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創立２０周年
キーテクノ株式会社

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日本気象学会 2016 年度秋季大会
出展・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・ご協賛・ご協力を頂きました（2016 年 8 月 30 日
現在；50 音順）．厚く御礼申し上げます．(*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．)

株式会社朝倉書店
サイバネットシステム株式会社*株式会社 三弘*
全日本空輸株式会社
一般財団法人 日本気象協会*
日本無線株式会社
株式会社ニューテック*
三菱電機株式会社*
明星電気株式会社*―1―

日本気象学会 2016 年度秋季大会
会期：2016 年 10 月 26 日（水）～28 日（金）会場：名古屋大学東山キャンパス 〒464-8601 名古屋市千種区不老町 http://www.nagoya-u.ac.jp/
大会実行委員会担当機関：名古屋地方気象台，名古屋大学，三重大学，信州大学，日本気象協会中部支社，
日本気象予報士会東海支部大会委員長：長谷川 洋平（名古屋地方気象台）
当日の会場への連絡先：大会実行委員会事務局
TEL：090-5102-6410（大会期間中のみ有効）
取り次ぎ等はいたしませんのでご了承ください．
交通案内：１）中部国際空港（セントレア）から名古屋大学まで「中部国際空港駅」から「金山駅」まで名古屋鉄道（名鉄）で約30分（特急利用時）（運賃810円）．
「金山駅」から名古屋市営地下鉄（以下，地下鉄）名城線左回りに乗り換え，「名古屋大学駅」まで約20分（運賃270円）．
２）JR名古屋駅から名古屋大学まで「名古屋駅」から「本山駅」まで地下鉄東山線で約15分．「本山駅」で地下鉄名城線右回りに乗り換え，「名古屋大学駅」まで2分（運賃270円）．
３）県営名古屋空港から名古屋大学まで
空港から「名鉄西春駅」まで名鉄バスで約20分（運賃340円）．「名鉄西春駅」から「上小田井駅」
まで名鉄犬山線で約3分．「上小田井駅」で地下鉄鶴舞線に乗り換え，「八事駅」まで約30分．
「八事駅」で地下鉄名城線左回りに乗り換え，「名古屋大学駅」まで約4分（名鉄西春駅から名古屋大学駅までの運賃470円）．
なお，大学周辺に駐車場はありませんので，公共交通機関をご利用ください．
会場案内図

―2―

大会行事予定
A 会場：豊田講堂ホール
B 会場：豊田講堂シンポジオン会議室
C 会場：野依記念学術交流館 2 階ｶﾝﾌｧﾚﾝｽﾎｰﾙ
D 会場：ES 総合館 ES ホール
ポスター会場：野依記念学術交流館 1 階

シンポジウム・授賞式会場：豊田講堂ホール
受付：豊田講堂 1 階ロビー
大会事務局：豊田講堂 3 階 第 3 会議室
懇親会：豊田講堂 1 階アトリウム（ ）内は講演数と講演番号

10 月 26 日 09:30～
（水）
12:30

13:30～
17:00

A 会場
B 会場
C 会場
降水システムⅠスペシャル・セッション スペシャル・セッション（15，A101～A115） 「衛星観測データの新 「気象予測・観測技術
しい解析手法によるの再生可能エネルギー
雲・降水過程の理解深 分野への応用」
化と数値モデル検証」（13，C101～C113）（14，B101～B114）

D 会場
スペシャル・セッション「海大陸における大気・海洋・陸面マルチ
スケール相互作用研究―国際集中観測 YMCに向けて―」（13，D101～D113）

降水システムⅡ
データ同化
大気境界層
大気放射
（18，A151～A168）（18，B151～B168）（14，C151～C164）（8，D151～D158）
大気力学（9，D159～D167）

17:00～
18:00

ポスター・セッション（97，P101～P197）

10 月 27 日 09:15～
（木）
12:00

気候システムⅠ
気象予報
スペシャル・セッション スペシャル・セッション（13，A201～A213）（5，B201～B205） 「気候形成の統合的理 「あかつきが拓く惑星
解―気候科学における 気象学」
基礎研究の推進と地（12，D201～D212）
気象教育
学・地理教育との連携（6，B206～B211） ―」（13，C201～C213）

13:00～
15:30

シンポジウム「航空機が気象学にもたらす科学イノベーション」司会：坪木 和久
基調講演：小池 真，村上 正隆，山口 宗彦，浦塚 清峰

15:45～
16:15

堀内賞･正野賞･山本賞･奨励賞授与

16:15～
18:15

堀内賞･正野賞･山本賞受賞記念講演

18:20～
20:20

懇親会

10 月 28 日 09:15～
（金）
11:30

気候システムⅡ
物質循環Ⅰ
観測手法
中高緯度大気（12，A301～A312）（11，B301～B311）（12，C301～C312）（7，D301～D307）
中層大気（5，D308～D312）

11:30～
12:30

ポスター・セッション （97，P301～P397）

13:30～
17:00

熱帯大気・台風
物質循環Ⅱ
スペシャル・セッション スペシャル・セッション（16，A351～A366）（18，B351～B368） 「気象情報の活用およ 「気候変動が日本・東び気象講座・気象教育」 アジア域の降水現象の（19，C351～C369） 変化に及ぼす影響の理解に向けて」（18，D351～D368）

発表件数：483 件（一般口頭発表 187，ポスター194，スペシャル・セッション 102）
口頭発表の講演･質疑時間：9 分と 2 分
当大会予稿集に掲載された研究発表の文章・図表を複製あるいは翻訳して利用する場合には，日本気象学会の文書による利用許諾を得た上で出所明示して利用しなければなりません．ただし著作者自身による利用の場合は，利用許諾の申請は不要です．
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:kouenkikaku2016a@mri-jma.go.jp）まで.

―3―

大会参加費・懇親会費
大会参加費

支払方法

・大会参加費は以下の表の通りです．
大会参加費
種別
前納
当日
講演者 A
8,000 円－
講演者 B
5,000 円－
聴講者
3,000 円
4,000 円・講演者の種別：
講演者 A：研究機関・大学に所属する講演者（ただし，学部生・院生は除く）
講演者 B：講演者 A に該当しない講演者
・講演件数が 2 件の場合も大会参加費は変わりません（講演件数による加算はありません）．
・シンポジウムのみに参加する場合は，参加費は無料です．

・講演者の参加費の支払い方法は前納のみとなっており，既に受付は締め切られています．
・懇親会費及び聴講者の参加費を前納する場合は，大会ホームページにて 2016 年 8 月 23 日（火）までにお支払下さい（郵便振替の場合は 2016 年 8 月 16 日（火）まで）．それを過ぎた場合は当日払いとなります．

懇親会費・一旦支払われた参加費・懇親会費は返却いたしません．
・参加費・懇親会費には会員・非会員の区別はありません．
・非会員の方も規定の参加費・懇親会費をお支払い頂ければ大会・懇親会に会員と同様に参加することができます．

・懇親会費は以下の表の通りです．
懇親会費
種別
前納
一般
5,000 円学生
2,500 円

当日
6,000 円
3,000 円

領収書
・領収書は参加者本人の名義で，大会当日受付にて名札と一緒に手渡される予定です．
・名義の変更が必要な場合には再発行が可能ですので，大会当日受付にてお申し出下さい．

その他

講演の方法
口頭発表（スペシャル・セッションを含む）

ポスター発表・ 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.
・ スペシャル・セッション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
クターおよび接続ケーブルのみを準備します．
 セッション開始前の休憩時間などを利用して，必ず接続の確認を行っておいて下さい．
また接続が不安な場
合は，セッション開始前に会場係に申し出て下さい．
 突然の故障や接続の際のトラブルが発生した場合，座長の判断で発表順の繰り下げなどの対応をとることがあります．
携帯用メディアによるバックアップファ
イルの準備など，トラブルへの備えは講演者自身で行って頂くようにお願いします．

・ 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 160 cm×
横 110 cm 程度となっています.
・ ポスターの掲示にはセロハンテープなどのテープ類，フックが使用できます．画鋲等のピンは使用できません．
テープ類は会場に用意しますが，発表者が用意していた
だいても構いません．
・ ポスターの掲示可能時間は以下の通りです．会場の都合
上時間厳守でお願いします.
 第 1 日の発表者は 10 月 26 日 09:00～20:00
 第 3 日の発表者は 10 月 28 日 09:00～12:30
・ 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：「トットランド栄」
URL：http://www.totmate.jp/
TEL：052-253-5777

補助金額：
保育施設利用料の 3 分の 2 を補助しますが，1 日あたり補助金額の上限は 8,000 円です．また，交通費についても補助を行いますが，上限を 1,000 円とします．
施設を利用される場合は，利用者が直接お申込みのうえ，
9 月 30 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―4―

育施設の利用を検討されている方は，気軽に担当者にお問い合わせください．
連絡先：西尾 伊三男，川嶋 徹（名古屋地方気象台）
E-mail：msj-chubu-2016@metsoc.jp
TEL：052-751-5125

シンポジウム ｢航空機が気象学にもたらす科学イノベーション｣
日時：大会第 2 日（10 月 27 日〔木〕） 13:00～15:30
会場：名古屋大学 豊田講堂ホール（名古屋市千種区不老町）
司会：坪木 和久（名古屋大学 宇宙地球環境研究所）※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
雲やエアロゾル粒子，温室効果気体の観測，台風やメソシステムの観測などさまざまな目的において航空機の重要性は誰もが認めるものである．気象学会は観測専用の航空機を保持することを長い間希望してきた．近年，観測専用の航空機を所有し，新しい気象学の発展を目指す気運が高まりつつある．そのような状況のなかで名古屋大学宇宙地球環境研究所は飛翔体観測推進センターを設置し，国内の航空機観測に貢献することを目指している．名古屋大学は県営名古屋空港が近くにあり，航空機観測という点で地の利もある．航空機観測先進国の米国では，台風観測をはじめとする航空機の有効利用が行われてきており，最近は偏波フェーズドアレーレーダを航空機に搭載することが計画されている．台湾では台風の航空機観測
が大学を中心とした研究段階から現業段階に入った．韓国や中国も専用の航空機で観測を開始しつつある．そのような国内・
国際情勢の中で，気象学会として航空機観測の有用性とそれによる新しい研究の展開について，会員全体さらに学会外も含めて議論・検討する時期に来ている．
名古屋大学は大気水圏科学研究所の時代に観測専用の航空機を所有することを目指した時期があった．当時やはり名古屋で行われた気象学会のシンポジウムで航空機観測が取り上げられている．そのときは航空機を所有するまでにはいたらず，
これまで国内での航空機観測は個別の研究プロジェクトで行われてきている．それから 20 年を経て国内外の状況も大きく変
わり，再び観測専用の航空機に対する期待と気運が高まりつつある現在，もう一度，専用の航空機を所有し気象学の新しい展開を検討することは，今まさに適時といえる．本シンポジウムでは気象学だけでなく，より広い地球科学における航空機
利用の現状とその将来性について議論したい．

プログラム1）「航空機観測による気候・地球システム科学研究の推進：気象学会の研究計画」
小池 真（東京大学大学院 理学研究科）
2）「雲・降水研究における航空機観測の役割」
村上 正隆（名古屋大学 宇宙地球環境研究所）
3）「航空機観測の熱帯低気圧予測へのインパクト」
山口 宗彦（気象庁 気象研究所）
4）「合成開口レーダによる地球観測において航空機観測に求められること」
浦塚 清峰（国立研究開発法人 情報通信研究機構）
5）総合討論
坪木 和久（名古屋大学 宇宙地球環境研究所）＊各講演時間は，質疑応答を含めて 30 分です．

スペシャル・セッションの概要紹介
衛星観測データの新しい解析手法による雲・降水過程の理解深化と数値モデル検証
日時：大会第 1 日（10 月 26 日）09:30～12:30
場所：B 会場
趣旨：近年の衛星観測では複数のプラットフォームやセンサ―5―ーによって雲降水システムの様々な物理量が同時に得られるようになり，衛星観測は従来の物理量の推定から，物理量を組み合わせて素過程を診断できる新しい時代に入ったと言える．特に今年は，雲の鉛直内部構造を観測する
CALIPSO/CloudSat 衛星が運用 10 周年を迎えるほか，降雨の三次元構造をとらえる GPM 主衛星の打ち上げからは２
年，高時間分解能での計測を可能としたひまわり８号の運用開始からは１年が経つ歴史的な節目の年でもある．本セッションでは，このように拡充しつつある衛星観測データを縦横に活用して雲・降水過程を調べる新しい解析研究と，それを用いた数値モデルのプロセス検証に関する研究発表を広く募集する．これにより，異なる衛星ミッションにまたがるコミュニティ間の情報交換を図り，雲・降水過程の理解を進めるための衛星観測とモデリングの連携を促
進したい．
世話人：鈴木健太郎（東大大気海洋研），増永浩彦（名大宇宙地球研），端野典平（九大応力研）

気象予測・観測技術の再生可能エネルギー分野への応用
日時：大会第 1 日（10 月 26 日）09:30～12:30
場所：C 会場
趣旨：近年，固定価格買取制度（FIT）の導入以降，太陽光発電や風力発電システムなどの再生可能エネルギーの導入量には目覚ましいものがあります．一方，これらの発電
出力は天候等により左右されるため，時間的，空間的にも大きく変動します．このため，再生可能エネルギーを含めた電力の安定供給，電力の需給バランスの安定化には，太陽光や風力の予測，把握技術は不可欠な技術要素となりつつあります．また，気象の分野で技術開発された様々な予測・観測技術を用いることは，電力系統の運用コスト削減に貢献し，系統安定性へ大きく寄与できる可能性を秘めています．
このセッションでは，気象予測や気象観測技術が電力シ
ステム分野においてどのように利用，応用され有効に活用されていくのか，その議論の場にしたいと思います．研究機関から民間の気象会社，電力システム分野など様々な角度からのご発表，意見交換を期待致します．
世話人：大竹秀明，宇野史睦（産業技術総合研究所太陽光発電研究センター），嶋田進（産業技術総合研究所再生可能
エネルギー研究センター），宇田川佑介（構造計画研究所／東京大学生産技術研究所エネルギー工学連携研究センター），中島孝（東海大学情報理工学部），滝谷克幸（日本気象協会），早﨑宣之（伊藤忠テクノソリューションズ
株式会社）

海大陸における大気・海洋・陸面マルチスケール相互作用研究―国際集中観測 YMC に向けて―

日時：大会第 1 日（10 月 26 日）09:30～12:30
場所：D 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」はウォーカー循環，ハドレー循環の上昇流域にあたり，この地域の降水とそれに伴う加熱は，全球の気候システムを理解する上で重要な要素の１つである．海大陸
では，沿岸部の海陸風，季節内周期で発現する MJO，両半球からの季節風，数年おきに発生する IOD 等の様々な時間スケールの現象が絡み合いながら降水活動に影響を与えている．同地域の独自性・重要性は国際的にも広く認識されており，海大陸の気象・気候システムを明らかにする試み“Years of the Maritime Continent (YMC)”が，2017–19 年に計画されている．本セッションでは，海大陸の大気・海洋・陸面における様々な現象とその相互作用研究の現状を整理すると共に，国際集中観測 YMC に向けた課題について議論する．また多角的な理解のため，比較対象となる他地域の研究も歓迎する．
世話人：安永数明（富山大学），竹見哲也（京都大学），米
山邦夫（海洋研究開発機構），鈴木賢士（山口大学），増永浩彦（名古屋大学）

気候形成の統合的理解―気候科学における基礎研究の推進と地学・地理教育との連携―
日時：大会第 2 日（10 月 27 日）09:15～12:00
場所：C 会場
趣旨：近年の気候システム研究の発展はめざましく，大規模計算機や各種の先端的研究によって，温暖化予測を含む気候の変動機構に関して，様々な知見が得られている．本セッションでは，これらの知見を気候形成論の統合的理解に援用することで，地理的な気候諸現象に対して，気候力
学・海洋力学の視点から，これまでに提唱された各種の仮説を再検討する．大学教養課程や高校の地学・地理の基礎教育を含め，広く気候科学の最新知識を社会還元するコミュニティーの形成を目指す端緒を開きたく，気象学会だけではなく，地理学会，海洋学会などの隣接諸学会でも活躍する研究者の積極的な参加を期待したい．
世話人：植田宏昭（筑波大生命環境），立花義裕（三重大生
物資源），松本淳（首都大学東京），三寺史夫（北大低温研），野沢徹（岡山大自然科学）

あかつきが拓く惑星気象学
日時：大会第 2 日（10 月 27 日）09:15～12:00
場所：D 会場
趣旨：日本の金星気象衛星「あかつき」が昨年の 12 月に金星周回軌道へ投入されました．いろいろな波長のカメラによる撮像を中心に，金星大気大循環の解明に向けた観測が行われつつあります．様々な高度での雲模様の変化や，それから推定される風速分布などから，大気スーパーローテ
ーションの実態だけでなく，その維持メカニズムに深く関係していると考えられる，平均子午面循環や大気波動・大気擾乱に関する情報が得られるものと期待されます．同時に，金星以外の惑星に関しても，近年は活発な理論的・観測的研究が展開されつつあります．
本セッションでは，あかつきの初期成果を中心に，惑星
大気全般に関する研究を広く募集し，最新の惑星大気科学の成果について議論したいと思います．惑星大気に従来から興味をお持ちの方は勿論，あかつきの成功を機に，惑星大気に関心を持たれた方の参加を歓迎します．
世話人：高木征弘（京都産業大学理学部），今村剛（JAXA
宇宙科学研究所），高橋芳幸（神戸大学大学院理学研究科），中島健介（九州大学大学院理学研究院），松田佳久（東京学芸大学自然科学系）

気象情報の活用および気象講座・気象教育
日時：大会第 3 日（10 月 28 日）13:30～17:00
場所：C 会場
趣旨：昨年の「平成 27 年 9 月関東・東北豪雨」，一昨年の―6―

「平成 26 年 8 月豪雨」など毎年のように大きな気象災害が発生している．しかしながら残念なことに住民が防災気
象情報を正しく理解していないこと，首長からの適切な避難情報が発表されないこともあり，住民の適切な避難行動が執られていないケースもしばしば見受けられる．このため，最近では防災，減災を目的とした気象講座等の開催が多くなっている．また，気象庁では地方自治体に試験的ではあるが，防災目的で気象予報士を派遣する動きもでている．また，教育面では，学校教育においても自然を理解し防災面で重要性が高まっており，地学等の科目を見直すべ
きだとの論議もされるようになってきた．このようなことから，防災の研究成果の発表，防災啓発や防災教育などについての方向性の議論とともに，気象予報士の役割等の論議をしたいと考える．
世話人：岩田修，岡田登志惠，鈴木浩文，関谷不二夫，槇野泰夫，與語基宏，水谷俊雄，荒川知子（日本気象予報士会）

気候変動が日本・東アジア域の降水現象の変化に及ぼす影響の理解に向けて

趣旨：地球温暖化に伴い，気温はほぼ全球で上昇するが降水は地域差のある複雑な変化をすると指摘されている．特に，
日本・東アジア域は，ユーラシア大陸と太平洋との境に位置し，気象は，大陸と海洋，中緯度と熱帯の多方面からの影響を受けるため，気候変化に対する応答が複雑で敏感な可能性がある．近年の日本では，2014 年 2 月に南岸低気圧が甲府に前代未聞の大雪を，8 月には多雨域でない広島の豪雨が甚大な被害をもたらした．このような現象は気候変化と係っているのだろうか．本セッションでは，気候変動に伴う大循環の変化と日本・東アジア域での降水変化との関係についての理解を深めるために研究成果を持ち寄り議論する．気候モデル実験，最新の気象・衛星観測，水同位体比，全球雲解像モデル出力データ等を利用した研究，海洋，成層圏，北極圏，対流圏上部を含めた大循環の変化
が東アジア域の降水に及ぼす影響のメカニズム研究などの投稿を歓迎する．
世話人：高薮縁（東京大学大気海洋研究所），尾瀬智昭（気象庁気象研究所），中村尚（東京大学先端科学技術研究セ
ンター）

日時：大会第 3 日（10 月 28 日）13:30～17:00
場所：D 会場

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.

第 46 回メソ気象研究会

日時：2016 年 10 月 25 日（火）大会前日 13:30～17:30
場所：B 会場（豊田講堂 シンポジオン会議室）
コンビーナー： 金田幸恵（名古屋大学宇宙地球環境研究所）
テーマ：「擬似温暖化実験のメソ気象研究に対する可能性」
内容：近年，集中豪雨や台風といった極端気象現象に対する地球温暖化の影響がしばしば取り上げられています．たと
えば，2013年11月にフィリピンを襲い甚大な被害をもたらした台風Haiyanは，はたして温暖化の影響を受けていたのでしょうか．また，もし仮にHaiyanのような台風が，温暖化が進んだ21世紀末に現れたとしたら，どのような台風になってどのような被害をもたらしうるでしょうか．
このような特定の気象現象の将来変化研究に取り組む手法の一つとして「擬似温暖化実験」が挙げられます．
擬似温暖化実験は，再現実験と温暖化実験の一組の実験から成り立ちます．再現実験では再解析データ等を境界値に現象を再現します．次に温暖化実験では，この再解析データ等に全球気候予測実験等から取り出した差分を足し合わせます．昨今，海外でもHurricane Katrina (2005),
Sandy (2012)といった熱帯低気圧をはじめ，竜巻，洪水，
winter storm等，さまざまな気象現象に対して，この手法が用いられています．
本手法は，温暖化に限らず，過去や将来のさまざまな気候変動に対するメソ気象現象の応答を調査する上で活用できるかもしれません．その可能性と限界について活発な議論をお願いします．
プログラム：

13:30-13:40 開会挨拶
13:40-14:10「レビュー：擬似温暖化実験」（発表20分＋質疑10分）木村 富士男（筑波大学）～第一部：台風への適用～
14:10-14:50「擬似温暖化実験による伊勢湾台風の将来変化」（発表30分＋質疑10分）金田 幸恵（名古屋大学
宇宙地球環境研究所）
14:50-15:30「台風強度に関する擬似温暖化実験」（発表3
0分＋質疑10分）吉野 純（岐阜大学）
休憩～第二部：応用 メソ気象学における可能性～
15:45-16:25「Conditional event attribution (Typhoon Haiyan)」（発表30分＋質疑10分）高薮 出（気象研究所）
16:25-17:05「過去の地域気候変化に対する下部境界条件の寄与」（発表30分＋質疑10分）佐藤 友徳（北海道大学）
17:05-17:30 総合討論：擬似温暖化実験の可能性と限界
世話人：坪木和久（名大地球水循環），加藤輝之（気象研究所），小倉義光（東大大気海洋研）
連絡先：坪木和久（名古屋大学地球水循環研究センター）
E-mail：tsuboki@nagoya-u.jp

極域・寒冷域研究連絡会
日時：2016 年 10 月 26 日（水）（大会第 1 日）セッション終了後 2 時間程度
場所：D 会場（ES 総合館 ES ホール）
テーマ：「南極域におけるエアロゾル研究の現状と今後」
趣旨： 南極域のエアロゾル研究は，大気中の物質動態だ―7―けではなく，雪氷表面で起こる極域特有の物質循環過程も解明してきました．それに加えて，例えば，アイスコ
アの分析において氷期・間氷期のサイクルで現れる化学
成分の濃度変動を理解するためには，少なくとも南極大
陸・南大洋規模の物質輸送や大気と雪氷表面層の間の物
質交換のメカニズムを知っていかなければなりません．
エアロゾルの性質や分布は雲生成を通して南極の水循
環に影響を与え，更に将来的には日射吸収量の変化をもたらす可能性が提示されてきました．今回は，いくつかの代表的な地域での観測結果に基づいて南極域の沿岸域から内陸の物質分布や季節変化に関する大局的特徴を確認し，それらをもたらすメカニズムの解明に期待される全球大気化学モデルの解析，及び南極氷床表面積雪層の物質の堆積状態の時間変化について議論します．以下の 3 名の方々の講演を計画しています．学会員からの講演の追加も期待しておりますので，ご希望の方は下記
連絡担当者またはお近くの極寒連関係者にお声掛けください．
プログラム：
1.「趣旨説明」
2.「南極大気中のエアロゾルなどの大気微量成分の物質
循環」
原 圭一郎（福岡大学）
3.「モデルから見える南極への長距離輸送」
須藤健悟（名古屋大学）
4.「雪氷面への物質沈着，表層のプロファイルの形成機構」
保科 優（国立環境研究所）
連絡先：當房 豊（国立極地研究所）
E-mail：tobo.yutaka@nipr.ac.jp

了後 2 時間程度
場所：C 会場（野依記念学術交流館カンファレンスホール）
テーマ：「土壌からの温室効果ガス排出とそのメカニズム」
内容：土壌は直接あるいは植生を介して大気とさまざまな物
質を交換している．このうち，土壌から大気へ放出される
ものの中には CO2 や N2O などの主要な温室効果ガス（GHGs）が含まれており，気候に大きな影響を与えている．そこで，今回の研究会では，土壌からの CO2 放出とそれに対する土壌微生物の寄与，ならびに窒素肥料利用を考慮した NH3，NO，N2O 放出量推定についてご講演を頂
き，土壌から大気への GHG 放出とそのメカニズムについて議論したいと考える．（タイトルや講演者は変更になる場合があります）プログラム：
1）陸域土壌から放出される二酸化炭素量の全球スケールの推定（仮）
橋本昌司（森林総研）
2）陸域生態系における土壌呼吸と土壌微生物群集
吉竹晋平（岐阜大）
3）窒素形態を考慮した全球窒素肥料マップの開発と VISIT
モデルによる陸域 NH3・NO・N2O ガス放出の推定仁科一哉（環境研）
4）総合討論
世話人：伊勢武史（京大），市井和仁（JAMSTEC），大石龍太（極地研/東大 AORI），熊谷朝臣（名大），近藤雅征（JAMSTEC），佐藤 永（JAMSTEC），立入 郁（JAMSTEC），
羽島知洋（JAMSTEC）
連絡先：立入 郁（JAMSTEC）
E-mail：tachiiri@jamstec.go.jp

統合的陸域圏研究連絡会
日時：2016 年 10 月 26 日（水）（大会第 1 日）セッション終2017 年度春季大会の予告
2017 年度春季大会は，2017 年 5 月 25 日（木）～28 日（日）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 2017 年 2 月頃となる予定で
す．

―8―

大会第1日

10月26日(水)9:30～12:30

一般口頭発表A 会場
降水システムⅠ
座長 ： 石津 尚喜（気象研）
A101

楠

研一 (気象研) 2016年1月19日庄内平野で観測された下層渦の2重構造

A102

小野村 史穂
う乱

A103

猪上

華子 (気象研) 庄内平野に突風をもたらした降水システム内の渦の高分解能観測

A104

石津

尚喜 (気象研) 渦が庄内平野に上陸したときの総観場と降水形態の分類

A105

足立
スト

透 (気象研) 2015年8月6日茨城県桜川市に突風被害をもたらしたBow Echoに伴うダウンバー

A106

岩下 久人 (明星電気株式会社) 地上稠密気象観測による突風予測システムで用いる気温減率閾値
の検討

A107

道本 光一郎 (ウェザー・サービス) フェーズドアレイ気象レーダー（ＰＡＷＲ）を利用した極端気象現象（落雷，降雹等のシビアハザード）予測に関する研究（続報）

A108

岩崎

A109

柏柳 太郎 (日本無線) 2015年9月4日に関東で発生した積乱雲のフェーズドアレイ気象レーダーによる観測 －東京23区に局地豪雨と竜巻をもたらした事例－(アルファ電子/気象研) 2015年12月4日庄内平野に突風被害をもたらした気象じょ

博之 (群馬大教育) 暖候期の日本周辺における発雷効率の特徴

座長 ： 横田 祥（気象研）
A110

湯浅

A111

末木 健太 (東大大気海洋研) 台風環境場で発生するスーパーセルのエントレインメントを調べる
理想化数値実験惣一郎 (高知大院理) アウターレインバンド内で発生した特異なミニスーパーセル

A112

横田

祥 (気象研) 超高解像度アンサンブル実験による竜巻と下層メソサイクロンの関係

A113

加藤

輝之 (気象研) 大気成層の構造変化・上昇流に対する数値モデルの水平解像度の影響

A114

荒木

健太郎 (気象研) 南岸低気圧に伴う関東甲信地方の降雪における沿岸前線の役割

A115

岩﨑

慎介 (九大応力研) 夏季・瀬戸内海の海洋潮汐による霧の応答―9―

大会第1日

10月26日(水)9:30～12:30

スペシャル・セッション

B 会場
衛星観測データの新しい解析手法による雲・降水過程の理解深化と数値モデル検証
座長 ： 鈴木 健太郎（東大大気海洋研）
趣旨説明 (5分)
B101

*濱田

B102

西 憲敬 (福岡大理) 雲データベースCTOPおよびGSMaPデータを用いた梅雨期東シナ海における雲と降水の解析

B103

広瀬

B104

山内 晃 (長大院水産環境) CloudSat-CALIPSO併用データを用いて解明したユーラシア大陸広域にわたる氷相割合の違いについて

B105

Roh Woosub (東大大気海洋研) Evaluations of thermodynamic phases of clouds in NICAM
using Joint simulator and CALIPSO

B106

端野

篤 (東大大気海洋研) 衛星降水レーダ観測による降水プロセス研究への貢献

民志 (京大院理) ひまわり8号観測データを用いた機械学習による強い雨の強度推定

典平 (九大応力研) 晶癖予測モデルにより再現される北極混合相層雲の評価

座長 ： 端野 典平（九大応力研）
B107

*清木
組み

達也 (JAMSTEC) 巻雲の解像と気候影響の理解に向けて：高解像大気大循環モデルの取り

B108

江口

菜穂 (九大応力研) GOSAT TANSO-FTSスペクトルから導出された巻雲の特徴について

B109

岩渕

弘信 (東北大院理) ひまわり8号の高頻度観測データを用いた氷雲のライフサイクルの解析

B110*永尾 隆 (JAXA/EORC) ひまわり８号雲特性プロダクトの開発および水雲微物理特性の時間発展
モニタリングの可能性検討

B111

計盛 正博 (気象庁数値予報) 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―

B112

神代 剛 (気象研) 衛星観測シミュレータCOSPによるCMIP5モデルAMIP実験の亜熱帯海洋下層雲量と推定逆転強度の関係の検証

B113*道端 拓朗 (九大院総理工) 気候モデルにおけるエアロゾル-雲-降水相互作用プロセスの不確実性
の評価

B114

岡本

創 (九大応力研) CloudSat-CALIPSOからEarthCAREへ: 雲物理特性プロダクト改訂*は招待講演 (各15分)，それ以外は一般講演 (各11分)― 10 ―

大会第1日

10月26日(水)9:30～12:30

スペシャル・セッション

C 会場
気象予測・観測技術の再生可能エネルギー分野への応用
座長 ： 宇野 史睦（産総研）
C101

田中

幸也 (慶大理工) DTWに基づくクラスタリングを用いた日射量多地点予測システム

C102

竹中 栄晶 (JAXA) 衛星観測に基づく日射量及び太陽光発電出力の現況把握技術と短時間予測技
術の開発

C103

宇野
能性

史睦 (産総研) マルチモデルアンサンブル予報を用いた日射量予測と予測大外しへの利用可

座長 ： 嶋田 進（産総研）
C104

加藤
測

央之 (日大・文理) 風力発電の急変動現象に関する風の予測（2）平均風速とランプの確立予

C105

永松

慎平 (気象協会) 新島における再生可能エネルギー発電出力予測の検討

C106

島田

照久 (弘前大院理工) 北日本沿岸海域の風力資源に対する地形性強風の寄与

C107

大澤

輝夫 (神戸大院海事)

C108

嶋田

進 (産総研) デュアル鉛直ライダー観測による沿岸風の増速率に関する研究

NEDO洋上風況マップにおけるWRF計算精度の検証

座長 ： 宇田川佑介（東大生産研）

C109

中島

孝 (東海大) エネルギー・マネジメントにおける気象学と需要科学の協働

C110

南波

和樹 (首都大システムデザイン) 日射量予測の変更に合わせた太陽光蓄電池の充放電制御法

C111

益田

泰輔 (名城大) 日射予測の電力系統需給制御への適用

C112

宇田川 佑介 (東大生産研) 日射量予測の改善が電力系統における需給運用に与える影響

C113

野本

哲 (中部電力) 電力需給における日射強度予測の必要性と予測精度

総合討論 (5～10分)― 11 ―

大会第1日

10月26日(水)9:30～12:30

スペシャル・セッション

D 会場
海大陸における大気・海洋・陸面マルチスケール相互作用研究―国際集中観測YMCに向けて―
座長 ： 竹見 哲也（京大防災研）
趣旨説明
D101

米山

邦夫 (JAMSTEC) Years of the Maritime Continent - 海大陸研究強化年

D102

猪上

淳 (極地研) 極域予測年(YOPP)の準備状況

D103

茂木
達

耕作 (JAMSTEC) Pre-YMC観測期間中のMJO通過によるスマトラ西岸沖バリアレイヤーの発

D104

松岸
証

修平 (東大院理) Pre-YMC、MJO通過時におけるNICAMと観測の地表面潜熱フラックスの検

D105

安永

数明 (富山大理) Warm Pool域における水蒸気変動特性に関する研究

D106

那須野 智江 (JAMSTEC) 2015年11-12月の海大陸集中観測期間のMJO発達過程

D107

耿 驃 (JAMSTEC/RCGC) スマトラ島沖で「みらい」偏波ドップラーレーダーにより観測された西進擾乱の通過に伴う日周期降水活動への影響

D108

鈴木 賢士 (山口大院) インドネシア・スマトラ島でのビデオゾンデとみらい偏波降雨レーダとの
同期観測

D109

勝俣 昌己 (JAMSTEC) Pre-YMC集中観測期間における船舶搭載ライダーを用いた洋上水蒸気の高
解像度観測

D110

横井

覚 (JAMSTEC)

Pre-YMC観測データを用いた降水日変化メカニズムの検証

D111

山中

大学 (JAMSTEC) 海大陸西岸における「重力波族」の出現状態

D112

鈴木
変動

順子 (JAMSTEC) Pre-YMC 期間中にコトタバンで観測された波動にともなう水蒸気・オゾン

D113

西本

絵梨子 (京大院理) 成層圏QBOが南半球夏季MJOにおよぼす影響について― 12 ―

大会第1日

10月26日(水)13:30～17:00

一般口頭発表A 会場
降水システムⅡ
座長 ： 津口 裕茂（気象研）
A151

山本

宗尚 (京大院理) チベット高原におけるGSMaP降雨判定手法の改良

A152

伊藤 直 (京大生存研) 稠密GNSS受信ネットワークによる可降水量の時間・空間変動のリアルタイ
ム観測

A153

清水
検証

慎吾 (防災科研) 地上設置型マイクロ波放射計ネットワークを用いた可降水量の水平分布の

A154

中井

専人 (防災科研・雪氷) レーダー降水量推定への降雪種観測の即時利用の試み

A155

二宮

洸三 (無所属) 1982年7月23-25日の九州（長崎）豪雨の降水系：再検討

A156

加藤

輝之 (気象研) 2016年6月20-21日の長崎・熊本での大雨の発生要因について

A157

津口 裕茂 (気象研) 「平成27年9月関東・東北豪雨」の発生要因について （その２）上空の環境場と豪雨発生との関係 -A158

佐野 哲也 (NICT) 夏季静穏時に甲府盆地で発達した対流性降水システムの出現に先立つ気象場の
事例解析

A159

竹見

哲也 (京大防災研) 擬似温暖化実験による平成26年8月豪雨への気候変動影響の解析

A160

廣川

康隆 (気象庁予報) 降水システム形成に寄与する渦位場の特徴 その2

座長 ： 馬場 雄也（気象研）
A161

當房

豊 (極地研)A162

田尻

拓也 (気象研) 鉱物ダスト粒子氷晶核能の温度依存性（その２）CRAFTを用いた氷晶核の数濃度の計測：コロラド高原での事例

A163

大瀧

莞司 (名大院環境) 東海地方における対流性降水域にみられた霰領域と上昇流統計値の関係

A164

山下

晃 (大阪教育大) 空気模様を作る雪の結晶成長

A165

齋藤

泉 (名工大院工) 積雲内における雲粒子の成長

A166

三隅

良平 (防災科研) 東京スカイツリーで観測された下層雲の雲粒粒径の特徴

A167

馬場

雄也 (JAMSTEC) TOGA-COARE実験から得られる統計的雲構造

A168

村上

英世 (いい研) 新人工降雨システムの地球温暖化への効果― 13 ―

大会第1日

10月26日(水)13:30～17:00

一般口頭発表B 会場
データ同化
座長 ： 本田 匠（理化学研究所計算科学研究機構）
B151

山下 浩史 (気象庁数値予報) 気象衛星ひまわり8号から算出される大気追跡風の現業数値予報シ
ステムにおける利用開始

B152

大塚

道子 (気象研) ひまわり８号高頻度大気追跡風のデータ同化実験―その２―

B153

澤田

洋平 (理研計算科学) ひまわり8号を活かした局地的大雨の予測精度向上の試み

B154

本田 匠 (理研計算科学) ひまわり 8 号輝度温度観測のデータ同化研究: 平成 27 年 9月関東・東北豪雨事例

B155

岡本 幸三 (気象研) ひまわり8号の曇天域赤外輝度温度同化（第２報）観測誤差等の同化パラメー
タの設定

B156

上清
評価

直隆 (気象研) ハイパー赤外サウンダの雲域全球同化と予報誤差感度に基づく観測データの

B157

岡崎

淳史 (理研計算科学) 次世代静止衛星搭載降水レーダデータの同化実験にむけて

B158

川畑

拓矢 (気象研) 二重偏波レーダーデータを用いたデータ同化実験

座長 ： 小槻 峻司（理化学研究所計算科学研究機構）
B159

Lien Guo-Yuan (理研計算科学) LETKF assimilation of dense radar data for short-range
fine-scale prediction of convective systems

B160

大塚 成徳 (理研計算科学) フェーズドアレイ気象レーダを用いた三次元降水補外予測へのデータ
同化の適用

B161

前島

康光 (理研計算科学) 高頻度地上観測データ同化の局地的豪雨予報へのインパクト

B162

国井 勝 (気象研) 領域大気海洋結合モデルを用いたアンサンブルカルマンフィルタの構築（第3報）

B163

石橋

俊之 (気象研) 観測誤差共分散構造の診断とその利用（2）

B164

寺崎

康児 (理研計算科学) 観測誤差相関を考慮したデータ同化手法の開発

B165

斉藤

和雄 (気象研) アンサンブルデータ同化のための摂動手法について（序報）

B166

小槻

峻司 (理研計算科学) アンサンブルカルマンフィルタの適応型共分散緩和手法

B167

近藤
影響

圭一 (理研計算科学) 10240メンバーアンサンブルデータ同化による局所化の解析誤差へのB168

レ デュック (JAMSTEC) Development of a local Deterministic Ensemble Kalman Filterand comparison with LETKF― 14 ―

大会第1日

10月26日(水)13:30～17:00

一般口頭発表C 会場
大気境界層
座長 ： 高根 雄也（産総研）
C151

高根

雄也 (産総研) 領域気候・建物エネルギー連成数値モデルによる都市気候と電力需要の再現

C152

中山

浩成 (原子力機構) リサイクリング技術を用いたLES温度成層乱流生成手法に関する研究

C153

伊藤

純至 (気象研) JMANHMによる肱川あらしの数値的再現

C154

服部 康男 (電中研) 蔵王風下での山岳波に起因するメソ擾乱の中立大気接地層乱流への干渉に関するLESによる洞察

C155

新藤

永樹 (気象研) 2013年8月11日東京の最低気温30.4℃に対する都市モデルの再現性

C156

山口

晃毅 (東北大流体研) 羽田空港における格納庫後流に発生する乱気流の非定常流体解析

C157

高咲

良規 (立正大地球環境) 長野市におけるドップラーライダを用いた山風の観測

C158

鈴木 真一 (防災科研) ドップラーライダー観測から解析された地表近くの風とラジオゾンデ観測
との比較

C159

松尾 諒 (京大人環) 街と森における気温と水蒸気量の関係性について
年-2016年における観測結果より―

C160

堀口 光章 (京大防災研) 大気境界層の発達に伴う大規模乱流構造の出現状況の変化（都市近郊での観測より）

C161

永尾

一平 (名大院環境) 名古屋港で観測された夏季海陸風のホドグラフの鉛直分布（その２）

C162

名越

利幸 (岩手大教育) 岩手雫石盆地で発生する霧のドローンによる観測

C163

北城

佑記 (同志社大院理工) 大阪における海風の長期変動とその要因

C164

大塚 清敏 (大林組技研) 秋田県北部沿岸での海上風観測に見られる冬季における海上風の乱れについて― 15 ――2013年-2014年と2015

大会第1日

10月26日(水)13:30～17:00

一般口頭発表D 会場
大気放射
座長 ： 片桐 秀一郎（九州大学）
D151

中山

智喜 (名大ISEE) 自動車排ガス起源の二次有機エアロゾルの光吸収特性の実験的研究

D152

中川 真秀 (名大ISEE) 単一粒子の光散乱全角度分布計測装置の開発と性能評価エアロゾル粒子による放射影響推定の不確実性の低減のために美保 (海洋大) 広帯域放射伝達モデルMstrnXの気体吸収テーブルの更新

D153

関口

D154

藤川 雅大 (九大応力研) 多視野角・多重散乱偏光ライダーによる粒子タイプ識別及び偏光解消度を用いた雲の相識別手法の開発

D155

太田
解析

晃平 (九大応力研) 衛星・地上型アクティブセンサによるニーオールスンの雲物理量の統計

D156

佐藤

可織 (九大応力研) 衛星搭載ライダを用いた新しい水雲プロダクト

D157

片桐

秀一郎 (九大応力研)

D158

石元

裕史 (気象研) μ-CTデータから得られた積雪粒子の形状と粒子散乱特性の計算

CALIOPデータを用いた雲マスクプロダクトの改訂

大気力学
座長 ： 杉本 憲彦（慶応義塾大学）
D159

杉本

憲彦 (慶大日吉物理) 自発的重力波放射とその反作用

D160

南原 優一 (東大院理) PANSYフルシステム観測に基づく昭和基地上空の対流圏・下部成層圏の重
力波解析

D161

原田 やよい (気象研) JRA-55を用いた北半球冬季の惑星規模波動の伝播特性解析（第５報）～
2013/14年北半球冬季に見られた東西波数2の卓越に着目して～

D162

雨宮

新 (東大院理) PV-Θ位相平面を用いた圏界面付近の不可逆的物質混合の表現

D163

相木

秀則 (名大宇地研) 時間的ローパスフィルタに基づく擾乱位置エネルギーの収支式

D164

野田

彰 (気象研) 一般化された変換Euler平均(GTEM)の データ解析応用上の問題点とその解決策

D165

田中

博 (筑波大計算科学) 大気の鉛直構造関数の数値解法に伴う問題について

D166

北野

慈和 (北大院工) 開水路流れとの類似点に着眼したジェット気流のエネルギー解析

D167

伊賀

啓太 (東大大気海洋研) 円筒容器内で回転する円盤上の軸対称流の側壁付近における加速― 16 ―

大会第2日

10月27日(木)9:15～12:00

一般口頭発表A 会場
気候システムⅠ
座長 ： 小玉 知央（海洋研究開発機構）
A201

中村

哲 (北大院地球環境) 海氷全面消滅（Blue Arctic Ocean実験）に対する冬期大気循環応答

A202

小玉

知央 (JAMSTEC) 14kmメッシュNICAM気候実験データを用いた温帯低気圧の将来変化解析

A203

杉

A204

吉森

A205

長谷川 聡 (土研ICHARM) 全球d4PDFにおける比較SPIを用いた将来の降水量の評価

A206

Cruz Faye Abigail (気象研) Assessment of future changes in climate over Southeast Asia using
NHRCM

正人 (気象研) 将来温暖化時の確率台風強度マップの作成（２）正和 (北大院地球環境) 中高緯度の温暖化が熱帯の降雨分布に与える影響

座長 ： 川瀬 宏明（気象研）
A207

川瀬

A208

今田 由紀子 (気象研) 高解像度MRI-AGCMアンサンブル実験を用いた日本域の10年規模の気温変動に関する要因分析

宏明 (気象研) 地球温暖化が近年の日本の天候に及ぼす影響の定量的評価

A209

高橋 千陽 (東大大気海洋研) 2015年8月上旬に持続した日本の猛暑に対する自然変動と人為起源
温暖化の寄与

A210

筒井 純一 (電中研) 地球温暖化緩和策の長期目標における温室効果ガスの人為的な排出と吸収の均衡についてA211

谷田貝 亜紀代 (弘大気象) ヒマラヤ山岳域のlandslide災害への局地的降水影響の評価（序報）

A212

藤部 文昭 (首都大都市環境) 東京23区における熱中症死亡率の分布とその変動:
2013年についての解析

A213

釜堀

弘隆 (気象研) SEAWINDS海上風データによる熱帯低気圧の平均循環場― 17 ―

大会第2日

10月27日(木)9:15～12:00

一般口頭発表B 会場
気象予報
座長 ： 高谷 祐平（気象研）
B201

山田
いて

和孝 (気象庁数値予報) 2016年3月に実施した気象庁全球モデル(GSM)物理過程等の改良につ

B202

榎本

剛 (京大防災研) 2013年台風第3号Yagiの予報実験

B203

山上 晃央 (筑波大院生命環境) 2012年8月に発生した北極低気圧の予測可能性について－最低中心気圧の予測－

B204

高谷

祐平 (気象研) マルチモデルアンサンブルによる季節予報

B205

粟津

妙華 (理研計算科学) 画像認識を用いた降水予測の検証

気象教育
座長 ： 山本 哲（気象研）
B206

松浦 麻子 (日本科学未来館) 気象及び地球温暖化をテーマとした実験教室の開発と実施・普及～
Miraikan Lab サテライト気象コース「天気が教えてくれる地球のこと」～

B207

関

B208

山本

哲 (気象研) 御雇英人ジョイナーによる東京での気象観測

B209

實本

正樹 (気象予報士会) 2013年3月10日の温帯低気圧に伴う寒冷前線の解析

B210

川井

睦夫 (気象予報士会) 既存デ－タを用いた海陸風の調査について

B211

伊藤 忠 (気象予報士会) 局地解析から見た濃尾平野の積雪 2014年12月18日の事例と2016年1月25日の事例比較

隆則 (気象予報士会) 光音響効果を用いた温室効果実験装置― 18 ―

大会第2日

10月27日(木)9:15～12:00

スペシャル・セッション

C 会場
気候形成の統合的理解―気候科学における基礎研究の推進と地学・地理教育との連携―
座長 ： 植田 宏昭（筑波大生命環境）
C201

松本

淳 (首都大院都市環境、JAMSTEC/DCOP) モンスーン気候

C202

三瓶

岳昭 (会津大) 梅雨降水帯の形成と大規模循環場の力学

C203

立花

義裕 (三重大院生物資源) オホーツク海高気圧再考と高校地学地理

C204

宮坂

貴文 (東大先端研) 夏季北太平洋亜熱帯高気圧の形成力学

C205

加藤 内藏進 (岡大・教育・理科) ドイツと日本の冬から春への季節進行と季節感（春を迎える行
事「ファスナハト」と「節分」に注目して（その2））

C206

早崎

将光 (環境研) 低気圧活動の気候学

C207

植田

宏昭 (筑波大・生命環境) チベット高気圧の形成と変動

座長 ： 野沢 徹（岡山大自然科学）
C208

増田

耕一 (JAMSTEC) 「ケッペンの気候区分」を引退させてそれに代わるものを考えよう

C209

中山

秀晃 (気象予報士会) 高校地理教育における気候分野の扱いと課題

C210

西川

はつみ (北大低温研) 大気循環に影響する北太平洋移行領域周辺の流動構造

C211

三寺

史夫 (北大低温研) 海洋循環の西岸強化とロスビー波

C212

川崎

健太 (三重大院生物資源) オホーツク海の存在が及ぼす梅雨強化メカニズム

C213

高谷

康太郎 (京都産大) シベリア高気圧／冬季東アジアモンスーンの変動― 19 ―

大会第2日

10月27日(木)9:15～12:00

スペシャル・セッション

D 会場
あかつきが拓く惑星気象学
座長 ： 高木 征弘（京都産業大理）
はじめに
D201

佐藤

毅彦 (宇宙研) 金星周回軌道のあかつき科学機器と観測計画

D202

佐藤

毅彦 (宇宙研) あかつき IR2 カメラによる金星大気科学

D203

田口

真 (立教大) 金星雲頂高度に発見された巨大重力波

D204

安藤

紘基 (京産大) 「あかつき」電波掩蔽観測の初期成果報告

D205

高橋 幸弘 (大学院理学研究院) あかつきによる雷検出の現状 Latest status of lightning
detection by Akatsuki

D206

小郷原 一智 (滋賀県大) 金星探査機「あかつき」Level 3プロダクトに見られる雲パターンの時間
変化

D207

堀之内 武 (北大院地球環境) 金星探査機「あかつき」の紫外データを用いた雲追跡

D208

山本 勝 (九大応力研) 放射コードを組み込んだ金星GCMでシミュレートされた気温および大循環
構造についてD209

杉本

憲彦 (慶大日吉物理)

D210

樫村

博基 (JAMSTEC) 簡易金星版AFES高解像度計算におけるエネルギースペクトルの鉛直分布

D211

三村

和男 (東海大学教養学部) 回転水槽実験におけるスーパー・ローテーション

D212

山中

大学 (JAMSTEC) 地球の海はなぜ干上がらないのか: 「雨滴惑星」の考察

AFESおよびLMD/GCMで再現された金星大気中の波の比較

総合討論― 20 ―

大会第3日

10月28日(金)

9:15～11:30

一般口頭発表A 会場
気候システムⅡ
座長 ： 川合 秀明（気象研）
A301

Chen Ying-Wen (JAMSTEC) NICAMにおける上層雲の温暖化応答―シングル・ダブルモーメントバ
ルクスキーム間の相違―

A302

河本

和明 (長大環境) CloudSat搭載レーダから得られた雲層内の降水発生状況の解析

A303

川合

秀明 (気象研) 衛星から見た北極海の下層雲の特徴

A304

行本

誠史 (気象研) 気象研究所地球システムモデルMRI-ESM2の気候再現性

A305

竹村 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による放射収支変化と気温変化との関係性の検証

座長 ： 高橋 千陽（東京大学大気海洋研究所）
A306

桑名 佑典 (岡山大教育理科) 東アジアとの比較気候学的視点でみたヨーロッパの春への進行と低気圧活動（2000年の事例解析）

A307

松本 健吾 (岡山大・院) 梅雨最盛期と盛夏期の東日本における大雨日の降水特性と総観場の気候
学的解析

A308

槌田

A309

山口 拓朗 (岡山大教育) 1970年代以降の冬型気圧配置の特徴に関する解析（初冬と真冬との違いを意識して）

知恭 (岡山大教育) 日本の盛夏期の降水特性と大気場に関する総観気候学的解析(2)

A310

高橋

千陽 (東大大気海洋研) 過去20年間の太平洋貿易風加速に対する硫酸性エアロゾルの役割

A311

前田

修平 (気象研) ITCZの強い積雲対流活動がもたらした2014年暖候期の北太平洋の循環偏差

A312

黒田

友二 (気象研) 北半球亜熱帯ジェットの月々変動とその影響― 21 ―

大会第3日

10月28日(金)

9:15～11:30

一般口頭発表B 会場
物質循環Ⅰ
座長 ： 後藤 大輔（極地研）
B301

稲飯 洋一 (北大院地球環境) 熱帯対流圏界層上端大気起源の経年変動 その原因と成層圏大気質
への影響

B302

山内

恭 (極地研) 南極オゾンホール解消の兆し?

B303

関谷

高志 (JAMSTEC) 対流圏オゾンの全球モデリングにおける水平格子解像度の影響

B304

池上 雅明 (気象庁環境気象) 気象庁 領域大気汚染気象予測モデルへの地上大気汚染観測データ
同化の導入

B305
B306

柴田 泰邦 (首都大システムデザイン) 下層大気中のCO2濃度と気温鉛直分布のライダー同時観測
Patra Prabir (JAMSTEC) On the use of aircraft CO2 observations for carbon cycle studies
貴史 (気象研) 複数の衛星観測データを用いたCO2データ同化実験

B307

眞木

B308

佐々井 崇博 (東北大院理) 衛星データ利用型モデルによるアジア10kmメッシュの陸域炭素収支解
析

B309

保科

B310

後藤 大輔 (極地研) スバールバル諸島ニーオルスンにおける大気中CO2濃度および炭素同位体比
の時間変動

B311

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

優 (環境研) 酸素や炭素同位体の測定に基づく大気CO2濃度変動成分の起源推定法の開発― 22 ―

大会第3日

10月28日(金)

9:15～11:30

一般口頭発表C 会場
観測手法
座長 ： 酒井 哲（気象研）
C301

森

昂志 (京大生存研) 小型無人航空機・MUレーダー同時観測実験

C302

田畑

啓 (京大生存圏) EAR-RASSによる赤道域UTLSの気温変動の連続観測に関する研究

C303

内野

修 (環境研) GOSAT-2プロダクト検証用ライダーの開発と試験観測

C304

酒井

哲 (気象研) 局地的大雨予測のための可搬性に優れた次世代型水蒸気ライダーの開発（2）

C305
C306

泉 敏治 (気象研) ミーライダーデータから算出した混合層高度
Baron Philippe (NICT) Measurement Performance Assessment of Future Space-Borne Doppler Wind
Lidar for Numerical Weather Prediction

C307

下妻

C308

佐藤 晋介 (NICT) フェーズドアレイ気象レーダーのデータ品質管理～地表面クラッタの統計的性質～

C309

吉田

翔 (気象工学) フェーズドアレイ気象レーダの逐次的ＺＲ式推定手法の検討

C310

民田

晴也 (名大宇地研) 降雪粒子の立体形状と等価体積直径

C311

山本

哲 (気象研) 極細熱電対による気温観測における日射／放射影響の評価

C312

上條

賢一 (東洋大) 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

達也 (長大院工学) XRAINを用いたGPM主衛星二周波降水レーダの降水強度の評価― 23 ―

大会第3日

10月28日(金)

9:15～11:30

一般口頭発表D 会場
中高緯度大気座長 ： 山田 恭平（国立極地研究所）
D301

山田

恭平 (極地研) NHMによる南極定期予報計算の導入

D302

菅野

湧貴 (東北大院・理) 中高緯度直接循環の3次元構造とボーラス速度

D303

庭野

匡思 (気象研) 極域領域気候モデルNHM-SMAPの初期評価結果

D304

青木 輝夫 (岡山大院自然) グリーンランド氷床上SIGMA―Aサイトにおける放射収支観測― 近赤外アルベドと気温の関係 ―

D305

本田

D306

趙

D307

清水

明治 (新潟大理) 2016年1月下旬の日本各地に記録的寒波をもたらした大気循環場の特徴
寧 (九大総理工) Response of SST in the Sea of Japan on the Winter Cyclones
亮介 (同志社大院理工)Lanczosフィルタを用いたPolar Lowの客観的検出

中層大気
座長 ： 直江 寛明（気象研）
D308

木下

武也 (JAMSTEC) 波が作る成層圏の物質輸送の3次元構造について

D309

平野

創一朗 (東大院理) 北半球昇温時の物質循環の東西非一様性

D310

小新 大 (東大院理) アンサンブルカルマンフィルターを用いた下部熱圏までのICSOM期間中のデータ同化解析

D311

岩尾

航希 (熊本高専) 冬季中層大気における西風分布とプラネタリー波

D312

直江

寛明 (気象研) QBOが成層圏中高緯度循環に与える影響 (QBOi実験)― 24 ―

大会第3日

10月28日(金)13:30～17:00

一般口頭発表A 会場
熱帯大気・台風
座長 ： 山田 広幸（琉球大学）
A351

坪木 和久 (名大宇地研) 台風の力学的・熱力学的・雲物理学的構造の量的解析のための航空機な
どの飛翔体を用いた観測計画

A352

森 一正 (高層台) 台風Yancy(T9313)の初期発達過程の解析（続）－啓風丸Ⅰレーダー観測と数値実験結果を用いて－A353

山田

広幸 (琉球大理) 2010年第7号は「猛烈な」台風だった

A354

嶋田

宇大 (気象研) 2015 年台風第15 号の壁雲交換後の急発達に関する観測的研究

A355

山口

宗彦 (気象研) 1ヶ月予測は2016年の不活発な台風活動を予測できていたか？

A356

伊藤

耕介 (琉大理) RSMC Tokyoによる台風強度の発表予報の誤差と環境場との関係

座長 ： 和田 章義（気象研）
A357

伊藤

耕介 (琉大理) 発達期から成熟期にかけての軸対称的な台風の構造上の特徴

A358

辻野

智紀 (宇地研) 理想化した熱帯低気圧に伴う長寿命多重壁雲の維持メカニズム

A359

小嶋 ゆう実 (岡大・教育・理科) 秋が深まった時期のTy1326に伴う日本列島での広域降水の特徴～季節進行の中での違いの理解に向けて～

A360

和田

A361

筆保 弘徳 (横浜国大) 台風発生環境場の統計解析 ～発生時の環境場はどのように影響するの
か？～

A362

中野 満寿男 (JAMSTEC) 全球非静力学モデルによる季節内変動と北西太平洋域の台風発生数の
将来変化

A363

金田 幸恵 (名大ISEE) 21世紀末を想定した擬似温暖化実験による伊勢湾台風の将来最大強度推定（続報）温暖化による強化プロセス

A364

柳瀬

A365

伍

A366

清木 亜矢子 (JAMSTEC) エルニーニョ非発生年における春以降の西風バースト欠如と背景場との関係

章義 (気象研) 海洋環境場が台風数値シミュレーションに与える影響

亘 (東大大気海洋研) 北大西洋の熱帯・亜熱帯・温帯における低気圧の理想化実験
培明 (JAMSTEC/DCOP) MJOと日変化対流によるスマトラ島西岸の集中豪雨― 25 ―

大会第3日

10月28日(金)13:30～17:00

一般口頭発表B 会場
物質循環Ⅱ
座長 ： 五十嵐康人（気象研）B351

車
較

裕輝 (名大ISEE研) イソプレンによる新粒子生成抑制：京都市内と東京多摩丘陵での観測の比

B352

鵜野

伊津志 (九大応力研) 粗大硝酸塩の越境輸送の重要性と生成要因

B353

渡邊

明 (福島大・理工) 大気中放射性物質の減衰特性

B354

鶴田 治雄 (RESTEC) 大気環境常時測定局で使用済みテープろ紙の分析による福島第一原子力発
電所事故直後における東日本での大気中放射性セシウムの時空間分布(その３)：関東地方での複雑な輸送過程の解明

B355

五十嵐 康人 (気象研) 放射性セシウムの大気への再浮遊でバイオエアロゾルが果たす役割

B356

張

B357

田中 泰宙 (気象研) 極東の森林・泥炭火災の煙は北日本にどのくらい飛来しているか：エーロゾ
ル再解析による研究

代洲 (熊本県立大環境共生) 九州西岸における偏西風中のバイオエアロゾルの変動

B358

武 靖 (名大院環境) Regional Characteristics of Recent Dust Occurrence and Its Controlling Factors
in East Asia

B359

鄭

運先 (名大ISEE) Asian dust effect on the cloud and precipitation over Korean Peninsula
座長 ： 伊藤 彰記（海洋研究開発機構）

B360

馬場

賢治 (酪農大 環境)

CALIPSOを用いた2012年4月のダストストームの時空間変遷について

慶 (名大院環境) ライダーネットワークが捉えた寒冷前線によるダスト舞い上げの空間構造

B361

河合

B362

神
測

B363

佐藤

B364

伊藤 彰記 (JAMSTEC) 南大洋域へ供給される鉱物エアロゾルに関する全球エアロゾル化学輸送
モデル解析

慶孝 (環境研) シーロメータCHM15kとライダーによるエアロゾル鉛直プロファイルの比較観
陽祐 (理研計算科学) 全球雲解像実験による黒色炭素の北極への輸送

B365

五藤

B366

吉田 真由美 (JAXA/EORC)
ゾル推定アルゴリズム

B367

菊池 麻紀 (JAXA/EORC) JAXAひまわりモニタの開発（２）：時空間変動特性を用いたエアロゾ
ル１時間合成アルゴリズム

B368

弓本

大輔 (環境研) モデル水平分解能のエアロゾル濃度への影響
JAXAひまわりモニタの開発（１）：多波長イメージャによるエアロ

桂也 (気象研) ひまわり8号観測を用いたエアロゾル同化予測システムの開発― 26 ―

大会第3日

10月28日(金)13:30～17:00

スペシャル・セッション

C 会場
気象情報の活用および気象講座・気象教育
座長 ： 多々良秀世（気象予報士会）

C351

多々良 秀世 (camj) 「クロスロード防災気象情報編」による防災啓発支援－気象予報士等、県内の団体での活用を支援－

C352

荒川

知子 (田園調布学園) アクティブ・ラーニング型気象教育による防災意識の向上(2)

C353

安達
て

史典 (愛知県河川課) 災害避難カードを活用した水害に対する地域主体の取組の試行につい

C354

植松

久芳 (予報士会) ～適切な避難行動のありかたについて～

C355

若月

泰孝 (茨城大理) 広島豪雨における気象防災情報の伝達と避難行動に関する現地調査

C356

白石

晶二 (気象予報士会) 気象災害から命を守る(その３)

C357

龍山

康朗 (アナウンス部) 放送メディアが試みる「防災情報が伝わる工夫」

C358

岡田 みはる (ウェザーマップ) テレビの天気予報に天気図が登場することの大切さ～防災の観点
から～

C359

内山

常雄 (気象予報士会) 健康被害を防ぐための気温情報の提供

C360

土井

修二 (気象予報士会) 地方在住予報士の気象情報活用法

座長 ： 與語 基宏（気象予報士会）
C361

槇野

泰夫 (気象予報士会) 聴覚障がい者への気象防災講座

C362

大矢

康裕 (WFT、気象予報士会) 山岳防災におけるDIG（災害図上訓練）の活用について

C363

安福

英俊 (神戸市灘消防署) 消防機関における気象情報の活用事例と気象教育への提言

C364

小池 佳奈 (エムティーアイ) 「3D雨雲ウォッチ～フェーズドアレイレーダ～」アプリによる実証
実験2年 目C365

滋野

哲秀 (龍大) スマートフォンを活用した気象知識の普及について

C366

吉川

契子 (清水西高校) 高校「地学基礎」気象分野の指導上の工夫

C367

加藤 内藏進 (岡大・教育・理科) 降水の『質』の多様性や季節サイクルの中での広域気団分布にも注目した日本の梅雨に関する中学校での授業実践

C368

関谷

C369

奥村 政佳 (横浜国大) 気象情報を利活用した気象・防災教育の取り組み～アイコンで構成された
天気予報・注意報警報アプリケーションの開発～

不二夫 (（一社）日本気象予報士会) 子供たちに天気の楽しさを教える― 27 ―

大会第3日

10月28日(金)13:30～17:00

スペシャル・セッション

D 会場
気候変動が日本・東アジア域の降水現象の変化に及ぼす影響の理解に向けて
座長 ： 濱田 篤（東大大気海洋研）
D351

舘野

愛実 (北大院環境) 中緯度の対流圏上層の渦位擾乱と降水の総観規模変動の関係

D352

横山

千恵 (東大大気海洋研) GPM KuPR観測による中緯度降水の特徴―熱帯降水との対比から―

D353

小野

茉莉花 (東大大気海洋研) GPM-DPRデータを用いた降水システム特性と環境場の関係

D354

濱田

篤 (東大大気海洋研) 日本域の極端降水・極端対流イベントの降水特性・環境場の違い

D355

大塩
て

健志 (気象庁気候情報)

D356

鬼頭

昭雄 (筑波大生命環境) 温暖化時の年最大日降水量の変化と台風の役割

D357

佐藤 尚毅 (学芸大) 気候変動が日本・東アジア域の降水現象の変化に及ぼす影響の理解に向けて

D358

友近
関係

全志 (富山大院理工) 北陸における初冬季の降水量増加傾向と熱帯インド洋の降水活動との

D359

宮坂

貴文 (東大先端研) 海洋前線帯上の移動性擾乱に伴う上昇流に対する力学・熱力学的寄与

CMIP5データにおける日本の極端降水の現在気候再現性評価に向け

座長 ： 小坂 優（東大先端研）
D360

吉田

D361

西井

聡 (JAMSTEC/APL) 北太平洋爆弾低気圧活動長期変動に伴う低気圧発達過程の変化
和晃 (三重大院生物資源) 季節平均降水量の潜在的予測可能性に対する中緯度海洋の役割

D362

関澤
響

偲温 (東大先端研) 海洋大陸における対流活動変動に伴う熱帯から冬季東アジアへの遠隔影

D363

勝部

豪 (千葉大院理) APHRO_JPに見られた沖縄梅雨の数十年規模変動

D364

松村

伸治 (北大院地球環境)

D365

小坂

優 (東大先端研) 階段状の地球温暖化のペースメーカーとしての熱帯太平洋変動

D366

楠

D367

尾瀬

智昭 (気象研) 東アジアの温暖化時降水量予測とモデル依存性

D368

遠藤

洋和 (気象研) 温暖化に伴うアジアモンスーンの変化： SST効果とCO2効果

PDOによる太平洋高気圧とオホーツク海高気圧の変動

昌司 (気象研) 雨のティッピング年の将来予測にどう信頼度情報を付加するか？

― 28 ―

大会第1日

10月26日(水)17:00～18:00

ポスター・セッション

P101

阿部 康一 (（公財）環境科学技術研究所) 大型再処理施設から試験運転時に排出されたI-129の
大気拡散

P102

中坪 稔 (名大院生農) 永久凍土の熱・水特性の変化が東シベリア・カラマツ林の森林水循環に与
える影響

P103

橋本

明弘 (気象研) JMA-NHMを用いたアラブ首長国連邦気象再現実験

P104

早崎

将光 (環境研) 日本におけるPM広域高濃度時の気温逆転層の動態

P105

佐川

正人 (釧路高専) 知床半島羅臼における強風時の気圧変動位相差

P106

桶本

勇二 (防衛大地球海洋) ウィンドプロファイラを活用した強風ナウキャスト

P107

志藤

文武 (気象研) 東京大手町露場周辺における風の微気候とその季節変化

P108

吉田

信夫 (多治見の気温をはかる会) ２０１５年夏の気温調査からみた多治見の気温分布の特徴

P109

北島
解析

育美 (阪大院工) 日本の主要都市における降雨に対するヒートアイランド現象の影響の数値

P110

伊藤

佑 (東北大院理) 平成27年9月関東・東北豪雨の宮城県における発生要因

P111

藤田

実季子 (JAMSTEC) GPS可降水量を用いたCCスケーリングの再考

P112

飯泉

仁之直 (農研機構・農環研) 気象外力データセット間の気温・降水極端指標の再現性の差異

P113

北畠

尚子 (気象大) 1995年11月7－8日に急発達した低気圧のJRA-55再解析における構造

P114

吉田

龍平 (福島大理工) 高解像度アンサンブル気象データを用いた冷害の発生予測

P115

松下

拓樹 (土木研) 2014年2月の大雪時の雪崩発生条件に関する一考察(４)P116

戸塚 紗織 (株式会社エムティーアイ) 「3D雨雲ウォッチ～フェーズドアレイレーダ～」アプリとVRを活用した児童向け防災意識向上のためのイベント実験

P117

加藤 亮平 (防災科研) 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手法の適用可能性－2015年7月24日渋谷駅冠水事例－

P118

大泉

伝 (JAMSTEC)

P119

和田

章義 (気象研) NHM-LETKF大気波浪海洋結合システムにおける海面水温の制御変数化

P120

菊地

亮太 (東北大流体研) グランドアンサンブル予報を用いたリアルタイムデータ同化

P121

青梨 和正 (気象研) Neighboring Ensembleに基づく変分同化法を使った2015年台風18号事例への衛星搭載マイクロ波放射計輝度温度の同化実験

P122

山口

弘誠 (京大防災研) 豪雨の「種」を捉えるための積雲生成シミュレーション

P123

栃本
徴

英伍 (東大大気海洋研) 2015年9月1日に対馬の海上で突風を引き起こした小スケール渦の特

P124

林

P125

櫻井

南海子 (防災科研) ドップラーライダーで観測された積乱雲発生前後の下層風変動

P126

山下

克也 (防災科研・雪氷) 新潟県上越市における降水量の捕捉特性

P127

馬場 賢治 (酪農大 環境) 冬季石狩平野における筋状雲による降雪がもたらす地上気温と気圧の変化についてP128

折笠

成宏 (気象研) エアロゾル濃縮器を利用した氷晶核のモニタリング観測

P129

工藤

玲 (気象研)スーパーコンピュータ「京」を用いた豪雨の広域・高解像度実験

修吾 (気象研) 高解像度モデルによる2016年冬季の再現実験

CALIPSO-MODIS複合解析によるエアロゾルプロダクトの開発― 29 ―

大会第1日

10月26日(水)17:00～18:00

ポスター・セッション

P130

宮崎

P131

渡邊 武志 (東海大TRIC) 東アジア・オセアニア地域における温室効果ガス観測衛星の雲なし観測の影響

理紗 (JAXA/EORC) GCOM-C/SGLI大気プロダクト及びその検証計画の紹介

P132

藤枝

鋼 (気象研) 日本国内における地表面付近の下向き長波長放射量推定法の改良(その２)

P133

小司
定

禎教 (気象研) ひまわり8号水蒸気バンド，可降水量と地上比湿を用いた水蒸気鉛直構造の推

P134

広瀬

正史 (名城大) 地表近傍降水鉛直分布に関する入射角依存性の低減

P135

山地
成

萌果 (JAXA/EORC) GPM/DPR データを用いたGSMaP 用の雨滴粒径分布データベースの作

P136

酒巻

洋 (三菱電機) ドップラーライダー用動揺補正方式の改良

P137

中井

専人 (防災科研・雪氷) レーダーと遠隔地光学式ディスドロメーターの観測値即時処理系

P138

前坂

剛 (防災科研) Kaバンド雲レーダー観測における大気減衰の影響について

P139

佐々

浩司 (高知大理) SCOPE小型レーダーネットワーク計画

P140

小林 隆久 (電中研) ＧＰＭ・ＤＰＲによる降雪観測時の2周波レーダー反射因子の差－２－
Mixed phaseP141

菊池 博史 (阪大院工) X帯気象用二重偏波フェーズドアレイレーダの数値シミュレーションによる観測精度の評価

P142

青木 誠 (NICT) PAWRのドップラー速度測定精度検証－ドップラーライダーで観測された降雨ス
ペクトルとの比較－

P143

諸富

和臣 (日本無線) 日本無線製フェーズドアレイ気象レーダの反射強度評価

P144

早野

真理子 (古野電気) 小型Ｘバンド二重偏波レーダーを用いた雹の検知

P145

薄井

聖 (石川県立大) 冬季発雷の予測―安定度指数による評価―

P146

山浦

剛 (理研計算科学) 浅水波方程式を用いた演算精度限界の理論的実証

P147

村橋 究理基 (北大院理) SCALE-LES を用いた火星大気高解像度計算で得られた大気最下層の循
環構造

P148

大山 博史 (名大ISEE) 陸別のミリ波分光放射計で観測された1 hPa付近の冬季のオゾン濃度変動に
ついて

P149

星

P150

江口

菜穂 (九大応力研) 2011年北半球初冬の中間圏・成層圏のジェットの急変について

P151

吉田

康平 (気象研) MRI-ESM2によるQBOの力学的特性と気候変動応答

P152

太田

芳文 (気象研) 多重散乱の効果を含む線形放射モデルの構築と感度解析への応用

P153

中山

智喜 (名大ISEE) イソプレン起源の二次有機エアロゾルの光学特性:酸化過程による違い

P154

岡村 凜太郎 (東北大院理)
均質性の影響の解明

P155

坂西

渓 (海洋大) 放射伝達モデルRstarへの双方向反射関数BRDFの導入と精度の検討

P156

大竹

秀明 (産総研) 高解像度モデルによる2015年夏季の再現実験結果－日射量予測の検証－

P157

佐伯

田鶴 (JAMSTEC) Decadal trends in regional CO2 fluxes estimated from atmospheric inversions

一平 (新潟大) 北極海氷域変動に伴う成層圏突然昇温の特徴

SCALE-LESデータを用いたMODISの雲物理量の推定における雲の不― 30 ―

大会第1日

10月26日(水)17:00～18:00

ポスター・セッション

P158

出原 雅也 (名大院理学) 実大気における連続観測を目的としたオープンパスレーザー分光メタン
検出器の校正P159

山下

陽介 (JAMSTEC) 人工的なトレーサーを用いた対流圏界面付近の物質交換量推定

P160

市井

和仁 (JAMSTEC) データ駆動型モデルで推定された陸域CO2収支の変動把握

P161

杉田

考史 (環境研) 西シベリア上空のGOSAT（熱赤外バンド）と航空機観測によるメタンの比較

P162

秋吉
性

英治 (環境研) 3つの化学気候モデルによる北半球中高緯度域オゾン層破壊の塩素濃度依存

P163

松枝

秀和 (気象研) CONTRAILで観測された上部対流圏のメタン濃度の分布と変動

P164

森本

真司 (東北大院理) 南極昭和基地における大気中の酸素・二酸化炭素濃度の変動

P165

甲斐 憲次 (名大院環境) モンゴル国ダランザドガドにおけるアジアダストの鉛直分布－2016年
春季－

P166

渡辺 幸一 (富山県立大) 回転翼航空機を利用した富山県における上空大気中の過酸化水素濃度の
測定（Ⅱ）

P167

入口

武史 (気象研) LGEMによる台風強度予測に向けた開発

P168

小山

亮 (気象研) 台風の発達と上層アウトフローの強さとの関係の統計調査

P169

藤原 圭太 (九大院理) インド洋SST改変実験にみられる台風と水蒸気コンベアベルトの相互作用
の変化

P170

八代
性

P171

辻

P172

田盛

智翔也 (琉球大理) 2015年台風第15号の急発達期における壁雲の構造変化

P173

辻野

智紀 (宇地研) 2010 年台風 13 号 (MEGI) の強度変化に対する波浪の役割

P174

北

尚 (理研計算科学) 全球雲解像モデルで再現された熱帯域での降水日周期変動の解像度依存
宏樹 (九大院理) 加熱強制の与え方が台風を模した渦の大きさの変化に与える影響

祐樹 (東大院新領域) 再解析データにおける日本周辺の爆弾低気圧の再現性の検証

P175

山田

P176

山崎 哲 (JAMSTEC)
性擾乱の影響恭平 (極地研) 昭和基地における2015年1月の強風現象の解析

P177

高橋

信人 (宮城大) 1880年以降の日本付近における前線帯の南北変動

P178

安富

奈津子 (京大防災研) 観測データに基づく地上気温気候平均場

P179

小山

博司 (東大大気海洋研) 日本域の歴史的観測データのデジタル化

2010年夏のヨーロッパ・ロシアブロッキングの予測可能性変動における移動

P180

石原

幸司 (気象庁気候情報) 観測所の移転に伴う階級別日数の補正

P181

高橋
影響

洋 (首都大) 東南・南アジアモンスーンのオンセット前後における土壌水分の降水特性への

P182

村田

昭彦 (気象研) 雲解像地域気候モデルによる日本の降水量の再現性

P183

堀

P184

足立

P185

李

P186

阿部

直登 (山形地方気象台) 単層都市キャノピースキームSPUCの積雪モデルの改良
幸穂 (理研計算科学) 関西地域の夏季降水を対象としたSCALEによる将来変化予測（その２）
捷 (名大院環境) CMIP5気候モデルの降雪再現性の評価
学 (JAMSTEC)CMIP5マルチモデルにおける北極海の雲量と雲の放射強制力の再現性― 31 ―

大会第1日

10月26日(水)17:00～18:00

ポスター・セッション

P187

仲江川 敏之 (気象研) オーストラリアを対象としたノンパラメトリック法による将来気候アナロ
グ

P188

井上

知栄 (首都大都市環境) インドにおける降水量の季節進行とその長期変動

P189

渡邊

英樹 (東大院新領域) 夏季日本の家庭用エネルギー消費と熱帯の気候変動現象の関係

P190

栁澤
測

和紀 (阪大院工) 重回帰分析と作物収量モデルを用いた気候変動による兵庫県のコメ収量予P191

安孫子 悟 (首都大院都市環境) 日本の降雪深と大気循環場の関係とその年々変動

P192

大泉

三津夫 (気象大) NHRCM の都市キャノピースキームに導入した積雪サブモデルの特性

P193

一柳

錦平 (熊本大院先端科学) 日本における降水同位体比の年加重平均値の推定

P194

遠藤 伸彦 (農環研) 日別降水発現に対するマルコフ連鎖モデルのパラメータの推定とその空間分
布の特徴－関東地方東部を事例として－

P195

荒井

建伍 (富山大院理工)

P196

浅野

裕樹 (筑波大院生命環境) 箱根町仙石原で発生する霧の観測研究

P197

村崎 万代 (気象研) JRA-55CHSを境界条件に用いたNHMによる大気応答その3梅雨期の日本域における対流活動の変化

EOF解析から見た冬季の北陸地域の気象状況の時間変化― 32 ―

大会第3日

10月28日(金)11:30～12:30

ポスター・セッション

P301

岡田

P302

栁瀬 篤志 (名大院環境) 『Pre-YMC』観測実験においてスマトラ島西岸で観測された降水システ
ムの伝播特性将誌 (農環研) 気候・水資源制約下での農業適応策としての灌漑面積拡大の有効性

P303

佐藤

友徳 (北大院地球環境) メガラヤ丘陵周辺における降水日変化の南北非対称について

P304

松下

拓樹 (土木研) 長野県乗鞍高原付近で発生した雨氷～2016年1月29日の事例～

P305

佐々木 博三 (日大院総合基礎) 宮崎平野における海風の特性

P306

吉田

P307

高橋 洋 (首都大) 日本近海の海面水温が関東地方の気温に与える影響 -地域スケールの水蒸気温
室効果-

敏哉 (京大院理) 実在都市における粗度パラメータと流れ場との関係性に関するLES解析

P308

清野

直子 (気象研) 首都圏における対流性降水環境場の観測と数値実験（２）

P309

中前

久美 (高知工科大) 高知県における過去の雨量データから解析した豪雨の頻度分布P310

下瀬 健一 (防災科研) 変分法を用いた複数台ドップラー解析において観測演算子が下層水平風速
場の解析精度に与える影響

P311

藤田 実季子 (JAMSTEC) アンサンブル予報データを用いた低頻度事象の統計解析「平成27年9月関東・東北豪雨（鬼怒川）」を例に-P312

細井 杏里 (千葉大CEReS)
所について

P313

松尾 奈緒子 (三重大生物資源) 降水の酸素・水素安定同位体比を利用した紀伊半島における降水への森林の影響の解明

P314

岩井

尚晴 (阪大基礎工) ニューラルネットワークを用いた日平均気温の予測

P315

野村

光春 (電中研) 相当温位を用いた雨雪判別の可能性の検討

P316

石垣

雄太 (古野電気) Xバンド気象レーダーを用いた都市小河川の水位予測

P317

三浦

裕司 (いであ) 現象のスケールを考慮した短時間予測雨量の精度向上の取組

P318

牛山

朋來 (土研ICHARM) 2015年鬼怒川洪水のLETKF解析のメンバー数依存性P319

吉岡 大秋 (京大院理) アンサンブルダウンスケール実験による台風発生メカニズムに関する解析−2016 年ハリケーン PALI の事例−

P320

中野 満寿男 (JAMSTEC) 正二十面体格子全球非静力学モデルにおける単精度の可用性の検討～
傾圧不安定波P321

吉岡 真由美 (名大ISEE) 雲解像モデルCReSSを用いたフェーズドアレイデータ同化実験:
2015年6月21日の積乱雲の事例

P322

山崎

行浩 (九大院理) 発達する温帯低気圧による関東地方での竜巻等突風の発生環境場

P323

岩井

宏徳 (NICT) 海上竜巻の傾きの時間・高度変化

P324

吉田

智 (気象研) 庄内平野における冬季雷３次元観測の初期解析

P325

妻鹿

友昭 (阪大院工) 新しいGSMaP 雨量計補正降水マップ(GSMaP Gauge)の検証

P326

山田

芳則 (気象研) 石狩平野における大雪発生時の降雪雲や気流の特徴

P327

原田

正輝 (京大院理) 過冷却水滴に着目した降雪システムの鉛直構造の解析

P328

橋本

明弘 (気象研) 多次元ビン法微物理モデルを用いたバルク法粒子クラスの検討

TRMM/PRで検出したアジア域における極端な降雨イベントの発生場― 33 ―

大会第3日

10月28日(金)11:30～12:30

ポスター・セッション

P329

西澤

智明 (環境研) ライダーデータを用いたエアロゾルコンポーネント導出パッケージの開発

P330

小野

遼太 (東海大) エアロゾルの影響に着目した衛星推定日射量の地上検証

P331

西澤

慶一 (電中研) 静止気象衛星から観測された散乱日射強度に基づく地上日射量の推定法

P332

豊嶋
比較

紘一 (千葉大CEReS)

P333

古澤

文江 (名大宇地研) 衛星観測データを用いた降水プロダクト間の比較

P334

岩間

夏紀 (長大院工学) 降水強度と質量重み付き平均粒径の解析

P335

瀬古

弘 (気象研) 航空機からのSSRモードSダウンリンクデータの同化実験（その2)

P336

永井

智広 (気象研) 局地的豪雨予測のための機動観測用水蒸気ラマンライダーの開発（Ⅱ）

P337

小川

まり子 (神戸大地域連携) 統計的手法を用いたビデオゾンデの定量性検討に関する研究

P338

金子

有紀 (JAXA/EORC) 2台のKa帯レーダによる降水粒子および融解層の観測

P339

吉村

洸太朗 (高知大院理) 高知大MPレーダーによるレーダーネットワーク

P340

藤原

達朗 (阪大院工) Ku帯二重偏波レーダを用いた偏波観測精度の評価

P341

佐野

哲也 (NICT) 吹田PAWR観測の降雨減衰の補正への国土交通省XRAIN観測データの利用

P342

南雲

信宏 (気象研) 二重偏波レーダーで観測された再凍結層の特徴－2016年1月29日の事例－

P343

道本 光一郎 (ウェザー・サービス) フェーズドアレイ気象レーダー（PAWR）による降水量推定に向けた取り組み

P344

Nguyen Vinh Xuan Tien (北大院環境) Global WRF simulations with the oceanic thermal forcing

P345

角田

裕磨 (九大院総理工) 厚い雲で覆われた惑星の自転速度が大気大循環に与える影響

P346

山本

直人 (京大院理) 3次元のスペクトル法を用いた静水圧大気モデルの作成

P347

幸若

裕也 (福岡大院理) 北半球冬季の熱帯下部成層圏にみられる雲の経年変動

P348

劉

P349

三村

慧 (北大院環境) 二粒径エアロゾル分布条件下での熱帯対流圏界層内巻雲生成

P350

安井

良輔 (東大院理) 中間圏および下部熱圏の運動量収支

P351

佐久間 隼司 (新潟大院自然科学) 不均質雲における三次元放射伝達モデルの精度検証

P352

谷川
影響

朋範 (気象研) 海氷の放射伝達モデルを用いた大気・積雪が海氷の波長別アルベドに与える

P353

石田

春磨 (気象研) 高解像度大気モデルにおける広帯域赤外フラックスの3次元放射伝達計算

P354

及川

栄治 (環境研) CloudSat/CALIPSO衛星データを用いた地球の放射収支の見積もり

ひまわり8号Griddedプロダクトの公開と精密幾何補正前後の位置補正

光宇 (九大院理) 南極域におけるオゾン変動と力学場の関係

P355

今川

翔平 (富山大学院理工) 沖縄・辺戸岬における太陽放射観測から得られた雲の光学的特性

P356

白石

浩一 (福岡大理) 福岡でライダーにより観測された大気エアロゾルの蛍光特性

P357

梅澤

拓 (環境研)P358

原

CONTRAILで観測されたアジア上空のCO2変動とアジアンモンスーンとの関連

圭一郎 (福大・理) 海洋大気境界層内のブラックカーボン濃度水平分布― 34 ―

大会第3日

10月28日(金)11:30～12:30

ポスター・セッション

P359

菅原

広史 (防大) 首都圏広域における二酸化炭素排出の測定

P360

財前

祐二 (気象研) 冬季つくばにおけるサブミクロンエアロゾルの混合状態

P361

石島

健太郎 (JAMSTEC) Passive tracerを用いたNICAMの大気輸送の検証

P362

藤田 遼 (東北大院理) ユーラシア大陸上空の対流圏界面領域における大気中CH4濃度とその炭素・水素同位体比の季節変動の解析

P363

渡辺

幸一 (富山県立大) 北陸地方におけるPM2.5中の水溶イオン成分の連続測定

P364

甲斐

憲次 (名大院環境) モンゴル国の乾燥地域におけるアジアダストの水平分布解析

P365

斎藤
組

龍生 (東京海上研究所) 確率台風モデルを用いた台風発生数の季節予報精度向上に向けた取

P366

高橋

直也 (東北大院理)

P367

松葉

史剛 (京大院理) 2007年1月に発生したボルネオ渦に関する数値実験

P368

三輪

夏菜 (筑波大院生命環境) ENSOの遷移期における北西太平洋熱帯低気圧の発生数の特徴

P369

山根

悠介 (常葉大) バングラデシュにおける降水強度の季節変動について

P370

福島 あずさ (神戸学院大) インド・アッサム州北部における局地的降雨の事例日降雨量グリッドデータ（IMD4）と地点観測データの比較-

P371

寺尾

徹 (香川大教育) ８月の西武北太平洋モンスーン抑制とインド亜大陸北東部の洪水

P372

須長

智洋 (筑波大院生命環境) 自己組織化マップ（SOM）を用いた AO と NAO の違いの解析

P373

雨貝

裕介 (筑波大院生命環境) 南岸低気圧活動を規定する太平洋の大気海洋結合変動

P374

瀧川

宏樹 (筑波大院生命環境) 大気海洋陸面結合系から見た夏季西アフリカモンスーン

P375

安藤

雄太 (三重大院生物資源) 初冬の極夜ジェットの季節進行の停滞とシベリアの寒冷化

P376

永野

隆士 (東京海上研究所) 気候変動による淀川流域における洪水リスクの確率的評価

P377

伊藤 昭彦 (環境研) モンスーンアジアにおける陸域生態系への気候変動影響：複数モデルを用いた解析

Cloud Object解析手法を用いた熱帯域の雲特性と環境場の関係の解明

P378

若月

P379

田上 雅浩 (東大院工) 同位体領域気候モデルを用いた日本域における降水の同位体比の高解像度
再現実験

P380

西森 基貴 (農研機構・農環研) 経験的統計ダウンスケーリング手法(ESD)による複数気候要素の変動再現－力学ダウンスケール結果との比較－

泰孝 (茨城大理) 中部山岳域の積雪の気候変化と昇温

P381

山崎

稜太 (日本大院総合基礎) 浦河における風速の急変動メカニズム

P382

水瀬

正雄 (長岡市) 日本における大気圏外の太陽輻射量と気温の日別平滑平年値の関係について

P383

田中 朱美 (北海道農研センター) 北海道農業の気候変動影響評価に向けた気候予測情報の統計的ダウンスケーリング

P384

増田

宇将 (筑波大院生命環境) 北半球における降雪、積雪、融雪の将来変化

P385

塩竈

秀夫 (環境研) 気候変動の検出と要因分析に関するモデル相互比較計画 (DAMIP/CMIP6)

P386

牛上 直斗 (筑波大院生命環境) チベット高気圧の季節的な発達における非断熱加熱と背景風の相互作用― 35 ―

大会第3日

10月28日(金)11:30～12:30

ポスター・セッション

P387

野津

雅人 (首都大) 南シナ海北西部沿岸における冬季二重気温逆転層発生についての熱収支解析

P388

小林

ちあき (気象研) 対流圏子午面循環におけるENSOの影響

P389

梶川 義幸 (理研計算科学) 東アジアの冬季・夏季モンスーン年々変動を繋ぐ東シナ海の海面水温
の役割

P390

山田

洋平 (JAMSTEC) 2015年台風シーズンのアンサンブル再現実験

P391

石原

幸司 (気象庁気候情報)

P392

野崎 瑛一 (筑波大院生命環境) オホーツク海高気圧の季節進行における海洋・陸面フィードバッ
クの定量化

P393

木村

P394

原

P395

栗林

正俊 (長野県環保研) 長野県における長期的な気象観測値の詳細解析

P396

福井

真 (東北大院理) 従来型観測のみを用いた日本域再解析システムの降水量の再現性

P397

野坂

真也 (気象研) やまじ風の再現に関する解像度の影響

MRI-NHRCM05による不確実性を考慮した日本域の気候変化予測

浩彰 (日本大院総合基礎) 北陸地方における局地的豪雪の分布パターン
政之 (埼玉県CESS) 東京都市圏における緑地の暑熱環境緩和効果の定量的評価― 36 ―

講演者索引<A>

Fujikawa Masahiro ( 藤川 雅大 )D154

Abe Koichi ( 阿部 康一 )P101

Fujita Mikiko ( 藤田 実季子 )P111

Abe Manabu ( 阿部 学 )P186

Fujita Mikiko ( 藤田 実季子 )P311

Abiko Satoru ( 安孫子 悟 )P191

Fujita Ryo ( 藤田 遼 )P362Adachi Fuminori ( 安達 史典 )C353

Fujiwara Keita ( 藤原 圭太 )P169

Adachi Sachiho ( 足立 幸穂 )P184

Fujiwara Tatsuro ( 藤原 達朗 )P340

Adachi Toru ( 足立 透 )A105Fukui Shin ( 福井 真 )P396

Aiki Hidenori ( 相木 秀則 )D163

Fukushima Azusa ( 福島 あずさ )P370

Akiyoshi Hideharu ( 秋吉 英治 )P162

Furuzawa Fumie ( 古澤 文江 )P333

Amagai Yusuke ( 雨貝 裕介 )P373

Amemiya Arata ( 雨宮 新 )D162

Ando Hiroki ( 安藤 紘基 )D204

Ando Yuta ( 安藤 雄太 )P375

Aoki Makoto ( 青木 誠 )P142Aoki Teruo ( 青木 輝夫 )

D304

<H>

Aonashi Kazumasa ( 青梨 和正 )P121

Hamada Atsushi ( 濱田 篤 )B113Arai Kengo ( 荒井 建伍 )P195

Hamada Atsushi ( 濱田 篤 )

D354

<G>

Awazu Taeka ( 粟津 妙華 )B205

Harada Yayoi ( 原田 やよい )D161

Hasegawa Akira ( 長谷川 聡 )A205Hashimoto Akihiro ( 橋本 明弘 )P103Hashimoto Akihiro ( 橋本 明弘 )P328Hashino Tempei ( 端野 典平 )B102

Hattori Yasuo ( 服部 康男 )C154Hayano Mariko ( 早野 真理子 )P144

Hayasaki Masamitsu ( 早崎 将光 )

C206
P104

Chen Ying-wen ( ﾁｪﾝ ｲﾝｳｪﾝ )A301

Hayasaki Masamitsu ( 早崎 将光 )Cruz Faye Abigail ( ｸﾙﾂ ﾌｪｲ )A206

Hayashi Shugo ( 林 修吾 )P124

Hirano Soichiro ( 平野 創一朗 )D309

Hirockawa Yasutaka ( 廣川 康隆 )A160

Hirose Hitoshi ( 広瀬 民志 )B112

Hirose Masafumi ( 広瀬 正史 )P134

Hojo Yuki ( 北城 佑記 )C163

Honda Meiji ( 本田 明治 )D305

Honda Takumi ( 本田 匠 )B154Hori Naoto ( 堀 直登 )P183

Horiguchi Mitsuaki ( 堀口 光章 )C160

Horinouchi Takeshi ( 堀之内 武 )D207

Hoshi Kazuhira ( 星 一平 )

P149

A361

Hoshina Yu ( 保科 優 )B309

Fujibe Fumiaki ( 藤部 文昭 )A212

Hosoi Anri ( 細井 杏里 )P312

Fujieda Tsuyoshi ( 藤枝 鋼 )

P132

C360

<E>
Eguchi Nawo ( 江口 菜穂 )B106Eguchi Nawo ( 江口 菜穂 )P150

Endo Hirokazu ( 遠藤 洋和 )D368

Endo Nobuhiko ( 遠藤 伸彦 )P194

Enomoto Takeshi ( 榎本 剛 )

B202

<F>
Fudeyasu Hironori ( 筆保 弘徳 )P355

Inai Yoichi ( 稲飯 洋一 )

B301

P188

P327

Doi Shuji ( 土井 修二 )A208

Imakawa Shohei ( 今川 翔平 )Inoue Tomoshige ( 井上 知栄 )Harada Masaki ( 原田 正輝 )<D>Imada Yukiko ( 今田 由紀子 )

B365

P196

<C>

B304

Goto Daisuke ( 五藤 大輔 )Asano Yuki ( 浅野 裕樹 )

C306

P112

Ikegami Masaaki ( 池上 雅明 )

A103

P394

A167

Iizumi Toshichika ( 飯泉 仁之直 )

D102

P358

Baron Philippe ( Baron Philippe )B355

Inoue Jun ( 猪上 淳 )Hara Masayuki ( 原 政之 )Baba Yuya ( 馬場 雄也 )D167

Igarashi Yasuhito ( 五十嵐 康人 )Inoue Hanako ( 猪上 華子 )Hara Keiichiro ( 原 圭一郎 )P127

Iga Keita ( 伊賀 啓太 )

B310

C352

Baba Kenji ( 馬場 賢治 )

P193

D107

A114

B360

P160

Ichiyanagi Kimpei ( 一柳 錦平 )Goto Daisuke ( 後藤 大輔 )Arakawa Tomoko ( 荒川 知子 )Baba Kenji ( 馬場 賢治 )Ichii Kazuhito ( 市井 和仁 )Geng Biao ( 耿 驃 )Araki Kentaro ( 荒木 健太郎 )

<B>

<I>

Iriguchi Takeshi ( 入口 武史 )P167

Ishibashi Toshiyuki ( 石橋 俊之 )B163

Ishida Haruma ( 石田 春磨 )P353Ishidoya Shigeyuki ( 石戸谷 重之 ) B311
Ishigaki Yuta ( 石垣 雄太 )P316Ishihara Koji ( 石原 幸司 )P180

Ishihara Koji ( 石原 幸司 )P391

Ishijima Kentaro ( 石島 健太郎 )P361

Ishimoto Hiroshi ( 石元 裕史 )D158

Ishitsu Naoki ( 石津 尚喜 )A104

Ito Akihiko ( 伊藤 昭彦 )P377

Ito Akinori ( 伊藤 彰記 )B364

Ito Junshi ( 伊藤 純至 )C153

Ito Kosuke ( 伊藤 耕介 )A356

Ito Kosuke ( 伊藤 耕介 )A357

Ito Naoki ( 伊藤 直 )A152

Ito Tadashi ( 伊藤 忠 )B211

Ito Tasuku ( 伊藤 佑 )P110

Iwabuchi Hironobu ( 岩渕 弘信 )B104

Iwai Hironori ( 岩井 宏徳 )P323

Iwai Naoharu ( 岩井 尚晴 )P314

Iwama Natsuki ( 岩間 夏紀 )P334

Iwao Koki ( 岩尾 航希 )D311

Iwasaki Hiroyuki ( 岩崎 博之 )A108

Iwasaki Shinsuke ( 岩﨑 慎介 )A115

Iwashita Hisato ( 岩下 久人 )A106

Izuhara Masaya ( 出原 雅也 )P158

Izumi Toshiharu ( 泉 敏治 )

C305

<J>
Jin Yoshitaka ( 神 慶孝 )― 37 ―

B362

Jitsumoto Masaki ( 實本 正樹 )B209

Koshin Dai ( 小新 大 )D310

Minda Haruya ( 民田 晴也 )C310

Jung Woonseon ( 鄭 運先 )B359

Koshiro Tsuyoshi ( 神代 剛 )B107

Misumi Ryohei ( 三隅 良平 )A166

Kotsuki Shunji ( 小槻 峻司 )B166

Mitsudera Humio ( 三寺 史夫 )C211

Kowaka Yuya ( 幸若 裕也 )P347

Miura Yuji ( 三浦 裕司 )P317

Koyama Hiroshi ( 小山 博司 )P179

Miwa Kana ( 三輪 夏菜 )P368

Kudo Rei ( 工藤 玲 )P129Miyasaka Takafumi ( 宮坂 貴文 )C204

Kunii Masaru ( 国井 勝 )B162

Miyasaka Takafumi ( 宮坂 貴文 )D359

Miyazaki Risa ( 宮崎 理紗 )

P130

<K>
Kai Kenji ( 甲斐 憲次 )P165

Kai Kenji ( 甲斐 憲次 )P364

Kajikawa Yoshiyuki ( 梶川 義幸 )P389

Kamahori Hirotaka ( 釜堀 弘隆 )A213

Kamijo Kenichi ( 上條 賢一 )C312

Kanada Sachie ( 金田 幸恵 )A363

Kaneko Yuki ( 金子 有紀 )P338

Kanno Yuki ( 菅野 湧貴 )D302

Kashimura Hiroki ( 樫村 博基 )D210Kashiwayanagi Taro ( 柏柳 太郎 )A109

Katagiri Shuichiro ( 片桐 秀一郎 )D157

Kato Hisashi ( 加藤 央之 )C104

Kuribayashi Masatoshi ( 栗林 正俊 ) P395
Kuroda Yuhji ( 黒田 友二 )A312

Mizuse Masao ( 水瀬 正雄 )P382

Kuruma Yuki ( 車 裕輝 )B351

Mori Kazumasa ( 森 一正 )A352

Kusunoki Kenichi ( 楠 研一 )A101

Mori Takashi ( 森 昂志 )C301

Kusunoki Shoji ( 楠 昌司 )D366

Morimoto Shinji ( 森本 真司 )P164

Kuwana Yuusuke ( 桑名 佑典 )A306

Morotomi Kazuomi ( 諸富 和臣 )P143

Kuwano-yoshida Akira ( 吉田 聡 )D360

Moteki Kosaku ( 茂木 耕作 )

D103

<L>

Kato Kuranoshin ( 加藤 内藏進 )C205

Le Duc ( ﾚ ﾃﾞｭｯｸ )B168

Kato Kuranoshin ( 加藤 内藏進 )C367

Li Jie ( 李 捷 )P185

Kato Ryohei ( 加藤 亮平 )P117

Lien Guo-yuan ( Lien Guo-Yuan )B159

Kato Teruyuki ( 加藤 輝之 )A113

Liu Guangyu ( 劉 光宇 )P348

Kato Teruyuki ( 加藤 輝之 )A156

Katsube Go ( 勝部 豪 )D363

Katsumata Masaki ( 勝俣 昌己 )D109

Kawabata Takuya ( 川畑 拓矢 )B158

Kawai Hideaki ( 川合 秀明 )A303

Kawai Kei ( 河合 慶 )B361

Kawai Mutsuo ( 川井 睦夫 )B210

Kawamoto Kazuaki ( 河本 和明 )A302

Kawasaki Kenta ( 川崎 健太 )C212

Kawase Hiroaki ( 川瀬 宏明 )A207

Kazumori Masahiro ( 計盛 正博 )B109

Kikuchi Hiroshi ( 菊池 博史 )P141

Kikuchi Maki ( 菊池 麻紀 )B367

Kikuchi Ryota ( 菊地 亮太 )P120

Kimura Hiroaki ( 木村 浩彰 )P393

Kinoshita Takenari ( 木下 武也 )D308

Kita Yuki ( 北 祐樹 )P174

Kitabatake Naoko ( 北畠 尚子 )P113

Kitajima Ikumi ( 北島 育美 )P109

Kitano Yoshikazu ( 北野 慈和 )D166

Kitoh Akio ( 鬼頭 昭雄 )D356

Kobayashi Chiaki ( 小林 ちあき )P388

Kobayashi Takahisa ( 小林 隆久 )P140

Kodama Chihiro ( 小玉 知央 )A202

Koike Kana ( 小池 佳奈 )C364

Kojima Yuhmi ( 小嶋 ゆう実 )A359

Kondo Keiichi ( 近藤 圭一 )B167

Kosaka Yu ( 小坂 優 )

D365

<M>
Maeda Shuhei ( 前田 修平 )A311

Maejima Yasumitsu ( 前島 康光 )B161

Maesaka Takeshi ( 前坂 剛 )P138Maki Takashi ( 眞木 貴史 )B307

Makino Yasuo ( 槇野 泰夫 )C361

Masuda Kooiti ( 増田 耕一 )C208

Masuda Takamasa ( 増田 宇将 )P384

Masuta Taisuke ( 益田 泰輔 )C111

Matsuba Fumitaka ( 松葉 史剛 )P367

Matsueda Hidekazu ( 松枝 秀和 )P163

Matsugishi Shuhei ( 松岸 修平 )D104

Matsumoto Jun ( 松本 淳 )C201

Matsumoto Kengo ( 松本 健吾 )A307

Matsumura Shinji ( 松村 伸治 )D364

Matsuo Naoko ( 松尾 奈緒子 )P313

Matsuo Ryo ( 松尾 諒 )C159

Matsushita Hiroki ( 松下 拓樹 )P115

Matsushita Hiroki ( 松下 拓樹 )P304

Matsuura Asako ( 松浦 麻子 )B206

Mega Tomoaki ( 妻鹿 友昭 )P325

Michibata Takuro ( 道端 拓朗 )B111

Michimoto Koichiro ( 道本 光一郎 ) A107
Michimoto Koichiro ( 道本 光一郎 ) P343
Mimura Kazuo ( 三村 和男 )D211

Mimura Satoru ( 三村 慧 )P349

Minamihara Yuichi ( 南原 優一 )D160

― 38 ―

Murahashi Kuriki ( 村橋 究理基 )P147

Murakami Hideyo ( 村上 英世 )A168

Murata Akihiko ( 村田 昭彦 )P182

Murazaki Kazuyo ( 村崎 万代 )

P197

<N>
Nagai Tomohiro ( 永井 智広 )P336

Nagamatsu Shimpei ( 永松 慎平 )C105Nagano Takashi ( 永野 隆士 )P376

Nagao Ippei ( 永尾 一平 )C161

Nagao Takashi ( 永尾 隆 )B105

Nagoshi Toshiyuki ( 名越 利幸 )C162

Nagumo Nobuhiro ( 南雲 信宏 )P342

Nakaegawa Tosiyuki ( 仲江川 敏之 ) P187
Nakagawa Maho ( 中川 真秀 )D152Nakai Sento ( 中井 専人 )A154

Nakai Sento ( 中井 専人 )P137

Nakajima Takashi ( 中島 孝 )C109Nakamae Kumi ( 中前 久美 )P309

Nakamura Tetsu ( 中村 哲 )A201

Nakano Masuo ( 中野 満寿男 )A362

Nakano Masuo ( 中野 満寿男 )P320

Nakatsubo Minoru ( 中坪 稔 )P102

Nakayama Hideaki ( 中山 秀晃 )C209Nakayama Hiromasa ( 中山 浩成 )C152

Nakayama Tomoki ( 中山 智喜 )D151

Nakayama Tomoki ( 中山 智喜 )P153

Namba Kazuki ( 南波 和樹 )C110

Naoe Hiroaki ( 直江 寛明 )D312

Nasuno Tomoe ( 那須野 智江 )D106

Nguyen Vinh Xuan Tien ( ｸﾞｴﾝ ﾋﾞﾝ

P344

ｼｭﾜﾝ ﾃｨｴﾝ )Ninomiya Kozo ( 二宮 洸三 )A155

Nishi Noriyuki ( 西 憲敬 )B103Nishii Kazuaki ( 西井 和晃 )D361

Nishikawa Hatsumi ( 西川 はつみ ) C210

<R>

Shiogama Hideo ( 塩竈 秀夫 )P385

Roh Woosub ( ﾛ ｳｿﾌﾟ )Shiraishi Koichi ( 白石 浩一 )P356

Shiraishi Shouji ( 白石 晶二 )C356

Nishimori Motoki ( 西森 基貴 )P380

Nishimoto Eriko ( 西本 絵梨子 )

D113

<S>

Nishizawa Keiichi ( 西澤 慶一 )P331

Saeki Tazu ( 佐伯 田鶴 )Nishizawa Tomoaki ( 西澤 智明 )P329

Niwano Masashi ( 庭野 匡思 )Noda Akira ( 野田 彰 )B101

Shoji Yoshinori ( 小司 禎教 )

P133

P157

Sueki Kenta ( 末木 健太 )A111

Sagawa Masato ( 佐川 正人 )P105

Sugawara Hirofumi ( 菅原 広史 )

P359

D303

Saito Izumi ( 齋藤 泉 )A165

Sugi Masato ( 杉 正人 )

A203

D164

Saito Kazuo ( 斉藤 和雄 )B165

Sugimoto Norihiko ( 杉本 憲彦 )

D159

P365

Sugimoto Norihiko ( 杉本 憲彦 )D209

Nodzu Masato ( 野津 雅人 )P387

Saito Ryusei ( 斎藤 龍生 )Nomoto Satoshi ( 野本 哲 )C113Sakai Tetsu ( 酒井 哲 )C304

Sugita Takafumi ( 杉田 考史 )P161

Nomura Mitsuharu ( 野村 光春 )P315

Sakamaki Hiroshi ( 酒巻 洋 )P136

Sunaga Tomohiro ( 須長 智洋 )P372

Nosaka Masaya ( 野坂 真也 )P397

Sakanishi Kei ( 坂西 渓 )P155Suzuki Junko ( 鈴木 順子 )D112

Nozaki Eiichi ( 野崎 瑛一 )P392

Sakuma Syunji ( 佐久間 隼司 )P351

Suzuki Kenji ( 鈴木 賢士 )D108

Sakurai Namiko ( 櫻井 南海子 )P125

Suzuki Shin-ichi ( 鈴木 真一 )C158

Sampe Takeaki ( 三瓶 岳昭 )

C202

<O>
Ogawa Mariko ( 小川 まり子 )P337

Sano Tetsuya ( 佐野 哲也 )

A158

<T>

Ogohara Kazunori ( 小郷原 一智 )D206

Sano Tetsuya ( 佐野 哲也 )P341

Tabata Hiraku ( 田畑 啓 )Oh'izumi Mitsuo ( 大泉 三津夫 )

P192

B308

Tachibana Yoshihiro ( 立花 義裕 )C203

Ohsawa Teruo ( 大澤 輝夫 )C107

Sasaki Hiromi ( 佐々木 博三 )P305

Taguchi Makoto ( 田口 真 )D203

Ohtake Hideaki ( 大竹 秀明 )P156

Sassa Koji ( 佐々 浩司 )P139

Tajiri Takuya ( 田尻 拓也 )A162

Ohyama Hirofumi ( 大山 博史 )P148

Sato Kaori ( 佐藤 可織 )D156Takahashi Chiharu ( 高橋 千陽 )A209

Oikawa Eiji ( 及川 栄治 )P354

Sato Naoki ( 佐藤 尚毅 )D357

Takahashi Chiharu ( 高橋 千陽 )A310

Oizumi Tsutao ( 大泉 伝 )

P118

P303

Takahashi Hiroshi ( 高橋 洋 )P181

Okada Masashi ( 岡田 将誌 )P301

Sato Yousuke ( 佐藤 陽祐 )B363Takahashi Hiroshi ( 高橋 洋 )P307

Okada Miharu ( 岡田 みはる )C358

Satoh Shinsuke ( 佐藤 晋介 )C308

Takahashi Naoya ( 高橋 直也 )P366

Okamoto Hajime ( 岡本 創 )B114

Satoh Takehiko ( 佐藤 毅彦 )D201

Takahashi Nobuto ( 高橋 信人 )P177

Okamoto Kozo ( 岡本 幸三 )B155

Satoh Takehiko ( 佐藤 毅彦 )D202

Takahashi Yukihiro ( 高橋 幸弘 )D205

Okamura Rintaro ( 岡村 凜太郎 )P154

Sawada Yohei ( 澤田 洋平 )B153

Takane Yuya ( 高根 雄也 )C151

Okazaki Atsushi ( 岡崎 淳史 )

B157

A366

Takasaki Yoshinori ( 高咲 良規 )C157

Okemoto Yuji ( 桶本 勇二 )P106

Seiki Tatsuya ( 清木 達也 )B108

Takaya Koutarou ( 高谷 康太郎 )C213

Okumura Masayoshi ( 奥村 政佳 )C369

Seino Naoko ( 清野 直子 )P308

Takaya Yuhei ( 高谷 祐平 )B204

Ono Marika ( 小野 茉莉花 )D353

Seki Takanori ( 関 隆則 )B207

Takemi Tetsuya ( 竹見 哲也 )A159

Ono Ryota ( 小野 遼太 )P330

Sekiguchi Miho ( 関口 美保 )D153

Takemura Toshihiko ( 竹村 俊彦 )A305

Onomura Shiho ( 小野村 史穂 )

A102

C368

Takenaka Hideaki ( 竹中 栄晶 )C102Orikasa Narihiro ( 折笠 成宏 )P128

Sekiya Takashi ( 関谷 高志 )B303

Takikawa Hiroki ( 瀧川 宏樹 )P374

Ose Tomoaki ( 尾瀬 智昭 )D367

Sekizawa Shion ( 関澤 偲温 )D362

Tamori Chikaya ( 田盛 智翔也 )P172

Oshio Kenji ( 大塩 健志 )D355

Seko Hiromu ( 瀬古 弘 )P335

Tanaka Akemi ( 田中 朱美 )P383

Ota Kohei ( 太田 晃平 )D155

Shibata Yasukuni ( 柴田 泰邦 )B305

Tanaka Hiroshi ( 田中 博 )D165

Ota Yoshifumi ( 太田 芳文 )P152

Shido Fumitake ( 志藤 文武 )P107

Tanaka Taichu ( 田中 泰宙 )B357

Otaki Kanji ( 大瀧 莞司 )A163

Shigeno Tetsuhide ( 滋野 哲秀 )C365

Tanaka Yukiya ( 田中 幸也 )C101

Otsuka Kiyotoshi ( 大塚 清敏 )C164Shimada Susumu ( 嶋田 進 )C108

Tanikawa Tomonori ( 谷川 朋範 )P352

Otsuka Michiko ( 大塚 道子 )B152

Shimada Teruhisa ( 島田 照久 )C106

Tanoue Masahiro ( 田上 雅浩 )P379

Otsuka Shigenori ( 大塚 成徳 )B160

Shimada Udai ( 嶋田 宇大 )A354

Tatara Hideyo ( 多々良 秀世 )C351

Oya Yasuhiro ( 大矢 康裕 )C362

Shimizu Ryosuke ( 清水 亮介 )D307

Tateno Manami ( 舘野 愛実 )D351

Oyama Ryo ( 小山 亮 )P168

Shimizu Shingo ( 清水 慎吾 )A153

Tatsuyama Yasuaki ( 龍山 康朗 )C357

Shimose Ken-ichi ( 下瀬 健一 )P310

Terao Toru ( 寺尾 徹 )P371

Shimozuma Tatsuya ( 下妻 達也 )C307

Terasaki Koji ( 寺崎 康児 )B164

Shindo Eiki ( 新藤 永樹 )C155

Tobo Yutaka ( 當房 豊 )

A161

<P>
Patra Prabir ( ﾊﾟﾄﾗ ﾌﾟﾗﾋﾞｰﾙ )B306

Sasai Takahiro ( 佐々井 崇博 )Sato Tomonori ( 佐藤 友徳 )Seiki Ayako ( 清木 亜矢子 )Sekiya Fujio ( 関谷 不二夫 )― 39 ―C302

Tochimoto Eigo ( 栃本 英伍 )P123

Yamaguchi Koki ( 山口 晃毅 )C156

Yuasa Soichiro ( 湯浅 惣一郎 )A110

Toduka Saori ( 戸塚 紗織 )P116

Yamaguchi Kosei ( 山口 弘誠 )P122Yukimoto Seiji ( 行本 誠史 )A304

Yumimoto Keiya ( 弓本 桂也 )B368

Tomochika Masashi ( 友近 全志 )D358

Yamaguchi Munehiko ( 山口 宗彦 ) A355

Toyoshima Koichi ( 豊嶋 紘一 )P332

Yamaji Moeka ( 山地 萌果 )P135

Tsuboki Kazuhisa ( 坪木 和久 )A351

Yamamoto Akira ( 山本 哲 )B208

Tsuchida Tomoyasu ( 槌田 知恭 )A308

Yamamoto Akira ( 山本 哲 )

C311
D208

Tsuguti Hiroshige ( 津口 裕茂 )A157

Yamamoto Masaru ( 山本 勝 )Tsuji Hiroki ( 辻 宏樹 )P171

Yamamoto Munehisa ( 山本 宗尚 ) A151

Tsujino Satoki ( 辻野 智紀 )A358

Yamamoto Naoto ( 山本 直人 )Tsujino Satoki ( 辻野 智紀 )P173Yamanaka Manabu D. ( 山中 大学 ) D111

Tsunoda Yuma ( 角田 裕磨 )P345

Yamanaka Manabu D. ( 山中 大学 ) D212

Tsuruta Haruo ( 鶴田 治雄 )B354

Yamane Yusuke ( 山根 悠介 )P369

Tsutsui Junichi ( 筒井 純一 )A210

Yamanouchi Takashi ( 山内 恭 )

B302

<U>
Uchino Osamu ( 内野 修 )C303

Uchiyama Tsuneo ( 内山 常雄 )C359

Udagawa Yusuke ( 宇田川 佑介 )C112

Ueda Hiroaki ( 植田 宏昭 )C207

Uekiyo Naotaka ( 上清 直隆 )B156

Uematsu Hisayoshi ( 植松 久芳 )C354

Umezawa Taku ( 梅澤 拓 )P357

Uno Fumichika ( 宇野 史睦 )C103

Uno Itsushi ( 鵜野 伊津志 )B352

Ushigami Naoto ( 牛上 直斗 )P386Ushiyama Tomoki ( 牛山 朋來 )P318

Usui Takara ( 薄井 聖 )

P145

<W>
Wada Akiyoshi ( 和田 章義 )A360

Wada Akiyoshi ( 和田 章義 )P119Wakazuki Yasutaka ( 若月 泰孝 )C355

Wakazuki Yasutaka ( 若月 泰孝 )P378

Watanabe Akira ( 渡邊 明 )B353

Watanabe Hideki ( 渡邊 英樹 )P189

Watanabe Koichi ( 渡辺 幸一 )P166

Watanabe Koichi ( 渡辺 幸一 )P363

Watanabe Takeshi ( 渡邊 武志 )P131

Wu Jing ( 武 靖 )B358

Wu Peiming ( 伍 培明 )

A365

<Y>

P346

Yamasaki Yukihiro ( 山崎 行浩 )P322

Yamashita Akira ( 山下 晃 )A164

Yamashtia Katsuya ( 山下 克也 )P126

Yamashita Koji ( 山下 浩史 )B151

Yamashita Yousuke ( 山下 陽介 )P159

Yamauchi Akira ( 山内 晃 )B110

Yamaura Tsuyoshi ( 山浦 剛 )P146

Yamazaki Akira ( 山崎 哲 )P176

Yamazaki Ryota ( 山崎 稜太 )P381

Yanagisawa Kazuki ( 栁澤 和紀 )P190

Yanase Atsushi ( 栁瀬 篤志 )P302

Yanase Wataru ( 柳瀬 亘 )A364

Yashiro Hisashi ( 八代 尚 )P170

Yasufuku Hidetoshi ( 安福 英俊 )C363

Yasui Ryosuke ( 安井 良輔 )P350

Yasunaga Kazuaki ( 安永 数明 )D105

Yasutomi Natsuko ( 安富 奈津子 )P178

Yatagai Akiyo ( 谷田貝 亜紀代 )A211

Ymaguchi Takuro ( 山口 拓朗 )A309

Yokoi Satoru ( 横井 覚 )D110

Yokota Sho ( 横田 祥 )A112

Yokoyama Chie ( 横山 千恵 )D352

Yoneyama Kunio ( 米山 邦夫 )D101

Yoshida Kohei ( 吉田 康平 )P151

Yoshida Mayumi ( 吉田 真由美 )B366

Yoshida Nobuo ( 吉田 信夫 )P108

Yoshida Ryuhei ( 吉田 龍平 )P114

Yoshida Satoru ( 吉田 智 )

P324

A353

Yoshida Syo ( 吉田 翔 )C309

Yamada Kazutaka ( 山田 和孝 )B201

Yoshida Toshiya ( 吉田 敏哉 )P306

Yamada Kyohei ( 山田 恭平 )D301

Yoshikawa Keiko ( 吉川 契子 )C366Yamada Kyohei ( 山田 恭平 )P175

Yoshimori Masakazu ( 吉森 正和 )A204

Yamada Yohei ( 山田 洋平 )P390

Yoshimura Kotaro ( 吉村 洸太朗 )P339

Yamada Yoshinori ( 山田 芳則 )P326

Yoshioka Hiroaki ( 吉岡 大秋 )P319

Yamagami Akio ( 山上 晃央 )B203

Yoshioka Mayumi ( 吉岡 真由美 )P321

Yamada Hiroyuki ( 山田 広幸 )― 40 ―<Z>
Zaizen Yuji ( 財前 祐二 )P360

Zhang Daizhou ( 張 代洲 )B356

Zhao Ning ( 趙 寧 )

D306

大

会 第 1
午
前

日

A101

2016年1月19日庄内平野で観測された下層渦の2重構造
楠 研一1, 石津尚喜2 , 新井健一郎2, 猪上華子1,小野村史穂2, 足立透1, 吉田智1, 藤原忠誠3（1：気象研究所、2:アルファ電子/気象研究所、3:東日本旅客鉄道）
1. はじめに気象研究所とJR東日本は、鉄道用の突風探知システム開発に向けたプロジェクトの一環として、2007年10月から山形県庄内平野で突風の高密度観測をしている。得られたデータに基づき、突風をもたらす可能性のある渦を対象とした自動探知・追跡アルゴリズムをこれまで開発してきた。現アルゴリズムの探知する対象は、最大風速直径100m～2kmの単一のランキン渦である。このアルゴリズムを検証・改良するためには、実際に発生する渦の構造を詳しく調べることが常に重要である。
2016年1月19日、冬型の気圧配置のもと日本海上で発生し上陸する渦が気象研究所可搬型ドップラーレーダー（XPOD）
で観測された。今回、下層で見られた渦の2重構造を報告する。
2. 気象研究所可搬型ドップラーレーダー（XPOD）
XPODは2014年冬季の機能強化により、セクタースキャンによる高頻度観測が可能となった（猪上ほか、本学会）。今回のデータは水平角度幅90度のセクタースキャンで取得したものである(表1) 。

2016 Jan. 19
13:51-14:16

30-40
(sec)

仰角

Reflectivity (dBZ)
図1 観測された2つの渦の位置および最大風速直径。
フック状エコーを重ねてある（14:10:20, el = 2 deg）。

セクター
角度幅

2.0, 6.0, 10.0, 14.0, 18.0, 22.0 90°

3. 結果(1) 図1に上陸後の渦の例（仰角2度; 渦の高度220m）を示す。
フック状エコーを伴う最大風速直径１kmの渦（渦L）と、フックのらせん中心部に位置する最大風速直径100mの渦（渦S）とがあり、渦は2重構造になっている。渦L・Sともに20分以上持続し、一般風に沿って16ms-1で東北東進し、14：07付近で上陸した。
(2)渦が多くの仰角で明瞭に観測された時間帯の、最大風速
直径と最大接線風速の高度分布を図2に示す。すべて渦の中
心は上陸した時間帯である。渦L・Sともレーダーの観測最低高度220-260mから観測され、渦Lの高さは2km以上、渦Sの高さは1㎞である。最大風速直径（図2(a)）は、渦Lは高さ方向にば
らつきはあるものの1㎞前後、渦Sは130-160mである。最大接線風速（図2(b)）は、渦L・Sともに10ms-1前後である（渦Ｓのスケ
ールは観測分解能に近く、風速はより強い可能性がある）。
(3) 図3に仰角2度の渦Sの変位を示す（高度200-350m）。平均すると直径600-800mの円周を反時計回りに1周22分の速さで回っていることがわかる（トロコイダル運動）。

Height (km)ボリューム
スキャン間隔1km

3

表1 XPODで行われたセクタースキャン観測
観測日時
(JST)

渦L
渦S

No data

No data

(a)

(b)

2
14：07：5814：08：18
14：08：3714：08：57
14：10：2014：10：41

1

0

No data

No data1

0

Diameter (km)2 0

3― 43 ―91215

図2 観測された渦の(a)最大風速直径 (b)最大接線風速の高度分布。図中●▲■は渦L、〇△□は渦Sに対応。
0.8
(km)

N

14:01:40
13:58:13

0.6

4. まとめと議論
2016年1月19日に庄内平野で観測された渦を解析した。高さ2km以上に達する直径1kmの渦の内部に、トロコイダル運動する高度1㎞、直径100mの背の低い小さな渦があるという2重構造が見られた。これら２つの渦はどちらも20分以上持続し、ほぼ同じ10ms-1前後の最大接線風速を持っていた。
これまで庄内平野でレーダーで観測された下層の渦の多くは今回の渦Lに相当する水平スケール数百m～1km程度と考えられてきた。一方で今回観測されたような、さらに水平スケー
ルが小さい渦を伴う渦を念頭にした解析はこれまで行っておらず、探知アルゴリズムでも想定していない。 このような2重構造の渦について、その特性や発生頻度・発生環境といった気象学的観点と探知アルゴリズムの両面で今後検討する。

6

Tangential wind speed (ms-1)

0.4 14:05:08
0.2

14:09:41

0
13:55:17

14:12:38
-0.2
-0.6

-0.4

-0.2

0

0.2

0.4 (km)

図3 観測された渦Sの変位（13:55:17～14:13:50）。最低
仰角2度。平均移動成分を差し引いてある。

A102 年  月  日庄内平野に突風被害をもたらした気象じょう乱
小野村史穂１、楠研一 、新井健一郎 、猪上華子 、石津尚喜 、藤原忠誠 （：アルファ電子気象研究所、：気象研究所、：東日本旅客鉄道）
．はじめに

鉄道用の突風探知システム開発に向けたプロジェ
クトの一環として、 年  月より山形県庄内平野で突風の高密度観測をしている。 年  月 
日、観測領域内で突風被害が発生した。余目駅設置のＪＲ東日本ドップラーレーダー -5 レーダー と庄内
空港設置の気象研可搬型ドップラーレーダー（;32'）は、渦が庄内平野を移動し、突風被害が発生した時刻付近で、その上空を通過していたことをはっきり捉えていた。二台のレーダー観測から分かった渦の発達及び構造を、被害調査結果と照らし合わせて報告する。

５．まとめと今後

以上の結果から、本突風被害は、冬型の気圧配置で発生したセル状雲に伴って上陸後に発達した低気圧
性循環の竜巻により起きたと推測できる。このようなセル状雲による竜巻発生の報告事例は数少なく、また上陸後にフック状エコーを伴う渦が顕在化したことも今回の事例の特徴である。今後は、渦の成長・消失過程、ドップラー速度と被害状況の詳細な比較を行っていく。

．突風被害の概要

気象庁機動調査班（-0$027山形地方気象台）の調査により、同日午前  時頃、山間に位置する庄内町肝煎において、住家の屋根瓦の落下や非住家の一部損壊の突風被害が報告されている。被害域は、長さ約  ｍ、幅約  ｍ、強さは ) と推定された

。被害や痕跡から推定した風向に、明らかな収束性
や発散性は見られず、現象の特定に結びつく目撃情
報や証言も得られなかったため、突風の原因特定には至らなかった。

図  親雲と渦の動向。-5 レーダー（▲印）の反射強度に基づいた輪郭。●印は ;32'、×印は被害発生場所。

３．気象の総観場

-5 レーダー-67
33,(/ GHJ
5HIOHFWLYLW\ G%= 

日本付近は上空に強い寒気の流入を伴う冬型の気圧配置となっており、日本海から次々と上陸したセル状の雲の一つが、突風をもたらした親雲と推測される。

．突風被害をもたらしたじょう乱とその動向

被害域から約  NP 北西に位置する -5 レーダーより、親雲に伴うエコーの大きさは概ね南北  NP
×東西  NP であった。親雲は、 時  分に上陸し、移動速度 PV で東方向に進み、 時  分に被害域上空を通過した（図１）。
上陸  分後（）からエコー南端に低気圧性のフック状エコーが出現し、内陸に向かうにつれドッ
プラー速度の回転を伴って、次第に明瞭化することが分かった（図 D）。被害発生直前のフック状エコー
中心部の 5+, 断面（図 E）から、親雲は高度  NPに達しており、その下部に高さ Nｍ 幅 NP のヴォールト構造を形成していることが分かる。フック状
エコー及びヴォールト構造は竜巻の親雲に伴う特徴である。
被害域上空通過時、高度 P で観測された渦の最大風速直径は  NP、最大接線速度は  PV であった。移動速度を勘案すると最大風速は PV
と見積もられる。特に風速が強いとされる渦の南側が被害域を通過していた。

;32'
-67
5+,$= GHJ
5HIOHFWLYLW\ G%= 

図  被害域通過１分前の D  エコーの 33, 画像と E  フッ
ク状エコー中心付近の 5+, 画像。各々の画像上の直線は5+, の断面と 33, の高度を示す。図 E 直線の破線部は図 Dで示されている領域に相当する。×印は被害発生場所。


参考文献
 山形地方気象台、：現地災害報告書、平成  年
 月  日に山形県庄内地方で発生した突風について、SS― 44 ―

A103

庄内平野に突風をもたらした降水システム内の渦の高分解能観測猪上華子１、楠研一 1、新井健一郎 2、石津尚喜 2、藤原忠誠 3、小野村史穂 2、吉田智 1、足立透 1（1：気象研究所、2：アルファ電子/気象研究所、3：東日本旅客鉄道）

1．はじめに鉄道用の突風探知システム開発に向けたプロジェ
クトの一環として、我々は 2007 年 10 月より山形県庄内平野で 2 台のドップラーレーダー(JR 東日本レーダーと気象研究所可搬型ドップラーレーダー(以下、XPOD))と地上観測等による突風の高密度観測をしている。XPOD の高機能化を実施することで、2014 年冬
季からは更に高い時間・空間分解能での観測が可能となった。本発表では、XPOD の高機能化の概要と、得られたデータから明らかになった、突風をもたらす降水システム内の渦の詳細な構造と上陸前後の変化について報告する。
2．XPOD の高機能化の概要
XPOD の高機能化により実現されたのは以下の 3 点である。①セクタースキャンによる時間分解能の向上、②パルス幅の短縮(0.5μs→0.2μs)による距離方向の分解能の向上(75m→30m)、③IQ データの取得機能の追加。①のセクタースキャンの実施により、30 秒
毎に下層を観測する JR 東日本レーダーと同頻度で下層を観測しながら、高仰 PPI と RHI 観測により鉛直構造を観測することが可能となった。また②の距離方向
分解能 30m はレーダーから約 1 ㎞の距離におけるビー
ム幅(2 度)と同程度であり、レーダーから数 km の至近距離で方位方向と同程度以上の距離分解能で観測可能であることを意味する。高機能化によってより詳
細な渦の実態が明らかになることが期待される。
3．突風をもたらす渦の詳細な構造2014 年 12 月 3 日 02 時 30 分頃、庄内空港の北西約1.5 ㎞の海岸沿いに設置している多点型地上気象観測システム (LAWPS, Kusunoki et al., 2016)の上空を降水システム内の渦(最大風速直径約 300m, 最大
接線速度約 15ms-1(XPOD から推定))が通過し、LAWPS
で最大瞬間風速 27.6ms-1 の突風をもたらした。XPOD
から数㎞の至近距離において観測した渦の詳細な鉛直構造と上陸時の変化を以下に示す。
(1)鉛直構造
図 1 は、レーダーから約 3.5km の至近距離において渦を観測した最下層の水平断面(PPI)とほぼ同時刻の鉛直断面(RHI)を示す。RHI 観測による鉛直断面は、フック状エコーの先端に位置する渦の強風域側を観測しており、エコー頂約 1.5km 程度の非常に背の低い
エコーの中に、高度約１㎞までほぼ鉛直に同程度の強さ,幅の強風域が立ち上がっていたことが分かる。また反射強度場では、対応する目の構造が同高度まで延びていることが確認できる。
(2)上陸時の渦の速度構造の変化

図 2 は高度約 100m の上陸前後の渦のドップラー速
度場と反射強度場を示す。上陸直前(02:32:38JST)は明瞭な反射強度の目の中心に速度場の渦中心が位置し、背景風に対しほぼ対称なドップラー速度の極大・極小の構造が見られる。その 49 秒後、上陸直後(02:33:27JST)には速度場が急変し、強風域が縮小、弱風域が目の中心まで広がって背景風に対し非対称なドップラー速度場となり、ランキン渦の構造が崩れたことを示唆する。02:34:52JST には標高 100m 以下の丘陵にさしかかる直前で渦構造は崩れていった。
4．まとめと今後高機能化された XPOD による観測で、庄内平野に突風をもたらす渦の詳細な構造と上陸前後の変化を捉えることができた。今後はより多くの事例を積み重ね、庄内平野に突風をもたらす渦の詳細な構造の理解につなげたい。
。

図 1：XPOD による PPI 画像(上)と RHI 画像(下)。画像上の直線は RHI の断面と PPI の高度を示す。

図 2 ： 上 陸 直 前 ( 左 ： 02:32:38JST) と 上 陸 直 後 ( 右 ：02:33:27JST)の渦に伴うドップラー速度(カラー),反射強度(コンター：30dBZ)を示す。太い実線は海岸線を示す。
XPOD は図の南東側に位置する。

― 45 ―

A104

渦が庄内平野に上陸したときの総観場と降水形態の分類䢢
䢬石津尚喜䢳䢮䢢 猪上華子䢴䢮䢢 新井健一郎䢳䢮䢢 藤原忠誠䢵䢮䢢 楠研一䢴䢢
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

抽出された渦が発生したときの総観場及び庄内平野付近

㻝㻚㻌 はじめに㻌
我々は鉄道用突風探知システム開発に向けた研究の一環

でのレーダーエコーで分類した。まず総観場を、冬型の気圧として、㻞㻜㻜７年 㻝㻜 月から山形県庄内平野一帯で突風の実態

配置、低気圧、寒冷前線、トラフのそれぞれの通過、それ以把握を目的として観測を実施している。これまで、地上の突外に分類した。降水形態は、低気圧通過のときは渦状もしく

風の大部分は上空の渦を伴っていたこと（楠ほか 㻞㻜㻝㻜 秋）がは不定形、寒冷前線とトラフの通過では線状降水帯として分報告されており、現在、それらの結果を踏まえた探知アルゴリ

類した。分類結果を表 㻝 に示す。さらに冬型の気圧配置に見ズムの開発をし、多くの事例を適用したアルゴリズムの検証・られる複数のエコーパターンを表 㻞 で分類した。㻌

改良を進めている。探知アルゴリズムの開発にあたり、冬季㻝㻚 㻸 モード㻌 （走行に対してエコーが平行）㻌

日本海側の突風をもたらす可能性のある渦の発生頻度や強㻞㻚 㼀 モード㻌 㻔走行に対してエコーが垂直㻕㻌

さ、総観場との関係を把握することは重要である。㻌

㻟㻚 㼀㻛㻸 モード（㼀 モードと 㻸 モードの中間）㻌
㻠㻚 セル状㻌

本研究では、学術的にもこれまで断片的にしか知られてい㻡㻚 線状降水帯㻌

なかった冬季日本海側の渦の様相を統計的に明らかにする

㻢㻚 渦状㻌 （小低気圧）㻌

ため、総観場とレーダーエコーにより降水形態で分類し、統表 㻝 および 㻞 から分かったことは以下の通りである。㻌

計解析を行う。㻌（㻝）㻌 渦の 㻤㻣㻚㻣㻌㻑は冬型の気圧配置で生じる。㻌

㻞㻚㻌 使用データと解析手法㻌
解析には、㻶㻾㻌 余目駅に設置された 㻶㻾㻌 東日本レーダーデータ（㼑㼘㻩㻟㻚㻜°㻼㻼㻵）を使用した。データは 㻞㻜㻜㻣 年 㻝㻜 月から㻞㻜㻝㻡 年 㻟 月に至るまでの冬季㻔㻝㻜 月～㻟 月㻕のデータを用いた。ドップラーレーダーデータから、渦探知アルゴリズムの対象である直径 㻜㻚㻝㼗㼙 から 㻞㼗㼙 かつ、最大接線速度 㻡㼙㼟㻙㻝 以
上の渦を 㻟㻜 秒間隔で検出し、さらにその中で、㻞 分以上持続し、かつ日本海上から上陸した渦を抽出した。抽出した渦が（㻞）㻌 冬型の気圧配置における、時計回りの渦の比率は他の形態と比べほぼ 㻞㻚㻤 倍である。㻌
（㻟）㻌 冬型の気圧配置のなかでは、特に 㻸 モードで多くの渦が発生する。㻌
（㻠）㻌 時計周りの渦は、㻸 モード、㼀㻛㻸 モード、セル状の降水形態のとき発生しやすい。㻌

㻠㻚㻌 今後㻌存在したときの総観場と降水形態を分類した。降水形態の分

㻌 今後は、総観場や降水形態と渦の接線速度、直径、移動類には 㻶㻾 東日本レーダーデータを、総観場の解析には気象

速度などの物理量との比較を行う。また、これまで鉛直シア内

庁天気図を用いた。㻌

のロール状対流（㻭㼟㼍㼕㻘㻌 㻝㻥㻣㻜）という比較的シンプルな構造と考えられてきた 㻸 モードで多くの渦が発生したことから、㻸 モ㻟㻚㻌 結果㻌抽出された渦は 㻢㻣㻟 個であり、そのうち反時計周りの渦はードで渦が発生するメカニズムについて調べて行く。㻌

㻡㻢㻟 個（㻤㻟㻚㻣㻑）、時計周りの渦は 㻝㻝㻜 個（㻝㻢㻚㻟㻑）であった。㻌
表 㻝㻚㻌 総観場と降水形態の事例数及び比率㻌
総観場㻌

冬型㻌

低気圧㻌

寒冷前線㻌

トラフ㻌

不明㻌

降水形態㻌

表 㻞 の通り㻌

渦状、不定形㻌

線状降水帯㻌

線状降水帯㻌

不明㻌

渦㻔時計回り㻕㻌㻡㻥㻜㻌㻔㻝㻜㻡㻕㻌㻞㻞㻌㻔㻞㻕㻌

㻞㻝㻌㻔㻝㻕㻌

㻝㻣㻌㻔㻝㻕㻌

㻞㻌㻔㻜㻕㻌

比率㻌

㻤㻣㻚㻣㻌㻑㻌

㻟㻚㻟㻌㻑㻌

㻟㻚㻝㻌㻑㻌

㻞㻚㻡㻌㻑㻌

㻜㻚㻟㻌㻑㻌

表 㻞㻚㻌 冬型における降水形態の事例数及び比率㻌
降水形態㻌

㻸 モード㻌

㼀 モード㻌

㼀㻛㻸 モード㻌

セル状㻌

渦状㻌

線状降水帯㻌

渦㻔時計回り㻕㻌㻞㻥㻠㻌㻔㻡㻞㻕㻌㻝㻞㻜㻔㻝㻢㻕㻌

㻝㻢㻌㻔㻠㻕㻌

㻝㻞㻞㻌㻔㻞㻤㻕㻌㻞㻞㻌㻔㻞㻕㻌

㻝㻢㻌㻔㻟㻕㻌

比率㻌

㻠㻟㻚㻣㻌㻑㻌

㻝㻣㻚㻤㻌㻑㻌

㻞㻚㻠㻌㻑㻌

㻝㻤㻚㻝㻌㻑㻌

㻟㻚㻟㻌㻑㻌

㻞㻚㻟㻌㻑㻌

※ ( ) 内は時計回りの渦の事例数。

― 46 ―

A105

㻞㻜㻝㻡 年 㻤 月 㻢 日茨城県桜川市に突風被害をもたらした 㻮㼛㼣㻌㻱㼏㼔㼛 に伴うダウンバースト㻌足立透、楠研一、吉田智、南雲信宏、猪上華子（気象研究所）

はじめに㻝㻣㻦㻜㻠 にかけて、降水系の前面で降水コアの落下が㻞㻜㻝㻡 年 㻤 月 㻢 日の 㻝㻣 時過ぎに茨城県桜川市大観測された。降水コアの地上到達時刻と考えられる
国玉で突風被害が発生した。気象庁の現地災害調㻝㻣㻦㻜㻟～㻝㻣㻦㻜㻠 には、ダウンバーストの発生を示す強査速報によれば、突風の強さは 㻲㻜 と推定され、被害い外出流が観測され、被害地点の周辺では局所的範囲は幅約 㻟㻡㻜㼙、長さ約 㻣㻡㻜㼙 に渡り、現象の種類に 㻞㻞㻌㼙㻛㼟 を超える北よりの風が見積もられた。㻌
はダウンバーストの可能性が高いとされた。本稿では、
まとめ
同時刻に取得された気象研究所フェーズドアレイレ
本事例では、㻮㼛㼣㻌㻱㼏㼔㼛 の形成に伴う 㻾㻵㻶 の流入にーダー（茨城県つくば市）の観測データを解析し、突よって北風が強まる中、降水系の前面に生じたダウン
風被害をもたらした降水系の時空間構造を論じる。㻌
バーストが局所的に強い外出流をもたらす様子が明らかになった。講演では、しばしば被害をもたらす
観測データ㻞㻜㻝㻡 年 㻣 月 㻤 日に運用を開始した気象研究所フ㻮㼛㼣㻌 㻱㼏㼔㼛 に伴うダウンバーストの形成過程について、
ェーズドアレイレーダーは、距離方向 㻝㻜㻜㼙、方位角
フェーズドアレイレーダーとともに気象研究所Ｃ帯２方向 㻝㻚㻞 度、仰角方向約 㻝 度の分解能を有し、㻝㻜～重偏波レーダーのデータを併せた解析結果を報告し、
㻟㻜 秒の短時間に全天の立体スキャンを行う新型レー
桜川市で発生した突風被害との関連を考察する。㻌
謝辞：本研究は 㻶㻿㻼㻿 科研費（㻝㻡㻴㻜㻟㻣㻞㻤）の助成を受けたものです。㻌
ダーである。当日は、観測半径 㻢㻜㼗㼙、観測仰角 㻝㻜㻜
面、更新間隔 㻟㻜 秒の運用モードで観測を実施した。㻌
結果
㻤 月 㻢 日は、地表付近の気温上昇と湿潤大気の影
響で大気が不安定となり、㻝㻟 時以降に広い範囲で活発な積乱雲が発生した。気象庁東京レーダーと地域
気象観測装置では、栃木県東部の積乱雲から外出する冷気プールとガストフロントが観測され、南進しながら次々に積乱雲を生成する様子が捉えられた。桜川市の突風被害は、この過程で生じた線状降水系の通過時に発生したものである。㻌
図１に、フェーズドアレイレーダーによる当該降水系の観測結果を示す。㻝㻢㻦㻡㻜㻶㻿㼀 には、低層冷気流の上空に線状降水系が見られ、高度 㻤～㻝㻜㻌 㼗㼙 まで直立した構造を持つことが分かる。㻝㻣㻦㻜㻜 以降になると、後方から 㻾㼑㼍㼞㻌㻵㼚㼒㼘㼛㼣㻌㻶㼑㼠㻔㻾㻵㻶㻕と考えられる北よりの風が中層から低層へと流入するとともに、降水系の一部が前方に押し出されて弓状（㻮㼛㼣㻌㻱㼏㼔㼛）へと変化し、下層が前方に上層が後方に傾く鉛直構造となった。㻌
突風被害地点は、㻾㻵㻶 による北風の強まりを受ける
領域の裾野に位置し、中心軸から西に約 㻠㻌 㼗㼙 離れていた。そこで図 㻞 に、被害地点を通る 㻾㻴㻵 断面の時間変化を示す。㻾㻵㻶 の流入が始まった 㻝㻣㻦㻜㻜 から

図１．㻾㻵㻶 を伴う 㻮㼛㼣㻌㻱㼏㼔㼛 の形成前（上）と形成後（下）の 㻼㻼㻵 断面㻔左㻕と 㻾㻴㻵 断面（右）。等値線はエコー強度（㻟㻡㻘㻌㻠㻡㻌㼐㻮㼆）、色はドップラー速度を表す。



図２．被害地点付近の 㻟㻜 秒毎の 㻾㻴㻵 断面。等値線はエコー強度（㻟㻡㻘㻌㻠㻣㻌㼐㻮㼆）、色はドップラー速度を表す。㻌

― 47 ―

A106
地上稠密気象観測による突風予測システムで用いる気温減率閾値の検討
岩下久人*1・佐藤香枝*1・矢田拓也*1・呉宏堯*1・小林文明*2    *1：明星電気株式会社 *2：防衛大学校

１．はじめに

３．各観測点での気温と気圧の変化

 明星電気は、当社開発の小型気象計 POTEKA Sta.(ポテカ：Point

図 2-4 に示す観測点①～③は、当該予測システムの気温減率閾値によTenki Kansoku、以下 POTEKA)による地上稠密気象観測データを利用

り、以下のように識別された地点である。

することで、ダウンバーストやガストフロントなどの気温低下型突風の地点①：気温急低下(気温減率最大値-3.9[℃/分])が観測され、発生予測領

予測システムを開発した。この突風予測システムは、1 分間の気温減率の大きさを識別することで、発生可能性が高い領域(発生予測領域)と低域内に入った観測点
地点②：気温低下(気温減率最大値-1.5[℃/分])はあったものの-2[℃/分]以い領域(安全領域)を切り分ける予測手順を持つ。本稿では気温低下時に下の急低下はなく、発生予測領域と安全領域の境界点となった観測点

観測された気圧変化から、この気温減率閾値の妥当性について言及する。

地点③：気温低下(気温減率最大値-1.1[℃/分])はあったものの-2[℃/分]以POTEKA㻌

下の急低下はなく、安全領域内に入った観測点

突風

図１．突風予測実証領域(POTEKA 観測域)と POTEKA 外観写真

２．突風予測システムの概要
図 2-1~2-4 は、2015 年 6 月 15 日の 16:05~16:15 に被害が発生したダウンバースト型突風を、事前に予測した結果である。発生予測領域を
POTEKA 観測域内に表示した薄灰色の扇形領域で示し、実際に突風被    図 3 観測点①～③の気温及び気圧変化

害が発生した領域を長方形で示す。

４．考察

突風予測システムの予測手順は以下の通りである。
(1)気温急低下(閾値-2[℃/分]以下)の第 1 観測点周囲に発生予測領域を展開。(図 2-1)

気温急低下(-2[℃/分]以下)観測点では、約 10 分間の気圧高圧状態が持続された(Pressure Jump)。一方で、気温低下が観測されたものの気温(2)(1)以降の気温低下(閾値-1[℃/分]以下)観測点と第 1 観測点との距離と観測時刻から事象進行速度を求め、予測領域内の到達予測時刻を算出。
(図 2-2)

急低下はなかった(-2～-1[℃/分])観測点では、一時的な気圧高圧状態の持続はなかった。
気圧高圧状態の持続は、ダウンバーストのアウトフローによる影響を(3)(2)以降、他観測点での気温低下(閾値-1[℃/分]以下)観測毎に事象進行速度を修正し、到達予測時刻を修正。(図 2-3)

連続的に受けたためであると考えられ、閾値-2[℃/分]以下の予測発生領域では実際にダウンバーストが発生していた可能性が高いと考察する。

(4)(2)以降、気温急低下(閾値-2[℃/分]以下)と気温急低下なし(閾値-2～-1[℃/分])の観測点を識別し、予測領域を絞り込む。(図 2-4)

一方で、閾値-2～-1[℃/分]の安全領域では、ダウンバーストの影響が小さかったと考察する。
2015 年6 月15 日の突風事例に関して、
気温減率閾値は妥当であった。

５．今後の課題
過去 3 年間に観測した他の突風事例について、気温減率と気圧変化の関係を分析し、気温減率閾値の妥当性を確認する。また、気温減率と気圧変動幅(最大振幅)の相関関係についても分析を行う。
図 2-1 15 時 28 分突風予測図        図 2-2 15 時 33 分突風予測図

更に、気温低下や気圧変化を引き起こす裏付けを得るために、各観測事例における事象進行速度から冷気層厚みを算出する。
[参考文献](1)Keioko Norose, Fumiaki Kobayashi, Hirotaka Kure, Takuya Yada, Hiroyuki Iwasaki,

③

②

①

2016:Observation of downburst event in Gunma prefecture on August 11, 2013 using a surface
dense observation network, Journal of Atmospheric Electricity, Vol.35, No.2, 2016, pp.31-41.

図 2-3 15 時 42 分突風予測図        図 2-4 16 時 03 分突風予測図(2) 岩下久人，佐藤香枝，矢田拓也，呉宏堯，小林文明，地上稠密気象観測データを利用した突風予報システムの開発．2016 年度春季大会予稿集，122，B152― 48 ―

A107

フェーズドアレイ気象レーダー（ＰＡＷＲ）を利用した極端気象現象（落雷、降雹等のシビアハザード）予測に関する研究（続報）
道本光一郎・天野慎史・諸田雪江・横田匡彦・宮川美南子・鳥居大亮（ウェザー・サービス（株））

1．はじめに

神戸と沖縄の各ＰＡＷＲデータの解析も実施している。

予測が困難な局地的大雨（いわゆる「ゲリラ豪雨」な

図１は、ＰＡＷＲデータの解析の一例として、エコーのど）が引き起こす、河川の氾濫や洪水などの災害軽減

三次元可視化画像と落雷の関係を示した図である。

のためには、防災（気象などの）情報が有効である。

2015 年 8 月 8 日 1630JST のものである。強いエコーの本研究では、新型気象レーダー（PAWR と略記）など

盛衰と落雷発生（図中のエコー上部の白丸印）との関から得られる、いわゆるソーシャル・ビッグデータを用係が見て取れる。本事例は神戸ＰＡＷＲデータのグラ

いて、防災（気象）情報を導出する方法に関する研究

ンドクラッタを除去したものを示している。神戸～大阪を実施する。すなわち、「ＰＡＷＲ」や「ひまわり８号」な付近の地形性エコーがきれいに取り去られていること

どからの膨大なデータを用いた高密度の気象予測のがわかる。

基本技術を確立するための基礎的な解析研究を平成
26, 27 年度の二か年にわたって実施し、今後、平成 28,
29 年度の二か年間延長して研究を実施していく予定である。
2. 研究の背景
近年、突然発生する局地的大雨、竜巻やダウンバー
スト、突風などの極端気象現象、いわゆる「シビアハザード」によって、河川氾濫、家屋倒壊、斜面崩壊、浸水、
車両や航空機への雷撃などの被害が多発し、人命被害の発生も希ではない。よって、これらのシビアハザー
ド現象に起因する災害への対応が喫緊の課題となってきている。
３． 観測手法等の説明
総務省情報通信研究機構（ＮＩＣＴ）殿の保有する

図１. PAWR 反射強度の 3 次元描画 (２０１5 年8 月8 日1630JST)

PAWR は、日本で初めて設置された新しい測定原理にこれらの解析データと監視カメラの画像を利用して、基づく気象レーダーであり、従来のレーダーよりも短時

水位や降水量を導出する研究も同時に進行中である。

間で詳細な三次元構造を観測できるが、その観測情報

そして、防災情報等の導出のために、レーダーなど

を気象予測に利用する研究は着手したばかりで確立さから得られる情報に加えて、アメダスや独自の気象観れておらず、これらの観測データをもとにした、雲の動測測器網（ＥＳＮ：ＮＴＴドコモが設置、運用している環

き等のシミュレーションを行う雲解像モデル（CReSS：名境センサネットワークの略称）などにより得られる風向古屋大学）を組み合わせ、局地的な気象の解析と予測

風速、降水量、落雷などの観測情報を活用し、防災情を行うということなどの全体研究を現在、鋭意実施中で報の導出を試みる研究について、継続実施中である。

あり、データ解析とデータ授受ネットワーク環境構築作（謝辞）本予稿の作成に際し、ＮＩＣＴ殿にはＰＡＷＲデ業を同時に継続中である。

ータの提供やネットワークの構築等の便宜をはかってさらに、今年度からは、大阪ＰＡＷＲデータに加えて、いただきました。ここに記してお礼申し上げます。

― 49 ―

A108

暖候期の日本周辺における発雷効率の特徴
岩崎博之＊（群馬大学教育学部）
1．はじめにZipser (1994)は，月降水量と月落雷日数を用いて熱帯における「発雷効率」
を定義し，積乱雲に伴う上昇気流の強さと発雷について議論している．ここでは，Zipserの考え方をメソスケールに拡張し，「発雷効率」という視点から日本の落雷活動の特徴を記述する．
2. データと解析期間解析に用いた落雷データは，次の2つである．
1) WWLLN落雷（ワシントン大学提供）：
落雷時刻と落雷位置の情報を使用した．
2) 気象庁全国合成レーダー：
10分毎の高度2kmの簡易CAPPIである．精度を確保するため，仰角数が少ないレーダサイトから150km以遠のデータは解析に用いなかった．
3) 夏期の落雷を対象とするため，解析期間は，
2009-2015年の7月20日-9月10日とした．
3. 発雷効率の定義
1) 基準雨量強度の決定
発雷効率をメソスケールに拡張し，「積乱雲に伴う強い降水1回あたりの落雷発生数」の指標とする．そのために，積乱雲強度の指標としての「強雨（雨量強度）」の基準を決定する．
先ず，0.25度×0.20度(≒22km×22km)の解析
単位毎に落雷密度と強雨密度を求める．第1a図は，日本周辺の落雷密度分布であり，陸上では関東と北九州において落雷頻度が高い．雨量密度については，0mm/hから100mm/hまで10mm/h毎の基準値を設定し，基準値以上の雨量強度が観測された回数から強雨密度を算出した．
第2図は，各基準値の強雨密度と落雷密度との相関係数である．海洋上では，30mm/hの強雨密
度と落雷密度との相関係数が最も高い(r=0.45)．
陸上では，100mm/hの雨量強度で，相関係数が最大となるが(r=0.74)，70mm/hからは相関係数はほぼ一定となる．落雷が卓越する陸域におけ る相関係数を参考に，ここでは，70mm/h以上の降水を落雷に直結した「強雨」と見なす．

と高いが，それ以外の陸上の発雷効率は低い．
それに対して，海洋上，特に，陸域の東側の海洋上では発雷効率が高い特徴が認められる．
2）北九州と関東の発雷効率の日変化
夏期の九州北部と関東域では，強雨頻度は15–
16JSTに最大になり，14-15JSTに落雷個数も最大になる（図略）．しかし，2つの領域共に，強雨
頻度が最大になる2–3時間前の12–13JSTに落雷効
率は極大に達している．また，関東域では強雨
頻度が弱まる19–20JSTにも，発雷効率の極大が見られる．
発表では，関東域を中心に，個々の積乱雲の発達過程に注目しながら．発雷効率の特徴について説明を行う予定である．

第1図：落雷密度(a), 強雨密度(b)，落雷頻度(落雷密度/強雨密度×100%)の分布．図中の円は，レーダーサイトから150kmの範囲を示す．

2) 落雷効率の定義
第1b図は70mm/hで定義した強雨密度の分布である．第1b図と比較すると，強雨密度が高い領域で落雷密度が高いとは限らず，落雷の起きやすさが，領域により変動していることが分かる．
そこで，その特徴を明らかにするために，各解析単位毎に，落雷効率を次のように定義する．

第2図：解析単位毎(0.2
5度×0.2度)の強雨密度と落雷密度の相関係数．
強雨の基準を 00mm/h以
上から100mm/h以上の11段階で変化させている．

落雷効率 = 落雷密度/強雨密度×100 (%)
3. 落雷効率の特徴
1) 海洋上と陸域上の違い
落雷効率の分布を第1c図に示す．落雷密度の高い九州北部と関東における発雷効率は20%以上― 50 ―

第3図：発雷効率の日変化．
● ：陸域の平均値●：関東域○：九州北部A109

2015 年 9 月 4 日に関東で発生した積乱雲のフェーズドアレイ気象レーダーによる観測－東京 23 区に局地豪雨と竜巻をもたらした事例－
柏柳太郎，諸富和臣（日本無線千葉大 &(5H6），小林文明（防大地球）
鷹野敏明（千葉大院工），樋口篤志，高村民雄（千葉大 &(5H6）


1.

はじめに

以上のことから，システム南西端に存在する水平シアの都市部において，局地豪雨や竜巻といった異常気象による災害が多発しており，社会的な問題となっている．

部分にはメソサイクロンの様な渦による強い上昇流が存在した可能性があり，世田谷で目撃された竜巻はこの渦に2015 年 9 月 4 日においては，埼玉県の秩父の山間部による可能性がある．

11 時半頃に発生した積乱雲が，東進し，東京都心部に 
13 時半から 15 時過ぎまで局地豪雨をもたらした．更に，世田谷区北烏山付近で竜巻の目撃情報があり，気象庁は14 時 14 分に竜巻注意情報を発表した．
 日本無線が千葉市に設置したフェーズドアレイ気象レーダー（以下千葉 PAWR）（柏柳ほか，2015 年秋季大会：
P336）では，PRF は 3400 Hz で 30 秒毎に半径 30 km の範囲を試験観測していた．長パルスの観測範囲である半径
5 km から 33 km の範囲には有効な 1 次エコーはなかった．

図 1 14 時 00 分におけるエコー強度(dBZ)の 3 次元画像．
マーカの位置は新宿．

そこで，49 km から 77 km までの 2 次エコー成分を抽出する処理を施し，東京上空の積乱雲の解析を試みた．レー
ダーの設置位置から北烏山までは約 60 km である．また，
観測仰角は 0.5 度から 1 度ごとであり，方位方向のセクタ
ー間隔は 1 度である．よってこの付近の高度方向と南北方向の分解能は約 1 km である．なお，エコー強度に関して
降雨減衰補正は施していない．また，断面図の作成においては，線形補間を用いている．
2.

解析結果
図 1 に 14 時 00 分におけるエコー強度の 3 次元画像を，

図 2 に高度 2 km, 4 km, 6 km の水平断面図を示した．エコー強度を見ると，降水システムの南端部に弓上の強いエコーが存在し，弱いエコーが北東に方向に広がっている．また，降水システムの南西部で上空までエコー観測されている．ドップラ速度を見ると，レーダーの視線方向にあたる
東西方向の水平シアが，システム南西部において，高くまで存在している．
図 3 に，水平断面図上 AA’で示した，レーダーの視線方

図 2 14 時 00 分 に おける 高度 2km(上 ), 4 km(中 ),   
6 km(下)の水平断面図．左:エコー強度, 右:ドップラ速度向に対してほぼ直交する方向の垂直断面図を示した．エコー強度を見ると，降水システム南西端はオーバハング状になっており，高度 3 km 付近に強いエコーが存在している．
ドップラ速度をみると，降水システムの南西端では水平シ
アが北の方向に傾きながら，高くまで存在している．変化の大きい高度 3.5 km における水平シアは，渦度にすると0.005 s-1 である．

図 3 水 平 断 面 図 上 の AA’ に お け る ， 垂 直 断 面 図 ．  
左:エコー強度, 右:ドップラ速度― 51 ―

A110/1<QM0OCOAb¿¼¹¾IB9QDQ:L
î·³Rå(íÃè»), ]´r(íÃ»)
１．はじめに2014  7 ¦ 10 ¢ oì 8 q!/1<QM0OCOAb 2 !Ë ¿¼(·³, ] 2014)
Ë +Ùêb!¶"í 700m !MQ=Q?Q< (+,& 1 km Sé¤!Ùê"9QDQ:LÑ  cÛ¬!Ï­Ë Z ¶& J;806NO&|+ - Wx"Ség!ËÙêbæ!,,!¶!®â.£)+.ÁÀMQ
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27Q(40dBZ XS)"í 3km #IB9Q
DQ:L!27Qí 5km(Suzuki et.al., 2000)(*&

*\Sé¤!Ùê"9QDQ:L!®

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謝辞©ÄÉ"ÈÄß(15H02994)!Öh.nã%),

２．レーダー解析Û¬ "NICT /Q40F(*m±ÞA>GKQMQ=Q 2 ~(¸æ, §_)!©
MP A>GKQMQ=Q!?Q<.^½
３．解析結果¶Ség!¥\YÚ 0.4deg. (íÎ 700m, z 1b)
+27Q}(40dBZ XS)jÌ ¶ 
1.5km, 1.2km  2 !H0;806NO(zVÐ×` mc1,«` mc2)mc1 .m*y$Â 7.5km, ¶ 8.010-3 s-1 !J;806NO
MC( Å Ð  ) Ý % ) ,   z 1aÇYÚ
1.8deg.(í 1800m) "mc1, mc2 ! |"ÆÝz 1 ¶Ség(6:15JST)!sYÚ!MQ=Q?Q<ðïMQ   MC " |t¯ =Qk, p:A>GKQá, (a)YÚ 1.8deg., (b)YÚ
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(6:15JST)(*&YÚ 1.8deg.(í
1800m, z 2a)! mc1 SÊ&MC "° ¥\YÚ!MQ=Qk(z 1b,2b) "27Q}jÌÐº i27Q!¯ [ ,"/1<QM0OCOAb!jìÙê)!d±e²!lª (*,59@
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― 52 ―

A111
台風環境場で発生するスーパーセルのエントレインメントを調べる理想化数値実験
末木健太，新野宏（東京大学大気海洋研究所）
はじめに 日本で発生する竜巻の 20% は台風に伴って発生する（Niino et al., 1997）．台風は竜巻の主要な発生環境の 1 つといえるが，竜巻を多数伴う台風がある一方，竜巻を伴わない台風も存在し，その違いは十分には理解されていない．この点について，2015 年度
春季大会では，対流有効位置エネルギー（CAPE）の計算に，持ち上げ空気塊が環境場の空気を取り込む効果（エントレインメント）を加味した CAPE
（ Entraining-CAPE: 以 下 E-CAPE; Molinari et al.,2012）が竜巻を伴う台風では大きく，そうでない台風に比べ，より不安定な成層を持つことを，気象庁の長期再解析（JRA-55）を用いたコンポジット解析
により示した．両者の違いは，通常の CAPE では捉えることができないため，エントレインメントの考慮は，台風に伴う竜巻の発生リスクを評価する上で重要であることが示唆された．
 しかし，竜巻を伴うスーパーセルのエントレイン
メントの実態はよく分かっていない．2015 年度春季
大会で示した E-CAPE は，質量エントレインメント率 ε = 20% km-1 としたものであったが，これは竜巻の発生位置の分布との整合性の観点から選択したもので，エントレインメント率の実測に基づくものではなかった．Marat and Randall（2006）や Romps（2010），
Dawe and Austin（2011）などは，積雲・積乱雲の Large
Eddy Simulation を行い，対流雲のエントレインメン
ト率について議論しているが，彼らの結果は，強い鉛直シアのある環境場中で準定常的な構造を持つスーパーセルに対して直ちに適用できるものではない．
本研究の目的は，スーパーセルを再現する理想化数
値実験により，スーパーセルのエントレインメントの実態を調べ，E-CAPE の有効性の物理的な裏付けを得ることである．
数値モデルと計算設定
 本研究では，理想化数値実験に特化した非静力学
モデル CM1 ver.18.3（Bryan and Fritsch, 2002）を使用した．水平格子間隔は 500 m，鉛直格子間隔は最下層 1 km が 100 m，高度 10 km より上では 500 m，その間では格子間隔が滑らかに変化するようにした．
積分の時間間隔は 0.9 s である．計算領域として水平に 100 km 四方，鉛直に 25 km を確保し，側面境界
を解放境界，下部・上部境界は free slip とした．高度 20 km より上は Rayleigh damping 層としている．
Sub grid の乱流運動エネルギーは Deardorff（1980）と類似の方法により予報される．雲微物理として雲水 ・ 雨 水 ・ 雲 氷 ・ 雪 ・ 雹 を 予 報 す る Morrison
double-moment スキーム（Morisson et al., 2005, 2009）を用いた．
 台風に伴うスーパーセルの発生環境場として，
1990 年 9 月 19 日に台風 19 号に伴って関東平野で複数の竜巻が発生した事例（Suzuki et al., 2000）の環境場を代表する高層観測データ（1990/09/19 21:00 JST，
館野）を平滑化したプロファイルを用いた．ストー
ムに相対的な環境場のヘリシティは，高度 1，3 kmの鉛直積算がそれぞれ 301，362 m2 s-2 で，下層に鉛直シアが集中している．一方，CAPE と E-CAPE（ε =20% km-1）はそれぞれ 1445，444 J kg-1 であり，対流圏の全層にわたって湿潤で，条件付き不安定な環境場である．実験では，このプロファイルを水平一様に与え、温位擾乱（中心で最大 + 4K）から対流を励起させることにより，スーパーセルを発生させた．
結果
 励起された対流雲は，積分開始後 30 分程度で上昇
流，鉛直渦度がそれぞれ 20 m s-1，0.01 s-1 を超える
ようなメソサイクロンを形成し，積分開始後 1 時間
程度で準定常的なスーパーセルにまで達した．図 1
は，積分開始後 1～2 時間における対流雲（相対湿度100%，上昇流 1 m s-1 以上として定義）中における相当温位の確立密度分布（各高度で規格化）に，Romps
and Kuang（2010）のパーセルモデルにより計算した
持ち上げ空気塊の相当温位の高度変化を重ねたものである．
高度 5 km 以下では，パーセルモデルの ε = 20～100 % km-1 に対応する相当温位が対流雲内で優勢である一方，高度 5 km より上では，パーセルモデル
から予想されるものに比べ，より高相当温位の空気が対流雲内で多く見られた．
まとめ 台風環境場で発生するスーパーセルの理想化数値実験を行い，対流雲内の相当温位分布と，一定のエ
ントレインメント率を仮定した持ち上げ空気塊の相
当温位の高度変化を比較した．発表では，対流雲のエントレインメント率と環境場の各要素（鉛直シアや大気の不安定度など）との関係や，格子間隔 100 mとした実験結果についても示す予定である．
高度 (km)㻌

40㻌

20㻌

10㻌

0㻌

100㻌
環境場㻌

相当温位㻌 (K)㻌図 1 対流雲中の各高度で規格化した相当温位の確率密度分布（シェード）と，Romps and Kuang（2010）のパーセ
ルモデルにより計算した持ち上げ空気塊の相当温位の高度変化（実線; 数字はエントレインメント率 ε [% km-1]）．
点線は環境場の相当温位プロファイルを示している．

― 53 ―

A112

超高解像度アンサンブル実験による竜巻と下層メソサイクロンの関係*1

横田祥, 1,2 瀬古弘, 1 國井勝, 3,1 山内洋, 4 新野宏( 気象研究所, 海洋研究開発機構, 3 気象庁観測部, 4 東京大学大気海洋研究所)
12

1. はじめに強い竜巻の多くは、直径数 km の渦（メソサイクロン）を伴う発達した積乱雲（スーパーセル）の下で発生する。しかし、中層にメソサイクロンが存在していても地上に竜巻が発生するとは限らず、強い竜巻の発生条件は未だ明らかではない。
Yokota et al. (2016, MWR)は、2012 年 5 月 6 日のつくば竜巻の事例において、NHM-LETKF（気象庁非静力学モデルに基づく局所アンサンブル変換カルマン
フィルター）を用いて稠密な観測データを同化し、得られた解析値から水平解像度 350 m のアンサンブ
ル予報を行った。そして、この実験で再現された下層（地上 0.8 km）のメソサイクロンの強化にストー
ム後方の下層水蒸気とストーム前方の下層収束が重要であることを示した。しかし、水平解像度 350 m
では竜巻の解像には不十分であるため、これらの条
件が竜巻の発生にとっても重要かどうかは明らかではない。そこで本研究では、この実験をさらにダウンスケールした水平解像度 50 m のアンサンブル実
験を行い、その結果から下層メソサイクロンと竜巻の関係について考察を行った。

と ζ20m(t0-5)の位置の水平距離は 1 km 未満であった（図 2 下）。これらの結果は、地上の渦の真上に強い
メソサイクロンがあり、これによって鉛直上向きの
気圧傾度力が生じて鉛直渦度が引き伸ばされることが、5 分後に地上で強い竜巻が発生するための条件である、ということを示していると考えられる。
4. まとめと今後の予定
本研究では、下層メソサイクロンの位置や強さと竜巻との関係を、現実場のアンサンブル実験で初めて示した。今後は各メンバーの渦の起源を後方流跡線解析等により詳細に調査し、何が竜巻の発生や強化の有無を決めているのかを物理的に明らかにすることを目指す。

2. 解析手法
Yokota et al. (2016, MWR)の水平解像度 350 m のアンサンブル実験（初期時刻 5 月 6 日 1100JST、33 メンバー）の結果を初期値・境界値とし、1110JST から1210JST まで水平解像度 50 m のダウンスケール実験を行う。地上 20 m の鉛直渦度が最大となる時刻（t0 min）と位置をメンバー毎に求め、その点を中心にコンポジットした物理量に対して、地上 20 m の
最大鉛直渦度（5 分移動平均）ζmax との相関を求める。
コンポジットの際は、方角やスケールはそのままと
した。
3. 結果
t0 min とその 5 分前（t0-5 min）のコンポジットした場を図 1 に示す。ほぼすべてのメンバーで、地上20 m の渦はこの 5 分間北東へ移動しながら強化された。水平解像度 350 m に粗視化した各高度、各時刻の最大鉛直渦度を「ζ 高度(時刻)」と表すと、ζmax と、これ
ζ0.8km(t0-5)が強い相関を持っており（図 2 上）。まは ζmax と ζ20m(t0-5)の相関より強かった（図 2 中）
た、ζmax が 1 s-1 以上の全てのメンバーで、ζ0.8km(t0-5)― 54 ―

図1：ζmaxの位置を中心にコンポジットした降水物
質混合比(g kg-1, シェード
はt0 min, コンターはt0-5min)と水平風(m s-1, 黒矢
印, t0 min)。白矢印の始点と終点はそれぞれζ20m(t0-5)とζ20m(t0)の位置。
図2：ζmax(s-1)に対する(上) ζ0.8km(t0-5)(s-1)、(中) ζ20m(t0-5)(s-1)、(下) ζ0.8km(t0-5)とζ20m(t0-5)の位置の水平距離(km)の散布図と相関係数。
謝辞：本研究の一部はHPCI 戦略プログラム 分
野 3「防災・減災に資す
る地球変動予測」(課題
ID: hp120282, hp130012,
hp140220, hp150214)、ポ
スト「京」で重点的に取り組むべき社会的・科学的課題 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:
hp150289, hp160229)、および社会システム改革と研究開発の一体的推進「気候変動に伴う極端気象に強い都市創り」より支援を受けました。本
実験で同化した地上観測データの一部は株式
会社 NTT ドコモよりご提供いただきました。

A113

大気成層の構造変化・上昇流に対する数値モデルの水平解像度の影響
加藤輝之（気象研予報）
１．はじめに大気状態が不安定で、自由対流高度まで下層気塊が持ち上げられると湿潤対流が発生し、不安定の一部が解消される。大雨時には大量の湿潤対流が発生し、大気成層は相当
温位e がほぼ一定の状態に近づくことが期待される。そこで平成 26 年 8 月 20 日の広島での事例を対象に、大雨をもたらした線状降水帯の再現に成功した前日 19 日 18 時初期
値の水平分解能 2km と 250m の気象庁非静力学モデル（2kmNHM, 250mNHM）を用いて、大気成層の構造変化
や強い上昇流の出現頻度について調査し、モデルの水平分解能による違いを調べてみた。初期値・境界値は気象庁局
地解析（なお 250mNHM の境界値は 2kmNHM の予報値）
から作成し、降水過程としては氷相のみ 2 モーメントのバ
ルクスキームを単独で、乱流スキームとしては MYNN レ
ベル 3 を用いた。

２．相当温位の出現頻度
相当温位の出現頻度は、大雨をもたらした線状降水帯を含む周辺約 5500km2 の領域内で算出した。湿潤対流を発生させやすい高e（355K 以上）気塊の大雨期間中の出現頻度（図 1）を見ると、下層の高e 気塊が持ち上げられているにもかかわらず中上層では 0.01～0.001%と非常に低い。
中層のやや高いe（350K 以上）の出現頻度は、250mNHM
より 2kmNHM の方が約 2 倍高い。これは 2kmNHM の対流スケールが実際よりも大きく、周囲の空気の貫入が小さいためだと考えられる。この特性は水平分解能を 1km にすると改善されたが、500m にすると 250mNHM よりも出現頻度が低下してしまった。
線状降水帯の形成期と成熟期の 250mNHM によるe の出現頻度を比較すると、高e は 10 倍以上（0.001→0.01%）、
やや高いe は 2 倍（0.3→0.6%）になった（図略）が、全体からみるとその変化は僅かである。このことは対流活動による成層構造の変化は小さく、Kain-Fritsch 対流パラメ
タリゼーションスキームのような CAPE を 15%減させる
ような大きな安定化は生じていないことを示唆している。

３．強い上昇流の出現頻度
鉛直流の出現頻度分布（図 2）を見ると、2kmNHM では 18m/s 以上の強い上昇流が高度 10km 付近に存在する一方、250mNHM では CAPE（～2000J/kg）から見積もられる値の約半分の 35m/s を超える上昇流が作られている。その強い上昇流が見られる高度は、高e 気塊を持ち上げた場
合の浮力がなくなる高度（LNB）よりも 2～3km 低い。また強い上昇流は LNB よりも高高度でも見られ、250mNHM
はオーバーシュートを再現できている。中層の 5m/s 以上のやや強い上昇流で比較すると、出現頻度（～2%）に水平解像度依存性はほとんどみられない。一方、下降流の特徴は 2kmNHM と 250mNHM でかなり異なる（図 2b と 2d）。
250mNHM では強い上昇流に対する補償下降流として高度 10km 付近に 10m/s を超える下降流が存在するが、2kmNHM にはそのような下降流は存在しない。
高e 気塊を持ち上げると CAPE によって強い上昇流が作り出されるので、e > 355K に限定した場合の鉛直流の出現頻度を調べた（図 3）。2kmNHM でもe がほぼ保存されながら、鉛直流は高度とともに上方に加速されている。
高度 10km より上空で、高いe の出現頻度は急速に減少している一方、強い上昇流は維持されている。この領域で周
辺空気と強い混合があることが示唆される。
(a)

(c)

(km)

(km)

10

345

350

10

355

5

345

350

355

5

10-1

(b)

10-2

10-3

10-4

10-5

(km)

(km)

10

10

5

5

335

340

345

350

10-1 10-2 10-3 10-4 10-5 10-6 10-7(d)355 (K)

335

340

345

350

355 (K)

図 1 (a) 2kmNHM（19 日 18 時初期値）による 19 日 23時～20 日 04 時の 1K 間隔の等値線で示された閾値を超えるe の出現頻度の鉛直プロファイルと(b) 大雨がもたらされた線状降水帯を含む周辺約 5500km2 の領域でのe の出現頻度の鉛直分布（最大値で規格化、太線は中央値、点線は 0.05 から 0.2 間隔で表示）．(c)・(d) (a)・(b)と同じ、ただし 250mNHM．
(a)

(c)

(km)

(km)

10

5

10

10

15

5

5 10 15

20

25

30

5

10-1

(b)

10-2

10-3

10-4

10-5

(d)

(km)

(km)

10

10

5

5

-20

-10

0

10

20

30 (m/s)-20

10-1 10-2 10-3 10-4 10-5 10-6 10-7

-10

0

10

20

30 (m/s)

図 2 図 1 と同じ、ただし (a)・(c) は 1 m s-1 間隔で示された閾値を超える鉛直速度の出現頻度の鉛直プロフ
ァイル、(b)・(d) は線状降水帯周辺領域での鉛直速度の出現頻度の鉛直分布（log(最大値)で規格化、太線は中央値、点線は 0.05 から 0.2 間隔で表示）
．
10-1

(a)

10-2

10-3

10-4

10-5

(b)

(km)

(km)

10

10

5

5

-20

-10

0

10

θe > 355K
20
30 (m/s)

10-2

10-3

10-4

10-5

-10

0

10

θe > 355K
20
30 (m/s)

図 2b、2d と同じ、ただしe > 355K に限定．破線は
e > 355K の出現頻度の鉛直プロファイル（目盛りは

図3― 55 ―-2010-1

図の上部に記載）．

A114

南岸低気圧に伴う関東甲信地方の降雪における沿岸前線の役割‒
荒木健太郎“，加藤輝之‚気象研究所‛，北畠尚子‚気象大学校‛‒
1. はじめに30-35˚N)のどこかで 40km 四方で領域平均
南岸低気圧に伴って発生する関東甲信地方の降雪現象には，した地上水平発散が－100×10-6 s-1 以下で沿岸前線の存在が重要であることが指摘されている (荒木 あった期間を地上収束継続時間とした．地上
2015)．荒木ほか(2015, 2016)は南岸低気圧による関東甲信地 収束の継続時間が長いほど総降雪量が多く，方の降雪事例の総観・メソスケール環境場の統計解析を行い， 降雪期間も長い傾向が見てとれる．これは甲顕著な大雪ほど降雪期間が長いことを示した．また，顕著な 府だけでなく東京についても同様であり，有大雪事例では関東平野で Cold-Air Damming や沿岸前線が形 意水準 5％の t 検定を各地点の総降雪量のカ成・強化されやすい環境場となっていることを報告した．本 テゴリ毎に行ったところ，地上収束継続時間研究では，降雪に対して沿岸前線が果たしている役割を把握 に有意な差があった．
このことから，南岸低気圧接近前には沿岸することを目的に，沿岸前線の特徴や継続時間に着目して関前線，接近時には沿岸前線・温暖前線等の地
東甲信地方の降雪事例の統計解析を行った．
上収束が関東平野の南海上に存在しており，
2. データと統計解析手法
これらが関東甲信地方の上空に水蒸気を供荒木ほか(2015, 2016)と同様に，1958～2015 年の南岸低気給することで，効率的な降雪雲の形成・降雪
圧による東京・甲府の総降雪量 5cm 以上の事例の総降雪量・粒子の成長に寄与しているといえる．また，降雪期間を抽出し，東京の総降雪量によってカテゴリ化した．
これらの前線の持続時間が長いほど，降雪の
ここでは S5-10(総降雪量 5～9cm; 22 例)，S25(同 25cm 以上;
環境場が持続することで総降雪量の増大を5 例)に着目する．各事例の降雪開始時刻(ST)の 6 時間前
もたらす要因になっていることがわかった．
(ST/-6h，以後時刻を同様に表記)から終了時刻 6 時間後までを対象に，JRA-55 モデル面データを初期値・境界値として気象庁非静力学モデルによる数値実験を行った．水平解像度は2km，計算領域は関東甲信地方を覆う 1,400km 四方とした．
数値実験結果から，カテゴリ毎に沿岸前線の特徴や降雪への影響について解析した．
第 1 図 S25 における ST/-6h～ST/+6h の 139.7˚E での南北時間断面．陰影は 40km 四方で領域平均しまず，地上水平発散の平均場を時刻毎に確認すると，S25， た地上水平発散(10-6 s-1)，等値線は海面気圧(2hPa毎)を表す．矢羽は地上風を意味する．

3. 沿岸前線の特徴と関東甲信地方の大雪との関係

S5-10 ともに南岸低気圧接近前に関東南部で平野部を吹き抜ける北～北東風が強化されて発散場となっており，その南海上で水平収束が徐々に強まっていた(第 1 図)．この水平収束は
静岡県の南海上までのびており，南北気温勾配が大きいことから(図略)，沿岸前線と考えられる．一方，S25 では，ST/-1h
から ST/+6h にかけて，南岸低気圧の中心付近から温暖前線と考えられる暖気を伴う南東風と東寄りの風による水平収束の強い領域が東西方向にのびていた．
関東平野の南海上に形成される沿岸前線と温暖前線が降雪に及ぼす影響を議論する．
これらの前線が顕著に見られる S25の ST/+6h における，東京付近(139.7˚E)を通る 32-37˚N の南
北鉛直断面を第 2 図に示す．34.7˚N 付近が沿岸前線に対応していると考えられ，その北側の高度 1km 以下では北東風になっている．また，33˚N 付近に温暖前線が位置し，その南側では高度約 3km まで，温暖前線と沿岸前線の間では高度約 1kmまで水蒸気フラックス量が 100 g m-2 s-1 を超えていた．また，沿岸前線上の南寄りの風，温暖前線面(相当温位 305K に対応)
上の南西風によって水蒸気が内陸部まで供給されていた．このとき，内陸部で水蒸気供給量の大きい高度 3～4km 付近で特に雪混合比が大きく(図略)，雪粒子の昇華成長が促進される環境場であった．個々の事例の雪混合比でもストリーク構造が見られ，雪粒子の昇華成長に伴う非断熱加熱によって生成セルの発生環境場が維持されていることが示唆された．このような特徴は S5-10 にも見られた．
関東平野南海上で形成される沿岸前線・温暖前線に伴う地上収束の継続時間と，甲府の総降雪量との関係を第 3 図に示す ． 本 研 究 で は ， 便 宜 的 に 関 東 平 野 の 南 海 上 (139.7˚E ，― 56 ―

第 2 図 S25 における ST/+6h での，139.7˚E での南
北鉛直断面．陰影は水蒸気フラックス量(g m-2 s-1)，
等値線は相当温位(5K 毎)を表す．矢羽は各高度の水平風を意味する．

第 3 図 甲府における総降雪量(cm)と地上収束の継続時間(hour)との関係．丸印の陰影は地上観測による降雪期間(hour)を表す．
参考文献㻌 荒木, 2015: 沿岸前線．天気．㻌
荒木ほか,2015:日本気象学会 2015 年度秋, A208.
荒木ほか,2016:日本気象学会 2016 年度春, B102.

A115

夏季•瀬戸内海の海洋潮汐による霧の応答*

岩崎慎介(九大応力研)•趙寧(九大総理工)•磯辺篤彦(九大応力研)


1.はじめに 近年では、外洋域に限らず瀬戸内海といった非常に空間ス
ケールの小さい沿岸域においても、海洋に対する大気応答のが数値モデルや観測データから確認されている。我々は、夏季•瀬戸内海の海洋潮汐による海面水温(SST)変化が、同海域の海上気温や風を変化させることを報告した(Iwasakiet
al.,2015)。夏季(特に 6-7 月)の瀬戸内海では南からの暖か  

図 2.TR(黒)と NTR(灰色)で使用した SST 時系列の一例。場所はく湿った空気の流入により霧が発生することが知られてい速吸の瀬戸(33.3°N,132°E)。

る。このことから、夏季•瀬戸内海の大潮•小潮による周期的

な SST 変化は、気温や風だけでなく、霧の発生頻度にも影響

3.結果

することが期待される。そこで本研究では、夏季・瀬戸内海

 夏季・瀬戸内海上の下層大気は概ね安定(2m 気温-SST>0)の海洋潮汐による SST 変動が、霧の発生頻度にどの程度影響している。図 3 から、大潮(小潮)時は、瀬戸内海の殆どの海するのか、領域大気モデルを用いて調べた。

域で、SST の低下(増加)により、安定度が強化(弱化)してい

ることがわかる。霧への影響を見ると、瀬戸内海西部で、大2.使用データとモデル

潮(小潮)時に発生頻度が 4%程度、大きく（小さく）なって はじめに、MODIS衛星のSSTデータを用いて、夏季•瀬戸内海いることが分かる(図 4)。講演時には、SST の変化による霧の大潮•小潮時におけるSST 変化を見積もった。期間はの発生頻度が瀬戸内海西部だけで見られる理由や、ICOADS

2003-2012年までの各年の夏季(6-8月)である。また、大潮•小を用いた観測データとの比較結果について紹介する。

潮期はそれぞれ、満月•新月と上弦•下弦の日(1日)としている。
 次に、WeatherResearchandForecast(WRF)ver.3.8と上記

35°NのSSTを用いて、大潮•小潮時のSST変化による大気応答を調べた。計算領域は図1に示す通りで、計算期間は5月16日から8月

0.4
0.2
0

34°N

0.2

0.4
0.2



0.2

0.4
0

0.20

0.2

31日の夏季の計算を、2011年から2015年の5季節分行った。モ
デル実験は2パターン行っている。衛星データであるG1SSTの0.2 0.4
0.2 0.2

0

0


0









0

0





0.2


0

0

33°N




0

大潮

各年の月平均値に、瀬戸内海の海洋潮汐によるSST変動を与え

131°E

132°E

133°E

134°E

小潮
131°E

135°E

133°E

132°E

134°E

135°E

た 実 験 (Tide-Run;TR) と 、 そ れ を 与 え て い な い 実 験

図 3.大潮(左図)•小潮(右図)時における TR と NTR の安定度(2m(No-Tide-Run;NTR)である(図2)。TRに使用している瀬戸内海

気温-SST)の差(℃)。2011 年から 2015 年までの各年の夏季(6-8のSST変動の振幅はMODIS衛星から見積もった値を使用してい月)。

る。また、TRとNTRの初期場と側面境界条件には気象庁のMSMデ

35°N

52431
34°N

40°N

2
3

1

Korea

2

33°N

Japan

     

128°E

132°E

136°E

0








0


0


3
12
 4

0

0

132°E

133°E

134°E

135°E

小潮
131°E

132°E

133°E

134°E

135°E



頻度の差(%)。霧の発生頻度は、[大潮(小潮)期の雲水量がNorth Pacific124°E 


図4.大潮(左図)•小潮(右図)時におけるFTR とNTR の霧の発生
domain 1

28°N



大潮

domain 2

East China Sea

2
1

0






1
3

131°E

32°N

2

Sea of Japan

36°N

1

3 2

ータを与え、モデル出力は1時間毎としている。



140°E

0.1g/kg を超えた時のデータ数/大潮(小潮)期のデータ数]×



144°E

100 としている。
2011 年から 2015 年までの各年の夏季(6-8 月)。

図 1.モデル領域。Domain1(Domain2)の空間解像度は 10(約 3)kmとしている。

― 57 ―

B101

衛星降水レーダ観測による降水プロセス研究への貢献*濱田 篤（東京大学大気海洋研究所）
序
熱帯降雨観測（TRMM）衛星は世界初の衛星降水レーダ（PR）を搭載し，1997 年 12 月–2014 年 10 月の約 17年間にわたって太陽非同期軌道からの観測を行い，熱帯・亜熱帯（40◦ S–40◦N）の降水特性研究を大きく進めただけでなく，各種の衛星降水プロダクトや数値モデ
ルの開発・検証においても枢要な役割を担ってきた．その拡大後継ミッションとして 2014 年 3 月に観測を開始
した全球降水観測（GPM）主衛星は，PR を発展させた
2 周波降水レーダ（DPR）を搭載し，新たに中緯度を含めた 65◦ S–65◦ N を観測する．
PR の長期観測によって極めて多数の降水 3 次元観測
データが提供され，極端降水域までを含めた降水スペ
クトルの広い範囲で安定した統計解析が行えるようになった．PR の弱点の一つであった，弱い（<0.5 mm/h）
雨や降雪の観測は，降水検出感度が向上した DPR に
よって補われつつある．
本講演では，現在まで唯一の降水レーダ観測を継続している TRMM/PR, GPM/DPR 観測データを用いた最近の研究を紹介し，今後の降水プロセス研究への貢献可能性について議論したい．
極端降水をもたらす降水プロセス
雨量計などを用いた極端降水研究は数多いが，極端降水をもたらす降水システムの特性を明らかにしようとしたものは，ごく限られた地域における事例解析的研究に限られていた．そこで我々は，11 年間の TRMM/PR 観測を利用して，熱帯・亜熱帯各地の極端降水イベントの特性を調べた（Hamada et al. 2014, JC; 2015, Nature
Comm.）．PR 観測データからひとつながりの雨域を同定し，PR 観測域を 2.5◦ 格子に分けた各地域で，上位0.1%の強雨と激しい対流をもたらした雨域をそれぞれ
極端降水・極端対流イベントと定義した．
極端降水・極端対流イベントの降水プロファイルには明瞭な違いが見られ，極端降水は相対的に低い雨雲に伴っていることが分かった（図 1）．0◦ C 高度（∼4.5 km）
より下層では，極端降水のレーダ反射強度は地表に向かって増大するのに対し，極端対流では一定もしくはやや減少している．この特徴は定性的には海・陸や熱GLB, Land, ANN, v7f, p999
R_ONLY20

H_ONLYn =12,991

RH

n =12,334

n=1,354

5,000
3,000

15
Height (km)2,000

帯・亜熱帯の地域に依らない普遍的なものであり，対流の強さと雨の強さに比例的関係をおく慣例的な考え方が，極端降水には当てはまらないことを示している．
極端降水イベントの環境場は，極端対流に比べ相対的に安定で，対流圏全体が深く湿っていることが特徴的である．また，下部対流圏で水蒸気が潤沢に供給されていることも特徴的である．このような環境場および降水プロファイルの特徴は，極端降水をもたらすのに “暖かい雨” のプロセスが重要であることを示唆する．
この仮説を実証するため，偏波観測が可能な地上レーダを用いた解析を進めているところである．

GPM/DPR による弱い降水の捕捉
GPM/DPR の TRMM/PR に対する検出感度向上の効果を実証するため，半年間の DPR 観測を用いた解析を行った（Hamada and Takayabu 2016, JTEC）．感度向上の効果だけを議論できるように，PR データは使わず，DPR のレーダ反射強度（Ze）に，18 dBZ（PR 実績値）および 12 dBZ（GPM/KaHS 仕様値）の異なる閾
値を設け，閾値未満のデータを人為的に無降水とした 2
つの DPR データセットを作製して比較解析を行った．
感度向上に伴い，TRMM 観測域の地表降水頻度は約30%，総降水量は約 3%の増加を示す．全球平均的に見るとさほど大きくないが，大洋東部や陸上の乾燥・対流抑制域においては顕著な増加を示す．感度向上の最も顕著な効果は，降水頂 1–2 km の浅い降水の増加である．この増加傾向は海上で顕著であり，DPR が対流
抑制域の浅く弱い降水を効果的に捉えていることを示す．もう一つの特筆すべき効果は，組織化した降水シ
ステムに伴う anvil などの，地表に到達しない弱い降水を新たに捉えられるようになったことである（図 2）．
12 dBZe は最低検出感度の公称値よりもかなり低い
が，統計的な解析に対しては十分実用に耐えること，また降水検出アルゴリズムの改良によって更に検出能を高められる可能性が示唆された．DPR が 10 dBZ 付近
まで降水を検出できるようになれば，CloudSat 雲レーダ観測との融合利用も比較的容易となり，雲–降水プロ
セスの観測的研究の大きな進展が期待できる．
現在の衛星雲・降水レーダは，周回衛星であるが故にスナップショット観測しか得られないという弱みを持つ．
雲・降水システムのライフサイクルを知ることは，降水プロセス研究を進める上で極めて重要である． 5–10分間隔の高頻度観測が可能になった静止衛星データを利用した研究（Hamada and Takayabu 2016, GRL）も，時間が許せば紹介したい．

1,000

10

500
200

5

100
50
10

0
20

40

60

20
40
60
Reflectivity (dBZ)

20

40

60

図 1：極端降水・極端対流イベントに対する TRMM/PR
レーダ反射強度プロファイル．
（a）降水のみ，（b）対流のみ，
両方が極端事例であったもの．陰影は 2 次元ヒストグラ（c）ム，右軸沿い実線は降雨頂高度分布．
（Hamada et al. 2015,
Nature Comm. より引用）

図 2：GPM/DPR 観測例．2014 年 7 月 1 日 11:13 UTC 頃の，アングルビン#3 でのレーダ反射強度鉛直断面図．最も薄い灰色部が GPM/DPR によって新たに捉えられた箇所．
（Hamada and Takayabu 2016, JTEC より改変引用）― 58 ―

B102

雲データベース CTOP および GSMaP データを用いた
梅雨期東シナ海における雲と降水の解析*

西 憲敬 1・濱田 篤 2・広瀬民志 3・堀田 祥 4・鈴木順子 5（1:福岡大理 2:東京大・大気海洋 3:京都大理・4: (株)サンテク 5: JAMSTEC）
⽇本のすぐ⻄にある東シナ海の気象は、低気圧や前線活動などを通して⽇本の気象とも関連が深い。しかし、これまで観測データが⼗分でなかったため、雲や⾬の定量的解析が⼗分になされてはいなかった。ここでは、蓄積が進んできた衛星による観測を組み合わせることによって、
特に梅⾬期の雲および降⽔活動についての定量的解析をおこなった。
⾬のデータとしては、Global Satellite Mapping ofPrecipitation （GSMaP : 衛星全球降⽔マップ）を⽤いた。
当データはマイクロ波による観測をベースとし、それがない時間には⾚外観測などを⽤いて推定を⾏っている。
今回は、データに付されたフラグを⽤いて、信頼度の⾼い
マイクロ波観測だけを抽出したデータセットを作製して解析にあてた。データのバージョンは 2000 年 3 ⽉から2010 年 11 ⽉までが standard_v5、2014 年 3 ⽉から現在までが standard_v6、2011 年 1 ⽉から 2014 年 2 ⽉まで
が reanalysis_v6 である。
昨年秋の学会(A367)で報告したように、静⽌衛星の⾚外スプリットウィンドウ観測を⽤いた熱帯雲頂⾼度プロ
ダクト CTOP を中緯度に拡張する試みを⾏っている。熱帯での雲頂「⾼度」推定テーブルに替えて、中緯度ではいったん雲頂「温度」を推定するテーブルを⽤いることにより、時空間の鉛直温度プロファイルの変動があっても、よい精度で推定ができることがわかった。雲頂温度と雲頂
⾼度の変換には、客観解析データ(JRA-55)を⽤いている。
このデータの検証を兼ねて、東シナ海およびその周辺における雲頂の⾼い雲の分布を解析した。MTSAT-1R 観測
期間の 2005 年 7 ⽉から 2010 年 5 ⽉までのデータを⽤いた。
まず、GSMaP データを⽤いて、東シナ海での降⽔割合(総時間数のうち、0.5mm/hr 以上の降⽔が⽣じた割合)の分布を⽤いて、降⽔帯の北上速度について解析した。
Moteki and Manda（2013,SOLA）は TRMM/PR データを使⽤して、⻩海付近の⾼気圧が衰弱するにつれて降⽔
帯が 6 ⽉中旬に急速に北上することを⽰した。北上のようすの経度差に注⽬すると(図 1)、東シナ海の東⻄で異なり(図中⿊⽮印)、急激な北進は⻄部に限られていることがわかった。
次に、降⽔の性質についての経度⽅向の違いに着⽬した解析を⾏った。Sasaki et al.（2012, JC）は⿊潮付近の海⾯⽔温(SST)と平均降⽔量の分布についての関係を調べ、⿊潮が平均降⽔量を増加させていることを⽰唆した。こ
こでは、⿊潮の主流が存在しない東シナ海中部（九州と同じ緯度帯）の降⽔について解析した。東シナ海中部において、降⽔割合は東ほど⼤きくなっていた。梅⾬期には低気圧が東シナ海で発⽣することも多いので、その影響を調べるために、
相対渦度と相当温位勾配の東⻄コントラストについて旬ごとに解析
を⾏ったが、
それらには東⻄の明瞭な違いはみられな
かった。この緯度帯でも、
東シナ海南部
図 1：GSMaP データによる旬ごとの降よりはずっと⼩さ
⽔帯の経度ごとの重⼼の移動(2001いものの SST が東
2015)
部のほうが⾼いことから、東部で降⽔が多いのは、低気圧や前線の活動度よりも下部境界としての SST の直接影響が⼤きいのではないかと考えている。
雲頂⾼度データ(CTOP)の品質について精査を⾏った
ところ、衛星天頂⾓が熱帯に⽐べて⼤きいため、その影響が⼤きくでていることがわかった。このプロダクトは主に⾼度 10km 以上に雲頂をもつ雲に関して良い精度の推定が可能であることから、梅⾬期の雲頂⾼度 10km 以上の雲の存在割合を旬ごとに求めた。12km を超える雲の割合では、東シナ海のほうが⼤陸や⽇本付近に⽐べてはっ
きりと低くなっており、梅⾬期においての雲⾼度の海陸差がよくとらえられていた(図 2)。また、降⽔量にみられたような 6 ⽉下旬以降の北進の促進は、雲頂⾼度データにも認められた。

― 59 ―

図 2：CTOP データによる 6 ⽉ 21-30 ⽇に雲頂⾼度12km 以上の雲の存在する割合 (2005-2010).

B103

ひまわり 8 号観測データを用いた機械学習による強い雨の強度推定*

広瀬民志（京大院理），樋口篤志（千葉大 CEReS），妻鹿友昭・牛尾知雄（阪大院工），山本宗尚・重尚一（京大院理），濱田篤（東大大気海洋研）

１． はじめに本研究では 1 月毎のひまわり 8 号‐GPM 同時観測デー
タに対し Random Forest 機械学習法（Kühnlein et al.,2014）を応用することで，ひまわり 8 号と同様の解析範
囲，時・空間分解能を持つ降雨強度推定プロダクトを開発した（H27 年度秋季大会）．今回は地上レーダ観測と比較することで，特定事例における推定精度減少の原因を追究
し，精度向上のための改良をおこなった．
２． データひまわり８号データは千葉大 CEReS が公開するものを利用した．衛星降雨観測の学習標本として GPM/DPR-Ku レーダによる地上降雨強度を用いた．また，地上降雨観測として気象庁合成レーダの換算降雨強度を用いた．
３． 結果

図１：ひまわり 8 号による推定降雨強度(b,d)と地上レー

ひまわり８号観測から推定した降雨強度と，地上降雨レダ観測(a,c)の比較．(a)・(b) が強い雨が再現できなかったーダ観測とを比較した結果を図１に示す．図１(a)・(b)で事例，(c)・(d) が強い雨が再現できた事例をそれぞれ示す．

示される 2015 年 9 月 9 日の関東・東北豪雨の事例では，下段表は事例を再現するのに用いた学習標本数を示す．

ひまわり 8 号推定降雨強度(b)は(a)のレーダ観測と比較して強い過小評価傾向がみられ，特に降雨強度 8 mm/hr 以
上の強雨がほとんど再現されていない．一方，図１(c)・(d)は 2015 年 7 月 7 日の九州付近での持続的豪雨の事例を示し，この事例ではひまわり 8 号推定降雨強度(d)は 8 mm/hr
以上の強雨域も推定できており，二乗平均誤差も (b)と比
べて小さく約 1.2 mm/hr であった．これら２つの事例の差を生み出している原因を調査した結果，後者(d) の事例
では全降雨標本 7727 個中に降雨強度 8mm/hr 以上の強雨標本が 37 個含まれていたのに対し，前者 (b) 事例では
全降雨標本 6878 個中，強雨標本が 8 個しか含まれていな
いことがわかった．つまり，ひまわり８号と GPM 主衛星の同時観測地点に強い雨の標本がほとんど含まれていな
い場合が存在しているということである．

要度は低く，赤外チャンネルのみで推定した場合でも推定精度はあまり低下しないということがわかった．強雨を赤外チャンネルのみから推定することで，日中・夜間・夕方の全ての時間帯の学習標本が利用可能となるため，期間あたりの学習標本数の増加が見込まれる．これに加えて強い雨を推定する際のみ学習期間を 1.5 カ月に延長した結果，
図１(a)・(b) の事例で強い雨の標本数が 8 個から 83 個まで増加し，8 mm/hr 以上の強雨域が再現できるようになり，二乗平均誤差も約 2.4 mm/hr まで改善した．一方，8mm/hr 以上の降雨のみ標本数を増加させたことにより，標本内の降雨強度の確率密度分布が強雨方に歪んだ形になり，一部領域で降雨強度の過大評価が見られるようになった．今後は標本内の確率密度分布を自然な形に修正する
ようなある種の調整と，対流雲の生育ステージを何らかの

強い雨の標本数を増やすために次のような改良を試みた．強い雨の強度推定に対する個々のひまわり 8 号観測チ
ャンネルの重要度を再度調べた結果，可視チャンネルの重形で表現する工夫等が必要であると思われる．
謝辞：本研究は JAXA 第 8 回 PMM RA および環境省推進費の支援を一部受けた．

― 60 ―

B104

CloudSat-CALIPSO 併用データを用いて解明した
ユーラシア大陸広域にわたる氷相割合の違いについて山内晃 、河本和明 1、岡本創 2

長崎大水産・環境科学総合研究所、 九州大学応用力学研究所 ．はじめに
雲は地球のエネルギー収支や水循環に大きな影響を与えており、気候変動を理解・予測する上での不確実性を含む 重 要 な 要 素 の 一 つ と し て 認 識 さ れ て い る HJ
6WHSKHQV'XIUHVQHDQG%RQ\ 。雲が気候変動に与える影響は雲の微物理・巨視物理特性に強く依存している。しかしながら、氷雲の形成過程や成長過程についてはまだ詳しくわかっていない。なぜなら氷粒子の形成・成長過程には複数のバリエーションが存在しており、形成過程には均質形成と不均質形成 接触凍結、内部凍結、凝結
凍結、昇華凍結 が存在するからである。気温が℃以下
で氷粒子は均質形成によって形成され、一方38℃以上で氷 粒 子 は 不 均 質 形 成 に よ っ て 形 成 さ れ る +RRVH DQG
Möhler  ことがわかっている。また、清浄大気の条件下に比べ、雲頂温度が～20℃の汚染大気の条件下ではより多くの氷を含む雲が観測されている 6HLIHUW HW
DO 。本研究では、40℃以上の氷粒子の形成過程に着目し、 年  月の  つの領域 ユーラシア大陸の東西
領域 について比較を行った。その結果、下層の氷粒子の形成が大気の状態に大きく影響を受けることを明らかにした。
使用データ 雲粒子相判別データは九州大学より提供して頂き、<RVKLGDHWDO  が開発した &$/,362 に搭載されている &$/,23 から得られる、後方散乱係数と偏光解消度を使用した相判別手法が用いられている。また、氷相は雲粒
子判別が水平状氷粒子 'SODWH 、三次元ランダム配向氷粒子 'LFH 、' と ' の混合層の場合を定義し、水相は0℃以上の水粒子、過冷却水粒子の場合を定義した。雲内部の鉛直気温データは &ORXG6DW の (&0:)$8; プロダクト
3DUWDLQ を使用し、地上 P 気温、短波・長波放射量は -5$ 再解析データ（ .RED\DVKL HW DO +DUDGDHWDO）を使用した。

結果と考察 図  は～℃温度域における °×°の緯度経度ボックスでの氷相割合を示している。ユーラシア大陸の氷相割合は東経 °を境に急激に変化しており、ユーラシア
東部では氷割合が増加しており、一方で水割合は減少している。このことは、この温度領域ではユーラシア西部に比べて、ユーラシア東部で氷粒子の形成が促進していることを示している。図  は氷相割合をユーラシア東部 1°(° 、ユーラシア西部 1°(° 、
全球で比較している。明らかな氷相頻度の増加をユーラシ
ア東部の～℃温度域で観測した。対称的に、水相頻度の減少をこの温度帯で観測している。ユーラシア西部や全球に比べて、ユーラシア東部の氷雲頻度割合は～
℃帯で ％程度増加しており、水雲頻度割合は ％程度
減少している。℃以上で、氷晶形成は内部凍結と接触凍結によるものが主であり Hoose and Möhler,  、
この結果はユーラシア東部での内部凍結・接触凍結過程が促進したことを示している。
このように氷相割合が増加した原因としては、ユーラシ
ア東部が西部に比べて雲量が少ないことによって放射冷却が進み、氷粒子の不均質形成温度域が地面に近くなったことにより、地表面からの氷晶核が氷粒子形成過程に与える影響を強く受けるようになったためと考えられる。
大会当日は上記の気象場 地表 P 気温、短波・長波放射量等 の結果を加えて議論を行いたい。

図１. -25~0℃層に雲が存在した場合の氷相割合図。

図２．各温度帯の氷相割合。それぞれのマー
クはユーラシア東部(実線の丸)、ユーラシア

西部(実線の三角)、全球(点線のバツ)を示している。

― 61 ―

B105

Evaluations of thermodynamic phases of clouds in NICAM using Joint simulator
and CALIPSO
Woosub Roh1*, Masaki Satoh1,2, and Tempei Hashino3( AORI, the University of Tokyo, 2JAMSTEC, 3Kyushu University)
1

1. Introduction
The evaluation of cloud and precipitation is important inhigh-resolution models such as NICAM. These models are
generally defined as nonhydrostatic models with horizontal
grid spacing sufficiently fine to be able to explicitly
simulate individual cloud systems. For clouds, NICAM
more realistically represents microphysical processes, suchas the consistent treatment of precipitating hydrometeors,compared with general circulation models (GCMs), andthey calculate the time evolution, structure, and life cycle ofcloud systems.
We evaluated thermodynamic phases of clouds in a
NICAM using Joint simulator and a Cloud-Aerosol Lidarand Infrared Pathfinder Satellite Observation (CALIPSO)
lidar. For the evaluation, we developed the simulator of
depolarization ratio in Joint simulator. We compared andanalyzed two simulations using two microphysics schemes
such as NICAM Single-moment Water 6 (NSW6, Tomita
2008b) and the modified NSW6 (Roh and Satoh 2014). We
followed the methodology of Yoshida et al. 2010 in order toevaluate microphysics schemes in terms of thethermodynamics phases of NICAM. We evaluate the effectsof microphysics on the cloud statistics using and in NICAM
based on CALIPSO signals.
2. Experimental design and data
The NICAM was carried out using a regional version of
NICAM with a stretched grid (Tomita 2008a), minimum
resolution is 2.4 km horizontal resolution and most ofresolutions are under 5 km. The integration time is from 00
UTC 1 to 18 UTC 5 January 2007. The first 18 ours areused for the spin up time. The NICAM simulations were
initialized with National Centers for Environmental
Prediction (NECP) data with one degree resolution forwinds, temperature, relative humidity, and geopotential data.
The sea surface temperature is fixed. We tested two
microphysics schemes: the first is the original NSW6(Tomita 2008b, herein CON), and the second is themodified NSW6 (Roh and Satoh 2014, herein MODI). The
sensor simulators used are the EarthCARE Active Sensor
Simulator (Okamoto et al. 2007, 2008; Nishizawa et al.
2008) in Joint simulator. A merged dataset for CloudSat
CPR radar and CALIPSO lidar is used. (Hagihara et al.
2010, hereafter, CSCA-MD). In order to increase the sample
size, the CSCA-MD for the month of January 2007 iscompared to the simulation.
3.

Results

20% and 40% of CON and MODI shows similar highfrequencies between 20% and 40% of . However,observation shows more wide-spread distribution in 3D
ice clouds than NICAM simulations. Observation shows
frequencies related to 2D plate, which lower than 3% of 
However, both simulations underestimated frequencies ofthe 2D plate regimes. The reason is NICAM cannot
simulate ice particle clouds with 2D plates in Joint simulator.
And it is needed to understand and consider 2D plate clouds
in Joint simulator.

Figure. Joint histograms of clouds in terms of the ratio ofattenuated backscattering coefficients for successive layers, x, andfor all temperature ranges in January 2006. a) is from CALIPSO
data. b) is from CON, and c) is from MODI. PDFs of cloud
occurrences are shown on the below.

MODI understates water clouds comparing to observation
and CON. We find it is mainly related to underestimation ofsupercooled water clouds. In order to improve thesimulation of supercooled water clouds in J-simulator and
NICAM’s microphysics schemes, we need to understandcharacteristics of supercooled clouds such as microphysicalprocesses and the preference locations.
We will investigate the microphysical processes related tosupercooled water clouds and effects of supercooled water
clouds on radiative properties and dynamics of atmosphere
over a globe. We also try to consider the effects of ice
clouds with 2D plates in a satellite simulator.

Yoshida et al. (2010) categorized shapes andthermodynamic phases of clouds using the parameter(x) estimated from two attenuated backscattering
coefficients in neighboring layers and depolarization

ratio () from CALIPSO. Figure shows two-dimension
frequency distributions of x and  among CSCA-MD, CON,and MODI. Clouds are determined as the thresholdlarger than 10-5 m-1sr-1. The observation shows frequencies
of 3D ice clouds are dominant in the cloud particle diagramof Yoshida et al. 2010. The peak of frequencies located from― 62 ―

B106

晶癖予測モデルにより再現される北極混合相層雲の評価*端野典平(九州大学応用力学研究所), Gijs de Boer (University of Colorado at Boulder), 岡本創(九州大学応用力学研究所)
予測される晶癖に対応するシグナルを前方計算する

１．	
 研究の背景近年北極において、地表面気温の急激な上昇と海 ことにより、直接、観測と比較することができる。
氷の減少が観測されている。雲は放射を通じて、地 前方計算には、Joint Simulator for Satellite Sensors
表でのエネルギー収支に影響を与えるので、海氷の (Hashino et al. 2013)とともに、非球形１次散乱データ
成長や融解を理解する上で重要である(Curry and ベース(Okamoto et al. 2010, Yang et al. 2013, Ishimoto
Ebert 1990)。北極では混合相層雲が、卓越する雲種 2008, Liu 20 など)を用いる。先行研究にあるように、として知られている。
これは雲頂に過冷却水を持ち、 ライダの偏光解消度とレーダのドップラー速度は、時々、氷粒子として降水現象を示す雲システムで、 水粒子の相と落下速度の把握に効果的である。発表
特に地表で正味の正の雲放射効果を示す(Shupe and では、観測と再現結果の差を議論し、２D から３D
Intrieri 2003)。しかし数値モデルによる再現性は悪く に拡張することによる力学場の違いとその雲微物理(Klein et al. 2009, Morrison et al. 2010, Hashino et al. 過程への影響、シグナルの前方計算の課題などを議
2016)、改善が急務である。

論する予定である。

熱力学的に不安定な混合相雲が持続する要因として、筆者らは雲水浸水凍結仮説を提唱している(deBoer et al. 2010、図)。雲水に内在する IN(Ice Nuclei)
が凍結を引き起こすので、一般に観測できる IN と氷粒子の数密度の差を説明できる仮説である。
また、凍結は大きな粒子から選択的に起こると考えられ、過冷却水の層から落下するのでさらなる雲水の消耗が抑えられる。また、雲水内の溶質濃度が増加し凍結温度が下がるので、凍結そのものが抑制される。
筆 者 ら は 上 の 仮 説 を ２ D の Large Eddy
Simulation(LES)の枠組みで、氷の晶癖を明示的に予 図：雲水浸水凍結仮説 (de Boer et al. 2010 より)
測 す る 詳 細 雲 微 物 理 (SHIPS, Hashino and Tripoli ３．	
 謝辞2007)を用いて、検証してきた。そして、雲水内の IN

本研究は、JSPS 科研費若手 B(課題番号 16K17803)の種類は、溶質の量よりも過冷却水の維持に大きく の助成を受けて実施されている。
影響を与えることを示した(de Boer et al. 2013)。落下する氷の晶癖は、昇華成長と落下速度に結びついているので、 明示的に晶癖を予測する SHIPS のアプ
ローチは、晶癖を仮定するアプローチよりも望まし
い。
２．	
 研究内容

本研究では、晶癖予測モデルの有効性を示すことを目的とし、3D LES 実験により再現される晶癖と粒径分布の評価を行う。対象とする事例を
ISDAC(Indirect and Semi-direct aerosol campaign)から選定する。特に、CloudSat 雲レーダ、CALIPSO ライ
ダ、また、地上設置の雲レーダとライダを用いる。

― 63 ―

B107

巻雲の解像と気候影響の理解に向けて：高解像大気大循環モデルの取り組み*

清木 達也 1、小玉 知央 1、CHEN Ying-Wen1、野田暁 1, 佐藤 正樹 1,2、
端野典平 3、萩原雄一朗 4、岡本創 3

1. 海洋研究開発機構、2. 東京大学

大気海洋研究所、 3．九州大学

1.研究背景巻雲は圏界面付近に薄く広がっており、その強い長波放射強制力の為に全球気温に大きな影響を及ぼすことが知られている。巻雲の寿命や放射効果の時間スケールは数日程度である為、数値予報や領域気象研究というよりは、気候研究において巻雲は重要視されている。
これまで日本やドイツではチャンバーを用いた室内実験により、圏界面付近を想定した極低温状態における氷晶核形成や凝固成長といった初期の氷晶成長に注目した基礎研究が進められてきた。アメリカでは航空機による雲の観測が盛 ん で あ り 、 ARM(Atmospheric Radiation
Measurement)地上観測サイトにおけるライダー
や雲レーダーを複合的に利用し、雲の鉛直構造の理解を進めようという試みもなされてきた。
これらにより、衝突成長や重力落下を含めた雲内部における雲粒子の成長過程全体を評価できるようになってきた。しかしながら、これらは事例的な解析研究に留まり、気候研究へ応用された例は多くない。2000 年以降、アメリカや
ヨ ー ロ ッ パ で は INCA （ InterhemisphericDifferences in Cirrus Properties from
Anthropogenic Emissions）といった大洋上の子午面を縦断するような大規模な航空機観測キャ
ンペーンも行われており、雲の鉛直分布や氷晶核となるエアロゾルのサイズ、量や化学種に地域特性が有る事が分かって来た。そのような中で、より広範囲で長期にわたる氷雲の全球観測の需要が高まってきており、2006 年にはライダ ー や 雲 レ ー ダ ー を 搭 載 し た CALIPSO や
CloudSat 衛星が打ちあがり、全球の雲微物理特性を評価しようという研究が活発になって来た。
一方で、気候研究に用いられている大気大循環モデルでは CMIP3(2006 年頃)までは雲氷を予報する雲モデルは少なく、温度の関数で雲水と雲 氷の 分類を 診断 する手 法が 主流で あっ た。
CMIP5(2010 年頃)になってようやく雲氷を予報する雲モデルが標準的になり(IPCC-AR5)、数値モ
デルと衛星を組み合わせた全球の氷雲の理解はここ数年になって進められてきた段階にある。
現在、大気大循環モデルで用いられている氷雲
微 物理 モデリ ング はまだ 簡易 的な物 であ り、JMA-NHM や WRF といった雲解像モデルに用いられている詳細な雲微物理過程はほとんど取り扱われていない。大気大循環モデルの水平解像度が益々上がってきており、全球実験に適した詳細な雲微物理モデルの開発が急務となっている。

応用力学研究所、4. JAXA EORC

2.研究内容本発表では巻雲に注目し、複合的な衛星観測
データを利用した全球高解像実験結果の検証と氷雲微物理や雲放射効果の理解に関する一連の研究成果を紹介する。主に、モデル解像度の向上や地形の取り扱いに伴う放射収支の改善、雲微物理過程やパラメータに対する巻雲成長の感度や気候場の改善について発表を行う。更に、将来予測に関連して巻雲の雲フィードバックについても紹介する。
3.利用した数値モデルと衛星データ
一連の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 (Seifert
and Beheng 2006; Seiki and Nakajima, 2014;
Seiki et al., 2014)を利用し、サブグリッドの雲パラメタリゼーションは利用していない。氷雲の放射特性は Fu (1996), Fu et al. (1998)の非球形散乱テーブルを利用し、有効半径 1μm から 1mm までの短波・長波放射強制力を精度良く計算できるようになっている。モデル出力デー
タ と衛 星観測 デー タ を比 較す る際に は衛 星シ
ミ ュ レ ー タ J-Simulator(Hashino et al.,2013;2016)を利用し、データの QA を保っている。
大気モデルには NICAM(Satoh et al., 2014)
を用い、水平解像度は全球一様に 14km とした（一部の実験では 28km, 7km）。詳しい実験設定については Seiki et al. (2015a;b)を参照されたい。積分期間は 10 日程度とした。雲微物理特性の感度実験に必要な積分期間の議論について
は Noda et al.(2010), Kodama et al.(2012),
Seiki et al.(2015a)を参照されたい。
衛星観測データは放射フラックスに CERES
Level3 SYN1deg_Ed3A プロダクトを利用し、雲マ
スク、雲氷量、雲氷有効半径の鉛直分布は
CALIPSO、CloudSat 衛星のリトリーバルプロダク
ト (Hagihara et al., 2010; Okamoto et al.,2010; Yoshida et al., 2010)を利用した。
3.謝辞
本研究は気候変動リスク情報創生プログラムの支援によって行われています。共著者の一部は文部科学省科学研究費助成事業基盤研究 A（25247078）の助成と文部科学省フラッグシップ 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 」 の 委 託 を 受 け て ( 課 題 番 号 :hp150287;hp160230;hp120279;hp130010;hp140219;hp1502
13)行われました。シミュレーションには地球シミュレー
タを用いました。

― 64 ―

B108

GOSAT TANSO-FTS スペクトルから導出された巻雲の特徴について
江口菜穂* (九大・応力研)、吉田幸生 (国環研・CGER)、
染谷有、今須良一、濱田篤、井上豊志郎 (東大・AORI)
はじめに
本研究は、温室効果ガス観測技術衛星 GOSAT(Greenhouse gases Observing SATellite) 搭載の
TANSO-FTS (Thermal And Near-infrared
Sensor for carbon Observation – Fourier
Transform Spectrometer) から取得された短波長
赤 外 域 (Short-Wavelength InfraRed: SWIR
(Band3: 2.0 μm)) と 熱 赤 外 域 (Thermal
InfraRed: TIR (Band 4 : 5.5 ～ 14.3 μm)) のス
ペクトルデータ (Level 1B (L1B)) を用いて、巻雲の識別およびその物理量 (雲頂高度、光学的厚さ、有効半径等) の導出手法を開発し、得られたデータを用いて、巻雲の総観規模の時空間変動を明らかにすることを目的としている。GOSAT 観測の強みは、3日周期で全球をカバーし、約 6 年間分のデータの蓄積がある。
巻雲検出手法L1B の Ver.160 系 (最新版 V160.160, V160.161；
時期により異なる) を用いて、2 つの巻雲検出手法の開 発 を 行 っ た 。 (a) 㻌 WV 帯 検 出 法 : SWIR のBand3 の 水 蒸 気 飽 和 帯 (5100 ～ 5300 cm-1,
1.86 μm 帯) のスペクトル形状をクラスター解析 (最短距離法) により 12 種類に分類し、巻雲の有無の判定を行う。水蒸気飽和帯を利用する検出手法は
MODIS の 1.38 μm 帯でも行われている [Gao etal., 2002] が、本研究はスペクトル形状を分類する
点でユニークである。 (b) CO2 Slicing 法 : Someya
et al. [AMT, 2016] で開発された CO2 Slicing 法により導出した雲頂高度を用いた。これは、TIR の 15
μm 帯の各チャンネルにおける荷重関数を計算し、同じ高度範囲に感度を持つチャンネルの組み合わせを求め (最適化し)、仮想チャンネルとして再構築
し、雲の高度を推定するものである。
今回、結果には含めないが、上述の 2 つの手法の他に (c) Split Window 法の開発を行っている。これは、Inoue (1985) に基づき TIR の 10 ～ 12 μm で水蒸気の影響の少ない波長域の輝度温度差を用いて、巻雲の検出と高度の推定を行う手法である。
本発表では、上記 2 つの検出手法によって得られた巻雲有無を CALIOP の雲層データ (Level 2,
V3.01) および MODIS の雲データ (Level2, V6;
MYD06) と 比 較 をした 結果 を示 す 。解 析 期 間 は2010 年の 1 年間で、TANSO-FTS と CALIOP、
MODIS 間の観測距離、時間がそれぞれ 400 ㎞、同一地点、15 分、10 分以内のデータを対象とした。

解析結果
WV 帯検出法では、散乱体が上空にあると判定されたデータの約 90％ 以上が CALIOP の光学的に薄い巻雲と判定されている。Split Window 法も同様の結果が得られている。CO2 Slicing 法では、適合割合は低くなるが、CALIOP㻌 とは約 70％、MODISとは約 85% の割合で雲と判定されていた。しかし、
そ の 高 度 差 は 、 CALIOP よ り 約 1 km 低 く 、MODIS とは約 50 hPa 高い傾向であった。かつ
CO2 Slicing 法は比較的光学的に厚めの上層雲を捉えており、2 つの検出手法を組み合わせることにより、上層雲の鉛直方向の特徴を理解するために有益な情報が得られると考えられる。

図 1 (右) WV 帯検出法で上層に散乱体無 (上段)、
散乱体有 (下段) と判定された観測点とマッチした
CALIOP の雲頂高度の頻度分布。(左) 12 種類のス
ペクトル形状の頻度分布。大きい番号程、上層に散乱体が存在する割合が高い。2010 年 1 月。

図 2 (上段) CO2 Slicing 法で検出された雲の雲頂
高度とマッチした CALIOP の雲頂高度の頻度分布。
(下段) CO2 Slicing 法 と CALIOP (左; km)、
MODIS (右; hPa) との雲頂高度 (気圧) 差の頻度分布。2010 年 1 月。

― 65 ―

B109

ひまわり 8 号の高頻度観測データを用いた氷雲のライフサイクルの解析*岩渕 弘信・所 悠香・齊藤 雅典・Nurfiena Sagita Putri（東北大理）

1. はじめに
静止気象衛星ひまわり８号の高頻度観測により，雲降水系の時間変化を詳細に捉えることができる。この特長を活かし，雲系のライ
フサイクルや日変化の研究を進めている。これまでに開発した雲解析システム (ICAS) では，
AHI の熱赤外域の 8 個のバンドを用いて，雲粒有効半径，鉛直積算雲氷量，光学的厚さ，雲頂気圧・気温・高度，および地表面温度が推定される。今回，雲特性の推定値を用いた
雲追跡アルゴリズムを開発し，氷雲のライフ
サイクルの事例解析をしたので，結果について報告する。
2. 雲追跡法
興味の対象の雲群を追跡するために，ICASにより推定された雲特性のデータを，雲追跡の入力として用いる。対象となる雲の画素の選択基準は，リトリーバルの品質が高く，光学的厚さが 0.1–10 の範囲内，かつ雲頂高度が特定の範囲内にあることとする。雲頂高度の範囲は，雲頂高度の時間変化に応じて動的に変化させる。雲群の移動ベクトルを推定する
方法は，いわゆる相互相関法である。これは，気象庁の大気追跡風プロダクトで使われている方法と基本的には同じである (Hayashi and
Shimoji, 2013)。始めに，雲特性の空間分布か
ら，対象となる雲画素を特定し，追跡領域を
テンプレートとして切り出す。２タイムステ
ップの雲特性の空間分布を比較して，対象雲の重なり率，および雲の光学的厚さと雲頂高度それぞれの相関係数の積を適合度関数として定義し，その空間分布に２次元ガウス分布
をフィットさせることで，画素より小さいス
ケールまで考慮して移動ベクトルを推定する。
3. 事例解析
2015 年 10 月 26 日に，奥羽山脈の南東側風下に発生した地形性の巻雲の事例について解析した。この巻雲は，山岳波が伝播して対流圏界面付近に発生したと考えられる。250 hPa
において 50 m/s 前後の強い北西の風が吹いていた。日本域の 2.5 分間隔の観測データを用い，

時刻 04:45UTC を起点として，前方と後方それぞれの時間について，雲群を追跡した。雲量が 5%以下になった時刻を生成または消滅とす
ると，2:55 UTC に生成し，山脈付近で急激に発達し，徐々に高度を下げながら光学的に薄くなっていき，07:40 UTC に消滅した（図 1）。
発生から 1–2 時間の間は，雲粒有効半径が 10µm 程度と非常に小さかった。同様の事例を航空機によって現場観測した先行研究 (Baker andLawson, 2006) でも，氷晶サイズは 10 µm 程度が報告されている。過冷却水滴の凍結によって生成する地形性の巻雲の特徴を捉えていると考えられる。05:00 UTC からは，高度を下げながら雲粒有効半径は増大し，06:00 UTC には
約 20 µm の大きさになった。その後，さらに高度を下げ，温度が上がって，水雲に転じるとともに消散していく様子が捉えられた。発表では，他の CloudSat や CALIPSO 衛星との比較検証結果についても報告する。

図 1. 2015 年 10 月 26 日に発生した地形性の巻
雲の雲頂気圧 (hPa) の頻度分布の時間変化。黒
い実線は雲頂気圧の中央値を示す。
謝辞：本論文の研究は情報通信研究機構の NICT サイエ
ンスクラウドを用いて行われました。
References
Baker, B. A. and R. P. Lawson (2006). In situ observations of
the microphysical properties of wave, cirrus, and anvil
clouds. Part I: Wave clouds. Journal of the atmosphericsciences 63, 12, 3160–3185.
Hayashi, M. and K. Shimoji (2013). 大気追跡風算出アルゴ― 66 ―

リズム. 気象衛星センター 技術報告 (58), 3–109.

B110

ひまわり８号雲特性プロダクトの開発および
水雲微物理特性の時間発展モニタリングの可能性検討*永尾隆(JAXA/EORC)、村上浩(JAXA/EORC)、菊池麻紀(JAXA/EORC)、中島孝(東海大 TRIC)
1. はじめに
ひまわり８号は気象庁が開発した静止気象衛星で、２０１５年７月７日に正式運用が開始させ、１年以上が経過した。ひまわり８号に搭載された可視赤外放射計
AHI の機能向上は雲リモセン分野を強く刺激する。雲粒有効半径に高感度な 1.6, 2.3, 3.9 m バンドをはじめとする観測バンドの増加で、MODIS 等の極軌道衛星搭載多波長放射計を対象に開発されてきた多数の雲リモセン手法が適用可能になった。赤外バンドの空間分解能が 2 km に向上し、画素内の雲不均質性に依る雲特性推定誤差が軽減される。観測頻度も増え、10 分毎のフルディスク観測、2.5 分毎の日本周辺観測が可能である。時空間的に密な雲特性データは時系
列解析のみならず、衛星搭載レーダ、地上観測網、航空機観測とのマッチングを容易にする。本発表では筆者らが準備中のひまわり８号雲特性プロダクト（JAXA
ひまわりモニターで８月末公開予定）を紹介する。また
幾つかの水雲解析事例を示し、ひまわり 8 号雲特性の時間変化が、リモセン手法に起因する不確かさを考慮した上でなお、雲自体の時間発展や成長段階の遷移として解釈可能であること、さらに雲・降水過程の理解深化に繋がる新しい道具と成り得ることを示したい。
2. ひまわり８号雲特性プロダクト(27oS – 31oS, 101oE - 106oE)の水雲の 01:00 - 09:00(UTC)の２時間毎の例を示す。上段は可視合成画像
で、01:00 では closed-cell 構造の層積雲だが、09:00に向かって雲が薄くなり、雲と雲の隙間も広がっている。
下段は COT-CER 散布図で、図中の実線と点線は各々Adiabatic cloud model (Brenguier et al. 2000)のもとでの雲粒数(Nc)一定での凝結成長と、雲水量(W)一定での衝突併合における COT, CER の関係である（Suzuki et al. 2010）。まず 01:00 では Nc=一定の実線に沿った COT-CER の正の相関が見られ凝結成長が支配的と解釈できる。散布点の下限はどの時刻も Nc=
一定に沿っているが、時間とともに上昇、つまり Nc がより小さい場合の曲線に沿うよう変化している。これは衝突併合に伴う雲粒数の減少と解釈でき、01:00 - 05:00
で顕著な COT の減少と CER の増加、さらに CER がドリズルの閾値とされる 14m (Rosenfeld & Gutman,1994)より大きいことと整合する。図 2 は全球海洋上でのひまわり８号 COT-CER と CloudSat の鉛直平均レーダ反射率(Z)の統計的な関係で、ドリズルの閾値とされる Z = -15 dBZ (e.g. Stephens & Haynes 2007)は CER= 14 m と整合する。以上、本稿では定性的な議論でひまわり 8 号雲特性の時間変化が成長段階の遷移として解釈可能としたが、当日の発表では雲リモセンの不確定性も考慮した上で定量的に示したい。

雲特性推定は CAPCOM (Nakajima and Nakajima,
1995; Kawamoto et al. 2001)で行った。この手法は可視近赤外、短波長赤外、熱赤外の各１バンド計３バン
ドから雲光学的厚さ(COT)、雲粒有効半径(CER)、雲頂温度を推定する。本発表では水雲解析事例のみを示すが、プロダクトには氷雲特性も格納する。
3. 解析事例
図１に 2016/02/26 のオーストラリア西方海洋上

図 1 オーストラリア西方海洋上の水雲の観測事例. 上段)可視合成画像.下段)COT-CER 散布図― 67 ―-

図 2 ひまわり 8 号 COT-CER と CloudSat Z の関係

B111

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—
計盛 正博 (気象庁 予報部 数値予報課)
１． はじめに
大陸西岸沖に広く発生する海洋性の層積雲は、高いアルベド特性により太陽からの短波放射を反射するとともに、長波放射の射出にも寄与し、地球のエネルギー収支に関わる要因の一つである。このため、層積雲の時空間的な特性（雲頂高度、雲の厚さ、積算雲水量等）を全球数値予報モデルで正確に表現することは、気象・気候のモデル開発において重要な課題になっている。
本研究では、気象庁の全球数値予報モデル（全球モデル（GSM）。2016年3月時点のバージョン）を用いて、衛星搭載マイクロ波放射計による観測輝度温度とGSMの大気プロファイルから求めた計算輝度温度を比較し、その違いからGSMが持つ雲・降水に関係する物理量予測の問題
点を明らかにする。特に大陸西岸沖の層積雲の日変化に着目する。

２． マイクロ波放射計データと放射伝達計算ているペルー沖に着目した。日中（13:35 頃）はバイアスが小さい一方、夜間（1:35 頃）はバイアスが大きくなり、
昼夜で傾向が異なることがわかった。更に、複数衛星による地方時別の結果（図略）からは、バイアスそのものも層積雲の日変化に対応して、日変化することが判明した。また、図 2 に示す積算雲水量での比較結果から、どの時刻もGSM の積算雲水量は、観測に比べ過少であることがわかった。更に、昼間の雲水量の少ない時間帯は、観測と GSMの差は小さいが、夜間は差が大きいことが判明した。この結果は、夜間の層積雲の発達に伴う雲水量の増加が、GSMでは十分表現できていないことを示しており、図 1 で見られた計算輝度温度のバイアスは、GSM の雲水量予測のバイアスに起因していることが示唆された。なお、大西洋のアフリカ大陸西岸の層積雲についても同様のバイアス傾向が見られた（図略）。

４． まとめ

今回評価に用いたのは、GCOM-W 衛星 AMSR2, DMSP
衛星(F16, F17, F18) SSMIS, GPM 衛星 GMI の輝度温度データである。これらのマイクロ波放射計の観測チャンネ
ルのうち、大気中の積算雲水量に感度のある 37 GHz の輝度温度データを用いた。GSM の大気プロファイルを入力とし、マイクロ波放射伝達計算を行い、観測輝度温度と計
算輝度温度を比較した。これとは独立に観測輝度温度から算出された積算雲水量と GSM の積算雲水量の比較も行った。
放射伝達計算には、気象庁全球データ同化システムで輝度温度データ同化に使用されている放射伝達モデルのパッケージ RTTOV を用いた。雲域計算のため、入力大気プ
ロファイルは、GSM による出力（予報時間 3～9 時間）の気温、比湿、雲水、雲氷、降水（雨、雪）、雲量とし、雲や降水粒子による吸収・射出・散乱も考慮するバージョ
ンの RTTOV-SCATT を用いた。観測輝度温度は、GSMが表現できる現象の水平スケール（数十 km）と合わせる
ため、GSM の格子間隔で平均化した。ちなみに、AMSR2,
SSMIS については、データセットを上昇軌道、下降軌道に分け、それぞれ平均誤差を計算し分布を求めた。一方、
GMI は、太陽非同期衛星搭載であるため、様々な地方時の観測データが利用できる。この特性を利用して、地方時別にデータを分類し、平均誤差を計算した。
ここで着目しているのは、変分法バイアス補正により各
衛星チャンネル別にそれぞれ一定の係数での補正後に残る領域依存の輝度温度のバイアスである。統計期間は2015 年 6 月～9 月である。各衛星の赤道通過時刻は、上
昇軌道、下降軌道の順にそれぞれ GCOM-W（1:35, 13:35）,
DMSP（F16 4:20, 16:20, F17 6:10, 18:10, F18 7:30, 19:30）
であり、複数衛星のデータを軌道別に分類することで、地方時別の誤差の分布、時間変化が求まる。輝度温度に見られる地方時依存のバイアスは、放射計算の入力とした
GSM の大気プロファイルのバイアスを意味する。放射伝達モデル自体の雲水量依存のバイアスと区別するため、独立観測データとして GMI 積算雲水量プロダクト（米国Remote Sensing Systems 作成）と GSM の積算雲水量との比較も行った。

マイクロ波輝度温度データを用いて気象庁 GSM の評価を行った。GSM には、大陸西岸沖の層積雲の日変化にバ
イアスがあり、夜間の雲水量が過少であることがわかった。
欧州中期予報センターの全球数値予報モデルにも同様のバイアス傾向が見られており（Kazumori et al. 2016）、
層積雲の表現は、全球数値予報モデル共通の課題であることが示唆される。今後も、観測データやスキーム間の比較を行うことにより、雲過程や境界層過程等の層積雲の表現に影響を与える各過程の改良を進める必要がある。

３． 比較結果

参考文献

図 1 は、GCOM-W 衛星 AMSR2 の 37 GHz 垂直偏波についての観測輝度温度と計算輝度温度の差の期間平均分布図である。ここでは、発生した層積雲の日変化（雲の厚さが夜間増加し、日中減少する）が顕著なことで知られ

図 1. GCOM-W 衛星 AMSR2 の 37 GHz 垂直偏波 観測輝度温度と計算輝度温度の差（バイアス）の期間平均分布図（0°S–60°S, 60°W–120°W）。(a)上昇軌道(地方時 13:35 頃)データ。(b) 下降軌道(地方時 1:35 頃)データ。統計期間 2015
年 6 月～9 月。破線枠は、図 2 の積算雲水量平均値の計算領域を示す。

図 2. GMI 積算雲水量（黒丸）と GSM の積算雲水量（白丸）のペルー沖（図 1 の破線で囲われた領域）の平均値の地方時別の変化。統計期間 2015 年 6 月～9 月。

Kazumori, M., Geer, A. J. and English, S. J. (2016), Effects ofall-sky assimilation of GCOM-W/AMSR2 radiances in the
ECMWF numerical weather prediction system. Q. J. R.
Meteorol. Soc., 142: 721–737. doi: 10.1002/qj.2669― 68 ―

B112

Њ५ԣਢˉ˱˷˾ƪˑ COSP ʊʧʪ CMIP5 ˴˙˽ AMIP ࠄ‫ٽ‬ʍͻ௺੉Ҙ๎ђৰϸສʇीଜօ୎ֽ୩ʍԪ‫ؤ‬ʍ٫ࣘ∗जਜ਼Ə‫܌‬, ন܏ࡈ෢, ‫ۼ‬චॹޯ (Քٰࣛ)

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Model Intercomparison Project Phase 5) ʊ‫ޖ‬љɶɾՔ‫˽˙˴ڿ‬ʊɩɰʪͻ௺੉Ҙ๎ђৰϸʍ٫ࣘʱɩɲʉʂɾƓ
2. ˙ƪˑʇࠬ൥
Њ५ԣਢˉ˱˷˾ƪˑ COSP (CFMIP Observational
Simulator Package) ʱৠʞ‫ܦ‬ʲʆ ISCCP ʇ CALIPSO
Њ५ʊʧʪϸສʱࡰອɶʅɣʪ 9 ʃʍՔ‫˽˙˴ڿ‬ʱ੆ࣛʇɶƒҺ˴˙˽ʍ AMIP ࠄ‫( ٽ‬ԣਢʍҘ෮ुяʱ฿ɧɾ੝Ք˴˙˽ʊʧʪ໐ޯࠄ‫ )ٽ‬ʍٚഥ‫˙ן‬ƪˑ (1998௻ 7 ٚ–2008 ௻ 6 ٚ) ɪʨƒ2.5◦ × 2.5◦ ʍ՘ছഥ‫ן‬Ք‫ڿ‬ડ˙ƪˑʱ‫ݴ‬२ɶɾƓͻ௺੉ђৰςʊુ෾ɸʪɾʠƒ௜ඐθ୩ 40 ୩ΤௐʍҘࣣʆ ISCCP ࣣৰϸສʍՔ‫ڿ‬ડɫ
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˴˙˽ɩʧʒԣਢɪʨமʨʫɾƒͻ௺੉Ҙࣣʍђৰϸςʊɩɰʪђৰϸສʇ EIS ʍԪ‫ؤ‬ʱऺ 1 ʊߪɸƓɲʫʱ‫ٵ‬ʪʇƒʚʇʲʈʍ˴˙˽ɫԣਢʍʧɥʉֽɣস‫ح‬Ԫ‫ؤ‬ʱ‫ڇ݌‬ʆɬʅɣʉɣɲʇɫʮɪʪƓɡʪପ୩ʍ९ਂ
Ԫʎ௳ʠʨʫʪʡʍʍƒԣਢʧʩʡʏʨʃɬɫ੝ɬɮƒ‫إ‬ɬɫࢬɴɣ˴˙˽ɫਵɣƓʝɾƒԣਢʧʩʡֽɣਂԪʱʡʃ˴˙˽ƒ෗ਂԪɡʪɣʎೱਂԪʍ‫ۈإ‬ʱʡʃ˴˙˽ʡʞʨʫɾƓђৰϸສʇ EIS ɼʫɽʫʍुഥഒೣʱ
ʞʪʇƒђৰϸສʍഒೣʎ˴˙˽ʊʧʂʅํƧʆƒԣਢʇʍܿɫ੝ɬɣ˴˙˽ɫਵɣɫƒEIS ʍഒೣʎɣɹʫʍ˴˙˽ʆʡԣਢʇಝ࣭ʊʧɮφફɶʅɣʪɲʇɫʮɪʂɾ (ऺࣈຊ)Ɠɲʍɲʇɪʨƒடɷ EIS ʆɡʂʅʡƒɼʫɫߪɸօ୎ৰʍਮ‫ݥ‬ɸʪ‫܊‬୩ɫ˴˙˽ʊʧʂʅεʉʪɲʇɫ۵ɧʨʫʪƓɲʫʱ૦ʘʪʊʎƒKoshiro and
Shiotani (2014) ʆଥΠɴʫɾƒৰല EIS ɫอ๑ʆɡʪƓ
ISCCP ʍϸສʎ‫ہ‬ӌ଺‫ۆ‬ɴɪʨϸˑʶ˩ʍ຾ीɫњఉʆɡʩƒCALIPSO ϸສɪʨʎЬ૰‫ۥ‬ਚɫமʨʫʪƓ‫۾‬Сʆʎɲɥɶɾ҈উʍٗѢʡߪɶʅմ໼ɸʪƓ‫ޖ‬۵ഞ‫ٯ‬
Koshiro, T., and M. Shiotani, 2014: J. Meteor. Soc. Japan,
92, 107–120.
Wood, R., and C. S. Bretherton, 2006: J. Climate, 19,6425–6432.

ऺ 1: ͻ௺੉Ҙࣣʍђৰϸςʊɩɰʪђৰϸສ (2.5%ඬ) ʇ EIS (0.5K ඬ) ʍ೙୩ഒೣƓCOSP ɫৠʞ‫ܦ‬ʝʫɾ CMIP5 ‫ޖ‬љʍ 9 ˴˙˽ʇƒԣਢ (ISCCP-D1 ɩʧʒ JRA-55 ‫҈݌‬উ; ђઞϞઐ) ʊʧʪٗѢƓ― 69 ―

B113
気候モデルにおけるエアロゾル‒雲‒降水相互作用プロセスの不確実性の評価*道端拓朗(九大院総理工)・鈴木健太郎(東大大気海洋研)・佐藤陽祐(理研計算科学)・竹村俊彦(九大応力研)

1. はじめに多くの気候モデルが抱える雲-降水プロセスにおける課題点として, 雲水から雨水へと成長する
autoconversion プロセスが衛星観測結果よりも早い(Suzuki et al., 2013)ことや, モデルはエアロゾ
ル‒雲相互作用を過大に表現している(Wang et al.,2012)ことなどが挙げられる. これらの不確実性は,
放射への影響を介して気候モデル全体としてのパフォーマンスを左右するプロセスであるが,autoconversion スキームの変更のみでは雲‒降水
過程・放射過程をバランス良く改善するのは難しい
こ と も 明 ら か に な っ て い る (Michibata andTakemura, 2015). 従って, モデル内のエアロゾル‒雲‒降水プロセスにバイアスをもたらす根源を適切に把握した上で, パラメタリゼーションを重点的に改良する必要がある.
本研究では, 気候モデル MIROC-SPRINTARS のシミュレーション結果と, A-Train 衛星観測データを複合的に用いた全球解析を行い, モデルと観測における雲-降水微物理過程のバイアスの検証を, 素
過程レベルで実施した.

2. データ本研究では, 対流圏の主要なエアロゾルを陽に予測 で き る 全 球 エ ア ロ ゾ ル - 気 候 モ デ ル
MIROC-SPRINTARS を用いた. 解像度は, T42L20（約 2.8º 格子）とし, 6 時間ごとの瞬間値 1 年分を解 析 し た . そ の 他 の 実 験 設 定 は , Michibata andTakemura (2015) と同様である.
モデルとの比較に用いる衛星データは, CloudSat
Data Processing Centre の標準プロダクトを利用し, 2006 年 6 月から 2011 年 4 月までの計 5 年分を解析した. 雲およびレーダーの鉛直プロファイ
ルに関する情報として, 2B-TAU, 2B-GEOPROF,
雨 に 関 す る 情 報 と し て 2C-PRECIP-COLUMN,
2C-RAIN-PROFILE, 気象場の客観解析データとして ECMWF-AUX プロダクトをそれぞれ用いた.
モデル・観測ともに, 氷雲を含まない低層の水雲のみを解析対象とした.

3. 解析結果と今後の課題

エアロゾル‒雲‒降水相互作用プロセスの解析として, エアロゾルの perturbation に対する雲の感受性(cloud susceptibility)を, 代表的な雲物理量である雲光学的厚さτ・雲粒有効粒径 re・雲水量 LWPについて考察した. ここで, エアロゾルのプロキシとして雲粒数濃度 Nc を用いて規格化すると, これらの変数の間には次の関係性が成り立つ.

図：MIROC, A-Train により得られた雲物理変数の雲粒数濃度
Nc への感受性(cloud susceptibility)の全球平均値. それぞれ非降水性・降水性・全サンプルのカテゴリ別に統計を示す.

すなわち, 雲の光学特性に及ぼす影響を, エアロゾ
ルの雲アルベド効果（右辺第１項）および雲寿命効
果（右辺第 2 項）に切り分けて考察することが可能
である.
図は, MIROC および A-Train における上式の各項について全球平均した結果を示す. モデルは雲アルベド効果に過小評価が見られるが, それ以上に雲寿
命効果に大きな不確実性を抱えていることが明らかになった. その結果として, モデルはエアロゾルの
perturbation に対する雲の光学的厚さの感度を,観測より約 2 倍過大評価していることがわかった.
また, d ln LWP / d ln Nc の全球分布を描くと,モデルは雲寿命効果に基づいたパラメタリゼーショ
ンに従い全球で正の応答を示した一方, 衛星観測の結果は, 正の応答と負の応答に地域性が明瞭に現れることを示した. 観測で見られた負の応答の解釈としては, エアロゾルが降水を促進する効果や, エア
ロゾルの増加による雲粒の小粒径化による雲頂付近
での蒸発を促進する効果などが可能性として挙げら
れ, これらはバッファ機構と呼ばれるメカニズムの一つであると考えられる. 気候モデルはこのような応答を考慮していないため, エアロゾル‒雲相互作
用の本質的な過大評価の主要因になっている可能性が非常に高い.
上述のバイアス改善を目指し, 雨水を予報変数としてモデルに導入し, 複数タイムステップにまたがり降水が落下する新しいスキームの導入を推進している. このスキームでは, 降水粒子が落下中に蒸発するプロセスや, 大気中に浮遊するドリズル粒子も陽に考慮することが可能となり, 気候モデルの性能向上に貢献することが期待される. 講演では, 1 次元
モデルを用いた感度実験の結果を示す予定である.
References
Michibata and Takemura (2015), J. Geophys. Res., 120,
9570-9590, doi: 10.1002/2015JD023818
Suzuki et al. (2013), J. Geophys. Res., 118, 170-184
Wang et al. (2012), Geophys. Res. Lett., 39, L15709― 70 ―

B114
CloudSat-CALIPSO から EarthCARE へ: 雲物理特性プロダクト改訂*岡本創,

佐藤可織, 片桐秀一郎（九大応力研）

1. はじめに2006 年 6 月から現在に至るまで 94GHz(波長3.16mm)の雲レーダを搭載した CloudSat 衛星は雲・降水関するデータを提供している. また同じ
A-Train の軌道上にある可視・赤外波長のライダを搭載した CALIPSO 衛星からは, 雲とエアロゾルに関するデータが蓄積されている。これらの 10 年を超えるアクティブセンサの信頼性と鉛直に解像されたエアロゾル・雲・降水の物理特性抽出が得られるという特徴は貴重な 2018 年度には日欧共同の雲・エアロゾル・放射ミッション EarthCARE 衛星の打ち上げが予定されており, ドップラー機能を持つ
94GHz 雲レーダ(CPR), 紫外波長で高スペクトル分
解ライダ(ATLID), 多波長分光放射計(MSI), 広帯域放射計(BBR)の４種類の観測機器を用いた観測が行われる予定である. EarthCARE 衛星観測によって,
A-Train とのデータの連続性が期待できるだけでな
く, 落下速度や鉛直流を中心とした新たな解析が期待できる. この講演では既存のプロダクトと現在進行中のプロダクトの更新計画, 検証や進行中の科学的課題, そして EarthCARE で期待できるプロダクトと期待される科学的成果について述べる.
2. アルゴリズムとプロダクトの改訂
CloudSat と CALIPSO データを用いたプロダクトとしては以下のものがある. これらのプロダクトの水
平解像度は約 1.1km,鉛直分解能は約 240m である.
雲域検出のために雲マスクアルゴリズム (Kyushu
University cloud Mask: KU-Mask) [Hagihara et al.,2010] がある.衛星からの雲底判定は雲レーダ,ライダともに課題が存在するが, 今回ライダ光の減衰領域における雲検出を改良し,雲底付近の雲や霧雨の検出向上を行う. また完全に減衰した領域を特定するスキームを開発した.
雲の相や粒子タイプの検出は、CALIPSO に対する雲粒子タイプ識別アルゴリズム (KU-Type) [Yoshida
et al., 2010]に基づくが, 雲マスクの改訂に伴う改良の他, 雲レーダによるものやライダと組み合わ
せ た 拡 張 を 行 う [Kikuchi et al., in prep.].
CALIPSO の観測値を用いた雲検出や雲の相に関する
３つのプロダクト間の相互比較検証を行った研究
では, 氷雲と水雲の双方の分布に大きな差があった[Cesana et al., 2016].これはエアロゾルと雲の識
別スキームや減衰領域の雲の取り扱いの違い,相識別スキームの違いが要因であると考えられるが上記の雲マスクと雲相プロダクトの改訂によってより詳細に調べていく予定である. 氷雲の微物理特性に関しては, まずレーダとライダの両方で検出されているものに対しては, レーダ反射因子,ライダ後方散乱係数,そして偏光解消度を用いて有効半径や氷水量等の氷雲微物理特性(KU-Micro) を解析したものを提供してきた[Okamoto et al., 2010].レー
ダかライダのみで検出される氷雲の微物理特性は,Sato のものを用いた[Sato and Okamoto 2011].氷粒
子の非球形形状と配向の効果をより現実的な状況を考慮するために物理光学理論 [Borovoi et al.,2012, Konoshonkin et al., 2016] に基づいた参照
テーブルを作成しアルゴリズムに取り込む.
水雲の微物理特性解析には、まず CALIPSO の後方散乱係数と偏光解消度からライダ光の多重散乱の効果を陽に取り扱う物理モデルに基づいた計算手法 を 開 発 し , 有 効 半 径 と 雲 水 量 を 求 め る [Sato2016]. これらは地上で衛星ライダと同等な多重散乱の影響を受けたライダ信号の観測が可能な測器である多視野角・多重散乱偏光ライダによって検証を行う. また CALIPSO に CloudSat の情報を組み合わせる事で下層雲と霧雨の推定を行う.
エアロゾルに関しては CALIPSO の 2 波長の後方散乱係数と可視の偏光解消度の３つの情報からエア
ロゾルタイプ毎の消散係数を見積もる[Nishizawa
et al., 2007,2008].
３．EarthCARE アルゴリズムとプロダクト
EarthCARE 衛星では雲レーダ CPR が大きなアンテ
ナ を 用 い る 事 , 衛 星 高 度 が 400km で あ る 事 か ら
CloudSat に比べて 1 桁弱の高感度を達成する予定である. さらにドップラー速度の情報が新たに加わる.ドップラー速度は粒子落下速度や鉛直流の抽出,
雲・霧雨・降水・降雪の微物理量抽出に利用される.CPR では CloudSat で生じた地表面のクラッターの影響もかなり軽減されると期待できるため高度1km 以下の雲検出が可能になる. ATLID では 355nmの波長で消散係数が直接求まる. CloudSat 雲レー
ダと CPR の感度と機能の違い, ATLID の紫外波長とCALIPSO の 可 視 ・ 近 赤 外 の 情 報 と の 変 換 がCloudSat/CALIPSO と EarthCARE をつなぐ雲とエア
ロゾルの長期変動解析の鍵となる.
謝辞：本研究は科研費 25247078
助成を受けたものです.

― 71 ―

基盤研究（A）のC101

DTW に基づくクラスタリングを用いた日射量多地点予測システム
田中 幸也，高橋 正樹 慶應義塾大学，JST CREST 



はじめに

 将来の太陽光発電の大量導入を見越して，広域にわたる
日射量予測が重要である．電力システムの効率的な運用のため，本研究では広域多地点の数時間先予測に着目する．
東海大学情報技術センターは気象衛星ひまわりを利用した全球準リアルタイム太陽放射量解析システム(AMATERASS)(1)を開発し，これにより日本全域多地点の日射量データを観測することが近年可能となった．衛星搭
載カメラの解像度は今後向上していくと考えられ，多地点

図 1 四季におけるNの自動決定

で予測モデルを構築するには多大な計算量を要する．この課題に着目して，計算量の削減を目的とした日射量多地点



N 個の予測モデルによる全地点の平均 RMSE が，ナ

N 個の予測モデルによる全地点の平均 RMSE が，N-1

予測システムの基本的な構想を提案した(2,3)．提案システ
ムは，動的時間伸縮法 (DTW: Dynamic Time Warping) を用

イーブ法による RMSE より小さい．

いた時系列解析を実施し，日射量時系列の非類似度に基づ個の予測モデルによる RMSE より c 以上小さい．

いて多地点をクラスタリングすることでモデル構築数の

ただし c は要求される精度と計算時間によって決定され大幅な削減を狙いとする．高い予測精度を維持しつつ少なるパラメータである．

いモデル構築数を定める必要があるため，本報告では提案

 最終的に，N 個の予測モデルをそれぞれのクラスタ内のシステムの拡張として，モデル構築数を自動的に決定する地点における現時刻の日射量データに適用して予測値を方法について述べる．

得る．





日射量多地点予測システム

シミュレーション 日射量多地点予測システムは，多地点における過去の時 2013 年 11 月，2014 年 1，4，8 月の前半 2 週間，日本全系列を入力として，多地点の予測値を出力とする．

域 102 地点の 30 分間隔日射量データに対して本システム[1] 日射量時系列の非類似度測定を適用した．図 1 は，ナイーブ法および N 個の予測モデ

 周期や長さが必ずしも等しくない 2 つの時系列に対し，

ルによる全地点の平均 RMSE を表す．さらに，c=1 のとき

DTW を用いてそれらの非類似度をスカラーで算出する．

に最終的に決定されたクラスタ数 N を黒い丸で示す．

[2] 多地点のクラスタリング

N=102 のときと比較すると，高い予測精度を維持しつつ可 DTW による非類似度に基づいて，階層的クラスタリン

能な限り小さい N を選出できていることがわかった．

グを用いて多地点をクラスタリングする．クラスタ数 N

の初期値は 1 とする．
[3] クラスタ代表予測モデルの構築
 各クラスタにおいて，最北端 1 地点からの非類似度の平均を取る地点をクラスタ代表地点として選出する．代表地
点の時系列にサポートベクターマシンを適用して予測モる代わりに，日射量時系列の非類似度に基づいて多地点をクラスタリングし，モデル構築数を自動的に決定して，各クラスタで代表予測モデルを構築することで，モデル構築
数の大幅な削減を行った．

デルを構築する．
N 個の予測モデルが得られた後，学習済みデータを用いて予測精度を検査する．検査には，真値との乖離を表す
RMSE (Root Mean Squared Error) と，現時刻の日射量値をそのまま予測値とするナイーブ法をベンチマークとして用いる．次の 2 つの条件を満足するとき，現在の N が最終的なクラスタ数となる．そうでなければ，現在の N に 1を加えて，[2]の多地点のクラスタリングに戻る．

おわりに 日射量多地点予測システムは，全地点でモデルを構築す

謝辞
 本研究の一部は科学技術振興機構 CREST によって行われたことを記し，謝意を示す．
参考文献
(1) 太陽放射コンソーシアム，http://www.amaterass.org/（2016.6.27 閲覧）．
(2) Y. Tanaka, M. Takahashi, 2016: “Dynamic time warping-based cluster
analysis and support vector machine-based prediction of solar irradiance atmulti-points in a wide area”, Proceedings of the 47th ISCIE International
Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, pp. 210-215.
(3) 田中幸也，高橋正樹，2016：「動的時間伸縮法に基づくクラスタリングとサポートベクターマシンを用いた日射量多地点予測システム」，平成 28
年電気学会全国大会，6-173，pp. 283-284．

― 72 ―

C102

衛星観測に基づく日射量と太陽光発電出力の現況把握技術と短時間予測技術の開発
竹中栄晶 1、中島映至 1、中島孝 2、日暮明子 3、橋本真喜子 1、石崇 1、鈴木健太郎 4、打田純也 4、井上豊志郎 4、樋口篤志 5

1.宇宙航空研究開発機構地球観測研究センター
2.東海大学情報技術センター,東海大学宇宙情報センター
3.国立環境研究所
4.東京大学大気海洋研究所
5.千葉大学環境リモートセンシング研究センター
研究背景
地球は太陽放射を受けて温まる一方で、その温度に伴う地球放射によってエネルギーを宇宙に放出している。地球の気候はこれらの放射エネルギーの収支の変化に大きく影響される。太陽放射は地球大気の気象現象に対する唯一のエネルギー源である。
雲は太陽放射を反射し地球を冷却する効果と地球放射を吸収再放射することで地球を保温する効果を併せ持っている。しかしながら、雲は地表面の蒸発
散や降水など地球大気系の他要素と複雑なフィード
バック結合によって関連付けられるため、雲の気候に対する効果の定量的な評価は難しいものとなっている。従って、地球の気候をより良く理解するためには雲やエアロゾルの放射収支に対する効果を定量的に評価することが重要である。また、近年では気候変動に関する課題として再生可能エネルギーの積極的導入が検討されている。 2008 年における世界全体の一次エネルギーは 492[EJ]であり、そのうち再生可能エネルギは 12.9[%]となっている（ IPCC
SRREN）。内訳には太陽光発電や風力など様々なエネルギーソースが含まれるが、10.2[%]を占めるのがバイオエネルギであり、その内訳は 67[%]が薪によるエネルギ利用となってる。IPCC による温暖化シ
ナリオに基づく再生可能エネルギのシェア推定ではバイオエネルギ、太陽光、風力が有力となるが、先進国が積極的に導入すべきエネルギは太陽光と風力が最も有力である。再生可能エネルギーとしての
太陽放射エネルギーの利用には太陽光発電や太陽熱利用が挙げられるが、これらを電力等のエネル
ギー源として利用するためには高精度な太陽放射
エネルギーの現況把握技術と予測技術の開発が不可欠である。本研究では静止衛星観測データに基
づく日射量解析技術を利用した現況把握技術と短時間予測技術について概説する。
現況把握技術
本研究では静止衛星「ひまわり」観測データを用いて日射量を推定するアルゴリズムの開発と準リアルタ
イム解析を行ってきた[Takenaka et al, 2011]。現在では「ひまわり」7 号までのアルゴリズムを拡張することでひまわり 8 号観測データから雲の光学特性を推定
し、水蒸気などの吸収ガスの影響を合わせて１０分
毎に東アジア域、及び西オセアニア領域を含む広域の日射量プロダクト（4x4km 解像度）と日本領域の日射量プロダクト（1x1km）の解析を実行している。また、ひまわり 8 号観測データの特性を最大限に利用するため 2.5 分時間解像度の解析も開始した。同様に 2.5 分ごとに太陽光発電量の推定も実行している。
短時間予測技術
予測技術には衛星など現況観測に基づく予測手法と Nonhydrostatic ICosahedral Atmospheric Model(NICAM)に代表される地球物理モデルによる予測手法がある。本研究では衛星観測に基づく短時間予測手法として大気移動ベクトル解析に基づく短時間予測手法を開発した。ひまわり 8 号の多チャンネ
ル高時間分解能観測データから多パターンのベクト
ル解析を実行し 51 パターンの大気場を作成、準リ
アルタイム解析に用いている高速な放射計算ソルバを活用することで 51 パターンの日射量アンサンブル予測を行う（図 1）。これにより単一の予測に対して51 倍の情報量を持つ。
本発表ではこれまで再生可能エネルギへの貢献を目指して 3.11 以降に展開してきた太陽エネルギ利用に関する研究について現況把握技術と短時間予測技術の進捗を報告する。

図 1.衛星観測に基づく短時間予測結果一例。アンサンブル平均と標準偏差。

― 73 ―

C103
マルチモデルアンサンブル予報を用いた日射量予測と予測大外しへの利用可能性*宇野史睦 1, 2, 大竹秀明 1, 2, 山田芳則 2
1, 産業技術総合研究所, 2, 気象庁 気象研究所
1, 研究背景
再生可能エネルギーの中でも太陽光発電は急激に導入されど差は見られなかったが, NCEP が他の機関と比べて約 15%程度過大評価傾向であった. 2015年10 月におけるEo とスプレており, 電力の安定供給または経済的な運用には気象予測情報の活用が不可欠である. 数日から中・長期の予測には気象ッドを比較した (Fig. 1). その結果, 多くの予報機関, また予報機関の平均（グランドアンサンブル）において Eo とスプレモデルによる予測が有益とさているが（Diagne et al. 2013）, 気象モデルによる日射量の予測は雲やエアロゾル分布等に大きッドの変動が一致した. スプレッドによる大外し事例の予測可能性を評価するため Eo とアンサンブルスプレッドの上位

く依存しており, 予報を大きく外す事例も少なくない. 前日以降の予測を行う場合, 多くの日射量・発電量予測モデル（物

10%（36 日）の事例を比較した. これらの相関係数を評価したが有意な相関は見られなかった. また, Eo とスプレッドと

理・統計モデルに関わらず）は気象モデルの予測値を入力値としているが, 入力値が共通していると全ての予測モデルがもに上位 10%である事例はグランドアンサンブルで 9 事例
（25%）のみであった.

予測を外す可能性がある（加藤 2015）.
本研究は複数機関のアンサンブル予報データをアーカイブ

各月で Eo とグランドアンサンブルスプレッドの相関係数を評価すると 95（90）%で有意な月が 8（10）ヵ月あり, 特にしている TIGGE プロジェクトのデータを使用する. 関東域における気象庁メソモデル（MSM）の日射量予測誤差と各予報

冬季で相関係数が高い傾向にある（Fig. 2）. 予報機関によって相関係数が高い月が異なることからも複数の予報機関のア

機関の予測値を比較し, マルチモデルアンサンブル予報（複数予報機関の予測情報を利用したアンサンブル予報）の有用

ンサンブル予報を利用することが有益であることが伺える.
また, 高解像度の MSM と低解像度の TIGGE による全球予報

性とアンサンブルスプレッド（以下、スプレッド）を利用した日射量の大外し事例における予報精度の評価を行った.

値の RMSE を評価すると, 冬季においては MSM の予測精度が高いが, 夏季は TIGGE によるグランドアンサンブルの予測

2,使用データ
本研究は 2015 年に対象とし,日射量を公開している中の
ECMWF, JMA, UKMO, NCEP, の４予報機関を用いた. 各予精度が若干高いことがわかった. これは, 本研究では広域における平均日射量を評価しているため, 高解像度実験である
MSM の利点が不明瞭になった可能性がある.
これらの結果から, 広域における日射量予測においてはマ

報機関のアンサンブルメンバー数はそれぞれ 51, 27, 12, 21 である. ,関東域の気象官署 5 地点における日射量とその最近隣

ルチモデルアンサンブル予報を用いることで MSM に近い予測精度を持ち, また, 適中率は低いものの大外し事例の予見の MSM 予報値の領域平均の差を観測値で規格化し, 絶対値と取ったものを大外し係数（Eo）とした. TIGGE の日射量デの可能性があると考えられる.

ータは 00~23UTC の日積算値であり, 本研究ではすべての日射量データの期間を統一し, 24 時間の平均値として議論する.

参考文献

Diagne et al. 2013: Review of solar irradiance for ecasting methods
and a proposition for small-scale insular grids, Renewable andSustainable Energy Reviews, 27, 65-76.

3, 結果
初めに, 各予報機関における日射量予測値のバイアスにつ加藤 2015: 日射強度・風力発電出力の前日予測に関する第一回コンペ実施報告, 電気学会全国大会論文集, 東京都市大学, 2015 年 3 月.

いて評価した. その結果, JMA, ECMWF, UKMO にはほとん

謝辞
本研究はJST CREST「太陽光発電予測に基づく調和型電力系統制御のためのシステム理論構築」において産総研と気象研との共同研究の中で実施された. また筑波大学松枝未遠氏には貴重なコメントを多数頂いた.
ここに記して御礼申し上げます.

Figure 2 関東域における日射量の大外し係数（上）と各予報機関におけるアンサンブルスプレッド.太線がグランドアンサンブルを示す.

― 74 ―

Figure 1 大外し係数とアンサンブルスプレッドの各月における相関係数。丸は統計的に有意な月を示し, 太線がグランドアンサンブルを示す.

C104

風力発電の急変動現象に関する風の予測（2）平均風速とランプの確率予測＊

加藤央之，永野良紀（日本大学文理学部），

日下博幸，池田亮作（筑波大学），小笠原範光（日本気象協会）
1．はじめに地球温暖化対策として風力エネルギーが注目されているが，風速の急激な変動（以下ランプ現象）は風力の安定供給に影響を及ぼす可能性があるため，その大きさとタイミングを正確に予測することが喫緊の課題として求められている。本報告では，前回の手法概要の報告（2015 年秋）に引き続き，北海道
における狭領域（気象官署 22 地点）
の海面気圧
（SLP）
の主成分分析結果（気圧パターン）と過去の風速履
歴をもとに構築した手法（統計ダウンスケーリング手法）により求めた，風速および風速のランプ現象の確率予測結果について報告する。
2．予測手法の概要
1）北海道における気象官署 22 地点の SLP の時別値
21 年間分のデータを毎時刻ごとの地域平均偏差に直して主成分分析を行い，上位 3 主成分の主成分空間内の位置（気圧パターン）と地点ごとの風速デー
タ（分布）との関連性を求める。
2) 筑波大 WRF を用いた気象シミュレーションにより上記気象官署の SLP データを計算し，このデータから主成分空間内における位置（予測位置）を求める。
3) 1 時間ごとの予測位置に対して，主成分空間内の近隣の風速データ（過去の履歴）の平均と標準偏差を解析対象官署別に求め，出現確率風速を計算すると同時に，1 時間ごとのこれらの変化から，風速の変化が「ある閾値」を越える確率を求める。
本報告では，北海道における風力発電量のランプ
現象の予測を解析対象とし，発電所近隣の複数地点の平均風速を用いた検討を行った。これは発電に関連した風速の急変動予測の指標として用いるものである。また，風速と同様に北海道の合計発電量に対しても直接この手法を適用することが可能であり，結果について比較検討した。

― 75 ―

3．手法の適用事例
図１に 2012 年 4 月 3 日 9 時から 75 時間分の再現結果を示す。3 日～4 日にかけて急速に発達した低気圧が北海道を通過したが，これに伴う平均風速の急変が再現されている。また，この変化に対応す
る風速の変動確率が良く示されている。この例を含め，1 年間のテスト期間で見た場合には本手法による平均風速の変動ならびに風速の急変（本計算では
閾値を 5m/s に設定）
確率はおおむね良く再現されていた。また，これと同様に北海道全域の合計発電量に対して本手法を適用したところ，カットアウトな
どの不規則変動事例の一部を除いて，概ね良く再現
していることがわかり，統計ダウンスケーリングを発電量予測に適用できる可能性が示唆された。

図１：2012 年 4 月 3 日 9 時から 75 時間の予測結果。上段：
地点平均風速（平均±1σ）の予測結果と実測値（太い実線）の比較。下段：地点平均風速が n 時間で 5m/s を越える変動をする確率。正がアップ方向、負がダウン方向の確率。アップ，
ダウンとも n=1～6 のそれぞれについて計算。

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。

C105

新島における再生可能エネルギー発電出力予測の検討*永松慎平、桃谷辰也、前田剛宏、久野勇太、岡田牧（日本気象協会）
1. はじめに測モデルの開発を進めている。

天候によって出力が変動する風力発電や太陽光発電といった再生可能エネルギーを大量に電力系統へ接続した
場合、電力の安定供給に影響を及ぼす可能性がある。この問題に対し、平成 26 年度から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「電力系統出力変動対応技術研究開発事業」が開始された。本事業は、2030 年における日本の再生可能エネルギーの電力系統への大量導入を見据え、電力品質や系統運用上の技術的な課題とその解決策を明らかにすることを目的としている。また新島（東京都新島村）において、実際の電力系統を使った実証試験を計画しており、既存の火力発電機のほか風力発電設備や太陽光発電設備、蓄電池の協調運用および出力制御・抑制を行う。この中で、再生可能エネルギーの発電出力予測情報を EMS（エネルギー管理システム）へ連携し、予測を用いた発電計画の作成および各発電機の制御を検討している。しかし離島における予測は、周辺が海に囲われており気象観測点が少なく、また気象予測モデ
ルの解像度に対して島の面積が小さいことから、広域を対象とした場合よりも予測が難しい傾向がある。そこで本事業において、新島およびその周辺地域にて観測を実施し、新島のスケールに合わせた予測モデルの開発を検討している。

謝辞：本事業の成果は、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）の委託業務により得られたものである。この場を借りて関係各位に感謝いたします。
1

1

1

風力発電施設
設置地点

大島

2

8
13 南伊豆町

3
4

利島 9
新島

式根島



三宅島

6

太陽光発電施設
設置地点

11
神津島

新島

5

7

10

12

式根島

    NP



NP



気象観測地点 （風向・風速、全天日射量、気温、全天カメラ）
気象観測地点 （風向・風速）
気象観測地点 （風向・風速、全天日射量）

図 1 観測地点および観測項目
㻝㻞

観測値

予測値

㻝㻜
㻢
㻠
㻞
㻜
㻞㻜㻝㻡㻛㻤㻛㻝㻟㻞㻜㻝㻡㻛㻤㻛㻝㻠㻞㻜㻝㻡㻛㻤㻛㻝㻡㻞㻜㻝㻡㻛㻤㻛㻝㻢㻞㻜㻝㻡㻛㻤㻛㻝㻣㻞㻜㻝㻡㻛㻤㻛㻝㻤㻝㻞㻜㻜

全天日射量㼇㼃㻛㼙㻞㼉

島嶼で発電出力の予測を実施する場合、予測計算に必要な観測データの取得に加え、地形の影響を受けて局所的に変化する風況や、島上空に発生する局所的な雲などの詳細な気象を把握するための現地気象観測が必要である。しかし新島が位置する伊豆諸島では、数地点のアメダス観測しか行われておらず、詳細な気象を把握するためには不十分であった。そこで、実証試験を実施する新島とその周辺 13地点に気象観測設備を設置し、観測データをリアルタイム
で収集できるシステムを構築した（図 1）。平成 27 年 6 月
以降、設置完了した地点から順次観測を実施している。

風速㼇㼙㻛㼟㼉

2. 現地気象観測

㻤

観測値

予測値

㻝㻜㻜㻜
㻤㻜㻜
㻢㻜㻜
㻠㻜㻜
㻞㻜㻜
㻜
㻞㻜㻝㻡㻛㻣㻛㻝㻠㻞㻜㻝㻡㻛㻣㻛㻝㻡㻞㻜㻝㻡㻛㻣㻛㻝㻢㻞㻜㻝㻡㻛㻣㻛㻝㻣㻞㻜㻝㻡㻛㻣㻛㻝㻤㻞㻜㻝㻡㻛㻣㻛㻝㻥㻞㻜㻝㻡㻛㻣㻛㻞㻜

図 2 風速（上）と全天日射量（下）について当日・翌日予測の結果

3. 発電出力予測手法の検討
 新島における実証試験で利用する再生可能エネルギー
発電出力予測情報は、気象現象の時間スケールに合わせて、4 種の気象予測手法（表 1）の結果を統合し、EMS へ提供する。
新島での当日・翌日の風速および全天日射量を予測した
結果を図 2 に示した。両者とも観測値とおよそ一致しているが、細かな変動に対しての精度にはまだ課題が見られる。この理由の一つとして、気象モデルの解像度に対して島の面積が小さいことが原因に挙げられる。今後、さらに予測精度を向上させるため、運用中の気象モデルより解像度や予測配信の時間間隔を細かくした、離島実証用気象予㻞㻜㻝㻡㻛㻤㻛㻝㻥

表 1 発電出力予測手法の概要
予測種別

数十分先

数時間先

当日・翌日

週間

予測時間

~1 h

~6 h

~48 h

~8 days

更新間隔

10min 毎30min 毎風力:3h 毎太陽光:6h 毎

1day 毎メソモデル

気象庁 GSM と統計モデル― 76 ―

手法

時系列
モデル

[風力]
局地モデル
[太陽光]
雲の移動ベクトルを用いた予測C106

北日本沿岸海域の風力資源に対する地形性強風の寄与	
 島田照久(弘前大院理工)	
 

1

はじめに	
 
風力エネルギーは、低炭素社会の構築に向けた重要な再生可能エネルギーであるため、日本においても風力発電の技術開発・設備導入、また洋上風力発電の実証実験が進んでいる。風力エネ
ルギーの利用を進めていくために、風力エネルギ
ーの賦存量や変動要因、風力発電の出力予測のさらなる理解が気象分野に求められている。
北日本の陸上および沿岸海域は、日本の中では、風力エネルギー資源が豊富であることが示されている。そして、風力エネルギーの賦存量が大きい地域では、一般風が強いことに加えて、地形性強風が頻繁に発生していることが示唆される。そのため、地形性強風の気象学的な理解を進めることによって、風力エネルギー賦存量や変動
要因、風力発電の出力予測についての重要な示唆が得られると考えられる。
本研究では、夏季の北日本の沿岸海域で発生する局地的強風を対象にして、その分布、発生要因、また経年変動等をまとめ、風力エネルギ
ーの理解につなげることを目指す。	
 	
 2 データ	
 マイクロ波散乱計などの衛星観測、現場観測
気象データ、再解析データ等を用いる。
結果	 夏季の北日本の沿岸海域において、東寄りの
地形性強風が各地で卓越する状況がある。オホーツク海高気圧が発達し、日本海を低気圧が進んでくる気圧配置の時で、オホーツク海高気圧からの冷たい東風はヤマセと呼ばれる。また、
北日本の太平洋・オホーツク海側では低温になる。図 1 は、このような状況において、合成開口レーダから推定した海上風の例である。宗谷
海峡から南東北まで、海峡・地峡から東風の強風（〜15	 m/s）が日本海に吹き出している。太平洋側では、襟裳岬の西部に強風が広がっている。この一連の強風については、これまでの研究から、下記のことがわかっている。1）強風の発生は、北太平洋の亜寒帯海域から下層（せ	 	 いぜい高度 1000m 程度）の冷気が押し寄せる時に発生する。2）海峡・地峡に沿った東西気圧差が、太平洋/オホーツク海側の下層の冷気量
および地形性強風の風速の良い指標となる。3）
経年変動が大きく、オホーツク海高気圧が発達する年に平均風速が大きくなる。	
 	
 4 最後に	
 発表時には、津軽海峡、宗谷海峡、襟裳岬周辺を中心に、地形性強風の風況全体への寄与等
を示す。	
 
	
 

3

図１合成開口レーダ（ENVISAT）から推定した海上風（2005-07-04T12:07）― 77 ―C107

NEDO 洋上⾵況マップにおける WRF 計算精度の検証
⼤澤輝夫*、⾹⻄克俊（神⼾⼤）、嶋⽥ 進、⽵⼭優⼦、⼩垣哲也（産総研）
１．はじめに層を配置し、⾼度 300m 以下に 5 層を配置した。客開発⽀援を⽬的として、NEDO による「⾵⼒発電等

データには NCEP FNL、海⾯⽔温データには産総

平成 27 年度より、洋上⾵⼒発電の導⼊拡⼤及び技術研究開発／洋上⾵⼒発電等技術研究開発／洋上⾵況観測システム実証研究（洋上⾵況マップ）」プロ
ジェクトが実施されている。同プロジェクトで開発される洋上⾵況マップは、基本的には従来の NEDO
局所⾵況マップの洋上版という位置付けであるが、洋上では関係する開発要素が多くあるため、⾵況情
報の他にも、⽔深や海底地質等の⾃然環境情報や漁業権、航路等の社会環境情報を⼀元的に整備する予定である。本稿では、同マップの中核をなす⾵況シ
ミュレーションの精度について報告する。

観解析値には気象庁メソ解析値、⼟壌温度・⽔分量
研・神⼾⼤共同開発の MOSST を⽤いた。
３．精度検証結果

北九州沖及び銚⼦沖での WRF 計算精度の検証結果を図 1 及び図 2 に⽰す．各図，左上が鉄塔概観，
左下が 500m 格⼦計算領域，右上が⽉平均⾵速，右下が⾵速頻度分布を⽰している．まず北九州沖では，
年平均⾵速の観測値 7.00m/s に対して WRF 計算⾵

速は 7.25m/s であり，年平均⾵速の誤差は 3.6%となった．⼀⽅，銚⼦沖では，年平均⾵速の観測値

7.44m/s に対して WRF 計算⾵速は 7.66m/s であり，

2．⼿法

洋上⾵況シミュレーションには、NCAR/NCEP

Advanced Research WRF ver. 3.6.1（以下 WRF）を⽤いる。最終的に作成される NEDO 洋上⾵況マップは、⽇本沿岸を約 1 度×1 度の⾯積からなる 160

領域でカバーすることにより作成される。本稿では、⽇本沿岸で初めて⾵⾞ハブ⾼度の⾵況観測が⾏われた NEDO の 2 つの洋上⾵況観測タワー（北九州沖，

年平均⾵速の誤差は+1.2%となった．いずれも±5%という開発⽬標を達成していることが確認された．

⽉平均⾵速誤差では、北九州沖は-0.2%から 9.1%、
銚⼦沖は-5.9%から 15.2%であった。また両タワーの計算値共にやや過⼤評価の傾向があり、特に陸からの⾵向時にその傾向が⾒られやすいことが明らか
になった。

謝 辞

銚⼦沖）の 80m ⾼度観測値を⽤いて、WRF 計算値の精度検証を⾏った。計算領域には、2.5km 格⼦の第 1 領域に 500m 格⼦の第 2 領域を 1-way ネストしたものを⽤いた。鉛直層は地表から 100hPa 間に 40

本研究は、NEDO 事業「⾵⼒発電等技術研究開発／洋上⾵⼒発電等技術研究開発／洋上⾵況観測システム実証研究（洋上⾵況マップ）」による成果である。

図 1 北九州沖タワーにおける検証結果

図２ 銚⼦沖タワーにおける検証結果― 78 ―

C108
デュアル鉛直ライダー観測による沿岸風の増速率に関する研究*

嶋田進，竹山優子，小垣哲也（産総研），中村聡志，川口浩二（港空研），大澤輝夫（神戸大学）

1. はじめに
洋上風力への積極投資に伴い，風車ハブ高度における海上風観測は以前に比べて格段に充実してきた．例
えば，陸上風とは異なる海上風の鉛直プロファイルや乱れ強度の特性については洋上気象マストでの観測より理解が深まりつつある．しかしながら，陸から海へと風が吹送する場合の様に，フェッチ (吹送距離) に応じて風が徐々に増速する様な複雑な過程については研究例が以前として少ない．こうした海陸境界での風の変質や増速過程が詳細に理解されれば，ニアショアの洋上風力開発において沖合に風車を建設することによる便益の増分や最低限確保が必要な離岸距離を議論できるようになる．平成 27 年度より，著者らは NEDO
洋上風況マップ事業の一環として，茨城県神栖市の観測桟橋にて鉛直ライダーよる海上風観測キャンペーン
を実施中である．本研究は，桟橋先端および根元に設置された 2 台のライダー観測結果の比較より，フェッチと風速増速率の関係について検討するものである．
2. 観測条件
図 1 はライダーの設置状況を示している．観測サイ
トは港湾空港技術研究所の波崎海洋研究施設である．
橋長約 400 m の桟橋先端 (図 1 中 LiDAR#1) および根元の観測小屋の屋上 (LiDAR#2) に Leosphere 社製のライダーWINDCUBE WLS7 をそれぞれ 1 台ずつ設置した．
桟橋の高さは平均海面より約 7 m で，それぞれライダ
ー設置面より上空 40〜200 m までの風向風速を 20 m 高
間隔で計測している．サンプリング周波数は約 1 秒で，今回の解析では 10 分平均の風向風速を用いている．桟橋の南側には海岸線に沿ってハブ高さ 60 m の大型風車が複数機稼働しており，207°および 173°の風向付近はライダー観測値は直近の風車後流の影響範囲に含まれる．デュアルライダーでの同時観測は 2016 年 3 月後半より開始しており，現在も実施中である．
3. 結果と考察
図 2 には，2 台のライダーから得られた風向と風速比の関係をプロットしている (上：200 m 高，下：40 m
高)．風向 10°間隔でビン平均した値を見てみると，200m 高での値は風向に寄らず風速比は 1 付近にプロットされる．つまり 200 m 高では，個別の 10 分値にはばらつきはあるものの，平均的見れば，200 m 高では地表面が陸面であろうと海面であろうと風速差には大きな違いはないと言うことを意味している．接地層の高さを大雑把に 100 m と仮定すれば，それより上層では地表面の影響を直接的には受けないというこの結果は接地層の定義で十分解釈できる．
他方，40 m 高での風速比は，風向に大きく依存していることが見て取れる．160°及び 320°付近にははっきりとした 2 つのピークがあり，これらは海岸線の走行と一致している．すなわち，桟橋周辺の陸上風は，海岸線を越えてフェッチが十分長くなった場合に，1.1〜1.2 倍まで増速される可能性を示唆している．また，
これら風向における 10 分値の大きなばらつきは増速率が単に離岸距離のみの関数になっておらず安定度の影響も含まれるであろうことを想像させる．
その他の風向について見てみると，海風 (335°〜145°) の場合は風速比はほぼ 1 であることに加えて，陸風でも短いフェッチの場合 (200°〜300°) では同様に値は 1 に近い．すなわち，桟橋先端および根元のラ
イダー観測結果に大きな差は見られず，風力エネルギ
ー利用の視点から考えてみると，これらの結果は洋上風力発電で強勢・良質な海上風を利用するには海岸線から数百 m より離れた沖合の方が風車を海上に建設する利点を享受できる可能性を示している．

図 1 波崎海洋研究施設でのライダー設置状況.

図 2 風向と風速比（LiDAR#1/LiDAR#2）の関係.

謝 辞
本研究は，NEDO 受託研究「風力発電等技術研究開発/洋上風力発電等技術開発/洋上風況観測システム実証研究（洋上風況マップ）」で実施された観測結果を利用した．

― 79 ―

C109

エネルギー・マネジメントにおける気象学と需要科学の協働	 *中島	 孝(東海大),渡邊武志(東海大),山本義郎（東海大）	
 竹中栄晶(JAXA),中島映至(JAXA),入江仁士(千葉大),鈴木健太郎(東大 AORI)	
 下田吉之(阪大),岩船由美子(東大 IIS),日高一義(東工大)	
 	
 １，はじめに	 世界におけるエネルギー管理の在り方が変わろ
うとしている。現在、日本における発電の 8 割以上
は LNG,	
 石炭、石油等などの化石燃料系でまかなわれており、太陽光発電や風力などのいわゆる再生可能エネルギーは数パーセントにすぎないが、今後は相当量の再生可能エネルギーが入ってくることは想像に難くない。出力の時空間変動が大きな再生可能エネルギーの導入においては気象学の知見が欠かせない。そこで、2015 年秋の気象学会では「エネルギー・マネジメントにおける気象学の役割」について紹介した。本講演では、エネルギー・マネジ
メントにおける重要課題であるエネルギー需要と気象学の協働について紹介する。	
 	
 ２，エネルギー需要科学と気象学	 	
  居住者によるエネルギー需要は、世帯構成や居住者の生活スタイルに大きく依存し、生活行動、用途
別需要（機器、照明、厨房、給湯）、室内環境、住宅設備などの分析を通じて明らかになる。現在、需要を構成する各要素をモデル化して住宅における電力ロードカーブをシミュレーションで再現し、エネルギー需要の発生メカニズムを解明する新しい試みが始まっている。そのメカニズムを構成する要素のひとつに天気や気温などの気象状態や日射量がある。例えば、夏期に気温が上昇すればエアコン
需要が高まり、冬期に気温が下がれば暖房需要が発生する。太陽光発電設備（PV）を有する住居では日射量の変動によって需要も変化する。	
 	
  筆者らは 2015 年に地球科学の知見とエネルギー
需要科学の知見を集合させた新しい研究チームを立ち上げた。図１に示すように、この研究チームは日射量の推定や予測を行う地球科学と、人間の行動
変容、HEMS（House	
 Energy	
 Management	
 System）、
需要モデルなどの研究をおこなう需要科学が互いに歩み寄ることでエネルギー・マネジメントに貢献することを目標としている。研究の実施において地球科学、エネルギー需要科学から様々なデータが出てくる。それらのデータを共有する機能としてデー
タ・インタフェースを設置した。	
 
	
 

	
 
図１	
  地球科学、エネルギー需要科学、データ・イ
ンタフェースの関係	
 
	
 
３，	
 JST,CREST 研究課題の進捗	
 	
  筆者らが推進する JST,CREST 研究課題（2015 年
度〜2019 年度）は現在 2 年目である。地球科学担
当分では、ひまわり 8 号を用いた日射量の準リアル
タイム推定システムや、雲解像モデルを用いた短時間予測の研究が進捗している（竹中ら 2016 年春季大会）。また、日射量の利活用を図るために必要な、日射量変動の定量化の研究も進捗した（渡邊らの最新の研究）。エネルギー需要担当分では、エネルギ
ー需要の構造の理解を目的とした電力ロードカー
ブの再現実験が行われ、10 月（中間期）や 7 月（冷房期）の電力需要の再現に成功している（Taniguchi	
 
et	
 al.	
 2016）。その他にも、家庭用需要に着目した需要予測を行い、発電量予測等の気象データと併せたエネルギー・マネジメントシステム最適運用等の検討も実施されている（Iwafune	
 et	
 al.2015 等）。
需要家の行動変容に影響を与える諸要因に関する知見の蓄積も進捗している。これらの実証のため、長崎県の離島である対馬市を対象とした研究が進められている（Hidaka らの研究）。	
 
	
 
４，	
 まとめ	
 
	
  再生可能エネルギーが大量に導入された社会において、大きな役割を果たすのがエネルギー・マネ
ジメントシステムであり、制御対象である需要は中心となる事項のひとつである。需要は気象の状態や日射量の影響をうけるため、気象学の役割は大きい。
今後も地球科学と需要科学の融合を目指した研究を進めていく。	
 	 Facebook	  	  https:	
 //www.facebook.com/TEEDDA	 ― 80 ―

C110

日射量予測の変更に合わせた太陽光蓄電池の充放電制御法○南波 和樹 端倉 弘太郎 児島 晃 (首都大学東京)

1 はじめに太陽光 (Photovoltaic : PV) 発電に併用される蓄電池
は, 将来の電力需要量や日射量の予測に基づく充放電計
画に沿って運用される. PV 発電量は天候状況に応じて大きく変動するため, 天候変化に応じて充放電計画を切り替える運用法が必要である.
本研究では, 目標値の切り替えを考慮したモデル予測

Fig. 1 Photovoltaic battery system.

制御 1) を応用し, 蓄電池の運用中に充放電計画が切り替
えられることを考慮した充放電制御法を設計する.

2 運用シミュレーション
本研究で扱う制御対象を Fig. 1 に示す. 図は, 東京電
力管内に蓄電池と 30 [GW] の PV 発電, 50 [GW] の外部発電機が導入された電力系統を表している.
充放電計画の作成に用いる予測情報を Fig. 2 に示す.
図は電力需要量から PV 発電量を差し引いた値を表してFig. 2 Predictions of power demand.

おり, 実線が雨天時, 破線が晴天時の値を示している.
これらから各天候に応じた充放電計画を作成し, 雨天
から晴天へ急変する場合のシミュレーションを行った.
計画変更を考慮しない制御則の結果を Fig. 3 に示す. この場合では, 変更された後の計画軌道へ蓄電量を回復させることができていないことが確認できる. 一方で, 任
意時刻での計画変更を考慮し, そのための余力を残す制
約条件を付加した提案法の結果を Fig. 4 に示す. 雨天の間蓄電量を計画値より下げて運用を行うことで, 変更後の計画へ蓄電量を回復させることができている.
Fig. 3 Operation without regarding sub-schedule.

3 おわりに蓄電池の運用計画が変更されることをあらかじめ想定
した制御則を構築し, 突発的な天候変化への対応が可能となることを数値シミュレーションにより確認した.
本研究は, JST CREST の援助のもと行われた. 記して謝意を表する.

参考文献[1] R. C. Shekhar, et al. “Robust Predictive Control
with Feasible Contingencies for Fault Tolerance”,
18th IFAC World Congress, 4666/4671, 2011.

― 81 ―

Fig. 4 Operation regarding sub-schedule.

C111
日射予測の電力系統需給制御への適用
益田泰輔 1・Joao Gari da Silva Fonseca Jr2・大竹秀明 3・村田晃伸 3＊

1.名城大学理工学部, 2. 東京大学生産技術研究所, 3. (国研)産業技術総合研究所

1. はじめに電力系統では，電気エネルギーの需給バランスを維持し，かつ経済的に電源を運用するために，火力発電の出力を制御しており，これを電力系統需給制御と呼んでいる。2012 年に始まった固定価格買取制
度によって，我が国では，太陽光発電（Photovoltaic
Generation，以下, PV と表記）の大量導入が進んでいる。PV はその発電電力が日射強度に依存する制御の難しい変動電源である。PV の出力が急減した
場合には電力供給不足（停電），急増した場合には電力供給過剰という需給インバランスが発生する可能性があり，大量導入された PV が電力系統需給制御に悪影響を与えることが懸念されている。PV の出
力をあらかじめ予測できれば，需給インバランスの発生を回避・低減することが可能であるため，現在，さまざまな電気事業者・研究機関で，日射予測を利用した電力系統需給制御手法が検討されている [1][2]。
本稿では，現状の電力系統需給制御について説明し，日射予測を適用した場合の需給制御の効果および問題点について述べる。

2. 電力系統需給制御
現在の電力系統では，原子力発電，水力発電，火力発電によって電気エネルギーを供給している。このうち，原子力発電と水力発電は燃料費が安いため，できるだけ一定出力で運転を行うことが望ましい。
よって，現状の電力系統需給制御は主として火力発電を対象としており，その起動台数と発電出力を制御している。
一般に，大型の火力発電機は起動および並列（電力系統に接続し，電気を供給すること）に長時間（数時間～十数時間程度）を要するため，発電機ごとに起動および停止の時間帯をあらかじめ計画しておく必要がある。この計画を発電機起動停止計画と呼び，現状では 1 日前の段階で，負荷需要の予測値に基づいて翌日の起動・停止状態を決定している。当日は起動されている発電機の出力を調整することで，電気エネルギーの需給バランスを維持する。
起動中の火力発電機群の出力を制御することで需給バランスの維持が可能であるが，一般的な火力発電は定格出力の 30%程度以上の出力で運転する必要がある。また，当然ながら定格出力（100%）以上は発電できないため，出力調整能力には上限および下限が存在する。よって，出力調整能力の上限以上の電気を供給する必要がある場合には電力供給不足（停電）が，下限以下の電気を供給する必要がある
場合には電力供給過剰が発生してしまう。ただし，
現状では負荷需要の予測精度が非常に高いため，需給インバランスが発生することは少ない。

3. 日射量予測の利用
現状，1 日前の起動停止計画は負荷需要予測にのみ基づいて作成されているが，PV が大量に導入された電力系統では，負荷需要の時間変化だけでなく
PV 出力の時間変化にも対応可能な起動停止計画を作成しなければならない。このため，1 日前の段階
での日射予測と PV の分布（設置位置および設置容量）から PV 出力を予測し，起動停止計画の作成に利用する。予測精度が高ければ，火力発電の出力調整によって，負荷需要と PV 出力の時間変化に対応し，需給バランスを維持することが可能である。

4. 予測誤差の影響

前述した通り PV 出力の前日予測を用いることでPV が大量導入された電力系統の需給バランスを維持することが可能であるが，予測には誤差が存在し，予測誤差によって需給インバランスが発生する可能性がある。
例えば，前日予測値が当日実際値と比べて大きい
場合（過大予測），前日の大きな出力予測値に基づいて火力発電は少なめに起動するよう計画されており，全ての発電機が最大出力（100%）で運転しても必要な電気エネルギーを供給することができなくなる事
態が起こりうる。この場合は電力供給不足が発生し，需給バランスを維持するためには負荷遮断（特定の負荷への電力供給を止めること）が必要となってしまう。逆に，前日予測値が当日実際値と比べて小さい場合（過小予測），前日の小さな出力予測値に基づ
いて火力発電は多めに起動するよう計画されており，全ての発電機が最小出力（30%程度）で運転しても必要以上の電気エネルギーを供給してしまう事態が起こりうる。この場合は電力供給過剰が発生し，需給バランスを維持するためには PV 出力抑制が必要となってしまう。このように，予測誤差が原因となる需給インバランスが発生する可能性があり，予測精度の向上が望まれる。

4. おわりに
本稿では，日射予測の電力系統需給制御への適用について述べた。PV が大量導入された電力系統においては，火力発電を中心とする需給制御に日射予測を利用することが重要であるが，予測誤差が原因となる需給インバランスが発生する可能性がある。
予測を利用した需給制御によって需給バランスを維持していくためには，予測精度の向上と，予測が外れた場合の電力系統としての対応策（予備力，調整力の確保など）の検討が重要である。
謝辞：本研究は JST CREST の支援により実施された。個々に記して感謝の意を表する。
参考文献[1] 益田他. (2014), 電気学会論文誌 B, vol. 134, no. 4, pp.
286-295.
[2] 益田他 (2016), 電気学会論文誌 B, vol. 136, no. 11 (to be
published).

― 82 ―

C112
日射量予測の改善が電力系統における需給運用に与える影響
＊

宇田川佑介

１, ２

・荻本和彦１・Joao Gari da Silva Fonseca Jr１・大竹秀明３・大関崇３・池上貴志４・福留潔 5

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. 東京農工大学, 5. (株)ＪＰビジネスサービス

1. はじめに

3. 解析結果

太陽光発電（Photovoltaic、以下、PV）や風力発
電は温室効果ガスを排出せず，かつ，半永久的に国内で生産できることから持続可能な国産エネルギー源として、またエネルギー安全保障という面からも，その導入は非常に重要である。これら再生可能エネ
ルギー電源（再エネ）は、2010 年に制定されたエネ
ルギー基本計画をきっかけに導入が進み、特に、2012
年 7 月に開始された固定買取価格制度（Feed In
Tariff）が導入を加速させている。経済産業省(1)によれば 2016 年 2 月末で，PV，風力発電導入量は約31.4GW，2.96GW（認定容量はそれぞれ 84.3GW と5.18GW。導入量を含む）と見積もられている。
再エネの導入は急速に進んでいる一方で、特に PV、風力発電の出力は天候に依存することから、電力システム運用において、確実な供給力として考慮する
ことの難しさ、また、様々な時間レンジの変動に対応する調整力の不足が危惧されている。不確実な再エネの変動・予測誤差には、従来の対応策である予備力（調整力）のみでは対応できない可能性が高く、一方で、その対策として安易な調整力確保（火力発電機の新設）は、経済性、環境性から非現実的である。そこで、既存電源の活用（従来火力の技術革新）、
連系線の拡充（ならし効果、調整力の共有）、需要の調整（デマンドレスポンス、エネルギーマネジメン
トシステム）、変動電源の出力制御、予報情報の活用、需給運用技術の改良などの対策が考えられる。近年、我が国でも予測情報の活用に着目した技術開発・実証が実施されており(2)など、再エネの大量導入下における需給均衡の維持への貢献を目指している。これらの事業で日射量・発電量予測技術（以下、予測技
術）の開発が進められており、本稿ではその成果の一部を報告する。

年間で最も需給運用が厳しいと考えられる 4 月末
から 5 月初旬の大型連休時期を含む、4 月～5 月の 2
ヶ月間を分析対象期間とした。前日予測もしくは当日予測を用いて PV 出力を供給力として勘案した需給計画を作成し、その計画に沿って、当日の需給運用シミュレーションを行った。その上で、PV 出力予
測が持つ予測誤差により、想定通りの PV 出力が得られず需給運用シミュレーション上で発生した供給力不足を同時期の電力需要との比率で示す。この結果
より需給運用において，翌日予測を用いるよりも当日予測を用いた方が当日の供給力不足を減らすことが可能であることがわかる。ただし、実際の需給運用では様々な制約により本研究での当日予測は発表
時刻が遅いため活用できない。従って、前日予測が
当日予測水準まで予報精度が向上した場合を模擬した分析結果と言える。

2. 分析手法とデータ
PV 出力の予測精度が与える影響分析には，発電機（火力・揚水）の起動・停止の時刻，発電量を計画する発電機起動停止計画モデル(3)(4)を用いた需給運用シミュレーション上にて行う。発電機データ，需要データ等は東京電力系統規模データを利用した(5)。
入力データである PV 出力予測値には，気象庁 MSM による日射量予測値 (6) を用いた。その初期値時刻は03UTC（日本時間・前日 12 時）と 21UTC（同・当日朝6 時）とし、前者を前日予測、後者を当日予測と呼ぶことにする。また、予測データがない場合として持続予測を用いたケースを参考として考える。これは前日の実測値を翌日の予測値とするものであり、予測技術が開発されていないケースを想定している。

図 1．供給力不足（5 月）
Persistence は持続予測、03UTC（21UTC） Predict.は日本時間・前日 12 時(当日 6 時)の予測を用いたケースを示す。
参考論文：
1) 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」http://www.fit.go.jp/statistics/public_sp.html（2016/06/30 アクセス確認）
2) 国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構：「太陽光発電システム次世代高性能技術の開発」（2016/3/11 アクセス確認）
http://www.nedo.go.jp/activities/FF_00020.html
3) 宇田川佑介・荻本和彦・大竹秀明・大関崇・池上貴志・福留
潔：「電力系統運用のための気象予測情報の利用-その２-発
電機起動停止計画モデルを用いた日射量予測値の信頼区間・予測精度が与える影響」,2014 年度気象学会秋季大会予稿集,
P381 (2014)4) 宇田川佑介・荻本和彦・大関崇・大竹秀明・池上貴志・福留
潔：「太陽光発電出力予測に基づく起動停止計画モデルの開発と実規模系統の解析」、電学論 B、Vol.136 (2016)5) 荻本和彦・片岡和人・池上貴志・野中俊介・東仁・福留潔：「将来の電力システムの需給調整力の解析手法」，電学論 C，Vol.132，No.8, pp.1376-1383 (2012)6) H. Ohtake, Joao Gari da Silva Fonseca Jr, T. Takashima,
T. Oozeki, K-I. Shimose, and Y. Yamada, "Regional andseasonal
characteristics
ofglobalhorizontal
irradiance forecasts obtained from the Japan
Meteorological Agency mesoscale model", Solar Energy,
116, 83-99. /doi:10.1016/j.solener.2015.03.020(2015)
謝辞：本研究は NEDO「太陽光発電システム次世代高性能技術の開発」においてなされた― 83 ―

C113

電力需給における日射強度予測の必要性と予測精度*野本 哲，山口 忠徳，三輪 靖，杉本 重幸（中部電力）、
齋藤 哲彦（日本気象協会）、田村 英寿（電力中央研究所）、甲斐島 武（伊藤忠テクノソリューションズ）
1.

付近）エリアの日射強度予測値と実測値により予測誤差はじめにを求めた。本論文では年間の予測誤差を RMSE[W/m2]で電気は大量に貯めておくことが出来ず，発電と消費の示す。平成 22 年 11 月～平成 25 年 10 月の期間｛6 時～

バランスが崩れると発電機の回転数が変化してしまい，

18 時（日の出前，日の入り後は除く）｝における１年毎

一定の周波数で電気を供給することができなくなってしの翌日予測の年間予測誤差は 100～160[W/m2]程度，当日まう。そのため，電力会社等の電気事業者は発電と消費予測の年間予測誤差は 80～150[W/m2]程度であった。

が同時同量となるように，発電を逐次調整して一定の周4.

波数を保って電気を供給している。近年，天候により出おわりに力が左右される太陽光発電（以下，PV）の大量導入によ

上述した日射強度の予測誤差は年間平均値である。日り，電気の発電と消費の同時同量のバランスを取ることごとに見ると，日中快晴・曇天（雨天）の日は比較的精が困難となってきている。こうした状況に対応するため，

度良く予測出来るが，それ以外の日は図 1 における PV

経済産業省の補助事業「太陽光発電出力予測技術開発実出力の「大きさ」「いつ変わる」「どのくらい変わる」の証事業（平成 23～25 年度）」
（以下，PV 出力予測事業）

いずれも大きく外すことが多い。今後の PV 導入量の増により，PV の出力を事前に予測する技術を開発した。本加に伴い，日射強度予測のニーズは更に高まり，予測精

論文では，PV 出力予測における日射強度予測の必要性と度向上も要求される。また，予測が外れる時でも電気事概要，そして現時点における予測精度について紹介する。

2.

日射強度予測の必要性と概要〈2･1〉

日射強度予測の必要性

業者が周波数を一定に保ち電気を安定に供給する運転体制を計画できるよう，予測に対し実績が入る幅（信頼度）の情報を付加するなど，予測手法のさまざまな改良が必

発電を逐次調整す要である。

る役割は主に火力発電が担っている。発電方式や待機状
態により異なるが，火力発電は発電を始める数時間～十数時間程度前に運転操作を開始するため，前日には運転計画を決め，当日朝に必要があれば補正している。火力発電の運転計画を決めるに当たり，大量に導入された PV
発電出力を予測しなければならない。図 1 に PV 出力予測のイメージを示す。PV 出力を予測するためには，先ず日射強度を精度良く予測する必要がある。
〈2･2〉 日射強度予測の概要

PV 出力予測事業において，3 法人がそれぞれの保有技術を用いて日射強度を予測した。日射強度予測仕様を表 1 に，各法人の予測手法

図 1. PV 出力予測のイメージの概要を表 2 に示す。

表 1. 日射強度予測仕様
予測
種別

予測値
提示時間

予測範囲

10km 四方（横浜市付近，名古屋市中心），20km 四方（名翌日

前日 11 時

翌日 1 日間

30 分間隔古屋市内，大阪市内），40km 四方（愛知県西部，大阪市

当日

当日 5 時

当日 1 日間(毎 00,30 分)

3.

日射強度予測精度

予測値の
出力間隔

予測値
前 30 分
平均値

表 2. 日射強度予測手法の概要
法人名

手法の概要

結果出力

入力データ

日本気象
協会

数値気象モデル（SYNFOS-3D）による予測値
を，過去の実測値を用いて統計的に補正する。

1km

GSM・MSM（初期値 21 時），北西太平洋海面水温，

ﾒｯｼｭ

過去の日射強度（気象官署，PV300）

電力中央
研究所

数値気象モデル（NuWFAS）により予測を行う。水平領域など適切な計算条件の設定により精度向上を図る。

伊藤忠ﾃｸﾉｿﾘｭｰｼｮﾝｽﾞ

気象庁数値予報ﾃﾞｰﾀ（GPV）の雲量を元に，統計学的手法により予測を行う。

5km
ﾒｯｼｭ

GSM（初期値 21 時），
北西太平洋海面水温
GSM（雲量，初期値 3 時翌日予測・21 時当日予測），
MSM（雲量，初期値 6 時翌日予測・0 時当日予測），
過去の日射強度（PV300）

日射強度実測値は気象官署のﾃﾞｰﾀおよび分散型新ｴﾈﾙｷﾞｰ大量導入促進系統安定対策事業（PV300）で設置した日射計の計測値を使用― 84 ―

D101
Years of the Maritime Continent － 海大陸研究強化年＊

米山邦夫（海洋研究開発機構）・Chidong Zhang（マイアミ大学）

1．はじめにインド洋から太平洋の赤道上にまたがる海と陸地が混在する世界最大の多島海－海大陸－は、地球上で最も海面水温の高い暖水プール域に位置し、急峻な地形も影響して、雨の降り方１つとっても予測の難しい場所である。その一方でハドレー・ウォーカー循環の上昇流域であることから、同域の積雲対流活動の変動の影響は遠く中高緯度にも及ぶ。
そこで、この海大陸域における気象・気候システムを観測と数値実験により理解し、予測技術の向上を図り、さらにはそれらが全球の気象・気候に与える影響についても理解することを目指す。これが、現在 80 を超える大学や研究機関の参加が見込まれている国際プロジェクト “Years of the
Maritime Continent (YMC)” の目的である。YMC は、そのキャンペーンとしての観測期間を 2017 年 7 月からの 2 年間と決め、この間に地元現業機関による観測（生データの研究コ
ミュニティへの無償提供）の他、ターゲットとする現象に応じたいくつかの集中観測を実施する。ここでは、プロジェクトを巡る現在の状況を紹介する。
２．５つの研究テーマと５つの活動方針
YMC 科学委員会主導のもと、複数回の会合を経て、YMCの骨格が決められている。まず、YMC として目指す主要研
究テーマ・ターゲットは、１）日変化、MJO、モンスーンなど
様々なスケールが相互に影響を及ぼす大気対流活動、２）
インドネシア通過流や沿岸湧昇などに代表される表層海洋（と大気海洋相互作用）、３）脱水過程などに注目した成層圏と対流圏との相互作用、４）バイオマスバーニングなどのエアロゾルによる雲形成効果、そして、５）これらの各現象の理解と特に予測に重点を置いた数値モデル改善、である。
同時に、５つの基本行動についても宣言している。１）キャンペーン期間中に取得したデータのタイムリーかつ容易取得可能な公開、２）ターゲットを絞ったいくつかの強化観測、
３）数値モデル実験、４）予測技術の向上を目に見える形で地域に還元、そして、５）人材育成、である。
海大陸域の気象・気候学的重要性に対する認識は何十年も前から研究者は持っており、多くの（集中）観測が行われてきた。今回のキャンペーンの特徴は、イ）テーマを１つに絞らず、共通に扱うことができるものは最大限共有すること、ロ）通常取得が困難な観測許可や現地機関によるデータの無償提供を実現させること、である。これらは、これまで多くの研究機関が各テーマの理解のために地道に実施・構築してきた現地機関との信頼関係をベースに実現可能となった、と言っても過言ではない。

３．シナジー
現在、海大陸域とその周辺海域では多くの観測や数値実験プロジェクトが進行している。YMC は各プロジェクトと連絡を取り合い、データの相互利用だけでなく、計画そのものにも効果的・効率的な連携を図っている。インド洋における 5
年間（2015～2020 年）の大規模な海洋観測キャンペーン
IIOE-2 やフィリピン周辺の米国 PISTON、CAMP2Ex プロジ
ェクト。海大陸における MJO の理解を主眼とした S2S と MJO
タスクフォースによる共同数値モデル実験。さらには、同じ時期の2年間をキャンペーン YOPP として行う極域予測研究
プロジェクト PPP とも連絡を取り、この期間の精密な全球再解析データの作成も計画中である。このような動きを踏まえ、
WCRP や WWRP など国際機関から各プロジェクト間の連携を強化して進めるようエンドースメントを受けており、真の国際プロジェクトとしてその活動の幅を広げている。
４．これから
YMC に対して、現在日本の研究チームは 2017 年 11-12
月に海洋地球研究船「みらい」をスマトラ沖に送り、陸上との間で同時観測を行う他、2018 年夏にはフィリピン付近での集中観測も予定している。しかし、何か大型研究費の下で行っているわけではなく、参加を希望する研究者が持ち寄りながら、進めているのが実情である。また、2 年間という長期にわたるキャンペーンであることから、これから計画を練り、参加することも当然可能である。全データはやがて自由に公開されるが、参加者だけがキャンペーン中から相互利用を実現
し、またその研究結果をさらにキャンペーンに反映することも可能となる。数値モデル研究も含め、新規の参加は大歓迎であり、この機会の活用を是非期待する。
参考：YMC ホームページ（http://www.jamstec.go.jp/ymc/）

図 1． 生データの提供が予定されている現地現業機関
によるラジオゾンデ観測サイト．

― 85 ―

D102

極域予測年（YOPP）の準備状況*

猪上 淳（国立極地研究所）

1. は じ め に
極域予測プロジェクト（PPP: Polar Prediction
Project）は、極域から中緯度における数時間から季節スケールの気象予測の精度向上を目指す
WMO—WWRP の国際プロジェクトである。2013 年から 10 年計画で進められている PPP は、2017 年半
ばから 2019 年半ばの 2 年間を YOPP
（Year Of Polar
Prediction：極域予測年）として設定し、集中観測、モデリング、YOPP 再解析の作成に向けて準備を行っているところである (Jung et al. 2016)。
2. PPP の 活 動 状 況
YOPP の準備期間である 2013 年から現在までは、
PPP 運営委員会（著者もその一人）を中心に各国の観測・モデリング・大型プロジェクトの状況を踏まえ、多岐にわたる活動を行ってきている。特に重要な事項としては、YOPP 実行計画の策定(2016 年 5 月)、ステークホルダーを交えた YOPP
サミットの開催（2015 年 7 月）、若手研究者育成のための Polar Prediction School の開催(2016年 5 月)、YOPP エンドースメントの発行、各種ア
ウトリーチ等が挙げられる。今後は Pre-YOPP WS（2016 年 9 月）、YOPP データ関連ミーティング（2016 年 11 月）を経て、YOPP を迎えることとな
る（2017 年 5 月の WMO Executive Council Meetingにて Launch Event を開催予定）。
3. 日 本 の 準 備 状 況
日本の北極観測は、地理的制約を受けるものの、
アンサンブルデータ同化やそれを用いた予測可能性研究で着実に成果を挙げてきている。例えば、
ドイツ砕氷船のラジオゾンデデータで北極低気圧の予測精度が向上し(Yamazaki et al. 2015)、
それに伴って海氷予測も向上すること(Ono et al.
2016)、「みらい」北極航海のラジオゾンデデータ
から観測コストを考慮した最適観測頻頻（1 日 4回）を提唱したこと（Inoue et al. 2015）など、
YOPP を意識した先行研究を行っている。このような実績から、日本は非北極国でありながらも PPPに対して独自のプレゼンスを示し始めている。
2015 年 9 月からは、北極域研究推進プロジェク
ト ArCS（Arctic Challenge for Sustainability）
が文部科学省補助事業として始まり、YOPP 期間中に「みらい」や北極のニーオルスン基地で観測を強化するとともに、中緯度における極端現象の予測可能性研究を発展させる体制を整えている

PP P の全体計画と YO PP 期間中の活動（ArCS 国際共同研究推進テーマ１：気象・海氷・
波浪予測研究と北極航路支援情報の統合：PI 猪上 淳）。
また、PPP/YOPP は両極を対象としているため、昭和基地でのラジオゾンデ観測の強化（1 日 4 回等）も、国立極地研究所を中心に検討を始めているところである。
4 . YMC と の 連 携 の 可 能 性
YMC と YOPP の期間がほぼ同時期ということは、
観測・予報・再解析プロダクト等が全球的に充実することを意味する。これは熱帯—中緯度—極域の気候遠隔応答メカニズム、及びその予測可能性を探求するための好機となる。特に日本付近は熱帯と北極の観測の影響が同程度に予報精度に反映されるため（Jung et al. 2014）、YMC-YOPP による観測データと予報・再解析プロダクトは利用価値が極めて高い。いつどこで観測が強化され、どのような予報実験や再解析プロダクトがあるのかを把握するためにも、熱帯—極域の研究者間で情報交換を密にする必要がある。
講演では 2016 年 9 月に ECMWF で開催される
Pre-YOPP WS の参加報告も交え、YOPP 集中観測や
YOPP 再解析プロダクトの最新情報も紹介する。
参考文献
Inoue et al. (2015), Sci. Rep., 5, 16868.
Jung et al. (2014), GRL, 41, 3676-3680.
Jung et al. (2016), BAMS (in press).
Ono et al. (2016), JAMES, 8, 292-303.
Yamazaki et al. (2015), JGR, 120, 3249-3273.

― 86 ―

D103

Pre-YMC 観測期間中の MJO 通過による
スマトラ西岸沖バリアレイヤーの発達*茂木耕作・勝俣昌己・米山邦夫・安藤健太郎・長谷川拓也(海洋研究開発機構)

1. はじめに
スマトラ西岸沖では、降水量増大に対応して 10 月から 12 月にかけてバリアレイヤー(等温層内に強い塩分成層ができた結果として鉛直混合を妨げる層)が厚くなる
ことが、過去の統計的な研究から知られている(e.g. Qiu
et al. 2012, GRL)。一方で、個別の MJO と対応した観測例はまだ少なく、月平均よりも細かい時間規模におけるバリアレイヤーの発達過程は、十分に理解されていない。本研究では、2015 年 11 月から 12 月に行われた
Pre-YMC 観測キャンペーン中に捉えられた MJO 通過によるバリアレイヤーの発達過程について調べた。
2. 結果
図 1 は 、 赤 外 輝 度 温 度 (Global-IR) と 地 表 東 西 風(JRA55)の時間経度断面および観測船「みらい」の定点である南緯 4 度、東経 102 度、水深約 800m のスマト
ラ西岸から 55km 沖合における鉛直時間断面である。12
月 11 日に MJO の大規模な西風域と雲群が観測点(a の破線)を通過していることがわかる。
「みらい」では、11日の降水による１次元的な日積算淡水フラックス(2×-5
2
10 kg/m )、13 日の海上風速の 5-7m/s に及ぶ増大が観測され、混合層深度に比べて等温層深度が急激に深まり、
40-60m のバリアレイヤーが形成された。
塩分鉛直傾度(b)は、12 月 11 日以前に表層 20m で極めて大きくなっているが、11 日以降は、等温層の深まりに大きな塩分鉛直傾度が追随している。こうした水温と塩分成層の急激な変化に伴って形成されたバリアレ
イヤーは、11 日の MJO に伴う降水による淡水フラック
スよりもむしろ 13 日以降の海上風強化に伴う乱流エネ
ルギー散逸率の増大(c)とよく対応している。8m/s を超える海上風速のピークは、12 月 13 日と 15 日に 2 回見られ、同日に乱流エネルギー散逸率の増大が起こっている。1 度目のピークである 13 日には、バリアレイヤーが厚くなっているが、15 日のピークでは逆に混合層が深まってバリアレイヤーが薄くなっている。しかし、15～16 日の淡水フラックス増大後には、表層に新たな塩分鉛直傾度極大が現れた結果として混合層のみが浅くなり、バリアレイヤー厚が 80m に達している。
3. まとめPre-YMC 中に捉えられた MJO 通過時のバリアレイヤ
ー構造の急変について調べた。MJO に伴う強い西風の風応力に伴って表層の鉛直混合が強まっていることが分かった。また、2 回の西風ピークに鉛直混合が対応していることが分かった。MJO 通過前に表層 20m で形成されていた極めて強い塩分成層が、MJO に伴う風速強化によって鉛直拡散し、約 60m に及ぶ非常に厚いバリアレイヤーが形成されたと考えられる。定点観測のため
水平移流の定量化は難しいが、流速が 10-30cm/s と極
めて小さいこと、植物プランクトンの指標である蛍光度において 10-70m に鉛直混合の特徴が確認されていることから、鉛直混合の効果がバリアレイヤー発達の主要因であったと考えられる。

― 87 ―

図 1：(a)赤外輝度温度と地表東西風の時間経度断面、研究船「みらい」の CTD(3 時間毎)、TurboMAP(24 時間毎)による深度時間断面図(b)塩分鉛直傾度(下向き正、陰-52影)と日積算淡水フラックス(太実線、右軸、×10 kg/m )、(c)乱流エネルギー散逸率(陰影)と海上風速(太実線、右軸)、(d)混合層深度(破線)、等温層深度(実線)、バリアレ
イヤー厚(太実線)の時系列。破線と点線は、水深 10m を基準に 0.2℃相当の密度差で定義された混合層、水温差0.2℃で定義された等温層。全ての変数は、潮汐変動を除くために 24 時間の移動平均をかけた。

D104
Pre-YMC、MJO 通過時における NICAM と観測の地表⾯潜熱フラックスの検証*松岸修平・三浦裕亮（東⼤院・理）再現されない場合は、海⼤陸への可降⽔量のピ

1. はじめに2015 年 11 ⽉から 12 ⽉にかけて、海洋⼤陸

ークの伝播がおそく、インド洋に対流が留まっが MJO に及ぼす影響などの解明を⽬的としててしまう振る舞いが⾒られた。 今後は潜熱フ観測船『みらい』及び地上観測による Pre-YMC

ラックスに対する感度実験を⾏うとともに、海集中観測が⾏われ、期間終盤に MJO の通過が洋⼤陸域の乾燥化が東進の停滞にどのように観測された。同時期に⾮静⼒学モデル NICAM

寄与するのかを解析する予定である。

を⽤いた予測計算も⾏われていた。そこで、
NICAM の予測計算と観測値から算出した潜熱
フラックスの⽐較を⾏うことで、NICAM の再現性について検証した。予測計算において MJOが再現された場合とそうでない場合について、その特徴を報告する。
2. データ

図 1 縦軸：潜熱フラックス、横軸：⾵速の散布図

観測データの１０分平均値に COARE3.0 の(左：観測、右 NICAM12/01 初期値)

アルゴリズムを適⽤して潜熱フラックスを計算した。NICAM による予測計算データは、⽔平 14km 格⼦、鉛直 40 層のものを⽤いた。海⾯⽔温は、daily の気候値に初期⽇の偏差を加えた値が⽤いられている。初期値は NCEP Finalanalysis から内挿して作成し、30 ⽇積分している。12/1-12/08 ⽇の初期値について解析した。
NICAM データは海洋研究開発機構の那須野研究員より提供していただいた。
3. 解析結果と今後の展望観測地点付近の潜熱フラックスと⾵速の散布図を図１に⽰す。本実験設定において、
NICAM は⾵速の弱いところで潜熱フラックス
が過⼩評価、強いところで過⼤評価する傾向があった。次に MJO がよく再現された事例とそうでない事例において、コンポジット解析を⾏

図 2 可降⽔量の時間変化（上：０１−０３初期値のコンった。図 2 にインド洋、海⼤陸、⻄太平洋で領ポジット

域平均した可降⽔量の時間変化を⽰す。MJO がンド洋、太実線：海⼤陸、破線：⻄太平洋― 88 ―

下：06-08 初期値のコンポジット）細実線：イ

D105
Warm Pool 域における水蒸気変動特性に関する研究
＊

安永 数明

（富山大学理工学研究部/海洋研究開発機構）
1. 研究概要
熱帯域の海面水温の高いインド洋から西部太平洋において，マッデン・ジュリアン振動(ＭＪ
Ｏ)とよばれる，地球規模の循環を伴った数千 kmのスケールの雲群が，20－60 日の準周期的に発生
し，ゆっくりと東進する．最近の MJO の発生過程の研究において，対流性の降水に伴う加熱と(相対的に下層で強い)放射加熱が，大気中の水蒸気の蓄積に働く一方で，層状性の降水に伴う加熱と(相対的に上層で強い)放射加熱が，大気中の水蒸気の減少に働くことが，本質的に重要であると指摘されている．「水蒸気モード」とよばれる理論
仮説はその１例で，MJO という熱帯域で最も卓越する季節内の時間スケールの雲・降水現象を代表とする「比較的ゆっくり」とした擾乱の発達メカニズムを説明しようとするものである.この仮説
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」という事実が，重要な基盤となっている.一方で，降水量と大気中の水蒸気量との関係における地域における違いについては，あまり注目されていない．以上から本研
究では，熱帯域の水蒸気の変動と降水特性との関係について，
東インド洋から西太平洋の Warm Poolとよばれる領域を対象に調べた.

2. 解析手法・解析結果
降水，海面温度，可降水量のデータとして，それぞれ TRMM-3B42(ver.7)，NOAA の OI-SST，Remote
Sensing Systems の TRMM-TMI（ver.4）を使用した.解析期間は，均質なデータの揃う 2001 年の 9月―2013 年 8 月までとした.
降水分布に関しては，良く知られるように，ス
マトラ島の西岸域，パプアニューギニアからソロ
モン諸島付近，またその赤道を挟んだ反対側の緯度で極大となっている（下図の左上）.一方で，可降水量の分布は，降水分布と必ずしも一致しな
い（下図の右上）.例えば，インド洋に関しては，
スマトラ島西岸域において南北に広く高可降水量の領域が拡がっているが，降水は南緯５度付近に集中している.また西太平洋に関しても，パプ
アニューギニア付近の赤道域では比較的高い可
降水量の値を示しているが，降水分布では極小となっている．海面温度に関しては，おおよそ赤道付近に極大となっており，気候学的な降水分布を説明出来そうにない（下図の左下）．一方で，高可降水量の出現頻度（高可降水量は６０ｍｍ以上で定義）を調べてみると，降水の多い領域と良く一致した．即ち，降水量の極大域では，「放射過程もしくは降水加熱プロファイルの特徴から，多くの水蒸気を貯めやすい」ことが示唆される．

図１：降水量（左上図），可降水量（右上図），海面温度（左下図），高可降水量（６０ｍｍ以上）の出現頻度（右下図）の気候値（月別値を 2001 年の 9 月―2013 年 8 月の期間で平均）.

― 89 ―

D106

2015 年 11-12 月の海大陸集中観測期間の MJO 発達過程*

那須野 智江（海洋研究開発機構）

１. はじめに海大陸域の大気海洋現象の多重スケール・多重プ
ロセスの理解を目指して 2015 年 11-12 月にスマトラ
南西において”Pre-YMC”集中観測が行われた（勝俣他、2016 年春季大会）。海大陸域における局地的な降水システムや循環場と MJO との相互関係については未解明の要素が多く、数値予測においても大きな課題である。本研究では、観測期間を対象として全球非静力学モデル NICAM を用いた予測計算を行い、12 月半ばの MJO 発達に際して、総観規模擾乱の活発化や日内変動も関与した可能性を示した（那須野他、2016 年春季大会）。今回はその過程について水
蒸気収支等の解析結果を報告する。
２. データと解析手法
客 観 解 析 デ ー タ （ NCEP final analysis ） お よ び
NICAM を用いた予測計算データを用いる。計算デー
タは、2015 年 11 月 1 日―12 月 25 日の 0000 UTC を初期値とし、水平 14km 格子ランは 1 か月（週 2 回）、
7km 格子ランは 1 週間（1 回/日）である。6 時間間隔の瞬間値出力を用いてオフライン計算で水蒸気の移流項および時間変化項を算出し、初期日の異なる複数の計算データのアンサンブル平均を取った。

３．MJO 発達時の水蒸気収支
図１に MJO が観測域付近で急発達した 12 月 13 日
前後の水蒸気移流の各成分（陰影）と風速の各成分（等値線）を示す。12 月 13 日に上昇流と水蒸気の直輸送が見られ、対流の活発化（図略）と対応する。これに先立ち、12 月 12 日頃から対流圏下層で西風および北風が加速し、高度 2 ㎞以下で水平移流による湿潤化が見られる（図 1b, ｃ）。この湿潤化は日内変動成分による潜熱放出を伴う。12 月 12 日半ばには、
対流圏中層で南北移流による湿潤化が認められる。
これらの水平移流は水蒸気の時間変化項とよく対応
する（図 1ｄ）。対流圏中下層の北西風については、ス
マトラ北西沿岸を中心とする渦擾乱に伴う風速場と接続し、北東から流入する北東風と合流する形で強化した(図２)。
以上の結果は、MJO が日内～数日程度の局所循
環や総観規模擾乱と相互に強め合いながら、水蒸気輸送や潜熱放出を通して発達したことを示唆する。今後、これらを分離して相互関係を把握すると共に、海面水温の季節進行の影響（Miura et al. 2015, JMSJ）
やこの時期にピークとなった顕著なエル・ニーニョ現象の影響についても考察する。

図 ２ ： NCEP final analysis に お け る
2015/12/12 1200 UTC の可降水量（陰影）および 850hPa 風ベクトル。囲みは
図 1 の平均領域。
図１: NICAM を用いた 7-km 格子計算（2015/12/9, 10 初期値計
算の合成）における水蒸気収支の時間―高度図。陰影は（a）鉛
直（ｂ）東西移流（ｃ）)南北成分水蒸気移流、太線はそれぞれの
風速成分（m s-1 ）。（ｄ）水蒸気時間変化率（陰影）と水蒸気量（時間平均からの偏差、g kg-1）。

― 90 ―

謝辞
計算は地球シミュレータを利用して行った。

D107

スマトラ島沖で「みらい」偏波ドップラーレーダーにより観測された
西進擾乱の通過に伴う日周期降水活動への影響＊耿 驃 ・ 勝俣 昌己（海洋研究開発機構・地球環境観測センター）
1．はじめに
インドネシア・スマトラ島周辺多雨帯の降水メカニズムを解明するために、2015 年にスマトラ島沖の沿岸部（東経 101.9 度、南緯 4.067 度）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。観測期間は 11
月 23 日から 12 月 17 日までで、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、スマトラ島沖の局地的な循環と熱帯
総観規模な大気循環との相互作用に着目し、西進擾乱
が観測サイトを通過する際の日周期降水システムの構造と変動過程に関する解析を行った。
2．解析結果
観測期間中に、南北風は周期的に変化し、また、その周期的な変化は東から西へ伝播していた（図 1）。上空の周期的な風の変化に伴い、海面気圧が約 5 日間の周期で変動していた（図 2）。これら南北風と気圧の周期的な変動は混合ロスビー重力波のような西進する熱帯
波動擾乱によりもたらされたものだと考えられる（図略）。
図 2 には偏波ドップラーレーダーにより観測された反射強度（>35dBZ）の面積の時間変化を示す。降水の面
積は毎日の夕方から夜にかけてピークに達し、顕著な日変化を現していた。一方、日周期ピーク時の降水の面積は、西進擾乱のトラフが通過する際により広がり、また、そのリッジが通過する際に狭まる傾向が見られた。
12 月 9 日から 11 日にかけて、観測サイトにおいて海面気圧がリッジからトラフに変わり（図 2）、この期間中に観測された日周期降水システムの鉛直構造を詳細に調べた。気圧のトラフが通過時（12 月 11 日）に観測された
降水システムにおいて、比偏波間位相差（KDP）は一番
強く、また、3 okm-1 より大きい KDP は 0 oC 高度（～5km）を超えており、大きい水滴はより高い上空にまで運ばれていたと考えられる（図 3）。VAD 方法で計算された鉛直流の構造（図 4）は KDP の構造とよく一致した。12 月 9日（リッジ通過）に比較的に弱い上昇気流が観測され、また、12 月 11 日（トラフ通過）に深くて強くい上昇気流が現れた。更に、図 1 によると、12 月 11 日に形成された降水システムは強度を保ちながら遠く西へ伝播していた。
それと対照的に、12 月 9 日に形成された降水システム
は観測サイトの近くて弱まっていた。
3．まとめ
スマトラ島沖で「みらい」偏波ドップラーレーダーにより観測された西進擾乱が通過する際の日周期降水システ
ムの構造と変動過程を調べた。西進擾乱がスマトラ島周辺における日周期降水活動の発達、維持、伝播過程に大きく影響を及ぼすことを明らかにした。

図 1 700hPa における南北風（等値線、一日移動平均）と赤外輝度温度（陰影）の時間経度断面図。鉛直線は「みらい」の位置を表す。

図 2 レーダー観測範囲内における 35dBZ を超える反射強度の面積のカバレッジ（実線）と定点観測地の海面気圧（破線、一日移動平均）の時系列。

図 3 レーダー観測範囲内での各高度における最大の比偏波間位相差（KDP）の時間高度断面図。水平線は 0oC 高度を表す。

図 4 VAD 方法で見積った鉛直速度の時間高度断面図。

― 91 ―

D108

インドネシア・スマトラ島でのビデオゾンデとみらい偏波降雨レーダとの同期観測㻌       㻖
鈴木賢士（山口大院）㻌 川野哲也（九大院理）㻌 中川勝広（情報通信研究機構）㻌
森㻌 修一・勝俣昌己・耿㻌 驃・米山邦夫（海洋研究開発機構）㻌

1. はじめに㻌

3. 2015 年 12 月 15 日の事例㻌

 本研究は，降水雲内を直接観測できる強力なツー2015 年 12 月 15 日は昼過ぎ頃よりみらいの南側に広範囲エコー域が現れ，徐々に北上した。前縁部（北端）対流域は，19LST 頃にみらい上空を通過し，その後 20 LST 頃にベンクルサイトに上陸した。
20:31 LST に 1 台目（ビデオゾンデ#17）をベンク
ルサイトから放球した。その後は縁につらなる広範
囲の層状性降雨が夜半まで継続した。21:06 LST には層状性降雨域に 2 台目（ビデオゾンデ#18）を放球した。ベンクル市内では 21 LST 頃に最大 108mm/h の降水を観測している。Pre-YMC 観測期間前
半とは大きく異なり，この日の降水時には雷活動は全く観測されなかった。
ビデオゾンデ#17 は南西から近づいた対流性降雨域の先端部に放球された。ビデオゾンデは高度 2-5
km で上昇速度 10 m/s を記録しており，上昇気流の強い領域を上昇したと思われる。図に示すように，
下層では大きな雨滴が観測されたが，0℃付近では霰
や雪片のような目立った氷粒子は観測されず，針状，柱状の氷晶粒子が観測されたものの，雲頂は 6 kmと低く，上空には活発な氷晶形成はみられなかった。
ビデオゾンデ#18 は，#17 と同じ降水システムの層状域へ放球された。地上では 10 mm/h 程度の雨が続いていた。みらいレーダではブライトバンドもみられた典型的な層状性雲であった。下層では直径 1mm 程度の雨滴が観測され、0℃付近では雪片がみられた。上空では氷晶が多数観測された。

2. ビデオゾンデとみらい偏波レーダの同期観測㻌
ビデオゾンデは，CCD カメラを搭載し，降水粒子
が赤外線センサーを遮ることによる電圧変化をトリガーとしてストロボを発光させ，粒子の静止映像を捉える，つまり大気中の粒子を浮遊（落下）しているそのままの状態の映像を捉える仕組みである。得
られた映像から画像処理によりそれぞれの粒子のサイズ（長径，短径，周長），形状，種類および空間濃度の情報が得られる。粒子は，映像の透明度や輪郭などから雨滴，凍結水滴，霰，氷晶，雪片に分類される。ビデオゾンデは，2015 年 11 月 23 日より 12
月 17 日まで，
インドネシア・ベンクル空港気象台（南
緯 3.86 度，東経 102.34 度）から降水雲内に放球された。一方，みらいは観測航海 MR15-04 において，ベンクルより約 50 km 沖合で定点観測を実施し，ビデオゾンデの放球後はビデオゾンデ方向に RHI ス
キャンを実施した。

BENGKULU #17

BENGKULU #18−10

Ice Crystal

0
5

4

10
2

15

−15

0.5 0.7 1
2
4
DIAMETE R (mm)−10
Snowflake

6

6

−5
0

4

5
10

2

15
Raindrop20

Raindrop
0.3

TEMPERATURE (°C)
HEIGHT (km)HEIGHT (km)

−20

−5

6

0

Ice Crystal
8

0

0.3

0.5 0.7 1
2
4
DIAMETE R (mm)206図. 左から 2015 年 12 月 15 日 20LST のみらいレーダ PPI 画像，ビデオゾンデ#17 および#18 の粒径高度分布図― 92 ―TEMPERATURE (°C)

ルのひとつであるビデオゾンデを用いて，インドネ
シア・スマトラ島沿岸部および熱帯東インド洋上に発達する雲内の降水粒子の鉛直空間分布を明らかにし，同時に海洋地球研究船「みらい」に搭載された
偏波レーダとの同期観測により熱帯降水雲の降水プ
ロセスを理解することを目的としている。今回はPre-YMC として位置づけられた集中観測期間中，イ
ンドネシア・スマトラ島西岸に位置しているベンク
ルにおいて，世界初の試みとして海陸共同での直接観測と偏波レーダの同期観測を実施した。

D109

Pre-YMC 集中観測期間における船舶搭載ライダーを用いた洋上水蒸気の高解像度観測*

勝俣昌己, 谷口京子 (海洋研究開発機構), 松井一郎, 西澤智明, 清水厚 (国立環境研究所)[ はじめに ][ 結果 ]

大気中の水蒸気量は時間的空間的に変動が大きい
ため、高精度・高分解能の観測が求められている。ラジオゾンデ類は今日に至るまで水蒸気量観測の主力であるが、時空間分解能の向上には多くのリソースを必要とする。そこで、高い時間・鉛直分解能でのデータ取得が可能であるライダー等のアクティブリモートセンシ
ング技術の開発・展開が進められてきた。しかし、水蒸
気の主な供給源である海洋上での観測データは乏しく、その詳細変動の理解は遅れている。
そこで、海洋研究開発機構（JAMSTEC）と国立環境研究所では、研究船「みらい」にラマン散乱／ミー散乱
ライダーシステムを搭載し、海上での観測を実施している。この観測により、海洋上の水蒸気変動をより詳細に捉えることが可能となった。本発表では、2015 年に行われた Pre-YMC 集中観測期間について、ライダーを用いた水蒸気観測結果を報告する。

11 月 22 日（定点観測開始直前）の観測データを図１に示す。ライダーQv はラジオゾンデ観測値と概ね良く一致しており、かつラジオゾンデでは捉えることが難し
い短時間スケールの変動を能く捉えている。
一方、当該海域は日変化する伝播性降水雲が卓越しているが、それを捉えた 12 月 3 日の事例を図２に示す。15 時台を中心に観測された降雨が日変化降水雲に由来する。この降水を境に、混合層およびその上空の自由大気中の両方において、湿潤な前面から乾燥した後面への Qv の大きな変化が見て取れる。また 16 時
以降、大気境界層に相当する高度 500m 以下の高度帯において、ゆっくりと Qv が増加していく様子も捉えられている。これらの変動は、過去の研究でも指摘されている、メソ対流系の通過に伴う層状性降水域での下層大気乾燥化、及び、その後の混合層回復過程を捉えたと考えられる。

[ データ及びデータ処理手法 ][ まとめと今後 ]「みらい」は 2015 年 11 月 23 日～12 月 17 日の間、
インドネシア・スマトラ島沖の（4S,102E）近傍で定点観測を実施した。本研究ではこの期間を中心とした観測データを用いた。
水蒸気混合比（Qv）は、ライダー観測パラメータのうち、水蒸気ラマン散乱量（660nm）、窒素ラマン散乱量（607nm）、及びミー散乱信号（532nm）から得られるエア
ロゾル量を用いて算出した。日光による観測不能時間帯（日中）、雲底以高、及び降雨時のデータは、ノイズが大きいため除外した。
上記の算出結果に対して、同航海中に船上にて 3 時
間毎に実施されたラジオゾンデ観測データを基に補正を行った。

「みらい」ライダー観測により、Pre-YMC 集中観測期
間の対流圏下層の詳細な Qv 変動を捉えることが出来た。今後、精度と時空間分解能のバランスを考慮して
データセットを準備し、大気境界層を含む対流圏下層の詳細水蒸気変動プロセスについて解析を進める予定である。

図 1： (上)11 月 22 日にライダーで観測された水蒸気混合比の時間高度断面（時間分解能：10 分、鉛直分解能 90m）。（下）同期間にラジオゾンデで観測された水蒸気混合比の鉛直プ
ロファイル。

[ 謝辞 ]「みらい」MR15-04（Pre-YMC）航海にご尽力いただ
きました皆様に感謝します。本研究は海洋研究開発機
構と国立環境研究所の共同研究の成果です。

図２：（上）１２月３日にライダーで観測された水蒸気混合比の時間高度断面。（下）「みらい」船上で観測された雨量（灰色棒
グラフ）及び相対湿度（線）。

― 93 ―

D110

Pre-YMC 観測データを用いた降水日変化メカニズムの検証*

横井覚，森修一，勝俣昌己，米山邦夫（海洋研究開発機構）

１．はじめに
スマトラ島西岸を含む多くの熱帯沿岸域では，夜間に降水域が沖合へ向かって移動するという特徴的な降水日変化が見られる。その原因については，陸風と背景風の収束や背景風による移流，重力波による不安定化など，様々なメカニズムが提案されている。しかし，特に海上における大気観測データが乏しかったため，メカニズムの検証はほとんど行われていなかった。
2015 年 11-12 月にスマトラ島西岸域にて実施した
大気海洋集中観測 Pre-YMC では，海岸から約 50km 沖合に配した海洋研究開発機構所属の研究船「みらい」と沿岸都市ベンクルにて，気象レーダ観測に加えて
3 時間間隔の GPS ラジオゾンデ観測を行った。このデータの解析を通じて，降水日変化メカニズムの検証に貢献することが本研究の目的である。
２．使用データ・期間「みらい」搭載の C バンドレーダデータをもとに計算された高度 2km における推定降水量（6 分間隔）と，「みらい」及びベンクルのラジオゾンデ観測デー
タを解析した。解析期間は 2015 年 11 月 23 日から
12 月 12 日の 20 日間である。なお，この期間におけるマッデン・ジュリアン振動（MJO）は振幅が小さいかもしくは対流活発位相が東部インド洋上にあり，12 月 13 日以降その位相が海大陸を通過した。
３．結果と考察
図 1 は，降水量の平均日変化を海岸線からの距離ごとに平均したものである。既往研究で指摘されている特徴，すなわち，日中午後に陸域で活発な降水が見られ，夕方から深夜にかけて降水域が 10ms-1 に満たない速度で沖合へと移動する様子が捉えられている。「みらい」上空では 22 時頃に最も降水が活発である。なお，この日変化は MJO の対流活発位相の到達後は不明瞭になった（図略）。
「みらい」上空の対流圏下層では，日中は高温，
夜間は低温という太陽同期した気温日変化に加えて，
800-900hPa 面では，16-19 時の 3 時間で気温が急激に低下し，19 時には日移動平均からの偏差が負となる温度変化をしていた（図 2）。一方で地表付近では
19 時も有意な正偏差を保っていた。これらは，降水域到達前に対流圏下層の熱的不安定性が増大していたことを意味する。なお，800-900hPa 面の 16-19 時
での気温低下が大きい日ほど降水日変化がより明瞭であるため，両者には深い関係があると推察される。

また，温位や混合比プロファイルを解析したところ，
気温低下の主要因は上昇流による断熱冷却であると考察された。
この観測結果は，Mapes et al. (2003, MWR)が数
値実験結果の解析を通して提唱した，自由対流圏下部を伝播する重力波が沿岸海域での降水日変化をもたらすという仮説と一部整合的である。

図 1. 「みらい」搭載 C バンドレーダで観測した降水平均日変化。縦軸は地方時（下向き）。横軸は海岸線からの距離。
「みらい」及び海岸線の位置を縦点線で示す。

図 2．「みらい」上空の気温の日平均からの偏差の平均日変化（等値線間隔：0.2 [K]）
。陰影は偏差が有意水準 95%で統計的に有意であることを示す。横軸は地方時。

― 94 ―

D111
海大陸西岸における「重力波族」の出現状態
山中大学・荻野慎也・米山邦夫（海洋研究開発機構）・Bengkulu 観測班*・みらい観測班†
はじめに
海大陸観測年（YMC; 2017～19）に先立ち，スマト
ラ島南西岸 Bengkulu およびその西南西約 50 km の沿海上（観測船みらい）で 2015 年 11～12 月に
Pre-YMC 集中観測が実施され，特に 12 月 13 日頃には MJO 上陸に伴う日周期降雨の「激変」（夜間の陸→海移動の不規則化）が認められた（横井他，森他, 勝俣他，前回学会）， 本稿では，両地点の毎 3
時間 GPS ゾンデ集中観測（図 1）に基き，対流圏～下部成層圏の海陸風，雲対流，（慣性）重力波，Kelvin
波（まとめて「重力波族」と呼ぶ）の実態を示す．
1.

単色波解析による MJO 上陸に伴う変化
各観測データについて上昇時間 1000 秒（鉛直波
長約 5 km）を境に長い成分と短い成分に分けた（cf.
Ogino et al., 1995, JMSJ）．(a)対流圏最下層の海陸
風，それとほぼ同期して(b)中・上部対流圏に節をもつ循環（上下伝重力波の重畳），それらより長周期で(c)圏界面付近に現れる鉛直波長の短い Kelvin 波（位相速度は重力波的だが東西風速と温度に顕著；
cf. Shimizu & Tsuda, 1997, JGR），(d)下部成層圏のさらに短波長の慣性重力波（楕円偏波）が見出された．特に「激変」期には(c)(d)が重なって出現し，圏界面付近に薄く強い鉛直シア層を形成した．

2.

鉛直波数スペクトル解析による海陸比較
各データの周波数スペクトルを計算し，平均上昇速度を用いて鉛直波数スペクトルに換算した（cf.
Yamanaka et al., 1996, JATP）．この観測では成層圏最下部までしか観測されていないので，成層圏内での飽和を示す白色ノイズへの折れ曲がりまでは明瞭に描き出せていないが，海上観測の高波数側－3 乗
則は過去の中緯度観測で普遍的に見られたもの（cf.
Tsuda et al., 1986, JAS）とから 1～2 桁大きく（振幅 3～10 倍），陸上（海岸線上）でも形状は同様であるが，強さは海上よりさらに 1 桁程度大きい．
3.

おわりに
今回の観測は全て，海陸の熱容量コントラストによる日周期の対流雲や降雨が卓越し，地上年雨量3,000 mm 以上の全地点が集中する海岸線から 300
km 以内の地帯（Ogino et al., 2016, JC）で行われたが，対流圏～下部成層圏の「重力波族」の出現もこの地帯で顕著であることが示された．

4.

図 1．日周期降雨「激変」期（2015 年 12 月 11～14 日）の陸上（上）・海上（下）放球 GPS ゾンデ東西風（横軸 m/s）の鉛直分
布（縦軸 km）．実線は 00～09Z （07～16LT）で日中、破線は12～21Z （19～04LT）で夜間に相当、13 日 00Z を太実線でこれを基準に 1 時間あたり 1m/s ずつ前後にずらして示す．
* 森修一・伍培明・横井覚・清木亜矢子・H. Bellenger（海洋研究開発機構）・濱田純一・井上知栄（首都大）; F.
Syamsudin, R. Sulistyowati, S. Lestari (BPPT); Agus
(BMKG-Bengkulu 空港測候所).
† 勝俣昌己・耿驃・茂木耕作（海洋研究開発機構）― 95 ―

D112

㻼㼞㼑㻙㼅㻹㻯㻌 期間中にコトタバンで観測された㻌
波動にともなう水蒸気・オゾン変動㻌㻖

鈴木順子 㻝、荻野慎也１、城岡竜一１、米山邦夫１、橋口浩之２、阿保真３、柴田泰邦３㻌（㻝㻦㻶㻭㻹㻿㼀㻱㻯・㻰㻯㻻㻼、㻞㻦京都大・生存圏研、㻟㻦首都大・システムデザイン）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、平成 㻞㻥～平成 㻟㻝 年度実施予定）に向けた予備観測（㻼㼞㼑㻙㼅㻹㻯㻌 観測、平成 㻞㻣 年 㻝㻝～㻝㻞 月）期間中、インドネシ
ア・コトタバンの赤道大気観測所にて水蒸気ゾンデ等を搭載したラジオゾンデ飛揚観測を実施した。現地では、京都大学生存圏研究所と現地機関の 㻸㻭㻼㻭㻺（インドネ
シア航空宇宙庁）が共同で赤道大気レーダーを稼動しており、鉛直流などの波動の特性を熱帯域で唯一観測できる。本発表では、観測期間中に上空を通過した赤道波の力学場（東西風、南北風、鉛直流および温度場）と水蒸気量とオゾン量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 㻞㻜㻝㻡 年 㻝㻞 月 㻟～㻝㻟 日におこなわれた、計 㻡 回の 㻯㻲㻴 水蒸気ゾンデおよび 㻱㻯㻯 オゾン
ゾンデ観測と赤道大気レーダー連続観測によるデータをもちいた。波動の力学構造を調べるため、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） をもちいた。以下、時間は 㼁㼀㻯（ 現地時間は㼁㼀㻯㻗㻜㻣）で記した。㻌

図㻌 㻝㻦㻌 㻞㻜㻝㻡 年 㻝㻞 月 㻣 日の鉛直プロファイル。左図：水蒸気ゾ
ンデで測定した水蒸気混合比（薄黒、㼇㼜㼜㼙㼢㼉）、ラジオゾンデで測定した気温値から求めた飽和水蒸気混合比（黒、㼇㼜㼜㼙㼢㼉）、およびオゾン混合比（濃黒、㼇㼜㼜㼎㼢㼉）。右図：水蒸気
ゾンデで測定した相対湿度㻔㻑㻕。㻌

３．解析結果㻌 観測期間中、高度 㻝㻜㼗㼙㻌 から対流圏界面付近には、常に巻雲や高層雲がみられた。図 㻝 は、㻞㻜㻝㻡㻌 年 㻝㻞㻌 月
７日における、水蒸気・オゾンの鉛直プロファイルである。
水蒸気混合比および相対湿度値では、高度 㻝㻟～㻝㻡㼗㼙
付近と 㻝㻢～㻝㻣㼗㼙 付近において、水蒸気の飽和層がみられ、この高度帯に巻雲が存在していたことを示している。このうち、高度 㻝㻢～㻝㻣㼗㼙 の飽和層は、他日のゾン
デ観測データにもみられた。また、オゾン混合比の鉛直
プロファイルでは、高度 㻝㻜～㻝㻟㼗㼙 は鉛直にほぼ一様であり、空気塊が鉛直方向に混合していたことを示唆している。㻌
図 㻞 は、赤道大気レーダーで観測した鉛直流の時
間・高度断面図である。㻝 日以上の周期成分のみ取り出
し解析にもちいた。高度 㻝㻢～㻝㻣㼗㼙 では、期間を通じて上昇流が卓越していた。このため、図 㻝 にみられたこの
高度の水蒸気飽和層（巻雲）が 㻝 週間にわたり保持されていたとみられる。また、㻝㻜㼗㼙～㻝㻢㼗㼙 においては、㻞～㻟 日周期の鉛直流変動がみられる。たとえば 㻝㻞 月 㻣 日

図㻌 㻞㻦㻌 赤道大気レーダーで観測した鉛直流の時間・高度断面図。㻞㻠 時間以上の周期をもつ鉛直流。陰影部は上昇流域、ドットは下降流域。縦線は水蒸気・オゾンゾンデの放球時間、クロスハッチは欠測時間をそれぞれ示す。㻌

のゾンデ放球時間直前～㻝㻞 月 㻤 日 㻝㻞 時には高度 㻝㻜～㻝㻢㼗㼙 で下降流、その前の 㻝㻞 月 㻢 日 㻜～㻝㻤 時頃には上昇流が存在し、図 㻝 で示したオゾン混合比の分布と対応がみられた。このとき、観測地上空に数日周期の波動が通過し、オゾン変動をもたらしていたことが示唆される。㻌
また、期間をつうじて積雲対流活動が活発であり、高度 㻝㻜㼗㼙 以下では上昇流が卓越していた。日周期の変動では、上昇流は 㻜～㻥 時（現地時間 㻣～㻝㻢 時）に最大であった。㻌
謝辞：本研究は、京都大学、㻸㻭㻼㻭㻺 の協力のもとでおこなわれた。また 㼀㼛㼡㼘㼛㼚 大の 㻴㼡㼎㼑㼞㼠㻌 㻸㼡㼏㼑 氏には、データ提供をいただいた。㻌

― 96 ―D113
成層圏 QBO が南半球夏季 MJO におよぼす影響について＊西本絵梨子、余田成男
京都大学大学院理学研究科

1.

なった。その結果、E-QBO 時には W-QBO 時に比

はじめに
Yoo and Son (2016)は、南半球夏季におけるマッデン・ジュリアン振動(MJO)の振幅が成層圏準二年周期振動(QBO)の位相によって有意に異なることを示した。本研究では、QBO が南半球夏季における
MJO におよぼす影響について、さまざまな観測デー
タ、再解析データを用いて詳細な解析を行なう。

2.

べて統計的有意に、対流圏界面付近で東西風の鉛直
シアーと安定度が弱く、対流圏界面付近での気温も低く、また対流圏全層において鉛直流が強いことがわかった。このことは、対流活動活発域の対流圏界面の状態が、E-QBO 時にはより強い対流が発達しやすい状態であることを示している。最も対流活動が活発な領域を中心とした経度-高度断面は、MJO

データと関係した対流圏における大規模対流システムの特徴と、対流システムにより励起された赤道 Kelvin

1979 年から 2013 年までの 35 年間における、
Nino3.4 領域(5S–5N, 170W–120W)の海面水温偏差波の構造を示しており、それらの強さは E-QBO 時が±1.0(K)以内であるエルニーニョでもラニーニャには W-QBO 時に比べて統計的有意に強い。

でもない南半球夏季の月(DJF)のみを解析に用いる。

4.

QBO の指標として ERA-Interim 再解析データの

月平均 50hPa 帯状平均東西風(10S—10N 平均)U50 を用いる。時間平均値を[U50 ]、標準偏差をσとして、

U50 ≤ [U50 ] − 0.5𝜎𝜎の期間を QBO 東風位相(E-QBO)、
U50 ≥ [U50 ] + 0.5𝜎𝜎の期間を QBO 西風位相(W-QBO)とする。MJO の指標には、大規模積乱雲群の活動度を示す OLR-based MJO index (OMI)を用いる。

積雲活動の指標として NOAA/OLR を用いる。気まとめ
南半球夏季において、成層圏 QBO が MJO の力

学的・熱力学的構造とその時間発展に対して、統計的有意に影響を及ぼすことが明らかになった。対流活動により励起された赤道波の影響も受けることを留意する必要があるが、E-QBO 時には W-QBO 時に比べて、対流活動活発域の対流圏界面付近はより強い対流が発達しやすい状態にあることがわかった。

温、東西・鉛直風、水平発散、比湿は ERA-Interim

再解析データ、対流圏界面気温は NCEP 再解析デー
タを用いる。 また、TRMM 衛星データから推定された降水データも使用する。TRMM データの期間は1998 年から 2013 年である

3.

結果
まず、積雲活動が海洋大陸で活発である MJO

phase 4 において OMI の振幅 A(t)が大きい(A(t)≥1)

イベントを抽出し、QBO 位相毎に合成図解析を行なった。OLR の経度-時間断面(図 1)より、E-QBO 時の MJO に伴う積雲活動は W-QBO 時のものに比べて統計的有意に強く、東進速度も遅く、活発な期間が長いことがわかる。このような QBO 位相による

MJO 東方伝播の特徴は、MJO の力学的・熱力学的構造と関係した他の物理量においても力学的整合性をもってみられ、E-QBO 時と W-QBO 時の差は統計的に有意である。QBO 位相間の MJO 活動の有意な差は TRMM 降水データや対流圏界面気温においても見られる。
つぎに、MJO の位相に関係なく、OMI の振幅 A(t)図 1：OLR 偏差(W/m2 )の経度-時間断面合成図。(a)E-QBO、(b)W-QBO、(c)E-QBO と W-QBO の差。値は 10S—10N
平均で、気候値(図 d)からの差。図 c では 95%以上有意な値のみ示す。図 a,b に積雲中心を x で示す。OMI の位相角𝜃𝜃(𝑡𝑡)と MJO の phase 番号を図 a,b の右に示す。

が 1 以上である日において、最も対流活動が活発な領域を条件付で抽出し QBO 位相毎に合成解析を行― 97 ―

参考文献: Yoo, C., and S.-W. Son, 2016, Geophys. Res. Lett., 43, 1392–1398.

大

会 第 1
午
後

日

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A152

稠密 GNSS 受信ネットワークによる可降水量の時間・空間変動のリ
アルタイム観測に関する研究伊藤 直
京都大学生存圏研究所

1

研究背景および目的

GNSS 気象学では、衛星測位システムである GNSSの衛星電波の大気伝播遅延 ZTD を解析して可降水量
PWV(天頂方向の大気中の水蒸気が全て降水した場
合の量) を推定する。局所的大雨の前兆として、降雨の約 30 分前から PWV が小さい空間スケールで分布が急激に変動することが分かっている。そこで我々は2011 年 3 月から京都府宇治市に 1-2km 程度の稠密な間隔で GPS 受信機を設置することにより、数 km ス
ケールの PWV 変動を観測した。観測結果から局地的
大雨と PWV 変動の関係を統計的に調べ、局地的大雨の前兆として PWV とその空間分散が増加することを確かめた。本研究ではさらに発展させて、数 km ス
ケールでの局地的大雨をリアルタイムで予報するシステムの開発を目指す。宇治市より標高差の大きい滋賀
県信楽町にも稠密観測網を設置し、リアルタイム観測システムを構築する。システム実用化に必要なこととしては、次の 3 点が挙げられる。1. リアルタイム衛星軌道・時計情報を用いた ZTD 推定の精度確保 2. 廉
価な 1 周波 GPS 受信機を用いた ZTD を推定の精度
確保 3. 標高差の大きい場所でも同様に局地的大雨の前兆を捉えるこれらを満たし、実際にリアルタイムでPWV 観測を行うシステムの開発を目標とする。2 は既に示されたため、今回は特に 1 と 3 を中心として研究を行った。

値に比べて大きいため、1 周波受信機によるリアルタ
イム PWV 観測システムは実現可能であると考えられる。

3

リアルタイム衛星軌道情報を用いた ZTD 推定精度

PWV のリアルタイム観測に向け、リアルタイムの衛星軌道および時計情報（暦）が補正された情報を用いて ZTD、PWV の精度検証を行った。全国の
GEONET を用いたネットワーク解析によって衛星時計誤差の補正を行った RTNet 暦 (日立造船) を用いることで、ZTD の誤差を補正なしの超速報暦に比べて軽減することができた。RTNet 暦による ZTD の誤差
は RMS で 5.9 mm（PWV の誤差は RMS で 0.9 mm）となった。さらに電離層補正も合わせると、1 周波解析による PWV のリアルタイム解析において、シス
テム全体の誤差を 1.75 mm と見積もることができた。
大雨の前兆として検出される PWV の空間差はこのリアルタイム PWV 観測システムの構築

新たに滋賀県信楽町に 2-3km 間隔の 12 点に設置された観測網を用いてリアルタイム観測を行う。まず
GPS 受信機から携帯電話回線で観測データを研究室のサーバーに配信する。これが 1 周波受信機であると想定して、周辺の GEONET の観測結果を参照してSEID により電離層補正する。さらに RTNet 暦を用いて、リアルタイムで ZTD を推定し、気象計の気温・気圧から PWV を求める。現在は、受信機からの観測
データの配信が 5 分間隔、補正暦の配信が 10 分間隔となっているため、平均で約５分の遅延が起こる。一方、衛星電波観測量から PWV を計算するのにかかる時間は合計で２分程度であるため、システム全体にかかる遅延は平均約 7 分となる。また信楽の観測網では
宇治よりも標高差が大きく、ZTD が同程度であっても気温・気圧に差が出るため、PWV の分布にも勾配が生じてしまう。それゆえ水蒸気の空間差が小さい場
合でも、降雨の前兆と認識される可能性がある。そこ
で我々は PWV の絶対量ではなく変化率を見ることに
よってこのバイアスを除去することを考えている。

4
2

津田研究室

まとめと今後の課題

局地的大雨予報システムの実用化を目指すにあたり、リアルタイム観測による ZTD の精度確保と、廉価な 1 周波 GPS 受信機を用いた ZTD 推定の精度確保が課題として挙げられる。そこで衛星時計誤差の補正を行った RTNet 暦 (日立造船) を用いることで、
RTNet 暦による PWV の誤差は RMS で 0.9 mm とな
り、１周波リアルタイム観測でも十分に水蒸気変動の観測が可能であると考えられる。今後は信楽に設置中の観測網を用いて実際にリアルタイム観測システムを開発していく。信楽では宇治の観測網よりも標高差が大きいため、その影響を抑えて正確に PWV 変動を観測できるようにする必要がある。そのために PWV の変化率を見ることで、標高によるバイアスを除去して観測を行う予定である。

― 102 ―

A153
地上設置型マイクロ波放射計ネットワークを用いた可降水量の水平分布の検証
＊

清水慎吾・宇治靖・前坂剛・岩波越・木枝香織・加藤亮平・下瀬健一・三隅良平
防災科学技術研究所

 はじめに
防災科学技術研究所（以下、防災科研）では、積乱雲の早期検出および早期予測に向けた地上設置型マイクロ波
放射計（以下、0:5）のネットワークを首都圏に構築し（清水ほか 年春季大会 &）、 年  月から連続観測を開始した。 カ月間の館野ゾンデとの比較により、可
降水量は概ね PP の誤差で得られることを確認した 清水ほか 。本研究では、0:5 ネットワークから得られる水平分布に対して、*36 の精密歴による可降水量デー
タを真値とした精度評価を行う。
 データ
解析した事例は、 年  月  日  時（以下、すべて日本標準時）に東京都奥多摩付近で発生した降水システ
ムが東進し、 時に渋谷駅で冠水被害をもたらした事例である。使用したデータは、 台の 0:5 と日立造船（株）が提供している *(21(7 の  分毎の *36 可降水量である。
0:5 の可降水量は、天頂観測の *+] と *+] からニューラルネットで得られた解析値を  分間平均したものを用いた。 時の気象庁 060 を初期値とした格子解像度 NPの雲解像数値モデル &5H66 を用いて、 時間積分した。
分毎に '9$5,$8 法によって可降水量を連続同化した。統
計解析には、降水システムが 0:5 ネットワーク内で観測された  時から  時の  時間における図１で示す *36 点にて行った。降雨データは、国交省 03 レーダ ;5$,1 と防災
科研レーダネットワークの合成雨量データを用いた。
 結果とまとめ
図１に同化に利用した 0:5 と精度評価に用いた *36 観測点の位置を示す。 時には降水システムは八王子市付近に位置して、 時  分までに発達しながら東京湾に抜けた。図  に、 時に *36 ネットワークで得られた可降水量の分布 2%6 と、0:5 を連続同化した実験 0:5 および同化なし実験 &17/ で得られた可降水量の分布を示す。&17/
実験および 0:5 実験で、千葉県にピークをもった PP
以上の可降水量の分布は概ね観測と一致した。ピーク値としては、0:5 実験が PP 程度過大に推定した。降水シ
ステムが  時から  時にかけて通過する八王子市から町
田市にかけて、0:5 実験は観測に比べて PP 程度大き図  時における降水強度分布（陰影）、*36 観測点 黒丸 、マイクロ波放射計（0:5）の位置。
く、&17/ 実験では観測に比べて PP 程度小さく可降水量を推定した。表  にすべての *36 点での誤差評価をまとめた。0:5 同化実験では、&17/ 実験に比べて、506( を PP
程度改善し、負バイアスも PP 程度改善した。相関係数
も  まで改善し、0:5 同化による水蒸気場の修正が適切に行われたことが分かった。この 0:5 同化実験による降雨予測の精度評価については、加藤他（ 年秋季大会）にまとめた。さらに  年の他の複数事例における調査結果も報告する予定である。

表１：0:5 同化実験と &17/ 実験の可降水量の誤差506( PP 
相関係数
%,$6 PP 
同化あり



同化なし



謝辞
本研究の一部は、総合科学技術・イノベーション会議の 6,3 戦略
的イノベーション創造プログラム 「レリジエントな防災・減災
機能の強化」（管理法人：-67）によって実施された。利用した ;5$,1
データは国土交通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（',$6）の枠組みのもとで収集・提供されたものである。

図 2 2015 年 7 月 24 日 13 時における可降水量の分布:（左）GPS 観測（精密歴）、（中）CNTL 実験、（右）MWR 連
続同化実験。コンターは 60mm 以上 1mm 毎の可降水量を示す。

― 103 ―

A154

レーダー降水量推定への降雪種観測の即時利用の試み*1中井専人・1山下克也・ 1本吉弘岐・2熊倉俊郎・ 1石坂雅昭(1: 防災科研・雪氷, 2: 長岡技大)１．はじめに
気象レーダーによる反射因子(Ze, in dBZ)などの観測値と降水強度(R, in mm hour‐1)との関係は一
義的ではない。降雪種別のZe‐R関係などは実験的に得られているものがあり、一方で、偏波パラメー
ターから降雪種を分類する手法が確立してきている(e.g., Kouketsu et al. 2015)。しかし、実際の降雪
粒子は雪片から霰には雲粒寄与率(Harimaya andSato 1989)、 乾 い た 降 雪 から 霙 、 雨へ は 含 水率
(Misumi et al. 2014)が連続的に変化する。降雪種は同じでも密度が異なればZeは大きく異なる。例
え ば 梶 川 (1976)が 観 測 し た 霰 の 密 度 は 0.096～
0.417(103 kg m‐3)とかなり幅がある。
そこで、レーダーと降雪粒子の同時観測を行い、降雪粒子の情報を即時的(Adaptive)にレーダー解
析に取り込みむ試みを行っている。本発表では両者のデータが得られたとして、降雪種を考慮し連続的に変化するZe‐R関係算出の試みについて述べる。
２．広域降雪強度推定アルゴリズム
レーダー観測が面的なある瞬間の値であるのに対して地上観測は１点の時系列であり、高度差もあるため、ある程度のサンプル数を持ったデータから統計的に対応づける必要がある。アルゴリズムの概略を図１に示す。レーダー視野内の光学式ディス
ドロメーター観測からIshizaka et al. (2013)の方法で求めた代表的な粒径落下速度(CMF)を求め、これとZeとの比較から降雪種情報を得てZe‐R関係式の係数Bを自動的に決定し、それを用いてRを計算する。このBは現バージョンでは限られた条件では
あ る が 定 数 で は な く Zeの 関 数 B(Ze)と な る 。 こ のB(Ze)とZe分布とからRの分布を算出する。
このとき、処理時刻より前のある時間幅について、
風 上 側 約 10km四 方 の 平 均 Ze(算 術 平 均 で は な く
Ze1/1.67)とCMFとを比較し、平均Zeに対する雪と霰それぞれの頻度分布を作成する。それを確率密度関数に直したものから雪霰比をZeの関数として得る。
こ れ と 雪 片 、 霰 そ れ ぞ れ の Ze‐R係 数 Bを 用 い て
B(Ze)を求め、そのB(Ze)とZeとから降水強度Rの分布を求める。
３．今後の課題
今後、アルゴリズムの検証を進めるとともに、偏波パラメーターからの粒子判別も加えた改良を行う計画である。将来的には、降雪雲の雲物理構造を解明し、上空の降雪粒子と地上降雪粒子との対応付けを明確にする必要がある。特に、融解を伴う場
合は地上観測される粒子と上空の粒子とが大きく異なるため、降雪雲の鉛直構造の知見が重要である。

図１

広域降雪量推定アルゴリズムVer.0.26の概略。

図２

計算例。平均 Ze に対する(左)霰(実線)と雪片(破線)の確率密度関数、及び(右)雪霰比。

謝辞： 本研究は防災科学技術研究所プロジェク
ト研究『多様化する雪氷災害軽減のための危険度
把握と面的予測の融合に関する研究』、及び宇宙航空研究開発機構降水観測ミッション(PMM‐RA8
PI２０３『融解を含む降雪の粒径落下速度分布と鉛
直プロファイルの観測的研究』)によります。
Harimaya, T. and M. Sato, 1989: J. Faculty Sci.
Hokkaido Univ., Ser VII (Geophysics), 8,
355‐366.
Ishizaka, M. et al., 2013: J. Meteorol. Soc. Japan.
Ser. II, 91, 747–762.
梶川正弘, 1976: 天気, 23, 685‐695.
Kouketsu, T. et al., 2015: J. Atmos. Oceanic Tech,
32, 2052‐2074.
Misumi, R. et al., 2014: J. Appl. Meteorol.
Climatol., 53, 2232‐2245.

― 104 ―

A155

― 105 ―

A156

2016 年 6 月 20-21 日の長崎・熊本での大雨の発生要因について
加藤輝之（気象研予報）
１．大雨の概要
2016 年 6 月 20 日夜遅くから翌日未明に梅雨前線上の低気圧が九州北部を通過し、その際前線の南約 100km に位置す
る長崎と熊本で 3 つの顕著な線状降水帯が形成して大雨が発生した（図 1）。総観場で見られる大雨の発生位置は梅雨期西日本の典型的なパターンである。熊本県甲佐に観測史上第 4
位の 1 時間降水量 150mm をもたらした線状降水帯 A は、少なくとも 4 つの積乱雲群が繰り返し発生することで作り出されていた。1 時間降水量 124.5mm を観測した長崎県雲仙岳も含めて、大雨の継続期間が 2 時間程度と短く、2012 年 7 月九州北部豪雨のような降水量（～600mm）には至らなかった。

40

80

40

40

120E

40

80

80

― 106 ―

図2
20 日 22 時に長崎半島の南海上の高度 500m にパーセルを置いた後方流跡線解析. (a) 海面水温(℃)分布、(b) 追跡気塊を含むコラムの高度 936mまでの積算水蒸気量(可降水量)．局地解析から作成．

40

40

40

35N

40

80

80
80

80

40 40
40

40

40

125E

2

80
40
30N

40

40
80

1

40

80

40

大気の不安定度を決める上では上空の気温も重要となる。
1 時間で 100mm 超の特に強い降水が観測された 20 日 22 時
～24 時では、500hPa の気温 T500 が-5～-6℃に低下し、九州
北部豪雨時に比べて 3～4℃冷たかった（飽和相当温位では 7～10K 低くかった）。この低温化が大気の不安定度を強化し、強い降水をもたらしたと考えられる。
大雨直前の 20 日 21 時の 345K 等温位面渦位（図 3）を見ると、西方から九州に高渦位域の先端が接近してきている。
この高渦位域前面の上昇流により断熱冷却が起こり、大気中層の気温が低下した。また高渦位域は図 3 の等値線で示しているように 600hPa より上空に乾燥域を引き連れており、この乾燥空気の流入により大雨が終焉した。この乾燥域の流入
はひまわり 8 号のバンド 10（水蒸気画像）で確認できた。
この T500 の低温さに関して、気象庁長期再解析データ（JRA-55）を用いて、気候値と比較してみた。気候値に見られる中国大陸上の暖気域が北に移動し、日本列島への張り出
しは弱く、九州上空の気温は気候値並であった。ただ九州北部豪雨時のように、大雨時は通常、気候値より数℃高くなる
ことを考慮すると、気候値並が特徴であったと言える。

40

３．上空の大気の影響と気候値との比較

図 1 6 月 20 日 20 時～21 日 5 時の 9 時間積算降水量
分布．解析雨量から作成．

40

大雨の要因となった下層水蒸気場を高度 500m の相当温位
e と水蒸気フラックス量 FLWV でみると、それぞれ 356K と500g/m2/s であった。これらの値を九州北部豪雨時と比較す
ると、e は 6K 低く、FLWV はやや大きい程度であった。eが低いのは、九州の西方沖（東シナ海）の海面水温 SST が約1℃低く、流入する気塊の気温も約 1℃低かったためである。
この下層水蒸気の起源を調べるために、20 日 22 時に長崎
半島の南海上の高度 500m にパーセルを置いて後方流跡線解
析（図 2a）を行った。1 日前には八重山諸島の北西海上にパーセルは存在し、その領域の SST は 27～28℃であった。高度をあまり変えずに高度 200～600m を移動し、北寄りのパーセルは 24℃以下の SST の上空を通過していた。その移動期間中の下層水蒸気量（図 2b）の変化を見ると、SST が低くなるに従って一旦減るものの、九州に流入時ではどのコースを通っても値はほぼ同じになっている。特に北寄りのものは九州に近づくにつれて SST が 2℃高くなるのに連動して、水蒸気量が多くなっている。その増加には、太平洋高気圧が西方に勢力を拡大させていたことに加えて、低気圧の通過も、東シナ海上での風速強化に伴う海上からの潜熱フラックスの増大を通して寄与していた。

40

２．下層水蒸気の起源

130E

3

4

5 PVU

0

200km
135E

80.0m/s

図 3 20 日 21 時の 345K 等温位面渦位(PVU、陰影、50km スケールで水平平均)分布、500hPa の湿度(%,等値線)分布と水平風ベクトル．メソ解析から作成．

A157「平成 27 年 9 月関東・東北豪雨」の発生要因について （その２）- 上空の環境場と豪雨発生との関係 *津口裕茂 1・加藤輝之 1・堀之内武 2・北畠尚子 3（1:気象研究所予報研究部, 2:北海道大学・地球環境科学研究院, 3:気象大学校）
1. はじめに以上のことから，本事例では，上空の渦位の変動にみられるト2015 年 9 月 9 日から 11 日にかけて発生した「平成 27 年 9 月

ラフの位置と大雨の発生位置に密接な関係があったことが示唆

関東・東北豪雨」について，主に関東地方の豪雨を対象に，そされる．ただし，上空の渦位の分布は，降水の影響(本事例の場の発生要因の解析に取り組んでいる．前回(2016 年度春季大会

合は，特に台風第 18 号の動向)によってその分布が変化するこB202)は，豪雨の発生要因の一つである大気下層における暖湿気とから，一方的な影響ではなく，相互的な影響を考慮する必要

塊の流入とその形成プロセスについて報告した．今回は，上空がある．

の環境場と豪雨発生との関係について報告する．

3. 今後の課題

2. 上空の環境場と豪雨発生との関係

現時点では豪雨の発生要因を個々にみている状況であるが，2.1 湿潤・乾燥空気の流入の影響

当然ながら，これらの要因は無関係で独立なわけではない．今第 1 図に，豪雨の最盛期直前にあたる 9 日 21 時の 500hPa 面

後，それぞれの発生要因を統一的に解釈することが必要である．

における相対湿度・高度・風向風速の水平分布を示す．豪雨が発生した関東地方付近は深いトラフと明瞭なリッジの間に位置しており，30m/s 以上の南風となっていた．また，相対湿度の水平分布をみると，関東地方上空には幅 200km 以上の帯状の高湿度域が南北方向にのびていた．大気の中・上層が湿っていることは，豪雨をもたらす降水システムの形成にとって好条件であることが指摘されており(加藤 2016)，本事例もその条件を満たしていた．一方，帯状の高湿度域のすぐ西側には，相対湿度が 5%以下の非常に乾燥した空気の流入がみられる．これほど乾燥していると，その領域では，積乱雲が発生したとしても雲粒がすぐに蒸発してしまい，降水システムは形成され難い．実際，関東地方に豪雨をもたらした降水システムの西端は，この乾燥域

第 1 図: 気象庁メソ解析による 2015 年 9 月 9 日 21 時の 500hPa 面におけの東端とよく一致していた．このことから，この乾燥空気の流る相対湿度(%:陰影)，高度(m:実線:60m 間隔)，同気圧面における風向風

入が豪雨をもたらした降水システムの位置を決めるのに影響し

速(ベクトル)を示す．

ていた可能性がある．
2.2 渦位の変動(トラフの位置)と豪雨の発生場所との関係
関東地方の豪雨は，上空の深いトラフの前面に幅 100-200km，
長さ 500km 以上の降水システムが形成されたことでもたらされた．この上空のトラフは，355K 等温位面上にみられる高渦位域と良い一致をしていた．Horinouchi(2014)は，上空の渦位の変動と大雨をもたらすような降水システムが形成される位置に密接な関係があることを指摘している.本事例においてもそのような関係があるかどうかを調べるために，気象庁の週間アンサ
ンブル予報を用いて解析を行った．上空の渦位の変動として355K 等温位面上の 1.5PVU 等値線に着目し，モデルで予想された大雨域との位置関係をみた．第 2 図に，6 日 21 時を初期値とする 9 日 21 時の予報結果の一例を示す．07p は，トラフの位置と大雨域の位置が実況(気象庁メソ解析)にもっとも近かったメンバーである．08p では，07p と比較してトラフが西に位置しており，大雨域は近畿地方南部～四国地方にみられる．13p では，
07p・08p と比較してトラフがさらに西に位置しており，大雨域

第 2 図: 2015 年 9 月 6 日 21 時初期値の週間アンサンブル予報(27 メンバ

は四国地方～九州地方にみられる．他のメンバーでも，トラフー)による 9 日 21 時(FT=72h)の予報結果の一例(3 メンバー分: 07p,08p,と大雨域の位置はそれぞれ異なっていたが，トラフのすぐ前面

13p)．
前12時間積算降水量(陰影)，海面更正気圧(hPa:細実線:4hPa間隔)，に大雨域が位置するという相対的な位置関係は同じであった．

355K 等温位面上の 1.5PVU 等値線(太実線)を示す．

― 107 ―

A158
夏季静穏時に甲府盆地で発達した対流性降水システムの出現に先立つ気象場の事例解析*佐野

哲也(NICT), 大石 哲(神戸大学 RCUSS)

1. はじめに盆地では、夏季の対流性降水の出現頻度が小さい(Kuwagata 1997, 斎藤と木村 1998)。しかしながら、ひとたび出現すると 1~2 時間で 30 mm 以上の降雨をもたらすことがある(佐野ほか 2014)。夏季の盆地で発達する対流性降水システムの出現に先立つ気象場を知ることは、突然の局地的短時間大雨の形成の理解につながる。
本研究では、2014 年 7 月 25 日に甲府盆地上で出現した
対流性降水システム(以下、CS)の事例について、CS の出現に先立つ盆地内の気象場を解析した。解析には、甲府盆地内の地上気象(気象庁、NTT ドコモ環境センサー
ネットワーク、山梨大学、10 分毎)、GNSS 可降水量(10分毎)、山梨大学 X-MP レーダー(梨大レーダー、5 分毎)の各観測データ(図 1)、および気象庁発行の天気図と高層気象観測(浜松、甲府盆地の南西)のデータを用いた。

2. 対流性降水システム(CS)の概要

09:00JST の地上天気図と高層天気図から、地上の総観規模の擾乱や上空の寒気の流入は見られなかった(図なし)。同時刻の浜松の高層気象観測から、対流有効位置
エネルギーは 0 J kg-1 であり、風の鉛直シアは弱かった。
このような場において、甲府盆地の中央から東側の領域
にて、15:48 JST に CS が出現した。梨大レーダー観測から、CS は 17:08 JST 頃まで維持し、その水平スケー
ルは 10km 程度であったが、最大反射強度が 50 dBZ 以上に達するまでに発達した(図 1)。

局地循環による弱風を伴った高温かつ乾燥した大気場から、盆地外側からの南寄りの風の流入による水平収束の形成と鉛直方向の加湿を伴ったやや高温かつ高湿な大気場に変化した。甲府盆地の中央部では、条件付不安定の強化、および下層の湿潤な大気の持ち上げの存在する場となり、CS が出現しやすい場が形成したと考えられる。またこのような場の形成は、CS 出現の約 2 時間
前に始まっていた。これらは、時空間的に細かい、かつ
水蒸気の変動を含めた小スケールの気象観測が、突然の局地的短時間大雨の形成の理解につながることを示唆する。
謝辞: 本研究は科学研究費助成事業(若手研究 B: 26750134)により支援されています．また，社会システム改革と研究開発の一体的推進「気候変動に伴う極端現象に強い都市創り」(主幹:
防災科学技術研究所)から一部支援を受けました．地上気象観測
において、山梨大学の小林拓准教授と米山由紀氏にご協力いた
だきました。梨大レーダーは山梨大学 ICRE にて運用されています。

3. CS 出現前の甲府盆地内の気象場の変化

図 2a は、13:40 JST の甲府盆地内の地上気象場を示す。この時までに、盆地の中央部では気温が 36℃以上に達し、水蒸気混合比は小さく、風向の定まらない弱風であった。一方甲府盆地東西の両側では、水蒸気混合比はやや大きく、山岳域へ向かう弱い風が吹いていた。甲府
盆地内では熱的局地循環が発達し、山岳域への水蒸気輸送に伴い盆地は高温かつ乾燥であった。
その後、15:20 JST までに、盆地の西側から中央にかけてではわずかな気温の低下と水蒸気混合比の増加を伴った南南西〜南南東風が発達した。一方東側でも、わ
ずかな気温の低下と水蒸気混合比の増加を伴った南東風が発達した(図 2b)。盆地内の地上では、盆地の外側からの南よりの風に伴い、やや高温で湿潤な場となり、かつ水平収束の場となった。
盆地の中央域にあたる下今井(N)の相当温位の時間変化を見ると、13:40 JST から 15:20 JST までに、361Kから 372K まで増加した(図 3)。水蒸気混合比の増加に伴って相当温位が大きくなったことが示唆される。近傍の中道(G)での GNSS 可降水量を見ると、12:00 JST までの減少、12:30 JST までの増加、14:20 JST までの微増を経て、14:20 JST から 15:30 JST までに 44 mm から 54 mm へ急激に増加した。盆地内の大気の鉛直方向への急激な加湿が示唆される。

図 1 甲府盆地内の気象観測地点と、2014 年 7 月 25 日 15:48
JST から 17:08 JST までの梨大レーダーで観測された高度 3km の反射強度(dBZ)の最大値の分布(陰影)。黒色の等値線は等高線であり、標高 500 m 以上、500 m 毎である。

図 2 甲府盆地内の地上気象場。白色の等値線を伴う陰影は気温(℃)で等値線は 2℃毎、数値は地上観測点の水蒸気混合比(gkg-1)、矢羽は観測点の風向風速(m s-1)を示す。時刻は(a) 13:40
JST、(b) 15:20 JST である。黒色の等値線は図 1 と同じ。

4. まとめ2014 年 7 月 25 日に、静穏な大気場において、甲府盆
地上で対流性降水システム(CS)が出現した。CS 出現前の甲府盆地の気象場の解析から、甲府盆地内では、熱的― 108 ―

図 3 下今井(N)の相当温位(黒細線)と中道(G)の GNSS 可降
水量(黒太線)の時間変化。時間は 09 JST から 18 JST まで。

A159

擬似温暖化実験による平成 26 年 8 月豪雨への気候変動影響の解析*

竹見 哲也（京大防災研），伊東瑠衣（防災科研），荒川 理（筑波大）

1．はじめに
平成 26 年夏には，台風や前線の影響により全国各地で豪雨が頻発し（平成 26 年 8 月豪雨），広島での土砂災害に見られるような甚大な災害も多発した．
全球気候予測実験によると，将来気候では梅雨明けが遅れるという指摘もあり，平成 26 年夏の状況は温暖化気候での豪雨の特徴の一端を示したとも言えるであろう．本研究では，擬似温暖化実験の手法を用いて，気候変動の影響により平成 26 年 8 月豪雨級の豪雨がどのように変化するかを領域気象モデルによる 1 km 格子数値シミュレーションにより調べた．

条件において，可降水量は多く，気温減率は低いことが分かる．擬似寒冷化条件では，可降水量は低く，
気温減率は高めになる．相対湿度の違いを調べると，
擬似温暖化条件で高くなる傾向は認められないことから，気温上昇に伴う水蒸気量の増加が，気温減率の低下にも係わらず大気の不安定化に寄与し，結果として降水量の増大に繋がったといえる．以上の特徴は，メソ対流系の理想実験の結果（Takemi 2014）
により説明することができる．

2．数値シミュレーションの設定
WRF-ARW (version 3.3.1)を用いた．平成 26 年 8 月
豪雨の再現のため，JRA-55 を初期値・境界値に用いた．計算領域は，双方向ネストにより，北西太平洋の大部分をカバーする第 1 領域（モデル上端高度：
30 hPa；格子点数：301×301×52；水平格子幅：9 km），
第 2 領域（601×703；3 km），西日本をカバーする第3 領域（865×766；1 km）を設定した．主な物理過程は Mori et al. (2014)と同様であるが，積雲過程にKain-Fritsch スキームを用いた．計算期間は，2014
年 7 月 28 日 00 UTC（第 3 領域は 7 月 30 日 00 UTC）
から 9 月 1 日 00 UTC である（CNTL 実験）．
気候変動の影響を調べるために，擬似温暖化実験を行った．気象研究所 MRI-AGCM3.2 による現在気候および将来気候の数値実験の結果を用いて，将来 図 1：平成 26 年 8 月豪雨の再現実験（CNTL）および擬
気候の 8 月の月平均値から現在気候の 8 月の月平均 似温暖化実験（PG*）による陸上での期間積算雨量（上）値の差分を求めた．この差分を JRA-55 に加算し， および時間雨量（下）の頻度分布．
WRF モデルの初期値・境界値として与えた．差分には，コントロール SST による GCM 実験のほか，
Mizuta et al. (2014)による 3 通りの SST クラスター別の GCM 実験について求めたものを用いた．各擬似
温暖化実験を PGW0, PGW1, PGW2, PGW3 とする．
また，平成 26 年 8 月の状況が温暖化した状況であったと仮定し，温暖化差分だけ大気が寒冷化した条件での豪雨特性を調べるため，擬似「寒冷化」実験（PGC0）も行った．
3．結果
第 3 領域のうち陸上格子点での計算結果を解析対象とした．図 1 は，格子点毎の計算期間の積算雨量と時間雨量の頻度分布を示す．積算雨量については，
500 mm を超えたあたりから CNTL および PGC0 が
擬似温暖化実験よりも頻度が高くなっている．一方，
時間雨量については，おおよそ 50 mm h-1 を超えると擬似温暖化実験のほうが高頻度となることが分かる．
つまり図 1 は，温暖化条件では，一ヶ月単位での積
算雨量は減少するものの，時間単位での降水強度は逆に強まる傾向にあることを示している．
この降水の変化傾向の原因を探るため，大気の環
境条件の違いを調べた．図 2 に，可降水量と対流圏の気温減率の頻度分布を実験別に示す．擬似温暖化

図 2：解析対象期間中の陸上での可降水量（上）および気温減率（下）の頻度分布．
謝辞
本研究は，文科省気候変動リスク情報創生プログ
ラムテーマ D・C の枠組みにより実施されました．

― 109 ―

A160
降水システム形成に寄与する渦位場の特徴 その 2
廣川 康隆 1,2・加藤 輝之 2・津口 裕茂 2 （1 気象庁予報部，2 気象研究所予報研究部）

目的

廣川ほか（2015）は，暖候期の降水システム形成時の渦位場について，月・降水強度・総観場別の特徴を調べた．その結果，低気圧（温暖前線を含む）の場合は正の渦位偏差に，停滞前線の場合は負の渦位偏差にそれぞれ着目することが，降水システム発達の診断には有効であることが分かった．これらの調査を基に，
降水システム発達に対する渦位の寄与をより具体的に診断できる
目安について考察することを本研究の目的とする．

解析手法

統計期間は 2006〜2014 年の 4〜10 月とし，水平格子間隔 5kmに統一した解析雨量(津口・加藤 2014)の3 時間積算最大値（R3）から降水システムを強度別に分類（強：100m m 以上，並：50〜
100m m ，弱：50m m 未満）した．渦位場と下層水蒸気場は同期間の気象庁メソ解析を利用し，津口・加藤（2014）の定義から事例を総観場別に分類した（ここまでの手法は，廣川ほか（
2015）と同様）．
総観場の擾乱と降水システムとの関係を理解するために，事例を降水システムとの相対位置（①直上（総観場の擾乱と降水シス
テムとの距離が約 50km 以内），②北西，③南西，④南東，⑤北
東；以後，単に相対位置）で分類する．たとえば低気圧の南東側で降水システムが生じた場合，その相対位置は「北西」とする．また地域別（①北日本，②東日本，③西日本，④南日本，⑤南西諸島）にも分類した．低気圧（温暖前線を含む）の場合について，降水強度・相対位置・地域別の出現頻度を第 1 図に示す．低気圧や温暖前線による降水は北日本や東日本で多く，擾乱は降水シ
ステムに対して南西に位置する場合が多い傾向が見られる．
以上の分類で抽出した事例を，降水システム内の最大降水量
格子点を中心とする空間 1500km の領域でコンポジット解析を行い，環境場の特徴を調べた．なお明瞭な差異が無いことから，本研究では月別には分類せず，4〜10 月の事例は同等に扱った．

降水強度をそれぞれ診断した．検証には 2015 年 4〜10 月の解析
雨量と気象庁メソ解析を利用し，その結果を第 1 表に示す（括弧内の数値は渦位場のみの診断結果）．この診断では，降水システ
ム「強」の的中率は 25%と低く，空振りが特に多い．一方，渦位場だけの診断では，「強」の空振りはさらに多く，的中率はより低くなる．これは降水システム発達の診断には渦位場の寄与だけでなく，下層暖湿気塊の流入もあわせて確認することの重要性を示唆している．今回の診断法は簡易なため，良い結果は得られなかったが，閾値の変更や，渦位場の水平傾度や進行速度等を考慮する
ことで，降水システム発達の診断は有効になり得ると考えられる．

第 1 図 低気圧（
温暖前線を含む）の場合についての，降水強度・地域（左から順に，北日本，東日本，西日本，南日本，南西諸島）別の出現頻度．ヒストグラムの配色は降水強度（ST ：強，M O ：並，W E ：弱）を，各地域のヒストグラムは相対位置（左から順に，①直上，②北西，③南西，④南東，⑤北東）別の出現頻度を示す．

環境場の特徴総観場・地域・相対位置別に分類したコンポジットのうち，降水
強度別の分布に明瞭な差が確認できるものを「降水システム発達の診断に有効な指標」として抽出した．北東の相対位置の事例を除く，北日本・東日本・西日本の低気圧（温暖前線を含む）の場合と，西日本・南日本の停滞前線の場合の 345K 等温位面渦位や500m 高度の相当温位で有意な差が見られた（第 2 図）．前者は正の渦位偏差（第 2 図 a,b,c）が，後者は負の渦位偏差（第 2 図
d,e,f）がそれぞれ支配的であることは廣川ほか（2015）と同じだが，地域や相対位置で絞り込むことで降水強度別の差異はより明瞭となった（500m 高度の相当温位（第 2 図 g,h,i）も同様）．たとえば西第 2 図 最大降水量格子点を中心に空間 1500km でコンポジットした，
日本以北に影響する低気圧や温暖前線の場合，対象地域の北降水システム形成直前の北日本・東日本・西日本の低気圧（温暖前
西象限に大きな正の渦位偏差が広がり，下層に高相当温位が流線を含む）の場合の 345K 等温位面渦位偏差（a,b,c）と500m 高度相入することが降水システムの盛衰を診断する目安となり得る．
当温位と水平風（g,h,i），西日本・南日本の停滞前線の場合の 345K

降水システム発達の診断

有効な指標と判断した，北日本・
東日本・西日本の低気圧（
温暖前線を含む）の降水システムを対象に，客観的な診断を試みた．正の渦位偏差（345K 等温位面渦位：PPV ）の広がりと下層暖湿気塊（
500m 高度相当温位：EPT ）の流入に着目した，簡易な診断である．EPT ≧330K の条件の下，PPV ≧2PV U の分布が北西象限（
1 辺 800km ）の 30%以上に広がる場合を「強（R3：100m m以上）」，PPV ≧1PV U の分布が北西象限の 50%以上に広がる場
合を「並（R3：
50〜100m m ）」，それ以外を「弱（R3：50m m 未満）」と，

温位面渦位偏差（d,e,f）の降水強度別分布（強（a,d,g），並（b,e,h），弱（c,f,i））．北東の相対位置を除く事例の平均．

第 1 表 2015 年 4〜10 月における，正の渦位偏差と下層水蒸気場から客観的に降水システムの発達を診断した検証結果．括弧内の数値は渦位場だけから診断した結果を示す．

低

強 (1 0 0 m m 以上)

的中

空振り

⾒逃し

的中率 (% )1 0 5 (1 1 9 )

2 1 0 (5 3 2 )1 0 2 (1 0 2 )2 5 .2 (1 5 .8 )気並 (5 0 〜1 0 0 m m )

1 6 (2 6 )

1 4 (7 9 )

3 0 8 (3 1 1 )4 .7 (6 .3 )圧

弱 (5 0 m m 未満)

7 6 9 (4 3 2 )

0 (0 )

3 6 9 (2 9 2 )6 7 .6 (5 9 .7 )― 110 ―

A161

CRAFT を用いた氷晶核の数濃度の計測：コロラド高原での事例＊

當房 豊，植竹 淳（国立極地研究所）

Kaitlyn J. Suski，Gregory P. Schill，Thomas C. J. Hill，Paul J. DeMott（コロラド州立大学）
1. はじめに
大気中で氷晶核として働くエアロゾル粒子の数濃度は，場所や時期，温度などによって，非常に幅広い変動を示す．
氷晶核の計測には，氷晶核計や雲生成チャンバーなどが使われてきている．しかし，これらの計測機器では，数濃度

図1Canyonlands Research Center（CRC）付近の観測地の様子．

が各機器の検出限界（約 1 L-1）を上回っていないと，氷晶核を検出することができない．その他の手法としては，微粒子を含んだ水滴をコールドステージ上で冷やすこと
により，対象とする微粒子の氷核活性を調べる方法（水滴凍結法）が使われてきている．水滴凍結法では，水滴中の微粒子の数濃度を濃縮した状態での凍結実験ができることから，極微量に含まれる氷晶核の検出にも使えるという利点がある．ただし，従来の水滴凍結法は，不純物を含んでいないはずの純水滴でも，理論値よりもかなり高い温度（約－25℃～－15℃）で凍結し始めてしまうという技術的な問題を抱えていた．
一方，新たに開発した国立極地研究所の水滴凍結実験用

図 2 CRC および Colorado State University（CSU）で計測された氷晶核の数濃度（CRAFT を用いた実験より算出）．

の装置（CRAFT：Cryogenic Refrigerator Applied to FreezingTest）では，この問題が大幅に改善されており，標準鉱物

水滴の割合を計数した．さらに，一定の倍率に希釈された試料や生物試料を用いた実験では，約－30℃～0℃という懸濁液でも同様の実験を行い，それによって得られた結果

幅広い温度範囲で，それらの氷核活性を調べられることをを元に，大気中における氷晶核の数濃度を算出した．

確認してきている．本発表では，CRAFT を用いて行った
実際の大気中での氷晶核の数濃度の計測に関して，2016
年 5 月のコロラド高原での事例を紹介する．

3. 結果
CRAFT を用いた水滴凍結実験によって算出された CRC
および CSU での氷晶核の数濃度を図 2 に示す．ここに例示してあるように，CRAFT を用いた場合，氷晶核計や雲2. 実験方法
氷晶核計測用のエアロゾル粒子の採取は，2016 年 5 月

生成チャンバーの検出限界（約 1 L-1）を大きく下回るよにコロラド高原の位置するユタ州の Canyonlands Research

うな数濃度であっても，氷晶核の計測が可能である．CRC

Center（CRC）付近の乾燥地（38.1378°N，109.6229°W：と CSU での観測結果を比較すると，約－20℃以下の温度

図 1）およびコロラド州の Colorado State University（CSU）

域では，計測値がほぼ一致している．一方，それよりも高の Foothills campus の敷地内（40.5882°N, 105.1477°W）にい温度域では，CRC よりも周囲の植生が豊富な CSU でのて，2 回ずつ実施した．粒子はニュークリポアフィルター

計測値の方が高い値を示すことが確認された．

（直径 47 mm，孔径 0.2 µm）上に約 3600 L 分を捕集した．

さらに本発表の中では，CFDC によって同時に計測されそれと同時に，CSU の氷晶核計（CFDC：Continuous Flow

た氷晶核の数濃度との比較の結果なども報告することをDiffusion Chamber）による氷晶核計測も実施した．

予定している．

フィルター上に捕集された粒子は，純水（Milli-Q）中に抽出し，その懸濁液より 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て，
CRAFT を用いて 1℃/min で冷却し，各温度にて凍結した

謝辞
本研究は，JSPS 科研費 15K13570，16H06020 の助成を受けて実施したものである．

― 111 ―

A162

鉱物ダスト粒子氷晶核能の温度依存性（その２）㻌
田尻拓也（気象研）
・村上正隆（名大宇地研）

-2

Fraction

与する ,OOLWH粒子の乾燥粒径分布の時間変化について考慮していない点で改善の余地があった。
一方、,1 能の定式化アプローチとしては、,1$6（乾燥粒子総表面積当たりの ,1DFWLYHVLWH 数）
密度が有望であり、その評価には乾燥粒子サイズの情報が必要である。従来の解析では、この乾燥粒子の数平均サイズを雲生成実験中は固定としていたが、雲粒子の落下による ,OOLWH粒子の除去の影響を加味して、,1$6 の評価を試みた。定性
的には $) が一定ならば、乾燥粒子の平均サイズが大きい時（雲粒生成初期）には ,1$6 密度は相対的に低く、平均サイズが小さくなると ,1$6 密
度は高くなる。結果、気温℃以上の比較的高い温度域では先行研究との差が大きいものの、より低い温度ではほぼ一致した（図２）。また、温度依存性は .IHOGVSDU に近い傾きを示した。
 0.3
雲粒ᴾ →ᴾ
氷晶ᴾ →ᴾ
 0.2


 0.1


 0.0
0
200
400
600
800

Elapsed time (sec) 図 ᵏ 雲粒子と共に落下する ᵧᶊᶊᶇᶒᶃ 粒子の割合ᴾ
 1011
K-feldspar

10
ATD
 10

 109
Illite NX
Illite NX
108
Desert

dusts

107


 106
-28
-26
-24
-22
-20
-18

Temperature (degC)
図２ᴾ ᵧᵬᵟᵱ の温度依存性ᴾns m

１．はじめに
鉱 物 ダ ス ト 標 準 粒 子 で あ る ,OOLWH 1;
$UJLQRWHF1;1DQRSRZGHU を用いて、再現性のある粒子発生方法（RBG-1000, PALAS）によりエアロゾル化し、雲生成チェンバーにより断熱膨張過程を制御した状態で ,OOLWH 粒子の氷晶核（,1）
としての働きを検出し、その温度依存性に関する解析を進めている。
比較的取扱いの容易な特定粒子を用いた室内実験から、エアロゾル粒子の氷晶核能を定量化す
る解析手法を確立し、実験データの解析精度を高め、より複雑な外部混合・内部混合状態を模した実験へと解析手法の適用範囲を拡張し、更には、
大気中で優位に ,1 として働く多様なエアロゾル
種の ,1 能の定式化を目指している。
２．内部凍結核として働く粒子
近年の純粋な鉱物ダスト標準粒子を用いた室内実験から、,OOLWH 粒子は℃以下で ,1 として働くことが示されている。一方、不溶性ではあるが、比較的大きな粒子であるため雲生成過程において雲核 &&1 としても働くことが示唆されている。このため、ダスト粒子の氷晶発生過程への関与を定量的に評価するには、雲粒生成の後、温度低下に伴って水滴の凍結を促進させるメカニズ
ム（内部凍結核）について着目する必要がある。
雲生成チェンバー実験結果より、エアロゾル粒
子が雲粒凍結に関与する過程を精確に取り扱うには、気温低下に伴う氷晶数濃度の増加を把握するだけではなく、氷晶発生に関与した ,OOLWH 粒子を適切に選別しなければならない。雲粒凍結実験において、$FWLYH な粒子はまず &&1 として働き雲粒を形成する。実験初期状態でチェンバー内に存在した ,OOLWH 粒子のうち、雲生成段階においては、より大きな乾燥粒径を持つものから &&1 活
性する。また、生成された雲粒および氷晶は、そのサイズに応じて時間と共にチェンバー底面へと落下する。これらの影響を考慮し、実験開始後に底面へ落下した ,OOLWH 粒子の割合を求めたものを図１に示す。この事例では、実験を通じて 
割弱の ,OOLWH が雲粒子（ほとんどが雲粒）の成長に伴って落下したと見積もられた。従って、実験時間経過と共に、より大きな ,OOLWH 粒子はチェンバー空間から除去され、残った粒子のみが以降の氷晶発生に関与する。
３．,1 能の温度依存性の定量化エアロゾル粒子の内部凍結核能を簡便に知るに は 、 &1 数 濃 度 に 対 す る 氷 晶 数 の 活 性 化 比（$FWLYDWHG)UDFWLRQ$)）を示せば良いが、&1の中には実験条件次第で &&1 活性化できない粒子が存在するため、生成した雲粒数濃度に対する $)を評価する方がより現実的である。このことにより、&1 に対し雲粒数濃度が少ない事例で $) が向上したが、チャンバー空間に残って氷晶発生に関４．今後の予定
雲生成条件の異なる複数事例を解析し、事例蓄積を増やすことにより、鉱物ダスト標準粒子に関する ,1 能定式化パラメータとしての ,1$6 密度の温度依存性の解析精度を高めて行く予定である。
また、先行研究との比較を進め、解析手法を確立
し、現実的な雲生成過程中における内部凍結核能の定式化を進めて行きたい。

― 112 ―

A163
東海地方における対流性降水域にみられた霰領域と上昇流統計値の関係＊

大瀧 莞司 1,2 , 篠田 太郎 2 , 勝野 継太 2 , 纐纈 丈晴 2 , 坪木 和久 2

(1:名古屋大学大学院 環境学研究科 2:名古屋大学 宇宙地球環境研究所)
1．はじめに大粒径の霰粒子が融解し、大粒の雨となって地上に到達することで、局地的な強雨が観測されることがある(Morotomi et al. 2012)。一般的に、大粒径の霰が形成されるためには対流域における強い上昇流が必要であると考えられるが、対流性降水域における霰粒子の分布と上昇気流との関係については、まだ十分に理解されていない。現在、複数のドップラ
ーレーダーを用いて、降水域内部の 3 次元気流場を解析することができる一方、偏波レーダーの導入によって、降水粒子の 3 次元分布を推定できる粒子判別法も開発されている。
本研究では、複数の X バンド偏波レーダーを用いて、両手法を組み合わせることで、東海地方における対流性降水域にみられる霰領域と上昇気流との関係性について調べた。

た。鉛直流の頻度分布を調べたところ、霰の形成に寄与すると考えられる融解層より下層の上昇気流において中央値では両者の差が見られない(図 1)。しかし、強い上昇気流では、両者の間で顕著な違いが現れている(図 2)。霰の多い事例では、融解層よりも下層で上昇流の 99th、95th、90th の差が大きい。また上昇気流の 99th の方が 90th よりも両者の差が大きかった。
これは霰の多い事例では、融解層より下層で、凝結加熱による上昇気流の加速がより強く働いていたためであると考えられる。一方、融解層よりも上層においては上昇気流の上位パーセンタイル値は一定、もしくは高度とともに減少している。この原因として、融解層より上層に存在する霰の荷重による負の浮力の効果であると考えられる。

2．使用データ＆解析手法

国土交通省が運用している 3 台の X バンド偏波レーダー(安城、尾西、鈴鹿)を使用する。取得パラメー
タは、反射強度、ドップラー速度、反射因子差、偏波間位相差変化率、そして偏波間相関係数である。
これを水平分解能 0.5 km、鉛直分解能 0.25 km、時間分解能 5 分の直交座標系のデータに変換した。本
図 1：鉛直流に対する高度別の頻度分布。陰影は各研究では、降水域における 3 次元気流場を調べるた
高度における頻度を示している。図中の白実線は中
め に 、 デ ュ ア ル ド ッ プ ラ ー 解 析 (Shimizu and
央値を示し、黒実線は各高度における条件を満たし
Maesaka 2007) を 用 い た 。 ま た Kouketsu et al.
た格子数を示す。左が霰の多い事例、右が霰の少な(2015)の粒子判別法を参考にして、霰領域の 3 次元い事例。
分布を調べた。降水粒子分布の検討を行った結果、霰領域が高度 12 km 付近にまで伸びていた霰の多い事例（2013 年 9 月 4 日）と、融解層付近にのみ霰領域が存在した霰の少ない事例（2014 年 9 月 25 日）の 2 事例の比較を行うこととした。対流性降水域を解析対象とするために、以下の 3 つの条件を満たした鉛直格子列に対して解析を行った（➀反射強度と鉛直流の両者の解析値が存在する、 ②高度 2 km における 反射強度が 30 dBZ を超えていること、  ③Bright Band Fraction (BBF)法によって層状性降水の特徴であるブライトバンドを含まない鉛直格子列を抽出する）。また融解層高度は両事例ともに 5km である。

3．結果と考察 各事例に対して上昇気流のピーク時間(霰の多い事例は 14 時 20 分(日本時)、霰の少ない事例は 02 時
25 分)を基準として全 5 スナップショットを積算し

図 2：強い上昇気流のパーセンタイル値の鉛直プロファイル。それぞれ、99th (破線)、95th (実線)、90th(一点鎖線)を示す。霰の多い事例は黒線で、霰の少な
い事例は灰色線で示されている。

― 113 ―

A164
空気模様を作る雪の結晶成長
山下 晃
１．はじめに角板の柱面は空気模様を作りながら成長する¹．
今回は，ベントレーの写真集²に掲載された角板等の解析結果を発表する．
「天から送られた手紙」に記録された暗号に相当する模様の発見と解読の試みである．
２．大きな空気模様と環状空気模様
解析対象の空気模様の例を図 1 と図 2 に挙げる．

図 1 大きな空気模様．掲載ページ²は，順に, 47; 26; 25; 27; 33; 48; 24.

図 2 環状空気模様. 掲載ページ²は，49; 80.
これらの空気模様の形成時を推定すると，次のような共通の特徴がある．それを示すのが図 1 の(g)に記入した矢印で，空気模様の柱面上の開口部には「① 形成開始直後には白抜き矢印が示す a 軸から離れる移動があり，② 完成直前には黒矢印が示す a 軸に近づく移動がある」
ことを表している．
これらの移動は，図 3 の d の値が，①で増加し，②で減少することに対応する．なお，① と ②の特徴は大きな空気模様と環状空気模様の大多数に見られ，逆向きの移動は全く見出すことができない．また，環状空気模様では，隣り合う 2 つの柱面の①と①に続く変化によりヘッドマークが誕生する．

図 3 空気模様形成時の柱面上の開口部．so (sideopening)は大きさと位置が変動する．co はcenter opening．

３．拡散過程及び隣接面過程(AFP)の役割
角板の柱面は，中央部分だけではなく図 3 では
so とした両端に近いところでも頻繁に空気を取り込んで成長する．これら（so）の位置への水分子の供給が極小になる可能性があるのは，2 種類の水分子供給がある場合である．
柱面へ向かう水分子の流れを考察した図 4 では,(c)がこの事実をよく説明する場合で, 長円印の記入があるところが水分子の届き難いところになり，図 3 の so としたところと一致する.このように，空気模様形成の説明は，拡散過程に加えて底面からの隣接面過程(以下 AFP とする)が実際に関わっていることを考慮して初めて可能になる．

図 4 柱面への水分子供給模式図. (a)拡散過程,(b)AFP, (c)拡散過程＋AFP．（AFP を説明するため，最上部に底面上の水分子密度に勾配があることを covellite 劈開面を用いた 1960 年代の実験を参考に描いている．）
ここで２.の①と AFP との関係を考察する.大きな空気模様の形成は，成長中の角板の柱面が過飽和度の増加とその後の減少の影響を受けたことに対応している．過飽和度増があった場合，新しい過飽和度の下では，拡散過程による水分子供
給は連動して増えるが, AFP による水分子供給は, 底面上の水分子密度分布が 一定時間後に新しい平衡状態に達して初めて定常状態に達する．
この一定時間が無視できないとき，柱面上では拡散過程だけが先に変化する（図 5(a)の下段の）状態が存在することになり,空気模様に①の移動があることを説明できる.（②については省略）

図 5 柱面へ水分子を供給する拡散過程とAFP.(a)と(b)は，それぞれ，過飽和度の増と減の直後の柱面上の変化．
参考文献
1) 山下晃，2016：雪結晶が作る空気模様 .天気, 63.
2) Bentley, W.A. and W.J. Humphreys, 1931: Snow
Crystals. Republished by Dover Pub., Inc. in 1962.

― 114 ―

A165

積雲内における雲粒子の成長
1. はじめに齋藤泉 · 後藤俊幸 · 永井一輝 (名工大院工)3. シミュレーション結果と考察

雲内における雲粒子から雨粒子への成長過程の定量的な理解は, 気象モデルの精緻化のために不可欠な問題である. この成長過程は, 気体・液体・固体が様々な時空間スケール (数µm∼ 数百 m, 数 ms∼ 数十分) に亘り相互作用する複雑なものであり, 気象モデルではパラメタリゼーションによってその効果が取り入れられている.
近年, 発達した計算機資源を利用して, 雲乱流中の雲粒子の成長を物理法則に従って第一原理的に計算することで, 雲微物理過程についての多くの知見が得られている (例えば乱流中のエアロゾル, 微小水滴の輸送, これらの粒子の空間分
布 (濃淡) に対する粒子慣性の効果, 粒子間衝突への乱流揺らぎの効果など). しかしながら, これらの研究の多くは個別要
素的なものであり, 雲粒子から雨粒子形成に至る過程全体の視点からの研究は, その数値計算上・計算機資源上の困難のためにほとんど行われていない.
Gotoh et al. (2016)[1](以下 GSS16) は, 上記の雲微物理
過程を総合的に, かつ可能な限り第一原理に忠実に計算する枠組として, 「雲マイクロ物理シミュレータ」と呼ばれるモデルを提案した. このモデルは, 雲内を移動する小さな領域を考え, その領域内の速度場, 温度場, 水蒸気場, 水滴の運動を直接計算することで, 雲粒子が乱流的な流れ場の中で凝結・衝突・併合等によって成長する過程を再現する. GSS16 は,雲マイクロシミュレータを単純なパーセルモデルと結合し,乱流内における雲粒子の凝結過程のみによる成長を, 長期間(∼20 分) に亘ってシミュレートすることに成功した. 本研究では衝突過程を導入した結果について報告する.

2. 雲マイクロ物理シミュレータの概要
支配方程式系は, GSS16 で用いたものと基本的に同じであり, Vaillancourt et al. (2001)[2] で用いられた乱流中の雲微物理過程の定式化を土台としている.
雲中を上昇する小さなパーセルを想定し, 周期境界の立方体領域を考える. 立方体領域内で解かれる発展方程式は, 流体
部分 (大気) と粒子部分 (水滴) に分けられる. 流体部分において, 速度場は Navier-Stokes 方程式 (Boussinesq 近似) に,
温度場と水蒸気場は移流拡散方程式に支配される. 温度場と水蒸気場は, 浮力を通じて速度場に影響を与える. 一方で粒子部分においては, 各粒子の Lagrange 的な時間発展を記述する運動方程式が解かれる. 粒子の形状は球形で近似され,質点として扱われている. 各粒子は, 周囲の流体との相対的な速度から受ける流体抵抗と重力を受け, 周囲の過飽和度に応じて進行する凝結/蒸発過程を通じて, 水蒸気場と質量を交換する. またこの際に交換される潜熱は, 温度場と浮力に影響を与える. ただし, 凝結・核生成による新たな雲粒の導入は考慮されていない.
以下の手順で衝突の検出を行った. 二体衝突のみを考慮し,各時間ステップ内での二粒子の軌跡の最短距離が, 二粒子の半径の和以下であれば衝突とみなした. ただし各粒子の半径は凝結によって変化するので, 粒子が各時間ステップの始めに持つ半径の値を用いた. 本研究では単純化のために, 衝突・併合効率を 1 とした. 即ち, 衝突した二粒子は必ず併合する.
効率的な衝突判定のために, cell-index 法を用いた.
以上に説明した内部システムを持つパーセルは, 指定された環境場 (温度・水蒸気プロファイル) の中を, 内部の流体の平均鉛直速度がゼロになるように上昇する.

上記の雲マイクロ物理シミュレータを, 速度場を 3 次元ス
ペクトル法, 温度場と水蒸気場を結合 8 次コンパクト有限差分法で解くハイブリッド手法を用いて時間積分した. 立方体領域の一辺の長さを 51.2cm とし, 格子点数 512, 粒子数224 ∼ 1.6 × 107 個 (数密度 125 /cm3 ), 粒子の初期分布のピークを約 10µm とした. 速度場にはエネルギー散逸率がお
よそ 100 cm2 /s3 となるランダムな強制を加えた (Taylor 長
Reynolds 数 ∼135). GSS16 と同様に, パーセルの初期温度を環境場よりも (0.25 度) 高くし, 上昇するパーセルの時間発展を調べた.
初期温度の正偏差および凝結過程の進行による潜熱の開放による浮力を得て, パーセルは初期の高度 (500m) から 1km
程度, 最大上昇速度 6m/s 程度で上昇した. 図 1 は, この間の粒子の質量分布の時間発展を示している. 凝結過程の進行により, まず水滴 (粒子) の総質量が増加するとともに, 平均半径も増加する. また凝結による成長の特徴として, 粒子半径の成長率が自身に反比例するために, 時間とともに分布の広がりは狭くなる (図, 初期 ∼7 分). 水滴の平均半径が 20µmに近くなる頃 (∼6 分) から衝突過程が顕著になり始め, 分布の右側の裾が広がる (図, 5∼7 分). この分布の広がりは, 主に同程度の半径を持つ粒子同士の衝突・併合により生じたもので, いわゆる「auto-conversion」の段階に対応する. 時間が更に進むと, 分布の右側の第二のピークが明確に確認できるようになる (図, 7∼8.5 分). 第二のピークの成長と共に, 凝結によって成長してきた第一 (左側) のピークは減少する. こ
れはいわゆる「accretion」の段階に対応する.
以上より, 雨粒形成の初期段階を定性的に再現することに成功した. ただし, 8 分強という短い時間でこれらの過程が進行したのは, 衝突・併合効率をいずれも 1 と, 過大評価しているためである. より正確な再現のためには, 衝突過程に対する流体力学的相互作用の影響などを考慮する必要がある.
参考文献[1] Gotoh T, Suehiro T and Saito I 2016 New Journal of
Physics 18 043042[2] Vaillancourt P A, Yau M K and Grabowski W W
2001 J. Atmos. Sci. 58 1945–1964

図 1 水滴の質量分布の時間発展. 横軸は水滴の半径 (cm). 長
点線は平均半径, 一点鎖線は質量で重み付けされた平均半径.

― 115 ―

A166

東京スカイツリーで観測された下層雲の雲粒粒径の特徴＊

三隅良平 1・宇治靖 1・三浦和彦 2・岩本洋子 2・當房豊 3・植竹淳 3・前坂剛 1・岩波越 1
1：防災科学技術研究所 ２：東京理科大学 ３：国立極地研究所

１．はじめに 雲粒の粒径分布や数濃度は、雲の降水効率や放射特性に強く影響することが知られている。人口密集地帯である東京では雲凝結核が多く、数濃度の大きな雲が形成されていると想像されるが、東京において雲粒粒径を測定した研究はほとんどない。本講演では東京スカイツリーを活用し、下層雲の雲粒粒径を測定した結果を報告する。
２．観測の概要
 防災科学技術研究所、東京理科大学、国立極地研究所が共同で、東京スカイツリーの高度 458m 地点に表１のような測器を設置し、2016 年 6 月から観測を開始した。東京スカイツリーの南方約 15km には Ka バンドレーダが設置されており、約 3 分間隔で東京スカイツリー周辺を PPI
および RHI スキャンで観測している。
３．事例の抽出 今回は直径 50μm 以下の雲粒で構成されている下層雲を対象とした。ドリズルを含んだ下層雲を対象から除く
ため、Ka バンドレーダで観測されたレーダ反射強度が-25dBZ 未満の雲を抽出した。この閾値は、直径 50μm 以上の雲粒の数濃度が 0.2 個/cm3 未満であることに相当する。解析事例は 6/6 2:30-4:00、6/13 4:00-5:00、6/20 7:15-7:45、6/22 4:00-6:30 の４事例で、１分平均したデータから各種の量を求めた。
４．解析および結果
 測定された雲水量（LWC）と、雲粒数濃度(Nc)、平均直径(Da)、平均直径まわりの標準偏差（σv）、有効直径(De)、

レーダ反射強度(dBZ)の関係を図１に示す。雲粒数濃度は最大 867 個/cm3 に達するが、全体を平均すると 214 個/cm3（標準偏差 142 個/cm3）である。LWC と dBZ の間に強い相関は見られないが、0 次、3 次、6 次のモーメントの間にM6M k( 3 )2
M0
M0の関係がみられる（図 1(f)）。なお n 次のモーメントは、N(D)を粒径分布関数とするとき、

M n   D n N ( D)dD0で定義される。
表１．設置した測器
測器名
Fog Monitor
MPS
CCN Counter
SMPS
OPC
エアロゾルサンプラー

測定範囲
2 - 50 μm
50 - 3200 μm
0.75 - 10 μm（過飽和後）
0.01 - 0.487 μm
0.3 - 5 μm－

粒径ビンの数
30
62
20
54
5
－

謝辞：本研究一部は，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）によって実施されました。

図１．雲水量(LWC)と(a)Nc、(b)Da、(c)σv、(d)De、(e)dBZ の関係、および(f) (M3/M0)2 と M6/M0 の関係。

― 116 ―

A167

TOGA-COARE 実験から得られる統計的雲構造
馬場 雄也（海洋研究開発機構）
１．はじめに積雲対流スキームの近年の開発では、計算格子
では解像できない雲構造をより詳細に与える方法
により、雲の特性・挙動の再現性向上を目指すモデリングが進められている。しかしながら、雲構造を与えるための浮力、エントレインメント、デトレインメントの関係式は短期的な雲解像モデル
ランに基づくものが多く、また対流の深さに導き出された方程式のパラメータが依存しており、普遍的なモデルを導出することができていない。これには雲構造には時間、
空間的にばらつきがあり、
統計的な情報が不足していることに原因があると考えられる。著者はこの点に着目し、これまでに
放射対流平衡実験を実施し、統計的な雲構造を抽出し、積雲対流スキームへ取り込みモデリング手法を模索してきた。本研究ではこれまでの試みをさらに発展させ、より現実的な条件で統計的な雲構造を抽出し、積雲対流スキームへ取り込み雲構
造のモデリング手法を確立することを目的とした。
統計的な雲構造を抽出する雲解像モデルランとして、観測データとの比較が容易でかつ比較的長期間の積分が必要な TOGA-COARE 実験に着目した。
２．実験設定および結果
基本的な実験設定は先行研究(1)に従う。初期化、大規模強制力、および湿度のナッジングには再解析データセット(2)を用いた。積分時間は 1992 年 11
月 1 日からの３か月間としている。簡単のため、雲解像モデルは Baba (2015)で用いたモデルの雲微物理(3)を３クラス微物理(4)に置き換えたものを使用した。
図１に実験から得られた外向き長波放射の観測
データとの比較を示す。
３か月の積分期間の間中、
外向き長波放射は観測データとよい一致を示して
おり、モデルが観測期間中の雲の振る舞いを再現できていることを示している。このときに得られた雲解像モデルの各種物理量を用いて、浮力、エントレインメント、デトレインメントに着目して雲構造を抽出した（図２）。浮力との比較のため、雲内部の運動量保存式に現れる項と一致するよう、
エントレインメント・デトレインメントには上昇速度の２乗を乗じて比較してある。浮力のピーク
高度はエントレインメント、デトレインメントのピーク高度の中間に位置し、大きさは相対的なオーダーとして O(101)程度となることが分かった。
これは既往研究およびこれまでの検討結果と整合している。また、雲頂付近ではエントレインメン
トは減少するため、雲が浮力を失う効果はデトレ
インメントによる効果が支配的になる傾向も同じである。ただし、関係式は理想的な放射対流平衡の条件で抽出したこれまでの式とは異なり、係数の修正が必要となることが分かった。

図１：TOGA-COARE 実験で得られた外向き長波放射と観測データとの 90 日間の比較。

図２：(a)浅い積雲対流および(b)深い積雲対流における浮力、エントレインメント、デトレ
インメントの鉛直分布比較（浮力には O(10-1)の係数を乗じている）。
３．まとめ
雲解像モデルを用いた TOGA-COARE 実験を行い、対流性雲の雲構造を統計的に解析した。得られた知見は次のとおりである。(1) 雲底付近でエントレインメントが支配的で、雲頂付近でデトレ
インメントが支配的になる傾向は系が違っても変わらない、(2) エントレインメントと浮力は積雲
対流中で単純な比例関係になっておらず、デトレ
インメントを考慮したモデル化が必要である。(3)
浮力、エントレインメント、デトレインメントの関係式中の係数は理想的な系から導いた係数とは異なる結果となり、修正が必要と考えられる。

謝辞
本研究は JSPS 科研費 16K05559 の助成、および名古屋大学 HPC 計算科学連携研究プロジェク
トの支援によるものである。
参考文献(1) Wu, X. et al., J. Atmos. Sci., Vol.55 (1998),
2693-2714.
(2) Ciesielski, P. E. et al., J. Clim., Vol.16 (2003),
2370-2384.
(3) Baba, Y., Quart. J. Roy. Meteorol. Soc., Vol.141(2015), 114-127.
(4) Grabowski, W. W., J. Atmos. Sci., Vol.55 (1998),
3283-3298.

― 117 ―

A168

新人工降雨システムの地球温暖化への効果
村上 英世 (いいエコ研究所)
住所：福岡市地行 4-2-4-1, E メイル：muroku@oregano.ocn.ne.jp
1. はじめに
COP21 は、地球温暖化の目標値を産業革命以前の平均温度に比較して、２℃の増加と決定した。
この目標を実現するには、CO2 を含むグリーンガスの大気濃度を 450PPM 以下にする必要がある。
一方、CO2 の増加実績をこのまま続けると、今後10 年でその限界値を超える見込みである。CO2 大
気濃度を実用的で有効に減少させるシステムは、確立していない。従って、今後数十年に渡って、２℃の増加した状態のままになる可能性が高い。
2. 新人工降雨システム
 新人工降雨システムは、既に提案されている(1)。
このシステムは、図１に示すように、水上に浮遊した平坦で、黒色の上表面を持つ浮きで構成されている。この黒色の表面で太陽光を受けて、熱エネルギーに変換して、周囲の水上の水蒸気を含む
大気を太陽光エネルギーを用いて収集・加熱して、周囲の大気より高温にして高高度に上昇させる。
図２に示すように、上空に上った水蒸気は冷やさ
れて潜熱を放出して水滴・雲になり、上空の風に乗せて降水予定地で、シーディング等が適用されて雨になる。
3. 地球温暖化への効果
 低緯度の地域に新人工降雨システムを設置した場合、1 平方メータのシステムで受光できる太陽光エネルギーI0 は約 1kW m-2(=3.6×106 J m-2)である。この I0 で、水蒸気を含む水上の周囲の大気 を 加 熱 し た 場 合 、 1000kg の 大 気 の 温 度 が
I0/Ka(≒3.6 ℃ h-1 kg-1)上昇する(Ka は大気の比熱容量とする, Ka =1030 J kg-1 K-1)。この周囲の1kg の大気は、夏には約 30℃で、飽和水蒸気量に近い水蒸気を含んでおり、約 20g kg-1 の水蒸気を含んでいると仮定する。約 20g kg-1 の水蒸気を含んだ大気が上昇し他場合、その場所に、水上には少量の水蒸気を含んだ大気が上空から占有して、水面から水蒸気を発生させて再度約 20g kg-1 の水蒸気を含む大気となる。この時に、約 20g kg-1 の水蒸気を発生させるための潜熱が、水面周囲から奪わられて、水面周囲がその分冷却されることになる。
 一方、1000kg の 3.6℃加熱された大気は、20kg
水蒸気を含んでいる。水蒸気 20kg の潜熱(＝20×630=12600 Wh)が高高度で放出され、その中の約半分の 6300 Wh が上方向(宇宙)に、残りの 6300
Wh は下方向(地上)に放出されるとする。
この場合、1 平方メータのシステムは、太陽光エネルギー1kW を用いて、1 時間当たり約 6.3kWhの熱エネルギーを宇宙に放出している。つまり、
地球は、1 平方メータのシステムによって、1 時
間当たり約 6.3 kWh m-2 冷却できる。
4. 考察と結論
新人工降雨システムは、運用にガソリン等のCO2 を放出するエネルギー源や運用エネルギー
コストを必要とせず、十分な太陽光を必要とするのみである。従って、エコで経済的なシステムである。
本システムは、人口降雨を実現するのみではな
く、水上の水蒸気を含む大気を上昇させて雲に変換することで、本システムは 1 平方メータ当たり、
1 時間当たり約 6.3kWh の熱エネルギーを宇宙に放出して、地球の冷却を可能としている。
また、本文では、本システムの原理的な概要を述べているが、大規模な実験による動作確認を必要とする。更に、地球温暖化防止の総合的な計画作成が今後の課題である。
参考文献(1) Murakami H., Using Vapor Generation Equipment to Create
Artificial Rain, J. Basic Appl. Sciences, 2013, Vol. 9, pp.615-624

Figure 2 Vapor Stream and An Artificial Rain System― 118 ―

B151

気象衛星ひまわり 8 号から算出される大気追跡風の現業数値予報システムにおける利用開始
山下 浩史（気象庁予報部数値予報課）,岡本１． はじめに幸三（気象庁気象研究所）

分布の改善および SPOB の導入の効果により,風の場を中2015年7月7日からひまわり8号の運用が開始された。ひ

心に解析・予報誤差が減少する効果が得られた。具体的にまわり8号は,水平解像度の強化,高頻度化（撮像時間間

は,TEST では主に日本付近の 2 日までの風の予測場を中

隔：10分）により観測機能が向上し,同時に大気追跡風

心に改善が見られ,特に 850hPa 風速では CNTL 比で平均（AMV）の算出においても雲移動量や雲高度の推定処理

3〜6％の改善が得られた。さらに TEST の 10 個の平均台が高度化され,算出数が大幅に増加した。2016年3月17日

風進路予測誤差が CNTL 比で 5 日先までの期間で概ね減から全球・メソ・局地の各現業数値予報（NWP）システ

少しており,例えば 1〜2 日予測では約 6％減少した。図 2

ムにおいてもひまわり7号から同8号のAMVへ切り替えての利用を開始した。
本報告では,ひまわり8号のAMVの品質調査の結果及び品質管理（QC）の改良,並びに,全球NWPシステムを用いたインパクト調査の結果について報告する。

に台風進路予測の改善例を示す。

５． まとめひまわり 8 号 AMV の NWP システムでの利用について,AMV 自体の精度向上に加えて QC の改良を行うことで,解析・予測場の改善が確認されたことから現業利用を開始

２． ひまわり8 号 A M V の品質と特徴した。

AMV と比較する形で全球 NWP システムを使った風速 D

ドップラー風ライダー（Doppler Wind Lidar ：DWL）

2015 年 2 月 5 日から 3 月 20 日にかけて,ひまわり 7 号

値（観測値と第一推定値の差）統計調査を行った。各 AMVについては品質指標（Quality Indicator :QI）値が 60 以
上のものを使用した。風速 D 値のヒストグラムはひまわ
り 7 号 AMV と同様にガウス分布をなし,標準偏差（STD）
はひまわり 7 号に比べて 0.5m/s 程度小さく,バイアスも改善していることを確認した。また,データ分布についても
AMV の算出手法の高度化により,ひまわり 7 号 AMV 比で本発表ではさらに,AMV の観測領域を補完できそうなについても報告する予定である。
なお,本研究は JSPS 科研費 15K05293 の助成を受けたものである。
参考文献.
山下浩史,2015：大気追跡風.数値予報課報告･別冊第 61 号,気象庁予報部,70-77.

改善した（図 1）。

３． ひまわり8 号 A M V のための Q C の改良
主に以下の 4 つの点について改良を行った。

①

QI 閾値の見直し②

陸上の 700hPa から下層の赤外・可視画像から算③

400〜700hPa の中層 AMV の利用（ひまわり 7 号
では未利用）

図1④

日本とその周辺領域で 100km 間隔の AMV の平均

その周辺で利用された AMV の分布図。左図はひまわり 7 号

化処理（Super-observation: SPOB）手法の導入（CNTL）。右図はひまわり 8 号（TEST）。

出された AMV は利用しない
2015 年 7 月 13 日 12UTC 解析時にひまわり観測領域と図１の日本域は④の効果。その他の QC は,ひまわり 7号時と変更はないが,詳細は山下（2015）を参照願いたい。

４． ひまわり8 号 A M V 利用のインパクト

実験には,2014 年 9 月当時の全球 NWP システム1を用いた。期間は 2015 年 1 月中旬〜3 月上旬（2015 年冬）および 2015 年 7 月上旬〜9 月上旬（2015 年夏）で解析およびそれを初期値とする予報を対象とした。ひまわり 7 号
AMV を使用した実験を CNTL,ひまわり 8 号 AMV を使用
し,改良した QC を適用した実験を TEST と呼ぶ。
実験の結果,ひまわり 8 号 AMV による算出手法,データ
図2
1全球モデル（GSM：水平分解能約 20km）とその初期値を作成する全球解析（GSM を基にした 4 次元変分法：インナーモデルの水平分解能約 55km）から構成される。

2015 年 7 月 13 日 12UTC 初期値の台風第 11 号の TEST

（実線）と CNTL（点線）の台風進路予測を示す（84 時間予測まで）。BST（実線）は気象庁のベストトラック。

― 119 ―

B152

ひまわり８号高頻度大気追跡風のデータ同化実験―その２―大塚道子，國井 勝，瀬古 弘（気象研・理研 AICS），下地和希（気象衛星センター）
．はじめに
本研究では、集中豪雨や局地的大雨の予測精度を向上させるために、気象衛星ひまわり
8 号で得られる高分解能な高頻度観測（ラピッドスキャン）データの同化手法を開発している。ひまわり 8 号になって、水平解像度は、
赤外 2 ㎞、可視 0.5〜1 ㎞に向上し、時間間隔
も、全球は 10 分、日本付近では 2.5 分毎になった。この 2.5 分間隔で得られる観測の大気、、、、、
追跡風（RS-AMV）は、よりきめ細かい水平
風の空間分布や時間変化をとらえることができるため、同化データとして用いることにより、解析や予報の精度が向上することが期待できる。
大塚ほか（2016 春季大会）では、RS-AMVと高層ゾンデ・ウィンドプロファイラー観測、
気象庁メソ解析（MA）、MA を初期値とした第一推定値（5 ㎞ NHM による予測風）を用いた統計調査により、精度検証や観測誤差相
関の把握を行った。従来の AMV を用いた同化システムの前処理では、解析の解像度や観測誤差相関を考慮して、データの空間引きや平均化によるスーパーオブザベーションを行い、同化に用いる AMV データを作成している（Yamashita, 2014 など）。さらに高解像・高頻度な RS-AMV を有効に利用するためには、空間間引きなどの方法も再検討する必要がある。ここでは、前述の統計調査に基づき、バンドの種類やスーパーオブザベーションに用いる平均化の間隔を変えた同化実験の結果について報告する。
．手法
本報告では、NHM-LETKF（Kunii, 2014）を用いて RS-AMV の同化実験を行った。実験
対象は、2015 年 8 月 17 日の大雨事例である。
RS-AMV は、2.5 分間隔のラピッドスキャン
観測画像を 5 分間隔に間引いた連続する 3 枚の画像から作成し、下層（700hPa より下）では 50 ㎞・50hPa、それより上では 100 ㎞・
100hPa で平均化した。データ同化は、3 時間
同化ウィンドウで毎時間内に得られたデータ
を 15 ㎞解像度で同化した。その後の延長予報
では、6 サイクルまで同化した 18 時間後の解析値のアンサンブル平均を初期値、全球予報
値を境界値として、5km 解像度で 12 時間まで予報した。実験は、最初に、気象庁メソ解析で用いられた主なデータのみを同化した
CNTL と、それらに加えて RS-AMV も同化した TEST を行い、両者の解析と予報について
風や降水分布の違いを確認した。次に、同化に用いた RS-AMV のバンドの種類やスーパ
ーオブザベーションの際の平均化の距離を変えた実験、高度によるインパクトの違いを調べるために下層風のみを同化した実験などを行った。
．降水予報に関するインパクト 3 時間降水量の各閾値に対する全予報時間
平均のスレットスコアとバイアススコアで比較した。TEST は、CNTL に比べて、弱い降水で改善がみられたが、強い降水では悪化した。一方、全層で 50 ㎞平均のスーパーオブザ
ベーションを用いた実験では、強い降水で
TEST よりある程度の改善がみられた。また、
可視（B03）、赤外（B13）、水蒸気（B10）の3 バンドのみを同化した実験は、全 6 バンドを同化した場合よりスコアが改善した（図略）。
この結果は距離やバンド間による誤差相関を考慮しつつ、なるべく多くのデータを有効に利用する必要があることを示している。一方、下層風のみを同化した実験では、TEST よりも若干の改善がみられた（図１）。今後、引き続き、これらの結果をもとに、最適なスーパ
ーオブザベーションの作成、データ間引きの方法を検討していく。

PPKUVPPKUV

図１．全予報時刻平均の  時間降水量
各閾値での降水予報スコア．スレットスコア（左図），バイアススコア（右図）．
謝辞
本研究は JST CREST「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（理研 AICS））の支援を受けました。

― 120 ―

B153
ひまわり 8 号を活かした局地的大雨の予測精度向上の試み*澤田洋平(理研 AICS),

岡本幸三(気象研/理研 AICS), 国井勝(気象研/理研 AICS), 三好建正(理研 AICS)

1. 背景と目的2015 年 7 月に運用開始されたひまわり 8 号により、従来よりも高時空間分解能、多バンドの可視・赤外輝度温度観測が得られるようになった。このよ
うな「観測ビックデータ」のメソモデルへの同化により、これまで正確な予報が困難だった局地的大雨(いわゆる「ゲリラ豪雨」)の予報精度改善が期待される。すでに台風事例への応用が報告されたが(例
えば、本田ほか 2016 春季大会)、赤外放射輝度温度の同化が局地的大雨の予測精度にどのような効果をもたらすかは十分に調べられていない。
本研究の目的は以下の 2 点である。(1) ひまわり
8 号の輝度温度データの観測誤差の性質を調べ、同化を行う上での観測の扱いについて方針を示す。(2)2015 年 7 月 30 日の関西での局地的大雨事例を対象に、ひまわり 8 号輝度温度データ同化が大雨の再現性を高めることを実証する。

2. 手法
 気象庁非静力学モデルを使った局所アンサンブ

ル変換カルマンフィルタ NHM-LETKF(Miyoshi
and Aranami 2006 SOLA; Kunii 2014 WAF)に観測演算子として RTTOV を組み込んだシステム(岡本ほか, 2016 春季大会)を使用した。モデルの水平
解像度は 10km, 鉛直 50 層でメンバー数は 50 とした。計算領域は気象庁現業メソ解析と同じである。
現業用の品質管理済み観測データのみを同化した
実験(noHim)とこれに加えてひまわり 8 号の輝度温度データを同化した実験(Him)を行った。ひまわり
8 号の 10 分毎のフルディスクデータを使用し、同化に用いたバンドは水蒸気に感度のあるバンド 8, 9,
10 で あ る 。 輝 度 温 度 デ ー タ は モ デ ル の 解 像 度(10km)に合わせてスーバーオブザベーションを行
い、加えて 30km ごとに間引きを行った。同化ウイ
ンドウは１時間、観測データは 10 分毎に同化した。
2015 年 7 月 28 日 6 時から 30 日 12 時まで計算し、最初の６時間分の結果は用いない。
 ひまわり 8 号輝度温度の観測誤差の性質を調べるため、Desroziers et al. (2005 QJRMS)の統計式を用いて観測誤差、バンド間誤差相関、空間誤差相

関等の見積もりを行った。また、モデルが計算した物理量と輝度温度のアンサンブル間の相関を調べたほか、特定の 1 点のみの輝度温度データを同化し、輝度温度同化がモデルの計算する気象場にどう影響するかを考察した。

3. 観測誤差の解析

Desroziers 統計式で計算した、バンド 8, 9, 10 の輝度温度の観測誤差はそれぞれ 1.7[K], 2.1 [K], 2.7[K]であったが、非常に大きなバンド間誤差相関が存在し、また観測間の距離を 150km 程度離さないと大きな空間誤差相関が生じる事がわかった。そのため、ひまわり８号の高分解能・多バンドのデータをすべて使用するためには観測誤差相関を陽に考慮する必要があるといえる。さらにこれらの観測誤差の性質は、晴天域と曇天域で大きく異なることもわかり、雲の量に基づき観測誤差の大きさを変える方法(Okamoto et al. 2014 QJRMS)の有用性が確認された。

4. 局地的大雨の再現性へのインパクト 図１に 2015 年 7 月 30 日 7UTC における３時間
積算降水量を示す。noHim 実験の解析値では再現できていない京都から三重にかけての雨が、Him 実
験の解析値では再現できていることがわかる。ただし降水量は過小であり、また両実験とも兵庫県で観測にはない雨域を作っており、改善の余地が残る。
 大気下層の水蒸気量と風の場に注目すると、Him実験では noHim 実験に比べて、日本海側からの海陸風が強くなっており、内陸部での水蒸気の収束を促し、雨の再現性が向上していることがわかる。水
蒸気や気温と直接感度がある輝度温度を同化する
ことにより、気圧や風の場も効果的に改善することができることがわかる。このような赤外輝度温度データ同化の広範囲に渡る効果は既往の完全モデル
シミュレーション実験(例えば、Zhang et al. 2016
GRL)と整合的で、かつ本研究のアンサンブル間の相関をみた分析や１点同化の分析でもよく説明できた。
謝辞：本研究は JST CREST 「ビッグデータ同化」の技
術革新の創出によるゲリラ豪雨予測の実証(研究代表者：
三好建正)の支援を受けた。

図１：2015 年 7 月 30 日 7UTC における３時間合計降水量。(左)気象庁解析雨量、(中)noHim 実験、(右)Him 実験― 121 ―

B154

ひまわり 8 号輝度温度観測のデータ同化研究：
平成 27 年 9 月関東・東北豪雨事例*本田匠 1・Guo-Yuan Lien1・前島康光 1・岡本幸三 2,1・三好建正 1(1. 理研計算科学、2. 気象研)
1. はじめにメッシュの外側領域では NCEP FNL を境界	  甚大な被害をもたらす豪雨を予測するため値として従来型観測 PREPBUFR のみを 6 時には、データ同化を用いた高精度の初期値が間間隔で同化した。初期アンサンブルには、必要不可欠である。Lien et al. (2016)は、NCEP FNL を初期値・境界値とした Lien et
SCALE の 領 域 数 値 天 気 予 報 モ デ ル
al. (2016)による 50 メンバーの準リアルタイ(SCALE-RM; Nishizawa et al., 2015; Sato
ムシステムから得られる解析値を使用した。
et al., 2015)に局所アンサンブル変換カルマ
外側領域の結果から作成したアンサンブル境
ンフィルタ(LETKF; Hunt et al. 2007)を適用
界値を用いて、3 km メッシュの内側領域につした SCALE-LETKF を開発し、平成 27 年 9
いて 10 分間隔のデータ同化サイクルを実行
月関東・東北豪雨事例について従来型観測した。内側領域について、PREPBUFR のみ
PREPBUFR のみを同化して比較的精度の高を同化した実験(NoHim8)、加えてひまわり 8
い予報が得られることを示した。しかし、太号観測を同化した実験(Him8)の２つの実験
平洋上から延びる降水帯の位置や強度の予報を実施し、比較した。赤外１０バンドのうち、には、実際の観測との間にずれがみられた。
水蒸気に感度の高いバンド９を同化した。
	  従来型観測の少ない海洋上では、静止気象
3. 結果
	  図 1 は、21 サイクル実行後（同化開始 210
衛星ひまわり８号による高頻度観測がより重分後）の解析値(アンサンブル平均)から算出し
要 と な る 。 実 際 、 Honda et al. (2016) はたひまわり 8 号輝度温度観測と、同時刻におSCALE-LETKF を用いてひまわり 8 号輝度
ける実際の観測を示している。Him8 実験は温度観測を直接同化し、海洋上の台風の解析
および予報が著しく改善されることを示した。 観測された雲域パターンをよく捉えている。
今後、解析サイクルをさらに進め、予報に与本研究では、ひまわり８号輝度温度観測の同える影響をさらに詳しく調査する。
化による、平成 27 年 9 月関東・東北豪雨事例
謝辞	
  本研究は公益財団法人計算科学振興財団	
  研究教の解析および予報への影響を調査する。
育拠点（COE）形成推進事業の助成及び JST CREST の援 助を 受け た。 本 研究 は、 文部 科学 省フ ラグ シッ プ
2.実験設定2020(ポスト「京」)重点課題４「観測ビッグデータを活	  実験にはネスティングを使用した。18 km
用した気象と地球環境の予測の高度化」の委託を受けたものである。

図 1. (a),(b) 各実験の解析値(アンサンブル平均)からシミュレートした輝度温度観測(K)と(c) ひまわり 8 号
によって実際に観測された輝度温度(K)。(a) 従来型観測のみ同化(NoHim8)、(b) ひまわり 8 号輝度温度観測も同化した(Him8)実験をそれぞれ示す。輝度温度は全てバンド 9。

― 122 ―

B155

ひまわり 8 号の曇天域赤外輝度温度同化（第２報）
観測誤差等の同化パラメータの設定
岡本幸三 1,2、澤田洋平 2、國井勝 1,2
1:気象研究所、2:理研 計算科学研究機構
目的・経過
本研究は、今日の数値予報データ同化システムで広く用いられている、赤外輝度温度データの同化を高度化することを目標としている。具体的には、現在は雲の影響を受けたデータを除いて同化が行われているのに対し、雲域も含めた全天候域での同化を行う。これにより、これまでは利用できなかった擾乱域などの観測情報を活用できるようになり、数値予報精度の向上が期待される。
前回の大会（岡本等 2016, 春季大会）では、ひまわり 8 号に対して観測輝度温度とモデルシミュレーションとの比較や、それに基づく品質管理手法、試験的な同化実験結果について報告した。その後、
同化パラメータの調整や、同化システム応答などについて調査を行っている

1.

2.

同化システム同化システムは、15km 分解能、50 メンバーのNHM-Letkf（Kunii 2014, WAF）を用いる。輝度
温度同化に必要な放射伝達計算は、高速放射伝達
モデル RTTOV11.3 を用いる。輝度温度観測デー
タは、ひまわり 8 号の標準データを、同化システ
ムの分解能に合わせて 6x6 ピクセルで平均化(super-ob)する。QC としては、super-ob 内の非一様性が高いもの、輝度温度値が低すぎるもの、
観測とシミュレーション値の差（O-B）が大きす
ぎるものを除く。O-B に対する QC は、静的な閾値を設けるだけでなく、雲の影響を考慮して決めた（雲の効果が大きい場合は閾値を緩める）。今回、パラメータ調査や解析・予報検証のための同化を、2015 年 9 月 4 日 6 時から 10 日 18 時まで、6 時間の同化窓内で 1 時間スロットを設けて行った。

うなデータを QC で多く除くことにより、疑似的な相関が減少するためである。同様に、観測誤差
値やバンド間の相関も、QC 適用によって小さくなることを確認した。現在、この結果を反映した
間引き距離・誤差値を設定した同化実験を行っている。大会ではこの実験結果や同化システム応答調査などについて、報告する予定である。
謝辞：本研究は、文部科学省フラッグシップ 2020
プロジェクト（ポスト「京」の開発）「ポスト「京」で重点的に取り組むべき社会的・科学的課題」における重点課題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」研究の成果の一部である。また JST CREST「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（理研 AICS））の支援を受けている。

3.

結果
Desroziers の 方 法 （ Desroziers et al. 2005,
QJRMS; 澤田等 2016, 秋季大会）を用いて、観測誤差を見積もった。図は、QC 適用前後のデータを用いてそれぞれ計算した誤差相関である。これより、QC 前の全データを用いた場合バンド９に用いる誤差相関距離は 240km（相関 0.2 において）であるが、QC をパスしたデータだけを用いることより 150km と小さくなる。これは、モデルが表現する雲の効果が過小（輝度温度が高めに計算される）という系統的な誤差であり、このよ

QC 適用前後のデータに対するバンド 8（中心波長 6.2μm）、9（6.9μm）、10（7.22μm）の観測誤差相関。破線は使用したデータ数を表す（右軸）。

― 123 ―

B156

ハイパー赤外サウンダ(HSS)雲域データの全球データ同化と予報誤差感度(FSO)に基づく評価
上清 直隆（気象研）


１．背景
従来型の赤外センサに比較してはるかに高い波数分解能を持つハイパー赤外サウンダの登場で、赤外域観測の直接同化利用が進展し、 搭載の や  搭載の  などは  など
世界の主要機関で数値予報の精度向上に寄与しており、気象庁でも  年から現業利用が始まっている。しかし赤外域の雲域データは依然として扱いが困難で、世界的にも一部の機関に限られ気象庁でも晴域データの利用にとどまっている。この課題に対処するため、単純な雲 の仮定に基づいた雲域データ同化を試みた。予報誤差感度は、観測データの数値予報への寄与を評価す
る指標のひとつであり、観測模擬実験を行う
ことなく観測データの予報精度への寄与を個別に評価できる利点がある。新たに同化利用する雲域データの数値予報に対する有効性を  を用いることで客観的に評価し、その結果を品質管理に利用することで晴域データも含めてより有効に観測デー
タを活用することが目的である。
２．同化の設定や環境など
気象庁の現業全球数値モデルと同化シス
テムを用い、極軌道衛星搭載のとの
ミクロン帯域の気温に感度のあるそれぞれ約のチャンネルが評価の対象であり、その他の観測デー
タの利用や品質管理は現業利用に準ずる。対象期間は2015年6月20日から7月31日。同化予報実験は気象庁から気象研に導入された数値実験システム
MRI-NAPEXを使って行った。
３．単純雲(simple cloud)による雲域データ利用
雲域は晴部分と単層の雲部分から構成され、雲域の観測はそれぞれの放射の構成比率を乗じたものの和とする。雲域の情報は観測データから最小残差法により算出した雲量と雲頂高度を用いる。
雲域の放射＝晴部分の放射×（１－雲量）＋雲部分の放射×雲量

４．結果
に基づいて予報誤差を大きくする観測デー
タの特徴を統計的に見出すことができれば、品質管理工程で当該データを排除することで予報性能の改善が期待できる。

雲域データを利用することで、同化利用できるデー
タはほぼ倍に増える。晴域データと雲域データを予報誤差感度（）について比較したが、その分布に顕著な差異は見られなかった。次に、それぞれ
値（観測と第一推定値の差）、インクリメント（観測と解析との差）、雲量、雲高度などととの関係について調査した。その結果、の積算値（平均値）に、値とチャンネル依存性が確認された。
すなわち、の正負に値の正負依存があり、チャンネルにより明瞭な違いがみられた。またこの関係は雲量による依存性があり、晴域と雲域ではチャ
ンネルによって特徴的な変化があった（図）。
５．今後の予定
FSOの評価結果に基づいて品質管理の工程でデー
タ選別を行い同化予報実験を行う。当日はその結果について報告する予定である。




図． の雲量（縦軸）、チャンネル（横軸）分布。上が予報を改善する観測で下は予報を悪化する観測の図。濃いほど
 としての効果が大きいことを表す。 チャンネルについて見ると、雲量の大きな観測は予報改善に寄与し晴域含む雲量の小さな観測は予報を改悪している。その他、チャンネル  までの観測は予報誤差への寄与が相対的に小さく、チャンネル  以降は雲域は予報を悪化させ、晴域は予報改善に寄与するチャンネルが多いことが分かる。


謝辞  の計算には気象研の石橋主任研究官作成のプログラムを使わせていただきました。紙面を借りてお礼申し上げます。

― 124 ―

B157
次世代静止衛星搭載降水レーダデータの同化実験にむけて＊1

岡崎淳史・1 本田匠・1 小槻峻司・2 山地萌果・2 久保田拓志・2 沖理子・3 井口俊夫・1 三好建正
11.

理研計算科学、2JAXA/EORC、3NICT

はじめに学基盤ライブラリーを用いた領域非静力学モデ

降水量を同化することで数値予報の精度を改

ル SCALE-RM に、同化手法 LETKF を適用した善できる手法が開発された（例えば Lien et al.,SCALE-LETKF（Lien et al., 2016）を用いる。

2013）。最近では、GPM 衛星に搭載された降水レ

レーダ反射強度は、Joint-Simulator（Hashino et

ーダが観測する反射強度の直接的な同化についal., 2013）を用いてモデル各格子点における反射ても研究がすすめられており、これにより解析・強度を計算したのち、衛星の視線方向および分解予報ともに精度が向上することが示されている能に応じる重み付き平均を行う事で得る。図 1 に（Okamoto et al., 2016）。

衛星分解能ごとの反射強度を示す。ここでは対象

一方で、現在の低軌道衛星ベースの観測は、同とする平成２７年７月３０日にマーシャル諸島

じ場所での観測頻度が限られる。JAXA では現在、で発生した台風 Soudelor の、８月４日２３時

静止軌道に大型フェーズドアレイアンテナを搭（UTC）における断面図を示している。

載した衛星を打ち上げることを検討している。こ

本発表では、これらのデータを同化するシミュ

れにより低緯度から中緯度にかけて集中的な降レーション実験も含め、発表までに得られた最新

水観測が可能になる。しかし、静止軌道から観測の結果について報告する。

するため緯度が高くなると降水を斜めに見ることになるが、このようなデータが気象予報精度の向上にどの程度有効かはわからない。また精度向上にはどの程度の水平分解能や鉛直分解能が要求されるかも定かではない。衛星計画段階においてこれらの点を明らかにしておくことは重要である。そもそも、すべての格子点で反射強度観測
データが得られたとしても、数値天気予報を改善するためのデータ同化手法は確立されていない。
このような手法を開拓していくことは科学的にも有意義である。
本研究では、静止軌道からの降水観測を仮定し

図 1 (a) モデル格子点における反射強度、(b-d)異た場合、気象予報にどのようなインパクトをもたなる観測解像度を仮定した静止衛星から観測しらすのかを、観測シミュレーションにより調査す

た反射強度（dBZ）。最淡色は観測可能領域を示す。

る。
参考文献

2.

実験設定と対象事例

Hashino et al., J. Geophys. Res., 118, 7273-7292, 2013.

本研究では、理化学研究所計算科学研究機構を中心に開発が進められている次世代気象気候科

Lien et al., Tellus, 65A, 19915, 2013.
Okamoto et al., Mon, Wea, Rev., 144, 2307-2026, 2016.

― 125 ―

B158

二重偏波レーダーデータを用いたデータ同化実験
川畑

拓矢 1，山内洋 2，南雲信宏 1，足立アホロ 1
1:気象研究所，2:気象庁

１．はじめにKawabata et al. (2015) ではいくつかの二重偏波レーダーデータ同化手法について精度を比較し、散乱計算をフィッティングによって簡略化したやり方(FIT)と、観測された KDP から雨水量を算出するやり方(KD)の 2 種類が、精度が良く、変分法データ同化には適していると結論づけた。さらにこれらを WRF Var へ実装し、簡単な実験によって両者がほぼ同等の解析値を算出することを示した(Kawabata et al. 2016)。今回は、これらの観測演
算子を NHM-4DVAR (Kawabata et al. 2014) へ実装し、実際の豪雨事例への適用を試みた。
２．NHM-4DVAR の改良
NHM-4DVAR の forward model で用いている
雲物理過程はバージョンが古く、warm rain に対する 2-moment スキーム(橋本 2008)が実装されていない。今回、これを最新版 NHM よりコード移植し、NHM-4DVAR の前方計算において、雲水、
雨水量混合比とともに数濃度を考慮できるように改良した。なおアジョイント計算においては混合比の摂動のみを考慮することは、従来と変わりな
く、また WRF Var と同じである。

FIT と KD の大きな違いは入力値としてモデルの予報値を与えるか、観測値を与えるかという点にあるが、いずれもモデルの雨水量混合比解析にインパクトを与える点では同じである。
アジョイントモデルの制約と KDP の性質を鑑みて扱いやすい液体の領域のみで同化を行い、モデ
ル内で気温が 0℃以下の高度は除外している。
４．同化実験
今回はテストとして、3D-Var で FIT を用いて同化を行った。観測データは反射強度(水平偏波)、ZDR、

KDP である。誤差は Kawabata et al. (2016)に基づいて、それぞれ 15 dBZ、1 dB、2° km-1 とした。
第 1 図に結果を示すが、ここでは強い反射強度が観測されている領域で正のインクリメントが解析されていることが分かる。すなわちおおむねデータ同化プロセスが正常に働いていることが確認できた。今後は他の要素や KD による結果を確認
し、4D-Var によるテストを行う予定である。さら３．観測演算子の実装には現象を再現、調査可能な領域に拡大し、本シ

FIT の観測演算子は以下の通りである。

ステムの有効性を確かめたい。

����� � � Λ���������� Γ������ � ������� � �� |�� |� ��� �
��� �

謝辞
本研究の一部は文科省フラッグシップ 2020(ポスト「京」)������ �� Λ������� Γ��� � ��
�

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

ここで、H,V および h,v は水平、鉛直偏波を表す。

測の高度化」(hp160229)の委託を受けた。

さらに α、β はフィッティング係数、λ、Kw、N0、
Λ 、 Γ は そ れ ぞ れ 波 長 、 誘 電 係 数 、 intercept
parameter、slope parameter である。すなわち、モデル内で予報された混合比と数濃度から反射強度、ZDR、KDP を算出する。
KD は次式で与えられ、事前に用意された係数(b2,c2)と波長(f)、観測された KDP から雨水量を算出する。
����� � � �� ���� ��
��

第 1 図 反射強度(dBZ)の解析インクリメント(シェード)と観測値(コンター)。

― 126 ―B159
LETKF assimilation of dense radar data for short-range fine-scale prediction of convective systems*Lien, Guo-Yuan1・三好建正 1・Ruiz, Juan2,1(1. 理研計算科学、2. CIMA, CONICET-University of Buenos Aires, Argentina)
1. Introduction
Assimilation of meteorological radar data has been
proven useful for analyses and short-range forecasts of
convective storms. However, the resolution of radarobservations can be higher than that one can easily use
in data assimilation. In particular, an advanced radarsuch as the phased array weather radar (PAWR) can scana 3-dimensional volume at resolution as high as 100
meters, which can nicely observe the movement ofhydrometeors in the 3-dimensional space. Making use of
these dense observation data at its original spatial andtemporal resolution is an important issue.
2. Experimental settings
We developed the SCALE-LETKF data assimilation
system, coupling the Local Ensemble Transform
Kalman Filter (LETKF; Hunt 2007) with a regional
mesoscale NWP model, the Scalable Computing for
Advanced Library and Environment-Regional Model(SCALE-RM; Nishizawa et al. 2015). We carefully
designed the system to be able to efficiently conduct
high-resolution, rapid-update-cycle data assimilation ofobservation Big Data. Using the system, we run LETKF
data assimilation with multiple nested domains. In the
innermost domain, the Osaka University PAWR data areassimilated at model resolution ranging from 1 km to
100 m. Both the reflectivity and radial velocity data,
superobed at the model resolution, are assimilated after
a radar quality control procedure (Ruiz et al. 2015). All
reflectivity data below 10 dBZ are defined as “clear
reflectivity” and set to a constant 5 dBZ. A technique tolimit the observation numbers per grid in LETKF(Hamrud et al. 2015) is used. Covariance inflation isdone by the relaxation-to-prior-spread (RTPS; Whitakerand Hamill 2012) method; covariance localization scales
are adjusted differently for clear and raining reflectivity.

LETKF is able to construct all model variables not
limited to moisture variables. Starting from this initialcondition, the 10-minute model forecast (Fig. 1b) canstill capture many features of the convective cells as
observed by the PAWR (Fig. 1d). We successfully
perform the 30-second-cycle experiments for 1 hour,
showing no filter divergence and forecasts with aconsistent skill. Our other results indicate that among thetested experimental settings, the observation number
limit plays an important role in optimally assimilatingsuch dense observation Big Data.
4. Conclusion
We assimilated dense PAWR data at model resolution
as high as 100 meters with 30-second rapid update
cycles, using the SCALE-LETKF system. The
sensitivity to the settings to assimilate these dense radar
data was tested, and reasonable 10-minute model
forecasts were achieved.
Acknowledgements
This work was supported by CREST, JST. It used
computational resources of the K computer provided by the
RIKEN Advanced Institute for Computational Science(AICS) through the HPCI System Research project (Project
ID: hp150019 and hp160162).

3. Results
The results of 100-m resolution assimilation andforecasts are shown in Fig. 1. Fig. 1a shows thesimulated radar reflectivity at 3068-m height after 10
minutes of 30-second-cycle data assimilation, which Figure 1. The model simulated and observed reflectivity
closely resembles the PAWR observation (Fig. 1c). The (dBZ) after 10-min DA and the following 10-min forecast.
The light gray shade in observation indicates no data.

― 127 ―

B160
フェーズドアレイ気象レーダを用いた三次元降水補外予測へのデータ同化の適用
大塚成徳・三好建正（理研計算科学）
ものを用いた。観測局所化スケールは 5 格子点、

１．はじめにフェーズドアレイ気象レーダ(PAWR)は高速に

背景誤差共分散膨張は Otsuka et al. (2016a)の手

三次元ボリュームスキャンを行うことの出来る法を用いた。上記の 3 種類のベクトル場を用いて最新の観測装置であり、急激に発達する積乱雲と10 分先までの移流予測実験を行った。

その内部構造の時間変化を早期に捕捉できる。その利点を生かし、Otsuka et al. (2016b)は相互相関法を用いて三次元的な時空間補外予測実験を

３．結果
図 1 にスレットスコア時系列の 30 例平均を示行い、二次元的な時空間補外と比べて降水予測精す。LETKF 実験は同化無し実験２に比べて精度度が向上することを示した。しかしながら、短時が向上していることが分かる。同化無し実験 1 は間で変動する積乱雲の内部構造を追跡するには、大幅に精度が劣るが、同じ観測情報を同化してい移動ベクトル算出精度のさらなる向上が求めらる LETKF 実験が最も精度が高い。

れる。

今後はさらに詳細な解析を行う予定である。

本研究ではデータ同化を用いて移動ベクトル
推定の精度向上を目指す。二次元的な時空間補外に対しては、Otsuka et al. (2016a)が全球衛星降水量マップ GSMaP の時空間補外に対して局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)を適用し、精度が向上することを確認している。本研
究ではこの手法を三次元に拡張し、PAWR で観測された降水エコーに適用する。
２．実験設定入力データは大阪大学に設置された PAWR のレーダ反射因子を 100 m 間隔の等方格子に内挿したものを用いた。2014 年 9 月 11 日 8:17:32～
8:32:02 JST の間の 30 秒毎を初期時刻とする実験 30 例を行った。この期間に孤立対流系が発生した神戸市周辺の 350×250×100 格子点を実験

図 1：1 mm/h スレットスコア時系列の 30 例平領域とした。

均。破線：同化無し実験１、点線：同化無し実験

移動ベクトル算出は Otsuka et al. (2016b)の三2、実線：LETKF 実験。

次元相互相関法(TREC)を用いた。ベクトル算出の空間スケールは、同化なし実験１では水平 40 格子、同化なし実験２では水平 21～40 格子の 20 通りで計算したものの平均を用いた。同化無し実験

参考文献
Otsuka, S., S. Kotsuki, and T. Miyoshi, 2016a:

Wea. Forecasting, in print, doi:10.1175/WAF-

１では水平非発散条件を用いてベクトル場を平滑化した(COTREC)。
LETKF 実験の初期アンサンブルは同化無し実D-16-0039.1.
Otsuka, S., G. Tuerhong, R. Kikuchi, Y. Kitano,験２で算出した 20 通りのベクトル場、以降の時刻で用いる観測情報は水平スケール 40 格子で算出したベクトルを 3×3 格子点に 1 点に間引いた― 128 ―Y. Taniguchi, J. Ruiz, S. Satoh, T. Ushio, andT. Miyoshi, 2016b: Wea. Forecasting, 31, 329340, doi:10.1175/WAF-D-15-0063.1.

B161

高頻度地上観測データ同化の局地的豪雨予報へのインパクト*

前島 康光 1, 国井 勝 2,1, Juan J. Ruiz 3,1, 呉 宏堯 4, 佐藤 香枝 4, 三好 建正 1

(1. 理研・計算科学研究機構, 2. 気象研究所, 3. University of Buenos Aires, 4. 明星電気株式会社)
1. はじめに2014 年 9 月 11 日に神戸市付近で急に発生し急速に発達した孤立積乱雲に伴う局地的豪雨を対象として、大阪大学に設置されたフェーズドアレイ気象レーダー(PAWR)と、理化学研究所と明星電気(株)が共同で設置した簡易型地上気象観測装置“POTEKA II”
を 30 秒毎に同化する実験を行ってきた。
こ れ ま で に 水 平 解 像 度 100m の NHM-LETKF(Miyoshi and Aranami, 2006; Kunii, 2014)を用いた同化実験を行い、その結果 PAWR が捉えた個々の対流セルの構造と、それに伴う 50dBZ 前後の強い降水が非
常に良い精度で解析値に再現された。また POTEKA
II のデータについては、神戸地方気象台官署データを用いた簡易的なバイアス補正を施して同化することによって、特に地表面付近の気温と相対湿度の改善に貢献することが明らかになった (2016 年度春季大会 C157)。
本発表では、30 秒毎のデータ同化によって得られた解析値を初期値とした予報実験にスポットを当てる。様々な初期時刻から予報を行うことで、局地的豪雨の予報精度や、高頻度地上観測データ同化が予報に与えるインパクトについて議論する。
2. データ同化および予報実験の設定
データ同化実験のワークフローについては、2015
年秋季大会(D152)、2016 年度春季大会(C157)で報告したので、それらを参照していただきたい。
予報実験では、PAWR データのみ同化した場合の予 報 実 験 (CTRL) 、 加 え て バ イ ア ス 補 正 済 み のPOTEKA II データを同化した場合の予報実験(TEST)を行う。初期時刻は 2014 年 9 月 11 日 0805JST から
0830JST まで 5 分毎にとり、30 分間予報を行った。
水平解像度は 100m であり、モデルの設定は、水平
解像度 100m のデータ同化サイクルを回した時と同
じである。
3. 結果
ここでは 0830JST を初期時刻とした予報実験の結果について示す。図 1 は北緯 34.665°におけるレーダ
ー反射強度[dBZ]の鉛直断面図である。モデルの結果については Roux (1985)をもとに、混合比から反射強度相当に変換して示している。
東経 135.20°付近、及び東経 135.30°～135.35°
にかけての領域に着目すると、いずれも TEST の方が強い反射強度がみられている。またエコー頂高度
も TEST の方が 1000m 程度上層にあり、PAWR の観測に近い結果が得られた。地上観測データの同化によって形成された大気下層の高相当温位場が対流セルの成長を促進し、強い降水が予報されたものと考えられる。
図 2 は各初期時刻からの予報実験の結果と PAWRの観測値から、閾値 25dBZ としてバイアススコアを計算したものである。TEST の方がわずかに高い値であるが、どちらも同じ傾向を示している。予報実験ではいずれのケース・初期時刻からにおいても、降水域が東側に大きく広がる傾向が共通して見られており、比較的大きなバイアススコアに現れている。

(a)

(b)

(c)

図 1: 北緯 34.665°におけるレーダー反射強度[dBZ]。(a)CTRL、(b)TEST、(c)PAWR の観測値をそれ
ぞれ示す。

(a)

(b)

図 2: 各初期時刻からのバイアススコアの時系列。
(a)CTRL、(b)TEST の結果をそれぞれ示す。閾値は25dBZ とした。

謝辞
本研究は JST・CREST「『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)および「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)の一環として行われた。

― 129 ―

B162
領域大気海洋結合モデルを用いたアンサンブルカルマンフィルタの構築（第 3 報）
国井 勝※(気象研究所)，伊藤耕介(琉球大学)，和田章義(気象研究所)
１． はじめに本研究では，領域大気海洋結合モデルを用いたアンサンブルカルマンフィルタ(EnKF)を構築し，海洋場の不確実性が大気場の解析に与える影響について調査を行っている．現在のシステムでは，領域大気海洋結合モデルをデータ同化サイクルに用いること
により，EnKF において海洋場の不確実性を考慮することが可能となっているものの，海洋データについては同化を行っていないため，長時間のデータ同化サイクルでは海面水温(SST)の負バイアスが顕著となる．これを改善するため，海洋の鉛直混合に関するパラメータ調整を行ったところ，SST の負バイ
アスは軽減され，またアンサンブルスプレッドの減少および他の海洋変数に対する影響も軽微であることが示された．また，予報場に対しても正のインパクトがあることがわかった(2015 年気象学会秋季大会)．
しかし，ここで使用している海洋モデルは比較的簡易な 1 次元海洋表層モデルであるため，移流の効
果の大きい黒潮域，もしくは潮汐混合の影響の大きい沿岸付近で SST の誤差が比較的大きくなるといった問題が依然として残っている．この問題を改善するため，海洋変数についても大気変数と独立にデー
タ同化を行うよう実験システムを改良した．今回は初期的なデータ同化結果について紹介する．
２． 弱結合データ同化システム
気象庁非静力モデルに基づく局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(NHM-LETKF; Kunii 2014)において，予報モデルを従来の NHM に 1 次元海洋表層モデルを結合した CMSM(Ito et al. 2015)とした実験システムを構築している．データ同化については，
従来の大気変数の解析に加え，海洋変数の解析を行うパートを新規に追加した．海洋変数については，
0～400m 深度まで鉛直 13 層の東西流および南北流(m s-1)，海水温度(K)，塩分(psu)を制御変数としている．データ同化に用いた観測データとして，OISSTを水平約 60km 程度まで間引いたものを用いた．観
測誤差については，海洋変数のデータ同化の影響を見るため，1K と比較的小さめの値を設定した．本シ
ステムは大気変数，海洋変数を異なるデータ同化プ
ロセスで解析を行うため，弱結合データ同化に分類される．
海洋変数についてデータ同化を含まない従来のシステムを用いた実験(CTRL)と，今回構築した弱結合
データ同化による実験(TEST)について，2014 年 7月を対象としたデータ同化サイクルを通じて比較を行った．

3. 海洋データ同化のインパクト
海洋変数に対するデータ同化の影響を調査するた
め，SST の対 OISST 二乗平均平方根誤差(RMSE)を算出した．下図に，データ同化サイクル開始から 10日後における，SST の RMSE の水平分布を示す．大気変数のみデータ同化を行った CTRL 実験では，黒潮域，および沿岸部において比較的大きな誤差が見られる一方で，SST データを同化した TEST 実験ではこれらの誤差が改善されていることがわかる．また，CTRL と TEST とで，SST のアンサンブルスプレ
ッドに差異はほとんど見られなかった(図略)．これ
は，海洋データ同化の際の共分散膨張手法として
RTPS(Relaxation-to-prior spread, Whitaker and
Hamill 2012)を用いているためと考えられる．
4. まとめ領域大気海洋結合モデルを用いたアンサンブルデータ同化システムに海洋変数のデータ同化パートを新規に作成し，SST データの同化実験を行った．大気変数のみのデータ同化を行う実験と比較し，黒潮域や沿岸部で SST の誤差が減少することを確認した．
今後については，海洋データ同化部分の局所化係数や共分散膨張手法の感度を調べるとともに，台風事例へ応用することで，海洋データ同化の台風予測に対するインパクトについて調査を継続する予定である．

図. データ同化サイクル開始から 10 日後の SST の RMSEの水平分布．(a) CTRL 実験，(b) TEST 実験．
謝辞：本研究は JSPS 科研費 26800247, 15K05292 および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」の委託を受けたものである．

― 130 ―

B163

観測誤差共分散構造の診断とその利用（2）石橋俊之（気象研究所 台風研究部）

1. はじめに
大気解析における第一次情報元は観測データである。このため同化する観測データによって、解析、予報精度は大きく変化する。例えば、ラジオゾンデなど主要な観測データセット
が解析、予報精度に与える影響は、背景誤差共分散行列へのアンサンブル情報の導入による予報誤差の変化等と比べて概して大きく、主要数値予報センター間の精度差と比べても小さくない。一方で、現在、全球大気同化システムで実際に同化されている観測データは、潜在的に利用可能な観測データ（入電データ）の数%でしかない。このような観測データ利用の制約は、データ同化システムを構成する個々の要素の近似やその実装に起因するものである。本研究の目的は、これらの近似精度を改善し、より多くの観測データを解析に利用することで解析予報精度の向上を図ることである。ここでは
特に観測誤差共分散行列（R）の推定とその利用について報告する。
2. 観測誤差共分散構造の診断と利用
データ同化システムにおいて観測データの重みは R によって決定される。R を対角行列で近似する場合でも、相関距離を知る必要がある。このためまず R の診断を行った。図 1 は、Desrosiers (2005) の 手法で 推定し た AMSR2 セ ン サ（GCOMW1 搭載）の観測誤差相関である。0.8 以上の大きな相関があることがわかる。これは、MHS など水蒸気に主な感度をもつ他のマイクロ波センサでも共通してみられる特徴であり、AMSU-A等の気温に感度のあるセンサの相関が 0.2 未満であるのと対照的である（図略）。
次に観測誤差相関が解析や予報精度に与える影響を評価するため、診断で得られた R を用いた観測システム実験（OSE）を行った。実験は、MRI-NAPEX（気象庁全球数値予報実験システム）上で水平低解像度版（水平解像度を Tl319としたシステム）で実施した。図 2 は TEST 実験（診断した Rで同化）の CNTL 実験（対角な R で同化）に対する気温の予報精度の全球平均の改善率（真値は CNTL 解析値）である。
予報精度は概ね改善していることがわかる。他要素やゾンデ
や衛星データを真とする評価でも同様の改善が見られた。図3 は台風進路予報誤差の変化である。非対角な R による水蒸気センサの同化で概ね改善しており、図 2 と整合的である。
3. 今後
発表では、高解像度システム（Tl959）での実験結果や、他のセンサへの適用した実験の結果等についても報告する。

図 1 AMSR2/GCOMW1 の観測誤差のチャンネル間相関

図2 予報誤差改善率（%）。2014 年8 月の一か月の平均。

CNTL

TEST

図 3 台風進路予報誤差の変化。2014 年 8 月。

― 131 ―

B164

観測誤差相関を考慮したデータ同化手法の開発
寺崎康児 1、三好建正 1
1: 理化学研究所
1、 はじめに計算科学研究機構
せず観測誤差分散を膨張させる、(c)観測誤

データ同化において、観測誤差共分散行

差相関を考慮する、(d)観測誤差相関の影響

列をどのように扱うかは大きな問題の 1 つを受けないように間引き（500km）をする。

である。一般的に同一測器での観測データ

3、結果には観測誤差相関を持つことが知られてい図 1 は真値に対する平方根二乗平均誤差

る（Bormann et al. 2010）。多くの現業セ（RMSE）を示す。(a)及び(b)では、解析誤

ンターでは、それぞれの観測データを空間差の最小値が約 0.4K となった。また、観測的に間引きし、誤差相関を考慮しないデー

データを間引きした(c)は約 0.5K と改悪しタ同化を行っている。Terasaki et al. (2015)

た。観測誤差相関を LETKF で考慮し適切では Lorenz モデルを用いて、観測誤差相関に同化を行った場合(図 1c)、観測誤差相関を適切に考慮することで、観測データが持があるにも関わらず、それを考慮同化した

つ情報を有効に利用し、解析精度が向上す場合と比べて解析精度が向上した。Lorenz

る可能性を示した。本研究では、Lorenz モ

モデルを用いて同様の実験を行った結果、

デルと NICAM-LETKF システムを用いて、観測誤差相関を考慮することによる解析値

観測システムシミュレーション実験の向上は NICAM-LETKF での実験より顕（OSSE）を行い、観測誤差相関の扱い方著となった。

法による解析誤差の違いを調べる。

４，まとめ

2、実験設定NICAM-LETKF を用いた OSSE によって、観測

本研究では、誤差相関を持つ観測データを作成し、以下の４つの実験を行った。 (a)誤差相関をデータ同化において考慮することで、解析精度が向上する可能性が示された。

誤差相関を考慮しない、(b)誤差相関を考慮

図 1：1 月 1 日 00Z から 3 月 1 日 00Z までの(a)誤差相関を考慮しない場合、(b)誤差相関を考慮せず誤差分散を膨張させた場合、(c)
誤差相関を考慮した場合、(d)観測密度が 500km 程度になるよう間引きをし、誤差相関を考慮しない場合の気温の解析誤差の全球平均（準備中の論文、Terasaki et al. 2016 の図を改変）。

― 132 ―

B165

アンサンブルデータ同化のための摂動手法について（序報）＊

斉藤 和雄 1,2、國井 勝 1、Le Duc2,1、栗花 卓弥 3
（1 気象研究所、2 海洋研究開発機構、3 筑波大学）

1. はじめに近年アンサンブルカルマンフィルタなどアンサンブル予報を用いるデータ同化手法が、変分法に代わる、もしくは変分法と組み合わせて解析精度を改善させることが期待出来る手法として注目されており、いくつかの先進予報センターで現業シス
テムへの導入もが始まっている。アジョイントモデルが不要なため開発コストが少なく、アンサンブル予報が同時に行える、などの利点がある。その一方で、精度比較では 4 次元変分法など既存の手法を凌駕出来ないという報告も多い。アンサンブ
ルデータ同化ではアンサンブル予報が張る空間でアンサンブ
ル平均場からの差からデータ同化に必要な予報誤差を見積もるが、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。既存の摂動手法の特徴や問題点を把握しておく必要がある。
2. アンサンブル変換について
現在 LETKF（やアンサンブル変分同化法）などでは摂動手法として、「アンサンブル変換」と呼ばれる方法が広く用いられている。これは解析誤差共分散ると解釈できる。しかしながらこれらのいずれの方法も非対角成分の問題については対処していない。
3. SPEEDY-LETKF を用いた確認
アンサンブル変換で何が起きているかを確認するため、5 メ
ンバーの SPEEDY-LETKF を実行し、変換行列の係数を実際に出力するとともに、非対角成分の重ね合わせによる摂動ベクトルを図示して確認した。SPEEDY-LETKF の諸元は T30(約400km)7 層、OSSE としてランダム誤差を加えた疑似ゾンデデー タ を 生 成 し て 同 化 す る 。 局 所 化 ス ケ ー ル は 1000km 、
adaptive inflation を使用している。スピンアップとして LETKF サ
イクルを 40 日行った後の第 3 層の解析場の風と解析インクリ
メントを図２に示す。変換行列の係数の大きさは、観測のある場所で非対角成分の割合が 10%程度だった。この解析におけるアンサンブルメンバー01 と 02 の非対角成分のみによる摂動
成分の日本付近の拡大図を図３に示す。気象擾乱の構造と無関係な小スケールの摂動構造になっているのが分かる。

~
P a  [( m  1)I /   (Y f ) T   R 1Y f ]1の固有値分解により変換行列を作成するもので、解析誤差の主成分分析を行いデータ同化サイクルでのアンサンブル予報で作られたブレッドベクトルの線形結合でアンサンブル摂動を作成することを意味する（図１）。

図２ 左）SPEEDY-LETKF による第 3 層の解析場の風（ベクトル）とその北向き成分（シェード）。右）ベクトルは解析インクリメント。

図３ 上）SPEEDY-LETKF アンサン
ブルメンバー01 における非対角成分による摂動。
下） 同じくアンサンブルメ
ンバー02 の場合。

図１ アンサンブル変換によるアンサンブルメンバーの生成。
Bowler et al. (2008: QJRMS) より。

アンサンブル初期摂動法の一つとして従前用いられてきた成長モード育成法(BGM 法)に比べ、変換行列に非対角成分が加わることになる。アンサンブル変換法の利点として、摂動振幅に解析誤差が反映すること、摂動場の直交性がある程度保証されるということが挙げられる。一方で、LETKF の摂動は、
BGM 法や特異ベクトル法などの他の摂動手法に比べて成長が遅く、アンサンブル予報の初期摂動として用いた場合のアン
サンブル平均の精度やアンサンブル予報の検証スコアで必ずしも良くないことが講演者らのこれまでの調査（Saito et al.
2011; 2012: Tellus)で示されている。
LETKF による摂動の成長が遅い原因の一つとして変換行
列に非対角成分が含まれる場合の非線形効果の影響が考えられるが、より影響が大きい問題として、アンサンブル変換を局所化と組み合わせた場合、局所化スケールよりも大きな大域的な場の構造が摂動場に反映されないということが懸念される。太田(2016)は、全球アンサンブル予報において LETKFの摂動に特異ベクトルを加えることで摂動の成長を大きくする試みを行っている。またアンサンブルデータ同化の改良手法とし て 最 近 提 唱 さ れ て い る RTPP (relaxation to priorperturbation)は、変換行列の対角成分を増やすことに相当す

4. 今後
アンサンブルメンバー数を変えてサンプリング誤差や局所化スケールと摂動の構造の関係を調べる。NHM-LETKF を用いた場合の鉛直構造などについても調べる。また境界摂動の与え方などについてもこの研究で調べていく予定である。
謝辞： 本研究 の一部は、日本学術振興会科学研究費補助金基盤研究(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」（課題番号 16H04054）、及び文部科学省フラッグシップ 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」（課題番号：hp160229）の助成を受けた。研究に関して、
伊藤耕介・福井真・岩崎俊樹・三好建正・山口宗彦・横田祥の各位をはじめとする上記研究参加者より有益な助言や情報を頂いた。

― 133 ―

B166
アンサンブルカルマンフィルタの適応型共分散緩和手法
小槻峻司(理研計算科学)*, 太田洋一郎(気象庁)，Guo-Yuan Lien, 三好建正(理研計算科学)
が，適応型 RTPP 法においても同程度の性能が確認されアンサンブルカルマンフィルタでは，モデルの非線形 ている．図-1 においても，スムージングされたパラメータ
発展やアンサンブル数の不足などの制約により，共分散 が 0.70－0.80 の間で推移しており，推定が適切に行われ膨張が必要不可欠である．共分散膨張は，解析精度に ていることが示唆される．表-1 では比較のため， 適応型
大きな影響を与えるため，膨張量を決定するパラメータを Multiplicative 共分散膨法（Miyoshi 2011, MWR; M11 法)
適切に見積もることが重要である．一般に，大気や海洋 の結果も示している．今回開発した適応型 RTP 法は，
データ同化では，その計算コストが膨大であることを鑑み M11 法と比較しても性能が改善されている．この理由は
ると，共分散膨張のパラメータは自動的に推定することが 現 在 調 査 中 で あ る が ， １ つ の 仮 説 と し て ， 用 い た
望 ま し い ． 本 研 究 で は ， 共 分 散 膨 張 の 1 つ で あ る innovation 統計の違いが考えられる．
今回考案した適応型 RTP 法は，全球の innovation 統
relaxation to prior (RTP)法に焦点をあて，そのパラメータ計を用いて，1 つの RTP パラメータを推定する．全球としの自動推定（以下，適応型共分散緩和手法）を試みる．
RTP 法は，同化による誤差共分散の減少を同化前の ては統計を満たしているものの，過大分散・過小分散とな
大きさに緩和(relax)する手法であり，摂動に対する RTP る領域があることが分かっている．その一方で，全球パラ
perturbation (RTPP 法; Zhang et al. 2004, MWR) や，ス メータによる共分散膨張は，モデルグリッド毎に共分散膨
プレッドに対する RTP spread (RTPS 法; Whitaker and 張率を見積もる M11 法と比較して，衛星に代表される
Hamill 2012, MWR) がある．このうち，RTPS 法について 時々刻々と変化する観測ネットワークに対して安定性がは，Ying and Zhang (2015, QJMRS) により，適応型手法 高い．今後更に，適応型誤差共分散膨張法の高度化にの考案と Lorenz96 モデルでの動作確認が行われている． 向けて調査を進める方針である．

1. はじめに本研究の目的は，大気データ同化システムにおける誤差共分散膨張法を確立することにある．まず，Ying andZhang (2015)の手法を発展させ，適応型 RTPS 法を大気
データ同化に適用可能とした．更に，適応型 RTPP 法を新たに考案した．これら適応型の RTPP・RTPS 法は，観測値と第一推定値・解析値の差を用いた innovation 統計に基づく (Desroziers et al. 2005 QJMRS)．本稿では，適応型 RTPS・RTPP 法を，実大気データ同化システム
NICAM-LETKF (Terasaki et al. 2015, SOLA)に適用し，その性能評価を行った．

2. 実験と結果

謝辞 本研究は JAXA-PMM の支援を受けた．

図-1 推定された RTPP パラメータの時系列．時間方向にスムージングされたパラメータを示す．

NCEP の提供する PREPBUFR と AMSU-A 衛星観測
輝度温度を同化する実験を行った(Terasaki et al. 2016,
表-1 500 hPa 高度における気温)の ERA-Interim に対す
submitted to SOLA)．実験期間は 2014 年 6 月－8 月のる 8 月の RMSD 平均値(K)． 手動チューニング(α3 ヶ月である．本稿では適応型 RTPP 法の結果を示す=0.50－0.90)と適応型手法の結果を示す．
が，適応型 RTPS 法によっても良好な結果が得られてRMSD vs. ERA-Interim (T 500 hPa)
いる．
RTPP 法M11 法推定された RTPP パラメータの時系列を図-1 に示
α=0.50
1.244
す．RTP のパラメータは，各同化時刻の innovation 統
α=0.601.176
計を用いて推定している．時刻毎に多少のばらつきが
α=0.701.095
あるため，安定性を向上させるために時間方向にスム
α=0.801.051
ージングして各時刻の誤差共分散膨張に用いている．
α=0.901.150
概ね，15 日程度で安定したパラメータが得られる．
適応型
1.064
1.145
ERA-Interim に対する 500hPa 高度の気温の RMSD
(二乗平均平方根偏差)を表-1 に示す．手動チューニング
では，パラメータが 0.80 の時に最善の結果となっている― 134 ―

B167
10240 メンバーアンサンブルデータ同化による局所化の解析誤差への影響*近藤圭一 (理研 計算科学)，三好建正 (理研 計算科学)
1. はじめに
アンサンブルカルマンフィルタ（EnKF）を用いたデータ同化は多数行われており、アンサンブル
メンバー数は多くても 100 メンバー程度が一般的である。Miyoshi et al. (2014) は、SPEEDY-LETKF(Miyoshi 2005) を用いて、完全モデル実験である
ものの従来のアンサンブルメンバー数をはるかに上回る 10240 メンバーによるアンサンブルデー
タ同化実験を行い、大気の誤差相関スケールが一般的な局所化のスケールよりはるかに大きい 1 万
km に達することを示した。Kondo and Miyoshi(2016) は、局所化を完全に取り除くことで、はるか遠方の観測の持つ情報がデータ同化に重要であることを示した。その中で、局所化の大きさや形状が解析誤差に与える影響について示したので、今大会で発表する。
2. 実験設定
本研究では，低解像度の全球大気モデル
SPEEDY (T30/L7, Molteni 2003) に LETKF (Hunt etal. 2007) を適用した SPEEDY-LETKF システム
(Miyoshi 2005) を使った。実験 1 では、アンサン
ブルメンバー数を 80 から 10240 まで増やすこと
で、アンサンブルメンバー数に対する解析精度の感度について調べた。局所化関数には一般的に用いられるガウス関数を使い、局所化の影響半径を7303 km (標準偏差は 2000 km) に固定した。実験
2 では、アンサンブルメンバー数が 10240 のときに、局所化の影響半径を 2000 km, 4000 km, 7303
km としたステップ関数を使い、7303 km のガウス関数と比較した。
なお、各実験で用いる初期値は、10240 メンバ
ーで局所化なしの実験を 2 ヶ月間（1 月、2 月）行
い、1 月 22 日 00 UTC の解析値をその他の同化実
験の初期値に用いている。また鉛直局所化は適用していない。
3. 結果
実験 1 におけるモデル 4 層目（～500 hPa）の東西風の解析 RMSE の時系列を図 1（Kondo andMiyoshi (2016)より一部改変）に示す。アンサンブ
ルメンバー数を 80 から 320 に増やすことで、解析誤差は大幅に減少している。これは、サンプリ
ング誤差が減少したことに起因すると考えられる。しかし、アンサンブルメンバー数を 10240 まで増やしても解析誤差の減少は小さく、特に 1280
メンバーと 10240 メンバーの解析誤差はほとんど同じである。同じ 10240 メンバーでも局所化をなくすことで、解析誤差は大幅に減少する。
実験 2（図略）では、局所化関数がステップ関数、局所化半径が 2000 km のとき最も解析誤差が大きく、局所化なしが最も小さい。局所化関数の形状の比較では、局所化半径が 7303 km のガウス関数と 4000 km のステップ関数の場合、解析誤差の大きさは同程度となる。局所化半径が 7303 kmのステップ関数では、局所化なしの場合に最も近い解析誤差となる。
4. まとめ本研究では，アンサンブルメンバー数を 10240
まで増やし、解析誤差に対するアンサンブルメン
バー数の感度や局所化の与える影響について調査した。その結果、アンサンブル数を増やしても局所化の影響により解析精度が伸び悩むことがわかった。これは遠方の観測がデータ同化において重要な情報を持っていることを示唆している。
また、同じ影響範囲の局所化関数でも、ガウス関数よりステップ関数を使った方がよい結果が得られた。これは 10240 メンバーを用いてサンプリ
ング誤差がきわめて小さい場合の事例であることに注意が必要である。
また 10240 メンバーからなる予報誤差共分散行
列を固有値分解し解析したので、大会当日はその結果も発表する予定である。

図 1. 実験 1 における東西風モデル 4 層目（～500hPa）の解析 RMSE の時系列。アンサンブルメンバ
ー数 80 (一点鎖線), 320 (点線), 1280 (破線), 10240 (細実線)、及び 10240 メンバーで局所化なし (太実線)を示す。Kondo and Miyoshi (2016)より一部改変。

― 135 ―

B168
Development of a local Deterministic Ensemble Kalman Filter and comparison with LETKF
Le Duc (JAMSTEC/MRI) and Kazuo Saito (MRI/JAMSTEC)
Introduction

matrix.

The Deterministic Ensemble Kalman Filter method (DEnKF) was

Real observation experiment

proposed by Sakov and Oke (2008) to replace for the use of perturbed

The local EnKF system with two methods for generating analysis

observations in the stochastic EnKF which results in noises in theperturbations was run in one month (August 2014) over Japan at theanalysis ensemble. To generate the analysis perturbations, DEnKF uses

dual resolutions 15 and 5 km. Real observations obtained from JMA

a linear equation which has the same form as the equation used towere assimilated every three hours. The number of ensemble members

generate the analysis

was 50 members. Relaxation to prior spread with the weight of 0.9 for

ଵ

ଵ

(1)

ܺ௔ ൌ ܺ െ ‫ܭ‬۶ܺ ൌ ܺ െ ‫ܻܭ‬ଶଶ

forecast spreads was applied.

Here X is the forecast ensemble, H is the Jacobian of observation
operator and K is the Kalman gain.
When examined closely, Eq. 1 is in fact an approximation of the squareroot of the analysis error covariance and therefore DEnKF can beclassified into the deterministic EnKF class. In this study we have
implemented a local version of DEnKF which uses the same

Fig. 1. Perturbations of u fields using LETKF (left) and LDEnKF (right).

R-localization as LETKF. This system was then compared with the

Figure 1 shows the analysis perturbations of u fields at the model level

LETKF system with the same configuration to see the impact of the

8 from the first member after eight cycles. In general, bothmethods generating analysis perturbations on the analysis quality.

perturbation fields have the same pattern with minor differences indetails. To examine these differences, Fig. 2 shows the power spectra

Derivation of DEnKF
Here we introduce one of the methods to derive Eq. 1. In EnKF themember averaged over the domain and the assimilation time. It’s clear

analysis covariance is computed from the following equationܲ௔ ൌ ܺܺ ் െ ܻܺ ் ሺܻܻ ் ൅ ܴሻିଵ ܻܺ ்(2)ܲ௔ ൌ ܺሾ‫ ܫ‬െ ܻ ் ሺܻܻ ் ൅ ܴሻିଵ ܻሿܺ ்(3)of perturbations of u and t fields at the model level 8 from the firstthat LDEnKF produced perturbations with more energy than LETKF
at large scales.

where R is the observation error covariance. This can be rewritten as

Equation 3 shows that the square root of Pa is reduced to find thesquare root of the matrix in the bracket on the right-hand side. This canbe approximated byଵሾ‫ ܫ‬െ ܻ ் ሺܻܻ ் ൅ ܴሻିଵ ܻሿଵȀଶ ൎ ‫ ܫ‬െ ܻ ் ሺܻܻ ் ൅ ܴሻିଵ ܻ (4)ଶFig. 2. Power spectra of u (left), and t (right) fields using LETKF and LDEnKF.

Using this approximation the square root of Pa becomesଵFigure 3 shows RMSEs of 3-hour forecasts of u, t fields with respect toଵܺ௔ ൌ ܺ െ ܻܺ ் ሺܻܻ ் ൅ ܴሻିଵ ܻ ൌ ܺ െ ‫( ܻܭ‬5)
ଶ

Local DEnKF systemଶaircraft data averaged over the domain and the assimilation time. Local

The DEnKF method as an alternative method for generating analysis

DEnKF was slightly better than Local ETKF.

perturbations was incorporated into the LETKF system that used thelimited area mesoscales model NHM as the driving models. That meansa local version of DEnKF was implemented. To calculate the Kalman
gain in Eq. 1, the matrix in the bracket of Eq. 3 is transformed to‫ ܫ‬െ ܻ ் ሺܻܻ ் ൅ ܴሻିଵ ܻ ൌ ሺܻ ் ܴ ିଵ ܻ ൅ ‫ܫ‬ሻିଵ

(6)

Similar to LETKF, the eigen-decomposition was performed for thisFig. 3. RMSEs of u (left), and t (right) fields using LETKF and LDEnKF.

― 136 ―

C151

― 137 ―

C152

リサイクリング技術を用いた LES 温度成層乱流生成手法に関する研究*

中山 浩成（原子力機構）
・竹見 哲也（京大防災研）

1．はじめに
数値流体工学・境界層気象・大気拡散などの研究分野において Large-Eddy Simulation (LES)を用いる
際、もっとも難しい問題の一つが流入境界条件の取り扱い方である。大気は、地表面との摩擦や熱的影
響により常に乱流状態にあり、風速も常に変化する。
そのため、LES では、その変動性状に応じて時間変化する風速値を流入境界に与える必要がある。この問題を克服するため、Lund (1998)は乱流境界層の空間相似性に着目して re-scaling 手法による流入変動
風 生 成 手 法 を 提 案 し た 。 そ の 後 、 Kataoka andMizuno(2002)は re-scaling 手法を簡略化し、風速変動
成分のみをリサイクリングさせた手法(recycling 手法)を提案した。近藤・飯塚(2012)は、Reynolds 応力のコレスキー分解に基づき流入変動風の作成を試みている。近年では、従来の乱流生成手法を活用した
温度成層境界層乱流の生成手法も提案されてきている。例えば、Jiang et al., (2012)は、まず recycling 手法を用いて温度をパッシブスカラーとして取り扱った境界層乱流の予備計算を行い、ある程度下流側より浮力効果を導入して温度成層境界層乱流を作っている。しかしながら、この手法は境界層が十分に空間的に発達するまでに長い吹送距離を要する。
そこで、本研究は、実用上の観点から、短い吹送
距離で温度成層境界層乱流を生成させるための計算手法を提案し、既往の風洞実験結果と比較すること
により、その有効性を検証することを目的とする。
2．計算モデルと計算条件
LES モデルの基礎方程式は、空間フィルター操作された連続の式、Naiver-Stokes 方程式、温度輸送方
程式により構成されている。流れ場のサブグリッド
スケールモデル定数はラグランジアンダイナミック
スマゴリンスキーモデルにより評価する。乱流プラ
ントル数は 0.71 とした。計算アルゴリズムは MAC法，Poisson 方程式の反復解法は SOR 法，時間進行
法は Adams-Bashforth 法である。支配方程式の空間微分項は 2 次精度中心差分としている。
今回は、弱安定・弱不安定の 2 つのケースを対象とする。計算条件の詳細について表１に示す。ここで、δ は境界層厚さ、Reδ は境界層厚さに基づくレイ
ノルズ数、Rib は床面と境界層高さとの温度差に基づ
くバルクリチャードソン数を意味する。

LES cases
Reδ
Rib
計算領域
格子数

3．温度成層乱流生成手法
中立条件での風速分布は一般に 1/7 べき指数の分布により近似できるため、流入境界にべき指数分布の平均風速分布を簡易に与えることができる。しかしながら、熱的効果を伴う場合、安定度によってそのべき指数は変わるため、前もって平均風速分布を規定するのは困難である。そのため、本研究では、変動成分に加え、平均成分をもリサイクリングさせることにした。方程式を以下に示す。
(1)
u inlt z, t   U recy z, t    u recy z, t   u z  z 
vinlt z, t    v recy z , t   v z  z 

(2)winlt z , t   wrecy z , t   w z  z (3)

ここで、Urecy、urecy、[u]は、リサイクル地点での平均風速および瞬間風速、流入境界からリサイクル地
点までの時空間平均風速をそれぞれ表す。なお、ω
は境界層の発達を抑制するための減衰関数、Φ は調整係数を意味する。
温度場に対しても、recycling 手法を用いた。
 inlt z, t    recy z, t    recy z, t    z z (4)

 recy 、 recy 、  は、それぞれリサイクル地点での平均温度および瞬間温度、流入境界からリサイクル地
点までの時空間平均温度をそれぞれ表す。ただし、計算初期条件として、弱安定条件に対してはべき指数 1/5、弱不安定条件に対してはべき指数 1/7 の風速分布を与え、温度場に対しては、ターゲットに近い
温度分布を与えている。
4．結果とまとめ
下図は、弱安定条件におけるリサイクル地点での計算結果を示している。Ohya and Uchida(2004)の実験結果と比較すると、平均風速分布は一致している。
鉛直成分の乱流強度は、レイノルズ数の影響により
地表近傍で急激に減衰しているが、それ以外は実験結果と同様な分布を示している。局所勾配リチャー
ドソン数は、境界層内で 0.25 以下を示しており、実験結果と同様、弱安定時での基本的な特徴を再現することができた。弱不安定時に対しても、実験結果と同様な分布を得られていることを確認している。
以上により、本手法の有効性が示されたと言える。

表１ 計算条件
弱安定
弱不安定
12,00012,0000.10-0.45
6δ×2δ×2δ
6δ×5δ×3δ
300×100×94
300×250×120
図 1 平均風速分布― 138 ―

図 2 鉛直成分 図 3 局所勾配
リチャードソン数
乱流強度

C153

JAMNHM による肱川あらしの数値的再現*伊藤純至(気象研)、黒坂優、名越利幸（岩手大）
1. はじめに愛媛県南予地方の大洲盆地から瀬戸内海へ流れ込む肱川の河口付近では、「肱川あらし」とよばれる、盆地で生じた放射霧を伴い海上へ吹き出す局地的な強風が、冬季の早朝にしばしば生じる。霧によって局地風自体が可視化される珍しい現象である。気象学会においても肱川
あらしに関する既往発表が多数あり（大橋ら2013、重田ら 2013、名越ら 2013 など）、注目を集めてきた。
晴天時の夜間、放射冷却によって大洲盆地内に蓄積した冷気により、約 10km 下流の河口では陸風となる。
その際、最も狭い箇所で幅数100ｍとなる峡谷を陸風は通過する。峡谷通過後、
hydraulic jump（跳ね水現象）を生じ、肱川河口付近では地表風近くの強風の出現につながると考えられている（例えば名越 2015）。
本研究では現実的な地形や雲物理過程が導入された、いわゆるメソ気象モデルのひとつである気象庁非静力学モデル（JMANHM、Saito
et al. 2016）の高解像度化により、このような微細気象の再現を試みる。
2. 手法
実際に「肱川あらし」がみられた事例について、JMANHM によって数値的再現を試みた。
はじめに、ある程度峡谷や盆地の地形が再現可能となる水平解像度 400 m、水平格子数は 750
×750 とした実験を行った。3 時間毎の気象庁
メソ解析（MANL）を初期値・解析値として利用し、発生前日の 00JST より 36 時間積分を行った。さらに、発生当日の 00JST より１時間毎の計算結果にネストし、水平解像度 80m、水平
格子数 1200×1200 とした実験を行った。
3. 結果と考察
最下層の鉛直解像度 40 m（メソ気象モデルの標準的な設定）とした実験では、河口付近にある程度の強風(10 m/s 弱)は生じたものの、夜間、大洲盆地において放射霧が生じなかった。
鉛直層数を 3 倍に増加させと、モデル上端を下げ、下層付近の鉛直解像度を大幅に向上させた実験（最下層の鉛直解像度は 10m）では、放射霧が生じ、さらに霧からの長波放射で盆地内の気温が大幅に下がったため、肱川河口付近の風速が大幅に増強した（約 15m/s）。
水平解像度 400m の実験では、狭谷地形の解像が不十分であり、冷気の流出口がわずかに盛り上がった地形となる。偽の盛り上がりを越えた下流の河口に向けて霧の流出はみられない。
一方、狭谷地形が解像された水平解像度 80 mのネスト実験では、偽の盛り上がりは解消し、河口付近の hydraulic jump による強風速は微減するが、冷気流は盆地内で生じた霧を伴いな
がら河口まで流出するようになった（図）。このように水平・鉛直解像度両者を大幅に向上させることにより、肱川あらしの再現に成功した。

図：JMANHM によって再現された肱川あらしに伴う雲の 3 次元可視化。
謝辞
本研究の実施にあたり、文部科学省の HPCI
戦略プログラム分野 3 の助成を受けた（課題代
表者:斉藤和雄）。

― 139 ―

C154
蔵王風下での山岳波に起因するメソ擾乱の中立大気接地層乱流への干渉に関する LES による洞察＊

服部 康男（電中研），野村 光春（電中研），中尾 圭佑（電中研）
須藤 仁（電中研），平口 博丸（電中研，石原 修二（DCC）

１．緒 言
中立条件下での接地層を含む地表面近傍における大気境
界層の乱流生成機構の検討は，数値気象モデルの表現力向上や普遍的な壁乱流構造の解明に有益である（Marusic et al.
2010）．大規模流体運動（Very Large-Scale Motion, VLSM）の寄与を暴いている（Hutchins, Marusic 2007）．VLSM の発生起源として，大気接地層上空のメソ擾乱（detached eddies）の top-down 運動（Högström et al. 2002, Hattori et al. 2010）と地表面近傍の縦渦重畳の bottom-up 運動（Kunkel, Marusic
2006）という相反する解釈を抱えている．本研究は，蔵王風下
における山岳波に随伴して発生する太平洋側へ吹きおろす
強風（沢田ら 2010，Sawada et al. 2012，野村ら 2015）を対象に，数値気象モデル LES による実気象場の再現から，メソ擾
乱の中立大気接地層乱流への干渉（竹見ら 2008）を論ずる．
２．セットアップ日本海側での発達した低気圧の東進とともに強風が長時間観察された事例（2012 年 4 月 3 日 UTC）を対象とした．再現解析には，WRF をコアとする電中研気象予測・解析システ
ム NuWFAS（橋本・平口 2010）を用いた．地表面近傍の乱流構造を再現しうるセットアップ（服部ら 2015）を与えた．東北地
方全域をカバーする領域 d01 から太平洋側の仙台平野にフォーカスした領域 d05 までの 5 重のネストを施した．鉛直層数を 96 とした．水平格子解像度（150 m  5.6 m）が三次元乱流を捕捉しうる領域 d03 領域 d05 では，乱流表現に LES（TKE）を用いた．以下では，領域 d05 中心に位置する仙台管区気象台地点での 19:40 20:00（UTC）の解析を行った．
３．結果および考察
図 1 に，地上高さ z  10m での r.m.s.値で規格化した水平・鉛直風速変動および風向の瞬時値の時系列を示す．水平・
鉛直風速・風向とも顕著なトレンドを持たず，エルゴード性に立脚した時間平均によるアンサンブル処理の妥当性を支持する．図 2 に，温位勾配，水平・鉛直風速の時間平均値・r.m.s．
値および Reynolds 応力の鉛直分布を示す．規格化には摩擦速度 uを用いた．風速変動を GS（grid）成分のみから算出した．地表面ごく近傍においても SGS 成分に対して GS 成分が卓越することを別途把握した．対数域（接地層およびその上層）が，z  100 m 以下で発達する．そこでの，/z  0，W 
0，u’，w’，uw の最大値における観測での代表的な値（Hattori
et al. 2010）との一致を確認できる．図 3 に，水平風速 u のパワースペクトルに周波数 f を乗算した値および水平風速 u の鉛
直方向 2 点相関値の鉛直方向分布をコンターとしてそれぞれ示す．なお，z  1000 m 以上に，振動性状が見られる．今後，その原因を精査したい．パワースペクトルは，接地層において最大値を高周波数域（f  8×10-3 Hz 以下）でとる．また，接地層においても，低周波数域でも極大値をとり VLSM の貢献を理解できる．VLSM のスケールと上空のメソ擾乱のスケールとの整合も与える．また，不連続な極大値の分布を呈する．相
関値は，それに呼応して不連続な分布を呈する．z  700m で極小値を有し，z  1000m で極大値を有する．ここでは，Reynolds 応力の鉛直分布にも観察されるように，渦運動から波運動への変調が推測される．これらから，大気境界層上空の波運動の接地層の乱流生成への関与を理解できる．
有益なご議論をいただいた Dr. Chin-Hoh Moeng（NCAR），
半場藤弘先生（東大）ほか LES 研究会各位，橋本篤博士・杉本聡一郎博士（電中研），に深謝いたします．

Fig. 1 Time-series of instantaneous wind speed fluctuations
normalized with r.m.s. values and wind direction at z  10 m

Fig. 2 Vertical profiles of time averaged potential temperature
gradient, wind speed, r.m.s. values and Reynolds shear stressFig. 3 Contour of power spectra and spatial correlation ofhorizontal wind speed fluctuation u― 140 ―

C155

2013年8月11日東京の最低気温30.4℃に対する都市モデルの再現性*新藤 永樹・清野 直子（気象研究所）

ところで、地表面気温の初期値がアメダスに比べて1℃から2℃程度低温となっている。これはメソ解析はアメダスを同化していない事を反映していると考えられる。今後の調査は、今回得られた示唆である、都市スキームは、明け方の地上気温に対する都市の効果を表現しているが、日中の気温の上昇が緩やかであるという仮説を事例を増やして検討しつつ、データ同化実験が行えるような環境を構築していく必要がある。

3. 結果
図1は、11日05時（FT=20）における地上気温予測の
SPUC実験とSLAB実験との差である。都市化の顕著な東
京都心を中心にSPUC実験の方が2℃から5℃程度高く予報されれいる。図2と図３は、東京と熊谷における地上気
温予測の時系列でアメダスとの比較である。モデルは、観測に比べて低温バイアスであるが、都市グリッドの東京において（図２）、SPUC 実験では、11日明け方の気温の低下抑制がみられ、都市化による効果を表現しているが、SLAB実験では、気温の低下が著しい欠点がある。一方、
日中の気温の上昇はSPUC実験は、アメダスに比べてやや緩やかな欠点がある。また、都市グリッドでない熊谷では（図3）、SPUC実験とSLAB実験の差はなく、観測に比べて特に夜間に1-2℃程度の低温バイアスとなっている。
SPUC実験では、都市グリッドに人工排熱を付加しているが、不確実性が大きいため、感度実験として、人工排熱なし、0.5倍、2倍実験を行ったが、SLAB 実験との差に比べて小さかった（図略）。明け方の地上気温再現性は、SPUC スキーム内部の熱収支の精緻的な解法による所が大きい事を示している。

― 141 ―

図１：11日05時（FT=20）の地上気温差（℃）
SPUC実験ーSLAB実験、ハッチは負値.1231#%$#%"#,-. ���

2.実験設定2013年8月11日明け方に30 ℃を下回らない事例を対象に、気象庁メソ解析を初期値、境界値としてモデル実験を行った。2013年8月10日09時 （JST）を初期値とし、水平格子間隔2km とした。地表面過程として、平板スキー
ム実験（SLAB実験）と都市キャノピースキーム実験（SPUC実験）を行った。「建物用地」「幹線道路用地」「その他の用地」の占める面積が80%を超える都市グリッ
ドに都市キャノピースキームが作動するように設定した。

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図2：地上気温の時系列（東京）123-4-5-#
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1. はじめに2013年8月は、月を通じて日本の南海上で太平洋高気圧の勢力が強く、特に上旬後半から中旬にかけて東・西日
本中心に連日猛暑が続いた。東京大手町では、11日明け
方に最低気温30.9℃を観測し、その後日中は38.3℃まで上昇した。16時に一時雷雨があったものの、気温はそれほど下がらず、この日の最低気温は23時44分に観測された30.4℃となった。日最低気温の記録としては、歴代2位となり、日本海側のフェーン現象に伴うものとは異なり、都市化により夜間・早朝に気温が下がらないという事が要因である。
この事例に対して気象庁気象研究所非静力学モデル
NHM(Saito et al., 2006;2007) に導入されている単層都
市キャノピーモデルSPUC（Aoyagi and Seino, 2011）と平板地表面モデルの比較、再現性を調べ、モデルの欠点
を探る。

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図3：地上気温の時系列（熊谷）C156

羽田空港における格納庫後流に発生する乱気流の非定常流体解析*山口晃毅, 菊地亮太, 三坂孝志, 大林茂(東北大), 又吉直樹, 三角暁雄(JAXA), 黒須政信(JAL)
1.

はじめに

近年，旅客機による輸送量は拡大傾向にあり，より安全な航空機運航が求められている．羽田空港は，年間着陸回数の最も多い国内最大の空港であるが，北東寄りの強い風が羽田空港内にある格納庫を超えることで乱気流が発生し，同空港滑走路 34L における航空機の離着陸の安全を脅かすことが知られている．羽田空港における格納庫後流の影響は同空港内に設置されているライダーによって確認された報告はあるが，実際の格納庫に対して高解像度な流体計算を実施し，乱気流の影響を評価した事例
は ま だ な い ． そ こ で 本 研 究 で は ， Large Eddy
Simulation(LES)を用いて，羽田空港の格納庫後流についての流体計算を実施し，後流における乱気流の影響を評価する．
2.

予測手法
本研究では，LES により羽田空港の格納庫周りの流体計算を実施した．流体計算手法としてBuilding Cube Method (BCM)を用いる[1]．BCM
は，流れ場を”Cube”と呼ばれる立方体領域に分割し，各 Cube 内に”Cell”と呼ばれる等間隔直交格子を生成して，流体計算を行う．基礎方程式には，3 次元非圧縮性ナビエ・ストークス方程式を用いる．数値解法は以下の通りである．対流項には 3 次精度河村・桑原スキーム，粘性項には 2 次精度中心差分を適用し，時間積分は 4 次精度ルンゲクッタ法を用いた．今回使用した計算 Cell 数は 22,605,000 個，
Minimum Cell Size は 1.25m である．羽田空港の高度データおよび格納庫の建物データは Google
earth から参照した．
3. 予測結果
 図 1 に北東風 10m/s における滑走路 34L の格納
庫後流の計算結果を示す．このとき，鉛直流 0.8m/sの領域を白色の等値面で，鉛直流-0.8m/s の領域を
黒色の等値面で示した．図 1 より，格納庫後流による影響が滑走路に到達していることが確認できる．
また，図 2 および図 3 に高度 40,80,120m での東西風および鉛直風の時間変動を示す．図 1 の円はその領域を表している．格納庫の最大高さは 44m ほどであり，図 2 より，東西風速は，格納庫高さ以下では風速が小さく，変動が大きくなっている．また，
図 3 より鉛直風は，高度 80m 地点で最も乱れが大きく，高度 40m で最も変動が小さかった．これより，
滑走路 34L での非定常流体計算が実施できた．

発表当日では，滑走路上の乱気流について，より詳
細な流体解析について行う．

図 1 滑走路 34L における格納庫後流の計算結果

図 2 各高度における東西風速分布

図 3 各高度における鉛直風速分布
参考文献[1]  K. Nakahashi, L-S. Kim, “Building-Cube Method forLarge-Scale, High Resolution Flow Computations , 42nd AiAA

Aerospace Sciences Meeting and Exhibit, AIAA 2004-434, 2004.

― 142 ―

C157
長野市におけるドップラーライダを用いた山風の観測*高咲良規 1・吉﨑正憲 1・鈴木パーカー明日香 1・渡来靖 1・中川清隆 1
武井祐興 1・榊原保志 2・浜田崇 3
1.立正大・地球環境科，2.信州大・教育，3.長野県・環境保全研究所

1．はじめに
長野市は長野県北部に位置する県庁所在地である．
長野市は山脈に囲まれていることや市街地には 3 つの河川があることで，複雑な地形と川や谷の走向に沿った特有の強い風が吹くことがある．その 1 つとして西側の裾花川谷口では，夜間～明け方にかけて吹く冷気
流をともなった山風が報告されており，ヒートアイラ
ンドを緩和する効果があるとされている(浜田 2001，浜田・一ノ瀬 2011)．しかし，山風の流入による気温低下のメカニズムや山風の季節変化は不明であり，本研究は長野市裾花川谷口から吹く山風のメカニズムを明らかにすることをめざす．
2．観測方法
ドップラーライダ(以後，DL と記述する)による観測
は 2015 年 7 月 27 日~11 月 3 日の期間行った．DL を設置した地点は信州大学の長野キャンパスの教育学部屋上である．DL の距離分解能を 75m とし，観測範囲
は 1500m の範囲を対象とした(図 1a)．また，同期間の長野地方気象台の風向・風速について解析を行い，DLと比較した．今回は，2015 年 8 月 7 日～8 日の事例について報告する．
3．結果・考察
この日は太平洋高気圧に覆われており日本全国で猛暑日であった．この時の長野地方気象台では日最高気
温 34.7℃を記録した．
図 1b と図 1c に 2015 年 8 月 7 日 23 時における高度
角 10°の DL の 1 号機と 2 号機の水平風を示す．図 1bでは 7 日 23 時には裾花川谷口から長野市内に向かって
西北西方向からの 4～5m s-1 の風が吹いていたことがわかる．この時の気象台は 1.7 m s-1 で西風となっており，DL と同じような風向であるが，観測された風速よ
りも小さかった．このため，DL で観測された西北西風
は裾花川からの山風を捉えていたと考えられることから，この西北西風について詳細に解析をした．まず，山風を把握するために，2015 年 8 月 7 日～8 日にかけて谷側の角度(角度 273°から 283°まで)の視線方向の風速を図 2 に示す．図 2a を見ると，この山風は 7 日
21 時から翌６時まで 4m s-1 以上の風速を伴っており，
夜間～明け方にかけて長期間持続していたことがわかった．また，375m と 750m の水平距離を基準にすると，
高度角 10°では高度 65.2m と 130.2m，
高度角 30°では高度 187.5 と 375m となる．高度角 10°では山風は見られるものの，
高度角 30°の高さでは小さかった．
これから，山風の鉛直方向の厚さは 200m 程度であったと考えられる．
図 3 に高度 560m を基準にした 8 月 8 日 0 時 10 分のモデル計算結果を示す．DL を設置した付近の温位は0.5K の低下が見られたが風速は 2 m s-1 であった．このことから，裾花川谷口から市内に向かって吹きこむ
山風(西から西北西風)は再現されているものの，DL の観測した風速よりも弱かったために，計算結果では温度があまり低下しなかったためと考えられる．したがって，先行研究と類似している点が多いものの，山風の再現性について検討する必要があり，さらに研究を進めたい．

図 1 (a)DL の設置した地点における観測範囲の分布図．シェードは図 2 で解析した 273°から 283°までの視線方向を示す．(b)(c)2015 年 8 月 7 日 23 時における高度角 10°の視線方向の風速．矢印は長野地方気象台の同時刻の風
向・風速と□は地点を示す．

図 2 DL の 2015 年 8 月 7 日～8 日までの(a)高度角 10°と(b)高度角 30°における角度 273°から 283°までの視線
方向の風速の時間変化．

図 3 NHM モデルで再現した山谷風．2015 年 8 月 8 日
0010JST における高度 560m の水平風と温位．

― 143 ―

C158
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2015 ᐕߦߟߊ߫ߢⴕߞߚ࠼࠶ࡊ࡜࡯࡜ࠗ࠳࡯ߩ᷹ⷰ߆ࠄ᳞
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ࠎߦ߅㗿޿ߒ߹ߒߚ㧚― 144 ―

C159

街と森における気温と水蒸気量の関係性について2013 年 -2014 年と 2015 年 -2016 年における観測結果より
諒・堀之内 龍一・酒井敏（京都大学大学院

人間・環境学研究科）

街と比較して森の中が涼しいということはよく知られ

表１ている。またその理由として世間でよく上げられるの期間2013 年 4 月 -7 月

場所

2013 年 12 月 -14 年 3 月 継続中
街：吉田南２号館屋上
街：北部食堂が「木が蒸散を行い、その際の蒸発熱が気温を下げているのである」という説である。確かに観測を行い、街と期間と観測地点
2015 年 10 月 -森：吉田山

森の気温と湿度を比較すると、一日中、どの季節においても森の気温は低く、水蒸気量は多い（図１）。しかし、

森：理学部植物園

25

10

大気中の水蒸気量と気温には関係性が低く、水蒸気量が9.8
20

気温を下げているとは言えないことが見えてきた。すな

9.6

わち、木の蒸散が気温を下げているとは考えにくいとい
気温（℃）

うことが言える。

9.4

15

観測地点は２０１３年 4 月から 7 月と２０１３年

9.2

10

１２月から２０１４年 3 月までの京都大学吉田南２号

9

8.8
5

館屋上と吉田山と、２０１５年１０月から現在も継続し8.6て観測中の京都大学北部食堂前と京都大学理学部植物園
を、それぞれ街と森としている。今回はこれらの観測期間から晴天日を選び出し、夏季と冬季に分け、比較を行っ

0
0:00:00

6:00:00

12:00:00

夏季北部食堂気温（℃）

図１

夏季植物園気温（℃）

8.4
0:00:00

18:00:00
夏季北部食堂水蒸気量(g/m3)

夏季植物園水蒸気量(g/m3)

晴天日における２０１５年１０月から１１月にかけての京都大学北部食堂と理学部植物園のた。

気温と大気中の水蒸気量の時別平均

ここで、街と森とで気温の差と水蒸気量の差を取り、気温の差を横軸、水蒸気量を縦軸にとってプロットする

夏
冬（図２・図３）。仮に、水が蒸発することによって、気温

1.1

１７時

１２時

1

0.9
0.8
0.7

は比例するはずである。理想的には水の蒸発潜熱により0.6

大気の気温を冷やすことを考えた場合、水１ｇを蒸発さ

１７時

7時
１１時

せることで大気１立法メートルを約２℃下げることがで

0.5

０時

0.4

０時

きる。すなわち図２・図３のおける点線の直線に沿うは
-3

-2.5

図２

-2

-1.5
気温差(℃)

-1

-0.5

0
0

晴天日における吉田山と吉田南２号館屋上のによるものではないということを示している。

0.5

秋
冬

こ の 傾 向 は、 観 測 地 点 の 異 な る ２ ０ １ ３ 年 か ら

0.4

２０１４年における観測と、２０１５年から２０１６年

１２時
0.3

１８時

のことから、観測地点固有のものではなく、街と森との0.2差が現れているものと考えられる。

９時

これらの結果から街と森における気温の差は日照によ

０時
９時

るものと考えられ、また、水蒸気量の差については、気
-1.5

０時

-1

図３

１４時

-0.5

0.1
0
0

気温差(℃)

晴天日における理学部植物園と北部食堂前の

気温差と水蒸気量差の関係（２０１５年観測）― 145 ―

水蒸気量差 (g/m³)

における観測のどちらにおいても見ることができる。こが蒸発することによって生じたものと考えられる。

0.2

気温差と水蒸気量差の関係（２０１３年観測）

わちこれは、街と森とで気温の差がつく要因が水蒸気量温の上昇により飽差が大きくなったことで森の持つ水分

0.3
0.1

気温の差は比例しておらず、日の出後に気温差がついた
後、水蒸気量の差がつくということが見えてくる。すな

水蒸気量差 (g/m³)の差が生じているのであれば、気温の差と水蒸気量の差ずである。しかし、観測結果によると、水蒸気量の差と水蒸気量（g/m3 )

* 松尾

C160

大気境界層の発達に伴う大規模乱流構造の出現状況の変化（都市近郊での観測より）
堀口光章（京大防災研）
１．はじめに

４．大規模乱流構造の出現状況

京都市近郊に位置している京都大学防災研究所宇治川オープンラボラトリーにおいて 2016 年 1 月 12日から 2 月 12 日の冬季に境界層乱流の観測を行った。
今回は，安定度が中立に近い時の大気境界層構造と組織的乱流構造（大規模乱流構造）の関係について解析した結果を報告する。

2月3日の12時以降を2時間30分ごとの時間帯に分けて検討する。各時間帯でのz/Lの値は，30分ごとの平均化時間に対して，−0.5～−0.1，−0.9～−0.1，−0.1～0.8の範囲であり，概ね中立に近かった。

３．大気境界層の鉛直構造
北寄りの風が比較的強く吹いた 2 月 3 日におけるドップラーライダーによる 10 分間平均風速（水平風速）の一日での変化を見ると，日中午後に風速が全層で時々強くなっており，鉄塔 55 m での風車型風向風速計でも 14 時 30 分からの 10 分間でこの日で最も大きい平均 7.5 m s−1 の風速値を示している。
ラジオゾンデによる観測結果（図 1）を見ると，
およそ 1200～1800 m の高さでは 10 時 30 分の観測時から常に強い風が吹いているが，高さ 1000 m 程度以
下では午後の時間帯に風速が強くなっている。なお，
これらの観測においては，午前中の時刻から気温の高度分布は高さ 2000 m 程度まで乾燥断熱減率に近く，（気温で見ると）良く鉛直混合されている。風速についてはそれより遅れて（午後に）高さ方向に一様に近くなっていることが分かる。
1800
1600

Height (m)

220
200
180
160
140
120
100
80
60
40
10
5
0
160 120 80 40

w(ms - 1)
2 u(ms - 1)
13.5
12
10.5
9
7.5
6
4.5
3

0 -40 -80 -120-160

Time (s)

図2 2016年2月3日14時42分33秒を中心として前後160秒の時間でのドップラーライダー風速成分u（等値線），
w（矢印）と超音波風速計風速成分u（折れ線グラフ）

2000

５．おわりに

1400
1200

別の日の例とも比較して大気境界層の変化と乱流構造との関係を検討する予定である。

1000
800

1030
1200
1400
1600

600
400
200
0
0

Height (m)

鉄塔の高さ 25 m に設置された超音波風速計により乱流観測を行うのと同時にドップラーライダー（Leosphere 社製 WINDCUBE WLS7）により 40 m から 220 m まで 20 m おきの高さにおける風速 3 成分を
約 4 秒おきに測定した。接地層での安定度の指標 z/L（z は測定高度，L は Obukhov の長さ）は超音波風速計による測定から評価する。
観測期間のうち 2 月 2 日と 3 日には，日中に 5 回ずつラジオゾンデ（明星電気製 GPS ゾンデ RS-11G）
を飛揚し，大気境界層の鉛直構造を観測した。

sonic-u(ms - 1)２．観測の概要

乱流変動のスケール分布を調べるために Mexican
Hat 函数を用いた連続ウェイブレット変換を行う。
12 時からと 14 時 30 分からの時間帯では，超音波風速計平均流方向風速成分 u に対するウェイブレット
分散スペクトルに大きな時間スケール（100～300秒）でピークは見られないが，17 時からの時間帯では 148 秒にピークがあり，大きなスケールの風速変動が卓越している。また，14 時 30 分からの時間帯
でもより大きな（300 秒以上）スケールでの風速変動の寄与が大きくなっている。日中午後での風速の強化に伴って，大規模な乱流構造が出現していることが分かる。
図 2 には，鉄塔での観測で風速が最も強くなった
時間に近い 14 時 43 分頃に見られた乱流構造の例を
ドップラーライダー風速成分 u，w（w：鉛直方向風速成分）と超音波風速計風速成分 u により示す。上昇する動きを示す弱風域の後に下降する強風域が見られ，中立に近い状態での（強風の）大規模乱流構造に対応していると考えられる。

2

4

6

謝辞

8 10 12 14 16Wind Speed (ms-1)

図 1 2016 年 2 月 3 日の各時刻におけるラジオゾンデ観測から得られた風速高度分布

本研究は JSPS 科研費 26282107（研究代表者：竹見哲也（京大防災研））の助成のもと実施したものである。また，観測などについて，京都大学防災研究所附属流域災害研究センターその他の方々のご協力を得た。ここに記して謝意を表する。

― 146 ―

C161

名古屋港で観測された夏季海陸風のホドグラフの鉛直分布（その 2）*永尾一平 1，菊本雄紀 1,2，河合 慶 1，長田和雄 1，柴田 隆 1，甲斐憲次 1（1:名大院環境, 2:舞鶴市役所)
1．はじめに
名大理学部 3 年生の実習として，名古屋港において測風気球（以下，パイバル）の追跡により，風の鉛直分布の 24 時間観測を実施している．地上風のホドグラフは伊勢湾東側で反時計回り（CCW）回転，西側で時計回り（CW）回転を示すが Sakazaki & Fujiwara (2008)，名
古屋港はその中間に位置する．海陸風発生時の風のホド
グラフの形状と回転方向の鉛直分布を調べ，その特徴をもたらした条件を調べた．
2．使用データ2010 年 7 月 17 日，2011 年 7 月 16 日の各正午から翌日の正午まで，ヘリウムを充填したパイバル（2.5m/s で上昇）を 1 時間毎に 10 秒間隔で追跡し，鉛直方向に約25m 間隔の風の鉛直分布を得た．解析には，名古屋地方
気象台で観測しているウインドプロファイラの風データ，
およびメソ客観解析（MANAL）の風と気圧データ，中部地方の気象官署の海面気圧データを使用した．
3．結果と考察海陸風：2 回の観測期間に得られた風速の南北成分の日平均からの偏差 v’を調和解析し，1 日周期成分の時間高度分布を求めた．図 1 に名古屋のウインドプロファイラの風の結果を示す．1 日目の 12 時～22 時に約 1000m 以下
で南風，約 1500m 以上で北風が吹き，午前 0 時～10 時に約 1000m 以下で北風，約 1500m 以上で南風が吹いており，それぞれ海風と反流，陸風と反流と考えられる．

は，気圧傾度力の振幅の鉛直分布と同様に地上付近が最も大きく，海陸風が吹きやすい条件であった．
4. まとめ海風や陸風が吹く下層は，気圧傾度力の振幅が大きく，
気圧傾度力ベクトルも図には示していないが CCW 回転であること，そして地上の摩擦が大きいことにより，風のホドグラフが CCW 回転となる．高度が増すにつれて気圧傾度力の振幅が小さくなり，コリオリ力の寄与が相対的に大きくなった結果，風のホドグラフが CW 回転に反転したと考えられる．

図 1：風の南北成分の時間高度分布（名古屋のウインドプロファ
イラの風）．左が 2010 年，右が 2011 年の各観測期間の結果．

風のホドグラフの形状と回転方向： 図 2 に 2011 年の観図 2：2011 年の観測期間の風のホドグラフの形状と回転方向を
測期間の風速の東西，南北成分の各偏差 u’, v’の調和解析
示すパラメータの鉛直分布．左から離心率、長軸傾斜角、回転により得られた 1 日周期の風のホドグラフの形状（離心 方向．パイバル（●），ウインドプロファイラ（■），MANAL率、長軸の傾斜角）と，u’と v’の位相差を示す（これはホ （△）の各風データから求めたもの．
ドグラフの回転方向を示す一つの指標となる場合があり，正の値は CCW 回転，負の値は CW 回転）．海風や陸風が吹く下層でやや丸みを持ち（離心率が 0.7～0.8）、長軸の走向が南西－北東の CCW 回転のホドグラフであり，反流が吹く高度では，長軸の走向が南北（やや北西－南東）で細長く、CW 回転のホドグラフであった．
大気場の条件：図 3 に運動方程式の各項の大きさの鉛直分布を示す．このうち摩擦力は，観測値と線形の運動方
程式の解析解から得られた計算値の差を最小にする
Rayleigh 摩擦係数を求め，その係数に風速を掛けたものである．図に示していないが，気温勾配の日変化の振幅

図 3：2011 年の観測期間に解析された気圧傾度力項（●），移流項（○），コリオリ力項（◇），そして摩擦項（▲）の各大きさの鉛直分布．左が東西成分，右が南北成分．

1― 147 ―

C162

岩手雫石盆地で発生する霧のドローンによる観測

地表からの高度（㼙）㻌

○名越利幸・石森明洋（岩手大教育）
 
１．はじめに
岩手県雫石盆地は， 月と  月に濃霧の発生が数多くなる．しかし，その発生頻度や構造に関する先行研究は行われていないそこで，本研究ではその霧の鉛直構造をドローンを利用した気温・湿度の観測により解明することを目的に調査したので，以下報告する．

２．調査の手法
１）各気象要素の鉛直分布の観測手法
 放球型と係留型に二分される。放球型は消耗品費がかかる点，係留型は充填するヘリウムの消費と備品費が高額である点がそれぞれ欠点である．
２）ドローンによる気象観測
図  高度 P 上空からの霧の様子（東向き，盛岡方向）
近年急速に発達している小型の無人航空機（以２）霧の様子下：ドローン）を活用することで，バッテリーの地上付近まで霧が発生している状況下で，ドロ充電費用のみで何度も観測できる点とドローンにーンを飛翔，約 ｍで，霧層から抜けた様子で搭載されたカメラによって現象の撮影ができる点ある．東向き，盛岡方向を向いている．写真右中がメリットである．そこで，ドローン飛翔による央に，生森山があり，霧層の上限を物理的に推測
気象観測法の試行を行った．
することが出来る．
３）ドローンによる気象観測法の試行
600
使 用 す る ド ロ ー ン は '-, 社 製 の 3KDQWRP

9,6,21である．
気温･湿度･気圧の測器は 7 ' 社製
500
つの地点で防風林がある家の割合は
表１の通りでの 758 おんどとり 以下：758 を使用した．
あった。４つのすべての地点で８割を超える防風400758 は気温・湿度・気圧の３チャンネルを任意林が存在することがわかった．
の間隔で  回分自動保存するものである．測定300２）防風林の向き
間隔は，最低の  秒とした．ドローンの脚部に凧
200各地点の防風林の向きを調査し， 方位別の頻
ひもで測器をつり下げ，鉛直方向に飛行させた．
度を求めた。
図３は，地点①での方位を示してい高度は，地上との気圧差から算出した．また，
100
る。西→北西→北の順になっていることがわかる。

年４月３０日に実施した予備観測において，ドロ0
冬の北西風に対する構えと考えられる．
-0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8 3.0 3.2 3.4 3.6 3.8ーンによる鉛直方向の気温・湿度測定が可能であ
気温（℃）㻌
図３ 防風林の方角毎の頻度（）
ると判断した．
年月日濃霧発生時の鉛直気温分布
４．奥羽山脈沿のＶ字谷による地狭風の現地調査
一方，観測実施当時施行されていた旧航空法に 図２ 濃霧発生時の鉛直気温分布（ 年  月  日）
よるドローンの飛行は最高２５０P までと規定さ
３）気温の鉛直分布
れていた．本観測に際し，国土交通省東京交通局
 境界層内の放射冷却による逆転層下部が，霧層
航空管制運航情報官と空域調整を実施し，地表か内で一律の気温となっている（図２）。四角で囲
ら７００P までの高度においての飛行許可を取得
った高度が霧層である。その上限とドローンからした上で観測を実施した．
の上限がほぼ一致した。
４）観測場所
飛行地点は，ドローンの安全飛行の観点から選４．まとめ
定を行い，秋田新幹線雫石駅近傍の稲作地の御所
 データロガー付き簡易気象観測測器で，ドロー湖より地点とした．
ンに搭載し，上昇・下降させて測定した。結果，○雫石町麁津田（地表） 【標高：P】
霧層内の構造を調査することが可能である。当日
 
は，湿度データも提示しながら報告する。
３．調査結果○本研究は（科研費：，代表者：名越利幸）によった。
１） 年  月  日霧有りの事例― 148 ―

C163

大阪における海風の長期変動とその要因
＊北城佑記（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．緒言
 海風には，日中の陸上の気温上昇を緩和する効果があり，大阪市はヒートアイランド対策として，海風を市街地へ導く「風の道」の施策を推進している．一方，近年の都市化による陸上
気温の上昇と地表面摩擦の増大により，海風の内陸への進行が遅れることが知られている<RVKLNDGRDQG.RQGR .XVDNDHWDO．
 ．山本  は， 年から  年の
大阪府大気汚染常時監視システムの風向・風速
データを解析して，大阪に吹く海風が約  年間で  時間程度遅れていることを明らかにした．本研究では，解析期間を延長し， 年から  年までの大阪に吹く海風の長期変動の特徴を調べた．そして，その変動をもたらす要因として，都市温暖化や土地利用変化との関係を調べた．

２．方法
大阪管区気象台と大阪府大気汚染常時監視システムの合計  地点の地上気象観測データを使用した．山本  を参考に， 月  日から  月  日の大阪管区気象台のデータにおいて日平均雲量が  以下，日平均風速 PV
以下の日を夏季晴天日として選択した．南南西から北北西の西寄りの風向の風を海風と定義
し， 年から  年の期間を  年または 
年の期間に分けて，各期間の晴天日において海風が記録された割合を  時間ごとに算出した．
地点ごとに風速分布や風向分布を調べ，晴天日の選択条件や海風の定義を変えた場合についても同様に海風の割合を調べた．夜間の都市温暖化による陸上気圧の低下の影響を調べるた
め，午前  時から正午までの海風の風上と風下の地域の気温差の長期変化を調べた．国土数値
情報の  年から  年の土地利用細部メ
ッシュデータを用いて，大阪府周辺の土地利用の変化が海風の長期変動に与える影響を検討した．

３．結果と考察  年ごとの期間に分けて夏季晴天日の海風の割合を計算した結果は，山本  の結果と概ね一致した． 年ごとの期間に分けて算出した海風の割合は， 年 年が最も海風の吹き始めの時刻が遅れ  地点中  地点 ，
次いで  年 年が遅れ  地点 ，
年 年が最も早く  地点 ， 年
年が午後に最も海風の割合が下がる  地点という傾向があった．この傾向を示した寝屋川
市役所の結果を図  に示す．風向分布から海風の通り道になっていると考えられる海に近い
都市中心部の国設大阪と内陸部の東大阪市旭町庁舎の晴天日午前中の気温差は， 年
 年が最も大きく，次いで  年 年が大きかった．これより， 年ごろまでは都市中心部の温暖化が顕著であったが， 年
ごろから都市域の拡大に伴い，内陸部でも温暖化が進行したと考えられる．それにより，海風の吹き始めの時刻に影響した可能性が考えら
れる．

４．結言
海風の遅れは  年代から  年頃にかけて最も進行し，この要因として大阪湾沿岸部の都市化による影響が大きいと考えられた．
 年以降は都市域が拡大し，内陸においても都市温暖化が進み，都市中心部と内陸との気温差が縮まることで海風の吹き始めの時刻が早まったと考えられる．


図 1.寝屋川市役所における夏季晴天日の海風の割合の時間変化．10 年ごとの期間に分けて示す：1975-1984(実線)，1985-1994(点線)，
1995-2004(破線)，2005-2014(一点鎖線)．

― 149 ―

C164
秋田県北部沿岸での海上風観測に見られる冬季における海上風の乱れについて
大塚清敏・榎木康太（大林組技術研究所）
１．はじめに  風力発電において，風の乱れは発電効率の低下や風車の疲労損傷等の観点から重要な
風況関連量のひとつである。筆者らは秋田県能代港の港湾内 北防波堤上 で， 年間の海上風観測を行った。観測では，特に冬の季節風の時期に日本海からの風に，乱れの大きなデータ 乱流強度で 超がたびたび観測された。海上には地面の起伏や障害物等の大きな粗度要素がないため，海からの風の乱
れは気象的要因による可能性が高い。ここでは，風観測で得られた  分毎の水平風速の標準偏差について，気象的要因との関連で考察した結果を示す。
２．観測概要  観測地点は，ほぼ南北走行の海岸から西へ約 NP 沖の海上である。観測期間は 年  月  日～ 年  月  日で，観測には  杯風速計・矢羽根風向計 米国 15* 社製）を用いた。観測要素は  分間の水平風速・風向平均値および，
分毎の水平風速標準偏差である。観測高度は，平均
海水面＋PPP の  高度とした。測器は金属性支柱に水平アームで支柱直径の約  倍離した位置に取り付けた。
３．観測結果と考察   図  に  年  月の高度
P の  分間平均風速と風向の時系列を示す。～°の西よりの風向で風速が PV を超えている期間が多く，冬季季節風の影響と見られる。図 は，同じ期間・高度の  分毎の風速標準偏差の時系列である。標準偏差は風速と同様に西よりの風向で

図 1 風向・風速の時系列(10 分毎).横軸の数字は日.

大きい。また， 分値の小刻みな変動も西よりの風で顕著になっている。図  には，観測点でのレーダ
ー雨量  分毎 ，メソ客観解析値に基づく静的エネ
ルギー 乾燥，湿潤，豊和湿潤 鉛直分布から見積もった対流可能高さ  時間毎 も併せて示す。 ここでは 667 データは利用せず，大気の熱力学量のみから求めたため，不安定時には実際より低く見積もられている可能性はある。 標準偏差の時間的な変動は，降水の有無やその強さとの関連が示唆され，メソ客観から求めた対流高度の時間変化傾向ともよく対応している。そのため，日本海からの風の乱れは季節
風の対流による部分が少なくないと見られる。
洋上風力発電においては，平均，変動合わせ洋上風況の適切な把握は不可欠である。直接的な海上観
測がない海域では，気象モデル等で推定する必要がある。そこで  年  月の期間，:5) を用いた計算を行い，出力から診断的に得られる風の乱れに関連する量について，今回の観測値との関連を予備的に調べてみた。秋田県能代周囲を含む  段階ネスティ
ングの最内領域は水平 NP 格子である。図  に観測点を含む格子について， 分間平均された時系列の結果を示す。図には，観測値 ① :5) の境界層モデ
ル 0<- の乱流運動エネルギーから乱れの等方性を仮定して時間刻み毎に形式的に標準偏差に換算し 分間平均したもの 線② ②に :5) 計算の格子スケール水平風速の  分間の標準偏差を加えたもの ②＋③として表示 が示されている。
 境界層モデルのみ ② では，西風時は観測より明らかに小さい。格子スケールの変動を加えると観測値の大きさに近づいている。図  は季節風が発達した日の :5) 降水量分で，帯状構造が明瞭であり，帯状の対流が風速乱れに関与している可能性が高い。今回の検討だけでは十分な結論は出せないが，気象モデルを利用した海上の乱れの程度の把握の可能性につながるものと考える。※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）の共同研究業務の結果得られたものです。

図 2 風速標準偏差, 降水量, 対流高度，横軸の数字は日.
②+③

①

②
図 3 風速標準偏差の観測値(①), WRF 出力からの診断(②，③)― 150 ―

図 4 WRF 計算降水量(2015/1/7,14JST).

D151

自動車排ガス起源の二次有機エアロゾルの光吸収特性の実験的研究○中山智喜 㻝㻘㻌 藤谷雄二 㻞㻘㻌 佐藤圭 㻞㻘㻌 猪俣敏 㻞㻘㻌 森野悠 㻞㻘㻌 伏見暁洋 㻞㻘㻌
近藤美則 㻞㻘㻌 高見昭憲 㻞㻘㻌 田邊潔 㻞㻘㻌 小林伸治 㻞㻘㻌 松見豊 㻝㻌（1 名大 㻵㻿㻱㻱、㻞 国立環境研）㻌
1.㻌 はじめに布、化学成分、光学特性などの計測を行った。エア

大気エアロゾルは、太陽放射を散乱・吸収するた

ロゾルの粒径分布は走査型移動度粒径計測器

め放射収支に影響を及ぼしている。近年、短波長(SMPS) 、 化 学 成 分 は エ ア ロ ゾ ル 質 量 分 析 計

可視から紫外領域に光吸収性を持つ有機エアロゾ(AMS)により計測した。エアロゾルの光学特性につル(ブラウンカーボン)が存在し、放射収支や光化学

いては、波長 375, 405, 532, 781 nm における吸反応過程に影響を与えている可能性が指摘されて収および散乱係数を、光散乱測定機能のついた光いる[中山(2012)、Laskin ら(2015)他]。自動車排ガ

音響分光装置(PASS-3 および PAX)で、532 nm にスは、ブラックカーボン(BC)粒子や一次有機エアロ

おける消散係数をキャビティリングダウン分光装置

ゾル(POA)を直接粒子として排出するだけでなく、(CRDS)で測定した。エアロゾルのこれらの特性の種々の揮発性有機化合物(VOC)を放出する。近計 測 に お い て は 、 12 分 毎 に 流 路 を 切 り 替 え 、年、自動車排ガス中の VOC から従来考えられてい300C に加熱したサーモデニューダーを通過させるよりも多くの二次有機エアロゾル(SOA)が生成すた場合と、室温のバイパスラインを通過させた場合ることがわかってきており[Robinson ら(2007)]、での測定を交互に行った。

SOA 生成量の決定要因に関する研究が盛んに行

3. 結果と考察われている。しかし、自動車排ガス起源の SOA の酸化触媒及び粒子フィルター付きのディーゼル

光吸収特性については、ほとんど報告例がないの車の排ガス中の VOC を光酸化し、SOA を生成したが現状である。そこで本研究では、自動車排ガス

場合、波長 405nm 以下で有意な光吸収が観測さ起源の SOA の光吸収特性について調べた。

れ、光吸収に対応する複素屈折率の虚部は、波長2.㻌 実験の概要

375 nm で、0.014 と推定された。一方、同じ車両のガソリン車やディーゼル車を、シャシーダイナモメ

排ガス中の VOC に、オゾンを添加し、SOA を生成ータ上で、JC-08 試験モードで過渡走行させた。自した場合、375 nm における虚部は、0.001 と推定さ

3

動車排気を希釈したのち、6 m の反応チャンバー

れ、光酸化反応で生成する SOA に比べて小さいこに導入した。反応チャンバーに、1）紫外光を照射、とがわかった。また、ポート噴射型ガソリン車（三元2）OH の前駆体(H2O2)を添加し紫外光を照射、もし

触媒付き）の排ガス中の VOC を光酸化し、SOA をくは、3）O3 を添加することで、VOC を酸化させ、生成した場合、有意な光吸収が観測されなかった。

SOA を生成した。一部の実験においては、SOA の発表では、排ガス中の VOC の種類や、NOx 濃度、みの光学特性について調べるために、自動車排気反応過程の違いが光吸収特性に及ぼす影響につを粒子フィルターに通し、BC や POA を除去したう

いて、検討した結果を報告する予定である。

えで、反応チャンバーに導入した。反応チャンバー

文献に各種計測装置を接続し、VOC や O3, NOx, CO な
どの気相成分の濃度および、エアロゾルの粒径分

中山智喜, エアロゾル研究, 27, 13-23 (2012).
Laskin et al., Chem. Rev., 115, 4335-4382 (2015).
Robinson et al., Science, 315, 1259-1262 (2007).

― 151 ―

D152

単一粒子の光散乱全角度分布計測装置の開発と性能評価
エアロゾル粒子による放射影響推定の不確実性の低減のために *中川真秀(名古屋大学), 中山智喜(名古屋大学)笹子 宏史(名古屋大学)上田紗也子(名古屋大学),
D. S. Venables (University College Cork, Leibniz Institute for Tropospheric Research), 松見豊(名古屋大学)
スス粒子はプロパンガスの燃焼で発生させた。
1. はじめに
その後、拡散ドライヤーで水分を飛ばした粒子をエアロゾル粒子は地球の放射強制力に対して、
粒径選別(300 nm、500 nm、700 nm)し測定を行っ直接効果からも間接効果からも不確実性を与える
た。PSLを用いた結果測定値と球形を仮定した理
大きな原因である。エアロゾル粒子の直接効果に
論曲線の散乱角度分布が一致した。また、ニグロ
よる放射影響推定の不確実性を低減するためにはシン粒子の測定結果から、複素屈折率実部はLiu、エアロゾルの光学特性を正確に測定する必要がet al. (2012)に報告されているn = 1.61と整合的であある。エアロゾルの光学特性パラメータの一つとった。塩化ナトリウム粒子とスス粒子による非球
して、散乱の角度分布(位相関数)がある。散乱角
形粒子の散乱角度分布は、理想的な球形の散乱角度分布は、粒子の粒径、複素屈折率、形状に依存
度分布とは異なった。ここからPNを用いた測定でして複雑に変化する。そこで、マルチチャンネル
は非球形粒子が球状粒子と区別可能であることが型のエアロゾル散乱全角度分布同時計測装置 （ ポ分かった。
ーラーネフェロメータ , P N ） を開発した1)。散乱
4. 外気エアロゾル粒子の測定
角度分布は入射光の偏光方向により異なる た め、
PNを使用すると単一粒子について平行偏光と垂直2014年2月26日に名古屋大学東山キャンパス
偏光を同時に測定できる。本研究では単一粒子の(3509N, 13658E, 60 m asl) において実大気エア
散乱角度分布を計測することで、粒子の形状 、 及ロゾルの測定を行った。取り込まれた粒子は拡散
び複素屈折率に関する情報を得た。PNを用いた測ドライヤー、DMA, APMの順に通し、水分を飛ば定により、粒子を分類できる可能性があることをした粒子を粒径選別(500 nm)した後、PNで測定し明らかにしたので報告する。
た。DMAとAPMを組み合わせることで異なる有2. 計測装置の概要
効密度の粒子を選別した。同じ粒径でも有効密度が異なれば、形状に差がでると考えられる。この開発した装置はYAGレーザーの第二高調波の波ため、有効密度の条件を変え、PNによる測定でど
長532 nmのレーザー光を使用しており、エアロゾのような違いが出るのか比較検討した。球形に近ル粒子が流れる導入管を二重にし、外側にシース
い散乱角度分布が得られた有効密度が1.4 g/ccの場
フローを流すことで、導入された粒子の空間的な合は、無機塩や有機物粒子であると推定した。一広がりを抑えている。粒子は検出器中心でレーザ方、非球形に近い散乱角度分布が得られた0.3 g/cc
ーと当たり、その散乱光強度が前方散乱11.7度かの場合は、鎖状構造を持つ煤粒子であると推定し
ら後方散乱168.3度まで約7.8度の角度分解能で検た。また、電子顕微鏡分析用のサンプリングも同出される。本装置では、レーザー光の偏光面と垂時に行った。インパクターをDMAとAPMの後ろ
直および平行面上の散乱光の角度分布が同時に測に設置し、粒径選別した粒子をサンプリングした。
定できる。また、時間平均した多粒子の光散乱角
電顕画像から推定した粒子の形状と、個別粒子の度分布を測定することができるだけでなく、100
散乱角度分布との比較を行った。この結果からPN
Hzという高い時間分解能の計測により１つ１つのを用いた測定では非球形粒子が球状粒子と区別可粒子の水平垂直偏光面の角度分解散乱強度を測定能であることが分かった。
できる。この装置を使用してMie散乱領域での散1)
M. Nakagawa, T. Nakayama, H. Sasago, S. Ueda, D.
乱の角度分布を測定した。
S. Venables, and Y. Matsumi, (2016), Aerosol
3. 標準試料を用いた試験
Sci.Technol., 50:392-404
球形標準粒子(PSL) (直径299 nm,499nm,707nm)
をネブライザーでエアロゾル化し、拡散ドライヤ
ーで水分を飛ばした粒子を粒径選別した。粒径選
別はDMA (微分型静電気分級装置)とAPM (エアロゾル質量分級装置) を組み合わせて行った。その後、PNに導入し散乱角度分布を計測した。
複素屈折率の推定のために光吸収性の球形粒子であるニグロシンの散乱角度分布の計測を行った。また、形状の違いや光吸収性による影響について調べるため、非球形粒子である塩化ナトリウ
ム粒子とスス粒子に関しても散乱角度分布の計測 Figure 1. Schematic view of the P N . Scattered incident
Nd:YAG laser light from single particles was measured inを行った。ニグロシンと塩化ナトリウム粒子は
planes either parallel or perpendicular to the laser polarization.
PSLと同様にネブライザーでエアロゾル化した。

― 152 ―

D153

広帯域放射伝達モデル MstrnX の気体吸収テーブルの更新*

関口美保（東京海洋大学 学術研究院）

1. はじめに状態と二酸化炭素４倍増状態での大気上端上向

広帯域放射伝達モデル MstrnX [Sekiguchi and
Nakajima, JQSRT, 2008]は、東京大学大気海洋研究

き放射フラックスの波長分布を比較したところ、強吸収帯である 15µm の周辺領域、13 – 14 µm 及所・国立環境研究所・海洋研究開発機構が共同でび 16 – 17 µm 付近に差が顕著に現れている。二酸

開発している全球気候モデル(MIROC)や東京大

化炭素の吸収が強い中心波長領域よりも吸収の学大気海洋研究所と海洋研究開発機構による全弱い領域で差が大きくなっていることがわかる。

球非静力正 20 面体大気モデル(NICAM)、名古屋

すなわち前者の領域では吸収が飽和しており、後大学と高度情報科学技術研究機構による領域雲者の領域では吸収が非線形に増加していると考解像モデル(CReSS)など様々な気象・気候モデル

えられることから、前章での推察が支持されるこに導入されている。放射コード比較プロジェクトとがわかった。

CIRC に参加し、結果を精査したところ、二酸化

これを踏まえ、気体吸収テーブルの更新を試み

炭素４倍増の大気状態での再現性が悪いことがた。本更新ではこれまでの標準状態、温暖化状態判明した。本研究では、４倍増状態の再現性向上に加え、二酸化炭素４倍増の大気状態に合わせてのため、MstrnX の気体吸収テーブルについて主に行ったが、フラックスの誤差が大きいバンドもあ更新を行った。

ったため、二酸化炭素の吸収帯を含むバンドだけではなく、近赤外~赤外領域のバンドについて更2. ブロードバンドモデル MstrnX新を行った。

ブロードバンドモデル Mstrn は、東大で開発さまた、この更新において、気体吸収線データベ

れ、様々な気象・気候モデルに導入されている

ースも HITRAN2004 から HITRAN2012 に更新し（ http://www.ccsr.u-tokyo.ac.jp/~clastr/ か ら ダ ウ ン

た。最適化の手法においては、設定する初期値をロード可）。最新版は ver. X(10)であり、気体吸収

二通り（completely correlated および uncompletely

ファイルは用途別に３種類用意されている（表correlated）、最適化中に積分点を減らしていく方１）。気体吸収テーブルは各バンドで相関 k-分布法と増加させる方法の二通り、計四通り行い、最法を採用し、これの積分点と重みについて最適化も差の少ないものを選択した上で、放射強制力のを行っているが、最適化の基準値として使用する

誤差が 0.1W/m2 以下の結果を採用した。これより、大気状態は標準状態と温暖化状態（温暖化対応の温暖化実験用の気体吸収テーブルは 29 バンド 111

場合に適用）としていた。ここでいう温暖化状態点から、29 バンド 147 点に更新された。どのバンにおいては二酸化炭素の濃度は倍増状態であっドでも誤差が小さくなり、４倍増状態での再現性たため、４倍増状態には対応できていないのではが向上したことがわかった。

ないかと推察された。
表１：MstrnX のバンド数と気体吸収テーブルの設定
band/
	
 
最適化	
  温暖化対応許容される誤差
points	 flux
加熱率 高度[km][W/m2][K/day]
0.1

50

×

温暖化用	
 29/111 0.5/1.0

0.05/0.1

70

○

化学計算	
 31/126 0.5/1.0

0.05/0.1

70

○

低解像度	
 18/40

1.0

4. 今後の課題
今回の更新では、近赤外~赤外域のバンドについて更新を行った。紫外~可視域においても更新を行い、本大会で結果を発表する予定である。また、太陽入射と地球からの射出の双方を考慮すべ
き波長領域では、最適化の収束が悪く、良い結果が得られなかった。原因の一つに天頂角の依存性が考えられる。伝達過程を別の取り扱いにする等、

3. 気体吸収テーブルの更新
まず、再現性が悪い原因の推定を行った。標準

更なる精度向上に向けて検討を重ねる。

― 153 ―

D154

多視野角・多重散乱偏光ライダーによる粒子タイプ識別及び	 偏光解消度を用いた雲の相識別手法の開発	
 藤川	
 雅大 1,	
 岡本 創 1,	 佐藤 可織 1,	
 西澤 智明 2,	
 杉本 伸夫 2,	
 神 慶孝 2,工藤	
 玲 3	
 

*

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. はじめに	  ライダーは小さい粒子に対して感度が高く、雲の観測に非常に有効な観測手段であるが、通常の地上設置ライダーでは雲による減衰が大きいため、観測できる雲の光学的厚さが限られている。この問題に対して、これまでに広視野角の多重散乱ライダーの開発が行われている(Davis 2008 など)。
しかし、これらのライダーでは雲の相識別や微物
理特性の抽出に有効である偏光解消度の情報を取得することができないため、相識別が可能でなく、また雲微物理特性の解析が十分に行われていなかった。
	  本研究に用いられる多視野角多重散乱偏光ライ
ダー(MFMSPL)は、10mrad の視野角を持つ鏡筒
を平行と垂直成分用の 2 本を、10mrad ずつ傾けて合計８チャンネルでの独立した観測を行い、多視野角化することで、広視野角で減衰後方散乱と偏光解消度を同時に観測することが可能である。本大会では、MFMSPL の 8 チャンネルの情報を利用
して、雨、雲(氷粒子や水粒子)、エアロゾル識別手法の開発を行なった結果について発表する。

2. 粒子タイプ識別の手法

	  MFMSPL は国立環境研究所にて 2014 年 6 月 7日より連続観測を開始している。
	  まず、各チャンネルの最低検出感度を求め、ノイズや完全に減衰した信号から雲やエアロゾルとして有意な信号を取り出すノイズマスクの開発を行った。MFMSPL では衛星と同等の大きさの多重散乱の影響を受けた信号を観測することになり、通常の地上型ライダーではライダー光が完全に減衰するような領域についても信号が得られる。そのようなライダー光の減衰の大きな領域における雲検出スキームの開発を行った。まず、Ch.1 を用いて雲底を検出する。観測船「みらい」による先行研究(Okamoto et al. 2007)により算出された後
方散乱係数の閾値に加え、後方散乱係数の鉛直方向の微係数も考慮して雲底判定を行い、雲底より上の高度における有意な信号を雲とした。この時、傾斜角が大きいチャンネルでは Ch.1 と比較して雲頂高度が高く検出される。これは多重散乱光の影
響を外側のチャンネルほど多く受けるからである。
雲底下においては Ch.3~8 で有意な信号が雲底から連続していれば雨とし、エアロゾルと区別の区別を行った。

3. 解析結果と展望	  解析例として、2015 年 3 月 6 日にて得られたノイズマスク後の減衰後方散乱の時間高度断面図と粒子タイプ識別結果を示した(図１)。期間後半において、降水が検出されていることがわかる。今後は全てのチャンネルの減衰後方散乱係数と偏光解消度(図２)を組み合わせた雲の相や氷粒子形状の判別手法の開発を行う。また、雲レーダを用いた粒子タイプ識別結果の検証を実施した結果についても発表する予定である。
謝辞：本研究は科学研究費補助金 基盤研究(A)：25247078 の助成を受けたものです。

図 1. (左) 2015 年 3 月 6 日に MFMSPL の Ch.1 によって取得された有意信号の後方散乱係数の時間高度断面図。	
  (右)粒子タイプ識別結果。

図 2. (左) 2015 年 3 月 6 日に MFMSPL によって取得された真上チャンネルの偏光解消度の時間高度断面図。	
  (右)10mrad 傾けたチャンネルの偏光解消度。

― 154 ―

D155

衛星・地上型アクティブセンサによるニーオールスンの雲物理量の統計解析*太田 晃平, 岡本 創, 佐藤 可織（九大応力研）, 鷹野敏明(千葉大),
塩原匡貴(極地研), 矢吹正教(京大)1. はじめに北極域の海氷面積の増減に対して、雲の放射過程が影響すると考えられている。その評価には雲の微
物理特性の鉛直分布が必要となり、それには原理的にアクティブセンサが適している。一方衛星型である CloudSat および CALIPSO は一定時刻のデータしか得られず、また雲底付近の観測に不確定性がある。ニーオールスンでは地上型である雲レーダ
FALCON-A,偏光マイクロパルスライダ PMPL が稼働しており詳細な時間分解能のデータの取得が行われているが、上層雲の観測に不確定性がある。本研
究では、まず地上と衛星搭載アクティブセンサの同期観測データを利用した校正に関して解析を実施し、さらにこれらを複合利用した統計解析、雲物理量解
析、それらを用いた雲の地表面における放射効果解
析、そして海氷の変化に対する雲の放射効果の解明を目標とする。
2. 解析手法
CloudSat 衛星は 94GHz 雲レーダを搭載し、雲からのレーダ反射因子 dBZe の観測を行っている。
CALIPSO 衛星に搭載された CALIOP センサは、波長 532nm と 1064nm における減衰後方散乱係数と、波長 532nm における偏光解消度の観測を行っている。雲検出には KU-Mask[Hagihara et al., 2010]を改良したものを利用した。GRENE 北極気候変動事
業において、ニーオールスンでは 2013 年より地上型のレーダとライダの同時観測が行われている。
FALCON-A は 95GHz レーダでレーダ反射因子の観測を行っている。PMPL は波長 523.5nm における減衰後方散乱係数と偏光解消度の観測を行っている。
雲検出は Hagihara et al., [2010]の方法を改良したものを用いた。
今回 2013 年 10 月 13 日から 2014 年 3 月 24 日の期間で、CloudSat 軌道がニーオールスン観測サイ
トから 10km 以内に入った計 13 シーンのデータを抽出し、そのシーンの時間に最近接した地上データと比較した。
3.解析結果
地上と衛星の同時観測の 13 シーンにおける、CloudSat と FALCON-A で雲判定された鉛直ビンの dBZe の高度別の平均値を求めた。FALCON-A
降雨判定を行ない、降雨のある場合とない場合に分けて解析した。図 1 は降雨なしの 10 シーンの解析結果である。高度 2.5km 付近までは CloudSat の校
正精度の範囲内で良い対応を示していた。それより高高度では雲のエコーが FALCON-A の最低検出感
度以下であったため対応していないと考えられる。
CloudSat は高度 9km 付近まで雲を検出しており、下層と上層で極大を持つ形をしていた。10 シーンの統計であるため不確定性が大きいが、2013 年から2014 年の 64 シーンで CALIPSO により雲出現頻度分布を求めた図に近い形であった。低高度の水雲と、高高度の氷雲が卓越しているシーンが多く含まれていた可能性がある。図 2 は降雨判定された 3 シーンの結果である。減衰補正前の FALCON-A のデータ
は、CloudSat の値を過小評価していた。降雨時には FALCON-A の値はレドーム上についた降雨減衰の影響等があると考え、約＋10dB の減衰補正を行うと [Okamoto et al., 2007]、CloudSat の値とよい一致を示した。これらの結果は地上の雲レーダとの比較が衛星搭載雲レーダの検証の手段となり得る事を示している。
CALIPSO と PMPL の上記と同様な比較解析結果
や、これらのセンサから得られる雲微物理量や、北極域の特徴である下層雲の持続時間の長さ、これらの雲による短波と長波の影響、海氷面積と雲のこれらの物理特性との関係性についても発表する予定である。

図１. 2013 年 10 月 13 日から 2014 年 3 月 24 日の期間に CloudSat 軌道がニーオールスンから 10km 以内の距離にある事例で、降雨が検出されなかったデータに対するCloudSat と FALCON-A の高度別レーダ反射因子の平均
値の比較。

図２
較。

図１と同様だが下層で降水が検出された場合の比謝辞：本研究は JSPS 科研費 25247078,15K17762,文部科
学省 GRENE 北極気候変動研究事業、及び Arcs 北極域研究推進プロジェクトの助成を受けたものです。

― 155 ―

D156

衛星搭載ライダを用いた新しい水雲プロダクト
佐 藤 可 織 *、 岡 本 創 、 片 桐 秀 一 郎(九 大 応 力 研 )、 石 元 裕 史 (気 象 研 )1. はじめに
図には、開発したライダの物理モデルで推定
これまでにCloudSat衛星搭載の雲レーダ、 した偏光解消度とモンテカルロ計算から求CALIPSO 衛 星 搭 載 の 2 波 長 偏 光 ラ イ ダ
CALIOPを複合的に利用した様々な雲微物
理特性の抽出手法の開発が行われてきている。しかし、主にライダ単独で感度がある水
雲や過冷却水滴の微物理特性の鉛直分布に関しては、CALIOPを十分に活かした解析は未だ行われていない。この背景には、後方散乱係数や偏光解消度は微物理特性の鉛直構造に依存し、単純にその層の微物理特性に対応しているわけではないが、これまでに提案された衛星ライダのフォワード計算手法では、特に偏光解消度の鉛直構造の解析が行えていないといった課題がある。

めたものとの比較を行った結果を示した。異なるライダの仕様について求めた偏光解消
度の特徴が、新しいスキームで良く捉えられている事がわかった。また鉛直不均質な雲微

物理特性抽出には、
時間の遅れのないライダ
信号と時間の遅れのあるものを別々に評価し、考慮する必要があり、その再現性も同様に確認にした。
今後は、開発した物理モデルの検証及びそれを用いた雲解析の感度実験をさらに進める予定である。また、CALIPSOデータの解析に関しては、ライダ光の減衰領域における雲検出と相識別を改善する手法の開発も行われており[片桐他、日本気象学会秋季大会
2016]、そのデータへの適用も予定している。

2. 手法と結果
衛星ライダの水雲の解析手法として、以前
ライダの多重散乱効果を考慮したモンテカ
ルロベースの解析手法[Sato et al., 2016]を提案し、実際の衛星データのリトリーバルを行ったが、本研究では、新たにライダ多重散
乱過程の物理モデルを作成し、地上多重散乱
偏光ライダ(MFMSPL)や、CALIPSO衛星、
EarthCARE衛星搭載ライダの異なる仕様や、微物理特性の鉛直分布を考慮することができ、光学的に薄い雲域から厚い所までを統一的に取り扱う汎用性のある高速なフォワー
ド計算手法の開発を行った。
図
謝辞：本研究は JSPS 科研費 25247078、15K17762 の助成を受けたものです。

モンテカルロ法とライダ物理モデル(LMP)で求めた偏光解消度の比較。CALIPSO 衛星の仕様に対してそれぞれ
左)ビームダイバージェンス、右)FOV を変化させたものについて計算した結果。

― 156 ―D157

CALIOP データを用いた雲マスクプロダクトの改訂*

片桐 秀一郎, 岡本 創, 佐藤 可織, 藤川 雅大 （九大応力研）

1.

Introduction
雲の鉛直分布およびその微物理特性を知ることは、雲による放射収支の評価、更にはエアロゾルと雲の相互作用を通した放射収支の変調の把握等の、重要な意義を持っている。しかし、雲の鉛直分布に関する各研究グループの解析結果もまだ収束しているとは言えず、その先にある粒子タイプ識別などの解析も当然影響を受けている。本研究では、これまで用いられてきた雲マスクアルゴリズム (KU-Mask：
Kyushu University cloud Mask) [Hagihara et al.,2010] を、より精緻なものとすることを目的として、その改良を行っている。また、本研究は今後打ち上げが予定されている EarthCARE 衛星のデータ解析
アルゴリズムの開発も兼ねており、そのデータを用いた雲微物理特性プロダクト導出を念頭に置いたものである。

比較して紹介したい。
Acknowledgement：CALIPSO データの収集では国立環境研究所・清水厚博士、及川栄治博士に協力頂きました。本研究は宇宙航空研究開発機構（JAXA）
による EarthCARE プロジェクトの助成を受けたも
のです。

2.

Lidar data
今 回 、 本 研 究 で は CALIOP 取 得 の デ ー タ（ CAL_LID_L1-ValStage1-V3-30 ） の 高 高 度 領 域
図１ 40km 付近でのノイズの標準偏差。15x15 ピクセル
（40km 付近）の、シグナルから得られるノイズのから算出。
標準偏差を元に解析を行った。CALIPSO チームの解析では高度 20km 付近のノイズを参考にしており、そのノイズには大気からの情報も含まれると考えられる。実際、高度 40km 付近と 30km 付近でのノイズの標準偏差は２倍ほど大きくなっていた。図１、２に高度 40km での１グラニュール内の標準偏差と平均ノイズを示す。
3.

Analysis
本解析では、標準偏差を用いたノイズ・スクリー
ニングを行うと共に、コヒーレントテストを用いてノイズの除去を行い、雲域を抽出した。下層においては大気分子による後方散乱係数を考慮している。
図３に本解析の例（南極大陸の雲のマスク）を示す。
図中下層に見える白い部分は南極の表面であり、その上に雲がマスクされている。発表では、これらの結果を、KU-Mask [Hagihara et al., 2010]の結果と

図２ 40km 付近でのノイズの平均値。15x15 ピクセルから算出。

図３ CALIPOP データ（CAL_LID_L1-ValStage1-V3-30.2015-04-14T08-39-08ZD）に雲マスクアルゴリ
ズムを適応した例。上図は南極上の雲をマスクしたもの。

― 157 ―

D158
μ-CT データから得られた積雪粒子の形状と粒子光散乱特性の計算*石元裕史 1, 山口 悟 2, 安達 聖 2, 青木輝夫 3,1, 谷川朋範 1, 増田一彦 4
1:気象研究所, 2:防災科学技術研究所, 3:岡山大学自然科学, 4:気象衛星センター(SSA)について、サンプル全体の SSA と同じ SSA

1. はじめに新しい積雪の衛星リモートセンシングアルゴリを持つ粒子をサンプル内の代表的な粒子と考えた。

ズムでは可視－近赤外における複数のチャンネル観
測値を用いて積雪の融解過程に重要な積雪粒径や不純物濃度を推定する。高精度のリトリーバルを実現するためには放射伝達計算に用いる積雪粒子モデルの形状を現実に近いものにする必要がある。これまでの研究から積雪 BRDF 計算に２種類の非球形粒子モデルを粒子サイズに対して使い分けることで、その場計測による粒径観測結果をよく再現するリト
リーバル結果が得られることがわかった（青木ほか
気象学会 2015 春 A164）。これら粒子モデルは目視による積雪粒子の形状にある程度整合したものであ

図 2：サンプルμ-CT データから抽出した雪粒子の SSA 頻度分布。矢印はサンプル全体の SSA 値。

るが融解を含む様々な物理過程を経た全ての積雪粒子に対応しうるとは考えにくい。また放射計算において物理的に接触している粒子集合の散乱を単一粒
子同士の多重散乱として扱う far field 近似が、どのような粒子モデルの場合によく成り立つのかも明らかではない。
図 3：サンプル A と C で全体と同じ SSA を持つ粒子の例。

3. 粒子散乱特性の計算
図３で示したμ-CT 粒子の単散乱特性を幾何光学近似法(GOM)で計算した。３ヶ月経過して大きな粒
図 1：積雪 BRDF 計算に用いる粒子形状モデル。粒径およそ200μm を境にして左側（Voronoi column）と右側（Voronoi

径となった粒子（粒径 140μm, サンプル C）の散乱位相関数は同じ体積の Voronoi aggregate のそれ

aggregate）を使い分ける。

と似ており衛星リトリーバルに用いている粒子モデ

2. μ-CT データからの粒子形状の抽出

ルが妥当であることが示唆された。一方、サンプル

実際の積雪粒子の形状とその散乱特性を調べる

A の粒子（粒径 55μm）は樹枝状形状ではあるもの

ため雪のμ-CT データから積雪粒子を抽出し、そのの位相関数の特に後方散乱方向で Voronoi column

散乱特性を理論計算することを計画している。こことは違っている。この違いが生じる原因について、

では防災科学技術研究所が作成した積雪のサンプル

粒子形状の抽出方法も含め今後検討する必要がある。

μ-CT データ（生成後比較的新しいサンプル A,B と３ヶ月経過したサンプル C,D）を解析に用いた。サ
ンプル内では粒子同士が接触しているため個別粒子の抽出には接触粒子を分離させる必要がある。点集
合に離散化した氷の表面を削りながら分離判定を行い、サンプル内の最大粒子体積が全体の 10%以下になるときに接触粒子同士が分離したと考えた。個別
粒子の表面をレンダリングで定義し、単位質量中の表面積として定義される Specific Surface Area

図 4：サンプル A（左）C（右）粒子の位相関数（実線）。点線は Voronoi column（左）と Voronoi aggregate（右）謝辞: 本研究は JSPS 科研費 15H01733, 16H01772、JAXA GCOM 研究公募の助成を受けたものです。

― 158 ―

D159

自発的重力波放射とその反作用*杉本憲彦(慶大日吉物理), Riwal Plougonven (LMD, École polytechnique)1. はじめに
大気重力波は運動量を遠方まで輸送し, 中層大
気の大循環を駆動する. 中層大気の大循環は物質輸送を通して, 気候に大きな影響を与える. このため, 重力波の励起, 伝播, 散逸の諸過程の解明
は, 将来の気候変動予測の精度向上のためにも,重要な研究課題の一つになっている.
ジェット気流等からの重力波放射は自発的な重力波放射過程と呼ばれる. 近年, ダイポールを用いた数値実験により, 放射過程についての理解が進展してきた[1, 2]. しかし, 重力波放射の反作用
や解像度の依存性についての理解は十分でない.
本研究では, ダイポールからの重力波放射を再検討する. 実験設定は先行研究[3]と同じであるが,重力波放射の反作用を調べるため, 長時間の数値
実験を様々な水平解像度で行った.
2. 実験設定
数値モデルには DCPAM5-plane を用い, f 平面シ
グマ座標系で乾燥プリミティブ方程式を計算した.
計算領域は水平 3000 km×3000 km(2 重周期境界),
鉛直 20 km で, 格子点数は 128×128×80, 格子間
隔は水平に約 23.4 km, 鉛直に 250 m である.
初期値には, 準地衡系における surface modon の解 析 解 [4] を 与 え た . 先 行 研 究 [3] の 設 定 にageostrophic winds を加え, よりダイポールを安定にした. 6 つのロスビー数(Ro=0.05-0.30)で数値実験を行い,ダイポールの移動距離がほぼ等しくな
るように積分時間を設定した. 同様に, 水平粘性も各 Ro での大きさが同じになるように設定した.
Ro=0.3 については, 水平解像度を 64×64, 96×96,
192×192, 256×256 に変えた実験も行った.
3. 結果
重力波は Ro が 0.15 以上で放射された(図 1). ジ
ェットの出口付近で生じた重力波は, 高低気圧渦に巻き込まれ, ダイポールとともに移動する. 解
像度を倍にすると重力波の水平波長が小さくなり,
振幅が大きくなる(図 1 右).
重力波の振幅は Ro の約 3.49 のべきに従った(図2 左). これは先行研究[2, 3]とも整合的である. 一方, 解像度に対しては比例した(図 2 右). 鉛直解像度を変化させた実験では, このような依存性は生じない.異なる水平解像度でも, 重力波の放射が解像され, 重力波のエネルギー𝐸𝐸𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 が保存するとき,𝜌𝜌𝜌𝜌 2 𝑚𝑚2̂ 2 ) + 𝑁𝑁 2 𝜃𝜃̂ 2 ~ 𝑤𝑤
̂ ( 2 ),
𝐸𝐸𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 = (𝑢𝑢̂2 + 𝑤𝑤22
𝑘𝑘

より, 水平解像度を 2 倍(k が 2 倍)にすると w は 2倍になる. ここで鉛直波数 m を一定とした. 実際に, m は異なる解像度でほぼ変化しない.
また, 長時間積分の結果, 重力波放射の反作用
は, ダイポールの運動エネルギーに現れた. 高解像度計算では, 減少の割合にほぼ差がなくなった.
4. まとめダイポールからの自発的重力波放射を調べた.
重力波の振幅は水平解像度に比例し, 反作用はダ
イポールの運動エネルギーに現れた. 発表では,
海洋のエネルギー収支の観点からも議論したい.
詳細については, [5]をご参照いただきたい.

図 1: 21 日後のダイポール(Ro=0.3)の z=125 m 付近の鉛直速度(トーン, m/s). (左)標準実験と(右)水平解
像度倍実験. 実線のコンターは 60hPa の気圧偏差.

図 2: 重力波の(左)Ro 依存性と(右)解像度依存性. 全
成分(○), バランス成分(＊), 重力波成分(＋)を示す.
参考文献[1][2] Y. Yasuda, K. Sato, and N. Sugimoto, A
theoretical study on the spontaneous radiation of inertiagravity waves using the renormalization group method, J.
Atmos. Sci., 72, p957–983 (Part I) and p984–1009 (PartII), 2015.
[3] C. Snyder et al., Inertia-gravity waves generated withina dipole vortex, J. Atmos. Sci., 64, p4417–4431, 2007.
[4] D. J. Muraki, and C. Snyder, Vortex dipoles for surface
quasigeostrophic models, J. Atmos. Sci., 64, p2961–2967,
2007.
[5] N. Sugimoto and R. Plougonven, Generation andbackreaction of spontaneously emitted inertia-gravity
waves, Geophy. Res. Lett., 43, 3519–3525, 2016.

― 159 ―

D160
PANSY フルシステム観測に基づく昭和基地上空の対流圏・下部成層圏の重力波解析*

南原優一（東大院理）, 佐藤薫（東大院理）, 堤雅基（極地研）, 佐藤亨（京大情報）１．はじめに
重力波は主に対流圏で励起され、中層大気へ
運動量を輸送することで大気大循環を駆動する。時空間スケールが小さいため、重力波の観測は困難である。特に極域における重力波の実態把握は不十分であり、観測に基づいた定量的な解析が待たれている。昭和基地に設置された
南 極初の大型大気レーダーである PANSY レーダーは、鉛直風を含む 3 次元風速の鉛直プロ
ファイルを高精度高分解能に観測することが可能である。PANSY レーダーは 2012 年 3 月に初観測に成功し、2012 年 4 月末から部分システ
ムで連続観測を開始している。2015 年 9 月末からはフルシステムによる連続観測が開始され、部分システムによる観測と比べて、より高い高度までの高精度なデータが得られている。本研
究は PANSY レーダー連続観測データを用いて、対流圏・下部成層圏の重力波を統計的に解析する。

部成層圏の高度 15~20km 付近では慣性周期近傍の周期成分が卓越している。下部成層圏の慣性 周期に近い周期成分は冬の期間 (b) と比べて夏の期間 (a) でより明瞭である。
次に、運動量フラックスとバリアンスの結果について述べる。両成分共に、夏に比べ冬に活発な様子が見られる。これは、運動量フラック
スには明瞭な季節変化が見られない(Minamihara et al. 2016) という下部対流圏の先の研究の結果と異なる。
最後に、重力波の間欠性の結果について述べる。運動量フラックス強度の頻度分布の高度間比較から、高度が増すにつれて大きい運動量フ
ラックスの頻度が減少する様子が見られる。さらに周期成分ごとに調べたところ、短周期成分の波が大きい運動量フラックスを伴うことが分かった。
今後は、極渦の等価緯度と運動量フラックスの関係や、wavelet 解析に基づいた卓越する周期
成分の季節変化についても調べる予定である。

２．データと解析手法
解 析 期 間は フルシ ステム 観測が 行われた2015 年 10 月～2016 年 9 月の 1 年間である。観
測物理量は鉛直および東西南北各方位の視線速度である。時間データ間隔は 4 分と短いため、背景風が十分に弱い場合には、慣性周波数 (周期約 13 時間) から浮力周波数 (周期約 8分) ま
での重力波の持つほぼ全ての周波数帯を捉えることができる。
周 波 数 ス ペ ク ト ル の 推 定 に は BlackmanTukey 法を用いた。水平風の周波数スペクトルは、各視線速度の周波数スペクトルを組み合わせた精度の高い方法で推定した。水平運動量鉛
直フラックス、3 次元風速のバリアンスの推定には、Vincent and Reid (1983) の手法を用いた。
重力波の間欠性は、先行研究に倣い運動量フラックス強度の頻度分布を調べた。
３．結果
図 1 に 1 月 (a) と 5 月 (b) の PANSY レーダ
ーで観測された東西風と南北風の周波数スペ
クトルの周波数高度断面を示す。エネルギーコ
ンテント表示で示している。両月共に、上部対流圏 7~9km 付近では約数日の周期成分が、下

図 1 : 1 月 (a) と 5 月 (b) の東西風の周波数スペ
ク トル (左 ) と南北風の周波数スペクトル (右) 。
エ ネルギーコンテント表示。

― 160 ―

D161
JRA-55 を用いた北半球冬季の惑星規模波動の伝播特性解析（第５報）～2013/14 年北半球冬季に見られた東西波数 2 の卓越に着目して～原田やよい*（気象研究所），廣岡俊彦（九州大学大学院理学研究院）

２．使用データおよび解析手法
解析に用いたデータは気象庁55年長期再解析（JRA-55）である．JRA-55の３日平均場を擾乱場，
その帯状平均場を基本場として，波活動度フラックス（WAF）をPlumb(1985)に従い1958/59冬から
2013/14冬の期間の日別値を計算し，その鉛直成分(WAFZ)について100hPa，30-90°N，140°W-0°の領域平均値を求めた(RWAFZ_140W0)．この値の極端に低いものを，ここでは“120°W付近における顕著な波束の下方伝播”とする．また，惑星規模波動の鉛直伝播の目安としてAndrews et al. (1987)
に従いTEM系のEPfluxの鉛直成分(EPFZ)を，惑星規模波動の振幅の目安として，ランチョスフィル
ター(Duchon，1979)を用いて南北風成分(V)を東西波数別に分解し，それを２乗したもの（VVAR）
をそれぞれ用いた．
３．結果
第1図にRWAFZ_140W0の顕著な下方伝播時(下位5％）および伝播不明瞭時(中位5％)からそれぞれ
5日前のWN2のEPFZの出現頻度分布を示す．顕著な下方伝播時には,伝播不明瞭時に比べてWN2の上方伝播の明瞭な事例数が多く,同様の傾向が2～7
日前のWN2のEPFZの出現頻度分布に見られた(図省略)．一方，WN1のEPFZの出現頻度分布には,このような出現頻度の差異は見られなかった（図省略）．第2図にはRWAFZ_140W0と5hPa,WN1のVVARとの散布図を示す．顕著な下方伝播発生時（およそ-1.7以下が下位5％に当たる）には,WN1のVVARが大きい事例がほとんどを占めており，上部成層圏でアリューシャン高気圧がよく発達していることが分かる．また同様に5hPa面におけるWN1のEPFZについて調べたところ, 顕著な下方伝播発
生時には, WN1のEPFZは0付近の値を示す、すなわ
ち順圧的な構造であることも分かった(図省略)．
以上の結果より, 120°W付近における顕著な下方伝播時には，その数日前の対流圏からのWN2の伝播，上部成層圏における順圧的なアリューシャ
ン高気圧の勢力拡大など，2013/14冬と同様の特徴が見られる傾向にあることが分かった．
70
Frequency

60
50
40
30
20
0

-1
-0.85
-0.7
-0.55
-0.4
-0.25
-0.1
0.05
0.2
0.35
0.5
0.65
0.8
0.95
1.1
1.25
1.4
1.55
1.7
1.85
2
2.15

10

5%lower

5%medium

100hPa EPFZ for WN2 at 5 days lag [10-5 kg s-2]

第1図 RWAFZ_140W0の下位5％発生時（顕著な下方伝播発生時）および中位5％発生時（伝播不明瞭時）
から5日前の，WN2のEPFZの出現頻度分布．
5hPa VVAR for WN1 [m2]１．はじめに2016年春季大会（2016D163）に引き続き，惑星規模波動の鉛直伝播特性の解析結果について報告を行う．2016D163では，2013/14冬に見られた上部成層圏における順圧的なアリューシャン高気圧の勢力拡大が,1958/59冬以降の期間において統計的に顕著だったことを示した他，東西波数２（WN2）卓越冬のうち成層圏大規模突然昇温（ MSSW ） が 発 生 し な か っ た 1961/62 冬 お よ び
1971/72冬や，MSSWが発生した1962/63冬，2008/09
冬との比較を行い，MSSW非発生冬にはアリューシャン高気圧東方の120°W付近で下方伝播が明瞭である一方，MSSW発生冬には120°W付近で上方伝播が明瞭であることを示した．
本稿では，2013/14冬に見られた120°W付近における顕著な下方伝播に着目し，1958/59冬以降の期間に見られた下方伝播顕著イベントについて，対流圏からのWN2の伝播や，順圧的なアリューシャン高気圧の勢力拡大など，2013/14冬と同様の特徴が見られるか調査を行った．

1000
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0

-6

-4

-2

0

2

4

6

100 hPa RWAFZ_140W0 [10-2 m2 s-2]

第2図 RWAFZ_140W-0と5hPa,WN1のVVARとの散布図．

参考文献
Andrews, D. G., J. R. Holton, and C. B. Leovy,
1987:
MiddleAtmosphere
Dynamics.
Academic Press, Orland, 489 pp.
Duchon, C. E., 1979: Lanczos filtering in one andtwo dimensions. J. Applied Met., 18,
1016–1022.
Plumb, R. A., 1985: On the three dimensional
propagation of stationary waves. J. Atmos.
Sci., 42, 217-229.

― 161 ―

D162

PV- θ 位相平面を用いた圏界面付近の不可逆的物質混合の表現
雨宮 新*、佐藤 薫

1

背景

(a)

物質輸送・混合に関するデータ解析において、トレーサーを座標軸の一つとして用いる方法が有力である。
特に、等温位面上のパッシブトレーサー (オゾン混合比や渦位) の等値線をもとに、囲まれる面積が等しいよ
うな緯度円に移したときの緯度として定義したものがEquivalent latitude(等価緯度) である。等価緯度上での物質混合比の平均は、近似的な流線にそった平均とみなせ、単純なオイラー平均より物質分布の特徴を適切に表現できる。例えば極渦内外のオゾン混合比の顕著な勾配は、(図 1b) のように等価緯度で診断することで非常に明瞭となる。また、等値線の長さを用いて、等価緯度間での物質の拡散係数にあたる effective diffusivity を計算することができる (Nakamura, 1996; Haynes andShuckburgh, 2000)。
近年では圏界面付近の物質交換において、北半球夏季の亜熱帯に卓越するアジアモンスーン高気圧が注目されており、PV を基に定義した等価緯度を用いての診断の応用が試みられている (Ploeger et al., 2015)。ただし、特定の温位面上の解析では考慮できない、対流に伴う潜熱と長波放射の非断熱加熱による鉛直方向の空気の不可逆的移動も、アジアモンスーン高気圧においては重要である。そこで、本研究では断熱的 (準水平的) および非断熱的な不可逆輸送と混合を同時に扱うために、PV,θ の二つの物理量を座標として用いる手法を考えた。

22 次元位相平面上の質量密度

各 PV, 温位の値に対する領域内の空気の質量密度ν(q, θ) を定義する。すなわち、

ρ(x, y, z)δxδyδz=ρqθ (q, θ, λ)δqδθδλ=ν(q, θ)δqδθ

ここで、λ は q, θ の等値面の交わる線上での規格化さ
れた座標変数として導入した。したがって ν = ρqθ dλである。上式より、ν はある時刻、ある領域内の PV と温位の分布 q(x, y, z), θ(x, y, z) をもとにして格子デー
タより計算できる。

3(東大院理)

具体例

まずは簡単のため、特定の温位面上での PV に対する質量分布を確認する。先に示した極渦の事例について、質量分布 ν(q, θ = 400K) およびオゾン混合比分布は (図 1c) のようになる。質量は約-8 PVU および約22PVU をそれぞれ中心とした二つの PV の範囲に集中しており、それぞれ極渦の外側と内側に対応する。これら二つのピークの間に質量密度が顕著に低い PV の範囲があることは、等価緯度に関する PV の勾配が大きいことと対応し、物質混合のバリアの存在を示唆する。同じ極渦の場合における 2 次元的な ν(q, θ) の分布
は (図 2) のようになる。質量分布は極渦内外に対応す
る二つの異なる領域に明瞭に分かれている。

(b)

(c)

図 1: 2013 年 10 月 20 日 1800UTC における 400K 温位面
上の PV およびオゾン混合比 (ERA-Interim)(a) 東西平均 (b) 等価緯度に沿った平均(c)(b) を PV 座標系で表現したもの 棒グラフは質量分布
実線は平均値、破線は標準偏差

図 2: 質量密度 (濃淡)、O3 混合比 (等値線 [ppmv])
データは図 1 と同じ

図 3: 2013 年 7 月 20 日

1800UTC、30-120◦ E、1060◦ N の場合

次にアジアモンスーン高気圧の場合、ある時刻における ν(q, θ) の分布は (図 3) のようになる。8∼10PV は
高緯度側の成層圏の空気に対応し、図の左側に明瞭に分かれた 2 本のピークはそれぞれ、オゾン混合比が低い
高気圧内側の対流圏由来の空気および、オゾン混合比が比較的高い高気圧外側の低緯度側の成層圏の空気に対応する。これらの 2 本のピークの境目は 370∼380K
で最も明瞭であり、その上下では不明瞭となるが、これは Ploeger et al. (2015) の等価緯度を用いた診断で指摘された通りである。

4

展望

本研究では、P V, θ を座標変数とした 2 次元位相平面上での質量分布を導入した。この手法を用いて、従来の等価緯度を用いた物質混合のバリアの診断を一般化することができる。特に、東西方向に局在した構造をもち、大きな季節内変動を示すアジアモンスーン高気
圧では、東西平均や単一の温位面上のみの時間平均に比べて、高気圧内外の力学・化学的特性を適切に診断する手法を提供する可能性がある。
また、本稿では省略したが、確率過程の手法の援用
により質量密度 ν(q, θ) の時間発展方程式を導くことができる。時間発展方程式の解析への応用の可能性、および effective diffusivity との理論的な関連についても発表では触れる予定である。

― 162 ―

D163

時間的ローパスフィルタに基づく擾乱位置エネルギーの収支式∗

相木 秀則 (名大・宇宙地球環境研)

１．はじめに
大気力学においては，東西平均を用いて擾乱エネルギーの収支を診断する研究がよく行われてきた．海洋力学においては，時間的ローパスフィルタ（以下，時間平均）を用いて擾乱エネルギーの収支を診断するのが一般的である．擾 z ǫ乱エネルギーの収支式は，(i) 擾乱運動エネルギーの収支式，(ii) 擾乱位置エネルギー（以下，PE）の収支式，(iii) 圧力フ
ラックスの発散の式の 3 つによって構成される．(i) と (ii)の移流項によって平均流による擾乱エネルギーの空間的移動が表され，(iii) の圧力フラックス（あるいはその改訂版）
によって波動による擾乱エネルギーの空間的伝達（即ち群
速度ベクトル）が表される．時間平均を用いると，エネルギー変換やエネルギーフラックスの水平分布が得られるため，大気や海洋の現象の詳しい診断に適している．しかしzǫながら，特に擾乱 PE の収支式については，過去の研究においてさまざまな表現が使われており，それぞれの特徴についての共通見解や決定打的表現についての検討検証が十分になされていない．
２．擾乱 PE の表現についての相互比較
海洋のような Boussinesq 近似できる成層流体を考える．
xϵ , y ϵ , z ϵ , tϵ を直線直交座標系の独立変数，∇ϵ = (∂xϵ , ∂yϵ )を水平微分演算子，(u, v, w) を 3 次元流速成分，V = (u, v)
を水平流速ベクトルとする．3 次元流速は非圧縮の条件を満たし，海水のポテンシャル密度 ρ = ρ(xϵ , y ϵ , z ϵ , tϵ ) は次のような保存式を満たすとする．

∇ϵ · V + ∂zϵ w = 0,(2)

2.1 Euler 平均に基づく定式化
任意の物理量 A についての Euler 時間平均（即ち，深さを固定した時間的ローパスフィルタ）とそれに基づく擾乱をϵ
A と A′ のように表す事にする．海水の基準密度を ρ0 ，重力加速度の大きさを g とすると従来の研究では擾乱 PE を
ϵgρ′22ρ0 (−∂zϵ ρgs )(3)のように定義することが多い．分母の ρ = ρ (z ) はグ
ローバルにソーティングして得られた密度の鉛直 1 次元構造である（図 1b）．しかし式 (3) のような定義を使ってしまうと，擾乱 PE の収支式の移流項を保存型で表現することができない，という問題があった．そこで擾乱 PE を
gs

gs

ϵ

ϵ

Peddy ≡

ρ′2g
2ρ0 (−∂zϵ ρϵ )

(4a)

ϵ ϵ
ϵ
eddy
= (g/ρ0 )ρ′ w − Ψqsapp∗ · (g/ρ0 )∇ ρ + w z ϵ P(4b)Pacific
Deep
Water (PDW)

(a)

xǫ

IIW
PIW

PIW

AIW

IIW

IIW

PIW

PIW

AIW

AIW

IDW

IDW

IDW

PDW

PDW

PDW

ADW

ADW

ADW

AABW

AABW
MW

(b)

ǫ

x

図 1: 東西鉛直断面における (a) 大西洋，インド洋，太平洋の海水の分布の模式図と (b) 各水塊の密度に基づいて全球で並べ替えた後の分布.
のような収支式を擾乱の積についての 2 次の精度で導くことができる (Aiki et al., 2016)．Ψqs
app∗ は準 Stokes 流線関
数の Euler 近似表現で，次のように定義される．
ϵ

ϵ

Ψqs
app∗ ≡ −

ρ′ V′
1 ρ′2
ϵ
+
∂zϵ V .
∂zϵ ρϵ2 (∂zϵ ρϵ )2(4c)

2.2 密度座標系における平均に基づく定式化
x, y, ρ, t を密度座標系の独立変数，∇ = (∂x , ∂y ) を等

密度面に沿う微分演算子とする．密度座標系における時間ϱ
平均とそれに基づく擾乱を A と A′′′ のように表す事にすϵϵる．密度面の深さ z = z (x, y, ρ, t) については，特別に，z ϵ = z + z ′′′ のように記号を簡単化する．従来の研究では，
擾乱 PE を密度座標系においてはgρ z ′′′ zρ′′′ρ0 zρ

ϱ

(5)のように定義することが多かった (Bleck, 1985)．式 (5) から擾乱 PE の収支式を導くと，保存則を満たす事を数学的に簡単に確認することができる．しかし式 (5) の擾乱 PE は
局所的に正定値ではないし，派生する移流項や圧力フラックスの項が物理的に解釈しにくいという弊害があった．そこで素直に擾乱 PE を式 (4a) に対応させる形で
ϱ

P eddy ≡ϵ′ϵIndianDeep
Water (IDW)

Antarctic
BottomWater (AABW)のように定義すると∂tϵ Peddy + ∇ϵ · (V Peddy ) + ∂zϵ (wϵ Peddy )Pacific
Intermediate
Water (PIW)

Mediterranean
Water (MW)Atlantic
Deep
Water (ADW)(1)∂tϵ ρ + ∇ϵ · (Vρ) + ∂zϵ (wρ) = 0,

IndianIntermeidate
Water (IIW)

Atlantic
Intermediate
Water (AIW)g z ′′′ 2,2ρ0 (−zρ )(6)のように定義して収支式を導き，Euler 平均系の収支式 (4b)のどちらを用いても（モデル診断における）物理的な解釈が同じになるようにする必要がある．

― 163 ―

D164

一般化された変換 Euler 平均 (GTEM) の データ解析応用上の問題点とその解決策
野田彰(気象研究所),河谷芳雄（海洋研究開発機構）

1. はじめにWKB 近似の単一波動を仮定して定式化された GTEM
（Noda,2014) を実際のデータ解析に応用する上で、a) 波の伝搬方向に 4 分の 1 波長ずらしたデータ（Hilbert 変換）が必要、b) Rossby 波 (β 効果) の取り扱いに不備、c)
渦拡散テンソルの成分の分母の主要項が f のため、赤道付近で適用出来ない等の問題点があった。a) は GTEM
固有の問題だが、b) と c) は 3 次元 TEM 共通の問題点である。以下、GTEM の枠組みでの解決策を紹介する。
2. 保存則と GTEM
GTEM のエッセンスは、源泉項 Q を持つ任意の物理量 q の保存則 (∂/∂t + u · ∇) q = Q に対して、Boussinesq 流体、WKB 近似の非中立波 (周波数 ω ・波数 kが複素数）を仮定すると、渦輸送フラックス (ベクトル)u ′ q ′ が、u ′ q ′ = −L · ∇q − D · ∇q + F Q . の形で得られることにある。ここで L ≡ (ω̂r /|ω̂|2 )u ′H u ′ は反対
称 (渦拡散) テンソル、D ≡ (γ/|ω̂|2 )u ′ u ′ は対称 (渦拡散) テンソル、F Q ≡ (ω̂r /|ω̂|2 )u ′H Q′ + (γ/|ω̂|2 )u ′ Q′ 、ω̂ ≡ ω − k · u, ω̂r ≡ Re{ω̂}, γ ≡ Im{ω̂}、sH は s のHilbert 変換を示す。
a) Hilbert 変換
実際のデータ解析において、単一波の仮定は成り立たないので、厳密な擾乱方程式)(∂+ u · ∇ q ′ = −u ′ ∇q̄ + Q′ + ∇ · u ′ q ′∂tの両辺の 2 乗平均から |ω̂|2 、両辺に q ′ を掛けた平均から γ を見積もる。ω̂ = ω̂r + iγ が見積もられたので、q ′′の Hilbert 変換は qH= (−γq ′ − u ′ ∇q̄ + Q′ )/ωr から求′′められ、q qH ≡ 0 を満たす。
b) Rossby 波の取り扱い
Rossby 波では、水平風の振幅に緩やかな変化を仮定
しても、気圧 p の振幅に f が陽に含まれる。その結果、∂p/∂y = ilp (l は y 方向の波数）を用いた定式化は問題である。これを避けるため、GTEM 導出過程で気圧傾度力を源泉項として残し、（気圧擾乱ではなく）気圧傾度力擾乱との相関量を解析に用いる。
c) 赤道付近の取り扱い
Noda (2010, 2014) で示されたように、渦拡散テンソ
ルの 3 成分は ax = b の形の式で代数的に解ける。その解は赤道付近で a → 0 となる。この時、理論的には
b → 0 だが、実際のデータでは満たされないので解が発散する。これを回避するため、先ず水平運動方程式から
uH と vH と ω̂ を求め、Lxy =−Lyx やその他の相関項を得る。L の残りの成分は、温位 θ の渦フラックスの渦拡
散表現式 u ′ θ′ = −L·∇θ − D·∇θ + F Q から代数的に求める。

3. 改良版 GTEM による GCM 出力の解析
これまで、GTEM を含む全ての TEM では、温位渦フラックスと絶対角運動量渦フラックスは共通の渦拡散テンソルを持つ事が暗黙のうちに仮定されていた。この仮定が実際の GCM データで検証し得るか見るために、
12,1,2 月東西平均子午面循環について、温位保存、絶対
角運動量保存、南北運動量バランスから求めた特徴的周期と成長率を図１に示す。その他、改良版 GTEM で初めて可能となる解析例を講演で紹介する。

図 1: GTEM に基づく 12,1,2 月東西平均子午面循環に伴う渦輸送の特徴的周期 2π ω̂r /|ω̂|2 （上図；単位 Day、太実線間隔
1Day、細実線間隔 0.2Day）、及び、特徴的増幅率と特徴的周期の比 γ/ωr (下図；単位%、等値線間隔 3%）。a),d) は温位
保存則、b),e) は絶対角運動量保存、c),f ) は南北風運動量バランスに基づいて求められた。

― 164 ―

D165

大気の鉛直構造関数の数値解法に伴う問題について
田中 博*（筑波大学 CCS）
、Nedjeljka Zagar（リュブリアーナ大学）

１. はじめに
地球大気の3次元ノーマルモードは、鉛直構造関数

Kasahara and Puri (1984)の Galerkin 法で数値的と水平構造関数のテンソル積として求められる。水層で最大となり、解析解と全く異なった結果が得ら

平構造関数には静止大気を基本場とする擾乱の固有れる。この違いはサンプリングの際に起こるエイリ

解としてハフ関数が用いられるが、鉛直構造関数はアッシングのためと考えられてきた。そこで、本研

気圧p=0の特異点を持つ Singular Sturm-Liouville

究では、鉛直積分で定義される内積を z=-lnσのロ境界値問題となるため、数値解の構造には問題があグσ系に座標変換して内積を再定義した。しかし、ることが以前から知られていた。そのため、鉛直構

計算の結果、構造の問題は解決されなかった。

造関数に射影して得られる鉛直エネルギースペクト

３． 変数変換による特異点の処理
そこで、座標変換に加えて密度成層による包絡線を陽に含んだ以下の変数変換を行い、特異点を持たない Regular Sturm-Liouville 境界値問題に再定義
してから数値的に解いたところ、解析解と同様の結果が得られた(図１c)。

ルには問題があった。
Terasaki and Tanaka (2007)では大気上端を有限にした鉛直構造方程式の理論解を示し（図１a）、それらに射影した大気の鉛直エネルギースペクトルが鉛直波数(m ）の‐3乗に従う事を示したが、数値解に解くと、図1bのように高次の関数の振幅は大気下−による鉛直構造関数を用いた場合には全く異なるス
ペクトルになることが示されている。
そこで、本研究では、これまでに用いられてきた−

鉛直構造関数の数値解の問題を、Galerkin 法と差分解法とで比較し、解決策を検討した。
２． 鉛直構造方程式と数値解
鉛直構造方程式に含まれる静的安定度γを定数と仮定すると、σ系での解くべき方程式は Euler方程式となり、その固有値はλ、解析解 Gm はσの冪関数となる（図1a）。ここで、冪は複素数である。

−∂  2 ∂Gm  Rγ
Gm = λ Gm=σ∂σ  ghm∂σ 

1Gm = σ 2 Fm ,z = − ln σ

∂ 2 Fm 1+ Fm = λFm
4∂z 2

４． まとめ
鉛直構造関数の構造が高次になるにつれて解析解と異なる数値解になる原因は、サンプリングによる
エイリアッシングが原因と考えられてきたが、たとえ大気上端を有限にした場合でも、上端の特異点の問題が数値解に重要な影響をもたらすことが解った。
その解決のためには、特異点を持たない方程式に変数変換して解かなければならないことが解った。

しかし、この方程式をKasahara(1976)の差分法や

図 1 高次の鉛直モードの解析解（a）、数値解（b）、変数変換して解いた数値解 (c)。

― 165 ―

D166

開水路流れとの類似点に着眼したジェット気流のエネルギー解析*北野慈和(1), (2)・山田朋人(3)(1)北海道大学大学院工学院	
  (2)学術振興会特別研究員	
  (3)北海道大学大学院工学研究院

	
 1.	
 はじめに	 	  河川で扱うような開水路流れの比エネルギー式は、水深h と流速 U で定義される Froude 数で説明され、Froude 数$
u(y) = (V / a)g(η ),y = aη,
&
3
%
1 3
1
1
1
& α = ∫ −1 g dη ∫ −1 g dη , α # = ∫ −1 g ∫ −1 gη# dη# dη
'

(

)

1

∫ g dη.
3−1が 1 より大か小かで射流か常流かを区別する。Armi (1989)

なお Froude/Rossbby 数 RoFroude は V/(α’βa3)で定義される。

は上記の理論を大気に応用し、ジェット気流の横断方向の

詳細は Armi(1989), Riffler(2005)を参照されたし。

幅により規定される Froude/Rossby 数を用い、ジェット気

3.	
 本研究の解析手法と結果の一例	
 流のエネルギー形態と開水路流れとの類似性を示唆した。

	  Armi(1989) , Riffler(2005)は、ジェット気流の横断面の流彼らはβ面近似を想定し、地衡風平衡の式からジェット気速分布で規定されるα,α’を定数とした。α,α’の変化を

流の流速分布に対する圧力分布を算出し、ジェット気流の加味するため(3)を変形し比エネルギーG0’’を用いる。

有する運動・位置エネルギーの比を定式化した。

! β 2/3V 7/3 $2/3−1/3
G0 = #& (α RoFultz + 2αα 'RoFultz )#"####$" 2 % !###

	
  Riffler (2005)は Armi (1989)により提案された同手法を

(4)

G0''

用い、冬季にブロッキングが発生した際の、ブロッキングの上・下流のジェット気流が有するエネルギーを解析した。

RoFultz は V/(βa3)である(Fultz(1961))。ジェット気流が南北

北太平洋ブロッキング発生の有無と、太平洋・大西洋域のに分流し、その間に東風領域があるようなブロッキングのFroude/Rossby 数との関係を示した。ジェット気流の横断場では、例えば図 1 実線に示す g(η)が想定される。図１

面の流速分布の違いや緯度の変化を加味しなかったため、点線の放物線状のジェット気流の g(η)と G0’’を比較する

定量的なエネルギーの変化を評価できなかった。

と、図２に示す RoFultz に対するエネルギー線がそれぞれ得	  本研究では、Armi (1989)の手法に流速分布や緯度の変化られる。これらのエネルギー線の違いからブロッキング付を加味し、ブロッキング形成時におけるジェット気流のエ

近のジェット気流の横断面流速分布について説明する。ベ

ネルギー解析を行う。

ータ面近似以外の近似を用いることで、ジェット気流の緯2.	
 Armi(1989)の提案した手法	
 度変化も加味した理論を検討中である。さらに、乙部ら	
  β面近似を想定した地衡風平衡の式を積分し、流速分布(2016, 日本気象学会機関誌 Vol.63, No.7)の底面に冷温源

に対する圧力分布を得る。これを以下のエネルギーフラッを有する回転水槽実験に本理論を適用する予定である。

クスの式 G に代入する。

	  謝辞	
  本研究は MEXT/SICAT，MEXT/SOUSEI (theme C-i-C),! u2 p $G = ∫ u # + & dy−a
" 2 ρ%a(1)

JSPS 科研費 26.1522，JSPS 科研費 15K18118 の成果の一部である。

ここで、y は南北方向、a は対象とするジェット気流の南
北幅の 1/2、u は東西流速、ρ は密度、p は地衡風平衡の式から得られた圧力である。整理すると以下を得る。

&#p V 1
a
y
a 1 3
G= ∫
u dy − β ∫ u ∫ uy' dy'dy + % y=−a − f0V 2 (
−a
−a
−a
2
2
'
!#####"#####$ $ ρ

(2)

図 1	
  g(η)の一例。実線はブロッキング高低気圧の南北断面の流速分布を、点線は流速が放物線分布のジェット気流を想定。

G0

ここで、f0、β はコリオリパラメタ f=f0+βy で定義され、Vは流速 u の y=-a から a の積分値であり流量に相当する。
Armi (1989)は G0 をジェット気流における比エネルギーと定義した。これより無次元化した比エネルギーG0’を得る。
" β 2/3V 7/3αα !2/3 %
2/3−1/3
G0 = $' ( RoFroude + 2RoFroude )2#& !###"###$

(3)

G0!

図 2	
  図１の二つの g(η)に対応する G0’’の分布。

― 166 ―

D167

З஋ๆՁௐʆ҉୎ɸʪЗಁࣣʍ߶੆࣌ຌʍਜയೝ‫ׯ‬ʊɩɰʪљਤΥ҂ ‫ب‬ਸ਼(୼੝੝ՔҘ๎ٰ)

1. ʎɷʠʊ
ણ֕ʣ༃५ʍ੝ՔʆʎƐࡀΩʍԖֻɫ߶੆࣌ʆɡʪ
ʊʡɪɪʮʨɹƐɴʝɵʝʉಝ߶੆࣌ʉ‫ࣛڇ‬ɫԣਢɴʫʪɲʇɫɡʪƑɲʍʧɥʉ߶੆࣌१ʍగʫʎƐुʱ௬ʫɾЗ஋ๆՁʍଞʆЗಁʱ҉୎ɴɺʪԜઅʉࠄ‫ٽ‬ʆʡ‫ٵ‬ʪɲʇɫʆɬʪƑɲʫʝʆƐɲʍ߾ௐࠄ‫ٽ‬ʊɩɣʅɴʝɵʝʉಝ߶੆
࣌‫ࣛڇ‬ɫ‫ٵ‬ʨʫɾɲʇʱ൙‫ܘ‬ɶ (2010 ࡵ D403, 2011ࡵ D202, 2012 ࡵ C101, 2014 ࡉ A216)Ɛࠄ‫ٽ‬ˣ˻˳ƪˑʱഷɧʅ૦ʘɾ˒ʶʴ˂˻˲ʇɶʅʝʇʠʅɣʪ
(Iga et al. 2014)Ƒ
ɲʍಝ߶੆࣌‫ࣛڇ‬ʍ՟ɬʪ‫ڀ‬ϒʱ૦ʘʪɾʠʍՂච
࣪ʊʃɣʅʎ Tophøj et al. (2013) ɫ҈উʱ‫ۼ‬ʂʅɣʪɫƐɸɯʊʎଜʝʨʉɣˣ˻˳ƪˑɫφʃɡʩƐಊʨʎ๰ຌֻҚৰʱৈଥʇɶɾԜα଺ʉ‫ٵ‬ঋʡʩʆɼʍ
ˣ˻˳ƪˑʱٔଜɶʅɣɾƑɼʫʊ੆ɶʅƐֻҚৰʍ‫ۥ‬ਚʱɬʀʲʇ҈ɮɲʇʊʧʂʅƐɼʍˣ˻˳ƪˑʱ֑ʠɾɲʇʱ൙‫ܘ‬ɶɾ (2012 ࡉ D301, 2013 ࡉ D106)Ƒ
ɲʍʧɥʊɶʅ஡ɪʫɾ߶੆࣌ຌʍ๽໼҈ʱƐ້෼ʨ
(2006), Suzuki et al. (2006), Bergmann et al. (2011),
Bach et al. (2014) ʊʧʂʅࠄ‫଺ٽ‬ʊਢଜɴʫʅɣʪ
߶੆࣌ຌʍਤ୩࣪ʇु෮࣪ƐɡʪɣʎѼƧ߭तɫ‫ۼ‬ʂɾ߾ௐࠄ‫ٽ‬ʆʍਢଜٗѢʇಐӇɶɾʇɲʬƐTophøj etal. (2013) ʊʧʪʡʍʧʩƐਢଜٗѢʱΏ୭଺ʊʧɮ
জ෢ɸʪɲʇɫߪɴʫɾ (2015 ࡉ C202)Ƒ
ɾɿɶƐɲʍ๽໼ʎƐЗಁʍ҉୎ॐʊжɷʅђɫʂʅɮʪु෮ʍ઺ऐʍ‫܊‬ɴʣƐ઺ऐʍु෮ɫଞʍЗಁʊʃɮ҉୎ॐʉʈʎࠄ‫ٗٽ‬Ѣʇಝ࣭ʊॴ୩ʧɮφફɶʅɣʪʡʍʍƐਜയʆॳʩࣣɫʂɾु෮ʍ‫܊‬ɴʊԪɶʅ
ʎƐࠥԅʍѷࢬೆїʇʉʂʅɣɾƑɼɲʆƐਜയʍֻҚৰೝ‫ׯ‬ʆʍुʍऒʪ೹ɣʊʃɣ
ʅ۵‫ޅ‬ʱ‫ۼ‬ɣƐ๽໼ʇࠄ‫ٽ‬ʇʍԨʊ‫ٵ‬ʨʫɾɹʫʊʃ
ɣʅ‫ۼ‬ɥʘɬൊ९ʇɼʍϾ‫׏‬ʊʃɣʅ૦ʘɾƑ
2. ࠄ‫ٽ‬ঙଜ౨‫ خ‬168mm ʍЗ஋ๆՁʊुʱ௬ʫƐଞʍ౨‫ خ‬R ɫ
150mm ʍЗಁʱ҉୎ɴɺʪƑࢉՎुघ Hinit ʇЗಁʍ҉୎ॐ Ω ʊжɷʅʆɬʪຌʫʍɥʀ߶੆࣌ຌɫʆɬ
ʪ࣪܏ʊƐறʊਜയೝ‫ׯ‬ʆʍु෮ʍࣣࢸʣйɪʨ‫ٵ‬ɾु෮ʍഷ‫ح‬ʍਢଜʱ‫ۼ‬ʂɾƑ
3. ֻҚৰ҈উʊʧʪ๽໼
ֻҚৰʱ҈উɸʪɲʇʊʧʩƐुɫ‫୎҉੄܌‬ɸʪຬςʍҤЧʍ౨‫ خ‬rS ʇਜയʆʍुʍ‫܊‬ɴ Hw ɫԪ‫߲ؤ‬��
1 I22 I2θ
I23
I2 � rS �2
Hw
=
−
+
R
2 I 4 I3
I14 I3
I13
R
�
� 2 1
3
I22 I2θ � rS �−2
I2
I2
I2 I2θ
−− 4 + 3 + 4.
I14 I32I1 I32I1
2I1 I3 Rʊʧʂʅ஡ɪʫʪ (ξ0 , I1 , I2 , I3 , I2θ ʎଜঋഒʆଜձɴ
ʫʪଜॐʆƐɼʫɽʫʍડʎต 1.72, 1.06, 0.82, 0.69,
0.38)Ƒɲʫʇुʍ੄ঋʍ೜ഷʍࣰٛɪʨƐHw ʎ Hinitʇ Ω ʍԪॐʇɶʅ೅ɴʫʪƑɲʍ๽໼ʎࠄ‫ٗٽ‬ѢʇʧɮφફɸʪɫƐࢉՎुघʇ҉୎ॐʍ੝ɬɣ࣪܏ʊʎࠄ
‫ٗٽ‬Ѣʧʩࢬɴɣડʱ฿ɧʪ‫ۈإ‬ʊɡʪƑയʊРʂɾ‫ׇ‬ɣԖࣳຬςʆʍൊ९യೝ‫ׯ‬ʆु෮ɫॳʩࣣɫʪφʃʍ๗ϒʇɶʅƐਜയֻҚৰʍࣣࢸຌʍԉ१ʊʧʪϾ‫׏‬ɫ۵ɧʨʫʪƑɲʍ‫ۄ‬Ѣʊʧʪਜയʆʍु෮ʍࣣࢸഅ ∆H1 ʎ

4.

I12 (ΩR + 3uθI (R))(ΩR − uθI (R))4
�2 .
�
128I22
I3
gΩR ΩR − uθI (R) + 2 I12 ΩHw∆H1 =ʇ‫ޟك‬ɴʫʪƑφൣƐਜയֻҚৰʍࣣࢸຌʍϷஞສยਏɪʨ‫ٵ‬ঋʡʨʫʪɲʍຬςʆʍ uθ ʍਕɧഒʎƐ‫ݍ‬Ч೼ʆ
−1I3ΩR − uθI (R) + 2 I12 ΩHw
∆uθIw = 4ξ0 I1 fθν ΩR log
ΩR − uθI (R)ʍ੝ɬɴʆ (fθν ʎ Hw /R ʍԪॐʆɩʧɼ 0.05 Τђʍડʱʇʪ)Ɛɲʫʊʧʪु෮ʍߡʀࣣɫʩʎɲʍ ∆uθIw
ʱ๑ɣʅ2uθI (R)∆u2θIw
.
∆H2 =
3gRΩ
ʇೆїɴʫʪƑਢଜડʇʍಐӇु෮ʍഷ‫ح‬ʍਢଜٗѢʇɲʍൊ९ʱಐӇɶɾʍɫऺ 1 ʆɡʪƑ҉୎ॐʊ੆ɸʪਜയʆʍु෮‫܊‬ʍഷѓ(ܾऺ) ʇਜ෮ɪʨ‫ٵ‬ɾु෮ʍ‫( ح‬Ϟऺ) ʊ੆ɶʅൊ९
ສʱಐӇɶʅɣʪɫƐਜയೝ‫ׯ‬ʆʍ‫଺ࢊח‬ʉु෮ʍॳ
ʩࣣɫʩʎࣣ՝ʆ۵‫ޅ‬ɶɾൊ९ʆʚʛজ෢ʆɬʪƑ௡ʃʍ‫ۄ‬ѢʱಐʘʪʇƐਜയೝ‫ׯ‬ʆʍԖࣳຬςʆʍ uθʍљਤʊʧʪ‫ۄ‬Ѣ ∆H2 ɫƐु෮ʍॳʩࣣɫʩສʍ੝
೼ഒʱতʠʅɣʪƑ5.

ٗѢʇʝʇʠ
ਜയʍֻҚৰೝ‫ׯ‬ʆʍຌʫʍํ޶ʱ૦ʘʅɼʍൊ९
ʱ‫ٵ‬ঋʡʪɲʇʊʧʩƐ๽໼ʇࠄ‫ٽ‬ʇʍԨʊ‫ٵ‬ʨʫɾɹʫɫʚʛজ෢ʆɬɾƑɲʍ‫ٵ‬ঋʡʩʍ‫ݣ‬ʊʎƐु෮ʍॳʩࣣɫʩສɿɰʆ
ʉɮƐਜയೝ‫ׯ‬ʆʍ uθ ʍਕɧഒ ∆uθIw ʡ‫ٵ‬ঋʡʨʫɾɫƐ߶੆࣌ຌʱՂච࣪ʇɶʅΜଜ१ʱ૦ʘʪ‫ݣ‬ʊƐɲʍਕљഒʎີҚৰʍਮ‫ݥ‬౹Ωʱ۵ɧʪࣣʆƐ੝ɬʉϾ‫׏‬ʱ฿ɧʪƑ

6.

0.774
2.878

1

1.2
1

h/R
0.5

0.5

0.2

0

1

2

3

4

0

0

0.5

r/R

1

ऺ 1: ҉୎ॐʊ੆ɸʪਜയʆʍु෮‫܊‬ʍഷѓʇਜ෮ɪʨ‫ٵ‬ɾु෮ʍ‫ح‬― 167 ―

P101

大型再処理施設から試験運転時に排出された 129I の大気拡散㻌＊阿部 康一 ，五代儀 貴 ，赤田 尚史 ，柿内 秀樹 江 俊賢 斯波 宇司 久松 俊一 （公財）環境科学技術研究所， 核融合科学研究所，日本エヌ・ユー・エス株式会社㻌㻝．㻌 目的㻌 青森県六ヶ所村に建設されている大型再処
理施設で使用済み核燃料を用いた試験運転や商業運転の際に，微量の放射性物質（.U&+, 等）が排気筒から大気中に排出される．
その影響を適切に評価するため，精度の良い
大気中の拡散・沈着計算を目指して，大気拡散モデルやモデルに入力するパラメータの改善を進めてきた．
 既報では，他の核種と比べ，, の計算値は，実測値との一致性が良くなかった．, の沈着パラメータとして様々な値が提案されているが，その範囲が広いため，適切な値を選択・設定できていなかった事が主因と考えられた．
そこで，沈着パラメータが大きく異なるガ
ス態と粒子態を分けて扱い，試験運転時に大型再処理施設の東約 NP で実測した濃度及び沈着量と計算値を比較した．さらに，計算値と実測値の一致性の比較により，与えた沈着パラメータの妥当性を検討した．
㻞．㻌 方法
大気中 , の捕集は，石英繊維フィルター
で粒子態を，7('$ 添着活性炭繊維フィルター及び 7('$ 添着活性炭カートリッジを用いてガス態を捕集した．降下した , は，降下物採取装置を用いて捕集した．それぞれ捕集した

, は抽出後，加速器質量分析計を用いて測定した．
㻌
表沈着パラメータの設定例と評価値
㻌
計算条件名
ケース1
ケース2
㻌
粒子直径(mm)
乾燥降下率PV 





ガス態





粒子態


粒子態の




ガス態
洗浄係数
V 

月間降下量
月間平均
濃度

粒子態
ME/平均
RMSE/平均ME/平均RMSE/平均

大気拡散・沈着計算は，, が排出された期間について，まず 00 で水平方向 NP メッ
シュの気象場を計算し，その結果を入力値として，我々が改良してきた 0$7+(:$'3,& を用いて実施した．
㻟．㻌 結果と考察
様々な沈着パラメータを設定して，, の拡
散計算を行った．そのうち，大気中濃度・降下量の 0(・506( が小さいケースを，表に示す．
実測値との一致性についてケース  と  を比べると，月間降下量はケース  の方が，月間平均濃度はケース  の方が高かった．
図に，サンプリング地点の月間降水量と，計算値の実測値に対する比との関係を示す．
ケース  では，降水量が少ない月では計算
値の実測値に対する比が小さく，降水量が大
きい月では比が大きくなる．すなわち，ケース  の沈着パラメータの設定では，適切な設定値と比べて，乾燥降下率の設定値が小さく，洗浄係数の設定値が大きいと考えられる．これに対して，ケース  では，降水量の多寡によらず概ね計算値の実測値に対する比が  となっていて，概ね適切な設定値が与えられたと考えられる．

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．



&KDPEHUODLQ 4.97×10  ×の式
[降水強度] 










図月間降水量と計算値／実測値の関係

― 168 ―

P102
永久凍土の熱・水特性の変化が東シベリア・カラマツ林の森林水循環に与える影響
中坪 稔 1、小谷 亜由美 1、太田 岳史 1、飯島 慈裕 2＊

(1 : 名古屋大学大学院生命農学研究科, 2 : 三重大学大学院生物資源学研究科)
1. はじめに

4. 結果と考察

ロシアには地球全体の森林の約 2 割が存在してお図 2 は両観測サイトにおける LE に対してパス解り 1)、その活動によって生じる地球水循環への影響

析を使用した結果である。SWC の変化が各気象要は非常に大きなものである。そのうち、東シベリア

素を通じて与える間接的な影響の大きさは偏相関係の森林は年間 200-300mm と極めて降水量が少ない数で表され、各要素の係数を合計すると SWC と点、永久凍土上に存在する点によって特徴づけられLE の相関係数となる。各時期において、各要素をる。永久凍土は不透水層として機能し、降水によっ通じて現れる SWC の間接的な影響は SWC の変化て地表に供給された水分を土壌表層に留める役割をそのものが与える直接的な影響と比較しても十分大持つ。この働きにより、年降水量が少ないこの地域

きく、無視できないものであった。また、SPA のであっても森林が成立することができる。

過湿イベントが観測された時期のみ、影響の現れ方

本研究の観測対象地であるロシア連邦サハ共和国

が大きく異なっており、その前後の期間と ELG でのレナ川中流域に分布する森林では 2005-2008 年は一致する点が多く見られた。このことから、枯死にかけて降水量の著しい増加と永久凍土の熱・水特木が発生した SPA では過湿イベントの後、森林全性の劇的な変化が観測された。この過湿イベントに

体の蒸発散については徐々にイベント前の関係に戻より、観測対象地では枯死木が出現した 2)。これをりつつあるといえる。また、今後も継続的に観測と踏まえて、本研究の目的を、永久凍土の熱・水特性解析を続けていくことが重要であると考えられる。

の変化が東シベリア・カラマツ林の森林水循環に与える影響とその影響が生じるメカニズムを明らかにすることとする。

2. 使用データ
ロシア連邦、レナ川中流域に位置する Spasskaya
Pad カラマツ林観測サイト(SPA)における 20042013 年の潜熱フラックス(LE, W/m2)と各気象デー
図 1 パス解析の概念図

タを使用した。また、同じくレナ川中流域に位置しているが SPA のような現象が確認されていない森

それぞれの矢印は偏相関を表す。

林として Elgeeii カラマツ林観測サイト(ELG)にお0.25

ける 2009-2013 のデータも使用し、解析を行った。

0.2

3. 解析手法

0.15

パス解析は、重回帰分析を応用した解析手法であ

0.1

り、各説明変数が目的変数に与える影響について、

0.05

他の説明変数を通じた間接的な影響も調査できると0いう特徴を持ち、説明変数間の関係性のネットワー-0.05

クを表現できる。本研究ではその特徴を利用し、図-0.1

1 に示す様な概念図を構築した。図の例では、永久凍土の水分状態を表す土壌水分量(SWC)の変化が各
気象要素を通じて LE やに与える影響を調査し、過湿イベントの前後で影響の現れ方がどの様に異なるか比較した。

SPA2004
SPA2005-2008
SPA2009-2013
ELG

SWC

Rn

Ta

VPD

Ts_0

Ts

図 2 土壌水分量の変化が LE に与える影響
参考文献
1), FAO.(2009): State OF The World’s Forests 20092), Iwasaki et al.(2010): Hydrology and Earth systemsciences, 14.pp301-307― 169 ―P103

JMA-NHM を用いたアラブ首長国連邦気象再現実験

Application of JMA-NHM to meteorological simulation over the United Arab Emirates*

橋本明弘 （気象研）・村上正隆 （名大宇宙地球環境研究所）・萩野谷成徳（気象研）
Akihiro Hashimoto (MRI), Masataka Murakami (ISEER, Nagoya Univ.), Shigenori Haginoya (MRI)
１．はじめに
アラブ首長国連邦（UAE）政府による「降雨強化科
学プログラム」のもとで 2016 年にスタートした研究プロ
ジェクト「乾燥・半乾燥地域における降水強化に関する先端的研究」では、野外観測と数値実験により、UAE におけるシーダビリティやシーディング効果の評
価、最適シーディング法の開発、長期的なシーディン
グ効果の統計的評価を実施する予定である。それに先立ち、数値実験のデザインや数値モデルの改良点について検討するため、予備実験を行い、数値モ
デルによる乾燥・半乾燥地域の気象の再現性評価に取り組んでいる。
２．数値モデル
数値実験は、気象庁非静力学モデル（JMA-NHM）を用いて実施した。JMA-NHMは中緯度で湿潤な環境下にある日本の気象予測に最適化されている。これを乾燥・半乾燥環境下にあるUAEに適用するにあたり、JMA-NHMに組み込まれている陸面 4 層スラブモデルに修正を加えた。強制復元法に
則 る 体 積 含 水 率 の 定 式 化 を Noilhan and Planton(1989,MWR,117,536-549.)に基づいて修正した。蒸発効率については、近藤（1994,水環境の気象学）をもとに修正した。土壌の熱容量・熱伝導率、地表面粗度については、いずれも、オリジナルの値よりも小さくした。さらに、土壌中鉛直層数を 12 層とした。
３．数値実験
気象庁非静力学モデルを用いて、2015 年 2 月 2日から 2016 年 2 月 1 日の 1 年間を対象に、UAEを中心としてアラビア半島東部・イラン西部を覆う 2000
km x 2000 km の領域で、水平解像度 5 km での気象再現実験（5km-NHM）を行なった。2015 年 9 月 9,
10, 11 日の 3 日間については、さらに、UAEを中心とする 1200 km x 800 km の領域で、水平解像度 1
km での実験（1km-NHM）を行った。モデル大気のの上部境界は高度約 22 km、鉛直層数は 50 層とし、40-904mの可変格子を用いた。積分時間間隔は 11秒とし、36 時間の時間積分を 24 時間毎に行なった。
解析には計算開始後 6 時間目から 30 時間目までの
1 時間毎の出力データを用いた。5km-NHMの初期値・境界値には気象庁全球客観解析値を用い、
1km-NHMの初期値・境界値には 5km-NHMの結果を用いた。上記設定の実験を、オリジナル版（CTL）
および修正版（MDF）のJMA-NHMを用いて、2 通り
行った。

４. 結果
図 1 は、衛星観測（MODIS）と数値実験による地表
面温度のアラビア半島南東部での平均値を表している。CTL 実験（図 1a）では、日中の高温化に追随できていないのに加え、夜間の低温化も不十分である。
それに対して、MDF 実験（図 1b）では、昼夜にわたる
温度変化の振幅を良く再現できている。
図 2 は UAE を覆う領域における雲量平均値である。
CTL 実験（CTL）に対して MDF 実験（MDF05）は地表面加熱によって励起される雲生成を良く表していた。1km-NHM による MDF 実験（MDF01）では日中の雲生成がさらに強化されていた。今後、雲・降水に関する検証を進める予定である。

図１．地表面温度の観測値（MODIS）と再現値（JMA-NHM）との比較。(a) CTL 実験。(b) MDF
実験。

図２．2015 年 9 月 9〜11 日の雲量変化。5km-NHM
による CTL 実験(破線 CTL)と MDF 実験(破線
MDF05)、および、1km-NHM による MDF 実験(実線 MDF01)の結果。棒グラフ(DSWB)は下向き短波放射フラックス。

― 170 ―

P104

日本における PM 広域高濃度時の気温逆転層の動態∗ 早崎将光・菅田誠治 (国立環境研究所)

3. 気温逆転層の季節変化と広域高濃度汚染 図

1 に，館野（つくば）・福岡における月別の気温逆転層に関する統計値を表す．よく知られるように，館野の晩秋から真冬の期間では接地型逆転層が逆転層全体頻度の 40–50%を占める．逆転層内の気温差を逆転層の強さとすると，これも逆転層頻度と同様の期間で最も強くなる．寒候期の関東平野は晴天かつ乾燥した天候になる事が多いことから，夜間の放射冷却に伴う接地型の気温逆転層の形成を反映していると考えられる．

― 171 ―

47646: TATENO (2000-2015)
TATENO (36.050N, 140.133E)
3000

461 499 495 551 463 431 449 483 451 488 454 440
179 197 229 217 213 200 229 216 216 197 193 180(0.50) (0.34) (0.20) (0.10) (0.06) (0.07) (0.06) (0.05) (0.15) (0.28) (0.39) (0.46)

5Choose base height (zb) < 2000 [meter] (N = 6281 in total)

4
2000
3

2
1000
1

0

(line) Inversion ∆T50% [K]∆z95% [meter]∆z50% [meter]
sfc_inv ratio

0
1

2

3

4

5

6

7

8

47807: FUKUOKA (2000-2015)Month
FUKUOKA (33.583N, 130.383E)
box-whisker: box = 25% - 75%, whisker = 10%, 90%

9

10

11

12

M. Hayasaki (NIES, Japan)∆z95% [meter]
548 589 522 480 515 475 456 370 444 492 495 573
230 237 213 229 217 222 210 194 219 219 211 217∆z50% [meter]
2016 Jul 04 16:18:51 /home/viper/hayasaki/tex/gakkai/2016fall/script/upper_sounding/stat/312_stat_inversion_Kahl1990IJC.gmt
sfc_inv ratio (0.16) (0.11) (0.07) (0.05) (0.03) (0.02) (0.05) (0.01) (0.01) (0.09) (0.19) (0.19)

3000

5

Choose base height (zb) < 2000 [meter] (N = 5963 in total)

4
2000
3

2
1000
1

0

(line) Inversion ∆T50% [K]

2. 資料および解析方法 日本の高層気象ゾンデ観測
値 (09, 21JST) を用いた (2001–2015 年，国内 18 地点)．
気温逆転層は，Serreze et al. (1992) に基づき，鉛直気
温減率が正 (∆T /∆z ≥ 0) かつ逆転層厚さが 100 m 以
上 (∆z ≥ 100) を選択した．なお，地上での高濃度大気汚染との関連を検討するため，逆転層下端高度 (zb )が標高 2000 m 以上の場合は解析対象から除外した．
また，zb < 100 を「接地型逆転層」，それ以外を「非接地型逆転層」と呼称する．
大気汚染物質については，解析期間中 (PM2.5 : 20132015 年，SPM: 2001-2015 年) で継続観測 (有効データ
比率 80%以上) していた一般局 (PM2.5 で合計 421 局)の PM2.5 ・SPM の 1 時間値を使用した．なお，前報までと同様に，PM2.5・SPM 濃度の品質管理をおこない，近傍局の濃度との乖離が顕著な測定値を除外し格子平均値 (25 km 間隔格子) を算出した．本研究における「PM2.5 広域高濃度日」は，閾値 (50 µg m−3 ) を上回る格子点が 14 点 (約 10, 000 km2 ．千葉・神奈川・東京の合計面積に相当) 以上の日とする．
補助的な気象観測データとして，アメダスおよびウィンドプロファイラ (2003 年以後) を，背景場の気象デー
タとして JRA55(水平 1.25◦ × 1.25◦ ，1000-100hPa 鉛
直 27 層) を用いた．

ただし，寒候期の関東平野における接地型逆転層の場
合でも，その全てが放射性逆転ではない．例えば，東京湾岸と北関東で PM2.5 広域高濃度日となった 2015
年 12 月 10 日の場合，前線を伴う低気圧が西から接近中であり，逆転層の上部は飽和した南寄りの強風が支配的であった (前線性逆転)．
福岡でも逆転層内の温度差は寒候期に最大となるが，接地逆転層の出現比率は館野に比べ少ない (寒候期で10–20%程度)．松江 (米子) や輪島，秋田などの日本海側の観測点でも，寒候期の接地逆転層の頻度は少ない(輪島以外は 30%未満)．館野以外の日本のゾンデ観測地点は海岸近くに位置し，寒候期の内陸部で発生しやすい接地逆転層を捉えにくいためと考えられる．また，福岡を含め西日本の日本海側では逆転層下端高度は 4–6
月に極小となる．このような逆転層下端高度の季節変化は，春季から梅雨期にかけての沈降性逆転や前線性逆転などを反映していると考えられる．実際に西日本でPM2.5 広域高濃度となった複数の事例で，高度 1000m
近傍に下端高度をもつ逆転層が見られている．
発表では，全ての PM2.5 (および SPM) 広域高濃度事例における気温逆転層の有無やその分類 (放射性，前線性，沈降性)，さらに地上での汚染物質濃度動態と気温逆転層の時空間変動を総括して報告する．

(box-whisker) base/top height [m](SPM) 高濃度を対象とした過去の事例解析では，寒候期の関東平野を研究対象地域とするものが多い．それらの研究では，高濃度をもたらす気象要因として，夜間から早朝の地上付近に形成される接地逆転層 (水野ほか, 1990) や房総不連続線などが挙げられている (水野ほか, 1993)．これら先行研究により，関東平野における寒候期の高濃度大気汚染に対する気象要因の理解は進んできたが，それらの多くが 1990 年代までの報告例であり，近年西日本で幾度も観測された越境汚染由来の PM2.5 広域高濃度事例には適用し難い．我々のこれまでの研究で，冬季～春季で検出した PM2.5 広域高濃度において，複数のゾンデ観測点で上層の逆転層を同時観測する事例や従来型の接地逆転層のみが顕著な事例などを報告してきた (2015 年秋季 P360，2016 年
春季 P234)．ただし，それら PM2.5 広域高濃度時の気温逆転層の成因や，逆転層が高濃度をもたらす直接要因となり得るかなどが検討不足であった．
本研究では，全国の高層気象ゾンデなどの長期観測値を用いて気温逆転層に関する気候学的特徴を明らかにし，広域高濃度時にみられる逆転層の地域的・季節的な動態を明らかにすることを研究目的とする．

(box-whisker) base/top height [m]1. はじめに 浮 遊 粉 じ ん な い し 浮 遊 粒 子 状 物 質

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Month
box-whisker:
box = 25%(-上段
75%, whisker= 10%, 90%
M. Hayasaki (NIES, Japan)
図1 : 館野)，福岡(下段) の気温逆転層に関する月別統
2016 Jul 05 10:39:34
2 つの箱ひげ図は，逆転層下端高度 (左)・上端
計量．各月の/home/viper/hayasaki/tex/gakkai/2016fall/script/upper_sounding/stat/312_stat_inversion_Kahl1990IJC.gmt

高度 (右) のパーセンタイル値を表す (箱の上下端: 75%および25%値，ひげ部分の上下端: 90%および 10%値)．実線は逆転層内の最大温度差 (月別の中央値)．上部の数値は，上から逆転層の層厚 (95%値，中央値) と全逆転層頻度に対する接地型逆転層の比．

本研究は環境省推進費 (5-1408) により実施した．

P105
知床半島羅臼における強風時の気圧変動位相差

佐川正人（釧路高専）
Ⅰ．はじめに佐川ほか(2010）で述べているように，知床半島の羅臼側では
強風時に気圧の変動幅が大きくなる．気圧の測定は，風向・風速の観測よりも設置場所選定が容易であるので，二地点間で気圧を測定し，強風時の位相について解析をおこなった．
Ⅱ．使用資料・解析方法
使用資料には風向・風速と気圧の値を用いた．風の資料として
AMeDAS 羅臼の観測値と，新規に設置した風速計の値を用いた．
気圧観測は２地点で実施し，一つは羅臼町役場屋上（以下，役場），もう一つは羅臼除雪ステーション（以下，除雪ステーション）
で観測した．気圧計は VAISALA 社 PTB210 型デジタル気圧計（分解能:0.01hPa）と SPH20 型気圧取入口であり，GPS で同期を取り 5 秒間隔で記録した．風の観測には VAISALA 社 WXT520を用い，NTP で同期を取り 10 秒間隔で記録した．観測期間は2013/14 年冬季である．各地点の位置は図１のとおりである．
Ⅲ．結果
本観測期間内で特徴のある気圧変化が認められたのは 2014年 10 月 29 日の一事例であった．当日，AMeDAS 羅臼では平均15m/s 程度の風が吹走していた（図２）．除雪ステーションと役場の風速を比較すると，除雪ステーションでは強風をとらえているが，役場では周囲の地物により強風をとらえていない．気圧変化は図３（上）のように，両地点とも，強風時の特徴である気圧の小刻みな変動が 12 時頃に現れている．気圧の低下傾向時（図３中）に，気圧の小刻みな変動が始まり，その振幅も大きくなる．図３（下）を見ると．除雪ステーションでは 12 時 40 分 20 秒から気圧の大きな振幅の変動が始まり，12 時 06 分 15 秒から役場でも同様であった．気圧差に着目すると，この時間帯を挟んで傾向が異なっている．二地点間の距離は 2km であり，時刻差（1 分 55 秒）から，本事例
では風上から風下に向かって強風の伝播があり，その伝播速度は
約 17m/s であった．本地域は「羅臼だし」吹走地域でもあるので，この気圧計による風の二次的な観測を生かせればと考えている．
謝辞
機材の一部は富士通株式会社テクノロジーフロンティア開発室から提供を受けました．ここに感謝申し上げます．
Ⅳ．参考文献
佐川ほか，2010：知床半島羅臼における強風時の気圧変動．日本気象学会
秋季大会講演予稿集，98，348．

図１：観測地点． 国土地理院『電子国土』より加筆引用●：AMeDAS 羅臼▲：羅臼町役場 ◆：除雪ステーション

図２：風向・風速の時間変化（2014 年 10 月 29 日）．

図３：気圧の時間変化（2014 年 10 月 29 日）．

― 172 ―

P106
ウィンドプロファイラを活用した強風ナウキャスト
＊

桶本勇二，遠峰菊郎，平野竜貴 防衛大地球海洋 Wind Speed【ms-1】

ことにより，対流混合層が発達し，運動量の輸送が起きていると考えられる．
また，上空の風速が弱まり，地上の強風発生時刻
までは，この事例では，約 3 時間を要している．そのため，この事例解析ではウィンドプロファイラの毎正時の配信時刻を考慮すれば，強風発生時刻の予測は可能であると考えられる．

30

1576m
690m
平均

985m
最大瞬間

20
10
0

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22
Local Time

図 1 2014 年 12 月 25 日の風速日変化

Potential Temperature【Ｋ】

 はじめに
地上風の急激な強まりは，航空機の運用に影響を及ぼす．このため，風の強まる時刻の予想が重要となるが，台風や前線といった擾乱通過による強風と比較して，季節風時における急激な風速増大の時刻を予測するのは難しい．
気象庁は，豪雨をもたらす湿潤大気の流れの常時監視や擾乱構造の把握を目的として，ウィンドプロ
ファイラを用いた高層風の定常観測を 2004 年から開始している(1)．現在では全国 33 か所で 10 分間隔の観測が行われている．ここで宮ら(2009)は，冬季
季節風時に関東平野で吹く空っ風を対象とした風の鉛直構造や時間変化の解析から，地上風速の強まる
時刻よりも早いタイミングで上空の風速が小さくなることを報告している．このことから，上層風の常時観測データを用いた地上風速増大時刻の予測が期待できる．
そこで本研究では，ウィンドプロファイラの常時観測データを活用した冬季季節風時における強風発
生時刻の予測可能性を探ることを目的として，風の鉛直構造と時間変化について解析を行なった．
 使用データと解析手法
風速の解析には，北緯 38.25 東経 140.88 に位置する仙台管区気象台のウィンドプロファイラ，アメダスの 10 分毎のデータを用いた．また，温位解析には，気象庁が提供しているＱＭＡ（毎時大気解析）による気温のデータを用いた．
本研究では，
統計対象期間2014 年 10 月1 日–2015
年 3 月 31 日とし，解析日を 2014 年 12 月 25 日としている．また，最大瞬間風速 12 ms-1 以上を強風発生時刻としている．
 結果
図 1 に，2014 年 12 月 25 日における風速の日変化を示す．ウィンドプロファイラデータの 6 時前後に着目すると，上空の風速が弱まる起点となっている．一方で，地上の最大瞬間風速は 9 時から 10 時の間に，8 ms-1 から 13 ms-1 に増大している．
また，図 2 に図 1 と同日の温位の日変化を示す．
7 時 か ら 8 時 に 着 目 す る と ， SFC 温 位 は850hPa–950hPa の温位密集域に近づき，交わっている．
これらのことから，温位が鉛直方向に一定になる

278

850hPa925hPaSFC

900hPa950hPa

276
274
272
270

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22
Local Time

図 2 2014 年 12 月 25 日の温位日変化 今後の展望 今回は 1 つの事例解析であったため，解析事例を増やすことで，上空の風速が弱まる起点及び運動量の輸送にどれくらいの時間を要するのかを分類し，明らかにしたい．
参考文献
(1) 加藤ら，2003，天気 50(12)， 891-907．
(2) 宮ら，2009，地理学評論 82(4)，346–355．

― 173 ―

P107
東京大手町露場周辺における風の微気候とその季節変化*志藤文武 1，清野直子 1，山本哲 1，藤部文昭 2,1，青栁曉典 3,1（1 気象研究所，2 首都大学東京，3 気象庁）

1. はじめに植栽等の遮蔽物による気温観測への影響を評価するため、気象庁構内の大手町露場 (東京都千代田区)において気温の通年観測を行っている。すでに報告したように、露場東端の植栽に囲まれた空間では露場中央付近に比べ、夏季日中を中心に気温が高 い 傾 向 に あ る 。 ( 志 藤 ら 2015 ， 『 天 気 』 ， 62,
403-409)。本報告では、気温観測への影響を知るために設置した超音波風速計の観測結果を利用し、大手町のようなビル街にある露場の温度計設置高度付近 2 ヶ所と都市キャノピー上部のビル屋上での風向の違いについて調査した。

2. 観測と期間
気象庁の現業観測に利用されてきた温湿度計は
大手町露場の中央付近に位置し、周囲に障害物は少ない。その露場東端付近の植栽に囲まれた所に、別の温湿度計を設置し、2011 年 4 月より連続観測を実施している。2014 年 6 月には、各温度計（地上高1.5m）の横に超音波風速計(地上高 2.5m)を設置し通年観測を開始した。都市キャノピー上部の風は気象
庁屋上（地上高約 53m）のプロペラ型風向風速計(2012 年 12 月設置)を利用した。解析期間は 2014 年
7 月から 2015 年 12 月までとした。

3. 結果

)
()
(

謝辞 観測と測器の管理に関して、気象庁観測部観測課および東京管区気象台気象防災部技術課のみなさまにご協力いただいた。

第 1 図 風向風速計で観測された風配を時別値から月毎に求めたもの。0 度を真北として、風向 45～135 度を東風、135～
225 度を南風、225～315 度を西風、315～360 度と 0～45 度を北風と定義し、風速が 0.2m/s 以下となる場合は静穏とした。

気象庁屋上風向 度
露場東端風向 度

気象庁屋上で観測される風向は、冬に北風を中心、
夏に南風を中心とする季節変化をしている。露場中
央は屋上に比べて冬の北風の出現頻度が少なく、年間を通して南風の頻度が最も多い。また、東風の
頻度は屋上と露場で逆の季節変動となる。露場東端
は、季節変動が最も少なく、静穏と東風の割合が多い。(第 1 図) 風速に関して、露場中央は屋上の半分強の大きさで推移し、露場東端は露場中央のさらに
1/3 から半分程度の大きさになる。(図は省略)
露場内で気温差が拡大する春夏季の 14 時ごろ、露場中央と東端の風向差は、22.5 度(16 方位１つ分)以内が全事例の 35％を、45 度(同 2 つ分)以内が計
70％以上を占め、障害物の影響によるとみられる風向の変化が一定程度に抑えられている。風向の逆転はほとんどない。それに対し、上空と露場中央の比較から、双方で主風向である南から南西風系では風向が揃うが、上空が北東風系の際には、地上で南から北まで様々な風向をとり、風向が真逆になるような複雑な鉛直構造が認められる。(第 2 図)。

露場中央風向(度)第 2 図 春夏季(2014 年 7～8 月，2015 年 4～8 月)における 14
時の露場中央風向 (横軸) に対する露場東端風向(○)と気象
庁屋上風向(×)。90 度が真東、180 度が真南、270 度が真西、360 度(0 度)が真北にあたる。斜めの灰点線は風向が一致する
ラインで灰実線は風向が±45 度の範囲内である。

― 174 ―

P108
２０１５年夏の気温調査からみた多治見の気温分布の特徴
吉田信夫（多治見の気温をはかる会）

ープ分けはクラスター分析により、観測地点毎に➀最１．はじめに
高気温②平均気温③気温較差（最高気温と最低気温の
多治見はなぜ暑いのか？疑問を持った市民が集まっ差）④時刻毎の「気温− 全観測地点平均値」の２乗のて真夏の気温を測り始めて今回が 14 回目となった。
平均値 の４要素を正規化してＷａｒｄ法を使った。
当初はアメダスの測定環境に疑問を抱く市民や市内
その結果、図２に示す８グループに特徴付けられる。
外の研究者、専門家も多く、アメダスが多治見の気温を
1)盆地底部の市街地（グループ➆）
代表しうるのか、ということが関心の的であった。
2)南部丘陵部（グループ⑥）
調査を重ねる中、地理的位置や地形（小盆地）によ
3)市街地を北西〜南東の谷筋沿い（グループ③）る気象特性、都市開発による地表面性状の変化（水田4)丘陵中腹部（グループ⑤）
面積の減少等）、自然及び人為的起源による気候変動な
5)標高の高い丘陵上部（グループ⑧）
どが絡み合い、他都市に比べて多治見の暑さが目立っ
6)市街地周辺の丘陵部（グループ①、④）てきたと考えられるようになった。
7)その他（グループ②）
今回、名古屋市で 10 年ぶりに市民による広域の気温
８つのグループのうち、最調査が計画されたことから、周辺と多治見の気象特性
も気温が高く推移しているのを比較検討する好機と考え、これにあわせて実施した。
がグループ➆である（図３）。
２．気温調査の概要
盆地底部の市街地で、周辺（1）調査の趣旨と方法の地物の影響で風通しが悪い
今回は、名古屋市の気温調査との連携を軸に、ため、終日気温が高めとなっ
観測日、観測方法、機材等の統一を図った。
ている。なお、多治見のアメ（2）調査の実施内容
ダスはグループ➆に属し、従調査日時：2015 年 8 月 8 日（土）来の調査同様、グループ内で7〜19 時（毎正時：合計 13 回）
平均的な日変化を示している。図２ クラスター分析によるグループ分け
調査地点：市内 29 地点+（気温自動測定）1 地点
調査項目：気温、風向、風の強さ、天気
３．調査結果
早朝と午後の気温偏差（時刻毎の各地点と全市平
均の差）の水平分布を図１に示す。
早朝７〜８時は盆地底部の市街地で高温域が広がり、市域外縁の丘陵上部で相対的低温域（高温域マ
イナス３〜４℃程度）低温域となっていた。
大半の地点で最高気温が出現した１４〜１５時は、盆地底部の高温域が盆地内の主谷筋に沿って北西方
図３ グループ➆の気温の日変化
向に広がり、標高の高い丘陵上部の北東及び南西側
で低温域がみられた。一方、市街地の高温域の中で５．名古屋市の調査との比較も土岐川周辺に相対的低温域がみられた。
今回の観測で気温が最も高かったグループ➆は、名古屋市での最高気温 37.5℃を記録した中村区などとほぼ同程度の気温の日変化であった。
気象庁の観測地点でみると、多治見が 36.5℃、名古屋地方気象台が 35.5℃で、多治見がやや高い。名古屋
地方気象台は名古屋市郊外で比較的風通しの良い丘陵部にあり、今回の一斉観測と比較すると気温が最も高いグループより少し低めに推移している。多治見と名古屋の気温差は周辺環境の差によるものと考えられる。
６．まとめと今後の課題
今回の観測では風通しの良くない盆地底部のグルー
図１ 早朝と午後の気温偏差分布
プ➆で終日高温が目立った一方、午後から強まった南（左：７〜８時 右：１４〜１５時）
寄りの風の影響で、標高が高く風通しの良い地域や盆
４．考察
地底部でも風が通りやすかった大原川の谷筋沿いで気（1）観測地点毎の特徴
温低下が目立った。今回は、盆地上空で南風が卓越し各地点の気温と風の日変化（図略）をみると、盆地た条件であったが、上空の風向きや大気安定度が変わ
底部の市街地、丘陵上部あるいは緑地の中の日陰になれば各地点の風の通り具合も変わるため、グループ分
りやすい場所など、周辺の地形や環境によって特徴的けの結果も変わることが予想される。今後、上空の風な日変化が多数の観測地点でみられた。
や大気安定度を考慮した分析が必要と考えられる。
そこで、各観測地点のグループ分けを試みた。グル― 175 ―

P109
日本の主要都市における降雨に対するヒートアイランド現象の影響の数値解析*北島育美（大阪大学）、 嶋寺光（大阪大学）、 近藤明（大阪大学）

各 8 月とし、それぞれ 3 日間の助走計算を行った。

1. はじめに 日本の主要都市において問題視されているヒート
アイランド現象は、熱中症等の健康被害を増加させ

3. 結果

るだけでなく、都市大気の循環を変化させ降雨現象

評価対象領域・期間のうち、URBAN ケースとにも影響を及ぼしていると考えられる。降雨に対す

NOURB ケースの結果を比較した。ここでは、大阪

るヒートアイランド現象の影響を評価するためには、府域の結果について述べる。都市域では、主に地上

長期的な観測データを解析する方法と数値気象モデ

気温、大気境界層高さ、降雨量についての上昇が見ルを用いる方法があるが、観測データには広域的なられた。図 1 に、大阪府域の URBAN ケースと気候変動をはじめとする様々な要因による影響が含

NOURB ケ ー ス の 平 均 降 雨 量 分 布 の 差 を 示 す 。

まれているため、観測データのみによる評価は困難

URBAN ケースでは NOURB ケースに比べて、評価である。したがって、本研究では数値気象モデルを対象領域とその周辺で降雨量が増加し、その他の地

用いて、日本の主要都市である大阪、東京、名古屋、域で降雨量が減少する傾向を示した。また、図 2 に福岡周辺を対象に、土地利用を変更する数値実験を

大阪府域の降雨量の平均日内変動について示す。降行い、主要都市におけるヒートアイランド現象が夏

雨量は、特に夕方に増加する傾向を示した。東京都

季の降雨現象に及ぼす影響について評価を行った。

域、愛知県域、福岡県域の結果については当日の発表で示す。
URBAN – NOURB

2. 計算方法
 数値気象モデルには WRF v3.5.1 を用い、WRF への入力データとして、初期値・側面境界地に NCEPFNL および気象庁 GPV 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、関東地方、中部地方、九州地方を対象とする 3 km 格子領域（D1）および大阪府域、東京都域、愛知県域、福岡県域を対象とする 1 km 格子領域（D2）とした。

図 1 大阪府域の平均降雨量分布の差

また鉛直層は、地表面から上空 100 hPa までを 30 層に分割し、地表に接する第 1 層の中心高さを約 28 m

URBAN

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、D2 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、D1 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、D2 の側面境界条件は同一である。対象期間は、2006 年から 2010 年の 5 年間の― 176 ―

降雨量 [mm h-1 month-1]とした。ネスティングは、D1 から D2 への単方向と

NOURB

16
12
8
4
0

0

6

12

18

24

平均日内変動 [h]図 2 大阪府域の降雨量の平均日内変動P110

平成  年  月関東・東北豪雨の宮城県における発生要因伊藤佑（東北大学大学院理学研究科）

１．はじめに

の下降流の吹き出しと収束し新たな対流が生まれたと考 平成  年  月  日から  日にかけて台風  号から変えられるこの分類は瀬古（）によると %6% 型と分類

わった低気圧と台風  号周辺の暖湿な空気の流入によされるこのことは降水帯の形状が人参状になっていたり関東地方から東北地方にかけて多数の線状降水帯が隣ことに矛盾しない

接して発生した（図 ）この豪雨によって宮城県の成瀬
川水系の河川の堤防が決壊し死者が出るなどの被害が出た本研究では宮城県付近の降水帯の発生要因について気象庁メソ解析データ（水平解像度５NP）を用いて明らかにすることを目的とした
２．環境場
宮城県で線状降水帯が多数発生し始めた  日  時ごろには台風  号が太平洋上を北西進し 号から変わった低気圧が日本海上に存在していたまたオホーツク海付近にあった高気圧によってこの低気圧の北上が妨げられていた豪雨をもたらした水蒸気の供給源は鉛直積算水蒸気
フラックス 図  をみると台風  号の北側から低気圧に

図 1:積算降水量(解析雨量)

流れる経路がありその経路上に宮城県が位置していたこ

図 2:鉛直積とがわかるこの状態が  日  時頃から続いていたため豪算水蒸気フ

雨の起こりやすい環境場が維持されたと考えられる

ラックス(ベ

３．大気の不安定性クトル)と絶鉛直断面を示した図  おいて下層では東から台風由来の対値(陰影)

高相当温位の空気塊が流入しているしかし対流圏中層あたりでは風向が少しずれて南東からの空気塊の流入がみられるこのため相対的に下層よりも中層の方が相当
温位が低くなっており対流不安定の場を形成している
下層に西から低相当温位気塊が流入したことによって不安定性が解消され降水帯は消滅した
４．降水帯の形状
先行研究（瀬古  ）によって下層風と中層風の風向の違いによって形成される線状降水帯の形状が決まることが指摘されている下層風が南東風であるのに対して
中層風が東風であるそのため発生した対流が中層風によって北西に流され下層風が流された対流の東側面で対流― 177 ―

図 3:140.5E に沿った相当温位(陰影)の鉛直断面と面に沿った風(ベクトル)

P111

ßæè #¾lºĳĄĕ ÛÛ ĺĹōňŋĸġÇŐ

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Ç― 178 ―

P112
気象外力データセット間の気温・降水極端指標の再現性の差異
飯泉 仁之直・西森 基貴（農研機構/農環研）

1. はじめに
気候変動に伴う極端現象の変化と人間・自然システ
ムへの影響については社会的な関心が高い。極端現象の影響は、全球気候モデル（GCM）の出力値を水資源モデルや作物モデルなどの影響モデルに入力することで、渇水や作物収量被害などの指標に翻訳される。この際、GCM 出力値のバイアス補正が不可欠である。
しかしながら、補正手法や観測データセットの違いにより、バイアス補正後の極端現象の統計的な特徴に差異が生じることが報告されている（Iizumi and Nishimori2011 Glob Environ Res）。また、全球でバイアス補正を行う場合、再解析値とグリッド観測値を組み合わせて作られた気象外力データセットを観測値の代わりに使用せざるを得ない（Hempel et al. 2013, Earth Syst Dyn）。
そこで、気温・降水極端指標を例として、気象外力デー
タセット間の極端現象の再現性の差異を評価した。

表１ 使用した 25 種類の気温・降水極端指標

2. データおよび手法
気象外力データセットには影響評価で広く用いられている Weedon et al.（2011, J Hydrometeorol）と Sheffield
et al.（2006, J Clim）を用いた。これらは、それぞれ、
ERA-40 と NCEP-R1 再解析値を CRU や GPCC などのグリッド観測値で補正したもので、それぞれ WFD、PFDと表記する。加えて、JRA-55（Kobayashi et al. 2015, J
Meteorol Soc Japan; Harada et al. 2016, J Meteorol Soc
Japan）をベースに WFD や PFD と同様の手法で作成した気象外力データセット（S14FD）を解析に用いた。
上記の３つの気象外力データセットから計算した気温・降水極端指標は、The Expert Team on Climate
Change Detection and Indices が定義する 27 指標のうち、生育期間（GSL）などを除く 25 指標である（表 1）。
GSL は低緯度地域では値が一定となり、全球での解析に適しないため除外した。計算した指標は、観測値から計算された極端指標のデータセット HadEX2（Donat etal. 2013, J Geophys Res）と比較した。
3. 結果と議論比較の結果、図１に示すように、降水極端指標については多くの指標・地域で JRA-55 をベースとする気象
外力データセット S14FD が、WFD や PFD よりも観測値と整合的であった。この傾向は相関係数と二乗平均平方根誤差のいずれについても共通していた。
一方、気温の極端指標については、WFD、次いでS14FD が多くの指標・地域で観測値と整合的であった。
PFD は気温・降水量の極端指標のいずれでも、他の 2
つの気象外力データセットに比べて、相対的に観測値との整合性が低いことが示された。

図 1 3 つの気象外力データセット（S14FD、WFD、PFD）のうち、相関係数（左）と二乗平均平方根誤差（右）の観点で、最も観測値（HadEX2）に近いもの。サン
プル数は 40（1960-1999 年）。横軸は世界の地域区分。
謝辞：本研究は環境省の地球環境研究総合推進費(S-10、S-14)の支援により実施された。

― 179 ―

P113
 年  月 － 日に急発達した低気圧の -5$ 再解析における構造＊

北畠尚子（気象大学校）

1995 年 11 月 7 日 09 時（JST、以後同じ）に朝鮮半
島北部で 1004hPa だった低気圧は、同日 21 時には日本
海中部で 980hPa、8 日 09 時には北海道の北で 960hPa（中心気圧は気象庁の解析による）と、24 時間で 44hPaの急発達をした。この低気圧の構造について、北畠・
三井（1998、天気、以後 KM98 とする）は主に現業地
上・高層気象観測データを用いて解析を行い、低気圧に伴う寒冷前線がスプリットフロントの構造を持っていたことなどを示した。この低気圧・前線の構造が、JRA-55 再解析などの新しい資料ではどのように表現されていて、観測データの解析で推測を含んでいた部
分が正しかったのか、また見逃されていたことがあるのかを調べる。
はじめに図 1 に、低気圧が日本海で発達中だった 7
日 21 時の 300K 等温位面解析を示す。流線は地上低気圧に相対的な流れを表す。図では気流は朝鮮半島付近
では傾斜した等温位面を南東へ進みながら下降し、日
本海西部～西日本の 600hPa 前後の高度で北東に向きを変えて、南からの湿潤空気と合流して東日本で上昇することが示されている。これは KM98 で結論付けて
いた、米子付近の寒冷前線に伴う幅の狭いレインバン
ドは上層からの沈降により発達を抑制され、東日本では下層の湿潤空気に西からの乾燥空気が乗り上げた対流不安定層が東日本で上昇して幅の広いレインバンドが生じたとする考え方を裏付ける。
図１の日本海西部で流れの方向が急変することに関して、図 2 に示した同時刻の 2PVU 面では、日本海西部に 500hPa より下方まで達する顕著な圏界面の折れ込みが見られる。これにより、その周辺での風向の急変に加え、その近傍での背の高い対流の抑制や、その進行方向前面である北東側での地上低気圧の発達を関連付けられる。
低気圧の発達への圏界面の下降の寄与が示唆されることから、
図3 には、
8 日09 時の低気圧中心の位置（45°
N, 141°E）の上空のジオポテンシャル高度（以後、単に高度とする）と気温の前 12 時間変化を示す。高度は100-200hPa では変化が小さいが、1000hPa 面は約 280mの下降があり、その約 70%の 190m は 200－400hPa の層厚の増大による。この層で大きな気温の上昇があったことは図 3b に示されている。そこでは渦位の増大もあった（図省略）ことから、この高度の気温の上昇は、
7 日 21 時に日本海西部にみられた圏界面の下降に伴う沈降昇温と同様と説明できる。一方、下層でも昇温があるが、その層の層厚増大は 30m 程度で、1000hPa 面
高度の下降の 10%程度に寄与するに過ぎない。このことは、KM98 で地上低気圧が北海道付近を通過した際に下層暖気核が見られなかったことを裏付ける。

以上のように、特徴の多くは従来型の観測データにより把握されていたが、上層の渦位分布等を見ることにより解釈が明確にできるようになった。

図 1 1995 年 11 月 7 日 21 時の 300K 等温位面の気圧（太線、hPa）、低気圧の移動に相対的な流れの流線（細線）、混合比（陰影、g/kg）。X は地上低気圧中心。

図 2 図 1 と同じ時刻の 2PVU 面の温位（陰影、K）、気圧（細実線、hPa）、風（矢羽）と 850hPa 渦位（太実線、PVU）。
X は地上低気圧中心。

図 3 8 日 09 時の地上低気圧中心位置における、前 12 時間の(a) ジオポテンシャル高度（m）及び (b) 気温（℃）の変化。
縦軸は気圧（hPa）。

― 180 ―

P114

高解像度アンサンブル気象データを用いた冷害の発生予測∗ 吉田 龍平 (福島大理工) · 福井 眞 (早大人科) · 福井 真 (東北大院理)

はじめに

北日本は低温による農作物への影響が懸念される地域である。そのため、冷害の発生を予測し事前の対策（ 深水管理等）に役立てる試みが多く行われてきた。
冷害予測には特定の時期の気温が使われ、アンサンブ
ル気象データが用いられてきた。
アンサンブル予測を水稲生育モデルと組み合わせる
ことで、日々の生長段階による耐冷性を考慮した、より実態にあった冷害予測が可能になると考えられる。
本研究は、アンサンブル予測による気象データと水稲生育モデルから冷害の有効な予測期間を推定する。

2

使用データ
水稲生育の計算は Hasegawa/Horie (H/H) モデル[1] 、気象データは北日本の 5km メッシュアンサンブ

ル (9 メンバー、2000 年 −2009 年) を用いた [2] 。まず、メッシュアメダスの観測値を H/H モデルに入力し 、予
測開始日での生長段階 (DVI) を決定した。続いて、7
月 10 日、7 月 20 日、7 月 31 日、8 月 10 日、8 月 20
日を初期値とする 9 メンバー・14 日間の気象データを入力した。日平均気温 Tm を用いて次式の積算冷却
量 (QT 、障害型冷害を想定) を日々計算し 、メッシュ
アメダスを予報期間もそのまま用いた場合の QT と比
較した。
2.2
∑
QT =
(Tm − 22)日ほどとされており [2] 、この傾向は冷害に対しても同様であることが示された。

全域で障害型冷害が発生しうる時期 (1.5≤DVI≤2.2)の予測結果を示す (図 1)。5 日先までは RMSE は小さ
いものの、それ以降は太平洋側での誤差が顕著となった。スプレッド も次第に拡大し 、RMSE と同様に 6 日
以降でのばらつきが大きくなった。
初期値別に RMSE を比較すると、いずれの場合でも 1 週目は概ね 3 ℃以下で推移し 、2 週目に大きく増加した (図 2a)。計算最終日に最大の RMSE となったのは 8 月 10 日初期値の場合（予測日：8 月 24 日）で、
特に東北北部の太平洋側で高い値であった (図略)。それ以外の地域では DVI は 2.2 よりも大きく、障害型
冷害の発生時期は過ぎていた。初期値によって数日の幅があるものの、スプレッドは予報開始 5 日目を境に大きくなった (図 2b)。RMSE と同様に、スプレッド
も明瞭な空間分布の特徴があり、太平洋側で予測の信頼性が低い傾向が見られた。
以上から、北日本の冷害予測に有効な情報を抽出できるのは、長くても 1 週間程度であることが明らかとなった。先行研究においてヤマセの予測可能期間は 5

°C

28
24
20
16

39˚

12

38˚

8
4

37˚

0

(e)

(d)
41˚ spread

°C

(f)

4
3

40˚
39˚

2

38˚

1

37˚

0

(g)
41˚ DVI

(h)

(i)

3.0

40˚

2.2

39˚

1.5

38˚
37˚

0.0
138˚

140˚

142˚

138˚

140˚

142˚

138˚

140˚

142˚

図 1 2001 年 7 月 31 日初期値の（ 上）アンサンブル平均（中）スプレッド、（下）成長段階。 各図の FTの RMSE 、は予報開始からの経過日数を表す。
12
RMSE (°C)

結果と考察

(c)

(b)

40˚

DVI=1.5

3

FT=11−14

FT=6−10

FT=1−5(a)41˚ RMSE

3

(a)

(b)

9

spread (°C)

1

6
3
0

2

4

6

8

0720

1

0

10 12 14

2

4

6

8

10 12 14

Forecast time (day)Forecast time (day)
0710

2

0731

0810

0820

図 2 初期値別平均した (a)RMSE と (b) スプレッドの変化。

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」の支援により実施された。メッシュアメ
ダ スは農研機構 農業環境変動研究センターの石郷岡
康史博士より提供していただいた。

参考文献
1) Yoshida, R., et al. (2015): Clim. Res., 64, 275-290.
2) Fukui S., et al. (2014): J. Meteorol. Soc. Japan,
92(6), 505-517.

― 181 ―

P115
2014 年 2 月の大雪時の雪崩発生条件に関する一考察（４）＊松下拓樹、石田孝司 （土木研究所 雪崩・地すべり研究センター）

１．はじめに2014 年 2 月 14 日から 16 日にかけて、関東甲信地
方は記録的な大雪となった。この大雪に伴い、一般的には発生しにくい樹林内でも雪崩が発生した。これまでの検討（松下ほか, 2014; 2015a～c）では、樹林内での雪崩発生の気象および積雪条件を明らかにするため、気象観測データを用いた解析を行った。
しかし、斜面積雪の安定性を考慮した理論計算が必要になるなど、現場での活用には課題があると考えられる。雪崩対策の現場では、すぐに入手でき、容易に判断できる指標が望まれる。
ここでは、短時間多量降雪時の雪崩発生に関わる
気象観測データに基づいた簡便な指標を見いだすことを目的に、山梨県河口湖を例に、2014 年 2 月の大雪事例と過去の大雪事例の降雪状況を比較した。
２．データと解析方法
解析には、山梨県河口湖（気象庁 AMeDAS、標高860m）の気温と積雪深の 1 時間間隔の観測値を用いた。降雪深（cm）は 1 時間毎の積雪深差として求め、これを降雪時間で除した値を降雪強度（cm/h）とした。
その他の詳細は、前報（松下ほか, 2015b）を参照。
３．結果
雪崩が発生した 2014 年 2 月 14～15 日の大雪事
例の特徴は、図１で示すように、降雪期間の平均的な降雪強度と降雪深が過去の大雪事例に比べて大きかったことである。ただし、2014 年 2 月 14～15 日の雪崩発生前 12 時間の降雪強度と降雪深の関係（図図１ 河口湖の大雪
事例の降雪期間における平均降雪強度と降雪深の関係。
●：2014 年 2 月の事
例、○：過去の事例

図２ 2014 年 2 月の大雪事例の 1 時間毎の降雪強度と積雪深の時系列と雪崩発生との関係。（a）2 月 14～
15 日、（b）2 月 8 日。■は雪崩が発生した時刻。

中の◆）をみると、降雪深は 60cm 程度と他の大雪事
例とそれほど大きな違いはないが、降雪強度が5cm/h であり、過去の大雪事例に比べて強い降雪状況にあったことがわかる。つまり、降雪期間全体の平均的な降雪状況（松下ほか, 2015b～c）に着目することも重要だが、雪崩発生の観点からは、より短時間の降雪状況も考慮する必要があると考えられる。
そこで、図２は、2014 年 2 月 14～15 日の大雪事例とその一週間前の 2 月 8 日の大雪事例（雪崩発生無し）について、1 時間間隔の降雪強度と積雪深の時
系列と雪崩発生との関係をみたものである。図中の実線が下から上に向かうにつれ、そのときの降雪強度に従って積雪深が増えていく時系列変化を示している。図２a の 2014 年 2 月 14～15 日の大雪事例では、河口湖周辺における雪崩は、積雪深が 50cm 以
上になり降雪強度が 6cm/h 以上の強い降雪となった
1～2 時間後に発生したことがわかる。短時間の多量
降雪によって脆弱な積雪層が形成され、雪崩発生に至ったと推測される。一方、雪崩が発生しなかった2014 年 2 月 8 日の事例（図２b）をみると、降雪強度が6cm/h に達した時間があったが、それ以上の強い降雪とはならず、そのときの積雪深は 50cm 未満であった。雪崩発生条件の試みとして、図に積雪深 50cm
以上で降雪強度 6cm/h 以上の状況を破線で示す。
４．考察
雪崩発生における降雪強度の重要性は、斜面積
雪の安定性を考慮した理論的または統計的な解析でも指摘されている。遠藤（1993）の理論解析によると、
降雪強度 4～6cm/h 程度以上の強い降雪が数時間続いた後に雪崩が発生しやすい。2014 年 2 月 14～
15 日の大雪事例もこの条件に整合しており、これをより単純化して示した一例が図２であると考えられる。
今後、図２で示した雪崩発生条件が他の大雪事例
や他の地域で成り立つのか等の調査や、その理論的な裏付けに関する解析などを行う必要があるが、短時間の多量降雪時の雪崩発生に関連する簡便な指標として活用できる可能性があると考えられる。
参考文献
遠藤八十一, 1993: 雪氷, 55, 113-120.
松下拓樹ほか, 2014: 秋季大会予稿集, 106, 560.
松下拓樹ほか, 2015a: 春季大会予稿集, 107, 232.
松下拓樹ほか, 2015b: 秋季大会予稿集, 108, 434.
松下拓樹ほか, 2015c: 雪氷, 77, 433-445.

― 182 ―

P116

「㻟㻰 雨雲ウォッチ～フェーズドアレイレーダ～」アプリと 㼂㻾 を活用した児童向
け防災意識向上のためのイベント実験㻌*戸塚紗織・小池佳奈・門田尚子・島田侑治（(株)エムティーアイ）・奥村政佳（横浜国立大学大学院）

１．はじめに㻌
フェーズドアレイ気象レーダ㻔以下 㻼㻭㼃㻾㻕は、世界でも類を見ない 㻟㻜 秒毎の詳細な 㻟 次元降水分布観測を実現している。㻌
これまで主に研究目的として利用されていた 㻼㻭㼃㻾 観測データを一般市民向けに発信し利用できるようにすること、また、年々増加するゲリラ豪雨の情報や予測をより高い精度で提供することを目的とし、情報通信研究機構（以下「㻺㻵㻯㼀」）と（株）エムティーアイは 㻞㻜㻝㻡 年より共同研究を開始した。㻌
スマートフォン端末に、リアルタイムの雨雲内部の雨粒分
布を 㻟㻰 描画で表示する技術を初めて開発し、同社が運営する一般向け気象情報サービス『ライフレンジャー』において、
スマートフォン向けゲリラ豪雨検知アプリ『㻟㻰 雨雲ウォッチ～
フェーズドアレイレーダ～』として無償配布するとともに、大阪大学吹田キャンパスに設置されているレーダでの観測データを用いて降雨予想の精度や情報の利活用に関する実証実験を行い、㻞㻜㻝㻡 年度秋季大会で発表した。㻌
㻌 また、㻞㻜㻝㻢 年から 㻺㻵㻯㼀 未来 㻵㻯㼀 研究所（兵庫県神戸市）に設置されたレーダの観測データを加えることで、情報の提供
対象地域・人口を拡大するとともに、㻞㻜㻝㻡 年に引き続き実証実験を行っている。㻌
㻌 なお、豪雨発生に関する情報の提供は、㻼㻭㼃㻾 から得られる上空の雨水量など各パラメータ情報や、積乱雲の発達状況などを元に発生可能性を判定し、『ライフレンジャー』の情報提供元である民間気象予報会社のいであ（株）が担当する。㻌
本研究では、㻞 年目の実証実験の一環として、将来、現在開発中の最新技術を駆使した気象情報を使用していくことが予想される小学生の児童を対象とし、本アプリと 㼂㻾（バーチャル・リアリティ）を用いて行った防災イベントでの調査結果を紹介し、本アプリを利用した児童の様子や反応を報告する。さらに、そこから見えてくる課題点、また今後の将来展望について言及する。

㻌

２．イベント内容と検証方法㻌
今回のイベントには、小学 㻞 年生から小学 㻠 年生の児童と、その保護者が参加した。本アプリの使い方を説明した後、実際にスマートフォン端末にゲリラ豪雨が発生した際の過去のデータを表示させ（図 㻞）、児童達に操作させる。また、同時に㻌

図１㻌 イベントの様子（「気象予報士ジュニア講座」）㻌

㻌
教材として手芸用の綿を使用し、十種雲形を参考に雲の形を作る体験や 㼂㻾 を通じてゲリラ豪雨をもたらせる雲の特徴を知ることで、短時間の強雨が災害につながる危険性を肌で感じることができるようにした。㻌
イベントの最後にアンケートと十種雲形に関する穴埋めシートを配布し、本アプリを使用した感想と児童達のゲリラ豪雨
に対する関心の変化や、理解度を検証した。㻌

図２㻌 『㻟㻰 雨雲ウォッチ～フェーズドアレイレーダ～』を用いて㻌㻟㻰 描画した過去の事例の積乱雲中における雨粒の様子㻌

３．結果㻌
本アプリの使い方を説明し、実際にスマートフォンで操作してもらった結果、雨雲の発達傾向からゲリラ豪雨の可能性を予想するなど、情報の内容を理解し、活用につなげることができる児童の姿が多くみられた。
 また、アンケート結果から「雨の強さを分かりやすく情報として受け取ることができた」「' の雨雲情報を見て危険を感じた場合、避難等適切な行動が取れると思う」という意見も多く得ることができた。
 一方で、「雨雲の高さと今後予想される降水強度の関係性をアプリでは感じることができない」「自分のいる場所
や住んでいる地域へのゲリラ豪雨の影響については具体的に知ることができない」といった意見もみられた。
 今後は積乱雲の発達度合いと予想される降水強度の関
連性を視覚的に分かりやすく表現するとともに、予想される災害についても伝え、更に改善していく必要がある。㻌
４．将来展望㻌
今後、関東と関西の科学館を中心に、イベントを実施していく中で、本アプリを通じて児童達にゲリラ豪雨やそれによってもたらされる災害の危険性を伝えていく。㻌
㻌 児童に、幼少期から防災という観点で本アプリを使ってもらうことで、リテラシーを高め、自分の身を自分で守るという考え
方や習慣を身に着けてもらうという点で防災意識の向上を狙う。なお、㻥 月にかけて実施するイベントの結果は、㻞㻜㻝㻢 年度
秋季大会で発表する予定である。㻌

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P117
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手法の適用可能性―2015年7月24日渋谷駅冠水事例―*加藤亮平,

清水慎吾, 下瀬健一, 前坂剛, 鈴木真一, 出世ゆかり, 櫻井南海子, 木枝香織, 宇治靖, 三隅良平, 岩波越(防災科学技術研究所)

1. はじめに
防災科学技術研究所（以下，防災科研）ではSIP（謝辞参照）の一環として局地的大雨の予測手法を開発している。Kato et al. (2016, submitted) は，局地的大雨に対する最新の予測手法の一つのである気象庁高解像度降
水ナウキャストの予測精度を検証し，強雨域に対する有用な予測時間は約10kmの位置ずれを許容しても約30分までであることを示した。このことは，局地的大雨に対して精度の高い予測を約1時間先までシームレスに提供するには, 30分以降で予測精度の高い数値予測をナウキャス
トとブレンドさせる必要があることを示唆している。一般的に降水予測に対するブレンディング手法は，メソβスケール以上の比較的大きなスケールの降水に対して数
時間先までの予測精度を向上させるために用いられているが（例えば，気象庁の降水短時間予測），メソγス
ケールの局地的大雨に対するブレンディング手法の適用可能性はほとんど検討されていない。本発表では2015年7月24日に渋谷駅が冠水した局地的大雨事例に対して，ブレンディング手法を適用した結果を報告する。
2. 予測手法
時間外挿をベースとするナウキャストとして気象庁高解像度降水ナウキャストの予測(NOWC)，数値予測として
雲解像度数値モデルCReSSによる予測(NWP)を用いた。研
究の第一歩として，NOWCとNWPの降水強度を等価な割合で合成したブレンド予測(BLEND)を5分毎に作成した。
CReSSによる数値予測は，まず, 09JSTのMSMを初期値・境界値とし，関東周辺の広域予測を水平格子間隔1kmで12JSTから16JSTまで行った。この広域予測では，国交省が運用しているXRAINの5台のXバンドMPレーダ（新横浜，船橋，さいたま，八斗島，氏家）の動径風を3次元変分法（3DVAR）で同化した。この広域予測の結果を初期値・境界値とし，関東南部を中心とした狭域予測を水平格子間
隔0.7kmで行った。計算開始時刻は渋谷駅で非常に激しい
降水が観測された約30分前の14JSTとし，16JSTまで計算を行った。この狭域予測の計算では，上述した国交省の5台のレーダに加え，X−NETの3台のレーダ（我孫子，海老名，木更津），防災科研の2台のドップラーライダー（大岡山，岩槻）の動径風を3DVARで同化した。さらに，防災科研の9台のマイクロ波放射計からリトリーブした可降水量も3DVARで同化した。加えて，モデルのスピンアップ時間を短縮する目的で“HOT START”を行い，国交省の5台のレーダの反射強度を同化した。このようにして得られた狭域予測をブレンディング予測の作成に利用した。
3. 結果
図1に2015年7月24日14:00JSTを計算開始時刻とする3種の予測の予測精度(Fractions Skill Score; FSS)と予測時間の関係を示す。BLENDは10分〜60分後において，NOWC
単独と同等もしくはそれ以上の精度を示した。NWPの精度は5分後に高く，15分後まで急激に低下，その後35分後まで増大し，30〜40分後まではNOWCの精度を上回っている。
このようなNWPの精度の時間発展は，HOT START により初期に加えられた強雨域が5分〜15分後にかけて減衰した後，35分後まで再発達した結果を反映している。図2にNWPの精度がNOWCの精度を上回った14:35JST（35分後）の降水強度を示す。NOWC（図2b）では渋谷駅付近の20mm/h以上の強雨域の面積が観測（図2a）よりも広く予測されている。一方NWP（図2c）では，この強雨域の広がりがNOWCに比べ正確に予測されている。この2つの予測を合成した
BLEND(図2d)の強雨域はNOWCよりも正確に表現されていることがわかる。50分以降はNOWC，NWP，BLENDともに予測精度が急激に低下している。これは，NOWC，NWPともに渋谷駅付近の強雨域の位置・広がりの表現が悪くなったことに加え，評価領域の北東で生成した新たな強雨域を予測できなかったためである。

図1.2015年7月24日14:00JSTを初期時刻とするナウキャスト(NOWC), 数値予測(NWP), ブレンド予測(BLEND)に対する予測精度(FSS)と予測時間の関係。FSSの計算は渋谷駅を中心とする0.6°×0.6°領域（図2）に対して，降水強度の閾値20 mm/h, 位置ずれ許容のスケール11kmで行った。
(a)  (OBS)

(b) 



(NOWC)

FT=35 (min)(c)  (NWP)
FT=35 (min)

(d)  (BLEND)
FT=35 (min)

図2.評価領域における降水強度(2015/7/24 14:35JST)。(a)は観測（高解像度降水ナウキャストの解析値）, (b-d)は14:00JST初期値の35分後における予測値であり, それぞれ(b) 高解像度降水ナウ
キャストの予測, (c) 数値予測, (d) ブレンド予測を示す。

4. まとめ渋谷駅が冠水した局地的大雨事例に対して，ナウキャストと数値予測を併合させたブレンディング手法の適用可能性を調査した。ブレンディングにはナウキャストとして気象庁高解像度降水ナウキャストを，数値予測には高密度な観測デー
タを同化し HOT START を導入したCReSSによる予測を用いた。
渋谷駅で非常に激しい降水が観測された約30分前の14JSTを初期値とする予測の精度をFSSにより評価した結果，ブレン
ディング予測は10分〜60分後において，ナウキャストによる予測と同等もしくはそれ以上の精度を示した。特に，ナウ
キャストの予測精度が低下した30分以降の精度を向上させることができたことは，局地的大雨の直前予測に対するブレン
ディング手法の有効性を示唆している。発表では，異なる計
算開始時刻の予測精度評価の結果や，数値予測のバイアス補
正，ナウキャストと数値予測の合成係数を最適に決定する方法の検討状況についても紹介する予定である。
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XRAIN
データは国土交通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。

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P118
スーパーコンピュータ「京」を用いた豪雨の広域・高解像度実験＊大泉伝、（海洋研究開発機構/気象研究所）、斉藤和雄（気象研究所/海洋研究開発機構）、
Le DUC（海洋研究開発機構/気象研究所）、伊藤純至（気象研究所）

1.

CM500mDD_K では最も強い雨（231mm）も解析雨量とはじめに

広島市周辺では 2014 年 8 月 19 日の夜から 20 日

似た位置に現われた。解像度 250m の実験では、未明に降った大雨により土砂災害が発生した。このCM250mDD_K の方が CM250mDD よりも 100mm 以上の降様な局地的な豪雨の予報を行う為には、モデルの高水域の幅（北西-南東）が広く、解析雨量と似た形状

解像度化が重要である。本研究では「京」コンピュであった。しかし、最も強い雨は CM250mDD（238mm）ータを用いて、これまでは計算資源の制約などで難の方が CM250mDD_K（193mm）より良かった。

し か っ た 広 い 計算 領 域 を対 象 に 、 異 な る 解 像 度

図 2 に Fractions skill score(FSS)を用いた（2km,500m,250m）で実験を行い、モデルの高解像度

CM2kmMY3 と CM500mDD の降水検証の結果を示す。

化によって豪雨の再現性が良くなるか検証を行った。

CM500mDD の方が CM2kmMY3 よりも弱い雨と強い雨両2.

方の再現性が良い事を示した。CM500mDD と CM250mDD

実験

上述の広島での豪雨を対象に、8 月 19 日 21 時かの比較では CM250mDD の方が、強い雨の再現性が良いら翌 06 時の 9 時間で再現実験を行う。
モデルは「京」結果を示した（図略）。これらの結果から、高解像度に最適化した気象庁非静力学モデル（JMA-NHM）を用化によって豪雨の再現性が良くなる事を示した。

いる。表 1 に主なモデルの設定を示す。積雲対流パ
ラメタリゼーションは用いず、雲物理過程（氷相を含むバルクモデル）のみを用いる。計算対象領域は東北南部から九州南端を覆う 1600×1000km の領域とする。初期値・境界値には気象庁メソ解析を使用する。２種類の地形データ（１）NHM の基本的な地形（GTOPO30 を用い、斜度を 30％に抑制した地形）と（２）現実に近い地形（国土地理院の 50m メッシュ
データを用い、斜度は抑制しない）を使用する。
表 1 各解像度で用いた主なモデルの設定
Experimental nameCM2kmMY3
CM500mDD
CM500mDD_K
CM250mDD
CM250mDD_K

3.

図 1 解析雨量と計算結果の 6 時間雨量（19 日 22 時かGrid spacing Time step Horizontal Vertical Turbulence closure Orography(m)(s)
grid points
level
model
data
Mellor-Yamada2,000
10
800×550
60(1)Nakanishi-Niino
Level 3(1)500
23197×2197
85
Deardorff
(2)
(1)
250
1
6393×4393 168
Deardorff(2)

ら翌 04 時）.矢印は最も強い雨が降った位置

結果

図 1 は、解析雨量と各実験の 6 時間雨量（19 日 22時から翌 04 時）である。解析雨量では広島市を中心に南西から北東に伸びる降水帯が現れ、降水帯の中心付近では 241mm の雨が解析された。CM2kmMY3 では

図２

降水帯の位置が解析雨量よりも北東にずれていた。

謝辞：理化学研究所の「京」コンピュータを使い、HPCI 戦略プロ
グラム分野 3（課題 ID：hp120282, hp130012, hp140220, hp150214）とポスト「京」重点課題 4（課題 ID：hp150289, hp160229）の助成をいただいた。海洋研究開発機構の SC システムを使用した。

CM500mDD と CM500mDD_K では、特に 100mm 以上の強い降水域が解析雨量の様に広島市周辺に再現された。

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CM２kmMY3 と CM500mDD の FSS を用いた比較結果

P119
NHM-LETKF 大気波浪海洋結合システムにおける海面水温の制御変数化
和田 章義, 国井 勝（気象研究所）
1. はじめに

3. 結果

台風強度推定精度及び台風予測精度向上のため、大気初期値を改善する目的で, 気象庁非静力学モデ
ル(NHM)波浪海洋結合モデル及びアンサンブルカル
マンフィルターを用いた大気データ同化システム(NHM-LETKF: Kunii 2014:Weather and Forecasting)を構築し, 2008 年台風第 13 号(Sinlaku)の予測可能性に関する調査を実施してきた（和田&国井
2014,2015）。海面水温予報値を次のサイクルに引き継ぐことにより, 台風中心気圧の解析値が高くなる（すなわち海洋結合の効果により台風が弱まる）ところまで開発は進んだ。しかしながら海面水温予報
値の水平分布を衛星海面水温解析データや海洋再解
析データと比較すると, 台風による海面水温低下域が異なる場所で形成されるという問題があった。

図１は気象庁ベストトラック及び NHM-LETKF により解析された Sinlaku(2008)の中心気圧の時間変化である。海面水温制御実験で得られた中心気圧は,
海面水温予報値引継実験よりも気象庁ベストトラッ
クの値により近くなっている。
図２は 2008 年９月 19 日における日別衛星海面水温分布（OISST:図 2a, http://www.remss.com/）及び
海面水温予報値引継実験(図 2b)と海面水温制御実験（図 2c）により得られた 1800UTC の海面水温分布を示す。図 2a に表われている台湾東方の冷水渦は図2b では台湾北方で解析されていた。海面水温を制御することにより台湾東方の冷水渦は衛星観測に整合する海域で解析されるようになった（図 2c）。
しかしながら図 2a と比較すると海面水温のコン
トラストは十分に解析されていない。また解析当初
にて海面水温領域平均値が衛星海面水温データと比較すると正のバイアスを持つことがわかっている。
こうした問題に対処するため, 観測海面水温誤差の値を変更した計算の実施を予定している。

2. 海面水温の制御化
海面水温分布、特に台風による海面水温低下域を
より現実的な位置に解析するため, NHM-LETKF 大気
波浪海洋結合システムにおいて, 海面水温の“観測”データによる“制御化”を行った。
“観測”海面水温データセットとして, GHRSST プ
ロダクトに格納されている AMSRE の GDS2.0 L2P プロ
ダクト(バージョン v7a)を使用した。2008 年 8-9 月のデータについて, データ数を 10 分の１に間引きした後に個々のデータを６時間ウインドウ内に１時間毎に分類し, このデータを CDA から作成された大気観測データにマージした。本稿では海面水温誤差
は 0.5℃と設定した結果を示すものの, ３℃に設定した実験も実施する予定である。
和田&国井(2014,2015)と同様の実験設定, すな
わち水平解像度 15km, 50 メンバー（週間アンサン
ブ ル よ り 摂 動 作 成 ） に て 2008/9/1/1200UTC ～9/19/1800UTC の期間, 6 時間毎にサイクル実験を行った。海洋の初期値については MOVE データ（北太平洋版, 水平解像度緯経度 0.5 度）を使用した。

(a)

図 1 気象庁ベストトラック(BT)による Sinlaku(2008)の中心気圧(hPa：縦軸)及び海面水温予報値引継実験(RESTART)と海面水温制御実験（SSTL2）
による中心気圧解析値の時系列。横軸は解析日時。
参考文献
和田 章義, 国井 勝 (2014). NHM-LETKF を用いた台風 0813 号(Sinlaku)の予測可能性.
2014 年度春季大会講演予稿集 P328, 304.
和田 章義, 国井 勝 (2015). NHM-LETKF による台風予測研究, 2015 年 NHM ワークショ
ップ.

(c)

(b)

図 2008 年９月 19 日の(a)日別衛星海面水温分布（OISST）、(b)海面水温引き継ぎ実験により得られた同日 1800UTC での海面水温分布および(c)海面水温制御実験で得られた同日 1800UTC での海面水温分布。コンター間隔は１℃。

謝辞：本研究は JSPS 科研費若手研究 B(26800247)及び基盤研究 C(15K05292)の助成を受けました。

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P120

グランドアンサンブル予報を用いたリアルタイムデータ同化
菊地亮太三坂孝志大林茂 東北大 井之口浜木，及川博史，三角暁雄 JAXA 
1.

はじめに

航空機の運航は気象現象により大きな影響を受ける
ため，運航判断や経路決定に気象予測情報は重要である．しかしながら，気象予測モデルに含まれる予測誤差は，飛行時間の見積もりの誤差や，非効率な経路決定を招く恐れがある．そのため，予測情報の誤差による運航への影響を定量化し，運航判断に活かすことが求められている．本研究では，航空機運航の更なる効率化および安全化を念頭に置いて，飛行中の旅客機のフライトデータをリアルタイムに活用して，予測情報に含まれる予測誤差を逐次に取り除く同化システムの開発を行っている．予測情報の不確実性を表現するためにマルチセンターグランドアンサンブルデータ[1]を使用して，予測情報はアンサンブル群の重み平均から生成する．通常では，全てのアンサンブルの重みを同一として取り扱うが，本研究ではそれぞれのアンサ
ンブルの重みを，Bayesian Model Averaging(BMA)
によりフライトデータからリアルタイムに推定する．
本発表では，実際のフライトデータを使用して，提案
手法による予測計算を実施し，予測性能の評価を行ったので報告する．

トは同化ステップごとに 1CPU を使用して，1 分程度で計算可能である．図 1 は，BMA に基づく予測を行う提案手法(DA)とコントロールラン(Ctr)による東西風予測とフライトデータ(Exp)の比較を示した．DA の結果は，同化ステップの時点から 3 時間後に飛行中の航空機の予測結果である．Ctr では Exp と比較して5m/s 程度の誤差が見られるが，DA ではその誤差を修正することが出来ている．図 2 に DA の予測性能の評
価結果を示した． 予測時間が 2 時間以下の場合は，Ctr に比較して風速予測精度が 1.5m/s ほど改善していることがわかる．しかしながら，DA では 6 時間先の予測に関しては Ctr とほぼ変わらない予測性能となることもわかる．今回の事例において，Ctr に含まれる予測誤差を，DA により低計算コストで 2 時間程度先までの予測性能を改善できることを確認した．

2.

予測手法
WMO の主導による観測システム研究・予測可能性
実験(THORPEX)によってまとめられた世界各国の気象 予 測 機 関 の ア ン サ ン ブ ル デ ー タ THORPEXInteractive Grand Global Ensemble (TIGGE)[1]を用いる．ECMWF，NCEP，UKMO，JMA，KMA の 5
機関 166 アンサンブルを予測で使用することとした．
BMA は，ベイズの定理に従って，ある予測モデル
に対して，モデルの事後確率で重みづけし，重み平均をとったものである．
𝑃𝑃(𝑋𝑋𝑖𝑖 |𝑌𝑌) =図 1 提案手法による東西風予測結果

𝑃𝑃(𝑌𝑌|𝑋𝑋𝑖𝑖 )𝑃𝑃(𝑋𝑋𝑖𝑖 )𝑃𝑃(𝑌𝑌)

𝑃𝑃(𝑋𝑋𝑖𝑖 |𝑌𝑌)は使用するアンサンブルごとの事後確率，
𝑃𝑃(𝑌𝑌|𝑋𝑋𝑖𝑖 )は観測値 Y に基づく尤度関数，𝑃𝑃(𝑋𝑋𝑖𝑖 )は使用するアンサンブルごとの事前確率，𝑃𝑃(𝑌𝑌)は規格係数である．𝑃𝑃(𝑋𝑋𝑖𝑖 |𝑌𝑌)をアンサンブルごとの重みとして使用し，重み平均を取ることで予測を実施する．
3. 予測結果
 今回の同化計算では，10 時間のうちに 31 機の航空
機がフライトし，風向・風速を計測した事例を使用して予測計算を行った．予測対象時間内で，BMA を 5分ごとに適用し，前方予測を実施している．計算コス

図 2 提案手法による予測性能の評価
参考文献[1] Froude, Lizzie SR. "TIGGE: Comparison of theprediction of Northern Hemisphere extratropical
cyclones by different ensemble prediction systems."
Weather and Forecasting 25.3 (2010): 819-836.

― 187 ―

P121

Neighboring Ensemble に基づく変分同化法を使った 2015 年台風 18 号事例への衛星搭載マイクロ波放射計輝度温度の同化実験
青梨和正、岡本幸三、山口宗彦（気象研究所）、田島知子（リモート・センシング技術センター）
1. はじめに
我々は、台風等の降水解析・予測の改善を目的として、
雲・降水域の衛星搭載マイクロ波放射計（MWI）輝度温度(TB)のデータ同化システムを開発している。本研究では、この一環として開発した、雲解像モデルNHM用の
Neighboring Ensemble (NE)に基づく変分同化法(EnVA:
Aonashi et al 2016)を用いた、MWI TB観測データの同化実験を行なった。
今回は 2015 年台風 18 号（ETAU）事例での GCOMW-1
AMSR2 TB 観測データ(2015/9/8/17UTC)の EnVA を用いた同化の解析値とこれからの予報について報告する。(発表では、9/7~9/8 の GMI,SSMIS も同化したサイクル実験の結果も報告する予定である。)
2. MWI TB 観測値を同化した解析値
本研究は、9/8/00UTC 初期の 52 メンバーのアンサン
ブル１７時間予報を用いた。我々は、このアンサンブ
ル予報値に台風の中心位置を使った位置ずれ補正(DEC)を行なった。そして、補正したアンサンブル予報に、EnVA で、AMSR2 5 周波 (10v,18v,23v,36v,89v)のTB を同化した。図１は、アンサンブル平均の解析値のインクレメントを高度 1460m での相対湿度と水平風速、
地上気圧について示す。

台風の東－南東側のスパイラルバンド付近で、大規模スケールの加湿がみられる。また、台風中心の位置ずれ補正に伴う気圧と水平風速の偏差、EnVA による相対湿度のメソスケールの正負の偏差がみられる。
３．MWI TB 観測値の同化の解析値からの予報
図２は、2015/9/8/17UTC 初期の降水強度、地上
気圧、風速の NHM24 時間予報を示す。(上)は、
DEC+EnVA の第１推定値を初期値とする予報 (同化なし) である；(下)は、DEC+EnVA の解析値を初期値とする予報(同化あり)である。
同化なしでは、関東－東海付近に複数の弱い降水帯が発生している。一方、同化ありでは、関東付近に南北走行の強い降水帯が発生して、停滞する。これは、同時刻の解析雨量の分布と良く合っている。また、同化ありでは、同化なしよりも日
本海上の台風から変わった温帯低気圧がより北上しており、観測に近づいている。

図 1：2015/9/8/17UTC の AMSR2 TB を EnVA で同化したときの解析インクレメントと地上気圧(contour) (上) 高度 1460m での相対湿度（％）(下)高度 1460m での水平風速(m/s) と地上気圧

図２：2015/9/8/17UTC 初期の降水強度(mm/h, shade)と地上気圧(hPa, contour) 風速(m/s,vector)の CRM24 時間予報(上)同化なし(下)同化あり― 188 ―

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。

P122
豪雨の「種」を捉えるための積雲生成シミュレーション
山口弘誠（京大防災研）・高見和弥（鉄道総研）・中北英一（京大防災研）・井上実（京大防災研）・相馬一義（山梨大）・須﨑純一（京大院工）局地的豪雨（ゲリラ豪雨）はその時間・空間ス
ケールの小ささから予測が困難であり、特に都市域において重大な被害をもたらしている。中北ら（2013）はゲリラ豪雨をもたらす積乱雲の発達過程のうち気象レーダーによって発見できる最早単位を豪雨のタマゴと呼び、タマゴと渦度の関係に着目することで豪雨をもたらす積乱雲の早期探知と危険性の評価を行う手法を開発した。このゲリ
ラ豪雨の予測に関して、これまで積乱雲発生後に雲中の上空で降水粒子が生成される段階や、成長時に焦点をあてた研究・観測が行われているが、その研究の新たなステージとして、積乱雲の発生する前の段階、すなわちタマゴの起源が新たな着眼点となっている。しかし、まだ雲粒を伴わない
水蒸気から雲の発生に至るプロセスやその水蒸気を持ち上げる上昇流はレーダーではとらえることができない現象である。これを本研究では豪雨の「種」と呼ぶ。さて、この「種」の原因の一つとして、例えばヒートアイランド現象など都市の影
響がしばしば指摘されている。豪雨の「種」を捉えるためには、都市の建物について出来るだけ陽に扱い、渦との関係を調べるために乱流構造を詳しく表現し、また降水につながるところまで計算できることが必要であると考える。そのため、降水の起源となる現象の解明に対して数値モデルからのアプローチをするため、都市内部から境界層上部までを一気通貫に扱える、雲物理を取り扱う
準圧縮の LES モデルの開発に取り組んできた（山口，2016）。本研究では、開発したモデルを用いて、神戸市における実際の降水イベントにおける積雲
生成をシミュレーションすることを目的とする。
開発したモデルを用いて積雲の生成と都市の効果に関する数値実験を行った。神戸市付近ではしばしば強い降水をもたらす積乱雲が発生・発達する。積雲が発生しやすい原因として瀬戸内の西寄りの風と紀伊水道から入る湿った南寄りの風が六甲山の地形により強制上昇し収束することが考えられる。この南寄りの風は海側から神戸市街を通り六甲山にぶつかるが、この際都市からもたらされる熱や乱れの影響を受けていることが予想される。計算対象は 2014 年 8 月 23 日の午前 11 時頃に六甲山上空で積雲が急激に発生・発達した事例である。都市の降水に対する効果を調べるためこの事例を参考に、六甲山に南から吹き込む風が受ける都市の効果について、都市に関する条件を変えて比較実験を行った。格子間隔は水平方向に 60m，

鉛直方向に 4m～60m でストレッチさせた。格子数は 165×330×100 で最上端が 4871m である。対
象日の午前 10 時を初期値として 2 時間の計算を行った。初期条件は気象庁 MSM-GPV の初期値を理想化して与えた。境界条件は東西が free-slip、南側が流入境界、北側が放射境界とした。南側の流入境界では南北風、圧力を固定し、湿潤な空気の侵入を表現した。被覆別地表面温度は典型的な夏
季晴天日のメソ・陸面連結モデルの計算結果、人工排熱は計算部門別（民生家庭部門，業務・産業部門，交通運輸部門）にわけて時系列で推定された人工排熱顕熱量分布（Souma and Noyori, 2015）
を領域平均した時間変化を与えた。
計算開始 21 分後における各物理量の 3 次元分布を図 1 に示す。都市の熱によりプルームが立ち上がる様子が 3 次元の分布で見られる。レーダーでは何も見えていない時間帯（計算された雲物理量からレーダー反射強度に変換しても何も見えない）であり、雲粒子がようやく形成され始めた時刻である。この時刻において、積雲の場所で鉛直
渦度の正負のペアおよび渦管構造を発見することができた。高度数 100m 以下においては、都市の条件がプルーム生成に極めて大きな効果を持っていることがわかった。

図1

計算開始 21 分後における各物理量の 3 次元分布

参考文献：
中北ら：ドップラー風速を用いたゲリラ豪雨のタマゴの危険性予知に関する研究，土木学会論文集，B1（水工学），Vol.68 巻，pp.427-432, 2012.
山口ら: 豪雨の「種」を捉えるための都市効果を考慮す
る LES 気象モデルの開発, 土木学会論文集 B1（水工学）, 第 72 巻, pp.I_205-I_210, 2016.
Souma et al.: Localized heavy rainfall simulations by using acloud resolving model that considers urban activity
information in Osaka, Japan, Proceedings of the 9thWorkshop of the Virtual Laboratory for the Earth's
Climate Diagnostics Program, and the University Allied
Workshop, p.21, 2015.

― 189 ―

P123

2015 年 9 月 1 日に対馬の海上で突風を引き起こした小スケール渦の特徴*栃本英伍 1・横田祥 2・新野宏 1・柳瀬亘 1（1：東京大学大気海洋研究所、2：気象庁気象研究所）

1. はじめに 2015 年 9 月 1 日 0300 JST〜0400 JST 頃にかけて、対馬の海上において強い突風が生じ、これにより漁船 6 隻が転覆、4 名が死亡、2 名が行方不明となる甚大な被害がもたらされた。この突風は温帯低気圧の北東象限において形成された直径数十 km 程度の小スケールの渦に伴って生じていたと考えられる。そこで本研究は、観測デー
タの解析および数値シミュレーションを用いて、この小スケール渦の構造とその時間発展を調べた。
2. 使用データと数値モデル解析に使用した観測データは福岡に設置されている気象庁 C バンドドップラーレーダー（分解能：距離方向 500m, 方位角方向 0.7 度）である。使用した数値モデルは気象庁非静力学モデル（JMANHM）で、初期値・境界値には 3 時間ごとの気象庁のメソ解析（水平格子間隔は 5km）を用いている。水平解像度は 2km で格子点数は750x750 である。 鉛直層数は 50 層で地表面付
近は 40 m 間隔、モデルトップ付近は 900m 間隔のストレッチ格子を用いている。雲物理過程には氷相を含むバルクモデルを用いており、積雲パラ
メタリゼーションは用いていない。乱流クロージャーモデルには MYNN の Level-3 を用いている。
積分開始時刻は 8 月 31 日 1800JST である。

れた(図 2a, 2b)。この渦状擾乱は温帯低気圧の北
東象限の中心から約 300 km 付近において 0300
JST 頃に形成され、時間と共に発達した。そして0330 JST 頃、高度 250 m 付近で風速が 20 m s-1を越え(図 2c, 2d)、渦の中心付近は暖気核構造を持っており、比較的背の低い構造が見られた。
本発表では、より高解像度の数値実験の結果を用いて、詳細な渦の構造とその時間発展について紹介する予定である。

図１：2015 年 9 月 1 日の(a)0301JST と(b)0408JST における福岡レーダー仰角-0.3 度の反射強度（dBZ）の分布

3. 結果
a. 観測結果の特徴
 9 月 1 日の 0300 JST 頃、レーダー反射強度の分布から、対馬の東の海上においてスパイラル型の特徴を持つ降水システムが確認された(図 1a)。
この降水システムは時間とともに北進し、0400
JST 頃には眼を持つような円環状のシステムとなった (図 1b)。被害をもたらした突風はこの降水システムの通過に伴って生じ、0320 JST 頃には、対馬の東海上にドップラー速度の絶対値が 50m s-1 を超える箇所が正と負のペアを成していた。
b. 数値シミュレーション
 数値シミュレーションによって、対馬の東海上に水平スケール数十 km 程度の渦状擾乱が再現さ

図 2: NHM で再現された海面気圧（実線；hPa）と陰影は(a), (b)が 975 hPa 面の渦度（10-3 s-1）、(c), (d)が 975 hPa 面の風速（m s-1）
。左列は 0330JST、右列は 0400JST の図― 190 ―

P124
高解像度モデルによる年冬季の再現実験林 修吾，山田芳則，橋本明弘，伊藤純至（気象研究所）

はじめに（ 目的）  高解像度 数値モデ ルに よる 年冬季（～月）の再現 実験をお こな ったのでそ の結果を 報
告する．本実 験の目的 の ひとつに，冬 季の降水・降雪の再現 性向上を 目指 すことがあ るが，本 稿
ではおもに 雷観測デ ータ を用いて モ デルの再 現性の確認を おこなっ た結 果を報告す る． 対象期間と 解析方法  対象とし た期間は ， 年月日から月
日の日間とし，解 析領 域は本稿で は特に発 雷に着目し冬 季 に雷の 多い 石川県・福 井県 とし た
（図の太枠内 ）．こ の期 間 は，低気 圧が周期 的に通過し， その後の 冬型 の気圧配置 が強まる ことがあった が ，冬型 が長 期間持続す ることは 少なかった ．  用いたモ デルは ，気象 庁非静力学 モデル 1+0
で，モデル 水 平解像度 は ，NP，NP，NP，P，の種類で，物理過 程は 全 て 同一のも のを利用 した．予 報時間は時間で日四回メソ 解析を初 期
値・境界値 とする再 現実 験をおこな った．積 乱
雲内部を詳 細に解析 でき るよう 分間隔 で 次元
データを出 力した． 結果
 図 に 解 析 期 間 は じ め に お け る /,'(1に よ る 
時 間 毎 の 対 地 放 電 数 お よ び NP 及 び NP モ デ ル（予報後半 時 間）によ る 解析領域 内 の℃以下
で レ ー ダ 反 射 強 度 G%=以 上 の 体 積 の 積 算 値 の時系列を示 す ．/,'(1対地放電数（実 線）に対 して，NPモデル（ 破線 ）・NPモデル（ 二重線）の
℃以下G%=体積は似た 変化傾向を 示してい るが，NPモデルの方 が体積 が大きくな る 傾向が みられた ．こ れは以降 の解 析期間でも 同様であ った．表 に/,'(1対地放電 数と福井レ ーダおよ び
モデルの各 種指標と の相 関係数を示 す． 福井 レ
ーダに よる 観測 デー タ との相 関で は ℃ 以下
G%=体積が良 い相関を 示し，これは夏 の関東平野を対象と した前回 発表 （林， 春季大会 ）とも一致す る 結果で あっ た ．モデル から求め た
反射強度体 積も高い 相関 係数を示し ており， 夏の実験では ほぼ相関 がな かったこと と対照的 な結果となっ た ．これ は冬 の降雪雲・ 雷雲のモ デル内での再 現性が， 夏の 不安定性降 水よりも 良いことを示 している と考 えられる ．さら にNPモ
デ ル は NPモ デ ル よ り も ど の 指 数 で も 良 い 相 関係数を示し ，高解像 度化 による 効果 も現れて いたと考えら れる ．降 雪雲 ・雷雲の再 現性およ び
モデル解像 度間の再 現性 の違いにつ いて は， より詳細な 解 析をすす め， その結果を 報告する ． 














図 モデルドメ イン お よび解析対 象領域














図  年  月 ～ 日
/,'(1 対地放電数 ，1+0NP および 1+0NP の
℃以下の G%= 体積の  時間毎時系列

表 対地放電数 とレー ダ及びモデ ル指数と の 
相関係数 
RADAR

NHM5km0℃ 以 下 35dBZ 体 積

0.20

0.32

0.40

0℃ 以 下 40dBZ 体 積

0.29

0.36

0.58

鉛 直 速 度 0m/s 体 積

---

0.33

0.43

鉛 直 速 度 5m/s 体 積

---

0.27

0.45

霰 1g/kg 以 上 体 積

---

0.46

0.58

― 191 ―

NHM1kmP125
ドップラーライダーで観測された積乱雲発生前後の下層風変動＊

櫻井南海子・鈴木 真一・前坂 剛・岩波 越・清水 慎吾・木枝 香織・宇治 靖・三隅 良平
防災科学技術研究所

1. はじめに
防災科学技術研究所（以下、防災科研）では、積乱雲の一生の実態解明と早期予測技術開発のために、首都圏にマ
ルチセンシングネットワークを構築し（岩波ほか, 2011年秋季大会 C211, 2014 年秋季大会 B201）、特に積乱雲の発生・発達初期段階に着目した観測研究を行っている。
Sakurai et al. (2012)では、Ka バンドレーダと X バンド
MP レーダを用いて、積乱雲の発生初期から最盛期に至るまでの発達過程について事例解析を行った。本研究では、積乱雲発生前の下層風収束に注目し解析を行ったので、その結果を報告する。
2. データ
解析した事例は、2014 年 7 月 27 日に東京工業大学（以下、東工大）付近で発生した降水システムである。使用したデータは、東工大に設置したドップラーライダーとXRAIN である。ドップラーライダーは、2013 年度に設置してから連続観測を実施している。2014 年の夏季は仰角 2°の PPI 観測を 2 分間隔で行った。XRAIN の雨量分布データ
は 1 分間隔である。
3. 結果
2014 年 7 月 27 日は寒冷前線が通過し、それに伴う降水システムが福島県から埼玉県にかけて存在し、1400 JST
時点では降水システムはライダーから見て北西側に位置していた（図 1a）。東工大ライダーでは、はじめ南西風が卓越していたが、次第に降水システムからの冷気外出流と見られる北風成分の侵入が観測された（図 1）。この北風域は約 7 m/s の速度で徐々に南へ広がった。北風域の先端は、後に新たに発生する降水システムの発生域を 14 時 20分頃に通過し（図 1d）、14 時半頃には東工大付近を通過した（図 1e）。アメダスの練馬観測点では、1350 JST に 35.2
度あった気温が、北風の流入によって、1520 JST には 26.1
度まで下がった。東工大付近では 14 時 43 分に新たに降水システムが発生し（図 1f）、降雨強度 30 mm/hr を超すまで発達した（図略）。
4. まとめ
積乱雲の発生過程を把握するため、ドップラーライダー
を用いて積乱雲発生前後の下層風速場を調べた。2014 年 7月 27 日の事例では、福島県から埼玉県に伸びる降水シス
テムからの冷気外出流とみられる北風成分と背景風の南西風成分が収束し、東工大付近で新たに降水システムが発生する過程を捉えた。今後は、アメダスを用いて北風の水平規模を把握するとともに、GPS 等を用いて水蒸気場の時
空間変動についても調べる予定である。また、2014 年夏
季には本事例以外にも降水システム発生前後の下層風場の変動が捉えられたので、発表ではそれら事例についても紹介する予定である。
謝辞
XRAIN データは、国土交通省より提供されたものです。
本研究で利用した XRAIN 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・提供されたものです。

図 1 XRAIN から得られた雨量分布（コンター）と東工
大に設置したドップラーライダーの動径風（シェード）。
太線のコンターは 0.1 mm/hr を示し、細線のコンターは20 mm/hr 間隔である。図 1a のみ、0.1 mm/hr の雨域を灰色で塗っている。図中の円は、それぞれ東工大からの距離 10 km, 20 km, 30 km を示す。図 1b～g 中の矢印は、動径風から推定される水平風向を示す。点線は、冷気外出流の先端（背景風との収束域）を示す。

― 192 ―

P126

新潟県上越市における降水量の捕捉特性*山下 克也・中井 専人・横山 宏太郎（防災科研・雪氷）

1.

はじめに
気象庁の降水量測定に使用されている風除け無しの温水式や風除け有り溢水式の転倒マス降水量
計の雪に対する捕捉損失は、風速が大きくなるにつれて大きくなり、風速 2ms-1 でそれぞれ 4 割、2 割であることが報告されている(横山ほか 2003、以後、横山 03)。固体降水量に不確定要素があることは世界気象機関(WMO)でも以前から認識されており、不確定要素の把握、気候区による要因の違い等を明らかにするために、冬季に世界中で固体降水量を測定
す る 固 体 降 水 国 際 比 較 実 験 (Solid Precipitatioan
InterComparison Experiment: SPICE)プロジェクトが2012 年から行われている。防災科学技術研究所雪氷防災研究センターは、2014 年に新潟県上越市の農研機構中央農業研究センター北陸研究拠点
37o06’56’’N, 138o16’23’’E, 10m ASL）に複数の降水量計を設置し、SPICE プロジェクトに参加しており、降水量の捕捉特性の調査のための測定をこれまで実施してきた。ここでは、観測概要と捕捉特性調査結果を報告する。

には、降水事象内の LPM で測定している粒径と落下速度の質量フラックス中心(Ishizaka et al. 2013)とそれの粒径‐落下速度関係を用いた。風に対する捕捉率の減少傾向は、雨と雪で異なっていることが分かる。
図中の曲線は、横山 03 で報告されている各降水量
計の風速に対する捕捉率曲線である。RT-4WS に関しては、今回の調査結果とおおよそ一致していることが分かる。一方、RT-3 に関しては、今回の調査結果の方が捕捉損失の少ない結果であった。原因は調査中である。発表では、他の降水量計の結果についても報告する予定である。
謝辞
本研究の一部は、防災科研と農研機構の共同研
究「固体降水の量と種類の計測に関する研究」により行いました。ここに記して、謝意を表します。
参考文献
横山ほか（2003）：雪氷，65，303-316．
Ishizaka et al. (2013)：JMSJ, 91, 747-762.

2.

観測使用した降水量計は、Geonor 重量式降水量計(以後、Geonor)、風除け無しの温水式転倒マス降水量計(以後、RT-3)、風除けありの溢水式転倒マス降水量計(以後、RT-4WS、WS は Wind Shield の略)、風除
けあり RT-3(以後、RT-3WS)、風除けなし RT-4(以後、RT-4)、田村式降水強度計(以後、Tamura)、光学式
ディスドロメーターである Laser Precipitation Monitor（ 以 後 、 LPM ） で あ る 。 Geonor は 、 Double Fence
Intercomparison Reference(以後、DFIR)という八角計の 2 重防風柵内に設置しており、これを参照器とした。
DFIR と重量式降水量計を組み合わせたシステムは、
SPICE プロジェクトにおける参照用の降水量計測シス
テムとして推奨されている。データは、データロガー(CR1000)に１ 分間隔 で記録 され てい る 。観測 は、
2014 年 1 月から 4 月、2014 年 11 月から 2015 年 5月、2015 年 11 月から 2016 年 4 月までの 3 冬季実施した。
3.

降水量の捕捉特性調査結果
降水量の捕捉損失の大きな要因のひとつは風による受水口付近の気流の乱れによるものである。そこで、
ここでは、降水事象を抽出し、その積算降水量と気象要素の統計値を用いて調査を行った。捕捉率としては各降水量計と DRIR 内の Geonor の事象中の積
算降水量の比とした。降水事象の抽出は、180 分内に、Geonor の積算降水量が 3mm 以上であり、降水時間が 108 分(60%)以上であることを条件とした。抽出
した降水事象の平均風速に対する捕捉率を降水種別に分けて示したものが図 1 である。降水種別判定

図 1 平均風速に対する降水事象ごとの捕捉率。
雨(○)、霰(▽)、雪（□）に分けてプロットしている。曲線は、横山 03 によって報告されている回帰曲線係数を用いて描いた RT-3 と RT-4WSの風に対する捕捉率。雪（実線）と雨（破線）の曲線を示している。

― 193 ―

P127
冬季石狩平野における筋状雲による降雪がもたらす地上気温と気圧の変化について*

馬場賢治 1,2, 伊藤花好 2 , 上田博 1,2（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）
見られる．この 10 分後にはこのような大きな変化はみられな

１． はじめに
冬季石狩平野では，気団変質により生じた積雲系の雲がい．同時刻の気象レーダーの変遷からは，気温と気圧の変入り易い．時には石狩湾低気圧が通過し，局地的に荒天とな化の大きい時間帯において，同地域を強い降水強度帯が一ることが知られ，実測やシミュレーションなどの研究が数多く時的に覆い，その後弱化している様子が確認された．

行われている．Shirooka and Uyeda(1999)では，札幌で観測

2015 年 1 月 11 日の事例は，札幌管区気象台で降雪が観を行い，積乱雲がもたらすしゅう雪は，地上で突風や気温変測され，気温は 0.7℃の低下，且つ気圧が 0.7hPa 上昇してい化を引き起こす強い下降流のバーストタイプ，およびそれらた．また，同 2 月 2 日では，気温が 0.6℃低下，且つ気圧ががはっきりしないバーガータイプに分類した．ここでは下降

0.9hPa の上昇した地域が現れた．何れも 12 月 14 日同様の流の記述はあるが，気圧の変遷についての言及は行われて気象レーダーの推移が確認出来た．

いない．また，積乱雲からの降雪の際の地上気圧について触れている研究はあまりない．そこで，本研究では，札幌付

５． 考察とまとめ

近の石狩平野に入り込む積乱雲列に着目し，それらからの本研究の事例は，筋状雲の走向と風向がほぼ一致してお降雪時にもたらす地上気温と気圧の変遷の特徴を明らかにり， ウインドシアは小さいと考えられる．また，筋状雲は 10する．

分程度で減衰していたため，短時間に降雪をもたらしたと考えられる．同地域において短時間に気温の低下と気圧の上昇した地域が存在し，その範囲は 10 ㎞程度であった．気温

２． 観測概要とデータ
2014 年12 月から 2015 年3 月までの間，札幌，石狩，当別

低下は，降雪の際の蒸発による潜熱の効果と推測される．まの小学校 15 校，および札幌管区気象台（2015 年 3 月のみ）た，その効果により密度を増した空気塊が落下速度を増し，の百葉箱におんどとり TR-73U（気温・湿度・気圧）とサーモク

局所的に地上気圧の上昇に繋がった可能性がある．今回観

ロン G タイプ（気温）を設置した．観測時間間隔は 10 分であ測された事例は，Yamada et al.(2004)の Rw タイプの筋状雲る．また，同地域内のAMeDASデータ，気象レーダー，およであり，Shirooka and Uyeda (1990)のバーストタイプに分類さび気象衛星画像を用いて解析を行った．

れると考える．

３． 解析方法
筋状雲による地上の応答は短時間であることが推測されるため，今回の観測間隔10 分間あたりの気温（ΔT）と気圧（ΔP）の変化量を用いた．このうち，－0.5℃≧ΔT，且つ 0.5hPa≦ΔP の時間を観測地点ごとに抽出し，その後，気象衛星画
像と気象レーダーにおいて筋状雲が同地点上を覆っていたか否かを確認した．
期間中において上記の条件を満たす事例は，2014 年 12月 14 日 13 時 20 分，2015 年 1 月 11 日 12 時 10 分，および
2 月 2 日 10 時 50 分の 3 回確認できた．

４． 結果
2014 年 12 月 14 日の北海道付近は西高東低の冬型の気圧配置であり，札幌管区気象台の観測によれば，12 時は晴図 2014 年 12 月 14 日 13 時 10 分～20 分の気温（濃淡）と気圧（コンター）の変化量

れ，15 時は曇りであった．札幌アメダスでは降雪は観測されていないが，13 時 30 分の可視画像からは，石狩湾から石狩

文献：

平野にかけて筋状雲が西北西－東南東方向に入り込んでShirooka, R., and H. Uyeda, 1990: Morphological structure of snowburst in thewinter monsoon surges. J. Meteor. Soc. Japan, 68, 677–686.
Yamada, H., H. Uyeda, K. Kikuchi, M. Maki, and K. Iwanami, 2004:
Dual-Doppler radar observations on factors causing differences in the structure ofsnow clouds during winter monsoon surges. J. Meteor. Soc. Japan, 82, 179-206.

いた．13 時 10 分から 20 分の気温と気圧の変化量を図に示す．図の中心付近に局所的な気温が周囲より 0.4～0.6℃低下し，且つ同様に気圧が最大で 0.7hPa 程度の大きい地域が― 194 ―

P128

エアロゾル濃縮器を利用した氷晶核のモニタリング観測㻌
折笠成宏 ・斎藤篤思 ・田尻拓也 ・財前祐二 ・村上正隆 
気象研究所， 仙台管区気象台， 名古屋大学
はじめに
気象研究所では、つくばにおいて大気エアロゾル
粒子の地上モニタリング観測を  年より連続して実施している。この連続観測では、エアロゾル粒
子の粒径分布のほか、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。氷晶核は、一般に個数濃度が低いため精度良く計測することが困難である。その困難を克服する方策として、エアロゾル濃縮器を利用した氷晶核
数濃度の計測を  年  月より開始した。エアロゾ
ル粒子を効率良く濃縮した試料空気をサンプリング
し、濃縮を行わない場合との比較測定を行った。今回は現時点の課題も含め、その初期結果を報告する。
観測方法 大気エアロゾル粒子の地上モニタリング観測は、
茨城県つくば市にある気象研究所の低温実験棟別棟で実施している（山下  秋、斎藤  秋、斎藤 春）。屋根からの高さ P（地上高 P）に位置する配管先端に取り付けられた直径 μP 粒子カットインレットを通して、建物内の小型ブロアーで外気を吸引する。試料空気は配管途中を分岐し各測器に接続され、氷晶核計での濃縮器を通さない通常サンプリング時もここから分岐する。
 エ ア ロ ゾ ル 濃 縮 器 は 、 米 国 063 社 $HURVRO&RQFHQWUDWRU0RGHO を利用した。濃縮器を通したサンプリングは、別の μP 粒子カットインレ
ットを通して大型ブロアーで吸引した外気を P のバッファータンク内に貯めてから行った。全体の装
置外観を図１に示す。 年  月  日に低温実験棟の外気を吸引し、通常サンプリングと濃縮サンプ
リングを  分ずつ  回繰り返し、76, 社 $36 を用いて粒径分布を測定した。氷晶核計のサンプル流量
/30 と合わせた場合の濃縮率を図２に示す。濃縮率は粒径 μP から増加し始め、約 μP まで顕著に増加する。
 本研究で用いる氷晶核計は、5RJHUV  の &)'&
改良型である（斎藤  秋）。濃縮率は μm 以上
で顕著であることをふまえ、インレットの２段式インパクターのカットオフ径をこれまでの μP 用から μP 用に切り替えた。設定温度℃～℃まで
℃間隔で主に、通常と濃縮サンプリングの比較測定を行った。 年  月に約  日間の比較データを取得した。
結果と課題
通常と濃縮サンプリングで検出された氷晶核数濃度の初期結果を図３に示す。これは、設定温度毎に過飽和度 刻みで平均した氷晶核数濃度を全事例で算術平均した。ノイズレベルの閾値となるチャンネ
ル番号は、測定データを見ながら一律で  とした
（従来は ）。従来と同様に、各設定温度で過飽和

度を変化する前（ 秒間）にノイズ測定を行い、その平均をノイズ値とした。このノイズ値を差し引
くと負になる場合が時々見られたため、この場合は除外した。このような処理が妥当かどうかは検討の余地がある。また、温度が低くなるにつれ、過飽和度が増加するにつれ、有意な氷晶核数濃度の増加はあまり見られなかった。濃縮率を勘案しても、濃縮
サンプリングしたことによる顕著な氷晶核数濃度の増加率にならなかった。今回は初期的な解析結果であるが、解析方法のほか測定自体についても見直して濃縮器を利用した氷晶核測定の改良を継続する。
ﾊﾞｯﾌｧｰ

ﾀﾝｸ

濃縮器




氷晶核計



図１㻌 全体装置写真㻚㻌










図２㻌 濃縮率の粒径依存性（サンプル流量 㻝㻸㻼㻹 時）㻚㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌

― 195 ―

図３㻌 通常・濃縮サンプリング時の氷晶核数濃度の比較㻚㻌
（㻻㻺：濃縮サンプリング、水過飽和 㻿㻿㼣㼇％㼉）㻌

P129

CALIPSO-MODIS 複合解析によるエアロゾルプロダクトの開発＊

工藤玲（気象研），西澤智明，日暮明子，及川栄治，杉本伸夫（環境研）

１．はじめにエアロゾルの三次元全球分布の観測を目的に，日欧共同ミッションの衛星 EarthCARE（2018 年打ち上げ予定）に搭載されるライダーとイメージャを利用したエアロゾルの推定手法の開発を行ってきた．本研究では，テストを兼ねて，開発中の手法を CALIPSO と MODIS へ応用し，エアロゾルの全球分布を調べることを目的としている．

2．データと解析法

CALISO の観測データは，波長 532 と 1064nm の減衰付
後方散乱係数，532nm の偏光解消度を用いる．MOIDS の観測データは，バンド 1（620～670nm）とバンド 2（841～876nm）の散乱輝度を用いる．これらのバンドは，
EarhCARE のイメージャと同じ波長帯を選択した．
推定するパラメータは，物理・光学特性の異なるエアロ
ゾルの４要素（水溶性，黒色炭素，ダスト，海塩）の乾燥状態における体積濃度の鉛直分布と，水溶性，ダストそれ
ぞれの乾燥状態におけるモード半径である．これらのパラメータを全ての観測データに対して同時に最適化する．そして，最適化されたパラメータから計算される各要素の消散係数をプロダクトとして出力する．
各エアロゾルは，対数正規分布の体積粒径分布を仮定す
る．水溶性とダストのモード半径は推定するが，黒色炭素のモード半径は既存のデータベースの値を与える．海塩のモード半径は，客観解析の海上風からパラメタリゼーショ
ンによって決める（Erickson and Duce 1988）．各要素の乾燥状態での複素屈折率は，既存のデータベースから与える．
水溶性と海塩に関しては，客観解析の湿度のデータを使って吸湿成長させる．このようにして得られる物理特性から，光学特性（消散係数，位相関数，一次散乱アルベド，後方散乱係数等）を計算する．ダストに関しては，回転楕円体の光学特性（Dubovik et al. 2006）を用いる．
MODIS が観測する輝度の計算には，偏光を考慮した放射伝達モデル（PSTAR, Ota et al. 2010）を用いる．
粗大粒子のダストと海塩は，1064nm の後方散乱係数と532nm の偏光解消度から，それぞれを分離して推定することが出来る．微小粒子の水溶性と黒色炭素は，532nm の後方散乱係数から推定される．しかし，微小粒子の場合，後方散乱係数の複素屈折率に対する感度が小さくなるため，水溶性と黒色炭素を分別することは難しい．それでも，黒色炭素が極端に多い場合は，複素屈折率虚部が大きくなる
ため，後方散乱係数が小さくなる．また，イメージャが観測する輝度の値も小さくなる．このような場合，黒色炭素無しで観測値を説明することは不可能になる．このため，黒色炭素が非常に多く含まれている時には，分別が可能になると思われる．

3．擬似観測データによるテスト
様々な状況を想定して，エアロゾルの鉛直分布，太陽高度，海上風，地表面アルベド，観測データのノイズ等を変えた擬似観測データを作成し，開発した手法をテストした．
テストでは，CALIPSO のデータだけを用いた推定も行った．この時には，水溶性とダストのモード半径の推定は行わない．
海上にダストが輸送された場合（図 1）と，陸上に汚染物質が飛来した場合（図 2）に対する波長 532nm の消散係数の結果をしめす．両ケースとも，上空のダストや汚染物
質（水溶性＋黒色炭素）の特徴をよく推定できていた．また，CALIPSO のみから推定した場合（点線）と比べて，
CALIPSO と MODIS を組み合わせて推定することで（破線），結果が良くなっていることが分かる．

４．まとめ
CALIPSO と MODIS からエアロゾルを推定する手法を開発している．擬似観測データを用いた実験では，上空のダストや汚染物質の特徴を捉えた良好な結果を示した．今後，実際のデータ解析を進めていく．

図 1 水溶性，黒色炭素，ダスト，海塩の消散係数の鉛直分布の推定結果．海上へのダスト輸送を想定したケース．
CALIPSO の擬似データには 10%，MODIS の擬似データには 5%のランダムエラーを与えた．実線が真値．点線は，CALIPSO のみから推定した結果．破線は CALIPSO とMODIS を使って推定した結果．推定結果が良かったため，実線と破線は重なっている．

図 2 水溶性，黒色炭素，ダストの消散係数の鉛直分布の推定結果．陸上での汚染物質輸送を想定したケース．
CALIPSO の擬似データには 10%，MODIS の擬似データには 5%のランダムエラーを与えた．陸上の場合は，海塩を推定しない．実線が真値．点線は，CALIPSO のみから推定した結果．破線は CALIPSO と MODIS を使って推定した結果．推定結果が良かったため，実線と破線はほぼ重なっている．

― 196 ―

P130

GCOM-C/SGLI 大気プロダクト及びその検証計画の紹介*

宮崎 理紗 1，堀 雅裕 1，村上 浩 1，入江 仁士 2
（1JAXA/EORC，2 千葉大）

１．はじめに今年度打ち上げ予定の GCOM-C は多波長光学放射計 (SGLI) を搭載し，二日に一度程度の頻度で全球を観測し，陸圏・大気圏・海洋圏・雪氷圏に対する多様な地球物理量プロダクトを得ることができる．取得したプロダクトを気候変動やモニタリングに利用する場
合，その絶対値や変動パターンの精度を計測し，GCOMのミッション要求を達成するために必要な精度まで向上させる校正検証を行うことが重要である．
本発表では，GCOM-C/SGLI の各プロダクトの校正
検証計画についての概要についてまとめる。

２．SGLI プロダクト内容
SGLI は 29 の標準プロダクト，23 の研究プロダクトが計画されている．このうち，大気分野に関連する標準・研究プロダクトを表１に示す．
標準プロダクトの一つである陸上エアロゾルは，エアロゾルの主たる発生源であるため全球規模での監視が重要であるが，観測の困難さから従来の他衛星では
陸上エアロゾルを高精度に推定することに課題があった．SGLI では近紫外及び偏光多方向チャンネルを使って陸上エアロゾルを高精度に推定することを計画しており，近紫外観測から陸上エアロゾルの光学的厚さと吸光特性を，偏光観測から光学的厚さと粒子の大きさを推定する．これらの推定結果からモデル研究等との連携を通じて得られるエアロゾルの発生源と地球の放射収支に関する情報は，地球温暖化をはじめエアロゾ
ルによる気候形成への影響を見積もるうえで非常に有益な情報となりうる．

３．校正検証検証は各チャンネルの分光放射輝度値から推定される地球物理量の精度を見積もる作業である．達成目標とすべき精度は，表１に示すとおり，個々の物理量についてミッションフェーズ（リリース，標準，目標）毎に設定されている．
精度の評価方法は，地上・船舶・航空機等で得られた現場観測データに基づく推定と，他衛星における同様のプロダクトとの比較による評価に大別される．他
衛星プロダクトとの比較による評価は，現場観測デー
タの入手が技術的・時間的に困難ないくつかのプロダ
クトの精度評価として用いられる．現場観測データに基づく検証では，近い時刻に同一地点を観測した現場観測データと，SGLI 切り出しデータから算出された物
理量の比較を行うことによって，SGLI 高次プロダクトの精度を算定する．
陸上エアロゾルは主に地上観測ネットワークのスカイラジオメーターの観測値をもとに検証を行うことを予定している．

表 1 ：大気分野に関する SGLI プロダクトと達成目標の精度
プロダクト名単位

分類

雲フラグ・タイプ (CLFG)－

雲種別雲量 (CLFR)

%

精度*1
目標

手法

リリース

標準

標準

10%

(雲種別雲量と同じ）

全天カメラ

標準

20%

15%

10%

基準地上放射観測網，全天カメラ

雲頂温度・高度 (CLTTH)

温度(K)
高度(km)

標準

1K*2
－

3K
2km

1.5K
1km

衛星・航空機搭載ライダー，雲レーダ
ーFALCON

水雲光学的厚さ・粒径 (CLOTER_W)

厚さ(－)
粒径(μm)

標準

10%*2
30%*2

100%
100%

50%
20%

他衛星と比較，マイクロ波放射計，スカイラジオメーター

氷雲光学的厚さ (CLOT_I)

－

標準

30%*2

70%

20%

他衛星と比較，スカイラジオメーター

海洋上エアロゾル (ARV)

－

標準

0.1

0.1

0.05

陸上エアロゾル（近紫外） (ARU)

－

標準

0.15

0.15

0.1

陸上エアロゾル（偏光） (ARP)

－

標準

0.15

0.15

0.1

水雲幾何学的厚さ (CLGT_W)

m

研究

－

－

300m

地表面長波放射フラックス (LWRF)

W/m2

研究

－

－

下：10W/m2
上：15W/m2

地表面短波放射フラックス (SWRF)

W/m2

研究

－

－

下：13W/m2
上：10W/m2

スカイラジオメーター，エアロネット，
航空機搭載サンフォトメーター
雲レーダーFALCON，雲高計

他衛星と比較，全天日射計*1 リリース：打上後１年後に評価されるミニマムサクセスの評価基準，標準：打上後５年後に評価されるフルサクセスの評価基準，目標：打上
後５年後に評価されるエクストラサクセスの評価基準．

*2

他衛星との比較により評価する精度値― 197 ―

P131

東アジア・オセアニア地域における温室効果ガス観測衛星の雲なし観測の影響＊

渡邊 武志、 大石 優（東海大ＴＲＩＣ）
うち、2007 年から 2011 年までのものを月ごとに

１．はじめに現在，大気中の CO2 などの温室効果ガス観測衛

平均して使用した。2010 年から 2014 年までの期

星 は， 温室効 果ガ ス観測 技術 衛星「 いぶ き」

間で計算し、放出から 10 日以内の粒子を解析対（ GOSAT ： Greenhouse gases Observing

象とした。計算結果は、0.1°×0.1°グリッドの

SATellite ） と

空間解像度で出力した。

OCO-2 ： Orbiting Carbon

Observatory-2 がある。これらの衛星ではフーリ
エ変換分光計で得られた観測スペクトルの解析

４．結果と考察によって大気中の CO2 濃度などを推定している。

LPDM 数値実験の結果と雲フラグプロダクト

観測視野内に雲がある場合，CO2 濃度を誤推定すを用いて、人為起源 CO2 の領域平均に対する雲なる可能性があるため，雲のない領域のみを対象とし観測の影響を評価した。10°×10°の領域平均

して濃度推定（雲なし観測）を行っている。本研を、領域内の全グリッドを対象とした場合（全平究の目的は、温室効果ガス観測衛星の雲なし観測

均）と雲の無いグリッドのみを使用した場合（雲の影響について評価を行うことである。人為起源

なし平均）を計算した。ただし、雲なし平均にはCO2 の領域平均量を対象とし、雲のない領域のみ

観測周期による影響も含まれている。日ごとに２の大気中の CO2 濃度を用いた場合の影響についつの領域平均を計算し、計算期間 5 年間のデータて解析を行った。

から CO2 濃度に関する経験累積分布関数を得た。
コルモゴロフ―スミルノフ検定により帰無仮説
H0「全平均および雲なし平均が同じ分布から得ら

２．データ
GOSAT CAI L2 雲フラグプロダクト（画素サイれたものである」を 99％の信頼度で検定した。

ズ 500 m）、及び、FTS SWIR L2 CO2 プロダクト

図１に示すオセアニア域での結果からは、検定（フットプリントの直径 10.5 km）を用いた。使が棄却された領域は雲なし観測により領域平均

用したデータの期間は 2010 年から 2014 年、デに影響があることが示唆される。日本域での解析

ータ領域は、日本域（Path 1-8、44、Frame 21-

においても同様の影響が示唆された。

28）およびオセアニア域（Path 1-8、41-44、Frame
31-39）を使用した。
３ ． Lagrangian particle dispersion model(LPDM)を用いた数値実験
オーストラリアおよび日本国の人為起源 CO2を対象とし、大気へ放出された CO2 がどのように輸送されるかを、LPDM を用いた数値実験により調べた。使用した LPDM は FLEXPART（Stohl
et al. 1998）、入力する気象データは NCEP/CSFR
を用いた（Saha et al. 2010）。人為起源 CO2 放出
量データは、CDIAC から配布されている化石燃料起源 CO2 放出量データ（Boden et al. 2016）の― 198 ―

図１

コルモゴロフ―スミルノフ検定の結果。印

は検定の結果を示し、領域の中心グリッドに描いてある。９９％の信頼度で検定し、「Ｘ」は仮説が棄却された領域、「●」は棄却されなかった領域。

P132
日本国内における地表面付近の下向き長波長放射量推定法の改良(その２)藤枝 鋼（気象研究所）
１．はじめに
大気からの下向き長波長放射は，地表面温度に影響を与えることが知られており，地上気象観測所周辺の気温の観が知られている．このため，PR による射出率は，𝑒𝑒𝑒𝑒0 が小さくなるにつれて，ある一定値に近づくようにされている．

４．比較結果測環境に影響を及ぼす要因の一つになっている．しかしな

図 1 に，大気放射量の観測値に対する計算値のバイアス

がら，大気放射の観測地点は限られている．このため，日(上図)と RMSE(下図)を示す．PR は，RMSE が最も小さいけ

本国内における気温や水蒸気圧等の地上観測データから，れども，バイアスが大きい．これに対して，改良式は，バ1 時間平均の下向き長波長放射量(大気放射量)を推定す

イアスが最も小さく，RMSE についても，PR とほぼ同じかるための簡易な手法の検討を行ってきた．

やや大きい程度という良好な結果が得られた．

今回は，晴天時の大気放射量の推定式として，高橋ほか(2012)により最も誤差が小さいとされる Prata(1996)の

表 1: Brutsaert タイプの改良式の係数式(以下, PR とする)と藤枝(2015b)による改良式との比較

観測局

結果等について報告する．

札幌

1.04

𝐶𝐶𝐶𝐶0

0.092

２．これまでの成果

𝐶𝐶𝐶𝐶1

館野

1.12

0.116

気象学会 2014 年度秋季大会では，札幌，館野，福岡，

福岡

1.12

0.120

石垣島，南鳥島の気温と水蒸気圧の観測値を用いた晴天時

石垣島

1.17

0.137

の大気放射量の推定法の比較結果について報告した(藤枝,

南鳥島

1.24

0.156

2014)．2015 年度春季大会では，比較的精度の良かった
Brutsaert(1975)の式(以下, BT とする)による晴天時の大気放射量を日照率と相対大気路程(air mass)を用いて補正することにより，曇天時を含む気象条件における大気放射量の推定法を提案した(藤枝, 2015a)．しかしながら，各地点における年間を通じた気温・水蒸気圧等の下限・上限付近において，晴天時の大気放射量の推定精度が低下することによる季節変動が課題となった．このため，2015年度秋季大会では，2011～2013 年の観測値を用いて地点ごとに BT の係数を調整した改良式を作成し，2014 年の観測値と計算値を比較したところ良好な結果を得た(藤枝,2015b)．

３．晴天時の大気放射量の推定法
気温や水蒸気圧等の地上気象観測データを用いた晴天時の大気放射量(𝑅𝑅𝑅𝑅𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 )の推定には，様々な式が提案されている．地上気温を𝑇𝑇𝑇𝑇0 (K)，水蒸気圧を𝑒𝑒𝑒𝑒0 (hPa)，ステファン・
ボルツマン定数をσ，大気の射出率を𝜀𝜀𝜀𝜀𝑎𝑎𝑎𝑎0 とすると，BT タ

イプの式による射出率は，

𝜀𝜀𝜀𝜀𝑎𝑎𝑎𝑎0 = 𝑅𝑅𝑅𝑅𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 ∕ (𝜎𝜎𝜎𝜎𝑇𝑇𝑇𝑇04 ) = 𝐶𝐶𝐶𝐶0 (𝑒𝑒𝑒𝑒0 ∕ 𝑇𝑇𝑇𝑇0 )𝐶𝐶𝐶𝐶1(1)

図 1: 2014 年の国内 5 地点における晴天時の大気放射量の観測値で表される．ここで，BT の場合，𝐶𝐶𝐶𝐶0 = 1.24，𝐶𝐶𝐶𝐶1 = 1/7でに対する各式による計算値のバイアス(上図)と RMSE(下図).

ある．そして，BT タイプの改良式の係数を表 1 に示す．

また，PR による射出率は，

𝜀𝜀𝜀𝜀𝑎𝑎𝑎𝑎0 = [1 − (1 + 𝜉𝜉𝜉𝜉)exp{−(1.2 + 3.0𝜉𝜉𝜉𝜉)1⁄2 }]晴天判別には日照率(𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆)を用い，𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 = 1.0を晴天とした．

【参考文献等】(2)・Brutsaert, W.(1975): Water Resource Research, 11, 742-744.

で表される．ここで，𝜉𝜉𝜉𝜉 = 46.5 (𝑒𝑒𝑒𝑒0 /𝑇𝑇𝑇𝑇0 )である．

・Prata, A. J.(1996): Q.J.R. Meteorol. Soc., 122, 1127-1151.

BT による射出率は，𝑒𝑒𝑒𝑒0 が小さくなるにつれ，0 に向かって減少する．ところが，実際は，水蒸気が少なくなるにつ・藤枝鋼(2014): 気象学会 2014 年度秋季大会予稿集, D303, 410.

れて，CO2 や O3 などによる放射の影響が相対的に大きくな・藤枝鋼(2015a): 気象学会 2015 年度春季大会予稿集, P124, 112.

るため，射出率は 0 にならず，ある一定の値に近づくこと・藤枝鋼(2015b): 気象学会 2015 年度秋季大会予稿集, P303, 383.

・高橋尚人ほか(2012): 雪氷研究大会, 福山市, 2012.9.23-27.

― 199 ―

P133
ひまわり 8 号水蒸気バンド，可降水量と地上比湿を用いた水蒸気鉛直構造の推定
小司禎教*1・南雲信宏*1*1：気象研究所
㻝㻚 はじめに㻌㻌 下層水蒸気の増減は大気の安定度に影響し，対流圏中・上層における局所的な水蒸気の変化は対流活動に関連する．小司・南雲(2016)は，可降水量(PWV)と地上比湿(Qsfc)を独立変数とする重回帰式
を用い，茨城県つくば市舘野上空の水蒸気鉛直構
造を 2g/kg 未満の精度で推定できることを示したが，水蒸気の絶対量に対する誤差の割合は上層ほど大きくなった．2015 年 7 月に運用を開始したひまわり 8
号は，異なる高度に感度中心のある 3 つの波長
(B08(6.2μm)，B09(6.9μm)，B10(7.3μm))による水蒸気観測を 2km 解像度で行っている．そこで，中・上層の水蒸気精度向上を目的に，ひまわり水蒸気
画像を加えた重回帰推定を試みた．

㻞㻚

図１㻌 ひまわり 㻤 号水蒸気各バンドによる 㼀㻮㻮 の散布図．
（左）㻮㻜㻤 と 㻮㻜㻥，（中）㻮㻜㻥 と 㻮㻝㻜，（右）㻮㻜㻤 と 㻮㻝㻜．

解析手法㻌ひまわり 8 号の試験運用期間データも含め，2015
年 6 月－2016 年 5 月の期間を対象とした．舘野の高層観測から得られた 00，12UTC の地上比湿(Qsfc)，
PWV，さらにひまわり 8 号で観測された舘野上空の図 㻞㻌 舘野上空のひまわり 㻤 号 㻮㻜㻤 による 㼀㻮㻮 と，各高
水蒸気バンド(B08,B10)による輝度温度(TBB)，を独度の比湿との相関．㻞㻜㻝㻡 年 㻢 月 㻝 日～㻞㻜㻝㻢 年 㻡 月 㻟㻝
立変数とし，各高度の比湿(Q(h))を従属変数とする
日．年通算比に従って並べた．
重回帰式を高度 50m 間隔毎に作成する．（B09 による TBB は，図１に示すように B08 や B10 との相関が高いため，今回の調査では用いないこととした．）
水蒸気バンド TBB の感度中心は季節変化する．
図 2 は，B08 の TBB と，各高度の Q(h)との相関の年変化を示す（横軸は年通算日）．相関係数が-0.6より低い高度が，5km (冬季) から 8km （夏季）程度の高度で季節変化している．感度の大きい高度の季節変化を考慮するため，各日毎に前後 30 日間のデータによる回帰分析を行った．

㻟㻚

従属データによる検証結果㻌

図 3 に 1 年間の従属データセットによる検証結果(RMSE)を示す．比較のため，独立変数を Qsfc のみにした場合（灰線），Qsfc と PWV を使用した場合（黒細線）による結果もプロットしている．Qsfc のみを独立変数とした場合，絶対値では高度 3km 付近で誤RMSE が最大の 2g/kg 程度に達している．PWV も用いると，約半減し最大で 1.3g/kg 以内に収まる．さらに TBB を加えると，RMSE としては高度 5km より
上層で 0.1~0.2g/kg 程度小さくなる．絶対値に対する比（右図）では，高度 10km 付近で，Qsfc と PWV を用いた推定より 10%程度改善している．
図 4 には，2015 年 9 月 8 日 00UTC～10 日 12UTCのゾンデプロファイルとの比較を示す．前述のとおり
PWV を独立変数に加えることによる改善に比べ，TBB を加える効果は絶対量としてはわずかであった．

㻠㻚 今後㻌
㻌 放射伝達を考慮したひまわり 8 号水蒸気情報の利用法の検討や GNSS 視線遅延量を用いたトモグラフ
ィーの併用等，精度向上に取り組む．

図 㻟㻌 舘野上空について推定した比湿高度プロファイルの誤差㻔㻾㻹㻿㻱㻕．（点線）㻽㼟㼒㼏 による推定．（細実線）㻽㼟㼒㼏 と 㻼㼃㼂による推定．（太実線）㻽㼟㼒㼏㻘㻼㼃㼂㻘ひまわり 㻮㻜㻤㻘㻮㻝㻜 による推定．（左）絶対値，（右）平均比湿に対する比㻔㻑㻕．

図 㻠㻌 舘野上空のゾンデ観測による比湿鉛直分布（灰太線）と，推定結果．（点線）㻽㼟㼒㼏，（黒細線）㻽㼟㼒㼏 と 㻼㼃㼂，（黒太線）㻽㼟㼒㼏，㻼㼃㼂，ひまわり 㼀㻮㻮 による推定結果．㻌
左端は 㻥 月 㻤 日 㻜㻜㼁㼀㻯．以後の観測には，直前の観測に対し 㻝㻜㼓㻛㼗㼓 のオフセット付加している．㻌

― 200 ―

P134
地表近傍降水鉛直分布に関する入射角依存性の低減＊

広瀬 正史，小川 達也，堤 勇人（名城大）

1. はじめに北限・南限の緯度帯では補正によって 1km 以下の高度で 10%以上

熱帯降雨観測衛星（TRMM）搭載降雨レーダ（PR）が 17 年に渡増加する（図 2）．日本域で地上検証をする際は，地域によってる運用を終え，現在は GPM 主衛星搭載二周波降水レーダ（DPR）

大きく異なる入射角依存性に起因する誤差を考慮することが重が 3 年目の降水データを収集している．長期データの連続性を要である．現在，中・高緯度の降水の検証・改良に DPR データ保証するため，地表近傍の雨の捕捉特性の状況を明らかにするの活用を検討している．

必要がある．PR は軌道変更前後でメインローブクラッターの及ぼす影響範囲が異なり，より高感度である DPR は浅い雨の検出率が向上している．これらに起因する不整合が入射角依存性の違いとして表れている．特に高緯度域では大部分の降水頂が 3km以下であるため，走査端におけるクラッターによる見逃しの影
響や仮定されている降水高度変化モデルの依存性が大きいことが懸念される．本発表では，地表近傍の降水鉛直分布に関する誤差や浅い雨の見逃しの影響について報告する．

2.

地表近傍降雨強度鉛直分布

地表面クラッターの影響を受けにくい衛星直下付近（スキャ

図 1：地表面降水量に関する補正効果 [%]ン前半側の 2 ビンと海上では衛星直下）の PR データをもとに高度 2km 以下の地表近傍降雨強度データベースを作成した．地表面付近ではクラッターの影響を受けない最下層のデータと 2A25の推定地表面降雨強度を連結してクラッター内のプロファイルを算出した．地表面を示す変数が 79 番を越える場合は回転楕円体面を地表面として再設定した．海陸，降雨タイプ，降雨頂，2km付近の降雨強度鉛直勾配に対して168種の平均プロファイルを作成し，クラッター内部の降雨強度プロファイルを瞬時値の各変数に関連づけて置き換えた．
この補正によって下層で一様に減少していたプロファイルが緩和され，直下付近の統計に近くなった．陸では 5％近い降水量の増加が見られ，特にクラッターの厚い急峻な山岳域では 10%程度の増加となった（図 1）．また，降水量の少ないエジプト付

図 2：各緯度における地表近傍降水高度分布の補正効果 [%]．上から順に全入射角，直下付近，走査端の統計．

近やアンゴラ沖などでは顕著な蒸発による下方減少のプロファ
イルも選択され，補正により数%減少した．直下付近データに限3.

浅い雨の見逃し定した場合は補正効果が小さいものの，クラッターが厚いヒマ

浅い雨の捕捉率の入射角依存性に起因する降水量の誤差は，

ラヤ域での顕著な増加やサハラ砂漠などの乾燥域における減少

降雨頂に対する平均降雨強度を直下付近の統計から求め，降雨傾向が見られる．走査端では，クラッターの厚みの地形依存性

頂の頻度分布の違いをもとにして推定する．浅い雨（<3km）がが不明瞭であり，陸上の降水が広域に渡って 10%以上増加してい少ない陸域や熱帯の多雨域では見逃しの影響は小さいが，例える．補正量は少雨域を除くとクラッターの厚みに対して相関がば日本周辺域では数%の過小評価となる．特に浅い雨の出現頻度高い．この補正により，直下付近に対する差異の半分程度（約が高いペルー沖とアンゴラ沖においては見逃しの影響が顕著で2%）の過小評価傾向が低減した．残りの過小評価は浅い雨の見あり，走査端では 9 割，全入射角では 5 割以上の降水量が捉え

逃し等の影響が考えられる．この補正により，軌道変更によるられていない．こうした浅い雨の検出率は DPR のほうが優れて影響も軽減される．中緯度の直下付近の観測が集中する緯度帯いる．発表では，他の入射角依存性の問題も含め，データ間のでは補正効果が小さく，走査端の観測しか得られない観測域の連続性について議論する．

― 201 ―

P135
GPM/DPR データを用いた GSMaP 用の雨滴粒径分布データベースの作成＊

山地萌果・久保田拓志(JAXA/EORC)・濱田篤・高薮縁（東大大気海洋研）・沖理子（JAXA/EORC）
2. GSMaP 用雨滴粒径分布データベース作成手法

1. はじめに降水を特徴付けるものの 1 つとして雨滴粒径分

TRMM/PR データを用いた GSMaP 用 DSD データベ

布（DSD）が挙げられる。DSD の特徴が、降水タイ

ースは、まず、εを用いて Z-R 関係（ Z=aRb ）のプ（気象システムの違い）により異なることは、係数“a”を算出する。従来は年々変動を考慮し過去の研究から知られている。またマイクロ波放ない 3 ヶ月ごとに DSD データベースを作成してい射計による降水推定において DSD の仮定による誤たが、GPM 主衛星の観測が 2 年分蓄積されてきた差も指摘されている（Wilheit et al. 2007）。

こともあり、今回は 2 年平均値で、降水タイプご

GSMaP （ Global

Satellite

Mappingofとに計算を行った。

Precipitation）研究チームでは熱帯降雨観測衛

図 1 は GPM 主衛星が観測した 2 年間分の KuPR

星（TRMM）降雨レーダ（PR)の観測データをもとのεの分布と、その値から算出した係数 a の分布に作成した DSD モデルを、マイクロ波放射計アルであり、陸で a が大きく（平均粒径が大きく）、ゴリズムに利用する可能性を検討し、導入してき海上で a が小さい（平均粒径が小さい）特徴が確

た（Kozu et al. 2009, Aonashi et al. 2009）。

認できる。

Kozu et al. (2009) では、地上観測データから

今後は、KuPR から算出した DSD データベースを得られたレーダ反射因子（Z）-降雨強度（R）関GSMaP アルゴリズムに組み込むとともに、DPR の係と TRMM/PR の DSD を調節するパラメータ（ε）

二周波情報を利用した DSD データベース作成を検から調節した Z-R 関係の間に相関があることを確討する予定である。

認した。これをもとに ε の全球分布と降雨タイ
プ分類との関係を統計解析し、対流性降雨の DSD
パラメータを、降雨タイプごとのデータベースの形で GSMaP アルゴリズムに導入している。
TRMM/PR は 2014 年 10 月に後期運用を終了した
が、2014 年 2 月に打上げられた全球降水観測計画（GPM）主衛星搭載二周波降水レーダ（DPR）により衛星降水レーダ観測が継続されている。DPR はKuPR（13.6GHz）と KaPR（35.55GHz）の二周波レーダから構成され、PR の一周波観測（13.8GHz）と比べて降水推定精度の改善が期待できる。また
軌道傾斜角を TRMM の 35 度から GPM で 65 度に上げたため、中高緯度は衛星搭載降水レーダによる世界初の観測領域となる。
本研究では、まず、これまでの TRMM/PR データを用いた DSD データベースの作成手法と同様の手法を GPM/KuPR の観測データに適用する。次段階として、DPR の二周波観測を活用した DSD データ

図 1. GPM 主衛星 KuPR が観測した 2 年間のεの平均値（上）と Z-R 関係（ Z=aRb ）の係数 a（下）.

ベースの作成について検討する。

― 202 ―

P136

ドップラーライダー用動揺補正方式の改良
酒巻洋、藪垣 吉幸、圓城 雅之、原１． はじめに
近年、安定した風量が期待できる洋上において、浮体式の風車で風力発電を行う洋上風力発電が注目されている。筆者らは、洋上において風計測用ドップラーライダーを用いて風車建設前の風況調査を行う際に必要となる動揺補正方式の検討を行っている[1]。本発表では、視線毎に補正を行うことで補正性能向上を図った動揺補正方式を提案し、計算機シミュレーションによる従来法との性能比較結果及び、動揺試験台を用いた性能評価結果を示す。
２． 改良動揺補正方式
従来法[1]では、方位の異なる複数の視線速度から算出した風ベクトルに対し、ライダーの姿勢角（ロール、ピッチ、ヨー）の変動や並進速度（スウェイ、
サージ、ヒーブ）の重畳による動揺の影響の補正を行っていた。しかし、この方式では、視線方向同士の空間的な位置関係が崩れることにより算出する風ベクトルの精度が劣化する問題があった。
そこで、視線毎に補正を行うことにより、上記課
題の解消を図る補正方式を提案する。図 1 に動揺補正処理ブロック図を示す。提案法では、動揺補正後

照幸（三菱電機）補正効果があることがわかる。
次に、ロール・ピッチ回転が可能な動揺試験台にライダーを取り付け、上空（約 90m）の風を計測した結果と、リファレンスとして地上に固定したライ
ダーで同じ領域を計測した結果の比較を行う。横軸を固定ライダーの風速（10 分平均）値、縦軸を動揺させたライダーの風速値とした散布図を図 3（(a)動揺補正なし、(b)動揺補正あり）に示す。図 3 から、
回帰直線の傾き及び y 切片は動揺補正後の方が良く、また、固定ライダー計測値との誤差（RMSE）も約 1/2に改善していることがわかる。これらの結果から、動揺補正方式（提案法）の有効性が確認できる。
４． まとめ
視線毎に補正を行う動揺補正方式を提案し、シミュレーション及び実測結果により有効性を示した。
今後はより複雑な動揺環境（洋上）において検証を行う。
参考文献[1] 日本気象学会 2014 年度春季大会予稿集 P237, 2014.
[2] Boundary-Layer Meteorology 81:3-4, 373-397, 1996.

の風ベクトルを Vc 、ライダーで計測した視線速度を

V Li （添え字 i はビーム方位）、方位 i 計測時のライ
ダーの並進速度ベクトルを V Xi 、方位 i 方向の単位ベクトルを eci としたとき、動揺補正後の風ベクト



i



2

…(1)

以上のように補正することで、動揺による視線同士の空間的な歪みを低減でき、動揺補正後の風計測精度向上が期待できる。
３． シミュレーションによる検証
まず、計算機シミュレーションにより、提案法と従来法の比較を行う。風ベクトルは、東・西・南・北・天頂の 5 ビームから更新レート 2 秒で算出するものとする。与える動揺は文献[2]を参考にロール・
ピッチ・ヨーそれぞれ独立に最大振幅 10deg、平均
周期 0.1Hz となる単振動とした。設定風速を 15m/sとし、従来法と提案法をそれぞれ適用した結果を図2（(a)瞬時（2 秒）値、(b)10 分平均値）に示す。瞬時値の場合の誤差は従来法が平均 1.0m/s であるのに対し、提案法は 0.4m/s 程度、10 分平均値の場合は従来法 0.4m/s に対し、提案法は 0.1m/s 程度である。これらの結果から、提案法は従来法よりも補正性能が優れ、特に、時間平均が少ない場合でも高い― 203 ―RMSE of Estimated Wind Velocity [m/s]C   Vc , eci  V Li  V Xi , eci

図１ 動揺補正処理ブロック図
RMSE of Estimated Wind Velocity [m/s]ルは式(1)の C を最小化する Vc として得られる。

(a) 瞬時（2 秒）値(b) 10 分平均値

図 2 補正シミュレーション結果（横軸：設定風向、縦軸：Root Mean Square Error）(a) 動揺補正なし(b) 動揺補正あり

図 3 動揺補正有無比較結果

P137

レーダーと遠隔地光学式ディスドロメーターの観測値即時処理系*1中井専人・1山下克也・ 1本吉弘岐・2熊倉俊郎・ 3村上茂樹(1: 防災科研・雪氷, 2: 長岡技大, 3: 森林総研十日町)

１．はじめに
遠隔地に観測サイトを設置するとき、データ処理
内容が確定しており、維持費も含めて予算があるなら、容量と速度の十分な固定IP回線を確保し、専門家によるデータロガープログラミングをしてサイトを設置することが望ましい。しかし、研究用で解析に柔軟性を持たせたい、環境の都合で高速固定IP回線が接続できない、予算上ロガープログラ
ミングの委託ができない、等の場合はセンサー付属のソフトウェアで作られるデータファイルをサイトから自動送信する必要がある。
しかし、例えば光学式ディスドロメーター(OD)の場合、粒径分布データは要素数百個の2次元配列
で、ファイルサイズは最大数Mbytes/日、それが1分毎に24時間上書き更新される、というような状況になる。そのようなデータの最新値を数分毎に新しく得るためには、遠隔地のサイト側で部分切り出しと圧縮という処理が必要になる。しかも、ソフトウェ
アの都合でOSがWindowsに限られることが多い。
このような状況で、遠隔地からのODデータの取得、及びレーダーと組み合わせた降水分布算出までを行う処理系を構築した。実施した個々の内容は特別なものではないが、それを組み上げて動作させるのに相当の手間がかかるので、ひとつの事
例として報告しておく。なお、本発表では、レーダー及び地上観測点はそれぞれのデータ記録まではできていることを前提とする。
2．即時処理系の構築
構築した処理の概略を図１に示す。処理系は観測
サイト、外部サーバー、研究室の３箇所に分かれており、それぞれが処理に必要な最新ファイルを用いて動作するようになっている。観測サイトが遠隔地にあるため携帯回線を使用し、費用を抑えるため
容量制限のある定額プランで契約し、IPアドレスも固定ではない。
そこで、送信データを携帯回線容量制限内に収めるためサイトに管理制御PCを別途設置し、分割、圧縮、外部サーバーへの送信を10分毎に行うようにした。降水強度推定で必要なため、常に最新6時間のデータを送信した。研究室では外部サーバー
からダウンロードしたODデータと最新のレーダー観測データから降水強度分布を算出した。一方、遠隔アクセス(サイト外→サイト)の設定など、障害時への対処も行った。また、即時処理を行う観測
サイトは、サイト上空近傍でデータ利用可能な最低仰角を考慮して選択した。

図１

レーダー・ディスドロメーター即時処理の概略

表１

処理系構築時の作業リスト(1) レーダーと視野内の地上観測点の検討
a. サイト近傍上空で低仰角が使えること。
(2) 観測通信系の構築
a. サイトへの通信回線の確保
b. サイトの固定IP、もしくはIP通知の構成
c. 外部アクセス可能なサーバーの準備(3) 速報用オンサイトデータ処理の作成
a. 回収データの速報用への加工
b. 定期送信スクリプトの作成(4) レーダーデータ処理の自動化
a. rawファイル更新の監視
b. rawからの各種変換
c. サーバーから最新ODデータのダウンロード
d. Ze-R式の作成
e. Ze分布からR算出、作図
f. 以上の定期処理化

3．おわりに
本発表では、レーダー観測視野内遠隔地に設置されたODデータをオンラインでレーダー降水量推定に使用するシステム構築について述べた。構築にあたり実施した作業は表１の通りであり、通信の確保とデータ処理について解決する事項が多くあった。
謝辞： 本研究は防災科学技術研究所『多様化する雪氷災害軽減のための危険度把握と面的予測の融合に関する研究』、及び宇宙航空研究開発機構
降水観測ミッション(PMM‐RA8 PI２０３『融解を含む
降雪の粒径落下速度分布と鉛直プロファイルの観測的研究』)によります。

― 204 ―

P138

Ka バンド雲レーダー観測における大気減衰の影響について∗

前坂剛・岩波越・鈴木真一・出世ゆかり・櫻井南海子・宇治靖 (防災科研)

1. はじめにし，それまで 5 dB 程度あった減衰量は 2 dB 程度まで減少

防災科研では，雨粒が形成される前の雲粒を観測できる した．その後，低気圧の接近により水蒸気量が増加し，減◦雲レーダーを開発し，積乱雲発生の早期検知に用いる研究 衰量も大きくなった．図 2b は仰角 1.6 の PPI 観測により得られた東京スカイツリー本体のレーダー反射因子である．
を行っている．気象レーダーにおいて，受信電力からレー
ダー反射因子を算出する際，レーダー方程式に従い計算を 空中線を回転しながらの観測であるので， 3 分ごとの観測行うが，同時に大気による減衰も考慮することが一般的で 値はかなりばらついているが，3 時間幅の移動平均（実線）ある．通常の気象レーダーで用いられる波長帯 (3 cm〜10 と，推定した大気減衰量の変動パターン（破線）の変動のcm) では，大気減衰のほとんどが酸素分子に由来するもの 傾向はよく一致している．
である．この波長帯での酸素分子による減衰は，波長によ4. まとめらずほぼ一定であり，およそ 0.01 dB km−1 の減衰係数 (単レーダーサイトの気象観測データを用いて MPM より求
位距離あたりの減衰量) を持つ．しかし，その波長帯よりも短い波長では，水蒸気分子による減衰が増大する．しか めた Ka バンドにおける大気減衰量を，東京スカイツリー
も，大気中における酸素濃度は気象条件によらずほぼ一定と 本体のレーダー反射因子と比較したところ，その時間変動仮定できるが，水蒸気濃度は大きく変動する．本研究では， の傾向はよく一致した．大気減衰量の値は 数 dB と小さく
Millimeter-wavelength Propagation Model (MPM; Liebe なく，高精度のレーダー反射因子観測のためには，その補1985) を用いて大気減衰として支配的な酸素分子と水蒸気 正を適切に行う必要がある．

分子による減衰量を求め，実際の Ka バンド雲レーダー観測と比較することにより，その影響を調べた．

2. Ka バンドにおける大気減衰
図 1 は MPM により求めた周波数 34.86 GHz (Ka バンド)，大気圧 1000 hPa における気温毎の減衰係数を示しており，横軸は相対湿度である．この図から Ka バンドにおける大気減衰は通常の気象レーダーの周波数帯にくらべ 1
桁大きな値となり，たとえば気温 25 ℃，相対湿度 80 % の条件で距離 30 km の対象を観測する場合の往復の減衰量は14.5 dB である．また，減衰係数は気温および相対湿度に大きく依存する．

3. 東京スカイツリーのレーダー反射因子
観測されるレーダー反射因子がほぼ一定であると仮定できる固いターゲットとして東京スカイツリーを選定し，東京都大田区に設置した防災科研の Ka バンド雲レーダーで観測されるそのレーダー反射因子の時系列と，MPM から求めた減衰量を比較した．図 2a はレーダーサイトで観測された気圧・気温・相対湿度から減衰係数を求め，その減衰係
数が東京スカイツリーまでの空間 (距離 14.4 km) で一定として求めた往復減衰量の時系列である．6 月 1 日から 2 日 図 1: MPM により求めた周波数 34.86 GHz，大気圧 1000
にかけて，大陸から移動してきた高気圧により梅雨前線が hPa における気温毎の大気 (酸素+水蒸気) の減衰係数 (縦南下し，関東地方は乾燥した空気に覆われた．それに対応 軸)．横軸は相対湿度．

図 2: 東京都大田区に設置した防災科研 Ka バンド雲レーダーの仰角 1.5 ◦ PPI 観測により東京スカイツリーを観測した時の，a) MPM により推定された大気減衰量，および，b) レーダー反射因子の時系列 (2016 年 5 月 31 日から 6 月 4日)．大気減衰量の推定では，レーダーサイトで観測された気圧・気温・相対湿度により求めた減衰係数が東京スカイツ
リーまでの空間 (距離 14.4 km) で一定であることを仮定した．レーダー反射因子の灰色の丸印は 3 分ごとの PPI 観測の結果を，実線は 3 時間幅の移動平均を示す．破線は a) に示す時系列を比較のために重ね合わせたものである．

― 205 ―

P139

SCOPE 小型レーダーネットワーク計画＊佐々浩司(高知大理)
１．はじめに高知県の海岸線沿いの地域は、毎年１回は竜巻被害を受けるような竜巻多発地域である。また、高知
県内では 50mm/h を超えるような短時間強雨や大雨の事例も毎年頻発している。しかしながら、このような気象環境にあって雨雲を捉えるレーダーは気象庁室戸ドップラーレーダーと高知県中西部に設置された降雨レーダーのみであり、7 月 1 日から配信された XRAIN 拡大版では、近畿・中国・九州に整備された C バンド MP レーダーによる観測がおこなわれている現状にあり、複雑地形の高知県ではまだ十分な雨雲の捕捉が可能になったわけではない。高知大学では小型 X バンド MP レーダー３基による常時観測を行ってきたが、本年度より総務省 SCOPE にて「単一周波数の小型気象レーダを複数用いた極端気象監視ネットワークのプロトタイプ構築」が採択され、古野電気と NICT の３機関による共同研究を開始した。来年度から始まるフェーズ II では新たに３基の小型 X バンド MP レーダーを増設して高知県沿岸部のほぼ全域をカバーすることを計画している。
このプロジェクトの成果は、X バンド MP レーダー
ネットワークから外れている地域や、X バンド MP
レーダーネットワークにあっても複雑地形のため降雨量を適切に評価できない地域に安価な小型レー
ダーネットワークを構築するためのプロトタイプになるものと期待されている。
ここでは、フェーズ I から開始される観測計画の概要と今後の展望について紹介する。
２．観測計画概要
図１に SCOPE にて設置されるレーダーネット
ワークの観測範囲を示す。実線の丸はすでに常時観測を行っている朝倉レーダー（観測半径 80km）、物部・安芸レーダー（観測半径 30km）の観測範囲を示す。フェーズ I においては、減衰補正や相互データ補完を行ったレーダーネットワークとして１分毎の
高度 1km または 1.5km 面のレーダー降水量データを公開するとともに、地上観測点をあらたに増設してアメダス、高知市設置の雨量計などによる地上降雨量データと比較し、精度検証を行う。また、複数台同時に設置するレーダー間での電波干渉をさけるた
め通常は個々のレーダーの発振周波数を変えるが、ここでは電波有効利用を目指してできる限り単一周波数のレーダーを用いることとし、電波の相互干渉を防ぐシステムの開発を進める。

３．フェーズ II における計画
次年度から始まるフェーズ II では、図１の破線丸に示す３箇所にレーダーを配置して高知県の海岸線沿いをほぼカバーする予定である。宇佐、窪川レー
ダーについては、特に高知県南西部の海岸線沿いに多発する線状降水帯や台風接近時によく見られる南東風により発生する地形性降水の高精度評価をねらっている。足摺岬周辺は 100mm/h を超える強雨や竜巻が発生するが、朝倉レーダーや気象庁室戸レー
ダーでは十分にカバーできない地域である。清水
レーダーはこれらの地域の観測を担う。
現状では物部・安芸レーダーの 1km 高度面 CAPPI
データの表示に観測後 3 分を要しているが、この後のネットワーク表示においては観測後１分以内の表示となるよう開発を進めている。さらに、渦検出ア
ルゴリズムも組み込んで、高知から安芸にかけての竜巻多発地域などには渦接近情報も提供することを計画している。これらのデータは NICT のサイエン
スクラウドで一括管理し、一般住民が利用しやすい
ようなスマートフォンアプリを開発してデータ公開をしていきたいと考えている。
謝辞
本研究は総務省 SCOPE(受付番号 165009001)の委託を受けたものです。

図１

高知県内の小型レーダーネットワーク

実線

丸の朝倉、物部、安芸レーダーは観測中。破線丸の宇佐、窪川、清水レーダーは次年度以降設置予定。

― 206 ―P140

ＧＰＭ・ＤＰＲによる降雪観測時の周波レーダー反射因子の差－２－0L[HGSKDVH
小林隆久 、野村光春 、杉本聡一郎 、平口博丸 、足立アホロ 
電力中央研究所、 気象研 序 *OREDO3UHFLSLWDWLRQ0HDVXUHPHQW0LVVLRQ（ＧＰＭ）では、Ｋｕ（１４*+]）とＫａ（３５*+]）の２周波降水レーダー（ＤＰＲ）を搭載、ＴＲＭＭ衛星搭載の１周波レーダーに比べ、降雪
やPL[HGSKDVHなどもより高精度で観測できると期待されている。しかし、降雪は、降雨と比べ形状や粒径分布に加え密度や含水率がレーダー受
信信号に影響する。このため、正確な降雪強度のレーダー観測は容易ではないが、Ｋｕ、Ｋａで観図１降雪 左 、降雨 右 時の')5=H高度分布
測したＺｅの差（ＤＦＲ'LIIHUHQWLDOIUHTXHQF\UDWLR ）が雨と乾雪の区別またPL[HGSKDVHの検出にも有用と考えられる。本報告ではＤＦＲの有用性について観測・計算による検討結果を述べる。
観測・計算 ＤＰＲで降雨を観測する場合、Ｋａ、Ｋｕバンド共に主にレーリー散乱信号を受信、両者で観測したＺｅは同一となりＤＦＲはゼロとなる。
一方降雪や雹ではＫａレーダーはミー散乱、.Xではレーリーミー散乱による信号を受信、この散乱の違いにより、ＤＦＲがゼロとならない。ＤＦＲは上
第２図降雨時'のＤＦＲ／ＺH高度分布観測 左述した散乱による違いだけではなく減衰にも依存とシミュレーション 右する。乾雪では減衰は一般的に無視できるが、降雨
減衰はＫａバンドで大きくＫｕバンドでは比較的小さい。この減衰差が大きいほどＤＦＲも大きくな 
6
DPR Kuる。散乱に起因するＤＦＲは、観測高度の降水特性 Mixed phase5
Hailに依存するが、減衰によるＤＦＲは、電波の全減衰
Rain4
量に依存するため高度低下と共に増加する。降雨で 
3は高度低下と共にＤＦＲは増加し、降雪や雹などで 2はこのような傾向は見られないと期待できる。この Rain rate=0--40mm/h
1
傾向の差から雨と乾雪、PL[HGSKDVHを分類できる。 
0

10
15
20
25
30
35
40
45
50
図１に乾雪時 左 、降雨時 右 のＤＦＲ=H .X
zekakuvsaltraind1040notr opselkakugamd1040rain16bnotr

6

5

Ka

Ku

4

3

2

no attenuation

1

0

20

22

24

26

28

30

32

34

36

Ze (dB)

total80bselの高度分布を示す。乾雪では特定の変化はないが降
雨では高度低下と共にＤＦＲが増加する傾向が明
瞭に見られる。乾雪、降雨時ともに図１のような傾向が多いが例外もある。図２左は、降雨時のＫａ、

ＫｕバンドでのＺH観測値で高度低下と共にその差が縮小している。上空に大きい粒子、下層に小さい粒子があると予想される。雨滴サイズが高度と共に大きくなるような降雨モデルで計算すると、観測と類似の傾向にあることが分かる（図２右）。このよ
うな場合の雨雪判別は3,=等他の情報が必要となる。
図３、図４に雨、雹、雨と雹が等しいIDOOUDWHの
PL[HGSKDVHにおけるＺｅ、ＤＦＲＺｅを示す。高度と共に)DOOUDWH４０－＞０２PPKの場合で、雨ではＤＦＲＺｅが高度低下と共に顕著な減少を示
し、他と異なる傾向にある。

― 207 ―Ze (db)total80bsel

6

DFR/Ze54Mixed phase
Hail
Rain

3
2
1
0
-0.1

Rain rate=0--40mm/h
0

0.1

0.2

0.3

DFR /Ze(Ku)

0.4

0.5

0.6

図３ 雨、雹および雨と雹が同じIDOOUDWH
で混在する場合のＫｕバンドでのＺｅ 上とＤＦＲ／Ｚｅ 下 。粒径分布：雨 Ｍ－Ｐ
分布。雹 &KHQJDQG(QJOLVK  

P141

; 帯気象用二重偏波フェーズドアレイレーダの
数値シミュレーションによる観測精度の評価
菊池博史喜田智亮牛尾知雄(阪大院工)，後藤秀人，水谷文彦(東芝)はじめに
2012 年から運用されている X 帯気象用フェー
ズドアレイレーダは現在日本において 4 基（吹田,沖縄，神戸及びつくば）設置され，短期（30 秒以
内の時間分解能）の降雨観測を目的として普及し始めている．気象災害を引き起こすシビア現象(豪雨，竜巻，ダウンバースト等)の観測監視には高速
スキャニング（数十秒～１分程度）が必須である．
上記に示された 1 次元フェーズドアレイレーダは
高時間分解能(10 秒～30 秒)を実現した． 一方で,
近年二重偏波レーダが降雨観測精度の向上に貢献
し，普及している．このような状況を考慮して，今後数年間でフェーズドアレイレーダの二重偏波(水平，垂直)化(MP-PAWR)を行う計画が進んでいる．二重偏波化には 3 つの利点がある．1 つ目は粒子判別が可能，2 つ目は偏波間位相差を用いた
降雨減衰補正，3 つ目は降雨強度推定精度の向上である．本稿では東芝及び情報通信研究機構との共同研究の中で開発中の気象用二重偏波フェーズ
ドアレイレーダの実用化に向けた研究の一環として，アンテナ形状とその降雨観測精度に関する数
値シミュレーション結果について述べる．
アンテナ形状
図 1 にアンテナ形状を示す．下部に縦に 12 個，
横に 80 個のアンテナ素子を配置したアレイアン
テナを送信部とする．方位角方向に対して約0.9[degree]の幅の狭いビームを形成することが可能で，縦に最大 12 個のアンテナ素子により幅の広いビームを形成する．一方受信アンテナは上部に設置され，縦に最大 104 個，横に最大 80 個のアンテナ素子 5960 個を平面円状に配置した．横方
向にサブアレイによる信号を合成することで，縦104 列の一次元アレイアンテナによるディジタル
ビームフォーミング処理(DBF)を行う．中心周波数は 9.8GHz，観測に用いるパルス数は 64 とした．

図 1 アンテナ形状

数値シミュレーション結果と考察

(a)

(b)

図 2 比偏波間位相差(𝐾𝐾𝑑𝑑𝑑𝑑 ):(a)真値(b)推定値
本研究では，偏波観測を用いた降雨強度の高精度化において最も重要なパラメータである比偏波
間位相差 𝐾𝐾𝑑𝑑𝑑𝑑 に着目して研究を行った．図  に 
節で述べたアンテナ形状から算出されるアンテナ
パターンを利用し場合の推定結果を示す． D に示すようなシングルセルで構成される降雨分布
𝐾𝐾𝑑𝑑𝑑𝑑 を仮定した場合，その推定結果は E のようになった．真値との相関係数は  で，バイアス
誤差は >GHJNP@となった．この結果は設計目標である降雨強度推定精度 >PPKU@以内を達成
していることが分かった．同様に送信パルス数を変化させた場合，上記設計目標を基準とするとパ
ルス数は少なくとも  パルス必要であることが分かった．更に降雨セルの位置に関する検討も行った．降雨セルが上部に存在するとき '%) による
仰角方向にサイドローブの低減が難しくなり観測精度が低下する．本研究の結果，レーダ正面より
a>GHJUHH@の領域に降水セルのコアが存在す
る場合，上記目標を達成可能であった．
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。

― 208 ―P142

PAWR のドップラー速度測定精度検証‐ドップラーライダーで観測された降雨スペクトルとの比較‐
青木誠、岩井宏徳（情報通信研究機構）
1. はじめに 情報通信研究機構（NICT）では、フェ 定されたドップラー速度は、雨滴の移動を測定していーズドアレイ気象レーダ（PAWR）とコヒーレントド る PAWR のドップラー速度とよく一致することがわ
ップラーライダー（CDL）の融合システムを整備し、 かる。また、CDL のランダムエラーが非常に小さい
現在、各観測機器の測定精度検証を進めている。その ことをから、雨滴のドップラー速度測定における測定
結果、CDL のドップラー速度測定におけるバイアス 誤差は、主に PAWR の測定誤差に起因していると考およびランダムエラーが非常に小さい（それぞれ、 えられる。その一方で、PAWR のドップラー速度は、
0.016 m/s および 0.01-0.10 m/s）こと、CDL との船舶 自由落下の影響が小さいエアロゾル成分から推定さ
エコードップラー速度の比較から、PAWR のバイアス れた速度（＝風速）とは明確な差があることがわかる。
が CDL と同様に小さく（0.0 m/s）、CDL との平均二乗誤差が 0.1 m/s 程度であることが、それぞれ検証さ 5. まとめと今後の課題 CDL の降雨スペクトルから推定した降雨成分のドップラー速度は、PAWR のドッれている（青木ほか 2014, 青木・岩井 2016）。
本報告では、CDL で観測された降雨スペクトルの プラー速度とよく一致することを示した。今後は、降ドップラー速度との比較に基づく、降雨時の PAWR 雨時の観測事例を増やし、様々な条件下で PAWR のドップラー速度測定精度検証を実施する。
のドップラー速度測定精度検証について報告する。
3.5

Intensity (normalized)

Measured spectrum
2. 観測概要 NICT 沖縄に設置されている PAWR は、
3
Estimation (aerosol)
30 秒間隔で 3 次元観測（600 レンジ×300 方位×110
Estimation (raindrop)
2.5
PAWR (vr-nor)
仰角）を実施している。本研究では、CDL との比較
2のために、ドップラー速度データ（Vr-NOR）から、
1.5
CDL で観測を行った任意の仰角のデータを取り出し
10.5て使用した。CDL（WINDCUBE400S, LEOSPHERE）
-20
-18
-16
-14
-12
-10
は、PAWR のアンテナが設置されている 20 m 鉄塔のDoppler velocity (m/s)
高さ 17.5 m のデッキに設置されている。
本研究では、 図 1 エアロゾルおよび雨滴からの散乱信号が分離可能な状態で仰角毎のドップラー速度を比較するために、降雨時 観測されている CDL のドップラースペクトル（2016 年 6 月 13 日
（2016 年 6 月 3 日および 2016 年 6 月 13 日）に複数 22 時 59 分 48 秒、レンジ 1300m、方位角 260 度、仰角 30 度のデーの仰角で、方位角 255-15 度、方位角分解能 1 度、観 タ）。二峰ガウス分布を仮定して分離している。負のドップラー速度が装置に近づく風速を示している。破線および点線は、エアロ
測時間 120 秒のセクターPPI 観測を継続的に実施した。 ゾルおよび雨滴成分のスペクトルと推定されたドップラー速度を4. 比較結果 図 1 に、分離可能な状態で観測された
CDL のドップラースペクトルを示す。降雨時・高仰角での CDL 観測では、視線方向風速に、雨滴の自由
落下成分が入り込むために、スペクトル内に速度差が生まれやすい。そのため、比較的高い頻度で、分離可能なスペクトルが観測される（本研究の場合、仰角30 度で 4 割程度）
。図 2 に、仰角 30 度でのドップラー速度比較結果を示す。両装置で観測体積や雨滴の散乱機構の差はあるが、CDL の降雨スペクトルから推示している。実線は、PAWR のドップラー速度を示している。
10
Retrieved from rain spectrum

Doppler velocity measured with CDL (m/s)

3. 降雨時の CDL スペクトル解析 CDL は、大気中のエアロゾルからの後方散乱信号のドップラーシフ
トを解析することで、晴天時に三次元風分布を観測する装置であるが、降雨時の観測では、エアロゾルからの散乱信号に加えて、雨滴からの散乱信号を受信することができる。二つの信号に速度差がある場合、それぞれのスペクトルを分離して、エアロゾルの流れ（＝風速）と雨滴の移動速度を別々に推定することができる。本研究では、観測時間差 1 秒以内、CDL の観測
レンジが PAWR の観測レンジ内に存在する条件の下で、エアロゾルおよび雨滴からの散乱信号が分離可能なデータを抽出して、ドップラー速度の比較を行った。

Retrieved from aerosol spectrum
5

0

-5

Sample: 129
R: 0.99
Slope: 1.06
Intercept: 0.58 m/s
RMSD: 1.15 m/s
MAE: 0.95 m/s

-10

-15

-15

-10

-5

0

5

10

Doppler velocity measured with PAWR (m/s)
図 2 仰角 30 度での PAWR と CDL のドップラー速度比較（○は降雨成分、●はエアロゾル成分から推定）。実線は、降雨成分比較
時の線形回帰直線を示している。RMSD および MAE は、それぞれ
降雨成分比較時の二乗平均平方誤差と平均絶対誤差を示している。

― 209 ―

P143

日本無線製フェーズドアレイ気象レーダの反射強度評価*諸富 和臣、柏柳 太郎、菅原 博樹、島田 尚（日本無線株式会社）
31.2 dBZ であり同程度である。  

１．はじめに日本無線は、独自開発した X バンドフェーズドア

次に、指数分布モデルを仮定した反射強度シミュ

レイ気象レーダ（以下、JRC-PAWR）を 2015 年夏季

レーションの相関図を図 2（右）に示す。図 2（右）から千葉市緑区に設置し、試験観測している（柏柳は、相関係数 0.62 の正の相関で、両レーダ相関図でほか、2015 年秋季大会：P336）。2016 年 7 月現在、ある図 2（左）と同等の分布である。

半径 80 km の範囲を 30 秒で観測しており、千葉市
や東京 23 区、横浜等の関東都市部の広範囲を瞬時に捉える PAWR として試験運転を続けている。

本事例から、JRC-PAWR の観測データが理論的に妥当であると考えられる。
発表では、XRAIN 他局との比較結果、対流性降水

本発表では、2015 年夏季の初期観測で得られた
JRC-PAWR の反射強度と現業の気象レーダの反射強の事例での比較結果、更に気象庁 C バンドレーダとの比較結果についても示す予定である。

度を比較し、JRC-PAWR の観測データが理論的に妥当であることを示す。
２．使用データと解析方法
2015 年夏季、JRC-PAWR は初期評価のため、半径30 km の 範 囲 を 30 秒 で 観 測 し て い た 。 こ の
JRC-PAWR と観測範囲の重なる、国交省 X バンド
MP レーダ（以下、XRAIN）のデータを比較に使用する。
XRAIN の レ ン ジ ビ ン 反 射 強 度 と 最 近 傍 の
JRC-PAWR のレンジビン反射強度（降雨減衰補正は未適用）を比較するため、相関図を作成する。その際、レンジビン反射強度のパルス積算による平均化

図 1 2015 年 9 月 8 日 11 時 36 分に観測された反射
強度、PAWR を中心に半径 80 km 範囲を表示。左は
JRC-PAWR で得られた高度 2.5 km における水平断面図。右は XRAIN 船橋局で得られた仰角 1.6°のPPI。右図内の太円弧は JRC-PAWR の観測範囲。
＊背景地図は、国土地理院長の承認を得て、同院発行の基盤地図情報を使用した。（承認番号 平 27 情使、第 609 号）

効果を抽出するため、速度幅情報を活用する。この

50

50

40

40

抽出した平均化効果を参考に、指数分布モデルを仮成する。
３．解析結果とまとめシミュレーション反射強度㻮㼇㼐㻮㼆㼉㼄㻾㻭㻵㻺反射強度㼇㼐㻮㼆㼉

定した反射強度をシミュレーションし、相関図を作
30

20

10

状性降水が広く分布していた。また、反射強度は最えられる。
PAWR と XRAIN のレンジビン反射強度の相関図を図 2（左）に示す。両レーダの反射強度には正の10

R=0.62

0
0

10

20

30

40

50

0
0

PAWR反射強度㼇㼐㻮㼆㼉

11 時 36 分に観測されたレーダ反射強度を図 1 に示

大 40 dBZ 程度であり降雨減衰の影響は少ないと考20

R=0.64

JRC-PAWR と XRAIN 船橋局で、2015 年 9 月 8 日す。この時刻、東日本では、秋雨前線に関連する層

30

10

20

30

40

50

シミュレーション反射強度㻭㼇㼐㻮㼆㼉

図 2 左は 2015 年 9 月 8 日 11 時 36 分における
JRC-PAWR 反射強度と XRAIN 仰角 1.6°の反射強度相関図。右は指数分布モデルによる反射強度シミ
ュレーションの相関図。
謝辞
利用した XRAIN データは、国土交通省から提供されたものである。また、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

相関がみられ、その相関係数は 0.64 である。また反ム」：データ統合・解析システム（DIAS）、地球環境情報統融合プログラム

射強度の平均値は、PAWR で 31.3 dBZ、XRAIN で（DIAS-P）、並びに地球環境情報プラットフォーム構築推進プログラムの枠組みの下で収集・提供されたものである。

― 210 ―

P144
小型Ｘバンド二重偏波レーダーを用いた雹の検知
早野真理子、高木敏明 古野電気株式会社 、大石哲（神戸大学）、中北英一（京都大学）

表  解析対象データ

 背景
 二重偏波気象レーダーは雨、雪、雹といった降水
粒子の種別推定に有効である。特に雹に関してはガラス窓や車体の損傷、農作物への被害、路面に降り積もることにより交通障害などをもたらすため、高

い時間・空間分解能を有する気象レーダー観測によD 

り落下前の雹を検知する技術が強く望まれている。
 解析事例
アメリカテキサス州北部に設置した古野電気製二重偏波気象レーダーで降雹を観測したのでその解析結果を報告する。2016 年 4 月 11 日、発達した積乱雲の通過に伴いテキサス州では広い範囲で雹が観測され、野球ボール大の降雹も報告されている。そこでレーダー周辺 50 km 四方の観測データ（表 1）の偏波パラメータ解析を実施した。

E 

 解析結果
 偏波パラメータ解析結果を図 1 に示す。領域 A,C
において、図 1(a)より Zhh はいずれも 50 dBZ 付近の値、図 1(b)より ρhv は 0.95 以下の値を示すことから
領域 A,C は雹粒子の存在が示唆される。また図 1(c)より Kdp は領域 A で 3 deg/km 以下であるが領域 C では 5 deg/km 付近の値を示しており値に差がみられる。
このことから領域 A は水物質の少ない乾いた雹、領域 C は水物質を比較的多く含む溶けかけた雹であっF たと推測される。
 領域 B においては Zhh が 40 dBZ 付近であるが ρhv
が 0.75 付近の非常に小さい値を示している。このことから領域 B には X バンドの波長に対して相対的に大きな粒径の雹の存在し、これにより複雑なミー散乱が発生した可能性がある。また領域 B は降雹報告のあった経路とも良く一致している。
以上の結果は X バンドレーダーの偏波パラメータ

解析によって、融解度合いや粒径の情報を含めた雹
図  偏波パラメータ解析結果 

検知が可能であることを示唆している。
 謝 辞  本 研 究 に ご 協 力 い た だ き ま し た Colorado State University の Dr. V. Chandrasekar に感謝の意を表します $67(3 ハイリスク挑戦タイプの成果です。

☆はレーダー位置、○は降雹報告のあった位置を表す
D 反射強度 Zhh プロット
E  偏波間相関係数 ρhv プロットF  偏波間位相差変化率 .dp プロット― 211 ―

P145
    

冬季発雷の予測－安定度指数による評価－          *薄井 聖（石川県立大）・皆巳 幸也（石川県立大）1. はじめに

また、予報精度の評価には、各種の指数に基づ

雷は地域や季節によって特性が異なるので、日本海沿岸で多発する冬季の雷の予測を行うため

く予報と実況の発雷あり・なしによるカテゴリー
予報の 2 分割法を用いた。

には、その特性を考慮した解析・研究を行う必要がある。発雷の可能性を調べるツールとして、各

3. 結果種の「安定度指数」が多くの研究（河野ら,2004； 表は、各種安定度指数によって判別されたスキ田口ら,2002）で利用されている。これらは本来、

ル・スコアである。適中率は TT が約 70%と最も夏季における雷雲の特性を考慮して計算される高く、それに続いて SSI、LI が約 60%であり、こ指数である。藤沢ら（2005）は、安定度指数によれら 3 種類の安定度指数は冬季の 18 時台における冬季発雷予測の精度を改善する方法として、

る発雷予測に有効であることが示唆された。一方

SSI(Showalter Stability Index)を本来より低高

で KI の適中率は 50%以下であり、KI のみでは発度で計算した解析を行った。これは、「雷雲が夏季雷予測の精度が低い結果となった。

と比較して低高度に存在する」という冬季発雷のまた、見逃し率は全ての安定度指数において特性を考慮しており、安定度指数による冬季の発10%以下であり、十分に捕捉できていることが分

雷予測の可能性が示された。

かった。空振り率は KI が約 50%であり、このこ

そこで本研究では、より正確な冬季発雷の予測とが適中率の低下に繋がっていると思われる。

を行うため、低高度に設定した 4 種類の安定度指数を計算し、金沢における冬季発雷の有無の判別

今後の課題として、他の時間帯などの事例の追加に利用した際の予報精度を評価した。

や、安定度指数以外のデータとの組み合わせによる予報精度の向上などを行っていきたい。

2. 方法
 気象データは、金沢地方気象台にて観測された表. 各種安定度指数によって判別された

地上気象データと、輪島特別地域気象観測所にて

スキル・スコア

観測された高層気象データを使用した。解析期間は 2010~2016 年の寒候期（前年 11 月~当年 2 月）の 7 冬分である。解析期間において金沢での雷電の観測数が最多であった 18 時台に注目し、この時間帯に雷電が発生した日を、発雷日の事例とし低高度SSI
低高度LI
低高度KI
低高度TT

て抽出した（計 46 日）。また、無発雷日を、①大気電気象が発生していない、②日降水量が10.0mm 以上である、③18 時台に驟雨性の降水がある、という 3 つの条件で抽出した（計 83 日）。
 発雷予測に利用するために計算した安定度指数は、SSI、LI(Lifted Index)、KI(K -Index)、
TT(Total Totals Index)の 4 種類である。
なお、これらの指数は、冬季の雷雲の特性を考閾値(℃) 適中率(%) 見逃し率(%) 空振り率(%)
1.8
57.4
3.1
39.5
-0.8
64.3
5.4
30.2
8.5
47.3
5.4
47.3
26.0
69.8
7.8
22.5

4. 参考文献
河野耕平，廣川康隆，大野久雄(2004)：天気．51，17-30
田口晶彦，奥山和彦，小倉義光(2002)：天気．49，649-659
藤沢仰，川村隆一(2005)：天気．52，449-460

慮して本来の計算式よりも低高度に設定して計算した。

― 212 ―

P146

浅水波方程式を用いた演算精度限界の理論的実証山浦 剛1、富田 浩文 1
(1理研計算科学)＊

誤差の影響が現れていることを示す。図2は下記の
1. はじめに計算機の発展において、演算器の演算速度は今後 式に従う再現率 R を示す。
𝑅𝑅 = 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚(1 − 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑚𝑚 ⁄𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴0 , 0)
さらに高速化していく傾向にある。一方でメモリ
ここで𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀
やネットワーク等のデータ転送帯域幅の強化は、
𝑚𝑚 は仮数部ビット長 m における𝜕𝜕ℎ⁄𝜕𝜕𝜕𝜕
演算速度の高速化に追いついていない。結果とし の倍精度演算初期場からの最大絶対誤差、𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴0 はて、演算速度に対するデータ転送帯域幅の比は縮 𝜕𝜕ℎ⁄𝜕𝜕𝜕𝜕の倍精度演算初期場の平均値を示す。R の値
小していく傾向にある。倍精度浮動小数点数はス の範囲は0～1をとり、1に近いほど再現率が良い。
ーパーコンピュータにおける演算速度を律速する 図1右の10000ステップ後の再現率は0.54である。
原因の一つであり、これを単精度浮動小数点数に dx を1000km から1m まで細かくした時、演算精置き換えることができれば、データ転送帯域幅が 度が下がるほど再現率 R の値が小さくなりやすい
半分になっても現在の演算速度を維持できる。し ことが分かる。特にこの実験設定では格子幅がかし単精度浮動小数点数を採用した気象モデルは 1km 程度で単精度演算（＝仮数部23ビット）でも数少なく、精度を下げることによる丸め誤差がど 既に R は0となっている。また dx=100km の時なの程度演算結果に影響を及ぼすかは不明である。 どは、dh の値を整数で表現でき、丸め誤差の影響
本研究は、基礎的な浅水波方程式を用いて、気象 を受けにくくなっていることが分かった。学会当モデルに必要な演算精度を理論的に明らかにする 日は本実験を含んだ包括的な結果について報告する予定である。今後、移流項の差分に伴う桁落ちことを目的とする。
についても理論的側面・数値実験による実証を経
2. 浅水波方程式と地衡風バランス実験て、精度を落とした時、誤差が支配的になる項を本研究で採用する方程式系は次の通り。
𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕ℎ
特定していく。同様の手法を用いて非静力学方程•+ 𝑢𝑢 + 𝑣𝑣 − 𝑓𝑓𝑓𝑓 = −𝑔𝑔
𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕
式系についても考察する予定である。
𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕ℎ
+ 𝑢𝑢 + 𝑣𝑣 + 𝑓𝑓𝑓𝑓 = −𝑔𝑔
•
•

𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕ℎ
𝜕𝜕𝜕𝜕

+ 𝑢𝑢

𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕ℎ
𝜕𝜕𝜕𝜕

+ 𝑣𝑣

𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕ℎ

𝜕𝜕𝜕𝜕

𝜕𝜕𝜕𝜕

+ℎ(

𝜕𝜕𝜕𝜕

+

𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕

𝜕𝜕𝜕𝜕

)=0

ここで u, v は東西・南北流速（m/s）
、h は流体波、f はコリオリパ
高（m）、g は重力加速度（m/s2）
ラメータ（1/s）。初期場を次のように設定する。
𝜕𝜕ℎ• 𝑢𝑢𝑡𝑡=0 = 0, 𝑣𝑣𝑡𝑡=0 = 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐,  = 0
𝜕𝜕𝜕𝜕

南北風による地衡風が成立する時、方程式は次の通りとなる。簡単化のため、v/g の比は1とする。
•

𝑓𝑓𝑓𝑓 = 𝑔𝑔

𝜕𝜕ℎ
𝜕𝜕𝜕𝜕

 → 𝑓𝑓 =

𝜕𝜕ℎ
𝜕𝜕𝜕𝜕

図1; (左) dx=10km において、倍精度演算による地衡風バランスを

このとき格子間の波高差 dh と格子幅 dx の商が f に 維持するように設定された波高の東西―時間断面図。縦軸は時間等しい場合に地衡風が成立する。h の値は領域西 ステップ数、横軸は東西格子数。(b) (a)と同様、ただし仮数部ビッ
ト長は22ビットのときの演算結果。
端で1km とし、地衡風が維持されるように東ほど大きくとる。ここで dx を小さくする場合、即ち領域の一部を拡大して見るような場合、dh の値は高い演算精度を要求される。さらに浮動小数点数の仮数部を任意の長さに丸めて演算精度を落とし、丸め誤差の影響を評価する。
3. 結果
図1は理論的に地衡風が維持されるように設定された初期場から10000ステップ計算された時の波高の東西―時間断面図である。倍精度演算を行う場
合、時間経過によって変動がないことが明らかである。一方、仮数部ビット長が22ビットしかない
場合、10000ステップ後にはバランスがやや崩れ 図2;倍精度浮動小数点数の演算結果を基に計算された最大絶対誤始め、波打っていることが分かる。これは仮数部 差を指標化した図。計算式は文中を参照。縦軸は倍精度浮動小数が短くなったことで、dh の数値表現に対して丸め 点数の仮数部ビット長、横軸は格子幅の距離（m）。
― 213 ―

P147

SCALE-LES を用いた火星大気高解像度計算で得られた
大気最下層の循環構造∗

村橋究理基 (北大 · 理), 西澤誠也 (AICS), 石渡正樹 (北大 · 理), 小高正嗣 (北大 · 理), 中島健介 (九大 · 理),
竹広真一 (京大 · 数理研), 杉山耕一朗 (松江高専 · 情報工), 高橋芳幸 (神戸大 · 理), 林祥介 (神戸大 · 理)

1. はじめに
火星大気温度構造に大きな影響を与える大気ダスト

放射対流モデルで得られた日変化する鉛直分布を外部の巻き上げ量は地表面応力によって決まるとされておで得られた結果が与えられている. 水平境界条件は周から与える. 地表温度は, 同じく Odaka et al. (2001)

り (Kahre et al., 2006), 地表面付近における循環場の期境界である. 上記データは解像度 10 m で 14:00 (地構造が重要な役割を果たしていると考えられる. しか方時) まで計算した結果を初期値として, 5 m 解像度でし, 10 m 以下の微細な空間スケールを持つ循環構造については, これまで詳しく調べられてこなかった. それ

1 時間分計算したものである. 本研究では計算モデル
最下層 (高度 2.5 m), 及び 14:30 におけるデータを用に対して, Nishizawa et al. (2016) は, 火星大気境界層

いた.

における循環場の微細構造に注目し, 高解像度ラージエ

3. 結果

ディーシミュレーション (LES) を行った. 計算領域のサイズは 19.2 km × 19.2 km × 21 km, 解像度は 5 mであった. 彼らは主にダストデビルに注目して, 渦度と鉛直風の統計的性質について調べた. その結果, 循環場の空間分布について, 高度 62.5 m においては, 細く強い上昇流を境界にして, 比較的弱い下降流を内部に持ったセル状構造の存在が示された. しかし地表面付近における循環場の様子の詳細については調べられていないままである. 本研究ではダスト巻き上げ過程に関わる,
地表面付近の微細な循環場を理解することを目的として, まず循環場全体を詳細に俯瞰することを開始した.
ここではその概況について発表する.

図 1 に鉛直風の水平分布を示す. これらは計算領域の一部のみを描画したものである. 図 1 左ではいくつかの円環状の構造が見られる. 図中でもっとも水平ス
ケールが大きいものは, 図の中央にある直径 3 km 程度のものである (これは Nishizawa et al., 2016 で得られた, セル状構造に対応するものである). また円環構造の間には全体的に細かく広がった筋状構造が並んでいる (図 1 中, 楕円枠内). さらに筋状構造の間には下降流領域が直径数 10 m サイズに細かく分かれた構造が存在している (図 1 右, 四角枠内). 以上のように, 鉛直
風の水平分布は大まかに 3 種類の異なる構造を有していることがわかった. この構造は, 計算領域内のどこに

2. 使用データ

おいても, 同様な特徴を持って存在している. また水平本研究では, Nishizawa et al. (2016) で計算された解

風分布についても, 鉛直風分布における円環構造に対応

像度 5 m のデータを用いて解析を行う. このデータは,するような分布が見られることがわかった (詳細は講RIKEN/AICS で開発された SCALE-LES ver.3 を使用して得られたものである. 計算で用いられた各種パラメータの値は, 火星を想定して設定されている. 加熱・演で示す). 今後は循環場の発散や渦度, 地表面応力の分布について調べる予定である. その結果より, ダスト

冷却率については, Odaka et al. (2001) による一次元とを目指したい.

の巻き上げ過程に対する効果について理解を深めるこ

図 1: モデル最下層における鉛直風 [m/s] の水平分布. 左図は計算領域の一部 (6 km 四方) を描画したもの. 中図
は左図中心付近の一部 (1 km 四方) を描画したもの. 右図は中図中心付近の一部 (400 m 四方) を描画したもの.

― 214 ―

P148

陸別のミリ波分光放射計で観測された 1 hPa 付近の冬季のオゾン濃度変動について*大山博史，水野亮，長濱智生 (名古屋大 ISEE)，秋吉英治, 杉田考史 (国立環境研)【はじめに】両半球中緯度の上部成層圏 (高度42 km

与していたが，他の年については波数 2 や 3 の寄与

付近) のオゾン濃度は，2000年以降増加傾向にあるも相応にあることがわかった．また，1 hPa 面での経ことが報告されるようになってきた [1]．このよう度方向の気温の位相について見ると，波数 1 の極小な高度でのオゾントレンドの解析には，人工衛星の値は気候値的には経度 180°付近に位置しており，陸グローバルデータの他に，地上に設置された分光装

別は気温の低い位相にあたっていた．このようなプ置によって観測されたオゾンの高度プロファイルのラネタリー波の影響によって，陸別上空の気温変動データも使用されている [e.g., 2]．ほぼ同じ緯度にが引き起こされたことがわかった．気温の変動に対位置する陸別 (43.5°N, 143.8°E) とベルン (47.0°N,するオゾンの変動の度合い

7.5°E) では，ミリ波分光放射計によって1時間の時

1999–2015 年の各年の 12 月の平均値で，−0.037 ±

間分解能でオゾン濃度の高度プロファイルが観測さ0.015 ppm/K であった．Stolarski et al. [4] が MLS の 1

れており，これらの1 hPa付近のデータを比較すると，

hPa, 45°S–50°S のオゾンと気温の季節変化から推定(Δ[O3]/ΔT) は ，

冬季のオゾン濃度の値とその短期変動の大きさが年した値は，約−0.06 ppm/K であった．本研究ではオ毎に大きく異なっていることがわかった．各サイト

ゾンと気温の短期変動から算出しているため，輸送のデータからトレンドを評価する際には，このようの影響を受けたことが Stolarski et al. [4] の値との違な年毎の変動が影響すると考えられるため，陸別のいの要因と考えられる．また，年毎の傾きの違いは，年毎の変動を引き起こす要因について調査した．

オゾンの変動に対する輸送の効果の違いを反映したものと推測される．以上のことから，冬季の陸別上【 観測】陸別において 1999 年 11 月からミリ波分光

空 1 hPa 付近の短期間のオゾン濃度の変化は，プラ
ネタリー波伝搬による温度変化によって化学的にオンのエミッションスペクトルから，optimal estimation

ゾン濃度が変化するプロセスが支配的であり，それ

method により高度約 20–60 km のオゾンの高度プロに輸送による濃度変化が加わったものと考えられる．

高度 46–48 km (1 hPa 付近) のオゾン濃度を示す．数
日で最大 2 ppm 程度の変動が観測されており，これは 1999 年からの観測の中で最も大きな変動であった．この高度ではオゾンの寿命が短い (冬季で<2 日)
ため，オゾンの変動は主に化学反応によって引き起こされると考えられる．その反応には温度依存性があり，気温とオゾンの変動は逆相関を示すことがわ

Temperature [K]

ファイルを算出した [3]．図 1 (上) に 2015 年冬季のO3 mixing ratio [ppm]

放射計によって測定されている 110.8 GHz 帯のオゾ

6.0
5.0
4.0
260
240
220
15.12.1

かっている．このときの MERRA の高度 47 km にお15.12.11

15.12.21

15.12.31

16.1.1016.1.20

16.1.30Date

ける気温を図１ (下) に示す．12 月中旬に 210 K 程

図1: (上) 2015年12月−2016年1月に陸別のミリ波分光度まで低下しており，この気温の低下がオゾン濃度

放射計で観測された高度46–48 kmのオゾン濃度おの変動を引き起こしたと考えられる．

よび (下) オゾンデータに対して時間的・空間的に【 考察】 緯度 45°N の 1 hPa における気温変動の要因を調べるために，波数 1–3 毎に EP-flux を計算した．1 hPa における気温の最大値と最小値の差は，波数 1–3 の EP-flux の z 成分 (heat flux) の和の時間変動とよく対応していた．2015 年 12 月の大きな気温変動については，主に波数 1 のプラネタリー波が寄補間されたMERRAの高度47 kmの気温．
【参考文献】[1] WMO, Global Ozone Research andMonitoring Project–Report No. 55, 2014. [2] Moreira etal., Atmos. Chem. Phys., 15, 10999–11009, 2015. [3]Ohyama et al., Earth, Planets Space, 68:34, 2016. [4]Stolarski et al., J. Geophys. Res., 117, D10305, 2012.

― 215 ―

P149

北極海氷域変動に伴う成層圏突然昇温の特徴*星一平 1、浮田甚郎 2、本田明治 2
1. 新潟大学大学院自然科学研究科 2. 新潟大学理学部
1. はじめに
冬季の成層圏では、数日間で極域の気温が数十度上昇する現象、すなわち成層圏突然昇温(Stratospheric Sudden Warming: SSW)がし
ばしば発生する。その発生は、対流圏からの惑星波の上方伝播に伴う、成層圏における波と平均流の相互作用で説明される(Matsuno, 1971)。
惑星波上方伝播が強化される要因としては、対流圏でのブロッキング高気圧 (Nishii et al.,2011)、熱帯における南方振動 (Cagnazzo andManzini, 2008)、ユーラシアでの積雪分布変動(Cohen et al., 2007) 等、これまで多くの報告がある。
また近年の研究により、北極域、特にバレン
ツ・カラ海 (Barents-Kara Sea: BKS)における海氷域減少も、上方伝播を強める事が分かってきた(Kim et al., 2014; Nakamura et al., 2015)。
本研究では、北極域の海氷域減少が SSW に及ぼす影響を、BKS での海氷域分布の多少による分類で調べた。
2. 解析手法
本研究では主に、大気再解析データ
Japanese 55-year Reanalysis (JRA-55;
Kobayashi et al., 2015) を用い、1979/80 年冬
以降の 36 冬季に着目した。冬（12、1、2 月）における日毎の 10hPa 面高度場に対して主成
分解析を行い、第一主成分（環状モード）の時
系列が 1 標準偏差以下（極域で高気圧性偏差）となった日を基準（発生日）とし、弱いイベン
トも含めて SSW を抽出した（37 イベント）。
以降の解析は、日々のデータから、31 日移動
平均を施した日毎の気候値を引いた、偏差に対して行った。抽出した SSW について海氷域の多少に伴う差異を調べるために、12 月におけるBKS (15°-90°E, 70°-85°N) で領域平均した海
氷密接度の平年値に対する多少で、SSW の分類を行った（サンプル数は少氷年 SSW が 14、多氷年 SSW が 23）。その後、発生日(Day 0) を基準にそれぞれ合成図解析を行った。
3. 解析結果
SSW イベントに先行する惑星波上方伝播の時 空 間 構 造 を 調 べ る た め に 、 Eliassen-Palmflux を見積もった。日々の 100hPa 面における50°-80°N 領域平均値は、多氷・少氷時の両者共に Day —10 ~ Day —1 で特に顕著であり（図略）、以降はその期間に着目した。
図 1a, b は多氷・少氷時それぞれの 300hPa
面における高度偏差の合成図である。多氷時においては、オホーツク海周辺に低気圧性偏差が分布しており、気候平均極東トラフの強化と対応する。加えて、欧州上に高気圧性偏差が分布するが、SSW 発生前にこの地域でのブロッキ
ング高気圧の頻発(Nishii et al., 2011)に対応し

図 1 成層圏突然昇温発生直前 (day -10 ~ day -1 平均)の時期における、多氷時の(a) 300hPa 面高度偏差（線）と、(c)北緯 60°における東西平均差の高度偏差（線）と、Plumb (1985) による波活動度フラックス偏差の合成図。偏差は気候値からの差。(b, d) (a, c)に同じ。
但し、少氷時。色は高度場の 95%で有意な領域。

た結果と考えられる。しかし、少氷時においてはこれらのパターンは見られず、バレンツ海上の高気圧性偏差からユーラシア上の低気圧性
偏差への波列構造が特徴的であった。
次に、対流圏から成層圏へ伝播する惑星波の鉛直構造に着目した。図 1c, d は、多氷・少氷
時それぞれにおける東西平均差をとった高度
偏差の北緯 60°鉛直断面図である。多氷年においては、シベリア上の低気圧性偏差と欧州上の高気圧性偏差の、2 つの波源からの惑星波上方伝播の強化が見られた。これに対して少氷時には、ユーラシア上の波列構造に伴って惑星波の上方伝播が強化されていた。バレンツ海上の高気圧性偏差は、対流圏下層においても傾圧構造をとっており、この応答は BKS における海氷減少による影響の反映と考えられる。
4. 終わりに
弱いイベントも含めた 1979 年以降の SSWについて、海氷域変動に伴う惑星波上方伝播の特徴について調べた。その結果、特に少氷時においては、BKS 上から励起された波列構造に伴う上方伝播が見られた。またこのパターンは、
少氷と多氷の偏差の場でも明瞭に見られた（図略）。さらに、多氷・少氷時における特徴は、
大昇温の SSW のみについて解析を行った結果
でも同様であった（図略）。本研究の結果は、北極域海氷域変動による影響が、SSW に対しても存在する事を強く示唆している。

― 216 ―

P150

2011 年北半球初冬の中間圏・成層圏のジェットの急変について
江口菜穂* (九大・応力研)、小寺邦彦 (名大)、廣岡俊彦 (九大・理)
はじめに

冬の中層大気には太陽紫外線加熱による亜熱帯ジェット （STJ） と極夜の放射冷却による極夜ジェット （PNJ） の 2 種類の西風ジェットが存在する。
北半球冬季の極夜ジェットは北緯 60 ～70 度に出現し、上部成層圏では 12 月末にピークを迎える。一方、亜熱帯ジェットは下部中間圏の北緯 35～45 度に中心を持ち 11 月末にピークに達する。
しかし、2011 年 12 月上旬に PNJ の急激な南下と、12 月中旬に両ジェットが共に北緯 45 度
付近で強化される現象が観測された (図１)。本研
究では、両ジェットが急変した際の風系の特徴とその影響について議論する。
解析データ

Japanese 55-year reanalysis data (JRA-55)の 東 西 風 (1000 ～ 1 hPa) と 、 EOS/MLS(Earth Observing Satellite, Microwave Limb
Sounder) の Level-2、Ver.4.2x [Livesey et al.,2015] の気温、ジオポテンシャル高度と、それらより導出した帯状平均東西風 [大羽田他、2014 年
気象学会秋季大会予稿集 p.344] を解析に使用した。データ期間は 2004 年 8 月より 2015 年
12 月までで、特にジェットの特異現象の起こった2011 年 11 月と 12 月に着目して解析を行った。
EOS/MLS の 気 圧 ( 高 度 ) 範 囲 は 260 ～0.001 hPa (高度約 12 ～ 90 km) である。

かけて STJ と PNJ、さらに中間圏からの西風が融合している様子が見られる。また同時に南半球側の東風も 0.01 hPa 付近で強まっており、先述
したとおり、その東風が赤道域に張り出してきているのがわかる。その後、12 月下旬にかけて、中緯度 (北緯 40 度付近) の西風が弱まっていき、12̅̅̅̅̅) が大きく月中旬頃に EP flux の鉛直成分 (v’T’
なり (図省略)、12 月下旬に成層圏突然昇温が生̅̅̅̅̅ の値は小さいこ起する。逆にそれ以前までは、v’T’とから、12 月上旬の中間圏と成層圏の風の場の急変は、対流圏中緯度起源のプラネタリー波活動との関係が薄いことがうかがえる。一方、上述の中間
圏の風の場との融合から、赤道域も含めたプラネ
タリー波以外の波活動との関係が示唆される。
発表では、ジェット急変にともなう成層圏南北循環
場による対流圏への影響と、これらジェットの急変と波活動との関係について議論を行う予定である。

図 1 帯状平均東西風の時間緯度断面 (JRA55)。 コンターは 5 hPa、陰影は 1 hPa。2011 年 11
月 1 日から 12 月 31 日まで。

解析結果と考察

図 2 は着目期間の東西平均東西風の緯度高度断面を 4 日間平均、7 日おきに表示した図である。
赤道域では、11 月の上旬に上部中間圏 (0.001～0.005 hPa) で西風が卓越しており、時間と共に弱まりながら高度を下げている。高度 (気圧面) 毎の詳細をみていくと、0.01 (0.2) hPa では、期間前半で東風 (西風) が卓越しており、中盤で風速が弱まり、期間後半で西風 (東風) が卓越している。この 11 月後半 (11 月 19 ～ 30 日) の風向
遷移は中間圏半年周期振動（MSAO）に伴うものと考えられる。この時期は、まだ PNJ の南下がみられていない時期である (図 1)。
次に、STJ (北緯 30 ～ 40 度付近) と PNJ (北緯 60 ～ 70 度付近) に注目する。11 月中旬頃、
STJ が徐々に強まり、約 1 週間後に極域の西風(PNJ) が強まる。その後、12 月上旬から中旬に

図 2 帯状平均東西風の緯度高度断面 (MLS)。
(左上から右下に) 2011 年 11 月 1 日から 12 月 27
日まで、4 日間平均を 7 日おきに表示。コンター間
隔は 16 m/sec。
謝辞: 本研究は、科学研究費補助金・基盤(C) (課題番号:
25340010) の助成を受けたものである。

― 217 ―P151

MRI-ESM2 による QBO の力学的特性と気候変動応答
吉田㻌 康平・直江㻌 寛明㻌 (気象研究所)
１．序論
 成層圏準二年周期振動（QBO）は赤道成層圏の東風と西風が交互に平均28 か月程度の周期で降下する現象である。その影響は赤道成層圏に留まらず、二次循環や波と平均流の相互作用、成層圏対流圏結合を経て熱帯～極域対流圏にまで及ぶことが示唆されている（Anstey and Shepherd, 2014; Collimore et al., 2003;
Yoo and Son, 2016）。そのため地球温暖化など気候変動に伴う QBO の変調とその影響を評価することは重要であるが、計算機資源の制約から多くの気候モデルでは非地形性重力波パラメタリゼーションを導入することで QBO を再現しており、QBO 位相が季節に固定されることなど問題点が指摘されている（Anstey et al.,
2016）
。本研究では最近行われた QBO 相互比較実験（QBOi）の気象研究所地球システムモデル
MRI-ESM2 の結果を調査し、QBO の再現性、感度実験の応答、力学的構造などから改善のための問題点を明らかにすることを目的とする。
２．実験設定と使用データ
使用したモデルは最新の気象研究所地球システムモ
デル MRI-ESM2 で解像度は TL159L80（水平 120km
相当、モデルトップ 0.01 hPa）である。非地形性重力波パラメタリゼーションに Hines (1997) を用いている。本実験では海洋モデルを結合せず海面水温（SST）
を外部境界として与えた。QBOi で行った実験は５つで、
1) 1979-2009 年の境界条件を与える過去再現実験のamip、 2) 2002 年の境界条件と気候値 SST で 30 年計
算する 1xCO2、 3, 4) 1xCO2 から SST を全球一様に（4 倍）した 2xCO2（4xCO2）、+2 度(+4 度)、
CO2 を 2 倍
5) 1993-2007 年の 5 月 1 日、11 月 1 日を初期時刻に 9か月の過去予測を行う QBOhindcast である。結果の比較のため、再解析データ JRA-55 を用いた。
３．結果
 amip 実験では QBO の周期は 24 か月程度でやや短い傾向であるが全体的に QBO をよく再現できている（図 1a, c）。振幅のピーク高度は再解析の 20 hPa 付近に比べ高く 5 hPa 付近である。50 hPa の QBO 位相による合成図から、非地形性重力波パラメタリゼーションの効果が QBO の駆動に支配的であること、対流圏界層で再解析に比べ強制を加えられていないことがわかる（図 1b, d）。それに対し上部成層圏では過剰な強制が見られ、ピーク高度の違いの原因と考えられる。また
2xCO2、4xCO2 では 1xCO2 に比べ東西風の 2 年周期が弱化し、1 年周期が強化された。発表時は解像される波の波数－振動数分布などより詳細な解析と、追加実験の結果を示す予定である。

図１. （上）MRI-ESM2 （下）JRA-55 による、赤道付近での（左）帯状平均東西風偏差の時間高度断面と、（右）50 hPa 帯状
平均東西風偏差による合成図（西風－東風）で（実線）帯状平均東西風、（破線）非地形性重力波抵抗（点線）鉛直運動量フラックス（   0 uw ）発散。ここでの偏差とは 1979-2008 年の気候値からの差を示し、左図の白破線は 0 を表す。JRA-55 では非地形性重力波抵抗の代わりに変形オイラー平均運動方程式の残差項をプロットしている。

― 218 ―

P152

多重散乱の効果を含む線形放射モデルの構築と感度解析への応用
太田芳文 (気象研究所)

1

背景

衛星で測定される放射データから大気・地表面
パラメータを定量的に推定する手法として、近年では一次元変分法の考え方に基づいた解析手法が広く用いられている。その最適化の過程では、通常の放射モデル計算に加えて線形化した放射モデル (ヤコビアン行列) が必要となる。
推定パラメータと観測チャンネルの数が少ない
場合には、通常の放射モデル計算値をテーブル化
することによって効率的な線形放射モデルを構築することができる。しかし最適なテーブルを構築するためには感度解析によって最適なパラメータの組み合わせを決める必要があり、近年では観測測器の多チャンネル化と、推定パラメータおよび
干渉パラメータ数の大幅な増加によって感度解析に基づいたテーブルの最適化が困難になっている。
一方、テーブル参照法に代わる方法として放射伝達過程を解析的に微分する方法がある。この方法は一度実装してしまえば効率的な線形放射モデ
ルとなるが、熱赤外領域で散乱過程を無視した場
合や一次散乱近似など、放射伝達の数式解が得られる場合に用いられることが多い。多重散乱過程を含む場合には定式化が非常に複雑になり、任意のパラメータについての線形放射モデルの構築は容易ではない。そのため、多パラメータ化に適した線形放射モデルはまだ十分に実用化されていない。

2

随伴放射伝達解法

線形放射モデルの構築方法として、近年では随伴放射伝達解法が様々な放射伝達モデルに応用されている。この方法の最大の特徴は、通常の放射伝達計算 (forward RT, FRT) に加えて随伴放射伝
達計算 (adjoint RT, ART) を行うことで、次式の内積計算によって原理的に放射伝達計算で用いる任意のパラメータについての線形放射モデルを構築することができる。

∂I (0, Ω)= ⟨I ∗T Ψp ⟩∂p
∫ τi+1 ∫
(
)
(
)
=
dτ
dΩ′ I ∗T τ, Ω′ Ψp τ, Ω′τi

4π

ここで、I (0, Ω) は FRT による大気上端のストー
クスベクトル、I ∗ (τ, Ω′ ) は ART によって得られる任意の光学的深さ・角度方向の随伴ストークス
ベクトルを表す。Ψp (τ, Ω′ ) は線形化パラメータ pに応じたベクトルで、放射伝達演算子をパラメー
タ p で微分したベクトルに相当する。τi は鉛直
レベル i における光学的深さを表し (τi+1 > τi )、
任意の区間で積分することでその層全体に対する線形化が行える。
ART は FRT と全く同じ計算アルゴリズムを使って計算することができるため、線形放射モデルの構築に必要なのは 2 回の放射伝達計算 (多重散乱過程を含む) とパラメータに応じた内積計算のみである。しかし、内積計算そのものは大きな計
算処理ではないが、上式で示される通り光学的深さでの積分が必要なため、層が光学的に厚く多重散乱の効果が卓越する場合には計算精度を維持することが難しい。先行研究では層を非常に薄い層(光学的厚さ 0.02 程度) に分割して放射伝達計算を行うなどの対処がなされており [1]、この点を改善する必要がある。

3 離散座標法への応用
本研究では、随伴放射伝達解法を離散座標法に応用して線形放射モデルの構築を行った。離散座標法を用いると任意の光学的深さでの放射伝達の解析解が求まるため、前述の内積計算に伴う積分が精度良く求まることが期待できる。具体的には、衛星観測を想定した随伴放射伝達計算と内積計算を放射モデル Pstar に実装し、大気上端でのストークスベクトルに対して線形化を行った。Pstar は大気海洋系の放射モデルであり、多重散乱や熱放射の効果を考慮した放射計算を行うことができる。光学的厚さ、一次散乱アルベド、
プランク関数等のバルクパラメータについての線形化は既に実装済みである。地表面について
も地表面アルベドと海上風速について線形化を行っている。加えて、水蒸気等の成分ごとのガス
濃度や雲・エアロゾルの微物理パラメータ、雲頂
高度等についての線形化への拡張を試みている。
発表では構築した線形放射モデルの概要を示すと
ともに、新たに実装した線形化パラメータについての感度解析と計算精度について議論したい。

References[1] Landgraf, J. and O. P. Hasekamp, JGR, 106,
27,291–27,305, 2001.

― 219 ―

P153

イソプレン起源の二次有機エアロゾルの光学特性:酸化過程による違い○中山智喜 㻝㻘㻌 佐藤圭 㻞㻘㻌 今村隆史 㻞㻘㻌 松見豊 㻝㻌（1 名大 㻵㻿㻱㻱、㻞 国立環境研）㻌
3. 結果と考察

1.㻌 はじめにイソプレンは大気中への放出量が最も多い植物

得られた光学特性を、Mie 散乱理論と比較する

起源の非メタン炭化水素であり、二次有機エアロゾ

ことにより、実験データを最もよく再現する複素屈ル(SOA)生成に寄与すると考えられている。特に、折率(m = n - ki)を決定した。

酸性のシード粒子存在下では酸触媒反応が進行

実部 n については、理論的に、分極率が大きく、し、SOA の収率が増加することが知られている。近比重が大きいほど、n が大きくなると予想される。

年、短波長可視から紫外領域に光吸収性を有する

NOx 存在下での光酸化反応で生成する SOA につ

有機性炭素(ブラウンカーボン)が、放射収支や光いては、n 値は、分極率の指標となる SOA 中の酸化学過程に寄与を持つ可能性が指摘されている。

素原子/炭素原子(O/C)比や、比重と正相関してい

最近、我々は、室内実験により、イソプレンの NOxた。しかし、O3 や NO3 酸化で生成する SOA を含め存在下での光酸化(OH 酸化)反応で生成する SOA

た場合、有意な相関関係は見られず、異なる酸化の複素屈折率を初めて決定し、共存する SO2 濃度

過程で生成した SOA の n 値を、単純な指標で定式が高いほど、光吸収に対応する複素屈折率の虚部化することは困難であることがわかった。

が大きくなることを見出した[Nakayama ら(2015)]。

光吸収に対応する虚部 k については、NO3 酸化本研究では、イソプレンが O3 や NO3 ラジカルによりで生成する SOA は、SO2 あり/なしのいずれの場合酸化され、生成する SOA の複素屈折率を決定し、でも、有意な値を持たなかった。OH 捕捉剤なしで酸化過程の違いがイソプレン起源 SOA の光学特の O3 添加で生成する SOA については、SO2 あり性に及ぼす影響について調べた。

の場合、NOx 存在下での光酸化反応で生成する

2.㻌 実験の概要

SOA と同程度の k 値(波長 375 nm で 0.011)を有

国立環境研究所のスモッグチャンバー内に反応することが判明した。また、OH 捕捉剤ありの場合、ガスを導入し、SO2 の有無それぞれの条件で、1)k 値が数分の 1 に減少した。このことから、SO2 存

OH 捕捉剤なしで O3 を添加(OH 酸化および O3 酸在下での OH 酸化により、光吸収性成分が生成し化が寄与)、2) OH 捕捉剤ありで O3 を添加(O3 酸化

やすいことがわかった。また、SOA 中の有機物のが主に寄与)、3) O3 および NO2 を添加(NO3 酸化が

不飽和度が大きいほど光吸収が大きい傾向がみら

主に寄与)により SOA を生成した。生成した SOAれたことから、酸性粒子表面(もしくは内部)での脱の波長 375, 405, 532, 781 nm における吸収およ

水反応により生成した不飽和度の高い成分が光吸び散乱係数を、光散乱測定機能のついた光音響分

収に関与している可能性が考えられる。本研究の光装置(PASS-3 および PAX)で、532 nm における結果、酸性粒子の存在下でイソプレンから SOA が消散係数をキャビティリングダウン分光装置

生成する環境下では、イソプレン起源 SOA による(CRDS)で測定した。また、粒径分布を走査型移動光吸収が寄与を持ちうることが示唆された。

度粒径測定器(SMPS)で、化学成分を飛行時間型

文献

エアロゾル質量分析計(AMS)で測定した。

Nakayama et al., J. Geophys. Res., 120, 7777-7787(2015).

― 220 ―

P154
SCALE-LES データを用いた MODIS の雲物理量の推定における雲の不均質性の影響の解明∗

岡村 凜太郎，岩渕 弘信 （東北大学大学院理学研究科）

1. はじめに

2. シミュレーション・解析方法
本研究では，シミュレーションに用いる雲シーンとして SCALE-LES より生成された雲データ (Sato et al.,2014) を利用する．これは，層積雲と積雲についてシ
ミュレーションした 28 km 四方の領域データで，解像度は 35 m と非常に高解像度である．本研究ではこのデータを粗格子化したデータを用いて放射伝達計算を行う．
雲データに対し，モンテカルロ法を用いた３次元放射伝達モデル MCARaTS (Iwabuchi, 2006) により３次元放射伝達計算を行い，0.86 µm，2.1 µm の 2 つの波長での衛星観測シグナルをシミュレートする．
計算から得られた衛星観測シグナルを用いて雲物理
量のリトリバルを行い，推定された雲物理量と元の雲データが持つ物理量との比較を行う．

3. 結果と今後の方針
太陽天頂角を 20◦ ，視天頂角を 0◦ として 1120 m の解像度に粗格子化した SCALE-LES 雲データに対するシミュレーションを行った．図 1 にはこの計算から，COT (estimated - truth)
3D - IPA radiance @ 860 nm[W/m2/sr/micron]

雲はその存在により，地球に入射する短波放射を反射させて地球を冷却する日傘効果と，地球から宇宙空間に放出される長波放射を減少させて地球を暖める温室効果をもたらす．このため，雲は地球の放射収支を決める重要な因子のひとつであり，その物理特性を定量的に調べることは気候変動を議論するために必要となっている．
雲の物理特性を定量的に扱うために重要なのが，光学的厚さ (τ )，雲水量 (LWP) および雲粒有効半径 (re )などの雲物理量である．雲物理量の推定はさまざまな手法により行われているが，そのひとつに Terra 衛星および Aqua 衛星に搭載された可視・赤外多波長イメージン
グセンサーである Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) を用いたものがある．MODISをはじめとするイメージャを用いた雲物理量のリトリ
バルでは，可視と近赤外の 2 波長で観測された反射率と平行平板を仮定した雲についての放射伝達計算結果の参照表 (LUT) とを比較して，τ や re など，複数の物理量を同時に決定する方法が用いられる (Nakajima
and King, 1990)．しかしながら，このような観測推定
では，3 次元的に複雑な構造を持つ現実の雲とは大きな隔たりのある鉛直 1 次元の雲を仮定した独立画素近似 (IPA) の放射計算を用いているため，雲の水平不均質性や 3 次元の放射伝達などに起因する誤差が生じる(Zhang et al., 2012; Grosvenor and Wood, 2014)．
本研究では，3 次元放射伝達モデルを用いて衛星観測による雲物理量のリトリバルをシミュレートし，雲の不均質性が雲物理量の衛星観測に与える影響を調査
する．

0.4

10

0.2

5

0

0

-0.2
-0.4

-5

-0.6

-10

-0.8
-40-30-20-10 0 10 20 30 40

target - adj-mean radiance (3D) @ 860 nm[W/m2/sr/micron]

図 1: 隣接ピクセルとの放射輝度の差と 3 次元放射効果，リ

トリバルされた光学的厚さのバイアスの関係 (波長 860 nm)．
太陽天頂角 20◦ ，視天頂角 0◦ として計算した．

横軸に 3 次元放射計算 (3D) により得られた対象とするピクセルの放射輝度とそれに隣接するピクセルの放射輝度の平均値との差，縦軸に 3D と 1 次元放射計算(IPA) による放射輝度の差をとり，濃淡でリトリバル
された光学的厚さのバイアスを表した．周囲よりも輝度が低い (谷に該当すると考えられる) 領域では 3 次元放射伝達では周囲から光子が集まって光学的厚さは大きく見積られ，周囲よりも輝度が高い (山に該当すると考えられる) 領域では周囲へと光子が発散し，光学的厚さは小さく見積られる．このように，ピクセルスケー
ルより大きなスケールにおける不均質性を考える場合には，隣接するピクセルとの関係性を用いるのは有用なアプローチであると考えられる．
現在，MODIS センサーによる観測の特徴を正確に表現できるよう，シミュレートされた衛星観測シグナルの処理を実装している．今後，発表に向けては，先行研究を参考に雲の不均質性の指標となる量を定め，MODIS
センサーの特徴を再現しつつ不均質性が雲物理量リト
リバルに与える影響の定量的な解析を目指す．
謝辞
SCALE-LES を用いた計算結果 (の一部) は，理化学研究所のスーパーコ
ンピュータ「京」を利用して得られたものです．SCALE-LES は理化学研究所
計算科学研究機構の Team-SCALE にて開発されています．SCALE-LESの結果は理化学研究所の佐藤博士から提供を受けました．

参考文献
Grosvenor, D. and R. Wood (2014). Atmospheric Chemistry andPhysics 14, 14, 7291–7321, doi:10.5194/acp-14-7291-2014.
Iwabuchi,H. (2006).
doi:10.1175/JAS3755.1.

J.

Atmos.

Sci.

63,

2324–2339,

Nakajima, T. and M. D. King (1990). Journal of the Atmospheric
Sciences 47 , 15, 1878–1893.
Sato, Y., S. Nishizawa, H. Yashiro, Y. Miyamoto, and H. Tomita(2014). SOLA 10, 10–14, doi:10.2151/sola.2014-003.
Zhang, Z., A. S. Ackerman, G. Feingold, S. Platnick, R. Pincus,
and H. Xue (2012). Journal of Geophysical Research: Atmospheres 117 , D19, doi:10.1029/2012JD017655.

― 221 ―

P155

放射伝達モデル Rstar への双方向反射関数 BRDF の導入と精度の検討*

坂西 渓、関口 美保、佐藤 拓也(東京海洋大学大学院)

1. はじめにRstar(Radiance System for Transfer ofAtmospheric Radiation)は、東京大学大気海洋研究所で開発された放射伝達モデルであり、衛星解析の現場で利用されている。現在は東京海洋大学の関口美保准教授によって管理され、プログラムの改良が進められている。本
研究では、Rstar に双方向反射関数 BRDF を導入して改良したモデルを作成することを目的としている。

モデルの一つで物体表面の反射特性を表現する。この関数は天頂角及び方位角を変数とし、入射輝度と反射輝度の比で表す。
BRDF は、地表面反射の計算で重要な乱反射を再現する事が可能である。近似式を用いてモデル化した BRDF を Rstar に組み込む事で地表面反射の精度向上、ひいては衛星解析の精度の向上が見込まれる。

3. BRDF を導入した Rstar

3.1. 変更点の詳細
Rstar の地表面反射の計算に双方向反射率
2. Rstar と BRDF の概略
関数 BRDF を導入する。一般に地表面からの2.1. 放射伝達モデル Rstar
反射光は、強度の違いがあり、現在 Rstar に	  放射伝達モデルとは、放射伝達理論に基づ導入されている『等方反射』として扱うより
くシミュレーションを行うソフトウェアであも、『乱反射』とする方が適当である。BRDF
る。Rstar は、放射伝達モデルのナローバンドを導入することにより乱反射を計算することモデルの一つとして主に衛星解析の分野に用が可能となる。現在、放射伝達モデルの一つ
いられている（http://157.82.240.167 /~clastr/か6S(Second Simulation of a Satellite Signal in the
らダウンロード可、最新版は Rstar7）。
	  Rstar は、吸収係数、粒子散乱、太陽定数、 Solar Spectrum)に用いられている BRDF を
Rstar に導入している。プログラム内では、ラプランク関数、地表面反射の計算を経て放射
ンバート反射による計算及び BRDF による計伝達過程を算出する。地表面は様々な物質で算を選択式で指定できるよう作成している。
構成されており、各物質の屈折率や吸収率は
本大会にて、BRDF 導入過程と導入後の精それぞれ特有な波長依存性を有しているので、度について報告予定である。
地表面の反射率はそれぞれ固有の波長特性を持つ。Rstar では、地表面の構成物質を選択式
3.2. 地表面反射のパラメータで指定しこれらの計算処理することができる。
BRDF を導入した地表面反射の計算には、
また、海洋上では風速に依存する反射率を内
地表面の構成物質に依存した屈折率や吸収率部で計算することができる。しかし、反射のを考慮しなければならない。従来のランバー
角度分布パターンは等方反射（ランバート反ト反射でも、地表面の構成物質に依存した固射）を仮定しているため、衛星解析等に用い有の屈折率や吸収率を考慮していた。BRDF
るには不適切なケースも考えられる。
を導入した地表面反射の計算にも同様に固有の屈折率や吸収率を用いる必要がある。本研
2.2. 双方向反射率関数 BRDF
究では、それらのパラメータについても考察
双 方 向 反 射 関 数 BRDF(Bi-directional
する。
Reflectance Distribution Function)は、光の反射― 222 ―

P156
高解像度モデルによる 2015 年夏季の再現実験結果―日射量予測の検証―
大竹秀明 1,2・宇野史睦 1, 2・山田芳則 2＊

1.産業技術総合研究所, 2. 気象庁気象研究所

１．はじめに
電力エネルギーシステムでは, 太陽光発電などの再生可能エネルギーの大量導入に加えて, 電力シス
テム改革に伴って, 電力小売りの自由化や電力広域運営推進機関の発足によって, 事前に発電量予測を踏まえた電力システム運用のニーズが高まっている。
しかし, 現状の気象予報モデルでは雲の表現には課題もあるため, 日射量の予測が大きく外れる場合もあり, 太陽光発電出力予測の精度にも影響を与える。
これまで気象庁メソモデル（MSM）による日射量の前日予測が大きく外れル場合を調べると, 積雲や層
積雲, 巻雲などの雲のタイプが観測される場合に多いことがわかってきている(Ohtake et al., 2015[1])。
本稿では現業モデルよりも高解像度化した水平
分解能を有するモデルの結果を用いて, 日射量予測の精度検証を, 地上で観測された日射量に加えて,昨年から本格運用が開始された気象衛星ひまわり 8号から推定された日射量を用いて検証を行った。
２．日射量データ解析に用いた日射量観測データは, 気象庁の気象官署で観測されている地点毎のデータと気象衛星ひまわり 8 号から得られた地上における推定された日射量（衛星推定日射量と略す）を用いた。衛星推定
日射量データは太陽放射コンソーシアム[2]から提供されたデータを利用し, 2.5 分毎に計算されている出力値を用いた。
日射量予測データには MSM，局地モデル（LFM）に加えて, 気象研予報研究部で実施されている重点
研究課題の一つで行われている水平解像度を変えたモデル実験（系統的モデル実験と略す）の結果を利用した。水平解像度は 5km ,2km, 1km 及び 500mである。図１a にモデルの計算領域を示すが, 東北
地方南部から近畿地方まで含むエリアを対象としている。初期値は 00UTC(日本時間 09 時)の結果を用いた。モデルの出力値は気象衛星との比較も含めて
おり, 2.5 分間隔で出力されている。
解析期間は 2015
年 7 月～8 月の 2 ヶ月間である。系統的モデル実験の実験詳細や初期解析結果については, 林ら（2016,
気象学会春季大会 B458, [3]）を参考にされたい。
３．日射量検証
図１b-d は衛星推定日射量と 5km, 500m の水平
解像度による日射量予測を行った場合の出力の出現
頻度分布（対象：東京電力エリア）を比較したものである。2015 年 7 月 30 日 12 時 00 分の時間断面の結果を示す。気象衛星ひまわり 8 号から推定した日射量の結果からは（図１b）, 特に日射量が高い所(約1000W/m2)でピークも見られる。また, モデルでは
5km と 500m のメッシュでの比較においては, 概ねのヒストグラムの分布状況は同様に見えるが, 分布の起伏がやや異なっている（図１c, d）。
（但し, 5km
メ ッ シ ュ の デ ー タ で は 解 析 デ ー タ 数 (N:1,822) が500m メッシュのもの(Num:185,257)と異なることにも注意。）。別の時間帯についても 2.5 分毎に出力を用いて出現頻度分布を確認したが, 同様な傾向が見られていた（図略）。
講演では, BSRN データ（つくば）も用いて直達,
散乱日射量を含めた検証結果についても報告しながら, 再生可能エネルギー分野における高分解能モデ
ルの有用性について議論する予定である。
謝辞：本研究は JST CREST「太陽光発電予測に基づく調和型電力系統制御のためのシステム理論構築」[4]において産総研と気象研との共同研究の中で実施された。解析データ利用には, 気象研
予報一研の皆様にも支援を頂き, また BSRN データの利用には
高層気象台居島修氏の協力を得た。ここに感謝の意を表す。
参考文献[1] Ohtake et al. 2015, Solar Energy, 116, pp.83-99.
doi:10.1016/j.solener.2015.03.020.
[2] 林ら, 2015, 気象学会春季大会, B458, pp.346.
[3] 特 定 非 営 利 活 動 法 人 太 陽 放 射 コ ン ソ ー シ ア ム ,http://www.amaterass.org/[4] JST CREST HARPS ホームページ
http://www.cyb.mei.titech.ac.jp/crest/index.php

図１．(a) 2015 年夏季の実験におけるモデルドメイン(地形は 500m メッシュの場合を表示)。関東地方における日射量の出現頻度分布で 2015 年 7 月 30 日（12 時 00 分断面）の事例（積雲が観測された事例）
で, (b)衛星から推定した地上の日射量, (c)水平解像度 5km, (d) 同 500m の結果。

― 223 ―

P157

Decadal trends in regional CO2 fluxes estimated from atmospheric inversions
Tazu Saeki* and Prabir K. Patra
Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology (JAMSTEC)

Top-down approach (or atmospheric
inversion) using atmospheric transportmodels and CO2 observations are aneffective way to estimate carbon fluxes atto be −3.09 ±0.16 PgC/yr (mean andstandard deviation of the four cases),

global and regional scales. We used the
CCSR/NIES/FRCGC
AGCM-based
Chemistry Transport Model (ACTM) for
simulations of various greenhouse gases
and ozone depleting chemicals. Following
validation of ACTM transport at regionaland hemispheric scales, we conducted CO2
flux estimations by using a Bayesian
synthesis inversion framework for theperiod of 1990−2011.
Carbon fluxes were estimated for
84 regions (54 lands + 30 oceans) over the
globe during the period of 1990−2011from atmospheric CO2 concentrations at
NOAA, CSIRO, JMA, NIES, NIES-MRI
sites from Obspack GLOBALVIEW-CO2
data product (2013). A priori fluxes are (1)atmosphere-ocean
exchange
from
Takahashi et al. (2009), (2) 3-hourly
terrestrial biosphere fluxes (annually

average rate of −1.80 ±0.18 and −1.29±0.08 PgC/yr, respectively. The average

where land (incl. biomass burning andland use change) and ocean absorb an

global total sink from 1991-2000 to
2001-2010 increases by about 0.5 PgC/yr,mainly due to the increase in north andtropic land sinks (Africa, Boreal Eurasia,
East Asia and Europe), while ocean sinks
show almost no clear trend. Inversion with
CONTRAIL data estimates large positive
flux anomalies in late 1997 associated withthe 1997/98 El-Nino, while inversion
without CONTARIL data fails to estimate
such large anomalies (Fig. 1).

more for 1989-2012), 2) 21 sites +CONTRAIL data, 3) 66 sites (over 70 %coverage), and 4) 157 sites.
As a result of time-dependent
inversions, mean total flux (excluding fossilfuel) for the period 1990−2011 is estimated

2
1
0
−1
−2

Flux anomaly [PgC/yr]

3

w/o CONTRAIL
w/ CONTRAIL−3balanced), and (3) fossil fuel fluxes from
CDIAC global totals and EDGAR4.2
spatial distributions. Four inversion cases
have been tested with 1) 21 sites (sites
which have real data fraction of 90 % or

Deseasonalized 3 month average

4

Tropical Asia

1990

1995

2000

Year

2005

2010

Fig. 1. Anomalies in estimated fluxes (PgC/yr)over Tropical Asia derived from inversions
without (solid) and with (dashed) CONTRAIL
data.
Acknowledgements. This work is supported by theEnvironment
ResearchandTechnology
Development Fund (2-1401) of the Ministry of theEnvironment, Japan. We thank all measurement
groups for submitting CO2 concentration data to
the obspack-GLOBALVIEW product.

― 224 ―

P158
実大気における連続観測を目的としたオープンパスレーザー分光メタン検出器の校正*出原雅也 1、秀森丈寛 1、中山智喜 1、松見豊 1、笹子宏史 1、川崎昌博 1、高橋けんし 2、
林田佐智子 3、山本昭範 4、今須良一 5（1 名古屋大学宇地研、2 京都大学生存圏研、3 奈良女子大学、4 東京学芸大学、
5 東京大学大気海洋研）
【はじめに】メタンは二酸化炭素に次いで影響力がは直線性を示した。②実大気測定では気温・圧力・大きい温室効果ガスである。その放出源は自然起源

水蒸気量が変化する環境下で LaserMethane の値

では主に湿地であり、人為起源については化石燃料

がそれらの値によってどのように変化するか確認

や農業・畜産などである。メタン濃度は産業革命以した。2015 年夏、名古屋大学敷地内において光路

降急激に増加し、その濃度は今や産業革命以前の倍長60 m に設定しLaserMethane で大気のメタン濃以上である。メタンの放出にはまだ多くの不明な点

度の測定を行うと同時に、IRIS 5500 でも外気を吸が残っており、正確なメタン放出量の定量化には各入してメタン濃度を測定した。その結果、実大気の地域での詳細な観測が不可欠である。各地域での詳濃度に対する LaserMethane の測定値のズレが気細な観測の実現には大気中のメタン濃度をその場

温と水蒸気量に依存することが分かった。

で且つリアルタイムで測定でき、観測が困難な地域

LaserMethane と IRIS 5500 の測定値を比較し、温でも使用できる装置が必要である。そこで我々は、度と水蒸気に対する依存性を補正するための関数

市販されている安価なオープンパスレーザー分光を導出した。図は名古屋での実大気中のメタン濃度

メタンガス検出器を大気メタン濃度の連続観測にの IRIS 5500 と LaserMethane による測定値の時

応用しようと試みた。本発表では装置を実大気中の間変動を示す。黒色の破線は補正前、黒色の実線はメタン濃度の観測に用いるための校正方法につい補正後の LaserMethane によるメタン濃度の測定て発表する。

値であり、補正後の値は灰色の実線で示されたIRIS【装置】本研究で使用した装置はアンリツ（株）製

5500 の結果とよく一致した(R = 0.82)。今回得られの LaserMethane®である。この装置は 1.65 μm のた測定の温度依存性は HITRAN のメタンの吸収線

近赤外レーザーを用いたオープンパス分光測定器の情報を基に算出した測定の温度依存性の理論値であり、レーザーの光路上の大気メタン濃度を計測に近い値を示した。
以上のことから、
LaserMethaneする。LaserMethane は元々高濃度のメタンガス漏の測定値に対し実大気測定から得られた校正を行れを検知するための装置であるため、大気中の低濃うことで、高精度な装置による測定を安価な度のメタンでも直線的に測定できるかの確認と測

LaserMethane で再現できた。現在インドにおいて定精度を向上するための補正が必要となる。そこでLaserMethane を用いた観測が実際に行われていLaserMethane と同時に 3.27 μm の中間赤外レーる。

ザー分光を用いた高精度なメタン濃度計である
Thermo 製 IRIS 5500 メタン計を用いて、①長光路
チャンバー実験を行いメタン濃度に対するLaserMethane の測定の直線性を確認した。また、②実大気測定を行うことで補正関数の導出を試みた。さらに、実大気測定で得られた測定の温度依存性を理論計算から求めた温度依存性と比較した。
【結果】①チャンバー（長さ 15 m、容量約 1400 L）
を用いて 0 - 10 ppm のメタン濃度範 囲をLaserMethane によって測定した。濃度の絶対値を

図：名古屋大学内でのメタン濃度の時間変化

IRIS 5500 で決定し LaserMethane の測定値と比[1]J. J. Scherer et al., Applied Physics B.

較したところ、濃度に対して LaserMethane の測定

February 2013, Volume 110, Issue 2, pp 271-277― 225 ―

P159

人工的なトレーサーを用いた対流圏界面付近の物質交換量推定
山下陽介 ，滝川雅之 ，石島健太郎 ，秋吉英治 ，八代尚(1. JAMSTEC，2. 国立環境研究所，3. 理研計算科学）
11

1１．はじめに対流圏オゾンには，対流圏内で生成・輸送されるものに加え，春先にしばしば起こる対流圏界面高度の低下イベント時などに成層圏から流入してくるものが含まれる．対流圏界面の低下イベントは空間スケールの小さい現象であるため，空間分解能の
粗い全球モデルを用いた場合に，こうしたイベント
時の流入量を過小評価している可能性がある．
本研究では，成層圏で生成されてからの時間（以降 age と表現する）を情報として持つトレーサーを
数値気候モデルに導入した実験を行い，成層圏から対流圏への物質到達量を見積もる．さらにモデルの空間解像度を複数設定して実験を行うことにより，成層圏から対流圏への到達量の分解能依存性を評
価する．

２．解析に用いたモデル
２-1．CCSR/NIES-MIROC3.2 CCM

2

3

他方，2010 年６月 15 日の事例では，850 hPa に
おいて日本付近の 140°E，30°N 付近に age の低い領域が見られる（図２）．この領域は中国南東部，台湾付近から日本の南を通る梅雨前線に沿った流れ（矢印）の下流側にあり，対流圏中下層における移流が age の低下をもたらしたことを示唆する．

４．まとめ

数値気候モデルに気象場のデータをナッジング
した実験を行った．人工的なトレーサーの結果を２事例について解析し，成層圏からの経過時間を表す
age を計算した． CCM の解析では，３月の対流圏界面高度の低下イベント時に対流圏上層の age 低下が見られた．他方６月の事例では，梅雨前線に沿った流れによる対流圏中下層の age 低下が見られた．事例毎の age 低下のプロセスは今後詳細に解析する予定である．NICAM の空間解像度を複数設定した実験も進めており，発表時には物質交換量の分
解能依存性の評価結果も提示する予定である．

１つ目のデータは，CCSR/NIES-MIROC3.2 化学
気候モデル（chemistry climate model：CCM）の出力である．このモデルは，水平解像度 T42（約 2.8°
×2.8°の経度̶緯度グリッドに相当），鉛直 34 層で，圏界面付近の解像度は約 1.3～2.2 km である．CCMI
で行った気象場同化実験（REF-C1SD 実験）の出力
を解析に用いた．age を推定するトレーサーとして，
CCMI の ST80_25 を解析した．ST80_25 は人工的なトレーサーで，80 hPa 以上で常に 200 ppbv，それより下の高度では 25 日で 1/e になる．
なお REF-C1SD 実験では，気象場のデータとして，ERA-interim の 6 時間毎の東西風，南北風，気図１ 2010 年３月 25 日の 300 hPa における age トレー
温を用い，ナッジングにより同化させている．
サー（陰影，単位は日），ジオポテンシャル高度（実線），

２-2．NICAM

２つ目のデータは，全球雲解像モデル NICAMの出力である．解像度は GL05（水平約 220 km），
GL07（水平約 56 km），GL09（水平約 14 km）の３
種類を用いる．鉛直 40 層で圏界面付近の解像度は
約 0.7～1.5 km である．CCM と同様に ST80_25 ト
レーサーを導入した．CCM と分解能が近い GL05の結果を CCM の結果と比較した後，３種類の実験を比較し分解能依存性の評価を行う予定である．

東西・南北風（矢印）と圏界面の場所（点線）

３．解析結果REF-C1SD 実験の結果から age の解析を行うと，2010 年３月 25 日に対流圏上層の age が低下した事
例（図１陰影）では，上層 300 hPa において 130°E，50°N 付近に中心を持つトラフ（実線）に伴う局所的な対流圏界面高度の低下（点線）が生じており，
圏界面高度の低下によって成層圏から対流圏への流入が増加し age が低下したことが示唆される．

図２

2010 年６月 15 日の事例

謝辞：本研究は文部科学省ポスト「京」重点課題４の下で実施され，計算の一部は「京」を利用して得られた（課
題番号：hp160231）．また本計算の一部は，国立環境研究所の NEC SX-ECO を用いて行われた．

― 226 ―

P160
データ駆動型モデルで推定された陸域 CO2 収支の変動把握
市井和仁(JAMSTEC, 環境研), 植山雅仁(大阪府大) , 近藤雅征(JAMSTEC) ,柳 裕二(JAMSTEC) ,三枝信子 (環境研)1. はじめに
グローバルな CO2 収支を把握するうえで、陸域の推定の不確実性は大きいとされている。例えば、
IPCC の 5 次報告書では、亜大陸別にトップダウン手
法とボトムアップ手法による推定結果を比較した上で、両者の手法間で、陸域 CO2 収支に大きな開きがあり、一部の地域では、吸収・放出の符号の違いがみられた地域も存在した。
これらの推定をより正確にするには、より多くの観測データに制約された推定を行うことが必要である。我々は、これまで、FLUXNET や AsiaFlux などに代表される渦相関法の観測ネットワークデータと衛星データを利用したデータ駆動型モデル (DataDriven Model)を用いて、アジア、アラスカ、グローバルなどを対象にして、広域の CO2 フラックスなどの推定を試みてきた。これまでのところ、アジア、
アラスカ、全球において、2000-2015 年の期間の CO2
フラックスを推定してきた。
本研究では、これらの推定された広域 CO2 フラックスデータを用いて、特に、アジアと全球に関して、
2000-2015 年における陸域 CO2 フラックスの変動把握を実施した。過去 15 年間において、経年変動やトレンド成分を解析することにより、アジアや全球において、特徴的な変動の抽出とその変動要因を解析した。CO2 フラックスとしては、総一次生産量(Gross
Primary Productivity; GPP) と、純生態系交換量 (Net
Ecosystem Exchange; NEE)を対象とした。
2. 使用データ
グローバルとアジアの両者において、データ駆動型モデルによる結果を利用した。両者ともに、渦相関法観測ネットワークデータと衛星データを用いて、サポートベクタ回帰モデルを利用して大気-陸域 CO2 フラックスを推定した。グローバルについて
は、Kondo et al. (2015)に基づいて、FLUXNET デー
タ 145 サイトのデータを利用し、アジアについては、
Ichii et al. (投稿中)に基づいて、AsiaFlux を中心とした 53 サイトのデータを利用して推定した。両者ともに 2000-2015 年の期間を 8 日のデータ間隔で0.25°の空間分解能で推定した。
まずは、これら CO2 フラックスデータの妥当性を確かめるために、GPP については、GOME2 センサ
からの太陽光励起クロロフィル蛍光(SIF)データと比較し、NEE については、GOSAT Level 4A プロダ
クト(GOSAT L4A)と比較をした。
これらのデータを用いて、過去 16 年間の CO2 フ
ラックスの変化を解析した。亜大陸スケールでデー

タ駆動モデルによる CO2 フラックスの変化を経年変動と長期トレンドの観点から変化を抽出し、気候データなどを用いて得られた変動の解釈を実施した。
3. 結果
 データ駆動モデルで推定された GPP や NEE は、
北半球中高緯度域において、SIF データや GOSAT
L4A データと季節変動や経年変動がおおむね一致して お り、 デー タ駆 動モ デル 結果 、 SIF デ ータ 、
GOSAT L4A データの相互の信頼性を確認することができた。一方で、亜熱帯や熱帯域では、各データの一貫性があまり高くなく、それぞれの手法に関して、より詳細な検証が必要であった。
 データ駆動モデルによって推定された CO2 フラックスについては、特に、アジア周辺域（インド、中国、シベリア）において、顕著な変化を示し、アジ
ア周辺域では CO2 が陸域に吸収されていることが明らかになった。これら抽出された陸域 CO2 吸収量の変化の解釈については、今後解析を進める予定である。
謝辞: 本研究は、環境省環境研究総合推進費 (21401)と科研費(25281003)により実施された。
引用文献:
1. Kondo M., Ichii K., Takagi H., Sasakawa M. (2015)
Comparison of the data-driven top-down and bottom-up
global terrestrial CO2 exchanges: GOSAT CO2 inversion
and empirical eddy flux upscaling. Journal of GeophysicalResearch
Biogeosciences120,
1226–1245,
doi:10.1002/2014JG002866.

図 1. データ駆動型モデルによる 2000-2015 年における GPP の変化傾向。

― 227 ―

P161
西シベリア上空の GOSAT（熱赤外バンド）と航空機観測によるメタンの比較
杉田考史 1＊, 齋藤尚子 2, 林田佐智子 3, 町田敏暢 1, 笹川基樹 1（1 環境研, 2 千葉大学, 3 奈良女子大学）

れはNovosibirskにおける航空機観測との距離差が300km以

はじめに
GOSAT/TANSO-FTSの熱赤外バンド（TIRバンド）からのメタン高度分布の導出結果を定量的に評価する目的で、西シベリアで行われている航空機観測の領域に焦点をあてた比較を行う。これら航空機観測とGOSAT/TANSO-FTSの短
波長赤外バンド（SWIR）からのカラム平均メタン混合比（XCH4）との比較は、高緯度のためその比較が4月から10月に限られる（e.g., Inoue et al., AMT, 2014, Ono et al., SOLA,
2015）。本研究ではTIRバンドの特長を生かし、11月から3月も含む通年の比較を実施し、そのデータ質について議論する。

内で同じ日のGOSAT観測を抽出した結果から、一例として2010年6月14日の結果を示している。このシーンでは対流圏界面が高く、アプリオリとの違いが200hPa付近で100ppb近
くに及ぶ。航空機による測定がある高度は7kmがおよそ
430hPaのリトリーバルレベル、5.5kmが500hPaレベルに相当
する（図中の横点線）。AKから算出される自由度は0.72と低い値ではあるが、この緯度帯においては夏期のため高い方である。AKを適用したプロファイルは、AK値が低いにもかかわらずアプリオリから離れる傾向にある。一方で図に示してないが、7月のシーン（自由度は0.61）では対流圏界面が低く、AKを適用したプロファイルはほとんどアプリ
オリと同じになる。このような違いの原因の一つとしては、観測データと比較手法
GOSATは2009年1月に打ち上げられ現在も運用中である（e.g., Kuze et al., AMT, 2016）。解析期間は2009年から2013
年までとした。TIRバンド（5.5から14.3 µmの波長範囲）か
らのメタンの導出には、公募研究者向けに提供されている
V01.20アルゴリズムによるデータを用いた。最近このデー
タ版による二酸化炭素の導出アルゴリズムとその検証が出版され（Saitoh et al., AMT, 2016）、メタンについても他の観測データとの比較が出版され始めている（Holl et al., AMT,
2016; Zou et al., AMTD, 2015）。
導出されたメタン濃度等の高度分布の比較のために、航空機によるメタン等の観測結果が得られる西シベリア上空

真値として仮定している上部対流圏から下部成層圏（UT/LS）におけるメタン混合比の大小が挙げられる。したがって、航空機より上空のプロファイルをどのように与えるのかをより詳細に検討する必要がある。発表ではUT/LSでの変動幅を仮定した上で、それがAK適用後のプロファイルにどの程度影響し得るかを、各TIR観測のAK値も考慮に入れて定量的に解釈する。
謝辞：航空機観測とHALOEの結合プロファイルは小野朗子
博士（近畿大学高専）により作成されました。またこの研究はGOSAT研究公募課題の一つとして実施しています。

での２つの地点に焦点をあてる。この観測は国立環境研究所がRussian Academy of Science (RAS) の協力を得て実施している（Machida et al., ICDC, 2001）。ここではNovosibirsk（55°N, 83°E）とSurgut（61°N, 73°E）のデータを利用した。

100

観測は高度0.5kmから7 kmの範囲で、その頻度は月に１度でJune 14, 2010 (Novosibirsk)ある。サンプル大気は実験室にて水素炎イオン化検出器を備えたガスクロマトグラフによって定量される（町田ら,
低温科学, 2010）。
対流圏界面（NCEPの気象データで定義; Kalnay et al., BAMS,
1996）までは等混合比を仮定し、その上の成層圏について
は気候値（HALOEによる観測; Grooss and Russell III., ACP,
2005）を用いることとした。この解析ではOno et al. (SOLA,

2

Pressure (hPa)

航空機による観測がない上空のメタン混合比については、

342015)で用いたのと同じプロファイルを利用した。こうして5得られた結合プロファイルを真値とみなして、リトリーバ

6

ル過程におけるアベレージングカーネル関数（AK）とアプ

7

リオリを用いて以下の式により、リトリーバル値との比較

89が可能な高度分解能に変換した。

1000
1500

X(w/ AK) = X(a priori) + A[X(true) − X(a priori)]
ここでX(a priori)はアプリオリのプロファイル、AはAK、X(true)は航空機などによるプロファイルである。

Aircraft + HALOE (intp.)
a priori (intp.)
w/ AK
TIR retrieval
1600

1700

1800

CH4 (ppb)

1900

2000

図１：Novosibirsk における航空機と GOSAT/TIR の比較

結果と考察
上述の式でリトリーバル層レベル（地表から0.6hPaまで22層）に内挿した各プロファイルの比較を図１に示す。こ航空機と HALOE による気候値を結合したプロファイルを閉丸、TIR の初期値を開丸、それらにアベレージングカーネル
を適用したプロファイルを閉四角、TIR のリトリーバル（バーはリトリーバルエラー）を開四角で各々示す。

― 228 ―

P162
3 つの化学気候モデルによる北半球中高緯度域オゾン層破壊の塩素濃度依存性
秋吉英治 1・門脇正尚 2・山下陽介 3・日高康輔 1, 4・今村隆史 1（国立環境研究所 1・日本原子力研究開発機構 2・JAMSTEC3・東京大学大気海洋研究所 4）＊

はじめに
北半球中高緯度大気の大きな年々変動によって、中緯度や上・中部成層圏から北極域下部成層圏へのオゾン輸送は多大な影響を受け、その結果、北極域
オゾン全量は必ずしも塩素・臭素等のオゾン層破壊物質（ODS）濃度の変化に呼応した変化を示さない
ことがわかっている。観測からも化学気候モデルによる数値実験からも、オゾン層破壊物質（ODS）の影響が見えにくい状況となっている。特に 2010 年と 2011 年の北極域の 3 月のオゾン全量最低値の差は大きい（WMO 2014 など）。
このように大気の年々変動と ODS 濃度の両方によって影響を受けると考えられる北半球中高緯度域のオゾン量について理解するため、いくつかの典型的な ODS 濃度を想定した化学気候モデルによる100 アンサンブル実験を行った。実験は力学特性の異なる 3 つの化学気候モデルで行い、輸送の影響との関係を考察する。
化学気候モデルによる数値実験および解析
国立環境研究所で開発を行った 3 つの化学気候モデル（CCSR/NIES 化学気候モデル、MIROC3.2 化学
気候モデル、MIROC5 化学気候モデル）を用いた。
これらのモデルの化学スキームは同一であり、力学特性が異なっている。また、MIROC3.2 化学気候モ
デルと MIROC5 化学気候モデルの放射スキームは同一で、CCSR/NIES モデルに比べて放射パラメタが改訂され、放射 bin 数（放射スペクトルの区分数）
が増加している。実験では、温室効果ガス（GHG）
濃度は 2000 年レベルに固定し、2000 年に対応する
海水面温度および海氷面積として CMIP5 のMIROC-ESM による温暖化実験の結果を与えた（1995～2004 年平均値の日単位のデータ）。ODS 濃度は成層圏の濃度がほぼピークに達した 2000 年の値、人為的なハロゲンの影響がほとんどなかった
1960 年の値、およびオゾンホール発生から数年後の1985 年の値に指定した実験を行った。
これらの ODS
濃度と GHG 濃度によって 110 年間の連続計算を行った。定常的な季節サイクルに落ち着いたと思われる 11 年目～110 年目の 100 年間の結果を 100 アンサ
ンブルとみなして解析を行った。なお、モデルでは
ODS、
GHG とも地表面濃度シナリオで与えている。
結果
図に、3 月～4 月、45-90°N におけるオゾン全量最低値に関する３つの化学気候モデルによる 100 アン
サンメンバーの頻度分布を示す。どのモデルにおいても、ODS 濃度が 1960 年レベルから 2000 年レベルに増加することによって、分布全体の位置が左にずれてオゾン全量最低値が低くなり、また、分布の左端の裾野が値の低い左側に拡大していることがわかる。つまり ODS 濃度の増加によってアンサンブル
平均的にオゾン全量は低くなり、且つばらつきが大きくなった。この結果は、ODS 濃度が高くなった
1990 年代～2000 年代に、
北極オゾン全量の年々変動が大きい事実をある程度再現している。また、
MIROC3.2 化学気候モデルは春季の北極域のオゾン全量が最も少なく（図略）、ODS 濃度依存性が最も大きい。一方、CCSR/NIES 化学気候モデルは春季の北極域のオゾン全量が最も多く、ODS 濃度依存性が最も小さい。この ODS 濃度依存性のモデル間の違いは、モデルの北極域へのオゾン輸送の違いを反映していると考えられる。発表では、気温に関する解
析結果も示す。
ODS: 1960 年レベル

CCSR/NIESODS: 2000 年レベル

MIROC3.2

MIROC5

図：３つの化学気候モデルによる 100 アンサンブルメンバーのオ
ゾン全量最小値の頻度分布。最もオゾン層破壊が起こりやすい 3月～4 月の北緯 45 度～90 度についての解析結果。左側が ODS 濃
度 1960 年レベルの実験結果、右側が ODS 濃度 2000 年レベルの実験結果。縦軸はアンサンブルメンバーの個数（0～40）、横軸はオ
ゾン全量最低値（125～320 DU）を表す。

謝辞：本研究は環境省環境研究総合推進費【2-1303】（H25～H27）
により国立環境研究所スーパーコンピュータを用いて行われた。

― 229 ―

P163
CONTRAIL で観測された上部対流圏のメタン濃度の分布と変動*松枝秀和（気象研），町田敏暢，梅澤拓，寺尾有希夫，向井人史（国環研），
澤庸介，丹羽洋介（気象研）
１． はじめに頻繁に見出された。これは、アジア大陸での微生物

定期旅客機は上部対流圏の定期的かつ長期的な観起源の CH4 放出が強まり、一部が夏季モンスーン循

測に有効なプラットホームである。CONTRAIL プロ

環による上空への輸送で誘起されていることが分かジェクトでは日本航空の大型旅客機を利用した微量ってきた４）。一方で、10 月前後の南半球上空では熱気体の観測を 1993 年 4 月から継続してきた 。本プ

帯の森林火災の影響と考えられる CH4 の濃度上昇もロジェクトでは、自動大気採取装置（ASE）を利用

多く認められた。これらの結果は、上部対流圏の観して、日本と豪州を結ぶ西部太平洋上空の大気を採測データが CH4 発生源の定量的評価に有用な拘束条

１）２）

取し、メタン（CH4）濃度の測定を行っている 。

件を与えることを示している。さらに、船舶観測に

本発表では、過去 22 年間に観測されたデータを基に、よる下部対流圏のデータ５）とも比較し、注目すべき

上部対流圏における CH4 の時空間変動の特徴につい

上部対流圏の特徴について議論を深めたい。

て解析した結果を報告する。

４．参考文献1) Matsueda et al. (2015), Geophys. Res. Lett.
2) Machida et al. (2008), J. Atmos. Oceanic Technol.
3) Tsuboi et al. (2016), Pap. Meteorol. Geophys.
4) Umezawa et al. (2012), Atmos. Chem. Phys.
5) Terao et al. (2011), J. Geophys. Res.

２． 観測方法
ASE はほぼ毎月 2 回の頻度で日本―豪州間の定期便に搭載した。1 回のフライトで巡航高度約 10 ㎞における 12 個のサンプルが、約 5 度の緯度間隔で採取

1920

その CH4 濃度について気象研究所と国立環境研究所

1880
CH4 (ppb)できる。これまでに 5000 個以上のサンプルを収集し、で高精密測定を行ってきた。ここでは全測定値を気象研究所のスケールに統一して解析に用いた３）。

30N-25N

1840
1800
1760

３．濃度変動の特徴

1720
1860

データ解析に当たっては、各フライトで得られた

1820
CH4 (ppb)

測定値を用いて緯度 5 度毎に平均濃度を求め、北緯30 度から南緯 30 度までを 12 個の緯度帯に分けて濃度変動を解析する方法を適応した１）。図 1 は、過去
22 年 間 の 時 系 列 解 析 の 一 例 と し て 、 北 半 球

1780
1740
1700

（30N-25N）と熱帯（5N-EQ）と南半球（20S-25S）
1820
CH4 (ppb)の 3 つの緯度帯における CH4 濃度の変動を示す。なお、2009 年から 2011 年の 2 年間は観測機体の交替のために豪州航路の観測が中断した。
CH4 は興味深い長期トレンドを示す。濃度上昇が2000 年代に入って一時的に停止するが、2006 年以降

5N-EQ

20S-25S

1780
1740
1700

1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015

は再び増加に転じる。このトレンドの変遷はどの緯図 1. 西部太平洋上の高度約 10km における  つの緯度帯でも共通しており地球規模の現象と言えるが、度帯の &+ 濃度の時間変動。

その原因については未だ十分に解明されていない。

謝辞：本観測は、日本航空・JAL 財団・JAMCO の多大な協力のもと、環境省地球環境保全試験研究費で実施されている。微量気体の測定には、三反畑尚代、勝又啓一の両氏に協力をいただいた。

上部対流圏の季節変動については、長期に亘る観測によって平均的なパターンが南北両半球で異なることが分かってきた。さらに、季節変動より短い周期の変動として、顕著な濃度上昇が北半球の夏季に― 230 ―

P164

南極昭和基地における大気中の酸素・二酸化炭素濃度の変動
森本真司１、後藤大輔２、P. K. Patra1, 3、石戸谷重之４、青木周司１、中澤高清１
東北大・院理、２極地研、３JAMSTEC、４産総研
ppm であることから、δ(O2/N2)の季節変化には
海洋生物活動及び表層海洋中の酸素溶解度の季節変化に伴う大気—海洋間の O2 放出・吸収量の季節変化が大きく寄与していることが分かる。
	  昭和基地においてこれまで、夏期（1-2 月）に CO2 濃度の短周期（数日スケール）変動が度々観測されており、近年その振幅が 1ppm を越えるようなイベントも頻発していた。同様の短周期変動はδ(O2/N2)にも見られ、その振幅は30 per meg に達していた。このような短周期変動について CO 2 とδ(O 2/N 2)の関係を調べると、その変動比（ΔCO2/Δδ(O2/N2)）が大気—陸上生
物間での CO2、O2 交換時に期待される-1.1 よりも数倍大きいことから、昭和基地で観測される
CO2、O2 の短周期変動は、海洋生物活動によって CO2、O2 がそれぞれ減少、増加した空気塊の昭和基地への流入によって生じていると考えられる。ACTM を用いた数値実験及びタグトレーサー実験によって、このような低 CO2 ,高δ(O2/N2)気塊の起源は昭和基地西方の南太洋（西経 150 度以東）であることが示された。
謝辞	  昭和基地での CO2、δ(O2/N2)連続観測の維持にご尽力頂いた南極地域観測隊気水圏モニタリング担当隊員各位に感謝いたします。
400
Syowa Station, Antarctica

390

CO2 concentration

-200

380
370

CO2 concentration (ppmv)

１．はじめに	  大気中の酸素(O2)濃度（以下、酸素・窒素比
δ(O2/N2)として表記する）は、二酸化炭素（CO2）の放出・吸収と密接に関連して変動しているため、大気中の CO2 濃度とδ(O2/N2)の高精度時系列観測から、地球表層での CO2、O2 循環に関する情報を得ることができる。大気中δ(O2/N2)の精密観測は、主にグラブサンプリング法によって 1990 年代から開始された。その後、より高時間分解能のδ(O2/N2)データ取得を目的として、
2000 年代から現地連続観測が世界各地で展開されている。我々は、2008 年 2 月に昭和基地
においてδ(O2/N2)の現地連続観測を開始し、現在まで観測を継続している。ここでは、δ(O2/N2)
連続観測の結果と 1984 年から継続している
CO2 濃度連続観測データ及び大気化学輸送モ
デル（ACTM）を用いた解析結果を報告する。
２．観測システム	  昭和基地で稼働しているδ(O2/N2)連続観測シ
ステムは、市販の燃料電池式酸素計を基にして、試料大気の温度・圧力を精密に制御するための独自の改造を加えたものである。試料大気は昭和基地観測棟の卓越主風向側タワー頂部から連続して吸引し、試料大気中の水蒸気を-80 度に冷却した H2O トラップによって取り除いた
後に観測システムに導入する。本システムを較正するために、あらかじめ国内でδ(O2/N2)を決定した標準ガスを約 30 分ごとに分析し、その間に 7 回の大気試料分析を行う。測定精度（標準偏差）は約 2.5 per meg（〜0.5 ppm）である。
３．結果と考察	  図 1 に、昭和基地で観測された大気中 CO2
濃度とδ(O2/N2)の日平均値と、それらへのベス
トフィットカーブ及び経年変化成分を示す。
CO2 濃度、δ(O2/N2)日平均値の標準偏差平均値
はそれぞれ 0.05ppm、3.7 per meg である。観
測されたδ(O2/N2)は明瞭な季節変化を示し、その振幅（peak-to-peak）は 2008-2013 年の平均で 72 per meg（〜15 ppm）であった。同時に観測されている CO2 濃度の季節振幅が約 1.4

δ(O2/N2) (per meg)

１

-300

δ(O2/N2)

-400

2008

2010

2012
YEAR

2014

図 1	
  南極昭和基地で観測された大気中の CO2
濃度とδ(O2/N2)の変動― 231 ―

P165

モンゴル国ダランザドガドにおけるアジアダストの鉛直分布 年春季
小原一真 、牧輝弥 、能田淳 、('$9$$1<$0、源祐輝 、河合慶 、甲斐憲次 名大院環境、金沢大学、酪農学園大学、モンゴル気象水文環境情報研究所 １はじめに アジアダストは、発生源地域のみ

P 付近に逆転層が存在していた。このことかならず、風下の日本を含む東アジア地域にも視程ら逆転層に挟まれた上空 P から P まで夜悪化や健康被害などの影響を与える。アジアダス

間安定層が存在しており、上空 P から P

トの発生は、発生源における局地気象が大きく関まで残留層が存在していた。

わっている。本研究では、ゴビ砂漠中央部に位置

４まとめ  年  月  日午前  時 /67 、ダするダランザドガド気象台で、係留気球によるエランザドガドにおける、地表から上空 P まで

アロゾル観測を実施し、発生源地域におけるアジの高い個数濃度と上空 P から P までの一

アダストの鉛直分布を調べた。

様で低い個数濃度のエアロゾルの鉛直分布は、複２観測方法  年  月  日午前  時、モンゴ数存在する逆転層の影響を受けていた。

ル南部ダランザドガド気象台で係留気球による

なお、本研究は、JSPS 研究拠点形成事業（コ

観測を行った 図  。係留気球に光散乱式粒子計

ーディネーター：甲斐憲次）と科研費

測機 23& $LU\7HFKQRORJ\3 を搭載し、地表（No.16H02703）の助成を得た。

から上空 P までのエアロゾルの粒子数密度を測定した。また同地点におけるシーロメーター観測データと、ダランザドガド気象台が行ったラジオゾンデによる高層気象観測データも使用した。
３結果・考察  年  月  日午前  時 /67 、
モンゴル南部ダランザドガド気象台における気象条件は、ほぼ無風で快晴であった。大型気球に
23& を搭載して大気中のエアロゾルの鉛直分布の観測を行った結果、地表から上空 P 付近まで
はエアロゾルが各粒径で高い個数濃度で存在し図 1 ダランザドガド気象台における気球観測の様子た。しかし上空 P を境にエアロゾルの個数濃度が減少し、そこから上空 P まではほとんど一様の個数濃度で存在した 図  。シーロメーターの観測結果は、地表から上空
P まで後方散乱が強く、一方で上空 P から P までは後方散乱が地表から上空 P ま
での後方散乱と比較して弱く、一定であった。それに加えて上空 P 付近で後方散乱がさらに弱くなっていた。この観測結果は 23& による観測結果と一致した。
ラジオゾンデの観測結果は、地表から上空 P付近まで接地逆転層が存在し、上空 P 付近と― 232 ―

図 2 エアロゾルの個数粒径分布の鉛直変化

P166
回転翼航空機を利用した富山県における上空大気中の過酸化水素濃度の測定（Ⅱ）
宋笑晶 1、角山沙織 1、矢地千奈津 1、渡辺幸一 1（1.富山県立大学）

はじめに
大気中の過酸化物（過酸化水素(H2O2)、有機過酸化物(ROOH)）は、主にオゾン（O3）を介した光化学反応によって生成され、二酸化硫黄（SO2）の液相酸化を促進させることや大気中への PM2.5 の主成分でもある硫酸エアロゾルの供給に大きく寄与していることから、大気中で極めて重要な働きを果たしている。近年、国内のバックグラウンド大気中の O3
濃度が大きく変化していることが報告されており、
H2O2 濃度増加も促進されているものと考えられる。
そのため、H2O2 濃度の測定データの蓄積が非常に重要となる。特に、上空大気中の測定は、山岳域など
高所における植生などへの影響評価や雲粒内での硫酸生成過程などを考察するために重要であるが、国内での鉛直プロファイルの測定は少ない。本研究では、ヘリコプターを利用して富山県における上空大気中の過酸化物濃度の測定を行い、環境試料中の濃度変化や SO2 の液相酸化などについて考察する。
方法
2014 年 9 月 3 日および 2015 年 10 月 15 日に、ヘ
リコプターを利用して富山県射水市上空の大気観測を行った。高度 2000 ft (600 m) 毎に 10 分間旋回水平飛行し、ミストチャンバーにより大気中の過酸化物を採取した。試料採取終了後、富山県立大学構内
へ下降し、過酸化物を採取した捕集液を学内に投下させ、速やかに HPLC・ポストカラム・酵素式蛍光法により分析を行った。学内へサンプルを輸送後、直ちに次の高度へ上昇し、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の測定を行うことが可能となった。また、O3、SO2 濃度は、自動計測を行った。
結果と考察
図 1 に、2014 年 9 月 3 日および 2015 年 10 月 15日における富山県射水市上空の過酸化物、O3、SO2
濃度の鉛直プロファイルを示す。2014 年 9 月の観測
では、SO2 は上空で高濃度となった。これは、上空に大気汚染が輸送されてきたためと考えられる。
H2O2 も上空で高濃度であり、SO2 濃度よりも高かった。上空は紫外線量が多いため高濃度になったと考えられる。また、上空では SO2 の液相での十分な酸化能力があり、硫酸エアロゾルの生成に大きく寄与
しているものと考えらえる。H2O2 が高濃度のとき、大気中への硫酸エアロゾルの供給が促進される可能性が考えられる。O3 濃度についても、上空で高くなる傾向がみられた。
2015 年 10 月の観測時は、SO2 は地表付近で濃度が高く、上空で低濃度となった。O3 濃度の鉛直プロフ
ァイルは不明瞭であった。10 月の H2O2 濃度は 1ppb
程度と 9 月の値と比較すると低濃度であった。これは、10 月は 9 月と比べ日射量が少なく H2O2 の光化学生成が抑えられていたと考えられる。上空では、
SO2 濃度よりも H2O2 濃度が高く、雲水の酸性化は進行するものと考えられる。ただし、硫酸エアロゾ
ルの生成は、9 月の観測時に比べて抑制されると考
えられる。

  
                        図 1 2014 年 9 月 3 日および 2015 年 10 月 15 日における富山県上空の H2O2、CH3OOH ( MHP )、O3、SO2の鉛直プロファイル― 233 ―

P167

LGEM による台風強度予測に向けた開発
入口

武史 1、嶋田宇大 1、大和田浩美 2、山口宗彦 1、沢田雅洋 1（1:気象研究所 2:気象庁）

1.背景を予測している。

ここ十数年程度の台風の進路予報の精度向上に比べて強度予報の精度向上はあまり大きくない。特に急発達に対する台風の強度予測に関しては、現在の気象庁の現業全球大気モデル(GSM)でも正確に予測するのが難しい状況である。
米国では統計力学モデル SHIPS を現業運用し、台
風強度予測で利用している。SHIPS では数値モデル
によって予測される大気環境場を説明変数として利用しているため、現実的な大気状態を反映した回帰計算が可能となっている。現在気象庁でも SHIPS を用いた５日先までの台風強度予測の現業運用を目指して開発が進められている(大和田他、2016)。
台風強度予測を向上させるため、気象研究所台風研究部では SHIPS に加えて、簡易予測モデル
LGEM(logistic growth equation model, DeMaria（2007）)を用いた台風強度予測に関する開発を進めている。LGEM では SHIPS が行っている説明変数の予報時間平均等の制限が緩和されるため、時間的な変動が比較的大きい台風に対する予測精度向上が期待されている。ここでは LGEM の開発状況について報告する。

ここでαは統計に基づいた定数、Vb は陸上における背景場の風速である。

3.LGEM の性能調査
2000 年から 2012 年の JRA55 再解析データとベス
トトラックデータを利用してκの回帰係数を計算した。2013 年～2015 年の台風速報解析値（LGEM の予報初期値）と GSM の予報値を用いて LGEM による強度予測を実施し、ベストトラックと比較することによりその性能調査を実施した。
図１は 2013 年 10 月 16 日 18UTC の台風第 27 号の予測事例である。この事例では GSM はベストトラッ
クの最大風速に比べてかなり弱い予測となっている
が、LGEM の予測はベストトラックに近づいている。一方で台風が一時的に衰弱し、その後再発達す
るような事例では LGEM が一時的な衰弱を予測できず、逆に発達させている事例も見られた（図略）。

2.LGEM について
LGEM では最大風速の時間発展を計算するが、海上と陸上とで異なる式を用いている。
まず台風中心が海上に存在する時、以下の方程式
で最大風速の時間発展を計算する。

ここで、V は最大風速、Vmpi は最大風速の Maximum
Potential Intensity(MPI)である。右辺第一項のκは数値モデルで表現される大気場等（風速の鉛直シア等）を説明変数とした線形重回帰で計算される。
また右辺第２項によって V が Vmpi に近いほどより発達を抑える式となっている。n、βは予報時刻によらない定数としている。κは上式からとなる。線形重回帰に用いる回帰係数の算出にはこの 式 に よ っ て 算出 さ れ たκ を 利 用 す る 。こ こ で
dV/dt としては 24 時間の最大風速の変化率を用いて
おり、Vmpi はベストトラックの台風中心位置における MPI とした。n、βの最適値は台風毎に異なるが、ここではそれぞれ数通りずつ値を組み合わせて複数の台風に対する強度予測誤差等を調査し、統計的に最適な n、βの値を決定した。
次に台風中心が陸上にある時は decay model と呼ばれる次の方程式で減衰の効果を考慮して最大風速

図１ LGEM による最大風速の改善例 2013 年 10 月 16
日 18UTC 初期値の LGEM による最大風速の予測（破線）と GSM（一点破線）の予測。灰色線は気象庁ベストトラックの最大風速。

参考文献
大和田他、2016:台風強度予測に向けた統計力学モ
デル SHIPS の開発.2016 年度春季大会講演予集,p76
M. DeMaria,2007: A Simplified Dynamical System
for Tropical Cyclone Intensity Prediction.
Mon. Wea. Rev.,137,68-82

謝辞
LGEM の開発を進めるにあたり、米国国立ハリケーンセンターの Mark DeMaria 博士からソースコードを提供していただいた。

― 234 ―

P168

台風の発達と上層アウトフローの強さとの関係の統計調査
小山 亮（気象研究所台風研究部）
１．はじめに台風発達と上層での台風中心から外への吹き出
し（アウトフロー）の強さとの関係は、近年関心を集める研究テーマの一つである。台風の上層ア
ウトフロー強化は、台風の内部コア内の対流に伴う二次循環の強まりを示唆するが、環境場の影響、
特に上層ジェットの接近によっても強化されうることが指摘されている（Rappin et al. 2011）。しかしながら、上層アウトフロー強化と台風発達との関係を定量的に調べた観測的研究は少ない。そこで本研究では、上層アウトフローと台風の強度・発達率との定量的な関係を、台風領域内で高密度に得られる大気追跡風（AMV）を用いて調査、議論することを目的とした。

赤外TB (K)っていた台風について、発達期における上層アウ
トフローと雲頂温度（赤外 TB の半径 200 km 内平均）との関係を調べた。上層アウトフロー最大
時刻と雲頂温度最低時刻は多くの台風で近く、特に 15 m/s/day 以上の急速発達をした台風では殆どが最盛期の約 15～50 時間前に出現していた（図略）。これらの結果は、発達期の主要な二次循環強化が CBs に伴っていたことを示唆する。
また、
CBs
期間の雲頂温度は、急速発達をした台風ではいず
れも－50～－40℃以下と低く（図 2）、先行研究（Steranka et al. 1986）と整合的であった。
潜熱加熱プロファイルの調査では、最盛期の最大風速が大きい台風ほど発達期で潜熱加熱率が大
きく、中層（6～8 km）でピークが明瞭な傾向がみられた（図 3）。この加熱率プロファイルにみられた特徴は、渦位強化と温位鉛直勾配の関係に基
２．データ・手法
MTSAT-2 の赤外（10.8 µm）及び水蒸気（6.8 µm） づく診断的議論（Schubert et al. 1999）と整合的であり、台風の発達に貢献する CBs による非断熱チャンネルの 15 分間隔北半球画像から算出した 6
加熱効果を示唆している可能性がある。
時間毎の上層 AMV（高度 100～300 hPa、0.25 度格子）を使用した。この上層 AMV を用いて、半
謝辞：本研究は JAXA 降水観測ミッション第 8 回
径 50～350 km 内の各半径（50 km おき）の平均
RA（PMM8）の支援を受けています。
動径風を計算し、最大値をアウトフローの強さと定義した。今回、2011～2014 年の計 44 個の台風
0
1st CBsを対象とした。また、考察のため、台風発達の前-10
2nd CBs
兆として知られる対流バースト（CBs）を、赤外-20輝度温度（TB）の半径 200 km 内平均が 12 時間-30に 20K 以上低下した対流活動として定義し、特徴-40を調べた。さらに、JAXA TRMM／PR 潜熱加熱
-50
プロダクト（L2H25 Ver.7）を用いて、発達期の-60
潜熱加熱プロファイルの特徴も調べた。台風の中-70
心及び強度は気象庁ベストトラックを用いた。
-800３．これまでの結果
対象全台風を用いた調査から、発達期の上層ア
ウトフローは、発達率が大きな台風ほど強い傾向がみられた（図 1）。この検証のため、CBs が起こ

1510

y = 0.12 x + 6.12
Cor = 0.52

5
0

0

5

10
15
20
25
最大発達率 (m/s/day)30

図 1: 対象台風の発達率最大（横軸）と上層アウ
トフローの発達期平均・最大（縦軸）の関係。

30

16000

r < 300km

r < 200kmr < 300km

14000

12000

12000

10000

10000

8000

8000

6000

6000

4000

4000

2000

2000

0

r < 150km

16000

r < 200km

14000(b) 44 m/s < MSW

18000

r < 150km

Height (m)y = 0.19 x + 9.88
Cor = 0.36(a) 25m/s < MSW < 33m/s

18000

アウトフロー発達期最大
アウトフロー発達期平均

20

10
15
20
25
最大発達率（m/s/day）

図 2: 台風の最大発達率と CBs 期間（1、2 番目に検出されたもの）の半径 200 km 内平均赤外 TB との関係。

Height (m)上層アウトフローの強さ (m/s)

25

5

0

2000 4000 6000 8000 10000 12000

K/hour002000 4000 6000 8000 10000 12000

K/hour

図 3: 対象台風の発達期における平均潜熱加熱プロファイル（半径 150、200、250 km 内）。最盛期の最大風
速が(a)25～33 m/s、(b)44 m/s 以上の台風。

― 235 ―

P169
インド洋 SST 改変実験にみられる台風と水蒸気コンベアベルトの相互作用の変化∗

藤原圭太, 川村隆一, 平田英隆, 川野哲也 (九大院・理)1. はじめに 台風の発達・維持には海面水温(SST)が重要であるが, インド洋や南シナ海等の遠隔海域から台風 シ ス テ ム 内 へ の 水 蒸 気 輸 送 (MCB ： Moisture
Conveyor Belt)も無視できないことが近年報告されている(Kudo et al. 2014, Hegde et al. 2015 等).
2016 年度の春季大会(P216)では, 雲解像領域気象モデル CReSS (Tsuboki and Sakakibara 2002,2007)による流跡線解析を実施し, 遠隔海域の空気塊が MCB に沿って台風内部に流入していることを示すと同時に, その空気塊に含まれる水蒸気が台風中心近傍で潜熱加熱を誘起し, 台風の発達・維持に一定の寄与をしていることを指摘した.
本発表では遠隔海域の SST を改変する感度実
験を行うことで, MCB の応答を調べ, 台風の強度や経路, 台風内部へ流入する空気塊の経路等がどのように変化するかについて報告する.
2. 実験設定
初期値・境界値には CFSR 及び OISST を用いた.
水平解像度は約 5km, 計算期間は 2007 年 7 月 9
日 00UTC か ら 5 日 間 と し , 計 算 領 域 は
EQ−42.5° E, 70° E − 160° Eである. SST 改変実験と し て , イ ン ド 洋 ( 70° E − 105° E, EQ − 26° N ) の
SST を±2℃, ±3℃変化させる. SST 昇温実験をWR(Warm Run), 降温実験を CR(Cool Run), SST 標
準実験を CNTL(Control Run)と定義する. だだし,
インド洋と太平洋間の SST の不連続をなくすた
め, 次の関数を用いて SST を変化させる.
SST(𝑥𝑥) = SSTori −∆𝑇𝑇
𝑥𝑥 − 112.5[tanh (
) − 1]
2
5(SSTori : 元の SST, ∆𝑇𝑇：SST の変動幅, x：経度)

有 意 な 変 化 が 見 ら れ た . +3 ℃ の WR(WR3) と−3 ℃の CR(CR3)の接線風方位角平均で比較すると, CR3 では風速 40 m/s や 30 m/s の領域が 50 km
程度外側に広がる等, 全体的に強風域が WR3 より大きくなっている(図 3). +2 ℃の WR(WR2)と−2 ℃の CR(CR2)にも同様な傾向が確認できるた
め, MCB が台風のサイズにも影響を与えている可能性がある.
4. まとめ CReSS を用いた SST 改変実験を実施した結果,
MCB の断裂, 台風の経路や強度の変化等は先行研究と矛盾しない結果が得られた. また先行研究
では言及されていない台風のサイズにも変化が見られたため, MCB は台風の経路や強度に加えて, サイズ自体にも影響を及ぼしている可能性がある. 今後解析を進めると同時に, 他の台風事例
Halong(2002) に対して同様な SST 改変実験を実施し, 学会当日に比較結果を報告したい.

図 1. WR3 における遠隔海域起源の空気塊の後方流跡線(矢印は 13 日 00UTC における鉛直積算水蒸気フラックス[kg m−1 s −1], カ
ラーバーは空気塊の高度[m], ●は 13 日 00UTC における台風中心を表す.)

3. SST 改変実験
 遠隔海域の SST を改変すると, 西太平洋の大気循環場は各実験で変化しないが, 台風 Man-yi(2007)の経路は CNTL と比較すると WR は東に,CR は西に変位した. また WR では南シナ海上で
MCB の断裂が見られ, Hegde et al. (2015)と同様な結果が得られた(図略). 中心気圧を指標とした台風の強度に関しては WR より CR で強度が増す傾向が見られるものの, CNTL に対して変動の激しいものとなった.
3.1 後方流跡線解析
 WR と CR の差が大きくなる 13 日 00UTC を start
time とし, 初期高度 5000m, 計算時間 97 時間で後方流跡線解析を実施した結果, 流跡線は MCB と良く対応していることが分かる. また, WR では
遠隔海域から台風内部まで最短経路で流入している一方, CR では後方流跡線が大きく東に張り出している様子が確認できる(図 1, 図 2). 統計的に見ても, CR の方が遠隔海域からより多くの空気塊が台風内部に流入しており, MCB の断裂や強化が空気塊の輸送経路に影響を与えていると考えられる.
3.2 台風の構造の変化
 SST 改変実験に対して, 台風のコアの構造にも

図 2. 図 1 と同じ(ただし CR3).

図 3. 13 日 00UTC における接線風方位角平均の半径-高度断面図(太線：CR3, 細線：WR3)― 236 ―

P170

全球雲解像モデルで再現された
熱帯域での降水日周期変動の解像度依存性*八代尚 1、梶川義幸 1、宮本佳明 1,2、山浦剛 1、吉田龍二 1、富田浩文 1（1:理研計算科学 2:マイアミ大）１. はじめに
TRIMM をはじめとする降水観測衛星の登場
により、熱帯域における降水の日変化の平均的描像が広く知られるようになった。この領域において降水量は海上では早朝、陸上では夕方に極大値を持つような日変動周期を示す（Dai,2006）。数百 km の水平格子幅を持つ大気大循環モデルの場合、熱帯陸上では午前中に降水のピークが現れる傾向にあり、観測された日周期
変動をうまく表現出来ていない（Dai, 2006）。
この不整合は主に積雲パラメタリゼーション（CP）が持つ特性に起因していると考えられている。一方で、CP を用いない全球高解像度シ
ミュレーションでは、夕方よりも遅い時刻に極大値が出現し、水平解像度が高くなるにつれてより出現時刻が早くなる（観測に近づく）傾向にある（Sato et al., 2009; Noda et al., 2012）。
近年、スーパーコンピュータ「京」の登場により、1km を切るような超高解像度の全球大気シ
ミュレーションが可能になった。この実験を用いた研究からは、深い対流が水平解像度 2-3kmを境に複数格子で表現されるようになることが明らかにされている（Miyamoto et al. 2013,2015; Kajikawa et al., 2016）。本研究では、熱帯域における降水日変化の解像度依存性とその要因について明らかにするべく、全球雲解像モ
デル NICAM（Satoh et al., 2014）を用いた実験・解析を行った。

あり、同じ水平解像度の海陸分布、標高データを共有している。72 時間のスピンナップ計算を経て 48 時間の積分を行った。このうち、後半
24 時間の 30 分毎の出力結果を用いて解析を行った。解析ではローカル時刻での並び替えを行った後に緯度帯別、海陸別の集計を行った。
図 1 に、シミュレーションによって得られた
熱帯域における降水量の日変動を示す。海上（図左）では 14km を除くすべての実験において早朝に極大値が出現し、明瞭な解像度依存性は見られなかった。一方で陸上（図右）では、14km
および 7km 実験では深夜に極大が現れるのに対し、解像度が高くなるにつれて出現時刻が早
くなり、また極大値は大きくなる傾向にあった。
1.7km および 870m 実験では正午よりも前の時
刻から降水が開始している。鉛直流速度や雲底
高度、境界層高度など、降水以外の変数を含めた解析の結果、降水を伴う対流活動は 1.7km と3.5km の間を境に傾向が異なっており、低解像
度側では午後に境界層高度が下がり始めてから降水が始まるのに対し、高解像度側の実験では浅い対流活動が午前中から開始し、夕方の降水
極大へと繋がっていくことが示唆された。
References

Dai,A. (2006) J. Clim., doi:10.1175/JCLI3884.1
Kajikawa,Y. et al. (2016) Prog. Earth Planet. Sci., doi:10.1186/s40645-016-0094-5
Miyamoto,Y. et al. (2015) Atmos. Sci. Lett., doi:10.1002/asl2.558
Miyamoto,Y. et al. (2013) Geophys. Res. Lett., doi:10.1002/grl.50944
Noda,A. et al. (2012) J. Clim., doi:10.1175/JCLI-D-11-00295.1
Sato,T. et al. (2009) J. Clim., doi:10.1175/2009JCLI2890.1
Satoh,M. et al. (2014) Prog. Earth Planet. Sci., doi:10.1186/s40645-014-0018-1

２. 実験設定と結果
シミュレーションに関する詳細な実験設定はMiyamoto et al. (2013)に準拠する。本研究では14km から 870ｍまでの５つの水平解像度を用いた。すべての実験において鉛直層は 94 層（対流圏は層厚 200-500m）で

図１：NICAM を用いて計算された熱帯域（15˚N-15˚S）における降水量の日変動。それぞれ海上（左）、陸上（右）の結果。各線は異なる水平解像度の結果を示す。

― 237 ―

P171

加熱強制の与え方が台風を模した渦の大きさの変化に与える影響*辻 宏樹・伊藤 久徳・中島 健介 (九大院・理)1． はじめに台風の大きさは台風の強さとともに台風を特徴付ける重要な性質である。Tsuji et al. (2016)
は、台風の大きさの変化メカニズムを明らかにするために、台風を模した渦に積雲加熱を模した加熱強制を特定の動径位置にのみ与える理想化数値実験を行い、加熱強制の位置が風速 15 m
s-1 以上の領域の半径(R15)で定義した渦の大きさに与える影響を調べた。実験の結果から、渦内部の相対的に外側の領域への加熱強制が渦の大型化に寄与し、渦の中心付近の加熱の寄与は小さいことを明らかにした。
しかし、現実の台風における加熱の分布は、ある特定の半径にのみ存在するのではなく様々な場所に存在しているうえ、様々な強さや水平スケールを持つ。そのため、強制の強さや幅(水平スケール)の違いや、複数の強制領域の存在
が、加熱による渦の大きさの変化に与える影響の違いを明らかにする必要がある。
本研究では、Tsuji et al. (2016)と同じ設定の下、加熱強制の強さや幅を変えた場合と、加熱強制を二ヶ所に与えた場合に加熱強制が渦の大
きさの変化に与える影響を明らかにする。
2． 数値モデルと設定の概要
モデルは 3 次元の f 面プリミティブ方程式系に基づく。実験設定は基本的に Tsuji et al.(2016)を踏襲するが、今回は旋衡風バランスした初期渦を与える(Chan and Chan 2014)。初期渦のR15 は約 540 km である。
3． 数値実験の結果

3.2 加熱の幅についての感度実験
加熱の幅を 60 km から 200 km まで変えた。
加熱は中心から 400km に置き、その強度は加熱総量が標準値の 0.5 倍になるように設定する。実験の結果、R15 の増加量は加熱の幅にほとんどよらない（幅の違いによる R15 の増加量の違いは最大でも 6%である）ことがわかった。
3.3 二ヶ所に加熱域を与える実験
 標準の強さで幅 100 km の加熱を渦内の二ヶ所の動径位置に与える。実験の結果、二ヶ所を加熱した実験での R15 の増加量は、それぞれの位
置に別々に強制を与えた実験における R15 増加
量の和とほぼ同じであった(図 2)。
4． まとめと考察
以上の結果は、加熱が渦のサイズの変化に与える影響がほぼ線形的に重ね合わせ可能である
ことを示唆する。その理由は、加熱強制に対す
る二次循環の形成がほぼ線形的であり、また、
R15 付近の角運動量分布の変動が小さく、その結果として、R15 の増大の主因である動径風による角運動量輸送もまた加熱に対して線形的に応答するためである(図 3)。

3.1 加熱の強さについての感度実験
幅 100 km の加熱を渦中心から 400 km の位置に置き、加熱の強さを標準値の 0.2 倍から 2 倍まで変えた。実験の結果、R15 の増加率は加熱の強度にほぼ比例する事がわかった(図 1)。

― 238 ―

P172

2015 年台風第 15 号の急発達期における壁雲の構造変化
田盛 智翔也・山田 広幸（琉球大学理学部），嶋田 宇大（気象研究所台風研究部）
1．はじめに変化が現れた。特徴的な変化として、壁雲の収縮の停

強い台風はしばしば、二重壁雲の内側の壁雲が消滅

止、傾斜のピーク、反射強度のピークが挙げられる。

し、外側の壁雲が収縮するという壁雲の交換が生じる。

また、12 時から 14 時頃にかけては波数１が卓越する

さらに壁雲の交換は、台風の著しい構造変化や急発達期間であり、西表島の風下に位相角を持っていた。こを引き起こす事が明らかとなっている(e.g, Sitkowskiのことは、台風第 15 号の急発達期における壁雲の構造

et al.2011)。しかし、壁雲の交換メカニズムは未解明で変化に、西表島と石垣島の地形が関係している事を示原因として、詳細な観測データの不足が挙げられる。

唆する。

本研究で取り上げる 2015 年台風第 15 号は、石垣島
気象庁レーダーにより、壁雲の交換が 5 分間隔の高解像度で観測された。
内側の壁雲が、8 月 23 日 01 時(UTC)

謝辞：本研究は科研費基盤(B):「南西諸島とフィリピンのドップラーレーダーを用いた台風構造と強度の関係解明」(16H04053)の助成を受けています。

頃に消滅した後、8 月 23 日 18 時にかけて、壁雲の収縮を伴いながら台風が急発達した(嶋田他 2016.秋季大会予稿集)。本研究では、反射強度のデータを用いて、台風第 15 号の急発達期における壁雲の構造の変化を明らかにする。

2．使用データと解析方法
気象庁石垣島レーダーのドップラー観測範囲に台風
第 15 号の壁雲が全て含まれる期間(23 日 06 時から 18時)を解析期間とした。さらに、台風第 15 号の壁雲の構造変化を解析するため、壁雲の反射強度を用いた非対称成分の調和解析と、反射強度 25dBZ を基準とした壁

図 1：高度 2km における反射強度. 太線と黒丸はそれぞれ台風の経路と毎正時の中心位置を表す.
左)8 月 23 日 0835UTC 右)8 月 23 日 1155UTC

雲の傾斜測定、壁雲の半径の測定を 10 分間隔で行った。

3．解析結果台風は 06 時から 12 時にかけて、壁雲の収縮と気圧の低下を伴い、石垣島の南西から北上し西表島を通過した後、18 時にかけて、ほとんど壁雲の収縮を伴わず、石垣島の北北東へ進んだ(図 1 と図 2a)。特に、6 時から
7 時頃にかけての壁雲の急収縮が特徴的である。
台風の壁雲の傾斜は、06 時から 12 時頃をピークに徐々に急になった後、緩やかになっていく。また反射
強度の平均(降水量に変換)は、壁雲が急収縮した直後の7 時から 8 時のピークと壁雲が西表島と石垣島の両島にかかる 12 時から 13 時半の 2 つのピークがある(図 2b)。
次に、台風の壁雲の各波数(WN1,2,4)の時間変化を示す(図 3)。6 時から 14 時頃にかけては、概ね波数 2 が卓越している。しかし、9 時頃は波数 1 と 2 が卓越。12

図 2：(a)壁雲の半径と中心気圧(ベストトラック)の時系列.
(b)壁雲の傾斜と反射強度の方位角平均(降水量変換)の時系列.

時から 14 時頃にかけては波数 1 が卓越する。また、14時以降は波数 4 が卓越する。12 時から 14 時頃の波数１は、台風の壁雲の西側が西表島にかかった際に島の風下に位相角を持っていた。

4.まとめと考察
台風の壁雲の構造変化を解析した結果、西表島と石垣島の間を通過する 12 時頃を境に各解析要素に顕著な
図 3：壁雲の反射強度の周期解析(波数 1,2,4)の時系列.

― 239 ―

P173

2010 年台風 13 号 (MEGI) の強度変化に対する波浪の役割∗

辻野 智紀・相木 秀則・吉岡 真由美・坪木 和久 (名古屋大学 宇宙地球環境研究所)

1. 研究目的
台風をはじめとする熱帯低気圧 (以下, 台風) は熱帯海洋上で発生・発達し, 対流圏下層に最大風速をもつ低気圧性の渦である. このため, 台風に伴う強風は海面において強い風
応力を引き起こす. この応力は海洋表層の循環を駆動し, 混
合層乱流やエクマン湧昇などの過程を通して, 海洋表層の成層構造ひいては海面水温 (SST) に変化を引き起こし, 台風の強度を変化させる. この台風と海洋のフィードバックは台風
海洋相互作用として知られ, 数値モデルにおける台風の強度予報にとって重要と考えられる (例えば和田 2012). 近年ではこの相互作用のうち, 特に海面付近での波浪による台風と海洋への影響を評価する研究がなされている (例えば, Wadaet al 2010, Liu et al. 2011). これらの研究は主に発達した
台風直下に伴う強風域を対象としている. しかし, 強風下での波浪の力学は未解明な点が多く, 台風および海洋への影響に対して統一的な見解は未だないようである (和田 2012).
そこで本研究は, 先行研究のように台風直下の限られた強風域ではなく, 台風を中心としたより広い領域にわたる波浪
が台風海洋相互作用を通して台風および海洋に与える影響を調べる. この目的を達するため, 雲解像大気海洋波浪結合モ
デルを用い, 実台風を対象とした波浪なし実験と波浪あり実験を比較する.

0.2◦ C 程度の SST 差 (波浪なし − 波浪あり) が存在した (図2). 潜熱フラックスも同領域で 100 W m−2 程度, 波浪なし
実験が大きくなっており MEGI の中心に向かって過剰な潜熱が供給されていた (図略). したがって, この強度差は SST
差 (潜熱フラックス差) が原因であると考えられる. 上記の領域では波浪なし実験より波浪あり実験の方で海洋混合層に,より大きな乱流運動エネルギーが見られている (図略). ゆえに, 波浪あり実験では, MEGI が南シナ海に移動する以前に発達した波浪により, 南シナ海表層での鉛直乱流混合が強くなり, 波浪なし実験に比べて SST が低下したと考えられる.
本研究は, 先行研究で調べられている, 台風中心付近の強風域だけではなく, 台風に伴う広範囲に発達する波浪が台風強度に与える影響を明らかにした.

(a) Track

2. 数値モデル
本研究で対象とする実台風は 2010 年 13 号台風 (MEGI)である. この台風は気象庁ベストトラックにおいて 885 hPa
まで中心気圧が低下した非常に発達した台風であり, 既に 久保他 (2013; 春季大会), Wu et al. (2016) らによって非静力
学大気海洋結合モデルを用いた解析が行われている.
本研究では, 雲解像大気モデル CReSS (Tsuboki and
Sakakibara, 2002), 3 次元海洋モデル NHOES (Aiki et al.,2006) および 2.5 世代波浪モデル UMWM (Donelan et al.
2012) を相木他 (2015) による手法で結合した, 雲解像大気
海洋波浪結合モデル CReSS-NHOES-UMWM (以下, 波浪
結合システム) を用いて MEGI のシミュレーション (波浪なし, 波浪あり) を行った. 大気モデルから海洋モデルへ渡される運動量 (風応力) は海洋モデルの表層を直接駆動するス
キン応力と波浪モデルにおける波の消散に伴って海洋に渡される消散応力で構成される. なお, 本波浪結合システムでは,Liu et al. (2011) で議論されている sea spray の効果は含まれていない. 波浪なし, 波浪あり実験はともに久保他 (2013)と同様の計算設定を用いた (計算領域は図 1a). ただし, 積分
は 2010 年 10 月 14 日 00 UTC から 23 日 00 UTC まで行った.

(b) Intensity

図 1 波浪なし実験 (破線) と波浪あり実験 (実線) における経路 (a) と中心気圧 (hPa) の時間変化 (b). 黒星は気象庁ベストトラックデータを示す.

3. 結果・考察
波浪なし, 波浪あり実験ともに, MEGI の経路はほぼベス
トトラックに沿った経路であった (図 1a). 強度は両実験ともほぼ同じ強度変化を示した (図 1b). ただし, 最低中心気圧で見ると, 波浪なし実験の方が気圧の深まりが大きく, より
発達していた. MEGI に伴う海洋応答は 19 日以降の南シナ海において顕著であることが既に示されている (Wu et al.,2016). 両実験間で MEGI が南シナ海に存在した期間 (19 日
から 23 日) について強度を比較すると, 19 日 12 UTC か
ら差が大きくなり, 最大約 20 hPa の差が生まれた (図 1b).
風速は最大 10 m s−1 の差が生まれた (図略).
強度差が顕著になる前の 18 日 12 UTC に 110◦ E−120◦ E,
15◦ N−22◦ N に渡る MEGI の進行方向前方の広い範囲で

図 2 波浪なし実験と波浪あり実験における南シナ海上でのSST の差 (陰影) と波浪あり実験での SST (等値線; 0.5◦ C ごと). 日時は 18 日 12 UTC. 黒星は波浪あり実験での MEGIの中心.

― 240 ―

P174

再解析データにおける日本周辺の爆弾低気圧の再現性の検証
北祐樹(1) ・ 早稲田卓爾(1)(1)東京大学新領域創成科学研究科

キーワード： 中高緯度大気 ・ 高低気圧系 ・ 爆弾低気圧 ・ 再解析データ
1.

はじめに
日本周辺では，温帯低気圧が急速に発生する現象「爆弾 低 気 圧 」 が 冬 季 に 多 く 見 ら れ る ． Sanders andGyakum(1980)が名付けた爆弾低気圧は，研究によってその定義は様々に変化するものの，概ね「中心気圧が24 時間に 24hPa 以上低下した低気圧」のことを指している．爆弾低気圧は短時間で急激に発達するために，発生後に警告を発しても対策が間に合わず，甚大な被害を発生させることがある．その発生メカニズムや発生数の年変動，その経路選択にはまだ不可解な点が多く残されており，予報の迅速性と正確性を向上させるためにも，より包括的な理解が求められる．
爆弾低気圧については，再解析データを用いた研究が数多く存在する．様々な機関が配布している再解析
データにおける温帯低気圧の再現性は概ね同等であるとの報告もなされてきた（e.g. Hodges et al. (2011)）．
しかし，それらの研究はグローバルなスケール・温帯
低気圧のみの結果であり，ローカルなスケールにおける，爆弾低気圧に限った再現性に関する研究はなされていない．再解析データは，それ自体についての解析や数値シミュレーションのダウンスケールの初期値としても用いられるため，その再現性が重要なファクタ
ーとなることは言うまでもない．本研究では，最新の再解析データにおける，爆弾低気圧の再現性を検証することを目的とする．
2.

手法
比 較 す る 再 解 析 デ ー タ と し て ， NCEP CFSR ，
ERA-Interim，JRA-55 を取り上げる（各水平解像度は，0.5°，0.75°，0.5625°）．低気圧のトラック・爆弾低気圧の抽出方法は，Yoshiike and Kawamura(2008) を改変したものを用いる．低気圧をトラックする指標には
海面更正気圧を用い，ノイズを除去するために T63（1.875°）のローパスフィルターを施す．対象領域は，
経度 100°:200°，緯度 10°:70°とする．隣接する全格子
点よりも気圧が低く（local min），かつそれが周囲の緯度経度 10°の範囲において最小値であれば，それを低気圧の中心とする．また，低気圧は 24 時間以上持続したものに限る．前ステップのから推定された低気圧中心が経度方向 9.0°緯度方向 6.0°の中にない local min
point は新しい低気圧の始点とし，逆にその中に低気圧中心の候補が見つからない場合は，低気圧の終点とした．下記の式で発達率が 1.0 を超えたものを爆弾低気圧と定義する．
3 つの再解析データは 6 時間毎に統一し，同じ上記のアルゴリズムを用いて，2013 年における爆弾低気圧のトラックについて比較した．なお，ここでは日本周辺（経度 20°:160°，緯度 20°:60°）で最大発達率を記録した爆弾低気圧のみを取り上げて比較する．

3.

発達率: 𝜀𝜀 =𝑝𝑝𝑡𝑡−6 − 𝑝𝑝𝑡𝑡+6 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠60°(𝑝𝑝: 中心気圧, 𝜙𝜙: 緯度)
12
𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝜙𝜙𝑡𝑡

結果
Fig.1 に 2013 年における爆弾低気圧のトラックを示す．CFSR と JRA-55 では同数 34 の爆弾低気圧が抽出された一方で，ERA-Interim での数は 5 つ少ない 29であった．九州大学の川村らによる爆弾低気圧データ
ベースでは，抽出方法に若干の差異はあるものの，2013
年には JRA-25 において 24 の爆弾低気圧が発生したことになっている．このことは，再解析データによって
爆弾低気圧の傾向が異なることを示す重要な結果である．Jung et al. (2006) は解像度が高くなるほど，抽出される温帯低気圧の数が増加することを示しており，
今回の結果はそれに準ずるものとなった．また，
ERA-Interim とその他 2 つのデータとの経路や最大発達率を記録した位置には大きな差異があり，データ同化の手法の相違についても検討を行う．
2013 年の数十程のデータでは不確実性が大きいものの，爆弾低気圧が示した最低低気圧にも大きな差異が現れた（図略）．今後，より期間を延長し，結果の不確実性の削減に努める．また，現業解析データである気象庁 GSM と今回の結果との比較も現在進めている．

Fig.1 2013 年における，各再解析データから抽出された爆弾低気圧のトラック○は最大発達率を記録した点，＋は始点と終点― 241 ―

P175
昭 和 基 地 に お け る 2015 年 1 月 の 強 風 現 象 の 解 析*

山田恭平 1、平沢尚彦 1(1 国立極地研究所)

1. はじめに2015 年 1 月 17 日、南極昭和基地において１月の記録を塗り替える最大瞬間風速秒速 51.4m 強風が観測された。
昭和
基地の地上付近の風は 4 月に最大となり、冬に向かって徐々に弱くなる季節変化を示しており、1960 年から 2015 年の平均では、1 月は地上での平均風速が最も弱い。本研究では領域計算モデル Weather Research and Forecasting Model(WRF; Michalakes et al., 2001)を用い、平年では強風が最も少ない 1 月に生じた 2015 年の強風現象の解析を行った。
2. データWRF の計算には National Center for AtmosphericResearch（NCAR）の水平解像度 1 度、時間解像度 6 時間のFinal Analysis データ・セット (GFS-FNL)を用いる。WRF の物 理 過 程 や 放 射 計 算 等 の 設 定 に つ い て は Antarctic
Mesoscale Prediction System (AMPS; Bromwich et al.,2005)が WRF による計算に用いている設定値に従う。出力は時空間解像度 3 時間および 0.13 度のドメイン①と、①からネスティングを行った時空間解像度1時間および0.014度のドメイン②に分けて行われた。風速・風向の計算結果は強風時刻前後の 00UTC、12UTC における気象庁ラジオゾンデの観測結果と比較し、その精度を確かめており、WRF による風や気温の計算値はラジオゾンデと比較して概ね良い相関を示していた。
3. 結果
図1 に2015 年1 月17 日の00UTC における昭和基地周辺の 950hPa の陸面高度（濃淡）、海氷域（黒太線）、風（ベクトル）をドメイン①と②について示す。画像中央の丸は昭和基地である。強風時、低気圧が北西から接近しており、強風時刻においては昭和基地北部の海氷上で東風が加速していた。昭和基地の東部から南部にかけては急勾配な地形が形成されており、地形性ブロッキングの影響があったと考えられる (Oʼconnor et al., 1994; Schwerdtfeger, 1975)。強風時
刻前後では昭和基地北側に逆転層が存在しており、温度風による東風強化の条件が成立していた。2km 以上上空では温度勾配の傾きが抑えられており、この上空では強い減速域となっていた。
図2 に領域②の図1 中の薄太線で示されている昭和付近で緯度方向に区切った領域A と経度方向に区切ったB の断面での U 風速（濃淡）、温位（線）、断面方向と 100 倍した鉛直風の合算（矢印）を示す。領域 B は昭和基地付近での海岸線の影響を避けるため、昭和基地から東側に二度ずらした領域を用いた。緯度方向の断面である領域 A では、強風時刻前は地表付近では北風で、高度 2-3km では南北風が弱く、それより上層では逆に南風となっていたが、強風時刻付近では地上から上層まで常に北風が強く吹いていた。経度方向の断面である領域 B では斜面に沿って駆け下りるカタバ風が定常的に吹いているが、特に最大強風時刻である 2015 年 1 月 17 日
00UTC の約 6 時間前から斜面上空から地上付近までかけて下降風が強く、上空の大気が境界層付近まで下降してきており、等温位線の傾きが非常に大きくなっていた。一方昭和基地の西側では逆に強い上昇流となっていた。

図1. 2015 年1 月17 日00UTC における 950hPa の風。黒太線は海氷域、濃淡は地上面高度。丸は昭和基地。左は空間解像度 0.13 度のドメイン①。右は左の昭和基地付近に拡大したドメイン②（空間解像度0014 度）。

図 2. 2015 年 1 月 17 日 00UTC での緯度（左。図 1 の A）と経度（右。
図1 のB）方向断面でのU 風速（濃淡）、温位（等温位線）、断面方向と100 倍した鉛直風の合算（矢印）。丸は昭和基地。

4. 参考文献
Bromwich, D. H. et al. (2005). Monthly Weather Review, 133(3),579-603.
Michalakes, J. et al. (2001). Proceedings of the Ninth ECMWF
Workshop on the use of high performance computing in meteorology(Vol. 1, pp. 269-276). World Scientific.
O'Connor, W. P. et al. (1994). Monthly weather review, 122(1),137-150.
Schwerdtfeger, W. (1975). Monthly Weather Review, 103(1),45-51.

― 242 ―

P176

2010 年夏のヨーロッパ・ロシアブロッキングの予測可能性変動における移動性擾乱の影響∗

山崎 哲（JAMSTEC）
・伊藤 久徳（九大・理）・直江 寛明（気象研）

1 はじめにンブル予報実験を行った．予報開始 5 日目での 300 hPa ジ

デルでの予報において日々のブロッキング持続の予測可否の予報を行った．その結果，7 月 26 日前後数日に予測精度◦
2010 年夏ヨーロッパ・ロシア西部に 2ヶ月程度発生した オポテンシャル高度についてブロッキング域 (10～70 E, 40◦
ブロッキングは，持続期間中に予測可能性が大きく変動し ～70 N) の根 2 乗平均誤差（RMSE）をブロッキングの予た．Matsueda (2011)・藤井ら（2013）では，複数現業機関 報精度の指標とした．予報対象時刻が 2 節と同じ期間（7 月のアンサンブル予報や気象研究所/気象庁統一大気大循環モ 1 日～8 月 10 日）となるように 5 日前の 12UTC から毎日を調査し，予測可能性の変動，さらに 7 月末でのブロッキ
ングの予測精度低下とブロッキング南西トラフとの関係が共通して言及された．
このブロッキングの持続メカニズムについて，我々は，ブが大きく減少していた（図 1b）．この予測精度の減少はブ
ロッキング域のみで，その上流のストームトラック域 (270～360◦ E, 40～60◦ N) では見られなかった．ちょうどこの時
期は選択的吸収効率が低下した時期に対応しており，選択的ロッキング上流大西洋域の移動性擾乱（ストームトラック） 吸収メカニズムがブロッキング持続の予測可能性をサポーが持続に寄与したことを示した（山崎・伊藤，2012）．具 トしている可能性が示唆された．
体的には，ブロッキング高気圧が移動性高気圧を吸収する
ことで持続性を強化する選択的吸収メカニズムが働くことが重要であったと述べた．
しかし，選択的吸収メカニズムによる移動性擾乱の寄与
は，持続期間中に変動し得る．その理由は，一時的にストー
ムトラックが弱まったり，吸収が起きにくい場ができたりし得るためである．今回，ブロッキング持続期間中におけ

引用文献• Matsueda, M., 2011: Geophys. Res. Lett., 38, L06801.
• 藤井晶・黒田友二・向川均，2013：平成 24 年度「異常気象と長期変動」研究集会報告．

• 山崎哲・伊藤久徳，2013：2013 年度気象学会春季大会講演予稿集．

る移動性擾乱の寄与を選択的吸収メカニズムの「効率」として定量化し，その変動を調査する．さらにその変動がブ
ロッキングの予測可能性変動と関係しているかを調査する．

100

2 選択的吸収効率の定量化

90
80
70

Rate [%]

山崎・伊藤（2013）と同様の 330 K 等温位面上での後方流跡線解析で選択的吸収効率の定量化を行う．解析には全球アンサンブル大気再解析 ALERA2 データ (6 時間毎，水平解像度 1.25◦ ) を用いた．この再解析は，対流圏での総観・Rate of parcels originating from stormtrack

60
50

大規模現象に対して妥当な解析精度を持っている．持続中

40のブロッキング領域に対して，低渦位（PV）域で定義され

(a)

30
07/01 07/06 07/11 07/16 07/21 07/26 07/31 08/05 08/10
Date

る位置に初期粒子を置き，330 K 面を移動する 6 日前までの粒子の位置を追跡した．追跡中に上流のストームトラッ
ク域を通過した粒子を数えて，それの全粒子数に対する割合を選択的吸収効率とした．7 月 1 日から 8 月 10 日までの12UTC において，毎日追跡を開始し，日々の吸収効率の変動を調べた（図 1a）．その結果，ブロッキングの衰退期（8月 10 日付近）と 7 月 26 日前後数日を除き吸収効率が 8 割程度以上であった．これは，ブロッキングが持続期間中ほぼ選択的吸収で維持されていたことを示す．持続期におい(b)

て吸収効率が大きく低下した 7 月 26 日前後ではブロッキン
グ南西のトラフが大きく南東側に伸長しており，これが選択的吸収を一時的に妨げた可能性を示唆している．

3 予測可能性の変動
次に，予測可能性の変動について予報モデルを用いて調査を行った．初期値には流跡線解析と同じ ALERA2 を用いて，大気大循環モデル AFES (水平解像度約 1◦ ) でのアンサ

図 1: （a）選択的吸収効率 [%] の日々変動．横軸は粒子追跡開始の初期時刻を示す．
（b）予報 5 日目でのブロッキング域（黒線）とストームトラック域（灰色破線）での 300 hPa ジオ
ポテンシャル高度の RMSE [m] の日々変動．横軸は予報対象日を示す．ここでは再解析・予報実験ともにアンサンブ
ル平均値のみを示す．

― 243 ―

P177
1880 年以降の日本付近における前線帯の南北変動
高橋信人（宮城大）

１．研究目的日本の季節変化は、日本付近を冬（夏）から夏（冬）にかけて北上（南下）する前線帯の位置の変化と対応している。また、特定の季節における気温や降水量な
どの気象要素の年々変動も、前線帯の位置の違いと深く関連する。Takahashi（2015）では、日本付近の前線帯の振る舞いを指数化することを目指し、半旬ごとの日本付近における前線頻度分布の平年偏差に対して主成分分析をおこなった。その結果、各年各半旬において前線帯の南北方向の偏りを表す前線帯指数（第１主成分のスコア）を得た。しかし、この指数は、NCEP/NCAR 再解析値に基づく前線データから作られているため、指数が得られる期間はこのデータが存在する 1948 年以降に限られる。そこで本研究では、より長期における前線帯の振る舞い（南北変動）を明らかにするために、近年の前線帯指数と各地の気象要
素との統計的関係（回帰式）を利用して、日本各地の気象観測データが集まり始めた 1880 年以降の各年
各半旬の前線帯指数を求めることを目指した。
２．データと方法
ここで調査の対象とする前線帯指数は、前述のとおり、Takahashi（2015）で主成分分析によって得た第１主成分の得点（寄与率は 30.7％）である。この指数は1948 年以降の半旬値であり、負荷量の分布図からは、正（負）の場合に、絶対値が大きいほど気候値に比べて北偏（南偏）傾向が強いことを示し、ほぼ平年と同じ位置に前線帯がある半旬は 0 に近い値をとることが読み取れる。まず、1961 年～2013 年における前線帯指数と気象官署 144 地点のそれぞれの気象要素（気温、降水量、降水日数（1mm/日以上）、日照時間、およ
びそれぞれの長期トレンドを除去したものなど）の半旬
値との間で、データマイニングの要領で相関分析をおこなう。次に、各半旬において最も高い相関係数（最大相関係数）を示した地点および気象要素に注目し、前線帯指数との間で求めた回帰式を使って、1961 年
より前の各年各半旬の前線帯指数を算出する。ただし、最大相関係数を示す地点が観測値を持たない年
は、その年の観測値がある地点の中から最大相関係数を示す地点を選び、その地点の気温データと回帰式を使う。このような手順によって 1880 年以降の各半
旬の前線帯指数を得た。

前線帯指数

2σ
σ

C

B

３．結果
1961 年～2013 年の各半旬における前線帯指数と気象要素の相関関係をみると、ほぼ全ての半旬において最大相関係数を示した気象要素は気温（長期ト
レンドを除去したもの、半旬ごとに統計値を算出する
地点は異なる）であった。最大相関係数を示す地点
は、夏季には北日本、他の季節には南西諸島に多くみられる（図１）。特に冬の南大東島の気温変動は、この時期の前線帯の南北変動を表す良い指標となる。
最大相関係数を示した地点の回帰式をもとに、気温データから 1880 年以降の前線帯指数を算出すると、
例えば、気候値では前線帯が最も北上する時期とな
る第 44 半旬（8/4～8/9）における前線帯指数の年々変動が得られる（図２）。図中の A、B、C はそれぞれ旭川、倶知安、函館の気温データ（それぞれ 1961 年、
1898 年、1880 年時点で観測値があり、観測値がある地点の中で最も高い相関係数が得られた地点）と回帰式を使って復元した前線帯指数である。この図から
は、前線帯の大きな南北変位を示した年（図中の○で示した年）が、過去の冷夏年や暑夏年に対応していることが確認できる。また、1980 年代以降はそれ以前と比べて、いずれの指数も変動幅が大きくなっているよ
うに見える。
このようにして算出した前線帯指数は、各地点の気象要素との単相関分析結果を利用したものであるが、今後は例えば地点間の気温差を利用するなど、さらに高い相関係数が得られるものを使った前線帯指数の復元を試みたい。
43-44
42

41

45

46-47

56

38-39,49 51
48
50
40
55
60 34,5237
57-59,62-63

53
54

36
61

35
21,30-33
26

1-20,22-25,27-29,64-73

図１ 前線帯指数と気温（長期トレンド除去）の相関係数が最も高い値を示した観測地点と半旬番号（図中の数字）

Takahashi(2015) の
前線帯指数

1924

1984

1994

1999

2004

0

-σ

-2σ

1913
1902

1941

A

1976

1991
1980

1993

2003
2001

1880
1900
1920
1940
1960
1980
2000
図２ 前線帯指数の年々変動（A、B、C はそれぞれ旭川、倶知安、函館の気温データより復元）― 244 ―（年）

P178
観測データに基づく地上気温気候平均場
安富 奈津子(京都大学防災研究所)ている。気候平均値については、モンスーンアジア

１．はじめに
地上平均気温は、地球温暖化を評価する重要な指域を対象とした日平均気温グリッドデータセットは標であり、特に寒冷地や標高の高い地域では氷河や他に例をみないため、月平均の観測値を基本とした

積雪の有無、河川洪水や水資源管理にも大きく影響

グリッドデータセットである CRU_TS3.2 と比較しを及ぼす変数である。

たところ、月平均では、高地での差が大きいほかは

地上平均気温の観測は、衛星によるリモートセン
シングの精度も向上しているが、長期間にわたる変顕著な違いはなかった。データ入力数の差は、沿岸部や平野部では小さく、高地で大きかった。

動の解析のためには、地上観測データが依然として気候平均は 1981-2007 年の平均値を用いた。水重要である。しかしながら、地上気象観測データ

資源管理や農業モデルへの入力への活用可能な高解は、山岳地帯などアクセスが悪く、周辺環境が苛酷

像度（0.25 度/0.5 度、日本域 0.05 度）の日平均気な地点については時間・空間ともに十分な観測が継候値も作成した。

続されている状況にはない。

３．今後の予定

APHRODITE プロジェクト(Yatagai et al., 2012

日平均気温データは、気候平均場と観測データを

www.chikyu.ac.jp/precip)では、2006 年度からの 5

使用してグリッド化計算しているため、今回新たに年間で、ユーラシア域の日降水グリッドデータのほ作成した気候平均場を用いて、新しい日平均気温プ

か、日平均気温グリッドデータ AphroTemp を作成

ロダクトを作成・公開する予定である。

した(Yasutomi et al.,2011)。プロジェクトでは、ア

ジア各国の気象当局の協力を得て、ネパール、ブー

謝辞：本研究は、科学研究費助成事業(15K05291)、

タン、ウズベキスタン、キルギスタンなど南～中央

環境省地球環境総合推進費(2-1602, 2016-2018 年度、アジアの山岳地帯を多く含む国々の観測データを入A0601，2006-2010 年度)によって実施された。

手できた。これらのデータを使用してグリッド化した AphroTempV1204R1 は、高地での気候平均気温が他のデータセットに対して正偏差を示しており、高地データの入力数が増加することで、気候平
均気温の精度が向上する可能性を示した。
（2015 年度秋季大会）
新たに 2016 年度から 3 年間、「極端降水評価と気象解析のための APRHODITE アルゴリズムの改良」研究課題が始まった。新プロジェクトでは、
2007 年以降更新されていない従来のデータセットを更新するとともに、日界補正と入力データの再検証を行い、極端現象解析に適した日降水データセッ
ト作成を目指している。
２．データセットと解析方法
 AphroTemp にはモンスーンアジア域(60˚-155˚E,
15˚S-55˚N)で最大 3500 地点の観測データが含まれ― 245 ―

P179

日本域
日本域の歴史的観測データのの歴史的観測データのデジタル化
データのデジタル化*小山博司(東大・大気海洋研／気象研・気候)・
石井正好(気象研・気候)・山本広志(気象研・気候)・木本昌秀(東大・大気海洋研)
象庁）からの差を平年偏差として定義した。また、

1. はじめに
気象や海洋の歴史的観測データは、過去から現在までの長期間の大気や海洋の現象を解明し気候

観測値に対して以下のような単位換算と補正を行った。
1）単位換算（mmHg、inchHg から hPa への換算）

変動を評価する上で重要な役割を果たしてきた。

2）気圧補正（気圧検定による誤差に伴うもの）

歴史的観測データのデジタル化は、資料の劣化や

3）重力補正（水銀気圧計の値は観測地点の廃棄などにより失われてしまう可能性があるデー

重力加速度に依存するため）

タを電子的に保存・整備するもので、国際的にも

4）高度補正（移転などによる観測地点の高度のその取り組みが活発になってきている。また、近年ではこうした歴史的観測データの活用法として、高度なデータ同化の手法を用いることで観測が存在する局所的な領域だけでなく、全球的な長期間の大気大循環を再現しようという試みが行われている（Compo et. al 2011; Poli et. al 2013）。本研究
では、国際的データベースに未だ収録されていな
い、気象庁所有の 1960 年以前の日本域の歴史的地
表面気圧観測データをデジタル化する。また、文科省「気候変動リスク情報創生プログラム」で進められている大気海洋結合同化システムを用いた
150 年気候再解析実験での活用を目指す。

変化を考慮するため）全ての補正を行った後の観測値偏差（太実線）は、いずれの観測地点においてもゼロ付近を変動し、近年の気圧の観測値との間に系統的な大きな差はみられない。補正値の内訳は、気圧補正値は一律-0.25 [hPa]、重力補正値は -1.1 ～ -0.2 [hPa] 程度、
高度補正値は -5 ～ +4 [hPa] 程度である。高度補正
値は、気圧や重力補正値に比べて大きな場合が多く、観測地点の正確な高度を用いることが気圧の観測値を扱ううえで特に重要である。

4. 謝辞
気象観測原簿を管理する気象庁観測部計画課情2. データの概要
データの概要
地表面気圧気象観測と高層気象観測の 2 種類のデータセットのデジタル化を行った。地表面気圧
気象観測は、国内の気象官署において気象現象の各要素について観測され、主に「気象月表原簿」

報管理室からの助言を受けた。本研究は、文科省
気候変動リスク情報創生プログラムのプログラム
間連携課題および環境省環境研究総合推進費課題（2-1506）として進めた。

として収録されたものである。このうちまだデジタル化されていない 1960 年以前の 9 地点の地表気圧の毎時観測値についてデジタル化を行った。一方、高層気象観測では、気象庁所蔵の書籍「上層気流観測表（大正 14 年～昭和 15 年）」と「夏季特別気象観測調査報告（昭和 14 年度）」のデジタル化を行った。上層気流観測表は、かつて日本の委任統治領であった西太平洋の赤道付近の島々に設置された南洋庁観測所（サイパンやパラオなど）
において観測され作成されたものである。

3. 地上気象観測データの検証
図は、4 地点（函館、東京、神戸、福岡）についての 1878～1960 年の月平均地表気圧観測値の平年偏差の時系列である。近年の値との系統的な差を調査するために、1981～2010 年の月別平年値（気図：4 地点での月平均地表気圧。補正前の値（細実線）、
気圧・重力・高度の補正後の値（太実線）。いずれも1981～2010 年の月別平年値からの偏差で、12 か月の移動
平均値。

― 246 ―

P180
観測所の移転に伴う階級別日数の補正＊

石原幸司・萱場亙起・山下和也（気象庁地球環境・海洋部気候情報課）

１．はじめに
気象庁観測部で取扱っている気温の平年値は、年・月等の平均値だけでなく階級別日数も観測所の移転があった
場合その影響を補正して作成している（気象庁（2016）、気象庁観測部（2016））。その作成方法は、月別の補正値から日別の補正値を作成し、それを移転前のすべての日に一律に適用して階級別日数を数え直すものである。一方、気候情報課では、気候変動の監視・評価の観点から観測開始まで遡った毎年のデータを扱っているが、そこでの移転の影響の補正は年・月等の平均値は行っているものの、階級別
日数は行っていない（大野ほか（2011））。そのような中、2014年12月に東京の観測所が大手町から北の丸公園に移転したことに伴って、東京における階級別日数の記録も均質な累年値としては切断されてしまうこととなった。そこ
で今回、この平年値の補正と同じ方法を用いて、観測開始まで（実際には、気象観測統計指針で定義されている年統計値
として正常値または準正常値として扱える年まで）遡った
毎年の階級別日数の補正を試みた。
２．真夏日日数と冬日日数の補正前後の違い
階級別日数のうち真夏日（日最高気温が30℃以上の日）と冬日（日最低気温が0℃未満の日）について、東京、大阪、広島、鹿児島において補正前後の累年値の比較を行った（表１）。表１からこの補正によって東京で冬日が年平均として21.4日、広島で真夏日が11.0日とそれぞれ大きく増加していることが目立つ。東京の冬日日数の補正前後の経年変化について、補正後の日数がほぼ一様に各年増加していることがわかる（図１）。
３． 考察と議論
東京の冬日日数の増加は、気象庁観測部ほか（2016）で示されているように、移転後の北の丸露場の方が移転前の
大手町露場より低温バイアスがあり、2012〜2014年の比較
観測期間でも約4倍北の丸露場の冬日日数が多いことや気象庁観測部（2016）で示されている2010年平年値においても、北の丸露場の方が年間で14.7日多いことが示されているので、その傾向が現れていると考えられる。
この階級別日数の補正方法は、気温（平均気温）の補正方法と同様、移転前後16年間のデータを基にして作成した月別の補正値、もしくは、東京の場合は2年間の同時比較観測から得られた月別の補正値から11項移動平均を3回行って日別の補正値を作成し、それを移転前のすべての日に一律に適用して作成する。この点については、都市化の経
年変化の影響をさらに考慮できるような手法を検討する必要がある。

気象庁観測部ほか,2016：地上気象観測地点 「東京」 の露場移転について（その１ 移転までの経緯について）, 測候時報, 83, 1‑6
気象庁観測部,2016：地上気象観測地点 「東京」 の露場
移転について（その２ 平年値の更新について）, 測
候時報, 83, 7‑32

観測
地点

移転
年

補正
期間

東京

2014

大阪

1910
1933
1968
1935
1988

1876
〜
2014
1883
〜
1968
1931
〜
1987
1931
〜
1987

広島

鹿児島

1994

真夏日日数
補正差
標準
平均
偏差

冬日日数
補正差
標準
平均
偏差

‑2.8

2.0

21.4

6.9

‑5.4

4.3

‑7.3

4.9

11.0

8.3

‑3.1

2.9

0.7

1.3

‑5.9

4.3

表１ 東京、大阪、広島、鹿児島の真夏日日数、冬日日数の補正
差（符号は補正後に減少したら負）本調査での統計期間は、補正前のデータが気象観測統計指針で定義されている年統計値として正常値または準正常値として取扱える期間とし、それぞれ開始年が東京は1876年、大阪は1883年、広島と大阪は1931年で終了年は全地点2015年である。

図１

参考文献
大野浩史ほか,2011:気温の時系列データから気象官署の移転にともなう影響を補正する方法について, 測候
時報, 78, 1‑2.
気象庁,2016：気象観測統計指針― 247 ―

東京の補正前後の冬日日数の経年変化（補正前がグレーの実線、補正後が黒の点線。横軸の▲は移転年（2014年）を示す。）

P181
東南・南アジアモンスーンのオンセット前後における土壌水分の降水特性への影響
高橋 洋(首都大学東京/JAMSTEC)・杉本志織(JAMSTEC)
1. はじめに期間全体で固定した感度実験を行った。感度実

東南・南アジアモンスーン域でのオンセット

験は、体積含水率で 0.1 m3/m3 に設定した実験

前には、背の高い対流性の降水がみられるのにを DRY 実験と 0.45 m3/m3 に設定した WET 感

対して、その後降雨面積の広い降水が卓越する度実験を実施し、二つの実験の差から土壌水分など、降水特性が急激に変化する。興味深いこの感度を評価した。

とに、このような季節変化は、海上ではみられない。その季節変化の原因として、大規模な大3．結果と考察CTL 実験で再現された結果を GPCP の降水量

気循環場の変化がよく調べられている。一方で、地表面状態も大きく変わるため、その影響も考データと比較したところ、陸域は概ね季節変化

えられるが、陸面の大気への影響という観点かを再現していた。一方で、海域は、降水量が過らの研究は少ない。オンセット前には、土壌水小評価であり、今回のモデル設定の水平解像度分が少ないため、蒸発散が少なく、オンセットが 8 km とやや粗めであることが影響している可

後には、蒸発散が多くなる。蒸発散の増加によ能性がある。再現性の向上は今後の課題である。

る水蒸気の増加により、強い降水を発達させそDRY 実験と WET 実験の南アジアの一部で領うだが、土壌水分が乾燥している方が、強い香域平均した降水強度の季節推移を調べたところ、水がもたらされる場合もある。本研究では、ア図のように、DRY 実験でオンセット前に降水強ジアモンスーン域の降水特性の季節変化につい度が強く、WET 実験ではそれに比べて降水強度てに、土壌水分がどれだけ影響を及ぼしているが弱かった。このことから土壌水分の違いが降かを定量的に調査することを目的とする。地表

水特性の違いに影響を与えていることが示唆さ面からの顕熱フラックスと潜熱フラックスのどれた。しかしながら、複数の年の結果も調べる

ちらが増えることが降水強化に寄与するのかになどより系統的な実験を行う必要がある。また、注目する。

どのようなプロセスで、今回のような違いがみられたのかについても、今後詳しく調べる。

2．使用したデータおよび実験設定
本研究では、領域気候モデルとして Advanced
Research Weather Research and Forecasting(WRF) V3.4.1 を用いる。計算領域は、インドシ
ナ半島を中心とした東南・南アジアモンスーン領域であり、空間解像度は 8 km である。降水日変化など諸降水現象の再現性のため、積雲パラ
メタリゼーションは使わない設定とし、雲物理過程のみを使用した。初期値および側面境界値

図：南アジア(88-92E,22-26N)における降水強度の季節推移。

には ERA-interim を用いた。SST は NOAA の謝辞：本研究は、文部科学省の GRENE プログラム、RECCA プ

OISST の月平均値を与えた。2010 年と 2011 年

ログラム、環境省推進費、首都大学東京スタートアップ調査経の 3 月から 7 月までを対象に再現実験(CTL)を行

費のサポートを受けて実施された。

った。さらに CTL に対して土壌水分のみを積分― 248 ―

P182

雲解像地域気候モデルによる日本の降水量の再現性＊

村田昭彦 , 佐々木秀孝, 川瀬宏明, 野坂真也（気象研）, 青栁曉典（気象庁）, 大泉三津夫（気象大学校）
１．はじめに
近年の地域気候シミュレーションにおいては、高解像度の地域気候モデルが用いられることが多い。例えば、気候変動リスク情報創生プログラム（創生プログラム）においては、格子間隔 5km の非静力学地域気候モデル（NHRCM）が使用されている（Murata et al.
2015, SOLA）。モデルは更に高解像度化されてきており、積雲対流パラメタリゼーションを使わないモデ
ルによる地域気候シミュレーションも行われるようになってきた（例えば Murata et al. 2016, Clim.
Dyn.）。現在、創生プログラムにおいては、格子間隔2km の NHRCM を用いて日本全国を対象とした地域
気候予測実験が実施されているところである（青栁2015, 秋季大会）。これまでのところ、現在気候実験が終了しつつあるので、計算された結果から主に降水量の再現性を調べることを目的に今回の報告を行う。

２．数値実験の設定
使 用 し た 地 域 気 候 モ デ ル は 格 子 間 隔 2km の
NHRCM（NHRCM02）で、日本全国を覆う計算領域を設定している。現在気候実験の積分期間は 1980 年
9 月から 2000 年 8 月までの 20 年間である。現時点では、このうち 14 年間の積分が終了している。境界条
件としては、格子間隔 5km の NHRCM（NHRCM05）
による計算結果が使用されている。その外側には水平
解像度約 20km の気象庁全球モデルがネストされている。

れることから、実際の標高が 500m 以上の地点におけるデータのみを用いた。
図 1 によると、地形が複雑なほど年降水量の再現性の（NHRCM02 の NHRCM05 に対する）改善率が大きくなる傾向にあることが分かる（相関係数：0.53）。
このことは、5km 格子で再現が難しかった複雑な地形の再現が、2km 格子を用いることで部分的に可能となったため、地形性の降水量の再現性が改善したものと考えられる。ただし、地形の再現性向上の他にも降水量の再現性の改善に寄与している要因があるものと考えられる。まず考えられるのは、積雲パラメタリゼ
ーションを使用しないことによって、降水量の再現性が向上する効果である。今後はこの要因に関しても解析を進める予定である。
謝辞：本研究は文部科学省「気候変動リスク情報創生プログラム（テーマ C）」のもと、地球シミュレータ
を用いて実施された。

表 1 NHRCM02 及び NHRCM05 によって再現された年降水量（全国平均且つ１４年平均）の平均誤差（Bias）及び二乗平均
平方根誤差（RMSE）。全国のアメダス地点におけるデータをサンプルとして計算した。

３．年降水量の再現性
NHRCM02 で再現された年降水量を気象庁アメダスによる観測値と比較し、平均誤差（Bias）及び二乗
平均平方根誤差（RMSE）を計算した（表 1）。また、親モデルである NHRCM05 における年降水量の誤差についても併せて表示した。
RMSE については NHRCM05 と比べて NHRCM02の値の方が小さくなっており、両者の差は統計的に有意（信頼度 95%）であった。つまり、高解像度化によって降水量の再現性が向上していると言える。Biasについても NHRCM02 の方が小さな値を示している。
しかしながら、両者の値の間に統計的に有意な差（信頼度 95%）はなかった。

RMSE [mm]292423

降水量再現性改善率 [%]150

４．地形の再現性との関係
NHRCM02 による降水量の再現性向上の理由の一つとして、格子間隔が小さくなることによって急峻な山岳などの複雑な地形が現実的に再現されることが挙げられる。このことを確認するために、地形の複雑さの度合いと降水量の再現性との関係を調べた。複雑さの度合いとしては、アメダス地点を中心とした40km 四方の領域におけるモデル標高の標準偏差を用いた。また、ある程度標高が高い地点のデータを使う
ことで地形性の降水量がより多くなることが期待さ

Bias [mm]39112

NHRCM02
NHRCM05

100

50

0

-50
0

200

400

600

800

標高標準偏差 [m]

図 1 各アメダス地点における NHRCM02 の標高の空間標準偏差と年降水量の再現性の改善率との関係。モデル標高の標準偏差はアメダス地点を中心とした 40km 四方の領域において計算した。降水量再現の改善率は、年降水量バイアスの絶対値のモデル間の差（NHRCM05-NHRCM02）を観測値で規格化したもので定義した。実際の標高が 500m 以上の地点
におけるデータのみを使用した。

― 249 ―

P183

単層都市キャノピースキーム SPUC の積雪モデルの改良*堀 直登（山形地方気象台） 大泉 三津夫（気象大学校）
はじめに

1

ンマン法で求めているが、雪温変化、融雪・凍結量の計算

非静力学領域気候モデル NHRCM には単層の都市キャノ
ピースキーム SPUC(Square Prism Urban Canopy scheme)
が陸面モデルとして組み込まれており、都市域特有のヒー
トアイランドを始めとする都市気象・都市気候の再現性を向上させるのに役立っている。計算機資源の増加により札方法の変更に伴い、バルク法に変更した。バルク係数は森林における積雪の熱収支の観測結果（竹内・他 1993）を基に調節した。

結果・考察

4幌等の積雪都市域にも SPUC を適用することが可能にな

計算結果を建物周囲の地面の積雪深については低温研露

り、SPUC への積雪モデルの導入が求められてきた。これ場での観測値と、建物屋上の積雪深に関しては地上積雪深を受けて 2015 年に気象研究所で試験的な積雪モデルが導との相関関係から求めた推定値と比較を行った（図 1）。試入された。本研究ではこの試験的な積雪モデルの問題点を

験モデルの積雪深は屋上・周囲地面ともに非常に小さい。一洗い出し改良を加える事によって積雪都市域での冬季の都

方、屋上・周囲地面ともに改良モデルでは再現性が大幅に

市気候・気象の再現性を向上させることを目的とする。

向上した。この再現性向上は正味放射から統計的に推定していた雪温変化、融雪・凍結量を熱収支から算出したことで正確に評価できるようになったことによると考えられる。

使用データ

2

本研究では計算時間短縮のため大気モデルから陸面過程を切り離したオフラインモデルを用いてパフォーマンスを調べる。オフラインモデルには NHRCM のフレームを採用した MJ-SiB オフラインモデルを利用し、そこに NHRCMに組み込まれている SPUC を移植して実験を行った。大気強制力として北海道大学低温科学研究所の露場で得られた
地上気象データを与えた。計算は札幌を中心とした都市域に対して 2006 年 10 月から 2007 年 4 月にかけて行った。

改良モデルによる建物周囲の地面の積雪深は期間を通して誤差は小さいが、屋上の積雪深は 2 月中旬以降の融雪期に過大評価となっている。積雪の冷却に寄与している潜熱
フラックスが地面よりも大きく、融雪が過剰に抑制されたことが原因として考えられる。

今後の課題

5

建物屋上の積雪については観測例が少ないため、今回は、計算結果の評価は推定値を用いて行い、バルク係数は土壌の上の積雪についての観測に基づいて調節を行った。今後、

研究手法

3

試験的な積雪モデル（以下、試験モデル）のパラメータを調節してそのパフォーマンスを検討した後、以下のよう

屋上での積雪の観測による評価やパラメタリゼーションを行うことで更なる再現性の向上が期待できる。
1

な改良を加えた（改良モデル）。

roof_modroof

雪温変化、融雪・凍結量の計算方法の変更

試験モデルでは雪温の変化に要するエネルギーは正味放射量から統計的に求めており、融雪・凍結量も簡便な積算
寒度・暖度に基づく計算式で算出している。これを改良モ
デルでは積雪モデルに一般的な手法である出入りするエネ

Snow depth [m]

3.1

0.8

groundobservation

0.4
0.2
0
11/01

から求める手法に変更した。残差によってまず雪温を計算
し、雪温が 0 ℃に達した場合に融雪を発生させる計算過程

3.2

顕熱・潜熱フラックスの計算方法の変更

ground_mod0.6

ルギー（正味放射、顕熱、潜熱、伝導熱、降水熱）の残差を採用した。

estimation

12/01

01/01

02/01
Date

03/01

04/01

図 1: 試験モデルと改良モデルによる積雪深の計算結果. 赤線が建物屋上, 緑線が建物周囲の地面の計算結果. 黒線は
低温研露場での観測値. 灰色線が建物屋上の積雪深の推定値. 実線は改良モデルの結果, 点線は試験モデルの結果を雪温変化、融雪・凍結量の計算手法の変更に伴い、顕熱・ 表す.
潜熱フラックスの計算方法も変更した。試験モデルではペ― 250 ―

P184

関西地域の夏季降水を対象とした SCALE による将来変化予測- その２：ダウンスケーリング実験による将来降水変化予測 *足立幸穂・西澤誠也・山浦 剛・吉田龍二・梶川義幸・八代 尚・安藤和人・富田浩文 （ 理研計算科学 ）１．はじめに都市域で発生する短時間豪雨は、時に床上・床下浸用した。

水や地下交通網のまひなどを引き起こすことがある。

３．結果
図 1a は MRI-AGCM 将来気候実験のうちの１ケース

それに加えて、長時間継続する降雨は土砂崩れなどの（CMIP5 のマルチモデル平均の SST を与えた実験）を境

危険も高める。兵庫県神戸市 COE プロジェクトでは、

界値に用いてダウンスケーリングにより見積もった将

神戸市を含む関西地域を対象に、将来気候変化に伴う来降水変化を示す。SCALE の結果は、MRI の予測結果を

降水変化の適応策に資する目的で、力学的ダウンスケ

引き継いで夏季降水は西日本全域で 14%程度減少する。

ール手法を用いて同地域の空間詳細な降水変化予測を

平均日最大降水量（R1d）については、山陰や太平洋側行っている。雨水排水能力の見積もりや、大規模河川

沿岸域で増加する地域も見られるが、統計的に有意での洪水対策を考える上で、将来の降水イベント特性のはない（図 1b）
。月別の解析より、降水はすべての月で把握は重要である。本発表では、MRI-AGCM3.2S による減少傾向にあるが、特に６月と８月の減少が顕著であ

将来気候予測を境界値として SCALE により見積った関った。また、R1d で有意な変化がみられるのは８月のみ

西地域の夏季降水将来予測を示す。

であった。低気圧性擾乱の頻度解析より、台風を含む

２．実験設定とモデル設定
使用したモデルは、計算科学研究機構で開発された

夏季の低気圧頻度は将来減る予測となっており、擾乱

SCALE-RM である(Nishizawa et al. 2015; Sato et al.

れる。気候場の変化と擾乱変化のそれぞれの寄与を定2015)。SCALE の初期値境界値には、MRI-AGCM3.2S（約

量的に評価する擬似温暖化手法の拡張方法について紹20km 水平解像度）で計算された現在気候実験

介し、それを用いて降水変化の要因分析を行う。

頻度の減少が降水減少の主要因の一つであると考えら（1979-2003 年）と将来気候実験（2075-2099 年）のそ
れぞれ 6〜9 月を使用した。MRI-AGCM の将来実験は SST
パターンが異なる 4 ケースある（Mizuta et al.2014）。
計算は、各年 5 月 31 日から 9 月 30 日までを、１日のスピンナップ期間を含む 5 日間積分のタイムスライスで行った。
計算ドメインには2段ネストを適用し、第1、第 2 ドメインの水平解像度はそれぞれ 7.5km、2.5km、鉛直層数は 48 層、60 層である。解析には神戸市を中心

参考文献
Nishizawa, S., H. Yashiro, Y. Sato, Y. Miyamoto, and H. Tomita, 2015,
Geosci. Model Dev., 8, 3393-3419.
Mizuta, R., O. Arakawa, T. Ose, S. Kusunoki, H. Endo, and A. Kitoh,2014, SOLA, 10, 167−171.
Sato, Y., S. Nishizawa, H. Yashiro, Y. Miyamoto, Y. Kajikawa,and H.
Tomita, 2015, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23.

謝辞

MRI-AGCM データは気象研究所よりご提供頂きました．

メタリゼーションは両ドメインとも使わず、雲微物理

本研究は公益財団法人計算科学振興財団研究教育拠点(COE)
形成推進事業、及び、JST/CREST の支援を受けました．本研究の計算には、理化学研究所のスーパーコンピュータ「京」をに 1 モーメントバルクスキーム（Tomita, 2008）を使利用しました.

とする第２ドメインの計算結果を使用する。積雲パラ

図 1: 6-9 月 25 年間平均の(a)月積算降水量（mm/day）と(b)年最大日降水量値の現在気候実験と将来気候実験の差。ハッチは将来変化が5%の危険率で有意な領域を示す。

― 251 ―

P185

CMIP5 気候モデルの降雪再現性の評価
李 捷、神沢 博（名古屋大学大学院・環境学研究科）

1. はじめに未来の全球降雪変化を予測するときに、気候モ
デルは不可欠である一方、過去の全球降雪変化を考察するときにも、気候モデルが有効である可能性がある。降雪の観測の困難により、グローバル
かつ長期間の降雪量観測データセットが存在しないからである。しかし、気候モデルが有効であるためには、気候モデルの降雪再現性を評価する必要がある。従来の気候モデルの降雪の再現性の評価は、降雪量平均値やその空間パターンを定性的に議論することにとどまっていた。本研究では、
降雪量の気候値、季節変化、長期変化の三つの側面に着目し、気候モデル全般の降雪表現、及び気候モデル間の降雪表現の差異を考察する。
2. 使用データ
モデル値として、Coupled Model Intercomparison
Project Phase 5 (CMIP5) に参加した気候モデルの
うちの 19 個の歴史再現実験データ (historicalexperiment, データ期間：1850 – 2005 年) を使用する。
「観測」値として、JRA55 再解析データ（データ期間：1958 年以後）の月降雪量、および格子化
地上気温・降水量観測データセット University of
Delaware Air Temperature & Precipitation (v3.01)（データ期間：1901 - 2010 年）により推算した月
降雪量（以下、推算月降雪量または推算量という）を用いる。推算月降雪量 Ps は Legates, D. R., &Bogart, T. A. (2009) の以下の経験式で算出する：
Ps = R × P,R=1

1 + 2.147 × 1.5315𝑇𝑇
ここで、Ps は月降雪量、P は月降水量、R は月降
水量に対する月降雪量の割合、T は月平均地上気
温 (℃) である。以下、JRA55 再解析データの月降雪量及び推算月降雪量を観測月降雪量という。

節変化の大きさを考察する。
SD = √

12

1∑(𝑋𝑋𝑖𝑖 − 𝑋𝑋̅)211
𝑖𝑖=1

平均二乗誤差（RMSE；次式）を使い、各気候モ
デルの降雪季節変化再現性を評価する。
RMSE ≡ √12

1∑(𝑋𝑋𝑖𝑖 (𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚) − 𝑋𝑋𝑖𝑖 (𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜))212𝑖𝑖=13) 降雪の気候値・季節変化の再現性の長期変化
20 世紀末期（1971 – 2000 年）と 20 世紀初期
（1901-1930 年）の 2 期間に分け、1), 2) と同じ方法を適用し、降雪量の気候値および季節変化の大きさの 2 期間の差を調べ、降雪の長期変化の再現性や不確定性を評価する。1901 年から2000 年までの月降雪量の年・季節平均値、季節変化の大きさの線形トレンドを計算する。
4) 気候モデルの降雪再現性に対する考察
降雪量はおおざっぱに降水量と地上気温に依存するため、気候モデルの地上気温と降水量を観測値とそれぞれ比べることで、上述の気候モ
デルの降雪の再現性を左右する原因に迫る。
参考文献：
Legates, D. R., & Bogart, T. A. (2009). Estimating the
proportion of monthly precipitation that falls in solid form. J.
Hydrometeorol., 10(5), 1299-1306.
(a) Multimodel

3. 解析手法
観測月降雪量、各気候モデル、および気候モデ
ル全体平均（マルチモデル）の降雪量の気候値、
季節変化、長期変化を、陸上と海上とに分けて考察する。
1) 降雪の気候値の再現性の評価
1971－2000 年の 30 年間平均の月降雪量の年・季節平均値に関し、以下の全球分布の特徴を考察することで、降雪の気候値再現性や不確定性を調べる：月降雪量平均値（図 1）、月降雪量平均値の偏差率（気候モデル月降雪量平均値と観測月降雪
量平均値の差の観測月降雪量平均値に対する割合）、分布幅率（19 個の気候モデルの月降雪量平
均値の 75 パーセンタイルと 25 パーセンタイルの差のマルチモデルに対する割合）。
2) 降雪の季節変化の再現性の評価
1971－2000 年の 30 年間平均の各月の月降雪量
Xi の標準偏差 SD（次式）を調べ、各地の降雪量季― 252 ―(b) Observation[mm/month]
図 1 1971 – 2000 年の 30 年間平均の月降雪量の年平均値：(a) マルチモデル (モデル 13 個；19 個に増やす予定）、(b) 推
算量。

P186
CMIP5 マルチモデルにおける北極海の雲量と雲の放射強制力の再現性
阿部 学（JAMSTEC）
・野沢 徹（岡山大学）

はじめに
近年、北極海の海氷が急激に減少するなど北極域では温暖化の影響が顕在化している。北極海では海氷減少に伴うアイスアルベドフィードバックの効果のほかに、海氷減少や温暖化の影響によって、雲量が増加することが知られている。また、この雲量増加によって生じるフィードバックが北極域の温暖化に重要な役割を果たしている可能性が指摘されている。このようなことから、北極海の雲や雲の放射強制力に関する再現性は地球温暖化における北極域の温暖化プロセスを理解する上で重要である。
本研究では、CMIP5 に参加した複数の気候・地球システムモデルに関して、北極海の雲量や雲の放射強制力に関する季節変化に関する再現性や不確定性を評価する。また、将来予測実験について、北極海の雲量変化の季節性や海氷減少との関係を調べ、将来変化と再現性に関するモデル間の関係を明らかにする。
データ
本研究では、雲量や放射量データの利用が可能であっ
た、CMIP5 に参加した 27 つの気候モデル・地球システムモデルの歴史実験と将来予測実験（RCP4.5 ）の
月平均データを解析する。実験では、自然の外的要因（太陽活動の変動や火山噴火）、
温室効果ガスやエアロ
ゾルの人為的な気候変動要因を条件として与えている。
解析では、すべてのモデルのデータについて、水平解
像度を 2°×2°に変換して、統計処理を行った。また、すべてのモデルで、1 つ目のアンサンブルメンバーのみを選択し解析を行った。
結果
図 1 に、各モデルの 66°N-90°N の北極海で平均した雲量について、1976-2005 年平均の季節変化を示す。北極海の雲量の季節変化に関するモデル間の不確定性が大きいことがわかる。特に、秋季から春季の間のモデル間の不確定性が大きい。大きく分けると、秋季から冬季にかけて雲量が多く、春季から夏季で減少するという季節変化を示すモデル、秋季から冬季に雲量が小
さく夏季に雲量が大きいモデル、季節変化が小さい（ほぼない）モデルがある。
図 2 に、下向き短波放射量に関する雲の放射強制力について、図 1 と同様に示す。すべてのモデルで 3 月から 7 月かけて、負の放射強制力が強くなり、雲によって下向き短波放射量が減衰されていることがわかる。
しかし、その減衰量についてはモデル間で異なり、不確定性が大きい。一方で、雲量の季節変化が大きく異なることに比べると、雲の放射強制力の季節変化の特徴はモデル間で類似していることがわかる。
図 3 に、下向き長波放射量に関する雲の放射強制力について、図１と同様に示す。雲によって、地表面での下向き長波放射量は増加する。しかし、1 年を通して、モデル間で 30－40 W m-2 の不確定性がある。

図 1 各モデルの 66°N-90°N の北極海で平均した雲量について、
1976-2005 年平均の季節変化。単位:%。

図 2 図 1 と同様。ただし、地表面下向き短波放射量に関する
雲の放射強制力。単位：W m-2。

図 3 図 1 と同様。ただし、地表面下向き長波放射量に関する
雲の放射強制力。単位：W m-2。

― 253 ―

P187

オーストラリアを対象としたノンパラメトリック法による将来気候アナログ

気象研究所 仲江川敏之、日比野研志、高薮 出,．はじめに

測値として、&58 のデータ 0LWFKHOODQG-RQHV 未開の地に適した農作物を選定する際に、未,-& を用いた。

開の地の気候と類似した地域で栽培されている



農作物を参考にすることはしばしば行われてき,,,．結果たことである。この類推を現在気候と将来気候

図  にオーストラリア  都市の今世紀末気で行う事が、近年盛んに行われている 例えば候条件下での気候アナログ結果を示す。半分以+LELQRHWDO&OLPDWLF&KDQJH仲江川上の  都市は、オーストラリア大陸内で、アナほか  秋季予稿集 。温暖化することは頭ログ都市が見つかった。西オーストラリアのパで分かるが、実際にどうなるのかを実感するこースの将来気候は、西海岸を北上した地点の現とは容易ではない。ある地点の将来気候が、現在気候と最も類似しているといえる。気温、降

在のある地点の気候に類似していると提示する

水とも将来予測されているが、降水量予測の不ことは、実感して貰う有効な一手法である。そ確実性が大きいため、気温の変化が、アナログ

こで本研究では、オーストラリアの都市を対象

都市探索では主要因となっている。同様に、東として、今世紀末の気候アナログを行った。

海岸沿いの都市も、東海岸を北上する傾向が見



られる。

,,．測度、実験、データ 

大陸中央に位置するターゲット都市のアナ測度 将来のターゲット都市と現在のアナログ

ログ都市は、非常に近い南に位置する場所がア

都市の月平均気温と降水量の季節変化の差が、ナログ都市として探索されている。これはター

年々変動とモデル予測の不確実性よりも小さい

ゲット都市の標高が高いため、標高差による気時に、アナログとして相応しいと判断し、全体温差が近距離で生じているからである。

でどの位相応しい年があるかの割合を測度とす

残り  ターゲット都市は、オーストラリア

る。従って、この測度は、ノンパラメトリックで大陸外でアナログ都市が見つかったが、ケッペあると言える。

ンの気候区分と比較して、妥当であった。

実験・観測データ 現在・将来気候実験は気象

謝辞： 本研究は、文科省創生プログラム テー

研究所大気全球気候モデル 05,$*&0+ を用

マ & の下で行われました。

いた。水平解像度は 7/ 約 NP である。境
界条件の海 面水温と 海 氷密接度は 、 現在実 験 年～ 年 では、観測値を、将来実験 年～ 年 では、第  次結合モデル相互比較プロジェクトに参加した  個の結合モデ

図  オースト

ルから、アンサンブル平均、 つのクラスタ平均、

ラ リ ア 主 要 

計  つを利用した。排出シナリオは 65(6$% を都市の最適な気用いた。モデル結果にはバイアスがあるので、

候アナログ点。

気温は、将来気候値と現在気候値の差、降水量

上 全球、 左は将来気候値と現在気候値の比を、現在観測気

オーストラリア

候値に加算、乗算して、将来のデータを得た。観

大陸拡大図。

― 254 ―

P188

インドにおける降水量の季節進行とその長期変動＊

井上知栄 1・松本

淳 1,2 （1：首都大・都市環境

1. はじめに
インド降水量の 100 年スケールの変動については、
年降水量や夏季（6～9 月）降水量などを対象とした研究が多数報告されている。一方で当該地域における季節進行の長期的な変動の研究は、広域的なインド亜大陸全体スケールにおける夏季モンスーンの開始時期に関するものなどに限られたものが多い。本
研究では、最近利用可能となった高解像度の長期降水量格子点データを用いて、降水量の季節進行に基づいたインドの地域区分を試み、過去 113 年における各地域の降水量季節進行の変動について調べた。

図 1

2：JAMSTEC/DCOP）

2. データ
インド気象局による水平解像度 0.25°×0.25°の日降水量格子点データ（Pai et al. 2014, Mausam）を使用した。期間は 1901～2013 年の 113 年である。北緯 31度以北は格子点データ作成に用いられている地点密度が低いため、北緯 31 度以南の地域を対象とした。
3. 結果対象となる各格子点における半旬降水量気候値（1981～2010 年の 30 年平均）の年降水量気候値に対する割合を変数として、ウォード法によるクラス
ター分析を行った。空間的なまとまりも考慮してクラスターを切断した結果、図 1 の 9 つの地域に区分された（ただし Bs と Bn は同じクラスターとなった
ものを 2 つに分けている）。各地域における降水量の季節進行は図 2 のように示される。
次に各地域の降水量季節進行の長期的な変動を調べるため、図 3 のような降水量の等値線図を作成した。西岸の D 地域では、1940 年頃までは 7 月付近に降水量のピーク時期が集中していたが、1950 年代以
降は 8 月の降水量が増え、ピーク時期が 8 月中旬頃まで続くようになるなどの変動が確認された。
謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP26220202 の助成を受けた。

半旬降水量気候値の季節進行に基づくインドの地域区分の結果。

図3

D 地域（西岸）の領域平均における降水量季節進行

図 2 各地域で平均した半旬降水量気候値（1981～2010 年の長期変化傾向。半旬降水量の年降水量気候値（1981～の平均）の季節進行。横軸は日付で、左端が第 1 半旬（1/1-

2010 年の平均）に対する割合（単位：%）で示し、9 半旬・5）、右端が第 73 半旬（12/27-31）。縦軸は各半旬降水量の

21 年の二項加重移動平均で平滑化している。陰影は 4%以

年降水量気候値に対する割合（単位：%）。

上の領域。

― 255 ―

P189

夏季日本の家庭用エネルギー消費と熱帯の気候変動現象の関係	
 ○ 渡邊	
 英樹 1・森岡	 優志 2・早稲田	 卓爾 1・Swadhin	
 K.	
 Behera2	 （1:東大院新領域、2:JAMSTEC/APL）	
 キーワード:家庭用エネルギー消費・エルニーニョ/南方振動・インド洋ダイポール

1.はじめに	 	  次に、関東地方の夏季の気温と熱帯の気候変動現象との関係に日本はエネルギー資源の約 95％を海外から輸入しており、国内のついて調べた。
期間全体でNINO3.4指数との相関係数は-0.21で、エネルギー需要の予測は重要な課題である。本研究では日本の総IOD 指数との相関係数は 0.16 であり、両者の関係はそれほど強くエネルギー消費の約 14.3％を占める（資源エネルギー庁「総合エないことが分かった（図略）。これは、期間全体で相関係数を計

ネルギー統計」）、家庭と商店で消費された家庭用エネルギー消費算していることによる。	
 と気候変動の関係について議論する。家庭用エネルギー消費の変	  そこで、先行研究に従い、関東地方の夏季における家庭用エネ動の原因は、主に家庭用エネルギー消費の約 26.3％を占めるエア

ルギー消費と、NINO3.4 指数または IOD 指数の 10 年の移動相関を

コンによる消費であり、気温など気象条件に大きく左右される。
	
 計算した(図 2)。1980 年代前半は NINO3.4 指数と負の相関が見ら	  一方、日本の気候に影響を与える熱帯の気候変動現象として、れたが、1990 年代から IOD 指数との相関係数が 0.5 を超え、IOD

エルニーニョ/南方振動（ENSO）やインド洋ダイポール（IOD;	
 Saji	
 との関係が強くなっていることが分かった。一方で、2000 年代に

et	
 al.	
 1999）が知られている。しかし、これら気候変動現象がなると、NINO3.4 指数と負の相関が高くなり、ENSO との関係が IOD

家庭用エネルギー消費の変動に及ぼす影響については未だよくに比べてわずかに強いことが分かった。	
 分かっていない。そこで、本研究ではエネルギー消費が高くなる	  以上の解析から、関東地方の夏季における家庭用エネルギー消

夏季に注目し、家庭用エネルギー消費の変動と熱帯の気候変動現費は、主に気温によって変動し、先行研究で報告されているよう

象の関係を明らかにする。また、先行研究（Saji	
 and	
 Yamagata	 2003,	
 に、
ENSOやIODとの関係性が年代ごとに異なることが示唆された。
	
 

Weng	
 et	
 al.2011）において、ENSO や IOD が東アジアの気候に与える影響が年代ごとに異なると報告されており、両者の関係の十Corr = 0.84

エネルギー

年規模変動についても考察する。	
 2.データと解析手法	
 家庭用エネルギー消費には、電力会社が提供している電灯電力需要実績月報（電気事業連合会）を、気温と降水量には、気象庁が提供している月平均データを用いた。解析期間は 1980-2015 年の気温

7-9 月、解析領域は家庭用エネルギー消費の多い関東地方と関西地方（図略）とした。各データについて長期トレンド、月平均気候値を抜いて偏差を計算し、さらに、9 年の移動平均値を抜くことで年々変動を抽出した。熱帯の気候変動現象の指標として、

	 図1.関東地方の夏季における家庭用エネルギー消費（灰線、105	 MWh）と気温（黒線、ºC）の偏差	
 IOD

NINO3.4 指数および IOD 指数を用いた。また、家庭用エネルギー
消費と気候変動の関係に見られる十年規模変動を調べるため、各年について 10 年の移動相関を計算した。	
 3.結果と考察	 

NINO3.4

図１は関東地方の夏季における家庭用エネルギー消費と気温の偏差を表す。期間全体で、エネルギー消費と気温の間には、かな
り高い相関が見られた（相関係数 0.84）。一方で、エネルギー消費と降水量の相関は低かった（相関係数-0.24、図略）
。従って、

	
 
図2.	
 関東地方の夏季における家庭用エネルギー消費と、NINO3.4 指数（灰

家庭用エネルギー消費は降水量よりも気温と強く関係している線）またはIOD 指数（黒線）の10 年の移動相関係数	
 ことが分かった。	
 ― 256 ―

P190
重回帰分析と作物収量モデルを用いた気候変動による兵庫県のコメ収量予測○栁澤 和紀（大阪大学）  近藤 明（大阪大学）  嶋寺 光（大阪大学）
1.

指数の観測値を用いて重回帰分析を行った．説明変はじめに 近年温暖化をはじめとする気候変動が問題となっ数の決定には，変数減少法を用いた．以下にコメ収ている．温暖化は長期的な気温上昇だけでなく，集量（X）と作況指数（Y）を示す．

中豪雨や干ばつなど，極端な気象現象の発生頻度もX＝9.23×A＋25.38×B－13.05×C－184.16（1）大きくさせる．コメは気候条件への依存性が大きく，（A：7 月の日降水量 0.0mm 以上 0.1mm 未満の日数，

気候変動による影響評価が必要である．

B：8 月の日最低気温の月平均，C：9 月の日最大風 本研究では，兵庫県において過去～現在の気候変

速 10m 以上の日数）
Y＝－5.32×D＋0.87×E＋1.03×F

動とコメ収量・作況指数の関係から重回帰分析を用いて得た回帰式と作物収量モデルに，数値モデルに＋1.44×G－1.52×H－5.42×I＋189.18（2）よる将来気候予測結果を適用することで将来のコメ（D：7 月の日最高気温の月平均，E：7 月の日最高収量・作況指数の推計を行った．作況指数は気候変

気温 30 度以上の日数，F：7 月の日降水量 0.1mm 未動を平年並みとした 10a 当たり平年収量と実収量の満の日数，G：8 月の日最高気温の月平均，H：9 月

比から算定するため，極端現象の影響を評価できる．

の不照日数，I：9 月の日降水量 100.0mm 以上の日数）

また作物収量モデルを用いることで，気候だけでなく，水田管理方法，土壌種など様々な条件について

4.

作物収量モデルコメの収量計算には，The decision support system

考慮できるため，より詳細な将来推計が可能となる．

for agrotechnology transfer cropping system model
2.

(DSSAT_CSM)を用いた．最高/最低気温・降雨量・日

気候計算
現況及び将来気侯データは，全球気候モデル Com

munity Climate System Model version 4 (CCSM4)

射量の日別値を WRF の出力から得て DSSAT の入力
値とし，現況及び将来のコメ収量を算定した．

の出力データセットを基に，メソスケール気象モデ
ル Weather Research and Forecasting model (WRF)

5.

結果version 3.5.1 で力学的ダウンスケーリングを行うこ回帰式（1）及び（2）に数値計算によって得られとで作成した．現況計算には Coupled Model Interna

た気象変数を入力した結果によると，将来計算の期

tional Project phase5 (CMIP5) による現在気候再現

間内 20 年の 10a 当たり収量は現況よりも約 27kg 増

実験に基づいて計算されたデータから 1981～2000

加した．寄与として，式（1）の変数 B の増加が見ら

年の 20 年間を，将来計算には CMIP5 による IPCCれた．また，作況指数は 100 以下となる不作の年がの RCP4.5 シナリオを用いた将来気候予測実験に基20 年間で 7 回から 12 回に増加することが示された．

づいて計算されたデータから 2081～2100 年の 20 年

こちらは式（2）の変数 I の増加の寄与が大きかった．

間を使用した．計算結果から，温暖化による将来の以上のことから，コメ収量は将来の気温上昇や極

気温上昇と極端現象の発生回数の増加を確認した．

端気象の発生頻度の増加を受け，収量の増加と同時に大きく不作となる年が増加するため，不作となる

3.

年への対策が必要であると考えられる．

重回帰分析
1962 年～2004 年の 5～9 月の気温，風速，降雨に関する月別統計値及び 10a 当たりのコメ収量・作況

作物収量モデルによる解析結果についてはポスタ
ー内で示す．

― 257 ―

P191

日本の降雪深と大気循環場の関係とその年々変動
*安孫子悟 1・高橋 洋 1.2・松本 淳 1.2(1:首都大・都市環境，2:JAMSTEC)
1. はじめに

海水温のコンポジット解析を行った．その結果，全地域で多雪の 日本では冬季に多くの雪が降り，特に日本海側は世界的に見て年にはシベリア高気圧やアリューシャン低気圧の強化がみられも有数の豪雪地帯である．日本海側や山岳地帯の異常な大雪や多た．また，北極域の高圧偏差と中緯度域の低圧偏差がみられ，北

雪は雪崩などの自然災害につながることがある．また，普段あま

極振動の負偏差が多雪の関連が示唆された．さらに，日本海側やり雪が降らない太平洋側の地域では大雪によって交通機関大き

西日本の多雪年には中国南部の低温偏差や高圧偏差，日本周辺のな影響を及ぼすことがある．

高圧偏差がみられた．Ueda et al.(2015)で指摘されたフィリピン

近年，日本の冬季の気温や降水量などの年々変動と大気循環場

周辺域での対流活動の変化などを介して，ラニーニャ現象が間接との関係について多くの議論がなされている．前田(2013)では，的ながら日本海側や西日本の多雪に関連していると考えられる．

冬季のエルニーニョ発生時における全国の高温傾向と東日本太 今回は，期間全体を対象に年々変動の解析を行ったが，1980

平洋側と西日本の多雨傾向を示唆した．しかし，日本の降雪深と年代終盤から 1990 年にかけて生じた累積降雪深のジャンプが見

大気循環場との年々変動の関係に注目している論文は少ない．中られるため，年々変動と長期変動が分離できていない可能性があ井(2015)では，日本全国の降雪量の年々変動や分布，ENSO や北る．そこで，対象期間を前半と後半に分けて解析を行い，降雪深

極振動などとの関連について調べ， Niño3.4 SST・AOI(北極振の年々変動の地域区分の違いや多雪をもたらす大気循環場の特動指数)・WPI(西太平洋パターン指数)は最深積雪を基にした指数

徴についてより詳しく考察したい．

との回帰係数が負になることを示した．
しかし，これらの研究では日本海側や北日本を対象領域としており，太平洋側や西日本では解析がされていない．また，これらの研究では降雪の年々変動の特徴が違う地域を区分せず解析しており，地域的な降雪の年々変動の特徴の違いを捉えられていな
い．そこで本研究では，太平洋側や西日本を含む降雪の地域分布に着目し，降雪深と ENSO や北極振動などの大気循環場との関係について研究を行った．

引用文献
Ueda，H．，Kibe，A．，Saitoh，M．and Inoue，T．2015．Snowfall
variations in Japan and its linkage with tropical forcing．
International Journal of Climatology 35(6):991-999．
中井専人 2015．
“多雪指数”を用いた全国の多雪・少雪の年々変動と分布． 天気 62(3):187-199．
前田修平 2013．ENSO と日本の天候 (エルニーニョ・南方振動(ENSO)研究の現在) -- (ENSO の影響)．気象研究ノート 228．
167-179．

2. 使用データと解析手法
 解析には気象庁の気象官署の観測データを用いる．年累積降雪深として 11 月から 3 月までの月別累積降雪深を積算した．対象
期間は，気象官署のデータが使用できる 1961 年～2015 年とした．
累積降雪深には，中井(2015)を参考に指数化を施した．また，多雪年や少雪年の大気循環場を詳細に把握するため，JRA-55 再解析データを使用した．さらに，累積降雪深の年々変動に影響がありそうな大規模な大気循環場との関係を考察するため，Niño3
SST と AOI を使用した．
累積降雪深の年々変動が類似した地点を分類し，それぞれの地
域の降雪の年々変動の特徴を捉えるため，各地点の累積降雪深指数を説明変数にクラスター分析を行った．
3. 解析結果
 クラスター分析の結果，北海道，日本海側，東日本太平洋側，西日本の 4 地域に分けられた(図 1)．例えば，59 豪雪の 1984 年
や平成 18 年豪雪の 2006 年は各地域で高い指数だったほか，38
豪雪の 1963 年は日本海側や西日本が，2014 年は東日本太平洋側

図 1 クラスター分析による地域区分(丸：北海道，三角形：
日本海側，星形：東日本太平洋側，四角形：西日本)が高い指数となるなど，年による地域的な降雪の多寡の分布の特徴が表現できた．
さらに，各地域で多雪だった年の大気循環場の傾向を調べるた
め、地域別に累積降雪深指数が上位 25%以上だった年を多雪年，上位 75%以下だった年を少雪年と定義し，広域的な大気循環場や謝辞
本研究は，科学研究費補助金の支援をうけて実施した．

― 258 ―

P192

NHRCM の都市キャノピースキームに導入した積雪サブモデルの特性	 *大泉 三津夫（気象大学校）、堀 直登(山形地方気象台)、青栁 曉典（気象庁）
１ ． は じ め に 	 	  NHRCM は気象庁短期予報モデル NHM を領域気候研究用に発展させたものであり、陸面モデルとして非都市域では植生キャノピーモデル（MJ-SiB）を、また都市域には都市キャノピーモデル（SPUC）を指定できる。青栁（2015,秋季
大会）は冬季積雪域での都市気候の再現性向上を図って、SPUC に正味放射から統計的に融雪量を予測する積雪サブモデルを導入し（以下、試験モデルと呼ぶ）、2006〜07 年
冬季の札幌での積雪深の再現性を調べた。一方、堀・大泉	 （2016,秋季大会）は SPUC 用の積雪サブモデルとして、積図１．2006～07 年冬季の札幌市中心部に対応する格子点での積

雪表面での熱収支から単層積雪の融雪量を予測する積雪雪深(m)の NHRCM 再現結果．MJ-SiB，改良モデル(Mod)，試験モ

サブモデルを開発し（以後、改良モデル）、オフライン実験で上記の青栁の実験と同じ期間の札幌の積雪の再現性

デル(Exp)の計算結果．	
 Obs は札幌管区気象台での観測値．	
 	
 を調べている。	
 必要がある。試験モデルは改良モデルより積雪深が少なく、

	  今回、上記の堀・大泉による改良モデルを NHRCM の SPUC

堀・大泉のオフライン実験と整合している。	
 に組み込み、2006〜07 年冬季再現実験を行った。この再現

	  図 2 は積雪形成期(1/15～2/14：左列)、及び、融雪期(2/15

実験とは別に、青栁による SPUC 用の試験モデル、及び、～3/18：右列)の時刻別に期間平均した積雪表面での正味

都市域も植生モデル MJ-SiB を使用する NHRCM 再現実験も放射(Rdn)、顕熱フラックス(S.H)、潜熱フラックス（L.H）、行って、３つの積雪サブモデルの再現性の比較を行ったの

表面への伝導熱フラックス(G.H)である。積雪形成期ではで、以下に報告する。	
 (a)の試験モデルのフラックス変化が小さく、(b)の改良モ

２ ． 冬 季 再 現 実 験 	
 デルは両期間を通じてフラックスの日変化が大きい。	
 	  今回の実験の目的は、試験モデルと改良モデルのパフォ
ーマンスを調べ、両者の特性を把握することにある。広い領域で数年に渡る再現実験を実施するのが理想であるが、先ずは予備実験として札幌を含む狭領域で１冬季の再現実験を行うことにした。再現期間は上述したように 2006～07 年冬季で、モデルの空間分解能は 10km である。初期値・境界値には MANAL を利用した。北海道の中心を計算領域の中心にとって 50x50 格子で積分を実施すると、日本海の計算領域が狭くなって十分な水蒸気の供給が行えずに
札幌付近の降雪が少ない結果となった。そこで、降雪を増
やすため日本海領域を広く取り、北海道中央部が計算領域の東端になるようにした。以下、札幌市中心部に対応する
格子点(38,13)での計算結果を示す。	
 

３．結果
	
  図 1 は積雪深の再現結果である。全般に積雪深の大きい	
 図２．札幌市中心部に対応する格子点での正味放射(Rdn),顕熱方から、札幌管区気象台での観測(Obs)、MJ-SiB、改良モ

フラックス（S.H）,潜熱フラックス（L.H）.積雪表面伝導熱フデル(Mod)、試験モデル(Exp)という結果となった。これまラックス（G.H）の日変化．左列は 1/15～2/14 までの積雪形成

で 5km 分解能での計算結果から MJ-SiB による積雪の再現

期の時別平均,右列は 2/15～3/18 までの融雪期.上段から(a)試

結果は良好という結果が得られており、今回の再現実験で

験モデル,(b)改良モデル,(c)MJ-SiB の計算結果．	
 の 2 月 1 日以後の過小積雪は降雪量の不足が原因と考えら

謝辞：本研究の一部は、文科省気候変動リスク情報創生プ

れ、計算領域の再設定や解像度を 5km に上げて再計算する	 ログラム・テーマ C の支援により実施された。	
 ― 259 ―

P193

日本における降水同位体比の年加重平均値の推定*一柳錦平（熊本大院先端科学）・田上雅浩（東大院工学系）
1. はじめに

その結果，緯度効果は太平洋側で 0.28‰／°，

 日本水文科学会の同位体マッピングワーキ

日本海側で 0.45‰／°である．高度効果は太平

ンググループ（Isotope Mapping Working Group:

洋側で-0.003‰／mm，日本海側で-0.047‰／mm

IMWG）は、2013 年に日本全国を対象として降である．また，降水量との相関は両者とも低く，水の安定同位体比の集中観測を行った．本発表

降水量効果は認められない．気温効果は太平洋

では，熊本大学で同位体分析した 56 地点の結側では 0.26‰／℃，日本海側では 0.46‰／℃で果より，降水量で加重平均した年平均値の分布ある．このように，太平洋側と日本海側では顕と，さまざまな同位体効果，さらには位置情報

著な違いが認められた．

のみからの推定式について報告する．
2. 研究地域，研究方法
 降水の安定同位体比の観測は、日本全域 56地点において，2013 年を通して行った．降水のδ18O および δD は，熊本大学の同位体質量分析装置（Delta-V）により分析した．測定誤差は δDで±0.5 ‰，δ18O で± 0.05 ‰，d-excess で±0.52‰
である．降水量は採水量から求め，気温は最も近い気象観測所のデータを利用した．
3.

年平均 δ18O の分布と同位体効果
図 1 に 56 地点の降水 δ18O 年平均値の分布と，緯度効果を示す．降水 δ18O の年平均値の分布は，
北海道の-10‰以下から，九州の-4‰以上まで緯度効果が明らかに現れている．

図 2：降水 δ18O 年平均値と(a) 緯度，(b) 標高，(c)
年降水量，(d) 年平均気温との関係．太平洋側（○），
日本海側（●）に分けて計算した．

 そこで，日本全域，太平洋側，日本海側に分けて，降水 δ18O 年平均値の推定式を作成した．
気温は緯度と標高に依存しており，降水量は相関がないため，説明変数は緯度（LAT）と標高（ALT）のみとした．以下に結果を示す．
日本全域：Y=-0.348*(LAT)-0.00307*(ALT)+4.29
太平洋側：Y=-0.279*(LAT)-0.00306*(ALT)+1.95
図 1：降水 δ18O 年平均値の分布と緯度効果．記号の違いは気象庁の予報区分の地域を示す．

 次に，太平洋側と日本海側に分けて平均した
降水 δ18O と緯度，標高，年降水量，年平均気温との関係を図 2 に示す．

日本海側：Y=-0.416*(LAT)-0.00288*(ALT)+6.55
本結果は日本初の降水同位体の推定式であり，今後は他の観測による 2013 年のデータを増やして，推定式の精度をさらに高めていく必要がある(Ichiyanagi and Tanoue, 2016)．

― 260 ―

P194
日別降水発現に対するマルコフ連鎖モデルのパラメータの推定とその空間分布の特徴
―関東地方東部を事例としてー
遠藤 伸彦・西森 基貴 （農研機構・農環研）
１．はじめに
気候変動にともなう自然や社会に対する影響とそれへの適応策を立案する際の基盤情報として，全球気候モデルによる将来予測に基づく高時空間分解能の気候統計値が必要とされる．全球気候モデルによる予測を地域スケールに落とし込む手法として，計算コストが相対的に小さい統計学的ダウンスケーリング手法がある．
日別の降水発現に対してマルコフ連鎖モデルが適用できることを利用して 1980 年代に地点レベルの気象情報を生成する Richardson 型ウェザー・ジェネレーター（WG）が登場し，1990
年代後半から多地点対応の WG が開発されてきている．だが Richardson 型 WG の多地点への拡張に際し，各観測地点において得られたマル
コフ連鎖モデルのパラメータの空間的なスムー
スさ，つまりパラメータの内挿可能性についての検討は丁寧になされていないように思われる．
関東平野東部という比較的広く平坦であり，かつ多数の雨量計が運用されている地域を対象として，マルコフ連鎖モデルのパラメータを推定し，その空間的な分布の特徴について検討を行った．
２．1 階マルコフ連鎖モデルとデータ
1 階・2 状態のマルコフ連鎖モデルは日スケー
ルでの降水発現の確率モデルとして利用できるとされている．このモデルでは，ある日の状態
は前日の状態にのみ依存する．ある日と前日の間での降水・無降水の遷移確率は，無降水を’0’，
降水ありを’1’と表し，分割表の形で推定することができる．その遷移確率は Pxy (x,y はそれぞれ前日と当日を表し，無降水’d’・降水あり’w’)
で表現される．また気候学的な降水の確率πw
は Pdw と Pww から求められる．また，気候学的な無降水の確率πd も同様に得られる．また，気候学的な降水・無降水連続日数も遷移確率から情報を得られる．
使用したデータは，主に茨城県・栃木県・埼玉県東部・千葉県北部に位置する気象官署（5地点）
・アメダス（54 地点）
・国交省（74 地点）・
農環研・筑波大（2 地点）の 132 地点の日降水量データであり，期間は 1986 年から 2011 年の26 年間である．なお，降水の有無のしきい値として 1 mm/day を採用した．
３．結果推定した遷移確率の空間分布は，無降水の連続する確率 Pdd は相対的に地域差が小さいが，降水の連続する確率 Pww は栃木県・茨城県北部
で相対的に高く，特に栃木県北部の山岳地帯で確率が特に高い．Pww が山岳地帯で高いことは，
気候学的な降水確率πw が大きいこと，また降水継続期間が相対的に長いことと対応している．
小領域でのパラメータのスムースさを検討するために館野および宇都宮から 25km 以内の距離にある観測所のパラメータの分布を検討した．
無降水から降水ありへの遷移確率 Pdw は，館野において相対的に小さいが地点間のばらつきが大きい．一方で，降水ありから無降水への遷移
確率は宇都宮において相対的に小さいが地点間のばらつきが大きい．両地点での遷移確率の中央値とばらつきの違いは，降水をもたらすシス
テムの違い，ならびにその降水継続期間の違いを反映していると考えられる．
※本研究は文部科学省 6,&$7 の支援を受けて実施した．

― 261 ―



図 館野と宇都宮のそれぞれ NP 以内の地点における 3GZ の分布．

P195

EOF 解析から見た冬季の北陸地域の気象状況の時間変化
荒井 建伍 1)   安永 数明 2)1)富山大院理工   2)富山大学理工学研究部／海洋研究開発機構

１．研究概要
 日本海側では冬季に季節風による多量の降雪が見られる。降雪のパターンには内陸部で相対的に多く降る山雪型と、沿岸の平野で相対的に多く降る里雪型が知られている。
 2016 年の春季大会では、レーダーアメダス解析雨量に対して主成分解析を行った結果について示した（P103）。そこでは山雪型と里雪型に対応する、沿岸部と内陸部のコントラストが大きいパターンを、第 1モードとして抽出した（図 1）。本研究では、この第 1モードが卓越している時間帯の気象要素やその時間変化を調べ、冬季北陸地域の特徴的な気象パターンを明らかにすることを目的とする。

間を通して変化が小さかった（図略）。
地上の風速は、負の極値の事例のほうがやや大きく、
強い季節風が降水分布を山側に寄せるという従来の仮説と矛盾はない。一方で、負の極値の事例でみられた北からの相対的に乾燥した空気は、対流の発達には不利であることから、降水形成には地形による強制上昇
等の外力が必要である。強風と相対湿度のどちらが本質的に重要かに関して、今後解析を進めていく。


２．解析データ・手法
 本研究では時間解像度 1 時間、空間解像度 1km2 のレーダーアメダス解析雨量データを用いた。解析範囲
は富山県を中心とした日本海沿岸域で解析期間は2007 年～2013 年の冬期（12～2 月）である。ただし計算時間短縮のため、空間解像度を 4km2 に落として
図 1：本解析によって求められた第 1 モード
解析を行った。解析領域の毎時の平均値を引いた時系
1616
列データに対して、主成分解析を行い、同定された第１主成分（図１）の卓越時間に関して、下記の様なコ 12
12
ンポジット解析を行った。
まず第 1 主成分の係数の時系列の、前後 2 時間の移88
動平均値を計算し、正の極値の時間と負の極値の時間
44を、それぞれ極値の値順に抜き出す。この抽出方法では、低気圧の通過に対応しているものを含むが、これ0
0
は冬季の北陸地域の特徴的な降水である寒気の吹き
0 4 8 12 16 20 24
0 4 8 12 16 20 24
出しによる降水とは異なる。そのため、上記の抜き出 100
100
した中から、相対的に 24 時間の変化が小さい事例を、 90
90
更に主観的に絞り込んだ。最終的に抽出された 3 事例
8080において、極大・極小における、前後 12 時間の気象70
70
要素を調べた。なお気象要素のデータは、気象庁の観6060測データを使用した。
50

３．結果・考察 係数が正の極値となる 3 事例において、輪島の気象データに注目すると、24 時間の気圧の変化は小さく、気温は平年よりやや低く時間変化が小さいことが分かった（図略）。風向は南から西が多く（図 2 左上）、相
対湿度は 80％前後であった（図 2 左下）。それに対して係数が負の極値となる 3 事例では、気圧は 24 時間
を通して緩やかに上昇傾向であり、風向は西から北が多かった（図 2 右上）。湿度は正の極値の 3 事例よりも低かった。
（図 2 右下）。気温はおおむね一定で、24 時

40

50
0

4

8 12 16 20 24

40

0

4

8 12 16 20 24

図 2：第１モードが卓越する場合の、輪島の風向・湿度
データの時系列。上段左：正の極値の場合の風向きの変化、上段右：負の極値の場合の風向きの変化。いずれも風向は 16 方位で、0 と 16 が北風、4 が東風、8 が
南風、12 が西風を表す。下段左：正の極値の場合の相対湿度の変化、下段右：負の極値の場合の相対湿度の変化。図中の太線は、コンポジットの中心を示す。

― 262 ―

P196

箱根仙石原で発生する霧の観測研究浅野裕樹（筑波大学大学院）、日下博幸（筑波大学計算科学研究センター）
1. はじめに霧とは、雲のうち雲底が地表面のごく近くにあり、地表面の水平視程が 1km 未満の場合のことをいう。霧は放射霧や混合霧など発生原因によっていくつかの種類に分類される（沢井,1982）。
廣田（2014）は、箱根において監視カメラを利用して空間的・時間的に密な霧観測を約 1 年間行い、数 km しか離れていない地点においても霧の発生しやすい条件が異なることを指摘した。しかし、箱根の霧の特性をより理解するためには、さらなる霧観測データの蓄積と解析が必要である。
次に、仙石原のような盆地で発生する霧は一般的に放射霧であることが多く、廣田（2014）も仙石原での霧が発生時の気象
条件や時間帯から放射霧である可能性が高いと主張している。
しかし、盆地霧は川沿いで発生した混合霧が発達してできることもあり（小気候団体研究会, 1994）、仙石原から南に数 km 離れたところにある芦ノ湖が仙石原での霧発生に関係していることも考えられる。しかしながら、仙石原での霧発生要因について詳細な調査は行われていない。
以上より、本研究では長期間の定点観測および夜間集中観測を行い箱根仙石原における霧の発生要因を明らかにすることを目的とする。

2. 観測方法および使用データ

霧、気温、相対湿度、風向および風速を盆地内の計 12 地点（観測した内容は地点によって異なる）で長期間観測した。霧
観測では、独自に設置したインターバルカメラやインターネッ
トに公開されているライブカメラ映像を用いた。そして、気温、相対湿度の観測では温湿度計、風向および風向の観測では三杯
式風向風速計を用いた。
集中観測は仙石原（盆地底）、元箱根（湖畔）の 2 地点で行った。仙石原では接地層鉛直観測（係留気球：温湿度、パイロ
ットバルーン：風向風速）と地上観測（温湿度計：温湿度、三杯式風速計：風向風速、4 成分放射計：短波放射および長波放射）を行い、芦ノ湖畔では地上観測（温湿度計：温湿度、三杯
式風速計：風向風速）を行った。また、サーモカメラを用いて
芦ノ湖～仙石原周辺の地表面温度を測定した。
さらに、本研究では箱根周辺の気象場を把握するために、地
上天気図、気象庁メソ客観解析値、AMeDAS 地上観測値を使用した。

ため、霧発生要因が他にもあると考えられる。そして、他の霧発生要因については集中観測の結果から考察する。
11 月 3～5 日（4 日：霧非発生、5 日：霧発生）の夜間に集中観測を行った。3-4 日および 4-5 日は②の場合の霧発生要因を満たしていたが、5 日朝のみ霧が発生した。そのため、3-4
日と 4-5 日の観測結果を比較することで②の場合の霧発生要因について考察する。
3-4 日と 4-5 日の観測結果で異なった点として、まず冷気湖の厚さが挙げられる。パイロットバルーン観測によって、境界層内の風向風速を観測した結果、弱風域が 3 日 23 時は約 200ｍ、4 日 23 時は約 400ｍであり、4-5 日の方が冷気湖は発達していると考えられる。
次に、夜間の水蒸気移流の有無が相違点として挙げられる。
盆地の北西斜面で観測した気温と相対湿度から夜間の水蒸気量を計算した結果、水蒸気量が 3-4 日は減少していたが、4-5
日は増加しており、4-5 日は水蒸気移流があったと考えられる。
そして、静穏な夜間であったことを考慮すると水蒸気は芦ノ湖から移流したと考えられる。さらに、霧発生時には霧が芦ノ湖
から仙石原にかけて流れていく様子をカメラで撮影できたので、仙石原での霧発生に芦ノ湖からの南風が関係していたと考えられる。
夜間集中観測によって、芦ノ湖からの水蒸気移流と冷気湖の深さが②の場合の霧発生要因であることが示唆された。

4. まとめ長期観測および夜間集中観測によって箱根仙石原の霧発生
要因について調査した。
長期観測により、霧発生要因は直前に降水が①有る場合と②無い場合で異なることが示唆された。また、②の場合は一般的な放射霧の発生要因である高い相対湿度や夜間静穏の他にも発生要因があると考えられる。そして、夜間集中観測によって、②の場合の他の霧発生要因として、芦ノ湖からの水蒸気移流と冷気湖の深さが示唆された。
当日の発表では、観測結果および WRF (Weather Forecast
and Research model) を用いた数値シミュレーションの結果について紹介する予定である。

3. 結果

10 月上旬からの長期観測によって、仙石原で明け方に霧が発生した事例を 10 事例（10 月 19,22 日、11 月 1,3,5,6,7,16,18,21日）観測した。そして、観測の結果から、10 事例を①48 時間
以内に降水があった場合と②48 時間以内に降水がなかった場
合に分類した。
①の場合の霧発生要因は、高い相対湿度、静穏夜間、降水、であると考えられ、②の場合の霧発生要因は、高い相対湿度、
静穏夜間、逆転層の発達、であると考えられる。このように、直前の降水の有無によって霧発生要因が異なることが長期観測によって示唆された。
また、②の場合では先に述べた 3 つの要因を満たしていても霧が発生しない事例が 2 事例（10 月 21 日、11 月 4 日）ある

図 1：集中観測で得られた盆地底（仙石原）での気温、相対湿度および風向をそれぞれ示す。破線で囲まれた時間帯に霧が発生した。
霧無（3-4 日）と霧有（4-5 日）では夜間の気温や相対湿度に大きな違いは見られないが、霧有（4-5 日）では夜間に南風が卓越していた。

― 263 ―

P197

JRA-55CHS を境界条件に用いた NHM による大気応答その 3
梅雨期の日本域における対流活動の変化
村崎万代 、釜堀弘隆、行本誠史、小林ちあき（気象研究所）＊

はじめに

近年、日本周辺域における低気圧及び前線活動は周辺の海面水温(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。本研究では黒潮をある程度表現できる高解像度SST(MGDSST：分解能約0.25°)を使って作成した
全球客観解析プロダクト(JRA-55CHS)を境界条件として使用し、さらに高分解能なNHMをネスティン
グすることにより、海流による日本域の対流活動への影響を調査することを目的とする。前回の報告では、６月東シナ海周辺域について気温、降水量、雲量、鉛直流の変化を示した。今回は解析を７月まで進め、梅雨前線の北上による日本域の対流活動変化の境界値依存性について調査した。

(a)
B
A

(b)

実験の設定

実験期間：2004～2010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）
モデル：JMA-NHM水平分解能5km
CNTL-run (コ ン ト ロ ー ル ラ ン )：側面、下部境界
条件はJRA-55C（COBE-SST版）を使用。
HS-run ( 高 分 解 能 SST ラ ン ) ：側面、下部境界条
件はJRA-55CHSを使用。

結果

図1はHS-runによる2004年からの７年間の6月と7月の1時間降水量5mm以上の頻度を示している。
6月に日本の南海上にピークを持つ降水頻度分布が(図1a)、７月になると本州上に北上しているのがわかる（図1b）。図1aのABに沿った降水頻度の２つの実験で比較すると、6月では28N-30Nにかけてピークの位置が北上していることがわかる（図２a）。
こ れ は 黒 潮 を 表 現 で き る HS-run に お い て 暖 か い
SSTが北上したためだと考えられる。7月になると梅雨降水帯は北上し（図1b）、28N-30N２つの実験による差異は小さくなるが、降水帯がかかる32N-34Nの陸上における差異は残り、その変化は最大で約20%程度になる。このことは、陸上の降水の再現性
が周辺のSST分布の表現に依存していること示唆している。今後、地表風の風向依存性や、雲とSST分
布の関連性などについて解析を進めていく予定である。

図１ HS-run の時間降水量 5mm/h 以上の頻度。
（期間：2004-2010）コンターは SST。(a)6 月、(b)7月-----------------------------------------------------------

CNTL-run

図２ （右図）130E28N-34N(図 1a における直線AB) に お け る 時 間 降 水 量 5mm/h 以 上 の 頻 度 のHS-run と CNTL-run の比較.
(a)6 月、(b)7 月― 264 ―

HS-run(a)

CNTL-runA

B

HS-run

A

(b)

B

大

会

第

2

日

A201

海氷全面消滅（Blue Arctic Ocean 実験）に対する冬期大気循環応答*中村 哲１、山崎孝治１、本田明治２、浮田甚郎２
１．北大地環、２．新潟大
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à>ls ðLçíÜÜèßÁiãà8l}«®ð
LçíÛi25Fð"±ÎÓÚÄíÜ ÆíÂ/lÛà%itnwAál:ÞQ\pàUFðLçíÛRB-|[yĉStratosphericsudden warming, SSWĊ]ßzÎîíêÅÞ'ßêì§à%iU#ðèÕëÑÉ¤¦ÎîÙÙÃíĉNakamura et al,, 2016, GRLĊÂZÛÁtnÀ
% i U # à ·  á º  M Û Ã ì ĉ Petoukhov andSemenov, 2010, JGRĊċ@fzÎîÕtn!Eß?Ñí8lOÛát»Èëà}ÿăûôøàmG
!Eà´ÄßêìÁRB-OÇêâÔîßË?
s-Ûà%iU#á/lÛàOÜá¯ßÞíÜÄÅèÃíĉSun et al., 2015, JCĊÂdÛá%itnÉ/là+ÛwAÏÕöĈøÜÁtnÉÑäÚÑíiÞöĈøÜß
ÇÌí8lOà6$ðkªÑíÂtnÖÌð6$ÎÓíàÛy_$àcfzÜà?OÉÃíïÌÛ
áÞÄÉċtnwAI'Äà´Äß?Ñí8lOð¥äíÍÜÛÁÔà~ĀĆùøàðvçíÍÜÉÛÃíÂĎČĂ ü ą Ü= ¾ Z oĂüą¿IðµRB-ĉ60kmĊåÛJÏÕ AFESĉIđT79L56ĊðÄÁSST ð 1979-1983
àĐHG1Átnð 1 ßÑ4eð¡<ÏÕďúòĀà=¾à 150 H!ðØÕÂCNTL á/lÛà7nbÁAICE áAnbð Ñítn!EðÆíàß?ÏÁIm50 á%itßtnÉ9/ÏÞÄÜÄÅiÞeðÆíÂďČ h=ÞtnwAß?Ñí8lOá%i2Û
¿l.DÁI2Ûl.DàÄïéí§à%iU#þúĈćÜÞìÁ`­àhÜY'表１．各実験に用いた海氷の境界条件
CNTL
1979-1983 平均値
AICE
2005-2009 平均値
Im50
CNTL と同じ、但し 65°以北海氷なし

Ñíĉ,ča CĊÂ%itnu{]à8lOèåÕ§à%iU#þúĈćÜÞíÉÔàUFáĎÛÁÈÙßmGj²É¨³ßT8ÏÚÄíĉ,ča &ĊÂÝ×ëàöĈøÛè§à%iU#þúĈćß ¸ÏÚI2Áßg÷āĄñÈëi
g2Û0 ­ß>DÉëîÕĉ,ÞÏĊÂZÛÁRB--?s-'ð¥äÚæíÜÁ ÙàöĈøÛW¶ÞĀĆùøÉ ÞíÉïÈØÕÂ
=ÞöĈøÛá^ßÈÌÚµRB-ài
xK$÷õýąÉZVÏ?s-à§à%iU#ß?OÑíg½DÜ'ÏÚÄíàß?Ïĉ,č
b CĊÁu{àöĈøÛá 11 aÈë 3 aåÛ?s-ÜRB-àg½Dá¯ÛÃìÁ'·á;ßÏÚÄíĉ,čb &ĊÂÍàêÅÞD
áÁ=ÞöĈøÛá%it8qß¹Ñís}ÿăûôøDß?Ñí8lp#OßêìµRB-ÛàpXčj²ÉL$Îîíàß?
ÏÁu{öĈøÛás}ÿăûôøDà!EÉ%itßT8ÑíÛµRB-àpXčj
²ßN¼ðÆÞÄß©*ÑíÉïÈØÕÂ
dßÙÄÚàêì¢Þhá GRL £ßSĉ2016 H 7 a/ĊÛÃíÂ

図１．a, CNTL 実験に対する（左）AICE 実験および（右）Im50 実験の 150 年平均、冬季（12-2 月）平均
300hPa 高度場偏差。実（破）線は正（負）偏差、陰影はｔ検定による統計的有意水準 95%を示す。等値線
は 0 値を除去し、等値線間隔を各パネルの左下隅に示す。b, a と同じ、但し北緯 60°東西平均東西風偏差の時間高度断面。

― 267 ―

A202

㻝㻠㼗㼙 メッシュ 㻺㻵㻯㻭㻹 気候実験データを用いた温帯低気圧の将来変化解析㻌
小玉知央（JAMSTEC）・Bjorn Stevens・Thorsten Mauritsen（MPI-M）＊

清木達也（JAMSTEC）・佐藤正樹（東大／JAMSTEC）

１．はじめに 温帯低気圧は中緯度における日々の天候を大きく支配している。しばしば洪水や暴風といった災害をもたらし、将来変化についても多くの研究が行われている。しかし、これまでの高解像度モデル研究では、特に降水変化
について水平解像度が不足している可能性が指摘されている[1,2]。
 最近、14km メッシュの全球非静力学大気モ
デル NICAM[3]を用いた 30 年分の現在・将来気候実験が終了した[4,5]。本発表ではこの実験データを用いて、特に降水に着目して温帯低気圧の将来変化を解析した結果を報告する。

２．解析手法 [6]で行った方法を修正し、6 時間毎の総観規模成分[7]の海面更正気圧（MSLP）と風ベク
トルを用いて温帯低気圧を自動追尾した。温帯低気圧の中心を基準とする単純平均を取る
ことで合成図を作成した。

３．結果
 はじめにストームトラックの地理分布の再現性を確認した（図省略）。JRA-55 再解析[8]に比べて北太平洋において北偏バイアスがあるものの、大ざっぱな分布や温帯低気圧の数は再現されていた。温暖化変化を解析した結果、極向きシフト（特に南半球）および温帯
低気圧の数の減少を確認した（図省略）。

図１：生涯最大の下層風速（左）および中心から 500 km 以内の領域平均降水量（右）の頻度分布。シェードは現在気候（スケール 10 分の１）、折れ線は変化。

図１は温帯低気圧周辺における生涯最大の風速および降水量の頻度分布である。強い降水を伴う温帯低気圧の数は増加する一方、強風を伴う温帯低気圧の増加は明瞭ではない。
中心気圧の変化も小さい（図省略）。以上の傾向は過去の研究とよく一致している。
 図２は温帯低気圧の構造変化である。降水は進行方向のやや極側で増加する。この降水増加はエネルギーバランスで決まる全球平均
降水量の増加より大きく、クラウジウス・ク
ラペイロンの関係（～7%/K）に近い。当日の発表では強い温帯低気圧のみを取り出し、南
北半球それぞれの温帯低気圧の降水変化に注目して解析した結果を示す予定である。
謝辞
 計算は理化学研究所の「京」（課題番号： hp120279,
hp130010, hp140219）を利用した。本研究は文部科学省の気候変動リスク情報創生プログラムおよびフラグシッ
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」の支援を受けて行った。また、JAMSTEC の松野スカラーシップの支援を受けて MPI-M と共同研究を行った。

参考文献
[1] Bengtsson et al. (2009), J. Climate.
[2] Champion et al (2011), Tellus.
[3] Satoh et al. (2014), Prog. Earth and Planet. Sci.
[4] Kodama et al. (2015), J. Meteor. Soc. Japan.
[5] Satoh et al. (2015), J. Meteor. Soc. Japan.
[6] Kodama et al. (2014), Geophys. Res. Lett.
[7] Hoskins and Hodges (2002), J. Atmos. Sci.
[8] Kobayashi et al. (2015), J. Meteor. Soc. Japan.

図２：温帯低気圧中心に対する 06/3（等値線）
および降水量（シェード）の合成図。（左）現在気候、（右）将来変化。中心における方位角を基準に半径 NP 以内を図示した。

― 268 ―

A203

将来温暖化時
将来温暖化時の温暖化時の確率台風強度
確率台風強度マップ
台風強度マップの作成（
マップの作成（２の作成（２）＊－強い台風の出現頻度の変化－
杉正人（気象研究所）
・村上裕之（GFDL）
・吉田康平（気象研究所）ころ）でモデルの台風強度が観測の強度と一致す

はじめに
気候変動リスク情報創生プログラム（文科省
H24－H28）のテーマ C「気候変動リスク情報の基るように補正を行う。
強い台風の頻度の将来変化

盤技術開発」では、高解像度の全球大気モデルによる予測実験結果を用いて、将来温暖化時の確率
台風強度マップを作成する研究を進めている。重
要な課題の一つは、モデルの数値実験の現在と将来それぞれ 25 年のデータから、どのようにして出現頻度の低い強い台風の出現確率の変化を精度よく推定するか、ということである。

本研究では、21 世紀気候変動予測革新プログラム（文科省 H19－H23）で実施された、解像度 20kmと 60km の MRI-AGCM のアンサンブル実験結果（現在 11 メンバー、将来 29 メンバー）に、台風強度のバイアス補正を行うことにより、台風強度カテ
ゴリーごとの台風の現在と将来の出現頻度（5˚x5˚のグリッドボックスに滞在する日数）の空間分布、

台風強度のバイアス補正

およびその将来変化を求めた。その結果、台風全本研究では、上記の課題に対して、多数のアン体(Category 0 以上、最大風速 ≥ 17 m/s）では、中部太サンブル実験の結果を用いることにより、強い台

平洋など一部の地域を除くほとんどの地域で、台風の出現確率の計算精度を高めること試みてい風の出現頻度が減少するが、強い台風(Category 3

る。その場合、ほとんどのモデルでは台風の強度以上、最大風速 ≥ 50 m/s） の出現頻度は、図 1 のようは現実の台風よりかなり弱いので、台風の強度にに、多くの地域で将来増加することが示された。

ついてバイアス補正を行うことが必要になる。本

ただし、北西太平洋の南西部（フィリピン周辺）、研究では、台風強度（最大風速）の累積分布関数

北東太平洋、メキシコ湾、カリブ海、オーストラ（CDF）によるバイアス補正法（杉・村上、2012

リア周辺など、将来強い台風の数が減少すると予

秋 D369）を用いる。この方法では、累積分布関

測されている地域もあるため、全球あるいは特定数の確率値が同じところ（例えば、上位 20％のとの海域全体の頻度の変化は小さくなる。

図 1 強い台風 (Category 3 以上、最大風速 ≥ 50 m/s） の出現頻度（5˚x5˚ のグリッドボックスの 10 年
あたりの台風滞在日数: TC days ）の変化。

― 269 ―

A204

中高緯度の温暖化が熱帯の降雨分布に与える影響
吉森正和（北海道大学 大学院地球環境科学研究院・北極域研究センター）
濱野勇臣（北海道大学 大学院環境科学院）
阿部彩子（東京大学 大気海洋研究所）
1 はじめに全球気候モデルを用いたシミュレーションでは，
大気中の CO2 濃度の増加など，空間的に比較的一様な放射強制力を加えた場合に，地上気温の変化が極域で大きく現れることがよく知られている[1,2,3]．近年の地球温暖化においても，観測や再解
析データから，北極域で気温上昇が顕著に大きくなっていることが確認されている．
他方で，古気候データや古気候シミュレーション，
理想化数値実験では，北半球と南半球の温度差が熱帯の降雨分布に変化を与えることが強く示唆されている[4,5]．したがって，将来の地球規模の温暖化においても，南極域よりも大きな北極域の温暖化が，熱帯の降雨分布に影響を与える可能性が考えられる．先行研究では，温暖化実験結果から診断的にその可能性が支持されたものの，数値実験によって明確に遠隔影響の効果が示されていない[6]．
2 目的本研究では，地球温暖化における熱帯降雨分布変化の要因が多数考えられる中で，中高緯度の大きな
温暖化が熱帯の降雨分布にどの程度影響を与えるのかを明らかにし，その支配的なプロセスを特定することを目標にする．
3 数値モデルと実験設定
本研究では，気候モデル MIROC4m の大気大循環モデル部分に海洋混合層モデルを結合したものを使用する．まず，産業革命前実験（コントロール
実験），CO2 濃度を産業革命以前の 2 倍，4 倍にした平衡実験を行った（2xCO2 実験，4xCO2 実験）．
次に，遠隔影響のみを切り離すために，北半球中高
緯度の温暖化を抑制・増幅した感度実験を行った．
具体的には，北緯 40 度以北の中高緯度のみ海氷分
布や海面水温を外部強制として与えた．
実施した多数の感度実験の中から，ここではいくつかに絞って紹介する：2xCO2 実験において，北半球のみコント
ロール実験の海氷分布を与える（Ice1x）実験，中高緯度のみコントロール実験の海氷および海面水温を与える（SSTIce1x）実験，北半球のみ 4xCO2
実験の海氷分布を与える（Ice4x）実験，中高緯度のみ 4xCO2 実験の海氷および海面水温を与える（SSTIce4x）実験の結果を示す．
4 結果
図 1 は，
それぞれの実験におけるコントロール実
験からの地上気温変化（冬：12-2 月）を表す．2xCO2
実験では，冬に中高緯度（40-90ºN）の地上気温は
約 7℃上昇し，熱帯（20ºS-20ºN）の降雨分布は太平洋で主に変化が見られた．
東西平均すると北半球
側は南半球側より平均 0.5 mm/day 多く増加し，降雨量が最大となる緯度は北へ約 1 度移動した．図 1
から，Ice1x 実験では北極温暖化増幅が抑制されていることがわかる．図 2 は，Ice1x 実験における降雨分布の変化を示す．北極温暖化増幅によって，― 270 ―

図 1 東西平均したコントロール実験からの地上気温変化（12-2 月平均）．

．北
図 2 Ice1x 実験と 2xCO2 実験の降水量の差（mm/day）
極温暖化増幅が熱帯の降雨分布に与える遠隔影響を示す（12-2 月平均）
．破線は負の値（減少）．右図は東西平均．

熱帯の北半球側で降雨量が増え，南半球側で減少していることがわかる．4 つの感度実験結果をまとめると，2xCO2 実験を基準に，北半球中高緯度は冬に平均約-5℃から+7℃変化し（図 1），東西平均した
熱帯の降雨量は北半球側と南半球側の差でコント
ロール実験と 2xCO2 実験の約-160%から+160%の変化が見られ，降雨量の最大緯度は-1.5 度から+2.5
度北へ移動した．また，これらの降雨変化は，大気中の水蒸気量の変化ではなく，ほとんどがハドレー
循環の変化によって説明されることが解析によって示された．
5 参考文献[1] Yoshimori, M. et al. (2014a), Clim. Dyn., 43,1613-1630. [2]Yoshimori, M. et al. (2014b), J. Climate, 27, 6358–6375. [3] Laîné,A. et al. (2016), J. Climate, 29, 3297-3316. [4] Yoshimori, M.

and A.J. Broccoli (2008), J. Climate, 21, 4399-4423. [5]Yoshimori, M. and A. J. Broccoli (2009) Geophys. Res. Lett.,
48, L20703, doi:10.1029/2009GL040488. [6] Frierson,
D.M.W. and Y.T. Hwang (2012), J. Climate, 25, 720-733.

A205

全球 d4PDF における比較 SPI を用いた将来の降水量の評価∗

長谷川 聡・Maksym Gusyev ・岩見 洋一

土木研究所 (PWRI) 水災害・リスクマネジメント国際センター (ICHARM)

1 はじめに

3

結果と考察

SPI (Standardized Precipitation Index) は，水文条件や図は 12 ヶ月降水量を用いた過去実験 6000 年分から得農業活動や社会経済活動を考慮しない気象条件のみによた CDF を元に計算した 4◦ C 上昇実験の個々の比較 SPIる渇水 (気象学的渇水) や洪水の指標の一つである．通常の中央値の 90 アンサンブル平均を示す．4◦ C 上昇実験

は連続する 20-30 年以上の長期間の観測データからガンの降水量の中央値が過去実験と変わらなければ 0 付近，

マ分布関数のパラメータを決定して，その CDF (累積分

過去実験の年々変動の幅の上下に達すると ±1.0 という布関数) から標準化正規分布の CDF に変換した際の Z
値が SPI の値となる．

形に標準化されている．この強度や分布は，創生プロ

グラムや環境省実験の MRI-AGCM3.2S および 3.2H の気候変動実験などの同一地点の異なる気候状態 (例:RCP8.5 シナリオ実験の解析結果と似ているが，アンサ

現在気候実験 vs 将来気候実験，観測 vs 現在気候実験)

ンブル数の増加に伴ってより滑らかな分布が得られた．

の比較を可能とした比較 SPI (comparative SPI; cSPI) を発表の際には，6 種類の SST 空間パターンによる違いに提案し，MRI-AGCM3.2S および 3.2H の創生プログラ

ついても紹介する予定である．また d4PDF の非温暖化

ムや環境省実験を用いて，幾つかの河川流域 (MOD-

実験データを入手次第，人間活動の影響が無かった場合

SIM2015; 日本気象学会 2015 年度秋季大会 P197)，アの 1951–2010 年も同様に評価したい．

ジア全域 (日本気象学会 2016 年度春季大会 A303) や全図の濃灰色は，過去実験の個々の比較 SPI の中央値の球 (ICWRER2016) における降水量変化による気象学的100 アンサンブル平均の絶対値が 1 を超えたために，ガ

渇水・洪水の動向を調べた．本研究では，アンサンブ

ンマ関数への適応が不十分とみなしてマスクした地点をル数が非常に多い d4PDF (database for Policy Decision示す．このような地点はパラメータを求める際のサンプ

making for Future climate change) を用いて，単一の気候

ル数の増加に伴って大きく減少したが，期待に反してサモデル内の自然変動の幅をより正確に捉えた形で将来のハラやアラビア半島の一部等に残った．これらは乾燥地

降水量変化を調べることを目的とする．

域であることから，無降水の取扱いがまだ不十分なことも原因として考えられる．他の分布関数を用いることも

2 データと解析手法
MRI-AGCM3.2H を 用 い た d4PDF 全 球 版 の う ち ，

視野に入れながら，計算手法の改善にも努めたい．

1951–2010 年の 60 年間の過去実験 100 メンバーを参照
データセット，産業革命から全球平均気温で 4◦ C 上昇を想定した 60 年間の 4◦ C 上昇実験 90 メンバー (6 種類の SST 将来変化空間パターンを使用) を対象データセッ
トとした．SPI の計算における標準化の効果で原理的に降水量のバイアスを除いた形で評価できるため，降水量のバイアス補正なしで比較 SPI を計算した．

100 メンバーもある参照データセットからガンマ分布のパラメータを決定する手法として，本研究ではより多

−3

−2

−1

0

1

2

3

図: d4PDF 全球版の過去気候実験 60 年間 100 メンバー (計くのサンプル数を一度に用いて稀な極端降水を加味した6000 年分) から求めたガンマ分布関数を基準とした 4◦ C 上昇

CDF を得るために全メンバーをまとめて 6000 年分でガ実験 (60 年間 90 メンバー) における 12 ヶ月スケールの比較

ンマ分布関数のパラメータを各地点で決定した．このパ

SPI の中央値のアンサンブル平均．

ラメータから得られた CDF を用いて，過去実験・4◦ C 上■謝辞

昇実験の各ランの結果について比較 SPI を計算した．

生プログラム」の支援により実施された．各種データの本研究は，文部科学省「気候変動リスク情報創提供に感謝します．

― 271 ―

A206
Assessment of future changes in climate over Southeast Asia using NHRCM*Faye T. Cruz (Manila Observatory, Philippines), Hidetaka Sasaki (Meteorological Research Institute, Japan)

3. Results
Initial results indicate a significant regional averagewarming of 0.96 °C and 3.38 °C in the near-futureand far-future, respectively. The highest
temperature increase occurs during the warm seasonof March to May (Figure 1). Changes in rainfall
vary depending on the region and season. More
areas will have wetter conditions at the end of the
century, including Myanmar, parts of Vietnam,
Malaysia and Indonesia, particularly during theseason of September to November (Figure 1).
However, there is a decline in rainfall over someareas in the Indochina Peninsula during the dry

4. Summary and future work
Using NHRCM, the seasonal and spatial variabilityof future changes in climate, e.g. temperature andrainfall, are better characterized over the SEA
region. Simulations of the far-future climate underother RCP scenarios will also be done to provide a
range of possible future climates for the region thatcan be used for impacts assessment studies.
Seasonal Temperature and Rainfall
32

15

28

12

24

9

20

6

16

JJA
1981-2000
1981-2000

SON

DJF
2020-2039
2020-2039

MAM

Rainfall (mm/day)

2. Methodology
NHRCM is used to downscale output from the 60km resolution MRI-AGCM3.2 model (Mizuta et al.,2012). Simulations for the present (1981-2000),
near-future (2020-2039) and far-future (2080-2099)
climates under the representative concentration
pathway (RCP) 8.5 scenario are conducted over thisdomain (17.39 °S to 31.48 °N; 79.77 °E to 181.74°E), which covers the SEA region and the westernsection of the Pacific Ocean, at 25-km resolution
with 50 vertical levels. Model output is analyzed
only over the SEA region to assess the changes inclimate means and extremes.

season of December to February. Changes in theextremes are also examined. For example, extreme
daily rainfall (95th percentile) over the region is
projected to increase by 2.4% then 12.5% on
average. In the future, rainfall events will also tend
to occur over a shorter duration, i.e. fewer than fiveconsecutive days.

Temperature (°C)

1. Introduction
Recent extreme rainfall events have caused muchdamage over countries in Southeast Asia (SEA)
highlighting the vulnerability of the region to theseclimate hazards. Thus, it is crucial to haveinformation on how climate, particularly extreme
events, will change over the region at high spatial
and temporal resolution in order to prepare theappropriate responses. This study aims to describe
the future climate changes over the SEA region athigh resolution. Climate projections from global
climate models have been downscaled using
regional climate models, including the MRI Nonhydrostatic Regional Climate Model (NHRCM)(Sasaki et al., 2008). NHRCM has been used
extensively to assess the future climate over Japan(e.g. Sasaki et al. 2012; Murata et al. 2015), but has
also been applied elsewhere, such as to examine
projected changes in rainfall and tropical cyclones
over Vietnam (Kieu-Thi et al., 2016).

32080-2099
2080-2099

Figure 1. Seasonal mean temperature (line) and rainfall(bar) averaged over land in Southeast Asia for the three
20-year time periods.
Acknowledgments
F. Cruz is an International Research Fellow of the Japan Society
for the Promotion of Science (JSPS). This work is supported by
JSPS KAKENHI Grant Number 15F15028, and the SOUSEI
program of the Ministry of Education, Culture, Sports, Scienceand Technology of Japan.
References
Kieu-Thi, X. et al., 2016. Rainfall and tropical cyclone activity
over Vietnam simulated and projected by the Non-hydrostatic
regional climate model – NHRCM. J. Meteor. Soc. Japan, 94A,
135-150.
Mizuta, R. et al., 2012. Climate simulations using MRIAGCM3.2 with 20-km grid. J. Meteor. Soc. Japan, 90A, 233258.
Murata, A. et al., 2015. Projection of future climate change overJapan in ensemble simulations with a high-resolution regional
climate model. SOLA, 11, 90-94.
Sasaki, H. et al., 2008. Preliminary experiments of reproducing
the present climate using the non-hydrostatic regional climate
model. SOLA, 4, 25-28.
Sasaki, H. et al., 2012. Projection of future climate change in a
non-hydrostatic regional climate model nested within an
atmospheric general circulation model. SOLA, 8, 53-56.

― 272 ―

A207

地球温暖化が近年の日本の天候に及ぼす影響の定量的評価*

川瀬宏明，佐々木秀孝，村田昭彦，石井正好，今田由紀子，野坂真也，高薮出（気象研）
森正人（東大先端研），塩竈 秀夫（環境研）

１．はじめに

３．結果・考察

地球温暖化の進行とともに，日本でも気温が上昇していることが指摘されている．また，雨についても，
強い降水の増加が指摘されており，地球温暖化との関連が議論されている．近年，地球温暖化が異常気象の発生確率に及ぼす影響を調べる研究が世界各地で行われ始めている．この研究はイベントアトリビューシ
ョン(EA)と呼ばれ，大気大循環モデル(AGCM)を用いて多量のアンサンブル実験を行うことで，地球温暖化により近年の異常気象の発生確率がどの程度変化したかを明らかにするものである．EAの最初の研究はStott et al. (2004)による2003年のヨーロッパの熱波に関する研究である．この研究以降，世界各地で様々なEAの研究が実施されている．日本では平成24年
九州北部豪雨や平成25年夏の猛暑等を対象としたEAの研究が行われている (例えば，Imada et al., 2013)．
ただ，EAの研究は全球モデルを用いたものが多く，日本のローカルな異常気象への影響を評価することはできなかった．本研究では，全球大気モデルの過去実
験と非温暖化実験を領域気候モデルを用いてダウン
スケーリングすることで，日本で発生した極端な高温や降水に対する地球温暖化の寄与を調査する．

図１にNHRCMで再現された東京における８月の最高気温の頻度分布を示す．灰色太線が過去実験における1981年から2010年の30年間，黒実線が猛暑であった
2010年,黒点線が冷夏であった1993年の頻度分布である．過去実験はCOBE-SST2で強制されていることで，現実と同様に1993年は冷夏傾向に，2010年は猛暑傾向になっている．2010年において地球温暖化の効果（長期トレンド成分）を除去した非温暖化実験(黒破線)では，気温の頻度分布が大きく低温側にずれた．ただ，非温暖化実験の頻度分布は，地球温暖化の効果を含む
過去30年の頻度分布とほぼ重なっていることから，2010年は自然変動と地球温暖化が同程度影響した，かなり気温の高い夏であったと考えられる．また，過去
実験の2010年は非温暖化実験の 2010年に比べて，高温側の頻度が高くなっており，温暖化による何らかの
フィードバックで高温が出やすい状況が発生した可能性がある．

２．過去実験と非温暖化実験の概要
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）の一環で実施したEA実験（過去
実験と非温暖化実験）の結果を用いる．全球モデルには水平解像度約60kmの気象研究所大気大循環モデル(MRI-AGCM3.2)を使用した．過去実験の海面水温(SST)には1950年から2010年までのCOBE-SST2に初期摂動を与えて，100本のアンサンブル実験を実施した．非温暖化実験はCOBE-SST2をもとに1900年から1919年を平均状態として定め，これに長期トレンドを除去した
年々変動と過去実験で使用した摂動を加えて，
MRI-AGCM3.2に与えるSSTを作成した．
領域モデルには気象研究所で開発している非静力
学地域気候モデル(NHRCM)を用いた．MRI-AGCMの過去
及び非温暖化実験を20km格子間隔のNHRCMでダウンス
ケーリングすることで，非温暖化状態下の日本の気候を高解像度で再現した．全球及び領域モデルの詳細な設定は，http://www.miroc-gcm.jp/~pub/d4PDF/を参照されたい．なお，非温暖化実験のダウンスケーリン
グは本研究で独自に行ったものであり，d4PDFを更に進化させるものになる．

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，文部科学省の気候変動リスク情報創生プログラム，
地球情報統融合プログラム，及び気候変動適応技術社会
実装プログラムの協力を得ました．

図１ .８月の東京の最高気温の頻度分布．1981年～2010
年の観測(棒グラフ)と過去実験(灰太線)．過去実験の2010年(黒実線）と1993年(黒点線)．非温暖化実験の2010
年(黒破線)．
引用文献
Stott, P.A., et al. Nature, 432, 610-614.
Imada Y., et al. BAMS 94 (9), S52-S54.

― 273 ―

A208

高解像度 MRI-AGCM アンサンブル実験を用いた
日本域の 10 年規模の気温変動に関する要因分析
今田 由紀子 1・前田 修平 1・渡部 雅浩 2・塩竈 秀夫 3・水田 亮 1・
石井 正好 1・木本 昌秀 2
(1: 気象研究所、2: 東大・大気海洋研究所、3: 国立環境研究所)
はじめにであることが分かる。この結果に対する地球温暖化

2000 以降の日本の気温傾向について、Urabe andの寄与は、過再現実験と非温暖化実験の比較から定Maeda (2014)では、夏から秋にかけての日本の気温量化することができ（図 1 中央）、両季節ともに温には上昇トレンドが見られるものの、冬から春にか

暖化によって日本域の高温偏差の出現頻度が大きく

けての気温は停滞していることを指摘している。本増加していることが分かる。一方、2000 年代に入っ研究では、高解像度全球大気モデル MRI-AGCM（水て持続したラニーニャ傾向の影響は、非温暖化実験

平解像度約 60km、鉛直 64 層）を用いて実施されたにおける 2000 年代と過去 30 年の差で表される（図60 年×100 メンバーのタイムスライス実験「地球温1 右列）。興味深いことに、10 年規模のラニーニャ

暖化施策決定に資する気候再現・予測実験データベ

傾向は夏秋季には日本域を高温側にシフトさせる一ース（d4PDF）」の過去再現実験（観測ベースの境方、冬春季には低温側にシフトさせる傾向があるこ

界条件）及び非温暖化実験（境界条件から人為起源とが分かる。この結果は Urabe and Maeda (2014)の影響を除去）を用いて、地球温暖化及び 2000 年とも一致しており、太平洋 10 年規模変動の負位相

代に入って持続した 10 年規模のラニーニャ傾向が、（ラニーニャ傾向）は日本域の季節差を増大させる

それぞれどの程度日本の気温傾向に影響を与えてい方向に寄与し、夏秋季の昇温を深刻化させる働きをたかを定量化する試みを行った。

すると考えらる。

季節差に対する影響を明確化するため、図 2 に結果

夏秋季と冬春季の温度差の頻度分布を同様に示

図 1 に、各実験における日本の陸上気温の 12 年す。図の結果から、2000 年代は気温の季節差が移動平均値の頻度分布を示す。過去実験における増大する傾向にあり（図 2 左）、この傾向の大部

2000 年代と過去 30 年の比較（図 1 左列）から、夏分は太平洋 10 年規模変動の負位相によってもた秋季、冬春季ともに 2000 年代は過去に経験したどらされたことが分かる（図 2 右）。一方で、地球の 12 年よりも平均気温が高く、特に夏秋季に顕著

0.2
0.35

HIST(jjason)
過去30年
HIST-LNG(jjason)

0.3

0.15

0.15

2000年代0.25 過去30年(非温暖化)

0.15

0.10.1 0.1
0.05
0.2
0.2

0

-1.5

0.35

0.05
0.05
0.3
0.15

-1

-0.5

2000年代0.15 0.25過去30年(非温暖化)

0.1

DJFMAM0 0 0.15 -3
0 -3
0.10.1 0.1

0.05
0.05

-2

-1

1 -2-2

0.35

0

-2

-1.5

-0.5

0

過去30年
HIST-LNG(djfmam)
2000年代
過去30年
NAT-LNG(djfmam)
2000年代
過去30年(非温暖化)
過去30年(非温暖化)
2000年代(非温暖化)

0.25

-3

0.2

-1

0.5

1

30

0.1

0
0.35
0.3

-2

-1

0.2

11

22

0.15

0.2 0.05

0

0

0

-1

-0.5

0

0.051

0.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

-1

0.5

る「地球シミュレータ特別推進課題」の一つとして実施し、

1

文部科学省の気候変動リスク情報創生プログラムならび

2000年代(非温暖化)

0

1

2

0.5

1

に地球情報統融合プログラムの協力を得た。

3

33

0.05

-1.5

過去30年
-0.5
0
2000年代NAT(djfmam)
過去30年(非温暖化)
NAT-LNG(djfmam)

-1.5

0.2

0.2

0.1

0.05

-2

本研究は国立研究開発法人海洋研究開発機構が実施す
-2

0.25

2000年代(非温暖化)

0.1 0.15 0

2-1-1

謝辞

0.05

0.05

0.15 0.3

2000年代(非温暖化)
0.2

-1

0.2
0.15

0

の違いについても解説する予定である。

2000年代(非温暖化)

0.25

2000年代(非温暖化)

0.1

0.5

HIST(djfmam)
過去30年
HIST-LNG(djfmam)

0.3

0.1 0.15

0.051

0


過去30年
2000年代NAT(jjason)
過去30年(非温暖化)
NAT-LNG(jjason)

0.35

過去30年(非温暖化)
2000年代(非温暖化)

0.2

結果が得られた（図 2 中央）。発表では、循環場



過去30年
HIST-LNG(jjason)
2000年代
過去30年
NAT-LNG(jjason)
2000年代
過去30年(非温暖化)

0.3
0.25

0.2
-2


0.35

0.15

2000年代(非温暖化)
0.2

JJASON-2

温暖化は季節差を減少させる方向に働くという

0.2

0.2

0.2


0.35

-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

0.15

HIST(diff)

過去30年
HIST-LNG(diff)
0.3
2000年代0.15 0.25
0.15 過去30年(非温暖化)  過去30年
 

過去30年

0.35

0.15 0.3

0.3

2000年代
過去30年(非温暖化)
過去30年(非温暖化)
2000年代(非温暖化)

0.25

2000年代NAT(diff)
過去30年(非温暖化)
NAT-LNG(diff)
2000年代(非温暖化)

0.35

HIST-LNG(diff)
2000年代
過去30年
NAT-LNG(diff)

0.25

2000年代(非温暖化)

図 1. 日本の夏秋季（6－11 月、上段）及び冬春季（12－
 
0.1
0
5 月、下段）の地上気温偏差（陸域のみ）の
121 年移動平
-3
-2
-1
0
2
3 0.1
0.1
0 0
0.1 3
-3
-2
-1
0
1
2
均値の頻度分布。
30 年間
1
2
3
0 -3
1 -2
2-1（左）過去再現実験の過去
30
0.05（1981-2010 年）と 2000 年代（2001-2012 年）の比較。
0.05
0.05
（中央）過去再現実験と非温暖化実験の比較。
（右）非温 0.05
図 2. 日本（陸域）の夏秋季と冬春季の気温差の 12 年移暖化実験の過去 30 年と 2000 年代の比較。
動平均値の頻度分布を図1 と同様に示す。
00.22000年代(非温暖化)

0.2

0.15

0.15

0.1

0.1

0.1

0.05

0.05

0.05

0

0

-3

-2

-1

0 0

-1

0 -3 -3― 274 ―

-0.5

0

1 -2-2

0.5

2-1-1

1

0

0.2

0.15

-1

-0.5

0

0.5

1

0

-1

-3

-2

-1

0

300

11

22

33

-0.5

0

1

0.5

2

1

3

A209
2015 年 8 月上旬に持続した日本の猛暑に対する自然変動と人為起源温暖化の寄与
1

1

2*高橋千陽 , 渡部雅浩 , 塩竈秀夫 , 今田由紀子３, 森正人

1: 東大大気海洋研,

2: 国立環境研,

1. はじめに2015 年 8 月上旬、日本は連続猛暑日を記録した。幾つかの観測地点では、日最大気温は 8 日連続で 35℃を超え、8 日平均の気温偏差は 4℃以上となり、1 万人以上の熱中症被害が出るほどであった。2015 年夏季は、強い El Niñoの発達に影響を受け、日本域では冷夏となることが予測されただけに、この猛暑は特に異例であった。本研究では、
気候モデルを用いて、この猛暑の要因及び、猛暑に対する
自然変動と人為起源温暖化の寄与について調べた。

3: 気象研,4

4: 東大先端研する。もし、2015 年の夏季に強い El Niño が発達していなければ、連続猛暑に対する温暖化の寄与はより大きかったと示唆される。
謝辞：本研究は、文部科学省「気候変動リスク情報創生プログラム」および科研費基盤研究 A「熱帯大気海洋系変動と日本の異常天候に関する数値的研究」の補助を受けて実施された。

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 2015 年 1 月-10 月の期間で実施した: (1)ALL: 初期値・境界値に、自然強制及び人為放射強制を含む観測(HadISST)された海面水温(SST)と海氷(SIC)を用いた実験、(2) NAT1: 1870-2012 年の線形トレンドを除去した SST/SIC を用いた自然強制実験, (3) NAT2:
CMIP5 の人為起源成分を SST/SIC から除去した自然強制実験, (4) ALLnoENSO: 2015 年の El Niño の影響を取り除くため、Niño3.4 SST 偏差に回帰した成分を除去した SST を用いた ENSO 除去実験（他は ALL と同じ）。
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。

3. 結果と考察

2015 年 7 月中旬〜8 月中旬の日本の地上気温（SAT）
偏差は、10-60 日周期の季節内振動(ISV)成分に支配されていた(図 1a)。連続猛暑の期間には、2 つの熱帯低気圧(TC)が熱帯北太平洋西部(WNP)で発生・発達していた(図1b)。これら TCs の降水に伴う非断熱加熱により励起されたと考えられるロスビー波列が、WNP で低気圧性循環偏差、日本域で高気圧性循環偏差として観測された。TCsがもたらしたパターンは、夏季に見られる PJ パターンに良く似ている。ALL 実験において、日本域で極端な SAT
高温偏差が見られた数メンバ（extreme メンバ）は、TC-like な熱帯擾乱と、それに励起された正の PJ パターンを形成していた（図略）。観測では、西から伝播する上層の波列も存在していたが、extreme メンバでは上層波列は不明瞭であった。従って、TCs に伴う正の PJ パターンが、2015 年 8 月上旬の日本域の異常な乾燥かつ猛暑を引き起こした主要因と言える。では、人為起源による温暖化と、2015 年の El Niño は日本の猛暑にどの程度寄与していたのだろうか？ 観測された 10 日平均 SAT 偏差（約1.7℃）を超える猛暑の発生割合は、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2.8%、NAT1 は 1.8%、NAT2 は 1.7％、ALLnoENSO は4.5%と見積もられる(図 2b)。SAT 偏差を ISV 成分と 60
日周期以上の季節成分（LP）に分離（図 1a）すると、ISV
成分は実験間で PDF が殆ど変化しなかったが、観測された LP 成分の SAT 偏差（0.2℃）を超える確率は、ALL
は 48.8%、NAT1 は 8.5%、NAT2 は 18.5%、ALLnoENSO
は 69.5%であった（図略）。これらの結果は、連続猛暑の発生確率は、El Niño の影響で約 0.6 倍に減少する一方、
人為起源の温暖化によって 1.5~1.7 倍に増加する事を示している。さらに SAT 偏差に対する人為起源の温暖化の影響は、El Niño による冷却効果を上回っていた事を意味

図― 275 ―

図 1: (a) 日本域（図 1b の黒枠域）の観測された SAT 偏差の時系列（2015 年 7 月 16 日〜8 月 16 日）。日平均偏差(黒実線)とその ISV 成分（黒破線）、LP 成分(灰色実線)。Heat wave
は、8 日連続猛暑期間を示す。(b) 観測された 10 日平均（図1a 陰影期間）の降水偏差（陰影）、850hPa 流線関数偏差（コンター、106 m s-1 間隔、破線は負偏差）、850hPa 波活動フラックス（ベクトル）。2 つの TC（TC1513, TC1514）トラック
を太黒線で示す。

図２: 連続猛暑日を含む 10 日間（図 1a 陰影期間）で平均した日本の SAT 偏差の (a) 箱ひげ図（ALL 実験：日平均偏差, LP
成分, ISV 成分を観測値と共に示す）、(b) PDFs (ALL;黒実線、NAT1;灰色実線、NAT2;灰色破線、ALLnoENSO;黒破線)。縦棒は、観測値を示す。

A210
地球温暖化緩和策の長期目標における温室効果ガスの人為的な排出と吸収の均衡について
筒井純一（電力中央研究所）

1 はじめによる差が生じる。排出ピーク後の削減率を所定の

国連気候変動枠組条約の第 21 回締約国会議

レベルに抑えつつ、今世紀末頃までにいずれかの（COP21）で採択されたパリ協定には、世界全体均衡に近づけることを前提とすると、正味排出ゼの温室効果ガス排出について、「今世紀後半に人ロでは RCP2.6 相当に限定されるのに対し、濃度

為的な排出と吸収の均衡を達成すべく、最善の科

一定では RCP4.5 相当までの幅が出てくる。この学にしたがって急速に削減する」と記載されていことは、2050 年頃の排出量が均衡条件の違いに大る（4 条 1 項）
。本研究では、第 5 期結合モデル相きく左右されることを意味する。
長期的な全球平均気温の推移には非 CO2 要因も互比較（CMIP5）の地球システムモデルの平均的な振舞いを模擬する簡略化モデルを用いて、CO2関係する（図 1f, g）。非 CO2 要因の放射強制力が、に注目して、排出と吸収が均衡した状態での長期

RCP4.5 と RCP2.6 で想定されるレベルで長期的に的な気候の推移を定量的に分析する。

一定となる場合、気温上昇は、正味排出ゼロでは2 試算結果と論点ほぼ一定、濃度一定では徐々に増加する。両者の代表濃度経路（RCP）の低排出側の二つのシナ

違いは、海面上昇などの数百年以上の規模での気リオ（RCP4.5 と RCP2.6）を想定して、二通りの候変化リスクを左右する。正味排出ゼロで気温上均衡に至る排出・濃度パスを試算した結果を図 1

昇がほぼ一定となることは、気温上昇と累積 CO2に示す。一方は CO2 の正味排出量がゼロ、他方は排出量が近似的に比例することに対応する。ただ大気 CO2 濃度が一定の場合である。両者は海洋やし、この関係には、大気中 CO2 残留率や気温応答

森林などの自然の CO2 吸収の扱いが異なる。正味に関する不確実性が影響する他、様々な非 CO2 要

排出ゼロの場合は、人間活動による吸収に限定し、因を均衡条件でどのように扱うかも不確実要素

濃度一定の場合は、自然・人為の区別なく大気にである。

出入りする CO2 が正味ゼロとなる。図 1a–d は人

謝辞：本研究の一部は、文科省「気候変動リスク

為起源の炭素の蓄積量の推移を示している。正味

情報創生プログラム」の支援のもとに実施した。

排出ゼロの場合は、累積排出量が一定の下で、大気蓄積量（大気 CO2 濃度）が減少に向かう。濃度一定の場
合は、自然の吸収と均衡す
る排出が続き、系全体の炭素蓄積量が増加するが、自然の吸収量に限度がある
ため、その増加率が徐々に減少する。
RCP4.5 と RCP2.6 では、排出量のピークとその後の削減率が異なる（図 1e）。
いずれも 2000 年時点の排出量の半分程度になった頃から、均衡条件の違いに

図 1 人為的な温室効果ガスの排出・吸収均衡の試算例― 276 ―

A211
ヒマラヤ山岳域の landslide 災害への
局地的降水影響の評価（序報）
谷田貝 亜紀代（弘大理工）・千木良 雅弘（京大防災研）
・檜垣 大介（弘大農学生命）・鄒 青穎（弘大農学生命）
・David Petley（イーストアングリア大）はじめに
１．
地球温暖化により，アジアの湿潤地域は，豪雨の発生頻度の増加が指摘されており，洪水・土砂災害と局地降水およびその背景の気候要因の対応づけを行うことは，温暖化によるリスク評価，
被害緩和のために意義がある．降水は，土砂災害に間接的にも影響する．例えばカトマンズ近郊で2015 年 4 月，地震による landslides が発生したが，先行降水や土壌水分条件について調査がすすめられている．世界有数の多雨地帯であるヒマラ
ヤ南斜面地域で，降水強度と landslides を，定量的な降水量観測値に基づき比較した例は，ほとん
どなく，Petley et al. (2007)はインド総降水量とネパールの landslide 発生数および死者数に，負の相関を指摘しているが，インド総降水量とヒマ
ラヤ降水量の負相関は古くから知られており，今
後現地の降水と landslide を比較する必要がある．
そこで本研究は，APHRODITE の手法を改良させつつ，ネパールを含むヒマラヤ地域の雨量計デー
タを収集整理し，ネパールの landslide 災害記録と対比させることを目的とする．

結果
３．
図 1 に，本研究で用いる日降水量気候値を 1 年間積算した年降水量分布図を示す．マハーバーラ
トやグレイトヒマラヤなどの地形に沿った降水分布が明瞭に表れている．この分布図と，20042011 年における landslide 災害死者発生位置（
http://blogs.agu.org/landslideblog/2016/03/24/
the-yale-himalaya-initiative-1/）とを比較したところ，強い降水帯と災害頻発発生地域には対応関係が見られた．Landslide は斜面で発生するものであり，降水の影響を受けることが多いが，降水量分布との強い対応は，降水そのものと，斜面がインドモンスーンの地形性降雨が発生する障壁であることとも関係するため，今後急斜面前面の局地降水との対応が，警戒区域をマークする上でも重要であることがわかる．

２．
データと解析手法
AHRODITE アルゴリズムでは，月降水量気候値を作成し，それを 366 日の日降水量気候値に変換した後，日々の降水量の，そのカレンダー日の気候値からの割合を内挿する（Yatagai et al., 2009,2012） ．このため，日降水量の収集地点数が少ない年であっても，その季節の降水量空間分布の地域特性を反映した空間内挿パターンを得ることができる．
ここでは，TRMM/PR と雨量計観測値からヒマラヤ
地 域 の 月 降 水 量 気 候 値 を 求 め た Yatagai and
Kawamoto (2008)を発展させ，サンプリングノイズが残るため斜面の方向（8 方位）を考慮した空間
フィルターを適用した日降水量気候値を用いる．
日降水量データは，2008 年から 2014 年はネパー
ル水文気象局の約 280 地点データ，2015 年については，ネパール空港および Synoptic station
network の 20 地点とインド（全域 340 地点）デー
タを用いた．

なお，本研究には，J-RAPID（代表：千木良雅弘） 地
球環境研究総合推進費（2-1602 APHRODITE-2,代表:谷田貝）
および京大防災研一般共同研究（28G-05）を使用した．ネ
パール(2008-2015 年)とインド（2015 年）の雨量計データ
入手は， Dr. Rishi R. Sharma および Dr.N.Rajeevan から提供を受けた．データ整理には，黒﨑，増田，福田，安藤（弘大）にご協力頂いた．

今後の予定と謝辞
４．
今後は，ネパールの landslide 災害データと，
1951－2015 年の APHRODITE(0.05 度グリッド日雨量)データとを対比させた後，主な豪雨と大気循
環場の関係性を調べる．

図 1 TRMM/PR と雨量計によるヒマラヤ地域の年降水量分布．

― 277 ―

A212

東京 23 区における熱中症死亡率の分布とその変動: 2013 年についての解析*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)【はじめに】 熱中症による全国の死者は年間数百人～1000 人以上に上るが，その分布についての知見はまだ少ない。本研究では，東京都監察医務院の検案資料に基づいて東京 23 区の熱中症死亡率の分布と変動を明らかにし，それらと社会的要因や気象状態との関係を調べた。記録的な高温の下で
過去 2 番目 (1 位は 2010 年) の熱中症
死者が発生した 2013 年を対象とした。

図 1 2013 年の各区の熱中症
死亡率．点線は地域区分の境界を表す．

図 2 2013 年の各
区の熱中症死亡率と，1 人当たり所得との関係．点
線は 1 次回帰．

【資料】 東京都監察医務院による 23
区内の異状死の検案記録の中から，2013 年に熱中症による死亡と認められた 135 人を抽出した。
【結果】熱中症の死亡率 (各区の死者数÷人口) は都心部
で低く周辺部で高い (図 1)。この分布はヒートアイランドの特徴とは逆であり，むしろ各区の死亡率と平均所得との間に有意な負の相関がある (図 2)。一方，所得が同じ区同士では，都心部や臨海部よりも内陸部で死亡率が高い傾向
があり，この点は夏の昼間の気温が内陸部で高い傾向と整合的である。このほか，死亡率と高齢者比率や生活保護受給率との間に弱い正相関があるが，統計的には有意でない。
2013 年の夏は 7 月 10 日前後と 8 月 10 日前後に高温のピークがあり，これら 2 期間に当年の熱中症死者の 88％(119 人) が発生した (図 3)。このうち 7 月の高温期は内陸部で死亡率が高かったが，8 月はむしろ臨海部で死亡率が高かった (図 4)。8 月の高温期は関東近海の水温が 7 月よりも 4℃程度高く，東京湾岸域の気温も 2℃程度高かった(図 5)。7 月と 8 月の死亡率分布の違いは，この気温分布の特徴と符合する。このことは，数十 km 以下のスケールにおける気温分布が熱中症死亡率の分布に影響する可能性をデータの面から示唆するものである。
謝辞：本研究は首都大学東京の新大都市リーディングプ
ロジェクト基金による「極端気象災害軽減にむけた都市気候学研究プロジェクト」(平成 27～28 年度) の成果の一部であり，東京都監察医務院と首都大学東京の共同研究「気候モデルによる熱中症発現リスクの将来予測」に基づいて行われた。

― 278 ―

図 3 東京 23 区の日々の熱中症
死者数と大手町の日最高気温．
2013 年 7～8 月．高温期 (各月 7～15 日) を点線で示す．

図 4 2013 年の各地域の熱中症
死亡率．期間別に塗り分けたもの．
図 5 2013 年 7 月と 8 月の高温期( ともに 7 ～15日) の 15 時の地
上風と地上気温の差 (8 月－7月) ．等温線は1℃ごとで，2℃未満のものを点
線で示す．

A213

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d
X
Ä

B201

2016 年 3 月に実施した気象庁全球モデル(GSM)物理過程等の改良について
米原仁、長澤亮二、徳廣貴之、下河邉明、佐藤均、齊藤慧、籔将吉、堀田大介、*山田和孝、
関口亮平、金浜貴史、氏家将志、中川雅之（気象庁）
1 はじめに
気象庁全球数値予報システムについて、全球モデル(GSM)の物理過程等の改良と全球解析における新規衛星データ同化の開始を 2016 年 3 月に実施した。そのうち、物理過程改良の概要と検証結果について報告する。
2 物理過程改良の概要
主な改良点の概略について以下に記す。
1) 積雲過程及び雲過程
積雲過程において、積雲対流による大気中のエネル
ギー輸送の取扱いの精緻化を行った。また、雲過程において、雲氷の落下計算及び積雲域での雲水から降水への変換の見直しを行った。これにより、対流活動域
を中心とした中下層低温、乾燥バイアスの改善とともに、500hPa 高度場のバイアスが改善された。
2) 陸面過程
陸面過程モデル(SiB)を改良し、土壌や植生、積雪等の扱いを大幅に高度化した。これにより、地表面付近の予測特性が大きく変わり、日変化の表現等が改善した。
3) 放射過程
短波放射に対し、格子内の雲の重なりを考慮するマ
キシマム－ランダムオーバーラップを導入した。
また、
水雲粒の光学特性の見直しを行った。
4) 海面過程
海氷について、氷 4 層で表面の取扱いありの新しいスキームを導入した。また海氷と開水面の混在を考慮
する接地境界層過程の精緻化を行った。これにより、極域における下層の低温バイアスが改善した。
3 精度検証従来の GSM（変更前）と今回の改良を行った GSM（変更後）を用いて行った 2015 年 7 月～9 月（夏季）及び 2014 年 12 月～2015 年 2 月（冬季）を対象とした実験結果を紹介する。
夏季の結果から、2015 年に発生した 16 個の台風
（台風第 8 号～第 23 号）に関して、気象庁の事後解析データ（ベストトラック）に対する進路予測誤差検証の結果を示す（第 1 図）
。今回の変更によって、予測期間の後半で台風中心位置の予測誤差が減少した。
また、
降水検証結果として、日本付近の 1mm/3h 以上の降水に関する解析雨量に対するエクイタブルスレットスコ
ア(ETS)を示す（第 2 図）
。夏季(a)では予測期間を通じて変更による大幅な改善が、冬季(b)においても、予測期間前半で変更による改善が見られた。一方で冬季の南岸低気圧について予報時間 48 時間以降、中心示度が浅くなり、位相が遅れる誤差が大きくなる等、悪化する要素も見られた（図略）。

第 1 図 GSM による台風中心位置予測誤差の比較。

第2 図 夏季(a)及び冬季(b)におけるGSM の1mm/3h 以上の降水量予測についての ETS

4 まとめ
今回の改良により、台風の位置誤差や降水表現の改善、対流活動域における中下層低温及び乾燥バイアスと 500hPa 高度場の改善、地表面特性の日変化の表現
等多くの改善が見られた。今後も精度向上に向けてさらなる改良を予定している。
謝辞
本研究の一部は、文部科学省の気候変動リスク情報創生プログラムの支援により実施された。

― 280 ―

B202

2013 年台風第 3 号 Yagi の予報実験∗ 榎本剛 (京大防災研/海洋機構)，吉田聡，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）1 はじめにそれぞれ 9.02, 6.86, 2.90 hPa であった。
台風の構造や環境場が解像度によりどのように異台風の進路予報の精度は年々向上し，近年では 1 なるかについて報告する予定である。
日予報の平均値が 100 km を下回ることが多い。しかしながら，個々の事例では大きな進路予報誤差が 謝辞現れることがある。2013 年台風第 3 号 Yagi は九州
本研究は JSPS 科研費 JP26282111 の助成を受けまたは四国への接近または上陸が予報されていたが（図 1 J ），気象庁ベストトラック（同 •）ではよ た。OpenIFS の初期値は ECMWF Glenn Carver
氏から提供された。
り東に進み関東の南海上で減衰した。
我々はこの事例に着目し，地球シミュレータ用大気大循環モデル AFES や非静力学正 20 面体格子大
参考文献
気モデル NICAM を用いて複数のセンターが作成した初期値からの予報実験を行った。これまでに地 Enomoto, T. et al., 2015: Ann. Rep. Earth Simulator, 13, 107–112.
球シミュレータで行った実験で，進路は初期値に依存することや中心示度はモデルに依存することが明
130˚
140˚
132˚
138˚
134˚
136˚
らかになった (Enomoto et al. 2015)。
J
我々は現業数値予報モデルによる実験も並行し
34˚
34˚て行っている。今回は，欧州中期予報センター統合
J
E
E
E
予報システム（ECMWF IFS）のコミュニティ版
E E E
J
32˚
32˚
E
OpenIFS (38r1) を用いて，複数の解像度で行ったJ実験の結果について報告する。本研究では気象庁ベ
E
J
ストトラックを「観測値」とみなす。
30˚

J

30˚

E
J

2 実験設定J

28˚

モデルの解像度は TL159, 255, 511L60（それぞれ水平解像度 125, 78, 39 km，鉛直 60 層）である。
初期値は 6 月 8 日 12, 18 UTC, 9 日 0, 12, 18 UTC，
10 日 0, 12 UTC の ECMWF の現業解析である。

E

28˚

J

J

E

26˚

26˚
J
E
J

3 結果

24˚

24˚
J

E

J
E

他のモデルで ECMWF の初期値を用いた場合
22˚
JE
22˚
J
(Enomoto et al. 2015) と同様に，気象庁の現業
E
J
予報よりも進路は東に予報されたがその程度は解像20˚
度により異なり，解像度が高いほど系統的にベスト 20˚130˚
140˚
132˚
138˚
134˚
136˚
トラックに近づく（図 1）。2 日予報（11 日 12 UTC）
での TL159, 255, 511 の中心位置の誤差は，それぞ 図 1: 2013 年台風第 3 号の気象庁ベストトラック
れ 334, 273, 170 km であった。
（•），6 月 9 日 12 UTC を初期時刻とする気象庁
解像度が高いほど中心示度が低く，観測値に近づ （ J ），ECMWF（ E ）の現業予報，OpenIFS TL159
く。TL159, 255, 511 の予報値と観測値との差は， (▼), 255 (▲), 511 (■)L60 による予測実験。
― 281 ―

B203
2012 年 8 月に発生した北極低気圧の予測可能性について −最低中心気圧の予測−
山 上 晃 央 1 , 松 枝 未 遠 2,3

1:筑波大学生命環境科学研究科， 2:筑波大学計算科学研究センター， 3:オクスフォード大学物理学部

1.はじめに	  北極低気圧 (Arctic Cyclone: AC)は北極域に発生する低気圧であり，その特徴は長いライフタイムを持つこと，決まった移動方向がなく迷走することなどが挙げられる (Tanaka et al., 2012, Polar Sci.)．また，ACは海氷や海水温と密接に関係しており (Inoue andHori, 2011, GRL), Parkinson and Comiso, 2013,
GRL)，それらシステムの予測に AC のような影響の大きな現象の正確な予測は重要である．Jung andMatsueda (2016, QJRMS)は、極域における現業モデルの予測精度を調査し，冬季北極域の予測精度は北半球中緯度と同程度だが，観測データの少なさに起因し初期誤差が大きいという問題があることを示した．また，
Yamazaki et al. (2015, JGR)は，AFES モデルによってゾンデ観測を同化すると AC の再現性が改善することを示した．しかし，AC のような大気顕著現象の現業
数値予報モデルにおける再現性は調べられていない．
	  本研究では，北極域における大気顕著現象の 1 つである AC が，現業モデルでどの程度予測できたのかに注目した．

予測精度が低いメンバーの平均では、低気圧は見られるものの中心の深まりは正確に予測されていない．
CMC, JMA の平均では顕著な低気圧は見られない．予
測精度の良いメンバーと悪いメンバーの各メンバーを見ると，中心気圧が深まったメンバーは SLP の併合とともに対流圏上層の暖気アノマリーの併合も見られるが，深まらなかったメンバーは SLP の併合が見られても暖気アノマリーの併合が見られないという特徴があった．
	  以上より，2012 年 8 月の AC の深まりの予測は 2 日(CMC, ECMWF, JMA)もしくは 3 日 (NCEP, UKMO)
前から可能であり，SLP の深まりの予報には上層の暖
気アノマリーの併合の予測が重要であることが示唆された．
謝辞 本研究は，文部科学省の補助事業である北極域研究推進プロジェクト (ArCS: Arctic Challenge for
Sustainability)の助成により実施されました．

2. データおよび事例

	  予報データとして，現業中期アンサンブル予報(TIGGE)データベース (Swinbank et al., 2016,
BAMS) から取得可能な，CMC (カナダ), ECMWF (欧州), JMA (日本), NCEP (米国), UKMO (英国)のアンサ
ンブル予報を利用した．また，観測データとして
ERA-Interim (Dee et al., 2011, QJRMS)を用いた．
	  解析対象事例は，2012 年 8 月 2 日にシベリア東部で発生した史上最大の AC である．この低気圧は，発生後，北上しながら東進し，4 日に東シベリア海から北極海へと進入した．5 日にはユーラシア北部の沿岸に位置していた極渦と結合した低気圧と併合し，その 1 日後の 8
月 6 日 18UTC に北極海の中心付近で最低海面更正気圧(SLP)である 965 hPa を記録した．その後，衰退しながら北極諸島に抜けて 14 日に消滅した (Simmonds andRudeva, 2012, GRL; Aizawa and Tanaka, 2016, Polar
Sci.)．

図 1: 2012 年 7 月 28 日から 8 月 5 日を初期日とした各センターのアンサンブル予報の，2012 年 8 月 6 日
12UTC における AC 領域内(70º−90ºN, 90º−270ºE)での最低 SLP．縦軸が気圧 (hPa)，横軸が予報初期日，×印はコントロールラン，丸印(灰色)は各メンバー．

3. 結果とまとめ	  図 1 は，7 月 28 日から 8 月 5 日までの 12UTC を初期時刻とした各センターのアンサンブル予報の，8 月 6日 12UTC における AC 領域内(70º−90ºN, 90º−270º E)
での最低 SLP である．CMC, JMA, ECMWF は 8 月 4日以降を初期日とする全てのメンバーで、SLP の深まりをとらえられていたのに対し，NCEP と UKMO は 8
月 3 日以降の初期日から SLP の深まりを予測できている．また，CMC，ECMWF，NCEP は 8 月 3 日以前の初期日の予報であっても深まりをとらえているメンバーがいくつか存在した．
	  図 2 は 8 月 2 日 12UTC を初期時刻とした予報のうち，8 月 6 日 12UTC の AC 領域内での SLP の RMSEが大きな 5 メンバーと小さな 5 メンバーをそれぞれ平均したものである．予報精度の高いメンバーの平均では，CMC 以外の 4 センターは低気圧の発達を概ね予報できているが、中心気圧が実際よりも高い(980 hPa 程度)ことが分かる．また，ECMWF，NCEP，UKMO の

図 2: 2012 年 8 月 2 日 12UTC を初期時刻とした各セン
ターのアンサンブル予報のうち，2012 年 8 月 6 日
12UTC における AC 領域内(70º−90ºN, 90º−270ºE)でのSLP の RMSE が小さい 5 メンバーの平均 SLP(上段)と大きい 5 メンバーの平均 SLP(下段)．中段は同時刻の
ERA-Interim の SLP．

― 282 ―

B204

マルチモデルアンサンブルによる季節予報
高谷祐平 1,2・松川 知紘 2,1 （1: 気象庁気象研究所, 2: 気象庁気候情報課）
結果

はじめに
季節予報のような予測期間の長い予測においては，モデ

MME の効果の一例として，個々のモデルを用いた予測

ル及び初期値（解析値）の不完全さ，並びに気候システム

及び４つのモデルを用いた MME 予測による，３か月平均のカオス的性質に由来する予測誤差が時間積分が進むに2m 気温（リードタイム１か月）の北半球域（北緯 20 度以

つれて成長するため，複数の予測（アンサンブル予報）を北）ブライアースキルスコアを示す（図１）。どのモデル行うことで予測の不確実性を評価することが行われていもほぼ全ての季節において気候値予測に比べ精度が高く，る。モデルの不確実性を表現する手法はいくつか提唱されまた，最も精度の高いモデルは，季節により異なることがているが，そのうち，複数の異なる予測モデル（システム）

わかる。一方，全てのモデルを用いた MME 予測は冬(12の結果を用いてアンサンブルを行う手法を「マルチモデル月～２月)の予測を除き，単一モデルよりも精度が高いこ

アンサンブル」と呼ぶ（松枝 2010; 以下 MME）。

とから，MME の有効性が確認できる。その他の要素，検こうした MME 予測は世界的に行われており，気象庁も証指標においても，MME による改善がおおむね確認でき世界気象機関(WMO)の MME のためのリードセンター

る。但し，これらの検証指標は，アンサンブルサイズに依(LC-LRFMME)や APEC 気候センター(APCC)等にデータ提存することに留意する必要がある。

供することを通じて，それらの活動に参加している(Kim et

本発表では MME によるスプレッド等の不確実性の表

al. 2015; Min et al. 2014)。一方，MME において単一モデル

現へのインパクトなどを示し，MME が精度向上をもたらの結果より精度の高い予測を得るためには，MME を構成

す理由についても議論したい。

する個々のモデルが高い予測精度を持つこと，予測システ
ムの設定（例えば，予測開始日）を可能な限り合わせることなどが必要になる。例えば，欧米には欧州中期予報セン
ター(ECMWF)が主導する EUROSIP (Stockdale et al. 2009)
や，アメリカ及びカナダの現業機関が参加する NMME 等の現業的な季節予報の MME が存在する。EUROSIP や
NMME では，参加するモデルに厳しい予測精度の条件を課したり，実験設定を統一化することにより，MME の高い精度を維持している。
一方，日本においては EUROSIP や NMME の予測デー
タを用いた実用的な季節予報の MME の研究はこれまで行われていない。そこで，本研究では世界有数の予測精度
を 持 つ EUROSIP に 気 象 庁 の 季 節 予 報 シ ス テ ム（JMA/MRI-CPS2; 高谷ほか 2015）を加えた結果を解析することで，MME による精度向上，及び予測の不確実性の表現への影響について調査した。

図１ 個々のモデルを用いた予測及び４つのモデルを用いた MME 予測による，３か月平均 2m 気温（リードタイム
１か月）の北半球域（北緯 20 度以北）ブライアースキル
スコア（３階級の「高い」と「低い」のスコアを平均）

使用データと解析方法
現在，EUROSIP に参加する機関は，ECMWF，イギリス

参考文献

気象局(UKMO)，フランス気象局(MF)，米国環境予測セン
ター (NCEP)である。これらのモデルの過去予報実験（ハインドキャスト; 高谷 2012）のデータを世界気候研究計画(WCRP) 気候システム歴史予測プロジェクト(CHFP)の高谷 (2012) 天気, 59(6), 493—495.
高谷ほか (2015) 平成 27 年度季節予報研修テキスト, 1－
111，気象庁.
松枝 (2011) 天気, 58(10)，891－892.

アーカイブ及び NCEP ホームページから取得し，使用した。

Dee et al. (2011) Quart. J. Roy. Meteorol. Soc. 137 (656), 553—

但し，MF については，最新版の結果が提供されていなか597ったため，本研究では使用していない。検証データには

Kim et al. (2015) Int. J. Climatol. 36(4), 1657—1675.

ERA-Interim 再解析データ(Dee et al. 2011)を使用した。

Kirtman et al. (2014) Bull. Amer. Meteorol. Soc. 95, 585–601.

解析には提供されている全てのアンサンブルメンバーの予測結果を用いた（モデル毎に異なる）。予測精度の検証は標準的な精度検証の方法(WMO, 2010)に従った。また，
アンサンブルスプレッドによる予測の不確実性の評価，分Min et al. (2014) J. Geophys. Res., 119(12), 12,132—12,150.
Stockdale et al. (2009) ECMWF Newsletter, 118, 10—16.
WMO (2010) Manual on the Global Data-Processing and
Forecasting System, WMO No. 485

散解析による予測可能性の評価も合わせて行った。

― 283 ―

B205
画像認識を用いた降水予測の検証*粟津妙華，大塚成徳，三好建正 (理研 計算科学)
1. はじめに
降水予測の検証に用いられる手法は，スレットス
コアや RMSE などが一般的である．しかし，これらの手法は，降水領域の形や，小さな領域の集合体を正確に評価できない．また，どれだけ正しい形を予測できても，わずかな位置ずれが大きく評価を下げることがある．この他，位置は正しいが，形が大きく異なるものを高く評価することもあり，評価方法
として改善すべき点が多い．降水予測の評価には，
降水領域を集合体として，領域の位置ずれや形，降水量を総合的に評価する方法が望ましい．
従来手法の問題点を改善するための評価手法が探られてきた．例えば，降水領域の位置ずれを考慮
した評価方法に Fraction Skill Score (FSS) がある．この手法は指定した範囲の位置ずれを許容するが，形状は評価しない．他にも，降水領域の位置と構造，
降水量を個別に評価する手法として，SAL (Wernli etal. 2008) がある．この手法は，降水領域の構造を評価するものの，領域の形状や，小領域を一つの集合体として評価することができないという問題点がある．予測を正当に評価することは，予測技術向上に欠かせないものであり，そのためには，新たな評価技術の開発が重要である．
本研究では，降水領域の形状や位置ずれ，降水量を総合的に評価する手法を提案する．位置ずれと形
状，小領域の評価を正当に行うため，画像認識でよく用いられるラベリング技術を使い，降水領域を統合し，集合体として評価する．これにより，これまで評価が難しかった小領域や，領域の形状を数値化し，評価することができるようになる．
2. アルゴリズム
はじめに，画像認識でよく用いられるラベリング
技術を適用し，降水領域の統合を行う．重複矩形の統合や近接矩形の統合の組み合わせを変化させ，複数個の領域の集合体パターンを作成する．
次に統合領域の形状特徴を求める．これは，降水領域のおおよその形を表現する形状特徴値と，領域の広がり方を表す形状ベクトルで構成される．これ
らは，領域の重心を中心に 4 領域に分割し，各領域の降水点の数から算出する．形状特徴値は，(4 領域中の最大量 – 最小量) / 4 領域中の最大量によって計算され，円形になるほど 0 に近づき，伸びた形状であれば 1 に近づく．形状ベクトルは，4 領
域内の降水点の数と対応した領域番号を降順に並べたものである．これにより，どの方向に広がっているかを表す．
この他，領域の重心距離や領域の外接矩形の中心

距離，降水量や領域の面積から，予測値の評価を行う．評価式は 2 つの項の和で表され，第 1 項でおおまかな形状の特徴から評価を行い，第 2 項で領域内の形状以外の詳細な特徴を数値化し，それらの和を評価値とする．評価値は小さい方が高い評価となる．
最後に，最初に作成したパターンごとに評価値を求め，最も良い値を各グリッドの評価値とする．
3. 実験と結果
Global Satellite Mapping of Precipitation の時空間補外データ(Otsuka et al. 2016)を用いて，提案手法とス
レットスコア，RMSE の時系列における比較を行った．実験期間は 2016 年 5 月前半の 2 週間である．
結果を図 1 に示す．提案手法とスレットスコアは時系列が進むにつれ，評価が悪くなっている．スレ
ットスコアでは，時系列が進むと徐々に評価値の変化が鈍くなり，RMSE では途中から評価値に変化がなくなっており，正当な評価ができていないことが示唆される．しかし，提案手法では，評価値が直線的に単調増加(評価自体は低下)しており，従来手法に比べ，より直観的な評価になっていると考えられる．また，提案手法では，いずれの時系列においても予測値の 97%～99%の面積を評価している．これはスレットスコアや RMSE では評価できない位置ず
れに関しても，評価できていることを示している．
4. まとめ本研究では，降水領域の形状や位置ずれ，面積，
降水量を総合的に評価する手法を提案した．結果は，予測時間の時系列が進むにつれ，評価が悪くなり，正常な評価ができていることがわかった．また，位置ずれがある場合も評価ができている．この手法では，降水領域を統合することで，降水領域を集合体として評価することができ，より人の主観に即した評価ができるようになった．

図 1. 提案手法とスレットスコア，RMSE の時系列における評価値．2016 年 5 月前半 2 週間の平均スコア．

― 284 ―

B206
気象及び地球温暖化をテーマとした実験教室の開発と実施・普及～Miraikan Lab サテライト気象コース「天気が教えてくれる地球のこと」～＊

松浦麻子（日本科学未来館）、田中健（日本科学未来館）、池辺靖（日本科学未来館）、石原幸司（気象庁）【背景と目的】ど気象観測のための簡易な測定器を工作し、自宅

地球温暖化問題は社会全体で取り組むべき問でも気象現象を意識できるようにした。第 6 回で題であり、その対策に正しく取り組むためには、は、未来館展示の電子書籍「Geo-Scope 地球を探

地球温暖化のメカニズムとその影響について理る」を利用し、地球全体における気温や二酸化炭

解する必要がある。さらに、その理解のためには素濃度の経年変化などを視覚的に捉えた上で、第日々私たちの生活を取り巻く気象現象を理解す

1 回から第 5 回で学んだ気象現象に対する二酸化る必要がある。そこで日本科学未来館（略称：未炭素濃度上昇の影響を考察し、地球温暖化現象と来館）では、①身近な現象を理解し、②地球温暖その影響を理解する。さらに未来の地球を生きる化問題を科学的視点で読み解き、③自ら判断できために参加者自身が、今、どのように生活するのる次世代を育成するために Miraikan Lab サテ

かを考える。

ライト気象コース「天気が教えてくれる地球のこ本プログラムでは、参加者の想像力を高めること」を開発した。ここでは、コンテンツ内容、実とも目的としている。科学とは、自らが使って未践状況、Miraikan Lab サテライト概要及び普及

来を想像し、そして創造するための道具であるこ

状況について報告する。

とを認識することが、未来を拓く人材育成として【コンテンツ内容】

重要であるという認識のもと、プログラムを開発している。
【実施状況】RICOH Future House（神奈川県海老名市）内

学童ラウンジ「コサイエ」にて月 1 回各コンテンツを実施している。参加者が各回で学んだ知識を積み上げると同時に日々の気象現象の観察を実施することで、理解を深めている様子が確認されている。
【Miraikan Lab サテライト概要及び普及状況】
本コンテンツは未来館でのノウハウやコンテ
図 1 本コンテンツ全体像

ンツをベースに、より幅広いターゲットを想定し、本コンテンツは、以下のような構成とした。

体験コンテンツの導入部分の拡充や追加、科学コ① 熱がたまるミュニケーション活動を広く普及するものとし② 大気がめぐる-空気がうごく-て制作された「Miraikan Lab サテライト」コン③ 大気がめぐる-風がふく-テンツのうちの 1 つである。科学リテラシーの向④ 水がめぐる-雲ができる-

上と日々の現象から地球規模課題を理解する力⑤ 水がめぐる-雨がふる-を持った次世代を館外でも育成することを目的⑥ 地球があたたまるに、対象年齢小学校 4 年生以上、定員 12 名～16

第 1 回から第 5 回では、基礎科学を理解するた

名推奨としたプログラム開発を進めている。未来

めの簡単な実験を取り入れ、それらの結果を積み館に対する理解と実験教室を実施できる設備等

上げることで気象現象を理解する。また気圧計なを持った施設・組織に普及展開する予定である。

― 285 ―

B207

光音響効果を用いた温室効果実験装置
関隆則（日本気象予報士会）
空気が加熱された事を示す。

１．はじめに
温室効果を理解すためには、太陽からの可視光が地面を加熱、地面からの赤外線放射、大気中の温室効果気体の赤外線吸収と赤外線放射のエネルギーの流れを実感できる実験が有効である。 年秋季大会 3 では赤外線吸収について、 年春季大会' では赤外線の放射を確認する実験を報告した。

今回は可視光から赤外線への変換と温室効果気体の赤外線吸収に関する実験を報告する。
実験装置は前回の赤外線吸収・放射と同様に実験
対象の空気の赤外線吸収を光音響効果による微小な
気圧変化を確認することができた。



図  シャッタ、黒色テープを貼った容器、白熱電球

２．実験の目的
 容器の外側に可視光吸収膜を付けると、二酸化炭
素を含む空気は可視光の照射によって気圧変化が発生することを確認する。  乾燥空気における気圧変化はほとんどない事を確認する。



図  差動増幅器とコンデンサマイク

３．実験装置の動作 温室効果気体を入れた容器は白熱電球の反対側に黒色テープを貼る。
（テープから容器内の気体に顕熱が伝導しないよう容器の外側に貼る）回転シャッタはほぼ °遮光、°照射する。シャッタ回転周期は約  秒。容器内の気圧変化をコンデンサマイクで検出する。感度は 3D9 である。実験項目は  黒
色テープを貼る前に乾燥空気について測定。  黒色
テープを貼って測定。  二酸化炭素を定量（ 気圧
にて 体積を注入し測定。

0.2

電圧（V)

シャッタoffで気圧上昇

-6

0.1

0
-1
-0.1

4

-0.2
時間(s)


図  乾燥空気の気圧変化
0.2

電圧（V)

シャッタoffで気圧低下

-6



0.1

0
-1
-0.1

4

-0.2
時間(s)

    図  実験装置の構成



３．実験装置の詳細
図  に各部の配置を示す。図  に気圧変化を測定するコンデンサマイクと信号処理部を示す。
６．実験結果 図４は乾燥空気に対する気圧変化である。変化極性は遮光時に気圧上昇を示す。容器の収縮にともな
う変化である。図  は二酸化炭素  を注入した時の気圧変化を示す。可視光照射時に気圧が上昇し、黒色テープからの赤外線で容器内の二酸化炭素混合 図  二酸化炭素 注入による気圧変化

５．まとめと今後の課題による
・太陽光を吸収する地表に黒色テープを対応させ、可視光の照射した時に放射される赤外線による温室効果気体の加熱を説明する実験ができた・乾燥空気
に対する気圧変化の低減が課題。容器の加熱低減を検討する。
・教材化の検討。

― 286 ―

B208

御雇英人ジョイナーによる東京での気象観測山本 哲（気象研究所環境・応用気象研究部）
１

継されており、1874 年当時は翌年観測を開始した内はじめに今日にいたる気象庁の気象観測の創始と位置づけ

務省の観測場所に隣接する溜池葵町の外国人宿舎にられる内務省地理寮による東京・溜池葵町での 1875

住んでいたと考えられ、1874 年の観測もこの場所で年 6 月からの観測は御雇英人ジョイナー（Henry

行われた可能性が高い。翌年からの観測に使用されBatson Joyner）により開始された 。この観測開始前

た気象測器が日本に到着したのは 1874 年 7 月であり、に彼が東京で気象観測を行っており、その観測記録

1874 年の観測で使われた温度計は別に用意されたが出版されていた。

ものである。

(1)

２

自身熱心な気象観測者であった George Symons は

観測記録
以下２つの観測記録は、1856 年に英国気象学会員

後に”British Rainfall“と呼ばれる篤志観測者によるに選ばれ要職を歴任し理事長もつとめた George

ネットワークを 1860 年頃から私的に組織していっSymons が 1866 年に私的に創刊した Symons’s

た(4)。ジョイナーの父 Henry St. John Joyner はロンド

Monthly Meteorological Magazine(2)に掲載されていた。

ン郊外ハーローの農場主であったが、熱心な篤志観(1) 1872 年高輪での降水量観測（1873 年 4 月号）

測者であった。Symons’s Monthly Meteorological

1872 年 10 月 10 日の台風接近時の携帯型アネロイ

Magazine には彼による特異現象の報告がたびたび

ド気圧計で測定した数十分毎の気圧が風向とともに掲載されている。ジョイナーはこうした父のもとで掲載されている。被害状況などについて報告した父

気象観測に慣れ親しみ、おそらく父の指導で観測を宛の手紙も抜粋されている。また 1872 年の毎日 7:30

行うこともあったと思われる。ジョイナーが日本にに測った日降水量の表が掲載されている。観測場所

携行し高輪での観測に使用した雨量計も父ら篤志観は北緯 35°43′、東経 139°43′の高輪・長応寺、測者の寄付したものであろう。

雨量計直径 5 インチ、標高 50 フィート、地上高 4

４

おわりに

インチなどとされている。雨量計について「われわジョイナーのこうした経歴が、内務省の気象観測れが贈った雨量計」との編集者註がついている。

が国家的気象事業として創設され発展したことに結(2) 1874 年東京での降水量・気温の観測（1875 年 10

びついたと直ちに判断すべきでない。1882 年に中央

月号）

気象台に入り気象電報や暴風警報を実施したクニッ

1874 年各月の降水量（Rain）と午前８時、午後２

ピングも開成学校教員当時の 1872〜1878 年自宅で時・８時の気温（Shade Temperature）のおそらく月

気象および地震の観測を行っていた。むしろ当時の平均値が掲載されている。北緯 35°、東経 139°、標欧米知識人にとって気象観測を行うことは身近なこ

高 50 フィート、雨量計地上高 33 フィートなどと記とであったと考えるべきだろう。ジョイナーが気象載されているが測器や詳細な観測場所は不明である。

台設置を建議したと当時工部省に任官していた館潔

３

彦が 1915 年に著述しており(5)、広く採用されている

本観測の位置付け
ジョイナーの経歴については英国土木技術者協会

が、ジョイナーによる観測開始数か月後から溜池葵報に載った彼の死亡記事（1885 年）と、日本語では町での気象観測に関わった正戸豹之助は矛盾する見(3)

岡田武松がこれを抄訳したもの が今日に至るまで解を述べている。少なくとも館潔彦のジョイナーに

ほとんど唯一のものである。来日は 1871 年で東京・ついての「彼ハ建議者ナレドモ気象学ニ通セス」と横浜間の鉄道工事のために工部省測量司に雇用されいった記述に関しては再評価の必要があるだろう。
参考文献

た。高輪・長応寺で観測を行った経緯は不明である。
測量司は 1874 年 1 月に内務省に移管され、ジョイナ
ーは 1874 年 7 月に内務省に「気象課専務トシテ」雇(1) 気象庁編集, 気象百年史, 1975; (2) Pedgley, Weather. 2010, 65,
115–117; (3)岡田武松 測候瑣談, 1937; (4) Walker, Weather. 2010,
65, 117–120; (5) 須磨漁史. 洋式日本測量野史. 三交会誌. 1915

― 287 ―

B209

2013 年 3 月 10 日の温帯低気圧に伴う寒冷前線の解析
實本正樹（日本気象予報士会）

1.

はじめに

2013 年3 月10 日，
発達中の温帯低気圧が日本海北部を東進，中心付近より南南西方向に延びる寒冷前線が東北から九州北部を通過した．この寒冷前線通過に伴って，各地では強風が吹き，著者が住んでいる近くの京都では 10:20 に風向が南から北北西
変わり，10:30 に最大瞬間風速 14.4m/s(WSW)が記録された．しかし，降水量は少なく，10~12 時には 0.0mm であり，この寒冷前線の構造は特異なものであると考えられるので，解析を試みた。

2.

データと解析方法

アメダス観測所の諸データのうち，降水量，気温，平均風速とその風向の 10 分値を用いて解析した．前線の通過時は，風向が南寄りから北寄りに変わるとともに風速が増し，気温の急低下が起こった時刻と仮定した。風向の変化を判別するために，
10 分ごとの風速を南北及び東西の成分に分けた．

3.4.ワイオミング大学 高層気象データ
09 時に松江では，
温位は，
高度とともに単調に減少しており，
乾燥断熱的には安定である．しかし，相当温位は，高度 2300m

高層天気図は，500hPa 及び 850hPa を，また気象衛星画像をから4300mにかけて，
湿潤断熱的に不安定な層が存在している．

用いた．ウィンドプロファイラは，気象業務支援センターより

これは，下降流が生じたことを意味しているものと考えられる．

入手し，地上や上空における前線面を推定した．ワイオミング

21 時には，潮岬，浜松でも寒気域に入り大気の状態は安定と大学高層気象データでは上空の相当温位と相対湿度を用いた．   なり，
  09 時に高度   4000m
   から  6000m
  で見られた乾燥域が高度    

3.

2000m 以上の領域すべてに広がった．

結果

3.1.アメダスデータ（京都）京都府京都では，10:10 に気温 16.6℃，風向は南，風速 1.8 m/s

4.

考察

アメダス観測所の寒冷前線通過時刻を推定し，１時間ごとのであった(南成分 1.8 m/s，西成分 0 m/s)．10:30 に気温 13.6℃，

寒冷前線の位置を描いた．寒冷前線は 6 時間で南方向へ約

風向は北北西，風速 6.7 m/s(北成分 6.2 m/s，西成分 2.6 m/s)に

210km 移動した（東経 135 度子午線上）．これによると寒冷前変化した．この 20 分間に風は 157.5°順転し，気温が 3.0℃低線の南方向への平均速度成分は 35km/h となる．また偏西風に下した．寒冷前線は 10:20 頃に通過したと考えられる．

より，温帯低気圧の中心は東北東進し，大陸の高気圧は南東進
し，東方向への速度成分をもつ．
寒冷前線の移動方向は，850hPa 高層天気図や松江，潮岬，輪島の高層気象データから，おおよそ南東方向と推定される．寒冷前線の南進平均速度を 35km/h とすると，南東進した寒冷前線の平均速度は約 50km/h となる．
近畿地方中南部では，寒冷前線通過の直前に気温上昇が観測された地点があった．これは前線面に沿って気流が下降したことを示す．また，この寒冷前線の通過時，近畿地方北部や北陸地方を除いて，降水はほとんどなく，赤外・可視画像とも雲の3.2.高層天気図及び気象衛星画像

発達は弱めであった．これらのことから，この寒冷前線は，カ500hPa 面では低気圧中心付近から南南西に延びる気圧の谷

タフロントタイプであったと考えられる．

は弱い．850hPa 面での傾圧性は 09 時で高く 21 時では弱まっ

5. 参照資料 気象庁ホームページ http://www.jma.go.jp/jma/index.html

た．また西日本域では湿数の大きな乾燥域が広がった．上空の気象業務支援センター「気象観測月報 2013 年 3 月号」

風向は西から北西に変化した．

ワイオミング大学 HP http://weather.uwyo.edu/wyoming/があり，その付近での等温線は，等高度線とほぼ並行で傾圧性

6.

3.3.ウィンドプロファイラ（福井）福井では，8:00 頃に寒冷前線が通過し，時間経過とともに風謝辞

京都産業大学名誉教授藤井健先生には助言を頂きました．

向シアラインの高度が上がった．また，15:00 を過ぎると上空は

本研究は JSPS 科研費 JP16H00322 の助成を受けました．

乾燥域に入った．

感謝致します― 288 ―

B210
既存デ－タを用いた海陸風の調査について
川井睦夫(日本気象予報士会)

１.はじめに

５. 気温、風向風速デ－タ

東海地方で夏のよく晴れた日、下の積雲が、南から流れその直上の積雲が北から流れる時のあることに気付いた。
また、雲が南から流れる時は、北の方に発達した雄大積雲などが多いことに気付いた。時間により雲の行き違う高度が変化することにも気付いた。局地気象現象、特に、海陸風と関連がないか、目視観測及びインタ－ネットで公開されているデ－タを用い調べた。
また、この手法は高度な観測機器を手元に用意する必要がなく、テ－マとしても身近なものであるため、中学 2 年
６. 伊勢湾での測定デ－タ解析事例

生での理科の授業への応用が可能と思われる。
２.調査データ入手先について
気象庁 HP より、天気図、風向風速、気温、気圧、ウィンドプロファイラ－、気象衛星写真。
海上保安庁 HP、伊勢湾環境デ－タベ－ス、愛知県水産試
験場ＨＰより伊勢湾、太平洋の風向風速、海水温のデータ。
以下２０１２年８月１６日のデータを用いる
３.地上天気図海風と陸風の日変化が分る。
７.これらのデ－タからの考察
海風の高度が時間とともに上昇する要因は、地上の気温が時間とともに上昇し、海面の気温との差が開くためと考12081600ASAS
等圧線が混んでいないことより総観場での風は弱い
４. ウィンドプロファイラ解析事例

えられる。
８.まとめ
身近な海陸風をテ－マに、高度な観測機器を手元に用意しなくても、感じたことをインタ－ネットにて検索し解析出来ることを示せた考える。中学 2 年生での理科の海陸風のテ－マ授業時、身近な観測拠点のデ－タを示すことで、生徒へ興味を持たせることが出来ると考えられる。
９.謝辞
本文を作成するにあたり、日本気象予報士会東海支部のご協力に感謝いたします。
１０.参考文献
川井睦夫,2014,日本気象予報士会研究成果発表会講演予
稿集

時間とともに、海風の高度が上昇している。

― 289 ―

B211
局地解析から見た濃尾平野の積雪2014 年 12 月 18 日の事例と 2016 年１月 25 日の事例比較
伊藤 忠(一社)日本気象予報士会東海支部

１．はじめに強い冬型の気圧配置のとき，濃尾平野では太平洋側であるにもかかわらずかなりの積雪となることがある。2014 年 12 月 18 日，名古屋では 23
cm の積雪となった。一方，2016 年 1 月 24 から
25 日にかけて数 10 年に一度の寒波が襲来したが，濃尾平野ではそれほどの積雪にならなかった。太平洋側では少ない積雪でも交通障害や災害が発生することがあるので，積雪の予想は防災上重要である。ここでは，上記 2 例について考察し，濃尾平野での積雪要因について探索する。
２．2014 年 12 月 18 日の事例
2014 年 12 月 17 日 21 時(以下，日本時間)の輪
島の 500 hPa での気温が－34.9℃となる強い冬型となった。名古屋で 17 日 21 時から気温が－1℃以下まで一段と下がると同時に降雪が始まり，18
日 6 時に積雪 23 cm となった。図１は 12 月 18
日 3 時の気象官署・アメダスデータ(気象庁，2016a)から作成した関東～近畿の海面気圧の分
布と気温－1℃以下の領域を示したものである。
気温は 0.6℃/100 m で標高の効果を補正してある。
飛騨方面から愛知県にかけて－1℃以下の寒気に覆われている。若狭湾から岐阜県中部にかけて気圧の谷が見られ，岐阜，名古屋の風向が南成分をもっている。風向の南成分は降雪中見られた。
３．2016 年 1 月 24 日～25 日の事例
2016 年 1 月 24 日 21 時の輪島の 500 hPa での気温が－43.9℃となる強い冬型となった。図２は2016 年 1 月 24 日 21 時の図１と同様の図である。
本州の広い範囲が－1℃以下の領域となっている。
しかしながら，濃尾平野の天気は晴れとなっており，岐阜，名古屋では風向に南成分が見られない。

日本海沿岸は気圧の谷となっており，図３(気象庁，2016b) に示すように，これに対応する対流雲の帯が見られた。
25 日 2 時には対流雲の帯は弱まり，堰を切るよ
うに雪雲が濃尾平野になだれ込み名古屋でも降雪となった。降雪に先行して，25 日 1 時から気温が一段と降下し，それまで見られた北寄りの風は弱まった。降雪は 7 時過ぎまで続いたが，積雪は名古屋で 1 cm，岐阜でも 3 cm どまりとなった。
４．濃尾平野での大雪の条件
濃尾平野で大雪になるための条件として，強い
冬型の気圧配置になることのほか，①降雪に先立
ち一段と気温が降下すること，および②風向が南成分をもつことの条件が必要と考えられる。今回の事例のほか濃尾平野で大雪になったときもこの条件を満たしていた。
今後は，防災上重要な大雪について，アメダス
データなどから得られる知見を一般化し，防災教育に役立てていきたい。
引用文献
気象庁(2016a):http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php (2016 年 1 月 25 日閲覧)。
気象庁(2016b): http://www.jma.go.jp/jp/gms150jp/(2016 年 1 月 25 日閲覧)。

― 290 ―

C201

高校地理教育における気候分野の扱いと課題
中山秀晃（日本気象予報士会，東京都立小平高等学校）

１．はじめに 高等学校地理（現行の地理 $，地理 %）における気候分
野の内容とその扱いについて，高等学校における現状報告をするとともに，次期学習指導要領に向けて，気候分野の内容をどのように組み入れていったら良いのか，その課題と今後の方向性について私見を述べたい。
２．高等学校での気候分野の扱い 高等学校の地理歴史科の中で，気候分野について主に扱
うのは地理である。現行の学習指導要領では，地理 $（標準単位数  単位）と地理 %（標準単位数  単位）が設置されている。ご存じの通り，地理歴史分野の科目編成は，世界史が必修科目となっており，地理は日本史との選択必履
修科目である。高校によっては，地理を設置しないカリキ
ュラムの場合も有り得るので，その場合は，理科において地学基礎，地学を選択しない限り，中学段階までの内容で気候・気象分野の扱いは終了ということになる。近年のセンター受験者数（図１）をみると，受験科目としての地学選択者は，他の理科科目と比べて非常に少ないのがわかる。
一方，地理 % は国公立大学理数系の生徒が多く受験しているものと考えられ，地歴科目では日本史 % に次いで多くなっている。
 次に，地理で扱う気候分野の内容であるが，ここでは各高校で一年次に比較的多く設置されている地理 $（ 単位）について見てみる。現行の学習指導要領によると，  現
代世界の特色と諸課題の地理的考察という大項目に続いて設定される中項目「世界の生活・文化の多様性」の中で，「生活の舞台としての気候」「諸地域の生活・文化」との関連で気候を扱うようになっている。特に「生活の舞台としての気候」では，簡略ではあるが「大気大循環」や主な気候要素の地理的特徴についても扱っており，さらに気候と植生および土壌との関係，また，各気候区の特徴と人々の生活との関連を取り上げている。次に中項目「地球的課題の地理的考察では，「世界の環境問題」の内容があり，地球温暖化，砂漠化，酸性雨などが取り上げられる。大項目（）生活圏の諸課題の地理的考察では，「自然環境と防災」という中項目が有り，この中でも日本の気象災害と防災の観点からの，授業展開が考えられる。
  年次に選択科目として設置されることが多い地理 % についての詳細は，ここでは省略するが，「現代世界の系統
地理的考察」の中で「世界の気候」「日本の気候」「環境問題」などの内容が設置され，教える側の工夫次第で，気候分野をより詳しく取り上げることが可能となっている。
３．地理で気候分野を扱うことに関する課題
 いろいろな側面から課題を挙げることができるが，まず受け手側（生徒側）の課題として，中学校で習ってきた気候分野の内容（例えば気候区分）を暗記学習としてとらえる傾向が強く，苦手意識を持っている生徒が多い点が挙げられる。この課題は裏返せば，そのまま送り手側（教師側）の問題でもある。中学校，高校の地理担当教員のうち地理学専攻，ましてや気候分野を専門としてきた教員は非常に少ない。送り手側も，生徒同様に苦手意識を持っている場
合が多いと考えられる。一方，内容についてみると，新しい知見である気候変動や環境問題に関するものを如何にかみ砕いて授業提供するかという課題，ケッペンの気候区分に代表される暗記に陥りがちな内容を如何に分かり易く魅力的な授業にするかといった課題などが挙げられる。

気候分野が専門ではない教員でも，工夫次第で分かり易く，主体的に学ぶことができる内容と展開方法を示してい
く必要がある。
４．次期学習指導要領に向けた対応 文科省の中央教育審議会を通して，次期学習指導要領の教科科目案が次々と発表されているが，地理に関しては，地理に関わる探求科目として，地理総合（仮称）が設置される予定である。この地理総合は，現行の選択必履修科目
から共通必履修科目に格上げされている。内容的には（１）*,6 の活用，（２）国際理解教育，そして（３）防災と (6'など三つの柱が検討されているが，この中に気候分野の内容をどのように盛り込んでいくのか。主体的な学習方法も取り入れながらの授業展開の一事例を当日は示したい。
５．まとめ
 気候システムに関する先端的な研究を，どのように高校の地理・地学といった基礎教育に取り込んでいくのか。次期学習指導要領改定をにらんで，今まさに検討されるべき重要課題となっている。教育の現場にいる者として，先端研究に携わる皆様から，いろいろなアドバイスを頂戴したい。
☆参考文献
中山秀晃，関東地方の雨雪判定と降雪情報の開発 日本気象学会秋季大会予稿集 %
中山秀晃， :HE*,6 を活用した気象情報データベースの構築と活用
日本気象学会秋季大会予稿集 %
図１：地歴，理科科目のセンター試験受験者数の比較（平成 ， 年度）大学入試センター試験資料より作成

― 291 ―

C202

夏季北太平洋亜熱帯高気圧の形成力学*

宮坂 貴文、中村 尚（東大先端研）えることで、海盆の東に中心が寄っている亜

はじめに
日本の夏の気候・天候を語る際に太平洋高熱帯高気圧の形成にとって重要なのは下層雲気圧という言葉がよく聞かれる。海盆スケーに伴う放射冷却であることを示した。放射冷

ルの亜熱帯高気圧の事を指す場合もあれば、却と高気圧の関係やそれらの間にフィードバ

より局所的な小笠原高気圧の事を指す場合もックが存在することは以前より指摘されていある。小笠原高気圧はインドモンスーンによたが、下降流の形成・強化について力学診断って励起されるロスビー波がユーラシア大陸に基づいて考察することでフィードバックの上の亜熱帯ジェットを東方に伝播して日本付

新たな側面を加えた。これにより、東西海陸

近に高気圧に形成されることが Enomoto et

温度コントラストをトリガーとしたフィード

al. (2003)によって示され、シルクロードパタ

バックシステムの存在が示唆され、夏季になーンとして知られている。

ると自励的に亜熱帯高気圧が形成・維持され海盆スケールの亜熱帯高気圧の形成力学に得るメカニズムが提唱された。

ついても、2000 年代前半に相次いで発表されなお、北太平洋以外の海盆でも夏季亜熱帯

るようになり、そのきっかけはシルクロード

高気圧は存在し、どれもが同じメカニズムでパターンの研究のきっかけともなったモンス

形成されているのが興味深い(Miyasaka andーン・砂漠メカニズム (Hoskins and Rodwell

Nakamura, 2005, 2010)。

1995)に触発されたものと思われる。
亜熱帯高気圧の形成
亜熱帯高気圧の形成力学としてハドレー循環による下降流が候補としてあげられるが、東西平均ハドレー循環は夏半球よりも冬半球に強い下降流をもたらすため、夏に見られる
東西費一様性の高い、高圧帯ではなくセル状の高気圧の形成の要因たり得ない。
そこで、Chen et al. (2001)はアジアモンスーンがロスビー波を形成してその東側の亜熱帯高気圧を形成するとチャネルモデルに基づいて主張したが、Hoskins et al. (2001)はメキ
シコモンスーンがその北西に下降流をもたらすことが亜熱帯高気圧の形成に重要であると
乾燥プリミティブモデルに基づいて主張した。
Miyasaka and Nakamura (2005)は Chenet al. (2001)の主張するロスビー波は観測されないことを示すとともに、Hoskins et al.

(上段)7 月の気候平均海面気圧（等値線; hPa）と 1000 hPa
水平風（ベクトル; m s-1）
(下段) 7 月の気候平均 1000 hPa 温度の東西非一様成分(2001)と同じモデルを用いつつ実験設定を変― 292 ―

（等値線; K）

C203

梅雨降水帯の形成と大規模循環場の力学
三瓶岳昭（会津大）１．背景

帯は下層に大きな相当温位勾配や、弱い低圧部を

夏の東アジアに長雨をもたらす梅雨は古くか伴う（図 a）。また西風ジェットは南北に傾き、

ら研究されており、1910 年頃の岡田武松の梅雨

上層では降水帯の北側、下層では南側にジェット論ではオホーツク海高気圧の重要性などが指摘

軸が位置している。

された。1950 年代には梅雨入り・梅雨明けが上

大規模場の上昇流強制となりうる、対流圏上層

空のジェット気流の変化と同期していることがの渦度移流と中層の温度移流を調べると、後者で村上多喜雄博士により指摘されたが、梅雨が形成

梅雨に伴う上昇流とほぼ重なる位置に暖気移流される力学についてはその後も明確になっていがみられる（図 b）。中層の暖気移流は梅雨に伴なかった。例えば、南北温度勾配のために下層のう加熱の応答とは考えにくいので、中層の暖気移

南風が北側の寒気の上へはい上がり上昇流や降流が上昇流を励起しており、下層の暖湿空気の存水が生じるといった単純な解釈では、梅雨の季節

在と相まって対流を活発化させることで梅雨の性や地域性を十分説明することは困難であろう。

降水帯が生じるという仮説が成り立つ。降水に伴

また、下層の水蒸気収束や太平洋高気圧の西縁にう非断熱加熱は上昇流を増幅するため、観測され沿う南西風、前線をはさむ風のシアーなどの重要

る上昇流は対流不安定成層である梅雨降水帯の性を強調する研究も多い。しかし、線形傾圧モデ

西側で大きくなる。この暖気移流は、5 月にインルを用いて梅雨の非断熱加熱に対する循環場のドシナ北部、6 月にチベット高原南方に形成する応答を調べると、地表の低圧部、下層風のシアー、高温域の下流に、中層のジェットに沿って生じる。

降水帯南側での南西風の強化などが再現され、こまた、ジェット気流が中緯度の擾乱の導波管となれらの特徴はかなりの部分が梅雨に伴う加熱のるため、頻繁に擾乱が通過していくことも梅雨の結果とも解釈できる。したがって、これらの下層形成に寄与していると考えられる。

の場の特徴を梅雨形成の原因とするのは、循環論

この仮説は、梅雨の年々変動や、大循環モデル法に陥りかねない問題がある。

における梅雨の再現性、地球温暖化時に予想され

２．梅雨の形成と循環場

る梅雨の変化などを解釈する上でも有用である

Sampe and Xie (2010) は、気候平均の循環場に
基づき梅雨降水帯の形成を調べている。梅雨降水と考えられ、近年そのような応用も進んでいる模様である（e.g., Kosaka et al. 2011）。

図(a): 本州付近の梅雨にあたる時期の海面気圧（実線）と GPCP 降水量（影、mm/day）。図(b): 500hPa
面水平温度移流（0.25K/day 毎、ゼロ線省略）と上昇流（影、Pa/s）。JRA-55 平年値から計算― 293 ―

C204

オホーツク海の存在が及ぼす梅雨強化メカニズム*川崎健太 1)，立花義裕 1)，中村哲 2)，山崎孝治 1) 2)，小寺邦彦 3)1) 三重大院，2)北大院，3) 名大院

1. はじめに
梅雨降水帯はチベット高原からのジェット気流がもたらす暖気移流が上昇流を励起し形成されるという要因が主流であるが，太平洋高気圧からの暖気とオホーツク海高気圧からの寒気が衝突し形成するという要因も知られている．ここで，オホーツク海に着目してみると，地理的に大陸，島々に囲まれた，閉ざされた海であり，陸地と比べ夏季は冷たい特
異な海である．このことから，オホーツク海の存在が梅雨に対しどのような役割を持っているのかに興味を持った．しかし，オホーツ
ク海そのものが大気へどのように影響を及ぼすのかを研究した事例は少ない．先行研究では，[Honda et al,1999]が冬季におけるオホー
ツク海の海氷分布の違いによる大気応答実験
を数値モデルを用いて行ったが，夏季においては，海氷が張らないので，海の大気への露出の違いによる応答を見ることは出来ない．
そのため本研究では，オホーツク海を陸地とする埋立実験（いわばオホーツク海に蓋をする実験）を行うことにより，大気への応答を評価し，オホーツク海の梅雨期における役割を検討することを本研究の目的とした．

2. 使用データ・解析手法

使用モデルは大気大循環モデルであるAFES（AGCM For Earth Simulator）である．海面水温（SST），海氷の境界条件は Merged NOAA/OI
SST&SIC [Hurrell et al,2008]を用いた．オホーツ
ク海の存在が大気にどのような影響を与えているのか知るため，オホーツク海を海とする実験(CTL)と陸とする実験(LAND)の 2 つの実験を行った．両者の違いはオホーツク海が海か陸かのみであるので，両者の差を評価すれば，オホーツク海の有無による大気への応答を知ることが出来る．また，本研究では梅雨の最盛期である5 月～6 月の平均場について解析を行った．

3. 結果・考察
CTL とLAND での降水量の違いを見ると，オホーツク海が存在することで，直上では減少し，日本では降雨が増加することが分かった（図1）．
次になぜ，オホーツク海は日本の降雨を強めているのかを考察するため，大気－海洋間の熱フラックスを見るとオホーツク海では負であることが分かる．これは，オホーツク海が冷源である
ことを示しており，直上の大気は局所的に冷却されることが分かった．次に海面気圧を見ると（図2），オホーツク海上で高気圧化，東側での低気圧化が顕著であり，同様に太平洋高気圧にも有意に応答が及んでいることが分かる．ここで，降雨のプロセスを考察するため，水蒸気フラック

スを求めたところ，太平洋高気圧が作る南東風により日本へより多く水蒸気が輸送されていることが分かり，太平洋高気圧の強化が降雨増
加を及ぼしていることが示唆される． 次に，太平洋高気圧が強化される原因を考察するため，
オホーツク海上を含む東経 140 度から西経 60度までを東西平均した気温偏差の鉛直構造を見ると，オホーツク海上で形成される冷気が上層まで維持されていることがわかる．このことは，オホーツク海と周辺において強い温度傾度を形成することを意味し，擾乱活動の強化を示
唆することがわかる．よって，移動性高低気圧の活動度を示すストームトラックを求めたと
ころ，オホーツク海から下流にかけて活発化していることがわかる．擾乱が活発化するということは，時間平均流に対するフィードバックの存在を示唆する．よって短周期擾乱が時間平均
流にどのような影響を与えるのか知るため，Eベクトル[Hoskins et al, 1983]を求めたところ，ス
トームトラックの活発箇所と対応するように E
ベクトルの発散が強化されていることがわかる．E ベクトルの発散は時間平均流の西風加速を強制するので，東西風を見てみても，同様の箇所で西風が強化されていることがわかる．これらのことから，西風が加速される個所の南側（北側）では高気圧（低気圧）が強化される傾向にあることから，太平洋高気圧の強化の原因
は擾乱の活発化による時間平均流へのフィー
ドバックによるものであることが示唆された．

図 1. CTL と LAND の降水量偏差(mm/day)，等値
線間隔は 0.2 毎，陰影は統計的有意水準 90%以上の箇所を示す．

図 2. CTL と LAND の海面気圧偏差(hPa)，等値
線間隔は 0.5 毎，陰影は統計的有意水準 90%以上の箇所を示す．

― 294 ―

C205

低気圧活動の気候学
早崎将光 (国立環境研究所)

2. 大気海洋相互作用と低気圧活動 中高緯度の低気圧活動は，黒潮や湾流などの暖流やその続流域
が低気圧発達に適した大気下層の傾圧性を維持する
ため，気候学的な低気圧活動極大軸の地理的位置が規定されていると考えられる．
低気圧活動と海洋前線帯との関連は，大洋規模の前線帯との対応だけにとどまらない．数値モデル研究の進展により，東シナ海や日本海のような縁辺海スケー
ルの海洋前線帯も低気圧の強さなどに影響を及ぼす可能性が指摘されている (Xie et al. 2002; Yamamotoand Hirose 2011)．さらに，黒潮の大蛇行により南岸
低気圧の経路が異なることが観測及び大気海洋結合モデル (CGCM) の両面で示されてきた (Nakamura
et al. 2012; Hayasaki et al. 2013)．大洋規模の前線帯に比べれば相対的に小規模な SST 擾乱成分であっても，大気海洋結合作用を通じて大気循環場に大きな影響を与える可能性がある．次節で述べる将来予測の精度向上のためにも，モデルの高解像度化や相互作用過程の精緻化をいっそう推し進める必要があるだろう．

ルが現在気候再現実験においても南岸低気圧型の全低気圧個数 (または PO-O タイプの爆弾低気圧個数)を過小評価している．すなわち，北太平洋規模の低気圧活動などの指標で見れば，IPCC AR5 で評価に使われている CGCM は現実大気の低気圧活動をよく再現できているものの，経路タイプ別に見れば未だ不十分な再現性にとどまっていると言える．

4. 気候形成に関わる低気圧活動の新たな視点

近年では土壌粒子（黄砂）や人為起源汚染物質の長距離輸送をもたらす媒体として，低気圧活動が気候形成に果たす役割についても議論されつつある．例
えば，将来気候予測の問題に関する最新の知見として，全球モデルの高解像度化により極域への黒色炭素エアロゾル輸送量の過小評価問題が改善されたとする報告もある (Sato et al. 2016)．しかしながら，
前節で述べたように現時点で最新の CGCM であっても低気圧経路やその頻度などの再現性が必ずしも良好でないことから，各種エアロゾルを含め大気汚
染物質の長距離輸送やその将来変化についても，さらなる改善の余地があると考えられる．
発表では，主に東アジア～北太平洋域に着目し，現在気候及び将来の気候変化に伴う低気圧活動の研究を紹介する．また，温暖化予測の問題だけでなく，大気汚染物質の長距離輸送など，健康影響問題も含めた広義の大気環境分野における低気圧活動研究の位置づけについても紹介したい．

30

OJ (Oct-Mar): Max. ∇2SLP[w_150E]

JRA55
57.01, 82.49 (N=160)
20C
62.76, 112.24 (N=1095)
late-21C 60.16, 102.60 (N=1074)
20

freq. (%)

1. はじめに 低気圧，特に中高緯度における温帯
低気圧は，近代気象学の出発点となる研究対象である．日本付近～北太平洋地域は，最も低気圧活動が活発な地域の一つである．冬季を中心に急発達する低気圧 (爆弾低気圧) が多発し，同地域での寒候期の気候の特徴ともなっている (Yoshida and Asuma 2004；
YA2004 と略記)．また，テレコネクションパターンに伴う低気圧活動の挙動や mid-winter suppressionと呼ばれる特徴的な季節進行 (Nakamura 1992) など，気候学的に見ても興味深い研究対象地域であり続けた．
一方で，近年ではアジア諸国の急速な経済発展に伴い，人為起源汚染物質の増加とその長距離輸送が問題視されつつある．健康影響をもたらしうる大気汚染とその長距離輸送は，低気圧活動を含む総観規
模の気象条件に大きく左右される．将来気候変化が将来の大気質にも影響を及ぼす可能性があるため，多くの人口を抱える東アジアでは重要な研究テーマと
なり得る．

10

3. 1. 将来気候における低気圧活動 温 暖 化 時における低気圧活動の将来変化は，Geng and Sugi
(2003) をはじめ多くの研究がなされてきた．近年でも，温暖化時の半球～大洋規模の低気圧活動の将来変化について最新の多数モデルによる相互比較などがおこなわれている (例えば Mizuta et al. 2012) が，地域スケールの低気圧活動の将来変化は研究例も少ない．筆者らは一部の高解像度 CGCM (6 モデル)を用いて日本付近を通過する全低気圧の経路別個数や爆弾低気圧活動の将来変化を解析した．南岸低気圧に相当する経路 (YA2004 の PO-O タイプ) では弱化および個数減少がみられる一方で，OJ タイプでは現状とほぼ同程度の個数となるという結果を得た(図 1)．ただし，全体的な傾向として，多くのモデ― 295 ―

0

0

40

80

120

160

200

Max. ∇2SLP (10-9 Pa m-2)
22 14:52:31
図 12015: MayOJ
タイプ（YA2004）の爆弾低気圧の強さ別頻度．強/home/viper/hayasaki/cyclone/post_tracking/267_bomb_PDF_all_model.gmt

さは低気圧中心における SLP 水平ラプラシアンの最大値で評
価．棒グラフが JRA55（1981-2005 年），実線が 6 モデル合計の現在気候（20C），破線が将来気候（late-21C; 2076-2100年）の場合．頻度分布の中央値，90 パーセンタイル値，低気圧
個数は枠内の上部参照．

C206

海洋循環の西岸強化とロスビー波
三寺史夫（北大・低温研）

１．海洋循環の平易な理解に向けて

海洋における流れの物理の基礎は大気の力学と同じであるが、南北に伸びる陸岸地形によって強く影響を受けるという点で大きな相違がある。特に、強い海流は海洋の西岸
大陸の東 に存在するという、東西非対称性を示すところが海洋の流れにおける独自の性質であり、面白い。
海流は、大雑把に見れば偏西風帯で東向きであり、貿易風帯では西向きである。しかしながら、風の向きに単純に海水が流されているわけではない。北半球では風応力とコリオ
リ力が釣り合うように風向きに対して右手に流れ（エクマン輸送）、循環中央に海水が集まって海面が高くなるため、地衡流の関係
から時計回り循環が駆動される。
以上のような説明は高校地学を含め多くの教科書等でなされており、正しく記述されている。難しいのは循環の西側に強い海流が存在するという非対称性、すなわち西岸強化の説明のようである。コリオリ力の緯度依存性（地球が丸いこと）が重要ということは述べられているものの、そのことと循環の西岸
強化がうまく結びついていないように見える。一方、大学院など専門課程で学ぶ渦位の
観点は、それが循環形成の本質ではあるとは言っても、アウトリーチなどで述べるには敷居が高い。
ここではロスビー波の観点から、西岸強化に関して平易な説明を試みる。丸い地球はロ
スビー波の伝播を促す。したがって、ロスビ
ー波で西岸強化を考察することは自然なことと考える。また、ロスビー波そのものについても、イメージしやすい説明を紹介する。

２．ロスビー波と海洋循環
コリオリ力はコリオリパラメータに流速をかけたものである。したがって、同じ流速に対するコリオリ力は高緯度ほど大きい。このことは、同じ圧力傾度力に対する地衡流は低緯度ほど大きいことを意味する。北半球の高気圧性渦を考えると、地衡流は等圧線に沿って時計回りに流れるが、南へ行くほど地衡
流速度は増加するので、渦の中心より東側では北から流れて来る水よりも南に流れ去る
水の方が多くなる。すなわち、渦の東側では流れが発散し水が減る。他方、西側では逆に水が溜る。水が減れば水位は下がり、溜まれ
ば水位が上昇するので、これは、渦 水位の高い所 が西に移動することを意味する。すなわち、ロスビー長波の西方伝播である。
さて、亜熱帯において偏西風と貿易風がもたらすエクマン輸送により盛り上がった時
計回り循環の中心も、ロスビー波として西に進む。その際、循環中心より東側では地衡流が発散するので、エクマン輸送の収束とつりあうことで定常な循環となる。一方、循環中
心より西側ではつりあわず西方へ伝播しようとする。しかしながら、西岸境界（陸）に達すると押し付けられて等圧線間隔が細くなり、北向きの流れが強化される。最終的に、西岸付近の細い領域を除き、循環中心の東に当たる南下流が領域のほとんどを占めることになる。このように、循環の東西非対称性を生む根本要因は、ロスビー波にある。
以上の説明は、イメージしやすい海水の収束・発散を中心にしたものである。アウトリーチの機会などでこのような説明をすると、海流の西岸強化が、高校生や一般の方々にも比較的簡単に伝わったように思える。
海洋の西岸強化は、ロスビー波の西方伝播
が海岸によりブロックされ境界層ができる、ということを本質としている。このようなロ
スビー波伝播のブロッキングは、ロスビー波
同士の遭遇によっても起こりうる。講演ではこの観点から、中緯度気候変動にも重要である亜寒帯前線の形成と変動に関する最新の研究についても述べる予定である。

― 296 ―

C207

ドイツと日本の冬から春への季節進行と季節感（春を迎える行事「ファスナハト」と「節分」に注目して（その 2））*加藤内藏進 (岡山大学大学院教育学研究科(理科))・加藤晴子（岐阜聖徳学園大学教育学部(音楽)）大谷和男（岡山大学大学院自然科学研究科）
・濱木達也（岡山大学大学院教育学研究科(理科)）1.	
 はじめに	 	  詳細な季節サイクルは，「極端現象も含めた日々の気象系やその変動の季節性」と「多彩な季節感が育まれた文化生成の重要な背景」の双方を深く捉えるための『共通基底』である。従って，基本場と日々・年々の変動をセットとして，各地の季節サイクルや関連する
季節感を比較気候学的に見直すことの意義は大きい。
その一環として本グループは，ドイツ語文化圏の季節サイクルと季節感について，ユーラシア大陸の西岸という位置づけの違いを意識しながら東アジア（アジアモンスーンシステムの大きな影響も加わり六季やそれらの中間的な季節などで特徴づけられる）との比較を行ってきた（加藤・加藤	 2014）。	
 	
  両地域の冬から春への進行の中で，ドイツ付近では「冬の追い出し」に関わる行事である Fasnacht（ファスナハト）が行なわれる一方，日本では「節分祭」が行なわれる。そこで本グループは，2016 年春の全国大会にて(2 件）
，そのような冬から春への進行の気候学的特徴や両者の行事に関連した季節感について，学際的な比較を試みた。本講演ではその続編として，春の大気場や日々の気温の変動にも注目して，ドイツ付近のファスナハトや子供の歌などにみられる季節感について，日本の「節分」と比較しながら更なる検討を加える。なお大気場の解析には，主に NCEP/NCAR 再解析
データを用いた（2.5°×2.5°緯度経度格子点）。	
 2．ドイツ付近での冬から春への季節変化	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
  第 1 図	  日々の日平均地上気温の時系列を，2000/2001 年冬~
2010/2011 年冬について 10 年分重ねたもの（℃）
。
左はドイツ中南部，
右は日本列島付近の格子点より。なお，ファスナハト(Fasnacht)，
Easter(復活祭)，節分に対応する大まかな時期も表示した。	
 	 	  前回も報告したように，ドイツ付近では，年間を通して地上気温の日々の変動が大きく（季節内変動や年々変動も含む），とりわけ冬には振幅が大きい（第 1図）。そこでの冬の平均気温は九州~関東より数℃~
5℃程度低いのみであるが，日々の変動に伴って，日平
均気温が-10℃~-15℃程度の極端な低温日も時々出現していた。	 	  このような大きな気温変動の終了は（3 月終わり頃），
月平均場のアイスランド低気圧の消滅にほぼ対応していた。なお，シベリア高気圧もこの時期にほぼ消失する（日本の春と季節感に関連して，加藤他(2009)等も参照）。また，ドイツ付近の 5 月頃には，暖かい高気圧に覆われやすく，海面気圧の日々の変動は冬に比べて小さくなった（季節内変動は大きいが）
，
（図は略）
。	
 
3．ファスナハトと節分（春の迎え方に関連して）	 	  前回の講演でも若干紹介したように，ドイツ文化圏の春を迎える行事の一つファスナハト Fasnacht は，
カ
トリック地域（ドイツ，オーストリア，スイス）で行
われ，復活祭を迎える前の寒さの底が感じられる時期に行われる。その様子や伝統の背景は武田（1980）に，また実際の映像も，植田・江波戸（1988）（ヴィルフリンゲンの村（ドイツのシュヴァーベン州）
）
，NHK	
 エン
タープライズ	 2007（ガッサライト村（オーストリアのチロル州））等で紹介されている。一方，節分祭は，季節の変わり目に身体に入ってくる邪気を払い，一年の息災を願い，福を授かる行事として，立春の前日で大寒の最後の日に行われる（本研究では，岡山市の岡山神社での祭礼と宗忠神社での豆まき等の様子も撮影）。
ファスナハトでは，「冬の象徴を打ち負かせたり追い出したりして，春（夏）が勝利する」ことで，季節の完
全なる春（夏）への転換を願う点が特徴と考えられる。	
 4．終わりに	 	  冬から春をどのように迎えるか，その背景にある気候と季節感は次のように纏められよう。	
 (1)	
  冬の『厳しさ』：ドイツの冬は日本に比べて日々の気温の変動が大変大きい。
「厳しい冬」は，平均値として寒いだけでなく，そのような極端な低温日の頻出を反映（アイスランド低気圧の変動にも関連して）
。	
 
(2)	
  ファスナハト：長い「底」を持つそのような冬が「やっと間もなく終わりそう」という時期→「本当に冬に終わって欲しい！」という心情。	
 (3)	
  節分：冬の「底」となる時期で，節分後もしばら
くは平均気温が真冬と同等でも，春への進行を示す具体的現象はステップを追って出現し，また日射も既にかなり強まり始めている。→「巡り来る節目としての春」を喜び迎える。	
 	
 引用文献・資料（一部略）	
 加藤内藏進・加藤晴子・逸見学伸，2009：日本の春の季節進	 	
  行と季節感を切り口とする気象と音楽との連携（小学校で	 	  の授業実践）。天気，56，203-216。	
 加藤晴子・加藤内藏進，2014：『気候と音楽―日本やドイツ	 	
  の春と歌―』。協同出版社，全 168 頁。	
 武田昭	
 1980：『教会暦によるドイツ民謡』，東洋出版。	
 ― 297 ―

C208

チベット高気圧の形成と変動
植田宏昭（筑波大・生命環境）
1. はじめに
盛夏期に、東経 80 度、北緯 30 度、高度 150hPa付近に中心を持つ高気圧は、一般に「チベット高気圧」と呼称され、その温度の極大は 200〜
300hPa 付近に見られる。この高気圧性循環は、盛夏期に至るモンスーンの季節進行のみならず、
しばしば異常気象を引き起こすモンスーンの
年々変動、さらには温暖化に伴う降水変化などと密接に関係することから、様々な時間スケー
ルに内在する維持・変動機構の統一的な理解が待たれている。
チベット高気圧の季節進行に関しては、村上
多喜雄博士による「モンスーン（1986）東京堂
出版」に、以下のような記述がある。「インド
シナ半島南部の上層高気圧は季節が進むにつれて北上し，盛夏にはチベット高原上に移る。このようにチベット高気圧の起源はインドシナ半
島南部であり，その発生はニューギニア付近の熱源と思われる．一方盛夏の頃におけるチベッ
ト高気圧の発達と維持にはチベット高原の地形性の熱源が大きな役割を果す．」村上博士の高著における「熱」と「循環」の関係性への示唆
は、Gill (1980)による大気の熱源応答が発表された後にあたり、熱源の特定を含め、後続の研究に大きな動機付けを与えた。当時は、東大の新田勅博士や UCLA の柳井辿雄博士らが、チベット高原やその周辺での非断熱加熱（いわゆる Q1）の算定に情熱を注がれていた。それらの先達の積み重ねを踏まえ、様々な数値モデルを利用できる現代において、もう一度、「熱」と「循環」に関して (a)気候形成≈季節変化、(b)年々変動、(c)気候変化（温暖化・過去の寒冷期）の観点から問題の整理を試みる。
2.(a)気候形成≈季節変化
鉛直積分した夏の非断熱加熱（図 1）と対流
圏中上層の気温（図 2）を比べると、非断熱加熱の中心は北緯 5 度付近に位置しているのに対し、気温の極大およびチベット高気圧の中心は
北緯 25 度付近にあり、両者は大きく離れている。
興味深いことに、チベット高気圧の中心は、チベット高原の直上には見られず、インド亜大陸
北西部から中央アジアに位置している。このことは、チベット高気圧の形成において、対流圏
中上層に突出したチベット高原からの顕熱加熱
以外に、他の地域における非断熱加熱の寄与が少なくないことを示唆する。実際に後続の研究の多くは、インド洋を含む南アジアから東南ア
ジアにかけての非断熱加熱に対する大気の遠隔応答から、チベット高気圧の形成、さらには半乾 燥 地 域 の 気 候 形 成 を 論 じ て い る （ e.g.,
Rodwell and Hoskins [1996; QJRMS]; Wang etal.[2012; Clim. Dyn]）。
このような科学的進展の中、近年では、チベット高気圧という呼称から「South Asian High
（南アジア高気圧）」と呼ぶ研究論文も多く目にするようになってきた。従来の研究は、ある特定の地域の熱源に対する応答を個別に調査したものが多い。また力学的には、ロスビー波応
答は背景場（偏西風の季節変化）の状況によっても大きく異なる。従って、チベット高気圧の形成過程を理解するためには、季節的・地域的に変化する熱源と背景風の関係を包括（定量）的に整理する必要がある。なお講演時には、(b)年々変動、(c)気候変化の視点も織り交ぜ、チベット高気圧に関わる問題点を抽出するとともに、筆者らによる研究結果も報告する予定である。

図1 夏期（JJA）非断熱加熱の鉛直積分値[w/m2]

図 2 夏期（JJA）500-200hPa 平均気温[K]・200hPa
水平風[m/s]
謝辞：本研究は文部科学省「気候変動リスク情報創生プログラム」テーマ C の支援を受けて実施された。

― 298 ―

C209

シベリア高気圧／冬季東アジアモンスーンの変動
高谷康太郎(京都産業大学)

1. はじめにシベリア高気圧は冬季のユーラシア大陸に現れる
地表付近の寒冷な高気圧である。冬の天気予報などで良く言われる「西高東低の気圧配置」のうち、「西高」の部分がシベリア高気圧であり、我々にも馴染みの深い高気圧である。シベリア高気圧は冬季東ア
ジアモンスーン活動を通じて、極東域から北西太平
洋域の気候システムに大きな影響を及ぼす。言うまでもなく、冬季東アジアモンスーンの強弱は、季節
風による東アジア域への寒気の吹き出しなどを通じ、日本を含む極東域の冬の気候に決定的に影響する。
例えば、シベリア高気圧が強まり、東アジアモンスーン活動が活発な時は、日本を含む東アジア域には寒波が襲来し、日本海側はしばしば大雪に見舞われる。一方、シベリア高気圧及びモンスーン活動が弱まれば、東アジア域は「暖冬」となる。
このように気候システムの中で重要な役割を果たしているシベリア高気圧であるが、その成因は放射冷却であるという説明が良く行われる。すなわち、大陸の方が海洋より熱容量が小さいため、冬には大陸の方が相対的によく冷却され、そのため地表付近の空気も寒冷化しシベリア高気圧の形成につながるというものである。成因についてはこのメカニズム
で説明出来る（これだけで説明出来るかはやや疑義がある）が、変動については充分に説明出来ない。
しかし、シベリア高気圧／冬季東アジアモンスーンの変動は、2 週間から 1 ヶ月程度の周期の季節内変動がよく知られており、加えて年毎の変動（年々変動）も顕著に現れる。このような様々な時間スケー
ルの変動は我々も日常生活で良く感じている事であり、放射冷却ではない要因でその変動を説明する必要がある。

蛇行の典型的なパターンは、季節内変動と年々変動ともに大きく２つに大別される。一つは、ユーラシ
ア大陸上で偏西風が波状に蛇行するパターンで、対流圏上層の高度偏差場ではヨーロッパ方面から極東付近へのロスビー波伝播として観測される。もう一つは、北西太平洋域で偏西風が大きく蛇行するパターンで、高度偏差場では極東／北西太平洋域での南
北ダイポール構造として観測される。前者はいわゆ
る EU パターンと、後者は WP パターンとそれぞれ解釈する事が可能である。スペースの関係で本稿では、年々変動で冬季モンスーンが強化されたケースにおいて、対流圏上層で WP パターン的な構造が高度偏差場に卓越したときの合成図を以下に示す。図にも明らかなように、極東付近のモンスーンの変動には、半球規模の大気循環変動が密接に関係している事が見て取れる。
なお、上記の WP 的（または EU 的）な構造は、
季節内変動及び年々変動の双方で見られ、互いに良く似た構造を持つが、比較すると年々変動の水平空間スケールの方が季節内変動のそれより大きい。これは年々変動に伴う大気循環変動が、惑星波及びその時間発展の変調と密接に関係している事に依るものと思われる。詳細については、他の力学的メカニ
ズムの詳細と合わせ、講演時に説明する予定である。

２.シベリア高気圧／冬季モンスーン変動の力
学的メカニズム
Takaya and Nakamura (2005a, 2005b, 2013)の一連の研究により、シベリア高気圧／冬季東アジアモンスーンの変動には、対流圏上層の偏西風の蛇行が大きな役割を果たしている事が指摘された。ここで重要な事は、シベリア高気圧／冬季モンスーンそのものは対流圏下層または地表付近で卓越する現象であるにも関わらず、その変動には対流圏上層の大気循環変動が大きく寄与している事である。偏西風の― 299 ―

図：１月の冬季東アジアモンスーンの変動に伴い、対流圏上層に WP パターン（に良く似た）循環変動が卓越する時の Z250 偏差場（単位：m）。
NCEP/NCAR 再解析データを基にした合成図。詳細は Takaya andnakamura (2013)を参照の事。

C210

大気循環に影響する北太平洋移行領域周辺の流動構造*西川はつみ1・三寺史夫1・奥西武2・伊藤進一3・和川拓4・長谷川大介2・美山透5・金子仁2(1 北大低温研・2 水産機構東北水研・3 東大大気海洋研・4 水産機構日水研・5 JAMSTEC)

1. はじめに
太平洋中緯度海域では亜寒帯前線や亜寒帯境界，黒潮続流前線のような強い海面水温前線が形成される (Kida et al., 2014)。これらの海面水温前
線が大気循環に与える影響については，近年活発に議論が行われている。例えば，Frankignoul et al.,2011は亜寒帯前線の南北シフトがアリューシャ
ン低気圧に大きく影響し，北太平洋振動 (NPO:Walker and Bliss, 1932) や西太平洋 (WP) パター
ン (Wallace and Gutzler, 1981) の変動と関連することを示した。また，亜寒帯前線と亜寒帯境界に挟まれる北太平洋移行領域は，亜熱帯系の水と亜寒帯系の水の交換が行われる非常に重要な海域である (図1)。特に，準定常ジェット (磯口ジェット) は，黒潮続流から派生し亜熱帯系の水を移行領域へ供給する重要な役割を担っていることが 近 年 指 摘 さ れ て い る (Isoguchi et al., 2006;
Wagawa et al., 2014)。つまり，磯口ジェットは亜
熱帯の熱の北向き輸送に大きく寄与しており，その変動は海面熱フラックスを通して大気循環に影響を与える。しかしながら，北太平洋移行領域
流動構造の形成過程や変動は未解明な部分が多い。
これらの背景から，北太平洋移行領域及びその周辺の海面水温前線の流動構造や変動について理解することは，大気循環および気候形成を理解することへと繋がると考える。本発表では，『科研費基盤A：表層と中層を繋ぐ北太平洋の子午面
循環：その三次元構造と変動メカニズムの新たな描像』の一環で2015年9月に行われた，漂流ブイ観測の結果から得られた移行領域の流動構造について紹介したい。
2. 観測概要
2015年9月2日に東北区水産研究所の若鷹丸により，磯口ジェット流軸を横断しながら漂流ブイを放流した。ブイは水深60mにドローグがついたブイを9基，水深30mにドローグがついたブイを3基の計12基を放流しており，流軸近傍の3地点では，30mブイと60mブイを同時に放流した。60mブ
イの放流地点と約3ヶ月間の軌跡を，図2に示す。

3. 結果
60mブイは，放流地点から北東方向へ流れるが，その後北側の数基はそのまま北東方向へ，磯口ジ
ェット流軸近傍及び流軸の南側で放流したブイ
は南東方向へと流れた (図2)。磯口ジェットに乗って流れた後に，北側では亜寒帯循環，南側では亜寒帯境界に伴うジェットに乗ったと考えられる。また，2つの流れの間では，ブイの動きが遅く回転するような軌跡を描くことから，移行領域
における流れが混沌としている様子が捉えられたと考えられる。また，ブイの同士の距離変化を用いて，収束発散の関係から鉛直流の推定を試みた。鉛直流の水平分布は，Yoshikawa et al., 2012で示された傾圧不安定の様相と整合的であり，これは移行領域が混合の起きやすい海域であることを支持している。

図1 本研究対象海域の概略図(Kida et al.,2014参照)

図2 水深60mにドローグがついたブイの放流後3ヶ月の軌跡。背景のカラーは観測期間平均した
AVISOの海面高度。

― 300 ―

C211

モンスーン気候松本 淳 （ 首都大院都市環境，-$067(&）
陸風説が最初とされる (村上, 1993)。Webster and Chou モンスーン気候の定義と分布
モンスーンとは、冬と夏とで卓越風向が反対となる「季節風」を意味する。旧ソ連の気候学者 Khromov (1957)は(1980)は南北断面での 2 次元数値モデルにより、海陸分布の南北半球非対称性が重要であることを示した。

モンスーン気候の定義を「地上風の卓越風向が１月と７月

海陸風をモデルに海陸間の季節的な非対称的な加熱をの間で 120°以上変化」、「両月での卓越風出現頻度の平モンスーン気候の成因とする考えは、広く共有されている。

均が 40%以上」としグローバルな分布図を示した。

しかし周りを海に囲まれている北アメリカ大陸では、夏雨 その後 Ramage (1971)は、Khromov (1957)の成果を尊

地域も風向の季節的反転も限られた地域にしか起こって重しつつも、風速が小さい亜熱帯高気圧の中心付近や高低いない。他方、Murakami and Matsumoto (1994)は、大気圧の交代がある中緯度地域をモンスーン域とすること

陸がない西部北太平洋域に顕著な夏のモンスーン気候がに疑問を呈し、「平均風速が 3m/s 以上」、「高低気圧のみられることを指摘した。地球全体を海にした Chao

交代頻度が低い」との条件を加え、モンスーン地域をアフ(2000)の水惑星モデルでもモンスーン循環は再現されてリカからアジアにかけての熱帯に限定した。なお、日本をいる。Chen (2004)は、モンスーン気候の成立には、東西含む東アジアは、最後の定義によって初めて熱帯モンスーの熱的差異が重要とした。

ンと区別され、典型的なモンスーン域から除外されている。  モンスーン気候の地域性と日本の気候特性「日本は季節風気候が発達」と簡単には言えない。

 中緯度にある日本の季節風気候は、風の観点からはむし 一方、モンスーンという言葉を、雨季・乾季の季節的交

ろ冬に顕著で、しかも日本海側で多降水となる点は特異で替に対して使うこともある。Köppen (1918)による世界のある。このような日本のモンスーン気候の特性を明快に示

気候区分での熱帯モンスーン気候は、短い乾季をもつ熱帯した世界規模の図は、残念ながらまだ存在していない。

多雨気候で、雨季・乾季の交替のある気候のなかで、乾季

まとめが密林の成立をさまたげない気候状態をさす。またインド

モンスーン気候という日本人にとって大変に身近な気では、モンスーンと雨季をほぼ同義に使っている。冬の風候現象も、グローバルな視点からは簡単に説明できない。

は大陸から大洋に向けて吹き、大陸上での乾季に対応し、この複雑な気候システムと変動機構の解明、および最新の

夏の風は逆に大洋から大陸に吹き込み、大陸上での雨季に成果の社会への伝達に、一層の努力が必要である。

あたっていることから、風の交替と雨季・乾季の交替をほ文献

ぼ同義に使うことがある。

Chao, W.C. and Chen, B. 2001. J. Atmos. Sci., 58,

Ramage (1971)は海洋上の降水量が不明確だったこともあって、降水量をモンスーン気候の指標とすることに懐疑的であった。他方、後述するモンスーンの成因の観点から、対流活動に伴う潜熱放出がモンスーン循環に重要で、1980 年代以降は対流活動のグローバルな分布が衛星観測によって得られ、それを利用した降水量データも作成されるようになり、近年は対流活発流域や雨域の季節変化が顕著なところをモンスーン域とみなす傾向が強くなった。
Wang (1994)は、対流活動の季節性によって定義をし、風と降水量を用いた定義も試みた（Wang and Ding, 2008）。
これらの研究では、モンスーン気候は世界の熱帯地域全般に大陸を中心に分布し、夏に降雨が集中する気候は、東ア
ジアでは中緯度まで広がっている。ただし日本の日本海側

3497-3507.
Chen, T.C. 2003. J. Climate, 16, 2022-2027.

Halley, G. 1686. Phil. Trans. Roy. Soc. London, 26,
153-168.

家島彦一, 2000. 尾本恵一他編 「海のアジア②モンスーン
文化圏」.
Khromov, S.P. 1957. Petermanns Geogr. Mitt., 101,234-237.
Köoppen, W. 1918. Petermanns Geogr. Mitt., 64,
193-203, 243-248.
Murakami, T. and Matsumoto, J. 1994. J. Meteor. Soc.

Japan, 72, 719-745.

村上多喜雄 1993. 科学, 63, 619-623.

は冬に多降水となり、モンスーン気候からはずれてしまう。 Ramage, C. S. 1971. Monsoon Meteorology.
Wang, B. 1994. J. Climate, 7, 1109-1118.

 モンスーン気候の成因
モンスーン気候の成因は、すでに 9 世紀のアラビアの地
理学者により、海陸の季節的加熱の違いによるとされたという(家島,2000)。欧文では、Halley (1686)による巨大海Wang, B. and Ding, Q. 2008. Dyn. Atmos. Oceans, 44,
165-183.

謝辞本研究は JSPS 科研費 (26220202)の助成を受けた。

― 301 ―

C212
「ケッペンの気候区分」を引退させてそれに代わるものを考えよう増田耕一 （海洋研究開発機構）
や人間社会現象との関係を考えるには、気候を、区分でな

確かにある需要
地球上の地域によって、気候が、そのおもな要素をあげ

く、気温や降水量などの連続量のまま扱うことも可能だ。


れば、寒暖、乾湿、それらの季節的配分が違う。それを、

数量で表示するだけでなく、たとえば「熱帯・温帯・寒帯」

気候に内在する要因による区分の候補

「乾燥地帯」などの類型としてつかみ、伝える必要がある。
D 大気大循環の観点からは、地球を、ハドレー循環に支

配される領域と温帯低気圧 傾圧不安定波 に支配されるケッペンの気候区分

領域に大別できる。中村ほか  は、その境界が季節と 日本では、中学や高校の地理で「ケッペンの気候区分」

ともに移動するという観点による地域区分を示している。
が教えられており、気候の類型としてこれが持ち出されるE 無降水の状況がどのくらい長く続くかによる地域区

ことが多い。:ODGLPLU.öSSHQ  によるものだ

分が可能かもしれない。ただしどのような期間で無降水をが 、 5XGROI *HLJHU  や *OHQQ 7UHZDUWKD

認定すべきかの問題が残る。(JXFKL ほか  は世界の による修正を受けたバージョンもある。日本

ある  年間の旬単位の無降水域の分布を記載した。

語による紹介としては矢沢  のものがよいだろう。

F 陸面の雪氷の有無とその季節変化による地域区分が 各地点について、月平均気温と月降水量の平年値という可能かもしれない。

 個の数値を与えれば、一定のアルゴリズムによって気候型が定まるので、地理に関する情報処理の例題ともなる

植生分布を制約する気候条件

が、気候の理解につながっているかは疑問に思う。

 植生分布を制約する気候条件については、ケッペン以後



多くの研究がある。0DVXGD  はその時点で知られて

「ケッペンの気候区分は気候区分ではない」

いるものの整理を試みた。研究者によって指標とする変数

  年代ごろ以後、気候学の専門家はケッペンの気候が違うが、「利用可能なエネルギー 正味放射または生育期区分を重視しないことが多い。その極端な例は鈴木 の積算温度 」「利用可能な水分」「冬の温度」とまとめらである。ケッペンの気候型の境界は、植生の型 その主要れるだろう。光も重要なはずだが野外ではエネルギー要因

構成種の生活形 の分布の境界を気候変数で近似したものと区別困難である。「冬の温度」は生物体内の水の凍結とだ。鈴木は気候と植生との また人間社会現象との 関係を

低温による反応速度低下とを区別すべきかもしれない。

論じかったのだが、それには、気候に内在する 植生と独

 ケッペンについては、科学史的な観点で、この問題に挑

立な 特徴による気候区分を求めることが必要だと考えた

んだ先駆者としてとりあげるのが適切だと思う。

のだ。鈴木が有効な気候区分として考えたのは、世界の

規模では $OOLVRZ による前線帯 気団の境界 の位置とそ

文献

の季節的移動に基づくもの、日本の規模では鈴木自身によ(JXFKL7ほか*HRJU5HY-DSDQ%

る冬の季節風時の降水の有無に基づくものだった。

0DVXGD.*HRJU5HS7RN\R0HWUR8



中村和郎木村龍治内嶋善兵衛日本の気候。

地域区分は必要ではない

岩波書店。

 しかし、気候に内在する特徴は、必ずしも地域区分に使鈴木秀夫風土の構造。大明堂。

えるような不連続性をもっていない。そして、気候と植生

矢沢大二気候地域論考。古今書院。

― 302 ―

C213

オホーツク海高気圧再考と高校地学地理
立花義裕(三重大学大学院・生物資源学研究科)

オホーツク海高気圧は日本に極端な冷夏をもたらすことから、日本にとって極めて重要な現象である。日本の歴史上の記録に残る凶作や飢饉、そしてそれが誘因であろうと思われる一揆。これなどはおそらくオホーツク海高気圧の存在とその長期変動に大きく関わっているであろう。日
本の歴史の変遷には凶作や飢饉が多分に影響したのではないか。大げさに言えば、もしオホーツク海高気圧が無かったなら、日本の歴史は全く違った道を歩んでいたのではないだろうか。1993年は平成の米騒動と言われるほどの冷夏であった。翌年は記録的猛暑であったために米騒動はすぐに収まった。もし将来1993年級の冷夏が数年連続で起こ
れば、日本の歴史を変えるきっかけとなるかもしれない。

一方、西方や北方に隣接するロシア極東域は、最高気温が30℃にも達する。このような極端な温度コントラストが存在する世界的にも希な地域である。このような極端な温度コントラストが存在する世界的にも希な地域である。この環境場が、上空のブロッキング高気圧の発達に影響を及ぼす（Nakamura and Fukamachi 2004, QJRMS; Tachibana etal., 2004, JMSJ）。オホーツク海高気圧は夏の北極振動にも関連する(Ogi et al., 2005, GRL)。また、オホーツク海高
気圧にはブロッキング高気圧が関連する「背の高い高気圧」と、大気境界層に留まる「背の低い高気圧」の２つのタイ
プがある(Tachibana et al., 2004, JMSJ）。背の低い高気圧はエルニーニョ年に発生頻度が高く、それに伴い冷夏が発生する傾向にある。

２. 高校地学のオホーツク海高気圧

４.オホーツク海のヤマセへの遠隔影響

高校生が履修する科目である「地学基礎」の多くの教科書(教科書5社の中で4社)にオホーツク海高気圧とそれに伴う日本の冷夏の記述があり、中学の教科書にも掲載されていることから、地学を学習した普通の大人は、この高気圧の名称程度は知っていると考えて良い。ただし「地学基礎」（主として文系の生徒が学ぶ）を開講している高校は他の理科科目の開講率に比して少なく、「地学」（主として理系の生徒が学ぶ）を開講している高校は希有であることを付記する。高校地学不履修問題は由々しき問題である。
気象学や気候学を学ぶ高校生を増やすためには、高校地学の枠に留まらない何らかの策が必要であろう。
後述するように、オホーツク海高気圧は冷たいオホーツ
ク海の海洋の影響を受けている。現状では、海洋の影響にまで踏み込んだ記述がある教科書は無い。オホーツク海と同様、黒潮などの日本周辺の海洋が日本の気候形成やその変動にきわめて重要な役割を演じていることが知られているが、高校教科書では日本周辺の海洋の影響の記述は無い。エルニーニョ・北極振動・北大西洋振動等の日本の気象への遠隔的影響について触れられている教科書はある
一方で、日本周辺の海の近接的影響の記述が無いのはバランスに欠けるのではないだろうか。

本発表の目的は二つある。一つ目はオホーツク海の局所的に冷たいSSTが直上の小スケールの大気だけでなく、総観規模擾乱を通じた大気場の遠隔影響についての研究報
告を行いつつ、オホーツク海高気圧を再考することである。
数少ないオホーツク海でのラジオゾンデ観測データと，鉛直解像度を密にした領域気候モデルの計算を実行した。その結果千島列島に沿った低海面水温が、オホーツク海や低海面水温上の高気圧形成に留まらず、日本東海上での低気圧を誘発することが示された。この誘発された低気圧に伴う冷たい下層風が東北地方や関東地方に吹き、ヤマセを強化しこれら地域の低温化を促進する。これらプロセスによりオホーツク海からは比較的遠方に位置する東北地方や東日本にヤマセをもたらす遠隔影響が示唆された。オホー
ツク海高気圧だけではなく隣接した低気圧の存在が冷夏をもたらすために重要であろう。

1. はじめに

３. 近年のオホーツク海高気圧研究の概観
夏季のオホーツク海は、同緯度帯の他の海洋と比較すると世界で最も寒冷な海洋である。夏季海面水温は10℃度程度である。オホーツク海は冬季には海氷に覆われ、海氷が完全に融解するのは６月下旬である。オホーツク海高気圧に伴って霧や下層雲が発生することが知られており，その形成にはオホーツク海の冷たいSSTや下層雲が関わっている(Tachibana et al, 2008, JMSJ; Koseki et al, 2012, JGR)．さらにブッソル海峡を始めとした千島列島に沿って潮汐混合の影響により海面水温は局所的にきわめて低く夏でも5℃以下である。その影響により非常に小さなメソ高気圧が発生することが数値モデルや衛星観測(Tokinaga and Xie,
2009, JGR)と、ブッソル海峡でのラジオゾンデによる直接観測から明らかとなった(Nishikawa et al, 2014, JGR)。

５.高校地学と高校地理の融合
二つ目の目的は、現状の高校地学教科書記述問題、そして地学不履修問題を解決するためにはどうすべきかについての一つのアイデアを紹介しつつ、会場のみなさまと意見交換をすることである。筆者は、地学を履修する高校生
が増えることを願っているが、地元の地学の高校の先生との交流をすればするほど、それがきわめて困難であることの認識がより深まってしまうのである。
それを変えるための逆説的アイデアを以下に記す。そのアイデアとは、気象・気候についての記述を高校地学から削除することである。そして削除した中のdescriptiveな部
分をそっくり高校地理教科書へ移動し、削除した中のmechanismに関する記述は高校物理へ移動することを提案する。現状の高校地理の教科書においては、海流図や気候図の記述は地学基礎の教科書よりも充実しており、気象災
害についてもしっかりと記述されている。地理の履修者数が地学を圧倒することをふまえ、実を採ることを優先するのであれば、地学の気象・気候・海洋部分の記述と地理の
気候関係の記述の部分を融合させ、最新の科学的知見を加えた教科書への衣替えが現実的であろう。

― 303 ―

D201

金星周回軌道のあかつき科学機器と観測計画
佐藤 毅彦、中村 正人、鈴木 睦、山崎 敦、佐藤 隆雄（宇宙科学研究所）
今村 剛（東京大学）、あかつきプロジェクトチーム
2015 年 12 月 7 日のあかつき金星周回軌道投2016 年 7 月 19 日には、金星周回軌道入りか

入[1]の前から、科学チームは機器の健全性確認

らちょうど 1 金星年となる。
「夜面観測シーズを進めた[2]。周回軌道に入ってからは、さまざン」「昼面観測シーズン」の交代が一巡し、熱環

まな探査機姿勢における熱環境を評価するなど境のサイクルをひととおり経験したことになる。

の準備段階を経て、2016 年 1 月中旬から金星

これからは現在の定型観測に加え、近金点付近

試験観測を開始した。

での金星リム観測（上層エアロゾルの構造をタ

あかつきは長楕円軌道を周期約 10.5 日でまーゲット）、雲頂付近の一点を見つめる観測（立わる[1]。長い時間を過ごす遠金点（金星からの体視効果を得たり、短時間の構造変化を捉える）

距離～37 万 km）側から見た金星の位相によりといった特殊観測を組み入れてゆく。
あかつきの画像データは、天文分野の標準的「夜面観測シーズン」「昼面観測シーズン」に大きく分けられ、両者は金星の半年（112 地球日）

なフォーマットである FITS 形式に加え、緯度毎に交代する。昼面観測シーズンは UVI、IR1

経度展開したうえで気象分野でよく使われる（0.90 m 昼用）、IR2（2.02 m）、が活躍し、NetCDF 形式でもアーカイブされる。データは夜面観測シーズンは IR1（0.90 m 夜用, 0.97,

その取得後 1 年程度を目処に全世界の研究者に1.01 m）、IR2（1.735, 2.26, 2.32 m）、が活向けて公開される。

躍する。波長 8-12 m の熱赤外線放射をとらえ雲頂の温度分布を測定する LIR は、昼夜を問わ[1] Nakamura, M. et al. (2016), Earth,

ず観測できる。近金点付近で探査機が日陰を通Planets, Space,

過するときは、LAC による雷観測の機会となる。

doi:10.1186/s40623-016-0457-6

近金点付近で探査機が地蝕となる前後では電波[2] 山崎敦他 (2015), 日本惑星科学会誌「遊星人」, 24, 339-341.

掩蔽観測を行う。
本稿執筆までに、UVI, IR1, IR2, LIR はその[3] http://www.isas.jaxa.jp/j/topics/topics/

健全性が確認され本格的なデータ取得フェーズ

2016/0428.shtmlに入っている。
遠金点側の多くの時間は、
2 時間毎の全球撮像を定型観測としている。画像の一部を記録・転送する ROI（Region of Interest）機能追加により、雲追跡から風速場を求めるのに支障のない観測計画を組めるようになった。電波
掩蔽観測は順調に実施され、期待通りのデータを得ている。残念ながら 1 月 20
日以降、しばらく日陰通過のない時期に入ったため LAC は立ち上げ過程（段階的な昇圧と確認を要する）にある[3]。特筆すべき出来事として、6 月 7 日の金星
外合では地球から見て金星が太陽の真裏へ回り込んだ。そのときはもちろん交信不能であるが、その前後期間に太陽コロナの観測を実施しデータを取得した。

図 1：4 台のカメラ（UVI, IR1, IR2, LIR）による最初の金星周回軌道からの金星画像― 304 ―

D202

あかつき IR2 カメラによる金星大気科学
佐藤 毅彦、佐藤 隆雄、鈴木 睦、中村 正人（宇宙科学研究所）
上野 宗孝（神戸大学）、上水 和典（国立天文台）、笠羽 康正（東北大学）
はしもと じょーじ（岡山大学）、中串 孝志（和歌山大学）
あかつきの金星周回軌道成功[1]を受け、2 m
帯カメラ IR2[2]による本格的な金星観測が開始された。IR2 は、顕著な「窓」（CO2 の吸収が相対的に弱い）[4]である波長 1.735 m と 2.26
m を用い、金星夜面を観測する。高度 50～60
km 付近におけるエアロゾル粒子のサイズや密度情報[5]の取得（図 1）と、それらを追跡することで下層の風速場[6]を調べる。

図 2：IR2 による金星昼面画像（2016 年 5 月 6日、波長 2.02 m で金星雲頂の凹凸が明暗となって可視化されている）

ィのデータが取得されている。本講演では、IR2データを解析して得られた初期結果について報告する。
[1] Nakamura, M. et al. (2016), Earth,Planets, Space,doi:10.1186/s40623-016-0457-6

図 1：IR2 による金星夜面画像（2016 年 3 月
25 日、波長 1.735 m と 2.26 m から疑似カラー合成している）[2] Satoh, T. et al. (2016), Earth, Planets,

Space,

2.26 m 窓が含む CO 吸収帯[7]2.32 m での観測は、2.26 m 画像との差分により CO 吸収

doi: 10.1186/s40623-016-0451-z[3] 佐藤毅彦他 (2016), 日本惑星科学会誌「遊星人」, 25, 68-71.

強度のマップを与える。CO は金星上層大気における CO2 の光解離により生成し、それが下層[4] Allen, D. and J. Crawford (1984), Natureへ運ばれると考えられている[8]。したがって、CO のマッピングやその濃淡の追跡は、子午面

207, 222-224.
[5] Carlson, R. W. and F. W. Taylor (1993),

Planet. Space Sci. 41, 475-476.

循環に関する情報を与えるものである。
IR2 の金星昼面観測は、CO2 吸収帯波長 2.02
m を使う（図 2）。CO2 吸収帯では、金星大気[6] Sanchez-Lavega, A. et al. (2008), Geophys.

Res. Lett. 35, 13.

中を進む太陽光は雲で反射され宇宙空間へ出て[7] Taylor, F. W. et al. (1997), in Venus II (eds.

くるまでの光路で吸収を受ける。光路が長い（短S. W. Bougher et al.), U. of Arizona Press,い）ほど、吸収が強く（弱く）なるから、雲頂

pp.325-351.

[8] Tsang, C. C. C. et al. (2008), J. Geophys.

の凹凸を調べられるのである[9]。
周回軌道の熱環境に対する冷凍機運転（IR2検出器は 70 K 以下に冷やす必要がある）技術を確立し、図 1 や 2 に示すような高いクオリテ

Res. 113, E00B08, 1-13.

[9] Ignatiev, N. I. et al. (2009), J. Geophys.

― 305 ―

Res. 114, E00B43, 1-10.

D203

金星雲頂高度に発見された巨大重力波
福原哲哉（立教大学）、はしもとじょーじ（岡山大学）、堀之内武（北海道大学）、今村 剛（東京大学）、
岩上直幹（東京大学）、神山 徹（産業技術総合研究所）、村上真也（宇宙科学研究所）、
中村正人（宇宙科学研究所）、小郷原一智（滋賀県立大学）、佐藤光輝（北海道大学）、
佐藤隆雄（宇宙科学研究所）、鈴木 睦（宇宙科学研究所）、田口 真（立教大学）、高木聖子（東海大学）、
上野宗孝（神戸大学）、渡部重十（北海道情報大学）、山田 学（千葉工業大学）
2015 年 12 月 7 日に金星探査機「あかつき」は金星周回軌道投入に成功した。その直後から、あらかじめ設定されていたタイムラインによる観測プログラムが実行され、金星観測が開始された。
2015 年 12 月 7 日 05h26m UT に中間赤外カメラ(LIR)が取得した金星雲頂高度温度分布を図 1 に示す。夕方ターミネータ付近の日照側に、南北高緯度をつなぐ弓状の高温領域（東側）とそれに続く低温領域（西側）が 10000 km 以上にわたって南北方向に伸びている。弓状構造の高温領域及び低温領域の温度はそれぞれ 230～231K、225～226K であった。こ図 1．2015 年 12 月 7 日 05h26m UT、「あかつの構造はその後少なくとも 4 日間は連続してほぼ同じき」の金星周回軌道投入直後に LIR によっ

地形上の位置に存在していた。弓状構造の対地角速て取得された金星雲頂輝度温度分布。ほぼ、

度は��～0°/day であり、金星の対太陽自転角速度

上が北、右が東である。高温ほど白く表示しの��°/day とは明らかに異なっている。弓状構造ている。南極上空が最も高温である。このとの高温領域と低温領域の境界の赤道上の位置はア

き「あかつき」直下点の緯度、経度はそれぞ

フロディーテ大陸の西側高地の上空にあった。

れ��.�°、94.8°、地方時は 15h06m であっ

図 1 を詳しく調べると、低緯度領域にはより小さい

た。

1000 km スケールの弓状温度構造がいくつか見られる。スケールは異なるものの、これらの弓状構造の特いる。UVI 画像から雲追跡手法で求めた 12 月 7、8、

徴は赤道上空でおよそ 100 m/s の西向きの背景風に9 日の赤道付近の平均東西風速はそれぞれ�9�、

流されることなく金星固体と同じ角速度で回転してい�96、��0� m/s であった。

るように見える点と、弓状構造が東向きに凸である点

その後、2016 年 4 月 15 日、25 日、5 月 6 日、24 日の雲頂輝度温度分布にも、振幅は 1K 以下なである。
弓状構造はほぼ同時刻に紫外イメージャ(UVI)にがらも同様の弓状構造が検出されている。

よって撮像された紫外画像にも認められており、紫外弓状構造の起源としては、山岳波のように地表で明るい領域は輝度温度で高温領域に対応している。

付近に起源がある重力波が上空に伝播して雲層上

波長 283 nm 及び 365 nm 画像には過去の探査に

端での輝度温度変動及び紫外吸収物質のカラム量よってよく知られている Y 字型の構造がとらえられて変動として出現していると解釈している。

― 306 ―

D204
「あかつき」電波掩蔽観測の初期成果報告○安藤紘基 (京都産業大学・理学部), 今村剛 (東京大学・新領域創成科学研究科),
あかつき電波科学チーム
1. 背景

いては数密度の高度分布が求まる (図 2d)。そして、

	  日本初の金星探査機「あかつき」は超高安定発振

静水圧平衡を仮定して気圧の高度分布を計算し、最器を搭載し、惑星探査機が地球から見て惑星の背後

後に理想気体の状態方程式を用いて気温の高度分布に隠れる際に通信電波が惑星大気を通過することをが算出される。

利用した電波掩蔽法を用いて (図 1)、気温の高度分
布を高精度 (温度測定誤差~0.1 K)・高分解能 (鉛直
分解能~1 km) で測定できる。また「あかつき」には５台のカメラが搭載され、大気の水平構造を知ることができる。電波掩蔽観測はこれと補完関係にあり、大気の３次元構造を明らかにすることができる。
また電波掩蔽観測では、電波受信強度の時間変化か
ら硫酸蒸気混合比の高度分布を算出でき、金星雲物
図 2 データ解析の流れの一例。

理の解明のための手掛かりを与える。
	  現在までに、「あかつき」は全部で 6 回の電波掩蔽観測を実施し、低緯度を中心にデータを取得した。
実際の解析結果から、データ取得は良好であると判断している。

3. 結 果	  図 3 は、2016 年 5 月 6 日に取得された気温と大気安定度の高度分布である。高度 38–90 km の範囲
で気温を測定できていることが分かる。また、大気安定度分布を見ると、高度 50–55 km に中立安定層があり、その下は弱安定、その上は高安定になっている。このような特徴は、過去に Pioneer Venus ミッションで実施されたプローブによる直接観測と概ね整合的である。本発表では、他の日に取得された

図 1 電波掩蔽観測の概念図

気温と大気安定度の高度分布も示し、今後の展望に

2. 解 析 手 法

ついて述べる。

	  「あかつき」の電波は臼田宇宙空間観測所のパラ
ボラアンテナで受信され、この受信信号の電圧値が高速サンプリングされる。これにフーリエ変換を用いたデジタル信号処理を施し (図 2a)、大気の影響に伴うドップラー周波数を精密に計算する (図 2b)。
次に、このドップラー周波数から幾何光学を用いて屈折角とインパクトパラメータを計算する (図 2c)。
この両者が求まれば、球対称性を仮定して屈折率し

図 3 気温と大気安定度の高度分布の一例。

― 307 ―

D205

Latest status of lightning detection by Akatsuki
あかつきによる雷検出の現状
Yukihiro Takahashi, Mitsuteru Sato, Masataka Imai, Shigeto Watanabe
Department of Cosmosciences, Hokkaido University
Hokkaido Information University
Even though not a few extensive investigations using data obtained with spacecraft andground-based telescopes have been carried out in order to get a firm evidence of lightning
discharge in Venus, we don’t reach consensus on its existence. Indeed there exist some strong
indications of electrical discharge both in optical and radio wave measurements. LAC on board
Akatsuki, Venus climate orbiter, is the first sensor optimized for the lightning detection inplanets other than the Earth so that it can identify the optical flash caused by electrical discharge
in the atmosphere of Venus with an optical intensity of 1/100 of the average lightning in the
Earth when it is at the closest approach. Unique performance of LAC compared to otherequipments used in the previous studies of Venus is the high-speed sampling rate at 30 kHz for
all 32 pixels of APD matrix, enabling us to distinguish the optical lightning flash from otherpulsing noises. The second attempt of the insertion of Akatsuki into the orbit around Venus on
December 7, 2015 was carried out successfully. We checked out the sound condition of highvoltage system of LAC on January 20, 2016 for the first time after the launch. Due to someelongated orbit than that planned originally, we have umbra for ~30 min to observe thelightning flash in the night side of Venus only every ~10 days after April 2016. Considering thepossible damage on APD detector due to long journey more than 5 years in space, we are
increasing the high-voltage for APD very carefully step-by-step and the target voltage will beachieved by this fall. Here we would report the latest status of LAC. Also we discuss plans of
the operation with other cameras onboard Akatsuki in order to capture the lightning flash
emitted by CO2 and to compare the lightning activity with cloud condition.

― 308 ―

D206

Level 3*

1

2

Level 3

LIR

UVI
1

IR2
2

2015 12
Nakamura et al., 2016
4
Nakamura et al.,Ultra Violet
Imager (UVI)

2011

1

Level 3

Level 3
pixel pixel

Nakamura et al. (2011), Earth Planets Space, 63,
443–457, doi:10.5047/eps. 2011.02.009.
Ogohara et al. (2012), Icarus, 217, 2,
661–668,doi:10.1016/j.icarus.2011.05.017.
Nakamura et al. (2016), Earth Planets Space, 68,
DOI:10.1186/s40623-016- 0457-6

Ogohara et al., 2012
NetCDF
0.125° 0.125° 2880 1440 grids—
0.125°
60000km
0.11°/pixel

1 20164

UVI

UVI_20160425T171715_30_L3B_00.NC― 309 ―

D207

金星探査機「あかつき」の紫外データを用いた雲追跡堀之内武（北大・地球環境科学研究院）(*)・村上真也（宇宙研）
・神山徹（産総研）
・小郷原一智（滋
賀県立大）・今村剛（宇宙研）
・高木征弘（京産大）
・樫村博基（JAMSTEC）
・J. Peralta (JAXA)・
山田学（千葉工大）・山崎敦（宇宙研）
・渡部重十（北海道情報大）・あかつき雲追跡研究グループ

はじめに
金星探査機「あかつき」は，2015 年 12 月に軌道投入され，その後，打上前の計画よりも遠点が約４倍遠方の軌道に移された。
我々は，雲追跡による風速推定を多波長で実施するためプログラムを開発している。本発表
では，あかつきの紫外カメラ UVI による撮像
データを用いた結果を紹介する。遠方での分解能が当初計画より大幅に悪化したにも関わらず，良好な科学成果が得られる見通しが得られてきたことを報告する。
UVI の観測波長には，Pioneer Venus Orbiterをはじめ Venus Express でも採用された 365
nm（未特定の吸収物質が生ずる散乱光の濃淡で高度約 70 km の雲頂付近が可視化できる）に加え，金星探査機としては初めての SO2 吸収帯（中心波長 283 nm）がある。両波長の全般的な特徴は異なるが，雲追跡に用いる数度以下の水平スケールの構造は類似している。
結果
現在の軌道遠点（38 万 km）に近い 33 万 kmの位置から撮像された 2015 年 12 月 9 日のデー
タを用いて雲追跡を実施した。２時間おきの３枚 の 画 像 を 用 い ， Ikegawa and Horinouchi(2016, IH16)による，相関曲面を重ね合わせて精度を高め誤推定を抑制する推定法を適用す
ると，365 nm では低・中緯度で比較的滑らかな風速分布が得られた。結果が意味する各点の位置を各画像上に表示して，結果の妥当性を確認した。得られた風速場は過去の研究と整合的な発散を示した。283 nm でも同様の結果が得られたが，365 nm より S/N 比が低いためか，
ややばらつきが大きく，得られた誤差指標も全般に劣っていた。
12 月 9 日より分解能が高い 12 月 7 日（12月 9 日より分解能が倍程度），12 月 8 日の撮像
データを用いた雲追跡の結果は，両波長で非常に良く一致した（図）。得られた速度ベクトルの信頼性は高いと考えられる。
まとめと今後の展望遠点付近の観測を用いても雲追跡は可能であり，追跡法の工夫により数千 km スケールの風速構造のスナップショットを得ることもできる（IH16 以前はそれ自体が難しかった）。さらに（上記以外の結果も含め），より近くでのの観測から興味深い構造が見えつつある。今後
は多波長で研究を展開し，金星大気の運動の新たな描像を提示したい。
文献
Ikegawa and Horinouchi, Icarus, 271, 98-119,2016.

図: 2015 年 12 月 7 日の UVI 365 nm 画像を用いた雲追跡風（矢印）。場所による違いを強調するため，赤道で西向きに 100 m/s とな
る剛体回転分を差し引いて表示。右下に 15
m/s に相当する長さの矢印を示す。誤差指標に基づくスクリーニングを行うのに加え，283 nm での雲追跡風との差の絶対値が 5m/s 以内のもののみを表示している。背景はハイパス処理した最初の時刻の紫外輝度。

― 310 ―

D208

放射コードを組み込んだ金星 GCM でシミュレートされた気温および大循環構造について※

山本勝(九大応力研)，池田恒平(国立環境研)， 高橋正明(東大大気海洋研)

１．はじめに
従来のニュートン冷却を用いた金星 GCM では，
80 km 以高の加熱を無視することが多く，気温分
布は全球一様な平均値に緩和させている．このような大幅な簡略化の改善に向けて，本研究では，Ikeda (2011)の放射コードを用いた数値実験を行い，金星中層大気の気温分布と大循環構造について調査した．

の放射過程を導入し中層大気大循環構造を調査した．上記の実験に加えて，平衡に達する前のナッジングで使用した風速分布に対する大気大循環構造の依存性についても調査しており，これらの実験がこれまでの探査やあかつきに適用できるか検討したい．

２．モデル
本研究では，T21L52 の GCM (Ikeda, 2011)に，初期値として雲頂で 55 m s1 となる超回転とVIRA の気温と 730 K の地表面温度を仮定し，およそ高度 40 km 以下の下層大気東西風を初期値にナッジングして風と温度が平衡になった後，ナッジングを外した状況で中層大気の温度および循環構造を調査した．
３．結果
帯状平均の東西風では，緯度 60 度の雲頂付近
で 120 m s1 のジェットが形成され，赤道付近では 80－90 m s1 の高速風が形成される(図１)．中
緯度ジェットの上では 8 m s1 を超える極向き子
午面流が見られ，雲層内の低緯度では 1－2 m s1程度の極向き子午面流が見られる．
数値実験で得られた温度構造は金星と似ており，低緯度域では雲底付近(55 ㎞)の低安定度層が形成される．高緯度では温度風に伴い 40－50
km の安定成層が弱まり，ほぼ中立状態が雲底付
近から下層大気に広がる(図２)．赤道雲頂付近では，正午から夕方にかけて，温度低下が見られ(図３)，観測と類似の傾向が見られた．
東西流や南北流に関しては，帯状平均と昼面
平均(UV 観測における帯状平均)の差が見られた．
これまでの研究で示されているように，昼面の子午面流はおおむね熱潮汐波の極向き成分に対応し，帯状平均子午面流よりもかなり大きい．
高度 70 km 付近の昼面について平均した水平渦
熱フラックスおよび運動量フラックスは，共に，
中緯度ジェットの高緯度側で極向きの大きな値をもつ．低緯度域では，これらの渦フラックス
は相対的に小さい赤道向きとなるが，この高度域ではフラックスの大きさや向きには高度依存
性がある．
４．まとめ
Ikeda (2011)の放射コードを用いて，金星大気

図１. 帯状平均された東西風速(m s1, 等値線)と南北風速(m s1, 濃淡)．

図２. 帯状平均された気温分布(K, 等値線)と安定度(K km1, 濃淡)．

図３. 太陽固定座標系（180度が太陽直下）昼面
について１金星日平均した4.54103 Pa付近の温度(K, 濃淡)と風速 (矢羽)．

― 311 ―

D209

AFES および LMD/GCM で再現された金星大気中の波の比較*杉本憲彦(慶大日吉物理), Sébastien Lebonnois(LMD/IPSL, UPMC Univ Paris 06),
高木征弘(京産大理), 松田佳久(東京学芸大自然)
1. はじめに
熱潮汐波などの金星大気中の波は, 運動量や熱の輸送を通して, スーパーローテーションの発生や維持に重要である. 観測で得られた惑星規模の波の候補として, 赤道ケルビン波や中緯度ロスビー波が推定されてきたが, その励起メカニズムや鉛直構造などは不明である. また, 傾圧不安定波や不安定化したケルビンモードの存在, 地形や雲層対流から発生した重力波が雲のパターン形成にもたらす役割, なども指摘されている.
一方で, これまでの大気大循環モデル(GCM)を用いた研究では, 金星のスーパーローテーションの再現に主眼が置かれ, 観測と整合的な波の構造は再現されていない. その理由として, 非現実的な実験設定, 観測と異なるスーパーローテーションの構造, 解像度の不足, などが考えられる.
本研究では, 簡易金星版[1]大気大循環モデル
AFES(Atmospheric general circulation model For the
Earth Simulator)と放射や境界層等の物理過程も含
む LMD/GCM を用いて, 現実的な設定の下で金星
大気のスーパーローテーションを再現し, 両
GCM に発現する波の比較を行った.
2. 実験設定
両 GCM ともに, 基礎方程式はシグマ座標系における乾燥大気の球面プリミティブ方程式で, 物理パラメータは金星の観測値に基づく.
格子点数は AFES で 192×96×120(T63L120),
LMD/GCM は 96×96×50 である. AFES では, 観測に基づく太陽加熱を与え, 熱潮汐波を励起する日変化成分を含めた. 放射過程はニュートン冷却で簡略化し, 係数に Crisp(1986)の値を用いた. これにより, 温度場は水平一様な場に緩和される. また, 水平と鉛直の渦粘性も含む. LMD/GCM では,
放射伝達過程を解いて熱収支を計算する. また,
境界層の乱流過程, 地形等の物理過程も含む.
初期値に, AFES ではスーパーローテーションを仮定した剛体回転の東西風を設定し, 温度場は
東西風とバランス(傾度風平衡)させた. また, 静的安定度は観測値を模擬した. LMD/GCM では,
静止とスーパーローテーションの両方を用いた,
この初期値を用いて, AFES では 10.25 地球年,
LMD/GCM ではそれぞれ 300 金星日(静止), 190 金星日(スーパーローテーション)の数値実験を行った. LMD/GCM では, 二つの異なる初期場から, ほぼ同様のスーパーローテーションが得られた.

3. 結果
AFES, LMD/GCM ともに, 観測と整合的なスーパーローテーションの準定常状態が実現した. 密
度の薄い上層の帯状平均東西風は熱潮汐波で減速される. 安定度の低い雲層高度では太陽加熱によって, 赤道極間の温度勾配から傾圧不安定波が発生し, 緯度方向の熱や運動量の輸送を担う.
各モデルで, 観測と整合的な惑星規模の波がいくつか確認された. AFES では, 雲層上端(高度70km 付近)で緯度 30-60 度の波数 1 構造が現れ, 観測されるロスビー波と周期も類似していた. また,
その励起源が高度 60km 付近の傾圧不安定である
可能性が強く示唆された[2]. LMD/GCM では, 高度 50km 付近の赤道域にケルビン波と類似した構造が発現(図 1)し, 赤道付近の東西風の構造に関わっていた[3]. 同様な波は AFES に置いても確認された. この他, 重力波の励起についても, 傾圧波(AFES)や地形性(LMD/GCM)のものが見られた.
4. まとめ簡 易 金 星 版 AFES お よ び 物 理 過 程 入 り
LMD/GCM において, 現実的な設定による数値実験を行い, 観測と整合的なスーパーローテーショ
ンを再現, 維持した. そして, 両 GCM 中の波の比較を行った. 発表では, あかつきによる観測を念頭に議論したい.

図 1: 高度 50km 付近の温度(トーン)と水平流(ベクトル)の短周期擾乱(周期 5-10 日)の水平断面.
参考文献[1] N. Sugimoto, M. Takagi, and Y. Matsuda, Baroclinic
instability in the Venus atmosphere simulated by GCM,
J. Geophys. Res. Planets, 119, 1950–1968, 2014.
[2] N. Sugimoto, M. Takagi, and Y. Matsuda, Waves in a
Venus general circulation model,
Geophys. Res. Lett., 41, 7461–7467, 2014.
[3] S. Lebonnois, N. Sugimoto, and G. Gilli, Waveanalysis in the atmosphere of Venus below 100-km
altitude, simulated by LMD Venus GCM,
Icarus, 278, 38–51, 2016.

― 312 ―

D210
簡易金星版 AFES 高解像度計算におけるエネルギースペクトルの鉛直分布∗

樫村 博基（JAMSTEC）・杉本 憲彦（慶應大）・高木 征弘（京産大）
大淵 済（JAMSTEC）・榎本 剛（京大防災研）・高橋 芳幸・林 祥介（CPS/神戸大）
はじめにエネルギースペクトルの発散成分の全成分に対する割合は σ = 2 × 10−3 で高波数側 (n = 20 から 80 程度) で低くなっており．この高度より上方
および下方では徐々に発散成分の割合が高くなっている (図 1a)．これは，地球設定の AFES による計算結果 4 から求めた同様の図 (図 1c) において，気圧高度 500 hPa 付近で見られる特徴と同じであり，重力波の鉛直伝播を示唆している．また，各高度の平均密度をかけたエネルギースペクトル (図1b) は，σ = 5 × 10−3 から 1 × 10−3 まで，高波数側で鉛直方向に変化が小さく，かつそれ以外の高度よりも値が大きい．このように，波の励起高度の運動エネルギーが他の高度よりも大きいので，下方へ伝播した重力波も，伝播先の発散成分の割合を増加させうる．ゆえに本研究の結果は，金星では
σ = 2 × 10−3 つまり雲層上端付近で，重力波が励起され，上下に伝播していることを示唆している．

計算設定

解像度は T159L120（∆z = 1km）である．日変化を含む太陽加熱を与え，放射はニュートン冷却で表す．ただし，現実的な低安定度層を模した基準温度場 1 を用いる．湿潤過程は含まない．初期値として剛体回転の高速東西風と，それに傾度風平衡する
温度場を与える．上記の設定で４地球年の時間積分を実施し，最後の１地球年を解析する．この積分期間中は，観測されているスーパーローテーションに似た風速場が維持されている．

参考文献
1 Sugimoto et al., 2014: JGR, 119(8), 1950–1968.
2 樫村他, 2014 年度春季大会 D451.
3 樫村他, 2015 年度秋季大会 C315.
4 Takahashi et al., 2006: GRL, 33, L12812.

(b) density weighted energy spectra

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pressure level [hPa]

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図1

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10–1

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10–2

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10

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10–3
sigma level(c) ratio of divergent component
for Earth case[m2/s2 ･ kg/m3]

���

10–4

(a) ratio of divergent component
for Venus case

謝辞北村祐二博士，石岡圭一博士，岩山隆寛博士に多くの助言を頂きました．また，本研究は地球シミュレータ利用課題『AFES を用いた地球型惑星の大気大循環シミュ
レーション』及び『AFES を用いた火星・金星大気の高解像度大循環シミュレーション』のもとで実施しました．

�

2

エネルギースペクトルの鉛直分布

3

惑星規模の高速東西風「スーパーローテーション」をはじめ，金星大気の力学はほとんど解明されていない．大気循環を理解するために，運動エネ
ルギースペクトルの鉛直分布を理解することも重要である．我々は，AFES (Atmospheric GCM for
the Earth Simulator) の簡易金星版を開発し1 高解像度計算を実施してきた．これまでに水平運動エ
ネルギーは全波数 n ∼ 10 から高波数側で −5/3 乗則に従って減衰するということを報告してきた．2
また，回転成分と発散成分に分けた波数間収支解析
によって，加熱が強い高度の平均流加速は回転成分の移流によってもたらされていることを示した．3
本発表では，エネルギースペクトルの両成分の鉛直分布を調べ，地球の場合とも比較し，重力波の鉛直伝播を考察する．

�� �1(a) エネルギースペクトルの発散成分の割合，(b) 各高度の平均密度をかけたエネルギースペクト

ル，(c) 地球設定計算の場合のエネルギースペクトルの発散成分の割合．

― 313 ―

D211

回転水槽実験におけるスーパー・ローテーション
三村 和男 （東海大学教養学部）
はじめに
 半球規模の惑星ベータ効果を持つ回転水槽実験において、地衡風平衡と静力学平衡の仮定の下では、温度風の関係式は
U
g
T fU T
 g T

( 
)
,
z
2(1   T ) y
g z
2 y

ただし、U,γ,g,T,Ω,y,z は、各々、西風風速、水の熱膨張率、重力加速度、水温、系の回転角速度、極向き座標、鉛直座標、となるので、南北温度勾配が
図 1 実験装置概念図

あるとき、系の回転角速度が極めてゆっくりの場合、
西風の鉛直シア―が大きくなる。従って、室内実験において、金星のようなスーパー・ローテーションが実現する可能性が有る。
実験方法及び結果
実験装置の概念図は図１で、水槽の底を放物面状に膨らませることで、惑星ベータ効果を持たせている。水面下 10cm にスリット光を照射し、対流圏中層の流れを可視化しようとしている。実験開始後 30

図 2 帯状平均西風時系列

分かけて目標回転速度にし、さらに 30 分かけて水槽内の動作流体（水）を系の回転角速度（Ω）に馴
染ませてから、1 時間後から、赤道と北極の間に温度差（ΔＴ＝5℃）を付け始めながら、１時間放置
すると、再現性良く、強い西風を作る事に成功した。
図 2 は、左からΩが 0.1,0.2,0.3rpm の時の、帯状
平均西風の時系列である。西風ジェットの最大値は、
各々、2.5、5.0、6.5mm/s であった。ジェットの軸の位置での系の回転速度に比べて、各々、8.67、6.12、

       図 3 帯状平均西風加速時系列

5.09 倍の回転速度に相当する。図 3 は、図 2 同様、
帯状平均西風加速度の時系列である。温度差を付け始めた直後に強い西風加速が認められる。このタイ
ミングに連動しているシグナルは、レイノルズ応力
やその収束よりも、帯状平均極向き流れにおいて顕著であった（図４）。
考察
今後、対流圏上層や下層の観察を行い、子午面循
図 4 帯状平均極向き流速時系列

環の果たす役割を調査したい。

― 314 ―

D212
地球の海はなぜ干上がらないのか: 「雨滴惑星」の考察
山中 大学（海洋研究開発機構 SS，神戸大学名誉教授） ・ 松田 佳久（東京学芸大学）
はじめに
木村（2016: 天気, 63, 421）は，大量の液相の水から成る海洋と接する地球大気全体が水蒸気飽和（平衡）しない理由が，主要成分（窒素，酸素）と大気循環（対流）の存在にあると論じた．このような基礎的問題を忽せにせず常に考え直しておくことは，特に今後様々な惑星
大気構造を一般的に論じる上で不可欠である．本稿では木村とは逆に，そもそも密閉されていない地球の海がなぜ（両隣の惑星のように散逸したり埋蔵したりして）干上がらなかったかを考え直してみる．

1.

程である．重力場内では，大きい粒子は速く落下するた
め小さい粒子を捕捉してさらに大きく速くなり，単一水滴の凝結よりずっと効率的に成長する（衝突併合成長）．
現在の地球の降水は，上記の凝結核供給や衝突併合に加えて，特に赤道域上空に存在する極低温な対流
圏界面（所謂 cold trap），陸地（山岳地形と海陸比熱差）
による強制対流，条件付不安定による湿潤対流で維持されている．これらのうち，圏界面と対流には重力と放射収支が暗黙に含まれている．

分子間力のみが働く水滴の蒸発
宇宙空間に孤立した充分に小さい水滴の内部および表面を出入りする水分子には分子間力（表面を最小にしようとする表面張力を含む）が働く．表面での水分子の出入が釣合う（飽和）以上に外側の水蒸気圧が高まると水分子が表面に付着するので水滴は成長する（均質核形成）．Kelvin 曲率効果により，水滴表面の飽和水蒸
気圧は平水面（半径∞）の飽和値より大きい（過飽和）．
（土星環や彗星核など過冷却水滴も存在できない低温では固相（氷）になるが，ここでは触れない）．
水滴が純水でなく溶液の場合は（濃度が濃すぎない場合）Raoult 溶質効果により飽和水蒸気圧は下がり，周囲が混合気体の場合は Henry-Dalton 法則により水蒸
気分圧が水滴表面で飽和値となる．他成分の分圧（木村の言う「外圧」）はここでは無関係である．
水滴表面の水蒸気圧が飽和値以下なら水分子は蒸発し水蒸気量を増して平衡しようとする．水滴から遠方
へ水蒸気量が減る場合，分子拡散で水蒸気は一方的に流出し，結局水滴は完全に蒸発してしまう．

対流による水循環の促進
湿潤過程（降水）がなく断熱な場合には，静力学方程式と熱力学方程式を連立して解けば，断熱減率（大気
分子が単原子，窒素のような 2 原子，水蒸気や炭酸ガスのような多原子で異なるがオーダーまでは変わらない）をもつ等「温位」大気が得られる．湿潤大気では潜熱解放により一般にそれより緩い勾配で不安定となる（条件付不安定）．なお露点の高度に対する直線的逓減性は，潜熱の温度依存性による．
このような鉛直対流は，原因となる成層（静力学的）不安定が対流自身の鉛直熱輸送で解消すれば消滅す
る．従って安定成層下での（水平温度差や地形起伏による）強制的な水平対流（大気循環）が重要となる．木村は Hadley 循環による自励的な大気の除湿を考えたが，原因となる極赤道間温度差は惑星自転（または金星のような大気超回転）に伴うもので，帯状角運動量勾配とほぼ平衡（温度風）した僅かなずれの補償（帯状流摩擦と非断熱加熱との平衡）である．海大陸など地球赤道域
では，特に海岸線付近で海陸風（と季節風）に伴う対流の集中が本質的である．

3.

5.

4.
2.

惑星重力場での降水による水の維持
水分子が固体粒子表面に凝結（不均質核形成）すれば，大きな水滴となり得る．これの極端なものが地球海
洋のような惑星表面の水で，惑星本体による重力が生
じる．重力により水蒸気あるいはそれを含む湿潤大気は
密度成層（静水圧平衡）するが，水分子は他成分より軽いので上方で高密度となり（重力分離），さらに光解離されて水素は（熱速度が脱出速度を超えて）散逸し，酸素は惑星表面（岩石）を酸化して埋蔵され，この場合も（長時間要し，また光化学や火山活動による水蒸気供給過程も考えねばならず，金星・火星大気形成の重要問題
であるが）結局海洋は干上がってしまう．
これを防いで水を惑星表面に戻しているのが降水過

おわりに
地球大気の水蒸気量が大気循環（対流）で規定されているのは木村の論じる通りであるが，対流は除湿というより湿潤維持の作用がより本質的である．本来全球で起きる蒸発を，対流は下降流（晴天）域に集中させるとともに，上昇流域の降水で地上・海上に戻して海の干上がりを防いでいるのである．大気そのものの維持にも勿論であるが，大気循環による海の維持のためにも，惑星は充分に大きい必要がある．また海陸や山岳の維持のためには，浸食による平坦化に抗するだけの惑星内部変動が維持されていなければならない．
文末に当たり，林祥介，中島健介，荻野慎也の各位との議論に謝意を表する．

― 315 ―

大

会 第 3
午
前

日

A301NICAM における上層雲の温暖化応答―シングル・ダブルモーメントバルクスキーム間の相違―
Chen Ying-Wen1・清木 達也 1・小玉知央 1・佐藤正樹 1,2・野田 曉 1・山田 洋平 11 海洋研究開発機構 2 東京大学大気海洋研究所
1.はじめに
気候変動の将来予測において、モデル間のバラつきはいまだに大きい。主な原因がモデルの間に雲の表現の違いが大きいと思われている(Vial et al. 2013)。このようなモデルにおける雲の表現は各モデルに用いられた雲スキームによって生じ、主に各モデルに氷物質の表現に支配されている(Li et al. 2012)。
本研究では、雲のプロセスを陽に計算す
る全球非静力モデル NICAM を用いて、モデルに組み込まれる雲微物理スキームの違い
により、雲の温暖化応答及び放射フィード
バックの変化に注目している。そして、放射効果に重要とされる雲氷と雪の表現の違いから生じる雲長波放射への影響の評価を行
った。
2.データ
本研究では NICAM（水平解像度 14 ㎞、積雲パラメータライゼーションを不使用）による温暖化実験結果を用いて解析を行った。
比較された雲微物理スキームはNSW6(Single-moment water 6; Tomita2008) と NDW6(Double-moment water 6;
Seiki and Nakajima 2014)である。NSW6 では、雨、雲水、雲氷、雪、及び霰の質量混合比を予報しているに対し、NDW6 は質量混合比に加え数濃度も予報している。その数濃度の情報を使い、有効半径の情報も得られる。解析期間は、NSW6 の一年間と NDW6 の北半球の夏期の 3 ヵ月である。
3.結果
3-1)雲放射フィードバックについて
雲放射カーネル（Zelinka et al. 2012）
による計算された NSW6 と NDW6 雲放射フィードバック及び CMIP5 モデルとの比較は図１に示されている。CMIP5 と比較すると、
NSW6 と NDW6 における上層雲と薄い雲に長波フィードバックに大きな応答が現れている。このような応答をもたらしたのは、主にNSW6 と NDW6 における熱帯域の巻雲の増加であった。
3-2)巻雲の温暖化応答による雲長波放射への影響
本研究では巻雲に含まれる雲氷と雪の温暖化応答により、卷雲の射出率が氷物質の有効半径の変化を通じてどのように雲長波
放射力に影響を与えるのを解析した。雲の長波放射強制力（LWCRF）は式(1)のように雲量(η)、雲射出率(ε)により、見積ることができる。
LWCRF = η × ε × σ × (𝑇𝑇𝑠𝑠 4 − 𝑇𝑇𝑐𝑐4 ) (1)
その中、氷物質の有効半径(𝑅𝑅𝑒𝑒𝑒𝑒 )は式(1)のよう Ice Water Path(IWP)と雲の光学的厚さ(𝜏𝜏𝑖𝑖 )は式(2)で示されるようと関係を結びつける。
𝜏𝜏𝑖𝑖 =

3 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼2 𝜌𝜌𝑖𝑖 𝑅𝑅𝑒𝑒𝑒𝑒；𝜀𝜀𝑖𝑖 = 1 − exp⁡(−𝑎𝑎𝜏𝜏𝑖𝑖 )(2)

NDW6 により計算された氷物質の有効半径を使い、解析した結果、温暖化によって有効半径が大きくなり、それに伴う雲の射出率
変化は雲長波放射力に-2.08 w m-2 のインパクトがあり、無視できないことが分かった。
詳細は発表で紹介する。
謝辞：本研究で使われた NICAM-NDW6 のデータ及び NICAM-NSW6 のデ

図１：雲放射カーネルによる計算された各雲種の雲フィー
ドバックへの寄与。図で示されたのは CMIP5 の気候平均とNICAM における NSW6 と NDW6 の結果である。

ータはそれぞれ地球シミュレータと京コンピュータによる計算されたもの。
雲放射カーネル及び CMIP5 の計算結果は Dr. Zelinka に提供されたもの。

― 319 ―A302
CloudSat 搭載レーダから得られた雲層内の降水発生状況の解析*河本 和明（長崎大学大学院 水産・環境科学総合研研究科）、鈴木 健太郎（東大大気海洋研究所）
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図1

有効雲粒径の値別 (12um 以下と 13 から 15um の間の場合)の POP の雲内鉛直分布（海上）ïRWêP>ßúåÐ&/íðìçéÕìÕēï2o{Ąđāü

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0.6

0.8

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0.05

0.1

0.15

POP

åù_aëàéAeßúåÑÞÞê «­£¨± Ø÷@+ß
úù

0.2

図2

有効雲粒径の値別 (9um 以下と 9〜14um の間の場合)の POP の雲内鉛直分布（陸上）― 320 ―

0.2

A303

衛星から見た北極海の下層雲の特徴
*川合秀明（気象研究所）、藪将吉（気象庁）、萩原雄一朗（宇宙航空研究開発機構）

１．はじめにされた下層雲の雲量・雲頂高度などの特徴をとらえる（手法

北極海の下層雲は、夏季は主に短波放射を通じて、また冬の詳細は、Kawai et al., 2015）。海氷が冬でも比較的少ない、季には長波放射を通じて、北極海における放射収支に極めてノルウェー北部の北極海と、ほぼ一年中海氷に覆われている

重要な役割を果たしている。そして、この下層雲は、海氷のアラスカの北部の北極海を調べた。中緯度の比較対象として、量を大きく左右する。しかし、極付近は白い海氷や雪に覆わ

北太平洋中部、北大西洋東部・西部の結果も示す。

れているため、極付近の雲を、従来の可視や赤外チャンネルを持つ衛星を用いて広域に観測することは困難であった。近３．結果

年、極軌道ライダー衛星 CALIPSO の登場により、雲の有

結果を図１に示す。まず、北極海においては、5km 以上

無、さらに雲頂も正確にとらえられるようになり、北極海のの高度の上層雲量は、中緯度海域に比べて少ないことがわか

下層雲の実態を研究することが可能となった。さらに、る。また、上層雲のない場合で規格化した下層雲量は、海氷

CALIPSO は、低緯度帯に比べて極付近を高密度で通過するが少ないノルウェー北部の北極海では、中緯度海域と同程度

ため、極付近の雲の観測に適していると共に、光学的に薄いで 70-80%程度である。一方、夏季以外には、ほぼ海氷に覆わ雲でもとらえられる。本研究では、そのデータを用いて、北れているアラスカ北部の北極海では、特に冬季には下層雲量

極海の下層雲の実態を調査し、Kawai et al. (2015)で示された、は非常に少なくなっている。これは、海氷に覆われている場

中緯度帯の下層雲の特徴と比較し、その特徴を明確にする。

合には、覆われていない場合に比べて水蒸気の供給が少ない
ことが主な原因であると考えられる。
下層安定度 LTS と雲頂高度の関係を見ると、中緯度では２．使用する観測データと解析手法
本研究では、CALIPSO 衛星データからリトリーブされた

LTS が大きいほど雲頂高度が低くなるという明瞭な関係があ

九州大学雲マスクデータ（C2 データ: Hagihara et al.,

るが、海氷が少ないノルウェー北部の北極海のデータは、基2010）を使用する。ここでは、5km より上に雲がある場合

本的にそれに近い振る舞いをしている。一方で、アラスカ北は除外して統計を取り、5km より上に雲がない場合で規格化

部の北極海では、特に、海氷被覆が 60%以上ある場合には、この関係から大きく外れており、安定度が

[%]

[%]

高くても雲頂高度は高くなっている。これ

上
層
雲
量

補
正
下
層
雲
量

は雲の性質の違いによるものであると考

[m]

[%]

雲
頂
高
度

霧
の
発
生
頻
度

LTS

[K]

えられる。
霧の発生頻度と、2m 気温と SST
または海氷面温度の差の関係については、中緯度と同様の関係が見られた。
謝辞
本研究の一部は、文部科学省の気候変動リスク情報創生プログラムの支援により実施された。

参考文献
Kawai, H., S. Yabu, Y. Hagihara, T. Koshiro,and H. Okamoto, 2015: Characteristics of the

2m気温 － SST or Tice [K]

図１：（上段）5km 以上の高度の上層雲量（左）及び、上層雲のない場合で規格化した下層雲量（右）の季節変化。アラスカ北部北極海（黒太線）、ノルウェー北部北極海（灰色太線）、及び中緯度海域（細線）。
（下段）
LTS と雲頂高度（左）、及び、2m 気温 – SST または海氷面温度と霧の発生頻度の関係。ダイヤはアラスカ北部北極海、白抜きダイヤはそのうち海氷被覆が 60%以上の点、灰色丸はノルウェー北部北極海、小丸は中緯度海域。2007－2009 年の 3 年分のデータを使用。

― 321 ―

Cloud Top Heights of Marine Boundary
Layer Clouds and the Frequency of Marine
Fog over Mid-Latitudes. J. Meteor. Soc.

Japan, 93, 613-628.
Hagihara, Y., H. Okamoto, and R. Yoshida,2010:

Developmentofacombined

CloudSat-CALIPSO cloud mask to show
global cloud distribution, J. Geophys. Res.,
115, D00H33, doi:10.1029/2009JD012344.

A304
気象研究所地球システムモデル MRI-ESM2 の気候再現性
⾏本誠史、川合秀明、⼤島⻑、神代剛、吉⽥康平、新藤永樹、保坂征宏、辻野博之、
浦川昇吾、吉村裕正、⽥中泰宙（気象研究所）出⽜真、⾜⽴恭将（気象庁）■ はじめに気象研究所の気候モデル・地球システムモデル
MRI-CGCM3/MRI-ESM1 を改良し、第６期結合モデル⽐較計画 CMIP6 に向けた新しいバー
ジョン MRI-ESM2 を開発した。これまでと異なり、炭素循環を含まない構成についても
MRI-ESM の名称に統⼀する。
■ ⼤気モデル
⽔平解像度は約 110km（TL159）、鉛直解像度
は 80 層（上端 0.01hPa）である。⾮地形性重成のモデルを⽤いた実験を⾏った。温室効果気
体濃度、⼈為起源排出、太陽活動、および⽕⼭活動の外部強制について、1850 年状態に固定した⼯業化前基準実験（piControl）と 1860年から 2015 年までの観測値を与えた歴史実験（historical）を⾏った。また、気候感度を推定
す る た め CO2 濃 度 を 瞬 時 ４ 倍 増 す る 実 験（abrupt4xCO2）、エーロゾル放射強制⼒を推定 す る た め の 気 候 値 SST を 与 え た 実 験（sstClim と sstClimAerosol）を⾏った。実験

⼒波抵抗パラメタリゼーション（Hines スキー
ム）を導⼊し、成層圏 QBO を表現できるようになった。雲頂エントレイメントを考慮した層積雲スキーム（Kawai 2013）を導⼊した。その他、雲物理過程、雲放射過程など数多くの改良を⾏った。BF 効果の扱い、雲氷落下スキー
ムなどの改良を⾏った結果、混合相雲において、
雲⽔・雲氷⽐が観測に近づいた。また、各種エーロゾルの粒径分布や光学特性の適正化を⾏った。
■ 海洋モデル海洋モデルは MRI.COM4 の新全球海洋モデル
GONDOLA100 である。⽔平解像度 1°×0.5°（３極格⼦）で、⾚道付近は南北解像度 0.3°まで細かくなっている。鉛直は 61 層である。
混合層スキームに GLS を導⼊したことにより、北半冬季の海氷の過剰な広がりが改善した。
■ 物質循環
エーロゾルモデル（MASINGAR-mk2r1、⽔平解像度 TL95）と（オゾン）化学気候モデル（MRI-CCM2.2、⽔平解像度 T42）を⼤気モデ
ルと結合し、物質循環と気候との相互作⽤を表現している。硫酸塩エーロゾルを⽕⼭起源とそれ以外に分けてモード半径等異なる特性を表現し、また⿊⾊炭素（BC）について疎⽔性 BCと親⽔性 BC に分け、変質過程及び湿性沈着過程を改良し、さらに放射過程では親⽔性 BC と名と実験設定は原則として CMIP5 に従った。
■ 気候再現性
historical の全球平均地上気温の変化を図 1 に⽰す。Historical は 20 世紀の観測された気温変化をよく再現している。ただし、2000 年以降の温暖化停滞期は観測よりも昇温が⼤きい。
地上気温、降⽔量、海⾯気圧、海氷分布、雲放射効果などについて、1986-2005 の 20 年平均の気候値を観測と⽐較して現在気候再現性を評価し、全般的にほぼ良好な結果を得た。南⼤洋において雲量の表現が改善し雲放射効果のバイアスが減少した。CO2 倍増に対する気候感
度は 3.0K と推定され、2000 年におけるエー
ロゾルの有効放射強制⼒は–1.1Wm–2 と推定された。

硫酸塩との内部混合を取り扱うようにした。
■ 実験
気候再現性評価のため、炭素循環を含まない構

図１ 全球平均地上気温の変化．historical（太線）と観測（HadCRUT4、細線）．1860-1920 の期間平均を観測と⼀致させてある。破線は piControl の線
形回帰直線．

― 322 ―

A305

大気海洋結合モデルを用いたエアロゾルによる放射収支変化と気温変化との関係性の検証
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. 序論
一般的に、正の放射強制力は気温上昇をもたらし、負の放射強制力は気温を低下させる。そのことから、対流圏での黒色炭素（ブラックカーボン, BC）の増
加は、対流圏界面での正の放射強制力をもたらすため、対流圏の気温を上昇させると一般的には認識されて い る 。 こ の 認 識 を ベ ース と して、 例 え ば 、Climate and Clean Air Coalition (CCAC) では、BCを大気汚染と地球温暖化の両方をもたらす物質であり、二酸化炭素削減による地球温暖化緩和よりも削減効果が短時間で現れるとしている。しかし、地表
面では、BC増加に伴う放射強制力は負である。この
状況下において、一般的に気候変動の議論の際の気温である地上気温について、BC増加に伴い上昇する
ことは自明ではないと考えられる。
そこで本研究では、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) を大気海洋結合モデ
ルとして使用して平衡実験を行うことにより、BCお
よび二酸化硫黄 (SO2) の排出量変動に伴う地上気温変化を定量的に検証する。

2. 実験概要
MIROC-SPRINTARSは、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) (Samset et al. 2016) に参画しているが、その実験の一部に、硫酸塩エアロゾル濃度（あるいは前駆気体の発生量）を現在の5倍、BC濃度（あるいは排出量）を現在の10倍にするというプロトコルが含まれている。これらは、地上気温や降水量に対する硫酸塩やBCの効果を把握しやすくするために、
非現実的な設定としている。

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、ほぼ線形に変化していることを確認できる（図左・中）。一方、
地上気温の変化は、SO2の発生量変化（つまり硫酸塩の変化）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（図右）。様々なパラメータと発生量との相関を解析したところ、水蒸気量変化が地上気温変化と最も近いことを見出したことから、BC発生量増減による放射収支の変化に伴う水蒸気量変化を詳細に解析することが、地上気温変化の定量的評価に繋がることが示唆される。
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の支援を受けています。

参考文献

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

0.3
0.2
0.1
0
-0.1
-0.2
-0.3

SO2 Global
BC Global

-0.4
0

0.5

1

1.5

SO2/BC emission relative to standard

2

0.4

0.4

∆ Surface air temperature (K)

0.4

-0.5

3. 結果

0.5
∆ Aerosol-radiation @ SFC (W m-2)

∆ Aerosol-radiation @ TOA (W m-2)0.5

本研究では、PDRMIP実験を拡張するという形で、人為起源SO 2 あるいはBCの発生量を0, 0.1, 0.3,
0.5, 0.8, 1.5, 2, 5, 10倍とする感度実験を行った。
それぞれの実験について100年積分を行い、ほぼ平衡に達したと見られる後半50年分を解析対象とした。
標準実験の排出量データは、HemisphericTransport of Air Pollution Phase 2 (HTAP2) 実験に準拠する。大気モデルの空間分解能は、T85L40
である。

0.3
0.2
0.1
0.0
-0.1
-0.2
-0.3

SO2 Global
BC Global

-0.4
-0.5

0

0.5

1

1.5

SO2/BC emission relative to standard

2

0.3
0.2
0.1
0
-0.1
-0.2

SO2 Global
BC Global

-0.3
-0.4

0

0.5

1

1.5

SO2/BC emission relative to standard

図：SO2もしくはBCの発生量変化に伴う全球平均変化（左）大気上端でのエアロゾル・放射相互作用による放射収支（中）地表面でのエアロゾル・放射相互作用による放射収支（右）地上気温― 323 ―2

A306

東アジアとの比較気候学的視点でみたヨーロッパの春への進行と低気圧活動（2000 年の事例解析）*桑名佑典（岡山大学教育学部(理科))・加藤内藏進 (岡山大学大学院教育学研究科(理科))小嶋ゆう実（岡山大学教育学部(理科))・濱木達也(岡山大学大学院教育学研究科(理科))大谷和男(岡山大学大学院自然科学研究科)
1. はじめに
温帯低気圧は，中緯度地域における日々の気象現象を支配する主要なシステムの一つであり，ユーラシア
大陸東側の日本付近とヨーロッパ等，その季節サイク
ルや地域による差異も小さくない。従って，逆に各地
域の季節サイクルの特徴を比較気候学的に吟味する際にも，日々の低気圧活動やその環境場に関する実態の記述は有用な情報となる。
本グループは（2015 年秋や2016 年春の全国大会等），
ヨーロッパ（特にドイツ付近を中心に）における冬から春への季節進行と，ドイツと日本で「春を迎える行事」（それぞれファスナハトと節分）に関する季節感の学際的な比較も行なった。また，夏の低気圧活動との比較も試みている。その中で，ドイツ付近の冬の気温の大きな変動に対して，アイスランド低気圧の季節内変動の影響も大きい可能性を示唆したが，その状況が消失する時期の低気圧活動の，季節サイクルの位置づけの中での詳細な記述も興味深い。
そこで本講演では，2000 年の事例に関する本グループ一連の解析の続報として，冬から春への進行の理解の一環として，4〜5 月頃の状況を中心に，NCEP/NCAR
再解析データ（2.5°×2.5°緯度経度格子）を用いて行なった解析結果について報告する。
2．地上低気圧の出現状況の季節的変化（冬から春へ）
各日 00UTC における当該格子点を含む 9 格子点のデータで海面気圧を平滑化して 2hP 間隔で引いた等圧線の分布から，低気圧や高気圧の中心を判定した（平滑化は，生データの分布から等圧線を人が引く際に行なっているような等圧線の滑らかさに近づけるため中心
１，東西南北 0.5，その他 0.3 の重みとした）。
第 1 図に示されるように（2 月，3 月は略）
，冬の平均場や日々の低気圧出現域を特徴づけていたアイスラ
ンド低気圧が 3 月から 4 月にかけてほぼ消失し，アイ
ルランド南部付近に中心を持つ平均場の低気圧が出現した（日々の，中心気圧 1000hPa 以下となる強い低気
圧中心も頻出）。但し，高気圧が出現する時期もあり，
月平均海面気圧 SLP は 1008hPa 程度あった。興味深いことに，4 月に現れた上記の平均場の低気圧は，中心に寒気を伴う寒冷低気圧となっていた（500hPa 高度場(Z500)も参照。温度場は略）。5 月になると，ドイツ付
近では，
SLP でもZ500 でも平均場のリッジとなり，
日々で見ても高気圧中心が多数見られた。4 月から 5 月にかけて，月平均場でみた下層気温が大西洋側よりも内陸側が高くなるような東西に反転する時期に対応した現象であることも興味深い。

第 1 図 （上段）2000 年 1 月（左），4 月（中央），5 月（右）における毎日 00UTC の月平均海面気圧(SLP)に，地上低気圧中心（●），高気圧中心（○）の位置を重ねたもの。なお，中心気圧が 1000hPa 以下の低気圧，1030hPa 以上の高気圧については，それぞれ，大きな黒丸，
大きな白丸で表現した。
（下段）
上段と同様。
但し，
500hPa高度場(Z500)に日々の高低気圧の位置を重ねた。

3．日々の変動（季節内変動も含む）でみた特徴
冬にはアイスランド低気圧の季節内変動に伴う日々の地上気温変動も大変大きかったが（本グループのこれまでの報告），第 2 図によれば，3 月から 4 月への変化を境に，アイスランド低気圧は消失する一方，ドイツ〜北欧にかけて（45〜65N 付近），半月〜1 ヶ月程度の周期の SLP の季節内変動が明瞭に見られる。
また， 1，2 月に比べて，3 月の日々のアイスランド
低気圧の中心気圧の低いものの頻度が減少しつつ，春への移行した点も指摘出来る（図は略）。
今後は，これらの日々のシステムの出現状況や構造，
平均場や季節内変動する場の中での位置づけ，等について，さらに解析を進める予定である。

第2 図 10E に沿う11 日移動平均のSLP（hPa）。
日平均値に基づき，2000 年 3〜5 月について示す。

― 324 ―

A307
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― 325 ―

A308

日本の盛夏期の降水特性と大気場に関する総観気候学的解析(２)*槌田知恭(岡山大学教育学部(理科))，松本健吾(岡山大学大学院教育学研究科(理科))大谷和男(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(理科))１．はじめに
盛夏期では，平均的には梅雨前線が北上し，日本
列島は亜熱帯高気圧に覆われるが，前線の南下や天気図で必ずしも明瞭な前線が描かれていない場合での強い降水がもたらされることもある(Ninomiya etal. 1983)。また，松本他(2014)で東日本の盛夏期と梅雨期の大雨の違いも指摘されているが，盛夏期の降水についての系統的記述は不十分と考える。
そこで本グループは，その観点から研究を開始し，2016 春の全国大会で，盛夏期には日本列島スケールの領域平均降水量が少ない場合でも，短時間の強い雨が多くの地点で観測される日がそれなりの頻度で出現し，特に 8 月の前半よりも後半の方がその傾向が強く，また，盛夏期には台風や前線を伴わなくても，広い範囲で強雨をもたらす事例がそれなりの頻度で出現することが分かった。今回は，水収支過程に関連した観点も含めて解析した結果を報告する。
本研究では，2006～2015 年の 8 月における，各気象官署の日降水量，1 時間最大降水量，10 分間最大降水量のデータや(北陸地方を除く関東から九州の気象台，測候所 87 地点)，NCEP/NCAR 再解析データ(2.5°×2.5°格子)を利用した。
２．各降水パターンの合成場(1)
一般的には，領域平均降水量が多い方が，大雨の出現頻度，あるいは短時間降雨の強度の最大値が大
きな値をとる地点の出現頻度が大きい。しかし，前回指摘したように，領域平均降水量が平均を上回っているのに，日降水量 50mm 以上の地点がなかった
日(以下，タイプ A と呼ぶ)。また，領域平均降水量
が平均以下であるのに，10 分間最大降水量 2mm 以上の地点数が平均を大きく上回っている日(24 地点
以上)も見られた(タイプ B)。また，領域平均降水量と 10 分間最大降水量 2mm 以上の地点数の双方が，平均を大きく上回っている日(タイプ C)も併せて解析した。なお，タイプ A でも強雨が観測された地点
数は平均を大きく上回っており(上述のデータより)，
単なる地雨ではなさそうである。
それぞれのタイプの 925 および 500hPa 面における風と比湿の場の合成によれば，タイプ A では，小笠原諸島付近に中心を持つ高気圧の縁辺に沿って，湿潤な空気が日本に流れ込んでいる。一方，本州南岸付近を中心に，低気圧性循環が明瞭で，しかも，その付近の比湿が特に大きな値を示す。
タイプ B では，亜熱帯高気圧南縁側の東風(貿易風)の領域が，タイプ A よりも北偏している。タイプ
A で見られた本州南方の高気圧性循環のセルの中心付近での比湿の極小域もなく，湿潤な空気が本州南方に広く分布していることが分かる。
また，タイプ C を日々の天気図から主観的ではあるが，タイプ Ct(台風あり)，Cf(前線あり)，Cfs(前線あり＋南東気流あり)，Cx(その他)，Cxs(その他＋南東気流あり)の 5 つに分類できた。大気場に関しては，
h/Cp(K)の，500hPa あるいは 700hPa と，925hPaとの差で見た大気の不安定度も調べた。
各タイプとも，大雨のあった領域でも，強い対流不安定がそのまま残っていた。つまり，梅雨最盛期と違って，強雨域でも不安定を十分解消してないよ
うに思われる。また，前線があるタイプでも同様に，
対流不安定が解消され切っていないことが興味深い。
３．各降水パターンの合成場(2)第１図タイプ Cx の(上)925hPa 面での風ベクトル(m/s，凡例参照)と比湿(g/kg，実線)の分布の合成。
タイプ Cx の(下)925hPa 面での水蒸気フラックスの収束((m/s)*(g/kg)/m*1e5)の分布の合成。

第 1 図に示したように，台風や前線，および南東気流を伴わない大雨であるタイプ Cx では，大きな水蒸気フラックスの収束が広がっているが，収束域の風下側でも多量の水蒸気が日本列島の南から北へ吹き抜けていることが分かった(500hPa と 700hPa
でも水蒸気フラックスの収束を確認することができた)。つまりこういう状況ですら，フラックスの流入
量の割に，水蒸気消費の効率が必ずしも良くない可能性が示唆され，今後の具体的な解析が必要である。
４．終わりに
盛夏期では，日本列島付近で強雨も伴って領域平
均降水量が多いパターンでも(タイプ C)，下層で多量の水蒸気が吹き抜ける傾向が強いようである。また，タイプ C の中で日本付近に前線がある事例では，
南東風が流入するパターンも含めて，降水域でもかなり強い対流不安定が残っている点も興味深い。

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A309
1970 年代以降の冬型気圧配置の特徴に関する解析（初冬と真冬との違いも意識して）＊山口拓朗 （岡山大学教育学部(理科)）,友岡希 （岡山大学教育学部(理科)）
大谷和男 (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(理科)）1. はじめに冬の日本海側では,寒気吹き出し時の海上の対流
雲の組織化により,平野部でもしばしば豪雪に見舞われる.また,日本列島全体では,気温がまだ高い 11
月頃にシベリア気団やシベリア高気圧の季節的な強まりに対応して,冬型気圧配置の出現が増大する（大和田 1994；吉野・甲斐 1977；加藤他 2011,2013 他）.
ところで,2013 年に公表された IPCC 第 5 次報告書
(AR5)では,過去 15 年ほどの全球地表気温の上昇率がそれ以前に比べて非常に小さく（10 年あたり 0.03℃～0.05℃）（渡部 2014）,この温暖化の停滞現象は
global warming hiatus と呼ばれている（以下ハイエ
イタスと略）.
近年では,日本付近の冬に対するハイエイタスの影響についても注目されるようになった.しかし,例えば北陸地方など,日本海側の降雪には山雪型や里雪型の違い,寒気団内低気圧等,単に冬型の出現頻度だけでなく冬型の中での特徴の違いの影響も大きい.
また,季節経過の中での違いも大きい.従って,初冬の早春と真冬における冬型時の状況の違いも含めて長期的な傾向の視点での吟味が必要と考える.
そこで本研究では,ハイエイタスが見られるようになった 2000 年代以降を含む,1970 年代以降の日本付近の初冬と真冬における冬型気圧配置の特徴や,その長期変動について解析を開始した.
解析は 1971/72～2014/15 年冬について気象庁による日々の簡易版の地上上天気図（09JST）と,印刷天気図（地上や高層）,NCEP/NCAR 再解析データ（2.5°×2.5°緯度経度格子）等を利用し行った.
2. 1971/72～2014/15 年冬の長期的なデータに基づ
く指標の統計吉野・甲斐(1977)や大和田(1994)と同様な分類で1971/72～2014/15 年冬の 11 月と 1 月について,
日々の地上天気図から冬型気圧配置を抽出した.更に,日本海域での下層の季節風の強さの指標となる,130E から 140E での値を引いた海面気圧差ΔSLPが,40N で 10hPa より大きく,かつ 30N で 5hPa より大きい場合を「強い冬型」とした（ΔSLP が 10hPa の時,
で約 10ms-1 の地衡風の北風成分に対応）.
ところで,北陸地方の平野部の 4 地点（新潟県高田,
富山県富山,石川県金沢,福井県福井）で平均した総降雪量は,北陸平野部 4 地点の総降雪量に関しては,よく知られているように 1980 年代以降全体として減少しているが,冬型時以外の南岸低気圧の寄与は大変小さい.つまり上記の変化は,冬型時の総降雪量の違いを反映している.

第1図(左) 北陸平野部 4 地点で平均した 1 月の総降雪（cm）.
(右) 同地点の冬型時以外の総降雪量(cm).

さらに「強い冬型」とそれ以外の冬型（「弱い冬型」とする）時の 1 日あたりの降雪量の年々変動を比較すると,北陸での 1986 年頃以前の大きな総降雪量は,
単に「強い冬型」（や「弱い冬型」）の出現日数の違いというよりは,「強い冬型」でも,1 日あたりの降雪
量がより多かった点を反映していたことになる.

第2図(左) 1 月の強い冬型の 1 日あたりの降雪量(cm).
(右) 弱い冬型の 1 日あたりの降雪量(cm).

3. 1980 年代頃の「強い冬型」時の降雪の特徴「強い冬型」時には,1986 年以前と 1986 年以降のどちらも 40N でのΔSLP が約 10〜20hPa をとる日の降雪が集中している.しかし,1986 年以前にはΔSLP（≧
約 10hPa）が同じような値でも大きな降雪の生じる日が出現しており,日本海側の多量の降雪が下層の季
節風の北風成分だけでなく, 二宮(2006)でも指摘されているようにその他の要因の影響も受けていることを示す.今後,1986 年以前に出現する多量の降雪の要因を,上層の寒気や寒冷渦の影響も吟味しながら,更なる解析を行う予定である.

第3図― 327 ―

1 月の北陸平野部 4 地点で平均した日降雪量と 40N(日本海域)の海面気圧の東西差(130E-140E)

A310
過去 20 年間の太平洋貿易風加速に対する硫酸性エアロゾルの役割*高橋千陽, 渡部雅浩 (東京大学大気海洋研究所)

1. はじめに要な知見が得られた。

近年の 20 年間において、観測史上例のないレベルで赤道貿易風が強化された。赤道貿易風の長期変動は、太平洋域の海水準や降水分布へ影響を及ぼすため、貿易風加速の原因究明は重要である。貿易風加速の要因の一つとして、自然変動である太平洋数十年規模変動（IPO）に伴う、熱帯中東部太平洋の海面水温（SST）の冷却が指摘されているが、IPO だけでは説明出来ない。外部放射強制である温室効果ガスは、継続的に増加傾向を示しているため、十年規模の貿易風変動の要因とは考えられない。一方、人為起源や火山噴火により排出される硫酸性エアロゾルによる、
熱帯太平洋域の貿易風を含む気候変動への影響はよく分かっていなかった。本研究では、気候モデルを用いて熱帯
太平洋域の SST 及び貿易風の近年の変動に対する硫酸性エアロゾルの役割を明らかにすることを試みた。

謝辞：本研究は、文部科学省「気候変動リスク情報創生プログラム」および科研費基盤研究 A「熱帯大気海洋系変動と日本の異常天候に関する数値的研究」の補助を受けて実施された。

2. モデル実験と解析手法

全球気候モデル MIROC5.2 を用いて 1921~2014 年の期間で複数の 5 メンバアンサンブルシミュレーションを行った。全外部放射強制を与えた気候再現実験（HIST）と、
人為起源及び火山性硫酸エアロゾルの排出を産業革命前の 1850 年状態で固定した実験(SO2CONST)、火山性エアロゾルのみ 1850 年状態で固定した実験（VOLCONST）を実施した。観測とモデルシミュレーション共に、年平均偏差から長期線形トレンドを除去し、10 年ローパスをかけて比較した。

3. 結果と考察観測された熱帯太平洋に卓越する SST 十年規模変動パ
ターンの第１モード（EOF1）は IPO を示すが（図略）、
第 2 モード（EOF2）は熱帯西部太平洋、インド洋、大西洋で同じ SST 正偏差となるパターンを示した（図１a）。
これは近年、熱帯海盆間変動(trans-basin variability、TBV)と呼ばれるモードに対応する。この二つの変動パターンは、
HIST 実験の解析でも得られた。観測と HIST アンサンブ
ル平均の TBV の時系列（PC2, 図 1b）は、ともに数十年規模変動を示し、高相関かつスプレッドも小さい事から、TBV は放射強制応答であると言える。そこで観測と HIST
アンサンブルで高い SST 十年規模変動の相関を持つ TBVの卓越領域である、熱帯西部北太平洋(WNP)に注目し、その領域平均 SST 偏差時系列を HIST, SO2CONST 実験で比較した（図 2a-c）。観測と HIST 実験は PC2 と同様に数十年規模変動を示す一方で、SO2CONST 実験では、変動が非常に小さくなった。この結果は、WNP 域の SST 数十
年規模変動は、大部分が硫酸性エアロゾル変動により駆動された事を示している。1991-2010 年の WNP 域 SST は
上昇トレンドを示している。要因分析の結果、この WNP
域の SST 昇温は、火山性エアロゾルの直接効果に加えて、
熱帯大西洋域の SST 昇温（人為起源エアロゾルの影響も有意）が大気海洋相互作用を通じてもたらしたと示唆される。観測された熱帯太平洋域の 1991-2010 年の貿易風強化（過去最大）は、観測より弱いが HIST 実験でも有意に見られる一方、SO2CONST 実験では見られない（図 2d-f）。
エアロゾル放射強制がもたらす 1991-2010 年の貿易風加速は、観測の約 34％を説明する事が明らかにされた。本
研究では、硫酸性エアロゾルによる放射強制が太平洋域の過去〜将来の十年規模気候変化の要因を理解する上で重図 1: 熱帯太平洋十年規模 SST 変動の EOF 第二モードとその時系列 PC2(1936-2009 年)。(a)観測された熱帯太平洋域（細図実線枠域）SST 偏差の PC2 に対する回帰場。点描は 95％水準
で統計的有意領域。(b) 観測（黒破線）と HIST 実験（赤線はアンサンブル平均、陰影はアンサンブルのばらつき）の時系列
PC2。r は観測と HIST アンサンブル平均時系列の相関係数。

図２:(a)-(c) WNP 域（図１a の太実線枠域）の SST 変動の時
系列（1931~2014）。(a)観測、(b) HIST 実験、(c) SO2CONST
実験。トレンド除去した年平均偏差（太灰色曲線）とアンサン
ブルスプレッド（灰色縦棒）、10 年ローパス成分（黒曲線を示す。1991-2010 年の SST 線形トレンドを破線で表す。(d)-(f)
赤道中部太平洋（図 1a の黒破線枠域）における地表面東西風の変動。(d)観測、(e)HIST 実験、 (f)SO2CONST 実験。陰影はアンサンブルスプレッド。1991-2010 年の貿易風トレンドを破線で表す。

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A311
ITCZ の強い積雲対流活動がもたらした 2014 年暖候期の北太平洋の循環偏差＊前田修平（気象研気候）、卜部佑介・竹村和人・安田珠幾（気象庁気候情報）、谷本陽一（北大院地球環境）

１．はじめに2014 年には、各国気象機関や専門家の予測に反して本格的なエルニーニョ現象が発生しなかった。その要因についてはいくつかの研究がなされており、その中で Maeda etal.(2016)は、①赤道の北で海面水温偏差（SSTA）が高く
南で低いという SSTA の強い南北コントラスト、②SSTA が高い北半球側の熱帯収束帯（ITCZ）に吹き込む赤道越えの
強い南風、③ITCZ の強い積雲対流活動、という南北反対
称の偏差パターンが中・東部太平洋熱帯域で卓越し、その一環としての赤道域における上向きの潜熱フラックスの増加が、エルニーニョ現象の成長抑制の一因となったことを示した。また、この南北反対称の偏差パターンの形成には、ITCZ の積雲対流活動と結合した風‐蒸発‐海面水温（WES）フィードバックの寄与が重要だったことを示唆した。ところで、エルニーニョ現象などによる熱帯域における SSTA の影響は、主に積雲対流活動に伴う大気の凝結加
熱偏差の応答として亜熱帯や中・高緯度の大気に及ぶ。
2014 年は本格的なエルニーニョ現象にはならなかったものの、上記のとおり ITCZ で積雲対流活動が強まったため、その影響が大気循環場に現われた可能性がある。
２.2014 年 6～10 月の北太平洋の循環場
図 1 は、エルニーニョ現象が成長しなかった 2014 年の北半球暖候期（6～10 月）で平均した、大気循環場の偏差である。中・東部熱帯太平洋域では、北緯 5～15 度帯に帯状の OLR 負偏差域が見られ、平年で ITCZ が位置する緯度帯で積雲対流活動が活発なことを示している。一方、海面
気圧で見ると、北太平洋高気圧が平年に比べて弱いことがわかる。また、対流圏上層の 200hPa 高度では、中部太平洋トラフが平年に比べて浅い。このように北太平洋亜熱帯域では、対流圏下層で負偏差、上層で正偏差という傾圧的な偏差分布をしているが、そのことは亜熱帯域で平均した
流線関数偏差の経度‐高さ断面図で明瞭に確認できる。
1979～2014 年で比較すると、2014 年は、ITCZ 域で平均し

図１ 2014 年 6～10 月の平年偏差。左上）OLR(W/m2)、右上）海面気圧（hPa）、左下）200hPa 高度（m）、右下）
北緯 10～30 度で平均した流線関数の経度―高さ断面図（106m2/s）。右上（左下）の等値線は海面気圧（200hPa高度）の平年値で単位は hPa(m)。

た OLR は３番目に低く、中部太平洋トラフは最も浅く、太平洋亜熱帯域の対流圏の層厚は最も厚い。ITCZ 域の対流活動がかなり活発で、北太平洋亜熱帯域で傾圧的な偏差が顕著に大きかった、といえる。
３.凝結加熱偏差と循環場の関係
中・東部太平洋熱帯域の北半球側（北緯 5～15 度、180
度～西経 120 度）で平均した OLR（OLR-N）への循環場の回帰図を図２左に示す。回帰係数に 2014 年の OLR-N の規格化偏差をかけたものである。図１と比べると、北半球亜熱帯域の傾圧的な構造をした循環偏差が、OLR-N でよく説明されていることがわかる。図２右は、2014 年の熱帯域における凝結加熱偏差に対する線形応答を、Watanabe andKimoto(2000)の線形傾圧モデル(LBM)で求めたものである。
ITCZ における強い凝結加熱偏差（図略）の線形応答として、図 1 や図２の大気循環の特徴が再現されている。2014
年に観測された北太平洋域における傾圧的で顕著な循環偏差は、ITCZ 域の強い積雲対流活動の応答として発現したことが理解される。
４．おわりに2014 年は平年の ITCZ の緯度帯において積雲対流活動が活発で、その応答として北太平洋の亜熱帯域に顕著な傾圧
的な循環偏差が見られた。熱帯域に積雲対流活動の偏差があれば、その応答が亜熱帯域に現われることはほぼ自明であるが、2014 年は、積雲対流活動と結合した WES フィー
ドバックに伴う変動であったことが特徴である。大気海洋の正の相互作用は、長い時間スケールで大気に影響を及ぼすため、気候系の監視や季節予報にとって重要な過程である。太平洋ではエルニーニョ現象の発達に関係するビヤー
クネスフィードバックに注目することが多いが、WES フィ
ードバックにも注目する必要があることを本研究は示している。

図 2 左）OLR-N への回帰図で回帰係数に 2014 年 6～10 月の規格化偏差をかけてある、右）2014 年 6～10 月の凝結
加熱偏差に対する LBM の線形応答で帯状平均からのずれ。上）海面気圧（hPa）、下）北緯 10～30 度で平均した流線関数の経度―高さ断面図（106m2/s）。左の回帰図には、統計的に 90％の信頼度で回帰が有意な領域にハッチを付けた。

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A312

北半球亜熱帯ジェットの月々変動とその影響
黒田友二（気象研究所）
１、 はじめに対流圏の亜熱帯域に存在する亜熱帯ジェットは中緯度域の天候現象や気候変動に一年を通じて強い影響を及ぼしている。春の学会では日変動とその要因について報告したので、今回は北半球冬季のジェットの月々変動特性とその原因および影響について報告したい。
２、データと解析方法
解析するデータは春の学会で用いたのと同じ
再解析データ ERA-Interim の 1989～2009 年の 6 時
間ごとのデータであり、これより摩擦や非断熱加熱を残差として求めている。他方、各種の波動は
時間フィルターにより抽出している。
解析方法としては、亜熱帯ジェット軸上風速の月々変動を基準として非断熱加熱等の各強制や子午面循環、そして強制の作る加速についてのラグ回帰解析を行った。そのために、各冬の DJF の各月のジェットの様相が似ていることから、これらを独立のデータと考えこれらの月偏差２０ｘ３
月分のデータを扱った。ラグとしては、毎冬 DJF
各月の１６日前後３１日平均したジェット軸上の風速をラグ０の基準風速として取る。他方、基準日から１日単位でラグの日を動かした。その際に、そこからの前後１５日分の移動平均（全部で３１
日平均）した場で回帰計算を行う。ラグとしては
前後１ヵ月分を調べた。
(a)
(b)

３、結果
同時回帰の結果を図に示す。ここで赤点が気候学的な冬季のジェット軸の位置であり、影は各
冬のみが独立であるという仮定での９５％有意水準である。ジェットの月々風速は 40N を節とする
双極子的変動でありジェット上で 3.5m/s の振幅となっている。加速の主要因である、波動、加熱、摩擦による回帰を見ると月スケールでも加速の主因は波動(b)であり、加熱(c)と摩擦(d)は減速要因として働いている。なお、加熱による減速は赤道
加熱では無く中緯度の波動活動に伴うものが主因であり(g)、摩擦によるものは速度増大に伴う地表面摩擦増大に依っている(h)。どの波動が加速の主要因か見ると停滞性波動(e)であるが、総観波動(f)も寄与している。他方 LFT 波は減速に働いていた。また干渉項はそれらに比べ小さかった。
なお、この変動と北極振動との相関は-0.5 もあることから、かなりの部分が北極振動と被っている。しかし北極振動を統計的に除去した時係数と回帰を計算すると風速の変動はより単極子的にはなるもののジェット軸でなお 3m/s 以上の振幅を持つことから独立な変動と考えるべきである。
因果関係はラグを調べることにより分かると期待されるが、これについては発表時に論じたい。
参考：Kuroda (2016) JGR,121, doi:10.1002/2015JD024592.

(c)

(d)
0.1

(e)

(g)

(f)

(h)

0.1

-0.5

0.5

3e5 1e8

図、冬季ジェットの月々変動に対する各加速、強制の回帰。赤丸がジェット軸の位置。a が風速、
b～f はそれぞれ全波動、加熱、摩擦、停滞性波動、総観波動による加速度と EP フラックス、ｇ、h は加熱と摩擦それぞれが駆動するオイラー子午面循環を表す。コンター間隔は速度は 1m/s、加速度は 0.1m/s/day で破線は負値を表し、青い矢は EP フラックス、赤線はオイラー流線関数を表す。

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B301

熱帯対流圏界層上端大気起源の経年変動
その原因と成層圏大気質への影響*稲飯洋一（北大院地球環境）
3. 結 果1. は じ め に
成層圏の化学過程に大きな役割を持つ対流圏起図は、解析から見出された起源別割合の気候値

源の物質（水素酸化物、窒素酸化物、ハロゲン類等）（下）と全解析期間についての偏差の年平均（上）の成層圏への流入量は対流圏での生成と成層圏へである。対流圏起源と成層圏起源の比率には明瞭なの輸送過程に支配されている。成層圏へ流入する大季節変化が見られ、対流圏起源は 5 月/9 月に極大/気に含まれる大気微量成分濃度は熱帯対流圏界層極小を持ち振幅は 30%、成層圏起源は 8 月/5 月に（TTL）領域における観測（例えば航空機による観極大/極小を持ち振幅は 15%程度（ピーク to ピーク

測キャンペーン等）により直接観測することが可能値）である。さらに対流圏成層圏両方について南/であるが、長期間に渡って継続的に対流圏起源の物

北半球間の割合にも明瞭な季節変化を見ることが質の成層圏流入量を把握することは容易ではない。

でき、対流圏については 2-4 月/8-11 月に南/北半球

一方で、CR-AVE, TC4, ATTREX 等の TTL 航空機観測を基にした研究ではよくトレーサーとなる

起源の大気が支配的であり、成層圏については 1-3
月/7-8 月に南/北半球起源が卓越している。

大気微量成分濃度から空気塊の起源を推測する手

長期変化に注目すると、対流圏起源について最大法が用いられるように、TTL 領域の微量成分濃度は

で 10%、成層圏起源について最大 5%程度の変動性

空気塊の起源にある程度依存している。少なくとも、を持ち、対流圏起源大気の割合は全解析期間のうち成層圏を起源とする大気と対流圏を起源とする大1980 年から 2008 年まで減少傾向（-3.5%/10 年）

気とでは短寿命化学種はもちろん六フッ化硫黄なであった後 2010 年以降は高い割合（5-8%程度）でどの長寿命化学種の混合比も異なっている。

あることが示された。発表ではより詳細な結果の紹

そこで本研究では、成層圏へ流入していく大気の介に加え、上記のような長期変化の原因と起源の変起源を力学場から評価し、どこ起源の大気がどの程化が成層圏大気質に与える影響について考察する。

度混合して成層圏へ流入しているのかについての
長期変化傾向を推定することで、これに伴う成層圏
流入大気の化学的変質傾向を吟味する。

2. 手 法

成層圏へ流入する大気（すなわち TTL 上端の大気）の起源を推定するために Hasebe and Noguchi(2016)で用いられたラグランジュ的解析手法を応用する。すなわち、TTL 上端として定義された南北
20 度以内の 400 K 温位面に経度/緯度 5 度/1.5 度毎に均一に配置された格子点から、客観再解析データ（ERA-Interim）の 3 次元風速を用いて後方流跡線を計算し、各空気塊を時間を遡って追跡する。流跡
線解析は 1980 年 1 月から 2015 年 12 月までの毎月について実施し積分期間は 90 日とする。
計算された流跡線は、緯度、渦位、温位、積分期

図：（下）TTL 上端大気について南/北半球対流圏（太間に設けられた閾値に従って、起源別（南/北半球

破線/太一点鎖線）、両半球対流圏（太実線）、南/北

中緯度下部成層圏、南/北半球対流圏、その他）に

半球中緯度成層圏（細破線/細一点鎖線）、両半球中分類され、35 年分の結果から空気塊の起源別の割

緯度成層圏（細実線）を起源とする空気塊の割合の合について気候値を作成し、それからの偏差で長期気候値。（上）下図と同様、ただし気候値からの偏変化傾向を評価する。

差の年平均値（両半球対流圏、両半球成層圏のみ）。
謝 辞： 作図には地球流体電脳倶楽部を利用しました。

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B302

南極オゾンホール解消の兆し？
山内恭
国立極地研究所および総合研究大学院大学名誉教授
ンホールが弱まったとはいいきれないこともあり得る。2012、13 年の急増はそのための変化の可能性があるが、低い値はほぼオゾンホール中の値であるとみることができる。
450

オゾン全量（m atm-cm）

オゾン破壊物質の規制が功を奏し、南極オゾンホールは解消に向かうことは予測されているが、果たして本当に予測通り解消するのか、その行く末が注目されている。最近になって、「オゾンホール解消の兆しが見え出した」との Solomon,et	
 al.(2016)が発表されると、大いに話題を呼んだ。あらためて、実態を確認しつつ、将来の検討を行い、成層圏オゾンの重要性を再確認したい。	
 	
 1． オゾンホール解消の兆し論文	 2015 年のオゾンホールは、ここ数年に比して規模が大きく、最大規模であった 2006 年に次ぐものであり、まだオゾンホール解消の兆しありというのは難しいと言う説明が多かった（WMO,	
 2015）。とこ
ろが、2016 年	
 6 月 30 日、Science 誌 on-line 版にオゾンホールの原因解明で有名な S.	
 Solomon（オゾン破壊物質規制に貢献、IPCC	
 AR-4 議長）は「南極
オゾン層に修復の可能性が出てきた」との論文を発表（Solomon	
 et	
 al.,	 2016）、わが国マスコミでも大いに報道された。これまでは、オゾンホールと言うと、10 月の状態にばかり気が向いていたが、実は9 月の状態の方が真の姿を表しているとの立場から、
2000 年以降の 9 月の平均オゾン量（南極点基地と衛星 SBUV より）の推移から統計的に有意なオゾン量の増加が示された。10 月のオゾンホールが規模が拡
大したのは、火山噴火（Calbuco というチリの火山）の影響と言う突発的現象のためであると説明され
た。	
 
	
 
2． 昭和基地での状況	
 それでは、最も長いオゾン観測の歴史を有する昭和基地のデータではどのようになっているかを調べた。図１は、1961 年の観測開始以来の推移を 9月および 10 月の月平均値でみたものである。1980
年頃からのオゾン減少が顕著であり、1990 年代から 2000 年代前半にかけては、オゾン層が破壊しつくされ、オゾンホールが最大規模に発達して定常化していることが見て取れる。確かに、10 月のオゾン
全量は最低値を取ることが多いが、年々の変動も大きく、様々な要素の影響を受けやすい期間であるという Solomon の指摘は裏付けられる。その意味で、9 月のオゾン量で回復のあるなしは判断されるべきというのは順当で、ここでは 2006 年の最低値以降、これも年々の変動があるものの、増加傾向は明瞭で、回復の兆しがあると言って良い変化を示している。
ただし、昭和基地は極渦の周辺にかかることも多く、
オゾンホールの位置の変化によるオゾン量の変化もあり得るので、増加したからといって単純にオゾ

400

10月の平均値
JJ
JJJ
B JJ J
B
J B
J
J J
B
B
JJ
J J
B BJ BBB300BB B J B J
BB
9月の平均値J
B
J
JJ
250
B
B
JJ
BB
B
J BB
B
B
JB
B
J
J
B
B
B
J
J
J B J
B
200
B
B BB J B JJ B BJB J
BJ BJ B BBJJ
B
J
B
J JJ J J
J
350

150

100
1960

J

1970

1980

1990
年

2000

2010

	
 
図１	
  昭和基地におけるオゾン全量の推移、9 月
および 10 月の平均値（気象庁データより）。
鉛直分布をみるオゾンゾンデ観測は 9 月中 7 回、10 月 6 回行われている。9 月末（28 日）以降は普段はオゾン極大となる層でオゾンが破壊尽くされており、オゾンホール回復の兆しとは言えない。
3．今後の議論	 今後のオゾン層回復の影響がどのようになるか、
オゾンホールの影響で東南極の温暖化抑制がなされているとの論からは、極めて重大な問題である。
その中で、これまでオゾンホールのない基準としていた 1980 年以前もオゾン量の減少があったとする
最近の議論は（WMO, 2014）影響が少なくなく、データの再確認が必用である。
いずれにしても、南極ではオゾンホールで成層圏極渦が強化され、その影響が対流圏におよび東南極の温暖化抑制につながっており、一方、北極域では温暖化による海氷減少が成層圏極渦の弱化をもたらし、それが対流圏の環状モードを負の方向にもたらし、中緯度の異常気象・低温化に影響をするという、成層圏—対流圏結合の逆の表出をしている問題の議論にとっても、成層圏オゾンの研究はますます重要となっている。
（参考文献）
Solomon, S. et al., 2016: Science 10.1126/
science.aae0061.
WMO, 2014: Scientific assessment of ozone
depletion.
WMO, 2015: Antarctic Ozone Bulletin, No. 5.

― 332 ―

B303

対流圏オゾンの全球モデリングにおける水平格子解像度の影響
関谷

高志 1、須藤健悟 1, 2

1 海洋研究開発機構、2 名古屋大学・環境学研究科

１．はじめに対流圏オゾンは健康被害や植物の成長阻害を及ぼす物質であると同時に、強力な温室効果気体でもある。したがって、局所的な高濃度オゾンイヴェントだけでなく、全球規模の対流圏オゾン変動の正確な理解・予測が必要である。現状で典型的な水平解像度の全球モデルは、オゾン前駆物質のひとつである窒素酸化物（NOx）の分布を解像できないことに起因して、対流圏オゾン濃度を過大推定する（e.g., Wild and Prather, 2006）。しかしながら、オゾン前駆物質の排出量変化に対する対
流圏オゾン濃度の応答については、モデル水平格
子解像度の影響はよくわかっていない。そこで、本研究では、全球化学輸送モデル CHASER を用
いて、排出量変化に対する対流圏オゾン応答の水平解像度依存性を調査した。
２．モデル概要と実験設定
本研究では、地球システムモデル MIROC-ESMの枠組みの中で開発されている、全球化学エアロ
ゾル結合モデル MIROC-CHASER/SPRINTARS を用いた。本モデルの水平解像度は、T42（約 2.8°
×2.8°）、T106（約 1.1°×1.1°）、T213（約 0.56°
×0.56°）の 3 種類を用いた。鉛直方向には、地表から高度約 40 km までを 32 層で表現している。
本モデルでは、気体成分、エアロゾルの排出、輸送、オゾンを中心とした対流圏・成層圏の化学反
応、乾性・湿性沈着の各過程を考慮している。
本研究では、2010 年を対象とした標準実験を行った。排出量データは、人為起源については、EDGAR-HTAP2（0.1°×0.1°）、森林火災起源については GFEDv3（0.5°×0.5°）のデータセットを用いた。また、気象場は、モデル内で計算された気温、水平風を ERA- Interim 再解析
データにナッジングさせた。
表 1. OMI 衛星観測に対する各水平解像度のモデルの空間相関、RMSE、平均バイアス（×1015 molecules/cm2）

T42
S-Corr
RMSE
Bias

0.752
3.43
-1.639

T106
T213
0.848
0.886
2.528
2.543
-0.209-0.673

３．対流圏 NO2 カラム量の検証
排出量変化に対する対流圏オゾン濃度の応答を調査する前に、対流圏 NO2 カラム量の再現性をOMI 衛星観測データ（Boersma et al., 2011）により評価した。オゾンの化学生成率は NOx に大きく依存するため、その再現性はモデル水平解像度依存性においても重要な要因である。表 1 に中国東部
における年平均の対流圏 NO2 カラム量の空間分
布の相関係数、2 乗平均平方根誤差（RMSE）、平
均バイアスを示す。水平解像度約 2.8°のモデルに比べて、約 1.1°、約 0.56°のモデルは空間相
関、平均バイアス、RMSE が大きく改善した。
４．排出量変化に対する対流圏オゾン応答
次に、排出量変化に対する対流圏オゾン濃度の応答を調査した。東アジア域の排出量を 20%削減
した感度実験を行い、標準実験との比較により、排出量変化に対する応答を定量化した。水平解像度約 0.56°のモデルでは、東アジア域の 20%の排出量削減によって、対流圏オゾンの全球総量が 1.2
Tg 減少した。水平解像度約 1.1°のモデルの対流
圏オゾン全球総量の応答には約 0.56°のモデルと大きな違いはないが、約 2.8°のモデルでは全球総量の応答を約 17%大きく推定することを示した（図 1）。

図 1. 東アジア域における 20%排出量削減に対する対流圏オゾン全球総量の応答の水平解像度依存性。横軸はモデル水平解像度、縦軸は約0.56°のモデルに対する相対的な差 (%)。
参考文献：Wild and Prather (2006), JGR, doi:10.1029/
2005JD006605; Boersma et al., (2011), AMT, doi:10.
5194/amt-4-1905-2011
謝辞：本研究は、国立環境研究所のスーパーコンピュータシステムを利用した。

― 333 ―

B304

気象庁 領域大気汚染気象予測モデルへの地上大気汚染観測データ同化の導入○池上雅明 1, 2, 鎌田茜 1, 2, 梶野瑞王 2, 出牛真 1, 2 （気象庁 1，気象研究所 2）
1． 概要

結果は観測で見られる日変化を良く再現しており，

気象庁では，光化学スモッグが発生しやすい気

特にデータ同化が行われている夜間は同化による修象状況が予測される場合，スモッグ気象情報を発正が効いていることが確認できた．

表している．この情報作成のための支援資料とし観測のある全格子について，全ての時間と予報時て，水平解像度約 110km の全球化学輸送モデル

間(04〜20JST )のみとに分けて検証したところ，表の（MRI‑CCM2）に東アジア域を対象とした水平解像

結果が得られた．データ同化による改善は予報時間

度 20km の領域大気汚染気象予測モデル（NHM‑Chem）

帯でも確認された．

（Kajino et al. 2012）をネスティングした全球‑領域大気汚染気象予測モデルシステムの予測結果を利用している(池上ら 2014, 2015)．

4． 今後の課題

日中の高濃度予測精度向上を図るため，モデル計

今回，領域大気汚染気象予測モデルに環境省大算を日中にも実施し同化時間を長くとる検討をしたい．

気汚染物質広域監視システム（そらまめ君）で観また，都道府県を細分化したきめ細かい予測を実現測された光化学オキシダント地上濃度の 1 時間値するためのモデル高解像度化も課題である．

（速報値）をナッジング手法によりデータ同化する開発を行った．精度の検証を行ったところ，予謝辞：本研究の一部は JSPS 科研費 15K 1612 の助成

測精度の向上が確認できたので報告する．

を受けたものです．

表. 領域モデル検証結果（2015 年 3〜9 月）

2． 実験手法

平 均 誤 2 乗平均平方

そらまめ君で観測された光化学オキシダント濃度の 1 時間値（速報値）を，モデルの精度検証およびデータ同化用の観測データとして使用した．
異常値を除去してモデルに取り込むため，時空間的な品質管理(Kamada et al. 2015)を行い，領域
モデル格子内に含まれている測定局の観測値を差(ppb) 根誤差(ppb)

相関係数

同化なし(全時間)

10.3

16.8

0.56

同化あり(全時間)

5.5

11.9

0.76

同化なし(予報)

8.9

15.7

0.61

同化あり(予報)

6.6

13.7

0.69

平均して格子点値を毎時作成した．大気汚染気象
予測システムでは現業的に毎日 21JST 初期値で翌04JST に計算を開始している．このため検証実験
では 1 日のうち 21〜03JST は観測値をナッジング
手法によりデータ同化をおこない，続いて 04〜
20JST は観測データを同化せずに予報モードで計算した．比較のために，全くデータ同化しない計算も実施した．気象モデルの境界値には気象庁現業 解 析 値 (GSM) を，化 学 モ デ ル の 境 界 値 に は
MRI‑CCM2 の結果をそれぞれ用いた．検証は 2015 年

図．東京 23 区付近の格子における2015 年 8 月の地表面
オゾン濃度時系列（黒丸：観測，実線：モデル値（観測データ同化あり），）

参考文献

池上ら, 2014: 日本気象学会 2014 年度秋学会, D 217.

3 月から 9 月までの期間について行った．

池上ら, 2015: 気象庁 平成 26 年度予報技術研修テキ

3． 領域モデル検証結果

K am ada et al., 2015: IW A Q F R , S1l.

スト，133‒140.

例として東京 23 区付近の格子における 2015 年 8月の光化学オキシダント観測値とモデル予測値の地
表面オゾン濃度 1 時間値の推移を示す（図）．モデルK ajino et al., 2012: A tm os. C hem . Phys., 12,11833‑11856.

― 334 ―

B305

下層大気中の CO2 濃度と気温鉛直分布のライダー同時観測柴田 泰邦，長澤 親生, 阿保 真（首都大学東京システムデザイン研究科）
1.

はじめに
下層大気中の CO2 濃度鉛直分布を観測する小型 1.6 m 差分吸収ライダー（DIAL：Differential
Absorption Lidar）を開発し、連続観測を行っている 1。CO2 吸収スペクトル分布は濃度・気温・気圧の3 変数の影響をうける。現在、ライダー観測データ処理において、吸収スペクトル分布の計算は茨城県館野のラジオゾンデ観測で得られる気温・気圧高度分布を用いているが、下層、特に境界層内は地上付
近の地形等の影響を受け、気温鉛直分布が場所ごとに異なる。気温推定誤差が℃の場合、CO2 濃度誤差は約±0.1 %（±0.4 ppm）となる。よって、CO2 濃度の動態を正確に把握するにはライダー観測点上
空の気温分布の取得が重要となる。現在 DIAL 観測に用いている吸収線の中心波長on と裾off（吸収の少ない波長）に波長T のレーザ波長を追加し、on とT の受信強度を比較することで気温分布測定が可能となる。さらに、密度・気温の観測結果と測高公式から得られる気圧分布から、吸収スペクトル分布
を反復計算することによって、各々の測定精度は向上する 2。今回は温度同時観測による CO2 測定精度の改善効果と、気温測定に向けた準備状況について報告する。
2.

気温分布の同時観測による CO2 濃度測定精度の改善
DIAL による気温測定は、次式で表すT とoff の受信信号の比から求めることができる。
௭்ܵ ሺ‫ݖ‬ሻ‫்ߚ ்ܧ‬ൌ ቈെʹ න ܰሺܼሻሼߪ் ሺܼሻ െ ߪ௢௙௙ ሺܼሻሽܼ݀቉
ܵ௢௙௙ ሺ‫ݖ‬ሻ ‫ܧ‬௢௙௙ ߚ௢௙௙଴

ここで z は高度、E はレーザ出力、ߚ は後方散乱係数、ܰሺ‫ݖ‬ሻ は CO2 気体密度、ߪሺ‫ݖ‬ሻ は吸収断面積である。ߪሺ‫ݖ‬ሻ は気温ܶሺ‫ݖ‬ሻと気圧‫݌‬ሺ‫ݖ‬ሻの関数なので、‫݌‬ሺ‫ݖ‬ሻとon とoff の DIAL 観測で得られるܰሺ‫ݖ‬ሻを用いてܶሺ‫ݖ‬ሻを求めることができる。さらに、‫݌‬ሺ‫ݖ‬ሻと求めたܶሺ‫ݖ‬ሻからܰԢሺ‫ݖ‬ሻを求め、ܰԢሺ‫ݖ‬ሻと‫݌‬ሺ‫ݖ‬ሻからܶԢሺ‫ݖ‬ሻを求める。このような計算を繰り返し、気温と密度を決定する。
下層大気中の CO2 濃度鉛直分布の DIAL 測定精度について、以下に示す条件を用いて反復計算手法
により求めた。気温の真値（Model）は図 1 に示す接地逆転層を仮定し、CO2 濃度分布は図 2 の実線（Model）で示すモデルを用いた。反復計算における気温鉛直分布の初期値は U. S. Standard の値を、気圧分布は測高公式を用いた。ライダー信号には日中に実測したランダムノイズを付加している。気温と濃度の反復計算結果（1st, 2nd, 3rd は反復計算回数）を図 1, 2 に示す。反復計算回数 3 回以上で気温と濃度の値は真値に対してそれぞれ 0.2 K 以下、0.2 ppm 以下に収束することが示された。
4． まとめDIAL によって CO2 鉛直分布測定を行う場合、観測点上空の気温鉛直分布を取得することで CO2
濃度の動態をより正確に把握することが可能である。反復計算により、気温・CO2 濃度の鉛直分布をそれぞれ 0.2 K 以下、0.2 ppm 以下になることを示した。この手法はラジオゾンデ観測点から離れた場所での移動観測においても、効果を発揮する。
現在、気温分布測定波長を追加した DIAL システムに改修中で、講演ではその詳細についても報告する。
1. 長澤他、2016 年春季気象学会、B201, 2016.
2. C. Nagasawa, et. al., 2012 AGU Fall Meeting.
― 335 ―

図 1 気温分布モデルと反復計算結果

図 2 CO2 分布モデルと反復計算結果

B306
On the use of aircraft CO2 observations for carbon cycle studies

Prabir K. Patra*1, Tazu Saeki1, Shinji Morimoto2, Hidekazu Matsueda3, Toshinobu
Machida4, Yosuke Sawa3, Taku Umezawa4, Shuji Aoki2 and Takakiyo Nakazawa2
1. Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology, Yokohama, Japan
2. Tohoku University, Sendai, Japan
3. Meteorological Research Institute (MRI), Tsukuba, Japan
4. National Institute for Environmental Studies (NIES), Tsukuba, Japan

Most of the longest records of CO2
measurements in the troposphere using
aircrafts is conducted from Japan(Tohoku Univ., MRI and NIES). We used
the CCSR/NIES/FRCGC AGCM-based
Chemistry Transport Model (ACTM) for
simulating CO2 concentrations since 1990
to present. ACTM meteorology (T106L32)
is nudged to the reanalyzed horizontal
winds and temperature from JRA-55.
CO2 fluxes are taken from the 84 regions
inverse model (Saeki et al., this issue) forthe period of 1990 − 2011. Prior fluxes
constitute a seasonally varying sea-air
exchange (Takahashi et al., 2009),
interannually varying emissions fromfossil fuel and cement production(EDGAR4.2), and 3-hourly terrestrial
biosphere fluxes (based on Randerson etal., 1997). Here we test three cases of

ACTM simulations for Prior flux and twocases of inversion using CO2 observations
from 21 and 66 sites (st021 and st066,
respectively). Both ACTM-st021/st066
simulated the observed CO2 increase
from ~358 ppm in 1994 to ~395 ppm in2014 at the Japan Airlines (JAL) cruising
altitudes. Figure 1 shows the decomposed
time series of CO2 for irregularcomponent in seasonal cycle (SCI) andgrowth rate (GR) as obtained by acurve-fitting tool (Nakazawa et al., 1997).
It is clearly seen that the amplitude andphase of CO2 GR is best simulated by the
ACTM-st066 case which used the JAL
observations in the inversion calculation.
Our results show that without using the
JAL data in inversion, the CO2 emission
peak due to the 1997/98 El Nino event isshifted to 1998 compared to that isobserved in the late 1997 in
the southern tropics (Fig.
1d), and the GR amplitudeis greater than that isobserved in the northern
tropics (Fig. 1c).

Fig. 1. CO2 seasonal cycle (SCI) and growth rate (GR) anomaly as
measured and modelled at JAL cruising altitudes between Tokyo andAustralia in the latitude bands of southern and northern tropics.

― 336 ―

Acknowledgements. This study ispartly supported by Global
Environ. Res. Fund (2-1401) of
the Ministry of Environ., Japan.

B307

複数の衛星観測データを用いた CO2 データ同化実験*

眞木 貴史 1、関山 剛 1、三好 建正 2、中村 貴 3、岩崎 俊樹 4
1：気象研究所、2：理化学研究所、3: 気象庁、4：東北大

１． はじめに
衛星観測データは直接観測（地上、航空機等）と比較して精度の面では劣るものの、観測可能領域が広く観測データ数が多い。観測データ数や観測可能エリアに関しては単一の衛星ではまだ十分ではなく、複数の衛星観測
データの利用が望ましい。この場合に問題になるのが衛星間のバイアスをいかに統一的に補正するかである。今回はこれまでに報告したバイアス補正法を用いて複数の衛星観測データ（GOSAT、OCO-2）を用いたデータ同化実験を実施した。
２． 解析手法
データ同化システムは実観測データを用いた 6 日平均の二酸化炭素フラックスの推定を目標とした。解析期間は 2014 年 9 月～2015 年 12 月である。データ同化システ
ムは LETKF（Sekiyama et al., 2010）を CO2 用に変更した。
輸送モデルは MJ98-CDTM（T42L30；オンラインモデル）を用いた。衛星観測データは GOSAT SWIR L2（Ver.
2.31、2.40、2.50、2.60）と OCO-2 L2（Ver. 7r）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）とオフライン輸送モデル、逆解析による独立解析（気象庁二酸化炭素分布情報：Maki et al.,2010）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、海陸や季節による変化が見られた（図略）ため、全球を一定値で補正する方法（FIX）、全衛星データと解析
値の差を補正する方法（ALL）、月毎に衛星データと解析
値の差を補正する方法（MON）と全く補正を行わない方法（RAW）の実験を行った。
図 1 に本解析の概念図を示す。今回の実験では、衛星観測データのバイアス補正法による影響を評価するために、衛星観測データのみを用いたデータ同化実験を実
施した。

３． 結果
データ同化実験の結果、地上 CO2 濃度の解析値に対する差（RMSE）は表 1 のとおり MON 実験で最も小さくなった。解析された CO2 フラックスはバイアス補正による違
いが大きかったが、RAW 実験は特に他の実験との差が大きくかつ不自然なパターンが見られた（図 2）。これは衛星観測データのバイアスの時間・空間的な変化に加え、用いたオンライン輸送モデルの誤差（CO2 フラックス先験
値による寄与が大きいと考えられる）も影響しているものと考えられる。今後は衛星観測データのバイアス補正法の調整とより適切な CO2 フラックス先験値の導入も含めた輸送モデルの改良が重要になると考えられる。
表 1：解析後の月平均地上 CO2 濃度と解析値の差（ppm）
RAW
MON
ALL
FIX
Bias
-1.26
-0.40
0.30
-0.22
RMSE
3.83
2.83
3.72
3.53

図 2：解析された 2015 年 12 月の月平均 CO2 フラックス（左上：RAW、右上：MON、左下：ALL、右下：FIX）
４． 謝辞
本研究は環境研究総合推進費課題（2-1401:統合的観
測解析システムの構築による全球・アジア太平洋の炭素循環の変化の早期検出）の支援の元に行われた。
GOSAT 観測データは、GOSAT 研究公募（RA）事務局より提供を受けた。OCO-2観測データはNASA GES-DISC
より提供を受けた。

図 1：今回のデータ同化実験概念図

５． 参考文献
Maki, T., et al, Tellus B, 62, 2010.
Sekiyama, T. T., et al, Atmos. Chem.Phys.,10, 2010.

― 337 ―

B308
衛星データ利用型モデルによるアジア 10km メッシュの陸域炭素収支解析*佐々井崇博１、村上和隆 2、加藤創史 3、松永恒雄 2、Ramakrishna R. Nemani4
1 東北大院理、2 国環研、3 産総研、4NASA Ames

1. はじめに
アジア地域の温暖化メカニズムを解明する上で、陸域生態系と大気間の炭素収支量（NEP）を正確に推定し、その時空間的特徴を把握することは重要である。
しかし、既存研究の空間解像度は粗く、土地被覆の不均一性の影響を十分に捉えられない。炭素収支が生態系タイプによって大きく異なることは周知の事実である。地域別の炭素収支量の推定精度を改善する上で、陸域の高解像度化は必要不可欠であろう。また、アジアの気候変動予測では地域毎に気象の特徴が異なり、温暖化への応答も場所により異なるとされる。
気候変動によってアジア地域の NEP が将来どのように変化するかを見積もることが、科学的、社会的に大きな課題である。
そこで、本研究では、複数の衛星観測データと診断型モデルを組み合わせた独自の炭素収支算定アプロ
ーチ１)を開発し、10km メッシュでアジア地域の NEP を推定した。CMIP5 と衛星観測データから地表面データを予測して 2001〜2100 年の長期ランを行い、20012010 年と 2091-2100 年の比較によって、現在と将来の炭素収支の違いを調べた。
2. 手法
本炭素収支算定アプローチは、生態系モデルと衛星・気候データを組み合わせた手法である(Table 1)。
Table1 衛星・気候データセットリスト
Parameter

DatasetLST

MOD11A2, MYD11A2

LAI, fPAR

MOD15A2, MYD15A2

AlbedoMCD43B3

Air temperature

JRA-55 reanalysis

Solar radiation

JASMES/MODIS radiation productWind speed

JRA-55 reanalysis

Relative humidity

JRA-55 reanalysis

Precipitation

GPCP version 2.2

CO2 concentration

Observation in Mauna Loa

Elevation

SRTM30Land cover map

MCD12Q1とに予測値を計算した。
解像度が粗いデータは、元データの各ピクセルの中心点を代表値として定義し、負の重み付けを用いな
い Kriging 法により補間した。気温や水蒸気圧は標高補正を行った。
使用したモデルは、衛星データ利用型生態系モデル
BEAMS2）である。100 年間（2001 から 2100 年まで）の10km グリッドシミュレーションを行った。

3. 結果と考察
NEP の空間分布は、低緯度で吸収量が高く、高緯度
地域や半乾燥・乾燥地域に向かうほど低くな った（Fig.1）。本傾向は、各地域での生態系の活性度や気候条件を考慮すれば妥当な空間パターンである。
将来予測では、炭素吸収期間は高排出量シナリオほど長く、21 世紀初期よりも末期の方が平均して 10 年
間当たり約 6 ヶ月、高山帯では最大 21 ヶ月程度延びた。一方、アジア域の炭素吸収量は、高排出量シナリ
オほど吸収傾向だが、RCP6.0 シナリオをピークとして RCP8.5 では放出傾向へ転じた。CO2 肥沃化効果よりも昇温により生態系呼吸が活発する効果の方が大きいためである。このように、炭素吸収期間と吸収量との関係性は、現在と将来で異なる可能性がある。

-50050 (gC m-2 yr)

Figure 1 NEP の空間分布（2001-2010 年の平均値）

将来予測データは、４つの RCP シナリオについて、それぞれ複数の CMIP5/GCM 出力値を平均して用いた。

引用文献：1) Sasai et al., Remote Sens. Environ., 115, 1758-1771,

fPAR、LAI は衛星観測値と気候データとの関係式をも2011. 2) Sasai et al., J. Geophys. Res., 110, G02014, 2005.

― 338 ―

B309
酸素や炭素同位体の測定に基づく大気 CO2 濃度変動成分の起源推定法の開発＊

保科優，遠嶋康徳，寺尾有希夫，勝又啓一，向井人史，町田敏暢，遅野井祐美（国立環境研究所）の切片より，CO2 の日変化（増加分）を起こす端１．はじめに都市部や大陸，またはその周辺部で観測される成分の Δ14C，δ13C 値を推定した。化石燃料の炭素

大気中の二酸化炭素（CO2）濃度には比較的短期，生には 14C が含まれないため（Δ14Cf=−1000‰）間（数時間～数日）の変動がしばしば観測される。

物起源の寄与率（xb ）と化石燃料起源の寄与率

このような変動の主な原因は生物圏や化石燃料（xf=1-xb）を以下の関係で分別することができる。

燃焼（石炭，石油，天然ガス等）から発生する CO2

Δ14Cb については，波照間で観測されるバックグの直接の影響と考えられる。観測される濃度変動

ラウンド値から推定した（Δ14Cb=14）。
∆14 𝐶𝐶 = 𝑥𝑥𝑏𝑏 ∆14 𝐶𝐶𝑏𝑏 + 𝑥𝑥𝑓𝑓 ∆14 𝐶𝐶𝑓𝑓

に対する発生源ごとの寄与率がわかれば，大気輸送モデルを用いて推定される各放出量の不確か

化石燃料の寄与率は石油（xl），天然ガス（xg），石さを低減できると期待される。そこで本研究では

炭（xs），セメント（xc）それぞれの寄与率を合わ

CO2 濃度と同時に酸素濃度や炭素安定同位体，放せたものであり，以下の関係で表せられる。
𝑥𝑥𝑓𝑓 = 𝑥𝑥𝑙𝑙 + 𝑥𝑥𝑔𝑔 + 𝑥𝑥𝑠𝑠 + 𝑥𝑥𝑐𝑐

射性同位体を測定することで各種発生源の寄与率を推定する手法の確立を目指す。

δ13C も発生源によって異なる値を持つため，以下

２．大気試料の採取・測定の関係で各発生源を分別する。

大気試料は，つくばの環境研究所の屋上に設置したインレットから吸引し，−40°C のトラップで𝛿𝛿 13 𝐶𝐶 = 𝑥𝑥𝑏𝑏 𝛿𝛿 13 𝐶𝐶𝑏𝑏 + 𝑥𝑥𝑙𝑙 𝛿𝛿 13 𝐶𝐶𝑙𝑙 + 𝑥𝑥𝑔𝑔 𝛿𝛿 13 𝐶𝐶𝑔𝑔 + 𝑥𝑥𝑠𝑠 𝛿𝛿 13 𝐶𝐶𝑠𝑠
+ 𝑥𝑥𝑐𝑐 𝛿𝛿 13 𝐶𝐶𝑐𝑐

除湿した後，直列につないだ 2 本の 2.5L のガラ

さらに，燃焼過程では酸素と CO2 が交換するが，スボトルそれぞれに CO2 濃度と炭素同位体測定

その際の O2:CO2 交換比（OR）は化石燃料の種類

用，酸素（O2）濃度測定用に採取した。大気試料

によって異なる。

の充填圧は背圧調整弁で 0.10–0.12 MPa に保ち，

OR = 𝑥𝑥𝑏𝑏 𝑂𝑂𝑂𝑂𝑏𝑏 + 𝑥𝑥𝑙𝑙 𝑂𝑂𝑂𝑂𝑙𝑙 + 𝑥𝑥𝑔𝑔 𝑂𝑂𝑂𝑂𝑔𝑔 + 𝑥𝑥𝑠𝑠 𝑂𝑂𝑂𝑂𝑠𝑠 + 𝑥𝑥𝑐𝑐 𝑂𝑂𝑂𝑂𝑐𝑐

5–8 L/min で 20 分充填した。CO2 濃度の日変化

つくばにおいては，石炭使用，セメント生成は無を見るため，2015 年 7 月 31 日と 2016 年 3 月 17いと仮定した。

日の朝から夜間にかけて 2～3 時間おきに大気の４．CO2 濃度変化の各起源寄与率

採取を行った。また，同時に燃料電池型酸素計

各起源寄与率を表に示す。化石燃料の分別は（Oxzilla-II），CO2 計（LI840A）によって大気のO2:CO2 交換比と δ13C（カッコ内に示す）による連続観測を行った。同位体の分析には真空ガラスものである。誤差はいずれも 10～26%であった。

ラインを用いて大気試料から CO2 を抽出生成し

xb

xl

xg

2015 年 7 月

0.35

0.26 (0.40)

0.39 (0.25)

2016 年 3 月

0.31

0.52 (0.61)

0.17 (0.07)

た後，13CO2 の分析には，質量分析計 DELTA Plus
（Thermo Fisher Scientific）を，14CO2 には小型加速器質量分析計（CAMS）を用いた。

7 月，3 月の結果から季節による寄与率の優位な

３．CO2 起源の推定方法差は見られなかった。δ13C と O2:CO2 による寄与

CO2 濃度の日変動に対する生物起源，化石燃料率の差は，起源別の δ13C のリファレンス値の不起源（石油，天然ガス，石炭等）それぞれの寄与

確かさの改善，O2:CO2 の時間変化（各寄与率の時率を，Δ14C，δ13C，O2 の時間変化から推定した。

間変化）を考慮することが必要であると考えられ炭素同位体と 1/CO2 との直線関係（Keeling plot）

る。

― 339 ―

B310
スバールバル諸島ニーオルスンにおける大気中 CO2 濃度および炭素同位体比の時間変動
後藤大輔 1、森本真司 2、石戸谷重之 3、青木周司 2、中澤高清 2（1 国立極地研究所、2 東北大学、3 産業技術総合研究所）

1. は じ め に

平均年率-0.018 ‰ yr-1 で経年的に減少していた。

大気中 CO2 濃度およびその炭素同位体比δ13C の

我々はニーオルスンにおいて 2001 年から大気中

長期観測は、陸上生物圏および海洋による CO2 吸

O2 濃度（δ(O2/N2)で定義）も測定している（Ishidoya

収量の定量化のために利用されている。しかし、

et al., 2012）。CO2 収支を推定する方法として、大大気–陸上生物圏間および大気–海洋間の同位体

気中 O2 と CO2 を同時に解析する手法もあり（e.g.

13非平衡（isoflux）の不確定性により、δ C を利用

Manning and Keeling, 2006）、ニーオルスンにおいして推定された CO2 吸収量には大きな不確実性て観測された大気中 O2 および CO2 濃度の経年変がある。国立極地研究所および東北大学では、全化から推定した陸上生物圏と海洋による CO2 吸

球炭素循環の定量的な理解を目的として、スバー

収量は、2001–2013 年の平均として、それぞれ 1.7

ルバル諸島ニーオルスンにおいて 1991 年よりグ

± 0.8 GtC yr-1 および 2.2 ± 0.7 GtC yr-1 であった。こ13

ラブサンプリング法による CO2 濃度およびδ C のれらの CO2 吸収量推定値およびδ13C の長期観測結測定を実施している。本発表では、観測した CO2

果を用いて大気中の 13CO2 の収支式を解くことに濃度およびδ13C の長期変動、およびそれらを利用

より、2001–2013 年の平均 isofulx は 99 ± 18 Gt ‰した近年の isoflux の推定結果について報告する。

yr-1 と推定された。この値は、Battle et al. (2000)が報告している 1991–1997 年の値（89 ± 21 Gt ‰ yr-1）と比較して 10 Gt ‰ yr-1 高い値であった。

2. 方法
大気試料は、国立極地研究所ニーオルスン観測基地（78.93˚N、11.83˚E）において、週に一回のされた大気試料は、国立極地研究所において非分
散型赤外分析計（NDIR）を用いて CO2 濃度を測

400
6

380

4

360

2

340

-1

定後、更にクライオジェニック法により CO2 を抽

8
CO2 CONCENTRATION (ppm)

れ、2 か月に一度ごとに日本へ返送される。返送

420
INCREASING RATE (ppmv yr )頻度で 800 ml のステンレス製容器に加圧採取さ

0

320

13

出し、そのδ C を東北大学において質量分析計

13δ C (‰)-8.5

1983)、0.02 ‰ (Nakazawa et al., 1997)である。

0.2

-9.0
0.0

-9.5

-1

INCREASING RATE (‰ yr )の測定精度はそれぞれ 0.01 ppm (Tanaka et al.,

0.4

-8.0

MAT delta-S を用いて測定した。CO2 およびδ13C-10.0

3. 結果 と 考 察

-0.2
1992

1996

図 1 にニーオルスンにおける大気中 CO2 濃度お

2000

2004

2008

2012

Year

よびδ13C の変動を示す。CO2 濃度は、4 月下旬か

図 1. ニーオルスンにおける大気中 CO2 濃度（上）およびら 5 月初旬に極大、8 月下旬に極小となる明瞭なδ13C（下）の変動。点は観測値、黒実線は観測値に対する季節変化を伴いながら、経年的に増加し、1996–

ベストフィットカーブ、黒点線は長期変動成分、灰実線は-1

2013 年の平均年増加率は 2.0 ppm yr であった。

増加率を示す。

13

一方、δ C は CO2 とは逆位相の季節変化を示し、― 340 ―

B311

南鳥島における大気中酸素濃度の連続観測	 石戸谷重之 1、坪井一寛 2、丹羽洋介 2、村山昌平 1、松枝秀和 2、澤庸介 2、奥田智紀 3、	 出原幸志郎 3、細川周一 3	
 1
産業技術総合研究所、2 気象研究所、3 気象庁	 地球環境・海洋部	
 
	
 

1.	
 はじめに	 	  大気中酸素（O2）濃度（δ(O2/N2)＊）を ppm オーダーの高精度で観測し、二酸化炭素（CO2）濃度と組み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 の正味吸収量などの、炭素循環に関する有用な情報が得られる（e.g.	
 Keeling	
 and	
 Manning	 2014）。そこで本研究では、日本国内で唯一、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、2015 年 12 月より大気中δ(O2/N2)の連続観測を開始した。
本報告では、現在までに観測されたδ(O2/N2)の数日スケールの変動について、同時に観測した CO2 濃度との関係、および大気輸送の変動との関係から議論する。	
 ＊δ(O2/N2)と O2 濃度の関係：1	
 mol の空気から、1	 μmol	
 の O2 分子が増減する際にδ(O2/N2)が 4.8	 per	
 meg 増減する。O2 分子増減により空気の総分子数が変化しない
場合（O2 と CO2 が 1：１交換される場合など）、4.8	 per	
 meg は O2 濃度 1	
 µmol	
 mol-1（ppm）の変動に相当する。	
 
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δ(O2/N2)および CO2 濃度を、それぞれ磁気式酸素分析計（POM-6E、Air	
 Liquid	 Japan）および
非分散型赤外分析計（Li-820、Licor）を用いて連続観測した。δ(O2/N2)の測定精度は、標準ガス分析における分析計出力の 2 分移動平均値のばらつき（±1σ）が約
±5	
 per	
 meg、30 分移動平均値では約±2.5	
 per	
 meg であり、CO2 濃度の精度は同 2 分値および 30 分値が±0.06
および±0.04	
 ppm であった（石戸谷ら	
  第 21 回大気化学討論会予稿）。	
 3.	
 結果と考察	 	  	  南鳥島において観測された、2015 年 12 月 23 日から 2016 年 5 月 15 日の期間の大気中δ(O2/N2)と CO2 濃度の変動を図１に示す。観測されたδ(O2/N2)の変動は、日内から数十日の時間スケールにおいて、CO2 濃度の変動と明瞭な負相関関係にあった。観測期間を通じた長期的な変動は季節変動の断片と考えられ、そのδ(O2/N2)と CO2 濃度の変動量の関係や、3 月末から 4 月初旬に見られるδ(O2/N2)極小値の出現時期は、過去の北半球亜熱帯域のδ(O2/N2)季節変動の報告例とほぼ整合的である（e.g.	
 Tohjima	
 et	
 al.,	 2003）。	
 	
  連続観測から得られる短期間の変動について詳しく調べるため、図２に、12 月から 2 月の冬季における
δ(O2/N2)と CO2 濃度の日々変動を示す（ppm 相当量として示したΔO2 およびΔCO2）。ΔO2 とΔCO2 は負相関の関係にあり、平均的な-ΔO2/ΔCO2 比は 2.0 であった。この値は陸上生物活動や平均的な化石燃料消費における比（1.1および 1.4）より大きく、ΔO2 とΔCO2 の変動に大気海洋
間のガス交換（数日スケールでは主に O2 の交換）が寄与していることを示唆している。また図２に示した後方流跡線解析の結果から、ΔO2 が負の値を示す空気塊は高緯度側から、正の値の空気塊は低緯度側から南鳥島に輸送されてきたことが分かる。以上から、冬季のΔO2の日々変動は、陸上生物活動と大気海洋間ガス交換の季節変動により冬季にδ(O2/N2)が低下する北半球中高
緯度の大気と、南鳥島が位置する亜熱帯域の大気との輸送・混合の日々変動を反映していると考えられる。
発表では、各種の O2 および CO2 の地表フラックスと大気輸送の寄与をより詳細に調べるため、大気輸送モデ
ル（NICAM-TM）を用いた計算結果との比較も行う予定
である。	
 

	
 
謝辞：本研究は環境省地球環境保全試験研究費、科研費	
 15H02814	
 等により実施された。	
 

図 1：南鳥島における大気中δ(O2/N2)と CO2 濃度の変動。
2015 年 12 月 23 日から 2016 年 5 月 15 日の期間の結果を示す。灰点、黒実線および黒破線は、それぞれ分析
計出力の 1 時間、24 時間および 1 週間の移動平均値を示す。	
 図２：南鳥島における大気中δ(O2/N2)と CO2 濃度の日々変動。図１に示した 24 時間平均値の 1 週間平均値からの偏差を ppm 相当量で表した、2015 年 12 月 27 日から2016 年 2 月 29 日の期間の結果である（ΔO2 およびΔCO2）。
図の下段の○および破線は、南鳥島に到達した空気塊の後方流跡線（NOAA-HYSPLIT による）について、その過去 84 時間における平均緯度を示す。	
 ― 341 ―

C301

小型無人航空機・MU レーダー同時観測実験

森昂志 1・橋口浩之 1・Lakshmi Kantha2・Dale Lawrence2・Tyler Mixa2・
Hubert Luce3・Richard Wilson4・津田敏隆 1・矢吹正教 1

1 京都大学生存圏研究所
2 Department of Aerospace Engineering Sciences, University of Colorado Boulder, Boulder, Colorado, USA
3 Université de Toulon, CNRS/INSU, IRD, Mediterranean Institute of Oceanography (MIO), UM 110, France
4 Université Pierre et Marie Curie (Paris06); CNRS/INSU, LATMOS-IPSL, Paris, France

1. はじめに

近年，対流圏の観測手法として自律飛行が可能
な 小 型 無 人 航 空 機 (UAV) が 注 目 さ れ て い る 。
2015 年 6 月 に 滋 賀 県 甲 賀 市 信 楽 町 で
ShUREX(Shigaraki, UAV-Radar Experiment)
キャンペーンが実施された。UAV が MU レーダーの近くで運用され、気温、湿度、気圧、風向・風速や乱流パラメータなどが測定された。
本研究では ShUREX キャンペーンにおいて，
MU レーダー上空を飛行する UAV で測定された気温の変化について，エコー強度や鉛直流などとの関係を検討する。


2. 観測実験の概要

実験ではコロラド大で開発された DataHawk
UAV [Lawrence and Balsley, 2013]を使用した。
UAV 搭載のセンサーにより気温、湿度、気圧など
を 1 秒毎にリアルタイムに得ることができる。
 MU レーダーは，中心周波数 46.5MHz，アンテ
ナ直径 103m，送信出力 1MW の大型大気レーダーである。観測は天頂方向と天頂角 10°で北，北東，東，南東，南の 5 方向にビームを切り替えて，
周波数イメージングモードで行われた。

図 1. 2015 年 6 月 9 日に MU レーダー近傍において、UAV で測定された気温と UAV の飛行
高度，MU レーダーで測定された鉛直流(コンタ)の時間(高度)変化。このとき UAV は 4-5 分周期
で MU レーダーを中心とした半径 400-500mの円を描いて半時計周りに旋回している。



3. 結果

図 1 に 2015 年 6 月 9 日の観測結果を示す。
MU レーダー上空では上昇流と下降流が頻繁に入れ替わり，UAV はその中を高度約 2.42km でほぼ水平に飛行していることが分かる。高度が一定でも，鉛直流に伴う断熱圧縮・膨張により気温は上下するが，それだけでは説明できない大きな気温変化が観測されている。また，図 2 に示すように，MU レーダーによって 2.5km 付近にエコー
強度の強い層が観測されており，UAV がこの層の中に入るときに大きな気温変化が生じていることが分かる。
今後は，シミュレーションによって気温変化の妥当性を検証する。強いエコー層の厚みや上下移動の仕方から，
エコー層における UAV の位置や，エコー層を出入りするタイミングを知ることができる。また，エコー強度のピーク値の変化から，エコー層を上下させる鉛直流をより現実に近い値に補正できると考えられる。その上で，強いエコー層では気温減率が大きな値をとると仮定してシミュレーションを行う。


図 2. 2015 年 6 月 9 日における MU レーダー
周波数イメージング観測によるエコー強度(コンタ)及び UAV の飛行高度と UAV で測定された気温。


4. まとめ UAV・MU レーダー同時観測で得られた MU レーダー
上空の気温変化について解析を行った。水平飛行において，比較的大きな気温変化が観測された。発表では，
シミュレーションによりエコー強度や鉛直流などとの関係を検討して報告する予定である。
Lawrence, D.A., and B.B. Balsley, High-Resolution
Atmospheric Sensing of Multiple Atmospheric
Variables Using the DataHawk Small Airborne
Measurement System, J. Atmos. Oceanic Technol.,30, 2352-2366, 2013.

― 342 ―C302

EAR-RASS による赤道域の気温プロファイルの観測に関する研究
Observation of Temperature Profiles in Equatorial Region with EAR-RASS
田畑

1

啓1 , 津田 敏隆1 , 橋口 浩之1 , InaJueniv 2
1. 京都大学生存圏研究所, 2.LAPAN

研究背景および目的

赤道域の対流圏界面付近の UTLS（Upper Troposphere and Lower Stratosphere, 10∼20 km）ではエ
ネルギーや物質の交換など特有の現象が起こっている。これらの現象の解明には高精度・高時間分解能の気温観測が重要である。本研究では赤道大気レーダー(EAR) に RASS(Radio Acoustic Sounding System)を適用し、UTLS の広い高度範囲で連続的に気温を観測することを目指す。
RASS は大気レーダーと音波発射装置で構成される。生成した音波からの後方散乱波（RASS エコー）
をアンテナで受信し、ドップラー遷移を検出すること
で散乱高度の音速を知ることが出来る。大気中では気温と音速に一定の関係式が成り立つので、気温の高度
プロファイルを導くことができる。
気温・風速の背景場は RASS で用いる音波の伝搬に大きな影響を与える。ray tracing 計算により、背景の風速から音波の伝播を計算することで RASS 観測
可能な高度を知ることができる (Masuda, 1988)。この結果に基づいてレーダービームの方向をより広い高度の観測が可能になるよう傾ける。
赤道域特有の急激な風速の変動と急峻な気温勾配を考慮した適切な音源設置を検討し、準リアルタイムで音波面を ray-tracing し、効率的なアンテナビーム走
査を行う。

2

EAR での RASS 観測

インドネシアに設置されている EAR（赤道大気レーダー）を用いて 2016 年の 2 月から複数回にわたり
RASS 観測を行った。過去の気球観測データによる
気候学的な背景状態の検討をもとに ray tracing した結果から、特に高度 10 km 以上の観測にはアンテナ
中央部の音源が有効と予想されたため（田畑、卒論、
2015）、アンテナ中央に 4 台の音源を設置した。加えてアンテナ外周にも音源を 6 台配置した。観測は約 1分ごとに RASS 観測と風速観測を交互に繰り返した。
EAR で同時に観測されていた風速データを使用して
ray-tracing を準リアルタイムで行い 3 次元的に観測可能な領域を計算し、その結果からレーダービーム方向を最適な方向に変更する実験を行った。2016 年 5月 31 日に行った観測では計算結果からビーム方向を変更すれば地上から約 13 km までの観測が予想され、実際観測できた高度範囲もこれと一致した。また計算によりエコー強度は高度 5 km 付近でいったん弱くな
り、高度 10 km 付近で強くなると予想されたが、観測されたエコー強度も同様になっていることが確認できた。
得られるエコースペクトルから解析を行い気温を算出した。2016 年 3 月 24 日に行った RASS 観測では、鉛直ビームから高度約 12 km までの気温を連続的に、高度分解能は 150 m、時間分解能は 2 分程度という高精度で観測することに成功した。観測時は低高度の風速の影響が比較的弱く、鉛直ビームで最も高高度まで観測できた。
また特定の高度のみをターゲットにし、その高度に対応する音波周波数のみを使用することで観測高度
範囲の狭域化の代わりに目的高度のエコー強度を上げる試みを行った。使用しているレーダーの波長が音の波長と対応していないと強いエコーを受信できない(Gopal Rao, 1966) ため、高度に応じて音速が変化することから RASS 観測では目標の高度範囲をカバーするような FM チャープ音を使用する。これまで地上から高度 14 km を目標として 90∼115 Hz の音波を使用していたが、対流圏海面付近 (高度 10∼20 km) のみをカバーする 85 ∼95 Hz の音波を使用した観測を行った。その結果目標高度でのエコー強度が増加する
ことを確認でき、より高い高度の観測が期待できることが分かった。
現在 ray tracing に使用する風速データは EAR で観測されたものであり地上から高度約 2 km までと、
高度 15 km 以上の有効なデータが存在しない。今後
ray tracing の正確性向上のために、入力する風速デー
タの補間について過去の統計的な観測データを用いるなどしたい。

― 343 ―C303
GOSAT-2 プロダクト検証用ライダーの開発と試験観測
内野修 1, 2), 泉敏治 2), 酒井哲 2), 永井智広 2), 森野勇 1)
1. はじめに
温 室 効 果 観 測 技 術 衛 星 （ GOSAT ） 搭 載 のTANSO-FTS SWIR から導出される二酸化炭素とメタンのカラム平均濃度（XCO2 と XCH4）の検証等に資するために、高分解能フーリエ変換分光計（FTS）が設置されている陸別（43.5°N, 143.8°E）、佐賀（33.2°N, 130.3°E）、Lauder（45.0°S, 169.7°E）でライダー観測を行っている。
波長 532 nm と 1064 nm のライダー受信信号を用いて、エアロゾルの後方散乱比（R）・後方散乱係数（BA）
・消散係数（EA）の高度分布を、ライダー比 S（S=消散係数/後方散乱係数）を仮定（通常 50 sr）して算出している。2 波長の BA から粒子の波長指数 α（BAλ−α）の情報を、532 nm で
全偏光解消度（D）と R が 1.2 程度以上では粒子の偏光解消度を算出している。また、つくばの気象研のライダーデータも GOSAT の検証に利用している。
更に 2017 年度打ち上げ予定の GOSAT-2 の検証を強化するために、コンテナ搭載型の TCCON（Total
Carbon Column Observing Network）FTS とライダーを開発し、熱帯域のフィリピン Burgos（18.5°N）に設置を予定している。ここでは、GOSAT-2 検証用
ライダーの開発と試験観測結果について報告する。
２．GOSAT-2 ライダーの開発
レーザー送信部には Nd:YAG レーザー（繰り返し周
波数 10 Hz）を利用した。レーザーのパルスエネルギ
ーは 1064 nm と 532 nm でそれぞれ 180 mJ と 210
mJ であった。5 倍のビームエクスパンダーを用いてビーム広がりを 0.1 mrad にした。

(1 環境研

2 気象研)

受信望遠鏡は口径 356 mm（焦点距離 2845 mm）のものを使用し、受信視野は 1.0 mrad とした。受信
光はダイクロイックミラー等により 532 nm、607 nm（窒素ラマン）、660 nm（水蒸気ラマン）、1064 nmに分離した。532 nm は垂直（S）と平行（P）成分に分け、P 成分はさらに低高度用と高高度用に分けた。
各波長の受信光は、狭帯域の干渉フィルターなどを通過した後、光電子増倍管やアバランシェフォトダイオ
ード（APD）を用いて検出した。 信号処理にはトランジェントレコーダーを利用した。観測は水平から 15
度傾けたガラス窓を通して鉛直方向に行った。
３．試験観測とまとめ開発したライダーを用いて2016 年3 月3 日18 時から 4 日 5 時まで環境研で取得された積算データ（但し、雲が出現した 1 時間のデータを除く）を用いて解析された観測例を図 1 に示す。図 1 の左側に 2 波長の R と
α の高度分布を示す。波長 532 nm は高度 1 km 弱付
近から 30 km まで、APD を用いた 1064 nm の場合は10 km 付近まで R の測定が可能であることが分かった。図 1 の右側に D と S の高度分布を示す。窒素ラ
マン信号から求めた高度 2 km 付近の S の値は 40 sr程度であった。図 2 に 5 月 24 日 20:30-21:00 にライ
ダーで観測された水蒸気混合比（w）と同日 21 時の高層気象台のゾンデデータの w との比較を示す。両者は0.4-4.7 km間で良く合っている。
以上の試験観測から、開発したライダーは新たに S と夜間 5 km 付近までの水蒸気の観測も可能であることが分かった。
謝辞 解析に高層気象台のゾンデデータを使用した。

図 1 GOSAT-2 ライダーの試験観測例（左）R と α の高度分布（右）D と S の高度分布― 344 ―

図 2 GOSAT-2 ライダーで観測した
水蒸混合比とゾンデデータの比較C304

局地的大雨予測のための可搬性に優れた次世代型水蒸気ライダーの開発（２）＊酒井哲 1, 阿保真 2, Phong Pham Le Hoai2, 菊田達也 2,永井智広 1, 内野修 1, 泉敏治 1
柴田泰邦 2, 長澤親生 2, 瀬古弘 1, 川畑拓也 1
1：気 象 研 究 所 , 2:首 都 大 学 東 京

１．はじめに都市域で発生する局地的大雨の被害を軽減するために、気象レーダ等を用いた観測や数値
予報モデルを用いた大雨予測が行われている。
しかし、そのリードタイム（予報から実際に現象が起こるまでの期間）や予測精度は必ずしも十分ではない。そこで本研究では、より早い時刻に正確な予測が可能になるように、大雨をもたらす積乱雲が発達する前段階で、風上側の水蒸気量の高度分布を機動的に観測するための、小型で可搬性に優れた水蒸気ライダーの開発を行っている。
今回はその開発状況と観測結果を報告する。
２．水蒸気ライダー
本研究で開発している水蒸気ライダーは、差分吸収式である。その特徴は、
１）送信部に半導体レーザーを使用することにより、装置が小型・軽量で安価
２）校正が不必要
３）昼夜問わず観測可能の３つである。技術的に困難な点は、送信レーザ
ーの波長を 1 pm の精度で水蒸気の吸収波長に同調し、かつその出力を長時間安定した状態に保つことである。
前回の報告（2015 年秋季気象学会）では、初期観測結果を報告した。その後装置を改良し、送信レーザー出力を約 10 倍増大させる（約4µJ/pulse）ことにより、観測高度範囲と時間分解能を向上させた。
３．観測結果図 1 に 2016 年 1 月 8 日 21 時（JST）に首都大学東京（東京都日野市）においてライダーで観測した水蒸気数密度の高度分布（誤差棒付き線）を示す。データの時間分解能は 60 分、高度分解能は 75 m（高度 0.9 km 以下）もしくは 300 m（高度 0.9 km 以上）である。このデータと水平距
離で約 80 km 離れたラジオゾンデデータ（誤差棒無し線）を比較すると、高度 0.6～4 km の範囲で良く対応していることが分かる。
図 2 に同日 21 時から翌日 21 時にライダーで連続観測した水蒸気数密度の時間-高度断面図を示す。時間・距離分解能は 10 分・150m である。
高度 0.9 km 以下に水蒸気密度が高い領域（相対湿度で 60％以上）があり、その上端高度が時間とともに変動する様子が捉えられている。

図 2：2016 年 1 月 8 日 21 時～9 日 21 時に水蒸気ライダーで観測した水蒸気数密度の時間-高度断面図。

４．現状の問題点とクリアすべき課題
現状の問題点は、装置周囲の気温変動によって送信レーザー出力が低下してしまうことである。
この原因は、温度変動によって送信光学系の光軸が数ミクロンオーダーで外れるためと考えられる。現在この問題を解決するための改良を行っている。
５．まとめと今後の課題
小型で可搬性に優れた水蒸気ライダーを開発
し観測を行った。冬季観測の結果、高度分解能
10 分・時間分解能 150 m で夜間高度 3 km 以下、
昼間高度 1 km 以下の水蒸気分布を観測できることが分かった。今後は装置安定化の改良を行い、積乱雲が発達する夏季に集中観測を行う予定である。

図 1：2016 年 1 月 8 日 21 時に首都大学東京（東京都日野市）においてライダーで観測した水蒸気数密度
分布（誤差棒付きの線）。誤差棒無し線は同時刻に高層気象台（茨城県つくば市）においてラジオゾンデで観測した水蒸気分布。

謝辞：本研究は JSPS 科研費 26282115 の助成を受けたものです。

― 345 ―

C305
ミーライダーデータから算出した混合層高度
泉敏治 1、内野修 2,1、酒井哲 1、永井智広 1、森野勇 2（1 気象研究所、2 国立環境研究所）
はじめに 混合層（Mixing layer: ML）内で発生した大気汚染物質
は一般に ML の中に捕捉され続けるため、ML の発達を把握することは大気汚染物質の輸送の予測などに大きく資する。
 今回、気象研究所のミーライダーの波長 1064 nm の後方散乱光の距離二乗補正信号 (Range-corrected signal:
RCS)から ML 高度を求めた。その算出手法や算出結果、
その統計的な性質、ラジオゾンデの観測データおよび気象庁メソ解析データから算出した ML 高度との比較結果について報告する。
0/ 高度の算出方法
 ML 上端では一般にエーロゾル濃度が高度方向に著しく減少するため、ライダーの後方散乱光の距離二乗補正信号も著しく減少する。その高度を求めるため、低高度用望遠鏡で受信した波長 1064 nm の RCS を使用し、その高度方向変化の指標として、高度 1000 m までの最大値でRCS を規格化した値(Normalized RCS、略して NRCS とする)に、以下のようなウェーブレット共分散変換(Wavelet covariance transform: WCT)を施した値を利用する。
𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊(𝑎𝑎, 𝑏𝑏)=

1 ∞
𝑧𝑧−𝑏𝑏
∫ 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑧𝑧)𝐻𝐻 ( 𝑎𝑎 ) d𝑧𝑧
𝑎𝑎 0 ここで、H は haar 関数で、
1(𝑏𝑏 − 𝑎𝑎 ⁄2 < 𝑧𝑧 < 𝑏𝑏)𝑧𝑧−𝑏𝑏
𝐻𝐻 ( ) = {−1(𝑏𝑏 < 𝑧𝑧 < 𝑏𝑏 + 𝑎𝑎 ⁄2)
𝑎𝑎

305 m)。一方、12 時の hMA は hlidar より大きい傾向があった。
まとめ 気象研究所のミーライダーの波長 1064 nm の後方散乱
光の距離二乗補正信号から混合層高度を求めた。静穏な日の混合層高度日最大値の月別平均値は、3 月と 10・11 月に極大となった。また、その算出結果と 9 時のゾンデデー
タから算出した混合層高度と比較すると、混合層が発達した事例では概ね対応していた。一方、12 時の気象庁メソ解析データから算出した混合層高度は、ライダーデータから算出した値と比べて大きい傾向であった。
謝辞：混合層高度算出結果の比較に、高層気象台のゾンデ
データと地上観測データ、および気象庁メソ解析データの気圧面データを使用した。

(1)

(2)

0(上記以外)である。この WCT の値は NRCS の減少が著しいほど大
きい値となり、また a の値が小さいほど NRCS の局所的な変動の影響を受ける。
今回はライダーデータの高度分解能、時間分解能をそれぞれ 15 m、10 分、a の値を 300 m として、以下の手順でML 高度 hlidar を算出した(図 1)。
① 高度 300 m から 3000 m において、WCT の値が 0.07を超える極大値となる高度のうち、最も地表に近い高度を
hlidar とする。
② ①を満たす高度が存在しない場合は、同じ範囲において WCT の値が最大となる高度を hlidar とする。
0/ 高度日最大値の月別平均値
 日の出 1 時間後から日の入り 1 時間前の時間帯において、日照時間が 80%以上、かつ平均風速 4 m/s 以下の日(ML が発達していると考えられる静穏な日)を対象として、2011 年 5 月から 2016 年 6 月の観測データから hlidar 日最大値の月別平均値を求めた結果、3 月と 10・11 月が極大となった(図 2)。日射の強い夏季が最大とはならなかった
理由は、この時期は下層大気における鉛直方向の温位の増加が大きい熱帯海洋性気団の影響を受けて ML の発達が抑制されることが多かったためと考えられる。
ゾンデデータ・気象庁メソ解析データとの比較
 3 節と同じ日を対象とし、9 時のラジオゾンデ、12 時の気象庁メソ解析データから算出（地上と同じ仮温位の高度）
した ML 高度 hsonde および hMA と hlidar を比較した（図 3）。
 9 時の hsonde が 300 m を超えている事例に限ると、一部の事例で別の層を ML としていたものの概ね対応が良かった(hlidar−hsonde の平均と標準偏差はそれぞれ 1.42 m、

図 1 2013 年 9 月 17 日の 1064 nm の RCS の時間・高度断面図と hlidar の算出結果。三角印は hlidar、星印と丸印はそれぞれゾン
デデータ、気象庁メソ解析データから計算した ML 高度(hsonde、
hMA)、破線は日の出の時刻と日の入りの時刻。

図 2 2011 年 5 月から 2016 年 6 月にかけての静穏な日の hlidar
日最大値の月別平均値。丸印は平均値、エラーバーは標準偏差、棒グラフは日最大値の算出の対象とした日数。

図 3 (左)hsonde と hlidar の散布図。黒の丸印は hsonde が 300 m 以
上の事例、灰色の丸印はそれ以外の事例。黒の実線は hsonde=hlidarの直線。(右) hMA と hlidar の散布図。記号については左図と同じ。

― 346 ―

C306

Measurement Performance Assessment of Future Space-Borne
Doppler Wind Lidar for Numerical Weather Prediction
Philippe Baron (NICT), Shoken Ishii (NICT), Kozo Okamoto (MRI/NICT),
Takuji Kubota (JAXA), Yohei Satoh (JAXA), Daisuke Sakaizawa (JAXA),
Toshiyuki Ishibashi (MRI), Taichu Y. Tanaka (MRI), Koji Yamashita (JMA),
Satoshi Ochiai (NICT), Kyoka Gamo (FIP), Motoaki Yasui (NICT),
Riko Oki (JAXA), Masaki Satoh (Tokyo Univ.), Toshiki Iwasaki (Tohoku Univ.)

Global wind profile observation is important toimprove initial conditions for numerical weather
prediction (NWP), general circulation model,
and various other meteorological studies. A
space-borne Doppler wind lidar (DWL) is one ofpromising remote sensing techniques for global
wind measurement. In the context of a feasibility study on a DWL lead by NICT, MRI and
JAXA, simulations have been performed for assessing the measurement performances of such instrument [1].
Wind profiles are retrieved throughout thetroposphere with an horizontal resolution of 100
km and vertical resolutions between 0.5 and 2
km. The percentage of good quality wind measurement is 40% below 8 km, and it decreases to
10% at 8-20 km in the southern hemisphere andis 20-50% in the northern hemisphere. Expectedline-of-sight wind speed errors are 0.5 m s−1 below 8 km and 1.1 m s−1 at 8-20 km. With aline-of-sight nadir angle is 35◦ , the error on thehorizontal wind is twice that on the line-of-sightwind.
Below about 3 km, the relatively high aerosol
concentration allows for the high level of good retrievals. Above, good measurements are obtained
from the signal reflexion on the top of the clouds
but the latters hide the altitude below them. The
measurement errors are dominated by the windand scatterers inhomogeneities over the observed
ranges.
Atmospheric parameters (cloud and winds)
are taken from the speudo-truth of an observing
system simulation experiment (OSSE) conductedusing the global NWP system of the Japan Meteorological Agency [2]. Aerosols are taken from
Model of Aerosol Species IN the Global AtmospheRe (MASINGAR) [3]. Results from versions
2 and 3 of MASINGAR have been compared.
The simulated measurements are being used in
the OSSE in order to assess the impacts of the
instrument on the NWP accuracy.
This presentation will describe the measurement performances and the first results from the
OSSE.

Acknowledgement
Part of this research was supported by JSPS KAKENHI
Grant Number 15K06129 and 15K05293.

References[1] Ishii, S., Okamoto, K., Baron, P., Kubota, T., Satoh,Y., Sakaizawa, D., Ishibashi, T., Tanaka, T. Y., Yamashita, K., Ochiai, S., Gamo, K., Yasui, M., Oki,
R., Satoh, M., and Iwasaki, T., “Measurement performance assessment of future space-borne doppler windlidar for numerical weather prediction,” SOLA 12, 55–
59 (2016).
[2] Okamoto, K., Ishii, S., Baron, P., Ishibashi, T., andTanaka, T., “Feasibility study for future Space-borne
Coherent Doppler Wind Lidar, Part 3: Initial evaluation using the Operational Global Data Assimilation
System,” To be submitted to J. Meteor. Soc. Japan ,( 2016).
[3] Tanaka, T. Y., Orito, K., Sekiyama, T. T., Shibata,K., Chiba, M., and Tanaka, H., “MASINGAR, aglobal tropospheric aerosol chemical transport model
coupled with MRI/JMA98 GCM: Model description,”
Meteorology and Geophysics 53(4), 119–138 (2003).

― 347 ―C307
XRAIN を用いた GPM 主衛星二周波降水レーダの降水強度の評価＊下妻達也（長崎大学 大学院工学研究科），瀬戸心太（長崎大学 大学院工学研究科）

いる可能性があることが分かった．今後，層状性降１．はじめに二周波降水レーダ DPR を搭載した GPM 主衛星が，雨の過小評価について，原因を調査する予定である．
GPM-二周波(precipRateNearSurface，mm/hr)

2014 年 3 月より運用されている．人工衛星に搭載された二周波降水レーダによる降水観測は初の試みであり，観測結果の十分な評価が必要である．本研究では，地上レーダによる観測として国土交通省の運用する X バンド MP レーダ(XRAIN)に着目し，二周
波降水レーダにより観測された降水強度の評価を行うことを目的とする．
２．評価方法XRAIN は 2016 年 6 月現在で日本国内 39 か所に設置されており，高頻度(1 分間隔)，高解像度(250m
メッシュ)な観測を 14 地域にて行っている．本研究

300
100

10

1

0.1
0.1

1

10
XRAIN(mm/hr)

100

図-1 降水強度の散布図(層状性降雨)

し，重なった観測範囲内で降水があったマッチアッ300

GPM-二周波(precipRateNearSurface，mm/hr)

では，GPM 主衛星が XRAIN の観測範囲上空を通過
プ事例を抽出した．マッチアップ事例は 2014/3～
2016/1 の間に日本全国で 994 事例見つかっているが，各事例において二周波と XRAIN の降水強度を直接比較した．
二周波は JAXA より公開されている V04Aのデータを使用し，降水強度の変数は[precipRate
NearSurface]を使用した．また，二周波と XRAIN では観測の解像度が異なるため，比較の際は XRAIN の
降水強度を二周波の座標に内挿している．
３．結果と考察

300

100

10

1

0.1
0.1

1

10
XRAIN(mm/hr)

100

300

図-2 降水強度の散布図(対流性降雨)

図-1 は層状性降雨，図-2 は対流性降雨におけるXRAIN と二周波の全マッチアップ事例の降水強度

表-1 統計値の散布図であり，表-1 は両結果の統計値を示したものである．図中の赤・青線は XRAIN の降水強度に対する二周波の降水強度の平均値を示したものであ

層状性

バイアス
RMSE
相関係数
(mm/hr)(mm/hr)
235116-0.8080.416
4.123

る．図より層状性降雨の結果は XRAIN 側にプロッ

対流性

30135

トが集中している．また，表-1 の統計値でもバイア

データ数

0.375

0.522

11.069

謝辞

スが負の値となっていることから，二周波は XRAIN

本研究は，JAXA/PMM/RA8 および，文部科学省と比較して降水強度が過小評価となっていることが(MEXT)気候変動適応技術社会実装プログラム(SI-分かる．一方，対流性降雨の結果は，やや二周波側CAT)の研究成果の一部です．利用した XRAIN デーのプロットが多いものの概ね 45 度のライン上に集タは，国土交通省より提供されたものです．利用し中しており，バイアスの値も層状性降雨の結果より

たデータセットは，国家基幹技術「海洋地球観測探

0 に近い値となっている．以上の結果より，二周波査システム」：データ統合・解析システム(DIAS)の枠

観測は層状性降雨の場合に降水強度を過小評価して組みの下で収集・提供されたものです．

― 348 ―

C308

フェーズドアレイ気象レーダーのデータ品質管理 ～地表面クラッタの統計的性質～*
佐藤晋介、磯田総子、佐野哲也、花土弘、岩井宏徳（NICT）、
水谷文彦（東芝）、牛尾知雄（大阪大）、大塚成徳、三好建正（理研 AICS）

１．はじめに

図１は無降雨時の反射強度およびドップラー速度の観測
データ 12 時間分（1440 ファイル）を用いて特定の極座標グリッドポイントにおける地表面クラッタの出現頻度を調べた結果で、その確率密度分布を示す。最初のポイントは観測範囲内で最大反射強度を示した大阪京橋駅付近のポイントで、高さ 100
m を超える高層ビルからのエコーと考えられる。最低仰角(EL=0.0 )では平均反射強度が 70 dBZ を超えていた。図１(c)に示した仰角 2.0 では平均 36 dBZ であるが、52 dBZ 付近にも別のピークが見られ、時間によってクラッタ強度が変動することを示唆している。図１(a)で仰角毎の変化 を見ると EL
Num=1 (EL=1.0)から 5 (EL=4.4)まで高度が増えてもほとんど
平均強度が変化せず、降雨エコーの鉛直勾配のような特徴が見られる。EL Num=6 (EL=4.4)より上で強度が減少しているが、送信ファンビームが異なるためと考えられる。図１(b)(d)に示すドップラー速度については±2.0 m/s の範囲に収まっており、0.0 m/s で鋭いピークとなっている。２番目のポイント
は山による地形エコーで、同じ解析結果を図１(e)～(h)に示す。
平均反射強度は仰角 0.0 で 30 dBZ、仰角 3.9 で 20 dBZ と単調減少の鉛直勾配を示す。ドップラー速度も平均は 0.0
m/s であるが、高層ビルのエコーに比べるやや広い分布を示している。なお、グラフの一番左端は受信感度以下の無効データ (No Data)の頻度を示しており、地形エコーのポイントでは EL num≧7 でほぼクラッタフリーとなることを示している。

EL Num.

(a)

PDF [%]010

Ze (bldg)

20 30 40 50 60 70 dBZ

(c)

0

10

(e)

Ze (bldg)
EL=220 30 40 50 60 70 dBZ

Ze (topo)(b)‐10 ‐7.5 ‐5 ‐2.5

Vr (bldg)

0(d)‐10 ‐7.5 ‐5 ‐2.5

2.5 5

0

10

(g)

0

10

20 30 40 50 60 70 dBZ

Ze (topo)

7.5 ms‐1
EL=2

0

(f)

EL=2

20 30 40 50 60 70 dBZ‐10 ‐7.5 ‐5 ‐2.5(h)

‐10 ‐7.5 ‐5 ‐2.5

2.5 5

7.5 ms‐1

Vr (topo)

0

2.5 5

7.5 ms‐1

Vr (topo)
EL=2

0

2.5 5

7.5 ms‐1

図１ 特定地点における地表面クラッタの確率密度分布。(a)～(d)は高層ビル、(e)～(h)は地形によるクラッタエコー、(a)(c)(e)(g)は反射強度、(b)(d)(f)(h)はドップラー速度、(a)(b)(e)(f)の陰影図は EL 毎、それ以外の折れ線グラフは EL Num.=2 （EL=2.0）における出現頻度。

(a)

dBZ
topo

bldg

３．地表面クラッタマップ
図２(a)は図１と同じ無降雨時の反射強度データを用いて作成した仰角 2.0 の地表面クラッタエコーの平均強度である。
レーダーからの距離 11 km に見られる円は短パルスと長パルスの切り替え位置で受信感度の違いにより平均強度に差が生じているが、西～北方向の山岳に対応するエコーが見られる。地表面クラッタの強度は前述のように数時間でも変化す
るし地表面状態や季節が変わるとさらに大きく変化するが、図２(b)に示した地表面クラッタの出現頻度の分布はほどんど変化しない。しかし、どの出現頻度をしきい値としてでクラッタ除去のためのエコー判別を行う必要があるかを決めるためには、強度に依存するレンジサイドローブや異常伝播などの問題を含めて、より長期間の詳細な調査が必要である。

４．今後の方針
Ruiz et al.(2015)の地表面クラッタ除去アルゴリズムでは、(b)%

図２ 無降雨時の 12 時間分の反射強度データ （2015 年 8 月 6 日、00～12JST 、EL=2 ）を用いた地表面クラッタエコーの(a)平均反射
強度、(b)出現頻度。コンターは等高線（100, 200, 400, 600, 800m）。

― 349 ―%Vr (bldg)

EL Num.

２．高層ビルおよび地形によるクラッタエコーの性質

エコー判別に反射強度の Texture 情報、ドップラー速度に加えて、強度の鉛直勾配と時間相関を用いており、特に後者２つに計算時間を要している。アルゴリズムの高速化の方針としては、本研究で紹介した出現頻度のクラッタマップを用いる
ことで判別領域を削減することに加え、送信ファンビームを考慮した鉛直勾配計算の簡略化、対流性・層状性の区別による
エコー判別条件の差別化、時間相関の省略（Texture 等による空間相関での代替）などを検討している。
本研究は JST CREST の支援を受けたものである。

PDF [%]

局地的大雨や竜巻・突風の早期探知と予測を目指して開発したフェーズドアレイ気象レーダー(PAWR)は、詳細な３次元データ（100m 距離分解能、100 仰角）を 30 秒間で観測することができる。これまで、クイックルック画像のウェブ公開やス
マホアプリ「3D 雨雲ウォッチ」では最低限のデータ品質管理しか行ってこなかったが、「京」コンピュータを用いた「ビッグデー
タ同化」によるゲリラ豪雨予測の実証実験においては地表面
クラッタ除去などのデータ品質管理が必須となる。これまでの実験では、過去の PAWR データを対象に Ruiz et al.(SOLA,
2015, 11, 48-52)のアルゴリズムを用いてきたが、リアルタイ
ム実証実験を行うためにはこの手法の高速化が必要不可欠となっている。そこで本研究では、データ品質管理の高速化を目的として、大阪大学に設置した吹田 PAWR の観測データによる地表面クラッタの統計的性質を調べる。

%

C309

フェーズドアレイ気象レーダの逐次的ＺＲ式推定手法の検討
吉田翔 1, 牛尾知雄 2, 高田望 1
1

気象工学, 2 阪大院工

大阪大学と気象工学研究所は、大阪大学に設置されたフェーズドアレイ気象レーダ（以降、PAWR）により局地的な豪雨をいち早く捕え、短時間に発生する浸水被害等に対する防災・減災対策支援に必要な情報発信を行う社会実験を大阪市福島区役所の協力の下実施している。本社会実験
では豪雨の監視だけでなく、PAWRのデータを活かした3次元移流予測による地上雨量予測も行っている。高精度のレーダー反射因子 =>G%=@ᵏ．はじめに








地上雨量予測を行うためには、適切なZR式が必要不可欠だの推定を行う事が望ましい。しかし、ZR式推定には真値となる雨量値が一定量必要となり、PAWR観測範囲内におい





図 1. ZR 式の推定結果
黒：逐次推定式 灰実線：Z = 200𝑅𝑅1.6 灰破線：Z = 300𝑅𝑅1.35>PP@

が、ZR式は降雨状況に依って変化する為、逐次的にZR式



降水強度 5>PPK@て十分な地上雨量値を得ることは困難である。
そこで本検討では国土交通省XバンドMPレーダネット
ワーク（以降、XRAIN）の1分毎の合成レーダ雨量値を参照した逐次的なPAWRのZR式推定を行い、精度を検証した。

ᵐ．逐次的ＺＲ式推定方法ᴾ
刻一刻と変化する積乱雲に対応する為、XRAIN で観測された合成レーダ雨量値を真値として、PAWR で観測された高度 1km の反射強度と XRAIN の雨量値の過去 10 分間のデータから層別平均値法により ZR 式を推定した。尚、>PP@
図 2. 地上雨量の比較
黒：逐次推定式 灰：Z = 200𝑅𝑅1.6

対象とする領域は PAWR の降雨減衰や地形遮蔽を避ける
為、レーダーサイトの南側半径 40km の領域を対象とした（以降、解析領域）。さらに、弱雨と強雨で ZR 式の傾向が式を採用したところ、一部過小傾向が見られる値もあるが、異なる場合はそれぞれについて ZR 式の推定を行った。

概ね非常に良い対応が得られた（図中黒色点）
。

ᵑ．結果

ᵒ．結論

図 1 に 2015 年 8 月 12 日 22 時～翌 13 日 7 時までの ZR

XRAIN の雨量値を基にした PAWR の逐次的 ZR 式推定式の逐次推定結果を示す。時間によって ZR 式は大きく変手法の精度を検証したところ、一般的な ZR 式を採用した化しているが、概ね ZR 式の一般的な式（Z = 200𝑅𝑅

1.6や時に生じる著しい過小推定が大幅に改善されることがわ

Z = 300𝑅𝑅1.35 ）と比べて、R が強く推定される関係式が得かった。今後は本手法を 3 次元移流予測に適用し、予測られた。この ZR 式を用いて解析領域全メッシュの 10 分雨

雨量の精度評価を行う。

量を算出した結果の一例を図 2 に示す。Z = 200𝑅𝑅1.6 を用い謝辞ᴾた場合は PAWR の雨量が XRAIN の雨量と比べて著しく過小であるのに対し（図中灰色点）、本検討で得られた関係

本研究は文科省の地域防災対策支援プロジェクトの支援を受けて実施された。

― 350 ―

C310

降雪粒子の立体形状と等価体積直径
民田晴也 (名大宇地研)

津田紀生（愛知工大）

藤吉康志 (北大)川島正行（北大低温研）

概要
レーダ降雪強度の高精度化のため、降雪粒子の立体形

25状と粒径分布を計測する低コストなラインスキャナ型
Equiv.diameter (2-image)の観測機器 (LLD3D) を開発している (1) 。これまで立体形状再現を中心に開発してきたが、現在、レーダ反射
因子評価に向けた２次元ビデオ雨滴粒径分布計 (2DVD)と LLD3D の粒径分布 (PSD) の比較を行っている。

LLD3D は独自開発ラインスキャナを 45 度毎に配置、
4 方向から計測シート光を通過する粒子影を取得、立体形状を再現する。4 影画による立体形状再現は、2DVD（2 影画）に比べ立体形状再現性が高く、特に、板状粒子の再現性は大きく上回っている。また、4 つの計測シー

20
15
10

0

ト光は 2.6mm の高さ間隔内に配置され、2DVD に比べ

Feb. 27(01-04)
Mar. 13(11-14)
Mar. 13(00-02)
13 %

5

0

5

に現れる高速落下する小粒子が現れない特徴を有す（図3）。本報告では、取得立体形状から得た等価体積直径を真値とした 2DVD の等価直径補正を報告する。
結果
図 1 に LLD3D の 4 画像と 2 画像から合成した立体
形状の等価体積直径比較を示す。2 画像合成が 13 %大
きな径を示すバイアスが確認でき、2DVD 等価直径から 13%縮小する補正が妥当と示唆している。図 2 に、

LLD3D 等価直径 (4 画像) と 2DVD の等価直径（補正値）の PSD 比較を示す。比較事例は、2DVD のノイズ
粒子 (> 6 m/s) が少ない 2015 年 2 月 27 日と、粒子幅

15

20

25

図 1: 4 影画と 2 影画の立体形状から得た等価体積直径の比較。破線は 13 %バイアスを示す。
103
number concentration (m-3 mm-1)の粒子特定性が高く、検出粒子数が多い事例で 2DVD

10Equiv.diameter (4-image)

密なシート光間隔で落下速度を計測でき、シート光間で

LLD3D 0227
LLD3D 0313
0313 x1.5
2DVD 0227
2DVD 0313

2

10

101
0

10

10-1
10

-2

2

4

6

8

10

12

14

16

4.0-4.8
8.0-9.6
LLD3D 0227
LLD3D 0313
2DVD 0227
2DVD 0313

16-19

20mm を超える大雪片を記録した 3 月 13 日を選択した。
Equiv. diameter (mm)最大径は LLD3D が小さいが、PSD は良い一致を示し
図 2: LLD3D と 2DVD の粒径分布比較（2015 年 2 月ている。3 月 13 日は径 9mm を境に PSD が交差する
27 日 0100–0400 JST と 3 月 13 日 1100–1400 JST の 3関係を示すが、この傾きの差の原因は落下速度にある。
時間平均）
2DVD に比べ遅い落下速度分布は、数濃度分布の絶対値を大きくし、傾きを浅くする傾向にあった。図 3 に

Velocity (m s-1)

落下速度の頻度分布を示す。LLD3D と 2DVD は同等の0.0

m/s 以下の粒子を観測、3 m/s を超える粒子を観測していない。結果を示さないが、LLD3D の 3 月 13 日の-0.5

粒子数および降水強度（体積積算）は 2DVD の半値を、数濃度積算のレーダ反射因子では同等の値を示す（0.5

PDFlog scale

計測性能を示しているが、3 月 13 日に、LLD3D は 0.4

1.0-1.20510

2.0-2.4

-1.0
-1.5

-2.5

は等価直径に加え落下速度精度も重要であり、数濃度の-3.0

高精度化は今後の課題である。
謝辞

0.5-0.6-2.0

dB LLD3D が大きい）。このようにレーダ反射因子比較

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ている。
参考文献
1. 民田ほか, 日本気象学会 2015 年度秋季大会予稿集, C105

<0.1

15

Velocity class

20

25

30

図 3: LLD3D と 2DVD の落下速度頻度（2 月 27 日

0100–0400 JST と 3 月 13 日 1100–1400 JST の 3 時
間平均）。落下速度クラス分類は、クラス 1-9：0.1 m/s、
10-14: 0.2 m/s、15-19: 0.4 m/s、20-24: 0.8 m/s 間隔。

― 351 ―

C311

極細熱電対による気温観測における日射／放射影響の評価
山本 哲（気象研究所環境・応用気象研究部）
１

はじめにる。今後さらにさまざまな気象条件の場合のデータ

地上気温観測において日射／放射影響を軽減するを取得し日射／放射影響を評価する。校正が必要でために使用される通風筒の特性を評価するための基あるが、センサーが極めて脆弱であることから技術準値として、日射／放射影響が原理的に小さい方法

的に課題がある。

による地上気温観測方法を確立することが望まれて謝辞 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。観測実施については気象庁観測部観測課
気象測器検定試験センターの多大な協力を得た。ここに記して深く感謝する。

いる（Lacombe, M. et al., 2011）。これには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。大気放射輝度温度（2016 春季大会 D201）に続き、ISO(2007）の提案している極細センサーを検討する。
２E13極細センサーの導入
Foken(1979)や中村ほか(1986)によれば直径 10 -a

20μm 程度の極細センサーによる気温測定の日射影
響は 0.1℃程度以下とされる。極細センサーには白金E25/E13

抵抗線や熱電対などがあるが、脆弱で寿命が短いところ市販品は高価であり、導入に課題があった。森
脇ほか（2003）は中村ほか（1986）を参考に 25μm

E200/E13b

径の熱電対を自ら点溶接により作成して気温分布の詳細な測定を実現した。本研究でもこの手法を用い、検定試験センター試験露場において地上高 1.5m に

第１図 13μm 径の温度変動のスペクトル E13(a)と、E13と 25、200μm 径（破線）の温度変動のスペクトル E25、E200 との比(b)の一例。2016 年 6 月 27 日 9 時 57 分〜
15 時 57 分（JST）のデータ。

設置し、10ms 毎にデータを取得した。

K

３つの直径 13, 25, 200μm の E 型熱電対素線を点溶接した熱電対を作成した。茨城県つくば市の気象測器

３

初期結果
第１図に温度変動のスペクトルの一例を示す。

T200-T13

13μm 径と 25μm 径では 1Hz より高周波で違いが顕著になり、空気との熱交換係数のセンサー径による違いを反映していると考えられる。200μm 径ではス

T25-T13

ペクトル型がまったく異なっており、温接点の温度が空気との熱交換だけでなく、熱電対素線に沿った

G

熱流に大きく影響されていることを示唆している。
第２図に晴天日の３種のセンサー径の温度差の時系列の一例を示す。昼はセンサー径が太いほど高温になる傾向があり日射の影響と考えられる。日射による測定誤差と日射量・センサー径との関係を理論的に求めた Kurzeja(2010)によると、ここで用いた３種の径のセンサー間の測定誤差の比はそれぞれ約 2倍、約 5 倍と読み取れ。今回の結果と概ね一致する。
この例では日射による測定誤差は 13, 25, 200μm 径でそれぞれ最大 0.2℃、0.5℃、1℃程度と見積もられ第２図 25, 200μm 径（細線）と 13μm 径の温度差（℃、
１分平均値）の時間変化例。13, 25, 200μm 径の温度
T13, T25, T200 はそれぞれセンサー2、4、3 本の平均。2016
年 6 月 25 日 17 時 39 分〜27 日 15 時 57 分のデータ。
同一構内の館野（高層気象台）の全天日射量 G をあわせて示す。
参考文献
Foken, Meteorologische Zeitschrift. 1979, 29, 299–307;
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. ;中村泰人ほか,日本建築学会計画系論文報告集. 1986, 364. 48–56.

― 352 ―

C312

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
金城 登志樹

○

福澄 健吾

上條 賢一

東洋大学食環境科学部食環境科学科

1. はじめに
著者らは一般の時系列変動に対して、局所的フラクタル次元 LFD を用いる方法を既に提案しているが[1, 2]、本報では更に各種気象要素に関する変動モ
ニタリングにおける LFD 異常検出のための一方法を提案し、日本各地の日平均気温を例として議論する。
なお、この方法は汎用手法のため応用範囲は広く、対象となる物理量に関しては、時間的に不規則に変動している限り特段の制限はない。

1.4

1.2

1
0.8
LFD
0.6

LCR

0.4
0.2

0
2013/01/30

2. LFD の算出方法[1, 2]
解析処理の対象となる長さ L の離散時系列{xk , xk +1 , xk + 2 , L , xk + L−1}
に対する、サンプリング間隔 r における累積変動量

N ( r , k , L ) は、一般に次式のように r , k , L の関数となる。
⎡L⎤⎢ ⎥ −2

1 r ⎣r⎦N (r , k , L) = ∑ ∑ xk + jr +r +i−1 − xk + jr +i−1
r i=1 j =0

2013/05/30

2013/09/30

2014/01/30

2014/05/30

2014/09/30

2015/01/30

2015/05/30

2015/09/30

2016/01/30

Fig. 2 東京の日平均気温に関する移動 LFD及び移動 LCR の日変化

(1)

4. 移動 LFD のヒストグラム
一例として、東京の日平均気温に関する移動ＬＦ
Ｄのヒストグラムを Fig. 3 に示す。ヒストグラムの外観から判断して、やや非対称ではあるものの概ね正規分布を仮定しても、実用上差し支えないものと考えられる。
250

100.00%90.00%

度
数80.00%

200

70.00%

但し、［］はガウス記号である。

150

60.00%
50.00%

100

ここで N ( r , k , L ) を、適当な比例定数 A と指数 Dk

頻度
累積 %

40.00%
30.00%

50

20.00%
10.00%

を用いて、以下のように再定義する。

0(2)
N (r, k , L) = A r − Dk
このときの Dk を時間長 L における局所的フラク
タル次元 LFD（Local Fractal Dimension）と定義する。
式(2)の両辺の対数をとり所定の回帰分析を行えば、回帰係数としての Dk が求められる。
3. 日平均気温変化と LFD 及び LCR の変化
一例として 2013/1/1 から 2016/4/30 までの東京と那覇における日平均気温の変化を Fig. 1 に示す。
次に、東京の日平均気温に関する移動 LFD 及び移動
LCR の日変化を Fig. 2 に示す。LCR はほぼ 1 に近い値をとり安定しているが、LFD は周期的な変動を呈し、グラフの外観から概ね 0.5 から 1.2 の範囲の値をとっていることが分かる。（時間長 L = 30 ）
35
日
平
均 30
気
温
25
℃

0.54

（ ）

那覇
東京

15
10
5
0
2013/05/01

2013/09/01

2014/01/01

2014/05/01

2014/09/01

2015/01/01

2015/05/01

2015/09/01

2016/01/01

Fig. 1 東京及び那覇における日平均気温の変化

0.61

0.69

0.76

0.83

0.91

0.98

1.05

1.12

1.20

次の級

移動ＬＦＤ

Fig. 3 東京の日平均気温に関する移動 LFD のヒストグラム5. 考察及びまとめ
統計的品質管理の考え方に基づけば、移動 LFD の母平均及び個々の値の 95％信頼区間は、下記のように推定できる。

0.82427 < μ LFD < 0.83671
0.54861 < LFD < 0.97735

(3)
(4)

即ち、個々の LFD の値が式(4)の範囲を逸脱すれば、変動の仕方に何らかの「異常」があると考えられる。
参考文献[1] 加部

20

2013/01/01

0.00%
0.47

渚，上條賢一(2014): マクロ的気象変動における LFD を用いた複雑性観測のための一方法，2014 年度秋季大会，日本気象学会[2] 鈴木宏一，上條賢一(2015): 気象観測時系列における変動特性解析のための一方法－LFD の分散分析法とその適用－，2015 年度秋季大会，日
本気象学会― 353 ―

D301
NHM に よ る 南 極 定 期 予 報 計 算 の 導 入*山田恭平 1、平沢尚彦 1、橋本明弘 2、庭野匡思 2・青木輝夫 23(1 国立極地研究所気水圏研究グループ、2 気象庁気象研究所、3 岡山大学自然科学研究科)

1. はじめに
国立極地研究所では現地観測の支援及び大気場の解析のため、2016 年 6 月 24 日より、気象庁非静力学モデル(JMA-NHM; Saito et al., 2006)による南極での定期的な予報計算システムを試験的に導入した。
本発表ではその NHM による極地研での計算システムについて述べる。
2. データグリーンランド実験の設定（橋本ほか, 2016）をもとに南極実験用にカスタマイズされた NHM を用いて計算を行い、
京
都大学生存研究所の全球予報データと気象研究所の海氷デー
タ、および地形・気候値等の定数データから地形、陸面、全球予報値、海氷の初期値および境界値を設定する。予報計算
は 00UTC と 12UTC に合わせて行う。現在は 500hPa における渦度・気温・相当温位・湿度・鉛直高度・風、700hPaにおける湿度・鉛直高度・風、850hPa における渦度・相当
温位・鉛直高度・風、地上高度での降水量・気温・風・気圧を出力している。現在は水平解像度一律 6km で南極全域について計算を行っているが、将来的には昭和基地周辺のみの計算を水平解像度 1km で行うことで、南極観測隊での観測範囲に集中し、昭和基地周辺の気象現象の解明に寄与する予定である。
出力結果は 13 の南極観測地点ごとに地点予報値として
水・氷の混合比、および風の鉛直分布と地上での下向き短波・長波放射量、降水量、雲量、風、気圧、気温、相対湿度の時
系列変化を描画している。また、主要な観測基地である昭和基地、南極点、ヴォストーク基地に関しては Weather Quality
Reporter の SYNOP デ ー タ や Antarctic Mesoscale
Prediction System (AMPS)の WRF モデルとの時系列での比較を行っている。現時点では昭和基地に関してのみ、気温・湿度・風向・風速の鉛直プロファイルをラジオゾンデの観測値と比較している。現在はテスト稼働中であり、図化された
指定気圧面での予報値と各観測地点での時系列変化は極地研の公開用ウェブサーバーpolaris で公開予定である。

図 1. 2016 年 6 月 26 日の 00UTC から 3 時間ごとの 2m 気温（濃淡）と風（矢印）。

3. 結果
図1 に2016 年6 月26 日の00UTC から3 時間ごとの南極全域での 2m 気温と風を示す。地上気象および指定気圧面での予報値は南極全域で描画されており、３時間毎の値を 42
時間後まで表示している。図 2 に昭和基地における 2016 年
6 月 21 日から 26 日にかけての降水量、風速、2m 気温、湿度の観測値とモデルの予報値を示す。黒丸で示されている観測値は、薄線で示される予報値と概ね良い相関を示している。
4. 参考文献
Saito K, et al. (2006). Monthly Weather Review, 134(4),1266-1298.

図 2. 昭和基地での 6/21-26 日の降水量、10m 風速、2m 気温、相橋本明弘ほか (2016). 雪氷, 78, No.4, in press.

対湿度の観測値（黒点）と予報値（薄線）。

― 354 ―

D302

中高緯度直接循環の 3 次元構造とボーラス速度*菅野 湧貴、岩崎 俊樹（東北大院・理）120W-180W で大きな負の値を持ち、強い経度依存

1 はじめに
東西平均によって得られる平均子午面循環は、大気大循環の基礎を成すものであるが、平均の取り方
によって大きく異なる。温位面での質量重み付き帯状平均（MIM;Iwasaki, 1989）は、下部境界条件
を適切に表現することができるため、対流圏の平均
子午面循環を解析する有用な手法である。MIM では冬半球の中高緯度に 1 つの直接循環がみられ、この直接循環の 3 次元構造に興味が持たれる。本研
究では、帯状平均の代わりに時間平均を用いること
で MIM を 3 次元に拡張し、子午面循環の 3 次元構性がある。対流圏上層では赤道向きの質量輸送が見られ、対流圏界面が Eady モデルの上蓋のように働くことが示唆される。図１下段は 925 hPa 面におけるボーラス速度の緯度-経度断面である。北半球に着目すると、太平洋北東部、北米大陸東部から大西洋北部、ヨーロッパ北部にかけて大きな負の値を持つ。ストームトラックが対流圏下層の残差的な赤道向き質量輸送を担っていることがわかる。
大会では、南北両半球の比較、東西平均子午面循
環への各速度成分の寄与についても発表する。

造を明らかにしていく。

2 解析手法
任意の物理量 A の質量重み付き時間平均は、次式で定義される。

A∗ ≡

σA
σ

(1)

ここで、σ ≡ −g∂p/∂θ は温位座標系での密度、¯は温位座標での時間平均である。また、質量重み付き

時間平均速度 V ∗ は次式のように分解することができる。

Vσ(V + V ′′ )(σ + σ ′′ )=σσ
V ′′ σ ′′
=V +
σ

V∗=

(2)

ここで、′′ は温位座標での質量重みを掛けていない
時間平均からのずれである。(2) 式の右辺第 1 項は温位面での質量重みをつけていない時間平均速度、

図1

気圧座標に投影したボーラス速度。上段：北右辺第 2 項はボーラス速度と呼ばれ、擾乱による残緯 45 度における経度-鉛直断面。下段：925 hPa

差的な質量輸送を表す (Rhines, 1982)。

面における緯度-経度断面。等値線間隔は 1 m/s、

3 質量重み付き時間平均南北風

点線は負値を示す。黒塗りは地形を表す。

図１上段は気圧座標に投影したボーラス速度の
北緯 45 度における経度-鉛直断面である。JRA-

55 再解析データを使用し、時間平均場を冬季の気候値（1980/81-2009/10 の 12 月から 2 月の平均）とした。ボーラス速度は対流圏下層の 0W-60W、

参考文献
Iwasaki, 1989, JMSJ,67,293-312.
Rhines, 1982, Woods Hole Oceanographic Institution
Technical Report.

― 355 ―

D303

極域領域気候モデルNHM-SMAPの初期評価結果*庭野匡思（気象研），青木輝夫（岡山大・気象研），橋本明弘，谷川朋範，保坂征宏（気象研），
堀雅裕（JAXA），的場澄人（北大），山口悟（防災科研），藤田耕史（名大）,本山秀明（極地研）

1. はじめに北半球最大の氷床であるグリーンランド氷床（GrIS）では，1990年代以降，急激な質量損失が加速度的に進行中である．2000年代以降では，融解・流出量の増加に起因する表面質量収支の減少が，その主要因になっていると考えられている．しかし，表面質量収支に関係する現地観測は絶対的に不足しており，その実態は依然として不透明である．そこで本研究では，極域に適用された気象庁非静力学モ
デルNHM（橋本ほか）と詳細な積雪変質モデル
SMAP（e.g., Niwano et al., 2015）を組み合わせて極域
領域気候モデル（以下，NHM-SMAPと呼ぶ）を構築
し，GrISにおける近年の急激な雪氷物理状態の変化の理解を試みる．本発表では，記録的な表面融解イ
ベントが発生した2012年7月（e.g., Nghiem et al., 2012）を対象とした計算結果について報告する．

（72° 35'N, 38° 30'W, 3208 m a.s.l.）において12日前後に表面融解が引き起こされた（Nghiem et al., 2012）
ことも再現されていた（図3）．今後は，より長期，
かつ，より多角的なモデル検証を行い，モデルの信頼性向上を図る．
参考文献
Hanna et al., 2014: Int. J. Climatol., doi: 10.1002/joc.3743.
橋本明弘ほか, 2016: 雪氷, 78, No.4, in press.
Nghiem et al., 2012: GRL, doi:10.1029/2012GL053611.
Niwano et al., 2015: The Cryosphere, doi:10.5194/tc-9-971-2015.

2. GrIS向けNHM-SMAP結合システム
水平解像度は5 km（水平格子数は450 × 550），NHMの鉛直格子数は50である．SMAPで計算する雪氷内部（表面30 mを計算対象とする）の鉛直格子数は可変であり，本研究では最大40層とした．NHMの計算
は，毎日18UTCを初期時刻とする天気予報モードで30時間予報を行い，積分開始7時間目以降の値のみを解析に用いる．NHMの初期値・境界値には気象庁の最新の再解析データJRA-55を用いた．一方，NHM計算から得られる地上気象データを用いて駆動されるSMAPの計算は，計算期間における初期化を行わない気候計算モードで行った．

図 1: 2012 年 7 月 (a) 12 日と(b) 29 日における NHM-SMAP
によって計算された日最大雪氷表面温度（℃）．

3. 結果と考察
Nghiem et al. (2012) によれば，2012年7月には，12日前後と29日前後に顕著な表面融解イベントが発生した．特に前者は98.6 %の領域で表面融解が引き起こされた記録的なイベントであったとされている．
図1にNHM-SMAPで計算された12日と29日の日最大
表面温度の分布を示す．表面融解が予測された領域（0℃の領域）はNghiem et al. (2012) が衛星観測デー
タを組み合わせて示した表面融解発生領域と良く対応している．実際，NHM-SMAPで計算された12日の表面融解面積の割合（図2）は97.7 %と彼らの結果と整合的であった．また，それ以外の期間の表面融解
面積の割合の変化の様子（図2）はHanna et al. (2014)の報告と良く対応していた．加えて，NHM-SMAPで計算された7月中の雪面温度の変化の様子も北西
グリーンランドSIGMA-Aサイト（78° 03' N, 67° 38' W,
1490 m a.s.l.）では観測と妥当な精度で一致していた（図3）（ME = –0.2 ℃，RMSE = 1.2 ℃）．
また，Summit

図 2: NHM-SMAP によってシミュレートされた 2012 年 7月における GrIS 表面融解域の広がり．

図 3: 2012 年 7 月の SIGMA-A サイトにおける表面温度の観測（OBS）と NHM-SMAP 計算結果の比較．Summit における NHM-SMAP 計算結果も合わせて示す．

― 356 ―

D304
グリーンランド氷床上 SIGMA̶ A サイトにおける放射収支観測	 -	
 近赤外アルベドと気温の関係 -	 青木輝夫（岡山大,	
 気象研）,	
 庭野匡思・谷川朋範（気象研）,	
 的場澄人（北大）,	
 山口悟（防災科研），	
 山崎哲秀（アバンナット）,	
 藤田耕史（名大）,	
 本山秀明（極地研）,	
 堀雅裕（JAXA）	
 はじめに	  近年グリーンランド氷床の顕著な融解が観測されているが、同時に氷床表面のアルベド低下が衛星観測から観測されている。そこで我々は 2012 年 7月から北西グリーンランド氷床上に自動気象観測装置（AWS）を設置し、放射収支観測を実施してきた。表面融解が顕著であった 2012 年及び 2015 年夏季の放射収支及びアルベドの特徴を考察した。
観測 場 所 と 気 象 条 件
	  AWSの設置場所は北西グリーンランド氷床上のSIGMA-Aサイト（78°N, 67°W, 1,490 m a.s.l.）で、表面状態は積雪、年間の質量収支が一般に正の涵養域に位置する。質量収支の基準日を9月1日とした場
合の年間質量収支（ここでは、雪面高度の変化と定義する）は、2012-13年：+117 cm、2013-14年：+61 cm、2014-15年：-9 cmであった。2014-15年は、年間涵養量が少なかったことに加え、2015年7月の表面融解が顕著であったため、負の質量収支となった。このときに表面融解量が大きかった原因は、気温の上昇である。AWSでは温湿度、風向風速、積雪表面高度、短波、近赤外、長波の各波長域における放射収支な
どの気象要素を1時間毎に観測し、衛星通信によってデータを回収している。秋から春にかけては、下向きの日射計と赤外放射計ドームへ着霜により、放射要素の欠側が度々起こった。観測データから着霜の有無を完全に検知することは難しいが、本解析ではアルベドの異常値と長波放射量の上下の値が完全に一致する条件等で、着霜したデータを除去した。

結果と考察	  図１a は短波と長波の各波長域における正味放射収支の変化を表す。着霜のため、冬期の長波正味放射量がマスクされているが、本来負の値になっていると思われる。また、春と秋に短波味放射量が分散して増加しているデータも着霜の可能性が高い。その他のデータが正しいと仮定すると、夏季の長波正
味放射量の絶対値はやや増加し、その値を上回る短波正味放射量が観測されている。2015 年の 7 月には
短波正味放射量が急激に増加し、このとき顕著な表面融解（積雪表面高度の低下）が起こった。同様に2012 年の 7 月にも、短波正味放射量の増加が観測され、表面融解が観測された。図 1b は短波及び近赤外の各波長域におけるアルベド変化を表す。表面融解が顕著であった 2012 年及び 2015 年の 7 月には短波長域のアルベド低下が観測されているが、このとき、近赤外域のアルベド低下がより顕著であった。
近赤外域のアルベドは積雪粒径に強く依存するため、気温の上昇に伴う表面積雪の融解の結果、積雪粒径が増加し近赤外域のアルベドが低下したと思われる。グリーンランド氷床上涵養域では積雪不純物濃度が少ないため、アルベド変化は主にこのような積雪粒径の変化に支配されている。氷床上涵養域
では気温上昇による表面融解が発生し、それに伴い
積雪粒径の増加が起こり、アルベド低下によってさ
らに表面融解が加速される正のフィードバック効
果が働いていると考えられる。

図 1	
  北西グリーンランド氷床上 SIGMA-A で観測された、（a）短波（SW）、長波（LW）の各波長域における正味放射収支、（b）短波（SW）、近赤外（NIR）の各波長域のアルベドの変化。測定間隔は１時間。

― 357 ―

D305

2016 年 1 月下旬の日本各地に記録的寒波をもたらした大気循環場の特徴*本田明治 1、春日 悟 2、山崎 哲 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: 海洋研究開発機構

１．はじめに2015/16 年冬季は全国的に暖冬少雪年であったが、1 月中旬以降は極東一帯に寒気が入りやすい状況となり、1 月
下旬には西日本を中心に一時的に非常に強い寒気が入った。九州・四国・中国地方で所々大雪や記録的な低温となり、沖縄・奄美でも雪やみぞれを観測した。また日最低気
温の低い記録を 70 地点以上で更新している。この冬は寒暖の変動が大きかったことも特徴であったが、14/15 年冬
季から継続したエルニーニョ（1950 年以降では 3 番目の大きさ）も一因と考えられる。今回極東域にこの記録的寒波をもたらした大気循環場の特徴を調べた。
２．2015/16 年冬季の気象経過と大気循環場の特徴
冬季（12 月～2 月）平均の大気循環場の特徴をみると、
偏西風の蛇行は全般に弱く、ユーラシア大陸の北部で正（高気圧性）偏差、北太平洋東部と北大西洋東部で負（低気圧性）偏差となっていた。一方でエルニーニョ年には比較的みられる特徴であるが、季節内の循環場変動は大きく
北半球全般に寒暖の大きな冬であった。12 月は北極一帯
上空は負偏差に覆われ、北極振動（AO）指数は正の状態、
特に極東トラフが明瞭に見られず、日本では各地で記録的
高温・少雪だった。ところが 1 月は偏西風の蛇行が強まり、ユーラシア大陸北部にブロッキング高気圧が発達し北極一帯上空は正偏差となり、AO 指数は年末年始を境に一気に「正」から「負」に振れた。ユーラシア大陸ではシベリ
ア高気圧が非常に発達し、極東には寒気が南下しやすい状
況が続き、1 月後半を中心に東アジアは記録的な寒波に見舞われた。1 月末～2 月中旬にかけては成層圏突然昇温が発生し、再び北半球の大気循環場を大きく変化させた。

まで欧州に位置していた高気圧性偏差場は、ブロッキング
高気圧として第 6 半旬にはスカンジナビア半島に、1 月第1 半旬にはユーラシア大陸北部にその中心を移した。この
高気圧性偏差場この位置に留まり、下流方向にロスビー波を形成し東アジアの上空は低気圧性偏差が強まり、また上流側の欧州上空にも低気圧性偏差が形成され、1 月中旬には EU パターン的な波列構造が明瞭になり、極東一帯は徐々に寒気に覆われていった。1 月前半はユーラシア北部
で発達していたシベリア高気圧は、上空の波列が中旬以降に極東で蛇行が強まるとともに、東アジアに向けて拡大し
第 5 半旬にはそのピークに達した（図１）。
一連のメカニズムについては今後詳しく解析する必要はあるが、1 月後半の記録的な寒波は 12 月の北米～大西洋～欧州の循環場変動をきっかけに、1 月の欧州～極東の大気循環変動によってもたらされたことが分かった。
４．終わりに2016 年 1 月後半に日本を含む東アジア一帯に記録的な寒波をもたらした過程を大気循環場の視点で調べた。12
月の正の AO 的なパターンが、年末年始を挟んで欧州～ユーラシア北部のブロッキング高気圧の形成に伴って半球スケールの循環場が大きく変化して負の AO パターンになり、1 月半ば以降はユーラシア上空では北部の高気圧性偏差に伴う EU パターンが卓越していた。渦位の追跡から
12 月下旬の欧州にあった高気圧性偏差場が一の過程の引き金となったことが示唆される。
冬季を通して見ると北半球は高温傾向であったが、エルニーニョ年にはしばしばみられる傾向同様に、一冬を通じて循環場変動が大きく、局所的・一時的に強い寒気が南下することもある特徴的な冬であったと言える。2009/10
年冬のエルニーニョ時も今冬同様に寒暖の変動が大きく、今後比較検討をしていきたい。尚、北極海の海氷はバレンツ海を中心に少ない状況が冬季を通じて維持され、極東に寒気をもたらしやすい大気循環パターンの形成・維持に 1
月を中心に寄与したことが示唆される。

３．1 月後半の記録的寒波をもたらした大気循環場
1 月 24 日～25 日にかけて日本列島は西日本～沖縄奄美を中心に記録的な寒波に見舞われた。九州・四国・中国地
方も軒並み氷点下となり、沖縄・奄美でも雪やみぞれが降る気温となった。1 月第 5 半旬（21 日～25 日）の実況をみると、バイカル湖の西側に 1060 hPa に近い中心気圧持
つシベリア高気圧が発達し、太平洋ではアリューシャン低気圧が 980 hPa 近くまで発達、日本を含む東アジアは非常に強い冬型の気圧配置となっていた（図１右）。寒気の中心は大陸寄りの東アジア（中国～東シナ海～西日本）で、大陸を中心に平年より 6～10 度低い状況であった（図１右）。上空 250 hPa 面高度では、東欧（負）～ユーラシア北部（正）～極東（負）に中心を持つ波列である（正の）ユーラシアパターン（Eurasian Patern: EU）が明瞭で、強い寒気が極東に南下しやすい循環場であった（図１左）。
ここで注目すべきは、250hPa 面高度に見られるユーラシア大陸北部の高気圧性偏差場で 1
月初めからほぼこの位置に留まっていた（図略）。
図１．2016 年 1 月第 5 半旬（1 月 21 日～25 日）平均の、（左）250 hPa 面
320K の渦位場を追跡するとその源は 12 月に欧高度（m: 黒実線）及び平年からの偏差（m: 陰影）、定常ロスビー波の活動
州上空に留まっていた高気圧性偏差場で、北米
フラックス（m2s-2: 矢印）、（右）海面気圧（hPa: 実線）、1000 hPa 気温のからの定常ロスビー波列による波束伝播が寄与
平年からの偏差（℃: 陰影）。H、L、W、C はそれぞれ高気圧性、低気圧性、していたと考えられる（図略）。12 月第 5 半旬
高温、低温偏差。

― 358 ―

D306

Response of SST in the Sea of Japan on the Winter Cyclones◯

Ning Zhao1

Shinsuke Iwasaki2

Atsuhiko Isobe2

1 Interdisciplinary Graduate School of Engineering Sciences, Kyushu University, Japan.
2 Research Institute for Applied Mechanics, Kyushu University, Japan.
Keywords: subpolar front, extratropical cyclone, cyclone activity

Introduction: Zhao et al. (2016, JGR) showed thatthe extratropical cyclone passage results in a localized
surface cooling along the subpolar front in the winterSea of Japan (Fig. 1) because of the cold-air outbreaks
associated with the cyclones. It is reasonable that the
SST alters atmospheric processes and, thus, a twoway coupling process may occur between SST (hence,
the front) and the following cyclones which passing
near the Sea of Japan, although thedetailed process
remains unclear.
Using the WRF
model Version
3.7.1 (WRFV3),
we attempt to uncover such potential effect of the
SST altered by theprevious cyclones
on the following
ones during winterin the Sea of Japan.
Materials and Model Settings: The initial andboundary conditions were obtained from the National
Centers for Environmental Prediction (NCEP) Final
Operational Global Data (FNL). More details areshown in Table 1. Of note, SST in the winter was
given to WRFV3 (hereafter, BF run), and thereafter
SST is reduced by the SST difference associated withthe passage of a single cyclone (Fig. 1, AF run). Also,
we conducted two additional runs for comparison.
AF2 run used a homogenous ΔSST field with the lowest value in Fig. 1, and AF3 runs were same but with
the ΔSST averaged over Fig. 1.

paths. Fig 2 shows the paths of five most intensive cyclones in each group. Also, to composite the different
cyclones, all the cyclones were normalized based on
the methods introduced in Rudeva and Gulev (2007).
Table 1 Settings of Two Runs Performed by WRFV3
Run
DomainSettings

BF

AF

AF2

Mother Domain: 230×132
Nest Domain: 181×217

AF3(working)
30 km
10 km

35 sigma layers
PeriodDifferent for each cyclone with prior 4 days forspinning up

Lower
Boundary

OISST

ΔSST
(Fig. 1)-0.5 oC∆SST(-0.23 oC)

Results: Fig 3 shows the composite maps of the SLP
differences between AF/AF2 and BF runs when the
SLP difference between the cyclone center and perimeter reaches 35 hPa. In AF run, we found cyclones
were weakened (intensified) in the northern (southern)part when passing north of Sea of Japan, and similar
pattern can also be found in AF2 run with a rotated direction. But for those cyclones passing over the the
Sea of Japan (see “middle”), the reduced SST in AF
and AF2 runs appear to have an opposite effect. Same
contrast could be seen in the cyclones passing south of
Sea of Japan but with a much different pattern, except
in the western part where the same intensified signal
can be seen. Further results would be shown in thepresentation.

Cyclones Tracking: The 6-hourly sea level pres-sure (SLP) from FNL data were used to detect the cyclones. The identification of cyclone centers was performed by searching for the local SLP minima (<1010 hPa) using a 5×5 grid window. Then, the paths
were tracked by searching within a 9×6 degree window and a lifetime limitation (> 24 hours). The cyclones were separated into three groups based on their― 359 ―

D307

/DQF]RV フィルタを用いた 3RODU/RZ の客観的検出＊

清水 亮介（同志社大学理工学研究科）・山根 省三（同志社大学理工）1 はじめに3 結果

極域などの高緯度帯では冬季に Polar Low（PL）と呼ば本研究の事例では，山陰沖にPolar Low（PL），北海道西れる小さな低気圧がしばしば発生する．空間スケールはメ岸に小規模の低気圧（LP），太平洋沖に温帯低気圧（EC）

ソαスケール（200~2000km），時間スケールは数時間からが存在した．いずれの空間と時間両方からのBandpass フィ

数日という特徴を持つ低気圧である（例えば，小倉 2015）．

ルタの結果を見てもPL のみを検出することはできず，PL

近年になり PL の事例研究は進み，発達メカニズムは未とEC は残ったままであり（図），これは他の2 種類のデだ完全ではないものの解明されつつある（例えば，Zappa

ータにおいても同様であった．

et al．2014）．日本海の PL については長期間に渡ってそ

PL とEC の有無をそれぞれ使用したフィルタとデータの現象を統計的に調べた研究の例は少ない（Yanase et al

ごとにまとめたものが表1である．PL とEC が両方残るも2015）．ただ，メソ解析値を用いて統計的に調べた研究の例のが多く，ECが残ったままだがPL が消えた結果も見られは少ない．

た．これらの計算では，PL とECの相対渦度はフィルタを

PL の統計的な研究を行うためには，PL を客観的に検出適用しても似通った値を取るため，
PL を検出するためにはする方法が確立されなければならない．PL の検出方法がよ

EC と区別する条件が必要であった．しかし，GPVMSM にり簡単になることで，メソスケールの大気現象のトラッキ

時間方向に‐時間のBandpass フィルタを適用するとングなどの気候学的研が発展すると期待される（Yanase et

EC の中心周りの相対渦度が大きく減少し，空間方向に

al 2015）．

NPもしくはNPのLowpassフィルタを適用するとLP

本研究では，Lanczos フィルタを用いて時間方向に周りの相対渦度が少し小さくなった（図は省略）．そのた

Highpass，空間方向に Lowpass の Bandpass フィルタをめ，時間のBandpassフィルタによりEC の中心周りの相対渦相対渦度場に適用することで，PL と温帯低気圧を区別す

度を弱め，空間方向に200 km もしくは100 km 以上の現象

る 4 つの基準を設けることなく PL を客観的に検出できなを取り除くHighpass フィルタを適用することでPL の中心

いか検証した．

を客観的に抽出できる可能性があると考えられた．


2 使用データと検出方法
本研究では気象庁 MSM 格子点値の初期値（GPVMSM（格子間隔約 11 km））と気象庁 55 年長期再解析値（JRA55）の気圧面（P125，格子間隔約 140km），Model 面（Model，
格子間隔約 60 km）の 3 種類のデータの 850 hPa 面の相対渦度を用いた．
Lanczos フィルタを時間方向に Highpass（24 時間，48時間），空間方向に Lowpass（200km，400km） による
Bandpass フィルタ（Low200/High24，Low200/High48，
Low400/High24，Low400/High48）を相対渦度場に適用したフィルタを適用した相対渦度場のうち，Zappa et al.
（2014）の閾値である相対渦度 6.0 ×10－５s－１ を超えた
極大値を PL と判定した．
2011 年 2 月 11 日に山陰沖で発生し，2 月 12 日午前 3時に最盛期を迎えた PL の事例に対して Lanczos フィルタを適用した．

― 360 ―

D308
波が作る成層圏の物質輸送の 3 次元構造について
木下武也 (JAMSTEC)・佐藤薫 (東大院理)1. はじめに
中層大気の子午面循環は、波と平均場の相互作用を記述する変形オイラー平均 (TEM) 系を用いた研究により、様々なスケールの波により駆動されることが知られている。しかし、子午面循環の経度依存性や空気塊の経度方向の平均的な輸送については解明されていないことが多く、TEM 系
を 3 次元に拡張する研究が行われてきた。本研究では、これまでに導出された 3 次元 TEM 系および温位面上の質量重みつき平均 (MIM) 系を用いて、波が作る成層圏物質輸送の 3 次元構造を調べ、気候学的な特性を明らかにする。続いて、3 次元
TEM 系と MIM 系の違いについて議論する。
2. 使用データの概要
本研究では ERA Interim 再解析データを使用する。解析期間は 1990～2009 年とし、3 次元残差流を計算する。本研究で解析対象の波は、東西平均からのずれと定義し、拡張 Hilbert 変換を用いて計算する。
3. 解析結果および議論
図は、1990～2009 年で平均した 50～2 hPa の
3 次元 TEM 系 (左) および MIM 系 (右) を使用
して計算した 3 次元残差流の水平断面である。まず、両者は東西平均した場合、2 次元 TEM 系の残差流と一致する (図省略) 。まず、水平成分に着目する。この高度域の子午面循環は東西平均した
緯度高度断面では、冬極で赤道域から極域が卓越することがわかっているが、水平断面では東半球において赤道向きの流れがみられる。これは極夜
ジェット中に存在する準停滞性惑星波そのものの構造によるものである。次に TEM 系と MIM系を比較する。水平成分は各季節でほぼ一致していることがわかる。一方で、鉛直成分は、MIM 系の方は、中高緯度ではほぼすべての領域で下降流であるのに対し、TEM 系では、東半球側で上昇流がみられる。この両者の差は、準停滞性惑星波に伴う温位面の傾きから生じる流れであり、その流れを表す以下の項を TEM 系の残差鉛直流から除くことで両者はほぼ一致することを確認した。
𝜕𝜕𝜕𝜕𝜃𝜃𝜃𝜃̅ 𝜕𝜕𝜕𝜕𝜃𝜃𝜃𝜃̅
𝜕𝜕𝜕𝜕𝜃𝜃𝜃𝜃̅
+ 𝑣𝑣𝑣𝑣̅ � /�𝑢𝑢𝑢𝑢�
𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕

また、低緯度域の残差鉛直流には、特に冬半球側において両者ともに東西波数 4 の構造がみられる。
これは、残差流に含まれるストークスドリフトによるものではなく、月平均鉛直流に見られるもの
であり、50 hPa から 2 hPa まで各高度で確認できた。しかしながらこの構造は、再解析データ間で異なっており、JRA55 では同様に見られたが、MERRA では見られなかった。そのため、この構造が現実の子午面循環の特徴であるかどうかは注意を要する。

4．まとめ
本研究では 3 次元 TEM 系と MIM 系を用いて各季節の成層圏の子午面循環の 3 次元構造を調べた。今後は波の発生・砕波に伴う物質輸送に着目した解析を行う予定である。

図：1990～2009 年で平均した 50～2 hPa における各季節 (DJF, MAM, JJA, SON) の 3
次元残差流の水平断面図。左は 3 次元 TEM 系、右は 3 次元 MIM 系を用いて計算。

― 361 ―

D309

北半球昇温時の物質循環の東西非一様性*

平野創一朗 • 佐藤薫 (東大院理)1. はじめに

SFW の定義に用いる。昇温現象は、極渦が極点か

北半球極域冬季成層圏は、極渦の変位や、対流ら大きく変位する変位型（D-SSW などと表現する）

圏で励起された波により駆動された循環に伴うと、極渦が 2 つに分裂する分裂型（S-SSW などと断熱加熱により、昇温することがある。その昇温表現する）の 2 つに分類される。変位型の判定に現象の特徴は、時期によって異なることが知られは、従来通り極渦の中心緯度を用いる。Mitchell etている。初冬期には Canadian warming (CW)、冬のal. (2011) によれば、中心緯度の 3 乗の分布は正規

中 頃 に は 成 層 圏 突 然 昇 温 (stratospheric sudden

分布に近似できる。そこで、中心緯度の 3 乗が平warming; SSW)、冬の終わりには成層圏最終昇温

均値より 2 標準偏差小さい場合を major D-SSW と(stratospheric final warming; SFW) が起こる。

した。また、1 標準偏差小さい場合は、上部成層

SSW や SFW の定義には、多くの研究で東西平圏の変位が大きい場合を minor D-SSW、その逆の均東西風が用いられてきた (Black et al. 2006;

場合を CW とした。一方、分裂型の判定にはこれCharlton and Polvani 2007 など)。この定義は非常にまで極渦の縦横比が用いられてきたが、縦横比がシンプルではあるが、いくつか問題点がある。ま増すだけで分裂していない場合もあることがわ

ず、SSW の定義に CW や SFW が含まれていたり、かった。そこで、尖度が–0.1 を下回ると楕円が分SFW の定義に SSW が含まれていたりする場合が裂する (Matthewman et al. 2009) ことから、これをある。次に、SSW や SFW 時の極渦は特徴的な経分裂型の基準とした。さらに、変位型と分裂型が度構造を持ち、このような東西平均場に基づいた

ほぼ同時に起こる場合を混合型とした。次に、定義ではそれを十分に捉えられない。そこで、極SFW の定義は、SSW の基準を満たした後に極渦渦を楕円に近似しその水平構造に着目する vortexが消滅するものとした。こうして、SSW と SFW

momentum diagnostics (Waugh 1997 など) を用いたを区別する。SFW の際、極渦が変位も分裂もせず

SSW の定義が提唱されている (Seviour et al. 2013に消滅するだけの場合もあることがわかったのなど) が、SFW が含まれるという問題は未解決でで、これを消滅型 SFW と分類することにした。

ある。一方、初冬期に起こる CW の明確な定義は存在しない。
そこで、本発表では、極渦に vortex momentum
diagnostics を適用し、CW, SSW, SFW の新たな定義を提案し、その妥当性を確認する。

2. データ
解析期間は 1958 年から 2016 年とした。解析には、主に Japanese 55-year Reanalysis (JRA55) を用いた。データ同化の手法が 4 次元変分法の再解析
データであり、1958 年から現在までのデータを提供している。比較のため、European Centre for
Medium-Range Weather Forecasts Reanalysis Interim(ERA-Interim)、及び the 40-yr European Centre for
Medium-Range

最後に、この定義の妥当性を確認するため、等
価緯度 (Nash et al. 1996) を用いた解析を行い、Weather

Forecasts

Reanalysis(ERA40) も用いた。

3. CW, SSW, SFW の定義
Vortex momentum diagnostics を極渦に適用することで得られる極渦の中心緯度、尖度を CW, SSW,

CW と、SSW 及び SFW 時の極渦縁辺における物
質混合の違いを明らかにする。

4. 今後の展望
中層大気の大循環は、変形オイラー平均系と呼ばれる東西平均の場で議論されることが多かった。物質循環を表現するためのラグランジュ的な流れが TEM 系における残差平均流により近似できるからである (Pendlebury and Shepherd 2003 など)。しかし、その循環に東西非一様性があることが指摘されており (Gabriel et al. 2011 など) 、その定量的な解析が望まれる。Kinoshita and Sato(2013) は、その解析に必要な、ロスビー波・重力波両方に適用可能な 3 次元残差平均流の式を新たに導出した。今後は、本発表の定義に基づき、CW,
SSW, SFW のコンポジット解析を行う。また、3次元残差平均流の式を用いて、物質循環の東西非一様性を明らかにする。

― 362 ―

D310
アンサンブルカルマンフィルターを⽤いた下部熱圏までの ICSOM 期間中のデータ同化解析*

1.

⼩新⼤、佐藤薫（東⼤院理）、宮崎和幸（海洋研究開発機構）

はじめに

約 90km の東⻄⾵ 0m/s 線は⾚道域で低く⾼緯度域

最近の研究により、重⼒波が駆動する中間圏⼦午⾯では⾼い。この線に沿うように強い北向きの⾵がみ

循環が関わる半球間結合の存在が⽰唆されている。成られた。図⽰しないが、突然昇温前と⽐べて東⻄⾵層圏や中間圏の⼒学解析には現実⼤気の解析値が必は両半球で弱まり、下部熱圏の東⻄⾵ 0m/s 線が北要だが、気候解析によく⽤いられる再解析データは成半球で下降、南半球で上昇していた。北向きの⾵も層圏界⾯近くの⾼度までしか提供されていない。そこ

弱くなった。また、気温は北半球中間圏で低下、南で、本研究では下部熱圏までの客観解析データの作成

半球中間圏で上昇、南半球成層圏で低下した。

を試みた。

5.

2.

ICSOM の観測

今後の予定
⾼解像度 JAGUAR を⽤いてデータ同化を⾏うこ

SCOSTEP（太陽地球系物理学・科学委員会）の公式観測プロジェクト（PI: 佐藤）として、南極のとで重⼒波を含む客観解析値を作成し、観測との⽐較を⾏いたい。

PANSY レーダーを含む世界 7 か所の⼤型⼤気レーダーネットワーク、及び、相補的な各種電波・光学

PANSY

V (69S,39E) 2016

観測が 2016 年 1 ⽉ 25 ⽇から 2 ⽉ 16 ⽇まで同時に⾏われた（ICSOM: Interhemispheric coupling study
by observations and models）。期間中の 2 ⽉ 1 ⽇と 8⽇に北半球成層圏突然昇温（⼩昇温）が発⽣した。
3.

データ同化の概要
同化には全球モデル JAGUAR を⽤いた。モデル

Analysis

トップは約 150km、⽔平解像度 T42、鉛直解像度約500m。時間ずらし法により初期値の異なる 30 アン
サンブルメンバーを⽤いた。観測値として NCEP 提供のラジオゾンデや地上観測等のデータセット
PREPBUFR と Aura 衛星搭載の Microwave Limb
Sounder の気温リトリーバルデータ（⾼度約 20~100km）を⽤いた。この衛星は 1 ⽇に地球を約 14

図 1: 南北⾵（上：PANSY の観測値、下：解析値）

周する。6 時間毎に局所アンサンブル変換カルマン
フィルター（LETKF）により同化し解析値を得た。
4.

結果
図 1 は 2016 年 1~2 ⽉の南北⾵で、上図はPANSY レーダーの観測値、下図は解析値である。
両者とも全体的に南⾵の卓越が⾒られ、2 ⽉ 12 ⽇の
⾼度約 82km や 2 ⽉ 20 ⽇の約 86km の北⾵がよく対応している。次に、作成した解析値を⽤いて突然昇温前後の⼦午⾯断⾯における東⻄平均場とその変化を調べた。図 2 に突然昇温後の⾵速場を⽰す。⾼度― 363 ―

図 2: 突然昇温発⽣後の解析値
東⻄⾵（等⾼線）と南北⾵（斜線）D311

冬季中層大気における西風分布とプラネタリー波㻌㻖

岩尾航希（熊本高専）・廣岡俊彦（九大院理）㻌

．はじめに

散場に顕著にみられ，2008 年には高緯度の中間 冬季の高緯度中層大気には成層圏界面付近に圏において EP Flux の大きな収束が見られるが，極大を持つ極夜ジェットがあり，対流圏から伝2004 年には見られない。2008 年ではこの収束が播してくる定常的なプラネタリー波は，極夜ジ中間圏での西風を減速させ，ジェットの高度を

ェット中を上方に伝播し，砕波することで主に押し下げていることが考えられる。また，2008

成層圏で西風を減速させる。このような一般的

年のこの収束の下の高度では EP Flux の発散が見な描像は，プラネタリー波の活動により年々大られ，ここで生成されたプラネタリー波が中間

きく異なる。また，Tomikawa ら(2012)や Iida ら圏で収束した可能性が考えられる。

(2014)では，成層圏突然昇温（SSW）時に移動性のプラネタリー波が成層圏・中間圏で生成されることを示し，移動性プラネタリー波の重要性を示した。本研究ではその移動性のプラネタリ
ー波にも着目し，成層圏・中間圏の気候場とその変動を調べた。
．データと解析手法
 用いたデータは NASA 提供の TIMED/SABER
version 2.0 で，2002 年から 2015 年までの温度とジオポテンシャルハイトを解析した。解析しやすいように日々の格子データ（経度:24°×緯度
5°×高度 1km）を作成したが，潮汐成分が含まれるため，まず各格子点で平均的な冬季の日変動データを作成し，観測値からその値を差し引いて，定常的潮汐成分を含まない日々のデータを作成した。さらにこのデータから，傾度風近似を用いて帯状平均東西風を，また EP Flux は東
西波数 3 以下の大規模場に対して計算した。
 結果 図 1 に、特徴的な差異が見られた 2004 年と2008 年の 1 月平均帯状平均東西風と EP Flux、及びその発散を示す。2008 年 1 月（下段）は極夜
ジェットの極大が高度 50km 付近に存在し，そこから高緯度に行くにつれ，ジェットの高度が下がるという，気候場に近い分布をしている。一方 2004 年 1 月は極夜ジェット極大の高度が若干高く，さらに高緯度に行くほどジェットの高度が上がっている。２つの年の違いは EP Flux の発

図 1: （上段）2004 年と（下段）2008 年 1 月平均の帯状
平均東西風（等値線），EP Flux（矢印）とその発散（陰影; ms-1day-1）。見やすいように EP Flux は密度で割っている。

― 364 ―D312

QBO が成層圏中高緯度循環に与える影響 (QBOi 実験)
直江寛明・吉田康平 (気象研)1. はじめに 準二年周期変動 (QBO) は赤道成層
圏の主たる変動であるが、その影響・インパクトは、
熱帯の対流圏 (Collimore et al. 2003; Yoo and Son
2016)や、
極渦変動 (Holton and Tan 1980) にまで及んでいる。これまでの研究により QBO-極渦の関係は
robust とされているが、その説明・メカニズムは諸説ある (Naoe and Shibata 2010; Watson and Gray2014)。QBO を気候モデルで再現するには未だに多る西風位相時から東風位相時を引いた(wQBO-eQBO) 緯度高度断面図である。赤道では、下部から西風・東風・西風の 3 セル構造となっている。北半球成層圏の中高緯度では、30N を中心に東風領域、50N 以北では西風領域となっている。極渦付近の統計的に有意な領域では、Holton and Tan(1980) で示唆された QBO－極渦 teleconnection があると解釈できる。

くの困難を伴っているため、我々は QBO を駆動する諸過程の改善を目的とした QBO 相互比較実験(QBOi) に参加し、QBOi の推奨実験 (Exp1–5) を行った。本発表では、その実験結果から QBO のteleconnection について報告する。
2．方法 使用したモデルは、気象研で開発された
地球システムモデル (MRI-ESM2) で、Hines (1997)の非地形性重力波パラメタリゼーションを用いた。
解像度は大気モデル TL159L80、モデルトップは0.01hPa である。Exp1 実験 (Amip) は、CMIP5 のExpt3.3 に基づき 1979-2009 年の SST、海氷等の外部境界条件を与えて行った約 30 年間の過去再現実験である。Exp2 実験 (1xCO2) は、気候値 SST と 2002

図 1. 下部成層圏の東西風(月平均値、50hPa、
10S-10N) を西風位相時と東風位相時に分類し、そ年の外部境界条件を年周期で繰り返し与え、30 年間
時間積分する Amip の理想実験である (CO2 濃度
372.5ppmv)。
Exp3 実験 (2xCO2) は、Exp2実験に+2Kの差 (wQBO-eQBO) の緯度季節分布。Amip 実験(1979-2008) 結果で、高度面は 10hPa。ダッシュは統計的有意性が 95%。

の摂動 SST を与えかつ CO2 濃度は 2 倍にした (将来気候理想) 実験である。Exp4 実験 (4xCO2) は、+4K SST と 4 倍 CO2 濃度を与えている。Exp5 実験
は、再解析 ERA-Interim から 1993-2007 年 5 月 1 日と 11 月 1 日を初期時刻とし、9 か月の過去予測を行う QBO hindcast 実験で、3 メンバー実行した。
3．結果 図 1 は、Amip 実験の月平均データから、
季節変動成分を引いた熱帯下部成層圏東西風について西風位相時と東風位相時の分類し、両者の差(wQBO-eQBO) の10hPa 高度面緯度季節変化を示す。
QBO 位相を定義している高度は 50hPa であり、熱帯 10hPa では東風偏差領域、北半球高緯度では秋か

図 2. QBO 西 風 位 相 時 と 東 風 位 相 時 の 差

ら 3 月にかけ西風偏差領域になっている。10-11 月(wQBO-eQBO) について 11 月平均値東西風の緯度に統計的に有意な領域がある。図 2 は、11 月におけ

高度合成図。

― 365 ―

P301
気候・水資源制約下での農業適応策としての灌漑面積拡大の有効性* 岡田

将誌・飯泉 仁之直・櫻井 玄・西森 基貴（農研機構 農業環境変動研究センター）
4. 結果
コメ収量は多くの地域で今世紀末にかけて減収することを予測した（図 2a）。コメを主食としている
アジアの国・地域において、東南・南アジアでは灌漑面積拡大により増収する効果が見込まれる（図2b）。しかしながら、東アジアでは灌漑面積の拡大が減収に働くことを予測した。東アジアのコメ主要産地である長江流域において、灌漑面積拡大に伴い、上中流域でのトウモロコシやコメ農地における灌漑取水量が増加し、結果、コメ主生産地である下流域で利用可能な水資源量が減少したことが減収の要因であることを示唆した。本研究により、灌漑適応策の有効性は流域の気候・土地利用変化やそれに付随する水資源環境の変化に依存することがわかった。

1. はじめに 農耕地の天水栽培から灌漑栽培への切り替えは気候変化に対する有効的な適応策である。これまで作物影響評価研究に使用されてきた作物モデルの多く
は灌漑シナリオを外的に与えており、将来の動的な
水資源量変動を考慮しつつ作物の収量予測を行った
研究例は少ない。そこで本研究では流域の水循環変動を扱うことができる 広域スケール作物モデル
CROVER（Okada et al., 2015, JAMES）に、複数の気候変化シナリオを適用し、気候・水資源制約の下、灌漑面積拡大による潜在的な農業適応策の有効性を評価する。
2. モデル概要
 本研究で使用した CROVER モデルは、作物生
育・収量形成、陸面過程、河川流下、ダム操作、農業・工業・家庭用水取水サブモデルから構成している。日単位で 1.125 度メッシュごとに、気象、土壌、
土地利用、作物栽培管理、水利用、ダム管理に対応した流域の水循環及び作物生育・収量形成をシミュレートできるモデルである。

謝辞: 本研究は環境省の環境研究総合推進費 S-10-2 の支援により実施された。

3. モデル入力データ
主なモデル入力データとして、気象変化シナリオ
は RCP8.5 を考慮したバイアス補正済みの 5 つのGCM 出力データ（GFDL-ESM2M, HadGEM2-ES,
IPSL-CM5A-LR, MIROC-ESM-CHEM,NorESM1-M）を使用した。将来の灌漑面積シナリ
オは、現行の収穫面積を超えない制約条件下で、メッシュごとに過去の灌漑面積の変化傾向に基づいて作成した（図１）。

図 1 全球及び地域ごとの灌漑面積変化の推計

図 2 全球及び地域ごとの将来における(a)コメ収量の変化比と(b)灌漑面積拡大によるコメ収量の適応策効果― 366 ―

P302

『Pre-YMC』観測実験においてスマトラ島西岸で観測された
降水システムの伝播特性*栁瀬 篤志 ，増永 浩彦２，安永 数明３，４，横井 覚４，
１

勝俣

昌己４，耿

驃４，森

修一４，米山 邦夫４

１：名古屋大院・環境，２：名古屋大・宇宙地球環境研究所，３：富山大院・理工，４：海洋研究開発機構

1. はじめに
インドネシア海洋大陸のスマトラ島では，対流・降水活動の日周期が卓越することが知られている．
いくつかの先行研究において，降水システムは昼過ぎから夕方にかけて陸域で発生・発達し，西向きもしくは東向きに伝播することが示されている．我々の研究グループでは，日周期の降水システムの伝播
方向は，環境場の風の影響を強く受けることを，衛星の長期観測と客観解析データを用いて明らかにした．
本研究では，2015 年 11 月，12 月に実施された大気海洋集中観測『Pre-YMC』期間中のレーダーデー
タを用いて，その優れた時空間解像度を生かし，気候学的なコンポジットでは捉えられなかった降水シ
ステムの伝播の特徴について調べた．

方，西風日では，対流性降水が一日を通して絶え間なく発生と衰退を繰り返しながら東へ伝播している．
対流性降水の東方向への伝播は，スマトラ島東岸では確認されているが，この地域での継続的な東向き
伝播は，レーダーの高解像度データによって初めて明らかとなった．層状性降水は，先行研究で知られているとおり一日を通して活発であり，特に深夜から午前中に活動度が高い．
講演では，東風と西風の遷移期における降水シス
テムの特徴の変化や，風以外の大規模環境場の変動，
赤道波動との関係性について議論する．

2. データ・解析手法

降水システムを捉えるために，研究船「みらい」の C バンドドップラーレーダーのレーダー反射強度
データを用いた．解析には，水平解像度 1 km，鉛直
解像度 0.5 km，時間間隔 6 分の CAPPI データをさらに水平解像度 0.02°に内挿して用いた．解析期間は 2015 年 11 月 23 日から 12 月 17 日の 25 日間である．
対流性降水と層状性降水の分類にあたり，Steiner
et al. (1995)の手法を参考にしつつ．ブライトバンド（BB）の検出を加味し新たな分類方法を開発した．
西風日と東風日を分けるために，「みらい」および
スマトラ島ベンクルにおいて実施されたラジオゾン
デ観測のデータの平均値を使用した．1000－500hPa の層の東西風を日平均し，正値の日を西風日，負値を東風日とした．本解析期間の西風日は 9 日，
東風日は 16 日であった．

3. 結果

図 1 は，東風日と西風日における対流性降水と層状性降水の発生頻度を示す．東風日では，対流性降
水が昼過ぎから夕方にかけて，陸側（東側）において発生した降水システムがいったん弱まりながら西進しつつ，日没後から深夜にかけて海側（西側）で再び勢力を強める．層状性降水は，海側の夜に，対流性降水に 3 時間遅れて発生率が高くなっている．
これは，陸上を起源とする日周期降水システムの伝播と考えられ，先行研究と整合的な結果である．一図 1：東風日（上段）と西風日（下段）における対流性降水（左）と層状性降水（右）の発生頻度のホフ
メラーダイアグラム．縦軸は地方時（＝UTC＋7 時間）．観測数が少ない時間帯には灰色のマスクをかけている．領域の東端は一部スマトラ島西岸を含む．

― 367 ―

P303

メガラヤ丘陵周辺における降水日変化の南北非対称について1

一木拓哉、1 佐藤友徳*、2 藤波初木、3 村田文絵

1

( 北海道大学大学院地球環境科学研究院, 2 名古屋大学宇宙地球環境研究所，3 高知大学理学部)
１. はじめにインド，メガラヤ州に位置するメガラヤ丘陵は世界的な多雨地域として知られている．発表者らは，この地域における多雨のメカニズムについて，季節内振動と日周期という 2 つの異なる時間周期に着目して調べてきた．一木・佐藤（2015）では，1998 年～2014 年について TRMM3B42 を用いて 7－25 日周期の季節内変動の解析を行った．その結果，活発期には夜間～明け方にメガラヤ南斜面で、不活発期には北斜面において日中～午後に極大を持つ降水量の日変化が確認された．南側における夜間～早朝の降水
極大は先行研究(Sato, 2013 等)で調べられているものの，北側斜面の降水は未だに実態が明らかになっていない。そこで本研究では，メソ気象モデル実験
により，同地域で日中に発達する対流システムを解析した。

系が北側へ移動すると考えられる．また，夜間になると夜間ジェットによる強制上昇の結果，南斜面で降水が発生する．このようにメガラヤ周辺では異なるメカニズムによって，丘陵の南側と北側の斜面で位相の異なる降水極大が発生していると考えられる．
参考文献
一木拓哉，佐藤友徳, 2015: 日本気象学会秋季大会
Sato, T. (2013), Mon. Wea. Rev., 141, 2451-2466.
Sato, T. and F. Kimura (2003), J. Atmos. Sci. 60,
1992-2003
謝辞
本研究は、科学研究費補助金(15H05464)および名
古屋大学宇宙地球環境研究所の支援で実施された．

２. 方法
解析対象期間は 2004 年 6 月 15 日から 19 日とした．
この期間は 7-25 日周期の季節内変動は活発期にも不活発期にも属していなかった(APHRODITE を使用した場合)．ここでは，Sato (2013)による実験出力を使用して解析を行う．実験は WRF v3.2.1 を用いてメガラヤ周辺に 18km，3.6km の 2 重ネスティングを設定し，初期値と境界値には 6 時間間隔の NCEP2 再解析データ，日平均値の OISST を使用した．詳細はSato(2013)を参照されたい．
３. 結果
対象期間において，メガラヤの南斜面では先行研
究と同様に 900hPa 付近に極大を持つ下層ジェットに対応して夜間の降水ピークが確認された．一方，北側の斜面では，正午から午後にかけて降水が見られた．この降水は，正午過ぎに山頂付近で発生し，後に北側斜面へと北上していた．
図 1 に東経 90.5-92.5 度で平均した南北断面図を示す．メガラヤ周辺の地上風は概ね南成分が卓越しているものの，夜間には南斜面で北風が生じており，
南斜面において南風成分の下層ジェットと収束している．日中に着目すると，正午前後にはメガラヤの山頂を境界に下層の南風と北風が収束しており，その後で降水が発生している．この日中の収束は解析
したすべての日で発生しており，谷風循環によるものと考えられる．メガラヤ丘陵の高度に対応する
800hPa 程度の高度では午後に南風が卓越しており（図 2），局地循環の収束域が時間とともに丘陵の風下側（北側）へと移動している様子が確認できる．
これは Sato and Kimura(2003)の理想実験とも整合している．以上のことから，メガラヤ周辺では日中に熱的局地循環が発達し，山頂付近で発生した対流

図 1:WRF 実験による 90.5-92.5E で平均した下層風と降水強度の緯度－時間断面図．シェードは降水強度，コンターは南北成分，ベクトルは水平風．

― 368 ―

図 2:メガラヤ周辺の降水分布と南北鉛直断面（南北風）の時間変化

P304
長野県乗鞍高原付近で発生した雨氷 ～2016 年 1 月 29 日の事例～＊

松下拓樹、石川 茂 （国立研究開発法人土木研究所 雪崩・地すべり研究センター）

１．はじめに雨氷は、雨滴や雲粒などの過冷却の水滴が物体に付着して凍結する現象である。2016 年 1 月 29 日、
松本市や塩尻市などの長野県中部で雨氷（図１）が発生し（松下ほか, 2016）、樹木に付着した雨氷によって倒木が起き、松本市入山辺では温泉宿が孤立するなどの被害となった。ここでは、松本市乗鞍高原
周辺の気温と降水量の観測データから雨氷の発生
条件と発生期間を調べた結果を報告する。
２．解析に用いたデータ
雨氷発生から 5 日後の 2 月 3 日に、松本市乗鞍高原周辺にて、雨氷の確認と写真（図１）を撮影した。
雨氷の発生条件や発生期間の解析には、気象庁
AMeDAS 奈川（標高 1068m）の気温と降水量、土木研究所で観測した乗鞍高原２箇所の気温（乗鞍①標
高 1805m：おんどとり Jr、乗鞍②標高 1458m：サーミス
タ温度計 107、いずれも自然通風 YG-41303）の観測値を用いた。これらの位置を図２に示す。また、上空
気温の鉛直分布は、乗鞍高原から西へ約 200km の茨城県つくば市（館野、気象庁高層気象観測所）の
29 日 9 時と 21 時の観測値を用いた。

図１ 雨氷

３．雨氷の発生条件と発生期間
雨氷の原因となる着氷性の雨（freezing rain）が発生する典型的な気象条件は、上空に降雪粒子を融解して雨滴にする暖気層があり、その下層に雨滴を過冷却状態にする寒気層が存在することである（松下・西尾, 2004）。図３より、標高 1805m の乗鞍①では、気温が 29 日 2 時から 0℃以上となり 30 日 5 時まで継続した。一方、標高 1068m の奈川では、気温が0℃以下で推移し 29 日 3 時から降水が観測されていた。図４の館野上空の 29 日 9 時と 21 時の気温分布より、高度 1800～2000m に気温の逆転層があり、その上空は 0℃以上の暖気層となっていた。この暖気層は、低気圧に伴う南からの暖気移流によるもので、乗鞍①ではこの暖気移流により気温が上昇した。
以上より、乗鞍高原周辺では、29 日 3 時から 30 日
5 時までの 27 時間、標高 1800m 付近より上空に気温0℃以上の暖気層が存在し、標高 1000m 付近の地域
では気温 0℃以下の降水となり、着氷生の雨による雨氷が発生しやすい気象条件であったと考えられる。この期間の合計降水量は 73mm であった。この降水量のうち雨氷形成に寄与した量などの詳細解析（松下ほか, 2005）は今後の課題である。今回の雨氷は、茨城県の筑波山中腹（400～600m）でも観察されており（川瀬・南雲, 2016）、広域に発生した可能性がある。
参考文献
川瀬宏明･南雲信宏, 2016: 雪氷, 78(3), i-ii.
松下拓樹･西尾文彦, 2004: 雪氷, 66, 541-552.
松下拓樹ほか, 2005: 天気, 52, 675-680.
松下拓樹･石川茂･池田慎二, 2016: 雪氷, 78(2), i-ii.

図２ 観測地点の位置

図３ 奈川の気温と降水量、乗鞍の気温の時系列― 369 ―

図４ 館野上空の気温分布

P305
宮崎平野における海風の特性
＊

佐々木博三(日本大院・総合基礎)，加藤央之(日本大学・文理学部)

1．はじめに
四方を海に囲まれた日本において,海陸風循環の研究は盛んに行われ,各地域の地形的影響によって,その挙動に差異がみられることが指摘されている.特に海風は,夏季好天静穏日に,都市圏の熱的環境,大気汚染,
局地的な集中豪雨に影響を与えることも知られている.
本研究では,海陸風の特性の研究がなされていない宮崎平野において,複数地点で定点観測を行い, 海風の進入過程と挙動,その影響を明らかにした.
2．観測方法 太平洋高気圧の発達に伴い,海風の発生が期待される夏季を観測対象とし,2015 年 8 月 1 日から 10 日の10 日間,宮崎平野内の全 10 地点で気象観測を行った.
宮崎平野内の気象官署(宮崎)・AMeDAS 地点(高鍋,西都,赤江,青島)では,内陸への海風の進入過程がとらえられないため,海岸線と垂直になるよう,日向灘から九州山地東麓付近の大淀川・本庄川側流域約 20km にかけて,東西方向に定点観測点を設けた.日向灘海岸付近
A 地点,中間 B 地点,九州山地東麓付近 C 地点には風向・風速,温度計,その他 8 箇所には温度計を設置し,宮崎平野内の 5 か所の気象官署,AMeDAS データをあわせて,海風の進入過程や挙動をとらえた.本報告では,観測期間中とらえた 5 事例の海風の進入過程,および代表的な8月2日の事例における海風の挙動を紹介する.
3．結果
 本研究では,10 日間の気象観測のうち,8 月 2 日,3 日
4 日,9 日,及び 10 日において,明瞭な海風の進入がとらえられた. 8 月 2 日,3 日,4 日の事例では,九州は太平
洋高気圧に覆われていた.
 宮崎平野は北部の九州山地,南部の鰐塚山地の間で,日向灘にかけて広がる形状を持つ地形である.そこで本研究では,北部は高鍋・西都,中部は宮崎を含めた観測領域,南部は赤江・青島で代表する.
 定点観測によってとらえられた 5 事例の海風の進入過程は,内陸にかけて早まる傾向がみられた(図 1).特にC 地点付近は,九州山地東麓付近に位置し,河川浸食に伴う谷地形や起伏が多くみられ,海風進入前に風向変化が現れる事例もあることから,これらの地形的影響
による局地的な熱循環系の発生が,海風の進入過程に影響を与えたと推定される.
 8 月 2 日の事例では,鰐塚山地付近の南部と,九州山
地の迫る北部では,海風の進入が早く,これら山塊の谷風(熱的局地風循環)の影響によるものとみられる.一方
観測領域を含む中部では,海風の進入が相対的に遅い.
海風の進入がみられると,特に観測地点や南部付近の観測点では,南東成分の風となる.これらから,宮崎平野へ進入する海風は,北西方面に位置する九州山地付近の熱的局地風循環と結合し,一体化する広域海風となることが考えられる(図 2).
 8月2日,3日,4日の事例では,宮崎平野以西の内陸(九州内陸)で,積乱雲が発生し,豪雨となった.その発生・発達プロセスにおいて,宮崎平野から進入する海風と九州山地における熱的環境場との相互作用も考えられる.

図 1：観測事例日の海風前線進入時刻の等値線
     縦軸は海岸からの直線距離,横軸は時刻を示す.

図 2：8 月 2 日 15 時における風ベクトル      白ベクトルは観測 1 時間平均値,黒ベクトルは気象
官署・AMeDAS の 1 時間値を示す.

謝辞：観測機器の設置にご協力いただいた,宮崎市,国富町,綾町の各施設の皆様に,深く御礼申し上げます.

― 370 ―

P306
実在都市における粗度パラメータと流れ場との関係性に関する LES 解析*吉田敏哉（京大院理）・竹見哲也（京大防災研）
1. はじめに構造物の配置と流れ場との関係に関する研究
は、立方体状の粗度ブロックを規則的に配置した仮想的な地表面を対象として行われてきた。しかし，実在都市における構造物の形状や配置は非常に複雑であり、一様高さの粗度ブロックを用いた研究だけでは実在都市での流れ場の特性を理解するには不十分である。
そこで本研究では、実在都市である京都市の地表面を数値モデルに再現し、境界層乱流のLarge-eddy simulation(LES)を行い、構造物といった粗度の高さや配置の違いによる流れ場への影響を調べた。
2. 計算設定と解析方法
本研究では大気安定度が中立の場合を対象としている。計算領域は京都市内の南北 11 km・東
西 2 km、水平格子幅は 4 m とし、北風の場合を対象として、都市境界層の LES を実行した（control 実験）。都市構造物の高さや配置の特徴を定量的に表現するために、粗度パラメータを使用した。具体的には、𝜆𝜆𝑝𝑝（建物面積の総和と建物を含む面積の比）や平均建物高さ𝐻𝐻𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 、建物高さの標準偏差𝜎𝜎𝐻𝐻 を𝐻𝐻𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 で規格化した値を用いた。これらのパラメータを 500 m四方の領域毎に求め、解析に使用した。さらに、建物高さを計算領域内の平均建物高さℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 で一様な高さとした感度実験(uniform)も行い、control 実験との比較を行った。
(a)

(c)

(b)

(d)

3. 結果
図 1 は 500 m四方の領域毎に導出した𝜆𝜆𝑝𝑝 とレイノルズ応力の散布図である。Control の結果は𝜎𝜎𝐻𝐻 /𝐻𝐻𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 の影響も調べるために𝜎𝜎𝐻𝐻 /𝐻𝐻𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 の大きさ
によって点のマークを変えている。まず、高度0.5𝐻𝐻𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 では、control と uniform とのプロファイ
ルの違いは少なく、ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 以下では高さのばらつきの影響が小さいことが示唆される。高度2.5ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 では、uniform の場合、レイノルズ応力は𝜆𝜆𝑝𝑝 とともに減少する傾向にある。一方、control の場合には、レイノルズ応力は𝜆𝜆𝑝𝑝 とともに増加し、さらに
𝜎𝜎𝐻𝐻 が大きいほどレイノルズ応力はより大きくな
る傾向にある。よって、ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 以上では、建物高さのばらつきが大きくなるにつれ、乱れが強くなり、運動量フラックスが大きくなることが示唆される。この結果はブロックの高さにばらつきを与えた感度実験(Nakayama et al, 2011)の結果に一致している。
次に各時刻別の運動量フラックスがトータルのレイノルズ応力に対して、20 倍以上になる場合を抽出した。図 2 に 20 倍以上の運動量フラック
スによるトータルのレイノルズ応力への寄与率と𝜎𝜎𝐻𝐻 /𝐻𝐻𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 の散布図を示す。この図から、高さのばらつきにより、強い乱れが発生する寄与率が増加したことで、レイノルズ応力が大きくなったということが示唆される。
4. まとめ
実在都市の粗度パラメータと流れ場との関係性を調べた。建物高さのばらつきによって、乱れの強さが増大し、レイノルズ応力が増加することを粗度パラメータを用いて定量的に示した。

図 1：レイノルズ応力と𝜆𝜆𝑝𝑝 の散布図。
(a)control:z=0.5ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 ,(b)control:z=2.5ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 ,(c)uniform:z=0.5ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎,(d)uniform:z=2.5ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 。
黒三角は 𝜎𝜎𝐻𝐻 /𝐻𝐻𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 < 0.33, 十字は 0.33 ≤ 𝜎𝜎𝐻𝐻 /𝐻𝐻𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 < 0.66,
白丸は 0.66 ≤ 𝜎𝜎𝐻𝐻 /𝐻𝐻𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 を示す。

― 371 ―

図 2：20 倍以上の運動量フラックスによるトータルのレイノルズ応力への寄与率と𝜎𝜎𝐻𝐻 /𝐻𝐻𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 の散布図
参考文献: Nakayama et al. 2011:J, Appl. Meteor.
Climatol., 50(8), 1692-1712

P307
日本近海の海面水温が関東地方の気温に与える影響 -地域スケールの水蒸気温室効果高橋 洋(首都大学東京/JAMSTEC)・足立 幸穂(理研)・佐藤 友徳（北海道大学）
1. はじめに気温の年々変動の約 3 割を説明していることが分

大規模都市域は、地球温暖化と都市ヒートアイ

かった。関東の南海上の SST が 1℃上がると、関ランド現象による温暖化により、すでに現時点で東の地上気温は約 0.4℃上昇していた。また、こ高温環境下にある。今後さらなる高温化のリスクの地上気温の上昇は夜間に顕著であった。

がある。関東地方の高温現象は、太平洋高気圧の4. 議論

張り出しが、主要な要因であると考えられる。一

今回の実験の SST 変化による地上気温への影

方で、黒潮の蛇行による海面水温(SST)の変化な響について次のように考察した。地上気温の上昇

ど、近海からの影響も考えられるが、その影響はと対応して、地表面での下向きの長波放射量が増

ほとんど評価されていない。本研究では、関東域加していた。長波放射量の変化は、一般的に、地の地上気温の年々変動に、SST がどれだけ影響し上付近の気温と大気全体の水蒸気量により説明ているかを定量的に調査することを目的とする。

できる。
SST の変化に伴う、顕熱フラックスの変化は小2．使用したデータおよび実験設定
本研究では、領域気候モデルとして Advanced

さく、潜熱フラックスの変化は顕著であった。まResearch Weather Research and Forecasting

た、SST の上昇時に、水蒸気量も増加し、関東地(WRF) V3.4.1 を用いる。2 つの双方向にネスティ方まで輸送されていた。長波放射量の増加の約半ングした計算領域を設定した。内部の計算領域は、分が水蒸気量の増加により説明できることが分図の範囲であり空間解像度は 4 km である。外部

かった。よって、SST 上昇に伴う、地域規模の水の計算領域は日本域を概ねカバーし、16 km の解

蒸気温室効果の強化の重要性が示唆された。

像度で計算した。初期値および側面境界値には
ERA-interim を用いた。SST は NOAA の OISSTの月平均値を与えた。1982 年から 2012 年の 31年について、各年の 7 月 8 月を対象に再現実験(CTL)を行った。さらに CTL 実験に対して SST
のみを OISST の気候値に変更した感度実験(CLIM)を実施し、2 つの実験の差から SST の感度を評価した。
3．結果
CTL 実験で再現された結果を関東における数

図：関東の南海上の SST 偏差に対する水蒸気量と水蒸気輸送の地点の AMeDAS データの月平均した地上気温と回帰係数。

比較した結果、CTL は観測値の年々変動をよく再論文: Takahashi H.G., S. A. Adachi, T. Sato, M. Hara, X. Ma, and F.

現していた。各年の 8 月の関東南海上における月Kimura, 2015: An Oceanic Impact of the Kuroshio on Surface Air

平均 SST の平年差と、地上気温の感度は、基本的

Temperature on the Pacific Coast of Japan inに同符号であった。ここで、感度は、各年の CTL

Greenhouse Gas Effect, J. Climate, 28, 7128-7144.

と CLIM の差によって定義した。

謝辞：本研究は、文部科学省の GRENE プログラム、RECCA プ

CTL と CLIM の 8 月の関東における地上気温の年々変動の分散を比較することで、SST が地上

Summer: Regional H2O

ログラム、環境省推進費、首都大学東京スタートアップ調査経費のサポートを受けて実施された。

― 372 ―

P308

首都圏における対流性降水環境場の観測と数値実験（２）清野直子 1・菅原広史 2・小田僚子 3・青栁曉典 4,1（1：気象研究所、2：防衛大学校、3：千葉工業大学、4：気象庁）
1. はじめに 研究プロジェクト「気候変動に伴う極端現象に強い都市創り」では、極端気象の実態解明のための稠密観測の一環として、2011 年から 2013 年の夏季を中心に首都圏における多点ゾンデ観測が実施された。その目的は、対流性降水、とりわけ短時
間強雨の発生環境を時空間的に高解像な観測で捉えることと、都市境界層が対流系の形成や発達に与える影響を調べることである。本研究では、ゾンデ観測が行われた短時間強雨事例のうち、2011
年 8 月 26 日 （ CASE1 ） と 2013 年 7 月 18 日
（CASE2）について、大気環境場の特徴と都市の効果を、観測データと数値実験に基づき解析した。
2. 2 事例の大気環境場の比較
 CASE1 は、3 年間の夏季に東京周辺で生じた最も大規模な短時間強雨事例の一つであり、16JST 頃を中心に羽田などで猛烈な雨が観測された。対照的に、CASE2 では、17JST 頃から夜間にかけて強雨が比較的狭い範囲で生じた。これら 2 事例の降
水時間帯は異なるものの、関東の北に位置する総観規模擾乱（停滞前線･低気圧）の存在や、強雨に先行する鹿島灘方面からの東風の進入といった共通点が見られた。関東平野部の地上風としては、東京における夏季高温日の強雨時に現れやすいことが知られている E-S 型に準ずる風系が形成されていた。既報（清野ほか、2014 年度春季大会講演
予稿集 B152）で示したゾンデ観測点における大気環境場とその時間推移は、E-S 風系の立体構造を示すものと考えられる。その特徴としては、横須賀での南寄りの下層風速の変動に比べ、つくばでは東寄りの流入風速の時間変動が大きいこと、各風系内での水蒸気量変動に応じ CAPE など大気の不安定度を示す指数の時間的推移も地点により異なること、さらに、下層の相当温位は必ずしも降水域の南側で高いとは限らないことが挙げられる。
大規模な降水となった CASE1 では CASE2 に比べ自由対流高度 LFC が低く、大気中層の 500 hPa
はより湿潤で（相当温位が高く）対流雲の発達に適した環境だったと言える。ただし，3 時間毎に取得されたゾンデ観測データの範囲内では，CAPE は
むしろ CASE2 の方が大きく、不安定の指標において CASE1 に極端な値は見られなかった。下層風については，CASE1 の方がより厚く風速も強い東寄りの下層風がつくばで観測されている（図 1）。このことから、CASE1 では大気の鉛直構造に加え対流雲の発生に必要な水平収束の強さや持続時間の差異が降水規模の違いに結びついたと推察される。
3. 数値実験による都市効果の考察
 2km 格子の気象庁非静力学モデル(NHM) により、関東域を対象に現実的な都市効果をとりいれた数

値実験を行ったところ、降水の時間帯や強度に差異はあるものの、概ね実況に近い降水分布が再現された。南からの流入風と東寄りの風の収束が、降水をもたらした対流雲の発生に関与していたことが計算結果からもうかがえる。比較のため、仮想的に都市化の程度を弱めた実験を行ったところ、
CASE1 では東京都区部の降水量が減少し神奈川県内の降水が強まった。CASE2 では全般に降水量が少なくなった。この結果は、ヒートアイランドの強化が総じて都市域での領域平均・最大降水量の増加につながる可能性を示した Seino et al.(2015,
ICUC9)と整合的で、強雨の発現域が都市の土地利用変化に応じて変わりうることを示唆している。

（a）

2m/s

1.07
x+0.
34

6m/s

1.07
x+0.

09JST    12JST    15JST

34[g/Kg]

1.07x+

（b）

0.34

2m/s

1.07
x+0.
34

09JST  12JST  15JST

6m/s

1.07
x+0.21JST

18JST[g/Kg]

34日(b) 2013 年
図１ つくばで観測された(a) 2011 年 8 月 26
1.07x+
7 月 18 日の風速の高度時間断面．シェードは水蒸気混合比．
0.34

謝辞 本研究は文部科学省・社会システム改革と研究開発の一体的推進「気候変動に伴う極端現象に強い都市創り」及び文部
科学省・気候変動リスク情報創生プログラム・テーマ C の支援により実施されました.

― 373 ―

P309

高知県における過去の雨量データから解析した豪雨の頻度分布
中前久美、柴田清孝 (高知工科大学)

はじめに

魚梁瀬よりもやや西よりの物部川上流域の山間にある) でが増加する傾向にあると予想されている (気象庁 異常気象
レポート, 2014)。本研究では、高知県において過去に観測されたアメダスの降水量データを解析し、豪雨の頻度や年降水量などから、気候モデルによる過去再現や予測の精度を検証する。

は他の要因も考慮しなければならないことを示唆している。発表では、このような降水傾向が、高知県内でどのような違いがあるかを過去のアメダスデータから求めていくと同時に、気候変動リスク情報創生プログラムの提供する

d4PDF の過去モデルではどのように再現されているかについても検討した結果を示したい。

なお、本研究は気候変動適応技術社会実装プログラム

PP ௨ୖࡢ᪥ᩘࠉ

データ

気象庁の地域気象観測システム (Automated Meteorological Data Acquisition System; AMeDAS) は、1974 年
から運用を開始しており、降水量、風向・風速、気温、日PPPP
PP
PP

㸫

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2ᖹᆒᖺ㝆Ỉ㔞PP㨶ᱱ℩ࡢ㢖ᗘศᕸ

（SI-CAT）の一環で行われている。

照時間の観測を自動的に行い、そのデータは気象庁の Webページで公開されている。本研究では、このデータから、測候所のある高知や室戸では、1986 年からのデータが蓄積されており、最近のものは 1 時間雨量で得られている。
一方、新たに観測点として設置された地点は 1979 年から

図 1: 魚梁瀬の日雨量頻度分布。2011 年 7 月 19 日：

815.5mm、2011 年 9 月 2 日：611.5mm、2003 年 8 月 8日：604.0mmの 1 時間雨量データがある。また、モデルデータの再現性を見るために、地球温暖化対策に資するアンサンブル㧗▱ࡢ㢖ᗘศᕸ

3

PP ௨ୖࡢ᪥ᩘࠉ

㢖ᗘ㹙᪥ᩘ㹛

ンスケーリングされたデータ (1950.09-2010.08) も用いる。

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㸫

気候予測データベース (database for [4] Policy Decision

making for Future climate change; d4PDF) の日本域ダウPP ௨ୖࡢ᪥ᩘࠉ

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高知県内の降水データを日雨量にして用いる。気象台やPP ௨ୖࡢ᪥ᩘࠉ

PP

モデルでは、年総降水量における 1 度の豪雨の占める割合

水傾向は地形の影響が強いと考えられるが、これらの違い

解析
高知県は、四国山脈と太平洋に挟まれて、四国地方の中で雨の最も多い地域であり、特に、県の東側の雨量が多い

PP ௨ୖࡢ᪥ᩘࠉPP ௨ୖࡢ᪥ᩘࠉ

PPていることが指摘されている。２１世紀末を想定した気候

は 400mm 以上の豪雨は観測されていない。高知県内の降PP

近年の地球温暖化に伴い、日本全体の降水特性が変化しPP
PP

1

᪥㞵㔞㹙PP㹛

ことがわかっている。図１は魚梁瀬の、図２は高知の日雨量頻度分布である。これによると、魚梁瀬 (やなせ；標高450m、四国山脈の南東部に位置する山間にある) は 2011年 7 月 19 日に日雨量 851.5mm という、2015 年時点で日本国内最大値を記録した他、30 年以上解析期間の中で、日図 2: 高知の日雨量頻度分布。1998 年 9 月 24 日：628.0mm、雨量 400mm を超える極端に多い雨量が何度か観測されて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
https://www.jamstec.go.jp/sousei/jp/event/others/d4PDFsympo/index.html

いることがわかる。また、高知は海側に位置するが、同様に過去 30 年ほどの間に 400mm を超える豪雨を何度か観測している。しかし、室戸や大栃 (おおどち；標高 210m、

1974 年 9 月 12 日：524.5mm

データソース

気象庁 各種データ・資料 過去の気象データ
http://www.jma.go.jp/jma/menu/menureport.html― 374 ―

P310
変分法を用いた複数台ドップラー解析において観測演算子が下層水平風速場の解析精度に与える影響*

下瀬健一・清水慎吾・前坂剛・加藤亮平・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．はじめに複数台のドップラーレーダデータから変分法を用いて風速場を推定する場合，観測演算子（観測データ内
挿）を考慮すると 2 つのタイプのドップラー動径風（Vr）のデータフォーマットが考えられる。1 つはレーダ観
測座標系（PPI）のフォーマットでもう 1 つは PPI を
3 次元内挿することで直交座標系へ変換（CAPPI）したフォーマットである。PPI を用いた変分法（以下PPI-VAR）の場合（Gao et al., 1999 など），データの変換の際に生じる誤差が少なく精度のよい推定ができるが，観測が時空間的に疎である場合，得られるデー
タが非常に限定的となる。CAPPI を用いた変分法（以下，CAPPI-VAR）の場合（Shimizu et al., 2007 など），観測が疎であっても広い範囲でデータを得ることができるが，変換誤差が大きくなる。フェイズドアレイレーダなどにより高時空間分解能でデータを取得可能となった場合，スキャン方法に相応しい風速場を推定す
るアプローチを検討する必要がある。
本発表では，複数台ドップラーレーダから得られた
Vr を用いて PPI-VAR と CAPPI-VAR から解析された
下 層 の 水 平 風 速 場 （ 以 下 ， そ れ ぞ れ WSPPI-VAR ・
WSCAPPI-VAR）について観測と比較した検証結果について報告し，高時空間分解能のレーダデータ利用時のアプローチに関して議論する。詳細な議論は Shimose etal. (2016, SOLA)を参照されたい。

２．データと解析手法
本研究では，名古屋に設置されているウィンドプロフ ァ イ ラ （ WPR ） 上 空 で 解 析 さ れ た WSPPI-VAR ・
WSCAPPI-VAR について，WPR で観測された水平風速場（以下，WSWPR）を用いて検証を行った。検証期間は2011～2013 年の暖候期（4～9 月）である。名古屋付
近には国交省が運用している 3 台の X バンド MP レーダ（安城，尾西，鈴鹿）があり WPR はその 3 台のレーダの観測範囲内に位置している。X バンド MP レー
ダは距離分解能 150m・方位分解能 1.2 度・観測範囲
80km であり，12 仰角のボリュームスキャンの時間分
解能は 5 分である。CAPPI フォーマットデータはCressman (1959)にしたがって 5 分毎に作成された。
解析格子の間隔は水平 1 km，鉛直 500 m であり，影響楕円体の半径は水平 1.5 km，鉛直 500 m である。3次元風速場の推定に用いた変分法は Gao et al. (1999)に基づく。解析は CAPPI フォーマットデータと同様に
水平格子間隔 1km・鉛直格子間隔 500m・時間間隔 5分で行われた。WSWPR と WSPPI-VAR・WSCAPPI-VAR に関する平均バイアス誤差（MBE）と 根平均二乗誤差（RMSE）により検証を行った。WSWPR は 10 分毎の観測であるから，WSPPI-VAR・WSCAPPI-VAR ともに 10 分値とし，高度 3000 m 以下を検証の対象とした。

３．結果・議論
暖候期 3 年分の統計解析において，高度 500 m では

PPI-VAR のほうが CAPPI-VAR より精度が良いことが示された。この結果は，下瀬ほか（2014,気象学会秋季大会 B101）の事例解析と類似の結果であった。図 1は暖候期 3 年（2011-2013）平均の RMSE，MBE，
WSWPR の鉛直分布を示している。高度 500 m では，
WSPPI-VAR の RMSE は 1.6 m s-1 であり，WSCAPPI-VAR のRMSE（2.0 m s-1）より小さくなっている。MBE はWSPPI-VAR・WSCAPPI-VAR ともに高度 500 m では正の値となっているが，WSCAPPI-VAR のほうがより顕著に過大な値となっている。高度 1000 m では，WSPPI-VAR とWSCAPPI-VAR の RMSE はほぼ同じ値を示しており，それより上の高度では WSPPI-VAR のほうが WSCAPPI-VAR よ
りも RMSE が大きくなっている。しかしながら，高度3000 m では WSPPI-VAR と WSCAPPI-VAR の RMSE は再び
ほぼ同じ値を示している。WSCAPPI-VAR の MBE は高度1000 m 以上では小さい値をとっているが，WSPPI-VARの MBE は高度 2000 m では大きな正バイアス・高度
2500 m では大きな負バイアスとなっている。
高度 500 m における PPI-VAR と CAPPI-VAR の誤差要因について考察を行った。CAPPI-VAR では，WPRからの距離が他の 2 台のレーダより遠い鈴鹿レーダから得られる Vr の代表性誤差が解析精度を悪くしていた。
この代表性誤差は解析格子点付近で水平風速に大きな鉛直シアがある場合に顕著に大きくなる（暖候期 3 年
平均の WSWPR の鉛直分布では，高度 500～1000 m で大きく変化している）。CAPPI-VAR は 3 台のレーダから得られる Vr をそれぞれ等価に扱い解析を行うので，
1 台レーダの代表性誤差が解析精度を劣化させていた。
一方で，PPI-VAR はそれぞれのレーダから得られる
Vr を解析格子点からの距離で重みをつけて用いるので，
この代表性誤差の影響が少なくなり，CAPPI-VAR よりも解析精度が良くなっていた。この代表性誤差を低減するためには，2 台以上のフェイズドアレイレーダ
により Vr を高空間分解能で取得し，適切な観測演算子と解析格子を設定する必要がある。
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。国交省 X バ
ンド MP レーダデータについては，国交省「X バンド MP レーダに関する技術開発コンソーシアム」よりデータの提供を受けた。

図１．暖候期 3 年（2011-2013）平均の RMSE（左），MBE（中），WSWPR（右）の高度分布。●は PPI-VAR，▲は CAPPI-VAR を示す。

― 375 ―

P311

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― 376 ―

P312

TRMM/PR で検出したアジア域における極端な降雨イベントの発生場所について細井杏里 (千葉大院理), 樋口篤志 (千葉大 CEReS)，豊島紘一 (千葉大 CEReS)，広瀬民志 (京都大院理)，濱田篤 (東京大 AORI)
１．はじめにしたものを示す．0.1 ％以内の降雨事例は陸上で海岸線よ

Hamada et al.(2015) では熱帯降雨観測衛星 (TRMM)

りもわずかに離れた地点に発生する．また海洋上では海岸に搭載された降雨レーダ (PR) による長期観測から、熱帯・線に最も接近するのは 0.1 ％よりも 0.5 ％や 0.8 ％といっ

亜熱帯の極端降水・極端対流を定義して解析を行った．結た強い降雨の中でもわずかに弱いパーセンタイルの時であ果、極端降水イベントは極端対流イベントよりも大気が相る．またそれぞれのパーセンタイルで格子毎に密になる部

対的に安定であることを示した．一般的な降雨と極端に強分と粗になる部分にわかれる．以上のことから、1 ％未満

い降雨の日周期特性を比較した研究は多く存在するが、極の強い降雨は地域や地形によって異なる性質を持つことが端に強い降雨、特に発生場所に関係する詳細な研究はは少予想される．当日はそれぞれのパーセンタイル内での地域

ない．極端に強い降雨強度の中でも強い雨と弱い雨を比較

性などに着目した解析を行った結果について発表する．

することで、極端に強い降雨の発生場所に関するより正確な理解が得られると考えられる．本研究では、アジア域においての強い降雨強度の降雨イベントを 0.1 ％や 0.2 ％など細かく分類することて、それぞれの強度の変化が発生場
所や変化率にどのような影響を及ぼすのかを調査した.
２．使用データ・解析手法
対象領域はアジア域で北緯 5 度− 37.5 度・東経 60 度−

120 度と定義した．降水データは、TRMM/PR 2A25 V7の 2001 年 9 月から 2012 年 8 月 (12 年間) のデータを用
図1

いた．TRMM のデータから連続雨域データベースを作成

対象領域での降雨強度上位 0.1 ％の閾値

し、対象領域を 2.5 度格子に分割した．各格子に属する雨域のうち、最大地表降雨強度が各格子の上位 0.1 ％以内、

0.2 ％以内、0.3 ％以内…となるようにそれぞれ分割して抽
出した．
３．結果
図１に対象領域での上位 0.1 ％での閾値の変化を示す．
上位 0.1 ％では格子毎に閾値の明瞭な違いが見られる．格子によっては降雨イベントとして抽出された数は少ないが閾値が比較的高い地域の他に、降雨イベント数は多いが閾

図2

値は低い地域が存在する．上位 0.1 ％以内で見られる格子毎の降雨強度閾値の違いも 0.5 ％の降雨強度では周辺の格対象領域での 0.1 ％から 0.2 ％への減少率

location 0.1% and 0.8%

60˚00'E 62˚30'E 65˚00'E 67˚30'E 70˚00'E 72˚30'E 75˚00'E 77˚30'E
15˚00'N
15˚00'N

子毎の降雨強度の閾値の差は小さくなるが、地域毎での降雨強度の閾値の強弱は明確になっていく．
図２に上位 0.1 ％から上位 0.2 ％の降雨強度の減少率を示す．降雨強度の閾値の 0.1 ％から 0.2 ％の減少率は 20％から 50 ％以上の減少率を示す格子が見られるが、減少
率は徐々に小さくなり、0.6 ％から 0.7 ％での減少率は対象領域全体で 20 ％未満になる．さらに減少率は南側から

12˚30'N

12˚30'N

10˚00'N

10˚00'N

7˚30'N7˚30'N5˚00'N5˚00'N60˚00'E 62˚30'E 65˚00'E 67˚30'E 70˚00'E 72˚30'E 75˚00'E 77˚30'E

徐々に小さくなっていく．

図 3 アラビア海南での降雨イベントの発生地点を示

図３に 0.1 ％と 0.8 ％の降雨事例の発生地点をプロット― 377 ―

す．○ : 0.1 ％ ＋: 0.8 ％をそれぞれ表す．

P313
降水の酸素・水素安定同位体比を利用した紀伊半島における降水への森林の影響の解明
石森仁博（三重大学生物資源学部），*松尾奈緒子（三重大学大学院生物資源学研究科）
芳村圭（東京大学大気海洋研究所），勝山正則（京都大学学際融合教育研究推進センター）
立花義裕（三重大学大学院生物資源学研究科）
1. はじめにては降水量や気温等の条件を現地観測し，その他

紀伊半島は日本有数の多雨地域であり，降雨災の 3 地点においては最寄の AMeDAS のデータを害が多発する地域である．こうした災害の予測・使用した．地点間で観測期間は異なるが，本稿に防止のためには紀伊半島の降水システムの解明が示す解析では約 3 年分のデータを使用した．

不可欠である．先行研究により，紀伊半島南東部
における豪雨の発生原因は紀伊山脈によっておこ3．結果と考察る地形性上昇流であることが示されている．本研

降水のD と18O は年間を通して太平洋に近い究ではさらに，紀伊半島の広範囲に分布する森林

OW において他の地点よりも高い値を示した（下からの蒸発散起源の水蒸気がこの地域の降水に及図）．この結果は，紀伊半島南東沖の太平洋上で発ぼす影響を明らかにすることを目指す．降水の水

生した水蒸気塊が雨を降らせながら紀伊半島内を18O）進んでいると仮定した場合の降水のD と18O の

素安定同位体比（D）と酸素安定同位体比（は水蒸気の凝結・蒸発過程にともなって変動する．

空間分布と矛盾しない．しかし，山脈北西側の NW

このことを利用して，降水の水蒸気起源や輸送経における降水のD と18O は山脈上の YS における路，降水履歴の解明が行われてきた．そこで本研

それらとあまり差がなかった．このことは，NW の究では，紀伊半島の山脈上と東側，北西側の 6 地

降水に紀伊半島南東沖の水蒸気塊の他に水蒸気起

18O の観測を行い，こ点において降水のD および源，例えば日本海など別の海域起源の水蒸気塊やれらの空間分布から森林の蒸発散の寄与の推定を森林からの蒸発散起源の水蒸気が寄与している可行った．

能性を示唆している．

2．方法
紀伊半島の山脈上の京都大学護摩壇山試験林(GF)，奈良女子大学共生科学研究センター東吉野
分室(YS)，三重大学平倉演習林(HF)，山脈東側の三重大学構内(MU)，尾鷲市有林(OW)，北西側の奈良女子大学構内(NW)の 6 地点にポリボトルを設置し，降水を貯留した．HF と MU のみ 1 日に 1 回，その他の 4 地点では 1 ヶ月に 1 回の頻度で降水を回収し，そのDと18O を京都大学農学研究科所有のCRD 式水同位体比分析装置（Picarro L2120-I，Picarro）を用いて測定した．GF と HF，MU におい

図― 378 ―

紀伊半島の地点の降水の18O の季節変動

P314

ニューラルネットワークを用いた日平均気温の予測岩井尚晴 大阪大学 基礎工学部 浅谷学嗣 大阪大学 基礎工学部 田川聖一 大阪大学 基礎工学
研究科 新岡宏彦 大阪大学 基礎工学研究科 三宅淳 大阪大学 基礎工学研究科  はじめに年  月  日～ 年  月  日の一年間のものと

 現在、気温の週間予報には地球の全球モデルがした。翌日の平均気温予測を行うため、予測値と用いられており、その空間分解能は NP 四方のして出力されるのは  年  月  日～ 年 >@領域である 。本研究ではより狭い領域での予測

月  日の日平均気温となる。

を目指しニューラルネットワークを用いた解析を行った。ある地域における多点の観測のデータ

 結果

を用いて、その中にある一地点の翌日の日平均気 図  に日平均気温の予測値と実際に観測された

温予測を行った。

平均気温 実測値 をプロットしたグラフを示す。



予測値と実測値の 506( 二乗平均平方根誤差 を 使用データと予測方法

まとめたところ、約 ℃であった。

 予測に用いたデータは、「気象庁｜過去の気象>@

データ・ダウンロード」 より入手した。予測に35用いたニューラルネットワークの構造を、図  に30
日平均気温(℃)

示す。

25
20
15
10
5
1
28
55
82
109
136
163
190
217
244
271
298
325
352

0
2014年1月2日からの日数(日)
予測値

実測値


図 ：予測値と実測値の比較。

図 ：予測に用いたニューラルネットワークの概 参考文献
>１@気象庁｜数値予報モデルの種類

念図。入力を  ノード、中間層を  ノードと

KWWSZZZMPDJRMSMPDNLVKRXNQRZZK

し、出力として都市の気温を予測させた。

LWHSKWPO >２@気象庁｜過去のデータ・ダウンロード


九州・南西諸島の  個の観測地点のデータを入KWWSZZZGDWDMPDJRMSJPGULVNREVG

力として、鹿児島市の翌日の平均気温の予測を出OLQGH[SKS 

力とした。訓練データは、 年  月  日～
年  月  日のデータとし、テストデータは、
― 379 ―

P315
相当温位を用いた雨雪判別の可能性の検討∗

野村光春(電力中央研究所)

1. はじめに降雪現象は、一般社会において時として大きな問題を起こすことがあり、降水の雨雪判別を行うことは必要である。雨雪判別において用いられる気象要
素は、主に気温と相対湿度である。任意の地点において、これら 2 つの要素を用いることが可能であればよいが、観測点は密にないため、気象モデルの結果を用いる必要がある。モデルの結果には観測とのバイアスがあり、気温と相対湿度のバイアス補正を行うのは煩雑であるため、これらの要素を反映した
相当温位による雨雪判別の可能性を検討する。最初に、気象官署の観測値を用いて、相当温位と降水の種類の関係を調べ、相当温位の雨雪判別への適応性を検証する。そして、気象モデルの結果の相当温位を用いた雨雪判別の可能性を検討する。
2. 使用データと解析事例対象とした事例は、雨から雪、または雪から雨へと相変化を含む事例を主とした、2012 年 2 月 29 日、2013 年 1 月 14 日、2015 年 2 月 8, 14 日の関東地方の降雪、2014 年 12 月 16-20 日、2015 年 3 月 9-13 日の日本海側の降雪事例を対象とした。使用したデー
タは、関東地方と、青森県から福井県にかけての日
本海側の気象官署の観測値を用いた。なお、1 時間
毎の天気データがない気象官署においては、気象庁
ホームページにある”記事欄”の値を参考にした。また、モデルの結果は水平解像度 5km の WRF-ARWの結果を用いた。
3. 結果
ここでは、雨雪判別を雨と、みぞれ・雪・霰の 2 種類に分けて実施した。2014 年 2 月 14 日の関東地方の事例における宇都宮では、287K より低い相当温位でみぞれとなっていた (図 1)。他の事例や地点では、相当温位が 283〜286K の間で雨とみぞれ・雪の境界があった。283K より低い相当温位では、ほぼみぞれまたは雪であった。また、沿岸域より内陸にある気象官署の方が、1〜2K ほど高い相当温位で雨とみぞれ・雪の境界が存在していた。
2015 年 3 月 9-13 日の日本海側の事例における金沢では、286.5K より低い相当温位でみぞれが見られた。他の事例や地点では、相当温位が 284〜288K の間に雨とみぞれ・雪の境界があった (図 2)。284K より低い相当温位では、雨となることはほとんどなかった。雨とみぞれ・雪の境界の幅が日本海側の地域では関東地方よりやや高く、相当温位と降水の種類に関して、地域性があることが示唆された。
2015 年 3 月 9-13 日の事例における金沢の観測とモデルの相当温位を図 3 に示す。観測とモデルのグ
ラフ形状はよくにており、気温や相対湿度のような大きな変動が見られず、バイアスの変動も小さかった。日本海側の事例では、他の地点でも同様の傾向であった。また、みぞれまたは雪が観測されていた
時、モデルの相当温位は 284-288K より低い範囲にあり、雨雪判別への適用の可能性が示唆された。関東地方の事例では、メソスケールから総観スケールの大気場の再現性が低い時に、誤差が大きくなるものがあった。
4. まとめ関東地方と日本海側の地方では、雨とみぞれ・雪の境界となる相当温位帯があり、それぞれ 283〜287K、
284〜288K であった。モデルの相当温位を用いた雨
雪判別の可能性は、検討すべき点はあるが、総観規模の大気場がおおむね再現されている時に可能性を見いだした。特に、気温と相対湿度の時間変化の大きい日本海側の地域では、相当温位の補正をあまりすることなく雨雪判別が行えることが示唆された。

― 380 ―

図 1: 2014 年 2 月 14 日、宇都宮の相当温位と降水の種類の出現頻度割合。

図 2: 2015 年 3 月 9-13 日、金沢の相当温位と降水の種類の出現頻度割合。

図 3: 2015 年 3 月 9-13 日における、金沢の相当温位。黒線が観測、灰色線がモデルを
示す。

P316
; バンド気象レーダーを用いた都市小河川の水位予測*石垣雄太、高木敏明（古野電気株式会社）、大石哲（神戸大学）、中北英一（京都大学）
1.

背景

致していることがわかる。

 近年、都市の小規模河川では流域の都市化と局所的豪雨の多発が原因となって、頻繁に都市型水害が発生している。
そのため、降水の状況、河川の水位状況を精度良く観測、予測する技術が求められている。
2.

研究内容・方法

 本研究では、まず ; バンド気象レーダーの降水強度デー
タを用いて、短時間降雨予測を行った。次にその予測デー
タを都市河川の流出モデルに入力し、都市小河川の流出予
測特性の傾向を調べ、短時間降雨予測データを利用した流図 1. レーダー観測データによる水位計算結果

出予測の実用性について検証した。
 河川の流出計算は京都大学 立川研究室の「流域地形情報を基盤とした水文モデル構築システム *HR+\0RV」>@と国土数値情報>@を利用して行った。レーダーデータは古野電気製 ; バンド気象レーダー 台から得られた水平面分
解能 P、時間分解能 PLQの降水強度データを利用した。短時間降雨予測は京都大学 椎葉らによる移流モデル>@を基本とする予測モデルを利用した。
 事例は  年  月１日～ 月  日の兵庫県夙川（流域面積約 NP）の降水事例を選択した。
3.

結果
図 2. 降雨予測データによる水位計算結果

 まず、図１にレーダーの降水強度データを利用した*HR+\0RV の計算結果を示す。図中の黒破線が計算結果を4.

示し、四角の灰色の点は夙川に設置された水位計の値であ 本事例では、気象レーダーの観測データ、短時間降雨予る。また、黒実線はレーダーから得られた夙川流域付近の測技術、流出モデルを組み合わせることで、水位のピーク

降水強度である。図から、計算結果で現れている突発的なタイミングと高さをうまく再現し、20 分後までの水位変水位上昇が、実測とよく一致している事がわかる。流出モ化を精度よく予測することができた。

デルが夙川の流出特性を良く再現できているといえる。

5.

 次に、この流出モデルに短時間降雨予測から得られた予>@KWWSK\ZUNXFLYN\RWRXDFMS

測降水強度を入力した。予測は先  分までの予測を、開>@KWWSQOIWSPOLWJRMS

始時刻を変えて  回行い（：、：、：、：）、>@ 椎葉充晴・高棹琢馬・中北英一第 回水理講演会

それぞれ流出計算に入力している（： 開始のみ先７分

論文集第 巻SS–

までの予測となっている）。その結果を図  に示している。

6.

灰色実線はレーダーの観測降水強度データを利用した

 本研究は、国立研究開発法人 科学技術振興機構 研究*HR+\0RV の計算結果である。それぞれの予測データによ

成果最適展開支援プログラム A-STEP ハイリスク挑戦

る水位計算結果は、観測データを用いた計算結果とよく一タイプにおける成果である。

― 381 ―

結論

参考

謝辞

P317

現象のスケールを考慮した短時間予測雨量の精度向上の取組㻌
三浦裕司、越田智喜、竹森史郎、吉田一全（いであ株式会社）

１．はじめに昨今の我が国では、平成 26 年 8 月広島豪雨、平成 27 年 9 月関東・東北豪雨、また本年の九州地方の豪雨等、非常に強い降雨がある地域に長時間停滞する、いわゆる線状降水帯による水災害が相次いでいる。
高解像度データや数値モデルを用いた豪雨の予測手法の研究は各方面で活発に進められているが、ある地域内で豪雨の発生を予測できた場合でも、しばしば時空間的な誤差を有するために、ピンポ
イントでみた予測雨量の精度は時間の経過とともに急激に低下する。このため、予測雨量の利用者
側では不確実性を考慮した対応が重要となる。
予測雨量は気象庁や民間気象会社の各機関から提供されているが、前記の不確実性の問題に加え、前線、台風や暖湿流の流入といった降雨タイプや現象のスケールによる短時間予測雨量の定量精度の違いに関する知見は十分ではない。
本稿では、運動学的予測手法の一つである移流モデル（椎葉ら、下式）を用いて、様々なスケールをもつ現象を考慮して、レーダ雨量に時空間的な平滑化を施して予測誤差を軽減する手法の導入を試みた。


 

３．結果
まず、実況雨量とCtrl計算の 3 時間前予測雨量の累加雨量図を図 1 に示す。実況では栃木県の累加
雨量が大きいが、予測では個々の積乱雲の移動に追従し、ピークが福島県北西部にずれていることがわかる。対して、初期雨量に 60 分程度の時間平均を施した予測を導入したケースでは、移動ベク
トルが北関東～東北で停滞する状況を再現することができた（図 2 右）。実況累加雨量 時間前予測累加雨量PP

図 1 実況雨量と 3 時間前予測雨量(Ctrl)比較
2015 年 9 月 8 日 0:00～12 日 0:00 累加雨量
時間平均導入前

時間平均導入後

Z
Z
Z
u
v
 W    （1）tx
yu  C1 x  C 2 y  C 3
   v  C4 xC5 yC6     （2）W  C 7 x  C8 y  C 9
Z：降雨強度、W：発達衰弱項、C1～C9：パラメータ

２．検討方法平成 27 年 9 月関東・東北豪雨を対象に、まずCtrl
計算として、移流モデルを⊿x=5km、⊿t=5 分、W=0 として予測計算を行った。初期雨量としてC
バンド全国合成レーダ雨量を用いた。
本移流モデルでは 5 分毎に得られる現時刻と過去 3 時刻のレーダ雨量データから移動ベクトルを算出するため、メソγスケールの場の変化に対する感度が高い。この点は、個々の積乱雲の移動と全体の場の停滞を特徴とする線状降水帯事例において主要な誤差要因となる。そこで、初期雨量を対象スケールに適した長さで時間平均し、全体の場の動きを重視する手法を導入した。

図 2 時間平均導入前後の移動ベクトル(9 日 22:00)
４．今後の展開
筆者らはレーダ雨量や数値モデルを活用したアンサンブル予測をはじめとして時空間的な不確実性を考慮した予測雨量の算出手法について検討を行っており、対象地域やユーザ毎に適した予測雨量の提供方法を見出すことを目標としている。
今後、降雨タイプ別に、地形特性等も考慮しな
がら最適なパラメータの検討を行う。また、最適化した運動学的予測と、別途検討中の数値モデル
によるアンサンブル予測結果をブレンドし、短～
長時間先までシームレスな予測手法の検討を行う。

― 382 ―

P318
2015 年鬼怒川洪水の LETKF 解析のメンバー数依存性1

2

1*牛山朋來 、佐山敬洋 、岩見洋一(1:土木研究所 水災害・リスクマネジメント国際センター、2:京都大学防災研究所)
1．はじめに
集中豪雨に伴う洪水等を未然に予測し、災害対策を可能にするため、半日～1 日前の豪雨の定量的予測 を 目 指 し 、 WRF-LETKF (Weather Research andForecasting-Local Ensemble Transform Kalman Filter,
Miyoshi and Kunii, 2012)を用いた領域アンサンブル
予報システムの開発を行っている。前回の大会では、2015 年 9 月の関東・東北豪雨に伴って発生した鬼怒川の洪水事例を対象に、降水量および河川流量の予測実験を行い、豪雨発生の 12～18 時間前の時点で、洪水発生を予測できる可能性が高いことを示した。
しかし、アンサンブルを用いたデータ同化と予報
では、アンサンブルメンバー数に対する精度依存性があり、今後予測システムの開発を続ける上で、この点を確認しておく必要がある。そこで、今回はメンバー数の依存性について調査を行った。
2．実験設定洪水を引き起こした豪雨は、2015 年 9 月 9～10 日に、栃木県北部で持続して発生した。この事例を対象に WRF-LETKF を用いて解析を行った。領域モデル WRF の解像度は 15km/ 3km で、領域は図 1 のような外側 3000km×2250km、内側 450km×450km、鉛直 40 層である。境界条件は GSM-GPV、メンバー
数は 12, 21, 33, 51 とした。同化データは、1 時間毎の PREPBUFR である。15km の外側モデルには、気象庁週間アンサンブル予報をダウンスケーリングして作成した側面境界摂動を与えている。15km モデル
による LETKF 解析サイクルを 8 月 29 日～9 月 11 日まで、3km モデルによる LETKF 解析サイクルを 9
月 7 日～11 日について走らせた。3km LETKF については、PREPBUFR の他 AMeDAS, GPS-PWV を同化した。
得られた予報降水量を分布型流出モデル RRI モデ
ル（Sayama et al.2012）に導入し、石井地点（図 1 右）の流出予測を行った。
3．結果
15km メッシュの WRF-LETKF 解析による降水量（鬼怒川流域平均）の時系列を図 2 に示す。(a)～(d)はメンバー数の違いである。(a)12 メンバーは解析値
が観測にほとんど追随していないが、(b)21 メンバー
ではかなり改善し、(c)33 メンバー(d)51 メンバーではさらに改善している。しかし、33 メンバーと 51
メンバーでは、両者とも 9 日 09UTC 前後のピーク降
水量を表現することはできなかった。また、アンサ
ンブル平均降水量の空間分布では 51 メンバーの方が優れていた（図は省略）。
さらに、3km メッシュの WRF-LETKF 解析では、
アンサンブル平均の観測への追随が良くなり、さらに 51 メンバーの 33 メンバーに対する優位性が明瞭になった（図省略）。
一方、850hPa の U の RMSE（図 3）では、メンバー数による目立った違いは見られないものの、降水発生時の 9 日付近における誤差は、メンバー数が増えるに従って減少した。
4．まとめ
WRF-LETKF を用いたアンサンブルデータ同化解析について、メンバー数依存性を調べた。15km メッシュによる解析では、12 から 21 メンバーへ、また21 から 33 メンバーに増やした時大きな改善があった。また、3km メッシュの解析では、33 から 51 メンバーに増やした時にも改善が見られた。
謝辞：GPS PWV データは気象研究所小司禎教氏より提供を受けた。ここに謝意を表します。

図 1. 予報領域。左が外側領域(15 ㎞間隔)、右が内側領域（3 ㎞間隔）。影は標高（m）を表し、栃木県から茨城県の
影は鬼怒川流域であり、流出計算対象はその中の黒領域。

図 2. 15km メッシュ LETKF 解析による時間降水量。横軸は 2015 年 9 月の日付で、時刻は UTC。(a)12 メンバー,(b)21
メンバー, (c)33 メンバー、(d)51 メンバー。太い灰色実線は観測値。縦棒と灰色ボックスは、それぞれアンサンブル
予報の 0～100%と 25～75%の範囲を示す。

図 3．RMSE の時間変動。実線：12 メンバー、長破線：21
メンバー、短破線：33 メンバー、一点鎖線：51 メンバー。

― 383 ―

P319

アンサンブルダウンスケール実験による台風発生メカニズムに関する解析	 ―2016 年ハリケーン PALI の事例―	
 *吉岡大秋(1)・榎本剛(2)(3)(1)京大院理 (2)京大防災研 (3)海洋研究開発機構

	 １．研究目的	 	  2016 年 1 月 7 日に、北緯 4.4 度でハリケーン PALI が発生した。このハリケーンはその後に、気象庁の分類では「非常に強い台風」に該当する、中心気圧 977hPa、最大風速 85 ノットまで発達した。ハリケーン PALI のベストトラックを 1 図に示した。	
 	  Gray(1968)、Anthes（1982）、McBride（1995）で述べられているように、惑星渦度が小さい赤道域（北緯 5 度から南緯 5 度まで）で発生する熱帯低気圧は稀だとされている。しかし、ハリケーン PALI のように現実に赤道域で発生した台風を、世界気象機関（WMO）の台風ト
ラックデータ、International	
 Best	 Track	 Archive	
 for	
 Climate	 Stewardship（IBTrACS）v03r08 を用いて、1948
年から 2014 年までに発生した台風を確認したところ、
北西太平洋、インド洋の赤道域で台風が発生していた（図 2）。また、1950 年以降一部の年を除きほぼ毎年、赤道域（北緯 5 度から南緯 5 度まで）で台風が発生していることが分かった(図 3)。最も多い年（1986 年）
では、全球で発生した台風 110 個のうち、およそ 12%の13 個の台風が赤道域で発生しており、惑星渦度が小さ
くとも無視できない個数の台風が発生している、しかし、惑星渦度の小さい領域で、どのような条件がどの程度台風発生に寄与しているかは、ほとんど分かっていない。そこで、全球アンサンブル予報結果を初期値として行う、領域モデルを用いたダウンスケール実験
により、惑星渦度の小さい赤道域で、現実に発生した台風の発生メカニズムを理解することが本研究の目的
である。	
 

	
 

図 1：ハリケーン PALI のベストトラックとダウンスケール実験
計算領域。熱帯低気圧発生(7 日 12UTC)以降の 6 時間毎のベストトラックで、正時毎にプロットした。	
 図 2：IBTrACS	
 v03r08 による、北緯 15 度から南緯 15 度、東経 50度から西経 130 度まで領域内で、1848 年から 2014 年までの台風発生位置。	
 ２．研究手法	 図 3：IBTrACS	
 v03r08 による、1848 年から 2014 年までに、赤道域（北緯 5 度から南緯 5 度まで）で発生した台風の数。	
 
	
 

最大風速

	
  ア ン サ ン ブ ル 大 気 デ ー タ 2nd-	
  Generacon	
  NOAA	 Global	  Ensemble	
  Reforecast	  Data	  Set	
  (GEFSR2,	
 Hamill	 et	
 al.,	 2013)を初期値・境界値として、領域
モデル WRF-ARWver.3.6.1 を利用し、台風発生を対象としたダウンスケール実験を実施した。GEFSR2 のアンサ
ンブルメンバーから境界値を作成することで、境界値摂動を与えている。本研究では、水平解像度を 10 ㎞と設 定 し 、 積 雲 対 流 パ ラ メ タ リ ゼ ー シ ョ ン （ KainFritsch	 scheme）を使用し、領域モデルのネスティング
を用いずにダウンスケール実験を行った。計算領域は
図 1 に示した。計算初期時刻を、Joint	 Typhoon	
 Warning	 Center（JTWC）発表の台風発生日(2016 年 1 月 7 日
18UTC)の 18 時間前(7 日 00UTC)から発生 162 時間前(1
日 00UTC)まで、24 時間毎に 7 点を設定し、7 日間予報を行った。研究対象は、2016 年 1 月に北緯 4.4 度で発生したハリケーン PALI の発生過程である。	
 	
  本研究でのダウンスケール実験の結果の一部を図 4に示す。計算初期時刻を台風発生の 42 時間前に設定すると、ハリケーン PALI の発生時の強度を予報することが出来た。本発表では、他のパラメータや他のダウンスケール実験結果の解析も含めて報告する。	
 01/06/00
01/06/06
01/06/12
01/06/18
01/07/00
01/07/06
01/07/12
01/07/18
01/08/00
01/08/06
01/08/12
01/08/18
01/09/00
01/09/06
01/09/12
01/09/18
01/10/00
01/10/06
01/10/12
01/10/18
01/11/00

３．結果	
 

45
40
35
30
25
20
15
10
5
0

予報時間

図 4：ダウンスケール実験による、ハリケーン PALI の強度の時間変化。黒でアンサンブルメンバー、灰色でベストトラックを示す。

― 384 ―

P320
正二十面体格子全球非静力学モデルにおける単精度の可用性の検討～傾圧不安定波
中野満寿男 1・八代尚 2・小玉知央 1・富田浩文 2＊

1:海洋研究開発機構、2:理研計算科学

１．はじめに
文科省 FLAGSHIP2020(ポスト「京」)では、ハードウエアとソフトウエアの協調設計（co-design）を行っている。CPU の演算性能向上に比べてメモリの速度向上は緩やかであり、
年々、B/F（理論値）は小さくなっている。たとえば 2002 年に運用開始した地球シミュレー
タは B/F=4 であったが、京コンピュータでは
B/F=0.5 である。
気象モデルをはじめとするステンシル計算
はメモリ帯域幅への要求が大きい。今後も B/F比が小さくなることを考えると、将来の計算機でも効率よく計算を行うためには、メモリ帯域幅への要求を下げる必要がある。
気象モデルは一般に倍精度計算を用いている。これを実用に耐える範囲で単精度計算に置き換えることができれば、メモリ帯域幅への要求を下げることが可能となる。
２．モデルと実験設定
本研究では全球正二十面体格子非静力学モ
デル NICAM の力学コア(NICAM-DC)を用いて、Jablonowski and Williamson(2006；以下 JW06)が提唱した傾圧不安定波試験をおこなう。これは東西一様南北半球対称な理想的な大気場中の北半球のみに初期擾乱を置き、その時間発展を求める。水平解像度は 220,56,14,3.5km とした。鉛直総数は 40 層（最下層 58.8m、最上層
45km）である。ここでは 11 日積分を行う。
３．結果
計算を全て単精度で行った場合は、南北半球
とも東西波数５の構造をもつパタンが卓越し実用に耐えないことがわかった。この原因を調査したところ、NICAM-DC では有限体積法により空間差分を行っているが、単精度の場合はコン
トロールボリュームの面積や法線方向単位ベクトルを求める際の精度が不足しており、このため微分演算で用いる係数が精度良く求まっていないためであることがわかった。
そこで、微分演算に用いる係数を求めるまでの計算を倍精度のまま行い、係数自体は単精度で保持する混合精度化を行った。この場合、時間積分ループそのものはすべて単精度で計算が行われる。そのため、混合精度の方が倍精度に比べて 1.8 倍高速に計算を終えることができた。これは全て単精度にしたときとほとんど変わらない。
図１に混合精度 9 日予報における地表面気圧の倍精度の結果からの差を示す。220km モデル
では差はほとんどの領域で 1Pa 以下である。
56-3.5km モデルでは擾乱付近で差のパタンは正と負の対になっており、56，14km モデルでは倍精度の方が位相が遅く、3.5km モデルでは倍精度の方が位相が速いことを示している。また、誤差は高解像度モデルほど大きくなっている
ことがわかる。
地表面気圧の差の全球 L2 ノルムは最も大き
い 3.5km モデルの 11 日後においても 0.5hPa を下回っており、これは JW06 で示された数 10km
モデルの異なる力学コア間の差の全球 L2 ノル
ムよりも小さく、実用に耐えるものである。

図１ 9 日目における倍精度実験の地表面気圧（コンター、20hPa 間隔）と混合精度実験との差（陰、hPa）。

参考文献：Jablonowski and Williamson, 2006,
QJRMS, 2943–2975, doi: 10.1256/qj.06.12
謝辞：本研究は文科省 FLAGSHIP2020 重点課題
４のもと京コンピュータを用いて行った(課題番号：hp150287, hp160230)。

― 385 ―

P321

雲解像モデル CReSS を用いたフェーズドアレイデータ同化実験:
2015 年 6 月 21 日の積乱雲の事例*吉岡真由美 1・坪木和久 1・諸田雪江 2・榊原篤志 3
1.名古屋大学地球水循環研究センター, 2.ウェザー・サービス(株), 3.(株)中電シーティーアイ
1. はじめに一般にゲリラ豪雨と呼ばれるような、短時間で急速に発達し、局地的に大雨をもたらす降水システムの形成と発達の理解は気象学上の関心の深い問題である。気象観測技術の発達により、現象の把握が進んでいるが、防災上で重要となる早期検出と発達の経過を見るには、観測と連携した数値的手法による予測システムが必要である。
近年運用を開始したフェーズドアレイレーダ(PAWR, phased array weather radar)は、従来型では 5~10 分を要していた 1 回のボリュームスキャンを 30 秒間隔で提供する。この高密度観測レーダ
データを、大雨をもたらす積乱雲を解像する数値モ
デル(雲解像モデル)の用いる初期値・境界値に加える(同化する)ことで、数値モデルによる短時間降水
予測の精度向上が期待できる。
本報告では、2015 年 6 月 21 日に京阪神地方で観測された積乱雲群の事例について、フェーズドアレ
イデータを雲解像モデル CReSS に同化して行った
ハインドキャストの結果について報告する。
2. モデル・実験設定
数値実験には名古屋大学の開発した非静力雲解像
大気モデル CReSS (Tsuboki, 2007)を用いた。
大気の初期値・境界値として JMA/MSM-GPV を、
SST には JMA/MGDSST 利用した。同化実験では、大阪に設置された NICT の PAWR により 30 秒ごとに取得した反射強度のデータを CAPPI (Constant
Altitude Plane Position Indicator) に変換し、ナッジングにより高頻度に同化し、CReSS による時
間発展を計算した。
対象とする現象は、2015 年 6 月 21 日 15~21JSTに観測された、1 時間程度で急速に発達し大雨をもたらした積乱雲群の事例である。大阪 PAWR をほぼ中心とし、積乱雲を表現する水平解像度約 1km で、格子数 1024×1024 の広い計算領域(130E-141E,
30N-39N)を設定した。初期時刻を 2015 年 6 月 21
日 12JST に設定し 12 時間積分を行った。同化実験
では計算開始から 30 秒間隔の PAWR のデータを 3
時間ナッジングし、その後、同化なしで計算を継続した。計算開始時刻から 3~6 時間後に観測された積乱雲の再現について比較を行った。
3. 結果
本事例の気象庁レーダによる観測では、15:50JST
琵琶湖南端の大津市付近、その南の生駒山付近で積乱雲によるとみられる 50mm/hr を超える強い降水が観測された(図 1)。標準実験(PAWR 同化なし)では、
この付近に積乱雲に伴う降水が再現されたが、強度は弱かった(最大で 30 mm/hr 程度、図略)。一方、
PAWR データを同化した実験(同化実験)では、これらの地域に見られた降水強度が強まり、観測に近い強度を再現した。これは、PAWR の観測から得られる反射強度(降水)の情報が同化されたことで、積乱雲の形成・発達に効く初期擾乱と発生域の場を形成したと考えられる。このことから、積乱雲(群)のよ
うな小規模の降水システムを定量的に精度よく予測するためには、観測情報として PAWR の降水強度データを用いることが重要であることを示唆する。
謝辞
本研究は NICT 受託研究課題「ソーシャル・ビッ
グデータ利活用・基盤技術の研究開発」の一環として名古屋大学で行われました。

図 1: 2015 年 6 月 21 日に京阪神地方に発生した積乱雲群。15:50JST の降水強度分布。(気象庁レーダ)

図 2: PAWR データ同化実験における同時刻の降
水分布(塗りつぶし)と 10m 高さ地上風(ベクトル)。

― 386 ―

P322

発達する温帯低気圧による関東地方での竜巻等突風の発生環境場
山﨑行浩、川村隆一、川野哲也 九大院理 、本田匠（理研計算科学）
1．はじめに発達する温帯低気圧に伴い寒候期においても竜巻等の激しい突風が発生することがある。特に関東地方は日本における竜巻多発地域の一つ (Niino et al.
1997)であり、過去には発達する温帯低気圧の通過時に竜巻が発生し、重大な被害が生じたこともある（例
えば 1990 年 12 月茂原竜巻）。そこで本研究では、寒候期に関東地方において発達した温帯低気圧がもた
らす竜巻等突風の発生環境場やその低気圧の構造を、総観～メソスケールの観点で調査した。
2．使用データと解析手法
 解析に使用したデータは、気象庁メソモデル（MSM）
初期値、気象庁長期再解析（JRA55）、気象庁の竜巻等の突風データベースである。MSM の初期値データは、突風の発生環境場を示す各種パラメータの計算やメ
ソスケール場の解析に、JRA55 のデータは MSM の領
域外を含む日本周辺の環境場の解析にそれぞれ用いた。対象とする低気圧は、高解像度の MSM のデータ
がある 2006 年 3 月～2016 年 3 月までの寒候期（10月～3 月）において、関東地方（海上や島しょ部を除く）で激しい突風を伴った発達する温帯低気圧である。
3．結果
対象となった温帯低気圧は5事例（2006年12月27日、2010年11月1日、同年12月3日、2014年2月15日、2016
年1月18日）あり、時期の早い事例からCase1～5とする。突風が発生した時刻はいずれも未明から朝の間であり、突風の発生時間帯に共通性がみられた。
各事例ともに関東地方では下層（850 hPa）において高相当温位の空気が南から流入しており、中層（700hPa）には温暖前線面上の湿潤域が広がっていた。特にCase1（2006年12月27日）、Case3（2010年12月3日）、
Case4（2014年2月15日）では低気圧前面に典型的な温暖コンベアーベルト（WCB）の構造がみられた。
また、
Case2（2010年11月1日）を除き、低気圧東側には優勢な高気圧が存在しており、低気圧との間で下層の暖気移流を強めることに加え、風向が高度とともに時計回りに変化しストームに相対的なヘリシティ（SREH）
も高めていた。Case5（2016年1月18日）以外では、突風の発生地点付近は複合パラメータKHI（櫻井・川村
2008）が概ね2以上の極大域となっており（図1）、中下層が暖湿でかつ鉛直シアーが大きいという突風の発生環境場を示していたと考えられる。一方、対流有
効位置エネルギー（CAPE）を含む複合パラメータEHI（Davies 1993）やSTP（Thompson et al. 2003）が高い値となるのは海上が中心で、多くの突風発生地点付
近では相対的に低い値となっていた。
次に、関東付近のメソスケールの環境場に着目する。
突風の多くは KHI が高い領域内でも、低気圧前面にあたる海側からの強い南寄りの風と、陸側の北または東寄りの弱い風との収束場で発生していた。また、突風が多発した Case3 では、950 hPa 面の水蒸気フラックスが関東南部の陸上でも 400～500 g m-2s-1 の非常に高い領域がみられ、陸側の収束場に向かって水蒸気供給が強まっていた。KHI が他の事例と比べて低かった Case5 では、低気圧中心が他事例より突風発生地点
から離れており、下層の暖湿気塊の流入は相対的に弱いが、関東地方には局地的な高圧部が南西に張り出すように形成され、陸側の下層では東風が卓越していた。
その一方、中層（500 hPa）では南西風が強く、風向が高度とともに時計回りに大きく変化しているため、中層にかけての鉛直シアーが他の事例より非常に大きい（SREH6 km > 1200 m2s-2）環境場が特徴的であった。
なお、関東地方で突風を伴った低気圧と突風を伴わなかった低気圧との比較も進めているが、その内容については大会当日に示す予定である。

図 1 KHI（陰影）、SLP（実線；hPa）、地上風向・風速（ベクトル；m/s）、突風発生地点（×印）の分布。
(a) Case1（2006 年 12 月 27 日 0 時）、(b) Case2（2010 年 11 月 1 日 6 時）、(c) Case3（2010 年 12 月 3 日 9 時）。

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P323

海上竜巻の傾きの時間・高度変化
岩井宏徳、青木誠、久保田実（情報通信研究機構）
１．はじめに
前回の報告において、2015 年 8 月 31 日に NICT
沖縄電磁波技術センターに設置されているにフェーズドアレイ気象レーダ（PAWR）とドップラ
ーライダーにより観測された海上竜巻の観測事例を報告した。海上近傍に北側の降水からの冷
気外出流と南西よりの一般風との境界が形成され、水平シア不安定により反時計回りの循環に発達したことをドップラーライダーにより検出した。その循環の上空に成長する降水コアに伴う上昇流が存在し、上昇流による循環のストレッチングにより海上竜巻が発生したことをフェーズドアレイ気象レーダ（PAWR）により検出した。本報告では、海上竜巻に関連する親雲内のドップラー速度の azimuthal shear signature (ASS)が北西方向に顕著に傾いていることを示す。

り、発生時のストレッチングをもたらした上昇流の傾きと親雲の移動の影響を受けているものと考えられる。海上竜巻の消滅期の ASS の傾きの増大は、消滅プロセスが密接に関係しており、詳細は発表で報告する。

２．観測結果ドップラーライダーにより検出された海上竜巻に関連する渦のパターンの上空に、PAWR によりドップラー速度の正負の対が検出された。
ここでは同じレンジ内で 2km 以上離れていない
ドップラー速度の局所極大・極小の差を ASS と定義し、その中心を ASS の位置とする。ASS の傾き（inclination angle）は天頂からの角度で定義する。
図 1 に各観測高度（1, 1.5, 2, 2.5km）におけるASS の水平位置の時間変化を示す。高度 1km では、海上付近の渦の位置から北西に約 800m 離れており、40 度程度傾いている（図 2）。これは、親雲の北方向の動きと海上竜巻を発生させた上 図 1 ドップラーライダーにより観測された渦と昇流の傾きが関係していると考えられる。海上 PAWR により観測された各高度での ASS の水平位置
竜巻の成熟期においても ASS の観測高度が上が の時間変化。
るにつれ、ASS の水平位置は北西から北にずれていき、上空においても ASS は顕著な傾きを示している。フェーズドアレイレーダによる
tornado の観測から、tornado に関連する tornadic
vortex signature は成熟期にはより垂直に近い構造になることが報告されており（French et al.
2014）、本研究の結果とは異なる。海上竜巻の消滅前には全観測高度で傾きがさらに増大しており、こちらは French et al. (2014)と一致する。

３．まとめ
沖縄本島沿岸で発生した海上竜巻に関連する
親雲内の ASS の傾きの時間・高度変化について 図 2 各観測高度における ASS の傾き（inclination
報告した。今回観測された海上竜巻に関連する angle）の時間変化
ASS は発生から消滅に至るまで顕著に傾いてお― 388 ―

P324

庄内平野における冬季雷３次元観測の初期解析*吉田智 1, 吉川栄一 2, 楠研一 1, 足立透 1, 猪上華子 1, 石津尚喜 3, 林修吾 1(1:気象研究所，2: 宇宙航空研究開発機構，3: アルファ電子/気象研究所)

１．はじめに気象研究所と宇宙航空研究開発機構では 2015 年度より山形県庄内空港周辺において気象レーダーおよび雷3
次元標定装置(BOLT)を用いた冬季雷観測を実施している（吉川ほか，2016 年気象学会春季大会）．この冬季雷観
測は 2015 年 11 月下旬からおよそ 2 か月半に渡り実施され，観測期間中に雲放電や落雷に加え，上向き放電で開始する雷放電など冬季雷特有の雷放電の 3 次元標定に成功した．本稿では 3 次元標定結果を詳解する．

め電荷領域高度が低いことが知られている．夏季と比較し冬季では電荷領域に対応する温度高度が低高度（高温度）について考察する．
謝辞 本研究は，日本学術振興会科学研究費補助金(課
題番号，26750138 及び 15H03728)の支援のもとに行われた．

２．BOLT について
BOLT は複数の BOLT センサで構成されており，庄内
平野を中心として 11 機設置し雷観測を行った（図１）．各BOLT センサは容量性平板アンテナ，A/D 変換器，GPS，
パーソナルコンピュータで構成される．アンテナ受信波
形は 500kHz のローパスフィルタを通過し，A/D 変換する．
A/D 変換器のサンプリングレートは 4MHz，垂直分解能
は 16bit である．受信波形からパルスピークを抽出し，到達時間差法で 3 次元標定を行う．

図１：BOLT 観測サイトマップ．◯が BOLT サイトを示す．

３．結果およびまとめ
観測事例の一例として雲放電の3次元標定結果を示す．
本事例は 110 ミリ秒程度継続する事例で，高度およそ
2.5km で開始した雲放電は高度 5km 程度まで上昇し，その後水平方向に進展している．リーダに伴う LF 帯電磁波波形の解析より，負極性のリーダであることが判明している．負極性リーダが高度 4-5km 付近で水平に進展していることからこの領域に正電荷領域が存在したと推定される．
一方，高度 3km 付近にも BOLT 標定点が得られており，断続的に標定されていることからこの標定点は負電荷領域に対応している．推定された電荷構造は通常夏季に推定される高度（正電荷領域；10-12ｋｍ，負電荷領域；
7-9km）と比較し，非常に低く，電荷領域の高度が低くなるという冬季雷特有の特徴を示している．
MSM の結果によるとこの雲放電により中和された正電
荷領域，負電荷領域はそれぞれ，-20℃高度から-30℃高度，および-10℃高度付近に存在していることが分かる．
推定された電荷構造も一般的な夏季に観測される電荷構造（正電荷領域；-30℃高度以上，負電荷領域；-10℃高度から-30℃高度）と比較して低高度（高温度）に推定された．
冬季積乱雲は夏季積乱雲と比較し，上昇気流が弱いた

図 2：2015 年 11 月 30 日に観測された雲放電の BOLT 標定
点．(上図)標定点高度の時間変化，（2 段目左図）東西断面，（2 段目右図）BOLT 標定点密度，（3 段目左図）平面図，（3段目右図）南北断面．

― 389 ―

P325
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J1 (x) = − ln Pr(x, y)
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(4)
(5)

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P326

石狩平野における大雪発生時の降雪雲や気流の特徴
山田芳則（気象研）
1. はじめに
冬季の石狩湾上や石狩平野では、さまざまな型の降雪雲が出現して、これらの雲によって大雪がもたらされる場合がある。大雪をもたらすような
降雪雲の特徴（雲内の 3 次元気流構造など）については、これまでに十分解明されているとは言えないため、 Dual-Doppler と数値モデルによって解析した結果について報告する。
2.解析方法
降雪雲内の 3 次元気流構造は、札幌レーダーと
新 千歳 空港 レーダ ーのデ ータ を組 み合わ せてMUSCAT 法によって解析した。水平格子間隔は 1 km,
鉛直方向は 0.5 km の解像度とし、最低の解析高度は地表から 0.7 km にとった（札幌レーダーの地上高が約 0.7 km）。なお、比較的精度よく気流が解析されているのは、石狩平野の沿岸部から石狩湾上にかけてである。また、札幌レーダーの 3
次元走査は 10 分に 1 回であるので、降雪雲の時
間発展は十分に解析できない。数値実験は、気象庁非静力学モデル (JMA-NHM) を用いて、水平解
像度 1 km （鉛直層数は 60）で行った。

SW

NE

図 1 大雪時の降雪雲の鉛直断面図。矢印は相対水平風と鉛直流をベクトル表示したもの。陰影は反射強度で、その間隔は 4 dBZ ごと（2014 年 12 月 15 日 1606 JST）
。

SW

NE

図 2 図 1 と同じ。ただし、2015 年 1 月 9 日 0906 JST。

3.解析結果降雪システム内に含まれる様々な降雪雲を調べた
結果、大雪時とそれ以外の降雪雲内での上昇流の大きさには顕著な違いはなく、いずれも高々数 m s-1であった。その一例を図 1（大雪時）と図 2（降雪強
度が弱い時）に示す。この他の事例についての解析結果でも、上昇流の大きさはこれらと同様であった。
また、レーダー解析から算出された上昇流の大きさ
は、数値実験による結果とも整合していた。
大雪時とそうでない時の水平風の特徴について、
大雪時には雲層内で鉛直シアがやや強いことがレー
ダー解析からわかった。たとえば、2014 年 12 月 15日の大雪事例では、高度 1 km 以下の下層では北西〜北北西の風となっていたのに対して、上層では北西の風が卓越していた（図 3）。下層の風は、地形の影響を受けている可能性がある。これに対して、図2 の L-mode の事例では、混合層内では北西〜北北西の風が卓越しており、鉛直シアは弱かった。
謝辞：本研究は、JSPS 科研費 26242036 の助成を受けたものです。札幌と新千歳空港レーダーデータは、気象庁観測部から提供していただきました。

― 391 ―

図 3 降雪システ
ムの水平断面内での反射強度（陰影）と地表に相対的な水平風（矢印）（2014
年 12 月 15 日
1656 JST）。反射
強度は 4 dBZ ごと。x-, y-軸はそれぞれ東西、南北方向を表し、軸の値は札幌レーダーからの距離を示す。上段 ： 高 度 0.7km。下段：高度
2.2 km。

P327
過冷却水滴に着目した降雪システムの鉛直構造の解析*原田正輝・重尚一・山本宗尚（京都大院・理）1

はじめに

熱帯降雨観測衛星降雨レーダ(TRMM/PR)による観測によって、熱帯の降水システムの 3 次元構造が明らかになった。一方、中緯度における降水システ
ムの研究は発展途上にある。降雪システムにおいては、Liu and Seo (2013, JGR)で指摘されているように、降雪雲の雲頂部にしばしば過冷却水滴が存在し、水滴による吸収・射出のために、下部にある氷からの散乱シグナルが見えなくなってしまうため、衛星搭載マイクロ波放射計の散乱アルゴリズムによる降雪リトリーバルの障壁となっている。したがって、
降雪システムにおいて過冷却水滴が雲の上部に存在するか否かが重要である。そこで、本研究では寒気の吹き出しに伴う降雪システムと温帯低気圧に伴う降雪システムという 2 つの降雪システム着目し解析を行っていく（図 1）。

2

図 1：寒気の吹き出し（左）及び温帯低気圧（右）に伴う雲の可視光の反射率と CloudSat, CALIPSOの軌道（黒線）

使用データ

解析結果

図 2 は寒気の吹き出し時、図 3 は温帯低気圧のシステムにおける解析結果である。寒気の吹き出しに伴う雲は北側の雲の中～上部に過冷却水滴が存在し、南側では主として氷晶が存在している（図 2 上）。
そ れ に 伴 っ て 、 過冷 却 水滴 が 存 在 す る 場 所で はPD89 は雲の発達とともに低下し、氷晶の卓越するところでは PD89 は上昇している。PCT89 について
は変化が小さい（図 2 中）
。一方、温帯低気圧の事
例では、43N～44N を除いて雲頂はほとんど氷晶である（図 3 上）。降雪強度の増加に伴って PCT89、PD89 共に低下している（図 3 中）。
以上の結果から、寒気の吹き出しと温帯低気圧の降雪システムでは、雲の中～上部における過冷却水
滴の有無という大きな違いがあることが分かった。
前者は Murakami et al. (1994, JMSJ)の結果と一致している。衛星搭載のマイクロ波放射計による降雪のリトリーバルについては、雲水が雲の上部にある
寒気の吹き出しに伴うシステムでは、PCT89 がほぼ一定のため散乱シグナルは小さく、PD89 が大きく

高
度
降
雪
強
度
(mm/hr)本研究では、CloudSat/CPR の雲マスクと降雪強度、大気場データ、CALIPSO/CALIOP の雲相デー
タ（Yoshida, Okamoto, Hagihara, Ishimoto, 2010,
JGR）(Okamoto, Hagihara, Hayasaka, Oki, 2014,
JGR）、Aqua/AMSR-E のマイクロ波輝度温度を用いた。輝度温度は、水・氷ともに高い感度を持つ周波 数 89GHz の マ イ ク ロ 波 輝 度 温 度 の 偏 波 差(PD=TBv-TBh) と 、
polarization corrected
temperature (PCT=1.818*TBv-0.818*TBh)を用いた。Liu and Curry (1998, JAS)で、PD は雲水からの放射、PCT は氷粒子による散乱の良い指標であると述べられている。

3低下しているため、降雪の検出・リトリーバルには
過冷却水滴からのシグナルに応答している PD89 を使うのが望ましいと考えられる。一方で、温帯低気圧の事例に対しては、雲水が上部になく、PCT89、PD89 ともに低下しており、散乱のシグナルに対応する PCT89 を使うのが望ましいと考えられる。

図 2：寒気の吹き出しの事例。横軸は緯度で共通（上）雲域(薄灰色)、氷晶(濃灰色)、過冷却水滴(黒)、相当
温位(等値線)（中）降雪強度と PCT89・PD89（下）地上付近の気温(℃)

図 3：温帯低気圧の事例（図 2 と同様）

謝辞
本研究は JSPS 科研費 22340133 衛星搭載アクティブセンサーによる雲微物理特性導出とその生成機構の解明（代表岡本創）で作成した雲相のデータの提供を受けたものである。

― 392 ―

P328

多次元ビン法微物理モデルを用いたバルク法粒子クラスの検討*

橋本明弘 1・三隅良平 2・折笠成宏 1
気象研究所，2 防災科学技術研究所

1

１．はじめに
自然界に出現する雲・降水は多種多様な形態をとるが、数値気象モデルに組み込まれている従来のバ
ルク法微物理過程は、表現可能な雲・降水粒子の特性が、現実の多様さに比べて極めて限定されている。
この点を解消し、氷粒子の多様性を現実的な形で表現しながら、比較的低コストで運用可能な、高精度のバルク法微物理モデルの構築を目指して具体的な検討を行っている。本稿では、バルク法粒子クラスの設計のために、多次元ビン法微物理モデル用いて検討している内容について概要を述べる。
２．数値実験
国内で共同開発された多次元ビン法微物理モデ
ル(Misumi et al. 2010)は、液体・固体水粒子の状態
を、複数のパラメータで構成されるパラメータ空間における多次元スペクトルとして表している。このモデルを用いて、空気塊断熱上昇実験を行った。粒子状態を表す 5 つのパラメータ、水質量・エアロゾル質量
A・エアロゾル質量B・アスペクト比・体積を、それぞれ、
46, 17, 9, 11, 16 個のビンに離散化した。これにより、100 万種以上の粒子状態を表現可能であるが、これを従来のバルク法並みの数のクラスに分類し平均アスペクト比や平均粒径等のバルクパラメータを求め、その振る舞いを調べる。断熱上昇実験の初期値は、
気圧 1000 hPa, 湿度 95%, 温度 8℃とした。空気塊の上昇速度は 4.0 ms-1 とし、25 分間の時間積分を行った（上昇距離 6000 m）。
３. 結果と考察
試行可能な粒子分類方法の内、表１のように分類した場合の各粒子クラスにおける粒子の代表的特徴を図１に示す。氷晶に相当するクラス C1 と霰粒子を包含するクラス C3 のアスペクト比は 0.3〜4.0 程度の値を示した（図 1a）。比較的大きな氷晶または凝集体に相当するクラス C2 は、0.1〜6.0 程度とさらに広い範
囲の値を示した。このことは、バルク法に粒子形状を取り込む場合には、これらに相当する範囲のアスペク
ト比を各粒子クラスが表現し得るモデル化を施す必要があること、または、アスペクト比によるクラス分けがさらに必要であることを表している。粒子サイズ（図1b）は、いずれの粒子クラスも、断熱冷却に伴う低温化とともに増加した後、減少していた。これは、成長した大粒子と新しく生成された小粒子が、一つの粒子クラスに混在し平均化されることで、本来、単調に増加すべき粒子サイズが、実験後半で見かけ上小さくなるためである。このことは、質量による分類（表 1）を細分化する必要性を表している。

謝辞
本研究は JSPS 科研費 16K05557 の助成を受けたも
のです。
参考文献
Misumi et al., 2010: Atmos. Sci. Let., 11, 186-191.
doi:10.1002/asl.268

表 1．質量と密度による粒子分類。括弧内は、そのクラスに該当するバルク法の粒子クラス。

% # 

 #  ! !ρ    $

 ρ  
   ρ" 

図 1．断熱上昇実験から得られた(a)アスペクト比と(b)粒子半径のそれぞれ平均値。縦軸は空気塊の温度。C1,C2,C3,C4 は表 1 の粒子クラスを表す。

― 393 ―

P329
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― 394 ―

P330

エアロゾルの影響に着目した衛星推定日射量の地上検証
	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 *小野遼太 1・中島孝 1・竹中栄晶 2・竹下秀 3	
 (1:東海大学,	
 2:JAXA,	
 3:東海大学総合科学技術研究所)	
 を調査する.

1. 背 景 	 	  近年, 地球温暖化への懸念から, 再生可能エネル
ギーに対する関心が高まっている. 特に太陽光発電
は広範囲で取得が可能なエネルギー源とされており,徐々にその設置数は増えている. 太陽光発電においては設置点の日射量を正確に知ることが重要である.
しかし, 設置点の日射量データが必ず存在するとは限らない. 一方で, 気象衛星を利用した日射量推定では広い対象範囲で日射量の推定が行えるため, 取得したい地点の日射量データを得ることができる.
	  衛星推定日射量の検証には地上放射計が用いられる. 気象衛星を利用した日射量推定では, 大気中のエアロゾルの影響により, 推定量が過大評価される可能性があることに注目した研究を行う.

表 1. 解析対象地点の緯度・緯度
解析対象地点

緯度[°]

経度[°]

東海大学湘南校舎

35°21’ 25”N

139°16’ 22”E

図 1. 解析対象地点

図 2. 衛星推定日射量データ範囲

2. 目 的 	 	  本研究では, 気象衛星ひまわり 8 号により取得されたデータを用いて推定された衛星推定日射量と東海大学にて行われている地上観測日射量の比較を行い, さらに同地点でのエアロゾルの光学的厚さの観測から衛星推定日射量に対してエアロゾルがどの程度影響を及ぼしているかを調査することを目的とした.

3. 研 究 方 法 	 	
  3.1	
 使用データ	 本研究では, 太陽放射コンソーシアム(http://amaterass.org)よ り提 供さ れて いる 衛星
観測データに基づく日射量推定データ , 及び東海
大学湘南校舎で実施している日射量地上観測データを用いた. さらに同地上観測地点では, 雲の状態について全天カメラを用いて記録しており, 雲画像データとして用いた.
	  また, 東海大学湘南校舎にて携行型サンフォトメ
ータ MICROTOPSⅡ（Solar Light Company, Inc.）により観測したエアロゾルの光学的厚さを用いた.

4. 解 析 結 果 	 	
  図 3 に,	 2016 年 2 月 19 日における地上全天日射量と衛星推定日射量データの比較を示す.	
 2015 年 8
月 5 日から 2016 年 3 月 31 日までに行った計 40 日の
MICROTOPSⅡ観測日について検討したところ,	
 図 3に示す事例のように,	
 衛星推定日射量が過大評価となっている日が存在していることが判明した.	
 これは大気のエアロゾルの光学的厚さが全天日射量に影響を与えていると考察される.	
 今後は衛星推定日射量が過大評価だった日とそうでない日のエアロゾルの光学的厚さの比較を行う.	
 3.2	
 研究手法	 表 1 及び図 1 に示す地上観測地点での日射量と,図 2 に示す衛星推定日射量データの範囲から地上観測地点と同緯経度のデータを抜き出して比較•解析を行う. さらに同地点での同時刻におけるエアロゾ
ル光学的厚さの観測結果を比較することにより, 衛
星推定日射量におけるエアロゾル光学的厚さの影響

図 3.	
 2016 年 2 月 19 日の地上-衛星全天日射量比較	
 ― 395 ―

P331
静止気象衛星から観測された散乱日射強度に基づく地上日射量の推定法
西澤慶一（電力中央研究所）
１．はじめに太陽からの距離
太陽天頂角・方位角

近年、太陽光発電の普及が急速に進んでおり、電力系統

静止気象衛星から観測された散乱日射強度

可降水量
地表面アルベドされた

に及ぼす影響を把握するため、発電出力を正確に知る必要
双方向反射率の一覧表
（可視域、デルタ  ストリーム近似）

がある。地域で積分された発電出力を見積もるには、静止気象衛星から観測された散乱日射強度に基づき、対応する観測された散乱日射強度を
再現する雲の光学的厚さ

雲の状態と地上日射量を推定する方法が有効である。

地上全天日射量の直達・散乱成分
（可視域＋近赤外域、デルタ  近似）２．太陽光発電出力の推定法の概要
太陽光発電出力の推定法における地上日射量の推定ス

傾斜面の日射照度の推定モデル

太陽電池パネルの
傾斜角・方位角太陽電池パネルの
発電出力の推定モデル

太陽電池パネルの
物理特性

太陽電池パネルの
日射照度

キームの位置づけを、図１に示す。本推定スキームでは、初めに、衛星から観測された地表面－大気系の双方向反射率に対応する、層状雲の光学的厚さを推定する。続いて、
地上日射量の直達成分・散乱成分を、デルタ 2 ストリーム

太陽電池パネルの
発電出力

近似の簡単な太陽放射伝達モデルを用いて推定する。
３．双方向反射率の計算

図１ 太陽光発電出力の推定法における情報の流れ。

雲の光学的厚さを推定するために、双方向反射率

R ( c , f ice ;  ,  0 ;    0 ; Rs )  I  ( ,  )S 0,   0を、東京大学が開発した放射伝達モデル（Rstar6b）を用いて計算した。その結果を、雲の光学的厚さc、氷雲の比率 fice、衛星天頂角の余弦、太陽天頂角の余弦0、衛星と入射太陽放射の方位角の差 、および地表面アルベド
Rs に関する 6 次元配列に保存しておき、観測された Rに対応するc を効率的に推定できるようにした。
図２は、0 = 0.7、Rs = 0.15 の条件で、c ＝4 の水雲の

図２ 水雲の双方向反射率の計算値（波長 0.51 m で）。

Rを、様々なに対して計算した結果である。さらに、図３は、c ＝4 の氷雲と水雲の Rの比を示している。なお、水雲と氷雲の Rは、雲頂付近の温度から推定された fice で内挿することができる。
４．まとめ
当所では、衛星観測データに基づいて地上日射量を推定するスキームを開発しており、そのために、双方向反射率から雲の光学的厚さを効率的に見積もる方法を考案した。
このスキームでは、予め計算された双方向反射率の値を、6 次元の一覧表に保存して利用する。今後、地上日射量の

図３ 水雲の双方向反射率（図２）に対する氷雲の双方向

推定誤差などについて、詳しく分析する予定である。

反射率の比（波長 0.51 m で）。

― 396 ―

P332

ひまわり 㻤 号 㻳㼞㼕㼐㼐㼑㼐 プロダクトの公開と精密幾何補正前後の位置補正比較㻌㻖豊嶋紘一 㻝・樋口篤志 㻝・竹中栄晶 㻞㻘㻝・坂下太陽 㻞㻌（㻝：千葉大㻌 㻯㻱㻾㼑㻿，㻞：㻶㻭㼄㻭㻌㻱㻻㻾㻯）㻌

１． はじめに㻌ずれがみられるものもある．例として図１，２に

現在千葉大 CEReS ではひまわり 8 号全球スキ2016 年 5 月 9 日 4 時 30 分 (UTC)の精密幾何補ャン（FD）について，精密幾何補正処理を行っ

正前後の観測画像を示す．発表では約 1 年分の観て等緯度経度座標系のデータに変換を行った

測データを統計的に解析し，位置ずれの頻度やそGridded プロダクトを公開している．処理のはじの発生時刻などの結果をもとに，その特徴についめに FFT 位相限定相関法を用いた衛星観測デーて議論する予定である．

タ（HS データ）の位置精度補正を行う．静止軌
道上で衛星の姿勢がわずかに変化することにより，観測データの位置精度を低下させ，マルチバ
ンド合成や解析を行う際にバンド間誤差が問題となる．この変化は非常に小さいものであるが，500m 解像のデータにとっては大きな誤差となる．ひまわり 8 号のセンサは可視から赤外にかけて 16 のバンドをもち，さらに時間解像度も日本
域では 2.5 分間隔の高頻度観測が行われ，遅延の少ないデータ公開には処理の高速化が求められる．位相情報の計算には新たに SRTM(Shuttle
Radar Topography Mission)の 3sec メッシュデータを利用し，ひまわり 8 号用にアルゴリズムをAlbedo (%)

改善し，並列計算に特化させることにより，処理

図１ 精密幾何補正前の観測画像（オーストラ

時間を 40 秒に圧縮し 2.5 分ごとの準リアルタイ

リア西部拡大）ム解析とデータ公開が可能となった．
ここでは精密幾何補正前のひまわり標準デー
タと，CEReS で処理・公開を行っている Gridded
プロダクトを比較し，どの程度改善されたのか位
置ずれ補正の比較検証を行う．
２． 解析手法㻌
気象庁が公開するひまわり標準データと，千葉
大 CEReS で精密幾何補正処理を行った Gridded
データについて，それぞれバンド 03（0.64μm，500m 解像度）を用いて位置ずれの比較を行った．
解析期間はひまわり 8 号静止運用開始後の 2015
年 7 月から 2016 年 7 月の観測分を対象とした．

Albedo (%)

図２ 精密幾何補正後の観測画像
３． 結果とまとめ㻌
観測データの位置精度誤差は衛星の姿勢制御

謝辞㻌

に起因し，ランダムにみられる．東西方向の位置

本研究は CREST/TEEDDA，VL, 千葉大学，

精度誤差は南北方向よりも大きく 4pixel 程度の環境省推進費の支援を受けて実施しております．

― 397 ―

P333

ϿॠԘਗ␃⍬⏻ ⏓ ๆ⎅⎠ ‫ۼ‬श␓␩ ⏼⏫ ␄ ԝ⎯ಅҼ∗ ‫ڄ‬ᒝ (࠾‫ )ٴ‬ഓۛわ ਊϷ‫۝‬ತ (෕‫ڄ‬л੒Ӂ ϔ઱ઘ֊ԋְ٥֋ࡿ)

⎰⎙ ⏂⎬

1

1997 ௰⎬௯ਾ‫ۼ‬ϘԘਗϿॠ (TRMM) ⎩ 2014 ௰⎬ু֊‫ۼ‬शԘਗ‫ظ‬ѳ (GPM) ⎯ࠞϿॠ⎍ਲ⎢ ࣘ⎓⏊ ⏍る ␚ ⏠⏫ ␩ ఉԘਗਂટ (TMI/GMI) ⎬ ю⎉ る ३୞⎯‫ۼ⎅ۿ‬Ϙ␨ ⍬⏼ (PR/DPR) ⎨‫ۼ‬श⏓ Ԙਗ⎚⏌ ⎔ ⎩ ⎍⎨⎎ る ѳՃଯ⎬ু֊⎯‫ۼ‬शຟഇ೘⎯Ԙਗ३୞⎍‫⎠ ⎘ࣘڽ‬れ ⎔ ⎔ ⎨る҉⏂⎧ る ஔλࠡ൚⎬ ⎧ ‫ޡ ⎐ ⏉ݚټ‬ๆ⎖ ⏍⎧ ⎅⏌ Ͽॠ⎬⏉ ⏌ ‫ۼ‬श␓␩ ⏼⏫ ␄ ԝ⎯ಅҼ⏓ ⎚⏌ Τզ⎰੒⎎ ⎅れ ಅҼٌї⎰ү␓␩ ⏼⏫ ␄ ⎯Ҕ౎ࠋ⎬ ਻⎘ ⎧ ⎰⏞ ␧⏰ ␦ ⏶␜⎯҉া⎬Ժิ⎘ る ⎿ ⎠る ү␓␩ ⏼⏫ ␄ ⎯๭ๆࠋ⎬⎰␓␩ ⏼⏫ ␄ ⎯๭୅る ෻੕୅⎯అͽ⎬Ժิ⎚⏌ ⏃ ⎯⎨⎃⏌ れಅҼ⎘ ⎠ Ͽॠ␓ ␩ ⏼ ⏫ ␄ ⎰る GPCP, CMAP/CMAPno-numeric, TRMM3B42/IMERG, GSMaP(-MVK)/
GSMaP-GAUGE, CMORPH/CMORPH-MW ⎯ 9 ⎥⎨⎃ ⏌ れ GSMaP-GAUGE ⎫ ⎪ る Ͽॠ⎬ ⏉ ⏌ ‫ۼ‬श␃⍬⏻ ⎬ Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ CPC ⏅ GPCC ⏓ ৕⏀‫⏼ ␩␓⎡⏔ܛ‬⏫ ␄ ⎍⎃⏌ ⎠⏂る ⎞ ⏍⏊ ⎯ಅҼ⏃ ۱⎫ ⎤ ⎠れಅҼ⎚⏌ ‫ݘ‬る NASA ⎯ Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) ⎯␃⍬⏻ ⏓ ‫⎬ٴ‬る ҍる ๹る ЕԦ⎬ഇ⎒る ߗ‫׸‬ԝഇѽ௾⏓ ‫⎠⎜⏐܄‬れ 2015 ௰ 8 ُ⎯ُച‫ۼה‬शຟ⎯೎୞ഇ೘⏓ ಅҼ⎘ ⎠ ٌїる ুມηച‫ ⎰⎨ה‬IMERG ⏓࢑⎐ ⎩ ⏉ ⎐ λઠ⎘ ⎧ ⎅⏌ ⎔ ⎩ ⎍⏐⎌⎤ ⎠ れ ࣏⎘ ⎐ ૛⎺
⎧ ⎅⎐ ⎩ る ү␃⍬⏻ ⏷ ⏿ ␄ ⎯஦૎⎍٪⎉ ⎧ ⎎ ⎠れ

2

DATA

GPCP:ু֊‫ۼ‬शՉ‫ظڴ‬ѳ (Global Precipitation Climatology Project) ⏓ support ⎚⏌ ⎠ ⏂⎯る Ͽॠ␃⍬⏻ ⎩ Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ GPCC ⏓ ๆ⎅⎠ ‫ۼ‬श␃⍬⏻ ⏷ ⏿ ␄⎨ ⎃ ⏌ れ V2.2 ⎯௟ඡ 1 ୞ඡ⎩ ُඡ 2.5 ୞ඡ⎯␃⍬ ⏻⏓ ‫ޡ‬ๆ⎘ ⎠ れ CMAP:CPC Merged Analysis of Precipitation ⎰ る Ϙຟ‫ ␃ظ‬⍬ ⏻ CPC ⎩ 5 ࠦຳ⎯ Ͽॠ␃⍬⏻ (GPI,OPI,SSM/I scattering, SSM/I emission,
MSU) ⎩ ॅખ␞ ␃ ␧ าൎ⏓ ৕⏀ ‫ ␃ ⎡ ⏔ܛ‬⍬ ⏻ ⏷ ⏿ ␄⎨⎃ ⏌ れ V1604 ⎯ُඡ 2.5 ୞ඡ⎯␃⍬⏻ ⏓ ‫ޡ‬ๆ⎘ ⎠ れ
TRMM3B42:TRMM-TMI ⎌⏊ ֆ⏂⎠ ‫ۼ‬शຟ⎬ GMS,
GOES-E, GOES-W, Meteosat-7, Meteosat-5, NOAA12 ⎯ অҙ⎌ ⏊ ֆ⏂ ⎠ ‫ۼ‬शຟ⏓ ৕⏀ ‫ ⎡ ⏔ܛ‬NASA ⎯␃ ⍬ ⏻ ⏷ ⏿ ␄ ⎨ ⎃ ⏌ れ V7 ⎯ 3 ߗԝඡ 0.25 ୞ඡ⎯␃⍬⏻ ⏓ ‫ޡ‬ๆ⎘ ⎠れ IMERG:Integrated Multi-satellitE
Retrievals for GPM ⎯ ๿⎨ ⎃ ⏌ れ Goddard Profiling Algorithm(GPROF2014) ⏓ ‫ ⎧ ⎤ޡ‬GPM-GMI ⎌⏊ ஖ࡥ⎘ ⎠ ‫ۼ‬शຟ⏓ MTSat-2, Meteosat-9/7,GOES8/10/11/12/13/15 ⏓ ‫ ⎧ ⎤ޡ‬CMORPH ⎯ KF(Kalman
Filter) ⎨Ϋஓ⎘ ⎧ ⎅⏌ れ V03D ⎯ 30 ഇඡ 0.1 ୞ඡ⎯๹
෣⎍ GPCC ُച‫ה‬Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ ⎬ ⏉ ⎤ ⎧ ി।⎖ ⏍⎠final ౦␃⍬⏻ ⏓ ‫ޡ‬ๆ⎘ ⎠れ201508 ocean 50S−50N ∆=2.5deg

3൘൚⎩ ٌї

4⎋⏐⏋ ⎬2015 ௰ 8 ُ⎬ ⎥⎅⎧ 0.5 ୞ҳޫ⎩ 2.5 ୞ҳޫ⎯ُച‫ה‬⎬ ⎘ ⎠ ‫ۼ‬शຟ⎯೎୞ഇ೘⏓ ಅҼ⎘ ⎠ ٌїる 0.4 mm/hr⏓ Ј⎉ ⏌ ‫ۼ‬श⎬਻⎘ る 2.5 ୞/0.5 ୞⎨ҍ⎨⎰ IMERG ⎍੒೺⎬ࢢ⎫⎌⎤ ⎠⎍る IMERG ⏓ ࢑⎐ ⎩ Ґ⏉ ⎐ λઠ⎘ ⎠(य 1)れ ⎘ ⎌⎘ る ‫׸‬ԝ⏓ ഇ⎒ ⎧ ⏀⎠ࣟ‫܄‬අય‫ۿ‬έ୞⎨⎰⎱⏊ ⎥⎎ ⎍੒⎎ ⎐ CMORPH ⎍⏅⏅੒⎎ ⎐ IMERG ⎍ࢡ⎖ ⎅⎍る ௑ય‫ۿ‬έ୞⎨⎰る IMERG ⎩ TRMM3B42 ⎍੒⎎ ⎅‫⎠ ⎤⎃⎍ڽؚ‬れ ઘय⎨‫ۼ‬शຟ⎯ܴ⏓ ૛⎺⎧ ⏃ ⎞⎯‫ ⏌⎌⏐ ⎐ ⏉⎰ڽؚ‬れ य 2 ⎬ IMERG ⎩ GSMaP ⎯ܴ⏓ߟ⎚れ IMERG ⎍අౝ֊⎯ҍใ⎨ࢢ⎫⎐ る ௑ౝ֊⎨ਪ⎅⎔ ⎩ ⎍⏐⎌⏌ れ ๹⎰‫׸‬ԝഇѽ௾ 0.5 ୞⎨ຑ GSMaP ⎍⏅⏅ࢡ⎖ ⎐ ຑ CMORPH ⎍⏅⏅੒⎎ ⎅‫⎠ ⎘ߟ ⏓ڽؚ‬れ අય‫ۿ‬έ୞⎨ GSMaP ⎍る ௑ય‫ۿ‬έ୞⎨ CMORPH ⎍ࢡ⎖ ⎐ る অஞη⎨⎰ CMORPH ⎍‫⎠ ⎤⎌ۿ‬れ ЕԦ⎰␓␩ ⏼⏫ ␄ ԝ⎯β⎅⎍ࢡ⎖ ⎅⎍る ௑ય‫ۿ‬έ୞⎡⎒ CMORPH⎍⏅⏅ࢡ⎖ ⎅‫⎠ ⎤⎃⎍ڽؚ‬れ␓␩ ⏼⏫ ␄ ԝ⎯ಅҼ⏓ ‫ۼ‬शຟ⎯೎୞ഇ೘⎬਻⎘ ⎧۱⎫⎤⎠れ ‫ڤܞ‬る ⎖ ⏊ ⎬ โゖ ⎫ ߄୅⎨३ܵ⎚⏌ ‫ظ‬ѳ⎨⎃⏌ れ0.1

ࠌߤ: ϔ઱‫׸ۯ‬٥֋Ҕ౎Նۚ (JAXA) ࠬ੢٥֋キ Inter-comparisonof global rainfall data products for the imporovement of satellite rainfall algorithmギ ⎯ࢊढ़⏓ ࠬ⎒ ⎧ ۱⎤ ⎠れ ๭ๆ⎘ ⎠␃⍬⏻ ⎰NASA,NOAA,JAXA ୾ү౎ࣿ‫ ⏋ ⏉ ⎬ٴ‬ଚ֤⎖ ⏍⎠⏃ ⎯⎨⎃⏌ れcircle: imerg
others: gsmap, gsmap gauge, trmm3B42v7,

0.01

histogram

0.01

histogram

0.1

201508 ocean 50S−50N ∆=0.5deg

GSMaP:Global Satellite Mapping of PrecipitationMVK ⎰ Ͽॠ⎯ ⏀ ⎯ ␓ ␩ ⏼ ⏫ ␄ ⎨ ⎃ ⏋ る GPM-GMI,
TRMM-TMI, GCOM-W1 AMSR2, DMSP ⏳␦ ⍬⏶ SSMIS, NOAA ⏳ ␦ ⍬ ⏶ -AMSU, MetOp ⏳ ␦ ⍬ ⏶ AMSU ୾る 19 ⎯ MWR(␚ ⏠ ⏫ ␩ ఉൗࠄ‫⎨ )ظ‬ֆ⏂⎠Ϙη⏓ ॴ޸Չ࣐Ͽॠ MTSat, Meteosat-7/8, GOES-11/12⏓ ‫ ⎧ ⎤ޡ‬ϭΫஓ␕⏫ ␄ ␧⎨Ϋஓ⎖ ⎜⎠ ௟ඕ⎯␓␩ ⏼⏫
␄ ⎨⎃⏌ れ GSMaP-GAUGE ⎰๹⏓ Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ CPC⎬ ⎘ ⎧ ⎅⏌ れ V6.4133 ⎯ 1 ߗԝඡ 0.1 ୞ඡ⎯␃⍬⏻ ⏓‫ޡ‬ๆ⎘ ⎠ れ CMORPH:CMORPH-MW ⎰ CPC MORPHing technique ⏓ DMSP-13/14/15(SSM/I), NOAA15/16/17/18(AMSU-B), AMSR-E, NASA ⎯ Aqua ⎩TRMM-TMI ⎬ ଱Ы⎘ る MWR ⎯Ϙη⏓ ॴ޸Չ࣐Ͽॠ⏓ ‫ ⎧ ⎤ޡ‬ϭΫஓ␕⏫ ␄ ␧⎨Ϋஓ⎖ ⎜⎠ ␓␩ ⏼⏫ ␄ ⎨⎃⏌ れ CMORPH ⎰ CMORPH-MW ⎬ ਻⎘ Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ CPC ⏓ ‫ ⎧ ⎤ޡ‬ി।⎘ ⎠๹ࣘ‫ۼ‬श⎩ ⎫⎤ ⎧ ⎅⏌ れ 3 ߗԝඡ 0.25 ୞ඡ⎯␃⍬⏻ ⏓ ‫ޡ‬ๆ⎘ ⎠ れ CPC:ҍใ੒Չ૊(NOAA) Չ‫ڴ‬าਗ⏷ ␯ ⏻ ⍬ (CPC) ⎍ଚ֤⎚⏌ Ϙຟ‫ظ‬␃⍬⏻れ V1.0 ⎯ 1 ௟ඡ 0.5 ୞ඡ⎯␃⍬⏻ ⏓ ‫ޡ‬ๆ⎘ ⎠ れ
GPCC:␅ ⏠ ␀ Չ࣐૊ (DWD) ௅⎯ Global Precipitation
Climatology Centre(GPCC) ⎯Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻れ ُඡ 1 ୞ඡ⎯ monitor ␃⍬⏻ ⏓ ‫ޡ‬ๆ⎘ ⎠れcmap, cmap no−numeric

10−4

10−3

10−3

cmorph, cmorph mw, gpcp,

0.02

0.05

0.1
0.2
rain rate [mm/hr]

0.5

1

0.02

0.05

0.1
0.2
rain rate [mm/hr]

0.5

Fig. 1: histogram of rain rate over ocean with 0.5◦
resolution during Aug. 2015 (left) and 2.5◦ spatial
resolution (right). Circles show IMERG.

1−1−0.8 −0.6 −0.4 −0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
difference of IMERG rain rate [mm/hr] from GSMaP during 201508, 0.5deg

Fig. 2: difference map of IMERG rain rate from GSMaP.

― 398 ―

P334

降水強度と質量重み付き平均粒径の解析
岩間夏紀（長崎大学）、瀬戸心太（長崎大学）、越田智喜（いであ）、沖大幹（東京大学）
はじめに
現在、雨の観測は地上レーダと、人工衛星を利用したリモートセンシング、雨量計が用いられている。
しかし、それらを利用し観測したデータにはそれぞれ差異がある。本研究では、地上観測としてディス
ドロメータを使用し、雨滴の粒径を観測したデータを解析した。これは、衛星リモートセンシング(レーダ)のレーダ反射因子 Z から降水強度 R を推定するためである。様々な降水の原因の中で特に湿度が粒径と関係があるのではないかと考えた。そこで、降水を各月ごとに深夜、早朝、昼間、夕方、夜の 5 つの時間帯に分け、また、湿度を 10％毎に分けて時間帯と湿度によってどのような平均粒径となるか解析を行った。

図-1 縦軸に Dm(mm)、横軸に月を示す。

R-Dm 図の作成
R-Dm 図とは、縦軸に降水強度 R(mm/hour)、横軸に
質量重み付き平均粒径 Dm(mm)をとった図である。
データは、東京大学生産技術研究所に設置されているディスドロメータおよび AWS を用いた。ディスドロメータは、雨滴の粒径の個数を 1 分毎にサイズ別に計測することができる。データの期間は 2010 年
から 2013 年の 4 年間を対象としている。R と Dm を
以下の式を用いて算出した。
R

0 .0006  20
3
ni D i

Ft
i 1
20



D m   ni Di / Vi
i 1

4



  n D / V 
20

i 1

図-2 左は湿度が 80％未満、右は 80％以上の RDm 図。紫の線は、Dm の平均を示す。点の色、およびコンターは、レーダ反射因子 Z を示している。

式(1)

i

i

3

i

式(2)

F=0.005m2：測定部の表面積、t：時間間隔(s)、ni：時
間間隔 t で観測された雨滴サイズクラス i における雨滴の数量、Di：クラス i の雨滴の代表粒径(mm)、
Vi:直径 Di の雨滴の落下速度(m/s)である．
解析結果
時間帯を 5 つに分け、降水強度 R＝1(mm/hour)のときの質量重み付き平均粒径 Dm(mm)を月毎に示したのが図-1 である。図-1 の結果から、季節と時間帯による違いがわかる。まず季節による違いは、冬は
Dm の値が夏に比べて大きく、5 月頃にかけて、Dm の値は右方下がりとなっている。しかし、8～9 月にな
るとまた、Dm の値は大きくなっている。次に、どの季節でも時間帯による Dm の値の幅はあるが春と秋
は、夏と冬と比較してみるとその幅は小さいことが分かった。
また、湿度に着目し、湿度が 80％未満、また 80％
以上の R-Dm 図を作成した。これが図-2 である。図より、湿度によって Dm の大きさに変化があることが分かった。湿度の値が低いと Dm の値が大きく、湿度の値が大きいと Dm の値は小さいことを示した。
ただし、湿度が低い場合には、降雪も含まれており、Dm が大きく算出された可能性もある。
例 え ば 、 Z=20dBZ の と き 、 左 の 図 だ と 、
R=0.7(mm/hour)、Dm=1.1(mm)であり、一方、右の図
だと、R=0.8(mm/hour)、Dm＝0.9(mm)である、。よって、2 つの図で R や Dm の推定値が大きく異なるので、湿度による R-Dm 関係の違いを考慮することが重要である。
今後の課題
今回は、粒径と湿度の関係に着目した。層状性と対流性に分類したうえで、それぞれ、湿度に着目した R-Dm 図を作成すれば、より詳細な解析が行えると考えられる。また、図-1 で月毎と時間帯に着目した結果から、今後は、温度と季節風による風向きに着目する必要があると考えられる。それらに着目した R-Dm 図を作成すれば、レーダによる降水強度推定精度が向上する結果が期待できる。
謝辞：本研究は、JAXA/PMM/RA8 の研究成果の一部である。

― 399 ―

P335

航空機からの SSR モード S ダウンリンクデータの同化実験（その２）
瀬古 弘 (気象研究所)、瀬之口 敦・吉原 貴之・古賀 禎 (電子航法研究所)

1．はじめに 新型の航空管制用レーダ(SSR モード S)を用いると、航空機に個別質問を送ることにより、個々の航空機の機体の位置・高度や、機上の情報を得ることができる(ダウンリンク)。多くの機体のダウンリンク可能な情報に、真経路角、対地速度、真対気速度、機首磁方位やマッハ数等があり、これらから水平風や気温を求めることができる。ダウンリンクデータは 10 秒毎に得られることから、データ数は非常に多くなり、離着陸時の航空機からの多数のデータは、高頻度・高密度な鉛直プロ
ファイルデータになる。さらに、新型航空管制用レーダも全国に展開が予定されていることから、集中豪雨や局地的大雨等の実況監視やデータ同化の有効なデー
タになる可能性がある。今回は、実際に電子航法研究
所の実験用 SSR モード S システムで観測した 2015 年
9 月の 1 か月分のデータについて、気象庁メソ解析との比較結果を報告する。
2．SSR モード S ダウンリンクデータと比較法 比較した
ダウンリンクデータは、温度と水平風で、重富ほか（2013）に従って求めた。比較はメソ解析値のある 3 時
間毎に行った。比較するメソ解析値は、基準の時刻か
ら 1 時間内にデータが取得できた航空機について、メソ解析の格子点値から内挿して求めた航空機の位置の値を用いた。ダウンリンクデータの高度情報は、もともと観測される気圧値を標準大気で高度に変換して提供されるため、実際の高度ではない。そのままで用いると、温度等にバイアスが現れるため、高度情報を気圧に戻してから求めた。水平風では高度毎に特徴が異なること期待されるため、高度毎に比較を行った。また、航空機が旋回中は水平風の精度の悪化が予想されることか
ら、機体の姿勢（ロール角の大きさ）にも注目した。

4．まとめ 2015 年 9 月の 1 か月間について、ダウンリ
ンクデータと気象庁のメソ解析と比較を行った。気温にはバイアスがあるものの、歪度の小さい分布となっていた。水平風については、観測値の方が小さい割合が多く、ひずんだ分布になっている。今後、水平風で差が大きくなる原因を取り除いたうえで、気象研究所に移植した気象庁現業同化システムである JNoVA を用いた同化実験や、どのような地点のダウンリングデータを与えるとよりよく予報改善するかを観測システムシミュレーシ
ョン実験により調べる予定である。
参考文献
重冨ほか，“SSR モード S 監視データを用いた気象
予 報データの評価解析”，第 51 回飛行機シンポジウ
ム講演集，JSASS-2013-5158，2013 年 11 月。
謝辞 本研究は電子航法研究所と気象研究所の共同研究「SSR モード S 気象データによる数値予報の精度向上と航空機の安全運航に関わる気象予測情報の高度利用に関わる研究」の成果です。本研究の一部は、文科省のフラグシップ 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」の委託を受けたものです。
(a)

(b)

3.比較結果 温度について、観測値とメソ解析の差のヒストグラムを図 1a に示す。高度毎に、地上～500m、5～1.5 ㎞、1.5～5 ㎞、5～10 ㎞の 4 つに分けている。そのままではデータ数が大きく異なるため、全体のデータ数に対する割合で表示した。まず、すべてのデータを用いると、特に地上～500m に大きな差があらわれた。
大きな差が現れたデータを航空機識別番号で確認すると、数機の航空機で観測されたものであることから、ブラックリストを作成して対応した。そうして得られた分布には-1 度程度のバイアスがあるものの、ヒストグラムは正規分
布に近いものとなっている。
水平風の同様なヒストグラムを図 1b,c に示す。最大頻度が 0m/s で見られるが、すべての高度で、負の頻度の割合が大きくなっている。特に、図内に○で示したように、東西風に顕著な差が見えた。この差について、機体のロール角との関係を調べたが対応が見られなかったため、
現在、原因を調査中である。

(c)― 400 ―

図 1 観測値とメソ解析の差のヒストグラム。（a）温度、（b）地上から高度 1.5 ㎞までの水平風、（c）高度1.5 ㎞から 10 ㎞までの水平風。

P336

局地的豪雨予測のための機動観測用水蒸気ラマンライダー
局地的豪雨予測のための機動観測用水蒸気ラマンライダーの開発（Ⅱ）（Ⅱ）*

、酒井 哲、泉 敏治、内野敏治
修修、小司 禎教、鈴木禎教、修（気象研究所
修（気象研究所、衛星・観測）
衛星・観測）
永井 智広、酒井、川畑 拓矢、斉藤、斉藤 和雄（気象研究所、予報）（気象研究所、予報）
瀬古 弘、

の概要
２．装置の
ここでは、機動観測を行うため、信頼性の高い
Nd:YAG レーザーを送信部に採用して容易に運用
ラマンライダー方式を採用した。ラマンラ
ラマンライダー方式を採用した。
ラマンラ
できるラマンライダー、散乱断面積の小さなラマン散乱を用い
散乱断面積の小さなラマン散乱を用い
イダーは、日中の観測可能高度が低下する欠点があ観測可能高度が低下する欠点があるため、日中の本開発では、るが、本開発では、送受信光学系の光学
光学効率を向上させること、効率を向上させること、
1) 送受信光学系の2) 視野角を狭めること、
3) 最新の干渉フィルターを用いて透過帯域幅を狭め、背景光雑音の減少を図ること、
4) 遮光バッフルの設置、主鏡裏面などへの無反射塗装などで背景光雑音の減少を図ること、などの工夫を行い、日中などの工夫を行い、日中の観測可能高度範囲を向観測可能高度範囲を向た。装置は、トレーラーに組み込装置は、トレーラーに組み込み、容易
装置は、トレーラーに組み込み、容易上させた。
観測が可能である。
可能である。
に移動観測が試験観測結果３．試験観測結果開発した機動観測用ライダーによる気象研究
開発した機動観測用ライダーによる 気象研究つくば）での試験観測結果の鉛直プロファイ
試験観測結果の鉛直プロファイ所（つくばルの例を図１に、時間変化を図２に示す。図１かルの例を図１に、時間変化を図２に示す。図１からは、高度分解能 150m の 30 分間の観測で、高度4km まで精度
精度約 10%で観測できており、で観測できており、気象研とで観測できており、気象研とにある高層気象台の高層気象台のラジオゾンデ観測
ラジオゾンデ観測
同じ敷地にあるとも良く一致していることが分かる。時間高度断面（図２）からは、下層に雲のない時間帯には高高度まで、また、高度約 1.5
1.5～2km に雲底を持つ雲がある時間帯には雲底までの水蒸気の変化が観測できていることがわかる。
July 4, 201610

Lidar (2030-21:00JST)
Sonde (2030JST-)

Altitude (km)１．はじめに近年、雨の降り方が局地化・集中化し、局地的
近年、雨の降り方が局地化・集中化し、局地的な豪雨によるな豪雨による災害の激甚化
激甚化が進行しているが進行している。この
この
豪雨は、降雨の発生している地域に、大気ような豪雨は、降雨の発生している地域に、大気下層にある下層にある高濃度の水蒸気が連続して供給され水蒸気が連続して供給されることが要因の一つである。このため、水蒸気のることが要因の一つである。このため、水蒸気の供給される風上側において供給される風上側において、大気下層の水蒸気の、大気下層の水蒸気の鉛直分布を鉛直分布を連続観測することが重要であるが、観測することが重要であるが、観測することが重要であるが、ラジオゾンデの観測は時間的、空間的に疎であり、GNSS による可降水量は水蒸気量の鉛直積による可降水量は水蒸気量の鉛直積
また、GNSS算値であるため、下層の水蒸気量が十分な精度で観測されていない状況にある。
ライダーは、このような水蒸気の鉛直分布を測定するのに有効な手段であり、定するのに有効な手段であり、局地的豪雨の予測
局地的豪雨の予測の改善に寄与できると期待されている。本研究での改善に寄与できると期待されている。本研究では、機動観測が可能な小型のライダー装置を開発
あらかじめ豪雨が予想される地域の風上でのあらかじめ豪雨が予想される地域の風上でのし、あらかじめ豪雨が予想される
水蒸気鉛直分布観測を行い、水蒸気鉛直分布観測を行い、ライダー観測データ
ライダー観測データの同化により、数値予報モデルの降水予報が改善するかどうか、するかどうか、実際の観測データを使って検証す
実際の観測データを使って検証することとしている。本発表では、このために開発している装置の開発状況などについて報告する。

5

0

0

10
5
15
Water Vapor Mixing Ratio (g/kg)20

図１ 機動観測用ライダーで観測
機動観測用ライダーで観測したした水蒸気鉛直プロファイル。鉛直分解能は 150m。

２ 機動観測用ライダーで観測した水蒸気鉛
図２
直分布の時間変化。鉛直分解能は 75m（高（高度 1km まで）及び 150m（高度 1km 以上）、
時間分解能は約 20 分。
．まとめと今後の予定
まとめと今後の予定
４．
本研究で開発する機動観測用ライダーは、水蒸
気の鉛直分布を、地上近くから 2～3km
3km 程度まで、
昼夜観測できることが期待できる
昼夜観測できることが期待できる。細かな調整を
細かな調整を行って、気象研のあるつくばにおいて、既有の大行って、気象研のあるつくばにおいて、既有の大型ライダーや隣接する高層気象台のラジオゾン
デなどとの比較を行って観測精度や観測可能高度などの検証を行った後、度などの検証を行った後、夏期に関東域で機動観
関東域で機動観測を行い、数値予報モデルの予報値との比較や、測を行い、数値予報モデルの予報値との比較や、ータ同化による予報精度向上の確認、予報精度
データ同化による予報精度向上の確認、予報精度向上のための最適な観測点や観測向上のための最適な観測点や観測法の検討など
法の検討などを行う予定である。
行う予定である。

― 401 ―

P337
統計的手法を用いたビデオゾンデの定量性検討に関する研究*小川まり子（神戸大学），大石哲（神戸大学），鈴木賢士（山口大学），中川勝広（情報通信研究機構），
山口弘誠（京都大学），中北英一（京都大学）
１．	
 背景・目的	
  雨滴粒径分布は個々の雨滴に着目した詳細な降雨特徴を表す物理量である．上空の雨滴を直接観測することができるビデオゾンデ（Takahashi，1990）は気象レーダーを用いて推定された雨滴粒径分布の精度検証に有効と考えられるが，その定量性は不確実である．本研究では高度 2500m 以下におけるビデオ
ゾンデの定量性を，地上雨滴計を用いて検討した．
時間・場所・事例の異なる雨滴個数群の均一さを統計的手法により判定した．最適な補正係数を検討し，ビデオゾンデで捕捉された雨滴を用いて粒径分布及びレーダー反射因子（Z）を推定・検証した．
２ ．	
 データ
	
  本解析では，2012年及び2013年の5〜6月に沖縄県
本島周辺地域において実施されたビデオゾンデとC
バンド偏波レーダーを用いた同期集中観測事例のうち，高度2500m以下において雨滴が比較的多く安定して観測された12個の放球事例を解析した．放球地
点では，インパクト型ディスドロメータを用いた雨滴観測を実施した．ビデオゾンデで捕捉された雨滴は粒径クラス毎（粒径が0.3mm〜5.6mmを20クラスに分割）に分類された．解析対象の雨滴は粒径が0.5mm〜2.4mm（粒径クラス3〜12に相当）とし，粒径クラス毎の観測個数は少なくとも3個以上とした．

	  まず，最適な補正係数の検討結果，ビデオゾンデ
で捕捉された単位体積あたりの雨滴個数(nv(l))を1倍〜4.7倍（粒径とビデオゾンデの観測総個数に依存）にすると，推定後の粒径分布がディスドロメー
タのそれとほとんどの粒径クラスで良く合っていた．
	  次に，補正係数の適用の有無に応じて，ビデオゾ
ンデで推定された粒径分布から計算された粒径の6乗和（つまりZ）（図1のy軸）とビデオゾンデ経路
上の水平偏波のレーダー反射因子の平均値（図1のx軸）についてRMSEを算出した．補正係数を適用した場合のZのRMSEは4.2dBZ，補正係数を適用しなかった場合は13.0dBZとなった．ただし，大きい粒径クラスにおいて粒径分布の誤差が過大となった2つの解析事例（図1右の円で囲まれた2点）を除いた．
５ ．	
 結論
	
  統計的手法を用いて粒径が0.5mm〜2.4mmの雨滴に対するビデオゾンデの定量性を検討した．ビデオ
ゾンデで捕捉された単位体積あたりの粒径クラスあたりの観測個数を1〜4.7倍にすると，放球されたビデオゾンデを用いて雨滴粒径分布及びZを十分に推定できる場合があることが明らかになった．今後，
粒径クラス毎の観測個数が3個未満の時も視野に入れて，雨滴が観測されにくい大きい粒径クラスについても定量性を検討し，補正係数を検討していく．

４ ．	
 雨滴粒径分布及び Z の推定・検証結果
	  最適な補正係数を検討後,検討に使用した事例以外において雨滴粒径分布とZの推定・検証を行った．	
 	
 ― 402 ―Z(from corrected videosonde) [dBZ]

Z(from videosonde) [dBZ]

３ ．	
 方法
参 考文献
1) Takahashi, T.: Near absence of lightning in torrential	  補正係数の算出に必要な個数比率（ratio(l)）はrainfall producing micronesian thunderstorms，Geophys.
ratio(l)=nv(l)/nd(l)	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  (1)
Res. Lett., Vol.17, 2381-2384, 1990.
で算出される．nv(l)，nd(l)はそれぞれ，4 分毎のビ
デオゾンデ観測と 1 分毎のディスドロメータ観測で得られた，単位体積あたり（1m3）の粒径クラス毎（l）の雨滴個数である．補正係数は ratio(l)の逆数と7070する．ratio(l)算出に際して，時間・空間・事例の違
60
60
50
50
いによる雨滴個数の変動が比較的小さな降雨を予め40
40調査・抽出し，nv(l)の平均値や中央値に基づいて多3030群検定を行う．以下のように帰無仮説を立てる．あ2012 No.06
2012 No.06
2012 No.08
2012 No.08
2013 No.06
2013 No.062020
る粒径クラスのグループ（小さい・中程度・大きい
2013 No.07
2013 No.07
2013 No.08
2013 No.08(a)(b)
2013 No.10
2013 No.101010
粒径クラスのグループはそれぞれ l が 3〜5，6〜9，
2013 No.17
2013 No.17
y=x
y=x
0
0
10〜12 に相当）において，ある一回の放球事例のあ
0 10 20 30 40 50 60 70
0 10 20 30 40 50 60 70Z(from radar) [dBZ]
Z(from radar) [dBZ]
る 4 分間の nv(l)の集まりを一つの群としたとき，「すべての放球事例のいずれの 4 分間においても，各群の nv(l)がすべて均一」という帰無仮説を立てる．粒図 1	
  X 軸：ビデオゾンデ経路上の水平偏波のレーダー反射
径分布の表現方法は nv(l)を用いて最小二乗法により因子の平均値，y 軸：ビデオゾンデで推定された粒
フィッティングを行う．

径分布から計算された Z（右図と左図はそれぞれ補正係数を適用した場合，適用しなかった場合）．凡
例内の文字は放球年と放球番号を示す．放球日は，
2012 年の No.06，No.08 が 5 月 20 日，2013 年の No.06
が 5 月 21 日，No.07〜10 が 5 月 23 日，No.17 が 6
月 5 日である．

P338

2 台の Ka 帯レーダによる降水粒子および融解層の観測
金子有紀*（宇宙航空研究開発機構），中村健治（獨協大学）, 鈴木賢士（山口大学）,
中川勝広（情報通信研究機構），藤吉康志（北海道大学）

１．はじめに
全球降水観測計画の主衛星である GPM 主衛星は2014 年 2 月に打ち上げられ、現在も観測中である。
GPM 主衛星は熱帯降雨観測衛星 TRMM の後継として観測範囲を南緯 65 度から北緯 65 度まで拡大し、固体
降水も含めた全球の均質な降水データを把握することを目的としている。搭載測器はマイクロ波放射計 GMI
および Ku 帯(13.6GHz)と Ka 帯(35.55GHz)の電波を用いる二周波降水レーダ DPR である。中高緯度は衛星
搭載降水レーダによる世界初の観測領域となることから、DPR には降雪の検出および降雪量の推定が期待されている。しかし衛星搭載レーダによる降雪量の推定
はチャレンジングな課題であり、アルゴリズムの開発
及び評価、プロダクトの評価が必須である。
そこで、JAXA は降雪（湿雪、みぞれ）と融解層の電波特性を測定する観測を行ってきた。これにより降雪の電波特性（等価レーダ反射因子、減衰係数）および融解層中の融解粒子の特徴を把握し、DPR 降水推定
アルゴリズムの改良に役立てるとともに、DPR の降雪
プロダクトの質の検証につなげることを目指す。
２． 観測概要
GPM/DPR アルゴリズム検証の一環として、固体降
水をターゲットとした観測を、長岡(2011 年度)および札幌(2012 年度)で実施した。また、2014 年度 11 月～
3 月は山形県の蔵王山の斜面において融解層をターゲットとした観測を実施した。観測手法は、二台の Ka
帯レーダを対向させて同時に観測を行うというものである。観測概念図を図 1 に示す。融解層観測の成果について述べる。

た。レーダサイトではマイクロレインレーダ、パーシ
ベル、田村式雨量計なども同時に観測を行った。
3

結果
融解層中を挟んだ対向観測により、融解層の Ze および k を測定した。

図 2：2014/11/13 16:00-20:00 の等価レーダ反射因子(上)および減衰係数（下）。気温の降下にともない融解
層高度が降下している。

融解層中では基本的に高度による気温の変化により粒子の融解フェーズが決定されると考えると、融解層内での k-Ze 関係の変化は融解粒子の散乱特性が決定すると考えられる。
図 3 に示した k-Ze 散布図では、k,Ze ともに小さい乾雪(①)、融解に伴う Ze,k の増加(②)、k 最大となったの
ち急激な k が減少し雨の k-Ze 関係に一致する(③)という段階を示している。

図 3: 2015/3/1 高度 400m～500m の k-Ze 関係

図 1：二台のレーダによる対向観測のイメージと等価レーダ反射因子 Ze および減衰係数 k の導出方法
Ka 帯レーダでの対向観測と同時に、ビデオゾンデを
2 次元に拡張し地上用に改造した、降水粒子撮像シス
テム（G-PIMMS：Ground-based Particle Image andMass Measurement System）により融解層中の降水粒子の画像を二次元で取得し、サイズ、形状、フェーズ（固体/融解途中/液体）、一分間平均降水量を測定し測定した k,Ze を用い融解層全層での積算減衰量を算出し、DPR アルゴリズムの推定結果と比較した。その後、融解層の電波特性とその場の粒子の特徴を結びつけるため、G-PIMMS で取得した粒子のフェーズ、密度などとの検討を行った。DPR は Ku 帯と Ka 帯の二周波反射因子差（DFR）を降水推定に活用することから、地上観測での DFR と、地上での粒子観測結果との関係を調査した。
さらに、北海道大学低温研で長期にわたり降雪の物
理量を測定してきたデータから降雪の降水強度対粒径の関係を求め、電波特性との関連を評価した。

― 403 ―

P339

高知大 MP レーダーによるレーダーネットワーク＊ 吉村洸太朗，湯浅惣一郎（高知大院理），村田文絵，本田理恵,
1.

はじめに

佐々浩司（高知大理）

速場を表示できるようにしていく予定である。

我が国のレーダーネットワークとしては気象庁 C
バンドレーダーネットワーク、国土交通省の XRAINのほか関東地区の X-net などがあるが、大雨や竜巻の事例数が極めて多い高知県は XRAIN 対象外のた

謝辞
本研究は総務省 SCOPE(受付番号 165009001)の委託を受けたものです。

め事実上気象庁室戸レーダー単独でカバーされた状況であり、空間時間分解能の高度化には無理があった。そこで朝倉、物部、安芸の３箇所に設置した X
バンド MP レーダー（図１）を用いて減衰補正や相互補完をするレーダーネットワークデータの提供を
試みた。

2.

解析方法
本学設置の３箇所のレーダーデータは現在

http://gust.sc.kochi-u.ac.jp/monobeR.html な ど で公開中であるが、朝倉レーダーは探査範囲 80km を
2 分半毎に 10 仰角（2.2°，2.6°， 3.0°， 3.4°，
4.0°， 5.0°， 7.0°， 10.0°， 16.0°， 32.0°）の PPI スキャン、物部と安芸は探査範囲 30km を 1
分毎に 5 仰角（3°，4° ，8°，12°，16°）の
PPI スキャンを行っており、物部と安芸については
1km 高度面の CAPPI データを公開している。今回

図 1 本解析で用いる各レーダーの設置点（●：朝倉 ★：物部 ☆：安芸）とそれぞれのレーダーの探査範囲

はそれぞれの CAPPI データの合成を試みた。

3.

解析結果
本予稿作成段階での反射強度について物部と安芸の 1km 高度面の CAPPI 合成図を図 2 に示す。安芸レーダーは周囲の山が比較的高くブラインドになっている箇所が多いため観測範囲はそれほど広がっていないが、両レーダーによる反射強度がほぼ適切に合成されていることがわかる。今後の一般公開にむ
けては KDP を用いた降水強度の正確な評価や減衰補正も含めた合成レーダーエコーを作成していく予定である。
朝倉レーダーについては CAPPI データがまだ作成されていないため、運用モードを変更して下層を１分間隔で観測するようにしたのち、発表時には1kmCAPPI データを作成し、3 台のレーダーを用いた反射強度の合成降水強度を表示できるようにしていきたい。さらにドップラー速度場を用いて水平風

図 2 2016 年 6 月 7 日 9:12(JST)における物部と安芸の 1km 高度面 CAPPI の反射強度
合成図― 404 ―

P340

.X 帯二重偏波レーダを用いた偏波観測精度の評価藤原達朗嶋村重治，菊池博史，牛尾知雄(阪大院工)1. はじめに二重偏波レーダは観測して得られた偏波パラメータを用いる事で，降水粒子の粒径分布や粒子判別が可能となり，降雨強度の推定精度の向上が期待出来る．
現行の二重偏波レーダでは送信周波数に，C帯（5GHz帯）やX帯（9GHz帯）が採用されている．しかしこれらの周波数帯域では降雨強度が小さい場合に感度が不十分で，偏波パラメータの観測精度が低下してしまう問題が生じる．これは降雨強度推定精度の低下と同意であり，改善が必要である．
そこで本稿では，送信周波数にKu帯（15.7GHz）を用いた二重偏波レーダの有効性を実験的及び数値シミュレーション
を用いて検証する．
2.

3.

シミュレーション
 シミュレーションの概要を図1に示す．
まず雨滴粒径分布N(D)を設定し，N(D)から偏波パラメータ(レーダ反射因子差：𝑍𝑍𝑑𝑑𝑑𝑑 ，
偏波間位相差：𝐾𝐾𝑑𝑑𝑑𝑑 ，偏波間相関係数：𝜌𝜌ℎ𝑣𝑣 )の真値を設定する．算出したパラメータからX帯(9.4GHz)とKu帯(15.7GHz)で観測した場合の模擬的な受信信号を作成する[1]．各周波数帯に対応する二種類の信号からそれぞれ偏波パラメータを推定し，真値との比較を行った．
 比較結果より，X帯の信号から算出した値よりもKu帯の信号から算出した値の方がより真値に近く，バイアス誤差，標準偏差を用いた評価においても，高精度な観測が可能である事を示した．

4.

まとめ 送信周波数にKu帯を用いた二重偏波レーダの有効性について検討した．BBRを用いた観測結果に基づいた数値シミュレーションにおいて，X帯の観測精度に比べてKu帯の観測精度はより高い結果となった．今後は，実際の観測データを用いた比較を行っていく．
 また今後の検討として，Ku帯を用いる
観測では降水粒子による電波の散乱・吸収の影響を受けやすく，X帯等に比べ大きな降雨減衰が発生する問題がある．この問題を解決するには，レーダを複数台配置し，相補的に減衰補正を行えるネット
ワーク観測が有効であると考えられる．
その為Ku帯二重偏波レーダのネットワー
ク観測の実現に向けてシミュレーション等の検討，議論も進めていく必要がある．

Ku帯広帯域レーダ(Broad Band Radar)
 本研究グループでは，大阪大学豊中キ
ャンパスにKu帯広帯域レーダ(Broad Band
Radar : BBR)を設置しており，二重偏波観測が可能となっている．BBRの諸元を表1に示す．本レーダでの二重偏波観測結果を基に後述のシミュレーションを行った．
表 1 BBR 諸元・ 参考文献[1] V.Chandrasekar , PJ Brockwell
1986,”Statistical Properties of Dual-Polarized
Radar Signals”

図 1 シミュレーション概要― 405 ―

P341
吹田 PAWR 観測の降雨減衰の補正への国土交通省 XRAIN 観測データの利用
佐野哲也・佐藤晋介・花土弘
1. はじめに局地的短時間大雨の形成過程の解明とその早期検出手法の開発を目的として、X バンド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(牛尾ほか 2012、佐藤ほか 2014)。
PAWR は X 帯の電磁波を用いるため、降雨減衰を強く受ける。さらに PAWR は 30 秒間隔で 3 次元観測を行うた
め、それにも対応できる降雨減衰の補正手法の開発が必要とされる。また、降雨減衰の影響が顕著になる地点を示す
ことで、PAWR 観測データの品質管理に関する情報の提供が期待できる。現在、大阪平野と大阪湾においては吹田と神戸の 2 台の PAWR、および六甲山、葛城山、田口、鷲峰山の 4 台の国土交通省 XRAIN の X-バンド二重偏波ド
ップラーレーダー(以下、MP-X)による降水観測が実施されている。そこで本研究では、吹田 PAWR と 4 台の MPX で観測された大雨事例について、MP-X の観測データを用いた吹田 PAWR の降雨減衰を受けた等価レーダー反射
因子(Ze)の補正を試みた。

2. 大雨の事例

2016 年 6 月 25 日の 01:00 JST から 02:00 JST にかけて、大阪湾と大阪平野上を帯状の降水システムが通過した。
01:25 JST から 01:30JST までの XRAIN の 4 台の MP-Xの複数仰角 PPI スキャン観測から作成した反射強度(ZH)の高度 2 km の水平断面図では、ZH が 50 dBZ 以上の降水
バンドを含む 40 dBZ 以上の領域が広く見られた(図 1a)。
図 1a の四角内での 01:26 JST の吹田 PAWR の仰角 5.3°の PPI 図では、MP-X の 40 dBZ 以上の領域に対応して、いくつかの小さな 40 dBZ 以上の領域が見られた(図 1b)。
その強エコー域より吹田 PAWR から離れる方向に Ze は急激に減少し、受信感度レベル以下となった。ここでは吹田 PAWR で観測された Ze は、強雨による減衰を強く受けたと考えられる。

(NICT)

AH(ZH)のそれぞれでビーム方向の積分で得られる補正量がほぼ同じになること、そして補正後 Ze が合成 MP-X のZH に近い値をとるように設定した。

4. 結果

図 2b は、図 2a で示したビーム方向について、01:26JSTの PAWR 観測による Ze と AH(KDP）で補正された補正後
Ze、および合成 MP-X の ZH を示す。吹田 PAWR からの距離 3 ~ 9 km(以下、r = 3 ~ 9 km )では、細かい変動を伴うが、Ze、補正後 Ze、ZH の値に大きな差はなかった。r =9 km 以降、増加する ZH に対し、補正後 Ze は ZH と同様に増加し、ZH に近い値となった。Ze は概ね ZH に近い値に補正されたと考えられる。一方、Ze は r = 9 km 以降増加せず、r = 16 km 以降減少に転じて Ze と補正後 Ze との差が急激に大きくなった。Ze は r = 9 km から降雨減衰を受けはじめ、r = 16 km 以降で顕著になった。
以上の結果から、PAWR の観測で降雨減衰を受けた Zeの補正への MP-X の観測データの利用可能性が示された。
また、Ze と補正後 Ze の比較を基にした、Ze の降雨減衰の影響を受ける距離の推定の手法開発にもつながると考えられる。
謝辞: 利用した国土交通省 XRAIN のデータセットは、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・提供されたものです。

3. 合成 MP-X データの作成と降雨減衰補正

今回は、MP-X の観測データを精度の高い降雨情報と仮定し、MP-X の ZH と KDP を用いて吹田 PAWR 観測による Ze のビーム方向の降雨減衰の補正量を推定する。毎 00
秒の前後 1 分間において、各 MP-X の複数仰角 PPI スキ
ャンから得られる 3 次元極座標データ ZH と KDP を、図 1aの四角の領域について抽出する。抽出された各 MP-X のデータを、吹田 PAWR のスキャンに対応する 3 次元極座標系に変換し、吹田 PAWR からビーム方向に見る合成
MP-X の ZH と KDP が作成される。一例として、01:26JSTの吹田 PAWR から仰角 206.4°、仰角 5.3°方向(図 1b の線
分 A-A’に沿う)の合成 MP-X の ZH と KDP を図 2a に示す。
これを 1 分毎に作成することで合成 MP-X は 吹田 PAWR
観測の時間分解能(30 秒)に近いデータとなる。しかし、正確には 2 分間の複数仰角 PPI スキャンデータであり、比較の際には各 MP-X のスキャン状況によってはデータの欠損が生じることに注意されたい。
Ze の降雨減衰の補正は、Park et al. (2005, JAOT)での単位距離あたりの降雨減衰量 (AH(KDP)と AH(ZH)、単位:
dB km-1)を推定する方法を参照し、図 2b 中に示した式群で推定する。AH(KDP)と AH(ZH)の推定のパラメータは、Park et al. (2005)より得られた範囲内であり、AH(KDP) と

図 1 (a) 2016 年 6 月 25 日 01:25 JST~01:30JST の XRAIN の
4 台の MP-X の複数仰角 PPI スキャン観測から作成した ZH の
高度 2 km の水平断面図(水平解像度 500 m)、および(b) 01:26
JST の吹田 PAWR で観測された(a)の四角内の Ze の仰角 5.3°の PPI 図(水平解像度 250 m)。□印は吹田 PAWR、■印は神戸
PAWR、●印は MP-X の位置を示す。

図 2 吹田 PAWR から方位角 206.4°、仰角 5.3°の方向の(a)合成 MP-X の ZH(太黒線)と KDP(細黒線)、および(b)吹田 PAWRの Ze(細黒線)、AH(KDP)で補正された補正後 Ze(太黒線)、合成 MP-X の ZH(太白線)。方位は図 1b 中の線分 A-A’と対応する。距離解像度は 100 m である。時刻は図 1b と同じ。

― 406 ―

P342
二重偏波レーダーで観測された再凍結層の特徴－2016 年 1 月 29 日の事例－＊

南雲信宏・足立アホロ（気象研究所）・山内洋（気象庁）

ᵏᵌᴾ はじめにᴾ年月日につくば，水戸，熊谷で凍雨が報告され，筑波山の標高P～山頂では雨氷も確認された．凍雨は，雨か融解した雪が氷点下の層を落下中に凍結し，雨氷は過冷却水滴のまま落下し地上で凍結する現象である．凍雨と雨氷は同時に報告される
場合も，一方のみ報告の場合もあり，大気中の凍結
時の雲物理過程と偏波の関係や，凍結のタイミングなど未だ解明されていない点がある．本研究では，
気象研究所の固体素子二重偏波レーダーと地上に設置したD-Video-Distrometer 以後，2DVD で観測した凍雨・雨氷（雨）の解析結果をもとに，再凍結層における雲物理過程の考察を行った
ᵐᵌᴾ 観測データᴾ
本研究で使用した気象研究所固体素子二重偏波レーダーの波長は & バンド（FP）で，距離方向 P
方位角方向１度の分解能を有している．通常運用モードで 5+, 観測  方向と仰角  度～ 度の 33, 観測を行い，反射強度 =H偏波間相関係数ρ+9ドップ
ラー速度 9反射因子差 ='5偏波間位相差Φ'3 等のデータを取得した．以下で示す偏波情報の鉛直分布は各仰角（ 度， 度， 度）の観測結果を全方位平均して求めた．また気象研究所の露場に '9'を設置し，FP×FP の領域の降水の形状・落下速度などの連続観測を行い，地上における降水粒子の粒子判別や粒径分布の観測を行った．上層の気温には舘野（つくば）のゾンデデータを使用した．この事例では湿度はほぼ全層で飽和していた．
ᵑᵌᴾ 結果ᴾ 年  月  日は南岸低気圧が関東の南を東進し，温暖前線北側のつくばでは  時  分から約  時間，
雨滴に混じって凍雨を観測した（図  ． 時（87&）のつくば上空の気温（図 D）は，高度 P 以上は氷点下で，その下は温暖前線に伴う逆転層で P～P は  度以上の融解層であった．逆転層は高度 P までで，下端で最低温度（－℃）を示した．
それより下は高度が低いほど気温が高く，高度 P
付近が  度高度で，地上の降水は雨だった．
 時の気温と二重偏波パラメータ（=Hρ+9）の鉛直分布を図  に示す．=H は，高度 P より上の氷点下の層では約 G%= で一定である．融解層 高度～P図 D の①領域 では，=H のピークがありブライトバンドの特徴を示している．①の高度よ
り下の =H は約 G%= で一定で，①の上と比べて相対的に高い値を示した．ρ+9 は，上層で  に近く，①の中間で顕著な低下を示し，①より下の氷点下では
約  で変動している．①を挟んだ上下の氷点下の層では下の方が相対的にρ+9 は小さい．
ここで融解層（①領域）から上（P 以上）の=Hρ+9 の変化は，上層の雪片が融解し反射強度が増すとともに雨，雪が混在し徐々に雨に変わっていくまでを表している．そして①より下のρ+9 が上に比べて相対的に低い値であることから雨滴（過冷却水滴）に混じって凍雨も存在していたことを示唆している．そして地上付近で融解して雨になり地上付近
でρ+9 が高まったと考えられる．熊谷と水戸で凍雨が報告された時刻には =H のブライトバンド高度から地上付近までρ+9 の低い値が続いていた（図 ）．
一方，レーダーの NP 北の筑波山上空は =H のブライトバンドが検出されたが，再凍結を示唆するρ+9の低下がみられなかった．これは過冷却状態で落下したこと意味し，筑波山の氷点下の層（標高 P以上）で氷雨が確認されたことと一致する．
ᵒᵌᴾ まとめと今後ᴾ本研究では，偏波情報と温度の関係をもとに再凍結層の雲物理過程の考察を行った．地上の観測結果と偏波との対応から，ρ+9 の低下と凍結の対応を確認することが出来た．今後は再凍結層における他の偏波情報の特徴も調査して，大気中の降水の凍結現象
ついて考察を深める．


図   年  月  日に '9' が捉えた降水粒子 D 凍
雨 E 雨滴．各図は同じ粒子の二方向からのシルエットを表す．


図   年  月  日  時のつくば上空のプロファイル
D 温度． E 反射強度 =H． F 偏波間相関係数ρ+9偏波のプロファイルは仰角  度， 度， 度の仰角平均高度分布を表す（それぞれ実線・破線・点線）．


図   年  月  日  時  分，
仰角  度 33, D 反射強度 =H． E 偏波間相関係数ρ+9．

― 407 ―

P343
フェーズドアレイ気象レーダー（PAWR）による降水量推定に向けた取り組み
天野慎史・道本光一郎・諸田雪江・横田匡彦・宮川美南子・鳥居大亮（ウェザー・サービス株式会社）
１．はじめにフェーズドアレイ気象レーダー（以下、PAWR と記す）は従来のレーダーと比較して時間的・空間的な分解能に優れており、局地的大雨等に対して、短時間で詳細な 3 次元構造を観測できるという利点を有する。この利点を活用して、時間的・空間的に精緻な、定量的な降水分布の推定ができないか試みている。そのために、グランドクラッタなどの非降水性エコーの処理、ZR
関係の確認、地形（山地）による信号遮蔽や降雨減衰の影響把握などが課題となる。今回はこれらの検討状
況について報告する。
２．非降水性エコーの処理について
PAWR の観測領域の一部では最大 2km 付近まで非降水性エコーが出現するが、降雨時には、PAWR で観測される各信号（反射強度、ドップラー速度、速度幅）
が晴天時とは異なる変動を示すことを利用して、降雨と非降雨とを判別する手法について検討し（2015 年度秋
季大会 P136 参照）、検証を続けている。
今回、本手法により降雨有無の判別処理を行った結果と AMeDAS 観測（10 分間雨量）による降雨有無とを比較することにより、降雨有無の定量的な評価を行った。解析対象は、AMeDAS 観測地点のうち、ほぼ定常
的に非降水性エコーが現れる 6 地点、2014-2015 年の9 日間のうち、降雨のあり/なしが混在する、延べ約9 時間である。その結果、降雨の「捕捉率」は 71％、非降水
性エコーの「除去率」は 73％となった（表 1）。晴天時の非降水性エコーは本手法により除去できることを確認しており、神戸 PAWR に対しても同様に適用できたことから、本手法は非降水性エコーの処理に対して有効に働くものと思われる。非降水性エコー処理の事例を図 1に示す。

ど）についても解析を進めている。これまでの解析においては、強い非降水性エコーが現れる領域では降雨による反射強度も相対的に強く現れる傾向があるように見受けられる。これらの点については、今後、神戸や沖縄の PAWR も含めて更に確認、検討を進めていく予
定である。
PAWR
全地点、全期間合計

信号なし

信号あり

[判別不要]
降雨あり 2889
アメダス
降雨なし 3051
データ
合計
5940

[判別処理](降雨なし)

降雨あり

降雨なし

合計

84

1983

822

2805

(捕捉率＝ 71%)

391

731

1929

2660

(残存率＝ 73%)

475

2714

2751

5465

(適中率＝ 72%)

表 1．吹田 PAWR による降雨有無の判別と AMeDAS 観測による降雨有無の比較結果
←南方向

【処理前】

PAWR

←南方向

PAWR

【処理後】

図 1．吹田 PAWR から南方向の鉛直断面における反射強度分布(2015年9月1日6時)。処理前（左図）および処理後（右図）

遮蔽領域

図 2．本庄・須知方面を通る鉛直断面(方位角 345 度)における反射強度分布（2015 年 7 月 17 日 21 時）

３．地形（山地）による遮蔽領域の把握について
吹田 PAWR の北東から西にかけての領域では、低仰角で反射強度が弱いかまたは観測されない。標高
データを利用して地形（山地）により遮蔽される領域を推定したところ、両者は極めて良く一致する（図 2）。遮蔽領域の特定は、反射強度が弱いまたは観測されない要因の直接的な理解につながるため、今後の取り組みに有効であると考える。遮蔽領域についての処理方
法は今後検討していく予定だが、上層のデータを用いて補完した事例を図 3 に示す。

図 3．地上付近の反射強度分布。上層データによる補完を行わない場合（左図）と行った場合（右図）（解析日時は同上）

４．おわりにこれらと並行して降水量の定量的な把握（ZR 関係の確認、降雨減衰状況の把握、地上実観測との比較な

謝辞：本研究は NICT「ソーシャルビッグデータ利活用・基盤技術の研究開発課題 B 新たなソーシャル・ビッグデータ利活用・基盤技術の研究開発」の一環として実施されました。

本庄→
須知→

― 408 ―

P344
Global WRF simulations with the oceanic thermal forcing(*)
Xuan Tien Nguyen Vinh and Fumio Hasebe
Graduate School of Environmental Science, Hokkaido University
The global version of the Weather Researchand Forecasting (WRF) model has not been
well established in spite of its frequent use inmesoscale simulations. For the study of
atmospheric response to the oceanic thermal
forcing, we compare five cumulus schemes:
Betts-Miller-Janjic (BMJ), Arakawa-Schubert(SAS), Grell-Freitas (GF), Tiedtke, and KainFritsch (KF). The model is set at 2.8°×2.8° forthe horizontal resolution and on 60 verticallevels with the model top at 1 hPa. The depthof the gravity wave absorbing layer at the topof the atmosphere is 15 km. The topography
in the polar region is smoothed to reduce anoisy effect of the polar filter.
Simulations are run for two months and fortwo periods, one in winter and the other insummer of 2000, with the first month of eachis considered as the spin-up time. Sea surface
temperature (SST) and sea-ice fraction are
updated every 6 hours. Each simulation is
initialized by fields from the ERA-Interim
dataset of 00Z of the starting day of thesimulating period, and then is run freely withthe only forcing from the SST. Results showthat the model can reproduce patterns on
meridional cross-sections of monthly meansof zonal-mean zonal wind, temperature,
meridional wind and vertical velocity. As forthe distribution of the temperature field in the
tropopause region, simulations using the BMJ
and KF schemes present relatively smaller
RMS errors in monthly temperature on 100hPa level than ones using the other cumulus
schemes.
Four longer-time runs with the same
configuration are also carried out using the

BMJ and KF schemes. These simulations are
initialized at 00Z, on May 1, 1999 and 2000,
and are run for 14 months with the two firstmonths being considered as the spin-up time.
The results show relatively high correlations
with the ERA-Interim dataset in spatial
patterns of simulated monthly means ofzonal-means of wind components andtemperature on meridional cross-section for
the whole simulating period, with a relatively
higher correlation in the KF using case (Figure
1 for zonal-mean zonal wind).
Further study is being carried out focusing on
profiles of heating rates produced withdifferent cumulus schemes to get a better
understanding on how these cumulus
schemes affect the distribution oftemperature field in the upper troposphereand lower stratosphere region.

Figure 1: Taylor diagram for monthly mean ofzonal-mean zonal wind simulated by WRF incomparing with the ERA-Interim dataset,using the BMJ scheme (dots) and the KF
scheme (crosses), for the simulating period
from July 2000 to June 2001.

― 409 ―

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3 次元のスペクトル法を用いた静水圧大気モデルの作成∗

山本直人・石岡圭一 (京大院理)

はじめに

1

計算結果

4

既存の全球大気モデルでは，水平方向には球面調和関Polvani et al. (2004) の Fig.4c, Fig.5b と比較を行う

数展開のスペクトル法を，鉛直方向には差分法をそれぞため，σ = 0.975 における，t = 12[day] での渦度場 (図れ用いることが主流である．しかし，鉛直方向にもスペ

1) と渦度場の絶対値の最大の時間変化 (図 2) を示す．

クトル法を用いた 3 次元スペクトルモデルを作成するこ

これらの結果は Polvani et al. (2004) の結果とほぼ完璧とによって，少ない自由度でより高精度な数値解を得らに一致しており，本研究で開発した 3 次元静水圧大気モれる可能性がある．Machenhauer and Daley (1974) でデルの動作が検証できた．

は，鉛直方向に Legendre 多項式展開を用いた 3 次元ス

講演では，Polvani et al.(2004) の test case におけるペクトルモデルを提案しており，黒木・村上 (2015) では

解像度を変えた場合の解の収束性や Held and Suarez

モデルの高速化を意図して，Legendre 多項式の代わり(1994) の benchmark test の結果についても紹介する予に Chebyshev 多項式展開を用いた 3 次元スペクトルモ

定である．

デルを提案している．本研究では，保存性及び定式化の明瞭さという利点を重視して，Machenhauer and Daley(1974) の手法を参考に 3 次元スペクトルモデルを作成
し，Polvani et al.(2004) の力学コアの test case を実行
し，モデルの動作検証を行った．
数値モデルの概要

22.1

支配方程式系

支配方程式系としては，標準的な σ 座標のプリミティ

温度 T の予報方程式の右辺に damping 項が各々加えら

図 1 渦度場のスナップショット (単位 [s−1 ]．σ =0.975, t = 12day)．等値線は実線部は正，破線部は負の渦度を表しており，±0.5 × 10−5 から 1.0 × 10−5毎に引かれている．Polvani et al.(2004) の Fig.4c にれているため，本研究においても対応する damping 項

対応．

ブ方程式系 (例えば，Durran (2010) を参照) を用いた．
ただし，Polvani et al.(2004) においては，水平速度 u と8を加えている．
スペクトル展開

Machenhauer and Daley (1974) に従い，水平方向の展開には球面調和関数を，σ 方向の展開には Legendre 多′項式を用いた．ただし支配方程式中に含まれる T /σ の6|zeta|max

2.2

4
2

項 (T ′ は水平一様な温度の基本場からの偏差) が σ → 00で発散することを防ぐため，本研究では T ′ に対してのみ以下のようなスペクトル展開を導入する．

T′ =

L
∑

N
∑

N
∑

l=0 m=−N n=|m|

σ T̂m,n,l Ym,n (λ, µ)Pl (1 − 2σ)36t [day]

9

12

図 2

ここで，Ym,n (λ, µ) は球面調和関数，Pl (1 − 2σ) は Leg-

endre 多項式である．また，λ は経度，µ = sin ϕ(ϕ は緯度)．m, n, l はそれぞれ東西波数，水平全波数，鉛直波数であり，N は水平方向の切断波数，L は鉛直方向の切断波数である．

30

渦 度 の 絶 対 値 の 最 大 の 時 間 変 化 (単 位
[10−5 s−1 ]．σ = 0.975 面)．Polvani et al.(2004) のFig.5b に対応．

参考文献

mDurran, D. R., 2010: Numerical Methods for Fluid
Dynamics, Springer, 516pp.
Held, I. H., and M. J. Suarez, 1994: Bull. Amer. Meteor. Soc., 75, 1825–1830.

計算設定
本研究では Polvani et al. (2004) における T85L20

黒木・村上, 2015: 日本気象学会 2015 年度春季大会予稿の test case との比較を行った．本モデルにおける水平集, P434.

方向の切断波数 N を 85，鉛直方向の切断波数 L を 19

Machenhauer, B., and R. Daley, 1974: GARP Publi-とした擬スペクトル法を用い，時間発展スキームとして 4 次の Runge-Kutta スキームを用いた．時間刻みはcation Series, 14, 226–251.
Polvani, L. M., R. K. Scott, and S. J. Thomas, 2004:

600 秒とし，積分期間は 12 日とした．

Mon. Wea. Rev., 132, 2539–2552.

― 411 ―

P347

北半球冬季の熱帯下部成層圏にみられる雲の経年変動*幸若 裕也（福岡大院理）・高島 久洋（福岡大理）

1. はじめに本研究では、北半球冬季に、最低気温で定義される
熱帯対流圏界面 (Cold Point Tropopause: CPT~熱帯平
均で高度約 17.5 km) より高い高度でみられる雲に着目し、長期間 (9 年間) の人工衛星観測データ(CALIOP) を用いて、その変動について調べた。

2. 使用データ
CALIPSO CALIOP Level 2 version 3 (5 km Cloud Layer
Product) の雲頂高度、対流圏界面高度、対流圏界面
気温のデータを用いた。解析期間は 2006 年 12 月から 2016 年 1 月までの北半球冬季 (12～2 月) である。
CALIOP の 観 測 時 間 ( 赤 道 通 過 時 間 ) は LT
13:30/1:30 である。本研究において頻度とは、各月の全観測データ数に対する雲頂高度の観測データ数の割合と定義した。

図 1

熱帯 (25S-15N) における雲頂高度の頻度分
布 (左: 昼, 右: 夜）[%]。点線は各月の平均
値、実線は全期間の平均値を示す。

図2

高度 18 km を超える雲頂高度をもつ雲の出現
頻度[%]の時系列 (熱帯 (25S-15N))。北半球
冬季 (12～1 月) について示す。

図 3

対流圏界面気温 [K]と雲頂高度 [km]の確率度分布 (左: 2015 年 1 月、右: 2007 年 1 月)。

3. 結果・考察
図 1 に雲頂高度の頻度分布 (昼/夜) を示す。雲頂高度の出現頻度は夜が昼よりも約 1.0~1.5%程度高く、平均的な CPT 高度 (高度約 17.5 km) をこえると雲の出現頻度は下がり、18 km 以上では 1.0%以下と低い。
高度 18 km 以上の雲頂高度の雲の出現頻度の時系
列を図 2 に示す。2006 年 12 月から 2016 年 1 月までの期間で約 0.5~2.0%と低い。ただし 2013 年 1 月は
約 4.5%、2011 年 2 月は約 0.03%の頻度であった。
水平分布の雲の出現パターンは大きく分けて 2 種類あり、西部太平洋など局所的に雲が出現する場合と熱帯全体に雲が出現する場合がある。それぞれの場合において、雲頂高度と対流圏界面高度及び対流
圏界面気温との関係について調べた (図 3 に雲頂高度と対流圏界面気温の関係の例について示す)。その結果、西部太平洋など局所的に雲が出現する場合は(図 3 左)、対流圏界面気温が低いとき (約 185~190 K)
対流圏界面高度が高く、このとき雲頂高度も高い(2015 年 1 月など)。ただし雲頂高度が対流圏界面気温に依存しないときもある (2008 年 2 月、2011 年 12月)。熱帯全体で雲が出現する場合は、対流圏界面気
温によらず対流圏界面高度が高い (図 3 右) (2007 年
1 月、2013 年 1 月など)。
本発表では対流圏界面より高い高度にみられる雲の 光 学 的 厚 さ ・幾 何 学 的厚 さ に も 着 目 し、 ま た
ENSO/MJO、QBO、成層圏突然昇温との関係についても議論する。

― 412 ―

P348

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
成層圏オゾンは、種々の要因により、幅広い
時間スケールで変動することが知られている。
半田他（2016 年度気象学会春季大会 C456）
は、
成層圏オゾンの長期変動について、力学場との関係を解析し、オゾン場の年々変動が赤道域準2 年周期振動（QBO）とプラネタリー波活動度
により支配されていることを示した。しかしながら、特に、オゾン場に大きな変動が見られる年について、どのようなメカニズムにより、大きなオゾン変動が引き起こされたのかという、詳細な議論はまだ不十分なままである。そこで本研究では、過去 11 年間の期間に関し、オゾ
ン変動の大きな事例を抽出し、力学場との関係の詳細な解析を行うことで、両者の間の定量的議論を行うことを目的とする。以下では、特に南極オゾンホールが 1990 年以降で最小となった、2012 年の南半球についての結果を示す。

図１ 2012 年のオゾン混合比について、気候値的
季節進行からの偏差の 60～80°S における高度時間断面図。等値線間隔は 0.2ppmv。実線は正の偏差、点線は負の偏差を表す。

使用データと解析手法
本研究で用いるオゾンデータは、アメリカ航季節進行）を求め、それからの偏差を各年につ空宇宙局（NASA）作成の、Aura 衛星搭載のいて計算した。図 1 は、2012 年のオゾン混合

OMI に基づくオゾン全量データ、および MLS

比偏差について、60～80°S の緯度帯で平均しに基づく 261〜0.02 hPa（高度 9.4～75.2km）

たものの高度時間断面図である。

の高度範囲のオゾン混合比データである。一方、

図 1 より、8 月から 11 月の期間の 100～

力学場データは、MLS の温度、等圧面高度デ

10hPa の高度領域で、正のオゾン混合比偏差がータに加え、気象庁長期再解析データ JRA-55見られる。これがこの年の弱いオゾンホールにを使用する。解析期間は 2005 年から 2015 年

対応している。一方、7 月から 9 月の期間の 10の 11 年間である。

～1hPa の領域では、負のオゾン混合比偏差が力学的な解析を容易にするために、衛星軌道広がっている。オゾン混合比そのものは、この上で与えられている MLS データを経度緯度方

期間 10～5hPa あたりで極大を取り、また冬季向に(5.0° × 5.0°)の格子点データへと変換した。

の高緯度に当たるためオゾンがほぼ保存的に緯度平均する際は、緯度による格子点面積の違輸送されると考えると、100hPa～1hPa の広いいを考慮した加重平均を行った。

高度範囲で、下降流が強まっていることが示唆

結果

される。

まず、オゾン場、力学場それぞれについて、
解析期間にわたる平均的な季節進行（気候値的 発表では、力学場の解析結果を合わせて、この変動を詳細に議論する。

― 413 ―

P349

二粒径エアロゾル分布条件下での熱帯対流圏界層内巻雲生成
三村 慧 1 , *長谷部 文雄 2 , 柴田 隆 3
1

北大・環境科学院, 2 北大・地球環境科学研究院, 3 名大・大学院環境学研究科

1. はじめに
全球地表面気候変動に寄与する成層圏水蒸気 (Solomon

N sub に与える 2 つの相反する効果により説明される。第1 に、氷晶生成率がエアロゾル体積に比例して増加する

et al., 2010) 決定に関わる熱帯対流圏界層 (TropicalTropopause Layer; TTL) 内巻雲生成過程は、主に航空効果、第 2 に、最大氷晶数密度がエアロゾル粒径の増大
とともに減少する効果 (Mimura et al., 2016) である。以機観測された氷晶数密度データと雲微物理モデルシミュ

上から、rsub が小さい領域では、第 1 の効果により rsub

レーション結果の統計的比較から多く議論されている (e.g.,の増加とともに N sub が増加するが、rsub が大きい領域

Jensen et al., 2010)。Mimura et al. (2016) は、Airborne

では、第 2 の効果が支配的となり N sub が減少したもの

Tropical Tropopause Experiment (ATTREX) 2011 によって観測された、非常に薄く (101 m) 高氷晶数密度(104 L−1 ) の巻雲 (Jensen et al., 2013) の生成過程を考と解釈される。以上の主副粒径間相互作用の帰結により察し、その生成には観測時の気象条件下にて数 K h−1 以上の冷却率が必要であることを示した。一連の実験では、単粒径エアロゾルという単純化された条件ながら、最大氷晶数密度がエアロゾル粒径の増大に伴い大きくなるという興味深い特徴が見出された。本研究では、現実的なエアロゾル粒径分布を与える研究に先立ち、粒径分布を単粒径から二粒径に拡張し、数密度の大きな主粒径エア
ロゾルに対し、数密度の小さい副粒径エアロゾルを混在させた場合の巻雲氷晶数密度に与える影響を考察する。

2. 解析手法
解析には、圓若 (2009)、櫻井 (2014) が開発したボック
スモデルを使用する。Mimura et al. (2016) の実験設定決定する N total は、rsub = 0.04 に極大を持つ。

4. 今後の課題
氷晶生成過程における複粒径エアロゾル間相互作用について考察を行った。より多くの条件で計算を行うこと
により、様々な効果の有効性を検討し、粒径と数密度の差が最大氷晶数密度に及ぼす効果を明らかにする。
参考文献
Jensen et al. (2010), ACP, 10, 3, 1369 – 1384.

Jensen et al. (2013), PNAS, 110, 6, 2041 – 2046.
Mimura et al. (2016), SOLA, in revision.
Solomon et al. (2010), Science, 327, 5970, 1219 – 1223.
圓若和希 (2009), 名古屋大学環境科学研究科修士論文
櫻井万祐子 (2014), 名古屋大学環境科学研究科修士論文の単粒径エアロゾルを主粒径エアロゾルと扱い、これに半径 (rsub ) と背景量を少しずつ変化させた副粒径エアロゾルを与え、生成する巻雲の最大氷晶数密度 (N total ) への影響を調べる。更に主粒径エアロゾル半径 (rmain ) も変化させる。上記 3 つを変数とし、N total とそれを構成す
る主、副粒径エアロゾル起源の氷晶数密度 (順に N main ,N sub ) に着目する。
3. 結果
半径 0.05 µm、105 L−1 の単粒径エアロゾルを仮定した場合、冷却率 −2.8 K h−1 、初期水蒸気混合比 6 ppmv、
4

付着係数 0.3 条件下にて最大氷晶数密度 10 L

−1

の巻雲が

図 1: 半径 0.05 µm(縦線) の主粒径エアロゾル 105 L−1に横軸で示される半径の副粒径エアロゾル 104 L−1 を加生成する (Mimura et al., 2016)。この条件下で 104 L−1 、えた場合の最大氷晶数密度 (実線) と主 (鎖線)、副 (破線)rsub の副粒径エアロゾルを加えた場合の N total (実線)、
N main (破線)、N sub (点線) を図 1 に示す。

粒径エアロゾルから生成した氷晶の数密度

rsub の全範囲において、N main は rsub の増加とともに減少する。これは、副粒径エアロゾルから生成した氷晶の成長に水蒸気が使われる為である。N sub は rsub = 0.15µm 付近で極大となる (図 1)。この特徴は rsub の変化が

― 414 ―

P350

中間圏および下部熱圏の運動量収支*

安井 良輔 (東大院理)、佐藤 薫 (東大院理)、三好勉信 (九大院理)はじめに
中間圏および下部熱圏では、潮汐波、重力波、
ロスビー波などの大気波動が卓越しており、これらの波と大規模場が相互作用し、大気の大循環を駆動することで、放射平衡とは異なる温度場を形成している。主に対流圏に起源をもつ重力波は、中間圏で大きな役割を果たす。また、
ロスビー波については、夏季、冬季中間圏においては、それぞれ準 2 日波(Quasi-two day wave;
QTDW)や 4 日波と呼ばれるプラネタリー波が卓越することが知られている。しかし、中層大気の運動量収支における各波動成分の寄与はまだ十分に解明されておらず、特に中間圏および下部熱圏(MLT)領域に着目した研究はほとん
どない。本研究では、全大気モデルによる再現
データを用いて、運動量収支の詳細な解析を行なった。
から放射されることが分かった。また、この渦位極大は、GAIA のパラメタライズされた重力波ドラックによって生じる𝑁𝑁 2 と相対渦度𝜁𝜁𝜃𝜃 の増大によって形成されていることが分かった。
潮汐波成分については、夏と冬で比較的弱く、
春と秋に強く、赤道を中心とした低緯度かつ下部熱圏に限られることが分かった。
また解像される重力波成分も MLT 領域で大きな EPF と EPFD を持ち、夏半球側で東向き、冬半球側で西向きの EPFD を持つことがわかった。夏半球の MLT 領域での、東向き伝播を示す
下向き EPF は、夏季中間圏の渦位極大の上で特に大きくなっていた。重力波は渦位極大からは発生しないため、別のメカニズムが存在すると考えられる。そこで MLT 領域でのリチャードソ
ン数を調べたところ、1/4 以下となる頻度が高い
ことがわかった。この結果は、東向き重力波がシデータと解析手法
ア不安定によって発生した可能性を示唆する。最 本研究では、中性大気モデルと電離大気モデ
後に、GAIA モデルのサブグリッドスケールのス
ル を 結 合 さ せ た Ground-to-topside model of
ケールの重力波は、パラメタリゼーションとして
Atmosphere and Ionosphere for Aeronomy (GAIA)
与えられており、その大きさは、モデルで解像さによる現実大気再現実験データのうち、中性大れる全波動による成分と同程度であることがわ
気パートのデータ(以下、GAIA データ)を用いた。
かった。
解析高度は地表面から下部熱圏、期間は 2004 年
今後の予定
8 月 8 日から 2015 年 6 月 19 日の約 11 年であさらに水平解像度大きなの全大気モデルを用いる。またモデルの解像度は T42L150 である。て、夏季中間圏で発生する重力波を解析する。
 運動量収支は Transformed Eulerian-Mean 方程式 系 の Eliassen-Palm flux (EPF) と そ の 発 散(EPFD)のクライマトロジーに着目した。ここで、各波動成分は、以下のように定義した。潮汐波
成分は、太陽同期の東西波数𝑠𝑠 = 1, 2, 3成分とした。これを元のデータから取り除いた成分のう′ 𝜃𝜃′に比例する成分をロスビ̅̅̅̅̅と𝑣𝑣
̅̅̅̅̅ち、EPF の 𝑢𝑢′𝑣𝑣′
̅̅̅̅̅̅に比例する成分を重力波
ー波成分、EPF の𝑤𝑤′𝑢𝑢′
成分とした。
結果
 ロスビー波成分については、夏季中間圏において EPFD が正の領域が存在し、その領域から強い上向き EPF の領域が下部熱圏(～113 km)まで広がっていることが分かった。夏季中間圏の渦位を調べたところ、この強い上向き EPF に伴うロスビー波は、夏季中間圏に生じる渦位極大

図：１月の(左)ロスビー波成分、(右)東向き伝播
重力波成分に伴う EPF と EPFD

― 415 ―

P351

不均質雲における三次元放射伝達モデルの精度検証＊佐久間 隼司 1，櫻井 篤 2，石田 春磨 3, 岩渕 弘信 4
(1: 新潟大院自然，2: 新潟大工，3: 気象研，4: 東北大理)
1. はじめに 近年，気候変動問題への懸念に伴い，全球気候モ
デルにおける 3 次元放射伝達モデルの開発が急務である．そこで本研究では，石田，浅野らにより提案された Ishida-Asano モデル[1]に着目する．この手法
は放射伝達方程式を明示的に離散化して解く手法
であり，放射輝度の方向に球面調和展開，また，空間に有限体積法を伴う双方向風上差分法を用いることで高い計算性能を実現する．
本研究は，この Ishida-Asano モデルについて，計算手法の妥当性，および分解能が計算精度に与える影響を調査し，性能評価を行う．また，計算時間に対する性能についてモンテカルロ法を用いた放射伝達計算と比較し，本モデルの全球気候モデル等に対する有用性を示す．
2. 計算手法と評価方法
本研究では，Ishida-Asano モデルを用いて，現実的な雲を考慮した大気の 3 次元放射伝達の数値シミュレーションを行う．そして，大気の最上層，最下層における上向きフラックス，下向きフラックスを
ベンチマークと比較することで性能評価する．本研
究で用いるベンチマークは岩渕により提案された
モンテカルロ法を用いた放射伝達モデル
MCARaTS[2]を採用する．Fig.1 に不均質雲モデルの光学的厚さ分布を示す．

とを示し，この実線に近いほど精度が高いこと表す．
図 よ り ， Ishida-Asano モ デ ル の 角 度 分 解 能 を(L,M)=(25,15)としたとき，実線に沿う形で点が分布することから，不均質雲の放射伝達計算において，
Ishida-Asano モデルが高い計算精度を発揮することを示した．ただし，Ishida-Asano モデルによる結果
はフラックスの値が大きくなる領域でモンテカルロ法による結果に比べて過少評価する傾向がある．
これは，有限値を用いた球面調和展開が特に散乱オーダーの少ない放射輝度の異方性散乱を平均化したためであると考えられる．また，角度分解能を(L,M)=(1,1),(3,3)とするとき，分解能が小さくなるほど過少評価が顕著になることを示した．ポスターでは Ishida-Asano モデルとモンテカルロ法の計算時間に対する性能を比較した内容を発表する．さらにIshida-Asano モデルは特に大気最上層の上向きフラックスの算出において効率的な手法であることを示す．
以上より，不均質雲を考慮した 3 次元放射伝達解
析において Ishida-Asano モデルの有用性が示された．
今後，本手法のさらなる高速化，高精度化により全球気候モデル等への応用が期待される．

Fig.2 不均質雲モデルにおける 2 つの放射モデルによる下向き散乱フラックスの計算結果

Fig.1 不均質雲モデルの光学的厚さ分布3. 結果と考察
 大気最下層における散乱された下向きフラック
スについて，2 つの計算モデルによる計算結果の比較を Fig.2 に示す．このとき，横軸をモンテカルロ
法による結果，縦軸を Ishida-Asano モデルによる結果としてフラックスの値をプロットする．また，図中の実線は 2 つの放射モデルによる値が一致するこ

謝辞
本研究は JSPS 科研費 24340116，15H03729 の助成を受けたものです．また本研究を遂行するにあたり
気象庁気象研究所の太田芳文博士並びに東京海洋大学准教授関口美保先生から貴重なアドバイスを頂きました．ここに記して謝意を表します．
参考文献[1]
H.Ishida and S.Asano., Jounal of the Atmospheric
Sciences , 64 (2007) 4098-4112.
[2]
H.Iwabuchi., Journal of the Atmospheric
Sciences., 63 (2006) 2324-2339― 416 ―

P352
海氷の放射伝達モデルを用いた大気・積雪が海氷の波長別アルベドに与える影響谷川朋範(気象研)・青木輝夫(岡山大/気象研)・庭野匡思・保坂征宏(気象研)・堀雅裕(JAXA)
1. はじめに
海氷の放射伝達計算を精度良く行うことは、地球システムモデルや領域気候モデルによる気候変動予測の精度向上のために重要である。しかし、
現在気象研究所の地球システムモデルに導入されている海氷のアルベドは、簡単なパラメタリゼー
ションによる値が用いられており、海氷の種類、厚さ、太陽幾何条件等によって変化する物理的な効果が考慮されていない。正確な予測のためには
海氷の放射過程を物理的に考慮した海氷の放射伝
達モデルの開発が必要である。本研究では海氷の構造を考慮した放射伝達モデルを開発し、大気、積雪に対する海氷のアルベドの振る舞いを調べた。
2. 海氷放射伝達モデル
海氷の放射伝達モデルは海氷上の積雪や海氷を構成する気泡、ブラインを考慮したモデルである。
まず海氷上の積雪は積雪粒径 r、積雪密度𝜌𝜌𝜌𝜌𝑠𝑠𝑠𝑠 、積雪
深ℎ𝑠𝑠𝑠𝑠 の関数として与え、海氷はそれを構成する氷、気泡、ブラインの割合を海氷の厚さℎ𝑖𝑖𝑖𝑖 、密度𝜌𝜌𝜌𝜌𝑖𝑖𝑖𝑖 、氷体温度𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖𝑖𝑖 の関数として与え、散乱体（気泡、ブライン）の数密度を計算した。積雪を含む散乱体の一次散乱過程は Mie 理論、多重散乱過程はモンテカ
ルロ法を適用した。大気の下向き放射は波長別に直達光と散乱光の比で与えた。出力は海氷の波長
別アルベドで太陽天頂角𝜃𝜃𝜃𝜃0 の関数として計算した。
3. 結果と考察
図(a)は海氷の波長別アルベドを海氷厚 hi の関数として示したものである。可視域では光吸収の弱い散乱体が海氷厚とともに増加するためアルベドは増加した。対照的に短波長赤外域では氷の光吸収が強いため、海氷アルベドの海氷厚依存性はみられなかった。図(b)は海氷上の積雪の効果について調べたものである。積雪深の増加とともに可視域のアルベドは徐々に増加し、一方短波長赤外域 図 海氷の波長別アルベドの(a)海氷厚依存性、(b)のアルベドは急激に増加したのちほぼ一定の値に 積雪深依存性、(c)直達・散乱光、天頂角の関係収束した。可視域では氷(積雪)の光吸収が弱いため、氷粒子による散乱体が増えていく様子を表し、短 天頂角ほどより海氷表面付近での(前方)散乱が支
波長赤外域では氷の光吸収が強いため、ℎ𝑠𝑠𝑠𝑠 >5cm で 配的になるため、入射光は表面に出ていきやすく
は海氷上積雪に入射した光のその殆どが積雪に吸 なるためである。一方、等方的な散乱光のみの場
収され、アルベドに変化がなかったことを表して 合、海氷アルベドは天頂角 50°付近の直達光の値いる。図(c)は大気下向きフラックスの直達光・散 とほぼ等しくなった。この傾向は積雪のみの波長
乱光が海氷のアルベドに与える影響について示し 別アルベドにもみられた。海氷と積雪では光学特たものである。直達光のみの場合、海氷アルベド 性は異なるものの、両者似た振る舞いを示すこと
は天頂角とともに増加した。この理由は大きなが分かった。

― 417 ―

P353
高解像度大気モデルにおける広帯域赤外フラックスの3次元放射伝達計算	
 *石田春磨，太田芳文(気象研究所)，関口美保(東京海洋大学)，佐藤陽祐(理研計算科学)ている．雲物理量の出力値からMartin et al. (1994)のパ
1. は じ め に	  近年，格子間隔10mオーダーの超高解像度大気モデル ラメタリゼーションにより雲粒平均半径を推定し，そによる，雲の発生・消滅過程の緻密なシミュレーショ れより雲粒子の散乱・吸収係数を導出した．また，ンが可能になっている．これに伴い，細かい空間スケ mstrnXにより分子吸収係数を求めた．この際，CO2量はールにおける雲の空間構造と放射収支の関係が調査で 全格子で390 ppmvで一定，他の微量気体成分はmstrnX
きることが期待される．このような大気での放射収支 の標準大気値を利用した．また簡略化のため，地表面を精確に評価するためには，空間不均質性を考慮した3 は放射計算時には温度290 K一定で黒体とした．
次元放射伝達計算が必要である．しかし，3次元放射伝 5. 計 算 例
達は1次元大気近似よりも計算量が格段に増大し，更に 	
  図1はある時刻における積算雲水量の水平分布であ
広帯域波長積分の実行には，計算リソースを節約する り，そのときのz=0.64 km(多くの気柱において雲内部とための種々の工夫が必要となる．本研究では，高解像 なる)での広帯域赤外放射フラックスの発散・収束(正値度モデルシミュレーションの出力結果に明示的3次元 が発散)を図2左，そのうちの水平成分のみを図2右に示
放射計算手法を適用し，雲層内部における広帯域赤外 す．このように，本手法により種々の放射成分の空間
放射フラックスの計算を試みた．
分布を抽出して調査することができる．これによると，
2. 明示 的 3次 元 放 射 伝 達 計 算 手 法 の 概 略
雲内部では収束(加熱)，晴天域で発散(冷却)している．
	  大気中における3次元放射伝達計算のためにこれま 計算値は一般的な観測事例と比較し妥当なものと言えで様々な手法が開発されている．そのうち，放射伝達 る．また，水平成分だけに注目すると，雲内部ではほ方程式に(通常は離散化して)繰り返し計算法などを適 ぼ中立である一方，雲の縁辺など(光学的に)薄い部分で用し方程式解を導出するタイプを明示的計算手法とい は比較的強い発散，晴天域では収束が存在している．
う．この手法は，確率的誤差が発生しない，1度基本計 	  発表では、効率的に計算を実行するための工夫点や算をすればその後は任意の方向の放射輝度やフラック 計算条件による誤差の調査結果，また，他の放射計算
スを導出できる，といった利点がある．また，赤外域 事例について報告する．
等の，吸収が強く散乱があまり非等方的でない条件において有利であると考えられている．従って，大気中の赤外放射フラックス収支を種々の観点から調査した
い場合に有用である．本研究で使用される計算コード(Ishida, 2014)は，角度方向の離散化に球面調和関数展開を使用することで疎行列化を図り，また，放射の双方向性を考慮した風上差分による空間離散化で，解の発図 1. SCALE-LES によるある時刻での積算雲水量．
散を抑制している．更に，計算時間低減のため繰り返
し計算においてマルチグリッド法を導入している．
3. 波 長 積 分 に つ い て	  広帯域フラックスを計算する場合，全ての吸収線毎に放射伝達計算を実行すると多大な時間を要するため，
通常は波長を数点~数10点程度に分割して積分量を近似 計 算 す る ． 本 研 究 で は ， mstrnX (Sekiguchi and
Nakajima, 2008)におけるCKD法を利用する．これは，赤外波長域の3.3 µmから100 µmを25点に分割している． 図 2. 図 1 の z=0.64 km における広帯域赤外フラックス
放射伝達は波長に対し互いに完全に独立しているため， の収束・発散(左)，そのうちの水平成分のみ(右)．
各分点での放射計算は並行して実行できる．
謝辞: SCALE-LES を用いた計算結果(の一部)は，理化学
4. 計 算 デ ー タ	  放射計算のための大気データには理化学研究所が開 研究所のスーパー コンピュータ「京」を利用して得ら発 し た 高 解 像 度 LES モ デ ル SCALE-LES(Sato, et al., れたものです． SCALE-LES は理化学研究所計算科学
2014)による海上低層雲(水滴のみ)の出力結果(気温，気 研究機構の Team-SCALE にて開発されています．
圧，空気密度，水蒸気混合比，水混合比，雲粒子密度)を使用した．モデル中の空間格子はx及びy方向が35 m,
z方向が(上部以外)5 mである．但し，放射計算時には内挿によりx，y方向の格子長を70 m，z方向を80 mとしている(即ち範囲28 km×28 km×1.28 kmを400×400×16個の格子で分割)．水平方向の境界条件はcyclicを仮定しReferences:
Ishida, H., 2014: J. Quant. Spectr. Radiat. Trans., 133,
396–411.
Martin, G. M,, et al., 1994: J. Atmos. Sci., 51, 1823–1842.
Sato, Y., et al., 2014: SOLA, 10, 10-14.
Sekiguchi, M. and Nakajima, T., 2008: J. Quant. Spectr.
Radiat. Trans., 109, 2779–2793.

― 418 ―

P354
CloudSat/CALIPSO衛星データを用いた地球の放射収支の見積もり*

及川栄治 1、鈴木健太郎 2、中島映至 3、西澤智明 1

1)国立環境研究所、 2)東京大学大気海洋研究所、 3)宇宙航空研究開発機構 地球観測研究センター
1. 背景

et al. [2015] との比較を行った。

雲は太陽放射や地球放射を散乱や吸収することにより、地球の放射収支に強く影響を与えてい3. 結果る。光学的に厚い下層雲は、太陽光を散乱するこ

図 1 は、大気上端と地表面における年平均・全とによる地球を冷却する効果が大きい。一方、光

球平均の放射フラックスについて、本研究の計算学的に薄い高層雲は、地表面から射出される地結果と CERES の観測値および先行研究 Wild et al.

球放射を吸収するため、大気を暖める効果がある。

[2015]の結果を比較したものである。本研究の結このように、雲は光学的厚さや高度によって、放射果は、他の研究結果と比較して、大気上端におけ効果が変化する。しかしながら、受動型センサにる短波放射の上向き放射フラックスを 3 Wm2 程よる観測からは、雲の詳細な鉛直分布を推定する

度過小評価し、地表面における短波放射の下向きことが難しい。 2006年4月に雲レーダーを搭載した

放射フラックスを 7 Wm2 以上過大評価している。

CloudSat衛星が打ち上げられたことより、雲の高解

一方、長波放射のフラックスは 3 Wm2 以内の差

像度の鉛直分布が全球規模で得られるようになっに収まっている。これは、長波放射に大きく影響た。

する気象場の条件として、先行研究と共通の再解

また、2018 年に日欧共同で打ち上げ予定である

析データを使用しているためと考えられる。

EarthCARE 衛星は、雲レーダー・大気ライダー・多今後、地表面での短波放射の下向き放射フラッ

波長イメージャ・放射収支計の 4 つのセンサを搭載

クスが過大評価となる原因を調査する予定であし、この 4 つのセンサで同一地点の同時観測を行うる。

予定である。これにより、雲やエアロゾルが地球の放射収支に与える影響を高精度で評価することが期
待されている。

2. 方法
CloudSat 衛星搭載の雲レーダーと Aqua 衛星搭
載 MODIS センサの雲の光学的厚さを組み合わせた
CloudSat 2B-CWC-RVOD プロダクトと CALIPSO 衛
星搭載ライダーによるエアロゾルと光学的に薄い雲の情報によって、雲とエアロゾルの精度の高い鉛直分布データが提供される。本研究では、この雲とエアロゾルのデータを、ERA Interim の再解析気象デ

図 1. 大気上端と地表面における年平均・全球平ータおよび、MODIS センサによる地表面アルベドと均の放射収支。本研究の評価を CERES の観測値

組み合わせて用いることで、2007 年から 2009 年の 3と Wild et al. [2015]との比較で示す。

年間の放射計算を行った。計算には、一次元放射
コード mstrnX を用いた。計算結果は、衛星搭載の参考文献

雲・地球エネルギー観測装置 CERES の EBAF プロ

Wild, M. et al. (2015), Clim. Dyn., 16: 3393–3429,

ダクトや地上の放射観測に基づいた先行研究 Wild

doi:10.1007/s00382-014-2430-z.

― 419 ―

P355
沖縄・辺戸岬における太陽放射観測から得られた雲の光学的特性*

今川翔平（富山大学大学院理工学教育部）、青木一真(富山大学大学院理工学研究部)

1. はじめに雲は地球の放射収支を変化させ、気候に影響を与えるた
め、長期的な観測データの蓄積は重要である。しかしながら、地上観測による雲の光学的特性を示し、その変動の要因にまで言及した観測的研究例は少ない。エアロゾルの光学的特性を導出できるスカイラジオメーターに長波長も観測出来るように組み合わせた測器を用い、可視域と近赤外域の透過率を組み合わせて雲の光学的厚さや有効半径の導出（Kikuchi et al., 2006）が可能となった。本研究では、沖縄県辺戸岬上空の雲の光学的特性の変動とその変動要因や輸送過程を明らかにすることを目的とした。
2. 観測及び解析概要
沖縄県辺戸岬(26.9 N,128.3E)において、スカイラジオ
メーター（POM-02: Prede Co., Ltd.,）によるエアロゾルと雲の光学的特性の連続観測を行った。解析期間は、2010
年 2 月から 2011 年 7 月までの天頂輝度観測データ（1020,
1627, 2200nm）から算出した透過率を用いた。雲の光学的Fig. 1 2010 年 2 月から 2011 年 7 月までの(a)雲の光学的厚さ、特性は、放射伝達モデル Rstar6b(Nakajima and Tanaka(b)有効半径、(c)雲の被覆率、(d)雲底高度

1986,1988)で作成した様々な太陽天頂角、透過率に対する雲の光学的厚さと有効半径のテーブル(LUT)を作成して行

4. 空気塊の起源ごとの雲の光学的特性
本観測点は、大きく海洋起源と大陸起源で分けられるが、った。水雲は高度 2km、氷雲は高度 6km に設定し、それぞれの場合の LUT を作成した。また、雲底高度は、同時に観さらに、雲の光学的特性を解析できた日の正午を基準に後測されているミー散乱ライダー（NIES）の 1064nm の後方

方流跡線解析を行い、その起源を 9 地域に分類（Miyoshi et

散乱強度を用いた(Shimizu et al.,2004)。全天に占めるal., 2013）した。海洋起源の雲の光学的厚さは大陸起源雲の割合を求めるため、全天日射計と直達日射計を組み合に比べて値が小さいことがわかった。また、有効半径は海

わせて雲の被覆率を計算した。また、辺戸岬上空に流入す

洋起源の空気塊の方が、大陸起源の空気塊より大きかった。

る空気塊の起源を調べるため後方流跡線解析(NOAA

5. まとめと今後の課題

Hysplit model)を使用した。本研究で扱う雲の光学的特性

沖縄辺戸岬の大気放射観測から雲の光学的特性を算出

は、雲底 3km 以下かつ、水雲のデータに限定した。

することが出来た。季節的な特徴は、6 から 8 月は他の月

3. 沖縄・辺戸岬上空の雲の光学的特性と比べ、雲の被覆率は小さく、雲底高度が低いことから、雲の光学的厚さは、2010 年、2011 年ともに 5 月から 7

低層に存在する離散的な積雲を観測しており、そのため有月が他の月と比べて値が小さかった。雲の光学的厚さは、

効半径は大きく光学的に薄くなったと考えられる。空気塊

主に雲の幾何学的厚さに比例するため、5 月から 7 月にかの起源ごとに雲の光学的厚さと有効半径を調べると、大陸

けては薄い雲を観測していることがわかった。有効半径は、起源の空気塊が光学的に厚く、有効半径が小さいことがわ

5 月と 8 月にピークが見られたが、はっきりとした特徴はかった。今後は、雲の光学的特性の精度向上と、さらにデなかった。6 月から 8 月までの雲の被覆率は、他の月と比ータ数を増やし、季節ごとの特徴を示していきたい。

べて小さいという傾向がみられ、離散的な雲が多く観測さ

謝 辞れていたのではないかと考える。雲底高度も同様に、6 月から 8 月にかけて他の月より低かった。これらの変化は気本研究で使用したデータは、SKYNET 並び国立環境研究所(NIES)のデータを使用させて頂きました。

団の入れ替わりの影響を受けていることが考えられる。

― 420 ―

P356

福岡でライダーにより観測された大気エアロゾルの蛍光特性
白石浩一、林政彦(福岡大学)、水谷耕平、安井元昭(情報通信研究機構)
はじめに
近年, ライダーを用いた対流圏エアロゾ
ルの蛍光散乱の計測により, 黄砂や越境汚
染大気エアロゾルの蛍光特性が異なること
が 報 告 さ れ た (Sugimoto et al., OPTICS
EXPRESS 2010). バイオエアロゾルはし
ばしば蛍光を発するため, ライダーによる蛍光計測は, 黄砂や汚染大気と一緒に飛来する微生物の検出・時空間分布の情報を得られる可能性がある.
我々は, 福岡に飛来するバイオエアアロ
ゾルや黄砂, 汚染大気の空間分布を計測するため, 蛍光ラマンライダーを開発し,2014 年 5 月から夜間晴天時の観測を開始した. 2016 年 1 月から蛍光計測を自動化し観測を行っている. 本発表では, 2015 年春
季から 2016 年春季にかけて観測された大気エアロゾルの蛍光特性について報告する.
また, 地上での直接測定から,その大気エア
ロゾルの起源, 蛍光出すエアロゾル組成の考察をした結果についても報告する.
測定装置と解析ライダー装置は, 光源として, Nd:YAG レ
ーザーの 1064nm, 532nm, 355nm を利用した. 受信は, 口径 28cm と 35cm の 2 台の望 遠 鏡 を 利 用 し た . 蛍 光 計 測 は , Acton
Research SP-2758 のグレーティング式分光器を用いて分光し, Licel PMT32 検出器を用いて, 32ch に分けて検出し, フォトン
カウンティングにより計測を行った.
355nm の励起波長に対して, 380-510nm の波長域の蛍光・ラマン散乱光の計測を行った. さらに, 532nm と 355nm は射出したレーザー光の偏光面に対して平行成分と垂直成分、1064nm の後方散乱光の成分の計測
も, オシロスコープを使ったアナログ計測
で行った.
観測されたエアロゾルの蛍光信号を窒素分子のラマン散乱信号(386nm)で標準化し,420-510nm の波長域で信号強度を積算することで全相対蛍光強度(TFI)を導出した.

観測結果
2015 年春から 2016 年春にかけて蛍光観測を行い, 次のようなことが分かった.
・春季と秋季, 冬季に TFI>0.8 の強い蛍光を示すエアロゾルが多く観測された. 2015
年は, 春よりも秋に強い蛍光を示すエアロ
ゾルが頻繁に観測された. 夏季は, 蛍光強度の低い(TFI<0.3)液滴のエアロゾルを多く観測した.
・春季と秋季に観測された偏光解消度の高い（＞10％）黄砂を含むエアロゾル層は, 強い蛍光強度（TFI>0.5）を示した. これは,鉱物粒子自身が蛍光を出すことが要因の一つに挙げられる. 観測されたほとんどの黄砂層では, 顕著な蛍光スペクトルのピークは見られていない. しかし, いくつかの黄砂層では, 460～510nm の波長域で強い蛍光強度を示すものも観測された.
・球形の液滴エアロゾルを観測した場合では , 420-460nm の 波 長 域 で 強 い 蛍 光(TFI>0.8)を示すエアロゾルが頻繁に観測された. また, 460nm 付近にピークを示したエアロゾルも観測された.
図 1a と b に 2016 年 2 月 5 日に観測された全相対蛍光強度の時間高度断面図と高度別スペクトル強度分布を示す. 22 時から高度 2-3km で偏光解消度の高い黄砂層を観測した. 黄砂を観測した高度域での蛍光スペ
クトルは、460-510nm で強い蛍光を示した.

(a)

図 1 2016 年 2 月 5 日に観測された(a)全相対蛍光強度の時間高度断面図と(b)高度 0-4km の蛍光スペ
クトル強度分布― 421 ―(b)

P357
CONTRAIL で 観 測 さ れ た ア ジ ア 上 空 の CO2 変 動 と ア ジ ア ン モ ン ス ー ン と の 関 連
梅澤拓 1、丹羽洋介 2、町田敏暢 1、澤庸介 2、松枝秀和 2（1 国立環境研究所、2 気象研究所）
1.

はじめに

著であり、一方で高緯度にも際立った濃度低下が見アジア地域における大気微量成分の分布は、アジ
アンモンスーンに伴う大気循環場の変動に大きな影響を受ける。対流圏下部においては、冬期に東アジ
アの大陸流出が東南アジアへと達し、夏期には南西モンスーンが南アジア・東南アジアでは卓越する。
この循環場の変化は、南アジア・東南アジアの地表観測サイトにおける大気微量気体の季節変動を決定づけている。一方、対流圏上部においては、夏期の南アジア上空に定常的な高気圧が発達する。最近の航空機・衛星観測によって、様々な大気微量成分がられている。NICAM-TM のシミュレーションでは、この２つの低濃度 CO2 は分離して分布しており、この構造が異なるメカニズムにより形成されていることを示している。また、上部対流圏のモンスーン高気圧の外縁に位置する香港上空では、８月以降は上空の CO2 濃度が対流圏下部に比べて低く、図 1 上に見られるアジアンモンスーン内部の低濃度 CO2 の上

空伝搬が鉛直分布を決定づけていることがわかる。
発表においては、その他の微量気体の分布やより詳細なモデル結果の解析についても紹介・議論したい。

この高気圧内部で特徴的な分布を示すことがわかってきた。これは南アジアの地表放出源と夏期の大陸上での活発な鉛直輸送の結果と考えられている。さ
らに、CONTRAIL を含む日本付近の上空での観測か

らは、南アジアや東アジア起源の空気塊の輸送が示唆されている 1,2。アジア地域における放出源の分布と大気輸送の変動が、アジア広域での様々な大気微量成分の変動にどのように寄与しているかを評価することは、経済発展の著しいアジア地域での大気微量成分の放出を精度良く推定し、監視を強化するために極めて重要である。
2.

解析手法
民間航空機を利用して取得した CO2 濃度の連続観測データと大気試料の分析による微量気体濃度デー
タ（CONTRAIL）3 を解析し、合わせて大気輸送モデ
ル（NICAM-TM）によるシミュレーション結果 4 を利用する。本研究では、主に平均的な季節変動に注目するため、米国大気海洋庁によるハワイ州マウナ
ロアでの観測データから長期変動成分を抽出し、その長期変動からの偏差（例えばΔCO2）を CONTRAIL

データについて計算した 5。このΔCO2 を観測期間について平均し、上部対流圏やアジア地域の都市上空における季節変動を導出した。
3.

結果
解析結果の一例として、アジア・太平洋地域の上部対流圏における ΔCO2 の８月の分布と香港上空におけるΔCO2 の高度分布の季節変動を図 1 に示す。

８月の上部対流圏では、南アジアから中国南部を覆うアジアンモンスーン高気圧の内部での低濃度が顕

図１.アジア・太平洋地域の上部対流圏（高度 > 8 km）
での ΔCO2 の分布（８月）と香港上空における ΔCO2の高度分布の季節変動。
参考文献
1. Umezawa et al. (2012), doi:10.5194/acp-8095-2012.
2. Umezawa et al. (2014),
doi:10.3402/tellusb.v66.23837.
3. Machida et al. (2008), 10.1175/2008JTECHA1082.1.
4. Niwa et al. (2012), doi:10.1029/2012JD017474.
5. Sweeney et al. (2015), doi:10.1002/2014JD022591.

謝辞：本観測は、日本航空・JAL 財団・JAMCO の多大な協力のもと、環境省地球環境保全試験研究費・
環境研究総合推進費で実施されている。

― 422 ―

P358

海洋大気境界層内のブラックカーボン濃度水平分布
原圭一郎 1・矢吹正教 2・須藤健吾 3・塩原匡貴 4・木名瀬健 5
1：福岡大、2:京都大・生存圏研、3:名古屋大学院・環境学、4:極地研、5：茨城大
1. はじめに
不完全燃焼過程から大気へ放出されるブラックカー
ボン（BC）は、非常に強い光吸収性を有するために、大気放射収支に非常に強い影響を与え得る。大気中に存在する BC の観測は、陸域、特に人間活動が活発な地域で行われることが多く、海洋上や遠隔地での観測は少ない。BC の輸送拡散過程やその寄与を理解する
ためには、BC の分布を捉えることが必須である。ここでは、海洋境界層大気中の BC 濃度水平分布を把握することを目的とし、砕氷艦しらせの南極航海航路上（日本～オーストラリア～南極）で得られた BC 分布について報告を行う。
2. 観測と解析
大気エアロゾルの観測は、第 52 次南極地域観測隊（ JARE52） に行 わ れた 砕氷 艦 し らせの 南 極航 海中（2010 年 11 月 11 日-25 日： 晴海~フリーマントル、
2010 年 11 月 30 日~12 月 19 日： フリーマントル~南
極昭和基地沖）に実施した。BC 観測には、7 波長型エサロメータ（AE31, Magee Sci.）を、CN（D>10nm）数濃度連観測には、CPC-3772（TSI）を、散乱係数の連続観測には、3 波長型のネフェロメータ(3563、TSI)を使用した。BC 濃度は、Weingartner et al. (2003)に従って、濃度補正を行った。ここでは、波長 880nm で計測された値を BC 濃度として使用した。しらせからの排煙の影響を取り除くため、相対風向が前方側（左舷 90～船首～右舷 90）の条件をクリーンセクターと設定し、CN濃度の変化を用いて、汚染データを取り除いた。空気塊の履歴は NOAA-HYSPLIT モデルを使用して、120
時間の後方流跡線を計算した。BC の起源別寄与の評
価には、CHASER モデルを使用した。
3. 結果と考察
3-1. 晴海～フリーマントル間の BC 分布
Fig.1 にしらせ航海中の BC 濃度分布を示す。東京湾を出て南下を開始した直後の海域では、BC 濃度は
728 ng m-3 から 284 ng m-3 へ徐々に減少していた。後方流跡線解析結果では、日本本土～中国東北部～シベリア域から空気塊の輸送が確認されており、主に日本国内起源の BC が海洋域へ流出し、拡散・沈着の結果、BC 濃度勾配を示していると考えられる。33.2N 付
近で、BC 濃度が 1097 ng m-3 まで急増し、高 BC 濃度の状態が 25N あたりまで継続していた。この海域の空気塊は黄海～渤海～北京周辺から輸送されており、中国の人間活動の影響を強く受けていることが伺える。
25-5N あたりでは、空気塊は中央太平洋から流入しており、BC 濃度は低く、<10~26 ng m-3 のレベルで維持されていた。フィリピン南岸辺りでは、ミンダナオ島の人間活動を受け得る大気輸送経路を示しており、BC 濃
度が 265 ng m-3 まで増加していた。赤道付近～10S付近では、しらせはカリマンタン島、ジャワ島の東側を航行しており、BC 濃度は 542 ng m-3 に到達していた。
観測された空気塊は、過去 5 日間には航行した海域の東側 300-500 ㎞内の狭い領域に存在していた。さらに周辺の島々で、バイオマス燃焼と思われるスポットも衛星観測から確認されることから、周辺のバイオマス燃焼

や人間活動の影響を強く受けていると考えられる。
15~30S では、空気塊はインド洋起源に変わり、その結果、BC 濃度が<10～90 ng m-3 まで下がっていた。
30S 以南では、徐々に南大洋（～50S）からの輸送に変化しており、BC 濃度は 20~50 ng m-3 程度となっていた。
3-2. フリーマントル～南極昭和基地沖
フリーマントルを出航した後、しばらくは BC 濃度が100 ng m-3 を超過する状態が続いていた。空気塊は、
南大洋から輸送されていたが、直前にオーストラリア南東部を通過しており、オーストラリア国内の人間活動やバイオマス燃焼の影響を受け、BC 濃度が増加したと考えられる。110E 線上の 35-55S では、インド洋～南大洋からの流入が見られたものの、40-45S からの空気塊の輸送のため、BC 濃度は主に 30-90 ng m-3 の範囲で変動していた。一方、55-60S では、BC 濃度は<10
ng m-3 であることが多く、空気塊は 55S 以南から輸送されることがほとんどであり、BC 濃度の緯度分布を捉えている可能性がある。60S 線をしらせが西向きに航行している間は、30-40 ng m-3 であることが多かったが、90E 付近の海域で、BC 濃度が約 100 ng m-3 まで増加していた。この高 BC 濃度は南アフリカ~マダガスカル沖付近の海域からの輸送と対応しており、夏季でも中緯度域から南極域への BC 流入が起きることがあることを示唆する。40E あたりに沿って昭和基地に向けて南下する際には、空気塊は主に南極大陸沿岸域から輸送されており、BC 濃度は約 10 ng m-3 から＜2 ng
m-3 まで徐々に減少する分布を示していた。
当日は、エアロゾルの光学特性やモデルによる評価
結果と併せて、報告を行う予定である。
謝辞：本研究は、南極観測事業(一般研究観測, AP47)、科学研究費（基盤 B：15H02806）により実施された。
Reference
Weingartner, E. et al., J. Aerosol Sci., 34, 1445-1463, 2003.

Figure 1 Horizontal distribution of black carbon concentrationfrom Harumi to Freemantle, Australia, and from Freemantle
to Syowa Station, Antarctica during JARE52 cruise (Nov. 11 –Dec. 19, 2010).

― 423 ―

P359

首都圏広域における二酸化炭素排出の測定＊

平野竜貴，菅原広史（防大），石戸谷重之（産総研），寺尾有希夫（国環研），
武藤洋介（埼玉県環境科学国際センター），杉本伸夫（国環研）

１．はじめに
人為起源の温室効果気体の排出量を正確に把握するため市街地を中心とした観測タワーによる CO2 フラックスの直接測定が行われている（Velasco and Roth, 2010, Geography
Compass）．しかしタワー観測の footprint は数百 m の範囲に限定されるため，都市全体での実態把握は難しい．より大きいスケールでは，インバージョン解析が行われており（Zhang et al., 2014, ACP），大陸スケールでの炭素交換量の把握がなされている．このように都市スケールとの間には大きなギャップが存在しているのが現状である．このため最近は都市スケールでインバージョン解析を行う試みもある（Lauvaux et al.,, 2016, JGR）．このような背景から本研究では首都圏を対象とした航空機観測を行い，広域市街地における CO2 排出量および排出動態の把握を試みた．
２．航空機観測2016 年3 月15 日に図１に示すコースにおいて航空機によるフラスコサンプリングを行った．飛行高度は海抜610mで，サンプリングはポイント A（13:20）～F（14:05）の各点において行っている．サンプルは CO2，CO, O2 をそれぞれ MS,
NDIR, GC-FID で定量した．炭素同位体の分析も行う予定である．なお予備フライトにより，機上サンプリングによる CO2
濃度は同高度の地上濃度計による値と±0.4 ppm の範囲で一致することが確認されている．
３．地上観測渦相関法によるフラックス計測を代々木（東海大）および横須賀（防衛大キャンパス）において行った．測定高度はそれぞれ地上 52 m，海抜 134 m である．超音波風速計(windmasterProII)およびオープンパスガス分析計(LI-7500)を用い，横風補正，地形性鉛直流補正，web 補正等を行い 30 分ラン
ごとの CO2 フラックスを求めた．
代々木においては NDIR および磁気式酸素濃度計による CO2，O2 の連続測定も行った．測定高度は地上 52 m および 37 m である．また埼玉県環境科学国際センター（図 1
ポイント E 付近）においても NDIR
による CO2 濃度の連続測定を行っている．計測高度は地上 20 m である．
４．人為 CO2 発生源の推測
図 2 に航空機観測の結果を示
す．CO/CO2 は 14±3 ppb/ppm，-⊿O2/⊿CO2 は 1.9±0.3 であることから，濃度変動は化石燃料消費に起因し，燃料種は主に都市ガスであると示唆される．同様の結果が代々木での地上計測でも見られており，また代々木でのインベントリ解析（Hirano et al., 2015, SOLA)とも整合的である．
５．広域での CO2 排出量
代々木，埼玉，横須賀いずれの地点でも，地上と航空機で計測されたCO2濃度は±0.5 ppmの範囲で一致していた．
これは冬型の気圧配置による強い北風が吹いていたことによる鉛直混合の影響と考えられる．一方で埼玉と代々木の間では 4 ppm の濃度差が存在していた．
埼玉（風上）から都心（風下）にかけて内部境界層が発達し，その内部では鉛直方向に一様に混合されていたとする．内部境界層は都心での粗度増大および顕熱供給を受けて，
市街地境界で高度 h まで急速に発達した（内部境界層が厚さ h のボックスとして扱える）と仮定する．すると風上・風下
での濃度差δρ [mg/m3]と地表からのフラックス F [mg/m2/s]との関係は以下の式で書ける．
F  δρ h ⁄（１）
ここで U は風速，X はボックスの水平スケールである．h を新宿御苑におけるライダー観測から 2 km とし，U として代々木における計測値 10 m/s，X として荒川・代々木間の 14 km
を用いると F は 0.9 mg/m2s となる．これは代々木におけるフラックス観測値（当日午前から正午で 0.2～1.0 mg/m2s）とおおよそ整合的である．
謝辞：科研費 24241008 の支援を受けた．航空機観測に際しては原政之氏（埼玉県環境科学国際センター），荒木沙耶氏（防衛大），陸自第１ヘリコプター団の支援を受けた．

図 1 サンプリングポイント．

― 424 ―

図 2 航空機観測における CO2 とδ(O2/N2)の関係．

P360

冬季つくばにおけるサブミクロンエアロゾルの混合状態
財前祐二・折笠成宏・田尻拓也・五十嵐康人（気象研究所）

1. はじめに新粒子生成(NPF)により生成された超微粒子
は、ＣＣＮや光散乱に効く集積モード粒子の主要な起源と考えられている。その成長過程において、バイオマス燃焼や自動車からの一次粒子との混合や気体成分の凝結が起こっていると考えられる。しかし、その詳細はよくわかってい
ない。
2. 方法
気象研究所（茨城県つくば市）において、エアロゾルサンプルを捕集し、TEM(JEOL1400)とEDS 分析装置(Oxford MAX80)により個別粒子の分析を行った。また、直径 7-300nm の範囲のエ
アロゾルサイズ分布を、SMPS(TSI 、モデル 3775
及び 3080)を用いて 5 分毎に測定した。
３．結果

図１

TEM で観察された 30-500nm のサイズ範囲の主な粒子形態を図１に、なサイズ別の個数割合の例を図２に示す。一般的には、100nm 以下は、球形の単一粒子が卓越していた。球形粒子は、
主に硫酸アンモニウム、有機物等の内部混合であると推定され、硫酸アンモニウムの割合が高い粒子は比較的コントラストが強い。サイズが小さいほどＳの重量割合が低く、形態から粘性が低いと推定された。このような微小な球形粒
子は、主に新粒子生成によって生成され、気体成分の凝縮によって成長した粒子と考えられる。
新粒子生成と考えられるケース（ＳＭＰＳで測定されるモード粒径が約 30nm で、集積モードにピークがみられない）では、全サイズ範囲で球形粒子が卓越していた。100nm 程度の球形粒子からは、S,N,O,C のほか K,Si も比較的多数か
ら検出された。また少数だが、自動車起源と推定される Ba, Sb も検出された。
100nm 以下には、球形粒子の他、非球形の粒子も一定割合存在した。組成は主にカーボンであり、微小な煤（primary 粒子の数が 1～数個）である可能性がある。

図２100nm を超えると、外部混合の煤の割合が増加
し、300nm を超えると、内部混合粒子が卓越することが多かった。100nm を超えると燃焼起源の成分が増加していたと考えられる。特にローカルなバイオマス燃焼の影響が強い事例では、有機物にコーティングされた煤が卓越していた（写真左）。CCN とサイズ分布から推定された
κ(吸湿パラメータ：0.5%SS)は、0.1-0.5 程度の間で変化しており、基本的に、硫酸塩と有機物の割合の変化に対応していた。このことからバイオマス燃焼の影響が、吸湿特性に強く影響していることが示唆された。なお、サブミクロン
粒子全体に占める硫酸塩の重量割合は、サルフェートモニタの測定値から 20%程度と推定されることから、大部分は EC/OC であると考えられる。
雨上がりに採取されたサンプルでは、300nm 以上の球形粒子が卓越していた（写真右）。雲過程
や吸湿膨張が、エアロゾルの混合状態や形態変化に与える影響は、一般に考えられているよりも大きい可能性がある。
4.まとめ
冬季つくばでは、100nm 以下のサイズでは新粒子生成から成長する粒子が卓越し、100nm 以
上では、燃焼起源の煤や有機物の影響が大きい。

― 425 ―

P361

Passive tracer を用いた NICAM の大気輸送の検証*石島健太郎 1、滝川雅之 1、山下陽介 1、八代尚 2、丹羽洋介 3（1. JAMSTEC、2. 理研計算科学、3. 気象研）

1. はじめにポスト「京」プロジェクトの重点課題 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」のサブ課題 C「総合的な地球環境の監視と予測」においては、ポスト「京」スーパーコ
ンピューターを用いて、高精度のモデルシミュレーションを行い、人為的要因により増加しつつある大気中微量物質の挙動や環境影響を監視することを目的としている。中でも非静力学正 20 面体格子大気モデル NICAM を用いた物質輸送過程
における微細構造およびその全球収支などへの影響評価は主題の１つとなっている。
NICAM はそのほぼ全球一様な格子系のために、
格子サイズの偏りなく高解像度化が可能となり、10km 程度以下の解像度においては積雲パラメタ
リゼーションなしの計算を行うことにより、特に熱帯域における物質輸送を支配している対流輸
送の高精度化が期待される。また、移流計算方法の性質上質量保存にも優れており、大気中の化学反応による影響の小さい長寿命温室効果気体の計算には特に適している。
本研究では、複数の passive tracer を用いることにより NICAM の水平および鉛直解像度の違いや
積雲パラメータスキームの有無による大気輸送
特性の違いを主に対流圏について調べる。また低解像度においては ACTM（MIROC 系列の大気化
学輸送モデル）とのモデル間比較も行う。
2. モデル計算
NICAM の解像度・積雲スキームについて表 1のようなケース毎の比較を行う。これにより、対流圏内の水平・鉛直輸送および成層圏－対流圏交換等の違いを、計算されるトレーサー濃度の時空間変動から比較する。ACTM は鉛直 67 層（モデルトップ～80km）のバージョンのみ用いる。また両モデルとも SST データとして NOAA の OISSTを用いた。ACTM については再解析気象データへのナッジングの有無も比べる。
計算する passive tracer は、放射性同位体のラドン（222Rn）と、地表からの経過時間を表す仮想 age
トレーサーである。ラドンは半減期が約 3.8 日と短いが、ほぼ全陸上が放出源となっており、大気観測も比較的多いため、モデル計算による海洋上における水平方向の輸送や対流圏内の鉛直輸送の検証にこれまで多く用いられてきている。age
トレーサーは対流圏輸送に加え、成層圏－対流圏
交換速度や成層圏 age の指標ともなる。
3. 結果
図 1 に 2009 年 1 月 1 日から濃度ゼロで計算を開始して 1 年間積分を行った場合の 12 月の月平均値を示す。水平格子、鉛直層等の条件は異なるが、どれも大きな傾向はよく一致している。しかし、積雲対流の違いが濃度鉛直分布に現れており、
ACTM のほうが特に赤道域上部対流圏において高い値を示す。NICAM では鉛直解像度の違いが圏界面付近に見えており、78 層のほうがよりシャープな濃度減少を示す。発表ではラドンの観測との比較や age トレーサーの結果も併せて示す。
表 1．計算実験計画。CP は Cumulus parameterization（Chikira スキーム）の有無を表す。
鉛直層数（モデルトップ）
水平解像度

40 層 (40km)

223km

CP あり

CP あり

78 層（52km）
－

56km

－

CP あり

－

14km

－

CP あり

CP なし

図 1．モデル計算された 2009 年 12 月のラドン濃度月・経度平均。(a)NICAM（鉛直 40 層） (b) NICAM（鉛直78 層）、 (c)ACTM（ナッジングなし）(d) ACTM（ナッジングあり）。水平解像度は NICAM：223km、ACTM：
250km 程度（T42）。
謝辞 本研究は、文部科学省ポスト「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」の元で実施したものです。また本研究成
果は「京」を利用して得られたものです（課題番号：
hp160231）。

― 426 ―

P362

ユーラシア大陸上空の対流圏界面領域における大気中 CH4 濃度とその炭素・水素同位体比の季節変動の解析
藤⽥ 遼 1，森本真司 1，⻘⽊周司 1，町⽥ 敏暢 2，澤 庸介 3，松枝 秀和 3，坪井⼀寛 3，勝⼜啓⼀ 2，
梅澤拓 2，中澤⾼清 1（1 東北⼤理, 2 国⽴環境研究所，3 気象庁気象研究所）

2. 観測・解析方法

⼤気試料は⾼度 8.8‒12.5km において、1 フライ
トごとに計 12 本採取された。同⾼度帯での温室効果気体の空間分布は、対流圏界⾯の⾼さに⼤きく影響を受ける。よって、本研究では Sawa etal.(2015)と同様に渦位 2PVU を対流圏界⾯と定義して、圏界⾯からの温位差（Δθ(K)）によって UT/LS データの分類を⾏った。

部成層圏において各季節で N2O 濃度と強い相関を⽰した。δD と N2O 濃度も概ね強い相関を⽰したが、特に 3、4 ⽉から 5 ⽉にかけて両者の相関に変化が⾒られた。この原因として、春の極渦崩壊後における中緯度の空気塊との混合による影響を反映している可能性が考えらえる。講演では、観測期間内における極渦の形成・崩壊時期およびその空間分布とδD の変動との関連性を調べ、さらに過去に実施されたスゥエーデン・キル
ナ上空の⼤気球実験 (⻘⽊他、2001)および北極海横断航空機⼤気観測(AAMP02; Yamanouchi etal., 2002)で得られたデータと⽐較した結果についても合わせて報告する。

CH4(ppbv)

北半球⾼緯度域において、CH4 の時空間変動やその放出源を明らかにするために、航空機を⽤いたキャンペーン観測がこれまで複数回⾏われてきた（e.g., Sugawara et al., 1996）。しかし系統的な観測は少なく（e.g., Umezawa et al., 2012）、これまでに得られた知⾒は限られていた。特に、CH4濃度とその放出・消滅過程の情報を含む炭素・⽔
素同位体⽐（δ13C、δD）の同時⾼精度観測を上部対流圏から中・下部成層圏にかけて実施した例
はごくわずかであり(Sugawara et al., 1997; Riceet al., 2002; Röckmann et al., 2011)、時系列観測の結果はこれまでに⽰されていない。本研究では、
2012 年 4 ⽉からパリ（モスクワ）-⽻⽥（成⽥）間において⺠間定期旅客機上で⽉に⼀度採取された⼤気試料を⽤いて、北半球⾼緯度域の対流圏界⾯領域（UT/LS）における CH4 濃度、δ13C、
δD の時空間変動を詳細に明らかにした。

δ13CH4(‰)

1. はじめに

図 1 に、観測期間内における CH4 濃度、δ13C、
δD の平均的な季節変動を⽰す。図より、上部対流圏では明瞭な季節変動が⾒られなかった⼀⽅で、下部成層圏では CH4 濃度とδ13C、δD は明
瞭に逆位相の変動を⽰し、CH4 濃度（δ13C、δD）
は 11〜1 ⽉に極⼤（極⼩）を，春に極⼩（極⼤）を⽰すことが分かる。北半球⾼緯度域における下部成層圏での季節変動の原因としては、夏から秋にかけて低緯度側から対流圏の空気塊が流⼊す
ること、冬から春にかけてブリューワー・ドブソ
ン循環に伴って中・上部成層圏から空気塊が沈降することが考えられる。
さらに、成層圏内で同様に⻑寿命である N2Oの濃度と、CH4 濃度、δ13C、δD の相関を季節ごとに調べた。その結果、CH4 濃度とδ13C は下δD-CH4(‰)

3. 結果・考察Month

図 1. 2012 年 4 ⽉から 2016 年 3 ⽉にかけての CH4 濃度、
δ13C、δD の平均季節変動。ただし、2013 年の年平均値を加えた。エラーバーは各 Δθ 領域での⽉別標準偏差、実線はフィッティング曲線を⽰している。マーカーの⼤きさは、データ数に対応している。

― 427 ―

P363
北陸地方における PM2.5 中の水溶イオン成分の連続測定
金聖鈞 1, 深井謙佑 1, 山崎暢浩１, 佐藤博仁 1, 竹内皓基 1, 松原弘樹 1, 渡辺幸一 1(1. 富山県立大学)
１．はじめに

３．結果と考察

近年、日本海沿岸域にアジア大陸からの大気汚
染物質が多く越境輸送されてきている。汚染大気
中 に含 まれる 代表 的な物 質で ある 硫 酸塩 粒子(Sulfate)、オゾン(O3)、二酸化硫黄(SO2)と同様に、
PM2.5 もアジア大陸から多く輸送されてきている。
ここで硫酸エアロゾルは PM2.5 の主成分の一つである。また 2010 年以降桜島の火山活動が活発化しており、硫酸塩粒子を多量に含む噴煙が北陸地方に輸送されていることも確認されている（渡辺ら, 2015）。硫酸エアロゾルなどの吸湿性粒子は雲粒を形成する際の雲核として働き、降水を酸性化させる原因となる。本研究では富山県小矢部市中
山間部や射水市に位置する富山県立大学において、粒子状物質およびガス状物質などを測定し、越境汚染や噴煙の影響、大気汚染物質の起源などについて考察する。

Fig. 1 に、2014 年 5 月下旬から 2015 年 12 月の富山県射水市における PM2.5 中の各イオン成分濃度（23 時間値）の時系列を示す。2 年間共に 5 月
下旬から 7 月下旬にイオン濃度が高かったことがわかる。2014 年 5 月下旬の高濃度事例については、
アジア大陸からの越境汚染の影響と考えられた。
また、2014 年 7 月 23 日にも高濃度の SO42-が観測されたが、このとき SO2 濃度は上昇していたがO3 濃度は低く、桜島の噴煙の影響を受けていた可能性がある。
2015 年 5 月 26 日に SO2 濃度が高く、27 日に
O3 濃度が上昇していた。後方流跡線解析の結果から、九州南部方面から気塊が輸送され、北陸地方
は桜島による火山噴煙の影響を受けており、またO3 濃度が上昇していることから同時にアジア大陸からの越境汚染の影響も受けていたと考えられる。
Fig. 1 から、PM2.5 中のイオン成分は、夏期から冬期にかけて濃度が低下していることがわかる。
夏季の SO42-や NH4＋濃度は冬季の約 2.5 倍であり、冬季には北陸地方の降水量が増加し、大気中のイオン成分濃度が低くなると考えられる。一方、NO3-濃度については大きな違いがなく、夏季の平均 NO3-濃度は 0.39 μg/m3、冬季は 0.52 μg/m3 であり、むしろ冬季の方が若干高かった。冬季の気温低下により、粒子状の NH4NO3 が比較的存在しやすいためと考えられる

２．方法

富 山 県 射 水 市 （ 富 山 県 立 大 学 内 ）PARTISOL-FRM
MODEL2000
PM-2.5 AIR
SAMPLER により、大気中の粒径 2.5 µm 以下の微小粒子を採取し、純水中へ抽出後、イオンクロマ
トグラフ法によってイオン成分を測定した。また、
小矢部市中山間部において、粒子個数濃度の測定
を Optical particle counter を用いて 5 段階粒径別に測定した。二酸化硫黄 (SO2)の計測には、紫外線
パルス蛍光法による二酸化硫黄測定器で、オゾン(O3)の計測は、紫外線吸光法(紀本電子工業社製
Model OA-683)で行った。

Fig.1 富山県射水市における PM2.5 中の各イオン成分濃度の時系列変化(2014 年 5 月～2015 年 12 月)

― 428 ―

P364

モンゴル国の乾燥地域におけるアジアダストの水平分布解析    *源 祐輝 ・能田 淳 ・牧 輝弥 ・小原 一真 ・河合 慶 ・E.
(

名大院環境,

酪農学園大学

金沢大学,

・甲斐 憲次モンゴル気象水文環境情報研究所)

1.はじめに モンゴル国は南部にゴビ砂漠、北部を示唆する。OPC の結果からも、地点 8 での微にモンゴル草原が広がる。いずれもアジアダスト

小粒子個数濃度が他地点と比べて高かった。

（黄砂）の重要な発生源である。今春、モンゴル

5.今後の予定・謝辞 モンゴルに設置されているラ国を南北に縦断する移動観測を行い、発生源域にイダーや気象データから、ダスト輸送メカニズムにおけるダスト発生量と気象条件や地表面状態とついての詳細な解析を進める。なお、本研究は、JSPSの関係について調べた。

研究拠点形成事業（コーディネーター：甲斐憲次 ）2.観測概要 2016 年 5 月 5 日、ゴビ砂漠中央部と科研費（No.16H02703）の助成を得た。

に位置するダランザドガド(DZ)から、周囲にモンゴル草原が広がる大都市のウランバートル(UB)
まで 500km を 100km 毎に計 8 地点でサンフォト
メーター(MicrotopsII)、OPC(Aerotrak 9306-V2)、
気象計(Kestrel 5500)を用いた移動観測を行った（図 1）。地点 1~6 は砂漠域が続き、地点 7 から
周囲は草原に変わり、地点 8 は都市部である。サンフォトメーターは 1 地点につき 20 回、OPC は
計 3 回計測し、気象計は 10 分間値を使用した。
この日は一日を通して快晴であり、地上では強い
北西風が卓越していた。
3.結果・考察 図 2 は各地点毎の波長 500nm におけるエアロゾルの光学的厚さ(AOT(500))とオ
ングストローム指数(α)、平均風速を示す(エラーバーは標準誤差)。AOT(500)と風速の傾向は良く一致し、R=0.76 の強い正の相関関係がある(地点
8 はビル前の為除外)。またαは砂漠域では0.3~0.7 の低い値であり、大気中に粗大粒子が卓越していたことを示す。
草原域である地点 7 では、AOT(500)が減少し、αが増加した。図 3 の OPC観測結果と比較すると、地点 7 は他の地点と比べて、地表の粗大粒子の個数濃度が極端に低い。地
表面が草地や雪に覆われているため、粗大粒子が巻き上がらなかったことが原因である。一方、UB
市 街地で ある 地点 8 では 地点 7 と 比較 してAOT(500)が増加し、αも増加している。このことは、地点 8 では暖房器具の燃焼や排ガス等を起源とする微小粒子が大気中に卓越していたこと― 429 ―

P365

確率台風モデルを用いた台風発生数の季節予測精度向上に向けた取組
1

斎藤

龍生*,1 今北 詠士, 2 佐藤 友徳 , 3 今田 由紀子, 4 森 正人, 5 宮川 知己, 5 木本 昌秀
3 気象研究所
4 東京大学先端科学技術研究センター
5 東京大学大気海洋研究所)(1㈱東京海上研究所 2 北海道大学大学院地球環境科学研究院
1. はじめに台風はアジアを中心に大きな影響、被害を及ぼす気象現象の一つであり、その予測精度向上に向け多くの取組みがなされている。一方、季節スケールの台風予測については、未だに十分な予測精度は得られていない（Takaya et al, 2010）。
2013 年春季大会では台風発生数の季節予測について発表を行 っ た が 、 予 測 に 用 い て い る 確 率 台 風 モ デ ル （ Sato etal.2011,SOLA）が台風の発生数を過大に評価する傾向がある
ことが分かった。そのためモデルの検証・改良を通し台風季
節予測精度向上の取組みを実施しており、その内容について
報告する。
2. 方法
台風の発生・経路・発達の推定には、軸対称台風強度モデ
ル（CHIPS モデル）を組み入れた確率台風モデル（Sato etal.2011,SOLA）を用い、モデルに入力する大気環境場として再解析データ（JRA25・NCEP）の月平均値を用いた。なお、
実台風データは JMA ベストトラックデータを利用した。
図 1

確率台風モデルの概念図

JRA25 には台風ボーガスが含まれているため、含まれていない NCEP でのシミュレーションも実施。ともに実台風数の年々変動を良く再現できており、1979-2010 年で相関係数はJRA25：0.87、NCEP：0.89 となった。このことは、確率台風
モデルが観測された環境場のもとで台風を発生させる能力を有していることを示している。
(2) Uniform 実験
エルニーニョやラニーニャに伴う大気の大規模循環場の変化に応じて、台風の発生位置や経路も大きく変化することが知られている。環境場の変化に応じて、確率台風モデルがどれくらい台風の発生位置を現実的に再現できるのか調べるた
めに、台風の発生領域に一様に seeding し台風の発生分布を分析した（環境場データとして JRA25 を使用）。1997 年（エルニーニョ現象、台風発生数 28 個）と 1998 年（ラニーニャ現象、台風発生数 16 個）と対照的な 2 年について解析した結果、5 月～10 月にかけては seeding した領域のほぼ全域で台風が発生してしまった（図省略）。このことは、環境場の変化に対してモデルが鈍感であることを意味している。
この原因の一つに種が台風に発達するかしないかを判定するまでの計算期間(spin time)の長さが考えられる。この期間を長く設定するほど、発達計算の期間が長くなり、より多くの種を台風に発達させる。現行のモデルでは spin time を 9 日間に設定していたが、3 日間に変更し計算した結果、発生域が限定され、台風発生が多い場所をある程度再現出来るようになった。一方、実台風数とシミュレーション台風数の年々変動の相関係数は 0.058とほぼ無相関という結果となった。
（図 3）。
図 3 uniform 実験における台風発生数の年々変動

3. 確率台風モデル検証の経緯と今後の課題(1) Perfect seeding 実験
まず、過去に熱帯低気圧が台風に発達（台風が発生）した
緯度経度に一番近いグリットとその縦横 1 格子間隔の場所に台風の種を撒き（図 1①）、確率台風モデルで発生の可否をどの程度再現できるか検証を実施した。その結果を図 2 に示す。
図 2

過去の台風発生数の再現実験

この結果から spin time を変更することで発生域、発生数が変化することが確かめられた。
（３）今後の課題
そこで今後は、spin time の違いによって、どのように発生域、発生数が変動するかについて感度実験を実施する予定である。 また、感度実験の結果を解析することで現実と CHIPSモデルとで台風の発生する条件がどのように異なっているかを調べ、その情報を基に CHIPS モデルをパラメータチューニ
ングし、台風発生数の年々変動の再現性向上につなげていきたい。ポスター発表ではその解析結果についても併せて報告
する。
参考文献：
Sato. et al,2011,SOLA,7.169-172
Takaya. et al, 2010, J. Meteor. Soc. Japan, 88,2011― 430 ―

P366

Cloud Object 解析手法を用いた熱帯域の雲特性と環境場の関係の解明
直也、早坂	
  忠裕 (東北大院理)1.   はじめに	  雲は地球の放射収支を決める重要な役割を担っている。特に地球温暖化が進む中で、環境場と共に雲の特性がどのように変化するかを理解することは重要である。Igel et al. (2014) は CloudSat 衛星の観測結果から対流雲に付随するアンビルの面積
が海面水温の上昇に伴って減少することを示した。
そこで本研究では CloudSat 搭載の Cloud Profiling
Radar 、CALIPSO 搭載の CALIOP Lidar を用いて、熱帯域の雲物理特性および微物理特性と環境場の関係を明らかにすることを目的とした。

15

データ

	
  CloudSat 搭 載 の Cloud Profiling Radar は94GHz の波長を持つ。また CALIPSO 衛星搭載の
CALIOP は 532, 1064 nm の波長を持つミー散乱ラ
イダーである。CloudSat と CALIPSO を同時利用することで、雲量や雲物理特性の鉛直分布を高精度で求められる[Okamoto et al., 2010]。本研究では、
複 合 プ ロ ダ ク ト で あ る 2B-GEOPROF-LIDAR,
2C-ICE, 2B-FLXHR-LIDAR を使用した。それぞれ雲の巨視的特性、氷雲の微物理特性、放射フラックスに関するプロダクトである。各プロダクトに格納されている変数の水平解像度は 1.4 × 1.8 km、鉛
直解像度は 240 m である。
3.  

CTH vs CGTH (Tropics)

0

5
10
15
Cloud Geometric Thickness (km)
10

−4

−3

10

−2

10
Frequency

0

10

−1

10

図 1 : Cloud Object 中心の雲頂高度と幾何学的厚さの関係。
縦軸は雲頂高度、横軸は幾何学的厚さを表す。
20

解析手法

16
14
12

20
Vertical Cloud Size [km]Cloud Vertical Size vs omega500

18

10

-1.0

-0.5
0.0
omega500 [Pa/s]

0.5

Cloud Vertical Size vs SST

18
16
14
12
10

結果と考察

	
  図１は 2007 年における Cloud Object 中心の雲頂
高度および幾何学的厚さの２次元頻度分布である。
図 １ よ り 、 雲 頂 高 度 ３ km 以 下 で あ る 下 層 雲 のCloud Object の個数が上層雲に比べて多いことがわかった。図２は対流雲の幾何学的厚さと MERRA
再解析データから得られた 500hPa における上昇流と海面水温の関係である。幾何学的厚さ 10km を超える Cloud Object を対流雲と定義した。上昇流、海面水温共に値の増加に伴い、幾何学的厚さも増加

50	
  はじめに、Cloud Object の定義および検出手法を述べる。本研究では、Cloud Object を一つの連続した雲システムと定義する。能動型センサーを搭載した CoudSat および CALIPSO 衛星から、雲の鉛直
分 布 を 得 る こ と が で き る 。 は じ め に
2B-GEOPROF-LIDAR の雲頂高度および雲底高度から雲マスクを作成した。次に水平方向および鉛直方向に連続したピクセルを一つの雲システムとして検出した。この手法を用いることで、雲の水平分
布も考慮することが可能である[Igel et al. 2014]。
	  解析対象とした Cloud Object は中心緯度が南緯15 度から北緯 15 度の範囲に存在し、また海洋上に出現する雲とした。解析期間は 2007 年から 2015年である。ここで中心緯度は雲システムの中で最大の幾何学的厚さを持つ緯度と定義した。
4.  

10

Vertical Cloud Size [km]2.  

している。しかし、近似直線の傾きを見ると、鉛直流の変化に対して幾何学的厚さはより感度がある
ことがわかった。今後は、対流雲だけでなく、下層雲や中層雲についても解析を進める。さらに雲の微物理特性および放射特性に対しても同様の解析を行う予定である。

Cloud Top Height (km)

*高橋	
 

24
26
28
30
32
Sea Surface Temperature [deg.C]

図２：（上）対流雲の幾何学的厚さと 500hPa における上昇流の関係。（下）対流雲の幾何学的厚さと海面水温の関係。縦軸は対流雲の中心における幾何学的厚さ、横軸は上昇流および海面水温を表す。
Reference(1)   Igel et al. 2014, J. Geophys. Res., 119, D21717.
(2)   Okamoto et al. 2010, J. Geophys. Res., 115, D22209.

― 431 ―

P367

2007 年 1 月に発生したボルネオ渦に関する数値実験*松葉 史剛 1，余田 成男 1，Nurjanna Joko Trilaksono2，林 修吾 3，斉藤 和雄 3
1

京都大学理学研究科，2 バンドン工科大学，3 気象研究所

１．はじめに期値境界値には NCEP FNL データを用い，6 時

 Trilaksono et al. (2012) では，2007 年 1 月終わ

間ごとに境界値を与えている．6 時間ごとに初期りから 2 月はじめにかけて発生したジャカルタ

時刻をずらしていき，また積分開始から 18 時間

での豪雨事例を，時間ずらしアンサンブル法をはスピンアップのため破棄する．したがってア

用いて調べた．本発表では，該当期間内にサージンサンブルメンバーは 9 である．2006 年 12 月に伴なって発生していたボルネオ渦に着目し，27 日 00UTC から 2007 年 2 月 4 日 23UTC まで

同様に時間ずらしアンサンブル法を用いて，力の 40 日間を対象として計算を行なった．

学場を中心とした解析を行なう．
３．実験結果２．実験設定 解析期間内に 4 度のサージが発生し，そのう用いたモデルは気象庁非静力学モデル (JMA-

ちボルネオ渦が 3 度生成された．最初の渦がもNHM) (Saito et al., 2006, 2007)である．水平解像

っとも高緯度寄りに発生し，もっとも強度も強度は Δx=20km であり，領域の中心は 109.0E, 1.0S

かった．アンサンブル平均した風速場からそれとし，水平格子点数は 115×103 である．鉛直方

ぞ れ の 渦 の 中 心 位 置 を 決 定 し (Koseki et al.,

向は 40m から 1,180m までの可変格子で 40 層あ2014)，渦とともに移動する座標系を用いて，軸り，モデルトップは約 22km である．各種パラメ

対称平均構造や時間発展を調べた．本発表ではタリゼーションの設定は Hayashi et al. (2008) に

渦度収支解析を行なったさらなる詳細を紹介し，基づき，熱帯域での Δx=20km 実験に適したもの

また，赤道台風との比較実験の結果も示す予定を使用している．各ランは 72 時間積分させ，初である．

図 1．半旬ごとに時間平均・アンサンブル平均した 850hPa 面における鉛直渦度(トーン)[10-6/s]と水平風(ベクトル) [m/s] の水平分布― 432 ―



P368 の遷移期における北西太平洋熱帯低気圧の発生数の特徴

三輪夏菜 ・釜江陽一 ・植田宏昭 筑波大学生命環境科学研究科筑波大学生命環境系8&6' スクリプス海洋研究所 ͳǤ研究背景は減少したままであることが分かった．

気圧ሺ最大風速が ͳ͹ǤʹȀ 以上のものを台風と呼ぶሻの発生に最も影響する年々規模の自然変動には，エルニーニ

ルニーニョの影響によりインド洋の  が上昇し，

ョ・南方振動 ሺ ǣሻ がある．


また，エルニーニョの北西太平洋付近の  の低下によるしないがሺ ͳͻͻͶሻ，夏季と秋季の強いエルニーニョ時には北西太平洋の南東領域で，強いラニーニャ時には北ニーニャの影響により台風が発生しやすい状態になると西領域で多く発生し，エルニーニョ時には下層の渦度の増考えられる．今年も類似の状態であることから，南シナ海

加と東アジアトラフによる上層収束の強化により，南東領付近で ͳͲ 月以降台風の発生が増加し，日本に被害をもた

春から夏に  が変化する年には春・夏季にかけてエ

多くの人的・経済的被害をもたらす北西太平洋の熱帯低 により北西太平洋全体の発生数はあまり大きく変動に遅れてフィリピン付近で高気圧循環が強められている．

冷熱源応答によってフィリピン付近の高気圧性循環が強められ，台風が抑制されている．しかし，ͳͲ 月以降はラらす可能性があるため，詳細に検討する必要がある．

域で発生数が増加，北西領域で減少する．
ʹͲͳ͸ 年では ͹ 月 ʹ 日現在までには台風が発生しておらず，



年ሻと同様に春季の台風が少ない．また，従来の研究では が春から夏にかけて遷移する年ሺͳͻ͹͵，ͳͻͻͺ，ʹͲͳͲ

サンプル数が少ないために十分な検証が行われていない．







ʹǤ使用データおよび解析方法



解 析 に は 解 像 度 ͸Ͳ の 大 気 大 循 環 モ デ ル Ǧ ͵Ǥʹ に Ǧʹ の海面水温ሺሻと海氷、放射強制力を与えた，アンサンブル気候予測データベースሺͶ ǢǤሻの過去実験と Ǧʹ使用した．ͳͲͲ アンサンブルを用いることで，観測データでは困難な統計的な対応関係を検証することができる．
  Ǥ ሺʹͲͳʹሻの方法で抽出された熱帯低気圧の

図 ͳ 北西太平洋における ͹Ǧͳʹ 月の台風発生数のラニーニャ年とエルニーニョ年の差ሺ陰影，月Ǧͳሻ．斜線は有意水準 ͷ％で有意な部分を示す。



年における違いを検証した．


͵Ǥ結果

Ͷ



を使用し，ラニーニャ年とエルニーニョ年の

存在頻度と発生数を使用し，エルニーニョ年とラニーニャ図 ʹ エルニーニョ年からラニーニャ年に遷移する ͵ 年ሺͳͻ͹͵ǡͳͻͻͺǡ ʹͲͳͲ 年ሻでコンポジットした，南シナ海における台風発生͹Ǧͳʹ 月の台風発生数の差を見ると， の変動に伴いラニ

数偏差（棒Ǣ 月Ǧͳ）と Ǥ͵ 領域  偏差ሺ℃ሻの時系列変化

で減少していることが分かった．ሺ図 ͳሻ

謝辞

また，ʹͲͳ͸ 年のように春から夏にかけてエルニーニョ

本研究は気候変動リスク情報創生プログラムの支援にからラニーニャに遷移する年ሺͳͻ͹͵，ͳͻͻͺ，ʹͲͳͲ 年ሻの ͵より実施された．創生プログラムのもとで作成された，地を見ると，ラニーニャへの変化後の ͺ 月までは台風発生数

ス ሺͶ ሻ を使用した．Ͷ の熱帯低気圧のトラッキ

ン付近で増加しているが， ሺ図 ʹሻ北西太平洋の南東領域

して頂いた．

ーニャ時には南シナ海で多く発生，北西太平洋の南東付近



事例に着目し，ͳ 月から ͳʹ 月の台風発生数の時系列変化

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が平年より減少し，ͻ 月以降に急激に南シナ海やフィリピ

ングデータは気象庁気象研究所の吉田康平氏から提供― 433 ―

P369
バングラデシュにおける降水強度の季節変動について*山根 悠介（常葉大学）
・林 泰一（京都大学）
・寺尾 徹（香川大学）・村田 文絵（高知大学）・
木口 雅司（東京大学）
・福島あずさ（神戸学院大学）
・田上雅浩（東京大学）
１．はじめにーン期における降水強度の頻度分布を示す．いず本研究は，バングラデシュにおける降水強度のれの時期も 2~4mm/hr の降水強度が多く見られプレモンスーン期（3 月～5 月）からモンスーン

る．降水強度の大きな降水は，プレモンスーン期

期（6 月～9 月）にかけての変動特性を明らかにの方がモンスーン期に比べて多く見られること

し，もって当該地域における多様な降水の様態のがわかる．以上のことから，プレモンスーン期は理解に資することを目的としたものである．

モンスーン期に比べて降水強度の大きな雨，短時

バングラデシュでは，しばしば竜巻や雹を伴う

間強雨の頻度が多いといえる．

激しいメソ擾乱がプレモンスーン期に活発とな発表当日は，降水強度の空間分布とその季節変る 一方 ，モン スー ン期に なる と不活 発に なる動，さらに環境場の季節変動との関係についても（Yamane et al., 2010a）．また，雨量はモンスー

述べる予定である．

ン期の方がプレモンスーン期よりも多く，豪雨による洪水被害はモンスーン期に多発する．
このように，バングラデシュでは降水の様態がプレモンスーン期とモンスーン期で大きく違っていると考えられるが，詳細については未解明な部分が多い．本研究は，降水の様態を表す一つの指標である降水強度に着目し，そのプレモンスーン期からモンスーン期までの変動について調べた．
【図 1】バングラデシュ全体で平均した月平均降２．使用したデータについて
本研究では，著者らのグループが約 10 年前か

水強度の月別分布（2009 年～2010 年）

らバングラデシュで独自展開している観測網により得られた転倒ます雨量計のデータを使用した．本解析では，プレモンスーン期からモンスーン期にかけてデータの欠損・欠測が比較的少なかった 2009 年と 2010 年のデータを使用した．解析に用いたデータの地点は，Chittagong，Dhaka，Dinajpur，Mymensingh，Rajshahi，Sylhet の計 6 地点である．
３．結果と考察
図 1 に，上記 6 地点で平均した月平均降水強度の月別分布を示す．降水強度はプレモンスーン期，【図 2】プレモンスーン期及びモンスーン期における降水強度の頻度分布

特に 4 月に最も大きく，モンスーン期に入ると小さくなる．図 2 は，プレモンスーン期及びモンス― 434 ―

P370

インド・アッサム州北部における局地的降雨の事例	
 -日降雨量グリッドデータ（IMD4）と地点観測データの比較-	
 
	
 
*

福島	
 あずさ（神戸学院大）・林	
 泰一（京都大）・寺尾	
 徹（香川大）・村田	
 文絵（高知大）・	 木口	
 雅司（東大）・山根	
 悠介（常葉大）・田上	
 雅浩（東大）	
 	
 1. はじめに	 3. 結果	 	
 インドでは近年，日降水量データをグリッド

	 各地点における月降水量の推移を確認すると，データとして公開する動きが進んでいる

特に州北部のブラマプトラ右岸（ヒマラヤ山脈（Rajeevan	
 et	
 al.	
 2006,	
 2008,	
 2009，2010）．

の南麓）の 2 地点（Moridhal,	
 Sankardev	
 College）

最新の長期（1901-2010）データセットであるが州内で最もモンスーン季（JJAS）降水量が多IMD4（0.25 度格子）には，これまでで最多のい傾向にある．6〜9 月に 600〜800	
 mm	
 month-1

6955 地点の雨量観測点のデータが用いられての降水量が観測され，モンスーン季降水量はいる．このうち 5840 地点のデータは州政府が1500〜2500	
 mm ほどであった．IMD4 による管理する観測点のもので，継続してデータが取1901-2010 年の気候値と観測値（2007-2011 年

得できていない地点も多く含まれているといの平均値）比較すると，それぞれの観測点を含う（Pai	 et	
 al.	
 2014）．IMD4 によると，アッサ

むグリッドで	  Moridhal の場合 2049.7	
 mm（観ム州を含む北東部州は，インド南西部と並んで測値）と 1695.52	
 mm（IMD4），Sankardev	
 College-1

年平均日降雨強度が 6-8	 mm	 day を超す多雨地

で 2003.9	
 mm（観測値）と	
 1680.25	
 mm（IMD4）

域として評価されている．一方で，グリッド化とどちらも 300	
 mm 程度 IMD4 のほうが少ない傾にあたっては，局地的な大雨などの現象が適切向にあった．	
 に表現されないことも予想され，モンスーン季	  次に局地的降雨の事例を解析した．Moridhalに頻発し，しばしば土砂災害や洪水などを引きでは 2009 年 8 月に 825.0	
 mm	
 month-1 を観測し起こす大雨現象の特性を捉えるには不十分とた．この月の降水量を詳細に調べると，2009 年

なることもあると考えられる．	
 8 月 6 日と 8 月 23 日にそれぞれ 101.0	
 mm	
 day-1，

	  そこで，アッサム州内に 2006 年より設置し115.0	 mm	
 day-1 の降雨が観測されていた．これた 15 地点の雨量計観測データに基づき，モンについて IMD4 の同日の降雨分布を確認したとスーン季の州内の降水量の地域特性を IMD4 のころ，	
 6 日は 58.6	
 mm	
 day-1 と 40	
 mm 程度，23

データと比較した上で，局地的大雨の事例解析

日は 10.2	
 mm	
 day-1 と 100	
 mm 以上の過小評価を

を行う．	
 

していることがわかった．どちらの事例も IMD4

	
 では 1 度ほど西へ離れたグリッドに降雨ピーク

2. データと解析方法	
 が現れており，6 日は 60.1	
 mm	
 day-1，23 日は	  2006 年よりインド・アッサム州内に設置され114.5	 mm	
 day-1 となっていた．これにより、観ている 15 地点の転倒ます型雨量計のデータを

測点の不足によって実際の局地的降雨の分布

用い，対象期間は 2007 年 1 月〜2011 年 12 月とが正しく再現されていない可能性が示唆されした．データの比較のため，インド気象局が作た．当日は，同様に過小評価がみられる事例に成した 1901-2010 年の日降水量グリッドデータ

ついて，降雨時間帯や気象条件等を詳しく分析（IMD4）（D.S.Pai	
 et	
 al.	
 2014）を利用した．	
 し，当該地域での大雨の局地性と日降雨量グリ	 ッドデータにおける問題点を考察する．	
 ― 435 ―

P371

8 月の西部北太平洋モンスーン抑制とインド亜大陸北東部の洪水
寺尾 徹（香川大）・村田文絵（高知大）・林 泰一（京都大）・木口雅司（東大）
・山根悠介（常葉大）・福島あずさ（神戸学院大）・田上雅浩（東大）
1. はじめに活動の指標として、上層の発散場を解析に用いた。

バングラデシュではたびたび国土の半分を超え

4 月～11 月のデータについて気候値を計算してそる領域が影響を受ける深刻な洪水に見舞われてきこからの偏差を求め、10 日以上の周期を取り出すた（例えば 1988 年と 1998 年）。この洪水は、エルニーニョからラニーニャへの遷移の年の 8 月のローパスフィルターをかけて 6-9 月を中心とする

124 日間の長周期変動を取り出した。

インド大陸北東部の降水増加と関係して発生する
3. 解析結果とまとめ傾向がある。このとき、インド洋から太平洋にかけての海域において、顕著な西高東低の海面水温急速な遷移がみられる 4 つの年について西部北アノマリーコントラストが生じ、それへの下層大

太平洋モンスーン域における上層の発散の気候値

気の応答に伴って西部北太平洋モンスーンが抑制からの偏差の季節内変動を図 1 に示した。

される（Terao et al. 2005, 2013; Xie et al. 2009）。
一方、エルニーニョからラニーニャへの遷移年のうち 1983 年や 2010 年など、インド亜大陸北東部の降水の増大が見られない事例がある。

バングラデシュに重大な洪水災害のあった 1988

年と 1998 については、8 月に上層発散の抑制が顕著に見られる。
特に、1988 年は 8 月中旬ころから、

1998 年は 8 月はじめからモンスーン活動の抑制が本研究では、これらの違いの原因を検討するた見られる。一方、1983 年や 2019 年には対流活動

め、西部北太平洋モンスーンの振舞いに着目し、の抑制はあっても短期間であることがわかる。
本発表では特に、1988 年と 1998 年のインド亜

エルニーニョからラニーニャへの急速な遷移がみられた 1983 年, 1988 年, 1998 年, 2010 年の西部北大陸北東部モンスーンの降水と、図 1 に示した西

太平洋モンスーンと、インド亜大陸北東部モンス部北太平洋モンスーンの活動の抑制とのつながり

ーンの関係を詳細に記述することを目的とする。

について、詳細に検討する。

特に、西部北太平洋モンスーン域から西へ伝播する下層の高気圧性アノマリ(Murata et al. 2016)の振舞いに着目する。
2. 解析方法
ERA-Interim (Dee et al. 2011) の 1979 年～

2015 年の 6-hourly データから、daily データを作成して利用した。特に、下層循環場については
850hPa の東西風と南北風、上層の循環場について
は 250hPa の発散とそれから計算をした速度ポテ

ンシャルを解析に用いている。MJO の振る舞いを記述するために、速度ポテンシャルに 15-75 日周期を取り出すバンドパスフィルターを適応したあと、EOF 解析を施すことにより、東へ伝播する波
数１のモードを見いだし、その振る舞いを解析した (Knutson and Weickmann, 1987)。
また、西部北太平洋モンスーン域のモンスーン

図 1 ERA Interim の 6-hourly データから作成
した daily の 250 hPa 発散について、気候値からのずれを計算し、10 日以上の周期帯を通すローパスフィルターを適用したものについて、西部北太平洋モンスーン域(120-150E, 10-20N)で平均した値。単位は s-1。0 が気候値。急速なエルニーニョからラニーニャへの遷移年について示す。横軸に各月の始まりの日にちを示す。

― 436 ―

P372
自己組織化マップ（SOM）を用いた AO と NAO の違いの解析*須長 智洋（筑波大学生命環境科学研究科），田中 博（筑波大学計算科学研究センター）
1．はじめに突き出した分布は見られず、PC１軸上に node 番

北極振動(Arctic Oscillation: AO)と北大西洋振号 5 と 16 が認められる。

動(North Atlantic Oscillation: NAO)の実体は現在に至るまで明確に区別がなされていない。
Itoh (2004, JC)では、太平洋・北アメリカ振動（PNA）と NAO が実体であり，AO が虚像である

PC1-PC2 平面上では、図１右の SLP の結果の矢印の方向は Itoh (2004)で述べられた 3 点シーソーモデルの結果と整合的である。しかし、図１左は整合的ではない。したがって、順圧成分を用いことを述べている．一方で、Suzuki and Tanaka

た場合 AO は突き出した分布を持たず見かけのおいて大西洋と太平洋に有意な相関があることを以上の結果とまとめに加え、順圧高度場におけ(2007, JMSJ)は，順圧高度場を用いた 1 点相関に示しており、AO は存在することを述べている。
発表では、海面更正気圧（SLP）と順圧高度場を

AO ではない実体を伴った AO と言える。
る DJF 平均の解析結果や、SLP における Daily データを用いた解析結果を発表する予定である。

用いた EOF 第一モードを AO と定義し、その上で統計的に非線形な広がりを持つ構造に対して分類を行なえる自己組織化マップ（Self-Organizing
Maps: SOM）を用いて、AO の実体について発表する。
２．使用データと解析の流れ
JRA-55 の 20˚-90˚1 の SLP 及び、
NCEP/NCERを用いて Tanaka (2003, JAS)の方法で抽出した順
圧高度場を使用した。

解析期間は順圧高度場について 1961 年から2010 年の Daily を用い、
SLP について 1960 年 12月～2010 年 2 月の DJF 平均値を用いた。

図１：PC1-PC2 平面でみた SOM の空間分布。左：daily の順圧
高度場を用いた結果。番号と黒実線は SOM の node と隣接関係、
灰色点は各日の PC。右：DJF 平均の SLP を用いた結果。黒点と黒実線は SOM の node と隣接関係、4 桁の数字は各年の PC。

はじめに AO を抽出するため SLP 及び順圧高度
場に EOF 解析を行った。次に EOF の PC1～20を用いて、SOM のマップを作成し分類を行った。
３．結果とまとめ
図１は PC1-PC2 平面上の score と SOM の nodeの分布を表している。左は順圧高度場を用いた結果、右は SLP を用いた結果である。node 番号 16
が PC1 負、5 が PC1 正に対応し、AO の指数を再現している。
図２は図１左に対応する順圧高度場の SOM の
各 node の空間構造を示したものである。node5 とnode16 が AO の負と正の構造と一致していることがわかる。node1 と 20 には PNA パターンと見られる波列が確認できる。
図１右では、SLP の SOM が PC1 と少しずれた
矢印の方向と、PC2 と少しずれた矢印の方向にレジームと見られる突き出した分布がある。
一方で、左の順圧高度場では右の SLP のような

図２：SOM の各 node の構造。PC1～20 までで構成された順圧成分を表す（node1,5,16,20 のみ）。実線が正偏差、破線が負偏差。

― 437 ―

P373

南岸低気圧活動を規定する太平洋の大気海洋結合変動
雨貝裕介*1・植田宏昭 2・早崎将光 3 (1：筑波大学大学院 生命環境科学研究科 2：筑波大学生命環境系 3：国立環境研)

 背景

日本を含む北太平洋地域は低気圧活動が活発な地
域として知られている。また、近年では特に関東地方に雪害をもたらす冬季の南岸低気圧活動が注目を集めている。低気圧活動は大気・海洋場の変動によって変 化 す る こ と が 知 ら れ て お り 、 Nakamura et al.
(2004) は 南 北 の 海 面 水 温 勾 配 と 亜 熱 帯 ジ ェ ッ ト(Sub-tropical Jet: STJ)の強さが低気圧活動に影響を与えると指摘した。日本付近の低気圧活動に影響を及ぼす代表的な大気・海洋場の変動として ENSO (El
Niño–Southern Oscillation)や PDO (Pacific Decadal
Oscillation) などが挙げられる。しかし冬季の日本付
近における南岸低気圧に注目した研究は事例解析的なものに限られており、気候学的な研究は少ない。
本研究では、日本付近の冬季南岸低気圧活動に焦点を当て、ENSO や PDO などの大気海洋結合変動によって低気圧活動がどのように変化するかを調査した。
また南岸低気圧に伴う日本列島太平洋側における降雪、積雪量についても解析を行った。
 使用データおよび解析手法

JRA55 を用いて解析を行った。ENSO、PDO のindex はそれぞれ NOAA の web サイトから取得した。
解析期間は 1960 年～2009 年までの 50 冬季 (DJF)とし、index の上位 (下位) 10 冬季を正 (負) フェイズの代表年として選択し、コンポジット解析を行った。
また日本付近の低気圧の詳細なデータとしてHayasaki and Kawamura (2012) に基づいた低気圧のトラッキングデータを用いた。これは海面気圧の最小点を低気圧の中心としたトラッキング方法であり、個々の低気圧の発達・経路などの詳細な解析が可能である。日本付近に注目するため、30°-50°N、130°-150°E を通過したもののみを解析対象とした。降雪の解析には気象庁気象官署における日積雪量のデー
タを使用した。
 結果
図  はエル・ニーニョ時からラ・ニーニャ時を引いた南岸低気圧の頻度分布図である。これを見ると、特に日本列島の南側で大きく頻度が増加しておりエル・
ニーニョ時に南岸低気圧が大幅に多いことが確認できる。
50 冬季の南岸低気圧の平均通過数は月に 2.62 個であった。一方、エル・ニーニョ時、南岸低気圧の通過
数は 3.70 個とラ・ニーニャ時の 2.20 個と比べ約 70%
多いことが分かった。また各年の南岸低気圧通過数とENSO index には R=0.42 で 99%の有意水準で有意な相関が認められた。一方、PDO 正の時、通過数は 2.66
個であり、負の時の 2.60 個と比較してもほとんど変化がないことがわかった。PDO index との相関は

R=0.02 とほぼなかった。

図 ：南岸低気圧頻度分布図
エル・ニーニョ時コンポジットからラ・ニーニャ
時コンポジットを引いたもの。点線の枠を通過したもののみを解析対象とした。
 考察
エル・ニーニョ時の南岸低気圧通過数が大幅に多かった原因として、日本付近で大気下層の南北の温度勾配が大きくなり低気圧の発生・発達に寄与する下層の傾圧性が高まったことが考えられる。一方、上層では対照的に温度勾配は小さくなっており、温度風の関係
から STJ が弱くなっていた。Nakamura and Sampe(2002)は STJ が弱まると上層と下層の渦の相互作用が強まり、低気圧活動を活発化させると指摘した。このことから日本上空で STJ が弱まったことでも南岸低気圧活動が活発化したと考えられる。
一方、PDO 正の時は負の時と比較して下層の温度勾配が大きくなっていたが、上層でも温度勾配が大き
くなり STJ が強まっていた。これにより下層と上層の渦の相互作用が弱まり、低気圧活動を活発化させる傾向を抑制してしまったため、PDO と南岸低気圧活動の相関はほぼなかったものと考えられる。
同様の傾向は低気圧活動を示す代表的な指標であるバンドパスフィルタした 850hPa における v’T’の値からも確認できた。

参考文献
Hayasaki, M. and M. Kawamura 2012, Cyclone Activities in Heavy
Rainfall Episodes in Japan during Sprong Season, SOLA,
8, 45-48, doi:10.2151/sola.2012-012
Nakamura, H., and T. Sampe, 2002, Trapping of synoptic‐scaledisturbances into the North‐Pacific subtropical jet corein midwinter, Geophys. Res. Lett., 29(16), 8-1.
Nakamura, H., T. Sampe, Y. Tanimoto, and A. Shimpo, 2004,― 438 ―

Observed associations among storm tracks, jet streams
and midlatitude oceanic fronts, Earth's Climate, 329-345.

P374

大気海洋陸面結合系から見た夏季西アフリカモンスーン
瀧川宏樹 (筑波大院生命環境) ,1.

植田宏昭 (筑波大学生命環境系)
これは Coastal Phase に SST が重要であり、monsoon

研究背景
サヘルとはアフリカ大陸のサハラ砂漠の南辺に位

onset に日射が重要とする先行研究の結果と矛盾しな置する半乾燥地域である。この地域における農業の殆い。また、熱帯大西洋においても、5 月に SST 効果のどが天水依存型であるため (西牧 2008)、サヘルの夏
季 降 水 を も た ら す 西 ア フ リ カ モ ン ス ー ン (WestAfrican monsoon; WAM) に関する研究は重要である(Sultan and Janicot, 2003)。WAM は東西に伸びる降水帯
が季節的に南北移動する現象であり、Thorncroft et al.
(2011) によって 4 つのフェーズに分類される。その中寄与度が高く (図 1)、7 月に SLAT 効果の寄与度が比較的高いという結果が得られた。これらの結果より季節的に WAM を変動させる駆動力が異なる事が示唆されている。
(a) Total effect(b) SLAT effect

でも、Coastal Phase (4 月中旬~6 月下旬; ギニア湾岸)と、Sahelian Phase (7 月中旬~9 月下旬; サヘル地域) が特徴的であり、Coastal Phase から Sahelian Phase への遷
移を monsoon onset と呼ぶ (Sultan and Janicot, 2003)。
Okumura and Xie (2004) では、Coastal Phase における

(c) SST effect

降水帯の北上に海面水温 (SST) が大きく影響を与えるとされている。しかし、一方で、monsoon onset に対する SST の影響は小さいとされ (Druyan and Fulakeza2014)、日射の影響によって引き起こされると言われている (Ramel et al. 2006; Cook 2015)。
しかし、これらの先行研究において、SST と日射のどちらが、どの時期にどの程度の影響を及ぼすのかは明らかにされていない。そのため、本研究の目的は、

図 1: 5 月における降水量と 925hPa 面の水平風を示す。
(a)季節進行。(b)SLAT 効果。(c)SST 効果。(b)と(c)の和は(a)と一致する。
表 1: 西アフリカ(10°W-10°E; 7.5°-17.5°N) における、降水(mm/day) の季節進行に対する、海面水温と日射の寄与率。

WAM の季節進行に及ぼす SST と日射の影響を定量的に分離し、そのメカニズムを明らかにすることである。
2.

モ デルと実験手法
本研究では、気象研究所大気大循環モデル(MRI-AGCM2.3.2) を使用し、Peicewise Constant SST(PCS) 実験 (Ueda et al. 2009) を行なった。この実験では SST を段階的に固定し、CTLrun と比較することで、WAM の季節進行 (Total 効果) を、日射の影響 (SLAT効果) と海面水温の影響 (SST 効果) に分離した。
3.

結果
5 月の西アフリカにおいて、降水量の季節変動に、

SST 効果が 72%寄与しており、一方、7 月においては
SLAT 効果が 86.2%寄与している事が分かった (表 1)。

Periodmid-May

mid-June

Total

0.33

0.34

mid-July
0.55

SLAT

0.13 (38.0%)

0.16 (47.6%)

0.48 (86.2%)

SST

0.21 (72.0%)

0.18 (52.4%)

0.08 (13.8%)

参考文献
Cook, K. H., 2015: Role of inertial instability in the West African monsoon
jump. J. Geophys. Res. Atmos., 120, 3085-3102.
Druyan, L.M., and M. Fulakeza, 2014: The impact of the Atlantic cold tongue
on West African monsoon onset in regional model simulations for
1998-2002. Int. J. Climatol., 35, 275-287.
西牧隆壮, 2008: アフリカの農業開発と水利用. ARDEC : world agriculture
now, 38, 15-19.
Okumura, Y. and S.-P. Xie, 2004: Interaction of the Atlantic equatorial cold
tongue and the African monsoon. J. Climate, 17, 3589-3602.
Ramel, R., H. Gallee and C. Messager, 2006: On the northward shift of theWest African monsoon. Clim. Dyn., 26, 429-440.
Sultan, B. and S. Janicot, 2003: The West African monsoon dynamics. Part II:
the “Preonset” and “Onset” of the summer monsoon. J. Climate, 16,3407-3427.
Thorncroft, C. D., H. Nguyen, C. Zhang and P. Peyrillé, 2011: Annual cycle ofthe West African monsoon: regional circulations and associated water
vapour transport. Q. J. R. Meteorol. Soc., 137, 129-147.
Ueda, H., M. Ohba and S.-P. Xie, 2009: Important factors for the developmentof the Asian-Northwest Pacific summer monsoon. J. Climate, 22, 649-669.

― 439 ―

P375

初冬の極夜ジェットの季節進行の停滞とシベリアの寒冷化*安藤 雄太1，山崎 孝治1, 2，立花 義裕1，小寺 邦彦3，小木 雅世41）三重大院生物資源，2）北大，3）名大，4）マニトバ大

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

ベリア域に冷源を置く実験を行ったところ，極夜ジ
ェットが減速する結果が得られた．
以上の結果から，中央シベリアの寒冷化の停滞が東シベリアの急激な寒冷化をもたらし，11 月下旬の極夜ジェットの季節進行の停滞と関係することが示唆された．

2. 解析手法
データは日平均 JRA-55 再解析データを使用した．気候値は 1982～2015 年の平均値を用いた．極夜ジェット指数は 50hPa，65ºN の東西風の東西平均値（Kodera and Koide 1997）を用いた．
11 月下旬の線形的な季節変化からのずれを見る
ため，11 月下旬から 11 月上旬と 12 月上旬の平均を引いたものを季節変化からのずれとした．

3. 結果
TEM 運動方程式より極夜ジェットの減速は EP フ
ラックスの収束と関連する．100hPa の EP フラック
スの鉛直成分を見ると，11 月下旬に急増し成層圏で収束したことから成層圏へのプラネタリー波伝播が急増したことが分かった．
このプラネタリー波がどこから来たのかを調べる
ため EP フラックスの季節変化からのずれを見ると，高緯度の対流圏から成層圏に伝播していた（図2）．
次に 100hPa の波活動度フラックス（Plumb1985）の鉛直成分の季節変化からのずれを見ると，中央・東シベリア域で増加したことが分かった．
500hPa ジオポテンシャル高度の季節変化からのずれを見ると，バレンツ海・中央シベリアで高気圧偏差，東シベリア域で低気圧偏差であった．
この偏差を作る原因を探るため線形傾圧モデル（LBM）で中央シベリアに熱源を置く実験を行った．その結果，東シベリア域が寒冷化した．しかし，極夜ジェットの減速は小さかった．さらに東シ

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

図 2 11 月下旬の線形的な季節変化からのずれ．東
西平均した東西風（色）と EP フラックス（矢印），EP フラックスの発散（実線が発散，破線が収束）．

― 440 ―

P376
気候変動による淀川流域における洪水リスクの確率的評価
1

永野隆士, 2 加藤雅也, 2 坪木和久, 3 田中智大,3 立川康人, 4 中北英一
( 東京海上研究所 名古屋大学宇宙地球環境研究所 3 京都大学大学院工学研究科 4 京都大学防災研究所)
2

1. 研究の背景および目的
将来の気候変動により、大きな災害をもたらす強い雨の発生回数が増え、河川の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、将来の気候変動の影響を定量評価できるモデルの構築を通じて、河川の堤防決壊に伴う経済的被害を定量評価し、リスクマネジメントや防災情報として役立てることを目的にしたものである。

と、時空間分布の異なる 2004 年台風 23 号のそれぞれの雨の時空間分布をもとに、24 時間降雨量の最大値が等しくなるよう、時空間分布の形状を保ちながら比例的に雨量を補正した。2 つの台風の補正後の雨量に基づく河川流量を比較した結果、ピーク流量に大きな違いが認められた。これ
より、河川流量に時空間分布が大きく影響することを得た(図 2 参照)。
20,0002. 研究体制

0.0

18,00016,000河川流量(m3/s)(1) 名古屋大学が開発した非静力学雲解像モデル CReSS を使用し、温暖化気候下における降雨データを算出(2) 京都大学と開発した河川流出モデルを用いて、(1)で算出した降雨データから河川流量を推定(3) 日立 DioVISTA を用い、(2)で推定した河川流量から、ある地点で堤防が決壊した際の経済的被害を推定

5.0

14,00012,00010.0

10,000
8,000

15.0

6,000

4,000

20.0

2,000
0

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93

2013年台風18号(流域観測平均雨量・右軸)
2004年台風23号(1000年確率の雨量に調整)
2013年台風18号(1000年確率の雨量に調整)
2013年台風18号(再現)

図 2. 雨の時空間分布の違いによる河川流量への影響

q = v𝐷𝐷𝑚𝑚 (ℎ/𝐷𝐷𝑚𝑚 )𝛽𝛽（不飽和流）
q = v𝐷𝐷𝑚𝑚 + 𝑎𝑎(ℎ − 𝐷𝐷𝑚𝑚 ) （中間流）
q = v𝐷𝐷𝑚𝑚 + 𝑎𝑎(ℎ − 𝐷𝐷𝑚𝑚 ) + 𝛼𝛼(ℎ − 𝐷𝐷𝑎𝑎 )𝑚𝑚 （地表面流）※1 式中の q は流量、h，Dm，Da は流積、v はマトリックス部の実
質の飽和透水係数と斜面勾配の積、βは体積含水率の減少に伴う、不飽和時の実質の透水係数の減少の程度を表すパラメータ(2) 氾濫計算過程① 堤防決壊シナリオ：河川流量がその地点の計画高水流量を超過しかつ、河川流量が最大となる時刻に堤防が決壊するものとする。その際の流出量は以下の通り。
流出量=(河川流量‐堤防決壊敷高流量)×50％② 越水シナリオ：上流域で河道が狭い領域を越水地点とし、流出量は以下の通り。
流出量= 河川流量‐堤防の高さに達した時の流量

淀川周辺に大きな被害をもたらした 2013 年台風 18 号にて、河川総流量を 1 倍から 3 倍にした際の氾濫シミュレー
ションを実施した(図 3 参照)。結果から、浸水域は大きくは変わらないものの、浸水深が深くなることを得た。
シナリオ1-1（T1318）
2013年台風18号(河川総流量×1)

2013年台風18号(河川総流量×3)
シナリオ1-4（T1318*3.0）

図 3 淀川(枚方地点)における氾濫シミュレーション(4) 経済的被害の確率的評価を実施
発生確率に応じた雨量に調整した雨が降った際の河川流量・総氾濫量、経済的被害を推定した。加えて、経済的被害に対応する雨量の発生確率を、経済的被害の発生確率とした。結果から、同じ発生確率における経済的被害は将来の温暖化気候下で増加することを得た。(図 4 参照)
C0～C3の将来気候シナリオの最大・最小範囲

現在気候下

2.0
1.5

4．研究手法および結果

1.0

以下の(1)～(4)により堤防決壊時の経済的被害の確率的評価および、将来の温暖化気候下での影響を解析した。
(1) 年最大 24 時間降雨量の確率密度分布を作成
1.4%
現在気候下
将来降雨(C0)

発生確率

将来降雨(C1)

0.8%

将来降雨(C2)
将来降雨(C3)

0.6%
0.4%

0.2%
0.0%

1

21

41

61

81 101 121 141 161 181 201 221 241 261 281 301 321

3.0
2.5

経済的被害：2013年台風18号の計算結果を1とした倍率※使用データ・ 現在気候下：観測データ(参考文献
2から引用)
・ 将来の温暖化気候下：気象研究所の気候モデルAGCM3.2S(RCP8.5シナリオ)における将来気候実験(2075年～2099年)において、海面水温の将
来変化パターンの異なる4種類(C0～C3)のデータを使用

経済的被害(倍)(1) 流量計算過程
・ 流量の算出：中間流・地表面流統合型キネマティック
ウェーブモデルを採用。
・ 流量・流積計算式：立川らが開発した低水部から高水部までの流量を連続的に表現する以下の式を使用。

1.0%

25.0

経過時間(hour)
2004年台風23号(流域観測平均雨量・右軸)
2004年台風23号(500年確率の雨量に調整)
2013年台風18号(500年確率の雨量に調整)
2004年台風23号(再現)(3) 氾濫シミュレーションの実施

3. 研究前提1.2%

流域平均雨量(mm/hour)

1

0.5

2

5

10

20

50

100 200 300 500 750 1,000 1250 1,500 2000 3,000
発生確率年(年)0.0

図 4. 年最大の経済的被害の確率的評価

5. 今後の課題
・ 将来の降雨データのサンプル数が少なく、作成した確率密度分布の正確性が課題であるため、将来データを多く取得可能な「d4PDF※2」を使用した研究に取り組む。

年最大の24時間降雨量(mm)

図 1. 年最大の 24 時間降雨量の確率密度分布
淀川(枚方地点)における現在・将来の温暖化気候下での
年最大 24 時間降雨量の確率密度分布は図 1 の通り。結果
から、将来の温暖化気候下における C0～C3 のシナリオいずれにおいても、24 時間降雨量が 200mm を超えるような雨の発生確率は高くなることを得た。
(2) 雨の時空間分布が河川流量に与える影響
雨の降り方の違いが河川流量に与える影響を確認するため、淀川周辺に大きな被害をもたらした 2013 年台風 18 号

※2「d4PDF」とは、過去 6000 年分(日本周辺域は 3000 年分)、将来(産業革命以降 4 ℃上昇)5400 年分のモデル実験を実施したもの。

・ 時空間分布の違いが河川流量に影響を与えることが確認できたので、複数の時空間分布を加味した適切な時
空間分布の設定に関する研究にも取り組む。
参考文献
1) 椎葉充晴，立川康人，市川温：水文学・水工計画学
京都大学学術出版会，20132) 田中茂信「2013 年台風 18 号による淀川流域の洪水
災害の外力評価」京都大学防災研究所年報 第 57 号 B― 441 ―

P377
モンスーンアジアにおける陸域生態系への気候変動影響：複数モデルを用いた解析*伊藤昭彦・仁科一哉・野田響（国立環境研究所）
1.

肥効果等により植生の生産力は現在と比較

はじめに

モンスーンアジア地域は、東南アジアの熱帯して 9〜45%増加し、それに伴うバイオマス

多雨林からシベリアの亜寒帯林にまたがるの増加が生じる可能性が示された。土壌炭素

特徴的な生態系から構成されており、産物供も少数の結果では減少が見られたが多くは給や気候調節など様々な生態系サービスを増加しており、シミュレーション間のばらつ

もたらすことでこの地域に暮らす数十億人

きはなお大きいものの、生態系全体として正の生活を支えている。将来の気候変動に伴っ

味の炭素吸収が生じていた。多数の結果を横て、この地域の陸域生態系にどのような変化

断的に解析し、全体を通して共通性の高いパが生じるかは、温暖化への緩和策や適応策を

ターンを抽出したところ、チベット高原や南考える上で極めて重要な問題である。

アジアの一部には温度上昇幅を小さく抑える低位のシナリオである RCP2.6 条件下で

２．手法

も生産力や土壌炭素量に相当の影響が生じ

本研究では、気候変動の影響評価に関する国る可能性が高い地域が見られた（図１）。一際的なモデル相互比較プロジェクトである

方、温暖化がより進行する RCP8.5 の場合でISI-MIP で行われた、複数の生態系モデルに

は、東アジアや南アジアの多くの地域で強い

よる将来予測データを用いて、モンスーンア

影響が見られる可能性が高いことが分かっ

ジア地域の陸域生態系における気候変動影た。また、本論文では気候変動による生産力

響を調べた。ここでは、生態系の植生バイオや炭素ストックの極端な増加・減少が出現す

マスや土壌有機物のストック、生態系が人間る頻度や、観測からの影響検知への示唆に関社会にもたらすサービスに関係が深い光合する議論も行った。これらの結果は、気候と成生産（純一次生産と呼ばれる）に着目した

その影響の予測、対策立案に有用な示唆をもが、生態系モデルではそれらを炭素の動態とたらすと期待される。

してシミュレートしている。ISI-MIP では、将来の大気中の温室効果ガス
濃度や、それに伴う気候変動について複数のシナリオを用意しており、それを用いて影響モデルによる評価を行っている。２種類の大気中温室効
果ガス濃度シナリオ（低位と高位の濃度パスを表す
RCP2.6 と RCP8.5 と５種類の気候モデルによる予測を用い、それぞれ７種類の生態系モデル（国立環境研究所で開発されている VISIT モデルを含む）で推定された影響評価の結果を解析した。
３．結果と考察二酸化炭素濃度上昇による施図１ 複数モデルシミュレーション結果による陸域生態系への気候変動影響の出現の確からしさ。上段：純一次生産の変化（∆NPP）、中段：
植生バイオマスの変化（∆CVeg）、下段：土壌炭素の変化（∆CSoil）。
左：温度上昇幅を抑える RCP2.6 シナリオ、右：温暖化が進む RCP8.5
シナリオ。

― 442 ―

P378
中部山岳域の積雪の気候変化と昇温
若月泰孝 1, 2
1

茨城大学, 2 海洋研究開発機構

１．はじめに
中部山岳域の大気・陸面環境において，積雪分布は，
水資源や生態系に重要な役割を果たしている．したがって，地球温暖化による積雪分布の気候変化を予測することは大変重要である．Wakazuki et al. (2015)は，WRF を用いた 6km 解像度での温暖化ダウンスケール実験で，将来の中部山岳域での積雪深の減少，消雪日の早期化などを示した．類似の研究報告は他にも複数存在する．Wakazuki
et al. (2015) や若月ほか(2015)は，山岳域では平均気温の上昇が大きく，それは融雪時のアルベドの変化と関係することを示唆し，アイスアルベドフィードバックが関与している可能性にも言及した．しかし，積雪の減少と昇温に関するプロセスの理解は未だ明確ではなく，詳細な解析が必要とされている．
２．領域気候モデル実験
本研究では，より高解像度の 2km 実験結果（若月ほか
2016）を用いて山岳域の積雪の変化と昇温について詳細に調べた．2km 解像度では，山岳地形の表現がよくなるため，融雪と昇温の関係の地形による効果がより明瞭になる．用いた領域気候モデル（RCM）は WRF 3.3.1 である．陸面過程には，Noah-LSM を用いている．本研究での実験年（解析期間）は，1979 年 10 月～2010 年 9 月の 31
年間である．将来気候実験は，擬似温暖化法を発展させた気候差分ダウンスケーリング法（Wakazuki and
Rasmussen 2015）を用いて実施している．CMIP-3 A1B
CO2 排出シナリオによる全球気候モデル（GCM）から 18個の予測を抽出し，そのアンサンブル平均の平均気候差
分を，21 世紀末を想定して作成した．この気候差分とERA-Interim を用いて側面境界条件を作成した．
３．結果
図 1 は平均昇温量の分布を示している．高標高域の昇温量が顕著に高いことがわかる．図 2 は図 1 の A-B 線に沿った平均昇温量とアルベドの気候変化量の平均的な季節変化を示している．A-B の線の中央付近は北アルプス（飛騨山脈）の稜線部分に相当する．アルベドの気候変化からは，初冬の積雪開始の遅れに伴うアルベド減少領域が稜線から徐々に平野部に伝搬し，春には融雪の早期化に伴うアルベド減少領域が平野部から徐々に稜線へと伝搬する様子を確認することができる．昇温量の変化もアル
ベド減少域に対応して現れるが，初冬の変化は小さく，
図 1 に示される山岳域の昇温の影響のほとんどは，春の融雪の早期化に伴い生じていることがわかる．この計算では，図 1 に示される領域全体の年平均昇温量はおよそ 2.7度であったが，それよりも最大で 3.5 度も大きい．短い期間の大きな昇温が平均昇温量を引き上げた．
一方，比較的低標高の山岳域において融雪の影響が顕
著な 3～4 月に着目すると，高標高域では昇温量が平均より小さく，負値となっていた．さらに，山の西側で西風
偏差，山の東側で東風偏差となっており，稜線域で収束する風偏差となっていた．これは，低標高域で融雪によって陸面や大気が加熱され，上昇気流を作り，断熱冷却により稜線域で昇温量が抑えられていたことを示している．したがって，山の低標高域での融雪が高標高の周辺の融雪を早めるというアイスアルベドフィードバック
は，10km 程度のスケールではあまり効いていなかったのではないかと考えられる．春季の昇温量の大きさについては，積雪水量の大きな差に伴い，融雪に利用されていたエネルギーが加熱に利用されたことの影響が大きいと示唆された（図 2d）．追加解析の結果を含め発表する．
謝辞
本研究は気候変動適応技術社会実装プログラムの支援を受けた．
参考文献
若月泰孝, 吉田傑, 原政之, 藤田実季子, 鈴木智恵子, 馬燮銚, 木村富士, 小池克征, 2015: 中部山岳域の大気・陸面の気候変化予測.
日本気象学会 2015 年度春季大会予稿集
若月泰孝, 原政之, 藤田実季子, 馬燮銚, 井上忠雄, 木村富士男, 小池俊雄, 2016: 気候差分ダウンスケーリング法による関東・中部
山岳域の確率論的気候変化予測. 土木学会論文集 B1(水工学),
72(4), I_55-I_60.
Wakazuki, Y., R. Rasmussen, 2015: Incremental dynamical downscaling
for probabilistic analysis based on multiple GCM projections.
Geophysical Research Letters, 42, doi: 10.1002/2015GL066242
Wakazuki,Y., M. Hara, M. Fujita, C. Suzuki, X. Ma, F. Kimura, 2015:
Effect of climate change on the snow disappearance date inmountainous areas of central Japan. Hydrological Research Letters, 9,20-26, doi: 10.3178/hrl.9.20.

図 1: 予測された年平均気温の変化量の分布

図 2: A-B 線に沿う(a) 昇温量と(b)アルベドの変化量(c)東西風の気候変化の経度時間断面図．31 年平均の時間変化を示す．(a),(c)については 2 日移動平均である．(a)の昇温量は図 1 の領域全体の年平均昇温量からの偏差を示している．(a)の○領域は，値が負の領域．(d)は稜線での積雪水量の季節進行（現在と将来）．

― 443 ―

P379

同位体領域気候モデルを用いた
日本域における降水の同位体比の高解像度再現実験*田上雅浩（東大院工学系）・一柳錦平(熊本大院自然)・芳村圭（東大海洋研）

1．はじめに
降水の同位体比は、降水のもとになった水蒸気が雨を降らせることで低くなる性質を持つため、大気中の水循環強度を示すトレーサーとして、GCM の検証などに用いられている。そのため、GCM の水循環プ
ロセスに水の同位体スキームを組み込んだ同位体
GCM が開発されてきた。しかしながら、これまでに開発されてきた GCM の解像度は 100km 以上と粗く、100km より細かい空間解像度でも降水の同位体比の再現性が担保されているのかはよくわかっていなかった。この要因としては、高密度で観測された降水の同位体比データが不足していたことが挙げられる。近年では、同位体マッピングワーキンググループ（IMWG）により２０１３年に日本全国における降水の同位体比の集中観測が行われた。そこで、本研究では、これら観測データを真値として、空間解像度を10km、30km、50km に設定した同位体領域気候モデ
ルによる再現実験を行い、これら計算結果の比較を行った。
2．研究方法本研究で使用した降水の同位比の観測データは、2013 年の 1 月から 12 月まで日本全国 57 地点で観測したデータを用いた。降水量はサンプル採取時の採水量から漏斗面積で除して求めた。サンプルの同位体比は熊本大学大学院自然科学研究科のガス同位体比質量分析計によって測定された。測定誤差は、
δ18O で±0.05‰程度である。
複雑な降水の同位比の時空間変動パターンを推定するため、本研究では同位体領域気候モデル(Yoshimura et al., 2010)を使用した。同位体領域気候
モデルは同位体が導入された領域モデルの中で最も高い空間解像度（約 10km）を持つ。格子数は 289✕350（空間解像度 10km；EXP10 実験）、129✕120（空間解像度 30km；EXP30 実験）、82✕76（空間解像度 50km；EXP10 実験）鉛直 28 層となっている。初期・境界条件は同位体再解析データセットを使用した。モデルの計算期間は 2013 年 1 月から 12 月までである。積雲対流パ ラメタリゼーションは、 relaxedArakawa–Schubert scheme を使用した。その他実験
設定や計算領域については、Tanoue et al., (2016)を参照されたい。
3．結果
まず、各再現実験結果から得られた降水量と降水δ18O の季節変動の再現性を確認するため、観測地

点ごとに相関係数を算出した（図１）。降水量の観測値と計算値とを比較した結果、統計的に有意な相関が得られた地点は、EXP10km 実験で 37、EXP30km
実験で 38、EXP50km 実験で 38 地点と、空間解像度の違いによって大きな違いは見られなかった。その一方、降水の同位体比については、統計的に有意な相関 が 得 ら れ た 地 点 は 、 EXP10km 実 験 で 28 、
EXP30km 実験で 44、EXP50km 実験で 46 地点と差が見られた。特に、関東から九州にかけての太平洋側の地点において、EXP10km 実験による降水の同位体比の再現性が低下した。再現性が低下した要因
は、2013 年１月 14 日ごろに全国にもたらされた南岸低気圧による降水との関係性が指摘された。本研究では、この原因について考察し、降水の同位体比が降水過程発表する。

4．参考文献Tanoue, M., K. Ichiyanagi and K. Yoshimura (2016):
Verification of the isotopic composition of
precipitation simulated by a regional isotope
circulation model over Japan. Isotopes inEnvironmental
andHealthStudies,
DOI:10.1080/10256016.2016.1148695.
謝辞：本研究は JSPS 若手研究（B）15K16310 の助成を受けた。

図 1：月降水量(a)または降水δ 18O(b)の観測値と計算値から求められた相関係数の空間分布。色の違いは相関係数の値を示す。◯または◇は、それぞれ統計的に有意な値または有意でなかったことを示す。統計的に有意な値が得られた地点数を合わせて示す。

― 444 ―

P380

経験的統計ダウンスケーリング手法(ESD)による複数気候要素の変動再現－力学ダウンスケール結果との比較－
西森基貴・遠藤伸彦（農研機構・農環研）
１．はじめに
気候変動による影響とそれへの適応策立案が、特に地方地域で急務となる中、高精度な影響評価のためには、
気候モデル予測の精度改善とともに、力学的・統計的ダ
ウンスケールにおける不確実性評価もますます重要となる。統合地域ダウンスケーリング計画（CORDEX）においても 2013 年に経験的手法（ESD）
グループが設立され、ウェザージェネレータも含む手法比較や境界条件による不確実性評価を始めている。著者は、環境省推進費研究S-5-3 における同境界条件の複数 20km-RCM 実験との比較（2011 年秋季大会 P322）を行った正準相関解析による多変量線形重回帰法（Nishimori and Kitoh, 2006
(NK2006): ISMD）を上記 CORDEX -ESD に登録し、南米アルゼンチンを比較対象とした共通実験（Experimenmt-1）により日単位推定の結果比較を行った（2015 年秋季大会 P394）。本発表ではこの手法を７気象要素にまで拡張し改めて日本に適用した結果とその推定誤差や補正法の検討、および力学ダウンスケール結果との比較を示す。
２．データと手法
予報変数（predictands）としては、空間的にほぼ均一とした日本の気象官署 35 地点における日単位の７気象
要素、すなわち日平均・最高･最低気温、降水量、日射量、相対湿度および地上風速で、気象庁統計値をベースとする農環研 MeteoCrop-DB（Kuwagata et al., 2012）を使用した。predictor となる循環要素としては、JRA25 再解析データを用い、20-55 ﾟ N および 120-155 ﾟ E の範囲で地上気圧、 700hPa 面気温、 850hPa 面東西風および比湿の５要素を用いた。今回は、RCM との比較の観点から
ERA-Interium ら他の境界条件を用いた不確実性は考慮していない。
手法については NK2006 を踏襲、まず predictors
および predictands 各々で要素間の統計的関係を保持しな
がら EOF 解析により次元を減少させた上で正準相関解

図1 地上７要素ESD再現実験のうち降水日数補正と降水日無降水日判別後の夏季（6～8 月）
日射量積算値の推定バイアス（対観測値％）。淡（濃）色は 1MJ/day の過大（過少）評価。

析（CCA）を行い、相互に時系列的関係を持つ成分を抽出し、各成分の時系列を説明変数とする線形重回帰を行った。なお本稿に示すのは、前半（1979-94）を学習期間、後半（1995-2011）を検証期間とした CORDEX-ESD-Tier-1
であるが、このほか期間内で学習･検証期間を入れ替える
クロスバリデーション（Tier-2）や、異なる学習期間でアンサンブル検証をを行う Tier-2.1 も実行している。
３．結果と考察ESD 等の統計ダウンスケーリング手法は、基本的に平均値からの偏差を対象にするとはいえ、やはり一定の推定バイアスを持つ。例えば線形法で日降水量を対象とした場合、弱い降水が高頻度で現れやすく、結果として降水量を過大評価する傾向にある。そのためここでは、通常、気候モデルのバイアス補正にも用いる平均と分散を観測値に合致させるスケーリング法に加え、降水量については降水日数を補正し、また降水日と無降水日で他の気象要素に関し異なる推定式を用いることで、要素間の物理的関係の保持を図った。それらの補正の結果、例えば日射量について、補正前で降水量の過大評価のために逆に過少となっていたバイアスは、沿岸部を除いて改善された（図１）。また７要素のうち降水量と日射量について、RCM 出力と比較した結果、RMSE で見た場合、本手法は北日本での日射量を除きおおむね RCM と同等の推定精度であった（図２）。当日には、単一要素毎に解析した場合との比較も示す。なおここで開発された ESD 手
法は、全球・領域気候モデル出力に適用することにより単独で将来気候シナリオを作成することが可能なほか、一般に空間相関を持たないウェザージェネレータに導入する新たな手法（本大会別項：遠藤・西森）として、さらなる改良を進めている。
＊本研究の主要部分は文科省 SI-CAT の枠内で行なわれ、一部
は農水省気候変動対応プロジェクト（農林業影響評価）の支援を得た。
またCORDEX-ESDの共通実験プロトコルを参照した。

図 2 ESD 推定値と RCM 出力値の、それぞれ観測統計値に対する月単位 RMSE の季節集計 （ESD は検証期間 1995-2007）。

― 445 ―

P381
浦河における風速の急変動メカニズム＊

山崎稜太（日本大院・総合基礎），加藤央之（日本大学・文理学部）

1．はじめにクリーンエネルギーとして風力発電が近年注目されているが，風力発電は風速が急激に変動することにより電力の安定供給に影響を及ぼす可能性がある。風
速の急変動が発生する要因は様々であるが，それらについて解明を行っておくことは重要である。本研究では，北海道浦河を対象に風速が急激に変動する気象現象について，統計的な手法を用いて明らかにした。

は西北西や北西の風向が卓越するものの，西，
西北西，
西南西，南西のいずれかの風向になっていた。この中で特に西北西の風向が西の風向に変動する事例が多く，
次に西北西の風向が変わらずに急増加する事例，北西の風向が変わらずに変動する事例が多かった。風向が大きく変動しない事例について地上天気図を見ると，北海道の北東側に低気圧が存在し，低気圧が発達した
り，通過する等圧線の間隔が狭まったりすることにより風速が急増加していた。事例数は少ないものの風向
2．解析方法が東系から西系へと大きく変動する事例は気圧の谷やまず，浦河の風速データより 1 時間の変動値を求め， 寒冷前線の通過に伴っていた。
変動値の±3σの値である4.4m/s を越えて風速が増加
急減少は変動前に西，西北西の風向が卓越し，ほと（減少）したときを急増加（急減少）と定義した。次んどが西南西，西，西北西の風向から変動し，急増加に，北海道気象官署 22 地点の時別海面補正気圧（以のように風向のばらつきはなかった。変動後は西系の下 SLP）値について，各時刻での全道平均値（22 地
風向に変動し，西北西，北西の風向が卓越していた。
点の平均）からの偏差に直して主成分分析を行い，急風向が大きく変動しない事例は，低気圧の移動によっ増加・急減少発生時の SLP 場が主成分空間内のどのて強風帯から抜けたり，気圧傾度の方向が東西方向か領域に位置しているかを明らかにした。その結果をもら大きく変わらずに等圧線の間隔が広まったりすることに気象学的に急増加，急減少が発生する原因についとにより急減少していた。事例数は少ないものの風向て検討した。
が西系から東系へと大きく変動する事例は気圧の尾根の通過に伴って等圧線の間隔が広まったりする事によ
3．結果って急減少していた。
本研究では，急増加・急減少の事例を 2010 年から
いずれの象限でも変動前，変動後の風向が大きく変2013 年の期間で抽出し，急増加は 306 事例，急減少
わらない事例が多いものの，浦河の北側に位置する日は 215 事例であった。
高山脈の地形効果も相まって第 1 象限と第 4 象限は西気象官署における SLP の主成分分析の結果，第 1
系の風向内での変動，第 2，第 3 象限は東系の風向内主成分（寄与率：61%）は東西方向の気圧変動パター
での変動が多く，地上天気図より低気圧の接近，通過
ン，第 2 主成分（寄与率：28%）は，南北方向の気圧などに伴って等圧線の間隔が変化することによること
変動パターンであった。第 3 主成分（寄与率：3％）が分かった。
は北海道内陸部と沿岸部でのシーソーパターンであり，⒜⒝
寄与率は低いものの，低気圧や局地高気圧の存在を知る指標として用いることができる。急増加，急減少事
例は共に第 1―第 2 主成分平面における第 4 象限で出現頻度が高かった（図 1）。第 4 象限の SLP 場は北海
道の北東部で相対的に気圧が低くなっている空間パターンである。また，急増加（急減少）の全事例の67%(55%)で第 3 主成分が負であり，内陸部で気圧が
図 1：第 1 主成分と第 2 主成分の 2 次元空間内における Z スコ
相対的に低いことを示していた。
ア散布図。それぞれ⒜急増加，⒝急減少の事例をプロット。丸第 4 象限での急増加については変動前には様々な風
内の数字は各象限での急変動の発生割合を示す。
向ではあるが西北西や北西の風向が卓越し，変動後に― 446 ―

P382
日本における大気圏外の太陽輻射量と気温の日別平滑平年値の関係について
水瀬 正雄 (長岡市役所)
１

概要2016 年春季大会において東京における大気圏外の太陽輻射量と遅れ時間を考慮した気温の日
別平滑平年値は高い直線相関を示すことを報告した。
本稿は日本の他の観測地点について同様の解析を行い、東京の結果と比較したものである。
対象とした観測地点は、1891 年から 2010 年ま
での気温データの揃っている 網走，
札幌，
山形，
東京，岐阜，和歌山，福岡，高知の８地点である。
２ データの算出方法(1) 太陽輻射量(理論値：不変と仮定)
太陽輻射量Ｑは以下の式によって求めた。
Ｑ＝Ｓ/π(dm/d)２(sinφ・sinδ・Ｈ+ cosφ・cosδ・sinＨ）×86.4 (MJ/㎡)
ここで φ：緯度，δ：赤緯(月日)Ｈ＝Cos－１(－tanδtanφ)
Ｓ：太陽定数 1.365W/㎡
dm/d:地球・太陽間の平均距離(dm)と観測時の距離(d)の比(2)気温日別平滑平年値
気温日別平滑平年値は、気象観測統計指針(気象庁，
平成 27 年 3 月 1 日改正)に基づき日別平均
気温の 30 年間平均値について 9 日間の移動平均
を 3 回繰り返し平滑化した値を小数第２位まで算出した。
東京の値についても他の観測地点と比較するため再計算した。
３

解析方法
２により算出した太陽輻射量と気温日別平滑
平年値について回帰分析を行った。各地点・各統計期間とも年変化の波形より、
太陽輻射量に対して気温が遅れて変動していることが想定されたため、気温を太陽輻射量に対し 1 日ずつ遅らせていき、最大の相関係数:r となる「遅れ時間」:TL
を求めた。
４

解析結果
各観測点・各統計期間で太陽輻射量と遅れ時間を考慮した気温日別平滑平年値は高い直線相関を示した。
回帰式は以下のとおり
Tｉ＋TL＝aQi＋ｂ

ここで
Tｉ＋TL：i+TL 日の気温日別平滑平年値(℃)
Qｉ：ｉ日の大気表面の単位面積に垂直に入射する太陽輻射量(MJ/㎡)
TL：最大の相関係数となる遅れ時間(日)ａ：傾き，ｂ：切片
35
30
25
20
15
10
5
0

30
21
網走

15

7

4
0

0

2

1

0

36 37 38 39 40 41 42 43 44 45
遅れ時間(TL):日

図-1 遅れ時間:TL の度数分布
表-1 遅れ時間:TL と最大の相関係数:r
統計期間

網走

札幌

山形

東京

1891-1920

43/0.9937

38/0.9947

37/0.9938

38/0.9911

1901-1930

43/0.9933

38/0.9938

37/0.9933

38/0.9908

1911-1940

44/0.9942

39/0.9947

38/0.9933

38/0.9906

1921-1950

44/0.9936

39/0.9943

38/0.9928

39/0.9904

1931-1960

43/0.9933

38/0.9944

38/0.9934

38/0.9910

1941-1970

43/0.9937

38/0.9945

37/0.9928

38/0.9903

1951-1980

42/0.9945

38/0.9958

37/0.9935

38/0.9913

1961-1990

43/0.9938

38/0.9954

37/0.9926

39/0.9907

1971-2000

43/0.9941

39/0.9954

37/0.9934

40/0.9914

1981-2010

43/0.9936

38/0.9950

37/0.9936

40/0.9909

統計期間

岐阜

和歌山

福岡

高知

1891-1920

37/0.9920

39/0.9897

39/0.9894

37/0.9903

1901-1930

38/0.9917

39/0.9894

38/0.9885

37/0.9899

1911-1940

38/0.9926

39/0.9901

38/0.9891

38/0.9906

1921-1950

39/0.9904

39/0.9896

38/0.9889

38/0.9908

1931-1960

38/0.9910

40/0.9897

38/0.9895

38/0.9911

1941-1970

38/0.9903

39/0.9895

39/0.9886

37/0.9905

1951-1980

38/0.9934

39/0.9901

39/0.9898

37/0.9903

1961-1990

37/0.9934

39/0.9907

39/0.9908

37/0.9905

1971-2000

38/0.9935

39/0.9910

39/0.9920

37/0.9909

1981-2010

40/0.9909

39/0.9909

39/0.9917

38/0.9904

最大の相関係数(r)は全ての観測地点・統計期間において 0.98 以上の高い値となり、散布図からも高い直線相関が認められる。
遅れ時間(TL)は 37～44 日となり 38 日前後に集中している。各観測地点で統計期間毎の遅れ時間の差異は少なく、最小で 1 日、最大で 3 日である。

― 447 ―

P383

北海道農業の気候変動影響評価に向けた気候予測情報の統計的ダウンスケーリング*

田中朱美 1・根本学 2

1

日本学術振興会特別研究員 PD（北海道農業研究センター）

2

北海道農業研究センター

本地点の当該月では、補正前と比べて補正後のモ

1. はじめに
将来の気候変化やその影響を評価するため、全

デル CDF は準観測値の CDF と良く一致した。補球気候モデル（GCM）の予測結果を用いること

正前より低温・高温の出現幅をよく捉えている。

は有用だが、日本国内などの地域スケールを対象

図 2 は岩見沢および函館（北海道南部）の検証とする場合には空間解像度を詳細化（ダウンスケ

期間における出穂日推定値の出現頻度分布であール）する必要がある。農業分野の影響評価ではる。補正前に準観測値による出穂日推定値の出現～1km 程度の詳細な空間解像度が望ましい。本発

分布と大きく乖離のあった函館で、補正後に乖離

表では、北海道の農業影響評価（気候変化によるが大幅に軽減した。今後は、農業影響評価に関連

作物収量等への影響の評価）に用いることを想定

する日平均気温以外の気象要素や将来気候にもし、GCM による気候予測結果に統計的ダウンス

CDF 法を適用し、考察を行う予定である。

ケーリングを適用した初歩解析結果を紹介する。

謝辞
本研究は JSPS 科研費 16J01551 により実施された。

2. 方法
MIROC5 モデルの過去再現実験出力の日平均気温データ（Tm）に、累積分布関数（CDF）を用いた統計的ダウンスケーリングを適用した。この手法では、キャリブレーション期間の観測値とモデ
ル出力値の CDF が一致するよう両者の誤差を求め、その誤差を検証期間のモデル出力値の CDFに適用して補正を行う。北海道全域を対象とし、観測値に準ずるデータ（準観測値）として農研機
構のメッシュ農業気象データを用いた。CDF 法適用に先立ち、逆距離加重法により MIROC5 出力値

図 1 岩見沢における検証期間（1996–2005 年）
・7 月の日平均気温 Tm の累積確率分布。

を準観測値と同様の空間解像度である 3 次メッシ
ュ（約 1km 格子）に内挿した。キャリブレーショ
ン期間を 1986–1995 年、検証期間を 1996–2005 年とし、月毎に CDF 法を適用した（CDF 法適用前
を「補正前」、適用後を「補正後」とする）。また、
農業影響評価への適用例として、補正前後の日平
均気温を用いて北海道のコメ品種「きらら 397」の出穂日（イネの収量・品質や障害予測にとって重要である）を求め、準観測値による出穂日推定値と比較した。
図 2 検証期間（1996–2005 年）におけるイネ品種「きら3. 結果
図 1 に岩見沢（北海道中央部）における 7 月のTm の CDF を示す。地域や月により差はあるが、ら 397」の出穂日の出現分布（左：岩見沢、右：函館）。
移植日は 5 月 20 日とし、移植から出穂までの日数を示している。

― 448 ―

P384

北半球における降雪、積雪、融雪の将来変化
増田宇将*1・植田宏昭 2（1：筑波大学大学院生命環境科学研究科
１．背景
積雪は、アイスアルベドフィードバックを介して気候システムに大きな影響を与えるため、積雪の将
来変化は極めて重要とされる（Hosaka et al. 2005）。
温暖化が進行すると、北半球全体の積雪面積は気温上昇とともに縮小するものの、縮小しない領域もあると予測されている (IPCC, 2013) 。
Danco et al. (2016) は、第 5 期結合モデル相互比較
プロジェクト (CMIP5) の将来予測結果から、冬季（12－2 月）において平均的降雪量は多くの地域で減少するものの、極端降雪の頻度は増加することを示した。これに対し、積雪面積は地上気温（Surface
Air Temperature; SAT）と線形的な関係が存在し、SATが上昇すると積雪面積は縮小することが指摘されている (Brutel-Vuilmet et al., 2013) 。
Krasting et al.（2013）は気温との関係について調査を行い、降雪の増減境界は現在気候における SATの -10°C 等温線にほぼ対応することを明らかにした。一方、Brown and Mote（2009）や Räisänen（2008）
は将来の冬季の積雪水量（Snow Water Equivalent;
SWE）の増減境界は、現在気候における SAT の-20°C 等温線にほぼ対応するということを示した。
上記のように、積雪や降雪に注目した研究は多く存在するものの、積雪に大きな影響を与える降雪と融雪を同時に注目したものは少なく、三者の関係が今後どのように変化するかは明らかではない。
本研究では、北半球における降雪、積雪、融雪の将来変化を解析し、三要素の関係がどのように変化
するかを月ごとに調査した。

ら強度の強い降雪（45 kg/m2/mon 以上）が起こる領域が拡大する可能性があるものの、全体的な降雪量は減少する（図１）。
融雪が起こる範囲は基本的にどの地域、どの月においても拡大するが、ユーラシア大陸北東部における冬季では融雪は殆ど起こらない。
SWE は降雪量、融雪量の変化に影響される。SWEと SAT の関係に注目すると、ある温度までは多積雪地域（45 kg/m2 以上）がユーラシア大陸北東部で拡大するものの、より高温になると縮小する。他の地域では、既に SAT が高いことから一方的に積雪面積は縮小する（図２）。
よって、降雪や SWE は平均的に減少するものの、地域によっては極端現象が増える所もあり、降雪や融雪の変動が SWE に大きな影響を与えることが分かった。

図 1：RCP8.5 による 1 月の階級ごとにおける降雪
領域の変化。将来気候は 2071 – 2095 年、現在気候
は 1981 – 2005 年で 3 領域の変化を示す。

２．使用データ及び解析手法
CMIP5 モデル群をアンサンブル平均し、降雪量、SWE、融雪量、SAT の 1981 – 2099 年の月平均デー
タを用いた。将来予測シナリオは RCP8.5 を使用した。
３．結果
1 月の将来気候（2071 – 2095 年）で降雪が起こる
領域は現在気候（1981 – 2005 年）と比べユーラシア
大陸北東部（90°E－180°、50°N－90°N）では最下位の階級を除いてどの階級においても拡大している。
北アメリカ大陸（60°W－160°W、50°N－70°N）では中程度の降雪（25 – 75 kg/m2/mon）、ユーラシア大陸北西部（0°－90°E、50°N－90°N）では中程度か

2：筑波大学生命環境系）

図 2：RCP8.5 による 1 月の 55 kg/m2 以上の積雪面積変化と SAT の関係。3 領域の変化を 11 年移動平均で示す。

― 449 ―

P385

気候変動の検出と要因分析に関するモデル相互比較計画(DAMIP/CMIP6)
塩竈秀夫1*,Nathan P. Gillett2, Bernd Funke3, Gabriele Hegerl4, Reto Knutti5, Katja Matthes6,
Benjamin D. Santer7, Daithi Stone8, Claudia Tebaldi941
国立環境研究所, 2Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis, 3Instituto de Astrofísica de Andalucía,
University of Edinburgh, 5ETH Zürich, 6GEOMAR Helmholtz Centre for Ocean Research Kiel, 7GLawrence Livermore
National Laboratory, 8Lawrence Berkeley National Laboratory, 9National Center for Atmospheric Research

我々は、「気候変動の検出と要因分析に関するモ デ ル 相 互 比 較 計 画 」 (Detection and
Attribution Model Intercomparison Project,
DAMIP)を提唱し、CMIP6 のサブプロジェクトとして採択された。本ポスターでは、DAMIP の目的、デザイン、期待される成果などを紹介し、モデル機関の参加と、データユーザの解析を呼びかける。より詳しい説明は Gillett et al.
(2016)を参照されたい。
DAMIP の主目的は、産業革命以降の観測された全球または領域スケールの気候変動の要因を分析し、人間活動による温室効果ガスや大気汚
染物資の排出、自然の火山、太陽、内部変動などの寄与を明らかにすることである。また、気候場の変化だけでなく、過去の気候変動影響の要因分析に貢献することも重要な目的の一つである。過去の気候変動を理解するだけでなく、
歴史実験の結果と将来予測との間の関係を明らかにすることで、将来予測の不確実性を低減することも目指している。
多 く の 「 気 候 変動 の 検 出 と要 因 分 析 研究
(Detection and attribution, D&A)」において
は、まずなにより産業革命前条件コントロール
実験と、人為起源および自然起源外部因子を考図1

慮した歴史実験が必要になる。これらの実験は、
CMIP6 で は 、 Diagnostic, Evaluation andCharacterization of Klima (DECK) お よ び
CMIP6 historical simulation に含まれ、CMIP6に参加するモデルのエントリーカードという扱いになっている。これらの実験に加えて、
我々は様々な「過去および将来の外部因子切り分け実験」を提案した（図 1）。Tier 1 のうち、
温室効果ガス歴史実験(histGHG)と自然因子歴
史実験(histNAT)は、前 CMIP5 にも含まれ、IPCC
第 5 次報告書が「人間活動が 20 世紀半ば以降に観測された温暖化の主な要因であった可能性が極めて高い」と結論づける根拠を提供した。
DAMIP/CMIP6 は、CMIP5 実験からだけでは十分に調べられなかった様々な外部因子の影響を調べる実験を含み、次期 IPCC 報告書（IPCC AR6,
2020-2022 年に出版）において、これまで以上に重要な役割を果たすことが期待されている。
Reference
Gillett, N. P., Shiogama, H., Funke, B., Hegerl, G., Knutti,R., Matthes, K., Santer, B. D., Stone, D., and Tebaldi, C.:
Detection and Attribution Model Intercomparison Project(DAMIP), Geosci. Model Dev. Discuss., in review, 2016.

DAMIP が提唱した実験の模式図。

― 450 ―

P386

チベット高気圧の季節的な発達における非断熱加熱と背景風の相互作用*

牛上直斗（筑波大学大学院）

植田宏昭（筑波大学生命環境系）

1. 背景
チベット高気圧 (South Asian High: SAH) は、
夏季にユーラシア大陸南側の上層で発達する高気圧である。気圧の中心は北緯 30°、東経 80°、
150hPa 高度に位置し、温度場の中心はその下方（200-400 hPa 高度）に位置する。SAH の主要な形成要因として、非断熱加熱の効果が挙げられる。
一般的に、非断熱加熱は大気への強制力として作用し、準定常的な波動を励起することで循環場に偏差を生じさせる (熱源応答: Gill 1980)。そして、夏季の気候場の形成には、熱源応答の寄与が大きいとされている（Hoskins 1987）。熱源応答
は、１) 非断熱加熱の構造、２) 背景風の構造に依存する。非断熱加熱の空間構造は、夏季モンスーンの季節進行に伴い、多様に変動する (図 1)。
また、同時期には背景風も大きく変動しており（ジェットの北上など）、熱源応答の変化に大きな影響を与えている。Ose(1998) は、数値実験によって、6 (7) 月から 7 (8) 月にかけての熱源応
答の季節変化には、背景風 (非断熱加熱) の変化
が大きく寄与することを示した。本研究では、上記の研究を踏襲し、SAH の季節進行を大気の熱源
応答の季節変化として捉え、その変動要因について調査した。
2.手法・使用データ
JRA55 (Japanese 55-Year Reanalysis) 再解析
データの各変数を用いて、1979-2015 年における半月ごとの気候値を作成し、SAH の季節進行を調べた。以下では、あるタイムステップ (t) における、200hPa ジオポテンシャル高度（東西平均を差し引いた値）を Z200(t)と表記する。非断熱加熱 は、 熱力学 方程 式の残 差項 として 算出 した(Yanai et al. 1973)。
また、SAH の季節進行 （≒熱源応答の季節変化）の要因を調べるために、線形傾圧モデル (linear
baroclinic model: LBM; Watanabe and Kimoto2000) を用いて下記の数値実験を行った； 熱源
応答の季節変化に対して、非断熱加熱の季節変化の寄与を調べる実験（EXP_FRC)と背景風の季節変化の寄与を調べる実験（EXP_BS）を行った。ここで、あるタイムステップ (t) における非断熱加熱・背景風を LBM に与えた実験 (EXP_CTL) を
EXP(frc=t,bs=t)と表すと、EXP_FRC= EXP(frc=t+1,
bs=t)、EXP_BS = (frc=t, bs=t+1) である。SAHの季節進行に対する非断熱加熱・背景風の季節変化の寄与を見積もるためには、JRA55 から得られた [Z200(t+1)-Z200(t)] の 空 間 構 造 と 、[(EXP_FRC)-(EXP_CTL)] 及 び [(EXP_BS)(EXP_CTL)] の空間構造を比較すればよい。本研
究では、[5˚N-50˚N, 35˚E-145˚E]の領域で空間相関を計算した（それぞれ R_FRC、R_BS と表記する）。

3. 結果
図 2 は、各時期における R_FRC（実線）と R_BS
（波線）を表す。この図から、夏季の熱源応答の季節変化に対して、非断熱加熱と背景風の変動が交互に寄与していることが読み取れる。一般的に4 月から 7 月上旬にかけては、対流活発域の変動に伴って非断熱加熱の空間構造が多様に変動する（図 1）。そのため、非断熱加熱の季節変化が熱源応答の季節変化に直結すると考えられる。しかし、図 2 で示される通り、5 月下旬から 6 月上旬において熱源応答を季節変化させる要因は、背景風の季節変化である。その理由として、同時期に上層のジェットが急速に北上することが挙げられる。また、7 月下旬ごろには非断熱加熱の季
節変化が小さくなるため、季節変化への寄与が小さくなると考えられる。8 月以降になると、非断熱加熱の変動が再び大きくなり（減衰に転じる）、
熱源応答を季節変化させる主要因となる。

図 1: 非断熱加熱（[0˚N-30˚N],全層平均値) の季
節進行。陰影は気候値 [K/day]、等値線は半月の変化率 [K/day/15day] を表す。

図 2: 季節ごとの R_FRC (実線) 及び R_BS (波線)。

― 451 ―

P387

南シナ海北西部沿岸における冬季二重気温逆転層発生についての熱収支解析*野津雅人1,2・荻野慎也2・松本淳1,2 (1: 首都大学東京, 2: 海洋研究開発機構)

hPa の発散も大きくなる. L7060 の沈降安定層はこのような南下する高気圧に伴う沈降流が生成したと考えらえる. その後, 高気圧は弱まりながら東方海上に中心をもつ亜熱帯高気圧と合体した. 同時に 700 hPa 付近
での沈降流が強まり, L8570 で安定層が生成する.
一方で, Tmax -3 から -1.5 にかけて, 925 hPa 面の風向が南東から北東に変わる. これは, 上述の高気圧南下に伴う SCS-NWC 周辺の気圧場の変化によるものである. このことにより, 水平暖気移流が弱まる. また, この地域では, 850 hPa より低層で常に上昇流で鉛直移
流は冷却に働く. したがって, 全体としては水平暖気移
流が弱まることによって 925 hPa 面で温度が下がる.
そのため L9285 で安定度が高まる.
まとめ 850 hPa 以下の低層では, 高い安定度が長期間維持されているのに対して, 高層では総観規模の変動によって安定層が生成されることがわかった. 総観規模の変動は, 対流圏中部を東進する暖かい領域の移動と, チベット高原東麓での高気圧の南進の 2 つが挙げられる.
前者は比較的弱い移流逆転層を生成し, 後者は比較的強い沈降逆転層を生成する. また後者は時間とともに徐々に高度を下げる. また, 低層では, コールドサージを伴う高気圧の南下に伴い, 安定度が高まった.
本研究は, 宇宙航空研究開発機構降水観測ミッションの支援のもとで行われた. 利用したデータセットは気象庁及び電力中央研究所による JRA-25 長期再解析プロジェクトにより提供されたものである.
a)b)[K/day]

図 1: 南シナ海北西部沿岸 (106.25̊E, 16.25̊N) で, 700‒
600 hPa に安定層が鉛直移流を熱的主要因として発生した時の, 安定度 (温位の鉛直勾配) 極大時刻を中心とする (a)温位の時間変化, (b) 鉛直移流の時間高度断面コンポジット
図. 等高線は温位鉛直勾配の期間平均からの偏差 (単位: K/
km).
a)
b)
Tmax −0.5

Tmax −1.0

[K]

5 m/s

latitudelatitude200 Pa/hour

イントロダクション 南シナ海北西部沿岸域 (以下, SCSNWC と呼ぶ) では, 1‒2 月に気温逆転層が 4 km および 1.5 km 付近の 2 つの高度に集中して発生する(Nodzu et al., 2011). このような二重構造の逆転層は,
高度 3 km 付近での春季のオゾン極大 (Ogino et al.,2013) や対流活動に影響を与えうる. 本研究では, 高層
低層それぞれの逆転層の発生原因を熱収支解析により分類する. この分類に基づきコンポジット解析を行い, 背景をなす気象現象を議論する.
データと手法 客観解析データ JRA-25/JCDAS を用いた. 逆転層を温位の鉛直勾配が大きい静的安定な層 (以下, 安定層と呼ぶ) と捉える. 温位の鉛直勾配で定義した安定度の 2‒60 日成分を取り出し, 正の値が 18 時間以
上連続して続く場合をひとつの安定層イベントとみなす. 解析対象は 1979‒2007 年の 1・2 月に発生した高層 (700‒600 hPa と 850‒700 hPa) および低層 (925‒850 hPa) の安定層イベントである. 二重逆転層が生じる代表地点である Hanoi 最近傍のグリッド (21.25̊N,
106.25̊E) を用いてイベントを定義する. 安定層の発生は, 層上下での温位差拡大と考える. まず, 上下面における温位時間変化を水平移流, 鉛直移流, みかけの熱源の熱的要素に分解する. そして, 各熱的要素の上下面の差を比べる. 差が最大の要素を安定層の熱的主要因と定義する. さらに, 発生高度と熱的主要因ごとに, 各熱的要
素, 気温偏差, 風速, 鉛直流, 雲水量の時間高度, 水平高度断面および水平分布をコンポジットする. コンポジッ
ト解析の結果をもとに, 安定層を生成する背景の気象現象を議論する.
結果 解析の範囲内で, 700‒600, 850‒700, 925‒850hPa の各層 (それぞれ L7060, L8570, L9285 と呼ぶ)で発生した安定層は, それぞれ 174, 161, 163 事例であった. L7060 では水平, 鉛直移流による安定層がそれぞれ
83, 74 事例であった. 事例平均の安定度は後者の方が強い. L8570 の安定層は鉛直移流によるものが 147,
L9285 の安定層は水平移流によるものが 111 事例と卓越した. いずれの事例も, 850 hPa 以下で事例平均安定度が 8 K/km を超える状況で発生している. 本稿では,高層の水平移流安定層以外の安定層の発生状況について述べる.
高層の沈降安定層と低層安定層 安定度の気候値からの偏差と鉛直移流の時間高度断面コンポジット (図 1) は,各層の安定層の多くが一連の現象として起こったことを示唆する. まず, 600 hPa 以上の高層で沈降安定層が発生する. この沈降安定層の下降とともに 850 hPa 以下
で水平移流により安定度が高まる (水平移流の断面図は省略). さらなる沈降安定層の下降とともに 850 hPa 以
下の安定層は弱まる. 沈降安定層も L8570 まで下降して弱まる.
以後, L7060 の安定層イベントの中で安定度最大時刻
を Tmax と表し, その i 日前を Tmax -i と表す. 850 hPa
面の高度分布コンポジットによると, Tmax -3 から, チ
ベット高原の周囲を北麓から高気圧が右回りに移動した. この高気圧は高原東麓を南下した後, Tmax -2 には南端が SCS-NWC に達した. この高気圧はコールドサージと思われる低温域を伴う. Tmax -1 にかけて沈降流により安定度は高まっていく. Tmax -1 (図 2a) から -0.5 (図2b) にかけて 15‒25̊N の 600 hPa より高高度では沈降流が強まる. それに伴い温度偏差の鉛直勾配が大きくなり, 安定度が増加する. 600 hPa の沈降流は SCSNWC 一帯で強まる. 同時にヴェトナム北西部では 700

図 2: 図 1 の状況での, (a) Tmax -1 および (b) Tmax -0.5 における温位偏差 (陰影), 鉛直流と南北風 (ヴェクトル) , 鉛
直流 (等高線, 150 Pa/hour から 50 Pa/hour ごと) の南北
高度断面コンポジット. 105‒110̊E で平均した.

― 452 ―

P388

対流圏子午面循環における ENSO の影響
小林ちあき 前田修平(気象研究所)
１．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最も卓越する変動であり、熱帯域のみならず中高緯度域の年々変動の主要な要因である。この影響は帯状平均した循環場にも見られ、エルニーニョ時にはHadley 循環は強化され、南北幅が縮小し、亜熱帯ジェットは赤道側にシフトすることが知られている（例えば Lu et al 2008）。このような研
究では子午面循環はオイラー法の質量流線関数で定義されることが多く、中緯度での循環の変化と擾乱による角運動量輸送の変化との関係がわからない。また、TEM 法の場合、地上付近の循
環の変化については議論できない。そこで、ここでは質量重み付帯状平均（MIM）による残差循
環により子午面循環を定義し、中高緯度と地上付近まで含めた、子午面循環と ENSO との関係について調査を行った。
２．データと方法
用いたデータは JRA-55 であり、6 時間値から残差循環、EP-flux などを 質量重み付帯状平均（MIM）により求め、それらを季節平均した。ENSOとの関係を抽出するため、季節平均 NINO3INDEX
に対する回帰係数分布、相関係数分布を求めた。
統計期間は 1981-2010 年である。
３．結果
図１は JFM 平均質量流線関数の NINO3INDEX に

図１JFM 平均質量流線関数の NINO3 INDEX に対する回帰分布（太線）と相関係数(±0.4 以上に陰影)：統計期間 1981 年から 2010 年。細線：JFM
平均質量流線関数の気候値。

対する回帰係数分布（等値線）と相関係数（±
0.4 以上に陰影）であり、質量流線関数の気候値
分布を細線で示している。熱帯では、赤道付近に質量流線関数の回帰係数が正である領域がみられ、その南北に負である領域が存在する。これは、エルニーニョ時に、Hadley 循環が強化され、南北幅が縮小することを示している。回帰
係数の正領域は 100hPa 付近でも顕著にみられ、エルニーニョの影響が圏界面よりも上に及ぶことを示している。一方、中高緯度における子午面循環は、全体的に強化傾向がみられ、特に 40N付近で強化傾向が強い。この緯度帯での EP-flux
発散の回帰係数分布（図２）をみると 700hPa より下層で発散、300hPa 付近で収束がみられ、擾
乱の活動が気候値よりも赤道よりの位置で活発で、正の循環偏差を駆動していることを示している。また、亜熱帯ジェットコアの下部を中心に対流圏上部で発散が見られ、これが負の循環偏差を駆動していると考えられる。
このように、エルニーニョ時の冬季におけるHadley 循環の強化、南北幅の縮小、循環高度の伸長が確認できた。また、中高緯度子午面循環の強化、亜熱帯ジェットコアの下層での負の循
環偏差の強化も見られた。今後、これらのプロ
セスがモデル等で再現されているか調べる予定である。また、予測可能性についても調査を行いたい。

図２JFM 平均 EP-Flux 発散の NINO3 INDEX に対する回帰分布（太線）と相関係数(±0.4 以上に陰影)：統計期間 1981 年から 2010 年。細線：JFM
平均 EP-Flux 発散の気候値。

― 453 ―

P389
東アジアの冬季・夏季モンスーン年々変動を繋ぐ東シナ海の海面水温の役割
梶川義幸 1, Ye -Won SEO2, Kyung-Sook YUN2, Kyung-Ja HA2, Richard H. JOHNSON3
1

理研計算科学, 2 釜山大学, 3 コロラド州立大学

1. はじめにいることになる。これらの SST 偏差は気候学的な風向の東シナ海から北部南シナ海は海面水温(SST)の東西方

変化、すなわち冬季アジアモンスーンから夏季アジアモ

向の温度傾度が顕著であり、気候学的な季節進行と密ンスーンへと移り変わるまでの間維持され、結果として春接に関係していることが知られている。Toy and Johnson

季から夏季にかけてピークを迎える。

(2014) によれば、東シナ海/南シナ海における東西方向

一方、SST の温暖化傾向とそれに伴う東西方向の温の温度傾度は大気境界層の収束を強化し、東アジア域

度傾度の減少は、大気境界層の収束偏差を通じて中国

における降水量の増加や中国南東部における降水量の大陸南東部における夏の始めの降水量の増加をもたら減少に寄与している。しかしながら、東シナ海/南シナ海

す。これは Kajikawa et al (2012)で示された 6 月平均降水の SST 変動がアジアモンスーン域の長期的な気候変動

量の 30 年間トレンドと類似しており、初夏に見られる中国に果たす役割、特に冬季から夏季へのモンスーン変動の大陸南東域における降水量の増加傾向が冬季アジアモ

伝搬に焦点を当てた研究は行われていない.本研究ではンスーンの弱化が東シナ海の SST 偏差を通して影響して東シナ海の SST とその温度傾度の経年変動に着目し、いる可能性を示唆するものである。

1979 年から近年における降水量・海面水温・再解析データを用いて、東アジアの気候変動、特に北半球冬季と夏季の変動との関係を解析した。

2. 東シナ海の SST 変動特性
東シナ海の SST とその東西方向の温度傾度は北半球
冬季から春季にかけて大きな経年変動分散を持ち、3 月から 4 月にかけて極大を迎えることがわかった。図 1 に 4月における SST の標準偏差と標準偏差が 1 を越えた領域で平均した SST 偏差の時系列を示す。1990 年半ば以降
東シナ海の SST は有意な温暖化傾向を取り、東西方向の温度傾度は減少する傾向であることがわかった。この東シナ海における SST の変動は太平洋やインド洋の SSTの年々変動と有意な相関関係はなく、地域的に限定されていることがわかった。
図 1: (上) 4 月における SST の経年変動標準偏差(陰影)と気候値(℃, 実践), (下) 標準偏差が 1 を越えた領域で平均した SST

3. 冬季・夏季東アジアモンスーン変動との関係
4 月にピークを迎える東シナ海の SST の偏差は北半球偏差の時系列。

冬季から始まっている。4 月の SST 変動(図 1 下)を基に相謝辞:

関解析を行った結果、近年の温暖化傾向にある東シナ本研究は JSPS 科研費 JP15K01177 の助成を受けたものです。

海の SST は冬季東アジアモンスーン(北東風)の弱化に対参考文献応していることがわかった。つまり風速の弱化に伴って海Kajikawa et al, 2012: Advanced Asian monsoon onset ...

面からの蒸発と北から冷たい海水の移流が抑制され SSTの温暖化と東西方向の温度傾度の弱化がもたらされてGeophys. Res. Lett., 39, doi:10.1029/2011GL050540.
Toy and Johnson 2014: The Influence of an SST Front ...

― 454 ―

J. Atmos. Sci., 71, 3223-3249

P390
2015 年台風シーズンのアンサンブル再現実験*

山田 洋平 1・小玉 知央 1・佐藤 正樹 2,1・中野 満寿男 1・那須野 智江 1・杉正人 3
1:海洋研究開発機構、2:東京大学大気海洋研究所、3:気象研究所
結果概要2013 年に地球温暖化の停滞の終了が報告され、今図は OBS およびモデルの強い台風発生数の年々

後約 10 年は地球温暖化の加速が予測されている

変動と、2015 年に観測された強い台風発生数、およ(Meehl et al. 2016)。停滞終了後の 2015 年は北半球でび E50 の強い台風発生数のバラつきを示す。観測で-1

最大風速が 59ms 以上に発達した熱帯低気圧(以下は 2015 年は過去 30 年間の最大値(9 個)よりも発生数

台風と称す)が今までの記録を上回る 22 個発生したが大きい(10 個)。E50 は観測と同じ数を再現してい特異な年であった。また振幅の大きなエルニーニョるメンバーも存在するが(2 メンバー)、アンサンブルの年でもあり、海面水温(SST)が特異な分布を持つ年平均(5.58 個)は観測の過去 30 年平均値(5.43 個)とほであった。本研究では全球大気モデルに外部強制ととんど同じである。この値はモデルの過去 30 年の平して 2015 年に観測された特異な SST を与えたアン

均値(5.63 個)とも同程度である。この結果は 2015 年

サンブル実験を実施し、強い台風が発生するかを確の強い台風の発生数が多い理由は特異な SST 以外に認する。

も要因があることを示唆している。発表ではアンサ

実験設定

ンブル間の比較を行い SST 以外に 2015 年の強い台

数値実験には準正二十面体全球非静力学大気モ

風の発生数に寄与した要因を議論する。

デル NICAM(Satoh et al. 2014)を用いた。水平格子間

謝辞

隔は 14km で積雲パラメタリゼーションは使用しな

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「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」
および気候変動リスク創生プログラムの支援を受けた。E50 は海洋研究開発機構の地球シミュレータ特別推進課題で実施した。
AMIP 型実験は理化学研究所のスーパーコンピュータ「京」を利用して得られた(課題番号：hp120279, hp130010, hp140219)。

い。計算期間は北西太平洋で台風の活動が活発な 6
月から 10 月の 5 カ月間とした。初期値は気象庁 55
年長期再解析(JRA-55;Kobayashi et al. 2015; Harada etal. 2016)を利用し、2015 年 5 月 19 日 18 時 UTC から
6 月 1 日 0 時 UTC の間で計算開始時刻を 6 時間ずつ変更した 50 アンサンブルの数値実験(E50)を行った。
モデルのバイアスを軽減するため SST は固定せず(Kodama et al. 2015)、日射の効果を考慮したスラブ海
洋モデルで計算しており、米国大気海洋局のOptimum Interpolation SST V2(Raynolds et al. 2002)に緩和時間 7 日でナッジングしている。
本稿では北西太平洋に注目する。観測(OBS)は気象庁のベストトラックを用い 1979 年から 2008 年の
過去 30 年間を 2015 年と比較した。
同期間の NICAMの AMIP 型実験(Kodama et al. 2015)の出力とアンサ
ンブル実験の比較も実施した。台風の強さは最低中心気圧で評価し、945hPa 以下に発達した台風を「強い台風」と定義する。

図. 強い台風発生数の年々変動とアンサンブル間のバラつ
きを箱ひげ図で示す。OBS と AMIP は観測とモデルの過去
30 年間の年々変動を示す。E50 はアンサンブル間のバラつきを示す。箱内の横線は中間値、箱の下辺・上辺は第一・第二四分位点を示す。ひげの下端と上端は最小値と最大値を示す。●はそれぞれの平均値、○は 2015 年に観測された
強い台風の発生数を示す。グラフの上の数値はそれぞれの
過去 30 年間の平均値とアンサンブル平均値を示す。

― 455 ―

P391
MRI‑NHRCM05 による不確実性を考慮した日本域の気候変化予測*

石原幸司・大塩健志・若松俊哉 1・佐々木秀孝 2（気象庁地球環境・海洋部気候情報課、1 現 文部科学省研究開発局環境エネルギー課、
2

気象研究所環境・応用気象研究部）

１．はじめに地球温暖化に伴う日本付近の詳細な気候変化を予測するためには、高分解能の気候モデルが必要である。また、
その予測の不確実性をさらに評価するためには、複数の予測実験結果を用いる必要がある。文部科学省「気候変動リ
スク情報創生プログラム」では、気象研究所が開発した水平解像度 5km の地域気候モデル MRI‑NHRCM05 を用いたアン
サンブル実験を行っている。本発表では、これらによる不確実性を考慮した解析結果の一部を紹介する。なお、最終的には、「地球温暖化予測情報第 9 巻」として今年度内に取りまとめる予定である。
２．使用したデータ
全球大気モデル MRI‑AGCM3.2H（水平解像度 60km）を境界条件として、日本付近について MRI‑NHRCM20（同 20km）、
MRI‑NHRCM05（同 5km）の 2 段階ネスティングを行った。
海面の境界条件としては、現在気候（1980〜1999 年）では観測値、将来気候（2075 〜2096 年）では CMIP5 に基づく 3 種類の海面水温変化パターン（Mizuta et al. 2014）及びアンサンブル平均の 4 通りを利用した。また、温室効
果ガスのシナリオとしては、RCP8.5 を使用した。

傾向が見られることが分かった（図 2 右）。同様に、日降水量 100mm、200mm 以上の発生日数及び無降水日数など、極端な降水現象については増加傾向が予測された（図略）。
また、不確実性については、変化の有意性及びそのメン
バー数で表現することも可能であり、図 3 は 1 時間降水量
50mm 以上の発生回数の将来変化の不確実性を面的に示した
物である。

図2

地域別の年平均気温（左）、１時間降水量 50mm 以上の 1 地点
あたりの発生回数（右）の将来変化

棒グラフ：将来変化、細線：不確実性（１σ）

３．再現性評価とバイアス補正
日平均気温、１時間降水量、日降雪量、年最深積雪については観測値と比較し、モデル出力による現在気候の再現性を評価した（図 1）。その結果、階級別日数の評価については、日別気温、１時間降水量を対象として線形補正を施した。
図3

１時間降水量 50mm 以上の発生回数の将来変化について、各メンバーでの有意な変化が現れた地点と値（左）、その傾向の一致数（右）図1

全国を対象とした春平均気温（左）、年降水量（右）
の再現性

４．結果
解析にあたって、不確実性の定量的な評価を行うため、混合分布やブートストラップを用いた手法を適用した（若松ほか,2015 を参照）。
その結果、平均気温は全ての季節において全国的に上昇傾向が明瞭に現れており、平均して 4.5℃程度の上昇が予測された（図 2 左）
。また、真夏日・猛暑日・熱帯夜については増加、冬日・真冬日については減少傾向が、全国的に見られる（図略）。年降水量については予測メンバーにより傾向が異なり、増減の明瞭な傾向は見られなかった（図略）。
一方で、1 時間降水量 50mm 以上の発生回数にも明瞭な増加

謝辞
本研究は、文部科学省「気候変動リスク情報創生プログラ
ムテーマ C 気候変動リスク情報の基盤技術開発」の支援により実施された。
参考文献
若松ほか,2015：日本気象学会秋季予稿集, 108, 3a0
Mizuta et al., 2014: SOLA 10, 167‑171.

― 456 ―

P392
オホーツク海高気圧の季節進行における海洋・陸面フィードバックの定量化
野崎瑛一(筑波大院生命環境)・植田宏昭(筑波大生命環境系)

3. 結果と考察

1. 背景
オホーツク海高気圧 (Okhotsk High: OH) は、夏

再解析データによると、各月の OH 発達時、地表

季に対流圏下層で発達する準停滞性の寒冷高気圧で面状態・循環場に差異が生じた。7 月は東シベリア

あり、東アジアの気候システム及びその変動を理解

で高温偏差が生じ、オホーツク海の北岸でジェットする上で、OH の形成要因を探ることは重要である。

の弱化が見られ、上層に高気圧偏差が強化される。

OH の発達には、上層の高気圧が大きく寄与する。

一方で、オホーツク海の SST は正偏差を形成し、温季節進行に伴いユーラシア大陸が加熱され、導波管

度勾配の観点から OH の形成にはローカルな SSTとしての亜寒帯ジェットが強まり、定常ロスビー波

変動よりも大陸の昇温の寄与が大きいと示唆されるが東方伝播する。しかし、オホーツク海の低い海面（図）。この特徴は、5・8 月の OH 形成においては

水温 (SST) と地理的分布が要因となり 、南北温度

確認できない。学会当日は、これらの季節進行によ勾配が逆転する。そのため、定常ロスビー波が破砕

る陸面効果と SST 効果について、PCS 実験の詳細し、上層に高気圧偏差が増幅され、下層 OH が形成に基づいて紹介する。

する (Nakamura and Fukamachi 2004) 。このことから、OH の形成には海陸温度コントラストの季節進行が重要であり 、陸面の変動と海洋の変動の両方を考慮する必要がある (Tachibana et al., 2004) 。
 Matsumura et al. (2015) は春季ユーラシアの積
雪変動、Arai and Kimoto (2005) は東シベリアの高温偏差が OH の形成に寄与するとしている。
一方で、
Nakamura and Fukamachi (2004) は、大気と海洋の相互作用を、Tachibana et al. (2004) は海洋との関係を指摘している。このように季節進行において、
大気-陸面-海洋の相互作用を包括的に考慮する必要がある。そこで、本研究では、季節進行に伴う OHの形成・発達に対する、大気陸面過程、ローカルな海洋の過程を、定量的に評価することを目的とする。

図：8day-Lowpass-Filter をかけた 7 月の OH の
15 事例合成図。陰影：SLP 偏差 (hPa)。等値線：
地上 2ｍ気温正偏差 (陸面, K)。斜線：SST の正
偏差 (海上, ℃）。

2. 使用データ及び解析方法
 再解析データは、JRA55・OISST を使用した。感

参考文献

度 実 験 は 、 MRI-CGCM2.3 を 用 い て PCS 実 験Arai, M., and M. Kimoto, 2005: Relationship between
springtime surface temperature and early summer
blocking activity over Siberia. J. Meteor. Soc. Japan, 83,
261-267.
Matsumura, S., K. Yamazaki, and T. Sato, 2015a: Role ofSiberian land-atmosphere coupling in the development of
the Okhotsk High in 2008. J. Meteor. Soc. Japan, 93,229-244.
Nakamura, H., and T. Fukamachi, 2004: Evolution anddynamics of summertime blocking over the Far East andthe associated surface Okhotsk high. Q. J. R. Meteor. Soc.,
130, 1213-1233.
Tachibana, Y., T. Iwamoto, M. Ogi, and Y. Watanabe, 2004:
Abnormal meridional temperature gradient and its
relation to the Okhotsk high. J. Meteor. Soc. Japan, 82,
1399-415.
Ueda, H. M. Ohba and S.-P. Xie, 2009: Important factors forthe development of the Asian-Northwest Pacific summer
monsoon. J. Climate, 22, 649–669(Piecewise Constant SST, Ueda et al., 2009)を行った。SST 効果、陸面効果の分離は、下記の式に基づいて算出した。㻔㻝㻕式は 㻿㻿㼀 効果、㻔㻞㻕式は陸面効果を示す。

 SST P M 1/1  P c (M 1 2 )  Pp (M )

㻔㻝㻕㻌

M /15

㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌  L P M 1/1  Pp (M )  Pc (M ) 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌㻔㻞㻕㻌
M /15

ここで、㻔㻝㻕㻘㻌㻔㻞㻕式の右辺各項は下記の通り：㻌
㻌 㻌 Pc (M ) 㻦㻌 㻌

コントロールの 㻹㻛㻝〜㻌 㻹㻛㻟㻝㻌 の月平均㻌㻌 㻌 Pp (M ) 㻦㻌㻼㼑㼞㼜㼑㼠㼡㼍㼘㻌㻿㻿㼀 の 㻹㻛㻝〜㻌 㻹㻛㻟㻝㻌 の月平均㻌㻌 㻌 P c (M 1 2 ) 㻦㻌コントロールの 㻹㻛㻝㻢〜㻌 㻹㻗㻝㻛㻝㻌 の月平均㻌

― 457 ―

P393
北陸地方における局地的豪雪の分布パターン✽ 木村浩彰 (日本大院・総合基礎), 加藤央之 (日本大学・文理学部)

1. はじめに
北陸地方では，たびたび豪雪が起こり，家屋の倒壊や道路の寸断による集落の孤立などの被害に悩まされてきた。このため，豪雪のメカニズムの解明および事前予測は，対策をしていく上でも重要となってくる。これまで局地的豪雪事例について扱った研究は多く、大久保・黒川(2000)は、富山県内にできる南西風と南風のシアラインの発生によって局地的に悪視程を伴う雪になることを明らかにした。しかし、統計的手法を用いて局地的
豪雪時の気象場を明らかにした研究はなされていない。本研究では北陸地方での局地的豪雪発生時の気象場と降雪量の分布パターンを統計的に明らかにすることを目的とする。

のスコアで張られる 2 次元空間にプロットしたと
ころ、第 1 主成分・第 2 主成分スコアともに正であるときに出現頻度が高かった(図 1)。同様に第 2
主成分と第 3 主成分の 2 次元空間内では第 2 主成
分・第 3 主成分スコアが正であるときに出現頻度が高かった(図 2)。一方新潟では、第 2 主成分スコ
アがおおむね正の時に出現頻度が高く、第 4 主成
分と第 5 主成分にも特徴が見られた。
さらに金沢と新潟それぞれにおいて局地的豪雪
時の主成分スコアを用いてクラスター分析を行い、SLP 場の特徴を調べた。気象庁の地上天気図を対応すると、新潟における局地的豪雪を含むグループについては日本海上に小低気圧が現れ、新潟付
近を通過する例が多かった。一方、金沢における局地的豪雪は北陸付近を小低気圧が通過した事例
はなく、東西の気圧傾度がやや強い西高東低の気圧配置で発生していた。

2. 解析方法
北陸地方 4 県（新潟・富山・石川・福井）の気象官署 8 地点（新潟・高田・富山・伏木・輪島・金沢・福井・敦賀）及び、アメダス 24 地点の 1
時間降雪量を用いた。本研究では冬季（12 月・1月・2 月）3 ヶ月で各地点の 1 時間降雪量の最大値を抽出し、Gumbel 分布を用いて算出された再
現期間 2 年以上の 1 時間降雪量を局地的豪雪値と 定義した。また、北陸地方を中心とした領域(1225°~152.5°E、27.5°~47.5°N)における NCEP/
NCAR 再解析データの海面補正気圧場(以下、SLP 場)の主成分分析を行い、局地的豪雪時の SLP場が主成分空間内でどの領域に位置しているのか、
図 1: 金沢の局地的豪雪時の第 1 主成分と第 2 主成
また、局地的豪雪の発生前後でどのように変化し分空間の散布図。淡い黒のプロットは局地的ているかについて地点ごとに明らかにした。その豪雪発生前後 12 時間の主成分スコアを示し、矢印はその変化を示す。また、濃い黒のプロ
結果をもとに気象学的に要因について考察した。
ットは局地的豪雪発生時の主成分スコア。
本報告では金沢と新潟の局地的豪雪時の気象場の違いについて示す。
3. 結果
本研究では解析対象期間を 1992 年～2011 年とした。この期間で局地的豪雪値以上を観測した事
例数は新潟・金沢ともに 20 事例であった。北陸
地方を中心とした領域における SLP 場の主成分分析の結果、第 1 主成分(寄与率 50%)は北海道を中心とした全域的な同時変動を示している。また、
第 2 主成分(寄与率 21%)は領域の東西の変動を示し、第 3 主成分(寄与率 10%)は南北の変動を示す。
金沢の 20 事例について第 1 主成分と第 2 主成分

図 2: 図 1 に同じ。ただし第 2 主成分と第 3 主成分
空間の散布図。

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P394

東京都市圏における緑地の暑熱環境緩和効果の定量的評価
1.背景

原 政之, 嶋田 知英, 脇坂 純一（ 埼玉県環境科学国際センター）

東京都市圏は、日本の中でも夏季に猛暑となる場所の１つとして知られている。特に埼玉県はこれまでにも40℃を超える日最高気温が数回観測されている。これは、都市化の進行及び地球温暖化
による気温の上昇が関係していると言われている。
また、東京・神奈川・埼玉・千葉を含む首都圏は3800万人以上の人口を擁し、現在でも世界最大の都市域である。この地域では、ここ数十年急速に都市化が進んできた。一方で、地方公共団体では緑地保存のための施策を行い既存の緑地の保存に努めてきている。このような治水や水資源の確保、生物多様性の保全だけではなく、暑熱環境の緩和にも有益であると考えられる。個々の公園・緑地
が直近の環境に与える影響（緑地からの冷気の滲
み出しなど）に関しては、観測研究などがこれまでにも行われてきている。しかし、このような緑地による広域的な暑熱環境の緩和効果についてこれまでに定量的な評価は行われていない。
ところで、近年、都市気候を対象とした領域気候モデルを用いた数値実験による都市化による暑熱環境への影響の評価が数多く行われてきている。
特に、都市キャノピーモデルを用いた領域気候実験では、都市気候を対象とした将来気候予測実験なども行われてきており、都市の領域気候への影
響の評価に有用であることが示されてきている。
そこで、本研究では、猛暑年である2010年夏季を対象とし、領域気候再現実験の観測データとの精度検証行うこと、また、土地利用を改変した領域気候実験を行い緑地の暑熱環境緩和効果を評価することを目的とした。

2.数値実験概要
検証用観測データとして、気象庁AMeDASによる観測値を使用した。領域気候モデルの初期値・境界値としてはNOAA GFS解析データを用いた。
また、土地利用データとして国土数値情報都市地
域土地利用細分メッシュデータ及び土地利用細分
メッシュデータ(2009年作成)を用いた。また、領域気候モデルとして米国国立大気研究所で開発されたWRFモデル・バージョン3.7.1を用いた。対
象期間は、猛暑であった2010年の夏期である。積雲対流パラメタリゼーションは、第１領域のみに
Kain-Fritschスキームを用いた。雲微物理過程はWSM-6、放射スキームはRRTMG、地表面過程は
NOAH LSMを用いた。都市キャノピーモデルは、
Kusaka et al. (2001)を用いた。本研究では、現在に近い2009年の土地利用データをそのまま用いた
実験 (Controlラン;現状気候再現実験)、都市地域

図: 15日間平均の熊谷における地上気温の日変化。
土地利用細分メッシュデータにおいて公園・緑地
を都市に変更した実験(Urbanizedラン)を行った。

3.結果
領域気候再現実験による結果を検証するために、対象としている観測点である熊谷（埼玉県）における地上気温の観測値と比較した。再現された地
上気温は観測値と比較して過去の研究と同程度での再現性であった。公園・緑地を都市に変化させたときの影響を評価するために、ControlランとUrbanizedランの地上気温を比較した。図は、対象期間15日間で平均した、それぞれの地上気温の日変化を示している。Urbanizedランは、夜間から明け方にかけて最大1.5℃程度Controlランよりも高くなっている。また、日中は0.5℃程度高温となっている。都市化の影響が時間帯によって異なる理由は、太陽放射が日中に建造物に蓄熱され、その熱が夜間に放出されること、人工排熱の日変化を反映していることなどが考えられる。

4.結論
本研究では、領域気候モデルを用いた、緑地・公園による暑熱環境の緩和効果の定量的な評価を目的として、２つの領域気候数値実験を行った。
現実の土地利用データを用いて再現された気候は、
緑地・公園を都市に変更した実験よりも地上気温が高温となった。これは都市ヒートアイランドによるものと考えられるが、その詳細な要因については、詳細な解析が必要となると考えられる。また、公園からの冷気の滲み出しなどより小さいス
ケールでの緑地の暑熱環境緩和効果の評価や、より長期間の積分や暑熱年だけではない様々な年での検証が必要になると考えられる。

謝辞
本研究は、文部科学省の委託事業である気候変動適応技術社会実装プログラムの支援を受けて実施された。

― 459 ―

P395

長野県における長期的な気象観測値の詳細解析
*栗林 正俊 1, 浜田 崇 1( 長野県環境保全研究所)
1

1. はじめに IPCC 第五次評価報告書によると、気候変化に伴う気温の上昇は高緯度域や高標高域で大きい。日本随一の山岳域を有する長野県においても気候変化による農業、観光業、水資源、生態系などへの影響が懸念されている。長野県における気候変化の実態を把握することは、気候変化の影響評価と将来予測、それに基づいた適応策の検討に必要不可欠である。このため、県は 2014 年 11 月に県内の気象観測値を一元的に集約する”信州・気候変動モニタリングネット
ワーク”を発足させた。これにより県内の気温、降水量、積雪深などの観測地点数は 6～9 倍に増加した。
しかし、30 年を超える長期的な気象観測値は気象庁のデータに限られる。本研究では、気象庁による気象観測値を詳細に解析して、長野県の気候変化の特徴を明らかにすることを目的とする。
2. 方法
 気象庁による長野県内の AMeDAS と有人地上気
象観測地点の各気象要素の 1 時間値、月間値、年間値について、観測開始から 2015 年 12 月 31 日 24 時までのデータを収集した 。データ収集 の際は、ME.LO.O.N.2(はしもとら, 2014)を改変したスクリプトを利用した。取得した気象観測値は、正常値と準正常値(資料数が全体数の 80%以上)のみを解析に使用した。なお、2002 年と 2003 年の間に日最低気温や日最高気温は毎正時値の極値から毎 10 分値の極値に変わり、2008 年には毎 10 分値の極値から毎 10
秒値の極値に変わったが、本研究ではこの変更に対する補正は行っていない。
3. 結果と考察
 日平均気温の年平均値に関する年変化率は、野沢温泉を除く全ての地点で上昇傾向が見られた。月別に見ても、この上昇傾向は類似していたが、1, 4, 12
月は県の北東部を中心に気温の年変化率が負の地点も数点あった。特に、12 月は日最高気温の年変化率が負の地点が多く、特徴が他の月と大きく異なっていた。この原因は、12 月の日照時間が 1980 年以降低下傾向にあるためと考えられる。12 月の日照時間の低下傾向の原因は分からず、今後の課題である。
 日最高・平均・最低気温の年平均値に関する年変化率は、どの地点も近年は過去に比べて大きく、急激に気温が上昇している。例えば、長野地方気象台の事例では、AMeDAS が設置された 1970 年代末以降の平均気温に関する年変化率は 0.277 ℃/10 年で、1970 年以前を含めた年変化率に比べてかなり大きい(表 1)。また、19 世紀前半から継続して観測を行

表１．各期間の長野地方気象台における日最高・平均・最低気温の年平均値の年変化率
最高平均
最低(℃/10年) (℃/10年) (℃/10年)
1889-2015
0.061
0.115
0.158
1919-2015
0.096
0.159
0.221
1949-2015
0.158
0.169
0.152
1979-2015
0.395
0.277
0.250
期間

年変化率
(m/s/10年 , ℃/10年)

0.35
0.3
0.25

気温
風速

0.2

0.15
0.1
0.05
0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324

時刻 (JST)

図１．大町における気温と風速の時刻別の年変化率(解析対象期間 1978/11/20/11:00～2015/12/31/24:00)っている地点は県内に 5 箇所存在し、いずれの地点においても 100 年程度の長期間を対象にした解析では、最低気温の年変化率が最高気温の年変化率に比べて大きい。しかし、AMeDAS 設置後の期間を対象にした場合には、最低気温の年変化率が最高気温の
年変化率に比べて小さい。この傾向は、月別に見ても同様で、12 月を除くとほとんどの地点で最高気温
よりも最低気温の年変化率の方が小さい。この原因
として、気象観測値の極値の取り方が 2003 年と 2008
年に変更された影響が考えられ、今後、補正を行ってから年変化率の比較を行う予定である。また、極値の取り方の影響を受けない 1 時間値を利用して、
気温と風速の時刻毎の年変化率を評価した結果、大町では夜間に比べて日中の気温の年変化率が大きいのに対し、風速の年変化率は夜間に比べて日中の方が小さい(図 1)。これは、最高気温よりも最低気温の
年変化率の方が小さい原因には、観測環境の変化も影響している可能性があることを示唆している。
 年積算降水量と年最大積雪深の年変化率について
は、年々変動に対して経年的な変化幅は小さく、ほとんどの地点で明瞭な傾向は見られなかった。
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
ログラム(SI-CAT)の支援を受けました。ここに感謝の意を表します。
参考文献
はしもとじょーじ, 堀駿, 大西将徳, 2014：ME.LO.O.N.2
アメダスデータ自動ダウンローダー(ver.2).

― 460 ―

P396

従来型観測のみを用いた日本域再解析システムの降水量の再現性*福井真 1,2 ・岩崎俊樹 1 ・斉藤和雄 2 ・瀬古弘 2 ・国井勝 2(1. 東北大学大学院理学研究科、2. 気象研究所)
1. はじめにメソスケール現象に関わる気候変動の応答や過去の極端現象を解析する際に、高精度で長期間均質な高解像度データは非常に有用となる。測候所などでの地上観測やラジオゾンデによる高層観測などの気象観測網が整備されてから 60 年近くが経過した。こうしたデータを利用し、長期間均質かつ高精度な大気場データセットの整備を目指した全球再解析が実施されるようになった (e.g. Kalnay et al., 1996)。しかし、こうした全球再解析は、最新のものでも水平解像度が数十キロ程度であり、局地循環や現実的な降水強度などを再現するには粗すぎる。そこで、高解像度領域モデルを用いた同化
スキームによって、長期間入手可能な従来型観測を同化し、5km 程度の高解像度且つ時間的に均質でありながら再現性が高い長期領域再解析の実施を目指す。本報
告では、長期領域再解析システム構築に向けて、2014
年 8 月を対象に降水量の再現性について検証した結果を示す。
2. 実験設定
同化には、気象庁非静力学モデル (NHM; Saito et al.,2007) によるアンサンブル予報から求めた第一推定値と予報誤差共分散を使い、局所アンサンブル変換カルマ
ンフィルタ (LETKF; Hunt et al., 2007) によって同化する NHM-LETKF(Kunii, 2014) を利用する。水平格
子間隔は、25km とし、日本列島及びその周辺地域を含む領域を対象に計算を行う。アンサンブルメンバー数は10 とした。初期値には、ランダム抽出した年の 8 月 1
日 12UTC の JRA-55(Kobayashi et al., 2015) を与え、側面境界値には、JRA-55 に加え摂動として JRA-55 の海面更正気圧の EOF 解析で得られた上位モードの正負に対応する場を与えた。同化する観測データは、気象庁現業解析用の品質管理済みデータから、従来型観測のみ (SYNOP、SHIP、BUOY、TEMP、PILOT) を用いた。同化ウィンドウは 6 時間とし、共分散膨張は、観測密度に応じて膨張させるため、解析後のスプレッドの大きさを解析前に緩和させる RTPS 法 (Whitakerand Hamil, 2012) で与えた。局所化スケールは、水平200km、鉛直 0.4ln p とした。検証は、スピンアップを考慮し、2014 年 8 月 6 日 12UTC - 9 月 1 日 00UTCを対象にし、NHM-LETKF による解析からの予報 (ただし、側面境界は解析値である JRA-55) を用いる。また、比較のために、同化を行わずスペクトル境界結合(SBC) 法を使った力学的ダウンスケール (DS) も行った。検証データとして解析雨量を用い、日本列島上のJRA-55 の格子 (約 60km) の格子平均値で比較する。
3. 結果
図 1 は、解析雨量に対する 6 時間積算降水量の閾値毎のバイアススコア (BI) とスレットスコア (TS) を示す。
NHM-LETKF による解析からの 6 時間予報では、BIが閾値によらず 1 より小さい。これは、再現された降水量が過小であることを示す。側面境界として用いた
JRA-55 では、同様の過小傾向はみられるが、解像度が低いにもかかわらず、NHM-LETKF の解析からの予報よりも降水量の過小傾向が小さい。NHM-LETKF の解析からの予報を 12 時間まで延長し、後半の 6 時間
積算雨量でみると、過小傾向が緩和され、20mm/6h 以
上の降水においては、JRA-55 に対して BI、TS ともに改善することが確認できた。依然として降水量は過小であるが、降水量が過小であることの少なくとも部分的な要因に、スピンアップの問題があることが示された。また、力学的 DS の降水量に注目すると、力学的DS ではスピンアップの問題がないので、BI については NHM-LETKF の予報時間 06-12 と同程度であるが、TS で見ると、閾値によらず悪化している。これは、力学的 DS で与えた境界値による強制のみでは、内部の場を十分に拘束できないので、総観場を含めた再現性が悪化していることに由来するものであり、領域再解析の有効性を示唆する。降水量が過小傾向であるその他の要因として、側面境界条件として用いた JRA-55 が、日本域におけるゾンデに対して相対湿度でみると乾燥バイアスを持っており、この傾向を NHM-LETKF でも引き継いでいたこと (図略) が考えられる。また、今回の実験の解像度は 25km と粗いことも問題となりうる。講演時には、水平格子間隔 5km の NHM-LETKFの結果についても紹介する予定である。

図 1: 6 時間積算降水量予報の解析雨量に対するバイアスス
コア（左図）とスレットスコア（右図）。丸:JRA-55、クロス:
力学的 DS、中抜き四角:NHM-LETKF の解析からの 0-6 時
間予報、四角:NHM-LETKF の解析からの 6-12 時間予報。
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) 及び JSPS 科研費「16H04054」の助成を受けた。本研究の実験結果は、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て得られた。

― 461 ―

P397
やまじ風の再現に関する解像度の影響
野坂真也 佐々木秀孝 村田昭彦 川瀬宏明（気象研究所）
で約 3 回であった。NHRCM02 と NHRCM05 では

１．はじめに やまじ風は四国の法皇山脈から瀬戸内海沿岸の地域へと吹き降ろす強風であり、最大風速が 40m/s 近

それぞれ年平均で約 7 回と約 15 回となり、観測と比較して事例数が多かった。

くなることもある防災上重要な風である。この現象

４．やまじ風発生時の環境場の再現の再現性について地域気候モデルの解像度の影響を

 NHRCM02 と NHRCM05 でやまじ風の発生条件調査した。

を満たした事例すべての地上気圧と地上風を合成し、２．使用データ

アメダスで観測された条件を満たした時刻の JRA- 創生プログラムにより計算された解像度 5km の

NHRCM (NHRCM05)と解像度 2km の NHRCM(NHRCM02) を 使 用 し た 。 こ の デ ー タ は 解 像 度

55 における気圧と風を合成したものと比較した。やまじ風は低気圧が朝鮮半島や日本海にかけて存在す
るときに発生する可能性が高くなる。図はやまじ風

20km の MRI-AGCM をダウンスケールして計算さ事例時の気圧と風の合成図である。JRA-55 で確認れたものである。今回は現在気候再現実験(1980 年

すると、中国地方沖で気圧が最も低くなっており、～ 1999 年 ) の う ち 、 計 算 が 終 了 し て い る デ ー タ

やまじ風の発生する可能性が高いような環境場とな（NHRCM05 は全期間、NHRCM02 は 14 年分）を用いた。観測データは 1980 年から 1999 年の 20 年っていることがわかる。NHRCM02 でも JRA-55 と同様に、山陰沖で最も気圧が低くなっており、実際間のアメダスデータを利用した。また、再解析デーのやまじ風の事例時に近い環境場が作られていたこ

タとして JRA-55 を使用した。

とがわかる。一方、NHRCM05 では九州の西で気圧３．やまじ風抽出条件と発生事例数が低い場となっている。やまじ風の吹く可能性のあ やまじ風の事例を「南西～南東の風で風速 5 m/s

る環境場ではあるが、JRA-55 とは異なった環境場

以上」「フェーンによる昇温」という 2 つの条件で抽出した。風のデータは四国中央アメダスの観測デー

でやまじ風が多く吹いたと考えられる。JRA-55 やNHRCM02 では NHRCM05 と比べ気圧傾度が大き

タと、アメダス地点最寄りの格子点のモデルデータ

く、風が強い。これはより発達した低気圧通過の際を使用した。やまじ風発生時のフェーンによる昇温のみで、やまじ風が吹いていることを示しており、は四国山地北側で発生するので、四国山地の南側 3

NHRCM02 では現実に近い状況を再現できている地点（須崎、高知、安芸）と瀬戸内海の対岸 3 地点と考えられ、解像度を高めることによりやまじ風の（竹原、福山、笠岡）のアメダスにおける前 1 時間

再現性が向上することが分かった。

時間で 1 度以上昇温していることを条件とした。そ

謝辞：本研究の一部は文科省の気候変動リスク情報の昇温量の最大値よりも昇温量が大きく、かつ前 1の結果、アメダスのデータでは 63 事例あり、年平均

創生プログラム・テーマ C の支援により実施された。

図 やまじ風の事例時の気圧（シェード）と風（ベクトル）の合成図（左：JRA-55 中央：NHRCM02 右：NHRCM05）― 462 ―

大

会 第 3
午
後

日

A351

台風の力学的・熱力学的・雲物理学的構造の量的解析のための
航空機などの飛翔体を用いた観測計画
坪木和久 1)・松見豊 1)・高橋暢宏 1)・篠田太郎 1)・中山智喜 1)・大東忠保 1)・
森浩一 2)・山田広幸 3)・伊藤耕介 3)・山口宗彦 4)＊1)名古屋大学宇宙地球環境研究所・2) 名古屋大学工学研究科・3)琉球大学理学部・4)気象研究所
1．はじめに
台風よる災害の軽減や避難の実施のためには、
台風の強度の正確な量的予測が不可欠である。特に近年地球温暖化に伴う台風リスクの増大が懸念され、その社会的要請はますます大きくなっている。しかしながら、台風強度については予測だけでなく強度解析値にも大きな不確実性が含まれているのが現状である。これは海上における観測データが極めて少ないからであり、また、台風強度をコントロールする物理過程に量的未解明点があるからである。本研究では、台風とその環境場について、航空機、ドローン、気球などの飛翔体を用いた観測を行い、強度推定と台風の力学的・熱力学的・雲物理学的構造の量的解析を行う。また、それらの結果を雲解像モデルに同化し台風の強度予測の改善を目指す。
2．研究の背景
台風に伴う暴風と大雨による災害は、風水害の上位のほとんどを占め、台風は東アジア地域の災
害の主要因となっている。しかしながら、台風の強度推定には大きな不確実性があり、強度予測の改善は世界の気象機関に共通の課題となっている。
実際、米国合同台風警報センター(JTWC)と日本の気象庁(JMA)のベストトラックの強度データには大きな違いがあり、その違いは強い台風ほど顕著になる（坪木他,2013 年気象学会予稿集、春季 B309、
秋季 D164）。図 1 は気象庁の台風カテゴリー「猛烈な台風」の数について、JTWC と JMA のデータを比較したものである。1980 年代から差が大きくなっていることが分かる。この違いについては直接観測がないので、どちらがより真値に近いのかの判断ができないのが現状である。

3．観測計画とこれまでの観測
宇宙地球環境研究所飛翔体観測推進センターは、
台風の強度推定と、力学的・熱力学的・雲物理学
的構造の量的解析を行うため、航空機などによる観測を実施する(図 2)。この観測データを雲解像モ
デルに同化することで、台風の強度・進路の予測の高精度化を図る。また、台風の周辺において、X、Ka バンド偏波レーダ観測、ドローン(図 3)や雲粒
子ゾンデなどによる雲や降水粒子及びエアロゾルの観測行う。これまでに沖縄本島において、巻雲粒子の観測や、光学式パーティクルカウンターで0.3-10 ミクロンの範囲のエアロゾル粒子の測定を実施した。この研究は将来の長期的な台風の航空機観測に向けた第 1 ステップと位置づけられ、台風の強度解析値と予測精度の向上により台風災害の軽減に貢献することを目指すものである。
謝辞：本研究は科研費基盤研究(S)「豪雨と暴風をもたらす台風の力学的・熱力学的・雲物理学的構造の量的解析」（研究代表者坪木和久）によって実施されています。

図 2．航空機による台風の観測の模式図。台風周辺の実線は那覇からの飛行経路、丸印は航空機からのドロップ
ゾンデの投下地点を表す。

図 1．「猛烈な台風」（風速 54m/s 以上の台風）の数について米国 JTWC と日本の気象庁（JMA）を 1951～2011年について比較したもの。JTWC のデータは 1 分平均値
から 10 分平均値に変換して比較した。縦軸は「猛烈な台風」の個数。10 年移動平均による平滑化をしてある。

図 3. 海洋上の波飛沫粒子やエアロゾル粒子の観測に用いられるドローン（株式会社プロドローン社製）。

― 465 ―

A352
台風 Yancy(T9313)の初期発達過程の解析(続)－啓風丸Ⅰレーダー観測と数値実験結果を用いて－
森一正（高層気象台）、村田昭彦（気象硏）、竹内仁*（気象庁地球環境･海洋部海洋気象情報室）
１． はじめにまでの解析結果は、MKS の形成発達が MY 中心域の構造変化に寄前回(‘15 年秋)以下 3 点を報告した。①1993 年 8 月に気象与していることを示唆する。今後、MKS の MY 初期発達過程にお庁観測船啓風丸Ⅰレーダー等で観測され Mori 他(1999)によりける役割の理解を目的に解析を進める。

解析された台風 Yancy（T9313；擾乱 Y）の初期発達過程に対し

謝辞：観測データを取得・提供頂いた当時の谷口船長はじめ啓て、Murata(2013)の手法を適用し気象庁非静力学モデル

風丸Ⅰ乗組員、前平気象長はじめ観測員の皆様、海洋気象部(現(JMANHM)を用いて数値実験を行い、強さ（中心気圧、最大風速）

地球環境･海洋部）の関係の皆様に感謝致します。

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MYが再(a)現された。②MY では、Y で解析されたように、数時間持続する
強いメソ対流システム(MKS)形成後、
擾乱スケールの下層低気圧
性循環（LLCC）が強まった、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。引き続き、MKS の構造と MY の初期発達過程について解析した。
２．MKS の構造とその時間変化
初期発達期にあった MY の中心域の 31 日 08Z(3108Z)における

(b)

海面気圧、
風ベクトル、
１時間積算降水量分布を図１(a)に示す。
MKS(白矢印)は MY 中心やや北東側にあり、その北西端に気圧低

Vm

下しつつある低気圧性渦循環を伴う。この渦は 900hPa（高度約1km）で約 30X10-4/s の渦度をもち(図１(b))中上層に達してい図１(a) 海面気圧(hPa)、風ベクトル、
1 時間積算降水量(mm/h)、’＋’は MY 中(b)900hPa 渦度場(10-4/s)と風ベクトル（MCS）に伴う下層渦循環に起源をもち、MCS が降水粒子を落とVa

した後も持続し LLCC 中を反時計回りに移流した。3105Z 頃、Vmが MY 本体の降水域に近づいた頃、降水強化が再び始まり MKSあり(図 1(b))、3111Z にかけて Vm へ合流し、Vm の正渦度が強

雲水･氷量(g/kg)と循環。

心(22.58N,130.78E).

た。
この渦(Vm)は 3000Z 頃 LLCC 中に形成された強いメソ対流系が形成された。他の MCS 起源の下層渦（Va）が Vm の南東約 50km

図２MKS 高度東西断面図（AB 断面）

円は MY 中心’＋’から半径 50km,、
100km。245km×245km の領域.

(a)

まった。Vm は渦度 10X10-4/s 以上の領域を広げつつ LLCC 中心域
へと巻き込まれ 3112Z 頃に MY 規模の渦強化が加速した。
循環と雲水･氷量分布の東西高度断面では、MKS は下層の MY 外側からの吹き込みに連なる収束、
中～上層上昇流(最大 4m/s 以上)域で(b)の雲水・氷形成、上層発散という構造であった(図２)。
３．MY の初期発達過程と MKS
図３にMY初期発達過程(3100～12Z)におけるMY中心から半径100km 以内の領域で平均した、(a)上昇流と動径風速、(b)上昇流と接線風速、(c)渦度場、及び、(d)温度と気圧について MY(c)

中心から半径50km以内の領域平均の半径500km以内の領域平均からの偏差の高度時間断面図を示す。MKS 形成・発達期（05～08Z）以降高度 1km 以下で吹き込み、12km 以上で吹き出し、高度 11～12km 層に 0.4m/s を超える平均上昇流(a)であった。05Z
以降 MKS 形成・発達に対応して下層から平均接線風速、渦度強(d)化が始り Vm が LLCC 中心に巻き込まれた段階(10 から 12Z)に下～中層で接線風速・渦度の強化と高度 14km での上昇流強化が見られた。なお、05Z の平均上昇流強化は、MKS に先行してその北東やや外側に発達した強いメソ対流によるが、外側下層からの流入が持続せずこの対流は弱まった。上昇流強化に対応する中心域の高温偏差、中下層の低気圧偏差とその下層での強化、高度 15km 周辺での高気圧偏差が見られた（d)。

図 3 MY 中心域平均場の高度東西断面図(3100～3112Z)
半径 100km 以内の領域で平均した上昇流(10-2m/s;陰影スケール)と(a)動径
風速(m/s)、(b)接線風速(m/s)、(c)渦度(10-4/s)、及び、(d)温度(K;陰影スケール)と気圧(hPa)のMY中心から半径50km以内の領域平均の半径500km以内

４．まとめ
MKS の構造と時間変化、MY の初期発達過程を解析した。これの領域平均からの偏差(等値線)。白抜矢印は MKS 形成発達期間(05～08Z）。

*現所属;東京管区気象台気象防災部地球環境・海洋課― 466 ―

A353

2010 年第 7 号は「猛烈な」台風だった
山田 広幸（琉球大学理学部）, 嶋田 宇大（気象研究所台風研究部）, 岩井 宏徳（情報通信研究機構）

１．はじめに
北西太平洋では航空機による台風の貫通観測が1987 年に終了し、中心気圧に関する観測データが得られていない。気象庁では台風の強度推定に主に衛星画像によるドボラック法を用いているが、検証に利用できる観測データの欠落により、新たな手法の開発ができない状態である。我々はレーダーのドップラー速度データを用いて台風の風速分布を推定す
る GBVTD 法(Lee et al. 1999)をもとに、信頼性の高い推定手法の確立を目指している。Shimada et al.
(2016)は、過去 28 事例の台風について風速と中心気圧を推定し、ベストトラックとの比較で全体として10hPa 以内のずれであることを示した。一方、両者で 20hPa 以上ものずれがある事例もあり、原因究明が課題になっている。本研究で取り上げる 2010 年
台風第 7 号は、
ベストトラックでは最低気圧 960hPa、
最大風速 40ms-1 の「強い」台風として記録されるが、
GBVTD 法による推定値はこれより 40hPa も低かった。この台風は情報通信研究機構 COBRA と気象庁
糸数レーダーにより dual-Doppler 解析ができる範囲に 8.5 時間も存在し、精度の高い水平風を用いて強度を推定することができる。本研究ではdual-Doppler 解 析 に より 台風の強 度を 推定 し、
GBVTD 法やベストトラックの値と比較する。

正確な推定には、内部コアの風速分布を精度良く推定する必要があると考えられる。
謝辞：本研究は科研費基盤(B):「南西諸島とフィリ
ピンのドップラーレーダーを用いた台風構造と強度の関係解明」(16H04053)の助成を受けています。

図１ 8 月 31 日 0520UTC の高度 2km における反射強度と台風の移動に相対的な水平風ベクトル。
T は台風 7 号の中心で、太線と黒丸はそれぞれ台風の経路と毎正時の中心位置を表す。

2．解析結果
8 月 31 日 0520UTC における高度 2km の水平分
布を図 1 に示す。眼の半径は約 8km、最大接線風半径(RMW)は 11km で、眼の小ささが特筆される。台
風の中心を原点として方位角方向に平均した接線風の分布（図 2a）によると、同時刻の最大風速は高度「猛烈な」強さに分類され0.5km で 61m s-1 であり、る。中心気圧は Shimada et al. (2016)の方法に倣って高度 2km の接線風を使用し、傾度風平衡を仮定
して名護の海面気圧を距離方向に積分して得た（図2b）。推定された中心気圧は 926.3hPa で、同時刻の
GBVTD による推定値(928.4hPa)と整合する。沖縄
本島への接近とともに dual-Doppler による推定強度は 3 時間で(955hPa, 44ms-1)まで急速に減少した。
接近時はベストトラックに近い値だが、島への接近
前は 30hPa 以上の乖離があったことがわかる。
図 3 は期間平均した接線風とその偏差を表す。偏差は半径 23km 以遠で 3m s-1 未満であり、強度の変化はその内側のみで顕著だった。このことは、台風
第 7 号の強度変化が内部コア（本事例では 20km 以内）の構造の変化に関係することを示唆する。
以上のように、台風第 7 号は沖縄本島に接近する
約 2 時間前まで「猛烈な」勢力を持っていたことがdual-Doppler 解析から明らかになった。台風強度の図 2 (a)方位角平均した接線風の距離－高度断面。
等値線は 5m s-1 間隔。(b)高度 2km における接線風（実線）と推定された海面気圧（破線）の分布。

図 3 0300-1100UTC の期間で平均した方位角平均接線風の平均値と標準偏差±σの範囲。

― 467 ―

A354
2015 年台風第 15 号の壁雲交換後の急発達に関する観測的研究*

嶋田宇大・沢田雅洋（気象研究所台風研究部）・山田広幸（琉球大学理学部）

１．はじめに
気象庁石垣島現業レーダーが 8 月 22 日 22 時
（UTC）から 24 時間にわたり、台風第 15 号（以下、「台風」という。）の壁雲交換後の急発達（以下、「RI」という。）を観測した。このレーダーのドップラー速度データを GBVTD 法（Lee et al.
1999）に適用すると、5 分間隔で高解像度の台風風速場が得られた。台風の RI 開始から終了まで
を 5 分間隔の高解像度で観測した例は恐らく初めてと考えられる。本研究は、この風速場や反射強度等の観測データを解析することにより、台風の壁雲交換後の RI 時に何が起きていたのかを明らかにすることを目的とする。
２．解析結果と考察
台風は多重壁雲構造を有しながら台湾の南東を北北東に徐々に衰弱しながら進んだ後、23 日
01 時頃に内側壁雲が衰弱して壁雲交換が完了した。その後台風は最大風速半径（RMW）の急収
縮とともに急速に発達し、18 時間に中心気圧が約30hPa 低下し（図 1）、高度 2km の最大風速は期間の始めを中心に 45m s-1 増大した。この時台風は、鉛直シア－がおおよそ南東向きに 6 m s-1 以下で、水深 50m の水温が 28℃以上という、台風の発達に好都合な環境条件下にあった。
台風の RI 開始時は、下層 RMW の急収縮に加えて、接線風領域（図 2）及び慣性安定度の高い領域も収縮していたことが特徴的だった。RMWの内側数 km に反射強度最大が位置していて、先行研究の知見を踏まえると、この配置は台風渦の効率的なスピンアップに好都合だったと考えられる。下層の RMW は急収縮していたが、上層の収縮は大きくなかったため、RMW の動径方向への鉛直傾きが次第に大きくなった。境界層直上から高度 4km 以下にはアウトフローが存在し（図略）、それが接線風領域や慣性安定度の高い領域の収縮に寄与していた。
RI 中は、 第一壁雲の対流活動が活発化し、RMW すぐ外側の自由大気下層でもインフローとなった。これに伴い、接線風領域及び慣性安定度の高い領域が外側に拡大した。また、その拡大とともに、RMW の外側に第二壁雲が形成された。
次に、壁雲交換後の RMW の急収縮と RI 開始のプロセスについて考察する。発達に好都合な環境場において、境界層内の強いインフロー及び境
界層直上のアウトフローの持続と、RMW 外側での低慣性安定度の維持にフィードバック関係があり、それが RMW 内側での対流強化と相互作用することで、壁雲交換後の RMW の急収縮と RI
開始につながったと考えられる（図 3）。
謝辞：本研究の一部は科研費基盤(B):「南西諸島とフィリ
ピンのドップラーレーダーを用いた台風構造と強度の関係解明」(16H04053)の助成を受けています。

図 1: Shimada et al. 2016 の手法により推定した台風の中心気圧の時系列. 本文中の「RI 開始時」及び「RI中」は、図中の該当期間に対応する.

↑図 2: 高度 2km の方位角平均接線風（陰影, ms-1）と絶対角運動量（細線, 105 m2 s-1）, RMW（白太線）のホフメラー図. 空白域は GBVTD
によるリトリーブができなかったところ.

↑図 3: RI 開始時及び RI 中のプロセスの概念図.

― 468 ―

A355
1 ヶ月予測は 2016 年の不活発な台風活動を予測できていたか？
山口 宗彦 1、Frederic Vitart2、前田 修平 1、高谷 祐平 1 (1:気象研、 2:ECMWF)
はじめに
2016 年は、台風第 1 号の発生日が遅く、1951 年からの統計開始以来 2 番目に遅い記録となった。これは、2015 年に発生した強いエルニーニョ現象の影響であると考えられる。Du et al. (2011) によると、強いエルニーニョの翌年は、①インド洋が暖かくな
り、②それに伴いケルビン波が西太平洋へ伝播し、③ケルビン波に伴う発散で対流活動が抑制され、④結果、北西太平洋域で台風活動が不活発になると報告されている。
本調査では、観測事実としてポストエルニーニョ
年の台風の発生数を調査した。次に、各国で運用されている 1 ヶ月予測システムにおいて、過去のポス
トエルニーニョ年における台風の発生数の予測状況を調査した。最後に、最新の 1 ヶ月予測を用いて、2016 年の不活発な台風活動が予測できていたかど
うかを確認した。

ター(NCEP)の 1 ヶ月予測のデータを使用し、ポストエルニーニョ年で特に台風の発生数が少なかった
2010 年の予測状況を調べた。使用したデータは世界
気 象 機 関 （ WMO ） 世 界 天 気 研 究 計 画 (WWRP) のSubseasonal to Seasonal プ ロ ジ ェ ク ト(https://www.wmo.int/pages/prog/arep/wwrp/new/S2S_project_main_page.html) で公開されているハインドキャスト

データである。5 月 1 日（ECMWF, JMA は 4 月 30 日）を初期時刻として、その後 4 週間以内に発生する台
風の個数を調査したところ、どの機関も観測およびハインドキャストデータから明らかとなるモデルの平年値よりも発生数が少ないことが分かった(表 1)。
また、ECMWF, JMA は、観測と比べてモデルでの台風の個数が少ない傾向にあることも明らかとなった。
表 1. BOM, ECMWF, JMA, NCEP の S2S データの諸元と、2010 年 5 月 1 日頃を初期時刻とする、その後 4 週間の台
風発生個数の平年値（観測とモデル）と予測値。

観測事実
図 1 に 1979～2015 年の期間で平均した月ごとの台風発生数と、ポストエルニーニョ年の平均台風発生数を示す。ポストエルニーニョ年は、気象庁の定義によるエルニーニョ現象が冬に最盛期を迎えた後の、1983, 1988, 1992, 1998, 2003, 2010 年とした。ポストエルニーニョ年は、7 月まで台風の発生
数が平年に比べて少ない傾向がある。例えば、1～7
月までの台風発生数の平年値は 8.2 個であるのに対し、ポストエルニーニョ年は 5.2 個と少ない。

図 1. 月ごとの台風発生数の平年値。左の棒グラフは 1979～2015 年の期間で平均した平年値。右は、ポストエルニーニョ年（本文参照）で平均した平年値。

ハインドキャスト
オーストラリア気象局(BOM)、ヨーロッパ中期予報センター(ECMWF)、気象庁(JMA)、米国環境予測セン2016 年の予測傾向
図 2 は 2016 年 1 月 1 日以降の ECMWF の 1 ヶ月予測の結果である。モデルの平年値に比べて一貫して台風の発生個数を少なく予測している（観測値は 0個）。今後は、機関ごとに、季節内変動の予測精度の寄与率について調査を進める。

図 2. ECMWF の 1 ヶ月予測による台風の発生個数の予測。
細線はモデルの平年値、太線は予測値。横軸は 1 ヶ月予測の初期時刻、縦軸は台風発生個数。台風の個数は、初期時
刻から 4 週間以内に発生する台風の個数。
謝辞：本研究は JAXA PMM RA8 の助成を受けました。

― 469 ―

A356

RSMC Tokyo による台風強度の発表予報の誤差と環境場との関係
伊藤耕介 (琉球大学)

1. はじめに気象庁は 1989 年 7 月から，Regional Specialized Meteorological Center Tokyo(以下，RSMC Tokyo) として，アジア各国の台風に関わる防災に貢献してきた．過去 25 年
間，進路予報が改善されてきたことは周知の事実だが，強度予報に関しては実態が詳しく調べられているとは言い難い．現状では，台風の強度予測は格子点間隔 20km の全球
大気モデルの結果に気候値的な補正をかけたものを，予報官の判断のもと一般に供しているが，台風に関係が深いとされる環境場の物理量との関係は明らかではない．そこで，
本研究ではその検証と影響評価を試みた．研究の詳細は Itoet al. (2016) に記した．

2. データセット
予報誤差の基礎資料として，RSMC Tokyo の年報を用いた．年報には，6 時間毎の個別の発表予報誤差が 1992 年以降全て記録されているが，本研究では，台風強度予報シス
テムがほぼ現在のものと同等である 2008-2014 年について調査した．
環境場を代表する物理量としては，水平風の鉛直シア(S)，海面水温 (Ts )，海面から水深 100m までの平均水温(T100 )，台風の理論的到達可能強度である MPI を用いた．
特に，MPI としては，Ts が一定とした場合の理論値である
E-MPI(Emanuel, 1986) と台風近傍での海水の鉛直混合を考慮し E-MPI における Ts を T100 で置き換えた OC PI(Linet al. 2013) の 2 種類を試した．
大気側のデータ (Ts を含む) としては気象庁全球モデ
ル GSM(京都大学生存圏研究所のデータベースから取得;
0.5◦ ×0.5◦ 格子)，海洋内部のデータとしては FORA の親モデルから得られる日別値（0.5◦ ×0.5◦ 格子; Usui et al.
submitted）を利用した．

気象庁が発表する予報に対し，水平風の鉛直シアと MPIを用いた補正を適用すると，信頼水準 99.5%で統計的に有意な改善が見られた (表 1)．特に，E-MPI を用いた場合よりも，台風と海洋の相互作用を反映する OC PI の方が改善率が高くなっている．強度予報の改善率は予報時間が長いほど高い (図は省略)．FORA の子モデルの計算領域は RSMCTokyo の台風予報の責任領域全体をカバーしていないが，結果が利用可能な場合には，親モデルを用いる場合に比べて，更に 1%程度予報誤差が低減することも分かった．
台風の強度予報を行うためには，台風の内部コア力学を再現でき，台風と海洋との相互作用を陽に扱うことができる
高解像度大気海洋結合モデルを用いることが望ましい (Itoet al. 2015) が，計算機の制約などにより，現業で採用することは困難が伴う．本研究は，計算機コストをほとんどか
けなくとも，大気・海洋側の環境場の情報を有効活用する
ことで，台風の強度予報精度を従来より高められる可能性を示したものである．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 25400461 及び 16K05556 の助成を受けたものです．データベース構築に当たっては、仲田真理子さん，宮里結衣さん，善村夏実さん，宮本育利さん，神田昇汰さんの協力を得ました．

参考文献[1] Emanuel, 1986: JAS, 43(6), 585–605.
[2] Ito et al., 2015: WAF, 30(3), 793-808.
[3] Ito et al., 2016: submitted to SOLA.
[4] Lin et al., 2013: GRL, 40, doi:10.1002/grl.50091.
[5] Usui et al., 2016: submitted to JO.
(a)

(b)

(c)

(d)

3. 結果と本研究の意義
図 1 に中心気圧の 3 日間予報の誤差と環境場の物理量との関係を示す．Ts や T100 が 27◦ C 以下の場合には台風を強く予報しすぎており，逆に，T100 が 28◦ C 以上の場合やMPI の観点から理論的に台風が強くなることが期待される
場合には台風を弱く予報しすぎていることが分かる．また，鉛直シアが強い場合には，台風を強く予報しすぎていることも分かった（図は省略）．
このように，現在の台風強度システムには，環境場に依存したバイアスが存在することが明らかとなった．そこで，影響を定量化するため，以下の補正モデルを考えた．

FCST′ = FCST + α1 S + α2 MPI + α3 FCST + β + ϵ
FCST は補正前の発表予報，FCST′ は補正後の予報である．
本研究では，2008-2014 年の 7 年分のデータを年ごとに 7分割し補正を行う．補正に用いる係数は，対象となる年を除いた 6 年分のデータから構成した回帰係数である．ただし，ここでは，E-MPI を用いた場合と，OC PI を用いた場
合の対等な比較のため，水深が 100m 以上の地点における台風の予報に関してのみ適用する．

図 1 横軸は (a)Ts (b)T100 (c)FCST に対する E-MPI の偏差(海上)(d)FCST に対する OC PI の偏差. 縦軸（左）は中心気圧の 3 日予報誤差を表す黒丸と点線（標準偏差）に対応し，縦軸（右）は事例数を表す実線に対応する．

表 1 中心気圧 (MSLP) と最大風速 (Vmax) の 3 日予報 RMSE，及び，年ごとに分割した 7 つのデータセットから得た標準偏差．

誤差の指標

発表予報

E-MPI で補正

OC PI で補正

MSLP(hPa)22.1 ± 1.9

19.5 ± 2.0

18.6 ± 2.0

Vmax(m/s)― 470 ―

9.3 ± 0.7

8.4 ± 0.8

8.0 ± 0.9

A357

発達期から成熟期にかけての軸対称的な台風の構造上の特徴
伊藤耕介・松尾篤穂 (琉球大学)

1. はじめに台風の急発達は中心付近の内部コアダイナミクスに関係していると考えられており，相対的に研究が困難な対象である．Rogers et al. (2013) は，発達期に最大風速半径(RMW) の内側に強い上昇流があり，成熟期には RMW付近に強い上昇流があるということを観測的に示したが，単純化された枠組みで議論することは本質的な理解を深めるために重要である．そこで，台風の急発達から成熟期にかけての非断熱加熱・風速場・温位度といった物理
場の構造上の特徴を明らかにするための，高解像度非静力学軸対称台風モデルを用いた数値的研究を行った．

2. 数値モデル
数値実験には非静力学軸対称台風モデル (Rotunno and
Emanuel, 1987) を用いる．水物質は水蒸気と液体の水の2 カテゴリーに分類されており，氷晶のカテゴリーは含
まない．計算領域は水平方向に 1500 km、鉛直方向に 25km，鉛直格子点間隔は水平 0.625 km，水平格子点間隔
は 0.9375 km である．初期場として中心から 100 km の地点に最大風速 12 m/s の渦を置き，積分期間は 10 日間，
海面水温は 26.13 ℃とした．ただし，海洋混合の効果は考えないものとする．

流が非断熱加熱域よりも内側に位置する場合，壁雲は内側に収縮していくことになるので，絶対角運動量の近似的な保存に従って，最大風速は強くなっていく．これが，本研究で再現された台風の急発達に対応していた．
発達期の上昇流域近傍にこのような対流不安定が生じる原因を調べたところ，海面付近で吹く強い風によって下層にできた相当温位の非常に高い気塊が，傾斜湿潤対流に沿って上昇し，上昇流域を挟んで鉛直上方（下方）に不安定領域（安定領域）ができるためであることが分かった．その後，拡散などにより相当温位は一様化し，このような不安定は解消される．このタイミングは，ちょうど成熟期に遷移するタイミングに対応していた．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 16K13884 及び 16H06311 の助成を受けたものです。

参考文献[1] Rogers et al., 2013: MWR, 141, 2970–2991.
[2] Rotunno and Emanuel, 1987: JAS, 44, 542–561.

(a) 発達期(b) 成熟期

3. 結果と考察
実験の結果，擾乱は 24 時間で最大風速が 30 m/s 以上
強くなる急発達を経て，風速 80 m/s 程度で成熟期とみなすことのできる準定常状態となった（図は省略）．成熟期における最大風速は水平格子点間隔を 3.75 km と粗くした場合でもほとんど変わらなかったが，発達率は格子点間隔を粗くすることで小さくなった．このことは，急発達に関わるダイナミクスが非常に細かいスケールに依存していることを示唆している．
高解像度モデルを用いた実験では，Rogers et al. (2013)と同様の構造上の特徴がみられた．すなわち，発達期にはRMW の内側に強い上昇流が存在し，成熟期には RMWの近傍に強い上昇流が存在していた（図は省略）．また，
RMW は発達期に収縮する傾向にあった．この結果は，現
実の台風に見られる構造上の特徴が軸対称的なダイナミ
クスにも含まれていることを意味している．
風速場に非断熱加熱の分布を重ねてみると，発達期には，非断熱加熱の極大域よりも内側に上昇流の極大域が位置していた（図 1）．これは一見すると不可思議であるが，Sawyer-Eliassen の関係式において，非断熱加熱とその応答として現れる二次循環を表す流線関数との関係に注目すると，非断熱加熱率が極大値を示す位置よりも対流安定度が低い側に上昇流の極大値が現れることが分かる．計算結果を分析してみると，上昇流域より内側では対流不安定の条件が満たされているため，このような構造上の特徴が現れることと整合的であった（図 2）．上昇

図 1 半径鉛直座標における 2 次循環と非断熱加熱率．(a) 発
達期 (t = 150 − 155 h の平均)(b) 成熟期 (t = 200 − 205 h の平均) における値．

(a) 発達期(b) 成熟期

図 2 図 1 と同じ．ただし，2 次循環と相当温位について示している．(a) の点線で囲った領域は，相当温位が鉛直上方に行くに従って減少している領域（対流不安定な領域）に対応する．

― 471 ―

A358

理想化した熱帯低気圧に伴う長寿命多重壁雲の維持メカニズム∗辻野 智紀・坪木 和久

名古屋大学 宇宙地球環境研究所

1. 研究目的
強い熱帯低気圧 (TC) に伴う多重壁雲は TC の強風半径を広げる. また, 多重壁雲が置き換わりを起こすと, 1 日以内
で顕著な強度変化をもたらす. このため TC の強度予報の観点から置き換わりについての研究は多く行われている (例えば, Zhou and Wang, 2011). しかし, Yang et al. (2013) は統計解析から, 北西太平洋域における多重壁雲を伴う TC の
うち多重壁雲構造が長期間維持される (置き換わりを起こさない) TC では置き換わりを起こす TC に比べて, TC の強度が強い傾向にあることを示し, 長寿命多重壁雲の維持メカ
ニズムを解明することが必要であると指摘している.
本研究では非静力学大気モデルを用いて, 理想的な弱い TC
渦から長寿命多重壁雲のシミュレーションを試みる. 理想化
TC 渦に伴う多重壁雲のシミュレーション研究はいくつか存在するが, 長寿命多重壁雲を再現した研究はこれまでに行われていない. しかし, Hakim (2011) などは理想化した TCの数値実験を 100 日以上行い, TC の定常状態において多重壁雲の形成と置き換わりが周期的に繰り返すことを報告している. 我々はこの数値実験を参考に, 同様の長時間積分を行う
ことで, 積分期間内に現れる多重壁雲のうちいくつかは長寿命多重壁雲の特徴を有するかもしれないと考えた. したがって, 本研究では彼らと同様の, 90 日に渡る長時間数値積分を行う. さらに, その結果を用いて長寿命多重壁雲の維持メカ
ニズムを明らかにする.

2. 実験設定・解析手法
本研究では, 名古屋大学において開発された 3 次元非静力学雲解像モデル CReSS (Tsuboki and Sakakibara, 2002)を用いる. モデル設定および理想化実験のための設定は辻野・
坪木 (2014; 春季大会) のコントロールランと同じ設定で行った. ただし, 先行研究に従い, 大気・雲放射過程については長波放射のみ考慮するため, 放射伝達モデル RRTM-G (Iacono
et al., 1997 他) を用いた.
長寿命多重壁雲の維持メカニズムを調べるため, TC 渦の軸対称運動エネルギー (K) 収支解析を行った. K の収支式は∂K= ADV. + PTC. + BUO. + other.
∂tの内側への収縮を妨げる傾向になっている. この運動エネル
ギーの時間変化への負の寄与は主に PTC によってなされており, 本実験の ERC タイプでは見られない特徴であった (図略). この負の寄与は主に内側壁雲の境界層より上における外向きの流れによってなされていた (図略).
本数値実験の結果は長寿命多重壁雲の維持に対して内側壁雲の力学が非常に重要であることを示唆している.
謝辞
CReSS モデルへの放射伝達コードの導入に関して, 吉岡
真由美 氏 (名古屋大学 宇宙地球環境研究所), 長谷川晃一 氏(中電 CTI) にご協力頂きました. ここに感謝します.
(a) 0 - 30 day(b) 30 - 60 day(c) 60 - 90 day

図 1 高度 5 km における接線平均した鉛直流の時間―距離
断面図.

(a) BUO(b) PTC(c) ADV(d) ∂K/∂t(1)

ここで, ADV, PTC, BUO はそれぞれ軸対称風に伴う K の移流, 圧力傾度力による仕事, ポテンシャルエネルギーから運動エネルギーへの変換を表す. また, ”other” には非軸対称成分から軸対称成分への変換と摩擦による仕事が含まれて
いる.

3. 結果
図 1 は高度 5 km における接線平均鉛直流の動径―時間分布である. 積分期間において, 13 例の多重壁雲の形成イベントが確認された. ここで, 多重壁雲の形成の時刻は高度 5km においてリング状の上昇流が 6 時間以上維持したとき,
リングが現れた最初の時刻として定義した. このうち, 積分
開始 20 日間で顕著な ERC イベントが発生した. 一方, 20
日以降はいずれも 24 時間以上に渡り多重壁雲が維持し続けた (長寿命多重壁雲).
数値実験において現れた長寿命多重壁雲に対して, 運動エ
ネルギー収支解析を行った (図 2). 外側壁雲は主に境界層より上で BUO によって運動エネルギーの供給が行われているが, ∂K/∂t は外側壁雲の内側で負となっており, 外側壁雲図 2 積分開始 65 日において発生した多重壁雲の形成イベ
ント (図 1c) に対する運動エネルギー収支解析 (6 時間平均)の動径―高度分布. (a), (b), (c) はそれぞれ (1) 式におけるBUO., PTC., ADV. (正値が黒実線, 負値が黒破線, 間隔は0.2 m2 s−3 ごと.), (d) は ∂K/∂t の分布 (間隔は 0.02 m2 s−3ごと) を示す. 各図における黒一点鎖線は K の分布 (単位;103 m2 s−2 ), 陰影は 0.5 m s−1 以上の上昇流領域 (壁雲) を表す.

― 472 ―

A359

秋が深まった時期の Ty1326 に伴う日本列島での広域降水の特徴	 ~季節進行の中での違いの理解に向けて~	 ＊小嶋ゆう実(岡山大学教育学部)・松本健吾(岡山大学大学院教育学研究科)
大谷和男(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)
１．はじめに	 	  暖候期、特に盛夏期以降の日本列島での降水に対する台風の寄与は小さくないが、種々のタイプの大雨の災害
や水資源変動に関連して、単に時空間的に集中した降水ばかりでなく、広域でほぼ一様に降る降水の大雨に対す
る寄与も無視できない場合も少なくない。特に盛夏~晩秋の季節進行による平均場の遷移も大きく、台風に関連した広域降水の特性の季節的違いも大きい可能性がある。
そこで本研究では、小嶋他（2015 年関西支部例会）に引き続き、2013 年に日本列島に接近した台風 26 号 に伴う広域降水について解析した。本講演では支部例会での発表に更なる解析を加えて全体の内容を再吟味した結果を示し、さらに他の季節との比較の視点を提示する。

東京でも 03JST 頃までは、このような降水域に属しているとも言えたが（図は省略）、第 2 図の安定度の分布では、対流不安定な領域との境界付近にある。しかし生の高層気象観測データに基づく解析によれば(図は省略)、東京より少し北東方の舘野では(15 日 21JST)、大きく見るとかなり安定な成層で 500hPa から地上の相当温位値を引いた差が約+25K もあった(地上~700hPa で約+20K)。従って、台風本体の循環、あるいは温帯低気圧化しつつある
台風上空の偏西風蛇行による風によって、より西方ある
いは北方の近畿~東北南部へマクロに見た部分の安定成
層中を、暖気移流を伴って多量の水蒸気が侵入して消費される際に(第 2 図下段)、このようなタイプの降水でも多量の総降水量をもたらし得たものと考えられる。

2．Ty1326 時の降水の特徴	 	
  2013 年の台風 26 号は 10 月 16 日の明け方に強い勢力のまま伊豆諸島に最接近した。伊豆諸島での記録的な豪雨とは別に、近畿~東北の広い範囲に渡り、15 日 15 時
ごろ(以下 JST で表示)から、10 分間降水量 2mm 以下のあまり強くない降水の持続に伴って、15 日~16 日の 2 日間で 50~100mm に達する総雨量をもたらした(第 1 図上段の仙台~名古屋)。

	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
第 2 図	
  16 日 03JST の 925hPa における、上段：気温(℃)、比湿(gkg-１)、中段：h/Cp(K)（相当温位にほぼ対応）、(h/Cp)700－(h/Cp)925、
下段：925hPa、850hPa、700hPa の水蒸気フラックス(gkg-1•ms-1)の分布。NCEP/NCAR 解析データに基づく。	
 	
 第 1 図	
  台風に伴う降水域での 2013 年 10 月 15~16 日の総降水量(mm)と、それに対する前 10 分間降水量の寄与。各階級の凡例
は図の右側を参照。なお上段と下段での横軸のスケールの違いに注意。	
 3．短時間強雨以外の持続性の広域降水域形成に関連した
大気場の特徴	 	  台風の北上に伴って、16 日 03JST には下層の気温、比湿、相当温位にほぼ対応する h/Cp のかなり大きい領域が伊豆諸島から関東南端まで北上していた(第 2 図)。しかし、大陸側では気温、比湿、相当温位がかなり低く、日本海~日本列島付近でこれらの水平傾度が大変大きい領域が南西から北東へ伸びていた。またこれらを反映して、大陸~日本海にかけては h/Cp の 700hPa と 925hPa の差でみた安定度がかなり良かった。
	  興味深いことに、前述のあまり強くない雨により総降水量が多くなった地域はこのような気温の大きな水平傾度を持ち、安定度も良い領域にほぼ位置していた。なお、

4．おわりに	 	  秋が深まった頃に日本列島に接近する台風による降水は、極端な強雨による大雨ばかりではなく、そこそこの雨が持続することによる大雨も決して看過できない寄与があることが明らかになった。これは秋が深まって大陸側から下層にそれなりに冷涼な空気が侵入するため、台風が日本列島に接近した状況でも、安定度の高い領域が台風に伴う水蒸気侵入域にも残り得るという季節的背景の重要性が示唆される。今後は季節進行の広いレンジの中で、水蒸気供給のみでなく、その消費過程の違いにも注目し、どのような大気場の中で台風による降水がどのように起こっているのか、比較解析を進めていきたい。

― 473 ―

A360

海洋環境場が台風数値シミュレーションに与える影響
和田 章義（気象研究所）
1.はじめに
日本近海において海面水温が平年よりも高くな
ると、対流圏下層、特に大気境界層の大気に含まれる水蒸気量は多くなると考えられる。このような海域を通過する大気擾乱、特に台風によりもたらされる強風や豪雨、時には高潮や高波は、より深刻な自然災害をもたらすこととなる（例、Wada, 2015）。
数値モデルによる台風予測において、こうした海洋
環境場の変化が台風に与える影響を評価することは、数値モデルが表現し得る台風の特徴を理解し、その上で物理過程等数値モデルの修正・変更により、台風予測を改善につながると期待される。
地球シミュレータにより実施された、北西太平洋
海洋長期再解析(http://synthesis.jamstec.go.jp/
FORA/: FORA-WNP30:)にて,1982-2014 年までの日別
北太平洋データセット（0.5°緯経度解像度）が作成ｓれた。本研究ではこのデータセットと水平解像
度 7km の非静力学大気波浪海洋結合モデルを用いて、2013 年台風第 30 号と 2015 年台風第 18 号について海洋初期値に関するアンサンブル実験を実施した。2015 年台風第 18 号については 2015 年の気象庁現業解析データも使用したため、サンプル数はそれぞれ 33,34 となる。

2013 年の海洋初期場により計算された台風第 30号の台風中心気圧が 1982～2014 年の期間全体（33例）の中でどれくらいの位置になるかを図１に示す。積分時間 48 時間までは CPL の順位は NHM に比べて上位（Intense TC 側）に位置した。つまり、海面水温は他の年に比べて特に高い状況ではなかったのに対し、海洋表層は比較的暖かったため、台風による海水温低下は生じにくく、かつ台風中心気圧は降下しやすくなったと考えられる。なお、本実験
では台風経路が全般的に北にシフトしていたことか
ら、計算領域を代えた実験を実施する予定である。

2.実験仕様大気初期値は気象庁と（財）電力中央研究所により作成された長期再解析データセット（JRA-25）を使用した。2013 年台風第 30 号の初期時刻は 2013年 11 月５日 0000UTC、2015 年台風第 18 号の初期時
刻は 2015 年９月８日 1200UTC とした。解析に用いた積分期間はそれぞれ 84 時間及び 72 時間までである。以下、海洋非結合実験を NHM、結合実験を CPLとする。

3.2. 2015 年台風第 18 号
次に 2015 年台風第 18 号のシミュレーションにより得られた中心気圧に関する順位を図２に示す。
2015 年での台風中心気圧の順位は比較的下位（Weak TC）側を推移した。また 2013 年台風第 30号と同様、CPL の順位は NHM に比べて上位（Intense TC 側）に位置した。このことは海面水
温よりはむしろ海洋表層の水温が、この台風の強度に影響を与えていたことを示唆する。
海面水温初期値の違いが関東北部の豪雨に与えた
影響について、今後調べていく予定である。

3.結果と課題
3.1. 2013 年台風第 30 号
和田(2015,春季大会 D452)では水平解像度 2.5kmの領域非静力学大気波浪海洋結合モデルにより2013 年台風第 30 号の数値シミュレーションを実施
し、海洋非結合時において最低中心気圧 895hPa を下回る中心気圧を計算することができることを示した。本研究でのアンサンブル平均で見た、水平解像
度 7km における最低中心気圧は積分時間 72 時間（11 月８日 0000UTC に相当）で 907.0hPa であった。この数字は地球シミュレータで実施された「複数の次世代非静力学モデルを用いた高解像度台風予測実験」での水平解像度 7km、全球非静力学大気モ
デル３つの結果（930～940hPa）と比較すると低い数値になっている。本領域非静力学大気波浪海洋結合モデルでは海面飛沫パラメタリゼーションの導入など、台風の発達に好ましい物理過程が導入されているため、同じ水平解像度でも中心気圧はより深まったものと考えられる。

●非結合 ▲ 結合

図１ 縦軸は 33 メンバー内での台風中心気圧の順位で、数字が低いほど台風は強いことを意味する。横軸は積分時間。

●非結合 ▲ 結合

図２ 図１と同じ。ただし 2015 年台風第 18 号かつ 34 メンバ
ーでの順位。

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」を利用して行われました。
また JSPS 科研費基盤研究 C(15K05292)の助成を受けました。

― 474 ―

A361

台風発生環境場の統計解析〜発生時の環境場はどのように影響するのか？〜∗

筆保 弘徳 (横浜国大)・吉田 龍二 (理研）

1. はじめに台風発生は、台風発生に好都合な環境場が持続されるなか、メソスケールプロセスが働き、クラウドクラ
スターから台風構造が形成される。この台風発生環境
場はいくつかパターンがあり、海域や季節によっても頻度も異なる。Yoshida and Ishikawa（2013；YI）は、
北西太平洋における台風発生環境場を定量的に検出す
る「台風発生環境場検出手法」を開発し、指標（スコア）を設けて熱帯低気圧発生ごとの流れパターンを定量的に見積もった。また、吉田・筆保（2016 年春季大会）はその検出手法を GPV に拡張し、グリットごとのスコアを算出して、日々のスコア分布を調べた。
本研究では、YI で検出した熱帯低気圧のうち、1979
年から 2013 年の台風に注目し、台風トラックデータと照合して流れパターン毎の台風の特徴を調べた。誕生した時の環境の違いが、その台風の将来になにがど
こまで影響するのかを統計的に示した。

2. 手法
YI の台風発生環境場検出手法は、JRA-25 の 850hPa
高度風と海面更正気圧データからシアライン（SL）、
東西風合流域（CR）、モンスーン渦（GY）、偏東風波
動トラフ（EW）、先行台風（PTC）のスコアをそれぞれ算出し、最も顕著なものをその熱帯低気圧発生の
主な流れパターンとしている。本研究では、台風強度に達したものと、そうでないもの（非台風）に区別して、流れパターン毎に統計的な特徴の差を調べた。台
風トラックデータには、IBTrACS を用いる。

EW(97.7nm) が小さい。最盛期では、GY は平均よりも約 5 ％大きいが、他のパターンのサイズと差は小さくなる。
日本に上陸する台風（上陸台風）の流れパターン内訳
は表 1 となる。SL が 52 ％で最も多く、CR が 27 ％と続く。発生数からの割合でみると、全体の 11 ％が上陸するなか、CR が 18 ％と大きく、逆に EW や PTC
は 5 ％以下と小さい。発生時での移動方向（図 1）が、CR は平均的に北よりだが、EW や PTC は西よりの傾向があることが上陸割合に差が出た要因の一つと考えられる。

4. まとめ本研究では、発生環境場と台風の特徴を統計的に示した。発生環境場は、強度や発達率において顕著な差はなかったが、サイズにおいては GY が発生時から最盛期まで大きく、発生時の EW は小さかった。日本に上陸する台風の約半分は SL であるが、それぞれの発生数からの割合でみると、CR が他よりも 2 倍大きく、EW や PTC は小さい。これらの発生環境場と台風の情報は、気候的観点での台風発生研究にも活かすことができるうえ、日本上陸台風の傾向は防災上でも重要となる。発表では、グリットスコアと台風スコアの関係も示す。
表 1: 1979 年から 2013 年までの全熱低、台風、非台
風、上陸台風における流れパターン別の個数。不可は分類不可。カッコはその all の個数からの割合。

3. 結果
1979 年から 2013 年の YI 熱帯低気圧のうち、825 が台風と 176 が非台風であり、その流れパターン内訳は
表 1 である。どちらも SL が 43 ％で最も多く、EW が18 ％と CR が 17 ％、さらに PTC が 11 ％と続く。他(平均 82 ％) よりも GY(90 ％) の熱帯低気圧は台風に発生しやすい。流れパターン別台風発生数には季節変
化も経年変化もあるが、YI(2013) の熱帯低気圧発生数の変化とほぼ変わらない。
図 1 は、流れパターン別台風発生位置を示している。
どのパターンの台風も発生位置は広域に分布しており、平均位置をみると、PTC はやや北東になるが、他はほぼ同じ位置である。
台風発生時の発達率 (発生日から 1 日後の風速増加)
は、全パターン平均 (12.9 knot /day) から見て GY(10.9
knot /day) が少し小さく、EW(13.8 knot /day) が大きい。しかし、最盛期（生涯最大の風速の時）の台風
強度には、パターン別でみても顕著な差はなかった。
台風発生時におけるサイズ（風速 30knot の長軸半径）は、全パターン平均 (107.4nm（ノーティカルマイル）) よりも GY(128.3nm) が約 20 ％も大きく、逆に

図 1: 2008 年から 2013 年の台風発生域を流れパター
ン別で示す。矢印は CR（黒）と EW（白）の平均移動方向。

― 475 ―

A362
全球非静力学モデルによる季節内変動と北西太平洋域の台風発生数の将来変化
中野満寿男 1・山田洋平 1・那須野智江 1・菊地一佳 2・佐藤正樹 3,1・杉正人 4＊

1:海洋研究開発機構、2:ハワイ大 IPRC、3:東大 AORI、4:気象研
１．はじめに地球温暖化に伴い、台風の発生数は減少すると考えられてる(IPCC 2013)が、将来変化をもたらす要因は理解が不十分である。季節内変動によって熱帯低気圧活動が変調されることはよく知られている。本研究では地球温暖化に伴う季節内変動と台風発生の関係の将来変化を調査する。
２．モデルと実験設定
本研究では全球非静力学モデル NICAM(Satoh etal. 2014) に よ る 現 在 気 候 実 験 (Kodama et al.
2015)と将来気候実験(Satoh et al.2015)の結果を解析する。それぞれ 1979-2008 年、2075-2104
年の 30 年間のデータを用いる。温室効果ガス濃度は SRES A1B シナリオに従う。モデルの水平解
像度は 14km、鉛直層数は 38（モデルトップ 36.7 km）である。雲微物理過程は NSW6 を用い、対流パラ
メタリゼーションは用いない。スラブ海洋モデルを結合しており、現在気候実験では HadISST に、
将来気候実験では CMIP3 のマルチモデルアンサン
ブルから求めた SST の気候差分とトレンドを、
HadISST の気候平均と年々変動成分に加えたもの(Mizuta et al. 2008)にナッジングする。
３．解析手法台風のトラッキングは Sugi et al. (2002)と同様の手法で行うが閾値を変更したものを用いる。
ここでは、IBTrACS に収録された JTWC のベストトラックを観測値と見なす。季節内変動の定義は
Kikuchi et al. (2012)に従い OLR データを用いて、BSISO と MJO を分離して解析する。モデルの季節内変動も観測の EEOF を用いて検出するが、モデルの季節内変動が観測に比べて小さい(Kikuchi et al. 2016)ため、BSISO、MJO それぞれについて現在気候実験と観測における平均振幅の比を用いてバイアス補正をおこなう。この補正に用いる係数は BSISO、MJO それぞれ 0.52 と0.48 である。観測値として NOAA OLR データを用いた。
４．結果
図１に BSISO、MJO ぞれぞれの月別出現頻度を示す。モデルは北半球冬期に BSISO を出現させる傾向があるものの、観測された出現頻度を良く再現している。将来気候では、BSISO の出現頻度が減少する一方で、MJO の出現頻度はやや増加する。

図１ 季節内変動の月別出現頻度。バーは左から観測、現在気候、将来気候について示す。
台風発生個数の変化(dN)は現在気候における位相ごとの季節内変動日数(D)とその変化(dD)、
台風発生率（発生個数/季節内変動日数で定義；R）とその変化(dR)を用いて dN=RdD+DdR+dRdD と書ける。この内訳を表１に示す。5-11 月においてはRdD が最も dN に寄与している一方で、12-4 月はDdR が dN に寄与していることがわかる。発表では
dD、dR をもたらす要因についても議論したい。
表１台風発生数の変化 dN の内訳
5-11 月BSISO 位相 0(振幅<1)
1-4
5-8
RdD
2.7
-0.68
-2.41
DdR
-0.51
-0.34
-0.14
dRdD
-0.13
0.05
0.06
dN
2.06
-0.96
-2.5
12-4 月MJO 位相0(振幅<1)
1-5
6-8
RdD
-0.12
0.08
0.01
DdR
-0.70
-0.22
-0.60
dRdD
0.05
-0.03
-0.1
dN
-0.77
-0.17
-0.6
主要参考文献：Kikuchi

et

al.,

2012:

Clim.

Dyn.,

2016:

Clim.

Dyn.

doi:10.1007/s00382-011-1159-1
Kikuchietal.,

doi:10.1007/s00382-016-3219-z
Kodama et al., 2015: JMSJ, doi:10.2151/jmsj.2015-024
Satoh et al., 2015: JMSJ, doi:10.2151/jmsj.2015-025
謝辞：本研究は文科省 HPCI 戦略プログラム分野３のもと
京コンピュータを用いて行った(課題番号：hp120279,
hp130010,hp140219)。また、文科省 FLAGSHIP2020、JSPS
科研費 26400475 の支援を受けた。

― 476 ―

A363
21 世紀末を想定した擬似温暖化実験による伊勢湾台風の将来最大強度推定（続報）
温暖化による強化プロセス*

金田幸恵 1), 2)・竹見哲也 3)・山崎聖太 4)・筆保弘徳 4) ・加藤雅也 1)・坪木和久 1)
名古屋大学宇宙地球環境研究所、2)気象研究所、3)京都大学防災研究所、4) 横浜国立大学大学院

1)

1. はじめに実験における台風のより強く、より背の高い壁雲上昇気流によっ非常に強い台風が、21 世紀末の温暖化気候下でどのようなてもたらされた。この後、擬似温暖化実験の台風は、最大風速半

最大強度をもちうるか調査するため、昭和 34 年台風第 15 号

径内側で強く背の高い上昇気流を持続させることで、最大風速半（Vera：伊勢湾台風）を例として、４つの領域雲解像モデルを径を急激に縮小させつつ急発達した（図２）。

用いて擬似温暖化実験を試みた。気象学会 2016 年度春季大会

4. 考察とまとめ

では、すべてのモデルで再現実験と比較して擬似温暖化実験

将来、温暖化気候時、海面水温の２度前後の上昇により対流圏の台風の最大強度が強まる結果が得られたこと、またその際、下層の水蒸気量は４g/kg 程度増加する。擬似温暖化実験における全モデル共通に最大風速半径の縮小がみられたことを報告し

台風は、この潤沢な下層水蒸気を最大風速半径内側に入り込んだた。今回は、発達にともなう構造変化を調査し、温暖化によ

下層インフロー先端部で押し上げ、強く背の高い壁雲上昇気流をる台風の強化プロセスを議論する。

中心付近で持続させ発達を維持した（図２参照）。

2. モデルと設定

以上、４つの領域雲解像モデルを用いた擬似温暖化実験の結果

参加モデルは、名古屋大学で開発された雲解像モデル

は、21 世紀末、温暖化の影響で伊勢湾台風のような強い台風の

CReSS (Cloud Resolving Storm Simulator)、気象庁で開発された

最大強度はより強くなりうることを高い確度で示す。ただしかな

現業用のメソ気象モデルを気候実験用に改良したメソ気候モ

らずしも巨大化するとは限らない。また、特に半径 100km 以内

デル（JMANHM）、第５世代 NCAR/PSU メソスケールモデルの風速や降水量の増加は大きく、台風接近時に強風や降雨の急激(MM5)、Weather Research and Forecasting (WRF)である。水平解

な変化にいっそうの注意が必要な可能性を示唆する。

像度は 5 km とした。ただし、WRF による台風ボーガス未使

謝辞: 本研究は文部科学省の気候変動リスク情報創生プログラム・テーマＣの研究として実施された。JSPS 科研費基盤研究 C「極端に強い台風にみられる急激な中心気
圧低下のメカニズムの解明(C26400466)」（研究代表者：金田幸恵）の助成を受けた。

用実験を追加して本解析で用いた。また、擬似温暖化実験は
４種類の海面水温将来変化から作成した４種類の初期値・境界値をもちいた（詳細は春季大会予稿集を参照）。
3. 結果
a. 最大強度時の構造変化
図１に最大強度出現前６時間で平均した地表要素の動径プ
ロファイルを示す。まず、すべてのモデルで海面更正気圧、
１時間降水量、高度 10m の接線風速ともに、擬似温暖化時、再現実験と比較してより台風が強まる傾向がみられた。ただし、それら擬似温暖化実験における変化は広範には及ばす、
おもに中心から半径 150 km 以内の領域に限られている。とりわけ半径 100km 以内で、擬似温暖化実験における台風の風速や１時間降水量の変化が極めて大きい。これら全モデルで共通にみられた変化は、擬似温暖化実験の台風内部コアにおける、より強く、より背の高い壁雲上昇気流の発達をともなっていた（図示せず）。

図１ 最大強度出現前６時間で平均した海面更正気圧、降水量、高度 10m

b. 同等強度時の構造変化の接線風速の動径プロファイル。太破線：再現実験、細実線：擬似温暖化

擬似温暖化実験において、なぜ台風がより発達するか明らかにするため、再現実験の最大強度時の構造と、同等の強度
時の擬似温暖化実験の台風の内部コア構造を比較した。まず再現実験および擬似温暖化実験で、同等の強度時には内部コ
ア地表付近の力学的な構造に大きな差異はみられなかった（図示せず）。つまり温暖化気候時、強度が同等であれば、かならずしも最大風速半径や強風域の広がりといった力学的な構造が変化するとは限らないことを意味する。ただし、中心

図２ 同等の強度時の鉛直気流の時間変化の鉛直断面図。W、QV は該当付近の１時間雨量には増加がみられた。これは、擬似温暖化

時刻の鉛直気流及び比湿。横軸は高度 2km の最大風速半径で正規化。

― 477 ―

A364

北大西洋の熱帯・亜熱帯・温帯における低気圧の理想化実験
柳瀬 亘・新野 宏 (東大/AORI)
1. はじめに低気圧のグローバルな分布を理解する上で熱帯低気
圧と温帯低気圧は代表的な現象であるが、熱帯と温帯の間では低気圧の振舞いはどのように遷移するのであろうか。比較的に東西一様な夏季の南インド洋では亜熱帯域で低気圧は不活発になるが、その要因として環境場の温度と鉛直シアが強く影響していることが、Yanase
and Niino (2015, JAS) の理想化実験で確認された。
一方で秋季の北大西洋では、低気圧の発達の分布が東西非一様である (図 1)。西部では熱帯から温帯までどの緯度でも低気圧の発達が見られるが、その要因の一つとして西部の海面水温が高いことが考えられる (図 1 の黒線)。また、40◦ W の経度線に沿って分布をよく見ると、20◦ N 付近では 30◦ N 付近よりも熱帯低気圧が不活発であるが、強い鉛直シアが熱帯低気圧の発達を抑制している可能性が考えられる (図 1 の影)。
本研究では北大西洋の環境場が低気圧の発達に及ぼす影響を理解するため、理想化実験を利用して次の点を明らかにする。(1) 設定を単純化した理想化実験で、東西非一様な低気圧の分布をどこまで再現できるか。(2)熱帯から温帯まで低気圧が発達している経度では、低気圧の性質はどの緯度を境にして変化しているか。(3) 鉛
直シアは低気圧の発達を促進するか抑制するか。

以南では熱帯低気圧に似たスパイラル状の構造が見られるが、緯度が高くなるほど軸対称性が崩れ、35◦ N 以
北では温帯低気圧に似たコンマ状の構造となる。また、
40◦ W に沿って見ると、20-25◦ N では 30◦ N よりも低気圧が発達しにくいという特徴も再現されている。
環境場の鉛直シアの影響を感度実験で調べると (図略)、鉛直シアは 30◦ N 以南では低気圧の発達を弱めるが、35◦ N 以北では低気圧の発達を強める。このため、上述の 40◦ W の 20-25◦ N の地点では、鉛直シアを無く
すと低気圧が大きく発達するようになる。また、海面からの熱 flux の影響を感度実験で調べると (図略)、30◦ N
以南の低気圧は熱 flux 無しでは発達しなくなる。以上のことより、熱帯低気圧と温帯低気圧との境は 30-35◦ N付近にあることが環境場の観点から示され、実際の低気圧の分布 (図 1) とも概ね整合的である。

2. 方法
本研究では理想化実験用に改良した気象庁非静力学モ
デル (JMANHM) を用いる。計算領域を東西 8000km、
南北 3000km、鉛直約 25km にとり、東西境界は周期、南北境界は断熱壁とする。水平格子間隔は 10km とし、雲水・雲氷・雨・雪・あられの混合比を予報する雲微物
理スキームと Kain-Fritsch の積雲スキームを使用する。
環境場として、まず 30 年間 (1982-2011 年) の秋季の時間平均場を、JRA25/JCDAS の再解析データから求める。実験は経度方向に 10◦ ごと、緯度方向に 5◦ ごとの間隔で行ない (図 2 の丸印の位置)、各点を中心とした
経度 20◦ × 緯度 20◦ の領域平均場を環境場に用いる。環
境場の変数として温位・相対湿度・東西風の鉛直分布、およびコリオリパラメータと海面水温を与える。環境場
は東西方向には一様であるが、南北方向には変化する分布を与える。東西風は領域中心から南北 1000km 以内ではほぼ一様であるが、1000km より外側では tanh 型の関数で境界付近で 0 に近づける。温位場は東西風との温度風バランスを満たすように与える。
初期擾乱には最下層で最大振幅を持つ軸対称の渦を与える。渦の大きさは何通りか試したが、ここでは半径250km で 10ms−1 の最大風速を持つ初期渦を与えた結果を紹介する。

図 1: JRA25 再解析にトラッキング手法と CPS 解析を適用して得られた秋季の北大西洋上で発達する低気圧 (cf. Yanase
et al. 2014, J.Clim.)。熱帯低気圧 (○)・温帯低気圧 (●)・ハ
イブリッド低気圧 (＋)。線は海面水温 (25,26,27 ℃の等値線)、
影は 200-850hPa の鉛直シア (15ms−1 以上) を示す。

3. 結果
各地点での環境場を用いた理想化実験における低気圧の発達を図 2 に示す。北大西洋の西部の方が東部よりも低気圧が発達しやすい特徴が再現できている。経度
50◦ W に沿って低気圧の雲分布を比べると (図略)、30◦ N

図 2: 各地点の環境場を用いた理想化実験の結果。海面気圧の
東西平均場からの負偏差で見て、低気圧が大きく発達した実験 (20hPa 以上; ◎)、ある程度発達した実験 (10∼20Pa; ○)、発達しなかった実験 (10hPa 未満; ●)。線と影は図 1 と同じ。

― 478 ―A365

MJO と日変化対流によるスマトラ島西岸の集中豪雨
1

伍 培明 ・Dodi Ardiansyah2・横井 覚 1・森 修一 1・Fadli Syamsudin3・米山 邦夫 1
（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, 3.インドネシア技術評価応用庁）
100

１．はじめに 2015 年 11～12 月にスマトラ島西岸で Pre-YMC(Years of the Maritime Continent)と名付けた集中観測が行われ、期間中の 12 月 12日に、ベンクル（Bengkulu）で広範囲の豪雨が発生した。ベンクル気象観測所で 144.6mm の日降水量が観測され、この観測点で 12 月の日降水量にしては 1994 年以来の記録的なものであった。
そこで、本研究では現地のレーダーによる観測、
ラジオゾンデ観測、衛星観測データを用いて、このイベント発生の要因を調べ、赤道季節内振動（MJO）がスマトラ島で豪雨の発生にどのような影響を与えているのかを調べることを目的とする。
２．観測結果 2015 年 11 月 26 日から 12 月 25 日
にかけてベンクルで観測された時間降水量の変化を図 1 に示す。降水は顕著な日変化を示し、しばしば午後から夕方にかけて発生していた。12 月
12 日夕方 18 時～19 時頃に非常に激しい降雨が発生していたことが分かる。
MJO に伴う対流活発な位相は、2015 年 12 月中
旬から下旬にかけてインドネシア付近～太平洋
中部を東進した。12 月 12 日では、スマトラ島西岸は東進する MJO に伴う西風バーストの先端（leading edge）付近に位置していた。
2015 年 12 月 12 日に C バンド・ドップラーレー
ダーによって得られた高度 2km の CAPPI を図 2 に示す。午後に島の山岳地で強い対流が発生し、南西方向に伝搬していた。同時に、スマトラ島西方のインド洋で MJO に伴う対流が発達し、東進して(a)Hourly precipitation (mm)
80
60
40
20
0
26-Nov

1-Dec

6-Dec

11-Dec16-Dec21-Dec26-Dec

図 1．2015 年 11～12 月スマトラ西岸のベンクル（Bengkulu）で観測された時間降水量の変化。
島に接近していた（図 2a）。そして、夕方になると二つのメソ対流系（MCS）がスマトラ島西岸でぶつかり会い、併合（merge）することにより、
ベ ン ク ル 付近 で 強 い 対流 が 発 生 し、 １ 時 間 に100mm 以上の非常に激しい降雨が観測された。
その後、12 月 13 日から 22 日にかけて MJO に伴う対流活発な位相は海洋大陸を東進した。この期
間中、しばしば対流システムが西の海上よりスマトラ島へ移動して降水をもたらしたが、島上での日変化の対流は対流圏下層の強い西風により抑制されたため、MJO と日変化の対流が同時に発生しておらず、強い降水は観測されなかった。
３．終わりに 以上のことから、2015 年 12 月 12日スマトラ島西岸で発生した集中豪雨は、MJO に伴う対流活発域の中心部ではなく、西風バーストの先端付近で東進する MJO と西進する日変化のメ
ソ対流系が夕方に島の西岸でぶつかり会い、併合することにより引き起こされことが分かった。

(b)

(c)

図 2．2015 年 12 月 12 日ベンクル(Bengkulu)におけるレーダー観測によるエコー強度の高度 2km のCAPPI（定高度水平断面図）。a)16:03 LT; b)17:23
LT; c)18:03 LT (10 分間スキャンの終了時間)。

― 479 ―

A366

エルニーニョ非発生年における春以降の西風バースト欠如と背景場との関係＊

清木亜矢子１・高薮縁 2・長谷川拓也 1・米山邦夫 1（1. 海洋研究開発機構、2. 東京大学大気海洋研究所）
１．はじめに赤道域における高い海洋表層貯熱量と１～２月に発生した西風バースト（赤道域において数日以上の強い
下層西風を伴う総観規模擾乱）から、2014 年末は世界中の気象・海洋機関で強いエルニーニョになると予測された。しかし、実際には大きな発達はみられず、弱いエルニーニョ状態となり、2015 年に再発達するという結果になった。先行研究によると、この原因には 2014 年春
以 降 の 西 風 バ ー ス ト の 欠 如 が 挙 げ ら れ て い る (e.g.
Menkes et al. 2014)。しかし、西風バーストを引き起こし
やすいといわれている熱帯季節内振動（マッデンジュリ
アン振動：MJO）は 2014 年春以降数回発生し、大規模な積雲群が太平洋域を通過していた。本研究では、2014 年のように高い貯熱量でもエルニーニョにならなか
った年について、大気の背景場に着目し、その年の春
以降 MJO が到来しても西風バーストが発生しなかった
原因について調査した結果を報告する。

図１ ５か月移動平均した赤道太平洋における
暖 水 蓄 積 量 偏 差 （ 1.0 × 1014 m3 ； 黒 線 ） と
Niño3.4 領域における SST 偏差（℃；灰線）。

２．データ
本 研 究 で は 、 日 平 均 海 面 水 温 デ ー タ に Reynolds
high-resolution OI SSTを用いた。貯熱量の指標として、
NOAA/PMELが作成している赤道太平洋における暖水
蓄積量偏差（120゜E-80゜W, 5゜N-5゜S平均）を用いた。
気象データには気象庁の客観解析データ（JRA-55）を用いた。擾乱の運動エネルギー収支では、平均場を11
日移動平均、擾乱場をそこからの偏差とした。擾乱場は総観規模以下を示し、西風バーストもその一部である。
MJO の 指 標 に は RMM index (Wheeler and Hendon
2004)を用い、振幅が１を上回る日が15日以上等の定義に基づきMJOを同定した。解析期間は、1982～2015年の４～９月とした。
３．結果と考察
図１は期間中の赤道太平洋における暖水蓄積量偏差を示す。例えば 1982 年や 1997 年に発生した強いエルニーニョのように、一般的には、暖水蓄積量の増加がエルニーニョの発達に対し数か月程度先行することが知られている。そして、2014 年初めには過去の強いエルニーニョに匹敵するほどの高い暖水蓄積量がみられたが、Niño3.4 SST 偏差は追随しなかった。このように、高い暖水蓄積量でも比較的 Niño3.4 SST が低い年は、2014 年以外にも 1990、2008、2011 年にみられる。これ
らの年を今後「高蓄積量低 SST 年」と呼び、エルニーニ
ョになった年との違いについて解析する。
図２は総観規模擾乱が発達しやすい MJO 西風期を基準とした擾乱の運動エネルギーのコンポジット図である。エルニーニョ年では、高エネルギー域が西部熱帯
太平洋から中部太平洋(170゜E 付近)まで達しているのに対し、高蓄積量低 SST 年では 150゜E 付近までしか届いておらず、むしろフィリピン北東を中心により高いエネ

図２ MJO 西風期でコンポジットした擾乱の運動
エネルギー（850hPa）。上図はエルニーニョ年、下
図は高蓄積量低 SST 年のコンポジットを示す。コンター間隔は 2.0m2s-2。
ルギー域がみられる。エネルギー収支をとると、この差には下層の順圧エネルギー変換が寄与しており、擾乱の発達しやすい下層の背景風収束場が春以降東へシフトするかどうかが要因となっていた。しかし一方で、高蓄積量低 SST 年でも冬までは背景場がエルニーニョ年とほぼ同じで西風バーストも吹いていた。それにも関わらず、なぜ春以降にバーストの発生しやすい背景場が東へ移動しなかったのかという疑問が残る。発表では、
フィリピン東方の東西 SST 傾度にも着目しながらこの疑問についても議論する。

― 480 ―

B351
イソプレンによる新粒子生成抑制：京都市内と東京多摩丘陵での観測の比較*

車裕輝 1, 中山智喜 1, 松見豊 1, 鶴丸央 2,3, Ramasamy Sathiyamurthi 3, 坂本陽介 3, 入江学 3,

井田明 3, 加藤俊吾 4, 中嶋吉弘 5, 松田和秀 5, 梶井克純 3,6(1名古屋大学, 2金沢大学, 3京都大学, 4首都大学東京, 5東京農工大学, 6国立環境研究所)
 新粒子生成 (New particle formation) は(SMPS; TSI) を用いた。揮発性有機化合物

大気エアロゾル粒子の重要な起源のひと(VOC) 濃度の測定には陽子移動反応質量つであり、その後様々な物理・化学過程

分析計 (PTR-MS; IONICON) を用いた。

を経て地域・全球規模の気候や大気質にSO2 や O3 などの気相成分の同時測定も重大な影響を及ぼす。そのため新粒子生行った。

成の詳細なメカニズムを理解することは 京都観測では 23 日間の観測期間中ほ重要であり、都市域・森林・山岳での観

とんど全ての日で、粒子径 30 nm 以下の測研究および室内実験研究が広く行われ

核生成モード粒子数濃度が増加する新粒ているが、依然として核生成とその後の子生成と考えられる現象が発生した。核粒子成長に関して未解明な部分が大きい。 生成モード粒子の増加は SO2, VOC 濃度
本研究では夏季に京都市内と東京多摩丘

増加と対応がみられた。一方で東京多摩

陵でエアロゾルの粒径分布測定を行うと観測では、新粒子生成に強く寄与するとともに、粒子生成に寄与しうる気相成分

考えられている SO2, VOC 濃度が高かっ

濃度の同時観測を行い新粒子生成発生のたにも関わらず、16 日間の観測期間中に決定要因について検討した。また近年、新粒子生成イベントは発生しなかった。

高濃度イソプレン存在下では粒子生成の東京多摩ではイソプレンの平均濃度が京抑制効果が作用することが室内実験
森林大気観測2)

1)

や

都観測や新粒子生成が高頻度で発生するで報告されている。本研と報告されているフィンランドの森林域

究では、特にイソプレンによる都市大気

3)での新粒子生成抑制効果に着目した。

ンが OH を消費することにより、モノテ 京都での観測は 2013 年 8 月 19 日

ルペンや SO2 (H2SO4) 起源の新粒子生成から 9 月 11 日に京都市京都大学吉田キを抑制したと考えられる。以上の結果よャンパスで行った。東京での観測は 2015

り複雑な化学反応場である都市大気環境

年 7 月 24 日から 8 月 8 日に八王子

下でも、高濃度イソプレン存在下では森市東京農工大学フィールドミュージアム

林大気と同様に新粒子生成が抑制される

多摩丘陵で行った。エアロゾル粒径分布可能性が示唆された。

と比べて 10–20 倍程度高く、イソプレの測定には走査型移動度粒径測定器
参考文献
1) A. Kiendler-Scharr, J. Wildt, M. Dal Maso, T. Hohaus, E. Kleist, T. F. Mentel, R. Tillmann,
R. Uerling, U. Schurr, A. Wahner: Nature, 461, 381 (2009).
2) V. P. Kanawade, B. T. Jobson, A. B. Guenther, M. E. Erupe, S. N. Pressley, S. N. Tripathi, S.
-H. Lee: Atmos. Chem. Phys., 11, 6013 (2011).
3) K. Sellegri, M. Hanke, B. Umann, F. Arnold, M. Kulmala: Atmos. Chem. Phys., 5, 373(2005).
― 481 ―

B352

粗大硝酸塩の越境輸送の重要性と生成要因
鵜野伊津志 1)、弓本桂也 2)、長田和雄 3)、板橋秀一 4)、山本重一 5)1) 九州大学応用力学研究所、2) 気象研究所、3) 名古屋大学、4) 電力中央研究所、5) 福岡県保健環境研究所や黄砂の越境輸送汚染を十分に再現した ( 図 1a の日付は福岡の黄砂日を意味する )。ACSA の粗大 NO3- の濃度は、黄砂時に濃度の上昇する傾向が明瞭であったが、モデルで再現出来るケースと出来ないケースがあった。再現出
来ないケースは寒候期に多かった（図 1b)。
DF 法による観測では、全粒子態 NO3- の内訳として、粗大が常に >50％を占めていた（図 3）。従って、全粒子態 NO3- の輸送と大気を介した収支を考える上で、粗大NO3- の成因の解明が重要である。DF 法の組成を用いて粗大 NO3- の対イオンとして存在の可能性が高いものの重回帰分析を行った。対イオンは、黄砂と海塩、意外なことに NH4+ であった。重量濃度 (cnss Ca > 0.2µg/m3) についての回帰式は、cNO3- = 0.5 cNa + 1.62 nss-cCa +2.12 cNH4 + 0.21 (R2=0.72) となり、各項が順に海塩、黄砂、cNH4 起源と考えられた。図 2 には、(a) 海塩 (b)黄砂 NO3- の寄与分（偏回帰係数をもとに推定）とモデル
計算値の成分毎の比較を示し、比較的良い一致性が判る。
図３には、月平均値の変化を示す。cNO3- の生成起源（半年の平均寄与率）としては、海塩 (22%)、黄砂 (44%) となり、残りは NH4 を対とする量で、季節性が大きく、これは、低温時の NH4NO3 粒子の凝集による寄与が大きい
可能性がある。NH4NO3 粒子の凝集による寄与を考慮した長距離輸送のシミュレーションはこれまでになく黄砂や海塩に凝集した人為起源の NO3- の成因・季節変化の追跡は今後の課題である。

50

60

(a)

2/22-2/24

40

POPC (3.6-6um)
GEOS CHEM Dust 3bin (3.6-6um)

3/22

30

4/17

20

5/5

50
40

6/12-6/13

30
20

10

10

0

0

Obs coarse NO3 (µg/m3)

10
8

(b)

ACSA coarse NO3
GC coarse Dust-NO3
DF coarse NO3 (+ 3 )

8

6

6

4

4

2

2
0

0
1/1

図1

2/1

3/1

4/1

5/1

6/1

GC coarse NO3 (µg/m3)

POPC3 (µg/m3)

60

GC DUST 3 bin (µg/m3)

PM2.5 大気汚染に社会的関心が集まっているが、大気汚染粒子としての硝酸塩 NO3- は粒径 2.5µm 以上にも多く存在する。黄砂や海塩とともに輸送されることが多く、粗大 NO3- を加味した解析は、粒子を介した酸性ガスの取り込みや物質収支の研究に重要である。我々は九州大学筑紫キャンパス周辺で、１時間分解で微小・
粗大粒径別組成の連続測定を 2013 年 10 月から継続している。測定にはエアロゾル化学成分連続自動分析装
置（以 下、ACSA）を 用 い、PM2.5, SO42-, NO3-, OBCなどを測定している。同時に偏光光散乱式粒子数濃度
計 (POPC) を用い 0.5 ~10µm の粒子個数濃度も連続計測している。ACSA と通常のデニューダ + フィルター
採取・イオンクロマト分析との比較を目的とした連続観測 ( 以下 DF 法 ) も実施した ( 長田ら、2016)。
GEOS-Chem 化学輸送モデルを用いた数値解析も進めている ( 鵜野ら、2016)。モデルでは自然起源として、
ダスト（４bin）と海塩（2bin）を含めている。ダスト
発生量は POPC 観測に合致するように逆推定した。ダストと海塩表面で不均質反応で生成される硝酸塩も計算 し て い る。ダ ス ト で は、2HNO3 + CaCO3 → Ca
(NO3)2 + CO2 + H2O なる反応で Ca(NO3)2 が生成する。
反応速度は、Fiarlie et al.(2010) に従っている。本報
告では、2015 年 1 月～６月に８回の黄砂日があり、この間の粗大硝酸塩に着目した解析結果を示す。
図１に 3.6-6µm 粒子濃度 (POPC3), cNO3- の観測とモデルの比較を示す。モデルは、fSO42-, fNO3-（図略）

7/1(a) 粗大粒子 (3.6-6µm)、(b) 粗大硝酸塩の観測とモデルの比較。(b) の DF は +3µg/m 。観測は左軸、モデルは右軸。
3

図2

回帰分析された海塩 NO3 とダスト NO3 寄与（トーン表示、左軸）とモデル値（○付きの線、右軸）との比較― 482 ―

coarse NO3 (µg/m3)

GEOS CHEM coarse NO3 (µg/m3)

Regression coarse NO3 (µg/m3)32

微粒子の 凝集
起源 ？NO3

海塩起源NO3

1

ダスト起源NO3

0

1
図３

2

3

4

5

6

7

Month of 2015

月平均の起源別硝酸塩と観測値

B353

大気中放射性物質の減衰特性＊

渡邊 明（福島大・理工）二宮和彦， 篠原 厚（大阪大学・理）

1.E-01

Concentration

1.E-02Concentration (Bq/m3 )１．はじめに
東京電力福島第一原子力発電事故が発生してから 5
年半が経過した。この間，福島県双葉郡浪江町や大熊町に線量率計や気象測器を設置して，気象要素と線量
率変動との関係について解析してきた。また，事故現場から約 60km 離れた福島大学屋上（地上 24ｍ）で放射性物質の大気中濃度，降下量，粒度別大気中濃度などを継続的に観測してきた。
これらの観測結果を基に，大気中の放射性物質の減衰状況を解析したので，その結果を報告する。
２．線量率の減衰
図１に浪江町における 2012 年 2 月から 2016 年 2 月

1.E-03

1.E-04

1.E-05日 日 日 日 日 日 日 日 日 日 日 日 日 日 日 日 日 日 日 日 日 日
12 10 月6 1 6 月8 月5 2 8 19 月8 3 1 2 6 16 月 5 2 7 20 12 月1 23 11 月7 2 9 15
3 5 月 8 月 1 1 1 月 4 月 7 月 10 2月 3 月 6 月 9 1月 2 月 5 7 月 0月
6 月 7 月 8 9月 12111

図２ 放射性 Cs の大気中濃度の変化

10 月にかけて他年と異なり，高濃度が出現していることなどを報告している。全体的に見れば指数関数的に減少しており，大気濃度については比較データがない
が，凡そ 3.2 年程度で 10-3Bq/m3 から 10-4Bq/m3 に減少している。
４．沈着量の減衰
図 3 は福島大学屋上で測定している放射性物質の月降下量の変動を示したものいである。ほぼ降下量は大

図１ 浪江町の観測地点の線量率の変化までの線量率計の 10 分毎の測定結果を示す。
事故当時
放射性ヨウ素が線量率の多くを占めていたが，観測を開始した2012年2月にはほとんどが放射性セシウムに依存していると考えられる。その時の線量率は，観測値から 38μSv/h で 2016 年 2 月には 1６μSv/h に減衰している。
この地点は帰還困難区域に指定されており，
現在もまったく除染がされていない。短時間変動では
降雪や降雨によって大きく減衰しているところもある
が，全体的に指数関数的に減少しており，回帰曲線の決定係数は 0.98 と有意な値を示している。当初 Cs134と Cs137 が 1:1 で放出され，放射線の強さを 2.7:1 とすると，2016 年 2 月における自然減衰に伴う放射線量率は 18.1μSv/h，観測値との差は 2.1μSv/h で，約7.3％に相当する。
実際の観測値の方が減衰していることから，この程度の放射性物質の移行があったものと考えられる。また，同回帰曲線から事故前の 0.04μ
Sv/h になるのは 2046 年 1 月であることが推定された。
３．大気中濃度の減衰
福島大学では 2011 年 5 月 18 日からハイボリューム
サンプラーにより大気中の放射性物質濃度を測定してきた。その結果を図２に示す。すでに渡邊（2012, 2013,2014,2015）は，その変動特性として，冬季から春季にかけて相対的の高濃度になること，2013 年の 6 月から

図３ 放射性 Cs の月降下量の変化

気中濃度と対応し，冬季から春季にかけて増大し，夏季に減少する傾向を有している。気象研究所（2016）
は，1957 年から観測を継続しており，つくばにおける事故前の年平均降下量は７mBq/(m2・month)程度であった。観測値から求めた回帰曲線を基に 10mBq/(m2・month)に戻るに約 100 年の歳月が必要であることが推
定された。
５．まとめ
観測的観点から，減衰状況を解析し，放射性物質の移行状態を把握するとともに，環境回復期間を推定した。その結果，地点によって異なることは当然であるが，地表面からの Cs の移行は 7％程度と推定できること，また，線量率より降下量の方が復元時間が長いのは，再飛散の影響で，高線量率域を近くに抱えていることが大きな要因と考えられること，イオン化しやす
い I129 との関係から森林等からの再飛散の可能性があることが明らかになった。

― 483 ―

B354
大気環境常時測定局で使用済みテープろ紙の分析による福島第一原子力発電所事故直後における東日本での大気中放射性セシウムの時空間分布(その３)：関東地方での複雑な輸送過程の解明*鶴田治雄(RESTEC)、大浦泰嗣・海老原充(首都大)、大原利眞(環境研)、森口祐一(東大院工)、司馬 薫・
草間優子・荒井俊昭(東大大気海洋研)、山田裕子・中島映至(JAXA/EORC)
1.E+02

Radiation dose (uSv h‐1), Cs‐137 (Bq m‐3)

１．目的：東京電力福島第一原子力発電所事故
直後における大気中放射性物質の時空間分布の解明のため、大気環境常時測定局で使用されている、β線吸収法浮遊粒子状物質(SPM)計中の使用済みテープろ紙に採取された放射性物質の分析結果(Sci.Rep., 2014; JNRS, 2015)について、前回では主に東北南部への輸送過程を報告した。
今回は、関東での複雑な輸送過程について、他のデータとともに解析した結果を、発生源の考察も含めて報告する。
２．調査方法：分析したSPM地点は、東北南部から関東西部と南部までの99地点で、2011年3月12日～3月21日の1時間毎の大気中Cs-134とCs-137濃度である。また、モニタリングポスト(MP)の空間線量率(RD)、独自に他の研究機関が実施した放射性核種の測定、気象庁のGPVデータの1000hPaの
風向風速も解析に用いた。
３．結果と考察：(1)関東での3MP地点(埼玉、東京、千葉)のRDは、3月15日は3つのピーク(p0,P2,p2)が、3月16日は2つ(p2’,P4)が観測された(図1)。この中で、15日午前中に観測された2号機由来のCs-137高濃度(茨城県南西部で最高150
Bq m -3 )のプルーム(P2) は、よく知られているが、その他は今回初めて明らかになった。(2)p0：15
日早朝に最高10 Bq m -3 のプルームが、北東風で茨城県東部沿岸域から東京湾岸地域に到達した(図2上)。なお、Xe-133濃度は千葉や東京で相対的に低かった。(3)P2：その後、高濃度のプルー
ムが茨城県東部沿岸域から到達したが、東寄りの風により関東西部山岳地帯の山麓まで輸送された。(3)p2: 15日の午後から夕方にかけて、関東中部の多くのMPでRDが高くなったが、Cs-137
濃度は最高5 Bq m -3 程度で低かった。一方、この時は、Xe-133濃度がP2のプルームよりも高くなった。
この影響でRDが増加し、発生源は2号機以外と推測された。(4)p2’:16日の早朝、埼玉と東京では、RDが再び増加したが、Cs-137濃度は低かった。なお、東京でのXe-133は高く、北寄りの風だったので、午後から夕方にかけて、内陸部に輸送された汚染気塊の一部が、再び南下したと推測される。(5)P4: 16日の9時前後に、茨城・千葉県東部沿岸域で、高濃度のCs-137(最高175 Bq m-3)が観測された。これは、強い北寄りの風で原発から直接到達したプルーム(P4,
図2下)で、テープろ紙の分析で初めてわかった。

1.E+01RD (埼玉)RD (東京)RD (千葉)Cs‐137(東京)Cs‐137(DL)

P2
p0

p2

p2'

1.E+00P4
1.E‐01

1.E‐02

March 15

March 16

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 0
Time of hour (March 15‐16, 2011)

図1

文科省 MP の埼玉、東京、千葉での空間線量率(RD)と東京での Cs-137 濃度の時系列(2011 年 3 月 15-16 日)。
DL は検出下限値。p0、P2 などはプルームの番号。

p0

P4

図 2 関東での Cs-137 濃度と 1000hPa での風向風速
空間分布。(上段)3 月 15 日 6 時(下段)3 月 16 日 9 時― 484 ―

B355
放射性セシウムの大気への再浮遊にバイオエアロゾルが果たす役割○五十嵐康人（気象研），北和之（茨城大），牧輝弥（金沢大），竹中千里（名古屋大），木名瀬健（茨城大），
足立光司，梶野瑞王，関山剛，財前祐二（気象研），石塚正秀（香川大），二宮和彦（大阪大），大河内博（早稲田大），反町篤行（福島医科大）ると、137Cs 放射能は胞子一個当たり 5×10-10-3×10-7

はじめに
著者らは，福島第一原発事故の放射能汚染による

Bq となり、収支を示せたモデルでのフラックスを説

大気環境影響評価のため、福島県内の汚染地域に設明するには、森林から胞子が 9×103-5×105 個/m2/秒飛

置された観測地点で放射性セシウムの大気中濃度の散する必要がある。この値は、Sesartic & Dallaﬁor

変動を観測してきた。その結果、事故後一定期間を(2011) による Forest 最大値 387 個/m2/秒よりも 1~3経ると、大気中濃度の低下は緩やかなものとなり、桁も大きい。

季節変動を呈する定常的な濃度変化が観測されるよしかし咋夏の予備観測で、バイオエアロゾル個数うになった。このことは汚染した地表面から何らか

濃度は 5-8×105 個/m3 に達することが確認され、さらのエアロゾルが発生し、そのエアロゾルに担われたにバイオエアロゾルの主体は真菌胞子であることが放射性セシウムが大気へ再浮遊していると考えられわかってきた。これらの生物種同定を遺伝子解析にる。再浮遊過程そのものも依然不明な点が多いが、より試みたところ、バイオエアロゾルの主体はキノ

その担体として働くエアロゾルが何であるか解明さコ類であることが判明した。

れれば、セシウムはそのプロセスのトレーサーとなまとめる。そのため、さまざまなエアロゾル観測手法を駆夏季の我が国の森林から相当量のバイオエアロゾ

使して、その正体解明と収支について検討してきた。

ルの飛散が起きていることがわかってきた。また、観測結果と議論

上記仮定に基づく 137Cs 飛散量は、現実の放射性 Cs

福島県内の典型的な里山である観測点では、１）の再飛散と凡そ辻褄が合う。これらから，夏季にお都市部での観測結果と異なり、特に降水が多く湿度けるバイオエアロゾルによる放射性 Cs の再飛散をの高い夏季に放射性 Cs の大気中濃度が上昇し（図真剣に考慮すべきであり、また、真菌胞子は氷晶核

１）、２）これを担う粒子は、見た目や光学顕微鏡像として働き得ることから、その氷晶核能の測定やフからダストと思われたが、意外にもその大部分が実

ラックス観測により、気象・気候への影響の程度をは生物由来であること（図２）を見出した。

評価する必要性があると考えられる。

図１．福島県内の汚染地域での大気中セシウム

真菌類が放射性 Cs をカリウムと誤認し濃縮する事実を考慮すると、これらバイオエアロゾルの正体として、胞子が想定可能なことに思い至った。真菌
胞子の 137Cs 輸送可能性を幾つかの仮定下で推定す― 485 ―

図２．フィルター試料の光学・電子顕微鏡像

B356

九州西岸における偏西風中のバイオエアロゾルの変動
村田 浩太郎（熊本県立大学・環境共生学研究科）
O 張 代洲（熊本県立大学・環境共生学部）

1. はじめに
空気中には微生物や生物起源のエアロゾル
粒子（バイオエアロゾル粒子）が普遍的に存在している．とくに，細菌をはじめとする微生物は，空気中での雲核としてのはたらきや，
全地球上での物質循環や気候変化など，広範囲にわたる潜在的な影響・はたらきが示唆されている．このような影響を評価する上で，空気中を拡散するバイオエアロゾルの発生源ごとの寄与を定量的に明らかにする必要があ
る．すなわち，人間活動由来による発生，海洋や沿岸域，森林，砂漠などのさまざまなフィ
ールドにおいて特徴的と考えられるローカル
な発生，空気の流れに伴う長距離輸送による流入に関して，それぞれがどれほど量的に寄与しているのか評価する必要がある．本研究では，熊本県天草市西海岸（東シナ海に面している）における総観規模の気象（低気圧・高気圧）とローカルな気象（海陸風）とに着目
し，アジア大陸風下の沿岸地域における，大陸由来とローカル由来の細菌濃度について考察した．観測実施地点は周辺に人為的活動の少ない海岸地域であり，周辺の自然由来の発生とアジア大陸からの長距離輸送の影響を受けて空気中エアロゾル粒子のダイナミクスが生じている．
2. 方法
熊本県天草市大江において，（1）2012 年 3
月 22—24 日，（2）2013 年 3 月 19—21 日，（3）2013 年 4 月 15 日，（4）2013 年 4 月 27—29 日，（5）2014 年 5 月 10—11 日，（6）2014 年 5 月
22—23 日の 6 期間に，海岸に面した建物の 3 階ベランダ（最上階）で観測をおこなった．空気
中細菌は液体捕集装置（バイオサンプラー）を用いてリン酸緩衝生理食塩水中に採集し，グルタルアルデヒドで固定後，LIVE/DEAD
BacLight Bacterial Viability Kit で蛍光染色し，蛍光顕微鏡で計数を行った．観測期間中の気象データおよび浮遊粒子数濃度は観測所から約 500m 離れた天草環境リサーチユニット（AERU）で得られたものを用いた．

観測期間中の気象条件は，高気圧時，前線前，
前線後，高気圧接近時の 4 つに分類した．
3. 結果と考察
観測期間中の気象条件は，それぞれの期間で（1）前線前〜前線後の黄砂，（2）前線前〜
前線後，（3）前線後〜高気圧接近，（4）高気圧〜前線前，（5）高気圧，（6）高気圧に分類された．前線後の気象条件下ではパーティクルカ
ウンターで測定された粗大粒子（粒径 1 µm 以上）の上昇とともに細菌数濃度が 105–106 cells
m-3 のオーダーで増加した．他の条件下ではこのような粒子との相関性は見られなかった．
前線通過後はアジア大陸からの空気塊が速やかに流れてくるため，大陸起源の粒子と細菌が同時に輸送されたのだと考えられる．一方，高気圧下では粒子濃度と関係なく，6 時（期間4）あるいは 9 時，21 時（期間 5 と 6）に細菌濃度が急増する日内変動が見られた．図 1 に期間 6 の細菌数濃度と風向・風速の時間変動を例として示す．観測された定期的な濃度上
昇は，海陸風により風向がシフトする時間帯と一致していた．このときの細菌濃度は 105 後
半〜106 cells m-3 のオーダーであり，前線後の黄砂や大陸気塊の影響下の濃度に匹敵した．
すなわち，大陸由来とローカル由来の細菌濃度は，最大値で見れば同程度であるが，気象条件（前線通過後あるいは高気圧）の違いと海陸風などのローカルな空気の流れ，粒子との相関の有無により，特徴づけられる．

Fig. 1 2014 年 5 月 22—23 日の天草における空気中細菌数
濃度と風向・風速の時間変化― 486 ―

B357

極東の森林・泥炭火災の煙は北日本にどのくらい飛来しているか：
エーロゾル再解析による研究
田中泰宙1, 弓本桂也1, 小木昭典2
1. 気象庁 気象研究所 環境・応用気象研究部, 2. 気象庁地球環境・海洋部 環境気象管理官付

1. はじめに
森林・泥炭火災、焼畑などバイオマス燃焼による煙は、黒色炭素や有機エーロゾルの主要因の一つである。煙は大気汚染や大気混濁度の増加による視程悪化の他に、大気放射の吸収による加熱や雪氷面への沈着による積雪面のアルベドを低下などを通じて気候系へも影響を及ぼす可能性がある。また、地球温暖化の進行に伴う高温・乾燥が進むと、森林火災が増加する可能性のあることも指摘されている。
近年、ロシア・中国東北地方など極東地域の森
林・泥炭火災の煙に起因すると推定される視程減少やエーロゾル粒子濃度の上昇が主に北日本で観測されている。例えば2014年7月25～26日の事例では、シベリアの火災によると推定される煙によって北海道
で100μg m–3 を超える PM2.5濃度が観測された。また、2016年5月中旬には森林火災起源の煙が北海道・東北上空に飛来したと推定されている (弓本他, 本大会予稿)。
大陸からのバイオマス燃焼の煙の日本への影響は「黄砂」のような気象観測記録がないため、その実態は必ずしも明らかではない。そこで本研究では、
火災データ、エーロゾル再解析によるシミュレーシ
ョン、および観測データから統合的な解析を試み、
いつ、どの程度の頻度で極東バイオマス燃焼の煙が北日本に飛来しているかの推定を試みる。

相関が高いときに、極東で火災が発生した後に煙が日本上空に到達したと推定し、事例を計数する。

3. 結果の概要
GFAS での極東地域（42°～65°N, 100°～142°E の範囲）での火災による有機炭素の総放出量を図1(a)に、および北日本領域（36°～46°N, 138.5°～148.0°）での再解析データによる煙の光学的厚さの領域内最大値の時系列変化を図1(b)に示す。森林火災の発生量と、再解析による北日本上空の煙による光学的厚さは良い相関を示している。火災による煙の影響を抽出するため、北日本に到達する5日以内に火災が発生したという条件に絞った光学的厚さの時系列変化が
図1(c)である。2003～2013年の期間を平均すると、煙によって北日本の光学的厚さが0.5上昇するのはMACC 再解析では約7日、NAAPS 再解析では約10日となった。ただし森林火災発生は年々変動が大きい。
また、明瞭な増減トレンドは見られなかった。

2. データと方法
本研究では、MODIS による衛星観測や再解析値が入手可能な2003年以降を対象として、北日本に極東での森林・泥炭火災の煙が飛来した日数を調査する。
使用するデータとして、煙排出量インベントリ、およびデータ同化によって観測を取り込んだエーロゾ
ル再解析を用いる。これらは依然として不確実性が大きいため、複数のデータセットを使用する。
煙の排出量インベントリとしては、日別の煙放出量の情報が得られ、かつ対象期間をカバーするデー
タ セ ット とし て GFAS (Kaiser et al. 2012) お よび
GFED4 (Randerson et al., 2015) を用いる。これらのデー
タセットから、極東地域での火災発生による煙の放出量を時系列で調査する。
全球エーロゾルモデルを用いた再解析データセッ
トとして、ECMWF の MACC reanalysis (Inness et al.
2013) の黒色炭素および有機エーロゾルの光学的厚さ、
お よ び 米 海 軍 研 究 所 (NRL)の NAAPS-reanalysis(Lynch, et al. 2016)の smoke の光学的厚さを用いる。
また、気象研究所の全球エーロゾルモデル
MASINGAR にデータ同化を適用した再解析値βバー
ジョンも併用する。
煙の飛来日数の調査は、極東地域の火災発生の時
系列とエーロゾル再解析データセットから得られる
日本上空での煙の光学的厚さの相関を調べる。この

図1. (a) GFAS による極東地域（42°～65°N, 100°～142°E の範囲）での火災による有機炭素の総放出量、(b) 北日本領域（36°～46°N, 138.5°～148.0°E）での再解析データによる煙の光学的厚さの領域内最大値、および(c) 森林火災があったときの北日
本の光学的厚さの最大値の時系列変化【謝辞】
本研究内容の一部は環境研究総合推進費 (S-12, 5-1502)の支援を受けています。

参考文献
Inness, A., et al., 2013: Atmos. Chem. Phys., 13, 4073-4109,
doi:10.5194/acp-13-4073-2013.
Kaiser, et al., 2012: Biogeosciences, 9, 527-554.
Lynch, P., et al., 2016: Geosci. Model Dev., 9, 1489-1522,
doi:10.5194/gmd-9-1489-2016
Randerson, J.T.,et al. 2015. Global Fire Emissions Database,Version 4, (GFEDv4). doi:10.3334/ORNLDAAC/1293― 487 ―

B358

Regional Characteristics of Recent Dust Occurrence and Its Controlling Factors
in East Asia
Jing Wu1, Yasunori Kurosaki2, Masato Shinoda1, and Kenji Kai1
1

Graduate School of Environmental Studies, Nagoya University, Nagoya, Japan
2

Arid Land Research Center, Tottori University, Tottori, Japan

1. Introduction

coefficient indicates a greater contribution. Such

Aeolian dust, resulting from wind erosion, isstations were classified as erosivity > (or <) erodibility.

controlled by two major factors: aeolian erosivity (i.e.,

Regression curves and the correlations between thewind speed) and aeolian erodibility (i.e., land surface

DOR and the erodibility parameters were derived atconditions). The extent to which each of the factors

the 5% and 10% significance levels for each station,

contributes to dust outbreaks, which vary regionallywhere the DOF was more strongly related to the DOR.

and seasonally, remains unclear. As such, we present a

Erosivity controls dust outbreaks in the Taklimakannovel map of the controlling factors for dust outbreaks

Desert, west of the Hexi Corridor, and on the northin dryland of East Asia by quantifying the relativeside of the Altai Mountain. On the other hand, dust

contributions of the erosivity and various erodibility

outbreaks are dependent on erodibility in steppe

parameters to inter-annual dust variations on a station

regions:basis during the period of 1999 to 2013.

vegetation during the previous summer was found to

2. Data and Method

be related to dusty springs in the Mongolian steppe,

lower

precipitation

or

less

abundant

Table 1 Date used in the present study

whereas the less abundant spring vegetation andDatasetParameter

Description

reduced snow cover enhanced dust outbreaks in the

Dust

Present weather

Inner Mongolian steppe. Anthropogenically restored

outbreak07-09, 30-35, 98

vegetation in desertified areas was found to be likely

Strong windWind speed>6.5m/s

to suppress dust outbreaks in the Loess Plateau.

Spot-Vegetation

NDVI

Resolution: 1km

MODIS

Snow cover

Resolution: 0.05Deg

SYNOPDust outbreak ratio (DOR) is defined as the ratio ofthe dust outbreak frequency (DOF) to the strong windfrequency (SWF).
3.

Results and Discussion
In order to identify the most significant controlling

factor to the DOF, the DOF was regressed, on a stationbasis, on the SWF and the DOR at the 5% significancelevel. If the DOF was significantly related to only theFig.1 Map of the controlling factors for dust emission in East Asia.

SWF (or DOR), such stations were classified as
erosivity (or erodibility) only. If the DOF wasThis study is partly supported by Grants-in-Aid forsignificantly related to both the SWF and the DOR,

Scientific Research from JSPS (No.s 24340111 andout of the two, a larger value of the correlation

25220201)― 488 ―

B359
Asian dust effect on the cloud and precipitation over Korean Peninsula
WoonSeon Jung(Nagoya University), Jen-Ping Chen(National Taiwan University), Yi-Chiu Lin(National
Taiwan University), Masataka Murakami(Nagoya University), and Taro Shinoda(Nagoya University)

Aerosol particles are known to act as cloudfrom 19 to 20 March 2011, which affected East Asia,

condensation nuclei and/or ice nuclei depending on

and passed over the Korean Peninsula from west to

the physical and chemical characteristics of theeast and was followed by strong rainfall broughtparticles (Seinfeld and Pandis, 2006). The effect ofabout by the low pressure system (Fig. 2). Hwangsa

desert dust on cloud properties and precipitation has

weather chart shows that the high pressure systembeen studied by using theoretical models andover Inner Mongolia and Loess plateau approach toobservation so far. Asian dust storm occurs every

the low pressure system from northwest to southeast.

year and affects in East Asian region such as China,

The model well simulated the patterns and strength

Korea, Taiwan, and Japan (Wang, 2006). Koreanof surface precipitation as compared with thePeninsula is located downwind of the desert region

observation, except slight delay in precipitation

over northern China, and also sits in the westerly

occurrence and overestimation of precipitation

zone with frequent frontal passage. As the East Asia

intensity over the central and southern part of Korea.

dust storms often followed the fast-moving clod frontThesystem (Chen et al., 2004), it is possible that the

precipitation is significantly affected by the yellow

precipitation associated with the frontal systems oversand via the ice nucleation processes although

the Korean Peninsula were affected by yellow dust.

homogeneous

ice

nucleation(homogeneous

Therefore, the purpose of this study is to investigate

freezing

cloud

dropletsbelow

the aerosol effect on the cloud and precipitation

predominates in the cloud system. More detailed

during Hwangsa period over the Korean Peninsula

results will be presented in the conference.

simulationsofsuggestthat

thesurface-40°C)

using observation and model simulation. The
observations include several aerosol instruments in
Korea Global Atmosphere Watch Center and rain
gauges over Korea. For model experiment, the dustcloud coupled microphysical scheme of Lin (2015)that incorporated into the WRF model is used. The
formulations of dust-cloud interactions are based on

Fig.

1.

the CLR2 cloud microphysical scheme (Cheng et al.,accumulation and coarse mode by observation fitting.

Aerosolsize

distribution

ifnuclei,2007, 2010) and SNAP aerosol scheme (Chen et al.,2013). Initial size distribution of cloud condensation
nuclei was based on observation data (Fig. 1). Dust
particles are assumed to act as ice nuclei throughdeposition nucleation and/or immersion freezing
nucleation.

Fig. 2. (a) Hwangsa weather chart and (b) aerosol

The studied case is a yellow sand storm generated

optical depth from MODIS / Terra on 20 March 2011.

― 489 ―B360

CALIPSO を用いた 2012 年 4 月のダストストームの時空間変遷について
馬場賢治 1 神慶孝 2 高畑若奈 1 出村雄太 1 星野仏方 1
1 酪農学園大学酪農学研究科 2 国立環境研究所
１．はじめに

４．結果とまとめ

日本における口蹄疫などの伝染病の発症の際には，CReSS による流跡線解析では，札幌を基点とした後先に中国や韓国で発症報告が多くされており，これら

方流跡線，および，モンゴルゴビを基点とした流跡線

起源の伝染病が日本で発症する可能性がある．また，共に同様の経路が示された． CALIPSO による観測がこれらの地域から日本へ向かうものの一つにアジアダ行われた時刻における CReSS の後方流跡線で示されストが挙げられ，これに発生源の物質が付着するだけた 43°N 且つ 3000m 未満の高度において，
CALIPSO

ではなく，経路中の粒子等を取り込みながら移動するの Feature Type は エ ア ロ ゾ ル で あ り ， Aerosol

ことが指摘されている．これらの評価を行うために

subtype はダストを示していた（図）．他の時刻におい2012 年 4 月下旬から 5 月上旬にかけて，モンゴルゴビても概ね同様の結果が得ることが出来た．これらから，

砂漠（Sainshand 他）と札幌において，エアロゾル等

モンゴルゴビ砂漠において低気圧前面の強風により巻の同時観測を行った．29 日にゴビ砂漠においてアジア

き上げられたアジアダストが北海道に到達する可能性

ダストが目視により観測され，翌 30 日以降札幌においを示唆した．

てもアジアダストが観測された．この事例について，今後は，現地ライダーデータを用いてアジアダスト

雲解像モデル CReSS を用いた報告を 2013 年春季およの高度分布を求め，そのデータを基に流跡線解析を行び 2014 年秋季大会で報告した今回は，その事例につい，比較検証する．また，雲物理過程や降水過程によいて，CALIPSO による観測と気象モデルの比較検証

る多寡についても考慮する予定である．

を行った．
２．モデル設定
モデルは雲解像モデル CReSS3 を用いてシミュレー
ションを行った．水平格子間隔は 0.04 度で，東経 100
度～150 度，北緯 30 度～50 度を計算領域とした．初期値および境界条件は気象庁 MSM-GPV を使用し，土地利用分布は USGS の 30 秒，
標高は SRTM の 30 秒，
海面水温データは気象庁全球 0.25 度格子を利用した．
初期時刻は 4 月 29 日 00UTC として，120 時間積分を行った．つまり，現地においてアジアダストが観測された日から札幌において観測された日の期間のシミュ
レーションを行った．
３．データ

図 CALIPSO の経路（上段），Feature Type（中段），

観測期間中の 2012 年 4 月 28 日～5 月 3 日におけるおよび Aerosol subtype（下段）．

CALIPSO Vertical Feature Mask Data を用いて解析を行った．

謝辞：本研究は，科学研究費（課題番号 25550079），酪農学
園大学学内共同研究，及び，名古大学宇宙地球環境研究所一般・計算機利用共同研究の研究資金を用いて行われた．

― 490 ―

B361

ライダーネットワークが捉えた寒冷前線によるダスト舞い上げの空間構造
河合 慶 1, 甲斐 憲次 1, 神 慶孝 2, 杉本 伸夫 2, Dashdondog Batdorj3＊（1：名古屋大学大学院, 2：国立環境研究所, 3：モンゴル気象環境監視庁）
１．はじめにスト層を観測した。また、寒冷前線後部には寒気

東アジア内陸部の乾燥地域で強風によって地の移流が見られ、寒冷前線面上にもダストが分布

表面から大気境界層内に舞い上げられたダストしていた。このダストの分布範囲は、ダランザド（黄砂）は、上空の自由対流圏に到達すると、偏ガドでは高度 1.8 km までであったが、サインシ

西風によって北太平洋地域へ長距離輸送される。

ャンドとザミンウドでは高度 4 km まで広がり、ダストを大気境界層から自由対流圏に輸送する

自由対流圏に到達していた。このダスト付近ではメカニズムの一つとして、寒冷前線が挙げられて寒冷前線前面における暖気の上昇流が確認され、いる（Hara et al., 2009, ACP）
。本研究では、ゴ

この上昇流によってダストが輸送されたと考え

ビ砂漠のライダーネットワーク（図 1）の観測結られる。また、寒冷前線が先に通過したダランザ

果を用いて、寒冷前線がダストを舞い上げるプロ

ドガドよりも、後に通過したサインシャンドとザセスを明らかにする。

ミンウドでダストが広く上空まで分布していた

２．方法ことから、寒冷前線がゴビ砂漠を通過する際に、ゴビ砂漠東部のサインシャンドとザミンウドには、国立環境研究所がアジアに展開しているダストが地表面から継続的に供給され、分布範囲が広がったと考えられる（図 2）。

AD-Net の 2 波長ミー散乱偏光ライダーが設置さ

本研究は、JSPS 研究拠点形成事業（B. アジ

れている（Sugimoto et al., 2008, SPIE）。また、

ア・アフリカ学術基盤形成型）と科研費（No.

名古屋大学とモンゴル気象水文環境情報研究所

16H02703）の助成を得た。

は、2013 年 4 月末にゴビ砂漠中央部のダランザ
ドガドにライダーの一種であるシーロメーター（Vaisala CL51）を設置した（Jin et al., 2015,
JQSRT; Kawai et al., 2015, SOLA）。このゴビ砂
漠のライダーネットワークは、
2013 年 5 月 22–23日に発生したダストイベントにおいて、ダストが寒冷前線面上を自由対流圏まで広がっている様
子をとらえた。このダストの動態を明らかにする

図 1. ゴビ砂漠ライダーネットワーク

ために、各種の気象データ（SYNOP 報など）や観測データ（PM10 濃度など）も用いた。
３．結果と考察2013 年 5 月 22–23 日にゴビ砂漠で発生したダストイベントの成因は、発達中の低気圧に伴う寒冷前線による強風であった。この寒冷前線はゴビ
砂漠を北西から南東へ移動し、ダランザドガド、
サインシャンド、ザミンウドの順に通過した。この 3 地点の全てのライダーは、寒冷前線周辺にダ― 491 ―

図 2. 寒冷前線によるダストの舞い上げ

B362
シーロメータ CHM15k とライダーによるエアロゾル鉛直プロファイルの比較観測*

神慶孝、杉本伸夫、清水厚、西澤智明（環境研）

1. はじめにシーロメータは主に空港などに設置され、雲底高度の測定に使用されている。測定原理はライダーと同じであるため、後方散乱信号の鉛直プロフ
ァイルを測定できる。近年、シーロメータのエア
ロゾル観測への応用が期待されている。安価で操作も平易であるシーロメータは、グローバルなエ
アロゾル観測網を構築できる可能性がある。本研
究では、シーロメータの性能評価のため、2015
年 11 月 16 日から 21 日にかけて、国立環境研究所(茨城県つくば市)にてシーロメータ CHM15k（Lufft 社）と AD-Net ライダーによる比較観測を行ったので報告する。
2. シーロメータ CHM15k と AD-Net ライダー
シーロメータの多くは、波長 900nm 付近の半導体レーザーを光源として用いるが、CHM15k
は Nd:YAG レーザーの基本波(1064nm)を用いる。
つくばにおける AD-Net ライダーは 1064nm と532nm の２波長で観測している（532nm は偏光解消度も測定）。そのため、波長 1064nm にて
CHM15k とライダーとの比較が可能である。光源に関する CHM15k のライダーとの大きな違いは、
レーザーパワーが小さく(7~9µJ)、高繰り返し(5-7kHz)であるという点である。
3. 比較観測結果
2015 年 11 月 21 日に観測された減衰後方散乱係数の時間高度断面図を図１に示す。CHM15kによる観測結果は、ライダーによるものと良く似ている。境界層の上端に発生した雲だけでなく、混合層内にトラップされたエアロゾルも観測できている。これは、逆転層より上のクリーンな大気とのコントラストから読み取れる。
雲がない時間帯で鉛直プロファイルを比較すると、高度 600m 以上でよく一致している（図２）。
ノイジーだが、自由大気での薄いエアロゾルについても、CHM15k で観測されている。高度 600m
以下では CHM15k の減衰後方散乱係数がライダーと比べて小さい。これは重なり関数の推定の問題である。ライダーは 50mm 径の小型望遠鏡の観測データを用いて下層の信号を補正しているが、CHM15k にはそれができない。シーロメータの設
置時に、下層を観測できる小型ライダーと同時観測するなど、重なり関数を事前に推定しておく必要がある。
図２では、CHM15k の減衰後方散乱係数に係数1.3 をかけることによって、高度 600m 以上でライダーデータと良い一致を示している。CHM15kの校正係数は、レーザーパワーや受光感度などによって出荷時に決定されている。そのため、レーザーのパワーや観測窓の透過率に依存して減衰後方散乱係数が変動してしまう。定期的に校正係数を推定できる手法を考える必要がある。本研究では、光学的に厚い水雲の信号を用いた校正手法を検討したので、発表で紹介する。
[謝辞]本研究は JST・JICA 地球規模課題対応国際
科学技術協力プログラムの助成を受けたものである。CHM15k による観測は、アイ・アール・シス
テムの協力を得て行われたものである。

図１ CHM15k（上）とライダー（下）で観測された減衰後方散乱係数の時間高度断面図(Δt =30sec、Δz = 30m)。
Nov. 21, 2015 at 0419 UT
01064 (NIES Lidar)
01064 (CHM15k)×1.3

図２ 2015 年 11 月 21 日 4 時 19 分（UTC）に
CHM15k（点線）とライダー（実線）で観測された減衰後方散乱係数の鉛直プロファイル。

― 492 ―

B363
全球雲解像実験による黒色炭素の北極への輸送○佐藤陽祐 1、三浦裕亮 2、八代尚 1、五藤大輔 3、竹村俊彦 4、富田浩文 1、中島映至 5（１：理研計算科学、２：東大院理、３：環境研、４：九大応力研、５：JAXA/EORC）
いて実験を行った。実験の詳細は本研究に関する背景
黒色炭素エアロゾル（ブラックカーボン:BC）は原著論文(10)に記載されている。

他のエアロゾルとは異なり、太陽放射を吸収し、大図は、GL11、GL07 による計算の最後 10 日間

気を温める効果を持つことに加え、北極域では地表で平均した北極域の地表面の BC の質量濃度と、の雪や氷の上に降り積もり、地表のアルベドを変化

地上観測から得られた BC の質量濃度である。

させるため、地球のエネルギー収支に大きな影響をGL07 では北極域の BC を過小評価しているのに与える(1)。北極域の BC は、北極域内に BC の排出

対して、GL11 では観測に近い値が得られている。

源が少ないことから(2)、主に北半球の中高緯度域か解析の結果、この違いは主に中緯度で発生するら輸送されると考えられている(3)。ところが、気候

前線と低気圧の微細構造の再現性と、それに伴う予測に用いられる GCM は北極域の BC を過小評価

BC の除去率の違いに起因してることが明らかにしている(4)。近年の研究では、北極域の過小評価もなった。

含め、BC の再現性を向上させるため、物理プロセ

このことは、これまで行われてきた物理過程のスのパラメタリゼーションを改良が試みられている

改良のみならず、高解像度でのエアロゾル輸送モが（例えば(5), (6), (7)など）、複数の GCM に於ける

デルの実験の必要性を示唆している。

BC のモデル間のばらつきは未だに大きい(4)。
BC の北極方向への輸送に重要な役割を果たしている現象の一つとして、中緯度で発生する前線や低気圧があるが(8),(9)、現在の GCM では水平解像度が粗いためにその詳細な構造を表現できない。本研究では全球雲解像モデルを用いた数値実験により低気圧や前線の詳細な構造を再現し、微細な構造が BC
図：(a)モデル（計算の最後 10 日で平均）、および(b)観測の北極方向の輸送に及ぼす影響を評価した。

（2011 年 11 月１ヶ月で平均）得られた BC の地表濃度実験設定と結果（観測との比較）

参考文献

実験に用いたモデルは全球雲解像モデル
NICAM とエアロゾル輸送モデル SPRINTARS を

1.

結 合 さ せ た NICAM-SPRINTARS で あ る 。

2.
3.

NCEP-FNL をもとに初期値を作成し、2011 年 114.

月 17 日 00UTC から２週間の積分を行った。エア
ロゾルの Emission inventory は HTAP v2.2、GFED3.1 などを用いた。感度実験として３種類の 水 平 解 像 度 3.5km(GL11) 、 14km(GL09) 、56km(GL07)で実験を行い（鉛直は全ての実験で
38 層）、GL11、GL09 では雲微物理を、GL07 では積雲パラメタリゼーションと大規模凝結を用

5.
6.
7.
8.
9.
10.

― 493 ―T. C. Bond et al., J. Geophys. Res. 118, 5380–5552(2013).
K. S. Law, A. Stohl, Science. 315, 1537–1540 (2007).
D. Hirdman et al., Atmos. Chem. Phys. 10, 9351–9368(2010).
D. Koch et al., Atmos. Chem. Phys. 9, 9001–9026(2009).
E. Vignati et al., Atmos. Chem. Phys. 10, 2595–2611(2010).
H. Wang et al., Geosci. Model Dev. 6, 765–782 (2013).
H. Matsui et al., J. Geophys. Res. Atmos. 118, 2304–
2326 (2013).
A. Stohl, J. Geophys. Res. 111, D11306 (2006).
P. K. Quinn et al.(2011), The Impact of Black Carbon
on Arctic Climate, vol. 4.
Y. Sato et al., Sci. Rep. 6, 26561 (2016).

B364
南大洋域へ供給される鉱物エアロゾルに関する全球エアロゾル化学輸送モデル解析
伊藤彰記*（海洋研究開発機構)、Jasper F. Kok（カリフォルニア大学)

1.

3.

緒言

数値実験結果と考察

大気中に浮遊する鉱物起源のダスト粒子は、

従来、土壌起源の鉱物エアロゾルは主要な発ある風速を超えたときに発生し、その発生量は土生源となるサハラ砂漠地帯を中心とした乾燥地

壌水分量、地表面土壌粒径分布、植生被覆率など域に焦点を当てて研究されてきている。それに伴によって大きく左右される。そして、ダストによい、全球モデルにおいて、土壌水分に関するダスり供給される鉄は、食物連鎖を通して海洋生態系

ト発生量の感度は低めに設定されていた。近年、へ影響を与える。特に、南大洋域は溶存鉄が植物植生に覆われた半乾燥地域に関する研究が注目

プランクトンの生育にとって制限要因となってされてきている。そして、最近の研究から、ダス

おり、その広大さから全球炭素循環を理解する上

ト発生量は、従来仮定されていたより土壌水分量で極めて重要である。しかし、南半球におけるダによって大きく影響されることが指摘されていスト発生量の推定値には多大な不確実性がある。

る。本研究では、従来の手法と比較して、土壌水

本研究では、全球大気化学輸送モデルにおいて、分量と植生被覆率に関する感度が高い手法を用ダスト発生量の季節変化の再現性を向上させるいた。その結果、植物プランクトンにとって利用

ダスト発生スキームを高度化した。その上で、南されやすい性質となる鉄の存在量を予測するた大洋域へ供給される鉱物エアロゾルの発生源にめには、植生に覆われた地域に関する鉄を含んだ関して解析した結果を報告する。

エアロゾルをより理解する必要があることを示2.

唆する。今後、そのような地域において、地球温手法

暖化や土地利用変化などによる水溶性鉄供給量

我々のエアロゾル化学輸送モデルは、鉱物起
源エアロゾルおよび燃焼起源エアロゾル中の比較的不溶な鉄が酸性物質および有機錯体と化学反応し、溶出する過程を動的に表現している [1,2]。そのエアロゾル化学輸送モデルに最新のダスの変化の予測精度を向上させることが重要である。

References[1] Ito, A. (2015), Environ. Sci. Technol. Lett., 2 (3),70–75, doi: 10.1021/acs.estlett.5b00007.

ト発生スキームを導入した[3]。次に、そのエア
ロゾル化学輸送モデルを用いて、エアロゾルの光[2] Ito, A., and Z. Shi (2016) Atmos. Chem. Phys., 16,
85–99, doi:10.5194/acp-16-85-2016.

学的厚さを算出した。そのモデル出力値と主要なダストの発生源付近で観測されたデータ[3] Kok, J. F., et al. (2014) Atmos. Chem. Phys., 14,（AERONET）との間の誤差が最小になるように、

13023–13041, doi:10.5194/acp-14-13023-2014.

ダスト発生量を最適化させた[4]。その際、土壌[4] Kok, J. F., et al. (2014) Atmos. Chem. Phys., 14,

水分量、地表面土壌粒径分布、植生被覆率などに

13043–13061, doi:10.5194/acp-14-13043-2014.

関するダスト発生スキームを改良し、それに伴い導入されたパラメーターに関して感度実験を行った。

― 494 ―

B365
モデル水平分解能のエアロゾル濃度への影響*五藤大輔 1，中島映至 21 国立環境研究所，2. JAXA/EORC
1. はじめに

3. 結果とまとめ	  これまでの日本気象学会において何度か発表を行った

	
  結果の検証として, 東京, 大阪, 名古屋, 福岡において内容に関連した話題の提供である. 我々のチームでは, 非頻度分布の比較を行った．これにより, 降水量は HRM が静力学正 20 面体格子大気モデル NICAM1,2,3)にストレッチ

LRM よりも観測で得られている頻度分布に近いことがわ

格子法 4)を日本周辺に適用し, 水平分解能 10km 程度の領かった. HRM では非常に弱い降水や非常に強い降水の再域大気汚染物質シミュレーション 5)を行ってきた. その中現性が良かった. 次に PM2.5 濃度を比較したが, 先行研究

で, 気候モデルである MIROC で計算された気象場を用い

5)て, NICAM ストレッチ格子法 4)を日本付近のダウンスケ

果を比べたところ, 東京・名古屋ではうまく再現された.

ーリングに適用し, 現在気候（2000 年）における PM2.5 シ

しかし, 大阪や福岡では補正後も過小評価傾向であった.

から PM2.5 にはバイアス補正が必要であり, 補正後の結ミュレーションも行った. 水平分解能 10km の結果を評価

水平分布は図に示した. この理由としては, モデルの中心するために, 一般的な気候モデルで利用されている水平グリッドである東京から離れるにつれてモデル分解能が分解能 100km の計算も同モデル・同条件で行い, モデル

粗くなることや, 越境汚染の過小評価などが考えらえる.

水平分解能の違いによる PM2.5 濃度の差を追究した 6). な

また, どの都市においても HRM の結果が LRM の結果よ

おこの取り組みは，文部科学省気候変動適応研究推進プロ

りも PM2.5 濃度値が大きく, 観測により近かった. 定量的グラム（RECCA）/SALSA, 環境省環境研究総合推進費戦には LRM は HRM に比べて約３割の過小評価であった.

略 的 研 究 開 発 領 域 （ S-12 ） , 文 部 科 学 省 若 手 研 究 B	  本研究で得た計算結果は PM2.5 の長期曝露評価にも使っ（26740010）などのプロジェクトで行っている.

ており, 計算条件を 2030 年の将来に設定した実験も行い,

2. 実験設定

れらに関しても言及したい.

将来における PM2.5 曝露評価も行ったので, 本発表ではそ	  用いたモデルは, 非静力学正 20 面体格子大気モデル
NICAM1,2,3) が 母 体 モ デ ル で , エ ア ロ ゾ ル の 取 り 扱 い は
SPRINTARS7) をベースとしている. 実験対象地域の中心
は関東地方で, NICAM ストレッチ格子法 4)を適用し, 水平
分解能が最小で約 10km, 積分は 1 年間のスピンアップ後,
3 年間行った. 実験条件は，初期値およびナッジング用の気象データは大気海洋結合モデルである MIROC-4H8,9)の計算結果を用い, 6 時間毎にナッジングを行った．取り扱

図：NICAM で計算した年平均 PM2.5 地表面濃度．

う気体・エアロゾル・それらの前駆物質の排出インベント
10)

リに関しては, Lamarque et al. (2010) を用いた. 硫酸化学に必要な酸化物質は MIROC モデルに結合した大気化学

参考文献

輸送モデル CHASER11)の低解像度（T42）で計算された気1) Tomita and Satoh (2004), Fluid. Dyn. Res., 34, 357-400. 2)

候値を用いた．比較のため, 水平分解能 100km の全球実

Satoh et al. (2008), J. Comput. Phys., 227, 3486-3514. 3) Satoh験も NICAM で行った（これを Low-Resolved Model; LRM

et al. (2014), PEPS, 1, 18. 4) Tomita (2008), JMSJ, 86A,と表し, 高分解能の結果を High-Resolved Model; HRM と

121-142. 5) Goto et al. (2015), GMD, 8, 235-259. 6) Goto et al.

表す）. 低分解能の NICAM を用いたエアロゾルの検証は(2016), Atmos. Environ., 140, 320-332. 7) Takemura et al.

過去に何度か行っており, 観測結果とほぼ整合的である(2005), JGR, doi:10.1029/2004JD005029. 8) Chikamoto et al.

ことがわかっている 12,13,14). 本研究のモデル検証には，日(2013), Clim. Dyn., 40(5), 1201-1222. 9) Sakamoto et al.

本の四大都市である東京, 大阪, 名古屋, 福岡において,(2012), JMSJ, 90(3), 325-359. 10) Lamarque et al. (2010),

利用可能な地上観測結果（降水量・PM2.5 濃度）を用いた．

ACP, 10, 7017-7039. 11) Sudo et al. (2002), JGR,

但し, MIROC-4H の結果は 2000 年代の気候値に対応する

doi:10.1029/2001JD001113. 12) Goto (2014), Env. Pol., 195,

ので, 降水量データは 1995 年からの 15 年間分, PM2.5 デー

330-335. 13) Dai et al. (2014), Atmos. Environ., 82, 71-82 14)

タは 2001 年からの 9 年間分のデータを用いた.

Goto et al. (2015), JGR, 120, 6247-6270.

― 495 ―

B366

JAXA ひまわりモニタの開発（１）：多波長イメージャによるエアロゾル推定アルゴリズム
吉田真由美*、村上 浩、永尾 隆、菊池 麻紀（JAXA/EORC）
1．はじめにある。雲域を除いて、ほぼ全域で陸・海ともに光学特性の推2014 年 10 月に打ち上げられた静止気象衛星「ひまわり８

定を行うことができ、エアロゾル光学的厚さは、陸海で概ね連号」は、可視近赤外域に 6 バンドのセンサを持ち、10 分毎の続的な値が推定された。

高頻度観測を行うことができる。また、SGLI や GOSAT2 等の発表当日は、検証結果も含めて発表する予定である。

JAXA 極軌道衛星も今後運用が予定されており、複数の衛星センサを利用したエアロゾル光学特性の精度向上が期待される。多衛星センサおよび陸/海で整合性のある光学特性を推定するためには、共通に利用できるアルゴリズムが必要である。
そこで本研究では、従来手法(Higurashi and Nakajima, 1999;
Higurashi and Nakajima, 2002, Fukuda et al., 2013)をベースにした多センサおよび海/陸で共通なエアロゾル推定アルゴリ
ズムの開発を行うことを目的としている。対象としたセンサは、
多波長イメージャーMODIS,SGLI,AHI,CAI,CAI2,MSI 等である。
本発表では、特にひまわり８号から推定されたエアロゾル光

図１ エアロゾル光学特性導出アルゴリズムフロー

学特性について紹介する。

2．手法
本研究で用いたエアロゾル光学特性導出アルゴリズムのフローを図１に示す。従来手法と同様に可視近赤外域の波長において、衛星観測と放射伝達計算による大気上端反射率が一致するようなエアロゾル光学的厚さとエアロゾルモデルを求める。本手法では、観測値の誤差や、推定パラメータのチャンネルによる感度の違いを考慮した推定を行った。また処理高速化のため、放射伝達計算結果をルックアップテーブルとして保持しておくが、予め 300 - 2500nm において 1nm 毎に放射伝達計算を行い、各センサの応答関数で重み付けを行うことにより、再度放射伝達計算をすることなく様々なセンサに適用することができる。放射伝達計算には OpenCLASTR
project による STAR シリーズ（Nakajima and Tanaka, 1986,

図 2 2015 年 7 月 12 日 11：00（日本時刻）における波長 500nm での1999; Ota et al.)を用いた。

エアロゾル光学的厚さ

陸面反射率データは、Fukuda et al. (2013)と同様の手法で作成し、地表面反射率が２番目に低い値（2nd minimum）を採

参考文献
Fukuda et al. (2013), J. Geophys. Res. Kaufman et al. (1997), J. Geophys. Res.

用した。一番低い反射率は雲影に影響されていることが多い

Higurashi and Nakajima (1999), J. Atmos. Sci.

た め で あ る 。 晴 天 域 の 抽 出 は 、 JAXA の GOSAT/CAI,

Higurashi and Nakajima (2002), Geophys. Res. Lett.

GCOM-C/SGLI, EarthCARE/MSI 用に開発された雲判別ア
ルゴリズム (CLAUDIA: Ishida and Nakajima, 2009; Ishida et

Ishida and Nakajima (2009), J. Geophys. Res.
Ishida et al. (2011), J. Appl. Meteorol. Clim. Remer et al. (2005), J. Atmos. Sci.
Nakajima and Tanaka (1986、1988), J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer.

al., 2011)を用いて行った。

Ota et al. (2009), J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer.

３．結果・考察

謝辞
本研究は、東海大学が開発された雲判別アルゴリズム（CLAUDIA）、海洋大

図 2 は、2015 年 7 月 12 日 11：00（日本時刻）に、ひまわり 8

学・気象研が開発された放射伝達コードパッケージ（STAR シリーズ）を使って

号 AHI から推定した 500nm におけるエアロゾル光学的厚さで実施しました。厚く御礼申し上げます。

― 496 ―B367

JAXA ひまわりモニタの開発（２）：時空間変動特性を用いたエアロゾル１時間合成アルゴリズム
菊池 麻紀*、 吉田真由美、永尾 隆、 村上 浩
（JAXA/EORC）
1．背景
気象庁が開発した静止気象衛星「ひまわり 8 号」が 2015 年

本研究では、 ２種類の１時間合成プロダクト（ ������� と�������� ）を導出した。ターゲットを除く周囲 12.5km と過去 1

7 月 7 日に正式運用を開始してから１年が経過する。ひまわり

時間のデータからターゲットの AOT を最適内挿法により推定

8 号に搭載された可視赤外放射計（AHI）は、従来のひまわり

し、観測したターゲットの AOT が推定値の 99%信頼区間の上

6・7 号に比べ、水平解像度が 2 倍（例えば可視チャンネルで限以下であれば������� に分類し、上限以上であればそのピ1km から 0.5ｋｍ）になった。エアロゾルに感度が高い可視近赤波長帯において従来は 1 チャンネル（0.64μm）のみであったのに対し、AHI は 4 チャンネル（0.47、0.51、0.64、0.86μm）
へ増加し、従来のひまわりではできなかったエアロゾル光学的厚さ（AOT）の導出が可能となった。さらに、観測頻度も 30分から 10 分へと向上したことにより、同一地点でのエアロゾルの時間変動を初めて 10 分間隔で解析できるようになった。

クセルは雲によるコンタミネーションを受けているとして������� から除外した。一方、�������� は、ターゲットを含めた周囲 12.5km と過去 1 時間の������� から導出した。周囲と過去データから������� および�������� を推定する際、事前に計算しておいた��∆�� ∆��のルックアップテーブルを、その距離∆�と時間差∆�に応じた誤差および������� 推定の信頼区間の導出に利用した。

これまで、エアロゾルの時空間変動特性は衛星や地上観測
データを用いて解析研究されてきた。極軌道衛星は全球規

３．結果・考察
図１は、ターゲットが���� � ��� � ��� における海陸別の模の観測ができる強みがある一方、センサの観測幅を考慮しても、同地点を再度観測するには、極域以外では１日以上の時間が経過してしまう。例えば Barnaba and Gobbi （2004）では MODIS を用いて AOT の季節変動解析を行っているが、それより短期間の変動を解析することは難しい。また、従来の静止衛星観測においても、その頻度は 30 分ないしは 1 時間以��∆�� ∆��である。全体的にターゲットからの距離と時間差が広がるほど、��∆�� ∆��が大きくなることがわかる。陸上と海上

では、陸上の方が��∆�� ∆��が大きい。ターゲット AOT の 10分間における��∆�� ∆��は、海上で 0.14、陸上で 0.18 であった。ターゲットから 2.5km の範囲の��∆�� ∆��においても、海上上であったため、Lee et al.（2016）は６時間まで AOT 変動を 1

で 0.10、陸上で 0.16 であった。陸上の方が海上よりも時間毎に導出している。地上観測は詳細な時間変動を捉え��∆�� ∆��が大きいということは、陸上の方が AOT の時空間変られることが（Chubarova et al. 2016）、その結果は観測地点の地域性が強く反映されてしまう。本研究では、ひまわり８号
観測を用いてアジア・オセアニア域の AOT を 10 分毎に導出
し、AOT の時空間変動特性を評価した。さらに、その特性を用いて、ピクセル内における雲の混入（コンタミネーション）を最小限にするエアロゾル１時間合成アルゴリズムを開発した。

動が大きく、エアロゾルの空間スケールが小さいことが示唆される。さらに、海陸ともに 10 分間における AOT の変動は、周囲 2.5km における変動よりも大きいことがわかった。

当日は、��∆�� ∆��を用いて導出した������� と�������� の解析結果についても発表する。

２．手法
本研究では、Higurashi and Nakajima（1999）および Fukuda
et al.（2013) をもとに AHI 観測データに適用した。エアロゾルの時空間変動特性を評価するため、ターゲットピクセル��� � �� � �� � およびターゲットから距離∆�、時間∆� 離れたピク

セル��� � �� � �� �の単純な平均二乗偏差��∆�� ∆��を算出した。
������∆�� ∆�� � �∑�
（１）� ������� � �� � �� � � ������ � �� � �� �� ���

ここで、������ �� �� は時刻�、位置��� ��における AOT、�はターゲットピクセルの総数、∆� � ��� � �� �� � �� � �� �� 、

図１ ターゲットが���� � ��� � ��� における��∆�� ∆��。左図：海、右図：陸。
参考文献

Barnaba and Gobbi (2004), Atmos. Chem. Phys.

∆� � � � �� とした。時間差∆tは 10 分毎に過去 50 分まで、距

Chubarova et al. (2016), Atmos. Meas. Tech.

ターゲットピクセルを AHI のフルディスク上を動かし、任意の 5

謝辞

日間におけるデータを使用した。

洋大学・気象研が開発された放射伝達コードパッケージ（STAR シリーズ）を使

離∆�は 5ｋｍ毎に 12.5km まで導出した。��∆�� ∆��の計算には、

Fukuda et al. (2013), J. Geophys. Res. Lee et al. (2016), Geosci. Model Dev.
Higurashi and Nakajima (1999), J. Atmos. Sci.
本研究は、東海大学が開発された雲判別アルゴリズム（CLAUDIA）、海って実施した。厚く御礼申し上げたい。

― 497 ―

B368

ひまわり８号観測を用いたエアロゾル同化予測システムの開発
弓本桂也 、田中泰宙 、村上浩 、菊池麻紀 、永尾隆 、眞木貴史
１)

１)

2)

1)

2)

2)

1)

気象研究所、 JAXA EORC
2)黄砂や森林火災、越境大気汚染など大気環境の悪化に対する社会的な関心を背景に、エアロゾルやオ
ゾンなど大気汚染物質に対する数値予測（化学天気予報）の必要性が高まりつつある。気象庁では 2004
年に黄砂の現業数値予測を開始したが、これら化学
天気予報の多くがモデル単体による予測であり、データ同化を通じた観測データ（現実の情報）の取り込みを行なっていない。気象研究所では、エアロゾ
ルに関する予測精度の向上を目指して、全球エアロ
ゾル輸送モデルを基礎としたエアロゾル同化予測シ
ステムの開発を行っている。
気象研究所で研究を目的に毎日予測計算を行っているエアロゾル予測システムに、２次元変分法を基とした同化モジュールを導入した。同化データとしては、MODIS やひまわり８号といった衛星搭載パッシブセンサーから得られたエアロゾル光学的厚さ(AOT) に対応している。本研究では、昨年７月に運用を開始したひまわり８号に焦点を当て、データ同化による東アジアのエアロゾル予測へのインパクトを調査した。

今年の春に北海道から東北地方を飛来した森林火
災起源エアロゾルに対する同化‒予測実験の結果を示す。図１は同化（解析）時刻（５月１８日 0 時
UTC）における AOT の分布である。ひまわり８号（図１c）はシベリアから樺太、日本海へと吹き出す煙の様子を捉えているが、数値予測（図 1a）ではうまく再現出来ていない。この結果にひまわり８号のデータを同化した結果が図１b である。大陸から海上へと張り出した汚染物質の様子をよく再現出来ている。図２は、図１を初期値とした 27 時間後（５月１9 日３時 UTC）の AOT の分布である。ひまわり８号（図 2c）は前日の海上の煙が北海道から東北地方を覆っている様子を捉えている。同化を行わなかった予測（図２a）ではその煙の様子をうまく再現出来ていない。一方、前日にデータ同化を行った計算（図 2b）では、観測に見られる”C”の形をしたAOT の分布を予測することに成功している。今後は黄砂や越境大気汚染イベントなど解析事例を増やしていく予定である。

) 1. '#B?5C2!B2016 . 5 3 18 1 00UTCC 
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― 498 ―

C351

「クロスロード防災気象情報編」による防災啓発支援－気象予報士等、県内の団体での活用を支援－小林高枝（名古屋地方気象台）、多々良秀世（気象予報士会）
１．はじめにためには予測情報に基づく、“早め早めの対応”

災害時には、「人数分用意できない緊急食料を配るか、配らないか」などの難しい判断を迫らが重要であることから「防災気象情報編」は、災害発生前の防災対応場面を設問にした。

れることが多い。このような災害時のジレンマ

設問内容は、一般からの問い合わせ等でよくを設問として、自分ならどう考えどう判断する聞かれる防災気象情報に関する質問等を参考にかを参加者同士で話し合う、災害対応カード作成した。各設問に対する解説は、気象庁ホーゲーム教材「クロスロード」というものがある。

ムページの各種情報の解説や「避難勧告等の判

本教材は、「チームクロスロード」（矢守克也京断・伝達マニュアル作成ガイドライン」（内閣府）

都大学防災研究所教授、吉川肇子慶應義塾大学

等を参考にした。また、気象台以外の方が進行

商学部教授、網代剛産業技術大学院大学助教）役となることを支援するため、進行の仕方や防によって開発され、2004 年 7 月に「神戸編・一災気象情報活用のポイント等を解説した「進行般編」が完成し、その後「市民編」、「災害ボラ役用解説資料」も併せて作成した。

ンティア編」等が作成されている。
当台では、昨年、この「クロスロード」の仕組みを利用した「クロスロード防災気象情報編」
を普及啓発ツールとして作成した。防災知識等の普及啓発活動を行っている気象予報士会や防災士会等の県内の団体での活用を勧めており、
既に気象予報士が実施する講座等で活用されている。
２．クロスロード防災気象情報編の作成過程
市町村や住民が防災気象情報を活用して防災対応等の意思決定を行う際には、悩ましい判断を迫られたり、他の情報も加味して判断する場
面が少なくない。そこには防災気象情報に関する知識や理解が必要である。

４．今後の展開と課題

そこで、防災気象情報を活用した意思決定時

これまでの活動を通して、「防災気象情報編」のジレンマをクロスロードにできないかと考え、は楽しみながら防災気象情報への理解を深めて

チームクロスロードからご指導をいただきつつ

もらえるツールとしての手応えを感じている。

作成した。

既に活用いただいている団体を含め「防災気象情報編」を進行できるファシリテーターを増や

３．防災気象情報編の設問と解説し、愛知県内での活用実績を上げていきたい。

既存のクロスロードは、災害発生後の災害対

また、防災気象情報の今後の改善等を踏まえた応場面に設問したものが多いが、防災・減災の設問や解説の修正も併せて行っていきたい。

― 499 ―

C352

アクティブ・ラーニング型気象教育による防災意識の向上  －クロスロード体験を通して－
荒川知子（田園調布学園中等部・高等部，日本気象予報士会）
宇都宮直哉・山本由佳・水村忠男（日本気象予報士会）

１．はじめに

４．教育効果 中学生・高校生に防災教育を行うにあたり，専門家による講演を聴講させる機会を与えることは重要である。生徒自身が積極的に物事を考えるアクティブ・ラーニング型の授業を行うことで，より防災意識を高めることができる。
 筆者の勤務校である田園調布学園中等部・高等部
における土曜日の特別授業において，生徒がより主体的に取り組める「クロスロード」による防災講座を行ったので，報告する。
 「クロスロード」はチーム・クロスロードによって開発された災害対応ゲーム教材であり，「神戸編」「市民編」など様々なバージョンがある。このうち，「防災気象情報編」は，名古屋地方気象台が防災活動団体等による防災気象情報の普及啓発活動を支援することを目的として，チーム・クロスロードと覚書を締結した上で作成したものである（向井ほか，2016）。筆者らは名古屋地方気象台の指導の下に「防災気象情報編」を使用する許可を得，本講座を実施した。なお，この「クロスロード防災気象情報編」の学校での実施は，今回が初めてである。

 本講座終了時に，生徒に対してアンケート調査を実施した。
 「日頃から良く天気予報を見たり聞いたりしている」という問いには，当てはまる生徒が約半数，少し当てはまるを入れると 84％の生徒が該当し，受講者は比較的意識の高い生徒であることが分かった。
 「話し合うことで，新しい発見ができた」という問いには，91％の生徒が肯定的な回答を示した。また，「今日の学びが日常生活に生かせると思う」という問いに対しても 94％が肯定的な回答であった。
 自由記述欄には，「講座を受ける前は，みんな同じ考えを持って災害に備えていると思っていたが，班で話し合いをすると意見が分かれており，これからは自分で判断することが大事だということが分かった。」，「今回この講座を受けて，自分で判断することの大切さや，他人の意見を聞くことで様々な考え方を知ることの大切さを知ることができた。」といった内容が多かった。このことから，生徒が人の意見を聞くことで新たな考えを知ることができたこと，それが今後，防災を考える上で役立つことを認識できたことがうかがえる。
 女子生徒の特性もあり，初めての生徒同士のグループでは，活発に会話が弾まなかった部分もあるが，「今日の講座に積極的に取り組めた」という問
いには 91％の生徒が肯定的な回答を寄せており，生徒が主体的に取り組めたと感じていることが明らかとなった。

２. 目的・目標
 災害が予想される場合，生徒は保護者や教員等の判断を仰いで行動する。しかし，災害は通学途上な
ど，生徒を知っている大人のいないところで発生する可能性も十分あり，互いに知らない人たちと協同して行動しなくてはならない場合も起こりうる。生徒が自分自身で判断をしなくてはならない場合もあることを認識させて，意思決定にあたり人の意見を聞く姿勢を身につけ，小数意見を大切にすることを学ぶことを目的とする。
 本講座においては，生徒が初めて出会う人を含むグループで自分の意見を述べ，他の生徒の意見を聞くことで，多様な意見があることを知ることが目標である。

中学生・高校生，特に中学生は，他の人の立場に立って物事を考えることが難しい。このクロスロー
ド気象情報編は，受講者に合わせて設問内容を変えることはできないことから，今後は，口頭での補足
によって，生徒が考え，答えやすくなるよう検討することが必要である。

３. 実施内容

６．まとめ

 受講者は，中等部 1 年生から高等部 1 年生までの女子生徒 33 名であった。実施時間は 65 分で，クロスロード防災気象情報編から 5 題を選んで生徒に提示し，各設問について話し合いをさせた後，解説を加える形とした。
 グループは，初めて会う生徒同士の組み合わせを敢えて形成するために，くじ引きで決定した。基本のグループは 5 名であったが，6 名になったグルー
プには講師が加わってゲームを行った。

 クロスロードを取り入れることで，中高生の防災意識を向上できることが分かった。また，生徒が主体的に取り組めることで，それぞれの状況に応じた判断をする基本的な能力を育成できることを明らかにできた。
参考文献

５．今後の展開

向井利明・矢守克也・牛山素行（2016）クロスロード防災  
気象情報編」の作成と防災啓発の取り組み，自然災害科学
中部地区研究集会予稿集― 500 ―

C353
災害避難カードを活用した水害に対する地域主体の取組の試行について
愛知県建設部河川課

安達史典

１．はじめに愛知県では、住民の方々が河川情報をより適確に理解し、自発的な避難行動に移せるように、平成２
３年度から、住民同士が避難のあり方などを学習す
る機会を提供する｢みずから守るプログラム｣を展開している。
情報提供として、水害に直面した際の行動をまとめた｢みずから守る行動ガイドブック｣などを発行し、市町村、教育現場及び NPO 等において、教材や啓発資料として活用されている。
また、早めの行動に移す情報を住民自らが作成する｢手づくりハザードマップ（以下、手づくり HM）｣
や、作成したマップを使い実際に訓練をおこなう｢大雨行動訓練｣をこれまでに県内１００地区にて実施してきた。

建物毎の水害リスクを明確にした上で、必要な情報と入手先の理解をし、さらに、早めの避難の重要性を理解することで、適切な避難行動を考えるきっかけとなることを目的に、災害避難カードを活用した取組（案）を作成し、水害リスクの高い地域において試行をおこなった。
【試行の手順】①手づくりハザードマップの記載内容確認②過去の水害事例から早めの避難の重要性を学ぶ③洪水 HM により、最大浸水深を確認④気象情報、河川水位情報、避難情報などの公的機関から出される情報・入手方法を学ぶ⑤浸水深や、避難のタイミングを判断するために必要な情報・入手方法を災害避難カードへ記入⑥参加者同士の意見交換

２．過年度までの取組成果と課題
みずから守るプログラムは、無関心⇒気づき⇒理
解⇒判断⇒行動と段階的に住民がスパイラルアップ
していくことにより自発的な避難行動につながることを目指しているが、過年度実施（公募制）した地
域や、水防災に関する住民調査等により、次の課題を確認した。
【課題】
・公募制のため、水害リスクの高い地域での展開が遅く、水害リスクの高い地域（想定浸水深 2m 以上）へ取組を集中し、施策効果を高める必要があ
る〔重点化〕（取組を実施した全地域の内、水害リ
スクの高い地域の割合：約 34%）
・取組実績がある地域でも地域全体では｢理解｣しにくいとの意見があり、住民が水害を｢自らの問題｣としてとらえる仕組みづくりが必要である〔個別化〕（大半の住民は｢気づき｣レベル）
・本当に危険な外水に対する意識付けが十分とは言えない
河川情報を見たことがある住民：約 17%
水害関連用語の内容を知っている住民：約 30%・結果として避難行動に対する意識付けも弱くなる

４．災害避難カードを活用した取組の試行結果
自宅の水害リスク等を明確にしたことで｢自らの問題｣として活発な意見交換がなされたが、河川水位と内水の水位を混同しているケースが見受けられるなど、河川情報そのものが難しいとの意見も多く、より分かり易い情報提供が必要である。
試行結果集計では、河川情報の入手先や水害関連
用語の理解促進や、適切な避難行動を考えるきっか
けとしての効果を一定程度期待できる結果となった。

３．取組の見直しについて（１）指名制プログラムの取りまとめ
水害のリスクが高い地域へ重点的に取組を展開するため、従来の公募制の他、指名制のプログラ
ムを検討・策定する。
（２）災害避難カードを活用した取組の試行

質問内容
見るべき水位観測局

回答・結果(やや)理解できた:78%

河川水位の意味
河川水位と避難情報の関係(やや)理解できた:72%
難しかった:25%(やや)理解できた:68%
難しかった:25%(やや)理解できた:87%

県メールサービス
川の防災情報浸水前に避難できるか(やや)理解できた:75%
できると思う:63%

試行結果集計

５．おわりに
平成 28 年度には、水害リスクの高い地域へ重点化するための指名制プログラムについて試行をおこ
なうとともに、災害避難カードを活用した取組の運用に向けた試行をおこなっていく。

― 501 ―

C354
～ 適切な避難行動のあり方について ～避難カードの作成から自らの避難行動を考える（名古屋市北区西味鋺学区の活動事例より）＊植松久芳 （特定非営利活動法人 ウェザーフロンティア東海／日本気象予報士会）㻌
１．はじめに 

び庄内川からの距離から水平避難、垂直避難   内閣府は、「避難勧告等の判断・伝達マニュアの判断の目安をつける。水平避難が必要にな

ル作成ガイドライン」の全面改訂を行い公表した。

ったときの危険個所、避難ルートのチェック

新ガイドラインでは「市町村の責務と住民各人のと、各町内、学区内での一時避難場所を再確

避難行動の原則」で、市町村長の責務は、住民各認する。（外水氾濫の前に内水氾濫が発生す

人が避難行動を適切にとれるように知識と情報る可能性が大きい）を提供し、住民はこれらの情報を取得し、自らの（２）避難のタイミングを判断するための各種判断で避難行動ができるようにすることを求め情報を取得する。（防災気象情報、河川情ている。ところが市町村としては、適切な避難行

報等の実況、予測情報および避難情報）

動が取れるようにするための情報を、地域特性に   ・各種情報の種類、取得方法を解説

即し、適切なトリガーとリードタイムを伴って発     （多様な情報伝達手段から、各自最適な方表できるようになるには、現状ではかなりハードルが高い。また、住民からはあいまいさを含むこ法を選択できるようにする）
  （３）テーブル毎（地区ブロック）に避難判断

れらの情報を正確に理解し、かつ信頼して迅速にシミュレーションのワークショップを行う。

行動できるかといえば、甚だ心もとない。普段か     ア 設定したモデル家族が、台風の接近とらの防災学習、実践訓練を通じ、行政と住民が容ともに、各人がどのような行動をしたら良易に防災コミュニケーションを取れる関係を築

いのかを検討する。（モデル家族の構成は、

いていくことこそが重要である。そこで、新ガイ災害時要配慮者の祖母、庄内川を越えてバドラインの精神を徹底して普及啓発活動していス通勤する父、徒歩でパート勤務の母、学くためには、行政と住民を仲立ちする防災関連市

区外にバス・地下鉄で通学する私立中学生

民団体との連携・協働が必要になってくる。当会の長男、小学生の長女）。台風の接近ととも

および気象予報士会はその先駆者としての役割にどのような情報を取得し、時系列でモデを担うことができる。

ル家族は各人どのような判断、行動をした ２．西味鋺での活動の実践例から適切な避難行動

らよいのかをテーブル毎に検討する。

について考える。

（住居の立地条件はテーブル毎に異なる）。

  過去５年間に亘って、町内毎に行ってきたまち    イ 検討結果を発表

歩き、手作りハザードマップの作成、各種情報を（４）避難判断のシミュレーションを体験後、基にした避難判断シミュレーションの避難行動

各個人の避難カードを作成する。

訓練を、今回は学区全体で行った。

ハザードマップ、手作りハザードマップ、

 （１）地域の災害リスクを抽出し避難行動を確認。

各種情報などを参考に、各人の住居の立地  ア 市発行のハザードマップおよび手作りハ

条件、構造を考慮して適切な避難行動を検

ザードマップの見方を解説し、地域の災害リ
スクが何かを抽出する。

討し、カードに記入する。
   ３．成果と課題

  イ 全学区に統合した手作りハザードマップ   ・多くの住民の参加があり、地域の災害リスに、住民各自の住居の立地を確認するシール

クと避難の必要性について再認識した。

を貼る。ハザードマップの予想浸水深、およ  ・地域特性から広域避難について今後考察― 502 ―

C355

広島豪雨における気象防災情報の伝達と避難行動に関する現地調査
若月泰孝 1*，  其田有輝也 2
1: 茨城大学理学部，  2: . 一般財団法人日本気象協会

１はじめに2014 年 8 月 19 日夜から 20 日明け方にかけて
広島市周辺を中心に豪雨が観測された．広島市安佐北区三入では，最大 1 時間降水量 101mm，最大 24 時
間雨量 257mm を観測するなど，1976 年の統計開始以来最大となった．この豪雨によって複数の土砂災害が発生し，120 名もの死傷者を出した．渡邉（2003）
牛山（2001）らによって，広島県における土砂災害発生に関する危険性をより効果的に警告する手法の開発や検証がなされてきたものの，実際の被害を防ぐには至らなかった．
本研究では，本事例の被災地での聞き取り調査を行うことで，災害前後の被災住民の記憶をなぞりながら主観的な情報を収集する．そして，事例発生時の住民の気象防災情報の取得状況と避難行動の特徴を整理する．それをもとに，防災への意識を災害前に高め，避難行動を促すために必要な要素を検討することを目的とする．

る動きが確認された．

４考察
情報を取得は様々なルートから可能になりつつあるが，情報取得から直接避難行動には結びつきにくいことが示唆された．危険への当事者意識を強め，避難行
動を決断するためには，声掛けが最も重要な要素であることが判明した．
気象庁や市県から気象・防災情報が住民へと伝達されると，住民にとっては，避難に結びつく情報が物理的に近くなる．しかし，情報をいち早く住民の手元に届けることのみでは，危険への当事者意識は芽生えることない．それは取得した情報が心理的にまだ遠い位置にあり，避難行動への絶対的な指針とならないからである．聞き取り調査とアンケート調査より，住民は，受け取った危険性の情報を他者と交換・共有し，危険性を共感することで，はじめて避難行動を決定する相対的な指針としていることが示唆された．以上より，
災害時の迅速な判断をするためには，災害前に SNSや連絡網，自治会などでの交流といったコミュニケー
２調査方法
ションプラットフォームの構築・運用が重要であると
19−20 日当時の様子を被災住民に直接尋ね，当時の心境や行動に関する聞き取り調査を行った．特に，  いうことが結論付けられた．
1) いつどのように気象情報や防災情報を得たか， 2) 避難行動を促すために必要な要素や過程は何か，
3) 災害の前後で防災への取り組みの変化，の 3 点に着目し，聞き取り調査を行った．さらに，災害地の梅林台自治区独自に行っているアンケート調査を用い，統計的な補足資料として目的の考察に利用した．調査
対象は以下の通りである．
―聞き取り調査―【対象】安佐南区緑井 7，8 丁目，八木 3 丁目の住民【回答数】63 件（訪問数 245，有効回答率 25.6％）
図：災害時の情報の発信と伝達経路及び情報の物理―アンケート調査（梅林台自治区）―
的・心理的距離の関係【対象】安佐南区八木 3 丁目梅林台の住民【回答数】68 世帯(総世帯数 71，有効回答率 96%)
参考文献３結果
情報を取得する手段としては，すべての世代で TVが大部分を占めた．さらに，20－50 代女性ではスマートフォンや市の防災メールサービス，防災アプリを利用する層も見られ，60 代以上は家族からの声掛けも大きな割合を占めたことが特徴的であった．多様な情報取得経路がある一方で，避難行動を促す要因として最も大きかったのは，災害状況の目視を除いては，世代に関わらず家族や近隣住民からの声掛けであった．この傾向と対応して，災害後は自治会ごとの連絡網の構築や，お母さん仲間内での SNS を用いた情報の共有・交換の行動を促進するネットワークを構築す

牛山素行・大井戸志朗・寶馨（2001）. 1999 年広島豪雨災害
資料による土砂災害発生器件雨量の設定とその実用性河川技術論文集第 7 巻
渡邉明英・福岡捷二（2003）. 1999 年 6 月広島土砂災害時における豪雨の特性とレーダー雨量情報の意義目然災害科
学 J．JSNDS 22・21 ，67 −185

謝辞
アンケート及び聞き取り調査にご協力いただいた広島県
広島市安佐南区の消防団，区役所，災害ボランティアセ
ンターのスタッフ，そして住民の皆様に心より御礼申し上げます．特に，梅林台自治会長様の本研究に対するご協力に対し，深く感謝いたします．

― 503 ―

C356

気象災害から命を守る その３ 
白石晶二 日本気象予報士会 
はじめに
本題は今回で第３回となる。第  回では、気象災害から命を守る一連のプロセスにおいて諸々の問題点が存在することを指摘し、これらの問題点を解決するためには多くの社会システムが連係する必要を述べた。また、そのための「防災プラットホーム」の設置について提言した。第２回では、防災プラットホームで取り扱うべき問題点およびその解決に向けての方向性について示した。
今回は、この防災プラットホームにおいて有用な対応策や解決策が得られることを前提に、それらをいかに実効あらしめるか、その方策について述べる。

３ 具備すべき機能
地域防災総合情報センターが具備すべき機能として、次のとおり。
 地域密着情報 ,QWHOOLJHQFH 作成機能 情報の即時配信機能 問い合わせに対する即時応答機能 知識の普及および地域防災文化の育成に係る機能 要員養成および職員に対する教育訓練に係る機能

１ 地域総合防災情報センター（仮称）の設置ついて
防災プラットホームで提案される様々な対応策や解決策を実行するための機関として、内閣府を監督官庁とする「地域総合防災情報センター」を設置する 全国で８か所程度 。なお、これらを統括する本部機関を設置する。

６ 経費
 概算総額：初度経費  億円 運営経費  億円年 財源負担例

２ 業務
地域防災総合情報センターでは、次の業務を行う。
 気象災害局限に資する地域密着情報の発信
体制が整い次第、気象災害以外の自然災害についても同様の情報発信を行う  防災知識の普及啓発および地域防災文化の育成 自治体の防災計画に係るコンサルティング 前記  、  、  に関する調査・改善研究 要員養成および職員に対する教育訓練


４ 位置づけとネットワーク
下記概念図のとおり



初度経費

運営経費年

負担率 金 額

負担率 金 額

国家予算



 億円



 億円

都道府県







 万円県

市町村







 万円市

おわりに
いかに精度のよい気象情報が作成伝達されようとも、それのみでは人命を守ることはできない。時々のハザードの特定とそれを回避する防災活動がなされなければならない。そのためには、相応の防災文化の育成が必要であり、そうしたことを常時推進する専門の機関が必要である。
 【概念図】㻌
内閣府㻌
気象庁防災関連情報㻌

・要員養成所㻌本㻌 㻌 部㻌
地域防災総合情報センター

国交省防災関連情報㻌

地区別防災情報㻌

その他の防災関連情報㻌
北
陸
地
区

北
海
道
地
区
㻌

地方自治体㻌
住民㻌

㻖㻌㻵㼚㼠㼑㼘㼘㼕㼓㼑㼚㼏㼑㻦㻌 状況判断㻛意思決定のための材料として、過不足なく整えられた情報㻌
― 504 ―

東北地区

㻌
個別防災情報㻌㻔㻵㼚㼠㼑㼘㼘㼕㼓㼑㼚㼏㼑㻕㻌

避難準備㻌
避難勧告㻌
避難指示㻌
その他㻌

関
東
地
区

㻌

中
部
・
東
海
地
区

㻌

㻌

シンクタンク 

近
畿
地
区
㻌

中
国
・
四
国
地
区
㻌

防災プラットホーム

九
州
・
沖
縄
地
区
㻌

地方の防災関連情報㻌

各種の㻌
マス・メディア㻌・地域防災文化育成㻌
・防災知識普及啓発㻌
・職員教育訓練㻌

民間気象会社㻌
クライアント㻌

C357

．．．．．
放送メディアが試みる「防災情報が伝わる工夫」
* 龍山

康朗 (RKB 毎日放送)、弘中秀治 (日本気象予報士会)１ はじめに「伝える」と「伝わる」は違う。
「伝える」は、目線が自分にあって、「伝わる」は、目線が相手にある。
「伝える」だと、自分の言いたいことを、
正しくわかりやすく伝えることには注意を払うが、一方的になりがち。
．．．
相手の心や身体が動いて、初めて「伝わる」になり、それが人命救助などに繋がる。

・色でより伝わりやすく（紫）特別警報 （赤）警報 （黄）注意報（青）高気圧  （赤）低気圧、台風（白）霧、もや （黄）黄砂、ＰＭ2.5（赤）高温、南風  （青）低温、北風

・しゃべり手が心がけていること
ラジオは、携帯できる上に停電時でも使えるなど、災害に強いメディアであるが、映像が無い分、情報伝達力が低い。そのため、「伝わる」よう様々な工夫をしている。
① 語順・・・「福岡地方に大雨警報」ではなく「大雨警報が出ているのは福岡地方」② 繰り返し、言い換え③ 平時からの防災意識を高める本音トーク
・ワイドＦＭスタート
情報中心のＡＭラジオは災害対応能力が高いが、その一方で、山間部やビルの谷間など
難聴取地域が多いのが欠点だった。それを補おうと始まったのが、FM の周波数でも AM放送が聴ける「ワイド FM」。去年１２月の関東を皮切りに、今春には、九州北部でも始まった。

・アーカイブの活用
エリアで過去にどんな災害が起こったかを映像で見せ、思い出させることで、防災意識の向上が図れる。
1978 年
福岡大渇水
1991 年 6 月
雲仙普賢岳の大火砕流
1999 年 6 月 29 日 博多駅水没の豪雨
2005 年 3 月 20 日 福岡県西方沖地震
2007 年 5 月 27 日 光化学スモッグ注意報
2011 年 7 月
九州北部豪雨2016 年 1 月
九州北部記録的大雪2016 年 4 月
熊本・大分地震  ・データ放送の活用
昨今は、細かくエリア毎に詳細な防災情報がＷｅｂ上に公開されているが、パソコンやス
マートフォン、ＳＮＳ等を使えない高齢者な
どに、いかに防災情報を伝えるかが課題。大
きな役割を果たせる可能性があるのが、テレビの「データ放送」。テレビが無い家はほとんどない。リモコンで「ｄボタン」を押すことに慣れれば、テレビ画面がパソコン画面に。

３ テレビの工夫

４ 放送局員として、外部での取り組み

２ ラジオの工夫

・視覚に訴える「土砂災害に警戒、河川の氾濫、落雷や竜巻などの激しい突風に注意」→イラスト表示

・公民館などでのお天気教室
・小中学校での気象教室
・マンション内、校区内での地震講話
・イベントスペースでの「子供お天気教室」
・「ダジックアース」を活用した講座

５ まとめ
メディアの特性を考慮し、語順やイラスト、
色彩など、表現の仕方、過去の災害の映像等の活用、新しい放送技術への対応、また、講座、講演等による啓発を通して、「伝える」
ではなく「伝わる」を心がけている。
なお、気象庁も含めて、特に防災情報に関わる方々は、「伝わる」ための工夫をすることに日頃から努めていただきたい。
― 505 ―

C358
「テレビの天気予報で天気図が登場することの大切さ～防災の観点から～」気象予報士 岡田みはる
一、テレビの天気予報
テレビの天気予報には、晴・曇・雨などのアイコンや予想気温のみ表示され天気図が登場しないことが多い。一方で、気象予報士が出演し解説する場合は、ほとんどの場合
天気図が用いられる。
気象予報士の立場からすると、天気図はもちろん、衛星画像やアメダスの実況、各レーダーを使用するのは、今、気象がどうなっていて、これからどうなるのか、そしてできれば予報の確度まで感じとってほしいという思いがある。また、情報や知識を一部の専門家のみ知るものとせず、視聴者に普段から共有することで、災害に備えられると考えている。
二、地域に根ざした防災講座
気象予報士として、地域の方にむけた防災講座で講演することがある。テレビでは時間の関係で伝えきれないことを話せる好機であり、また、一方的でなく質疑応答などで双方向にざっくばらんと語りあえるなど、大切な場である。
地域の地形や立地などから、気を付けなければならない災害についても率直に話すことにしているが、その際も、天気図の話は必ずすることにしている。ある気圧配置、
また台風のどのような進路が地域に気象災害をもたらすのかを知っていただきたいという思いからだ。想像してもらいやすいように、具体的に災害が起こった年月日を例に、紹介することにしている。
このような取り組みは、今後も気象予報士として続けていきたい活動である。視聴者がテレビで天気図を見たときに、住んでいる場所の天気を、ある程度自分自身で想像できるということが、防災の観点からも大切なのではないだろうか。
三、テレビの中継現場で感じること
災害現場からの中継で考えることは、実際に起きていること、そして、目で見たこと肌で感じることをいかに伝えるかである。視聴者に、他人事と思わず災害にそなえてほしいという思いからありのままに語りたいと思う一方で、被災された方の気持ちを考えると躊躇して伝えきれない部分もある。
「そもそも災害の起こりやすい土地の特性だった」などとは、言及しづらい。
山の斜面に家や施設を建てる、海の近くに住む、そのようなときに、起こりうる災害まで深く考えないことが往々にしてあるだろう。業者も含め良い面だけでなく悪い面まで言ってくれる人は少ないはずだ。つまり、災害に備えるにあたって、乗り越えなくてならない心理的ハードルは、単純に正常化バイアスだけではない。
テレビを通して気象予報士ができることは限られているかもしれない。しかし、天気図の解説から始まり、科学的な視点で伝え続けることが大切ではないかと思う。
― 506 ―

C359

健康被害を防ぐための気温情報の提供
内山常雄（日本気象予報士会）

１．はじめに示されていることから体調管理に役立つ情報となっている．気温

気象災害対策といえば，大雨，大雪，突風の優先度が高く，気象要素では降水量，降雪量，積雪量，風速にあたる．しかし近年の温暖化や高齢化により気温が与える健康被害も見逃せない気象災害の予想値の範囲は，おおむね±2℃程度となっているが，一般にはその中央値しか頭に入らないだろう．実況値が平年値から大きく隔たる場合は，これまで 1 週間前の予報精度は高くなかったが最となってきた．気温が関係した気象庁の予報としては，短期予報に

近は精度が向上してきた．冷暖房器具の準備や衣替えなど手間の「高温注意情報」があり，それより長い期間になると週間天気予報

かかる作業を行う上で役立つ情報となってきた．

や異常天候早期警戒情報が利用できる．その中で異常天候早期警

５．異常天候早期警戒情報の成績の検証

戒情報は頻繁に発表されているが，産業用途以外ではその利用が異常天候早期警戒情報は 5 日から 14 日前という十分なリード

進んでいるとは思われない．発表頻度が多過ぎ，情報の意味も分か

タイムをもって発表されている．農業や電力需給などの産業目的

りにくい（当たっていると感じない）といった理由があるだろう．

の情報の側面が強いが，情報の精度が高ければ，日常生活でも利用

利用しやすい気温災害情報を提供することはできないだろうか？

機会は多いだろう．
現在は「7 日間の日平均気温の平均の予想値が，２．高温と低温による国内の死者数『かなり高い』，あるいは『かなり低い』となる確率が 30%以上見

人口動態統計の死因に示される「T67 熱及び光線の作用」「T68
低体温（症）」を原因とする最近 5 年間の死亡数を表 1 に示す．
表 1 熱と光及び低温を原因とする死亡数（人）

T67
T68

H22

H23

H24

H25

H26

1,745

961

756

1,095

556

549

758

793

683

込まれる場合」に発表される．これは，30 年の間に 10%の出現率の異常値とされている．厳密な表現なのかもしれないが，どの程度の気温になるのかは分かりにくい．
気象庁が発表している2009 年1 月から2013 年12 月の異常天
候早期警戒情報の 4 年間の成績によると，「異常高温」情報の適中率が 63%，見逃し率が 54%，
「異常低温」情報の適中率が 49%，
見逃し率が 63%で，適中率は中程度であるが，見逃し率が高い．

826

猛暑の年に T67 の人数が多く，寒冬の年に T68 の人数が多い

4 年間で 6252 が総数となっていて発表回数は多い．

傾向にある．このうち 65 歳以上の占める割合が，T67 で約 80%，2015 年4月から2016 年3 月の1年間の情報を独自に検証した．

T68 で約 75%となっていて，高齢者が圧倒的に多いのも特徴であ

一度発表された情報が，後にその期間内で解除されることがあるる．

が，先に発表されたものを優先した．

大雨や大風は視覚，聴覚に訴える現象であり，外部から情報が提供されなくても危険を察知できる可能性がある．一方，気温は体調により体感が変化することもあるが，音もなく忍び寄る危機とな

対象期間中の異常高温の対象日が最も多かった沖縄は期間中46％で異常高温が予報され，最も少ない九州南部でも 25%の日が対象となった．異常低温は近畿，中国，九州北部が 12%の日数でる．暑さ指数（WBGT）を示す測定器が販売されているが，測定最も多く，北海道は 3%で最も少なかった．一年の約半分が異常高器がないと感知できず体調を崩すことになる．そのため，目や耳か温という情報では，日常生活に役立つだろうか？

ら入る気温情報は，高齢化社会では重要な災害防止情報となる．

６．新たな高温・低温注意情報の提案
熱中症の発生数は WBGT と関係が深いといわれるが，WBGT

３．高温注意情報
気象庁は全国の都道府県で，毎年４月第四水曜日から１０月第四水曜日を対象とした期間に，翌日又は当日の最高気温が概ね35℃以上になることが予想される場合に「高温注意情報」を発表
し，熱中症への注意を呼びかけている．熱中症は気温だけでなく，を気象庁の発表資料から事前に計算予報することは難しい．高温
注意情報は 35℃以上という基準であるが，体が高温に慣れていな
い時期ではこれより低くても急激な気温上昇による健康被害が予想される．平年値より５℃以上の高温となる日，前日と比較して湿度や日射も影響することから WBGT が役立つ指標とされるが，5℃以上変化する場合に注意を喚起する情報がほしい．一方，温暖精度の高い最高気温の予報値は有用な情報となる．気温は絶対値化の進行により，平年値と比較して気温水準が高いことから，高温のみならず，平年値との差，前日との差も体調管理に大きな影響をの異常天候早期警戒情報の対象日が多くなりすぎ，この情報が注目されなくなっている．冬季の異常高温や夏季の異常低温は産業与える．

上の価値があっても，日常生活ではかえって喜ばれる．対象日数は４．週間天気予報

年間の 5%程度でないと「異常」と言われても注目されない．暖候

週間天気予報は 1 週間先までの天気，降水確率と最高，最低気

期「日平均気温が平年値より 5℃以上高い」，寒候期「日平均気温

温が予報されている．気温は幅を持って予想値が示され，平年値もが平年値より 3℃以上低くい」といった基準が分かりやすいと思う．

― 507 ―

C360

地方在住予報士の気象情報活用法
土 井 修 二*（一般社団法人 日本気象予報士会 ）戒。

＜はじめに＞
発表者は生誕以来京丹波町に居住し、40 年以上地元の気象・９月１５日午後 雨しだいに強まりつつ降り続く。レーダーで見る
雨雲は、なかなか近畿地方から東にシフトしていかない。

や災害を観察している。

・９月１５日夜 雨量は１００ミリを超え、レーダー、雲画像とも台

その経験に基づき、最近は大雨時に自宅の浸水対策等に風が本格的台風に発達したことを示唆。浸水の可能性ありと確

気象情報を活用することを試みている。

信。

専門家の見方とは異なる、一般の方の利用のありかたに・９月１６日未明 自宅回りは水浸し。緊急対策実施。

ついて、何かしら示唆できれば光栄に思う。
＜これまでの経緯＞

ケース ②２０１４年 台風１１号

発表者の自宅は山間地ながら条件の悪い低地にあり、大雨・真夏の本格台風ということで、接近前から台風情報収集して警戒。

時の湧水等が流れ込み、時々浸水する。
かねてより気象にも興味持っていたので、浸水するような時が事前に予測できないか考えていたが、ある程度経験を積まない

・８月８日夜より降り始めた前線による大雨。
・８月９日 雨が強まり雨量１００ミリを超す。警戒態勢に入る。
レーダー情報による雨雲の移動から、午後は雨雲が抜け、少なと予測する方法がわからなかった。

くとも夜まで大雨はなしと判断。 予定していた外出へ。（いった長年、資料を当たるなどして勉強を続け、最近になってん警戒解除）

実際に予測し、災害の軽減に役立ったケースがあった。

その後は予想通り雨はほとんど降らず、予定を完了。
＜実際の活用事例＞

翌朝 台風本体が接近。レーダーで見て雨雲も強そうなので、警

平常時はｲﾝﾀｰﾈｯﾄを利用し、朝と夜に実況資料中心に確認。

戒態勢移行。

衛星画像、レーダー実況、アメダス総降水量と天気図は念入り

台風最接近の折、短時間強雨のため、浸水の恐れ。緊急対策に。

実施

予想図は４８時間くらいを週間予想天気図と異常天候早期警

消防団の方も来られたが、こちらは防げるからもっと緊急を要する場所へ行くよう促す。

戒情報で直近の寒波や猛暑などをチェック。
仕事の都合上、空模様の確認は容易なので、五感をフル活用⇒ 無事対策完了 浸水なく 台風去る。

して、天気の推移を把握。
＜感想 課題など＞
いままでの経験や過去災害の資料調査により、自宅浸水が長年の観察 資料収集 気象庁からの実況データ入手が容易に始まる 最寄アメダスの総雨量や雨量強度の目安を決め、実況

なり、それらを適切に利用すれば ある程度自分の住んでいると値がその値に近づくと厳重警戒する。

ころの災害特性を把握し、被害が出始める雨量などを決定できることを確信した。

＜防災対策としての活用例＞

農林水産業に従事する方が多い地方では、地域住民の気象、

ケース ① ２０１３年 台風１８号

災害の知識も 都市部住民より多く、地元に居住する予報士が

この年は９月に入り、秋雨前線などによる雨が続き、降水量が適切にアドバイスすることで、よりよい防災知識の普及ができるのではないか。

増え警戒していた。
台風１８号は発生後まもなく日本に向かう予想となったが、当初発達はあまりせず、被害をもたらすとは考えずに外出の予定＜気象庁の気象情報について＞を立てようと思っていた。

気象庁のホームページで見られる各種実況図はたいそう重宝し・９月１４日 台風は少し発達傾向を見せ、近畿地方にも大きなており、総雨量やレーダー実況図、降水予想図などは災害に対影響がありそうなことが、気象衛星画像及び台風情報から予測する備えに役立つ。しかしながら注意報・警報やその他の避難されたため警戒することにする。

関連情報・天気予報等は、行政区画と天気特性が一致しない、

・９月１５日午前 朝から雨降り続くがあまり強くない。

範囲が広すぎる等の理由で、実態に合わないケースも見られしかし台風接近はこれからなので、レーダー画像を利用して警る。

― 508 ―

C361

聴覚障がい者への気象防災講座
槇 野 泰 夫（日本気象予報士会）
１ はじめに講座に際して

５「音が聞こえないとは」、いったいどのような状

聴覚障がい者は、講演者、手話通訳者、資料映像、

況なのだろうか。疑似体験すら難しい。これが、こ PC 要約筆記を交互に見ながら、話の内容を理解しの講座を引き受けた当初の疑問だった。

ていくことになる。今回は、写真のように、正面に講座依頼者とのやり取りや講座後の反省から、 ある資料映像の横に手話通訳者が立ち、講演者は聴覚障がい者を対象とした気象防災講座の留意点 右横の脇で話す形とした。
について述べ、今後の活動の参考とする。
２

依頼された気象防災講座「常滑手話サークルペンペン草」設立 40 周年記
念で企画された講座である。東日本大震災の時、障害のある人の死亡率が障害のない人の約２倍だったことを発端とした、防災・減災をテーマとしたものだった。雷・大雨・暴風などの気象災害から、身を守る方法やタイミングについて話すことにした。
３ 聴覚障がい者について聴覚障がい者の多くは、視覚的手段を活用して【聴覚障がい者を対象にした講座の様子】

言語を獲得しなければならない。戦時や戦後混乱

・手話通訳者は、聴覚障がい者を見ながら通訳す

期が学齢期だった者は、適切な言語獲得環境がなる。講演者が資料映像を指して「これが…」と表かったため、文章の読み書きが苦手な人が多い。ま

現をすると、通訳者は振り向いて映像を確認す

た、幼少期に失聴した者は、適切な教育環境がなける必要があるため、通訳が遅れることがある。指れば言語の獲得はたいへん困難である。

示語は避けるか、少し待つ必要がある。

その結果、聴覚障がい者の言語能力は、小学校の ・PC 要約筆記者は、講演者の話を可能な限り、もれなく筆記する。つぶやきなど筆記しなくてい3～5 年生程度に留められていることがある。ただし、多くの人は日常的な漢字は使うことができる。

いと思うことでも、細かく表現する。言葉や音を４ 資料作成と修正

すべて拾い、すべてを共有するためである。

PowerPoint による資料提示を考え、できるだけ ・複雑な言い回しや「雨が降らないことはない」といった二重否定などは誤解を生む。視覚だけで文字を少なく、一見しやすい資料に心がけた。聴覚障がい者は、手話による説明を見てから資料を見理解していくので、簡潔明瞭が望ましい。

る、ということをしなければならないからである。 ・防災情報には、高解像度降水ﾅｳｷｬｽﾄ、記録的短時
間大雨情報など、複雑で長い名前が多い。どのよ○聴覚障がい者の主催者からのアドバイス
・「あま雲」＝＞「雨雲」としてふりがなを付けた

うに伝わるのか、大いに疑問である。
おわりに

方がよい。
「あま雲」では「甘い雲？」と勘違い ６
して混乱するかも？

徐々に強くなる風の音、激しくなる雨の音、近づ・「たてもの」＝＞漢字の「建物」にして、ふりが く雷鳴、警報等のサイレンなど、音を伴う現象や連絡を察知しにくい人がいることを忘れてはいけななを付けた方が分かりやすい。
・「ゴロゴロ」＝＞擬音語や擬態語はうまく伝わら い。気象に対する知識の普及は、障がい者に対してこそ必要であり、気象予報士の出番である。
ない。雨が「ザーザー」「シトシト」など。
― 509 ―

C362
山岳防災における DIG（災害図上訓練）の活用について
大矢 康裕（日本気象予報士会、NPO 法人ウェザーフロンティア東海）
１．はじめに

３．山岳防災の特異性

近年の気象予報精度の向上は目覚ましく、 短期予

ここで留意すべきは、登山における防災の特異性で報ではほとんど外れることがなくなっている。しかしある。登山とは山岳地帯という平地にないリスクがあ

相変わらず「気象遭難」と称される遭難事故が後をる場所に自ら入って行動する行為であるため、平地絶たない。山岳遭難の件数は平成 10 年(1998 年)こでの防災活動とは一線を画する。山岳防災の活動をろから年々増加しており、昨年の事故原因トップスリ

行うにあたっては、安全登山には気象の知識以前に、ーの道迷い 39.5%、滑落 16.5%、転落 15.3%の中には基礎体力、山行技術、判断力が大前提になっている気象が原因の遭難がかなり含まれると推定される。

ことを理解していなければならない。

４．山岳防災 DIG の活用事例
WFT の山岳部会では上記を鑑み、2013 年から愛知
警察庁 「平成２７年における山岳遭難の概況」

県山岳連盟の気象遭難講習会などにて、遭難を想定した行動シミュレーション訓練を実施している。DIG

２．DIG（Disaster Imagination Game)とはにおいては「Imagination 想像」の部分が大切であり、災害図上訓練と訳されることが多いが、大きな災害

想像力を働かせてあらゆる事態を想定して取るべきを想定し、地図を用いて危険が予想される場所をチ

行動を参加者のグループごとに話し合っていく。いずェックして取るべき行動を集団で話し合う訓練である。

れも DIG の前に気象情報の正しい活用の仕方につウェザーフロンティア東海(WFT)では、この DIG を活いての講習、過去の遭難事例の解説を行い、想像動の柱として主に大雨に対する防災活動を進めてき力を引き出すための下準備を実施している。

た。近年の遭難事故増加に歯止めをかけるべく、DIG を山岳防災にも活用できないかと考えた。

実施例（以下の状況での行動を小集団討議・発表）
2013 年：燕岳アタック時に低体温症の人が出たら2014 年：自分がトムラウシ遭難時の状況だったら2015 年：富士宮ルート登山中に富士山が噴火したら2016 年：12 年 8/18 の槍ヶ岳落雷事故に遭遇したら５．まとめ：山岳防災への思い
DIG においては平地とは気象条件が違う山では、たとえ登山向けの天気予報であっても予報が外れるこ
とも想定内としている。山岳防災に関わる方々と協力して「想定外」の事態をなくすことによって、山岳遭難を少しでも減らすことができたらと切に願う。
― 510 ―

C363

消防機関における気象情報の活用事例と気象教育への提言安 福 英 俊（神戸市灘消防署・日本気象予報士会）
平 岩 寛 也（神戸市消防局警防部救急課）

１ はじめに（４）特異日は、台風の接近した日が多いものの、

 気象災害は、消防機関が対応する災害の一部で 低気圧や前線の影響を受けた日もあります。

あり、気象情報の活用あるいは消防吏員への気象 （５）特異日に濃霧注意報は発表されていません。
教育は発展途上にありますが、本検討で気象情報 （６）前１時間降水量がやや強い雨未満の時の発を消防業務に活用してみました。

 生割合は、約６６％です。

２ 目的（７）やや弱い風未満の時の発生割合は、約５８ 大雨の際に火災報知機の誤作動が多発すること  ％です。
は、消防関係者の間ではよく知られた話です。

（８）相対湿度８０％を超える時の発生割合は、

 大雨時の消防隊は、災害への警戒パトロール、  約８９％です。
人命救助や災害防御等、多忙を極めます。火災報（９）前１時間気温変化量がマイナスは約５６％、知機の誤作動が多発すれば、消防隊の手が割かれ、  ＋１℃以下の上昇は約３９％の割合です。
風水害対応に影響が出かねません。

６ 考察 そのため、火災報知機の誤作動を減らすことが 経験的に大雨、強風の影響により、開放型廊下必要です。

等の火災報知機の感知器が濡れ、回路内に浸水す

３ 火災報知機についてることで、誤作動が多発しているもの思われてい 火災報知機は、火災の発生を初期段階で警報し、 ましたが、大雨、強風に限らず、高湿度で、気温迅速な避難を図るため、消防法により一定の建物が低下する状況で誤作動が多発しており、結露にには設置が義務付けられています。

よる煙の誤検知、回路内への浸水の影響も大きい

 火災を感知するための感知器（センサー）は、 と考えます。
主に熱感知タイプ、煙感知タイプが有ります。

 今後さらに詳細な検討が必要ですが、感知器に４ 検討内容

防水仕様、結露の影響を受けにくい製品を使用す 神戸市消防局の出動記録のうち、平成８年からることで、大雨等による誤作動の多発を防止でき

２７年までの火災報知機誤作動事案のデータと、ると考えます。

神戸地方気象台の観測した気象要素の値、警報・ ７ 提言
注意報の発表状況を紐付けて、どのような気象条  今回の検討で、気象情報を消防業務に活用する
件の際に誤作動が多発するのかを検討しました。

ことの有効性を、改めて認識できました。

５ 検討結果

 消防吏員として採用されると、消防学校で６ヶ（１）１９年間に６０４７件の誤作動事案に、出月間の基礎教育を受けた後に、現場に配属されま 動しています。

す。限られた時間数のため、気象に関する時間数（２）１日あたりの誤作動件数と平均前１時間降は、あまり多くは取れないのが現状です。

 水量、平均風速、平均湿度の間には比例関係が

 しかし、風水害の被害を軽減のためには、災害

 みられます。

の最前線で活動し、災害を肌で知っている消防吏（３）１日平均出動件数は、０．８３件／日であ員であるからこそ、気象情報を活用できる知識や、

 り、この約１０倍の１日８件以上出動した日を

実務をより多く学ぶべきだと考えます。

 特異日とし、該当する１９３件を詳細に検討し そのため、幹部を教育する消防大学校、都道府

 ました。特異日は１６日あり、最大で１日２６

県消防学校での気象教育を充実できるよう、総務

 件出動した日もあります。

省消防庁等関係機関へ働きかけたいと思います。

― 511 ―

C364

「㻟㻰 雨雲ウォッチ～フェーズドアレイレーダ～」アプリによる実証実験
㻞 年目㻌
㻌
㻖

小池佳奈、猪狩一郎、門田尚子、梶原徳和、石垣信和、島田侑治、杉本雅広、王乃一、㻌

生田久美子（㻔株㻕エムティーアイ）、佐藤晋介（㻺㻵㻯㼀）、岩本裕之、三浦裕司（いであ株式会社）㻌

１．はじめに㻌
フェーズドアレイ気象レーダ㻔以下、㻼㻭㼃㻾㻕では、世界でも類を見ない 㻟㻜 秒毎の詳細な 㻟 次元観測を実現している。情報通信研究機構（㻺㻵㻯㼀）と、（株）エムティーアイは、㻞㻜㻝㻡 年 㻠 月より共同研究を開始し、同社が運営するサービス『ライフレンジャー』によるゲリラ
豪雨検知のためのスマートフォン向け無料アプリ『㻟㻰 雨雲ウォッチ～フェーズドアレイレーダ～』を開発し、㻞㻜㻝㻢 年の 㻣 月で 㻞 年目の実証実験を迎える。豪雨の可能性情報の提供は、『ライフレンジャー』の情報提供元である民間気象予報会社のいであ（株）が引き続き担当する。本研究では、㻞 年目の実証実験の取り組みとその結果を紹介し、利用者より得られた意見を合わせて、㻝 年目との比較
検証と今後の将来展望についても言及したい。㻌
㻌

２．サービスエリアの拡大と３㻰 描画の改良㻌
スマートフォン端末で 㻟㻜 秒毎の動画として雨雲の中や上空から
地上に雨粒が落ちてくる様子を 㻟㻰 描画で見せる技術は、㼃㼑㼎㻳㻸の技術を駆使し本アプリで初めて成功した。利用者の意見収集結果からは「自分の地域もサービスを展開してほしい」という声を多く頂き、㻞㻜㻝㻢 年は大阪大学の吹田 㻼㻭㼃㻾 に加えて 㻺㻵㻯㼀 未来 㻵㻯㼀 研究所（神戸市西区岩岡町）に設置された神戸 㻼㻭㼃㻾 の観測範囲地
域の方々にも利用してもらえるように、サービスエリアを拡大し、㻟
次元レーダ表示と豪雨の可能性情報を配信する実証実験を行う。㻌
㻞㻜㻝㻡 年はリアルタイムに雨雲の 㻟 次元構造を描画するに留まったが㻔図 㻝 左㻕、利用者から得られた「雲が鉛直方向に高くなっていく
様子が分かり、視覚的に危機感を感じることができた」、「㻞㻰 描画の雨雲レーダよりも、㻟㻰 描画の雨雲レーダのほうが天気初心者でも分かりやすい」等の意見をいただき、さらなる改善を実施した。
㻞㻜㻝㻢 年の具体的な改修内容は、㻟 次元のレーダ表示画面に、㻡 分
前、㻝㻜 分前、㻝㻡 分前に降ってくる目安となる高度情報を付加し、地上での実際の雨の降り方を加えることで、さらに豪雨の危機感を実感できるように改修した㻔図 㻝 右㻕。これにより、豪雨の回避行動につなげられた割合が、㻞㻜㻝㻡 年の 㻡㻡㻑よりも向上する事を狙う。㻌
㻌

㻌㻌

㻌

子のうち１つでも豪雨の可能性ありと判定された場合、そのインデックスに現在地情報が紐付くユーザーに 㻼㼁㻿㻴 通知で情報が配信される仕組みとした。なお、各格子点において「豪雨の可能性あり」とする判定条件として、9,/ の最大値≧ かつ 9,/ の前  秒変化量≧ と定義した。この結果、適中 、空振り 、
見逃し ％となり、予測先行時間は、 分前が最も多い結果となった。利用者の意見収集結果 図  からも、見逃しの削減や予測先行時間の延伸が課題となる結果となった。
 年は上述の判定条件に加え、防災上の観点からさらに見逃しを減らすため、3$:5 で高度 NP 面で降水強度 PPK 以上を観測した際も、386+ 通知で情報が配信される仕組みに改修した。これは、 次元構造で雨雲を観測するのに現行の高解像度
ナウキャストでは  分要するのに対し、3$:5 は  秒ごとに観測できる長所を最大限に活用した 図  。さらに雨粒の落下速度を考慮した上で、NP 面で降水強度 PPK 以上の降水強度が観測されていれば、データ配信時間 １分程度 を含めても  分以上の予測先行時間を保って、地上に同等程度の豪雨があると判断できると仮定した。


図 㻞㻌 利用者による 㻼㼁㻿㻴 通知への意見結果㻌

図 㻟㻌 㻼㻭㼃㻾 が気象庁高解像度ナウキャストよりも 㻡 分先行して豪雨の可能性を捉えた事例㻔㻞㻜㻝㻡 年 㻤 月 㻠 日 㻝㻥 時㻌 関西地域㻕㻌

（㻞㻜㻝㻡 年）㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 （㻞㻜㻝㻢 年）㻌
図 㻝㻌 スマートフォン上で表示される雨粒の 㻟㻰 描画の例㻌

４．まとめ・将来展望㻌

㻌

３．豪雨の可能性情報と 㻼㼁㻿㻴 通知の改修㻌㻞㻜㻝㻡 年は、吹田から 㻤㻜㼗㼙×㻤㻜㼗㼙 の観測範囲内を、㻝㻜㼗㼙 メッシ
ュごとに区切り 㻢㻠 インデックスに分け、上空での豪雨検知をもとに、地上での豪雨の可能性情報を 㻼㼁㻿㻴 通知で配信した。各インデックス㻔㻝㻜㼗㼙 格子㻕の中をさらに 㻡㻜㻜ｍメッシュに細分化し、全 㻠㻜㻜 格

豪雨で命を落とされる方を一人でも減らすことを目的に、㻞㻜㻝㻢 年
はサービスエリアも拡大し、利用者の意見をもとにアプリを改善し、より多くの人々に使用して頂く。さらに本アプリのイベント等の普及活動も積極的に開催し、多くの方々の防災意識向上に役立つよう取り組んでいく。㻞㻜㻝㻢 年の実証実験によるイベントや利用者の意見収集の結果は、学会発表時に速報値を報告する予定である。㻌

― 512 ―

C365
スマートフォンを活用した気象知識の普及について
滋野 哲秀（龍谷大学）
1

要旨
ほとんどの学生が持つスマートフォン。大学生に気象を教える必要が出てくる。また，文系の学生にとっても情報はどの程度活用されているのか。昨年度入学した学高校での「地学基礎」は２単位であり，防災についての

生の気象情報の活用実態とともに，スマートフォンを用

知識理解は十分とは言えない。以前から理系に進む学生

いた気象情報の普及活動事例を紹介し，今後の防災教育で地球科学を専攻する以外の学生は，中学校以来，地学の在り方について報告したい。

を学ばないで大学に入学しており理科教員養成の観点からすれば，防災教育の中核となる地学分野をどう学ば

防災について必要な知識の教育について

２

せるかが大きな課題となっている。

防災に必要な「知識の教育」について，和歌山地方気小学校教員は，文系出身者が多いと考えられ，中学校

象台三浦郁夫台長は「理科の教育０７」において，次のの理科教員も物理，化学，生物専攻の教員が多く，地学ように述べている。「災害を想定するためには，まずは専攻の教員は少ない。こうした流れが繰り返されること地球上で発生する自然現象についての知識が必要であにより高校までの学校教育で防災の観点からの理科教る。（「理科の教育 07」

育が不十分になっているとも考えられる。そうしたこと

pp428-429）

こうした観点は，学習指導要領理科の目標にも「自然を踏まえ，大学の授業の中で，より積極的な防災教育との事物・現象に進んでかかわり，目的意識をもって観察，して，スマートフォンを利用した気象情報サイトを活用実験などを行い，科学的に探究する能力の基礎と態度をし，気象に関する情報を積極的に生活に生かせるように育てるとともに自然の事物・現象についての理解を深め，するための授業を試みた。

科学的な見方や考え方を養う。」と述べられている。ま

授業で使用したのは，気象庁が週間予報に使用していた，文部科学省の防災教育のねらい（学校防災のためのる「週間予報支援図［アンサンブル］（略号 FZCX50）」「週

参考資料「生きる力」を育む防災教育の展開

間アンサンブル予想図(略号 FEFE19)」と「週間予報支援

2013 年 3月）には，次の三つが挙げられている。
ア

自然災害に対しての知識・思考・判断

予測・主体的な行動

ウ

図(FXXN519)」MSM 地上 (Meso Scale Model)である。こイ

危険社会貢献・支援者への基盤

特に，理科教育では，アを主に担当することになる。直うした資料をスマートフォンのホーム画面に置くように指導し教材として活用しながら，週間予報がどのようなデータをもとに作成されているかを説明した。当初は面する災害に対して的確な思考・判断を行い，適切な意

戸惑った学生もいたが，回を重ねるうちに「偏西風の蛇

思決定や行動ができるようになることが求められてい行から寒気の流入が予想できる」といったことなどにつる。

いて理解が進み，高層・地上の週間予報支援図・週間ア

しかし，筆者が大学の授業において把握した学生の理ンサンブル予想図から「降水のあり・なし」だけでなく解度をみると，知識としてはある程度理解しているもの

天気，風や気温の変化についても徐々に理解できるようの，災害が起こりそうな場面に直面したとき，被災しなになってきた。

いような行動がとれるかどうかについては，正しい知識が十分に定着しているとは言いがたい現状がある。

この授業を 8 回実施した時点で，学生の評価を実施した。その結果をもとに学生の気象情報の利用に関する認識の変容をまとめ報告する。

３

気象知識の普及授業の事例と学生のアンケート
今年度入学した大学 1 年次生は，現行の高等学校の学

今後の課題

４

習指導要領で学んだ１期生でもある。高等学校普通科でほぼ全員に近い学生がスマートフォンを利用してい学び文系学部に入学した学生の場合，多くが理科の科目

るが，防災情報サイトは，あまり利用されていない。ことして「物理基礎」「化学基礎」「生物基礎」「地学基礎」

れは，防災教育にとって重要なポイントであり，日本のから３科目を学んでいる。最も多いのが「物理基礎」以

社会にとっても大きな損失でもある。学校教育だけでな

外の３科目を履修している学生である。理系学部の学生

く，様々な機会を通じて，積極的に学習機会を提供しては「地学基礎」は学んでいない場合が多く，理科教員をいく必要があり，大学の教養教育の中でしっかりと学べ

志望する学生には，中学校以来学ばなかった地学の知識るような取り組みを考えていきたい。

― 513 ―

C366

高校「地学基礎」気象分野の指導上の工夫
吉川契子（静岡県立清水西高等学校）

誰もが最新の多様な気象情報を容易に入手できるようになった現代社会に於いて、日常生活を支えるために、また気象災害から身を守るために、
気象情報の活用が、期待されている。やがて、地域社会の一員となる高校生が、正しく気象現象を理解し読み解くことができるよう、指導方法を工夫する必要がある。そのためにはまず、生徒たちに気象学習に対する興味を持たせる必要がある。
生徒に気象情報に関する興味関心を持たせる
ためには、身近な地域で発生した気象災害を紹介することが有効であるが、教科書には、過去に個別の地域を襲った気象災害の事例は十分掲載されない。また、年々改善されつつある気象情報に応じた解説が少ない。私は、地域の過去の気象災
害や最新の気象情報の活用を印象深く教えるた
めに、気象台等学校外の機関との協力・連携により、教員が情報収集して教える以上の効果があると予想した。このような課題を踏まえ、平成 26
年度及び平成 27 年度に、高校 1 年生を対象に本校「地学基礎」の授業内で行った工夫の一部を紹介する。
1

過去に地域に発生した気象災害を題材にした授業

昭和 49 年 7 月 7 日、本校周辺は水害を被った。
この豪雨を「七夕豪雨」という。学校の運動場は、
七夕豪雨以後雨水貯留施設として整備され、水害から地域住民を守る役割を担っている。授業内で七夕豪雨発生当時の気象状況と被害を解説し、雨水貯留施設を示す看板を見学させた。
２ 静岡地方気象台との連携
静岡地方気象台の協力を得て、平成 26 年度と平成 27 年度に気象台出前講座「七夕豪雨は希有な豪雨だったか？」を、平成 26 年度に気象庁ワークショップ「突然の大雨、そのときどうする？」
を実施した。これらの授業はいずれも生徒たちに好評であった。
出前講座については、七夕豪雨は決して希有な災害では無かったことを、気象台のデータをもとに説明していただいた。生徒たちにとって内容はやや難しかったものの、平成 26 年（2014 年）秋に偶然にも、台風 18 号により、静岡市内で七夕豪雨以来 40 年ぶりとも言える広範囲の浸水被害が発生した。気象台の出張講義の内容はその通りであることが図らずも証明され、生徒たちの心に刻み込まれた。
気象庁ワークショップについては、気象情報を適切に活用する方法を、気象状況の変化に応じて架空の地域と家族を設定し話し合うグループワークを取り入れ実践的に学ぶ
気象台の担当との打ち合わせにおいて、生徒が親近感を持つ内容にするため、細かな点で原案の修正を依頼した。授業を実施したところ、生徒は意欲的に取り組み、防災気象情報についての解説も熱心に聴いていた。
授業実施前後に取ったアンケートの結果、生徒の気象情報に対する関心と理解が深まったことが明らかになった。
３ 年間を通じた気象情報の取り扱い
 授業では、教科書の単元を取り扱う時のみならず、年間を通じて気象の話題を取り扱った。
４ 効果
身近な地域の気象災害の話題を取り扱い、気象台とも連携した結果、気象庁 Web ページを閲覧して気象情報を積極的に入手しようとしたり、水害の被災者にアンケート調査を行い水害に理解を深めようとするなどの意欲的な学習態度が見られるようになった。
５ 謝辞
授業の実施にあたり、静岡地方気象台(当時)の以下の方々にお世話になった。磯部浩幸氏・伊藤等氏・寺嶋孝二氏・遠山忠昭氏・長岡孝治氏・森井正宏氏・山下光信氏、（五十音順）また、本研
究は、気象文化創造センターのご協力を得た。御礼申し上げます。

― 514 ―

C367

降水の『質』の多様性や季節サイクルの中での広域気団分布にも注目した
日本の梅雨に関する中学校での授業実践*加藤内藏進 (岡山大学大学院教育学研究科(理科))才野博紀（岡山大学附属中学校(理科)）・槌田知恭・小嶋ゆう実（岡山大学教育学部（理科））1.	
 はじめに	 	  日本付近の梅雨最盛期には，南アジアのモンスーンの影響も強く受け，長江流域~西日本にかけて組織化された積乱雲の集団による集中豪雨も頻繁に発生する。
しかし，
梅雨期の降水系の特徴の東西の違いも大きい。
更に，松本他(2013，岡山大学地球科学研究報告，20，
25-34)によれば，東日本の梅雨期の日降水量でみた大雨時には，単に強雨に伴う大雨だけでなく，「普通の雨」の持続による大雨も多い。このように，雨の『量』だ
けでなく『質』にも目を向けることで，一口に「大雨」といってもかなり異なるタイプの災害に結びつきうることを認識する防災教育のベースの一つになる。	
 	  ところで，中学・高校での日本の気象・気候の学習においては，広域気団との関わりも大きなテーマとなるが，その実態把握も具体的に必要である。日本列島
での東西の違いも含めた広域気団の関わり方は，上記の降水の『質』との関連も大きい。	
 	  そこで本研究では，加藤・東(2013)や加藤他(2014，
秋季全国大会)の取り組みを踏まえて，梅雨最盛期を例に，降水の『量』や『質』の違い，大雨日の出現状況の東西差の検討，広域気団分布の季節進行，について把握して梅雨への理解を深める学習プランを検討し，中学校で実践した結果について報告する。	
 2．授業の概要	
 1)テーマ：「梅雨の降水と広域的な気団の特徴	 	
  （変化する季節の中で）」	 2)対象者：岡山大学附属中学校第 2 学年（約 40 名の	 	  クラスを 5 クラス分）。
「日本の天気」の学習済。	
 3)日時：2016 年 2 月 22 日（1 コマ 50 分。5 クラス分，	 	  それぞれ 1 コマずつ同じ授業を 5 回行った）	
 4)授業者：加藤(T1)，才野(T2)，槌田・小嶋(机間指導) 	
 5)主な学習活動：	
 ①降水量の数字と実感との対応(1)（日降水量だけでな
く，10 分間降水量の数字の実感にも注目）。岡山での夕立（2011 年 8 月 26 日夕方）の事例を例に，加藤が撮った写真と岡山の降水量データを提示（第 1 図）。	
 ②降水量の数字と実感との対応(2)。
九州北部での豪雨（2009 年 7 月 24 日）と南岸低気圧に伴う岡山での降水（2014 年 2 月 8 日。雪として降ったが）の事例における前 10 分間降水量の時系列のグラフを配布し，
積乱
雲群と乱層雲の広がるシステムにおける降水の違いを把握（第 2 図）。	
 ③日本の梅雨の降水量の東西差。長崎と東京を例に，	
 1971~2000 年の 6/16-7/15 における日降水量の表を，50mm/日以上，100mm/日以上の日のセルに着色済の状態で配布。それらの日数をカウントさせて両地点を比較（生徒による手作業）。更に，降水量の違いへの寄与等に言及した。第 1 表に示されるように，九州の長崎の方が関東の東京よりも 50mm/日以上，100mm/日以上の日数が多いが，それを反映して，梅雨期の総降水量にもこの 1 ヶ月の総降水量で 200mm 程度もの違いを生むことを補足。	
 ④アジアモンスーンとの関連（下層風系や衛星画像等）に簡単に言及した後，気象庁 HP 収録の JRA-25 アトラ
スの月平均可降水量(PW)の分布図をもとに，	
 PW が大変大きい領域の北縁に梅雨前線が位置することや，その領域の分布の季節進行の特徴を把握。	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
  第 1 図	  2011 年 8 月 26 日夕方の強い俄雨の事例における岡山地方
気象台の前 10 分間降水量他のデータ（授業で提示したものの一部）。
写真は加藤が岡山大学教育学部の建物 1F から撮影。	
 

	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
  第 2 図	  授業で例示した前 10 分雨量の時系列	
 	 	  表 1	
  長崎と東京における大雨の日の日数。このような表を空欄の状態で配布して結果を記入させた。	
 

	
 
	
 
	
 
	
 
	
  なお，発表当日には，授業の分析結果も併せて報告
したい。	
 
	
 
	
  参考文献（一部略）	
 加藤内藏進・東伸彦，2013：豪雨の出現頻度に注目した梅雨	 	
  降水の気候学的特徴に関する探究的授業の開発（日降水量	 	
  データを用いた附属中学校での実践）。岡山大学教師教育	 	
  開発センター紀要，3，17-26。	
 ― 515 ―

C368

子供たちに天気の楽しさを教える
一般社団法人 日本気象予報士会 関谷不二夫
1.はじめにットボトル内の空気を加圧したのち一気に大人向けの防災気象講座などで防災意識

減圧して水蒸気が凝結する実験をした。ペの向上のために気象基礎知識の講座をする

ットボトルが真っ白になる現象には非常にことがある。その場合、防災のための講座

興味を示した。ただ、空気中の水蒸気が凝なので、大半の人はもともと気象に関心や結する仕組みの理解はむつかしい。

興味があって聞きにきているわけではない。

（2）クイズをやる

子供のころから気象に興味をもつ、天気を気象にかかわる物理的な数値等を示しても気に掛けるということは、おのずと防災意

理解はむつかしいので、人とか物に例えて識の向上につながると思われる。

のクイズを行った。

このように子供の頃からの気象教育は大（3）ゲームをやる

変大切なものである。しかしながら、特に気象に関係しての競い合い、夢中になるよ

小学生低学年以下の子供には気象の仕組み

うなゲームとして、簡易風速計を用いうちはまだ理解がむつかしく、お天気教室など

わで扇いで、風速の数値を競い合うゲームの座学で講義してもあまり興味をもっても

を行った。

らえない。

（4）屋外で空を見る（雲の観察）
最初に十種雲形の話をして屋外での雲の説

2.子供向けお天気教室での取り組み明をする。屋外で同時に十種雲形すべての小さいころから気象の興味をもたせるた観測できることは、ほとんど不可能である

めには、理屈はともかくまずは遊び感覚でが、実際の雲を観測することにより、雲の気象に興味をもたせることが大切である。

高さ、形の特徴等の理解がより深まった。

実験を見学するだけではなく、子供たちが自分自身で体験してみることが気象に興味

4.まとめをもつきっかけとなる。そこで以下の項目

休日などに開催する子供向けの天気イベについてお天気教室などで子供たちの興味ントの参加者の年齢は、小学校高学年からを引き付けるようなことを行ってみた。

低学年まで年齢も様々であり、兄弟がいる（1） 気象実験をやらせてみる

場合は未就学児の参加も多々ある。気象の（2） クイズをやる

仕組みを理解させるため、どうしても小学（3） ゲームをやる

校高学年程度が理解できるような内容にな（4） 屋外で空を見る（雲の観察）

りがちである。親子で参加するケースがほとんどなので、イベントがきっかけとなり

3.お天気教室をやってみて家族全員が気象に関心をもつようになれば、（1）気象実験をやらせてみる

おのずと気象防災についての家族の話し合危険を伴わず手軽にできる実験として、ペいにつながるものと思われる。

― 516 ―

C369
気象情報を利活⽤した気象・防災教育の取り組み〜アイコンで構成された天気予報・注意報警報アプリケーションの開発〜*奥村政佳・筆保弘徳（横浜国⽴⼤学⼤学院）・根来武志（(株)ウェザーニューズ）１ 本研究の背景と目的
筆者らは 2015 年度秋季大会で、未就学児童が保育所の保育場面において大気現象をどう認識するのか、また、保育者が継続的に気象の話題を提供することで、メディアによる天気予報を空間的な情報として認識し、児童自身の観測により気象の変化を予想して実際に行動に移すことができる様子を観察して報告した。地図などの２次元的な広がりで表示される気象情報から必要な情報を取り出すことや、漢字による地名の記述・時刻の表示に対する理解が無いことが一般向けの天気予報を理解する妨げになっていること、一方では、情報を示す
天気のアイコンや色のイメージ、キャスターの言
葉などの音声による情報については敏感に反応し捉えられていることがわかった。2016 年度春季大会では、タブレット端末による取り組みの中で、前線の通過時にグラフィックで表示された X バンド
MP レーダーの情報と外の様子を、年長児が興味や関心を持って見比べ、気象現象を観察する様子を報告した。
本研究では、今までの取り組みで得られた知見を基に、気象情報や、注意報・警報などを未就学児や小学校の低学年の児童が利用しやすい形で提供することで、実際に子どもたちが気象情報を利用、また普段の生活にどのように活用していくか、さらに気象への興味・関心、防災への意識がどう変わるかを調査する。
２ 開発と調査方法(株)ウェザーニューズ社と協力し、タブレット
やスマートフォン、PC など、プラットフォームを選ばずに利用しやすい Web アプリケーションを開発する。また、イベントでのアンケート調査や、実際の利活用の様子を観察する。そして、その結果を検討し、随時バージョンアップを行う。
３ 結果
３．１ WEB アプリケーションの開発
全国の天気予報など、二次元的な広がりから、必要な情報を取り出し把握することが難しい児童向
けに、位置情報を利用して、ピンポイントの気象情報を提供する。また、一つの時間帯に時系列を含む
情報（「晴れのちくもり」や「くもり一時雨」など）
では、APNG(Animated Portable Network Graphics)を使うなどして、アニメーションから直感的に理解ができるように工夫をした。また、注意報や警報の発令時には、文字が読めなくてもそれぞれの内容がわかるようにアイコンで表示し、特別警報や土砂災害警戒情報などについては、音声による周知（オプション）も行うことで、注意喚起ができるようにした。
図１のように、数字による時刻表示だけでなく、生活時間を示すイラストを気象情報と対応させることで時刻表示に慣れていない未就学児でも、直感的に時系列の情報として理解でき、実際の生活に合わせて使うことができるようにし、気温や風速の情報も色とイラストを用いて表現することで、児童が直感的に捉えられるようにした。

図１ 児童向け気象情報アプリケーション（画面は開発中のもの）
３.２

WEB アプリケーションに実装した機能
GPS で表示地域を自動判定し、表１に示した項目について情報を受信・表示できるようにした。

表１ 児童向け気象情報アプリケーションの項目表示する情報

提供時間帯

要素

気象時系列予報

6 時〜21 時

天気・気温・
風速

注意報・警報
特別警報

随時

気象庁発表
に準拠

随時

気象庁発表
に準拠

土砂災害警戒情報

竜巻警戒情報
高温注意情報４ 今後の展開2016 年 8 月 5 日から 8 月 7 日に幕張メッセで行

われる「そら博 2016(主催:ウェザーニューズ)」に
おいて、来場者にアンケート調査を行う。また、保育所や幼稚園において実際にタブレット端末を設置し、児童が利活用する様子を観察する。

― 517 ―

D351

中緯度の対流圏上層の渦位擾乱と降水の総観規模変動の関係*舘野愛実 1 ，堀之内武 1,2
1:北大・環境科学院，2:北大・地球環境科学研究院

はじめに

位 3PVU 等渦位線を基準に，日平均降雨強度 [mm/day]

中緯度の総観規模の気象擾乱は主として，傾圧不安を南北にずらして重ねたコンポジットであり，日毎の定により説明される．しかしながら，傾圧性の強さは基準とする等温位等渦位線の気候値 (実線) に対して相季節変化し，夏季の傾圧不安定擾乱は冬季と比較して対的な降水分布を示している．

弱いことが知られている．

Horinouchi(2014) は，対流圏上層の渦位擾乱と下層の物理場の対応関係に注目し，夏季の東アジアから北太平洋にかけての降水及び水蒸気輸送の総観的な変動の要因を次のようにまとめている. 上層対流圏のアジアジェットに沿って伝播する非定常なロスビー波に伴う渦位擾乱により，対流圏界面に相当する 2PVU 程度の等温位等渦位線の南縁に沿って，2 次循環である上昇流が生じ降水が強化される．また，上層の渦位擾乱は下層の流れに影響を与え，この降水強化に有利な水蒸気分
布ができやすくなる．

図 1. 2001 年から 2013 年までの日平均降雨強度 [mm/day] のKnippertz et al.(2013) は’atomospheric river’ に注目した研究で寒候期の対流圏上層の等渦位線と下層の夏季 (冬季) の 350K(340K) 等温位 3PVU 等渦位線に相対的に南北にずらしたコンポジット．上段 (下段) は夏季 (冬季) の上図に北半
球 (15◦ N-60◦ N)，下図に南半球 (15◦ S-60◦ S) の降雨強度をグレース

水蒸気量及び地上気圧の関係を示している．それらはケールで示す．実線は夏季は 350K，冬季は 340K 等温位面の 3PVU

Horinouchi(2014) で示されたものと類似した対応関係

等渦位線の気候値を示している．

にあり，冬季には上下層が密接に結合した傾圧不安定
擾乱が発達することとも整合的である．
しかしながら，寒候期における降水分布や下層の循環場などと等渦位線を統計的に比較した研究はなく，どのような関係にあるのかは自明ではない．そこで本研
究では，通年における対流圏上層の渦位擾乱と下層の循環や降水との関係を調査する．

コンポジット平均を行った等温位等渦位線に沿った降水分布は, 気候値と比較して緯度方向に狭く集中する．
北半球ではユーラシア大陸東岸から北太平洋上，アメリカ大陸から大西洋にかけて，南半球では南太平洋上，
アフリカ大陸方大西洋にかけて，等温位等渦位線の赤道側に沿って顕著な降水分布が見られている．このような等温位等渦位線の赤道側に沿って降水分布が見らデータ

れる特徴は夏季と冬季で一致している．

解析期間は 2001 年から 2013 年までの 13 年間とし，GSMap の降水データと JRA-55 再解析データを用いている．GSMap 降水データは低軌道衛星によるマイクロ波観測と静止衛星による赤外線観測により作成された 60◦ S-60◦ N の範囲をカバーする格子データである．

JRA-55 再解析データは水平分解能が 1.25◦ の正方格子
データである．本研究では日平均値を使用し，GSMap
降水データは JRA-55 再解析データの水平分解能に合

等温位等渦位線に沿ってより狭く集中する強い降水
分布は夏季 (冬季) は 340K から 350K(330K から 340K)にみられた．即ち，3PVU に渦位を固定する場合，冬季は夏季と比較して低い温位の等温位等渦位線との対応がいい．
今後，以上に示したような対応関係が生じる過程を，暖候期と寒候期の傾圧性の違いに着目して明らかにする．

わせて，1.25◦ の正方格子のセルごとに平均を行った．

参考文献

上層の等渦位線と降水分布
本研究ではまず，等温位等渦位線と降水分布とを比較した．等温位等渦位線は 3PVU に渦位を固定して温位を変えながら，降水分布との対応関係を調べた．
以下に対応関係をコンポジットで示す．図 1 の上段 (下段) は夏季 (冬季) の各経度における 350K(340K) 等温

Horinouchi, T., 2014: J. Meteor. Soc. Japan, 92,
519-541.
Knippertz, P., H. Wernli, and G.Gläser, 2013: J. Climate, 26, 3031-3045.

― 518 ―

D352

*30.X35 観測による中緯度降水の特徴
―熱帯降水との対比からー 横山千恵・高薮縁（東京大学大気海洋研究所）

１．はじめに
1HVELWWHWDO）。一方、W\SH はストーム 年  月に打ち上げられた全球降水観測
トラックと対応し、温帯低気圧に伴う降水システ（*30）の主衛星は、熱帯降雨観測（7500）衛星
ムだと考えられる。なお、南半球も同様であった。

では観測されなかった中緯度を含め、全球の約 
次に、降水の鉛直構造に焦点を当て、熱帯域と割の表面積を観測できる。積雲によってエネルギ
中緯度域の違いを調べた（図略）。対流性降水のーが上方に持ち上げられる熱帯に対し、中緯度でプロファイルは、中緯度熱帯間の違いは比較的
は移動性擾乱によってエネルギーが水平・鉛直に小さく、海陸差が顕著であった。
輸送される。このような場の違いは、降水特性の
中緯度熱帯間の大きな違いは、層状性降水に違いを生み出す。例えば、熱帯大気と中緯度大気見られた。熱帯海上では、層状性降水の約  割がとが接する梅雨前線付近では、温帯低気圧に伴う
NP 付近に明瞭なブライトバンド（%%）を持ち
降水システムと雲クラスターなどとが混在して比較的深い。これらは、組織化した降水システムいる（横山と高薮、 年春季大会；<7）。
に伴うものである。一方、中緯度域では %% を伴
ここでは、16 の至る所を海陸の区別なくう深い層状性降水も見られるが、全般に背の低い観測できる *30.X 降水レーダのメリットを活か
層状性降水が多い。後者は、温帯低気圧に伴う降し、全球の降水特性を定量的に調べる。特に、中水の特性だと示唆される。今後は、温帯低気圧の
緯度域の降水について、熱帯域の降水と対比させ、 構造と関連させて降水特性の詳細を調べる予定
その特性をより良く理解することを目的とする。
である。


２．データと解析方法
本研究では、*30.X 降水レーダデータ、そのひとつながりの降水ピクセルを一つの雨域（5DLQ
(YHQW5(）として定義したデータ、気象庁  年
長 期 再 解 析 （ -5$ ） デ ー タ を 使 用 す る 。
、16 を解析する。
熱帯域と中緯度域の境界を、. 等温位面上の渦位で定義する。各月の平均値に基づいて、北（南）半球で 398（398）を超える領域を
中緯度域、それを下回る領域を熱帯域と定義した。
図 面積 NP 以上の 5( の頻度分布。横軸は層状
３．結果と考察
性降水量比、縦軸は最大降水強度の対数表示。
 まず、<7 の梅雨前線降水で得られた知見を全球に拡張し、面積の大きな（NP 以上）5( の層状性降水量比（635）と最大降水強度とに注目し、その頻度を調べた（図 ）。頻度のピークは635付近と 付近に存在し、635
付近を境に 635 と最大降水強度との関係が大きく変化する。即ち、635の 5( では、635 増加に対して最大降水強度はほぼ一定だが、635
では、635 の増加と共に強度が大きく減少する。
 そこで、635の 5(（W\SH）と の
5(（W\SH）とに分けて、それぞれがもたらす降 図 面積 NP 以上かつ層状性降水量比 D の 5(
水量分布を調べた（図 北半球）。398 の緯 （W\SH）および E の 5(（W\SH）の降水量分布。
度線は 5( 特性の違いを非常に良く捉えており、 北半球を極から見た図で、中心から真南への線が (。太その南側（北側）で W\SH（W\SH）の 5( 降水が 線は、渦位 398 の緯度を表す。
支配的である。7\SH は熱帯収束帯や ZDUPSRRO
謝辞：本研究は、-$;$300WK-5$ および環境省の環境
域、海大陸域などに分布している。これらの領域 研究総合推進費（）の支援により実施されました。
では雲クラスターなどのメソスケールに組織化 本予稿のための 5( データは、東京大学大気海洋研究所のした降水システムよる雨が支配的である（例えば 小野茉莉花さんに作成してもらいました。
― 519 ―

D353

*30'35 データを用いた降水システム特性と環境場の関係
小野茉莉花・高薮縁（東大大気海洋研究所）

１．はじめに
熱帯海洋域において降水と可降水量との間に、経験的な関係式が成り立つことが見出されている（%UHWKHUWRQ他）。このような関係式にみられる水蒸気量の増加に伴う降水量の急激な増加には、特に層状性降雨面積の増加による寄与
が 大 き い こ と が わ か っ て い る （ $KPHG DQG
6FKXPDFKHU）。しかし、陸域においては両者の関係について詳細な調査は行われていない。また、中緯度域でも全球降水観測計画（*30）主衛星搭載の二周波降水レーダ（'35）データを用いることで、降水システムの詳細な特性について観測が可能になっている。
本研究では、*30'35 データを用いて、陸上や中緯度域を対象として、熱帯海洋域との違いに着目しながら、降水システムの特性と大気水蒸気場の関係を調べる。

２．データと解析方法
 *30'359HU% の .X 帯降水レーダ（.X35）
OHYHO プロダクトを降水システムの解析に用いた。地表面付近降水強度  PPKU 以上のひとつながりの領域を「雨域」と定義し、降雨面積・最大降水強度などの降水特性を算出した。
 カラム水蒸気量、相対湿度などの環境場の解析には (5$LQWHULP から求めた日データを使用した。
  年  月から  年  月を対象期間とし、低緯度域は 61、
中緯度域は 6611を対象として解析を行った。

３．結果と考察
 図  はカラム水蒸気量（&:9）に対する雨域面
積の頻度分布を &:9 の観測回数への依存性を取り除いた各雨域面積ビンでの偏差として示している。低緯度海域の &:9＞PP の地域では先行研
究と同様に &:9 の増加に伴い、雨域面積の急激な増加がみられる。一方、低緯度陸域では海域とは異なり、より &:9 が低いビンでより大きな降水シ
ステムが多くみられている。
図  は図  と同様に直径 NP のシステムにおける最大降水強度について示している。海陸にかかわらず &:9 が多いほど最大降水強度に大きな値がみられる。図  E の頻度の高いコンターを見ると、&:9＞PP で強くなり、
図  と比較して、陸域ではより小さなシステムから強い降水がもたらされるようにも見える。しかし、陸域では最も大きい最大降水強度の値は &:9 が中程度のビン（PP）で多くみられ、その辺りでは大きな
降水システムが比較的多くみられている。
図  は &:9 別の相対湿度（5+）の平均値の鉛直分布を示す。&:9 が多いときは一様に 5+ が高いが、&:9 が中程度のときは大気中層（～K3D）の5+ の値が低くなり、&:9 が多いときとの差が明瞭である。一方、海陸間では 5+ 分布の特徴に大きな差はみられない。5+ の標準偏差についての鉛直分布からは、&:9 が低いときには特に陸域大気下層で標準偏差が大きいことがわかり、このような特徴は気温について同様に調べた結果でもみられた（図略）。
雨域面積と &:9 との関係における海陸間での差の要因には、降水システムの特性に影響する陸域
大気下層での日変化に起因する大気状態の変動の大きさが寄与している可能性が考えられる。
 今後、熱帯海域とそうでない地域との &:9 に対する降水システム特性の違いとその要因についてさらに解析・考察を行っていく。

図 1. 低緯度の海域(a)と陸域(b)におけるカラム水蒸気量と雨域面積についての頻度分布。カラム水蒸気量観測回数
の依存性を取り除き、長方形領域で正規化したヒストグラ
ムにおける各雨域面積ビンでの偏差を示す。

図 2. 図 1 と同様。ただし、直径 20-200 km の雨域の最大
降水強度について示す。

図 3. 低緯度の海域(a)と陸域(b)におけるカラム水蒸気量
別の平均相対湿度の鉛直分布。

謝辞：本研究は、JAXA PMM RA8 及び 環境省推進費2-1503 の支援を受けています。データ準備において濱田
篤さんにお世話になりました。

― 520 ―

D354

日本域の極端降水・極端対流イベントの降水特性・環境場の違い*濱田 篤・高薮 縁（東京大学大気海洋研究所）
序
熱帯降雨観測衛星（TRMM）による降雨レーダ（PR）長期観測によって，熱帯・亜熱帯各地における極端降水・極端対流イベントの特性の違いが明らかになってきた．慣例的には，対流が高く強いほど地表降水は強くなると考えられているが，この考え方は極端降水に対しては必ずしも当てはまらず，最も強い雨は比較的低い対流雲からもたらされる傾向にある（Hamada et al. 2015, Nature
Comm.; H15）．極端降水イベントの発生環境場は
極端対流イベントに比べて相対的に安定であり，また特に対流圏中上層がよく湿っていることが特徴的である．
本講演では，H15 で示された極端降水・極端対流イベントの特性の違いについて，日本域を対象として詳細な解析を行った結果を報告する．
使用データ
TRMM/PR 2A25 プロダクト（バージョン 7）をもとに作成された雨域データベース（Hamada etal. 2014, JC）を用いる．雨域は，地表降水強度が0.5 mm/h を超えるひとつながりの領域として定義される．極端降水・極端対流イベントは，H15の手法に基づき，2001 年 9 月–2014 年 8 月の 13 年
間の雨域データベースから定義する．対象域は南
日本域（127–140◦ E, 27–37◦ N）である．本稿では海陸の区別はしていない．
結果

謝辞
本研究は環境省環境研究総合推進費（2-1503）およびJSPS 科研費（15H02132）の支援により実施された．

96

97

98

99

100

127E−140E, 27N−37N, 200109−201408

95

Percentile [%], Normalized freq

まず，TRMM/PR が捉えた極端降水・対流イベ
ントの降水特性にみられる違いを調べた．解析対
象域の全雨域について，雨域内最大降雨強度の累積頻度分布（無降雨は除外）を図 1 に太実線で示した．極端降水の基準となる，雨域内最大降雨強度の 99.9 パーセンタイル値は 101.1 mm/h であった．
極端降水・極端対流イベントに対する雨域内最大
降雨強度の相対頻度分布がそれぞれ白抜き・灰色のヒストグラムで示されている．両者には明確な開きがあり，極端対流イベントの最大降雨強度は，30–50 mm/h 付近を中心として 15–100 mm/h の範囲に分布している． 30, 50 mm/h はそれぞれ累積頻度分布の 98.7, 99.5 パーセンタイル値に相当する．
日本域の短時間降水に対して豪雨・極端降水事例を定義する閾値として，降水強度（量）50 mm/h，
または累積頻度分布の 95, 99 パーセンタイル値な
どがしばしば用いられる．しかし，これらの閾値を用いた場合はいずれも，極端降水・対流イベン
トの両方を含んでしまい，両者の降水プロセスの違いが見えなくなってしまう．
次に，極端降水・対流イベントが発生した環境場を調べた．一例として，8 月の極端イベントに対する，地表–700 hPa および 700–100 hPa 積算水蒸
気量を図 2 に示す．極端降水・極端対流イベントのいずれに対しても，発生時の環境場は対流圏が深く湿潤化している．極端降水イベントでは特に自由対流圏がよく湿潤化しており，総可降水量の増加に対する寄与は，下層よりも自由対流圏の方が大きい．事例別に見ると，この中上層の湿潤化は，
台風の接近などに加えて，いわゆる atmosphericriver にも関係している（Hirota et al. 2016, MWR;
濱田ほか ’16 春季大会; 高野・高薮 ’16 春季大会）．

0

50

100

150

200

250

300

Near−surf prec rate [mm/h]

図 1 ：解析対象域における雨域内最大降雨強度の頻度分布．全雨域に対する累積頻度分布が太実線で，
極端降水・極端対流イベントの相対頻度分布がそれぞれ白抜き・灰色ヒストグラム（縦軸は適当にスケーリング）で示されている．

図 2：2002–2014 年の 8 月について，地表–700 hPa（○）および 700–100 hPa（●）積算水蒸気量の頻度分
布．実線・破線・点線はそれぞれ，TRMM/PR 全観
測（降水あり）
・極端降水イベント発生時・極端対流
イベント発生時．いずれも相対頻度．

― 521 ―

D355
CMIP5 データにおける日本の極端降水の現在気候再現性評価に向けて*大塩健志・石原幸司・若松俊哉 1（気象庁気候情報課、1 現 文部科学省研究開発局環境エネルギー課）
１．はじめに
IPCC 第 5 次評価報告書（2013）では「地球温暖化に伴って、今世紀末までに中緯度の陸域のほとんどにおいて、極端な降水がより強く、より頻繁となる可能性が非常に高い」と報告されている。また、
日本では、短時間強雨の頻度が増えていることがア
メダスデータから示されており（気象庁, 2015）、将来の豪雨のリスクについての定量的な評価を行うことが不可欠である。
しかし、複数の地球温暖化予測結果が集まる
CMIP5（Taylor et al,2012）モデル群によるデータ
では解像度が荒く（2.5 度格子が一般的）、モデルの降水量の出力値のみによって地域的な大雨について議論することは困難である。
そこで、本研究では、全球モデルによる大気場から地域的な降水量を推定する統計的ダウンスケーリ
ングの考え方（Wilby et al. 2004）に基づき、CMIP5モデルの降水量出力値そのものからではなく、循環場出力値から日本での降水特性の変動を捉えることを目指した。本研究では、昨年の研究（若松ほか,
2015）に続き、我が国の中でも降水量の多い 6 月の九州地方に着目し、調査した。
２．使用したデータ
日降水量観測値として九州付近の地上気
象観測点のデータを用いた。現在気候における循環場の日別値には JRA-55、将来気候においては CMIP5（RCP4.5 シナリオ）を用い
た。

た（図１）
。九州付近の 6 月の降水量の将来変化について、水蒸気フラックスの将来変化が支配的要因であると単純に説明できる可能性が示唆された。今後、他の月への適用を行う。
５．謝辞
本研究は、環境省の環境研究総合推進費（2-1503）「地球温暖化に伴う気候変動と日本・東アジア域の降水現象の変化に関する研究」により実施された。

６．参考文献

気象庁, 2015: 異常気象レポート 2014.
若松ほか,2015：日本気象学会秋季予稿集, 108, 392
Chu, J.L. and P.S. Yu, 2010: A study of the impact ofclimate change on local precipitation using statistical
downscaling. J. Geophys. Res., 115, D10105.
Taylor, K.E., R.J. Stouffer, G.A. Meehl, 2012: An
Overview of CMIP5 and the experiment design. Bull.
Amer. Meteor. Soc., 93, 485-498.
Wilby et al. 2014: Guidelines for use of climate scenarios
developed from statistical downscaling methods. IPCC Task
Group on Data and Scenario Support for Impacts andClimate Analysis, 27 pp.

３．解析手法
Chu and Yu（2010）での方法を参考に、特異値分解解析により統計的ダウンスケー
リングを行った。訓練期間を 1981〜2000 年とし、当該期間で得られた JRA-55 の予測要
素と日降水量観測値との統計的関係を
CMIP5 の予測要素に適用し、2080〜2099 年
における日降水量を推定する。
４．結果と今後の予定
予測要素として 850hPa の相当温位など他の要素も検討したが、850hPa 水蒸気フラックスを用いれば、最も適切に過去の九州付近の日降水量を統計的に推測できることが分かった。CMIP5 による 850hPa 水蒸気フラックスの将来変化予測から、九州付近の 6 月の地上気象観測点の日降水量を統計的ダウ
ンスケーリングすると、極端に降る日数と極端に降らない日数が増加するモデルが多かっ

図１ CMIP5 モデルごとの地上気象観測点地域平均日降水量統計的ダ
ウンスケーリング値の分位数‑分位数(Q‑Q) プロット（RCP4.5）
横軸：現在気候（1981〜2000 年）、縦軸：RCP4.5 シナリオの将来気候（2080〜2099 年）。CMIP5 モデルの 850hPa水蒸気フラックス日別値
から統計的ダウンスケーリングによって予測した。ここでの日降水量は標準化されている。ここでは６月を示している。

― 522 ―

D356
温暖化時の年最大日降水量の変化と台風の役割
鬼頭昭雄（筑波大学生命環境系）・遠藤洋和（気象研究所気候研究部）

１	
  はじめに温暖化した将来気候では、年最大日降水量(R1d)
は一部の地域を除いて増えると予測されている。
Kitoh and Endo (2016 SOLA, KE16)は 、全球 20km
格子大気モデルによる将来予測実験から、北西太平
洋域の R1d は平均として減少すること、それは台風の存在頻度が減少するためであること、一方でエル
ニーニョ年には逆に増加し年々変動が増加することを示した。ここでは全球 60km 格子大気モデルによる多数アンサンブル実験結果を調べた。
２	
  モデルと実験
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。モデルは気象研究所大気大循環モデル（MRI-AGCM3.2H, 60km 格子）
で、現在気候 60 年（1951-2010 年）が 100 アンサン
ブルで計 6000 年、全球平均地上気温が産業革命以降4℃上昇した将来気候 60 年が、6 つの異なる海面水温パターン各 15 アンサンブル（計 90 アンサンブル）
で計 5400 年のデータを解析した。
３	
  結果
図 1a は各メンバーの R1d 中央値の将来変化である。日本付近を含むほとんどの地域で有意に増加す
るが、フィリピン周辺では減少している。これは図1d に示す台風起源の降水量（中心から 500km 以内の降水量と定義）が減少することの寄与が大きい。
以上は KE16 による 20km モデルの結果と一致する。
各メンバー60 年で得られる 60 個の R1d から 90/99
パーセンタイル値等を求めた。図 1b/c は R1d の 90/99
パーセンタイル値の平均的将来変化である。減少域が減り絶対値で有意に増加する地域が増える。全球
平均の変化率は 50/90/99 パーセンタイル値でそれぞれ 25/32/37%と、より極端な値ほど大きく増加する。
台風起源の R1d の中央値は北西太平洋で減少する
が、90/99 パーセンタイル値（図 1e,f）の減少はフィリピン付近に限られる。90/99 パーセンタイル値が日本付近では増加し、温暖化気候下での台風による
極端な大雨の増加が予測される。
４	
  まとめ
日本をはじめとして多くの地域で年最大日降水量が増加する。日本付近の台風起源の年最大日降水量
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事象では増加する。
本研究は、海洋研究開発機構「地球シミュレータ特別推進課題」の成果を用い、文部科学省「気候変動リスク情報
創生プログラム」テーマ C により実施した。

図 1. 年最大日降水量(R1d)の将来変化(mm). 上段は左から R1d の中央値, 90 パーセンタイル値, 99 パーセンタイル値. 下
段は上段と同じだが, 熱帯低気圧による R1d. 斜線は 6 つの異なる海面水温パターン実験間で同一変化符号の領域.

― 523 ―

D357

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๵4

๵ 3 ߨ೏ߘ, ߟߠߗ, ॳ↉ M.

D358

北陸における初冬季の降水量増加傾向と熱帯インド洋の降水活動との関係
友近全志 1・安永数明 1，2
1 富山大院・理工 2 海洋研究開発機構
１. はじめに変動に関しては、12 月に AO 指数は顕著な傾向が 日本海沿岸域では冬季に多くの降水が観測されみられない（図 1）のに対して、日本海上の風速る。気象庁アメダスのデータによると、12 月から（図 2）と熱帯インド洋の月降水量（図 3）は明瞭

2 月の北陸地域の降水量(富山、伏木、金沢、輪島

な増加傾向がみられた。また 1，2 月は AO 指数がの月積算降水量の平均値；以下北陸降水量とよぶ)明瞭な減少傾向を示したのに対して、日本海上のは 12 月のみ顕著な増加傾向を示している。2016

風速と熱帯インド洋月降水量は顕著な増加傾向が年春季大会では、北陸降水量の 12 月の増加は、日みられなかった。以上から 12 月の日本海季節風の本海における大陸からの季節風の強化に関連して強化傾向は、熱帯インド洋の降水活動の強化傾向いることを示した(P201)。更に、この季節風の強に関連していることが示唆された。熱帯インド洋

化は、熱帯インド洋の海面温度や降水活動と関係の月降水量の上位 5 位の年における海面気圧としていることも示した。一方で、日本海における500hPa 高度を調べると、いずれも 12 月は日本付

大陸からの季節風や北陸における冬季の降水量は、

近で負の偏差がみられた（図 3）。1，2 月について

北極振動（以下 AO とよぶ）と強い関係性があるも、日本付近の気圧場に同様な負の偏差がみられことが、よく知られている。以上から、本研究でたが、中心は日本の東側へずれていた（図略）。

は、12 月の日本海における季節風の強化傾向が、熱帯インド洋の降水活動と AO のどちらに強く影

4

4

4

響を受けているかについて調べた。
-4

２. 使用データ
熱帯インド洋の月降水量として、NASA が提供
する GPCP v2.2 の、北緯 5 度から北緯 15 度、東

1988

2014

-4

1988

2014

-4

1988

2014

1988

2014

図 1.冬季 AO 指数の年々変動
12

12

12

経 84 度から東経 94 度で囲まれた領域の平均値を用いた。AO の変動として NOAA の作成した AO指数を用いた。また日本付近の気圧偏差を調べる

5.5

1988

2014

5.5

1988

2014

5.5

ために客観解析データ（ERA-Interim）を使用し

図 2.日本海の海上風速の年々変動(m･s-1)

た。解析期間は、すべてのデータが揃う 1988 年か

15

ら 2014 年までとし、冬季である 12 月から 1 月に

15

15

関して、１ヶ月ごと別々に解析を行った。
0

３. 結果

1988

2014

0

1988

2014

1988

0

2014

 AO 指数と熱帯インド洋の月降水量のそれぞれ

図 3.熱帯インド洋の月降水量の年々変動(mm･について、日本海上の風速の相関係数を計算する

day-1)と、AO 指数と日本海上の風速に 12 月、1 月、2 月の各月で‐0.4 以下の負の相関が、熱帯インド洋の
月降水量と日本海上の風速に 12 月のみ正の相関（0.4-0.5 程度）がみられ、1 月、2 月は有意な相関がなかった（図略）。即ち、AO 指数と熱帯イン
ド洋の月降水量はともに日本海の季節風に関係し

図 3.1988 年から 2014 年の期間での 12 月の熱帯ていた（ただし 12 月のみ）
。一方で、日本海上のインド洋の降水活動の上位 5 位の年における海面

風速と AO 指数、熱帯インド洋の月降水量の年々気圧(左)と 500hPa 高度(右)の偏差。

― 525 ―

D359

海洋前線帯上の移動性擾乱に伴う上昇流に対する力学・熱力学的寄与*

宮坂 貴文、中村 尚（東大先端研）

背景
西岸境界流は低緯度の暖水を中緯度に輸送し、大気への熱放出が活発な領域を形成する。
Minobe et al. (2008 Nature) および Minobe
et al. (2010 J. Climate) は、北大西洋の湾流域上で非断熱加熱強制と上昇流が顕著なことを示した。
西岸境界流は中緯度に強い海面水温勾配をもたらし、その強い傾圧性が移動性擾乱活動を維持している。移動性擾乱は、降水に伴う非断熱加熱を通じて鉛直流を誘起するだけでなく、温度移流や渦度移流を通じた乾燥力学
によっても鉛直流を誘起し得る。筆者らは、オメガ方程式に基づく診断により、移動性擾
乱に伴う鉛直流形成に対する非断熱加熱と乾燥力学の相対的な重要性について調べ、北大
西洋湾流上で乾燥力学は非断熱加熱の寄与の約 60%程度の寄与を持つことを報告した（日本気象学会 2015 年度秋期大会）。しかし、これは移動性擾乱の全ライフサイクルを平均したものであるため、本発表では、北西太平洋
海洋前線における上昇流偏差形成時の相対的寄与について調べた。
手法
ERA-interim 再解析の 6 時間間隔データを用い、2008/09 年冬季 (12 月～2 月)について調べた。5.25 日移動平均からの偏差を移動性
擾乱成分と定義した。非断熱加熱は熱力学方程式の残差として評価した。北西太平洋海洋
前線上の東経 160 度、北緯 40 度の 700hPa
南北風の移動性擾乱成分が強い南風極大をとる 20 例について移動性擾乱成分の合成図を作成した。
線形化したオメガ方程式を用い、渦度強制
および熱強制に伴う鉛直流を準地衡近似のもとで診断した。以下の式における(‘)は移動性

 θ'  2 f 2 ∂2  ∇ +
ω ' = −∇ 2  2 σ ∂p 
S
 v g '⋅∇θ + v g ⋅ ∇θ '  f ∂+v '⋅∇ f + ζ g + v g ⋅ ∇ζ g '+ ∇2 
 σ ∂p g

S



(

(

)

)

結果
ラグ付き合成偏差図解析は北西太平洋の海
洋前線上を東進する移動性擾乱を捉えており、
移動性低気圧が前面に南風偏差と上昇流偏差を伴う様子を抽出している。オメガ方程式も観測とほぼ同じ位置に上昇流を診断し、南風
偏差極大時に 5°×10°の領域平均値で観測の約 80%とやや過小評価なものの、再現されることが確認できた。こうした総観規模の鉛直流においては非断熱加熱の寄与は乾燥力学の寄与の約 0.9 倍にとどまり、乾燥力学の重要性が示唆される。
ラグ合成偏差図における循環場によるオメガ方程式による診断からは、非断熱加熱と乾燥力学の相対的な寄与の推移が示され、南北平均した鉛直流診断の時間発展は、非断熱加熱が短時間に強化する一方で乾燥力学はより以前から既に強い上昇流を励起していることが分かり（図）、上昇流形成初期の方がより乾燥力学が重要であることが示唆される。

擾乱成分であり、( )は季節平均を表す。

― 526 ―

オメガ方程式により診断した 700 hPa 鉛直 p 速度偏差（北緯 38～42 度平均; 3 hPa hr-1 間隔）。負値が上昇流。(上)乾燥力学、（下）非断熱加熱に伴う成分。観測された短周期成分の合成偏差が-9[hPa hr-1]以下を陰影で示す。

D360

北太平洋爆弾低気圧活動長期変動に伴う低気圧発達過程の変化吉田 聡 、中村 尚 
（：-$067(& アプリケーションラボ、：東京大学先端研-$067(&アプリケーションラボ）
はじめに 年度秋季大会では、 年以降  月の北太平
洋中央部の爆弾低気圧活動が急激に活発になり、熱帯インド洋、熱帯西太平洋、東シナ海の海面水温上昇と相関が高いことを報告した。今回は  年以降とそれ以前での低気圧の発達過程を比較し、気候場の長期変化が個々の低気圧に及ぼす影響を調査した。

データと解析手法
 本研究では、気象庁長期再解析データ -5$& を用いた。爆弾低気圧の抽出には局所発達率 /'5
（.XZDQR<RVKLGD62/$）を利用し、/'5!
K3DK の事例を爆弾低気圧とした。解析期間は 
年から  年の  月で、 年から  年を前期、 年から  年を後期とした。前期と後期で低気圧活動の差が最大であった東経  度、北緯 度において、初めて /'5!K3DK となった時刻を基準時として事例を抽出し、前期、後期それぞれの低気圧に関するラグコンポジット解析を行った。

図 ．東経  度，北緯  度での基準時前後 
時間で平均した正の /'5（細実線，K3DGD\），鉛
直積算水蒸気フラックス（矢印，NJPV）とその

収束（陰影，PPGD\），可降水量（太実線，PP か結果
 図  は基準時前後の  時間で平均した正の /'5、ら PP 毎）の後期と前期のコンポジット差．

鉛直積算水蒸気フラックスとその収束の後期と前期のコンポジット差である。後期の低気圧急発達時には低気圧南方から低気圧発達域への水蒸気流入が増加し、水蒸気収束が強化されていた。これは水蒸気収束に伴う潜熱加熱が後期の低気圧急発達に寄与していることを示唆する。
 低気圧が急発達する前（ 時間前から  時間前平均）には、熱帯域からの水蒸気流入の増加に伴って、中国南東部から東シナ海、日本南岸にかけて
K3D 面の相当温位勾配が強化され、その下流で急発達する低気圧の起源となっていた（図 ）。

図 ．低気圧急発達時  時間前から  時間前で謝辞
本研究は文部科学省科研費基盤研究（Ａ）（、
+）、若手研究（Ａ）（）の支援を受けた。

平均した K3D 相当温位勾配（陰影.NP），
鉛直積算水蒸気フラックス（矢印，NJPV），正の/'5（実線，K3DGD\）の後期と前期のコンポジット差．

― 527 ―

D361

季節平均降水量の潜在的予測可能性に対する中緯度海洋の役割
西井和晃 1，田口文明 2,3，吉田聡 2，中村尚 2,3，小坂優 3、宮坂貴文 3
1: 三重大学大学院生物資源学研究科 2: 海洋研究開発機構 3:東京大学先端科学技術研究センター，

1. はじめに程度である(図 e)．また，中国大陸南東部では

大気変動は大気自身が励起する内部変動と外部から強制される変動とに分離され，経年TOGA 実験で 0.2 程度を示す一方，MOGA では小さくなる．

変動の予測を考える際には前者はランダムノ

GOGA 実験での DJF 平均降水量の PP は北緯

イズと見なせる．前者と後者による分散をそ

35 度以南で 0.2 以上を示し，特に日本の南でれぞれ Vi と Vf とすると Vf /(Vi+Vf) は潜在的予0.4 以上となっている(図 b)．JJA と異なり，測可能性(PP)と呼ばれる指標であり，外部強

西日本においても陸上で 0.2 程度である．TOGA

制が完全に予測できた場合の予測能力の上限

実験でも同様におおむね北緯 35 度以南で 0.2を与える．本研究では大気大循環モデル

以上であるが，日本の東沖の黒潮・親潮続流(AGCM)実験に基づき，季節平均降水量の経年域で PP が小さい(図 d)．一方，MOGA 実験では変動に関する潜在的予測可能性へ，中緯度海TOGA とは逆に日本の東沖で 0.4 程度の値を示

洋及び熱帯海洋がそれぞれ外部強制として与す(図 f)．

える影響を比較した．

以上の結果は，東アジア域の降水の経年変動に関する潜在的予測可能性に対して，中緯2. 方法
本研究で用いた AGCM は AFES であり，水平解像度 T119(約 100km), 鉛直 56 層で，モデル

度海洋変動が熱帯海洋変動と同等の寄与をしている可能性を示唆している．

トップは約 60 ㎞である．NOAA OISST の海面水
温及び海氷データを 1x1 度に変換したものを

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

与えた．(i)全球で観測された海面水温と海氷の年々変動を与えた GOGA 実験，(ii)緯度 20度より赤道側で年々変動海面水温を与え，それ以外では気候値を与えた TOGA 実験，(iii)
緯度 20 度より赤道側で気候値の海面水温を与え，それ以外では年々変動海面水温を与える
MOGA 実験，の３種の実験をそれぞれ 15 アンサ
ンブルメンバーずつ行った．実験期間は 1982
年 1 月から 2013 年 12 月までで，82/83 から
12/13 年の DJF 平均場に基づき解析を行った，

Vi はアンサンブルメンバー間のばらつきに伴う分散、Vf はアンサンブル平均の年々変動に伴う分散として評価した．
3.結果
日本付近の JJA 平均降水量の PP は GOGA 実
験では，海洋上で 0.2 程度であるが，日本の陸上ではそれより小さい(図 a)．TOGA 実験では三陸沖以外の日本近海で PP が小さくなる(図 c)．一方，MOGA 実験では三陸沖以外で 0.2

図． 季節平均場降水量の潜在的予測可能性．
上段：GOGA，中段：TOGA, 下段：MOGA 実験．
左列：JJA 平均，右列：DJF 平均．等値線は 0.2
間隔，影は 0.2 以上の領域を示す．点線は気候平均降水量が 5mm/day の等値線を表す．

― 528 ―

D362

海洋大陸における対流活動変動に伴う熱帯から冬季東アジアへの遠隔影響
＊関澤偲温，小坂優，中村尚

（東京大学先端科学技術研究センター）
1. はじめにENSO が世界各地の天候に与える影響についてはよく知られており，例えば冬季東アジアについてはラニーニャ（エルニーニョ）時の低温（高温）傾向が経験的に知られている。このような熱帯SST 変動に強制された遠隔影響は，東アジアにおける季節予報の根拠となっている。
しかし，対流活動変動には ENSO のような SST
変動に伴うものだけではなく，大気の内部変動としての変動も存在している。そこで本研究では，
観測・再解析データの解析により，熱帯 SST と連
動せず，また DJF 平均でみられるような持続的なOLR 変動を抽出し，それに伴う遠隔影響の同定を行った。解析は 1979/80～2012/13 の DJF 平均に対して行った。
2. 解析手法と結果
各変数について熱帯（20°S～20°N）SST 偏差のPC1～5 への回帰偏差を取り除くことにより，
OLR
や循環場の熱帯 SST と相関しない変動成分を抽出した。また，PC1 時系列への回帰偏差を ENSOに伴う遠隔影響とし，後の比較に用いた。
熱帯 SST と相関しない OLR 変動（rOLR）のEOF1（図 1）は海洋大陸周辺で大きな振幅を持ち，
海洋大陸周辺で領域平均した OLR 分散の 13%ほどを説明する。これは ENSO に伴う OLR 変動の 4
分の 1 以上であり，無視できない大きさである。
また，この変動はオーストラリア大陸の北で大きな分散寄与率を示し，オーストラリアモンスーンとの関係についても議論する予定である。
rOLR の PC1 時系列に回帰した 300hPa 流線関数
偏差は，海洋大陸付近から東アジアへの明瞭な波列パターンを示し，北東向きの波活動度フラック
スとともに海洋大陸付近からの遠隔影響を示唆している（図省略）。この波列パターンは ENSOに伴う遠隔影響よりも明瞭であった。
冬季東アジアの気温や降水量に対する影響を調べたところ，rOLR EOF1 に伴う気温・降水量偏差は ENSO の遠隔影響と比べて同程度かやや大きかった。特に，日本の太平洋側の降水量に対する影響が大きいことがわかった（図 2）。これは，熱帯 SST と相関しない対流活動変動に伴う熱帯からの遠隔影響が存在し，季節予報可能性を制限していることを意味している。

図 1 熱帯 SST 変動に相関しない OLR 変動の（上段）
EOF1 と，（中段）その変動の全分散に対する寄与率，（下段）対応する PC1 時系列。上段の斜線（点）領域は，有意な正（負）偏差を示す。

図 2 降水量偏差（陰影）と 10m 風偏差（ベクトル）の合成図。rOLR PC1 が 0.5 以上の年の合成偏差から-0.5 以下の年の合成偏差を引いたもの。点領域は有意な降水量偏差を示す。

― 529 ―

D363

APHRO JP に見られた沖縄梅雨の数十年規模変動*勝部 豪 (千葉大院理)，樋口篤志 (千葉大 CEReS)，豊嶋紘一（千葉大 CEReS）
１．はじめにられたことが確認できる．これらの結果から，沖縄梅雨

梅雨の研究は本州に関しては数多くなされている (例;水越，1962) が，本州の南に位置する沖縄地方に関してはの降水特性が十年から数十年規模で傾向が変化していることが考えられる．

相対的に少ない．Okada and Yamazaki(2012) では，沖当日は，この変動をもたらす要因について太平洋高気

縄梅雨について 1997〜2006 年の 10 年間の降水量デー

圧の張り出しや東アジア夏季モンスーンに伴う水蒸気輸

タを用いて解析がなされたが、より長期的な変動や降水送量の変化などに着目した解析を行った結果について議

特性についてなどは未だ明らかになっていない．本研究論を加える予定である．

Daily Precipitation

では，沖縄地方梅雨期の気候学的変遷を日降水量や総降
水量の観点から解析し，その変動をもたらす要因につい[mm/day]

Aprて気候場の変化より検討を行った．

20

２．使用データ及び手法
May

16

沖縄地方 (24◦ 〜28◦ N，123◦ 〜129◦ E) 梅雨期の降水12について解析を行った．降水量データは，APHRO JP

8◦

平解像度 0.05 ) を使用した．本研究で示す降水量は沖Jun

V1207（Kamiguchi et al., 2010）の日降水量データ (水4

縄地方において領域平均した値を用いている．また各年

0Julの梅雨期間は気象庁が発表した沖縄地方の梅雨入り (開1960始日) と梅雨明け (終了日) を用いた．解析対象期間は

図1

1951 年から 2011 年までである．また気候場のデータは

1980

1990

1951−1970[num]て 1951 年〜1970 年と 1981 年〜2000 年の 2 期間で変

650

600

600

550

550

500

500

450

450

400

400

350

350

300

300

250

250

200

200

化しているように見受けられる．前者では，梅雨期間中150にたびたび 20mm/day を超える降水量を記録している

0

150

100

100

50

が，後者では前者で見られたような強雨はあまり見られ

1981−2000

[num]

650

量を示す．この図から期間中の降水特性が大まかに見2010

沖縄梅雨期の年ごとの期間と日降水量の変遷．

れらのデータを用いて沖縄梅雨の経年変動を解析した．
図 1に 1951 年〜2011 年の梅雨期間と期間中の日降水

2000

丸は開始日，星は終了日を示す．

JRA-55（水平解像度 0.05◦ ，6 時間毎）を使用した．こ
３．結果

1970

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

110

50

N=855
120

0

130

[mm/day]

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

110

N=948
120

130

[mm/day]

図 2 沖縄梅雨期の日降水量の頻度分布．（左）19511970 年，（右）1981-2000 年を示す．

ず弱い降水量を記録する日が多く見られる．そこでこの変化をより詳しく見るため，沖縄梅雨期の日降水量について頻度分布を用いて確認した（図 2）．これを見ると1951−1970

分かる．さらに梅雨期日数と総降水量について 1951 年〜1970 年と 1981 年〜2000 年の期間において確認した．
図 3は梅雨期日数と総降水量の散布図を示す．これを見ると 1951 年〜1970 年の期間では，短い梅雨日数でも総1981−2000

900

900

850

850

800

800

750

750

700

700

650

650

Total_prec[mm]1981 年〜2000 年の期間の間で頻度が変化しているのがTotal_prec[mm]特に弱い降水量において明らかに 1951 年〜1970 年と

600
550
500
450
400
350

600
550
500
450
400
350

300

300

250

250

200

200

150
100

150
20

30

40

50

Baiu_days[days]60

降水量が多くなる年がいくつか見られた．これは図 2よ図3り，比較的日降水量が強かった日が多かったため，短い

総降水量の散布図を示す．

70

100

20

30

40

50

Baiu_days[days]

60

図 2に同じ．ただし沖縄梅雨期における日数と梅雨日数でも総降水量が多くなったと考えられる．反対に 1981 年〜2000 年の期間では，少雨の日が多かったた
め日数は長いが総降水量は比較的少ない年がいくつか見謝辞
本研究は環境省推進費の支援を一部受け，実施されている．

― 530 ―

70

D364

3'2 による太平洋高気圧とオホーツク海高気圧の変動
松村伸治・堀之内武 北大院地球環境

１． はじめにる．一方，EOF2 はリッジの北側で負偏差，オホーツク海周

 PDO は主に黒潮-親潮続流域 (KOE) の SST とアリューシャ

辺で正偏差が強く，PC2 に対する夏季 SST への応答は明瞭な

ン低気圧 (AL) との大気海洋相互作用系として認識されてお正位相の PDO 分布を示した．実際に，PDO index を SLP に対り，AL が発達する冬季から春季の北太平洋 10 年規模変動がして回帰させると，EOF2 のようにオホーツク海高気圧の強説明できる．しかし，夏季は AL に代わり太平洋高気圧が発化，太平洋高気圧の弱化を示し，冬季の分布と大きく異なっ達するため，冬季と同様のメカニズムで PDO を理解することている．また，PC1 では長期変化が小さく，EOF1 は年々変は難しい．夏季は ENSO が発達する季節であると同時に，前動成分が強いと言えるが，PC2 は PDO の長周期変動と良く対年の ENSO がインド洋を介して太平洋高気圧の変動をもたら応している．従って，ENSO と PDO はそれぞれ独立した太平

している (Xie et al. 2009)．一方，KOE SST 変動に伴う亜熱帯

洋高気圧の変動要因であると考えられる．特に，最近 30 年間

ジェットのシフト (Matsumura et al. 2016) に起因すると思われでは太平洋高気圧はリッジの北側に沿って強まっているため，

る近年の梅雨降水帯の北上も太平洋高気圧の強化およびオホ

負位相の PDO による影響が強まっていると示唆される．

ーツク海高気圧の弱化に寄与している (Matsumura et al. 2015)．
よって，太平洋高気圧の変動には複合的な要因が働き，その理解は未だ途上である．本研究では ENSO に加えて，PDO も太平洋高気圧，さらにはオホーツク海高気圧の変動に中心的な役割を果たしていることを明らかにする．

２． データとモデル㻟㻶㻶㻭㻌㻿㻸㻼

㼏

ᴾ㻺㼑㼙㼡㼞㼛

㻞㻌㻝㻌

図１ 夏季海面気圧㻜㻌

の時系列 hPa)．上㻙㻝㻌から根室，八丈島，

㻙㻞㻟

NCEP 再解析による㻙㻟㻞㻴㼍㼏㼔㼕㼖㼛㼖㼕㼙㼍オホーツク海と北

データは JRA55 再解析，HadISST，気象庁の地上観測を使㻌㻝用し，主として JRA55 をカバーする 1958～2015 年を対象と

㻌

㻜

㻌

㻙㻝

㻌

㻙㻞 index を示す．太線

した．冬季 (11～1 月) Nino-3.4 SST を ENSO index とし，夏季
PDO index (6～8 月) はワシントン大学から取得した．CMIP5㻝

モデルによる 20 世紀再現実験の出力も確認のため用いた．

㻜

1980 年代以降の最近 30 年間では太平洋高気圧は気候学的㻝㻥㻤㻜 㻝㻥㻥㻜
㼅㼑㼍㼞

㻞㻜㻜㻜

㻱㻻㻲㻝㻌㻔㻟㻞㻚㻠㻑㻕

㼍

㻣㻜㻺

㻝㻥㻣㻜

㻞㻜㻝㻜

㻢㻜㻺

㻢㻜㻺

ているが (Matsumura et al. 2015)，1960 年からの 30 年間では

㻡㻜㻺

㻡㻜㻺

変化傾向が逆転している (図略)．つまり，80 年代を境に太平

㻠㻜㻺

㻠㻜㻺

㻟㻜㻺

㻟㻜㻺

㻞㻜㻺

㻞㻜㻺

㻝㻜㻺

㻝㻜㻺

実際に，オホーツク海高気圧を代表する地点である根室では，
80 年代を境とした変化が顕著に現れており，気候学的リッジ

㻱㻽
㻤㻜㻱

㻝㻜㻜㻱

㻝㻞㻜㻱

に比較的近い八丈島でも 80 年代を境に対照的な変化を示し

㻝㻠㻜㻱

㻝㻢㻜㻱
㻙㻜㻚㻤

ている (図 1)．さらに，オホーツク海 (45°–55°N, 140°–155°E)

㻟

と太平洋高気圧のリッジ領域(25°–35°N, 140°–170°E) を平均
しても 1960 年以降，両者が逆位相を持つ長周期変動が明瞭であり，地上観測と整合的である．興味深いことに，これらの周期は PDO (陰影) と良く対応している．

㼏

㻙㻜㻚㻠

㻜

㻜㻚㻠

㻼㻯㻝
㻟

㻞

㻞

㻝

㻝

㻜

㻜

㻙㻝

㻙㻝

㻙㻞
㻙㻟

 北西太平洋上の SLP 変動と PDO との関係は EOF 解析でも

㻱㻽
㻤㻜㻱

㻝㻤㻜

㻱㻻㻲㻞㻌㻔㻝㻟㻚㻢㻑㻕㼎㻣㻜㻺

リッジの北側に沿って強まり，オホーツク海高気圧は弱まっ

洋高気圧とオホーツク海高気圧は対照的な変化をしている．

平均を施したもの．

㻌㻝㻥㻢㻜

均．陰影は夏季 PDO

㻙㻟 と陰影は 11 年移動

㻺㻯㻱㻼

㻙㻝
㻝㻥㻡㻜

３． 結果西太平洋の領域平

㼐

㻝㻜㻜㻱
㻜㻚㻤

㻝㻞㻜㻱

㻝㻠㻜㻱

㻝㻢㻜㻱

㻝㻤㻜

㻿㻸㻼㻌㻔㼔㻼㼍㻕㻼㻯㻞㻙㻞㻝㻥㻢㻜 㻝㻥㻢㻡 㻝㻥㻣㻜 㻝㻥㻣㻡 㻝㻥㻤㻜 㻝㻥㻤㻡 㻝㻥㻥㻜 㻝㻥㻥㻡 㻞㻜㻜㻜 㻞㻜㻜㻡 㻞㻜㻝㻜 㻞㻜㻝㻡㻙㻟㻝㻥㻢㻜 㻝㻥㻢㻡 㻝㻥㻣㻜 㻝㻥㻣㻡 㻝㻥㻤㻜 㻝㻥㻤㻡 㻝㻥㻥㻜 㻝㻥㻥㻡 㻞㻜㻜㻜 㻞㻜㻜㻡 㻞㻜㻝㻜 㻞㻜㻝㻡

確認できる (領域は 0°–70°N, 80°E–180°)．EOF1 の寄与率は

図 2 夏季 SLP の EOF 解析 ．(a) EOF1，(b) EOF2，(c) PC1，(d)32%と大きく，EOF2 は 13%と小さい (図 2)．EOF1 では気候

PC2．コンター間隔は 0.2 hPa で 0 線は消去，実線が正，破線学的リッジの南側で高気圧偏差が強まり，異なるデータおよは負を表す．PC の太線は 11 年移動平均を表す．

び領域で行った EOF でも同様の結果となる (Wang et al. 2013)．
SST に対して PC1 との回帰を施すと，前年の冬季エルニーニ
ョと翌年夏のインド洋 SST 高温偏差が明瞭に現れた．つまり，

参考文献
1) Matsumura et al., 2015: J. Climate, 28, 2873–2883

EOF1 は Xie et al. (2009) による太平洋高気圧強化を表してい2)― 531 ―

Matsumura et al., 2016: J. Climate, 29, 3075–3093

D365
階段状の地球温暖化のペースメーカーとしての熱帯太平洋変動*小坂 優 (東大先端研)・謝 尚平 (カリフォルニア大学スクリプス海洋研究所)
熱帯太平洋海面水温変動の全球影響
はじめにPOGA 実験は階段状の全球平均気温変化を高精
全球平均気温は産業革命以降 1ºC 近く上昇したが，温室効果ガス濃度の単調な上昇とは対照的に， 度で再現する．観測との目立った不一致は 1880 年
この気温上昇の速さは顕著な十年規模変調を示し， 代及び 1940 年代に見られ，前者はクラカタウ山噴
20 世紀以降の地球温暖化は階段状に進んできた． 火のエアロゾル放射強制もしくはその応答の過大
この｢地球温暖化の階段｣の最も直近の一段は 1990 評価，後者は第 2 次大戦中の熱帯太平洋海面水温も年代末からの地球温暖化の停滞(あるいは減速)で しくは全球平均気温データの品質低下によると考えられる．熱帯太平洋変動の全球平均気温への影響ある．
CMIP5 気候モデルによる歴史的気候再現実験 は時間スケール依存性を持ち，経年変動に比べ十年のアンサンブル平均において，全球平均気温は火 規模変動の方が約 45%強い．この結果は ENSO に山噴火直後の一時的な気温低下を伴いながらも比 基づく統計モデルが熱帯太平洋変動の影響を過小較的単調に上昇し，階段状の気温上昇は再現され 評価する恐れがあることを意味する．
過去 120 年間に，十年規模の熱帯太平洋海面水ない．この結果は気候内部変動の影響を示唆する．
本研究は，近年の温暖化停滞の主要因と考えられ 温低下は 4 回起こった．このうち 1950 年頃と 1970
る熱帯太平洋変動に着目し，気候モデル中でその 年頃の海面水温低下は 20 世紀中盤の大停滞期の初時間発展を観測と一致させるペースメーカー実験 めと終わりに当たり，人為起源及び火山性エアロゾ
により過去 120 年間の階段状の温暖化への影響を ルによる冷却効果による温暖化減速の開始を早め
終わりを遅らせ，大停滞期のタイミングに影響した．
調べた．
その前の 1900 年代の海面水温低下は全球気温低下
モデルと実験設定
米国地球流体力学研究所の気候モデル CM2.1 を を引き起こし，また 2000 年前後の海面水温低下は
CMIP5 歴 史 的 放 射 強 制 力 (2005 年 ま で ) お よ び 近年の温暖化減速を引き起こした．これらの海面水
RCP4.5 放射強制力(2006 年以降)で駆動する 2 つの 温低下イベントに挟まれた期間には，熱帯太平洋海
アンサンブル実験を行った．20 メンバーの HIST 実 面水温上昇が全球平均気温上昇を加速した．このよ験では大気と海洋が完全に結合している．10 メン うに，熱帯太平洋変動は階段状に進行してきた地球
バーの POGA 実験では同じ放射強制力に加えて， 温暖化の加速期と停滞期のタイミングを決めてき熱帯太平洋海面水温変動が観測履歴と一致するよ た．これらの熱帯太平洋十年規模変動による全球気
うに海面熱フラックスを与えて海面水温偏差を緩 候影響イベントは，地表面気温変化傾向の空間構造
や季節性からも支持された．
和した(Kosaka and Xie 2013 と同様)．

GMST anomalies [ºC]
HadCRUTGISTEMP
Karl et al.
1

Observations

HIST

0.5
0

POGA

–0.5
–1

1880

1900

1920

1940

1960

図. 3 つの観測データセット(黒実線・破線・点線)，
HIST 実験(上段の陰影と白0.5 実線)および POGA 実験(下段の陰影と白実線)に基づ
0 く年平均全球平均 地表面
温度偏差．観測データの偏差は 1970 年~1999 年平均–0.5値からの差で，POGA とHIST については POGA の–1 同期間平均のアン サンブ
ル平均からの差．白実線はアンサンブル平均，陰影はアンサンブルスプ レッド
による単位標準偏差区間．
縦線は主要な火山噴火．
1

1980― 532 ―

2000

D366

雨のティッピング年の将来予測にどう信頼度情報を付加するか？
楠 昌司（気象研究所）
１． ティッピング年とは？
ティッピング・ポイントとは、急激で不可逆的な変化のしきい値である(IPCC AR5 WG2, 2013)。気温や降水量で見た気候が後戻りしない時をティッピング年と呼ぶ。楠(2015, 春季大会予稿 D159)は、年降水量や降水強度のティッピング年の地理分布を調べたが、不確実性を評価できなかった。本研究では、予測されたティッピング年の信頼度情報を付加する方法を提唱する。
２． モデルと実験
モデルは大気海洋結合モデル MRI-CGCM3 を用いた。
第 5 期結合モデル国際比較計画(CMIP5)に提出した歴史
実験(historical, 1856-2005 年)、将来実験(RCP8.5,
2006-2095 年)、産業革命以前実験(piControl, 100 年)
による年降水量を解析した。

歴史
実験

将来
実験

図１ ある格子点(180E, 赤道)における年降水量の 10 年
平均時系列。モデルは MRI-CGCM3。1860 年は 1856-1865
年平均を示す。ティッピング年は 2030 年である。

３． 降水量のティッピング年
Mora (2013, Nature)が提唱した手法を適用した。図
1 は太平洋の赤道上における年降水量の 10 年平均時系
列の例である。過去実験の最大値は 1950 年頃の1.1mm/day である。将来実験では 2030 年頃以降には、連続して過去の最大値を超えており、2030 年がティッピング年である。
４． 信頼度情報
多数のアンサンブル実験で予測の不確実性を評価するのが王道である。しかし、MRI-CGCM3 の将来実験は、
計算機資源の制約から 1 つに限られた。図 2 は、大気の内部変動によるばらつきの範囲を評価した例である。
piControl により 10 個の 10 年平均年降水量の標準偏差 Sd と 10 年間の年降水量の年々変動の標準偏差 Sy の
比 R=Sd/Sy を求めた。R は格子点ごとに異なるが1856-2095 年の実験期間中は一定と仮定した。図 2 の細線の範囲内に降水量の変動がばらつくと考え、モンテ・カルロ法により 1 万個の時系列を生成した。図 3はティッピング年の頻度分布である。おおもとの 2030
年以前の年にもティッピング年が現れている。しかし、大多数が 2030 年頃に現れている。この結果は、予測がある程度信頼できることを示している。
謝辞：本研究は、環境省の環境研究総合推進費 2-1503 により実施された。

図 2 太線は図 1 と同じ。細線は大気の 10 年平均年降水量の内部変動の幅 2*Sd を示す。Sy を 10 年ごとに計算し、Sd は Sd=Sy*R とした。piControl より R=0.27。
ティッピング年のばらつき
1.0
0.8
0.6

頻
度 0.4
0.2
0.0
2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090

年
図 3 大気の内部変動によるティッピング年の頻度。平均は 2028 年、標準偏差は 6 年。図 2 の細線の範囲内に降水量がばらついたとして、モンテ・カルロ法による 1 万個の時系列で評価した。

― 533 ―

D367

東アジアの温暖化時降水量予測とモデル依存性尾瀬智昭（気象研究所）

１． はじめに

４. まとめ文科省の革新・創生 C プログラムでは、温暖化影

熱帯の降水量分布や将来変化のモデル依存性が、響評価を目的に、CMIP5 実験の海面水温の 21 世紀末

アジアモンスーンの循環の弱化をとおして東アジア

将来変化を用いて気象研高分解能（20～60 ㎞）全球の降水量変化に影響を与えている可能性がある。

大気モデルによる温暖化予測実験を実施してきた。
実験では、将来海面水温変化に加えてモデルの不確実性を考慮して、YS、AS、KF で略称する３つの異なる積雲対流スキームを用いた予測実験を行ってきた。
これらは極端気象の予測などの定性的な将来変化では結果が一致する一方、東アジアの平均降水量変化については異なるところがある。
降水量の将来変化については、水蒸気量の増加による「湿潤域で増加、乾燥域で減少」効果に、海面
水温将来変化の分布や鉛直流の変化に伴う降水量変

図1

化が加わる（尾瀬、2014 年秋学会）。

濃い影は下降流、薄い影は上昇流方向の将来変化を

今回は、東アジアの夏の降水量将来変化と関係する鉛直流変化を、熱収支の解析をもとに調べた。

YS 版モデルの 500hPa 鉛直流(p-速度：hPa/時)。

示す。等値線は現在気候値で、-2,-1,-0.5hPa/時を点線で, 0,+0.5,+1,+2hPa/時を実線で示す。

２. 方法
文科省革新プログラムで実施した 60 ㎞版全球予測実験で、現在（1980～2003 年）と将来（2075～2099
年）平均について解析した。
３. 結果
図１から、熱帯域では、海面水温分布の影響が大きい海域を除いて、平均上昇流域で下降流変化が生じていることがわかる。これは、おもに対流圏成層の鉛直安定化によるものである。一方、梅雨域では

図２ 影は、毎年の 3 か月平均場から求めた 500hPa

やや北側に下降流変化が、やや南に上昇流変化が見の熱の水平輸送から求めた鉛直流(p-速度：hPa/時)られる。これは、梅雨域上での下降流変化に、ジェの将来変化を示す。等値線は図１と同じ。

ットの南下に伴う下降流変化と上昇流変化が加わったものである(図２)。これらの将来変化は、YS、AS、KF のモデルに共通した定性的な変化である（図略）。
図２によれば、図１の朝鮮半島から北海道に広がる上昇流変化は、南からの熱の水平移流によると解釈できる。しかし、その地形的位置は YS、AS、KF のモデルで異なり、モデル依存性を示す(図略)図３から、朝鮮半島から北海道に広がる上昇流変化をもたらす南風変化は、上層のアジアモンスーン
循環の弱化に伴う、大陸東部でのチベット高気圧北図３辺の縮小と関係していると推測される。

0.5m*m/s 毎。薄い影は、図１と同じ。

― 534 ―

等値線は、200hPa 流線関数の将来変化で、

D368

温暖化に伴うアジアモンスーンの変化： SST 効果と CO2 効果
遠藤洋和（気象研究所気候研究部）・鬼頭昭雄（筑波大学生命環境系）
１．はじめにCMIP5 気候モデル予測は、全球規模のモンスーン
は、循環は弱くなる一方、気温上昇に伴う水蒸気増加により降水量は増加することを示している（Kitoh
et al. 2013）。とりわけアジアモンスーン地域の降水量増加率が大きく、その要因の一つとしてモンスーン循環弱化の程度が他地域より小さいことが指摘されている（Endo and Kitoh 2014）。Ogata et al. (2014)に よ れ ば 、 CMIP5 モ デ ル の 多 く は 南 ア ジ ア（10-20°N）で下層モンスーン西風の強化を予測する。
近年、温暖化に伴う大気循環や降水量の変化において、海面水温（SST）の寄与と CO2 の直接効果の寄与に分離すると、CO2 効果の重要性が指摘されている（e.g., Bony et al. 2013; Kamae et al. 2014）。本研
究では、温暖化に伴うアジアモンスーンの変化における SST 効果と CO2 効果について調べた。
２．実験データ
CMIP5 で行われた以下の実験を解析した。大気海洋結合モデル実験：Historical（過去再現）、RCP8.5（将来予測シナリオ）、1pctCO2（CO2 濃度年率 1%
漸増、140 年間）。大気モデル実験（30 年間）：amip（観測 SST で強制）、amip4K（SST を一様に 4K 上昇）、amipFuture（CMIP3 モデル予測の ΔSST パター
ンを上乗せ（全球平均 ΔSST=4K））、amip4xCO2（CO2を 4 倍増）。これらすべての実験データが揃う 10 個の気候モデルを解析対象とした。
３．結果
図 1a は北半球夏季の 1pctCO2 における変化である。南アジアの 850hPa 西風は、赤道～10°N で弱化する一方、15～25°N ではやや強化している。海面気圧（SLP）は、北アフリカ～中央アジア～ユーラシ
ア大陸北部で負偏差、南アジア～海洋大陸で正偏差で あ る 。 シ ナ リ オ 実 験 に お け る 変 化 （ RCP8.5－
Historical）もこれとほぼ同様である。
SST を一様上昇させた amip4K（図 1c）では、SLP
はユーラシア大陸南部で正偏差を示し、下層西風は
南アジア～東アジアで弱化している。この傾向はΔ
SST パターンをもつ amipFuture（図 1d）ではさらに強化されている。降水量は、主に北西太平洋の海上で増加している（図省略）。
CO2 のみを増加させた amip4xCO2（図 1b）では、SLP はユーラシア大陸～北アフリカの広範囲で負偏差で、下層西風は南アジア～東アジアの内陸側で強化している。降水量はユーラシア大陸上で増加し、
南アジア陸上の増加率は他のモンスーン地域よりも大きい（図省略）。
まとめると、SST 効果（昇温＋パターン変化）はアジアのモンスーン循環を弱化させ、SST パターン変化の寄与も無視できない。一方、CO2 効果はモンスーン循環を強化し、一部の地域では SST 効果を上回る。これら変化のメカニズムについては今後の検討課題である。
謝辞：本研究の一部は環境省総合推進費（2-1503）および文部科学省気候変動リスク創生プログラム（テーマ C）の支援を受けた。

図 1. 北半球夏季（5～9 月平均）の 850hPa 風（m/s）と海面気圧（hPa）の変化。(a) 121-140 年平均－1-20 年平均、(b,c,d)amip からの偏差。風の変化符号のモデル間一致率が 70%以上の格子のみ描画。基準期間の 850hPa 風 8m/s の等値線を太実線で示す。ΔSLP < -0.5hPa に斜線。標高 1500m 以上をマスク。熱帯平均 ΔSST=4K 相当になるようスケーリングした。

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2016年9月30日 発行
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