽減する
ために通風筒が使用される。この特性を絶対的に評価するため、日射／放射影響が原理的に微小な基準
地上気温の観測方法の確立が望まれている。このために各種の候補となる手法を相互比較することが必要である。これまで ISO(2007）の提案している極細センサーを検討してきたが、（2017 秋季大会 C311、2018 春季大会 C457）、Lacombe, M. et al.（2011）の提案している超音波風速温度計を検討対象に加え比b

較観測を実施した。
２

観測手法
観測は茨城県つくば市の気象測器検定試験センタ

ー試験露場において実施した。現在気象庁が現業観測に用いている通風筒と同一の形式の通風筒（以下「通風筒」）で１分毎の気温・湿度を取得した。極細センサーとして森脇ほか（2003）の手法を用いて直径 13μm の E 型熱電対素線を点溶接した熱電対を用いた（以下「熱電対」）。超音波風速温度計（以下「超音波」）としてソニック SAT600 とヴァイサラ
WMT710 の２台を用いた。これらを地上高 1.5m に

第 1 図 a) 超音波 SAT600 と通風筒との気温差の全天
日射量瞬間値との関係。中央の太線および箱の上下端は四分位数を、ひげは箱の幅の 1.5 倍を示す。b) 熱電
対と通風筒との気温差、あとは a)に同じ。

設置してデータを取得した。超音波の音仮温度は通風筒の湿度観測値を用いて温度に変換した。
３

結果例

初期解析結果として 2018 年 6 月 22 日から 7 月 1日の例を示す。期間中に梅雨明けの発表があり、気温、風速、日射量などに大きな変動があった。
通風筒を基準として超音波および熱電対との気温差の全天日射量瞬間値との関係を第 1 図 a, b に示す。
全天日射量が大きくなると超音波が相対的に低くなる傾向があり、Lacombe, M. et al.（2011）の結果と同様である。熱電対でもわずかに同傾向が認められた。超音波と通風筒との差には風速依存性が見られた（第 1 図 c）が、通風筒と熱電対との差にはほとんど見られない。以上の定性的特徴は２種の超音波で共通していた。ただし、地上気象観測要素の多くは日変化が卓越し、見かけの関係が現れやすいため、
今後観測を継続し、さまざまな条件のデータを取得
して慎重に検討を行う。

第 2 図 超音波 SAT600 と通風筒との気温差と風速（SAT600 地上 1.5m）との関係。
謝辞 極細熱電対による観測は、東京工業大学環境・社会理工学院稲垣厚至助教から懇切丁寧な指導により実現できた。ここに記して深く感謝する。本研究は JSPS
科研費 JP17K20051 の助成を受けた。
参考文献
Kurzeja, Boundary-Layer Meteorol 2010, 134, 181–193.; ISO,
2007: ISO 17714 Meteorology - Air temperature
measurements; Lacombe, M. et al., 2011: WMO IOM Rep.106.
森脇亮ほか,水工学論文集. 2003, 47, 1–6..

― 545 ―

C453

露場地面付近の気温変動鉛直構造
山本哲 川端康弘 志藤文武* 清野直子（気象研究所）*現所属：網走地方気象台

Tc

温度計設置環境が気温観測値に及ぼす影響を評価するため、東京・大手町露場内 2 地点で微気候観測（気温、風向風速）を実施した結果、温度計周囲のa

植栽・構造物が観測値に影響していることが示唆された（志藤ほか, 2016）。こうした露場内における気温の非一様性・時空間変動をより詳細に把握するため、極細熱電対（山本, 2016）により地面付近の気温
鉛直分布と地表面温度の観測を夏季中心に日中約20 回実施した。微気候観測を実施している露場内 2

To

To
Tc

b

第 1 図 a) 2016 年 8 月 26 日 11 時 50 分から 12 時 00 分
までの各高さ（cm）の気温出現頻度。1 秒毎気温デー
タの分布を箱ひげ図で示す。中央の太線および箱の上下端は四分位数を、ひげは箱の幅の 1.5 倍を示す。b) 同
日 14 時 50 分から 15 時 00 分まで。あとは a)と同じ。

地点の近傍に長さ 2m のポールを仮設し、高さ 2, 1.5,
0.5, 0.2, 0.1m に太さ 13μm、葉面と地面に太さ 200aμm の熱電対を設置して 1 秒毎のデータを取得した。
４年に渡る現業用通風筒による気温観測で、開け

To

Tc

To

Tc

た場所の気温 To と植栽・構造物で囲まれた場所の気
温 Tc は、暖候期の日中に 1.5m 高さで平均的に To<Tcとなり、月平均で最大 0.5℃程度の差になることが明b

らかにされた（志藤ほか, 2016）。熱電対による観測でも同様の傾向が認められた（山本ほか 2017）。気温鉛直分布を第 1 図に示す。日中の直達日射が届く
時間では高さが低いほど気温の高い不安定な成層になっていた。露場西方にあるビルの日陰に入ると安定な成層となる。いずれの場合もすべての高度で To<Tc

第 2 図 a) 2016 年 8 月 26 日 11 時 50 分から 12 時 00 分
までの 2, 0.2, 0.1m 各高度の気温変動スペクトル。高度が低いほど太い線で描いた。b) 同日 14 時 50 分から 15
時 00 分まで。あとは a)と同じ。

であり、また開けた場所のほうが鉛直傾度の絶対値が大きい傾向がある。
同じ２つの時間帯の２か所の気温変動スペクトルを

a
To
Tc

第 2 図に示す。日中のエネルギーピークは周期２分程度である。開けた場所では日陰になると地上付近ではb

変動が小さくなるが、囲まれた場所では変化は小さい。

気温変動の鉛直相関を見るため、コヒーレンスを
第 3 図に示す。直達日射のある時間帯は開けた場所

Toの方が囲まれた場所より鉛直相関が高い。日陰になると開けた場所では鉛直方向の相関も弱くなるが、囲まれた場所では変化が小さい。

２か所で日中の気温鉛直分布は似通っていたが、Tc

第 3 図 a) 2016 年 8 月 26 日 11 時 50 分から 12 時 00 分
までの 0.1m 高度と 0.2, 0.5, 1.5, 2.0m 各高度との気温変動コヒーレンス。高度が低いほど太い線で描いた。b)
同日 14 時 50 分から 15 時 00 分まで。
あとは a)と同じ。

気温変動鉛直構造は大きく異なった。他の例も解析し、２か所で気温差が形成される要因を考察する。
謝辞 大手町露場での観測実施については気象庁観測部観測課および東京管区気象台の多大な協力を得た。
ここに記して深く感謝する。

参考文献
志藤文武ほか 2016. 風工学シンポジウム論文集 24,
91–96
山本哲, 2016 年度秋季大会, C311
山本哲ほか, 日本気象学会 2017 年度春季大会, C311

― 546 ―

C454

ÈpgÝžŞŬƅĈĆĐčēĔ ŮƅūŜ¤ĴŃçuƄ¡şŝƁŪƀŤƃźƅűƃůÐzõ
ƈÌro ýİMÆ þİÆKì< ÿøýİ*K} ÿİnso> ýİJw" ÿõƆý 2¶£9­´`İþ Ø­´`İÿ L<AƇõõƉúõ ŐŀœŎõw­´ŊŐİ¡ŊŏşŝƁŪƀŏqéƄµé:$ŏcfŜ©§ŋĿŉİþüüĂ QŏbŅļXİ 3ŎÃřŒŊÏŜÀÁĿŉĴř ĈĆĐčĔėē ÈpgÝƊçžŞŬƅƆĈĆĐčēĔƇŏçuŮƅūÐzŜÇņŃıŮƅ
ūÐzŊŐİ_Ĳĸè¦ĿŃÐzŝƀťſũżŜâ¤ŁřĽŋŊİşŝƁŪƀŏqéƄåª OńĻŊŐō
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õƊúõ şŝƁŪƀŤƃźƅűƃůeBaõw­´Ŋ¤ĴŗŚŃÐzaŐİyŝŧŝR6ŎIèľŚŃ4žŞŬƅűŭůƂƅŢ ĆĉùĒğĪ ŕ­´ÄđčĖĆčƆĎĆđėĘĊĈƇŎCËľŚŉĴřƊçžŞŬƅŏÐz¤Ŏè¦ľŚŃaĚýěŜŸƅŨŎè¦ľŚŃõęėøõćĈ ŎŇĴŉŐS?[ŜÂ]Ŀİ-ŽŮƀŐSŏêiŋĿŉºľŚŃıCëŏÐzŊŐİeBŎ
ZÍŋōříòàŕS·ŏ ØŮƅūŋĿŉDÏÐzŮƅūĸ¤ĴŗŚŃıõ
õƋúõ ĈĆĐčēĔ çuƄ¡ÐzƄ Xŏ BõŮƅūÐzŋĿŉ þüýü QŏQP5¡şŝƁŪƀ OŜ1 ý Ŏ°Łı2İy'ŝŧŝİŞƃŰİyİŝŵſšİ'»ŎĶĻřÜ§ôĴ ęė ŏA§(ľƆüúýùüúÿ ²SƇŐİ< |ŕŴŞŠŻŨĸEĿŉĴřŋÂĵŗŚřıĉė ŏÜ§A§(ľŏôĴï
6Ɔüúýùüúÿ ²SƇŐŦųž¬ÛŋÂĵŗŚřışŝƁŪƀŏA§(ľŎFĿŉİĈĆĐčĔėē ŷƁŬŢůŋŏÜŔÓó§ŎÇĴİ¡ Oŏ[ŋŎA§(ľŏQé¡P5ŎFĿŉŔj.ĸÎŗŚŉĶŘİÅ=ōeBĸÇśŚŉĴřŋÂĵŗŚřışŝƁŪƀłĿŉşŝƁŪƀ³ŏ@¹P5ŕQP5İŒŃİ¡ńĻŊŐōĺï6ŊŏP5ōŌŏ¿ÑÐzŜáœŉĴřıw¦ÉŊŐłŏ¾{ŎŇĴŉ°ŁıõĚþěı İÐzaŏÍŎŇĴŉÒßŁřıõ
ĈĆĐčēĔŎŖŘBľŚŃçāÿþĥĤĶŖőýüĂĀĥĤ
ŊŏÊ ĹXlhiĶŖőç āÿþĥĤ ŊŏÐSŜ¤ĴŉİĉėøõėėøõęėøõćĈ ŏç āÿþĥĤ ŊŏhiƆaāÿþƇŏåª OŜ đĆĔ ĚÿěŜ¤Ĵŉe
BŁřıv«iŏ;ĴeBŊĳřĽŋİłĿŉ,ŲŞũŏVîŏŜ1ŘİƆƉƇćĈ ŏåª OŐ ęė ŎñŁřİƆƊƇ-şŝƁŪƀ³ŏåª OŐŗķŊĳřİŋĿŃ!½xŏŊeBĸCmľŚřıõ
eBŎëĿŉŐİşŝƁŪƀ³ŏA[ƆžŞŬƅ·ƇĸZÍŋōřıłĽŊİ ŏlŎ7ňĴŉİşŝƁŪƀ³ŏA[·ŜŽŮƀ%ĿŃıƆƉƇ
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õ

― 547 ―

C455

NICAM/Joint-Simulator 出力を利用した EarthCARE/CPR ドップラ速度誤差の評価*萩原雄一朗 1，大野裕一 2，堀江宏昭 2，Woosub Roh3, 佐藤正樹 3，久保田拓志 1，沖理子 1（宇宙航空研究開発機構 1, 情報通信研究機構 2, 東大大気海洋研 3）

1.はじめにEarthCARE（Earth Clouds, Aerosols and Radiation Explorer）
は，JAXA/ESA が協力して開発を進める地球観測衛星である [Illingworh et al., 2015]．搭載する 4 つのセンサ（雲レーダ CPR，大気ライダ ATLID，多波長イメージャ MSI, 及び広帯域放射収支計 BBR）により，雲，エアロゾルの全球観測を行う．
特に CPR は，世界初のドップラ機能を持つ衛星搭載ミリ波雲レーダであり，得られる粒子の落下速度は雲粒子の相判別や微物理特性抽出の精度向上，さらに全球気候モデ
ルとの結果比較・検証により，気候変動予測の不確定性低減に貢献すると期待される．
我々はこれまで，ドップラ速度（Vd）の測定精度評価および，L2 アルゴリズム開発に資するため，CPR Vd シミュ
レータを開発してきた．本発表では，全球雲解像モデルおよび衛星データシミュレータ出力を利用して，CPR のパル
スペア共分散のシミュレーションを行うと共に，水平積分や折返し補正手法の適用による Vd の誤差低減の効果について報告する．

ころに散在している．1km 積分した Rt から求めた Vd（図は略）や 10km 積分 Vd（図 1, c））では誤差低減が見られるが，ドップラ折返しの影響は残り上昇流が目立つ．さらに折返し補正を適用すると，ほぼこの上昇流は補正される（図 1, d））
．図 2 に折返し補正によって Vd の誤差（標準偏差）がどう低減するかを Z 因子の関数として示した（補正前：灰色線，補正後：黒線）．例えば-19dBZe では，1km
積分で約 3.0 から 2.5m/s に，10km 積分では約 2.5 から 1.5m/sになり誤差低減が見られる．どちらの積分結果も Z 因子が大きくなるにつれ，ドップラ広がりによる誤差が小さくな
り標準偏差は小さくなる．一方で折返し補正前の結果では，
Z 因子が大きくなると雨のドップラ速度が折返し速度に近づいて，ドップラ折返しによる誤差が大きく現れていると考えられる．点線でランダム誤差の計算値を重ねて示したが，折返し補正後の値とはまだ差異があり，完全には補正し切れていないことが分かる．

2.データと手法
NICAM YOTC 3.5km メ ッ シ ュ モ デ ル 出 力 を
Joint-Simulator に適用し，解像度を CPR に合わせた Z 因子
（Ze）と Vd（水平 500m，鉛直 100m）（NICAM/J-Sim データ） [Hashino et al., 2013] を利用した．まずドップラ広が り に よ る ラ ン ダ ム 誤 差 [Doviak & Zrnic 1993] を
NICAM/J-Sim データの Vd に加えて水平 500m 積分のパル
スペア共分散（Rt）の実部虚部を算出した．次に，1km の水平積分では 2 つの連続する 500m 積分 Rt を，10km の水平積分では 20 の連続する 500m 積分 Rt を積分して，その実部と虚部から水平積分した Vd を求めた．今回のシーンでは CPR のパルス繰り返し周波数が 6424~6280Hz の範囲で変化しており，Vd は約±5m/s の範囲で算出されるが，Vd がこの範囲を超えるとドップラ折返しを生じることになる．折返し補正手法はいろいろと考えられるが，今回は下降速度が折返しドップラ速度（Vmax）を超える，強い雨
によるエコーの補正のみを考えた．すなわち Vd が-3m/s
以下（上昇）の Vd に対しては，雨エコーが折り返して現れたエコーと考え，以下のようにして Vd を折返す手法を実施した．
Vunfolded = Vd + 2・Vmax（Vd < -3m/s）

図 1．a) NICAM/J-Sim による Vd，b) 共分散から計算された Vd, c) 10km 積分 Vd, d) 折返し補正後の 10km 積分 Vdの緯度高度断面3.結果
図 1 に NICAM/J-Sim データの Vd，共分散から計算された Vd，10km 積分 Vd，折返し補正済み 10km 積分 Vd の緯度高度断面を示す．
このシーンでは Vd は概して正の値（下降流）（図 1, a））の層状性降水となっている．一方 CPR シ
ミュレータで計算した 500m 積分 Vd の結果（図 1, b））では，ドップラ折返しが生じて負の値（上昇流）がいたると図 2．折返し補正前後の Vd 誤差の変化．a) 1km 積分，b)10km 積分― 548 ―

C456

WINDAS鉛 直 速 度 観 測 を 用 い た 高 層 雲 の 解 析
大野裕一・堀江宏昭・川村誠治・山本真之（情報通信研究機構）
1.は じ め に
気 象 庁 の プ ロ フ ァ イ ラ シ ス テ ム WINDAS は
ウィンドプロファイラとしては高い周波数(1.3GHz) で あ る た め 、 大 気 屈 折 率 の 散 乱 エ
コー以外に雨、雪、氷晶などの降水粒子からの散乱も大きくなり、特に高い高度では絹雲などの高層雲からのエコーによって風が観測されている。一方、日欧共同で開発
し て い る EarthCARE 衛 星 に は ド ッ プ ラ 測 定ができる雲レーダが搭載され、鉛直下方の雲のドップラ測定を行うため、高層雲の鉛直ドップラ速度は雲レーダの校正・検証に
重 要 な デ ー タ と な る 。 こ こ で は 2003-2005年の WINDAS デ ー タ を 用 い て 鉛 直 風 の 統 計 解 析を 行 い 、 EarthCARE雲 レ ー ダ の 地 上 校 正 ・ 検証への適用を考察する。
2.WINDASの 鉛 直 風 デ ー タ
本研究では気象業務センターから購入した高層気象観測年報のウィンドプロファイ
ラ 観 測 資 料 （ 2003-2005 年 の 3 年 分 ） を 用 いて 解 析 し た 。 全 国 31の サ イ ト で 10分 ご と の
観 測 デ ー タ が あ り 、 3年 分 で は 欠 測 が な け れ
ば 観 測 数 は 約 15 万 以 上 に な る 。 地 表 か ら
0.4-9km の 高 さ に 0.3km ご と に 風 向 、 風 速 、
鉛 直 風 、 S/N比 の デ ー タ セ ッ ト が あ り 、 こ こ
では鉛直風データを用いた。
3.雲 レ ー ダ と WINDASと の 比 較
図 1 は 2003 年 7 月 19 日 の 小 金 井 に て 雲 レ ー
ダ （ SPIDER ） で 観 測 さ れ た 鉛 直 ド ッ プ ラ 速
度と熊谷のウィンドプロファイラで観測された鉛直ドップラ速度の高度時間断面図（ １ 日 分 ） で あ る 。 二 地 点 は 距 離 50km ほ ど
離 れ て い る も の の 上 層 で は -2 ～ -0.8m/s 程
度の下降速度をもつエコーが断続的に現れていて、分布や速度からこれは高層雲のエ
コ ー だ と 判 断 で き る 。 下 層 で は -4m/s以 下 の下降速度をもつ雨のエコーが断続的に出現
し て い る 。 ま た 、 SPIDER で は 高 さ 1 ～ 2km に
鉛 直 風 が -2 ～ +0.1m/s の 下 層 雲 が 現 れ て いるが、熊谷のウィンドプロファイラでは鉛直風の小さな大気散乱エコーが雨と雨の間に現れるという違いも見られる。
4.WINDASの 鉛 直 流 の 統 計 解 析
上で示したようにウィンドプロファイラ
でも高層の氷晶や雪による雲が観測されてい る こ と か ら 、 雲 レ ー ダ の 代 わ り に WINDAS
データで高層雲の統計的性質を調べることができれば、それをリファレンスにしたEarthCARE 雲 レ ー ダ の ド ッ プ ラ 速 度 校 正 ができるか判断でき、たいへん有用である。

第 2 図 は 熊 谷 の ウ ィ ン ド プ ロ フ ァ イ ラ の 6-9
月の高度ごとの鉛直ドップラ速度の頻度分布を示したものである。頻度は各高度のエ
コー観測数で正規化している。大気散乱エコ ー は 地 表 か ら 0m/s を 中 心 に 分 布 し て い るが 、 こ れ と は 別 に 6-9kmに は 鉛 直 落 下 速 度 が
1-2m/s の エ コ ー 分 布 が 現 れ て い る 。 こ れ は先に示した高層雲のエコーであり、下方にいくにつれ落下速度が増加している。同様
な こ と が SPIDER の 鉛 直 速 度 に も 表 れ て い て
下ほど氷晶・雪などの粒径が大きく、落下速度が増加していることを示唆している。
EarthCARE 打 ち 上 げ 後 の 地 上 検 証 の 際 にも、地上雲レーダの観測数はかなり限定的な の に 対 し て 、 WINDAS デ ー タ は サ イ ト 数 が多く観測数の確保が期待できるので、高層雲を用いた鉛直ドップラ速度検証が有用だと考えている。

図1 小金井の雲レーダで得られた鉛直速
度 の 1日 分 の 高 度 時 間 断 面 図 (上 )お よ び 熊
谷のウィンドプロファイラで得られた鉛直
速 度 の 高 度 時 間 断 面 図 (下 )図2 熊谷のウィンドプロファイラの夏季の 鉛 直 速 度 の 頻 度 分 布 (各 高 度 で 正 規 化 )― 549 ―

C457

次世代ウィンドプロファイラの研究開発*山 本 真 之 （ NICT）， 川 村 誠 治 （ NICT）， 西 村 耕 司 （ 極 地 研 ）， 杉 谷 茂 夫 （ NICT），
雨 谷 純 （ NICT）， 山 口 弘 誠 （ 京 大 防 災 研 ）， 中 北 英 一 （ 京 大 防 災 研 ）
1.

はじめに

な観測手法やデータ処理手法の検討も実施している。

ウィンドプロファイラ（WPR）は、晴天域における多様なクラッタ環境下や気象状況における観測性能の

風速 3 成分（鉛直流・東西風・南北風）の高度プロフ

評価のため、LQ-13 以外の WPR を用いた実証実験の実ァイルを測定する観測機器である。気象庁が運用する施が重要であると考えている。

局地的気象監視システム（WINDAS）では、全国 33 か2017 年に、京都大学防災研究所が境界層レーダ（通所に設置された 1.3GHz 帯 WPR で得られた観測データ

称 LQ-7）を兵庫県神戸市にある阪神高速蓮宮換気所にが気象庁本庁にある中央監視局に集められ、きめ細か設置した。LQ-7 は、OS 付き RIM と ACS の機能を有な天気予報のもととなる数値予報などに利用されていする。LQ-7 を含むマルチセンサ観測により、豪雨のタる［1］。情報通信研究機構（NICT）では、次世代 WPR

マゴの生成過程を解明することが期待されている。

の研究開発に取り組んでいる。次世代 WPR では、小ス
ケールの風速変動や乱気流の発生を知ることができる

発表では、次世代 WPR の研究開発に関する取り組みを紹介する。

観測分解能を実現する。また、局地的かつ短時間で変化する気象状態の把握と予測に貢献できる測定データ

謝辞

品質を達成する。優れた観測分解能と測定データ品質

本研究開発の一部は、科研費基盤研究 B（課題番号を有する次世代 WPR が気象業務における観測手段と26281008 ）、 科 研 費 挑 戦 的 萌 芽 研 究 （ 課 題 番 号

して将来活用されることで、安心・安全な社会の実現

16K12861）、
及び科研費基盤研究S（課題番号15H05765）に寄与することを目指している。

による助成を受けている。

2.

参考文献

次世代ウィンドプロファイラ（WPR）

レンジイメージング（RIM）は、多周波切り替え送

[1]

気

象

,

庁

信と適応信号処理を用いることで、レンジ（鉛直）分

http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/windpro/kaisetsu.

解能を向上させる観測手法である［2］。RIM とオーバ

html,（2018/7/6 閲覧）.

ーサンプリング（OS）の併用（OS 付き RIM）により、[2] M. K. Yamamoto, 2012, New observations by wind

さらに測定性能が向上できる［3］。アダプティブクラ

profiling radars, in Doppler Radar Observations - Weatherッタ抑圧（ACS）は、サブアレイと適応信号処理を用

Radar, Wind Profiler, Ionospheric Radar, and Other

いて受信におけるアンテナのサイドローブを制御する

Advanced Applications, 247-270, doi:10.5772/37140.

ことにより、不要なエコー（クラッタ）を抑圧する観[3] M. K. Yamamoto, et al., 2014, J. Atmos. Sol.-Terr. Phys.,118, 35-44, doi:10.1016/j.jastp.2013.08.023.

測手法である［4，5］。これらの観測手法を活用することで、次世代 WPR に要求される観測性能を達成する。

[4] Nishimura, K., T. Nakamura, T. Sato, and K. Sato, 2012,

既設の WPR のハードウェアを活用して次世代 WPRJ. Atmos. Oceanic Technol., 29(12), 1769-1775,の設置費用を低減することにより、次世代 WPR が将来広く利用されることが期待できる。そのため、次世代

doi:10.1175/JTECH-D-11-00211.1.
[5] Hashimoto, T., K. Nishimura, and T. Sato, 2016, IEICEWPR を開発するためのプラットフォームとして、
NICTTrans.

が有する既設の 1.3GHz 帯 WPR（通称 LQ-13）を用いている。これまでの研究開発により、RIM と OS の機

Commun.,E99.B(12),2583-2591,

doi:10.1587/transcom.2016EBP3047.
[6] Yamamoto, M. K., S. Kawamura, and K. Nishimura,6(9),能を LQ-13 に実装した。また、クラッタ受信専用アン2017,

テナを用いることで、ACS 機能が付加できることを示

doi:10.1587/comex.2017XBL0075.

した［6］。測定データの品質向上を目的とした、新た― 550 ―ComEX,

513-518,

C458

衛星放送電波を用いた降雨強度、雨量の測定            *堀 康郎(安田電機暖房)、後藤則昭

1. はじめに電波のレベルが降雨強度に対応すると考え、時間電波を用いた空気中の水蒸気の観測では、国土地

積分するとともに、以下の式を考え、最小二乗法で雨理院の GNSS 衛星(1.1-1.5GHz)の全天遅延量を利用

量計の 1 時間雨量との差が最小になる係数 a,b を求した観測[1]、地デジ放送波(470-700MHz)の電波のめた。  雨量=a×電波レベル+b …… (1)遅延を用いた研究[2]が行われている。衛星放送では、

図 3 に電波から求めた 1 時間雨量を雨量計の値と比降雨減衰がある 12GHz 帯が用いられており、昭和較して示す。
10

53 年以降、降雨減衰の測定が行われている[3]。降雨

一

電波から求めた雨量㻌

による減衰は、雨滴の粒径、雨域の等価通路長、電波 時間の波長などにより、異なるが、大雑把にみると電波の 量 5
雨

(mm)㻌

対数減衰率は、ほぼ降雨強度に比例している。本研究では、衛星放送電波の降雨による減衰と降雨強度、雨

雨量計㻌

0

量との関係を調べることにした。
2. 観測

0㻌
4/14㻌

6㻌

図3

12㻌

18㻌

0㻌
4/15㻌

6㻌

12㻌
時間(h)㻌

衛星放送電波から求めた雨量

図 1 に衛星放送電波の観測システムを示す。衛星

雨量計の値とかなりよく一致していることがわか放送の電波をパラボラアンテナで受信して検波し、る。つぎに、係数 a,b を用いて、降雨強度を求めた。図 4 に電波のレベルから求めた降雨強度を示

対数に変換した。同時に雨量も観測した。
(m

m/

h)㻌

度

強

4

パラボラアンテナ㻌

コンバ

検波器㻌

雨 す。最大で降
27mm/h の降雨強度となっており、短時30間に強い降雨があったことがわかる。
/

1

降
雨 20
強
度

対数変換

3. 結果

(mm/h)㻌

   図 1. 衛星放送電波観測システム

図 2 に衛星放送電波の測定結果を示す。縦軸は

4㻌

10
0
0:00

4/14㻌

6:00

dBm で、横軸は時間である。降雨の時間帯 19 時か  図4

ら翌日 6 時にほぼあわせて電波のレベルが下がって

4. おわりに

18:00

0:00

4/15㻌

6:00

時間(h)㻌

衛星放送電波から求めた降雨強度(mm/h)

衛星放送電波の降雨による減衰から、降雨強度、時いることがわかる。

間雨量を求めることができた。今後は測定例を増や

電 -22
波
レ -24
ベ
ル

し、精度向上を図る予定である。

(dBm)㻌

-26

4/1

-28
0:00

4/14㻌

図2

12:00

参考文献
6:00

12:00

18:00

0:00

6:00

4/15㻌 時間(h)㻌

衛星放送電波の測定(2018.4.14-15)[1] 小司,2015,天気,62,983-999.
[2] 川村他,2018,日本気象学会春季講演会,193.
[3] 伊藤,テレビジョン学会誌,35,2,(1981)91-97.

― 551 ―

C459

高 知 大 学 MP レ ー ダ ー ネ ッ ト ワ ー ク に よ る 合 成 降 雨 情 報 表 示*西 井 章 （ 高 知 大 院 理 ）， 佐 々 浩 司 （ 高 知 大 理 工 ） はじめに

イエンスクラウド上で集約し、合成データを作成する

 高知大学では XRAIN を補完する X バンド MP レー

ことにしている。CAPPI データは空間分解能 150m を 1

ダーネットワーク構築のフィールドテストとして高知分毎に提供する。データ作成に要する時間は 1 分程度

県内に６台の小型 X バンド MP レーダーを配置する計の準リアルタイム表示が可能である。合成の際，複数画を進めるとともに，準リアルタイムによる高度 1kmのレーダーがカバーするエリアでは最も高い降雨強度の降雨情報を提供するためのアルゴリズム開発や降雨を観測したレーダー値を用いて降雨減衰等を補償した。

量推定の精度検証を進めてきた。現時点では従来から

これにより広範囲の降雨強度を表示できるだけでなく，観測を行っている 3 台（朝倉，物部，安芸）に 2018 年

山地による遮蔽や過度な降雨減衰による観測不能域の3 月に高知県西部に設置した 2 台（須崎，土佐清水）を相互補完が可能となる。2018 年 7 月 7 日の梅雨前線に加えた 5 台によって従来より広い範囲をカバーできる伴う大雨では高知県西部にかかる強い線状降水システ

ようになってきた。今回は 2018 年 7 月初めの大雨に関ムが図１に示すようにレーダーネットワークで捉えらする降水システムのネットワーク合成表示を試みた。

れた。



観測モードと降雨量推定

謝辞

 2018 年 7 月現在，朝倉レーダーは 2.5~6 度の 3 仰角

本研究は総務省 SCOPE(165009001)の委託を受けて進を 1 分周期，8~20 度 5 仰角を 5 分周期で，土佐清水レ

められました。

ーダーは 3~15 度の 5 仰角を 1 分周期で，その他のレー
ダーは 3~16 度の仰角を 1 分周期で PPI 観測を行ってい参考文献

る。探査範囲は朝倉レーダーが半径 80 km，その他のレ[1] Cressman, G. P., 1959, Monthly Weather Review, 87, 367-374.

ーダーは半径 30 km である。いずれのレーダーも X バ[2] Maki, M., S.-G. Park, and V.N. Bringi, 2005, Journal of the

ンド MP ドップラーレーダーであるため，偏波パラメ

Meteorological Society of Japan, 83, 5, 871-893.

ータだけでなくドップラー速度の観測も可能である。
 降 雨 強 度 [mm/h] の 算 出 に は 水 平 反 射 因 子 ZH[mm6/m3](Z-R 関 係 ) 及 び 偏 波 間 位 相 差 変 化 率 KDP[deg./km](KDP-R 関係)を使用している。現在用いている関係式は以下の通りである。
KDP-R 関係 (Z≧30 dBZ かつ KDP≧0.3 のとき適用)
R=α×19.6×KDP0.825.
Z-R 関係Z=BRβ.
KDP による降雨量推定[2]には補正係数 α=1.3 を加えている。また，Z の係数はレーダー毎に決定している。


レーダーネットワークによる合成

朝倉レーダーの仰角 2.5~6 度，その他のレーダーは観測しているすべての仰角を使用し，Cressman 内挿[1]によってレーダーネットワークによる高度 1km における合成 CAPPI データを作成した（図 1）。各レーダーデ

図１ レーダーネットワークによる 1 km CAPPI

ータは随時 NICT のサイエンスクラウドに転送し、サ― 552 ―

(2018 年 7 月 7 日 8:00 JST)C460

マルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダの初期精度評価*末 澤 卓 (首 都 大 院 )， 大 貫 淳 也 ， 妻 鹿 友 昭 ， 菊 池 博 史 (首 都 大 )，牛 尾 知 雄 (首 都 大 院 )1. 序論
急速に発達する降水セルに対する観測手法の開発が求められている．2012 年に大阪大学吹田キャンパスに設置されたフェーズドアレイ気象レーダは 128
本のスロットアンテナを用いて仰角方向にビーム走査を行うことにより 30 秒という高時間分解能で雨雲の立体観測を行うことに成功した．一方で国土交通省が設置を進めてきた X バンド MP レーダは 2 重偏波を用いることにより高精度に降水を観測できる．
マルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダ(MP-PAWR)は偏波共用パッチアンテナを用いて高速かつ高精度に降雨を観測することを目指し開発された．本研究では MP-PAWR の観測精度を検証する
ため，XRAIN 観測データとの比較を行った．
2. 評価手法
埼玉大学に設置された MP-PAWR について，国交省 XRAIN 関東局の観測データと比較評価を行った．MP-PAWR の設置地点を原点とする座標系において，XRAIN の観測地点を計算し，最近傍点探索法を用いて距離的に最も近い MP-PAWR の観測デー
タを探す．この最近傍点の観測データについて，散布図・ヒストグラムを用いて統計的評価を行った．
評価には 2018 年 5 月 2,3,4,7 日の降水時データを用いた．
表１：MP-PAWR(評価データ取得時)と XRAIN の諸元

図 1：MP-PAWR(左)と XRAIN(右)の偏波間相関係数,ρHV ヒストグラム

3.

結果と考察
図 1 に偏波間相関係数ρHV ヒストグラムを示す．
ρHV に関しては，解析範囲内において，XRAIN の
最頻値 0.985 に対して，MP-PAWR の最頻値も 0.986となり XRAIN と同等の観測精度が得られていることが分かる．
ドップラー速度,V については，XRAIN と同等の観測結果が得られた．また、水平偏波レーダ反射因
子,Zh に関しては、XRAIN よりも過小評価の結果と
なった．
4.

まとめ
本研究では MP-PAWR の初期精度評価として
XRAIN との観測データ比較を行った．今後本研究結果を基に機器の較正作業や処理の改善などを進める．
また比偏波間位相差(Kdp)・反射因子差(Zdr)を用いた
降水強度推定についての分析・評価を進める．

諸元

MP-PAWR

XRAIN

距離方向観測範囲

80km

80km

距離方向分解能

150m

150m

観測仰角

0.0~60.0°

0.8~20.0°

謝辞

観測仰角数

77

20

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

ボリュームスキャン

1min

5min

利用したデータセットは，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，収集・提供されたものであ

時間分解能
送信周波数

9425MHz

9760MHzる．

設置緯度N35.8615°

N35.8908°

また、MP-PAWR データの利用と分析にあたっては、東芝インフラシステム

設置経度

E139.6090°

E139.8908°

ズ（株）のご支援・ご協力を頂いた。

― 553 ―

C461

船舶レーダによる噴石の検出実験
＊
1

1

2

真木雅之 ・藤吉康志 ・徳島秀彦

鹿児島大学

2

北海道大学

３

FRSコーポレーション

１．はじめに火山噴火時に放出される噴石は直接，人間の生命や建物に被害を与える．2014 年 9 月の木曽御嶽山の水蒸気爆発によって放出された噴石は登山客 58 名の命を奪った．噴火活動が活発な桜島では噴石から住民の生命を守るために，登下校の児童のヘルメット着用や道路沿いに設けられた避難壕な
どの防災対策がとられている．また，島内の土石流対策工事
や道路工事では噴火監視者を立てて作業員の安全対策としている．これらの既存の噴火防災対策をより効果的にするためには，噴火の発生や噴石の発生を迅速・的確に検出し，その情報を効果的に伝えることが必要である．本研究ではアンテナの高速スキャンが可能な船舶レーダによる噴石の検出の可能性について調査した．
２．実験方法
セスナ機から火山礫相当の大きさの粒子を投下し，地上に設置した船舶レーダで検出できるかどうかを検証した．使用した
船舶レーダは船の安全航行のために広く利用されている長さ2m のスロットアンテナの X バンド船舶レーダである．実験では，アンテナの回転軸を 90°傾けることにより，方位角 22°，
仰角 1.2°のファンビームで鉛直方向の空間をスキャンするようにした．アンテナの回転速度は 48rpm（1 回転 1.25 秒）で，これにより自由落下する粒子を検出することを試みた．投下物
は安全面，環境面を考えて，水，直径 3cm 程度の玉こんにゃ
くと湿った麩を用いた．投下はチャータしたセスナ式 172P 型の小型飛行機の窓から人手により行った．航空機の飛行高度は
海抜高度 1000m，飛行速度は 185km/h である．投下は，投下物質が船舶レーダの観測範囲に落下するようにタイミングを見計らっておこなった．投下はそれぞれの投下物質について 2
回ずつおこなった．1 回あたりの投下物質の量は 5 リットルのポリバケツ約 1 杯分である．
３．実験結果3 種類の投下物のうち，水についてのみ検出できなかった．
これは，投下直後に霧状の水になり反射強度がレーダの検知
能力以下の値になったためと考えられる．玉こんやくと湿った麩は船舶レーダにより検出することができた．湿った麩の検出結果を図 2 に示す．船舶レーダは投下直後から落下するまで麩を検出できている．麩は落下中，鉛直方向に延びるよ
うに落下している．これは，粒子の集団効果により先頭部分の落下速度が速くなるため，および，落下中に空気抵抗を受けて麩が細分化され落下速度の遅い粒子ができたためと考えられる．玉こんにゃくについても集団効果が認められた．画
像データは 1.25 秒間隔，鉛直方向 4.34m の分解能を持っており，十分な精度で粒子の落下速度を計算することができた．

― 554 ―

3

４．まとめ
本実験の結果は，高速スキャンが可能な船
舶レーダは火山噴火時に放出される火山礫相
当の大きさの噴石を検出できることを示するものであった．この実験後，2018 年 4 月 11日から，船舶レーダを用いた本格的な噴石・噴煙柱検出実験を桜島で実施した．その結果は Maki et al. (2018, COV10)および真木ほか（2018 年，日本火山学会）
で発表予定である．
謝辞：京都大学防災研の井口正人教授には桜島黒神観測所を使用の許可をいただいた．

図 1 セスナ機の飛行経路と桜島北岳の鉛直断面．

図 2
セスナ機から投下した湿った麩の検出
結果．
（2018 年 3 月 1 日）
．

C462

降雪粒子の立体形状とマイクロ波散乱特性
民田晴也

久島萌人

篠田太郎 (名大宇地研)

久保守（金沢大）はじめに

川島正行（北大低温研）

藤吉康志 (北大)1

レーダ気象学の革新的技術開発として、降水粒子の種
別とその粒径分布のリモートセンシングがある。雪や霰など固体降水粒子の存在分布が観測できればレーダ降雪

Phase function

10

強度の観測精度が格段に向上し、雲内の降水粒子の生成・

0

10

10-1

成長過程を観測的に調べることが可能となる。マルチパ
現れ、これまで偏波シグナルを利用した降水粒子の種別

101

Phase function

10

グナルの値は少差であり、実用化には課題が多い。

0

30

60
90
120
Scattering angle (deg)

150

180

30

60
90
120
Scattering angle (deg)

150

180

2

ラメータレーダの偏波シグナルは降水タイプにより差が識別が提案されているが、融解層や湿雪を除けば偏波シ

30H
30V
8H
8V

レーダ降雪強度推定、偏波シグナルによる粒子判別の

0

10

5H
5V
3H
3V

-1

10

10-2

高度化には、降雪粒子のマイクロ波散乱特性の理解深

0化が必要である。粒子物性とレーダシグナルの関係を調べるため、降雪粒子の立体形状と粒径分布を計測する

multi-angle snowflake imager (MSI) を開発 (1) 、北海道大学と金沢大学で降水レーダとの同期観測を行った。現
在、観測立体形状に対して DDA や FDTD を利用した
散乱特性の評価、理解を深めている。今回、散乱体の縦横比を代表する、散乱体の縦横比を代表する偏波シグナ
ル Zdr （水平・垂直偏波のレーダ反射因子比）の振舞いについて報告する。

図 2: 水平 (H)・垂直 (V) 偏波の散乱特性 Phase function(0/180◦ ：前方/後方散乱； 波長 30, 8, 5, 3 mm)
マイクロ波散乱特性
散乱特性は図１に示した粒子モデルに対し FDTD 法
を用いて算出した。粒子屈折率は 1.5+i 0.1 を与えた。
屈折率は観測から得た粒子密度で定義する予定であり、
現在、評価中である。図２に、波長 30 mm から 1 mm の

降雪粒子の立体形状計測

MSI は水平面に 4 台のレーザラインスキャナを 45 度間隔に配置、4 方向から落下粒子の影画を取得、立体形状を合成する。また、斜め上方 (天頂角 55◦ ) から２台のカメラで落下粒子を撮影、形状再現性を高めている。ス
キャナは配置高さオフセットがあり粒子通過時間差から落下速度を得る。図１に粒子立体形状の再現例を示す。
粒子は 9 mm×9 mm×4 mm のボックスに内接する（0.1mm 格子）、体積 39 mm3 、等価球形直径 4 mm の大きさで、落下速度は 1 m s−1 である。

平面波が粒子側面（図１ c）に入射した時の水平 (H) お
よび垂直 (V) 偏波の散乱特性 (phase function) を示す。
波長 30 mm では Rayleigh 散乱特性が確認でき、Mie 散
乱領域に入る波長 8 mm では H の後方散乱成分は V に比べ顕著に大きくなり（正の Zdr ）、5 mm でも H が V
より大きい散乱特性を示すが、3 mm では V が H を逆転する特性（負の Zdr ）が現れる。このように、Mie 散
乱の偏波特性は複雑になり、ミリ波帯では波長と粒子の大きさの比（サイズパラメータ）により Zdr は正負に分散する可能性がある。但し、サイズパラメータが大きくなるにつれ後方散乱成分は弱くなる傾向があり、巨大粒子の存在確率は低く、レーダシグナルへの影響は限定的である可能性は高い。MSI は数分間の積算平均で粒径分布を代表できる粒子検出性能を有すため、降雪粒子の形
状や大きさの存在分布、個々の粒子の散乱特性を調べ、降雪粒子の集合体としてのレーダシグナルの振舞いを調査する予定である。
謝辞

図 1: 立体形状の再現例 (a)top view，(b)slant view，(c)-(f) 各スキャナの画角 side views

本研究は科研費 (26400464) および北海道大学低温科学研究所
共同研究の助成を受けた。
参考文献
1. Minda et al., 2017, doi:10.1175/JTECH-D-16-0221.1.

― 555 ―

C463

降雪センサーを用いた降雪分布測定システム*山 下 克 也 (防 災 科 研 雪 氷 ), 山 口 悟 ( 防 災 科 研 雪 氷 ), 齋 藤 隆 幸 (株 式 会 社 ス ノー テ ッ ク 新 潟 ), 山 崎 正 喜 (新 潟 電 機 株 式 会 社 ), 神 田 英 一 朗 (株 式 会 社 KCS)1.

す。約 20km 四方の範囲でも降雪深に大きな違いがある

はじめに

降雪センサーは、降雪の有無を検出するセンサーでことが確認できる。このように開発したシステムからあり、地下水の散水消雪やロードヒーティングなどの空間分解能の高い降雪深分布が得られる。今後も、既融雪施設の稼動制御に使用されている。このセンサー

存の降雪センサーに通信装置を付加し、降雪分布を測は新潟県長岡市だけでも約 3 万箇所に設置されている

定する範囲を広げていく予定である。得られた降雪分が、センサー情報は接続されている 1 つの融雪施設の布は、冬季道路管理やレーダー推定降雪量分布の検証

稼動にしかこれまでは利用されてこなかった。そこで、などに利用する予定である。

既設の降雪センサーに安価な通信装置を付加し、データを集約するシステムを開発した。ここでは、そのシステムの概要を紹介する。
2.

システム概要開発したシステムは、降雪センサー、通信装置、データ集約サーバーから構成される。降雪センサーでは、
気温、降雪の有無、降雪強度(取得していないタイプもある)を測定している。通信装置では、融雪システムに組み込まれている降雪センサーの情報を取り出し、データを加工して、サーバーにデータの送信を行う。サーバーでは、送信されたデータを受信し、データのデ

図１ 国や県の既存の観測点と通信装置を付加した降雪センサーの位置。

ータベース化を行うと共にユーザーインターフェース機能も担っている。これまでに長岡市や新潟県が所有する 28 個の降雪センサー(図 1)に通信装置を付加しており、それらの情報を集約し、ブラウザ上で表示できるようになっている。図 1 の範囲内では、測定点の数
は、気象庁、国土交通省、新潟県の既存観測点より稠
密であることが分かる。また、データ取得時間隔が約10 分なので、これまでよりも時空間分解能の高い降雪

図 2 降雪粒子数と降水強度の時系列。

分布情報を得ることができるシステムである。
3.

観測結果

図 2 は、新潟県長岡市の雪氷防災研究センター敷地内で得られた降雪粒子数の時系列を示している。参照
値として、二重防風柵内に設置している重量式降水量計で測定した降水強度も併せて示している。降雪セン
サーが降雪を検知している時(気温 2 度以下の時)の変化傾向がほぼ一致していることが分かる。今後、粒子数と降水強度の関係式を作成し、降雪センサーから正確な降水強度を算出する予定である。
メーカー提供の変換式を用いて降雪粒子数から降雪

図 3 降雪分布測定システムから得られたデータを深を算出し、それらのデータを内挿(逆距離加重法を使用いて算出した 2018 年 2 月 8 日午前 8 時に用)して求めた過去24時間の積算降雪深分布を図3に示おける過去 24 時間の積算降雪深分布。

― 556 ―

C464

伊豆半島周辺における海水温変動の複雑性解析－外海と湾内の移動 LFD 比較のための一方法－
富田 百香* 山口 莉奈* 山内 明子**○

上條 賢一**

東洋大学食環境科学部食環境科学科**
伊豆海洋科学研究所

1. はじめに種々の気象要素に関する物理量の観測時系列について、その変動の複雑さの度合いを評価するために、
著者らは既に局所的フラクタル次元 LFD を用いる方法を提案している[1]。本報では LFD を用いて、最近の伊豆半島周辺における海水温変動を一例として解析し、外海と湾内の変動の仕方を比較する一方法を提案した。即ち、外海の移動 LFD に対する湾内の各
深度の LFD 比を算出後、ｄB 値に変換して評価する方法である。これにより海水温変動の複雑さを比較でき、その異常値に関係する地球物理学的イベントとの関連を議論できる。なお、2004 年から沼津市大瀬崎において、東洋大学上條研究室と伊豆海洋科学
研究所は、共同で温度ロガーを用いて深度別海水温変動を連続観測しているので、今回の解析ではその観測データを使用した。また、移動 LFD を用いて、季節と深度による 2 元配置型分散分析も行った。

5. 湾内・外海と深度別 LFD の分散分析
移動 LFD の日々の変化を Fig. 2 に、外海の LFD を基準とし、湾内の各深度における LFD のｄB 変化を
Fig. 3 に示す。次に、2016 年㋇から 2017 年㋇まで
3 か月ごとに季節を区切り LFD を抜粋し、2 元配置
型の表にまとめてから分散分析を行った。その結果
を Table 1 に示す。季節が高度に有意となったが、深度による LFD の違いはないことが分かる。即ち、冬場は LFD が低値となり、夏場は比較的高値となることが分かった。
LFD

外海４０ｍ

0.6
0.4
0.2
0

1

61

0

4. 大瀬崎における海水温変化の概要
観測された期間(2015/6/28～2016/10/26）の概要
を Fig. 1 に示す。周期的変化を示しているが、冬場の外海及び各深度の海水温はほぼ同じ低値を示しながら、変動幅は殆どないことが分かる。その逆に、夏場は各深度の違いがはっきりし、激しく変動していることが分かる。
外海４０ｍ

5m

15ｍ

25m

海水温℃
27
25
23
21

19
17
15

12/28

421

５ｍ

１５ｍ

２５ｍ

2

3. 離散時系列における LFD と LCR の意味[1]
LFD は、離散的時系列変化の特徴の一つを表すイ
ンデックスである。LFD 高値は当該時系列が複雑な変動を呈していることを示し、逆に単純・単調な変動をする場合には、LFD 低値を示すと考えられる。
また、LCR は局所的寄与率であり、自己相似性の強さの度合いを表すインデックスである。

11/28

361

4

ル次元 LFD（Local Fractal Dimension）と定義し、LFD を求める際に用いる回帰曲線の当てはまりの良さを LCR（Local Contribution Ratio）と呼ぶ。

10/28

301

6

-2

このとき、 Dk を時間長 L における局所的フラクタ

9/28

241

移動 LFD の日々変化（L=30）

dB

N (r, k , L)  A r  Dk

8/28

181

8

定義可能である。即ち、

7/28

121

Fig.2

r における累積変動量 N ( r , k , L ) は、次のように再

6/28

２５ｍ

1

長さ L の離散時系列に関する、サンプリング間隔

13

１５ｍ

0.8

2. LFD の定義[1]Fig. 1

５ｍ

1.2

1/28

2/28

3/28

4/28

5/28

6/28

7/28

8/28

9/28

大瀬崎の湾内と外海海水温の日平均変化

1

61

121

181

241

301

361

421

-4
-6
-8
-10

Fig.3

外海 LFD を基準とした湾内 LFD のｄB 変化
Table 1

変動要因

変動

時期
深度
誤差
合計

0.81000.06610.10470.9808LFD の分散分析表

自由度
4
3
12
19

観測された
分散比
0.202523.21210.02202.52710.0087

分散

P-値
0.00001
0.10672

6. 考察及びまとめ
湾内の深度 25m に関して、2015 年 8 月 17 日及び2016 年 12 月 2 日付近でｄB 値がピークを呈しているので、この時期における地球物理学的イベントとの関連を調べ、議論する必要がある。
参考文献[1] 金城登志樹，福澄健吾，上條賢一(2016):気象変動モニタリングにおける LFD 異常検出のための一方法，2016 年度秋季大会，日本気象学会[2] 安藤虎太郎，江口紗弓，山内 明子，上條賢一(2017):伊豆半島周辺の海水温変動におけるフラクタル性の年月別比較－LFD の分散分析とその考察－，2017 年度秋季大会，日本気象学会― 557 ―

D451

帝国日本における気象観測ネットワークの構築－台湾総督府－山本晴彦（山口大学）
脱退し、北支那への軍隊の進出が展開され、昭和 12 年

１．台湾総督府台北測候所の創設
明治 28（1895）年 4 月 17 日、台湾と澎湖島の日本へには日中戦争へと拡大していく。このように、台湾海の割譲が盛り込まれた日清講和条約が日本政府と清国

峡を挟んで中国大陸では戦火が拡大していく最中、台政府との間で調印され、これによって台湾を日本の領湾での気象観測網の充実が陸海軍により要求され始め地とすることが正式に認められた。5 月 29 日、台湾平る。昭和 10（1935）年には東海岸北部の宜蘭、台北の定を命ぜられた北白川宮能久親王が率いる近衛師団が西北に位置する大屯山に出張所が開設され、また台北

台湾北東の三貂角に上陸し、6 月 6 日には台北に入城しの松山飛行場にも出張所が設けられ、航空気象の重要た。近衛師団は翌 7 日に台北、同 10 日には台湾北部の性がさらに高まりを見せる。昭和 13 年には、新港、大港町の淡水を占領し、17 日には台北に中央政治機関と武に出張所、花蓮港と台南の両飛行場に出張所が開設

して台湾総督府が設置された。

され、台湾全域に気象官署が展開されることとなる。

翌年の明治 29（1986）年 3 月 30 日には勅令第 88 号の『台湾総督府条例』が公布され、『台湾総督府測候所
官制』も同日に公布されて翌日の 4 月 1 日から施行された。7 月には台北、台中、台南、恒春、澎湖島に測候所が開設されることが定められ、8 月 10 日に総督府民政局内の１棟を借りて仮設の測候所が開設され、翌日から気象観測を開始した。他の測候所も仮設の測候所で観測が開始され、翌年の明治 30 年 12 月には台北の南門街に新庁舎が竣工し、台南・澎湖島（明治 31 年）、
台中（明治 34 年）、そして台東にも測候所が新設される。台北測候所では、中央気象台から渡台した近藤久次郎が所長となり、内地から派遣された気象技手を含む 16 人の技手により台北を含む 6 か所で気象観測が展開された。
また、測候所では基隆、白沙岬、漁翁島、打狗、鵝鑾鼻、鼻頭角の燈台に委嘱して気象観測を行う外、台湾総督府の庁・支庁、警官派出所、公学校（台湾人の子弟への初等教育機関）にも雨量観測等を委嘱しており、雨量観測所は大正 13 年末現在で 144 か所にも上った。大正 10（1921）年には、花蓮港燈台が行っていた
気象業務を引き継いで花蓮港測候所が開設された。

３．航空気象観測と離島での気象観測
その後も、紅頭嶼測候所と宜蘭飛行場出張所（昭和後に日月潭測候所）、
14 年）、
貓蘭山出張所（昭和 15 年、
新南測候所（昭和 16 年）、淡水飛行場出張所（昭和 17年）、新高山測候所（昭和 18 年）、西沙島測候所（昭和19 年）と毎年のように開設され、台湾全体で気象官署が 27 か所となり、戦中期には飛行場での気象観測業務に重点が置かれた。このような業務拡大に対して、内地の中央気象台測候技術官養成所の本科卒の職員の派
遣等では幹部の充足ができないことから、昭和 12 年には測候技術官養成所を開設し、当初は日本人、昭和 17年からは台湾人も採用して、測候技術者の養成に努めた。気象事業の急速な拡大により、昭和 19 年には職員が 300 名弱にまでに達していたが、応召により戦地に赴く職員も多く見受けられた。このため、無線傍受や暗号乱数作業のための女子職員の採用も進められた。
４．終戦と台湾総督府気象台職員の留用
明治 29（1986）年の台北測候所の創設から 50 年が経過して拡充された台湾総督府気象台も昭和 20（1945）年 8 月 15 日に終戦を向かえる。西村台長以下の主要な
職員は台湾に止まり、11 月に発足した国民政府の台湾

２．昭和期における測候所の拡充
昭和期に入って高雄海洋観測所（昭和 6 年）
、阿里山
高山観測所（昭和 7 年）が開設され、高山気象と海洋気象の充実が図られる。昭和 7（1932）年 3 月には中央

省気象局に気象業務を引き継ぎ、技術留用者として台湾の気象事業の充実や気象技術者の養成に力を注いだ。
謝辞：本研究は、科学研究費補助金 基盤研究 S（研究気象台技師の西村傳三が所長に就任するが、同月には

代表者：松本淳）の「過去 120 年間におけるアジアモ

満洲国が建国され、翌年 3 月には日本が国際連盟からンスーン変動の解明」（課題番号：26220202）により実施されたものである。

― 558 ―

D452

気 象 情 報 可 視 化 ツ ー ル Wvis の 開 発 と 教 育 現 場 で の 活 用*新 井 直 樹 (東 海 大 学 )Naoki A. (Tokai University),

1.

はじめに

4.

大気の立体的な構造を直感的に理解するため、さま
ざまな気象情報を 3 次元で可視化する気象情報可視化
ツール Wvis (Weather Data Visualization Tool)の開発を進

おわりに

気象情報可視化ツール Wvis は、下記ホームページからダウンロードすることができる。
http://wvis.jimdo.com/

めている[1]。本稿では、Wvis の概要と、著者らが実践

Wvis は 2018 年 4 月現在までに 2,078 回ダウンロード

している教育現場での活用事例のうち、寒冷低気圧をされている。今後もさらなる機能の向上を目指して、可視化した事例について紹介する。

Wvis の開発を続けていく予定である。

2.

Wvis Ver.2 の開発

Wvis は数値予報データを立体的に可視化し、風向・
風速、気温、湿度、湿域、露点温度、相当温位、ジェット気流等を、ベクトル矢や流線、等数値面およびコンター図で表示することができるツールである。実行
形式のソフトウェアとしてインターネットで公開しており、気象、航空、教育、研究、その他の分野で様々な組織・個人のユーザーに利用されている。現在の最新バージョンは Wvis Ver.2.1.3 で、2017 年 11 月に公開した。
3.

寒冷低気圧の可視化例
図１ 500hPa 気圧面における風向・風速

ここでは、2015 年 11 月 2 日 00:00UTC 初期値のメソ
数値予報モデル MSM を Wvis で可視化する。図 1 は500hPa 気圧面の風向・風速を表現したもので、日本海西部に反時計回りの低気圧性の渦が見られる。
図 2 は、日本付近上空を西側からの視点で眺めている。下側のコンター図は 500hPa 気圧面における高度を表したもので、図１の渦の中心付近で高度が低くなっている。これは、対流圏において中心の気温が周囲より低いために、上層ほど明瞭となる寒冷低気圧の特徴を表している。
図 2 上側の等数値面は、－55℃の等温面を表現したものである。上に凸な形状となっているが、寒冷低気圧の上部が成層圏において周囲より高温になっている
様子を、立体的に表現している。
以上のように、風向・風速、気温についての断面お図２ 500hPa 気圧面における高度、－55℃の等温面よび形状を立体的に可視化することで、寒冷低気圧等の立体的なイメージをつかむことができ、気象現象の参考文献

直感的な理解につながることが期待できる。

[1] 新井直樹, 2014, 可視化情報学会誌, Vol.34, No.135,
pp.160-165.

― 559 ―

D453

理科教育用気象数値実験ソフト
「 :HE&5H66IRU(GXFDWLRQ」 の 開 発*名 越 利 幸 (岩 手 大 学 教 育 )， 黒 坂 優 (宮 古 市 立 崎 山 中 )Nagoshi T.( Iwate Uni versity), Kurosaka M.(Saki yama Junior high school )

「積乱雲」は， 3～4 名×8 班に対してそれぞれ 1 台

はじめに 気象現象は，時々刻々変化するためにその再現性がずつ PC を用意．
「低気圧」の授業では，2～3 名×16 班

ない．そこで，海水面温度，陸地の有無，山地の有無に対して，班に対して 1 台ずつ PC を用意した．
「積乱などを変えて対照実験が可能な数値実験ソフトを開発

雲 」の授業は，地表付近気温との発達について関係性した．その対象となる気象現象は，「台風」，｢温帯低気を見出す内容である．
「低気圧」の授業は，数値実験仕圧｣，「積雲対流」，「寒冷前線」，「海陸風」の５つであ組みを学習する内容と，海水面温度や日本列島の地形る．｢温帯低気圧｣，「積雲対流」の授業実践に関して，と低気圧の発達について関係性を見出す内容である．

以下，授業実践も含め報告する．

数日後，｢低気圧」に関するシミュレーション結果の資

料と問題を生徒に実施した．

開発教材

１）
「Web-CReSS for Education」とは 「Web-CReSS for Education」とは，名古屋大学宇宙地

 ２つの実践で，授業の前後でプレ・ポストテストを授業実践による教育効果の検証

球環境研究所坪木研究室で開発された雲解像度モデル

実施し，W 検定を行った．また，低気圧では，授業後に「CReSS」をベースに，教育利用できるようにインタ

ポストアンケートを実施した．

－フェ－スを新たに開発，外付けメモリ－から起動し，

１）積乱雲

トップページから気象現象を選択し，使用できるよう， 本来目に見えない水蒸気分布や「かなとこ雲」の問

岩手大学教育学部で開発した数値実験ソフトである．

題で有意差があったことから，生徒が出力画面から情

２）実験環境報を正確に読み取っていることが理解できる．

Google Chrome と VMware Player がインスト－ルさ２）低気圧

れた PC とマウス，「 Web-CReSS for Education」のソフ

 気象要素の中で，目に見えない「風」，「気温」の項トが入った USB メモリ－を理科室の班編成に合わせて目に有意差が見られたことから，本教材による可視化

用意する．実験環境は，USB メモリ－を差し込むと PC

が有効であると考えた．

上で作動し，抜くと PC 上には残らない．

 最後に，低気圧の授業後アンケートによる &6 分析に

３）授業実践の概要

於いて，「設定操作」の項目の改善度が低かったことか「Web-CReSS for Education」を使用し，2017 年 6 月

ら，中学生でも充分に使いこなせるソフトであると言と 11 月に盛岡市立 U 中学校で授業を実施した．
対象は，

える．

気象領域を学習中の第 2 学年 155 名 5 クラス である．

参考文献

6 月には「積乱雲」を題材とし，1 クラス当たり 1 時間

１ 藤原優：中学校理科における「気象数値実験モデル」をの授業構成で行った．11 月には「低気圧」を題材とし用いた教材に関する実践的研究，岩手大学教育研究科修士

1 クラス当たり 2 時間の授業構成で行った（図 1・2）．

論文，SS， 年

図２ 図１の $% 断面（温位と風ベクトル）

図１ 低気圧の温位と風の水平分布

― 560 ―

D454

日々の低温死亡率と気象条件との関係*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)と負の相関を持つ (すなわち, 日平均気温が同じなら,

1. はじめに
日本では低温による死者が年間 1000 人前後に達する．

夏が涼しい府県ほど死亡率が高い；地理学会 2017 秋季

これまでの研究により, 低温死亡率は, 空間的には冬大会) こととは対照的な特徴であり, 暑熱馴化に相当季の気温が低い府県で高く, 年々変動においては寒冬する効果が低温死亡率には現れにくいことを示唆する．

に高い傾向があること, ただし熱中症に比べると低温

図 1 で, 日平均気温の差 1℃当たりの低温死亡率の変

死亡率と気温との関係は弱いことが見出されている

化率は 7～8%である．これは熱中症の場合 (数十%/℃)(藤部, 2016: 気象学会 2017 秋季大会)．今回は日別の低よりも大幅に小さい．ただし, 図 1 や図 2 は気温範囲ご

温死亡率について, 日々の気温との関係を調べた．

との死亡率を平均したものであり, 日々の死亡率は大きくばらつく．そこで, 日平均気温と低温死亡率の関係
を 1 次関数で近似し, その近似式からの日々の偏差と2. 資料
厚生労働省の人口動態統計における「自然の過度の各気象要素との関係を調べた．その結果, 前日の気温が低温への曝露」の個票データを使った．期間は 1999～

低い日には低温死亡率が高い傾向が見出された (図 3)．

2016 年である．各年・都道府県の死亡率を, 2015 年国以上の結果は, 日平均気温に代えて日最高気温や日勢調査による全国人口の年齢構成を基準にして年齢調

最低気温を使ってもほぼ同じになる．しかし湿度に対整した．そして, 各都道府県の日平均気温 (山地を除く

する依存性は違っており, 湿度の高い日は, 日最低気

アメダス気温の平均値) を 2℃間隔に区切り, 気温範囲

温が同じなら低温死亡率が高く, 日最高気温が同じな

ごと・都道府県ごとに低温死亡率を集計した．

ら死亡率は低い傾向がある (図は省略)．この違いは,
日最低 (最高) 気温が同じなら, 高湿日のほうが平均気温が低い (高い) ことによると考えられる．

3. 結果
低温死亡率は気温が低い日ほど高い (図 1)．一方,
図 1 の秋田県と鹿児島県の比較から分かるように, 冬の気候が寒い地域でも暖かい地域でも, 日平均気温が同じ日の低温死亡率はほぼ同じである．言い替えると,
日平均気温が同じなら, 都道府県ごとの低温死亡率と冬季平均気温とは

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」,
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．

無相関である (図 2; 冬季平均気温は12～3 月の平均気温)．これは, 熱中症
死亡率が各都道府県の夏季平均気温

図 1 日平均気温と低温死亡率の関係．

図 2 各都道府県 (北海道と沖縄県を除く) の冬季平
均気温と, 日平均気温が 4 図 3 低温死亡率の実況値と回帰式～6℃である日の低温死亡による計算値との比と, 1 日前と率 (○), および日平均気
当日の気温差 (○), および4日前
温が 12～14℃である日と当日の気温差 (●) との関係．
縦棒は 95%信頼区間．
(●) の低温死亡率の関係．

― 561 ―

D455

自宅の気温の測定値で見る局地性と地域性
内山 常雄（日本気象予報士会）

１．はじめに

表４ 最低気温の順位値の出現頻度

 2012 年から、建物がフジの木で囲まれた住宅の屋上で気温観測を行ってきた。観測点は気候の穏やかな湘南地方に位置する。観測

小田原㻌

辻堂

海老名

三浦

自宅

1

12

111

3

158

118

低気温が高い傾向が表れた。その測定結果の信頼性検証を行う過

2

21

163

11

56

123

程で得られた気温の局地性と地域性について報告する。

3

23

76

39

90

116

２．周辺アメダスの測定値との比較

4

146

13

152

36

8

5

163

2

160

25

0

結果を周辺のアメダスのデータと比較すると、最高気温が低く、最地図上は自宅から 9.9km に辻堂、13.3km に海老名、17.4km に小田原、30.4km に三浦アメダスがある。この 6 年間の日々の比較
結果は、自宅の気温特性は地理的にも地形的にも最も近い辻堂の測定値に近かった。以下、昨年 1 年間の比較結果を示すが、表 1 に
自宅と周辺アメダスの相関係数を示す。

３．全国の観測点の気温との相関
 自宅の気温と気象庁の全国約 150 観測点の気温との間で相関が

表 1 自宅と周辺アメダスの気温の相関係数

海老名

半径２０ｋｍほどの場所の間でも、内陸性、海洋性の気候特徴が表れている。

高い観測点を表５に、相関が低い観測点を表６に示す。

小田原

辻堂

三浦

平均気温

0.997

0.999

0.997

0.995

最高気温

0.988

0.991

0.987

0.986

最低気温

0.993

0.997

0.994

0.990

表５ 自宅の気温と相関が高い観測点
順位

平均気温

最高気温

最低気温

１

横浜 0.9966

横浜 0.9817

横浜 0.9939

２

千葉 0.9942

三島 0.9813

東京 0.9933の 0.992、小田原と辻堂あるいは三浦の最高気温の 0.984、海老名

３

網代 0.9938

網代 0.9804

千葉 0.9900と三浦の最低気温の 0.982 がある。

４

三島 0.9936

千葉 0.9797

三島 0.9887

５

東京 0.9934

館山 0.9772

網代 0.9876

相関係数の低い組み合わせとしては、三浦と海老名の平均気温

順位統計の日別出現頻度の結果を表２から表４に示す。
表２ 平均気温の順位値の出現頻度

小田原㻌

辻堂

海老名

三浦

表６ 自宅の気温と相関が低い観測点

自宅

順位

平均気温

最高気温

最低気温

1

26

113

57

120

104

155

南鳥島 0.7864

南鳥島 0.7579

南鳥島 0.7414

2

31

140

27

43

124

154

父島 0.8690

父島 0.8434

南大東 0.8585

3

41

70

46

77

117

153

南大東 0.8976

紋別 0.8447

父島 0.8651

4

107

37

136

60

16

152

西表島 0.9019

雄武 0.8473

西表島 0.8794

5

160

5

99

65

4

151

与那国島.9022

北見枝幸 0.8511

与那国島 0.8803

表３ 最高気温の順位値の出現頻度

小田原㻌
1

76

辻堂
94

海老名
143

三浦
28

観測点間の距離が日々の気温変動の相関の最大要因で、測定環境の多少の変化の影響を凌駕しているように見える。

自宅
51

４．地域特性の類似性の可視化 国内の各地域には気温の地域特性があるが、類似した地域特性

2

70

99

75

52

76

3

72

71

46

90

94

4

90

65

53

80

63

5

57

36

48

115

81

を有する観測点であることを可視化するには、日々の気温の前年の値との差を日々積算したグラフが有効であると考えられた。

― 562 ―

D456

気象庁生活協同組合売店の来客数予想
大 西 晴 夫 (日 本 気 象 予 報 士 会 )則があり、この正否について検証してみた。

はじめに 雨天が来客数に及ぼす影響

気象庁生活協同組合（以下「生協」という）では気象庁本庁庁舎（東京都千代田区大手町）内で売店を運

気象庁ビル（東京都千代田区大手町）における昼食

営している。売店では生協組合員（気象庁職員）に対休憩の開始時刻である  の天気が「降水あり」でし、昼食用の弁当・パンの他、飲料、スナック菓子等

ある日を雨天日とした。
期間中  日の雨天日があった。

を販売している。来客数は日によってばらつきがあり、

雨天日の  時～ 時の  時間降水量が PP、PP

用意した弁当類が早い時刻に完売となる日や、大量にか PP、PP 以上の  階級に分類し、来客数が１営

売れ残りが出る日もある。早い時刻の完売による生協

業日前、 営業日後の来客数に比べて極大であるときを組合員サービスの低下や、売れ残りによる収益悪化を「正相関」、極小であるときを「逆相関」、どちらでも考慮すると、1 週間程度前に弁当類の販売量を予測できないときを「無相関」とした。検証結果を表  に示す。

れば、それを弁当類の準備食数に反映することで、こ表   雨天と来客数の相関関係

れらの問題に適切に対処できる。ここでは、その技術



正相関

無相関

逆相関

的な可能性について検討する。

PP









P か PP PP 以上

生協売店来客数の特徴

図に 2017 年の生協売店来客数の日別数を示す。生協
売店は土・日・祝日及び年末年始期間を休業日としてPP では正相関か無相関が多く、PP か PP といる。この年の営業日数は 246 日であった。

PP 以上では正相関が最多となった。どの階級でも無図 営業日毎の来客数

相関日も正相関日に近い日数があり、逆相関の日もある。この結果から、傘が必要な程度の降水強度の場合
は、来客数が増加する傾向が認められる。
 極端な高温、低温が来客数に及ぼす影響
夏場の場合は極端に暑い日、冬場の場合は極端に寒年平均した 1 営業日あたりの来客数は 571.4 人、標準い日に来客が増えるかどうかを検証した。ここでは「夏偏差は 55.5 人である。ゴールデンウィークや 8 月旧盆期間」を  月  日から  月  日の  営業日、
「冬期間」

前後には来客数の落ち込みが見られるが、そのほかのを  年  月  日から  月  日及び同年  月  日

期間はほぼ一定で、「固定客層」が中心となっている。

から 月 日を連結した 営業日を検証対象とした。

しかしながら、標準偏差の 50 人程度の来客数の変動は夏期間では日最高気温の平年差と来客数との相関係

弁当類の売り上げに大きな影響を及ぼすため、この変数は  で、有意な相関は認められなかった。
また、動の要因を分析する。以下では、ゴールデンウィーク

冬期間では、同じ相関係数は  で、夏期間よりも（4 月 28 日～5 月 7 日）と旧盆期間（8 月 9 日～8 月 18

低い相関係数であるうえ、想定した逆相関とはならな日）を除いた 236 日間のデータで分析を行う。

かった。また、平年差が±℃以上の日について個別の 来客数に変動を及ぼすと思われる要因の分析

状況を調べたが、有意な相関は認められなかった。

生協売店（気象庁ビル）の周辺には、大手町地区再



まとめ

開発事業で高層ビルが林立するようになり、食事を提気象庁では災害発生時には執務室で食事できる弁当

供する店舗が増加した。このため、昼食弁当を出勤途

類の売り上げが伸びる。また、サッカーワールドカッ

上に購入したり、昼休み時間に外出して購入したりすプの日本対ベルギー戦が行われた日には、未明のテレる人も増えており、近年、売店の利用者数は逓減傾向

ビ観戦のためか休暇を取った人が多く、弁当類が大量にある。このような中で、雨天時や屋外の気温が極端に売れ残った。このように、気象以外の要因もあってに高い日、低い日には多くの人が庁舎からの外出を控予測は単純ではない。弁当類の販売数の量的な予想にえるため、生協売店を利用する人が増えるという経験

ついては現時点では難しいと言わざるを得ない。

― 563 ―

D457

暖 湿 流 場 における水 蒸 気 収 束 /降 雨 バランスの揺 らぎと
周 期 的 局 地 温 度 場 との共 鳴
伊藤
1.

忠

(一 社 )日 本 気 象 予 報 士 会 東 海 支 部
かる。館野の 850 hPa での風速 12 kt = 6 m/s から，これはじめに局地場が総観場の気象に影響を与え，現象をより強だけの水蒸気が補充される間に気流は約 60 km 進むこ

化することがある[1, 2]。
「平成 27 年 9 月関東・東北豪とになり，強雨域が 60 km 間隔で並ぶことになる。

雨」の場合，関東地方に周期的に並んだ強雨域が見ら

3.

関東地方の温度場と強雨域の分布れた[3]。この周期配列した強雨域の形成に，このとき

図１を見ると，関東地方では中部山岳から張り出すの水蒸気収束/降雨バランスの揺らぎと局地温度場の周

寒気と南東海上から侵入する暖気が交互に入り込む温期構造との共鳴が寄与したと思われるので，これにつ度場が形成されている。強雨域は寒気と暖気それぞれいて考察する。

の先端部に分布している。
この間隔は約60 km である。

2.

4.

水蒸気収束/降雨バランスの揺らぎと強雨域の周周期的降水域形成と周期的温度場の共鳴

図２は、下層に寒気と暖気が約 60 km 間隔で交互に期的分布
図１は，2015 年 9 月 10 日 6 時 (日本時間) の気象庁

流入する場を一様な収束をもつ帯状暖湿流が通過するのアメダスデータから作成した気温分布図に気象庁レ

状況を示したものである。暖湿流が寒気に当たるとそーダー画像[3]を重ねたものである。気象庁 MSM デー

れに乗り上げ、上昇流が強化される。一方，暖気が流タによれば，同時刻の関東地方の上昇流は，925hPa ≈ - 30

入するところはより不安定であるので上昇流が強化さ

hPa/h，850hPa ≈ - 100 hPa/h の程度であった。連続の方程れる。水蒸気収束/降雨バランスの揺らぎによって形成式から空気の収束量は - div v ≈ 1 h-1 ≈ 3×10- 4 s-1 と見される強雨域の周期と局地温度場の周期が一致すると，積もられる。１つの強雨域を南北 50 km，東西 30km とブランコを漕ぐと揺れが増幅するように，周期的に上見積もり，この強雨域への収束流の厚さを三隅ら(2008)

昇流が強化され，降水増強に寄与すると考えられる。

にならい 1600 m [4]と見積もる。収束流の代表的な気圧面を 850 hPa と考え，水蒸気混合比 x をこの高さの値で代表する。館野のゾンデ観測によれば x ≈ 0.011 kg/kg(850 hPa)であった。これらの値から一つの強雨域に収束した水蒸気量 qc は 3×1010 kg/h と計算される。
一方，
強雨域の降水強度をレーダー観測から 50 mm/h，持続時間をアメダスデータから 0.5 h と見積もり，凝結した水蒸気量のうち 50% が降水したと見積もると[4, 5]，qp≈ 8×1010 kg の水蒸気が凝結によって失われたことにな

図２．寒気と暖気が約 60 km 間隔で交互に流入する場る。これを補充するためには qp / qc ≈ 2.7 h ≈ 10000 s かを通過する一様収束をもつ帯状暖湿流
参考文献[1] 伊藤忠 (2016):日本気象学会秋季大会予稿集, B211.
[2] 山川修治 他 編 (2017):気候変動の事典, 朝倉書店,
p. 36.
[3] 気象庁 (2015): http://www.jma.go.jp/jp/radnowc/,
2015 年 9 月 10 日閲覧.
[4] 三隅良平，圓山憲一 (2008):天気, vol. 55, pp. 567-580.
[5] 浅井冨雄 他 (1981):大気科学講座２ 雲や降水を伴う大気, 東京大学出版会, p. 216.

図１．中部・関東の気温分布図と気象庁レーダー画像― 564 ―

D458

最低気温前日差から見た冬季北海道の際立った気候
*関 陽平，立花 義裕，西井 和晃，飯島 慈裕（三重大院生物資源）
 研究背景 天気予報などで耳にする気温の前日差は，体感温度に関係しており，寒暖差アレルギーや熱中症などの健康面への被害だけではなく，商品の売り上げ等に関連する経済的にも重要な指標である．
どの地域どの季節で前日差が大きいかを気候学的に理解しておくことは重要である．しかし，前日差の地域性・季節性について詳細に検討した研究例は無い．今回は最低気温の前日差に着目して，地域性・季節性を気候学的に解析した結果を報告する．
結論から記述すると，北海道の冬季は最低気温前
日差が非常に大きい．そのため，北海道と比較して，最低気温前日差が大きい条件を考察していく．

 解析手法
本研究では観測値である AMeDAS のデータを用いる．解析期間は 1986 年から 2015 年までの 30 年分
で（欠損日を除く），対象の地点は 8 割以上のデー
タ日数が存在する 818 地点とする．
前日差を気候学的に評価するために以下に示す手順で気温急低下指数と気温急上昇指数の二つの指数を定めた．前日差の 30 年分の各月毎の 10 パーセン
タイル値を求める．その後，10 パーセンタイル値以下の前日差の値を条件として標準偏差の計算を行ったものを気温急低下指数とした．同様に，90 パーセ
ンタイル値以上の前日差を条件としたものを，気温急上昇指数とする．これらの指数の値が大きいほど，
10 日に 1 回ほどの頻度で起こる前日差が大きいことを示す．

め，最低気温前日差が大きい地域であったといえよう．

図 1. 全国平均した気温急上昇指数（丸実線）と気温急低下指数（三角破線），北海道のアメダス地点で平均した気温急上昇指数（四角実線），気温急低下指数（ばつ破線）のそれぞれ気候値を示す．

 結果
気温急低下指数と気温急上昇指数の月ごとの気候値を求め，全国と北海道のそれぞれの地点において平均を示す（図 1）．その結果，冬季に気温急変指数が大きく，夏季には小さいことが示された．北海
道の冬季は全国平均よりも際立って大きい．次に，地域性を評価するために，各月毎に全国マップを作成した（図 2）．やはり，北海道に大きなシグナルが存在する．
冬季の北海道に大きなシグナルが見られることから，最低気温前日差には気温そのものが大きく関係している可能性が示唆される．そこで，全国の地点，
全月において，最低気温と気温急上昇指数との関係を示す（図 3）．最低気温が低いほど気温急上昇指数が大きくなっているが，0℃付近では値が小さくなっている．これは気温変化に使われるエネルギーが相変化に使われていることを反映していると考えられる．これらのことから最低気温前日差には気温を含め，水蒸気の影響が大きいことが示唆される．北海道の 2 月は最低気温の気候値が 0℃未満であるた

図 .  月の気温急上昇指数の気候値の全国マップ．色は
気温急上昇指数>℃@の値を示す．

図 3. 日最低気温>℃@（横軸）‐気温急上昇指数>℃@（縦軸）の散布図を示す．それぞれ月毎の気候値を示し，プロット数は  地点× か月分である． 月の北海道の値は強調するために四角で表記する．

― 565 ―

D459

関東地方の雨雪判別－ 年  月  日の降雪事例より－
中山秀晃（日本気象予報士会）

関東平野の西部にあり FP 以上の積雪情報が西側に集
１．はじめに
中し、東方に行くに従って FP～FP、～FP と積 日本海側の多雪地域と比べると、関東地方平野部におけ
雪量は徐々に減少していく。
る雪に対する備えは不十分である。頻度は少ないものの、⑤ 年の  回の大雪と比べると、秩父で FP、甲府で
都心でｃｍを超える積雪となれば、交通機関はマヒし、FP など山間部の積雪は少なかった。
通勤通学の足に大きな影響を与える。また、路面凍結によ⑥「ふるリポ！」とのデータ共有で情報に対する信頼性
り転倒事故が多発し、流通が寸断され生活物資が不足するは高まったが、データ収集域が偏っており、千葉県やなど人々の暮らしを直撃する。
茨城県の沿海部など、「情報が少ない地域のデータを如
関東地方の雪に関する気象・防災情報は、近年の多方面
何にして入手するのか」という点が検討課題である。
からの研究成果により、質・量ともに改善がみられるもの☆参考文献：
の、これをメソスケールからローカルスケールの現象とし 中山秀晃ほか 関東地方の雨雪判定と降雪情報て捉えると、信頼性の高い雨雪判別予報や積雪予報を提供の開発 日本気象学会秋季大会予稿集 %
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
 ZHDWKHUQHZV 社 月  日、南岸低気圧に伴う関 
点は少なく、「溶ける」という雪の性質上、降雪時を逃すと東地方の大雪 :[ )LOHV 9RO  ほか
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、Ｗｅｂ上の降雪情報を活用
した関東地方の雨雪判別及び積雪情報の記録を 

年の冬から実施している。また ～ 年の冬から、

防災科学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
（第  図）。今回は東京都心で ｃｍの積雪となった 
年  月  日の降雪事例を報告する。
２． 年大雪事例との類似性
 当日の気圧配置をみると、 月  日  時に九州の南に位置した K3D の南岸低気圧は、発達しながら関東南岸（八丈島付近）まで東進し、そこから北東方向に進路を
変え、翌日時には岩手県の東方海上で中心気圧K3D
に達した。本事例を  年  月  日及び  日の関東大雪

事例と比較すると、低気圧の通過経路や発達の仕方に類似
年  月  日  の雨雪判別図
第１図：

性がみられることから、南岸低気圧通過にともなう関東大
雪の典型事例の一つと考えられる。

３．結果と課題
①雨雪判別から、今回の降雪は  日  時～ 時に東京西
部や茨城南西部から始まり、徐々に降雪域が拡大、 時
～ 時には、千葉県を除く関東全域で降雪となった。

②千葉県は  時移行に西部から徐々にみぞれから雪に変   
わり  時～ 時には銚子付近を除きほぼ関東全域が
降雪となった。銚子地方気象台では  時に一度みぞれを観測しているが、それ以降は雨が続いた。一方、銚
子のすぐ南に位置する旭市では積雪報告があった。
③この房総半島における降雪域の拡大は、低気圧の接近

にともない茨城県西部から千葉県北部にかけてのアメ
ダス風向が北東から北に変化し、地上気温 ℃程度の
寒気が南方向に拡大したことと対応している。

第２図： 年  月  日の積雪情報図
④積雪情報図（第  図）から、今回の積雪の中心は― 566 ―

第D460

青森県における積雪期の雪害による被災者数とその推測
小 関 英 明 (青 森 職 業 能 力 開 発 短 期 大 学 校 )




はじめに

筆者は，青森県の積雪期における雪害について調査してきた．ここ数年は雪による災害が多く発生し，被

災者の数も増加している．そこで，1980-1981 年期以降

の青森県における積雪期の雪害による被災者数の推移

を示すと共に，被災者が最も多い一月における屋根雪

関連の被災者数の推測に関しての一考察を行った．








青森県の雪害による被災者数の推移

青森県では，積雪期の雪害による被災者が増加して


図   月の平均気温と最深積雪深および屋根雪関連

いる．特に，2010-2011 年冬期より，2014-2015 年冬期までは 5 年連続で 100 人以上の被災者を出している．

被災者数

図 1 に過去 20 年間の青森県における雪害による被災者



数を示す．

 図  の中で，℃以下の領域について，直線 34 および直線 56 により領域Ⅰ，領域Ⅱ，領域Ⅲに分けられる>@．それぞれ領域Ⅰでは「屋根雪関連災害の起こる可能性が低い」，領域Ⅱでは「屋根雪関連災害の起こる可能性が高い」，領域Ⅲでは，「深刻な屋根雪関連災害の起こる可能性が高い」と予想される．小関，佐藤>@は，これらの領域における被災者数を，領域Ⅰ：領域Ⅱ：
領域Ⅲ＝22，42，62，と推測した．さらに，屋根雪関連の被災者数を n(人)とし，これを 1 月の月平均気温 T(℃)
と最深積雪深 H(cm)より予測するために，月平均気温と最深積雪深とで重回帰分析による重回帰式を求めた
ところ，n≧0 の範囲において，n ＝－18.7－5.0T ＋

 図 1 青森県における雪害による被災者数の推移

0.43H となった．有意 F 値は 1.604×10-4 であるので，有意であると考えらえる．t 値および P 値の比較から，

 過去 20 年の平均では，年間の死者 5.7 人，傷者 89.2

1 月の屋根雪関係の被災者数は，平均気温より最深積雪人であるが，1998-1999 年からの 10 年では，死者 4.6

深の要因が大きいと考えられる．気象庁発表の長期予人，傷者 71 人に対して，最近 10 年では死者 6.7 人，傷報では，気温，降水量および積雪量を平年値と比較し者 107.4 人と増加している．

て予想しており，これらから最深積雪深を予測することができれば，1 月の屋根雪関連の雪害における被災者



雪害による被災者数の推測

数の予測が可能であると考えられる．

 佐藤，小関の調査>@より，雪害による多くは， 月の屋根雪関連の雪害による被災者である．そこで，

参考文献

月の気候に注目し， 年から  年にける弘前市の[1] 佐藤，小関，2011，東北の雪と生活，26，42-45．

 月の月平均気温と最深積雪深の分散図上において，

[2] 気象庁，過去データの検索，

月の屋根雪関連被災者をプロットした図を図  に示す．


http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php，

気象データは，気象庁のアメダスデータを用いた>@．
(2017/4/5 確認)．

[3] 小関，佐藤，2015，東北の雪と生活，30，22-27．

― 567 ―

D461

ニューラルネットワークを用いた新潟県内の冬期降水域の解析高野㻌 哲夫㻌 （㻌 （一社）㻌 日本気象予報士会㻌 ）1.諸言
冬になると，東北・北陸地方の日本海側の地域は豪雪に見舞われる．このため，地域の住民や行政・産業界の雪の情報に対する関心は非常に高い．
筆者はこれまで，新潟県中越地方における冬期の局地気象についてアプローチを重ねてきた．高野（2013）では，長岡市周辺の降雪量と時間帯の関係について分析を試みた．続いて高野（2014）では，悪天が多く日射が弱い冬期でも，海陸風や山谷風のような，気温の日変化に対応す
る風の日変化が存在することを示した．
また，ニューラルネットワークを用いた数値モデル（以下，ニューロ・モデル）を独自に構築し，サクラ開花日の学習・予測実験（高野 2015）や，山形県内の冬期降水域の分布について解析を試みた（高野 2016）．
そこで今回は，冬期の季節風の強弱と新潟県内における降水域（降雪域）分布の関係について，ニューロ・モデルを構築し，解析を試みた．

2.ニューロ・モデルの構造と学習

第 1 図.ニューロ・モデルの構造（※地点数 N=42，高層風は 925hPa 面・850hPa 面）

 第 1 図にニューロ・モデルの構造を示す．21 時と翌 09
時の高層観測（輪島）の 850hPa 面／925hPa 面における
風ベクトルの東西（U）成分，南北（V）成分を入力変数（説明変数）とし，新潟県内 42 地点における各々の地上の相対降水量を出力変数（目的変数）とした．
ここで，地点 i の 12 時間降水量（観測値）を xi とし，42 地点の平均値を m，標準偏差を σ とすると，地点 i の
相対降水量 zi は次式で定義される．
𝑧𝑧𝑖𝑖 =

𝑥𝑥𝑖𝑖 − 𝑚𝑚𝜎𝜎

学習に用いる入力変数と出力変数のパターン（教師データ）は，2000～2015 年の各 1～2 月の観測値を基に 235
パターン用意した．ニューロ・モデルは全パターンを 20
万回反復する仕様で，誤差逆伝播法により学習を行う．

第 2 図.相対降水量分布パターン（季節風は 850hPa 面）（左：西南西 10m/s，右：西南西 20m/s）

3.ニューロ・モデルの計算結果

第 2 図には, 850hPa 面の風向が西南西の場合の計算結果（相対降水量の分布）を示した.ここで，相対降水量が0.5 以上の領域を極大域とし，斜線で表記した．
この結果，極大域は中越地方から下越地方にかけて分布する様子が解析された．また，季節風が強まるにつれて，さらに風下側（山側）にシフトする傾向も表れている．
第 3 図には, 850hPa 面の風向が西北西の場合の計算結果を示した.ここで，第 2 図と同様に，相対降水量が 0.5以上の極大域を斜線で表記している．この結果，極大域は中越地方から上越地方にかけて分布する様子が解析された．また，季節風が強まるにつれて，さらに風下側（山側）にシフトする傾向も表れている．
以上の特性は，925hPa 面の風向・風速を用いた場合でも再現された（図略）．

4. 考察
ニューロ・モデルによる解析の結果，925hPa 面および850hPa 面における季節風の風向・風速と地上の降水域の分布との間に一定の関係があることが示された．すなわち，降水域は季節風の風下側を中心に分布し，風速が増すにつれてさらに風下側（山側）にシフトする傾向がある．

第 3 図.相対降水量分布パターン（季節風は 850hPa 面）（左：西北西 10m/s，右：西北西 20m/s）

5. 参考文献

高野哲夫, 2013：新潟県中越地方における降雪量と時間帯の関係―除雪作業支援の観点から―．天気,(60), 591-596．
高野哲夫, 2014：新潟県中越地方における冬期間の気温と風の時刻依存性の検討．天気,(61), 549-555．
高野哲夫，2015：ニューラルネットワークによるサクラ
開花日の学習・予測実験．天気，(62)，807-812．
高野哲夫，2016：ニューラルネットワークを用いた山形
県内の冬季降水域・気温分布の解析．日本気象学会 2016年度春季大会講演予稿集 P406．

― 568 ―

2018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 俊彦  堀之内 武
委員 青柳 曉典  石戸谷重之 〇石元 裕史 〇伊藤 純至
  〇上清 直隆 〇宇野史睦

太田洋一郎  日下 博幸

   楠  研一 〇工藤  玲 〇澤田 洋平  清水  厚
竹見 哲也  出牛  真  那須野智江  西森 基貴
    〇橋本 明弘  平原 翔二  廣川 康隆  藤部 文昭〇益子  渉  松山  洋  三好 建正  茂木 耕作〇横田  祥           （〇印：委員会事務局）［大会実行委員会］
 大会実行委員長 大林 正典
大会実行副委員長 青木 周司
    事務局長 岩渕 弘信
    実行委員 稲飯 洋一  岩崎 俊樹  大久保 忠之
         小久保綾香  杉山 公利  西尾 利一
         早坂 忠裕  渕上 隆雄  正木 孝志
         森本 真司  山崎  剛

2018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
印刷 所   株式 会社 インプ レッ ソ東京都文京区関口1-34-9アネックス早稲田1F
定価3,500円 （消費税込み）
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