2019年 度 春 季 大 会 講 演 予 稿 集

会期： 2019年 5月 15日 (水 )～ 5月 18日 (土 )会 場： 国 立オリンピック記念 青少年総合センター （東京都 渋谷区代々木神園町 ）



115

2019年 5月日  本  気  象 学 会

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

日本気象学会 2019 年度春季大会
出展・リクルートブース開設・協賛企業・団体等一覧
今大会の開催にあたり，以下の企業・団体からご出展・リクルートブースご開設・ご協賛を頂きました（2019 年 4 月 17日現在；50 音順）．厚く御礼申し上げます．

アプライド株式会社*+
国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構*
英弘精機株式会社*
株式会社気象工学研究所+
気象情報通信株式会社+
クレイ・ジャパン・インク
クロスイメージング株式会社+
株式会社工学気象研究所+
株式会社構造計画研究所+
サイバネットシステム株式会社*
三報社印刷株式会社
全日本空輸株式会社株式会社ソニック+
東京大学出版会*
トーテックス株式会社
株式会社日本エレクトリック・インスルメント*+
日本海洋事業株式会社+
日本気象株式会社*+
一般財団法人日本気象協会*+
株式会社ニューテック*
ビジュアルテクノロジー株式会社*
株式会社プリード*
明星電気株式会社*
株式会社ライフビジネスウェザー（五十音順）*は会場内に併設されるブースにて展示を行う予定の企業・団体です．

+は会場内に併設されるリクルートブースを設ける予定の企業・団体です．
日本気象学会 2019 年度春季大会―１―

日本気象学会 2019 年度春季大会
会期：2019 年 5 月 15 日（水）～5 月 18 日（土）会場：国立オリンピック記念青少年総合センタ－〒151-0052
東京都渋谷区代々木神園町 3-1 https://nyc.niye.go.jp/
大会実行委員会担当機関：東京大学大気海洋研究所
大会委員長： 木本 昌秀（東京大学大気海洋研究所）
当日の会場への連絡先： 大会実行委員会事務局（国立オリンピック記念青少年総合センター会議室）
TEL: 04-7136-8141（大会期間中のみ有効）
※取次ぎ等はいたしませんのでご了承ください．
交通の案内：
小田急線より
新宿駅より各駅停車 約 3 分
参宮橋駅下車 徒歩約 7 分地下鉄千代田線より
代々木公園駅下車（代々木公園方面 4 番出口）徒歩約 10 分
京王バスより
新宿駅西口（16 番）より 代々木 5 丁目下車
渋谷駅西口（40 番）より 代々木 5 丁目下車

会場案内図







―2―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会行事予定
A 会場：セミナーホール 417（センター棟 4F）
B 会場：309 会議室（センター棟 3F）
C 会場：310 会議室（センター棟 3F）
D 会場：311 会議室（センター棟 3F）
ポスター会場：401・402・403・405 会議室（センター棟 4F）（企業展示会場・リクルートブース併設）

5月15日
（水）

10:00～
11:30

11:30～
12:30
13:30～
17:00

5月16日
（木）

5月17日
（金）

5月18日
（土）

09:30～
11:30
11:30～
12:30
13:30～
15:20
15:30～
17:30
18:15～
20:15
09:30～
11:30
11:30～
12:30
13:30～
17:00
09:30～
11:30
11:30～
12:30
13:30～
17:00

A会場
気候システムⅠ（6, A101～A106）

総会・記念講演・シンポジウム：大ホール（カルチャー棟）
受付
 ：416 会議室（センター棟 4F）
大会事務局  ：409 会議室（センター棟 4F）
懇親会
 ：レセプションホール（国際交流棟）

B会場
中高緯度大気（4, B101～B104）

C会場
観測手法Ⅰ
（6, C101～C106）（ ）内は講演数と講演番号
D会場
専門分科会
｢気象庁データを利用した気象研究の現状と展望｣
（4, D101～D104）

ポスター・セッション（35, P101～P135）
降水システムⅠ（13, A151～A163）

物質循環システム（5, B151～B155）

15:15～
中層大気（5, B156～B160）
降水システムⅡ
気候システムⅡ（8, A201～A208）（8, B201～B208）
ポスター・セッション（34, P201～P234）

専門分科会
専門分科会
｢ひまわり８・９号がも ｢東アジアで近年発生
たらす新しい気象学と， する極端現象に対する後継衛星への期待｣
地球温暖化の寄与とその将来予測｣
（13, C151～C163）（13, D151～D163）
気象予報Ⅰ
大気境界層
（8, C201～C208）（8, D201～D208）

総会
学会賞，藤原賞，岸保・立平賞受賞記念講演
懇親会
降水システムⅢ
気候システムⅢ（7, A301～A307）（8, B301～B308）
ポスター・セッション（34, P301～P334）

気象予報Ⅱ（8, C301～C308）

大気力学（7, D301～D307）

シンポジウム「多重階層システムとしての気候の研究」
熱帯大気・台風Ⅰ（6, A401～A406）
ジュニアセッション

気候システムⅣ（7, B401～B407）

公開気象講演会
熱帯大気・台風Ⅱ「新元号を迎えて～平 （13, B451～B463）
成の㻟㻜年間を振り返り，新時代の気象災害に備
える～」

気象予報Ⅲ
（8, C401～C408）

雲物理（8, D401～D408）

観測手法Ⅱ
（13, C451～C463）

専門分科会
｢GEWEXアジアモンスーン水文気候学研究の新しい挑戦｣
（10, D451～D460）

発表件数：299 件（専門分科会 40，一般口頭発表 156，ポスター103）
当大会予稿集に掲載された著作物については，以下の規程「日本気象学会の刊行物に掲載された著作物の利用について（http://www.metsoc.jp/teikan/MSJ_kitei_copyrightpolicy.pdf）」に準じます．

本プログラムの記載内容に関する問い合わせは〒305-0052茨城県つくば市長峰1-1気象研究所内 講演企画委員会
（E-mail: kouenkikaku2019s@mri-jma.go.jp）まで―3―

日本気象学会 2019 年度春季大会

講演の方法
一般口頭発表・専門分科会
・ 一般口頭発表の講演 1 件あたりの持ち時間は 14 分
（講演 11 分･質疑 3 分）です
・ 専門分科会の発表時間については世話人からの指示に従ってください．
・ 講演には PC プロジェクターを使用できます．
・ 講演にあたり，予め以下の点をご了承ください✓ パソコンは各自で準備して下さい．会場にはプロ
ジェクター，VGA ケーブルおよび HDMI-VGA 変
換アダプタを準備します．VGA（ミニ D-sub15 ピン），あるいは HDMI（フルサイズ）コネクタを装備した PC が使用できます．
✓ セッション開始前の休憩時間などを利用して，必ず接続の確認を行っておいて下さい．また接続が不安な場合は，セッション開始前に会場係に申し出て下さい．
✓ 突然の故障や接続の際のトラブルが発生した場合，座長の判断で発表順の繰り下げなどの対応をとる

ことがあります．携帯用メディアによるバックア
ップファイルの準備など，トラブルへの備えは講演者自身で行って頂くようにお願いします．
ポスター発表・ 講演者はポスターに表題と著者名を明記して下さい・ ポスター発表の一人当たり使用可能面積は，縦 150
cm×横 180 cm 程度となっています（ただし，足元からパネルが立ち上がる点に注意）
・ ポスターの掲示には画鋲のみが使用できます．画鋲は会場に用意されています．
・ ポスターの掲示可能時間は以下の通りです．会場の都
合上時間厳守でお願いします✓ 第 1 日の発表者は 5 月 15 日 09:30～17:30
✓ 第 2 日の発表者は 5 月 16 日 09:00～17:30
✓ 第 3 日の発表者は 5 月 17 日 09:00～17:30
✓ 第 4 日の発表者は 5 月 18 日 09:00～13:00
・ ポスター会場での機器の使用は，講演申し込み時に申し出ていたもの以外は原則として認められません．

保育施設の紹介について
大会実行委員会では，大会期間中の保育施設の紹介と，施設利用費用の一部補助を行います．紹介する保育施設
は下記の通りです．
保育施設 「セルリアンタワーポピンズキッズルーム」
住所 〒150-0031東京都渋谷区桜丘町26-1
セルリアンタワー東急ホテル3F（渋谷駅徒歩5分）
TEL: 03-5728-1377 FAX: 03-5728-1377
https://www.poppins.co.jp/nursery/cerulean.html
完全予約制のため，利用希望日の 1 ヶ月～2 日前までにご予約ください．3 日前まではご予約・お問い合
わせフォームにて予約，2 日前の場合は電話でのお問い合わせをお願いします．保育対象年齢は，生後 57日から就学前までです．また，学会からの保育補助は下記の保育支援ガイドラインに則ります．
http://jinzai.metsoc.jp/files/childcare_support_guideline.pdf
上記は情報提供のみであり，保育施設への申し込みは直接利用者個人で行ってください．補助の申請は事前に気象学会事務局・下記担当者へ 5 月 8 日（水）までにご連絡下さい．
他の施設を利用される場合にも同様の方法で補助を行います．保育施設の利用を検討されている方は，お気軽に担当者にお問い合わせください．
連絡先 気象学会事務局
E-mail: chief@metsoc.jp
TEL: 03-3216-4403

大会実行委員会からのお知らせ
本大会では，前納受付者には事前に大会参加票と「日本気象学会 2019 年度春季大会ハンドブック・シ
ンポジウム要旨集」を郵送します．前納受付者は大会参加票を持参のうえ，そのまま会場へお越しください．前納受付者で大会参加票を破損・紛失した方，および懇親会を当日新たに申し込まれる方，ならびに当日受付者は，大会受付までお越しください．当日参加者への予稿集の配布用に USB メモリを用意しますが，混雑防止のため，できる限り予めダウンロードしてからお越しください．なお，施設には無料 WiFi サービ
スはありません．

―4―

日本気象学会 2019 年度春季大会

シンポジウム ｢多重階層システムとしての気候の研究｣
日時：2019 年 5 月 17 日（金）（大会第 3 日）13:30～17:00
会場：国立オリンピック記念青少年総合センター 大ホール（カルチャー棟）
司会：高薮 縁（東京大学大気海洋研究所）
※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： 気候は，雲や乱流の微物理から地球をめぐる大気海洋の大循環，雪氷や植生まで，非常に幅広い時空間スケー
ルの現象によって幾重にも階層化したシステムとして成り立っています．気候の研究は，そのリンクのひとつひとつを解読したり，それらを総体としてモデル化したりする作業ともいえます．本シンポジウムでは，このような「多重階層システムとしての気候の研究」について，様々な専門分野で第一線に立つ講師陣に，最新の科学的知見や取り組み，および，将来展望についてご講演いただくことを計画しました．この機会に，会場の参加者の皆さまとご一緒に気候の研究について様々な側面から議論することができれば幸いです．
プログラム：
1．「今後 10 年の気候研究の課題と展望」
                    木本昌秀 （東京大学大気海洋研究所）
2．「地球温暖化時代の気候研究」
                    三枝信子 （国立環境研究所地球環境研究センター）
3．「雲と雨のマルチプラットフォーム観測」
                    高橋暢宏 （名古屋大学宇宙地球環境研究所）
4．「マイクロスケールと気候スケールの研究の連携可能性」
                    伊藤純至 （東京大学大気海洋研究所）
5．「熱帯域成層圏対流圏結合系における多階層連結過程」
                    余田成男 （京都大学大学院理学研究科）
総合討論

総会
日時：大会第2日（5月16日）13:30～15:20
場所：国立オリンピック記念青少年総合センター
大ホール（カルチャー棟）
議事次第
1. 開会2. 議長選出
3. 理事長挨拶
4. 2019年度日本気象学会賞授与
5. 2019年度藤原賞授与
6. 2019年度岸保・立平賞授与
7. 2018年気象集誌論文賞及びSOLA論文賞授与報告

8. 議事(1) 2018年度事業報告(2) 2018年度決算報告(3) 2018年度監査報告
9. 報告(1) 2019年度事業計画(2) 2019年度収支予算(3) その他
10. 議事録署名人の指名
11. 議長解任
12. 閉会

専門分科会の概要紹介
気象庁データを利用した気象研究の現状と展望
日時：2019 年 5 月 15 日（水）（大会第 1 日）10:00～11:30
場所：D 会場
趣旨：気象庁と気象学会との包括的共同研究契約である「気象研究コンソーシアム」が締結されて 11 年が経過しました．コンソーシアムでは，数値予報用実況解析，各種数値予報データなどの気象庁モデルの出力データのみならず，海面水温解析値や気象衛星
ひまわり 8 号データなどの最先端の解析・観測デー
タの提供などを通じ，気象研究とその研究成果の社
会還元の促進に努めています．
本分科会では，
（1）数値予報の出力データを利用した研究―5―

日本気象学会 2019 年度春季大会

（2）気象衛星ひまわり 8 号データなど新しい観測データを用いた研究
（3）数値予報モデル・データ同化手法の開発と精度向上の研究
などに関する講演を募集し，気象庁データが拓く新しい気象研究について展望します．なお，本分科会への講演申込には，コンソーシアムへの参加の如何は問いません．
世話人：坪木和久（名古屋大学宇宙地球環境研究所），
余田成男（京都大学大学院理学研究科），石田純一（気象庁予報部数値予報課），長谷川昌樹（気象庁総務部企画課）

趣旨：地球温暖化の進行に伴い，将来，猛暑や強雨，強い台風の増加，積雪の減少等が指摘されている．2018
年は，冬の寒波，夏の豪雨や猛暑，非常に強い勢力の台風の上陸等，異常気象が多発した．異常気象やそれに伴う極端現象は様々な自然変動の影響を受けて発生するが，地球温暖化が寄与した可能性もあり，研究の進展が求められている．そこで本専門分科会では，
日本を含む東アジアで生じる極端現象に対する過去
から将来に渡る人為起源地球温暖化の影響について，
様々な視点から議論する．降水・気温等の頻度変化や，
梅雨前線，台風，ストームトラック，Atmospheric River，
海洋との相互作用等の極端現象を引き起こす要因の変化について，過去データの統計的解析，大規模アン
サンブル，高解像度全球モデル・領域モデルによるダウンスケール実験，個別の異常気象に対する Event
Attribution等様々な手法による研究を期待する．
世話人：川瀬宏明（気象研究所），佐藤正樹（東京大学），
今田由紀子（気象研究所），釜江陽一（筑波大学），佐藤友徳（北海道大学），竹見哲也（京都大学），森正人（東京大学），山田洋平（海洋研究開発機構）

ひまわり 8・9 号がもたらす新しい気象学と，後継衛星への期待
日時：2019 年 5 月 15 日（水）（大会第 1 日）13:30～17:00
場所：C 会場
趣旨：2014 年 10 月に打ち上げられた「ひまわり 8 号」
は，それまでの静止衛星と比べ大幅に機能が強化され，台風や局地的大雨などの顕著現象の実況監視に加え，エーロゾルや海面水温，海氷，植生，火山灰などの詳細な監視やデータ同化などに用いられ，防災・気象情報の高度化に大いに貢献するとともに気象学においても新しい知見をもたらしつつある．さらに
気象庁では，この「ひまわり 8 号」およびその同型衛星である「ひまわり 9 号」で得られた知見や国際的動向を踏まえながら，イメージャのみならずサウンダや雷光センサー等の有効性や搭載可能性を含めて，次の衛星についても議論を開始した．
本大会では，「ひまわり 8・9 号」の利用成果やプロダ
クト開発，データ提供，校正・運用等について情報を共有するとともに，後継衛星への期待や，サウンダや雷光センサーの活用の可能性等についても幅広く議論していきたい．
世話人：岡本幸三（気象研究所），中島孝（東海大学），
本多嘉明（千葉大学），増永浩彦（名古屋大学），岩渕弘信（東北大学），別所康太郎（気象庁観測部）

*(:(; アジアモンスーン水文気候学研究の新しい挑戦
日時：2019 年 5 月 18 日（土）（大会第 4 日）13:30～17:00
場所：D 会場
趣旨： GEWEX（Global Energy and Water Exchanges）のもと GAME, MAHASRI と続けられてきたアジアモン
ス ー ン 水 文 気 候 学 研 究 の 新 し い 枠 組 み （ Post
MAHASRI プロジェクト）が立ちあげられようとしている．Post MAHASRI プロジェクトは，アジア域の陸面過程のインパクトと降水過程，スケール間相互作用の解明を焦点に，季節内から数十年スケールの変
動と気候変動予測の改善に資することを目指す．今回の専門分科会では，アジアモンスーン研究への多様な科学的アプローチや問い，2020 年に予定されている統合観測モデリングイニシアチブ Asia Monsoon
Year (AMY)-II への展望を交流する．
世話人：寺尾徹（香川大学），鼎信次郎（東京工業大学），
松本淳（首都大学東京・海洋研究開発機構）


東アジアで近年発生する極端現象に対する地球温暖化の寄与とその将来予測
日時：2019 年 5 月 15 日（水）（大会第 1 日）13:30～17:00
場所：D 会場

公開気象講演会のお知らせ※公開気象講演会への参加は事前申込みが必要です．詳しくは公開気象講演会参加登録のページ
（http://www.metsoc.jp/?p=5906）をご覧下さい．参加は無料です．

㻌
日時：2019年5月18日（土）（大会第4日）
13:30～17:00
場所：国立オリンピック記念青少年総合センター 
セミナーホール417（大会A会場）
テーマ：「新元号を迎えて～平成の30年間を振り返り，新時代の気象災害に備える～」
主催：公益社団法人日本気象学会 教育と普及委員会
後援：一般社団法人日本気象予報士会

―6―

日本気象学会 2019 年度春季大会

趣旨：日本気象学会 2019 年度春季大会の開催に合わいたします．
プログラム：

せて，一般市民の方々に気象に関する最新の研究成

13:30-13:40 開会挨拶・趣旨説明

果や関心の深い事柄について解説することを目的

13:40-14:25 ｢平成 30 年間の気象予測技術の変遷」
として公開気象講演会を開催します．

室井ちあし（気象庁）

今回は「平成 30 年間の振り返り」をテーマとして

14:25-15:10 ｢気象災害極端現象の変化｣ 加藤輝

取り上げます．平成の時代を振り返ると，科学技術之（気象庁）

の発展による観測技術・予測技術の高度化，気象現休憩

象・災害の特性の変化，社会基盤・制度の変化など，

15:20-16:05 ｢地球温暖化で異常気象はどう変わる

気象分野を取り巻く環境というものは大きく様変か？｣渡部雅浩（東京大学）

わりしています．これからの時代の気象災害に備え

16:05-16:50 ｢伝え手側の変化｣ 南利幸（NHK 気

るためには，平成 30 年間における各分野の変化を象キャスター）

振り返り，最新の知見について正しく理解しておく

16:50-16:55 閉会挨拶

ことが重要となるでしょう．そこで，今回の講演会

㻌では，「平成 30 年間の振り返り」として，気象予測，

問い合わせ先：黒木志洸（教育と普及委員会）
TEL：03-3212-8341（内線3309，気象庁数値予報課内）
E-mail：msj-ed_2019@metsoc.jp

気象災害，気候変動，気象解説の各分野について，
平成 30 年間の変遷や，新時代の展望を紹介していただきます．奮ってご参加くださいますようお願い

ジュニアセッションのお知らせ※下記の趣旨のため，多くの学会会員の皆様にご参加いただき，質疑やコメントをくださいますよう，宜しくお願いいたします．
※ジュニアセッション発表者・見学者の参加は無料です．

日時：2019年5月18日（土）（大会第4日）11:30〜12:30
発表形態・発表内容：ポスターセッション形式．内容
場所：国立オリンピック記念青少年総合センター
は気象・気候や大気についての生徒による調査・研（大会ポスター会場）
究成果．詳細は日本気象学会ホームページ
主催：公益社団法人日本気象学会 教育と普及委員（https://www.metsoc.jp/about/educational_activities/junior
会・講演企画委員会
_session/junior_session_2019/intro）をご覧下さい．
趣旨：大気や気象に対する若い人たちの興味や探究心
参加特典：
が高まることで，より豊かな社会の招来に繋がるこ 1.発表者の全員に対し，「発表認定証」を発行しまとを期待し，日本気象学会 2019 年度春季大会の開催
す．
 2.日本気象学会ホームページに発表者や発表要旨なに合わせて，高校・中学生世代を対象に「ジュニアどを掲載し，顕彰します．
セッション」を開催します．生徒たちが自ら行った
 3.発表者は，専門家による質疑やコメントを通じ気象や大気に関する調査・研究の成果を，専門家のて，研究の要領やヒントを得たり，また参加者間
前で発表体験し，意見交換することによって調査・の交流を深めたりすることができます．
 4.希望者には同日午後に行われる「公開気象講演
研究を深めてもらうことを主な目的としています．
会」の聴講席を確保します．
多くの学会会員の皆様にご参加いただき，質疑やコ
メントをくださいますよう，宜しくお願いいたしま
問い合わせ先：公益社団法人日本気象学会 
す．
教育と普及委員会ジュニアセッション担当
発表・見学の資格：高等学校，高等専門学校生 1～3 学
E-mail：msj-ed_2019＠metsoc.jp（ジュニアセッション担年），中学校の生徒（新卒者含む）個人またはグル当）
ープ．発表者がいない学校の生徒，教諭，引率者もTel：03-3216-4403 Fax：03-3216-4401（学会事務局）
見学できます．

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日本気象学会 2019 年度春季大会

研究会のお知らせ
大会期間中とその前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51回メソ気象研究会・台風研究連絡会・第6回
観測システム・予測可能性研究連絡会・第12回気象庁数値モデル研究会

通してもらえます）．


極域寒冷域研究連絡会

日時：2019 年 5 月 15 日（水）（大会初日）18:00～20:00
日時：2019 年 5 月 14 日（火）（大会前日）13:30～17:00
場所：B 会場 309 会議室（センター棟 3)）
場所：気象庁講堂（東京都千代田区大手町 1-3-4）
テーマ：南極の広域をより高い精度で観測する
テーマ：「線状降水帯・台風予報の精度向上に向けて取内容：地球温暖化の下，今後の南極の変化は人類の関心り組むべき課題」
事である．西南極の温暖化と氷床の消耗は進んでいるコンビーナー：加藤輝之（気象庁観測），伊藤耕介
が，南極氷床の主要部である東南極の変化は比較的小（琉球大学），本田有機（気象庁数値予報）
さい．しかし，東南極でも変化が起こっていることを
内容：交通政策審議会気象分科会において，「2030年の科示唆するデータがないわけではない．今後の南極の変学技術を見据えた気象業務のあり方 ～災害が激甚化を知るためには，広域の，できるだけ正確な観測が化する国土，変革する社会において国民とともに前進必要である．南極は代表的な観測空白域の一つである
する気象業務～」が2018年8月に提言としてとりまとが，南極の研究に携わるものが現在どのようにアプロ
められました．その中で，根幹である観測・予測技術のーチしているのかを紹介し，今後，学会員から広く協
更なる高度化・精度向上（技術開発）が重点的に取り組力を得る場としたい．
むべき分野とされ，「半日前からの早め早めの防災対プログラム：
応等に直結する予測精度の向上」及び「数日前からの1. 最近の南極の気候的変化 平沢尚彦（極地研究所）
大規模災害に備えた広域避難に資する台風・集中豪雨
2. 南極内陸へのAWSの展開 栗田直幸（名古屋大学）
などの予測精度向上」が具体的な目標として取り上げ
3. YOPP-SHへの貢献 ‐より高精度の総観規模循環のられています．そこで，その精度向上に必須である線把握に向けて‐ 佐藤和敏（北見工業大学）
状降水帯及び台風の予報精度向上に向けて取り組むべ4.
無人飛行機で南極を観測する林政彦（福岡大学）
き課題を明確にし，議論することを今回のメソ気象研
問い合わせ先：平沢尚彦（極地研究所）
究会，台風研究連絡会，観測システム・予測可能性研究
E-mail: hira.n@nipr.ac.jp
連絡会及び気象庁数値モデル研究会との共催テーマと
して取り上げることにしました．
雲・降水研究会
プログラム：
日時：2019 年 5 月 15 日（水）（大会初日）18:00～20:00
13:30-13:40 開会挨拶・趣旨説明
：C
13:40-14:10 ｢ 線 状 降 水 帯 と 集 中 豪 雨 に つ い て ｣  場所
 
 会場
  310 会議室（センター棟 3)）加藤輝之（気象庁観測）
テーマ：「巻雲観測」
14:10-14:40 ｢第 2 期 SIP 課題「国家レジリエンスの
内容：巻雲は，その光学特性や微物理特性によって，強化」にむけた線状降水帯に関する包対流圏界面付近の雲放射や水輸送を介して地球大気
括的観測実験および予測手法開発プロの熱・水・物質循環に関与しており，これらの機構
ジェクトの紹介」 清水慎吾（防災科研）

解明のために，気球や航空機による直接観測やリモ
14:40-15:10「線状降水帯予測における数値予報の課
ートセンシングによる観測が行われてきました．近題」 氏家将志（気象庁数値予報）
年では，ますます多様化する衛星観測データをもと休憩
に，巻雲の光学・微物理特性のみならず素過程にま
15:30-16:00  ｢ 台 風 進 路 予 測 に 残 さ れ た 課 題 ｣   で迫る研究も進められています．       
榎本剛（京大）
 本研究会では，雲粒子ゾンデによる観測・解析に取
16:00-16:30 ｢台風強度予報の改善に向けて取り組む
り組んでおられる折笠成宏氏（気象研）と，衛星観べき研究課題｣ 嶋田宇大（気象研）
測データに基づく雲特性解析を手がけておられる岩
16:30-17:00 ｢台風進路予報における数値予報の課
渕弘信氏（東北大）をお招きし，巻雲内の雲粒子成題｣ 米原仁（気象庁数値予報）
長に焦点をあててお話しいただくとともに，室内実
17:00-17:30 総合討論験やモデリングとの連携，将来展望に関する視点も世話人：坪木和久（名大宇地研），加藤輝之（気象庁観含め議論します．
測），小倉義光（東大大気海洋研）
プログラム：
問い合わせ先：加藤輝之（気象庁観測）
1. 趣旨説明
E-mail: teruyuki_kato@met.kishou.go.jp
2. 「巻雲の氷晶発生・成長機構に関する観測と実験」
注意事項：講堂でのご飲食はご遠慮ください．トイレは折笠成宏（気象研）
１F をご利用ください（名札を提示されるとゲートを
3. 「ひまわり8号の高頻度観測データを用いた巻雲のラ―8―

日本気象学会 2019 年度春季大会

の気候への影響，さらにはそれらに対する人類の認
識の変遷をも考察する契機になればと考えます．
本会合は気象学史研究に関心を持つ，より多くの方の間の情報・意見交換をうながすため，学会員以外の方にも広く参加を呼びかけて開催いたします．
プログラム：
1. ｢人為的気候変化要因として重要な温室効果ガスの兄弟：エアロゾル熱収支気候学の発展の中から｣ 大村 纂（スイス連邦工科大学チューリッ
ヒ校名誉教授 
2. ｢中国・日本の日射量の長期変動とエアロゾル｣
早坂忠裕（東北大学）
問い合わせ先：山本哲（気象庁観測課）
TEL 03-3212-8341（代表）
メールでのお問い合わせは気象学史研究連絡会ウェブ
サイトの問い合わせフォームをご利用ください。
https://sites.google.com/site/meteorolhistoryjp/

イフサイクルの解析」岩渕弘信（東北大）
問い合わせ先：橋本明弘 気象研究所
E-mail: ahashimo@mri-jma.go.jp

第5回気象学史研究会
日時：2019 年 5 月 17 日（金）（大会第 3 日）18:00～20:00
場所：B 会場 309 会議室（センター棟 3)）コンビーナ・司会：三上岳彦（首都大学東京名誉教授）
テーマ：20 世紀の気候変動と人為的エアロゾルの影響
内容：今回の気象学史研究会は，気候変動に大きな影響を与えるエアロゾルの問題を，特に人為的エアロゾ
ルの大量放出が起きた 20 世紀に注目して取り上げます．地球大気の熱収支について観測と理論から長く考察して来られた大村 纂氏には 20 世紀気候変化の中でのエアロゾルの役割について，熱収支をその重要な入力である日射量の直接測定から考察して来られた早坂氏には，日射量の変動実態と人為起源エア
ロゾルとの関連についてご講演をいただきます．これらの講演を通じて，20 世紀における人間活動とそ

リクルートブースの設置について

ポスター発表が行われる場所に隣接して，会場内にリクルートブースを設ける予定です．これは，民間企業
から適職に出会うための機会を提供して頂き，気象学会に所属する大学院生や有期雇用研究者との間での情報交換を通じて，彼らのキャリア形成をサポートすることが目的です．参加予約手続きは不要です．ブース
では，ポスター発表時間および昼休みをコアタイムとして，企業担当者が対応します．リクルートブースに出展予定の企業は以下の通りです（2019年3月18日現在）

アプライド株式会社株式会社気象工学研究所
気象情報通信株式会社
クロスイメージング株式会社
株式会社工学気象研究所
株式会社構造計画研究所
株式会社日本エレクトリック・インスルメント
日本海洋事業株式会社
日本気象株式会社
一般財団法人日本気象協会

2019 年度秋季大会の予告
2019 年度秋季大会は，2019 年 10 月 28 日（月）～10 月 31 日（木）に福岡国際会議場で開催される予定です．大会告示は「天気」5 月号に掲載予定です．なお，秋季大会の講演申し込み締め切りは 2019 年 7 月頃となる予定です．

―9―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第1日〔 5月15日(水) 〕

10:00～11:30

口頭発表

A 会場 気候システムⅠ
座長： 村治 能孝（株式会社エナジシェアリング）

A101

村治 能孝（EScoT）

20 世紀前半の紙及び画像気象資料の数値化

A102

釜堀 弘隆（気象研）

関東・東海地方の降水量観測データレスキュー

A103

松本 淳（首都大）

A104

山本 晴彦（山口大）

A105

加藤 内藏進（岡大・教育・
理科）

A106

久保田 尚之（北大院理）

ACRE－Japan・データレスキューによるアジアモンスーンの
長期変動の解明
帝国日本における気象観測ネットワークの構築－朝鮮総督府
2－
梅雨～秋雨における日々の降水の季節的違いと年々の変動（東京と長崎を例とする 20 世紀を通した解析より）
フィリピンの降水量データレスキューにより発展した夏季アジアモンスーン変動研究

気候システムⅠ要旨へ― 10 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第1日〔 5月15日(水) 〕

10:00～11:30

口頭発表

B 会場 中高緯度大気座長：立花 義裕（三重大学）

B101

立花 義裕（三重大学）

南極振動と北極振動とのシンクロB102

平沢 尚彦（極地研）

南極内陸における高時間分解可能な長期観測

B103

中山 盛雄（RCAST）

B104

水越 将敏（東大理）

南半球ストームトラックの卓越変動～水惑星実験に基づく中緯度
海洋前線帯の影響の評価～
南半球ストームトラックの卓越変動～アンサンブル AGCM 実験
結果の解析～

中高緯度大気要旨へ― 11 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第1日〔 5月15日(水) 〕

10:00～11:30

口頭発表

C 会場 観測手法Ⅰ
座長：内山 明博（国立環境研究所）

C101

工藤 玲（気象研）

スカイラジオメータによる雲の微物理・光学特性のリモートセン
シング

C102

内山 明博（環境研）

スカイラジオメーター（POM02）の特性（Part 2）（2）

C103

清水 厚（環境研）

ライダー観測で見られた関東ローカルダストの特徴

C104

大河原 望（MRI）

南極昭和基地における地表面放射の長期変化傾向

C105

山本 哲（気象研）

地上気温観測用通風筒の日射特性評価手法の検討

C106成田 知巳（湘南工科大学） アジアにおける落雷位置標定ネットワークの構築

観測手法Ⅰ要旨へ― 12 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第1日〔 5月15日(水) 〕

10:00～11:30

口頭発表

D 会場 専門分科会「気象庁データを利用した気象研究の現状と展望」
座長：坪木 和久（名古屋大学宇宙地球環境研究所）

D101
D102
D103
D104

室井 ちあし（気象庁数値予報）
高野 雄紀（東大大気海洋研）
金子 凌（東京理科大水理研）

2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画と官学連携への取り組み藤田 匡（数値予報課）

メソアンサンブル予報システム MEPS の運用開始に向けて

気象庁 GPV を用いた雲解説用予想衛星画像の作成
ディープラーニングを用いた降水予測モデルの検討

講演は，D101は30分，その他は15分

専門分科会要旨へ― 13 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第1日〔 5月15日(水) 〕

13:30～17:00

口頭発表

A 会場 降水システムⅠ
座長：鈴木 賢士（山口大学大学院創成科学研究科）

A151

平沢 尚彦（極地研）

A152

荒木 健太郎（気象研）

A153

佐藤 晋介（NICT）

A154

吉﨑 正憲（立正大学）

A155

鈴木 賢士（山口大院）

A156

西井 章（高知大院理）

SPICE陸別サイトにおける降雪観測の解析結果
2019 年 1 月 26 日に関東平野で発生した対流雲の発生環境場と雲・降水特性2018 年 7 月に神戸 PAWR で観測された層状性エコーに埋め込まれた対流性エコー
夏季関東地方における「E-S 型」による積乱雲とその自己増殖2017 年九州北部豪雨と 2014 年広島豪雨でみられた線状降水帯の雷活動の比較
平成 30 年 7 月豪雨の高知におけるレーダー観測
座長：辻 宏樹（東京大学大気海洋研究所）

A157

田中 健路（広工大環境）

平成 30 年 7 月豪雨における広島県西部の降水系の発達機構

A158

末木 健太（理研計算科学） 平成 30 年 7 月豪雨における広島と兵庫の降水特性の比較

A159

谷田貝 亜紀代（弘前大理
工）

A160

辻 宏樹（東大大気海洋研）

A161

横山 千恵（東大大気海洋
研）

A162

茂木 耕作（JAMSTEC）

A163

吉野 純（岐阜大工）

平成 30 年 7 月豪雨の Atmospheric River と豪雨分布の特徴
上層トラフの効果の違いに着目した 2018 年 7 月豪雨と 2017年九州北部豪雨の比較
2018 年 7 月豪雨の降水特性と後方の上層トラフの効果について2018 年西日本豪雨を引き起こした梅雨前線停滞に対する台風
7 号 プラピルーン の影響
平成 30 年 7 月豪雨に対する台風 7 号と台風 8 号の影響

降水システムⅠ要旨へ― 14 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第1日〔 5月15日(水) 〕

13:30～17:00

口頭発表

B 会場
物質循環システム
座長： 田中 泰宙（気象庁気象研究所）
B151

渡邊 明（元 福大理工）

B152

鶴田 治雄（RESTEC）

B153

板橋 秀一（電中研）

B154

伊藤 彰記（JAMSTEC）

B155

田中 泰宙（気象研）

降水中のヨウ素 129 の変動について
福島第一原子力発電所事故直後の放射性ヨウ素(131I)の動態(その 1)：既存の観測値の総合解析
北半球スケールの対流圏オゾンに対する東アジア由来の排出量の影響評価
燃焼起源鉄：エアロゾル中の高い鉄溶解率のミッシングリン
ク
MRI-ESM2.0 による自然起源エーロゾルのトレンド解析

物質循環システム要旨へ
中層大気
座長： 高麗 正史（東京大学大学院理学系研究科地球惑星科学専攻）
高解像度ラジオゾンデデータを用いた日本の夏における重力波発生源に関する研究
南極 UTLS 領域における乱流パラメータの極渦・総観規模擾
乱への依存性B156

奥井 晴香（東大院理）B157

高麗 正史（東大院理）B158

松山 裕矢（九大院理）

成層圏におけるプラネタリー波束下方伝播の統計的解析

B159

安井 良輔（東大院理）

北極成層圏突然昇温に伴う南半球中間圏及び下部熱圏の高温
偏差

B160

直江 寛明（気象研）

Level 2 衛星オゾン全量の有効温度依存性

中層大気要旨へ

日本気象学会 2019 年度春季大会― 15 ―

大会第1日〔 5月15日(水) 〕

13:30～17:00

口頭発表

C 会場 専門分科会「ひまわり8・9号がもたらす新しい気象学と，後継衛星への期待」
座長：中島 孝（東海大学）
ひまわり 8 号観測に基づく熱帯の雲辺縁のフラクタル的性質についての解析
CloudSat とひまわり 8 号を用いた雲物理特性の時間変化について
ひまわり 8 号による衛星解析データを用いたエアロゾルによる雲への影響の領域特性

C151

神野 拓哉（東大院理）

C152

山内 晃（東大大海研）

C153

関口 美保（海洋大）

C154

甲斐 憲次（茨大教育）

ひまわり 8 号 Dust RGB 画像を用いたダスト現象の解析

C155

大竹 秀明（産総研）

ひまわり 8 号を活用した太陽光発電出力の推定

休憩（5 分）
座長：岡本 幸三（気象研）

C156

塚田 大河（北大院環境科学）

ひまわり 8 号を用いた台風内部コア領域の風速推定C157

岡部 いづみ（JMA/NPD）

気象庁メソ解析システムでのひまわり 8 号晴天放射輝度温度
データの利用高度化について

C158

大塚 道子（気象研）

ひまわり 8 号最適雲解析プロダクトの同化実験（その 3）

C159

澤田 洋平（気象研）

どれだけ高頻度に観測するべきか？：ひまわり 8 号全天候輝度温度同化による局地的大雨予測

休憩（5 分）
座長：別所 康太郎（気象庁）

C160

別所 康太郎（気象庁）

ひまわり後継衛星計画の概要

C161

高野 雄紀（東大大気海洋
研）

C162

岡本 幸三（気象研）

C163

大和田 浩美（気象庁）

「ひまわり」と「しきさい」に色彩を取り戻す ～分光反射率に基づくトゥルーカラー再現画像～
ひまわり後継衛星に向けたハイパースペクトル赤外サウンダのインパクト調査
静止衛星搭載ハイパースペクトル赤外サウンダの観測システ
ムシミュレーション実験

総合討論
各講演は13分

専門分科会要旨へ― 16 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第1日〔 5月15日(水) 〕

口頭発表

13:30～17:00

D 会場 専門分科会「東アジアで近年発生する極端現象に対する地球温暖化の寄与とその将来予測」
座長：釜江 陽一（筑波大学）

D151

佐藤 正樹（東大 AORI）

東アジアの極端現象の温暖化変化研究へのアプローチ

D152

今田 由紀子（気象研）

2018 年 7 月の猛暑と地球温暖化

D153

森 正人（東大先端研）

2017/18 年の東アジアの寒冬に対する温暖化寄与の定量化

D154加藤 雅也（名大宇地研）

D155

山田 洋平（JAMSTEC）

D156

初塚 大輔（北大院地球環境）

d4PDF を用いた台風に伴う降水量極値の将来変化とその要因

D157

Nayak Sridhara（DPRI）

Pseudo global warming effect on typhoon-induced precipitation
over western Japan

d4PDF を用いたインドシナ半島の夏季降水量の将来変化の特徴
3.5km・7km 格子の NICAM を用いた地球温暖化による台風の変化

座長：佐藤 友徳（北海道大学）

D158

楠 昌司（気象研）

大量アンサンブル実験による梅雨期の将来変化

D159

川瀬 宏明（気象研）

近年の気温上昇が平成 30 年 7 月豪雨に与えた影響

D160

増田 善信（元・気象研究所）

2018 年 7 月豪雨と地球温暖化との関連

D161

村田 昭彦（気象研）

D162

Nayak Sridhara（DPRI）

D163

高根 雄也（産総研）

日本の極端降水量の将来変化に対する力学及び熱力学過程の影響（第二報）
Regionality in extreme precipitations linked to temperature overJapan in present and future climate
空調の使用が助長する都市の「熱汚染」

各講演は14分

専門分科会要旨へ― 17 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第2日〔 5月16日(木) 〕

9:30～11:30

口頭発表

A 会場 降水システムⅡ
座長：岩井 宏徳（情報通信研究機構）

A201

楠 研一（気象研）

AI を用いた竜巻等突風の自動予測・情報提供システムの開発
－概要－

A202

石津 尚喜（アルファ電子気象研）

CNN による竜巻の自動検出技術の開発と突風事例への適用

A203

足立 透（気象研）

A204

新井 健一郎（気象研）

A205

猪上 華子（気象研）

多点型地上観測とレーダー観測による下層渦の解析

A206

藤原 忠誠（JR 東日本）

ドップラーレーダーで捉えた男鹿市船越で発生した突風事例

A207

嶋村 重治（日本無線）

フェーズドアレイ気象レーダで観測された 2018 年 8 月 27 日
東京上空で形成されたメソサイクロン

A208

岩井 宏徳（NICT）

台風 1824 号に伴い沖縄本島で発生したメソサイクロンと竜巻

PAWR および CNN による突風被害をもたらした渦の立体解析2017 年 12 月 1 日イタリア・サンレモ竜巻の初期解析と渦の自動探知

降水システムⅡ要旨へ― 18 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

〔 5月16日(木) 〕

大会第2日

9:30～11:30

口頭発表

B 会場
気候システムⅡ
座長： 星 一平（新潟大学大学院・自然科学研究科）
B201

小林

ちあき（気象研）

結合モデルで予測された半年以上継続する 2018 年北半球中緯
度高温偏差

B202

黒田

友二（気大）

太陽活動の北大西洋振動の影響(長期変化)

B203

原田

やよい（気象研）

西日本の大雨時における大気大循環場の特徴

B204

星

B205

塩崎

公大（京大院理）

WP/PNA インデックスと熱帯海面水温偏差との関係

B206

片岡

崇人（JAMSTEC）

風－混合層－海面水温フィードバック

B207

小坂

優（東大先端研）

相当温位に基づく日々の梅雨前線の特定とその季節的北上の経年変動の研究B208

森正人（東大先端研）

一平（新潟大院）

北極－中緯度気候リンクにおける QBO 位相依存性

近年のユーラシアの寒冷化に果たす北極海氷減少の影響

気候システムⅡ要旨へ― 19 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第2日〔 5月16日(木) 〕

9:30～11:30

口頭発表

C 会場 気象予報Ⅰ
座長：宇野 史睦（産業技術総合研究所）

C201

郭 威鎮（MRI）

Using Parcel Model to Simulate the Particle Distribution of
Hygroscopic Flares in CCNC

C202

竹内 悠人（豊技大）

地上からの日射計測による雲影挙動の把握

C203

大西 領（JAMSTEC）

深層学習による超解像シミュレーション～建物解像・街区微気象のリアルタイム予測の実現～

C204

渡邊 武志（CRIEPI）

コピュラを用いた気象予測モデルの統計的精度評価手法

C205

宇野 史睦（産総研）

冬季における循環場毎の MSM 日射量予測大外しの事前検出C206

小林 宏規（豊橋技科大）

太陽光発電電力予測の精度向上に向けた短期出力予測

C207

宮島 亜希子（防災科研）

C208

井上 剛（三菱総研）

雨量情報に付加したネガティブ・ポジティブ情報が受け手の避難行動に与える影響
畳み込み LSTM を用いたレーダー降水量分布の短時間予測に関する精度検証

気象予報Ⅰ要旨へ― 20 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第2日〔 5月16日(木) 〕

9:30～11:30

口頭発表

D 会場 大気境界層
座長：竹見 哲也（京都大学防災研究所）

D201

稲垣 厚至（東工大）

格子ボルツマン法による大気境界層の計算

D202

竹見 哲也（京大防災研）

2018 年台風 21 号通過時に大阪市街地で生じた暴風の定量的
解析

D203

守永 武史（気象研）

境界層乱流における安定成層時の風速変動と温度変動

D204
D205
D206
D207
D208

九州地方で発生する盆地霧の季節変動と経年変化の特徴－大分県日田盆地をモデルとした発生・消滅過程－
産総研高山サイト TKY における長期の微気象観測 1 気
近藤 裕昭（産総研・JWA）
温・放射・LAI の年平均値の年々変動
ライダーによる大気境界層内 CO2エアロゾル気温水蒸気の阿保 真（首都大）
鉛直分布同時観測
ドップラーライダーの移動観測による大気境界層高度および中村 祐輔（立正大・院）
3 次元風分布の把握
雲レーダとウインドプロファイラ同時観測による雲と風の相鷹野 敏明（千葉大院工）
互作用解析
重田 祥範（鳥取環境大学）

大気境界層要旨へ― 21 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第3日〔 5月17日(金) 〕

9:30～11:30

口頭発表

A 会場 降水システムⅢ
座長：櫻井 南海子（防災科学技術研究所）

A301

岩下 久人（明星電気株式会
社）

A302

今井 隆翔（名大宇地研）

A303

栃本 英伍（東大大気海洋研）

2016 年 7 月 14 日 JEF1 ダウンバーストにおける風向・風速の地上観測結果
海上竜巻を発生させた対流雲内部のマイソサイクロンの 3 次
元構造の詳細な時間変化
Quasi-linear convective system に伴って発生した竜巻の事例解
析－1992 年 12 月 8 日に茨城県千代田町で発生した竜巻－

A304

益子 渉（気象研）

竜巻の数値実験における水平解像度依存性

A305

川野 哲也（九大院理）

北陸冬季雷の数値シミュレーション

A306

林 修吾（気象研）

2018 年 5 月 10 日に発生した背の低い雷雲の偏波レーダによ
る観測

A307

櫻井 南海子（防災科研）

2017 年 8 月 30 日に東京都内で発生した雷雲の 3 次元的特徴

降水システムⅢ要旨へ― 22 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第3日〔 5月17日(金) 〕

口頭発表

9:30～11:30

B 会場 気候システムⅢ
座長：神山 翼（東京大学大学院理学系研究科地球惑星科学専攻）

B301

藤原 ケイ（なし）

エルニーニョ発生起点と地球－彗星の内合

B302

岩切 友希（AORI）

完新世中期における ENSO の弱化メカニズム

B303

神山 翼（東大院理）

黒潮とメキシコ湾流の海面水温同期現象

B304

山内 恭（極地研）

南極での雲放射強制を伴う湿潤暖気流入の加熱への寄与

B305

堀田 陽香（AORI）

雲水量の水平不均質性がもたらす気候影響B306

廣田 渚郎（環境研）

CMIP5 モデルにおける過剰な深い対流と気候感度の過小評価

B307

川合 秀明（気象研）

積雲対流スキームの役割の実情

B308

小畑 淳（気象研）

旱魃，飢饉を地球システムモデルで探る

気候システムⅢ要旨へ― 23 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第3日〔 5月17日(金) 〕

9:30～11:30

口頭発表

C 会場 気象予報Ⅱ
座長：南出 将志（-HW3URSXOVLRQ/DERUDWRU\&DOWHFK）

C301

岡崎 淳史（理研計算科学）

C302

清水 宏幸（気象庁）

C303

南出 将志（JPL）

C304

横田 祥（気象研）

C305

横田 祥（気象研）

C306

堀田 大介（気象研）

C307

石橋 俊之（気象研）

C308

小田 真祐子（気象研）

次世代静止衛星搭載降水レーダ反射強度の観測システムシミュレーション実験
気象庁メソ解析におけるマイクロ波イメージャデータ同化の豪雨予測への影響調査
全天赤外輝度温度のデータ同化のための Adaptive Background
Error Inflation (ABEI)手法
非線形予報モデルを繰り返し計算する 4DEnVar は非線形現象のデータ同化に有効か？
アンサンブルに基づく相互共分散行列の特異値分解による平成 30 年 7 月豪雨の解析
背景誤差共分散のモデル空間直接局所化による非局所・高密度観測データのアンサンブル同化に向けて
4 次元の背景誤差共分散行列を使った 4D-Var によるアンサン
ブル生成と決定論的解析（3）
変分法同化法のための 2 スケール局所化手法

気象予報Ⅱ― 24 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第3日〔 5月17日(金) 〕

9:30～11:30

口頭発表

D 会場 大気力学
座長：木下 武也（海洋研究開発機構）

D301

樫村 博基（神大院・理）

全球非静力学火星大気大循環モデルの開発と高解像度計算

D302

堀之内 武（北大地球環境） TEM モデルによる金星大気の超回転形成機構の研究

D303

木下 武也（JAMSTEC）

温位面上の質量重みつき時間平均系の Rossby 波活動とそれに伴う残差流について

D304

板野 稔久（防衛大・地球海洋）

円筒形の渦 sheet における「波の共鳴」と「最適励起」

D305

山崎 一哉（東大院理）

高解像度のゾンデ観測と数値実験による，トランスバースラ
インの構造の研究

D306

相木 秀則（名大宇地研）

熱帯太平洋の表層季節波動のライフサイクル解析

D307

福田 凱大（東大 AORI）

2 種類のエルニーニョ現象に伴うテレコネクションおよび日
本域の地表気温に対する影響

大気力学要旨へ― 25 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第4日〔 5月18日(土) 〕

9:30～11:30

口頭発表

A 会場 熱帯大気・台風Ⅰ
座長：那須野 智江（海洋研究開発機構）

石山 尊浩（東大大気海洋研究所）
渡来 靖（立正大・地球環境科学）

2018 年夏季の活発な台風活動に対する太平洋南北モードの影響2018 年台風活動の月別 Potential と PMM 領域と東部北西太平
洋の SST が与えた影響
NICAM による水惑星理想化実験における MJO，熱帯低気圧，亜熱帯高圧帯の関係

A404

中江 寛大（東大AORI）

北半球夏季季節内振動の北進のメカニズムに関する研究

A405

高須賀 大輔（東大大気海洋研）

MJO の発生・東進過程における混合ロスビー重力波の役割
－YMC-Sumatra 2017 期間中の事例解析－

A406

那須野 智江（JAMSTEC）

YMC 期間中の季節内振動事例における水蒸気輸送解析

A401
A402
A403

高谷 祐平（気象研）

熱帯大気・台風Ⅰ要旨へ― 26 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第4日〔 5月18日(土) 〕

9:30～11:30

口頭発表

B 会場 気候システムⅣ
座長：松本 健吾（岡山大学大学院自然科学研究科）

B401

谷貝 勇（元気象大）

地球温暖化が影響する日本の冷夏と暑夏について（その 11）－顕在化した北海道の蝦夷梅雨－

B402

藤部 文昭（首都大）

市町村ごとのデータから見た熱中症・低温死亡率の分布特性

B403

内山 常雄（予報士会）

国内の 2000 年以降の気候変動の地域特性

B404

下田 星児（農研機構北農研）

近年の北海道の小麦とばれいしょの収量変動要因となる気象
現象

B405

戸田 賢希（AORI）

20 世紀における日本周辺の SST 長期変化メカニズム

B406

福井 真（東北大院理）

日本域領域再解析システムによる台風強度の再現性の評価

B407

松本 健吾（岡山大・院）

中国～東西日本における梅雨期の日々の降水変動と季節進行に関する気候学的解析（大雨日と無降水日の出現状況にも注
目して）

気候システムⅣ― 27 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第4日〔 5月18日(土) 〕

9:30～11:30

口頭発表

C 会場 気象予報Ⅲ
座長：山上 晃央（筑波大学計算科学研究センター）

C401

榎本 剛（京大防災研）

2018年台風第 7号と西日本豪雨の予報実験

C402

山上 晃央（筑波大 CCS）

夏季の顕著な北極低気圧とその予測可能性

C403

前島 康光（理研計算科学）

C404

牛山 朋來（土研
ICHARM）

平成 30 年 7 月豪雨を対象とした高頻度・高解像度フェーズド
アレイ気象レーダーデータ同化実験
平成 30 年 7 月豪雨に伴う岡山県高梁川のアンサンブル洪水予
測実験

C405

深町 知宏（気象大）

地形解析手法を用いたトラフの自動検出C406

鈴木 健斗（東北大院理）

関東地方に発生する沿岸前線の MSM 予報バイアスに関する
解析

C407

佐藤 均（気象庁数値予報） 気象庁全球モデルにおける系統誤差特性と今後の課題

C408

中川 雅之（気象研）

気象庁全球モデルにおける下層雲の表現の改善（第四報）

気象予報Ⅲ要旨へ― 28 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第4日〔 5月18日(土) 〕

9:30～11:30

口頭発表

D 会場 雲物理
座長：鷹野 敏明（千葉大学大学院工学研究院）

D401

田尻 拓也（気象研）

D402

齋藤 泉（名工大院工）

D403

久芳 奈遠美（AORI）

D404

山下 晃（大教大）

D405

篠田 太郎（名大宇地研）

D406

鷹野 敏明（千葉大院工）

D407

高橋 暢宏（名大ISEE）

D408

吉住 蓉子（名大 ISEE）

内部混合したサブミクロン粒子の吸湿度
室内雲乱流実験を想定した大規模 DNS において得られた雲粒
粒径分布および雲水混合比スペクトル
暖かい雨に対する雲物理スキーム比較実験－バルク法改良のための衛星データ活用法の提案－
雪結晶研究の新しい展開
Ka 帯偏波レーダで観測される KDP 極大領域の時間変化が示
すもの ～KDP プロファイルの統計値からの推定～
ミリ波雲レーダFALCON-Iによる降雨開始時の雨滴形成と加速の詳細解析
マルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダ（MPPAWR）による地上に降水をもたらさない降水雲の解析
アラブ首長国連邦の低地における日周対流雲の発達要因と微
物理構造

雲物理要旨へ― 29 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第4日〔 5月18日(土) 〕

13:30～17:00

口頭発表

B 会場 熱帯大気・台風Ⅱ
座長：嶋田 宇大（気象研究所）

B451

坪木 和久（名大宇地研）

台風の眼の貫通飛行による中心気圧のドロップゾンデ観測

B452

山田 広幸（琉球大理）

航空機観測で捉えた 2018 年台風第 24 号の内部構造の変化

B453

久保田 尚之（北大院理）

航空機で観測した 2018 年台風 24 号の最盛期の暖気核

B454

金田 幸恵（名大 ISEE）

強い鉛直シア環境下における台風 LAN (2017)の発達過程

B455

川島 正行（北大低温研）

2017 年台風 18 号（TALIM）に伴う放射状巻雲バンドの数値
実験

B456

佐藤 陽祐（名大工）

台風内の雷構造に関する数値的考察

B457

河田 裕貴（東大 AORI）

台風の内部コア領域に見られる楕円渦に関する研究
座長：中澤 哲夫（気象研究所）

B458

伊藤 耕介（琉大理）

「藤原効果」に関わる特異ベクトル

B459

山口 宗彦（気象研）

熱帯低気圧の移動速度は遅くなっているか？

B460

中澤 哲夫（気象研）

強い台風は増えてきているか？ ～Mei & Xie(2016)の追試か
ら～

B461

嶋田 宇大（気象研）

台風の急発達事例は“気候学的に増加しているか？

B462

嶋田 宇大（気象研）

台風急発達の環境条件と多様性

B463

筆保 弘徳（横浜国大）

台風発生環境場別でみた台風になれなかった熱帯低気圧の環
境場

熱帯大気・台風Ⅱ要旨へ― 30 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第4日〔 5月18日(土) 〕

13:30～17:00

口頭発表

C 会場 観測手法Ⅱ
座長：山本 真之（情報通信研究機構）

C451

山本 真之（NICT）

次世代ウィンドプロファイラの研究開発

C452

大野 裕一（NICT）

WINDAS 鉛直速度観測を用いた高層雲の解析 2 

C453

山田 芳則（気象研）

2018 年台風 21 号に伴う近畿地方の風のドップラーレーダー
解析

C454

足立 アホロ（気象研）

パラメトリックスピーカーによる RASS 観測の精度

C455

吉見 和紘（TISS）

マルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダの開発

C456

吉見 和紘（TISS）

C457

佐藤 英一（気象研）

マルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダを用いた豪雨検知システムの有効性について
二重偏波レーダーを用いた曇天・雨天時の火山噴煙の観測について（第 2 報）
座長：青梨 和正（気象研究所）

C458

藤井 秀幸（JAXA）

マイクロ波放射計海面水温データのノイズ軽減検討

C459

青梨 和正（気象研）

C460

山地 萌果（JAXA/EORC）

C461

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 extreme 比較

C462

堀 康郎（安田電機暖房（株））

衛星放送電波を用いた降雨強度，雨量の測定 2

C463

角田 敦（TOK）

微小雨量の検知を可能にした雨量計の開発

次世代のマイクロ波イメージャ降水リトリーバルアルゴリズ
ム開発：固体降水の厚みの変動を考慮した散乱アルゴリズム
衛星全球降水マップ GSMaP の誤差幅情報の提供に向けた検証

観測手法Ⅱ要旨へ― 31 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第4日〔 5月18日(土) 〕

13:30～17:00

口頭発表

D 会場 専門分科会「GEWEXアジアモンスーン水文気候学研究の新しい挑戦」
座長：木口 雅司（東京大）

D451

寺尾 徹（香川大教育）

GEWEX アジアモンスーン水文気候学研究の新プロジェクト

D452

加藤 内藏進（岡大・教育・
理科）

D453

野津 雅人（首都大）

2018 年 7 月豪雨時における中国地方付近の降水の解析（梅雨
降水の東西差と変動に関わる気候学的視点から）
GSMaP サブデイリースケール降水のヴェトナム北部におけ
る検証

D454

上野 健一（筑波大）

中部山岳域における衛星降水量の検証

D455

杉本 志織（JAMSTEC）

チベット‐ヒマラヤ域を対象とした高解像実験の重要性

D456

高橋 洋（首都大）

アジアモンスーン域での降水日変化における大気陸面相互作用の役割

休憩（10分）
座長：福島 あずさ（神戸学院大）
北進季節内変動に伴うフィリピン西岸域の降水変動：YMCLaoag 2018 集中観測
ヒマラヤ山脈の氷河周辺域における夏季降水量観測と降水量
変動

D457

横井 覚（JAMSTEC）

D458

藤波 初木（名大 ISEE）

D459

鼎 信次郎（東工大）

PostMAHASRI における水文学の挑戦

D460

尾瀬 智昭（気象研）

CMIP5 モデルの夏季東アジア現在気候再現性と降水量将来変化

総合討論（30 分） 鼎 信次郎・寺尾 徹（東工大・香川大）

各講演は15分

専門分科会要旨へ― 32 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第1日〔 5月15日(水) 〕11:30～12:30

ポスター・セッションP101

松下 拓樹（寒地土研）

雪崩発生条件となる降雪事例の頻度解析について

P102

中島 大岳（古野電気）

小型 X バンド二重偏波気象レーダーを用いた Dual-Doppler 解析

P103

谷川 朋範（気象研）

積雪の波長別偏光測定装置の高度化

P104

磯田 総子（NICT）

オープンサイエンスを見据えた研究データ共有実験

P105

竃本 倫平（山口大院）

降水粒子地上観測による X バンド MP レーダ粒子判別手法の検証

P106小林 謙吾（島根大学）

島根県における気象レーダによる降雨強度推定精度低下要因の検
討

P107

足立 幸穂（理研計算科学） 将来領域気候予測における不確定性の要因評価手法の提案

P108

福島 広和（釧路地方気象台）

十勝地方における最低気温分布の再現とオホーツク海側への展開
の可能性

P109

村田 文絵（高知大理工）

長期日降水量データを用いた四国の降水特性の解析

P110

樋口 太郎（AORI）

GCM を用いた白亜紀における大気中の CO2 に対する水循環の応答に関する研究P111

木口 雅司（東大生研）

バングラデシュにおける 126 年日降水量を用いた降水特性の変化

P112

浜田 純一（首都大都市環境） インドネシア・ジャカルタにおける降水季節変化とその長期変動

P113

乙部 直人（福岡大理）

小型気圧計の製作と気圧測定体験

P114

瀬古 弘（気象研）

多種の高頻度高密度観測データを用いた局地的大雨の同化実験（そ
の 1）

P115

近藤 圭一（気象研）

モデルが不完全な場合における背景誤差相関について

P116

武村 一史（京大院理）

重合格子法における単調性及び保存性を持つ補間法の開発

P117

雲居 玄道（早大）

概況文作成支援のための数値予報類似度算出法

P118

池端 耕輔（東大・理）

NICAM を用いたアンサンブルシミュレーションによる平成 30 年 7
月豪雨の研究P119

吉田 尚紀（名大宇地研）

降水強度と時間的集中度からみた豪雨の特性

P120

山下 尭也（東北大院理）

日本近海におけるメソ対流系の日変化に関する事例解析

P121

大泉 伝（JAMSTEC）

平成 30 年 7 月豪雨の広領域・高解像度再現実験

P122

出世 ゆかり（防災科研）

関東平野における局地的大雨の降水特性に関する統計的研究

P123

瀬口 貴文（防衛大）

P124

渡部 友祐（京大院理）

P125

川合 秀明（気象研）

P126

浅見 真由（東京理科大水理
研究室）

P127

林 昌宏（気象研）

P128

関 隆則（気象予報士会）

千葉県船橋市における結氷観測P129

渡辺 真吾（JAMSTEC）

地球温暖化に伴う北太平洋の乱気流発生頻度の変化－大規模アン
サンブル気候予測データベース d2PDF 解析

P130

佐藤 令於奈（福岡大院理） 冬季中緯度における上層雲量の季節内変動機構

地上可視カメラ ひまわり 8 号 ラジオゾンデを用いた Jumping
Cirrus の観測的研究
Atmospheric River 発生時における降水の衛星搭載降水レーダーデータを用いた解析
マダガスカルで見た蜃気楼 －推定される大気境界層の温度プロ
ファイル－
世界 28 メガシティを対象とした都市構造や地理・気象条件がヒー
トアイランド現象に及ぼす影響評価ひまわり 8 号と赤外サウンダによる火山灰解析アルゴリズムの開発― 33 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

P131

山内 隆介（横浜国大）

2018 年台風 21 号を対象にした台風ノモグラムの検証

P132

大滝 寿一（横浜国大）

機械学習を用いた台風検出器の開発と精度検証（第 3 報）

P133

高須賀 大輔（東大大気海洋研）

MJO と混合ロスビー重力波の相互作用の普遍性

P134菅原 広史（防大地球）

都市における CO2 フラックスの支配因子に関する観測的研究

P135

財前 祐二（気象研）

エアロゾルモデルを用いた非降水時の視程予測の試みその 2

ポスターセッション1要旨へ― 34 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第2日〔 5月16日(木) 〕11:30～12:30

ポスター・セッション

P201

ビタノバ リディア（筑波大）


Possible impact of urbanization on the surface air temperature in Sendai
City in the past 150 years

P202

小山 亮（気象研）

1D-Var を用いた台風内部の大気プロファイル解析

P203

橋口 浩之（京大 RISH）

P204

川村 誠治（NICT）

P205

佐々 浩司（高知大理工）

神戸 PAWR による台風 21 号の風速評価

P206

高瀬 裕介（東京理科大水理研）

ステレオビジョンに基づく Cloud Image Velocimetry の検討P207

田中 実（無所属）

世界の寒波と熱波の分布とその原因の調査

P208

中西 友恵（三重大院生物資源）

アフリカサヘルの対流変動が駆動する北半球大気循環パターンP209

村田 文絵（高知大理工）

P210

若月 泰孝（茨城大理）

P211

木口 雅司（東大生研）

P212

新井 直樹（東海大学）

P213

斉藤 和雄（気象業務支援セ
ンター）

P214

伊藤 享洋（気象庁海洋気象） 気象庁波浪モデルにおける台風ボーガス利用法の改善に向けて

P215

佐井 勇太（桜美林大学）

関東平野部の降雪による雪水比と上空 850hPa の気温の関係

P216

瀬古 弘（気象研）

船舶やブイで観測した GNSS データを用いた同化実験（その 1）

P217

松元 琢真（早大）

天気予報文作成支援のためのテキスト分析モデルに関する研究

P218

松山 洋（首都大地理）

P219

岩崎 杉紀（防大地球）

P220

北畠 尚子（気象大）

2018 年 7 月 5～8 日の豪雨におけるメソ α スケールの変化

P221

橋本 明弘（気象研）

数値気象モデルによる雲粒寄与率予測値を用いた新雪比表面積の
推定

P222

伊藤 典子（琉球大学）

平成 30 年 7 月豪雨に先行する沖縄での大雨の特徴

P223

清水 慎吾（防災科研）

戦略的イノベーション創造プログラム「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」における線状降水帯に関する包括的観測および予測
実験プロジェクトの概要

P224

安田 智紀（日本大学院・総合基礎）

寿都における風速の再現性

P225

中島 虹（都環研）

東京都心の冬季における気温鉛直構造の日変化P226

安間 碩成（東北大院理）

冬季北太平洋における大気のエネルギー収支の解析P227北川 裕人（気象大）

植生の太陽放射の計算

P228

加藤 涼雅（横浜国大）

畳み込みニューラルネットワークを用いた台風発生における環境
場の可視化

P229

野坂 真也（気象研）

海面水温の時間解像度が日本海沿岸部の冬季降水に与える影響

MU レーダー外付け受信専用アンテナを用いたアダプティブクラッター抑圧システムの開発
地デジ放送波を用いた水蒸気量推定手法の研究開発－首都圏観測展開の現状と小型装置の試作－

バングラデシュにおける 1891-2016 年の日降水量データを用いた降水分布特性の経年変化
日本における過去 65 年間の極値雨量の経年変化解析とその要因分析
スリランカにおける 100 年データを用いた降水特性の変化
気象情報可視化ツール Wvis の開発と 3D プリンターによる教育用
立体気象模型の作成
ベトナム気象局解析雨量と 2018 年 12 月ベトナム中部の豪雨について

可降水量に着目した九州北部豪雨の解析－平成 29 年と 24 年の比較－
CPS ゾンデ・ライダの同時観測による粒径大きく個数密度少ない氷晶雲の生成過程の研究― 35 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

P230

山崎 哲（JAMSTEC）

新潟での局所降雪分布と亜寒帯・亜熱帯ジェット変動及びブロッキ
ングとの関係P231

辻 和希（横浜国大）

経路アンサンブルシミュレーションを用いた高潮リスクの評価

P232

浜口 佑也（東大地惑）

対流圏上層のトラフ前面の南風偏差領域における TD 型擾乱の発生過程の研究

P233

松島 史弥（名大 ISEE）

熱帯低気圧の強度と二重暖気核構造の関係

P234

佐伯 田鶴（NIES）

Impact of GOSAT data on CO2 fluxes in the NICAM 4D-Var system －Towards GOSAT-2 Level 4 product－

ポスターセッション2要旨へ― 36 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大会第3日〔 5月17日(金) 〕11:30～12:30

ポスター・セッション

P301

箕輪 昌裕（FURUNO）

小型軽量なマイクロ波放射計による観測と評価

P302

奥村 成皓（古野電気）

小型軽量なマイクロ波放射計による移動観測P303

広瀬 正史（名城大）

低高度の降水鉛直分布

P304

中辻 菜穂（奈良女子大）

船舶観測データによる衛星雲量プロダクトの検証P305

瀬戸 心太（長大院工）

マッチアップの不確実性を考慮した GPM/DPR とディスドロメー
タの比較

P306

岩切 友希（AORI）

完新世中期における IOD 変調に寄与した季節サイクルの変化

P307

北林 翔（首都大）

ENSO の位相に対する火山噴火の地表気温への影響の依存性

P308

栗山 匡一朗（高知大理）

インド・アッサム州における降水の日変化

P309

渡邊 美幸（東北大）

日本海沿岸における冬季雷の経年変化とその要因

P310

藤波 初木（名大 ISEE）

バングラデシュにおける夏期降水量変動の特徴とその長期変化

P311

村上 茂教（気象大）

全球線型傾圧モデルの作成と力学演算子の固有値解析

P312

山本 哲（気象研）

P313

入口 武史（気象研）

P314

石田 凌雅（気大）

データ同化による地衡風乱流のパラメータ推定P315

丹羽 洋介（環境研）

4 次元変分法逆解析における解析誤差共分散の高精度推定

P316

池田 翔（東北大院・理）

P317

松山 洋（首都大地理）

P318

折笠 成宏（気象研）

P319

中井 専人（防災科研）

地上湿雪降雪と Ze プロファイルとの比較

P320

秋山 静佳（京大院理）

GPM/DPR を用いた海洋上温帯低気圧に伴う強い降雪帯の解析

P321岩崎 博之（群馬大 教育 ） 全規模で見た落雷密度と落雷エネルギーの関係P322

矢吹 正教（京大生存研）

ソーラーブラインド領域の深紫外レーザーを用いた水蒸気ラマン
ライダーの開発

P323

仲吉 信人（東京理科大）

平成 29 年 7 月九州北部豪の雨再現計算に対する領域依存性

P324

河野 恭佑（千葉工大院）

気象移動観測における熱電対の設置方法の検討

P325

重田 祥範（鳥取環境大学） 佐賀平野における温熱環境の季節変動とその形成要因

P326

久慈 誠（奈良女子大）

船舶搭載型全天カメラ観測データ解析による雲量の特徴

P327

樫村 博基（神大院・理）

Ruby による数値計算実験場構築の試み

P328

木野 佳音（東大 AORI）

軌道要素変化による南北両極の温度上昇の季節性と海陸によるプロセスの違いP329

佐藤 和敏（北見工大）

CPS ゾンデが捉えた寒気流入時における北極の雲特性変化

P330

河谷 芳雄（JAMSTEC）

P331

林 未知也（ハワイ大）

「世界初！？温室効果カメラ」－赤外線カメラによる温室効果ガス
可視化デモンストレーション－
気象庁全球データ同化における陸域地表面射出率の動的推定法の検討

週間ｱﾝｻﾝﾌﾞﾙﾀﾞｳﾝｽｹｰﾘﾝｸﾞ気象予報ﾃﾞｰﾀの高度利用に関する研究（2）－イネいもち病害確率予測情報の支援に向けて－
JRA-55 と GPS による可降水量の比較 －両者の地形の差異を考慮
して－
つくば地上モニタリング観測による実大気エアロゾルの雲核能・氷晶核能の変動（その 2）

気候モデルを用いた成層圏・中間圏が対流圏循環場に及ぼす影響の考察修正した湿潤線型傾圧モデルにおける遅い東進性熱帯擾乱とエル
ニーニョへの応答― 37 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

P332

藤原 圭太（九大院・理）

黒潮の潜熱フラックス増加実験でみられた秋台風の発達抑制

P333

柳瀬 亘（気象研）

台風の温帯低気圧化後の再発達に影響する環境場の特徴

P334

小西 啓之（大教大）

夏季の南極氷床上における昇華蒸発量連続観測

ポスターセッション3要旨へ― 38 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

講演者索引㻌㻌
<A>

Hirasawa Naohiko㻔平沢㻌 㻌 尚彦㻕㻌

A151

Kashimura Hiroki㻔樫村㻌 㻌 博基㻕㻌D301

Hirasawa Naohiko㻔平沢㻌 㻌 尚彦㻕㻌

B102

Kashimura Hiroki㻔樫村㻌 㻌 博基㻕㻌P327

Abo Makoto㻔阿保㻌 㻌 真㻕㻌D206

Adachi Ahoro㻔足立㻌 㻌 アホロ㻕㻌C454

Hirose Masafumi㻔広瀬㻌 㻌 正史㻕㻌P303

Kataoka Takahito㻔片岡㻌 㻌 崇人㻕㻌B206

Adachi Sachiho㻔足立㻌 㻌 幸穂㻕㻌

P107

Hirota Nagio㻔廣田㻌 㻌 渚郎㻕㻌B306

Kato Kuranoshin㻔加藤㻌 㻌 内藏進㻕㻌A105

Adachi Toru㻔足立㻌 㻌 透㻕㻌

A203

Hori Yasuro㻔堀㻌 㻌 康郎㻕㻌C462

Kato Kuranoshin㻔加藤㻌 㻌 内藏進㻕㻌D452

Aiki Hidenor㼕㻔相木㻌 㻌 秀則㻕㻌D306

Horinouchi Takeshi㻔堀之内㻌 㻌 武㻕㻌

D302

Kato Masaya㻔加藤㻌 㻌 雅也㻕㻌

D154

Akiyama Shizuka㻔秋山㻌 㻌 静佳㻕㻌P320

Hoshi Kazuhira㻔星㻌 㻌 一平㻕㻌

B204

Kato Ryoga㻔加藤㻌 㻌 涼雅㻕㻌

P228

Amma Michinari㻔安間㻌 㻌 碩成㻕㻌

P226

Hotta Daisuke㻔堀田㻌 㻌 大介㻕㻌C306

Kawai Hideaki㻔川合㻌 㻌 秀明㻕㻌

B307

Aonashi Kazumasa㻔青梨㻌 㻌 和正㻕㻌C459

Hotta Haruka㻔堀田㻌 㻌 陽香㻕㻌

B305

Kawai Hideaki㻔川合㻌 㻌 秀明㻕㻌P125

Arai Kenichiro㻔新井㻌 㻌 健一郎㻕㻌

A204

Kawamura Seiji㻔川村㻌 㻌 誠治㻕㻌P204

Arai Naoki㻔新井㻌 㻌 直樹㻕㻌P212

< I >㻌

P324

Araki Kentaro㻔荒木㻌 㻌 健太郎㻕㻌

A152

Ikeda Shou㻔池田㻌 㻌 翔㻕㻌

㻌㻌
P316

Kawano Kyosuke㻔河野㻌 㻌 恭佑㻕㻌Kawano Tetsuya㻔川野㻌 㻌 哲也㻕㻌

A305

P126

Ikehata Kohsuke㻔池端㻌 㻌 耕輔㻕㻌

P118

Kawase Hiroaki㻔川瀬㻌 㻌 宏明㻕㻌D159

Imada Yukiko㻔今田㻌 㻌 由紀子㻕㻌

D152

Kawashima Masayuki㻔川島㻌 㻌 正行㻕㻌B455

Asami Mayu㻔浅見㻌 㻌 真由㻕㻌㻌C160

Imai Ryusho㻔今井㻌 㻌 隆翔㻕㻌

A302

Kawata Yuki㻔河田㻌 㻌 裕貴㻕㻌

B457

Inagaki Atsushi㻔稲垣㻌 㻌 厚至㻕㻌D201

Kawatani Yoshio㻔河谷㻌 㻌 芳雄㻕㻌

P330

㻌

Inoue Hanako㻔猪上㻌 㻌 華子㻕㻌A205

Kiguchi Masashi㻔木口㻌 㻌 雅司㻕㻌P111

Inoue Tsuyoshi㻔井上㻌 㻌 剛㻕㻌

C208

Kiguchi Masashi㻔木口㻌 㻌 雅司㻕㻌P211

Iriguchi Takeshi㻔入口㻌 㻌 武史㻕㻌P313

Kino Kanon㻔木野㻌 㻌 佳音㻕㻌P328

Ishibashi Toshiyuki㻔石橋㻌 㻌 俊之㻕㻌C307

Kinoshita Takenari㻔木下㻌 㻌 武也㻕㻌

D303

㻌
B463

Ishida Ryoga㻔石田㻌 㻌 凌雅㻕㻌

P314

Kitabatake Naoko㻔北畠㻌 㻌 尚子㻕㻌P220

Ishitsu Naoki㻔石津㻌 㻌 尚喜㻕㻌

A202

Kitabayashi Sho㻔北林㻌 㻌 翔㻕㻌

P307

Fujibe Fumiaki㻔藤部㻌 㻌 文昭㻕㻌

B402

Ishiyama Takahiro㻔石山㻌 㻌 尊浩㻕㻌A402

Kitagawa Hiroto㻔北川㻌 㻌 裕人㻕㻌P227

Fujii Hideyuki㻔藤井㻌 㻌 秀幸㻕㻌C458

Isoda Fusako㻔磯田㻌 㻌 総子㻕㻌P104

Kobayashi Chiaki㻔小林㻌 㻌 ちあき㻕㻌B201

Fujinami Hatsuki㻔藤波㻌 㻌 初木㻕㻌D458

Itahashi Syuichi㻔板橋㻌 㻌 秀一㻕㻌

B153

Kobayashi Hiroki㻔小林㻌 㻌 宏規㻕㻌C206

Fujinami Hatsuki㻔藤波㻌 㻌 初木㻕㻌P310

Itano Toshihisa㻔板野㻌 㻌 稔久㻕㻌

D304

Kobayashi Kengo㻔小林㻌 㻌 謙吾㻕㻌P106

Kohma Masashi㻔高麗㻌 㻌 正史㻕㻌

B157

<B>
Bessho Kotaro㻔別所㻌 㻌 康太郎㻕㻌
㻌<E>
Enomoto Takeshi㻔榎本㻌 㻌 剛㻕㻌

<F>Fudeyasu Hironori㻔筆保㻌 㻌 弘徳㻕㻌

Fujita Tadashi㻔藤田㻌 㻌 匡㻕㻌
Fujiwara Chusei㻔藤原㻌 㻌 忠誠㻕㻌

㻌
C401

D104

Ito Akinori㻔伊藤㻌 㻌 彰記㻕㻌

B154

A206

Ito Kosuke㻔伊藤㻌 㻌 耕介㻕㻌B458

Kohyama Tsubasa㻔神山㻌 㻌 翼㻕㻌

B303
D205
P115

B301

Ito Noriko㻔伊藤㻌 㻌 典子㻕㻌P222

Kondo Hiroaki㻔近藤㻌 㻌 裕昭㻕㻌Fujiwara Keita㻔藤原㻌 㻌 圭太㻕㻌P332

Ito Takahiro㻔伊藤㻌 㻌 享洋㻕㻌

P214

Kondo Keiichi㻔近藤㻌 㻌 圭一㻕㻌Fukamachi Tomohiro㻔深町㻌 㻌 知宏㻕㻌C405

Iwai Hironori㻔岩井㻌 㻌 宏徳㻕㻌

A208

Konishi Hiroyuki㻔小西㻌 㻌 啓之㻕㻌P334

Fukuda Yoshihiro㻔福田㻌 㻌 凱大㻕㻌

D307

Iwakiri Tomoki㻔岩切㻌 㻌 友希㻕㻌

B302

Kosaka Yu㻔小坂㻌 㻌 優㻕㻌

B207

Fukui Shin㻔福井㻌 㻌 真㻕㻌

B406

Iwakiri Tomoki㻔岩切㻌 㻌 友希㻕㻌P306

Kuba Naomi㻔久芳㻌 㻌 奈遠美㻕㻌

D403

Fukushima Hirokazu㻔福島㻌 㻌 広和㻕㻌P108

Iwasaki Hiroyuki㻔岩崎㻌 㻌 博之㻕㻌P321

Kubota Hisayuki㻔久保田㻌 㻌 尚之㻕㻌A106

Furuzawa Fumie㻔古澤㻌 㻌 文江㻕㻌

C461

Iwasaki Suginori㻔岩崎㻌 㻌 杉紀㻕㻌

P219

Kubota Hisayuki㻔久保田㻌 㻌 尚之㻕㻌

B453

A301

Kudo Rei㻔工藤㻌 㻌 玲㻕㻌

C101

Kuji Makoto㻔久慈㻌 㻌 誠㻕㻌

P326

Fujiwara Kei㻔藤原㻌 㻌 ケイ㻕㻌㻌

< H >㻌

㻌

Iwashita Hisato㻔岩下㻌 㻌 久人㻕㻌

㻌㻌
P112

< J >㻌

Hamaguchi Yuya㻔浜口㻌 㻌 佑也㻕㻌

P232

Jinno Takuya 神野拓哉 Harada Yayoi㻔原田㻌 㻌 やよい㻕㻌

B203

kuriyama kyoichiro㻔栗山㻌 㻌 匡一朗㻕㻌

P308

P203

< K >㻌

Kuroda Yuhji㻔黒田㻌 㻌 友二㻕㻌

B202

P221

Kai Kenji㻔甲斐㻌 㻌 憲次㻕㻌Hamada Junichi㻔浜田㻌 㻌 純一㻕㻌Hashiguchi Hiroyuki㻔橋口㻌 㻌 浩之㻕㻌Hashimoto Akihiro㻔橋本㻌 㻌 明弘㻕㻌

㻌㻌
C151

㻌㻌
C154

Kumoi Gendo㻔雲居㻌 㻌 玄道㻕㻌P117

Kuo WeiChen㻔郭㻌 㻌 威鎮㻕㻌C201

Kusunoki Kenichi㻔楠㻌 㻌 研一㻕㻌

A201
D158

D156

Kamahori Hirotaka㻔釜堀㻌 㻌 弘隆㻕㻌A102

Kusunoki Shoji㻔楠㻌 㻌 昌司㻕㻌Hayashi Masahiro㻔林㻌 㻌 昌宏㻕㻌P127

Kamamoto Rimpei㻔竃本㻌 㻌 倫平㻕㻌

P105

㻌

㻌

Hayashi Michiya㻔林㻌 㻌 未知也㻕㻌P331

Kanada Sachie㻔金田㻌 㻌 幸恵㻕㻌B454

< M >㻌

㻌Hayashi Syugo㻔林㻌 㻌 修吾㻕㻌A306

Kanae Shinjiro㻔鼎㻌 㻌 信次郎㻕㻌

D459

Maejima Yasumitsu㻔前島㻌 㻌 康光㻕㻌C403

Higuchi Taro㻔樋口㻌 㻌 太郎㻕㻌P110

Kaneko Ryo㻔金子㻌 㻌 凌㻕㻌

D103

Mashiko Wataru㻔益子㻌 㻌 渉㻕㻌

A304

Masuda Yoshinobu㻔増田㻌 㻌 善信㻕㻌D160

Hatsuzuka Daisuke㻔初塚㻌 㻌 大輔㻕㻌― 39 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

Matsumoto Jun㻔松本㻌 㻌 淳㻕㻌

A103

Ohno Yuichi㻔大野㻌 㻌 裕一㻕㻌C452

Shusse Yukari㻔出世㻌 㻌 ゆかり㻕㻌

P122

Matsumoto Kengo㻔松本㻌 㻌 健吾㻕㻌B407

Ohtake Hideaki㻔大竹㻌 㻌 秀明㻕㻌C155

Sueki Kenta㻔末木㻌 㻌 健太㻕㻌

A158

Matsumoto Takuma㻔松元㻌 㻌 琢真㻕㻌

P217

Oizumi Tustao㻔大泉㻌 㻌 伝㻕㻌

P121

Sugawara Hirofumi㻔菅原㻌 㻌 広史㻕㻌P134

Matsushima Fumiya㻔松島㻌 㻌 史弥㻕㻌P233

Okabe Izumi㻔岡部㻌 㻌 いづみ㻕㻌

C157

Sugimoto Shiori㻔杉本㻌 㻌 志織㻕㻌D455

Matsushita Hiroki㻔松下㻌 㻌 拓樹㻕㻌P101

Okamoto Kozo㻔岡本㻌 㻌 幸三㻕㻌C162

Suzuki Kenji㻔鈴木㻌 㻌 賢士㻕㻌

A155
C406

Matsuyama Hiroshi㻔松山㻌 㻌 洋㻕㻌

P317

Okazaki Atsushi㻔岡崎㻌 㻌 淳史㻕㻌C301

Suzuki Kento㻔鈴木㻌 㻌 健斗㻕㻌Matsuyama Hiroshi㻔松山㻌 㻌 洋㻕㻌

P218

Okui Haruka㻔奥井㻌 㻌 晴香㻕㻌

B156

㻌

㻌

Matsuyama Yuya㻔松山㻌 㻌 裕矢㻕㻌

B158

Okumura Shigeaki㻔奥村㻌 㻌 成皓㻕㻌

P302

< T >㻌

㻌

Minamide Masashi㻔南出㻌 㻌 将志㻕㻌C303

Onishi Ryo㻔大西㻌 㻌 領㻕㻌

C203

Tachibana Yoshihiro㻔立花㻌 㻌 義裕㻕㻌

B101

Minowa Masahiro㻔箕輪㻌 㻌 昌裕㻕㻌P301

Orikasa Narihiro㻔折笠㻌 㻌 成宏㻕㻌P318

Tajiri Takuya㻔田尻㻌 㻌 拓也㻕㻌D401

Miyajima Akiko㻔宮島㻌 㻌 亜希子㻕㻌

C207

Ose Tomoaki㻔尾瀬㻌 㻌 智昭㻕㻌D460

Takahashi Hiroshi㻔高橋㻌 㻌 洋㻕㻌

D456

Mizukoshi Masatoshi㻔水越㻌 㻌 将敏㻕㻌

B104

Otaki Toshikazu㻔大滝㻌 㻌 寿一㻕㻌

P132

Takahashi Nobuhiro㻔高橋㻌 㻌 暢宏㻕㻌D407

Mori Masato㻔森㻌 㻌 正人㻕㻌D153

Otobe Naohito㻔乙部㻌 㻌 直人㻕㻌P113

Takane Yuya㻔高根㻌 㻌 雄也㻕㻌D163

Mori Masato㻔森㻌 㻌 正人㻕㻌

B208

Otsuka Michiko㻔大塚㻌 㻌 道子㻕㻌C158

Takano Toshiaki㻔鷹野㻌 㻌 敏明㻕㻌D406

Morinaga Takeshi㻔守永㻌 㻌 武史㻕㻌C163

Takano Toshiaki㻔鷹野㻌 㻌 敏明㻕㻌

D208

P202

Takano Yuki㻔高野㻌 㻌 雄紀㻕㻌

D102Takano Yuki㻔高野㻌 㻌 雄紀㻕㻌

C161

D203

Owada Hiromi㻔大和田㻌 㻌 浩美㻕㻌Moteki Qoosaku㻔茂木㻌 㻌 耕作㻕㻌A162

Oyama Ryo㻔小山㻌 㻌 亮㻕㻌

Muraji Yoshitaka㻔村治㻌 㻌 能孝㻕㻌

A101

㻌

Murakami Shigenori㻔村上㻌 㻌 茂教㻕㻌P311

< S >㻌

Murata Akihiko㻔村田㻌 㻌 昭彦㻕㻌D161

Saeki Tazu㻔佐伯㻌 㻌 田鶴㻕㻌

Murata Fumie㻔村田㻌 㻌 文絵㻕㻌P109

Sai Yuta㻔佐井㻌 㻌 勇太㻕㻌P215

Takasuka Daisuke㻔高須賀㻌 㻌 大輔㻕㻌

P133

Murata Fumie㻔村田㻌 㻌 文絵㻕㻌P209

Saito Izumi㻔齋藤㻌 㻌 泉㻕㻌

D402

Takaya Yuhei㻔高谷㻌 㻌 祐平㻕㻌A401

Muroi Chiashi㻔室井㻌 㻌 ちあし㻕㻌

D101

P234

Takase Yusuke㻔高瀬㻌 㻌 裕介㻕㻌P206

Takasuka Daisuke㻔高須賀㻌 㻌 大輔㻕㻌A405

Saito Kazuo㻔斉藤㻌 㻌 和雄㻕㻌P213

Takemi Tetsuya㻔竹見㻌 㻌 哲也㻕㻌

D202

㻌

㻌

Sakurai Namiko㻔櫻井㻌 㻌 南海子㻕㻌

A307

Takemura Kazushi㻔武村㻌 㻌 一史㻕㻌P116

< N >㻌

㻌

Sassa Koji㻔佐々㻌 㻌 浩司㻕㻌P205

Takeuchi Yuto㻔竹内㻌 㻌 悠人㻕㻌C202

Nakae Kanta㻔中江㻌 㻌 寛大㻕㻌

A404

Sato Eiichi㻔佐藤㻌 㻌 英一㻕㻌C457

Tanaka Kenji㻔田中㻌 㻌 健路㻕㻌A157

Nakagawa Masayuki㻔中川㻌 㻌 雅之㻕㻌C408

Sato Hitoshi㻔佐藤㻌 㻌 均㻕㻌

C407

Tanaka Minoru㻔田中㻌 㻌 実㻕㻌

P207

Nakai Sento㻔中井㻌 㻌 専人㻕㻌

P319

Sato Kazutoshi㻔佐藤㻌 㻌 和敏㻕㻌

P329

Tanaka Taichu㻔田中㻌 㻌 泰宙㻕㻌B155

Nakajima Hirotaka㻔中島㻌 㻌 大岳㻕㻌P102

Sato Yousuke㻔佐藤㻌 㻌 陽祐㻕㻌

B456

Tanikawa Tomonori㻔谷川㻌 㻌 朋範㻕㻌P103

Nakajima Ko㻔中島㻌 㻌 虹㻕㻌

P225

Satoh Masaki㻔佐藤㻌 㻌 正樹㻕㻌

D151

Terao Toru㻔寺尾㻌 㻌 徹㻕㻌

D451

Nakamura Yusuke㻔中村㻌 㻌 祐輔㻕㻌D207

Satoh Reona㻔佐藤㻌 㻌 令於奈㻕㻌P130

Tochimoto Eigo㻔栃本㻌 㻌 英伍㻕㻌A303

Nakanishi Tomoe㻔中西㻌 㻌 友恵㻕㻌

B405

P208

Satoh Shinsuke㻔佐藤㻌 㻌 晋介㻕㻌A153

Toda Masaki㻔戸田㻌 㻌 賢希㻕㻌Nakatsuji Naho㻔中辻㻌 㻌 菜穂㻕㻌

P304

Sawada Yohei㻔澤田㻌 㻌 洋平㻕㻌

C159

Tsuboki Kazuhisa㻔坪木㻌 㻌 和久㻕㻌

B451

Nakayama Morio㻔中山㻌 㻌 盛雄㻕㻌B103

Seguchi Takafumi㻔瀬口㻌 㻌 貴文㻕㻌P123

Tsuji Hiroki㻔辻㻌 㻌 宏樹㻕㻌A160

Nakayoshi Makoto㻔仲吉㻌 㻌 信人㻕㻌P323

Seki Takanori㻔関㻌 㻌 隆則㻕㻌P128

Tsuji Kazuki㻔辻㻌 㻌 和希㻕㻌

P231

Nakazawa Tetsuo㻔中澤㻌 㻌 哲夫㻕㻌

B460

Sekiguchi Miho㻔関口㻌 㻌 美保㻕㻌

C153

Tsukada Taiga㻔塚田㻌 㻌 大河㻕㻌C156

Naoe Hiroaki㻔直江㻌 㻌 寛明㻕㻌

B160

Seko Hiromu㻔瀬古㻌 㻌 弘㻕㻌

P114

Tsunoda Atsushi㻔角田㻌 㻌 敦㻕㻌

C463

Narita Tomomi㻔成田㻌 㻌 知巳㻕㻌C106

Seko Hiromu㻔瀬古㻌 㻌 弘㻕㻌

P216

Tsuruta Haruo㻔鶴田㻌 㻌 治雄㻕㻌B152

Nasuno Tomoe㻔那須野㻌 㻌 智江㻕㻌

A406

Seto Shinta㻔瀬戸㻌 㻌 心太㻕㻌

P305

㻌

Nayak Sridhara(Nayak Sridhara)

D157

Shigeta Yoshinori㻔重田㻌 㻌 祥範㻕㻌D204

< U >㻌

Nayak Sridhara(Nayak Sridhara)

D162

Shigeta Yoshinori㻔重田㻌 㻌 祥範㻕㻌P325

Uchiyama Akihiro㻔内山㻌 㻌 明博㻕㻌Nishii Akira㻔西井㻌 㻌 章㻕㻌

A156

Shimada Udai㻔嶋田㻌 㻌 宇大㻕㻌

B461

Uchiyama Tsuneo㻔内山㻌 㻌 常雄㻕㻌B403

Niwa Yosuke㻔丹羽㻌 㻌 洋介㻕㻌P315

Shimada Udai㻔嶋田㻌 㻌 宇大㻕㻌

B462

Ueno Kenichi㻔上野㻌 㻌 健一㻕㻌D454

Nodzu Masato㻔野津㻌 㻌 雅人㻕㻌D453

Shimamura Shigeharu㻔嶋村㻌 㻌 重治㻕㻌A207

Uno Fumichika㻔宇野㻌 㻌 史睦㻕㻌

C205

Nosaka Masaya㻔野坂㻌 㻌 真也㻕㻌P229

Shimizu Atsushi㻔清水㻌 㻌 厚㻕㻌

C103

Ushiyama Tomoki㻔牛山㻌 㻌 朋來㻕㻌C404

Shimizu Hiroyuki㻔清水㻌 㻌 宏幸㻕㻌C302

Shimizu Shingo㻔清水㻌 㻌 慎吾㻕㻌

P223

<V>

B308

Shimoda Seiji㻔下田㻌 㻌 星児㻕㻌B404

Vitanova Lidia㻔ビタノバ㻌 㻌 リディア㻕㻌

Oda Mayuko㻔小田㻌 㻌 真祐子㻕㻌

C308

Shinoda Taro㻔篠田㻌 㻌 太郎㻕㻌D405

Ohkawara Nozomu㻔大河原㻌 㻌 望㻕㻌

C104

Shiozaki Masahiro㻔塩崎㻌 㻌 公大㻕㻌

B205

<O>
Obata Atsushi㻔小畑㻌 㻌 淳㻕㻌

― 40 ―

C102

P201

<W>

日本気象学会 2019 年度春季大会

Wakazuki Yasutaka㻌㻔若月㻌 㻌 泰孝㻕

P210

Watanabe Akira㻔渡邊㻌 㻌 明㻕㻌

B151

Watanabe Miyuki㻔渡邊㻌 㻌 美幸㻕㻌P309

Watanabe Shingo㻔渡辺㻌 㻌 真吾㻕㻌P129

Watanabe Takeshi㻔渡邊㻌 㻌 武志㻕㻌

C204

Watanabe Yusuke㻔渡部㻌 㻌 友祐㻕㻌P124

Watarai Yasushi㻔渡来㻌 㻌 靖㻕㻌

A403

<Y>
Yabuki Masanori㻔矢吹㻌 㻌 正教㻕㻌P322

Yagai Isamu㻔谷貝㻌 㻌 勇㻕㻌

B401

Yamada Hiroyuki㻔山田㻌 㻌 広幸㻕㻌B452

Yamada Yohei㻔山田㻌 㻌 洋平㻕㻌D155

Yamada Yoshinori㻔山田㻌 㻌 芳則㻕㻌C453

Yamagami Akio㻔山上㻌 㻌 晃央㻕㻌C402

Yamaguchi Munehiko㻔山口㻌 㻌 宗彦㻕㻌

B459

Yamaji Moeka㻔山地㻌 㻌 萌果㻕㻌C460

Yamamoto Akira㻔山本㻌 㻌 哲㻕㻌

P312

Yamamoto Akira㻔山本㻌 㻌 哲㻕㻌

C105

Yamamoto Haruhiko㻌㻔山本㻌 㻌 晴彦㻕

A104

Yamamoto Masayuki㻔山本㻌 㻌 真之㻕㻌

C451

Yamanouchi Takashi㻔山内㻌 㻌 恭㻕㻌

B304

Yamashita Akira㻔山下㻌 㻌 晃㻕㻌

D404

Yamashita Takaya㻔山下㻌 㻌 尭也㻕㻌

P120

Yamauchi Akira㻔山内㻌 㻌 晃㻕㻌

C152

Yamauchi Ryusuke㻔山内㻌 㻌 隆介㻕㻌P131

Yamazaki Akira㻔山崎㻌 㻌 哲㻕㻌

P230

Yamazaki Kazuya㻔山崎㻌 㻌 一哉㻕㻌D305

Yanase Wataru㻔柳瀬㻌 㻌 亘㻕㻌

P333

Yasuda Tomonori㻔安田㻌 㻌 智紀㻕㻌P224

Yasui Ryosuke㻔安井㻌 㻌 良輔㻕㻌

B159

Yatagai Akiyo㻔谷田貝㻌 㻌 亜紀代㻕㻌

A159

Yokoi Satoru㻔横井㻌 㻌 覚㻕㻌

D457

Yokota Sho㻔横田㻌 㻌 祥㻕㻌

C304

Yokota Sho㻔横田㻌 㻌 祥㻕㻌C305

Yokoyama Chie㻔横山㻌 㻌 千恵㻕㻌A161

Yoshida Naoki㻔吉田㻌 㻌 尚紀㻕㻌P119

Yoshimi Kazuhiro㻔吉見㻌 㻌 和紘㻕㻌

C455

Yoshimi Kazuhiro㻔吉見㻌 㻌 和紘㻕㻌

C456

Yoshino Jun㻔吉野㻌 㻌 純㻕㻌

A163

Yoshizaki Masanori㻔吉﨑㻌 㻌 正憲㻕㻌A154

Yoshizumi Youko㻔吉住㻌 㻌 蓉子㻕㻌

D408

<Z>
Zaizen Yuji㻔財前㻌 㻌 祐二㻕㻌

P135

㻌

― 41 ―

日本気象学会 2019 年度春季大会

大 会 第 1 日
午  前A101

２０世紀前半の紙及び画像気象資料の数値化*村 治 能 孝 (EScoT)、 松 本 淳 ・ 井 上 知 栄 (首 都 大 学 東 京 )、 久 保 田 尚 之 (北 大 )山 本 晴 彦 (山 口 大 )、 小 林 茂 (大 阪 大 )、 赤 坂 郁 美 (専 修 大 )、 釜 堀 弘 隆 (気 象 研 )1.

概要

表２ フィリピン気象データの入力歴

手書きあるいは活字印刷物として保管された 20 世紀前半(一部 19 世紀を含む)の国内外気象資料について画像として整備した原簿をもとに数値化した。

マニラ
作業年度 気象要素
平成26年 気圧、降水量、気温、風向風速の日観測値及び月統計値2.

実施年度(平成）1)区内観測（日本）

1890-1977

H18,H23-24,H27-29

2)フィリピン1868-1944

H19,20,H24-29

3)英領インド

1891-1951

1

1868,1869年

マニラ気象月報(西）1

1870年代

マニラ気象月報(西）マニラ気象チャート(西）
マニラ気象月報(西）11881-1882年

気温（6回＋平均、最高、最低）／日、風向６回／日、風速(6回＋平均)／日

平成27年 追加
平成28年 気圧、降水量

最長期間

地点数 期間気圧（６回＋平均値）／日、降水量(２回+合計)／日気温（6回＋平均、最高、最低）／日、風向６回／日、風速(6回＋平均)／日

平成26年 気温、風向風速の日観測値及び月統計値

表１ 本報告での数値化対象地区
地区等

月報
マニラ気象月報パネル(西）

平成29年 風、雲

1892-1950

H20-H225)満州～朝鮮半島～中国

1891-1944

H25-H29

1883-1888年

1

1890-1900年

他の14～19地点
作業年度 気象要素
平成19年 日降水量、月積算降水量

H24-H294)台風経路図

1

平成20年
平成25年

4.

表１の各地区の気象資料は、Web 上に公開されている他、多くは国内外の機関や国立図書館に所蔵されている。紙資料は直接所蔵機関に赴き、画像化した。
下左図は数値化した地点を原簿毎にマークを変え地図上にプロットしたもので、右表には原簿と数値化の

地点数 期間(欠有）35
1902年-1903年
35

1904年-1913年

最高気温、最低気温、降水量の日値と月平均あるいは積算値 TYPE-3(英）気圧、風向・風速
マニラ気象月報(英）気圧、降水量、気温
TYPE-1～5(英）

35
41
1

1914年-1940年
1922年-1938年
1890年-1944年

19

1942年-1944年

平成26年 気圧、降水量、気温

気象月報形式原簿の数値化

月報あるいは分類
TYPE-1(英）平均気圧、平均気温、最高気温、最低気温、平均湿度、卓越
風向、平均風速、降水量、水蒸気量、雲量、雲形の日値と月 TYPE-2(英）平均値あるいは積算値

第22野戦気象隊 気象
月報(日）

台風経路図の数値化

日本、台湾、上海、香港、フィリピンで“年、月、期間で異なる図示方法”で独立に作成された台風経路を、
デジタイザを用いて数値化した。得られた複数の数値
化台風経路を共通化するために専用のWindows tool を”作成”し、経路の確定を行った。

期間をまとめた。表上は国外の外地臨時観測所資料（参考文献）も多く含んでいる。表下「区内観測」では
1926-1977 年は全国（一部既報告[4]）、それ以前の年は地域を選び画像化・数値化している。地域により、気圧、気温、降水量、風、日射量等を対象とした。

図中マーク

m

地域

期間

全域

1901-1941

中央気象台月報

満州1935-1943

満州気象略表原簿

1906-1937

満州気象表

ｃ

朝鮮

1916-1941

朝鮮気象表

K

樺太

1907-1939

樺太気 象表5.

データの利用

原簿の数値化に続き気象学的品質チェックを経て、データ解析を行った成果の一部を示す。

S

上海

1940-1944

上海気象月報k

北支那1940-1944

北支那 氣象月報

中国

1891-1939

Zi-Ka-Wei気象資料[1] Matsumoto, J. et al. 2018: Recent Japanese Data Rescue Activities in

入力実施年度/実施者

Monsoon Asia ACRE Japan Workshop, Nov. 15, TMU.

区内観測
県数

期間

26

1926-1977

H18/EScoT

10

1926-1977

H18/山口大111916-1941

H23-H24/EScoT

1

1894-1924

H27/EScoT

1

1898-1925

H28/EScoT

4

1890-1925

H29/EScoT

with application to interdecadal variability, Int. J. Climatol., 36, 1575-1589.
[3] Villafuerte II, M. Q., et al. 2014: Long-term trends and variability of

1926-19301

1891-1939[2] Kubota, H et al. 2016: A 117-year long index of the Pacific-Japan pattern

H30/EScoT

rainfall extremes in the Philippines, Atmos. Res., 137, 1-13.
[4] 藤部文昭ほか, 2008: 区内観測による日降水量データのデジタル

3.

化と気候研究への利用と問題点. 天気, 55, 67-71.

国外資料の数値化例：フィリピン

年代により英、西、日本語の月報で、表、チャートと多様であり（表２）、降水量、気圧等について連続性の参考文献：帝国日本の気象観測ネットワーク、満州・関東州、Ⅱ陸軍
気象部、Ⅳ樺太庁 山本晴彦 2014-2017

高いデータセットを作成した。一部地点では風・雲も対象とした。チャートは、専用に“作成“した Windows

謝辞：科研費（26220202,15K16283,15KK0030, 18H05307）、DIAS およtool でトレースし、日値や３時間値データとした。

び GRENE 事業の支援を受けました。又、研究協力者の方に御礼申し上げます。

― 43 ―

A102

関東・東海地方の降水量観測データレスキュー* 釜 堀 弘 隆 （ 気 象 研 究 所 ）， 藤 部 文 昭 （ 首 都 大 学 東 京 ）， 松 本 淳 （ 首 都 大 学 東 京 ）1. はじめにアメダスの前身である区内観測所による降水量観測のデータレスキューを実施している．アメダスは国内に 1300 以上の観測地点を持つ稠密な観測網であるが，約 40 年の歴史しかなく，長期間の統計を取ることができない．一方，区内観測所は 1890 年代から設置が開始されており，両者の観測データを接続できれば，120
年以上の稠密な長期観測データベースを構築することができる．区内観測データは紙媒体に保存されており，
各種統計処理を行うためにはデジタル化が必要である．
これまでに，昭和期のデジタル化が完了しており，現在，明治・大正期のデジタル化を実施中である．観測開始以来のデジタル化が完了した関東・東海地方の降水量データから得られた結果を紹介する．
2. 区内観測とアメダスの接続
アメダス観測所は区内観測所の近傍に設置されていることが多いが，多くの場合同一地点ではない．観測地点が異なる場合，両者が気候学的に接続可能か地点毎に検討が必要である．気象庁が発行している「気象観測統計指針」によれば，アメダスによる降水量観測に関して，以下のような時には統計が接続できないとある．
１．観測場所が，水平距離で概ね 5km 以上，または海面上の高さで概ね 50m 以上変わった場合．
２．観測場所の変更により，周辺の観測環境が著しく変化し，統計値の均質性に影響があると判断される
場合．
第 2 の条件については現地調査が必要であり，その実施は容易ではない．ここでは第 1 の条件のみを適用
して，接続可否を判断した．また，条件をやや緩めて，水平距離 7.5km 以内，標高差 75m 以内の地点を接続可能とした．区内観測所およびアメダス観測所の緯度経度および標高は，東京管区気象台がとりまとめた
AMeDAS 観測所利用総覧を参照した．また，年降水量の気候値の分布を求めるため，格子点日降水量観測デ
ータ APHRO_JP を用いた
3. 過去 100 年間の降水量変動と確率降水量
図１に区内観測とアメダス観測を接続させた統計期
間が 80 年以上の地点における年降水量の 100 年あたりのトレンドを示す．関東・東海地方では減少トレンドを持つ地点が多い．地球温暖化に伴って，全球規模では降水量の増加が予測されているが，減少する地域があることも指摘されている．特に日本付近では温暖化モデルによって、まちまちの結果が得られており、区
内観測＋アメダス観測による変動情報はモデル開発の検証データとして活用できる．図 2 に，区内観測とアメダス観測を接続させた統計期間が 80 年以上の地点の
年最大日降水量に Gumbel 分布を適用して求めた 100
年に一度の日降水量（確率降水量）を示す．最も大きな確率降水量は三重県南部で見られ、その値は700mm/day を超えている．次いで、静岡県東部で600mm/day 程度の値が得られている．一方、愛知県や茨城県では多くの地点で 400mm/day 以下となっている．
これらのことから，確率降水量は地域特性が非常に大きいことが分かる．これまでに気象庁が作成した異常
気象リスクマップにおいて，気象台や測候所の観測を用いて全国 51 地点の確率降水量が求められているが，これらは都道府県に 1 地点程度の情報であり，防災基礎情報としては十分な密度ではない．区内観測とアメダス観測とを接続させた高密度の長期統計が必要と考えられる．
謝辞：明治/大正期の区内観測降水量収集/デジタル化は
科学研究費助成事業(基盤研究(S), 課題番号 26220202,
代表者：松本淳)によってサポートされている．

図１ 関東・東海地方の各地点における年降水量のトレンド(%/100yr)。黒丸は増加、黒三角は減少を示す。陰影は APHRO_JPによる年降水量の気候値(mm/yr)。

図２ 関東・東海地方の各地点における 100 年に一度の日降水量(黒丸：mm/day)。陰影は APHRO_JP による年降水量の気候値(mm/yr)。

― 44 ―

A103$&5(-DSDQ・データレスキューによるアジアモンスーンの長期変動の解明松本淳（首都大，-$067(&）・井上知栄・藤部文昭・濱田純一（首都大）・
林泰一（京都大）・寺尾徹 香川大 ・村田文絵（高知大）・久保田尚之（北大）・
赤坂郁美（専修大）・釜堀弘隆（気象研）・遠藤伸彦（農研機構・農環研）・
山本晴彦（山口大）・小林茂（大阪大）・村治能孝（(6FR7） はじめに
地球温暖化をはじめとする気候変動の研究には，過去の気象観測データが必須である。近年では多くのデータがデジタル化されて，気候変動研究に活用されているものの，紙やマイクロフィルムにしか残されていない観測記録が今なお世界各地に数多く散在している。特にモンスーンアジアの多くの国では，欧米の植民地時代に気象観測が開始されたものの，独立以前の多くの気象・気候データは数値化されておらず，簡単には利用できない状態にある。世界的には，世界気象機関（WMO）傘下での国際研究プ
ロジェクトとして，ACRE（Atmospheric Circulation
Reconstruction over the Earth：http://www.metacre.org/）が 2007 年に開始され，2008 年以降，世界各地で年会が開催されて，研究が進められてきた。
ACRE では，気象データの画像化・数値化によるデータレスキューと，その結果を入力した 200 年以上の期間での長期再解析気候データの作成が進められており，すでに NOAA による 20 世紀再解析データが公開されている。2017 年には日本での活動を活性化すべく，久保田が中心となって ACRE-Japan を組
織し，2018 年にはアジア諸国での初めての開催とな
る 11 回目の年会を首都大学東京で開催した。本発表
では，近年発表者らがアジアモンスーン域でデジタル化した気候資料の概要と，残された課題について紹介する。
旧英領インド
旧英領インドについては，"Daily Rainfall of India"等の 1891 年刊行開始以降，1948 年のインド独立までの全冊子が米国 NOAA Central Library でスキャン画
像として公開されている。当初この画像を基に現インド領以外のバングラデシュとミャンマー領内の日
降水量データの数値化を行った。しかし，画像化時の欠落や解像度不足，印刷の劣悪さなどにより誤判読が多発し，使用に耐えないことが判明したため，
インド熱帯気象研究所（IITM）・インド気象局（IMD）・英国気象局（UKMO）にて原本とのデータ照合作業を行い，地点を限定してのデータベース化を実施した。英領ビルマについては，1938 年以降
は"Daily Rainfall Recorded in Burma"に変わり，オラ
ンダ気象研究所(KNMI)・英国気象局（UKMO）にて
冊子原本の画像化とデータ照合作業を実施した。

中国
19 世紀後半から，海関等種々の施設による気象観測が開始されたものの，革命以前は全国を掌握する中央気象組織はなく，全国の日単位での気象観測結果をまとめた紙資料はなかった。上海の Zi-Ka-Wei（徐家匯）が刊行した冊子には，日降水量について
のみ，全国のデータが掲載され，1891～1941 年までの大部分のデータが NOAA Central Library でスキャン画像として公開されている。一部の画質は劣悪であるものの，幸い気象庁図書室にも大部分の原本があったため，これも参照しつつ数値化した。日本占領中の資料は，満洲気象表，北支那気象月報などから数値化した。
．東南アジア諸国
フィリピンは"Monthly Bulletins of Philippines Weather
Bureau" （ 1902–1940 ） 等 か ら ， 仏 領 イ ン ド シ ナ は"Bulletin Pluviométrique"（1906–1930）等から，西太平
洋諸島は南洋庁気象月報（1923–1941）から，日降水量データ等を数値化した。
．日本
1976 年のアメダス導入以前の区内観測所による日降
水量データは，1926 年以降については，気象庁本庁に原簿が CD-ROM で保管されており，これを基に数値化した。1925 年以前の原簿は各地方気象台に散在し，関東・東海・四国・中国（一部）・九州（一部）
地方についてのみ数値化を実施した。
．残された課題
スキャン画像からだけでは数値化は困難で，データレ
スキューには，原本との照合が必須である。観測地点
位置が不明な場合が多い。今回は主に日降水量を対象にしたものの，再解析には気圧の時別値が有効で，戦時中の気象無線を傍受して作成された南支南洋気象報告などの気圧観測値は，すでに数値化を実施した。
この他にも多くの紙媒体資料が気象庁図書室などには存在するほか，船舶の航海日誌には膨大な気象デー
タが残されている。これらのデータについて，紙の劣化以前の画像化・数値化によるデータレスキューが，強く望まれる。
謝辞 旧英領インド日降水量データは，重 尚一（京大）・
木口雅司（東大）
・金森大成（名大）・神澤 望（首都大）各氏の作業で整備した。本研究は JSPS 科研費 （25282085，
26220202，15K16283，18K19951、18H01681），文部科学省DIAS・GRENE 事業の助成を受けた。現地での照合作業では，IITM, IMD 及びインド人学生の援助も受けた。

― 45 ―

A104

帝国日本における気象観測ネットワークの構築－ 朝 鮮 総 督 府 2－山本晴彦（山口大学）
き制度を定め、同年中に 25 か所を開設し、1933 年に

１．はじめに
日露戦争における軍事ならびに航路保護の目的で、は 131 か所にまで達した。その他にも、雨量観測所、

1904(明治 37)年に釜山、木浦、仁川、龍巌浦、元山に灯台、道農事試験場および農牧場等より簡易な気象観

臨時観測所(第一～第五、技手 15 人)が開設され、中央

測成績の報告を受ける機関が百余箇所もあった。これ

気象台の和田雄治技師自らが渡韓して仁川観測所の所により、朝鮮内の気象観測機関は本所観測所 1 か所（仁長に就任した。その後、臨時観測所は朝鮮統監府に移川）、同支所 1 か所（蔚山飛行場）、地方測候所 13 か所管され、仁川の第三臨時観測所を朝鮮統監府観測所に（釜山、木浦、龍岩浦（後に新義州に移転）、元山、城改称し、釜山、木浦、龍巌浦、元山、城津(1905 年開設)

津、京城、平壌、大邱、江陵、雄基、中江鎮、全州、の臨時観測所を支所とする本所・5 支所の体制へと改編

楚山（後に廃止）、済州）で、簡易な気象観測所を加えされた。1908 年には韓国政府の農商工部へ移管(京城・ると 250 か所にも達した。これは、朝鮮の面積に換算

平壌・大邱測候所が開設)されたが、1910 年の韓国併合

すると約 900 平方キロに 1 か所となり、内地の約 250により朝鮮総督府観測所が創設されるに至った。

平方キロに 1 か所と比べると、内地の四分の一ないし

２．朝鮮総督府観測所と測候所の展開三分の一にしか相当していないが、1907 年の朝鮮統監

朝鮮総督府観測所の創設により、仁川の観測所を本府観測所官制の制定から四半世紀で急速に拡充されて所とし、8 つの測候所を支所とする朝鮮国内での気象観

いったことがわかる。満洲国の建国(1932 年)、日中戦

測ネットワークが開始された。仁川の観測所は鷹烽峴

争の開戦(1937 年)により航空気象業務の拡充が求めら山頂に庁舎が建てられ、中央気象台から検定付き測器

れ、多くの飛行場に出張所が設けられた。

が持ち込まれ、内地と同一の気象観測が行われた。敷

４．気象業務の充実

地内には子午儀室、無線電信柱、気象・地震観測室、

1924 年 10 月、無線受信装置で沖縄、大連など遠隔赤道儀室などが次々建てられ、施設の充実が図られた。

地の放送気象通信の受信を開始し、1928 年 7 月の事務

1911(明治 44)には東岸の江陵、その後、1914(大正

分掌規程改正により、新たに事業課を設置して観測成3)年には雄基・中江鎮、1918 年には全州・楚山に測候績の整理、調査報告の刊行など観測所の実績発信に力所が開設された。1922 年には楚山測候所が廃止され、を入れた。1933 年 8 月には短受信機装置で南洋、シベ

済州島に済州測候所が新設された。しかし、1925 年 4リヤ各方面の観測成績をもとに天気予報を実施した。

月に行政整理により測候所は所在地の道に移管され、戦前・戦中期には、本土から朝鮮半島を経由して南洋、国庫補助を受けて各地方費により測候所の運営がなさ

シベリヤ、満洲方面への航空路が開設されていたため、れることとなった。1931(昭和 6)年 1 月には、龍岩浦測

朝鮮総督府観測所の観測データは重要な役割を担って候所は新義州に移転改築して新義州測候所と改称され、いた。1939 年 6 月の気象台官制により朝鮮総督府観測

翌年には蔚山飛行場内に観測所の支所が設置されて航所は朝鮮総督府気象台へと改称・昇格した。

空に関する気象業務が開始される。

５．気象資料の発行

３．委託観測所による気温・雨量観測の拡充

中央気象台と同様に、気象月報・年報、累年報告、朝鮮は本州に匹敵する 22 万 km2 の面積を有してい上層気流観測、上層気流年報、高層気象月報、気象要

るが、測候所の密度は僅かに本州の四分の一に過ぎな報などの気象表を始め、学術報文、彙報、航空気象報

い現状であり、急速に発展しつつある殖産、土木等の

文、日用便覧、気象談話会報(所内誌)なども発行された。

会社各般のわたる施設に対して、十分な気象調査の資謝辞：本研究は、科学研究費補助金 基盤研究 S（研究料を提供することは不可能であった。このことから、

代表者：松本淳）の「過去 120 年間におけるアジアモ

総督府では観測補助機関として1914年4月に府令によンスーン変動の解明」（課題番号：26220202）により実り、特に指定された府郡島で簡易気象観測を施行すべ施されたものである。

― 46 ―

A105

梅雨～秋雨における日々の降水の季節的違いと年々の変動（ 東 京 と 長 崎 を 例 と す る 20 世 紀 を 通 し た 解 析 よ り ）*加 藤 内 藏 進 （ 岡 山 大 ・ 教 育 学 研 究 科 (理 科 )）， 松 本 健 吾 （ 岡 山 大 ・ 自 然 科 学 研 究 科 ）1．	
 はじめに	
 が 10mm/h 程度の強雨が出現していた。つまり，豪雨に	  明瞭な六季として特徴づけられる日本付近の季節サはならない程度の対流性降水の寄与も注目される。	
 イクルの中で，特に梅雨・盛夏・秋雨期には，高温多3．梅雨最盛期と盛夏期の降水変動の違い	
 湿な海洋性熱帯気団の影響も強く受けて大雨日も頻出	  長崎の梅雨最盛期には，大雨日の出現日数が多いほし，気候学的な降水量は多い（本稿では，50mm/日以

ど総降水量が多くなる傾向が特に強く見られたが（図上の日を「大雨日」と呼ぶことにする）。しかし，総降略），
第 1 図に示されるように，
梅雨最盛期の東京では，

水量への大雨日・非大雨日の寄与，大雨日や非大雨日

非大雨日の日数が多い年に総降水量が多いという関係

それぞれにおける降水特性や日々の降水の持続性に関が明瞭であった（盛夏期よりも）。一方，長崎では，非して，地域差や季節進行の中での違い，及び，年々の大雨日の日数と総降水量との比例関係が盛夏期には明変動も小さくない。そのような梅雨~秋雨期の降水の瞭になるなど，季節的違いも興味深い（但し，日々の長期解析は，気候の長期的な変化の解明のためだけで降水の 2．で述べたような特徴にも注意が必要）。	
 なく，大きな変動の中での多彩な現象，比較的稀な現	
 象についても，それなりの例数で把握出来るメリット	
 がある。つまり，長期変動の解析から，動気候学的な	
 『振れ幅も含めた平均像』が見えてくることになる。

	 	  本グループはそのような観点で，西日本との違いを	
 意識した東日本での梅雨降水について，時日別の降水	
 量データも用いて解析してきた（中国大陸での長期解	 析も，今大会の松本・加藤による講演を参照）
。本講演

	
 

では，日本列島域での梅雨~盛夏~秋雨の季節進行の	
 中での降水の動気候学的特徴について，東西の違いに	
 も注目して，主に長崎と東京における 1901 年以降の日

	
 降水量データに基づく解析結果から報告する。

	  第 1 図	  1901~2010 年における長崎(上段)，東京(下段)の梅雨最盛2．梅雨期における長崎の非大雨日の降水へのコメント	 期(6/16-7/15，左)，盛夏期(8/1-31，右)での非大雨日(日降水量 5mm

	  西日本の梅雨最盛期には，集中豪雨に関連した大雨

以上 50mm 未満)の日数(横軸，日)と総降水量(mm/日に換算，縦軸)。	
 日の頻出のため，一般に東日本側より総降水量も多い	
 （Ninomiya	
 and	
 Mizuno	 1987 他）
。一方，東日本では，

4．秋雨期の降水の長期変動から	
 「大雨日の降水量の寄与率は小さいが（25%以下），総	  長崎では，20 世紀前半の秋雨期の 9 月頃の総降水量

降水量は気候値に比べて小さくない年（7	
 mm/日つまりやその年々変動が（第 2 図）
，大雨日の降水量の寄与や210mm/月以上)」(＊)も 14 例あった（1901~2010 年の

その年々変動（図略）を反映して，20 世紀後半に比べ中で。松本他 2018 秋季全国大会，他）。そのような年て大きい等，秋雨期の降水の長期的変化も見られた。

の約半分は（NCEP/NCAR 再解析データが使える 1951 年

これが何を反映しているのかも，更に検討予定である。
	
 以降を詳しく解析），平年よりも強い平均場の傾圧場の

	
  	
 

中で，メソα低気圧の通過などに伴う数 10mm/日程度の	
 非大雨日の頻出で総降水量が比較的大きくなる点を指	 摘した。本研究では，九州の長崎で前述の(＊)に該当	 する降水の特徴を呈する年の非大雨日について検討し	 た。長崎の(＊)の年の非大雨日には，東京のそれとは	
  第 2 図	  月降水量（実線）の平均と平均±標準偏差の季節違い，前線付近あるいはその暖域で，間欠的ではある

変化（mm/月）。左：1901~1945 年，右：1956~2010 年。	
 ― 47 ―

A106
フィリピンの降水量データレスキューにより発展した夏季アジアモンスーン変動研究*久保田尚之 1, 松本淳 2,3, 赤坂郁美 4, 財城真寿美 5, 小林茂 6
1:北大院理, , 2:首都大学東京, 3:海洋研究開発機構, 4: 専修大, 5: 成蹊大, 6: 大阪大
３．夏季アジアモンスーン変動

１． はじめに
アジアモンスーン研究に欠かせない気象データは、フィリピンはマニラを含む北西側の地域で、夏季

東南アジア域では歴史的な経緯から第 2 次世界大戦に南西季節風の影響を受けて雨量が増加する明瞭な以降の期間に限られた。その中で、フィリピンでのモンスーンが見られる(Flores and Balagot 1969)。

過去 150 年間の気象資料が海外の図書館などで発見

ま た 、夏 季モ ン スー ンは エ ルニ ーニ ョ 南方 振動

し、この 13 年間でその多くを収集し、デジタルデー(ENSO)の影響を受けて年々変動もまた顕著に現れる。

タに復元してきた。今回は、過去のフィリピンの気

エルニーニョが衰退した翌夏までインド洋の高水温象データを復元する「データレスキュー」の取り組

偏差が持続し、その遠隔影響で夏季モンスーンが不みと、作成したフィリピンの過去 125 年間の降水量活発になる(Xie et al. 2009)。一方で、ENSO は十

データセットを用いた夏季アジアモンスーン変動研

年規模変動(PDO)の影響を受けてその強度が数十年究について報告する。

規模で変動している(Mantua et al. 1997)。このこ

フィリピン気象資料の復元

２.

とは ENSO に伴ったインド洋からの遠隔影響の強度

フィリピンは 19 世紀までスペイン統治下にあり、もまた数十年規模で変動することを意味する。復元

イエズス会によって 1865 年にマニラ気象台が設置したフィリピン降水量データセットを用いると、フされ、気象観測がはじまった(Udias 1996)。その後

ィリピンの夏季モンスーンは、インド洋からの遠隔1898 年の米西戦争を経て、1901 年からアメリカ統治影響が顕著な時期(1970 年代以降、1940 年代以前)

下のもと、第 2 次世界大戦までイエズス会が気象観に、ENSO による年々変動が顕著になることが明らか

測を継続した。
“Observatorio meteorologico del Ateneoとなった(Chowdary et al. 2012)。

Municipal de Manila”(1866-1882),” “Observatorio

フィリピンの夏季モンスーンが活発化すると、そ

meteorologico de Manila ” (1883-1900), “ Monthlyの北側に下降気流を強化し太平洋高気圧を発達させ、Bulletins of Philippine Weather Bureau”(1901-1940 年 8

日本周辺に猛暑をもたらす特徴があり、月)のフィリピンの気象資料はイギリス、オランダ、

Pacific-Japan(PJ) パ タ ー ン と 呼 ば れ る (Nitta

スペイン、カナダの気象局及びハワイ大学と気象庁

1987)。フィリピンの夏季モンスーンが、数十年規模で収集してきた(Kubota and Chan 2009,赤坂 2014）。

で変調していることを受けて、PJ パターンに伴った1940 年 9 月から第 2 次世界大戦開始(1941 年 12 月 8

日本の天候への影響もまた、数十年規模でその応答日)までは南方気象調査月報に記録されていた(国立の強弱が変動していることを明らかにした(Kubota

台湾大学で収集)。第 2 次世界大戦中は日本軍の第et al. 2016)。

22 野戦気象隊が観測し、1942 年-1944 年の一部の気

さらに、フィリピン降水量データセットから夏季

象月報が、アメリカ議会図書館や気象庁、防衛省でモンスーンの開始時期を定義し、過去 120 年間につ見つかった(小林と山本 2013)。1945 年 2 月にはアメいて調べた。モンスーン開始が早い時期は 1990 年代

リカ軍により気象観測が開始し(NOAA )、1947 年か以降と 1930 年代以前に現れ、フィリピン海や南シナらフィリピン気象局(PAGASA)が気象観測を展開し海での台風活動が影響していることを明らかにしたた。

(Kubota et al. 2017)。

現在 PAGASA が展開している気象台とほぼ同じ地点で戦前も観測していた 41 点を抽出し、日降水量

謝辞：本研究は、JSPS科研費(15KK0030, 16H03116, 16H04053,

をデジタルデータに復元し、1890-2014 年の降水量18H05307, 18058043, 26220202)の支援により実施した。

データセットを作成した。ただし、1900 年以前はマニラ以外の地点にデータ均質性の問題があり、使用していない。

― 48 ―

B101

南極振動と北極振動とのシンクロ＊

立花義裕 1，井上裕介 1，小松謙介 1，中村哲 2，本田明治 3，緒方香都 1,4，山崎孝治 2（1:三重大学，2:北海道大学, 3:新潟大学，4:気象庁）

１．研究の動機

これらの研究の深化として，「北極振動と南極

南極振動と北極振動が同期して変動している

振動はシンクロしているのではないか？」ということを⽰した論⽂(Tachibana et al., Interhemispheric

着想となった．つまり,「極の影響が⾚道に及ぶの

synchronization between the AO and the AAO, GRL,

ならば,影響された⾚道の変動を通して,若しくは45, DOI:10.1029/2018GL081002, 2018)について発⾚道を通り越して,他⽅の極にまで⾄ることがあ表する．

るのではないか」という発想である．

北極振動は北半球で最も卓越する変動で,⽇本

北極振動と南極振動のシンクロが⽴証されれなどの北半球の広い範囲の異常気象に影響する．

ば, 北半球の異常気象を予知するためには南半球

例えば，当時における観測史上最⾼の猛暑となっ⼤気変動を知る必要があることなど，従来の常識た 2010 年猛暑と北極振動の関係を⽰した研究を覆すものとなろう．

(Otomi,

Tachibana,Nakamura,

2012,

Climate2．結果

Dynamics)．また,北極海氷減少と北半球の厳冬傾

JRA55 再解析を⽤いた解析を⾏った．図１に⽰向が北極振動と関係する研究(Nakamura Yamazaki

すように，2 ⽉と 10 ⽉に有意な正相関が⾒られ，

Honda et al., 2015, JGR)．よって,北極振動の予測は

お互いシンクロしている．このシンクロと熱帯

経済社会的な観点からも危急の課題である．⼀⽅,SST との関係はほぼ無かったことと，SST を気候

南半球には南極振動があり,これはオゾンホール値に固定した AGCM でもシンクロが⾒られたこと強い関連があり,地球環境にきわめて重要であとにより，SST 駆動では無い．我々は，⽚⽅の極る．北極と南極は地理学的に互い最も遠くに位置で発⽣する SSW に伴う成層圏⼦午⾯循環が，熱していることから，北極振動と南極振動の共変の帯の対流活動の強弱を介し，それがさらに反対の存在を調べた研究は無かった．

極へ遠隔的に影響を及ぼすプロセスがシンクロ

しかしながら両者の関連性を⽰唆する研究がいくつか存在する．例えば，『北極振動がエルニの原因の⼀つの候補と考える．詳細は Tachibana etal., (2018, GRL)をご覧いただきたい．

ーニョに影響が及ぼしている』ことを⾒いだした研究(Nakamura, Tachibana, Honda et al., 2006, GRL,
Oshika,TachibanaDynamics,

Nakamura

Nakamura,
Tachibana2014,

Climate

et

2015,

al.,

Climate Dynamics)．これは北極域のシグナルが遙か⾚道域へ到達していることを⽰している．Guan
and Yamagata (2001), Lu et al. (2008), and Guan et al.
(2010)は，北半球と南半球の地上気圧はシーソーの 関 係 が あ る こ と を ⾒ い だ し た ． Eguchi andKodera (2007)や Kodera (2011)は両半球で発⽣する
成層圏突然昇温(SSW)は熱帯の対流活動に影響を及ぼすことを⾒いだした．

図１北極振動指数と南極振動指数の時系列．北極（南極）振動指数は，北緯（南緯）４０度と６５度の東⻄平均 SLP の差で定義した．

― 49 ―

B102

南極内陸における高時間分解可能な長期観測*平 沢 尚 彦 ,



山田恭平,

本 山 秀 明 (極 地 研 究 所 )はじめに

南極内陸での長期観測の方法として AWS(Automatic
Weather Station)が用いられてきた．ウィスコンシン大学
を中心とした AWS 網は世界的に最も知られている[1]．
日本の調査地域においてもドームふじ，中継拠点，みずほ基地に日本との共同の AWS が設置されて約 20 年が経過した．初期の AWS は風力発電装置，太陽光発電
パネル，バッテリーを組み合わせて，気温，気圧，風向風速などを観測することが限度であったが，最近は測器の省電力化が進み，放射計，積雪深計，雪温計などの計測を行うシステムが現れてきた．日本の観測チ

図１ 2018 年 10 月に南極氷床上の中継拠点に設置

ームも 2016 年からこれらの多要素の観測を行う AWS

した AWS．気温，湿度，気圧，風向・風速，積を設置してきている．本講演では，南極氷床上に新た

雪深，雪温（深度：7m，5m，3m，1m，0.5m）に展開しつつある日本独自の AWS 網の計画と，AWSを計測する．

データに期待することについて述べる．


新しい $:6 の測器構成と南極氷床上の配置

図１は 2018 年 10 月
（第 59 次南極地域観測隊期間中）に南極氷床上の中継拠点（図２）に設置した AWS の写真である．これは気温，湿度，気圧，風向・風速，積雪深，雪温のセンサーで構成されている．H128，およびドームふじに設置された AWS はこれらに加えて放射 4 成分（短波上向き、短波下向き、長波上向き、長波下向き）を測定している．
MD100 へは 2019 年（第 60 次南極地域観測隊期間中）に設置の計画がある．


高時間分解可能な長期観測

図２ 新たな AWS の設置地点．H128，中継拠点，

地球温暖化の下で南極氷床がどのような変化をする

ドームふじには既設．MD100 への設置は 2019のかは世界的な関心事である．例えば，氷床表面の水年に計画されている．

収支の変化の仕組みを知るためには総観規模の降雪分
布を把握する必要がある（平沢他，2017）[2]． 1 日よ

参考文献

り短い時間間隔のデータを取得する AWS 観測を長期[1] University of Wisconsin-Madison, Antarctic AWS

間維持し，数値モデルを組みわせることによって，気Network,

候変動の仕組みの理解に繋げたい．

（2019 年 2 月参照）

http://amrc.ssec.wisc.edu/aws/index.html.

[2] 平沢，山田，“ブリザード”に伴う南極域の降水分
布，気象学会 2017 年度秋季大会．

― 50 ―

B103
南半球ストームトラックの卓越変動~水惑星実験に基づく中緯度海洋前線帯の影響の評価~*中山 盛雄, 水越 正敏, 中村 尚, 小坂 優, 田口 文明, 森 正人 東大先端研 ,小川 史明 ベルゲン大 

1. はじめに  南半球極前線ジェット (PFJ) の南北変位を表す南半球環状モード (SAM) にほぼ独

3. 結果  図１は、夏季BAM変動の単位標準偏差に対する移動性擾乱に伴うEKE偏差と極向き熱輸

立な卓越変動として、南半球ストームトラック域の送偏差を表す。海洋前線帯の有無にかかわらず、

移動性擾乱活動の強弱を表す Baroclinic Annular

BAMの最大偏差の緯度と対応する気候平均場の最Mode (BAM) が近年見出された (Thompson and

大緯度はほぼ一致しており、BAMはストームトラッ

Woodworth, 2014) 。一方，再解析データの解析にクの強弱を表す。海洋前線帯を除去するとBAMの振よりストームトラック、PFJ、中緯度海洋前線帯の幅は約1/3も減少し、BAMの最大偏差の緯度は海洋

共存関係が指摘され (Nakamura et al. 2004)、大気前線帯 (緯度45°) 付近から緯度40°付近へと変位し大循環モデル (AGCM) 実験から海洋前線帯が地表た。冬半球側でも同様な結果が得られた。気候平均

傾圧性を効率的に維持することでストームトラック場およびBAM偏差は、前線なし実験では主に大気の活動を活発化させ、その緯度を前線帯付近に固定す

内部力学の反映であり、前線あり実験では海洋前線る効果をもつことが示されている (Nakamura et

帯からの熱力学的影響も含むと考えられる。よって、

al. 2008; Sampe et al. 2010) 。さらに、海洋前線帯

海洋前線帯は、その近傍にBAMを固定させ、変動振が SAM の構造・振幅に多大な影響を与えることも幅を増大させようと働くことが分かった。実際、海指摘されている (Sampe et al. 2013; Ogawa et al.

洋からの顕熱フラックス偏差は、BAMに伴う下層気2016) 。そこで本研究では、AGCM の境界条件と温の南北勾配偏差を緩和するように働いていた。

して「海洋前線あり」、「前線なし」に対応する東西

4. まとめ  AGCM水惑星実験の解析から、中緯一様な海面水温 (SST) 分布を与えた 2 つの「水惑度海洋前線帯は地表傾圧性の維持を介して気候平均星実験」の比較から、未解明である海洋前線帯がのストームトラック活動を強化することで、その卓BAM の構造・振幅に与える影響を評価した。

越変動であるBAMをも強化し、その緯度を海洋前線

2. 実験設定  Sampe et al. (2013) と同じく、用帯付近に固定する効果をもつことが示された。

いられた AGCM は AFES T79L56 (水平 150km 格子相当) 版で、海洋前線帯の効果を表現可能な解像度である。前線あり実験では、衛星観測データ(NOAA-OISST) に基づく南インド洋の SST 気候値
が東西一様に与えられた。モデル南半球には冬季分
布を、モデル北半球には夏季分布を南北反転させた上で与えた。海洋前線帯は季節を問わず緯度 45°に位置する。一方、前線なし実験では、前線の冷水側の SST のみ人為的に高めて海洋前線帯を除去した。
両実験とも日射は南半球冬至の条件に固定した。解析 期 間 は 60 ヶ 月 で あ る 。 Thompson andWoodworth (2014) を参考に、BAM は擾乱運動エ
ネルギー (EKE) を東西平均し、その周期８日以上の長周期変調成分の [925～200 hPa、
緯度 20°~70°]の領域における第 1EOF として抽出した。ただし、彼らとは異なり、移動性擾乱に伴う周期８日以下の変動のみに着目した。

図 1 AGCM 水惑星実験において中緯度海洋前線帯が a)有る場合と b) 無い場合における夏季 BAM に回帰した移動性擾乱に伴う運動エネルギー偏差 (等値線、m2/s2) と極向き
熱輸送偏差 (陰影、K・m/s) 。BAM 指数が単位標準偏差だ
け正位相にあるときの偏差を表す。▲は中緯度海洋前線帯(45°) 。c),d)は a),b)それぞれに対応する気候平均場。

― 51 ―

B104
南半球ストームトラックの卓越変動
〜アンサンブル AGCM 実験結果の解析〜*水越将敏, 中山盛雄，中村尚, 小坂優森正人田口文明 東大先端研 ，西井和晃（三重大）

 はじめに  南半球中高緯度対流圏で卓越する

冬季BAMの正位相のアンサンブル平均偏差におい変動モードとして南半球環状モード（SAM）があるては，南緯60～70度の南インド洋から南太平洋にかが，新たな環状モードとして BAM (Baroclinic

けて海面水温・海氷面温度の負偏差が明瞭である（図Annular Mode) が近年発見された (Thompson

２ D の陰影）．これは海氷密接度の増大に伴うもの

and Woodworth 2014)．SAM が極前線ジェットのである（図２ D 黒線はその気候値）．そして，この南北変位を表すのに対し，BAM は擾乱による南北

表面温度の負偏差の北縁にあたる南緯60度付近で熱輸送や渦運動エネルギー（EKE）の変動に卓越す

極向き渦熱輸送が増大している（図２ E ）．
つまり，ることが見出されている．ただし，BAM の研究の海氷密接度の増大とともにその北縁で南北温度勾配

歴史は浅く，未解明な点が多く残されている．そこが増大し，それを解消するよう渦熱輸送が増大したで本研究では，大気大循環モデル（AGCM）アンサと考えられる（BAMの負位相では逆符号）．

ンブル実験のデータを解析し，BAM の季節性や下まとめ  本実験の結果は，BAM には明瞭な季方境界条件からの影響について調査した．

節性があり，海氷や海面水温の変動が BAM の駆動

実験設定  用いた AGCM は AFES T119L56

源の一つである可能性を示唆する．

（水平 100km 格子相当）版である．下方境界条件
として与える海面水温や海氷密接度は，衛星観測による高解像度データ（NOAA-OISST v2 日平均）を用いた．切離周期 8 日の高周波フィルタにより移動性擾乱に伴う変動成分を抽出した上，東西平均した
EKE 偏差場（南緯 20～70 度，1000～200hPa）の第 1EOF として BAM を同定した．
解析期間は 1983
〜2012 年の 30 年間である．季節性を見るため，南(K・m/s)半球の夏季（12〜2 月）と冬季（6〜8 月）に分けて

図 ．
アンサンブル AGCM 実験の全変動における BAMに伴う渦運動エネルギー（等値線 𝑚𝑚𝑠𝑠 毎）と極向き渦
熱輸送（陰影）の回帰偏差．(a)冬季，(b)夏季．

解析した．AGCM アンサンブルは初期値の異なる
10 メンバーから成る．10 メンバーの全変動の解析に加え，アンサンブル平均（外部変動）とアンサン
ブルスプレッド（内部変動）に分けた解析も行った．

結果  BAMの季節性について，第1主成分時系
列をEKE偏差と渦熱輸送偏差に線形回帰することで評価した (図１)．季節性を無視したThompson
and Woodworth (2014) の解析で得られたように，(℃)

全変動に見られるBAMは夏冬ともにストームトラックの擾乱活動の強弱を表す．ただし，BAMに伴うEKEの回帰偏差については（図１の等値線），振幅
は夏の方が大きく，南北幅は冬の方が広い．また，
渦熱輸送偏差には冬のみに下層の南緯60度付近にも極大がみられる（図１の陰影）．

(K・m/s) 冬季BAMに伴う渦熱輸送偏差の南緯60度付近の極大はアンサンブル平均ではさらに明瞭なのに対し，
アンサンブルスプレッドでは不明瞭であった．実際，

図 2．アンサンブル平均の冬季 BAM に伴う (a) 海面
水温・海氷面温度と (b) 極向き渦熱輸送の回帰偏差．
黒線は海氷密接度 50％（7 月気候値）を示す．

― 52 ―

C101

スカイラジオメータによる雲の微物理・光学特性のリモートセンシング手法の開発*工 藤 玲 （ 気 象 研 ）， 岩 渕 弘 信 （ 東 北 大 学 ）， 鷹 野 敏 明 （ 千 葉 大 ），入 江 仁 士 （ 千 葉 大 ）， Alessandro Damiani（ 千 葉 大 ）、 Pradeep Khatri（ 東 北 大 ）
1.

はじめに

定され，モード半径は過大推定される傾向が見られた．

雲は，大気の放射収支に対して最も大きな影響をもKikuchi 2006 でも指摘されているが，元々，天頂輝度かつが，その影響評価は最も不確定でもある．本研究では，

ら光学的厚さを推定する問題設定では，光学的厚さ約 5雲の微物理・光学特性を観測する地上リモートセンシ

を境に，二つの解が存在する．約 20％の上手くいかな

ングのシステム構築を目標にしている．スカイラジオ

かったケースは，これに起因する．本研究でもこの問題

メータは，近紫外～可視～近赤外波長域における 11 波は解決できていない．水と氷の光学的厚さの結果は，想長の天空輝度を分光測定する放射計である．また，

定通り、10 以上で上手く推定できていた．

SKYNET として国際的な観測網が敷かれており，気象庁もルーチン観測を開始している．本研究では，この測

3.

2018 年 11 月の解析結果器を用いた雲のリモートセンシング手法を開発してい2018 年 11 月に，千葉大学において，様々な測器を持る．先行研究では，近赤外波長の２波長の散乱輝度を用

ちより，雲・エアロゾル・ガス・放射のキャンペーン観いることで，雲の光学的厚さと有効半径を推定できる測が行われた．そこで観測したデータを，本研究の手法

ことが示されている（Kikuchi 2006，Chiu 2012 等）．本で解析した．図１は，その結果である．光学的厚さが大研究では，これに加えて，水と氷の比率を推定可能とし

きくなるほど，有効半径は小さく，また，氷粒子の比率

た．スカイラジオメータが測定する 1627 nm と 2200 nm

が小さくなる関係性が見られた．

の散乱輝度の関係は，水と氷について明確な差が生じる．この特徴を生かし，水と氷の比率を推定する．ただし，この特徴は，光学的厚さ 10 以下では現れない．また，氷粒子に対して，現実的な形状を模した Voronoi
aggregate（Ishimoto 2012）を使用した．
2.

推定手法
スカイラジオメータが測定する天頂輝度の 500，675，

870，1020，1627，2200nm のデータに対して，対数正規分布を仮定した雲の粒径分布の体積，モード半径，氷と水の体積比を最適化することで，雲の光学的厚さ，モード半径，水と氷の光学的厚さを出力する．最適化は，非線形最小二乗法の原理によって行う．また，評価関数の

図１ 光学的厚さ（COD）のヒストグラムと階級ご最小化には，CMA-ES（Covariance Matrix Adaptationとに求めたモード半径と（Rm，単位は μm）と氷粒子のEvolution Strategy）を用いた．この手法は，ランダム探光学的厚さ（ICOD）の平均値と標準偏差．

索法の一種で，ニュートン法等の勾配法とは異なり，局

4.

所解を避けることが出来る．

まとめ
スカイラジオメータの天頂輝度観測から，雲の微物

光学的厚さ 1 から 100，モード半径 1.0 から 50μm，

理・光学特性を推定するリモートセンシング手法を開太陽天頂角 10 から 70 度の範囲で乱数を振ってシミュ発した．今後は，キャンペーン観測の解析結果の精査と，レートした 100 ケースの天頂輝度を使って本手法をテ

他の手法の解析結果と比較をしながら，本手法の改良ストした．結果，約 80％のケースで、光学的厚さとモを行っていく．

ード半径は 20％以内の誤差で推定された．結果が悪かった残りの約 20％のケースでは，光学的厚さは過小推

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP17H02963 の助成を受けたものです．

― 53 ―

C102

スカイラジオメーター（POM02）の特性（Part 2）（２）（衛星推定エアロゾルプロダクト検証に向けて）
内山明博，松永恒雄(環境研),山崎明宏(気象研)１．はじめにGOSAT-2は、温室効果ガスを宇宙から測定することを主目的にした衛星であるが、その推定精度向上と大気汚染監視のためにエアロゾル特性を推定する。衛星から推定されるエアロゾル特性を検証するために衛星推定量より精度が良いサンフォト
メーターやスカイラジオメーターによる地上観測
データが利用される。検証の観点からは、種々の大気条件、表面条件での観測値が必要であり、また、データの質が均質で、精度が分かっている必要がある。NASAによって行われているAERONETのデータは、この要件を満たしたデータの一つである。
地上からのエアロゾル特性の測定には、スカイラジオメーター（プリード製POM-01,POM-02）もよく利用される。これを用いた観測をまとめ観測網とする試みが千葉大CEReSを中心になされSKYNETと呼ばれている。スカイラジオメーターの利用者に観測精度を上げてもらうために、Part 1で検定定数の精度(Improved Langley法の問題点など)、P
art 2で立体視野角(SVA)の精度(SKYRAD packageの問題点など)を示した。
ここでは、太陽を光源にしたSVAの決定法で、エアロゾルや空気分子の散乱光を考慮できるように行った測定によるSVAの決定について報告する。
３．方法
Uchiyama et al.(2018)のシミュレーションの結果では、測定値から散乱光を差し引くことで光学的厚さが多少厚くてもSVAの計算精度が維持できる。ここでは、太陽から約3度離れたところまで測定して、散乱光を計り、太陽及び近辺の散乱光を内挿して差し引くことにした。
以下の3種類の測定を行った。
(1)現行の±1度を0.1度刻みで測定。
(2)太陽付近を細かく、離れたところを粗く測定(±0.6度を0.1度刻み、±1.2度を0.2度刻み、±2.4
度を0.6度刻み)。
(3)±3度を0.1度刻みのXスキャン(方位角方向の測定は散乱角を変える測定でないことに注意)。
(1)で取ったデータは、従来の処理(1.4～2.5度の外挿は変更)を行う。(2),(3)で取ったデータは、
太陽から2.5度より離れたデータから、0～2.5度の散乱光を内挿し、測定値から差し引く。(3)では、視野は軸対称であると仮定した。(2),(3)のデータからのSVAの計算は、従来の方法に準ずる。
直達光の時間変化を考慮できるよう、各チャンネルの測定前後で直達光を測定するようにした。
４．結果
図１に、方法(2)で得たデータのSVA計算の被積
分関数(500nm)の一例を示した。

約2.5度のところで測定値の変化傾向が変わっており、これより大きな角度の測定値が散乱光の測定値になる。

500 nm

図１ SVA計算の被積分関数の例(方法(2))
図２にMLOでの測定値による3つの方法のSVAを示した。MLOのように光学的厚さが薄いときには、散乱光の影響が小さく、方法(1)と他の方法の間の差はほとんど無い。方法(3)(Xスキャン)の値がやや小さい傾向にあるが、他の方法との差はほぼ1%以下である。Xスキャンは、他より短時間でできる
ので、SVA監視には有望。

: Current method: Expanded area scan
: X scan

図２ SVAの測定手法による違い
その他分かったことは、つくばでの測定から得られたSVAの時系列には、夏季に値が小さくなる季
節変化が見られた(原因については、検討中)。太陽スキャンの前後で直達光の測定を行ったが、十分直達光の変化を追随できない。

― 54 ―

C103
ライダー観測で見られた関東ローカルダストの特徴∗

清水厚・杉本伸夫・西澤智明・神慶孝 (国立環境研究所)

はじめにライダーによる土壌粒子の観測では、偏光解消度を利用して粒子の非球形性を判別し、硫酸塩など球形粒
子 (液滴) と区別している。東アジア域の大気中に浮遊する土壌粒子は主にユーラシア大陸内部起源の黄砂粒子と見做し、国立環境研究所を中心としたライダーネッ
トワーク (AD-Net) では「黄砂消散係数」を出力してきた (Sugimoto et al, 2003;Shimizu et al., 2004)。これは化学輸送モデルの検証・同化や黄砂の健康影響調査などに幅広く用いられているが、実際にライダーで観測された非球形粒子が大陸に由来するものであることの証明は大規模現象の際の後方流跡線解析などに依存している。一方関東郊外では晩冬から初春の強風時 (「春一番」が発表された日など) に地表から砂塵が舞い上がる様子が肉眼で確認され、ライダーでもこれに同期して偏光解消度が上昇する場合がしばしばある。つまり、既存の黄砂消散係数導出アルゴリズムによる黄砂消散
係数には、このようなローカルダストによる消散係数も含まれていると考えられる。本研究ではつくば近傍の地上風速・大気環境常時監視局データ (SPM/PM2.5)・
ライダーデータを用いてローカルダスト発生時の粒子の光学特性などを解析した。

偏光解消度とし、黄砂・球形粒子分離の基礎パラメー
タとしているが、ローカルダスト時にはこれを上回る値が頻繁に見られることから、現状の 2 成分分離アル
ゴリズムではローカルダスト時に球形粒子消散係数が過小となる恐れがあることが分かった。また SPM とPM2.5 の差を調べると (図 1 下)、ローカルダスト時には黄砂消散係数が大きくても SPM-PM2.5 が上昇しない例が多く見られた。このことから、ローカルダストの粒径が 10µm より大きい (PM7 相当の SPM 測定に掛からない) ことが示唆される。

利用したデータ
データ解析期間として、つくばにおいて目視でローカルダストの舞い上がりがしばしば確認された 2017 年
2 月と、大規模な大陸からの黄砂現象が見られた 2017
年 5 月を選択して、両者の光学特性などを対比する。
ライダーデータは高度 30m・時間 15 分という分解能を持つが、ここでは下層由来のローカルダストを抽出するため観測下限である高度 120m におけるデータを用いた。風速データはつくば舘野における 10 分値 (平均風速・瞬間最大風速) を利用し、SPM/PM2.5 についてはつくばライダーに最も近い土浦中村保健所のデー
タを用いた。

図 1: 2017 年 2 月 (黒) および 5 月 (赤) の、瞬間最大風速とその時刻に対応する (上)532nm
粒子偏光解消度および (下)SPM-PM2.5。円の大きさは黄砂消散係数に比例する。

結果の概要
観測結果のうち、ライダーデータのインバージョンが安定して行われたと考えられるエアロゾル消散係数 (黄砂消散係数と球形粒子消散係数の和) が 0.05∼0.2/km
である時間帯について、瞬間最大風速と粒子偏光解消度との対応を図 1 上に示す。ローカルダストが多発した 2 月には粒子偏光解消度が概ね風速に比例して上昇し、最大で 0.6 程度に達している。これに対して大陸由来黄砂を捉えた 5 月の場合は、粒子偏光解消度の風速への依存性は特に見られず、最大値は 0.35 程度となっている。Shimizu et al.(2004) では北京ライダーの粒子
偏光解消度から経験的に得られた 0.35 を純粋な黄砂の今後の展望
環境基準が定められている SPM 測定に反映されな
いようなローカルダストの発生頻度や全国分布について、ライダーデータを利用した解析を今後進める。またそれによる健康影響なども大陸由来黄砂とは別のメカニズムを考慮する必要があると考えられ、AD-Net からの暴露データの提供方法についても改善を検討していく。

― 55 ―

C104

南極昭和基地における地表面放射の長期変化傾向
大 河 原 望 (気 象 研 究 所 )


はじめに

地表面における放射エネルギー収支の正確な把握は，地球温暖化に代表される気候変動の監視等に，極めて重要である．南極昭和基地では，1990 年代から国際的な地表面放射観測網である BSRN[1]の観測点として，
長期にわたり精密な放射観測を続けている．これまで，Wild M. et al. [2] や Yamanouchi, T. and Shudou Y. [3]等により， 1990 年代から 2000 年代半ばまでの昭和基地における下向き放射要素（全天日射、下向き赤外放射）の長期変化について解析が行われている．本研究では，
2017 年までの長期変化について解析を行った．


図２ 南極昭和基地における全天日射と下向き赤外放解析方法

南極昭和基地の放射観測データの 1 分平均値から求射の年平均値の長期変化．

めた年平均値の長期変化を解析した．また，下向き放

射の値に大きな影響を及ぼす雲量とエアロゾル等によ

る大気の濁り具合についても，合わせて解析を行った．

結果

本解析期間を通じて，下向き放射に大きな影響を及解析期間と要素は次のとおり．

ぼす雲量は，年々の変動はあるものの長期変化傾向は・解析期間： 1991 年～2017 年（ただし，機器の不調見られない．また，大気混濁係数は，1990 年代初めに等により一部欠測あり）

ピナツボ火山噴火の影響により増加したが，2000 年頃

・解析要素： 全天日射（水平面直達日射＋散乱日射），

からはほとんど変化が見られない（図１）．

下向き赤外放射，雲量（地上気象観測），大

解析期間を通じた下向き放射の変化は，

気混濁係数（直達日射から求めたホイスナ

・全天日射：+0.11 W/m2/年

ー・デュボアの混濁係数）・下向き赤外放射:-0.08 W/m2/年

2000 年以降の変化は，
・全天日射：

0.00 W/m2/年

・下向き赤外放射: +0.11 W/m2/年 であった．
参考文献[1] Ohmura, A. et al., 1998, Baseline Surface Radiation
Network (BSRN/WCRP): new precision radiometry forclimate research. Bull. Am. Meteorol. Soc. 79,
2115-2136.
[2] Wild, M. et al., 2009, Global dimming and brightening:
An update beyond 2000, J. Geophys. Res., 114, D00D13,
doi:10.1029/2008JD011382.
[3] Yamanouchi, T. and Shudou, Y., 2007. Trends in cloud
図１ 南極昭和基地における雲量と大気混濁係数の年

amount and radiative fluxes at Syowa Station, Antarctica,

平均値の長期変化．

Polar Science 1, 17-23.

― 56 ―

C105
地上気温観測用通風筒の日射特性評価手法の検討
山本哲（気象研究所環境・応用気象研究部）
・宮武真一（気象庁観測部気象測器検定試験センター）
１

はじめに
地上気温観測に用いられる通風筒の日射特性を絶対的に評価するため、日射影響が原理的に微小な基
準地上気温観測手法の確立が望まれている。このため観測方法の候補となりうる各種手法を相互比較して検討を行っている。
ISO(2007）の提案している極細センサーは、センサーの脆弱性という難点があるが、日射影響は最大
0.1℃程度と見込まれた（2017 秋季大会 C311、2018春季大会 C457）。Lacombe et al.（2011）の提案して第 1 図 全天日射照度が０の時の超音波 WMT701 と通風筒との気温差（℃）と WMT701 送信部温度（℃）との関係。超音波の音仮温度観測値を通風筒の湿度を用いて気温に変換。2018 年 9 月 2 日〜24 日の観測値。

いる超音波風速温度計（以下「超音波」）は、気温観
測値に機器温度依存性があり（Richiardone et al.
2012）、現在市場に出ている製品を本目的で使うことは難しい（第１図、2018 秋季大会 C452）。著者は気温を反映した情報である放射輝度温度を直接測定す
る放射計を用いて地上気温を推定することを提案し、既存データによる検討を行った（2016 春季大会aD201）が、今回新たに観測を実施・検討した。
２

観測手法
観測は茨城県つくば市の気象測器検定試験センタ

ー試験露場において実施した。現在気象庁が現業観測に用いている通風筒と同一の形式の通風筒（以下「通風筒」）、熱電対はこれまでと同様、直径 13μm
径の E 型熱電対、放射計は多波長マイクロ波放射計（Radiometrics 社 MP‑3000A）（以下「放射計」）をそれぞれ地上高 1.5m に設置してデータを取得した。マb

イクロ波放射計は大気吸収の最も強い 58.8GHz 帯の178.65°、177.75°、175.5°の３仰角の輝度温度観測値
を水平方向に外挿して地上気温の推定値とした。
３

結果例

第 2 図 通風筒との気温差（℃）と全天日射照度（x10Ｗm-2）との関係。(a)放射計 (b)熱電対。箱上下辺と箱内部横線はそれぞれ第 3、第 1 四分位点、中央値、
ひげは四分位点から箱幅 1.5 倍のデータ範囲を示す。

観測結果の一例として、放射計・熱電対の通風筒との気温差と全天日射照度の関係を第２図に示す。
全天日射照度が大きくなると、平均的に見て放射計・熱電対より通風筒の観測値が相対的に大きくなる傾向（最大 0.3℃程度）があること、両者の関係は線形ではなく、日射照度 500Ｗm-2 程度以下では三者の観測値の差は全天日射照度に依らないことが読み取れる。値の散らばりが大きく、全天日射以外の支配要因も考えられ、慎重に検討する必要がある。

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。多波長マイクロ波放射計は気象研究所予報研究部管理のものを折笠成宏氏・田尻拓也氏の多大な協力を得て使用した。ここに記して深く感謝する。
本研究は JSPS 科研費 JP17K20051 の助成を受けた。
参考文献
ISO, 2007: ISO 17714 Meteorology - Air temperature
measurements; Lacombe, M. et al., 2011: WMO IOM Rep.106.
Richiardone, R. et al., 2012: Boundary-Layer Meteorol., 142,
425–442.

― 57 ―

C106

アジアにおける落雷位置標定ネットワークの構築*成 田 知 巳 (湘 南 工 科 大 学 ),
1.

はじめに

落雷から発生する電磁波を受信し、受信局への到達時間差から落雷の位置を標定する装置は、電力会社や一部の気象会社を中心に、商用のネット
ワークがある。しかし、一般にはわずかしか公開されていないため、より一層の正確かつ安価な情報提供が必要である。一方、2012 年頃からドイツの大学を中心として、ボランティアベースの落雷
位置標定ネットワークがヨーロッパ,北米、
オセア
ニアに展開されている。しかし、アジア圏では、
ほとんど受信局が無い状況であった。そこで、このネットワークに注目し、2019 年 1 月までに受信局を全国 40 か所に設置し、落雷の位置がリアルタ
イムでネット上の地図に表示出来るようになりつつある (1)(2)。今回、インド、バングラデシュを含むアジア各地に拡大したので報告する。
2.

石 川 裕 彦 (京 都 大 学 )バングラデシュ（ダッカ）、インド（アンドラ・
プラデーシュ州、ラジャスタン州、ウッタラーカ
ンド州）、タイ（バンコク）、カンボジア（プノンペン）、ベトナム（ホーチミン、ダナン、ハノイ）、モンゴル（ウランバートル）、ハワイ（マウイ）、
フィリピン（マニラ）、グアムの国外 13 カ所および国内（北海道から沖縄、父島を含む全国各地）
40 カ所に落雷から発生する VLF 帯の電磁波を受信する装置を設置し、落雷位置を算出するシステムを構築した。観測装置の諸元をそれぞれ表 1 に示す。落雷から発生する電磁波を複数の受信局で捉え、到来時間差から場所を算出し、インターネッ
トのマップ上にほぼリアルタイムで表示している。
なお、VLF 帯の電波を捉えることから、場合によっては半径 5000km まで観測可能である。
表 1. 観測装置の諸元
標定方式

到来時間差方式(TOA)

GPS (Time)

時刻精度 10ns

アンテナ

磁界アンテナ（東西）電界アンテナ
磁界アンテナ（南北）観測周波数(VLF 帯)

落雷位置標定事例

雷観測装置によるバングラデシュおける 2018
年 1 月から 6 月までの半年間の落雷密度マップを示す。インド・アッサム州のブラマプトラ谷およびバングラデシュ沿岸で雷活動が活発であった。

図 4. バングラデシュの落雷マップ(2018.1-6)

観測装置の設置

サンプリング周波数

3.

4.

まとめ

落雷位置標定装置をバングラデシュ、インドなどに展開した。その結果、インターネットでバン
グラデシュのおけるリアルタイム落雷情報を無料提供するとともに、バングラデシュにおける落雷
分布図を作成することが出来た。リアルタイムの公開 URL は、以下の通り。
http://en.blitzortung.org/live_lightning_maps.php
5.

参考文献

[1]成田知巳, 「VLF 帯の観測による落雷位置標定システム（Blitz）」，電気学会高電圧研究会，
HV-18-32, pp.171-176, 2018.
[2] T.Narita, E.Wanke, M.Sato, T.Sakanoi, A.Kumada,
M.Kamogawa, H.Ishikawa, S.Harada, T.Kameda,
F.Tsuchiya, E.Kaneko, “A study of lightning location
system (Blitz) based on VLF sferics ” , 34th
International Conference on Lightning Protection(ICLP), Vol.60, pp.1-6, 2018.

525kHz1-50kHz (磁界成分)
5-50kHz (電界成分)― 58 ―

D101
2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画と官学連携への取り組み
室井ちあし1、石田純一 1、長谷川昌樹 2、本田有機 1 （1 気象庁予報部数値予報課、2 同総務部企画課）
１． 第10世代気象庁スーパーコンピュータ
気象庁は2018年6月5日に新しいスーパーコンピュータの運用を開始した。1959年に気象庁が初めて導入した科学計算用の大型コンピュータから数えて第10世代目となる。新しいスーパーコンピュータはCrayXC50（米Cray製）であり、2012年に導入された日立SR16000/M1（日立製作所製）と比べて実効性能で約10倍の処理能力をもつ。
運用を開始した同月には、00, 06, 18UTC初期値の全球モデルの予報時間を84時間から132時間に延長した。これにより、2019年3月には台風の強度予報（中心気圧や最大風速等）の予報期間を3日先から5日先まで延長する。また、2019年3月には、明日の天気予報のための数値予報資料として利用できるように、00, 12UTC
初期値のメソモデルの予報時間も39時間から51時間に延長する。同時に、航空交通管理の支援強化のために、局地モデルの予報時間も9時間から10時間に延長する。
2019年6月には、メソモデルの信頼度情報や確率情報を提供するために、新たにメソアンサンブル予報システ
ムの運用を開始する。この他、様々な現業数値予報シ
ステムの改良を計画している[1]。
今後も、気象庁では新しいスーパーコンピュータを活用し、台風の影響や集中豪雨の発生可能性等を早い段階から精度良く把握できるように、観測データの利用
拡大、データ同化手法の改善、数値予報モデルの高度化など予報技術の向上に向けた改良等を行い、防災・
日常生活・社会経済活動の様々な場面で幅広く利活用される各種気象情報の更なる改善に取り組んでいく。
２． 2030年に向けた数値予報技術開発計画
交通政策審議会気象分科会は、自然環境や社会環
境の変化、先端技術の展望を踏まえ、観測・予測精度向上のための技術開発と、気象情報・データの利活用促進を「車の両輪」とする防災対応・支援の推進等について取り組みを進めるという「2030年の科学技術を見据えた気象業務のあり方」についての提言をとりまとめた[2]。この提言で示された方向性に基づき、気象庁は、防災分野をはじめ社会における情報サービス基盤である数値予報の技術開発を強力かつ着実に推進していくために、「2030年に向けた数値予報技術開発重点計画」（以下、「重点計画」）を策定した[3]。
2030年に向けて、数値予報に関する気象庁ビジョン
として「国民一人一人の安全・安心を守り、活力ある社会を実現する数値予報イノベーション」を掲げ、これを実現するために、以下の4つの重点目標を定めた。
［豪雨防災］線状降水帯の発生・停滞の予測精度向上
により、集中豪雨の可能性を高い確度で予測する。
特に、明るいうちからの避難など、早期の警戒と避難を可能にする。
［台風防災］ 台風や前線に伴う大雨などの予測精度を向上し、大規模風水害や高潮災害に対して、数日前からの広域避難に関する防災行動の確実な実行を可能にする。
［社会経済活動への貢献］ 半年先までの気象予測の高度化・精度向上により、気候リスク軽減や流通・生産計画の最適化を始め、社会経済活動における生産性向上へ貢献する。
［温暖化への適応策］ 関係機関との連携のもと、地球温暖化について、より高解像度かつ我が国として統一的な予測を提供し、自治体や民間における温暖化適応策の策定に資する。

この重点目標を達成するために、予測精度向上の鍵となる以下の３つの項目について、技術革新を重点的に推進する。
① 次世代技術による地球の観測ビッグデータ活用② 日本の気象を世界最高の精度と解像度でシミュレーション③ 確率予測とＡＩ技術の融合による意思決定支援
これらの技術革新を実現するために、次の3つの点について開発マネージメントを強化して開発を力強く推進する。
① 幅広い連携の推進② 開発者の育成と確保③ 研究・開発基盤の整備
気象庁では、開発に携わる一人一人が、ビジョンと重点目標に加え、開発方針として、プライオリタイゼーショ
ン、実証的根拠に基づく開発、開発全体の最適化を意
識して、高度な科学技術に基づく巨大かつ複雑なソフト
ウェアの集合体である数値予報システムの開発を推進していく。
３． 大学等研究機関との連携推進に向けて開発マネージメントの強化のひとつとして、産学官オールジャパンの連携のもと、数値予報に関する研究と開発を力強く推進する方針が重点計画では示されている。
ここでは、大学等研究機関との連携を目的とした気象庁の取り組みに関する紹介と今後の予定についてお知らせする。
気象庁はこれまで数値予報に関する知見を共有する
ために、数値モデル研究会（平成 17 年〜）や気象学会
専門分科会（平成 23 年〜）など研究集会を開催してきた。この取り組みは今後も継続する。また、平成 13 年には数値予報研究開発プラットフォームを立ち上げ、モデル開発者間の交流を推進するとともに、気象庁予報モ
デルの貸与を行ってきた。メソモデルの 108 件を筆頭に、合計 150 件を超えるモデル貸与を実施してきた。次に、気象庁と（公社）日本気象学会の包括的な共同研究に基づく枠組みとして気象研究コンソーシアムを立ち上げ、
45 課題（平成 29 年 6 月現在）が採択されてきた。この枠
組みでは、共同研究に使用可能な気象データをオンラインで提供している。
最近の取り組みとしては、平成 29 年から、大学等の研究機関が持つ最新の研究成果や知見を結集して数値予報モデル開発に取り組むために、専門家に参画頂
き、これまで 3 回の「数値予報モデル開発懇談会」を開催してきた。重点計画の策定にも協力頂いた。また、同年から、気象庁が長年、庁内向けに実施してきた数値
予報モデル開発に関する包括的な特別研修に、大学等からの聴講生の受け入れを開始した。平成 29 年は 8名、平成 30 年は 6 名が受講した。
平成 31 年からは、数値予報課で技術的な検討をするために定期的に開催しているコロキウムを、大学等研究機関から遠隔で聴講できるようにする。また、現業数
値予報システムの予測プロダクト（図、GPV）を準リアル
タイムに確認できるよう、大学等研究機関向けに提供開
始する。
参考文献
[1] 本田有機, 2018: NAPS10 における改良計画. 平成 30 年度数値予報研修テキスト. 気象庁予報部, 2-5.
[2] 交通政策審議会気象分科会, 2018: 2030 年の科学技術を見据えた気象業務のあり方（提言）. 53pp.
[3] 気象庁, 2018: 2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画.
52pp.

― 59 ―

D102

気 象 庁 GPV を 用 い た 雲 解 説 用 予 想 衛 星 画 像 の 作 成* 高 野 雄 紀 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),1.

渡 邊 正 太 郎 (株 式 会 社 ウ ェ ザ ー マ ッ プ )
4.

はじめに

結果と考察

雲の種類や雲量は，降水や気温と並んで重要な天気

可視予想衛星画像のバイアスは小さく概ね良く再現

予報の対象である．テレビ等の気象情報では，実況のできた(図略)．これに対して赤外予想衛星画像は，特に雲を解説するのにひまわり 8・9 号の可視・赤外画像が夏季に，上層雲の輝度温度に高温バイアスが見られた用いられる[1]．一方で，将来の予想の雲を解説するの(図 1)．この一因として，300 hPa より上層の相対湿度には，気象庁から配信される GSM や MSM の GPV のは気象業務支援センターから配信されておらず，利用

全雲量が用いられることがある．モデルの全雲量と衛できないため，本手法の雲量・雲水量の推定精度の悪星画像は異なる量を表現しており，見た目に差異が存さに影響したと考えられる．

在するため視聴者や解説者に不便や混乱を招く可能性がある．この解決策として，GPV から予想衛星画像[2][3]を作成することが考えられる．しかし，予想衛星画像の作成に必要な各鉛直層の雲量・雲水量は GPV には含まれていない．
そこで本研究では，モデルの雲・放射過程の定式化に基づいて，相対湿度から雲量・雲水量を推定し，可視・赤外の予想衛星画像を作成する方法を提案する．
さらに，作成した画像を観測と比較検証する．
2.

提案手法

予想衛星画像の作成手法の概略は以下の通りである．
(1) 再解析プロダクト(JRA-55, DSJRA-55)から作成
したルックアップテーブルを用いて，相対湿度
から各気圧面の雲量を診断し，GPV の上層・中層・下層雲量と整合するように補正する．

図１ ひまわり 8 号・9 号の赤外画像と MSM の赤外(2) GSM や MSM の部分凝結スキーム[4][5]の定式化

予想衛星画像の 2 次元頻度分布．期間は 2017 年 6 月から 8 月である．ビンの幅は 0.1℃ごとであり，ひまに沿った形で，雲量から雲水量を推定する．
(3) 文献[2]と同様な放射伝達計算により，可視・赤わりの観測ビンごとに規格化してある．

外画像を計算する．
参考文献
3.

検証方法

[1] Bessho, K., et al., 2016, J. Meteor. Soc. Japan, 94,

作成した予想衛星画像を JAXA の投影変換済みひまわり L1 格子化データと比較した．対象とする領域は日本域(22.4-47.6°N, 120-150°E)であり 2017 年 6

151-183.
[2] 大和田浩美, 2006, 気象研究ノート, (212), 105-120.
[3] 大和田浩美，髙坂裕貴, 2013, 数値予報課報告・別冊, 59, 76−80.

月 1 日から 2018 年 5 月 31 日までの 12 JST の画像を対象とした．赤外予想衛星画像については，季節により精度に違いが見られたことから，3 ヶ月ごと(JJA,[4] Sommeria, G. and J. W. Deardorff, 1977, J. Atmos. Sci.,

SON, DJF, MAM)に分けて比較を行った．

[5] Smith, R., 1990, Quart. J. Royal Meteor. Soc., 116,

34, 344-355.
435-460.

― 60 ―

D103― 61 ―

D104

メ ソ ア ン サ ン ブ ル 予 報 シ ス テ ム (MEPS)の 運 用 開 始 に 向 け て藤田匡、氏家将志、河野耕平、幾田泰酵、沢田雅洋、國井勝、草開浩、
塚本暢、倉橋永、秋元銀河、安斎太朗、欠畑賢之、西本秀祐、
小野耕介、本田有機、石田純一 （気象庁予報部数値予報課）
1.

はじめに

降水域を表現するメンバーが存在する。このため、最気象庁では、防災気象情報、航空気象情報の作成支

大降水量（c）において東海地方での強雨の可能性を捕援のため、日本とその周辺の領域を対象とする水平格捉しており、また、100mm/3h 以上の降水の確率（d）

子間隔 5km のメソモデル（MSM）を運用している。現においても、実況と対応して確率を表現している。本

在、MSM の予測に対して信頼度、不確実性等の情報を事例において、MEPS により、単独の MSM より早い段付加することを目的に、MEPS の開発を進めている[1,2]。

階で強雨の可能性を把握する結果が得られた。

気象庁スーパーコンピュータを更新した 2018 年 6 月より本運用と同等の仕様で MEPS の部内試験運用中であり、2019 年 6 月頃には本運用を開始する計画である。
2.

MEPS の構成

4.

利用法検討と今後の課題

本運用開始に向けて、気象庁では顕著現象発生のポ

テンシャル把握への活用をはじめ、現業予報作業における MEPS の利用法の検討を進めている[2]。また、MEPS は、21 メンバー（1 つのコントロールランとMEPS の特性調査にも取り組み、単一の摂動ランの予

20 の摂動ラン）から成り、1 日 4 回（00, 06, 12,18UTC）、

測精度が特定時刻において MSM を上回っても、その39 時間予報を実行する。メソスケールの現象の表現能

後の持続性が低いことなど、利用上留意が必要な結果

力を MSM と同等とするため、MEPS の水平格子間隔、も得られている[1]。MEPS の特性を踏まえた利用法は

鉛直層配置、数値予報モデルとその設定及び計算領域

今後も継続的な検討が必要な課題である。また、現在は、MSM と同一としている（コントロールランは同考慮していないモデル摂動・下部境界摂動など、MEPS

初期時刻の MSM そのものである）。

の高度化に向けた開発にも引き続き取り組む予定であ摂動としては、初期摂動と側面境界摂動を考慮してる。

おり、いずれも特異ベクトル（SV）法を用いて生成す

参考文献

る[3]。初期摂動は、3 つの異なるスケールの SV を合成[1] 小野耕介, 2016: メソアンサンブル予報システムのして生成する [1,3]。側面境界摂動は、初期摂動からの開発状況. 数値予報課報告・別冊第 62 号, 気象庁予一貫性を保つため、初期摂動作成に利用する大きいス

報部, 100-113.

ケールの SV を線形時間発展させたものを用いる[4]。
3.

[2] 河野耕平, 西本秀祐, 三戸洋介, 2018: メソアンサ

事例

ンブル予報システム. 平成 30 年度数値予報研修テキ

第 1 図に、平成 30 年台風第 24 号による降水の予測事例を示す。9 月 30 日 15UTC における、前 3 時間降水量の実況（a）では、東海地方の南斜面に 100mm/3h をスト, 気象庁予報部, 9-12.
[3] 小野耕介, 2010: メソ特異ベクトル法. 数値予報課
報告・別冊第 56 号, 気象庁予報部, 93-104.

越える強降水域が見られる（黒楕円）。しかし、MSM[4] Ono, K., 2017: Consistent Initial Lateral Boundaryによる 39 時間予測（b）では、台風の北進が早く東海

Perturbations in Mesoscale Ensemble System at JMA.

地方の強降水域を表現していない。一方、MEPS によCAS/JSC WGNE Res. Activ. Atmos. Oceanic Modell.,る 39 時間予測では、台風の進行にばらつきがあり、強47, 5.16-5.17.

(a)

(b)

(c)

(d)

第 1 図 2018 年 9 月 30 日 15UTC における前 3 時間積算降水量。 (a) 解析雨量、(b) MSM 39 時間予測、(c) MEPS
最大降水量 39 時間予測、(d) MEPS 100mm/3h 以上の確率 39 時間予測。

― 62 ―

P101

雪崩発生条件となる降雪事例の頻度解析について*松 下 拓 樹 , 高 橋 渉 , 高 橋 丞 二 (土 木 研 ･寒 地 土 研 )Matsushita H., Takahashi W., and Takahashi J. (CERI, PWRI)
1.

それを観測年数で除した値を，降雪深が S12 以上となる

はじめに雪崩対策を計画し実施するためには，対象箇所で発生する雪崩の規模や頻度などの評価を行う必要がある．

発生率F(S12≤)
（数/年）
とした．
降雪深S12 と発生率F(S12≤)の対数に対して，回帰分析を行った．

しかし，一般的には雪崩発生に関する長期間の観測データが存在することは稀であり，雪崩の発生頻度を直4.

結果接評価することは難しい．本稿では，過去数十年間の図１は，降雪事例の 12 時間降雪深の最大値 S12 の度

気象データから，雪崩発生条件に適合する降雪事例を数分布と，降雪深が S12 以上となる発生率 F(S12≤)である．

抽出して，発生頻度を簡便に評価する手法を検討した．

降雪深 S12 が 45cm 以上となる事例，つまり 2.の雪崩発生条件に適合する事例の発生率は 0.18（5.5 年に 1 回程

2.

度）であり，降雪深 S12 が 50cm 以上となる事例の発生

解析の対象とする雪崩発生条件について

短時間に多量の降雪がある場合，次の条件で，通常では雪崩が発生しにくい樹林内でも雪崩が発生する[1]．

率は 0.04（25 年に 1 回程度）であった．
図２は，降雪深 S12 と発生率 F(S12≤)の対数の関係である．図中の回帰直線（実線）は，降雪深 S12 が 30cm 未

本稿では，この雪崩発生条件を解析対象とする．
・降雪深 S12： 12 時間で 45cm 以上（斜面勾配 45 ﾟ）または 50cm 以上（斜面勾配 30 ﾟ）

満となる事例（○）を除いて求めた．回帰式から推定される降雪深 S12 が 45cm 以上となる事例の発生率は・気 温 T12： -4℃以下（上記 12 時間の平均気温）

0.12，降雪深 S12 が 50cm 以上となる発生率は 0.05 であ・積雪深 SDb： 50cm 以上（上記 12 時間の 1 時間前）

り，観測値と同程度の発生率が回帰式から推定された．

3.

雪崩発生条件となる降雪事例の頻度解析の方法

5.

おわりに

既報[2]で降雪事例の頻度解析を行った気象庁アメダ

自然現象の頻度解析手法として，対数関係を活用しスの群馬県みなかみ（36° 48.0' N, 138° 59.5' E, 531 mて単純な回帰分析により評価する方法は簡便である．

a.s.l.）
を例に，
以下の要領で解析を行った．
解析期間は，

また，国内では同一箇所の雪崩発生の長期的な記録は1989 年 11 月 1 日～2017 年 4 月 30 日の 28 年間である．

皆無であり，本稿で示した気象データを活用して雪崩

まず 1 時間間隔の積雪深差の正値を累積し，これを発生頻度を評価する手法は有用であると考えられる．

降雪深とした．降雪の中断（積雪深差≦0cm）が 5 時間

100.00

雪事例の期間内の連続する 12 時間の降雪深の最大値
S12 と平均気温 T12 を求め，上記 2.の雪崩発生条件に適合する事例を抽出した．降雪深 S12 の 5cm 間隔の度数 nを求め，降雪深 S12 の大きい階級から度数 n を累積し，30

度数 n （数）みなかみ

降雪深がS12以上となる発生率 F(S12≤)
降雪深S12の5cmごとの度数 n

20

3

2

15
10

0.18

5

1

0.04
0

0
10≤

20≤

30≤

40≤

50≤

降雪深 S12 （cm）

60≤

70≤

80≤

図１ 12 時間降雪深の最大値 S12 の度数分布．

発生率 F(S12≤) （数/年）

25

発生率 F(S12≤)未満であれば降雪が継続しているとした．次に，各降

みなかみ
全降雪事例[2]10.00

logF(S≤) = -0.0215 S + 1.60
r2 = 0.990, nc = 18
r2 : 決定係数

1.00

nc: 回帰分析に用いた階級数0.12

0.10

降雪深S12の事例

0.05

0.01
0

25

45

50

logF(S12≤) = -0.0743 S12 + 2.44
r2 = 0.945, nc = 5

75

100

降雪深 S12 (cm)125

図２ 降雪深 S12 と発生率 F(S12≤)の対数の関係．
参考文献[1] 松下ほか, 2018, 日本雪工学会論文集, 34, 55-67.
[2] 松下ほか, 2018, 秋季大会講演予稿集, 114, 204.

― 63 ―

P102
小 型 X バ ン ド 二 重 偏 波 気 象 レ ー ダ ー を 用 い た Dual-Doppler 解 析*中 島 大 岳 , 高 木 敏 明 (古 野 電 気 株 式 会 社 ), 佐 々 浩 司 (高 知 大 学 )



はじめに



謝辞

高知県沿岸部は国交省 X バンド MP レーダーネット

本研究は総務省 SCOPE（受付番号 165009001）の委ワークの観測対象外でありながら、台風や竜巻等のシ託を受けたものである。またウィンドプロファイラデ

ビアな気象現象が多発する地域として知られている。

ータは京都大学生存圏研究所のデータベースより提供

2018 年 3 月、10 月にかけて古野電気製 X バンド二重を受けた。ここに謝意を表する。

偏波気象レーダー（以下、本レーダー）を新たに 3 基2018/04/24 21:00, JST

設置し、高知大学所有の既設レーダー3 基を含む計 6基によるレーダーネットワークの構築を進めている。
本稿では複数台レーダーの同時観測により可能とな
った 2 次元風速場の解析事例について紹介する。


30 m/s解析方法

20 m/s解析事例として2018 年4 月24 日のデータを用いた。

WPR

10 m/s前線を伴った低気圧の接近により西日本で激しい雨となり、アメダス高知では日降水量114.5 mm を観測した。

~50 mm/h

風速場の解析には表 1 に示す 2 基のレーダーを使用~20 mm/h

した。各レーダーのドップラー速度に対してクレスマ~10 mm/h

ン内挿を行った後、Dual-Doppler 法により等高度面にお~5 mm/h

ける水平風の 2 次元分布（格子サイズ：150 m）を求め~1 mm/hた。ここで図 に、高度 1500 m における水平風の推定結果の一例（2018 年 4 月 24 日 21 時 00 分）を示す。
 推定結果の妥当性を確認するため、解析対象エリア

図マルチレーダー観測による水平風推定内に位置するウィンドプロファイラ（以下、WPR）と比較した。比較評価は水平風の風向・風速に対して、同高度面における本レーダーと WPR との時系列比較
および散布図（10 分平均値）により行った。
結果

図 に本レーダーと WPR との時系列比較結果を示す。水平風速・風向ともに傾向が良く一致しており、散布図における回帰係数、相関係数および RMSE はそれぞれ水平風速に関して 0.98、0.96、1.32 m/s、風向に関して 0.98、0.92、8.12 deg となった。本レーダーネッ
トワークの構築により、台風や竜巻等の気象現象を高い時間、空間分解能で観測することが可能となった。

表 1 本レーダーの観測設定
項目

観測条件

設置場所

高知県須崎市

高知県南国市

シーケンス

Volume スキャン、5 仰角 / 1 分

観測仰角3.0 / 4.0 / 8.0 / 12.0 / 16.0 deg

パルス仕様

0.5 us / 20.0 us

0.33 us / 20.0 us

PRF

2000 / 1600 Hz

1000 / 800 Hz

図風向・風速に関する時系列比較

― 64 ―

P103

積雪の波長別偏光測定装置の高度化*谷 川 朋 範 (気 象 研 究 所 ), 青 木 輝 夫 (岡 山 大 学 ， 気 象 研 究 所 ), 石 元 裕 史 ，
庭 野 匡 思 (気 象 研 究 所 )， 堀 雅 裕 (JAXA)， 的 場 澄 人 (北 大 低 温 研 )
1.

はじめに

積雪表面の波長別偏光度(DoP)は，一般に可視域で低く，近赤外，短波長赤外域では積雪粒径依存性が見られる[1]．現在，この特徴を利用した航空機・衛星リモー

2, 3 より∆𝜙𝜙𝜙𝜙 = 0°の前方反射は Q が支配的であり，角度依存性に関しては U に感度がなく，Q に感度があることを示している．また，側方側∆𝜙𝜙𝜙𝜙 = 𝜋𝜋𝜋𝜋/2から後方側にかけて P が高く，角度依存性とともに U によるものでトセンシングによる積雪物理量のモニタリングや，非あることがわかる．一般に U は Q よりも小さく，P に

偏光チャンネルの偏光感度試験等の利用が検討されて対して無視することができる[3]とされていたが，このいる[2]．波長別 DoP を分光器によって正確に測定する

結果は U の寄与も無視できないことを示唆している．

ための装置は，従来偏光フィルターと偏光プリズムを用いる方法が提案されている．フィールドで使用する
際には，可視域から短波長赤外域の波長を 1 度にカバーする偏光プリズムを用いたものが一般的である．一般に，偏光度を測定する際には，回転検光子法により偏光子を何度か回転させながら測定を行うが，偏光の双方向反射率や DoP を測定するためには，偏光子を何度も回転させるため，通常の BRDF 測定の 3～4 倍の測定

図 1 積雪偏光測定装置．(a)全体像，(b)自動化した箇所．

時間がかかる．このため，十分な偏光測定ができないという問題があった．この問題を解決するために，偏光子の回転機構を自動化し，装置の改良を行ったので，積雪偏光度の結果と併せて報告する．
2.

積雪偏光測定装置

図 1 に偏光度を測定するための架台と偏光プリズムが組み込まれている回転機構を示す．装置の大きさは 7
×11×15 cm，重さ約 1 kg である．光ファイバーと偏光
プリズムの間に偏光解消板が装着されている．偏光プ
リズムの回転角はパルスモータで制御し，任意の角度で回転させることができる．本測定では回転角 0°，45°，
90°，135°の偏光反射強度を測定した．これにより，偏図 2 前方反射側(∆φ=0°)の積雪偏光度の反射角特性．

光度 𝑃𝑃𝑃𝑃 = �𝑄𝑄𝑄𝑄2 + 𝑈𝑈𝑈𝑈 2 /𝐼𝐼𝐼𝐼， 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑞𝑞𝑞𝑞 = −𝑄𝑄𝑄𝑄/𝐼𝐼𝐼𝐼，𝑃𝑃𝑃𝑃𝑢𝑢𝑢𝑢 = 𝑈𝑈𝑈𝑈/𝐼𝐼𝐼𝐼 が得られる．但し，I，Q，U はそれぞれストークスパラメータである．𝑃𝑃𝑃𝑃𝑞𝑞𝑞𝑞 と𝑃𝑃𝑃𝑃𝑢𝑢𝑢𝑢 は 0°と 90°，45°と 135°の直線偏光のうち，それぞれどちらが強いかを表す指標である．
3.

測定結果と考察

図 2 に 2018 年 3 月 7 日に北海道中札内村農場で測定された新雪に対する前方反射側(相対方位角∆𝜙𝜙𝜙𝜙 = 0° )図 3 偏光度の双方向反射特性．◯は測定点(反射角 10度毎)，★は太陽の位置(天頂角 52°).

の偏光度𝑃𝑃𝑃𝑃, 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑞𝑞𝑞𝑞 , 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑢𝑢𝑢𝑢 を示す．偏光子の回転機構を自動化することで短時間での計測が可能になり，これまで P の参考文献みであった測定に𝑃𝑃𝑃𝑃𝑞𝑞𝑞𝑞 , 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑢𝑢𝑢𝑢 が加わることで，積雪の偏光特性をより深く理解できるようになった．図 3 は波長 865

Sun et al., 2018, J. Quant. Spectro. Rad. Trans., 222-223, 154-

nm の偏光度の双方向反射特性を示したものである．図[1] Tanikawa et al., 2014, J. Geophys. Res., 120, 868-882. [2]169. [3] Peltoniemi et al., 2009, J. Quant. Spectro. Rad. Trans.,
110, 1640-1653.

― 65 ―

P104
オープンサイエンスを見据えた研究データ共有実験＊磯田総子、村山泰啓、今井弘二（NICT）
１． はじめにオープンサイエンスは明確に１つの定義はまだないが、例えば OECD では「公的資金による研究成果である論文および研究データを、デジタル
フォーマットで幅広くアクセスできるようにすること」1)などと報告されている。オープンサイ
エンスを推進する動きは欧米を中心として活発化しており、日本でも対応が求められている 2)。
研究データについては無制限なオープンでは都合がよくない場合があるため、研究データ共有（Research Data Sharing）等と呼ばれることが増えている。概して公的資金による研究で得られたデータは共有され、保存され、公開されるべきとされている 3）。そのために必要な様々なインフ
ラ・制度などの整備、取り組みが海外では少しずつ行われてきた。本稿では、研究データ共有の意
義、データ引用（data citation）、FAIR データ原則、および我々が取り組んでいる研究データ共有
実験について述べる。
２． 研究データの共有の意義
様々な機関が持つ専門性の高い・知的価値の高いデータを科学研究の成果としてみなす、また、社会での共有、利用に供される事が今後重要になると言われている 2)。
その意義として、例えば、研究成果の透明性や公正性の確保、研究成果としてのデータへの引用（データ引用）や再利用による科学研究や社会的メリット、新たな研究分野の創出や産学連携への期待、などがあげられる。また、研究データの整
備・公表は今後科学者の業績として評価されるべきという議論もある 4)。
３． データ引用と DOI の付与
データ生成・提供を論文と同様に評価することは現状では容易ではないが、その実現へむけて、
例えば研究者が生成したデータを公開した場合、その利用時に引用する「データ引用」という試みがある 5）。データを引用することで、論文の根拠となるデータを容易に特定でき、研究結果の再試
験が可能になり、データ生成者の評価が可能になることが期待される。
これを支援する取り組みの１つとしてデータに DOI（Digital Object Identifier）を付与する
取り組みがある。DOI は永続的識別子と呼ばれ、国際的にユニークな ID を対象物に与える。論文の DOI と同様に簡便で正確なデータへの参照・引用が可能になるため、被引用数の算出など客観的評価が容易になり、今後、データの生成者や提供者の評価について議論が進む可能性があると期待される 6) 。
国内では、ジャパン・リンクセンターを通じた
データ DOI の登録が可能となり 7）、最初に日米共同観測のアラスカ・ポーカーフラット MF レ
ーダーデータに付与されたのを皮切りに、種々の研究データへの DOI 付与が進められている。これらは論文中で引用される（データ引用）の事例も増えている 8)。

４． データの FAIR 原則
研究データが共有される場合、データはFindable（見つけられる）、Accessible（アクセスできる）、Interoperable（相互利用できる）、Reusable（再利用できる）という原則をみたすように管理され利用に供されることが望ましいとされ（FAIR データ原則）、研究データ共有の実践の望ましい在り方として世界的に広まりつつある
9）。ここで、FAIR 原則に従うのは、数値や画像などのデータだけではなく、メタデータと呼ばれる、
データについて記述した付帯情報としてのデータも含まれている。
５． 研究データ共有実験
稚内と山川の MF（中波）レーダーの中間圏・下部熱圏の水平風速データについて、データ共有のための整備を進めている。対象データは中間圏・下部熱圏の大気物理学的な現象を調査するのに使いやすい 30 分平均値とした。FAIR 原則にできるだけ従うようデータはテキストで、Web 上
でアクセス可能にしていく予定である。またデー
タ使用のライセンス等についても、今後検討できればと考えている。
６． まとめオープンサイエンスという活動の中で、研究データ共有は今後研究者及び関係者の重要な活動の一つになっていくと思われる。そのための事例研究として、MF レーダーのデータ共有実験を行い、データ共有についてのフレームワークを作り、ほかのデータ共有にも生かしていければと考え
ている。
参考文献
1) OECD, Making Open Science a Reality,
OECD Science Technology and Industry
Policy Papers, 2015, http://dx.doi.org/
10.1787/5jrs2f963zs1-en.
2) 内閣府、「我が国におけるオープンサイエンス推進のあり方について」、2015.
3) 例えば、英国王立協会、Science as an OpenEnterprise, 2012.
4) 例えば、村山、林、「オープンサイエンスをめ
ぐる新しい潮流（その 1）科学技術・学術情報共有の枠組みの国際動向と研究のオープンデータ」、科学技術動向、2014.
5) Joint Declaration of Data Citation
Principles,2014,
https://doi.org/
10.25490/a97f-egyk（2019.1.31 閲覧）.
6) 例 え ば 、 Make Data Count, 2015,
http://mdc.lagotto.io/（2019.1.31 閲覧）
7) 武田英明, 村山泰啓, 中島律子, 研究データへの DOI 登 録 実 験 、 2015 、 doi ：10.1241/johokanri.58.763
8) 例 え ば 、 Kinoshita. et al, JGR, 2015,
doi:10.1002/2014JD022647.
9) 例 え ば 、 https://www.force11.org/group/
fairgroup/fairprinciples (2019.1.31 閲覧).

― 66 ―

P105

降 水 粒 子 地 上 観 測 に よ る X バ ン ド MP レ ー ダ 粒 子 判 別 手 法 の 検 証*竃 本 倫 平 ・ 草 野 晋 太 郎 ・ 鈴 木 賢 士 （ 山 口 大 院 創 成 ）， 川 野 哲 也 （ 九 州 大 院 理 ），増 田 有 俊 （ 日 本 気 象 協 会 ）， 花 土 弘 ・ 中 川 勝 広 （ 情 報 通 信 研 究 機 構 ）1.

行うために，高度 500m の CAPPI から地上観測点近傍

はじめに

XRAIN は垂直偏波と水平偏波を送受信することののメッシュの偏波パラメータの値を抽出した．

できる偏波機能を有しており，降水粒子の大きさだけ
でなく，形に対しても感度を持つ．近年，X バンド偏波

4.

結果および考察

レーダを用いて上空の支配的な降水粒子の種類を判別

偏波レーダから得られるパラメータであるレーダ反する粒子判別手法がいくつか開発されている[1][2] .し

射因子差 ZDR は粒子の縦横比に依存するとされ，G-かしながら，同一の降水システムを対象として，異なる

PIMMS で得られた粒子画像から算出される縦横比 F手法を用いて解析した粒子判別結果と降水粒子直接観（F=Dshort/Dlong）は粒子の短径（Dshort）と長径（Dlong）

測を比較検証した研究は行われていない．

の比を表している．

我々は，GPM/DPR アルゴリズム検証のため，2016 年

図 1 は，降雪量の多かった 2018 年 2 月 5 日 5 時からより地上設置型降水粒子撮像・重量計測システム（G-10 時に G-PIMMS から得られた降水粒子の粒径上位

PIMMS; Suzuki et al. 2016）を石川県立大学（36.509ºN,

10％の 3 分間平均縦横比と，各手法で解析したレーダ

136.599ºE）に設置し連続観測を実施してきた．G-

反射因子差 ZDR の時系列を示している．K2015 法で解PIMMS は降水粒子の静止画を得られるため，粒子の大析した ZDR(K2015)はおよそ一定の値をとっており変動

きさや形，種類などの情報を取得することができる装が小さいのに対して，M2014 法で解析した ZDR(M2014)

置である．観測期間中，平成 30 年 2 月に北陸地方に豪は変動が大きい．
また，
6 時 25 分頃に F が大きくなり，

雪をもたらした一連の降雪を G-PIMMS でも観測する

ZDR が低下している時，地上では霰が多く観測されており，粒径上位 10%の 3 分間平均粒径が 3mm 程であっことができた．
本研究では，この降雪事例を対象に，XRAIN から得た．当日は，ZDR 以外の偏波パラメータや，粒子判別とられる偏波パラメータや粒子判別結果と，G-PIMMS にの比較結果も報告する．

よる地上直接観測結果の比較検証を行った．

参考文献[1] Kouketsu, T., et al., 2015, J. Atmos. Oceanic Technol., 32,

2.

2052-2074

解析データ

平成30 年北陸豪雪をもたらした一連の降雪のなかで，
2 月 4 日から 2 月 8 日に G-PIMMS で降水粒子を観測し[2] 増田有俊, 中北英一, 2014, 土木学会論文集 B1(水工学), Vol.70, No.4, I_493-I_498

た 951 分間（3 分間☓317 例）について詳細な解析を行

謝辞: XRAIN データはデータ統合・解析システム DIASった．また，XRAIN データについては，降水粒子の落から提供を受けました．

下時間を考慮し，G-PIMMS で降水粒子を観測した時刻の前 5 分間で観測された能見局（36.459ºN, 136.523ºE）のボリュームスキャンデータを用いた．
3.

解析手法

XRAIN の解析を行うにあたり，湿潤環境下での固体降水に着目した手法[1]（以下, K2015 法と呼ぶ）と孤立
積乱雲を対象とした手法[2]（以下，M2014 法と呼ぶ）
を使用した．粒子判別に必要な 4 つの偏波パラメータ（ZH, ZDR, KDP, ρHV）において鉛直分解能 500m，水平分解能 500m で CAPPI を作成し，G-PIMMS との比較を

図 1. 2018 年 2 月 5 日に G-PIMMS で観測された降水粒子の粒径上位 10%の３分間平均縦横比（F）と各手法で解析した
レーダ反射因子差 ZDR の時系列

― 67 ―

P106

島根県における気象レーダによる降雨強度推定精度
低下要因の検討*小 林 謙 吾 (島 根 大 学 大 学 院 自 然 科 学 研 究 科 ),下 舞 豊 志 (島 根 大 学 総 合 理 工 学 研 究 科 )

点でデータのばらつきが大きく，出雲周辺及び，中国

はじめに

統計解析の結果，年平均解析雨量は，ほとんどの山地西部の観測地点であってもばらつきが小さいと，AMeDAS 観測地点で年平均 AMeDAS 観測降水量より

降雨強度のばらつきと地形には，明確な依存性は認め大きい値を示すことが報告されている．過大性の一因られなかった．

として降雨強度の推定精度が考えられた．

 最後に， 現在気象現象と推定精度の関係について検そこで，実際に島根県でのいくつかの観測例につい討を行なっている．図 4 に，2016 年 6 月 24 日に得られて降雨強度と AMeDAS 降水量との定量比較を行った

た地上風と降雨強度の時間変化を示す．図より，風向結果，過大評価だけでなく，いくつかの地点で降雨強が大きく変化している時間帯に強い降雨が観測されて度が AMeDAS 観測降水量よりも過小評価しているこいることが分かる．この変化は温暖前線通過に伴うもとが分かった．よって本研究では，気象レーダが降雨のであり，何らかの関連を示唆するものであるが，強度を過小評価する要因について検討を行った．

過小評価との関係についてはなお検討中であり，まだ明確な結論は得られていない．



研究手法

気象庁より入手した，2013 年～2017 年の島根県
AMeDAS 観測地点２７ヶ所における 10 分降水量，および 1 km 格子の 10 分降雨強度データを使用する．
AMeDAS 日積算降水量が島根県の全ての観測地点で平均 10 mm 以上である日を対象とした．
前述のデータを使用して，気象レーダ観測による日
積算降水量を AMeDAS 日積算降水量で除した降水量

図 1 日積算降水量ごとの降水量比

比，AMeDAS 観測地点ごとの過小評価率，および降雨
強度のばらつき度，を求め比較を行った．また，地上
風データと降水量および降雨強度の 10 分値との比較も行った．


結果と考察

 2017 年の解析結果を例として，図 1 に降水量比の解
析結果，図 2 に過小評価率の解析結果，図 3 にばらつ
図 2 過小評価率分布  図 3 ばらつき度分布

き度の解析結果を示す．
 図 1 より，
AMeDAS 日積算降水量が 5 mm 以上 20 mm
以下の場合，降雨強度の過大評価が確認できるが，20mm を超えた場合，過小評価傾向にあることが確認できる．
 次に図 2 より，出雲周辺及び，中国山地西部のAMeDAS 観測地点で過小評価が多く起こっており，気象レーダに近い松江周辺の AMeDAS 観測地点では過小評価した回数が少ないことが現れている．また図 3より，過小評価回数が少ない気象レーダ周辺の観測地― 68 ―

図 4 地上風と降雨強度の時間変化P107

将来領域気候予測における不確定性の要因評価手法の提案*足 立 幸 穂 1 , 2 ・ 西 澤 誠 也 1 ・ 安 藤 和 人 1 ・ 山 浦 剛 1 , 3 ・ 吉 田 龍 二 1 , 3 , 4
梶 川 義 幸 1,3・ 八 代 尚 1・ 富 田 浩 文 1,2（ 1 理 研 計 算 科 学 2 理 研 数 理 気 候 3 神 戸 大 4 NOAA/ESRL）
1.

はじめに

日日数予測のバラツキは大規模場の擾乱成分の影響が兵庫県神戸市 COE プロジェクトでは、神戸市を含む

大きいことが示された。平均降水量と年最大日降水量

関西地域を対象に、将来気候変化に伴う降水変化の適の変化予測のバラツキは、大規模場の気候値成分と擾応策に資する目的で、力学的ダウンスケール手法を用

乱成分の両方の影響を同程度受けて決まることが今回

いて同地域の空間詳細な降水変化予測を行っている。

の結果では示された（図 1 及び [3]）。

新しい領域気候アセスメントの概念 に基づき、将来の今回の結果は、1 つの AGCM の気候予測結果を使用

気候変化（Δ）を、大規模場の平均状態の変化（ΔC）
、

した概念実証研究であり、実際の不確定性要因の評価[1]

擾乱の変化（ΔP）
、及び、それらの相互作用（Δcp）のには、複数の CGCM に本手法を適用する必要がある。

３つの寄与に定量的に切り分ける手法の提案を行った

また、Δのバラツキ要因の評価手法についてはさらに（即ち、Δ=ΔC+ΔP+Δcp）[2]。本研究では、この手法検討を進めるとともに、物理的意味づけが課題である。

を、将来の領域気候変化予測に内在する全球気候モデ
ル(GCM)由来の不確定性の性質の評価に適用した[3]。本発表は 2018 年春学会にて発表した研究の続報である。
2.

手法と実験設定

本研究では[2]の手法を複数の気候データセット（現
在気候・将来気候）に適用する。N 個の気候データセッ
トがある場合には、N 個のΔ、ΔC、ΔP、Δcp が得られる。この時、将来気候予測の不確実性をΔのバラツキと定義し、そのバラツキの要因を、ΔC の分散とΔP の分散を比較することによって評価する。具体的には、２つの分散に差があるかどうかを有意水準 5%で F 検定
により評価を行った。
実験には SCALE-RM[4]を使用した。初期値境界値に

図１ 気温・降水予測のバラツキに対する各要因の寄与

は、MRI-AGCM3.2S（約 20km 水平解像度）で計算された現在気候実験（1979-2003 年）と異なる将来 SST パタ

参考文献ーンを用いて予測された４つの将来気候実験（2075-[1] Nishizawa et al., 2018, Progress in Earth and Planetary Science,

2099 年）を用いる。対象期間はそれぞれ 6〜9 月である。実験は、１つの GCM 現在将来気候データに対し、４つの実験セット（現在気候直接 DS 実験、将来気候直doi:10.1186/s40645-017-0159-0[2] Adachi et al., 2017, Nature Commun., doi:10.1038/s41467-01702360-z

接 DS 実験、擬似温暖化実験、擬似擾乱実験）から構成[3] Adachi et al., 2019, ASL, doi:10.1038/s41467-017-02360-z

される。今回は、４つの将来気候データを用いているが、[4] http://r-ccs-climate.riken.jp/scale/ja/index.html

現在気候が共通であるため計 13 実験行った。

謝辞
MRI-AGCM データは気象研究所よりご提供頂きました．本研

3.

結果

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

平均気温、日最大気温など気温の地域気候予測のバ推進事業、及び、JSPS 科研費 JP17K12975 の支援を受けまし

ラツキの主要因は、予想される通り大規模場の気候値

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

成分の変化予測のバラツキに依存する。一方で、無降水

タ「京」を利用しました.

― 69 ―

P108
十勝地方における最低気温分布の再現とオホーツク海側への展開の可能性*福 島 広 和 (釧 路 地 方 気 象 台 ),1.

矢 崎 友 嗣 (明 治 大 学 ),広田

知良（北農研）ら下層雲が流れ込んでいた．

はじめに

北海道十勝地方の冬季晴天時の最低気温分布について，Yazaki et al.(2017)や Fukushima et al. (2019)で，観測

4.

まとめ

データの解析や気象庁非静力学 JMA-NHM(JMA-NHM)

十勝地方及びオホーツク海側の地域で，冬期晴天時

による再現を行った結果，総観場の風向風速が気温分における最低気温分布を JMA-NHM によって再現した．

布に影響を与えていることが分かった．そして，狩勝

その結果，十勝地方では先行研究と同様に気温分布や峠から吹き下ろす風や，気温逆転層と重力流の発達が気温分布を形成している機構を再現出来た．一方，オ

気温分布を変化させていることが明らかになった．本ホーツク海側は，計算はやや高めであった．この点は，調査では，これらの研究で取り上げた事例以外や，十下層雲量の違い，地上風の差異が要因として考えられ

勝地方に隣接するオホーツク海側の地域でもる．

JMA-NHM によって気温分布を再現できるかを調べた．
2.

調査事例と JMA-NHM の計算について取り上げた事例は，北海道地方が弱い冬型であった
2018 年 1 月 30 日とした．この日は，十勝地方からオホーツク海側にかけて，ほぼ晴れで経過し，広い範囲で-20℃以下の冷え込みとなった(第 1 図 a)．この事例について，JMA-NHM による再現実験を行った．まず，水平格子間隔 5km の計算(領域中心点北緯 42.8 度，東経143.2 度，790km 四方，15 時間積分)を行い，水平格子
間隔 2km の計算(領域中心点北緯 43.8 度，
東経 143.2 度，
316km 四方，12 時間積分)をネスティングした．
3.

第 1 図 (a)2018 年 1 月 30 日 6 時(JST)のアメダスの地上気温，結果

第 1 図(b)に，JMA-NHM による 1 月 30 日 6 時の地上

風向風速と(b)同時刻の JMA-NHM による地上気温，風向風速．

気温，風向風速を示す．十勝地方に関しては，広く-20℃
以下の領域が再現され，実況で特に低温だったアメダ
ス陸別や糠内付近はJMA-NHM でも-25℃以下の領域が表現されている．また，アメダス新得から駒場にかけては，狩勝峠からの風により高温となったが，これもJMA-NHM で再現された．第 2 図は，狩勝峠から東方への鉛直断面図である．峠の風下側で顕著な下降流が生じていて，峠から風が吹きおろし高温になったことが分かる．低温域では風は弱く，風向は山風や谷筋に沿っていた．一方，オホーツク海側は，JMA-NHM に
よる気温は，内陸部で低く，沿岸部で高いという傾向
は観測と合っているが，高めの傾向があるように見え

第 2 図 図 1(b)線分 A-B における 2018 年 1 月 30 日 6 時

る．地上風も，観測では静穏の地点もあるが，JMA-NHM(JST)の下降流、温位、風向風速の断面図．

では南西の風が卓越していた．JMA-NHM による下層

参考文献

雲量分布を見ると(図略)，オホーツク海側は上川地方かFukushima, H. et al., 2019: J. Meteor. Soc. Japan., 97, 105-121.
Yazaki, T. et al., 2017: J. Appl. Meteor. Climatol., 56, 519-533.

― 70 ―

P109

長期日降水量データを用いた
四国の降水特性の解析⃝

村田 文絵, 松山 沙紀, 井上 達斗, 山崎 理子, 栗山 匡一朗 (高知大理),
釜堀 弘隆（気象研究所), 松本 淳 (首都大学東京)

1. はじめに
四国は太平洋側と瀬戸内側で大きく降水特性が変化する。本研究は四国 4 県の気象官署に保存されていた明治・大正期の紙媒体の区内観測の日雨量データをデジタル化し, 現在アメダスがある地点についてデータを接続して 100 年スケールのデータセットを作成した。それらを用いて四国から中国地
方南部にかけての平均月降水量と 100 年確率雨量からみた降水特性の分布を調査した。

6

7

8

9

10

135˚
35˚

35˚

KagawaTokushima

2. 用いたデータ
本稿では四国 40 地点と中国地方南部 18 地点の日雨量データを用いた。解析期間は最大 1891–2017
年である。

Ehime

Kochi

3. 結果
図 1 に月平均降水量が最大となる月を示す。四国は四国山地を除いた多くの地点で 6 月と 9 月に月雨量が最大となり, 梅雨前線と台風或いは秋雨前線の両方で降水が生じやすいことを示唆する。その中でも四国西部は 6 月に最も月雨量が多い一方で四国
中部から東部にかけては 9 月が多い。四国山地は 8
月に月雨量が最も多く台風の影響が最も大きいことを示唆する。それに対して中国地方は瀬戸内海沿岸の地点以外では梅雨後期に相当する 7 月に月雨量が最も多い。
図 2 に確率密度関数がグンベル分布になると仮定して計算した日雨量に対する 100 年確率雨量を示す。予想されるように太平洋側で多く 300mm 以
上を示すのに対して瀬戸内海側は 300mm 未満と少ない。図 1 で 8 月に月雨量が最も多くなる四国山
地で確率雨量が多くなっており, 台風によりしばしば大きな日雨量が観測されることを示唆する。期
間を 1918–1967 年 (第 I 期) と 1968–2017 年 (第 II期) のそれぞれ 50 年間に分けて確率雨量を求めると, ほとんどの地域で第 II 期に確率雨量が多くなった。例えば高知では, 1890–2017 年の期間を用いた
確率雨量が 410mm であるのに対し, 第 I 期を用いると 380mm, 第 II 期を用いると 480mm となる。このことは大きな日雨量が最近増加していることを示す。また統計年数の期間によって確率雨量が影響を受けることを示す。

135˚

図 1: 月平均降水量が最大となる月を色分けして示す。黒丸をつけた地点は第 2 位となる月の平均月雨量が第 1 位の月雨量の 95%信頼区間に入っている地点を示す。

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

135˚
35˚

35˚

KagawaTokushima

Ehime

Kochi

135˚

図 2: 日雨量に対する 100 年確率雨量の分布を示す。
丸印と三角印は解析期間が 100 年以上と 100 年未満の地点をそれぞれ示す。

― 71 ―

P110

GCM を用いた白亜紀における大気中の CO2 に対する水循環の応答に関する研究*樋口太郎、 阿部彩子、 Wing-Le Chan (東京大学大気海洋研究所)

地形を用いた現在実験を行った。また現在、白亜紀の大陸

1. はじめに
白亜紀は顕生代で最も温暖な時代として知られており、配置、地形における大気中の CO2 濃度に対する水循環の白亜紀の古気候変動を研究することは温室モードの地球応答の違いを検証するため、それぞれの実験で大気 CO2システムを理解するために重要である。“白亜紀中期”

を 285, 571 ppm と設定した CO2 感度実験を行った。

(Aptian～Turonian)は大気中の CO２濃度が特に高かった時代であり(>1000 ppm)、アジアや北アメリカの低～中緯3. 結果

度域で特徴的な陸域古気候変動が地質学的な証拠に記録

現在、白亜紀の大陸配置、地形を用いた実験での大気中されている (e.g., Jiang and Li, 1996; Ufnar et al., 2004)。

の CO2 の増加に伴う年降水量変化を図 1 に示す。白亜紀

この古気候変動は大気中の CO2 濃度の増加に伴う大気循実験と現在実験の結果を比較するといくつかの類似点や環のモード変化の結果であると考えられている相違点がみられるが、特にアジアの低～中緯度域で CO2(Hasegawa et al., 2012; Hay and Floegel, 2012)。本研究での増加に対する年降水量変化の傾向が異なることが本研は大気海洋大循環モデルを用いて白亜紀の大陸配置、地形

究から分かった。この白亜紀実験の結果はプロキシデータ

を境界条件とした CO2 の感度実験を行い、白亜紀におけから示されている白亜紀のアジア陸域の古気候変動と整る大気中の CO2 に対する水循環の応答を調べるとともに、合的な結果であった。また白亜紀と現在実験の年降水量変その結果を現在実験やプロキシから示される古気候変動化の違いはチベット高原の有無に起因していることが現のデータと比較したものである。

在地形からチベット高原を取り除いた予備実験の結果から分かった。これらの結果は、白亜紀の陸域の古気候変動

2. モデルと設定

が温暖化に伴う基本場の水循環の活性化によって説明で本研究では大気海洋大循環モデル MIROC4m (Hasumi

きることを示唆している。

and Emori, 2004）を用いて、白亜紀の大陸配置、地形を境界条件とした白亜紀実験、比較のための現在の大陸配置、

図 1 : 現在、白亜紀実験での年降水量変化― 72 ―

P111

バングラデシュにおける 126 年日降水量を用いた降水特性の変化*木口雅司（東大生研）、岡見菜生子（東大院工）、村田文絵（高知大）、田上雅浩（芝工大）、福島あずさ（神戸学院大）、山根悠介（常葉大）、
寺尾 徹（香川大）、林 泰一（京大東南ア研）、沖 大幹（国連大/東大 IR3S）、井上知栄（首都大）、松本 淳（首都大/海洋研究開発機構）

１．はじめに

（5PP）、年間降水日数（:'$<）の  個の指標に

アジアモンスーンは、明瞭な季節風と乾季・雨ついて計算した。トレンド解析では 0DQQ.HQGDOO

季を持つ降水特性を特徴とする。雨季の多量の雨テストを用いて評価した。

は、農業の恵みとなる一方、極端な洪水や干ばつ

４．結果

は人命や資産の損失をもたらす。産業革命以降の(QGR HW DO   と比較すると、弱雨の日気候変動による極端な降水現象の変化は、人間活数の増加等は本研究でも見られるが、必ずしも一動に直接影響する。

致していない。

近年の人口増加と経済発展が著しいバングラ
デシュは、モンスーン変動による影響が顕著であり、脆弱性も高い。(QGRHWDO  は、～ 年のバングラデシュにおける日降水量を用いて降水強度や降水継続期間の変化についても解析し、降水強度の弱い雨の増加や降水日数の増加を示した。しかし、気候変動の影響を議論す
るには、さらに解析期間を伸ばす必要がある。
そこで本研究では、デジタル化されていないバ
ングラデシュを含む旧英領インドの日降水量のデータレスキューを実施し、～ 年のデー

図 1：バングラデシュにおける 126 年間の降水特性に関する 13 指タを用いた降水特性の変化を明らかにすること

標の結果。縦軸は地点数、寒色系が増加、暖色系が減少を示す。

を目的とする。

また強雨は有意なトレンドは見られなかった

２．データ

が、空間分布をみると中央部で増加し、北部と南

 対象領域は、現在のバングラデシュの領土とし、部で減少傾向が見られることから、モンスーント

現在の観測地点と連結可能な  地点のデータを

ラフの位置に関連する可能性がある。

用いた。～ 年代は独立戦争等で欠測が見５．まとめ

られるので、データの均質性を  つの統計テスト

 本研究ではデータレスキュー活動を通じた （:LMLQJDDUHWDO）を実施し、最終的に年間のバングラデシュにおける降水特性を解析

 地点を以降の解析に用いた。

した。本稿では初期解析の結果のみを示したが、３．手法

今後は、 世紀再解析データ等を用いて、その背 (QGRHWDO  に倣い、年降水量（35&3727）、

景要因を明らかにする予定である。

日降水強度（6',,）、年間最大日降水量（5;GD\）、

謝辞

年間最大  日間降水量（5;GD\）、日降水量  パ

本研究は、-636 科研費 -3、 年度

ーセンタイル値（5）、日降水量  パーセンタ

住友財団環境研究助成「茶園観測データレスキュ

イル値（5）、連続無降水日数（&''）
、連続降水

ーと将来予測による  世紀アジアモンスーン

日数（&:'）、日降水量 PP 以上の日数（5PP）、の降雨変化」、（独）環境再生保全機構の環境研究

日降水量  ㎜以上の日数（5PP）、日降水量 総合推進費（6）によって実施された。

㎜以上の日数（5PP）、日降水量 ～ ㎜の日数

― 73 ―

P112

インドネシア・ジャカルタにおける
降水季節変化とその長期変動*浜 田 純 一 1 ・ 松 本 淳 1 , 2 ・ 山 中 大 学 3 ・ Sunaryo Hasan 4 ・ Fadli Syamsudin 5（ 1:首 都 大 学 東 京 ; 2: 海 洋 研 究 開 発 機 構 ; 3: 総 合 地 球 環 境 学 研 究 所 ;4:イ ン ド ネ シ ア 気 象 気 候 地 球 物 理 庁 ; 5:イ ン ド ネ シ ア 技 術 評 価 応 用 庁 ）
1.

3.

はじめに

解析結果及びまとめ「海大陸」と呼ばれるインドネシア域では、オラン

図 1 に、ジャカルタでの約 150 年間の年降水量変動

ダ統治下の 1860 年代より気象観測が開始され、ジャカを示す。長期的なトレンドや、PDO との関連は明瞭でルタ（当時のバタヴィア）では、気象台が設置された

ないが、1970 年代前半の極大を含め、数十年規模の変1866 年より定常的な観測が行われている（雨量観測は動が見られた。さらに、季節変化の振幅の大きさ（雨1864 年より）[1, 2]。戦時中の中断や、観測地点の移転

季と乾季の降水量差）は、雨季の降水量により規定さはあるものの、現在まで 150 年以上に及ぶ観測データ

れ、年降水量変動と類似した変動を示した。また、雨の蓄積があり、「データレスキュー」活動を通したデー

季の降水量と SOI との相関の強さは経年変動し、PDO

タベース化も進められ、観測開始当初からの日気象デの cool phase である 1910 年代、及び 1960 年代にのみ、ータが、SACA&D (Southeast Asia Climate Assessment &有意な正相関が見られた。先行研究では、ENSO と乾

Dataset) などで公開されている。

季の降水量の相関は高い一方、雨季には低いことが示

近年、これらの長期気象データセットに基づき、イされているが[5]、長期間の観測データに基づく解析か

ンドネシアにおける降水極端現象の長期変化や、それら、PDO の位相により、ENSO がジャカルタの降水にらの年々変動と ENSO との関連等の研究が、インドネ

与える影響に違いがあることを示した。今後は、他地

シア人研究者らにより、活発に進められている[2-4]。

点との比較による地域代表性の検討や、日雨量データ

本発表においては、インドネシアにおける気候変動研による雨季の入りの長期変動解析を進める予定である。

究の動向を概括すると共に、最も長期間のデータが蓄積されているジャカルタに焦点を当て、気象観測資料のデータベース化の状況や、モンスーン降水長期変動の特徴、及び ENSO、PDO との関連についての解析結果を報告する。
2.

解析に用いたデータ

ジ ャ カ ル タ （ WMO 地 点 番 号 ： 96745, 6.17°S,

図 1：ジャカルタにおける年降水量の経年変動（1864

106.82°E, 7m）の雨量データとして、GHCN (Global

年～2015 年）。太線（太点線）は年降水量（PDO index）

Historical Climatology Network) version 2 の月降水量デの 13 年の移動平均値を示す。

ータ、及び我々自身で収集・整理したインドネシア気
象気候地球物理庁・日地上気象データを基に、1864 年

参考文献

5 月～2015 年 4 月の 151 年間の月降水量データを作成[1] Können, G. P. et al., 1998, J. Clim., 11, 2325-2339.

した。ここで、北半球冬季に極大を持ち、年周期が卓[2] Siswanto, et al., 2016, Int. J. Climatol. 36, 3207-3225.

越するジャカルタの雨季を捉えるため[5]、5 月から翌

[3] Marjuki, et al., 2016: J. Clim., 29, 2651-2665.

年 4 月までの一年間を「モンスーン年」として定義し、[4] Supari, et al., 2017: Int. J. Climatol., 37, 1979-1997.

解析を行った。また、ENSO 及び PDO の指標として、[5] Hamada, J.-I. et al., 2012: SOLA, 8, 69-72.

オーストラリア気象局による南方振動指数（SOI）、ア
メリカ海洋大気庁（NOAA NCEI）の PDO Index をそれぞれ用いた。

謝辞
本研究は、JSPS 科研費（26220202、及び 15K01167）の助成を受けた。

― 74 ―

P113

小型気圧計の製作と気圧測定体験*乙部直人 ∗1 , 岩山隆寛 ∗1∗1
福岡大学・理学部

1

背景近年、IoT 向けやスマートフォンなどの情報端末の発展が著しく、それらの機器向けのセンサー類の開発もかなり盛んに行われている。
その結果、非常に安価にまた手軽に気象測器やその他の測器や機器類を開発する環境も充実したものとなっている。そのため、文科系の学生を中心にした教養科目の演習においても、そういった測器の組み立てや実際に使用しての演習を行いやすい環境が整ってきている。
また、小中高校生を対象に同じような教室を行うことも同様である。

2

気圧計の製作

今回は 2018 年度の福岡大学の教養科目のゼミにおいて、学生に取り組んでもらった気圧計の製作と気圧を測定する演習を紹介する。
気圧計は 1) 半田付けを要しない 2) バッテリで動作し、持ち歩ける 3) 制御ソフトは教員提供 4)
データは保存されず手動で記録を取る、ようなものとなっており、手軽に作成したものを実際に見ながら測定を体験してもらうことを重視した。組
み立ては半田付けを必要としないようにモジュール化した部品を用意しブレッド上で行った。
広く利用されているマイコンボード（Arduino）
を利用しているためにログを取る場合も容易に拡張できる。また、USB からも給電できるために長時間の連続観測も可能である。

3

気圧の測定

高さによって、気圧が変化することを測定するために、学内の比較的高い教室で測定を行い地面との気圧差を利用して、高度を算出した。実際の高度は垂らしたひもの長さを測って計測した。
また、地下鉄の駅を利用して、地下でも同様のことが成り立つことも確認した。こちらの実際の高度は階段の段数を数えることで計測した。両方とも、非常によく一致し階段の移動程度であれ
ば気圧測定によって高度計測できることを確認できた。
またそれぞれの駅へ手分けをして気圧を測定した。これを利用して、地下鉄の駅の高度を測定し地図の等高線と非常によく一致することを確認した。
地下鉄に乗車しているときも、測定を行った。
その結果、地下鉄が加速を済ませほぼ一定の70km/h で走行している際に、2.2hP a の気圧降下を検出した。これはベルヌーイの定理によって見積もられる値 (2.4hP a) と比較的よい一致をしめした。地下鉄自体の高低による影響と同時に起こるために完全には一致しない。いくつかの箇所で測定したが、概ね 3 割以内程度には収まった。

4

その他の測定製作した気圧計を航空機に持ち込み、福岡から新千歳までの気圧の変化を測定した。航空機内は与圧されているため一定の圧力 (約 800hP a) まで
しか気圧は降下しないが、比較的急激に変化する
ために耳の違和感などで気圧の変化を体験しながらの測定となる。

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P114

多 種 の高 頻 度 高 密 度 観 測 データを用 いた
局 地 的 大 雨 の同 化 実 験 （その１ ）*瀬 古 弘 （気 象 研 ・海洋研究開発機構）、横 田 祥 ・佐 藤 英 一 ・小 司 禎 教 （気 象 研 ）山 内 洋 （気 象 庁 ）、佐 藤 晋 介 ・川 村 誠 治 （情 報 通 信 研 究 機 構 ）1. はじめに 本研究では、フェーズドアレイレーダ（PAWR）や二重偏波レーダ、レーダ位相や地デジによる屈折率データ、ドップラーライダー（DL）、GNSS 遅延量、ひまわり 8 号の 30 秒データなどの高頻度・高密度観測データを同化することで数値予報モデルの初期値を改善し、局地的大雨の予測精度を向上させることを目標にしている。これまでに PAWR は Miyoshi et al(2016) が大阪大学に設置したレーダの 30 秒毎という高頻度データを用い、神戸市で発達した降水系の再現に成功している。二重偏波レーダでは Yokota et al. (2016,

図 1. レーダの位 相 データから求 めた 2017 年 8 月
19 日 5 時 の前 10 分 間 の屈 折 率 の時 間 変 化
量 と、アメダスによる同 時 刻 の（左 ）気 温 と（右 ）水平風分布。

2018) が、GNSS 遅延量では Kawabata et al. (2013) が、DL では Kawabata et al. (2014) が同化実験を行い、つくば竜巻や局地的大雨を引き起こした降水系の再現に成功している。ここでは、これらのデータの特性を再確認しつつ、観測データを同時に利用して、更に予報精度の向上を試みる。
２. 観測データの特徴の確認 本予稿ではレーダ位相による屈折率データのみを取り上げる。図 1 は気象研究所の C バンドレーダで観測した 2017 年 8 月 19 日 5時の前 10 分から屈折率の変化量を示す。つくば付近で北-南東にのびる増加域が見られる。この増加域の東側に鹿島灘からの低温な東寄りの気流があり、増加域の
図2 2017年8月5日の（左上）15時と（右上）16時の降水分布。
LETKF ネストシステムを用いて、フェーズドアレイレーダの動径風を同化したアンサンブルメンバー#003 の（左下）15 時の解析値と（右下）16 時の予報値の降水分布と地形に沿った座
標系の高度 20m での水平風の分布。

進行側（西側）に弱い降水（空白域）が発生していた。
この様に屈折率データは地上付近の情報を含んでおり、積乱雲の再現に有効な同化データになると期待できる。
３. 同化実験の初期的結果 本予稿では、PAWR デーのの、15 時に大阪平野にあった降水域が 16 時には北にタを利用するために、大阪平野に局地的大雨が発生し移動し、更に発達する様子が再現された（図 2 下段）。

た 2017 年 8 月 5 日の事例を取り上げる。14 時 10 分に

発表では、他のデータの特徴を含め、複数の高頻度・

大阪平野北部に降水域が現れ、ゆっくりと北上しなが高解像度データを同時に同化した実験結果を報告する。

ら 15 時に最盛期となった（図 2 上段）。本研究ではLETKF ネストシステムを用い、衛星データを除く現業
データと PAWR の動径風を同化した。格子間隔は 1.875㎞、同化窓は 1 時間で、スロット間隔は 10 分とした。
同化実験の結果、メンバー毎に降水域が大きくばらつ
くが、メンバー#003 ではやや位置が南にずれているも謝辞：本研究の一部は，文部科学省フラグシップ 2020（ポスト「京」）重点課題 4「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境の予測の高度化」（課題 ID: hp180194），及び 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、科研費「首都圏の突発的・局地的豪雨の解明に向けた次世代都市気象予測システムの開発」（17H02964）、水蒸気稠密観測システムの構築による首都圏シビ
アストームの機構解明（17H00852）より支援を受けました．

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P115
モデルが不完全な場合における背景誤差相関について*近藤圭一 (気象研究所)

1. はじめに

3. 結果フィルタ (EnKF) では、予報摂動を基に背景誤

西風の解析誤差時系列を示す。完全モデルによる

et al. (2014), Kondo and Miyoshi (2016) では低方で、モデルが不完全な場合には完全モデルと比Molteni 2003) に LETKF (Hunt et al. 2007) を適影響を反映している。図 2 は 2 月 1 日 00 UTC の数値天気予報におけるアンサンブルカルマン

差共分散行列を陽に扱うことができる。Miyoshi
解 像 度 の 全 球 大 気 モ デ ル SPEEDY (T30/L7,
用した SPEEDY-LETKF システム (Miyshi 2005)

を用いて、10240 メンバーからなる完全モデルデータ同化実験を行い、大気の背景誤差相関を直接確認した。さらに Kondo and Miyoshi (2016) は10240 メンバーにより局所化を完全に取り払い、

図 1 はモデル 4 層目（～500 hPa）における東解析誤差は、観測誤差の 1 m/s を大きく下回る一

較して解析誤差は大きく、モデルが不完全である
モデル 4 層目における背景誤差の自己相関で、モデルが完全・不完全な場合の誤差相関構造は、基準点に近いほどよく似ているものの、遠く離れるほど異なる構造を持つことがわかる。

遠くの観測を同化することで解析誤差が大きく

3. まとめデルの場合、不完全な誤差相関を用いて遠くの観定した OSSE により、それぞれのモデルが持つ背かどうかは自明ではない。そこで本研究では、モ持つことを示した。本大会発表時には、アンサン

低減することを確認した。しかしながら不完全モ
測を同化することで解析値の精度を高められる
デルが不完全な場合の背景誤差相関について構造及び解析精度への影響を観測システムシミュ
レーション実験 OSSE により調査する。

本研究では、完全モデル及び不完全モデルを仮景誤差相関の構造を調査し、両者が異なる構造を
ブル数が小さい場合や局所化の導入による影響等を調査し、最新の結果を発表する予定である。

2. 実験設定

本研究では、SPEEDY の長期積分を真値とし、ラジオゾンデ観測網を模した観測は乱数からなる観測誤差を真値に上乗せし作成される。不完全モデルとしては対流パラメタリゼーション、拡散、
wind-drag damping の数値を変更したものを用いる (Miyoshi 2011)。アンサンブル数は 5120、局所化は適用せず、1 月 1 日 00 UTC を初期値とする 2 ヶ月の実験を行った。

図 1 モデル 4 層目（～500 hPa）における東西風の
解析誤差 RMSE 時系列。

図 2 データ同化開始 1 ヶ月後のモデル 4 層目（～500 hPa）における星印 (北緯 50.1°, 西経 168.8°)を基準とした背景誤差の自己相関の水平分布。(a) 完全モデル、(b) 不完全モデル。

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P116
重合格子法における単調性及び保存性を持つ補間法の開発*武村 一史, 重 尚一 (京都大学大学院理学研究科)
はじめに
近年、気象モデルの高解像度化が進み、急峻・複雑な地形が解像されうるようになった。しかし、従来の地形表現法の地形準拠座標系では誤差が大きくなる。急峻・複雑な地形の表現を目的にこれまでに
地形表現法に重合格子法を用いた非静力学モデルを開発し、従来の地形表現法では表現できない複雑地形の表現に成功した(Takemura et al. 2016)。また、保存性を満たすため、Peng et al. (2006)によるYin-Yang 格子の保存性補間法を一般の重合格子法に導入した（2016 年度春季気象学会:P131）。しかし、この手法は単調性を考慮しておらず非負の値が負となることや、Yin-Yang 格子にはない格子の歪みの影響で格子境界にて流れが停滞する問題があった。
そこで、本研究では Peng et al. (2006)を基礎に単調性及び保存性を持つ補間法を開発、検証した。
重合格子法の保存性補間法と単調性
重合格子法では重合領域の境界上で各格子のフラックスが不一致となり、保存量の増加・減少につながる。Peng et al. (2006)では重合領域の境界上のフラックスの不一致を算出し、補正量として周囲のセルに加え、保存量を維持する。本研究ではフラック
スの不一致を各セルで算出したうえで、新たな極値を生成しない制限、風下のセルへの補正を優先するという制限を新たに加えることで単調性を保持し、流れの停滞を回避するように改良した。
移流実験
検証には簡単のために、移流方程式による数値実験を用いた。計算領域全体の大きさ𝐿𝐿は各方向に100m であり、各方向の格子間隔は1m、格子点数は100 点とした。格子の歪みの影響を見るために計算領域の中央には各方向の格子間隔を 0.6m、格子点数
を 50 点、斜行角度を40°とした格子を重ね合わせた。
初期条件には幅 15m、初期位置(𝑥𝑥𝑐𝑐 , 𝑦𝑦𝑐𝑐 ) = (15,15)のコサインヒルを次式で与え、境界条件は周期境界条件とした。

(a)㻌

保存量の偏差㻌(b)㻌

𝜋𝜋𝜋𝜋
1 + 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ( )𝑅𝑅𝑟𝑟 ≤ 𝑅𝑅 
𝜙𝜙0 (𝑥𝑥, 𝑦𝑦) = {20
𝑟𝑟 > 𝑅𝑅
𝑟𝑟 = √(𝑥𝑥 − 𝑥𝑥𝑐𝑐 )2 + (𝑦𝑦 − 𝑦𝑦𝑐𝑐 )2 
移流速度は各方向に 1m/s である。各補間法を用いて 500 秒（5 周分）の時間積分を行った。移流ス
キームは単調性・保存性を持つ CIPǦCSLR 法(Xiao et
al. 2002)を用いた。
図 1 は実験結果である。非保存性補間では保存量が大きく減少しているが、Peng et al. (2006)及び本研究による手法では保存量を維持し保存性を持つことを示している（図 1a）。大域的な誤差ノルム𝐿𝐿2 では各補間法による大きな差異はないが（図 ͳ）、局
所的な誤差ノルム𝐿𝐿∞ は Peng et al. (2006)による補間法では大きな誤差を示している（図 1c）。これは、格子の歪みが大きく、保存性の制限により格子の角にて流れが停滞するためである。本研究の手法では風下側へ優先的に補正を加えることで回避している。
また表 1 は𝐿𝐿𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 の最小値を示している、Peng et al.
(2006)による補間法は負の値となっている。これは非負となるべき計算結果が負の値を持つことを示す。
一方で本研究による手法は非保存性補間と同様に値がゼロとなっており、単調性の保持に成功している。

発表では、重合格子法を採用した非静力学モデルに考案した手法を導入し、山岳波の数値実験を紹介する予定である。
参考文献
Takemura, K. et al., 2016: Atmos. Sci. Lett., 17, 109–114
Peng, X. et al., 2006: Q. J. R. Meteorol. Soc., 132, 979Ǧ996
Xiao, F. et al., 2002: J. Geophys. Res., 107, 1Ǧ11
表 1. 𝐿𝐿𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 の最小値

𝐿𝐿𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚

誤差ノルム𝐿𝐿2㻌

非保存性補間

Peng et al.
2006

0.000

−6.198 × 10−6

(c)㻌

本研究
0.000

誤差ノルム𝐿𝐿∞㻌

図 1 (a) 保存量の偏差の時間変化。(b) 誤差ノルム𝐿𝐿2 の時間変化。(c) 誤差ノルム𝐿𝐿∞ の時間変化。実線は非保存性補間法、点線は Peng et al. 2006 による補間法、破線は本研究により開発した補間法を示す。

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P117

概況文作成支援のための数値予報類似度算出法∗ 雲居玄道 (早稲田大学), 後藤正幸 (早稲田大学), 吉開朋弘 (日本気象協会)

1. はじめに
近年，機械学習や人工知能への注目が集まっており，
気象分野でもその活用法が模索されている [1]．気象
予報においては，定刻に受信される Global Spectral
Model(以下，GSM) のデータを元に新聞記事やテレビ
放送用原稿など用途に合わせて手作業で天気予報の概況文が作成される．これらは，発表から一定時間以内に作成する必要があり，作成にかけられる時間は数分程度である．本研究においては，概況文作成を支援する目的で機械学習を用いた手法を提案する． 具体的には，GSM のデータを用いて，概況文が類似する過去の日を特定することを目的とする．このため，日毎のGSM データ間の類似度を算出する手法を提案し，実データに適用し評価する．
2. Global Spectral Model (GSM) データ
一般に気象予報において，300hPa 風 (U, V 成分)，500hPa 高度，850hPa 相当温位が基準とされる．そこで，本研究においてもこれらの値を元に類似度を算出することを目的とする．このとき，相当温位について
は，850hPa 気温，相対湿度を元に算出する [2]．この算出に際し，露点温度は Tetens の式 [3] を用いる．
3. 提案モデル
気象予報において，日本気象協会では手作業で概況文の作成が行われている．この作成にかけられる時間は数分程度である．そこで，本研究においては，気象予報で用いられる数値データを元に過去の天気との類
似度を算出する手法を提案する．この類似度において求められる基準とは，概況文としての出力として似ている日付を特定することが目的である．
そのため，以下で定める特徴量および類似度算出法
を用いて，過去の天気から類似日をランキング形式で出力する．これにより，その類似日の概況文を作成例として提示することで概況文作成支援が可能になると考えられる．
3.1. 特徴量ベクトル
GSM から得られるデータは，121 × 151 の格子点ごとに値がある．1 次元ベクトルで表現すると，x ={x1 , x2 , · · · , xN }(N = 18, 271) となる．本研究で対象とする，風（U, V 成分）, 高度，相当温位について，それぞれ xU , xV , xH , xθ とし，これらを入力とする．加
えて，全てのベクトルを結合した xAll も入力として考える．
3.2. 類似度算出
類似度算出には，ベクトル間の類似度として用いられるコサイン類似度および相関係数を用いる．

4. 評価実験
4.1. 実験データ
対象期間を 2017 年 1 月および 2018 年 1 月とする．
GSM データとして，日本時間 9 時に発表される 300hPa
風 (U, V 成分)，500hPa 高度，850hPa 気温，相対湿度を用いる．また，概況文は，日本気象協会より発表される 72 時間予報における 24 時間後の全国概況を対象とする．
4.2. 評価指標
対象とする期間における出力である概況文について，
類似日リスト作成のために人手により概況文の類似日を特定した．その結果，表 1 に示した 5 カテゴリに分けられた．これらを元に，Top-N 精度により評価を行う．また，表 1 には，各カテゴリごとの類似日の日数を示した．
表 1: 概況文の概要
A.
B.
C.
D.
E.

概況文
北陸，北日本は雨または雪．その他は晴.
日本海側は雨または雪．その他は晴．
北陸，北日本，西日本は雨または雪．その他は晴.
全国的に雨または雪.
その他

2017 年
9842018 年
6
13
3

9
1

8
1

4.3. 実験結果
Top-3 精度を用いた実験結果を表 2 に示す．
表 2: 実験結果
コサイン類似度
相関係数

xU
0.247
0.247

xV
0.183
0.204

xH
0.215
0.312

xθ
0.258
0.290

xAll
0.333
0.258

表 2 より，コサイン類似度を用い，すべての特徴量を用いた手法が最も精度が高かった．特徴量としては，相当温位が重要な役割を示していることが分かる．また，Top-3 までに類似日を提示できた日数は，22 日間あり約 7 割の精度を示した．一方で，表 1 に示した A.
に該当する日においては，B. に含まれる類似日を出力している日が多くあり，提案モデルにおいて，西日本の日本海側で雨または雪が降るかについての類似度で表現できていないことが分かった．

5. まとめと今後の課題
数値予報を用いて概況文の似る類似日を提示する提案モデルにおいて一定の性能を示した．今後の課題として，特徴量および類似度の算出法の改善や対象期間を増やすことなどが考えられる．
参考文献[1] 気象庁予報部, “ガイダンスの解説,” 数値予報課報告・
別冊, No.64, Mar. 2018.
[2] 気象庁予報部, “図形式配信資料における相当温位の算
出方式の変更について,” 配信資料に関する技術情報（気象編）, No.371, Apr. 2013.
[3] Tetens O., “Uber einige meteorologische Begriﬀe,” Z.
Geophys., No.6, pp.297-309.

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P118

NICAM を用 いたアンサンブルシミュレーションによる平 成 30 年 7 月 豪 雨 の研 究
*池 端 耕 輔 1 , 佐 藤 正 樹 2 , 伊 藤 純 至 2 , 金 丸 佳 矢 2
1
東京大学理学部, 2 東京大学大気海洋研究所


はじめに

ク海高気圧や朝鮮半島西方のリッジが東シナ海周辺の対「平成 30 年 7 月豪雨」では、7 月 5 日から 8 日にかけ

流を活発化した可能性がある。

て西日本を中心に多量の水蒸気が流入し、局地的な線状降 本実験から、7 月 1 日初期時刻におけるオホーツク海高水帯の形成等により記録的な豪雨災害をもたらした[1]。水気圧や朝鮮半島西方のリッジが深いほど、7 月 2 日以降の蒸気流入の継続要因として東シナ海の活発な対流活動が東シナ海上の対流活動が活発になり、7 月 4 -7 日の西日本挙げられる[1]が、その原因は詳しく分かっていない。またの線状降水帯の好条件をもたらすことが示された。初期の

線状降水帯は防災の観点からも予測精度の向上が望まれリッジの深まりが、ジェットの蛇行により東シナ海域を不ている。本研究では全球雲解像モデル NICAM を用いたア安定化させたと考えられる。今後、アンサンブル実験数をンサンブルシミュレーションを行い、東シナ海の対流活動増加させ、結果の信頼性の向上、メカニズム解析を行う。
を活発化させた要因、及び線状降水帯発生の環境場に注目した解析を行った。



1,&$0 によるアンサンブルシミュレーションNICAM による水平メッシュ間隔 14km、初期時刻 2018
年 7 月 1 日 00UTC、7 日間の全球積分を行った。アンサン
ブ ル 実 験 の 初 期 値 は NEXRA (NICAM-LETKF JAXA
Research Analysis) [2]を使用した。本研究では NEXRA による 100 個のアンサンブルメンバーの一部(21 メンバー)を無作為抽出して使用した。

図１ 対流指標（横軸）と線状降水帯指標（縦軸）のラグ

相関関係。相関係数は -0.41。添え字はメンバー名。

解析手法

線状降水帯発生時の環境場は、
加藤[3]による線状降水帯が発生しやすい 6 条件を計算し、西日本周辺（図 2 中心、右上枠）で平均した 6 条件を満たす時間の割合（7 月 4 日
00UTC から 96 時間中）
（線状降水帯指標）で評価した。東シナ海の対流活動の指標（対流指標）は、東シナ海周辺（図2 中心、左下枠）の OLR（大気上端外向き長波放射）を 7
月 2 日 12UTC から 48 時間平均した値とした。まず線状降
水帯指標と対流指標の関係を調べ（解析①）、次に対流指標と初期値 200hPa 面高度の関係をコンポジット解析で調べた（解析②）。コンポジット解析は対流指標を基準にアンサンブルメンバーを分類し、対流が活発か否かによる差

図２ 対流の活発・不活発の標本集団間の初期値の 200hPaを調べた。

面高度の差分。



参考文献

結果

 解析①の結果を図１に示す。横軸は小さいほど対流活発を、縦軸は大きいほど線状降水帯発生に好ましい環境場を[1] 気象庁, 2018『「平成 30 年 7 月豪雨」及び 7 月中旬以降の記録的な高温の特徴と要因について』

表す。東シナ海の対流活動が活発であるほど、西日本で線[2] 世界の気象リアルタイム状降水帯が発生しやすい傾向だと分かる。図２は解析②のhttps://www.eorc.jaxa.jp/theme/NEXRA/guide_j.htm

結果で、「対流活発の標本集団」から「対流不活発の標本[3] 加藤輝之, 2016, 平成 27 年度予報技術研修テキスト,集団」の初期 K3D 面高度を引いた値である。オホーツ

気象庁予報部, 42-60― 80 ―

P119

降水強度と時間的集中度からみた豪雨の特性*吉田尚紀・坪木和久 (名古屋大学宇宙地球環境研究所)

1. はじめに
日本国内では様々なタイプの降水により豪雨災害が起きている．降水強度の大きい雨によって豪雨災
害は起こりやすいが、豪雨はそれ以外に継続時間によっても特徴づけられる．
これまで降水量が降雨強度と継続時間に依存していることが明らかにされている[ 1 ]．しかし、日本
国内には急峻な河川が多いため継続時間の長い豪雨だけでなく、継続時間の短い豪雨についても特徴を明らかにすることは重要である．降水の時間的集中度に着目し、継続時間の異なる豪雨を時間的集中度の大小で比較することができる．しかし、過去に降水の時間的集中度に着目して豪雨の特徴を調べた研究はほとんどない．そこで、豪雨発生時の降水強度と時間的集中度から多様な豪雨の特徴を調べる必要がある．
そのため本研究は豪雨を降水強度と時間的集中度から特徴づけ、その特徴の地域特性・総観規模擾乱
の特性について明らかにすることを目的とする．
2. データと方法
豪雨事例抽出のため2008－2017年における気象庁のアメダス・気象官署（全1312地点）の降水量を、
この期間外の事例解析のため「平成30年7月豪雨」
および歴代の最大1時間雨量ランキング（気象庁）の降水量を使用した．また、総観規模擾乱の決定のため地上天気図を使用した．
降水強度の大きい雨について調べるため、猛烈な雨（1時間雨量8 0 m m以上）を観測した事例を豪雨事例として抽出した．さらに、ピークを含む24時間
で最も降水量の合計が大きくなる降水量を24時間雨量とした．また、最大1時間雨量と24時間雨量の比を降水の時間的集中度TCP（Temporal Concentrationof Precipitation）と定義した．
3. 結果
上記の方法により豪雨事例が402事例抽出され、各事例に対して最大1時間雨量とT C Pの関係を散布図に示した(図1 )．ここで、右下の空白領域に着目し閾値を設定することで両要素の大小で豪雨を4種類に区分した．図からは、降水強度が相対的に小さく時間的集中度の小さい豪雨（区分A）の発生頻度が最も高いことが統計的に明らかになった．
「平成30年7月豪雨」と歴代の最大1時間雨量ラン
キング（気象庁）の事例に対しても同様に散布図を作成すると、区分Dに属する事例が2018年に2つみられた．
次に、日本を 1 2 の領域に分けることで地域特性を、津口・加藤（2014）の総観規模擾乱の分類[2]を利用して擾乱の特性を調べた．地域特性としては、
九州南部で豪雨が起こる頻度が最も高く、区分ごと
では区分A、Bの事例が太平洋側・九州で起こる頻度が高く、区分Cの事例は全国的に発生するが関東北部で特に起こる頻度が高いことが明らかになった．
擾乱の特性としては、区分 A の事例は様々な原因
で、区分Bの事例は梅雨前線で、区分Cの事例は雷雨などで起きる頻度が高いことが明らかになった．
4. まとめ降水強度とT C Pから豪雨を4種類に区分した．降水強度が相対的に小さく T C P が小さい豪雨（区分A）は様々な原因で沖縄・太平洋側・九州で起きる
頻度が高く、降水強度が相対的に大きくTCPが小さ
い豪雨（区分B）は梅雨前線により太平洋側・九州で起きる頻度が高く、降水強度が相対的に小さく
TCPが大きい豪雨（区分C）は全国的に起きるが、中でも雷雨などによって関東北部で起きる頻度が高いことが明らかになった．降水強度が相対的に大きく T C P も大きい豪雨（区分 D ）も稀に起きる．また、区分Aに属する豪雨が起きる頻度が最も高いことが明らかになった．

図1. 最大1時間雨量とTCPの関係．横軸が最大1時
間雨量、縦軸が降水の時間的集中度を表している(図の上部ほど時間的集中度が小さい)．また、等値
線は24時間雨量を表している．
参考文献[1] Doswell, C. A., III, H. E. Brooks, and R. A. Maddox,
1996, Wea. Forecasting, 11, 560–581.
[2]津口裕茂，加藤輝之, 2014, 天気, 61, 455- 469.

― 81 ―

P120

日本近海におけるメソ対流系の日変化に関する事例解析* 山 下 尭 也 , 岩 渕 弘 信 (東 北 大 院 理 )1.

上層にかけて強い上方輸送が見られた. 一方 15 時では,はじめに海上における対流雲は, 深夜から朝に発達する性質

500 hPa 付近を境に上側では上方輸送が, 下側では下方があることが, 様々な先行研究で示されている. その輸送が見られた. この結果から, 夜では深い循環が生メカニズムについては, 上層雲における放射加熱や冷じており, 昼では上層を主体とする浅い循環が生じて却が支配する[1]など様々な説が提唱されているが, 対いることが分かった. すなわち, 昼夜において明瞭な流雲の構造や降水に対する影響まで, 十分な理解がな

循環構造の変化が生じていることを示唆している.
同様の鉛直断面について, MCS の雲領域で気温の水されていない.
2017 年 7 月 17 日に黄海上でメソ対流系（MCS）が平偏差をとり, その日偏差を計算した. 3 時では, 雲頂発生した. この MCS は南東方向に移動し, 7 月 19 日に付近から 400 hPa 付近までの上層で負偏差, それより下

種子島付近を経由して, 日本の南海上に抜けた（図 1）.

層では正偏差であった. これに対して 15 時では, 3 時とこの時, 早朝に発達し, 夕方に衰退するという日変化は反対の傾向を示しており, 上層では正偏差, 下層でを示した. この事例に対して解析することで, MCS には負偏差であった. 気温減率を考慮すると, 大気全体

おける構造の日変化に関して理解が深まることが期待の成層状態は, 3 時では不安定化し, 15 時では安定化しされる. 本研究では,雲画像や降水・気象場のデータをていることを示唆している. またこの結果は, 早朝の用いて解析を行った.

対流促進と 夕方の対流抑制という, 雲分布における日変化の結果と対応がつけられる.

2.

データ

雲画像はひまわり 8 号の赤外全球画像（バンド 7 ~16）を用いた. この輝度温度のデータに対して ICAS[2]を適用することで, 光学的厚さ・雲頂気圧を得た. その上で雲頂気圧が 440 hPa 未満の雲に対して, 光学的厚さが 6 以上のものを深い対流雲（DC）, 1 以上 6 未満のものを巻層雲（Cs）, 1 未満のものを巻雲（Ci）と雲タイプを定義した. 降水は IMERG の 30 分降水量のデータ
を, 1 時間平均に変換して使用した. 気象場のデータはMSM-GPV を用いた. 解析期間は 7 月 17 日~ 7 月 22 日の 6 日間とした.
3.

結果

本事例の日変化を詳しく見ると, 6 時から 9 時にかけて降水強度の最大が, 10 時に DC 面積の最大が確認された. その後, 夕方にかけて降水面積の最大が, 18 時頃に Cs 面積および 21 時頃に Ci 面積の最大が見られた.
このことから本事例の MCS は, 早朝に激しい対流性降水を伴いながら発達し, 夕方にかけて層状性降水を伴図 1 本研究で解析したメソ対流系におけるひまわ
り 8 号の赤外画像（バンド 13）.

って衰退しながらも, アンビル域は日没以降に拡大す
参考文献

るということが分かった.
この MCS に対して, 進行方向と平行になるように鉛[1] Randall et al., 1991, J. Atmos. Sci., 48(1), 40–62.

直断面をとり, 3 時と 15 時における鉛直輸送の平均値[2] Iwabuchi et al., 2016, Progr. Earth Planet. Sci., 3:32を計算した. すると 3 時では, 対流中心（MCS の雲域を, 光学的厚さで重み付けした重心）付近で, 下層から

― 82 ―

P121

平 成 30 年 7 月 豪 雨 の 広 領 域 ・ 高 解 像 度 再 現 実 験*大 泉 伝 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 斉 藤 和 雄 (気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー ),Le Duc (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 伊 藤 純 至 ( 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )1.

（図 2c, f）では、大領域の FSS が小領域よりも全体的はじめに

平成 30 年 7 月豪雨では西日本各地で洪水や土砂災害に大きかった。これらの結果から、計算領域を広く取が発生した。このような豪雨の予測精度を向上させるる必要性が示された。図 2i に示す解像度 500m と 2kmには、数値予報モデルの解像度を高くする事が重要での実験結果の比較では、降水閾値 40mm 以上の強い雨ある。2013 年 10 月の伊豆大島の事例[1]では、数値予の FSS は解像度 2km の方が良かったが、それ以外は解報モデルの解像度を高くし、計算領域も十分に広く取像度 500m の方が良かった。
本事例では災害が発生した

る重要性が示された。本事例は伊豆大島の事例よりも地域の多くのアメダスの時間雨量が 30mm 以下であっ豪雨の規模が大きく、発生メカニズムも異なっている。

たことから、解像度 500m の実験結果が解像度 2km のそこで、本事例でも解像度を高くし、広い計算領域を

実験結果よりも良かったと考えられる。本事例でも広取ることによって豪雨の再現性が良くなるかを調べた。

い計算領域を取り、解像度 500m 以下にすることによっ

2.

て豪雨の再現性が良くなることが示された。

実験設定

2018年7月6日9時（JST）から翌7日12時の27時間で再現実験を行う。モデルはスーパーコンピュータ「京」に最適化した気象庁非静力学モデル（JMA-NHM）を用いる。積雲対流パラメタリゼーションは解像度5kmの実験にのみ用い、境界層スキームはMellor-YamadaNakanishi-Niinolevel3（MYNN）と,Deardroff（DD）を用いる。計算領域は小領域：東北南部から九州南端を覆う1600×1000kmと大領域：現LFMの3160×2600kmとする。初期値・境界値には気象庁メソ解析を使用する。
3.

図１ 6 日 12 時から 24 時の 12 時間間雨量

結果

図 1 に 6 日 12 時から 24 時の 12 時間雨量を示す。解析雨量（図 1a）では、西日本のほぼ全域が降水域に覆われており、特に九州北部から山陽地方、兵庫北部にかけて伸びる 100mm（赤）以上帯状の雨域が解析された。九州北部、と岡山県北部の県境付近では、150mm
を超える雨域があり、広島市東部、四国中央部、京都では 200mm を超える線状降水帯が解析された。
小領域での計算結果（図１上段: b-c）と大領域の結果（図１下段: e-g）の計算の比較では、降水帯の位置や形

図 2 各実験の FSS と比較結果

状に定性的な大きな違いが見られなかったが、降水帯

参考文献の極値の位置や大きさは、解像度や計算領域の大きさ[1] Oizumi, T., K. Saito, J. Ito, T. Kuroda, and L. Duc, 2018:

で異なっていた。図２は Fraction Skill Score[2]を用いてUltra-high-resolution numerical weather prediction with

計算領域と解像度の違いの定量的な比較結果を示す。

a large domain using the K Computer: A case study of

解像度 5km の実験（図 2a, d）の比較（図略）では、全the Izu Oshima heavy rainfall event on October 15-16,

体的には大きな違いが見られず計算領域の影響は小さ2013. J. Meteor. Soc. Japan, 96.

かった。図 2g に示す解像度 2km の実験（図 2b, e）の[2] Duc, L., K. Saito, and H. Seko, 2013: Spatial-temporal

比較では、大領域の降水閾値 20mm 以上の FSS が小領

fractions verification for high-resolution ensemble

域よりも大きかった。図 2h に示す解像度 500m の実験

forecasts. Tellus A, 65, 18171.

― 83 ―

P122

関東平野における局地的大雨の降水特性に関する統計的研究
小 野 寺 晃 一 (筑 波 大 学 生 命 環 境 学 群 ), *出 世 ゆ か り , 前 坂 剛 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )
1.

はじめに

4.

まとめ

1 時間降雨量 50 mm 以上の雨は、積乱雲によってもたらさ本研究では、局地的大雨とそれをもたらした積乱雲の 3 次

れ、東京など多くの大都市の下水道や都市河川の排水機能を

元的な降水特性を調査した。猛烈な雨は比較的背の低い積乱上回る。大都市では積乱雲がもたらす大雨により浸水や冠水

雲がもたらしていたことがわかった。

がしばしば起こる。これまでも積乱雲を 3 次元でかつ統計的に解析した研究はいくつかあるが[1][2]、局地的な大雨をもたらす積乱雲の３次元的な降水特性は必ずしも明らかにされていない。本研究では、国土交通省（さいたま、新横浜、八斗島、船橋）と防災科研（海老名、木更津）の X バンド MP レ
ーダの 3 次元データを用いて、都市域を含む関東平野における暖候期の局地的大雨とそれをもたらした積乱雲の降水特性を調査した。
2.

大雨事例の定義

本研究では、大雨事例は X バンド MP レーダで算出した 1
時間降雨量 50 mm 以上の領域を発生から消滅まで 5 分間隔で追跡することで抽出した（図 1a）。大雨事例をもたらした積乱
雲は、大雨事例の発生時刻の 1 時間前まで遡って同定した（図2b）。積乱雲は降水セルで構成される[3]。本研究では、大雨事

図１ 大雨事例の実例。2015 年 6 月 16 日の各時刻における（a）前 1 時間降雨量の水平分布図、（b）降雨強度の水平分
布図、（c）レーダ反射強度の最大値を南北方向に投影した鉛直断面図。

例をもたらした積乱雲の降水形成に大きく貢献した降水セルを調査するため、レーダ反射強度が 55 dBZ 以上の強い降水エ
コーを含む 10 dBZ 以上の領域を強い降水セルと定義した。
（図 1c）また、各降水セルの 10 dBZ のエコー頂高度の最大値をその降水セルの最大エコー頂高度とした。さらに、大雨事例をもたらした積乱雲の背の高さの指標として、積乱雲を構成する強い降水セルの最大エコー頂高度の平均値を求めた。
解析領域は都市域を含む関東平野（78 km×72 km、図省略）とし、解析期間は 2015 年 4 月から 10 月とした。
3.

結果

大雨事例は解析期間中に 27 事例抽出された。大雨事例の継続時間は 5 分から 110 分、積乱雲を構成する強い降水セル数
は 2 から 14 とばらつきがあった。大雨事例は、エコー頂高度が 6 km から 16 km の積乱雲によってもたらされていた。そのうち、19 事例（70 %）はエコー頂高度が 11 ㎞未満の積乱雲によってもたらされていた。1 時間降雨量 80 mm 以上の猛烈な雨となった大雨事例は 3 事例（図 2 中 A,B,C）あり、いずれもエコー頂高度が 11 km 未満の積乱雲によってもたらされていた。

図 2 最大 1 時間降雨量と大雨事例をもたらした積乱雲を構成する強い降水セルの最大エコー頂高度の平均値の関係。
参考文献[1] 石原正仁, 2012, 天気, 59, 27-39[2] Hamada, A., et al., 2015, Nat Commun., Vol6(6213),
doi:10.1038/ncomms7213[3] Shimizu, S., and H. Ueda, 2012, J. Meteor. Soc. Japan, 90, 869-889
謝辞：国土交通省 XRAIN のデータセットは、国家基幹技術「海洋地球観測探査システム」：データ統合・解析システムの枠組みの下で収集・提供されたものです。

― 84 ―

P123

地上可視カメラ, ひまわり８号, ラジオゾンデを用いた
Jumping Cirrus の観測的研究*瀬口貴文 (防衛大), 岩崎杉紀 (防衛大), 鴨川仁 (学芸大), 牛山朋來 (土木研), 岡本創 (九大応力研)
１ はじめに
Jumping Cirrus (JC) とは，発達した積乱雲のかなとこ雲(anvil) 上部で飛び上がり消えていく雲の現象である(図 1)．
飛行機観測[1]で初めて発見されたが，観測事例とそれに基づく解析が極めて少ないため，発生条件や規模，頻度といった基本的な性質が未解明である．3D 非静力学雲モデ

図 1 栃木県鹿沼付近で発生した積乱雲と JC．2016 年 8 月

ルを使用した研究では，米国で発生した大規模積乱雲を再4 日 18 時 18 分，防衛大学校で撮影．

現し，非断熱過程 (重力波の砕波) により JC が発生する
ことが示された[2]．可視カメラの観察から，JC は一部が昇華して消えていくため，積乱雲上部に水蒸気を輸送するて見えなくなるまでの持続時間を求めた．
また，JC 発生時の周囲の大気環境を調べるため，茨城と考えられる．
よって，積乱雲が圏界面まで達していれば， 県館野のラジオゾンデのデータを用いて，圏界面高度，対下部成層圏を加湿する可能性がある．JC による積乱雲上

流有効位置エネルギー(CAPE)，anvil 上部の鉛直シアーを部の成層圏の加湿を衛星データによって示した報告もあ求めた．anvil 上部の鉛直シアーは重力波の砕波を促す要る[3]．この JC による成層圏・対流圏間の水蒸気輸送の機

因の 1 つと考えられている．

構がわかれば，成層圏の水蒸気量の推定に寄与することが４ 結果・考察期待される．

2016 年 7-8 月に関東周辺で観測された全 14 件の JC の高JC は観測が困難である．衛星搭載のイメージャーではさ(JC 頂上と anvil 頂上の高度差)，幅，鉛直飛び出し速度，

検出できない．レーダーやライダーによる観測事例は少な

持続時間の平均値(標準偏差)はそれぞれ，1.3 (0.5) km，1.6

い上に，時間分解能が粗いため連続的な変化を追えない． (0.5) km，8.0 (4.0) m/s，11 (5.5) 分であった．到達高度の平飛行機観測や地上観測で JC がカメラ撮影された事例はあ均は 15.1km で，3 件が圏界面に達していた．図示していな

るが，これらを基に JC 自体やその周囲の環境の物理量をいが、これら JC の物理量は事例によってばらつきがある．

解析した研究はない．

CAPE，鉛直シアーとの相関も無く，JC の発生条件や特徴

本研究では初めて，
地上可視カメラ観測で捉えた複数のを決定づける要因は分からなかった．

JC の事例の解析を試みた．JC の形態と時間発展を追い，

数値モデルによる米国の事例[2]と比べると，JC 発生時のその特徴を定量的に理解し，成層圏の加湿の有無を明らか

周囲の大気は CAPE が低く，anvil 上部の環境場の風の鉛直にすることを目的とする．

シアーが小さかった．先行研究のスーパーセルやマルチセ

２ 観 測

ルの長寿の積乱雲の事例に対し，本研究の事例は比較的小2016-2018 年の夏季，富士山頂と防衛大学校(神奈川県横さなシングルセルの積乱雲である．しかし，発生した JC の須賀市)に複数台カメラを設置して，15 秒間隔で関東周辺

規模は水平スケールを除いて同程度であり，比較的小規模域の定点撮影を続けた．解析を終えた 2016 年では，合計の対流からも JC は発生すると考えられる．

で 14 件の JC が撮影出来た．図 1 はその一例である．可今後は 2017，2018 年の事例解析を追加し，積乱雲上部へ視カメラ観測は天候の影響を受けやすく何も見えない日の物質輸送の証拠を得るため，放射伝達計算とひまわり 8もあったが，
雲の鉛直断面の連続的変化を記録できる利点

号の観測からインバージョン法でJCの雲物理量を推定するがある．

予定である．

３ 解 析

５ 謝 辞

夜間撮影した星の位置を基に，写真上の JC の観測点か

本研究の一部に，
九州大学応用力学研究所の共同利用研らの方位角と仰角を導出する．次に，ひまわり 8 号の赤外究の助成を頂いた．

帯(10.4µm)のデータから該当時刻・方向に存在する積乱雲

６ 参考文献を特定して直線距離を求める．この距離と角度から JC の

[1] Fujita, 1974, SMRP Research Paper, 117, 1-29.

高度・幅を見積る．さらに，15 秒間隔のタイムラプス動[2] Wang et al., 2011, Terr. Atmos. Ocean. Sci., 22, 5, 447-462.

画から時間発展を追い，JC の鉛直飛び出し速度と，消え[3] Setvák et al., 2008, Atmospheric Research, 89, 170-180.

― 85 ―

P124

Atmospheric River 発 生 時 に お け る 降 水 の衛星搭載降水レーダーデータを用いた解析㻖渡 部 㻌 友 祐 㻝 㻘㻌 重 㻌 尚 一 㻝 㻘㻌 辻 㻌 宏 樹 㻞 㻘㻌 高 薮 㻌 縁 㻞 㻌㻔㻝㻚京 大 院 理 㻘㻌 㻞㻚東 大 大 気 海 洋 研 㻕㻌
㻌


はじめに

降水強度分布を見ても AR 内では強い雨の割合が高くな

Atmospheric River(AR)とは熱帯域から中緯度へ細長

り、AR は降水頻度、降水強度をともに上昇させていると言心に研究がおこなわれてきた。最近では、日本域でも豪カ域の AR では特に対流性降水で弱い降水に対しても比い川のように多量の水蒸気が輸送される現象であり(Zhuand Newell 1998)、アメリカ西海岸での発生事例などを中
雨をもたらしうる要因として注目されている。AR がもたらした豪雨事例として平成 30 年度 7 月豪雨が挙げられるが、この事例では一般に降水強度が弱いとされる層状性降水が比較的強い降水強度で広い範囲に発生していた（図次に各降水強度に対する降水頂高度を調べた。アメリ較的高い降水頂高度を示す一方降水が強くなっても降水

頂高度がさほど変わらず、AR 内外で大きな違いがあることが分かった。日本域の AR では鮮明な違いは見られなかった(図１)。

日本域の層状性降水に関してはブライトバンド(BB)下略）。
本研究では、日本域とアメリカ域で AR に伴う降水がどのような特性をもつか、主にその鉛直構造に注目して解析をおこなう。
える(図略)。

使用データ・手法

AR の抽出は ERA-interim 再解析データ(0.75 度格子)を用いておこなった。まず Guan and Waliser (2015)の手法で AR の抽出をおこなったところアメリカ域では抽出がうまくおこなえたが日本域ではうまくおこなえなかったため

日本域では別の抽出方法を用いることにした。ここでは初端より低い高度での降水強化に関しても解析をおこなった。
ここでは BB 下端のレーダー反射強度を４つのランクに分
け、各ランクについて相対的な高度とレーダー反射強度の分布を調べた。どのランクでも BB 以下の相対的なレー
ダー反射強度は AR 内の場合で大きく、特に２番目のランク(25.25dBZ<=BB 下端のレーダー反射強度<30.25dBZ)
では AR 外でのレーダー反射強度が下層に向かって小さくなる傾向に対し、AR 内では下層でもレーダー反射強度が小さくならない傾向が見られた(図２)。

めに可降水量の気候値からの偏差を求めその値が 10 ㎜以上の領域を抽出し、抽出された各領域に対して最大偏差の大きさ、軸の長さ、軸と幅の比、重心の位置、熱帯低気圧性の有無を調べそれぞれの項目の基準をすべて満たすものを AR と定義した。熱帯低気圧データは気象庁ベストトラックデータを用いた。

以上の方法で各時間各ピクセルにおける AR 性の有無を決定した後、GPM 主衛星二周波降水レーダーKuPR プ
ロダクト(Level2)を用いて降水特性を統計解析した。ここで降水特性として主に注目したものは降水タイプ、地表面降
水強度、レーダー反射強度鉛直分布である。日本域は東経 130 度から東経 150 度、北緯 30 度から北緯 50 度と定義し、アメリカ域は西経 130 度から西経 110 度、北緯 30

度から北緯 50 度と定義した。統計解析の期間は 2014 年

4 月から 2018 年 3 月とした。先行研究で得られている ARの出現頻度分布(Mundhenk et al. 2016)から日本域では
夏季(6 月、7 月、8 月)、アメリカ域では冬季(12 月、1 月、2 月)について特に着目した。



結果

どちらの領域でも全観測に対する降水発生頻度は AR

外より AR 内で高くなった。降水があった場合に限定して― 86 ―

P125
マダガスカルで見た蜃気楼 ―推定される大気境界層の温度プロファイル―*川合秀明、北村祐二（気象研究所）、 柴田清孝（高知工科大）

粗度は 4x10－5 m である。得られた温度構造は、海面からわ

１．背景
2017 年４月、マダガスカルを旅行した際、海上において蜃気楼に遭遇した（図１）。この写真において、海上に浮かんだように見える部分には、上下にほぼ対称の水平線が引けるが、これは消失線（vanishing line）と呼ばれるものであり、正立像の下に倒立像が存在している。このような蜃気楼は下位蜃気楼と呼ばれている。
柴田（2013）は、観測された蜃気楼をレイ・トレーシング（光の屈折経路をトレースする手法）を用いて再現することにより、大気境界層の温度構造を推定できる可能性を示し

ずか 10 cm 程度の高さまでで温度は急激に大気混合層の温度に近づいていた（図２左）。

４．レイ・トレーシング
LES で得られた温度プロファイルを用いて、レイ・トレ
ーシングを行った。図２右がその結果であり、1 m の高さへの光の経路は、1.5 km 程度より遠方では交わっていることわかる。つまり、このような温度プロファイルの下では、1.5 km以遠の物体は蜃気楼として観測されうることが示された。

５．議論

ている。
本研究では、観測された蜃気楼を紹介するとともに、LES

今回のように、海面水温が高く、大気温度がそれより低いを用いてその温度構造を推定し、その温度プロファイルを用場合には、このような温度プロファイルは、かなり一般的ないてレイ・トレーシングを行うことで、観測された蜃気楼がものであるように思われる。イファティ沖の温度プロファイ

説明できるどうかを紹介する。

ルは、低緯度の比較的温度が高い海上に、夜間の放射冷却で冷やされた明け方の空気が陸風によりゆっくり流れ込んで形２．観測された蜃気楼と気象場
2017 年 4 月 15 日の午前 7 時前後、マダガスカル南部西岸のイファティ（23º9’ S, 43º37’ E）沖の海上でボートから蜃気楼が観測された（図１）。観測者の視点の高度は海抜 1 m
程度である。イファティでは気象観測は行われていないが、
27 km 南に位置するトリアラでは、午前 3 時に 23℃、午前 9時に 30℃であった。両時刻とも、風速は 1 m/s であり、風は陸から海に向かう方向であった。天気はよく晴れており、衛星写真で見ても広範囲で雲は見られない。この日の日の出は
午前 6 時 18 分であり、観測時刻での気温は 23－26℃程度であると考えられる。また、2017 年 4 月の月平均海面水温は28℃程度で、ほぼこの時期の気候値に近い。

成されたものと考えられる。しかし、このような温度プロフ
ァイルは、ごく日常的に生じると推測される。であるとすれ
ば、世界中のいたるところで蜃気楼が日常的に観測されてもよさそうなものである。蜃気楼は、観光資源になるほど稀にしか報告されないが、実際の出現率はどうなっているのだろうか。本発表では、大気境界層の専門家、蜃気楼の専門家などと議論したい。
謝辞
本研究の一部は、
日本学術振興会・科学研究費助成事業（JP18H03363）の支援により実施された。マダガスカルにおいては JICA の梅永優衣
氏にたいへんお世話になった。

３．/(6 による温度プロファイルの計算
温 度 プ ロ フ ァ イ ル を 再 現 す る た め の LES は 、
Smagorinsky-Lilly モデルを用いる。鉛直・水平解像度は 20

参考文献
柴田清孝, 2013: 安定成層大気による多像の蜃気楼：レイ・トレーシン
グと温度構造推定の可能性. 天気, 60, 709 722.

cm、512x512x386 の格子数で、タイムステップは 0.05 s である。海面水温 28℃、初期の温度プロファイルとしては、地表面気温 23 度で、強安定な大気を与える。風速は 1 m/s で、

図１：イファティ沖で観測された蜃気楼。2017 年 4 月 15 日

図２：LES で再現された温度プロファイル（左）とそれを仮定しの午前 7 時前後。

― 87 ―て計算された光の屈折経路（レイ・トレーシング；右）
。

P126

世 界 28 メ ガ シ テ ィ を 対 象 と し た
都市構造や地理・気象条件がヒートアイランド現象に及ぼす影響評価*浅 見 真 由 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 ), 仲 吉 信 人 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 ),Alvin C.G.Varquez ( 東 京 工 業 大 学 環 境 ・ 社 会 理 工 学 院 ),神 田 学 (東 京 工 業 大 学 環 境 ・ 社 会 理 工 学 院 )1.

れた．これは，風により大気の混合が進み，都市に蓄はじめに

ヒートアイランド現象は，様々な要因の相互作用にえられた熱が周囲に輸送されるためであると考えられよって生じており，それらの現象への影響は未だに解る．また図 1(a)より，高緯度の都市ほどグラフの右上

明されていない．地域特性の強い現象であると考えらに位置する傾向がみられた．高緯度の地域では，夕方れるため，影響を及ぼす要因とその寄与のしかたを知の日射の入射角が小さくなるため，建物壁面での吸収

るには，複数の都市間の比較を行うことが有効である率が増加し，ヒートアイランド強度が大きくなると考と考えられる．本研究では，世界のメガシティを対象えられる．一方で図 1(b)より，粗度との関係はあまりとして，シミュレーション計算を行い，都市的な要素

認められなかった．以上より，ヒートアイランド強度

やその地域の地理条件や気候条件の影響を明らかにすは都市間の比較では，都市的な要素よりも，風速や緯ることを試みる．

度の影響を強く受けることがわかった．

2.

解析手法

1.0

1.0

境界値には，米国立気象局の再解析データ（NCEP FNL）

UHI[℃]

計算を行う．計算期間は連続した 3 日間とし，初期値・UHI[℃]

領域気象モデルWRF を用いて 8 月の平均的な気候の
0.5

0.5

を使用する．最小領域の空間解像度は 2 km とする．対
象都市には World Urbanization Prospects 2014[1]の 2015

0

1.0

2.0
U2 [m/s]

1030
LAT [°]

年の予測データから上位の 28 都市を使用する．
都市ありと都市なしの 2 ケースについてシミュレー
ションを行う．本研究では，2 ケースの気温差（地上 2m）をヒートアイランド強度とする．都市あり計算に用

3.0

50

(a)LAT

いる粗度や人口排熱などのパラメータについては

0

1.0

2.0
U2[m/s]0.4

1.0
Z0 [m]

3.0

3.0(b) Z0

図 1 Comparison between UHI and U2

Varquez et al[2]を参照されたい．
謝辞：科学研究費補助金（課題番号:18K13840，および
3.

17H01292）の支援を受け実施された．ここに謝意を表

結果と考察

全対象都市それぞれについて，都市域全体で 1 日平

す．

均したヒートアイランド強度を確認すると（図省略），
その大きさには都市間でばらつきがみられた．そこで，参考文献

都市的な要素や地理・気候的な要素との関係を調べ，[1] United Nations, Department of Economic and Social

都市間の違いが何の影響によって生じているのか考察

Affairs, Population Division (2014). World Urbanization

を行う．気候的な要素の 1 つである風速（地上 2 m）とProspects: The 2014 Revision, Online Edition.

の関係を表わした散布図を図 1 に示す．(a), (b)はどちら[2] Varquez, A. C. G., Natsumi, K., Manabu, K., Makoto, N.:

とも縦軸がヒートアイランド強度（UHI），横軸が風速Numerical investigation of anthropogenic heat emission（U2）で同じ図であるが，(a)は緯度の絶対値，(b)は各impacts on large Asian cities, Journal of Japan Society of

都市の平均粗度をプロットの色で表わしたものである．

Civil Engineers, Ser., B1 (Hydraulic Engineering). Vol. 74,

風速とヒートアイランド強度の間には負の関係がみら

No. 5, I_1177-I_1182, 2018

― 88 ―

P127
ひまわり 8 号と赤外サウンダによる火山灰解析アルゴリズムの開発*林昌宏、石元裕史（気象庁気象研究所）

1. はじめに火山灰は一度大気中に放出されると経済活動に様々な弊

３．今後の開発計画
HSS とひまわり 8 号の火山灰解析で採用している最適

害をもたらすことが知られており、特に航空機の運行に悪化アルゴリズムでは理論計算と観測をフィッティングする

影響を及ぼす。気象庁では、航空機の安全運行に資するたことで火山灰物理量を求めるが、今回の事例では、ひまわ

め、ひまわり 8 号の観測データから得られた火山灰プロダ

り 8 号のバンド 11（8.6μm）では数 K 程度のフィッティ

クトを参考に、東京航空路火山灰情報センター（VAAC）
が日本周辺の火山灰情報を提供している。現在利用されている火山灰プロダクトには米国海洋大気庁および欧州気象衛星開発機構によって開発されたアルゴリズムが採用されており、これらのアルゴリズムでは、火山灰の組成について Pollack et al.（1973）による安山岩モデルが利用されている。しかし、実際の火山灰の組成は火山の地質や噴火様式によって異なることが知られているため（Vogel et al.
、より精度の高い火山灰情報の提供にはその組
2017 など）

ング誤差が見られた。また、HSS の火山灰解析においても同じ波長域のチャンネルで同程度のフィッティング誤差が見られた。この波長域には火山性ガスである SO2 の吸収帯があり、今後、その影響について調査する予定である。また、火山灰は雲と混合する場合や、下層雲の上空を通過する場合が多く、現在の単層の火山灰を仮定しているモデル
では精度が悪化することがわかっている。現在、それらの場合に対応する放射モデルを開発中であり、火山灰解析に組み込むことで精度の向上を目指すことを考えている。

成情報を考慮することが必要であると考えられる。
Ishimoto et al.（2016）では、高い波長分解能を持つAIRS 等のハイパースペクトラル赤外サウンダ（HSS）から火山灰の複素屈折率を推定するアルゴリズムを開発した。しかし、極軌道衛星に搭載された HSS では同じ地点の観測頻度が一日に 2 回程度のため、突発的で時間変化の激しい火山灰を常時監視する目的には向いていない。この問題を解決するため、HSS から求めた火山灰の組成情報を利用してひまわり 8 号データから火山灰物理量を推定するためのアルゴリズムを開発している。今学会では、その開発成果について報告する。
2.赤外サウンダとひまわり観測による複合解析アルゴリズ
ムの開発
HSS から推定した火山灰の組成（複素屈折率）をひまわ
り 8 号観測による火山灰推定に適用するため、林・石元（2018）では、HSS の推定に用いた火山灰粒子モデル（安山岩・流紋岩または玄武岩の混合）を利用し、ひまわ
り 8 号赤外バンドに対応した火山灰域放射モデルを開発した。今回、林・石元（2015）の雲解析手法を火山灰解析に応用し、ひまわり 8 号観測から火山灰物理量を推定する手法を開発した。図 1 は、2016 年 2 月 12 日にカムチャッカ半島にある Zhupanovsky 火山が噴火した際の火山灰解析事例である。この事例では、HSS による火山灰解析で得られた安山岩と流紋岩の混合割合δ=0.4 を事前情報として利用し、ひまわり 8 号観測（バンド 10～16）から火山灰物
理量（光学的厚さ・有効半径・頂高度）を推定した。同じ事例を MetOp 衛星に搭載された HSS である IASI で解析すると、火山灰の光学的厚さは 0.4, 有効半径は 2.4μm, 頂
高度は 9.8km となり、今回のひまわり 8 号による火山灰の解析結果と整合した。

図 1. Zhupanovsky 火山の噴火における火山灰解析例（流紋岩混合割合δ
=0.4、2016 年 2 月 12 日 23:50 UTC）左上図で点線の丸をつけたバンド
13-バンド 15 輝度温度差分が負となる領域がおおよそ火山灰域に対応する
参考文献：
林昌宏・石元裕史，2015：次期静止気象衛星ひまわり 8 号観測による最適化
手法を用いた雲物理量推定，気象学会春季大会
林昌宏・石元裕史，2018：ひまわり 8 号観測バンドにおける火山灰の放射特性，気象学会秋季大会
Ishimoto H. et al., 2016: Estimation of the refractive index of volcanic ash

from satellite infrared sounder data, Remote Sensing of Environment,
174,165-180
Pollack et al. 1973: Optical properties of some terrestrial rocks and glasses,

ICARUS, 19, 372-389
Vogel. A., et al. 2017: Reference data set of volcanic ash physicochemicaland optical properties. J. Geophys. Res. Atmos, 122, 9485-9514＊本研究は JAXA GCOM 研究公募の助成を受けたものです。

― 89 ―

P128
千葉県船橋市における結氷観測
関隆則（日本気象予報士会）
１．はじめに

図1 年毎の積算結氷量の推移
積算結氷量(mm)

冷却がある。 年の秋から放射冷却の理解を深めるため条件の違う結氷皿で観測行ってきた。また空の放射温度の関係に注目してきた。
２．観測サイト、設備、観測方法
 場所、環境・・船橋アメダスの 1(NP、千葉県

1000
800
600
400
200
0

船橋市坪井東、住宅域からは P 以上。  結氷
皿①、②・ポリエチレン製植木鉢用水受け皿、外

2012年
2016年
2018年

図2 最低気温と結氷量（2019年～）

形 FP、深さ FP。発泡ポリエチレンで断熱。地30

結氷量(mm)

上高①FP と②FP。結氷皿③はステンレスボー
ルを地面を掘り設置。  最低・最高温度計・P高に設置。放射温度計 ,76

2017年

11月1日
12月1日
1月1日
2月1日
3月1日
4月1日

千葉県船橋市の冬期の気象の特徴の一つに放射 観測時刻は氷が溶解する前の  時～ 時。  項目は結氷量、天頂20-6の放射温度、最低気温、隣接する畑の霜柱高など

-4

10

～12月

0

1月～

-2

0

2

4

6

最低気温（℃）
図3 天頂の放射温度と結氷量（2019年11月～）
結氷量(mm)

30



20
10

-50

３．観測結果

-40

-30

-20

-10

0

0

天頂の放射温度（℃）

 図  は結氷皿①．図 ～図  は結氷皿②による
 図  は観測開始以降で結氷の多かった年、少な

図4 結氷量と霜柱高（2019年11月、12月）

かった年、今年の積算結氷量を示す。 月末には霜柱高(mm)

暖冬・寒冬の傾向が確認できる。
 図  ～ 月は℃程度でも結氷量が大きい。
 図  は空の放射温度と結氷量の関係を示す。
℃を下回ると結氷することが確認できた。
 霜柱は結氷よりでき易かった。

60
40
20
0

0

10

20

30

結氷量(mm)４．まとめと課題
・前夜のデータなど結氷や霜の予想に役立つ測定

．参考文献にも取り組む予定。

近藤純正：地表面に近い大気の科学 理解と応用― 90 ―

P129

地球温暖化に伴う北太平洋の乱気流発生頻度の変化  
大 規 模 ア ン サ ン ブ ル 気 候 予 測 デ ー タ ベ ー ス d2PDF 解 析*渡 辺 真 吾 , 藤 田 実 季 子 , 川 添 祥 , 杉 本 志 織 , 岡 田 靖 子 (JAMSTEC),
水 田 亮 , 石 井 正 好 (気 象 庁 気 象 研 究 所 )




はじめに

結果

本研究は，ジェット旅客機の巡航高度である 200 hPa

図１に，過去実験の TI1 を用いて計算した北半球冬付近で生じる晴天乱気流（Clear Air Turbulence: CAT）の季（12-2 月）の CAT 頻度分布を示す．北日本上空から発生頻度が将来の地球温暖化に伴ってどのように変化

ジェット気流の風下の中緯度北太平洋にかけて，高発するかに注目する．初めて大気-海洋結合モデルの予測

生頻度の領域が横たわる．こうした分布は JRA-55 を用に基づいて地球温暖化に伴う CAT 発生頻度の変化を調いた計算結果とよく類似しており，また，ジェット気

べた研究は，グリーンランドの南方を通って欧州－北流の分布よりも対流圏上層の総観規模擾乱の活動が強米間を結ぶ北大西洋の飛行ルートにおいて，CAT の発

い領域の北側とよく一致することが確認された．

生頻度が数倍の大きさに増加する可能性を示した[1]．

図２に，上から Hadley Center モデルと MIROC5 のその後も同グループによる後続研究が飛ぶ鳥を落とす

ΔSST を用いて計算した 2℃上昇実験における，CAT 頻

勢いで発表されつつある．

度変化率を示す．大きな ΔSST 依存性が見られる．詳本研究は，産業革命以降全球平均地上気温が 2℃上昇

しい結果とその示唆するところは当日議論する．

する近未来(2030-2050 年頃)の気候を想定したアンサン
ブル気候予測データセット(d2PDF: d4PDF の 2℃実験)に基づいて，北太平洋上空における晴天乱気流の発生
頻度とその季節性の将来変化を推定した[2]．


データと解析手法d4PDF/d2PDF の詳細については，各々文献[3][4]を参照されたい．本研究では，過去実験および 2℃上昇実験

図１ 過去実験の 12-2 月における CAT 発生頻度．

の AGCM60（60km 解像度 MRI-AGCM3.2）の出力を水平解像度 1.25°に内挿したデータを用いて，i) Ellrod 第 1
指数：TI1，ii) 鉛直シアの大きさ：Sv，iii) 水平風変形の大きさ：DEF，iv) 非線形バランス方程式の残差の大きさ：ΔNBE という 4 つの CAT 指数を算出した．
CAT 発生判定のしきい値は，先行研究を参考に，各々の指数を北太平洋領域（30-75°N，120°E-120°W）内の全格子点にわたり対象期間を通じてソートした際の99.6 パーセンタイル値で定義した．ここで対象期間は，
過去実験の後半 30 年間を 9 メンバー分で 270 年間，2℃
上昇実験の後半 30 年間を 9 メンバー分で 270 年間とした．また検証には JRA-55 データを用いた．
2℃上昇実験については，6 つの CMIP5 気候モデルの
海面水温昇温パターン（ΔSST）を AGCM60 に与えた実験の各々について同様に CAT 発生頻度の計算を行う
ことにより，ΔSST の違いによる将来予測の不確実性にも注目している．

図２ CAT 発生頻度の変化率（2℃上昇 vs 過去実験）．
参考文献[1] Williams and Joshi, 2013, Nat.C.C., NCLIMATE1866.
[2] Watanabe et al., 2019, JMSJ, accepted.
[3] Mizuta et al., 2017, BAMS, 98, 1383-1398.

謝辞：本研究は文科省 SI-CAT の支援を受けて行った。

[4] Fujita et al., 2018, GRL, 45, GL079885.

― 91 ―

P130
冬季中緯度における上層雲量の季節内変動機構   * 佐 藤 令 於 奈 ( 福 岡 大 院 理 ) , 西 憲 敬 ( 福 岡 大 理 ), 向 川 均 ( 京 大 院 理 )  はじめに 
これまで、傾圧的な背景場を有する冬季中緯度域(主に25°N~40°N)において、季節内スケール(主に15~30日周期帯)における各層の雲量場と気圧場との東西方向の位相関係について研究を進めてきた。
ほとんどの経度域において上昇流の季節内変動(ISV)成分の極大はトラフよりも東側の、トラフとリッジの中央付近に位置し、上層雲量のISV成分の極
大はそれよりもわずかにリッジ側に位置していた。
(2018年度春季大会A105)。本研究では、雲量変動の機構について鉛直流のISV成分との関連において解析を行った。鉛直流のISV成分の経度変化を説明する要因として、主に非断熱過程や非線形項の効果をもたらす総観規模以下の擾乱の発生頻度の経度変化によるものと、Rossby波に代表されるようなISVの大規模かつ断熱的な流れで説明できるものとがある。
そのどちらがより支配的であろうか。
 使用データ European Centre for Medium-Range Weather
Forecastsによる再解析データERA-Interim（Dee etal., 2011, RMetS）を使用して、1980年から2016年の1,2月について、周期が15-30日のISV成分を解析した。上層雲量以外の物理量については、全て
300hPa高度のものを用いた。

断熱の鉛直流ωad の中で、上層雲量の ISV により寄与している成分を調べる。ここで、上層の鉛直流のISV 成分が、南北勾配を有する等温位面上に大規模な南北流が存在することによって生成していると仮定する。循環場をより簡略化して、東西一様なジェット気流上に15~30日周期帯の大規模擾乱のみが存在するときの鉛直流(𝜔𝜔̃𝑅𝑅𝑅𝑅 )について考えると、
̅̅̅̅̅̅̅̅̅
̅̅̅̅̅̅̅̅̅
1 ̅̅̅̅̅̅̅
𝜕𝜕𝜕𝜕
1 ̃
𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜔𝜔̃
̃ ( ) ( ) + 𝑢𝑢̅ ( ) ( )}𝑅𝑅𝑅𝑅 = − {𝑣𝑣
𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕

(2)

( ̃ は 15~30 日周期帯を,は各年の平均値を示す.)と表すことができる。実際に、ω̃ad と、(2)式で定義した𝜔𝜔̃
𝑅𝑅𝑅𝑅 との比較を行ったところ、両者は良く対応していた。上層雲量の ISV を支配する上層の鉛直流のISV 成分は、傾圧的な背景場における大規模かつ断熱的な流れによってほぼ説明できるといえる。

(a)

(b)

 解析結果 
 空気塊の θ のラグランジュ微分がゼロと仮定したときの仮想的な断熱の鉛直流(ωad )は、
ωad =  −

1 ∂θ
∂θ
∂θ
( +u +v )
∂θ ∂t
∂x
∂y
∂p

(1)

と書き表すことができる。解析値の鉛直流ωと(1)式で求めた断熱のωad のそれぞれに、15~30 日周期帯を抽出するフィルターを施し、両者の比較を行った
ところ、ほとんどの年において総観規模以下の短周期成分も、ISV 成分もそれぞれに良い対応を見せており、非断熱加熱による影響は小さいと考えられる。
また、Φ300 と鉛直流との東西位相関係においても、
断熱の鉛直流ωad と解析値の鉛直流ωの両者で、ほぼ等しい結果が得られた(図)。

図：(a)非断熱の鉛直流 ωad を基準とした, 東西にそれぞれ 70 度の幅におけるジオポテンシャルとの同時相関係
数. 緯度は北緯 35 度, 高度は 300hPa 等圧面高度. 縦軸が鉛直流の基準点の経度, 横軸が鉛直流の基準点からジ
オポテンシャルハイトまでの経度差を示す. 等値線が示
す値は-0.5, -0.324, 0.324, 0.5 であり, 負値を色塗りした.
外側の等値線(絶対値が 0.324)より内側の領域は, 危険率5％で統計的に有意. (b)は(a)と同様であるが, 用いた鉛直流は ERA-Interim による解析値の ω である.

― 92 ―

P131

2018 年台風 21 号を対象にした台風ノモグラムの検証
山内隆介 1・筆保弘徳 1・宮崎駿１・山崎聖太 2・多嘉良朝恭 3・清原康友 4

1.

(1:横浜国立大学、2: 京都大学、3:あいおいニッセイ同和損保、4:気象予報士会)

はじめに 2018年台風21号 以降T1821 は25年ぶりに非常に強い勢力で近畿地方に上陸し、関西空港を高潮などで閉鎖させ、近畿地方を中心に広い地域で家屋損壊等の暴風被害をもたらした。損害保険金の支払いから見ても、台風災害では歴代最高額の約7477億円に上っており（産経新聞2018.12.20）、過去の災害事例から見ても東日本大震災に次ぐ番
目の損害保険支払額に上っている。
一方、山崎他（2017；以降Y17）によって開発された台風ノモグラムは、有用な防災情報となる。しかし、実際にどの範囲まで台風ノモグラムが暴風を見積もることができるのか、事例による検証をしていない。そこで本研究では、台風ノモグラムがT1821の暴風をどの程度・範囲まで見積もられるのか、さらに実際の被害分布との関連を調べる。


2.

4.

まとめ

 台風ノモグラムによるT1821の各地点の風速を見積もり、実際と観測した風速と比較した。台風の強風半径では精度が高く、それより離れると見積もりの精度は低くなる。ただ、暴風被害が多発した
地域では精度が高い。今後は、検証分布が県庁所在地でのみとなっているので、発表時までに市町村まで比較検証を行いたい。

手法

台風ノモグラムにより見積もる風速（「計算風速」と記す）について解説する。台風ノモグラムは、地点ごとにその周囲を区分け（セル）して「風速比」
を示している。気象庁ベストトラックで得られた
T1821 の位置情報と最大風速から、セルの風速比とかけ合わせて、各地点の風速を見積もることができる。さらに、セルごとの風速比は約 50～200 の風
速比データの平均であるが、統計量として 90％信頼区間の風速も見積もることができる。
検証方法として、各地域の台風通過前後 24 時間
計算風速の時間変化を作成し、その地点の実際の風速（「観測風速」と記す）と比較する。ここでは、評価時間の中で、観測風速が 90％信頼区間に存在した割合を、80％以上・80～30％・30％以下に分けてした調べた。また、あいおいニッセイ同和損保で得られた T1821 の損害保険事故受付件数から被害地域の分布を作成し、その分布との比較も行った。

3.

図3は、本研究で作成したT1821に関する損害保険事故受付件数の分布である（損害保険全体の事
故受付件数を都道府県別に推計）。台風経路に近い
近畿地方から岐阜県まで事故受付件数が2万件以上と広域である。経路の東地域で拡大していることもわかる。図2の分布と比較すると、台風ノモグ
ラムで精度良く検証できる地域と被害地域はほぼ一致している。

図1 徳島県徳島市における観測風速と計算風速の時系
列変化。縦軸に風速、横軸に時間経過を取った。実線が1時間の観測平均風速、黒丸実線が計算風速、灰色ゾーン
が90％信頼区間。

結果 図1は台風が上陸した徳島県徳島市での、観測風
速と計算風速の時系列である。9月4日12時を境に観測風速が弱まっており、それに伴い計算風速が90％信頼区間から外れており、精度が落ちている。
 図2は観測風速と計算風速の評価を都道府県別
でみた分布である。各県の県庁所在地での評価をその県の代表としている。T1821の経路に近い地域
で計算風速は観測風速の時系列に良く再現できている結果となっている。さらに、台風経路から約500㎞以上離れると精度が低下している。これは、T1821の強風半径が4～5日にかけて台風の南東象
限で最大560kmであったことから、台風の強風半径とほぼ合致していることが分かった。

図2 T1821の計算風速の検証。信頼区間に80％以上観測
風速が入っている地域を赤、80％～30％の地域を青、30％
以下の地域を灰色で示している。実線がT1821経路。

図3 T1821の損害保険事故受付件数(推計)。赤色が2万件以上、黄色が2万件以下、紫色が1万件以下。青色が5千件以下、灰色が千件以下。実線がT1821経路。

― 93 ―

P132
機械学習を用いた台風検出器の開発と精度検証（第  報）

大滝寿一 ・金崎拓郎 ・筆保弘徳 ・加瀨紘熙 ・松岡大祐 ・吉田龍二 横浜国立大学大学院、横浜国立大学、海洋開発研究機構、&,5(68&%12$$(65/  はじめに

近年の機械学習技術は向上し、台風の強度推定や予報に適用する研究も出てきた（-LDQJ HW DO; .DVH HW DOMatuokoa et al,2018;Pradhan et al,2018）。金崎他 
では評価手法に課題が残った。そのため、本研究では金崎他  気象学会秋季3）が作成した複数の台風検出モデルを独自の方法で評価した。さらに、その中で評価が高かった台風検出モデルを用いて、検出が容易な台風と困難な台風の特徴を明らかにすることを目的とした。

 実験設定

本研究では、金崎他が作成した 2SHQ&9 のカスケード
型 $GD%RRVW 識別器を基にした台風検出器を使用した。学習・検証データはひまわり  号  年  月～ 年 
月 の赤外画像（バンド ）と水蒸気画像（バンド ）を用いて  種類のデータでそれぞれ実験を行った。使用画像
は、NP 四方とした。台風画像 SRVLWLYH 画像 は、気象庁ベストトラック（%7）を  分間隔に線形内挿して得た緯度経度を中心として作成した約  万枚を使用した。また、非台風画像 QHJDWLYH 画像 は、%7 以外からランダムに作成した約  万枚を使用した。学習は ・ 年、
検 証 は  年 と し た 。 台 風 を 識 別 す る 特 徴 量 は 、/%3 /RFDO %LQDU\ 3DWWHUQ 特徴量 輝度分布 と +$$5
/,.( 特徴量（明暗差）の  種類を用いた。検証には  時
間毎の衛星画像（東経 f°、南緯 °f北緯 °）から台風の検出を行う。
以下の表  に示すパラメータ 学習画像、特徴量、最小
近旁矩形数、検出サイズ を組み合わせることで全  種のモデルを作成した。各モデルは +6 のように名付け、+ は特徴量、最小近旁矩形数が 、6 は検出サイ
ズが  と設定されたモデルであることを示す。
表１：各パラメータ名
学習画像

特徴量

最小近旁矩形数

検出サイズ

水蒸気画像

/%3



赤外画像

+$$5/,.( 評価方法

本研究では、以下の式 １） ２）で定義する検出率と適合率を用いた台風検出モデル評価手法を新たに開発した。
各検出モデルをこの  つの側面から評価するために、横軸を検出率（％）、縦軸を適合率（％）にしてグラフに示
し、検出率・適合率ともに高く、グラフの右上にあるモデ
ルほど、評価が高い台風検出モデルとした。
𝑋𝑋 = 𝐴𝐴⁄𝐵𝐵 × 100       （１）𝑌𝑌 = 𝐴𝐴⁄𝐶𝐶 × 100       （２）、適合率が ）が挙げられる。
図  は、+6 と +6 のモデルにより検出した  年の台風事例別の検出率である。 年  号
7 の検出率は、それぞれ と 、7 がそれぞれ約 と約 など、検出が容易な台風と困難な台風が存在することがわかった。
図  は、正検出時の中心気圧 K3D と見逃し時の中心気
圧 K3D の分布を示した箱ひげ図である。左図は分布が似ている事例 7 、右図は似ていない事例 7 である。両事例とも、正検出時の中心気圧が、見逃し時の中心気圧よりも低くなっていた。全台風事例で、同様の結果を得られた。以上から、勢力の強い台風ほど検出しやすく、勢力の弱い台風を検出しにくいことがわかった。また、各領域での検出率を調べると、フィリピン東部や沖縄周辺の海上にある勢力の強い台風ほど検出しやすく、南シナ海や陸上など勢力が弱くなる領域での台風ほど検出しにくい
ことがわかった。

５ まとめ

本研究では、金崎他  が作成した台風検出モデルを独自の評価方法で評価を行い、台風検出モデルで検出が容易な台風と困難な台風の特徴を明らかにした。本研究により、機械学習で作成した台風検出器が新たな台風検出の手法となりうる。
発表では  年の検出結果も報告したい。












図１ 本研究で作成した全  種類のモデルの評価











図２ 年の +6+6 モデルの台風別検出率  ;検出率  $正検出数%正解数<適合率  &検出数

図  は、今回の研究で作成した全  種類のモデルを評価したものである。水蒸気画像を学習データとしたモデルは全体的にグラフの左よりで、検出率が悪かった。一方で、赤外画像を学習データとしたモデルは、パラメータによって適合率はばらつくが、検出率は約  fのものまで見られた。評価が高いモデルとして、+6（検出率が 、適合率が ）と、+6（検出率が

 結果
図３77 の正検出・見逃し時の中心気圧 K3D ― 94 ―P133

MJO と 混 合 ロ ス ビ ー 重 力 波 の 相 互 作 用 の 普 遍 性*高 須 賀 大 輔 , 佐 藤 正 樹 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )

1.

はじめに

これらの結果を踏まえ、西インド洋南半球側でのマッデン・ジュリアン振動 (MJO) は、大規模な対流

MRG に伴う対流活動度 (周期 4−10 日/西進成分 OLR2

活動がインド洋から西太平洋まで約 5 m s-1 で東進する

乗値の 11 日移動平均) と対流活動自体 (OLR) の両方現象として観測される。MJO の発生・東進に重要なプが、Day -5−Day -1 において季節内の時間スケールで活ロセスに関して、熱帯域での力学場・熱力学場の変動発化している事例を抽出すると、約 6 割程度の 26 事例

や温帯域の影響の観点から数多くの説が提唱されていが適合した (図 1a, b)。抽出された事例では、西インド

るものの、どの要素が MJO の統一的・本質的理解に有洋で MRG に伴う渦運動エネルギー (EKE) が対流活動用であるかについては未だ議論がなされている。

の活発化以前から有意な増大傾向を示し、それ以外の発表者は本大会の別発表において、事例解析を通じ事例 (21 事例) との区別が見られた。EKE の増大傾向て混合ロスビー重力波 (MRG) がインド洋でのMJO のを示したタイミングは、中上層での傾圧転換と中下層発生および東進の駆動力となりうることを示した。こへの分散が強まった時と対応し、MJO 発生直前に MRG

れは MRG を軸として、MJO に伴う対流活動の発生かの下層での水平構造パターンとして北風偏差が有意で

ら東進開始を一連の流れで理解できる可能性があるこあることも含めて事例解析の結果と類似していた。

とを示唆している。そこで本発表では次の段階として、

MJO の発生前後とMRG との関係性を確認するため、

1982−2012 年の北半球冬季にインド洋で発生した MJO

26 事例が独立だと仮定して、図 1a の矩形領域で平均し事例に対しての統計解析を行うことで、事例解析で明た MRG に伴う OLR (Day -3; OLRMRG) に対する MRG

らかになった MJO−MRG 相互作用の普遍性を検証した。

に伴う任意の物理量のラグ回帰解析を行った。結果、
事例解析と同様にMJO 発生直前の西インド洋での中層

2.

南北風シグナルの増大、その後の下層波束形成と東向

使用データおよび解析方法
使用データは NOAA Interpolated OLR (1979−2012; 2.5

き伝播の MJO 対流中心に対する先行が確認された (図度格子)、ERA-Interim (1979−2012; 1.5 度格子) である。

1c, d)。即ち、MJO−MRG 相互作用は限定的な現象では(全て日平均)。1982−2012 年の北半球冬季 (DJFM) にイ

なく、ある程度の普遍性を有することを意味している。

ンド洋で発生した MJO を、[1][2]と似た手法で対流活動の観点から抽出し、本研究の着目対象であるインド洋
での MRG をスペクトル解析や[3]に倣って統計的に同定した上で、MJO の発生日を基点 (Day 0) としたラグコンポジット解析や回帰解析を行い、MJO と MRG という異なる時間スケール間の相互作用を把握した。
図１(a) 抽出した 26 事例の Day -3 での MRG に伴う対
3.

結果と議論

インド洋での MJO の発生は 47 事例検出され、発生

流活動度偏差 (陰影), OLR 偏差 (等値線), OLRMRG に同時回帰した MRG に伴う 850hPa 水平風 (ベクトル)

日直前の全事例のコンポジットでは、事例解析と同様(b) (a)と同様だが残りの 21 事例 (c) OLR 偏差 (15S-5N;に西インド洋南半球側で対流活動の活発化が見られた。

等値線) と OLRMRG にラグ回帰した MRG に伴う

また、赤道域の南北風 (西進成分) のスペクトル解析や
南北風と OLR とのコヒーレンスを確認すると、西イン
ド洋では周期 4−10 日に高い相関、インド洋全体でも 5−6 日周期の南北風変動が認められ、構造は MRG と整600-400hPa 南北風 (7.5S-2.5N; 陰影) の時間経度断面(d) (c)と同様だがカラム水蒸気量偏差 (15S-5N; 陰影)とMRG に伴う1000-800hPa 南北風 (7.5S-2.5N; 等値線)合していた。さらに、他の赤道波擾乱も含めた比較か＜参考文献＞[1] Suematsu, T. & Miura, H., 2018, JCLI, 31, 7549-7564.

ら、MJO 発生前の西インド洋での対流活動に対しては[2] Takasuka, D. et al., 2018, JAMES, 10, 1047-1073

MRG の寄与が平均的に卓越していたことがわかった。

[3] Wheeler et al., 2000, JAS, 57, 613-640― 95 ―

P134
都 市 に お け る CO 2 フ ラ ッ ク ス の 支 配 因 子 に 関 す る 観 測 的 研 究      小 川 陽 平 （ 防 衛 大 学 校 理 工 学 研 究 科 ）  菅 原 広 史 （ 防 衛 大 学 校 ）        石 戸 谷 重 之 （ 産 業 技 術 総 合 研 究 所 ）  寺 尾 有 希 夫 （ 国 立 環 境 研 究 所 ）  はじめに CO2 収支の見積りは気候変動を考える上で重要であるが，示唆している．このように同一観測サイトにおいても，支配従来の化石燃焼消費統計からの推定（インベントリ）では不都市における支配因子とその寄与を推定するには，土地被覆

確実性が大きいことが指摘されている（Hirano et al., 2015）．

ごとのセクター分けの解析が必要であると考えられる．

因子の影響度には土地被覆によって差がある．したがって，

それはインベントリに詳細な時空間分布データがない，実際の都市環境にある植生の呼吸等が考慮されていないといったことが原因であると考えられる．そのような背景もあり，都市における CO2 排出において，その大きさ，時間変動を決定する支配的な因子を明らかにする観測的な研究が，欧州を中心に進められている．観測によって得られた支配因子による推定は，より正確な CO2 収支推定，ひいては温暖化予測に必要になると推察される．
 他都市の観測事例ではその多くで交通量，ガス消費が都市における支配因子であると指摘している．一方で，都市の観測サイト周辺は土地被覆が不均質であるため，何がどれくら
い出しているのか観測値から定量化するのは容易ではない．
本研究では，都内における約 5 年の CO2 フラックスの観測データを用いて，不均質な土地被覆の影響を小さくする手法か

Fig.1. CO2 フラックス日変化（上図：北，下図：南）．色つきら CO2 フラックスの支配因子を評価した．



表示は有意差があった時間帯．

観測概要

2012 年 10 月より東海大学代々木キャンパス内の鉄塔（地上約 52m）において，渦相関法を用いた CO2 フラックスの観測を行っている．観測サイト周辺は主に住宅地であり，南の方角には東京大学駒場キャンパスが位置している．



結果及び考察 土地被覆の特徴が大きく異なる南北を風向によって分けた上で算出した CO2 フラックスの日変化を Fig.1 に示す．南北の大きな相違点の一つとして，南では 12～15 時の間に平日と休日に有意差があることが挙げられる．これは北では見られず，この時間帯の CO2 フラックスも平日は南の方が大きい．
これは南に位置する大学において昼間の人口が大きく，エネ
ルギー消費も大きいためであると考えられる．このように風向によってセクター分けをすることで，特定の土地被覆の特Fig.2. 月平均 CO2 フラックスと気温の関係．

徴を評価することができると考えられる．
 今回ガス消費について，住宅地と大学のセクターに分けて解析を行った．観測された気温をガス消費の指標として用い

参考文献

た．Fig.2 に月平均 CO2 フラックスと気温の関係を示す．両者[1] Hirano et al., 2015, SOLA., 11, 100-103.

とも強い負の相関関係にあることがわかる．一方，近似直線の傾きは大学に比べ，住宅地が大きい．これは住宅地では CO2＊本研究は JSPS 科研費 JP18K01129，JP24241008 の支援を受けた．

排出に占める暖房目的のガス消費の寄与割合が大きいことをサイトの立ち上げ・保守に際して中島孝氏（東海大）にご協力頂いた．

― 96 ―

P135
エアロゾルモデルを用いた非降水時の視程予測の試み
その２
財前祐二、梶野瑞王、田中泰宙、川端康弘、足立光司、折笠成宏、田尻拓也（気象研究所）
1.

はじめに
視程は、航空機、船舶などの運航や社会生活に影響する。視程低下の要因には、降水粒子や霧（雲粒子）の他、エアロゾル粒
子による光散乱・吸収がある。特に人為起源粒子は吸湿性が高い
ため、消散係数は相対湿度と強い関係がある（Iwakura and Okada,1999）が、同じ RH に対しても、エアロゾル濃度により消散係数
は最大１桁も異なるため、非降水時の視程の予測精度を改善す
るには、エアロゾルの情報が必要である。
２．方法
つくばにおいては、2018 年春から、視程計とエアロゾル(POPC,SMPS)の連続測定を行っている。今回は、特に 80%を超える高い湿度域でのエアロゾルの影響を調べた。
また、地域による違いやモデルの検証のため、国内６空港（札幌、東京、中部、福岡、福江、那覇）の視程測定データ(2018 年

図１． つくばにおける非降水時の相対湿度、消散係数とエアロゾル濃1-12 月)をモデルによる解析データ及び環境省大気汚染物質広度（ドライ）の関係。マーカーの大きさはエアロゾルの総質量を、濃さは域監視システム（そらまめくん）のデータと比較することを試み

微小球形粒子の質量(gm-3)を示す。

た。
３. 結果
つくばで、2018 年の 1 年間で、視程が 10km 未満であった時
間割合は、20.4%であった。天気別内訳は、霧が 7.8%、雨、雪等が 35.3%、非降水（曇り、晴れ等）が、56.8%であった。さらに、非降水の視程 10km 未満の中で、相対湿度が 80%を超える事例が 94.5%であった。このように、非降水時の視程低下事例のほとんどは、80%以上の高い RH に集中している。
図 1 に示すように、相対湿度が 60%を超えると視程低下の発生が多くなるが、ばらつきも大きくなる。同じ湿度で比較すると、エアロゾル濃度や特に微小球形粒子の濃度が大きいときに、消散係数が大きくなる傾向が明瞭である。この傾向は、90%を超え

図 2． 東京国際空港（羽田）における消散係数（色）と大田区東糀谷

る領域でも顕著である（舘野での現在天気が曇りまたは晴れのにおける SPM 濃度の関係。

みプロットしている）
。

４．まとめ

国内６空港において、消散係数と近隣の環境省観測点におけエアロゾル影響は、高い相対湿度で重要になる。そらまめくん

る SPM 濃度の関係を調べた、図２に東京国際空港（羽田）と東のデータは、湿度影響とエアロゾル影響の分離に有用であり、今糀谷（大田区）の結果を示す。消散係数が、0.3km-1 以上（視程後、モデルの検証等に利用可能と考えられる

10km以下）になるのは、
相対湿度60%のとき、SPMが約50gm-

参考文献

3 であり、相対湿度が 90%のときは、約 10gm-3 であった。このIwakura, S., and Okada, K., Papers in Met. and Geophys.,

ように、RH-SPM 平面上の直線によって、低視程になる可能性

50,81-90, 1999が高い領域が、区別できることが分かった。この直線は、他の空港においても大きな違いはみられなかった。また、SPM の代わりに PM2.5 を用いても、同様に閾値を示す直線が定義可能であった。

― 97 ―

大 会 第 1 日
午  後A151

SPICE-陸 別 サ イ ト に お け る 降 雪 観 測 の 解 析 結 果*平 沢 尚 彦 (極 地 研 究 所 ),

小 西 啓 之 (大 阪 教 育 大 学 )はじめに

WMO は，降雪の現場観測に関する現状の把握を目的の一つとして，2012 年から 2015 年にかけて SPICE（Solid Precipitation Intercomparison Experiment）を実施
した．2018 年 12 月に最終報告[1]が提出され，陸別からの報告[2]もこれに含まれた．SPICE に参加した観測サイトは北半球に 17 地点，南半球に 3 地点，アジアでは日本に 2 地点，韓国に 1 地点，ネパールに 1 地点であった．今後，より詳しい解析・研究がこのデータに基づいて進められる．本発表では，陸別サイトにおける観測結果として報告した内容を紹介する．また，他の地点で得られている結果との比較にも言及したい．


気象庁の現用測器、57 及び 57 の特徴

気象庁の現用測器は RT3 及び RT4 である．RT3 は雨量計と同じ構造で，捕集した雪を加熱して融解した水

図１ 2013-14 年，2014-15 年の 2 冬期の累積降雪量

を転倒ますに導く．RT4 では捕集した雪が底部に溜めの時系列．RT3 及び RT4 は気象庁の現用機，た不凍液に入り，溢れた不凍液が転倒ますに落ちる．

Geonor は SPICE の共通測器，
LPM，
PWS，
Parsivel

図 1 に２冬期それぞれの累積降雪量の時系列を示す．

はディスドロメーター．

RT3 と RT4 は陸別で比較観測を実施した測器の中で最も過小評価をすることが分かった．主な原因は風によ

参考文献

る降雪粒子捕捉率の低下である．因みに Geonor は２重[1] Nitu, R.,,,, Hirasawa, N., Konishi, H., Nishimura, K., et

風除け柵の中に設置された重量式の測器であり，SPICEal.:に参加した全ての観測サイトがこれを備え，サイト間

Experiment (SPICE) (2012 - 2015), Instruments andの比較を可能にしている参照データである（DFIR:

Observing Methods, Report No.131, December 2018.

Double Fence Intercomparison Reference）．RT3 は Geonor[2] Hirasawa, N., H. Konishi, K. Nishimura, C. Genthon andの約 55%，RT4 は約 70%である．RT3 と RT4 を比べる

project group of Japan Meteorological Agency: SPICEと約 20%の差があるが，これは RT3 における融雪時のsite report: Rikubetsu, Japan. WMO SPICE, Instruments

蒸発が過小評価の原因と考えられる．

and Observing Methods, Report No.131, 2018.

RT3 及び RT4 では転倒ますの容量が 0.5 ㎜に相当するため，弱い降水強度のイベントでは，転倒のタイミ
ングが遅れたり，時間分解能が不十分なことがある，等について認識する必要がある．


おわりに

各観測サイトのデータが出そろったところであり，
今後，DFIR を介して各サイト間のデータ比較が行われていくだろう．講演時にはディスドロメーターの結果についても述べる．

― 99 ―WMO

Solid

Precipitation

Intercomparison

A152․•‣‫ ‫‬年 ‣ 月 ․ 日に関東平野で発生した対流雲の発生環境場と雲・降水特性‒
荒木健太郎“‣，佐藤晋介 ․，田尻拓也 ‣‒‣：気象庁気象研究所，․：情報通信研究機構‒

1. はじめに
冬季関東平野では，冬型の気圧配置時に対流雲が発生して固体降水が観測される場合がある．このような対流雲の詳細な特性は先行研究がなく，理解が不十分である．そこで本研究では，2019 年 1 月 26日に関東平野で発生した対流雲について，発生環境
場と雲・降水の特性に注目して事例解析を行った．

2. データと手法

対流雲から降った霰は隙間の少ない構造だったが，後者では隙間が空いており低密度の構造を持っている傾向があった．これは，先行する対流雲では
LWP が大きいことから雲内の過冷却雲粒が豊富で，高密度な霰の形成に有利な特性を持っていたことを示唆している．今後は発生環境場の詳細な時間変化等を含めて解析する予定である．

本研究では，気象庁メソ客観解析，
ひまわり 8 号，
東京レーダー，アメダス，環境省大気汚染物質広域監視システム「そらまめ君」の観測データを用い，対流雲の発生環境場を解析した．また，気象研究所（茨城県つくば市）で観測を行っているマイクロレ
インレーダー（MRR，METEK）で対流雲の鉛直構
造，多波長マイクロ波放射計（MWR，MP-3000，
Radiometrics）で雲の特性，光学式ディスドロメー
タ（Parsivel，OTT）と気象研究所「#関東雪結晶 プ
ロジェクト」（荒木，2018）により地上降水粒子の特性を解析した．

3. 対流雲の発生環境場と雲・降水特性2019 年 1 月 26 日，南岸低気圧が本州の東海上に進み，日本付近が冬型の気圧配置になりつつある状況で関東平野に対流雲が発生した．このとき，関東
平野は 500hPa で－44℃以下の寒気を伴う寒冷渦の南東象限にあたり，総観場で対流の発達しやすい環境だった．また，メソ客観解析と地上観測から，群馬県と栃木県の山地を越えた気流が地上に達し，北西風と北風の収束域が栃木県南部から茨城県南部にかけて形成されていた（第 1 図）．当日 15 時ではこの収束域で周囲に比べて地上がやや高温で可降水量も多く，950hPa の空気塊を持ち上げた際の
LFC ま で の 距 離 が 約 250hPa ， LNB が 550 ～600hPa であり，収束域の強い持ち上げで対流雲が発生しうるメソスケールの環境場だった．ひまわり
8 号の観測からこの収束域では 13:30 頃から雲列が生じており，東京レーダーより栃木・茨城県境付近
で 14:40 頃に観測され始めた雲が発達しながら15:30 過ぎに茨城県つくば市に達していた（第 1 図）．
その後，収束域上で発生した別の対流雲が 16:30 過ぎにかけてつくば市上空を通過した．
気象研究所の MRR では，15:15 頃から上空にエコーが観測され始め，15:34～15:44 に短時間の降水があった（第 2 図）
．また 16:00 前に上空で強いエコーが見られ，その後 16:03～16:32 にかけて地上降水となった．いずれの降水でも地上では直径数mm の霰が観測され，これらの対流雲が南東進した
千葉県成田市でも霰が観測されていた．MWR 天頂観測による鉛直積分雲水量（LWP）は，先行する対流雲の地上降水の約 20 分前から急増し，後者の対流雲よりも大きな値だった．Parsivel による観測か
ら，典型的な塊霰よりもこれらの対流雲からの霰は落下速度が大きかったが，先行する対流雲のほうがいずれの粒径でも落下速度が大きい傾向があった．
つくば市で観測した降水粒子の画像から，先行した

第 1 図 対流雲の発生環境場．1 月 26 日 15:00 の地上気象観測（アメダス・そらまめ君）による気温（塗分け・等値線）と，15:32 の東京レーダーによる仰角 1.1°の反射強度．

第 2 図 気象研究所における各種観測結果の高度時間断面．（a）MRR による反射強度，（b）Parsivel
による降水強度，（c）MWR による LWP（Z：天頂，
N・S：北・南向き仰角 15°）．
謝辞 本研究は文科省科研費「17K14394」により実施したものです．

― 100 ―

A153
2018 年 7 月に神戸 PAWR で観測された層状性エコーに埋め込まれた対流性エコー*

佐藤晋介、佐野哲也、花土弘（NICT）、前島康光、大塚成徳、三好建正（理研）

３．層状性エコーに埋め込まれた対流性エコー
図１a は 7 月 6 日、12:30JST に観測された高度 3 kmにおける反射強度の水平分布であり、神戸 PAWR の観
測範囲のほぼ全域に降雨エコーが広がっている。多くの領域では平坦なエコーが支配的で細かい構造は少ないが、南から北東領域にかけて 40 dBZ 以上のセル状の強いエコー域が 7～8 箇所確認できる。X=0 km の
南北鉛直断面を見ると（図１b）、高度 10 km に達する南側（Y=-50 km 付近）の強い対流性エコー以外は BB を

４．まとめ・今後の課題
2018 年 7 月の記録的豪雨の事例を詳細な鉛直構造が観測できる神戸 PAWR データを用いて調べたところ、広域に広がる層状性エコーの中に複数の対流性エコーが埋め込まれていることが分かった。また、セル状の対流性エコーがバンド状に組織化されて発達する様子が観測された。対流性エコーの形成には水蒸気供給と強い上昇流が必要と考えられるが、層状性降雨が卓越する環境場における形成メカニズムは未解明である。
特に発達したバンド状エコーの南側で降雨域が抜けた
ことはそのメカニズムに関係すると考えられるが、周りを層状性エコーに囲まれた状態でも対流性エコーが発達できることも説明する必要がある。層状性エコーの中に対流性エコーが形成されるという事実は、災害をもたらす豪雨のメカニズムとしても重要と思われる。
HT=3 km(b) X=0 km

HEIGHT (km )(a)

HEIGHT (km )North-South DISTANCE (km )(c)

X=20 km

1230JST
North-South DISTANCE (km )
20

25

30

35

40 dBZ

図１ 2018 年 7 月 6 日, 12:30JST、神戸 PAWR で観測された反射強度の(a)高度 3 km の水平断面、(b)X=0 km および(c)X=20 kmの南北鉛直断面．２つの鉛直断面線を(a)図中に示す．

(a)HT=3 km

HEIGHT (km )２．神戸 PAWR で観測された 2018 年 7 月豪雨
NICT 未来 ICT 研究所（神戸市西区岩岡町）に設置された神戸 PAWR で、2018 年 7 月上旬に西日本を中心に被害をもたらした集中豪雨（平成 30 年 7 月豪雨）の一端が観測された。神戸 PAWR の半径 60 km の観測範囲において、7 月 4 日 22JST 頃から 7 日 23JST 過ぎまで
72 時間以上にわたって継続した豪雨（エコー面積率10 %以上、領域平均降雨量 1 mm/hr 以上）は、2014 年に観測を始めた神戸 PAWR の過去データの中でも最長の降雨継続時間を記録した。エコー面積率（20 dBZ 以
上の降雨エコー面積が観測範囲に占める割合）が連続して 40 %以上となった時間も 56 時間（5 日 03JST～7 日
11JST）と記録的であり、ほとんどの観測時間帯において広範囲に広がる層状性降雨が支配的であった。観測された最大降雨強度は 50 dBZ 程度（6 日 10:30～
14:30JST および 7 日 11:00～13:00JST）で、局地的大雨
では 60 dBZ を超える降雨強度がしばしば観測されるのに対して、本事例では 55 dBZ を超える降雨はほとんど記録されなかった。

伴う層状性エコーで、エコー頂高度は 6～7 km 程度である。X=20 km の鉛直断面では（図１c）Y=-40, -30, -20,
40 km にそれぞれ対流セルが見られ、Y=-20 km の細
長いセルは発達期のエコーと考えられる。これらの対流性エコーは独立したセル状エコーであるが、この後で南側の発達した対流セルがバンド状に組織化され１時間後の 13:30JST には、図２a に示すような東北東の走行を持つ長さ 30 km 程度の帯状エコーとなった。この帯状エコーの南東側では降雨域が途切れており、X=10
km の鉛直断面を見ても（図２c）、南側は全層で開けている。この強い対流性エコーのエコー頂は高度 10 kmを超えているが、10 分後には高度 12 km まで発達した。
この帯状エコーは形状を変化させながら 1 時間後の14:30JST まで持続したが、その南側では再び層状性エ
コーが広がって観測範囲全域を覆い尽くし、再び複数のセル状の対流性エコーが出現する状態となった。

(b)

HEIGHT (km )１．はじめにフェーズドアレイ気象レーダー（PAWR）は局地的大雨や竜巻突風などの小スケールの激しい現象の早期検出や予測を目的として開発されたため、これまで広範囲に広がる層状性降雨の観測データは、あまり解析されてこなかった。しかし、豪雨災害は大雨が長時間継続することによって生じることも多く、層状性降雨を 100仰角という詳細な 3 次元観測データを用いて調べることも重要と考えられる。層状性エコーの反射強度はそれほど大きくなく（一般的には 40 dBZ 以下）、融解層によるブライト・バンド（BB）が現れることが特徴で、上層の生成セルや BB の下にストリーク構造が見られることもあるが、ほぼ一様のエコーが広範囲に広がることが多い。一方、対流性エコーは反射強度が大きくエコー頂も高くなることが多く、セル状やライン状の形状を持つ。
低気圧や前線に伴う大規模な上昇流域では層状性降雨が卓越することが多いが、山岳や日射の影響で不安
定成層中に発生する積乱雲は局所的な強い上昇流を伴い対流性降雨をもたらす。このように基本的には層状性降雨と対流性降雨は発生する環境場が異なり、同じ場所で両者が共存することは考えにくい。良く知られた降水システムであるスコールラインでは、ライン状の
対流性降雨の後面にアンビル雲が延びて層状性降雨が広がるが、両者の形成場所は明瞭に区別される。本
研究では、2018 年 7 月の西日本の記録的豪雨において、神戸 PAWR で観測された広範囲に広がる層状性エ
コーの中に複数の対流性エコーが埋め込まれた事例について解析を行い、その成因について考察する。

(c)

X= -10 km

North-South DISTANCE (km )X=10 km

1330JST
North-South DISTANCE (km )
20

25

30

35

40 dBZ図２ 図１と同じ、但し 13:30JST、鉛直断面線は(a)図中の通り．

― 101 ―

A154

夏季関東地方における「E-S 型」による積乱雲とその自己増殖
吉﨑正憲・石川 延洋・石島裕一・小林青・鈴木パーカー明日香・中川清隆(立正大学)

1. はじめに積乱雲群に伴って短時間に降る強雨により，河川の増水，低地の浸水などが起こったりする．これによる災害を防ぐには予測が必要であり，そのために積乱雲群の発生メカニズムを解明することが望まれる．藤部ほか (2002)では，東京 23 区で起こった短
時間強雨の成因を，鹿島灘から吹く東寄りの風，東京湾から吹く南東寄りの風，相模湾から吹く南寄りの風，の東京付近での水平収束した(以後 E-S 型と呼ぶ)．また中西ほか(2003)は，23 区で降雨が強まる
日には相模湾からの南寄りの風が優勢になる傾向があり，そのとき冷気プールからの発散が見られるとしている．本稿は，①冷気外出流と一般風の収束による対流の自己増殖のメカニズムと②自己増殖が起こるときの環境場を明らかにする．
2. 研究手法
対象地域は気象庁(大手町)から半径 30 km 圏内とし，解析期間は 2009～2018 年の夏季(6 月 1 日～9 月
30 日)の 10 年間とした．対象事例は，
藤部ほか (2002)と同じく，①1 時間降水量が 30 mm 以上の降水，②強
雨開始時刻が 12:00～21:00，③強雨終了時刻が 24:00
以前，として選んだ．数値モデルとして気象庁非静力
学数値予報モデル（NHM）を用い，メソ数値予報モデ
ルの出力値を初期値とした．再現された降水量，気温，
風向，風速を対象地域内にある 12 地点のアメダスデータと比較した．
3. 結果
対象期間で短時間強雨と同定された事例は 25 事例あり，そのうち E-S 型は 14 事例であった．これらの事例の再現実験を行ったところ，4 事例の再現結果は実況とよく対応した．本稿では 2009 年 8 月 24 日と2014 年 6 月 9 日の事例を示す．
(a) 2009 年 8 月 24 日の事例
全国合成エコー強度の水平分布 (図 1a) では，東京都東部(黒丸で囲まれた地域 x)と千葉市付近(黒丸で囲まれた地域 y)に強いエコーが見られ，世田谷では 16 時から 17 時にかけて短時間に強い降水が見られた．NHM6 時間積算降水量の水平分布 (図 1b) では，その地域の降水量が良く再現され，降水域は時間と共に南西方向へと移動した．

地上風を見ると，16 時頃までは相模湾からの南西風と東京湾からの南東風が東京付近で収束し，その後は鹿島灘からの北東風と相模湾からの南風が収束していて降水域ができた（図 2a）．そのとき収束線の近傍に発散域が大きく広がっていた（図 2b）．降水があった測線上の雲水量の鉛直断面の時間変化(図2c,d,e,f)を見ると．親雲→子雲→孫雲と次々と新たな積乱雲の生成が見られた．そのとき雲底は地上から1km 以上の高さにあり，降水域では雲底から地上まで
は雨が蒸発し，周りの乾燥した大気との間では地上で約 4 ℃の気温差が作られた．こうして冷気プールができ，下層の周りの大気に向かう冷気外出流が作られ，「対流の自己増殖」が実現した．

図 2: 2009 年 8 月 24 日 16:30JST の(a)降水(mm)と(b)発散(10⁻⁴/s)の水平分布と，(c)16:10JST,(d)16:20JST,(e)16:30JST,(f)16:40JST の雲水
量(g/kg)と測線 B-B’に沿う水平風と鉛直流の断面図．
(b) 2014 年 6 月 9 日の事例
19 時 50 分から 21 時にかけて府中では短時間に強い降水が見られた．そのときの降水，発散の水平分布と雲水量の鉛直分布(図 3)から，発散域では温位の低下はなく，冷気プールができずに冷気外出流も見られなかった．
そのとき雲底高度は地上から 100m 程度であり，降水があっても雨の蒸発効果は小さかったと考えられる．

図 3：図 2 と同じ，ただし，2014 年 6 月 9 日の事例．

図 1: 2009 年 8 月 24 日における(a)16:00JST の全国
合成エコーの降水強度，(b)16:30～22:30JSTの NHM6 時間降水量(mm/6h)の水平分布．

実況をある程度再現した 4 事例のうち，E-S 型の積乱雲に自己増殖が見られたのは 2 事例，見られなかったのは 2 事例であった．自己増殖するか否かの結論はできなかった．

― 102 ―

A155

2017 年 九 州 北 部 豪 雨 と 2014 年 広 島 豪 雨 で み ら れ た
線状降水帯の雷活動の比較*鈴 木 賢 士 ， 竃 本 倫 平 (山 口 大 院 創 成 ), 藤 田 優 樹 (山 口 大 農 )増 田 有 俊 (日 本 気 象 協 会 ), 川 野 哲 也 (九 大 院 理 )

そ 1：15 であったのに対して，広島豪雨ではおよそ 1：

はじめに2017 年 7 月に発生した九州北部豪雨と 2014 年 8 月に2 であった．また，九州北部豪雨の落雷位置の時間変化発生した広島豪雨は，それぞれ線状降水帯が形成，維（図 1a）は，広島豪雨（図 1b）とは異なり，線状降水

持されたことで，同じ場所で猛烈な雨を継続して降ら帯が現れる前の時間帯では落雷が散発的に分布していせ記録的な豪雨となった．2018 年西日本豪雨ではほとたが，明瞭な線状降水帯が形成された 13 時頃から落雷

んど落雷は観測されなかったが，九州北部豪雨，広島

数が増加し（図 2a），21 時頃にかけて落雷が同じ場所

豪雨でみられた線状降水帯では豪雨と共に活発な雷活に集中して分布していた．落雷分布は，線状降水帯の動も観測されている．本研究では，線状降水帯で発生

風上側先端付近よりも中心部で多く集中しており，線した落雷について，九州北部豪雨と広島豪雨の特徴を状降水帯の先端部（降水量 30 mm/h 以上で最も西に位比較した．

置している地点）を基準として，この基準から落雷地点までの距離の時間変化を調べた結果，九州北部豪雨

では線状降水帯先端から30~60 km地点で落雷が多くなデータ

解析に使用した落雷データは，九州電力および中国る傾向がみられた．また，九州北部豪雨では線状降水

電力の落雷位置標定システムによって測定された落雷帯内の相対的な落雷位置が 2 時間程度の周期で変動し位置（緯度経度），時間，極性について，九州北部豪雨ていること（図 2b），停滞する落雷分布は 30 分～1 時

では 2017 年 7 月 5 日 11 時 30 分～21 時 30 分，広島豪間間隔で東に移動していることが明らかになった．こ雨では 2014 年 8 月 19 日 19 時 00 分～8 月 20 日 6 時 00

れらは，線状降水帯の構造とも密接に関連しているも分までのデータを使用した．

のと考えられる．

結果

正極性雷と負極性雷の割合は，九州北部豪雨でおよ

謝辞：本研究で用いた落雷データは，九州電力および中国電力より提供いただきました．この場を借りて感謝の意を表し
ます．

図 1．落雷位置の経度－時間分布．
（a）九州北部豪雨，
2017 年 7 月 5 日（b）広島豪雨，2014 年 7 月 19-20 日．
図 2．2017 年九州北部豪雨の（a）落雷数，（b）線状降水帯先端部からの落雷位置までの平均距離．

― 103 ―

A156
平 成  年  月 豪 雨 の 高 知 に お け る レ ー ダ ー 観 測 *西 井 章 (高 知 大 学 院 理 ), 佐 々 浩 司 (高 知 大 学 理 工 学 部 門 ),Akira Nishii, Koj i Sassa (Kochi Universit y)
1.

はじめに

 高知県においては，中山間部を中心として平成  年
 月豪雨期間中  ～  -67 の総降水量が PP 近くにおよぶ全国で最も大きい降水量を記録した。このうち  月  日以降の停滞前線による大雨
が最も大きく寄与し，複数の線状降水システムの発生が認められた  。特に  月  日早朝には高知県西部の宿毛市上空に強い線状降水帯が停滞し，高知県で初めての特別警報発表に至る強雨をもたらした。豪雨時には高知大学レーダーネットワークを構築する５台の 03
レーダーが稼働しており，これらの降水システムを捉えている。ここでは，特別警報を出した線状降水帯を中図 気象庁室戸レーダーの仰角 0.4°PPI による高知
南西部の反射強度 左 とドップラー速度 右 。点線は
図  の断面図の位置を示す。

心としてレーダー解析を行った結果について報告する。

2.

レーダーネットワークによる降水システムの観測 朝倉レーダーを除く本学 03 レーダーは °〜°の低仰角を中心に１分ごとにボリュームスキャンを行なっている。解析にはこれらの観測データと気象庁室戸
レーダーデータを用いた。-67 の室戸レーダー 図 では，強い降水域の中央よりやや西側に南北の走向をもつ収束線が認められた。同時刻の土佐清水レーダーによる観測（図 ）においても高仰角の観測では明瞭な収束線が認められたが，°以下の低仰角については探査範囲内に収束が見られなかった。そこで、 つのレー
ダーの 33, データにより各高度における収束線の位置を調べた 図  ところ，高度が低下するにつれて収束線が西にシフトする傾向が見られた。したがって、仰角

図 高知大学土佐清水レーダーによる仰角 4°(上段°以下では探査範囲外の西に収束線がシフトしていと 10°(下段 33, による反射強度とドップラー速度。

たと考えられる。収束線の傾斜傾向は -67 における気6

象庁 /)0 初期値の速度場とほぼ対応していた。

5
高度 [km]
謝辞
 本研究は総務省 6&23(  の委託を受けるとともに，文部科学省科研費 . の支援を受けて進32められた。0132.6(1) 西井・佐々，2018，日本気象学会関西支部例会講演
予稿集，145，9-12.

14.0°
11.0°
°

4

1

引用文献

1.8°

6.0°
0.4°

° 土
° 土井 井土井°° 土佐清水レーダー
土土 室戸岬レーダー
井
井
132.7
132.8
132.9
経度 [deg. E]

図 北緯 33.80°における収束線の鉛直分布。
プロットの上の数字は観測仰角を示す。

― 104 ―

A157

平 成 30 年 7 月 豪 雨 に お け る 広 島 県 西 部 の 降 水 系 の 発 達 機 構*田 中 健 路 (広 島 工 業 大 学 環 境 学 部 )





はじめに

:5) による降水システムに関する解析

平成 30 年 7 月豪雨で発生した一連の大雨のうち，土 計算領域を 33°N, 131°E を中心とする格子点間隔

砂災害による死者が多発した広島県西部では，2018 年

9km，1080km 四方の領域を第 1 領域とする 3 段階の計

7 月 6 日 17:00～20:00，7 月 7 日 3:00～8:00 の時間帯に算領域を設定した．初期値および第１領域の水平境界

1 時間雨量 30～70mm の大雨が引き金となったとされ条件は気象庁数値予報 GPV MSM を使用した．雲物理ている．本稿では，7 月 6 日 17:00～20:00 の前半の降雨過程を WSM-6class, Milbrandt and Yau, Thompson の 3 種に着目し，発達過程について解析を行った．

類のスキームでそれぞれ計算した．初期時刻を 2018/7/5
12UTC, 7/618UTC, 00UTC, 06UTC と与えて 7/7 09 UTC

前後の図 1, 2 に示した降水セルの挙動について計算を;%$1'レーダー観測

広島県内には，野貝原（廿日市市）
・牛尾山（広島市

試みた．解析時間が延びると全体的に降水現象の進行安佐北区）の 2 ヶ所に国土交通省 X-BAND レーダーがが早まる傾向が見られた．最短の解析時間である 7/6

設置され毎分観測を実施している．図 1 は X-BAND.

00UTC を初期時刻とした計算では，降水セルの進行方

C-BAND 合成雨量分布より，岩国上空から広島湾上空

向前面で新たなセルが発達する過程が WSM 6-classを北東進する際に捉えられた降水セルの変化を示してのケースで出現した．高度 1000m の水平風の収束と雨いるが，進行方向前面に新たなセルが形成され，陸上

水混合比の分布を図 3 に示す．広島湾上の下層風収束を通過した親雲が衰退している様子が捉えられている．

が WSM 6-class のケースで最も明瞭であったが，収束

野貝原観測局におけるドップラー動径風の分布(図 2)で線の南北位置は Thompson スキームのケースの方がレ

は，降水セル CD 付近の北西側を中心に動径風成分のーダーの動径風との整合性が良い．

収束域が見られる（破線で表示）
．


おわりに

 山口県東部から広島県西部にかけて発達した降水系のうち，広島湾上空で自己交替しながら進行する降水
セルの中で，セルの進行方向前面側に形成されるものが見られた．本計算の一部でその様子が現れたが，今後更なる解析が必要である．

図 1 X-BAND C-BAND 合成雨量分布(2018/7/6)

図2 野貝原のX-BANDレーダーで観測されたドップラ
ー風速(左:仰角 2.84°, 右:仰角 3.67°)

図 3 各雲物理スキームにおける広島湾沿岸域の下層水― 105 ―

A158

平 成 30 年 7 月 豪 雨 に お け る 広 島 と 兵 庫 の 降 水 特 性 の 比 較*末 木 健 太 1 , 2 ， 梶 川 義 幸 1 , 3（1 理研計算科学，2 理研数理気候，3 神戸大）
1.

では，総降水量の約 60% が 7/6/0600 UTC（T = 42 h）

はじめに

一連の「平成 30 年 7 月豪雨」
（2018/06/28–07/08）のから 7/7/0000 UTC（T = 60 h）までの 18 時間で降って中で特に大きな人的被害が生じたのは，7 月 4 日から 8おり，この内約 80% が大きな降水システムによるもの

日にかけて西日本を襲った豪雨である．7/4/1200 UTC

である．広島では，大きな降水システムの通過・停滞からの 72 時間における各地の総降水量を 7 月の月降水に伴う連続的で猛烈な雨により積算降水量が急激に増量の平年値と比較すると，平年値を大きく上回る降水加し，多数の土砂災害が誘発された可能性がある．他が生じたのは広島県南部，および兵庫県南部から京都方，兵庫では，弱い降水と，小さな降水システムの通府に至る京阪神地域であった．しかしながら，両地域

過に伴う断続的な強雨の寄与が大きいため，積算降水の被害状況を比較すると，土砂災害の発生件数は，広量の増加が比較的ゆるやかであり，大規模な土砂災害

島県が 609 件であるのに対し，京阪神地域（兵庫県，の発生が抑えられた可能性がある．

大阪府，京都府）では 28 件にとどまっており，住宅被両地域間で降水システムの特徴に差が生じた要因を害・人的被害も広島県に集中した[1]．本研究では，72調べるため，K-index や 850−500 hPa の鉛直シアなどの時間の総降水量がほぼ同じでありながら，土砂災害に環境場の指標の時系列を両地域で比較したが，系統的よる被害に大きな差が生じた広島県南部と兵庫県南部

な差は見られなかった．局所的な環境場だけではなく，に着目し，両地域の降水特性の違いについて調査を行

前線や上層トラフとの位置関係，山岳や暖湿気流の流った．特に，線状降水帯のような大型の降水システム

入経路といった地形因子の観点からも，降水システム

が集中豪雨をもたらすことが良く知られているため[2]，の大きさに差が生じた要因を調査する必要がある．

解析では，両地域を通過した降水システムの大きさに4.

焦点を当てた比較を行った．
2.

まとめ

平成 30 年 7 月豪雨において総降水量が同程度でありながら土砂災害による被害に大きな差が生じた広島と解析手法

気象庁 C バンドレーダーの反射強度に基づく推定降

兵庫の降水特性を比較した結果，より多くの被害が生

水強度のデータを使用した．本研究では，降水強度 10

じた広島では，面積が 1000 km2 以上の大きな降水シスmm h−1 未満を弱い降水，10 mm h−1 以上を強い降水と定テムの通過に伴う積算雨量の急激な増加が生じていた．

義する．また，強い降水が連続する領域を一塊の降水システムとして抽出し，面積が 1000 km2 未満のものを
小さな降水システム，1000 km2 以上のものを大きな降水システムと定義する．降水強度と面積の閾値により分類される 3 種類の降水（①弱い降水，②小さな降水システム伴う強い雨，③大きな降水システムに伴う強い雨）の 72 時間総降水量に対する寄与率を調べた．さらに，豪雨期間における広島と兵庫の環境場の違いを調べるため，気象庁メソスケールモデル（MSM）の初

図１ 2018/7/4/1200 UTC（T = 0 h）から 7/7/1200 UTC（T = 72 h）まで

期値データを用いて，大気成層の安定度や鉛直シアにの積算降水量の時系列．(a)は広島，(b)は兵庫．3 種類の降水（①弱い

関する各種指標の時系列を調べた．

降水，②小さな降水システム伴う強い雨，③大きな降水システムに伴3.

う強い雨）の寄与を色分けして示している．

結果

図 1 に，広島および兵庫における 7/4/1200 UTC から

参考文献

72 時間の積算降水量の時系列を示す．両地域を比較す[1] 内閣府「平成 30 年 7 月豪雨による被害状況等について」ると，広島では総降水量の半分以上が大きな降水シス（http://www.bousai.go.jp/updates/h30typhoon7/pdf/310109_1700_h30ty

テムに伴う強い雨によるものであるのに対し，兵庫でphoon7_01.pdf 閲覧日：2019 年 2 月 5 日）

は総降水量の約半分が弱い雨によるものである．広島[2] 津口, 加藤, 2014, 天気, 61, 455–469.

― 106 ―

A159
平成 30 年 7 月豪雨の Atmospheric River と豪雨分布の特徴*谷田貝 亜紀代・末藤 菜保・増田 南波・南 孝太郎（弘前大理工）・高藪 縁（東大 AORI）

１．はじめに
平成 30 年 7 月豪雨は、西日本広範囲において豪雨災害が発生した。その時間・空間スケールから、多量の水蒸気供給があったことは間違いなく、
対流圏中層で熱帯域から中緯度にかけて伸びる
細長い川のような暖かい水蒸気の流れである
Atmospheric River（AR）の出現と考えられたため、
谷田貝・高藪（2016 春学会）の手法にて、AR 検出を行ったので報告する。
また、日本の豪雨の解析に広く用いられている
グリッド降水量データ APHRO_JP (Kamiguchi
et al., 2010)の手法を改良、データを追加し、当豪
雨災害時の時別値データとして整備した上で、AR とあわせて解析を行っているので、報告する。

28 June 2018

２．データと解析手法
ECMWF Interim 再解析データ（空間解像度
0.75 度、1 日 4 回）により日平均可降水量の、その日の 35 年平均値からの偏差 10mm 以上の領域
から、川状の形状のものを抽出した（詳しくは谷田貝・高藪, 2016）。
今回整備し解析に用いる降水データと
APHRO_JP との違いは次の通りである
1) 地点の値を 0.05 度グリッドで保存（谷田貝ほか 2018 秋学会, APHRODITE-2 の改良点の１つ）
2) 気象庁 AMeDAS データに加え、国土交通省（河川局）降水データも使用
3) 日降水量のほか、時別値も作成
３．初期結果・図に示すとおり、これまでの手法で、平成 30 年
7 月豪雨時の AR を検出できた。ただし、対象期間(6/28~7/8)のうち 7/2, 7/7, 7/8 はこの手法による AR としては検出されなかった。
・検出された AR は、いずれも西南西～東北東の伸びる水蒸気の流れで、対流圏全層および中層の水蒸気 Flux の強い部分、
流れの方向と一致した。
・対象期間の降水分布および同期間の平年値からの降水割合を図に示す。高知、香川、兵庫、京都、岐阜などで平年の 5 倍以上の降水があった。
・日本の地域ごとに AR と豪雨の関係を調査中（末藤 2019 修士論文）であるが、今回の AR の特徴は、四国・紀伊半島に豪雨をもたらす AR（南5 July 2018

図（上・中）6/28 および 7/5 の AR 検出域。
（下）APHRO_JP 拡張版による 6/28~7/8 の降水量および平年値からの割合（5 倍以上を白線で囲む）。
西から北東、深いトラフあり）よりは、北九州に豪雨をもたらす AR の特徴（西南西からの水蒸気輸送）に類似した。
・山脈の風上側（北九州、四国南部、中国地方南部、岐阜）で強い水蒸気収束・豪雨が発生している。AR による多量の水蒸気供給と山岳による強制上昇による影響が大きいと考えられる。
謝辞
本研究には，(独)環境再生保全機構「環境研究総合推進費（2-1602 代表:谷田貝）」を使用した．

― 107 ―

A160
上層トラフの効果の違いに着目した
2018 年 7 月豪雨と 2017 年九州北部豪雨の比較*辻 宏樹・横山 千恵・高薮 縁 (東京大学大気海洋研究所)

1． はじめに2018 年 7 月 5 日―8 日にかけて、西日本から中部地方にかけての広い範囲で豪雨が発生し、大きな被害をもたらした(以下では 7 月豪雨とする)。
2017 年 7 月 5 日から 6 日にかけても、九州北部地方で豪雨が発生し、福岡県や大分県に大きな被害をもたらした(以下、九州北部豪雨とする)。
九州北部豪雨ではアメダス 1 時間雨量で 129.5mm という短時間に非常に強い雨が観測されているが、強い雨の範囲は福岡県の一部や大分県の一部に限られていた。一方、7 月豪雨では 1 時間に100 mm を超える雨は少なかったが、72 時間降水量が九州北部から中部地方にかけての 100 以上のアメダス観測点で観測 1 位を記録している。
このように、両事例はともに梅雨末期の豪雨事例であるが、雨の降り方が大きく異なっていた。
本研究では、この違いの理由を上層のトラフの役
割の観点から明らかにする。
2． 使用データ
環境場の解析には JRA55 の 6 時間データ(1.25°×1.25°)を用いた。降水データは GSMaPMVK と, アメダス 1 時間降水量を用いた。
3. 豪雨事例の比較
3.1 総観場
 図に 7 月豪雨時(2018 年 7 月 6 日 06UTC)と九州北部豪雨時(2017 年 7 月 5 日 06UTC)の 350 K
面渦位、可降水量、および降水量(GSMaP)を示す。
どちらの事例でも朝鮮半島付近に上層のトラフが存在している。ただし、7 月豪雨時のトラフは深く、停滞していた一方で、九州北部豪雨時のトラフは浅く、短時間で通過している。可降水量は、どちらの事例でも中国大陸や東シナ海で高い。日
本域には東シナ海から伸びる可降水量の高い帯状の領域が存在していた。可降水量の値は 7 月豪雨では 65 mm に達しており、九州北部豪雨と比較して高い値でとなっていた。細かな違いはある
ものの、両事例の総観場は類似していた。
3.2 鉛直プロファイル
九州北部を通る鉛直断面を両事例で比較した。
7 月豪雨時はトラフが深くトラフの前面で強い上昇流が存在していた。気温プロファイルは気候値と比較して上層で暖気偏差、下層で寒気偏差であり、気候値と比較して安定な成層であった。上昇流域は Q ベクトル(Hoskins et al. 1978)の収束域と対応しており、上層トラフに伴う力学的な強制の寄与が大きいことを示唆していた。
一方、九州北部豪雨では、7 月豪雨と比較してトラフは浅かった。上昇流域の上空にはトラフに伴う寒気偏差が存在しており、気候値と比較して不安定な成層であった。上昇流域における Q ベク
トル収束は 7 月豪雨時と比較して弱く、中層ではむしろ発散しており、力学的な強制よりも上層ト
ラフに伴う寒気の接近による不安定化の寄与が大きかったことを示唆している。
4． 議論
Hamada and Takayabu (2018, JC)では、日本
域で極端対流をもたらすシステムと極端降水をもたらすシステムの環境場が異なることを統計的に示した。今回比較した二事例の環境場は、7 月豪雨が極端降水の、九州北部豪雨が極端対流の環境場と整合的であった。この結果は、二つの豪雨のメカニズムが異なることを示している。
謝辞
本研究は、JSPS 科研費 15H02132、特別研究促
進費「平成 30 年 7 月豪雨による災害の総合的研究」、
JAXA 8th PMM RA、水と気候の大規模データ解析
研究拠点、の支援を受けて実施された。

― 108 ―

A161

 年  月豪雨の降水特性と後方の上層トラフの効果について
横山千恵・高薮縁・辻宏樹（東京大学 $25,）


１．はじめに 年  月  日に、西日本や中部地方など広域にわたって豪雨が生じ、大きな被害がもたらされた。
降水域の西方、朝鮮半島から日本海にかけて、細く折れ曲がった対流圏上層のトラフが存在していた（図 ）。本研究では、豪雨の重要な要因の一つとして、このトラフに注目する。
+DPDGDDQG7DND\DEX（）は、夏季日本周辺の
極端降水は、比較的背の低い組織化した降水システ
ムからもたらされ、その場は比較的安定で自由対流
圏が湿潤であることを示している。一方、日本付近の降水イベントにおける上層循環場の重要性も近年指摘されている（+LURWDHWDO+RULQRXFKL）。梅雨期には、亜熱帯ジェットの加速と共に、その南側でジェットの  次循環に伴う強制上昇流（+RULQRXFKL）が中層を湿潤化し、降水の組織化に好都合な場を作る（<RNR\DPDHWDO 。
このような背景のもと、本研究では、豪雨をもたらした降水システムの特徴と、日本付近に停滞した
対流圏上層のトラフの効果を明らかにする。
２．データと解析方法
解析には、全球降水観測（*30）主衛星搭載  周波
降水レーダ（'35）.X 帯軌道プロダクト（$.XY）、*30 スペクトル潜熱加熱プロダクト（+6/+Y）、*30
全球降水マップ（*60D3B09.Y）、気象庁  年長期
再解析（-5$）、高層気象観測（ラジオゾンデ）、およびアメダス  時間降水量を用いた。
本研究では、以下の 4 ベクトル形式のω方程式（+ROWRQ）を用い上層トラフの効果を議論する。
 2  f 0 2
Q  (

ており、広域で比較的安定・深く湿潤な場であった。
次に、式  の力学項と非断熱項を見積もり、トラ
フに伴う力学的上昇流と対流自身による非断熱的上昇流の寄与を調べた。力学的上昇流は、トラフ前面で診断され、降水域との良い対応を示した。力学的上昇流の大きさは全般に非断熱的上昇流に比べて小さいが、その影響は中下層にまで及んでいた。
力学的上昇流による加湿の効果を調べるため、力学的上昇流と非断熱的上昇流に伴う鉛直水蒸気フラックス収束の鉛直断面を調べた。非断熱上昇流に伴う鉛直水蒸気フラックス収束は、K3D 付近
で最大であり、K3D より下層では発散もしくは
弱い収束であった。これに対し、力学的上昇流に伴う鉛直水蒸気フラックス収束は、K3D 付近
で顕著に大きく（図 ）、力学的上昇流が中層（K3D付近）の加湿に重要であることが示された。
下層は対流不安定であることが示されており、その上空が深く加湿されることにより、降水の組織化に有利な環境が作られていた。トラフの効果によって大気が湿潤化し対流が生じやすくなると、対流自身による非断熱効果も加わり状況がさらに強まると考えられる。つまり、上層トラフに伴う力学的上昇流が、今回の広域・持続的な降水域の位置決定に重要な役割を果たしていたことが明らかになった。
図 㻝㻚㻌㻞㻜㻝㻤 年 㻣
月 㻣 日 㻜㻌 㼁㼀㻯の 㻳㻿㻹㼍㻼 降
水 量 （ 虹 色 㻧㻌㼙㼙㻌 㼔㻙㻝）、可降
水量（赤色コンター㻧㻌㼙㼙）、㻟㻡㻜㻌㻷 等温位面での渦位（赤㻙青
色㻧㻌㻼㼂㼁）。㻌

v g  2
 2
 2  Q  f 0   J  
2
p p
p

R Vg
R Vg
 T ,
 T ) p xp y

ここで、-は非断熱加熱、9Jは地衡風ベクトルを表す。
式  左辺は鉛直風に比例するので、右辺の各項は鉛直風への寄与として捉えられる。本研究では、右辺第一項（力学項）と第三項（非断熱項）に注目する。
３．結果と考察*30'35 は  日 87& 頃、今回の豪雨イベ
ントを観測した。解析の結果、豪雨をもたらしたシ
ステムは、比較的背が低く（降水頂のピークは約 
NP）、広い層状性降水域の中にところどころ対流性降水が埋め込まれた、メソスケールに良く組織化した
降水システムであることが分かった。
対応する時刻における西日本上空の成層構造は、気候値に比べやや安定であり、自由対流圏が非常に湿潤であった。同様の環境場は、福岡（ 日 87&）
や輪島（ 日 87&）のラジオゾンデ観測でも見られ

図 㻞㻚㻌㻞㻜㻝㻤 年 㻣
月 㻣 日 㻜㻌 㼁㼀㻯
における力学的 上 昇 流に よる鉛直水蒸気フラックス収束（ 㼑㻙㻣㻌 㼗㼓㻌 㼗㼓㻙㻝㻌㼟㻙㻝 ） の 鉛 直 断面。図 㻝 緑矢印に沿った断面。㻌

【謝辞】本研究は、「水と気候の大規模データ解析研究拠点」、㼠㼔㻶㻭㼄㻭㻌㻼㻹㻹㻌㻤
㻌㻾㻭、㻶㻿㻼㻿 科研費 㻝㻡㻴㻜㻞㻝㻟㻞、㻝㻤㻴㻜㻡㻤㻢㻥、およ
び科研費（特別研究促進費）「平成 㻟㻜 年 㻣 月豪雨による災害の総合的研究」の支援により実施された。㻌

― 109 ―

A162

2018  Å  ¡ Ê Û J  ! Ë % ' - ¥ Û n ¿ g ¯ 6
 ( G w ß 7 x (T W S X Z Y )7  Ý*ÃÂ e (JA M S T E C /D C O P )2018  7  5 E 7 6#2Å¡3¥©¶«J±@l(!0#45Ft©7j

Ûn¿ g¯'2º}3ÊÛJC-E'-Ï¸ Å¡7r?3«HÍK.»¤4'2¥Ûnn¿\Jd© £Ò(H9¥Ûn¿7sr¶p¿ &H-¡¬6Fl'-LVZQN¬àË%G-B3 Ø32b]7sr¶pÌÚ45G©E7sz! PGF 8 ªà©E7rz!

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PGF 4×Fy02--B¥Ûn¿7sr¶p =¯'-u|7[14'2wß 7 x7ÝJÉ<->Ë%E50-TWSXZY7rh6#G©

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G¾ÇÆ¨n¿JÄ(― 110 ―A163

平 成 30 年 7 月 豪 雨 に 対 す る 台 風 7 号 と 台 風 8 号 の 影 響*吉 野 純 (岐 阜 大 工 ) , 篠 原 賢 一 (岐 阜 大 工 ), 小 林 智 尚 (岐 阜 大 工 )

気象庁合成レーダーの 48 時間積算降水量の分布（図省

はじめに

平成 30 年 7 月豪雨 (西日本豪雨)は，西日本を中心に略）と比較して，九州地方，四国地方，および，中国

全国的に広範囲かつ長時間の記録的な大雨をもたらし

地方の 500mm 以上の大雨をよく再現できている．近畿

た．この豪雨は降水量がピークに達する時間帯には，地方や岐阜県における大雨は過小評価となった．

台風 7 号 (PRAPIROON)が日本列島の東海上に，また，

台風 7 号を除去した CASE1 の 48 時間積算降水量の

台風 8 号 (MARIA)が南海上に存在していた．台風接近

分布 (図 2)と CNTRL の 48 時間積算降水量を比較した

時に前線活動や降水システムが強化されることはしば

ところ，CASE1 では，豪雨の発生域は日本海上へ北にしば観測されており，例えば，平成 27 年関東・東北豪

ずれて，250mm 以上の大雨域はより狭くなった．台風

雨や平成 29 年 7 月九州北部豪雨なども線状降水帯の形

7 号が東海上に進むことで，オホーツク海高気圧からの成時に台風が周辺に位置しており，豪雨発生に直接的

寒気移流を強め，梅雨前線の前線形成を強化していた／間接的に影響していたことが示唆されている．しかことが明らかとなった．

しながら，台風等の周辺気象場が豪雨発生に与える影響については十分に定量化できていない．

台風 8 号を除去した CASE2 の 48 時間積算降水量の分布 (図省略)と CNTRL の 48 時間積算降水量を比較しそこで本研究では，領域気候モデル PSU/NCAR MM5たところ，両者の間には大差はなく，南海上にある台(Dudhia, 1993)と渦位逆変換法Potential Vorticity Inversion

風 8 号は西日本豪雨の発生に殆ど関与していなかった(Davis and Emanuel, 1991)を用いることで，西日本豪雨

ことが明らかとなった．

を対象とし，豪雨発生前後に日本列島周辺に存在した
台風 7 号と台風 8 号の影響について評価する．


渦位逆変換法による初期値改変

本研究では，まず，基準計算 (CNTRL)として NCEP
Final Analyses を初期値・境界値として，D1 (45km)，D2(15km)，D3 (5km)の計 3 段階のネスティングにより，2017 年 7 月 4 日 18 時 UTC から計 48 時間の予報実験を行う．次に，渦位逆変換法により初期値の改変を行う．
順変換された初期の渦位場を，渦位平均場（1 ヶ月平均）と渦位偏差場に分離し，台風 7 号と台風 8 号に相当す
る渦位偏差を取り除き，取り除いた領域には渦位平均

図１ CNTRL 実験による 48 時間積算雨量．

場を埋める．このようにして改変された渦位場に対して渦位逆変換法を適用することで，物理的に無矛盾なジオポテンシャル高度，風速，気温に関する初期値を得る．ただし，水蒸気混合比については改変を加えない．最終的には，北海道付近に位置する台風 7 号を除去した実験を CASE1，日本の南東海上に位置する台風
8 号を除去した実験を CASE2 とし，基準実験 (CNTRL)との対比により周辺の台風 7 号や台風 8 号が西日本豪雨の発生に及ぼす影響について評価する．


結果と考察

図１は，
CNTRL の 48 時間積算降水量の分布を示す．

図２ CASE1 実験による 48 時間積算雨量．

― 111 ―

B151
降水中の 129I の変動について
渡邊 明・高貝慶隆 (福島大学・理工),Sheng Xu（Scottish Universities）

１．はじめに
東京電力福島第一原子力発電所事故による一般環
境中の放射性 Cs 汚染については多くの研究結果が報告されているが，放射性 I，特に甲状腺癌の要因とされる 131I は半減期が約 8 日間と短く，その実態はまだ明らかにされていない。
ここでは半減期が 1570 万年と長い 129I と安定同位体である 127I を加速器質量分析装置（AMS）及び IPC-MS を用いて，事故前から 2017 年
12 月までの雨水を月ごとに採取して分析し，その変動を解析したので報告する。
２．採取・分析方法
雨水は事故前の 2010 年 11 月からす 2017 年 12 月までに福島大学（福島第一原子力発電所北西 59km，地上
28m の 7 階屋上）で採取したものを分析した。なお，
この雨水は 0.45μm のメンブランフィルターでろ過したものである。このサンプルをスコットランド大学環境センターの加速器質量分析装置（AMS）を用いて 129Iを計測した。なお，2010 年 11 月から 2012 年 12 月までの解析結果および解析方法については Xu et al.を参照されたい。
３．129I の濃度変動特徴
第 1 図に 2011 年 1 月から 2017 年 12 月までの 127Iと 129I の雨水中濃度と両者の比の変動を月ごとに示しと 127I の比は核兵器実験や核エネルギー開発に伴い大凡 10-8 程度と指摘されているが，事故発生時に6891X10-8 まで増加し，その後指数関数的に減少している。特にこの比の変動は 129I 濃度変動に対応しており，
福島第一原子力発電所事故で発生した 129I に依存していると考えられる。
4. 137Cｓと 129I との関係
事故当初の 2011 年 3 月の沈着量の測定では，131I，
132
I，134Cs，136Cs，137Cs，132Te，140Ba，140La が Ge 半導体検出器で測定された。131I は 98.1％が降水中で，フィルターには 1.9％しか検出されなかった。一方，132I は100％がフィルターで計測された。また，ほぼ同じ質量を示す 134Cs は 71.4％，136Cs は 73.7％，137Cs は 72.6％がフィルターで検出され，26～28％が雨水中で検出されている。第 2 図は，129I の降水中の濃度から求めた
月単位の降下量と 137Cs の月単位の全降下量との関係

第２図 129I と 137Cs の月降下量の関係 2011 年 3 月から 2017年 12 月までを示す。

第 1 図 2011 年1 月から 2017 年12 月までの雨水中の 127I(μg/L),129I(108atmos/L)濃度変動と両者の比の変動（10-8）た。127I は自然起源の安定同位体で，大気中に 10～
20ng/m3 程度あることが知られている。しかし，今回測定した 127I の降水中の濃度は 2013 年 3 月の 10μg/L が最大で，降下量としては 2015 年 8 月の 515μg/m2monthとなっている。一方，129I は，東京電力福島第一原子力発電所の事故前は 1～3X108atoms/L 程度であったものが，事故発生した 2011 年３月には 7584X108atoms/Lと最大を示し，降下量も 434756X108atoms/m2month と最大値を示した。また，従来から指摘されてきた 129Iを示したものである。相関係数は 0.97 と有意水準 1％以上の有意な相関係数を示す。また，134Cs の降下量と129
I 濃度や 136Cs 降下料と 129I 濃度でも同様な相関係数を示す。
５. まとめ129

I は 131I の放出量の推定などにも用いられているが，一般環境中の移行の実態を理解するにも重要な核種である。今回，雨水中の 129I の濃度や降下量を基に，同時に雨水及びメンブランフ
ィルターに付着した 134Cs，137Cs との関係を求めてみたが，非常に相関が高いことがわかった。特に近年粒子状物
質として計測されている 134Cs，137Cs との相関が良いことは，ほとんどが雨水中にある 129I も環境中の移行は粒子などに付着して飛散している可能性が高いと考えられる.
文献

Xu,Sheng et al.，2011, Environ.Sci.Technol., Vol.49, No.19,
10851-10859.

― 112 ―

B152
福島第一原子力発電所事故直後の放射性ヨウ素(131I)の動態(その 1)：既存の観測値の総合解析*鶴田治雄(RESTEC)、司馬 薫・吉田優子・荒井俊昭(東大大気海洋研)、森口祐一(東大院工)、中島映至(JAXA/EORC))部で観測された。これらは、注水の影響によるあらたな放出と推定され、今後さらに解明すべき課題である。また、粒子状 131I(a)*が全体の 131I(a+g)*に占める割合も、3 つのグループで異なることが明らかになった。一方、第一原発の敷地内ではこれらと非常に異なる結果が得られた。なお、茨城県東海村のNSRI と東京の TIRI で、137Cs と粒子状 131I(a)*との関係が一致したので、福島県と関東地方とを問わず
広域に、R が 3 グループに大別されたことが、初めて明らかになった。なお 3 月 12-13 日に実施された第一原発周辺での測定によれば、R は 10-30 で 1 号機のインベントリ比 6.7 より大きかった。137Cs 濃度は低かったので、プルーム中での測定ではなく、1号機から直接漏えいした汚染気塊と推測される。
MEXT
FECP
NNSA
NSRI

JCAC
TIRI

図１

1.E+05
1.E+04
I‐131(a+g)* (Bq m‐3)

１ ．目 的 ：東京電力福島第一原子力発電所から事故直後に放出された放射性物質については、
こ れ ま で 大 気 中 放 射 性 セ シ ウ ム ( 137 Cs)の 時 空 間
分布を、SPM テープろ紙の分析結果をもとに報告してきた。一方、放射性ヨウ素(131 I)について
は、事故直後に複数の機関が独自に測定を行い、その結果が公表されている。そこで、それらの限られたデータを収集して総合解析を行い、同時に測定された 137 Cs との関係から、 131 I の動態と特徴を明らかにした。
２ ．解 析方法 ：複数の機関が大気中の放射性ヨウ素を独立に測定したが（図 1）、今回解析した
デ ー タ は 、 次 の と お り で あ る 。 ガ ス 状 の 131I(g)と粒子状の 131I(a)の測定データについては、2011
年 3 月 15 日 以 降 に JAEA-原 子 力 科 学 研 究 所(NSRI) が、茨城県東海村で空間線量率が増加して放射性プルームが到達した前後に約 20 分大気を 採 取 測 定 し た (Ohkura et al., 2012)。 ま た 、
日本分析センター(JCAC)では千葉市で 24 時間間隔で採取測定が行われ、そのうちガス状 131 I(g)と粒子状 131 I(a)が別々に測定された 3 つのデータを用いた(Amano et al, 2012)。また、福島県
東部では経済産業省(METI)が 3 月 12-13 日に、
文 部科学省 (MEXT)お よび米 国国家核安 全保障局
(NNSA) が 、ま た東 電 (TEPCO)が 第 一及 び第 二 原発の敷地 内で、 3 月 19 日以降 に一括測定 した
131
I(a+g)を各 HP で公開されたデータを利用した。
３．結果と考察：137 Cs 濃度と 3 月 11 日に半減期補正した 131I(a+g)*濃度の関係は、図 2 に示すように、
つぎの３グループ（A,B,C）に大別された。A グルー
プでは、関東地方で 3 月 15 日、3 月 20 日および 3
月 21 日の午前中に NSRI と JCAC で、また福島県東部
で 3 月 20 日午後に観測された。これらのデータは、
131
I(a+g)*/137Cs(以下 R と略す)は 10 に近く西原ら(2012)のインベントリデータによれば、2 号機と 3号機の R(各 9.7 と 9.2)に近かったので、2 号機
and/or3 号機から放出されたと推測される。一方、グループ B は NSRI だけで観測され、約 75 と A グループより大きかった。その原因は、炉内で比が大きく変化したか、あるいは大気中に放出後に降水などで変化したのか、今後解明すべき課題である。さらに、3 月 21 日午後以降の MEXT と NNSA および NSRI
では、R が約 360 と非常に大きかった。その後この比は少し減少したものの 3 月 25 日ごろまで福島県東事故直後に放射性ヨウ素が測定された地点
あるいは地域。
NSRI (Mar.15‐1)
NSRI (Mar.15‐3)
NSRI (Mar. 20)
NSRI (Mar. 21‐2)
METI (Mar. 12)
MEXT (Mar. 21‐23)
JCAC (Mar. 15‐23)

1.E+03NSRI (Mar.15‐2)
NSRI (Mar. 16)
NSRI: Mar. 21‐1
NSRI (Mar. 22‐23)
MEXT (Mar. 20)
NNSA (Mar. 22)

I‐131(a+g)*/Cs‐137

C

B

A

1.E+02

A: y=10.2x, R2=0.98
B: y=73.7x, R2=0.75
C: y=364x, R2=0.97

1.E+01
1.E+001.E‐02

1.E‐01

1.E+00
1.E+01
Cs‐137 (Bq m‐3)

1.E+02

1.E+03

図２ 福島県東部と関東地方の NSRI および JCAC での 137Cs 濃度と 131I(a+g)*濃度の散布図。

謝辞：文科省科研費「ISET-R」,環境省推進費「5-1501」と「1-1802」および「S12」課題で実施した。

― 113 ―

B153

北半球スケールの対流圏オゾンに対する
東アジア由来の排出量の影響評価*板 橋 秀 一 (電 力 中 央 研 究 所 )
1.

はじめに

などの排出量が過密する地域では負の影響が見られる．

東アジアは世界最大の排出量を有する地域であり[1]，

これは NO がオゾンを消費する機構によるためである．

全球へのその影響が懸念されている．大気中で二次生

東アジアの排出量の影響は中国，韓国，日本において 10成され，温室効果ガスでもある対流圏オゾンについて

ppbv 以上で，さらにその影響は太平洋一帯に広がり，は，東アジアの増大する排出量の影響は，米国の排出量

北米においても 2-4 ppbv であった．一方で米国の影響削減政策の効果よりも大きいとの試算もある[2]．このは東部では 10 ppbv 以上と大きいが，西部では東アジア

ような背景から，本研究では東アジア由来の排出量のの影響とほぼ同程度であることが明らかとされた．

影響を北半球スケールで評価することを目指した．
4.
2.

手法

おわりに

米国の大気環境基準である日最高 8 時間値を用いて

領域化学輸送モデルCMAQを北半球スケールに拡張評価すると，米国西部では東アジアの影響が米国の影した H-CMAQ [3]を用いた．評価対象としたのは 2010

響を上回る事例も見られた．本発表では，オゾンゾンデ

年 4 月とした．2009 年夏から 2010 年春にエルニーニョ

観測データをもとに上空のオゾン濃度を評価し，地上現象が発生しており，この時には太平洋上での亜熱帯における影響評価に加え，対流圏中・上層における結果

ジェット気流の南偏によりアジアからの長距離輸送がにも言及を行う予定である．

起こりやすいとされているためである[4]．モデルへの排出量データは HTAP を用いた[1]．排出量の影響を評謝辞価する手法には，前駆体に対するオゾンの非線形性を本研究の遂行には米国環境保護庁の R. Mathur 博士，C.

考慮可能な高次直接感度解析法 HDDM [5]を適用した．

Hogrefe 博士，S. L. Napelenok 博士，ノースカロライナ州立大学の Y. Zhang 教授に有益な助言を頂きました．

3.

参考文献

結果と考察

H-CMAQ の再現性について，全球の WDCGG，米国の CASTNET，東アジアの EANET の地上観測網と比較[1] Janssens-Maenhout, G., et al., 2015, Atmos. Chem. Phys.
15, 11411-11432.

を行い，北全球スケールで妥当な再現性を有している[2] Jacob, D. J., et al., 1999, Geophys. Res. Lett., 26, 2175-2178.

ことを確認した．この上で，HDDM を用いて東アジア[3] Mathur, R., et al., 2017, Atmos. Chem. Phys. 17, 12449-

および米国に由来する排出量の影響を評価した．
図1に12474.

は東アジアと米国の排出量の対流圏オゾンへの影響を[4] Lin, M., et al., 2015, Nature Comms., 6, 7105.

月平均値として示す．東アジアの排出量の影響は，北京[5] Itahashi, S., et al., 2015, J. Geophys. Res., 120, 331-358.

図１ 2010 年 4 月平均の（左）東アジア，（右）米国由来の排出量による対流圏オゾンへの影響．

― 114 ―

B154

燃焼起源鉄：エアロゾル中の高い鉄溶解率のミッシングリンク
伊藤彰記 * （海洋研究開発機構)、Myriokefalitakis Stelios(ユトレヒト大学, アテネ国立天文台) ,Kanakidou Maria(クレタ大学) , Mahowald Natalie(コーネル大学) , Scanza Rachel(コーネル大学) ,Hamilton Douglas(コーネル大学) , Baker Alex(イースト・アングリア大学) , Jickells Timothy(イースト・アングリア大学) , Sarin Manmohan(インド国立物理学研究所) , Bikkina Srinivas (インド国立物理学研究所) , Gao Yuan(ラトガース大学) , Shelley Rachel(フロリダ州立大学) , Buck Clifton(ジョージア大学) , Landing William(フロリダ州立大学) , Bowie Andrew(タスマニア大学) , Perron Morgane(タスマ
ニア大学) , Guieu Cecile(ソルボンヌ大学) , Meskhidze Nicholas(ノースカロライナ州立大学) , Johnson
Matthew(エイムズ研究センター) , Feng Yan(アルゴンヌ国立研究所) , Jasper F. Kok（カリフォルニア大学) , Athanasios Nenes (アテネ国立天文台, スイス連邦工科大学, FORTH), Duce Robert(テキサスA&M 大学) はじめに 結果と考察

「溶存鉄」は海洋の植物プランクトンの成 種類の数値モデルと複数の観測データか長にとって必要な栄養素である。しかし、海水ら得られた鉄溶解率を統計的に解析すること

中において、植物プランクトンが利用可能な溶により、化石燃料消費に伴い排出される燃焼起存鉄は著しく少ない。そのため、南大洋のよう源鉄が、大気中の鉄濃度が低い外洋において、に、鉄不足のため植物プランクトンの成長が阻

エアロゾル中の鉄溶解率を増加させる主な要

害されている海域では、大気から海洋へ供給さ因であることが示された。南大洋において、モれる溶存鉄が、食物連鎖を通して海洋生態系おデル結果と比べて、観測データはエアロゾル中よび気候へ影響を与えると考えられる。

の鉄溶解率の大幅に広い変動幅を示した。そし鉄の主要な発生源は、砂漠地帯から強風にて、南大洋において、鉄濃度を観測の誤差範囲

より大気中に巻き上げられる鉱物粒子である。

となるモデル予測値でありながら、モデルは観一方、汚染大気中では、燃焼起源粒子がその鉄測された溶存鉄濃度を過小評価した。このよう溶解率の高さから、溶存鉄の重要な発生源となな結果は、通常のダスト起源鉄では説明がつかると考えられる。ここで、鉄溶解率は生物にとないため、燃焼起源鉄が外洋において重要な発って利用可能な鉄の割合として用いられ、エア生源となることが示唆される。従って、人間活

ロゾルが海洋生態系へ与える影響を評価する

動が海洋生態系へ与える影響を評価する際に、際に重要な指標となる。しかし、異なる発生源

燃焼起源鉄を考慮に入れる必要がある。今後は、ごとの寄与率の推定や大気中における鉄の変

海洋生態系モデルとの連携、および、新たな室質過程については、大きな不確実性がある。

内実験と観測研究との共同研究が重要となる。

 手法

参考文献

本研究では、 種類の全球大気化学モデル
を用いて得られた鉄濃度と鉄溶解率を複数の[1] Ito, A. et al., 2019, Sci. Adv., in review.
[2] Myriokefalitakis, S., Ito, A. et al., 2018,

研究グループによる観測値と統計的な手法を用いて比較した [1, 2]。

― 115 ―

Biogeosciences. 15, 6659–6684.

B155

MRI-ESM2.0 による自然起源エーロゾルのトレンド解析*田中泰宙, 神代剛, 大島長, 行本誠史, ほか地球システムモデル開発グループ(気象庁気象研究所)
1. はじめにエーロゾルは大気の放射収支への直接的・間接的な作用を通じて気候に影響を及ぼす．また，エーロ
ゾルは同時に大気汚染物質でもある．高いエーロゾ
ル濃度による大気汚染は交通障害や健康被害を引き起こす．乾燥地域におけるダストエーロゾルは発生地域において甚大な被害をもたらす．
気候変動実験において，工業や交通など人間の活動や植生火災に起因するエーロゾルの発生量は排出
インヴェントリとして与えられ，シナリオに沿って実験が行われる．一方ダストや海塩などのエーロゾ
ルは気象や地表面の条件によって発生する．このため，発生量は気候変動によって影響を受け，気候と相互に作用する．ダストや海塩エーロゾルの発生量が，気候変動とともにどのように変化するかは，気候モデルの振る舞いを理解する上で重要である．
気候モデルによる将来実験では，温暖化の進行に伴いダストエーロゾル発生量は減少する可能性を示
唆する報告もある (Mahowald and Luo, 2003) が，その傾向は気候モデル間で違いが大きい．本研究では，
第 6 次結合モデル相互比較実験 (CMIP6) に向けて開発された気象研究所の気候モデル MRI-ESM2.0 による数値実験で，自然起源のエーロゾルが気候変動とともにどのように変化しているかを調査する．
2. 方法
MRI-ESM2.0 は MRI-ESM1 (Yukimoto et al.,2011;Adachi et al., 2013) から多くの改良により，気候
特 性 の 向 上 を 図 ら れ て い る (Yukimoto et al.,submitted; Kawai et al. submitted)．MRI-ESM2.0 は大気
モデル MRI-AGCM3.5 (水平約 110 km)，海洋モデル
MRI.COMv4 (1° × 0.3~0.5°) ， エ ー ロ ゾ ル モ デ ル
MASINGAR mk-2r4c (水平約 180 km)，大気化学モデ
ル MRI-CCM2 (水平約 270 km) から構成されている．
大気の鉛直解像度は上端を 0.01 hPa とする 80 層である．自然起源のエーロゾルであるダストと海塩エーロゾルはともに地上近傍の風速（摩擦速度）や地表条件を元に計算される．MRI-ESM2.0 では，ダストは乾燥した裸地条件で摩擦速度の 3～4 乗に，海塩
エーロゾルは海洋上で地上 10 m 風速の 3.41 乗に比例して発生する．ここでは，MRI-ESM2.0 による
CMIP6 歴史実験 (アンサンブル数 5) および将来実験を解析した．
3. 結果
図 1 は全球での年間のダスト放出量の時系列的変化を示している．1850 年から 1980 年ごろまで，
全球ダスト放出量は変動しているものの，アンサン
ブル実験で一貫した増減のトレンドは見られない．
1980 年頃から 2014 年までは，若干の減少トレンドを示している．一方，将来実験ではシナリオに依存するものの，21 世紀後半にかけて若干の増加を示唆している．海塩エーロゾルの発生量には顕著なトレンドは見られなかった．
謝辞
本研究の一部は，文部科学省「統合的気候モデル高度化研究プログラム(テーマ C)」
によって実施された．

図 1 MRI-ESM2.0 による歴史実験・将来実験の全球年間ダスト放出量．
歴史実験(1850-2014 年)は 5 つのアンサンブルの，将来実験はSSP119, SSP126, SSP245, SP370, SP434, SP460, SP585 の平均と最大・最小値を示している．

― 116 ―

B156

高解像度ラジオゾンデデータを用いた
日本の夏における重力波発生源に関する研究
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1. はじめにăîĄ!*$ *R|

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4. まとめþÌ'*¿Ăsl+ć*RāĞ6.T&ÔÇ*¬Ì²ºRë

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2. データと解析手法àÝI729N==P:,Øÿ½,ù

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3. 結果_ßč ĥ 1Ħÿ½ (010 m/s _ßč,¨ÉjÛ×O]®* l +Rë4J</3

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

B157
南極 UTLS 領域における乱流パラメータの極渦・総観規模擾乱への依存性*高麗正史、佐藤薫 (東大院理)、西村耕司、堤雅基 (極地研)

3.2 等価緯度への依存性
図 2 (左) に、解析期間で平均した 𝜀𝜀𝜀𝜀 (色) と東西風乱流エネルギー散逸率 (𝜀𝜀𝜀𝜀 ) は大気中の乱流を記述する上で基本となる物理量の１つである。昨年の発 (等値線) の温位-等価緯度断面を示した。400 K から
表 に お い て 、 南 極 昭 和 基 地 大 型 大 気 レ ー ダ ー 480 K (高度約 15~19 km) において極夜ジェットに伴(PANSY レーダー) に基づき、南極対流圏・下部成層 う東西風の極大が等価緯度 66°～60°S に見られ、そ圏における 𝜀𝜀𝜀𝜀 の高度・季節依存性を調べた。結果、 の付近で 𝜀𝜀𝜀𝜀 が大きな値を持つ。一方で極渦の十分内
5～10 月の高度 10～15 km において、𝜀𝜀𝜀𝜀 が大きくなる 側では、極夜ジェット付近に比べて 𝜀𝜀𝜀𝜀 が小さくなっ傾向が見られた。これは、極渦の季節変化による上部 ていることが分かった。図 2 (右) に Richardson 数が対流圏下部成層圏 (UTLS) の 𝜀𝜀𝜀𝜀 の変調を示唆する。 1 未満となる頻度を同じ断面で示した。Richardson 数
本研究では、PANSY レーダーと再解析データを用 が 1 未満となる頻度が高くなる領域と極夜ジェット
いて、乱流パラメータの極渦の相対位置への依存性、 付近の 𝜀𝜀𝜀𝜀 の極大領域とが、よく一致していることが分かった。𝜀𝜀𝜀𝜀 は鉛直渦拡散係数と関係していること
及び総観規模擾乱の位相への依存性を調べた。
を考えると、この解析で明らかとなった、乱流パラメ
2. データータの極渦内・縁辺領域での対比は、極渦内部・縁辺
PANSY レーダーの対流圏・成層圏観測データを用部の物質輸送において違いがある可能性を示していいた。データ間隔は約 4 分、高度分解能は 150 m でる。
ある。スペクトル幅から乱流による速度分散を推定する際、ビームブロードニング成分の除去のためにアンテナの配置及び風向を考慮する手法を適用した(Nishimura et al., submitted)。極渦・総観規模擾乱の解析には、JRA-55 及びラジオゾンデデータを用いた。
極渦の解析には、渦位に基づく緯度 (等価緯度;
Butchart and Remsberg, 1986) を用い、総観規模擾乱は、300 K 面における渦位に注目して、解析を行った。解析期間は 2016～2017 年の 6～9 月である。

1. はじめに

3. 結果

3.1 圏界面付近の総観規模擾乱
図 2：(左) 6～9 月平均した 𝜀𝜀𝜀𝜀 (色) と東西風
昭和基地上空の 300 K 面での 1 日平均 PV につい(等値線) の温位-等価緯度断面。破線は東西風が最大となる緯度を示す。
て、平均より 1 標準偏差より小さい日を低気圧性擾(右) Richardson 数が 1 未満となる頻度の温位乱、1 標準偏差より大きい日を高気圧性擾乱と定義し、等価緯度断面。
それぞれに対して、𝜀𝜀𝜀𝜀 の平均プロファイルを作成した (図 1)。高気圧性
4. まとめ擾乱時のほうが地上
PANSY レーダーに基づき、南極 UTLS 領域におけ～高度 7 km 及び高る乱流運動エネルギー散逸率の総観規模擾乱・極渦度 10 ～ 14 km で 𝜀𝜀𝜀𝜀への依存性を調べた。対流圏界面付近の擾乱の影響が大きい。Richardson
は高度 14 km 程度まで及び、
高気圧性擾乱に伴って、数が 1 より小さくな
乱流パラメータが増大することが分かった。また、極る頻度を調べると、夜ジェットの軸付近で乱流パラメータが大きくなり、
高度 10～14 km で高極渦の十分内側では、縁辺部に比べると小さい値を
気圧性擾乱時のほう持つことが明らかになった。今後は、オゾンゾンデやが、頻度が高いこと
水蒸気ゾンデ観測データに基づき、これらの乱流鉛が分かった。
直輸送が大気微量成分の鉛直分布に与える影響を定図 1：高気圧性 (実 量化することを試みる。
線) 低気圧性 (破線)擾乱時の 𝜀𝜀𝜀𝜀 の高度分布。

― 118 ―

B158

成層圏におけるプラネタリー波束下方伝播の統計的解析
松山裕矢 九大院理 、廣岡俊彦 九大院理 
1. 序論

突然昇温(SSW)と下方伝播の関係について解析し通常は対流圏から成層圏へと上方伝播するプ

た。
SSW と下方伝播のそれぞれの指標として、
40N

ラネタリー波束が、成層圏から下方伝播する事例

から 90N の 10hPa 面における帯状平均東西風の東がしばしば観測されている(Kodera et al., 2008)。ま風領域の冬季積算面積と、その冬の下方伝播事例

た、松山・廣岡(2018 年秋季気象学会)は、Wave

数を用いて、その二つの相関を調べた。東風領域

Activity flux (Plumb, 1985;以下 WAF)を使用して、の面積を計算する際は、緯度の重みを付けて書く

冬季北半球 30hPa における下方伝播が現れやすい

日の面積を計算し、それを 11-3 月の期間にわたり経度領域(以下 DPLA)とその時の背景場の卓越波積算した。二つの指標には、負の相関が見られ、数との関係を示した。しかし、隣り合う DPLA に

相関係数は約-0.59 であった(図 2)。

おいて発生した同一事例を重複して数えてしま

4. 考察、まとめっていることや事例のピーク日に着目していな

 本研究では、WAF による抽出条件を工夫し、強いことなど、下方伝播事例を抽出する方法に改善

い下方伝播事例の抽出を行い、下方伝播の発生数の余地があった。そこで、本研究では、事例の抽の経度的偏りを、より適切に評価できた。

出方法を改めて下方伝播の経度分布を明らかに

 抽出した事例数と SSW 生起に伴い出現する東し、さらに、下方伝播が生起する条件を統計的に風面積との間には、負の相関が見られた。この結評価することを目的とする。

果は、SSW が生起した年(東風が広く出現した年)

2. 解析手法には下方伝播が少なく、プラネタリー波が上方伝 使 用 し た デ ー タ は 、 JRA55 再 解 析 デ ー タ

播しやすいことを表しているものと考えられる。

(Kobayashi et al., 2015)を使用した。6 時間毎のデー 今後の課題として、WAF への各波数成分の寄与

タを日平均して用い、北半球冬季に着目するためを計算して波数と下方伝播についてより詳細にに、データの期間は 1958-2016 年の 11-3 月とした。

解析をすることや、渦位を用いて議論をすること、波の伝播を表すフラックスとして、WAF を用いた。

また他の高度あるいは南半球においても同様の 強い下方伝播の事例を抽出する条件として、解析を行うなどして下方伝播の発生要因を詳細

60N-80N で緯度平均し、図 1 で示す 45 度ずつ区に検討することが挙げられる。

切った各 DPLA 内で経度平均した 30hPa 面でのWAF の z 成分(WAFz)が-1.6×10-4m2s-2 を下回る日を抽出した。また、WAFz が極小となる日を事例日と定義し、隣り合う領域で同じ事例日を抽出した場合は、緯度、経度平均した 30hPa 面の WAFz
が大きい方の経度領域の事例とした。
3. 結果

図  左 北半球の '3/$ と設定した条件によっ 各 DPLA で抽出した事例数を図 1 に示す。合計て抽出した事例数を示した図。

で 532 事例を抽出することができた。西半球での図  右 各冬季における下方伝播の事例数 点

事例数が多い一方、東半球でも強い下方伝播の事

線 と 1 から 1 の K3D 面の東風領域積算面

例が存在していることが分かる。

積 実線、縦軸の数字××NP の経年変化。

次に、下方伝播が生起する条件として、成層圏― 119 ―

B159

北極成層圏突然昇温に伴う南半球中間圏及び下部熱圏の高温偏差安井㻌 良輔（東大院理）、佐藤㻌 薫（東大院理）、三好㻌 勉信（九大院理）*1. はじめに㻌 北半球冬季成層圏では、成層圏突然昇温わかった。次に、この南半球 MLT 領域の高温偏差の（Stratospheric Sudden Warming; SSW）がしばしば発日 波 、 高 度 105~115 km の 解 像 さ れ る 重 力 波 の生する。これは、北半球成層圏において定在ロスビ

Eliassen-Palm フラックス発散（EPFD）の偏差の時間

ー波が砕波することで、子午面循環を形成し、その緯度断面の合成図である。準二日波は 45 °S 付近の下降（上昇）流域で断熱圧縮（膨張）に伴って北極Day = 6 を中心に EPFD 偏差が負に大きくなる様子（赤道）成層圏が昇温（降温）する現象である（e.g.,が見られた。一方、解像される重力波では、南半球

Matsuno, 1971）。一方、南半球中間圏及び下部熱圏

低緯度（高緯度）の Day = 0（Day = 1）を中心に負の（MLT）では、SSW 後に高温偏差が現れることが数

EPFD 偏差が見られた。特に南半球高緯度の負の形成要因を調べた。図 2 は、高度 90~100 km の準二値シミュレーションによって示され（Karlsson et al.,

EPFD 偏差は Day = 10 まで続いている。これらの波2009）、この結果に基づいて中間圏重力波強制による強制偏差が駆動する残差子午面循環は、高温偏差の北半球成層圏から北半球中間圏、南半球中間圏を通緯度や時間と整合的であり、南半球 MLT 領域の高温した気候値からの気温偏差の南北間半球結合のシナ偏差が、下部熱圏（高度 100~110 km）は解像される

リオが提唱された（Körnich and Becker, 2010）。しか重力波によって、上部中間圏（高度 85~95 km）は準し、南半球中間圏で重力波強制に次いで大きい波強二日波によって形成されることがわかった。

制を与える準二日波（Sato et al., 2018）が、SSW 時

4. 今後の予定に発達すること（e.g., McCormack et al., 2009）から、
準二日波の駆動する残差子午面循環が南半球 MLT解像される重力波や準二日波の EPFD 偏差が形成される要因を今後詳しく解析する。

領域の気温場を変化させる可能性がある。したがって本研究では、赤道成層圏に大きな低温偏差をもたらすイベントに注目し、南半球 MLT 領域の高温偏差形成の要因を解析した。
2. データと解析方法
 本研究では、中性大気–電離大気結合モデル
Ground-to-topside model of Atmosphere and Ionospherefor Aeronomy (GAIA)による現実大気再現実験データを用いた。解析期間は、1996 年 12 月から 2015 年 3月までの 19 シーズンである。大きな赤道低温偏差イ
ベントは、4.5hPa における赤道および 20 °S の気候

図 1：
（上）
高度 43 km、（中）85~95 km、（下）100~110 km

値からの気温偏差が 2σ以上低くなる期間のうち最の東西平均気温偏差の時間緯度断面の合成図。破線

も気温偏差の小さくなる日を中心日（Day = 0）としは負の値を表す。

て抽出した。結果については、気候値からの偏差か
ら 90 日の移動平均を取り除いたもの（以下、偏差と呼ぶ）についてコンポジット解析を行なった。
3. 結果
図 1 は、東西平均気温偏差の時間緯度断面の合成図である。高度 43 km は Day = 0 を中心に北極域（北半球低緯度から南半球中緯度）での高（低）温偏差が見られる。一方、高度 85~95 km においては、北極

図 2：（上）高度 90~100 km の準二日波、（下）域（60°S 付近）の Day = 0（Day = 9）を中心に低（高）105~115 km の解像される重力波の EPFD 偏差の時間

温偏差が見られた。さらに高度 100~110 km では、北緯度断面の合成図。破線は負の値を表す。

（南）極域の Day = 6（Day = 4）を中心に高温偏差5. 参考文献が見られることがわかった。特に南半球の高温偏差
領域は、時間とともに下部熱圏から下降することがKarlsson, B. et al. (2009), J. Atmos. Sol. Terr. Phys., 71, 518−530.
Körnich, H. and E. Becker (2010) Adv. Space Res., 45, 661−668.
Matsuno, T. (1971), J. Atmos. Sci., 28, 1479–1494.
McCormack, J. P. et al. (2009) J. Geophys. Res.: Atmos, 114, D20115.
Sato, K. et al. (2018), J. Atmos. Sci., 75, 3613–3633.

― 120 ―

B160

Level 2 衛星オゾン全量の有効温度依存性
直江寛明 1・出牛真 1・上野圭介 2・眞木貴史 1・松本隆則 3(1 気象研、2 高層気象台、3 気象庁環境気象)
1. はじめに

3．結果

極軌道衛星の天底観測 (nadir-view) についてオ

図上に有効温度の頻度分布（ビンは 3K ごと）と、ゾン全量の算出アルゴリズムは３つある（TOMS,

図下にオゾン全量衛星・地上観測の相対差を示す。

DOAS, SBUV）。TOMS アルゴリズムは、Huggins バ
ンド (310–360 nm) における 317.5 と 331.2 nm の 2

DOAS系のプロダクト(e.g., GOME-2B) はLevel 2リトリーブ有効温度を使用し、TOMS 系 (e.g., OMI-

波長のオゾン吸収の違いを利用してオゾン全量をTOMS) や SBUV 系は JRA-55 から算出する。図上算出する。DOAS アルゴリズムは TOMS よりも長で、JRA-55 から算出した有効温度は 220 K にモード

い波長を用い (333.1~336.1 nm)、太陽光の大気中吸があり、DOAS 型リトリーブ有効温度は 230 K にモ

収により見積もられたオゾン量 (slant column ozone)ードがあり 10 K ほど高い。図下をみると、低温域でと、大気の air mass factor の比を使って算出する。

スプレッドが大きい。これは冬季の変動を反映してい

DOAS の特徴は、エアロゾル、SO2、測器校正に影ると考えられる。なお、Dobson は全ての測器測定で響を受けにくいが、季節や緯度変化が顕著である。

オゾン有効温度を 227 K としてオゾン全量を算出し

SBUV は、TOMS よりもオゾン感度が高い 250–340ているため、有効温度が大きく異なる地域や季節の場

nm 波長域を使ってプロファイルオゾンを求め、そ合、それを考慮する必要がある。また、Brewer にもれを積算してオゾン全量を算出する。衛星直下で 24

Dobson ほどではないが、同様の問題がある。

s 毎の観測と限られているものの精度は良い。
Huggins バンドにおけるオゾン吸収は、温度依存性があり、オゾン算出プロダクトに影響を与える。Van
Roosendale et al. (2012) によると、オゾンの有効温度
10K の差はオゾン全量にして 3%の変化に相当する。
本発表では、
オゾン観測 Level 2 プロダクトについて、
Dobson, Brewer の地上観測によるオゾン全量と比較しオゾン有効温度との関係を調べたので報告する。

2．オゾンの有効温度
オゾン全量の衛星観測アルゴリズムは、オゾン吸収係数を使って算出する。オゾンの有効温度は、衛星観測オゾン全量を算出する際、データ精度に直結する極
めて重要な因子である。オゾンの有効温度 (Teff) は、
オゾン鉛直プロファイル𝑂𝑂� �𝑧𝑧�を重み係数として、気温プロファイル𝑇𝑇�𝑧𝑧�を鉛直積分した気温と定義でき、次式で表す (Koukouli et al., 2016):
𝑇𝑇��� �� 𝑇𝑇�𝑧𝑧�𝑂𝑂� �𝑧𝑧�𝑑𝑑𝑑𝑑
� 𝑂𝑂� �𝑧𝑧�

衛星リトリーブに有効温度が含がない場合、JRA-55
再解析の気温鉛直プロファイルデータと気候値のオゾンデータ (Fortuin and Kelder, 1998) を使って算出

図 (上) 有効温度の相対頻度分布、横軸は 3K ビン。エ
ラーバー付き実線は SBUV アンサンブル平均、白丸はする。地上観測は現地の南中時と仮定し、有効温度はOMI-TOMS、黒丸は GOME-2B。(下) 有効温度に対内挿して求める。

する衛星・地上観測差の相対値(%)。

― 121 ―

C151

ひまわり 8 号観測に基づく熱帯の雲辺縁のフラクタル的性質についての解析*神 野 拓 哉 (東 京 大 学 大 学 院 理 学 系 研 究 科 )三 浦 裕 亮 (東 京 大 学 大 学 院 理 学 系 研 究 科 )1.

背景

ント法を用いたときの水平スケール（ボックスサイズ）

雲のクラスターの空間パターンはフラクタルの典型とそのスケールでのフラクタル次元（過渡次元）を図 1

例として取り上げられることが多い．雲の自己相似性に示す．最大の特徴は，およそ 2 km≦ε≦30 km の空については，Lovejoy（1982）が雲クラスターの辺縁の間スケールでは過渡次元が 1.1 から 1.2 程度にとどまっ

長さと面積の間に単純な冪乗則が成立することを示して変化が小さく，自己相似性が強く見られるが，それた研究が知られている[1]．実際の現象について解析すよりも大きな空間スケールでは 2 に近い値へと遷移しる際には，観測装置に有限の解像度と撮像範囲によるていることである．自己相似性が崩れる境界となる 30

制約があるだけでなく，何らかのスケール分離が起こ

km 程度のスケールが，熱帯の雲のパターン形成にとっって現象が単一の冪乗則では説明できないことが十分て特徴的な空間スケールであることが示唆される．こに考えられる．実際に多くの先行研究で，クラスター

れは小さい空間スケールに注目しているときは三次元の辺縁を定義する際の閾値によっては解析結果が単純的な広がりを持った積雲の自己相似性が捉えられるが，な冪乗則から大きく外れ，自己相似性は有限の範囲でより大きい空間スケールになると水平に二次元的に広のみ観察されることが報告されている[2][3]．このようがる薄い上層雲の特性が顕著に現れるようになるためな結果をどう解釈するかについての議論は十分になさと考えられる．

れておらず，問題は「雲はフラクタルであるか否か」といった単純なものにとどまらない．
2.

手法

本研究ではひまわり 8 号による高解像度観測データを用いて，熱帯の雲の辺縁が持つフラクタル的な性質を解析した．
フラクタル次元を求める手法として，ボックスカウ
ント法を用いる．対象領域を一辺の長さεの正方形のボックスで区切り，アルベドの衛星観測データから定義した雲クラスターの辺縁を含むボックスの数 N (ε)
を数え上げる．先行研究ではすべての空間スケールの範囲にわたって単一のフラクタル次元を求めることが一般的だが，本研究では Suzuki（1984)にならい，空間
スケールごとに個別のフラクタル次元（過渡次元;

図１ 水平スケールに対する過渡次元の変化．2017transient fractal dimension）[4]を評価する．これにより自年36 観測例の平均値を示す．
誤差棒は標準偏差を表す．

己相似性を示す有限の空間スケールの範囲を特定する．
観測データとしてひまわり 8 号バンド 03 の緯度経度幾
何補正済み全球スキャンデータから，西太平洋の熱帯

参考文献[1] Lovejoy, S., 1982, Science, 31(5), 1232–1240

域を取り出す．

[2] Nagel, K. and E. Raschke, 1992, Physica A: Statistical
Mechanics and Its Applications, 182(4), 519–531

3.

[3] Yano, J.-I. and Y. Takeuchi, 1987, J. Meteor. Soc. Japan,

結果・考察2017 年 1 年間の 36 サンプルに対して，雲の辺縁を定義する際のアルベドの閾値を 0.7 としてボックスカウ

65(4), 661–667.
[4] Suzuki, M., 1984, Prog. Theor. Phys., 71(6), 1397–1400― 122 ―

C152

CloudSat と ひ ま わ り 8 号 を 用 い た
雲物理特性の時間変化について*山 内 晃 ,鈴 木 健 太 郎 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )1. はじめに雲は地球の水循環・放射収支に大きな影響を与え、気候システムを変化させる。雲のこれらの影響は、雲の微物理特性に依存しており、実際の大気で起こっている現象を理解するために、雲内部の構造や雲特性の時間的変化を調べることが重要である。これらの理解を深めるために、本研究は CloudSat から得られる雲の鉛直構造の情報と静止気象衛星ひまわり 8 号の 10 分毎に得られるデータを組み合わせることで、雲の成長・減衰過程を衛星データから捉えることを目的とした。
2. 使用データ・対象期間
本研究では CloudSat の鉛直 240m 毎の雲マスクとレーダ反射率は 2B-GEOPEOF (Mace et al., 2007,
Marchand et al., 2008)、気象場の鉛直プロファイルは
ECMWF-AUX (Partain 2007) の CloudSat プロダクト(http://www.cloudsat.cira.colostate.edu) を そ れ ぞ れ
使用した。また、静止気象衛星ひまわり 8 号の 10 分
毎、空間解像度 5km のフルディスク雲特性データ(e.g., Nakajima and Nakajima 1995, Kawamoto et al.,2001) は宇宙航空研究開発機構 （JAXA） の分野横断型プロダクト提供サービス （P-Tree） より提供を受けた。
対象期間は 2016 年 3 月から 9 月の計 6 ヶ月分(6 月はひまわりのデータが得られなかったため解析から除外した)の解析を行い、対象領域はひまわり 8号の観測領域に合わせて 60S°-60N°,80E°-160W°とした。雲マスクの値が 20 以上を雲域とし、雲頂温度が0度以上の水雲のみを解析対象とした。鉛直雲層内の最大レーダ反射率 (MaxZe) によって以下のように降水カテゴリーを 3 つに分類した。非降水 : MaxZe<-15dBZ、ドリズル : -15<MaxZe<0dBZ、
降水 : 0dBZ<MaxZe (Frisch et al., 1995, L’Ecuyer
et al., 2009, Suzuki et al., 2011)。また、ひまわり 8号のフルディスクデータは 10 分毎であるため、CloudSat 通過時点のひまわり 8 号のデータは、CloudSat 通過時刻から前後 5 分以内のデータを取得した。
3. 結果と考察
図 1 は非降水カテゴリーの CloudSat 通過時点の雲の有効粒径(CER)と光学的厚さ(COD)の二次元頻度分布(Joint-PDF)から CloudSat 通過 10 分前のJoint-PDF の差を示している。これは雲物理特性の時間的変化を表しており、通過 10 分前は光学的に厚く、粒径が小さい分布から、通過時点では光学的に薄く、粒径が大きい分布へ遷移したことがわ
かる。Suzuki et al., (2010) では雲のライフサイク
ルは大きく分けて凝結過程、併合過程、蒸発過程の 3 つの段階に分かれることが示されており、図１の結果はこのようなライフサイクルのシグナルを捉えている可能性がある。このように衛星デー
タの組み合わせによって雲の成長・減衰過程を観測的に診断できる可能性をさらに調べるために、大会当日は各降水カテゴリーの雲特性の変化やCloudSat 通過前だけではなく、通過後の比較を行った結果についても議論を行いたい。

図 1 : CloudSat 通過時点(Pass time)のひまわり 8 号の雲の有効粒径(CER)と光学的厚さ(COD)の二次元頻度分布(Joint-PDF)から CloudSat 通過 10 分前(-10 min)のJoint-PDF の差 (Pass time - -10min)。

― 123 ―

C153
ひまわり８号による衛星解析データを用いたエアロゾルによる雲への影響の領域特性*

関口 美保 1、永尾 隆 2、吉田 真由美 2、中島 映至 2	
 (1: 東京海洋大学、2: JAXA/EORC)
ー タ を 元 に 雲 解 析 ア ル ゴ リ ズ ム CAPCOM

1. はじめに衛星によるリモートセンシングはエアロゾル（ Comprehensive Analysis Program for Cloudや雲の全球分布を得られる唯一の観測手法であOptical Measurement ） [Nakajima and Nakajima,り、雲エアロゾル相互作用の研究の使用に適して

1995; Nakajima et al., 2010]によって導出されたもいる。衛星観測で得られたエアロゾルと雲の微物のを使用した。本研究では、雲頂温度が 257K 以理パラメータの統計的な関係を調べ、エアロゾル

上の水雲を対象に解析を行った。

と雲の相互作用を推定する研究が多くなされて

鉛 直 積 算 エ ア ロ ゾ ル 数 密 度 は Yoshida et al.

いる。エアロゾル数密度と雲の有効粒径との間に(2018)を用いて得られたエアロゾルの光学的厚さ

は負の相関[e.g., Nakajima et al., 2001]が、雲粒数密とオングストローム指数を用いてエアロゾル指度との間には正の相関[e.g., Quass et al., 2006]があ数 AI を導出し、解析に使用した。

り、アルベド効果が現れていると推測される。ま

解析期間は 2017 年 1 月〜2018 年 7 月、解析領

た、鉛直積算雲水量との間に正の相関がみられ、域は北緯 60 度から南緯 60 度、東経 80 度から西

寿命効果が現れているのではないかと推測され

経 160 度であり、解析データの空間分解能は 0.05

る。さらに、雲量との間にも正の相関があること

度格子、時間分解能は 10 分毎である。ひまわり 8が示されている[e.g., Sekiguchi et al., 2003]。

号は静止衛星であることから、MODIS による解先行研究[関口ら、気象学会 2014、2016 年春季

析との比較のため、使用するデータは観測時間を大会]では、衛星データを用いた相関に付随する問9-15 時（地方時）に限定して日平均とし、解析を題点を克服する手法を考案し、エアロゾル数密度行った。

と雲微物理量の相関関係を調べ、手法の有効性を確認した。海上での特性として、エアロゾルが多くない地域では、エアロゾル数密度と雲の有効粒径は負の強い相関が、光学的厚さとは正の強い相関が見られ、エアロゾルが多い地域では上記と逆の相関が現れるケースがみられた。この先行研究
では MODIS 解析データを用いて議論を行ったが、昨年度の先行研究[関口ら、気象学会 2018 年春季
大会]では、ひまわり 8 号の解析データを用いて、エアロゾル数密度と雲微物理量の相関関係について議論を行い、同様の傾向が見られることを示

3. ひまわり 8 号のデータを用いた解析結果
先行研究では、広い領域を対象に統計的解析を行い、MODIS 解析データを用いた先行研究と同様の傾向が見られた。本研究では、領域を区切って傾向を比較したところ、陸地から離れた海洋上では従来と同様の傾向が得られたが、中国やオーストラリアの陸上及び沿岸部では、以下のようにエアロゾル指数と雲の有効粒径の間に正の相関、雲の光学的厚さとの間には負の相関が見られ、清浄な地域とは逆の傾向が見られた。

し、静止衛星の特性を生かし多量の時系列データを用いた解析が可能であることを示唆した。

2. 使用データと解析手法
本研究では、静止気象衛星『ひまわり８号』に搭載されている可視赤外線放射計（AHI: Advanced
Himawari Imager）の観測データを用いて JAXA が解析・配布している解析データを取得して用いた。

オーストラリア中部（125-140Eº、15-30Sº）における 1 月のエアロゾル指数と雲粒有効粒径（左）、光学的厚さ（右）の相関

雲物理量は、AHI により観測された放射輝度デ― 124 ―

C154
ひまわり 8 号 Dust RGB 画像を用いたダスト現象の解析*甲斐 憲次 1・源 祐輝 2・中村 晃太朗 3・王 敏叡 4・河合 慶 2(1 茨大・教育・2 名大院環境・3 気象庁・4 名大宇地研)
1.はじめに筆者のグループは、科研費・基盤研究

圧(L3)が通過した後、トラフ(T3ｂ)によって、ホルチン(A)海外学術調査*により、モンゴルと中国の乾燥地域

砂地でスポット状にダストストーム（原図はピンク色）がにおけるアジアダストの発生と環境レジームシフトの発生している。一連のダストストームの解析により、ゴ関係を調べてきた（甲斐、2019）。2017 年の調査では、

ビ砂漠を起源とするダストのほか、独立したアジアダ

5 月 7 日、久しぶりに日本列島がアジアダストに覆わ

スト発生源としてのホルチン砂地を発見（認識）した。

れた。ひまわり 8 号の DustRGB データを用いて、この共著者の王敏叡博士によると、「ダストの発生源としダスト現象を調べると、ゴビ砂漠･タクラマカン砂漠以て、ホルチン砂地は国際的には知られていないが、外に、新しいダスト発生源・ホルチン砂地を発見（認中国国内ではよく知られている」とのこと。

識）することができた（Minamoto et al., 2018)。さらに、

3. 新たなダスト発生源としてのホルチン砂地 甲斐

2018 年 7 月、ホルチン砂地を視察する機会を得たのは、モンゴル科学アカデミーの Dr. S. Balt 博士がで、ホルチン砂地の環境変遷についても紹介する。

2018 年 7 月、中国内モンゴルの通遼市（モンゴル名：

2.ひまわり 8 号 DUST RGB と現地観測によるダスト

ホルチン）で主催した 「ホルチンにおける生態学的ストームの解析 現地観測データ、気象庁･環境省

脆弱性に関するワークショップ」に参加した。ホルチのルーチンデータを組み合わせると、ゴビ砂漠で発

ン砂地は、いくつかの流動砂丘がある（図 2）。ホルチ

生したダストストームにより、ダストの塊がモンゴル、中ンの年降水量は 350-450mm で、半乾燥地域をなす。

国、韓国を経て、日本に輸送されたと想像されるが、歴史的にみると、人口圧が高い時は砂漠となり、人口ダストと発生源との関係がはっきりとしないもどかしさ

圧が少ない時（元の時代など）は草原になる。厳・宮を感じていた。そのような中、ひまわり 8 号の坂（2004)によると、ホルチン砂地はかって豊かな疎林

DustRGB データを用いると、雲とダストを判別すること

草原地帯であった。20 世紀後半に入ってから人口がができることが分かった（気象衛星センター、2015）。

大幅に増加し、砂地が農地に開発され、草原も過度

しかも、空間分解能は 1km、時間分解能は 10 分であに放牧された結果、生態システムの劣化と共に砂漠る。ダスト発生を連続的に調べるには、ひまわり 8 号化が進んだ。1998 年から、順行遷移として「退耕還林」

DustRGB の方が MODIS などの極軌道衛星よりも優政策が実施されている。

れている。図 1 は、2017 年 5 月 6 日 03UTC における天気図に DustRGB 画像を重ねたものである。低気

当日は、DustRGB と現地シーロメーター、ライダー、
OPC、AERONET との比較結果も報告する。
*本研究は科研費（No.16H02703, 17H01616）の助成を得た。
参考文献
Minamoto et al., 2018: SOLA, 14, 33-38.
甲斐憲次, 2019: 科学, 89(2), 148-150.
厳・宮坂, 2004: 学術交流資金報告書.

図 1 天気図とひまわり 8 号 DustRGB 画像の合成図

図 2 NPO による植林活動とホルチン砂地の流動砂丘（2018年 7 月、甲斐撮影）。左の写真は 10 年前のものである。

― 125 ―

C155

ひまわり８号を活用した太陽光発電出力の推定*大 竹 秀 明 , 宇 野 史 睦 , 大 関 崇 (産 総 研 ), 山 田 芳 則 （ 気 象 研 ） ,竹 中 栄 晶 (宇 宙 航 空 研 究 開 発 機 構 ),中 島 孝 (東 海 大 学 )
1.

はじめに

得られている。 気象衛星を活用することで, ある程度

太陽光発電システム（以下, PV）が大量に導入されての精度で PV の出力推定が可能である。

きており, 2018 年 6 月現在で約 45GW のシステムが系
統に連系されている[1]。2018 年 7 月にはエネルギー基

4.

今後の展開

本計画[2]において, 再生可能エネルギーは主力電源化

市町村毎に PV 出力の推定が可能であるため, PV のに向けた舵取りがなされつつある。一方で, PV の出力

出力変動の地域性, 時間変動特性やPV 出力予測の精度の把握について課題もある。メガソーラーなどの大規検証の基礎データとして利用が見込まれる。

模な事業者の PV 出力(発電電力量)はテレメータで把握はなされているものの, 住宅の屋根などに設置した小規模な PV の PV 出力の把握はスマートメータの普及が現在進められているもののリアルタイムに集約がなされていないところも多い。
そこで PV 出力の精度の高い把握が求められる。そこで本稿では, 気象衛星から推定したPV 出力の推定を行い, 電力事業者から一部公開されているデータと検証した結果を報告する。
2.

方法

本推定では太陽放射コンソーシアム[3]から提供されているひまわり 8 号から推定した地上の日射量データを用いた。PV の導入量データには資源エネルギー庁

図１ 電力会社から公表されているPV出力の1時間（固定価格買取制度 情報公表用ウェブサイト）から値（横軸）とひまわり 8 号から推定した PV 出力（本手

公開されている市町村別のデータを用いた[1]。これら

法）の比較。2016 年度の東京電力エリアの例。

に PV 出力の温度依存性, 発電効率, 発電損失などの係数を加味し, 市町村毎の PV 出力の推定を 2.5 分毎の時

謝辞 JST CREST HARPS(グラント番号 JPMJCR15K1)

間間隔で行った。詳細な手法は Ohtake et al (2018)[4]にと TEEDDA(グラント番号 JPMJCR15K4)の共同研究に記載されているので参照されたい。

よって実施された。

3.

参考文献

結果

東京電力から公開されている公表値との比較結果を示す。図１は東京電力から公開されている東京電力エリア全体での PV 出力（横軸）とひまわり 8 号から推定[1] 固定価格買取制度

情報公表用ウェブサイト,

https://www.fit-portal.go.jp/PublicInfoSummary, (2019/1
閲覧)した PV 出力（本手法）の比較（2016 年度の東京電力[2] エネルギー基本計画について(資源エネルギー庁),

エリアの例）である。図は 1 時間値のプロットであり,

http://www.enecho.meti.go.jp/category/others/basic_plan/,

月別でカラーを変えて表示している。公表値は地上の(2019/1 閲覧)

日射計データのほか, メガソーラーなどの大規模設備の実績データはモニタリングされているため, それらを踏まえて電力エリア全体を推定したデータである。
季節毎に推定値に差は見られるものの, 概ね本推定値[3] 太陽放射コンソーシアム, http://www.amaterass.org/,(2019/1 閲覧)[4] Ohtake, H., et al., 2018, Energy Science & Engineering,
00:1‐14, DOI: 10.1002/ese3.233

は地上の実績値に基にした電力会社公表値に近い値が― 126 ―

C156#&/,Ĩ|0×{ĢkĒ71Ġ* Ø  Ì (t  Ę Ö  â  ),
1.

はじめに

2015  7 ¸ÅĎ×0ĕ#&/,Ĩ|/ĩ|!]q ĎĉÝÜöµĤMTSAT-1R/2ĥÈ%¶èĖnþñÎĔnþñ 

TĤBessho et al.,ĢČ¬

 X k Æ (t  Ę  Õ Ö  )70 nß -Î¯ Ą Ġ ÷.-FR5!
x¶ÿ, Ï. 42L19P6*-( Ô¶Ò!ĢČ ém .0ð¨(*,ģġüÑ Ô.."

42

2016ĥ
Ó{ĢÃrüÑ!{Ģ0 2.5 n ġü

L19P6!þÐ.-zñ¦ -kĒ71ĠÑ-ÉĊĈĢ!öµÙg+ĝD<RP0}u¡Ĥ10~45 km  5 km ĖĚĥ -ĢČĊĈĢH5@M0émGN=5@,¯dY
 o¹d a©p×.-ĤShimoji, 2014ĥSòÜÉĊĈĢ!{ĢÓs+ÓkĒ71Ġ

ĢČ&!Ê&Z(ºàç!{ĢÃrüÑ ¶èĖnþñ ģ0p(ÁÊ'í¼0 2 áĝ*,keĤ~35

kmĥ!u¡j«îĢČ FR5! 42
m/s ďĝ ! 32 m/s ä d0á

4.

今後の課題

×{ĢÓsªÍ0ĕÛ{Ģ ĢČÀč0 42L19P60ð¨ĢČm0õ&A´+- 0ÝÜ- S¶è

N>G;P?Ýû*,*,óDKJR<¬0Ė:I5@Mþ» Đ×0¾Ā-ĤSòÜõą?R<0×ģ¬+āì!ß[ßėÍ ×+.-ĥ¶èĖ:I5@Mþ»Ă½ ¤ú-!¥-lT \÷Ü«îĢČ0Ê')
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AN>G;P??R<0­ĝ iÜô~!V² Č0¾m -z

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4P:5K3A*,y¢&

estimations/forecastsĥ*,Þ«üÑ õ/. 2017 {Ģ 21 | Lan ºåí¼0á¶ĖĤ10 ¸
21 ³ 05~07 UTCĥ -Ý u¡!ë 40 km -
2.

手法{ĢÃrüÑ?R<{Ģ W£_ï0ÉăH:@@K>50(ÝûĂ°:GK2PøĖ*Ë' .¿Â®0õW£+ ćĜÇ²_ýQ¶Ė±Ğ ħÄh FFT *¶èĖ:I5@Mþ»0õÎ¯QÎ¯èĖ D
OR:I5@MnwÒ+ f ĤÎ¯ĦĪ{ĢÃrüÑ?R< zûCPAĤB03, 0.64 μmĥ+Ê'u¡ 30 km lT -DOR:I5@MnDOR:I5@M!×¯0Î¯!Åd x¶ÿ,©n0÷î!\÷Ü«îĢČ,Î¯ Ą Ġ !
42L19P60^-/Î¯ĥ _ßČ-'10-4 rad/s ÇEBP6

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!EBP6 nþñ ê'ę
3.

結果と考察

Ý W-u¡ 30 km Ò -Î¯QÎ¯èĖ DOR:I5@Mn0 1 á·(vĆ-_ßČë 39 m/s¢+. .!¹ 2Ī¶èĖ:I5@Mþ»*,Ê'«îĢČ r¡n
¶ ĝ n!Ý WĤ~30 kmĥÝ W+ĝ$ đãĠ Ĥ30~40 kmĥĝĠ Ĥ40 km~ĥÇģ Ú-― 127 ―

C157

気象庁メソ解析システムでのひまわり 8 号
晴天放射輝度温度データの利用高度化について*岡 部 い づ み , 計 盛 正 博 (気 象 庁 予 報 部 数 値 予 報 課 ) はじめに
静止気象衛星ひまわり 8 号のイメージャ AHI(Advanced Himawari Imager)は、3 つの水蒸気チャンネルをもつ。現在、気象庁メソ解析システムでは、それらの水蒸気チャンネルのうち最も上層に感度があるバン
ド 8 の晴天放射輝度温度(Clear-Sky Radiance; CSR)デー
タを同化している [1]。未使用の 2 つの水蒸気バンド(9,10)の CSR データは、バンド 8 より下層水蒸気や地表面温度に関する観測情報を持っている。これらのバンドの CSR データの同化により対流圏中下層の解析精度が向上することが期待できる。ただし、地表面に感度がある観測データを同化するためには、精度の高い地表
面パラメータを入力とした放射伝達計算が必要である。
今回、従来の数値予報モデルの予測する地表面温度を入力とする手法ではなく、ひまわり 8 号の窓バンドの観測輝度温度から算出した地表面温度（リトリーブ値）
を放射伝達計算の入力とする手法を開発し、データ同化実験を行った。実験の結果、追加した 2 つの水蒸気
バンドの観測情報が適切に同化され、バンド 9, 10 が感度を持つ対流圏中下層の水蒸気場の改善が解析値、第一推定値で見られ、降水予測の改善も見られた。
 放射伝達計算のための地表面パラメータの変更
追加利用するバンド 9, 10 の CSR データの放射伝達計算の精度向上のため、入力パラメータ（地表面射出率、地表面温度）を変更した。地表面射出率は、従来の固定値から、植生や季節変動を考慮したウィスコン
シン大学作成の気候値[2]に変更し、地表面温度を全球モデル(GSM)の短時間予測値（第一推定値）から窓バ
ンドの観測輝度温度から算出した値（リトリーブ値）に変更した。
 実験結果
地表面温度の輝度温度計算の精度への影響を確認するため、同一の大気プロファイルを放射伝達計算の入力として用い、地表面温度のみを変更した場合（GSM
第一推定値、又はリトリーブ値）について観測輝度温度と計算輝度温度の差(FG departure)の統計を比較した。
期間は 2017 年 7 月と 12 月の各 1 か月間である。その結果、大気が乾燥する 12 月に、最も下層に感度のある
水蒸気バンド 10 で、リトリーブ値を用いた場合の FG
departure の標準偏差が、第一推定値を用いた場合に比べ約 12%減少した。これは、大気中の水蒸気量が少ない条件では、GSM の第一推定値の地表面温度よりも窓チャンネルから算出したリトリーブ値を用いるほうが高精度に放射伝達計算できることを示唆している。
次に、バンド 9, 10 のひまわり 8 号 CSR データを追加利用するため、本変更をバンド 8, 9, 10 の CSR デー
タに適用し、データ同化実験を行った。バンド 8 は地

表面温度の影響は、ほとんど受けないため、本変更の影響は小さい。基準となるコントロール実験(CNTL)は、2018 年 10 月時点の現業メソ解析システム相当のものであり、バンド 9, 10 を追加した実験を TEST とした。
実験期間は、2017 年 6 月 27 日～7 月 31 日（以下、夏期間）と 2017 年 12 月 11 日～2018 年 1 月 15 日（以下、冬期間）である。実験の結果、夏期間・冬期間ともに、
TEST, CNTL 共通に使われているマイクロ波水蒸気サ
ウンダの輝度温度データ(変更内容とは独立な観測デー
タ)の FG departure の標準偏差が TEST で減少した。これは、対流圏中下層の水蒸気場の改善を示唆している。
特に夏期間では、ラジオゾンデや航空機による気温データ、大気追跡風などの風データでも FG departure の標
準偏差の減少が見られ、第一推定値の対流圏下層の気
温、風の場の改善を示した。降水予測について、対解析雨量で求めたスコアでは、夏期間に見られた過少バ
イアス、冬期間に見られた過大バイアスが軽減し、両期間ともスレットスコアが改善、降水予測の精度が向。
上することも確認した（図 1 は夏期間）
 まとめ
気象庁メソ解析で未使用である対流圏中下層の水蒸
気に感度のある、ひまわり 8 号のバンド 9, 10 の CSR
データを適切に同化するため、放射伝達計算に気候値
地表面射出率とリトリーブ地表面温度を入力とする手法を開発した。リトリーブ地表面温度を入力とすることで、GSM 地表面温度を用いるより高精度に放射伝達計算ができた。本手法を適用してバンド 9, 10 を追加するデータ同化実験を行った結果、追加した CSR データ
が感度を持つ対流圏中下層の水蒸気場の改善が解析値、第一推定値で得られ、降水予測の改善を確認した。

図１ 実験期間（夏期間）の降水予測のスレットスコ
アの TEST と CNTL の差（左）、及びバイアススコア（右）．
赤は TEST、緑は CNTL の結果を示す。横軸は 3 時間降水量に対する閾値 (mm/3 hour)。
参考文献[1] 計盛 正博, 2016: ひまわり 8 号晴天放射輝度温度の利用開始. 平成 28 年度数値予報研修テキスト, 気象
庁予報部, 46-49pp.
[2] Borbas E. and Ruston B. C., 2010: The RTTOV
UWiremis IR land surface emissivity module, Report
NWPSAF-MO-VS-042, 24pp.

― 128 ―

C158

ひまわり 8 号最適雲解析プロダクトの同化実験（その３）*大 塚 道 子 (気 象 研 ), 瀬 古  弘 （ 気 象 研 ・ JAMSTEC） ,林  昌 宏 (気 象 研 ), 小 泉  耕 （ 気 象 研 ）知が一致する割合は、中・上層では７割を超えるが、はじめに本研究では、ひまわり 8 号による最適雲解析（Optimal

下層では５割程度と低くなる．今回の「乾いた」疑似Cloud Analysis : OCA）プロダクト（林[1]）を同化する

湿度の設定値ではこのような両者の関係は考慮していことで数値モデルの初期値を改善し、集中豪雨などのないが、今後の検討課題である．

現象の予測精度を向上させることを目標にしている．



大塚ほか[2]は OCA データから雲の 3 次元分布を推定



同化実験の概要

し、雲が存在する場所で Zhang et al. [3]のゾンデ観測プ

平成 27 年 9 月関東・東北豪雨の事例を対象に、気象

ロファイルの雲層判定に用いられる湿度の閾値を与え、庁非静力学モデルに基づく４次元変分法同化システム

3 次元の疑似湿度データを作成し、そのデータを気象庁

を用いて同化実験を行った．同化期間は、2015 年 9 月

現業データと合わせて同化する実験を行った．平成 27

8 日 21 UTC～9 日 09 UTC で、同化窓を 3 時間とする４

年関東・東北豪雨の事例では、疑似湿度を同化した実サイクルで疑似湿度データを 1 時間毎に同化し、得ら

験では、同化しない実験に比べて、中・下層で湿度がれた 09 UTC の解析値を初期値として 39 時間予報を行

より大きく、ゾンデの観測値に比べて正バイアスがみった．OCA 疑似湿度の同化あり（TEST）、同化なし

られた．降水量では、解析雨量に対するスレットスコ（CNTL）で、解析値と予報値を比較した．

アでは大きく改善がみられた一方で、バイアススコア


では過剰な降水がみられた．

疑似湿度同化の降水予報へのインパクト

上記の過剰な降水は、雲が存在する場所だけで「雲図 1 に示すように、
TEST では CNTL に比べて 3 時間が存在するための高湿度な疑似湿度」を与えために、

降水量のスレットスコアの全予報時刻平均が改善し、領域全体として水蒸気が過多になったことが一因と考バイアススコアではより過剰な傾向がみられるものの、えられる．そこで今回は、気象庁高層ゾンデ観測デー

今回は雲のない場所での疑似湿度を同化したことで、タの統計を利用し、雲がない場所でも、次章に述べる

大塚ほか[2]に比べれば過剰な降水が抑制され、改善がような適度な湿度を作成して与える実験を行った．

みられた．湿度場のゾンデ観測値による検証でも、著しい正バイアスはみられなくなった（図略）．



同化した疑似湿度

今後は、疑似湿度作成と同化手法の改善をさらに検大塚ほか[2]と同様に OCA データから雲の分布を推討し、別の豪雨事例での同化実験も行う予定である．

定して疑似湿度データを作成する．同化する疑似湿度の領域は、東経 120～150 度、北緯 20～50 度である．
同化の前処理において、ある格子で雲が観測されていない（OCA による疑似湿度がない）のに第一推定値が[3]の閾値より大きい湿度になっている場合に、あらたにより「乾いた」疑似湿度を与える．具体的には、2017
年 7 月の１か月分の全国 18 地点のゾンデ観測プロファ

図１ 全予報時刻平均の 3 時間降水量予報スコア．

イルに対して、Zhang et al. [3]の閾値で雲層判定を行い、スレットスコア（左）、バイアススコア（右）．

各高度で雲層でないと判定されたときの湿度の平均値を得て、それを雲が観測されていない場所での疑似湿謝辞: JST CREST (JPMJCR1312) の支援を受けました．

度の値とした．
雲が観測されず第一推定値も Zhang et al.
[3]の閾値より小さい格子では、疑似湿度は設定されず、

参考文献

同化は行われない．

[1] 林 2018, 気象衛星センター技術報告, 第 63 号.

なお、同期間で OCA とゾンデ観測のそれぞれの雲検[2] 大塚ほか 2018，日本気象学会 2018 年度秋季大会, P321．
[3] Zhang et al. 2010, doi: 10.1029/2010JD014030.

― 129 ―

C159
どれだけ高頻度に観測するべきか？：
ひまわり 8 号全天候輝度温度同化による局地的大雨予測*澤田洋平(気象研/理研 R-CCS),

岡本幸三(気象研/理研 R-CCS), 三好建正(理研 R-CCS)

1. 背景と目的
新世代静止気象衛星の特徴の一つは観測頻度の多さである。ひまわり 8 号はフルディスク観測を 10 分で終えることができる上に、日本域に限って 2.5 分おきのラピッドスキャン観測を同時に実施している。さらに限られた領域に対して 0.5
分おきのスーパーラピッドスキャンを行っている。このような観測を数値予報モデルに高頻度に同化することにより対流スケールにおける予測可能性向上が期待されている。
しかしながら、高頻度であればあるほど（高頻度に観測し、それを同化するコストに見合って）有効であるという包括的な実証はまだなされていない。例えば、Honda et al. (2018, MWR)は台風 Soudelor の強度予報実験において、ひまわり
8 号のフルディスク観測を 10 分おきに同化した
場合のほうが 30 分おきに同化した場合よりも精度が高いことを確認している一方で、Minamide
and Zhang (2018, MWR)は同じ台風事例で 1 時
間ごとの観測の同化でも同等の強度予報精度を実現できている。静止気象衛星の未来のあり方を考える上でも、データ同化の文脈において高頻度観測がどれほど有効か、なぜ有効なのかを定量的に議論することは重要である。
Sawada et al. (in revision, JGR-A; 2018 春季大会)では、孤立した積乱雲がもたらした局地的大雨の事例に対して 10 分おきのひまわり 8 号赤外輝度温度観測の同化が有効であることを示した。本発表ではこの事例において観測頻度（=データ同化を行う頻度）の違いが解析・予報精度に与える影響について調査した結果を示す。

(Sawada et al. in revision, JGR-A)に加えて、30分おき（ひまわり 7 号相当）、60 分おきに同化した実験を行った。各実験を比較し、観測頻度の違いが解析・予報精度にどのような影響をもたらすか調査した。
 対象事例は、2015 年 7 月 30 日の近畿地方における局地的大雨である。計算期間は 2015 年 7
月 30 日の 02UTC から 08UTC までとした。

3. 結果と考察

 図 1 には 06UTC における解析場からの降水予
測の Equitable Threat Score (ETS)を示す。ひまわり 8 号の同化なし（黒線）に比べて、輝度温度を高頻度に同化すればするほど ETS が向上する
ことが分かる（青・赤・緑線）。発表ではこれに2.5 分おきのラピッドスキャンのデータを同化した結果も加え、「どれだけ高頻度に観測するべきか？」について包括的な議論を行う予定である。
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。

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)にひまわり 8 号の放射輝度計算のために
RTTOV を組み込んだシステム(Okamoto et al.
2019 QJRMS)を使用した。水平解像度は 2km,
鉛直 50 層でメンバー数は 78 とした。計算領域
は大阪を中心とした 550km×670km の領域である。現業用の品質管理済み観測データに加えて、ひまわり 8 号のバンド 8 およびバンド 10 の赤外輝度温度を同化した。
 フルディスク観測を 10 分おきに同化した実験

図 １ ： 06UTC の 解 析 場 か ら の 降 水 予 測 のEquitable Threat Score。青・赤・緑線はひまわ
り 8 号の放射輝度をそれぞれ 10 分おき、30 分おき、60 分おきに同化した結果。黒線はひまわり 8号の同化をしなかった場合の結果。

― 130 ―

C160
ひまわり後継衛星計画の概要*別所康太郎（気象庁）

１．はじめに
気象庁の静止気象衛星ひまわり８号は、2015 年７月より運用を開始し、同９号についても 2017 年 3 月よりバックアップ機としての運用を開始している。両号は、2022 年頃にその役割を交代しつつ、2029 年頃まで運用を続ける予定である。ひまわりについては、2018 年からは、アジ
ア太平洋諸国の気象水文機関の要望に応じて領域観測を行う「ひまわりリクエスト」を開始したり、フルディスク・
領域観測の結果から海上付近の風分布を推定し、台風の強風域を推定する手法の現業運用を始めるなど、気象業務での利活用を着実に進めている。また、気象集
誌 2018 年特別号「静止気象衛星『ひまわり８号』を用いた気象学・気候変動研究」や、気象研究ノート第 238 号「静止気象衛星ひまわり８号・９号とその利用」が刊行されるなど、学術面での利用も進められている。特に Putriet al. (2018)にあるように、メソスケール現象の解析をひまわり８号の高頻度・高解像度の観測結果を利用して行
うなど、いわば「メソスケール衛星気象学」とでも呼べるよ
うな新しいパラダイム構築の動きが見られる。
一方、宇宙開発戦略本部で決定された宇宙基本計画
工程表では、ひまわり８号・９号の後継の静止気象衛星
は、遅くとも 2023 年度までに製造に着手し、2029 年度頃に運用を開始することを目指す、とされている。2018 年、
気象庁ではひまわり８号・９号の後継衛星について、その仕様などの検討を開始した。本発表では、後継衛星の観測性能の仕様に関する検討状況を報告する。

２．検討中の観測性能
静止気象衛星については、世界気象機関が 2040 年には具備するのが望ましい要件として、高頻度観測機能を備えた多バンドの可視・赤外イメージャや、ハイパース
ペクトル赤外サウンダ、雷イメージャ、紫外/可視/近赤外サウンダを列挙している。このうち可視・赤外イメージ
ャについては、後継衛星では、現行の８号・９号の観測性能からの機能強化ができないかを検討している。具体的にはバンドの追加や、領域観測の拡大、観測・処理時間の短縮、精度の向上などである。
ハイパースペクトル赤外サウンダについては、これまでのひまわりには搭載されていないため、当庁としてはその搭載の可能性について、一から検討を始めている。
同センサーについては、欧州気象衛星開発機構が次の

静止気象衛星に搭載を予定しており、その経験に学びつつ、当庁でも数値予報に与える効果を見極めるために観測システムシミュレーション実験を実施している。また、実況監視・ナウキャスト等にも利用できないか調査を行っている。
雷イメージャについては、航空ユーザーへの情報提供や、台風の強度予報への活用などが考えられるが、こちらもこれまでのひまわりには搭載されていない。米国の新しい静止気象衛星には搭載され、観測データも公開が始まっているため、それらのデータを利用して、同センサーの性能や利用法などについて調査検討を進める予定である。
紫外/可視/近赤外サウンダについては、オゾン、微量気体、エーロゾルの監視などに主として利用される。こちらも当庁では利用した経験がないため、基礎的なところから調査を始めている。
また、ひまわりの後継衛星については、想定される運用開始年まで 10 年ほどしかないため、現業運用という意
味ではとても間に合わないと思われるが、マイクロ波サウンダを搭載した静止気象衛星や、同じくマイクロ波サウンダを搭載した小型衛星群によるコンステレーション観測についても、もっと先の将来を見越して、この機会にあわせて検討している。マイクロ波サウンダなどで得られる大気下層の水蒸気分布は、集中豪雨や台風をより高精度に予測するためには不可欠な情報であるにも関わらず、地上・衛星を含めた現行の観測システムでは、広く一様に常時監視することができない。特に現行のマイクロ波
サウンダは極軌道衛星に搭載されているため、衛星直下の観測領域を１日２回程度しか観測できない。マイクロ波サウンダを搭載した静止気象衛星や小型衛星群は、どちらも下層の水蒸気分布をどのような状態でもあまねく観測できるシステムであり、実現すれば実況監視・ナウキ
ャストや数値予報に与える効果は絶大であろう。

３．おわりにひまわりは気象業務だけでなく、国民にひろく利用されており、我が国の重要な社会資本となっている。その一方、気象庁では後継衛星の検討を始めたばかりであるが、その仕様検討のための時間は限られたものとなっている。本発表を機会に、気象学会の会員諸氏からの積極的な情報提供や、コメント、あるいは具体的な利用目
的にもとづく要望などを期待している。

― 131 ―

C161

「ひまわり」と「しきさい」に色彩を取り戻す〜分光反射率に基づくトゥルーカラー再現画像〜* 高 野 雄 紀 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),1.

渡 邊 正 太 郎 (株 式 会 社 ウ ェ ザ ー マ ッ プ )光反射率をよく推定することができ(図 1)，色の再現性

はじめに

ひまわり 8・9 号のセンサ AHI は 3 つの可視バンドをも良かった(表 1)．

有しており，トゥルーカラー画像を作成出来る[1]．しAHI のバンド 2 (中心波長 0.51 µm)は，植生に特徴的かしながら，ひまわりの各バンドと人間の目の特性のな 0.55 µm 付近の分光反射率のピークを捉えられてお差異からトゥルーカラー画像は人間の目で見た色を再らず(図 1)，バンド 1,2,3 だけでは正確な色再現ができ現できない．これを克服するため，色変換行列を用いていない(表 1)．一方で文献[3]で用いられている 0.55

たトゥルーカラー再現画像(TCR)の作成方法が近年確µm の疑似バンドをバンド 2 と置き換えると，色の再現

立された[2][3]．

性が改善される（図表略）．TCR 画像を作成するという

最近プロダクトが公開された GCOM-C (しきさい)のセンサ SGLI は，ひまわりより多い 11 もの可視・近観点からは，ひまわり 10・11 号の緑バンドの中心波長は，0.55 µm 付近とするのが望ましいといえる．

赤外バンドを有している[4]．こうした多バンドの情報から TCR を作成する方法は確立されていない．単純に�����������
����
����
���
���
����
���
����
���
����
���
����
�
���� ��� ���� ��� ���� ��� ���� ��� ���� �������

ことが考えられるが，これでは観測された情報を利用し尽くすことが出来ない．そこで本研究では全てのバンドを用いて分光反射率を推定し，TCR を作成することを提案する．



は R,G,B に近い 3 つのバンドを選択し画像を作成する

さらに，ひまわり 8・9 号に立ち返り提案手法を AHIに適用することで，AHI の緑バンド(バンド 2)が色再現に果たす役割についても議論する．

図１ 植生の分光反射率と，センサ(SGLI, AHI)から
2.

提案手法

推定された分光反射率の一例．

各バンドの反射率が中心波長での分光反射率に等し
いとし，隣接するバンド中心波長の間の分光反射率は，

表 1 図 1 の分光反射率に対応する色（対数強調済み，

線形に内挿した値とする．SGLI は VN01 から VN09,

値の範囲は 0-255）．

AHI はバンド 1 から 3 を使用した．波長方向に分光反

R

G

B

射率を表色関数とともに積分することで，CIE 1931

Accurate

44

61

1

XYZ 色空間の刺激値を求めたのち，
sRGB に変換する．

SGLI

60

61

1

AHI

34

29

13

3.

検証方法

文 献 [3] と 同 様 に ， UGSG Digital Spectral Library
splib06a の分光反射率データを使用した．元の分光反射率から直接求めた色と，センサの応答関数からセンサ

参考文献[1] Bessho, K., et al., 2016, J. Meteor. Soc. Japan, 94,
151-183.

で観測される輝度をシミュレーションし提案手法によ[2] Miller, S., 2016, Bull. Am. Meteor. Soc., 97, 1803-1816.

り求めた色を，比較する．

[3] Murata, H., et al., 2018, J. Meteor. Soc. Japan, 96B,

4.

[4] Hori, M., et al., 2018, Trans. JSASS Aerospace Tech.

211-238.
結果・考察

SGLI はバンド数が多く，線形内挿を用いても元の分Japan, 16, 218-223.

― 132 ―

C162
ひまわり後継衛星に向けたハイパースペクトル赤外サウンダのインパクト調査
岡本幸三 1、大和田浩美 2、計盛正博 3、大塚道子 1、太田芳文 3、上清直隆 1、瀬古弘 1、安藤昭芳
2、吉田良 2、石元裕史 1、林昌宏 1、石田春磨 4、佐藤芳昭 5、国松洋 2、別所康太郎 2、横田寛伸 2
1:気象研究所、2:気象庁観測部、3:気象庁予報部、4:気象衛星センター、
5:気象庁地球環境・海洋部

1. 背景
気象庁では、静止気象衛星ひまわり８・９号に続く後継衛星の検討を開始した。気象業務からの要請や国際連携、技術・予算的制約等のあらゆる面から仕様を検討し、2028 年の打上を目指している。その中で気象情報の高度化や世界気象機関からの推奨に対応するため、従来からの可視赤外イメージャだけでなく、雷センサやハイパースペクトル赤外サウンダ（HSS）の搭載も検討している。
HSS は、高波数分解能で 1000 以上のチャネ
ルを用いることにより、高精度な気温・水蒸気の高鉛直分解能プロファイル情報を取得できる。低軌道衛星に搭載された IASI や CrIS などの HSS（LeoHSS）は既に現業的に利用されており、新たに静止衛星に搭載することにより高頻度な観測が期待できる。一方で測器の製造や運用、膨大なデータの処理・配信に多大の開発と予算が必要となるため、それに見合う効果が
気象業務及び科学的に得られるのかを調査する必要がある。そこで本研究では、観測システ
ムシミュレーション実験（OSSE）を用いて、後継静止衛星搭載 HSS（GeoHSS）がもたらす数
値予報へのインパクトを調査する。
2. OSSE の概要
本 OSSE の実行には、①GeoHSS の疑似デー
タの作成、②GeoHSS に対応したデータ同化シ
ステムが必要となる。①の疑似データは、欧州で計画されている MTG 衛星の IRS という HSSを想定して、高精度な解析場から衛星シミュレータを用いて放射計算して作成する。気象庁シス テ ムと 独立 した 高精度 な 解析 場と して 、ECMWF の再解析（ERA5）を用いる。ネイチ
ャーラン方式の OSSE と違って実際の解析場を用いることにより、実際の観測データをそのまま用いることが可能となる。一方で、ERA5が気象庁の解析より精度が高い事例を選択する必要がある。
②は、気象庁の現業システムで運用されている全球およびメソデータ同化システムを用いる。全球データ同化システムでは、現業同化されている LeoHSS の処理（チャンネル選択、雲判定、間引き、観測誤差設定、水平間引き）をGeoHSS にも適用する。メソ同化システムでは
まだ LeoHSS は同化されていないので、今回新たに開発を行っている。さらに気温と水蒸気の鉛直プロファイルも同化し、より直接的な観測情報のインパクトを評価する。
3. OSSE の初期結果
図は、ERA5 からシミュレートした GeoHSSの疑似輝度温度を示す。このデータから雲の影響を受けていない輝度温度だけを同化する。3週間の同化サイクルを実行したところ、GeoHSS を同化しない場合と比べ、GeoHSS を同化した解析・予報場は、ECMWF の解析・予報場に近づいていることを確認した。これはGeoHSS 疑似データの作成や同化が、想定通りに機能していることを示している。
現在、同化実験結果の評価、GeoHSS シミュ
レーションの高度化、メソ同化システムでの同化、気温・水蒸気プロファイルの同化、台風や線状降水帯を対象とした同化実験の準備を進めている。これらの結果について、本講演や関連する講演で紹介する。

図：2018 年 8 月 1 日 00UTC の、MTG/IRS のチャネ
ル 417（10.4μm）の輝度温度シミュレーション。
ERA5 を入力として、RTTOV12.2 を用いて計算。

― 133 ―

C163
静止衛星搭載ハイパースペクトル赤外サウンダの観測システムシミュレーション実験
大和田浩美 1、岡本幸三 2、計盛正博 3、上清直隆 2、石元裕史 2、林昌宏 2
1:気象庁観測部、2:気象研究所、3:気象庁予報部の位置としたため、擬似観測の水平解像度は
ERA5 のそれ（およそ 31km）に相当する。下図はある晴天と曇天の格子点について計算した、全 1738 チャンネルの IRS の輝度温度である。OSSE で使用するチャンネルとしては、
13-14.2μm の気温に感度があるチャンネルと、
5-6.25μm の水蒸気に感度があるチャンネルを検討している。

1. 背景
気象庁では、静止気象衛星ひまわり８・９号に続く後継衛星の検討を開始した。後継衛星への搭載を検討する測器の候補の一つにハイパースペクトル赤外サウンダ（HSS）がある。HSSを新たに静止衛星に搭載することで、気温と水蒸気の高精度なプロファイルに関する情報を高頻度で取得することができ、これをデータ同化で利用することにより数値予報の予測精度が大幅に改善すると期待される。この想定を確認するため、HSS を後継衛星に搭載してそのデータを同化した場合の、数値予報へのインパクトの評価を観測システムシミュレーション実験（OSSE）で行う。本発表では HSS の疑似観測データの作成と、気象庁の現業全球データ同化システムにおける OSSE の初期結果について報告する。

3. 全球 OSSE の初期結果
気象庁の現業全球データ同化システムを用いて、2 で作成した IRS の疑似観測を同化する
環境を構築し、初期の実験を実施した。疑似観測の利用については、基本的には、既に現業利用されている低軌道衛星搭載の HSS のチャンネル選択や品質管理を適応する。
現時点では気温に感度のある 36 チャンネルと、水蒸気に感度のある 25 チャンネルを、測器誤差なしの理想的な条件で同化する OSSEを実施している。この結果、擬似観測を同化す
ることにより、解析場と予報場のそれぞれの気
温と比湿の鉛直分布が、想定どおり ECMWFの解析に近づくことを確認している。

2. 疑似観測データの作成
HSS の疑似観測データの作成は、欧州で計画されている MTG 衛星の IRS が後継衛星に搭載された場合を仮定して行う。シミュレーションには高精度な放射伝達モデルと、それに与える気象庁の数値予報システムとは独立した入力値が必要であり、放射伝達モデルにはRTTOV12.2 を、入力値には ECMWF の再解析
（ERA5）の 137 層のモデル面データを使用する。疑似観測の個々の観測点は ERA5 の格子点
330

14.2μm13 - 14.2μm

計

4.59μm

5.0 - 6.25μm

290

算
輝

270

度

250

温
度
(
)

K

8.26μm

9.3 - 10μm

310

4. 今後の予定
IRS の仕様に基づいた測器誤差を各チャンネ
ルに与えて現実的な疑似観測データを作成し、新たに OSSE を実施し、評価を行う。

晴天（オーストラリア）

230

曇天（台⾵中⼼付近）

210
190
1

101

201

301

401

501

601

701

801

901

1001

1101

1201

1301

1401

1501

1601

1701

チャンネル番号 (1-1738)

図: IRS の計算輝度温度の例。ERA5 を入力とし RTTOV12.2 で計算を実施。ある晴天（黒色線）、曇天（灰色線）の格子点それぞれについて、1738 チャンネル全ての計算輝度温度を連続的にプロット。

― 134 ―

D151

東アジアの極端現象の温暖化変化研究へのアプローチ*佐 藤 正 樹 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )1.

AR6 の第 11 章においては、極端現象を以下の観点か

はじめに日本において 2018 年には冬の寒波、
夏の豪雨と猛暑、ら評価することとしている[1]：気象から気候の時間ス

非常に強い台風の襲来等極端現象が多発した。これら

ケールにおよぶ様々な極端現象のタイプ、温度、降水の極端現象の発生に人為起源地球温暖化がどれだけ寄に関わる極端現象に加えて旱魃・洪水、熱帯的低気圧

与したか、また今後同様な極端現象がさらに頻発する等の severe storms、それらに関わる compound events、のかについて関心がもたれている。本講演では、東ア極端現象の観測とその限界・古気候的な記録、メカニ

ジアの極端現象の地球温暖化に伴う変化の研究へのア

ズム・ドライバー・極端現象をもたらすフィードバッ

プローチについて議論したい。

ク、モデル評価、過去の変化の影響要因(attribution)、将2.

来変化の評価、ケーススタディ等から構成される。

IPCC AR6The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)

3.

アプローチ

the Sixth Assessment Report (AR6) への取り組みが始ま近年の日本における極端現象の多発は、予想されるっ て い る (https://wg1.ipcc.ch/AR6/AR6.html) 。 Working

さらなる温暖化に伴って極端現象の頻発化・激甚化をgroup 1 (the physical scientific basis) では、本年 4-6 月

予感させる。個々のイベントの人為起源地球温暖化にと来年 3-4 月の 2 度のレビューを経て 2021 年 4 月による影響について event attribution による研究が期待さ

AR6 が承認されるスケジュールとなっている。AR6 のれる。特に storyline 的な手法の可能性を検討したい。

章立ては [1] に示されており、特に 10-12 章が regional

極端現象は頻度が低いために、過去の記録から有意なな気候変化に関わる章として Working group II と強い

観測的な変化を見出すことは容易ではない。頻度を補連携をとるものとされている。AR6 に評価(assess)されうために数値モデルによるアンサンブル手法が有効でる論文の投稿期限は 2019 年 12 月 31 日であり、2020

あるが、一方、数値モデルの妥当性についての検証が年 09 月 30 日までに受理されている必要がある。

より求められる。豪雨や熱帯低気圧の将来変化を調べ

2013 年に出版された AR5 と AR6 との前後にはるためにはメソを解像する高解像度数値モデルによる

Special Report が企画され、2012 年には極端現象に関す研究がより必要になる。極端現象の変化をもたらすドる特別報告書 Managing the Risks of Extreme Events andライバーとして、
ハドレーセル等の大規模循環や ENSO

Disasters to Advance Climate Change Adaptation (SREX と等大気海洋結合モードの変化についても過去将来の変

略す)、また 2018 年には Global Warming of 1.5°C

化や影響要因の解析が求められる、これらの変化と極(SR1.5K)が出版され、Climate Change and Land (SRCCL)、

端現象との関係のメカニズムを理解することが極端現

The Ocean and Cryosphere in a Changing Climate (SROCC)

象の変化の評価の信頼性を向上させると考える。

が間もなく出版を予定されている。AR6 では AR5 や既存の報告書以降の科学的知見の評価を行うとともに、各報告書との整合性が求められている。SR1.5K、
SROCC 等には熱帯低気圧等の極端現象についてそれなりの分量で評価されており、AR6 では評価の重複を避ける予定である。
SREX 第 3 章における地域区分は図１に示すとおり
であり、日本は東アジアに区分されている。各地域の温度や降水などの極端現象の指標の過去・将来変化も、
ここで示される地域区分ごとに表にまとめられている

図１ 地域区分。SREX の図 3-1 より。

(SREX の表 3-2, 3-3)。AR6 で同様な地域区分が採用さ参考文献れるかは未定だが、日本域の研究が評価されるために[1] Chapter outline of the Working Group I contribution toは、東アジアとしての視点が求められる。

the

IPCC

Sixth

Assessment

https://wg1.ipcc.ch/AR6/outline.html― 135 ―

Report(AR6).

D152

2018 年 7 月の猛暑と地球温暖化*今田由紀子（気象研），渡部雅浩（東大 AORI），川瀬宏明（気象研），
塩竈秀夫（環境研），荒井美紀（東大 AORI）
温となっていた。2018 年 7 月を上回る猛暑の発生

1. はじめに2018 年 7 月上旬、西日本を中心とする広域で記確率は、現在の地球温暖化の条件下では 19.9％で録的な大雨が 3 日以上持続し、200 名を超える死あったのに対し、地球温暖化が無かった場合には 3

者・行方不明者を出す激甚災害となった。一方、梅×10－5％と見積もられ、地球温暖化が無ければ雨明け後は日本列島を災害級の猛暑が襲い、熱中症

2018 年 7 月のような猛暑は起こり得なかったことによる死者・緊急搬送者は過去最大となった。このが示された（Imada et al., submitted）。一方、二ような異常気象に対して、地球温暖化をはじめとす

段重ねの高気圧を Z200 と Z850 の特異値分解解析

る様々な要因の寄与を定量的に推定する試みをイベを用いて指標化して HIST と Non-W を比較したと

ント・アトリビューション（以下 EA）と呼ぶ。こころ、この気圧パターンに対する温暖化の寄与は微

こでは、高解像の気候モデルを用いて作成されたラ小であることが分かった（詳細略）。この気圧指標ージアンサンブルデータベースを用いて、2018 年

をもとに、二段重ねの高気圧によって猛暑の確率が7 月の豪雨直後に日本列島を襲った災害級の猛暑にどの程度底上げされたかを見積もった結果も発表す

対して EA を試みた結果を紹介する。

る予定である（図 2 の点線）。また、d4PDF の領本研究では、高解像度のアンサンブル実験 100
メンバーの出力が過去 60 年（1951〜2010 年）に渡って利用可能な「地球温暖化対策に資するアンサ
ンブル気候予測データベース（d4PDF）」の気候再現実験（HIST）と非温暖化実験（Non-W 実験；人域実験のデータ（解像度 20km）を用いた細かいス
ケールの猛暑の解析についても紹介する。
謝辞
本研究は文部科学省の統合的気候モデル高度化研究プ
ログラムの協力を得た。

為起源の外部強制要因を産業革命以前の条件で固定、海面水温と海氷分布から長期トレンドを除去）
を 2018 年 7 月まで延長し、解像度 60km の全球モ
デル MRI-AGCM の実験データを用いて、2018 年の梅雨明け後に日本列島を襲った災害級の猛暑と、その背景となった総観スケールの循環場に対する地
球温暖化の寄与を定量的に見積もることを試みた。

2.

結果
この猛暑イベントを引き起こした要因の一つとして、対流圏の上層と下層で発達した二段重ねの高気圧の役割が大きかったことが知られている。図 1に、2018 年 7 月の Z200 と Z850 の実況値および

図 1.
2018 年 7 月の Z850（上段）および Z200（下段）の偏差（m）。
（a）および（c）：実況値（JRA55）、（b）および（d）：HIST 実験の 100 メンバー平均。

HIST のアンサンブル平均値を示した。モデルは、
この時期出現していた PJ パターン（Nitta 1987）に伴う太平洋高気圧の張り出しや上空のチベット高気圧の強化を捉えている。HIST および Non-W を用いて、日本上空の T850 の気温の確率密度分布を描いたものが図 2 である。2018 年は T850 で見ても観測史上最高気温を記録したが（図略）、HIST
実験の 100 メンバーの一部はこの異常な高温を再現しており、100 メンバーの平均値でも過去最高気― 136 ―

図 2.
日本上空の気温（図 1a の四角域の T850）の確率
密度分布。

D153

2017/18 年 の 東 ア ジ ア の 寒 冬 に 対 す る 温 暖 化 寄 与 の 定 量 化*森 正 ⼈ 1・ 今 ⽥ 由 紀 ⼦ 2・ 塩 竈 秀 夫 3・ ⼩ 坂 優 1・ ⾼ 橋 千 陽 4・ 荒 井 美 紀 4・
釜 江 陽 ⼀ 5・ ⻑ ⾕ 川 聡 4・ 渡 部 雅 浩 4(1 : 東 ⼤ 先 端 研 , 2 : 気 象 研 , 3 : 環 境 研 , 4 : 東 ⼤ ⼤ 気 海 洋 研 , 5 : 筑 波 ⼤ )

1.

はじめに

2017/18 年の冬（12-1 ⽉）はユーラシア⼤陸の中央部から⽇本を含む東アジアの中緯度域の広い範囲で寒WACE の出現確率が⼈為強制によって増加していることが分かった（図 2）。

冬となった（図 1a）。例えばモンゴル⻄部のウリヤスタ

イでは 1 ⽉に異常低温（⽉平均気温-28.0℃：平年偏差-5.4℃）を記録するなど、社会経済に⼤きな影響があった。シベリア⾼気圧の強化に対応する再帰性の⾼気圧

性偏差に伴う⾼緯度からの頻繁な寒気流⼊が、この持続的な低温偏差の原因と考えられる。⼈為起源の強制がバレンツ・カラ海の海氷の減少を通して、Warm-

Arctic Cold-Eurasian (WACE) パターンと呼ばれるこのような⼤規模循環偏差の出現確率を増加させていることが、近年指摘されている（e.g., Mori et al. 2014,

2019）
。
実際に、
この冬の地表気温偏差（図 1a）
は WACE

図１ a. 2017/18 年の冬平均（12-1 ⽉）地表気温偏差。

パターン（図 1b）に射影を持っており、この冬の WACE

b. PC2 に回帰した地表気温偏差（陰影）ならびに地表

は、イベントアトリビューションの⼿法を⽤いて、値（1.8）が掛けてある。c. PC2（⿊線）とバレンツ・は観測史上 2 番⽬に強かった（図 1c）。そこで本研究で2017/18 年の冬に観測された極端な WACE イベントとそれに付随する地表気温偏差に対する、⼈為強制と⾃気圧偏差（等値線：1hPa 間隔）。2017/18 年の PC2 のカラ海の海氷密接度（⾚線：軸反転）

然変動の相対的な寄与を評価することを試みる。
2.

実験設定と解析⼿法

MRI-AGCM3.2 による⼤規模アンサンブル実験デー

タセット「d4PDF: 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（1951-2010 年）」（Mizuta

et al. 2017; Shiogama et al. 2016）を 2018 年まで延⻑した。観測された海⾯⽔温と海氷密接度等で駆動された AMIP タイプの過去再現実験（ALL 実験）と、⼈為起源の温暖化成分を除去した海⾯⽔温や海氷密接度な

図 2 d4PDF による 2017/18 年冬の WACE パターンをそれぞれ 100 メンバーのアンサンブルで⾏い、両者

線）。点線は観測値。

どの⾃然強制のみで駆動した⾮温暖化実験（NAT 実験）を⽐較した。
3.

の確率密度関数。ALL 実験（⾚線）と NAT 実験（灰⾊

参考⽂献

結果

[1] Mizuta et al., 2017. BAMS., doi:10.1175/BAMS-D-16-

冬平均の地表気温偏差の EOF 第 2 モード（0-180ºE,

20-90ºN）で WACE パターンを定義した（Mori et al.

2014）。2017/18 年冬の WACE の出現確率を ALL と

NAT で⽐較したところ、観測されたような極端な0099.1[2] Mori et al., 2014. Nature Geosci., 7, 869–873.
[3] Mori et al., 2019. Nature Clim. Change., 9, 123-129.
[4] Siogama et al., 2016. SOLA., 12, 225-231.

― 137 ―

D154

d4PDF を 用 い た イ ン ド シ ナ 半 島 の 夏 季 降 水 量 の
将来変化の特徴*加 藤 雅 也 1 ， 加 藤 大 輔 2 ， 田 中 智 大 3 ， 立 川 康 人 3 ， 篠 原 瑞 生 2 ， 坪 木 和 久 1( 1 名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 ， 2 東 京 海 上 研 究 所 ， 3 京 都 大 学 工 学 研 究 科 ),1.

在した一方で、ベトナムやタイのようにほぼ同じかむ

はじめに

河川の氾濫に伴う災害について議論を行う際、膨大しろ少ない地域が存在した．

な年数が計算されている高解像度大規模データベース
d4PDF [1] は将来気候時の河川氾濫発生可能性の議論

表１ d4PDF における年最大 30 日降水の各領域の平均だけでなく、過去の災害事例の再現確率を議論する上および最大の極値．

でも非常に有用なデータである．東アジアには流域面

領域平均 (mm)

領域最大 (mm)積が大きく、下流部の勾配が非常に小さい河川が存在

HPB

HPB

HFB

HFB

する．このような河川において河川流出計算を行う際、レッドリバー

544

603

1,467

2,860

長期間の降水の再現性が重要となる．本発表では中国

ベトナム

543

735

2,903

2,982

とベトナムを流れるレッドリバー流域およびインドシ

ラオス

770

836

2,505

3,442

ナ半島 4 ヵ国における d4PDF の期間降水量の再現性と

タイ

467

632

3,008

2,932

その将来変化の特徴について報告する．

カンボジア

783

952

2,796

3,615

2.

解析方法

本 研 究 で は d4PDF の 過 去 （ HPB ）、 非 温 暖 化（HPB_NAT）、4℃上昇（HFB）実験の日降水量データを用いた．解析領域はレッドリバー流域とインドシナ
半島の 4 ヵ国（ベトナム、ラオス、タイ、カンボジア）
で、対象期間は各実験の 6 月から 9 月とした．d4PDF
過去実験の検証目的として、
APHRODITE (APHRO_MA
V1101R2) [2] を用いた．
各領域の各年に対して領域平均および領域内最大の期間最大降水量を計算し、これらを実験間で比較した．
前者は河川流出や氾濫計算に重要な領域全体、後者は各領域における降水量の極値の指標となる．
3.

結果

図 1 にレッドリバー流域の 30 日降水（図 1a）および 15 日降水（図 1b）の非超過確率を示す． 30 日降水は APHRODITE と比較して過去実験はやや過大であるが、15 日降水ではほぼ一致している．非超過確率の形
状も良く一致していることから d4PDF の降水の再現性

図１ レッドリバー流域の年最大 (a) 30 日、(b) 15の良さが確認された．4℃上昇実験時には特に非超過確

日降水の非超過確率．青、水、赤はそれぞれ d4PDF の率が大きい所で期間最大降水量が増加した．

過去、非温暖化、4℃上昇実験を黒は APHRODITE．

各領域の年最大 30 日降水の極値解析結果を表 1 に示す．すべての領域で領域平均降水量の極値は 4℃上昇

参考文献

実験時に増加した．一方、領域内の最大降水の極値は[1] Mizuta, R., et al., 2017, BAMS, 98, 1383-1398.

レッドリバー流域のように1,000 mm以上多い地域が存[2] Yatagai, A., et al., 2012, BAMS, 93, 1401-1415.

― 138 ―

D155
3.5km・7km 格子の NICAM を用いた地球温暖化による台風の変化
*

山田 洋平

海洋研究開発機構
台風の抽出は Yamada et al. (2017)に倣い強度
はじめに:台風は自然災害を引き起こす要因となや構造を考慮して直接的に抽出した。閾値は渦度る（本稿ではハリケーン等を区別せず熱帯低気圧を調節して 3.5km と 7km の現在気候で年間台風を台風と称する）。特に強い台風は激しい雨や暴の発生数が 75 個になるように調整した。本研究風を伴い大きな災害を引き起こすと考えられる。
では最低中心気圧が 945hPa 以下に発達した台風
例えば北大西洋では強い台風はその発生割合がを強い台風と呼ぶ。
少ないにも関わらず、台風による被害の大部分を占めることが報告されている(Pielke et al. 2008)。 結果: 図は 6 月から 10 月までに発生した台風の強い台風が地球温暖化の影響を受けてどのよう
強度別発生頻度のヒストグラムを示す。全体の発に変化するかということは科学的のみならず、社
生数は 7km では約 20%、3.5km 実験ではより顕会的にも興味深い課題である。一方で水平格子間
著に約 60%減少した。強い台風に注目するとどち隔が粗い全球モデルでは強い台風の再現が困難
らの実験でも増加したことがわかった。今後はであることが知られている。本研究では水平格子
Outer-core wind strength (Weatherford and
間 隔 7km と 3.5km の 全 球 非 静 力 学 モ デ ル
Gray 1988)といった台風の最大風速だけでなく
NICAM の出力を用いて、台風の地球温暖化によ強風域の水平的な広がりを考慮した指標を用いる変化を調べる。
て強い台風の将来変化を解析して報告する予定である。
手法:モデルの設定は水平格子間隔以外は、謝辞
Kodama et al. (2015)による水平格子間隔 14kmの AMIP 型実験と同じ設定である。3.5km 格子の本研究の一部は文部科学省フラグシップ 2020(ポ
現在気候実験は 2004 年 6 月 1 日から 2005 年 5スト京)重点課題 4「観測ビッグデータを活用した
月 31 日までの 1 年間とした。7km の現在気候実
気象と地球環境の予測の高度化」、環境再生保全
験は 1994、1997、1998、1999、2004、2005、機構の環境研究推進費(2RF-1701)の支援を受けた。
2010、2011、2012、2013、2014 年の 11 年を対象とし、各年の 6 月１日から 10 月 31 日までの５ヶ月間の積分を実施した（ただし、2004 年のみ2005 年 10 月 31 日までの 1 年間実施した）。初期
値は JRA-55 から作成し、海面水温は NOAAOISST(Reynolds et al. 2002)を境界条件として利用した。全ての実験で CO２濃度は ppm とした。
将来の海面水温は CMIP3 の SRES A1B シナリ
オと 20 世紀再現実験の出力を利用して、18 モデ
ルのマルチモデルアンサンブル平均から見積もった。CMIP3 の出力から作成した海面水温の変化を現在気候実験で対象とした各実験の海面水温に加算して将来の海面水温を見積もった。
3.5km の将来気候実験の積分期間は 5 月１日から
図. 6 月から 10 月までに発生した台風の強度別発生
翌年の 5 月 31 日までの 13 ヶ月で、7km の将来
頻度のヒストグラムを示す。上段は 7km 実験、下段
気候実験は 5 月 1 日から 10 月 1 日までの６ヶ月
は 3.5km 実験の結果。実線は現在気候実験、点線は
将来気候実験の結果をします。
の実験を 11 ケース実施した。初期値は現在気候実験同様に JRA-55 から作成したが、積分開始か
ら一ヶ月は spin up 期間とし除外した。

― 139 ―

D156
d4PDF を用いた台風に伴う降水量極値の将来変化とその要因*初塚大輔,佐藤友徳(北大院地球環境),吉田康平,石井正好,水田亮(気象研)1. はじめに気量の増加による影響であると考えられる。

高解像度の大気モデルを用いた将来予測では、

次に、水蒸気量増加による影響の空間的な分布

21 世紀末までに日本周辺における極端に強い降を調べるために、同一階級における 90 パーセン

水の強度は増加し、また日本近海における台風のタイル降水量の変化率を求めた（図 2）。その結果、強度も増加することが予測されている。

九州西部や太平洋上では、Clausius-Clapeyron の関

台風に伴う豪雨は、しばしば洪水や土砂崩れと係から予想される増加率（約 7%/K）を上回る増加

いった災害を引き起こし、その将来予測は重要で率を示した。一方、九州東部や北部では、それとあると考えられるが、データ数の制限からこれま

同等かそれ以下の変化率を示し、これらの地域でで十分評価されてこなった。本研究では、大規模は相対的に強度変化の影響を大きく受けること

アンサンブル実験のデータを解析することで、日が示唆される。

本周辺における台風に伴う降水量極値の将来変化を調べた。また、その要因として、水蒸気量の増加による影響と台風強度の増加による影響に着目した分析を行った。本予稿集では、九州地方の結果のみを示す。

2. データと解析方法使用したデータは、気候変動リスク情報創生プ
ログラムによる地球温暖化対策に資するアンサ
ンブル気候予測データベース（d4PDF; Mizuta et al.
2017）である。降水量データは、水平解像度 20kmの領域気候モデルの出力値を用いた。また、台風

図 1: (a)台風中心気圧の階級別出現頻度、(b)台風
中心気圧と降水量のパーセンタイル値の関係。降
水量は九州領域における領域平均値。

の情報として、Yoshida et al. (2017)が検出したトラッキングデータを使用した。
初めに、過去実験 3,000 年分と 4K 上昇実験 5,400
年分のデータを用いて、九州周辺を通過する台風をそれぞれ 1,299 個と 1,366 個抽出した。
そして、各グリッドに対し、個々の台風から生じる最大日
降水量を用い、10hPa 幅に区切った中心気圧階級ごとに降水量のパーセンタイル値を算出した。

3. 結果
図 1 下段に、台風の中心気圧階級別に各パーセ
ンタイル降水量をプロットしたものを示す。過去、
将来気候ともに強い台風ほど降水量も増加する

図 2: 各中心気圧階級における 90 パーセンタイル
降水量の平均変化率。940～1000hPa を使用。変化
率は地上気温の昇温量で規格化している。

傾向が見られる。九州周辺を通過する台風の強度は、将来増加することが予想されており（図 1 上段）、この強度変化の影響を受けて降水量も増加することが考えられる。また、中心気圧階級ごとに見た降水量の将来変化は、全ての階級において増加傾向を示しており、これは主に大気中の水蒸謝辞
本研究は、気候変動適応技術社会実装プログラム（SI-CAT）の支援を受けて実施された。
参考文献
Mizuta, R., et al., 2017: Bull. Amer. Meteor. Soc., 98.
Yoshida, K., et al., 2017: Geophys. Res. Lett., 44.

― 140 ―

D157
Pseudo global warming effect on typhoon-induced precipitation over western Japan
Sridhara NAYAK* and Tetsuya TAKEMIDisaster Prevention Research Institute, Kyoto University
Gokasho, Uji, Kyoto, Japan
Recent studies suggest that typhoons in futureclimate may be more intense and carry heavy
precipitations (e.g., Nayak and Takemi,2019). As a consequence, it may increase
various socio-economic damages overlandfall region. In our study, we analyzed theprecipitation linked to two very strong
Typhoons “Typhoon Nancy (1961)” and“Typhoon Jebi (2018)” in present day
simulation and their response to pseudo
global warming (PGW) by using Advanced
Research dynamic solver of Weather
Research and Forecasting (WRF) model.
Attempt is also made to discuss whether if the
precipitation amounts associated with
Typhoon Jebi is a future projection of that ofwith Typhoon Nancy under warmer
environment, because both typhoons madelandfall around same region of Western Japan
but with a difference of 57 years.
In methods, WRF model is configured withfour nested domains with a resolution of
45km for parent domain, 15km and 5km for
inner middle domains, and 1km for the
innermost domain. The initial and boundary
conditions are forced at 6 hours fromJapanese Reanalysis (JRA55). A total of four
numerical simulations are conducted (twosimulations for present day and two
simulations with PGW). In PGW experiments
the climate change components are added to
JRA55.
We find that the landfall of Typhoon Nancy
and Typhoon Jebi are well reproduced in themodel simulations and has a good agreementwith the Regional Specialized MeteorologicalCenter (RSMC) best track datasets. Thisimplies that Typhoon Jebi is a possible
projection of Typhoon Nancy although it wasformed over different location (Figure 1). We
also find that the 24-hours accumulated
precipitation induced by Typhoon Nancy
under PGW has an overall good agreementwith that of with Typhoon Jebi in present day

simulation especially over landfall region(Figure 2).

Figure 1: Typhoon track

Figure 2: 24-hours accumulated rainfall (mm)Results indicate that precipitation amountassociated with the Typhoon Nancy under
PGW is higher than the amount in Typhoon
Jebi. The higher amount of precipitation may
be associated with the dynamics andthermodynamics of Typhoon Nancy andprobably have highly unstable atmosphere
under PGW compared to that of in thesimulation with Typhoon Jebi in present
climate. However, this study is preliminary
and we would like to discuss more byanalyzing the vorticity and potential
instability.
Acknowledgment: This study is supported by
the TOUGOU Program, funded by the
Ministry of Education, Culture, Sports,
Science, and Technology, Government ofJapan.
References:
Nayak and Takemi (2019). JMSJ 97, p69-88― 141 ―

D158

大量アンサンブル実験による梅雨期の将来変化
楠

1.

昌 司 (気 候 研 究 部 )気象研究所
より将来(太破線)の方が小さい。頻度分布が得られる

はじめに

梅雨期には集中豪雨による自然災害が毎年のようにと、このような細かな予測が可能となる。一方、図２起こるが、梅雨は人間の生活や農業に必要な水資源のによると、将来には梅雨明けが早まる可能性が高い。

重要な供給源にもなっている。従って、地球温暖化による梅雨の将来予測は、日本のみならず東アジア諸国
にとって極めて重要である。
2.

実験設定

気象研究所 60km 格子全球大気モデル MRI-AGCM3.2Hによる大量アンサンブル実験 d4PDF (database for
Policy Decision making for Future climate change)を用いた[1]。現在気候は、1979-2003 の 25 年間で 100
メンバー、将来来気候は地上年平均気温が 4 度上昇する 2090 年ころの 25 年間で 90 メンバーのアンサンブル

図１ 東京付近(139.5E, 35.5N)における 60km モデ実験である。温室効果ガス排出シナリオは

ルによる梅雨入りの時期の頻度分布(%)。太い実線：現

RCP(Representative Concentration Pathway)8.5。現

在気候。太い破線：将来気候。細線：将来の海面水温

在気候の海面水温は観測値、将来は第 5 期国際結合モ分布の違いによる入りの時期の依存性。細線を合計しデル比較計画(CMIP5)モデルの予測値を用いた。

たものが太い破線。

3.

雨期の定義

半旬降水量を用い格子点における雨期の入りと明けを判定した[2]。(1)夏のアジアモンスーン域を定義した。年降水量が 4mm/day 以上、かつ夏(6-8 月)の降水量が冬(12-2 月)よりも大きい場所とした。 (2)通年の半
旬時系列をフーリエ変換で平滑化した。(3)降水のピー
クが 25 半旬(5/1-5)から 54 半旬(9/23-27)の間にある格子点を選んだ。(4) 20 半旬(4/6-10)から 54 半旬(9/23-27)の間で初めて降水量が 6.5mm/day 以上となる
半旬を梅雨入り、その後降水量が 6.5mm/day 以下とな

図２ 図１と同じだが、梅雨明け。

る 半 旬 を梅 雨 明 け と し た 。 平 滑 化 の 程 度 と 閾 値
6.5mm/day は気象庁の入明の定義に合うように決めた。

謝辞：本研究の一部は、文部科学省統合的機構モデル
高度化研究プログラム（領域テーマ C）の支援を受けた。

4.

結果

図１は東京付近の格子点における梅雨入りの頻度分参考文献

布である。大量のアンサンブル実験の最大の利点は、[1] Mizuta, et al., 2017, BAMS,

このような確率情報が得られることである。図 1 によDOI:10.1175/BAMS-D-16-0099.

れば、将来には梅雨入りが遅れる可能性が高い。しかし、7 月以降に梅雨入りが遅れる確率は、現在(太実線)[2] Kusunoki, S., 2018, Atmospheric Science

Lettrers, DOI 10.1002/asl.824.

― 142 ―

D159

近 年 の 気 温 上 昇 が 平 成 30 年 7 月 豪 雨 に 与 え た 影 響*川 瀬 宏 明 ， 津 口 裕 茂 ， 今 田 由 紀 子 ，村 田 昭 彦 ， 野 坂 真 也 ， 仲 江 川 敏 之 ， 清 野 直 子 ， 高 薮 出 (気 象 研 )

1.

3.

はじめに

結果と考察

平成 30 年 7 月豪雨では，西日本や岐阜県を中心に記CTL は観測された大雨のタイミングをよく再現して録的な大雨に見舞われ，河川の氾濫や土砂崩れなどでいたが(図 1)，総降水量は 2 割程度少なかった．CTL と甚大な被害が出た．豪雨の直接の要因としては，発達

Non-W を比較すると，CTL は Non-W より総降水量が 6.5%

したオホーツク海高気圧と太平洋高気圧の間に梅雨前程度多かった．この値は初期値の違いによっても異な線が停滞し，持続的に暖湿流が流入したこと，後半はるが，トレンドの違いによる影響が大きく，2.5～10.5%

上層のトラフが通過したことなどが挙げられる．また，程度のばらつきがあった．感度実験で用いたトレンド

局地的には線状降水帯が形成され，短時間強雨も発生と降水量の変化との関係から，総降水量は下層の気温していた(Tsuguti et al. 2018)．一方，過去の高層気と水蒸気量(＝相当温位)の変化だけでなく，相当温位

象観測の解析により，1980 年以降の 850hPa 気圧面におの鉛直プロファイル（＝安定度）の変化にも影響を受ける比湿の増加及びアメダスの 72 時間降水量の増加がけていた．今後，平成 30 年 7 月豪雨のような極端降水指摘されている（気象庁，2018）．地球温暖化の進行にに対する地球温暖化の寄与を評価するためには，過去伴い，日本の気温も上昇していることを考慮すると，の気温と安定度の変化を正確に把握し，これらの将来

今回の豪雨に地球温暖化の寄与もあったと考えられる．

変化を定量的に予測することが重要になるであろう．

そこで本研究では，1980 年以降の日本周辺の気温及び海面水温の変化に着目し，近年の気温上昇が平成 30
年 7 月豪雨に及ぼしうる影響を非静力学地域気候モデ
ル(NHRCM)(Sasaki et al. 2008)を用いて評価した．
2.

実験概要

2.1 再現実験(CTL)
気象庁 55 年長期再解析（JRA-55）を NHRCM の境界として，平成 30 年 7 月豪雨の再現実験を行った．実験は格子間隔 20km，5km，2km の 3 段ネスティングで行ない，それぞれ NHRCM20，NHRCM05，NHRCM02 と呼ぶ．NHRCM20と NHRCM05 は積雲対流パラメタリゼーションと雲微物理を併用し，NHRCM02 は雲微物理のみで降水を計算した．

図１ 東日本から西日本の陸上で平均した積算降水量

NHRCM20 は 6 月 20 日を初期値とし，NHRCM05 は 6 月 22の時間変化．黒線が CTL，青線が Non-W．細線が個々の日から 26 日を初期値とした 5 本の実験を実施した．こ

実験(CTL:5 本，Non-W:20 本)，太線が平均値．陰影はれらの実験を基に，NHRCM02 の計算を 6 月 27 日から始地域平均時間降水量．灰色は CTL，緑色は解析雨量．

めた．再現性の検証には気象庁の解析雨量を用いた．
謝辞

2.2 気温上昇除去実験(Non-W)
JRA-55 の各気圧面において、夏季平均気温及び海面

本研究は科学研究費助成事業（特別研究促進費：

水温(SST)を東経 120-145 度、北緯 30-40 度の範囲で領18K19951）及び文部科学省統合的気候モデル高度化研

域平均し，1980 年から 2018 年までの線形トレンドを計究プログラム（領域テーマ C）の支援を受けました．

算した．同様のトレンド計算を 6 月と 7 月，8 月の月平

参考文献

均値についても行なった．トレンドから推定した 1980

[1]Tsuguti, H. et al. 2018, Landslides.

年から 2018 年までの気温上昇分を JRA-55 から差し引[2]気象庁，2018，報道発表「平成 30 年 7 月豪雨」及びいたものを境界値に与え，CTL と同様の設定で H30 年 7月豪雨に対する感度実験を実施した．

7 月中旬以降の記録的な高温の特徴と要因について．
[3] Sasaki, H. et al. 2008, SOLA, 4, 25-28.

― 143 ―

D160

2018 年 7 月 豪 雨 と 地 球 温 暖 化 と の 関 連*増 田 善 信 （ 元 ・ 気 象 研 究 所 ）

1.

はじめに

2018 年 7 月 4～8 日には西日本各地で線状降水帯に3.

同時にブロッキングも起こっていた

よる豪雨が発生、大被害がでた。この豪雨は地球温暖

この期間のもう一つの特徴はブロッキングが起こ化の進行と関連して、鉛直安定度の悪化と、ブロッキって、同じような気流が継続して吹いていたことであングが同時発生した結果と考えた。

る。図3は7月4日から8日までの00Zのアジア太平洋地域の500 hPaの5日平均図である。E135°, N60°付近にブ2.

ロッキング高気圧

温暖化で鉛直安定度が悪くなってきた（１）静的安定度の悪化があるように、日図 1 地球温暖化の進行で対流圏は温暖化する。しか本付近はブロッキも下層ほど気温上昇が大きいので、平均的に静的安定

ングが卓越し、西度が悪くなる。図 1 は館野の 1953～2018 年の年平均

日本にはSW風が気温データから下層（1000～500 hPa）、上層(500～100

吹き続けていたこhPa)、対流圏全層（1000～100 hPa）の気温差から求めとが分かる。

た静的安定度の変化傾向である。
4.

この図で、実線は下層の、二重線は上層の、破線は対流圏全層の 1953 年の静的安定度からの差を示した

鉛直安定度の悪化とブロッキングが同時発生し、線状降水帯が多発、豪雨が降った
ブロッキングの継続により、四国の南や東シナ海東部から湿った空気が流入し続け、温暖化で悪化している静的安定度に、湿潤不安定が加わり、鉛直安定度がさらに悪化した結果、何らかのきっかけで 空気が収斂したところで 線状降水帯が発生、集中豪雨が続いたのが今回の豪 雨であったと思う。しかもこの豪雨
は図 4 に示すように間欠的に降るという特徴がある。

ものである。年々静的安定度が悪くなっている。従って、集中豪雨や竜巻など激しい気象現象が起こり易く

5.

なぜこの種の豪雨は間欠的に降るのか①ブロッキングによって湿潤不安定な空気の流入なっていると考えられる。

が続き、その収斂によって線状降水帯が出来る。②線（２）湿潤安定度も悪くなっている
地球温暖化の進行に伴って海水温も上昇するので、状降水帯の中の上昇気流は圏界面付近にまで達し、豪日本付近の湿潤不安定は強まる可能性がある。図 2 は雨を降らせたのち断熱下降し、周囲より高温で乾燥し湿潤安定度の目安、ショーワルター指数とリフティドた空気が地面付近で広がるため、線状降水帯を形成し指数のこの期間の平均図である。西日本は湿潤安定度ている不安定な空気の流入が遮断される。③その結果、が非常に悪く、もし雨が降れば豪雨になる可能性があ

線状降水帯が一時的にできなくなる。④しかし、ブロることを示している。

ッキングによって、湿潤で不安定な空気の流入を継続

図2させる気流系は存在しているので、再び、湿潤不安定な空気が収斂し、線状降水帯が再形成される。⑤このようにして、豪雨が間欠的に降るのである。鉛直安定度の悪化とブロッキングの同時発生の証左である。

― 144 ―

D161

日本の極端降水量の将来変化に対する力学及び熱力学過程の影響 （第二報）
村田昭彦, 佐々木秀孝, 川瀬宏明, 野坂真也 （気象研究所）

１．はじめに
温暖化時の短時間降水量の増加に対する力学過程と熱力学過程の寄与を調べている。前回の発表（2018年度春季大会 P325）では、九州南西海上と北陸沖の日本海に領域を設定したが、今回は更に領域を増やし
全国 9 領域における両過程の寄与について調べた。ただし、前回と同様に、山岳による収束の影響を可能な限り小さくするため海上に解析領域を設定した。

謝辞：本研究は文部科学省「統合的気候モデル高度化研究プログラム（テーマ C）」のもとで実施された。
①
④

３．結果

⑤

⑥

⑧

⑨

20

降水変化 [mm h-1]

15

10

5

0

-5
-5

0

5

10

15

20

水蒸気フラックス収束変化 [mm h-1]

図 2 6 月における極端降水（年最大 1 時間降水量の 20 年平均）の変化量と鉛直積算水蒸気フラックス収束変化量との関係。各メンバーにおいて 9 つの領域のデータを使用（合計
データ数： 36）。

(b)

(a)
8

8

6

6

4

4

2

2

0

0

-2

-2

th

th

dy

dy

図 3 (a) 領域 5 と(b) 領域 7 における 6 月の極端降水に対応する鉛直積算水蒸気フラックス収束変化量（20 年平均かつ4 メンバー平均）の熱力学過程（th）及び力学過程（dy）による寄与[mm h-1]。
100

(a)

100

200

200

300

300

400

400

高度 [hPa]

高度 [hPa]

極端な降水量の温暖化による変化量が鉛直積算した水蒸気フラックス収束の変化量でほぼ説明されることが確認された。図 2 に 6 月における両者の関係を示す。全体的に見ると、データが図中の斜め 45 度の線に沿って分布していることが分かる。
鉛直積算した水蒸気フラックス収束の変化量を力学過程及び熱力学過程の寄与に分解した結果、領域 5（沖縄東方海上）では力学過程、領域 7（紀伊半島沖）
では熱力学過程の寄与が大きいという特徴が見られた（図 3）。そこで、この二つの領域における状況を比較した。
両領域における水蒸気フラックス収束の変化量の違いは、収束の温暖化による変化の違いによってもたらされていた。すなわち、下層における収束変化量が領域 5 では正、領域 7 では負であり、水蒸気フラック
ス収束の変化量に与える寄与が逆向きとなっている（図 4）。この正反対の収束変化量をもたらす大気の状況について解析を進めて行く予定である。

⑦

図 1 データ解析用領域（50km 四方）の位置。

２．データと解析方法
前回同様、格子間隔 2km の非静力学地域気候モデ
ル（NHRCM02）による、21 世紀末（2076～2096 年）を想定した 4 メンバーのアンサンブル将来気候実験（RCP8.5 シナリオ）及び現在気候実験で得られたデータ（Murata et al., 2017, SOLA を参照）を使用した。
極端な短時間降水量を得るために、以下の手順でデータ加工を行った。まず、各メンバーにおいて、1 時
間降水量をそれぞれの領域（9 箇所の 50km 四方領域：
図 1）で平均化した。各領域において、得られた値の年最大値（各メンバー20 年分）を抽出した。なお、上記のようにサンプリング方法が前回（20 年間のデータの中から上位 100 個のサンプルを抽出）とは異なる。
これは、抽出回数を年 1 回にすることで降水イベントの重複を避ける狙いがある。
次に、降水開始時刻における風速、水蒸気などの物
理量を抽出した。これらを用いて、鉛直積算した水蒸気フラックス収束の温暖化による変化量を計算した。
この際の力学過程及び熱力学過程の寄与を分離する
方法については、Seager et al. (2010)と Endo andKitoh (2014)を参考にした。

③

②

500
600

(b)

500
600

700

700

800

800

900

900

1000
-1.5

1000
-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

水蒸気フラックス収束変化 [10-6 s-1]

1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

水蒸気フラックス収束変化 [10-6 s-1]

図 4 (a) 領域 5 と(b) 領域 7 における 6 月の極端降水に対応する水蒸気フラックス収束変化量の鉛直プロファイル（20年平均）。4 つのメンバーのデータを重ねてプロットしている。

― 145 ―

D162
Regionality in extreme precipitations linked to temperature over Japan in present and futureclimateSridhara NAYAK* and Tetsuya TAKEMIDisaster Prevention Research Institute, Kyoto University
Gokasho, Uji, Kyoto, JapanThe frequency of extreme precipitation eventsis increased in many regions across the globe
and now of serious concern (IPCC 2012).
This increase may continue and is expected toincrease more in future warming climate
according to the Clausius-Clapeyron (CC)equation which states that atmosphere canhold more moisture in warmer air temperature(~7%/°C). In our study, we investigated theextreme precipitation intensities linked totemperature over seven different sub-regionsof Japan (Figure 1) by analyzing
APHRODITE daily dataset at 0.25 degree forthe period 1961-2007 and the d4PDF dataset(one member) at 20 km for the two climate
periods (1951-2010 and 2051-2110). In
methods, the wet days (defined as ≥ 1
mm/day) are identified and stratified to atemperature bin based on the wet day’s mean
temperature. The temperature bins are formed
at 1° intervals and the 99-percentile of the
precipitation intensities are computed fromeach temperature bin.

We find that the 99-percentile of precipitation
intensities increases with temperature up to adegree and then starts decreasing (Figure 2).
This characteristic of precipitation andtemperature relationship is found qualitatively
similar over each sub-regions, however,quantitatively they are different. Northern partof Japan shows extreme precipitation
increases with temperature up to 21-degree,
while it is up to 24-degree over Okinawa.

Figure 2. The relationship between extreme
precipitation events and temperature overseven sub-regions of Japan derived from
APHRODITE datasets (dots), d4PDF inpresent climate (dashes) and d4PDF in futureclimate (lines).
We also find that the extreme precipitation
intensities linked to temperature are
significantly increased by ~10 mm/day overnorthern Japan and by ~20 mm/day overwestern regions of Japan in future warming
climate.

Figure 1. Seven sub-regions of Japan- Sea ofJapan side of North Japan (NS); Sea of Japanside of East Japan (ES); Sea of Japan side ofWest Japan (WS); Pacific Ocean side ofNorth Japan (NP); Pacific Ocean side of East
Japan (EP); Pacific Ocean side of West Japan(WP); and Okinawa (OK).

Acknowledgment: This study is supported by
the TOUGOU Program, funded by the
Ministry of Education, Culture, Sports,
Science, and Technology, Government ofJapan.
References:
IPCC (2012) Managing the risks of extreme
events and disasters to advance climatechange adaptation. p 582.

― 146 ―

D163

空調の使用が助長する都市の「熱汚染」*髙 根 雄 也 (産 総 研 / レ デ ィ ン グ 大 学 ), 亀 卦 川 幸 浩 ( 明 星 大 学 ),原 政 之 (埼 玉 県 環 境 科 学 国 際 セ ン タ ー ), S ue Gri mmond ( レ デ ィ ン グ 大 学 )（大阪市の住宅街区の値）を示している．熱汚染の大はじめに

近年，パリ協定に関連し，国内でも気候変動適応法

きさは地球温暖化の進行に伴い線形的に増加しておりが施行されるなど，気候変動適応への関心が高まって（緑矢印），地球温暖化量が+3.0℃の将来年代（概ねいる．人口が集中し気候変動の影響を強く受ける都市

2070 年代に相当）では，0.6℃に達している（第１図左，において，将来効果的な気候変動対策を提案するため

緑丸）．この数値は，日本における過去の地球温暖化量には，都市の気候が将来どのようになるのか？を事前に匹敵する大きさである．また，この予測値は，将来に予測することが重要である．しかし，これまで都市の都市計画の導入が将来の都市の気温へ及ぼすインパ

気候の将来予測研究では，人間活動の寄与（空調使用

クトや，将来の都市気候計算を行う際に前提となるによる「熱汚染」（ここでは、地球温暖化に伴う都市の

IPCC 温室効果ガス排出・濃度シナリオや将来予測に使温暖化と空調使用の相互作用と定義）の効果）が基本

用する数値モデルの選択に伴う将来の気温へのインパ的には考慮されておらず，その寄与が量的に不明であクト（都市気候の将来予測計算に伴う不確実性の大きった．そのため，これまで行われてきた将来予測研究

さ）と同等である．このことから，熱汚染は特に現状

では都市の気温上昇量を過小評価している可能性があ

で空調を日常的に長時間使用している先進諸国の都市る．そこで本研究では，上記「熱汚染」が将来の都市や今後空調普及が進む都市（多くのアジアのメガシテの気温をどの程度変えうるか？を数値モデル計算によィに相当）における気候を予測する上で，考慮するこり調査する．

とが不可欠となる物理プロセスといえる．



あることから，
線形近似式を作成し，2018 年 7 月と 2013

都市温暖化と熱汚染の大きさがほぼ直線的な関係に方法

対象都市は国内で最も 8 月の平均気温が高く，かつ年 8 月の日本の猛暑時の大阪の高温に，この人為起源

アジアを代表するメガシティの一つである大阪である．

の熱汚染がどの程度影響を及ぼしているかを推定した．

大阪の都市気候を計算するため，領域気候モデル

その結果，2018 年 7 月と 2013 年 8 月の猛暑に熱汚染のWeather Research and Forecasting (WRF)を用いて，現在気効果がそれぞれ時刻により通常よりも最大 0.27℃，

候計算では NCEP/NCAR 再解析，将来気候では疑似温

0.16℃程追加的に寄与していたことが計算された（第１暖化手法によりバイアス補正された CMIP5 の複数の

図右）
．このように，本研究の結果は，過去に発生した

GCM の将来予測結果（RCP8.5）から力学的ダウンスケ

猛暑や将来起こり得る都市の猛暑に対して，人間活動ーリングを行う．現在気候（2000〜2010 年）と，日本（空調の使用）がどの程度追加的に寄与していたかを

付近の地球温暖化量が+0.5℃（概ね 2020 年代に相当），推定する際に活用できる．

+1.0℃（同 2030 年代），+1.5℃（2040 年代），+2.0℃（2050

人工排熱量を 0 に設定するケースの計算を行う．6 つ将
来年代における両ケースの都市温暖化量の差（現在気候と将来気候との気温差）から，6 つの将来年代におけ

1.0
0.8

2.0
2.5

0.6

2.0
1.5

0.4

1.5
1.0
1.0
0.5
0.5
0.0

熱汚染無し

線形的増加

0.0

年月猛暑
0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

ΔTGW (ºC)
地球温暖化量（℃）

る熱汚染量の大きさを見積もる．

0.2

年月猛暑

3.5

-0.2

0.8

0.8

0.7

0.7

0.6

0.6

0.5

0.5

δTAC→FB (ºC)

伴う屋外への人工排熱を物理的に計算するケースと，

1.2

熱汚染有り

4.0
3.0
3.5
2.5
3.0

δTAC→FB (ºC)
熱汚染量（℃）る 6 つの将来年代（計 7 年代）に対して，空調使用に

4.5
3.5

都市温暖化量（℃）
ΔT (ºC)年代），+2.5℃（2060 年代），+3.0℃（2070 年代）とな

0.4
0.3
0.2
0.1

0.4
0.3

0.0
-0.1

3

+0.5ºC+1.0ºC+1.5ºC+2.0ºC+2.5ºC+3.0ºC
August 2013 heat wave
July 2018 heat wave

0.1

0.0

0

年月猛暑（℃）

0.2

-0.1
-0.2

年月猛暑（℃）-0.2
6 0

9 3 12 6 15 9 1812 2115 2418

時刻(h)
Time

Time (h)図１ 地球温暖化と都市温暖化，熱汚染量の関係
（左），および熱汚染量の時間変化（右）．

結果

第１図は，本研究により計算された熱汚染の大きさ― 147 ―

2124

大 会 第 2 日
A201
ＡＩを用いた竜巻等突風の自動予測・情報提供システムの開発 -概要＊楠 研一 1 ・足立 透 1 ・石津 尚喜 2・猪上 華子 1・新井 健一郎 2 ・川又 幸 2 ・藤原 忠誠 3・鈴木 博人 31） 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. はじめに竜巻等突風を素早く的確にとらえ、災害リスクを減らすための気象予測情報が必要とされている。突風は鉄道に対しても災害や輸送障害をもたらすことがあるため、ドップラーレーダーを用いた鉄道のための
突風探知・予測手法の研究を進めた結果、東日本
旅客鉄道株式会社（ＪＲ東日本）により、冬季日本海側の突風に対する列車運転規制方法として 2017年 12 月に実用化された。
われわれは今後、これまでの研究開発で得られた成果を踏まえ、竜巻等突風に対するより広範囲な防災・減災を目指し、人工知能（ＡＩ）等の利用を含めた研究課題を重点的に推進する予定である。本発表では取り組み始めた研究の概要を紹介する。
2. 研究の目的
積乱雲内で局所的に発生して急激に発達しながら移動する竜巻をドップラーレーダーのパターンから
AI で探知し、追跡から進路予測までリアルタイムに行うシステムを開発する。冬季日本海側の突風だけではなく、様々な地域や季節に適用可能な高い汎用性を持たせるとともに、高速３次元観測が可能なフェーズドアレイレーダーによる高度なシステムを目指す。このことで、冬季日本海側の鉄道のみならず、様々な交通、さらには突風の影響を受けやすい
様々な分野での実用化につながると期待される。また海外でも竜巻災害は多く報告されている。将来的には開発するシステムの海外展開も念頭に置く。
3. AI 利用の背景
竜巻探知のため、地上付近のドップラー速度場から、気流の局所的な回転パターンを精度よく検出するためは以下の①②が必要である。
①クラッタやシアなど、回転と紛らわしいパターンの除外②夏季竜巻に多く見られる、歪みや欠落を含んだ、多様な回転パターンの抽出
これらは人間の目では見分けがつくものの、定式化した数学モデルに当てはめ一定のしきい値を設け処理する方法では、①②は片方を優先するともう片方が悪くなるトレードオフの関係にあり、両者を同時に満たすことは難しい。そのため AI 技術の中で特に画像認識分野での実用化が急速に進んでいる深層学習を利用することを考えた。

4. 研究開発の概要
基礎研究から実用化に資する一気通貫の 3 テーマで構成されている。
(1) 竜巻に関するレーダーデータの収集と解析
AI を用いた自動検出技術を開発する基本情報となる、竜巻に関するレーダーデータを収集、詳細な構造と発生・発達プロセスを把握し、竜巻の特徴量を明らかにする。
(2) 竜巻の自動検出技術の開発
深層学習モデルの中で「畳み込みニューラルネッ
トワーク（Convolutional Neural Network, CNN）」を用いてドップラー速度パターンの背景（積乱雲）か
ら突発的・局所的に発生する竜巻に関する特徴量を検出する手法を開発する。
一台のレーダーで得られる竜巻事例には限りがあり、さらに夏季竜巻は時として破壊的な被害をもたらすものの発生頻度は少なく、大量の学習デー
タを収集することはできない。全国の様々なレーダ
ーで季節を問わず得られた正解例を一元的に集約し、さらにデータ拡張や転移学習による少数の正解例から効率的な学習も検討する。気象レーダ
ーに AI を搭載して竜巻を自動探知する知能を持たせるとともに、各気象レーダーが送る学習データによる再学習結果を送り返すことで、全国の AI 搭
載レーダーの能力をコンスタントに向上させる仕組みを目指す。
(3) 自動予測・情報提供システムの開発
実用化へつなげるためには、AI の検出結果から、気象情報に翻訳する必要がある。そのため AI で検出された竜巻を追跡し、進路予測等を行うシステムを開発する。現象と同じ速度スケール（～10ms-1）で移動する移動体（例：列車）と現象との相対的な位
置・速度から、接近時刻等も算出し、移動体に対してリアルタイムで推奨行動やアラート情報を提供する。このシステムが将来的に自動運転のシステムにも実装されれば、自動運転の安全に寄与する気象情報としての活用が期待される。

― 149 ―

A202
䣅䣐䣐 による竜巻の自動検出技術の開発と突風事例への適用䢢
䢬石津尚喜䢳䢮䢢 楠研一䢴䢮䢢䢮䢢 足立透䢴䢮䢢 猪上華子䢴䢮䢢 藤原忠誠䢵䢮䢢 新井健一郎䢳䢮䢢 鈴木䢢 博人䢵䢢䢪䢳䢼アルファ電子䢱気象研究所䢮䢢 䢴䢼䢢 気象研究所䢮䢢䢵䢼䢢 東日本旅客鉄道䢫䢢

㻝㻚㻌 はじめに㻌㻟㻚㻌 結果㻌㻌 鉄道用の突風探知システム開発に向けたプロジェクト㻌 㻯㻺㻺 による渦探知の手法を冬季の事例㻔寒冷前線通の一環として、我々は 㻞㻜㻜㻣 年 㻝㻜 月より山形県庄内平

過、寒気吹き出し㻔Ｌモード㻕㻕と夏季の事例㻔つくば竜巻、野で突風の高密度観測をしている。地上の突風の大部

豊橋竜巻㻕に適用した。図 㻝 は寒冷前線通過時の自動分は上空の渦を伴っていたこと（楠ほか 㻞㻜㻝㻜 秋）が報告

探知事例である。㻌 前線に沿って発生した渦を連続的かされており、現在、それらの結果を踏まえた探知アルゴ

つ的確にとらえている。表１は、渦を目視で確認し探知

リズムの開発、多くの事例を適用したアルゴリズムの検結果と比較し、㻯㻺㻺 の判別性能を 㻝㻜 事例評価し、その証・改良を進めている。渦の探知アルゴリズムは、ドップ

うちの代表例を示した。冬季は高い性能を示した。夏季

ラー速度場において渦パターンに見られる極値のペア

は、冬季では見られなかった速度パターンを渦と誤認を検出し、ランキンモデルでフィッティングすることによっ識したため、誤探知などにより性能が劣る結果となった。㻌

て行われる（鈴木ほか㻌 㻞㻜㻜㻢㻌 秋）。その後、渦の追跡を㻠㻚㻌 まとめと今後㻌

行い、連続的に渦が確認されれば渦が探知されたとす㻌 㻯㻺㻺 による竜巻の自動探知技術の開発と事例への適る㻔鈴木ほか㻌 㻞㻜㻜㻤㻌 秋㻕。より渦探知アルゴリズムの精度用を行った。リアルタイムでの竜巻の自動探知は可能でを向上させるため、畳み込みニューラルネットワーク

あることが示された。冬季の事例に関しては 㻲㻝㻙㼟㼏㼛㼞㼑 は㻔㻯㻺㻺㻕による渦パターンの認識を利用した渦探知を行っ㻜㻚㻤 と非常に良い性能を示す一方、夏季では誤探知がた㻔石津ほか㻌 㻞㻜㻝㻤 秋㻕。本講演ではＣＮＮを利用したリ

多く 㻲㻝㻙㼟㼏㼛㼞㼑 は 㻜㻚㻡 程度に留まり、改善の余地がある。

アルタイムでの突風の自動検出の可能性を示す。㻌

今後は誤探知した事例を学習するなどにより、夏季事

㻞㻚㻌 ＣＮＮによる渦探知㻌

例での性能の向上を目指して行く。㻌

㻯㻺㻺 に学習を行わせるためには大量のデータセットが必要である。そこで我々は、庄内平野の 㻶㻾 東日本レーダーで 㻞㻜㻝㻢 年度冬季に観測された降水システム中の渦に対応するドップラー速度パターンを竜巻パターンとみなし、目視により渦の真偽を判定してラベリングを行い、㻟㻣㻘㻜㻜㻜 点のデータセットを用意した。さらにこれらを㻟㻢㻘㻜㻜㻜 点の訓練データと 㻝㻘㻜㻜㻜 点のテストデータに割り当てて、畳み込み層 㻟 層、全結合層 㻞 層からなる 㻯㻺㻺に学習させ、学習済みのネットワークを用いて渦の存在する領域の判定を行った。このときの 㻯㻺㻺 による渦の推論 の 計 算 時 間 は 、 CPU(Intel® Xeon® E㻙㻡㻌 㻞㻢㻢㻜㻌 㼢㻟㻘㻌㻞㻚㻢㻜㻳㻴㻕を用いた場合、最大でも 㻣 秒であった。この計算時間は、探査範囲 㻟㻜 ㎞、スキャン間隔を 㻞㼞㼜㼙 とした

図 1. 寒冷前線通過時の降水強度(左図)とドップラー速度 右
図 。ドップラー速度図で &11 により渦と判定された場所を赤円で示した。降水強度図では現在の渦の位置を大赤丸、過去 20分に渦と判定された位置を小黄丸で示した。

場合、実用化可能であることを示している。㻌
表１ 事例別の CNN による渦の判別性能評価。
事例㻌

探知㻌

誤探知㻌

見逃し㻌

適中率㻌

捕捉率㻌

㻲㻝㻙㼟㼏㼛㼞㼑㻌

寒冷前線㻔㻞㻜㻝㻣㻚㻝㻞㻚㻝㻝㻘㻌㻶㻾 東日本レーダー㻕㻌

㻠㻡㻣㻌

㻠㻡㻌

㻝㻣㻌

㻜㻚㻥㻝㻌

㻜㻚㻥㻢㻌

㻜㻚㻥㻠㻌

㻸 モード㻔㻞㻜㻝㻣㻚㻝㻞㻚㻞㻣㻘㻌㻶㻾 東日本レーダー㻕㻌

㻞㻣㻤㻌

㻝㻞㻟㻌

㻞㻟㻌

㻜㻚㻢㻥㻌

㻜㻚㻥㻞㻌

㻜㻚㻣㻥㻌

つくば竜巻㻔㻞㻜㻝㻞㻚㻡㻚㻢㻘㻌 気象研レーダー㻕㻌

㻞㻜㻥㻌

㻟㻜㻠㻌

㻝㻟㻌

㻜㻚㻠㻝㻌

㻜㻚㻥㻠㻌

㻜㻚㻡㻣㻌

豊橋竜巻㻔㻞㻜㻝㻣㻚㻤㻚㻣㻘㻌㼄㻾㻭㻵㻺 安城㻕㻌

㻞㻡㻟㻌

㻟㻥㻣㻌

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― 150 ―A203

PAWR および CNN による突 風 被 害 をもたらした渦 の立 体 解 析*足 立 透 1 、石 津 尚 喜 2 、楠 研 一 1 、猪 上 華 子 1 、新 井 健 一 郎 2 、藤 原 忠 誠 3 、鈴 木 博 人 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.

害域を通過しながら北東進する様子が捉えられた。図 1

はじめに2017 年 7 月 4 日 22 時頃、埼玉県草加市において竜巻（右）はこの時の渦度および半径の変化を高度・時間の発生が疑われる突風被害が発生した。気象研究所（つ断面で表したものである。地上被害域を通過する 21:46

くば市）及び日本無線株式会社（千葉市）が有する 2から 21:49 に渦の半径が約 2.0km から 1.5km 以下に収縮台の気象用フェーズドアレイレーダー（PAWR）を用いすると同時に、渦度は約 5x10-3s-1 から 1.0×10-2s-1 を超た解析により、この突風をもたらした積乱雲が被害域

える値に強まった。2 台の PAWR を用いた解析によっ

通過時に強い渦を生じたことが明らかになった 。本研て同じ時間帯に降水コアの落下に伴う下層渦の発生が究ではこの事例に着目し、深層学習の一つである畳み

確認され*1、本研究はこの渦の構造と性質を詳細に捉え込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて解析をたものと考えられる。

行い、渦の詳細な立体構造を明らかにする。

4.

*1

2.

まとめ

本研究では PAWR および CNN を組み合わせた観解析手法

まず PAWR によって得られたドップラー速度データ

測・解析によって、渦の立体構造とその性質を精密にを単一仰角ごとに扱い、CNN を用いた手法 によって捉えることに成功した。地上被害域の通過直前に高い渦を抽出し、渦度や半径などの特徴量を算出した。次渦度と小さな半径を持つ下層渦の発生が確認されたこに複数仰角に渡って抽出された渦について、水平方向とから、この手法が竜巻等突風の監視・直前予測に極に半径 4km のエリアに位置するものを上下の連続性をめて有効であることが示唆された。

*2

有する同一の立体的な渦とみなして 、その構造と時間*3変化を解析した。

参考文献 *1 足立、B401、日本気象学会 2018 年度春季大3.

会； *2 石津ほか、D355、同 2018 年度秋季大会； *3 楠

結果

図 1（左）に地上被害域近辺における渦の立体的な振ほか、D301、同 2016 年度秋季大会

舞いを示す。21:40（日本標準時）ごろから高度 2.0-3.5km

謝辞 本研究は JSPS 科研費（17K13007）の助成を受けの中層において渦が観測されたのち、21:44 から 21:48

たものです。解析には日本無線株式会社が運用するにかけて高度 2.0km 以下の下層に渦が発達し、地上被PAWR データを使用しています。

図１（左）2017 年 7 月 4 日に埼玉県草加市に突風被害をもたらした渦の 3 次元構造。
（右）渦度・半径の鉛直・時間断面。

― 151 ―

A204
2017 年 12 月 1 日イタリア・サンレモ竜巻の初期解析と渦の自動探知*新井健一郎1、楠研一2,、石津尚喜1、足立透2、猪上華子2、新野宏3、Mario Marcello Miglietta4、藤原忠誠5(1:アルファ電子/気象研究所、2:気象研究所、3:東京大学大気海洋研究所、4:ISAC-CNR、5:東日本旅客鉄道)

1. はじめに気象研究所と東日本旅客鉄道株式会社の共同研
究の成果を踏まえ、我々は今後、ドップラーレーダーによる突風探知の高度化・汎用化を行う予定である。
本発表はその一環として、海外展開（海外レーダーにおける竜巻探知）を念頭に 2017 年 12 月 1 日にイ
タリア北西部サンレモ市(Sanremo)で発生した竜巻の初期解析と探知可能性の検討内容を報告する。
2. 現象と被害の概要
人口の多い地域で日中発生したために得られた多くの画像および European Severe Weather Databaseによると、1140UTC（現地時間 1240CET、以下 UTC表記)(±5 分)にサンレモ市南側に複数の水上竜巻が発生、うち１つが上陸し、家屋等の被害をもたらした。
被害は F0 と報告されている。
3. 使用したレーダーデータ

1135UTC からほぼ連続的に探知することができた（図 2）。小スケール渦（直径 1km）はレーダーの空間分解能（1000ｍ×500m）が粗く探知実験は適用でき
ないが、分解能がより細かい領域（レーダー近傍）であれば、探知された可能性がある。
6. まとめイタリアの C-band ドップラーレーダーのデータを用いて、サンレモ市で発生した竜巻に関係しているフック状エコーおよびその中のスケールの異なる２つの低気圧性渦を解析した。さらにそのうち直径 5km の渦が自動探知・追跡できたことを確認した。今後この竜巻の発生メカニズムについて詳細に解析すると共に海外のレーダーによる様々な竜巻事例に対する突
風探知アルゴリズム適用実験を進める予定である。

3rpm・8 仰角・5 分間隔ボリュームスキャンで運用されている Monte Settepani の C-band ドップラーレー
ダーのデータを解析と探知実験に用いた。レーダーはサンレモ市北東約 60km にあり、距離分解能は500m、方位分解能 1.0°である（被害域付近では約1000ｍに相当）。
4. 渦の特徴
当該レーダーにより、サンレモ市の西南西約 20km
で発生後、北東進しサンレモ市上空を通過した 10km
スケールのフック状エコーが観測された。フック状エ
コー中心付近に見られた直径約 5km の低気圧性渦（1120UTC 以降、高度 2300-3600m）は、被害域上空を被害発生時間帯に近い 1130UTC 前後に通過したことから、今回の竜巻被害に関係する循環と示唆される。さらにこの渦の南西側には直径 1km 以下の小スケールの低気圧性渦が埋め込まれており、1137UTC に出現（高度 1300-2300m）、北上して被害域上空を通過し 1152UTC を最後に消滅したことがわかった（図 1）。この小スケール渦の動きは、水上竜巻が北上しサンレモ市に上陸したという目撃情報および時刻と整合するため、竜巻本体に対応する渦が解析されたと考えられる。
5. 突風探知アルゴリズムの適用

図 1 フック状エコーの反射強度（Monte Settepani レーダー、仰角 0.7°1147UTC）。2 つの渦の位置と経路を重ねた。渦の位置の右側の数字は観測時刻の「分」の値。×は被害箇所。

本事例で観測された直径約 5km の渦の探知実験を行った（現状では AI は用いていない）。その結果、― 152 ―

図 2 渦の探知実験の結果。×は被害箇所。

A205

多点型地上観測とレーダー観測による下層渦の解析*猪 上 華 子 ,楠 研 一 1 , 新 井 健 一 郎 2 ,石 津 尚 喜 2 ,藤 原 忠 誠 3 ,足 立 透 1 ,鈴 木 博 人 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

収束の強さが渦周辺の気流場とよく対応していた。こ鉄道用の突風探知システム開発の一環として、我々は 2007 年 10 月より山形県庄内平野で突風の高密度観の結果は加藤ほか(2014)と整合的であり、今後は渦の発達段階を含め事例を増やして調べる予定である。

測を実施している。これまでの研究で、突風の大部分
が直径数 km 以下の渦によってもたらされることが分かっている。これらの渦は地上付近で多様な構造を持つことが報告されているが[1] [2]、渦構造の多様性やその要因については十分理解されていない。本発表では、2018 年度冬季に観測された顕著な渦突風 2 事例(事例 1:
2018 年 11 月 21 日 10 時 56 分、事例 2: 2018 年 12 月 30
日 01 時 08 分)について、地上付近の渦の構造と渦をもたらす降水システム内の気流場との関係を調べた結果を報告する。


使用データおよび解析手法

解析に用いたのは、多点型地上観測システム(LAWPS)のデータと気象研究所の可搬型ドップラーレーダー（XPOD）および JR 東日本のドップラーレーダ
ー(JR 東日本レーダー)のデータである。LAPWS は海岸

図 1:LAWPS により得られた事例 1(上)、事例 2(下)の渦に相対沿い 1.2km に直線配置された風速計 12 台(100m 間隔)

的な水平風ベクトルと鉛直渦度(シェード、左)、収束(シェーと気圧計 25 台(50m 間隔)からなり、0.1 秒毎に計測してド、右)、および気圧偏差の絶対値 (hPa, コンター)。

いる。各データを全風速計の平均風速を用いて時間空間変換し 50m 格子に内挿して解析を行った。また
XPOD と JR 東日本レーダーのデータから約 30 秒毎に下層のデュアルドップラー解析を行い解析に使用した。
結果

 図 1 は LAWPS から求めた地上付近の各事例の渦に相対的な水平風ベクトルと鉛直渦度、収束および気圧偏差を示したものである。事例 1 は低気圧性、事例 2
は高気圧性の渦であるが、両者共に渦中心の気圧偏差の極小付近で鉛直渦度が大きい。一方事例 1 では渦中心付近で収束が顕著であるのに対し、事例 2 では渦中心付近ではやや発散していた。デュアルドップラー解析から、事例 1 では渦は顕著な収束を伴うシアライン
上で発達しており、渦中心付近で収束が大きかった(図2)。
一方事例 2 では降水システム内の水平シアや収束は

図 2:デュアルドップラー解析による事例 1 の高度 300m の渦

事例 1 ほど顕著ではなかった(図略)。

に相対的な水平風ベクトルと発散(シェード)、鉛直渦度(コンター)。太実線は LAWPS の位置、太矢印は対象とする渦。

まとめと今後

多点型地上気観測とデュアルドップラー解析により顕著な渦突風 2 事例を調べた結果、地上の渦中心での

参考文献[1]加藤ほか, 2014, 日本気象学会 2014 年度春季大会, B457
[2]Onomura et al., 2017,ECSS.

― 153 ―

A206
ドップラーレーダーで捉えた男鹿市船越で発生した突風事例＊

藤原忠誠１, 楠研一 2, 猪上華子 2, 石津尚喜 3，新井健一郎 3, 水谷文彦 4, 木田智史 4, 鈴木博人 1（1：東日本旅客鉄道, 2：気象研究所, 3:アルファ電子/気象研究所, 4:東芝インフラシステムズ）

１．はじめに

３. まとめと今後の課題

JR 東日本では、2017 年 12 月より、ドップラーレーダー

秋田市に設置した研究用ドップラーレーダーにより、男を用いた突風に対する列車運転規制手法を庄内地域で使

鹿市船越で発生した突風事例を捉えることができた。今後用開始した。さらに、この手法による運転規制の実施エリ

は、渦の発達過程を実施する予定である。

ア拡大を目指して、研究用ドップラーレーダーを秋田市に設置し、2018 年 11 月から観測を開始した。本稿では、この設置した研究用ドップラーレーダーで捉えることに成功した 2018 年 11 月 25 日に男鹿市船越地区で発生した突風
事例について、初期解析結果を報告する。
２. 研究用ドップラーレーダーの概要
研究用ドップラーレーダーは、アンテナ径 1.2m(ビーム
幅 2 度)の固体素子の X バンド二重偏波レーダーである。
図 1 研究用ドップラーレーダーの外観

海岸線から 300 m ほどの秋田市臨海処理センターの屋上に設置をさせていただいた(図 1、海抜高度 27 m)。XRAIN よ
りもアンテナ径が小さいが、突風の探知精度向上を目指し、
距離方向が 75 m と方位角方向 0.7 度ともにサンプリングの分解能を向上させ、4rpm で低仰角(1-2 度)の観測を実施している。
３. 男鹿市船越で発生した突風
 気象庁機動調査班（JMA-MOT;秋田地方気象台）による調査により、突風は 2018 年 11 月 25 日 17 時 40 分頃に男鹿市船越地区で発生し、被害範囲は長さ約 1.1 km,幅は約100m であった 1)。また突風の強さは風速約 50 ms-1 と推測され、木造住家の屋根ふき材のはく離が確認されたことか
ら、日本版改良藤田スケールで JEF1 に該当すると発表された。ただし被害・痕跡、聞き取り調査から、被害をもたらした現象を推定できる情報が得られなかったことから、

図 2 研究用ドップラーレーダーによる 2018 年 11 月 25 日
17:39:52JST の反射強度分布。被害域を+で示す。

突風をもたらした現象の特定には至らなかった。
４. 突風被害をもたらしたじょう乱
 研究用ドップラーレーダーは、
突風の被害域から約 20km
南西にあり、仰角 1 度で 4rpm の PPI 観測を行っていた。
観測で得られたデータから以下のことが分かった。
(1) レーダーエコーは、寒冷前線に伴って線状の降水帯を形成しており、その中に複数の渦パターンが存在し、17:40 頃に被害域上空を通過していた(図 2, 3)。
(2) 渦パターンは低気圧性回転であり、このパターンに伴

図 3 渦付近の拡大図(図 2 の□領域)。反射強度(左)とドップラー速度分布図(右)をそれぞれ示す。

い反射強度ではフック状のエコーが観測された（図 3）。
(3) 被害域上空 (高度約 400 m) での渦の接線風速は、約

参考文献

15 ms-1 であった。
(4) 渦パターンは 17:25 頃から確認でき、17:39 頃上陸し、

1)秋田地方気象台, 2019:平成 30 年 11 月 25 日に秋田県被害域を 17:40 頃通過し、17:45 頃まで継続した。

男鹿市で発生した突風について, 現地被害調査報告, pp12.

― 154 ―

A207

フェーズドアレイ気 象 レーダで観 測 された 2018 年 8 月 27 日
東 京 上 空 で形 成 されたメソサイクロン*嶋 村 重 治 , 諸 富 和 臣 (日 本 無 線 /千 葉 大 CEReS), 栗 原 沙 織 (日 本 無 線 ),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 CEReS）, 岩 下 久 人 (明 星 電 気 )1.

はじめに
近年フェーズドアレイ気象レーダ (以下，PAWR)を用いた高速三次元観測による積乱雲の立体構造の解析が進められており [1]，突発的豪雨やダウンバーストといったシビア現象の前兆の解明に期待が高まっている．日本無線株式会社は，独自に開発した PAWR を 2015 年夏に千葉市に設置し，半径 80 km，高度 20 km の範囲を 30 秒間
図 1 19 時 34 分に観測された
渦状のレーダ反射強度と正負のドップラー速度対

隔で三次元的に常時観測している [2]．
本発表では，2018 年 8 月 27 日に都内で豪雨，降雹，
ダウンバーストをもたらした積乱雲の三次元構造を議論
する．
2.

観測結果
2018 年 8 月 27 日の夕方から夜にかけて関東地方で発達した対流システムは，首都圏に豪雨と突風による被害をもたらした．特に練馬区においては 19 ~ 20 時の降水量が 70 mm/h に達し，19 時 49 分頃にダウンバーストの発生が確認された [3]．
図 1 に 19 時 34 分の高度 5km 付近における PAWR による反射強度とドップラー速度場を示す．渦状のレーダ反射強度の形成 (黒実線円)と正負のドップラー速度のペア(黒点線円)が存在していることが分かる．

図 2 PAWR による積乱雲の三次元画像（19 時 37 分）
矢印は回転方向を表す（反時計回り）

エコー頂高度 (25 dBZ)は，19 時頃に 10 km 程度だったものが，急速に上昇し，19時30 ~ 50 分の間，17 ~ 18kmに達した (図略)．この間，50 dBZ エコー頂は高度 14 kmに達した．同時間帯のドップラー速度場には渦パターンが明瞭となり，三次元画像からは反時計回りにねじれるようなエコーの様子が確認された (図 2)．図 3 にドップラー速
度対から算出した鉛直渦度の時間・高度変化を表す．19
時 15 分 ~ 19 時 30 分の間，0.01 s-1 を超えるような強い鉛
直渦度 (メソサイクロン)が存在し，これはエコー頂高度が上昇した時間帯と一致した．特に 19 時 25 分からは，高度3 km で形成された強い渦度領域が時間とともに降下していく様子が認められた．
メソサイクロンの直径は，高度2km付近で 1～2km程度であり，渦の北側に強エコー領域が存在したのが特徴的であった．練馬区で観測された豪雨 (降雹)，ダウンバー
ストはこの強エコー領域と一致した (図 1)．

図 3 鉛直渦度 (s-1)の時間・高度変化

本講演では渦度の鉛直構造の変化やダウンバーストとの関係についても議論する．
参考文献[1] T. Adachi, et al., Rapid volumetric growth of misocyclone andvault-like structure in horizontal shear observed by phased arrayweather radar., SOLA, 12, 314-319., 2016[2] T. Kashiwayanagi, et al., Rapid 3D scanning high resolution
X-band weather radar with active phased array antenna., WMO
Tech. Conf. on Me., 2016[3] 東京管区気象台, 現地調査報告書, 平成 30 年 10 月 24 日

― 155 ―

A208

台 風 1824 号 に 伴 い 沖 縄 本 島 で 発 生 し た
メソサイクロンと竜巻*岩 井 宏 徳 (情 報 通 信 研 究 機 構；NICT), 山 田 広 幸 (琉 球 大 学 ), 大 東 忠 保 (防 災 科 学 技 術
研 究 所 ), 篠 田 太 郎 , 坪 木 和 久 (名 古 屋 大 学 )
1.

はじめに

2018 年 9 月 28 日 16 時から 23 時にかけて，
台風 1824

4.

まとめ

号のアウターバンドが沖縄本島にあり，ドップラーレ

台風 1824 号のアウターバンド内で発生した竜巻およーダ（NICT のフェーズドアレイ気象レーダ（PAWR）

びその親雲について，ドップラーレーダ・ライダーのおよび COBRA，X バンド偏波レーダ（KIN レーダ；名

観測結果について報告した．親雲の 3 次元構造の時間

古屋大学・琉球大学），気象庁糸数レーダ）で複数のメ変化をより詳細に調査するため，PAWR のボリューム

ソサイクロン（MC）が沖縄本島を東から西に通過する

スキャンデータと他のレーダとのデュアル解析を進め様子が観測された（図 1）．17 時から 17 時半にかけて，る．

名護市久志（MC A）と済井出（MC B）で竜巻とみられる突風による被害が発生した．19 時から 19 時半にかけて，ドップラーライダー（恩納村）により東シナ海の海面近傍で竜巻状の渦が観測された（MC E と F）．
本研究では，竜巻およびその親雲の特徴を明らかにするため，ドップラーレーダ・ライダーの解析を行った．
2.

総観場の状況およびメソサイクロンの特徴

沖縄本島で竜巻が発生した 9 月 28 日 17 時～20 時，
竜巻発生位置は台風進行方向（ほぼ北向き）に対して

図１ COBRA で観測された MC の位置と軌跡．数字

約 10 度，台風中心からの距離は約 340km であった．ドはそれぞれの MC の発生・終了時刻を示す．グレーのップラーレーダで観測された MC は，280～300 度の方

星型は竜巻（状の渦）が確認された位置を示す．

向に 20～30 m s の速度で移動していった（図 1）．MC-1A～MC G ではフック状エコーやヴォールト構造が確認され，強い鉛直渦度（>102 s-1）を持っており，スーパーセルの特徴を示していた．9 月 28 日 21 時の名瀬の高層気象観測から，CAPE は 1625 J kg-1，バルクリチャ
ードソン数（BRN）は 26 であり，19 時の PAWR の VADから算出される高度 0-3 km の storm-relative helicity(SRH)は 163 m2 s-2 であった．これらの環境場の特徴は
スーパーセルの発生に良い条件であったといえる．
3.

MC E と F の構造と関連する竜巻状の渦

MC E と F に関連してドップラーライダーで竜巻状の渦が観測された（図 2c と 2f）．KIN レーダの RHI により得られた MC E と F の鉛直断面から，天井の高さ

図２ 1905 JST と(b)1917 JST における KIN レーダのレが 2～3 km のヴォールト構造と，厚さが約 1 km の北側

ーダ反射因子（a と d）およびドップラー速度（b と e）

からの強い inflow と収束が存在することが分かり，ヴの RHI 断面．1908 JST と 1921 JST におけるドップラー

ォールト構造内に強い上昇流が存在することが示唆さライダーのドップラー速度の水平断面．図中の実線はれる．

KIN レーダの RHI の方向を示す．

― 156 ―

B201

結 合 モ デ ル で 予 測 さ れ た 半 年 以 上 継 続 す る 2018 年 北 半 球 中 緯 度 高 温 偏 差*小 林 ち あ き , 石 川 一 郎 (気 象 研 究 所 気 候 研 究 部 )1.

たが、春から夏にかけて赤道の北半球側で正偏差、南はじめに

日本では、2018 年 7 月初めに西日本を中心に各地で半球側で負偏差となりの偏差パターンが続いており、記録的な大雨となり（Tsuguchi et al, 2018）その後、東・モデルもこれをよく予測できた（図略）。この SST パタ

西日本を中心に異常高温が続いた。東日本の夏季平均ーンが大気偏差場に与える影響を調べるため、熱帯太

気温は 1946 年の統計開始以降最高を記録した(気象庁,

平洋域の SST を気候値にナッジングした実験を行った。

2018)。
このような猛暑をもたらした要因の一つとして、この実験(「感度実験」)と再予報実験との差を図１下に

北半球中緯度で東西平均気温偏差が高温であったこと、示す。予報初期から 2018 年夏にかけて、北半球中緯度があげられている（気象庁, 2018）。ここでは、この北高度は再予報実験より低くなっている。再予報実験で半球中緯度域の高温偏差に着目し、気象庁季節予測シ

は赤道の北側で対流活発が持続したこともよく予測さステム(JMA/MRI-CPS2; Takaya et al., 2018)による予測れた一方で、感度実験では対流活発偏差が弱かった。

実験結果を用いて、この偏差の形成と継続についての

これは、再予報実験で見られた顕著な北半球中緯度正要因を考察する。

偏差の形成に熱帯太平洋域の SST 偏差が対流活動の偏2.

差を通じて重要な役割をはたしていたことを示唆してデータと方法

実況解析に用いた大気データは、気象庁 55 年長期再解析 JRA-55(Kobayashi et al., 2015)である。1981-2010 年

いる。発表では、太平洋熱帯域の対流活発と中緯度高温との関係についても議論する。

の月平年値からの差を偏差として解析した。一方、偏差場の形成と維持の要因を考察するため、気象庁現業
季節予報で用いられている大気海洋結合モデルを用いて、2017 年 10 月 28 日を初期値とした 13 か月の再予報実験を行った。また、結合モデル中で熱帯太平洋域や全海域の SST を気候値にナッジングした実験を行い、SST 偏差が大気に与える影響を解析した。ここではアンサンブル平均の差を結果として示す。
3.

結果と考察

図１上は 2017 年から 2018 年にかけての実況の帯状
平均 200hPa 高度場平年偏差時系列である。2018 年夏季の 200hPa 高度場は、北半球中緯度域で正偏差となったが、その正偏差は2017 年秋ごろから顕著にみられ、2018年夏まで半年以上継続していたことがわかる。
図１中は、帯状平均 200hPa 高度場の結合モデルによる再予報実験と全海域の SST を気候値にナッジングした実験との差である。予報初期から北半球中緯度域の正偏差を予測しており、この正偏差が 2018 年秋まで継続している。2018 年夏に正偏差が顕著であることも実
況をよく再現しており、6 か月以上前の初期値からの予測にもかかわらず、大気偏差場をよく予測できていた。
2017 年の終わりから 2018 年の春にかけて、太平洋赤道域の海面水温は、ラニーニャタイプの偏差を示しており、その後、2018 年夏にかけて ENSO は中立になっ

図１ 帯状平均 200hPa 高度場偏差時系列（上：実況、中：結合モデルによる再予報実験、
下:再予報実験と熱帯太平洋域 SST を気候値にナッジングした実験との差）― 157 ―

B202

太陽活動の北大西洋振動の影響 長期変化 黒田友二（気象大学校）

１、 はじめに
太陽活動の１１年変動に伴う地表面付近の気候変動のうち特に顕著な変動を示す領域として冬季の北大西洋域が考えられている。昨年春の学会
では、最近４０年程度のデータを解析することにより、太陽活動はその最盛期あたりに上部成層圏から極夜ジェット振動に乗って下方伝播する形で北大西洋域に下りてきていることを示した。しかしながら、解析したデータの長さは太陽活動の周期でみて４サイクル弱にしかならず、より長い時
間スケールでの両者の関係性について調べる必要がある。幸いにして、北大西洋域は古くから文明の中心であったヨーロッパに隣接する領域である
ため、観測所の比較的長期にわたる歴史的データが確保されている。今回は、このデータと長期にわたる太陽活動データを用いて、太陽活動と北大
西洋振動の経年的な時間変化を調べ、それを最近
４０年のデータから得られた結果と比較する。
２、データと解析方法
北大西洋振動指数 1$2, の長期データとしては、英国イーストアングリア大学作成の観測所ベースの１８２３年から現在までの月ごとのデータを使った。太陽活動の長期データは、ベルギー王立天文台作成の１７４９年から現在までの月ごとの太陽黒点数データを用いた。
解析の基本データとして、太陽活動は年スケールの長期の変化のみに着目するために、７月から翌年６月まで１年平均した黒点数を用いた。それに対して 1$2, は月平均のものを用いたが、冬季(a)

平均 '-) 平均 したものも用いた。
解析方法としては、太陽活動に対しての月ごとまたは冬季平均 '-) 平均 の 1$2, のラグ回帰解析を用いた。ただし、全期間だけでなく、４０年ごとの区分データに対しても行うことで経年変化についても調べた。
３、結果
  左の図は今回解析の 1$2, の冬季各月ごとの全
期間  年～ 年の  年分 に対して年平均した太陽活動指数のラグ回帰を計算したものである。図から全期間で見ると 1$2, は太陽活動のピー
クの年の２月に正の信号を持ち、また反対にピー
クの５、６年先行あるいは遅延する年つまり太陽活動が弱まる時期に 1$2, が負になりやすい傾向を示すことが分かる。この傾向は近年の  年程度の解析で得られた結果とよく整合しているが、その振幅はほぼ半分程度になっている。また、近年の解析で得られた関係：正の 1$2, は月が進行するほどラグが減る傾向も見られる。しかし、信号の有意性を見るとデータ長が長いほどには有意性が高くない。この理由を見るために最近の  年を 
年期間４つに分け、それぞれの期間について同じ
解析をくりかえした（右図）。すると、各  年期
間で見ると太陽活動に対する 1$2, の位相は各期間で大きく変動していることが分かる。つまり、長期間でみると太陽活動＝1$2 関係にはより長いス
ケールの多分海洋が関係する長周期の変動が乗っているため信号が弱まっていると思われる。
.

(b)

Apr


DJF-NAO



Mar


Feb


Jan




Dec


Nov



Lag(year)Lag(year)

図、（左）太陽活動に対する北大西洋振動指数㻔㻺㻭㻻㻵㻕の回帰（コンター）およびその統計的有意性㻔影㻕。縦軸は月、横軸は太陽活動に対するラグ年。ラグが正は太陽活動が先行するの意味。薄㻔濃㻕い影は 㻥㻜㻔㻥㻡㻕㻑有意な域を表す。（右）太陽活動に対する冬季平均した 㻺㻭㻻㻵 のラグ回帰、但し㻠㻜 年ごとの区分に分割したもの。全期間は太い●の線、△線は 㻝㻤㻡㻣～㻝㻤㻥㻢、〇線は 㻝㻤㻥㻣～㻝㻥㻟㻢、□線は 㻝㻥㻟㻣～㻝㻥㻣㻢、×線は 㻝㻥㻣㻣～㻞㻜㻝㻢 を表す。横軸は太陽活動に対するラグ年を表す。㻌

― 158 ―

B203
西日本の大雨時における大気大循環場の特徴
原田やよい*，遠藤洋和（気象研究所）

１．はじめに「平成30年7月豪雨」では，西日本から東海地方を中心に全国的に記録な大雨となり，各地で甚大な被害が発生したことは記憶に新しい．気象庁
では，昨年8月に異常気象分析検討会臨時会が開催され，豪雨の要因として，停滞した梅雨前線に向けて極めて多量の水蒸気が流れ込んだこと，梅雨前線の停滞・強化には対流圏上層の寒帯前線ジェット，亜熱帯ジェットの両ジェット気流の蛇行が持続したことなどが指摘された．本研究では，
西日本の過去の大雨時に見られる対流圏の大気
大循環場の特徴について明らかにすることを目的として統計解析を行う．
２．使用データおよび手法
気象庁地域気象観測システム（AMeDAS）による
日別降水量を用いて，1979～2018 年の 3 日積算降
水量の領域平均値（西日本，山陽）を作成した．
そして 6～9 月の大雨事例（台風の直接影響を受けた事例および 2018 年 7 月の事例を除く）を対象に合成図解析を実施した．ここで 1 週間以内の連続した日付の場合は同一事例とみなしている．
大気循環場データとして気象庁 55 年長期再解析（JRA-55，Kobayashi et al. 2015）を使用した。
対流圏上層の準定常ロスビー波の波束伝播を表現する波活動度フラックスの計算には，Takaya
and Nakamura (2001)を用いた．
３．結果
3日積算降水量の西日本，山陽の上位10事例を表1に示す．西日本平均では（表1上段），上位10
事例の5事例が台風事例である.一方，山陽については（表1下段）,台風事例は2事例で，台風事例
を除くと発生時期がほぼ6,7月の梅雨期に集中している．この地域の大雨事例においては,梅雨前
線活動の強化が重要であると考えられる．
次に西日本平均における3日積算降水量の上位10事例（ただし台風事例や2018年7月の事例を除く）の降水ピーク時の2日前で合成した対流圏上層の循環を示す（図1）．渤海付近の負高度偏差，
日本の東海上の正高度偏差が統計的に有意となっており，日本付近は西谷傾向が明瞭となっている．また中央シベリアのリッジの発達に対応する
正高度偏差がみられ，その付近から射出される波束が日本付近の高度偏差を強化している．数日遡ると北欧付近のリッジから射出された波束が寒帯前線ジェット沿いを伝播している特徴がみられた（図省略）．同時期の気圧配置（図2）をみると，日本の南東海上で高気圧，日本の西海上で低気圧の発達がみられ，西日本付近に水蒸気の流入しやすい状況となっているほか，東シベリアで高気圧の発達がみられている．上述の様な循環場の
特徴は，山陽地方の降水量を用いた合成図でも同様にみられ，更に，2018年7月の豪雨事例においても共通してみられていた．
表1 3日積算降水量上位10事例 日付は期間中央
日．最右列のフラグが1の場合,台風の直接的な影響を受けた事例（台風事例）であることを示す．
3-day precip.
-1

Rank

Date

[mm 3days ]Typhoon flag

Western Japan

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

06 July 201805 September 2005
28 June 1979
03 July 1995
18 September 1990
27 September 1983
18 July 1987
03 September 201302 June 1988
29 September 2018

285.9
228.5
205.9
204.2
199.7
165.3
159.1
157.8
155.3
154.7

0
1
0
0
1
1
0
1
0
1

Sanyo

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

06 July 201824 June 1985
04 July 1995
13 July 201018 September 1990
27 July 1993
28 June 1979
30 August 1980
20 June 201327 September 1983

356.3
246.0
196.6
186.3
178.2
176.8
171.7
170.8
162.5
160.6

0
0
0
0
1
0
0
0
0
1

図1 西日本平均3日積算降水量の上位10事例（台風事例を除く）によるラグ合成図（降水ピーク2日前を中心とする5日平均場）．等値線は300hPa高度偏差を表し間隔は10gpm．矢印は300hPa波活動度フラックス[m2s-2]（統計的に有意な値のみ描画）を表し図の右下にスケールを示す．陰影は高度偏差が統計的に有意な領域を示す．

図2 図1と同じ，ただし海面更正気圧偏差[hPa]．

― 159 ―

B204

北 極 –中 緯 度 気 候 リ ン ク に お け る QBO 位 相 依 存 性*1.

星 一 平 (新 潟 大 学 ), 浮 田 甚 郎 (新 潟 大 学 ), 本 田 明 治 (新 潟 大 学 ),中 村 哲 (北 海 道 大 学 ), 山 崎 孝 治 (北 海 道 大 学 )はじめに差がユーラシアや北米の一部地域に限られていた。

北極域における海氷域減少は、中緯度域に寒冬を引

QBO 位相別の結果ではこの特徴が大きく異なっており、

き起こすことが近年の研究により報告されており（北QBOE 年（図 1c）においてはユーラシアの低温偏差が極中緯度リンク）、そのプロセスとして成層圏過程（極明瞭である一方、QBOW 年（図 1b）では高温偏差が分渦の弱化とそのシグナルの下方影響）の重要性が指摘布していた。この結果は、QBO の定義、海氷時系列にされている[1]。一方、大気大循環モデルを用いた研究

用いた月に依らずロバストであった。

により、中緯度低温化応答が見られないモデルもある

QBOE 年におけるユーラシアの低温偏差（図 1c）は、事、また対流圏の基本場の違いにより応答の有無が異対流圏上層の気候学的な極東トラフの強化と対応し、なる事[2]なども指摘されており、様々な視点からの議成層圏への惑星波伝播を強める[1]。これと整合的に、

論 が 行 わ れ て い る 。 本 研 究 で は 、 Quasi Biennial

QBOE 年の結果では極渦の弱化とそのシグナルの対流

Oscillation (QBO) に伴う成層圏基本場の違い（e.g., QBO

圏への下方伝播が 1-2 月に見られた（図略）。この成層

西風位相時は極渦は強化傾向[3]）に着目して、北極中圏過程の存在は、対流圏における北極中緯度リンク（図緯度リンクの特徴を調査した。

1c）を強めていると考えられる。
対してQBOW年では、
成層圏・対流圏の両シグナルは見られなかった。

2.

使用データ・解析手法

大気データとして Japanese 55-year Reanalysis [4] を用

4.

まとめと議論い、
1979/80 以降の 38 冬季を解析した。
QBO の位相は、

本研究では、北極域海氷減少の中緯度気温場への影

赤道域 (5ºS–5ºN) で領域平均した 50hPa の東西平均東

響が QBO の位相によって大きく異なることを示し、そ西風の 12~2 月平均値が、±3m/s を超えた年として分類の要因の一つとして成層圏過程の有無を指摘した。しした。ただし、東西風の符号が冬季の間に逆転する年はかし、低温応答の有無に対する成層圏過程の重要性と除外した。結果、QBOW には 22 冬季、QBOE には 11メカニズムの詳細、成層圏基本場と応答の有無との関冬季が分類された。

連については、今後の課題であり現在解析を進めてい海氷変動と大気循環場との関係を調べるために、バる。北極中緯度リンクが QBOE 年のみで明瞭であるとレンツ・カラ海 (30-90ºE, 65-85ºN) で領域平均した 12いう本研究の結果は、様々な要因が絡み合う気候シス

月の海氷密接度の時系列を用いた。この時系列と大気テムにおいて、予測可能性の向上に貢献しうる新たなデータの線形トレンドを除去した後に、全 38 年、知見であると言える。

QBOW 年、QBOE 年それぞれで、大気場を海氷時系列に線形回帰した。

引用文献[1] Cohen et al., 2014, Nat. Geosci., 7(9), 627-637.

3.

[2] Vavrus, 2018, Curr. Clim. Change Rep., 4(3), 238-249.

結果

図 1 は冬平均 2m 気温の線形回帰図である。全 38 年

[3] Holton and Tan, 1980, J. Atmos. Sci., 37(10), 2200-2208.

（図 1a）での結果では、少氷に伴う中緯度域の低温偏[4] Kobayashi et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93(1), 5–48.
図 1. 12~2 月平均した 2m 気温の海氷時
系列への線形回帰
図。(a)全 38 年、(b)QBOW 年、(c) QBOE
年における結果。38
年間でディトレンド
した大気、海氷デー
タを用い、38 年間での–1 標準偏差に対する値を示す。

― 160 ―

B205

WP/PNA インデックスと熱帯海面水温偏差との関係*塩崎公大 (京大院理)、榎本剛 (京大防災研/JAMSTEC APL)

1

はじめに
中高緯度において冬季に卓越するテレコネクションパ

ターンとして、Wallace and Gutzler（1981）で定義された Western Pacific（WP）パターンと Pacific/North
American（PNA）パターンが知られている。これら 2
つのテレコネクションパターンはエルニーニョ/南方振動（El Niño/Southern Oscillation, ENSO）時によく現れることが知られており、Kodera（1998）では El Niño
を WP が卓越する事例と PNA が卓越する事例に分類
し解析を行った結果、熱帯中央太平洋において海面水温（SST）偏差の差があることを示した。また、塩崎ら

WP/PNA インデックスと 850 hPa における気温偏差との相関では、塩崎ら（2018）の結果に矛盾しない（図略）。
次に WP および PNA インデックスのコンポジットを
図 2 に示す。中立時は negative WP から positive PNAに、El Niño 時には negative WP から positve PNA に卓越するテレコネクションパーンが変わることが分かった。その傾向は特に El Niño 時における極東域寒冬事例で顕著である。また、El Niño 時において赤道付近のSST 偏差の時間変化にも違いが見られた（図略）。
したがって、熱帯における SST 偏差の変化に伴った対流活動に関係した加熱偏差に応答してテレコネクショ
ンパターンが変化していることが示唆される。

（2018）で El Niño 発生時における冬季極東域が暖冬傾向にある時には WP が卓越し、寒冬傾向にある時には PNA が卓越していることが分かってきている。WP
卓越時に極東域が暖冬傾向にあることは Takaya andNakamura（2013）で指摘されている。
しかしながら、Kodera（1998）や塩崎ら（2018）では El Niño 発生時において卓越するテレコネクションパ
ターンが異なる点に注目し調査しているが、中立時も含
めた WP および PNA パターンが卓越するときの熱帯における SST 偏差の特徴や El Niño との関係については言及していない。また、Takaya and Nakamura（2013）
では WP の卓越と El Niño との関係については深くは調査されていない。そこで本研究は WP および PNA イ

図 1 DJF 平均における SST 偏差と WP インデックス

ンデックスと対流圏下層の気温偏差や SST 偏差、加熱（a）および PNA インデックス（b）との相関係数。SST には偏差との関係について、時間変化に注目して調査した。

COBE-SST、WP/PNA インデックスには JRA-55 を使用。

2

解析方法

Wallace and Gutzler（1981）で定義された WP お
よ び PNA イ ン デ ッ ク ス を 元 に そ れ ぞ れ の イ ン デ ッ
ク ス を 計 算 し た 。そ の 際 、高 度 の デ ー タ に 対 し て は

NCEP/NCAR Reanalysis-1 および JRA-55 を使用し、それぞれの作用中心の緯度 · 経度 ±5◦ の領域で平均した高度偏差を用いた。得られたインデックスと SST および加熱率との相関係数の計算および時間変化（6 月から 5
月まで月ごと）のコンポジット解析を行った。SST に対しては ERSSTv5, COBE-SST を用いた。また、ENSOの定義は気象庁に準拠し、全てのデータに対して温暖化
トレンドを考慮した。

3

結果

WP および PNA インデックスと SST 偏差との相関係数分布は WP および PNA ともに ENSO 時の SST 偏差分布によく似ている（図 1）。WP インデックスではフィリピン海および西–中央太平洋（10◦ –20◦ N）での相関が高く、PNA インデックスでは相関は高くない一方で、東太平洋赤道域の相関は PNA のほうが高い。また、

図 2 WP インデックス（a）と PNA インデックス（b）の時間変化を示す。黒（灰）実線は 850 hPa 面極東域における気温の標準偏差が 1 を超えた中立時における暖冬事例のコンポ
ジット（各事例）、赤（ピンク）破線は El Niño 時に極東域暖冬
事例のコンポジット（各事例）。青（水色）点線は El Niño 時に極東域寒冬事例のコンポジット（各事例）。NCEP/NCAR
Reanalysis-1 を使用。

― 161 ―

B206

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B207
相当温位に基づく日々の梅雨前線の特定とその季節的北上の経年変動の研究
山根正大・*小坂 優（東大先端研）
1. はじめに

これは微小擾乱を除去し，総観規模以上のスケールでSampe and Xie (2010)は，亜熱帯ジェットに伴う対流圏

3. 特定した前線とその環境場の気候学的特徴

梅雨は東アジアにおいて初夏に卓越する雨季である．

中層の暖気移流が断熱的に上昇流を励起し，対流を促進することで梅雨降水帯を形成するというメカニズムを提示した．また Kosaka et al. (2011) は梅雨降水の経年変動が対流圏中層の水平温度移流偏差を介して引き起こされる可能性を指摘している．これらの先行研究を初めとして，東アジアにおける夏季気候の変動については数多くの研究がなされているが，そのほとんどは梅雨前線そのものの動態よりも，前線域における降水量変動を対象としている．上述のような梅雨降水帯の経年変動は，遠隔影響パターンが梅雨前線の季節的北上の様子に影響することを示唆するものの，その定量化には至っていない．この評価のためには，梅雨前線の位置を特定する手法が必要である．また現在の気象庁
天気図における梅雨前線の特定には予報官の「手作業」が入っており，モデルデータ等への応用が難しく，前線を特定する簡便な手法の確立が望まれる．そこで本研
究は，「熱力学的な気団の境界」としての日々の梅雨前

線の位置を特定する手法を開発し，さらにそれを用いの梅雨前線位置の特定を意図したものである．

6-7 月平均の 850hPa 相当温位及び降水量について，単純気候平均と，特定した梅雨前線緯度からの相対緯度に基づく合成図（以下｢相対緯度コンポジット図｣）を図1 に示す．後者における相対緯度 0 度は梅雨前線緯度に相当する．相対緯度コンポジット図は単純気候平均に比べて急峻な相当温位南北勾配を捉えており（図1a,b），
また前線の南に集中した強い降水極大を伴っている（図 1c,d）．またこの降水帯は対流圏中層での水平温度

移流の極大と一致し (Sampe and Xie 2010)，対流圏上層

ではジェット気流が前線の北側に位置している(Horinouchi 2014)．これらとその他の相対緯度コンポジ
ット解析は，本研究の手法が梅雨前線位置をうまく捉えられていることを示している．発表では，特定した梅雨前線緯度を用いて，115ºE-140ºE での梅雨前線位置の
季節的北上の様子に対する卓越経年変動モードを同定し，それに伴う大気循環変動及びテレコネクションについても議論する．

て梅雨前線域の大気構造及び前線位置の経年変動を調

査した．

(a)

2. 前線特定手法

梅雨前線が対流圏下層で相当温位の強い南北勾配を伴う(Ninomiya 1984)ことに基づき，
梅雨前線位置の特定を相当温位勾配に基づいて行う．850hPa-700hPa で鉛直平均した相当温位場 (JRA-55 大気再解析データに基づく) に対し，経験直交関数（以下 EOF）展開による時空間フィルタリングを施した後，20ºN-55ºN において相当

(c)

(d)

温位南北勾配が負の最大値を持つ緯度を梅雨前線緯度とする．ただしこの緯度が領域の南北端に特定された
場合，その日・その経度では領域内に前線がないとみなす．これを 1958-2017 年の 60 年間，110ºE-180ºE の各経度について 5 月 16 日から 8 月 15 日まで毎日行う．な

お上記の EOF フィルタリングは，各カレンダー日について前後 5 日ずつを含む 11 日 × 60 年の相当温位場を

EOF 展開したのち，累計寄与率 75%までのモードを用

図 1: (a,b) 850hPa 相当温位（K），(c,d) 降水量（mm/day）の（左）単純気候平均，（右）相対緯度コンポジット図．右

パネルの縦軸は前線に対する相対緯度．白線は気候平均・
いて相当温位場を再構築することにより行なっている． 2 ヶ月平均梅雨前線緯度．

― 163 ―

B208

近年のユーラシアの寒冷化に果たす北極海氷減少の影響*森 正 ⼈ 1・ ⼩ 坂 優 1・ 渡 部 雅 浩 2・ 中 村 尚 1・ ⽊ 本 昌 秀 2(1 : 東 ⼤ 先 端 研 , 2 : 東 ⼤ ⼤ 気 海 洋 研 )
1.

はじめに

海氷⾯積の急速な縮⼩を伴う北極域の加速度的な温3.

結果

WACE パターンの強さの年々変動はバレンツ・カラ

暖化とは対照的に、冬季ユーラシア⼤陸の中央部から海の海氷密接度偏差と⾼い相関を⽰すことから、バレし、北極域とは逆に寒冷化が進んでいる。北極のバレン釈される。この結論は MIROC4 AGCM による感度実験

東アジアの中緯度域では近年、異常寒波や厳冬が頻発

ンツ・カラ海の海氷変動がこのモードの強制源だと解

ツ・カラ海で海氷が減少する時にユーラシア中緯度域からも⽀持される。AGCM は観測された WACE パターされるため、地球温暖化による海氷域の縮⼩が異常寒観測よりも弱く、解析した全ての AGCM が海氷変動にで気温が下がるという相関関係が観測データから確認
波や厳冬の⼀因であることが⽰唆されていた。

しかしこの相関関係は必ずしも因果関係を説明しなンをよく再現するものの、その振幅が特に中緯度域でよって駆動される WACE の分散を実際よりも過⼩評価していることが明らかになった（図 1）。またその程度

いため、上記仮説の検証のために AGCM を⽤いた⼤規がモデル間で異なることも分かった。この結果は研究は上記仮説を⽀持する結果を得た⼀⽅（e.g.,

⽐べて著しく⼩さいことを意味しており、このことが模アンサンブル実験が数多く実施されてきた。多くの

Honda et al. 2009; Mori et al. 2014; Nakamura et al.

2015）、有意な関係を検出できなかった複数の研究は、近年の寒冷化は海氷減少による⼤気応答（すなわち地
球温暖化の影響）ではなく、⼤気の内部変動によるもの（たまたま厳冬が続いているだけ）と結論付けている（e.g., Sun et al. 2016; McCusker et al. 2016; Ogawa

et al. 2018）。このように検証結果が研究間で定性的にAGCM では海氷変動に対する⼤気の S/N ⽐が観測に

研究間で海氷減少の影響の評価が異なる潜在的な要因と考えられる。即ち、実験設定や解析⼿法、アンサンブ

ルサイズを注意深く選ばない限り、海氷減少によるモデルの WACE 応答が他の影響によって容易に覆い隠されてしまうからである。当⽇はこの結果を踏まえた上で、海氷減少が寒冷化に果たす影響の定量化を試みる。

異なり、ユーラシアの寒冷化に対する海氷減少の影響の有無は世界的な論争になっている（e.g., Screen

2017; Screen et al. 2018; Shepherd 2016）。そこで本研究では、研究間で海氷減少の影響の評価に違いが⽣じる原因を調査し、それを踏まえた上で寒冷化に果たす海氷減少の影響の定量化を試みた（Mori et al. 2019）。
2.

実験設定と解析⼿法

MIROC4 AGCM による AMIP 実験に加え、7 つの異なる AGCM による AMIP 実験を⽤い、計 219 メンバ

図１ WACE パターンに伴う地表気温変動の分散⽐。

2014 年）。冬季（12‒2 ⽉）に観測された地表気温の平そのうち海氷変動によって説明される成分を濃陰影で。

ーの⼤規模な⻑期アンサンブル実験を解析した（1979‒

年偏差と、モデルで得られた地表気温偏差のアンサン
ブル平均との間で特異値分解解析を⾏い、両変動に共通する成分として、外部変動のうち主要な変動成分（外部変動モード）の抽出に成功した。このモードは観測とモデルの両⽅で、Warm-Arctic Cold-Eurasian (WACE)
パターン（Mori et al. 2014）を⽰した。

点線はアンサンブル平均応答によって説明される成分。

参考⽂献（⼀部）[1] Honda et al., 2009. Geophys. Res. Lett., 36, L08707[2] Mori et al., 2014. Nature Geosci., 7, 869–873.
[3] Mori et al., 2019. Nature Clim. Change., 9, 123-129.
[4] Nakamura et al., 2015. J. Geophys. Res., 120, 3209-3227.

― 164 ―

C201
Using Parcel Model to Simulate the Particle Distribution of Hygroscopic Flares in CCNC
Wei-Chen KUO (MRI), Masataka MURAKAMI (ISEE, Nagoya University; MRI), Takuya TAJIRI(MRI), and Narihiro ORIKASA (MRI)
Hygroscopic flares have been used to broaden
the size distribution of larger aerosol particles
below cloud base. Under appropriate conditions,this method can accelerate the activation andcoalescence process of particles and increase theprecipitation. Before conducting the experiment,
the efficiency of hygroscopic seeding can beevaluated in the laboratory, using Cloud
Condensation Nuclei Counter (CCNC). CCNC isdesigned to activate the particles in different
supersaturated air flows and testify the criticalsupersaturation ratio and diameter, which are theimportant index of hygroscopicity of particles.
However, some hygroscopic particles (e.g. larger
sodium chloride) might be activated at very low
supersaturation ratio and grow to the raindrop
sizes, which are beyond the measurement
limitation of CCNC.
Instead of using CCNC to directly measure thehygroscopicity, we use parcel model of Chen andLamb (1994) with the modification of including
the κ-Köhler theory of Petters and Kreidenweis(2007). Yamashita et al. (2011) had used thismodel to compare the droplet size distribution
with CCNC under 0.4% supersaturation ratio.
We would like to testify the sensitivity of parcel
model to different supersaturation ratios andhygroscopicity, so we conduct the simulation of
sodium chloride (κ = 1.28) and ammonium
sulfate (κ = 0.61) in supersaturation ratio from
0.07% to 1.0%, and compare the results with theexperiment. The result of droplet size
distribution from parcel model are shown infigure 1 and 2 for sodium chloride andammonium sulfate respectively.

Fig 1. Droplet size distribution of sodium
chloride (model)

Fig 2. Droplet size distribution of ammonium
sulfate (model)
The target hygroscopic flares will be Ice
Crystal Engineering (ICE) 70% potassium
perchlorate-containing flares. For detailed
comparison of model simulation and experiment,
and the simulation of ICE 70% particles will bepresented at the meeting.

― 165 ―

C202

地上からの日射計測による雲影挙動の把握
竹内悠人＊，針谷 達，小林宏規，谷本 壮，滝川浩史（豊橋技科大）伊藤和彦，平塚元久（エイム）Y. Takeuchi , T. Harigai, H. Kobayashi, T. Tani moto,H. Taki kawa (Toyohashi Uni v. Technol.) K. Ito, M. Hiratsuka (Ai m Co., Ltd.) はじめに
太陽光発電電力の短期変動は，電力系統における電圧変動や，電力取引における発電損失などを引き起こす。この短期変動は，太陽光発電施設への雲の影（以下，雲影）の到達および離脱によって生じる。したがって，雲影の挙動（速さ・方向・濃さ・大きさ・形状変化）を事前に予測することで，太陽光発電電力の短期変動を予測できる(1)。本研究では，地上に日射強度変化を捉える日射センサを 4 台配置し，各センサの出力変化の時
間差から雲影ベクトル（速さ・方向）を算出した。多様な雲影によるセンサ出力の変化を明らかにするため，

し，Table 1 に示す。また，B 期間では，A 期間と同様に，センサ 3 から出力が低下した後，センサ 4→センサ
2→センサ 1 の順で出力が低下した。しかし，出力低下中にセンサ 2 とセンサ 1 の出力値が交差し，出力低下順として，センサ 3→センサ 4→センサ 1→センサ 2 となった。センサ出力変化の順番が交差した要因は，20 m
四方のセンサ間を通過する間に，雲影の形状が変化したためであると考えられる。雲影の形状は，雲の発生や消失，複数の雲の結合・分離等によって生じると考えられ，多様な雲影に対応した挙動予測には，センサ出力から算出した雲影ベクトルと，実際の雲影の挙動を比較し，雲影変化をパターン化する必要がある。

長時間計測を実施した。
 実験方法

Solar irradiation
intensity (W/ )BA
Sensor1 (W/Sensor2
Sensor3
Sensor4)

PV generation power

PV generation power(kW)

Fig. 1. Position of Cloud-shadow-sensor unit and target
PV.

B
Sensor1
Sensor2

Sensor3
Sensor4

Solar irradiation
intensity (W/ )Time (hh:ss:mm)

Solar irradiation
intensity (W/ )雲影挙動を捉えるために，4 台の日射センサを 20 m
四方に配置し，これを雲影センサユニットとした。日射
センサには，防水機構を施した小型太陽電池を用いた(2)。3 台の日射センサの出力変化の時間差から 1 つの雲
影ベクトルを算出できるため，4 台の日射センサを近距離に配置することで，4 つの雲影ベクトルを得ることができる。その平均値を実雲影ベクトルとすることで，より精度の高い雲影ベクトルとなる。
Fig. 1 に，フィールド試験時の雲影センサユニットと，雲影到達対象太陽光発電パネル（ターゲット PV）の配置関係図を示す。ターゲット PV は，本学自然エネルギ
ー実験棟屋上の太陽光パネルとし，その南西 1.9 km の位置に雲影センサユニットを配置した。

A
Sensor1
Sensor2
Sensor3

Sensor4

Time (hh:ss:mm)

 結果と考察

Time (hh:ss:mm)

フィールド試験は，2018 年 10 月 26 日（9 時～15 時）に実施した。Fig. 2 に，各センサおよびターゲット PVの出力変化の一部を示す。ターゲット PV の発電電力変化は，各センサの出力変化と同様の傾向を約 5 分遅れで示した。これは，センサユニットの設置方向（南西）からターゲット PV へ雲影が移動したことを示唆する。
Fig. 2 の A 期間でのセンサは，最も南西方向のセン
サ 3 から出力低下を始め，次にセンサ 2，センサ 4 と低下し，最後に最も北西に位置するセンサ 1 の出力が低下した。これは，南西からセンサユニットへ到達した雲影が北西へ抜けたことを示す。これらの出力変化の時
間差から雲影ベクトルとその平均雲影ベクトルを算出

Time (hh:ss:mm)

Fig. 2. Outputs of cloud-shadow-sensor unit and target PV
in field test.
Table 1. Cloud shadow parameters.
△123
△124
△134
△234
Average

Speed (m/s) Direction θ (°)
6.4
72.2
6.1
63.2
8.5
59.8
7.8
68.3
7.2
65.9

謝辞 本研究の一部は，国立研究法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の支援を受けて行われた。
参考文献
(1) R. Nomura, et al.: AIP Conf. Proc. 1807, 020024 (2017).
(2) 竹内悠人, 他: 平成 30 年度電気・電子・情報関係学会東海支部連(2) 合大会講演論文集, F4-1(2018).

― 166 ―

C203

深層学習による超解像シミュレーション〜建物解像・街区微気象のリアルタイム予測の実現〜*大 西

領 , 杉 山 大 祐 , 松 田 景 吾 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )Onishi, R., Sugiyama D., Matsuda K.
(Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology),
1.

はじめに
未来都市では、様々な自律システムが、サイバー空間内に再現された過去・現在・未来の気象と社会ネッ
トワークの統合情報（気象情報インフラ）に常時アクセスしながら、人々が意識せずとも、各システムが時々刻々と複雑に変化する気象と社会に応じて、様々な社
会サービスを提供する（図１）。一方で、自律制御のためのリアルタイムセンシングデータの一部は気象予測
シミュレーションに同化され、気象情報インフラの構築に利用される。このような近未来の社会サービスは
ヒト・モノが集中する都市部から開始されると考えられ、都市街区微気象に関する気象情報インフラの構築が早急に望まれる。
著者らのグループでは、数ｍ解像度で建物や樹冠を解像し、それらが熱・風環境に与える影響を詳細に考慮できる建物解像・街区微気象シミュレーション法を開発してきた[1]（図２）。この街区微気象シミュレー
ションは暑熱対策に活用され始めている（例えば、[2]）。
一方で、計算コストが甚大であり、大型スーパーコン
ピュータを用いても、現業予測には適用できない。
本研究では、街区微気象シミュレーションによる高解像度予測情報をリアルタイムに取得することを目指し、深層学習を活用した新たな予測シミュレーション法を開発する。

2.

超解像シミュレーションシステム

超高速に高解像度シミュレーション予測結果を得る
ために、深層学習を用いた超解像（Super Resolution, SR）
技術[4]を活用する（図３）。高解像度予測情報を得るために要する時間は低解像度シミュレーションを実施するための時間だけで済む。

©JAMSTEC

図３：超解像シミュレーションシステム。高解像度(HR)
計算結果を用いて深層学習させておいた超解像(SR)器に、低解像度(LR)計算結果を渡し、HR 予測結果を超高速に生成する。
3.

結果とまとめ（建物解像としては）低解像度な 20m 解像度の微気象
シミュレーションと、深層学習を活用した超解像器を統合利用することで、5m 解像度の予測情報を超高速に創出することに成功した。このシステムを活用することにより、従来活用されてこなかった IoT センサーデータまでをも取り込んだ街区微気象の現業予測が可能になると期待される。
謝辞 海洋研究開発機構の地球シミュレータを利用し©JAMSTEC

図１：未来都市における超スマート社会サービス

た．JST 未来社会創造事業の支援を受けた(課題番号：
JPMJMI18B6)。

図２：建物解像・街区微気象シミュレーション結果の例。
日本科学未来館の YouTube ページ[3]で視聴できる。

参考文献[1]Matsuda et al. J. Wind Eng. Indust. Aerodyn. 173, 53-66(2018)[2]https://www.pref.saitama.lg.jp/a0001/news/page/2018/062
1-01.html[3] MiraikanChannel, 東 京 ヒ ー ト ア イ ラ ン ド ,https://youtu.be/EMm9La3riNA[4] Dong et al., In European Conference on Computer Vision,
pp.184-199 (2014).

― 167 ―

C204

コピュラを用いた気象予測モデルの統計的精度評価手法＊

渡邊 武志（電力中央研究所）

１．はじめに

本研究では、2 変量 Copula 関数を用いて、AMeDAS 再生可能エネルギーの導入量が増加し、気象予測と MSM の風速データの間の依存構造を構築する。

などを利用した発電量の予測技術が不可欠となってコピュラ関数の推定のために、複数のパラメトリッ

いる。再生可能エネルギー分野への貢献が気象学へ

クコピュラ関数に対して当てはまりの良さを検査し、の新たな期待となっている。

最も当てはまりの良いものを選択する。コピュラ関 本研究では、気象モデルから得られた予測値を、数の推定は、各地点、月ごとに行う。

予測対象時刻での観測値により評価するための尺度を提案する。ある時刻での予測精度に関する情報を、

3.2．予測精度評価尺度

その先の時刻での予測の利用に関する意思決定を補 尤度は、統計モデルの推定において観測値に対す助する情報とすることを想定している。

る当てはまりの良さを測定するため用いられる統計量である。観測値と気象モデルの出力値の間の統計２．データ

的な関係を構築し、尤度を模擬した気象モデル出力

2.1. メソ数値予報モデル（MSM）GPV

値の予測精度の測定尺度を以下のように定義する。

 MSM-GPV データプロダクトから得られる地上
高 10m 風速データを用いた。予測値の空間解像度は

𝑛𝑛

𝐿𝐿 = ∏ 𝑃𝑃𝑖𝑖 (𝑥𝑥𝑜𝑜𝑖𝑖 |𝑥𝑥𝑓𝑓𝑖𝑖 )㻌
𝑖𝑖

約 5km×5km、時間間隔は 1 時間である。地上観測

ここで、xoi、xfi はそれぞれ地上観測所 i での観測値

所における値は、地上観測所位置に最も近いグリッ

および予測値を表す。各地点での条件付き確率を求ド点での値を用いる。解析対象期間は 2008 年からめるために、コピュラを用いて推定した同時分布関2017 年の 10 年間である。

数から得られる同時密度関数を用いる。

 初期時刻の異なった複数の予測値を用いた初期時
刻違いアンサンブル手法を用いる。予測サイクルを考慮し、予測精度評価時刻を D 日 00JST とし、アP(x𝑜𝑜𝑖𝑖 |𝑥𝑥𝑓𝑓𝑖𝑖 ) =𝑃𝑃(𝑥𝑥𝑜𝑜𝑖𝑖 , 𝑥𝑥𝑓𝑓𝑖𝑖 )㻌𝑃𝑃(𝑥𝑥𝑓𝑓𝑖𝑖 )ンサンブルは、評価対象時刻に対して初期時刻が 3

４．結 果

時間前のもの、6 時間、9 時間、12 時間、18 時間及 時刻違いアンサンブルに対して精度評価を行ったび 24 時間のものの 6 つで構成した。D 日 00JST を

結果を図 1 に示す。評価尺度は 2 週間程度の変動周初期時刻とする予測は予測精度評価の参照値とする。

期を示す。アンサンブル内の評価尺度の広がりは日によって異なり、精度の順位も初期時刻からの経過

2.2. アメダス地上風データ

時刻が短いものほど精度が高いと評価される傾向に 気象庁により運用されている AMeDAS により得あるが、順位には日々の変動が見られる。

られた 1 時間平均風速データを使用した。使用デー
地点でのデータを使用した。月ごとに欠損値を検査し、20％以上のデータの欠損のある地点は除去し、
約 900 地点を選択した。

評価尺度

タ期間は MSM-GPV と同じである。日本国内の観測

３．手 法
3.1．コピュラ 接合分布関数コピュラ（Copula）C は、各変量の日

分布関数 Fi(xi) {i=1,,,n} を接合して多変量分布関数

図１ 提案制度評価尺度による精度評価結果  年  月の各日０

F を構成する関数である。

時（日本標準時刻）を精度評価時刻とした。アンサンブルメンバーは

 F(x1,…,xn) = C( F1(x1),…, Fn(xn) )IFVW7 で表し、7 は初期時刻間からの経過時間である。

― 168 ―

C205

冬 季 に お け る 循 環 場 毎 の MSM 日 射 量 予 測 大 外 し の 事 前 検 出*宇 野 史 睦 (産 業 技 術 総 合 研 究 所 ), 松 枝 未 遠 (筑 波 大 学 ),大 関 崇 , 大 竹 秀 明 ( 産 業 技 術 総 合 研 究 所 ) , 山 田 芳 則 ( 気 象 研 究 所 ),1.

上位 20%を大外しとした場合の ROC カーブ (Fig.1) をはじめに

太陽光発電の効率的な運用のために, 気象予測情報

見ると, MCGE は HP, WP, SF, WM, LP の順で ROC スコが利用されている. しかし, 1 日を通して予測を大きく

アが高い. 各予報機関で ROC スコアが高い循環場は異外す（大外し）が存在し, 電力システムの安定供給上,なり, ROC カーブを見ると, 予報機関によるばらつき

問題となっている. その解決策の 1 つとして, アンサン

が WP, HP, LP で大きい. WP は JMA, NCEP で ROC スコ

ブル予測による確率情報の活用がある. 先行研究ではアが高く, ECMWF, UKMO で低い. LP は NCEP, ECMEF

4 つの予報機関の全球アンサンブル予測のスプレッド

で低い傾向が見られる. HP は他の循環場と比べてサンを利用した日射量の大外しを事前検出可能であること

プル数が少ないものの, 高いスコアを示す. また, 最もが報告されている . 冬季においてその検出力が高い

大外しが発生する LP が最も ROC スコアが低い.

[1]

これらの結果から, 循環場毎に大外しの事前検出にことが示されているが, 実用上の課題は多い.
そこで本研究は, 冬季の循環場毎に日射量の大外し使用すべき最適な閾値が異なることがわかる. 当日は,の事前検出することにより, 最適な大外しの事前検出

最適な閾値の決定, 予報時間毎の ROC スコアについて指標を提案する. 解析期間は 2014/1-2017/3 の冬季 5 カ

議論する予定である.

月（NDJFM）である. 予測大外しは日平均日射量の予謝辞

測誤差が上記 4 冬季の上位 5, 10, 15, 20%をとした.

本研究は JST/CREST（グラント番号:JPMJCR15K1）
2.

使用データ

により実施された.

日射量予測値は前日 03UTC 初期値の MSM を利用した. 観測値は気象庁の関東域の全天日射量観測地点 6地点を利用した. 日射量の全球アンサンブルスプレッ
ドの評価には ECMWF, JMA, NCEP, UKMO の４予報機
関の日射量予測を利用し, 重み付きのグランドアンサ
ンブルスプレッド（MCGE）を求めた. アンサンブル予
測は 1~6 日先予測（初期値 00UTC）をそれぞれ利用しTable 1, 循環場別の頻度と上位 20&の予測大外し頻度.
Flow pattern
WM
WP
HP
LP
SF

Frequency [days]
98
109
61
61
146

Forecast busts [days], (%)
21, (21)13, (12)9, (15)17, (28)38, (26)

た. また, 循環場の解析は ERA-interim を用いた。
日毎の循環場は, 先行研究[2]と同様に 500hPa 面の高度場から 5 パターン（1, WM: Winter Monsoon, 2, WP:
Western Pacific, 3, HP: High Pressure, 4, LP: Low Pressure,
5, SF: Southerly Flow）に分類した.
3.

結果

解析期間における5 つの循環場（WM, WP, HP, LP, SF）の出現頻度と上位 20%を大外しとしたときの大外しの頻度を Table1 に示す. 解析期間における循環場の頻度
は SF, WP, WM が高く, 各循環場で予測を大外しする割合はLP, SF, WMの順で高い. 特にLPは頻度は低いものの 28%の割合で大外しが発生している.
次に 1 日先予測の全球アンサンブルスプレッドを用いて, 循環場別の ROC カーブを評価した. 予測誤差のFig. 1, 循環場別の日射量予測の ROC カーブ.
参考文献
[1] Uno et al., 2018, Sol. Energy 162, 196-204.
[2] Matsueda, and Kyouda., 2016, SOLA, 12, 121-126.

― 169 ―

C206

太陽光発電電力予測の精度向上に向けた短期出力予測小林宏規＊，針谷 達，竹内悠人，谷本 壮，滝川浩史（豊橋技科大）伊藤和彦，平塚元久（エイム）
H. Kobayas hi, T. Hari gai, Y. Takeuchi , T. Tanimoto,H. Taki ka wa ( Toyohashi Uni v. Te chnol.) K. Ito, M. Hirat suka ( Aim Co., Lt d.)
1. はじめに

3. 予測時間幅による予測精度の違い

電力需要調整の観点から，太陽光発電量予測に基づ発電電力の予測時間幅を 5 分および 30 分単位にした

いた電力取引市場が存在する。現在は，30 分単位予測

ときの予測値と実測値を比較し，平均平方二乗誤差率

を基に 1 時間前に電力取引を行う“時間前市場”(1)が主（RMSPE）を算出した。予測値は，過去 5 分間の発電流である。しかし，時間前市場では，予測の不確実性が

電力平均値へ日射強度理論値から算出した係数を乗算

発電損失やインバランスによるペナルティをもたらす。

して得た。一例として，Fig. 2 に 2017 年 9 月 3 日の実

これは，雲の影（以下，雲影）がもたらす太陽光発電電

測値と予測値を示す。発電電力の短期変動時間割合が力の短期的な変動が予測困難なためであり，将来的に高かった 2017 年 9 月において，予測時間幅 5 分の場合

は，より短時間での発電量予測および電力取引市場がでは誤差率が 21%となり，30 分の場合では 86%であっ開拓されると予想される。我々は，5 分単位予測を基にた。30 分単位の予測時間幅では，雲影による発電電力

5 分前に電力取引を行う“オンタイム市場”を提案し，の短期変動を予測値に反映できず，誤差率が著しく増

地上日射観測に基づいた太陽光発電量の短期予測シス加したと考えられる。より短期的な予測が，太陽光発電

テム を開発している。本研究では，太陽光発電におい量予測の精度向上に有効であることが明らかになった。
Rapid fluctuation term (%)て 1 年間の有効発電時間のうち，短期出力変動が生じる時間を，離散ウェーブレット変換を用いて解析した。
また，予測する発電量の予測時間幅を変えたときの予測値と実測値の誤差率を算出し，太陽光発電量の短時間予測の必要性を検討した。対象太陽光発電施設として，本学自然エネルギー実験棟屋上に設置した太陽光



50
40
30

Average: 27%

20



(2)

10

パネルを用いた。

0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
MonthFig. 1. Percentage of rapid fluctuation term in the power2017 年 1 月から 12 月までの 1 年間の発電電力を対

generation time on the target PV
in 2017.

6000

PV generation power (W)象とし，発電電力変化から離散ウェーブレット変換により高周波成分を抽出した。離散ウェーブレット変換
は，発電電力のような非定常な時系列データに対する周波数解析を可能とする。次に，抽出した高周波成分に対し，平滑化処理を施し，その成分出力時間を短期変動時間とした。Fig. 1 に，(1)式より算出した各月の有効発

4000
3000
2000
1000
0
06:00

電時間に対する短期変動時間の割合を示す。
（発電電力の短期変動時間割合）(1)（短期変動時間）=× 100（有効発電時間）2017 年の平均値は 27%であり，最も高い割合を示したのは 9 月の 41%であった。また，1 年間のうち，7 月
から 11 月の間で，発電電力の短期変動が多いことがわ

Measured generation power
Forecast step: 5 min
Forecast step: 30 min

5000



2. 発電電力の短期変動時間割合の算出

09:00

12:00

15:00

18:00

Time (hh:mm)

Fig. 2. Forecast of PV generation power with different
forecasted width.
参考文献
(1) JEPX, http://www.jepx.org/outline//, (2018/12 閲覧)(2) Nomura, S., et al., 2017，AIP Conference Proceedings, 1807, 020024.
謝辞

かった。これは，同時期に積乱雲や台風など，変化の激 本研究の一部は，国立研究法人新エネルギー・産業技術総合開発機

しい雲が発達しやすいためであると考えられる。

構（NEDO）の支援を受けて行われた。

― 170 ―

C207
雨量情報に付加したネガティブ・ポジティブ情報が受け手の避難行動に与える影響*

宮島亜希子 1, 中島広子 1, 岩波越 1, 島崎敢 2, 石垣陽 3

1. 防災科学技術研究所 気象災害軽減イノベーションセンター,  2. 名古屋大学 未来社会創造機構
3. ヤグチ電子工業株式会社




はじめに

 近年、局所的な豪雨が激化・多発しており、洪水や内水氾濫などの災害の増加も懸念されている。一方、観

期間： 年  月  日～ 年  月  日
対象者：「あめふるコール」のユーザー
参加人数（実験参加同意者）： 人

測・予測技術や、気象情報の精度の向上により、予測情報に基づいて適切な対処が行われれば被害を低減できる
可能性は高い。しかし、住民へ情報が十分伝達されていないこと、伝達されていたとしても、その重大性が伝わっておらず避難などの対処行動に繋がらないことが原因と思われる人的被害が、毎年全国各地で発生している。
 雨量は、降水強度や積算降水量などの数値の形で表現
され、気象庁は「強い雨」などの雨量を表す言語表現と雨量の数値の対応表を公表しており、天気予報ではこれ

らの表現も併せて用いられている。そして、災害をもたらすような大雨が予測された場合は、情報の受け手に避難行動を起こさせるため、数値表現や言語表現を用いて

図 （左）「あめふるコール」のキャプチャ図 （右）PPK 以上のイメージを伝える *,) アニメ（例）

危険性を伝えている。しかし、一般市民は雨量の定量的

評価を自ら行う習慣がないため、これらの表現から結果

 対象者のうち、数値表現や言語表現のみでの通知を受の重大性を把握できない可能性がある。
（Shimazaki, K.,

けるユーザーと、雨量イメージを伝える *,) アニメを付

Nakajima, H., Sakai, N. & Miyajima, A. 2018 Gaps between

加したユーザーをランダムに  分の  に分け、各々雨宿

the Transmission and Reception of Information on Rainfall

りへのインセンティブ情報を受け取る確率も  分の  とAmounts, Journal of Disaster Research, 13(5), 879-886.）そこ

し、ユーザーへの通知を、（*,) アニメ有無）×（インセで、数値表現や言語表現以上に受け手に直感的に重大性

ンティブ有無）の  パターンに分けた。降水予報の通知を伝えられると考えられる *,) アニメを用いた表現手法

は ～ 分前とし、インセンティブ付加の対象は、や、避難へのインセンティブを用いて、大雨からの避難PPK 以上の雨が予測された場合を対象とした。

行動の促進について検討することとした。

 降水予報の通知をタップしてから  分間、ユーザー端

末の *36 座標とその精度・時刻・端末識別子・提示した目的と概要

  本研究は、雨量を表現する *,) アニメや避難へのイ
ンセンティブ情報を付加した大雨予測情報を通知した際に、情報の受け手の行動が変化するか（雨宿り行動を取るか）を明らかにすることを目的としている。具体的には、アールシーソリューション株式会社が公開している
降水予報アプリ「あめふるコール」（図 ）を用いて、予方法

情報の内容を記録し、ユーザーの状態（歩行中・乗物で移動中・建物内に滞在中）や通知後の行動（雨宿りの有無）を記録した。また、実測された降水情報を用いて、ユーザーが雨の降り始めより前に雨宿りできたかどうかも確認した。実験終了後には参加者にアンケート（
名回答）・ヒアリング（ 名）を実施した。

報の通知の際、これから降る雨量のイメージを伝える *,)アニメ（図 ）による情報提示や、近くの店舗で雨宿りを

 本発表において、今回実施した実証実験の結果およびした時にその店舗で使える電子ギフト券が当たる仕組み

今後の展開を報告する。

を用いた実証実験を行い、情報を受け取った人の行動が、これらの有無によってどのように変化するのかを、
アプリをインストールしたスマートフォンの *36 座標記
録から分析する。

結果と今後の展開

【謝辞】 ※本研究は、国立研究開発法人科学技術振興機構（-67）
「プログラム・マネージャー（30）の育成・活躍推進プログラム」事業と内閣府総合科学技術・イノベーション会議の戦略的イ
ノベーション創造プログラム（6,3）「レジリエントな防災・減災
機能強化」の支援を受けたものです。

― 171 ―

C208

畳 み 込 み LSTM を 用 い た レ ー ダ ー 降 水 量 分 布の短時間予測に関する精度検証*井 上 剛 (三 菱 総 合 研 究 所 ) ,

三 隅 良 平 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )予測精度の比較対象として，直近の降水量分布が将

背景

近年，画像やメッシュ形式の時空間データの将来予

来も継続するとした単純な予測（Persistence），典型的

測問題に対して深層学習に基づく手法が提案されていな既存手法であるオプティカルフローとセミラグラン

る．レーダー降水量分布の予測に対しても，Shi et al.[2]ジュ移流法による予測の 2 種類を用いた．後者は Ayzel

による畳み込み LSTM（Convolutional LSTM）を用いた

et al.[4]により開発された rainymotion を使用した．

手法が提案されたことを発端として，これまでに複数の手法が提案されている．国内の適用事例としては，



結果

林ほか[3]による検討が存在するものの，学習に使用し精度検証の指標として，Rainfall MSE，Critical Success

たデータが 60 日程度と小規模な検討に留まっており，

Index (CSI)，False Alarm Rate (FAR) ，Probability of

手法の有効性に関する検証を行うことは知見の蓄積のDetection (POD)，Correlation の 5 種類により評価を行っ観点から有用と考えられる．

た（各指標の算定式は Shi et al.[2]を参照）．降水の有無本検討では，気象庁レーダー降水量を対象として，を判別するための閾値を 0.5mm/h とした．手法毎の精畳み込み LSTM による降水量予測の精度検証を行った．

度比較を表１に示す．同表より，Rainfall MSE をはじめとする 3 指標では既存手法を上回る予測性能が得られた．したがって，本手法は定量的な精度の観点では十使用データ

予測を行う降水量データとしては，気象庁レーダー

分に有力であると考えられる．

による降水強度分布観測値を使用した．同データの水

一方，予測結果の空間分布を観察すると，予測時間

平解像度は約 1km，時間解像度は 5 分である．分析のを追うごとに雨域が平滑化され減衰する傾向が確認さために関東平野周辺の 200km 四方（200 x 200 格子）をれた．従って，本手法による予測値を警戒情報として抽出した．2015 年 1 月～2016 年 12 月までの 2 年間を用いるためには手法の改良が必要であると考えられる．

学習用データとして用い，2017 年 1 月～同年 12 月までの 1 年間を検証用データとして用いた．

表１ 畳み込み LSTM 及び他手法の精度指標（1 年

連続する 2 時間のペアに対して，前半 1 時間の降水量を説明変数とし，後半 1 時間を被説明変数として用間の検証データ，最良精度の数値を強調表示）
手法㻌

予測時
間㻌

㻼㼑㼞㼟㼕㼟㻙㻌
㼠㼑㼚㼏㼑㻌

㻝㻡 分後㻌

㻟㻞㻚㻣㻌㻜㻚㻡㻡㻜㻌

㻜㻚㻞㻥㻞㻌

㻜㻚㻣㻝㻝㻌

㻜㻚㻡㻞㻟㻌

㻟㻜 分後㻌

㻟㻢㻚㻣㻌㻜㻚㻠㻢㻥㻌

㻜㻚㻟㻢㻝㻌

㻜㻚㻢㻟㻤㻌

㻜㻚㻠㻝㻣㻌

㻢㻜 分後㻌

㻟㻥㻚㻠㻌㻜㻚㻟㻤㻤㻌

㻜㻚㻠㻠㻝㻌

㻜㻚㻡㻡㻥㻌

㻜㻚㻟㻝㻥㻌

㻝㻡 分後㻌

㻞㻠㻚㻤㻌㻜㻚㻢㻠㻤㻌

㻟㻠㻚㻜㻌㻜㻚㻢㻡㻜㻌

㻜㻚㻠㻤㻤㻌

㻢㻜 分後㻌

㻟㻥㻚㻣㻌㻜㻚㻟㻥㻠㻌

㻜㻚㻞㻝㻤㻌
㻜㻚㻞㻤㻠㻌
㻜㻚㻟㻢㻢㻌

㻜㻚㻣㻡㻥㻌

㻟㻜 分後㻌

㻜㻚㻢㻞㻣㻌
㻜㻚㻡㻝㻢㻌

㻜㻚㻡㻝㻜㻌

㻜㻚㻟㻞㻞㻌

㻝㻡 分後㻌

㻝㻥㻚㻞㻌
㻞㻞㻚㻠㻌
㻞㻡㻚㻠㻌

㻜㻚㻡㻣㻥㻌

㻜㻚㻟㻠㻜㻌

㻜㻚㻡㻜㻜㻌

㻜㻚㻠㻞㻞㻌

㻜㻚㻠㻞㻥㻌

㻜㻚㻠㻤㻟㻌

㻜㻚㻤㻞㻡㻌
㻜㻚㻣㻤㻣㻌
㻜㻚㻣㻝㻢㻌

㻜㻚㻢㻢㻜㻌
㻜㻚㻡㻤㻜㻌
㻜㻚㻠㻥㻥㻌

いた．未定義値が存在する場合は，それを含む 1 時間のデータは不使用とした．結果としてサンプル数は
17,532（学習用）， 8,759（検証用）となった．
㼞㼍㼕㼚㼥㼙㼛㻙㻌
㼠㼕㼛㼚㻌

手法

Shi et al.[2]による畳み込み LSTM セルを用いて時空間的な時間発展を表現するとともに，Srivastava et al.[1]によるEncoder-Predictor 構造を用いて1 時間前から現在

畳み込み 㻸㻿㼀㻹㻌

㻟㻜 分後㻌
㻢㻜 分後㻌

㻾㼍㼕㼚㼒㼍㼘㼘㻌
㻹㻿㻱㻌

㻯㻿㻵㻌

㻲㻭㻾㻌

㻼㻻㻰㻌

㻯㼛㼞㼞㼑㼘
㼍㼠㼕㼛㼚㻌

まで，及び現在から 1 時間後までの 5 分ごとの時間発
展（12+12 ステップ）をモデル化した．

参考文献

実装環境は PyTorch（v0.3）を用い，ネットワーク構[1] Srivastava, N., et al., 2015, ICML 32nd, Vol.37, 843-852.

造としては LSTM の畳み込み層数を 8，畳み込み窓を[2] Shi, X., et al., 2015, NIPS 28th, Vol.1, 801-810.

3x3，学習パラメータとしては，損失関数を MSE ロス，[3] 林ほか, 2016, 情報処理学会第 78 回全国大会.

最適化手法を Adam，学習率を 0.002 とした．また，バ[4] Ayzel, G., et al., 2018, Geosci. Model Dev. Discuss., (in

ッチ学習のバッチサイズを 10，エポック数を 30 とした．

review).

― 172 ―

D201

格子ボルツマン法による大気境界層の計算
稲垣厚至 ，小野寺直幸 ，渡辺力 ，神田学 ，青木尊之 
東京工業大学， 原子力研究開発機構， 北海道大学

１．はじめに近年の大気観測及び数値計算において，大規模乱流構造を介した混合層と地表面近傍（接地境界層，
粗度境界層，各種キャノピー層）の流れの非定常な相互作用が生じていることが示されている 1,2)． その物理過程を明らかにすることは，局所的な地表面状態（都市や森林など）が広域気象場へ及ぼす影響
や，逆に地表面近傍の微気象環境が広域気象場から
どのような影響を受けているか評価する上で重要である．
本研究は大気境界層及び地表面近傍の物理過程（地物の起伏など）を陽的に解像する大規模な数値計算を実施し，混合層と地表面近傍流れの相互作用を明らかにすることを目的とする．そのためには大規模な計算資源を効果的に活用できる計算モデルが必要である．格子ボルツマン法は流体計算手法の一つであるが，比較的新しい手法であるため気象場への応用事例は少ないものの 3,4,5)，その計算効率の高さから気象場の大規模計算への応用が期待される．
本報告では浮力の効果を導入した対流混合層の計算を実施する．
２．数値モデル
格子ボルツマン法では，巨視的な流れを構成する
仮想的な粒子群の動きを離散的な速度分布関数で表現し，その時間発展について計算する．粒子は併進及び衝突するものとし，単一時間緩和係数を用いる
ことで，分布関数の時間変化が次の式で表現される．
1
𝑓𝑓𝑖𝑖 (𝑥𝑥⃗ + 𝑐𝑐∆𝑡𝑡, 𝑡𝑡 + ∆𝑡𝑡) = 𝑓𝑓𝑖𝑖 (𝑥𝑥⃗, 𝑡𝑡) − (𝑓𝑓𝑖𝑖 − 𝑓𝑓𝑒𝑒𝑒𝑒 )𝜏𝜏1+ (1 − ) 𝐹𝐹𝑖𝑖 ∆𝑡𝑡 (1)2𝜏𝜏
ここで，𝑓𝑓𝑖𝑖 は速度分布関数の i 方向成分，𝑥𝑥⃗は位置ベ
クトル，c は粒子速度，𝑡𝑡及び∆𝑡𝑡は時間とその刻み幅，𝜏𝜏は時間緩和係数，𝑓𝑓𝑒𝑒𝑒𝑒 は平衡分布関数である．𝐹𝐹𝑖𝑖 は外力であり，本計算ではブジネスク近似で表現した浮力を与えた．粒子の速度分布関数から以下の式に
より巨視的な風速及び密度が計算される．
𝜌𝜌 = ∑ 𝑓𝑓𝑖𝑖 ,𝑖𝑖

1⃗⃗⃗∆𝑡𝑡.
𝑢𝑢⃗⃗ = ∑ 𝑐𝑐⃗𝑓𝑓𝑖𝑖 + 𝐹𝐹
2 𝑖𝑖
𝑖𝑖

(2)

(3)

３．計算条件
テスト計算として，水平一様な地表面から一定量の顕熱フラックスを与えた計算を実施した．計算領域は水平 6.4 km×6.4 km，鉛直 2 km とし，格子間隔
は 20 m とした．
地表面からの顕熱フラックスは 0.1 K
m s-1 とした．水平方向境界には周期境界条件を用いた．初期条件として風速に一様流速 1 m s-1 を与え，

 温位は高度 500 m までは 300 K で一定値，それより上は 0.01 K m-1 で変化させた．

４．結果
図 1 は温位と顕熱フラックスの時系列変化であり，混合層内の一様な温位分布，連行，顕熱フラックスの直線分布などにおいてそれぞれ典型的な混合層の特徴が確認できる．また，他の気象 LES モデルと比較し同等の結果が得られていることを確認している．
1h

1000

2h
3h
4h

500

5h
(0 h)

0
295

300

305

310
1h

1000

2h
3h

500

4h
5h

0

-0.05

0

0.05

0.1

図 1 温位(a)と顕熱フラックス(b)の鉛直分布
色は計算経過時間による違いを示す
謝辞
本研究は JSPS 科研費 17K06570 の助成を受けたものです．
参考文献(1) Inagaki et al. (2012) Boundary-Layer Meteorol. 142(2), 207-222.
(2) Patton et al. (2010) J Atmos Sci. 73(4), 1621-1647.
(3) Onodera et al. (2010) Tsubame E. S. J., 9, 2-8.
(4) Inagaki et al. (2017) Boundary-Layer Meteorol. 142(2), 207-222.
(5) 渡辺ら(2017) 気象学会 2017 年度秋季大会, P338.

― 173 ―

D2022018 年台風 21 号通過時に大阪市街地で生じた暴風の定量的解析*

竹見 哲也・吉田 敏哉・山崎 聖太・長谷 健太郎（京大防災研）

1．はじめに2018 年 9 月に近畿地方を縦断した台風 21 号により，大阪湾沿岸で高潮・高波が発生し，また近畿地方の広域で強風が吹き，建築構造物の被害，樹木の被害，電力網への被害，飛散物による被害，さらには関西空港の浸水といった様々な被害が生じた．この台風 21 号は，近畿地方においてかつて大きな被害をもたらした室戸台風や第二室戸台風と似たコースを辿り，大阪市内の気象台観測点では，室戸台風・第二室戸台風に次いで観測史上歴代 3 位となる最大
瞬間風速 47.4 m/s が記録された．大阪市内でも強風による被害が各地で発生し，特に中心市街地では建築構造物や街路樹に大きな被害が生じた．
市街地内での風は，ビルの密集度合いや高層ビルの配置の影響を受け，場所によって大きく変化する．
したがって，台風 21 号による強風は，市街地内では局所的に極めて強かった可能性がある．本研究では，
気象モデルと LES モデルとを併用して台風 21 号により生じた暴風を定量的に評価する．
2．数値シミュレーションの設定
台風など気象場の再現には，気象モデル WRF を用いた．4.5 km/0.9 km と水平格子幅を細かくしたネ
スト領域を設定し，また GSM 解析値を初期・境界値とし，計算開始時刻を変化させたアンサンブル計
算をすることにより，近畿地方では実際の気象条件
で地形の影響を受けて吹く風を量的に再現できるよ
うにした．市街地内での風を再現するために，LES
モデル（Yoshida et al. 2018, BLM）を用いた．国際航業の GIS データを用いて大阪市街地（南北 3 km・東
西 2 km）の実際のビル群を 2 m メッシュで LES モ
デルに表現した．本計算領域の上流部にドライバー
領域を設け，乱流を生成した．南風を想定し，計算領域と流入面を設定した．LES では，5400 秒分の計算を行い，最後の 1800 秒間を解析対象とした．
LES モデルでは，モデルで形成される境界層上端
高度（‫ݖ‬ஶ ൌ326 m）の風速で無次元化し，都市キャ
ノピー内での風速の時空間変動を精密に表現している．この LES 無次元風速を，WRF で計算された高度‫ݖ‬ஶ での風速を基準値とし，実風速に換算した．

3．結果
WRF により，台風の経路や強度は初期時刻によらず概ね良く再現できた．大阪市および関西空港島でのアメダス地上観測値と比べると，平均風速は WRF
により良く表現できた．しかし，WRF では瞬間値の再現は困難である．また，WRF では，都市のビルや構造物は陽に表現されていないため，粗度の影響を受ける境界層の構造も再現することができない．粗度境界層での風の非定常かつ空間非一様な変動を量的に表現することが LES の主眼である．図 1 は，WRF と LES による風速の鉛直プロファイルを示す．
LES では，下層 100 m でビル群の影響を受け，高度が下がると風速が急減することが分かる．
図 2 は，LES の計算時間内で見られたメッシュ毎の風速の最大値の分布を示す．数値が 1 に近いほど
上空‫ݖ‬ஶ の風と同じであることを意味する．図 2 から，0.8 を超える場所が多数あり，ところによっては 0.9を超えて 1 に迫るような地区もあることが分かる．
一方，WRF モデルによるシミュレーション結果から，台風の通過に伴って大阪市上空‫ݖ‬ஶ の高さでは，風速が最大で 70 m/s に達していたと推定される．このことから，WRF での高度‫ݖ‬ஶ の風速により，図 2に示す LES の無次元風速を実風速に換算すると，市街地内では，場所によって，瞬間的に 60 m/s から 70
m/s にも迫る暴風が吹いていたと推定できる。
4．まとめ
WRF と LES を組み合わせ，台風 21 号に伴う大阪市街地内での暴風を定量的に評価することができた．
高層ビルが林立する大都市では，台風などの極端現象により極めて強い風が吹く可能性がある．近年の都市再開発、将来の気候変動を考慮し，大都市にひそむ暴風リスクを理解することが大切である．

図 1：WRF と LES による風速の鉛直プロファイル．高度‫ݖ‬ஶ
での風速で無次元化した値を示す．

図 2：大阪市街地での地上 10 m での最大瞬間風速の分布．

― 174 ―

D203

境界層乱流における安定成層時の風速変動と温度変動*守 永 武 史 , 毛 利 英 明 , 萩 野 谷 成 徳 , 八 木 俊 政 , 森 一 安 (気 象 研 究 所 )


はじめに



結果

境界層乱流における応力一定層においては中立時に摩擦速度で規格化した流れ方向の風速変動の分散を

流れ方向の平均風速と風速変動の分散が対数則に従う

図１に, 摩擦温度で規格化した温度変動の分散を図２ことが知られている[1]。また, 平均濃度についても対に示す。ともに横軸は９９％境界層厚さで規格化した数則の存在が知られている。最近, 風洞を用いた実験で高度である。

熱を受動的なスカラー量と看做して, 温度測定を行い,安定成層での流れ方向の風速変動の分散と温度変動

その鉛直分布から温度変動の分散についても対数則がの分散は, 応力一定層において対数則近似が少なくと存在することが確認された[2]。

も良い近似として成り立つことが確認できる。

本研究では, 気象研究所の大型風洞装置を用いて安

対数則の傾きは, 流れ方向の風速変動の分散では中定な温度成層を作成し, 風速と温度の鉛直分布を測定

立時の傾きの値と概ね同じ値となった。温度変動の分して, 応力一定層において分散の対数則が成立するの散の傾きは安定度が強くなると値が小さくなる傾向がか調査した。解析には中立時の現象的理論である

見られるが, 風速 1m/s で傾きの値が大きくなった。

Townsend による「attached eddy」仮説[3]を用いて解析㻝㻜う振る舞うのか調べた。

㻤



㻟㼙㻛㼟
㻢㼙㻛㼟
㻥㼙㻛㼟
3m/s_-5℃
3m/s_-10℃
6m/s_-5℃
6m/s_-10℃
9m/s_-5℃
9m/s_-10℃
1m/s_-5℃
1m/s_-10℃〈u2〉/u*2

し, 対数則のパラメータが安定成層の影響を受けてど

㻢

風洞実験

気象研究所の大型風洞装置は長さ 18m, 幅 3m, 高さ

㻠

2m の測定胴を持ち, 測定胴の床面は温度調整ができる。

㻞

測定胴床面の温度を気流温度より 5℃もしくは 10℃低㻜㻝㻜㻙㻝

くなるように設定し温度成層を作成した。また, 測定胴
床面と風上側 4.4m に粗度として直径 3 ㎜の金属棒を幅

㼦㻛δ㻥㻥

㻝㻜㻜

図 1 流れ方向の風速変動の分散

3m にわたり 10cm 間隔で配置した。流入風速は 1, 3, 6,
9m/s とし, 2 種類の温度成層に対して各流入風速で風速

3m/s_-5℃
3m/s_-10℃
6m/s_-5℃
6m/s_-10℃
9m/s_-5℃
9m/s_-10℃
1m/s_-5℃
1m/s_-10℃

㻠と温度の鉛直分布を高さ 20 ㎜から 700 ㎜までの 20 点
㻟〈θ㻞〉/θ*㻞

で測定した。なお, 風速は LDV, 温度は冷線温度計を用いて, 別個に測定した。

㻞

熱流量は測定位置近傍の床面に設置した熱流板出力㻝値から, 風洞床面と風洞筐体等との放射収支を放射率0.95 として求めた値を, 差し引いて求めた。摩擦温度の㻜㻝㻜㻙㻝

計算には本熱流量を用いた。
㻝㻜㻜

図 2 温度変動の分散

解析手法


以下の対数則[3]に当てはめて解析を行った：

今後の課題

風速 1m/s は測定誤差が他の風速よりも大きくなるた〈𝑢𝑢2 〉𝑧𝑧= 𝐵𝐵𝑢𝑢2 − 𝐶𝐶𝑢𝑢2 ln ( )   1）
2
𝑢𝑢∗
𝛿𝛿99

めさらに検討する必要がある。また, 測定風速を追加し〈𝜃𝜃 2 〉𝑧𝑧
= 𝐵𝐵𝜃𝜃2 − 𝐶𝐶𝜃𝜃2 ln ( )   2）
𝜃𝜃∗2
𝛿𝛿99
ここで〈・〉は平均, 𝑢𝑢は流れ方向の風速変動, 𝑢𝑢∗ は摩擦

速度, 𝛿𝛿99 は９９％境界層厚さ, 𝜃𝜃は温度変動, 𝜃𝜃∗ は摩擦温度である。また, 対数則に表れる切片と傾きの値は安定度による関数として取り扱う。

㼦㻛δ㻥㻥

より風速が小さい場合についても調査する予定である。
参考文献[1] Marusic, I., et al., 2013, J. Fluid. Mech, 716, R3.
[2] Mouri, H., et al., 2017, Phys. Rev. E, 96, 063101.
[3] Townsend, A.A., 1976, The Structure of Turbulent Shear
Flow, 2nd ed., 150-156.

― 175 ―

D204
九州地方で発生する盆地霧の季節変動と経年変化の特徴－大分県日田盆地をモデルとした発生・消滅過程－*

重田 祥範・辻 あゆみ（公立鳥取環境大学環境学部）

1. はじめに盆地は周りを山に囲まれており，一般風が弱いため
秋から冬にかけた晴天時の夜間には，しばしば霧が発生する．この霧は，一般的に「放射霧」と言われるもので，
日較差が大きい時に発生しやすい．放射霧は，夜間に地表面付近で放射冷却が盛んになり，地表面付近の気温が極端に低下し，水蒸気が飽和凝結することに由来する．霧は視程や日射を遮り，交通機関や農業などの人間活動に多大な影響を与える．そのため，霧の発生メカニズムならびに水平分布を把握することは急務である．しかしながら，定常的な観測は気象官署などの公的機関でおこなわれているが，地点が限られているため，面的な分布を捉えることは困難である．既往研究において，霧の発生には，川や湖沼などの存在が重要な役割を果たしていると報告されている．一方，小気候団体
研究会（1994） は，霧の発達過程は地形や一般風などの外的要因が加わることで拡大範囲や消滅時期が決定
されると指摘している．
そこで，本研究では九州地方で発生する盆地霧の季
節変動と経年変化の特徴を把握し，大分県日田盆地をモデルとして，盆地霧の発生・消滅過程を明らかにする．
近年では，高精度な観測機器が比較的安価で入手できるようになったため，容易に観測地点の分解能を高めることが可能となってきている．

3. 霧発生日数の季節変動と経年変化
九州地方の盆地で記録される霧の発生日数について把握する．気象官署で観測された気象データを用いて，1950～2017 年の計 68 年間における霧の季節変
動と経年変化の特徴について明らかにする．解析対象とする気象官署のデータは，期間内に欠測や観測場所の大幅な移動がない飯塚（福岡県），日田（大分県），人吉（熊本県）の 3 地点である．第 1 図に霧発生日数の経

4. 湿数を用いた霧発生場所の推定
気象観測データを用いて霧の時空間的特徴を把握し，発生場所の推定を試みる．湿数は，気温から露点温度を差し引いた値で定義される．本研究では，気象官署（日田特別地域観測所）での霧発生時刻と相対湿度の値を鑑みて，湿数の数値を決定した．その結果，本研究における霧発生時の湿数は 1.0℃以下であると定義した．なお，ここでの霧の発生は，霧本来の定義である
視程が 1 ㎞未満になる場合である．
2017 年 11 月 27～28 日にかけて発生した大規模霧の発生分布を第 2 図に示す．この日の日本列島は大陸からの移動性高気圧に広く覆われたため，夜間には放射冷却が活発となり，各地で大規模な霧が発生した．日
田盆地における霧の発生は，西方面からであり，霧は 2～3 時間で盆地全体に広がったと推定される．しかしな
がら，市街地中心部での発生は遅いようである．
飯塚（嘉穂盆地）180

日田（日田盆地）150
霧日数（日）

2. 研究概要
日田盆地は大分県の内陸に位置し，全国的にも夏季に高温となることで有名な地域である．2018年8月13日には，九州歴代1位の日最高気温となる39.9℃を記録している．日田市街地の標高は80～100ｍであり，日田
特別地域観測所は82.9mに位置している．周囲は標高約600～1500mの比較的高い山々に囲まれており，東西に約5km，南北に約4kmの盆地である．しかしながら，その面積は他の盆地に比べ小さい．観測地点は，市街地を中心として東西4km，南北約4kmの範囲であり，計11箇所の気象観測点を設けた．気象官署のある地域
は市内で最も栄えており，多くの商店が密集している地域となっている．観測項目は，気温（ ℃），相対湿度（％），大気圧（hPa），黒球温度（℃）の4項目とした．

年変化を示す．1950～1970 年代にかけては，飯塚を除く地域で年間 100 日を超える霧の発生が確認されていたが，のちにその数は減少傾向である．一方，日田における霧の月別発生日数（1950～2017 年の平均）をみてみると．年平均は 71 日であり，10～12 月の３カ月間に年間の 50％近くを占めている．

人吉（人吉盆地）

120
90
60
30
0
1950

1960

1970

1980

年

1990

2000

2010

第 1 図 霧発生日数の経年変化（1950～2017 年）
Ｎ●
119ｍ▲ ●

20:00

20:00

▲155ｍ

●

21:00

●

●日田特別地域観測所◎ 日田市役所
●

●

18:00

20:00

21:00

■ＪＲ 日田駅
●
●

20:00

21:00

500 m

▲211ｍ

●

20:00

●

20:00

●

21:00

第 2 図 日田盆地における霧（湿数 1.0 以下）の発生時刻（2017 年 11 月 27～28 日） 数字は発生時刻― 176 ―

D205

産 総 研 高 山 サ イ ト (TKY)に お け る 長 期 の 微 気 象 観 測 (1)気 温 ・ 放 射 ・ LAI の 年 平 均 値 の 年 々 変 動*近 藤 裕 昭 (産 総 研 ・ 日 本 気 象 協 会 ), 村 山 昌 平 , 前 田 高 尚 , 石 戸 谷 重 之 (産 総 研 ),三 枝 信 子 (国 環 研 ), 山 本 晋 (元 産 総 研 )1.

ータが比較的安定していたため、Akitsu et al. (2015)を参

はじめに産総研高山サイト(AsiaFlux サイトコード：TKY, 北考にして下向き短波放射量データより補正と GF を行

緯 36.146°、東経 137.423°、標高約 1420m)では 1998 年った。長波放射量については測器とりかえの前後で値より定常的に渦相関法による CO2 フラックスおよび微が変動しているため、放射温度や気温との関係を調べ気象観測を実施してきている。今回は、2016 年までのて（詳細は発表で述べる）やや複雑な補正を行った。

19 年間の気温・放射・LAI の年平均値の年々変化につ3.

結果いて報告する。TKY にはタワーが 3 基あり、今回報告

19 年間の Ta25, 夏季(DOY180-240)の平均 LAI のするのはフラックスタワーと呼ばれる 25m のタワーで年々変化を第 1 図に示す。LAI は Saigusa et al.(2002)にの気温、放射 4 成分、光合成有効放射量(PAR)から得らならい次式で計算した。

れた LAI でそれらの測定器は第 1 表のとおりである。
第 1 表 測定要素、地上高、測定器（使用期間）

ただし Kp=0.83 とした。下向き短波放射量はこの間やや増加傾向にあり、夏季の LAI は 2004 年に台風 6 号（6

要素

測定高度

測定器

気温

25m

ヴァイサラ HMP233(1998-), HMP45A(SP)

上向き・下向き短波放射

25.5m

EKO MR21(1998-2008), MR50(2008-)

上向き・下向き長波放射

25.5m

EKO MS201(1998-2008), MR50(2008-)

2.

19.5m,2m

記録：気象庁ホームページ）で受けた撹乱の影響がし
ばらく続いて一時低い値になったが、その後の 7 年でほぼ回復している。また気温の年々変動の傾向は気象

Koito IKS27(2010,2013 に交換), 2m は 3 か所の平均値を使用庁の東日本太平洋側の気温の変動傾向(気象庁ホームページ)とほぼ一致している。

データ補正と Gap filling (GF)

55

長期観測には欠測、測定装置のデータのドリフトや

10

10

4

4

測器の交換による器差などがつきものである。TKY で

8

8

3

3

6

6

4

4

2

2

2

2

1

1

0

0

0

も当初機器の校正をあまり頻繁には行っていなかった。
年間のデータ取得率が 90%以下になっている年がある
要素は下向き赤外放射と地上 25m の気温(Ta25)の 2 要2000 2005 2010 2015Year

素であった。また下向き長波放射計と PAR については

LAI

12

Ta25 (oC)

12

LAI

PAR

月 21 日 16 時に高山市で最低海面更正気圧 984.2hPa を

02000

2005 2010
DOY

2015

測定器取替えに伴いデータに変動がみられたため、以上4成分について他の測定を用いた補正およびGFが可

第 1 図 地上 25m の年平均気温（左）、DOY160-240 の能かどうか検討した。

LAI の平均値（右）の年々変動。

Ta25 については、
同じタワーの 18m および 10m での測定もあるが、これらは今後キャノピー内外の特徴を謝辞：PAR の補正について筑波大の秋津博士より有益見るために用いる可能性があるため、今回は 390m ほどなコメントをいただいた。

南南西（標高差約 80m）の岐阜大学流域圏科学研究セ

参考文献

ンター高山試験地の露場における気温と比較した。そ[1] Akitsu, T., et al., 2015, Agric. Forest Meteorol., 209–210の結果、19 年間の各時刻別にとった気温との相関がよ

59–68.

いため、時刻別データの両者の回帰式を用いて TKY の[2] Saigusa, N. et al., H., 2002, Agric. Forest Meteorol., 112,

Ta25 の GF を行った。PAR については周辺の関連する

203–215機器とのデータを比較した中では下向き短波放射のデ― 177 ―

D206

ラ イ ダ ー に よ る 大 気 境 界 層 内 CO 2 , エ ア ロ ゾ ル , 気 温 ,水蒸気の鉛直分布同時観測*阿 保 真 ， 柴 田 泰 邦 ， 長 澤 親 生 （ 首 都 大 学 東 京 シ ス テ ム デ ザ イ ン 研 究 科 ）酒井 哲（気象研）* M ak o to A b o , Ya su k u n i S h ib a ta , C h ik ao N ag as aw a (To k y o M etro p o litan U n iv e rsity )Te tsu S a k a i ( M e teo ro lo g ical R esearch In stitu te)
2018/11/25-26

我々は下部対流圏における鉛直 CO2 濃度分布を連続

CO2

2.5
2.5

Altitude[km]row

観測するため、波⻑1.6μm の差分吸収ライダー（DIAL:
Differential absorption lidar）を開発した[1,2]。さらに
温度測定⽤の波⻑を追加した3 波⻑1.6 μm DIAL シス
テムを開発し、⾸都⼤学東京⽇野キャンパス（東京都⽇野市）において、CO2 混合⽐、温度プロファイル並

2.0
2.0



1.5
1.5



1.0
1.0

0.5
0.5

0.0
0.0

びにエアロゾル濃度分布の同時連続観測を⾏っている

20.0

2222.520

24 25.0 26

27.5

30.0

28

30

32

col

[3]。今回はさらに⽔蒸気 DIAL[4]により境界層内⽔蒸

Local time
2018/11/25-26 Temperature
2.5

舞いの違いについて考察する。

2.0

Altitude [km]気濃度の同時連続観測を⾏い境界層内のこれらの振る
晴天時の観測の場合、地位表付近の CO2 濃度は、⽇中より夜間の濃度が⾼くなる。この原因としては①植物の光合成活動の低下、②混合層⾼度低下による濃縮、③外部からの移流などが考えられる。⼀⽅⽔蒸気濃度390 395 400 405 410 415 420 425

1.5

CO2 [ppm]

1.0


0.5
0.0
20

22

24

の変化は海⾵などの空気塊の移送や混合により複雑に

26

28

30

32

Local time

変化すると考えられる。また、境界層内の CO2 や⽔蒸気の輸送は主に乱流により⾏われると考えられるが、-2

その輸送効率は接地層内で異なる事が指摘されている

0

2

4

6

8

10

Temperature [C][5]。接地層におけるフラックスの測定はタワー観測により⾏われているが、⼤気境界層内、並びに⼤気境界
層と⾃由⼤気の間の輸送過程の観測的研究はほとんど⾏われていない。本研究では、異なる物質や⼤気パラメータの同時連続観測を⾏うことにより、これらの輸送過程やメカニズムを明らかにしたいと考えている。
図１は 2018/11/25-26 の夜間に CO2DIAL により観測された CO2 混合⽐、気温、エアロゾル濃度、水蒸気混合比の時間⾼度断⾯図である。測定法により境界層
⾼度やその変動の様相が異なることが分かる。
参考文献[1] Y. Shibata, et al., Appl. Opt.,56, 1194-1201, 2017.
[2] Y. Shibata, et al., Sensors 18, 4064, 2018.

図１ DIAL により観測された CO2 混合比、気温、エア[3] 阿保他, 気象学会 2018 年度秋季大会, B466, 2018.

ロゾル濃度、水蒸気混合比の時間高度断面図[4] 酒井他, 気象学会 2017 年度秋季大会, B309, 2017.

（2018/11/25-26）[5] 森脇他, 水文・水資源学会誌, 16, 491-500,2003.

― 178 ―

D207
㻌

ドップラーライダーの移動観測による㻌
大気境界層高度および 㻟 次元風分布の把握㻌＊

中村祐輔（立正大・院）・渡来㻌 靖・中川清隆（立正大）㻌

1.はじめに近年，リモートセンシング機器を用いた都市境界層の観測が盛んになってきたが，既存の研究は都市内 1
箇所の定点観測がほとんどである．その中で，森本ほか（2013）のシーロメーターや Pal et al.（2012）のライダーによる移動観測が注目される．ただし，彼らの観測は風の鉛直構造を把握できなかった．我々はドップラーライダー（以降，DL）による都市境界層高度だけではなく風の鉛直分布を含む移動観測を立案し，埼玉県熊谷市街地内外において実践してきた．本稿では，2018 年 12 月 21 日の観測によって得られた結果について報告する．
2.研究概要DL（LR－S1D2GA：三菱電機社製）を軽トラックの荷台に設置し移動観測を実施した．DL は視線方向風
速および信号対雑音比（以降，SNR）を測定した．その他に， 気 温 （ RTR-502： T&D 社製），位置情報（ eTrex-Vista-C ： GARMIN 社 製 ）， 傾 斜 角（DWL-3000XY：Digi-Pas 社製）を，それぞれ 1 秒
間隔で測定した．第 1 図 は DL の移動観測ルートを示
し，灰色の領域が都市域を表す．本研究では，熊谷市街地を南北方向へ縦断するルートを設定した．2018 年
12 月 21 日の事例は，夜間の都市境界層構造の把握を目的に観測を行なった．DL は VPPI モードに設定し，
仰角 69°および 90°を連続走査した．データのサンプ
リング間隔は約 20 秒である．ただし，移動中の 3 次
元風速の計測が困難であるため，P1~P12 において各地点約 2 分間停車し計測した．DL は視線方向風速および信号対雑音比を測定し，仰角 69°のデータを用いて各高度における 3 次元風を VAD 法により算出した．
また，仰角 90°のデータを用いて鉛直風の速度分散を算出した．なお，P1（北緯 36.108°，東経 139.364°）
を始点・終点とした．
3.結果および考察
 第 2 図に，12 月 21 日 19 時 04 分～20 時 18 分の移動観測によって得られた地上気温分布を示す．都市部（北緯 36.14～北緯 36.16）における気温は周辺郊外よりも 3.0～4.0℃高く，明瞭なヒートアイランド現象が確認された．第 3 図に同時刻における鉛直風の速度分
散の緯度-高度断面図を示す．ここで，ベクトルは水平風を示す．地上～高度約 125m の都市部における水平
風は，周辺郊外と比較して風速が小さく，風向にばらつきが大きい．さらに鉛直風の速度分散について，
0.1m/s 以上の分散を示す領域は，都市部が地上～約200m であるのに対し，郊外は高度 150m 以下であった．Barlow et al. (2011)は，鉛直風の速度分散が 0.1m/sを超過する領域を大気境界層としている．これらから，
ヒートアイランド現象が明瞭に生じている都市部の境
界層高度が，周辺郊外よりも高いことと考えられる．

第 1 図 '/ の移動観測ルート．灰色は都市域，●は立正大学，○は折り返し地点，△は -5 熊谷駅，★は熊谷地方気象台，細線はルート①，太線はルート
②を示す








第 2 図  月  日  時  分～ 時  分の移動観測によって得られた地上気温分布

第 2 図  月  日  時  分～ 時  分における鉛直― 179 ―

風の速度分散の緯度高度断面図．ベクトルは水平風を示す

D208

雲 レーダとウインドプロファイラ同 時 観 測による雲 と風 の相 互 作 用 解 析*鷹 野 敏 明 , 笛 田 亮 , 樋 川 恵 祐 , 新 井 智 大 , 河 村 洋 平 （千 葉 大 院 工 ）,山 本 真 之 , 川 村 誠 治 （情 報 通 信 研 究 機 構 ）1.

はじめに上昇気流により雲が発生する様子や上昇・下降気流と雲粒子の関係を知ることは、雲の生成・消滅と物理を解明するために有効である。ミリ波雲レーダ FALCON-I は千葉大学で独自に開発された装置で、95 GHz の高い周波数を用いていることや周波数変調連続波 (FMCW) 方式を採用していることなどから、雲を高い感度と分解能で観測できる。本発表では FALCON-I を小金井市の情報通信研究機構 (NICT) に設置し、同所のウインドプロファイ
ラ WPR と同時観測を行った結果を示す。
図 1. FALCON-I による雲のエコー強度図。黒枠で囲った高度 1km 付近の雲と風について解析した。

表 1. 雲レーダ FALCON-I とウインドプロファイラ WPR 諸元

2.

観測と解析結果・解釈
観測は 2018 年 3 月に実施した。両装置の諸元を表図 2. 雨の降り始めのドップラースペクトルマップ。プ
ラスは上向きでマイナスは下向きの視線速度を表す。

1.にまとめる。図 1. に 3 月 20 日の FALCON-I の強度データを示す。今回の解析対象は黒枠で示した高度
0.7～1.5km に存在する雲と風で、観測は天頂方向である。図 2. には 11:00 (UT) の FALCON-I と WPR によるドップラースペクトルマップを示す。これを見ると高度0.7～1.5km に FALCON-I で見える雲が存在し、そのドプラー速度は -1.7～0.0m/s である。この雲の雲底より下から雲頂より上まで、WPR で風が捉えられていることがわかる。8～10 秒の時間分解能で取得された両者のドップラースペクトルマップを調べると、WPR の風のドップ
ラー速度は、高度 1km 以上の「雲上部」では -0.5～
0.0m/s でほとんど時間変化しないが、1km 以下の「雲下部」では 0.0～1.0m/s の上昇流の時間が繰り返され、そのときの雲のドプラー速度も上昇方向になり、相互作
用が明らかになった。さらに、雲の速度から風の速度を差し引いた速度差（VDif ）を雲粒の落下終端速度として粒径分布を解析したところ、雲上部では粒径は一定だが

図 3. 風が上昇流を示す時間について、雲と風のドプラー 速度の重心値を上段図に示す。左下図はそれらの速度差
で、雲上部では -0.5～0.0m/s で高度による変化はほとん
どなく一定だが、雲下部では -1.5m/s に及んでいる。

雲下部では大きい方向に変化していた（図 3.）。

― 180 ―

P201

Possible impact of urbanization on the surface air temperature in Sendai City inthe past 150 years
Lidia Lazarova VITANOVA and Hiroyuki KUSAKA
(Center for Computational Sciences, University of Tsukuba, Japan)
1. Introduction
Sendai City, known as the ‘city of trees’, is one of thegreenest Japanese cities. Most other studies focused on
cities with less vegetation. However, studies in cities withplenty of vegetation should not be ignored. Moreover,estimating the impact of past urbanization could contributeto better urban planning of Sendai City, particularly
because it was damaged by the Great East Japan

Fig. 1. Land-use around Sendai city for (a) 1850s and (b) 2000s cases.
Red color means urban area.

Earthquake of 2011.
We examine the impact of urbanization on surface airtemperature in Sendai City during the past 150 year (1850s
and 2000s cases). Moreover, we investigate the individual
contributions between anthropogenic heat release and land-

we found that in the 1850s case, the urban heat island is
negligible because of very small urban area of Sendai City.
Comparing the simulated monthly mean surface airtemperatures in the central part of Sendai City between theuse changes.

1850s and 2000s cases, we found that the monthly mean
2 Data and methodology

temperature for August in the 2000s case is 1.30 °C higher

The numerical simulations were run for months of Augustthan that in the 1850s. Similarly, we found considerablefrom 2000 to 2009 using the WRF model with 27/9/3/1-km

nocturnal

resolution domains. The initial and boundary conditions aretemperature increases of 2.00 °C in August.

obtained from the NCEP-FNL data set. We used the 1850s

Acknowledgment

map created by Arizono (1995) and Himiyama (1995) (Fig.

The present work was supported by the ‘Interdisciplinary Computational

1a) for the 1850s case. In addition, we use the land-use data

Science Program’ at the Center for Computational Sciences, thefor the 2000s case (Fig. 1b) which is provided by the

University of Tsukuba, and by the Social Implementation Program on

Japanese National Land Numerical service.

Climate Change Adaptation Technology (SI-CAT) of the Ministry of(1800–0500

JST)

averagesurfaceair

Education, Culture, Sports, Science and Technology (MEXT).

3. Results and conclusions

References

The WRF model reasonably well reproduces the diurnal

Arizono, S., 1995: 1.2 Land Use in Japan circa 1850 (pp. 4-5), Atlas -variation of the observed surface air temperatures in theEnvironmental Change in Modern Japan, Asakura Publishing Co., Ltd.

2000s case in Sendai City and five additional stations in the

Himiyama, Y., 1995: 1.1 Modernization and Lan Use Change (pp. 2-3), Atlas -Miyagi prefecture. The model mean biases range from

Environmental Change in Modern Japan, Asakura Publishing Co., Ltd.

−0.29 to −1.18 °C in August (10-year average). Moreover,Vitanova, L. L. et al., 2019. J. Meteor. Soc. Japan, 97.

― 181 ―

P202
1D-Var を用いた台風内部の大気プロファイル解析*

小山 亮、岡本幸三、入口武史（気象庁気象研究所）、村田英彦（気象庁予報部数値予報課）

１．目的
台風は、発達とともに、中心付近に暖気核及び眼が形成される。これらの特徴的な構造変化の観測を、
現場観測のみで行なうことは限界があるが、時空間的に均質に得られる衛星観測は、この目的のために有用である。極軌道衛星のマイクロ波探査計
AMSU-A、ATMS は気温プロファイルを、ひまわり
8 号の 3 つの水蒸気バンド（B08、B09、B10）は、晴天域に限るが、対流圏上層～700 hPa 面付近までの水蒸気を観測できる。これらの観測から、特に眼の内部においては、台風の発達に伴った暖気核の発達及び眼の中の沈降に伴った湿度変化を捉えることが期待される。本研究の目的は、これらの衛星観測に基づいた、台風の内部構造の詳細構造の解析のための手法を開発することである。本発表では、これまでの開発状況について報告する。

解析で気温を下げるように修正され（図略）、降水散
乱の影響を示唆した（品質管理の必要性を示唆）。
次に、ひまわり 8 号の水蒸気バンドによる観測が解析に与えるインパクトについて、事前調査として、
CSR が算出されていた台風周辺の晴天域を対象に調べた。結果の一例として、バンド B08、B09 及び B10の TB の D 値（観測－第一推定値）が正であった台風の東象限の晴天域内（24.7N、137.7E）では、特に高度 400 hPa 面以下の高度で、約 0.01～0.3 g/kg
程度、比湿を減少させるインパクトがみられた（図略）。この結果は、ひまわり 8 号の観測が、1D-Var
解析において適切に反映されていることを示唆する。
引き続き、衛星観測の同化が、大気プロファイルに与える影響を評価するための統計調査を進めるともに、観測データの品質管理手法についても検討を行なう。また、高解像 CSR データを用いた、台風の眼の中の解析も実施する予定である。

２．データ・解析手法
謝辞：本研究は，JSPS 科研費 JP18K03747 の助成衛星で観測した輝度温度（TB; 単位 K）を用いたを受けたものです。
大気プロファイル解析には、1D-Var（一次元変分法）を用いた。1D-Var は、数値予報モデルの大気場を第一推定値とし、放射モデル（RTTOV v.10.2）を介して観測データを解析に反映させることができる。本
研究では、各衛星観測点（図 1 に ATMS の例）における気温、比湿のプロファイルを、1D-Var で解析した。第一推定値は、気象庁全球モデル（水平 20 km、鉛直 100 層）の予報値を使用した。背景誤差相関は、
NMC 法（Parrish and Derber 1992）に基づき算出されたものを用いた。また、衛星の各バンドの観測
誤差は、気象庁の全球データ同化で用いられている
値（0.2～1.5 K）を与えた。
(K)
解析には、AMSU-A（解像度約 48 km）、ATMS（約 32 km）の気温観測バンド（55 GHz 帯）のう 図 1: ATMS の Ch9（～180 hPa 面を観測）の TB（観測）－ち、荷重関数のピークが対流圏中層以上（概ね 600 TB（予報値を用いた前方計算）の空間分布（2017 年 10 月
hPa 面よりも上）にあるチャンネルの観測を使用し 20 日 0600 UTC）。☆は図 2 で示す ATMS の観測点。
た。ひまわり 8 号については、水蒸気バンド（B08、(19.33N, 130.14E) at 0600 UTC 20 Oct 20170
B09、B10）から算出した晴天輝度温度（CSR; 水平
50100
解像度 32 km; Imai and Uesawa 2016）を用いた。
150
200
250

(hPa)

Analysis
３．これまでの結果
300
Background350
2017 年台風第 21 号（Lan）の周辺域を対象とし400450た解析を、10 月 19 日 0000 UTC から 10 月 21 日 1800
500
UTC までの期間で実施した。AMSU-A 及び ATMS
550600
データの同化の前後で、気温プロファイルの修正が650
700
確認され、特に中心付近では、暖気核の気温偏差が750
800
大きくなるように修正されていた（図 1、2）。
850
900
一方、400～600 hPa を観測するバンド（AMSU-A:-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Ch5～6、ATMS: Ch6～7）については、台風の壁雲
Temperature anomaly to the environment (K)
領域で、観測 TB が第一推定値（予報値を用いた前 図 2: 台風中心近傍（19.33N,130.14E：図 1 中の☆）の気温
方計算）に対して 2 K 以上低い傾向があり、結果、 偏差（半径 600-700km 内の平均気温からの差）プロファイ

ル（10 月 20 日 0600 UTC）
。太線：解析、点線：第一推定値。

― 182 ―P203

MU レーダー外付け受信専用アンテナを用いたアダプティブクラッター抑圧システムの開発
橋口 浩之・寺田 一生・山本 衛 (京大生存研)

１

はじめに
大気レーダー観測において、しばしば強い地
形性クラッターエコー(山や建物からのエコー)が観測の障害となることがある。クラッター抑圧 法 と し て NC-DCMP (Norm ConstrainedDirectionally Constrained Minimum Power)法が提案され、MU レーダーの 25 チャンネル受信デー
タに適用し、効果があることが実証されている[Nishimura et al., JTech., 2012; Hashiguchi et al.,Radio Sci., 2018]。しかし、この方法では若干メ
インローブにも影響を与えるため、大気エコーの S/N が劣化するという問題がある。そこで本研究では、水平方向に指向性を有する受信専用の外付けアンテナを用いて、S/N 劣化の少ない
クラッター抑圧手法について研究した。
２ NC-DCMP 法
NC-DCMP 法では、下記の制約条件付最適化
問題を解く。
1
minimize P = 𝑤𝑤𝑤𝑤 𝐻𝐻𝐻𝐻 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥 𝑤𝑤𝑤𝑤
2subject to 𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑤𝑤𝑤𝑤 ∗ = 𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 |𝑤𝑤𝑤𝑤 𝐻𝐻𝐻𝐻 𝑤𝑤𝑤𝑤| ≤ δN

P は信号電力、𝑤𝑤𝑤𝑤はウェイトベクトル、𝑅𝑅𝑅𝑅𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥 は入力信号の共分散行列、C は所望信号の方向ベク
トル、N はアレーの数、δはノルム拘束値、H はエルミート演算子、T は転置作用素、*は複素共役を表す。各サブアレイ(アンテナ)のゲイン𝐺𝐺𝐺𝐺𝑖𝑖𝑖𝑖
が異なる場合、方向ベクトルの大きさを𝐶𝐶𝐶𝐶𝑖𝑖𝑖𝑖 =�𝐺𝐺𝐺𝐺𝑖𝑖𝑖𝑖 ⁄‖𝐺𝐺𝐺𝐺‖とすれば良い。特に、𝐺𝐺𝐺𝐺1 ≫ 𝐺𝐺𝐺𝐺2 , 𝐺𝐺𝐺𝐺3 , ⋯のときには、C = [1, 0, 0, ⋯ ]𝑇𝑇𝑇𝑇 として良い。

提案手法
MU レーダーアンテナ周辺に、図 1 に示すよ
うにターンスタイルアンテナを 4 基設置した。
アンテナからの信号を、リミッター、BPF、LNA
を通して増幅した後、MU レーダー観測室まで同軸ケーブルを引き、観測室で LNA でさらに増幅した後、中間周波数(5MHz)にダウンコンバ

ートし、MU レーダー受信システムに入力した。
幸い、MU レーダーの超多チャンネル受信シス
テムには 4 つの空きチャンネルがあるので、それを利用した。
従来のクラッター抑圧法である 25 チャンネ
ルの受信データを独立に使用した NC-DCMP 法と、25 チャンネルを単純合成したものと外付けアンテナ 4 チャンネルで NC-DCMP 法を適用したものを比較した。前者では大気エコーの S/Nが劣化することがあるが、後者では 25 チャン
ネル単純合成によりメインローブ形状が保証されるので、S/N 劣化は見られなかった。クラッター抑圧特性は、後者では抑圧できる場合と抑圧が十分でない場合があった。これは、現在の外付けアンテナ設置場所が北側に偏っているため、クラッター源が南側にある場合に抑圧が難しいと考えられる。
４ まとめ
MU レーダーに受信専用アンテナを付加し、NC-DCMP 法による S/N 劣化の少ないアダプティブクラッター抑圧システムを開発した。今後、アンテナ設置位置を最適化し、MU レーダーの実時間処理システムに実装し、対流圏・成層圏
標準観測モードで試験運用を行う予定である。

３

図１．信楽 MU 観測所に設置された受信専用ターンスタイルアンテナ。

― 183 ―

P204
地デジ放送波を用いた水蒸気量推定手法の研究開発－首都圏観測展開の現状と小型装置の試作－*

川村 誠治、花土 弘、太田 弘毅（情報通信研究機構）

松村 喜修、森 良輔、野田 一善、長谷川 照晃（ソシオネクスト）
1. はじめに
情報通信研究機構（NICT）では、現状予測が困難な局
地的大雨等の時空間スケールの小さな気象現象の予測を目標に、地上デジタル放送波を用いた水蒸気量推定手法の研究開発に取り組んでいる[1]。地デジ放送波の伝搬遅延をピコ秒レベルで精密に測定することで水蒸気量の情報を得ることが可能になる。これまでに水蒸気量推定のための観測配置として同期法と反射法の 2 つを提案し、このうち反射法により水蒸気遅延の相対変動が妥当に観測できていることを示している[2]。現在この手法を用いた観測を首都圏複数地点で実施すると共に、今後さらに観測地点を増やしていく上で重要となる小型・低消費電力の観測装置の開発も進めている。本発表では観測展開の現状と、試作中の観測装置について報告する。
図 2: 現在開発中の小型装置に内蔵するFPGA ボード。

2. 手法（反射法）概要
地デジ放送波の伝搬遅延は遅延プロファイルの位相を用いて計測される。ピコ秒の精度で測定をする上では、放送局や受信点の局部発振器の位相雑音が大きな誤差要因となる。反射法では、電波塔と受信点を含む直線上で、受信点から電波塔と反対方向にある反射体を用い、受信点において直達波と反射波を同時に受信する。直達波、反射波
ともに放送局と受信点の局部発振器の位相雑音が乗っているが、これらの位相雑音は全く同じものなので、両者の差を取ることで位相雑音を相殺でき、受信点と反射体の間の往復分の伝搬遅延が測定される。

3. 首都圏観測展開の現状
図 1 に 2019 年 1 月現在の観測展開の現状を示す。SIP
によって開発されたマルチパラメータ・フェーズドアレイ
レーダー（MP-PAWR）が 2018 年 3 月から埼玉大学において観測を開始している。このレーダーによる降雨観測エリア
内に水蒸気観測を目的として本観測の展開を進めている。
2019 年 1 月現在 7 地点で連続観測を開始しており、その他にも複数地点で試験観測を実施している。反射法を用いているため観測ターゲットとなるエリアは観測地点からスカイツリーに対して後方となる（図中の太実線）。基本
的に全ての地点で東京スカイツリーからの電波を受信す
るが、地点によってはテレビ埼玉、テレビ神奈川、千葉テレビなど、東京スカイツリー以外の電波塔からの電波も受信が可能である。そういった地点では複数の基線が取れる
ため、積極的に複数の局を受信して利用している。

4. 小型装置の試作
これまでのところ全ての観測は、ソフトウェア無線デバイス（USRP-N210）と PC を用いて開発した装置を使って実施している（プロトタイプ）。比較的安定な運用ができているが、今後観測地点数を増やしていくためには、より小型・低消費電力で取扱いが簡便な装置の開発が重要である（普及モデル）。そこで、株式会社ソシオネクストとの共同研究の下、FPGA を用いた装置の試作を 2018 年度から開始している。図 2 に示すのは開発中の FPGA ボードである。最終的にこのボードは 250×200×60 mm 程度の筐体に入る予定で、この装置が従来の USRP-N210 と PC の機能部
分（地デジ受信信号の AD 変換、復調の一部、遅延プロフ
ァイルの算出、遅延量の測定等）を担うことになる。また
多地点展開を視野に、ネットワーク経由で複数の小型装置の状態監視等を行うソフトウェアも同時に開発中である。
装置の動作検証後は、今後の装置展開において徐々にプロ
トタイプからの切り替えを進めていく計画である。

謝辞：本観測実験は、SIP（戦略的イノベーション創造プ
ログラム）「レジリエントな防災・減災機能の強化」（２）
豪雨・竜巻予測技術の研究開発「マルチパラメータフェー
ズドアレイレーダ等の開発・活用による豪雨・竜巻予測情報の高度化と利活用に関する研究」、及び科研費「水蒸気稠密観測システムの構築による首都圏シビアストームの機構解明」によって実施されています。

参考文献[1] 川村他, 地デジ放送波を用いた水蒸気量推定手法の研究開発－首都圏観測展開とその初期結果－, 日本気象学会 2018 年度秋季大会.
[2] Kawamura, S., et al. (2017), Water vapor estimation
using digital terrestrial broadcasting waves,Radio Sci., 52, doi:10.1002/2016RS006191.
図 1: 地デジを用いた水蒸気量観測の首都圏展開状況（2018 年 6 月現在）。

― 184 ―P205
神 戸 PAWR に よ る 台 風 21 号 の 風 速 評 価*佐 々 浩 司 (高 知 大 学 理 工 学 部 門 ), 西 井 章 (高 知 大 学 院 理 )， 佐 藤 晋 介 (NICT)
Koji Sassa, Akira Nishii (Kochi Univ.), Shinsuke Satoh(NICT)
1.

はじめに
平成 30 年 9 月 4 日に非常に強い勢力を保ったまま神戸市付近に再上陸した台風21 号は近畿圏を中心として広範囲に強風被害をもたらした。ここでは、神戸 PAWR
により観測された台風雨雲内の風速を評価した結果について報告する。
2.

レーダー解析
神戸 PAWR は 30 秒ごとに半径 60km 内の反射強度とドップラー速度のボリュームスキャンデータを得ることができる。これらから各高度断面における水平分布を求めるとともに、エコーパターンが 30 秒間では大きく変化することなく、凍結したまま移流するものと仮定
してパターントラッキングにより、風速ベクトル分布
を求めた。
3.

図１ 神戸 PAWR の 1kmCAPPI データ。左：反射強度、
右：ドップラー速度、上：12:40JST、下：14:20JST

解析結果
神戸上陸前においては、
図１に示すように下層1km 程度までは地表面摩擦の影響により、台風中心に向けて収束する風が卓越しており、大阪市近辺では東南東の風であったが、上層では台風の旋回流に対応する南南
東の風が支配的となるようなエクマンスパイラルが認められた。台風上陸前の 12JST 後半から 14JST まではエコーがあまり認められなかった。一方、上陸後の14:20JST では台風の北上に伴って下層から上層まで西寄りの風に変化した。なお、高度 3km における台風接近時の 12:40JST では一部折り返しエラーも含みつつ
50m/s 以上のドップラー風速が観測されており、一部
60m/s を超える風速もあったと推定される。
大阪近辺の強風については、レーダーに対して接線
方向の風成分であるため、ドップラー速度から直接風速を評価することができないため、比較的エコーが明瞭に見られる時間帯についてエコーパターンをトラッキングすることにより風速ベクトルを求めた（図２）。
過誤ベクトルも多く見られるものの、関西空港付近の風速場はドップラー速度とも対応し、50m/s を超える風が認められた。14:20JST ではこの地域で強い南西風が認められる。
謝辞
本研究は文部科学省科研費18K19953 の支援を受けて

図２ 高度 1km における反射強度と風速ベクトル分進められた。

― 185 ―

布。上：12:40JST、14:20JST

P206

ステレオビジョンに基づく
Cloud Image Velocimetryの 検 討 㻌*高 瀬 裕 介  ( 東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 ) 仲 吉 信 人  (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 )1.

風速を示す(図 2)前述のように画像をグリッドに分割

序論
近年 都市部で多発しているゲリラ豪雨やヒートアしているため 各グリッド毎に風速が算出されるが

イランド現象等の気象災害の被害が問題となっている

今回はその中央値を各時刻における風速とした 本手

シミュレーションによるメカニズムの把握及び予測に法で観測された水平風速については 8 – 9[m/s] を推移

は物質の輸送を担う風況の観測が不可欠である 気象

しており, 一部欠損があるもののラジオゾンデで観測

庁では静止気象衛星ひまわり 8 号で観測した雲や水蒸された風速と比較すると概ね一致していることが分か気の動きから風速・風向を算出する AMV(Atmosphericる ただしこれは異なる時刻と場所で観測されたデー

Motion Vector) の研究が行われている(小山 2015) タであるため今後より詳細な比較 検討が必要である

一方で AMV は高度の推定精度に不確実性が残る 本

また この観測で確認された風向をひまわり  号で撮研究ではステレオビジョンの原理に基づき 複数のデ影された衛星写真と比較した その結果 本手法と衛ジタルカメラを用いて雲の具体的な高度 及び風速・星のどちらも東向きの風向が確認できたため 本手法

風向を画像解析で自動的に算出する 新しい風速測定で算出した風向は有意であるといえる

手法Cloud Image Velocimetry の構築を目的とする



1)

2.

研究手法

(1)風速測定手法
 複数のデジタルカメラを上空に向けて地上に設置
し，雲をトレーサーとして異なるアングルから一定時
間ごとに連射撮影する一方のカメラで撮影された雲が別のカメラで撮影した画像のどの位置にあるかを探図 1画像上での雲の追跡結果索する物体追跡の手法にはテンプレートマッチング
10を採用した撮影した画像をグリッドに分割してテンプレートとして設定し別画像中で画像相関が最も高るアングルから撮影された雲の画像座標を複数取得
し写真測量の一種であるステレオビジョンを用いて

9

風速[m/s]い箇所を雲の同じ部分として認識させる(図 1)異な

8
水平風速
館野の風速

7

3 次元座標に復元する求めた雲の空間位置の時間差分によって風速を算出する

6
11:06

(2) 観測概要

11:21

11:36

11:51

12:06

時刻

2018/11/20 – 11/2211/26 – 11/27 に東京理科大学野田キャンパス 10 号館(E139°54’19”, N35°55’04”, 38.9 m)及

図
2 水平・鉛直風速
図2水平スカラー風速

び 15 号館(E135°54’40”, N35°55’16”, 34.1 m)の屋上にカメラを設置し 観測を行った 連射撮影の間隔は 10

謝辞

秒に設定した

科学研究費補助金（課題番号.，および
+）の支援を受け実施された．ここに謝意を表す．

3. 結果と考察
ここでは 11/2011 : 06 – 12 : 06 の 1 時間の水平スカ
ラー風速 及び同日 9 : 00 に茨城県館野で放球されたラジオゾンデで記録された高度 2150[m] における水平

参考文献
[1]小山亮：MTSAT ラピッドスキャン観測データを用いて算出された台風領域の上層大気追跡風の特性，日本気象学会，2015.

― 186 ―

P207

世界の寒波と熱波の分布とその原因の調査
田中実（無所属、土浦市西根西１－６－２１）

１・はじめに気温の最高（最低）記録とその出現月の平年値（ほとんどの地点で 1981-2010 年）の日最高
気温（日最低気温）の差が大きい地域の分布とその原因の調査を行つた。最高（最低）記録と平年値の差が 15（20）℃以上の地点を熱波（寒波）の観測地点と定義した。
２．資料
ウイキペディアのホ－ムペ－ジから世界の地
点デ－タ（元は NOAA 等の気象機関）それ以外に気象庁と NOAA のホ－ムペ－ジのデ－タを利用した。
３．世界の寒波の分布
図１に寒波の分布を示す出現月はほとんど１月である。北半球の大陸の西側で差が 30 ℃以上で大きく東側の高緯度の寒極で小さい。50N 以南の東側ではアジアで小さくアメリカで大きい。
図２に 1 月の海面気圧と地上風の平年値を示す。
大陸の西側では海上からの西風で平年の寒さが弱められているがブロツキイング現象が出現す
ると寒冷な地域から東風が吹き強い寒波になる。
中国・日本で小さいのは強いモンス－ンで定常的に寒いためである。アメリカでは寒気の南下は断続的で強い寒波がある。南半球では南米のパタ
ゴニアで出現するがこれもブロツキイング現象の出現による。寒極では春・秋にやや大きく寒冷気団が安定する冬に小さい。
4.世界の熱波の分布
図 3 に熱波の分布を示す。出現月はそろぞれの地域の夏が多いがエジプト・イスラエルは 5 月、
カルフオ－ルニアは９月である。すべて沿岸部の狭い地域なので見やすくするため実際の幅の約2 倍にしてある。オ－ストラリア南部沿岸で差が20 ℃ 以上で大きくそれ以外はアフリカ南岸と北岸、アメリカの西岸等で大きい。いずれの地域も内陸側に砂漠か乾燥地があり夏に非常の高温になる。ふだんは海からの低温の風で平年の日最高気温が 20-25℃ であるが内陸から風が吹くと 40-47℃ に上昇する。オ－ストラリア南部・
アフリカ南部では低気圧が南を通過する時、寒冷前線の前面の北風で内陸の高温の空気が南下する。頻度は低いがブロツキイング現象が出現すると数日の高温が観測される。エジプト・イスラエ
ルは 5 月に地中海を通過する低気圧にサハラからの高温の風が吹きハムシ－ンと言う地方名がついている。カルフオ－ルニアは 9 月にサンタア
ナと言う乾燥した北東風で高温の記録が出現し
ている。

図１

気温の最低記録と日最低気温の平年値の差。20℃ 以上を灰色、30℃ 以上を暗灰色
で示す。

図２

1 月の海面気圧と地上風の分布。気象庁のホ－ムペ－ジより。

図３

図１と同じ、但し最高記録と日最高気温の差。15℃ 以上を灰色、20℃ 以上を暗灰色で示す。

― 187 ―

P208

アフリカ サヘルの対流変動が駆動する北半球大気循環パターン*中西友恵 立花義裕（三重大学大学院生物資源学研究科）

1．

序論

 夏季東アジアの異常気象の要因の一つとして，北

4．

まとめ

 回帰分析および LBM による実験から，サヘルの半球中高緯度におけるテレコネクションパターンが対流変動が，北半球中高緯度における波列パターン

ただし，その発生要因に関しては未解明な部分が多果は日本の昨夏の異常気象の事例とも整合性がある

知られている（Wakabayashi and Kawamura, 2004[1]）．

い．一方，Gaetani et al.（2010）[2]は，ヨーロッパの気候にサヘルの対流変動が影響を与えることを示した．ここで，ヨーロッパは先に挙げたテレコネクションパターンの上流に位置するにもかかわらず，その他の先行研究を含めても，サヘルの対流変動がヨーロッパを越えて東アジア方面に与える影響を調べた研究はない．そのため，本研究ではサヘルの対流変動が駆動する大気循環パターンを，北半球規模で明らかにすることを目的とする．
2．

を駆動する可能性が示唆された． また，本研究の結ことを確認している．このことからも，サヘルの対流はテレコネクションパターンを介して日本の夏の異常気象と関連している可能性がある．

参考文献[1] Wakabayashi.S., Kawamura.R., 2004, Journal of the
Meteorological Society of Japan, 82, 1577-1588.
[2] Gaetani.M., et al., 2011, Geophys.Res. Lett., 38,
L09705.
[3] Watanabe M., Kimoto M., 2000, Quart J R Meteorol
Soc 126, 3343–3369.

使用データ・解析手法

対流活動の指標としてアメリカ海洋大気庁の外向

き長波放射（以下，OLR）を，その他大気場のデー

タには気象庁 55 年長期再解析データ JRA-55 を使用した．それぞれ月平均データを 1979-2016 年の 38 年分使用している．西経 20 度-東経 40 度，北緯 10 度-

20 度で 6 月の OLR を領域平均し作成したインデックスと 6,7 月の大気場データとの回帰計算を行った．
さらに，サヘルの対流活動による熱源に対する定常応答を確認するため，線形傾圧モデル（LBM）（Watanabe and Kimoto 2003[3]）による実験も行った．
後 述 の 回 帰 分 析の 結 果 を参 考 に ， サ ヘ ル領 域 の400hPa 面を中心に 1K/day の熱源を与えた．
3．

結果

 6 月のサヘル OLR インデックスをジオポテンシャ

ル高度場に回帰すると，6 月 200hPa 面では亜熱帯ジ

ェット，7 月 500hPa 面では寒帯前線ジェット付近に波列が見られた（図 1）．この波列は先行研究[1]で示

図 1．6 月のサヘル OLR インデックスとジオポテンシャル高度との回
帰．上は 6 月 200hPa 面，下は 7 月 500hPa 面．四角で囲った領域が本研究で定義したサヘル領域．
線：回帰係数（m），色：有意水準 90％以上されたテレコネクションパターンに良く類似している．また，サヘルの対流変動との関係性が強い，大西洋の海面水温やエルニーニョ・南方振動の影響を線形的に除去しても波列パターンは維持されることも確認した（図省略）．

 図２は LBM 実験による，サヘル上空の熱源に対する 500hPa 面ジオポテンシャル高度の定常応答である．回帰分析の結果と同様に波列パターンが現れ，その位相も非常に良く一致している．

図 2．LBM 実験(サヘルに熱源) 6 月 500hPa 面ジオポテンシャル高度．
線，色：熱源を置いたことによるジオポテンシャル高度の変化量（m）― 188 ―

P209

バングラデシュにおける 1891-2016 年の日降水量デー
タを用いた降水分布特性の経年変化⃝

村田 文絵 (高知大理), 寺尾 徹 (香川大教育), 木口 雅司 (東大生産研),

福島あずさ (神戸学院大), 田上 雅弘 (芝浦工大), 林 泰一 (京大東南ア研),
井上 知栄, 松本 淳 (首都大)1. はじめに「過去 120 年間におけるアジアモンスーン変動の解明」(科研費基盤 S・代表：松本淳) の研究の一環として, 旧英領インドで発行された Daily
rainfall in India から現在バングラデシュ気象局の観測所がある地名の観測点 23 地点及びバ
ングラデシュの降水量極値が観測された地点として知られる Lallakhal のデータをデジタル化した。さらにバングラデシュ気象局から入手した 1951 年以降のデータと接続し, 1891-2016 年の日雨量データセットを作成した。本研究では
23 地点の長期雨量データに EOF 解析を施し,卓越する空間分布とその季節性, それらの分布の経年変化を明らかにする。

2. 結果の偏りをもつ分布を表す。バングラデシュ北部の降水量が南部と対照的に降水量が多い時期(EOF2 が正) はモンスーン季の初期と後期に 2ピークを持つ一方で, モンスーン季ただ中の 7
月後半 (pentad42) を中心に EOF2 が負の分布が卓越する。EOF3 の寄与率は 5.5%で, 東西に降水量の偏りをもつ分布を表す。EOF4 の寄与率は 3.8%であり, 北東部とその他の地域に降水量の偏りをもつ分布を表す。季節変化は EOF2と似ているが, EOF4 が正となる期間はプレモ
ンスーン季に卓越する。プレモンスーンからモンスーン季初期にかけての北部に偏った雨の分
布は地形をトリガーとする対流雲が発生するためと考えられる一方で, モンスーン季中頃のバ
ングラデシュ南部に偏った降水分布は熱帯収束帯の北上に対応すると考えられる。

1951 以降に接続できる観測点がある 23 地点について, pentad データに EOF 解析を行い,バングラデシュ域の卓越する降水量分布を求める。第 4 モードまでの累積寄与率は 75%である。EOF1 の寄与率は 58%であり, バングラ
デシュ全体の降水量の多少を表す。時定数の平均の時系列は 5 月初旬から 10 月初旬まで (pentad25～57) 正となる顕著な季節変化を示す。図1 は Akasaka(2010) を参考に, EOF1 の時定数に対して前後 5pentad 平均が正となる pentad を赤点で示す。1940 年頃までと 1990 年頃以降のデータがよく揃っている一方で政情不安定であった時期に欠損 (白抜き黒丸) が多い。ほとんどの年で 5 月終わり頃 (pentad30) までに EOF1 が正となる一方で, 年により 4 月初旬 (pentad23)
図 1: EOF 解析の第 1 モードの前後 5pentad 平から雨が持続するプレモンスーン降水が卓越す
均が正となる pentad を赤点で示す。白抜き黒る年がみられる。
丸は欠損を示す。
EOF2 の寄与率は 7.4%であり, 南北に降水量
2010

2000

1990

1980

1970

YEAR

1960

1950

1940

1930

1920

1910

1900

5

10

15

20

25

30

35

40

PENTAD― 189 ―

45

50

55

60

65

70

P210
日本における過去  年間の極値雨量の経年変化解析とその要因分析
*若月泰孝 1,2，大友眞太郎 1
1) 茨城大学理学部，2) 海洋研究開発機構

．はじめに
近年，日本で極端な降水の発生頻度が増加傾向にある．また，IPCC による将来の気候変動予測でも，極端降水の強度および発生頻度が経年的に増加する
ことが予想されている．一方で，極端な降水の経年変化の地域性に関する調査解析は十分とは言えない．
そこで本研究では，日本各地で観測された極値雨量（通年や季節毎の年最大降水量）の経年変化を解析
し，地域的特徴を抽出してその要因を考察した．
．研究手法
日本全国の気象官署などの 146 地点で，1951 年から 2015 年までの 65 年間を対象として，気象庁の 1
時間雨量データを用いて極値雨量の解析を行った（地域性と長期変化を両方評価することを考慮して選択）．連続時間積算雨量（1 時間，3 時間，6 時間，
24 時間）の年最大値，および各季節の総雨量と日雨量の最大値から経年変化率を算出した．解析結果は
t 検定を行って変化傾向の有意性を評価し，有意な地点のみの結果を考察した．次に，解析結果の考察のため，いくつかの要因分析を行い，極値雨量の経年変化傾向にはどんな現象が深く関わっているのか，判明した範囲での考察を行った．
．結果と考察
連続時間積算雨量の年最大値に関しては，積算時間が長くなるにつれて地域性が表れてきた．1 時間
降水量などの経年変化率に明瞭な地域的違いは見られない．一方で，24 時間降水量の年最大値では東北から関東甲信地方にかけての太平洋側を中心に有意な上昇傾向を示す地点が集中した（図略）．次に季節毎の総降水量，日雨量の年最大値を解析した結果，
夏（JJA）では，中部を中心に総降水量と日雨量が減少する地域が現れた（図略）．秋（SON）では，総降
水量の経年変化率には明瞭な地域性はないものの，

日雨量の年最大値が東北から関東地方にかけての太平洋側を中心に有意な上昇傾向を示した（図 1）．
秋の日雨量の年最大値(図 1 右)の結果を考察する
ための要因分析を行った．同解析で有意な増加傾向を示した全 26 地点を対象に，毎年秋に日積算雨量の年最大値を観測した日の地上天気図などを分析し，観測要因となった大気現象（低気圧・台風・前線など）を集計した．前半 30 年間（以下前半）と後半
30 年間（以下後半）を比較したところ，東北・関東の太平洋側の有意上昇地点において，低気圧による大雨の寄与率が前半の 54％から後半の 37％に減少
したのに対し，台風による大雨の寄与率は，前半32％から後半 44％に顕著に増加していたことがわかった．最近の東北・関東の太平洋側の極値雨量をもたらした現象の多くが台風によるものに変化したといえる．
一方で，日本付近を 5 度格子に分割し，台風の存在頻度の経年変化の解析を行った．秋の一部箇所で台風の存在回数に有意な増加傾向が見られたものの，
東北・関東の太平洋側に大雨をもたらしやすくなる
ような傾向変化に関連しているとは思われなかった（図略）．また，日本付近の台風の勢力（最低気圧）に関する経年変化傾向の解析も行ったが，降水量の極値の経年変化と関連する結果は得られなかった．
すなわち，台風の頻度や台風の強さ（気圧）に明瞭な変化傾向がないものの，台風が大雨をもたらす頻度が増えていることを意味し，一つの台風がもたらす雨量が増加傾向にある可能性を示唆している．さらなる調査を行い，その経過を報告する．
謝辞
本研究は気候変動適応技術社会実装プログラム(SI-CAT)の支援を受けた．

図 1： （左）秋の総雨量の経年変化率，（右）秋の日雨量の年最大値の経年変化率．〇地点は変化が有意でなかった地点．

― 190 ―

P211

スリランカにおける 100 年データを用いた降水特性の変化*木口雅司（東大生研）、岡見菜生子（東大院工）、田上雅浩（芝工大）、林 泰一（京大東南ア研）、
沖 大幹（国連大/東大 IR3S）、松本 淳（首都大/海洋研究開発機構）

１．はじめに

イル値（5）、連続無降水日数（&''）
、連続降水

アジアモンスーンは、明瞭な季節風と乾季・雨

日数（&:'）、日降水量 PP 以上の日数（5PP）、

季を持つ降水特性を特徴とする。雨季の多量の雨

日降水量  ㎜以上の日数（5PP）、日降水量 

は、農業の恵みとなる一方、極端な洪水や干ばつ㎜以上の日数（5PP）、日降水量 ～ ㎜の日数

は人命や資産の損失をもたらす。産業革命以降の（5PP）、年間降水日数（:'$<）の  個の指標に

気候変動による極端な降水現象の変化は、人間活ついて計算した。トレンド解析では 0DQQ.HQGDOO

動に直接影響する。南アジアで総じて言えるが、テストを用いて評価した。

近年の人口増加と経済発展が著しく、モンスーン

４．結果

変動の影響が顕著で、脆弱性も高い。*HUPDQZDWFK

本研究の初期結果によれば、年を通じて強雨の は ～ 年の気候リスクを国別に指日数と強度は増加し、弱雨は若干減少傾向である。


標化し、モンスーンアジア域の多くの国が 7RS
に入っている。-D\DZDUGHQHHWDO  では月
降水量ではあるが  年以上のデータを用いたトレンド解析を実施し、$ODKDFRRQHWDO  では  世紀以降の日降水量データを用いたトレン
ド解析を実施したが、気候変動の影響、特に農業

図 1：スリランカにおける 100 年間のプレモンスーン期(3～5 月)の分野における影響を議論するには、日降水量での降水特性に関する指標のうち、特徴的な 6 つの結果を示す。縦軸

解析と解析期間の延長が必要である。

は地点数、寒色系が減少、暖色系が増加を示す。

そこで本研究では、デジタル化されていないス

また季節ごとに見ると、プレモンスーン期 ～

リランカにおける旧英領時代を含む日降水量の 月 には降水日数や弱雨の減少に伴う総量の減

データレスキューを実施し、まず ～ 年

少が見られる。一方、モンスーン期 ～ 月 にはのデータを用いたスリランカ全体の降水特性の降水日数や弱雨が減少傾向である。このような季変化を明らかにする。

節による様々な指標の変化は、特に農事暦などに

２．データ

影響する指標については重要と言える。

 対象領域は、現在のスリランカの領土とし、現５．まとめ

在の観測地点と連結可能な  地点のデータを用

 本研究ではデータレスキュー活動を通じた 

いた。 世紀は観測点が少ないため、一部の地点

年間のスリランカにおける降水特性を解析した。

では  年からデータがあるが、今回は使用し本稿では初期解析の結果のみを示したが、今後は、ていない。データの均質性を  つの統計テスト

 世紀再解析データ等を用いて、その背景要因を（:LMLQJDDUHWDO）を実施し、最終的に明らかにする予定である。

 地点を以降の解析に用いた。

謝辞
本研究は、-636 科研費 -3、 年度

３．手法
 (QGRHWDO  に倣い、年降水量（35&3727）、

住友財団環境研究助成「茶園観測データレスキュ

日降水強度（6',,）、年間最大日降水量（5;GD\）、

ーと将来予測による  世紀アジアモンスーン

年間最大  日間降水量（5;GD\）、日降水量  パの降雨変化」、（独）環境再生保全機構の環境研究

ーセンタイル値（5）、日降水量  パーセンタ

総合推進費（6）によって実施された。

― 191 ―

P212

気 象 情 報 可 視 化 ツ ー ル Wvis の 開 発 と3D プ リ ン タ ー に よ る 教 育 用 立 体 気 象 模 型 の 作 成*新 井 直 樹 (東 海 大 学 )Naoki A. (Tokai University)

1.

はじめに

4.

おわりに

大気の立体的な構造を直感的に理解するため、さま

今後は造形の精度向上や気象模型に適した造形素材

ざまな気象情報を 3 次元で可視化する気象情報可視化を検討するとともに、さらなる「航空気象の見える化・

ツール Wvis (Weather Data Visualization Tool)の開発を進

触れる化」を目指して、Wvis の開発を進めていく予定

めている[1]。本稿では、Wvis の可視化機能の概要と、である。

3D プリンターを利用した立体気象模型の造形について紹介する。
2.

Wvis Ver.2 の開発

Wvis は数値予報データを立体的に可視化し、風向・
風速、気温、湿度、湿域、露点温度、相当温位、ジェット気流等を、ベクトル矢や流線、等数値面およびコンター図で表示することができるツールである。気象、
航空、教育、研究、その他の分野で様々な組織・個人のユーザーに利用されている。現在の最新バージョンは Wvis Ver.2.1.3 で、実行形式のソフトウェアとしてイ
ンターネットで公開している。
http://wvis.jimdo.com/

図 1 2013 年(平成 25 年)台風 26 号の可視化例(数値予報データ提供：気象庁)

3.

台風の可視化と立体模型の例

図 1 は、伊豆大島を始め各地に大きな被害を与えた
2013 年台風 26 号を Wvis で可視化したものである。ベ
クトル矢は下層の風向・風速を、緑色の等値面は等風速面を表し、上空のジェット気流を表現している。オ
レンジ色の面は等相当温位面で、台風の中心付近の暖かく湿った空気を示している。
現在開発中の Wvis 次バージョンでは、可視化結果の3D プリンターへの対応を進めている。等風速面および等相当温位面等の立体的な形状を、3D プリンターで広く用いられている STL ファイルに変換し出力する。これを必要に応じて 3D CAD ソフトウェアを用いて修正した後、スライサーソフトウェアにより層ごとのデー
タである G-code ファイルを作成し、3D プリンターで

図 2 3D プリンターで造形した台風の立体模型の例造形する。
図 2 は、Wvis による台風の立体模型の作成例で、台風の立体的な構造やジェット気流との位置関係を説明する教材として、気象教育において活用している。

参考文献[1] 新井直樹, 2014, 可視化情報学会誌, Vol.34, No.135,
pp.160-165.

― 192 ―

P213
ベ ト ナ ム 気 象 局 解 析 雨 量 と 2018 年 12 月 ベ ト ナ ム 中 部 の 豪 雨 に つ い て*斉 藤 和 雄 ( 気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー /東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 / 気 象 研 究 所 ) , Le D uc（ 海 洋 研 究
開 発 機 構 / 気 象 研 究 所 ） , Du Duc Tien and Mai Khanh Hung ( ベ ト ナ ム 水 文 気 象 局 )1.

2018 年 12 月、ベトナム中部ではダナン市で 8 日午後

はじめに

ベトナムでは、毎年のように大きな気象災害が発生

7 時からの 24 時間に 635mm と 1975 年に統計を取り始しており、その軽減は重要な課題となっている。国際

めてから最大の雨量が計測される記録的豪雨があった。

協力機構(JICA)の無償資金協力の一環として、ベトナム

この時の 6 時間降水量、3 時間解析雨量、ECMWF 全球

北部のハイフォン（フーリエン）及びヴィンの両市に S

モデル(IFS)による 6 時間降水量の予報、およびベトナ

バンド気象ドップラーレーダーが設置され 2017 年 11

ム水文気象局が実行している 5km 格子領域モデルの結月から稼働している。同レーダーの活用を中心として果を例として下図に示す。当日は、解析雨量作成方法

包括的な気象サービスの能力向上を目指して、2018 年の詳細や課題、気象庁全球モデルを含む数値予報の現から JICA 有償勘定技術支援「ベトナム国気象予測及び状と課題などについてポスター発表する。

洪水早期警報システム運営能力強化プロジェクト」が始まっており、一般財団法人気象業務支援センターなどが参加している。この業務では、日本の気象庁とも連携して同国における①気象観測機材の保守点検及び校正、②気象観測レーダーデータの解析及び品質管理、③大雨・台風に関する監視・予報業務、④情報伝達、の各能力の向上を目指している。
③の活動内容の一つとして、ナウキャスト・短期降
水予報について、水文気象セクター開発戦略の実施上の課題の特定及び将来の開発計画についての提言を行うことが挙げられており、同国における降雨ナウキャ
ストおよび数値予報、降水ガイダンスを含む降水予報
業務の現状と問題点の把握を始めたところである。
2.

ベトナム水文気象局での降雨ナウキャスト

ベトナム水文気象局では国内 176 ヶ所の有人気象観測所が 1 日 4 回（1 時、7 時、13 時、19 時）通報する
前 6 時間積算雨量を 5km 格子に内挿した積算雨量図を作成しているほか、2018 年 8 月からは国内約 1000 箇所の AWS による毎時地上降水、上述の S バンドレーダーを含む 12 か所の気象レーダー、衛星（ひまわり）デー

左上）9 日 00UTC-06 UTC（7 時～13 時）の雨量計による 6 時間雨量。右上）9 日 00UTC-03 UTC（7 時～10 時）の 3 時間解析雨量。下）8 日 00UTC を初期値とする IFSと 5km 格子 WRF の 30 時間予報による 9 日 00UTC-06
UTC（7 時～13 時）の 6 時間雨量。.

タからの推定降水量のデータに基づき、前 3 時間解析
雨量の作成を開始している。平均雨量と最大雨量の二種類の解析を行っており、平均雨量では解析格子（5km解像度）内に AWS の観測がある場合はその観測値（複数ある場合はその平均値）を用い、無い場合はレーダ
ー反射率から求めた雨量を用い、レーダーデータが無い場合は衛星（ひまわり 8 号）のデータから推定した雨量を用いる。最大雨量では、上記 3 つのデータの内の最大値を用いている。
3.

2018 年 12 月 8-9 日のベトナム中部での豪雨

謝辞
本プロジェクトへの参加に関して、赤枝健治 JICA 長期専門家、気象業務支援センター振興部の登内道彦部長、三上正男国際業務課長、佐々木喜一専任主任技師、一条弘之
専任主任技師、日本気象協会防災ソリューション事業部の金原知穂氏、およびベトナム水文気象局関係者の方々（Hoang Duc Cuong 水文気象予報センター長、Nguyen
Vinh Thu 観測部長, Nguyen Dang Quang 水文技術応用センター次長ら）に大変お世話になっている。解析雨量マップ
は Hoang Duc Cuong 博士を代表とする“Developing an
operational heavy rainfall forecast system for Bac Bo - Vietnam”(project code KC.08.06/16-20)の補助を受けている。

― 193 ―

P214

気象庁波浪モデルにおける台風ボーガス利用法の改善に向けて
気象庁 地球環境 · 海洋部 海洋気象情報室

伊藤 享洋 · 檜垣 将和 · 櫻木 智明

1 はじめに波浪モデルは、一般に周波数と波向の関数である波浪の 2 次元エネルギースペクトル
E(f, θ; x, t) を予報変数とし、海上風によるエ
ネルギー入力などの外力項を含むエネルギー
平衡方程式を基礎方程式とするモデルであり(Ueno et al, 2004)、海上風が変わると波浪予測が大きく変わる。特に、台風接近時には海上風が強く、顕著な波浪が予測されるため、精度の高い海上風予測が必要である。本発表では、
台風接近時の海上風予測について現状用いている手法とその問題点および、検討している改善案についてまとめる。

2 台風ボーガスの利用と課題
気象庁の波浪モデルでは、外力として気象庁
全球大気モデル GSM の海上風 (以下、モデル
風) を与えているが、全球解析・予報のいずれにも誤差があり、発表される台風の進路や強度の予報は、モデルと異なっていることがある。
これを補正するため、気象庁が発表する台風解
析・予報に沿って、Fujita(1952) の式に基づいて台風周辺の人工的な気圧・風分布 (これを台風ボーガスと呼ぶ。以下 BGS) を作成し、モデル風の一部をこれに置き換えて波浪モデルを実行している。そのため、たとえばモデル風の台風位置と BGS の台風位置が大きくずれた
場合は、モデル風の台風周辺の風分布が残ってしまい、台風が 2 つあるかのような予測結果になってしまう (図 1a,b 参照)。

3 Vortex Relocation
前節の問題に対して考えられる改善策としては、モデル風の台風渦の成分を消去した後、BGS を埋め込む Vortex Relocation を用いる
手法 (以下、この手法のうち台風渦成分を消去する部分を便宜上 VR と表記する) が挙げられる (Kurihara et al. 1993 等)。VR によってモデル風上の台風渦を消去したもの (図 1c)に、BGS により作成した風を埋め込むことで、BGS で作成した風速分布のまわりのみに波高のピークが予測できるようになった (図 1d)。
ただし、台風渦成分消去後の風速分布にも、消去した台風周辺で少し循環が残るが、今後手法を精査することで改善する余地はあると考えられ、前節の課題への有効な対策として、利用可能性をさらに検討していきたい。

図1

2017 年 9 月 15 日 00UTC 初期値における 9 月 16 日 12UTC の有義波高 [m] の予測値
(上段) と、上段のそれぞれの有義波高の予測に用いた風向風速 [knot](下段)。

― 194 ―

P215

関東平野部の降雪による雪水比と上空 K3D の気温の関係
＊

佐井勇太，坪田幸政（桜美林大学リベラルアーツ学群）


１．はじめに 関東平野部の大雪は，南岸低気圧が八丈島より南で，雪水比が ～ の範囲に集中していた（図 ）．

側を通る場合が多いと言われている．また，地上気

そのため，地上気温のわずかな違いが，降雪量予測

温 ℃以下や K3D の気温℃が，「雪」と「雨」

を大きく左右することがわかった．

 東京の降雪では，地上気温が℃～℃の範囲の判断基準とも言われている．しかし，過去  年間の事例を調べてみると，低気圧のコースや地上気温などでは簡単に判断できないことがわかった．
 東京の大雪警報（注意報）の基準は「 時間降雪の深さ FP（FP）以上」であり，雪国と比較して小さく，降雪量の予報も重要となる>@．降雪量の予測では，降雪量（FP）÷降水量 PP で算出される雪水比が用いられている．雪水比は地上気温との関係が調べられていることが多く，>@では図  に示したように地上気温と  時間降水量の関数として与えら

図 雪水比と地上と K3D の気温の関係れている．

 一方，雪水比に対する館野上空 K3D の気温は，

 本研究では関東平野部，特に東京における雪水比

℃～℃の範囲で分布することがわかった（図 ）．

と地上と上空 K3D の気温との関係を調査した．

K3D の気温が ℃付近の二例（ と）は，降雪時間が  時間と短いなどの理由
から外れ値として削除し，雪水比と層厚（K3D とK3D の差）の関係を図  に示した．


図 雪水比の回帰式の例>@データと雪水比の算出
 本研究では，気象庁の東京と札幌の管区気象台，横浜と新潟と甲府の地方気象台の時間降雪量，時間雨量，地上気温と館野の高層気象デー
タを気象庁 ZHE からダウンロードして用いた．
 各気象台の時間降雪量と時間降水量から，時間雪水比を算出した．また，高層気象データと比較するために，一降雪当たりの雪水比も算出
して利用した．
雪水比と地上および K3D の気温の関係
 東京，横浜，新潟，甲府，札幌の時間雪水比と地上気温の関係は，図  に示した雪水比の回帰式とほぼ同様の結果となった（図省略）．
図 雪水比と層厚の関係
 雪水比の推定に上空 K3D の気温あるいは層厚（下層の気温）を利用することで，雪水比推定の精度を向上できることが示唆された．今後，データ数を増やして，検証していく予定である．
参考文献
>@気象庁 ZHE（KWWSVZZZMPDJRMSMPDLQGH[KWPO >@古市豊松澤直也最大降雪量ガイダン
ス平成 年度数値予報研修テキスト気象庁予報部–― 195 ―

P216

船 舶 やブイで観 測 した GNSS データを用 いた同 化 実 験 （その１）*瀬 古 弘 （気 象 研 究 所 ・海洋研究開発機構）、小 泉 耕 ・小 司 禎 教 （気 象 研 究 所 ）加 藤 照 之 （神 奈 川 県 温 泉 地 学 研 究 所 ）1. はじめに 近年、毎年のように豪雨が発生し、豪雨の予化すると、インクリメントは小さくなるものの、同様な傾向が測精度向上は喫緊の課題である。たとえば、平成 29 年九みられた（図 2 右）。これらから、ブイ GNSS は 1 地点のみ

州北部豪雨では東シナ海の下層の水蒸気量のわずかなでも降水域の位置や強度に影響を与えることがわかった。

差が予測降水量に大きく影響を及ぼしていたことが示唆さ

今後は、船舶とブイの両方について、事例数を増やし、れている。海上の水蒸気量は降水量に大きく影響を及ぼ

インパクトを与える条件等を調べる予定である。

すがデータ数は少ないため、船舶等を用いた海洋上の観測が必要である。ここでは、船舶やブイで観測した GNSS

謝辞：本研究の一部は，科研費「海洋 GNSS ブイを用で観測した可降水量をデータ同化した結果について報告

いた津波観測の高機能化と海底地殻変動連続観測へのする。

挑戦」より支援を受けました．

2. 船舶 GNSS の同化実験の結果 2017 年 6 月 5 日から9 日に低気圧が西日本を通過した。この期間に GNSS を設置した凌風丸が九州の西から奄美大島へ、さらに四国沖に移動した。その期間の船舶 GNSS データ（Shoji etal 2016, 2017）を、気象研に移植したメソ NAPEX を用いて同化すると、凌風丸が東シナ海を南下しているときの850hPa の T-Td 解析値の差（船舶 GNSS 同化あり－同化なし）は、凌風丸の通過位置で水蒸気量が大きく変化し、その領域が時間とともに九州に接近していた（図 1）。この事例では降水域に大きな差は無いが、水蒸気量のインクリ
メントは期待通りの様相を示した。

図 1. 凌風丸の 位置（左）と GNSS を同化した 850hPa の T-Tdの分布から同化しないものを差し引いた分布（右）3. ブイ GNSS の同化実験の結果 ブイは足摺岬先端から約 30km 南東にあり、南から四国に供給される水蒸気量の監視に適した位置にある。解析した GNSS 可降水量（Shoji et al
2019, 投稿中）とメソ解析を比較すると、メソ解析の方が大きいバイアスがあるものの、対応が良いことがわかっている。
この可降水量も気象研に移植したメソ NAPEX を用いて同化した。同化すると、四国の東部分で下層の水蒸気量が減少、四国の西部分から九州で増加していて、降水域もより南北に伸びる形状になった（図 2 左）。
観測値にバイアスを補正して同

図 2. 足摺岬先端から約 30km 南東にあるブイを入れたデータ同化実験と入れない同化実験の水蒸気量と降水量分布。左はバイアス補正なし、右はバイアス補正あり。

― 196 ―

P217

天気予報文作成支援のためのテキスト分析モデルに関する研究∗ 松元琢真 1 , 世古裕都 2 , 雲居玄道 2 , 吉開朋弘 3 , 後藤正幸 2(1 早稲田大学創造理工学部，2 早稲田大学創造理工学研究科，3 日本気象協会)

新聞や TV 報道に使用される天気予報文は，対象地

再現率，適合率，F 値 3 と，Area Under the Curve(AUC)[3] を用いた．また，前日の天気予報文の「明日域や媒体が様々であり，気象予報士が作成に使える時の予報」と当日の「今日の予報」の間で，内容が変更

間は 1 原稿あたり数分程度であることから，作業の効されていた日を正例，変更されていなかった日を負例

率化が重要な課題となっている．天気予報文は，数値として，人手により正解ラベルを作成した．

予報や府県概況文，前日の天気予報文を参照して作成

3. 実験結果と今後の課題
以下の表 1 に実験結果を示す．

1. はじめにされる．府県概況文とは，関東甲信地方 1 都 8 県の気表１ LDA の有無における F 値，AUC
LDA なしLDA あり象台から発表される天気概況の解説文書である．また，天気予報文とは，一般財団法人日本気象協会により作JO成される関東甲信地方の天気概況の解説文書である．

AUC
F 値 (最大値)

天気予報は刻々と変化するため，前日に作成した「明日の予報」と，その後に発表される府県概況文の「明日の予報」は同じとは限らず，当日作成する「今日の予報」に，前日に作成した「明日の予報」が引用可能か否かは，気象状況により一概には定まらない．

−

0.53680.187935

100.62650.26290.51620.20930.51070.2146JO = 3 の場合に，AUC，F 値ともに最大となった．
JO が小さい方が，単語数の違いと表現の多様性を適切に学習できていると推測される．トピック内に出現する単語を分析すると，JO = 3 の場合にのみ「晴れ」や「雨」の状態を表すようなトピックが得られた．次に，JO = 3 の場合の再現率，適合率，F 値を以下に示す．
表２ JO = 3 の場合の再現率，適合率，F 値
適合率
再現率
F 値

0.15380.90320.2629適合率が約 15%，再現率は約 90%であることから，「変更あり」と多く出力していることがわかる．天気予図１ 提案の概要
本研究で扱う府県概況文と天気予報文の 2 文書間に報文作成においては，前日の天気予報文の内容を引用

は，表現の多様性がある．このような場合に有効な手法

なわち，内容を変更すべき日をできるだけ多く列挙でに Latent Dirichlet Allocation (LDA)[1] がある．LDA

きているかを示す再現率を重視すべきであると考えらは単語の共起関係により各文書をトピック分布で表現

れ，再現率が約 90%を示した提案モデルは有効である

するため，表現の多様性のある各文書に有効である．

と言える．また，本研究において検出することのでき

本研究では，前日の府県概況文と天気予報文の「明なかった約 10%に関する対応は，今後の課題である．

できない日をもれなく列挙することが重要である．す日の予報」に LDA を適用し，学習を行う．その後，前

今後の課題として，辞書作成時に係り受け解析や単日の「明日の予報」が当日の「今日の予報」に引用可「変更あり」と分類さ
語 N -gram 頻度を用いることや，能か否かを自動判別するモデルを提案する．また，提れた場合に，天気予報文作成に有効となる候補文リス

案モデルの有効性を示すために，府県概況文と天気予

トの自動抽出などが挙げられる．

報文を用いて実験を行い，結果の評価と考察を行う．

参考文献

2. 評価実験[1] Blei M.D., Ng Y.A., Jordan I.M., “ Latent Dirichlet
Allocation, ”Journal of Machine Learning Research,
Vol3, pp.993–1022, 2003.

対象データ期間は 2017/1/1 ∼ 2017/10/31(学習用) と 2018/1/1 ∼ 2018/10/31(テスト用) である．また，トピック数を府県概況文：JI = 10，天気予報文：

JO = {3, 5, 10} とした．分類器には Radial Basis Function(RBF) をカーネルとする Support Vector Machine(SVM) [2] を用いた．比較手法は LDA に適用せず，そのまま入力とする SVM とする．さらに，評価指標は[2] 高村大也, 松本裕治, “ SVM を用いた文書分類と構成的機能学習 ”, 情報処理学会論文誌, Vol. 44 No. SIG3,
2003.
[3] Tom Fawcett, “ An introduction to ROC analysis, ”
Pattern Recognition Letters, Vol27, Issue 8, pp.861–
874, 2006.」― 197 ―

P218

可降水量に着目した九州北部豪雨の解析―平成２９年と２４年の比較―
田中綾乃¹，渡邊貴典¹，金田康世²，*松山 洋¹，宮岡健吾³(1:首都大学東京 都市環境学部 2:雙葉中学校 3:気象庁 地球環境・海洋部 気候情報課)

1. はじめに 2017年7月5～6日に発生した「平成29年7月九州北部豪雨」により，福岡県朝倉市では5日16時にアメダス観測で歴代1位となる129.5mm/hという記録的豪雨がもたらされた．
本研究では，京都大学生存圏研究所で蓄積されている，メソ数値予報モデルGPV(MSM)のうち，可降水量に着目し，「平成29年7月九州北部豪雨」による未曾有の局地豪雨との関連性について調査し，豪雨発生機構の解明を図った．加えて，金田ほか(2017)による「平成24年7月九州北部豪雨」の解析
結果との比較を行った．

2. 研究手法

後に可降水量が減少していたのに対し，「平成 29 年
7 月九州北部豪雨」では絶えず水蒸気が領域内に供給され，可降水量は高い値を維持していた。このことから，どちらの事例の可降水量の時間変化が一般的なのか，より詳しく調べることが必要である．

参考文献
金田康世・渡邊貴典・松山 洋・宮岡健吾 2017.
GPS可降水量に着目した「平成24年7月九州北部
豪雨」の事例解析. 日本気象学会 2017年度春季
大会講演予稿集 111: 337.
新村典子・佐々木太一・木村富士男 2000. 首都圏
におけるGPS可降水量と降水の統計的関係. 天気 47: 635-642.

対象期間は2017年7月3日0時～9日21時，対象
領域は33-34N,130-131Eとした．
まず，GPV(MSM)を用いて，水蒸気量，水蒸気フ
ラックスと水蒸気収束量の鉛直—時間断面図を作成した(Fig.1)．次に，新村ほか(2000)を参考にして，飽
和可降水量（大気全層の相対湿度を100%としたときの可降水量）に占める可降水量の割合である相対可降水量を同じくGPV(MSM)から計算し，降水量の時間変化との比較を行った(Fig.2)．
金田ほか(2017)では可降水量を用いた豪雨予測の有用性についても考察しており，本研究でも同様に考察した。

3. 結果と考察

Fig.1(a)より，7 月 4 日から 700hPa 付近に湿潤な領域が存在し続けたことがわかる．また Fig.1(b)より，
3 日から 4 日午前にかけては上層まで南西風で，水蒸気の収束が発生していた．その後，南西風は下層のみとなったが，常に水蒸気量が 13.5mm 以上であり，豪雨の直前には強い収束がみられた．
本事例では，7 月 3 日 12 時ごろに可降水量が増加し，熱帯の平均値(約 50mm)を超えたにもかかわらず，その直後に大雨は生じなかった．飽和可降水量を計算し，上述した相対可降水量を調べたところ，
相対可降水量が約 90%になると豪雨になることがわかった(Fig.2)．つまり，3 日 12 時ごろに可降水量が増加しても降水が生じなかった原因として，相対可降
水量が 90％以上に達するまでに比較的余裕があったためだと考えられる．以上のことから，可降水量は
豪雨予測の先行指標として有用であるが，相対可降
水量も調べる必要があることが明らかになった。
また，「平成 24 年 7 月九州北部豪雨」では豪雨の)LJ 対象領域内において，(a) GPV(MSM)で計算した水蒸気量 (mm)，(b) 水蒸気フラックス(kg/m²/s)と水蒸気収束量(mm/3hr)の鉛直―時間断面図(世界標準時))LJ 対象領域内における相対可降水量(%)，降水量(mm/3hr)，可降水量(mm)の時間変化(日本標準時)― 198 ―

P219
CPS ゾンデ�ライダの雲は、粒径が大きく（半径同時観測による雲が粒径が大きく（半径大きく（半径きく個数密度が小さい（�ない氷晶のモード半径の雲レーダの雲は、粒径が大きく（半径生成される理由をパーセルモデルを用いて考過程の雲は、粒径が大きく（半径研究で用いるパーセルモデルは、
岩崎杉紀（半径防衛大きく（半径）、衛星藤原正智（半径北大きく（半径）、衛星杉立卓治（半径明できる。本発表では、これを星電気）、衛星
柴田隆（半径名大きく（半径）、衛星内野修（半径環境研）、衛星宇賀神惇（半径環境研）、衛星森野勇（半径環境研）、衛星
岡本創（半径九大きく（半径）、衛星坪木和久（半径名大きく（半径）、衛星小さい（野貴司（半径北大きく（半径）１

はじめに
衛星搭載ライダライダ CALIOP では測定できないが、衛星できないが、衛星衛星搭載ライダ雲レーダレーダ CloudSat では有意に観測できる雲がに観測できる雲が雲レーダがある雲が。この雲は、粒径が大きく（半径雲レーダは、衛星粒径が大きく（半径が大きく（半径きく（半径半径が大きく（半径~50μmμmm 以上）
で個数密度が小さい（が小さい（さい（半径~10μm4/mm3 以下）である雲がと観測観測事実が説明できる。本発表では、これをが説明できる。本発表では、これをできる雲が。本発表では、これをでは、衛星これを Large-andSparse-particle Cloud（半径LSC）と観測呼ぶ。ぶ。LSC は、衛星例
えば、衛星Hagihara et al. (210μm4, JGR)では、衛星CALIOPで観測される雲が雲レーダ頂高度が小さい（がCloudSat による雲がもの雲は、粒径が大きく（半径より低低い事例の雲は、粒径が大きく（半径出現頻度が小さい（から、衛星雲レーダ頂の雲は、粒径が大きく（半径低いもの雲は、粒径が大きく（半径は大きく（半径陸の西の雲は、粒径が大きく（半径西側、衛星高いもの雲は、粒径が大きく（半径は高緯度が小さい（に出現しやすいこと観測を示した。した。
~らは、衛星上昇気ÅでÇÉ上Ñられた雲レーダ粒子のうち、小の雲は、粒径が大きく（半径うÉ、衛星小さい（
図 1 モード半径の半径が大きく（半径の雲は、粒径が大きく（半径時間発展。
さい粒子のうち、小が昇華で消え、大きな粒子だけが雲頂付近で消え、大きな粒子だけが雲頂付近え、衛星大きく（半径きな粒子のうち、小だけが雲レーダ頂付近に残っているためっている雲がため LSC ができている雲がの雲は、粒径が大きく（半径ではないか、衛星と観測 nucleation は考慮していないが、初期値に粒子半径していないが、衛星初期値に粒子半径に粒子のうち、小半径が大きく（半径推測した。また、衛星この雲は、粒径が大きく（半径高緯度が小さい（に出現する雲が雲レーダが過冷却のの雲は、粒径が大きく（半径 1μmm の雲は、粒径が大きく（半径氷粒を入れることでその代わりとしている。れる雲がこと観測でその雲は、粒径が大きく（半径代わりとしている。わり低と観測している雲が。
水雲レーダに落下し、衛星それを消え、大きな粒子だけが雲頂付近し去っている可能性も示さっている雲が可能性も示さも示した。さ
図 1 は、衛星気温-6km0μm 度が小さい（の雲は、粒径が大きく（半径 1μmm の雲は、粒径が大きく（半径氷晶のモード半径のの雲は、粒径が大きく（半径モード半径の半径が大きく（半径の雲は、粒径が大きく（半径れている雲が（半径Iwasaki et al., submitted）。
時間˙˚である雲が。粒径が大きく（半径の雲は、粒径が大きく（半径上限を見積もるため、最も成を˝˛もる雲がため、衛星最も成も成される理由をパーセルモデルを用いて考�が速くなる雲が、衛星氷に対する雲が相対湿度が小さい（ RHi は一定できないが、衛星（半径水２ 手法
に対し保存されていない�個数密度が小さい（に依存しない）
LSC の雲は、粒径が大きく（半径地上観測は、衛星北海道の陸別で雲粒子センサの雲は、粒径が大きく（半径陸の西別で雲粒子センサで雲レーダ粒子のうち、小センサ で、衛星粒子のうち、小が落下しない、衛星と観測仮定できないが、衛星した。RHi が 150μm%にな搭載ライダゾンデ（半径CPS）と観測ライダの雲は、粒径が大きく（半径同時観測によって行わわ る雲がと観測 homogeneous nucleation が�まり低氷晶のモード半径のが大きく（半径量れている雲が。20μm18 年 3 月 22 日に行った観測事例では、に行わった観測事例では、衛星 にでき、衛星RHi はすぐに 10μm0μm%になってしまう。この雲は、粒径が大きく（半径ため、衛星高度が小さい（ 6kmkm から 10μmkm まで LSC が存在し、その上に厚さし、衛星その雲は、粒径が大きく（半径上に厚ささ 140μm%程度が小さい（が最も成も速く大きく（半径きく成される理由をパーセルモデルを用いて考�できる雲が上限を見積もるため、最も成である雲が。
1km の雲は、粒径が大きく（半径氷過飽和（半径10μm4-10μm5%）の雲は、粒径が大きく（半径層が存在していたが存在し、その上に厚さしていた 。
実が説明できる。本発表では、これを�には、衛星モード半径の半径が大きく（半径の雲は、粒径が大きく（半径粒子のうち、小が（半径過飽和の雲は、粒径が大きく（半径層が存在していたの雲は、粒径が大きく（半径厚さ
LSC の雲は、粒径が大きく（半径上には LSC より低個数密度が小さい（が多い雲はい雲レーダは CPS でも さの雲は、粒径が大きく（半径）1km 落下する雲が時間は、衛星RHi が 10μm5%と観測 140μm%で、衛星そライダでも観測されなかった。ライダでは、衛星CPS の雲は、粒径が大きく（半径観測 れぞれ 3.6kmh と観測 1.3h で、衛星モード半径の半径が大きく（半径は 31μmm と観測 54μmm
時間中にに 1.4m/ms で粒子のうち、小が落下している雲がような信号 ある雲が（半径図示した。していない）。どの雲は、粒径が大きく（半径相対湿度が小さい（でも観測さが観測された。球形粒子のうち、小であれば半径が大きく（半径 130μmμmm の雲は、粒径が大きく（半径ƒ≈ れた 10μm0μmμmm 以上にまで成される理由をパーセルモデルを用いて考�できない。昇華で消え、大きな粒子だけが雲頂付近成される理由をパーセルモデルを用いて考�以外速度が小さい（に対応する。ライダの後方散乱係数をする雲が。ライダの雲は、粒径が大きく（半径後方散乱係数を CPS の雲は、粒径が大きく（半径個 は、衛星例えば��は、衛星氷粒子のうち、小の雲は、粒径が大きく（半径個数が�ないため、衛星平均数密度が小さい（で再現する雲がには、衛星やはり低半径が大きく（半径 10μm0μmμmm 程度が小さい（の雲は、粒径が大きく（半径粒 自由をパーセルモデルを用いて考行わ程は 10μm0μmkm ほど（半径半径が大きく（半径 50μmμmm�個数密度が小さい（ 10μm4/m
径が大きく（半径である雲がこと観測が分かった。本発表では、このような大かった。本発表では、これをでは、衛星この雲は、粒径が大きく（半径ような大きく（半径 m3 の雲は、粒径が大きく（半径場合）で、衛星雲レーダ粒子のうち、小同�の雲は、粒径が大きく（半径��は考えにくい。今後
粒子のうち、小が生成される理由をパーセルモデルを用いて考される雲が理由をパーセルモデルを用いて考をパーセルモデルを用いて考いて考 は、衛星形�により低˙˚する雲がƒ≈速度が小さい（の雲は、粒径が大きく（半径影響やライダのやライダの雲は、粒径が大きく（半径察した。した。
後方散乱なども考え、衛星パーセルモデルの雲は、粒径が大きく（半径結果を考察した。したい。
３ 結果
本研究で用いるパーセルモデルは、で用いて考いる雲がパーセルモデルは、衛星Spice et al.
謝辞(1999, QJRMS)にならっている雲が。ただし、衛星homogeneous
本研究で用いるパーセルモデルは、の雲は、粒径が大きく（半径一�は、衛星名古屋大きく（半径学宇宙地球環境研究で用いるパーセルモデルは、
nucleation は Koop et al. (20μm0μm0μm, Nature)を用いて考い '(よ)九+大きく（半径学応する。ライダの後方散乱係数を用いて考力学研究で用いるパーセルモデルは、'の雲は、粒径が大きく（半径共同利用いて考研究で用いるパーセルモデルは、ている雲が。本パーセルモデルは、衛星Lin et al. (20μm0μm2,の雲は、粒径が大きく（半径助成される理由をパーセルモデルを用いて考を0けたもの雲は、粒径が大きく（半径です。CPS の雲は、粒径が大きく（半径デー123に関し、し、衛星
JAS)の雲は、粒径が大きく（半径モデルの雲は、粒径が大きく（半径相互比較の結果と整合的な結果が計の雲は、粒径が大きく（半径結果と観測整合的な結果が計な結果が計 神栄テクノロジー株式会社の林真由美氏と相良一生テクノロジー株式会社の林真由美氏と相良一生の雲は、粒径が大きく（半径林真由をパーセルモデルを用いて考美氏と相良一生と観測相良一生
算できることを確認している。できる雲がこと観測を確認している。している雲が。heterogeneous
氏と相良一生にE助Fを頂きました。

― 199 ―

P220

2018 年 7 月 5～ 8 日 の 豪 雨 に お け る メ ソ α ス ケ ー ル の 変 化*北 畠 尚 子 (気 象 大 学 校 ／ 気 象 研 )、 黒 良 龍 太 、 長 田 栄 治 、 杉 原 良 （ 気 象 庁 ）

流の励起があったと考えられる。ただし下層低気圧のはじめに2018 年 7 月豪雨では、西日本で特に強い降水が 7 月
5～8 日に生じ、72 時間降水量が多くなったのが特徴で後面となって下層暖気移流・水蒸気流入は前の期間よ
り弱まり、降水域は南下した。

あった。さらにこの中で降水に強弱の変化があった。

期間Ⅲは、上層トラフ後面となり、下層水蒸気流入

本研究では広島・愛媛付近の経度帯である 132.5°E 付も弱まって、顕著な強雨をもたらす要素を見出すこと

近の降水の変化とその周囲の環境場との関係について、が難しい。ただし、300hPa では寒気となったが、500hPa

解析雨量と JRA-55 再解析データ（解像度 1.25°、6 時

では大陸の乾燥暖気に関連した暖気移流となっており、間毎）で示す。

これらにより対流圏中上層で不安定化したことが、局

地的な強雨の発生に寄与したことが考えられる。

降水と環境場の変化

解析雨量（図 1）では、この期間に大きく分けて 3
回又は 4 回のピークがあった。これに基づき、ここでは期間をⅠ：4 日 18UTC～5 日 18UTC、Ⅱa：5 日 18UTC～6 日 18UTC、Ⅱb：6 日 18UTC～7 日 12UTC、Ⅲ：7
日 12UTC～8 日 06UTC と分ける。各期間が 1 日またはそれ以下であり、メソαスケールの変化である。
期間を通して、34°N 付近（広島の南）を中心に、
950hPa 水蒸気フラックス収束と 850hPa 暖気移流
（図 2）が見られる。これらは降水とそれに関連する上昇流の励起に寄与する。これらの強化には、その南側の南寄りの風の強化と、その北側の弱風、及び日本海の気温の低下による日本海南部の水平温度傾度増大が寄与している。日本海の下層の低温化は期間Ⅰにオホーツク

図 1 132～133°E の平均の解析雨量（mm）の南北時

海高気圧の影響で生じており、それに関連した暖気移間断面。

流の強化がこの期間の降水に寄与したと考えられる。
期間Ⅱa には、下層の南風が強まったことで下層暖気
移流と水蒸気流入がさらに強化された。このとき500hPa 面（図省略）では正渦度が増大したが、それに先立ってこの領域に正渦度移流が見られなかったので、
この正渦度増大はトラフの移動ではなく降水に伴う非断熱加熱によりその場で生成されたと考えられる。この非断熱加熱は、500hPa の気温が－4℃に昇温していることからも見て取れる。500hPa トラフと下層低気圧が
6 日 18UTC ごろに通過しており、期間Ⅱa の下層暖気
移流等の強化に寄与した南寄りの風の強まりはこの低気圧の前面に生じたものである。
期間Ⅱb では 500hPa はトラフ後面だが、300hPa はト

図 2 132.5°E の 850hPa 温度移流（カラー）、気温（赤ラフ前面の正渦度移流域となっている（図省略）。すな線）、ジオポテンシャル高度（黒線）、風（矢羽）、700hPa

わちこの時期には上層トラフの直接の影響による上昇

鉛直 p 速度（青線）の南北時間断面。

― 200 ―

P221

数値気象モデルによる雲粒寄与率予測値を用いた
新雪比表面積の推定* 橋 本 明 弘 (気 象 研 究 所 )， 山 口 悟 ， 本 吉 弘 岐 ， 中 井 専 人 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )
1.

れ，日平均値を表している．雲粒寄与率の推移は，比はじめに大気中を落下しつつある降雪粒子の粒子特性は，積表面積のそれと似た傾向を示しており，二つのパラメ

雪層内部の積雪粒子特性および物理過程を左右する強ータの間には相関があると予想できる．今後，具体的い因子の一つである．降雪粒子の物理特性を精緻に表な推定方法について検討を進める予定である．

現できる数値気象モデルから出力された降雪粒子特性
データを用いて，積雪粒子の初期状態を表す物理量を推定するための手法を検討している．本稿では，数値気象モデルによる雲粒寄与率の予測値を用いて，積雪
アルベドや積雪内部の弱層形成と関係する積雪粒子の比表面積（SSA）を推定する試みについて報告する．
2.

数値実験

図 1 (a) 2015 年 1 月 30 日 12 時と (b) 2 月 1 日 03 時

ここで用いる気象モデルの雲物理過程は，大気中の（JST）の降水分布（気象庁解析雨量）．

氷粒子を雲氷・雪・霰の３クラスに分け，それぞれの総混合比・総数濃度・地上降水量等によって，降雪粒子の分布や地上降雪量を予測する．雲氷・雪・霰それ
ぞれの温度別昇華成長量および雲粒捕捉成長量を新たな予報変数として組み込み（橋本他, 2018a, 2018b），粒
子密度や形状に密接に関わる素過程別の粒子成長量を，追跡できるようにした．このモデルを用いて，日本を中心とする水平 2250km×2250km，鉛直約 22km の計算領域で，気象庁メソ解析を初期値・境界値として，水平解像度 5km の気象再現実験を行い，その結果を初期値・境界値として，関東甲信地方を中心とする

図 2 観測と経験式に基づいて求めた SSA（■）と数650km×650km の計算領域を設け，水平解像度 1km で実値実験から得た雲粒寄与率（●）の日平均値．実線は験を行った（橋本他, 2018a の図 1）
．

標準偏差．

3.

謝辞

結果と考察

2015 年 1 月 27 日から 2 月 1 日にかけて，長岡では，
総観規模擾乱の通過に伴い，いくつかの降雪イベント

本研究の一部は JSPS 科研費 16K01340, 16K05557 の助成を受けたものです．

が観測された．1 月 27 日は低気圧前面，28−29 日は低気圧後面の降雪，30 日夕方から再び低気圧前面，31 日

参考文献

から 2 月 1 日にかけて低気圧後面の降雪がもたらされ[1] 橋本他, 2018a: 降雪による弱層形成に関する数値

た．低気圧前面では比較的広範囲にわたる降水分布（図気象モデルを用いた再現実験. 平成 29 年度科学研費

1a），後面で筋状の降水分布が観測され（図 1b），数値（特別研究促進費）「2017 年 3 月 27 日に栃木県那須

実験はそれぞれの特徴をよく再現していた（図略）．長町で発生した雪崩災害に関する調査研究」研究成果

岡で観測された地上風速と湿球温度をもとに，経験式

報告書, 64-69.

を用いて新雪比表面積が計算された．図 2 は，この比表面積と数値実験から得られた雲粒寄与率の，それぞ[2] 橋本他, 2018b: 数値気象モデルによる降雪粒子予測の高度化. 北海道の雪氷, 37, 63-66.

― 201 ―

P222

平成 30 年 7 月豪雨に先行する沖縄での大雨の特徴
伊藤 典子, 山田 広幸（琉球大学理学部）
1. はじめに2018 年 7 月 6 日から 8 日にかけて、西日本では記録的な豪雨に見舞われたが、それに先行する 3 日から 5 日の間、沖縄地方でも記録的な降水量が観測された。西日本の豪雨には、台風 7 号の通過後に卓越した湿潤な南西風の下層ジェットが関係しており、沖縄の大雨もこの下層ジェットに関連するイベントの一つと考えられる。本研究では下層ジェットの卓越時に発生した降水システムに着目し、気象庁レー
ダーGPV や長期客観解析データ（JRA-55）によるデータを用いて、環境場の特徴について解析を行った。
2. 結果
7 月 3 日 18UTC における相対渦度と水平風の分
布を図 1 に示す。下層では南西風の強い流入が、台湾の地形を迂回する流れが確認できる。迂回した風
下において、正の渦度を伴った上昇流域で降水シス
テムが発生しており、台湾の地形による下層収束が関係したと考えられる。この時点で収束域は北緯25°を境に南北に二つ存在し、これ対応するように降水域が二つ発生していた。一方上層ではトラフが北
西から南東へ移動した。
図 2 は、図 1 の四角の領域において平均した値の時間変化を表す。上層のトラフは二重線で示している。トラフが通過する 7 月 4 日に、上昇流が強まったことが確認できる。上層のトラフの進行方向前方で、トラフにより上昇流が誘発され、強まったと考えられる。水平風の時間変化をみると、降水の強かった時間帯に南西風が 5km までの厚さを持ちながら卓越していることが確認できる。
下層ジェットの時空間変動をみるため、図 1 に示した直線上における可降水量と水蒸気フラックスの時間－距離断面を示す（図 3）。降水の強かった 3 日から 5 日にかけて 55mm 以上の高い可降水量を伴う
南西風の流入がみられる。これは太平洋側の高圧部と大陸側の低圧部の境界により、流れが強まったと考えられる。特筆されるのは、高い可降水量の領域
が南東から北西へかけて移動することである。

図１ 250hPa(左)と 950hPa(右)における相対渦度の水平分布。

図２ 領域で平均した時間変化。上から、渦度・鉛直 P 速度・水平風の南西-北東向きの成分（実線が南西風）を表す。太破線は台風 7 号の通過、二重線はトラフの通過を
示す。

3．考察
南東からの可降水量の移動は、暖湿な空気をもたらす南西風が移動する様を表しており、この移動に伴い強い降水が起こっていると考えられる。図２より、本州での豪雨時（7 月 6 日前後）に、この南西風による下層ジェットが対応していることから、豪雨をもたらす要因のひとつである可能性が考えられる。
このような可降水量の動きは、2015 年 7 月や 2016
年 9 月にもみられ、どちらも沖縄地方で顕著な降水が確認されており、熱帯起源の擾乱に伴うと考えられ、より詳細な調査が必要である。

図３ 図１に示す直線上の時間‐距離断面図。可降水量と水蒸気フラックスを表す。破線は台風 7 号、太枠は図 2の解析領域。

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P223
戦略的イノベーション創造プログラム「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」における
線状降水帯に関する包括的観測および予測実験プロジェクトの概要＊

清水慎吾 ・前坂剛・加藤亮平・下瀬健一・大東忠保・平野洪賓・木枝香織・鈴木真一・岩波越・三隅良平 防災科研 
中川勝広・花土弘・川村誠治・佐藤晋介・岩井宏徳（1,&7）山路昭彦・増田有俊・片山勝之・齋藤洋一・後藤祐輔・中垣壽（日本気象協会）牛尾知雄・菊地博史（首都大）白石浩一・西憲敬 福大 坪木和久・篠田太郎・高橋暢宏（名大）瀬古弘・吉田智・津口裕茂・
清野直子・永井智広・酒井哲・川畑拓矢・横田祥・中川雅之・山口宗彦（気象研）佐藤正樹・新野宏・伊藤純至（東大）
竹見哲也（京大）川村隆一・川野哲也（九大）山田広幸・伊藤耕介（琉大）長田昌彦（埼大）

１．本研究の目的と背景

と気象研究所）、地上マイクロ波放射計（防災科研）、地上デジタ

線状降水帯は数  から数 NP 程度の範囲に数時間以上継続して局地的な大雨をもたらすことが特徴である。局地的な集中豪
雨を半日程度前にその発生位置と時刻を正確に予測することはル放送波観測（1,&7）などの陸上観測網を  年以降に九州に整備し、暖候期の水蒸気の動態を連続的に把握する。同時に様々な高度気象予測に関する研究（東大、京大、九大）も進める。

非常に難しいが、特に夜間に発生が見込まれる場合、日没前までE．短時間予測手法の開発と利活用にむけた社会実験

の避難行動指示や、災害対応の人員確保の観点から、自治体の早主に陸上水蒸気観測網データをリアルタイムでデータ同化を行期予測へのニーズは非常に大きい。自治体の避難指示等の意思決うことで数時間先までの予測精度の向上に関する研究を、防災科

定において、数時間程度先までの短時間予測雨量と直近までの積研を中心に進める。特に九州の観測体制が整う  年以前は、

算雨量を組み合わせて指標化した危険度情報（土砂災害警戒情報

関東地方の陸上水蒸気観測網を用いた予備予測実験を行う。東京等）が活用されている。こうした危険度情報の高度化には、数時

オリンピック等の大規模イベントにおいて社会実験を防災科研間先までの短時間予測の精度向上と、判断基準を与えるための過と日本気象協会で行い、予備実験の精度検証を行う。首都圏に設去の線状降水帯に関する統計情報に関する研究が不可欠である。

置された 033$:5（1,&7、埼玉大）を用いた機械学習の要素を取戦略的イノベーション創造プログラム 第２期 6,3 の  課題

り入れた新しい予測手法開発に 1,&7日本気象協会、首都大学東の一つである「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」は、激京が取り組む予定である。 年以降では、関東域で開発した予

甚化する風水害等に対し、市町村の対応力の強化と、国民の命を測手法を九州地方に適用し、九州社会実験の高度化に貢献する。

守る避難、および広域経済活動の早期復旧を実現するために必要

F．線状降水帯データベース構築

な防災分野の研究開発を行う内閣府主導の国家プロジェクトである。この課題はさらに７つのテーマに細分化され、本研究テー
マは近年多くの大規模水害をもたらしている線状降水帯への対策（テーマ５：線状降水帯の早期発生及び発達予測情報の高度化と利活用に関する研究：代表機関 防災科研）を担う。

 年から  年までの気象庁解析雨量は、現在の格子解像度
NP の分解能よりも粗い空間分解（NP や NP）で配信されていた。統計的ダウンスケール法を用いた高詳細化技術を日本気象協会が開発し、格子解像度 NP のメッシュデータを作成する。
作成された数  年間の降雨情報を用いて線状降水帯を自動的に本テーマでは、①半日程度前の早期発生ポテンシャルの予測手法の開発、②最新気象観測技術とそれを用いた数時間前の予測精度向上にむけた予測手法開発、③過去の雨量統計および災害統計
情報を集約した線状降水帯データベースの構築を行う。本研究の概要を図１に示す。本課題は自治体の避難支援情報の高度化を目検出および追跡する技術を防災科研が開発し、線状降水帯に関す
る雨量とその環境場の統計情報を作成する。また、防災科研が整備した「水害統計 *,6 データ全国版」を用いて  年から 
年までの全国市町村毎の水害情報と降雨統計情報を関連づけた
線状降水帯データベースを構築し、現在の降雨情報から類似した指すテーマ１と７に降雨情報を提供する役割も担う。次に研究内

過去の雨量情報を検索し、過去の災害情報を抽出する機能を付加

容を紹介し、発表では研究成果を紹介する予定である。

することで、九州社会実験の高度化に貢献する。

２．研究計画
D．早期発生予測手法の開発と利活用にむけた社会実験
半日程度前の早期発生ポテンシャルの予測手法の開発として、気象庁が考案した線状降水帯インデックスの高度化とその利活用に関する社会実験を行う。線状降水帯インデックスは気象庁メソスケールモデルの出力から、線状降水帯の発生ポテンシャルを指数化し、その分布を示す予測プロダクトである。このプロダク
トの精度検証を日本気象協会と気象研究所が行い、高度化につなげる。また、線状降水帯インデックスの利活用に関する社会実験を九州の複数の自治体と行い、実用化にむけた隘路把握を日本気象協会が行う（九州社会実験）。線状降水帯インデックスにおいて重要な予測因子の一つが対流圏下層の水蒸気分布である。様々な水蒸気の観測機器を九州地方に導入し、予測へのインパクトを検証する。海上における水蒸気分布を把握する飛行機観測（名古屋大学、琉球大学、気象研究所）と、水蒸気ライダー（福岡大学

図１ テーマ５線状降水帯観測予測研究の概要図

― 203 ―

P224

寿都における風速の再現性*安 田 智 紀 ¹， 加 藤 央 之 ² （ 1:日 本 大 学 院 ・ 総 合 基 礎 ， 2:日 本 大 学 文 理 ）ことから，寿都というある特定の一ヶ所のみの風速（特１はじめに
風力発電は地球温暖化の対策として注目を集めていに強風）を再現する場合，その地点周辺の狭い範囲のるが，風速の急激な増加，減少（以下，ランプ現象）

気圧傾度や気圧走行も考慮する必要があると推測されが生じた際は電力の安定供給に影響を及ぼす可能性がる。そこで，寿都周辺の  地点（寿都，倶知安，室蘭）ある。そのため，個々の地点の風（の変動）の特徴をの気圧パターンを用いて再度再現を行ったところ，北明らかにし，ランプ現象を引き起こすような風速を予

海道全域の気圧パターンから再現した場合よりも再現測することが必要になる。例えば，国立研究開発法人

値が実測値に近くなり，風速の急激な変動も再現され新エネルギー・産業技術総合開発機構（1('2）では，た（図 E）。 年間を通して実測値が再現値の±σ内電力系統出力変動対応技術研究開発事業を行っている。

にある時間が ％増加した。これらのことから，寿都

本研究では，この事業で開発された手法を応用し，地において風速の再現を行う際には，寿都周辺の局地的形的な影響による強風が顕著にみられる寿都を例にとな気圧パターンも組み合わせることで，より精度が良り，気圧場の統計ダウンスケーリングによる風速の再くなることが分かった。ただし，小地域になればシミ

現性について検討した。

ュレーションの誤差は大きくなるため，実際のシミュ

２解析期間と使用データ

レーションによる予測の観点からは北海道全体と局地

北海道の気象官署  地点の ～ 年の海面補正気圧（6/3）の時別値データ及び寿都の ～

の両方のパターンを組み合わせる必要があると考えられる。

年の風向・風速の時別値データを使用した。なお，風a)速の時別値データとして毎時前後  分間の平均値を用いた。
３解析手法
はじめに，北海道全域における気象官署の 6/3 デー
タを用いた主成分分析を行い，主成分空間を構築する。
次に学習期間（～ 年）における風速データを
主成分空間内の位置に対応させたベースデータを作成する。再現期間（ 年）について，6/3 データからb)

主成分空間内の位置（再現位置）を  時間ごとに決定する。この再現位置に対して，近傍の  個の風速デー
タから平均と標準偏差を求める。算出した再現値（平均）と標準偏差を用いてランプ発生確率を求め，実測値との比較，検証を行った。
４結果
一例として， 年  月 ～ 日の風速の再現結果
圧パターンを用いて再現したところ，おおまかな風速

図１ 年  月 ～ 日の風速の再現結果図D
気象官署  地点，E 気象官署  地点の気圧パの変動が再現された（図 D）。しかし，強風時や風速の

ターンを用いた再現結果縦軸は風速（PV），

急激な変化が発生する場合は再現値の大きさやその変

横軸は時間を示す

動が再現されにくく，実測値よりも再現値の方が小さ

くなる時間が多くなることが分かった。これは，学習参考文献

期間中に本事例のような局地的な気圧場を含めた類似

加藤央之・永野良紀（）：寿都における風の急変

事例が存在しなかったためであると考えられる。この動現象 年度日本地理学会秋季学術大会. 708.

（図 ）を示す。北海道全域（気象官署  地点）の気― 204 ―

P225

東京都心の冬季における気温鉛直構造の日変化*中島 虹（都環研・首都大），高橋日出男（首都大），菅原広史（防衛大），常松展充（都環研）
1.

はじめに
地上から高度 1 km 程度までの大気境界層は地表面の摩擦や熱的な影響を強く受ける．都市境界層の典型的な日変化として，日中には高度 1 km 程度まで混合層が発達し，夜間は接地層に混合層が維持されるが，上空に安定層や残存層 (residual layer) が形成されることが知られている [1]．東京都心域は南側と東側に海域が，西側と北側に山地が存在する関東平野に位置し，都心の温度鉛直構造は海陸風や山谷風などの局地循環の影響を受けていると考えられる．
境界層の観測はこれまでラジオゾンデなどにより行われてきたが，時間的に連続した観測例は少ない．
本研究では，東京における都市境界層の気温鉛直構造を把握するために，東京都心に温度プロファイラを設置し，気温鉛直分布の連続観測を行っている．
本報告では冬季の日変化の特徴を示す．
2.

観測手法および対象期間
2018 年 3 月 26 日から温度プロファイラ (Attex 社
製 MTP-5H) を千代田区飯田橋駅近傍の建物屋上に設置しており，設置高度(地上高 98 m) から上空 1000m (同 1098 m) まで 50 m 間隔の気温を 10 分ごとに観測している．以下，観測値に 5 項 (50 分) 移動平均を施した値を解析に用いた．本報告では東京管区
気象台 (以下，東京) において降水を観測しておらず，日中 (9，12，15，18 時) と夜間 (21，翌日 3，6時) それぞれの時間帯における平均雲量が連続して5 以下であった 2018 年 12 月 30 日 6 時から 2019 年 1
月 5 日 9 時までの期間を対象とした．
3.

気温鉛直構造の日変化
期間中の気温および隣接する高度間の気温鉛直傾
度 (以下，T/Z) の高度時間断面および東京における風の時間変化を図 1 に示す．期間中は 1 月 1 日 14時～21 時と 1 月 4 日 15 時～21 時の南寄りの風向を除いて北寄りの風向が卓越した．いずれの日も日中に は 200 m 以 下 の T/Z は 乾 燥 断 熱 減 率 (d=-0.976 °C/100 m) よりも小さく不安定であった．その上空から高度 700 m までのT/Z は概ねd に近似
し，中立層 (混合層) が形成されていた．18 時以降
は 400 m より下層でT/Z が大きくなり，明け方を中心にT/Z が正となる逆転層が形成された．この逆転層は，1 月 5 日を除き，高度 200～400 m 以下の
概ね一定の高度を上端として夜半～日の出後に形成されていた．下層に逆転層が形成される一方で，その上層の 400～700 m では日中のd に近いT/Z の層が夜間も維持され (例えば 2018 年 12 月 30 日 21時以降)，日中からの残存層を捉えている可能性がある．また，800 m より上空におけるT/Z の日変化は小さく (-0.6～-0.3 °C/100 m)，東京都心における境界層高度は 800 m 程度であったことが示唆される．
対象期間中は同様な晴天弱風条件が継続しており，東京都心における都市境界層の気温鉛直分布に関し，典型的な時間変化を捉えることができたと考えられる．今後は気温鉛直構造の現れ方と地上気温分布や風系との関係を把握する．都心の温度プロファイラの観測と並行して郊外 (西東京市) の鉄塔を用いて気温鉛直分布を観測しており，都心と郊外の気温鉛
直構造の関係についても解析を行う予定である．
本研究の実施にあたり，科学研究費補助金基盤研究 A(代表者：高橋日出男, 課題番号 17H00838)を使用した．
参考文献[1] Oke, T. R., Mills, G., Christen, A. and Voogt, J. A. 2017:
Urban Climates, Cambridge University Press, UK.

図 1 2018 年 12 月 30 日 6 時から 2019 年 1 月 5 日 9 時の気温と気温鉛直傾度の高度時間断面および東京の風の時間変化― 205 ―

P226

冬季北太平洋における大気のエネルギー収支の解析*安 間 碩 成 ,1.

早 坂 忠 裕 (東 北 大 院 理 )

はじめに

3.

結果と考察

地球のエネルギー収支は気候を理解する上で大切で冬季の北太平洋における大気のエネルギー輸送の発ある．大気のエネルギー輸送は帯状平均を考えると，大散項をみると北太平洋西部で大きな正の値をとる (図気と海洋によって低緯度から高緯度にエネルギーが輸

1)．
これは大気のエネルギーの水平発散が生じているこ

送されていることが知られている．大気のエネルギーとを意味する．2 地点で比較をすると，潜熱・顕熱フラ輸送は様々なスケールで時空間変動することが知られックスが西部において顕著に大きい．しかし，大気柱にており，その変動についてもより詳しく解析する必要

おける正味の放射フラックスはほぼ等しく，大気柱のがある．大気のエネルギー輸送の地理的分布をみると，エネルギーの時間変化項は小さい．式(1)を用いて考え

北太平洋西部で発散傾向にあることが知られているがると，顕熱・潜熱フラックスの違いが大気のエネルギー

詳細な定量的解析は極めて少ない [1,2]．そこで本研究発散項の違いに影響を与えていることが示唆された．

では大気のエネルギー輸送の発散項が大きい冬季北太平洋域に注目し，その領域において大気のエネルギー
収支の内訳から特徴を解析する．

4.

まとめと今後の展望

本研究では，様々なデータセットを使用して冬季北太平洋における大気のエネルギー収支の特徴を解析し

2.

解析手法

た．北太平洋西部において大きなエネルギー発散が存

大気柱を考えると，式(1)のように表せることが知ら在する．その海域では顕熱・潜熱フラックスが大きい特れている [1] ．

徴が見られ，その大気柱におけるエネルギーの増加分∂
T = −∇ ∙ F* + R - − R . + H. + LE. (1)∂t $
ここでT$ は大気柱におけるエネルギー，F*は大気柱にが大気のエネルギー発散に影響を与えていると考えらける正味の放射フラックス，R .は海面における正味の題について検討する必要がある．

おける水平方向のエネルギー輸送，R -は大気上端におれる．式(1)を用いて議論を行ったが，複数のデータセットを使用したことによりエネルギー保存則が閉じていないと言う課題が存在する．そのため，今後はその課

放射フラックス，H. は海面における顕熱フラックス，

LE.は海面における潜熱フラックスを示している．大気のエネルギー項は NCAR によって提供されている
ERA-Interim の月平均の大気柱のエネルギーの時間変化項とエネルギー輸送の発散項(TEDIV)のデータを用いた．短波・長波放射フラックスは CERES EBAF-TOA
Ed 4.0，EBAF-Surface Ed 4.0 の月平均データを用いた．
海面における顕熱・潜熱フラックスは SeaFlux v1.0 の月
平均データを用いた．水平解像度はそれぞれ異なるが平均して 5 度格子で解析した．解析期間は 2000 年 3 月から 2007 年 2 月の 7 年間とした．解析手法として冬季(DJF)のコンポジット解析を行った． また，TEDIV の図１ 北太平洋冬季 (DJF)の大気のエネルギーの発特徴が異なる領域を比較するために，北緯 30 度から 35

散項の分布．正の値が発散，負の値が収束を表す．白枠

度帯の 2 地点間における大気のエネルギー収支の比較

が比較を行った 2 地点を表している．

を行った．1 地点目を東経 145 度から 150 度，2 地点目
を西経 155 度から 160 度とする (図 1)．式(1)を用いて大気のエネルギー収支の構成の特徴の違いを明らかに

参考文献

する．

[1] Trenberth, K. E., et al., 2003. J. Climate, 16, 3706–3722.
[2] Kato, S., et al., 2016, J. Climate, 29, 7435–7452.

― 206 ―

P227
植生の太陽放射の計算
北川裕人（気象大学校）

1. はじめに4. 課題

陸域の地表面の多くは植生に覆われており，これらは植生の放射計算全体の精度を高めるためには，まず葉地表面の放射過程などに影響を及ぼしている．植生は太や幹個別の放射測定の精度を向上させる必要がある．こ

陽放射に関する地表面アルベドを変化させ，地表面と大のためには測定方法について様々な工夫が必要になる．ま気のエネルギー収支をコントロールする．また，太陽放た，測定から正しい

射による光合成を通じて，地表面と大気の水収支にも作である．葉を雲，枝・幹を地面とみなすので，はじめは光学特性を抽出することも重要用をしている．このように植生は，放射過程などを通じ， これらの透過率や反射率をどれだけ正確に再現できるか
地表面−大気系のエネルギー・水収支に重要な役割を果 が鍵となる．
さらに，葉や枝・幹単体の放射計算だけでなく，樹木たす．

全体の計算の精度を検証する必要がある．これには樹木

2. 計算方法

を通過する透過光フラックスや樹木全体の反射光フラッ

北川・安藤 (2018) による 2 次元 2 流近似 (2D-2stream)

クスの計測が重要になる．樹木の集合した分布（林や森）の方法を用いて，植生の太陽放射の計算を行った．北川・ に対する評価も必要である．
安藤 (2018) では雲のある大気の太陽放射の計算を行ったが，今回は，これの雲，地面の代わりに，樹木（葉，枝・幹）を対象に太陽放射の計算を行った．
葉はこれを均質な平行平面 層 とみなして， 雲の層

参考文献
北川裕人，安藤慧，2018：2 流近似を基本にした大気放射の 2 次元計算．2018 年度春季大会講演予稿集，p97．

と同様に取り扱った．はじめに一枚の葉を一様な厚さをもつ均質層 と考え，葉の透過光を可視域から近赤外域にわたり放射計で分光測定して，葉の

層

の光学的

厚さを波長ごとに算出した．つぎに 2 流近似 (2stream)を仮定して，均質な葉の層の単散乱アルベドと非等方因子を逆算して推定した．
一方，枝や幹は，固有の反射率をもつ

地面

と考え

取り扱った．葉と同様に，枝や幹の反射光を可視域から近赤外域にわたって測定し，表面の反射率を波長ごとに
算出した．

3. 結果

図 1: 計算に用いた樹木の葉と幹の分布

図 1 に，計算に用いた 1 本の樹木の，葉および幹の分布を示す．幹は，幅（太さ）28 cm，長さ（高さ）7 m のものを，鉛直に 1 本だけ仮定した（この例では枝は考えていない）．葉は，長さ（広さ）14 cm のものを約 160 枚，
幹のまわりに配置した（およそ葉面積指数 2.2 に相当する）．葉の位置や太陽に対する方向は，この例では乱数を用いてランダムに与えた．
図 2 に，図 1 の事例について 2D-2stream により計算した，下向きの放射フラックス（直達光と散乱光の合計）を示す．太陽天頂角 45 度，裸地面アルベド 0.1 を仮定して，葉や幹の光学特性は波長が 0.47 µm（青色の光）のものを使って計算した．各葉を透過する直達光の減衰が，葉の分布（配置と方向）を反映して適切に表現できていることがわかる．また葉の表面で生じた散乱光が，樹木

図 2: 2D-2stream を用いて計算した 1 本の樹木の下向き
放射フラックス（W m−2 ）― 207 ―の上流側（左側）に計算されている様子も確認できる．

P228

畳み込みニューラルネットワークを用いた
台風発生における環境場の可視化
加 藤 涼 雅 1,2・ 松 岡 大 祐 2,3・ 筆 保 弘 徳 １ ・ 中 野 満 寿 男 ２ ・ 加 瀨 紘 熙 1,2(１ : 横 浜 国 立 大 学 、 ２ : 海 洋 研 究 開 発 機 構 、 ３ : 科 学 技 術 振 興 機 構 )

判断し、Grad-CAM によって、渦中心の東南東側と北東

はじめに

近年、畳み込みニューラルネットワーク(Krizhevsky et

側に台風のタマゴとした判断領域があることを示した。

al., 2012)を用いた画像認識が高い分類精度を得られる

図 3 の例は、NICAM のデータのうち、2006 年 3 月

ことで注目されており、例えば熱帯低気圧の強度推定

21 日 12 時に北緯４度、東経 106 度に位置していた渦でや予兆検出等にも応用されている（Pradhan et al., 2018;

ある。台風となる確率を 99.99%と判定し、Grad-CAM

Matsuoka et al., 2018）。さらに、入力画像中における分によって領域中の南東象限に台風のタマゴとした判断

類 予 測 時 の 影 響 度 合 い を 可 視 化 す る Grad-CAM領域があることがわかった。学習画像と Grad-CAM に(Selvaraju et al., 2017)という手法も開発されている。そよる可視化画像を見比べると、南北風と風速の明域にこで本研究は、畳み込みニューラルネットワークを用

Grad-CAM のヒートマップがある。これは、渦周辺の風

いて、熱帯低気圧に発達する渦(台風のタマゴ)としない

速が強い位置を特徴量として検出しており、台風のタ

渦(非台風)のクラス分類を行う。そして、Grad-CAM をマゴとして判断している。

用いて分類予測時の注目領域の可視化を行い、実際の

台風発生の状況において重要となる領域や要素を気象まとめと今後

今回の結果により、発生 3 日前から 7 日前までの台学的に考察する。

風のタマゴでは、南北風速が強い位置を台風発生時の特徴であるという可能性を示した。本講演では、風速分

手法

本研究では、NICAM による 30 年分の気候実験デー

布以外の要素での結果も示したい。さらに、熱帯低気圧

タ（Kodama et al., 2015）に対して北西太平洋における発生環境場のパターン（Ritchie and Holland, 1999）との熱帯低気圧のトラッキングアルゴリズム（Sugi et al.,対応も調べたい。

2002）を適用し、正は発生 3 日前から 7 日前までの、15ない渦の速度場データ 6497 個とした（図１）
。学習に

[m/s]

台風となる渦の速度場データ 3347 個、負は台風となら用いる物理量は高度 1200 m の東西風、南北風および風-150速とし、渦を中心とした約 2000 km 四方の矩形領域で正例          負例ある。
 まず、畳み込み層 4 層、プーリング層 3 層および全図１：発生 3 日前から 7 日前までの台風のタマゴとなる渦の速度場デ結合層 2 層からなる畳み込みニューラルネットワーク

ータ(正例・左)と台風に達しない渦の速度場データ(負例・右)maxを用い、各データの学習を行う。次に、台風のタマゴとなるデータに対し、Grad-CAM を用いて、特徴量を可視化する。可視化の層は畳み込み層４層のうちの最終層

min

東西風

で判断した。
結果

未学習のデータに対する分類精度は、79.02%であっ

風速

南北風

Grad-CAM(台風のタマゴ)

図 2：2006 年 6 月 16 日 12 時におけるサンプル画像。左から東西風の速度場データ、風速の速度場データ、南北風の速度場データ、GradCAM により可視化したデータ（台風のタマゴ判定）。
max

た。Grad-CAM を用いて注目領域を可視化した結果の一例を図 2 と図 3 に示す。図 2 は、NICAM のデータのうち、2006 年 6 月 16 日 12 時に北緯 9 度、東経 150 度に位置していた渦である。台風となる確率が 99.63%と

min

東西風

風速

南北風

Grad-CAM(台風のタマゴ)

図 3：2006 年 3 月 21 日 12 時におけるサンプル画像。図 2 と同様。

― 208 ―

P229

海面水温の時間解像度が日本海沿岸地域の冬季降水に与える影響*野 坂 真 也 (気 象 研 究 所 ), 川 瀬 宏 明 (気 象 研 究 所 ),村 田 明 彦 (気 象 研 究 所 ), 佐 々 木 秀 隆 ( 気 象 研 究 所 )

べた(図 2)。その結果、SST の差と日降水量の差の関係

はじめに

海面水温(SST)の空間解像度が大気に与える影響には 1K あたり 15%程度降水量が変化した。冬季モンス

ついてはこれまで様々な研究がされてきている（Iizuka

ーンの発生していない日の SST の差と日降水量の差のet al. 2013, Masunaga et al. 2018）。一方、SST の時間分解

相関は 0.15 であったのに対し、冬季モンスーン発生日能の影響について調査した研究は少ない。今研究ではの相関は 0.57 となった。これは冬季モンスーン発生時

気象研究所にて作成された海洋再解析データを用いてには SST の時間分解能が日本海沿岸部の日降水量に影

SST の時間分解能が与える影響について調査した。

響を及ぼすことを示しており、より精度の高い予測を行うために SST の時間分解能にも注意を払うことが重要となってくることを示している。

使用データ・モデル

 非静力学地域気候モデル(NHRCM, Sasaki et al. 2008)
を用いて計算を行った。海洋部分の下部境界データとして気象研究所で作成された海洋再解析データ
FORA-WNP30 (Usui et al. 2017)の SST データを利用した。2005 年から 2014 年のそれぞれ 10 月から翌 3 月まで計算を行った。
 時間分解能の影響を調査するため、前後 7 日の移動
平均を SST データに適用して降水に与える影響を調べた。10 年平均の 12 月平均 SST はコントロール実験

図 1 CTL 実験と TSM 実験の SST 差(K)

(CTL)と移動平均を施した実験（TSM）に差はみられな（左：10 年平均の 12 月平均 右：2005 年 12 月 1 日）

いが、2005 年 12 月 1 日の SST 差をみると 1K 程度の差がある地点も見られる(図 1)。
667 の時間解像度の影響

 TSM 実験と CTL 実験の平均月降水量の差は、海流付
近では差があるものの、陸上にはほとんど差がなく、
月降水量への SST の時間解像度の影響は小さいものであった。移動平均処理を施した SST を長期間平均すると元のデータの平均と差がなくなるため、長期間の降図 2 図 1 赤枠内の CTL と TSM の日降水量の差と SST

水量への影響はほとんど表れなかった。

の差の関係（赤：冬季モンスーン発生日、黒：冬季モ

 一方で、日々の SST には差がみられるため、日降水

ンスーン非発生日）

量には影響を及ぼすと考えられる。特に日本海沿岸地
域の冬は、日本海から水蒸気供給を受ける冬季モンス

謝辞：本研究は科研費(16H01844)の助成を受けたもの

ーンが降水・降雪をもたらすため、日々の SST が降水である。

量に大きく影響する可能性がある。

参考文献

 冬季モンスーンの発生の有無により、日々の SST が[1] Iizuka, S., et al., 2013, SOLA, 9, 1-4

降水に与える影響の度合いも異なると考えられるため、[2] Masunaga, R., et al., 2018, J. Meteorol. Soc. Jpn., 35,

冬季モンスーンの発生日と発生していない日それぞれ

311-326の、TSM 実験と CTL 実験の SST 差と日降水量差を調[3] Usui, et al., 2017, J. Oceanogr., 73, 205-233― 209 ―

P230

৽ׁͰͷ‫߱ॴہ‬ઇ෼෍ͱѥ‫פ‬ଳɾѥ೤ଳδΣοτมಈ‫ͼٴ‬ϒϩοΩϯάͱͷؔ܎
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対流圏上層
亜熱帯ジェット఺‫؍‬ଌσʔλʹ͸৽ׁͷཬҬʢࢁҬʣʹҐஔ͢
シベリア
Δ 5 (6) ஍఺ͷ‫ؾ‬৅ி஍্‫؍‬ଌͷ०ੵࢉ߱ઇྔ
高気圧
アリューシャン
低気圧
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大規模な寒気流出下層૿Ճ͢Δʮཬࢁઇ‫ܕ‬ʯΛఆٛ͠ɼେ॥‫؀‬৔ͷಛ௃Λ JRA-55 σʔληοτΛ༻͍ͯௐࠪͨ͠ɽৄ ਤ 1: ཬઇʢฏ໺ʣ‫ܕ‬ɾࢁઇʢࢁ஍ʣ‫ܕ‬ɼཬࢁઇʢฏ
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578–590.
͕‫ݱ‬Εͨɽ
΋͏ 1 ͭͷཁҼ͸ɼ౦γϕϦΞҬͰͷϒϩο Yamazaki, A., M. Honda, and H. Kawase, 2019:ΩϯάͰɼશͯͷ߱ઇ‫ܕ‬ͷൃੜ࣌ʹൃੜස౓͕
J. Meteor. Soc. Japan, 97, 205–226.
૿Ճ͍ͯͨ͠ɽ·ͨɼϒϩοΩϯάʹ൐ͬͯγࢁ࡚఩ɾຊా໌࣏ɾ઒੉޺໌, 2016: ೔ຊ‫ؾ‬৅ֶϕϦΞҬ͔Β೔ຊ΁ͷ‫ྲྀؾפ‬ग़͕૿Ճ͢Δ͜ͱ
ձ 2016 ೥౓ֶձय़‫ق‬େձߨԋ༧ߘू.
͕Θ͔ΓɼϒϩοΩϯάͷൃੜ͕߱ઇ‫ڧ‬Խͷͨ― 210 ―

P231

経路アンサンブルシミュレーションを用いた高潮リスクの評価*

辻和希 1・筆保弘徳 12・高野洋雄 3・山内隆介 2・山崎聖太 4・竹見哲也 4・森信人 4坪木和久 5・加藤雅也 5・吉野純 6・清原康友 7(1:横浜国立大学大学院、2:横浜国立大学、3:気象研究所、4:京都大学
5:名古屋大学、6:岐阜大学、7:気象予報士会)

はじめに台風がもたらす高潮は、発生頻度は稀だが、ひとたび発生すれば沿岸地域に甚大な被害をもたらす。
そして、沿岸部の海底地形の影響を強く受けるため、その発生規模は台風経路に強く依存する。過去の研究（例えば吉野ほか,2009）では、台風がどのように通過すると高潮偏差がどの程度になるかを調べているが、特定の沿岸点に限られている。前回の発表では（2018年秋A206）、大気モデルと高潮モ
デルを組み合わせた経路アンサンブルシミュレー
ションにより、伊勢湾台風（T5915）の経路を東西にずらしながら、本州の一部・四国・九州の沿岸域における高潮リスクの差を明らかにした。本発表
では、伊勢湾台風以外の台風事例でも同じ結果が得られるかどうかを調べた。

まとめ

最大高潮偏差は伊勢湾だけでなく東京湾、大阪湾、
広島湾、有明海で2.5m以上の値を示していた。日本
海側や太平洋側の湾地形ではない沿岸地域で高潮偏差は低い値を示していた。また、台風の事例による比較では、絶対値に差はあるものの、危険な地域は同じであった。

実験設定

図1:各沿岸地点で伊勢湾台風がコースを変えて接近した時の最大高潮偏差

系列1
T5915
T5822
系列2

⼤
阪

愛
知

1…

⼭
⼝

1…

系列3
T9512

1…

3.5
3
⾼
2.5
潮
2
偏 1.5
1
差
0.5
(m)
0

7…

結果

図1は、各沿岸地点で伊勢湾台風をもとに、コースを101通り変えて接近した時の最大高潮偏差である。最大高潮偏差が2.5m以上の値を取る高潮リ
スクが高い地点は、伊勢湾だけでなく東京湾や大阪湾、広島湾、有明海である。一方、日本海側や太平洋側の湾地形ではない沿岸地域で高潮偏差は低い値を示している。そして、湾地形に関わらず駿河湾では最⼤⾼潮偏差が低いが、駿河湾の⽔深が深いためであると考えられる。
図2は、T5915、T5822、T9512の3事例の結果から得られた、本州南岸に沿って山口県から茨城県までの最大高潮偏差を示したものである。山口の周

3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0

5…

本研究で実験対象とした台風はT5915、T5822、T9512である。大気モデルとして WRF-ARW V3.6.1を用いた。初期・境界値に利用した格子点値データ
セットは、気象庁 55年長期再解析(JRA-55)である。
水平解像度15kmの親領域(Domain1)を計算し、水平解像度5kmの子領域(Domain2)へネストダウンする。
初期時刻での台風の位置と周囲の大気場を経度方
向に0.2°間隔で東西にシフトさせた設定を⽤いて、
88,94,101事例の台風経路アンサンブルシミュレー
ション(山崎ほか,2017)を行った。
この89,94,101通りの大気データをインプットデータとして、気象庁が用いている高潮モデル（JMA
Storm Surge Model）を用いて、九州から関東までを含む領域をとり、解像度は1分(約1.7km)の⾼潮シミュレーションを複数回⾏なった。高潮モデルでは、
天文潮位は含めず高潮偏差のみを計算した。また、浸水は考慮していない。

3.

4.

2…

2.

防灘や大阪湾、伊勢湾、東京湾でそれぞれ3事例の台風で、絶対値に差はあるものの、周囲よりも高い値を示している。また、それぞれの台風ごとに最大高潮偏差の相関係数を調べると、3事例の台風全てにおいて、0.9を超える高い相関を示していた。以上の結果により、最大高潮偏差は台風の事例によらず、湾の地形の要因により高潮に対して危険度の地域性が高いことがわかった。

⼭…

1.

東
京

⼤

茨
城

図2:本州南岸に沿った沿岸点(山口県から茨城県まで)の3事例の台風によるそれぞれの最大高潮偏差― 211 ―

P232

対流圏上層のトラフ前面の南風偏差領域におけるTD 型 擾 乱 の 発 生 過 程 の 研 究
浜 口 佑 也 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 気 候 シ ス テ ム 研 究 系 高 藪 研 究 室 )
1.

はじめに

TD 型擾乱(Tropical Depression-type Disturbance)は数日周期で西太平洋を西方伝播する数千 km スケールの擾乱活動として特徴付けられる[1]．西太平洋で発生する
台風(Tropical Cyclone)のおよそ 50%はこのような擾乱活動をもとに形成されているとされるが[2]，擾乱の発生過程は未だ詳細に解明されていない．
TD 型擾乱は対流圏下層を起源とした渦と認識されており，運動エネルギーは主に対流圏下層における順
圧エネルギー変換や対流活発な領域での潜熱の解放によって賄われていると考えられているが，対流圏上層

図 1 15°N における 2015 年夏季の南北風偏差(カラー)と輝度温度偏差(コンター)のホフメラー図(左) 対流圏上層 (右) 対流圏下層における強制が存在する可能性も指摘されている[3]．
また，衛星の水蒸気画像から，TD 型擾乱が活発化する
際には対流圏上層の顕著な波列がしばしば観測される．
本研究では，こうした対流圏上層の波列が TD 型擾乱
の発生過程に如何に関与しているのか明確にすることを目的とし解析を行った．
2.

データと解析手法

解析には JRA-55(気象庁 55 年再解析データ, 水平解
像度 1.25°×1.25°)を用いた北半球夏季(JJA)南北風偏差データと，衛星観測による輝度温度データ(CLAUS,
水平解像度 0.5°×0.5°)を用いた．波数−周波数領域に

図 2 (左) 10°N における 2015 年 7 月 1 日〜7 月 6 日の南北風偏差の断面図．(右) 2015 年台風 11 号のもととなった TD
型擾乱の発生機構の概念図

た TD 型擾乱の発生過程として，対流圏上層のトラフ

おいて 2.5〜12 日周期で西向き位相速度を持つ成分を前面の南風偏差領域における緩やかな上昇流と南方か抽出し，続いて時空間領域において TD 型擾乱に伴うらの水蒸気輸送をトリガーとして対流が活発化し(図 2

対流活動(輝度温度偏差が負の領域)と対流圏上層

右)，潜熱の解放をエネルギー源として擾乱が成長・維(150hPa 面)・下層(850hPa 面)における渦活動がどのよう持されていく過程が示唆された．このような TD 型擾

に関連するかを確認した．

乱の発生機構は, TD 型擾乱が下層を起源とする擾乱活

3. 解析結果

動であるという従来の視点に対し, 上層の擾乱が対流

以下，結果の一例として 2015 年 7 月 3 日に発生したを励起して結合していくという点で従来のものと異な

台風 11 号に注目する．この台風のもととなった擾乱活る．なお上層の寒冷渦を起源として台風が発生するこ動は 7 月初めに対流圏上層の南風偏差領域で活発化しとは従来から知られている[4]が，本研究では TD 型擾

ており，発生初期には対流圏下層の顕著な正の渦度場

乱の発生そのものに対流圏上層のトラフが如何に効いを伴っていないことが確認された(図 1)．また，この擾ているかという問題を扱っている点で従来のものと異乱が活発化した 7 月初頭には対流圏上層に顕著なトラなっている．今回のポスター発表では，このような TD

フが発生していたことが確認され，この上層のトラフ型擾乱の発生機構について統計的な解析結果を示すとが対流圏中層(〜500hPa)まで落ち込んでいること，およともに，擾乱のエネルギー収支における対流圏上層か

び対流圏下層の正の渦度場が対流活動に遅れて形成さらの寄与などについて詳細に議論する方針である．

れていることも確認された(図 2 左)．

5. 参考文献

4. 考察[1] Takayabu and Nitta (1993) [2] Ritchie and Holland (1999)

以上の解析結果より，2015 年台風 11 号のもととなっ[3] Maloney and Dickinson (2003) [4] Shimamura (1981)― 212 ―

P233

熱帯低気圧の強度と二重暖気核構造の関係＊

松島史弥, 坪木和久 (名古屋大学宇宙地球環境研究所)

１．はじめについて,両方のモデルで DWC がある時に気圧の低下

熱帯低気圧(TC: tropical cyclone)の暖気核の極大率が大きいという結果が示された.図 2 は CReSS には対流圏の上層と中層に分かれていることがあり,

おいて初期時刻が 2017 年 09 月 14 日 12 時の予報

これは二重暖気核構造(DWC: double warm-core)とにおける TC の気温偏差の高度分布の時間発展と中呼ばれる.DWC は暖気核として特徴的であること

心気圧の変化を表した図である.中心気圧が下がっ

や,TC の発生過程や強度に影響する可能性があるこている 1 時間後から 6 時間後にかけて,高度 4 ㎞ととから,DWC がどのように形成されるか,それが TC

12 ㎞の 2 つの高度で気温偏差の極大が見られ,発達の発達にどのような影響を与えているかは TC を理期に DWC が現れることを示唆している.

解するのに重要である.多くの先行研究では強い TC

さらに,DWC が現れることと TC が最大強度に到の DWC に注目している.一方,この研究ではどの強達するのに時間的ずれがあることを考えて,1 つの予度の TC に DWC が現れるのか,さらにどの段階で報内において最低気圧,最大地上風速と DWC の有無

DWC が現れるのかという暖気核構造と TC の強度の関係を調べると,DWC がある場合の方が最低気圧との関係を明らかにすることを目的とする.

が大きく,最大地上風速が弱くなり,最大強度は弱い

２．手法

ことが示された.

こ の 研 究 で は 気 象 庁 の メ ソ 気 象 モ デ ル (MSM:

参考文献

MesoScale Model) と 名大 ISEE の雲 解像 モデ ル

Kieu et al., 2016, J. Atmos. Sci., 73, 4487–4506.

(CReSS: Cloud Resolving Storm Simulator) の2016∼2018 年の予報データを用いる.TC の中心から
半径 400∼500 ㎞の円環領域を環境場として,高度2000m 以上において TC の中心から半径 50 ㎞以内の各高度での最大の気温偏差を求める.極小値よりも 1K 以上大きな値を持つ極大が二つ以上あるような暖気核構造を DWC と定義する.陸地や中緯度の傾圧場の影響を除くために,TC の中心が北緯 30°より北に位置するものは対象としない. MSM では 15 の

図 1: MSM における中心気圧の相対度数の折れ線グラフ.

TC について 201 の予報を解析し,CReSS では 12 の実線が DWC あり,点線が DWC なしを表す.

TC に つ い て 29 の シ ミ ュ レ ー シ ョ ン を 解 析 した.2016 年∼2018 年の 3 年間での全台風(79 個)のうちの約 2 割について解析が行われたことになる.
３．結果
DWC の有無とその時刻における TC の中心気圧の関係について,MSM と CReSS の共に DWC がある
時に中心気圧が高いという結果が示された(図 1).また,両方のモデルで DWC がある時に最大地上風速が小さいという結果が示され,弱い TC にも DWC が現れることが示された.さらに,DWC の有無と気圧の

図 2: 気温偏差と中心気圧の時間発展.色と線により気温低下率(前後 3 時間での中心気圧の変化量)の関係に

偏差,白線により中心気圧が表されている.

― 213 ―

P234

Impact of GOSAT data on CO 2 fluxes in the NICAM-TM 4D-Var
system —Towards GOSAT-2 Level 4 product—*佐 伯 田 鶴 、 丹 羽 洋 介 、 齊 藤 誠 (国 立 研 究 開 発 法 人 国 立 環 境 研 究 所 )Greenhouse gases (GHG) observations from satellites havestored meteorological data, which successfully reduces

contributed to expanding spatial coverage of observational

computational cost. CO2 surface fluxes have been estimatednetworks for GHGs over the globe. Greenhouse gases

at every 223 km grid resolution and at monthly time

Observing SATellite (GOSAT) has been monitoring theresolution. Preliminary test results with single-year GOSAT

column-averaged dry-air mole fractions of atmospheric

data showed that flux differences between the prior fluxes

carbon dioxide (XCO2) and methane (XCH4) from spaceand estimated fluxes from the GOSAT data inversion appear

since its launch in January 2009. Its successor GOSAT-2 wasover a broad area of land regions, even over Siberia andsuccessfully launched on 29 October 2018, and theSouth America where ground sites are sparse, while theobservational data are being processed at GOSAT-2 groundocean regions showed relatively fewer flux changes after thesystems. The GOSAT-2 mission aims to continue andinversion. Our ongoing work includes inversions withenhance spaceborne measurement of GHGs started bymulti-year data, the inclusion of other data, and tuning model

GOSAT, and to monitor the impacts of climate change andparameters. The details will be presented at the meeting.

human activities on the carbon cycle. Both satellites arejointly developed and operated by Ministry of the

Acknowledgments. The model simulations are performed

Environment, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA),

with the NIES supercomputer system and the Researchand National Institute for Environmental Studies (NIES).

Computation Facility for GOSAT-2 (RCF2). This research is

NIES is responsible for producing and distributing higher

partly supported by the Environment Research andlevel data products, such as Level 2 products (XCO2 andTechnology

XCH4 etc.) and Level 4 products (surface fluxes of CO2 andEnvironmental Restoration and Conservation Agency ofCH4, and three-dimensional global distributions of CO2 andJapan.

Development

Fund(2-1701)oftheCH4 concentrations) (http://www.gosat-2.nies.go.jp).
We are currently developing an inversion system for

References

operational use to produce GOSAT-2 L4 products. The

Niwa et al. (2011), Journal of the Meteorological Society ofNon-hydrostatic

Japan. Ser. II, 89(3), 255‒268.

ICosahedral

Atmospheric

Model(NICAM)-based Transport Model (NICAM-TM; Niwa et al.,Niwa et al. (2017a), Geoscientific Model Development,

2011) is used for simulating atmospheric CO2 and CH410(3), 1157‒1174.

concentrations, and an inversion system based on the

Niwa et al. (2017b), Geoscientific Model Development,

four-dimensional

10(6), 2201‒2219.

variational(4D-Var)methodwith

NICAM-TM (NICAM- TM 4D-Var; Niwa et al., 2017a,b) is
adopted to estimate global surface CO2 and CH4 fluxes. In

Keywords: Carbon budget, Flux estimations of greenhousethis presentation, we will present test results of CO2 flux

gases, Atmospheric inverse model, Top-down approach,estimation with NICAM-TM 4D-Var using GOSAT data

Satellite remote sensing(not GOSAT-2 data), ground-based data, prior fluxes, andtheir error covariances. NICAM-TM is operated with ahorizontal resolution of glevel-5 (an average grid resolutionof 223 km) and 40 vertical layers, and its meteorologicalfields are nudged with JRA-55 data to simulate real
atmospheric transport. NICAM-TM 4D-Var is run with― 214 ―

大 会 第 3 日A301
2016 年 7 月 14 日 JEF1 ダウンバーストにおける風向・風速の地上観測結果
岩下久人／森田敏明／柴田耕志（明星電気），小林文明（防大地球）
３．被害領域内の観測点における特徴的な風向・風速変化

１．はじめに
 POTEKA 小型気象計により構成された群馬県・埼玉県平野図 3-1 及び図 3-2 は，図 2-2 にてⒶおよびⒷで示した観測点

部の地上稠密気象観測網（約 150 地点，約 2 ㎞間隔）は，2015

データである．Ⓐでは，元々この観測領域にて支配的な東南東

年 6 月 15 日の藤田スケール F1 や 2016 年 7 月 14 日の改良型

からの卓越風の風向に大きな変化はなく，風速のみに一時的な藤田スケール JEF1 のダウンバーストを初めとする計 13 件の急上昇が見られた一方で，Ⓑでは，東南東の卓越風向が一時的突風事例の観測に成功し，ダウンバースト発生時における気温に西に激しく転向し，同時に風速の急上昇も確認された．これ

や気圧等の気象観測要素の局地的な変化特性の詳細を明らかに

は積乱雲事象(ダウンバースト)の中心がⒶとⒷの間を通過した

した(1)．さらに，2015 年 6 月 15 日の F1 ダウンバーストにつことを示唆しており，ダウンバーストの下降流による発散風をいては，風向・風速の局地的変化の詳細を報告した(2)．本稿で捉えていた可能性がある．

は，2015 年 6 月 15 日事例に匹敵するレベルの大きな被害が生Ⓐ㻌

じた 2016 年 7 月 14 日の JEF1 ダウンバーストの風（風向／風速）観測結果について，被害地域周辺の複数観測点の面的なデータや最大被害地点の最近傍観測点データを報告する．
２．被害地域周辺の面的な風向・風速変化

図 3-1 観測点Ⓐの風向・風速データⒷ㻌
図 2-1 14：00 風向・風速変化Ⓐ㻌Ⓑ㻌

図 2-2 14：20 風向・風速変化

図 3-2 観測点Ⓑの風向・風速データ

2016 年 7 月 14 日の JEF1 ダウンバーストでは，地上稠密気
象観測網の南西から進入した積乱雲が，発達を伴いながら北北

４．まとめ東へ進行する過程でダウンバーストによる突風被害が発生した．

群馬県・埼玉県平野部に構成された POTEKA 地上稠密気象

図 2-1 及び図 2-2 は POTEKA の地上稠密気象観測網における観測網により捉えられた2016 年7 月14 日のJEF1 スケールの

風向・風速場の変化を時系列に並べたものである．図中の⇒はダウンバーストでは，積乱雲事象（ダウンバースト）の中心が風向・風速を示しており，濃いほど風速が強い．また，背景色進行したと推測される近傍の観測点で局地的な風向・風速変化

は気温を示している．
図中のXは被害が大きかった地点であり，が観測され，一部ではダウンバーストの下降流による発散風を

それを囲む太枠の範囲（幅約 4.7 ㎞×長さ約 11.9 ㎞）が大凡の捉えた兆候も確認された．

被害領域である．ダウンバーストを引き起こしたと思われる積乱雲の中心が進行するに従い，そのダウンバーストの下降流に

参考文献

よる発散場を捉えたと思われる風向・風速変化が確認された．

(1) 岩下ほか，2017：日本気象学会秋季大会講演予稿集(112)，A209.
(2) 岩下ほか，2018：日本気象学会秋季大会講演予稿集(114)，A303.

― 216 ―

A302

海上竜巻を発生させた対流雲内部のマイソサイクロンの3 次元構造の詳細な時間変化*今 井 隆 翔 , 高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )

が西へ，上部が東へ流されているためだと考えられる．

はじめに

海上竜巻は海面付近のシアラインにおいて，シアにまた，MC の検出可能時間の後半で特に傾きが顕著でよる渦が対流雲の発達に伴って引き伸ばされることであり，MC の盛衰と傾きに関連があると考えられる．

形成する[1]．急速に発達・衰退をする対流雲の詳細な構造を捉えるには，高時間分解能で 3 次元構造の取得



まとめ

が可能なフェーズドアレイ気象レーダ（PAWR）を用い

PAWR を用いた時間空間的に詳細な解析を行うこと

た解析が有効である[2]．本研究では，沖縄で海上竜巻

で，従来のレーダ観測と比べて 1 つの MC の発達を連を発生させた対流雲内部のマイソサイクロン（MC）と続的に捉えることが可能となった．本事例では，変化その渦度の時間変化を示すことを目的とする．

の激しい MC の発達過程が確認できた．



謝辞：本研究の PAWR データは NICT に提供していた観測および解析手法

対象事例は 2017 年 5 月 15 日に沖縄県読谷村沖で発だきました．

生した海上竜巻事例であり，その概要は[3]で報告している．恩納村にある PAWR（情報通信研究機構：NICT）
および西原町にある KIN レーダ（名古屋大学）のデー
タを用いた．ともに X バンドレーダであり，PAWR は
30 秒間隔，KIN レーダは 6 分間隔でボリュームスキャンを行う．レーダデータとしてレーダ反射強度（Z）とドップラー速度（DV）を用いた．
解析では渦を示すパターン（DV の極大と極小が隣り合うペア）を MC として検出し，ランキン渦を仮定したときの MC の渦度を利用した．また，MC の構造や Zの時間変化を追った．


図 1 15 時 25 分 00 秒から 47 分 00 秒までの MC の変化を示す高度・時間断面図．円の直径，濃淡はそれぞれ MC の直径，渦度を表している．なお，同一時間に複数の MC が検出された．

結果と考察

解析対象の Z に注目すると，竜巻の目撃情報があった 15 時 45 分頃，地表付近で 40 dBZ 以上の強い Z が南
西・北東方向に細長く分布していた．MC はこの強い Zの領域の南西端で検出され，MC の中心は主に Z の水
平傾度が大きいエコーの縁に位置していた．
MC は当日 15 時 25 分に高さ 2 km 付近で検出された

図 2 15 時 37 分 00 秒から 39 分 00 秒まで 1 分毎の
PAWR から南に 10 km 地点における高度・東西断面図．

のち，上端の高さはほぼ一定のまま，下端が 31 分頃と×印は MC の中心，濃淡は Z を表している．中心はほ37 分頃の 2 度下降した（図 1）．MC の下端の下降と同ぼ同一鉛直断面上に存在した．

時に直径が縮小し渦度が大きくなっており，上方から下方に向かって渦が引き伸ばされたことを示唆する．
MC の中心の鉛直分布に注目すると（図 2），下層か
ら上層にかけて東に傾いている．これは地表付近に吹
く弱い東風と上層で卓越する西風によって MC の下部

参考文献[1] Lee, B. D., and R. B. Wilhelmson, 1997, J. Atmos. Sci.,
54, 2387-2415.
[2] Adachi, T., et al., 2016, SOLA, 12, 314-319.
[3] 今井・高橋, 2018, 気象学会春季大会予稿集, P310.

― 217 ―

A303
Quasi-linear convective system に伴って発生した竜巻の事例解析―1992 年 12 月 8 日に茨城県千代田町で発生した竜巻―*栃本英伍・新野宏（東京大学大気海洋研究所）
 はじめに 竜巻を発生させる対流システムは大きく分けて、古典的なスーパーセル型、準線状の降水システム（Quasi-linear
convective system ; QLCS)、非スーパーセル型の３つに分類される (Agee 2014)。米国では、竜巻の多くがスーパーセルによって発生するが、QLCS に伴う竜巻も 18%程度発生する事が報告されている(Trapp 2005)。日本においても、
QLCS に伴って竜巻が度々発生するが、その詳細な特徴や発生機構の理解は十分ではない。そこで本研究は、気象庁
非静力学モデル（JMANHM; Saito et al., 2006）を用いて 1992
年 12 月 8 日に QLCS に伴って発生した竜巻の再現実験を行い、その詳細な特徴を調べた。
 実験設定
本研究では、JMANHM を用いて 4 重に単方向ネストしたシミュレーションを行った。水平解像度は、一番外側から 15km(水平 200 格子 x200 格子 x50 層), 2 km(水平 450 格
子 x 450 格子 x 50 層), 350m(1000 格子 x1000 格子 x70 層),
そして 50m(水平 1700 格子 x1700 格子 x100 層)である。一番外側の実験の初期値・境界値には JRA-55 (Kobayashi etal. 2015)を用いた。雲微物理過程は氷相の数濃度を予報する ２ モ ー メ ン ト バ ル ク 法 を 用 い た (Ikawa et al. 1991;
Murakami 1990)。積雲パラメタリゼーションは、一番外側の 15km 解像度のシミュレーションでのみ Kain Fritch スキームを用いており、それ以外の解像度のシミュレーション
では用いていない。惑星境界層スキームは、15km 解像度の実験、2km 解像度の実験で Mellow-Yamada-NakanishiNiino スキーム (Nakanishi and Niino 2006)を、350m, 50m 解像度の実験では Deardorff スキーム (Deardorff 1980)を用いた。
 事例の概要 年  月  日午前９時ごろ、茨城県千代田町で突風が発生し、建物の損壊などの被害が発生した。新野他（）によると、家屋の半壊８棟、一部損壊  棟の被害が報告されている。 月  日午前９時の気象庁地上天気図では、
北海道西沖の日本海に温帯低気圧が存在しており、関東付
近にはこれとは別の低気圧が解析されていた。
新野他（）は、舘野レーダーの観測結果を解析し、突風の特徴を調べた結果を報告した。降水強度の時間発展
から、QLCS が中部地方から発達しながら東進し、突風が発生した午前９時前後には茨城県千代田町付近に到達していたことを示した。また、ドップラー速度の分布は千代田町付近にメソサイクロンに似た渦構造が２つ存在していたことを示した。
 結果
a. 2km 解像度シミュレーションの結果：再現された
QLCS の特徴
2km 解像度のシミュレーションの結果は、竜巻を発生させた QLCS をよく再現していた（図１）。この QLCS は中部地方で発達し始め、比較的早い速度（20m/s 以上）で東へ移動し、午前 8 時 30 分前後には、茨城県の霞ヶ浦付近に到達した。これは、実際にシステムが観測された午前９時ごろよりも 30 分程度早かった。QLCS の進行方向後面
では、冷気プール(図 1)とそれに伴う強い下降流が存在しており、対流域では高度 2km 付近で 10m/s を超える強い上昇流が見られた。一方で、観測されたようなメソサイク
ロンに関連する強い渦の構造は、水平２km 解像度シミュ
レーションの結果からは確認できなかった。
(a)

(b)

Qr

PT

図 1：2km 解像度シミュレーションの結果。1992 年 12 月 8 日午前８時３０分における(a) 高度 20m 雨水混合比 (陰影；g/kg)と海面気圧（コンター; hPa）。（b）高度 20m の温位分布（カラー;K）、鉛直速度（実線; m/s）、水平風ベクトル（m/s）。

50m 解像度シミュレーションの結果：再現された竜巻の特徴
50m 解像度の数値シミュレーションを行ったところ、地上付近に竜巻に相当する強い渦が再現された（図２a）。この竜巻に伴う鉛直渦度は高度 30m 付近で０.７ s-1 に達し、風速は最大約 47m/s であった。竜巻が発生する数分前における高度 500m 付近の鉛直渦度場、風場の時間発展を調べたところ、上空にメソサイクロンのような強い鉛直渦度場とそれに伴う強い鉛直流が、竜巻発生位置の周辺で強まっていた（図略）。また、地上付近の温度場・水平風場の時
間発展を調べたところ、竜巻の発生直前に、相対的に冷たい空気を伴う後面からのインフロー（Rear inflow jet; RIJ）が強まっておいた。竜巻はこの RIJ の北側（図 2b）で発生しており、竜巻の発生要因との関連が示唆される。
 今後の課題
今後は、竜巻の発生機構を明らかにするために、循環解析などを用いて上空のメソサイクロンや竜巻の渦度の起源を調べていく予定である。
b.

(a)

VOR

(b)

PT

図 2：50m 解像度シミュレーションの結果。（a）高度 30m の鉛直渦度（陰影）と気圧偏差値（実線）。
（b）高度 30m の温位（陰影）と気圧偏差（実線）。ベクトルは高度 30m の水平風。

― 218 ―

A304
竜巻の数値実験における水平解像度依存性
益子 渉 （気象研）
１．はじめに 近年現実場におけるスーパーセル竜巻の高解像度数値
シミュレーションが行われ始め、その結果を用いて竜巻の発生機構に関する議論が行われている。Mashiko（2016，
MWR）では、観測的研究や理想実験を用いた理論的研究と同様に、スーパーセル後方の Rear-flank Downdraft（RFD）に伴う傾圧性の重要性を示したが、Schenkman etal.（2014，JAS）では RFD が地表付近で外出流となる際の地表摩擦、Roberts et al.（2016，JAS）ではストーム前面における下層の暖域の気塊が流入する際の地表摩擦の効果の重要性を指摘している。これらの実験は水平解像
度 50m で行われているが、竜巻へ流入する気塊までも実験間で異なっており、竜巻発生過程が全く異なっているといえる。このような違いが生じるのはモデルの水平解
像度が不十分で竜巻を含むストームの微細構造が十分に表現できないためではないかと考え、今回 2012 年つくば
竜巻を対象に竜巻の数値実験における水平解像度依存性調査を行った。
２．実験設定2012 年つくば竜巻を対象にし、初期値・境界値はMashiko（2016）の水平解像度250m の実験結果を用いて、水平解像度 100m、75m、50m、30m の 4 種類の実験を行った。実験間で領域を揃えるため、今回の 50m 実験とMashiko（2016）の 50m 実験では若干領域が異なっている。また、地形や粗度長の与え方について、今回は 1-2-1
スムーザーを用いることによって、モデルでは十分に表現できない 2Δx の波数成分を完全に除去している。
３．実験結果まず、水平解像度 50m の実験結果について、Mashiko（2016）のものと比べて発生過程に関してはほとんど違いが見られなかった（図略）。
今回の実験において、水平解像度 30m、50m、75m に関しては、12:08 頃に急激な水平風速の増大が見られ、35m/s を超える値となっており（図 1）、ほぼ同じタイミン
グで鉛直渦度の増大も見られ、0.5 s-1 を超えていた。一方、100m 実験では、12:11 頃に風速がやや増大し、35 m/s に達していたが、鉛直渦度は 0.2 s-1 程度で僅かな増加となっていた。水平風速が最初に 35 m/s に達した時の渦の構造を実験間で比較すると、100m 実験では 2 hPa 程度の気
圧低下しかみられないが、30m、50m、75m 実験では顕著な気圧低下を伴った竜巻渦を再現していることが分かる（図 2）。鉛直渦度や気圧偏差の分布でみた竜巻渦の水平スケールは解像度が高くなるほど小さくなり、30m 実
験が最も収縮した構造となっていたが、最も多くの水平格子で表現されていた。また、低温位の RFD による外出流の流入が 30m 実験で最も強く再現され、解像度が粗くなるほど顕著に弱まっているのが分かる。また、100m 実
験において、この段階では渦構造がはっきりしないが、その後、ストーム前方の暖域の気塊を取り込みながら、地表の渦のマージ過程を経て、12:16 頃には最大風速 57m/s、鉛直渦度 0.6 s-1、気圧低下 16 hPa となって十分に竜巻といえる渦を作り出していた（図略）。このような竜巻の発生過程は、地表の渦構造を含めストームの微細構造をモデルで十分に再現されていないことや、実際の竜巻と違ってゆっくりとした渦の成長をとっていることから、
非現実的なものと考えられる。
これまで現実場における竜巻の数値シミュレーションに対して、数値モデルにおける乱流過程や地表面過程な
どの物理過程の問題が指摘されている。今回の結果と先行研究を合わせて考えると、水平格子間隔 50m 程度でも竜巻の発生機構を議論するには解像度が不十分な可能性があり、解像度が不十分であると物理過程等の問題が顕在化しやすくなり、モデルの中では現実よりも竜巻渦を作り出しやすい状況になっていると考えられる。

図 ．地上高 P における最大風速の時系列の比較．水平解像
度 P（黒），P（青），P（緑），P（赤）の実験を示す．


図 ．各実験において最大風速が PVに達した時の地上高
P の渦構造．シェイドは温位，矢印は風，コンターは海面気圧を示す．水平解像度 P 左上 ，P 右上 ，P 左下 ，P 右下 の実験を示す．

― 219 ―

A305

北陸冬季雷の数値シミュレーション
川野 哲也・中尾 啄也・川村 隆一 (九大院・理)，鈴木 賢士 (山口大院・創成科学)，杉本 聡一郎 (電中研)，高橋 劭 (九大名誉教授)

1 はじめにえ，シミュレーション結果の解析を行った。

冬季に北陸沿岸部で発生・発達する降雪雲はしばしば

TAKA run，SAUN run のいずれもビデオゾンデ観測

激しい雷活動を伴う。冬季雷雲は夏季雷雲と比較して，で得られた空間電荷密度に匹敵する雷雲内の電荷量をシ

そのサイズが小さく，正極性落雷の発生頻度が高いといミュレートした。しかしながら，発達期における冬季雷

う特徴をもつ。また，一度の放電で大電流を伴う「一発雲の電荷三極構造は TAKA run のみで再現された (図1)。これは，Takahashi ダイアグラム従う着氷電荷分離

雷」という現象も北陸冬季雷の特徴である。
先行研究より北陸地方における冬季雷の発生条件や発機構によって説明できる。一方，Saunders ダイアグラ

生環境場が報告され (Michimoto 1991, 1993; 藤沢・川ムでは冬季雷雲内の上層部を除くほとんどの領域で霰が村 2005 など)，またビデオゾンデ観測によって冬季雷雲

正に帯電する条件になっているため，三極構造が形成さ内の微物理構造も明らかにされてきた (Takahashi et al.

れないと考えられる。さらに，TAKA run は観測された

1999, 2017)。しかし，上述した北陸冬季雷の特徴は未だ発雷分布をよりよく表現した。以上のことから，TAKAによく理解されていない。その理解を深めるためには，

run は SAUN run よりも北陸冬季雷雲の電気的構造を

北陸冬季雷雲の微物理的・電気的構造の時間発展を知る

よりよく再現できると考えられる。従って，これ以降は必要がある。よって，本研究では電荷分離・放電過程をTAKA run による冬季雷雲の電気的構造の時間発展に含む数値モデルを用いて北陸冬季雷雲を再現し，その微ついて調査する。

物理的・電気的構造の時間発展を明らかにすることを目発達期で三極構造を示した冬季雷雲は，成熟期では下ターゲットにした事例は，電力中央研究所・山口大学・方から正・負の二極構造になった。正 (負) に帯電した霰
(雲氷・雪) が雷雲内のほぼ全領域に分布し，それら正電

九州大学の共同研究として 2012 年 12 月に新潟県柏崎

荷ピークと負電荷ピークが上下方向にずれることで電荷市で実施されたビデオゾンデ観測の期間中で最も活発な二極構造が形成されていた。これは，成熟期以降では雷雷活動を伴った 12 月 23 日の降雪雲である。

雲内の雲水量が少ないため，Takahashi ダイアグラムに

2 数値モデル正 (負) に帯電することによると考えられる。

的とする。

従うと雷雲内のほぼすべての温度領域で霰 (雲氷・雪) は用いたモデルは，電荷分離・放電過程が導入された

WRF version 3.7.1 (Fierro et al. 2013) である。計算領域は水平方向 400 × 400 (格子間隔 1 km) でモデル
上端は 50 hPa (60 層) とした。NCEP FNL から初期値・境界値を作成し，2012 年 12 月 23 日 09 JST から
12 月 24 日 15 JST まで 30 時間積分した。境界層過程
および雲微物理過程にはそれぞれ Yonsei-University ス
キーム (Hong et al. 2006) と NSSL 2-moment スキー
ム (Mansell et al. 2010) を用いた。

(a)

雷雲内の電荷蓄積過程としては着氷電荷分離過程を採用した。Takahashi et al. (2017) によって，北陸冬季
雷雲内での着氷電荷分離過程は Takahashi ダイアグラム (Takahashi 1978) と整合的であることが示されたが，(b)

そのことを数値モデルから確かめるために，Takahashi
ダイアグラムと Saunders ダイアグラム (Saunders etal. 1991; Saunders and Peck 1998) を用いたシミュ
レーションを行い，観測と比較した。以降，Takahashi
ダイアグラム，Saunders ダイアグラムを用いたシミュ
レーションをそれぞれ TAKA run，SAUN run と呼ぶ。放電過程は Ziegler and MacGorman (1994) および
MacGorman et al. (2001) に従っている。

3 結果

図 1: (a) TAKA run と (b) SAUN run でシミュレートされWRF シミュレーションは，時刻ずれ・位置ずれはあるものの，2012 年 12 月 23 日夕刻以降に北陸沿岸地方で発生・発達し，雷活動を伴った降雪雲を再現したと考― 220 ―た発達期の冬季雷雲の空間電荷密度 (陰影; ×10−2 pC

L−1 ) と雲水量 (橙コンター; g kg−1 )。黒実線は気温(◦ C) を示し，緑実線は −10◦ C 気温線を示す。

A306
2018年5月10日に発生した背の低い雷雲の偏波レーダーによる観測*

林

修吾，南雲信宏（気象研究所），梅原章仁（気象庁）

1. はじめに（目的）
本研究では，気象庁LIDENによる雷観測および羽田空港の偏波レーダーによる積乱雲の観測を用いて，2018年5月10日に発生した発雷を伴う背の低い
積乱雲の特徴を調査した．偏波レーダーを用いて雷雲の特性を把握することは，雷の直前予測に利用可能な新たな知見を提供し，航空機を含む交通機関の被害の低減に資すると考えられる．
2. 対象事例の雷活動
2018年5月10日00UTC頃（以降時刻は全てUTC）に山梨県付近で発生した積乱雲は，関東平野南部をゆっくり東進しながら00:50頃に発雷し，雷活動を続けながら04:30頃に東京湾に到達し衰弱した（図1は01:50の羽田レーダー反射強度とLIDENの雷放電検知）．LIDENによるこの積乱雲の5分毎の雷活動を図2に示す．●が対地放電，■が対地放電のうちの正極性，△が雲間放電を示す．対象期間の対地放電数は90回でそのうち51回が正極性，雲間放電
は203回であった．5月の雷雲として珍しく正極性
落雷が全対地放電の6割を占め（通常1割程度），雲間放電は対地放電の2倍程度と少なかった（通常5～10倍程度）．
3. 羽田レーダーによる積乱雲の観測
この雷雲は期間を通して雲頂が最高7km程度で，
当日00UTCのつくばのゾンデ観測によると高度7kmの気温は約-25℃であった．
（ ゾンデによる0℃高度は約2km，-10℃高度は約3.5kmであった．）
図3上に本事例での反射強度40dBZ体積の時間高度断面図を示す．発雷の指標として「-10℃高度に40dBZの反射強度が観測される（Gremillion andOrville，1999）」が広く知られているが，40dBZが0℃より上空に現れたのは最初の発雷から1時間以
上たった02時頃であり，一般的な発雷指標の条件とは大きく異なっていた．
Doviak and Zrnic（2006）による「Kdpを用いた
霰または霰と雨の混合域の判定基準」
Ze[反射強度] > 8log(2Kdp) + 49に当てはまる体積を図3下に示した．図3下では，
0℃～-10（高度2～4km）付近には霰or霰と雨の混合域体積がみられており，この温度域はTakahashi（1978）によれば霰が正に帯電しやすい領域であり，正極性落雷が多く観測されたことと整合的である．また4kmよりも上空には霰域がほとんど広がっておらず，雲上部には帯電した霰が少なかったことを示しており，雲間放電の活動が少なかった
ことと関連している可能性がある．このような低反射強度・低雲頂の積乱雲から活発な雷活動がもたらされた要因をさらに調査する予定である．

図 1．5/10 01:50UTC 羽田レーダーによる
2km 面(約 0℃)反射強度と LIDEN 放電点(■正極性落雷 x5，△雲間放電 x10)
LIDEN 20180510 0030-0430z 5分毎

18CG(N=90)

16

IC(N=203)

14

CG+(N=51)

12
10
8
6
4
2
0

0:30

1:30

2:30

3:30

4:30

図 2. LIDEN による雷放電の 5 分毎検知数●対地放電数，■正極性落雷，△雲間放電

図 3. 上：反射強度 40dBZ 体積，
下：霰 or 霰と雨の混合域体積の時間高度断面図― 221 ―

0℃=約 2km，-10℃=約 3.5km，-30℃=約 8km

A3072017 年 8 月 30 日に東京都内で発生した雷雲の 3 次元的特徴＊

櫻井 南海子 1・Paul R. Krehbiel2・William Rison2・Ronald J. Thomas2・Daniel Rodeheffer2・
清水 慎吾 1・岩波 越 1・前坂 剛 1・木枝 香織 1・宇治 靖 1（1：防災科学技術研究所・2：ニューメキシコ鉱物工科大学）

1. はじめに防災科研では、Lightning Mapping Array (LMA)を 2017
年 3 月に首都圏に導入し（Tokyo LMA）
、雷の 3 次元連続観測を行っている（櫻井他、2017 年秋季大会）。Tokyo LMA
は、首都圏で発生する対地放電および雲放電を高い捕捉率
で 3 次元的に捉えられる。雷放電を 3 次元的に捉えることで、従来の 2 次元的に雷を観測する測器では分からなかった雷放電の進展の特徴を明らかにすることが出来る。また、雲放電を見逃しなく捉えることで、雷雲内の雷放電の時間
発展を正確に把握することが出来る。そこで本研究では、首都圏で発生した異なる雷放電の特徴をもつ雷雲セルについて、雷放電の時間発展および雷放電進展の特徴を調べた結果を報告する。

雷観測測器では対地放電のうち BFB を区別することは出来なかったが、雷放電を 3 次元的に捉えることにより、BFBが首都圏で発生することを示した。BFB は、降水強度の強い領域から外れた降水強度の弱い領域や降水域外に対地放電が落ちるため、危険な現象である。発表では、この雷雲システム内で観測された BFB の特徴についても報告する予定である。

2. データ
解析に使用したデータは、Tokyo LMA で観測された雷放射源の位置標定点である。雷放射源の位置標定には到達時間差法を用いている（Thomas et al. 2004）。現在の TokyoLMA は 12 サイトから成るが、2017 年 8 月 30 日の雷放電を観測した当時は、8 サイト（つくば・柏・下総・岩槻・日高・八王子・小金井・戸山）での運用を行っていた。
解析した事例は、2017 年 8 月 30 日に東京都と埼玉県の県境付近で発生した雷雲システムである。この雷雲システ
ムは、はじめ 3 つの雷雲セルから成っており、その後 3
つの雷雲セルが併合することで一つの雷雲システムに成長した。
3. 初期観測結果
図 1a は、2017 年 8 月 30 日東京都と埼玉県の県境付近で発生した 3 つの雷雲セル内で観測された雷放射源の水平分布図を示す。雷雲セルは、西から C1, C2, C3 とする。
それぞれの雷雲セルの雷放射源の高度－時間断面図を図
1b-d に示す。3 つの雷雲セルは、05:00:00UTC 頃のほぼ同時刻に雷放電を発生し始めた。はじめに雷放電を開始した
C2 は、対地放電に先行して雲放電が発生した。雲放電のみが発生する期間が約 20 分間続いた後、05:01:55UTC に対地放電が発生した（図 1c）。それに対し C1 は、対地放電に先行する雲放電は観測されず、最初に対地放電が発生した（04:57:21UTC）（図 1b）。C3 で観測された雷放電は、雲放電が支配的であった（図 1d）。また、この雷雲システ
ム内で観測された対地放電のうち、降水域の外側もしくは降水の中心域から外れた場所に落ちる Bolt from the blue
（BFB）が複数観測された（図略）。
4. まとめ2017 年 8 月 30 日に東京都と埼玉県の県境で発生した雷雲システムの雷放電の特徴について、Tokyo LMA を用いて調べた。雷雲システムははじめ 3 つの雷雲セルから成り、雷放電の特徴がそれぞれ異なっていた。C1 は最初の雷放
電が対地放電だったのに対し、C2 は雲放電が対地放電より約 20 分先行して発生し、その後対地放電が発生した。
C3 は主に雲放電が観測された。また、従来の 2 次元的な

図 1 （a）2017 年 8 月 30 日に東京と埼玉県の県境付近で発生した 3 つの雷雲セル内において観測された雷放射源の水平分布図を示す。解析期間は 04:40:40
から 05:24:00UTC である。図中の□は、Tokyo LMAのサイトの位置を示す。(b), (c), (d)は、雷雲セル C1,
C2, C3 内において観測された雷放射源の高度－時間断面図を示す。それぞれの雷雲セルにおいて雷放電が始まってから約 10 分から 30 分程度の期間に観測された雷放電を表示している。横軸の時刻は UTC で表示している。

― 222 ―

B301

エルニーニョ発生起点と地球－彗星の内合*藤 原 ケ イ
1.

高頻度で発生している．
（特に 176P 10 回／16 年）

はじめに

筆者は、太陽の黒点発生および地球の「竜巻」等の図２．エルニーニョ起点年の状況

発生に太陽系天体配置が深く関係していると考えてい（1951～ の 16 年分）

る． そしてこの関係を合理的に理解するには、太陽系内に大量の水が存在し、（未観測の）太陽に向う水流（本流、乱流）および太陽周辺に滞留する水層の存在を仮定することが不可欠である．
具体的に述べると、太陽黒点は 木星に加速／減速
された、彗星がつくる水流（乱流）の直撃により発生
し、地球の「竜巻」等は 水流（乱流）帯を地球が交差する時に発生する． 強い影響を与える彗星は 太陽に対しては 133P（エルストピサロ彗星）、地球に対しては 176P（Liner 彗星）／133P／近接する彗星である．
この観点を エルニーニョ現象（南方振動、ENSO）の発生起点に当てはめてみたところ極めて興味ある関3.

係を見出したので報告する．
2.

考察

ここでわかったことは、一見すると理解しがたいこ

南方振動指数の状況と発生起点（１）南方振動指数は 木星と 133P・176P の中間点 のとではあるが、筆者の研究による太陽系内の水に関す

黄経差と緩やかに関係している．
（図１参照）

る仮定を前提として考えると理解が可能となる．

図１．南方振動指数の推移と 木星、彗星等の関係

図３で 地球全体での雷の発生分布から 太陽に向う水流が地球に浸入したときに発生する風の流れ、を（1946～2018）

推理した． これらの図を用いて エルニーニョ現象の理解を深める．
図３．雷発生分布からの地球の風流（推定）（２）エルニーニョ発生年の彗星等の内合状況（図２）1946 年以降に発生した 16 年分のカレンダーに、時期、指数および 夏期、地球と 133P、地球と 176P、地球と木星の内合時期を書き入れたものである．

参考文献等[わかったこと](1) エルニーニョ発生期間等 気象庁 HP(2019.1.15)

・起点時期は春季が最も多く、冬季の発生は無い、(3) 小 惑 星 軌 道 デ ー タ・起点付近で 北半球の夏期かつ地球－彗星の内合がLaboratory より ダウンロード（2017．5．15）― 223 ―

NASA Jet propulsion

B302

完 新 世 中 期 に お け る ENSO の 弱 化 メ カ ニ ズ ム*岩 切 友 希 ， 渡 部 雅 浩
1.

(東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )ル解析を行ったところ，ENSO 振幅の弱化と気候平均

研究背景

異なる気候レジームにおける大気海洋結合系変動の場の変化は多くのモデルで MIROC5.2 と整合的であっ振舞いを調べることはその力学や感度を理解する上でたものの，振幅非対称性はほとんどのモデルで再現さ有用である．完新世中期 (8ka-4ka) におけるエルニー

れないことが明らかになった．ENSO 非対称性を再現

ニョ・南方振動(以下 ENSO)は振幅と非対称性が低下しすることができないモデルでは，先行研究が示すようていたことが古気候記録から示されている．しかしそに完新世中期の ENSO 弱化メカニズムに関して異なるのメカニズムの理解は様々であり，さらに非対称性の物理的解釈にたどり着くことは十分に考えられる．

低下に関してはほとんど議論がない．本研究では気候モデルによる数値実験と解析を行い完新世中期のENSO 弱化要因の説明を試みた．
2.

数値実験と解析手法

大気海洋結合モデル MIROC5.2 を用いて，2 種類の300 年長期積分を実施した．産業革命以前の放射強制力を与えた CTRL 実験および，日射サイクルを 8000 年前に設定した MH8K 実験である．また，ENSO の変化を調査するため Bjerknes-stability (BJ) インデックスによるフィードバックの診断と線形安定性の評価，低次非線形 ENSO モデルによるメカニズムの解析を行った．
結果の妥当性を検討するため CMIP5 (現在気候)，
PMIP3(完新世中期) に参画した 9 つの気候モデルの出力を解析した．
図 1．MIROC5.2 によりシミュレートされた海面水温の3.

標準偏差 (a) CTRL 実験, (b) MH8K 実験

結果

MIROC5.2 による完新世中期の ENSO は約 20%の振幅弱化と約 60%の振幅非対称性の低下を再現した(図 1)．
BJ インデックスによる診断からこの変化は温度躍層のプロセスに起因していることが示唆された．詳細な解析の結果，ENSO 変動に対する温度躍層の非線形性の強い応答が MH8K 実験で低下したことが ENSO 弱化に寄与していることが分かった．物理的プロセスを検証するため低次非線形 ENSO モデルによる感度実験を行ったところ，振幅の弱化と非対称性の低下は平均場の温度躍層強度が弱化したことによって同時に説明できることを明らかにした(図 2)．実際に MH8K 実験において温度躍層強度の弱化は確認され，この変化は赤道太

図 2．低次非線形 ENSO モデルによる平均温度躍層

平洋の貿易風の強化による表層の冷却と南太平洋から強度に対する ENSO-like な振動モードの(a)標準偏差

赤道亜表層への暖水流入によりもたらされていることと(b)歪度の応答が分かった．結果の妥当性を検討するためマルチモデ― 224 ―

B303

黒潮とメキシコ湾流の海面水温同期現象∗

神山 翼 1 ・三浦裕亮 1 ・木戸晶一郎 1(1: 東大院理)関係がより強い時系列である．一方，SST 側の SVD1

1 はじめに時系列は，太平洋十年規模振動 (PDO) のインデック

2018 年の上半期には，黒潮とメキシコ湾流 の両*1者で，平年に比べて非常に高い海面水温（SST）が観測された（図 1a）．黒潮（35 N-45 N; 80 W-50 W）
◦

◦

◦

◦

とメキシコ湾流（35◦ N-45◦ N; 140◦ E-170◦ E）におい

スと 0.73 という高い相関（95% 信頼区間で有意）を持
ち，大西洋にも強いパワーを持つ時系列である．

3 海面水温同期と中緯度異常気象の関係て SST の領域平均を取り，その時系列を計算した

7 月の地表気温の BCS インデックスへの回帰図は，ところ，両海流 SST の同期が顕著に現れた（図 1b,

2018 年 7 月の地表気温のパターンと酷似する．中緯1c）．この現象を境界流同期（Boundary Current

度海洋は大気に受動的に応答するというのが一般的理

Synchronization; BCS）と名付けて，その性質を解であるが，西岸境界流の特異性を考えると，大気海調査することにした．

洋結合系としてこの地表気温パターンを選択したという考え方もありうる．我が国を始めとする中緯度異常

2 既知の気候モードとの関係

気象との関係を明らかにするため，受動応答か結合系

BCS は偏西風ジェットの南北移動と不可分であり，かを，海洋側の解像度を細かくした気候モデル等を用

300 hPa 面と 850 hPa 面の東西風について BCS イン

いて調査することで，ジェット北偏の理解を深めるのデックス（規格化後の黒潮とメキシコ湾流 SST 時系

が今後の課題である．

列の平均）への回帰図を計算すると，BCS インデック

また，2 m 気温への BCS 回帰図に 2 m 気温の元スが正のとき（西岸境界流が共に暖かいとき），下層かデータを射影した時系列は，低周波において BCS イ

ら上層までジェット北偏の強いシグナルがあり，逆にンデックスと顕著な同期を呈する．さらにこの時系列

BCS が負のときにはジェット南偏が見られた．

は，2018 年 7 月の地上気温のパターンに地上気温のSST と 850 hPa 東西風の特異値分解 (SVD) 第一

データを射影した時系列ともよく揃う．経年変動以上

モード (SVD1) には，BCS と酷似したパターンが検の時定数でこれらの時系列がよく揃うことは，大気の出された．東西風側の SVD1 時系列は，北半球環状メモリーの少なさを考えると，BCS が大気海洋結合系

モード (NAM) のインデックスと 0.74 という高い相関である可能性を支持する．

（95% 信頼区間で有意）を持ち，かつ中緯度海洋とののため省略する．

化が他の海域よりも速いこととジェットの極側シフトと関連づけて調査をすることも今後の課題である．

a) Sea surface temperature (SST) anomalies (January-June, 2018)
50°N

Kuroshio(°C)
3

Gulf Stream

30°N
120°E

180°

120°W

60°W

b) SST regressed on the Boundary Current Synchronization (BCS) index
50°N
50

40
30°N
30

120°E
120

図1

150

180°
180

210

240

120°W

270

60°W
300

330

c) Regional-mean time series

4
3
0
22
-3
1
00
(°C/std)-10.8
0.8
0.66670.5333 -2
0.4
0.26670.1333 -200−0.1333-3−0.2667−0.4−0.5333−0.6667
-0.8
-4
−0.8
Sea surface temperature (std)*1 厳密にはこれらの海流の「続流域」であるが，以下では簡単

BCS の長期トレンドについては，西岸境界流は温暖

Boundary Current Synchronization (BCS) index

Kuroshio
Gulf Stream

1985

1990
1990

1995

2000

2000
2005
Year

2010
2010
2015

黒潮とメキシコ湾流に見られる海面水温の同期． (a): 2018 年前半に観測された海面水温偏差．デー

タは NOAA-OISST を使用． (b): BCS インデックスへの海面水温回帰図（1982-2018）．データは ERA-Interim を使用． (c): BCS インデックス（黒），メキシコ湾流 (35◦ N-45◦ N, 80◦ W-50◦ W) (青) および黒潮(35◦ N-45◦ N, 140◦ E-170◦ E) (赤) における領域平均海面水温偏差．データは ERA-Interim を使用．

― 225 ―

B304

南極での雲放射強制を伴う湿潤暖気流入の加熱への寄与* 山 内 	  恭 ， 平 沢 尚 彦 （ 国 立 極 地 研 究 所 及 び 総 合 研 究 大 学 院 大 学 ）
1.

（図 1）
、上記 2 例のような際立ったリッジの侵入には

はじめに	
 

低緯度からの湿潤暖気流入が北極の温暖化に寄与しなっていない。雲についてはデータがなく、気温の鉛ていることを指摘してきた（気象学会 2017 年秋季大会

直分布から見ると、大きな気団の入れ替わりとはなっYamanouchi, 2019）。南極でも、ブロッキングに伴う極ていない。

渦の歪み・暖気流入により、内陸で冬の気温の急上昇

他に、比較的大きい現象が 2011 年 6 月 24—26 日（150が観測されている（Hirasawa et al., 2000; Hirasawa et al.,W/m2, 30℃上昇）、2013 年 7 月 6−7 日（150 W/m2, 20℃

2013 ）。 こ の よ う な 低 緯 度 か ら の 湿 潤 暖 気 流 入弱上昇）に見られた。これらの場合、雲の増加（MPL

は 、 ”Atmospheric River” と 称 さ れ る こ と も あ る がデータより）、リッジの侵入は見られた。しかし、いず（Gorodetukaya et al., 2014）、水蒸気や熱の流入機構としれの場合も特に際立った現象、LD の増加とは見難い。

て重要な役割を占めている可能性がある。北極、南極

5.

での異同、温暖化の違いとの関連が注目される。
2.

とりあえずの結論	
 極渦の歪みによるリッジの侵入＝低緯度からの湿潤

北極の事例	
 暖気流入は北極と同様、南極でも見られるが、今回調スバールバル・ニーオルスンでの BSRN 放射観測か
2べた範囲では、南北対称では必ずしもなく、南極の方ら、下向き長波放射（LD）が数日の間に 160 W/m もが弱めである。その理由として：増加、同時に地上気温は 20℃急上昇する例が 2015 年

・比較地点がニーオルスン（80°N）昭和（70°S）と、12 月から 16 年１月初旬に観測された。この時、雲レー
ダエコーから高度 5 km 以上まで発達した雲の存在が確認されたが、雲の影響だけではこの大きい長波放射の

緯度が違うため極渦との相対的位置が異なる。
・極渦が南北で異なるー北極では基本的に、より歪みが大きい。

増加は説明がつかない。大気の循環場の変化による極

従って、湿潤暖気流入の寄与は南極では小さめである

渦の歪み―ジェット気流の蛇行―による極側へのリッ

事がうかがわれる。このことが東南極温暖化抑制にどジの侵入が著しく、低緯度側からの湿潤暖気流入に伴のくらい効いているかは、定量的な考察が必用である。

う雲の活発化、水蒸気増加による LD 増大である事が示された（Yamanouchi, 2019）。
3.

南極ドームふじ気温急上昇の事例	
 内陸ドームふじ基地にて２日の間に地上気温が 40℃上昇する現象に遭遇、ブロッキング高気圧によるリッジの発達で低緯度からの湿潤暖気流入によって引き起こされたものと説明された（Hirasawa et al., 2000）。このときの LD は、通常 100 W/m2 以下であるところ、200
w/m2 まで、130 W/m2 もの急増が見られた。一方、昭和基地では、LD は 300 W/m2 まで（気温も 20℃ほど）増加しているが、大きく目立った急増とは必ずしも言えない。気温の鉛直プロファイルからは、昭和、ドーム
ふじ基地ともども、低緯度湿潤暖気流入が明瞭であり、
上記北極事例に匹敵している。
4.

その他の南極における湿潤暖気流入現象	
 昭和基地にて BSRN 放射観測が行われるようになった 1994 年以降、冬期 6—8 月の LD の大きな変動を伴う
湿潤暖気流入事例を調べると、3 日間で 180 W/m2（気温も 35℃）上昇した 2015 年 7 月 15—18 日事例があるが

図１	
  長波放射下向、上向、正味、雲量、気温の変化；長波下向と正味の頻度分布 2015 年 7 月、昭和基地（BSRN）

参考文献	
 
Gorodetsukaya, I. V. et al., 2014: Geophys. Res. Lett., 41,
6199-6206.
Hirasawa, N., H. Nakamura and T. Yamanouchi, 2000:
Geophys. Res. Lett., 27, 1911-1914.
Hirasawa, N., H. Nakamura, H. Motoyama, M. Hayashi andT. Yamanouchi, 2013: J. Geophys. Res., 118, 6916-6928.
Yamanouchi, T., 2019: Polar Science,https://doi.org/10.1016/j.polar.2018.10.009― 226 ―

B305

雲水量の水平不均質性がもたらす気候影響*堀 田 陽 香 , 鈴 木 健 太 郎 （ 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ）五藤大輔（国立環境研究所）
1.

不均質性を無視して平均雲水量𝑥𝑥を𝑅𝑅(𝑥𝑥)に直接代入しはじめに雲フィードバックは気候モデル間で特にばらつきが大きな要因として気候感度に不確実性をもたらしている。近年は気候モデルの雲を衛星観測などに対し評価た場合に対する比率、すなわち 𝑅𝑅(𝑥𝑥)𝑃𝑃(𝑥𝑥)𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑅𝑅(𝑥𝑥)を計算することで得られる。
3.

雲水不均質性と Eau・Rrad の評価手法

する研究が進んだことで、世界各国の気候モデルが雲雲水不均質性を評価するために全球雲解像モデル

や降水過程に共通するバイアスを抱えていることが明NICAM[3]を水平 14km 格子で１年間積分した実験結果

らかになってきた。気候モデルの雲表現が困難であるを用いた。これは従来の気候モデルでは直接解像でき根本的な要因は、モデル格子スケール内で雲水量は顕ず、無視あるいはパラメタリゼーションに頼って表現

著に変動している（雲水量の水平不均質性）にも拘らず、せざるを得ない雲水不均質性とその効果を陽に表現し計算資源の制約から水平格子間隔が数100km程度と粗ている。また衛星観測からは全球的に、水平 1.1km

いことである。気候モデルは雲水不均質性を直接表現

×1.4km のピクセル毎の雲水量や光学的厚さを推定する

することはできないものの、雲水量について非線形にことができる。NICAM と衛星観測のそれぞれにおいて、依存する雲過程で正確な算定を行うためには雲水不均

MIROC の水平格子間隔に相当する 140km スケール内質性を考慮する必要がある。

での雲水不均質性および Eau と Rrad の評価を行った。

本研究では雲水不均質性が非線形過程を通して気候4.

結果にもたらす影響を調べるため、代表的な非線形過程で雲水不均質性を特徴付けるパラメータとして雲水分

あるautoconversion過程（雲粒同士が衝突併合し雨水に布の相対分散 V を評価した。MIROC では切断した総遷移する過程）と雲放射過程に対して雲水不均質性が

水 PDF を雲水 PDF として利用したために、雲量が多い

与える効果を、それぞれに対応する補正ファクターEau

ほど V の値が小さくなっていた。ただしこの関係性はおよびRradの形で気候モデルに導入した。導入したEau

衛星観測や NICAM の結果からも定性的には担保されおよびRradを衛星観測データと高解像度の数値モデルており、雲量の地域分布が雲水相対分散の地域分布をを用いて検証した上で、EauおよびRradがもたらす気候

形成する重要な要素であることが示された。ファクタ

影響を調べた。これによって、気候モデルが共通して抱ーEau や Rrad の値は V に強く依存しており、MIROCえる雲や降水バイアスに対して、雲水不均質性がどのは観測と同様に低緯度で雲量が小さいことから、衛星ように寄与しているのかについての示唆を得た。

観測や NICAM でみられる Eau や Rrad の地域分布(図2.

１)を再現している部分があった。

Eau・Rrad の導入手法

気候モデルには MIROC6[1]の大気部分を使用し、実世界の気候モデルは光学的に厚い雲が多すぎるとい験は全て水平解像度 T85(約 140km)で行った。雲量をう共通したバイアスを抱えているが、Rrad 導入にはこ診断するため総水量に対して仮定している三角形型ののバイアスを軽減する働きがあった。2018 秋学会では

確率密度分布(PDF)[2]のうち、飽和領域を雲水量𝑥𝑥のEau 導入による気候影響について紹介したが、本講演でPDF 𝑃𝑃(𝑥𝑥)として用いることで Eau と Rrad の導入を行

は Rrad 導入と、Eau と Rrad を複合して導入したことにった。雲水量𝑥𝑥の関数𝑅𝑅(𝑥𝑥)で表される autoconversion のよる気候影響について紹介する予定である。

変換率や雲アルベドに対して、Eau や Rrad の値は雲水

引用文献[1] Tatebe, T., et al. 2018. Geosci.
Model Dev. Discuss.
[2] Watanabe, M., et al. 2009. Clim,
Dyn., 33(6), 795-816.
[3] Satoh, M., et al. 2008. J.

図１. 水雲の短波に対する Rrad の値を衛星観測・NICAM・MIROC について評価したもの。値が小さいほど雲水不均質性の効果が高いことを示す。

― 227 ―

Comput. Phys., 227, 3486-3514.

B306
CMIP5 モデルにおける過剰な深い対流と気候感度の過小評価*廣田渚郎 1、小倉知夫 1、塩竈秀夫 1、渡部雅浩 2、釜江陽一 3、鈴木健太郎 2(1.環境研、2.東大大気海洋研、3.筑波大学生命環境系)
はじめに形成される逆転層の強さによってコントロールされ平衡気候感度(ECS; CO2 倍増に対する全球地表気ることが知られている(Wood & Bretherton, 2006)。鉛温の平衡応答)には、1.5–4.5℃の不確実性がある

直流と逆転層を調べると、低感度モデルでは、低 SST(IPCC, 2013)。近年、Emergent Constraint と呼ばれる、域の下降流域であっても、深い対流が過剰に活発で、現在気候で観測可能で ECS との相関があるメトリ

逆転層の発達が妨げられていることが分かった。こックを用いて、不確実性を低減する試みがなされての為、低感度モデルは下層雲量が過小で、雲量減少

いる。Emergent Constraint は、地表気温の季節/年々に伴う正のフィードバックが働きにくく、ECS が小変動幅、雲の海面水温(SST)依存性、対流特性、循環さくなると考えられる。現在気候の雲量と温暖化時などが関わる様々なものが提案されている(Caldwellの雲フィードバックの関係は Brient & Bony (2012)な

et al. 2018)。これらの多くは下層雲フィードバックとどでも議論されている。

関連していると考えられているが、そのメカニズム

Emergent Constraint を提案する。図は ECS と熱帯
低 SST 域における降水量の散布図である。高い負相の理解は十分ではない。
本研究では、Coupled Model Intercomparison Project関があり、深い対流に伴う降水が活発なモデルほど

Phase 5 (CMIP5) において、
ECS に関わる対流と雲フ

低感度である。観測の降水量と比較すると、低感度ィードバックの関連プロセスを明らかにし、その理のモデルは深い対流に伴う降水が過剰であり、非現解に基づく Emergent Constraint を提案する。

実的である。観測の不確実性の範囲に含まれるモデ
ルの ECS は 2.5–4.5℃程度である。対流と下層雲が関わるプロセスの理解に基づいて、ECS を制約した。

データ
CMIP5 によって集約された 26 個の気候モデルによ る historical(1981-2000) 、 piControl(150 年 ) 、
abrupt4xCO2(150 年)を調べる。対流特性を調べる為、
月平均データに加えて、日平均データも利用する。

(謝辞) 本研究は、文部科学省の統合的気候モ
デル高度化研究プログラムの支援を受け、国立環境研究所および JAMSTEC のスーパーコ
ンピュータを利用しています。

比較のため、衛星観測に基づく TRMM3B42、GPCP2、CMAP の降水データ、JRA55、 ERA-interim の再解
析データを用いる。
結果
エネルギー収支解析を行うと、ECS の不確実性は、
熱帯の海面水温(SST)が比較的低い下降流域における下層雲フィードバックのばらつきに起因することが分かった(Bony & Dufresne 2005; Zelinka et al.
2013)。ECS が大きい高感度モデルでは、温暖化時に下層雲が減ることで、太陽光が地表をより温める正のフィードバックが働くが、低感度モデルではその働きが小さい。
次に、現在気候の雲量を調べると、低感度モデル
では、熱帯(30°S–30°N)低 SST 域(< 50 percentile)における下層雲量が小さいことが分かった。熱帯海上の下層雲量は、大規模下降流による断熱加熱によって

図: ECS(縦軸)と熱帯の低 SST 域(< 50 percentile)の降水量(横軸)の散布図。相関係数は-0.68。TRMM、
GPCP、CMAP 観測の降水量も示している。

― 228 ―

B307
積雲対流スキームの役割の実情
*川合秀明、神代 剛、吉村裕正、遠藤洋和、中川雅之（気象研究所）

１．背景

ったとき、熱帯の積雲対流による降水の割合は、どのくら

全球気候モデルや全球数値予報モデルにおいては、積雲対流スキームが使用されている。積雲対流スキームは言うまでいからどのくらいまで変化していくだろうか？
また、大気の安定度に関しては、もなく、サブグリッドスケールの対流を粗い解像度のモデル

４．積雲対流スキームの加熱率より、大規模凝結の加熱率ピで表現するために使用されているものである。しかし、そのークは高いところにある。では、対流スキーム on と off

振る舞いやモデルにおけるその役割は、素朴に想像するもの

でどちらが大気は安定になるだろうか？

と異なるものもある。そのため、積雲対流スキーム担当者等

さらに、雲に対する影響については、雲過程の担当者にはにとっては常識として共有されていることでも、一般に共有

当たり前のものもあるが、されていないことが多くあり、時としてかみ合わない質疑等

５．積雲対流スキームが働くと、西太平洋などの上層雲は増が行われることもある。

えるだろうか、減るだろうか？

本発表では、積雲対流スキームの基本的な役割の実情を、専門外の方も含めて幅広く共有したい。この目的のため、
CFMIP2（第 2 次雲フィードバックモデル相互比較プロジェ

６．では、積雲対流スキームが働くと、亜熱帯の浅い積雲領域の下層雲量は増えるだろうか、減るだろうか？
７．では、冬の日本海の雲量は増えるだろうか、減るだろう

クト; Bony et al. 2011）のサブプロジェクト SPOOKIE（選か？

択的プロセス on/off 気候相互比較実験）として行われた積雲

さらに、将来変化については、

対流 on/off 実験（Webb et al. 2015）の結果、台風相互比較プ

８．将来気候においては、下層で水蒸気が増加する一方、大ロジェクト（Nakano et al. 2017）で行われた 7km 解像度全気が安定化することはよく知られている。では、対流性降球モデルの実験結果、文科省の革新・創生プログラムで行わ

水と大規模凝結による降水の割合はどのように変化する

れた 60km 全球大気モデルによる 3 種類の積雲対流スキーム

だろうか？

を用いた実験結果（Endo et al. 2012）等を用い、対流スキー

以上のような問いとそれに関する実験結果を紹介しながムの役割の実情を大まかに概説したい。なお、今回の発表でら、積雲対流スキームの基本的な役割の実情を幅広く共有すは、主として海上における積雲対流スキームの役割について

る。

述べる。
さらに、余裕があれば、CFMIP2 で行われたマルチモデ

謝辞

ルによる amip（観測された SST を与える）、amip4K（SST

本研究の一部は、文部科学省の統合的気候モデル高度化研究プログラを全球一様に 4K 上昇）、amipFuture（SST を CMIP3 マル

ム、及び日本学術振興会・科学研究費助成事業（JP18H03363）の支

チモデル平均の予測空間パターンをもたせて全球平均で 4K

援により実施された。

上昇）実験の結果から、将来、積雲対流による降水と大規模

参考文献

凝結による降水の割合がどのように変化するかなどについて

Bony, S., et al., 2011: CFMIP: towards a better evaluation andunderstanding of clouds and cloud feedbacks in CMIP5も言及したい。

models. Clivar Exchanges, 56, 20–22.

２．積雲対流スキームの役割に関連する問い
次のような項目は、積雲対流スキームの担当者にとってはEndo, H., et al., 2012: Future changes and uncertainties in Asian
precipitation simulated by multi-physics and multi-sea

ごく当たり前のものもあるが、どの程度共有されているであsurfaceろうか？

high-resolution

temperatureensemble

１．積雲対流性降水と大規模凝結による降水は、どちらが激atmospheric general circulation models (MRI-AGCMs). J.

Meteorologicalexperiments
Researchwith

Institute

Geophys. Res., 117, D16118.

しい降水を表現しているだろうか？
２．冬の日本海の筋状の雲による降水は、例えば 20km 解像

Nakano, M. et al., 2017: Global 7 km mesh nonhydrostatic Model
Intercomparison Project for improving TYphoon forecast

度のモデルでは、対流性と大規模凝結のいずれで降ってい(TYMIP-G7): experimental design and preliminary result.

るだろうか？
３．積雲対流スキーム on と off では、どちらの降水気候値分Geosci. Model Dev., 10, 1363-1381.
Webb, M. et al, 2015: The impact of parametrized convection on

布のメリハリが強くなるだろうか？
４．解像度を 100 km, 50 km, 20 km, 7 km と増加させてい― 229 ―

cloud feedback. Phil. Trans. R. Soc. A, 373, 20140414.

B308

旱魃、飢饉を地球システムモデルで探る*小 畑 淳 ・ 辻 野 博 之 ・ 行 本 誠 史 （ 気 象 研 ）


はじめに

穀物の備蓄に関する社会状況も考慮する必要がある。

生態系や社会に損害を与える大規模な旱魃・凶作は、太陽活動や火山噴火等の外力だけでなく、気候の内部℃     ●1LñR

自然変動によっても起こる事が樹木年輪や観測から示                       ℃されている[1]。本研究ではその仕組みの解明を目指し、
気象と生物圏の相互作用を含む地球システム数値モデ□インド洋ダイポール

ルにより旱魃・凶作がどの様に表現されるか探る。
×大西洋数十年振動 右軸 

実験と解析結果

アジアモンスーン陸域降水量月偏差

過去 150 年で最強のエルニーニョ（1877-78 年）時に
アジアモンスーンの弱まり等により大旱魃・大飢饉が%起こった事[1]を受け、気象研地球システムモデル[2]の産業革命前実験の定常状態に於いて、インド洋・大西洋の気候変動指標も含め[1]に似た事例を調べた。その結果、モデル 140 年間で最強のエルニーニョ（＋３℃）

アジアモンスーン陸域純一次生産月偏差

は 24-25 年に見られ、これに伴いアジアモンスーン陸域の降水と純一次生産は約 20 %減少する（図１の▲、図%２）。低緯度では東南アジアや中南米で減少が顕著であるが（図３）、元が多いため割合は大きくない（生産約20 %減）。ここでは純一次生産を農作物と見做したが、1LñR 海域海面水温月偏差

図２ 図１のモデル ～ 年を拡大   →年

℃アジアモンスーン陸域降水量月偏差
降水の減少（PP年）
%(63°-150°E, 10°S-55°N)

アジアモンスーン陸域純一次生産月偏差%
純一次生産の減少 （J&P年）
図３
図１ 気象研地球システムモデル    →年
産業革命前実験の定常状態
旱魃・飢饉の正確な表現には、作物収量モデルや水とモデル  年エルニーニョ時の降水と生産の偏差
参考文献[1] Singh, D., et al., 2018, J. Climate, 31, 9445-9467.
[2] Adachi, Y., et al., 2013, Pap. Meteor. Geophys., 64, 1-19.

― 230 ―

C301

次世代静止衛星搭載降水レーダ反射強度の観測システムシミュレーション実験*岡 﨑 淳 史 , 本 田 匠 , 小 槻 峻 司 , 三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )


はじめに

[1]を用いて計算した。

レーダによる降水観測は気象予報において重要な役割を果たしており、その観測範囲および頻度は今後ま



結果

すます拡充していくことが予想される。現在、JAXA

次世代静止衛星が観測する降水レーダ反射強度を同では次世代降水観測衛星として大型フェーズドアレイ

化することで、台風強度の解析および予報が改善する

アンテナを搭載した静止衛星の打ち上げを検討していことが示された（図 1）。一方、台風トラックの予報精る。これにより、低緯度から中緯度における降水の常度には向上が見られなかった。これは、外側領域（内時観測が可能になる。さらに、これを同化することで、側領域の境界値）に西風バイアスがあることと、降水

数値天気予報の精度向上が期待される。一方、観測誤

反射強度と風速間の弱相関により台風指向流が十分に差相関や観測演算子等に自明でない問題をはらむため、

改善されなかったことが原因である。また、地表面エ

降水レーダ観測により得られる反射強度の同化は一般

コーの影響あり・なしの結果を比較したところ、地表に難しい。加えて、現在検討されているレーダ解像度

面エコーの影響ありのほうが、むしろ成績は良かった。

では降水エコーが地表面エコーに大きく影響を受ける

これは、反射強度とモデル予報変数間の相関が大気下ことが報告されており[1]、有効な観測は大気中層以上層では弱いためである。以上から、適切に境界値を与に限定されることが想定される。衛星計画段階においえれば、次世代静止衛星降水レーダ反射強度を同化すて、数値天気予報における衛星観測の有用性を明らかることで、台風予測を改善できる可能性が示唆された。

にしておくことは重要である。

発表では、上記の結果に加え、レーダ解像度を変えた

本研究では、次世代静止衛星による降水レーダ反射
強度観測が数値天気予報にもたらす影響を、完全モデ

実験結果および、既存の観測と併用した場合の結果についても報告する。

ルの観測システムシミュレーション実験により調査する。本研究では、対象事例として 2015 年最強の台風
Soudelor（平成 27 年 13 号）を選んだ。


実験設定

本研究では、理化学研究所計算科学研究センターを中心に開発が進められている次世代気象気候科学基盤
ライブラリーを用いた領域非静力学モデル
SCALE-RM[2, 3]に、局所アンサンブル変換カルマンフ
ィルタ（LETKF[4]）を適用した SCALE-LETKF[6]を用いた。モデルの水平解像度は外側領域では 15km、内側

図 1 台風中心気圧。太線で解析値、細線で予報値を領域では 3km とした。境界値および初期値には 6 時間示す。Reference は真値、NoDA はデータ同化なしの場

ごと、0.5°解像度の NCEP/GFS を用いた。アンサンブ

合を表す。

ルサイズは 50 メンバーとした。
同化する観測は同モデルを用いて別途行った実験を参考文献

真値と仮定し、それから計算される降水レーダ反射強[1] Okazaki et al., 2018, AMTD.

度に観測誤差（5 dBZ）を加えることで作成した。観測[2] Nishizawa et al., 2015, GMD., 8, 3393-34419.

の空間解像度は水平 20km、鉛直 500m であり、毎正時[3] Sato et al., 2015, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23.

に入手可能であると仮定した。レーダ反射強度は、次[4] Hunt et al., 2007, Physica D., 230, 112-126.

世代静止衛星による降水レーダ反射強度の観測演算子[5] Lien et al., 2017, SOLA, 13, 1-6.

― 231 ―

C302

気象庁メソ解析におけるマイクロ波イメージャデータ同化の豪雨予測への影響調査*

清水 宏幸, 計盛 正博（気象庁予報部数値予報課）

1. はじめに

現在，気象庁の現業数値予報システムではマイク
ロ波イメージャ，GCOM‑W/AMSR2，GPM‑core/GMI，
DMSP‑F17, F18/SSMIS の観測データを初期値作成のためのデータ同化において利用している．現在のシステムでは，全球解析で晴天輝度温度データを，メ
ソ解析では晴天輝度温度データと輝度温度からリトリーブした降水強度を 4 次元変分法により同化している．マイクロ波イメージャの観測データを同化することによって，解析値の中下層の気温や水蒸気場が改善することから現業利用が行われている[1]．しかし，2003 年のマイクロ波イメージャデータの利用開始(当初はリトリーブされた可降水量の同化)以降，モデルの改良や観測データ利用手法の改良等が行われ，導入当初のマイクロ波イメージャデータの同化により得られた解析場，予報場への影響が，最新の数値予報システムでも同様に得られるかどうかは自明ではない．また，近年多発する集中豪雨に着目して，個々の降水現象の予測にどの程度インパクトを与えるのかを調査した研究は少ない．
本研究では，気象庁の最新の数値予報システムでのマイクロ波イメージャのデータ同化が豪雨等の予測精度へ与える影響を，調査した．

上の 900hPa から 600hPa を中心に Test1, Test2 で
Cntl よりも気温が高く，比湿が小さいことが確認された（図略）．これは，マイクロ波イメージャの同化に，中下層の相対湿度を増加させる効果があることを示している．
平成 29 年 7 月九州北部豪雨の予想への影響を調査するため，2017 年 7 月 4 日 12UTC 初期値の 21 時間予想を比べると，Test1 では，初期値から予報時間
を通して中下層が乾燥し(図略)，予測降水量が全体的に少なかった(図 2)．特に，九州北部の降水域の予測領域は変わらないが，予測降水量が減少していることが確認された．これらは，導入当初に見られたマイクロ波イメージャのデータ同化が強雨予測の改善に寄与することと整合する．
学会では，Test3 の結果も含めて，実験結果の詳細を示す．

4. 参考文献[1] 佐藤芳昭,江河拓夢,2007: マイクロ波放射計.
数値予報課報告・別冊第 53 号, 気象庁予報部,
91-105.

2. 実験設定

気象庁の現業数値予報システム(2018 年 6 月時点)
相当の設定の実験を Cntl とし，以下の実験を行った．
Test1:全マイクロ波イメージャ棄却実験(メソ解析)
Test2:GCOM‑W/AMSR2 のみの棄却実験(メソ解析)
Test3:全マイクロ波イメージャ棄却実験(全球解析, 図 1：観測値と第一推定値との差の標準偏差の Cntl からメソ解析 )の変化率．黒色は Test1，灰色は Test2 の結果を示す．
Test1, Test2 の結果はメソ解析で同化されるマイ 3 時間解析雨量
Cntl(コントロール実験)
クロ波イメージャのデータのみを棄却しており，境界値を提供する全球モデルはマイクロ波イメージャを使用した解析値を用いているため，境界値を通してマイクロ波イメージャの影響を受ける．一方，Test3 は全球解析からもマイクロ波イメージャを棄却している．今回は平成 29 年 7 月九州北部豪雨の事
例を取り上げ，実験期間を，データ同化の助走期間を含め 2017 年 6 月 10 日から 7 月 8 日とした．

3. 結果

Test1(データ棄却実験)

図 1 にいくつかの観測データについて，観測値と第一推定値との差(FG departure)の標準偏差の Cntl
からの変化率を示す．マイクロ波イメージャを棄却したことによって，主に中下層の水蒸気に感度のある観測データで FG departure の標準偏差の増加が見られ，第一推定値の水蒸気場が悪化した．解析値について Cntl と Test1, Test2 の期間平均差では，海― 232 ―

図 2:2017 年 7 月 4 日 12
UTC 初期値からの 21 時
間予想値および予想時
刻の 3 時間解析雨量．
等値線は，地上気圧，
陰影で前 3 時間降水量，矢羽は地上風を示す．

C303

全天赤外輝度温度のデータ同化のためのAdaptive Background Error Inflation (ABEI) 手 法*南 出 将 志 (J et Propulsi on La bora tor y, Cali for nia Ins tit ut e of Technol ogy) ,Fuq i ng Zha ng (The P enns yl va nia State Uni versit y, Depart ment of Met eor ol ogy ) ,Derek J . P oss elt (J et Pr opulsi on La bora t ory, C a lifornia Instit ut e of Te chnol ogy )

応じて変化し，雲域が観測されながらも晴天域を予測

背景

近年打ち上げられ，オペレーションを開始した次世した場合に大きな値をとることで，晴天域に対流を生代静止軌道観測衛星であるひまわり８号や GOES-16 は，じさせ，雲域を捉える困難さを緩和するように設計さ

時間的，空間的に高い解像度から，従来には得られなかれている．係数の値は，オフラインで準備された OSSEった多くの観測情報をもたらし，気象予測を向上させ(Observing System Simulation Experiment)データセットの，ることが期待されている．しかしながら，赤外画像は鉛

観測・予測誤差の統計を用いて算出する．

直気象プロファイルに対する非線形性が強く，数値予報への利用は著しく制限されてきた．特に，誤って予測

結果，結論

された雲域についてはデータ同化を通じて取り除くこ本研究ではアンサンブルカルマンフィルターを用いとが比較的容易であるのに対し，誤って予測された晴た全天赤外輝度温度の直接同化実験を行った．予測モ

天域（i.e. 雲域を予測できなかった領域）については，

デルとして 3-km メッシュに設定した対流をシミュレ

それらの修正が非常に困難であることが，多くの先行ート可能な WRF を用いた．台風や雷雨，メソスケール

研究で指摘されている．特に，ひまわり８号や GOES-

対流システムなど，陸域・海上双方の極端気象現象につ

16 の高解像度観測データの貢献が期待されている台風

いて，ABEI を適用し，そのパフォーマンスを検証した．

や突発的な豪雨のような極端現象は，急速な雲域の発

下図は 2017 年に米国南部に上陸したハリケーン達を伴うため，それらの予測改善に向けて，雲域の観測

Harvey の台風強度解析と予測を比較したものである．

情報の利用を可能とすることは必要不可欠な課題であABEI の使用が，より正確な平均場を解析することだけ

る．本研究では上記の問題を緩和し，全天，特に雲域のでなく，フィルターダイバージェンスを防ぐことにも

赤外輝度温度観測を効果的に数値予報モデルに直接同大きく貢献した．本発表では，アルゴリズムの詳細，及化するための新たな手法として Adaptive Backgroundびハリケーン以外の適用事例の結果などを紹介する．

Error Inflation (ABEI)について提案する．
参考文献
$%(, のアルゴリズム概要

Minamide, M.*, and F. Zhang, 2019: Adaptive Background

ABEI は，雲影響指数を説明変数として，領域ごとにError Inflation for Assimilating All-sky Satellite

異なる背景誤差共分散の乗法的膨張係数(multiplicative

Radiance. Quart. J. Roy. Meteor. Soc.,

inflation factor)を計算する手法である．係数は大気場にhttps://doi.org/10.1002/qj.3466..

Figure 1. 台風強度のアンサンブル解析と決定論的予測実験 (modified from Fig. 13 of Minamide and Zhang, 2019)― 233 ―

C304

非線形予報モデルを繰り返し計算する 4DEnVar は非線形現象のデータ同化に有効か？
*1

横田 祥, 1 小泉 耕, 2,1 国井 勝, 3,1 伊藤耕介（1 気象研究所, 2 気象庁予報部数値予報課, 3 琉球大学）

 はじめに
気象庁のメソ解析は，気候学的な背景誤差共分散に基づく 4 次元変分法（4DVar）で作成されている．一方，近年，多くの数値予報センターでは，アンサンブル予報に基づく流れに依存した背景誤差共分散を用いて評価関数を最小化するデータ同化手法（En4DVar や 4DEnVar）の開発が進められている．En4DVar は評価関数の勾配計算にアジョイントモデルを用いるのに対し，4DEnVar
はその部分をアンサンブル摂動から計算するため，アジョイントモデルが不要である．[1]は，非線形予報モ
デルを繰り返し計算する En4DVar と 4DEnVar を気象庁の現業メソ同化システム（JNoVA[2]）に実装して 1 点観測同化実験を行い，4DEnVar によって予報誤差の非線形時間発展を考慮した解析が行える可能性を示した．
本研究では，Lorenz63 モデル[3]と JNoVA に実装した
En4DVar と 4DEnVar を用いて予報誤差が非線形成長するような設定で同化実験を行い，結果を比較すること
により，4DEnVar の利点と実用化の際の課題をより詳細に調査した．
 /RUHQ] モデルによる同化実験
まず，Lorenz63 モデル（x, y, z の 3 変数モデル）を用いて，En4DVar と 4DEnVar のどちらがより評価関数を小さくできるかを調べた．観測は x のみとし，真値からの誤差分散を 0.1 として同化ウインドウ内に等時間
間隔で 20 個同化した．アンサンブルメンバー数は 3 とし，3 変数とも初期摂動の分散を 1 とした．初期値を変えて実験を行った結果，評価関数の勾配が強非線形で，かつアンサンブル予報が評価関数のグローバルな分布をとらえている場合，4DEnVar の方が評価関数を小さくすることができた（図 1）．
 -1R9$ による同化実験
次に，JNoVA を用いて，2015 年 9 月 8 日 00–03UTCを同化ウインドウとして 4DVar，En4DVar，4DEnVar で実観測の同化実験を行い，その解析値を初期値として39 時間予報を行った．En4DVar と 4DEnVar の背景誤差
共分散は26メンバーの気象庁週間アンサンブル予報（7
日 12UTC を初期値とする 12 時間予報値）の摂動を用いて作成した．結果として，4DEnVar は En4DVar とほぼ同等の予報結果を得ることができ，24 時間降水量のピークは 4DVar より観測に近い位置（鬼怒川流域）に位置していた（図 2）．しかし，背景誤差共分散の局所化を行った場合，4DEnVar では En4DVar に比べて局所化された背景誤差共分散の時間発展が正しく計算できず，評価関数の最小値探索が不安定になった（図略）．

 まとめと今後の予定
評価関数の勾配が強非線形でアンサンブル摂動の大きさが適切である場合，4DEnVar は En4DVar と同等，
あるいはより評価関数の小さい解析値が得られる可能性が示された．今後，本システムを実用化するために，
適切な局所化の実装方法を検討する予定である．

図 1：評価関数（カラー）と，En4DVar（青線）と 4DEnVar（赤線）による最小値探索の軌跡．■印と×印はそれぞれ第一推定値とアンサンブル予報値（3 メンバー）を示す．

図 2：3 つの実験（a：4DVar，b：En4DVar，c：4DEnVar）における，8 日 18UTC から 9 日 18UTC の台風の経路（赤線，●，
9 日 18UTC
印は 6 時間毎），
24 時間降水量（カラー，
mm day–1）–1．黒線はベストトラック．
の高度 10 m の水平風（矢印，m s ）謝辞
本研究の一部は，文部科学省フラグシップ 2020
（ポスト
「京」
）
重点課題 4「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境の予測の高度化」（課題 ID: hp160229, hp170246, hp180194），及びJSPS 科研費 JP16K17804, JP16H04054 より支援を受けました．
参考文献[1] 横田ほか, 2018, 日本気象学会 2018 年度秋季大会, P419.
[2] Honda et al., 2005, Q. J. R. Meteor. Soc., 131, 3465-3475.
[3] Lorenz, 1963, J. Atmos. Sci., 20, 130-141.

― 234 ―

C305

アンサンブルに基づく相互共分散行列の特異値分解による
平成 30 年 7 月豪雨の解析*1

横田 祥, 1,2 瀬古 弘（1 気象研究所, 2 海洋研究開発機構）

 はじめに
多数のデータから気象現象を解析する方法として，
特異値分解（SVD）解析やアンサンブル感度解析（ESA）がある．しかし，一般的な SVD 解析は，気候学的な相
互共分散行列を用いるため，豪雨のような特定の現象のみに着目した解析を行うことは困難である．一方，
ESA では特定の現象に着目した解析が可能であるが，ある特定の物理量との線形な関係しか得られないため，複数の要因が関係する複雑な現象の解析は難しい．そこで本研究では「アンサンブル SVD（ESVD）解析」
を考案し，これによって特定の豪雨事例における大気場と降水の関係を多面的に明らかにすることを試みる．
 実験設定
本研究では，平成 30 年 7 月豪雨を対象とした．この事例は，様々なスケールの複合的な要因のもとで豪雨が発生したと考えられており，広島県では，7 月 6 日の夜に線状降水帯が形成され，局地的に降水が増大したとされている[1]．この広島県の豪雨を対象に，水平格子
間隔 2 km のアンサンブル予報（301 メンバー）を，4
日 12UTC を初期時刻として行った（計算領域は図 a，b
参照）．アンサンブル予報の初期値と境界値は，水平格子間隔 15 km の NHM-LETKF[2]を用い，気象庁のメソ
同化システムで同化されている 1 時間毎の観測（衛星観測を除く）を，6 月 28 日 00UTC から 3 時間毎に同化することによって作成した．
 (69' 解析
本研究では，広島県で線状降水帯が形成されたと考えられる 6 日 12UTC の水物質（雲水，雨，雲氷，雪，霰それぞれの混合比）の図 c，d の領域の予報値と，その 3 時間前の 6 日 09UTC の大気場（東西風，南北風，鉛直風，温位，気圧，水蒸気混合比）の図 a，b の領域の予報値について，それらの相互共分散行列を 301 メ
ンバーで計算した．そして，この行列の SVD を行い，
SVD モード毎に水物質と大気場の異質相関マップを描くことにより，各モードの水物質の分布と関係の深い
大気場の特徴を抽出した．
結果として，SVD 第 1 モードでは，総観スケールの広がりを持った大気場の異質相関マップが得られた（図 a）．これに対応する水物質の異質相関マップが広島県の北西で正，南東で負であったこと（図 c）から，
図 a のように日本海下層の大気が高湿で，九州から中国地方にかけて下層で南西風が強いほど，梅雨前線の位置が北西側にシフトすると考えられる．
一方，SVD 第 6 モードの大気場の異質相関マップは，絶対値が大きい領域が広島県南の下層に限定されていた（図 b）．これに対応する水物質の異質相関マップが広島県で南西-北東方向に帯状の分布をしていたこと（図 d）から，図 b のように広島県南の下層が局地的に
高湿で南風が強いことが，線状降水帯の形成に重要であったと考えられる．
 まとめESVD 解析により，平成 30 年 7 月豪雨について，前線の位置を決める総観スケールの要因と，線状降水帯を形成するメソスケールの要因を同時に見出すことができた．このように，ESVD 解析は，アンサンブル予報を用いて気象現象の要因を解析する強力な手法の 1
つになり得ると考えられる．

図：(a)(b)水物質に対する，地上 400 m の水平風（矢印）と水蒸気混合比（カラー）の異質相関マップ．(c)(d) 大気場に対する，地上 400 m の雨混合比の異質相関マップ．
（a, c：SVD
第 1 モード；b, d：SVD 第 6 モード）
謝辞
本研究の一部は，文部科学省フラグシップ 2020
（ポスト
「京」
）
重点課題 4「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境の予測の高度化」（課題 ID: hp160229, hp170246, hp180194），及び JSPS 科研費 JP16K17804, JP16H04054, JP17H00852 より支援を受けました．
参考文献[1] Tsuguti et al., 2018, Landslides, in press.
[2] Kunii, 2014, Wea. Forecasting, 29, 1093-1105.

― 235 ―

C306

背景誤差共分散のモデル空間直接局所化による非局所・高密度観測データのアンサンブル同化に向けて*堀 田 大 介 (気 象 研 究 所 )1. はじめにR-loc, B-loc ともに局所化スケール(e-1 幅) L のガウス
LETKF をはじめとする同時更新型の平方根フィ関数で与え，L を 5 から 40 まで 5 刻みで値を変えてルタでは, 解析対象の格子点から地理的距離が遠い
実験を繰り返した．B-loc では局所化後の標本共分散
観測の誤差分散を膨張させることで間接的に背景誤の表現にアンサンブル変調法(Bishop et al. 2017,
差共分散を局所化する手法(R 局所化)が一般的に用MWR)を用い，局所化行列を 10 モードで切断する．
いられる．R 局所化では各観測の地理的な位置が定
3. 結果
義されることが前提となっており, 観測演算子がモ
単発同化実験の結果を図 1c,d に示す．複数の線は
デル変数の積算値で定義されるような,「位置」の概それぞれ異なる局所化スケール L での結果を表す．
念が正しく定義されない非局所的な観測に対しては太線は真のカルマンフィルタで計算した参照値(“正適用困難である. そこで本研究では地上 GNSS 観測解”)である．R-loc (図 1c)では上層のノイズを抑えるを模した鉛直 1 次元の理想的な系で 1 点同化実験をために L を小さく選ばなければならないが，小さく行い, R 局所化を用いた LETKF と, 背景誤差共分散
選ぶと解析インクリメントが下層に張り付いたようをモデル空間で直接局所化(B 局所化)する ETKF でに浅くなってしまう．また解析インクリメントが L得られる解析インクリメントを, 真の背景誤差を用の選択により敏感に変化しチューニングが困難であいたカルマンフィルタで得られる解析インクリメン
る．一方 B-loc (図 1d)では L の選択にあまり左右さト(これを真値とみなす)と比較することで R 局所化
れず真のカルマンフィルタによる“正解”に近い解析の限界を精査する.
インクリメントが得られる. また L を大きくとって
2. 実験設定
も上層にノイズを生じない．
相対湿度の鉛直プロファイルを模して nz=80 変数
4. まとめnzの 1 次元の状態変数 x∈R を考え，k=1 層目を最下
背景誤差もしくは観測演算子のどちらか一方が空層, k=nz 層目をモデル大気上端とみなす．背景誤差共間的な広がりを持つ場合に R 局所化を施した
true-1
分散 B として e 幅 W=20 で距離に応じて減衰する
LETKF が真のカルマンフィルタから大きく逸脱しsimulate_gnss
ﬁle:///Users/dhotta/Downloads/s
simulate_gnss
ﬁle:///Users/dhotta/Down
ガウス関数型の相関を設定し対角成分はすべて 1 とた解析インクリメントを返すこと,
またこの問題が9. Non-local obs and localization
In [30]: # dummy plot
する(図 1a)。観測は 1 つだけ与えられるものとし，
B 局所化により大幅に改善されうることを理想試験
plot_dummy=plot(inc1,z,label="true
KF",aspect_ratio=ar
1D toy system
mimicking
GNSS
PWV, linewidth=6)
観測演算子は地上 GNSS 等から得られる可降水量を• Analysis
で確認した.
今後は地上
GNSS
increment from20-member
LETKF
with 観測を対象に，実際
B-localization retaining 10 modes
for L in Llist
plot_dummy=plot!(inc1,z• Localizations with Gaspari-Cohn,
localization
scale L ranging from 5 to 40,label="L="*string(L)
模しxの重み付き総和H(x)=Σk wkxk として定義する．• Moderateの大気モデルを用いたより現実的な系でB 局所化のL (15~30) à increment)very close to true KF,
endno spurious increment in the upper layers
withplot_dummy
ここで重み wk は最下層から D=10 格子離れるごとに• Quite
有効性を検証したい．
insensitive to the exact choice of L à L can be tuned rather easily
Out[30]:80-1e 倍に減衰するものとして wk＝exp(– (k–1)/D)によりtrue KF
L=5定める(図 1b)．観測誤差分散は R=1 とする．
L=10
L=15
60
L=20
上記の設定のもと，20 メンバーの背景値のアンサ
L=30
L=40
1
ンブル と +4.0 の観測イノベーション(O-B)を与え40た場合の解析インクリメントを, R 局所化を用いる
LETKF (R-loc) と B 局所化を用いるETKF (B-loc) に20
より計算し，真のカルマンフィルタによる解析イン
図１: (a) 想定する真の背景誤差共分散行列(各列を10 格子おクリメントを参照値として比較した. 局所化関数は
22
ﬁle:///Users/dhotta/Downloads/simulate_gnss.html

simulate_gnss

simulate_gnss

Out[1]:
In [2]:

Out[2]:

In [53]:In ﬁle:///Users/dhotta/Downloads/simulate_gnss.html[59]: #Rloc
nens=20
set_param(128,1,20)
Xb=genBgErr(nens)[1:nz,:]
In [58]: # B-localization
0.02
Xb.=Xb.- mean(Xb,2)
Bens=Xb*Xb'/(nens-1)
Llist=[5 10 15 20 30 40]
plot_Bloc=plot(inc1,z,label="",aspect_ratio=ar
plot_Rloc=plot(inc1,z,label="",aspect_ratio=ar, linewidth=6)
set_param(128,1,20),linewidth=6)
setup(2.0)
for L in Llist
for L in Llist
inc3,dfs,trA=KFmain(Bens.*get_rhoB(L)[1:nz,1:nz],H,1.0,4.0)
trueinc2,dfs,trA=LETKFobloc(Xb,H,R,d,L,[1])plot_Bloc=plot!(inc3,z
plot_Rloc=plot!(inc2,z ﬁle:///Users/dhotta/Downloads/simulate_gnss.html
simulate_gnss,label="" #"Kd via B-loc L="*string(L),label="" #"L="*string(L) )const nz=80)
z=[k for k=1:nz]
end
end
B=genBtrue()[1:nz,1:nz]
title!("Anl. inc. B-loc LETKF")
title!("Anl. inc. R-loc LETKF")
plot(B[:,1:10:end],z,label="",aspect_ratio=ar)
In [4]: H=zeros(1,nz)
plot_Bloc
title!("Bg covariance")
H[1,:]=@. exp(-z/10) plot_Rloc
ylabel!("height")

cur_plot=plot(H[1,:],z,label="H",aspect_ratio=ar)Out[58]:Out[59]:Out[53]:

Out[4]:
Bg covarianceAnl. inc. R-loc LETKF

8080

Anl. inc. B-loc LETKF

8080

heightHeight

H

60

40

20

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

60

60

60

40

40

40

20

20

20

0.2

0.4

0.6

0.8

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

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m=text/plain
WARNING:_show
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In [56]: R=ones(1,1)
d=[4.0]inc1,dfs,trA=KFmain(B,H,1.0,4.0)
plot_true=plot(inc1,z,label="",aspect_ratio=ar, linewidth=6)

0.1 0.2 0.3 0.4
きに描画)．(b) 観測演算子. (c) R 局所化による解析インクリ

1

Btrue の対称平方根と，各成分が独立に N(0,1)に従う nz×20の乱数行列を掛けることで生成.

WARNING: _show is not defined for this backend. m=text/plain
メント. (d) B 局所化による解析インクリメント．
# Kalman gain is proportional to BH'=∑ₖHₖbₖ#plot(sum(k->H[1,k]*B[k,:],1:nz),z)Out[56]:80

sandbox below
60― 236 ―

In [8]: #const nz=80#Bsub=genBtrue()[1:nz,1:nz]#z=[k for k=1:nz]#amp= @. 0.5*exp(-(z-nz/4)^2/nz)+exp(-z/nz)
40#B=diagm(amp)*Bsub*diagm(amp)#plot(B[:,1:10:end],z,aspect_ratio=0.05)
20
In [9]: #nsam=100#Xb=diagm(amp)*genBgErr(nsam)[1:nz,:]#Xb.=Xb.- mean(Xb,2)

C307

4次元の背景誤差共分散行列を使った4D-Varによる
アンサンブル生成と決定論的解析（3）石橋俊之（気象研究所 台風研究部）

1. 研究背景と目的
4 次元変分法（4D-Var）やアンサンブルカルマンフィ
ルタ（EnKF）のようなデータ同化システム（DAS）において、背景誤差共分散行列（B）は解析精度を決める
重要な要素の 1 つである。B の実際の構築は、背景誤差統計の時空間（またはスペクトル）一様性を仮定して、そこでの平均に還元するか、O(100)程度の小さな統計
サンプルに先験的情報を付加して期待値計算を近似することで行われてきた。前者は変分法、後者はEnKF を解法とする。双方の手法の発展により、近年、
後者で求めた B を変分法の中で使用することで、単独の場合より精度の良い解析を得られることが示され（Buehner et al. 2010）（ハイブリッド DAS）、現業
DAS としての利用が始まっている（Wang et al. 2013
図 1 システム概念図他）。
本研究では、ハイブリッド DAS の精度向上を目的とし、アンサンブル生成と決定論的な解析を共に 4D-Var
で行う DAS の開発を行っている（図 1）。このようなシス
テムはアンサンブルの精度向上の他、単一の同化システムに研究開発資源を集中できる利点もある。サイクル実験結果について報告する。
2.

方法
はじめに用語の定義をする。解析スキームを“aD-b-cDB-d”のように表す。a は最適化する空間の次元、b は最適化方法、c は背景誤差共分散の次元、dは背景誤差共分散の性質で時空間平均は C、アンサ
ンブルは E と記す。例えば、従来の随伴モデルを使っ
図 2 192 メンバの 4DVAR-3DB-E による予報精度の向上。
色は東西風予測の RMSE の全球平均改善率（%）。正（負）た強拘束の 4D-Var は、4D-Var-3DB-C、Buehner etはハイブリッド化による改善（改悪）に対応。横軸は予報時間
al. (2010)の 4 次元 B を使う手法は、4D-Var-4DB-E（h）、縦軸は気圧高度（hPa）。
と表記される。
本研究では、MRI-NAPEX（気象研究所に移植したによるアンサンブル生成が精度の良いアンサンブルを生気象庁全球数値予報シス テムの実験システム）上に成していることがわかる。また、4DB の場合にも 20%程
4D-Var-4DB-EC および 3DB を構築し、決定論的解析と度気候学的な背景誤差情報を混ぜることで改善が得ら
アンサンブル生成を共に行う。4DB/3DB-EC はスイッチれている。
で切り替えられるように構築している（石橋 2014）。
3. サイクル実験
4D-Var-4DB 及び 3DB について、2014 年 7 月 20 日
から 9 月 11 日のサイクル実験を実施した。アンサンブル
生成は観測摂動法、メンバ数は 192 とした。B をアンサン
ブルだけから構成した場合（4D-Var-3DB-E）の予報精度の改善率を図 2 に示す。図から、概ねすべての高度・時間で、予報精度が改善していることがわかる。変分法

4. 今後の展望
アンサンブル生成の計算コストの抑制、4DB について
は時間推進と局所化演算の交換による精度悪化への原理的な対応と、4DB で浮いた計算量を高分解能化等へ分配することで、さらなる精度改善を図る。

― 237 ―

C308

変分法同化法のための 2 スケール局所化手法
小 田 真 祐 子 (気 象 研 究 所 )



はじめに

アンサンブルを用いた変分法同化法の開発を目的としている。局所化は、変分法同化法に必要な手法の一つであり、精度向上のためにはその高度化が必要である。
アンサンブルを利用した背景誤差共分散の相関構造について、高度や地理的な位置、変数などによって相関スケールが異なることは既に知られている。

１スケールの解析インクリメント、𝛃𝛃𝟏𝟏 , 𝛃𝛃𝟐𝟐 は格子点と同じ次元のベクトルを表す。また、𝐔𝐔𝟏𝟏 、𝐔𝐔𝟐𝟐 はそれぞれ𝐁𝐁1 =𝐂𝐂1 ∘ 𝐁𝐁𝐞𝐞 = 𝐔𝐔𝟏𝟏 𝐔𝐔𝟏𝟏𝐓𝐓 、𝐁𝐁2 = 𝐂𝐂2 ∘ 𝐁𝐁𝐞𝐞 = 𝐔𝐔𝟐𝟐 𝐔𝐔𝟐𝟐𝐓𝐓を満たす。ただし、𝐂𝐂1、𝐂𝐂2は相関スケールの異なる局所化行列、𝛄𝛄𝟏𝟏 、

𝛄𝛄𝟐𝟐 は各局所化の制御変数である。式(1)から２スケールの局所化をした背景誤差共分散行列𝐁𝐁′は次式で表せる。
𝐁𝐁′ = (𝛿𝛿𝐱𝐱 ′ )(𝛿𝛿𝐱𝐱 ′ )𝐓𝐓 = 𝛃𝛃𝟏𝟏 𝛃𝛃𝐓𝐓𝟏𝟏 °𝐁𝐁1 + 𝛃𝛃𝟐𝟐 𝛃𝛃𝐓𝐓𝟐𝟐 °𝐁𝐁𝟐𝟐 .

そうした相関構造を反映した局所化をすることで、また、式(1)は次のように書き直すことができる。

精度が改善されることが示唆されている( Bowler et al.

𝛄𝛄1𝛿𝛿𝐱𝐱′ = [𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑(𝛃𝛃1 )𝐔𝐔1 , 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑(𝛃𝛃2 )𝐔𝐔2 ] [𝛄𝛄 ] = 𝐔𝐔′𝐯𝐯.

2017 など) 。ここでは、よりシンプルで、計算コストや開発コストのかからない局所化の手法を提案する。


𝐔𝐔𝟏𝟏 、𝐔𝐔𝟐𝟐 を具体的に書き下すと次式のようになる。
𝒃𝒃

定式化

アンサンブルから作る背景誤差共分散行列𝐁𝐁𝐞𝐞 は次式で表せる。

𝐱𝐱𝐤𝐤′ =

2

𝐁𝐁𝐞𝐞 = 𝐗𝐗𝐗𝐗 𝐓𝐓
𝐗𝐗 = [𝐱𝐱1′ , 𝐱𝐱2′ ,  ⋯ , 𝐱𝐱𝑁𝑁 ′]1

ここで、𝐋𝐋𝛂𝛂𝟏𝟏 、𝐋𝐋𝛂𝛂𝟐𝟐 は𝐂𝐂𝟏𝟏 = 𝐋𝐋𝛂𝛂𝟏𝟏 (𝐋𝐋𝛂𝛂𝟏𝟏 )𝑻𝑻 , 𝐂𝐂𝟐𝟐 = 𝐋𝐋𝛂𝛂𝟐𝟐 (𝐋𝐋𝛂𝛂𝟐𝟐 )𝐓𝐓 を満たす。
通常のハイブリッドの変分法と同様に、ここでも制コスト関数の背景誤差の項 𝐽𝐽𝑏𝑏 は以下の式で表せる。

√𝑁𝑁 − 1𝐱𝐱𝑘𝑘 ：アンサンブル予報値、𝐱𝐱̅：アンサンブル平均値。

𝐁𝐁𝐞𝐞 を局所化した背景誤差共分散行列𝐁𝐁、および解析

インクリメント𝛿𝛿𝐱𝐱 はそれぞれ次式で表せる。
𝐁𝐁 = 𝐂𝐂 ∘ 𝐁𝐁𝐞𝐞11
1
1
𝐽𝐽𝑏𝑏 = 𝐯𝐯 𝐓𝐓 𝐔𝐔′𝐓𝐓 𝐁𝐁−𝟏𝟏 𝐔𝐔′ 𝐯𝐯 = 𝐯𝐯 𝐓𝐓 𝐯𝐯 = 𝛄𝛄1T 𝛄𝛄1 + 𝛄𝛄T2 𝛄𝛄2 .
2222

その結果、従来のアルゴリズムを使用して解析値を求めることができる。
𝑁𝑁

𝛿𝛿𝐱𝐱 = ∑ 𝐋𝐋𝛂𝛂 𝐰𝐰𝑖𝑖 ∘ 𝐱𝐱𝑖𝑖′ .
𝛂𝛂𝐔𝐔𝟐𝟐 = [𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅(𝐱𝐱′𝒃𝒃𝟏𝟏 )𝐋𝐋𝜶𝜶𝟐𝟐 , 𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅(𝐱𝐱′𝒃𝒃𝟐𝟐 )𝐋𝐋𝜶𝜶𝟐𝟐 ,  ⋯ , 𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅(𝐱𝐱′𝒃𝒃𝑵𝑵𝒆𝒆𝒆𝒆𝒆𝒆 )𝐋𝐋𝜶𝜶𝟐𝟐].

御変数の積を、𝐯𝐯𝐯𝐯 T = 𝐈𝐈と仮定すると、𝐁𝐁 = 𝐔𝐔′𝐔𝐔′𝐓𝐓となり、(𝐱𝐱𝑘𝑘 − 𝐱𝐱̅) , 𝑘𝑘 = 1, … . . 𝑁𝑁𝑖𝑖

𝐔𝐔𝟏𝟏 = [𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅 (𝐱𝐱′𝟏𝟏 ) 𝐋𝐋𝜶𝜶𝟏𝟏 , 𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅(𝐱𝐱′𝒃𝒃𝟐𝟐 )𝐋𝐋𝜶𝜶𝟏𝟏 ,  ⋯ , 𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅(𝐱𝐱′𝒃𝒃𝑵𝑵𝒆𝒆𝒆𝒆𝒆𝒆 )𝐋𝐋𝜶𝜶𝟏𝟏 ],考察 上述の手法によってシンプルで計算コストの低い、
スケールの局所化ができる。２つだけでなく、３つ、４

𝛂𝛂 𝐓𝐓

𝛂𝛂

ここで、𝐂𝐂は局所化行列で、𝐂𝐂 = 𝐋𝐋 (𝐋𝐋 ) となるように𝐋𝐋を定義する。また、𝛿𝛿𝐱𝐱は次のようにもかける。

つと重ね合わせると、マルチスケールの局所化ができる。この手法であれば、格子によって自由に重みを定義

𝐰𝐰1
𝛿𝛿𝐱𝐱 = [𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑(𝐱𝐱1′ )𝐋𝐋𝛼𝛼 , 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑(𝐱𝐱′2 )𝐋𝐋𝛼𝛼 ,  ⋯ , 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑(𝐱𝐱′𝐍𝐍 )𝐋𝐋𝛼𝛼 ] [ ⋮ ] = 𝐔𝐔𝐔𝐔.
𝐰𝐰𝑁𝑁

でき、より細かい領域ごと、たとえば降水域と非降水域、局所化はこれらの式であらわせる。

だけではなく、ひとつの格子で異なるスケールを重ね

陸域と海域、観測密度依存など、に局所化スケールをわ𝐓𝐓

ここで、𝐁𝐁 = 𝐔𝐔𝐔𝐔 、𝐰𝐰は制御変数である。1 スケールのけることができる。また、格子ごとにスケールをわける ここで新しく提案する局所化は、1 スケールの局所化

合わせることもでき、変分法同化法の精度向上に資すの解析インクリメントを、格子や制御変数などによっることができると考える。発表では /RUHQ] モデルをて異なる重み（𝛃𝛃𝟏𝟏 , 𝛃𝛃𝟐𝟐 ）をつけて足し合わせることで、用いた実験結果を示す。

２スケールの局所化の解析インクリメント𝛿𝛿𝐱𝐱′を得る



手法で、式(1)のようにかける。
𝛿𝛿𝐱𝐱′ = 𝛃𝛃1 °(𝐔𝐔𝟏𝟏 𝛄𝛄𝟏𝟏 ) + 𝛃𝛃2 °(𝐔𝐔𝟐𝟐 𝛄𝛄𝟐𝟐 )参考文献[1] Bowler N. E. et al., 2017, Q.J.R. Meteorol.Soc. 143 : 785-

(1)

𝐔𝐔𝟏𝟏 𝛄𝛄𝟏𝟏 、𝐔𝐔𝟐𝟐 𝛄𝛄𝟐𝟐 はそれぞれ異なる局所化行列で局所化した

797.

― 238 ―

D301

全球非静力学火星大気大循環モデルの開発と高解像度計算*樫村博基 (神戸大/CPS), 八代尚, 西澤誠也, 富田浩文 (R-CCS),中島健介 (九州大), 石渡正樹 (北海道大), 高橋芳幸, 林祥介 (神戸大/CPS)

3. 火星大気放射過程・土壌モデルの移植
まず，DCPAM物理モジュールのうち，火星大気
放射モデル[6]と土壌モデルを移植し，テスト計算
として鉛直1次元大気と土壌の温度変化を確認した．
大気は鉛直100層 (Δz = 1 km)，ダストは光学的厚さ0.2の固定分布とし，土壌は18層，熱容量
9.7×105 [J K-1 kg-1]，熱伝導率0.076 [W m‒1 K‒1]とした．地表アルベドは0.2とし，地表面フラック
スはBH91B95[7,8]，鉛直拡散はMY2.5[9]で計算した．初期値は200 Kの等温静止大気・土壌とし，
SCALE-GMとDCPAMで同様の時間発展が計算されることを確認した．
表1：3次元計算時の解像度に依存する計算設定
glevel
水平格子間隔 [km]水平拡散 (∇6) の最小スケールに対する緩和時間 [s]スポンジ層 (∇2)の最小スケールに対する緩和時間 [s]
時間刻み幅 (large time-step) [s]

火星大気高解像度計算
次に，火星的設定下における高解像度3次元計算のテストと解像度依存性の確認を兼ねて，以下の計算を実施した．解像度依存の計算設定を表1に示す．
大気の鉛直層数は36とし，地表付近ほど層間隔が狭くなるように配置した．高度40 kmより上空にスポンジ層を設置し，地表アルベドは0.5とした．地形および凝結過程は導入していない．
計算の結果，水平格子間隔が30 km以上の場合，日周期加熱に伴う鉛直対流は明瞭には現れなかったが，15 km以下の場合には，鉛直対流が表現された．
また，鉛直対流の規模・発生時刻は，今回計算した範囲では解像度に制約されていることが確認された．
緯度

glevel 06 (Δx = 59 km)

緯度

glevel 07 (Δx = 30 km)[m s–1]glevel 08 (Δx = 15 km)
緯度2. 火星版SCALE-GMの開発
そこで我々は，大型計算機「京」の後継機，ポス
ト「京」で火星高解像度計算の実現を目指し，全球
非静力学火星大気モデル (火星版SCALE-GM) を開発している．SCALE-GM[1]は，正二十面体準一様格子法[2,3]による地球大気の全球非静力学モデル
N I C A M [ 4 な ど ] の 力 学 コ ア を 基 に ， 領 域 モ デル
(SCALE-RM) との物理過程モジュールの共通化や他の惑星大気計算など，より幅広い応用を目指して開発が進められている大気大循環モデルである．
我々はSCALE-GMに，火星大気用の定数や放射・
地表面過程などの物理モジュールを組み込んだ火星版SCALE-GMを開発している．開発は，既存の汎惑星大気大循環モデルDCPAM[5]の火星物理モジュー
ルを移植する形で進めている．なおDCPAMは伝統的な静力学スペクトルモデルである．

4.

glevel 09 (Δx = 7.5 km)

緯度

1. はじめに
火星は大気が薄く海がないため，昼夜間の寒暖差が大きく，鉛直対流が卓越すると考えられるが，全球規模の大気大循環に対するその役割は解明されていない．この謎に挑むためには，水平数キロメート
ル解像度の高解像度全球大気計算が求められる．また鉛直対流を陽に表現するために，非静力学の方程式系で計算する必要がある．

16

18

20

地方時

22

24

図1：高度2 kmの鉛直流の解像度依存性．北半球春分から30日後の瞬間場．
謝辞
本研究は文部科学省ポスト「京」萌芽的課題3「太陽系外惑星（第二の地球）の誕生と太陽系内惑星環境変動の解明」の一環として実施しました．
参考文献[1] SCALE, http://scale.aics.riken.jp/ (2019/1/29)[2] Tomita et al., 2001, J. Comput. Phys., 174 (2), 579–613.
[3] Tomita et al., 2002, J. Comput. Phys., 183 (1), 307–331.
[4] Tomita & Satoh, 2005, Fluid Dyn. Res., 34 (6), 357–400.
[5] DCPAM, https://www.gfd-dennou.org/library/dcpam/ (2019/1/29)[6] Forget et al., 1999, JGR, 104, 24155–24175.
[7] Beljaars & Holtslag, 1991, J. Appl. Meteor., 30 (3), 327–341.
[8] Beljaars, 1995, QJRMS, 121 (522), 255–270.
[9] Mellor & Yamada, 1982, Rev. Geophys. Space Phys., 20, 851–875.

4
237
100
3600
360

― 239 ―

5
118
50
900
180

6
59
25
200
90

7
30
12
50
45

8
15
6
12.5
20

9
7.5
3
3
6

10
3.75
1.5
3
3

D302

TEM モデルによる金星大気の超回転形成機構の研究
堀之内武（北大・地球環境／宇宙研）

はじめに
金星は自転周期が 243 日と遅く，赤道上でも地表の速度は 2 m/s にも満たないにも関わらず，自転に沿う向きの風が定常的に存在し，高度約70 km にある雲層上端付近で 100 m/s に達する
ことがよく知られている。この，金星大気の「超回転」については，これまで多くの研究がなされており，複数の成因が提案されている。
2018 年秋季大会では「あかつき」による見積もりを報告したが，観測は時空間に限られるので理論，数値モデルによる補強が欠かせない。
近年，3 次元数値モデルによる超回転の再現例が数多く報告されている。モデルを用いれば診断用のデータが揃うと考えられそうなものであるが，結局どのような機構で超回転が生じ，維持されているのかが明確になったとは言い難い。Lebonnois et al (2012)は，顕著な超回転が生ずる２つの GCM による複数設定での実験の角運動量収支を比較したが，項の分類から漏れる残差項が支配的なケースが多く，明確な診断が行えなかった（という困難を報告した）。
1980 年代に松田は軸対称の 2 次元モデルを用いて，地球も含む一般的見地から，超回転の力学の先駆的な研究を行った。Yamamoto andYoden (2013) は，より単純化した理論モデルと自由度を高めた数値モデルにより理解を深めた。しかし，これらの研究はブシネスク近似を採用し，放射冷却の時定数が一様で（現実には上下で数桁変わる），係数一定の渦粘性を採用したため，現実との対応づけが難しい。
そこで，本研究では，より現実的な 2 次元モデルを用いることで，松田らの研究と 3 次元モ
デリングのギャップを埋めることを試みる。
熱強制の重要性
最近，Venus Express とあかつきによる観測より，金星のアルベドの変化と超回転の変化が対応することが示唆された（Lee ら）。実際，太陽放射による加熱の極赤道間の差は大きく，これをニュートン冷却の基本場とみなせば，対応する傾度風は現実の超回転よりはるかに大きい。このため，もしも傾度（温度）風実現に必要な角運動量の再分配が受動的に行われるな
らば，熱駆動で超回転が発生すると言える。
モデルと実験設定
変形オイラー平均(TEM)にもとづく半球モデル（赤道対称を仮定）を開発した。東西運動量の式は絶対角運動量を保存するスキームで表す。TEM では南北の運動方程式は釣り合いの式となり，傾度風的温度風より，球座標における Sawyer-Eliassen 的な方程式から子午面
残差循環が求まる。同式は対流安定，対称安定な場合に楕円型方程式になる。両安定性は調節により実現する（対流調節は加熱として取り込む）。さらに，Chanery-Stern 定理，Fjφtoft 定
理等に則り順圧-傾圧不安定による EP flux 発
散をパラメタライズする。これらは場に応じ渦粘性的に働きうる（いわゆる渦粘性は用いない）。加熱はニュートン冷却とする。線形減衰で表す地表面摩擦を切れば，このモデルは高い精度で全角運動量を保存する。
鉛直範囲を 9 スケールハイト（高度約 80 km）
までとり，現実的なニュートン冷却率プロファ
イル，高度配分は観測を反映するが弱い太陽加熱（ニュートン冷却基本場に取り込んだ場合に極赤道間温度差が 10 K 以下）を与える。
結果，結論と今後の課題
惑星回転と同じ剛体回転から始めるコント
ロール実験では，上層から超回転が発達し，一億日程度（日は地球日）でほぼ定常状態に達した。超回転の大きさは現実よりやや弱い程度である。その状態で子午面循環は下層と雲層の直接循環，その間に間接循環と 3 層に分かれた。
地表面摩擦がない場合も，下層が高密度なため，上層は大きな超回転，下層は非常に弱い逆回転に落ち着く。他にも多数実験を行っている。
以上より，不安定調節にともなう渦角運動量
輸送が Gierasch 機構の渦粘性的に働き超回転が形成されることが示された。地表での角運動量汲み上げは，適当な大気全角運動量を実現する上で重要である（がそれ以上ではない）。
今後はモデルに潮汐の効果を取り入れたい。

― 240 ―

D303
温位面上の質量重みつき時間平均系の Rossby 波活動とそれに伴う残差流について
木下武也 (JAMSTEC)・高谷康太朗 (京産大理)・岩崎俊樹 (東北大学)
1. はじめにAndrews and McIntyre (1976, 1978) によって導出された変形オイラー平均 (TEM) 系 は、緯度高度断面の波活動とそれに伴う物質輸送を記述することが出来、多くの研究に用いられてきた。しかし、TEM 系は地表面付近の物質輸送や不安定波に伴う物質輸送を正確に記述できない問題があった。温位面上の質量重みつき東西平均 (Z-MIM)
系は、上記課題を克服した方程式系であり、ZMIM 系を 3 次元に拡張した研究として、波の伝播を記述する波活動度 flux の導出 (Kinoshita et al.
2016)、質量重み付き時間平均 (T-MIM) 系と ZMIM 系の関係、そして質量重み付き時間平均流とボーラス速度に関する研究 (Kanno and Iwasaki2018) が挙げられる。しかし、波活動度 flux と質
量重み付き平均流の関係についてはまだ確かめられていないことがある。そこで、本研究では準地衡流系における 3 次元波活動度 flux と残差流の導出を行った。さらに本発表では、残差流と質量
重み付き平均流の関係について調べた結果も報告する。
2. 3 次元波活動度 flux
まず、質量重み付き時間平均を����∗、そこからのずれを ′とすると、擾乱の 2 次の項を無視した場
合、温位面上における擾乱に対する準地衡流渦位の式は以下となる。
∂ ′� ∗ ∇𝐻𝐻𝐻𝐻 𝑞𝑞𝑞𝑞′ + 𝒖𝒖𝒖𝒖′ ∇𝐻𝐻𝐻𝐻 𝑞𝑞𝑞𝑞�∗ = 0,
𝑞𝑞𝑞𝑞 + 𝒖𝒖𝒖𝒖
∂𝑡𝑡𝑡𝑡
𝑞𝑞𝑞𝑞

′

≡ ∇2𝐻𝐻𝐻𝐻 𝜓𝜓𝜓𝜓′ +(1)∂ 𝑓𝑓𝑓𝑓02
� 2 𝜓𝜓𝜓𝜓′𝜃𝜃𝜃𝜃 � ,∂𝜃𝜃𝜃𝜃 𝑁𝑁𝑁𝑁(𝜃𝜃𝜃𝜃)(2)

ここで、𝑢𝑢𝑢𝑢, 𝑣𝑣𝑣𝑣は東西・南北地衡風速、𝑞𝑞𝑞𝑞は準地衡流
渦位、𝑓𝑓𝑓𝑓0 はコリ押しパラメータ、𝜃𝜃𝜃𝜃は温位、𝜓𝜓𝜓𝜓は流
2
線関数、𝑁𝑁𝑁𝑁(𝜃𝜃𝜃𝜃)は温位座標における静的安定度であ′る。(1)に𝑞𝑞𝑞𝑞 をかけ、質量重み付き時間平均を行うと、以下のエンストロフィー方程式を得る。
∗

∗

����
∂ ����
𝑞𝑞𝑞𝑞′2
𝑞𝑞𝑞𝑞′2∗� ∗ ∇𝐻𝐻𝐻𝐻+ 𝒖𝒖𝒖𝒖+ ������
𝒖𝒖𝒖𝒖′ 𝑞𝑞𝑞𝑞′ ∇𝐻𝐻𝐻𝐻 𝑞𝑞𝑞𝑞�∗ = 0,
∂𝑡𝑡𝑡𝑡 22

2∗
������𝑞𝑞𝑞𝑞 ′𝜎𝜎𝜎𝜎(3)

擬運動量を次のように定義する（𝐴𝐴𝐴𝐴 ≡ 2|∇ 𝑞𝑞𝑞𝑞�∗| , 𝜎𝜎𝜎𝜎 ≡𝐻𝐻𝐻𝐻−𝑔𝑔𝑔𝑔 𝑝𝑝𝑝𝑝𝜃𝜃𝜃𝜃 , 𝑔𝑔𝑔𝑔は重力加速度、𝑝𝑝𝑝𝑝は気圧）と、保存則が−1

Plumb (1986) と同様に得られる。

ここで、∗′ 𝑞𝑞𝑞𝑞 ′ ∗ ∇ 𝑞𝑞𝑞𝑞
������
∂𝜎𝜎𝜎𝜎�𝒖𝒖𝒖𝒖
𝐻𝐻𝐻𝐻 �
∗� ∇𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐴𝐴𝐴𝐴 +𝐴𝐴𝐴𝐴 + 𝒖𝒖𝒖𝒖
= 0.
|∇𝐻𝐻𝐻𝐻 𝑞𝑞𝑞𝑞�∗ |
∂𝑡𝑡𝑡𝑡

(4)

∗

∗
′ 𝑞𝑞𝑞𝑞 ′ ∇ 𝑞𝑞𝑞𝑞
������
𝜎𝜎𝜎𝜎�𝒖𝒖𝒖𝒖∂
𝐻𝐻𝐻𝐻 �
≈ �∇𝐻𝐻𝐻𝐻 + � 𝐌𝐌𝐌𝐌𝐑𝐑𝐑𝐑 ,∗|∇𝐻𝐻𝐻𝐻 𝑞𝑞𝑞𝑞� |
∂𝜃𝜃𝜃𝜃
∗

�����
′ 2 − 𝑒𝑒𝑒𝑒� + 𝑣𝑣𝑣𝑣̅ ∗ ��������
𝑢𝑢𝑢𝑢� �𝜓𝜓𝜓𝜓
𝜓𝜓𝜓𝜓𝑥𝑥𝑥𝑥′ 𝜓𝜓𝜓𝜓𝑦𝑦𝑦𝑦′
𝑥𝑥𝑥𝑥

∗

∗
⎞
�����
′ 𝜓𝜓𝜓𝜓 ′ ∗ + 𝑣𝑣𝑣𝑣̅ ∗ �𝜓𝜓𝜓𝜓
′ 2 − 𝑒𝑒𝑒𝑒�
𝜎𝜎𝜎𝜎� ⎛ 𝑢𝑢𝑢𝑢�∗ ��������
𝜓𝜓𝜓𝜓
𝑥𝑥𝑥𝑥
𝑦𝑦𝑦𝑦
𝑦𝑦𝑦𝑦
⎟,
𝐌𝐌𝐌𝐌𝐑𝐑𝐑𝐑 ≡ ∗ ⎜|𝒖𝒖𝒖𝒖
� |⎜ 2⎟𝑓𝑓𝑓𝑓0∗∗∗ ��������′ 𝜓𝜓𝜓𝜓 ′ + 𝑣𝑣𝑣𝑣̅ ∗ ��������′ 𝜓𝜓𝜓𝜓 ′ �
�𝑢𝑢𝑢𝑢
�
𝜓𝜓𝜓𝜓
𝜓𝜓𝜓𝜓
𝑥𝑥𝑥𝑥 𝜃𝜃𝜃𝜃
𝑦𝑦𝑦𝑦 𝜃𝜃𝜃𝜃
2⎝𝑁𝑁𝑁𝑁(𝜃𝜃𝜃𝜃)
⎠
2

∗
∗
𝑓𝑓𝑓𝑓
1 �����
∗�����′ 2 + 𝜓𝜓𝜓𝜓′ 2 + � 0 �����
𝜓𝜓𝜓𝜓 ′ � �.
𝑒𝑒𝑒𝑒 ≡ �𝜓𝜓𝜓𝜓
𝑥𝑥𝑥𝑥
𝑦𝑦𝑦𝑦
𝑁𝑁𝑁𝑁(𝜃𝜃𝜃𝜃) 𝜃𝜃𝜃𝜃
2

(5)

この波活動度 flux は、擾乱に対する方程式系から分散関係式を得ると、群速度に比例することが証
明でき、Kinoshita et al. (2016)と同様、Rossby 波の伝播を記述する flux と言える。

3. 3 次元残差流
前節で得た波活動度 flux を質量重み付き時間
平均した東西・南北方向の運動方程式に代入する
ことで、3 次元残差流を含む方程式が得られる。
ここでは残差南北流のみ記述する。
∂∂∂∗∗
� + 𝑢𝑢𝑢𝑢�∗+ 𝑣𝑣𝑣𝑣̅ ∗ � 𝑢𝑢𝑢𝑢�∗ − 𝑓𝑓𝑓𝑓0 𝑣𝑣𝑣𝑣
���
𝑎𝑎𝑎𝑎 = ∇ ⋅ 𝐌𝐌𝐌𝐌𝐑𝐑𝐑𝐑(𝐱𝐱𝐱𝐱) ,
∂𝑡𝑡𝑡𝑡
∂𝑥𝑥𝑥𝑥
∂𝑦𝑦𝑦𝑦
2

∗
∗
∗ 𝑓𝑓𝑓𝑓0�����′ 2 − 𝑒𝑒𝑒𝑒, ��������
𝐌𝐌𝐌𝐌𝐑𝐑𝐑𝐑(𝐱𝐱𝐱𝐱) ≡ 𝜎𝜎𝜎𝜎� �𝜓𝜓𝜓𝜓
𝜓𝜓𝜓𝜓𝑥𝑥𝑥𝑥′ 𝜓𝜓𝜓𝜓𝑦𝑦𝑦𝑦′ , 2 ��������
𝜓𝜓𝜓𝜓𝑥𝑥𝑥𝑥′ 𝜓𝜓𝜓𝜓𝜃𝜃𝜃𝜃′ �,𝑥𝑥𝑥𝑥
𝑁𝑁𝑁𝑁(𝜃𝜃𝜃𝜃)𝑆𝑆𝑆𝑆
1 𝜎𝜎𝜎𝜎�𝑓𝑓𝑓𝑓02 ��������
∗
∗∗
∗
′ ′
���
���
𝑣𝑣𝑣𝑣
𝑎𝑎𝑎𝑎 ≡ 𝑣𝑣𝑣𝑣
𝑎𝑎𝑎𝑎 − � � − � 2 𝜓𝜓𝜓𝜓𝑥𝑥𝑥𝑥 𝜓𝜓𝜓𝜓𝜃𝜃𝜃𝜃 � ,𝑓𝑓𝑓𝑓0 𝑥𝑥𝑥𝑥 𝜎𝜎𝜎𝜎� 𝑁𝑁𝑁𝑁(𝜃𝜃𝜃𝜃)
2

𝜃𝜃𝜃𝜃

∗
∗
𝑓𝑓𝑓𝑓
1 �����
∗�����′ 2 + 𝜓𝜓𝜓𝜓′ 2 − � 0 �����
𝜓𝜓𝜓𝜓 ′ � � .
𝑆𝑆𝑆𝑆 ≡ �𝜓𝜓𝜓𝜓
𝑥𝑥𝑥𝑥
𝑦𝑦𝑦𝑦
𝑁𝑁𝑁𝑁(𝜃𝜃𝜃𝜃) 𝜃𝜃𝜃𝜃
2

4．まとめと議論(6)

本研究では T-MIM 系の擾乱の渦位式から 3次元波活動度 flux と残差流を導出した。導出した残差流は Kanno and Iwasaki (2018)の質量重み付
き時間平均風速とは異なる形をしている。この
理由は、質量重み付き時間平均風速は時間平均風速とボーラス速度の和であるのに対し、残差流は平均流と準 Stokes drift の和であるためである。今後は力学的な 3 次元物質輸送について、この違いを考慮しつつ調べる予定である。

― 241 ―

D304
円筒形の渦 sheet における「波の共鳴」と「最適励起」＊

板野 稔久（防衛大・地球）

２．支配方程式
その内外で進行方向が逆向きの軸流が添加された「円筒形渦sheet」(Rotunno, 1978) を基本場としている。速度場でみると、軸流速（=±W）に加え、円筒の外側で半径 r に反比例する接線流速（=Γ/r）が存在する（Γ: 角運動量）。この「円筒形渦 sheet」の内側と外側に存在する摂動の振幅をそれぞれ A1, A2 とすると、その線形の仮定下における時間発展は以下の式で記述される：

QK  A1    0   R  A2 

m=2, S=1

10000

Eigen
Sobolev
L2
Energy

1000
100
10
1
0.1
-90

-60

-30

0

30

60

90

ElevationAngle (deg)
図 1 固有モードと（評価時間ゼロの）特異モード＜ソボレフ, エネルキー, L2 ノルム＞の成長率（横軸: 仰角）＜S=1, m=2＞(1)

  (m  2kS )kI m (k ) K m (k )  kS [  KH 1  kS ]
 (m  2kS )kK m (k ) I m (k )  kS  m [  KH 2  kS  m]
 R  k 2 I m (k ) K m (k ) /(m  2kS )Q I  (m  2kS )kI m (k ) I m (k )  k {I m (k )} /(m  2kS )2

謝辞：科研費補助金（課題番号: 16K05564）の助成を受けた。

2

Q K  (m  2kS )kK m (k ) K m (k )  k 2 {K m (k )}2 /(m  2kS )

-30
0
30
Elavation Angle [deg]

60

0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-90

-60

90

図 2 波の分散関係（縦軸: 位相速度、横軸: 仰角）＜S=1＞
細線は"相互作用後"、それ以外は"相互作用前"の個々の波を表す

10Angular Frequency

４．波の共鳴(3)式に現れる行列の対角成分（=Ω±ΩR）は円筒の内側・外側に存在する波の角振動数を表している。Ωは KH 波の"見かけ（apparent）"の角振動数、ΩR は Rossby 波の"固有（intrinsic）"の角振動数であり、これら 2 種類の波が重なって構成されていることが明らかである。KH 波は不安定波であるため、Ωは内側と外側で同じ値・同符号となるが、渦度の勾配が、絶対値は同じであるものの、円筒のすぐ内側と外側で符号が変わるため、ΩR は内側と外側で符号が逆となる。(1)式の定式化により、不安定の「波の共鳴」による解釈(Sakai, 1989)が可能となる（図 2）。また、"固有"角振動数の仰角依存性＜S=1, m=1 の場合＞を KH 波と Rossby
波の両方について図 3 に示した。Rossby 波は±90°, KH 波はθ0（=tan-1(-0.5/S)）
で発散し、逆にθ0, ±90°でそれぞれゼロとなる。
線形のシア―流における KH 波は、成層が存在する場合には重

m=1
m=2
m=3
m=4
Interacted1

ここで t は時間、m, k は接線および軸方向の波数、Im(r), Km(r) はそれぞれ第 1 種・第 2 種変形 Bessel 関数である。また、方程式は
Γ, W および円筒の半径 R を用いて無次元化されており、S（=WR/Γ）
は円筒表面における基本流の勾配に相当する無次元数である。
３．非正規成長(1)式に現れる行列は、QI=QK の時に「正規行列」となり、"非正規成長"がみられなくなる。図 1 における L2 ノルムの極小は、その条件に合致する仰角で発生している。
物理機構は不明である。

S=1.0
1.2

Phase Velocityd  A1      R
 i
dt  A2   QI

力波が出現することで低波数側が安定化することがよく知られているが、円筒形渦 sheet における KH 波では、接線流がある場合、Rossby 波の出現によって一部のパラメータ域で安定化する。

GrowthRate

１．はじめに無限小厚の円筒形部のみに無限大の渦度が局在する「円筒形渦sheet」(cylindrical vortex sheet) について、3 種類のノルムの下で特異値解析を実施し、そこで発生・発達する非軸対称（＆軸対称）
擾乱の最適励起について調査してきた（気象学会 2015 年度秋季大会 C201＜p.308＞および 2016 年度春季大会 D160＜p.158＞）。しかしながら、Sakai(1989)[JFM] にならい「波の共鳴」による不安定現象の説明を試みたものの、不安定を引き起こす波の特定に至らず、また、L2 ノルムを採用した際に解釈ができない現象（i.e. 成
長率が極端に大きくなる領域の存在）が見られた（図 1）。そこで今回、該当する波の特定と特異値解析の結果の再考察を試みた。

S=1, m=1
ΩR
Ω KH1
Ω KH2

5
0
-5
-10
-90 -60 -30

0

30

60

90

Elevation Angle (deg)
図 3 Rossby 波と KH 波の固有角振動数（intrinsic frequency）の仰角依存性＜S=1, m=1＞

― 242 ―

D305
高解像度のゾンデ観測と数値実験による、トランスバースラインの構造の研究∗

山崎 一哉・三浦 裕亮 (東京大学大学院 理学系研究科)

1. はじめにジェット気流や台風のアウトフローに伴う上層雲には、地形性重力波で説明できない波状構造が現れることがあり、トランスバースラインと呼ばれている。大野・三浦 (1982) はその成因を、ケルビン・ヘルムホルツ不安定によって生じる、シアベクトルと直交するロール対流としたが、近年では、Trier and Sharman (2016)、Kim
et al. (2014)、玉井 (2018) など、数値モデル WRF を用いてトランスバースラインを再現し、シアベクトルとロール対流が並行であったとする研究が複数ある。一方
で、トランスバースラインの構造を観測的に調べた研究は少ない。
本研究では、高分解能ゾンデ観測を用いてジェット気流と台風アウトフローにおけるトランスバースラインの鉛直構造を調べるとともに、数値モデル SCALE-RM の理想実験で台風アウトフローでのトランスバースライン
を再現し、WRF での現実実験を行っていた先行研究と構造の比較を行った。

バンド雲内部は温位勾配が小さいため、上方や下方に比べてロール対流が起きやすい。そのため、本研究で扱ったジェット軸付近のトランスバースラインでは、平均風と直交するバンド雲内部の鉛直シアがバンド構造に寄与していた可能性がある。
台風のバンド雲付近においては、ゾンデ事例解析・モデル理想実験ともに、台風動径方向の鉛直シアが強い一方で台風接線方向の鉛直シアは弱かった。バンド構造は
動径方向に伸びるため、鉛直シアとバンド構造がほぼ並行であった。また、モデル理想実験ではバンド雲域が上昇流域となるようなロール状循環が見られた。これらの結果は、WRF での現実実験の結果と整合的である。
モデル実験における鉛直解像度依存性については、対流圏上部で鉛直解像度 100m と 250m の実験でトランス
バースラインが再現された一方、鉛直解像度 500m では
バンド構造が見られなくなり、トランスバースラインを再現するには高い鉛直解像度が必要であることが示された。

2. データと数値実験の手法
気象庁の GPS ゾンデの高分解能観測値を用いて、トランスバースライン内外の風速・温位構造を調べた。使用したデータは鉛直分解能 7m 程度であり、2018 年 7 月に配信開始されたものである。2018 年 7 月以降に見られた、ジェット気流 1 事例と台風アウトフロー 2 事例のトランスバースラインを解析した。
また、非静力学モデル SCALE-RM のバージョン 5.2.1を用いて、台風アウトフローにおけるトランスバースラ
インの理想実験を行った。地表は全域が海、境界は周期境界条件として初期渦を与えて台風を発生させ、親領域が水平解像度 2km、子領域は水平解像度 400m というネ
スティングを行った。コリオリパラメータを大きくする
ことで台風の水平サイズを縮小し、台風の雲域を全て覆うように子領域の広さを設定した。
鉛直解像度は、親領域・小領域ともに、上部対流圏で100m とした。さらに、水平解像度 2km で、対流圏上部の鉛直解像度を 100m、250m、500m と変化させた感度実験も行い、バンド構造の再現性を比較した。

3. 結果
ゾンデ解析・モデル実験ともにバンド雲の内部は、温位がほぼ一様であった。これは、バンド構造が静的安定度の低い領域に存在することを意味し、先行研究と整合する。
風の場について、ジェット気流の事例におけるゾンデ
解析では、ジェット軸と並行な鉛直シアがバンド雲の上方や下方に存在する一方、バンド雲内部にはジェット軸と直交 (バンド雲とは並行) する鉛直シアが見られた。

図1

2018 年 9 月 25 日 12UTC の輪島ゾンデ観測で得られたホドグラフ。数字は高度 (km)、線の色は相対湿度 (%)。
高度 9.5〜13.5km に存在する高相対湿度のジェット巻
雲は、平均的に南西風である一方、鉛直シアはそれにほぼ直交することが読み取れる。

4. 今後の課題
本研究で使用したゾンデ観測は事例数が少ないため、今後事例を蓄積することが課題である。
トランスバースラインのロール対流の成因について、
静的不安定なクエット流でのロール対流と同様の現象として解釈する先行研究があるが、トランスバースラインの環境場にはクエット流と違いがある。そのため、トランスバースラインの環境場での安定性解析を行い、この類推の妥当性を考察する予定である。

― 243 ―

D306

熱帯太平洋の表層季節波動のライフサイクル解析
◯相木

秀則

１

志村 貴寛

２

１：名古屋大学宇宙地球環境研究所 ２：名古屋大学大学院環境学研究科

中緯度準地衡近似を仮定しているので赤道波全般の1. 背景
大気と海洋の様々な長周期（季節内～季節間スケ

群速度ベクトルを正しく示すことはできない。さらール）波動は熱帯域の気候変動現象（MJO/ENSO/に海岸線における境界条件を満たすこともできない。

IOD）の発達・終息において重要な役割を担う。こ

中緯度と赤道域の両方における全ての種類の中立波

れらの波動を解析する際に従来の準地衡流近似に基動（重力波・ロスビー波）に適用可能なエネルギー

づく診断理論は中緯度域と熱帯域の接続を整合的にフラックス（群速度ベクトル）の診断式は Aiki et al.

取り扱えないという問題があった。最近の理論研究(2017 PEPS)によって導かれ、その Level-2 表式はによってエネルギーフラックスの診断式のブレーク
スルーがもたらされた（Aiki et al. 2017 PEPS）。これは大気海洋中の擾乱エネルギーのライフサイクル（発達・伝達・消散過程）を緯度帯の制限なくトレ

u′p′ + ⎡ p′ϕ ′ / 2 ⎤ ,v ' p' − ⎡ p′ϕ ′ / 2 ⎤
⎣
⎦y
⎣
⎦x

(3)

のように書くことができる。 ϕ は Ertel 渦位のインースするための強力なツールである。これによってバージョン（逆計算）によって得られる擬似的な流擾乱エネルギーの流れを可視化して定性的に理解す線関数である。

るだけでなく、厳密な定量化により各力学過程の最重要なものを明確化することができる。本研究では3. 数値実験

これを適用して、熱帯と中緯度の波動とその相互作

太平洋の実際の海岸線形状を用いて海洋の傾圧第用を連続的にトレースすることで、熱帯の主要な気１～３モードについての数値実験を行った。将来的候変動イベントの発達・終息メカニズムを解明する。

には経年変動を考察する狙いであるが、本研究では

本研究では熱帯気候変動メカニズムの新しい理解をその準備のため外力には月平均気候値と年平均気候

縦糸、エネルギー生成域から消散域までの経路同定

値の差を用いた。この外力は大気再解析（ERA40）を横糸として双補完的に推進する。

の風速場から作成した。このように風速場の季節変動成分によって駆動される海洋表層の波動について

2. 診断表式の過去 20 年間の再現実験とライフサイクル解析を

A/OGCM の出力から群速度ベクトルを計算する行った。

ための診断式を比較する。Plumb (1986 JAS)に代表

南太平洋では南北アメリカ大陸から西に伝搬するされる波活動度の伝達方程式に基づく診断表式では、

中緯度ロスビー波束がβ分散を引き起こし、レイがE − v 'v ',v 'u'

赤道に寄っていく。この波束は太平洋中央部で赤道(1)に達し、さらに赤道ロスビー波として太平洋西岸にである。ここで E は波のエネルギーである。(1)式を達する。これが反射して赤道ケルビン波となり、東用いれば Fourier 解析などを用いることなく群速度向きのエネルギー放射が 10～11 月に卓越するといベクトルの水平分布を A/OGCM の出力診断などかうライフサイクルを、GFD 史上初めて、統一した診ら見積もることができる。一方、波のエネルギーの断表式(3)を用いて定量化することができた。一方、伝達方程式に基づく群速度ベクトルの診断表式は、

太平洋東岸では赤道ケルビン波が両極側に回析する

Longuet-Higgins (1964 DSR) や Orlanski andと同時に岸境界でエネルギーが有意に消散していた。

Sheldon (1993 MWR)によって導かれ、

u′p′ + ⎡ p′p′ / (2 f ) ⎤ ,v ' p' − ⎡ p′p′ / (2 f ) ⎤
⎣
⎦y
⎣
⎦x

Aiki et al. 2017: Prog. Earth Planet. Sci., 4,(2)

DOI:10.1186/s40645-017-0121-1のように圧力フラックス成分、と回転成分の和によって書くことができる。つまりこの回転成分の存在基盤研究(A) 2018-2021 年度：大気と海洋の波動エが内部重力波のエネルギーフラックスの診断表式

ネルギーのライフサイクル解析による熱帯気候変動（圧力フラックス）との違いである。(1)式と(2)式はメカニズムの解明（相木・福富・豊田・尾形・菅野）― 244 ―

D307

 種類のエルニーニョ現象に伴うテレコネクション
および日本域の地表気温に対する影響*福 田 凱 大 ,1.

岩 切 友 希 ， 渡 部 雅 浩 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),

はじめに格化しエルニーニョの強さをそろえた場合には、CP エ

太平洋熱帯域の海面水温偏差(SSTA)が数年おきに正負を繰り返すになるエルニーニョ・ラニーニャのサイ

ルニーニョの方がより強いテレコネクションを強制することが分かった。

クルは、現在気候において最大の自然変動であり、全球
各地へ天候異常を引き起こす。日本付近では、エルニー

4.

日本域の地表気温に対する影響

ニョが発生する年には冷夏暖冬傾向になりやすいと言JJA においては、EP エルニーニョ時に西南日本を中われる。近年の研究では、エルニーニョが SSTA の分布

心に冷夏傾向を示すが、CP エルニーニョ時には明確なに応じて従来型の Eastern Pacific (EP)エルニーニョと傾向を持たなかった。DJF においては、EP/CP エルニー

Central Pacific (CP)エルニーニョの 2 種類に分類されてニョ時のどちらの場合も日本は全域的に暖冬傾向を示いる(図 1)。それら 2 種類のエルニーニョに伴う大気循

すものの、CP エルニーニョ時はその傾向が弱かった(図環偏差も異なることが予測されるが、詳細は明らかで2)。

はない。そこで本研究では、EP/CP エルニーニョ時のテ
レコネクションの違いや両者の日本の気温への影響の違いを明らかにするため、観測・再解析データの解析および全球気候モデルを用いた数値実験と解析を行った。
2.

データと数値モデル
1958～2017 年に発生したエルニーニョ現象を COBE-

SST データをもとに EP 型 (5 例)と CP 型(12 例)に分類
し、それぞれに伴う大気偏差場を比較するために、
GPCP 降水量および JRA-55 再解析データを用いた合成
図解析を行った。さらに EP/CP エルニーニョに伴うSSTA が強制する大気応答を同定するため、高解像度全球大気大循環モデル(AGCM)を用いて日本の気候研究
コミュニティが作成した 100 メンバーの大規模アンサ
ンブルデータである d4PDF の解析を行った。さらに、

図 1 (上) EP エルニーニョ、(下) CP エルニーニョ最盛期の
SSTA 合成図、単位は℃。点描は偏差が 95％の有意性を持つことを示す。

東大などが開発してきた MIROC 5.2 AGCM を用いた理
想化感度実験を自ら実施した。
3.

エルニーニョに伴うテレコネクション
JRA-55 の解析では、北半球夏季(JJA)においては、ユーラシア大陸東部における大気偏差の応答が EP/CP エ
ルニーニョ時で異なっていた。しかし、この特徴は
d4PDF や MIROC 5.2 では再現されず、大気応答の差は熱帯域の SSTA により強制されたものとは限らない可能性がある。北半球冬季(DJF)では、EP/CP エルニーニ

図 2 DJF の日本域における地表気温偏差を d4PDF の全アン

ョの強制するテレコネクションのマクロな構造に差はサンブルメンバー(点線、6000 例)・EP エルニーニョ時(実線、確認されないものの、北米において気圧偏差分布が異446 例)・CP エルニーニョ時(破線、791 例)で求めた確率密度なることが明らかになった。さらに SSTA の強度を規分布。縦線は各々の中央値。
。

― 245 ―

P301

小型軽量なマイクロ波放射計による観測と評価*箕 輪 昌 裕 ，井 上 修 平 ，奥 村 成 皓 ，髙 島 祐 弥 (古 野 電 気 株 式 会 社 )，吉 田 聡 (京 都 大 学 )，大 石 哲 (神 戸 大 学 )， 大 西 利 和 ， 小 川 英 夫 ( 大 阪 府 立 大 学 )


はじめに

近年，水蒸気観測の重要性が高まっている．水蒸気を観測する方法・装置として，ラジオゾンデや GNSSが広く用いられている．
現在，小型・軽量なマイクロ波放射計の試験観測を進めており，リアルタイムかつ補正情報不要という手軽さで，直上の可降水量を推定可能な装置を目指して開発を進めている．
本マイクロ波放射計のプロトタイプを用いて，京都大学防災研究所潮岬風力実験所にて一定期間観測・評
図 1 観測機の設置状況

価を行ったため，これを報告する．

Japan)を用いて天頂対流圏遅延量を測定し，地上・気温
から可降水量を推定し比較した．

観測の詳細

京都大学防災研究所潮岬風力実験所(latitude: 33.4466,
longitude: 135.7563)にて観測を行った．観測機の設置状
況を図 1 に示す．2018 年 9 月 27 日から 2019 年 1 月 14



観測結果

図 2 に観測結果を示す．マイクロ波放射計

日までの観測結果を示す．22GHz の水蒸気スペクトル(Radiometer)と，GNSS，ラジオゾンデ(RAOB)で推定さを観測し可降水量(Precipitable Water Vapor, PWV)に変換れた可降水量の傾向が一致しており，同等の観測に成したもので比較・評価を行った．

功していることがわかる．なお，マイクロ波放射計はリファレンスには，気象庁潮岬特別地域気象観測所

降雨時（図 2 陰影箇所）に誤差が大きくなることが一にて計測されるラジオゾンデの観測データを用いた．

般的に知られている．特に強雨時には過大評価の傾向

ラ ジ オ ゾ ン デ の 観 測 デ ー タ は Integrated Globalがあるが，その短期間のデータを除けば，ほぼ正しくRadiosonde Archive にて公開されているものを使用した．

可降水量を推定出来ていると考える．

なお，2018 年 10 月 11 日から 10 月 20 日，11 月 5 日から 11 月 15 日の期間は京都大学潮岬風力実験所から独

自に打ち上げられたラジオゾンデのデータも加えてい 小型軽量なマイクロ波放射計の試験観測を行った．

まとめ

る．さらにもう 1 つのリファレンスとして，GNSS に

潮岬でゾンデおよび RTNet と比較した結果，秋季およよる観測データも使用した．
RTNet (Hitachi Zosen, Osaka,

び冬季の可降水量の変動（10mm～70mm）を，RTNet
およびゾンデと同様に推定できていることが分かった．

図 2 観測結果．陰影は降水を示す．降水データは気象庁からダウンロードして用いた．

― 246 ―

P302

小型軽量なマイクロ波放射計による移動観測*奥 村 成 皓 、 井 上 修 平 、 髙 島 祐 弥 、 箕 輪 昌 裕 (古 野 電 気 株 式 会 社 ),大 石 哲 (神 戸 大 学 )


はじめに

マイクロ波放射計は Passive に水蒸気からの放射を観測し、リアルタイムかつ補正情報不要で直上の水蒸気量を推定できる装置である。
今回、従来よりも小型で軽量なマイクロ波放射計を試作した。これにより、運搬だけでなく移動中の観測も非常に容易に実現出来た。今回、淡路島での移動観測を実施したため、その結果を報告する。水蒸気量の移動観測が可能になれば、線状降水帯に沿った観測な
ど、新たな観測方法の可能性が期待できると考える。


図 1 移動観測システムの外観

観測の詳細

図 1 に移動観測システムの外観を示す。マイクロ波
放射計試作機は 1 辺約 50cm、重量約 25kg のため、荷台に積載することが容易である。
2018 年 10 月 18 日に、明石海峡大橋を通り淡路島を半周し観測を実施し、経路上での可降水量の変化を推定した。同時に GNSS で測位を行い、緯度経度、高度の情報を取得した。また、天頂の様子を光学カメラで取得し、明らかに上空の観測を行えていない時刻のデータを欠損として除去した。


観測結果・考察

図 2、図 3 に観測結果を示す。一般に可降水量は観測

図 2 観測結果

地点の高度と関係があり、低層に多量の水蒸気が存在することから、高度と可降水量は反比例する。図 2 に示す 11:30 と 16:00 における観測高度・場所は、ほぼ同一である。ここで、16:00 のほうが値が小さいことから、当日の可降水量は減少傾向にあったと考えられる。
注目すべきは、高度 200m 付近で観測を実施した 14：
15 頃のデータである。海岸線を走行していた 13:00 に観測された値と比較して程度可降水量が 6 mm 程度減
少している。これは当日の可降水量が減少傾向であったことを考慮しても卓越した変化であると考える。


まとめ

 小型軽量なマイクロ波放射計を試作し、淡路島を半周する移動実験を行った。時間および高度の変化による可降水量の変化を捉えた。

図 3 観測結果（2 次元表示）― 247 ―

P303

低高度の降水鉛直分布
広 瀬 正 史 (名 城 大 学 )正によって降水量が大幅に増加する．CFB の高いヒマ

はじめに

地表近傍の降水変動は，地表面クラッターの影響をラヤの事例の場合，補正によって全入射角平均の降水受けるレーダや上空の雲・氷に感度がある放射計によ量が 10%程度増加する（図－3）．DPR についても同様る地表面降水強度推定の誤差要因のひとつである．衛に LPP を作成し，補正の影響を見積もった．山岳域で星搭載降水レーダは，地上観測が難しい地域も含め，の補正効果が PR と同様に顕著であったが，CFB の高

様々な事例の降水鉛直情報を収集しているが，地表面

い陸上だけでなく，特に中高緯度の海上における下方

クラッターの地域性や降水の空間構造等に関連した推増加も表れていた．現在，観測域や感度の違いが及ぼ

定誤差があり，入射角に依存した系統的な差異が地域

す影響について調査を進めている．

ごとに表れている．衛星直下付近では比較的低高度ま

本補正は走査端の低高度における降水の過小評価をで観測できるが，入射角が限定されるため，地域差を軽減する．当日の発表では，浅い降水の見逃しの効果議論する場合はサンプリング誤差も問題となる．現在，も併せて入射角依存性の低減状況を報告する．また，

TRMM PR と GPM DPR を合わせると 20 年を超える衛

気温依存性を考慮した LPP 分類と最新プロダクトを用星搭載降水レーダデータが蓄積されており，高分解能いた検証結果も追加する予定である．

の条件別の平均的描像を抽出することが期待できる．
本発表では低高度の降水鉛直分布の地域的特徴や地表近傍の降水に関する補正効果について報告する．


地表近傍降水強度鉛直分布データベース

地表面クラッターの影響を受けない最低高度（Clutter
Free Bottom, CFB）は大部分が上空 1～2 km であり，走査端で最大となるが，急峻な山岳域では直下付近で 2.5
km を超える地域もある（図－1）．本研究では，16 年間の TRMM PR v.7 と 4 年間の GPM DPR KuPR 05A の衛

図－1 ヒマラヤ周辺域における TRMM PR の CFB．直星直下付近データを用いて，場所，降水タイプ（対流下付近（上）と走査端（下）の平均値．0.1 度格子．

性/層状性，雨/雪），降水頂，上空の降雨強度鉛直勾配
等の条件により，高度 2 ㎞以下の地表近傍における降水強度鉛直分布（Low-level Precipitation Profile, LPP）を分類した．DPR のサンプル数は熱帯では PR の約半分であるが，中高緯度の降雪や低高度の増加傾向が顕著
な LPP のサンプル数は大幅に増加している．
図－2 台風 Morakot の LPP 補正の影響．
負の値に斜線．
/33 補正上記データベースを用いて，上空の観測情報から
CFB 以下の LPP を推定した．図－2 は 2009 年台風 8 号の例であり，中央山脈付近で 10％超の補正効果が見られる．LPP 補正は，CFB の高い山岳域や走査端の降水を増やし，乾燥域における降水域の周辺部などで下方減少傾向を反映して降水を減らす効果が見られた．瞬時値の補正を積算すると，一部の乾燥域を除き，LPPの下方増加傾向が卓越する．走査端や観測の南限・北

図－3 ヒマラヤ周辺域における LPP 補正の影響．直下

限，浅い降水が卓越する少雨域や高緯度では，LPP 補付近（上）と走査端（下）の平均値．0.1 度格子．

― 248 ―

P304
船舶観測データによる衛星雲量プロダクトの検証*中辻 菜穂、山野 沙織 、久慈 誠 (奈良女子大)、堀 雅裕 (JAXA/EORC)、
塩原 匡貴 (国立極地研究所/総合研究大学院大学)
1. 背景と目的

較の初期解析結果を示す。回帰直線の傾きが 0.38 となっ雲は冷却効果と加熱効果の相反する性質をもち、地球の放射収支に影響を及ぼす。しかし、放射強制力の推たことから、ひまわり 8 号の方が雲底高度計よりも、過小評価傾向である事が分かる。

定幅が大きく、地球の気候変動予測の大きな誤差要因とまた、相関係数は 0.80 と、強い正の相関を示した。

なっている [1] 。

今回の解析結果より、衛星観測による雲量の推定は整

また、雲は時空間変動が大きく、形状や分布も多種多合的であると考えられる。

様であるため、特に観測サイトの少ない海上では、観測
100

データが充分に蓄積されているとは言えない。衛星観測は有効な手段の一つであるが、地上観測による検証が必重要な役割を果たす。
そこで本研究では、船舶搭載型全天カメラ、雲底高度計、目視による観測データ、並びにひまわり 8 号の雲プ

80
Himawari [%]要となる。そのため、船舶による定期的な雲の観測は、

RMSE=32.6, MB=-25.7
R=0.80, N=38
y=0.38*x+9.0

6040

ロダクトの比較結果について報告する。

20

2. 観測データと解析方法

00

本研究では、南極観測船「しらせ」に搭載した全天カ
メラと雲底高度計の観測、目視による観測、並びにひま

20

40

60

80

100

Ceilometer [%]わり 8 号の雲プロダクトを使用した。

2017 年 12 月 1 日から 2017 年 12 月 7 日、並びに 2018 年 3 月 12 日から 2018 年 4 月 11 日の、日

【南極観測船「しらせ」】第 59 次南極観測では、2017 年

平均雲量の散布図。縦軸は衛星観測、横軸は雲底高度

11 月に南極へ向けて日本を出発し、昭和基地に接岸後、オーストラリア東海岸を通り、2018 年 4 月に帰国した。

図1計。直線は最小二乗法によって当てはめられている。

RMSE、MB、R、N は、それぞれ二乗平均平方根誤差、平均偏差、相関係数、データ数。

【全天カメラ】デジタルカメラと円周魚眼レンズを用いて天空全体を撮影する。観測時間間隔は 5 分である。
データの解析には、SI-BI 指標を用いた空の状態の識別

4. まとめと今後の課題
本研究では、ひまわり 8 号と雲底高度計の日平均雲量

手法 [2] を使用した。

の比較を行った。今後は、解析期間を延長し、全天カメ【雲底高度計】レーザー光を射出し、雲底で反射された

ラ、雲底高度計、目視による観測データ、並びにひまわ

信号を受信するまでの時間によって雲底高度を決定する

り 8 号の雲プロダクトの解析を行う予定である。

測器を用いる。観測時間間隔は 36 秒である。
【目視データ】しらせの気象情報から時刻と目視観測による全雲量の項目を使用する。観測時間間隔は１時間である。

謝辞 ひまわりのエアロゾルプロダクトの利用にあたり、
JAXA P-Tree 事務局のサポートを受けました。

参考文献【Himawari】ひまわり 8 号の可視赤外放射計 [3] による観測データから、波長 500 nm における光学的厚さが推定されている。この雲の光学的厚さは、2015 年 7 月から継続して、10 分間隔で提供されている [4] 。
ひまわり 8 号の雲量は、雲光学的厚さが 0 より大きな、しらせ上空の画素の出現頻度として評価し、雲底高度計との比較を行った。

[1] IPCC-AR5, 2013: Climate Change 2013.
[2] 山下恵・吉村充則, 写真測量とリモートセンシング,
47(2), 50-59, 2008.
[3] 別所, 2016, 天気, 63, 1015-1023.
[4] JAXA ひまわりモニタ, http://www.eorc.jaxa.jp/
ptree/index j.html (2019/02/01 閲覧).
[5] Kuji et al., J. Meteor. Soc. Japan, 96, 2018,
doi:10.2151/jmsj.2018-025.

3. 結果
図 1 に、ひまわり 8 号と雲底高度計の日平均雲量の比― 249 ―

P305
マッチアップの不確実性を考慮した GPM/DPR とディスドロメータの比較*瀬戸心太・春成寿朗・Panya Na Chiangmai (長崎大学)
GPM 主衛星に搭載された二周波降水レーダ(DPR)
による降水強度等の推定アルゴリズムには，一方のレーダのみを使う KuPR アルゴリズム，KaPR アルゴリズムと，両方のレーダを使う二周波アルゴリズムがあり，総称がDPR アルゴリズムである．
KuPR アルゴリズムと二周波アルゴリズムはともに，（原則として）KuPR による観測レーダ反射因子と，降水(a) KuPR による(b) 二周波による(c) KuPR による Dm(d) 二周波による Dm

強度 R と質量重み付き平均粒径 Dm の関係式(R-Dm 関係)を用いる．R-Dm 関係のパラメータは観測ピクセルごとに修正されるが，二周波アルゴリズムの方がの修正に用いる情報量が多く，推定精度が良いと期待できる．
本研究では，東京大学生産技術研究所(35.66N,
139.68E)に設置されたディスドロメータ RD-80 による雨滴
粒径分布観測と KuPR アルゴリズムおよび二周波アルゴ
リズムの推定値を比較した．本稿では，2017 年 10 月 6 日の観測(日本時間17:24 頃，軌道番号20484)について説明する．
こうした検証にあたり，大きな問題となるのが，時空間方向のマッチアップの不確実性である．空間方向について，ディスドロメータの直上だけでなくその周辺領域についても比較対象とした．時間方向について，雨滴の落下(e) KuPR による R(f) 二周波による R
図-1 ディスドロメータ観測値と設置場所周辺の DPR アル
ゴリズムによる推定値の比較

速度を 250m/分と仮定して，ディスドロメータ観測値の時間変化を DPR 推定値の鉛直変化と比較した．
図-1 に，ディスドロメータ設置場所周辺での，DPR ア
ルゴリズム(KuPR アルゴリズム，二周波アルゴリズム)による(鉛直一定)，R(2km 高度)，Dm(2km 高度)の各推(a) 降水強度(b) Dm定値の，ディスドロメータによる観測値(DPR の観測時刻

図-2 ディスドロメータ観測値の時間変化と設置場所上空の DPR アルゴリズムによる推定値の鉛直分布から 8 分後の値)からの誤差を示す(赤系の色は過大評

図-2 に，DPR の観測時刻(17:24)から 24 分後までの価，青系の色は過小評価)．図の中心がディスドロメータ

ディスドロメータによる R および Dm の観測値と，設置場の設置場所で，図には中心±0.1°の範囲を示している．

所直上のDPRアルゴリズムによる各推定値の地上から高デ ィ ス ド ロ メ ー タ に よ る 観 測 値 は ， =0.97 ，度 6km までの鉛直分布と比較して示す．このとき，0℃高Dm=1.46mm，R=3.54mm/h であった．直上の推定値をみ度は約 3.5km(14 分後に相当)，クラッタフリーボトムは約

ると，については KuPR が 0.95，二周波が 1.00 でほぼ1km(4 分後に相当)であった．この間の結果は，比較的近一致するが，二周波では推定値の空間変動が大きく，い値を示しているが，相関があるとは言い難い．

場所のわずかなずれが，評価結果に影響する．また，直謝辞：本研究は JAXA/PMM/RA7 の成果の一部である．デ

上での R については，ともに過大評価となっている．がィスドロメータのデータは，東京大学生産技術研究所の沖大

正しいのに R に誤差が生じる理由としては，減衰補正の幹教授，越田智喜氏から提供いただきました．ここに謝意を問題が考えられる．

表します．

― 250 ―

P306

完 新 世 中 期 に お け る IOD 変 調 に 寄 与 し た 季 節 サ イ ク ル の 変 化*岩 切 友 希 ， 渡 部 雅 浩
1.

(東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )IOD の振幅と頻度も類似した結果を示した．これによ研究背景

異なる気候レジームにおける大気海洋結合系変動のり MH8K 実験と SC14 の IOD の変調メカニズムは共通

振舞いを調べることはその力学や感度を理解する上でしていると示唆される．IOD にとって重要である季節有用である．完新世中期(8ka-4ka)という気候場は現在

サイクルの変化を明らかにするため両実験を相互参照

気候と比較して北半球の日射の季節変化が大きく，こしたところ，気候平均場の変化の類似点としてスマトれに伴いモンスーン循環も異なる．この変化に付随し

ラ島沖南西部の SST の低下と南東モンスーンの強化，て大気海洋結合変動であるインド洋ダイポール現象(以その南部における負の降水偏差が確認された．この変

下 IOD)の振舞いも変調していたことが期待されるが，化は熱帯のロスビー応答を含む Thermodynamic-air-sea

古気候記録，数値的研究ともに例が少ない．本研究ではフィードバックと呼ばれる SST，降水，風速間のフィ気候モデルによる数値実験と解析を行い，完新世中期

ードバックであり，IOD を発達させる働きがあることにおける IOD の振舞いの変化とその物理的要因を探求が知られている．季節サイクルの大きな気候場ではこした．

のフィードバックを介して IOD の活動が効率的に活発化させられていた可能性がある．2 つの実験設定におけ

2.

る外部強制の共通点は北半球熱帯域の日射季節変化が数値実験と解析手法

大気海洋結合モデル MIROC5.2 を用いて，2 種類の強化されていることであるため，IOD の変調にとって300 年長期積分を実施した．産業革命以前の放射強制力

必ずしも中高緯度や南半球の季節サイクルの変化が重を与えた CTRL 実験および，日射サイクルを 8000 年前

要でないことことを示した．

に設定した MH8K 実験である．MH8K 実験では年平均

本研究により完新世中期に IOD の変動が活発化して日射量や位相などが変化しているため循環場の応答がいた可能性が示唆された．また季節サイクルの変化に複雑である．そこで熱帯域の季節サイクル(SC)のみを対して IOD が線形的に応答することが明らかとなった．

系統的に 0.6, 0.8, 1.0, 1.2, 1.4 倍した SC 実験(SC06, …,
SC14)を行った．これらの数値実験による気候平均場を相互参照することで変調メカニズムの説明を試みた．
3.

結果

MH8K 実験における IOD の活動は 60%以上強化された．この要因を探るため IOD のシグナルが顕著である
東太平洋スマトラ沖において混合層熱収支解析を行ったところ，モンスーンオンセット時期(MJJ)における水平移流の強化が最も寄与していることが分かった．気候平均場からこの領域における南東モンスーンが強化したことによる影響が示唆されたが，8ka の日射の年平均値や位相が現在気候と大幅に異なるためモンスーン
循環の応答が複雑な様相を示した．そこでどのような

図 1．SC 実験において線形的な IOD の変調．(a)各 SC

季節サイクル，循環場が寄与したかを明らかにするた実験における IOD の 30 年移動平均の標準偏差の分布．

め SC 実験の結果を解析した．

(b) SC06 実験のダイポールモードインデックスに回帰

SC 実験内において IOD の振幅と頻度は季節サイク

させた SSTA の応答．左上の値が発生頻度．右下の値がルの強度とともに線形的に増加した(図 1)．MH8K 実験

全期間の標準偏差．(c), (d), (e), (f)は(a)に同じで SC08,における熱帯季節サイクルの強度は SC14 に相当し，

SC10, SC12, SC14 実験の結果．

― 251 ―

P307

― 252 ―

P308

インド・アッサム州における降水の日変化
栗山匡一朗、村田文絵 高知大 、寺尾徹 香川大 、山根悠介 常葉大  、木口雅司 東大生産研 、福島あずさ 神戸学院大 、田上雅浩 芝浦工大 、林泰一 京大東南ア研

１．はじめに              インド・アッサム州では、夜間に降水が多いこ

とが知られている。2KVDZDHWDO  は、日本

の静止気象衛星ひまわり  号 *06 から得られる雲頂高度によってバングラデシュ周辺の日変化を示した。また +LURVHDQG1DNDPXUD  は750035 を用いて、最大一時間雨量が観測され

た時間分布を示した。両者共、インド・アッサム

州では夜間に降水が多いことが示されている。本

研究では、より信頼度の高い転倒ます型雨量計データを用いてインド・アッサム州での降水の日変

図  SUHPRQVRRQ 期における最大  時間降水量が観測された時間帯。時間は /7 87&KU で示す。

化に明らかにし、*60D3 を用いて雨雲の動きを観察した。



２．使用データと解析手法



 本研究では、 年  月から  年  月まで



アッサム州の  地点で観測した転倒ます型雨量

計データを解析した。*60D3 を用いてこの地域



の雨雲の動きを観察した。



３．結果



 図１に SUHPRQVRRQ 期、図  に PRQVRRQ 期の図  PRQVRRQ 期における最大  時間降水量が観測

最大  時間降水量が観測された時間帯を表示すされた時間帯。時間は /7 87&KU で示す。

る。どちらも夜間から早朝にかけて降水量が多くなっている。SUHPRQVRRQ 期と PRQVRRQ 期を比較

すると、アッサム州の西側の地域で時間帯が異なっていた。*60D3 で雨雲の動きを観察すると、



SUHPRQVRRQ 期と PRQVRRQ 期で雨雲の動きが異なっており、SUHPRQVRRQ 期では、 事例中  事



例で、夜間になるとアッサム州の西側で雨雲が発

達し、東へ移動する傾向がみられた。ｍRQVRRQ 期

図  *60D3 による  年  月  日 /7 の雨

では、 事例中  事例で、昼間に山地を中心に雲の分布。黒矢印は雨雲の移動方向を示す。青から赤にかかっていた雨雲が夜間になると、谷に広がる傾なるほど降水強度が強い。赤は PPK 以上を表す。

向が見られた。

― 253 ―

P309

日本海沿岸における冬季雷の経年変化とその要因*渡 邊 美 幸 ・ 境 田 清 隆 ・ 村 田 功 ( 東 北 大 学 大 学 院 環 境 科 学 研 究 科 )

本海南部の富山・金沢・福井・鳥取・松江では気温差

はじめに

日本海沿岸部では冷たい季節風と対馬暖流により冬が大きくなると雷日数が増えるという正の相関が見らも積乱雲ができ，落雷が発生する．吉田(2002)など 2000

れた．これは，秋田は金沢に比べると相対的に低気圧

年代前半の報告では，冬季雷日数の経年増加が日本海型の割合が多くなっていることから，発生要因の違い

側の多くの官署で指摘されている[1]．その要因は地球により生じたと考えられる．

温暖化による大気の不安定化ではないかと考えられる

が，未だ明確な要因は分かっていない．そのため，2000



年以降の最近の雷日数の傾向を調べた上で，冬季雷増
加の明確な要因を見つけることが本研究の目的である．

日々のデータから見た冬季雷の発生要因

対象期間中の日々の天気図を確認し，①寒気移流型②低気圧型③複合型④その他型の  つに分類した．すると雷発生の有無を問わない全ての日では  年代， 年代， 年代のいずれも各気圧配置の比率はほ使用データ

本研究の使用データはすべて気象庁の観測データでぼ変わらなかったが，雷発生日に限定すると秋田・金ある．雷データは発生回数ではなく，日数を使用する．

沢ともに経年的に寒気移流型日の日数が他の気圧配置

対象年は 1961 年度から 2017 年度であり，対象月は 10の日数に対して増加しており，寒気移流型日での雷発

月から 3 月とする．また，地上気温データ，海面水温

生確率が秋田・金沢ともに経年的に増加していた．こ

データ，高層気温データ，地上天気図も使用する．

のことから，冬季雷日数増加の要因は主に寒気移流型
日における雷発生確率の上昇が原因であることが分かった．さらに気温差が ℃以上になると雷発生確率が

冬季雷日数経年変化

冬季雷日数の経年変化を見ると，日本海沿岸部のすべての地点で，図  に示す金沢のように  年頃まで大きくなること，℃以上では同じ気温差でも雷発生
確率が経年的に増加していたことが分かった．

は増加傾向だったが， 年過ぎから増加傾向が見ら以上のことから，大気上下気温差のみでは雷日数やれない，または減少傾向が見られた．一方，太平洋側

発生確率の経年的な上昇を説明できず，寒気移流型日の八丈島や種子島では長期的な経年変動は見られなかの雷発生は気温差以外の要因もあると考えられる．今った．

後はさらに寒気移流型日の湿度や℃層の高度など



を調べ，他の要因を検討する必要がある．



年平均データから見た大気上下層気温差と雷日数

の関係
雷日数  月 月計

大気下層 K3D ，大気上層 K3D の気温差と雷日数を比較すると，雷日数の長期的な増加傾向に対し，気温差の長期的経年変動はあまり見られず，長期的には明確な相関が見られなかった．
そのため，K3D 以下の高層大気の高度ごとの気温

移動平均  年 の変化量を確認したところ，雷日数が増加傾向である
～ 年は大気下層の気温上昇が大気不安定化に



影響を及ぼしていた．一方増加が止まった  年以降
は大気上層ほど気温が上昇しており，大気は安定化していた．

図１ 金沢の雷日数経年変化．

また，大気上下層気温差と雷日数の年々変動は，日
本海北部の秋田・新潟では明確な相関が見られず，日

参考文献
>@吉田弘，，天気，，

― 254 ―

P310
バングラデシュにおける夏期降水量変動の特徴とその長期変化
藤波初木 *1, 金森大成 1, 松本淳 2,3（1 名古屋大学宇宙地球環境研究所,2 首都大学東京,3 海洋研究開発機構）

1. はじめにNino3 領域の海面水温との相関は小さくなった. 準 2 週

バングラデシュでは夏期降水量に季節内振動と呼ばれ間周期変動の活動度とインド洋ダイポールモード指数

る約 14 日周期と 30～60 日周期の降水量変動が卓越する.

(DMI)及び Nino3 領域の海面水温には、数十年周期の有意

季節内振動は夏期総降水量にも影響を及ぼす(Fujinami et

な相関係数の変動が確認された. 一方, より長周期の 30

al. 2011). 季節内振動を含む降水量変動の長期変化の実日～60 日周変動との間には有意な関係は見られなかった.

態を理解することは,夏期総降水量の年々変動及び長期

これらの結果から, 準 2 週間周期変動が夏期総降水量

変化を理解するために重要である. 本研究では, バングの年々変動に基本的に重要であるが, 近年 30 日～60 日

ラデシュにおける 1891～2016 年の日降水量地上観測デ

周期変動の総降水量変動への寄与が増えていることが明ータを解析し, 過去 126 年間の降水量変動の特徴とそのらかになった. また, 海面水温変動と夏期総降水量との長期変化傾向について調べた.

関係の長期変化は, 季節内振動の総降水量への寄与の変

2. 資料化が関係している可能性があることが示唆された.

1948～2016 年の日降水量データは, バングラデシュ気象局（BMD）より入手した. 1891～1947 年の日降水量デ

謝辞

ータは, 米国 NOAA Central Library で公開されている旧本研究で使用した 1891～1956 年の日降水量データは,英領インド時代の"Daily Rainfall of India"などのスキャン

著者のほか林 泰一氏（京大）
・寺尾 徹氏（香川大）
・濱

画像を基として, インド熱帯気象研究所（IITM）
・インド

田純一氏（首都大）・村田文絵氏（高知大）・重気象局（IMD）
・英国気象局（UKMO）の現地にて冊子原（京大）
・木口雅司氏（東大）
・神澤 望氏（首都大）によ

本とのデータ照合作業を行い, データベースにしたもの

るデータチェック作業により整備することができた. 本を使用した. 本研究では対象期間で利用可能なデータの研究は JSPS 科研費 JP26220202 の助成を受けた.

年数が比較的よく揃っている 23 地点を解析対象とした.

参考文献

3. 結果

Fujinami, H. and Co-authors, 2011: Characteristic intraseasonal

尚一氏

バングラデシュにおける日降水量データには, 過去

oscillation of rainfall and its effect on interannual variability

126 年にわたり 10 日～30 日周期の準 2 週間周期変動がover Bangladesh during boreal summer, Int. J. Climatol., 31,

卓越する(図 1). 一方, 30 日～60 日周期変動は準 2 週間周1192-1204.

期変動に比べると活動が弱く, 数十年周期の振幅変調がある.
次に準 2 週間周期変動と 30～60 日周期変動の分散で定義した季節内振動の活動度と夏期総降水量の年々変動との関係を調べた. 期間を通して準 2 週間周期の活動度と夏期総降水量は有意な正相関を示す. 一方, 30 日～60日周期変動との相関は小さい. 2000 年代以降は 30 日～60日周期変動も夏期総降水量と有意な正相関を示すようになる.
さらに, 夏期総降水量の年々変動に影響を及ぼしうる
エルニーニョやインド洋ダイポールモードなどの海面水
温の年々変動との関係を調べた. 多雨領域のバングラデ
シュ南東部の Cox’s Bazar では, 夏期総降水量の年々変動とインド洋ダイポールモード指数及び Nino3 領域の海面水温が, 1940 年代までは有意な相関を示す. しかし, 1950
年代以降は, ダイポールモード指数との相関は示すが,― 255 ―

図：バングラデシュの南東部に位置する Cox’s
Bazar における 1891～2016 年期間の夏期の日降
水量の卓越周期の経年変化. 縦軸が卓越周期,
横軸は年を示す.

P311

全球線型傾圧モ デルの作成と ⼒学演算⼦の固有値解析
中⻄智樹・ 村上茂教 （ 気象大学校）
1 . はじ めにた全球プ リ ミ テ ィ ブ モ デルと その線型化モ デル（ 線

季節予報や異常気象の診断において 重要な ⼤気⼤循型傾圧モ デル） を ス ペク ト ル法（ 水平は球面調和関環の⻑周期振動は、 し ばし ばテ レ コ ネク シ ョ ン パタ ー

数展開、 鉛直は差分） で 作成し 、 時間変化傾向計算

ン と 呼ばれる 特徴的な 空間パタ ーン を 伴っ て 現れる 。

ルーチ ン を 利⽤し て ⼒学演算⼦の表現⾏列を 波数

テ レ コ ネク シ ョ ン パタ ーン の同定には、 観測データ 等

空間で 陽に数値的に求めた。 ま た、 求ま っ た⾏列のの経験的直交関数（ E O F） 解析によ る も のの他、 気候

固有値・ 特異値分解には LA PA C K を 用いた。

平均場の周り に線型化し た⼤気モ デルの⼒学演算⼦の3 . 計算結果作成し た プ ロ グ ラ ムの動作確認と し て 、 最初に固有値分解・ 特異値分解によ る も のがある 。
⼤気循環場の⻑周期変動を ⼒学演算⼦の固有値

Po lvan i et al.(2 0 0 4 ) の傾圧不安定実験の設定を分解によ り 求める こ と は、 ⼒学における 平衡点のま用いた計算を ⾏な っ た。 その結果、 線型モ デルの時

わり の微小振動の解析の⼀般化で あり 、 ま た流体⼒

間発展解と 同じ 波数 7 のパタ ーン を 、最⼤成⻑率を

学における 線型安定解析と も 同等で ある 。 こ の様な持 つ モ ー ド 解 と し て 得 た 。 ま た 、 Tan aka an d

⽅法で テ レ コ ネ ク シ ョ ン パタ ーン を 同定し た 例とK u n g (1 9 8 9 )で 云う 所のチ ャ ーニ ーモ ード 、 双極チ

し て 、Tan aka an d S eki(2 0 1 3 )によ る 北極振動の同定等がある 。 ⼀⽅、 ⼒学演算⼦の特異値分解によ るャ ーニ ーモ ード と 思われる モ ード 解を 複数得た。 次に基本場と し て 7 月の気候値を 与え て 計算し た。P C

同定は、 多種多様な 強制の下で の線型系の定常応答

で ⾏列計算で き る 程度の T 2 1 L1 0 の解像度の計算の E O F が⼒学演算⼦の右特異ベク ト ルに⼀致するで は思わし い結果が得ら れな かっ たが、 やや解像度と いう 考え 方（ B ran stato r:1 9 9 0 , N avarra:1 9 9 3 ）を 上げた T 3 1 L1 0 の計算で は、シ ルク ロ ード パタ ーに 基づ く 。 そ のよ う な 研究例と し て 、 K im o to et

ン に似た も のを 得た （ 図）。 た だ し 、 そ れ以外の場

al.(2 0 0 1 )に よ る 北 極 振 動 の 同 定 や K o saka et

所にも 、 偏差パタ ーン が現れ、 複数のモ ード が混在

al.(2 0 0 9 )によ る シ ルク ロ ード パタ ーン の同定、 がし て いる かにも ⾒え る 結果と な っ た。 こ の結果が信ある 。 し かし 、 求ま っ た夫々のモ ード 解の関係性に

頼お け る も ので あ る かど う かに つい て は更に 検討

つい て は必ずし も ⼗分理解さ れて い る わけ で はなを 重ねる 必要がある 。

い。
本研究で は、 テ レ コ ネク シ ョ ン パタ ーン と し て 、
特定の空間構造が現れる 理由を ⼒学的に 説明する
こ と を 念頭に置き つつ、 ま ずは簡単な 例から 始めて 、
固有値計算の kn o w ‑h o w を 積み上げ、 可能で あれば実用的な 大気モ デルの線型化演算子の固有値・ 特
異値分解を ⾏い、 それぞれのモ ード 解の関係性を 調
べる 事を 目的と する 。
2 . 演算⼦⾏列の計算
固有値・ 固有ベク ト ル計算に先⽴ち 、 無次元化し― 256 ―

図：3 番目に小さな特異値を持つ特異ベクトルの 300hP a付近の平面図（上）と40N 付
近の東西鉛直断面図（左）。
共 に色 は 渦 度 擾 乱 の 強 さ[1/s]で矢印は高谷・中村の波 活 動 度 フラックス[kg/m s^2]]。

P312「世界初！？温室効果カメラ」— 赤外線カメラによる温室効果ガス可視化デモンストレーション—
山本哲（気象研究所環境・応用気象研究部）
１

はじめに化する意味で「温室効果カメラ」と謳ってみた。

温室効果ガスの性質を教育・啓発などの場でわかりやすく、印象深く伝えるため「地球温暖化実験」などと称する演示が多く行われて成果を上げているが、温室効果で重要な役割を果たす温室効果ガスか
らの赤外線射出のデモンストレーション（演示）例
は限られていた（山本、2014）。代表的な温室効果ガスである二酸化炭素の射出する赤外線を可視化す

謝辞 本研究は JSPS 科研費 JP17K20051 の助成を受けた。LBLRTM による計算については石元裕史博士の支援を受けた。ここに記して感謝の意を表する。
参考文献
Clough, S. A. et al., 2005: J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transf.,
91, 233–244, doi:10.1016/j.jqsrt.2004.05.058.
山本哲, 2014; 2014 年度秋季大会講演予稿集, 307.

る赤外線カメラを製作したので、これを用いて演示が可能となった。
２

第１表 製作したカメラの仕様。
ビジョンセンシング社 VIM-384G2 ULC
寸法・質量（本体）33x33x47mm 75g
ULIS 社 Pico384 Gen2 マイクロボロメータ
画素数 384 x 288 ピクセルピッチ 17 μm
NETD < 60 mK、ADC 分解能 14bit
Northumbria Optical Coatings 社
型番 SBP-15036-000330
中心波長 15.036μm、半値幅 1.542μm、
最大透過率 83%
Umicore Infrared Optics 社
GASIR® Infrared Lens f=3.7mm F/1.3

カメラ

手法
地上気圧下で二酸化炭素濃度 400ppm，温度 30℃の 100m 厚さの大気の先に 30℃の黒体を置いた場
合の放射輝度スペクトルをライン・バイ・ライン法

センサー

フィルタ

。
（Clough et al. 2005）により厳密計算した（図１）二酸化炭素の主要な赤外線吸収帯が波長 4.3μm と15μm 付近にあるが、地上の温度を考えれば、15μm

レンズ

帯が温室効果への寄与がはるかに大きく、カメラでの検知もより有利である。一般的な赤外線カメラは「大気の窓」と呼ばれる波長帯（８〜14μm）に感度

黒体30℃

空気30℃
100m

Wm-2μm-1sr-1

30℃ CO2 400ppm 水蒸気なし

があるが、多くのカメラは 15μm 帯にも十分な感度を持っている。15μm 帯に適合したフィルタを選ぶ

303K(30℃)黒体放射(a)

ことでほぼ二酸化炭素からの射出のみを捉えること(b)になり、二酸化炭素単独であれば 10cm 程度の厚み
4.3μm吸収帯でほぼ黒体とみなすことができる。
製作したカメラの仕様を第１表に示す。
３

結果
第２図に製作したカメラによる二酸化炭素可視化の様子を示す。二酸化炭素の射出する赤外線を捉え

空気から
の赤外放射

(c)

15μm吸収帯

第１図 地上気圧下で気温 30℃のとき 100m 先に 30℃の黒体壁を置いた時の放射輝度スペクトル。透過率
はライン・バイ・ライン法（LBLRTM: Line‑By‑Line
Radiative Transfer Model, Clough et al. 2005）
による厳密計算。

ていることが確かめられた。化石燃料の燃焼過程か
らの二酸化炭素放出も可視化できた。
化石燃料燃焼による二酸化炭素の発生、大気中の二酸化炭素の射出する赤外線が地表面を暖めているという温室効果、この大気中濃度が上昇すると赤外線量も増大して地表面温度をさらに上昇させるという地球温暖化のしくみが一貫して直感的に理解できるデモンストレーションが初めて可能となった。
温室効果への寄与がより大きい 15μm 帯を可視

第２図 (a)ポリエチレン袋に気体を入れて赤外線カメラで撮影した。白いほど赤外線が強いことを示す。(b)二酸化炭素を入れた場合の赤外線の射出はボリエチレンのみからの射出（(c)空気を入れた場合）に比べてはるかに強い。室温は25℃前後、背景は湿したケント紙で室温より５℃前後低くしている。

― 257 ―

a

c

P313
気象庁全球データ同化における陸域地表面射出率の動的推定法の検討*

入口武史 1、岡本幸三 1、藤井秀幸 2、青梨和正 1（1:気象研究所 2:JAXA）

1.背景
気象庁では、高度なデータ同化技術により様々な衛星観測データを全球数値予報システムへ取り込みながら気象予報を行っている。本研究は、衛星観測
データの利用促進の一環として、陸域の対流圏中層付近に感度を持つマイクロ波サウンダの輝度温度観
測データ同化の高度化により、数日程度の天気予報
精度の向上を目指す。
現行の気象庁の全球データ同化おける陸域マイク
ロ波サウンダの輝度温度第一推定値の計算では、地表面射出率として Atlas の気候値データ等が使用されている。しかし、実際の地表面射出率は、地域や季節、地表面の状態により変化するために時・空間的な不均一性が大きく、第一推定値の精度低下につながっている。
そこで、本研究では Karbou et al.(2006)[1]で述べられている Dynamic Emissivity(DE)と呼ばれる手法の導入を試みた。DE は、観測輝度温度と予報値から動的に地表面射出率を算出する方法であり、地表
面射出率を定数として扱う現行の方法よりも現実に近い第一推定値を得られると期待できる。

ークは 0 付近となっており、TEST1 に比べて Atlasとの整合性が良い。
図 2 は、同解析時刻におけるマイクロ波サウンダ
AMSU-A のチャンネル 5 の輝度温度観測値と RTTOV による推定値の差分のヒストグラムである。灰色の破線は推定値計算に Atlas を用いた場合のヒストグラ
ム、黒線は TEST2 の手法で推定値を導出した場合のヒストグラムである。TEST2 の手法のほうが観測値との差の分散が小さくなり、推定値の誤差が減少しているのがわかる。また、同化に使用される AMSU-A
チャンネル 5 のデータ数も 5%程度増加した。
今後、多数事例でこのような比較を行い、DE 導入に最適な観測データ品質管理手法を検討する予定で
ある。
150
100
50
0
-0.1

-0.05

0
-50

2. DE の算出方法
非散乱平行平面大気を仮定すると、地表面射出率は次式で表される。
↓↑
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 − 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
𝛤𝛤𝛤𝛤 − 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝜀𝜀𝜀𝜀 =↓
�𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜 − 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 �𝛤𝛤𝛤𝛤
ここで、𝜀𝜀𝜀𝜀は地表面射出率、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 は衛星観測輝度温度、↓𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
は大気下端の下向き放射輝度温度、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜 は地表面↑
温度、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
は大気上端の上向き放射輝度温度、𝛤𝛤𝛤𝛤は大↓↑気の透過率である。本研究では、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎および𝛤𝛤𝛤𝛤は気象庁全球モデルの気温や比湿等の大気予測値を入力として衛星シミュレータから算定した値を使用した。また、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜 として、地面・下草の温度(TSG)とキャノピー温度(TSC)の 2 つの予報値を使用して比較を行った。

0.05

0.1

地表面射出率の差分

図 1 2018 年 7 月 20 日 00TUC における、マイクロ波サウンダ AMSU-A のチャンネル 5 に対する、DE による陸域地
表面射出率と Atlas の地表面射出率の差分。灰色の破線はDE 計算で用いる𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜 として地面・下草の温度(TSG)を用いた場合(TEST1)、黒線は𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜 としてキャノピー温度(TSC)を用い、かつ、それを MODIS 観測との比較で得られた回帰直線で補正したうえで DE 計算を行った場合(TEST2)。
800
600
400
200
0

3. DE の事例調査
DE を用いた放射計算結果の一例として、マイクロ波サウンダ AMSU-A のチャンネル 5 に対する地表面
射出率と、Atlas の地表面射出率の差分を図 1 に示す。灰色の破線は DE 計算で用いる𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜 として TSG を用いた場合(TEST1)、黒線は TSC を用い、かつ、それを
MODIS 観測との比較で得られた回帰直線で補正した
うえで DE 計算を行った場合(TEST2)である。
図 1 では、どちらの場合も地表面射出率の差分はおおむね-0.1 から 0.1 の間に収まっているが、TEST1
はマイナス側に分布しており、DE 推定値のほうがAtlas に比べて小さい傾向にある。一方、TEST2 のピ

-3

-2

-1

0
-200

1

2

3

O-B（K）

図 2 2018 年 7 月 20 日 00TUC における、マイクロ波サウンダ AMSU-A のチャンネル 5 に対する輝度温度観測値とRTTOV による推定値の差分(O-B)のヒストグラム。灰色の破線は Atlas を用いた場合、黒線は TEST2 の手法で推定した射出率を用いた場合。

参考文献[1] Karbou, F. et al. 2006, Microwave landemissivity and skin temperature for AMSU-A and -B
assimilation over land. Q.J.R.M.Soc.,132,2333–2355.

― 258 ―

P314

データ同化による地衡風乱流のパラメータ推定
石田 凌雅,

露木 義(気象大学校)1 研究背景・目的

3 結果

木星において、中高緯度で複数の東西ジェット (縞状構造) が、極地方で多数の渦 (渦構造) が確認されている。縞状構造は、2 次元乱流によりエネルギーの逆カス
ケードが起こり、ラインズ効果により東西方向の波数を0 にするようにエネルギー輸送されることで形成されるという説が有力である (Vasavada and Showman,2005など)。このときの特徴的なスケールを「ラインズス√
ケール」(Lβ = U/β) と呼ぶ。また、ロスビーの変形
半径 (LR ) によってエネルギーの逆カスケードが抑制され、渦構造を形成することがある。
今までの研究では、木星の内部構造を仮定した数値
シミュレーションを行い、観測データと比較していた。
一方、数値予報の初期値を推定するデータ同化によってモデルパラメータを推定することができる。そこで、本研究では観測データからデータ同化によって LR や
ランダム強制力を推定する可能性について調べる。

Lβ < LR の場合には縞状構造が形成され、Lβ > LRの場合には渦構造が形成される (図 1)。

2 研究方法
まず、パラメータを推定する方法を検討するため、Lorenz96 モデル (Lorenz and Emanuel,1998) のパラ
メータを推定した。データ同化手法に逐次的アンサン
ブル平方根フィルタ (Whitaker and Hamill,2002) を用
い、スムージングなどの工夫によりパラメータを推定した。散逸係数について、必ず正の値であるという拘束条件から、リセット法と変数変換法の 2 種類の推定方法を提案し、各手法で推定した結果、変数変換法の方が有効であることが分かった。一方、ランダム強制力について、分散が過小評価され、課題があることが分かった。
次に、木星のモデルの 1 つである無次元順圧準地衡
風渦位方程式を考える。

)
∂ ( 2
∂ψ
∇ ψ − γψ + J(ψ, ∇2 ψ) + β= F + ν∇4 ψ∂t∂x
ψ：流線関数 J(ψ, ∇2 ψ)：移流項 γ = 1/L2R
β：ロスビーパラメータ ν：動粘性係数
F ：ランダム強制力
中間発表では観測要素を高度として実験を行い、観測点数を多くすることで LR を高精度に推定できることが分かった。それを踏まえて、より現実に近づけるために、観測要素を風速 (u, v) と変え、同化期間を縞状構造
及び渦構造が明瞭化した期間 (30 ≤ t ≤ 40) とし、メン
バー数を 20、3 種類の観測点数 (4 × 4、8 × 8、16 × 16)
で実験を行った。そして、Lβ < LR のときは LR = 1、
Lβ > LR のときは LR = 1/3 を真値として、10 通りの乱数系列を用いて LR を推定した。

図 1: t = 30 における ψ の真値の分布 (左：Lβ < LR
Lβ > L R )右：これら 2 つのパターンについて、同化期間の後半−1(35 ≤ t ≤ 40) での L−1
R の推定値を用いて LR の平均

値および標準偏差を計算した。このとき、スムージン
グによる L−1
R の平均値および標準偏差の変化を図 2 に示す。いずれの観測点数でも L−1
R の平均値は真値に近い値となることが分かった。また、観測点数が少ない
とき、スムージングによって推定精度が向上される一方、観測点数が多いときには逆効果となり、スムージン
グを施す必要がないことが分かった。

(a) Lβ < LR , L−1
R = 1.0(b) Lβ > LR , L−1
R = 3.0

図 2: ロスビーの変形半径の逆数 L−1
R の推定結果。ただし、観測点数について、上が 8 × 8、下が 16 × 16 となっている。また、横軸はスムージング係数 s ∈ [0, 1) であり、s = 0 はスムージングを行っていないことを表す。実線が平均値、エラーバーが標準偏差、点線がL−1
R の真値を表す。

4 まとめと今後の課題
本研究によって、スムージングによって少ない観測点数でも、表面風データから LR を推定できることが分かった。今後の課題として、Lorenz96 モデルについて
ランダム強制力の推定方法を再度検討する必要がある。

― 259 ―

P315

４ 次 元 変 分 法 -逆 解 析 に お け る 解 析 誤 差 共 分 散 の 高 精 度 推 定*丹 羽 洋 介 1 , 2 , 藤 井 陽 介 2 , 3
1:国 立 環 境 研 究 所 , 2:気 象 庁 気 象 研 究 所 , 3:統 計 数 理 研 究 所

1.

はじめに

ペア数を増やし、推定精度を高めた。本研究ではさらに、

大気微量成分の逆解析において、４次元変分法は最適な地表面フラックスを高解像度で得ることができる
有力な手法である。４次元変分法は最尤法にもとづき、フォワード計算とアジョイントモデルによるバックワ

異なる y と p のペアが互いに共役（𝐩𝐩" 𝐲𝐲; = 0 for all 𝑖𝑖 ≠𝑗𝑗）となるよう、モデルの線型性を活かして、最小値探索のラインサーチを厳格化し、また、固有値分解を用いて y と p に修正を施した。

ード計算を繰り返しながら、初期推定値や観測データと最も整合性の取れた解（解析値）を得るが、その誤差の分散共分散行列を十分な精度で得ることは容易では

3.

結果

図１に本アルゴリズムを逆解析システム NICAMTM 4D-Var[2]に適用して得られた結果を示す。本研究にない。
この分散共分散行列は、観測データのインパクト評

より先行研究よりも誤差相関の推定値が向上したこと

価や解析値の解釈に有用である。特に長寿命気体の逆がわかる。さらに、本アルゴリズムは先行研究よりも推解析では、長期の解析ウィンドウが必要である一方、観定の収束が速く、計算コストの上でも優れていた。

測データが疎であるために、解析値の間に擬似的な相関が全球に渡って存在する場合が多いが、分散共分散行列の非対角成分（解析誤差共分散）を見ることで、この擬似的な相関を同定することができる。本研究では、従来の手法よりも高精度に解析誤差共分散を推定する
アルゴリズムを開発した。
2.

手法

想定する逆解析の解析対象は長寿命気体（二酸化炭
素やメタンなど）とする。この場合、ターゲットの気体
はパッシブトレーサーとして扱うため、モデルは線形である。本研究では、先行研究[1]で用いられたアンサ
ンブルと Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno (BFGS)法を組み合わせた手法をベースとする。
BFGS 法は以下の式により
𝐇𝐇" = $𝐈𝐈 − 𝜌𝜌" 𝐩𝐩" 𝐲𝐲"* +𝐇𝐇",- $𝐈𝐈 − 𝜌𝜌" 𝐲𝐲" 𝐩𝐩*" + + 𝜌𝜌" 𝐩𝐩" 𝐩𝐩*"

(𝑖𝑖 = 1,2, ⋯ 𝑁𝑁)(1)
ヘッセ行列の逆行列 H を近似する。この H はモデルが

図１ 解析誤差共分散から得られた東アジアのフラ線形である場合、解析誤差の分散共分散行列を与える

ックスに対する誤差相関の分布。(a)解析解、(b)本研究ため、上記の計算を行うことで、解析誤差の分散共分散による推定、(c)先行研究[1]の手法を用いた推定を示す。

行列の推定を行うことができる。ここで、𝐩𝐩" = 𝐱𝐱" −𝐱𝐱",- , 𝐲𝐲" = 𝐠𝐠 " − 𝐠𝐠 ",- , 𝜌𝜌" = 1/(𝐩𝐩*" 𝐲𝐲" )で、𝐱𝐱" 、𝐠𝐠 " はそれぞ

参考文献
[1] Bousserez, N., et al., 2015, Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 141,ど（y と p のペアが多いほど）、一般に高まる。先行研[２] Niwa, Y., et al., 2017, Geosci. Model Dev., 10, 2201–

れ制御変数ベクトル、評価関数の勾配を表し、i は探索回数を示す。式(1)で H の近似精度は探索回数が多いほ究[1]はアンサンブル計算を行うことで、この y と p の1906–1921.

2219.

― 260 ―

P316

週 間 ｱﾝｻﾝﾌﾞﾙﾀﾞｳﾝｽｹｰﾘﾝｸﾞ気 象 予 報 ﾃﾞｰﾀの 高 度 利 用 に 関 す る 研 究 （ ２ ） －イネいもち病害確率予測情報の支援に向けて－
池 田 翔 （ 気 象 庁 東 北 大 ）、 山 崎 剛 （ 東 北 大 ）、 菅 野 洋 光 ・ 大 久 保 さ ゆ り （ 農 研 機 構 ） 






はじめに

課題と展望

気象庁は産業分野への気象データの利活用に取り組

予報誤差に対してスプレッドが不足しているため、んでいる。気象予報データの農作物の葉面濡れへの活

そのスプレッドの改善が必要である（図  E ）。また、

用は、気候リスク回避のための病害管理においても農1+0 陸面過程にはキャノピーを含むより精緻な 0-6L%

業上期待される。例えば、ヤマセ・梅雨が遅延するととした開発、作物濡れ情報には 6L% のキャノピー内水

いった将来予測>@などもあり、引き続き病害発生リス分の利用が考えられる。

クには注意が必要と言える。イネいもち病は、葉面の（謝辞）
本研究の一部は、内閣府戦略的イノベーション創造プ
ログラム（6,3）「次世代農林水産業創造技術」（管理法
人：生研支援センター）によって実施されました（参考文献）
>@(QGR-0HWHRU6RF-DSDQ>@越水東北農業試験場研究報告>@菅野ほか日本地理学会発表要旨集
>@大久保ほか天気>@池田ほか気象学会  年秋大会
>@<DPD]DNLHWDO-+\GURPHWHRU

長時間の湿潤が感染に必要な条件となる。葉いもち病
発生予察法 %/$67$0 >@は、降水以外の濡れ（結露）を推定できないため、湿度法>@や陸面過程モデルを用いた結露対応版の濡れ予報が必要である>@。 秋季大会>@では、全球解析値を用いた濡れスコア、アンサ
ンブル予報事例（ヤマセ濡れ）を示した。今回は、相対湿度の予測可能性と陸面過程モデル /0 7ZR/D\HU
0RGHO >@による濡れ確率予報の有用性について報告
する。



RMSE(CTRL)

使用データ

RMSE(EnsMean)

気象庁週間アンサンブル予報（ メンバー）を初期

R
Spread値・境界値とし、気象庁非静力学モデル（-0$1+0）を用いて  日先まで水平格子 NP の力学的ダウンスケー
リングを行った。対象期間は  年  月の  初期
値とした。1+0 陸面過程は湿度の再現性が良好だった
6/$% モデルを設定した。宮城県内の試験圃場（古川、川渡、鹿島台、名取）において、気象データと葉面濡れセンサーによりイネの葉面濡れとを観測した。

相対湿度の予測可能性（東北地方の地上観測  地点）

ブライアスキルスコア（正で気候値予測より有意）の確率には濡れの目安として相対湿度 ％以上>@となるメンバーの確率を用いた。なお、 メンバーそれぞれに対して線形重回帰により湿度予報値のバイアス補正を行った。降水日は  日先程度、非降水日は  週間
先にかけて、確率予報が有効だった（図  F  G ）。

濡れ確率予報（水田  地点）図１ 東北地方 17 地点のブライアスキルスコア(BSS)とスプレッド（a）92 初期値（c）降水日に対する BSS（d）非降水日に対する BSS
箱ひげ値：下から、地点スコアの最小値・第 1 四分位・中央値・第 3 四分位・最大値 折線：地点スコアの平均値を示す（b）Spread-Skill の関係（92 初期値） 折線上から、RMSE（CTRL）、
RMSE（アンサンブル平均）、R :Spread-Skill の関係、スプレッドを示す
R :Spread-Skill の関係の最適値は 1.0

湿度法（名取で学習したしきい値：相対湿度 ％以上）は、名取では陸面過程モデル（/0）と同程度の濡れ再現性が得られたが、ほかの  地点では GU\ELDV な
濡れ推定となった。陸面過程モデル（/0）を用いることで、地理的な汎用性と濡れ継続時間において、決定論的予報に対して確率・信頼度情報を付加した、精度の良い濡れ確率予報ができた（図 ：晴天時の朝露事例）。


図 2 古川 2LM 濡れ確率予報の時系列（2015 年 8 月 1 日 15UTC 初期値）
FT=33；8 月 3 日 00UTC 予報 点付き折れ線：2LM 濡れ確率[%]上方の点：濡れセンサー検出あり 下方の点：決定論的予報（濡れ）   ― 261 ―

P317

JRA-55 と GPS に よ る 可 降 水 量 の 比 較－両者の地形の差異を考慮して－
フ ロ ー レ ス 慈 英 1 , *松 山  洋 1 , 宮 岡 健 吾 2（1 首都大学東京 都市環境学部 2 気象庁 地球環境・海洋部 気候情報課）


（図 2）
。そのため、[3]にあるように JRA-55 の対流圏はじめに

気象庁 55 年長期再解析(JRA-55)[1]の可降水量の全球

中層の乾燥バイアスが過小評価の可能性の 1 つであるの再解析値は、他再解析値と比較して最も小さく[2]、ことは JRA-55 可降水量を実際の地形に補正した値でそれは対流圏中層の乾燥バイアスが影響していると述評価しても変わりない。また冬期には過小評価率は上べられている。これに際し、JRA-55 可降水量とその格昇し、夏期に減少しており、元々モデルの標高が実際の子点に対応する GPS 可降水量との比較が行われたが[3]、標高を下回っていた地点の方が過小評価率は大きい。

その発表では JRA-55 で利用している数値予報モデル

これについては、それぞれで地点数が異なることや両（以下、モデル）の地形が考慮されていなかった。

地形の標高差による影響が考えられる。

そこで、本研究ではモデルの地形を実際の地形に補正し、再度 2 つの可降水量の比較を行った。

謝辞
GPS可降水量の解析に際しては，気象庁観測部観測

課観測システム運用室の吉井博之様(当時)のお世話に研究手法

JRA-55可降水量については、日本の陸上にかかる格なりました。また、利用したJRA-55の可降水量データ

子点(26地点)のデータ（1日4回：00,06,12,18UTC)を利用

は気象庁55年長期再解析プロジェクトによって提供さした。GPS可降水量データは前述のJRA-55格子点に最れたものです。ここに記して感謝いたします。

も近接する地点のデータについて、西村ほか[4]にならって対応する時刻から前30分の値を平均してその時刻の値とした。なお、GPS可降水量データは国土地理院の電子基準点等観測データを用い、カリフォルニア工科大学によるソフトウェアGIPSY-OASISⅡを使用して算出された、気象庁のGPS可降水量データを使用した。
モデルの標高はJRA-55のジオポテンシャルを重力加速度9.81m/s2で割った値を用いた。実際の標高は各電子
図 1 補正前の両標高差による過小評価率

基準点のアンテナ標高を使用した。
モデルの標高と実際の標高間の可降水量を考慮する
際には標高から気圧を算出し（海面0mを1013.25hPa、1500mを850hPaとした）、JRA-55の各格子点における等圧面ごとの比湿から可降水量を算出した。
解析期間は2010年7月〜2012年12月で各月・各地点の6時間毎の可降水量に対してGPS可降水量がJRA可降水量より大きい割合（過小評価率）について考えた。


図 2 補正後の両標高差による過小評価率
参考文献

結果と考察

 モデルの観測点の標高が実際の観測点の標高を上回[1] Kobayashi et al. 2015. J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5-48.

る地点は 22 地点あり、その逆は 4 地点であった。補正[2] 原田ほか 2014. 天気, 61, 269-275.

前においてモデルの標高が高ければ過小評価率は大き[3] 及川ほか 2017. 日本気象学会 2017 年度春季大会
講演予稿集 111, 336.

い（図 1）。モデルの標高を実際の標高に補正した場合でも期間を通して約 65%以上の過小評価率であった[4] 西村ほか 2003. 天気, 50, 909-917.

― 262 ―

P318
つくば地上モニタリング観測による実大気エアロゾルの雲核能・氷晶核能の変動（その２）*折笠成宏 1・斎藤篤思 2・山下克也 3・田尻拓也 1・財前祐二 1・Tzu-Hsien Kuo1・Wei-Chen Kuo1・村上正隆 4,1


気象研究所， 気象庁， 防災科学技術研究所， 名古屋大学

 はじめに
気象研究所では、実大気エアロゾル粒子の地上モニタリング観測をつくばにて 2012 年より実施している。
この連続観測では、エアロゾルの粒径分布のほか、雲核(CCN)計と氷晶核(IN)計による活性化スペクトルを同時測定していることが大きな特徴である。
これまで、数濃度の季節変化（折笠 2017 春）、CCN能・IN 能からみた変動（折笠 2018 秋）等が報告された。
今回は前回に続き、起源となる気塊から分類した CCN
能・IN 能の季節変化をより詳細に解析した結果を主に報告する。
 観測データと解析
観測方法は過去報告と同様であるため省略する。各測器から得られた粒子数濃度について月別平均、時間平均の統計処理を行った。CCN 計では 5 段階設定の水
過飽和度 SSw 毎の CCN 数濃度、IN 計では設定温度（さらに SSw5%範囲毎）毎の IN 数濃度で平均処理を行った。
また得られたデータより、
実大気エアロゾルの CCN
能・IN 能を定式化することを目標として、吸湿度(κ)
及び乾燥粒子総表面積当たりの IN active site(INAS)数
密度などを解析した。
エアロゾルの物理化学特性を特徴化するため、
HYSPLIT モデルによる後方流跡線解析を用いて、72 時
間前の気塊の起源となる領域で、2 つの大陸性(大陸遠方、中国東部)と海洋性と日本周辺の計 4 つに分類した。
また季節として月単位で、春(3,4,5 月)・夏(6,7,8 月)・秋
(9,10,11 月)・冬(12,1,2 月)に分類した。
 解析結果
CCN 計データの SSw=0.5%時から解析された季節平均のκ及び活性化率を図１に示す。概して、κは海上や中国東部が大きく、大陸遠方は小さくなった。CCNとしての活性化率は中国東部で大きく、海上は小さくなった。この結果は SSw=0.1%の低過飽和でも類似した傾向を示した。
CCN の活性化スペクトルを季節平均として示したのが図２である。CCN 数濃度は冬季に大きく夏季に少な
い他、曲線の傾きに対応する係数 k を比較すると大きい差ではないが、秋季や夏季の方が過飽和度変化に対して数濃度がより敏感に変化することが分かる。
IN 計データの活性化温度-25℃から解析された季節
平均の INAS 及び活性化率を図３に示す。季節平均としては概して、INAS は中国東部や大陸遠方で他領域よりやや小さく海上ではやや大きい傾向、IN 活性化率は海上で小さい傾向が見られた。他の活性化温度と比べて共通的な特徴を見出すのは困難であった。
今後の課題として、日変化や新粒子生成イベントとの関連性、IN 能・CCN 能のエアロゾル粒径依存性に着目した調査についても述べる予定である。
謝辞：本研究は JSPS 科研費 23244095,16K05558, 17H00787の助成を受けたものである。

図１ 気塊の起源で分類された 㻿㻿㼣㻩㻜㻚㻡㻑における（㼍）吸湿度κ及び（ｂ）㻯㻯㻺 活性化率の季節平均。凡例の上から順に、海上㻔㻹㻭㻕㻘㻌 日本周辺㻔㻶㻼㻕㻘㻌中国東部㻔㻯㻱㻕㻘㻌大陸遠方㻔㻯㼃㻕及び全体（㻭㻸㻸㻕の事例を表す。㻌

図２ CCN 数濃度の活性化スペクトルの季節変化。凡例の右は、全体及び季節毎に曲線近似した式を示す。

図３ 図１と同じ、但し活性化温度-25℃における（㼍）㻵㻺㻭㻿 及び（ｂ）㻵㻺 活性化率。但し 㻿㻿㼣㻩㻜～㻡㻑過飽和度のみ。

― 263 ―

P319
地上湿雪降雪とZeプロファイルとの比較
*1

1

1

1

中井専人・ 本吉弘岐・ 山下克也・ 石坂雅昭
(1:防災科研雪氷)

１．はじめにレーダー観測に基づく固体降水の定量的降水推定(quantitative precipitation estimation: QPE)のためには、極めて多様な固体降水粒子の種類ごとに、レーダー反射強度因子(equivalent radar reflectivity
factor, Ze in mm3m-6)と降水強度(R in mm hour-1)との関係式(Ze=BRβ )が必要となる。筆者らは、Ze、R、光学式ディスドロメーター(OD)の同時観測からBを解析している。βはRasmussen et al.
(2003)を参考に1.67に固定している。
地上で湿雪の粒子特性を観測してレーダーのZeと比較する場合、大型の走査型レーダーではレーダー近傍でクラッター混入などのため解析できないことがある。そこで、鉛直固定型のMicro
Rain Radar (MRR-2, K-band, 以後MRR)(Löffermang et al., 1999)を使用し、地上気温別に大気最下層のZeがどのように変化するか調査した。
２．研究方法Zeは 防 災 科 学 技 術 研 究 所 雪 氷 防 災 研 究 セ ンター(新潟県長岡市, 以後SIRC)露場設置のMRRを用 い て 50m分 解 能 で 観 測 し た 。 降 水 強 度 R(mmhour-1)の観測にはSIRCの降雪粒子観測施設(以後FSO)内の田村式降雪強度計SR-2A(Tamura 1993)
及び降水相互比較基準二重柵(DFIR, WMO SPICE
Webサイトを参照)内に設置した重量式降水量計
Geonor T-200B (Bakkehøi et al., 1985; Duchon,2008) (1500 mm仕様)を使用した。降雪粒子種別
観測のODにはFSO内設置のPARSIVEL (Battaglia
et al. 2010)を使用した。以上の観測値を10分毎のデータとして整理して解析した。降雪粒子の特性としては10分毎のCMF(Ishizaka et al. 2013)を求めた。解析は2015/2016冬季及び2017/2018冬季の大雪時前後から気温0℃付近を中心として抽出した2880組の10分データを対象とした。

第１図 MRRによるZe(dBZ)プロファイル(縦軸は地上設置アンテナからの高さ)と露場気温(℃)及び降水強度(mm hour-1)の時系列の例。

３．結果
気温が>４℃から低下したとき、高度が下がる
とともにZeが急増する高度は気温の変化と良く対応し、地上気温から湿潤断熱を仮定して得られるものに近かった(第１図)。湿潤断熱減率、また降水強度が150m以下で変化しないと仮定し、ZeとRの関係を作図した(第２図)。その結果、MRR
観測高度で気温が0℃以上になるとBが大きくな
り始め、1℃以上ではさらに大きくなった(第３図)。今回の解析は単純なレーリー散乱仮定である点K-bandでは検討が必要である。また事例にはL、Tモード、渦状、前線など様々のものを含む。
今後は降水系毎の差異をOD観測やMRRのドップ
ラー速度スペクトルも参照して解析していきたい。
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技術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, 第8回研究公募課題)によります。

第２図 MRRによる地上高150mの前10分(1/1.67)乗平均Ze(□)、10分毎のCMF粒径(○)、CMF落下速度(◆)と10分平均降水強度R(mm hour-1)との散布図。実線は、破線囲み内のデータから求めたZe=BR1.67 の近似曲線。(左)地上気温-2.0℃から-1.0℃、(中)0.0℃から1.0℃、及び(右)1.0℃か
ら2.0℃。右図の点数が少ないのは、解析を地上気温0℃付近の期間に限ったことによる。

― 264 ―

第３図 Ze=BR1.67 の係数Bの、気温１℃ごとの変化。横軸は地上気温に基づ
く150m高度の推定気温で、２℃以上
はデ ー タ数が 少な いた め信 頼度が 低
い。

P320

GPM/DPR を 用 い た
海洋上温帯低気圧に伴う強い降雪帯の解析*秋 山 静 佳 ， 重 尚 一 ， 山 本 宗 尚 ( 京 大 院 理 ) ， 井 口 俊 夫 ( N I C T) ， M i c a e l P. B a u e r ( コ ロ ン ビ ア 大 学 )

究では，冬季の強い降水帯は低気圧の北西象限でよく見

はじめに

GPM 主衛星搭載の二周波降水レーダ(DPR)の二周波られたሾͶሿのに対し，海洋上の バンドは低気圧の北東の同時観測によって，降水の粒径の情報が得られるよ

象限ሺ南半球では南東象限ሻで，低気圧中心に向かう走向うになった．これを利用して，大きな固体粒子が含まで分布した．海洋上低気圧に伴った強い降水帯の発生メれることを表した強い固体降水(HIP)の判定が導入されカニズムは，事例解析のようにメソスケールには大陸上のた[1]．2018 年度秋季気象学会では，HIP が海洋上の温ものと類似しているが，一方でその構造が低気圧に伴って帯低気圧に伴って 120km にわたって線状に分布する様現れる領域は，大陸上のものと異なることが示唆された．

子が新たに見られたことを報告し，この HIP バンドでは雪片の強い凝集が起こっていることを示唆した．こ
こでは，この HIP バンドの力学的成因を調べた結果を報告する．また，海洋上の低気圧に関しては，それに伴う降水の 3 次元的な観測データがこれまで少なかったが，DPR の登場で南北緯度 65°まで網羅的に観測できるようになり，海洋上の低気圧性降水の構造を統計的に解析できる．今回は事例解析に加え，HIP バンドの統計的な特徴について報告する．


事例解析

2015 年 3 月に見られた北西大西洋上温帯低気圧の温暖前線に伴った HIP バンドの発生要因について，再解

図 1．(a) 二次元前線形成関数 F2D (色)，負の飽和相当
渦位 EPV*(輪郭と斜線)，飽和相当温位(薄線)の鉛直断
面図と，断面上の HIP バンドの降水頂(赤＋)．(b) 対流性降水の判定と HIP 判定の位置．

析データ ERA5 を用いて解析した．HIP バンドが見られた断面上の水平 2 次元の前線形成関数(F2D)と飽和相当渦位(EPV*)を図 1 に示す．HIP バンドの降水頂付近
では強い前線形成が分布した．また，降水頂付近では負の EPV*が分布しており，そこでは条件付き不安定ではないため条件付き対称不安定(CSI)であることを表している．前線形成の暖気側に CSI が分布すると，斜向対流が起こるため[2]，これにより HIP バンドが形成されたと考えられる．この特徴はアメリカ北東部に発生した低気圧に伴う強い降雪帯と類似しており[3]，この事例の HIP バンドは先行研究と同様の強い降雪帯であることが示唆された．


統計解析

事例で見られた HIP バンドと同様の形状をしたもの
を統計解析した．低気圧中心に位置データは MAP of
Climatology of Mid-latitude Storminess を用いた．海洋上で低気圧に伴って抽出された

 バンドの，低気圧中心に相対的な位置を図 ʹ に表す．アメリカ北東部の先行研
図 2．海洋上の温帯低気圧に伴う HIP バンドの位置・軸の長さ・向き．(0，0)が低気圧中心．南半球の事例は
南北反転．

参考文献[1] Iguchi et al., 2018, J. Atmos. Oceanic Technol. 35, 491-502.
[2] Schultz and Schumacher, 1999, Mon. Wea. Rev.,127, 2709-2732.
[3] Nicosia and Grumm, 1999, Wea. Forecasting, 14, 346-368.
[4] Novak et al., 2004, Wea. Forecasting, 19, 993-1010.

― 265 ―



P321
全規模で見た落雷密度と落雷エネルギーの関係＊

岩崎博之(群馬大学教育学部)

1．はじめに落雷に伴うピーク電流値やエネルギーは，落雷の基本特性の1つである．それらは10 3-10 4の広いダイナミックレンジを持つが(例えば， Berger etal.1975 )，どの様な要因がそれらの値に影響しているのか明らかではない.一方，Iwasaki (2012)
は，領域毎に求めた年間落雷数と高エネルギー落
雷の占める割合に，強い負の相関があることを指摘した．しかし，個々の積乱雲群についても，この相関関係が成り立つのかは確認されていない．
ここでは，メソ擾乱に伴う落雷密度と落雷エネル
ギーの関係に見られる全球規模の特徴を報告する．
2. データ
解析にはWashington大学から提供された全球落
雷観測網（WWLLN:World Wide Lightning Location
Network)データを用いた．落雷地点の位置推定精度は5kmであり，検出率は15–30%である．2009年4月～2017年12月に全球で検出された約9億個の落雷(stroke)を解析対象とした．
3．解析方法1) 落雷密度
個々のstrokeについて，落雷地点から半径10kmの範囲を1つの単位とし，その範囲で±5分間に検出されたstrokeの個数を求め，落雷密度(strokes/unit/10min)と定義した．
2) 落雷エネルギー
WWLLNの観測データから算出された落雷エネルギーの値を利用しているが，
Iwasaki (2012)を参考に品質管理を行っている．
4．全球規模の特徴
落雷密度と落雷エネルギーの関係を第1a図に示す．落雷エネルギーは，それぞれの落雷密度における平均値が示されている．図から明らかな様に，落雷密度が低いときには，落雷エネルギーの平均値は高く，落雷密度が増加するにつれて，落雷エ
ネルギーが減少する．しかし，落雷密度が900を越えると落雷エネルギーが増加に転じる(Cat6)．一方，最大落雷エネルギーは落雷密度が900を越えても減少傾向が続く（第1b図）．
これらから，個々のメソ擾乱に伴う落雷についても，Iwasaki (2012)が指摘したように，落雷密度と落雷エネルギーには負の相関があると言える．
1回の落雷(1本の稲妻)に伴い，雲内には広域にわたり，複数の放電路が形成され，雲内の電荷が中和される．そのため，落雷密度が高くなれば，その分，積乱雲に蓄積された電荷も減少するため，
落雷エネルギーの平均値は低下すると考えられる．
換言すれば，数多くの落雷により， 積乱雲内に蓄積された電荷が共有されている可能性がある．
しかし，Cat6の極端に落雷密度が高いメソ擾乱では，逆に，落雷エネルギーの平均値は増加しているので，エネルギーを増加させる別のプロセスが存在する筈である．そのプロセスを考えるために，Cat6に対応する個々の積乱雲群に注目する．
5．落雷密度が高い積乱雲群の特徴
最大落雷密度(1962 strokes/unit/10min)を記録
した積乱雲群に注目する(メキシコ湾．2014年12月
4日20-27LST)．GSMaPで得られた降水強度分布を見ると，強い降水強度領域と高落雷密度域はよく一致する(図略)．しかし，30000 Jを越えるエネルギ
ーを持つ落雷は，強い降水強度領域と高落雷密度域から離れた場所で発生している．これは，第1b図の結果と整合的である(図略)．
この積乱雲群における最大落雷密度と弱い落雷(<300J)の個数の時間変化を第2図に示す．落雷密度が高い期間は，1000J以上の落雷の占める割合が増えるが（図略），弱い落雷の個数が減少している
ことが分かる．この特徴と上記の強い落雷が高落
雷密度域から離れた場所で発生する特徴は，他の事例でも共通している．
落雷密度が高い期間に，300J以下の弱い落雷が発生し難くなる原因は定かではない．しかし，この弱い落雷の減 少は，この期間の落雷エネルギーの平均値の増加に寄与する．第1a図に示した Cat6において，平均落雷エネルギーが増加する原因の1つと言える．

第1図: 落雷密度と平均落雷エネルギー(a)と最大落雷エネルギー(b)の関係．図では，落雷密度>900を Category 6としている．

図2：最大落雷密度を記録した積乱雲群に伴う最大落雷密度と弱い落雷数の時系列．

― 266 ―

P322

ソーラーブラインド領域の深紫外レーザーを用いた
水蒸気ラマンライダーの開発*矢 吹 正 教 、 津 田 敏 隆 (京 大 生 存 研 )塚本誠、竹内栄治、長谷川壽一（英弘精機）
1.

はじめに

温の時間変化を図 1 に示す。8 月 10～14 日の日中は、

局所的な豪雨などの大気現象の理解のためには、高日射が強く地上気温が約 33 度まで上昇するような状況

い時空間分解能での水蒸気の定量計測が重要となる。

であったが、そのような外部環境によらずに水蒸気混

本研究グループでは、大気境界層内の水蒸気の昼夜連合比が高度 1500 m まで定量的に導出できることが分か

続計測を指向し、ソーラーブラインド領域となる深紫る。ライダーから計測された地上付近の水蒸気混合比

外波長のレーザーを用いたラマンライダーの研究を進は、地上観測による計測値と、その時間変動に良い相めている。その評価実験の一環として、屋外のアスフ関がみられた。また、8 月 16 日には前線通過により、

ァルト上に置かれた小型コンテナ内にライダーシステ

大気境界層内の水蒸気混合比が急激に変化する様子がムを構築し、2017 年 11 月より 1 年間の連続計測を実施捉えられた。今後は、通年でのライダー連続観測の結した。発表では、開発したライダーシステムの概要と、果から、様々な時間スケールに対する信楽上空の水蒸ラジオゾンデとの比較検証実験等によるライダー観測

気変動特性について調べる予定である。

性能の特徴について報告する。
2.

水蒸気ラマンライダー

ライダーの光源に Nd:YAG レーザーの第 4 高調波である波長 266 nm を用いると、水蒸気計測に必要となる振動ラマン散乱光は、地表に到達する太陽放射が少ない
波長 300 nm 以下に現れる。そのため、日中でも SN 比の高いラマン散乱信号が得られる。一方で、深紫外領域では、対流圏オゾンによる光吸収の影響が無視できないため、窒素分子と酸素分子の振動ラマン散乱計測からオゾン補正に関する情報を得る必要がある。
構築したライダーは、波長 266 nm のレーザー、口径200 mm の望遠鏡、水蒸気・雲計測のためのラマン・ミ
ー散乱信号を取得する分光検出部、アナログ測定と光子計数を行うデータ処理部で構成される。距離分解能
は高度範囲ごとに 30～150 m で設定され、時間分解能
を 15 分としたときの可測高度範囲は 150～1500 m 以上となる。
ライダーは京大生存研・信楽 MU 観測所（34.9N,
136.1E、標高 385 m）の敷地内に設置し、2017 年 11

図１ (a) ラマンライダーで計測した水蒸気混合比の月より連続計測を開始した。また、長期運用に対する鉛直分布、および (b) 地上における水蒸気混合比およライダー観測性能の評価のため、定期的にラジオゾン

び気温の時間変化（2018 年 8 月 10～19 日、信楽 MU

デとの比較観測を実施した。

観測所）。8 月 15～16 日に断続的な降水があった。

3.

謝辞：本発表の一部は、JSPS 科研費（15H03724）の助

観測結果の概要

観測例として、2018 年 8 月 10～19 日にラマンライダ成を受けた。

ー観測から得られた水蒸気混合比の鉛直分布と、自動気象観測装置で計測した地上の水蒸気混合比および気― 267 ―

P323

平 成 29 年 7 月 九 州 北 部 豪 の 雨 再 現 計 算 に 対 す る 領 域 依 存 性*仲 吉 信 人 （ 東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 土 木 工 学 科 ）長嵜真（東京理科大学理工学部土木工学科）
金子凌 （東京理科大学理工学研究科土木工学専攻）
1.

研究の背景・目的

平成 29 年 7 月九州北部豪雨では線状降水帯の形成により，福岡県朝倉市などでは，観測史上 1 位を更新する大雨となった．記録的な豪雨により，複数の河川氾濫や土砂災害が誘発され，多くの犠牲者に繋がった．
本研究では本豪雨のメカニズム，トリガーとなる気象擾乱を明らかにすることを目的に，親ネスト領域，海水面温度（SST），初期・境界値プロダクトを変えた 30
メンバーのメソアンサンブル気象計算を行い，実況雨
量と各メンバーの解析雨量の比較，および雨量再現性の良否が何に起因しているか解析を行った．
2.

計算設定と評価手法

領域気象モデル WRF を用い，第 1 領域（図-1），海

図－1

計算領域および 7 月 4 日 9 時の鉛直積算
水蒸気量

面水温（ひまわり 8 号 SST，MODIS SST，および NCEP
Final Analysis: FNL SST）
，初期値・境界値（FNL および
気象庁客観解析データ MSM）を変えた 30 メンバーのアンサンブル計算を行った．図-1 中の矩形左上に記す
数字が領域設定に関するケース id である．第 2，第 3 領
域は全てのケースで共通でありそれぞれ 5 km，1 km で
ある．
3.

結果と考察

第一領域の違いによる朝倉近傍の降水再現性の違いを図 2 に示す．全てのケースにおいて，初期・境界値にFNL を，SST にはひまわり 8 号プロダクトを与えている．実況と最も近いのは第一領域のサイズが 2 番目に図－２ 朝倉 AMeDAS 近傍の積算雨量の時系列変化．凡例の小さいケース（Number2）であり，領域サイズが大きく

数字は図-1 の第一領域 id を示している．

なると再現精度が低下する傾向が確認される．再現精度が高い Number1，Number2 では，九州を覆う高水蒸領域，初期・境界値の違いによらず，ひまわり SST を気帯が境界条件となるように領域が設定されており与えたケースで雨が強く解像された（図略）
．ひまわり

（図-1）
，水蒸気・熱の側方境界値を適切に設定するこSST では NCEP よりも東シナ海の SST が 4℃近く高くとが本豪雨の再現に重要であることが示された．本豪（図略），東シナ海から九州北部への水蒸気輸送の強化

雨において，計算領域の影響を議論する既往研究は存が雨の強化に繋がったと考えられる．

在せず，また計算領域の設定は研究者の経験値によるところが大きく明文化されていない．本結果は，系統的な領域設定法を検討する必要性を示唆している．

謝辞
科学研究費補助金（課題番号:18K13840，および 17H01292）の支援を受け実施された．ここに謝意を表す．

― 268 ―

気象移動観測における熱電対の設置方法の検討

千葉工業大学 ・稲垣厚至（東京工業大学）


１．はじめに 都市の暑熱化が指摘される中，熱環境場を空間的に把握する手法の一つとして気象移動観測が挙げられる．その中で熱電対を用いた気温観測が行われている．一般的には，測定誤差を小さくする
ために放射を遮蔽し通風による熱伝達率を上げることが望ましいとされるが，移動観測の場合は応答性を向上させるため測定部に極細の素線を採用
し，移動により通風が期待されるとともに測定感部（接点部）が小さいほど放射による温度上昇誤差は小さいとの観点から測定感部を大気中に曝露して設置していることが多い．本研究では移動観測時における熱電対の設置方法の最適案および素線径の違いによる気温差について検討した．

２．観測および解析概要
 2018 年 5 月 25 日，6 月 1 日の 11 時～14 時に，
本学キャンパス内にて図 に示す設置方法で E 型
熱電対（素線：OMEGA，補償導線：二宮電線工業）の検定を実施した．奇数番に φ0.02mm，偶数番にφ0.05mm を設置し，解析では風上に対して①～③を「側面水平」，④～⑥を「側面鉛直」，⑦・⑧を「正面水平」，⑨・⑩を「正面鉛直」として比較を行った．基準値として通風筒（PVC-04/プリード）
内でも約 3m s-1 での強制通風下で気温（Tref）を測定した．検定は 1 回あたり 100m で概ね 1m s-1 で走行した．現地観測では概ね晴天日を対象とする
ことから解析には１回の検定での日射量が平均600W m-1 以上のデータを用いた．
３．熱電対の曝露時における設置方法の検討
最適な設置方向を検討するため，Tref と曝露した熱電対（T0.02mm・T0.05mm）の気温差を実風速（𝑈𝑈）̅）で除した無次元風速ごとに分類しを平均風速（𝑈𝑈
た結果を図— に示す．「正面鉛直」がすべての設
置方法の中で気温差（RMSE≒0.4℃）が最小となった．しかしながら，RMSE による評価では向きや素線径による顕著な相違は見られなかった（図なし）．すべての設置方法・素線径において図— のように気温差のバラつきは無次元風速が約 1.5 以
下で大きい傾向にあり，曝露する場合もある一定
以上の自然通風が必要であるといえる．
４．素線径 φ0.02mm と φ0.05mm の気温比較
 熱電対の設置方法について３．を踏まえ「正面鉛直」を最適とし，素線径の違いについて

⑩ ⑨ ⑧

⑦
⑥

⑤

④
③

②

①

①～③ ④～⑥ ⑦～⑧ ⑨～⑩

図 熱電対の設置概要（上図：概略図，
下図：風上から見た熱電対）
2.52ͲǤͲʹ－

RMSE0.02=0.41
RMSE0.05=0.40

ͲǤͲͷ－

1.5

U/Ū

*河野恭佑・財賀祐也・小田僚子

1

0.5
0
-2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

ͲǤͲʹȀͲǤͲͷǦሺ℃ሻ

図 Tref と「正面鉛直」時（⑨・⑩）における熱電対との気温差と無次元風速の関係
2.5

RMSE=0.24
2

U/Ū

P324

1.5

1
0.5
0
-2.0

-1.0

0.0

1.0

2.0

ͲǤͲʹǦͲǤͲͷሺ℃ሻ

図 「正面鉛直」時の φPP と φPP との気温差と無次元風速の関係

φ0.02mm と φ0.05mm の気温差を評価した（図—）．
素線径による違いは RMSE で約 0.2℃となり，
φ0.02mm の方が平均して 0.1℃低かったが，器差（RMSE=0.1℃）を踏まえると概ね相違ない結果となった．
５．まとめ
 移動観測時における熱電対の曝露時の設置方法
及び素線径の違いについて検討した結果，最適な設置方法は「正面鉛直」となり，φ0.02mm の気温
は φ0.05mm に比べ僅かに低い傾向にあったが，設置方法・素線径の違いによる顕著な相違は見られなかった．実際の移動観測では素線径が細いほど振動による断線が多くなり，接点部の溶接にも技術を要するため，観測精度を正しく評価した上で目的に適応する素線径を選択することが望ましい．
謝辞
本研究は JSPS 科研費（17H01292）の助成を受けました．

― 269 ―

P325
佐賀平野における温熱環境の季節変動とその形成要因*

重田 祥範・辻 あゆみ（公立鳥取環境大学環境学部）

1. はじめに多くの都市でヒートアイランド現象が社会問題化している．特に夏季におけるヒートアイランド現象は都市域に劣悪な熱環境を生み出し，熱中症や睡眠障害を増加させている．そして，人はこの気温差にストレスを感じることもある．また，猛暑期には一日を通して高温な状態が継続するため，人体への熱負荷の影響が懸念される．
このような熱ストレスを表現するためによく用いられるのが，温熱指標（体感温度）である．この体感温度を評価するには，湿度や日射量，風速など気温以外の気象要素が重要であるが，過去の研究では便宜的に気温の測定結果のみで議論したものが多い．また，体感温度は長時間における暴露状態の把握を必要とし，これまでの都市気候観測の主流となっていた移動型観測から議論することは不可能である．そのような中，熱帯夜日数などの気象用語は睡眠障害など生活環境へ密接に関連した言葉であり，都市気候を評価する指標としても大変重要であると思われる．しかし，過去の都市気候研究ではヒートアイランド強度など現象の定量的な評価はおこなわれているが，温熱環境の季節変動と形成要因を関連づけた研究例はあまりみられない．
そこで，本研究では佐賀平野を対象として長期的に様々な気象要素の測定をおこない，気温から集計した
気象統計項目を用いて温熱環境の季節変動とその形
成要因について明らかにした．また，最新の環境省の調査で 30℃以上の時間数がヒートアイランド現象の新しい指標とされていることや，生活環境の面からも高温（もしくは低温）にさらされている時間は大変重要であると考え，継続時間数も算出した．
2. 研究概要
観測対象地域の佐賀平野は，佐賀県南部から東部
にかけて広がる平野である．佐賀平野は，朝夕の風が弱く，安定層が形成されやすいため，アジア最大級のス
カイスポーツイベント（佐賀インターナショナルバルーン
フェスタ）が毎年秋に開催されている．北は脊振山（標高 1055ｍ）に接しており，南には広大な有明海が広がっている．総面積は約 700 ㎢と大変広く，高低差はほとんどない．平野の東部には一級河川の筑後川が流れており，有明海へとつながっている．人口は，小城市・佐賀市・神埼市の 3 都市合わせて約 40 万人で，都市と郊外の差が大変明瞭である．
気象観測は，佐賀県庁を中心に東西約 16km，南北
約 18km の範囲でおこなった．JR 佐賀駅，佐賀県庁，
佐賀市役所が位置する場所は，市内で最も栄えており，高い建物が密集している地域となっている．また，都市部の周辺には低層住宅地が広がっており，南部の有明
海に近い地域では水稲の栽培もおこなわれている．観
測は，25 地点で気温（℃），相対湿度（％），大気圧（hPa），黒球温度（℃）の 4 項目，さらに 3 地点では照度（lx），紫外線量（mW/cm2）を追加した 6 項目である．
3. 気象統計日数
佐賀平野において 2017 年に記録された気象統計日
数を第 1 図に示す．冬日日数は都市部（佐賀県庁・佐
賀地方気象台周辺）で極端に少なく 13 日であった．一方，北側の郊外では 40 日以上記録された地点が多く，その差は 3 倍以上となった．つまり，日最低気温で決定される冬日日数は，都市部で発生するヒートアイランド
現象の影響を大きく受けていることがわかる．また，都市の南側に位置する水田地帯は空間開放度が大きいため，放射冷却現象により気温が低下しやすくなる．しかしながら，北側の地域よりも日数が少ない．これは，熱容量の大きい海洋（有明海）の影響を受けていることなど地理的要因によってもたらされたものと推測される．一方，熱帯夜日数は都市部から沿岸部にかけて多く，40
日程度であったが，北側の郊外では 20 日以下の地点も認められた．つまり，同じ郊外であっても，都市の北側と南側では日数に 2 倍近くの差が認められている．これは，前述した有明海の影響のほか，北側の地域では，背振山地から吹き降りる山風により夜間の気温が著しく低下したと予想される．
一方，人は一日の気温差（いわゆる日較差）にストレ
スを感じ，人体への熱負荷が多くなる．そこで，各地点で観測された日最低・最高気温をもとに日較差の水平分布図を作成した（図省略）．日較差は，都市部から南側の沿岸部にかけて小さく，年平均で 8.5℃であった．
一方，北側の地域では約 10℃となっており，1℃以上の差が認められた．これは，都市の郊外の熱容量の差に起因したものと推測される．そのほかの結果，ならびに気温の形成要因については，会場にてご報告する．

日数（日）■佐賀地方気象台■佐賀県庁

3㎞
第 1 図 年間冬日日数の分布（2017 年 1～12 月）― 270 ―

P326
船舶搭載型全天カメラ観測データ解析による雲量の特徴*久慈 誠、山野沙織、中辻菜穂（奈良女子大）、堀 雅裕（JAXA/EORC）、
塩原匡貴（国立極地研究所/総合研究大学院大学）
1. 背景と目的

さらに、目視観測により、0～8 で表された雲量を百分

雲は冷却効果と加熱効果の相反する性質をもち、地球の放射収支に影響を及ぼす。しかし、放射強制力の推定幅が大きく、地球の気候変動予測の大きな誤差要因となっている [1] 。また、雲は時空間変動が大きく、形状や分布も多種多様であるため、特に観測サイトの少ない海上では、観測データが充分に蓄積されているとは言えない。そのため、船舶による定期的な雲の観測は、地球全体の雲の動態を把握する上で重要な役割を果たす。
そこで本研究では、船舶搭載型全天カメラと雲底高度計、目視による観測データの解析を行い、海氷域を含む
海上における雲の分布について報告する。

率（%）に変換して使用した。

3. 結果
図 1 に観測期間における全天カメラ、雲底高度計、そして目視による日平均雲量の時系列を示す。この図より、2017 年 12 月 14 日から 2018 年 2 月 16 日迄の海氷域を含め、各データの雲量は概ね同様の変動を示していることが分かる。
また、各データの日平均雲量の相関をとった結果、全天カメラから推定された雲量との相関係数は雲底高度計
で 0.90、目視データで 0.88 と、それぞれ強い正の相関を示した。

2. 観測データと解析方法

今回の解析結果より、全天カメラによる雲量の推定は本研究では、まず南極観測船「しらせ」に全天カメラ

他の観測と整合的であると考えられる。

システムを搭載し、天空の画像を取得した。観測時間間
隔は 5 分、観測期間は 2017 年 11 月 11 日から 2018 年

4 月 11 日、事例数は 44,063 である。
前処理として、画像天頂角 70 度以上の外側の領域と船上の構造物にマスクをかけトリミングを行った。データ解析には、SI-BI 指標を用いた空の状態の識別手法 [2]を使用した。まず、画像の各画素の RGB 値から天空の色を表す指標 Sky Index（SI）と、天空の明るさを示す

図1

第 59 次南極地域観測における日平均雲量の変動。縦軸は雲量（%）、横軸は年/月を示す。黄色い網

指標 Brightness Index（BI）を求める。これを次式 1 に掛けは海氷域、赤は全天カメラ、青は雲底高度計、緑示す識別曲線にあてはめ、青空と雲の識別を行う。

は目視をそれぞれ示す。

BI = e−k×SI(1)

4. まとめと今後の課題

ここで、k は識別曲線の指数係数である。地表面アルベ

本研究では、第 59 次南極地域観測における全天カメ

ドの違いによりこの係数の設定が異なるため、開水域でラ、雲底高度計、並びに目視の観測データの解析を行い、は k = 4.9、海氷域では太陽高度に依存した値を用いる

雲量について調べた。その結果、海氷域も含め、三者の。また、雲として識別された画素の合計値を、天空全雲量が整合的であることを確認できた。今後は、気象モ

体の画素の合計値で除して雲量を求め、百分率（%）でデルおよび人工衛星観測データとの比較検証を行う。

[3]

表す。
それに加え、雲底高度計による観測データを使用した。これはレーザー光を射出し、雲底で反射された信号を受信するまでの時間によって雲底高度を決定する測器である。観測時間間隔は 36 秒、観測期間は 2017 年 11月 29 日から 2018 年 4 月 12 日、事例数は 243,217 である。雲底高度計による雲量（%）は次の式 2 により、雲底高度の観測頻度として評価した。

(雲量) = (雲底観測回数)/(有効観測回数) × 100(2)

謝辞 第 59 次南極地域観測隊の関係者の皆様に感謝致
します。

参考文献
[1] IPCC-AR5, 2013: Climate Change 2013.
[2] 山下恵・吉村充則, 写真測量とリモートセンシング,
47(2), 50-59, 2008.
[3] Kuji et al., J. Meteor. Soc. Japan, 96, 2018,
doi:10.2151/jmsj.2018-025.

― 271 ―

P327

Rubyによる数値計算実験場構築の試み*樫村博基 (神戸大学/CPS)

2. Ruby/GPhysの特徴
Rubyには，既に気象学的 (格子上の) データの解
析・可視化のためのライブラリGPhys[6]が整備されている．GPhysでは，多次元配列をその名称や単位，軸の情報などとともにオブジェクト化するため，簡潔な表現が可能である．また，Rubyでは対話形式の操作も可能である．これは，数値解の振る舞いを探求する上で有用である．本研究ではGPhysを拡張する形で，数値実験環境 (のためのライブラリ) を構
築する．

3. コード例
2次元平面上の渦度方程式のコード例を以下に示す．ただし，定数，初期値設定，変数書き出しの部
分は省略している．
̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶
# 領域の定義（周期境界の2次元平面）
grid = GPhys.domain2D({"range"=>0..1E7, "grid_points"=>64, "cyclic"=> true,"units"=>"m"},{"range"=>0..1E7, "grid_points"=>64, "cyclic"=> true,"units"=>"m"} )# 変数の定義（渦度）
vor = GPhys.make_var(grid, {"name"=>"vor","long_name"=>"vorticity", "units"=>"s-1"} )# 変数をNArray配列に格納
gpna = NArray.to_na([vor])# 2次元渦度方程式系の定義
voreq2Dplane = lambda {|gpna,t|zeta = gpna[0]; psi = invlap(zeta)
zeta_tendency = - (psi.dx*zeta.dy - psi.dy*zeta.dx) +HD*lap(zeta)
return NArray.to_na([zeta_tendency])}# 時間発展計算
while (dt*i < T) do
gpna = TimeIntegration.rk4(gpna,dt,1,&voreq2Dplane)
i += 1end̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶
ここで，TimeIntegration.rk4は4段4次のル
ンゲクッタ法を使用することを表す (実体はモジュールとして別途記述)．これをrk2やeulerなどと変えることで，手軽に時間積分法を切り替えられるように工夫している．本研究では各種時間積分法をはじめ，空間差分法，スペクトル法などを取り揃え，容易に切り替えられる環境の構築を目指している．
vorticity
vorticity
vorticity
初期分布

9

9

8

オイラー法

9

7

7

y−axis

5
2e−

5

5
1e−5

5
4

4

4

3

3

3

2

2

2

1

1

0

(×106 m)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

x−axis090(×1066 m)(×10 m)

t=0 s

5
1e−−5
2e

6

1e−52e−561e−5y−axis6

4段4次のルンゲクッタ法

8

8

7

y−axis

1. はじめに
数値実験・シミュレーションは，気象学にとって欠かすことの出来ない研究手法である．これまでに，数多くの計算手法が考案され，様々な場面で利用されている．一方，無限の自由度を持つ連続系である
時空間を，有限の自由度で離散化し，値を有限の精度で打ち切るため，いかなる計算手法でも数値計算法に由来する誤差（数値的誤差）は避けられない．
通常，数値的誤差は十分に小さく，着目する現象に大きな影響を与えないことが期待されている．
ところが，数値的誤差が思いがけず大規模な場に影響を与えることもある．例えば，大気大循環モデ
ルの力学コアの標準実験として知られる HS94 実験[1]を高高度まで拡張することで，QBOに類似した振動現象が生じること，その発生の有無や振動周期が，力学コアの数値計算法に依存することが報告されている[2,3]．このような数値解の数値計算法依存性を掌握することは，数値実験・シミュレーションを利用する上で，不可欠である．このためのアプロー
チのひとつとして，様々な計算手法を切り替え，結果を比較することが考えられる．
一方，地球流体力学の分野では，目的に応じた様々な近似の度合いの方程式系・大気モデルが利用されている．モデルの階層性を認識し，階層毎の振る舞いの差異を理解することは，現象の本質的理解のためには非常に重要である[4]．地球流体力学の階層的モデル群としては，SPMODEL[5]が整備されている．
SPMODELはFortran 90で記述され，コードの可読性と高速性を両立させている．しかし，コードの表
現方法はFortranの制約に縛られており，都度コンパイルが必要なことが難点とも言える．
そこで本研究では，手軽に様々な計算手法や方程式系を切り替え，試すことができる「数値計算の実験場」の構築を，柔軟なコーディングが可能で，コンパイルが不要なオブジェクト指向スクリプト言語
Rubyで試みる．

1
1

2

3

4

5

6

7

x−axis8009(×1066m)(×10 m)t=430800 s

1

2

3

4

5

6

7

x−axis89(×106 m)t=430800 s

図1：2次元渦度方程式の計算例．(左)初期渦度分布，(中) オイラー法と (右) ルンゲクッタ法による5日後の渦度分布．
CONTOUR INTERVAL = 5.000E−06/Users/hiroki/local/bin/gpv 2019−01−30/Users/hiroki/local/bin/gpv 2019−01−30

CONTOUR INTERVAL = 5.000E−06

forward_fft.nc@vor/Users/hiroki/local/bin/gpv 2019−01−30

CONTOUR INTERVAL = 5.000E−06

forward.nc@vor,t=^−1

謝辞
北海道大学の堀之内准教授をはじめGPhys関係開発者の皆様に感謝いたします．本研究は日本学術振興会科学研究費助成事業
16K17809の助成を受けました．
参考文献[1] Held & Suarez, 1994, BAMS, 75(10), 1825‒1830.
[2] Yao & Jablonowaski, 2015, JAS, 72(6), 2201‒2226.
[3] 樫村 他, 2017, 日本気象学会2017年度秋季大会, A404.
[4] Held, 2005, BAMS, 86(11), 1609‒1614.
[5] SPMODEL Project, http://www.gfd-dennou.org/library/
spmodel/ (2019/1/30)[6] GPhys, http://ruby.gfd-dennou.org/products/gphys/(2019/1/30)― 272 ―

rk4.nc@vor,t=^−1

P328

軌道要素変化による南北両極の温度上昇の季節性と海陸によるプロセスの違い

木野佳音*1, 阿部彩子*12, 大石龍太*1 , 齋藤冬樹*2, 吉森正和*1（1. 東京大学大気海洋研究所, 2. 海洋研究開発機構）

0
−30

現在気候
2xCO2

現在
現在

15

0

0

J F M A M J J A S O N D

−30

0
−30

0.05

230

0.05

230

現在
現在

285
570

(近日点夏至)90(遠日点夏至)現在
現在(c) 2xCO2-現在気候
2xCO2v−PIv (NH) (北)J F M A M J J A S O N D

150

9

90

6

60

3

30
0

J F M A M J J A S O N D(f) 2xCO2v−PIv(SH) (南)2xCO2-現在気候
J A S O N D J F M A M J

150

60

3

30

0

0

−3

0
0

120

0

J A S O N D J F M A M J−30

Temperature [oC]0270

濃度 (ppm)
230
230

12

15

Insolation [Wm−2]30

6Temperature [oC]

3

離心率

60

(e) WS-基準実験
b5v−b4v (SH) (南)J A S O N D J F M A M J

Insolation [Wm−2]

Temperature [oC]

現在

30

−3

60

J A S O N D J F M A M J

WS3(d) OH-基準実験
a4v−b4v (SH)(南)J A S O N D J F M A M J

−3

現在

大気CO2

歳差(°)

Radiative forcing [Wm−2]

0

6

PS

Insolation [Wm−2]30

J F M A M J J A S O N D

基準実験
OH

傾き(°)
現在
24.5

6

Temperature [oC]

60

3

−3

地軸の

(b) PS-基準実験
b3v−b4v (NH)(北)J F M A M J J A S O N D

Insolation [Wm−2]

Temperature [oC]

6

実験一覧

Temperature [oC](a) OH-基準実験
a4v−b4v (NH)(北)J F M A M J J A S O N D

均値を気候値とした。Lu and Cai (2009)の手法に基づき地表面での放射収支解析を行なった。
3. 結果
高緯度海上における気温変化の定性的な季
節性は、放射強制力や南北半球に関わらず共通していた。両半球ともに夏にほとんど温暖化がみられず、秋から冬にかけて強い温暖化がみられた。放射収支解析から、この季節性をもたらす要因は、夏に海洋に吸収されたエネルギーが冬に大気へ放出されることであるとわかった。
また、定量的には、秋から冬の温暖化の強度が異なった。これには、特に春から初夏にかけての放射強制力の違いが海氷融解に与える影響が、重要であることがわかった。
高緯度陸上における気温変化は、放射強制力
や南北半球によって比較的多様だった。放射収支解析から、南極氷床の存在や放射強制力の季
節性の違いによって、支配的にはたらく気候フィードバックの種類が異なることがわかった。
今後は、海洋大循環も考慮したモデルの結果も含めて解析する予定である。

Radiative forcing [Wm−2]

1. はじめに
地球の軌道要素（地軸の傾き・歳差・離心率）の変化や大気 CO2 濃度の増加に対する気候シ
ステムの応答は、長期スケールの気候が放射強制力に対して応答する典型的な例である。近年の研究から、CO2 濃度増加の場合、北極域では海と陸で温度上昇に寄与するプロセスが大きく異なることや (Laine et al., 2016)、軌道要素変化時と共通したフィードバックプロセスがあること (Yoshimori and Suzuki, 2018) がわ
かってきた。そこで本研究では、地軸の傾きと歳差・離心率がそれぞれ異なる時の高緯度における温度上昇について、海と陸それぞれどのように異なるのか調べ、CO2 濃度増加時と比較した。また、海陸分布が大きく異なる南北半球を比較した。
2. 研究手法
大気海洋混合層植生結合モデル（MIROCLPJ; O’ishi and Abe-Ouchi, 2011）を用いて、理想的に離心率 0 の実験を行い、基準実験とした。なお、大気 CO2 濃度は 230 ppm、氷床分布は現在とした。次に、各半球夏季日射量を増加させる実験を、地軸の傾きと歳差・離心率それぞれが変化する場合について行った (表)。このとき、夏季日射量の極大が全ての実験で同程度となるようにした。また、現在気候から大気CO2 濃度を 2 倍にする実験も行なった。いずれの実験も 100 年以上のスピンアップ後 50 年平

12

120

9

90

6

60

3

30

0

J A S O N D J F M A M J

黒線: 放射強制力(日射量偏差)、濃灰点線: 海上(緯度60度以上)の気温偏差、薄灰実線: 陸上(緯度50度以上)の気温偏差。

― 273 ―0

P329

CPS 4 C 8z¦«W* Q Ù e  (\ ß ~ ¡ q v ),1.

¹ G ­ (k É ¢ m Å Ç  D Ð c Å Ç q v ù q v )3.

海氷減少に伴う北極海の雲特性の変化\¢¬¿½*ü, Ôê {*ö©{&Ä©{KDd`,ì, Üý¶`,p[*$, \¢¦T137<,ò*óÞÞÍ
*.  , ë¬¨¯|O¬ª (¶&§Ø¦SÏôoZ'), {· þ*ü· p[*+* (Sato et al. 2012).
(, ¬¨Î¨ ï+*, Xuü·%p[* Æf+* , +"ÅÇ( . ÅÇ,
ArCS :B2-/9F¼'*¬ªm»ÅÇÖ#(\¢¬Õ¬aà²8E5,¾, Xu\¢¬¬¨Òp[*ü·,ã!.
2.

*\¢ü·p[2018 年みらい北極海航海2018  11 #(,¾\¢¬Õ¬ 6>/6¬&;E@C0¬x+ (j 1). Õ¬, ì\¢¬Õ¬x+*ÖG¦çà²& 1  4 h?2.4C8à², (üËs,Ë, Â¸ (§ü ¨ü) õÁ£î,à² *üËs (Cloud Particle Sensor: CPS) 4C8à², 12 hx. Õ¬, Fwà²Ñ,âw, ¬¨Ò\ Ê¬ªG]ÝÊ,*wÑà², 12÷°)¥x (j 1 ĂrÑ).

海氷域からの寒気流入に伴う北極海での気団変質

2018  11  20 , \ Ā')¬¨n (z¦ «W. z¦«W, ¬¨Ò (wÑà²Ñ,]H*ú 3 h CPS 4C8 2 h?2
.4C8à²,x(j1 R µC µ). ®c},¬¨ÒMëÌ 400m  , ]Êà²µÌ 900m "oZ ), ¬ª (¶SÏ')¬¨Ò (ĀHU ¿ñ(j 2a).
 z¦«WO, üËsõÁ£î%p[.
·, q üËs(Á 60m NG), ¬¨Òë(C1)üÿ(Ì 600m)#¢q} #(+* , ĀHU(C3)üÿ(Ì 900m)ü(Ì 700m) 2 }¢q
} #(+*. +, õÁ®c')ÛÈRc
ö (üÿð +üËs, (öqø§Ës HøütlÓ(+*.
4.

まとめ

CPS 4C8,¾ûIà², \¢¬¦ipèOü·p[,*  . ü·p['), {·%p[*Ó(+*. å³, ü·p[ {`·' þ* 2 ¤V=8A,¾æä%ÚLw*.

j 2: 2018  11  20 bà²µ (a) ±P (k)jă: #(Õé (´×Ñ) wÑà²Ñ (ĂrÑ).

 (b) q üËs (cm-3) õÁāYj.

ÀgáJ^, 2018  11  20 ?2.4C8à
²µ (R1, R2)  CPS 4C8à²µ (C1, C2, C3). ×_ÓºÃ^, 11  20 ¬¨y (%)  950hPa Āí

[1] Sato, K., J. Inoue, Y.-M. Kodama, and J. E. Overland, 2012,
Impact of Arctic sea-ice retreat on the recent change in cloud-basedheight during autumn. GRL, 39, L10503.

(m/s).

― 274 ―

P330
気候モデルを用いた成層圏・中間圏が対流圏循環場に及ぼす影響の考察
河谷芳雄 1, Kevin Hamilton2, Lesley Gray3, Scott Osprey3
渡辺真吾 , 山下陽介 1（1 海洋研究開発機構, 2IPRC, Univ. Hawaii, 3AOPP, Univ. Oxford）
1

1. はじめに
CMIP3 と比べて CMIP5 では成層圏まで含む気候モデル数が増加し、この傾向は CMIP6 でも続いている。世界中の主要な現業数値予報モデルでも中間圏界面まで含まれており、数日～100 年規
模の気象・気候変動予測の不確実性低減の為には、
対流圏‐成層圏－中間圏を一つの系として捉える必要性が認識されてきている。
成層圏・中間圏が対流圏へ与える影響を調べる
為に、CMIP モデル群を High-top・Low-top モデルに分けて、諸現象を調べる方法がある。しかし各モデルで物理過程や解像度が異なり、同手法ではHigh-top・Low-top の影響を定量的に区別するのは難しいと報告されている（Charlton- Perez et al.
2013, Manzini et al. 2014 等）。
河谷等（2017 年秋季大会 A451）は MIROC3.2
を ベ ー ス と し た 大 気 大 循 環 モ デ ル MIROCAGCM (Kawatani et al. 2011) を用いて、同一の物
理過程・パラメータ、水平解像度に設定し、モデ
ルトップの高度や成層圏解像度を変えた 4 種類の実験を行った。具体的には水平解像度は T106 で、モデル上端と鉛直総数をそれぞれ(a) 28km, L34,(b) 48km, L42, (c) 48km, L72, (d) 95km, L168 に設定したモデルを 100 年間積分した。対流圏の鉛直
解像度は全て同じである。成層圏の鉛直解像度は(b)では 1-3km であるが、(c)と(d)で 550m に設定している。(a)と(b)の比較から成層圏、(b)と(c)の比較から成層圏解像度、(c)と(d)の比較から中間圏が対流圏循環形成に与える影響を調べ、初期結果を報告した。その後、より詳細な解析を進め、成果をまとめた(Kawatani et al. 2019, J. Atmos. Sci.)ので
報告する。
2. 結果
図 1 に ERA-I と比較した極域帯状平均温度及び東西風の Taylor diagram を示す。1000-85hPa（左側 2 列）では、特に東西風で成層圏を含まない L34
のみが ERA-I と外れたスコアになっており、成層圏の有無が対流圏気候値循環場の再現性を変え得ることを示している。
右側 2 列は 70-10hPa の Taylor diagram である。
L34 は含まれていない。成層圏の解像度が高い
L72（□）の方が低い L42（△）より、温度及び東西風のスコアが良くなっている。更にモデルトップを中間圏界面まで上げた L168（○）のスコア
が特に冬～春にかけて一番良くなっている。
同様に地表面気圧と降水分布を調べたところ、成層圏を含むモデル(L34, L72, L168)が含まない
モデル(L34)より一般的にスコアが良くなっていた（図略）。これらのスコアはモデルで用いられている各種パラメタリゼーションのチューニン
グにより改善される可能性があるものの、成層圏の有無の影響を受ける地表面気圧の分布（下部参照）や関連する降水分布を物理的に正しく再現する為には、成層圏を含むことが重要である。
次に帯状平均温度、東西風、残差子午面循環、EP フラックス、2m 温度、地表面気圧、降水について、各モデル間の違いを調べた。成層圏を含む・含まないモデルの差（L34－L42）についてまとめた模式図を図 2 に示す。成層圏解像度の違い（L42－L72）及び中間圏の有無（L72－L168）にも、対流圏循環場に有意な差が見られた。

図 1．ERA-I と比較した帯状平均温度及び東西風の Taylor diagram 。 上 段 が 60°N-90°N, 下 段 が60°S-90°S, 左 2 列 が 1000-85hPa, 右 2 列 が70-10hPa。図中の○, □, △, ×はそれぞれ L168,
L72, L42, L34 を、青・緑・赤・黄色は DJF, MAM,
JJA, SON を表す。

図 2．成層圏の有無が対流圏に与える影響の模式図（L34－L42）。成層圏を十分に表現できないロートップモデルでは、①赤道から高緯度へ向かう
成層圏の循環（Brewer-Dobson 循環）が弱くなり、②極域での下降流が弱くなり温度が下がる。③対流圏～成層圏の西風ジェット及び傾圧波活動が極側へシフトする。その影響が地表付近まで及び、④地表付近の西風が強まり、気圧は低緯度側で高く、高緯度側で低くなる。高緯度で低気圧偏差、中緯度で高気圧偏差になり、降水分布が変化。

― 275 ―

P331

修正した湿潤線型傾圧モデルにおける遅い東進性熱帯擾乱とエルニーニョへの応答*林 未 知 也 (ハ ワ イ 大 ), Fei-Fei Jin (ハ ワ イ 大 )
1.

はじめに

本場において成長しやすいことは(図示せず)、MJO の熱帯における水蒸気変動は、力学場と熱力学場の相観測的な特徴と整合的である。また、理想化した基本場

互作用によって現れる「水蒸気モード」において本質的を用いた実験により、基本場水蒸気の南北勾配が擾乱な役割を果たす。例えば、マッデン・ジュリアン振動の伝播をもたらすことが確認された(図示せず)。これは(MJO)は熱帯暖水域上を約 5 m/s で遅く東進する大規模先行研究と整合的である[1]。ただし、ここで得られた対流域として観測される伝播性擾乱であり、水蒸気移

擾乱の周期は約 120 日であり、観測される MJO と比べ流や放射加熱によって伝播および成長すると提案されてやや長い。

た[1]。線型 3 次元プリミティブ方程式に比湿偏差𝑞𝑞 の同様の実験により、海面水温強制への定常線型応答

予報方程式を含む Watanabe and Jin の湿潤線型傾圧モデ

が、内部変動が減衰するようにやや弱い放射加熱を与"ル(MLBM) [2]において水蒸気モード解の存在が期待さえることで得られる。エルニーニョの平均的な東部熱れるが、MJO のような内部変動を表現しない。この一帯太平洋の海面水温偏差を定常強制とすることで、因は、線型化 Betts-Miller 緩和対流調節法により海面水ENSO への大気応答を調査した(図示せず)。降水や循環

温強制のない領域で微小な境界層湿潤静的エネルギーが水蒸気移流により強制域から広がることにより、東偏差ℎ$" が𝑞𝑞" と温度偏差を強く減衰させるために、自由"部熱帯太平洋のみならず、西太平洋やインド洋におい大気の𝑞𝑞 が力学場と適切に相互作用しないことだと考えられる。

本研究では、水蒸気モードを表現するように MLBMても観測されるエルニーニョ時に似た応答を示す。
実験に用いる基本場やパラメータに対する結果の依存性などについても報告予定である。

の修正を試みる。水平解像度 T42 鉛直 20 層の修正
MLBM を時間積分することで、内部変動として得られる伝播性擾乱を調査する。また、エルニーニョ・南方振動(ENSO)に伴う海面水温偏差への応答を評価する。
2.

手法

積雲パラメタ化を MLBM [2]で用いられる対流調節法から変更する(詳細は割愛する)。非断熱加熱を自由大
気の𝑞𝑞" へ関係付けるために、凝結過程を Zhang and

McFarlane [3]の方法を簡素化させてパラメタ化する。ク
ロージャの仮定は Adames and Kim [1]に倣う。凝結熱に加えて放射加熱を、3 次元に拡張させた Adames and Kim[1]の方法により降水偏差の関数として与える。放射加熱の振幅は熱帯において凝結熱の 20%前後となるよう
に与える。
3.

結果と考察

北半球冬季の基本場を用いて初期𝑞𝑞" 摂動を与えた時間積分により、MJO に似た遅く東進する大規模な対流性擾乱が現れた(図 1)。その成長率は放射加熱の振幅によって制御されるため、図 1 では擾乱が不安定成長するようにパラメータが調節されている。その降水偏差
は暖水域上に限られることと(図 1a)、北半球冬季の基

図 1 (a) 降水と海面気圧(10˚S–10˚N 平均)。(b) 降水と表層風。

参考文献[1] Adames & Kim (2016). J. Atmos. Sci., 73, 913-941.
[2] Watanabe & Jin (2003). J. Climate, 16, 1121-1139.
[3] Zhang & McFarlane (1995). Atmos.-Ocean, 33, 407-446.
謝辞
JSPS 海外特別研究員 201860671 の助成を受けています。

― 276 ―

P332

黒潮の潜熱フラックス増加実験でみられた秋台風の発達抑制∗

藤原圭太, 川村隆一, 川野哲也 (九大院・理)㻝㻚㻌 はじめに㻌 遠隔海域から台風への長距離水蒸気輸送は、台風の発達に大きな影響を及ぼす（e.g., Fujiwara et al.
2017）。Fujiwara et al.（2019）では、秋季にフィリピ
ン海上で発達する台風 Chaba（2010）に注目し、秋
台風と黒潮との間に遠隔的な連関を見出した。台風
発達期には、北上する台風とアジア大陸から東進する移動性高気圧の複合効果により、黒潮周辺で下層
北東風が卓越し、黒潮で蒸発した多量の水蒸気が台
風内部コア領域へ流入していた。そのような総観場の下で黒潮域の潜熱フラックス（LHF）を人為的に減少させると、内部コア領域が黒潮から充分に離れているにも関わらず、台風の発達は抑制された。台
風 Chaba と似た総観場を伴う秋台風 Tokage（2004）
でも同様な結果が得られており、台風強化に対する遠隔海域からの水蒸気流入の重要性が示唆される。
 一方、黒潮周辺の LHF は近年増加傾向にある（e.g.,
Gao et al. 2013）。黒潮からの水蒸気輸送と台風強度の関係の理解を深めるためには、これまでの LHF 減
少実験のみならず、LHF 増加実験でも検証する必要がある。そこで、上述の課題に取り組むために、雲解像モデルによる数値シミュレーションを実施した。
㻞㻚㻌 実験設定㻌
 台風のシミュレーションには cloud resolving storm
simulator（CReSS）を使用し、計算領域は 110° E –165.2° E、139 5° N – 52.52° N、水平解像度は緯度 0.04°
×経度 0.04°に設定した。大気の初期値・境界値には
気象庁 GSM GPV（Japan Meteorological Agency, 2013）、
海面水温には OISST V2（Reynolds et al., 2002）を使用した。計算期間は 2010 年 10 月 24 日 12UTC から
31 日 00UTC である。現実台風シミュレーション（CNTL）に加えて、黒潮域における LHF 増加の影
響を評価するために、黒潮域の LHF を CNTL に較

べて 50%増加させた実験（LH150）も実施した。
㻟㻚㻌 結果㻌 まず、台風強度に関して CNTL と LH150 を比較す
ると、予想に反して、LH150 の台風が相対的に弱化する結果が得られた（図 1a）。また、台風強度差は 28日（CNTL の台風発達期）を境に拡大している。
 次に LH150 において、台風の発達が相対的に抑制された原因を特定するために、対流圏下層の水蒸気輸送と SLP の違いに着目する。LH150 では、黒潮から台風近傍への延びる水蒸気フラックスが著しく弱まっている（図 1b）。このとき、LH150 の黒潮の東端周辺では、低圧部に伴う低気圧性の循環偏差が現れており（図 1c）、この循環偏差により黒潮から台風中心近傍へ向かう水蒸気の流れが遮られたことが示唆される。また、低圧部周辺の対流圏下層では、
CNTL と較べて、雲水混合比と潜熱加熱率が増加しており（図 1d）
、LH150 に見られた低圧部は活発な
潜熱解放によって生じたと予想される。以上の結果
から、凝結加熱により誘起された低圧部に黒潮から蒸発する多量の水蒸気が捕獲されたことで、台風内部コア領域への水蒸気輸送が弱化したと考えられる。
㻠㻚㻌 まとめ㻌 雲解像モデルを用いて、人為的に増加させた黒潮の LHF に対する台風の遠隔応答を調査したところ、
LH150 の台風強度は相対的に弱化した。その原因として、活発な潜熱解放により生じた低圧部に黒潮から蒸発した水蒸気が捕獲されたことで、台風システ
ム内へ流入する水蒸気量が減少したことが考えられる。LH150 の結果は、黒潮からの水蒸気輸送が黒潮から充分に離れた海域に位置する台風の発達を促進させるという仮説の信頼性を向上させるものである。
文献㻌 Fujiwara et al. (2017), JGR: Atmospheres., 122, 12,502-12,521.㻌
㻌 Fujiwara et al. (2019), submitted to JGR: Atmospheres.
謝辞㻌 本研究は JSPS 科研費 JP16H01846 の助成を受けた。

図 1. (a) CNTL （ 黒 線 ）、
LH150（点線）における台風
中心気圧の時間的推移。灰
太線は、28 日 13UTC を表す。(b) 28 日 13UTC の地表
面から高度 1.5-km まで鉛直
積算した水蒸気フラックス（ベクトル）とその大きさ（陰影）。ただし、LH150 と
CNTL との差（LH150 minus
CNTL）で描かれている。濃い黒の陰影は、LH150 において水蒸気フラックスが減少した領域を表す。(c) 28 日
13UTC の高度 1-km 水平風（ベクトル）と SLP（陰影）。
ただし、LH150 と CNTL との差（LH150 minus CNTL）
で描かれている。濃い黒の陰影は、LH150 において低圧偏差の領域を表す。(d) 低圧部周辺（図 c の四角の枠内）で領域平均した雲水混
合比（点線：×10-1 g/kg）と水蒸気凝結に起因する潜熱
加熱率（実線：K/h）の鉛直
プロファイル。縦軸は高度（km）、横軸は各物理量の値を 示 す 。 い ず れ も LH150
minus CNTL で描いている。

― 277 ―

P333

台風の温帯低気圧化後の再発達に影響する環境場の特徴∗

柳瀬 亘・嶋田 宇大 (気象庁気象研究所)

1. はじめに台風は温帯低気圧 (温低) 化した後に再発達する場合があり、その要因としては、中緯度擾乱の影響 (Klein
et al. 2002)、上層の西風ジェットとの位置関係 (Agustı́Panareda et al. 2005)、海面水温 (Thorncroft and Jones
2000) などが挙げられている。しかしながら、先行研究の多くは事例解析であり、各要因の影響の一般性は十分に理解されていないため、本研究では気候学的な解析に取り組んできた。前回の発表では主に総観スケールの擾
乱との位置関係の重要性を示した。一方で、より長い時
間スケールの環境場の影響については明瞭な結論は得られていないが、その点も含めて環境場の幾つかの特徴について紹介する。

緯度を基準とすると、発達事例の方がより高緯度側で起きている傾向が見られた。このため、下層の傾圧性は温低化の必要条件ではあるが、その強さと再発達の有無との対応は明瞭ではない。再発達が相対的に高い緯度で起きていることの理由としては、上層の渦位勾配との位置
関係 (図 1b,2b) の他にも、温低の先行研究で指摘されている環境場の水平シア、傾圧性と鉛直シアの関係の緯
度依存性、再発達前の構造変化の時に低気圧が経験する環境場などの影響も考えられる。発表ではこれらの可能性についても議論する。

(a)

2. 方法
温低化の事例の抽出には 1979〜2018 年の 40 年分の気象庁ベストトラックを利用した。温低化後 0∼24 時
間を 6 時間ごとに調べ、6hPa/6 時間以上の気圧の低下(上昇) を示した事例を発達 (衰弱) 事例とし、変化が最大となる直前の時刻を基準時刻 (T=0h) とした。また、よりロバストな結論を導くため、気圧変化の絶対値が2hPa/6 時間以下であったものを中立事例として比較に加えた。この定義では発達は 40 事例、中立は 26 事例、衰弱は 46 事例が検出された。
総観スケールよりも長い時間の環境場として、20 日
移動平均した JRA-55 再解析の大気場を用いた。

(b)

3. 結果

図 1: 環境場の気候値 (140◦ E-170◦ E の平均; シェード) と
T=0h の低気圧の位置 (丸) の季節-緯度分布。(a) 下層の傾圧性 (Eady 発達率; day−1 ) と (b)330K 等温位面の渦位の水平勾配 (PVU / 1000 km)。破線は海面水温 (15◦ C, 20◦ C, 25◦ C)。
丸の色は発達 (白)、中立 (灰)、衰弱 (黒) の事例を表す。

(a)

(b)
1

5

0.8

4

PV Gradient

Eady Growth Rate

まずは気候学的な季節と緯度の分布を確認する (図1)。先行研究でも指摘されているように温低化自体は下層の傾圧性 (Eady 発達率) が強まる秋に多く、その緯度は海面水温や傾圧性とともに季節変化する (図 1a)。発達事例は相対的に高い緯度で起きており、海面水温は衰弱事例よりも平均で 5◦ C も低く (図略)、台風とは異なる発達メカニズムであることが確認できる。
温低の発達メカニズムに関わる傾圧性との対応を詳細に見てみると、発達事例は傾圧性が最大となる緯度よりも高緯度側で起きているものも多い (図 1a)。そのため、T=0h の低気圧の周りで平均した値を比較すると(図 2a)、発達事例よりも衰弱事例の方で傾圧性が強いという期待とは逆の結果が得られた。
Keller et al. (2018) のレビューでは温低化に特徴的な上層のプロセスとして、低気圧東側の凝結熱による発散風と環境場の渦位勾配との相互作用によるロスビー波の励起が挙げられている。そこで、330K の等温位面での渦位の水平勾配を解析したところ、発達事例は渦位勾配が最大となる緯度と対応が良く (図 1b)、低気圧の周りで平均した値も発達、中立、衰弱事例の順に大きい
ことが示された (図 2b)。

0.6

0.4

0.2

3

2

1

4. 考察
0

温低化後の発達の有無に寄与する要因に関しては、総観スケール擾乱の影響 (前回発表) に比べて環境場の影
響は見えにくい。季節変化する下層傾圧性が最大となる

0
INT

NEU

DIS

INT

◦

NEU

DIS

図 2: 低気圧中心から半径 5 以内で平均した環境場の箱ひげ図。(a) 下層の傾圧性 (day−1 ) と (b)330K 等温位面の渦位の水平勾配 (PVU / 1000 km)。左から発達、中立、衰弱事例。

― 278 ―

P334
夏季の南極氷床上における昇華蒸発量連続観測
小西啓之、 舩江健哉(大阪教育大学)、平沢尚彦（国立極地研究所）
また、12 時の前後 6 時間（午前、午後）の昇華蒸発量の総はじめに量を比較すると、午後の方が大きくなった。観測した S17
南極氷床を涵養する降雪の水蒸気起源は、沿岸部では主地点が、午前中はカタバ風の影響を受け低温強風下になるとして外洋からの水蒸気であるのに対して、内陸部では積ことが多かったことも影響していると考えられる。
雪表面から昇華蒸発した水蒸気もその寄与が大きいと考各気象要素と昇華蒸発量を比較した結果、雲の有無にかえられる。本研究では、夏季の南極氷床周辺部で昇華量をかわらず、昇華蒸発量は日射量に大きく依存することが分直接連続測定する試みと、その方法で求められた昇華蒸発かった。白夜期間は夜間でも日射はあるが、太陽高度が低量を全天放射量、気温、風速、接地面近傍の鉛直蒸気圧(気くなる夕刻から午前中は昇華蒸発量は少なく、日中から夕温)勾配などの気象要素と比較した結果を報告する。
刻の日射も気温も高い時期に昇華蒸発量は大きくなった。
観測方法
また、風速にも依存し、風速が大きくなると昇華蒸発量が積雪の昇華蒸発量を連続的に測定するため、積雪表面上増えた。しかしカタバ風が観測される未明から午前中にかに深さ 20 ㎝程度の穴を掘り、その底に断熱材を敷き、ベけては蒸発量は少なかった。気温や表層 50 ㎝内の蒸気圧
ニヤ板、電子天秤、断熱材、積雪ブロックを順に載せた積
勾配は、昇華蒸発量に影響を与えるが、日射量の変動の影
雪重量計を設置した。積雪ブロックは、表面から融解した
響に比べ、変動幅が小さかった。
場合にその融解水が積雪表面部に留まることがないよう十分厚く、また積雪ブロックの表面と積雪表面とが同じ高まとめさになるよう厚さ 13 ㎝にした。また、積雪と積雪ブロッ
夏季南極氷床上で昇華量の連続観測の試行を行った。順
クの隙間をできるだけ小さく 1 ㎝以下にし、側面からの昇調にデータを取得し、昇華量の日変化を明らかにした。ま華蒸発量の影響が小さくなるようにした。
た昇華量に影響を与える気象要素との相関を調べた。
積雪ブロックの秤量を測定する電子天秤
は 20m 離れた室内と通信および電源ケーブ
ルを通して接続し、10 秒毎に秤量データをパソコンに記録した。また、天秤は相互検証
用及び予備用として 2 台(風袋の大きさ L サ
イズ 43x46 ㎝と S サイズ 24x42 ㎝)使用した。
観測結果
第 58 次日本南極観測隊(夏隊)に参加して、昭和基地の東約 20km にある大陸氷床上の観測点（S17 拠点、南緯 69 度、東経 40 度、
標高 630m）で 2016 年 12 月 31 日から 2017
年 1 月 28 日まで観測を行った。昇華蒸発量は、10 秒毎に得られた秤量の値を 30 分毎に区切り、その間の変化の回帰直線の傾きから各 30 分間の減少(増加)量とした。
図.1 晴天時の気象要素(上段)と昇華蒸発量(下段)の日変化
昇華蒸発量は「晴天時」と「曇天時」によって異なると考えられるので、タイムラプ
スカメラで得られた風景画像、シーロメー
タの鉛直プロファイル、鉛直上向きからの放射温度、の 3 点から「晴天時」と「曇天時」に分け、それぞれを気象要素と比較した。
図 1、図 2 は，それぞれ晴天時と曇天時に得られた各気象要素と昇華蒸発量の各時刻での平均値である。晴天時と曇天時では日中の昇華蒸発量の最大値はそれぞれ 0.08、
0.07mm/hr と差があり、とりわけ正午から午後数時間に大きな差がみられたのに対し、夜間ではあまり差がなかった。また、晴天時、曇天時ともに昇華蒸発量の最大値は、15時近くに見られたのに対し、日射量、気温の図.2 曇天時の気象要素(上段)と昇華蒸発量(下段)の日変化
最大値はそれぞれ 12 時頃、16 時であった。

― 279 ―

大 会 第 4 日
午  前A401

2018年夏季の活発な台風活動に対する太平洋南北モードの影響
⾼⾕ 祐平 (気象研究所)

１．はじめに2018年夏季（6−8⽉）は台⾵の発⽣数が平年より多く，特に8⽉には統計史上2番⽬となる9個の台⾵が発⽣した．また，7⽉初めの台⾵7号は活発な梅⾬前線の活動と相まって，「平成30年7⽉豪⾬」による河川の氾濫，⼟砂災害を⻄⽇本を中⼼に各地にもたらした．
2018年夏季はエルニーニョ現象は発⽣していなかったが，北半球太平洋の熱帯域付近に太平洋南北モード(Pacific Meridional Mode: PMM)に特徴的な顕著な正の海⾯⽔温(SST)偏差がみられた．本研究ではこのPMM的SSTパターンが北⻄太平洋域の台⾵活動に及ぼす影響を⼤気海洋結合モデルを⽤いて調べた．

２．⽅法
本 研究 では ，気 象庁 の 現業 季節 予報 シス テム(Takaya et al. 2018)を⽤いて，各52メンバーのアンサ
ンブル予測実験及びSST感度実験を⾏った．2018年
４⽉末を初期値とする，通常の予測(CTRL実験)と，
太平洋PMM的なSSTパターン偏差を除いた感度実
験(noPMM実験）を⾏った．SST感度実験では熱帯太平洋の北東域(5-25N, 150E-100W)のSSTをハインド
キャストに基づくモデル気候値に緩和した．実験設
定及び台⾵の検出はTakaya et al. (2018)と同じであ
る．

３．結果

CTRL 実験と noPMM 実験の結果を⽐較すると(第 1 図)，CTRL 実験の⽅が北⻄太平洋域を含む
北太平洋の熱帯域で広く対流活発であることがわ
かる．また，海⾯気圧 850hPa の北⻄太平洋のモンスーントラフも CTRL 実験の⽅が強い．これ
らのことは PMM の SST パターンが北⻄太平洋の対流活動，モンスーントラフを強化していたことを⽰す．
さらに，予測された台⾵の発⽣数を客観的に検出して⽐較した(第 2 図)．CTRL 実験では 12.7個であった台⾵が，noPMM 実験では 9.8 個となり，有意に減少した．CTRL 実験の過去実験によるモデル平年値（1981-2010 年）は 11.2 個であり，モデルは活発な台⾵活動の傾向を捉えていた．これらのことから，PMM の SST パターンが第1図 CTRL実験(左列)及びnoPMM実験(右列)の3か⽉平均(6-8⽉)偏差．共に52メンバーアンサンブル
平均のCTRL実験平年値からの差. (上段)陰影はSST
偏差，コンターは海⾯気圧偏差．コンター間隔は0.3hPa. ( 下 段 ) 陰 影 は 降 ⽔ 量 偏 差 ， コ ン タ ー は
850hPa渦度．コンター間隔は7.5 x 106 m2 s-2.

北⻄太平洋の循環場の変化を通じて，2018 年夏
季の活発な台⾵活動に寄与していたことが確認さ
れた．
４．まとめ
気象庁現業季節予報モデルによる SST 感度実験を⾏った結果，2018 年夏季の活発な台⾵活動に太平洋南北モード的な⾼ SST パターンが寄与していたことが分かった．このことは，インド洋や太平洋⾚道域(ENSO)に加えて，北太平洋の熱帯域の PMM 変
動も北⻄太平洋の季節台⾵予測の予測可能性のソースとなることを⽰唆する．発表では，モンスーント
ラフの変化による，擾乱発達に対する背景場の⼒学的な影響についても議論したい．

第2図 2018年6-8⽉の台⾵発⽣数とその平年値．左から，2018年6-8⽉のベストトラック解析,ベストト
ラック解析の平年値(1981-2010年），CTRL実験,
noPMM実験の2018年6-8⽉の発⽣数，CTRL実験の平年値(1981-2010年)．

― 281 ―

A402
2018 年台⾵活動の⽉別 Potential とPMM 領域と東部北⻄太平洋の SST が与えた影響*⽯⼭尊浩・佐藤正樹（東京⼤学⼤気海洋研究所）

1. はじめに2018 年の北⻄太平洋における台⾵は、発⽣数が 29 個、⽇本への上陸数は 5 個など平年を上回り、猛烈な強さになった台⾵に関しては 7 個と最多記録を更新し、活動が活発であった（気象庁予報部）。ENSO のフェーズは、2018 年初めは La
Niña 現象が起きていたが春先までに収束し、10⽉に El Niño 現象が発現した。しかし、台⾵の活発期(6〜11 ⽉)であるほとんどの期間で、ENSOのフェーズは Neutral な状態が続いていた。そこで注⽬されているのが Pacific Meridional Mode
(以下、PMM)(Chiang and Vimont 2004)である。
正の PMM のフェーズ時、北緯 20 度、⻄経 120度から北緯 0 度、⻄経 180 度の北東̶南⻄⽅向に
SST の昇温域が形成される。この正の PMM は、
北⻄太平洋の TC 活動に好都合であることが先⾏研究で指摘されている(Zhang et al. 2016)。1948〜2018 年の PMM index(SST)を⾒ると、2018 年
は正の PMM が発現しており、強さも台⾵活発期の各⽉ともに 71 年中 15 位以内に⼊るほど強い年であった。特に 8〜9 ⽉は 4 位、2 位と歴代の中でも強い正の PMM 現象が発現していた。
本研究の⽬的は、以上述べた ENSO や PMM な
どの⽉ごとの SST 変動に着⽬し、2018 年台⾵活動の Potential を評価する。また、PMM と東部北⻄太平洋の SST の着⽬し、2018 年台⾵活動にどのような影響を与えているかを調査する。
2. モデルと実験設定
上記の⽬的のために、⾮静⼒学モデル NICAMを⽤いて境界条件を 7〜10 ⽉にそれぞれ固定した Perpetual 実験を⾏った。⽔平解像度は 56km
で、鉛直層数は 38 層とした。積分期間は 46 ヶ⽉間で、解析には前半 16 ヶ⽉間を除いた 30 ヶ⽉間を⽤いた。⼤気の初期値は JRA-55 の 2018 年 7
⽉ 1 ⽇ 00UTC を⽤いた。SST のデータは NOAAOI Sea Surface Temperature V2 の⽉平均データを⽤いた。感度実験は 2018 年 7 ⽉の SST の内、PMM 領域(北緯 10〜45 度、⻄経 110〜180 度)とPMM 領域&東部北⻄太平洋領域(北緯 0〜10 度、
東経 140〜180 度)をそれぞれ気候値に置き換えた感度実験 1 実験と感度実験 2 実験を⾏った。また、モデルの⽐較対象として JRA-55 の 2018 年
各⽉の 6 時間ごとのデータを使⽤した。実際の2018 年台⾵の発⽣位置、発⽣数は気象庁 Best
Track Data を使⽤した。
3. 結果
図 1 は各⽉の Perpetual 実験と JRA-55 の⽉平
均の海⾯気圧を⽰す。実験結果と JRA-55 を⽐較すると、7 ⽉の⾼気圧の極⼤値の位置がずれているものの、各⽉で⾼気圧の位置や張り出しは⼤きな差は⾒られず、Perpetual 実験も現実をよく再現されていると考えられる。図 2 は各⽉のPerpetual 実験の台⾵発⽣数の箱ひげ図を⽰す。
箱ひげ図が⽰す範囲に、現実の台⾵発⽣数は収まっている。現実も Perpetual 実験も 7、8 ⽉に⽐べて、9、10 ⽉の⽅が台⾵の発⽣数が多い。また、

台⾵の発⽣位置は 7 ⽉、8 ⽉、9 ⽉の順でより北⻄太平洋の東側で多く発⽣する。これは観測でも同様な傾向が⾒られた。このような台⾵活動活発
域のズレは、モンスーントラフに影響があった。
続いて、2018 年実験と感度実験 1、感度実験 2の海⾯気圧を⽐較した。感度実験 1 との⽐較では、
感度実験 1 の⽅が北⻄太平洋の⻄側で低圧偏差になったのに対し、感度実験 2 の⽅の⽐較では感度実験 2 の⽅が北⻄太平洋全体で⾼気偏差になった。このことから、2018 年の台⾵活動には東部
北⻄太平洋の正の SST 偏差がより⼤きく関与していたことがわかった。

図 1: 海⾯気圧。上段から 7、8、9、10 ⽉。左列が Perpetual 実験の 30 ヶ⽉平均(陰影は気候値との差)、右列が JRA-55 の各⽉の平均の結果。太線が 1020hPa、間隔は 4hPa 毎。

図 2: 各⽉ Perpetual 実験の台⾵発⽣数の箱ひげ図(箱の下部の辺が 25%値、箱の中央にある線
は中央値、上部の辺が 75%値を⽰し、縦線の下についた横線は最⼩値、上に着いた横線は最⼤値を⽰す)。⻘丸は Perpetual 実験の台⾵発⽣平均数、緑丸は気象庁の Best Track Data。
<主な参考⽂献>
気象庁予報部 平成 31 年 1 ⽉ 31 ⽇：2018（平成 30 年）の台⾵について（確定）Chiang and Vimont 2004, J. Climate
doi:10.1175/JCLI4953.1
Zhang et al. 2016, J. Climate doi:10.1175/JCLD-15-0282.1― 282 ―

A403
NICAM による水惑星理想化実験における MJO，熱帯低気圧，亜熱帯高圧帯の関係
森泉慎一・渡来靖・吉﨑正憲（立正大学）

1．はじめに実際の熱帯域ではさまざまなじょう乱が発現する．例えば，30-60 日の周期で数千 km のスケー
ルの約 5-7m/s の東進速度をもつ MJO，強い西風（ WB ）， 赤 道 を 挟 ん で 形 成 さ れ る 熱 帯 低 気 圧（TC）などがある．MJO は赤道上を東進する熱源であるが，TC は赤道上から外れて西向きに移動する熱源であり，その応答として，WB が現れると考えられる．そこで，NICAM を使い，赤道を中心にガウス分布（南北にハドレー循環），東西に振幅 4.5℃で波数 1 をもつ（東西にウォーカー
循環）SST 分布を与えて 180 日間水惑星理想化実験を行った．ここでは，その計算結果を用いて，上記のじょう乱と中緯度帯の傾圧不安定波に伴う
亜熱帯高圧帯まで含めて関連を調べた．ここで，経度 0°とは SST が最大の値をもつ経度であり，その東（西）側を E（W）と表す．

2．解析結果(a) MJO，WB，TC の関係：
まず，赤道上を経度 60W-30E で，OLR の 220
W/m2 以下の領域（背の高い雲がある領域）が約5-7 m/s の速度で東進するのが見られた（MJO と呼ぶ）(図 1a)．MJO は 15-20 日の周期で繰り返し発生した．また WB 域も経度 60W-30E で繰り返し発生した．しかし，WB がみられたのは，MJOと思われる領域と必ずしも重なっていなくて，WB が強くみられたのは，赤道を跨いだ二つの TC

図 1

図2

WB と亜熱帯高気圧の接近による TC の発生－発達の模式図（ツインサイクロン）が同時に見られたときであった(図 1b,c)．したがって，強 WB の発生のきっかけとなった MJO はすでに東へと離れていた．
(b) TC 発生-発達の片半球先行事例:
TC の発生に関して，南北半球で発生-発達が大きくずれた場合がいくつかあった．調べた結果，両半球ともに緯度 10S-30S，10N-30N 付近において，中緯度帯の傾圧不安定波の東進に連動して，低緯度側に沿うようにきた亜熱帯高圧帯の渦がみられ，この渦が WB に接近したときに低気圧性の渦度が増え，TC へと発達していた(図 2)．また，
このような渦と熱帯低気圧の発生時間と位置関係を調べると，全期間で，時間的に先に亜熱帯高気
圧性の渦が現れ，次にその半球側で TC の発生がみられることが分かった(図 3)．

(a) 緯度平均（3S-3N）した西風(カラー)の東西-時間断面図．(b) (c) 高度 800m 付
近における気圧(カラー, hPa)と風(ベクトル，m/s)の水平分布．黒点線は MJO の位置，赤点線は SST (303K) 最大の位置，
黒点線囲いは WB を示す― 283 ―

図3

TC と亜熱帯高気圧の相互関係

A404

北半球夏季季節内振動の北進のメカニズムに関する研究*中 江 寛 大 ・ 佐 藤 正 樹 ・ 高 須 賀 大 輔(東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )
1.

はじめに

進に対する重要性を検証した。すると、OLR 偏差の振北 半 球 夏 季 季 節 内 振 動 (Boreal Summer
Intraseasonal Oscillation; BSISO)は 、周期 20-90 日で大規模に組織化した対流がインド洋や西太平洋から北向きに伝播するという特徴を持つ。BSISO の
北進メカニズムについては、これまでに様々な議論がなされているが未だ統一的な見解には至っていない。そこで、本研究では既存の北進メカニズ
ムの中でも特に、SST の効果よる熱力学場への影響(Fu and Wang 2004; FW04)と基本場の鉛直シアを通した力学場への影響(Jiang et al. 2004; J04)の重要性を評価することを目的として、再解析データ
ERA-Interim の解析を踏まえつつ、
全球大気モデル
NICAM による感度実験から調査した。

幅が弱化していたものの SSTFIX 実験でも CTL 実験と同様に北進が再現されていた。
4.

まとめと考察CTL と SSTFIX の結果から、インド洋における北進には SST 正偏差の先行は必要条件ではないことが示された。また、全ての結果で北進に先行して順圧渦度正偏差が確認された。さらに、渦度収支解析からこの順圧渦度正偏差は tilting の効果によってもたらされていることが示唆された。これは、J04 のメカニズムと整合的であり、インド洋における BSISO の北進には J04 のプロセスが重要であることが示唆された。一方で、SSTFIXの結果では CTL よりも OLR の振幅が弱化しており、SST が対流の強度に影響することが考えられる。

2.

実験設定と北進の抽出方法

季節内の変動のみに着目するために、56km の解像度

参考文献の NICAM を用いて季節固定実験を行った。
実験は 2 つ[1] Fu, X., and B. Wang, 2004: J. Clim., 17, 1263–1271.

行い、NICAM のデフォルトのスキームを用いた季節固[2] Jiang, X., T. Li, and B. Wang, 2004: J. Clim., 17, 1022–

定実験をコントロール実験(CTL)とし、CTL の SST の平均値を下部境界条件として与える SST 固定実験
(SSTFIX)を感度実験とした。

1039.
[3] Kikuchi K., Wang B., Kajikawa Y. 2012: Clim. Dyn., 38,
1989–2000.

BSISO の北進は、20-90 日の周期でフィルターした[4] Takasuka, D., Satoh, M., Miyakawa, T., and Miura, H.

OLR 偏差(JJA)に対して Extended EOF (EEOF)解析を適

2018: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 10,

用し、その結果得られた位相空間をもとに対流イベン

1047–1073.

トを追跡することで抽出した(e.g., Kikuchi et al. 2012;
Takasuka et al. 2018)。
3.

結果
図(a)と(b)はそれぞれ観測と CTL から抽出した OLRのラグコンポジットを示している。CTL の結果を見ると、季節固定による影響がいくつか見られていたものの、赤道東インド洋からベンガル湾にかけての北進が再現されていることがわかる。さらに、北進のプロセスを確認すると、SST 正偏差の先行と順圧渦度偏差の先行の両方が見られ、また、どちらも先行研究のメカニズ
ムを満たしていた。CTL 実験で現実らしい北進が再現されていたため、CTL 実験から FW04 のプロセスを除去した SSTFIX 実験を行い、SST の効果の BSISO の北

図 EEOF をもとに抽出した BSISO の北進のラグコ
ンポジットの 5 日平均図で、OLR と 850hPa 水平風の偏差を示している。それぞれ、(a)観測・再解析データ、(b)CTL、(c)SSTFIX の結果を示す。

― 284 ―A405

MJO ! ú ø T Ó Ĺ Ļ Ć,ì R;FUŀzæ!­yYMC-Sumatra 2017 Ï ń Y ! [ i Ħ Ô *œ Ŏ Į  Ĵ 1 , 2 , f Ĝ à Ý 1 , Ü ] Ĥ 2
1: Ó ^    ã ë ç Ă ć ¶ , 2: ë ç Ă ć Ń ú Þ Ù

1.

はじめに

CçeX¹£,>2LS8MJO !

K?AST:NP0S¹} (MJO) "ģÛéúø² + XŐn¢!«µ'V*Ġ¤ç#Ċ 5 m s-1 ÓĹ,ė ,-*!ĻĆ/öĦ,&MRG !dõĭĥï-,-# º- MJO !

þķ§!Īx®!Ùĸ/âĳ,dþķ§eXúøTÓĹÞÙ!"ģÛ łÏ!zTË ÓĠæł!ā~ðñn¢!"Ģ*-( 1c)

äěã!} ÿý ,-*!öī!

æłā~ ){ı- MRGª³"ÐŋĖÉ,VÆMJOè}!Ď !©~Ê- MRG !æłāè}2SCçc é9;@M!ňÙĸ![1] aĞ-,)c zéİļ

~"Y!¨ Ò jsŉ ø +

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Ĭī'- ,ô õĥï[2](ö´~-q  ē *-,Wħ!ĎÕíĺ}3E

ÂmŒ[3][4] *ì R;FUŀzæ (MRG) 

Q6U (EKE) !pĲ»ŏĚ +XÓo

MJO !úø(ÓĹ ŀġ,Ĕ³¸½-

EKE /vÁX!æÒ«µlĹ-,âĳüÅĀĢ,&õ[i!Ĩ

MJO !é/{ı EKE ÀĦÔ *É*
#2SCç" MJO úøxċIR<;!·¼±ġ,ÑĂć"2017 ¥u ;KBO¡å ľ

MRGc ê °÷ )Y!İļ¦ðñ~pÇ-ŊYĥï “YMC-Sumatra 2017” ÏńY+éČđ~ Ŀ «µ- ŏ~ MJO !úøTÓĹĻĆ ÿý
2SC

 !®MJO !é"ÓĹ/ŃX! MRG

ç! MRG  MJO !úøTÓĹ!ő}zÎ|!ÓæÒb¾ę² , ( 1b)ðñn,¢!Ø rĝæÒ«µ- +MRG

ĥò/ºĄ/ğ©,/ýüõĥïAU>ĉ/ù [iĦÔ/ĝczÓo ōßé/{ı,MJO !Ó
Ĺ/ő} ,. MRG !Ēķ§"Ċ2.

5 m s-1 +MJO !ÓĹķ§Ã ü,

使用データ

2017 ¥ 11 Í * 2018 ¥ 1 ÍÇ-

“YMC-Sumatra 2017” ¯*-ĥïAU> *"ĂćĘ$* ! 3 Ëńá!O:4=SAĥï (12/5
31) /wù!_Ïń! ERA-Interim (0.5§Ö, 6 Ëńá) (éè}·¼!&!Ŕgĵ§î§ (GridSat-B1)ņäŁAU> (GSMaP) 'ù ŕ(a) 5S5N ¤ņäŁ (0.8 mm/hr; Đ), 3.57 È
3.

Ï! 600-400 hPa Őn¢ (Ň¬; àm) !Ëńč§結果と考察 $* ! 27 Èń!O:4=SAĥï )+¯ÄŌ (b) 1000-800 hPa Őn¢ (0.75 m s-1; Đ),*-Ő/ÓĠŐ!;J7BQĦÔ!ĎÕY

10S10N ¤5OMäěãŁn¢ (Ň¬), û×t"(600450 hPa) X (1000-800 hPa)  46 ÈÏ

MJO (c) (a) ! (A), (B);J7BQGU7ăĩ-²,¿Z" MRG

Ő, 5OMäěãŁn¢!ä¤Ùĸ

!³įÃ  MJO !Ņk/Ģ,&ņ
äŁ (äěãŁ)  3.57 ÈÏH1Q>UY

＜参考文献＞[1] Nakazawa, T., 1988, JMSJ, 66, 823-829.

(X) Ő!Ëńč§ÄŌ/ó, ( 1a, b)

[2] Yasunaga, K. et al., 2010, MWR., 138, 4158-4174.

MRG[3] Yang, D. & Ingersoll, P. A., 2011, JAS, 68, 226-239.

c YŐ98DQ!ĠĹķ§Ġ2S

åYä¤Ő, X[4] Takasuka, D. et al., 2018, JAMES, 10, 1047-1073.

― 285 ―

A406
YMC 期 間 中 の季 節 内 振 動 事 例 における水 蒸 気 輸 送 解 析*那 須 野 智 江 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )1.

低周波成分と高周波成分の水蒸気輸送における関係を理

はじめに海大陸（MC）の局所的な降水現象のメカニズムと大規解するため、高度―時間断面図を調べた．図２にそれぞ

模場への影響の理解を深化することを目的として、国際プ

れの年の陸域と海域（条件付平均値）の差を示す．2015

ロジェクト Years of the Maritime Continent (YMC) [1]が実

年には全体を通して海域より陸域での湿潤化が顕著であ施されている． 2015 年および 2017 年冬季に実施された

る．ISO の対流中心が東インド洋にあった 11 月～12 月初

集中観測期間に発生した季節内振動（ISO）事例について、

旬に両成分で湿潤化がみられ、特に陸域で局所的な対流

全球非静力学モデルにおける予測性能やスケール間相が ISO による湿潤化を助長したことが分かる．一方 2017 年

互作用について報告してきた（那須野他、2016 年春季・秋には、低周波成分では期間を通して陸域より海域での湿季、2017 年秋季、2018 年秋季）．本研究では、MC 西部に潤化が大きく、11 月下旬と 1 月中旬の ISO 事例に対応しおける水蒸気輸送について、高周波擾乱による効果とた湿潤化の極大がある．高周波成分では、これに先立ち

ISO との関係の海陸の違いに注目した解析を行った．２つ

陸域で湿潤化が増大し、追って海域で低周波成分と同期の年の特徴について、ENSO の位相の影響等を含めて考した増加が見られる．しかし全体に低周波成分と高周波成察する.

分の関係は不明瞭である．

2.

4.

データ・解析手法

まとめと今後の課題

以上の結果から、２つの観測期間における高周波変動

全球非静力学モデル NICAM による予測計算データを用いる．2015 年（計算期間：11 月 1 日‐12 月 25 日）およびによる水蒸気輸送とその ISO との関係が大きく異なってい2017 年（11 月 15 日‐1 月 15 日）の 7 km 格子を用いた 7

たことが分かる．その理由として、El Nino 年（2015）には日計算（0000 UTC 初期値）の 6 時間間隔の出力（風速、MC 陸域で降水の増加傾向［La Nina 年（2017）には減少

水蒸気量）を、7 日平均値（Ｘｂ: 低周波成分, ISO を含む）

傾向］があること、MC 陸域における対流活動（日周期変動と偏差（X’: 高周波成分, 局所的な対流）に分離し、水蒸含む）が ISO の到達に先行して活発化し ISO 通過後は強く気の移流項を算出する（[2]に詳述）.スマトラ島を含む MC抑制されることが挙げられる．今後、それぞれの影響を明西部（90-120E, 12S-8N; 図１）を対象領域とする．

らかにすると共に高周波成分の内訳（日周期変動の寄与

3.

等：図１）の定量化を試みたい．

水蒸気輸送
期間平均の水蒸気移流は、低周波成分（-wb dqb/dz）に参考文献

よる深い湿潤化と高周波成分（-w’dq’/dz）による対流圏[1] YMC web (http://www.jamstec.go.jp/ymc/index.html)

上層(下層)湿潤化（乾燥化）が共通して見られた．さらに海[2] Nasuno et al. 2017, J. Meteor. Soc. Japan, 95, 345-368.

域では 2017 年の水蒸気輸送が 2015 年の値を大きく上回

謝辞：数値実験は「地球シミュレータ」を用いて行った．

ったが、陸域での差は主に鉛直分布に現れ、2015 年には下層の湿潤化が目立った．

2015

低周波

2017

低周波

高周波

図１ 解析対象領域における水蒸気鉛直
移流（高度 4.5km）の日変化。
（2017 年の全ての計算の合成図（22LT-07LT）
．

11/1

10

20

12/1

10

20

25

高周波

11/20

12/1

10

20

1/1

10

図２ 水蒸気鉛直移流の時間‐高度断面図. 陸域―海域（条件付平均値）.
(上) 低周波変動および (下) 高周波変動による移流。(左) 2015，(右) 2017．

― 286 ―

B401

地球温暖化が影響する日本の冷夏と暑夏について（その 11）―顕在化した北海道の蝦夷梅雨―

谷貝 勇
１

はじめに

近年、夏季の北海道で降水現象が目立つようになり、豪雨災害も起こった。ただし、気象庁の定義では、北海道に梅雨はない。実際に調べて見ても、これまで、梅雨入り、梅雨明けに相当する現象は見られなかった。一方、蝦夷梅雨（えぞつゆ）という言葉について、大川隆「北海道の動気候」（1992）に見られるが、気象学的な定義は確定しておらず、6 月下旬から 7 月にかけてオホーツク海
高気圧から冷たく湿った風が吹くことで太平洋側に雨が降る場合や、東北地方の梅雨明けに近付く
７月後半から道南地方で降る場合が考えられている。ここでは、地球温暖化と関連して顕在化してきた降水現象から、新たに（その一部を）取り上げることを試みた、

２

降水の解析

用いたデータは JRA25/JCDAS（1980－2009 年）
による 8 月の 6 時間毎の降水と 500hPa 気温のデー
タで、2017 年に春季大会で、強い積雲対流が日本列島全体では増加していることを報告したが、今回は、同じ手法を北海道に適用した。また、同じ期間で、気象官署の 1 時間降水量から積算した 6
時間降水量で２mm 未満の弱い降水量の起こった回
数を、札幌と函館について、第 1 図（左）に示す。
観測の最小値は、0.5mm/hour である。これらは良く対応しており相関係数は 0.77 になる。灰色のパネルで札幌と函館の合計 10 年間ごとの積算回数を示したが、単純増加が見られる。札幌と函館の各地域でも、積算回数は増加している。また、JRA25＊の 500hPa 温度場から計算した偏西風の分流（太平洋上の分流の 3 日前が、日本列島に対応する。
）との相関はそれぞれ、0.72、0.81 と高い値になり、これらは 99%の統計的信頼性がある。同様の解析を行った旭川と網走ではこの状況が見られない。
JRA25 による同様の解析を行った結果（右図）、
北海道における 0.5mm/day 未満の弱い積雲対流の回数が増加している。偏西風の分流との相関係数
は 0.80 で 99%の統計的信頼性がある。近年、ある程度以上の偏西風の分流回数が増えたことにより、日本列島に上層寒気の入る可能性が増え、北海道
では東北地方に比べて地表気温の低いことから成層の不安程度は小さく、結果として東北地方では豪雨の回数が増大し、北海道では弱い対流の降水回数が増加したと考えられる。近年、東北地方の梅雨末期に、北海道の南西部で、湿度が高い、曇りの多い日が起こりやすくなっているようなので、この解析から見られる弱い降水の増大で、温暖化の影響を受けた蝦夷梅雨と定義することが可能になる
2017 年には、東北地方でのみ梅雨明けの遅れがあり、2018 年は関東地方で初めて 6 月に梅雨明けしたが、これは、2015 年に春季学会で報告した「東北地方でのみ梅雨明けが遅れている」ことと整合性がある。関東地方以南で梅雨明けの遅れがあるという、気候モデルによる将来予測の論文が多数、報告されてきたが、これらの間違いは意図的ではないので問題ではないが、これを引用したレビュ
ーIPCC 第４、5 次評価報告書（2007,2013）と Kitoh(2017)の訂正が、今後の課題になる。

第 1 図（左）札幌と函館の弱い降水（2mm/6hour 未満）の回数（黒、灰色右軸）とその合計の 10
年間ごとの積算（左軸、薄灰色パネル）および偏西風の分流回数（４で割っている。白色右軸）（右）JRA25、北海道での 0.5mm/day 未満の弱い対流の回数（黒色右軸）、偏西風の分流回数とその合計の 10 年間ごとの積算（左軸、灰色パネル）。期間は 8 月(1980-2009)。
――――――――――――――――――――――*元気象庁気象大学校

Email: iyagai@gmail.com― 287 ―

B402

市町村ごとのデータから見た熱中症・低温死亡率の分布特性*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)(＜60 歳) と高齢者 (≧80 歳) に共通して認められる．

1. はじめに熱中症や低温による国内の死者数は, それぞれ年間
数百人～1000 人に達する．発表者らは, 都道府県ごと

4. 大都市の区ごとの死亡率分布の熱中症・低温死亡率と気温との関係について, 人口動

東京 23 区の熱中症死亡率は都心部よりも周辺部で高．また, 2013

い．特に内陸部で高い傾向があり, 夏季の気温分布の特年の東京について区ごとの熱中症死亡率を調べ, 死亡

徴と整合する．大阪市も都心部の熱中症死亡率は低い

率は都心部で低いこと, 気温分布だけでなく平均所得(図 1)．一方, 西成区と浪速区は熱中症・低温ともに死[3]にも依存することを示した ．今回は, 全国の市町村ご亡率が飛び抜けて高く, 市内の平均の 2～3 倍に達するとのデータを使い, 細かい空間スケールにおける熱中(図 1)．特に 60 代前後の男性の死亡率が高く, 生活困窮症・低温死亡率と気温・所得・人口との関係を調べた．

地区の影響がうかがえる．横浜市中区も同様である．

[12]

態統計データによる解析を行ってきた

2. 資料
1999～2016 年の人口動態統計の個票データを使った．
解析対象は人口1万人以上 (2015年時点; 以下同じ) の1207 市町村とした．これらの市町村の合計人口は 1 億2469 万人であり, 日本の総人口の 98.0%に当たる．
2015 年の全国の人口構成を基準にして, 市町村ごと・年ごとの熱中症・低温死亡率を年齢調整した．また, 気象庁メッシュ気候値と総務省の人口メッシュデータを使い, 熱中症については 7～8 月, 低温について
は 12～3 月の, 各市町村の“人口分布で重みづけした平均気温”を求めた．さらに, 総務省「平成 27 年度市町
村別決算状況調」から各市町村の課税対象所得を得た．
3. 死亡率と気温・所得・人口との関係
市町村 i の死亡率を Mi , 気温を Ti , 1 人当たり所得をSi , 人口を Pi とし, Mi1/4 とTi , ln Si , lnPi との偏相関係数を計算した．ここで , は地域平均との差, 比で謝辞：本研究は首都大学東京と東京都監察医務院の共同研究「気候モデルによる熱中症と低温死発現リスクの将来予測」,
首都大学東京傾斜的研究費 (全学分) 学長採択枠研究費｢2020年東京オリンピック・パラリンピックに向けた都市気候研究」，
および科研費「熱中症による死亡をもたらす気象条件とその発現要因の解明」(課題番号 17K00523) の成果の一部である．
人口動態統計の個票データは厚生労働省から提供を受けた．
参考文献[1] Fujibe et al., Geogr. Rev. Jpn., Ser. B, 91 (2018), 1727.
[2] Fujibe et al., SOLA, 14 (2018), 144147.
[3] 藤部ほか, 日本ヒートアイランド学会誌, 12 (2017), 1–8.

表 1 Mi1/4 (市町村 i の死亡率) と各要素の偏相関係
数．全国を対象にして求めた数値の次に, 北海道と沖縄県を除く 45 都府県を対象にして求めた数値をカッコで示す．いずれも危険率 1%で有意．

Ti (気温)ln Si (所得)lnPi (人口)熱中症

0.17 (0.19)-0.20 (-0.21)

0.20 (0.20)

低温-0.16 (-0.17)-0.22 (-0.22)

0.20 (0.21)

ある．相関の計算に当たっては Pi の重みをかけた．

Mi1/4 とTi の偏相関は,
表 1 は各偏相関係数を示す．
熱中症については正, 低温は負であり, 同じ地域内でも夏の気温が高い／冬の気温が低い市町村で, 熱中症／低温死亡率の高い傾向がある．回帰分析によると,
気温差 1℃当たりの死亡率の違いは, 熱中症は 15～20%, 低温は 10%弱である．また, 熱中症・低温とも

Mi1/4 と ln Si の偏相関は負, lnPi との偏相関は正であり, 死亡率は所得が低い市町村で高く, 大都市で高い傾向がある．これらの特徴は男女とも, また, 若年者

図 1 熱中症と低温による大阪市各区の年間死亡率．

― 288 ―

B403

国内の  年以降の気候変動の地域特性
内山 常雄（日本気象予報士会）

 地球温暖化による気候変動は，100 年単位の時間経過で評価す

ろから平年を上回る状態が継続しているが，若松のみ平年並みが継続している．

る現象といわれる．一方，最近の気候が以前と変化しているという図  に青森，図  に福島のグラフを示す．

１．はじめに

声もよく聞く，そこで，2000 年から 2018 年の 19 年間の国内の気候の変化のグラフによる視覚化を試みた．

２．データと解析手法
気象庁の過去の地点気象データ・ダウンロードページから，2000



年から 2018 年の間の気象官署及び特別地域気象観測所の計 154
観測点の旬平均気温，降水量の旬合計，日照時間の旬合計をダウンロードした．また気象庁の過去の気象データ検索ページから，これ
らの観測点の旬ごとの平年値を取得した．
これらのデータを用いて，2000 年から 2018 年の間の旬ごとの図  青森          図  福島
甲信越の観測点は，関東と類似したところが多いが，中には降水量の変動が大きい観測点がある．図  に長野，図 に高田のグラフを示す．

平年偏差の積算値の推移をグラフにした．

３．気象３要素の地域別変化
 すべての観測点で，平均気温は平年並みから平年を上回る状態が継続していた．降水量と日照時間の変化傾向は観測点ごとで異

なり、地域特有の傾向がみられた．
関東地方の多くの観測点で，日照時間は 2010 年頃まで平年並みで推移し，その後平年比プラスが継続している．降水量は平年を上回る時期が多い観測点がある一方，平年並みあるいは平年を下回る傾向の観測点もあった．それらの典型例として，図 1 に横浜，図2 に熊谷のグラフを示す．

図  長野         図  高田
 東海北陸の観測点は， 年頃から日照時間が平年を継続的に上回るところが多い．一方降水量については，観測
点ごとに変動状態の違いが大きく，また変動幅の大きな観測点が多かった．
 近畿，四国及び中国の観測点では  年頃からの降水量の増加が目立つ観測点が多く，九州は  年頃から日照時間の減少と  年頃まで降水量が減少する観測点が多かった．沖縄奄美は九州と同様の特徴がみられたが，降水量の変動がさらに大きな観測点があった．図  に敦賀，図 
に福山，図  に長崎，図  に沖永良部のグラフを示す．

図 1 銚子       図 2 熊谷
北海道の多くの観測点で，気温は期間の初めは平年並みで，2004，
5 年頃から平年を上回る状態が継続し，日照時間は平年並みから平年を下回る状態が続き，最近は増加，降水量は 2009 年頃から平年を上回る状態が継続した．図 3 に札幌，図４に根室を示す，

図  敦賀        図  福山

図 3 札幌        図 4 根室

 東北地方では，青森県の観測点では北海道同様日照時間
は平年並み，それより南の  県では関東地方同様  年こ図  長崎        図  沖永良部

― 289 ―

B404

近年の北海道の小麦とばれいしょの収量変動要因となる気象現象㻌
下田星児 㻝 *・菅野洋光 㻞 㻌㻌 㻔 㻝 農研機構北農研芽室・ 㻞 農研機構農環研㻕㻌㻌【はじめに】㻌

は、気象庁天気図を参照した。㻌

北 海 道 東 部 は、大 規 模 畑 輪 作 地 域 で、小【結果と考察】㻌

麦 生 産 量 の全 国 の４割 以 上 、ばれいしょ生 産㻌 㻞㻜㻝㻡 年と 㻞㻜㻝㻣 年は、小麦の生産量が過去量の８割近くを占める。特に、北海道太平洋側

㻝 位２位の年となった。十勝において、㻢 月下旬

東 部 に位 置 する十 勝 地 方 は、太 平 洋 高 気 圧から 㻣 月中旬の間、㻞㻜㻝㻡 年と 㻞㻜㻝㻣 年はオホーが北上する年には、㻢 月の日照時間が短くなる。

ツク海に中心が位置する高気圧の出現日率は小麦の開花 期以 降の日照不足が生 産量 低下

㻠㻜㻑と 㻡㻜㻑で、十勝の平均日照時間が 㻢 時間をに繋 がる。㻢～㻣㻌 月 は、北 海 道 東 部 地 域 では

超 え 、例 年 と 比 較 して日 照 時 間 が著 しく長 い

小 麦 生 育 期 間の中で開 花 期 以 降に当たり、こ年 であった。過 去 にも、太 平 洋 高 気 圧 が北 上の期 間 の気 象 変 化 は小 麦の収 量 の変 動 要 因する年は、十勝地域で顕著な小麦収量の低下となる。このように日 照・日 射 は、収 量に大きなが見 られ、オホーツク地 域 は高 温 年 に日 照 時

影響を与える可能性がある。また、ばれいしょも間 が長 くなる場 合 が多 く小 麦 収 量 の増 加 につ

冷涼な環境に適した作物であり、㻣－㻥 月が高ながった㻔㻿㼔㼕㼙㼛㼐㼍㻌 㼑㼠㻌 㼍㼘㻚㻘㻌 㻞㻜㻝㻡㻕。太平洋高気

温 であるほど収 量 は減 少 する。太 平 洋 高 気 圧

圧が強い 㻞㻜㻝㻢 年は、十勝とオホーツクの地域の北上年は、高温の影響が懸念される。㻌

間の日 照 時 間 の差が大 きく、十 勝 のみ収 量が

本 研 究 は、気 象 変 動 による収 量 低 下が、局

大 きく減 少 した。ばれいしょでは、数 か月 単 位

地 的 な応 答 か、広 域 的 で普 遍 的 な応 答 か評の気 象 現 象 が収 量 に影 響 を与 え、㻞㻜㻝㻜 年 以

価 するために、メッシュ気 象 値による北 海 道 東降の 㻣－㻥 月の高温は収量減少の要因となっ部 の小 麦 ・ばれいしょの収 量 特 性 の解 析 を行た。また、春 季 は北 日 本 に気 温 の上 昇 傾 向がった。㻌見られず、生 育 開 始は早 期 化せず、枯れ上が【方法】㻌 㻌

りのみが早

2015年

2016年

㻝㼗㼙 メッシュ気象データから、水田以外の農まったと考用 地 科 目 のメッシュを抽 出 し、農 林 水 産 統 計えられる。㻌

データから得た市町村別小麦 ・ばれいしょの栽㻌

培 面 積 で重み付 けを行 い、地 域 ごとの平 均 気㻌象 データとして算 出 した 。気 圧 配 置 の検 討 に

図１．㻢 月 㻞㻝 日㻙㻣 月 㻞㻜 日の平均海面気圧㻌― 290 ―

2017年

2018年

B405

20 世紀における日本周辺の SST 長期変化メカニズム
戸田 賢希・渡部 雅浩（東大・大気海洋研究所）

１．はじめに

全球平均の SST 変化と異なる点である。このため、日本周観測から、20 世紀において日本周辺域の SST は全球辺域の SST トレンドは期間ごとに値が大きく異なっていた。

平均に比べて倍近くも大きな割合で上昇していたことが分

ただし、その値はほとんどの期間で全球平均トレンドよりもかっている。黒潮の変化がこの大きな昇温をもたらしたとい大きかった。また、季節ごとのトレンドはどの期間でも冬の昇う示唆もあるが、海洋循環変化の不確定性に加えて、大気

温が夏よりも大きいという季節性が見られた。HIST 実験は、循環の変化など他の要因について検討した研究はほとん

観測データに見られた上記の特徴をよく再現している。

どなく、日本周辺域の SST 長期変化のメカニズムはまだわ

HIST 実験と SO2CONST 実験の結果比較から、日本周

かっていない。そこで、本研究では 1951～2010 年の期間

辺域に見られた単調でない SST 変化はエアロゾルの寄与で日本周辺域の SST 変化がどのように生じたかを理解するによるものであることが分かった。

ことを目的として、観測データの解析および全球気候モデ

次に、ローパスフィルタを適用した HIST 実験のアンサ
ンブル平均を用いて、日本周辺域平均の SST 時系列に対する諸変数の回帰をとることで強制に対する SST 長期変化
メカニズムを調べた。その結果、日本域には海面で下向き
顕熱の増加による広範囲の弱い昇温と、海洋の力学的変化による局所的な強い昇温が見られた。前者は、北西太平洋に生じる順圧的な高気圧性偏差が南東から暖気を移流することによってもたらされていた。海洋の力学変化による
局所的な昇温も、同じ高気圧性偏差に伴う海面風応力
curl の変化により、黒潮の軸が極向きに移動したためと考えられる。北西太平洋の高気圧性偏差が駆動する日本周辺域 SST 変化のメカニズムは SO2CONST 実験でも同様に確認され、日本域の SST 長期変化メカニズムは強制の種類によらないことが示唆された。
今回の日本気象学会ではモデルで見られた以上のメカ
ニズムをさらに Coupled Model Intercomparison Projectル(Coupled general circulation model, CGCM)を用いたアンサンブル数値実験を行った。

2．用いた観測データとモデル
東大/JAMSTEC/環境研で共同開発された全球気候モデルである MIROC5.2 CGCM (大気解像度 T85 鉛直 40層、海洋解像度 1 度)を用いて 2 種類(それぞれ 10 メンバ
ーのアンサンブル)の数値実験を行った。観測の SST 変化
を モデル内 で再現 す る こ と を 目 的 と した 気 候 再 現実験(HIST 実験)と、エアロゾルの寄与を調べるための硫酸性エ
アロゾル固定実験(SO2CONST 実験)である。
また、本研究では、SST の観測値として COBE-SST を用いる。それに加えて、SST 変化のメカニズムを考える上で風Phase 5 (CMIP5)マルチモデル結果や観測データとの比較から詳細に議論していく。

速や等気圧高度といった大気場の変数が必要であるが、これら大気場の変数に関して再解析データ Japanese 55year Reanalysis (JRA-55)を用いた。

3．結果
観測と HIST 実験の日本周辺域(北緯 25~47 度、東経120~155 度)年平均 SST 偏差時系列を図 1 に示す。ただし、SST 偏差は 1951~2010 年平均からの差である。観測された日本周辺域の SST は、1951~1980 年にかけて昇温が停滞し、それ以降は右肩上がりに昇温するという単調で

図 1 日本周辺域の SST 偏差時系列。黒の実線は観測、黒の点線はない長期変化を示す。これは右肩上がりの昇温傾向をもつ

HIST 実験のアンサンブル平均。陰影は HIST 実験 10 メンバーの１
標準偏差を表す。

― 291 ―

B406

日本域領域再解析システムによる台風強度の再現性の評価*福 井 真 (東 北 大 院 理 ) , 岩 崎 俊 樹 (東 北 大 院 理 ) , 斉 藤 和 雄 (東 大 大 気 海 洋 研 、 気 象
研 究 所 、 気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー ), 瀬 古 弘 (気 象 研 究 所 、 海 洋 研 究 開 発 機 構 )1.

れは、高解像度システムを利用したことによる恩恵ではじめに

我々は、日本域を対象に 1958 年まで遡った水平解像

あり、領域再解析システムが台風強度を既存の長期再度 5 km の高解像度長期領域再解析を目指し、システム

解析よりも適切に再現できる可能性を示唆している。

の構築を進めている[1]。高解像度長期領域再解析は、

ただし、図１に丸で示したように、JRA-55 が強度をこれまでに災害を引き起こしたようなメソスケール極過小評価した台風に、領域再解析で更に弱く再現され端現象の解析や気候変動に伴う地域気候の応答把握、るものがあった。これらは、日本列島の南–東の海上に

防災や水資源管理等のための基盤データセットとなるあるもので、台風の位置をベストトラックの近傍に再ことが期待される。特に台風は災害に直結するような現できた JRA-55 が、領域再解析では台風位置が大きく豪雨をもたらすことも多いが、長期再解析では最新の離れ、構造も崩れていた。JRA-55 では従来型観測に加ものでも台風強度を依然として過小評価してしまって

え衛星観測や台風周辺風を同化しているのに対し、本いることが指摘されており[2]、領域再解析のような高領域再解析システムでは従来型観測のみが同化されて解像度再解析にとって重要な再現対象である。そこで、いる。そのため、側面境界からの強制と日本列島の南–本研究では、気象庁 55 年長期再解析(JRA-55)と比較し東の海上にはほとんど存在しない従来型観測のみの同ながら、台風中心気圧について領域再解析システムの化では、大規模場を含めた領域内部の場を十分拘束で再現性の調査を行った。

きなかったと考えられる。台風をさらに精度よく再現

2.

するには、台風にとって実況とより整合した環境場を領域再解析の手法

領域再解析システムは、JRA-55 に対して一方向二重与えることが必要と考える。今後は、波数境界からのネストにより水平格子間隔 25 km 及び 5 km の強制を与えて台風を流す場を保ったり、ベストトラッ

NHM-LETKF を適用し解析を行う。同化するデータとクデータを同化し台風自体の位置を修正[3]したりする

しては、できるだけ長期間に渡って一貫性のある再解ことを検討していく。

析データとなることを念頭に、地上での気圧観測やラジオゾンデによる高層観測といった 1958 年以降から入手可能な従来型観測のみを用いた。
台風中心気圧は、気象庁ベストトラックデータの台
風中心から半径500 km 以内の領域での海面更正気圧極小値とした。なお、JRA-55 との比較のために、水平格子間隔 5 km の領域再解析における台風中心気圧は、JRA-55 の水平解像度に合わせ、60 km 格子平均を施してから求めた。対象期間は 2015 年 8 月から 2016 年 8

図１ 台風中心気圧の、気象庁ベストトラックに対する領域再解析(左図)及び JRA-55(右図)の散布図．

月までとした。

謝辞

3.

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

台風中心気圧の再解析の結果

図１は、ベストトラックデータの中心気圧に対する領「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域再解析と JRA-55 の中心気圧を散布図で示したもの

化」及び JSPS 科研費「16H04054」の助成を受けた。海洋研である。JRA-55 は弱い台風についてはよく再現されて究開発機構の地球シミュレータ及び東北大学サイバーサイエ

いたが、全体として中心気圧を高く再現する傾向にあ

ンスセンター大規模科学計算システムを利用した。

り、特に中心気圧が 970 hPa を下回る強い台風では中心

参考文献

気圧を高く再現する特徴が顕著になった(図 1 右)。一方、[1] Fukui, S., et al., 2018, J. Meteor. Soc. Japan, 96, 565–585.

領域再解析では、中心気圧を高く再現する傾向が軽減[2] Murakami, H., 2014, Geophys. Res. Lett., 41, 2133–2141,

され、特に強い台風での再現性が向上した(図 1 左)。こ[3] Kunii, M., 2015, Wea. Forecasting, 30, 1050–1063.

― 292 ―

B407
中国〜東西日本における梅雨期の日々の降水変動と	
 季節進行に関する気候学的解析	 （大雨日と無降水日の出現状況にも注目して）	
 松本	
  健吾（岡山大学大学院自然科学研究科）＊, 加藤	  内藏進（岡山大学大学院教育学研究科）,
Ailikun（中国チベット研究所）

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  第 3 図をみると、大雨日降水量の寄与率が総降水量に及ぼす影響やその年々変動も、長江流域と黄河流域で大きく異なることがわかる。黄河流域では寄与率が大きくなっても総降水量自体がそこまで大きくならない。長江流域の地点でもそのような年はみられるが、寄与率と総降水量がともに大きい年もよくみられる。このような特徴の違いは日本の 2 地点でもみられ、東日本と西日本や中国大陸では基本場が大きく異なるが、これらの結果が梅雨降水帯の南北での振る舞いの違いを考察する際にどのような意味をもつのか、長江流域南方も含めたより多くの地点の解析結果や、
図は略すが無降水日の出現頻度の南北・東西方向での違い
19512010]Ħ6/167/15Ħ1;ĥĎēĶ1]ĦºáÜř½ÑŚŜDævĦáĦºáÜĪĦNř ÑŚĦßĹ¬ĘrY7ćºáÜħŜ1vĊĜĵĥo´ėĠ¬Ęć
も踏まえながら報告を行う予定である。

ÝU

35"

	
  第 1 図に示す中国のいくつかの地点についての日降水量
データに基づく総降水量と「大雨日」の寄与の季節進行を
第 2 図に示す。前回、本グループは長江流域と黄河流域での梅雨に対応する洪水量の季節的増大の現れ方の違いについて指摘したが、それらの流域の中間に位置するような 3地点を見てみると、青島では黄河流域、阜陽では長江流域と同じような特徴がみられた。つまり阜陽を含めた長江流域では、6 月後半から 7 月前半にかけ降水量の季節的増大がみられ、そのとき大雨日降水量の寄与も大きい。一方青島を含めた黄河流域でも同じような時期に降水量の増加がZhengzhou�6/16�7/15�% (1951�2010)"

35"

Jinan�6/16�7/15�%(1951�2010)"

35"

30"

30"

30"

25"

25"

25"

20"
15"
10"
5"
0"

35"

total%PR%(mm/day)�

第 1 図	
  本報で使用したデータの主な地点。青島は 1961〜2010 年、徐州は 1960〜2010 年、阜陽は 1953〜2010 年、その他の地点は 1951
〜2010 年の日降水量データを使用。	
 total%PR%(mm/day)�

Ig

total%PR%(mm/day)�

*

第 2 図	
 4/1〜11/30 における各地点の日降水量（実線）と大雨日降
水量（点線）の日毎に平均したものを更に 5 日移動平均した時系
列の季節経過（mm/day）。期間は第 1 図を参照。10	
 mm/day が月降
水量約 300	
 mm に対応。	
 

20"
15"
10"

20"
40"
60"
80"
Contribu4on%rate%(PR	50)%(%)�

Anqing�6/16�7/15�%

0"

100"

(1951�2010)"

35"

10"
5"

0"

20"
40"
60"
80"
Contribu4on%rate%(PR	50)%(%)�

Nanjing�6/16�7/15�%

0"

100"

(1951�2010)"
35"

30"

30"

30"

25"

25"

25"

20"
15"
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5"
0"

20"
15"
10"
5"

0"

20"
40"
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80"
Contribu4on%rate%(PR	50)%(%)�

100"

0"(1951�2010)"

15"

5"

0"

Tokyo�6/16�7/15�%20"

total%PR%(mm/day)�

２．各地点における降水特性の違い	
 みられるが、そのピークは 7 月下旬頃にみられる。また、その時期の総降水量に対する大雨日の寄与は、長江流域ほど大きくない。しかし、淮河と黄河の流域の境界付近に位置する徐州については 7 月下旬降水量のピークが特に明瞭であり、他の黄河流域とは違い、大雨日の寄与も含めて、長江流域から夏に降水帯が北上したような増大がみられる
点は興味深い。

total%PR%(mm/day)�

	  東アジアでは、盛夏期の前に梅雨前線（日本）やメイユ前線（中国）と呼ばれる亜熱帯前線帯が現れ、西日本や長江流域では 50 mm/day を超えるような「大雨日」が頻繁に現れることはよく知られている（本報では、このような日を「大雨日」と呼ぶことにする）（Ninomiya and Mizuno
1987）。東日本では大雨日の出現頻度はそれほど高くないが、西日本とは異なるタイプの大雨日の特徴がみられること、長期データでみた多少頻度の少ない現象も含めた降水イベントの特徴の多様性について、本グループは報告を行った（2017 年春、秋の日本地理学会、他）。一方、中国での梅雨期の降水や前線帯の特徴の季節進行について、
Matsumoto and Takahashi（1999, Geograph, Rev. Japan
Ser.B）は、東アジア各地での 1961〜1990 年の日降水量データに基づく解析により、5〜8 月の降水量と大雨日の寄与の地域的違いや季節進行について報告した。さらに本グループは、1951〜2010 年の日降水量データを使用し、長江流域での梅雨に対応する降水量の季節的増大がみられる時期に、黄河流域でも徐々に降水量が季節的増大を示すこと、
大雨日の出現状況による各地点での降水の特徴について報告を行った（2018 年秋の日本地理学会、他）。
	  本報では、大雨日の現れ方や総降水量へ寄与する日々の降水の特徴の年々の変動にも更に注目して、より多くの地点について解析を行った結果を報告する。なお、本研究で用いた中国の日降水量データは、科研費	
  基盤研究（S）「過去 120 年間におけるアジアモンスーン変動の解明（H26〜
H30、代表者：首都大学東京	  松本	  淳）の一環として、研究代表者が中国から入手したものである。

total%PR%(mm/day)�

	
 １．はじめに	
 

0"

20"
40"
60"
80"
Contribu4on%rate%(PR	50)%(%)�

Nagasaki�6/16�7/15�%100"(1951�2010)"

20"
15"
10"
5"

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20"
40"
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Contribu4on%rate%(PR	50)%(%)�

100"

0"

0"

20"
40"
60"
80"
Contribu4on%rate%(PR	50)%(%)�

100"

第 3 図	 1951〜2010 年の 6/16〜7/15 の各地点における各年の総降水量（縦軸、mm/day に換算）と大雨日降水量の総降水量への寄与
率（横軸、％）の関係を示す散布図。	
 ― 293 ―

C401

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2018062912
2018063000
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2018070100
2018070112
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ECMWF ղੳ஋͸ Glenn Carver ࢯఏ‫ڙ‬ɻࢀߟจ‫ݙ‬[1] ‫ؾ‬৅ி, 2018:ʮฏ੒̏̌೥݄߽̓Ӎʯ‫݄̓ͼٴ‬த०Ҏ߱ͷ‫ه‬࿥తͳߴԹͷಛ௃ͱཁҼʹ͍ͭͯ. ‫ؾ‬৅ிใಓൃද 2018
೥ 8 ݄ 10 ೔.
[2] Tsuguti, H. et al., 2018: Landslides, 10.1007/s10346018-1098-6.

― 294 ―

C402
夏季の顕著な北極低気圧とその予測可能性

山上晃央松枝未遠（筑波大学計算科学研究センター）
はじめに
北極域では，北極低気圧 $UFWLF &\FORQH $&と呼ばれる特徴的な低気圧が発生する 7DQDNDHW
DO 3RODU6FL ．夏季の $& は併合を繰
り返すことで長期間持続し，ときには北極域全体を覆うほど発達する（6LPPRQGVDQG5XGHYD
*5/ <DPDJDPLHWDO $6/ ）．また、$& は海氷など対して大きな影響を与えることが知 ら れ て い る ,QRXH DQG +RUL  *5/ 
3DUNLQVRQDQG&RPLVR *5/ ．
近年の海氷減少によって、北極海航路の利用や北極資源の活用等の人間活動がより活発になっている．このような活動を安全に行うためには，
北極域の大気，海洋，海氷などを正確に予測する必要がある．北極大気，特に $& のような顕著現象
は，海氷や波浪の予測に対する影響が大きいため正確な予測は重要である（1DNDQRZDWDUL HW DO 7& ）．
本研究では， 年夏季（ 月）に発生した顕著な $&（中心気圧が  K3D 以下中心位
置 0ºN 以北，K3D 高度の領域平均気温偏差が
. 以上）がどの程度予測できるかについて，中期
アンサンブル予報データを用いて調べた．


データおよび事例
中期アンサンブル予報データとして，12$$ が提供する *()6 再予報データ +DPLOO HW DO 
%$06 を用いた．*()6 再予報データは，1&(3（米国）の現業アンサンブル予報システムを用いて作成され， 年  月以降の各日の 87& を初期
時刻としている．また，現業中期アンサンブル予報（7,**(）データベース 6ZLQEDQNHWDO
%$06 から取得可能な，&0& カナダ ，(&0:) 欧
州 ，-0$ 日本 ，1&(3，8.02 英国 の  つの数値

予報センターの予報データも利用した．検証には各アンサンブル予報データの解析値（摂動なしメ
ンバーの初期値）を用いた．


結果とまとめ– 年の夏季に  事例の顕著な $& が発生した．最も発達した $& は  年  月と 年  月の事例（中心気圧  K3D）であり、最もサイズが大きな $& は  年  月の事例（半径 NP）であった。 事例の $& の中心気圧，
サイズ，発生頻度に長期変化傾向は見られなかった。 事例の $& の存在，中心気圧，中心位置が平均的にどの程度予測出来ていたかを調べた結果（図  黒実線），最盛期の  日前の予測から  割
以上のアンサンブルメンバーが $& の存在を予測できていた（図 D）．また、最盛期の  日前の予測から、平均的な中心位置の予測誤差が NP（ 事例の $& の最盛期における平均半径の半分）以下となり（図 F），その時の中心気圧の平均予
測誤差は K3D であった（図 E）． 年の  事例に対する予測スキルと  年の 事例に対する予測スキル（図  灰色実線）は同程度であり，顕著な $& の予測スキルには長期的な改善傾向が見られないということが示された．
また， 事例の $& の予測スキルの比較から，*()6
再予報は，中心気圧，位置の予測で高いスキルを示す (&0:)，&0& と同程度であるが，存在率が現業
予報よりも低いことが示された．


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 $U&6 の助成により実施されました．



図 $& の（左）発生の予測率、（中）中心気圧誤差、（右）中心位置誤差。黒と灰色の実線はそれぞれ 事例（ 年）と  事例（ 年）の $& に対する *()6 再予報、破線は  事例（
年）の $& に対する  つの数値予報センターの現業アンサンブル予報を示す。

― 295 ―

C403
平成 30 年 7 月豪雨を対象とした
高頻度・高解像度フェーズドアレイ気象レーダーデータ同化実験
前島 康光 1, 大塚 成徳 1, 三好 建正 1, 2*

(1. 理研・計算科学研究センター, 2. メリーランド大学)
1. はじめに
平成 30 年 7 月豪雨においては、兵庫県内の 15 市町に大雨特別警報が発令され、家屋の倒壊や、広範囲に渡って交通機関が麻痺するなどの被害が発生した。7 月
5 日から 8 日にかけて、神戸の官署の観測で 435.5 mm
もの積算降水量が記録されている。
神戸市周辺での豪雨は、同市西区にある情報通信研
究 機 構 (NICT) の フ ェ ー ズ ド ア レ イ 気 象 レ ー ダ ー(PAWR)によってよく捉えられており、淡路島の東海上から神戸市付近に向けて、活発な対流とみられる強いエコーが次々と北上してくる様子が観測されていた。
本発表では平成 30 年 7 月豪雨を対象に、30 秒ごとに観測される PAWR データを 100 m メッシュの数値モデ
ルに同化する実験を行い、解析値および予報へのイン
パクトを調べるとともに、PAWR で捉えられた活発な対流の再現性についても議論を行う。
2．データ同化実験の概要
データ同化システムとして SCALE-LETKF(Miyoshi
et al. 2016, Proc. IEEE; Lien et al. 2017, SOLA) を用いた。
まず、理化学研究所で準リアルタイム実行している 18km メッシュの SCALE-LETKF (50 メンバー) の 2018 年
7 月 5 日 0900 JST における解析値を初期値として、4km メッシュ、1 km メッシュの順にダウンスケール実験を行った。そして、1 km メッシュの計算結果を内挿
して、100 m メッシュデータ同化実験の初期アンサン
ブル及び境界値を作成した。
30 秒サイクル・100 m メッシュのデータ同化実験(TEST)は 7 月 6 日 1030 JST から 1100 JST まで行い、30秒ごとの PAWR の反射強度と動径風を同化した。比較のために、同化なしの実験(NO-DA)も併せて行った。
さらに、PAWR 同化が豪雨予報精度に与えるインパクトを調べるため、1040 JST におけるアンサンブル平均の解析値を初期値とした 100 m メッシュの予報実験
も行った。
3．結果
高度 2 km おける NO-DA、TEST、そして PAWR 観測のレーダー反射強度を図 1 に示す。時刻は 1040 JST である。NO-DA では 45dBZ 以上の降水強度の領域が過度に大きく広がっており、降水分布、強度ともに観測と大きく異なっている。一方 TEST では観測と良い整合性がみられ、淡路島の東海上で起きている活発な対流(図 1 の白丸)といった、本事例の特徴的な構造が再現された。
続いて PAWR 観測データをリファレンスとした、レーダー反射強度の RMSE 時系列を図 2 に示す。TESTの解析値を初期値とした 20 分予報において、NO-DA
より良いスコアが示されており、高頻度の PAWR デー
タ同化が本事例の予報に対しても効果的である。

図 1: 高度 2 km におけるレーダー反射
強 度 。 (a)NO-DA,(b)TEST, (c)PAWRの観測をそれぞれ示す。

図 2: 高度 2 km におけるレーダー反射強度の RMSE。
太実線が NO-DA、細実線が TEST の解析値、破線が予報実験の結果をそれぞれ示す。

謝辞
本研究は、JST・CREST「ゲリラ豪雨予測を可能にする次世代ビッグデータ同化アプリケーションの EBD
コデザイン」(研究代表者: 松岡聡)、「『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)、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」(研究代表者: 瀬古弘)の一環として行われた。

― 296 ―

C404
平成 30 年 7 月豪雨に伴う岡山県高梁川のアンサンブル洪水予測実験*牛山朋來 1、中村要介 1(1 土木研究所 ICHARM)
1．はじめに
平成 30 年 7 月、九州から岐阜県にかけての広い範囲で活性化された梅雨前線の影響により豪雨が頻発し、各地で記録的被害がもたらされた。
本研究では、この中で特に洪水氾濫による甚大な
人的被害を出した岡山県高梁川を対象に、豪雨と洪水の予測可能性を調べた。豪雨の予測は、領域
アンサンブル予報を用いて行い、得られた予測雨量を水文流出モデルに導入し、洪水の予測可能性も調べた。
2．実験設定実験領域は図 1 の通り、15km 解像度の外側領域と 3km 解像度の内側領域の 2 重ネスティングである。外側領域のみ、気象庁によるチューニング
を施した Kain&Fritcsh 対流パラメタリゼーション 図 1. 実験領域。左が外側領域、右上が内側領域、右下がを用いた。外側領域を対象に WRF-LETKF を用い 高梁川流域を示す。影は標高(m)を表す。
てアンサンブル初期値を作成し、アンサンブル予報を行った。同化データは PREPBUFR、境界条件
は気象庁 GSM-GPV、アンサンブルメンバー数は33 である。水平局所化半径σは 300km とした。
作成した初期値（00UTC, 12UTC）から最大 132
時間予報を行なった。得られた予測降水量を降雨
流出氾濫（RRI）モデルに導入し、氾濫災害が起きた真備地区の上流約 13km の日羽地点における流出量の予測を行った。
3．結果
高梁川流域の豪雨のピークは 6 日 06～12UTC(15～21JST)であり、流出量のピークは 6 日 15 UTC(7 日 00JST)であった。
（堤防決壊は 6 日 14:30UTCに始まり、徐々に広がった。
）
図 2 に、アンサンブル予報による予測雨量と予測流量を示す。上から(a) 3 日、(b) 4 日、(c) 5 日の 図 2. アンサンブル予報による高梁川流域平均の予測雨
それぞれ 00UTC を初期値とする予報である。そ 量（a~c）と予測流量（d~f）。予測の初期時刻は枠内に表
れぞれピーク雨量発生時刻に対して予報時間が 示。予測雨量(a~c）については、縦棒がアンサンブルの範
78 時間、54 時間、30 時間に対応する。(a)の予報 囲、濃い灰色が 25～75 パーセンタイル範囲、太い実線がでは 6 日の降水ピークを予測できていないが、(b) アンサンブル平均、2 重線が解析雨量、太い破線は MSMの予報では時刻は半日早いものの、アンサンブル の予報値である。予測流量（d～f）については、細い線が平均と 75 パーセンタイル値が観測に近づいた。 各メンバーの予測流量、太い実線がアンサンブル平均、黒(c)の予報では 75 パーセンタイル値が観測のピー 丸が観測流量、太い破線が MSM による予測値である。
ク値にかなり近くなった。なお、(c)に重ねた気象
4．考察とまとめ庁 MSM は、39 時間先までの予報であるが、観測
ピーク雨量に追随していた。
平成 30 年 7 月豪雨に伴う高梁川の豪雨は、梅流出予測では、(d)ではアンサンブル平均と 75
雨前線という総観規模擾乱に伴って発生したこ
パーセンタイル値について、観測ピーク時刻に流とから、いわゆる線状降水帯のようなメソスケー
量が増えるシグナルが現れていたが、値は小さか
ル擾乱に比べて予測可能性が大きいことが予想った。(e)ではアンサンブル平均が観測の 1/3、75される。得られた結果は、豪雨発生前 30 時間でパーセンタイル値が観測の 1/2 まで上昇し、(f)である程度の豪雨や洪水の規模を予測し、54 時間前
はアンサンブル平均が観測の 1/2、75 パーセンタにも実際の 1/2 程度の規模の洪水を予測すること
イル値が観測の 4/3 程度となった。なお、降雨予ができた。このような予測情報が、時間とともに測(c)のピーク出現時刻が実際よりも早かったこ
更新されれば、防災・減災対策に貢献できることとから、予測された流出ピークも観測より約半日が期待される。
早い出現時刻を予測した。

― 297 ―

C405

地形解析手法を用いたトラフの自動検出
深 町 知 宏 (気 象 大 学 校 )

1.

はじめに

したことに伴い、雨域も東海から関東にかけて移動し、気象学において上空の気圧の谷（トラフ）は、地上

銚子では雷も観測された。

低気圧の発達や上空寒気の南下に関係するなど、非常に重要なものである。気象の予報をするにあたって、トラフを見落とすことは、予報を外すことにもつなが

4.

課題と活用可能性

等気圧面で谷筋となっている地点を解析することでりかねない。しかしながら、予報作業において、トラトラフを自動的に検出することができたが、検出結果

フの存在は天気図上の等高度線や渦度分布等を基に、には 2①の平均処理の範囲なども影響する。注目すべき

手動で解析する必要があり、その検出にはある程度のトラフがきちんと検出されているかや、位置や範囲等

知識と経験が必要なものとなっている。

が妥当なものであるかなどの検証が必要である。

本研究では、トラフを等気圧面の高度場における谷また、本研究では等気圧面高度から谷を検出したが、筋の部分と定義し、地形学等で標高等のメッシュデー

風の場からトラフの自動検出を試みている研究もある

タから谷や尾根を検出する方法を用いて、計算機上で（Qian et al.,2018）。トラフの定義によっても、検出結果

トラフを自動的に検出できるかについて検討した。

が変わる可能性があることに注意が必要である。

2.

最後に、トラフの自動検出がどのように活用できる

方法

かについて考えてみる。まず、予報作業においては、

データは気象庁の全球解析モデルの GPV データ（約

トラフの見落としを減らすことが期待できる。また、20km 格子）を使用し、以下の手順で谷筋を検出した。

気象学研究においても、これまでトラフの解析に主観① 上記のデータをそのまま用いると、スケールの小的な判断が必要だったものが、客観的に検出できるこ

さな凹凸まで検出されてしまうため、空間平均するとによって、調査の幅が広がることが期待できる。

ことで、モデルデータを平滑化した。
② ①のデータに対して、岩橋（1994）の方法を用いて、谷を検出した。これは、着目する中心点とその周囲 8 地点の値の中間値（メディアン）を求め、中心点の値がそれよりも小さければ谷と判断するものである。
③ 切離低気圧などでは、その中心部で複数の谷筋がつながってしまうため、横山ほか（1999）で提案されている地上開度の方法を用いて、周囲に比べて凹んでいる窪地内では谷線を描かないこととした。
④ 地形の凹凸を表すものとしてラプラシアンを求め、凹型の領域のみ谷線を引くこととした。これは、気図 2018 年 11 月 6 日 15 時(JST)の 500hPa 高度場
及び自動解析したトラフ．

象学では渦度に相当し、正の渦度の領域のみ谷線を引くということに相当する。

参考文献

3.

結果

[1] 岩橋純子, 1994, 数値地形モデルを用いた地形分類手法のこのようにして谷と判断された点をプロットしてい開発, 京都大学防災研究所年報, Vol.37, No.B-1, 141-156.

くことで、トラフが描画された。図は 2018 年 11 月 6[2] 横山隆三・白沢道生・菊池祐, 1999, 開度による地形特徴

日の 500hPa 天気図に、上記の方法で自動的に検出されの表示, 写真測量とリモートセンシング, Vol.38, No.4,

たトラフを描画したものである。

26-34.

このとき、トラフが西日本から東日本の上空を通過[3] Qian Li, et al.,2018, Automatic Analysis of Trough Lines Basedon Curvature Tracing, Atmosphere,9,88.

― 298 ―

C406
関 東 地 方 に 発 生 す る 沿 岸 前 線 の MSM 予 報 バ イ ア ス に 関 す る 解 析*鈴 木 健 斗 , 山 崎 剛 , 岩 崎 俊 樹
1．はじめに（東北大院理）にずれている。他区間でも全て同様なバイアスが見られた。

沿岸前線は海岸付近に形成される局地前線であり、温かい5．まとめ

海からの風と陸に滞留した薄い寒気層の間に形成される。関

本研究により、MSM が沿岸前線を内陸（寒気）側に予報

東平野に形成される沿岸前線においては、沿岸の風向が北東するバイアスを持つことがコンポジット解析より示された。

風である場合よりも南東～南西風の場合に、暖候期よりも晩MSM で沿岸前線が内陸側に再現される原因としては、(1)

秋～冬に、降水がない場合には昼間よりも夜間に、それぞれ暖気移流が過大又は寒気移流が過小、(2)境界層過程による加顕著に形成されることが分かっている。[1]

熱が過大、(3)蒸発や融解による寒気側の冷却が過小、(4)凝結

沿岸前線は関東平野の気温や風の予想に重要であるが、数による加熱が過大、など様々な要因が考えられ、特定は容易

値予報モデルによる再現は難しい。気象庁予報部[2]は気象庁

ではない。各物理過程の寄与度は個々の事例によって異なる

メソスケールモデル(以下 MSM)において、沿岸前線を実況よため、降水の有無や風速で分類した場合にバイアスに違いがりも内陸側に予報する（前線が寒気側に押し込まれやすい）

見られるか検証し、バイアスの原因を絞り込むことがまず必

バイアスが出やすいことを事例解析から報告している。

要である。数値実験による解像度依存性の調査も要する。

上記のバイアスについて統計的な検証はこれまで行われて沿岸前線付近の力学的なバランスは温度差による気圧傾度いない。本研究では MSM が沿岸前線を実況より内陸側に予力と、コリオリ力及び摩擦力の釣り合いと近似的に考える事報するバイアスの実態をコンポジット解析から調査した。

が出来る。沿岸前線を挟んだ暖気と寒気の地上気温差にバイ

2．沿岸前線発生事例の抽出方法

アスは殆ど見られないため、寒気の層厚を検証する必要はあ

本実験では 2015 年 1 月 1 日～2018 年 12 月 31 日までを統計期間とし、アメダスの気温・風データ（以下、実況）とるものの気圧傾度力のバイアスは小さい可能性がある。
(b)(a)

MSM12 時間気温・風予報値を使用した。[1]の手法に習い、①三浦アメダスの気温が久喜アメダスより 5 度以上高い ②
三浦アメダスの風向が南南東～南～南南西かつ風速が 4 メー
トル以上、の2条件を満たした時刻を3時間ごとに抽出した。
関東地方に発生する沿岸前線は海からの風が北東～南東～南
西までの方角で形成され得るが、本研究では前線が最も顕著になる南寄りの場合に限定して調査を行った。
(c)

3. コンポジット解析の方法(d)

前節より抽出された 79 事例に対し、実況の沿岸前線位置に基づく区間別のコンポジット解析を行った。図(d)は区間分けに使用したアメダス 5 地点であり、三浦～横浜、
横浜～東京、
東京～越谷、越谷～久喜の 4 区間を設定する。本研究では 4区間の中で気温勾配が最大の区間を沿岸前線が存在する位置と定義し、79 事例を定義に基づき区間別に分類した後に、実況と対応する MSM 予報値のコンポジット解析を行った。
4．結果
図(a)~(c)に実況で横浜～東京の区間に沿岸前線が判定された20 事例における実況とMSM のコンポジット解析結果を示した。MSM では沿岸前線に相当する温度傾度帯が実況よりも内陸側に現れ、地上気温偏差では関東平野中央部に帯状の高温バイアスが明確である。高温バイアス領域の両側は気温偏差が殆どないことから、MSM の暖気側と寒気側の地上気
温予測は実況とあまり差異がなく、前線の位置だけが内陸側

図(a),(b),(c) : 実況で横浜～東京の区間に沿岸前線が判定された事例（20 事例）の地上気温（℃）と地上風速のコンポジッ
ト解析. (a)実況, (b)MSM, (c)MSM から実況の気温を引いた地
上気温偏差. 図(d) : 区間分けに用いたアメダス地点位置
6．参考文献[1] Fumiaki Fujibe : Papers in Meteorology and Geophysics Vol.41,
No3, pp. 105-128, September 1990
[2]平成 26 年度気象庁数値予報解説資料 p118~p144― 299 ―

C407

気象庁全球モデルにおける系統誤差特性と今後の課題*佐 藤 均 、 米 原 仁 、 下 河 邉 明 、 松 川 知 紘 （ 気 象 庁 数 値 予 報 課 ）(3) 海面フラックス

1. はじめに
気象庁全球モデル(GSM)は、地球全体の数日から一週間

OAFlux プロダクトを用いた検証によると、海面から大程度先までを予測対象とし、府県天気予報・台風情報・週

気に潜熱が過剰に流れるバイアスが熱帯を中心に広く存

間天気予報など気象庁の多くの予報業務を支える数値予在する。他にも、海面上の気温は低温バイアス、比湿は乾報システムの基盤となるモデルである。気象庁では GSM

燥バイアス、風速は弱風バイアスを持ち、顕熱フラックスの改良を重要な課題と位置付け、分解能の増強などの仕様も過剰である。

向上だけでなく、力学過程・物理過程の各過程についての(4) 対流圏中下層の比湿改良を行ってきた[1]。これにより、GSM の系統誤差（バラジオゾンデ観測と比較して、700hPa 面の比湿は熱帯イアス）は改善されつつあるが、依然として根本的な解決を中心とした対流活動の活発な領域で乾燥バイアスが大には至っていない課題も存在する。本講演では、現在のきい。一方、925hPa 面では全球的に湿潤バイアスがある。

GSM におけるバイアス特性とその課題について報告する。

境界層内で湿潤バイアス、
対流圏中下層の自由大気内で乾燥バイアスを持つ誤差プロファイルは、
多くの地点と季節においてみられる。海上における可降水量プロダクト

2. バイアス特性(RSS)を用いた検証でも、可降水量の過少バイアスが広く(1) 放射フラックス
全球放射収支計によるプロダクト(CERES)を検証値に用分布している。
乾燥バイアスの大きさは近年の改良によりいて評価すると、GSM の大気上端での上向き長波放射は、縮小しているものの、
このバイアスの改善は依然として大対流活動の活発な領域を中心に過剰である（図 1）。大気

きな課題である。

上端での短波放射は、南極大陸を除く陸上では、季節によ(5) 日本付近の高度らず概ね反射が過少である。同時に、地表面に対しては短500hPa 高度場では、冬季を中心に日本付近を通過する

波放射の入射が過剰である。
海上における大気上端での短

トラフの前面が浅く予想される事例が繰り返し見られる。

波放射は、他の多くの全球モデルと同様に南半球の高緯度

この誤差特性は日々の予報作業に影響を与えているため、で反射が過少である。
また、
海洋大陸付近でも過少である。

その改善は長年の課題となっている。
これまでの調査では、
サブグリッド地形に由来する抵抗プロセスの影響が大きいことが分かっており、
地形性重力波過程と境界層過程を変更したインパクト実験では、この誤差が改善される可能性のあることが確認されている。
3. おわりに
GSM のバイアスには、近年の改良に伴って新たに注目されるようになったものも含まれる。
長年の課題であったバ
イアスは改善されつつあるが、根本的な解決に至っていな

図 1 CERES プロダクトに対する大気上端での上向き長波放射[Wm-2]の平均誤差。検証期間は 2017 年 8 月、予測時間 FT=6[h]。
図の右側は緯度ごとの東西平均を表す。

い課題も依然として存在する。それらの改善に向けて、物理過程全体を通じた改良が必要である。
気象庁内外の幅広い関係者と連携を深め、多くの方の知見を頂きながら開発を進めていきたい。

(2) 地表面地上実況気象通報(SYNOP)を用いた検証から、GSM の地
上気温は日中に低温バイアスの傾向があり、最高気温のピ

参考文献

ークを適切に表現できないことが多い。これは、地表面に[1] 米原仁, 2019: 気象庁全球モデルにおける近年の改対して短波入射が過剰であることとは逆の誤差であり、
陸良. 数値予報課報告・別冊第 65 号, 気象庁予報部,

面及び境界層過程に課題があることを示唆している。

1-11.

― 300 ―

C408
気象庁全球モデルにおける下層雲の表現の改善（第四報）*中川雅之、川合秀明（気象研究所）

１．はじめに亜熱帯の大陸西岸沖に形成される層積雲をはじめとする下層雲は、放射収支に与える影響が大きいことから、
気象庁全球モデル（GSM）においてもその表現の改善が重要な課題となっている。本研究では、気候モデル
における改良の知見（Kawai 2012; 川合ほか 2017）に基づき、短期から一週間程度を予測対象とするGSM に Kawai et al.（2017）の ECTEI による層積雲
スキームを導入し、予測への影響を調査している。これまでに、亜熱帯大陸西岸沖について、下層雲や放射フラックスの表現が改善するこ と を報告し てきた（ 中川2017; 中川・川合 2018a）。また冬季の日本付近で冬型の気圧配置となっていたとき、浅い積雲対流を強くすることで境界層の構造の表現を改善できる可能性があることを報告した（中川・川合 2018b）。
GSM では積雲対流のパラメタリゼーションとして、予測型の荒川-シューバートスキームを使用している（JMA 2013）。このスキームは、モデル格子内で複数の積雲によるアンサンブルを考慮するとともに、雲底における上昇マスフラックスを予測することで積雲の時間発展を表現する、深い積雲の表現に実績があるスキームである。一方で、雲底が約 900hPa となるモデル面に固定されていることから、境界層の構造と関連が強い浅い積雲の表現には必ずしも適当でないと考えられる。今回の発表では、GSM に小森（2009）に基づく浅い積雲
対流スキームを導入した時の全球的な予測への影響について報告する。
２．実験の設定
本研究で使用しているモデルは概ね現在の現業全球数値予報モデルの低解像度版である。水平解像度
TL159（約 110km）、4 メンバーによる 2001 年一年間の予測実験（松川 2019）を行い、その平均から予測の変化の方向を調査した。以下では、浅い積雲対流スキームを導入した GSM を用いた実験を TEST、従来のGSM を用いた実験を CNTL と呼ぶ。

３．結果
図 1 に雲量予測値の帯状平均とその差（TEST－
CNTL）を示す。低～中緯度の雲量を見ると、850hPa
付近で TEST の方が大きく、900hPa 付近から下で小さくなっている領域があり、境界層内に雲底がある積雲
対流が強くなって境界層上端の高度が高くなった領域と対応している。また中～高緯度では広範囲で
900hPa 付近から下で雲量が小さくなっており、境界層過程によって境界層上端まで運ばれる水蒸気が積雲対流によって減少した結果であると考えられる。これらの変化は主に海上で顕著に見られた（図略）。
今後はスキームの詳細な検討と調整を行った上で、より高解像度のモデルでの実験を行う。発表では、平均場だけでなく事例に基づく境界層の構造の変化や、観測による検証の結果について報告する。
参考文献
JMA, 2013: Outline of the operational numerical weather
prediction of the Japan Meteorological Agency, Japan
Meteorological Agency.
Kawai, H., 2012: Results of ASTEX and Composite modelintercomparison cases using two versions of JMA-GSM
SCM. CAS/JSC WGNE Res. Activ. Atmos. Oceanic Modell.
Kawai, H., T. Koshiro, and M. J. Webb, 2017: Interpretation of
Factors Controlling Low Cloud Cover and Low Cloud
Feedback Using a Unified Predictive Index. J. Climate, 30,
9119–9131.
川合秀明，行本誠史，神代剛，大島長，田中泰宙，2017：気象研究所気候モデルにおける雲表現の改善．日本気象学会 2017 年度
春季大会予稿集，A205．
小森拓也，2009：浅い対流スキームの開発．数値予報課報告・別冊
第 55 号，気象庁予報部，77-82．
松川知紘，2019：1 年積分共通評価ツール．数値予報課報告・別冊
第 65 号，気象庁予報部，印刷中．
中川雅之，2017：気象庁全球モデルにおける下層雲の表現の改善（序報）．日本気象学会 2017 年度秋季大会予稿集，C309．
中川雅之，川合秀明，2018a：気象庁全球モデルにおける下層雲の表現の改善（第二報）．日本気象学会 2018 年度春季大会予稿集，
D402．
中川雅之，川合秀明，2018b：気象庁全球モデルにおける下層雲の表現の改善（第三報）．日本気象学会 2018 年度秋季大会予稿集，
B203．

図 1. 雲量予測値の帯状平均とその差。左：TEST、中：CNTL、右：TEST－CNTL。図左下の黒色は地面の下であることを表す。

― 301 ―

D401

内部混合したサブミクロン粒子の吸湿度*田 尻 拓 也 ・ 郭 威 鎮 ・ 折 笠 成 宏 ・ 財 前 祐 二 (気 象 研 ),村 上 正 隆 (名 大 宇 地 研 )




はじめに

雲核計 23& による雲粒粒径計測

実大気中には，内部混合状態にあるエアロゾル粒子

DMA を通した単分散粒子の CCN 計測から取得したが多く含まれる．それらのうち，吸湿性のより高いも雲核計の OPC データを解析することにより，サブミクの，よりサイズの大きなものから，優位に雲核（CCN）

ロン粒子の雲粒生成への様子を調べた．OPC は，雲粒として働き，雲粒生成過程に関与する．室内実験から，サイズを 0.75～10μm まで 20bin で計測することができ

多様なエアロゾル粒子の CCN 能を吸湿度により評価る．図３は，200nm の Hybrid フレアー粒子を，過飽和している．化学組成が既知である純物質（化合物）は，度 0.1～0.5％までの 4 段階で CCN 活性した際に計測し一定の吸湿度κ値をとるが，混合物については，内部た雲粒の粒径別頻度分布である．高過飽和度になるほ混合状態に粒径依存性がある場合，κ値は一意に決ま

ど，粒径が広がり，モード径は，0.1％で 2μm から 0.5％

るとは限らない．内部混合粒子の吸湿度計測を通じて，では 5～5.5μm まで変化した．発表では，AgI フレアー

当該粒子に対する適切なκ値の表現手法を検討することの比較および単分散粒径別の Hybrid フレアー粒子かとを目指している．

らの雲粒生成の特性について述べる．

UAE 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」の一環として実施して

今後の予定

いる室内実験においては，吸湿性の高い物質を含むフ

多くの試料粒子に関する実験データ解析を進めるとレアー粒子を取り扱っており，これらを試料粒子としともに，詳細雲微物理モデルとの比較解析，吸湿性のて用いて解析を行った．

高いサブミクロンの内部混合粒子のκ値について知見

k=0.1

0.1
0.01

0.1

アーよりも高かった．一方で，高いκ値を持つ粒子に

図１ 試料粒子の吸湿度．

ついては，雲核計で設定可能な過飽和度（およそ>0.1%）
800

700

SS=0.2%400

SS=0.3%300

SS=0.5%200
100のサイズ依存性が示唆されるため，サブミクロン粒子の CCN 能を同定する手法を確立したい．

DIAMETER(UM)

図３ 雲粒の粒径別頻度分布．

― 302 ―

10

9

8

7

7.5

6.5

6

2

2.5

0

1

ロン粒子をより多く含んでおり，また，内部混合状態

1.5

飽和度の環境下においても CCN 活性可能なサブミク

500

0.75

140-170nm と異なる（図略）．Hybrid フレアーは，低過COUNT

70-90nm に対して，Hybrid フレアー粒子はおよそ

SS=0.1%600

9.5

サブミクロン粒子の直接計測は難しいという課題があ8.5での臨界直径は 200nm 未満であり，雲粒生成に重要なる．粒径分布計測からモード径は，AgI フレアー粒子が1

Dry diameter (m)

5.5

AgI フレアーの吸湿度は，概ね 0.5 以上と Hybrid フレ

5

吸湿度計測から，より高いκ値を持つ KCl が卓越する

4.5

ー粒子は，ほぼ内部混合しており CaCl2 を含んでいた．

Hybrid Flare4

フレアーでは KCl に加えて CaCl2（κ=0.48）が含まれることが判った．特に 300nm 超サイズの Hybrid フレア

AgI Flare0k=KCl（κ=0.99）が卓越して含まれれるのに対し，Hybrid

13

学組成分析から，吸湿性物質として，AgI フレアーには

3.5

吸湿度計測の結果を図１に示す．電子顕微鏡による化

k=1

AgI フレアーと Hybrid フレアー(AgI＋吸湿性粒子)の

k=0.01

吸湿度計測
Critical supersaturation [%]

k=0.001を増やしていく予定である．

D402
室内雲乱流実験を想定した大規模 DNS において得られた
雲粒粒径分布および雲水混合比スペクトル1. はじめに齋藤泉 · 安田達哉 · 後藤俊幸 · 渡邊威 (名工大院工)DNS(直接数値シミュレーション) によって雲乱流中の雲粒子の成長を第一原理的に計算することで, 雲粒の凝縮および衝突成長に対する乱流揺らぎの効果を明らかにし, 雲パラ
メタリゼーションの精緻化を目指す研究が行われてきた ([1]ほか). 当研究グループにおいても, 雲乱流のための DNS モ
デル「雲マイクロ物理シミュレータ」を開発し, 凝縮・衝突による雲粒から雨粒への成長の再現等に成功している [3, 4].
ここでは 2018 年度秋季大会の内容に引き続き, Chandrakar ら [2](以下 C16) による雲生成チャンバーを用いた室内実験を想定した大規模 DNS について報告する.

2. パイチャンバーによる室内雲乱流実験
C16 は, 「パイチャンバー」と呼ばれる作業容量 3.14m3 (高さ 1m) の雲生成チャンバーを用いた実験を行った. 上下端の境界条件によって湿潤な Rayleigh-Benard 対流を励起し,チャンバー内の流速場と過飽和度場に乱流変動を駆動する.
エアロゾル粒子を時間一定の割合で系内に注入する. 注入されたエアロゾル粒子は核生成・凝縮成長を経て雲粒に成長し,重力沈降によって除去されることで, 平衡状態の雲粒数密度
および雲粒粒径分布が実現される. 雲粒粒径分布は, 雲粒数
密度が大きい実験ほど平均半径が小さく, 分布の幅が狭い. この傾向はエアロゾルの間接効果と関連している.

は, 高波数側 (k > 10) でスペクトルが上に突にふくらんでいる. このような LWC スペクトルの特徴は, ドイツアルプ
ス山頂における雲の直接観測 [5] から得られた LWC パワー
スペクトルの特徴と類似している. 図 2 の LWC スペクトルの形成メカニズムについて, より大規模な DNS の結果と合わせて報告する.
謝辞
本 研 究 は MEXT 科 研 費 (15H02218), JSPS 科 研 費(18K03925, 18K13611), HPCI(hp170189, hp180070), JHPCN(jh170013, jh180009), 海洋研究開発機構, 名古屋大学
HPC の支援を受けたものです.
参考文献[1] Vaillancourt P A, Yau M K and Grabowski W W
2001 J. Atmos. Sci. 58 1945–1964[2] Chandrakar K K and coauhtors 2016 Proc. Natl.
Acad. Sci. USA 113 14243–14248[3] Gotoh T, Suehiro T and Saito I 2016 New J. Phys.
18 043042[4] Saito I and Gotoh T 2018 New J. Phys. 20 023001[5] Siebert H and coauthors 2015 Atmos. Meas. Tech. 8
3219–3228
0.15

Run 1
Run 2
Run 3
Run 4

3. DNS の実験設定
0.1

PDF(d)

一辺 Lbox = 1m の周期的な立方体領域を考える. ランダ
ムな外部強制によって, 流速場および過飽和度場に乱流変動を駆動する. 系内に時間一定の割合で雲粒を注入する. 雲粒
は初期半径 0.4 µm, 約 10−15 g の NaCl を含む水溶液とする(臨界過飽和度 0.1%, 臨界半径 0.7µm). 雲粒は Poisson 過程(時定数 580s) に基づく確率でランダムに除去され, 注入と除去のバランスにより雲粒数密度は平衡値に保たれる.
流速場は Navier-Stokes 方程式, 温度場・水蒸気混合比場
は水滴との潜熱・水質量交換を考慮した移流拡散方程式を支配方程式とする. 雲粒は質点近似され, 周囲の過飽和度に応
じて Köhler 理論に基づき凝縮成長する. 粒子慣性や重力, 衝
突・併合は含まない. 空間方向はスペクトル法 (実空間格子点
数 5123 ), 時間方向は 2 次 Runge-Kutta 法 (∆t = 0.8ms) により数値積分する. 平衡状態を実現するまでに約 1 時間 (450
万ステップ) の積分時間を要した.

0.05

0
0

10

20

40

図 1 各実験の平衡状態における雲粒直径 (d) の PDF.
雲粒数密度は Run1–4 の順に, 20, 80, 200, 500 cm−3 .

Run 3, I off, G off
Run 3, I on, G on

4. 実験結果-1

10

Eql/An

図 1 は平衡状態における雲粒粒径分布を示している. 雲粒
数密度は Run1–4 の順に 20, 80, 200, 500 cm−3 と増加し,この順に分布のピークが左へシフトすると共に, 分布幅は小さくなっている. この傾向は C16 の実験結果と整合的である. また Run1–3 は, 雲粒数密度を C16 の実験値と合わせている. 図より, Run1–3 の雲粒粒径分布は, 対応するパイチャ
ンバーの実験結果と定量的に良く一致している.
図 2 は Run3 について, 平衡状態における雲水混合比 (liquid water content, LWC) 場の変動成分のスペクトル (実線),および同じ実験について重力と粒子慣性の効果を含んだ結果(点線) を示している. 重力と粒子慣性の効果が無い場合 (実線) は, LWC スペクトルは高波数側 (k > 10) で傾きが-1 に近く, 低波数側 (k < 10) ではそれよりも少し傾きが急になっている. 一方で重力と粒子慣性の効果を含んだ結果 (点線)30

d [µm]

-2

10

-1

10-3
100

101

102

kLbox
図 2 (実線)Run3 についての, 平衡状態における雲水混
合比場の変動成分のスペクトル. (点線) 同じ実験について, 重力と粒子慣性の効果を含んだもの.

― 303 ―

D403
暖かい雨に対する雲物理スキーム比較実験－バルク法改良のための衛星データ活用法の提案－*

久芳奈遠美 1・清木達也 2・鈴木健太郎 1・Woosub Roh1・佐藤正樹 1,2（1 東京大学大気海洋研究所、2 JAMSTEC)

１．はじめに
詳細に雲物理過程を表現できるビン法と全球モデルに搭載されている 2 モーメントバルク法の二つの雲物理モデルを比較し、積算降水量の差をもたらす雲
物理過程を調べた。その差が衛星観測から得られる
Contoured frequency by optical depth diagram (CFODD)にどのように反映されるかを調べ、改良のための活用法を探った。
２. Kinematic driver model
Shipway and Hill (2012)の kinematic driver model (KiD)
を用いて 2 次元の領域（水平 9 ㎞、鉛直 3 ㎞）で浅
い暖かい対流雲を対象として雲物理スキームの比較実験を行う。このような比較実験は既に Large-eddy
simulation （LES）により行われているが(van Zanten
et al. 2011; Sato et al. 2015)、雲物理過程から力学過程へのフィードバックを無視するなど単純化された
KiD を用いることにより、詳細な解析が可能になる。
3．雲物理スキーム
2 モーメントバルク法は Seifert and Beheng (2006)を基 に Seiki and Nakajima (2014) が 改 良 し た も の(NICAM に搭載されている NDW6)を用いる。ビン法は Kuba and Fujiyoshi (2006)が開発し Kuba andMurakami (2010)により改良された 2 モーメントビン法を用いる。KiD 本体、バルク法雲モデル、ビン法
雲モデルのすべてのタイムステップは 0.5 秒とした。

この双方の出力を用いて、衛星シミュレータである
Joint-Simulator (Hashino.et al., 2013)を使ってレーダ
反射因子・光学的厚さなどを求め、衛星データと比較するためのダイアグラムを作成した。
４．数値実験の結果-1
雲は上昇流最大値が 0.8, 1.6, 3.2 ms の 3 種類とする。
雲凝結核の活性化スキームの比較はせずに雲粒から雨滴への変換効率を比較するために、雲凝結核の数
密度を変えた数値実験を繰り返し、初期の雲粒数密度がおよそ同じになるケースをバルク法とビン法のそれぞれから選んで比較する。120 分間の積算降水量は上昇流が大きい雲では雲粒数密度にかかわらず
ビン法とバルク法で差がないが、上昇流が小さい雲
では、特に雲粒数密度が大きい場合にバルク法では降水量が少なくなる。これは auto-conversion のsusceptibility がバルク法の方が大きいことによ-1
ることがわかった。図に最大上昇流 1.6 ms の雲の場合の雲内層平均したレーダ反射因子と雲頂からの光学的厚さの関係を示す。10～57.5 分の間、2.5 分
毎にプロットしたものである。雲粒数密度(Nd)が小さい場合はバルク法とビン法の差は小さい(A と a)
が雲粒数密度が大きい場合は差が大きい(C と c)。バ
ルク法では雲頂の auto-conversion rate が小さいことがわかる(C)。衛星観測データを用いてバルク法のauto-conversion を改良できる可能性があるので検討する。。

図 雲内層平均したレーダ反射因子と雲頂からの光学的厚さの関係。Middle cloud (Wmax=1.6 ms-1) の場合。
10～57.5 分の間の 2.5 分毎のプロット。clean CCN (A, a), middle CCN (B, b), polluted CCN (C, c)。バルク法の結果(A, B, C) とビン法の結果 (a, b, c)。Nd は雲底付近の 15 分時点での雲粒数密度。

― 304 ―

D404

雪結晶研究の新しい展開
山 下  晃 (大 阪 教 育 大 学 )

AST は結晶表面の現象である．
“雲中の過飽和度の変はじめに

低過飽和度の雲中で昇華核から成長する角板の対称性に優れた内部模様を調べ，雪の結晶成長の基本とな化に対して直接連動することなく変化する”ことなど，
部分的な実態が分かっているに過ぎない．

る水分子供給過程を明らかにすることができた[1] [2]．

今後の雪結晶の研究には，角板の柱面のように 3 種

新しくなった水分子供給過程は，雪結晶の研究に新た類の水分子のフラックスによる成長，扇状結晶等の柱な展開をもたらすことになる．

面のように 2 種類の水分子のフラックスによる成長，凍結雲粒の初期のように拡散場から直接入射する 1 種類の水分子のフラックスによる成長のように，複数の角板と扇状結晶とで異なる水分子供給過程
成長している板状の雪結晶の柱面が受け取る水分子

場合があることへの配慮が求められる．

には，雲中の拡散場から直接入射するフラックスの他に，底面からの AST フラックスがあることが明らかに

様々な張り出し成長

なった．また，角板の AST フラックスは第 1 図にある

昇華核から生じる無垢の薄い角板は，柱面が空気をように 2 通りであるのに対して，扇状結晶等の AST フ

取り込んで成長する．一方，凍結雲粒から生じる多面

ラックスは第 2 図にあるように 1 通りであり，これら体結晶は c 軸に平行な向きに厚いため，扇状結晶等は，板状結晶の形態形成に深く関わっている．（AST は多面体結晶等に AST によって生じる張り出し成長があAdjoining Surface Transfer の略.）って初めて誕生する．
（第 4 図が 0.5 ㎜の結晶上の付着

また，拡散場から板状結晶の柱面に直接入射する水

凍結雲粒からの張り出し成長を示している．
）

分子は，ベルグ効果により，2 つの柱面が交わる先端部に近いところほど多くなるのに対して，柱面が AST フ
ラックスを受け取るのは，第 1 図（及び第 2 図）が示
すように，2 つの柱面が交わる先端部が少なくなることが注目される．

第 3 図 凍結水滴に結晶面が生じると始まる AST  
第 1 図 角板の AST（薄い角板は時間が経つと底面も成長し厚くなる．
）

第 4 図 AST による張り出し成長（白矢印） 
第 2 図 扇状結晶などの AST
  （裏面は荒れた面である．従って，厚さの変動[1] 山下晃，2016,〝天気″, 63, 393-400.

を伴う長時間の成長が可能である．
）[2] 山下晃，2019,〝天気″, 66, No.3.

― 305 ―

D405
Ka 帯偏波レーダで観測される KDP 極大領域の時間変化が示すもの~KDP プロファイルの統計値からの推定~
篠田太郎*1・大東忠保 2・山田広幸 3・皆巳幸也 4・坪木和久 1(1 名古屋大学宇宙地球環境研究所, 2 防災科学技術研究所, 3 琉球大学理学部, 4 石川県立大学生物資源環境学部)
1．はじめに2016 年梅雨期に沖縄において Ka 帯偏波レーダを用いた連続観測を実施し、層状性降水域の融解層よりも上層の様々な高度で偏波間位相差変化率 KDP の極大層が観測されることを示した。そして、ビデオ
ゾンデとの同期観測との比較から、KDP 極大層は扁
平な氷晶粒子（板状結晶・柱状結晶）が多数存在す
ることが原因であることを示した[1]。本研究では、
Ka 帯レーダの連続観測の結果から KDP 極大領域の統計的な特徴（出現頻度・存在高度・継続時間・極大値・時間変化）を示し、その形成・維持過程から対応する現象を明らかにすることを目的とする。
2．解析手法2016 年梅雨期に Ka 帯レーダを琉球大学瀬底研究施設に設置して連続観測を行った。このうち、5 月
15 日から 6 月 14 日のデータを使用して解析を実施する。10 分毎に実施される RHI 観測の結果を水平50 m×鉛直 50 m の格子データに変換し、レーダからの距離が 10～28 km の範囲において反射強度が－10 dBZ 以上の領域における KDP 値を抽出する。この
データセットから各高度の KDP 中央値の時間変化を解析する。ここで、融解層よりも上層で KDP 中央値
が 1.0 deg. km-1 以上の値である領域が高度幅 200 m（4 格子）以上にわたって存在する場合、KDP 極大領域が存在するとした。
3．結果と考察
解析対象期間中に合計で 40 事例の KDP 極大領域を検出した。この KDP 極大領域は全て、気象庁レーダ
により検出される降水システム近傍で観測されていることを確認した。図 1 に 6 月 3 日（日本時）の高度毎の KDP 中央値の時間変化を示す。10 時～12 時、
16 時～17 時、19 時～21 時の高度 5.5 km～9.0 km の範囲内に KDP 極大領域を見て取れる。いずれの事例
でも、融解層周辺で観測される KDP 極大領域とは離れて存在していることも見てとれる。16 時～17 時と19 時～21 時の事例は、層状性降水域（最も近い対流性降水域から 100 km 程度離れている）において観測されたもので、KDP 極大領域は 5.5～7.5 km の範囲内に層状に存在しており、極大値は 3.0 deg. km-1 程度であった。一方、6 月 12 日（図 2）には、KDP 極大
領域は対流性降水域の近傍で頻繁に観測され、存在領域は 7.0～12.0 km、極大値も 5.7 deg km-1 と大きな値を示している。KDP 極大領域が存在する時間は 1～2 時間程度であり、KDP 極大領域の存在高度が 1
時間で 2 km 程度下降している様子が見られる事例もあった。

KDP 極大領域が対流性降水域の 7.0～12.0 km（ラジオゾンデ観測から－15～－40℃と推定される）で観測されることから、同領域での活発な多数の氷晶粒子の形成が示唆される。形成された多数の氷晶粒子は沈降しながら層状性降水域に移流される。層状性
降水域では、氷晶粒子の昇華凝結成長による弱い上昇気流が形成され、氷晶粒子の落下速度と相殺されることにより氷晶粒子の存在高度が維持される。対流性降水域から層状性降水域に氷晶粒子が移流されるにつれて、粒子が拡散され、数濃度が減少するた
めに、KDP の極大値も徐々に小さな値となることが考えられる。
Ka 帯偏波レーダにより観測される KDP を用いることで、降水システム内部の氷晶粒子の高密度領域とその移流を検出することが可能となる。講演では 2016 年度の冬季の北陸観測に本事例の解析手法を適用した結果も併せて紹介する。
謝辞

本研究は科学研究費補助金基盤研究 B（16H04049）

および「地球気候系の診断に関わるバーチャルラボラトリの形成（VL）」の援助を受けて実施している。

図 1 Ka 帯偏波レーダの RHI 観測から取得される長パルス領域の KDP の高度毎の中央値の時間変化（2016 年
6 月 3 日 0 時～24 時）を示す。融解層は高度 5 km 付
近に位置している。

図 2 図 1 に同じ。ただし、2016 年 6 月 12 日 0 時～24
時の時間変化。
参考文献[1] 篠田ほか, 2018, 気象学会秋季大会予稿集, A408.

― 306 ―

D406

ミリ波 雲 レーダ FALCON-I による降 雨 開 始 時 の
雨 滴 形 成 と加 速 の詳 細 解 析*鷹 野 敏 明 , 森 田 日 向 , 樋 川 恵 祐 , 河 村 洋 平 （ 千 葉 大 院 工 ）,樋 口 篤 志 , 高 村 民 雄 （ 千 葉 大 CEReS）, 小 林 文 明 （防 大 地 球 ）,諸 富 和 臣 , 嶋 村 重 治 （ 日 本 無 線 /千 葉 大 CEReS）, 岩 下 久 人 （明 星 電 気 ）1.

はじめに
ミリ波雲レーダ FALCON-I は千葉大学で独自に開発された装置で、95 GHz の高い周波数を用いていることや
周波数変調連続波 (FMCW) 方式を採用していることな
どから、雲・雨の観測で高い感度と分解能を発揮して定常観測を行っている。その諸元を表 1 に示す。
本発表では，2017 年夏期に行った集中観測で捉えた、積乱雲からの降雨開始時の雨滴形成などについて、解析結果を示す。
表 1. ミリ波雲レーダ FALCON-I の主要諸元--------------------------------------------Antenna Diameter1 m × 2 antennas
Frequency
94.79 GHz (W バンド)
Output Power
1W (+30 dBm)
Beam Width
0.18 deg.(FWHM)= 15m at h = 5km
Range Resolution
48 m (Typ.)
Doppler Velocity Range±3.2 m/sec (Typ.)Time Resolution
10 sec (Typ.)---------------------------------------------

2.

図 1. FALCON-I による 2017 年 8 月 15 日の積乱雲のエコー強度の高度-時間図。

観測と解析結果・解釈
図 1 に 2017 年 8 月 15 日の 9:00 から 11:00 (JST) のFALCON-I の天頂方向エコー強度の時間変化図を示す。
9:30 頃から高度 6km 付近に雲が現れ始め、9:35 頃から融解層で雨ができて降り始め、10:00 前後から降雨が地上に達していることがわかる。この降り始めの期間の 9:50 のドップラースペクトルマップを図 2 に示す。本体の雲が高度 5～7km、ドプラー速度 -2～0m/s に存在している。な
おマイナスは下向きの視線速度を示す。
この雲の雲底高度 4.9km, 速度 -1.5m/s から高度

図 2. 雨の降り始めのドップラースペクトルマップ。

4.7km, 速度 -6.0m/s まで、 わずか 200m 程度のうちに4.5m/s の落下速度増加を示すリッジ構造が見える（図 2の楕円部）。これは「雨滴の生成・加速層」であり、この高度で -6m/s の終端速度を持つ雨滴の直径は 約 1.3mmである。また、この層で生成された雨滴の集まりが落下している図 2 の破線のリッジ構造について、その時間変化を追ったのが図3 である。時間とともに高度が下がってきて、これと同様なリッジ構造が高度 1～4km に数本認められ、断続的に雨滴が生成・落下していることがわかる。発表ではさらに雨滴の粒径分布解析についても報告する。

― 307 ―

図 3. 雨滴の集まりの高度変化。

D407

N T A H R P Y ? J 7 Y = E 5 U 6 Í ć U Y @ ĥ MPPAWRĦ ! - 0  [ ! ę Î 3 *  . 
ęÎĝ"ĂÂ* Ĥ È ¼  ( }       Û Ý  æ ì ± )ĩ!¹!ĀÓ18:Y"i3ç8:Y

1.   はじめに
NTAHRPY?J7Y=E5U6ÍćUY@ĥMP-# -Ĥ¦ī km . 9 km ! /1PAWRĦ"ĕâ! #2017 ¥ºdb\#8:YĀÓ1

 0MP-PAWR # 2017 ¥¿-/Ù%ăô[#ęÎ#&4ĀÓ1

12018 ¥ 3 ¾-/ÀÄĐÞ3ĕ 0

Ĥ¦" CAPPI ."8:Y#xÁ-zý!Ĉú3*

MP-PAWR "×¬#yª 60 km ï "_ĒlÐĀÓ3Ĥ¦ 15 km ( 30 éú 0 0ě¹
5 kmGWEØ"8:Y /1# ">T.Æ¯1 /»Ė*!z\ 0ĂÂ 2018 ¥ 9 ¾ 6 ¹ĀÓ1ęÎĝ#Ĥ¦ĀÓ1½"{¨¦# - 25 dBZ ë¦ñ 4 km b[!8:Y /MP-PAWR "-/Ğ¢!§ *" ęÎ>T÷h#xÁ·Éö"×¬3ĀÓ%êv 0ÌĊã¨ 8:Y»³\·!f$,Ç3´ 0
2.   MP-PAWR の仕様と観測

Z-$ ZDR " 14JST(05Z). 17JST(08Z)"ĀÓï

MP-PAWR #ÐĔIYO£ĉĜsĂöĀÓUW!Ú18:Y"¤(conditional mean)308<+lÐHRPY? "Àã ­ö# XRAIN :Y# 6ĭ7km  4km !Å 0ġ0í 0XRAIN á 0"#ĀÓcā¶ĈÃ\"Å#KR6DGWE!å©0õ .10Ď¦ 0cā# 0. 903ĚĖ ĀÓ0

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3.   環境場
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8:YrÚ]þ 0õ .10
4.   MP-PAWR 観測 ĪĨ2018 ¥ 9 ¾ 6 ¹ 14ĭ17JST "cā 10b\" Z  ZDR "Ĥ¦Ë"¤kąċĬÀæì#ħòè²ûX6FMY;QWdĆ
" SIPĥ°àã6FMY;QWuďLV9ROĦ
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D408

アラブ首長国連邦の低地における日周対流雲の発達要因と微物理構造*吉住蓉子 1，村上正隆 1, 2，折笠成宏 2，田尻拓也 2，篠田太郎 1，加藤雅也 1（1 名古屋大学宇宙地球環境研究所，2 気象研究所）
1. はじめにた．一方で，砂漠域では気温，露点温度は数値実験結果

国土の大半が砂漠であるアラブ首長国連邦（UAE）のと航空機観測データがよく一致していた．
雲内では雲水

年間降水量は 100 mm 未満であり，今後各種産業を育成や雨滴が卓越し，Liquid water content の最大値，ピーク

していくためには水の確保が必須となる．
持続的な水の

高度は観測値と整合的な値を示していた．

確保を目的として UAE 降水強化科学研究プログラムがCReSS において，対流雲が発達した 1010 UTC より数実施されている．このプログラムの一環である「乾燥・時間前から UAE 西岸域で北西からの海風が流入し，海半乾燥地域における降水強化に関する先端的研究」
では，

風前線が形成された．1010 UTC には海風が対流雲の発室内実験・航空機観測・3 種類の数値モデルを用いた数達地点まで流入し，北東部の山岳域の東側において収束値実験等が行われている．UAE 気象局が実施している域を形成した．また，0610 UTC 頃から北東部の山岳域

人工降雨の夏季ターゲットは北東部の標高の低い山岳で北東風により水蒸気が収束し，時間の経過に伴い，北域や砂漠域に発生する日周対流雲である．
この対流雲の西から水蒸気が流入し，対流雲の発達地点周辺では下層

発達プロセスおよび内部構造を理解することは，
人工降の水蒸気量がより増加した（図 2）．以上のことより，

雨を効率よく行うために必要不可欠である．そこで，本日周対流雲は北東部の山岳域における風の収束と北西研究では雲解像モデル CReSS（Tsuboki and Sakakibara,

風による水蒸気の流入により生じたと考えられる．

2002）と航空機観測データを用いて日周対流雲の発達プ
ロセスおよび微物理構造を調査した．

謝辞 本研究は UAE 降水強化科学研究プログラムの一環であり，UAE 大統領府および連邦気象・地震局の助成を受けたものです．

2. 実験設定および解析手法
UAE における日周対流雲の発達要因を調査するため，
CReSS を用いた数値実験を行った．モデルドメインを
図 1 に示す．水平解像度は 1 km，鉛直層数は 70 層である．初期値・境界値データは JMA-GSM を用いた．雲物
理には氷相を含む雲・降水過程のパラメタリゼーション（Murakami et al., 1994）を用いた．なお，二次氷晶生成
過程は起こらないものとした．積分時間は 2017 年 9 月
16 日 0000–2400 UTC（現地時間は UTC+4 時間）の 24

図 1. CReSS のモデルドメインおよび 2017 年 9 月 16 日の航空機観測航路（青線）．陰影で地形高度を示
す．赤枠は解析対象の砂漠域を示す．

時間である．
2017 年 9 月 16 日に航空機は図 1 に示す航路でバックグラウンドエアロゾルの観測を行い，その後 UAE とオ
マーン国の国境付近で日周対流雲を観測した．
航空機観測データ（気象データ）は，この対流雲を含めた 55.8°E
以東を雲域，図 1 の赤枠の領域を砂漠域とし，解析を行った．
雲域と砂漠域における気象データと雲の微物理構
造に関して，数値実験と航空機観測の結果を比較した．
3. 結果
CReSS による雲域と砂漠域における気温の鉛直プロ
ファイルは航空機観測データと一致していた．
露点温度を比較すると，数値実験では雲域において，下層の水蒸気量が観測値よりも過大評価されていたことが示され― 309 ―

図 2. CReSS による 2017 年 9 月 16 日(a) 0610 UTC，(b)0810 UTC，(c) 1010 UTC，(d) 1210 UTC の高度 2.5
km における比湿（陰影）と風（ベクトル）．

大 会 第 4 日
午  後B451

台風の眼の貫通飛行による中心気圧のドロップゾンデ観測
坪木 和久 1, 山田 広幸 2, 高橋 幸弘 3, Ben J.-D. Jou4, 篠田 太郎 1, 大東 忠保 5,
山口 宗彦 6, 久保田 尚之 3, 伊藤 耕介 2, 中澤 哲夫 6, 長浜 則夫 7, 清水 健作 7,
加藤 雅也 1, 金田 幸恵 1, 吉岡真由美 1, 高橋 暢宏 1
名大宇地研, 2 琉球大理, 3 北大院理, 4 台湾国立大, 5 防災科研, 6 気象研究所, 7 明星電気

1

1. はじめに
台風の強度の指標である中心気圧は、現在、気象衛星から推定されており、非常に強い台風になると、その値の不確実性が大きくなる。そこで T-PARCII(Tropical
Cyclone-Pacific
Asian
Research
Campaign for Improvement of Intensity
estimations/forecasts)では、航空機を用いた台風の直接観測を行っている。2018 年は SATREPS フィ
リ ピ ン プ ロ ジ ェ ク ト ULAT (Understanding
Lightning and Thunderstorm)と共同で、「猛烈な」台風 Trami（2018 年 24 号）の航空機観測を実施した。9 月 25～28 日の 4 日間に、64 個のドロップゾ
ンデを投下し、観測値はリアルタイムで航空機からGTS へ転送された。また、ドロップゾンデの検証のため、大東島から気球ゾンデの同期観測を行った。
航空機からのドロップゾンデ観測では、海面に着水する直前の GPS 高度が不正確になるという問題がある。このため台風の中心気圧の不確実性が大きくなる。そこで本研究では、航空機による眼の貫通飛行で得られたドロップゾンデデータから中心気圧を導出することを試みた。
2. 海面気圧の導出法
温度、湿度、気圧はドロップゾンデの内部センサ
ーにより測定されるので、これらについては精度よいデータが得られる。これのデータから次の 2 つの方法で眼の中心の海面気圧を導出した。
方法 1 では、
およそ 900～750hPa の 50～100 個程度の気圧点から、海面更正法により高度 0ｍの気圧を推定し、これらの平均値を海面気圧とする。
方法 2 では GPS 高度データが信頼できる 800 hPa から、その下の温度、気圧、湿度を用いて、各気圧点の高度を下向きに順
次求め、最下点から海面更正法で海面気圧を求める。
3．結果
図 1 に示すように、高度 43,000ft の眼の貫通観測を 6 回行い、眼内で複数のドロップゾンデを投下した。大東島の気球ゾンデとの比較から、高度約 500m
以上の高度では、GPS 高度データは、精度よいデー
タであることが示された。そこで眼内の観測のうち最も台風中心に近いものから中心気圧を導出した。
表 1 に示すように、2 つの異なる方法の結果は、非常によく一致し、最大でも 0.32hPa（27 日 05UTC）の差しかなかった。また、方法 1 の標準偏差も十分小さく、最大でも 0.45hPa であった。これらの結果
は、上記の方法で海面気圧が精度よく導出されていることを示している。台風最盛期の 9 月 25 日では、中心気圧 919.6hPa で、気象庁ベストトラックの中心気圧より 5hPa 高い。26 日では 950hPa 前後、27日 956hPa、そして 28 日には 960hPa まで上昇した。このときベストトラックと 10hPa の差となった。これらの方法により精度よく海面気圧を求める
ことができた。また、方法 2 では GPS 高度が不正確となる高度を補正することができる。
謝辞：GTS 転送のためにご尽力いただいた気象庁各位に記して深く感謝申し上げます。また、ダイヤモンドエアサービス社の皆様に感謝します。本研究は科研費補助金(16H06311 および 16H04053)の助成を受けました。また、
SATREPS フィリピンプロジェクト ULAT、名大 ISEE リ
ーダーシップ経費、VL 経費のサポートを受けました。

図 1．2018 年 9 月 25 日から 28 日の 4 日間における航空
機観測の飛行経路とドロップゾンデ投下点。円は台風中心から半径 100km の領域。星印は大東島の気球ゾンデ地点。
表 1．貫通観測で得られた台風 Trami の中心気圧。左カラ
ムから日時、方法 1 の結果（標準偏差）、方法 2 の結果、
方法 2 で得られた最低高度および気象庁ベストトラック。
D,T(UTC)

方法 1

方法 2

HT(m)

JMA

25, 04:52

919.60 (0.10)

919.61

55.09

915

26, 06:04

946.66 (0.07)

946.5820.25

95026, 07:19

952.09 (0.13)

952.1938.95

950

27, 04:13

956.19 (0.11)

956.0240.99

950

27, 05:31

956.44 (0.16)

956.1227.97

950

28, 04:37

960.43 (0.45)

959.4444.79

950― 311 ―

B452

航空機観測で捉えた 2018 年台風第 24 号の内部構造の変化
山田 広幸 1, 坪木 和久 2, 篠田 太郎 2, 久保田 尚之 3, 高橋 幸弘 3, 長浜 則夫 4,清水 健作 4, 大東 忠保 5, 伊藤 耕介 1, 中澤 哲夫 6, 山口 宗彦 6
1 琉球大理, 2 名大宇地研, 3 北大院理, 4 明星電気, 5 防災科研, 6 気象研究所

1. はじめに小型ジェット機で対流圏上層からドロップゾンデを投下して台風内部の観測データを取得し、強度変化のメカニズム解明を目指す T-PARCII (Tropical
Cyclone-Pacific Asian Research Campaign for
Improvement of Intensity Estimations/Forecasts)が進行中である。2018 年には SATREPS フィリピ
ンプロジェクトと連携し、9 月 25 日にフィリピン東
方海上で猛烈な勢力に達した台風第 24 号（Trami）
に対し、9 月 25～28 日に観測飛行を実施した。各日の 04～06UTC において、飛行高度 13.8km にて壁雲を貫通し、強い揺れに一度も遭うことなく合計 65
個のゾンデを投下することに成功した。本発表では、観測された内部構造の変化について述べる。
2. 結果
赤外画像（図 1）によると、観測初日の目は半径35km と小さく、翌日以降は 80~90km に拡大した。
中心付近の海面気圧は、初日の 920hPa が最も低く、それ以降は 945～960hPa の間で推移した。気象庁
ベストトラックとの違いは 10hPa 以内だった。
ゾンデデータから合成した接線風速の距離－高度断面（図 2）によると、地表付近の最大接線風速の半径(RMW)は、初日の 30km から翌日の 90km に拡大し、風速の最大値は 62ms-1 から 53ms-1 に減少した。また、気温偏差の距離－高度分布（図 3）において、半径 40km 以内の気温偏差は、初日の 9K から以降の 7~4K に低下し、台風の弱化と対応する変化がみられた。
これと同時に、26 日以降は再発達に関わる特徴もみられた。赤外画像では壁雲の雲頂温度が日々低下
し、接線風速分布では 28 日に半径 120km 付近で下層風速の増加がみられる。特筆されるのは、7×106
m2s-1 の等角運動量(M)の等値線（太破線）が、最盛期である 25 日よりも内側に移動することである。
これは、壁雲の周辺で慣性安定度(𝐼𝐼𝐼𝐼 2 = 𝑟𝑟𝑟𝑟 −3 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑀𝑀𝑀𝑀2 /𝜕𝜕𝜕𝜕𝑟𝑟𝑟𝑟)が増加することを意味する。9 月 27 日の半径 75km
付近にみられる上層の高温偏差は、高い慣性安定度のもとで潜熱加熱により強制される二次循環の下降
流域（断熱昇温）に対応すると考えられる。

図 1 . 9 月 25 日から 29 日までの 0500UTC における、ひまわり 8 号の赤外輝度温度分布。飛行経路を太線、ゾンデ
投下地点をアルファベットで表す。

図 2 接線風速の距離－高度断面。太実線と太破線は、絶対角運動量(M)の 1×106, 7×106 (m2 s-1)の等値線を表す。

3．まとめ
台風第 24 号の最盛期以降、4 日間にわたり中心気圧が 950hPa 付近で維持されたが、その内部ではeyewall replacement cycle に類似する構造変化が起きていたことがわかった。再発達に至らなかった要因について、さらに調査する必要がある。
謝辞：台風飛行において最大限の柔軟性を提供して頂いた
ダイヤモンドエアサービス社の皆様に感謝します。本研究は科研費補助金(16H06311 および 16H04053)の助成を受けました。衛星画像は気象研究所と気象コンソーシアムから提供を受けました。

図 3 気温偏差の距離－高度断面。実線（破線）は高温（低温）偏差を表す。環境場の気温として、南大東島のラジオ
ゾンデ観測データを使用した。太実線と太破線は、図 2 と同じ角運動量の等値線を表す。

― 312 ―

B453
航空機で観測した 2018 年台風 24 号の最盛期の暖気核*久保田尚之 , 坪木和久 2, 山田広幸 3, 高橋幸弘 1, 篠田太郎 2, 大東忠保 4, 山口宗彦 5, 伊藤耕介 3,
1

中澤哲夫 5, 長浜則夫 6, 清水健作 6, 佐藤光輝 1
1:北大院理, 2:名大宇地研, 3:琉球大理, 4:防災科研, 5:気象研究所, 6:明星電気
１． はじめに
台風強度を測定するため、西部北太平洋域では1987 年まで航空機による直接観測が実施されていた。その後は衛星による台風強度推定が行われ、中心気圧と最大風速を推定している。2018 年 9 月にT-PARCII (Tropical Cyclone-Pacific Asian ResearchCampaign

forImprovementofIntensity

estimations/forecasts)と SATREPS フィリピンプロジ
ェ ク ト

ULAT （ Understanding

LightningandThunderstorm)との共同で台風 24 号(Trami)の航空機観測を実施した。台風が発達する際、活発な積乱雲により台風中心に暖気核が強化される。本研究では、

図 1：9 月 25 日 05:00UTC の赤外画像(NICT)と航空機観測の経路

2018 年台風 24 号の最盛期に観測した暖気核をこれ(実線)とドロップゾンデが海面に到達した地点(A-L)。

までの観測事例と比較し調べた。
２.

データ
2018 年台風 24 号の航空機観測は 9 月 25 日‐28 日まで実施した。過去の事例として米軍の航空機観測(JTWC)、2017 年台風 21 号(Lan)の観測(T-PARCII)を
用いた。
３．結果
9 月 25 日に台風 24 号の航空機観測の経路とドロップゾンデの位置を図 1 に示す。途中通過した南大東島で投下した 3 つのゾンデの平均を背景場とし、その温位偏差の時系列を図 2 に示す。台風の目には
250hPa より上空で 20K 以上に達する暖気核が見ら

図 2：台風周辺の温位偏差(コンター)と海面気圧(実線)。(9 月 25
日 4:05-5:25UTC)。南大東島を基準にした温位偏差。

れる。これまで数多く観測が行われた台風中心の
700hPa 温位,相当温位は 325K,362K であった。一方で、2017 年台風 21 号(Lan)では、10 月 21 日 6:39UTC
で 700hPa 温位,相当温位は 328K,354K と、2018 年
Trami のほうが発達したにも関わらず温位が低かった。1959 年の伊勢湾台風を事例に中心気圧と 700hPa
温位、相当温位を図 3 に示す。発達のピークに達す
る 9 月 23、24 日は中心気圧変化が小さいにもかかわ

図 3：1959 年 9 月 22 日‐26 日の伊勢湾台風(Vera)の中心気圧(黒線)、

らず、温位や相当温位は大きく変化し、暖気核の強台風中心の 700hPa 温位(青線)、相当温位(赤線)。

弱を捉えている。このことから今回観測した Tramiの暖気核は最盛期後の弱まりはじめた構造を捉えたと推測できる。今後は同時観測した雷活動との関連

謝辞：本研究は、地球規模課題対応国際科学技術協力プログラム
SATREPSの研究課題「フィリピンにおける極端気象の監視・情報
提供システムの開発」により実施されている。

も調べていく予定である。

― 313 ―

B454

強 い 鉛 直 シ ア 環 境 下 に お け る 台 風 LAN (2017)の 発 達 過 程*金 田 幸 恵 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 ), 和 田 章 義 (気 象 研 究 所 ／ 気 象 庁 ),坪 木 和 久 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )、 高 薮 出 (気 象 研 究 所 ／ 気 象 庁 )1.

台風中心から半径 500km 以内の平均風で定義した

はじめに熱帯低気圧の発生・発達に対して、暖かい海は好条

VWS が西向き 10m/s 前後となっていた（図２c）。この件、環境場の強い鉛直シア（Vertical Wind Shear; VWS）

強い VWS が西から北東向き(14m/s)へと変わる中、は阻害要因として知られている 。一方で 7m/s 以上のT1721 は 顕 著 な 非 軸 対 称 内 部 コ ア 構 造 （ 下 層 の中～強程度の VWS 環境下であっても、熱帯低気圧は発

downshear 側で顕著な上昇気流、upshear 側では顕著な達することがある。日本の南海上を含む中緯度海域は、

暖気核の発達）を呈しつつ、最大強度に達した。発表

海面水温の水平勾配が大きく、台風の移動とともに直では対流バーストや台風軸に着目して解析した結果か下の海面水温は急速に低下し、また中緯度傾圧帯の影

ら、SST、VWS と T1721 の移動速度の変化に伴う台風

響で VWS が強まるため、成熟期から衰弱期に至る場合の内部コア構造の変質と T1721 の発達過程を議論する。

[1]が多い。しかしながら台風 Lan (2017, T1721) は、強VWS 環境下で 30˚N まで中心気圧 915hPa を維持し日本に上陸したため、日本沿岸に大きな被害をもたらした。
強 VWS 環境下における台風の発達プロセスを理解するため、T1721 を対象に雲解像モデルを用いた再現実
験を実施した。
2.

モデルと設定名古屋大学で開発された、１次元海洋スラブモデルを結合した高解像度領域大気モデル CReSS を数値実験に用いた。水平解像度は 0.04 度、水平・鉛直格子数
はそれぞれ 752×896×64、計算領域は 2°N–37.8°N、115°E–145°E である（図１）。積雲対流スキームは用いない。初期値・境界値には気象庁客観解析データを用

図１ 2017 年 10 月 18 日の海面水温分布と６時間毎の台風経路。気象庁ベストトラック（●）
、cntl 実験（○）
、FO 実験（×）
。

い、2017 年 10 月 18 日 00Z から５日積分を実施した。
なお比較のため、海面水温固定実験（FO）も行った。
3.

結果再現された T1721 の経路と中心気圧の時間変化を図１，２に示す。T1721 は 2017 年 10 月 18 日 00Z に 12°N,
132.6°E に位置し、海面水温 29 度以上の暖かい海域を北上しつつ比較的緩やかに発達した。20 日 12Z には中心付近の平均海面水温が 28.5 度を越える暖水域を通過するものの、強度変化は明瞭でない（期間 I、図２）。
21 日 12Z 以降海面水温が急激に低下する中、気象庁ベストトラックによると、
T1721 は北北東に 10m/s で移動
し、中心気圧は 915hPa に達した。また最盛期は 29.9°Nまで続いた（期間 II）。CReSS による再現実験では、21
日 23Z に最低中心気圧 910hPa に達し（図２a）、良好な再現結果であった。一方、台風による海面水温低下を考慮しない FO では、879hPa と大幅な過発達傾向を示した（図２ab）。期間 I では、高度 1.5km 及び 12.5km の図２ 再現実験における(a) 中心気圧、(b) 中心から半径100km 内の平均海面水温の時間変化。気象庁ベストトラック（●）
、cntl 実験（太実線）、FO 実験（細実線）。(c) VWS（太実線）、VWS の U 成分（dU、破線）、V 成分（dV、点線）。
謝辞: 本研究は, 文部科学省の統合的気候モデル高度化研究プログラムの支援及び住友財団の助成を受けた。
参考文献: [1] Gray, W. M. 1968. Mon. Wea. Rev., 96, 669–700.

― 314 ―

B455
2017 年台風 18 号（TALIM）に伴う放射状巻雲バンドの数値実験*川島正行 (北海道大学 低温科学研究所)
1. はじめに巻雲バンド(cirrus band)とは対流圏界面付近で見られるコントラストがはっきりしたバンド状の巻雲であり，低気圧やジェット気流, メソ対流系, 台風など様々な擾乱に伴い発生する(Knox et al. 2010, Weather )。
玉井・川島（2018 年度秋季大会 A410）では 2017 年の台風 21 号（LAN）に見られた放射状の巻雲バンドの数値実験を行い, 強化した上層アウトフローに伴う鉛直差分
温度移流の効果によりアウトフローの上面，下面が不安定化し, 鉛直シアの影響を受けた熱的不安定によりバンドが形成したことを報告した。
LAN のケースでは既存の上層雲中でバンド構造が発達したが，台風の衛星画像を調べると，もともと雲のない領域・高度で，ごく短時間のうちに広範囲で巻雲バンドが出現する事例も多く確認できる。本研究では, そのような事例として 2017 年台風 18 号（TALIM）の衰弱期に現れた
巻雲バンドに着目し，その形成過程を調べた。

2. 実験手法

この広範囲での湿度の増加は，先行して起きた眼の壁雲の衰弱に対する重力波応答の結果と思われる。

図1.

2017年9月14日2200 UTC のひまわりの輝度温度 (℃) .

図 2.

モデル出力から求めた図 1 と同時刻の雲頂温度 (℃).

数値実験には WRF-ARW Ver. 3.7.1 を用いた。水平格

子間隔 18,6,2 km の領域を設定し, 双方向ネスティ
ングで計算を行った。初期値・境界値には NCEP-FNLを用いた。鉛直層数は 105 層とし, 対流圏中層～下部
成層圏の格子間隔は約 250 m とした。雲微物理過程には WSM6 を用い,18 km と 6 km 格子には Kain-Fritschの積雲スキームを用いた。境界層スキームは YSU,
長波,短波放射スキームは RRTMG を用いた。

3. 結果
衛星画像では 9 月 14 日 20 UTC頃，台風の北～西側に広がっていた雲の上方に，規則正しい筋状の構造が広範囲に現れ始め, 1 時間程度のうちにコントラストがはっきりとした放射状巻雲バンドが形成した（図１）。WRFによる再現実験では，台風の経路や中心気圧の変化など，ベスト
トラックに近い結果が得られ, 観測とほぼ同じ時刻に放射状に広がる巻雲バンドが再現された（図 2）。
巻雲バンドに直交する鉛直断面（図 3）を見ると，バンド形成前（9 月 14 日 2030 UTC）は上層アウトフローの上半分が未飽和であったことが分かる。これは，アウトフ
ローの上側は成層圏にオーバーシュートした深い眼の壁
雲および周辺の対流からの下降流に由来していたためと考えられる。しかし，アウトフローの上面（高度 13 km
付近）の成層は不安定で，動径風の分布にはこの後巻雲バンドを形成する擾乱がすでに見て取れる。なお，上下の成層の不安定化はLANの場合と同様，差分温度移流の効果によるものである。
その後，アウトフロー上部の湿度が広範囲で急速に増加
し，短時間のうちに図 2 に示した巻雲バンドが形成した。

図 3. バンドに直交する断面図. 雲氷混合比（陰影, ×10－6 kg/kg）と動径風速 (等値線). 太い等値線で絶対不安定層を囲んでいる.

― 315 ―

B456

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2.

参考文献
Fierro, A. O., and E. R. Mansell, 2017, J. Atmos. Sci., 74, 2023–

モデルと実験設定 ¶ÜäÓ¿ÿC8F!Ē2H@J<H9.n SCALE(Yò) 2018)*ĜĒčć+ËÐ?

——, and ——, 2018, J. Atmos. Sci., 75, 657–

G53!ēðgĐ(Takahashi 1978)Ĝē ûæĜPy

Fierro, A. O. et al., 2013, Mon. Weather Rev., 141, 2390–(Fierro et al. 2013).í¢ĝ

Miyamoto, Y., and T. Takemi, 2013, J. Atmos. Sci., 70, 112–Ęü!ĜMiyamoto and Takemi (2013)Ĝf Ĕ

Nishizawa, S. et al. 2015, Geosci. Model Dev., 8, 3393–

ĄX(f = 510 s )ĜÆÀÈ! 300 K K

Price, C. et al., 2009, Nat. Geosci., 2, 329

Ĝ193 ³Čãg.óĝûæĕ! 3000 km {°Sato, Y. et al., 2015, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23,-5 -1xµÕ·VĜÀúa! 5 kmĜċÚúa!

doi:10.1186/s40645-015-0053-6.

200 m1 km (M"è )ĜC8F Lå! 20Yò), 2018, ±¶¿ÿW2018àW, C308

km Ĝ
C8FLå ) 3 km !7H=H1ĝ

Takahashi, T., 1978, J. Atmos. Sci., 35, 1536–
Zhang, W. et al., 2015, J. Geophys. Res. Atmos., 120, 4072–

3.

結果と議論

¶Üä!Quė ÖĈĒ ĖĜ)!

謝辞

Ē.&)ēð ºĆ.Pþý.óĝ}Ğ

¶Üä!ÐqÜä¤ÝáÌiÜäzk(XXVII-008)ĜáÜā

! SCALE (ûæ,Ē ÖÒĖ(l 210

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― 316 ―

B457
台⾵の内部コア領域に⾒られる楕円渦に関する研究*河⽥裕貴・伊賀啓太（東⼤ AORI）・横⽥祥（気象研究所）・栃本英伍（東⼤ AORI）
1. はじめに

台⾵は古くから軸対称理論によって、発達のメカ
ニズムが調べられてきたが、インナーレインバンドに代表される⾮軸対称構造も重要な特徴である。⾮軸対称構造を説明する理論として代表的なものに
渦 ロ ス ビ ー 波 理 論 (Montgomery and Kallenbach,1997)があり、この理論に基づいた台⾵の⾮軸対称構造の研究がこれまでに多くなされてきた。
台⾵の⾮軸対称構造は、波数１と２の成分の振幅が特に⼤きく、それらの擾乱が渦ロスビー波の特性を満たすという研究(Wang, 2002)の他に、台⾵の強度へ及ぼす影響に着⽬した数値実験が⾏われてきた(Yang et al., 2007)。また、波数１擾乱については
不連続モデルでの理論が構築されつつある(e.g. Ito
and Kanehisa, 2013; Nishimoto and Kanehisa, 2018)。
⼀⽅で波数２擾乱は楕円渦として顕在化するが、観測研究の多くはレーダー反射強度の解析であり、⼒学場を推定したものはなく、⾮静⼒学モデルを⽤いた調査も⼗分ではない。
本研究では、台⾵の⾮軸対称構造の中でも⽅位⾓
波数２の擾乱に着⽬し、その発⽣過程・維持過程を明らかにすることを⽬的として、観測データの解析と領域⾮静⼒学モデルを⽤いた数値実験を⾏った。

2. 観測的研究

扱う事例は 2018 年台⾵第８号（Maria）である。
本事例は⻑時間に渡って扁平な楕円の内側壁雲を持ち（図１a）、⽯垣島のドップラーレーダーで内部コア領域を詳細に観測することができた珍しい事例である。本研究では、⽯垣島のレーダーデータからこの台⾵の⼒学場を推定することを試みた。
GBVTD 解析（Lee at al., 1999）を⽤いて単⼀のドップラーレーダーのデータから⾼度 2 km での⼒学場を推定した（図１b,c）。解析の結果、推定された接線⾵は明瞭な⽅位⾓波数２の構造を持っており、接線⾵とレーダー反射強度の極⼤域に対応が⾒られた。また、楕円渦の⻑軸に対応する場所には常に波数２の渦度擾乱が存在し続け、時折外側へフィラメント構造を形成して伸びていく様⼦が捉えられた。この波数２の渦度擾乱は、１)軸対称成分の接線⾵よりも遅い⽅位⾓位相速度を持っている、２)軸対称成分の渦度の動径勾配が負の領域に擾乱が存在している、という２点の特徴を持ち、渦ロスビ
ー波の性質を良く満たしていた。

3. 数値的研究

前節で解析した台⾵は⽯垣島のレーダーで捕捉可能な領域に⼊った際、楕円構造が既に形成されていたため、観測データから⾮軸対称構造の成因を調べることができない。そこで次に、領域⾮静⼒学モ
デルを⽤いた数値実験を⾏い、⾮軸対称構造の成因と維持過程を⼒学的観点から調べた。
⽤ い た モ デ ル は 気 象 庁 ⾮ 静 ⼒ 学 モ デ ル (JMANHM)である。計算は北緯 18 度の f ⾯で⾏った。⽔平格⼦間隔は 2.5 km で積雲パラメタリゼーション
は⽤いていない。初期値として、最⼤⾵速半径 160km、渦半径 800 km の初期渦を領域中⼼に配置した。
本実験の結果、数⽇間の急発達期を経て成熟した台⾵が再現された。各波数の擾乱エネルギーを計算すると、波数１と２のエネルギーが⼤きく、特に時(a) 10:00 UTC

図１：2018 年 7 ⽉ 10 ⽇の、(a)⽯垣島周辺における全国
合成レーダーエコー強度[mm/h]、(b)⾼度 2 km における 接線 ⾵(m/s,陰 影 )とレー ダ ー 反 射 強 度 (dBZ, 等 値
線)、(c)⾼度 2 km における
⽅位⾓波数２の渦度擾乱(/s)。(a)に⿊枠で(b),(c)の解析領域を⽰す。

(b) 9:50 UTC(c) 9:50 UTC

刻 87h〜95h の時間帯では波数２のエネルギーが⻑
時間に渡って卓越しており、⻑寿命の楕円渦を再現することに成功した(図２a)。摩擦を考慮しない⾮弾性⽅程式を⽤いたエネルギー収⽀解析を⾏い、この擾乱の成因を調べると、下層では動径⾵による収束
項が、中層では浮⼒項が⾮軸対称化に効いていた。
また、楕円渦の維持期間についてもエネルギー収⽀を評価したところ、下層では常に⾮軸対称な収束に起因するエネルギー⽣成が⼤きかった(図２b)。これらから、楕円構造の⻑軸領域での収束と潜熱解放による渦位⽣成が楕円渦の維持に重要であることが⽰唆された。
(a)(b)

図２：時刻 90h30m における、(a)⾼度 1.5 km での⾬⽔混合⽐(g/kg, 陰影)と渦位(PVU, 等値線)、(b)⾼度 500m での収束
(×10$% /s, 陰影)と⾼度 1.5 km での鉛直⾵(m/s, 等値線)。

4. まとめ

台⾵の⽅位⾓波数２の擾乱に着⽬し、観測データを⽤いた実事例の解析と領域⾮静⼒学モデルを⽤いた数値実験によって、その成因と維持過程を明らかにした。実事例の解析では GBVTD 解析によって明瞭な波数２擾乱の抽出に成功し、この擾乱が渦ロ
スビー波の性質を満たしていることを⽰した。数値実験では、事例解析と似た⻑寿命楕円渦の再現に成功した。この楕円渦は⻑軸領域に⾬⽔混合⽐の極⼤域を持ち、観測とも整合的であった。エネルギー収
⽀解析から、楕円渦の⽣成・維持には⻑軸領域での強い⽔平収束→上昇流→潜熱解放による渦位⽣成が重要であることが⽰唆された。

― 317 ―

B458
「藤原効果」に関わる特異ベクトル伊藤耕介 (琉球大/気象研)，山口宗彦（気象研）

1. はじめに
台風の進路予報精度は，過去数十年間にわたって改善傾向にあるが，依然として 3 日予報誤差が 1000 km を超す事例も見受けられる．2012-2016 年の 5 年間におけるこのような事例に着目してみると，初期時刻において，対象となる台風の北東側の近傍に別の台風が存在していた．これは，
いわゆる「藤原効果」が進路予報誤差の増大に寄与していることを示唆するものだが，詳細は明らかではない．
本研究では，理解を進める第一歩として，順圧非発散渦度方程式を用いた特異ベクトル解析を行う．そして，進路予報誤差の増大に潜在的に重要であると考えられる領域を調べ，誤差増大のメカニズムを探ることを目的とする．

2. 実験設定
基礎方程式は xy 座標系における f 面もしくは β 面を想定した順圧非発散渦度方程式である．

∂ψ∂ζ
+ J (ψ, ζ) + β=F∂t∂xζ は渦度，t は時間，J はヤコビアン演算子，ψ は流線関数，
β はコリオリパラメータの y 微分 (北緯 15 度に相当)，F は
粘性散逸項を表す．数値モデルの構築にあたっては，階層的地球流体スペクトルモデル SPMODEL を用いた．
境界条件はフーリエ級数展開による二重周期境界とし，計算領域は 3200 km×3200 km，切断波数は 21(水平格子点
間隔 50 km に相当) である．粘性散逸項としては，4 次の高階粘性を適用した．
初期渦としては，Yamaguchi and Nolan (2011) の TypeC の渦を用いる．この渦は，正の渦度領域の外側に負の渦度領域を伴っている．負の渦度領域は中心から 600 km の地点まで存在している．図 1 のように，このような渦を中
心を 1000 km 離して 2 つ置き，渦と渦の相互作用を調べる
実験 (Bin1) を行った．比較のため，外側の負の渦度が弱い
Type B の渦を 2 つ置く実験 (Bin2)，Type C の渦をひとつだけ置く実験 (Mon) も実施した．
特異ベクトルの計算に当たっては，実空間の各格子点で初期渦に微小な摂動を与えた実験を繰り返すことにより時間推進演算子 M を構成し，数値解析パッケージ LAPACK
を利用することにより特異値と特異ベクトルを得た．ノル
ムとしては，エンストロフィーノルムを用いた．

Mon 実験の特異値 (16.0) に比べて大きくなっていた．これ
らの結果は，「藤原効果」に関する第一特異ベクトルの構造が，台風の外側の負の渦度領域に依存していることを示している．Bin1 の場合には，2 つの渦の中心を結ぶ直線上で，順圧不安定の必要条件が満たされているため，これが摂動の成長に寄与している可能性が考えられる．Bin1 に見られた特異ベクトルに M を作用させ，1 日先の摂動の時間発展を確認したところ，図 2(b) に示すように，第一特異ベクト
ルは，2 つの渦の渦度の重心に対して，2 つの渦を回転させることが分かった．
β 面を想定した実験では，特異ベクトルの構造はより複雑な挙動を示している．例えば，北東-南西方向に 2 つの渦を配置した場合と北西-南東方向に渦を配置した場合で構造が異なり，前者では，第一特異ベクトルが南西象限に位置
する渦の変位への影響の方が，北東象限に位置する渦の変位への影響に比べて大きくなっていた．これは，現実の台
風進路予報誤差が大きかった事例で台風が南西象限に位置していたことと整合的である．

参考文献
Yamaguchi and Nolan, 2011: JAS, 63, 2273–2291.

謝辞
本研究は，科学研究費基盤研究 (B) 18H01283「台風進路に関わる『藤原効果』の再考」の支援を受けています．
(a)

(b)

図 1 (a)Bin1 と (b)Bin2 における初期の渦度分布．破線は負の値を表す．xy 軸は全領域を 1×1 で規格化している．
(a)

(b)

3. 特異値・特異ベクトル
図 2(a) に，f 面を想定し，評価期間を 24 時間とした Bin1
実験の第一特異ベクトルの構造を示す．第一特異ベクトル
は，2 つの渦に挟まれた領域で強い正の値を示しており，2つの渦の外側に弱い負の値を示している．このことは，2 つの渦に挟まれた領域の摂動が大きな変化を起こすことを示している．一方，Bin2 ではこれと似た構造は第二特異ベク
トルに現れていた．また，Bin1 実験の第一特異値は 23.9 であり，外側の負の渦度が弱い Bin2 実験の特異値 (15.5) や図 2 (a) Bin1 実験において，評価時間を 24 時間として得られた第一特異ベクトル．(b) (a) を時間推進演算子 M で 24 時間発展させたもの. xy 軸は全領域を 1×1 で規格化している．

― 318 ―

B459
熱帯低気圧の移動速度は遅くなっているか？
山口 宗彦 1、吉田 康平 2、青梨 和正 1
(1:気象研台風研究部、2:気象研気候研究部)
1. はじめに

3. 結果

地球温暖化にともない、熱帯の大気循環が弱まる
ことが指摘されており、結果として熱帯低気圧の移動速度が遅くなることが予想される。Kossin(2018, Nature) によると、実際に米軍合同台風警報センター (JTWC) のベストトラックを用いて調査すると、全球平均で 10%、北西太平洋域の陸地では30%、1949 年から 2016 年の間で遅くなっている。
先行研究によると、地球温暖化にともない、熱帯低気圧中心付近の降水率が増加するが予想されている。Kossin (2018) は、移動速度の減速、及び降水率の増加から、熱帯低気圧にともなう局所的な大雨が将来増える可能性があると指摘している。
本研究では、Kossin(2018)と同じ結果が得られる
か、JWTC のベストトラックを用いて移動速度の減速を確認した。次に、移動速度の減速が気象庁のベ
ストトラックでも確認できるか調査した。また、地
球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データ
ベース(d4PDF, Mizuta et al. 2017, BAMS)を用い、1) 現在気候実験において熱帯低気圧の移動速
度の減速は見られるか、2) 現在気候実験と将来気候実験の比較において、将来移動速度の減速は見られるかを調査した。

JWTC ベストトラックを用いた再現検証では、
Kossin(2018)と同じ結果を得ることができた（図略）。
気象庁ベストトラックを用いた検証は、JTWC ほどではないが、移動速度の減速傾向が確認できた。

2. データと手法
使用データは、1949 年から 2016 年の JWTC ベスト
トラック、1951 年から 2017 年の気象庁ベストトラッ ク 、 d4PDF の 熱 帯 低 気 圧 追 跡 デ ー タ で あ る 。
d4PDF の現在気候実験の期間は 1951 年から 2011 年
で全 100 メンバによるアンサンブル予報である。全球平均気温 4℃上昇を想定した将来気候実験の期間
は 2051 年から 2110 年で全 90 メンバによるアンサ
ンブル予報である。予報実験には、水平解像度約60km の 気 象 研 究 所 全 球 大 気 モ デ ル MRI-AGCM3.2(Mizuta et al. 2012, JMSJ) が用いられている。
JTWC のベストトラックは 6 時間ごとのデータであり、6 時間ごとに移動距離を大円コースで計算して移動速度を算出し、年ごとに平均値を求めた。気象庁のベストトラックに関しては、JTWC と条件を揃えるために 6 時間ごとのデータに整形して、JTWC と同様の手法で年平均値を求めた。d4PDF は、各アン
サンブルメンバーごと、6 時間ごとに移動距離を大円コースで計算して移動速度を算出し、年ごとに平均値を求めた。この結果を利用して、アンサンブル
平均と標準偏差を年ごとに算出した。全球、また北西太平洋に限定して検証を行った。

図 1．北西太平洋域における熱帯低気圧の移動速度(km/h)の経年変化。青：JTWC, ピンク：JMA。点線は回帰直線。

JTWC と気象庁では、ベストトラックで解析されている熱帯低気圧の数がことなり、JTWC のベストトラッ
クには TS 以上にならなかった熱帯擾乱の情報も含まれている。検証対象を TS 以上の強度に限定した場
合でも移動速度の減速傾向は確認でき、また JTWC と気象庁の差は小さくなる。
図 2 は、d4PDF による検証結果である。現在気候実験において移動速度が減速している傾向は見えない。また、将来気候実験において、現在気候と比べて将来移動速度が減速している傾向も見えない。全球を対象とした検証でも同様の結果であった。

図 2．d4PDF における、北西太平洋域における熱帯低気圧の移動速度(km/h)の経年変化。左：現在気候実験、右：将来気候実験。黒太線：アンサンブル平均、灰色線：平均値±標準偏差、赤線：近似直線。

４．今後の課題
ベストトラックのデータの均質性、また数値モデ
ル上の熱帯低気圧の移動速度が実際の移動速度よりも遅い点に注目して調査を継続する。

― 319 ―

B460

強い台風は増えてきているか？
〜 Mei & Xie(2016)の 追 試 か ら 〜*中 澤 哲 夫 (気 象 研 究 所 )、 坪 木 和 久 (名 古 屋 大 学 )Cat. 4+5 JMA vs JTWC
16

1.

はじめに

米国の合同台風警報センター（JTWC）の台風データ

14 1-min vs JMA 1-min 10-min/0.88
JTWC

からは、北西太平洋で強い台風が多くしかも増加傾向
向という結果が得られている（Webster et al.(2005), Wu
et al.(2006)）。最近、Mei & Xie (2016)（以下 MX16 と記す）が、北西太平洋の強い台風（Saffir-Simpson ハリケーンスケールでカテゴリー４以上）の数で、両者の変動傾向が一致することを示した。今回の発表は、彼らの論文の追試を行なったので報告する。

6
4
2
0

決定されている（ドボラック法）。JTWC、JMA もこの方法を用いている。この方法では、まず強度指数を求め、その指数に対応する最大風速を決定する。問題はこの強度指数と最大風速との対応表がJTWC とJMAで異なっていること、しかも最大風速を、JTWC では１
分間平均風速の最大値（MSW1）としているのに対し、JMA では 10 分間平均（MSW10）としている。

JMACat4+5

JTWCCat4+5

JMA ws/0.88

 (JMACat4+5)

 (JTWCCat4+5)

 (JMA ws/0.88)た。この図から、●と＋を比較すると、これまでの Wuet.al (2006)の結果と同様に、JMA が JTWC と比べて強い台風が極めて少ないが、●と○を比較すると、2000年代前半で差が大きくなっている時期もあるが、全体としては、両者の年々変動の傾向はよく一致している。
ただし、長期的な変化傾向については、必ずしも単純に増加傾向にあるとは言えない。むしろ 10 年ほどの周期変動が卓越しているように見える。

これまでの研究と MX16 の違い

これまでの研究では、MSW10 と MSW1 とを比較す
るのに、0.88 や 0.93 の変換係数を用いていた。すなわ
ち、MSW10 = MSW1 * 0.88 などとしてきた。Wu etal.(2005)などの結果はそのようにして比較したものであった。それに対して、MX16 は、変換係数を用いるのではなく、MSW10 を決めるのに用いられた対応表か
ら強度指数を求め、それに対応する MSW1 を決定した。
MSW1 から MSW10 を決めるのも同様である。この手
法は、「同じ時刻の衛星画像から求められる台風強度指数は同じである」という仮定をしている。
4.

8

台風強度の決定方法

台風強度は、衛星画像の特徴的なパターンなどから

3.

10

1977
1979
1981
1983
1985
1987
1989
1991
1993
1995
1997
1999
2001
2003
2005
2007
2009
2011
2013
2015
2017

2.

Number of Cat. 4-5 (1-min) typhoons

だが、日本の気象庁(JMA)は強い台風が少なく、減少傾

125.

MX16 との違いオリジナルの MX16 の結果と図を比較すると、図では、JMA の MSW1（○）の数がやや少なくなっている。
これは、MX16 では、JMA のデータに対して、カテゴ
リー４の閾値を 58.5 m/s から 56 m/s に下げたことが起因している。本発表ではそのようなことを行なってい
ない。
6.

まとめ

Mei & Xie(2016)の追試を行い、北西太平洋の強い台風の年間個数の変動がJTWCとJMA で同じ傾向である
ことを確認した。このことは、統計的に見て、両者に

結果

図は、MX16 の方法で求めた MSW1 から求めたカテ
ゴリー４以上の強度になった台風の年間個数の年変化を示す。●は JTWC、○は JMA の MSW1、＋は、JMAの MSW10 を 0.88 で割ったものである。MX16 は 2014
年までのデータだったが、ここでは 2017 年まで更新しよる台風強度指数が同等であることを示している。
参考文献[1] Mei, W. and S.-P. Xie, 2016: Intensification of landfalling
typhoons over the northwest Pacific since the late 1970s.
Nature Geos., 9, 753-757.

― 320 ―

B461

台 風 の 急 発 達 事 例 は “気 候 学 的 に ”増 加 し て い る か ？
*嶋 田 宇 大 ・ 山 口 宗 彦 （ 気 象 研 台 風 ）・ 西 村 修 司 （ 気 象 庁 予 報 部 ）1. はじめにる技術報告等を調べたところ、2006 年頃から低軌道衛

気象庁ベストトラックによると、ここ 30 年で台風急

星のマイクロ波画像を、急速発達（眼の形成等）を確発達の事例数またはその発生比率が増加傾向にある

認する手段として利用しはじめたことがわかった。こ（Ito 2016; Fudeyasu et al. 2018）。これは気候学的変化にのためベストトラックに見られる急発達の増加傾向は、よる可能性もあるが、ベストトラックの品質が変化し

気候学的変化だけでなく、観測測器の進歩による品質た可能性も否定できない。そこで本研究では「台風の変化の可能性もあると推察される。ベストトラックは、

急発達事例は“気候学的”に増加しているか？」を解明

その時点（時代）に利用可能な観測データ（観測測器するため、ベストトラックの第一推定値として使用さやその精度、観測間隔等）と台風の知見を踏まえた「ベれる、ドボラック解析における急発達事例数の経年変ストな解析」であると認識すべきで、ベストトラック化を調べた。気象庁のドボラック解析はここ 30 年手法

を用いたデータ解析（長期変化傾向や統計的予測モデ

自体に大きい変更がないため、解析の不確実性は大きルの構築）には注意が必要である。

いものの系統的な品質変化は生じにくいと考えられる。

なお今回使用した現業ドボラック解析結果にも気象衛星の更新（解像度や観測間隔、波長の違いなど）や

2. 使用データと急発達の定義

解析手順の改善などによる品質変化の可能性がある。

本研究で使用したデータは気象庁現業ドボラック解

それゆえ、急発達の気候学的な変化傾向について確か析データと気象庁ベストトラックデータで、期間はな結論を得るには、一貫性のある手法及び手順で行っ

1987 年から 2017 年までの 31 年分である。本研究ではた再解析値を利用してさらに調査すべきである。この急発達を以下の通り定義した。なお一つの台風に衰弱目的のために、現在気象庁では、台風委員会のプロジ

期を挟んで二度の急発達期があった場合には、急発達

ェクトとしてドボラック再解析作業を実施中である。

事例数を 2 として数えた。
ベストトラック：24 時間に最大風速が 30kt 以上増加。
171 事例抽出。
ドボラック解析：24 時間に CI 数が 2 以上増加。276 事（注：ドボラック解析の CI 数「2」の増加は、最大風速例抽出。
「28~30kt」の強まりに対応。
）

3. 結果
図 1 にドボラック解析及びベストトラックに基づく

図 1: ドボラック解析（実線）及びベストトラック（破線）に基
づく年毎の急発達事例数.

年毎の急発達事例数を示す。ベストトラックに基づく
事例数はここ 30 年で増加傾向だが、ドボラック解析に基づく事例数はここ 30 年で明確な傾向がない。また両者の事例数差は近年小さくなっている。
図 2 に CI 数が 2 以上増加した時の、ベストトラック
における最大風速増加量（平均値）を示す。ドボラッ
ク解析の CI 数には大きな変化がないのに対し、ベスト
トラックの最大風速には 2006 年頃を境に違いが見られる結果となった。
4. 考察
上記の結果について、気象庁の熱帯擾乱解析に関す

図 2: 24 時間に 2 以上の CI 数増加量（右 y 軸）に対するベスト
トラックの最大風速増加量（左 y 軸）. 年毎の平均値を示す.

参考文献
Fudeyasu, Y., and Coauthors, 2018: J. Climate, 31, 8917-8930.
Ito, K., 2016: SOLA, 12, 247-252.

― 321 ―

B462

台風急発達の環境条件と多様性*嶋 田 宇 大 （ 気 象 研 台 風 ）1. はじめに

3. 結果

台風の急発達については、コンポジット解析や理想クラスター解析の結果、台風雲画像は 6 通りに分類

化数値シミュレーション等を通じ、急発達が起こる平され、分類毎に急発達開始地点に偏りがあった（表 1）。

均的な環境条件（弱い鉛直シアーや高い海面水温、強これは急発達開始時の構造的特徴がその領域特有の環

い上層発散等）や内部構造（軸対称、コンパクト、最境条件に束縛されていることを示唆する。

大風速半径の内側で活発な対流活動等）、及びその条件

次に分類毎に急発達開始時の環境条件を調べた。そ下での典型的なプロセス（軸対称化、渦の直立化等）の結果、サイズ別に三つの環境条件群に大別された（図が解明されてきた。しかし、いくつかの事例研究では、

1）。三つの型間で海面水温に関する潜在的な発達条件

強い鉛直シアー状況下での急発達や大型な構造での急に違いはなかった。しかし小型台風は、大・中型の台発達等、典型的特徴に当てはまらない事例があること

風と異なり、急発達平均値と著しく異なる特徴が見らが報告されている。そこで本研究では、「急発達には環れた。海洋貯熱量は 50kJ/cm2 以下の事例が多く、環境

境条件や構造、ライフサイクルに応じた多様な経路が場の上層発散は中には負の事例もあり、赤外輝度温度あるのでないか？」と仮説を立て、急発達が実際に起は高めだった。このような発達に不利な条件があるにこった時の環境条件が台風の構造的特徴に応じて系統もかかわらず小型台風が急発達できたのは、他の条件的に異なっていないか調査した。

（非常に弱い鉛直シアーと小型サイズ）が発達に有利であり、それが不利な条件に勝ったためと推察される。
以上から、急発達開始時の環境条件は構造的特徴に応2. 使用データと解析方法
使用データは、気象庁現業ドボラック解析データ、

じて複数に分類されうる。このような急発達の多様性

ベストトラック、歴代静止気象衛星の他、環境場条件

は既往研究では見逃されてきた点である。今後は、分のデータとして、気象庁強度予報ガイダンスモデル構類間の条件の違いが具体的にどのような急発達プロセ

築のための学習サンプル（詳しくは Shimada et al. 2018）

スの違いを生じさせているか調べる。

を使用した。期間は 1995 年から 2017 年である。

表 1. 分類毎のサイズと急発達開始地点の領域

本研究では嶋田ら（2019、気象学会春季大会）を踏
まえ、急発達の定義を、24 時間内にドボラック解析における T 数が「2」以上増加した事例とした。データ欠
測事例を除き 203 事例が抽出された。急発達開始前後 6
時間内の台風雲画像（赤外衛星画像）をクラスター解析し、急発達事例を分類した。そして分類毎に構造的特徴と環境条件を調査した。

分類
1
2
3
4
5
6

サイズ
大
小
中
大
中
中

領域
北緯 20 度以南
主に北緯 20 度以北で南シナ海以外
主に東経 145 度以西
主に北緯 15 度以南
主に北緯 15 度以南
南シナ海以外
参考文献

Shimada, U., and Coauthors,
2018: Wea. Forecasting, 33,
1587–1603.
図 1: クラスター解析で分類された 6 グループをさらにサイズ別にまとめた時の、急発達開始時の構造的特徴と環境条件. 数値はグループ毎の平均値と標準偏差を示す. 5 列目は全急発達事例の平均値を示す. SST は海面水温、
OHC は海洋貯熱量を意味する.
N は事例数を示す.

― 322 ―

B463

台風発生環境場別でみた台風になれなかった熱帯低気圧の環境場*

筆保弘徳 1・永戸久喜 2・西村修司 2・及川義教 2・室井ちあし 2・
別所康太郎 2・山口宗彦 3・吉田龍二 4・5(1:横浜国立大学・2:気象庁・3:気象研究所・4: CIRES UCB・5: NOAA ESRL)

1.

はじめに

発生した熱帯低気圧は、発達して台風強度に達すると「台風発生」となるが、そのいくつかは台風になる前に減衰している。前回の発表（2017年会秋季大会）では、気象庁が作成する早期ドボラック解析（EDA；土屋他，2000など）の結果を用いて、台風になれなかった熱帯低気圧の特徴や環境場を統計的に調べた。一方、台風発生をもたらす大規模環境場には、対流圏下層の風分布から主に5パターンに分類され（Ritchie and Holland, 1999など）、そのパターンごとに発生する台風の特徴などが異なることが分かっている(Fudeyasu and Yoshida,2017；FY17)。そこで本発表では、EDAの結果を増やし、台風発生環境場別で台風になれなかった熱帯
低気圧の特徴や環境場を調べた。そして、台風発生により適した環境場はどのパターンか、発生と非発生を分ける環境場の条件を明らかにする。

2.

手法

EDAによる2009年から2017年で検出された476事
例の熱帯低気圧（北東太平洋で発生し越境したものや6時間以上持続しないものを除く）を対象とする。それぞれの熱帯低気圧に対して、最終的に台風にならなかった熱帯低気圧をTD、台風となった熱帯低気圧をTSとする。TDとTSに対して、台風発生環
境場診断手法（Yoshida and Ishikawa,2013）と長期再解析（JRA55）と気象庁ベストトラックを用いて、５パターン（シアライン（SL）、東西風合流域（CR）、モンスーンジャイア（GY）、偏東風波動トラ
フ（EW）、先行台風（PTC））とどれにもあてはまらないパターン（UCF）に診断する。また、JRA55と海洋長期再解析（FORA-WNP30）からTDとTSの環境場を調べる。EDA開始時間を発生時として解析する。

3.

るが、PTCのTSはTDよりも南東で偏っている。環境場を比較すると、EWは半径200-800kmの領域で平均したCAPE・鉛直シア・SST・TCHPなどで差はないが、対流圏中層（500hPa）湿度場でTSがTDよりも有意差を持って高い。GYは大気場やSSTで差がなくTCHPのみに差があった。CRは対流圏下層（850hPa）渦度場と鉛直シアに有意な差があり、PTCは対流圏下層渦度場・SST・CAPEに差があった。
図2は、PTCのTDとTSで分けた先行台風の相対位置である。TDとTSとも先行台風までの平均距離（約3000㎞）に有意差はないが、TSのほうがTDよりも南よりに位置している。先行台風の中心気圧の平均は、TS（976hPa）がTD（986hPa）よりも有意差を持って低く（図略）、強い先行台風の時に台風になりやすいことが分かった。

4.

まとめ

台風発生環境場診断手法とEDAを用いて、台風
発生環境場別にTDとTSの特徴や環境場の差を調べた。それぞれのパターン別のTDとTSの差は、台風発生予測の有益な情報となり得る。

図1:EDAによる9年間のTD（影）とTS（白）の台風発生環
境場別発生数。棒グラフ上の割合はTS発生率。

結果

解析期間では、TDは263事例、TSは213事例（TS発
生率45％）に診断された。そのTD・TSを発生環境場
別で示したものが図1である。TS発生率が高いCRとPTC（52%）で発生した熱帯低気圧は、他のパターン
よりも台風発生にまで発達しやすいことが分かる。
反対に、TS発生率が低いEW（35％）の熱帯低気圧は
台風発生にまで発達しにくい。FY17は、EDAを使った解析ではなく台風発生した事例のみを扱っているが、台風発生時の環境場は、EWは他のパターンよりも対流圏中下層（850・500hPa）湿度場で有意差（t検定で5％以下）を持って低いと示している。
季節の偏りを除くために6-10月に限定して、発生環境場別にTDとTSを比較した。発生場所で比べると、全てのTSの平均位置はTDより西となってい

図2:PTCと診断された事例でのEDA開始位置からみた先
行台風の相対位置。TD（△）とTS（●）。

― 323 ―

C451

次世代ウィンドプロファイラの研究開発*山 本 真 之 （ NICT）， 川 村 誠 治 （ NICT）， 西 村 耕 司 （ 極 地 研 ）， 青 木 誠 （ NICT），
岩 井 宏 徳 （ NICT）， 山 口 弘 誠 （ 京 大 防 災 研 ）， 中 北 英 一 （ 京 大 防 災 研 ）1.

次世代ウィンドプロファイラ（WPR）

び OS 機能に加え、クラッタ受信用サブアレイを用いた

ウィンドプロファイラ（WPR）は、気温や水蒸気のACS 機能［4］を持つ。LQ-13 と LQ-7 を用いた、RIM・擾乱に伴う電波屈折率の変動により発生する大気エコ

OS・ACS の性能評価に取り組んでいる。これまでに、ーから、晴天域における風速 3 成分（鉛直流・東西風・RIM と OS を用いたレンジ分解能向上に加え、ACS を南北風）の高度プロファイルを測定する。日本・欧州

用いた動的なクラッタ抑圧を行うことで、大気不安定等において、気象状況の把握や気象予報への利用を目に伴う風速擾乱の詳細を捉えた観測事例が得られてい的とした WPR の定常観測が実施されている［1］。

る。また、ACS を用いることで移動する車両からのク

従来の WPR が持つ時間・レンジ（鉛直）分解能はそ
れぞれ最高で 1 分、100m 程度である。そのため、大気ラッタを抑圧したと考えられる観測事例も得られている。

不安定等により発生する小スケールの風速擾乱を十分

既設の WPR に付加できる ACS 技術の実用化は、既な分解能で観測できない。次世代 WPR では、小スケー

設の WPR から得られる風速等の測定データ品質を向ルの風速擾乱を詳細に測定することができる観測分解

上し、WPR のさらなる高度利用を実現するうえで重要能の達成を目指している。レンジ分解能の向上を達成である。NICT が実施する委託研究など、ACS の実用化する手段として、レンジイメージング（RIM）とオーを目指した取り組みも開始されている。

バーサンプリング（OS）を用いる［2］。

発表では、次世代 WPR の開発状況を紹介する。

優れた測定データ品質の確保は、WPR のさらなる高度利用に不可欠である。従来の WPR では、不要なエコ謝辞ー（クラッタ）が受信信号に混入することで、風速等本研究開発の一部は、科研費基盤研究 B（課題番号の測定データ品質が低下する問題がある。次世代 WPR

26281008 ）、 科 研 費 挑 戦 的 萌 芽 研 究 （ 課 題 番 号

では、局地的かつ短時間で変化する気象状態の把握と

16K12861）、
及び科研費基盤研究S（課題番号15H05765）

予測に貢献できる測定データ品質の達成を目指していによる助成を受けている。

る。地表に存在する建物・樹木・車両や、空中に存在する航空機・ヘリコプタ・鳥・虫など、クラッタの発

参考文献

生源は多様である。多くのクラッタは、受信アンテナ[1] Lehmann, V., et al., Overview on wind profiler networksのサイドローブから混入する。サイドローブから混入

worldwide and review of impact results, 6th Workshop on

するクラッタを低減する手段として WPR の周囲に設the Impact of Various Observing Systems on NWP,

置するクラッタフェンスがあるが、クラッタフェンス

Shanghai, China, 10-13 May 2016 (available fromのみによるクラッタの低減には限界がある。そのため、

https://www.wmo.int/pages/prog/www/WIGOS-WIS/rep

受信アンテナビームパターンのサイドローブを動的に

orts/6NWP_Shanghai2016/WMO6-Impact-workshop_Sh

制御することでクラッタを抑圧するアダプティブクラ

anghai-May2016.html).

ッタ抑圧（ACS）［3］等の、クラッタを低減する新たな技術の開発に取り組んでいる。

[2] Yamamoto, M. K., et al., J. Atmos. Sol.-Terr. Phys., 118,
35-44, doi:10.1016/j.jastp.2013.08.023, 2014.
[3] Hashimoto, T., K. Nishimura, and T. Sato, IEICE Trans.

2.

次世代 WPR の開発状況

Commun.,

東京都小金井市の情報通信研究機構（NICT）本部に設置された WPR（通称 LQ-13）と、兵庫県神戸市の阪E99.B(12),2583-2591,

doi:10.1587/transcom.2016EBP3047, 2016.
[4] Yamamoto, M. K., S. Kawamura, and K. Nishimura,
6(9),神高速蓮宮換気所において京都大学防災研究所が設ComEX,

置・運用する境界層レーダー（通称 LQ-7）は、RIM 及

doi:10.1587/comex.2017XBL0075, 2017.

― 324 ―

513-518,

C452
WINDAS鉛 直 速 度 観 測 を 用 い た 高 層 雲 の 解 析 (2)大野裕一・堀江宏昭・川村誠治・山本真之（情報通信研究機構）
1.は じ め に
前回、気象庁のプロファイラシステム
WINDAS は 高 層 雲 の 雲 粒 子 か ら の エ コ ー が 頻
繁に観測されており、その鉛直速度を用いる と 地 上 設 置 の 雲 レ ー ダ 観 測 と 同 様 にEarthCARE 搭 載 雲 レ ー ダ の 鉛 直 ド ッ プ ラ 速
度検証に利用できる見通しを報告した。今回 は 2003-2011 年 の 各 地 の WINDAS デ ー タ を
用 い て 、 SN比 と ド ッ プ ラ 速 度 の 関 係 や 高 層
雲の鉛直速度の統計的な特徴について示す。
2.WINDASの SN比 と ド ッ プ ラ 速 度 の 関 係
WINDAS デ ー タ は 鉛 直 風 な ど の 風 デ ー タ と一 緒 に 信 号 強 度 が SN比 の 形 で 提 供 さ れ て いる 。 図 1は 2006-2008年 夏 季 の 高 度 6-9kmの 鉛
直 風 と SN 比 の 頻 度 分 布 で あ る 。 SN 比 15dB 以
下 に は 0m/s付 近 の 大 気 エ コ ー と 思 わ れ る 頻
度 の 高 い 分 布 が 見 ら れ る が 、 落 下 速 度
0.5-2m/s に は SN 比 増 加 に つ れ て 落 下 速 度 が増大する分布も見られる。これは雲粒子か
らのエコーによるもので雲粒径が大きくなると落下速度が増し、同時に散乱強度も増すことからこの分布が説明できる。
3. WINDASサ イ ト に よ る 平 均 鉛 直 風 の 違 いWINDAS サ イ ト ご と に 9 年 分 の 夏 季 (6-9 月 )の鉛直風データを平均してその違いを比較した。大気エコーと考えられるゼロ付近の鉛 直 速 度 は 除 い て 統 計 を 取 っ て い る 。 図 2に
静 岡 、 熊 谷 、 八 丈 島 の WINDAS サ イ ト の 平 均
鉛 直 速 度 プ ロ フ ァ イ ル の 結 果 を 示 す 。 9km付
近 の 落 下 速 度 で は 静 岡 が 0.48m/s で あ る が 、
熊 谷 で は 0.64m/s 、 八 丈 島 で は 0.86m/s と 顕
著な差異が見られる。この違いは平均的な雲粒径の地域ごとの違いによって生じていると考えているが、今後、他の地域も比較しながらさらなる検討が必要である。
4.雲 鉛 直 速 度 の 季 節 変 化
熊 谷 の WINDAS デ ー タ 9 年 分 の 鉛 直 風 デ ー
タ を 季 節 ご と (3-5,6-9,10-11,12-2 月 ) に 平
均してそれぞれのプロファイルを示した（ 図 3） 。 冬 か ら 春 、 夏 に な る と 鉛 直 速 度 が増加して、秋、冬になり減少するプロファ
イルの変化がきれいに現れている。この変化は高層の雲粒径が冬は小さく、夏に大きくなるということを示していると考えているが気圧の変化による落下速度の変化なども合わせて解析を進める予定である。これら の 統 計 的 な 雲 の 鉛 直 速 度 の 情 報 はEarthCARE 搭 載 雲 レ ー ダ の 鉛 直 速 度 の 検 証の際に直接的な比較と共に大変有用である
ので今後もさらに解析を進めていきたい。

謝辞2006 年 以 降 の WINDAS デ ー タ の 利 用 に あ た り
気象庁観測部観測課の矢代和也様にご協力いただきました。ここに謝意を記します。

図 1 2006-2008年 夏 季 、 高 度 6-9kmに お け る
熊 谷 WINDASの SN比 と 鉛 直 速 度 の 分 布 図

図 2 静 岡 、 熊 谷 、 八 丈 島 の WINDASデ ー タ を
夏 季 の 9年 分 平 均 し た 鉛 直 風 プ ロ フ ァ イ ル

図 3 熊 谷 WINDASサ イ ト の 2003-2011年 の 季
節ごとに平均した鉛直速度プロファイル(速 度 ゼ ロ 付 近 の 大 気 エ コ ー を 除 い て い る )― 325 ―

C453

2018 年 台 風 21 号 に 伴 う 近 畿 地 方 の 風 の ド ッ プ ラ ー レ ー ダ ー 解 析
山 田 芳 則 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

上陸した台風21号に伴う強風や高潮などによって人的・物的な大きな被害が各地で発生した．近畿地方での風の場を明らかにするために、関西国際空港と大阪国際空港でのドップラーレーダーデータを解析した結果
について報告する．
2.

三次元風解析の方法

三次元風解析には、MUSCAT 法を複雑地形上の 3 次
元風解析に適用した方法 (Chong et al. 2000; Chong andCosma 2001) と 同 様 の 手法 を 用 い た ． Data fit は
Yamada (2013) の方法を採用した．地形は、国土地理院の基盤地図情報 (10 m) を用いて作成した．これら 2 つのレーダーデータでは、dual-PRF 法による Extended
Nyquist velocity を越えるような風が PPI 走査の多くの

図 1 高度 0.8 km での水平風 (矢印）と地形 (陰影)．

仰角で観測されていたため、Yamada and Chong (1998)と他の方法を組み合わせて、ドップラー速度に適切な
Nyquist interval を割り当てた．なお、関西国際空港レー
ダーの最大の PPI 走査仰角が 17 度と低いため、高い高度の風は解析できない．
風解析のための座標系は、関西国際空港レーダーサ
イトを原点とする Cartesian 座標である．ｘ-, y-軸
はそれぞれ東西、南北方向にとり、z-軸は鉛直上方とし、地表に固定した座標系とした．水平と鉛直方向の解像
度は、それぞれ 0.7 km, 0.4 km, 最低の解析高度は0.4 km である．この他、VAD 法によって、水平風の鉛直分布を解析した．
3.

解析結果

図 1 と図 2 （いずれも領域の広さは 56 km x 56 km）

図 2 図 1 と同じ.ただし、水平風と水平風速の等値線．

から、1158 JST での高度 0.8 km における 30 – 35 m
s-1 の水平風は VAD 解析の結果（図 3）と整合している．
また、高度約 3.5 km では約 55 m s-1 の強い風が吹いていたことがわかる．講演時には、風の場の時間変化だ
けでなく、ドップラー速度データの品質管理法についても紹介する．
謝辞：ドップラー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．

図 3 VAD 法による水平風の風向（左）と風速（右）の高度分布 (1158 JST)．

― 326 ―

C454

パラメトリックスピーカーによる RASS 観測の精度*1) 足立アホロ・2) 橋口浩之・（1: 気象研究所 , 2: 京都大学生存圏研究所）
gps_sonde_20161108.out
1400

1. はじめに気象庁の WIN D AS をはじめウィンドプロファイラーは本来上空の風を観測する装置であるが，これに音響
スピーカーを併設すると仮温度の鉛直プロファイルを推定できる (Marshall 1971)．このような観測手法を
RASS (Radio Acoustic Sounding System) と呼ぶ．RASS
は高い時間高度分解能で仮温度の鉛直分布が得られる有力な手段であるが，スピーカーから周囲に大きな音（>90dB）が漏れるという問題がある．近年一部で利用されているパラメトリックスピーカー ( 以下、PAA）は超音波を利用するため周囲への音漏れがないという特徴がある．2018 年春の気象学会では P A A がR A S S 音源として利用可能であることを示した．今回はその観測精度について報告する．

Sonde (8 Nov. 2016)
Acoustic Speaker
Parametric Speaker

1200
1000
800
600

Altitude [m AGL] Acoustic Parametric
400
Bias [°C]s [°C]
N

200

—0.03
0.33
300

0.02
0.39
202

0

２．検証方法PAA-RASS の精度を検証するため，2016-2017 年の16 日間についてラジオゾンデとの比較を行った。風の影響を防ぐため，比較は地上風速が 3m/s 以下の晴
天の日に行った．ゾンデの飛揚地とプロファイラーの距離は 400m 以下である．ゾンデは 08:30J S T に飛揚されるので R A S S の観測は 08：00-09：00 に行った． その際，P A A と従来の音響式スピーカーを 1 分ごとに切り替えた．一般に RASS 観測では静止大気に対する音速を求める必要があるため，大気鉛直流を同時に観測し，観測した音速から差し引く．しかし
今回は近接する道路上の自動車によるクラッターのため大気鉛直流を観測できなかった．そこで 60 分間の長時間平均をすることで鉛直流の影響を低減させた (Moran and Strauch, 1994)．なお，観測高度分解能
は 100m，観測高度は 200m—1300m とした．

5

6

7

8

9

10

11

Virtual Temperature[°C]y = -0.067227+ 1.009x R= 0.99826

第１図 音響スピーカーと超音波スピーカー、ゾンデか
y = -0.111 + 1.0154x R= 0.99764
ら求めた仮温度の鉛直プロファイル、並びにゾンデを
Sheet1基準とした場合の統計結果の例 (2016.11.8）．
35
Acoustic Speaker30
25

Y = 1.009 X — 0.067
R = 0.998

Parametric Speaker
Y = 1.015 X — 0.111

20
[°C]
Tv15

R = 0.998

10
RASS

5
３．検証結果Bias [°C]0.040.07
ラジオゾンデと RASS で観測した仮温度の鉛直プロ
0.40
0.40
0
s [°C]
ファイルの例を第 1 図に示す．ゾンデの観測がエラー
N
167
145
バーの中に含まれていることから、RASS 観測がラジ-5オゾンデによく一致していることを示している．そ-50
510 15 20 25 30 35
Sheet1y = 1444.7 - 61.872x R= 0.72778の一方 200m や 900m 付近の逆転層では誤差がやや大Radiosonde Tv [°C]
きい．解析の結果これは逆転層付近で精度が低下し 第 2 図 ゾンデと RASS の仮温度の比較および統計結果．
y = 1249.3 - 69.835x R= 0.74729ているわけではなく，境界層の発達に伴い逆転層が RASS は 1 時間平均値．
RASS 観測の 1 時間の間に変化しているためであるこ1400とがわかった．この時間変化は逆転層付近で分散が大きいことに対応している．第 2 図に全ての観測事
1300
例とゾンデとの比較結果を示す．音響式および P A A
ともゾンデの観測に極めて近く，両者とも精度が高1200いことを示している．
1100
その一方，今回の検証では P A A の方が最大観測高度が低い傾向が見られた（第 1 図）． これは音響ス
1000
ピーカーの出力 (105dB が 4 台 ) に比べて PAA（100dB）がやや低いことも一因であるが，P A A のビーム幅が900
狭い (5° ) ことも原因である． 第 3 図に R A S S の最大観測高度と上空の風速の平均値を示す．線形回帰
800
Acoustic Speaker
式では，両スピーカーとも風速と共に観測高度は
Y = ‑61.9X +1444.7．
低下する しかし個別のデータでは音響式は風速
RASS[m AGL]
Parametric Speaker
700 Height Coverage
5—6m/s までは高度 1.3k m まで観測するのに対し，
Y = ‑69.8X +1249.3
P A A は風速 1.5m / s から高度は単調減少する．一方，600
音響式は風速 6m/s を超えると観測高度が 1km まで急
1
2
3
4
5
6
7
8
激に低下し，その後風速とともに減少する．これら
-1
Mean
Wind
Speed
Aloft
[m
s
]
のことは音響式はビーム幅が広いため耐風性がある
程度あるのに対し，P A A はビーム幅が狭く音波がア 第 3 図 RASS の最大観測高度と上空の平均風速の関係．
ンテナ上空から風に流され易いことを示唆している． 風速は高度 1m—1200mAGL の平均．
Acoustic Parametric― 327 ―

C455

マルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダの開発*渡 邊 淳 史 ,吉 見 和 紘 ,水 谷 文 彦 (東 芝 イ ン フ ラ シ ス テ ム ズ (株 ))，高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 )牛 尾 知 雄 (首 都 大 学 東 京 ),
1.

はじめに

表 1 XRAIN と MP-PAWR 性能比較

東芝インフラシステムズ㈱は、内閣府の戦略的イノ

項目

XRAIN

国交省モード

研究用モード

観測範囲

距離：80km

距離：80km

距離：60km

イ気象レーダ（以下、MP-PAWR という）を開発し[1][2]、

方位：360°

方位：360°

方位：360°2017 年 12 月に埼玉大学に設置した。
本稿は、MP-PAWR

仰角：0-30°

仰角：-2-60°

仰角：0-90°

地上 PPI：1 分

3D：1 分

3D：30 秒ベーション創造プログラム（以下、SIP という）において、世界初の実用型マルチパラメータフェーズドアレの概要と得られた成果について報告する。
2.

時間分解能

MP-PAWR の概要

MP-PAWR

3D：5 分

従来の気象レーダはパラボラアンテナを使用したも

距離分解能

150m

150m

150m

のが主で、パラボラアンテナから出るペンシルビーム

観測ビーム幅

水平：1.2°以

水平：1.2°以

水平：1.2°以を仰角方向・方位角方向にそれぞれ機械的に走査する

下

下

下

ことで周囲の雨雲を観測する。それに対してフェーズ

垂直：1.2°以

垂直：1.2°以

垂直：1.2°以

ドアレイ気象レーダ（以下、PAWR という）は、小さ

下

下

下

4.5m 以下

4.5m 以下

4.5m 以下

なアンテナをアレイ状に並べ、それぞれの電波の位相

レドーム直径を制御することにより、電子的に走査することが可能
である。

3.

一方、マルチパラメータ気象レーダ（以下、MP レー

結果

実際に観測した 3D の観測結果を図 2 に示す。

ダという）は、水平・垂直偏波を同時に送受信する二重偏波機能により、雨の粒子のサイズ、形状を捉える
ことにより、より精度を高く観測が可能である。
これら 2 種類のレーダを組み合わせたものが
MP-PAWR である。2017 年 12 月に埼玉大学に設置した
MP-PAWR の外観を図 1 に示す。また、従来の MP レーダ(XRAIN)との主要性能を比較したものを表１に示す。

図 2 3D 観測画面
4.

考察とまとめ

電子走査により 3D 観測可能な MP-PAWR の開発に成功した。

図 1 MP-PAWR

参考文献[1] K. Yoshimi, et al (2018): ERAD 2018.
[2] N. Anraku, et al (2019): 2019 AMS Annual Meeting.

― 328 ―

C456

マルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダを用いた豪雨検知システムの有効性について*吉 見 和 紘 ， 水 谷 文 彦 (東 芝 イ ン フ ラ シ ス テ ム ズ (株 ))， 高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 )牛 尾 知 雄 (首 都 大 学 東 京 )
1.

はじめに

東芝インフラシステムズ(株)は、内閣府の戦略的イノ
ベーション創造プログラム（以下、SIP という）において、世界初の実用型マルチパラメータフェーズドアレ
イ気象レーダ（以下、MP-PAWR という）を開発し[1][2]、2017 年 12 月に埼玉大学に設置した。また、東芝インフラシステムズは、SIP の枠組みにおいて、MP-PAWR の図 2 雨量時系列データのアラーム配信タイミング

観測データの利活用とその有効性を検証するための実証実験を行った。本稿は、実証実験の概要と得られたが降る前に配信する「注意アラーム」と既に地上付近成果について報告する。

で強い雨が観測されている状態を表す「警戒アラーム」

2.

に大別した。MP-PAWR の観測域内の路線網をカバーで実証実験の概要

実証実験では、図 1 に示す豪雨検知システムを用いきるように、アラームの配信領域は 2.5km 四方のグリて、ユーザに対してアラームメールなどの気象情報のッドに分割し、それぞれのグリッドで定めた閾値を超提供を行った。豪雨検知システムは、2015 年から継続

えた際に、アラーム情報が配信されるように設定した。

して実施している単偏波のフェーズドアレイ気象レー

3.

ダを用いた関西圏における実証実験で開発したシステ

結果

アラーム発報結果の一例を図 2 に示す。図 2 から気象庁発表の大雨警報に対して、豪雨検知システムからムをベースとしている。
MP-PAWR は、高速 3 次元的に上空の気象現象を観測配信された注意アラームは、1.5 時間前に発報されていできるという特徴を有していることから、ゲリラ豪雨

ることがわかる。また、降雨強度は、注意アラーム発などの局地的短時間豪雨による被害が懸念される自治報 40 分程度後にピークを迎えていることがわかる。鉄体または民間事業者が有効的に情報活用できる可能性

道事業者は、大雨警報をトリガーとして水防体制を整がある。そこで、アラーム情報の配信対象としたのは、備し、インフラ設備への対策を行うため、局所的な大暴風雨などによって運行に支障が出る可能性があり、雨に対しては、事前情報が有用であることがわかる。

駅や路線などの大規模インフラ設備を有する民間鉄道

4.

考察とまとめ事業者に協力を依頼し、彼らの水防活動に有用に機能

MP-PAWR の観測データに基づいたアラーム情報がするか検証を行った。配信した情報は、MP-PAWR の 3

局所的な豪雨に対する水防活動が必要とされる様々な次元的な観測雨量と観測雨量に基づくアラーム情報等

場面で、有効に機能する可能性があることがわかった。

とした。アラーム情報は、MP-PAWR のエコー頂高度やMP-PAWR の 3 次元観測データは、本稿で示した豪雨情

降雨強度などを判定の閾値として、地上付近に強い雨

報のみならず、風・火山灰・雷検出など様々な用途での活用が期待できる。今後は各種データの精度評価を進めると共に、継続的な解析を行い、デファクトスタ
ンダードを目指す。
参考文献[1] K. Yoshimi, et al (2018): ERAD 2018.
[2] N. Anraku, et al (2019): 2019 AMS Annual Meeting.

謝辞
本研究は、SIP の支援によって行われた。ここに謝意を
図 1 豪雨検知システムの概念図表す。

― 329 ―

C457
二重偏波レーダーを用いた曇天・雨天時の火山噴煙の観測について（第 2 報）
*佐藤 英一（気象研）、千馬 竜太郎（福岡管区気象台）、福井 敬一（気象庁）、新堀 敏基（気象研）
1. はじめに気象研究所では桜島（鹿児島県）の北西に X バン
ド MP レーダー（MRI-XMP）を設置し、火山噴煙の観測を行っている。近年、二重偏波レーダーによる噴煙観測は進みつつあるが、曇天時・雨天時の噴煙については観測事例が少なく、内部の力学や微物理には未解明の部分が多い。
本発表では、MRI-XMP による曇天・雨天時の火山噴火の解析結果を紹介する。

ラメータは空間的に連続であるが、ドップラー速度及び速度幅（共に水平）のデータから、エコー領域
は火口から約 5km 以内では乱流や渦によると思われる不均一な構造が見られるが、約 5km 以遠はドップラー速度や速度幅のパターンが比較的均一であることが分かる。このことから、22 時 15 分の段階
においては、仰角 9°の 5km 以内では噴煙領域を捉えていたが、5km 以遠では噴煙からの降灰領域（大気中）を捉えていたと考えられる。

表１ MRI-XMP の主要諸元
各 200W（水平・垂直）
送信電力
中心周波数
9.47GHz
占有周波数帯域幅
4.4MHz
パルス幅
短パルス：1μsec
長パルス：32μsec
2. 観測例

図 2 2017 年 11 月 13 日 22 時 15 分（JST）における
MRI-XMP（仰角 9°）SPPI 観測結果
（左上：反射強度（水平）、右上：偏波間相関係数、左下：
ドップラー速度（水平）、右下：速度幅（水平））図 1 2017 年 11 月 13 日 22 時 15 分（JST）における
MRI-XMP の SPPI 観測結果（偏波間相関係数）

対象事例は 2017 年 11 月 13 日 22 時 7 分の桜島（南岳）の爆発である。当時、20:35 まで鹿児島市で断続的に降っていた雨は止んでいたが、雲の影響で噴煙高度の遠望観測は出来ていない。観測された偏波間相関係数（ρhv）を見ると、低仰角（3°）では噴煙は北側に広がっているが、高仰角になるにしたがって東成分が強くなり、仰角 9°と 15°では東北東に流れていることが分かる。また、9°以下では噴煙と思われる領域が連続しているが、15°では独立した 2 つの領域として観測されている。
図２は図１と同時刻に取得されたレーダーパラメータ（仰角 9°）である。これを見ると、反射強度（水平）では火口から約 5km 付近でピークを持ち、二つ玉のような形になっている。一方、その他のパ

3. 考察とまとめ2017 年 11 月 13 日の噴火の二重偏波レーダーによる観測データから、東北東に流れた噴煙（火山灰雲）から落下してきた火山灰が火口から約 5km の地点で凝集しながら落下し、反射強度が強まっていた可能性がある。この結果は千馬・佐藤（2018）による気象庁一般気象レーダーによる観測結果と整合的である。今後は解析事例を増やし、概念モデル化を進めていきたい。
参考文献
千馬竜太郎・佐藤英一（2018）：気象レーダーを用いた噴煙解析ツールの開発, 日本火山学会 2018 年度
秋季大会講演予稿集, P060.
田中恵信・鈴木修（2000）：レーダー解析ソフト“Draft”の開発, 日本気象学会 2000 年春季大会予稿集, 77, 303.
謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP16H03145 の助成を受けたものである。

― 330 ―

C458

マイクロ波放射計海面水温データのノイズ軽減検討*藤 井 秀 幸 (J AXA), 関 三 恵 子 (RESTEC), 可 知 美 佐 子 (JAXA),
1.

② 格子データへの KZ フィルタ適用：フィルタ形状をはじめに衛星観測から得られる海面水温(SST)データは、気象半径 20 ㎞の円とし、単純移動平均を 3 回繰り返す。

庁の予報業務や漁業の漁場探索等で利用されており、③ 後処理： KZ フィルタ適用前に欠損であったピクセ
ルは、KZ フィルタ適用後にも欠損とする。

間接的に経済活動に不可欠な情報となりつつある。
JAXA では、SST データを準リアルタイムで作成・配信[1][2]しており、現在、GCOM-W1/AMSR2 6GHz 帯 SST

3.

結果(JAXA 標準プロダクト)、AMSR2 10GHz 帯 SST、

図 1 に、日本周辺域(緯度 120～150 度、経度 20～50

GPM/GMI 10GHz 帯 SST、Coriolis/Windsat 6GHz 帯 SST度)の AMSR2 10GHz 帯 SST と Himawari-8/AHI SST とのマイクロ波放射計プロダクトや、GCOM-C/SGLI SSTの比較結果の 1 例を示す。AHI SST は、AMSR2 観測時や Himawari-8/AHI SST の可視・赤外センサープロダク

刻に対応する 1 時間コンポジットのデータを上記の①トなど、複数の衛星 SST データが利用可能である。本の手順で格子化したデータを使用し、対応するピクセ

研究は、マイクロ波放射計に焦点を当て、SST データ

ル同士で比較を行った。AMSR2 と AHI の SST には系のノイズ軽減策の検討を行った。

統的な違いが見られるが、直線上に分布しており両者

マイクロ波放射計観測では、アンテナで受信したシは良く対応している。本研究ではノイズの軽減を対象

グナルをマイクロ波輝度温度に変換し、各種の物理量としているため、データのバラツキに関してみると、を算出する。一般的に、周波数が高くなるほど帯域幅がKZ フィルタ適用前は幅広く分布しているのに対し、広がり、輝度温度の分解能が低下する。例えば、AMSR2

KZ フィルタ適用後はバラツキが減少していることがでは、6GHz 帯の温度分解能が 0.34K であるのに対し、わかる。この事例では、KZ フィルタ適用前後の決定係

10GHz 帯の温度分解能は 0.7K である。このため、

数 R2 は 0.960 から 0.986 へと改善した。

10GHZ 帯 SST は、6GHz 帯 SST に比べてノイズが大きく、これまで利用が進んでいなかった。しかしながら、

今後、ブイのデータなどを使用して、精度検証を進める予定である。

10GHz 帯は 6GHz 帯よりも空間分解能が小さいことから沿岸部の観測に優位であり、漁業分野などからのニーズが高い。また、太陽非同期である GMI 10GHz 帯

Num.=402123
R2=0.960

Num.=402123
R2=0.986

SST が利用できれば、観測頻度を向上できる。
2.

KZ フィルタ

本研究では、ローパスフィルタの一種である
Kolmogorov–Zurbenko filter (KZ フィルタ)[3]により SST
データのノイズ軽減を試みた。 KZ フィルタは、単純移動平均を複数回繰り返す手法である。気象庁の日別
平滑平年値の算出[4]などの時系列データの解析に使われているほか、空間分布の解析[3]にも拡張されている。
本研究では、マイクロ波放射計観測の特性を考慮し、以下のように前処理を施したうえで KZ フィルタを適

図 1 Himawari-8/AHI SST(X 軸)と GCOM-W1/AMSR2SST(Y 軸)の比較： AMSR2 観測 2017 年 7 月 12
日 12:27-12:47JST。Himawari-8 観測時刻 12:0013:00JST。 各図の総データ数 402123 個。(左)KZ
フィルタ適用前、(右)適用後。

用した。

参考文献

① 前処理(格子化)：0.02 度格子でリサンプリングを行[1] JAXA G-Poratal: https://gportal.jaxa.jpr/ (2018/2 閲覧)

い、格子データを作成する。各ピクセルの値は、近[2] GHRSST Sever@JAXA EORC: https://suzaku.eorc.jaxa.

傍の点の距離重み付き平均とする。マイクロ波放射

jp/GHRSST/ (2018/2 閲覧)

計は走査幅の端になるほど観測点が密になるため、[3] W. Yang and I. Zurbenko: Kolmogorov-Zurbenko filters,

格子化することにより、観測点の空間分布の不均一

WIREs Computational Statics, vol.2 , pp.340-351, 2010

性の影響を受けないようにする。

[4] 気象庁: 気象観測統計の解説, H30.4.1 改定― 331 ―

C459
次世代のマイクロ波イメージャ降水リトリーバルアルゴリズム開発：
固体降水の厚みの変動を考慮した散乱アルゴリズム
青梨和正（気象研）
１．はじめに本研究の目的は、従来の GSMaP 散乱アルゴリズムを改良して、陸上と海岸域の新しい GMI 用散乱アル
ゴリズムを開発することである。
前回の学会で、本研究は、GMI 高周波 TB の降水による depression（TB depression）及び GMITB を入力とする従来 GSMaP 散乱アルゴリズムのバイアス（散乱バイアス）と KuPR の降水特性の関係を調べた。その結果、TB depression 及び散乱バイアスは、KuPR 降
水トップと全球解析値の 0C レベルの差で表わされる、固体降水の厚み(FPD)に高い相関を示した。
今回は、この解析結果に基づき、散乱バイアスを抑えるため、固体降水の厚みの変動を考慮した散乱
アルゴリズムを開発する。
２．アルゴリズムの基本的考え
固体降水の厚みの変動を考慮するため、まず、
JRA55 の物理量の中から、
固体降水の厚みと比較的相関の高い物理量を見つける。次に、これらの物理量から、固体降水の厚みの指標、FPD_ENV を fitting した。そして、各地表面状態について FPD_ENV に対す
る降水プロファイルを統計的に計算する。本研究は、
この降水プロファイルを新アルゴリズムの前方計算に使用する。
３．固体降水の厚みの指標(FPD_ENV)を求める
対流性の降水トップレベルについては、大気の不安定度、相対湿度などの物理量と相関が比較的高い(Shige and Kummerow,2016)。したがって、本研究では、降水トップレベルの指標として、地上の気温と、地上付近(高度 0.5-1.5 km)、対流圏下層(高度 1.54.5 km)、中層(高度 4.5-7.5 km)の大気の不安定度と相対湿度を JRA55 全球解析値から計算した。また、
強い降水ほど背が高くなる傾向があるため、固体降
水の厚みと地上降水強度とも相関がある。降水強度
は、混合対数正規分布に近い PDF を持つため、降水強度の指標として、lnp=ln(Rsurf+1)を用いた。
本研究は、地面状態、地上気温に依るクラス分けを行ない、各クラスで、固体降水の厚みと物理量との相関を求めた。その結果、地上気温が 10C 以上のときに、陸上、海岸共に、lnp と 0.33 以上の相関を示した。また、JRA55 物理量の中では、対流圏下層の大気の不安定度との相関が最も大きかった(~0.3)。
JRA55 の物理量の出現確率には、互いに相関がある。特に、RH については、レベル間の相関が高い。
このため、固体降水の厚みの指標（FPD_ENV）のフィ
ッティングには、単純な多変量線形回帰法ではなく、Singular Value Decomposition(SVD)を利用した回帰法を使った。
係数の計算と独立した期間の固体降水の厚み対
FPD_ENV の相関を計算すると、地上気温が 10C 以上
で、陸上、海岸ともに相関が 0.52 以上となる。但し、
FPD_ENV の dynamic range は、固体降水の厚みと比べて狭くなる。
（図１参照）

４．FPD_ENV に対する統計的降水プロファイル
GPM KuPR の降水データを使って、地上降水強度毎に、固体降水の厚み、FPD_ENV に対する統計的降水プ
ロファイルを計算した。その結果、特に弱い降水強度に対して、FPD_ENV ごとの降水プロファイルは、固体降水の厚み毎のものと対応している。
（図２参照）
Acknowledgement:この研究は JAXA「第８回降水ミッション科学
研究公募共同研究」「GCOM 研究公募共同研究」の一部である。
図 1：2014 年 6 月-2015 年 5 月陸上、地上気温 20－26C のFPD（X 軸）と FPD_ENV（Y 軸）との PDF 分布

図２：2014 年 6 月-2015 年 5 月地上気温 20－26C、地上降水
強度~1mm/hr についての FPD（上）と FPD_ENV（下）に対する
降水強度プロファイル― 332 ―C460

衛 星 全 球 降 水 マ ッ プ GSMaP の 誤 差 幅 情 報 の 提 供 に む け た 検 証*山 地 萌 果 ・ 久 保 田 拓 志
宇 宙 航 空 研 究 開 発 機 構 地 球 観 測 研 究 セ ン タ ー （ JAXA/EORC ）
1.

はじめに

衛星全球降水マップとして日本で開発している

参照するデータは気象庁解析雨量を用い、GSMaP と同

GSMaP（Global Satellite Mapping of Precipitation）

様に 0.1 度格子に再格子化したものを使用した。期間は、複数の衛星搭載マイクロ波放射計をベースに静止

は雪の影響を除いた 5-10 月の 6 か月間を対象に 2015

気象衛星搭載赤外放射計のデータも複合的に利用して年から 2018 年までの 4 年分のデータを用いた。

作成することで高時空間分解能を実現した[1]。他方、使用している衛星センサの種類やマイクロ波放射計の3.

初期解析結果観測範囲、地表面タイプによって精度が異なることが降水量を階級値に区切ってそれぞれの階級値に対す知られている[2]。GSMaP ユーザは年々増加しており、る降水量平均値と Root Mean Square Error（RMSE）平

利用分野も、気象や気候のみならず、防災・水文・農均値を算出し、降水量平均値に対する RMSE の値と割合

業・エネルギー・教育分野など幅が広がってきており、を図 2 に示した。

現業的な目的で利用される機会も増えつつある。このような背景の下、ユーザから精度に関する情報提供の要望も増えており、信頼度に関する新たなフラグの開発や、気象庁の解析雨量を用いた日本域での検証活動も積極的に実施している。
アルゴリズムの特性やこれまでのデータ解析により、
陸上よりも海上において精度がよいこと[2]や、信頼度フラグが高いほど精度がよいこと[3]などが示されて

図 2. 信頼度フラグが 1, 4, 7, 10 の時のいるが、これらの結果は、時空間解像度を粗くするほ

降水量（mm/h）に対する RMSE（左：値、右：割合）

ど精度がよくなることもわかっている[4]。本発表では、ある降水量に対する誤差幅がどの程度になるか、汎用

降水量が小さい領域では RMSE の相対的な割合が高く的な誤差情報の提供にむけた初期解析として、日本域なる一方、10mm/h より雨量が多い場合は、RMSE はおおにおける検証結果を報告する。

よそ 60-80%の範囲で推移していることがわかった。また、信頼度フラグと対応して、RMSE のスコアもよくな

2.

使用データ

っていることが示された。

信頼できる正解データが利用可能である日本域を対今後は、海陸別の解析や、サンプル数との関係など

象として、0.1 度格子 1 時間ごとの準リアルタイム版

を詳細に分析し、降水階級ごと/信頼度フラグごとのGSMaP v6 の降水量と信頼度フラグのデータを用いて解RMSE の統計値が、GSMaP の誤差幅として妥当かという析を行った。対象領域を図 1 に示す。

視点での検証も実施予定。
参考文献[1] Kubota, T., et al. 2019, Satellite Precipitation
Measurement, submitted.
[2] Kubota, T., et al., 2009, J. Appl. Meteor., 87A, 203-222.
[3] Yamaji, M., et al., JpGU Meeting, May 2018, Chiba,
Japan.
[4] Yamaji, M., et al. 2018, Remote Sensing of the

図１. 対象領域

Atmosphere, Clouds, and Precipitation VII. 10776.
International Society for Optics and Photonics.

― 333 ―

C461
ϿॠԘਗ␃⍬⏻ ⏓ ๆ⎅⎠‫ۼ‬श␓␩ ⏼⏫ ␄ ԝ⎯ extreme ಅҼٌї

2

Tab. 1: ‫ޡ‬ๆ␃⍬⏻2015 sea 50S−50N ∆=0.5deg

0.1

1
rain rate [mm/hr]

0.1

hoaps
chirps

0.01
10−3
10−4

gsmap−mwr
gsmap−mvk
gsmap−gauge
imerg HQ
imerg uncal
imerg caltrmm3B42v7 HQ
trmm3B42v7 IR
trmm3B42v7
cmorph mw
cmorphcmap no−numeric
cmap
gpcp
persiannpersiann−CDR

10−5

10−4

10−3

0.01

0.1

chirps10−6histogram frequency at each landsurface type [−]2015 sea 50S−50N ∆=0.5deg

10−5௯ ਾ ‫ ۼ‬Ϙ Ԙ ਗ Ͽ ॠ (TRMM) ⎩ ু ֊ ‫ ۼ‬श Ԙ ਗ ‫ ظ‬ѳ(GPM) ⎯ࠞϿॠ⎍ਲ⎢ ࣘ⎓⏊ ⏍る ␚ ⏠ ⏫ ␩ ఉԘਗਂ
ટ (TMI/GMI) ⎬ ю⎉ る ‫ۼ‬Ϙ␨ ⍬⏼ (PR/DPR) ⎍୰‫⏍ ⎖ݗ‬る ু֊⎯‫ۼ‬शຟഇ೘⎯Ԙਗ३୞⎍ѳՃଯ⎬ ‫ࣘڽ‬⎘ る โゖ ⎫ Նԟ⎌⏊ Ͽॠ␃⍬⏻ ⏓ ‫ۼ ⎠ ⎤ޡ‬श␓␩ ⏼⏫
␄ ⎍౎಺⎖ ⏍⎧ ⎅⏌ れ ⎞ ⎔ ⎨る ‫ۼ‬श␓␩ ⏼⏫ ␄ ԝ⎯ಅҼ⏓ ஔλࠡ൚⎬ ⎧ ۱⎇ Τզ⎰੒⎎ ⎅れ ಅҼٌї⎰ү␓␩ ⏼⏫ ␄ ⎯Ҕ౎ࠋ⎬ ਻⎘ ⎧ ⎰⏞ ␧⏰ ␦ ⏶␜ ⎯҉া⎬ Ժิ⎘ る ๭ๆࠋ⎬ ⎰ү␓␩ ⏼⏫ ␄ ⎯๭୅る ෻੕୅⎯అͽ⎬ Ժิ⎚⏌ れ ಅҼ⎘ ⎠ Ͽॠ␓ ␩ ⏼ ⏫ ␄ ⎰る GSMaPa MVK/GAUGE/MWR,
IMERGb -uncal/cal/HQ,
TRMM3B42c /IR/HQ, CMORPHd /CMORPH-MW,
GPCPe , CMAPf /CMAP-no-numeric, HOAPSg ,PERSIANNh /PERSIANN-CDR, megha-tropiquesi ,CHIRPSj ⎯ 10 ‫ ڃ‬19 ࠦ⎨⎃⏌ れ ‫ܞ‬න HOAPS ⎰ 2008௰⎿ ⎨⎘ ⎌ਣ‫⎍⎠ ⎤⎌ ⎫ ⎘ݚ‬る ‫ܞ‬Ѿ 2015 ௰⎯␃⍬⏻ ⏓ண⏌ ⎔ ⎩ ⎍⎨⎎ ⎠ (݂ई⎯␌⍬⏴␣ ␯ )れ ‫ޡ‬ๆ⎘ ⎠ ␃⍬⏻ ⎯࣏‫಺ ⏓ݔ‬ハ ⎬ ߟ⎚れ
GSMaP, IMERG, TRMM ⎰る ␚ ⏠ ⏫ ␩ ఉ⎯⏀⎌⏊ ⎯␓␩ ⏼⏫ ␄ る ⎞ ⏍⎬ অҙ⎫ ⎪ ⎯Ͽॠ⎬ ⏉ ⏌ Ϋஓ⏓ ۪຋⎘ ⎠ ␓␩ ⏼⏫ ␄ る Ϙຟ‫ظ‬ി।⏓ ⎘ ⎠ ␓␩ ⏼⏫ ␄ ⎍⎃ ⏌⎯⎨⎞ ⏍⎟⏍ಅҼ⎘ ⎠ れ ‫ܞ‬Ѿる 2015-2017 ⎯ 3 ௰ഇ⎯␃⍬⏻ ⏓ ࠟண⎨⎎ ⎠␓␩ ⏼⏫ ␄ ⎬⎥⎅⎧ ⎰る 3 ௰ഇ⎯ஂ‫ظ‬ѽॾٌї⏓ ಅҼ⎚⏌ れ ⎿ ⎠ る ‫׎‬અ‫ۼ‬श⎍үઘ⎨տ⎽⎚ಎқ⎯੒⎎ ⎖ ⏓ Ԝ⏀⎧ る ᪭ખ⏓ ঎⎒ ⎧ ಅҼ⏓ ۱⎫ ⎤⎠ れ ⎞ ⎯ஂ‫ظ‬ѽॾٌї⏓ ߟ⎚れ ‫ۼ‬शুਹ⎨٪⎠ ࣟ‫⏉܄‬⏋ る ‫ڃ‬ゖ ⎯␓␩ ⏼⏫ ␄ ⎯β⎅⎍੒⎎ ⎅⎔ ⎩ ⎍⏐⎌⏌ れҍࣘ⎯‫ۼ‬शຟ⎯ 2015 ௰⎯ُച‫ה‬೎୞ഇ೘⏓ ௰ച‫⎘⎬ה‬⎠ ٌї⏓ य 1 ⎬ ߟ⎚れ IMERG ⎯␌⍬⏴␣ ␯ ⎬ ⏉ ⏌ β⎅⎍‫ ⎬ુٱ‬٪⎉ ⏌ (੒⎎ ⎫ ‫ۼ‬शຟ⏓ ߟ⎚ࣟࡿ⎍‫⎘ࢢٹ‬⎠ )れ ⎿ ⎠ る HOAPS ⎯ 2015 ௰⎯␃⍬⏻ ⏓ ࡾ⏂⎧ ѽॾ⎘ る ੒⎎ ⎫ ‫ۼ‬शຟ⏓ ߟ⎚ࣟࡿ⎍ਪ⎐ る GSMaP ⎯ MVK⎩ ‫⎠ ⎤⎌⏐⎍ ⎩ ⎔⎅פ‬れ ਾࣨച‫ ⏓ה‬ಅҼ⎘ ⎠ٌї (यࢽ๿)る ௯ਾҍࣘ⎯Ϙ⎍ਪ⎅ࡿ⎨る HOAPS ⎍λ౵る ߘ⎅⎨ GSMaP-MVK ⎍੒⎎ ⎌⎤ ⎠ れ ⎿ ⎠ る ⎼⎩ ⏔⎪ ⎯ҍࣘ⎯έ୞ਾ⎨ PERSIANN ⎍λ౵ࢡ⎖ ⎌⎤ ⎠れय 2 ⎬ る GPCP ⎯ 3 ௰ԝ⎯ച‫ۼה‬शຟഇ೘⏓ ߟ⎚れ ⎿⎠ る 1 ௟⎯‫ۼ‬शຟ⎍ 50mm ⏓ Ј⎉ ⏌ ௟ॅ⎯ഇ೘⏓ ⎞ ⎯ϓ਑⎬ ߟ⎚れ ௟ॅ⎍ਪ⎅ࣟࡿ⎰‫ۼ ⎧ ⎘ى‬शຟ⎍ਪ⎅ࣟࡿ⎩ ⎰λઠ⎘ ⎫ ⎅れ ⎿ ⎠ ⎔ ⎯ extreme ⎯ഇ೘⏃ ␓␩ ⏼⏫ ␄ ඡ⎬ Ϊ⎫ ⎤ ⎧ ⎅⏌ ⎔ ⎩ ⎍⏐⎌⎤ ⎠ (यࢽ๿)れhistogram frequency at each landsurface type [−]

⎰⎙ ⏂⎬

10−6

1

∗ ‫ڄ‬ᒝ (࠾‫ )ٴ‬ഓۛわ ਊϷ‫۝‬ತ (෕‫ڄ‬л੒Ӂ ϔ઱ઘ֊ԋְ٥֋ࡿ)gsmap−mwr
gsmap−mvk
gsmap−gauge
imerg HQ
imerg uncal
imerg caltrmm3B42v7 HQ
trmm3B42v7 IR
trmm3B42v7
cmorph mw
cmorphcmap no−numeric
cmap
gpcp
persiannpersiann−CDR

0.11rain rate [mm/hr]

Fig. 1: yearly-averaged histograms of monthly-averaged rain rateover the ocean which is old version (left) and new version (right)
with 0.5◦ resolution during 2015. HOAPS V4.0 is added and imerg
is changed from V04 into V05, gsmap is from V7 into V7.5.

3

⎋⏐⏋ ⎬

2015 ௰ച‫ ⎩ה‬2015-2017 ௰ച‫ۼ⎯ה‬शຟ⎯೎୞ഇ೘⏅ਾࣨച‫ה‬る ⎿ ⎠‫׎‬અ‫ۼ‬श⎯␓␩ ⏼⏫ ␄ ԝ⎯ಅҼ⏓ ۱⎫⎤⎠れ ‫ڤܞ‬る ⎖ ⏊ ⎬ โゖ ⎫ ߄୅⎨३ܵ⎚⏌ れ

ࠌߤ: ϔ઱‫׸ۯ‬٥֋Ҕ౎Նۚ (JAXA) ࠬ੢٥␓␩ ⏼⏫ ␄‫׸‬ԝѽਉ୞ [ ヂ ]ߗԝѽਉ୞␌⍬⏴␣ ␯
֋キ Inter-comparison of global rainfall data
a
+
GSMaP
0.1
1 ߗԝ
V05-V7/V7.5
products for the imporovement of satellite
IMERGb0.1
30 ഇ
V05A,B+
rainfall algorithmギ ⎯ࢊढ़⏓ ࠬ⎒⎧۱⎤ ⎠れ ๭c
TRMM3B42
0.25
3 ߗԝ
V7
ๆ⎘ ⎠ ␃⍬⏻ ⎰ NASA,NOAA,JAXA ୾ү౎
d
0.25
3 ߗԝ
RT ⎯ V1.0
CMORPHࣿ‫ ⏋ ⏉ ⎬ٴ‬ଚ֤⎖ ⏍⎠ ⏃ ⎯⎨⎃ ⏌ れ
ُ:2.5/௟:1.0
ُ/௟
ُ:V2.3/௟:V1.3,V2.3
GPCPe
2.5
ُ
V1604
CMAPf
HOAPSg0.5
6 ߗԝ
V3.2/V4.0(2015 ⎯⏀ )+PERSIANNh0.25
3 ߗԝ (CDR ௟)
m6s4
megha-tropiquesi
1.0
௟
V1.00
CHIRPSj
0.05
௟
V2.0
0.5
Daily
V1.0/V1.0RT(2006∼)
CPCk
0.5/1.0(2014∼)
ُfull-V7/monitor-V5
GPCCl+ ⎰␌⍬⏴␣ ␯ ⎍ࣘ⎍⎤ ⎠⏃ ⎯れa Global
0
2
4
6
8
10
12
Satellite Mapping of Precipitaztion b Integrated Multi-satellitE Re3−years averaged rain rate[mm/day]trievals for GPM c TRMM-TMI ⎌⏊ ֆ⏂ ⎠ ‫ۼ‬शຟ⎬ অҙ⎌⏊ ֆ⏂ ⎠ ‫ۼ‬शຟ⏓ ৕⏀‫␃ ⎡ ⏔ܛ‬⍬⏻ d ҍใ੒Չ૊ (NOAA) Չ‫ڴ‬าਗ⏷ ␯ ⏻ ⍬ (CPC) ⎯ MORPHing
technique ⎨ൗࠄ‫⎯ظ‬Ϙη⏓ Ϋஓ⎖ ⎜⎠␃⍬⏻ ⎩ CPC Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ ⏓ ๆ⎅⎠␃⍬⏻e ু֊‫ۼ‬शՉ‫ظڴ‬ѳ (Global Precipitation Climatology Project) ⎯Ͽॠ␃⍬⏻ ⎩
GPCC Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ ⏓ ๆ⎅⎠␃⍬⏻ f CPC Merged Analysis of Precipitation, ॅખ␞␃␧าൎ⏓ ৕⏀‫␃⎡⏔ܛ‬⍬⏻ g Hamburg Ocean Atmosphere Parameters andFluxes from Satellite Data, ҍࣘ⎯⏀ h ␇␡⍬␥ ␧␉⏿ ␄ ␫ ⍬⏫ ⎬Է⎅⎠ஂ‫ ␦ ␄ ␦ظ‬⍬␌␧⏓ ۱⎫⎤ ⎧஖ࡥ⎘ ⎠␃⍬⏻ i TAPEER-BRAIN Megha-Tropiques level 4 prod0
3
6
9
12
15
18
number of extreme day of greater than 50 [mm/day]
uctれ TAPEER ⎰ Tropical Amount of Precipitation with an Estimate of ERrorsる BRAIN ⎰ Bayesian Rain Algorithm including Neural Networks(Viltard
Fig. 2: GPCP V1.3 2015-2017 averaged rain
et al, 2006)れ j ഡ܎⎯ Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Starate (top) and number of day with rain rate
tions(CHIRPS), ๹ࣘ⎯⏀ k CPC ⎍ଚ֤⎚⏌ Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ l ␅ ⏠ ␀ Չ࣐૊ (DWD)
of over 50 mm/day during 3yrs (bottom).
௅⎯ Global Precipitation Climatology Centre ⎯Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻― 334 ―

C462

衛星放送電波を用いた降雨強度、雨量の測定(2)*堀 康郎(安田電機暖房)、後藤則昭、古川隆之(エフワン)、吉野 純(岐阜大学)
1. はじめに出すものである。図 2 に関市の観測点を示す。

既報で衛星放送電波の降雨による減衰から降雨強  

度、時間雨量が求められることを示した[1]。この結果を用い、昨年の 8 月に岐阜県の平成 30 年度 IOT
コンソーシアムの補助事業に応募し、採択された。テーマは「降雨強度、雨量簡易測定法の開発と実用化」
で、測定箇所を 30 近くに増やし、降雨強度分布、河川水位との関係などを調べるもので、期間は 2018 年
9 月から 2019 年 8 月末までである。本研究では、昨    図2

年 7 月の西日本豪雨の際に浸水被害があった津保川について総雨量と河川水位の関係を調べること、ま関市上之保地区の観測点

津保川の支流に 3 カ所の観測点を設けた。
図 3 に岐阜、西濃地区での装置の配置状況を示す。

た、岐阜、西濃地区の平野部 26 カ所を選び、降雨強度の分布と移動状況を求めることにした。
2. 降雨減衰測定装置と観測点の配置
最初に開発した降雨減衰測定装置は、減衰量をマ
イクロ SD メモリーに記録し、あとから読み出す方式であった。今回は通信機能を付与し、多数の装置からのデータを一カ所に集められるように改良した。
図 1 に改良した降雨減衰測定装置の外観写真を示す。
  図 3  岐阜、西濃地域の観測点

送信アンテナ㻌

西は大垣市から東は各務原市に至る平野部に 26
カ所の観測点を設け、降雨強度、雨量などのリアルタ
イムの分布と移動を観測するものである。
3. おわりに
平成 30 年度岐阜県 IOT コンソーシアムの補助事
業により、衛星電波を利用した降雨強度、雨量簡易測定装置を県内 29 カ所に展開し、観測を開始した。講演では観測結果を中心に発表する予定である。装置

パラボラアンテナ

電源 15V 入力㻌

の設置場所の選定、交渉、設置に多大な協力を受けた

図 1   降雨減衰測定装置

赤坂光男氏、加藤 明氏に深く感謝するとともに、設パラボラアンテナからの信号を入力し、内部で検置許可をいただいた市町村他の関係各位に感謝する

波、対数変換して、3G で 1 分毎に信号を送信し、デものである。 参考文献 [1] 堀、後藤,2018,日本気ータセンターで収集、蓄積し、インターネットで読み象学会秋季講演会、C458.

― 335 ―

C463
微小雨量の検知を可能にした雨量計の開発角田 敦 72.    宇塚 和夫 72.    雨センサーの設置位置

１．諸  言 転倒ます型雨量計の計測方法は、転倒ますに雨が定量入ると

図  に雨センサーの設置位置を示す。図のようにろ水器内に転倒し、転倒回数で雨量を測定する仕組みである。そのため、雨

雨センサーを設置し、受水器から流入する雨水が当たりやすいの降り始めがわからないという欠点がある。つまり、一転倒雨量位置に設置した。

PP のものでは、PO の雨水が溜めるまで降雨を確認する

 試験方法
雨センサーが検知できる最小の水量を計測するために、脈動ことができない。
そこで今回は、降り始めを検知できるようにするため、雨センがなく連続で一定流が吐出できる定量ポンプを使用し、試験をサーを備えた転倒ます型雨量計の開発を行った。そして、最小で実施した。水量は  ㎜刻みで変化させ、雨量計感部の中心部のどのくらいの雨量で検知することができるのかを検証した。

真上から滴下した。
３．結  果

２．方  法

図４に滴下の様子を示す。その結果、雨量 PP 相当の流量で ろ水器と雨センサー
図１に今回使用したろ水器を示す。雨センサーの基板に砂や雨センサーが反応することを確認できた。また、雨センサーを設

塵が残らない角度に設置することを考慮し、ろ水器の設計を行置しても、転倒ますに安定して水が注がれることを確認した。



った。また、このろ水器は既報 の通り、雨水を一度溜めず直接

４．結  言

転倒ますへ流す構造のため、降り始めが既存ろ水器よりも正確

雨の降り始めが判然としないという転倒ます型雨量計の欠点に測定できるという利点もある。図  に、今回使用した雨センサを解消するため、雨センサーを備えた雨量計を新たに開発した。

ーを示す。雨センサーはくし形抵抗検出式を使用し、$95 マイコ

その結果、既報  のろ水器に雨センサーを備えることで、降り始

ン $UGXLQR を回路に組み込んである。センサーからの返り値をめが確実にわかる雨量計が実現できた。

モニターで確認することで検知の有無の確認を可能にしている。


参考文献



 宇塚和夫角田敦“メンテナンスフリーを実現した転倒ます

型雨量計の開発”日本気象学会大会講演予稿集













雨センサー

















外観図           分解図

図１新型ろ水器









図 3 ろ水器と雨センサーの位置関係

Arduino







吐出口




モバイルバッテリー




水滴

雨センサー


雨センサー *529(        雨センサー電子回路
図 4 雨センサーに水が接触している様子

図２雨センサー（試作品）― 336 ―

D451*(:(; アジアモンスーン水文気候学研究の新プロジェクト
寺尾 徹（香川大教育）・鼎信次郎（東工大環境・社会理工）・
松本 淳（首都大都市環境・-$067(&）
はじめにンの水文気候学的研究の推進を通して、アジアの

アジアモンスーンの水文気候学的研究は、GHP

陸上降水をターゲットに、上記の課題に答えるこ(GEWEX Hydroclimate Panel)の枠組みのもと、
GAME (GEXEX Asian Monsoon Experiment)、
MAHASRI (Monsoon Asia Hydro-Atmosphere

Scientific Research and Prediction Initiative) をとを主要な目的とする。
プロジェクトのアプローチ
本プロジェクトは、GAME・MAHASRI を通じて広がったアジア諸国のモンスーン研究における通して大きな発展を遂げてきた。これらの成果の共同を活かしつつ。以下の 6 つのアプローチを通上に立ち、2019 年より次世代の水文気候学研究プ

じてアジア陸上降水に接近する。

ロジェクト (Post MAHASRI Project) が開始さ

1) 降水とその極端現象の観測と見積もりれた。Post MAHASRI は、GHP の prospect RHP(Regional Hydroclimatological Project)の一つに認定され、8 月の国際会議に向けてサイエンスプラ
ンの具体化が進められている。

2) 多様な大気陸面過程のプロセススタディー

3) 季節内変動～数十年周期変動メカニズム理解

4) 人間影響を含む水文過程の高分解能モデル

5) 共同した観測とモデリングの推進
6) 気候変動影響の評価

プロジェクトの目的
アジアモンスーンは、現在の地球上で最も強力なモンスーンシステムであり、成層圏を含めた大プロジェクトの主要な問い
本プロジェクトはその 10 年間の期間において、

気循環において重要な役割を果たしており、地球図 1 に示した 5 つの問いに答えることをめざす。

大気の研究にとって重要な課題である。同時に、過去から未来への時間軸にわたり、アジア陸上降アジアモンスーンの影響の及ぶ領域には 40 億とも

水 の デ ー タ レ ス キ ュ ー の 活 用 ・ AMY-II (Asia

言われる人が生活している。特にアジアモンスー

Monsoon Year-II)への貢献など効果的な観測プロ

ン降水は、水資源や災害リスクなど、環境の最もジェクトの探求・信頼できる気候予測理解とは何

重要な決定因子の一つとなっている。

かを問う。アジア陸上降水理解のものさしとして、

温室効果ガスの増加に伴う気候変動は、アジア

極端現象と山岳降水の解明を重視する。

モンスーン降水に大きな変動をもたらす可能性があり、水資源や災害に対する気候変動影響の評価は社会的にも強く要請されている。しかし、アジアモンスーンの基本理解にも大きな課題があること (Gadgil 2017) も反映して、気候モデルによるアジアモンスーン降水の再現性には大きな問題がある (Sperber et al.
2013, Ashfaq et al. 2017)。特に非均一性の高い陸面過程の理解は重要である(Mariotti
et al. 2018)。アジアモンスーン降水理解とその変動メカニズムの解明は、アジアモンスー
ンの水文気候学研究に課せられた新しい重
大な課題となっている。
本プロジェクトは、多様なアジアモンスー

図 1 Post MAHASRI プロジェクトが解明をめざす共通する 5 つの「問い」― 337 ―

D452

2018 年 7 月 豪 雨 時 に お け る 中 国 地 方 付 近 の 降 水 の 解 析（梅雨降水の東西差と変動に関わる気候学的視点から）*加 藤 内 藏 進 （ 岡 山 大 ・ 教 育 学 研 究 科 ( 理 科 )）， 松 本 健 吾 （ 岡 山 大 ・ 自 然 科 学 研 究 科 ）．はじめにが西日本だけでなく，中部地方まで広く分布していた。

 東アジアの亜熱帯前線帯である梅雨前線帯付近でのまた，例えば  月  日夕方の気象庁レーダーでも見ら

降水量や降水特性，また，それらに関わる総観場は，れたように，時間雨量 PP〜PP 程度の局地的な強雨

平均的な東西の違いや季節進行の中での違い等が大きが広範囲に散在していただけでなく，時間雨量 〜

いだけでなく，梅雨期の中での日々の季節内〜短周期

PP，あるいは PP 未満の「そこそこの強さの雨域」

変動の中での違いや年々の違いも小さくない。

が，上述の強雨域の間を埋めて広く分布していた。

 梅雨降水に関する上述の種々の変動性を把握するこ 気象庁 +3 掲載の岡山県・広島県における計  地点のとは，温暖化等に伴う地域規模の極端現象の応答過程

 分雨量の時系列（第  図）や領域平均雨量への寄与の理解のために重要であるだけでなく，季節サイクル（第  図）によれば，PP 分あるいは PP 分を超の中での「振れ幅」も含めた，動気候学的な広域梅雨

える強雨の時間帯の頻繁な出現が総降水量を押し上げの平均像の理解の上でも重要と考える。

ているが，その間でも PP 分未満の（但し，それほ 例えば，梅雨前線への南からの水蒸気輸送場，北側

ど弱い雨ではない）時間帯の持続も，全体の降水量をの気団・システム，等の東西の大きな違いに伴い，西更に大きくすることに少なからぬ寄与があった点が注

日本の梅雨前線付近では集中豪雨に関連した大雨日の目される（ 日間での領域平均総雨量 PP 中，PP

頻出で総降水量も多いが，東日本側では大雨日の出現

分未満の時間帯の総降水量へ寄与は PP もあり）
。今が少なく総降水量も少ない（NInomiya and Mizuno 1987）。

後は，より広域の同様な解析や，関連する総観場に解

また，我々のグループも指摘しているように，東日本

析も行ないたい。

の大雨日での降水特性の西日本側との違いも大きい（松本他 2013 等）。

 ところで，平成 30 年 7 月豪雨に関して，これまでの

豪雨に比べてかなり広範囲に，しかも一連のイベント

として 3 日以上持続した点など，独特な特徴が多くの

人に指摘されている。そこで今回の豪雨が，
「上述の平



均的な降水や総観場の東西の違いやその中での変動と

しても，どのように位置づけられるのか」という動気

候学的視点で解析を行なう意味も大きいのではと考える。本研究では，そのような総合的な考察へ向けた最

初のステップとして，平均的には降水特性や総観場の

東西の違いの遷移領域的な位置づけも出来る中国地方における降水特性の解析を行なった。また，それに関 第  図  月  日〜 日における  分間雨量の時系列（PP）。

連した総観場や，その気候学的位置づけも今後解析予



定である。



．岡山県・広島県における  分雨量を用いた総降水

量と降水特性に関する解析 今回の豪雨は，気象庁（，報道発表資料）や，



国際気象海洋 株 の +3 のリアルタイムでのレーダーア



メダス合成データ  時間積算値等に示されるように，

第  図 図中の地点で平均した雨量と階級別  分雨量の寄与 月  日〜 日における総降水量が PP を超える地域の時系列（ 項移動平均し，PPK に換算）
。凡例は図中を参照。

― 338 ―

D453

GSMaP サブデイリースケール降水のヴェトナム北部における検証*野津雅人 1 , 松本淳 1,2 , Long Trinh-Tuan1 , Thanh Ngo-Duc3 , Truong Duc-Tri4(1: 首都大学東京, 2: 海洋研究開発機構, 3: ハノイ科技大, 4: ヴェトナム天然資源環境省)

1. イントロダクション
衛星観測はレーダーの存在しない地域や山岳域での降水を捕捉する有力な手段である. しかし, 衛星降水デー
タは複雑な地形をもつ地域での弱点が指摘されている.
例えば, 降雨頂が比較的低い地形性豪雨は過小評価されやすい (e.g. Kubota et al. 2009). また, 対流圏下層の高安定度時に, 降水量に比べて降雨頂が低くなる傾向も知られている (Shige and Kummerow 2016). GSMaPのような衛星降水データセットはこれらの弱点を補正するための工夫が盛り込まれているが, 現状では十分でな
い. GEWEX アジアモンスーン水文気候学研究が対象とする地域は数十 km スケールで山脈が走る複雑な地形をもつ (図 1: ヴェトナムの例) ため, この弱点の影響を受け易い. 例えば, 日周期変動の顕著な夏季ヴェトナ
ム北部において, 衛星降水データが地上雨量の日周期変化を十分に捉えられていない事例は多い (図 2a). 本研
究は, このようなサブデイリー衛星降水データの精度向上を目的として, 風や大気安定度などの気象要素に着目した検証を行う. ヴェトナム北部において, 地上雨量計
および衛星降水データを比較し, 風や大気安定度と衛星
降水データの再現性を関係づける. 本稿では, 風の地形を上昇する成分と再現性の関係を用いた衛星降水デー
タの再補正の例を紹介する.
2. データと手法
ヴェトナム気象水文局による現地観測地上雨量計デー
タ (以下, 地上雨量), GSMaP MVK version 7 衛星降水データ (以下, GSMaP) を用いた. 地上雨量はヴェトナ
ム北部の 7 観測点 (図 1) を用いた. 両データの時間解
像度は 1 時間, GSMaP の水平解像度は 0.1◦ である. このデータを 6 時間ごとにまとめた. 風速データは再解析データ JRA-55 の 925 hPa 値を用いた. 解析対象期
間は 2014 年 3–12 月である. 各観測点において上り勾配方向に射影した風速 (uoro ) を計算し, 5 階級に分けた. 各階級ごとに, uoro , 地上雨量, GSMaP の平均降水量の比 (GG-ratio) を求めた. uoro と GG-ratio を線形回帰して, uoro に応じた GSMaP の補正率を算出した.
3. 結果
uoro のみによる補正では一貫した改善を得ることはできなかった. まず, GSMaP は高降水量で過大評価, 低
降水量で過小評価の傾向があるので, GSMaP 降水量 10mm/6 hr を境として, uoro と GG-ratio の関係を求めた. 高降水域, 低降水域ともに uoro が大きくなるにつれて GG-ratio が小さくなった. このことは, これまでの研究で指摘された地形性上昇を伴う雨での過小評価と同様の結果と言える. 図 2 は地上雨量, GSMaP, 補

図 1: 北部ヴェトナムの地形と本研究で用いた地上雨量観測点.

図 2: (a) Phu Yen の 6 月, (b) Sin Ho の 7 月, Nghia Lo の(c) 7 月, (d) 5 月における降水量日周期変動. 黒, 白, 灰色がそれぞれ 地上雨量, GSMaP, 補正した GSMaP を示す.

正した GSMaP による 6 時間ごとの日周期雨量変化の例を示す. 図 2a は補正による周期性の改善例である.

GSMaP で捉えられなかった地上雨量による 19–1 時のピークが, 補正により捉えられた. 図 2b は量的な改善例である. すべての時間帯において GSMaP は地上雨量を大きく下回ったが, 補正により過小評価が少し和ら
いだ. このような改善がいくつかの月, 地点で見られる一方で, 悪化事例も多く見られる. 図 2c は日周期の特徴, 量ともに GSMaP よりも悪化してしまった例である. 図 2d は過大評価がさらに大きくなっている.
4. まとめと今後
今回の補正では改善, 悪化の両事例が得られた. 今後は両者の比較をしつつ, 水蒸気輸送の地形上昇効果 (鉛直輸送), 大気安定度などの指標と GG-ratio との関係を調べる. これらの関係に基づきデータの再補正を行い,
GSMaP とその他の指標を組み合わせることにより, 衛星観測がサブデイリースケールの降水の実態にどこまで迫れるのかを調べる.
謝辞

本研究は, JAXA 第 8 次降水観測ミッションの支援のもとで行われた. GSMaP データは JST-CRESTの支援の GSMaP プロジェクトのもとで JAXA/EORCにより制作・提供されたものである.

― 339 ―

D454

中部山岳域における衛星降水量の検証*上 野 健 一 ・ 三 戸 航 ・ 澤 田 壮 弘 ( 筑 波 大 学 ), 山 本 宗 尚 (京 都 大 学 ),Ueno K., W. Mi to, A. Sawada (Uni v. Tsukuba ) and M. Yamamoto ( Kyoto U niv.),


はじめに

各地域で GSMaP_MVK による日降水量データが過雨量計や気象レーダ観測が希薄な山岳域では、衛星大・過小する日降水量のランキングを 10 位まで選定しによる降水量推定に期待がかかっている。大陸での衛た。過大評価は温帯低気圧通過時に複数エリア（広領星降水量と現地での雨量計観測の不一致要因に関して域）で同時に発生する傾向がみられ、一方の過小評価

は従来から多くの指摘がなされているが、１）陸面のは様々な擾乱により単独エリア（狭領域）でも発生し影響を受けた降水システム固有の特徴、２）推定アルた。これらの特異日を除くだけで、地上雨量との平均

ゴリズムに依存する問題、３）点観測の代表性および的な不一致量は大幅に低下した。GSMaP_Gauge は過大

雨量計自身の補足率、が混同して議論されることが多評価日のバイアスを大きく低減させているが、過小評

く、GEWEX プロジェクトを進展させるうえで重要な価が改善されない地域も見られた。

研究課題と考える。
2014 年から運用が開始された GPM 主衛星は、降水

不一致の要因解析

形態の把握も可能な DPR を搭載し、中高緯度に観測範

過大・過小が特定され、かつ GPM-DPR の観測があ囲を広げている。また、マイクロ波放射計を搭載したった日に関して集中的に要因を分析したところ、マイ

複数衛星と静止衛星 IR 画像情報を利用して、全球スケ

クロ波観測衛星時間における散乱アルゴリズムに起因

ールの時間降水量データセット（GSMaP）が構築されする要因と、静止衛星による雲ベクトルが不一致量をている。これらを海外で検証する研究も見られるが、外挿する要因の２つが見られた。前者に関しては、低本研究では、比較的地上観測網が充実した本州内陸山

気圧前面の高層で発達する停滞性の低温・層状性降水

岳域にて同データの検証研究を進めている。比較対象

が過大評価日に卓越し、下層の暖かい対流性降水が過は、AMeDAS 観測網に JALPS 山岳雨量データ[1]を加小評価日に卓越した。つまり、衛星降水量の不一致にえた暖候期の地上降水量で、A)気象擾乱別の各プロダ

は降水システム特有の構造が強く関係している。

クツの分布特性を把握し、B)衛星降水量の過大・過小

DPR データの蓄積と、シミュレーションなどによる日を任意の山岳域で特定したうえで、C)不一致の要因

気象場の分析は不可欠である。寒候期の降水形態の再を、アルゴリズムおよび降水システム特性の両面から現性や大陸の内陸・山岳域での比較計画も視野に入れ分析する[2]。

た研究を推進する必要がある。



降水分布の特徴

2015,2016 年の 4－10 月における日降水量を低気圧、
停滞前線、寒冷前線、台風（本体、遠隔）、その他、に分類し、118 地点の AMeDAS に 19 地点の JALPS デー
タを加えた地上降水量、GSMaP_MVK/Gauge(Alg.V7)、
DPR(Prod.V05)データで比較した。
“その他”に分類される降水日が最も多く、一方で地上降水量は大山脈の

図１ 地上降水量（左）と衛星降水量の比較

影響を反映して卓越擾乱に応じた極大・極小域を示した。DPR は観測頻度が少ないため極大・極小域が過大

参考文献に評価され、一方で GSMaP は分布が平滑化されて地上[1]上野ほか、2013：大学間連携事業を通じた中部山岳

雨量との不一致が見られた（図１）。

域の気象データアーカイブ、地学雑誌、122、638-650.
[2]上野ほか、2019：暖候期の中部山岳における総観規模擾乱に応じた降水分布と衛星降水量の比較、地学

過大過小評価日の選出

JALPS 観測地点を含む 5 つの主要エリアを選定し、雑誌、129、31-47.

― 340 ―

D455
チベット‐ヒマラヤ域を対象とした高解像実験の重要性*杉本志織 1、高橋洋 2 (1 JAMSTEC; 2 首都大)夏季に発生するチベット‐ヒマラヤ域の雲・降を示唆している。

水過程は、対流圏中上層の直接的な加熱に貢献し、既存研究から、チベット‐ヒマラヤ域におけるモンスーン循環の形成にとって重要な役割を果

雲・降水過程の日変化を十分に再現するためにはたす。チベット高原とヒマラヤ山脈は地理的に近水平解像度 2 ㎞以下の領域大気モデルを用いる必接した地域であるが、降水特性の日変化には大き要があると考えられるが、計算機資源の観点から、な違いがみられる(Hirose and Nakamura 2005)。

これまで高解像実験の実施は容易でなかった。と夏季の降水強度・降水頻度の日変化をみると、チころが近年、チベット‐ヒマラヤ域でも水平解像

ベット高原南部では夕方に極大を示すのに対し、

度 2km の数値実験が実施され、ヒマラヤ山脈のヒマラヤ南麓では夕方から夜間の極大に加え深谷域を通過しチベット高原に侵入する水蒸気輸

夜から早朝に別の極大がみられる（図 1）。このよ

送過程が示された（Lin et al. 2018）。この研究は、うに地域によって異なる降水特性の日変化を正

急峻山岳地域で計算不安定を起こさないようなしく理解することは、アジアモンスーンの形成だ

実験設定を示した点でも非常に意義のある研究

けでなく、周辺地域の豪雨災害や水資源管理にと成果と考える。
以上を踏まえ、本発表では既存研究のレビューっても非常に重要な課題の一つと言える。
領域大気モデルは、短期の天気予報や将来の気によりチベット‐ヒマラヤ域を対象とした高解候予測研究に加え、観測することが困難な大気物

像実験の重要性を述べると共に、同領域を対象と理過程の評価・検証に用いられることがある。例

した高解像実験の初期結果について紹介したい。

えば、陸面状態が降水過程に与える影響を評価するために、領域大気モデルを用いた感度実験がアジ ア 域 で も 実 施 さ れ て い る (Takahashi et al.
2010, Sugimoto and Takahashi 2017)。日中と夜間では陸面での熱収支・放射収支が異なるため、地域や昼夜を区別して陸面が雲・降水過程に及ぼす影響を議論する必要があるが、領域大気モデルを用いてこれを調べる場合には、積雲対流や降水
特性の日変化が適切に再現できていなければならない。
急峻で複雑な山岳地形を有する地域では、雲・降水過程の日変化を再現する際に、高い空間解像度が要求される。Kataoka and Satomura (2005)
は、メガラヤ高原南部で夜間に発生した積雲対流の南方伝播メカニズムを提唱するために、水平解
像度 2km の数値実験を実施した。Oizumi et al.
(2018)は、500m 以下の水平解像度とそれに適した境界層スキームを用いることで、伊豆大島で発生した豪雨の降水強度をより精度よく再現できることを示した。一方、Sugimoto and Takahashi(2016)は、水平解像度 5km の数値実験では、モン

図 1. ヒマラヤ域およびチベット高原南部域で領域平均した夏季（JJA）の降水強度（■, 左軸）および降水頻度(▲, 右軸)の日変化。1998 年から2012 年までの 15 年分の TRMM 3B42 データを利用した。横軸の現地時刻(LT)は東経 90 度の時刻を表す。

スーン最盛期にメガラヤ高原やヒマラヤ山脈の南側で発生する夜雨が十分に再現できないこと― 341 ―

D456
アジアモンスーン域での降水日変化における大気陸面相互作用の役割
高橋 洋 （首都大） 杉本志織（JAMSTEC） 藤波初木（名古屋大）

アジアモンスーン域における降水日変化についである。一部の全球非静力学実験（例えば、Kodamaての理解は TRMM-PR(熱帯降雨観測衛星の降水レー

et al. 2015）以外では全球の気候実験の多くは、積ダ ) に よ り 飛 躍 的 に 進 ん だ (e.g., Hirose and雲対流パラメタリゼーションを用いている。

Nakamura 2005)。これは、TRMM 衛星が太陽非同期の以上のように、降水日変化の理解は進んでいるが、軌道であることが一つの重要なポイントであり、多今後もさらなる研究が必要である。以下に、具体的

くの極軌道衛星では、日変化の把握が難しい場合がに科学的な課題の一部をあげる。

多い。また、これまでの赤外放射計をもとにした対・ プレモンスーン季の強雨と地表面状態

流活動とは異なる、レーダによる降水観測の意義は・ 陸上における夜の雨

大きい。さらに、17 年間という長期間の運用により、メカニズムの理解は不十分である。大気観測の少な

長期データが蓄積されたことにより、様々な解析がさから、シミュレーションの検証は降水や対流活動可能となった(e.g., Fujinami et al. 2017)。

などに限られている。

また、降水量だけでなく、降水特性など、降水に・ 降水変動と水蒸気輸送

関連する様々な特徴についても、調べられている。

大規模場での水蒸気輸送は、様々な観測により捕捉

例えば、降水と雷の関係（Takayabu 2006）なども明されていると考えられるが、降水日変化スケールでらかになった。さらに、経験的にはよく知られていの水蒸気輸送に関しては、観測の制約により、可降

た、プレモンスーン季やポストモンスーン季の強雨

水量の時間変化などの検証などに限られている。

（積算降水量としては少ない）なども、長期間の統計解析により明らかになりつつある（Takahashi
2016）。また、降水特性には、地表面状態が強くかか
わ っ て い る こ と が 示 唆 さ れ て い る （ Ono and
Takahashi 2016, Sugimoto and Takahashi 2017）。
数値シミュレーションによるアプローチでは、近年の高解像度実験により、降水日変化の再現性が改善している（e.g., Takahashi et al. 2010, Kodama
et al. 2015）。しかしながら、数値モデル内では、
強すぎる日変化を再現していることや、降水特性の再現性の問題は、大きな問題である。これらについては、境界層プロセスが一つの問題であることは長

図：陸と海の降水特性の季節変化の違い（Takahashi

く指摘されているが、あまり改善が進んでいない。

2016, SOLA）

新規の境界層の観測により、大気陸面相互作用の役割が明らかにしたい。
。
さらに、全球モデルや数 10 km 解像度などの数 km
スケールの高解像度化が難しいシミュレーション
では、積雲対流パラメタリゼーションの問題も重要― 342 ―

D457
北進季節内変動に伴うフィリピン西岸域の降水変動：㼅㻹㻯㻙㻸㼍㼛㼍㼓㻌㻞㻜㻝㻤 集中観測㻌㻌㻖横井㻌 覚、城岡㻌 竜一、米山㻌 邦夫（海洋研究開発機構）、㻲㼘㼍㼢㼕㼍㼚㼍㻌㻰㻚㻌㻴㼕㼘㼍㼞㼕㼛、㻱㼟㼜㼑㼞㼍㼚㼦㼍㻌㻻㻚㻌㻯㼍㼥㼍㼚㼍㼚㻌㻔㻼㻭㻳㻭㻿㻭㻕㻌㻌㻌㻌
㻝㻚㻌 背景㻌
熱帯アジアモンスーン域では、季節風の主風向にほぼ直交する山脈が多く、そういった地域では季節風の風上側で多くの降水が見られる。さらに、北進季節内変動や台風をはじめとする短周期擾乱や日変化により降水活動は幅広
い時間スケールで変動する。また、本研究の対象であるフィリピン共和国は、大小様々な島が入り組んだ海大陸域であり、降水活動の特徴は外洋・沿岸域・内陸で大きく異なる。このような状況のなかで、季節風、短周期擾乱、そして日変化がどのような降水変動の空間パターンを生み出すのか、また降水をもたらす過程で三者がどのように相互に影響を及ぼし合うのか、について研究することは、この地域
㻌図 㻝㻦㻌 ラワーグ周辺の地図。○印は高層観測を行っているラワーグ気の降水変動の理解を深める上で重要である。㻌
㻞㻚㻌㼅㻹㻯㻙㻸㼍㼛㼍㼓㻌㻞㻜㻝㻤 集中観測㻌
そこで、海洋研究開発機構（㻶㻭㻹㻿㼀㻱㻯）とフィリピン共和国大気地球物理天文庁（㻼㻭㻳㻭㻿㻭）は、海大陸観測研究 㻌年（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㻧㻌㼅㻹㻯）計画の一環として、㻞㻜㻝㻤 年 㻣㻙㻤 月、ルソン島北西沿岸部のラワーグ市にて㼅㻹㻯㻙㻸㼍㼛㼍㼓㻌 㻞㻜㻝㻤 集中観測を実施した。具体的には、ラワーグ気象台（図 㻝 の○印）にて行われている現業高層観測を強化して 㻢 時間間隔の観測を実施し、同時に、地上気象観測も行った。また、㻤 月のみだが、気象台にて 㻳㻺㻿㻿 可降
水量観測を行い、気象台から約 㻢㼗㼙 南方の丘の上（同△印）に 㻼㻭㻳㻭㻿㻭 が所有する可搬型 㼄 バンド偏波レーダを設置して、連続観測を実施した。㻌

象台、△印は可搬型レーダ設置 点、円はレーダから半径㻢㻜㼗㼙 の範囲を表す。陰影は標高。㻟 つの矩形領域（左から海上、沿岸部、陸域と呼ぶ）については図 㻟 参照。㻌㻟㻚㻌 初期結果㻌
㻌
図 㻞 に 㻞㻜㻝㻤 年 㻤 月における南シナ海上の 㻤㻡㻜㼔㻼㼍 面東 図 㻞㻦㻌㻝㻝㻡㻙㻝㻞㻜㻱 で平均した、㻤㻡㻜㼔㻼㼍 面東西風㼇㼙㻛㼟㼉の時間緯度断面
西風の時間変化を示す。西風軸がひと月かけて北緯 㻤 度（データ：㻶㻾㻭㻡㻡）。濃い（薄い）陰影は、東風域（㻝㻜㼙㻛㼟 以上のから 㻞㻜 度まで北上していた。これは北進季節内変動の一西風域）を表す。点線はラワーグの緯度を示す。㻌
部である。北上成分に重畳して準二週間周期の変動も見 㻌られ、ラワーグでの高層観測では 㻤 月中旬と下旬に西風の極大が観測された。㻌
図 㻟 はラワーグ周辺の海上、沿岸部、陸域で平均したレーダ降水量の時系列である。どの地域でも、㻞 度の西風極大期に活発な降水活動が見られたことがわかる。これは北進季節内変動に伴う特徴と一致する。興味深い点は、陸域のみ 㻤 月上旬にも多くの降水が見られたことである。この降水は午後 㻟 時頃に極大を迎えるという熱帯陸域で一般的な日変化を示していた。一方で、㻤 月下旬の降水量は海上や沿岸部の方が多かったことがわかる。同様な海陸コントラス
トは、インドネシアでのマッデン・ジュリアン振動に伴う降水㻌
変動にも見られることから、二種の季節内変動の陸上降水 図 㻟㻦㻌 図 㻝 の 㻟 矩形領域で平均した高度 㻞㼗㼙 のレーダ降水量（上から海上、沿岸部、陸域）。灰色はデータ欠損期間を表す。㻌
への影響について統一的に理解できる可能性がある。㻌

― 343 ―

D458

ヒマラヤ山脈の氷河周辺域における夏季降水量観測と降水量変動
藤波 初木 *1, 藤田耕史 2, 高橋暢宏 1, 平田英隆 1, 佐藤友徳 3（ 1 名古屋大学宇宙地球環境研究所,2 名古屋大学大学院環境学研究科,3 北海道大学大学院環境科学院）
1. はじめに間周期で日周変化の振幅が変調することも分かった. 約

夏季ヒマラヤ山脈では, 海洋からの湿潤モンスーン気

5 日周期の降水変動にはベンガル湾周辺で発生し, イン流が, ヒマラヤ南斜面の影響を受けることにより, 豊富

ド亜大陸を北西進するモンスーン低気圧と関係が明らかな降水がもたらされる. この降水による潜熱加熱は, 夏になりつつある(例えば Fujinami et al. 2017). 発表では, 降季アジア周辺の大気循環場の形成・維持に重要な役割を

水量観測に基づく降水変動特性と, モンスーン低気圧が持つ. また, この降水が高標高地域の山岳氷河や大河川

ヒマラヤ山岳域の降水量変動にもたらす影響を中心に発源流域を含む山岳域の水循環を維持している. しかし,表を行う予定である.

その山岳域の水循環を変調させる降水量変動の実態とそ

謝辞の変動メカニズムは未だに明らかにされていない.

B(18KK0098)の援助を受けて実施している.

これらの問題意識のもと, ネパールと日本の氷河・気本 研 究 は JSPS 科 研 費 国 際 共 同 研 究 強 化

参考文献

象・気候・水文を専門とする研究者との国際共同研究が(1) Fujinami, H., T. Sato, H. Kanamori and F. Murata, 2017:開始された. この共同研究は, ネパールヒマラヤ中部とContrasting features of monsoon precipitation around the

東部の氷河周辺の標高 4000m 以上の高標高地域とその下Meghalaya Plateau under westerly and easterly regimes, J.

流部での複数地点の降水量観測, TRMM-PR, GPM-DPR,

Geophys. Res.-Atmospheres., 122, 9591-9610.

CloudSat CPR 等 の 衛 星 デ ー タ , 高 解 像 度 大 気 再 解 析(ERA5)及び雲解像モデル(CReSS 及び WRF)を総合的に用いて, ヒマラヤ高標高域の降水量変動と降水特性及びその変動メカニズムを明らかにすることを目標としている.

2. 目的
近年, 高精度の格子点雨量データや TRMM-PR などの
降雨レーダデータによりヒマラヤ山岳域の詳細な降水分
布が明らかになってきた (図上). しかし, 標高 4000m 以上の領域での降水量分布の妥当性は未だに確かめられていない. またそもそもどのくらいの雨が降るかといった基本的な情報すら不足している. そこで, 本研究課題は,
1)ヒマラヤの高標高地域でどのくらい雨が降るのか？ 2)
極端降水を含む降水量変動(日周期, 総観規模擾乱, 季節
内振動など)の実態とその変動メカニズム, 3) 降水変動に伴う降水量の標高依存性, 4) 降水変動に伴う降水特性の変調, 5)夏季総降水量の年々変動特性の実態解明を具体的な目的とする.

3. 実施状況と初期結果
既に, 2016 年よりロールワリン氷河とポンカー氷河周辺の AWS にて降水イベント毎の降水量観測が実施されており, 3 年分のデータが取得できている(観測地点は図下を参照). さらに, 2019 年の暖候期に下流部にも同様の雨量計を設置する予定である. 標高 4800m に設置されているロールワリン氷河末端部の雨量計では,

2016 年 6～

9 月の積算値で約 600mm の降水量が観測された. また,
降水量変動には日周変化が卓越するが, 約 5 日と約 2 週

図 1(上): 熱帯降雨観測衛星(TRMM)の降雨レーダ(PR)による夏季降水量の気候値. (下)ヒマラヤの標
高, 夏季の下層風系変動と斜面風の模式図.

― 344 ―

D459

PostMAHASRI に お け る 水 文 学 の 挑 戦*鼎 信 次 郎 (東 京 工 業 大 学 環 境 ・ 社 会 理 工 学 院 )Engine で手軽に出来るようになってきた．

はじめに

本専門分科会の主たる目的は、GEWEX の下の新た

ここまで書いてきたことは、コンピュータを使うこな地域プログラムあるいはプロジェクトとしてのとにアレルギーさえなければ、修士に入学してきたば

MAHASRI の次のものをどのような方向性のものとし

かりの学生あたりでも、あるいは卒論で配属されたばて企画するか議論することにあると考えられる．気かりの学生でも、そもそも研究室などに所属しない一象・気候分野の話題がほとんどとなると想定されるが、般人であっても、途上国においても、すぐに水文解析

GAME 以来、気象・気候学と水文学とのコラボレーシができる時代になったということに等しいのであろう．

ョンとして発展した経緯があり、水文分野を代表してすぐ近い将来には、上記ではまだ自ら計算することというのは甚だ力不足ではあるが、いずれにしても水が前提になっているものが、インターネット上で結果

文分野から一つ話題提供をしたいと考えている．

も含めてすぐに得られるようになるのであろう．



*$0( 開始前あるいは開始前後からの変化

これからの挑戦1990 年代始めの GAME 開始期のことを振り返り、現上記のような時代背景の中、また学術上の挑戦につ状の応用分野も含む（postMAHASRI に関係する）水文

いて私一人の思いつくことは限られており、包括的な学の状況を眺めると、この 20 数年の間に、大いなる変アイデアを示せるものではないが、当日までに可能な化、進展、進化があったことが認識できる．そもそも範囲で議論の叩き台を整理し提供したい。また、身の私自身についても、大学院にちょうど進学したかどう

回りの（postMAHASRI に関係する）最先端の水文研究かという時期から 50 歳近くになるまでの期間というこの動向について紹介し、議論のきっかけとしたい。

とであり、応用も含む学問上の変化が巨大であっても驚くにはあたらない．

．全球超高解像度の地形データと、それに整合した
河川網データ。

・ほぼリアルタイムで、全世界の高解像度降水量データが得られる．研究用にデータとして得ることもで
きるし、日常生活や業務のためにスマートフォンからチェックすることもできる．

・新時代の水文研究に利用可能と考えられる様々な
新しい人工衛星データおよび GIS データ。
・人工衛星データの同化による全球の水循環の把握の進展。

・過去約 100 年の全球降水量グリッド時系列データ

・Anthropocene が当然となってきた時代における人（気温データも）が誰でも入手可能であり、それを用間―水循環系を表現するためのデータやモデル手法。

いた分析ができる．

また、地下などの目に見えない部分についての水文デ・将来約 100 年の全球気候シナリオデータ（降水量・気温等）が誰でも入手可能である．しかも、様々なシータやモデル。
・一見、ダウンロードできるので、妥当なデータが存在するかのように錯覚してしまうが、実は水文学的

ナリオ、様々なケースについて．
・ある地域の水文シミュレーションをしたいという

データ空白域ということに関して。

ときに、フリーでダウンロード可能な数値モデルも多・気候変化による水循環の変化の projection の不確実い．それに上記のようなデータを放り込めば、専門家

性について。また、そういった不確実性と適応策とのでなくても、もっともらしい数値シミュレーション結関連について。

果（ある種の予測）を出力可能である．

 一方で、GEWEX 下の研究としては、GEWEX が昨・他のコンピュータ上のツール（ソフトウェア、ア

今目指しているところの復習は欠かせず、それらにつプリ）も様々、入手可能であり、比較的容易に使える

いても概観し、当日の議論のための素材として提供しものも多い．

たいと考えている。

・ここまで書いてきたものより、まだ多少ハードルは高いが、巨大な人工衛星データの解析が Google Earth― 345 ―

D460

CMIP5 モデルの夏季東アジア現在気候再現性と降水量将来変化
尾瀬智昭（気象研究所）

１．はじめに測に近い東西風分布を示す上位１０のモデルアンサ

気 象 研 究 所 60 ㎞ 格 子 全 球 大 気 気 候 モ デ ル（MRI-AGCM3.2H）温暖化実験（Kitoh et al. 2016）

ンブルでは、図３の鉛直流将来変化が強調されて図２の降水量将来変化となると説明できる。

では、夏季東アジアの降水量は月によっては減少す
る地域もある（Ose 2019JMSJ）。一方、３６の CMIP5モデルのアンサンブルでは、平均値としても多数決としても、中国内陸部を除いて月別降水量は増加す
る予測になっている（図１は 8 月の例）
。しかし、夏季東アジアの現在気候再現性（500hPa 東西風および降水量の月別地域分布の観測との相関係数平均で評価）が上位１０のモデルアンサンブルでは、東日本
太平洋側で降水量増加が小さく、ところによって減少する地域が現れた（図２は 8 月の例）
。この地域分

図1

CMIP5 温暖化実験における３６モデル平均 25

布の特徴は、60 ㎞ MRI-AGCM 実験の予測結果と共通

年間平均の 8 月降水量将来変化（mm/day）。薄い影はする。CMIP5 モデルの夏季東アジアの現在気候再現

0.4 ㎜/日以下の増加、濃い影は減少。

性と降水量将来変化の関係について調査した。
２.実験データ
36 の CMIP5 の歴史実験から現在気候（1980-2004
年）と RCP8.5 シナリオ実験から 21 世紀末（2075-2099
年）の 25 年間月平均値を解析した。
３.結果
図３は、３６CMIP5 モデルのアンサンブル平均の 8
月 700hPa 流線関数と鉛直流の将来変化を示す。降水図２

夏季東アジアの現在気候再現性が上位１０の量変化と 700hPa 上昇流の変化の空間相関は、図３内モデルアンサンブルであることを除いて図１と同じ。

の東経 110 度以東地域で計算して 0.87 であり、500hPa 上昇流の変化の場合の 0.45 より高かった。
図３のモデルアンサンブル平均 25 年間平均の 8 月気候場の変化から計算した断熱的な 700hPa 上昇流変化の診断値（図略）と 700hPa 上昇流の変化との空間相関は 0.59 であり、北風偏差（南風偏差）域で下降
流偏差（上昇流偏差）が見られる。
CMIP5 モデルの上位１０アンサンブル平均の場合
は、おおまかに図３の特徴をさらに強調した変化分
布であることがわかった。また、モデル毎に見ると,

図３ CMIP5 温暖化実験における３６モデル平均 25

図３の変化分布への射影係数は東アジア上層の西風

年間平均の 8 月 700hPa 流線関数の将来変化（m2/s）。

が強いほど大きい相関関係が解析された。

陰影は気圧座標系の鉛直流の将来変化（hPa/h）で、３６の CMIP5 モデルのアンサンブル平均の夏季東
アジアの西風は観測に比べてやや弱いことから、観

薄い影は上昇流変化、濃い影は下降流変化を表す。
「C」は、低気圧性の循環を表す。

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2019年度春季大会講演予稿集 編集（五十音順）［ 講 演 企画 委 員会 ］
委 員 長  仲 江 川敏 之
副 委 員 長 平 松  信 昭  廣 岡 俊 彦  堀之 内  武
委 員  青栁  曉典   石 戸 谷 重之  〇石 元  裕 史 〇 伊 藤  純 至  〇 上 清 直 隆  〇 宇 野 史 睦
 太 田 洋一 郎   日 下 博 幸   楠   研 一
〇 工 藤   玲  〇 澤 田 洋 平   清 水  厚     竹 見  哲 也  出 牛  真  那須 野 智 江 
西 森  基貴  〇橋 本  明 弘   平 原  翔 二  
廣 川  康隆   藤 部  文 昭  〇益 子   渉  
松山  洋  三好 建正  茂木 耕作
     安 成  哲 平 〇 横 田  祥 （ 〇印 ： 委 員会 事 務局 ）事 務 補 佐 江 口  恵 美［大会実行委員会］
 大会実行委員長 木本 昌秀    事務局長 渡部 雅浩
    実行委員 高薮 縁   佐藤 正樹 

阿部 彩子          今須 良一  伊賀 啓太

 鈴木健太郎 

吉森

伊藤 純至

正和

宮川 知己         シェリフ 多田野 サム            松崎 恵   北嶋 裕子

新倉 英子           荒川 恭子

日比野英美

内田 由紀            編集兼発行者  公益社団 法人 日 本気 象 学会
  東京都千代田区大手町 1-3-4 気象庁内3')制作  株 式会社 イン プレ ッソ東京都文京区関口1-34-9アネックス早稲田1F