2023年度 春 季 大会講演予稿集

会 期 ： 2023年 5月 16日 (火 )～ 5月 20日 (土 )オ ン ラ イ ン 開 催（ 5月 16日 〜 18日 ）東 京 大 学 本 郷 キャ ン パ ス 安 田 講 堂 （ 5月 20日 ）123

2023年 5月

日

本

気

象

学

会

日本気象学会 2023 年度春季大会
協賛企業・団体等一覧
今大会の開催にあたり，以下の企業・団体からご協賛を頂きました（2023年4月3日現在；50音順）．厚く御礼申し上げます．

ANEOS株式会社*+
一般財団法人日本気象協会
英弘精機株式会社*
オフィス気象キャスター株式会社+
株式会社工学気象研究所*+
株式会社ニューテック
株式会社プリード*
全日本空輸株式会社
ダイヤモンドエアサービス株式会社
日本気象株式会社*+（五十音順）*は展示を行う予定の企業・団体です．
+はリクルート対応を行う予定の企業・団体です．

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日本気象学会 2023 年度春季大会
新型コロナウイルスの感染状況によっては，開催形態が変更となる場合があることをご承知おきください．
会期：
2023 年 5 月 16 日（火）～5 月 20 日（土）（口頭・ポスター発表は 16 日（火）〜18 日（木））表彰式，受賞記念講演，シンポジウム：
日程
2023 年 5 月 20 日（土）午前：表彰式，受賞記念講演
午後：シンポジウム※“夏季アジアモンスーン研究の多面的展開”
会場
東京大学本郷キャンパス 安田講堂
〒113-0033 東京都文京区本郷 7-3-1
https://www.u-tokyo.ac.jp/ja/about/campus-guide/map01_02.html
開催方式 現地開催およびオンライン配信の同時進行※

シンポジウムには一般の方もご参加いただけます．ただし春季大会参加登録をされていない方は，参加登録ページ（https://forms.gle/pen3jCZ1gMrtxFbPA）での事
前登録（無料）が必要です．
なお 2023 年度総会は，5 月 19 日（金）午後に安田講堂にてオンライン開催の予定です．詳細な案内は，総会の告示にてお知らせします．

シンポジウム参加登録
ページ QR コード

研究発表：
口頭発表は，ウェブ会議システム（Zoom）で行います．ポスター発表は，バーチャルスペースツール（gather.town）上で講演し，参加者と議論する形式で実施予定です．
大会実行委員会担当機関：
東京大学大学院理学系研究科，東京大学先端科学技術研究センター，国立極地研究所，東京都立大学大会委員長：
小池 真（東京大学大学院理学系研究科）
当日の連絡先：2023 年度春季大会実行委員会
電話：090-3380-4062（大会期間中のみ有効）
Email: jikkouiinkai2023s@googlegroups.com-2-

交通の案内：東京メトロ丸ノ内線本郷三丁目駅 2 番出口から安田講堂まで 徒歩約 12 分
都営大江戸線本郷三丁目駅 4 番出口から安田講堂まで 徒歩約 10 分
東京メトロ千代田線根津駅 1 番出口から安田講堂まで 徒歩約 10 分
東京メトロ南北線東大前駅 1 番出口から安田講堂まで 徒歩約 10 分
公共の交通機関でのご来場をお願いします．

■オンライン大会の参加にあたって
講演や聴講，質疑を行うには気象学会 Google Workspace (G Suite) アカウント（会員）または Google
ア カ ウ ン ト （ 非 会 員 ） が 必 要 で す ． Google Workspace ア カ ウ ン ト 発 行 の 申 請 は ， 会 員 サ イ ト(https://www.metsoc.or.jp/membersite) より可能です．
■オンライン大会ウェブページ（随時更新中）
大会プログラムの他，講演形態や講演・聴講方法についての説明をご覧いただけます．
https://sites.google.com/metsoc.or.jp/spr2023/-3-

大会行事予定
表彰式・受賞記念講演・シンポジウム：東京大学本郷キャンパス 安田講堂およびオンライン開催
ジュニアセッション：オンラインポスターとの講演時間の重複があることにご留意ください（ ）内は講演数

ホストA

ホストB

ホストC

ホストD

09:00〜12:00

専門分科会5(4)極端気象の将来予測の不確実性低減に向けた研究分科会

降水システムⅠ(8)物質循環 (6)環境気象 (4)

観測手法Ⅰ (8)5月16日 13:00〜16:00（火）

専門分科会1 (6)19世紀半ばからの
歴史的大気再解析の活用

気象予報Ⅰ(9)熱帯大気Ⅰ(9)気候システムⅠ(9)16:15〜17:45

オンラインポスターⅠ（21，gather.town）

16:00〜18:00

ジュニアセッションⅠ（フラッシュトーク後に，Zoomブレイクアウトルームで発表）

09:00～12:00

専門分科会4 (8)気候変動に関する
教育・知識普及の現状と問題点

5月17日
13:00～16:00（水）

専門分科会2 (9)Impact-Based
Forecasting
による防災の未来

5月18日
（木）

熱帯大気Ⅱ (10)大気放射 (4)大気境界層 (4)中層大気 (7)気候システムⅡ(9)16:15〜17:45

オンラインポスターⅡ（21，gather.town）

16:00〜18:00

ジュニアセッションⅡ（フラッシュトーク後に，Zoomブレイクアウトルームで発表）

09:00〜12:00

専門分科会7 (9)激甚化・頻発化する
気象災害の軽減に気象学と関連研究
はどう貢献するか？

降水システムⅡ(8)大気力学 (3)惑星大気 (3)13:00〜16:00

専門分科会6 (10)気象庁データを利用した気象研究の現状と展望気象予報Ⅱ(9)観測手法Ⅱ (8)16:15〜17:45
5月19日
16:30〜18:00
（金）
5月20日
（土）

専門分科会3 (19)線状降水帯の機構解明・予測技術向上に向けた研究の成果と今後の課題気候システムⅢ(10)中高緯度大気 (4)産業気象 (2)
気象教育(1)

オンラインポスターⅢ（20，gather.town）
総会（安田講堂からオンライン開催）

09:00〜12:00

表彰式，受賞記念講演

13:30〜17:00

シンポジウム：夏季アジアモンスーン研究の多面的展開

発表件数：262 件（専門分科会 65 件，一般発表 197 件）
当大会予稿集に掲載された著作物については，以下の規程「日本気象学会の刊行物に掲載された著作物の利用について（https://www.metsoc.jp/teikan/MSJ_kitei_copyrightpolicy.pdf）」に準じます．
本プログラムの記載内容に関する問い合わせは,〒305-0052 茨城県つくば市長峰1-1 気象研究所内 講演企画委員会（E-mail: kouenkikaku2023s@googlegroups.com）まで-4-

講演番号の見方

日本気象学会 2023 年度春季大会-5-

講演の方法大会ウェブサイトに講演方法の詳細を掲載しています．必ずご覧いただくようお願いいたします．
すべての講演者は「口頭発表」「ポスター講演」のいずれかの方法でリアルタイムの講演を行います．加えて，講演者は Google Workspace に資料を掲載する「オンラインポスター」による発表も任意で行うことができます．

口頭発表
・ Zoom を使用したウェブ会議システムによってオンライン上で口頭発表を行います．
・ 講演1件あたりの持ち時間は，17分（講演13分･質疑4分）です.

とで質疑応答を行います．
・ 気象学会会員は，気象学会が発行する G Suite アカ
ウントが必要になります．
・ 発表資料の掲載は任意です．

注意事項
ポスター講演・ 発表者は，バーチャルスペースツール（gather.town）
上に掲載された発表資料で講演し，参加者と議論する形式で実施予定です．

オンラインポスター
・ 講演者が大会ウェブサイト上に掲載した発表資料
を参加者が閲覧し，発表資料にコメントを残すこ・ 講演にあたり，予め以下の点をご了承ください.
・ インターネット接続環境，口頭発表・ポスター講演に必要なパソコン，マイク，スピーカー等の機材は各自で準備して下さい．
・ 突然の故障や接続の際のトラブルが発生した場合，座長の判断で発表順の繰り下げなどの対応をとることがあります．
トラブルへの備えは講演者自身で行っていただくようにお願いします．

お知らせ（参加票および領収証について）
PDF 形式の参加票と領収証を，大会前にメールにて送付します．紙媒体の領収証が必要な場合は，講演企画委員会（kouenkikaku2023s@googlegroups.com）までご連絡ください．
（電子版予稿集について）
参加者には，「講演予稿集ダウンロード用パスワード」を事前にお知らせします．
大会には参加せず，予稿集のみ購入を希望する場合は，講演企画委員会（kouenkikaku2023s@googlegroups.com）
までご連絡ください．

シンポジウム「夏季アジアモンスーン研究の多面的展開」
日時：2023年5月20日（土）（大会第5日）13:30～17:00
場所：東京大学本郷キャンパス 安田講堂およびオンライン開催
趣旨：アジアモンスーンは，気候システムの大気・海洋・陸面などの構成要素間の相互作用により形成され変動しています．近年の気候シミュレーションの高精度化・多アンサンブル化により，季節予報も利用可能になってきています．また，多様な衛星観測データなどにより，降水日変化のような短い時間スケールの降水特性も解析され，高解像度の観測データとシミュレーションなどを統合的に用いることで，多面的な夏季アジアモンスーン研
究が進んでいます．さらにアジアモンスーンは，梅雨や台風など，日本の異常気象を含めた天候を左右する重要な要素でもあります．本シンポジウムでは，夏季アジアモンスーンに関する近年の研究に焦点を当てます．コロナ禍で困難を極めている現地観測など，国際的な展開を含めて，夏季アジアモンスーン研究の進展と今後について議論します．
司会者：小坂 優 (東京大学先端科学技術研究センター)
基調講演タイトル：

日本気象学会 2023 年度春季大会

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1.
2.
3.
4.
5.
6.

趣旨説明：アジアモンスーンの降水特性研究の進展 高橋 洋（東京都立大学）
モンスーン活動が日本の夏季天候に及ぼす影響 中村 尚（東京大学先端科学技術研究センター）
アジアモンスーンと台風の季節予報の進展 高谷 祐平（気象研究所）
南アジア多雨地帯における夜間降水強化メカニズムの研究進展 藤波 初木（名古屋大学宇宙地球環境研究所）
アジア山岳域を対象とした高解像度モデリング研究の最新動向 杉本 志織（海洋研究開発機構）
アジアモンスーンの科学と国際共同観測計画の新展開 寺尾 徹（香川大学）

専門分科会の概要紹介
19 世紀半ばからの歴史的大気再解析の活用
2023 年 5 月 16 日（火）13:00～16:00 （大会第 1 日）
趣旨：地表面の観測データのみを使用した歴史的全球
大気再解析データを，d4PDF に使用した気象研究
所気候モデルを採用して作成した．これにより，領域気候モデルで日本域の力学的ダウンスケーリングを行うことと併せて，地球温暖化の推移と長周期のゆらぎの元で生起した大気の自然変動を理解し，過去に発生した国内の顕著な大気現象の成因にアプローチすることができる，一つの環境が整備された．
分科会では，このデータを活用した新しい研究展開の可能性を探るため，先ず歴史的大気再解析について紹介し，これを活用した初期研究の成果を示す．
また，関連研究の発表を募集し，今後の関連研究が末広がりに展開していく契機となることを期待する．
さらに，このような新しい研究展開が，依然として
紙媒体記録のままとなっている国内の厖大な気象観
測データの電子化の本格的実施の実現となることを狙う．
世話人：石井正好（気象庁気象研究所），野沢徹（岡山大学），竹見哲也（京都大学防災研究所），久保田尚之（北海道大学）

Impact-Based Forecasting による防災の未来
2023 年 5 月 17 日（水）13:00～16:00 （大会第 2 日）
趣旨：Impact-Based Forecasting(IBF)とは天気の予報にとどまらず極端気象が人々の生活にもたらす影響を直接予測し防災・減災につながる行動を促そうとするものである．気象庁では危険度分布（キキクル）などを通じて洪水・浸水・土砂災害の危険度を発表している．またメソアンサンブルの導入により予測の不確実性を考慮した意思決定支援が可能になりつつある．このように要素技術が着々と実装され，IBFの実現が近づきつつある．IBF を実現し人々に適切な防災行動を促すためには，気象学のみならず，災害そのものを扱う土木工学，および人の認知・意思決定を扱う社会科学の知見が必要であり，学際的な研究活動が重要だ．本分科会では，洪水などの災害予測手法，アンサンブル予測の活用法，水害における避難行動の解析，などの IBF の高度化に資する話
題を既存の学問の枠組みを超えて幅広く募り，IBFの未来について議論を行う．
世話人：澤田洋平（東京大学），川畑拓矢（気象庁気象研究所），小林健一郎（神戸大学），藤見俊夫（京都大学），小谷仁務（京都大学），小槻峻司（千葉大学），
太田琢磨（気象庁気象研究所），清水慎吾（防災科学
技術研究所）

線状降水帯の機構解明・予測技術向上に向けた研究の成果と今後の課題
2023 年 5 月 17 日（水）09:00～16:00 （大会第 2 日）
趣旨：近年の線状降水帯による甚大な災害の頻発を受けて，その予測精度向上が喫緊の課題となっている．
この状況を受け，令和 4 年 6～10 月に九州を中心とした西日本で，気象研究所と関連研究プロジェクトを含む大学等研究機関との連携による集中観測が実施された．ここで得られた観測データを気象庁の現
業観測・数値予報データとともに共有・利用することで，線状降水帯の機構解明・予測技術向上に向けた研究が連携して進められている．本専門分科会では，これらの取り組みをはじめ，関連する様々な研究の成果を共有し，研究の現状と課題を整理するとともに，その成果を予測精度向上に繋げるための方策について議論を行う．線状降水帯の発生・維持・
停滞・持続時間等のメカニズム研究をはじめ，観測的研究，現象解析から各種数値予測技術開発，線状降水帯に関連する様々な規模の現象を対象にした研究，統計的研究や AI の活用等の幅広い分野の研究成果の発表を歓迎する．
世話人：佐藤正樹（東京大学大気海洋研究所），竹見哲
也（京都大学防災研究所），永戸久喜（気象研究所），
加藤輝之（気象研究所），瀬古弘（気象研究所）

気候変動に関する教育・知識普及の現状と問題点
2023 年 5 月 17 日（水）09:00～12:00 （大会第 2 日）
趣旨：気候変動対策が各方面で求められている．どの
自然科学の分野でも，現象の仕組みが理解できてく

日本気象学会 2023 年度春季大会-7-

ると，一層興味が湧いて，深く考える人が増えてくる．政策決定や企業における気候変動の適応策・緩和策の主流化が求められる中で，気候変動の科学を一層理解できる人材の育成が重要になっている．本
専門分科会では，中等・高等教育および一般向けの
気候変動に関する知識普及について，現状を整理す
るとともに，問題点を洗い出し，専門家および教師が取るべき効果的な手法を模索する．気候変動の科学的知識普及に関して，中等・高等教育等で取り組まれている方々，科学コミュニケーションや市民参加にかかわる活動を行われている方々などからの話
題提供を歓迎する．日本気象学会地球環境問題委員
会および教育と普及委員会による共催の専門分科会である．
世話人：竹村俊彦（九州大学）,樋口篤志（千葉大学），
川瀬宏明（気象庁気象研究所），塩竈秀夫（国立環境研究所），畠山正恒（聖光学院）

極端気象の将来予測の不確実性低減に向けた研究分科会
2023 年 5 月 16 日（火）09:00～12:00 （大会第 1 日）
趣旨：近年，日本や世界でこれまでにない大雨，干ばつ，熱波などが頻発し，人間社会はすでに気候危機を目の当たりにしています．気候の将来予測には，
世界の気候モデルが利用されていますが，モデル間の気候感度や大循環予測のばらつき，極端気象の再
現の難しさなどから，極端気象の将来予測には大きな不確実性が伴います．そこで本分科会では，気候変動の影響についてCMIP6やCMIP5のモデル群から物理的理解に基づく予測不確実性の低減に関した研究や，その情報を温暖化影響評価研究者，政策決定者，国民等のステークホルダーへ適切に伝達するための研究について成果を持ち寄り議論することを目的とします．この分科会は，環境研究総合推進費
課題 2-2202「極端気象の将来変化に関する物理的理解に基づく予測不確実性を低減した情報伝達」を提案母体としていますが，関連研究を進められている会員の皆様のご投稿とご参加を歓迎します．
世話人：高薮縁（東京大学大気海洋研究所），中村尚（東京大学先端科学技術研究センター），堀之内武（北海道大学），仲江川敏之（気象庁気象研究所），塩竈秀夫（国立環境研究所）

気象庁データを利用した気象研究の現状と展望
2023 年 5 月 18 日（木）13:00～16:00 （大会第 3 日）
趣旨：平成 19 年に気象庁と日本気象学会は共同研究契約を締結し，「気象研究コンソーシアム」を設立しました．以後，数値予報や気象衛星ひまわり等による最先端の気象庁解析・観測データを学術研究現場に提供し，これらを用いた学術研究とその成果の社会還元の促進に努めています．
本分科会では，①数値予報データを利用した研究，②観測データを利用した研究，③数値予報モデル・
データ同化手法を利用した, あるいは, その開発と精度向上に関する研究などの講演を募集し，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．
また，④気象データや解析・予報技術等の今後の共有のあり方についての講演も募集し，先端技術の展
望等を踏まえ，気象の研究と教育並びに気象業務が，今後更に発展し様々な社会的課題の解決に一層貢献するよう産学官が連携して取組むことについて議論
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），
林祥介（神戸大学），佐藤芳昭（気象庁数値予報開発センター），田中昌太郎（気象庁技術開発推進室）

激甚化・頻発化する気象災害の軽減に気象学と関連研究はどう貢献するか？
2023 年 5 月 18 日（木）09:00～12:00 （大会第 3 日）
趣旨：日本と世界において，台風・豪雨，熱波による災害，洪水・干ばつなどの災害が頻発しており，気候変動や土地利用・社会構造の変化などとともに災害リスクはより深刻なものとなっている．このような中，気象学と関連する研究（幅広い時間・空間ス
ケールや，観測・予測に関する気象学や，その活用と協働などの関連する研究分野）において，被害軽減のためにどのような研究が進展し，何ができるか・すべきなどについて，防災対策の研究者による招待講演も含め，最新の研究・知見を共有し議論す
る機会とする．
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：橋田俊彦（元気象庁），竹見哲也（京都大学防災研究所），坪木和久（名古屋大学・横浜国立大学），
中村尚（東京大学 先端科学技術研究センター）

日本気象学会 2023 年度春季大会-8-

研究会のお知らせ
大会前に 3 件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 13 回気象学史研究会
第 3 回計算科学研究連絡会
主催：計算科学研究連絡会
日時：2023 年 5 月 9 日（火）午後
形式：オンライン（参加申し込み方法は研究会 HP に掲載します）
テーマ：「気象・気候モデルの GPU 対応」
趣旨：計算科学研究連絡会は，計算機を活用した気象・気候研究に焦点をあて，シミュレーション・解析・観測データ処理に関わる計算手法や，高性能計算・大規模並列計算・ソフトウェアツール・アプリ開発に関する知見など，計算機を有効活用して個々の科学的課題を解決するための分野横断的な情報交換を推進することを目的としている．
本研究会では，気候気象分野における「GPU コンピューティング」について取り上げる．CPU 性能の伸び率の鈍化や国内スパコンセンターで GPU 搭載機の主流化，OpenACC などの GPU あり・なし実行でのプログラム管理が容易なコーディング方法の充実等の流れを受け，国内の気候気象分野でも，GPU 対応への取り組みが加速しようとしている．
研究会前半では、"GPU 対応"の話を今回初めて耳にする方やモデルユーザーの方などを対象に，GPU 対応の背景や動向と，コーディングの例について紹介する．会の後半では，すでに GPU 対応に着手している方やこれから取り組みたい方を対象に，GPU プログラミングの詳
細ノウハウと，いくつかのモデル開発グループでの取り組み，直面している課題等について紹介いただく予定である．
プログラム：【GPU 対応入門】
1. 「せまりくる GPU：GPU 対応の背景と動向」吉田 龍二（横浜国立大学）
2. 「GPU 化によってまかなえる雲微物理モデルの計
算コスト増加」清木 達也（海洋研究開発機構）【GPU 対応実践】
3. 「GPU プログラミングモデルの概要紹介」丹 愛彦（NVIDIA）
4. 「SCALE の GPU 対応の現状と課題」西澤 誠也（理化学研究所）
5. 「NICAM の GPU 対応の現状と計画」八代 尚（国立環境研究所）
6. 「気象庁全球モデルにおけるスペクトル変換過程の GPU 対応について」林田 和大（気象庁）
連絡先：計算科学研究連絡会世話人（metsoc-hpc-core@ml.riken.jp）
研究 HP：
https://metsoc-hpc.github.io/workshops/202305/index.html

主催：気象学史研究連絡会
日時：2023 年 5 月 13 日（土）14:00～16:00
形式：SOBIZGATES 会議室（東京都新宿区）・オンライン中継を予定（詳細は気象学史研究連絡会ウェブサイト
等で案内）
テーマ：「戦前日本におけるベルゲン学派気象学への対応」
趣旨：Vilhelm Bjerknes（1862-1951）らベルゲン学派と呼ばれる研究者たちにより展開された気象学は，その低気圧モデルをはじめとして，今日でも気象予報や気象教育の場において強い影響力を保持している．独自の日本の気象学を進展させてきた戦前日本の気象界はベルゲン学派気象学に対してどのように対応したのか，
中央気象台を中心とした気象学者・気象技術官の活動を多くの資料・文献から明らかにしてまとめられた左高豊武氏にご講演いただく．また長く気象庁の予報現場で天気図解析に携わられた永澤義嗣氏に気象学・気象事業の担い手の観点からコメントをいただく．日本の気象界が国際的な気象学の展開にどのように対応しつつ自らの研究・事業を発展させようとしてきたのか
理解を深めたい．
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する．
プログラム：
1. 「戦前日本におけるベルゲン学派気象学への対応―中央気象台における対応例：公刊資料を中心に」
左高豊武（元・東京大学大学院）
2. 「わが国の天気図に見る大気理解の発達史」 永
澤義嗣（元・気象庁）
連絡先：山本 哲
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でご連絡ください．
https://sites.google.com/site/meteorolhistoryjp/

第 55 回メソ気象研究会
主催：メソ気象研究会
共催：東京大学大気海洋研究所
日時：2023 年 5 月 15 日（月）13:30～17:15
会場：東大大気海洋研２階講堂
https://www.aori.u-tokyo.ac.jp/access/campusmap.html
形式：オンラインとハイブリットで開催，詳細について
はメソ気象研究会のホームページ（http://meso.sakura.ne.jp/mesoken/index.html）に掲載予定．
テーマ：「小倉義光先生追悼シンポジウム―メソ気象研
究の将来展望―」日本気象学会 2023 年度春季大会-9-コンビーナー：新野宏（東大大気海洋研）, 坪木和久（名大宇宙地球環境研）, 加藤輝之（気象研）
趣旨：東京大学海洋研究所長を務められた後，渡米してイリノイ大学に大気科学学科を創設され，2022 年 5月 29 日に 100 歳で逝去された小倉義光先生は，大気の数値モデル創生期の 1960 年代初頭に，積乱雲が再現可能な数値モデルの基礎を構築された．現在ではそのような数値モデルを用いることが，メソ気象を支配するメソスケール対流システム研究の主要な基盤的手法の１つとなっている．本研究集会では，小倉先生の偉業を振り返るとともに，小倉先生の遺志を引き継ぐべく，今後を担う中堅クラスの研究者にメソ気象に関わる各分野（雲，エアロゾル，雷，メソ気象の数値
シミュレーション，気象レーダーによる観測，データ
同化やメソアンサンブルなど）とその分野での広範囲の関わりについて，過去を振り返りつつ，その将来展
望について講演・議論してもらう．また，メソ気象の中で近年特に注目されている台風と線状降水帯については，航空機による直接観測や梅雨期の集中観測，
現在における研究の課題から将来変化も含めて，日本のメソ気象研究をリードしてきた研究者が捉えた現状と今後への思いを若手研究者に直接語り掛けてもらう．

なお，本研究集会は小倉先生が発起人となって発足した本メソ気象研究会と東大大気海洋研共同利用研
究での研究集会と共催して行う．
プログラム：
13:30-13:40「開会挨拶・趣旨説明」
13:40-14:05「小倉義光先生のご業績」新野 宏（東大
大気海洋研）
14:05-14:30「メソ気象モデルにおける雲，エアロゾ
ル，雷モデルの現状」佐藤陽祐（北大）
14:30-14:55「メソ気象の超高解像度シミュレーショ
ン」伊藤純至（東北大）
14:55-15:20「最新の気象レーダーを用いたメソ気象研究の発展」足立 透（気象研）
休憩
15:35-16:00「極端大気現象の予測精度向上に関する展望」伊藤耕介（京大防災研）
16:00-16:25「台風の航空機観測」
坪木和久（名大 ISEE/
横浜国立大 TRC）
16:25-16:50「集中豪雨と線状降水帯に関する課題～
海の影響～」加藤輝之（気象研）
16:50-17:15 「総合討論」
連絡先：加藤輝之（気象研）tkato@mri-jma.go.jp

保育施設の利用について
気象学会では，大会期間中の保育施設利用費用の一部補助を行います．
学会からの保育補助は下記の保育支援ガイドラインに則ります．
https://www.metsoc.jp/jinzai/files/childcare_support_guideline.pdf
保育施設への申込は直接利用者個人で行ってください．補助の申請は事前に気象学会事務局へ5月11日（木）までにご連絡下さい．
保育施設の利用を検討されている方は，お気軽に学会事務局または実行委員会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: 03-6453-0611
または
大会実行委員会保育支援担当
E-mail: hoikushien@nipr.ac.jp
TEL: 042-512-0681

リクルートブースのご案内
日本気象学会では，気象学会に所属する大学院生や有期雇用の若手研究者のキャリア形成をサポートするため，企業の就職担当者と就職を希望する参加者が直接情報交換する場として，オンライン交流会場(gather.town)内にリクルートブースを設置します．なお，ブース訪問希望者の予約等の手続きは不要です.
（リクルートブース設置企業，50 音順）
・ ANEOS 株式会社・ オフィス気象キャスター株式会社
・ 株式会社工学気象研究所
・ 日本気象株式会社

日本気象学会 2023 年度春季大会-10-2023 年度秋季大会の予告
2023 年度秋季大会は，2023 年 10 月 23 日（月）～10 月 26 日（木）に仙台国際センター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，秋季大会の講演申込締切は 2023 年 7 月頃となる予定です．

日本気象学会 2023 年度春季大会-11-

日本気象学会2023年度春季大会

口頭プログラム大会第1日[5月16日(火)]9：00～12：00

口頭セッション

ホストA, ホストB, ホストC, ホストD
ホストA

ホストB

ホストC

ホストD

専門分科会5極端気象の将来予測の不確実性低減に向けた研究分科
会

降水システムⅠ

物質循環
環境気象

観測手法Ⅰ

座
伊東瑠衣(JAMSTEC)長

加藤輝之(気象研)

清水厚(環境研)

江口菜穂(九大応研)

A101

B101

C101

D101

尾瀬智昭(気象研)

高薮縁(東大AORI)

阿保真(都立大)江口菜穂(九大応研)

夏季東アジアの海面気圧将 GPM/DPR観測データと機 ライダーで観測される大気 静止気象観測衛星搭載の近来変化と近年の気候変動 械学習を用いた雨域特性と 境界層内CO2濃度増加イベ 赤外線バンドを用いた巻雲マスクの開発とその検証（2）
環境場との関係についての ントのソース推定
全球解析

A102

B102

C102

D102

野本真孝(千葉大学環境リモートセンシング研究セン 澤田尚樹(京大院理)ター)
極端降水の環境場依存性に 秋雨期における広域豪雨の トレースガスアナライザー 海鳥バイオロギングで推定関するCMIP6モデル比較 発生環境と降水特性につい を用いた千葉における二酸 した海上風のアンサンブルて化炭素濃度の連続観測とそ データ同化の濃度変動の特徴
千喜良稔(AORI)

成田愛子(東大AORI)

A103

B103

C103

D103

伊東瑠衣(JAMSTEC)

加藤輝之(気象研)

清水厚(環境研)

小阪尚子(NTT)

日本の夏季高温現象の将来 石垣島の高層ゾンデ観測で 視程計を利用した非球形粒 台風直下の大気・海洋同時予測に関する不確実性の考 みられた大気下層水蒸気場 子による消散係数の検出 観測実験
察
の日変化
A104

B104

C104

D104

塩竈秀夫(国環研)

鈴木信康(筑波大・院)

井口敬雄(京大防災研)

遠藤直人(NTT)

気候変動経済影響評価の気 黒潮続流域の海面水温分布 ドローンを用いた地表付近 台風直下における大気・海候モデル不確実性を低減 が房総不連続線の地上風収 のCO2鉛直濃度分布の観測 洋自律観測機器の挙動解析束に与える影響座長

渡邉俊一(気象研)

松田知也(京大生存圏)

B105

C105

D105

加藤慶(ISEE)

山崎耕平(東大AORI)

酒井哲(気象研)

マルチパラメータ・フェー LESにおけるエアロゾル排 バイサラ社製差分吸収式ラズドアレイ気象レーダデー 出への混合相雲の応答の水 イダーと気象研ラマンライ
タを用いた2018年7月28日 平解像度依存性
ダーによる 水蒸気鉛直分の関東地方における降水現
布の比較観測（２）象の立体構 の解析

-12-

B106

C106

D106

渡邉俊一(気象研)

甲斐憲次(名大院環境)

松木一人(英弘精機)

JPCZ発生地点の変化要因

東アジア乾燥地域における ソーラーブラインド領域の低気圧の連続発生・通過中 レーザを用いた水蒸気/気のダスト沈着域について 温ラマンライダーによる連
続測定

座
長

浅野裕樹(筑波大)
B107

C107

D107

荒木健太郎(気象研)

藤部文昭(都立大)

田之上菜美(TMU)

地上マイクロ波放射計を用 台風時に目撃された上空の 衛星搭載に向けた直接検波
いた2023年1月24～25日山 発光 枕崎・キティ台風時 式ドップラー風ライダーの陰地方での大雪の事例解析 の記録－
シミュレーター開発

B108

C108

D108

田中基裕(ICTソリューショ
藤野梨紗子(慶大SFC)
松田知也(京大生存圏)
ン部)
ベイズ統計モデリングを用 気象化学モデルを用いたエ MU レーダーを用いた
いた新潟市の降雪量に対す アロゾル湿性沈着量とDDMA MIMO レーダ ー検
る佐渡島の影響調査
washout寄与率の解析
証 -月面反射エコーを用いたCapon法との組み合わせ
実験C109浅野裕樹(筑波大)室内での知的生産性に対す
る屋外短時間歩行の効果

C110
村上英世(いいエコ研)
竜巻災害の削減・消滅-13-日本気象学会2023年度春季大会

口頭プログラム大会第1日[5月16日（火）]13：00～16：00

口頭・セッション

ホストA, ホストB, ホストC, ホストD
ホストA

ホストB

ホストC

ホストD

専門分科会1
19世紀半ばからの歴史的大気再解析の活用

気象予報Ⅰ

熱帯大気Ⅰ

気候システムⅠ

趣旨説明（野沢徹）
座
野沢徹（岡山大）
長

吉村裕正(気象研)

辻野 智紀(気象研)

万田敦昌(三重大)

A151

B151

C151

D151

石井正好(気象研)

佐々木春花(岐阜地台)

嶋田宇大(気象研)

金田幸恵(名大ISEE)

全球大気 60km 解像度気候 500m高度データ等を用いた大雨指数帳票の改良
再解析：OCADA

台風の最大風
物理量か

A152

C152

B152

とはどんな 北海道における台風の最大クラス豪雨予測D152

髙谷怜(エネルギー技術研
相澤正隆(琉球大)万田敦昌(三重大)究所)
歴史的気候再解析に入力し エネルギー事業のための寒 ドボラック法と航空機観測 近年の東シナ海の温暖化がた地上気圧観測
波の予測可能性の検討に基づく台風中心気圧推定 平成29年7月九州北部豪雨に関する 基礎資料の再訪 に及ぼす影響
釜堀弘隆(AORI)

A153

B153

C153

D153

久保田尚之(北大院理)

原田やよい(気象研)伊藤耕介(琉大)村田昭彦(気象研)

日本周辺の気象観測資料の JRA-3Qにおける降水量のデータレスキュー
品質評価

民間航空機データに基づい ジャワ島における降水量のた台風構 解析
再現性向上を目指した地域
気候モデルの感度実験（2）座
竹見哲也（京大防災研）
長
A154

B154

C154

D154

平原翔二(気象研)

吉村裕正(気象研)

坪木和久(名大ISEE)

原田 健生(都立大)地上気圧の観測時刻と半日 全球スペクトルモデルの二 二重壁雲構 と急発達をし 関東沖収束線上に形成され周期大気潮汐位相の整合性 重フーリエ級数オプション たスーパー台風 Nanmadol る局地低気圧の気象場解析の改良(2022)の航空機観測

A155

B155

C155

D155

橋田俊彦(YNU-TRC)

渡邉俊一(気象研)

林昌宏(気象研)下田星児(農研機構北農研)

1923年関東大震災時の台風 スケール相似則に基づく対 ハイパースペクトル赤外サ 積雪量の極端化が北日本のなど気象状況再現の試み 流雲内のサブグリッド輸送 ウンダを用いた台風中心気 越冬麦類の生物季節変動に
圧の解析
与える影響

-14-

座
長

前島康光(理研計算科学)

伊藤耕介(琉大)

松村伸治(防災科研)

A156

B156

C156

D156

今田由紀子(気象研)川口真司(気象庁数値予報) 南出将志(東大/JPL)

仲ゆかり(京大防災研)

歴史的大気再解析を活用し 気象庁全球モデルにおける 台風の急 発達の開始プロ 梅雨前線構 の温暖化に伴た、地域スケールの極端現 海面水温の扱いおよび海面 セスにおける対流活動との う21世紀末への長期変化に象の数十年規模変動の検出 過程に関する調査
相互作用と予測可能性
関する物理的解析と予測可能性検証

総合討論

B157

C157

D157

呉品穎(気象業務支援セン
吉岡大秋(横国大TRC)
松村伸治(防災科研)ター)
Typhoon and heavy rainfall 台風の強度と内部構 に対 2000年代における梅雨降水する摩擦係数の影響
変動の特性変化とロスビー
simulations with 1000波束の東方伝播
member ensembles: influenceof boundary condition
perturbations
B158

C158

D158

前島康光(理研計算科学)

辻野 智紀(気象研)大塚道子(気象大)「富岳」を用いた2021年夏 数値モデルで再現された 区内観測データを用いた日季リアルタイムゲリラ豪雨 2022 年台風 Nanmadol の急 本中部における降水の長期変動解析
予測の事例解析
発達期の渦構
B159

C159

D159

本田匠(北大院理)

田村望海(名大ISEE)

藤原ケイ(なし)

水平格子間隔50 mの台風Mindulle (2021)の予報 向太陽循環水流で読み解実験における初期海面水温 く”地球の降水量分布”
SCALE-LETKFを用いた
MP-PAWR観測のデータ同 に対する強度の感度
化-15-日本気象学会2023年度春季大会

口頭プログラム大会第2日[5月17日（水）]9：00～12：00

口頭・セッション* 招待講演

ホストA, ホストB, ホストC, ホストD
ホストA

ホストB

専門分科会3
専門分科会4
線状降水帯の機構解明・予
気候変動に関する教育・知
測技術向上に向けた研究の識普及の現状と問題点
成果と今後の課題
趣旨説明（竹村俊彦）
座
川瀬宏明(気象研)
長

ホストC

ホストD

熱帯大気Ⅱ

大気放射
大気境界層

趣旨説明（佐藤正樹）
佐藤正樹（東大AORI）

那須野智江(JAMSTEC)

関口美保(海洋大)

A201

B201

C201

D201

江守正多(東大/国環研)

安田珠幾(気象庁)

田村亮祐(JAXA)

桃井裕広(GRASP SAS)

気候科学のコミュニケー
ションと社会の価値

線状降水帯の予測精度向上 衛星搭載テラヘルツ(THz) 切断近似を用いた3次元放に向けた気象庁の取組
放射計による 中・上層氷 射場の効率的な輝度計算
雲の感度実験と観測に適した周波数の検討

A202

B202

C202

嶋田知英(CESS)*

永戸久喜(気象研)

中澤哲夫(大気海洋研究所) 戴亜傑(千葉大学)

D202

埼玉県における気候変動適 集中観測等による線状降水 Forecast skill of the large
応センターの取組み
帯の機構解明に向けた取組 MJO case in March 2015

Evaluating the threedimensional effects ofaerosols and water vapor on
global solar radiation

A203

D203

B203

C203

井田寛子(東京大学大学
高須賀大輔(東大大気海洋
廣川康隆(気象研)
佐野繭姫(東北大院理)院)*
研)
気候変動問題のコミュニ 2022年6–7月に九州で生じ MJO顕在化の経年変動に対 大気環境を考慮した日本周ケーションにおけるテレビ た線状降水帯の発生環境場 するENSOとQBOの協調的 辺における夜空の明度の定
放送の役割
量的な評価
の特徴
影響
A204

B204

C204

D204

畠山正恒(聖光学院)

栃本英伍(気象研)

山崎一哉(東大院理)関口美保(海洋大)地球温暖化について中学
生・高校生/教員が抱く疑問

2022年8月3−4日に山形県・ 赤道ケルビン波のモデル再 衛星観測データを用いた多新潟県で発生した集中豪雨 現性に関する線形安定性解 波長多ピクセル法による大気エアロゾルの解析精度のに関わる環境場・循環場お 析
改善
よび過去事例との比較座
樋口篤志（千葉大）
長

守永武史(MRI)

A205

B205

C205

D205

藤村コノヱ(JAES21)*

万田敦昌(三重大)

高野雄紀(東大AORI)

岩井宏徳(NICT)

学校及び市民社会における 2022年6月19日に東シナ海 熱帯における海面水温と関 神戸都市域で観測された鉛
気候変動に関する 教育・ で観測された梅雨前線帯に 連した降水のライフサイク 直渦
知識普及の現状と解決に向 おけるメソ対流系の構 と ル
けた方策について
ライフサイクル

-16-

座
長
A206

加藤輝之（気象研）

中澤哲夫(大気海洋研究所)

B206

C206

D206

高橋敬子(ESD for
中七海(京大院理)筆保弘徳(横国大TRC)
守永武史(MRI)
FUTURE)*
学習手法ミステリーを用い 九州北部の梅雨期豪雨発生 台風冷却効果の統計解析と 度変動分散と温度変動分た気候変動教育の実践
時の湿度条件・不安定性の 海洋深層水放出による冷却 散の鉛直勾配の安定度依存
解析
効果増加の見積り
性

A207

B207

C207

D207

岩崎茜(東京大学)*

伊藤純至(東北大)

那須野智江(JAMSTEC)

工藤達貴(筑波大学院)

気候変動に関する対話の経 日本域領域再解析RRJ2019年夏季の大規模場と台 秋田県で吹く生保内だしの験から－「自分ごと化」と Conv.における線状降水帯 風の関係
気候学的解析
「社会を変える行動」に注 の統計解析
目して－
A208

B208

C208

加藤内藏進(岡大・教育・
鈴木賢士(山口大院創成)
菱沼美咲(横国大)
理科)
多彩な季節サイクルと季節 降水粒子の形状から考える 2019年台風第15号
感を軸とする学際教育開発 対流雲内の固体降水形成プ （Faxai）と環境場の関係を振り返って（気候変動理 ロセス －2022年梅雨期集解の一つのベース育成の視 中観測におけるRainscope
点から）
観測報告－
総合討論

B209

C209

Xiang Chunyi(TRC，IAS，
YNU)
二重偏波レーダーによる降 Statistical analysis of near水粒子判別結果と降水粒子 landfall Intensified Typhoons
撮像ゾンデ画像との比較 and their Dynamic andThermal conditions
梅原章仁(気象研)

B210

C210

鵜沼昂(気象研)

佐々木春花(岐阜地台)

2022年7月12日に埼玉県鳩 岐阜県に暴風をもたらす台
山町での大雨で観測された 風の特徴
粒径分布の平衡状態とその
形成過程

-17-

D208
藤部文昭(都立大)日本における大気下層の風
日変化の気候学的特性

日本気象学会2023年度春季大会

口頭プログラム大会第2日[5月17日（水）]13：00～16：00

口頭・セッション

ホストA, ホストB, ホストC, ホストD
ホストA

ホストB

専門分科会3
専門分科会2
線状降水帯の機構解明・予Impact-Based Forecasting に
測技術向上に向けた研究のよる防災の未来
成果と今後の課題

ホストC

ホストD

中層大気

気候システムⅡ

趣旨説明（澤田洋平）
座
清水慎吾（防災科研）
長

瀬古弘（気象研）

荻野慎也(JAMSTEC)

平原翔二(気象研)

A251

B251

C251

D251

川畑拓矢(気象研)

村田文絵(高知大理工)

奥井 晴香(東大院理)

平原翔二(気象研)

大アンサンブルによるImpact-based forecasting

2022年7月5日に高知県中西 重力波解像大気大循環モデ 地上気圧に見られる半日周部で発生した線状降水帯の ルと3次元衛星観測におけ 期大気潮汐と 成層圏準２
X帯MPレーダーによる内 る重力波の特徴の全球分布 年周期変動の同期と乱れ
の比較研究
部構 観測

A252

B252

C252

D252

澤田洋平(東大院工)末木健太(気象研)

荻野慎也(JAMSTEC)

足立恭将(MRI)

巨大アンサンブル気象予測 令和4年7月に高知で発生し 熱帯沿岸起源重力波の成層 気象庁現業季節予測システを用いた広域高潮リスクマ た線状降水帯の数値実験 圏準二年周期励振に関する ムにおける中緯度海洋前線
ネジメント
重要性: 1. JRA-55データを 帯の冬季北大西洋の季節内用いた沿岸重力波分布解析 予測への影響

A253

B253

C253

D253

平賀詩之助(三重大学院生
物資源)1000アンサンブル降雨を用 線状の降水システムの組織 熱帯沿岸起源重力波の成層 熱帯大西洋起源のテレコネ
圏準二年周期励振に関する クションが北極域の海氷にいた 降雨流出・洪水氾濫 化と発達・維持機構 －2021年7月10日九州南部の 重要性: 2. 海陸分布による 与える遅延影響
予測
放射対流平衡大気コント
豪雨事例－
ロール
小林健一郎(神大)益子渉(気象研)

座長

山中大学(地球研)

吉田康平(気象研)
A254

B254

C254

D254

大泉伝(気象研)

大野哲之(KUDPRI)

関戸大登(東大院理)川村岳(東大理)

アンサンブル予報を用いた 線状対流系の組織化におけ 全中性大気を対象とする長 北半球環状モード変動の季るマルチフラクタル特性 期再解析データを用いた数 節内変調とENSOからの影
洪水のImpact Based
日周期ノーマルモードのク 響
Forecasting
ライマトロジーの研究

-18-

座
小谷仁務（京都大学）
長
A255

B255

C255

D255

太田琢磨(気象研)中村健人(九大院理)佐々木謙介(学芸大)栗原和夫(無所属)

IBFの観点で見る危険度分 線状降水帯の降水表現にお 2022 年冬季の北半球成層 約５年で太平洋中緯度域を布(キキクル)の現状と課題 ける雲物理スキーム依存性 圏における突然昇温と 傾 横断する海面水温正偏差域
圧不安定波の関係について と ENSOとの関連性の検討

座長

竹見哲也（京大防災研）

竹村和人(気象庁気候情報)

A256

B256

C256

D256

日浦直紀(東大院工)藤田匡(気象研)吉田康平(気象研)佐藤尚毅(学芸大)

降雨-流出-氾濫結合系モデ 衛星大気追跡風、ドップ 大規模アンサンブル実験か 日本海中西部で見られる
ルのパラメータに注目した ラー 度同化の高度化の検 ら見える北半球冬季成層圏 2000年代以降の冬季海面水
対流圏結合
洪水ハザード推定の不確実 討
温の低下傾向
性定量化
A257

B257

C257

D257

小槻峻司(千葉大学)

吉田智(気象研)小林ちあき(気象研)伊東瑠衣(JAMSTEC)

次元圧縮を活用した降雨氾 水蒸気ライダーデータ同化 再解析で表現される平均子 2022年初夏の猛暑に対する濫モデル・深層学習エミュ による線状降水帯の予測精 午面循環の強度差の要因の 温暖化寄与の地域性
レータ
度向上
考察2

A258

B258

D258

小川航(京都大学)

寺崎康児(気象研)

竹村和人(気象庁気候情報)

日本の水害におけるオオカ 1000メンバーNHM-LETKF
ミ少年効果の検証：平成30 を用いた線状降水帯の予測
年7月豪雨のオープンデー 精度に関する研究
タを用いた分析

2022年6月下旬頃に日本付
近に猛暑をもたらした高気圧の予測可能性

A259

B259

D259

藤見俊夫(京大防災研)

小野耕介(気象研)

谷貝勇(元気象大)自由エネルギー原理に基づ 線状降水帯事例におけるメ
く避難判断シミュレーショ ソアンサンブルの予測特性
ン

総合討論

-19-

地球温暖化が影響する日本の冷夏と暑夏について（その１３） ―東海地方1963
年梅雨明けデータの訂正とIPCC第6次評価報告書（2021）で消えた 「（東北地方より南の）梅雨明けの遅れ」について―日本気象学会2023年度春季大会

口頭プログラム大会第3日[5月18日（木）]9：00～12：00

口頭・セッション* 招待講演

ホストA, ホストB, ホストC, ホストD
ホストA

ホストB

ホストC

ホストD

専門分科会7
激甚化・頻発化する気象災害の軽減に気象学と関連研
究はどう貢献するか？

降水システムⅡ

大気力学
惑星大気

気候システムⅢ座
坪木和久（名大ISEE）
長

清木達也(JAMSTEC)

河合佑太(理研計算科学)

戸田賢希(東大先端研)

A301

B301

C301

D301

伊藤耕介(琉大)村上正隆(名大河合佑太(理研計算科学)

高坂裕貴(気象庁)

宇地研)

数日先の台風予報はどこま 高濃度氷晶雲の実態把握と 地形を考慮した不連続ガ JRA-3Qにおける国際地球で改善できるか？
検出法・予測法開発に関す ラーキン法に基づく大気力 観測年以前の大気の表現
る基礎的研究学コアの開発－航空機観測（Florida
Campaign）初期解析結果
－
A302

B302

C302

D302

山田広幸(琉大理)岡崎恵(京大院工)Sarmiento Adel(OIST)横畠徳太(国環研)

ドロップゾンデとラジオゾ 雨滴粒径分布を表す新関数 Two-way coupled oceanンデ観測による気温偏差と を用いた層状・対流混合降 atmosphere model for
台風強度との関係
雨の観測値解析
meteotsunami simulation

地球システム統合モデル開発と長期的将来気候変動シ
ナリオ分析

A303
佐々浩司(高知大学理工学部門)
竜巻研究の動向と課題

B303

C303

D303

後藤悠介(名大ISEE)

村上太一(広工大環境)

廣田渚郎(国環研)

多周波レーダ観測から得ら ひまわり8号で可視化され 気候モデルMIROC7に導入れた固体降水粒子の粒径特 た2022年1月トンガ海底火 する新たな物理過程と性能性
山噴火に伴う内部重力波 評価

座長

山本勝(九大応力研)
A304

B304

C304

D304

川瀬宏明(気象研)

清木達也(JAMSTEC)

阿隅杏珠(東大院理)

川合秀明(気象研)

近年発生した極端気象への 氷粒子の捕集効率モデリン 再解析データEMARSを用 全球気候モデルにおけるマ
地球温暖化の寄与を評価す グの全球雲分布への影響 いた火星大気大循環力学の イナーに見える取り扱いの重要性
る確率的EAと量的EA
研究―Part 2 雲関係―

-20-

座
竹見哲也（京大防災研）
長

岩井宏徳(NICT)

A305

B305

C305

D305

森信人(京大防)*櫻井南海子(防災科研)山本勝(九大応力研)

戸田賢希(東大先端研)

気候変動に伴う気象災害の CバンドのMPレーダーで 金星ＧＣＭでみられる赤道 ペースメーカー実験による将来変化とその適応に向け 捉えた雷雲内部のKDPカラ 超回転加 機構： 流線関 過去40年の観測ウォーカーてムとZDRカラムの盛衰過程 数および 度ポテンシャル 循環トレンドの再現（MPレーダーを用いた発 の役割について
雷指標開発に向けて）座長

渡辺泰士(東大)
A306

B306

C306

D306

松岡悠太(筑波大・東京海岡田陸(神大)國吉優太(AORI)
上dR)
水害常襲地における水災害 雲レーダーで観測された関 金星大気全球静力学モデル 大気海洋結合モデルペース
リスクとの共存可能性の一 東地方におけるスコールラ の数値実験：静的不安定化 メーカー実験による氷期の考察
イン型降水システムの構 強制を与えた場合
数千年スケール大気海洋変に関する研究動における大気-水循環の影響調査
大津山堅介(東大先端研)*

A307

B307

花島誠人(NIED)岩井宏徳(NICT)

D307

気象データを用いた災害リ レーダ・ライダーによるドスク情報の動的生成につい ライマイクロバーストの観て測

小長谷貴志(東大大気海洋研)
退氷期の南北半球温暖化量と海洋深層循環強化の関係

A308

B308

D308

黒良龍太(JMA)

大森瑛人(気大)渡辺泰士(東大)地域防災に関わる気象学会 竜巻の発生可能性と属性のへの期待予測に関する研究約160–120万年前の北半球
氷床量変動と氷期の北米氷床分布における軌道要素変
動の役割

A309

D309

竹之内健介(香大)*樋口太郎(AORI)

気象学と災害対応

大気海洋結合モデルを用いた現代～将来と過去の温暖期の水循環応答の違いに関
する研究

総合討論

D310
大石龍太(東大AORI)
大循環モデルMIROC を用
いたPMIP4/CMIP6 最終間氷期実験における植生
フィードバックの役割-21-日本気象学会2023年度春季大会

口頭プログラム大会第3日[5月18日（木）]13：00～16：00

口頭・セッション

ホストA, ホストB, ホストC, ホストD
ホストA

ホストB

ホストC

ホストD

専門分科会6
気象庁データを利用した気象研究の現状と展望

気象予報Ⅱ

観測手法Ⅱ

中高緯度大気
産業気象
気象教育

趣旨説明
座
坪木和久（名大ISEE）
長A351

渡口椋(数値予報開発センター)

堀田大介(気象研)栃本英伍(気象研)

B351

C351

D351

浦田知哉(気象庁数値予報
大坪愛奈(気大)栃本英伍(気象研)課)
国内外における研究データ 気象庁数値予報システムに 二重偏波レーダーを用いた 梅雨前線帯低気圧の構
およびデータ基盤のあり方 おける衛星搭載マイクロ波 豪雨の直前予測手法の開発 環境場と将来方向性について
気温サウンダの同化利用
チャンネル拡充に向けた調査
村山泰啓(NICT)

A352

B352

C352

D352

宮坂貴文(東大先端研)岡本幸三(気象研)

堀田大介(気象研)

山田裕貴(三重大学)と

衛星観測と従来観測を同化 静止衛星の全天候赤外輝度 GNSS偏波掩蔽の観測演算 広域長期間豪雨の増加と偏西風蛇行する日本域領域再解析
温度同化
子の開発
~ClimCOREプロジェクト~ －同化処理の改良と各処理
の評価－
A353

B353

C353

D353

式守隆人(慶應大学)

岡部いづみ(MRI)

清水陸(京大院理)八巻俊則(筑波大学・院)

深層学習による気象衛星画 Aeolus衛星の視線風 デー GPM衛星搭載二周波降水 現業中期アンサンブル予報
像の超解像
タ同化による台風強度予測 レーダのブラインドゾーン を用いた2021年2月テキサへのインパクト評価
軽減による山岳域降水検出 ス寒波の予測可能性
の改善

A354

B354

C354

D354

高野雄紀(東大AORI)

石橋俊之(気象研)

高橋暢宏(名大ISEE)

平沢尚彦(極地研)

台風経路アンサンブルデー 全球大気と地球表面状態等 GPM/DPR V07の評価（そタを基にした土壌雨量指数 の結合同化に向けて(2)の2）
データの作成-22-

南極昭和基地における総観
規模擾乱に伴う降水と強風

座
長
A355

B355

瀬戸心太(長崎大)

山本哲(気象庁)

C355

D355

渡口椋(数値予報開発セン
別所康太郎(気象庁)
高坂朋季(名大ISEE)
橋田俊彦(YNU-TRC)
ター)
ひまわり後継衛星計画につ 気象庁メソ数値予報システ M P-PAWR、GPM-DP R を 気象制御の屋外実験までにいてムにおける地上湿度データ 用いた固体降水判別の相互 必要な対処等に関する予備
利用
的考察
評価
座
林祥介（神戸大）長A356

小槻峻司(千葉大学)
B356

北村祐二(気象庁数値予報) 山崎哲(JAMSTEC)

C356

D356

黒沢裕也(名大ISEE)

阿部未来(横国大)気象庁現業数値予報システ AMSU-A放射輝度観測同化 GPM DPR の固体降水プロ 日米における台風制御研究
ムの現状と開発計画が衰退した原因の考察
インパクトの推定：OSEと ダクトの評価(その3)
EFSO
A357

B357

C357

D357

小森拓也(気象庁)

田上雅浩(気象研)

青梨和正(京大理)

山本哲(気象庁)

気象庁現業気候・海洋・物 NICAM-LETKFによる水同 次期GSMaPマイクロ波放 1875（明治8）年6月1日は質輸送モデル開発の現状と 位体大アンサンブル同化実 射計降水リトリーバルアル 東京での気象観測開始の日
今後に向けて験
ゴリズム(V06)開発（その か3）： DPRとGMI観測値から求める固体降水粒子特性推定法の改良

A358

B358

C358

武藤大介(気象庁)

安田勇輝(東工大)

瀬戸心太(長崎大)

クラウド技術を活用したデータ利用環境の構築

変分下界によるデータ同化 雨量計による１分間降水強法の提案と変分自己符号化 度を用いたGPM/DPRの検器による実装
証

A359

B359

井上孝洋(JAMSTEC)

小槻峻司(千葉大学)

データ統合・解析システム スパースセンサ最適化による費用対効果の高い観測網
DIAS の現状と今後
設計
A360
榎本剛(京大防災研)
地球型惑星のデジタルツイ
ン

総合討論

-23-

日本気象学会2023年度春季大会

ポスター講演プログラム
大会第1日[5月16日（火）]

一般発表

21件

16：15～17：45

ポスター講演セッション

P1会場（P101-P121）
P101 瀬古弘(気象研)

レーダー屈折率時間変化量の推定時のパラメータと観測高度

P102 越田智喜(河川情報センター)

MPレーダによる0℃高度の推定

P103 西橋 政秀(気象研)

線状降水帯の予測精度向上を目的とした差分吸収式水蒸気ライダーの開発

P104 前田新一(PFN)U-Netを用いたMP-PAWRデータの非可逆圧縮

P105 鈴木智恵子(JAMSTEC)

地上風

P106 山本諒(三重大院生物資源)

豪雪地帯と非豪雪地帯における降雪量の風依存性の違い

P107 阿部彩子(AORI)

ダンスガードオシュガー振動の氷床依存性に関する大気海洋結合モデル研究

P108 段卓志(横国)領域気象モデルによるアラスカ内陸部の 12月極端降水の数値実験

P109 雨宮新(理研)

領域気象モデルSCALE-RMを使ったLETKFの微修正による局所粒子フィルタ

P110 橋本明弘(気象研)

領域気象モデルへの素過程追跡スキームの結合とその効果

P111 谷田貝亜紀代(弘前大)

2021年下北豪雨の降水と水蒸気輸送 -温帯低気圧化した台風9号-

P112 加藤善也(千葉工大)

高気圧が南岸低気圧に伴う降水に及ぼす影響

P113 若尾和哉(北大院環境)2013 年 8 月に北海道地方で発生した強い降水帯に対する SST の影響

P114 村田浩太郎(CESS)

夏季富士山頂における氷晶核数濃度−1972〜1975年と2021年の比較

P115 三隅良平(日大)都市大気で起こる暖かい雨 ー東京都心部における事例解析ー

P116 高野功(無所属)2010年12月3日に日本周辺で急発達した低気圧で生じた

P117 眞砂海斗(京大理)

ドローンを用いた斜面冷気流の観測

P118 大野梨野花(東大)放射モデル Mstrn11 の MIROC6 への実装と水惑星実験による初期検証

P119 岡島悟(東大先端研)

擾乱とジェット気流の存在下におけるシア渦度と曲率渦度 ～曲率に基づくオイラー統計分離
手法の有効性検証～

P120 和田章義(気象研)

台風に関わる海洋貯熱量の再検討と温帯低気圧化する台風への適用

P121 細木隆史(YNU)

海洋深層水放出による海面温度低下の台風強度への影響のバイアス評価と沿岸海上気象データの活用

成閉塞過程

日本気象学会2023年度春季大会

ポスター講演プログラム
大会第2日[5月17日（水）]

一般発表

21件

16：15～17：45

ポスター講演セッション

P2会場（P201-P221）
P201 篠崎友花(NTT)

台風直下の自律観測機器による有義波高と塩分濃度の観測

P202 梅宮悠輔(NTT SE Lab)

台風直下の自律観測機器による大気の観測

P203 倉恒子(NTT)

台風直下の自律観測機による海水温の観測

P204 樋口太郎(AORI)

大気CO2濃度や地球軌道要素の変化に伴う 現代と白亜紀の極域気温増幅

P205 福井真(気象研)中央アジア域における地域気候モデルNHRCMの再現性

P206 石川雅之(三井住友海上)

クリギングによる風向の補完及びその精度の検証

P207 林未知也(国環研)

地球温暖化への降水と水蒸気の感度の外部強制依存性

P208 小阪尚子(NTT)

台風直下での観測データの同化・予測実験

P209 雨宮新(理研)

スーパーセル理想実験における非ガウス性と高頻度データ同化のインパクト-24-

P210 田尻拓也(気象研)

実大気中で氷晶核として働くエアロゾル粒子の粒径考察

P211 佐藤優花(東大院理)

潜在不安定指標を用いた線状降水帯顕著事例の分類

P212 高橋暢宏(名大XRAINを用いた孤立積乱雲の解析

ISEE)P213 中井専人(防災科研・雪氷)

2022年12月17-20日の長岡・柏崎大雪時の降雪(

P214 宮入真菜(名古屋大学環境学研究科)

マルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダデータを用いた孤立積乱雲のライフサイクル
における内部構 の詳細解析

P215 折笠成宏(気象研)

高濃度氷晶雲プロジェクトでのエアロゾル・雲の航空機観測（その２）P216 大庭雅道(電中研)

高解像度領域気候予測データに見る風力発電量の将来変化 ～賦存量・急P217 瀬戸芳一(都立大・都市環境)

関東平野の夏季局地風系に影響を及ぼす気圧場の特徴

P218 高島祐弥(古野電気)

小型マイクロ波放射計による大気温度分布推定

P219 伊藤創司(慶應大 SFC)

日本空域上層で発生した晴天乱気流の環境場の季節別特徴

P220 笠見京平(東大大海研)

数値実験による台風二重壁雲の形成メカニズム―対流圏中上層からの乾燥空気の流入および蒸発・昇華による冷却の役割―

P221 川端康弘(気象研)

気象庁台風進路予報の検証

報)

日本気象学会2023年度春季大会

ポスター講演プログラム
大会第3日[5月18日（木）]

一般発表

20件

変動・低出力～16：15～17：45

ポスター講演セッション

P3会場（P301-P320）
P301 藤田実季子(JAMSTEC)

CLAS補強信号を用いたGNSS可降水量観測

P302 横谷愛美李(奈良女子大)

全天カメラ観測による南極沿岸における雲量の比較研究

P303 伊藤雅(空自)

衛星画像を用いた北陸地方における冬季雷雲判定の検討

P304 田中実(無所属)

世界のDRY（乾燥）MONSOONの性質と分布

P305 野坂真也(気象研)

ジャカルタにおける降水日周期の将来変化

P306 佐々木秀孝(環境研究所)

深層学習による高分解能気候変動予測シナリオ作成の検討

P307 露木義(気象研)

摂動観測を用いた局所アンサンブル変換カルマンフィルタ（第2報）

P308 石田春磨(気象研)

赤外ハイパーサウンダーデータの主成分分析に基づく全球予報データ同化利用チャンネルの選
択P309 山田芳則(叡啓大)「気温0℃近傍で形成される多様な融解粒子のモデル化と探知」の紹介

P310 石井智(京大院理)地上設置型マイクロ波放射計を用いた降水に伴う水蒸気変動の特徴～潮岬風力実験所での解析
結果～

P311 高見和弥(鉄道総研)

標高差を利用した降雪粒子の観測

P312 岩下久人(明星電気)

POTEKA突風予測技術の精度向上のための GPM/DPR上空通過時発生のダウンバーストの観測
結果報告

P313 原田紹臣(MCC)

土砂災害発生に関する検討時おける雨量データの 取り扱いに関する一考察

P314 中村天音(お茶大情報)

上空の気温と相対湿度を利用した降水種別の判別手法

P315 石塚瞬(千葉工大)

降雨イベントによらない地デジ放送波伝搬遅延時間の時空間変動

P316 足立幸穂(理研計算科学)

SCALE を用いた神戸市の夏季熱環境評価

P317 安間 碩成(東北大院理)南極域の大気上端の上向き短波放射フラックスの長期変動

P318 高麗正史(東大院理)PANSYレーダーで捉えた南極域における強い気圧の尾根に伴う大気重力波の力学特性の研究

P319 石崎紀子(NIES)

パナマのチャグレス川上流域北部に見られる朝雨の発生要因

P320 菊池咲也花(奈良女子大)

太陽直達光観測による奈良盆地におけるエアロゾルの研究-25-

講演者索引Goto Yusuke（後藤 悠介）
口頭

B303

ポスター

＜A＞

＜H＞

Abe Ayako（阿部 彩子）

P107

Hanashima Makoto（花島 誠人）

A307

Abe Mirai（阿部 未来）

D356

Harada Kensei（原田 健生）

D154

Abo Makoto（阿保 真）

C101

Harada Norio（原田 紹臣）

Adachi Sachiho（足立 幸穂）
Adachi Yukimasa（足立 恭将）
Aizawa Masataka（相澤 正隆）

P316

P313

Harada Yayoi（原田 やよい）

B153

D252

Hashida Toshihiko（橋田 俊彦）

A155

C152

Hashida Toshihiko（橋田 俊彦）

D355

Amemiya Arata（雨宮 新）

P109Hashimoto Akihiro（橋本 明弘）

Amemiya Arata（雨宮 新）

P209

Hatakeyama Masatsune（畠山 正恒）

A204

P317

Hayashi Masahiro（林 昌宏）

C155

Amma Michinari（安間 碩成）

P110

Aonashi Kazumasa（青梨 和正）

C357

Hayashi Michiya（林 未知也）

Araki Kentaro（荒木 健太郎）

B107

Hideyo Murakami（村上 英世）

Asano Yuki（浅野 裕樹）

C109

Higuchi Taro（樋口 太郎）

Asumi Anzu（阿隅 杏珠）

C304

Higuchi Taro（樋口 太郎）

D309

Hiraga Utanosuke（平賀 詩之助）

D253

Hirahara Shoji（平原 翔二）

A154

Hirahara Shoji（平原 翔二）

D251

Hirasawa Naohiko（平沢 尚彦）

D354

Hirockawa Yasutaka（廣川 康隆）

B203

Hirota Nagio（廣田 渚郎）

D303

Hishinuma Misaki（菱沼 美咲）

C208

Hiura Naoki（日浦 直紀）

A256

Honda Takumi（本田 匠）

B159

＜B＞
Bessho Kotaro（別所 康太郎）

A355

＜C＞
Chikira Minoru（千喜良 稔）

A102

＜D＞
Dai Yajie（戴 亜傑）

D202

Datashi Dan（段 卓志）

P108

P207
C110
P204

Hosogi Takafumi（細木 隆史）
Hotta Daisuke（堀田 大介）

P121
C352

＜E＞
Eito Hisaki（永戸 久喜）

B202

＜I＞

Emori Seita（江守 正多）

A201

Ida Hiroko（井田 寛子）

A203

Endou Naoto（遠藤 直人）

D104

Iguchi Takao（井口 敬雄）

C104

Enomoto Takeshi（榎本 剛）

A360

Imada Yukiko（今田 由紀子）

A156

Inoue Takahiro（井上 孝洋）

A359

Ishibashi Toshiyuki（石橋 俊之）

B354

＜F＞
Fudeyasu Hironori（筆保 弘徳）

C206

Ishida Haruma（石田 春磨）

Fujibe Fumiaki（藤部 文昭）

C107

Ishiduka Shun（石塚 瞬）

Fujibe Fumiaki（藤部 文昭）

D208

Ishii Masayoshi（石井 正好）

Fujimi Toshio（藤見 俊夫）

A259

Ishii Satoshi（石井 智）

P310

Fujimura Konoe（藤村 コノヱ）

A205

Ishikawa Masayuki（石川 雅之）

P206

Fujino Risako（藤野 梨紗子）

C108

Ishizaki Noriko（石崎 紀子）

Fujita Mikiko（藤田 実季子）

P301

P308
P315
A151

P319

Ito Junshi（伊藤 純至）

B207

Fujita Tadashi（藤田 匡）

B256

Ito Kosuke（伊藤 耕介）

C153

Fujiwara Kei（藤原 ケイ）

D159

Ito Kosuke（伊藤 耕介）

A301

Fukui Shin（福井 真）

＜G＞

P205

Ito Masashi（伊藤 雅）

P303

Ito Rui（伊東 瑠衣）

A103

Ito Rui（伊東 瑠衣）

D257

-26-

Ito Soshi（伊藤 創司）

Manda Atsuyoshi（万田 敦昌）

D152

D205

Manda Atsuyoshi（万田 敦昌）

B205

Iwai Hironori（岩井 宏徳）

B307

Masago Kaito（眞砂 海斗）

Iwasaki Akane（岩崎 茜）

A207

Mashiko Wataru（益子 渉）

B253

Matsuda Tomoya（松田 知也）

D108

Matsuki Kazuto（松木 一人）

D106

＜K＞

Matsumura Shinji（松村 伸治）

D157

Kai Kenji（甲斐 憲次）

C106

Matsuoka Yuta（松岡 悠太）

B306

Kamahori Hirotaka（釜堀 弘隆）

A152

Minamide Masashi（南出 将志）

C156

Kanada Sachie（金田 幸恵）

D151

Misumi Ryohei（三隅 良平）

Iwai Hironori（岩井 宏徳）

P219

Iwashita Hisato（岩下 久人）

P312

Kasami Kyohei（笠見 京平）

P220

P117

P115

Miyairi Mana（宮入 真菜）

P214

Kato Kei（加藤 慶）

B105

Miyasaka Takafumi（宮坂 貴文）

Kato Kuranoshin（加藤 内藏進）

A208

Momoi Masahiro（桃井 裕広）

D201

Kato Teruyuki（加藤 輝之）

B103

Mori Nobuhito（森 信人）

A305

Morinaga Takeshi（守永 武史）

D206

Muaryama Yasuhiro（村山 泰啓）

A351

Murakami Masataka（村上 正隆）

B301

Kato Yoshiya（加藤 善也）
Kawabata Takuya（川畑 拓矢）

P112
A251

Kawabata Yasuhiro（川端 康弘）

P221

A352

Kawaguchi Masashi（川口 真司）

B156

Murakami Taichi（村上 太一）

C303

Kawai Hideaki（川合 秀明）

D304

Murata Akihiko（村田 昭彦）

D153

Kawai Yuta（河合 佑太）

C301

Murata Fumie（村田 文絵）

B251

Kawamura Takashi（川村 岳）

D254

Murata Kotaro（村田 浩太郎）

Kawase Hiroaki（川瀬 宏明）

A304

Muto Daisuke（武藤 大介）

Kikuchi Sayaka（菊池 咲也花）

P114
A358

P320

Kitamura Yuji（北村 祐二）

A356

＜N＞

Kobayashi Chiaki（小林 ちあき）

C257

Naka Nanami（中 七海）

B206

Kobayashi Kenichiro（小林 健一郎）

A253

Naka Yukari（仲 ゆかり）

D156

Kohma Masashi（高麗 正史）

P318

Nakai Sento（中井 専人）

P213

Komori Takuya（小森 拓也）

A357

Nakamura Amane（中村 天音）

Kosaka Naoko（小阪 尚子）

D103

Nakamura Kento（中村 健人）

B255

Nakazawa Tetsuo（中澤 哲夫）

C202

Narita Aiko（成田 愛子）

B102

Kosaka Naoko（小阪 尚子）

P208

Kosaka Tomoki（高坂 朋季）

C355

Kosaka Yuki（高坂 裕貴）

D301

Koshida Tomoki（越田 智喜）

P102

Nasuno Tomoe（那須野 智江）

C207

Nawo Eguchi（江口 菜穂）

D101

Kotsuki Shunji（小槻 峻司）

A257

Nishihashi Masahide（西橋 政秀）

Kotsuki Shunji（小槻 峻司）

B359

Nomoto Masataka（野本 真孝）

Kubota Hisayuki（久保田 尚之）

A153

Nosaka Masaya（野坂 真也）

Kudo Tatsuki（工藤 達貴）

D207

Kuniyoshi Yuta（國吉 優太）

D306

Kura Tsuneko（倉 恒子）

P314

P103
C102
P305

＜O＞
P203

Obase Takashi（小長谷 貴志）

D307

Kurihara Kazuo（栗原 和夫）

D255

Ogawa Wataru（小川 航）

A258

Kurora Ryuta（黒良 龍太）

A308

Ogino Shinya（荻野 慎也）

C252

Kurosawa Yuya（黒沢 裕也）

C356

Ohba Masamichi（大庭 雅道）＜M＞
Maeda Shinichi（前田 新一）
Maejima Yasumitsu（前島 康光）

P104
B158

P216

Oishi Ryouta（大石 龍太）

D310

Oizumi Tsutao（大泉 伝）

A254

Okabe Izumi（岡部 いづみ）

B353

Okada Riku（岡田 陸）

C306

-27-

Okajima Satoru（岡島 悟）

P119

Sueki Kenta（末木 健太）

B252

Okamoto Kozo（岡本 幸三）

B352

Suzuki Chieko（鈴木 智恵子）

Okazaki Megumi（岡崎 恵）

B302

Suzuki Kenji（鈴木 賢士）

B208

Okui Haruka（奥井 晴香）

C251

Suzuki Nobuyasu（鈴木 信康）

B104

Omori Eito（大森 瑛人）

B308

Ono Akiyuki（大野 哲之）

B254

Ono Kosuke（小野 耕介）

B259

P105

＜T＞
Tajiri Takuya（田尻 拓也）

Ono Rinoka（大野 梨野花）

P118

Takahashi Keiko（高橋 敬子）

Orikasa Narihiro（折笠 成宏）

P215

Takahashi Nobuhiro（高橋 暢宏）

P210
A206
P212

Ose Tomoaki（尾瀬 智昭）

A101

Takahashi Nobuhiro（高橋 暢宏）

Ota Takuma（太田 琢磨）

A255

Takami Kazuya（高見 和弥）

Otsubo Aina（大坪 愛奈）

C351

Takano Isao（高野 功）

Otsuka Michiko（大塚 道子）

D158

Takano Yuki（高野 雄紀）

C205

Otsuyama Kensuke（大津山 堅介）

A306

Takano Yuki（高野 雄紀）

A354

Takasuka Daisuke（高須賀 大輔）

C203

Takatani Rei（高谷 怜）

B152

Takayabu Yukari（高薮 縁）

B101

Takemura Kazuto（竹村 和人）

D258

Takenouchi Kensuke（竹之内 健介）

A309

＜P＞
Pinying Wu（呉 品穎）

B157

＜S＞

C354
P311
P116

Sakai Tetsu（酒井 哲）

D105

Tamura Nozomi（田村 望海）

C159

Sakurai Namiko（櫻井 南海子）

B305

Tamura Ryosuke（田村 亮祐）

C201

Sano Mayuki（佐野 繭姫）

D203

Tanaka Minoru（田中 実）

Sarmiento Adel（サエント アデル）

C302

Tanaka Motohiro（田中 基裕）

Sasaki Haruka（佐々木 春花）

B151Tanoue Masahiro（田上 雅浩）

B357

Sasaki Haruka（佐々木 春花）

C210Tanoue Nami（田之上 菜美）

D107

Terasaki Koji（寺崎 康児）

B258
B204

Sasaki Hidetaka（佐々木 秀孝）

P306

P304
B108

Sasaki Kensuke（佐々木 謙介）

C255

Tochimoto Eigo（栃本 英伍）

Sassa Koji（佐々 浩司）

A303

Tochimoto Eigo（栃本 英伍）

D351

Sato Naoki（佐藤 尚毅）

D256

Toda Masaki（戸田 賢希）

D305

Toguchi Ryo（渡口 椋）

B355

Sato Yuka（佐藤 優花）

P211

Sawada Naoki（澤田 尚樹）

D102

Tsuboki Kazuhisa（坪木 和久）

C154

Sawada Yohei（澤田 洋平）

A252

Tsujino Satoki（辻野 智紀）

C158

Seiki Tatsuya（清木 達也）

B304

Tsuyuki Tadashi（露木 義）

Sekido Hiroto（関戸 大登）

C254

Sekiguchi Miho（関口 美保）

D204

Seko Hiromu（瀬古 弘）
Seto Shinta（瀬戸 心太）

＜U＞
P101

C358

Seto Yoshihito（瀬戸 芳一）

P307

Umehara Akihito（梅原 章仁）

B209

Umemiya Yusuke（梅宮 悠輔）
P217

P202

Unuma Takashi（鵜沼 昂）

B210

Urata Tomoya（浦田 知哉）

B351

Shikimori Takahito（式守 隆人）

A353

Shimada Tomohide（嶋田 知英）

A202

Shimada Udai（嶋田 宇大）

C151

＜W＞

Shimizu Atsushi（清水 厚）

C103

Wada Akiyoshi（和田 章義）

P120

Shimizu Riku（清水 陸）

C353

Wakao Kazuya（若尾 和哉）

P113

Shimoda Seiji（下田 星児）

D155

Shinozaki Yuka（篠崎 友花）
Shiogama Hideo（塩竈 秀夫）

Watanabe Shunichi（渡邉 俊一）
P201

A104

B106

Watanabe Shunichi（渡邉 俊一）

B155

Watanabe Yasuto（渡辺 泰士）

D308

-28-

Xiang Chunyi（向 怡）

C209

＜Y＞
Yagai Isamu（谷貝 勇）

D259

Yamada Hiroyuki（山田 広幸）

A302

Yamada Yoshinori（山田 芳則）

P309

Yamada Yuki（山田 裕貴）

D352

Yamaki Toshinori（八巻 俊則）

D353

Yamamoto Akira（山本 哲）

D357

Yamamoto Masaru（山本 勝）

C305

Yamamoto Ryo（山本 諒）

P106

Yamanaka Manabu（山中 大学）

C253

Yamasaki Kohei（山崎 耕平）

C105

Yamazaki Akira（山崎 哲）

B356

Yamazaki Kazuya（山崎 一哉）

C204

Yasuda Tamaki（安田 珠幾）

B201

Yasuda Yuki（安田 勇輝）

B358

Yatagai Akiyo（谷田貝 亜紀代）
Yokohata Tokuta（横畠 徳太）

P111
D302

Yokotani Amiri（横谷 愛美李）

P302

Yoshida Kohei（吉田 康平）

C256

Yoshida Satoru（吉田 智）

B257

Yoshimura Hiromasa（吉村 裕正）

B154

Yoshioka Hiroaki（吉岡 大秋）

C157

Yuya Takashima（高島 祐弥）

P218

-29-

A101

夏季東アジアの海面気圧将来変化と近年の気候変動（２）*尾 瀬 智 昭 、 遠 藤 洋 和 、 仲 江 川 敏 之 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

4.

まとめ

Ose et al. (2022JMSJ) は、38 の CMIP6 モデルによCMIP6 温暖化予測による夏季東アジア海面気圧変化

る夏季東アジア海面気圧の21 世紀末将来変化アンサンの不確実性の一部は、年々変動においても要因に関わブル予測における空間分布の不確実性を調べるため、る共通した特徴を持って存在することがわかった。

モデル予測集団に EOF 解析を適用した。先の秋学会では、この 21 世紀末温暖化予測の EOF パターンが、1980
年以降の JRA-55 再解析の年々変動の中にどのように出現しているか報告した。この中で、CMIP6 のほぼ全モデルが一致して 21 世紀末の出現を予測する第２EOF パターン（図１）は、11 年移動平均で見ると近年でも北方の大陸や海洋の昇温によって将来予測平均と矛盾しな
い単調増加傾向を示していることがわかった。
今回は、21 世紀末将来変化予測の中で正負について
モデル依存性が大きい第１EOF パターンに関係して、

図 1 夏季東アジア 21 世紀末海面気圧変化予測の第２1980 年以降の JRA-55 再解析および GPCP 降水量の年々

EOF（等値線：0.2hPa 毎）。色は近年年々変動相関。

変動ではどのような特徴を示しているか報告する。
2.

解析方法

38 の CMIP6 の ssp585 シナリオ実験（2076～2095 年）と歴史実験（1980～1999 年）の夏季東アジア（110-160E、10-50N）の海面気圧分布差を、モデル毎に全球年平均
昇温４K で規格化し EOF 解析を実施した結果を、JRA-55と GPCP データの 1980～2020 年の年々変動に適用した。
3.

図2

第１EOF であることを除いて、図１と同じ。

解析結果

海面気圧将来変化予測の第１EOF は、東アジア全域を高気圧が覆うパターン（図２）であるが、1980 年～2020
年の年々変動偏差への射影成分の 11 年移動平均では大きな長期的変化は見られない（前学会予稿図３）。
図３等値線は、21 世紀末将来変化の不確実性の第１
EOF と降水量変化との相関関係を示す。図３カラーは、
JRA-55 再解析データの 1980～2020 年の年々変動の第
１EOF 成分と GPCP 降水量との相関関係を示す。海面気

図 3 第１EOF 成分と降水量将来変化のモデル間相関

圧 EOF への射影は東アジア域内に限っているにもかか（破線は-0.4、-0.3、実線は 0.3、0.4 のみ）。色は、

わらず、その外側であるインド洋東部から海洋大陸、

第１EOF 成分の近年年々変動と GPCP との相関。

赤道太平洋、さらには南西アジア上で類似した降水量
偏差が認められる。また、赤道太平洋でラニーニャ偏謝辞：本研究は環境研究総合推進費（JPMEERF20222002）差であることも共通している（図略）。

およびJPSP科研費（21K13154）の支援を受けている。

-30-

A102

極 端 降 水 の 環 境 場 依 存 性 に 関 す る CMIP6 モ デ ル 比 較*千 喜 良 稔 ， 高 薮 縁 ， 横 山 千 恵 （ 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ）
1.

はじめに

する。降水のピークの位置は、海陸で明瞭な違いがあり、先行研究から、極端降水発生時の大気環境は、下層か海洋上ではくちばしの上半分に位置するのに対し、陸ら中層まで強く湿っていることに加え、成層の不安定上では、くちばしの下半分に位置する。陸上で発生する度が比較的弱いことが知られている（Hamada et al.

極端降水が、海洋上と比べてより安定な環境で発生す2015）。このような特徴は、近年、日本付近で発生してるのが興味深い。

いる豪雨にも見られる（Tsuji et al. 2020）。極端降水の将CMIP6 モデルは、降水量の安定度と湿潤度に対する

来予測の不確実性を低減する上で、モデルがこのよう依存性をおおまかに再現することに成功しているが、な対流の環境場依存性を適切に表現できているかどう

くちばし状の構造をうまく表現できていないモデルや、かを検証することが重要である。本研究は、CMIP6 モ

極端降水の量が少なすぎるモデル、逆に多すぎるモデデルにおいて、極端降水が大気の湿潤度と成層の安定ルが存在する。降水量のピークの位置を表現できるモ度にどのように関連しているかを調べ、観測および再デルは少なかった。また、海洋上の極端降水の量を適切

解析データと比較した。

に再現できるモデルは、陸上の極端降水を過大評価す
る傾向にあり、逆に、陸上の極端降水の量を適切に再現2.

データおよび解析手法できるモデルは、海洋上の極端降水を過小評価する傾CMIP6 が提供するデータには、日平均データと 6向にあった。現状、どのモデルでも、海陸の両方で極端

hourly データがあるが、6 hourly データでは解析対象に降水の量を適切に表現するのは難しいことがわかった。

できるモデルの数が少なくなってしまうため、本研究は日平均データを使用した。安定度の指標としては、日平均データから CAPE を計算することができないため、Surface air の湿潤静的エネルギーと 500hPa の飽和湿潤
静的エネルギーの差（Surface Air Moist static energy
Surplus: SAMS）を指標とした。湿潤度については、日平均データの鉛直解像度が粗く、可降水量を計算することが難しいため、925hPa より上で鉛直積分した水蒸
気量（Free atmospheric Precipitable Water: FPW）を指標とした。モデル検証用に、降水量として GSMaP、大気変数として ERA5 のデータを用いた（2014 年 3 月〜2022
年 2 月）。SAMS と FPW の 2 変数を x 軸、y 軸として降水量に対するビンを作成し、モデルと観測・再解析データを比較した。
3.

結果

まず、観測と再解析データの組み合わせで、3 hourly

図１ FPW（横軸）・SAMS（縦軸）に対する降水量データで作成したビンと日平均データで作成したビン（Log10[mm/day]）のビン（カラー）。コンターは頻度分を比較し、日平均でも 3 hourly のものと定性的に似た布（Log10[%]）。左（右）は、3 hourly（日平均）データ結果が得られることが確認された（図 1 左と右の比較）。

から作成したもの。上（下）図は、海洋（陸）上。降水

頻度分布においては、海洋上で、不安定の度合いが比較

量は GSMaP、SAMS と FPW は ERA5 から計算。

的弱いときに、湿潤度が最大になるくちばし状の構造が見られる。極端降水はこのくちばし状の場所で発生

-31-

A103

日本の夏季高温現象の将来予測に関する不確実性の考察*伊 東 瑠 衣 1 , 2 , 遠 藤 洋 和 2 , 尾 瀬 智 昭 2 , 川 瀬 宏 明 2 , 今 田 由 紀 子 2 , 仲 江 川 敏 之 2（ １ 海 洋 研 究 開 発 機 構 ,２ 気 象 研 究 所 ）1. はじめに日本において高温現象は、大雨と並んで社会的関心が高い極端現象の１つであり、近年頻発する猛暑には、すでに地球温暖化の寄与が顕在化すると指摘されている。このような極端な高温現象の将来予測については、Ito et al. (2022)において、平均気温とは異なる空間分布で将来上昇することが、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）を用いて実施したダウンスケーリング実験の結果から明らかにされた。その原因として、極端な高温は地上付近にフェーンを促す、各地域特有の気圧配置で発生し、その気圧配置の将来変化が地域間で異なるため、高温の将来変化に地域差が生じることが示された。この結果から、日本の極端高温の将来予測には、総観規模での気圧配置の将来変化に対する信頼性が重要であることが示唆された。
本研究では、d4PDF が示す日本の極端高温の将来変化に対する予測不確実性を理解するため、温暖化に伴う気圧配置の変化を、d4PDF と CMIP5/6 のマルチモデルとで比較し、CMIP モデルが示す予測のば
らつきに対する d4PDF の予測の特徴を明らかにする。気圧配置の将来変化の推定には Ito et al. (2020)の手法を用いた。
2. 結果
d4PDF による全球４℃昇温時での夏の海面気圧の変化を図１に示す。温暖化に伴って、日本の南海上
では太平洋高気圧が強まり、西への張り出しが大きくなるとともに、西日本付近で西寄りの風が強まる。
図２は気圧傾度から推定した、CMIP5/6 が示す日
本上空での風変化の予測である。どちらのマルチモ
デル平均でも西風変化を示す。しかし CMIP5 では各モデルの予測が原点を中心に四方に広がり、モデル
間のばらつきが大きい一方、CMIP6 ではばらつきが低減し、多くのモデルで西風変化を示した。これらの結果から、d4PDF の予測は CMIP5/6 と同様の変化傾向であることに加え、CMIP5 から CMIP6 へと予測の不確実性が小さくなったことが示された。西風
変化は日本の太平洋側の地域にとってフェーンを促す場を強める変化になる。よって、温暖化に伴って太平洋側の地域では極端高温の上昇が相対的に大きくなり、熱環境が悪化する可能性が高まったと言える。なお、日本海側の高温は日本付近に接近する台
風頻度が関係しており、熱帯低気圧の発生予測に残る不確実性の影響で、日本海側の高温予測の不確実性は未だ大きいと考えられる。

図１ d4PDF が予測する全球 4℃昇温時の夏の SLP
変化 (hPa)。破線は過去気候、実線は 4℃昇温時。
CMIP5

CMIP6

図２ CMIP のマルチモデルが示す夏の日本上空での風変化。●はマルチ平均、×は各モデル予測。
謝辞
本研究は、文科省地球環境データ統合・解析プラットフォーム事業（JPMXD0721453504）、文科省先端プログラム（JPMXD0722680734）、環境省推進費（JPMEERF20222002）の下で実施した。主な解析データは、地球シミュレータ上で行った実験結果である。
参考文献[1] Ito et al. 2020, HRL, 14, 130–135.

[2] Ito et al., 2022, J. Appl. Meteor. Climatol., 61, 1573–1587.

-32-

A104

気候変動経済影響評価の気候モデル不確実性を低減*

1.

塩 竈 秀 夫 , 高 倉 潤 也 , 高 橋 潔 (国 立 環 境 研 究 所 )はじめに
21 世紀末までの気温や降水量の変化予測には, 気候

モデル間でばらつき（不確実性）があり, それが影響評

ータ, EC 手法を組み合わせることで, 統合的な経済影
響評価に関しても過去の気候観測データとの比較によって不確実性を低減できることを初めて示した.

価の不確実性にも伝播する. 気候変動予測の分野では,
過去の観測データと気候モデルシミュレーションの比較に基づいて将来予測の不確実性を低減する Emergent
Constraint（EC）と呼ばれる研究が活発に行われてきた.
将来の世界平均気温上昇が特に大きい気候モデルは,
1980 年から現在の世界平均気温上昇を過大評価する傾向があり, 気温変化と降水量変化の予測の上限値を引き下げられることが最近の研究で示された.
一方, 影響評価研究では, 計算資源の制約などから世界で数十ある気候モデルの予測データを全て用いて評価を行うことが難しく, 少数(5 つ程度)の気候モデル
を選んで入力データとして用いる場合が多い. そのような少数のデータでは, EC 研究に必要な統計的な関係を議論することができない. そのため, 気候変動影響

図1: 横軸は, 各気候モデルでの1980 年から2021 年の世界平均気温ト

評価の分野では, EC はほとんど研究されてこなかった.

レンド(℃/10 年). 縦軸は将来の気候変動による世界の経済影響(金銭換算した被害額が 2080 年から 2099 年の GDP の何％に相当するか). ×

２．経済影響評価の不確実性と低減と◇は, それぞれCMIP5(31 モデル)とCMIP6(36 モデル)の気候モデル.
黒い破線は回帰直線. 青い横棒は, 観測された(HadCRUT5 データ)

本研究では, CMIP5 と CMIP6 の 67 気候モデルの気温変化, 降水量変化予測データを影響エミュレータという統計モデルに入力することで, 各気候モデルに対す
る 9 分野(農業生産性・飢餓・暑さによる死亡・冷暖房

1980 年から 2021 年の世界平均気温トレンドに自然の揺らぎによる不確実性幅（5-95%幅）を加えたもの. 黒い箱ひげ図は元々の不確実性
幅(右端の凡例参照). 青い箱ひげ図は, 観測された過去の気温トレンドとの比較に基づいて制約された不確実性幅.

需要・労働生産性・水力発電・火力発電・河川洪水・
海面上昇)の経済影響を計算した.
図 1 の縦軸は, 世界の気候変動経済影響（9 分野で総謝 辞

環 境 研 究 総 合 推 進 費 (JPMEERF20222002,計）を示す. 横軸は, 過去の世界平均気温トレンドであJPMEERF20202002) と科学研究費補助金（JP21H01161）よりる. 両者の間には有意な正相関があり, 過去の気温ト

助成を受けた．

レンドの大きい気候モデルを入力データにした場合に将来の経済影響も大きくなる傾向があることが分かった. 横軸の値を観測データと比較して各気候モデルの信頼性を評価することで, 不確実性幅を 0.8-2.9%から
0.8-2.5%に制約した. 下限は変わらないが, 上限を2.9%から 2.5％へと引き下げ, 分散を 31%削減すること
が出来た.

論文情報
Shiogama et al. (2022) Emergent constraints on future precipitation
changes. Nature, 602, 612–616
Shiogama et al. (2022) Uncertainty constraints on economic impact
assessments of climate change simulated by an impact emulator.
Env. Res. Lett., 17, 124028

３．まとめ
本研究では, 気候モデル実験データ, 影響エミュレ

-33-

A151

全 球 大 気 60km 解 像 度 気 候 再 解 析 ： OCADA*石 井 正 好 ， 釜 堀 弘 隆 ， 川 瀬 宏 明 (気 象 研 究 所 )， 久 保 田 尚 之 ( 北 海 道 大 学 )，財 城 真 寿 美 (成 蹊 大 学 )， 野 沢 徹 (岡 山 大 学 ) ， 竹 見 哲 也 (京 都 大 学 )， 他 13 名
1.

はじめに

降の北半球の大気中層の変動が高精度に表現されてい明治維新以降の日本および日本周辺域では、陸上やる。一般に大気再解析の台風の中心示度は観測に比べ海上での大気観測資料が世界的にみて潤沢に存在し、て弱いことが指摘されているが、今回の再解析で再現

これらの観測資料を活用した独創的な研究の展開が可された台風のものは観測と同程度になっている。台風能である[1]。現在までに国内外で整備されている 1850

同化で使用したのは擬似的な海上気圧のみで、特段、年からの地表面のみの観測資料を用いて三次元大気変中心示度が合うような処理を行っていないため、大気動の時間発展を再現した全球気候再解析データ：

モデルの特性に依るところが大きいと考えている。

(Over-Centennial Atmospheric Data Assimilation：OCADA)

得られた再解析データをもとに、室戸台風や彦根豪を作成した．ここでは、日本領域気候モデルによる力

雨などの数事例について日本域ダウンスケーリングを学的ダウンスケーリングを併用して、過去の顕著な大行い、極端事象が観測記録と同様に再現できることを気現象の子細な大気の時間発展を記述する試みも行っ確認した(第 1 図)。

た。これらのデータを活用することで、記述的な考察

3.

課題、今後

記録に留まっている過去の顕著現象を現代的な科学的ここで紹介する気候再解析を以って、過去 150 年以議論の爼上に載せ、大気の長期的な揺らぎの実態の理

上の気候変動を研究できる素地が国内に整備された、解を深めるための今後の主要なツールとなることを期というわけではない。むしろ、始まりの始まりである。

し、大気再解析の現状について報告するとともに、課

国内の潤沢な観測資料を電子化整備することを率先し題や今後の計画について気象学会の中で共有し、気候て進めなければならないが、その高いコストに見合う

再解析データを発展させていくことが、本講演の主題

過去観測データの価値を説明し、その価値を具現化すである。

るための確実性の高い方法論を提示することが必要で2.

ある。そこで、今回の気候再解析を利用した研究の展

大気気候再解析の概要

気象研究所が開発した 60km 解像度の大気モデル開を図り、過去観測に基づく新しい知見や課題の収集

MRI-AGCM 3.2 を、摂動を掛けた海面水温解析値を進めていきたいと考えている。一方で、今回の最初(COBE-SST2) を境界条件に、アンサンブルカルマンフの試みとして行った気候再解析に見られる多くの課題

ィ ル タ で 地 上 気 圧 の 現 場 観 測 の み (ISPDver. 4.7,を改善し、データユーザの利便性を高めるために、今

IBTrACS ver. 4) をデータ同化したのが今回の気候再解

回の気候再解析を今後早々にアップデートすることも析値である。大気モデルは、地球温暖化対策に資する計画している。

アンサンブル気候予測データベース(d4PDF)で使用されたものと同じものである。日本の顕著現象を再現する上で台風の存在が決定的である状況は多々あるため、気候再解析での台風の再現には、台風の軌跡に沿って、補助的な擬似海上気圧観測データを与えて、データ同化した。既存の観測データベースに収録されていない
国内機関による戦前の観測データの一部を、今回の再解析に併せて整備し使用した。ここで使用したデータ
は、1930 年前後では、既存データベースに収録されている観測数の 3～4 割に相当する。再解析期間は 1850
年から 2015 年までである。
別途、詳細に報告する[2]が、この大気気候再解析で第 1 図：1934 年 9 月に襲来した室戸台風時の気候再解析 (左) と区内観測 (右) の日降水量分布 [mm]。図中のTC は、台風位置を表す。

参考文献・謝辞[1] 石井正好, 2019, 天気, 66, 601-608.
[2] Ishii et al. 2022, J. Climate, (submitted).
表示した区内観測の降水量データは、藤部文昭氏、松本淳氏 (都立大)、山本晴彦氏(山口大)による。

は、地上気温や降水の長期変化が再現され、1958 年以

-34-

A152

歴史的気候再解析に入力した地上気圧観測*釜 堀 弘 隆 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ), 久 保 田 尚 之 (北 海 道 大 学 理 学 部 ),財 城 真 寿 美 (成 蹊 大 学 経 済 学 部 ), 石 井 正 好 (気 象 研 究 所 全 球 大 気 海 洋 研 究 部 )
1.

はじめに

簿に補正値が記されている場合にはこれを用い，記さ

近年，100 年以上の期間にわたる気候再解析が実施されていない場合には気象庁地上気象観測指針および気れている．気候再解析では，地上気圧観測のみを入力

象観測常用表に記されている方法に従い，補正値を推データとしてデータ同化を実施している．これまでの定した．一部観測には大きなバイアスが含まれている

気候再解析では入力データソースとして ICOADS やものもある．バイアスが含まれる観測については，

ISPD，および IBTrACS が利用されているが，古い時代

JRA-55 の気候値からの観測値偏差の振る舞いを基にバの観測データ量は十分ではない．特に，戦前の東アジ

イアス補正を行った．

アでは利用できる観測は少なかった．これは，観測がなかったのでは無く当時の観測データが紙媒体に記録

4.

データ同化システムに入力した観測数

され電子化されていないため，気候再解析の入力とし

図は ISPD4.7 と比較した入力観測数の増加率である．

て利用できなかったためである．日本付近の解析値の最大で 20%の観測データを追加で気候再解析に入力す

品質を向上させるため，データレスキュー活動を通しることができた．追加データの多くは日本付近に分布て，気候再解析への入力観測データの増強を図った．

しており，これにより日本付近の解析値の品質改善が期待される．

2.

追加地上気圧観測データ

今回，追加入力した地上気圧観測は様々なデータレ
スキュー研究の成果物である．表にその一覧を示す．

表 データレスキューにより電子化・気候再解析に入力した地上気圧観測

中央気象台月報は気象庁の前身である中央気象台がデータ出典編集した観測記録の報告書である．これには，千島列

中央気象台月報

島・朝鮮半島・中国および当時の南洋庁施政下の地域

中央気象台原簿も含まれる．気象庁灯台原簿は明治政府が各地に設置

工部省灯台局気象広報した灯台において観測したものである．霊験候簿は江

霊験候簿

戸幕府が設置した天文観測所によるものである．オラオランダ王立ンダ王立気象研究所原簿はオランダが長崎において観気象研究所原簿

測したものである．フランス気象学会年報にはフランオランダ王立ス海軍医師が横浜で行った観測記録が掲載されている．

気象研究所原簿

フィリピン気象局月報ではフィリピン各地における観測が収録されている．北西太平洋台風データは，中央気象台が発行する気象概況報告書である気象要覧に記載された台風の位置・強度である．これらの追加デー

地域

期間

地点数

日本周辺

1890-1945

66

日本国内

1877-188237

江戸(東京） 1838-1855

1

出島

1848-18581

長崎

1871-18771

フランス気象学会年報

横浜1864-1865

1

フィリピン気象局月報

フィリピン

1891-194457

台湾中央気象局

北西太平洋

中央気象台気象要覧

台風データ

1892-1944

778

タに加えて更に，19 世紀末〜20 世紀前半に発生した大きな気象災害時の再解析品質を向上するため，彦根豪雨(1896 年），東京湾高潮災害台風(1917 年)，室戸台風(1934 年)時においては，中央気象台月報から更に観測
データの入力を行った．
3.

データ補正と品質管理追加した観測記録の多くは気圧の読取り値が記載されており，重力補正および海面更正が必要である．原

図 ISPD4.7 に比較した入力観測数増加率

-35-

A153
日本周辺の気象観測資料のデータレスキュー*久保田尚之 （北大）, 石井正好 （気象研），釜堀弘隆 （東大），財城真寿美 （成蹊大），
松本淳 （都立大），山本晴彦 （山口大），小林茂 （大阪大），赤坂郁美 （専修大）
１． はじめにメリカの統治下になり、気象観測もアメリカの協力

過去の気候を明らかにするには、長期の気象観測で発展し、1940 年には 400 地点近くに達した（図１

データが欠かせない。近年，地球温暖化や気候変動

水色点）(赤坂 2014)。ただ、第 2 次世界大戦中の 1945に関心が高まり、紙の気象データをデジタル媒体に年にマニラ市街戦でマニラ気象台は焼け落ちほとん

変換し活用する「データレスキュー」が国際的な協どの気象資料が焼失した。我々は第 2 次世界大戦中

力体制(ACRE)のもと、取り組まれている（財城 2011）。

の日本軍の気象観測も含め、世界中に散逸した気象

我々も ACRE Japan の協力体制のもとで 19 世紀から資料を収集し、1866 年からの 42 地点の気象データの日本周辺の気象資料の「データレスキュー」を実を復元した。

施している。日本の気象官署の気象データは気象庁

４．ドイツの旧植民地と中国の海関の気象観測によって精力的に復元されている。一方で、気象庁

ドイツ気象局(Deutscher Wetterdienst)は旧植民の前身の中央気象台が 1896 年から展開した外地の地の約 1500 カ所の気象台のデータの復元を進めて気象観測所（図１橙点）の気象データは対象となっいる(Tinz 2016)。このうち太平洋では第 1 次世界大ていない（山本 2015）。我々は外地の気象観測所に戦まで展開していた 1886 年-1914 年の 40 地点の復焦点を充て、長期観測を実施している地点を中心に元が完了し、研究協力で入手した（図１青点）。

復元してきた。また、台風の影響が大きい日本の離アヘン戦争ののち中国に進出した外国の指揮のも島やフィリピンの気象データを含めて 1888 年-1945と海関が中国沿岸を中心に開設され、気象観測も行

年について復元した（図１赤点）。これらの地点の気われた（図１緑点）(MacKeown 2010)。中国気象局の圧データは全球気候再解析データ(OCADA) に 活用

北京にある気象档案館には 1879 年-1949 年の 64 地

され作成された(Ishii et al. 2022)。

点の海関での気象資料が現存していることを 2016

本研究ではこれまで復元してきた外地の気象観測所やフィリピンの気象資料に関して紹介し、最近復年に確認した。中国気象局は少しずつ気象データのデジタル化を進めている。

元が進みつつあるドイツの旧植民地と中国の海関の気象資料のデータレスキューについても報告する。
２. 中央気象台の外地気象観測所
日清戦争後の 1896 年から中央気象台は台湾の恒春に気象観測所を展開しはじめた。その後樺太、千島、遼東半島に広げ、さらに中国や朝鮮半島の租界を中心に観測点を展開した（山本 2015）。その後、南洋庁や満州にも観測点を広げ、1945 年には 119 地点まで増えた（図１橙点）。ただ、終戦とともに台湾
を除き、観測は停止した（山本 2018）。これらの地点は気象庁マイクロフィルム目録に掲載されている。
本研究ではこれらのうち長期観測を実施している地点を中心に 79 地点の気圧、気温、降水量データをデ

図 1：全球気候再解析データ(OCADA) に活用された気象観測点(赤ジタル化した。

点)、中央気象台の外地観測点(橙点)、中国の海関の観測点(緑点)、３．フィリピンでの気象観測

ドイツの旧植民地観測点(青点)、フィリピン気象観測点(水色点)。

フィリピンでは 1865 年にスペインのイエズス会によりマニラに気象台が開設され、気象観測が始ま謝辞：本研究は、JSPS科研費(20K20328, 19H00562)の支援によりった(Udias 1996)。20 世紀になるとフィリピンはア

実施した。

-36-

A154

地上気圧の観測時刻と半日周期大気潮汐位相の整合性*平 原 翔 二 , 石 井 正 好 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

くく、別途、過去気候再現モデル実験や、多種の観測

国際的な協力体制のもと、地上・海上気象観測のデに基づく大気再解析データセット（1979 年～）においジタル化が進められている。集められた観測アーカイても位相が大きく変化しないことを確認している（図ブは広く公開され、古くは 18 世紀半ばまで遡って定量

略）。当時の日本国籍の船舶は、航海中の経度帯に合わ

的観測に基づいて気候変動を理解することを可能とす

せて基準時刻を取り直し、地方時刻を通報していたこる、貴重な情報源となっている。中でも地上気圧は大とがメタデータとして残されており[5]、また、同一船

気の３次元の情報を多く含む変数であり、100 年規模の

舶の日 4 回観測時刻が特定の経度帯を境に航行中にず

長期気候再解析にも利用されている。

れていく様子も確認されたことから、ISPD の一部観測

発表者らは歴史的な地上気圧観測に見られる大気潮データソースは地方時のままアーカイブされている状

汐の年代変化について解析を行っている。太陽に同期

況であることが分かった。その他オーストラリアの一した半日周期成分は主に成層圏オゾンや対流圏水蒸気部地域においては夏時間も混在していることも分かっ

による短波放射吸収加熱により励起され、鉛直方向にた。

立った同位相の鉛直モードが観測されることが知られ

地上・海上観測は国ごとに定められた指針に則ってる。線形大気力学に基づく理論計算[1]では半日周期潮行われることが多く、地理的に特徴的な、一貫した特汐が振幅の最大値を取る時刻が地方時の 9 時と 21 時で徴を示すことがある。ここで挙げた例のように、十分あることが期待され、実際に観測される位相とのずれに注意すれば、よく理解されている自然現象の周期性

は１時間程度である[2]。計算で考慮されていていないを利用することで観測対象から観測時刻記録の妥当性

対流や雲、地表面加熱などの日変化する非断熱加熱プを逆に検証することが可能なケースが他にもあると思ロセスによる効果も無視できないものの、その位相のわれる。長期気候再解析から得られる、数値モデルへ

大部分が定常的な太陽天長角の日サイクルに大きく影の観測フィードバックの統計情報も併用することで、響されていることを考慮すると、過去 150 年程度の観より深い理解につながるだろう。

測歴史の中で地球の自転 度が大きく変わらないこと
は、半日潮汐の振幅最大時刻もまた年代によってさほど変化しないことを示唆する。本発表では、客観解析した半日潮汐の年代間の比較に基づいて、気圧データ
セットの観測時刻情報について見出した問題について知見を共有する。
2.

結果とまとめ図は、ISPD v4.7[3]に記録されている地上気圧とその観測時刻を元に、1940 年の太陽同期半日周期潮汐の

図：ISPD v4.7 を時刻補正せずに利用して求めた 1940 年の半日周期大00UTC における位相と気候値からの差を求めたもので気潮汐の偏差（陰影）。気候値（等値線）は 1981-2010 年で定義。神戸ある。日本近海をはじめ南極海も含んだ全球域に神戸
コレクション[4]の船舶観測が存在する。気候値との差

コレクションの観測数が全体の 5 割以上を占める海域に緑斜線。

参考文献

はシグナルより遥かに小さいことが期待されるが、特[1] Chapman and Lindzen, 1970, Space Sci. Rev., 10.

にその数が多い東アジア域では他の年代と比べて潮汐[2] Dai and Wang, 1999, Jour. Atmos. Sci., 56, 3874-3891.

の位相が大きくずれて解析されており、元データとなった観測時刻が正確ではない可能性を間接的に示唆している。前述の通り、過去 150 年程度の観測期間の中[3] Cram et al., 2015, Geocei. Data Jour., 2, 31-46.
[4] Manabe, 1999, Bull. Amer. Met. Soc., 80, 2703-2715.
[5] Air Weather Service and US Weather Bureau, 1961, Reference Manual
118: Japanese Surface Marine Obs.

で大気潮汐の位相が大きく年代変化することは考えに

-37-

A155

1923 年 関 東 大 震 災 時 の 台 風 な ど 気 象 状 況 再 現 の 試 み*橋 田 俊 彦 ， 筆 保 弘 徳 , 清 原 康 友 （ 以 上 ， 横 浜 国 立 大 学 TRC）
1.

はじめに

い場合の東京の風速の変化傾向などを再現した．これ

1923 年関東大震災の 9 月 1 日には，台風または台風によれば，地震の発生直後（1 日 12 時）は，当時の観から変わった低気圧（本研究では台風と記す）が本州

測のとおり台風の影響もあって強い風であった．一方，を横断し，東京に甚大な災害をもたらした火災に強風

火災の影響を考慮していない今回の再現結果と観測をなどの影響を与えたと報告されている[1]．

比較すると，再現が実際より数時間程度遅れている可しかし，その台風の実態や，震災への影響がどのよ

能性に留意しても，中央気象台の風は，17 時頃以降にうであったかはわかっていない．そこで本研究では，周辺で発生した火災の影響を大きく受け，その影響は現在用いることができるデータを用いて数値シミュレ

さらに早かった可能性も考えられる．

ーションを行い，当時の台風の動きを再現した．そして，東京の気象状況がどこまで台風の影響を受けたの今後，台風の動きの再現における時間のずれや，大規模な火災に伴う風の影響の調査も必要である．

かを検証した．
2.

再現のためのシミュレーション手法

数値予報モデル WRF-4.3 を用いて 1923 年 9 月 1 日の気象場のシミュレーションを行った．水平格子間隔
15km のドメイン 1（250, 250, 50）と 5km のドメイン 2（同数）を設定した．初期値・境界値には ECMWF による地上気圧と海上風を用いた再解析 ERA20C を利用
し，8 月 30 日 18JST～9 月 2 日 18JST の計算をした．
初期時刻には九州の西の海上（図 1 の▲）に 985hPa の台風ボーガスを作成した．スキームは physics_suite(CONUS)を選び，
sf_surface_physics のみ thermal diffusion
scheme に変更し，SST は 1 日 21JST の表面温度で固定している．東京周辺を詳しく見るためにドメイン 2 を 1
日 06JST から 1-way ネスティングで計算した．
3.

図１ WRF による 1923 年 9 月 1 日 06JST の気象場．

シミュレーション結果

図１に 9 月 1 日 06JST の気圧配置を示す．解析天気
図[2][3]と比べてやや西よりではあるが，九州～中国地
方を通過して日本海に抜けた 990hPa の台風が存在する．
その後，勢力を弱めながら 2 日 06JST には三陸沖まで進む（図 1 の■）．この三陸沖には，[3]の天気図では低気圧があることが確認できる．
図 2 は中央気象台（現在の千代田区大手町１あたり）と品川における地上風の時系列データである．再現結果では，昼過ぎに南風のピークがあり，夜間には弱い風に変化しており，品川の観測値（補正後の風速）と比べて数時間の遅れがあるが傾向が一致している．
4.

再現結果と考察

今回，初の試みとして数値シミュレーションにより，1923 年関東大震災時の台風の動きと，火災の影響がな

図２ 1923 年 9 月 1 日～2 日 09JST の地上風の観測値とシミュレーションの比較．
参考文献[1] 中央防災会議災害教訓の継承に関する専門調査会,
2006, 1923 関東大震災（第一編）.
[2] 藤部文昭, 2018, 天気, 65, 43-50.
[3] 中央気象台, 1924, 関東大震災調査報告（気象篇）.

-38-

A156
歴史的大気再解析を活用した、地域スケールの極端現象の数十年規模変動の検出と予測可能性検証*今田由紀子（気象研）
日本で豪雨災害をもたらすような極端降水の発生
確率の長期変化傾向を数カ月〜数十年先まで予測することは、これまで困難であるとされてきた。その理由の一つとして、極端降水の発生に重要な循環場
は中緯度域の大気ノイズに大きく影響を受けること
から、S/N 比が低くなることが挙げられる。また、局所的な極端降水には、メソスケールの降水システ
ムや地形などの一般的に用いられている気候モデル
では再現が難しい細かいスケールの要素が重要となってくることも、予測が難しい理由の一つである。
図１は、地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース（d4PDF）の大気モデル（水平解像度 60km）の結果（以下、d4PDF60km）を用いて、1951 年から 2016 年の 7 月の大雨日数（50mm/day を超える日数）を対象に、潜在的予測可能性の指標として用いられる perfect model
approach によるアノマリ相関スキル（100 メンバ
ーのうち 1 メンバーを正解として、残り 99 メンバ
ーのアンサンブル平均値との相関係数を計算。これを 100 回繰り返す）を見積もった結果である。上
述の通り、極端降水の発生確率の有意な予測可能性
は低緯度域に集中しており、中高緯度域の予測可能性は低いことが分かる。
一方、d4PDF の領域モデル（水平解像度20km）の出力を用いて同様の図を描画したものが
図 2 である。一般的に、解像度が上がるとスケー
ルの小さいノイズが加わることで予測可能性が下がると考えられているが、日本や台湾の一部地域において、極端降水頻度に高い予測可能性が検出された。d4PDF は海面水温を境界条件として与えているため、観測と照合して予測スキルを見積もることも可能である。この予測可能性について、季節スケ
ールでスキルを検証した結果については 2021 年の秋季大会で発表済みであるが、同様の予測可能性は十年から数十年規模の変動に拡張できる可能性がある。一方で、長い時間スケールの予測スキルを検証するためには長期間の均質な気候際解析データが不可欠であり、さらに地域的な極端現象を予測対象とする場合には解像度も重要である。高解像度の歴史的大気再解析データが利用可能となることで、予測可能性研究の新展開が期待される。
謝辞
本研究は文部科学省の気候変動予測先端研究プログラム（JPMXD0722680395、JPMXD0722680734）およびJSPS19H05703 の協力を得た。

図 1. d4PDF60km の出力から見積もられた 7 月に50mm/day を超える大雨日数の潜在的予測可能性（perfect model approach によるアノマリ相関係数）。

図 2．
50mm/day（d4PDF60km）および 100mm/day（d4PDF20km）を超える大雨日数の潜在的予測可能性。
（a）7 月の日本周辺、（b）8 月の日本周辺、（c）10 月
の台湾。

-39-

A201

気候科学のコミュニケーションと社会の価値*江 守 正 多 (東 京 大 学 /国 立 環 境 研 究 所 )
1.

はじめに

るという主張を突き崩したいという動機を持っている

気候変動問題（地球温暖化問題）の重要性の社会的だろう．なお，より基本的な点として地球温暖化の主認識が日本では 2007 年ごろから特に高まり，いわゆるな原因が人間活動による廃熱であると誤解している市「普及啓発」の観点から専門家と市民の間で（しばし民は少なからずいると想像される．

ばメディアを介して）多くのコミュニケーションが行われてきた．しかし，その大部分は専門家から市民に

3) 「縄文時代には自然現象で海水準が何 m も上がった

向けての一方向的なものであり，「正しい知識を正しくのだから，最近の温暖化も自然にありうることでは?」伝える」ことに主眼が置かれてきた印象がある．その縄文時代の日本列島の海進と海退は，これに対応しようなコミュニケーションにおいては，情報の発し手た地球規模の温暖化と寒冷化があったのではなく，氷も受け手も実際には多様な価値観を持った社会的な主

床融解に伴う地殻の隆起・沈降が併せて生じたことに体であることが見落とされがちである．

よる地域的現象と理解されている．近年の温暖化が特

本講演では，講演者のコミュニケーションの経験か異なものであることを覆す証拠にはならない．

ら，市民からよく受ける質問で特に興味深いものをいこの質問は素朴な疑問としても出てきうるが，多く

くつか紹介し，質問者の持つ動機の観点からそれらをの場合，人為温暖化を受け入れたくないという動機を考察することを通じて，気候科学のコミュニケーショ

持っている市民から発せられているだろう．いわゆるンにおける価値の問題の重要性を指摘したい．

気候変動懐疑論に同調的な市民は一定数存在するが，その元となる動機は様々にありうる．

2.

よくある質問と考察

1) 「気候変動によって気候が極端になるため，暑い夏が増える一方で，寒い冬も増えているのですか?」3.

今後のコミュニケーションへの含意

このように，市民が気候変動の科学に対して疑問を温暖化により寒冬をもたらす天候パターンが起きや持ったり誤解をしたりする背景には，それぞれの動機

すくなる可能性は指摘されているものの，平均気温上と，人によって異なる価値観があることが想像される．

昇の効果が大きく，国内平均・季節平均の気温でみれ気候変動問題の深刻さをどう認識するかというリスク

ば記録的な「寒い冬」は実際には近年起きていない．

認知の次元や，どのような対策を支持するかという次

それにもかかわらず，「寒い冬が増えている」と感じて元において，人によって異なる価値観が影響することいる市民は少なからずいるようだ．

は言うまでもないが，基本的な科学の理解という次元

寒冬のパターンの年には，人為温暖化に懐疑的な人から「本当に温暖化しているのか」という疑問が発せにおいても価値が影響することは，今後のコミュニケーションを考える上で有用な認識であろう．

られ，これに対して人為温暖化を受け入れている人がこのことを象徴するように，IPCC 第 6 次評価報告書「気候が極端化するのだから寒い冬も増えるのだ」とに，価値に関する以下のような記述が登場したことはいう形で疑問を解消していることが想像される．

注目に値する（WGI Ch.1 Executive Summary）．

2) 「原子力発電は廃熱を放出することで地球温暖化の「気候変動情報の構築と科学的理解のコミュニケーシ
ョンは，（情報の）生産者，利用者，そしてそのより広い聴衆の価値観に影響される．」

原因になっているのではないですか?」
原子力に限らず人間のエネルギー利用に伴う発熱量

さらにこの記述は，気候変動情報を構築して発信す全体を見積もっても，温室効果ガスの増加による放射る専門家の側の価値観も，コミュニケーションに影響

強制力に比べて 2 桁程度小さいため，原子力発電の廃することを指摘している．コミュニケーションの問題

熱は地球温暖化に有意に寄与しているとはいえない．

を考えることを通じて，専門家の側が自分自身の持つこの質問を発する人はおそらく原子力発電に対して価値について内省的に振り返ることも，コミュニケー

批判的であり，原子力発電が地球温暖化対策に寄与す

ションの質を高める上で重要と考えられる．

-40-

A202
埼玉県における気候変動適応センターの取組み*

1.

嶋田知英, 武藤洋介, 本城慶多, 大和広明, 河野なつ美(埼 玉 県 環 境 科 学 国 際 セ ン タ ー )はじめにうな適応策実施に不可欠な情報を収集し提供する事に気候変動対策には温室効果ガスの濃度上昇を抑えるある．日本全体の情報収集や発信、詳細な将来予測は「緩和策」と、気候変動によるマイナス影響を最小化

国立環境研究所に設置された国の気候変動適応センタ

する「適応策」の二つがある．緩和策は、全球の大気ー（CCCA）が担っており、情報発信プラットフォームを対象とした対策であり、一つの国や地域の取組みだとして A-PLAT（気候変動適応情報プラットフォーム）

けでは効果は無くパリ協定のような国際的な取組みがを運用しているが、県では、ある程度地域を限定した、不可欠である．一方、適応策は、地域の事物を対象とより身近な情報収集や発信を担っている．埼玉県気候

した対策であり、地域で実施した対策が直接効果を発変動適応センターでも、情報発信のための基盤として揮する．そのため、適応策は地域が主役の対策とも言SAI-PLAT という情報基盤を 2019 年に開設し情報発信

われ、自治体の担う役割は緩和策に比べ大きい．

を開始した（図１）．また、認知度が高くない適応策の緩和策と適応策は車の両輪にたとえられるが、世界普及啓発のため、適応策の基本的な考え方や、埼玉県

的に見ても適応策への取組みは緩和策に比べかなり遅における影響、取組み事例などをまとめたリーフレッ

れた．日本おいても 1998 年に公布された「地球温暖化

トを作成し市町村や学校、事業者などに配布した．さ対策の推進に関する法律（以下、温対法と言う）」に「適らに、適応策に限らず、気候変動対策の普及啓発を進応策」の記述は無く、温対法は緩和法だとも言える．

めるため、県民や事業者からの要望に応じ、数多くの

しかし、2010 年前後を境に状況は大きく変わった．

出前講座を実施している．それに加え、なかなか情報2008 年に環境省は、報告書「気候変動への賢い適応」

が届きにくい現役世代にもアプローチするため、夜間（環境省地球温暖化影響・適応研究委員会,2008）と、や休日に「埼玉県気候変動適応サイエンスカフェ」を環境省推進費 S-4 研究報告書「地球温暖化日本への影

企画し年３回程度実施している．

響」（温暖化影響総合予測プロジェクトチーム,2008）を発表した．その後も、環境研究総合推進費 S-8 や気候
変動適応技術社会実装プログラム（SI-CAT）など、適応策に関する国の研究プロジェクトが実施され、適応策の社会実装に必要な基礎的な情報が整ってきた．その後、2015 年には中央環境審議会が「気候変動影響評
価報告書」を作成し、さらに、2018 年 12 月には、適応策を推進するための全く新しい法律として「気候変動適応法（以下、適応法と言う）」が施行された．

図１ 埼玉県気候変動適応センターポータルサイト

適応法では、適応策における国や地方公共団体の役
割を明確に示すとともに、都道府県・市町村に「地域

3.

おわりに

気候変動適応計画」の策定と適応情報の収集提供拠点

気候変動対策、特に適応策の社会実装は途に就いたとして「地域気候変動適応センター」の設置を義務付ばかりである．適応策を社会に実装するためには、適けた．埼玉県では、適応法の考え方に呼応し、適応法

応策の主体である自治体職員や事業者、個人が常に将施行に合わせ、自治体としては最も早く、2018 年 12

来気候が変わることを意識し計画し行動すること、す

月 1 日に地域気候変動適応センターを埼玉県環境科学

なわち適応策の主流化が最も重要だと考える．この適国際センターに位置づけた．

応策の主流化を実現するためには、今後も絶え間ない

2.

普及啓発の努力が必要であろう．

埼玉県気候変動適応センターの活動
適応策の主体は、自治体や事業者、個人であるが、具体的に適応策を計画し実行するためには、気候変動の実態やその影響、将来予測など、様々な情報が必要である．気候変動適応センターの役割はまさにこのよ

-41-

A203

気候変動問題のコミュニケーションにおけるテレビ放送の役割*井 田 寛 子 (東 京 大 学 大 学 院 総 合 文 化 研 究 科 )
1.

はじめに

気象や気象災害については一定量伝えられていた．

気候変動問題は，1980 年代以降，気候変動に関する

COP21 パリ協定採択後，③では 2018 年 IPCC 1.5℃特別政府間パネル（IPCC）の設立（1988）や国連気候変動

報告書が発表される中，2019 年国連でのグレタ・トゥ

枠組条約（UNFCCC）の採択（1992）等と共に国際的ーンベリ氏の演説や真鍋叔郎氏のノーベル物理学賞もな会議や取り決めが活発に行われるようになり，近年合わさり，2021 年 COP26 に向けて報道件数が再び増え

は脱炭素社会の実現に向けて各国の対策が進められてた．さらに独自のコーディング表を用いてフレーミン

いる．問題の解決には，科学，政治，市民，産業等複グ分析を行ったところ，全ての期間に共通しているの数のアクターが関与するが，マス・メディアは問題認

は「対策」「政治」に対して「科学」に対する内容が少識を社会に共有させる上で中心的な軸を担うと言われないことであった（図 2）．

れ［1］，SNS やインターネットが普及する今も気候変気候変動問題の解決については科学的な根拠に基づ

動問題についてはおよそ 9 割の人がテレビやラジオかいた知見が不可欠であり，政策を進める上でも大事なら情報を取得している［2］．テレビがどのように放送要素であるが，専門的な科学的内容を継続して放送すするかによってコミュニケーションの在り方にも影響るには，テレビ報道の体制では難しいのが現状である．

を与え得ることから，これまでのテレビ放送の伝え方

SNS で不確かな情報が広がる現代こそ、科学についてを分析し，今後どのような役割を担うことができるの一定量言及していくことは，今後気候変動問題対策をか，コミュニケーションの観点から指摘したい．

正しく導く上でもテレビの重要な役割であると考える．

2.

研究方法

分析に用いたデータは，東京発信の NHK，民放キー
5 局で放送された全ての番組のメタ・データで、期間は2006 年～2021 年の計 15 年間．抽出に使ったキーワー
ドは「気候変動」「温暖化」「COP（13～26）」「異常気象」「気象災害」．気候変動問題に関係のないデータを除く全 18733 件を使用し，気候変動問題を主題とした
報道量や番組の語彙にどのような特徴が見られるかを知る計量テキスト分析や，取り上げ方に焦点を当てた

図 1 放送件数（2006 年～2021 年）

フレーム分析を行った．言説分析をするにあたり「KHCoder」を使用した［3］
．
3.

結果・考察

各年の放送件数は国内外の気候変動問題のイベントの有無と対応して増減していた（図 1）．内容の分析は，放送件数のピークに合わせて①2006 年～2009 年②2010
年～2015 年③2016 年～2021 年の 3 つの期間に分けて行った．3 つの期間で最も件数の多かった①では．2007

図 2 期間ごとのフレーム分析

年IPCC 第4 次評価報告書発表により科学的確実性が高

参考文献

まる中，IPCC と元米副大統領アル・ゴアのノーベル平[1] Schmidt, A., Ivanova, A., & Schafer, M.（2013）

和賞受賞や，2009 年 COP15 への注目度が伺える．②で[2] 内閣府（2020，気候変動に関する世論調査）

は東日本震災が発生後，放送件数は減少するが，異常[3] 樋口耕一（2004）

-42-

A204

地 球 温 暖 化 に つ い て 中 学 生 ・ 高 校 生 /教 員 が 抱 く 疑 問*畠 山 正 恒 （ 聖 光 学 院 中 学 校 ・ 高 等 学 校 ）
1.

はじめに

「カーボンニュートラルで温暖化は止まるのか」

中高生が温暖化についてどのような疑問を持ってい「温暖化が原因といわれている問題があるが，本当にるかを，2022 年 11 月の COP27 終了後に聞いてみた．こ

温暖化が原因なのか」「氷期間氷期の繰り返しの中での内容は中高生だけではなく，大学生・社会人も抱く

CO2 の影響はどの程度あるのか」等に集約できた.これ

疑問でもあると考えられる．また，この内容を 2023 年

らの中から要点を授業で説明したが，IPCC 報告書では

1 月に開催された日本気象学会教育と普及委員会主催

答えられない，われわれがまだ知り得ない質問も多数の「先生のための気象教育セミナー」で話題提供した．

出てきた.

その際に得られた情報を併せて紹介する．
4.「先生のための気象教育セミナー」で生徒の質問を
2.

調査方法と生徒の実態してみたら授業時間（50 分）を使い中学 2 年生 3 クラス（135

生徒から出てきた質問のうち 11 を選び，セミナー参名），高校 2 年生（21 名），高校 3 年生（22 名）に自加者に事前に「自分が教えられない/説明できない」「自由な発想で質問してもらい，それに私が答える形式で分は問題なく教えられる/説明できる」で調査した.

授業を進行した．中学 2 年生は気象分野未学習である．

事前調査の質問

高校生は文系地学基礎選択者であるが，中学 3 年時に①

温暖化メカニズムや放射平衡などは学習済みである．

②

本校の生徒は比較的ニュースなどよく見ており，COP27③④

について感心を持つ者も多い．

⑤⑥

3. 生徒の質問⑦

温暖化の原因は人為的なものか自然現象か。人間活動が本当に温暖化に繋がっているのか。
何でCO2が温暖化の原因なのか。CO2以外のガスは問題にならないのか。
CO2に温室効果がある理由は（温室効果ガスの原理）。
CO2排出量が実質ゼロになったら、何が起こるのか。カーボン
ニュートラルで温暖化は止まるのか。
氷期 間氷期の繰り返しの中でCO2の影響はどの程度あるのか。
水素エネルギーを使うと水蒸気が発生する。これが更なる温暖化を招くのではないか。
最終的に温暖化はどこまで行くのか。

説明できな
い割合
（％）

説明できる
(%)

53

42

32

47

26

58

53

32

79

11

68

32

63

26

生徒の質問内容は科学的に「答えられる質問」と「答⑧

今のペースで気温が上昇すると、どの位で生態系が崩れ、人が暮らせなくなるか。

68

21

えられない質問」に大別できる．答えられる質問は良⑨

2100年に4℃の気温上昇なら、食糧生産は可能なのか。

84

11

⑩

異常気象と言うが長いスパンで考えると本当に異常なのか。

47

47

⑪

海洋の酸性化がどこまで海洋生物に影響を与えるのか。

74

16

いが，答えられない質問はさらに，①科学的に未解明なもの ②時間・空間スケールの違いが混在したもの

表③政策的な事柄（科学的事柄と人間社会の問題の混在

諭，一部高校地理の教諭）（29 名中 19 名が回答）とも言える）に分けられる．また，答えられる質問もこのアンケートとディスカッションから分かったこと

ア科学的に説明して生徒が理解できること，○○
イ科学的は，IPCC 報告書をほとんどの教員はきちんと読んだこな説明で生徒が理解しづらい／理解が難しいことに分とがなく，温室効果ガスの原理は分子運動を含めたレ

けられる.

ベルでは教えていないこと等であった.この背景とし生徒から出た質問はては，中学校理科の地球環境や防災分野は 3 年生の 3

https://seikoacjp-my.sharepoint.com/:x:/g/personal/hat

学期に配当されており，この時期は入試時期と重なる

akeyama_seiko_ac_jp/EZDWMajvRTdJvLblLGWCGsIBDX_kz6uC-z

ためにきちんと教えることができないこと，高校理科

j7ATEF_QfG-g?e=vH8enb

では地学基礎の履修率が全国平均で約 26％[1] なので，にまとめてある。①～③と ○ア○イの分類もしたので参考

地球環境問題について正確な内容を教える必要があるにしていただきたい.

教員が少数であることが原因と推定出来た.

教員へのアンケート結果（参加者はほとんどが中高の理科教

代表的な質問は「温暖化の原因は人為的なものか自然現象か」「CO2 が本当に直接的原因か」「何で CO2 が温

参考文献

暖化の原因なのか」「CO2 に温室効果がある理由は」「温[1] 日本学術会議 2020，

暖化で気温が上昇していることは理解できるが，それhttps://www.scj.go.jp/ja/info/kohyo/pdf/kohyo-24と異常気象の増加が不明」-t291-3.pdf（p.29）（2023/02 閲覧）

-43-

A205

学校及び市民社会における気候変動に関する教育・知識普及の現状と解決に向けた方策について*藤 村 コ ノ ヱ (認 定 NPO 法 人 環 境 文 明 21)
Konoe Fujimura (Japan Association of Envir onment and Society fo r the 21 s t Century),
1.

はじめに

気候変動に伴う気象災害が頻発し、国内外でも大きな被害が広がっている。こうした状況を受けてパリ協行動の変容も節電程度にとどまり、地域や社会の課題に対して声を上げ具体的に行動する人は限られて、特に社会的行動の変化はあまり見られない。

定を契機に脱炭素に向けた動きも活発なように見受けられる。また、グレタさんの活動をきっかけに、気候4.

科学的情報を伝えることの難しさ

危機に関する抗議運動が世界中の若者の間に広まって

気候変動問題を理解するには、科学への信頼とそのいる。しかし国内を見ると、そうした若者の活動は一

情報を読み解く能力が必要であり、さらに行動変容に部にとどまっており、また一般社会でも関心はあっては自分とのつながりを理解し納得することが必要であも具体的な行動変容には至っていないのが現状である。

る。しかし、科学者・研究者との日常的接点は学校で

本稿では、学校及び市民社会における気候変動問題

も一般社会でもほとんどない。また、発せられる情報を中心とした教育・普及の現状と課題を明らかにしたも専門用語が多く、示されるデータを読み解くことも上で、解決に向けた方策について考察する。

難しい。さらに行動変容が本当に必要なのか、どのような行動が効果的なのかなど、深く考えたり議論する

2.

学校教育における現状と課題

環境省は「令和２年度環境教育等促進法基本方針のことも日常的にはほとんどない。自分事としてとらえ行動変容に至るまでにはいくつかの壁が存在する。

実施状況調査結果」を公表した[1]。その結果、学校教
育では、これら教育に対する意欲の高い教員は少数であり、意欲はあっても実際に行われているのはごみ問

5.

解決に向けた方策の提案

中高生や一般市民に気候変動に関心を持ってもらい、題や省エネなど狭い意味での環境教育が中心であるこ

行動変容に導くには、対象者に見合った多様な手法がとがわかった。その要因として、学力低下を懸念する必要となる。例えば、研究者が教員や NPO と連携して声や教員の総合的学習に対する力量不足などが影響し授業や講座を行ない、情報伝達したり行動変容の必要て、総合的学習の時間が導入当初より大幅に削減され、性についての意見交換を行うことも効果的な方法の一

授業時間の確保そのものが難しいことが挙げられる。

つである。研究者の世界で通用する言葉やデータは一

特に科学的情報が基本となる気候変動問題については

般には理解しがたい場合が多いことを自覚して、生徒

教師自身の理解が難しい上に、情報を得たり準備するや市民の状況を知る人など仲介役との連携が重要なポ時間も乏しいこと、NPO など外部との連携が不十分で外イントとなる。また伝える内容についても、研究者と部からの情報や知識を取得する機会となる研修も少なして伝えたい内容だけでなく、日常の暮らしとのつなくなっていることなどが影響していると考えられる。

がりなど、対象者が求める内容を伝える工夫も必要となる。さらに、知識の普及に留まることなく、行動変3.

一般社会における現状と課題

1990 年前後には市民の環境意識が高まり、自治体で容につなげることも考慮した内容にしていくことが望まれる。

も市民向けの環境講座が頻繁に開催されていた。現在
では、SDGs に関する学習会が多彩な主体によって実施参考文献されている。しかし、実際に学ぶ場は限られており、[1] https://www.env.go.jp/policy/post_154.html

ニュースやインターネットなどで断片的に学ぶことが多い。断片的な情報では、気候変動の原因やそれが自らの暮らしとどうかかわるかといった考えまでは至らないことから自分事には成り得ていない。そのために

-44-

A206

学習手法ミステリーを用いた気候変動教育の実践*

1.

高 橋 敬 子 (未 来 の た め の ESD デ ザ イ ン 研 究 所 )はじめに

しくは起こりつつある主要 7 分野のものを幅広く取り

筆者は、気候変動教育プログラムを開発し、小学生入れた。その他、③気候変動の緩和・適応の視点、④から社会人を対象に実践してきた。本稿では、学校教

地域レベルから世界レベルまで幅広く考えられるよう、育での実践例として、筆者らが開発した教育プログラ

日本の事例と対比しやすい世界の事例も含めた[2]。

ム「気候変動のミステリー」を紹介する。
２．学習手法ミステリーとは学習手法「ミステリー」は、イギリスの大学教授らが実施した「地理学による思考」プロジェクトで開発された。ミステリーの学習手法の基盤は、穏健な構成主義における幅広い議論と、問題解決型教授法のガイ
ドラインである。ミステリーは、学習者を動機づけ、
システム思考の開発を支援することが証明されたため、その手法はオランダやドイツ等の学校教育現場で広く用いられている。ドイツでは、バーデンビュルテンベ
ルク州の気候変動教育教材[1]にミステリーが採用されている。
ミステリーは、指導者が最初に複数の話を出発点として語る。これらの話は互いに内容がかみ合わず、学習者にとっては不思議（ミステリー）に思えるため、
ミステリーと呼ばれる[1]。このミステリーを解くために、その後に配布する情報カードを用いて、学習者同士が能動的に話し合い、扱われたトピックについて学びを深める。
情報カードは、扱うトピックの①環境・経済・社会への影響や問題自体に関する話、②追加的情報（グラフや写真、地図や統計データ）、③トピックと直接関連のない問題、の３種類で構成し、25 枚程度作成する。

４．ミステリーによる学び
筆者は、2018 年より小学生から大人を対象に気候変動のミステリーを全国各地で実施した。また、福井県の教材として開発された福井県版気候変動のミステリ
ーは、県内の中学 2 年生～高校 2 年生（計 302 名）を対象に試行しており、筆者も実践に携わった[3]。
これまでの実践結果から、気候変動のミステリーによる教育効果として、以下の 4 点が見られた。
1)学習者が既に持っている知識と情報カードに書かれた情報を組み合わせることにより、学習者間で気候変動に関する知識や考えを深められる。
2)気候変動に関連する事象間の因果関係を論理的に示すことができる。
3)気候変動に関する新たな疑問や関心が生まれ、さらなる学び（調べ学習や探求学習等）につながる。
4)自分たちの住む地域の気候変動の影響や対策を身近に感じ、地域の対策等を調べる等、地域への関心が生まれる。
ミステリーを用いた気候変動の学習は、主体的・対話的で深い学び（アクティブ・ラーニング）につながることから、学校の授業に取り入れることで、新学習指導要領に沿った学びが実現できると考える。

学習者がより複雑な視点に入っていけるように、③のカードを含める。①は、事実に基づいた話を選ぶ。ま

引用文献

た、学習者が話題に入りやすくするために、家族等を[1] Hoffmann, T. 2014, Klimawandel in

題材とした話を用いること、環境を扱う際には、過去・Baden-Württemberg:Unterrichtseinheit als Beitrag zur Bildung

現在・未来の視点や、地域・国・世界の視点を入れる

für nachhaltige entwicklung.

ことも重要である[2]。

[2] 高橋敬子・ホフマン トーマス，2019，『環境教育』，29（2），
14-23．

３．気候変動の視点を取り入れたミステリーとは[3] 水上聡子・高橋敬子, 2021, 『環境教育』, 31（1）23-32.

日本の気候変動の問題をミステリーの情報カードに反映させるために、①気候変動の影響における緊急度・重要度・確実性の総合的評価が高い事例を選択し、②その中でも気候変動の影響が既に起こっている、も

-45-

A207

気候変動に関する対話の経験から―「自分ごと化」と「社会を変える行動」に注目して－*岩 崎 茜 (サ イ エ ン ス ・ コ ミ ュ ニ ケ ー タ ー ／ 東 京 大 学 )
1.

関心の所在

3.

社会を変えるための行動

私はこれまで、気候変動にかかわるワークショップ

自分ごと化することで、自分にできることをしたい(WS)や対話機会の創出に取り組んできた。これらの活と思うようになると想像されるが、日常の身近な行動

動は、参加者に問題を認識し自分ごと化してもらうこのみならず社会を変えるための行動を求められるのが、とを目的にしており、その方々がその後、解決のために

気候変動問題の難しいところである。その行動に至る

何ができるか考え行動することも期待している。また、までには何が効果的かいまのところ答えを持ち合わせ行動というときに“社会を変えるために”できることをていないが、経験から感じたことを共有し、当日の議論

考えることも重要だと感じている。気候変動教育におとできれば幸いである。

いても、日常生活でできる工夫を行うのみならず、生活

一つは、社会というスケールを地域に置き換えるこの規定にある社会のあり方そのものを変える視点を持とである。2021 年に行われた「脱炭素かわさき市民会

つことの重要性が指摘されている 1)。

議」では終了後、自主的に活動したいと望む参加市民を本発表では、気候変動問題の①自分ごと化、②社会を含んだプラットフォームが発足し、環境に関する様々変えるための行動、の二点に注目し、これまでの経験とな取り組みを継続している。社会というと漠然としてそこから感じた課題について述べたい。

いるが、地域のつながりの中で具体的な活動が行われ、楽しみや手応えが得られることで、社会へのコミット

2.

対話を通じた自分ごと化という意識がより強くなるのではないか。

気候変動問題には、身近なこととして感じにくく問

もう一つは、社会を変える行動を、強い意欲によるハ

題意識を持ちづらいという課題がある。これゆえ、たんードルの高い行為だと考えないことだと思う。環境教に知識を伝えるだけではなく、対話によって自分とは育が専門の森朋子氏は、トランジション・アクションに違う立場に身を置いたり、影響を被る人々に共感する

資する人づくりを論じる中で、いつも何に対しても能など、心を動かされる経験が重要だと感じている。

動的な行動ができるわけではなく、タイミングや状況、私が企画に関わった一つに、温暖化の影響のうち“自テーマ等、その時々に応じて適切な役割を担うことが分にとって”一番困るのは何かを聞き合う WS があるできることが必要だと指摘している 4)。常にリーダー2)。起こりうる影響の多様さと、リスクに対する各人ののように動くのではなく、フォロワーとして活動を応

捉え方の違いなどに触れることで問題への理解や関心援したり、支援することも社会を変えることにつながをより深めることにつながっている。違う立場に思いる行動といえるだろう。それが成功体験となり、さらなをはせるためのロールプレイなどの手法もある。制作

る行動を後押しすることも期待できそうである。

の一部に協力した教材 3)では、様々な国や地域で影響を受けている人のエピソードを読み対話をすることで参考文献

その暮らしを想像し、身近な問題としてとらえなおす

1)古里貴士(2020)：「気候変動」と「教育」をどうつなぐことを狙ったアクティビティが提案されている。これ

か, 教育と人間, No.107, 60-65

らの内容は発表の際に詳しく紹介したい。

2) https://cger.nies.go.jp/cgernews/201911/347005.html

多くの方が体験の機会を得られるよう対話の「場」が3)気候変動－開発教育アクティビティ集 3(2020), 開発

広がることも必要だろう。教育現場は「場」の一つであ教育協会(DEAR)

り、現場の方々とのつながりを増やしてしていくこと

4)森朋子(2022)：社会と人、人と人との相互作用を基礎にも意義があると思う。

とした「人づくり」, サステナビリティ・トランジショ
ンと人づくり, 145-186

-46-

A208

*

1

4
3

4
2009

ESD Education for
Sustainable Development

2011 2013 2014 2015 20175
2005[1]2014 2019 [2],[3]2017 2018 2019a b 2020 2023(
)

2

. 1

[1]

2005

5 43-56
[2]

[3]

2014

2020

ESD
2019

-47-

A251

大 ア ン サ ン ブ ル に よ る Impact-based forecasting*川 畑 拓 矢 (気 象 研 究 所 )、 大 泉 伝 （ 気 象 研 究 所 ）、 呉 品 穎 （ 気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー ）、
Le Duc（ 東 京 大 学 ）
1.

はじめに

Impact-based forecasting (IBF) は災害発生時に人々のストを秤に掛けたい。このように人々の行動変容を促す観点からも確率予測が必要とされている。

行動変容を促すことを目的としている。すなわち水害
をはじめとする気象災害が予測されるとき、その被害

3.

これまでに行われた大アンサンブルによる IBFを軽減するために望ましい行動を促したい。このため文科省による「富岳」成果創出加速プログラム「防にどのような予測システムが必要となるのか、本稿で災・減災に資する新時代の大アンサンブル気象・大気

議論したい。

環境予測」においては、これまで述べた観点から大アンサンブルを用いた災害リスク予測について研究が行

どのような気象災害がどのように予測可能か？

われた。Duc et al. (2021a) と Oizumi et al. (2021) は令和

まず IBF を実現するためには気象予測の正確さが担2 年 7 月豪雨で発生した球磨川事例に対し、洪水の発生

保されている必要がある。さらに気象災害を予測する

確率を半日前から予測することに成功した（第 1 図； 本

ためにはさまざまな学問分野との連携が必要である。

専門分科会）。また Duc et al. (2021b) と Wu et al. (2023)

例えば被害の大きな気象災害としては水害があげられは東日本台風がもたらす強風の確率予測に成功した。

る。すなわち洪水、氾濫、土砂災害などである。これ

これらのように洪水あるいは強風の予測がなされたとらを予測するためには河川や土壌を扱う水文モデルをき、その不確実性も合わせて情報提供することで影響

2.

必要としている。また高潮害を予測するためには海をの度合いに応じた対策を立てやすく、より適切な防扱う高潮モデルとの結合が必要であり、あるいは雷害

災・減災につながるものと期待できる。

を予測する雷モデルの開発も進んでいる。さらに大雪（陸面モデル）、視程障害（化学モデル）などがあげら

本講演においては大アンサンブルを用いた IBF について紹介したい。

れる。一方で頻発する気象災害である強風害について
は気象モデルで予測可能である。ただし強風は地形など被害地域の特性に大きく影響されるため、高解像度
シミュレーションが必須である。
さらに IBF を実現するための重要なコンポーネント
としては確率予測があげられる。気象災害は線状降水
帯や台風といった非線形性の高い現象からもたらされる。大気の振る舞いは本質的にカオス的であり、特に非線形性の強い現象に対しては決定論的に予測することは不可能である。このため、その発生確率を正確に

第 1 図 半日前からの洪水確率予測。実際に洪水見積もるということが、気象現象を正確に予測するとが発生した時刻に対して 40％の発生を予測いうことと同等にあるいはそれ以上に必要となる。
従来、気象予測モデル開発は、気象現象をより正確に再現するために複雑な物理過程を内包し、高解像で実行することを指向してきた。
IBF の実現にはこれに加えて、確率を予測するためのアンサンブルシミュレー
ションが必要である。IBF の観点からは、決定論予測にはその予測精度が不明であるという欠点がある。その予測をどの程度、信頼して良いのか人々は知りたい。
第 2 図 ある地点が台風の強風域に入る確率。17

自分たちに迫るリスクと、行動を起こすことによるコ時より 70％と急激に確率が高まる予測に成功

-48-

A252

巨大アンサンブル気象予測を用いた
広域高潮リスクマネジメント
Md. R ezuanul Islam ( 東 大 院 工 ), L e Duc( 東 大 院 工 ), * 澤 田 洋 平 ( 東 大 院 工 )計算能力の飛躍的な向上とデータ同化手法などの統図 1 では 4 つの地域に集約して全 1000 メンバーの最計数理の進展に支えられ、極端気象現象の確率的な予大潮位を示した。赤線は 1000 メンバーの中で潮位が最測が可能になってきた。気象庁ではメソアンサンブル

大になるパレートフロンティアの集合を書いたもので、予報システム(MEPS)が現業利用され、21 メンバーの水

青線は潮位が最小になるパレートフロンティアを書い

平分解能 5km の予測が行われている。一方、研究レベたものである。図 1 上のように狭い地域に限定すると

ルでは次世代スーパーコンピュータの利用により、

そのようなことは起きていないが、図 1 下のように駿MEPS と同等以上の水平分解能で 1000 を超えるメンバ

河湾・東京湾全域に跨った解析では赤線と青線は一部

ー数のアンサンブル予測が実施されており、その気象交差している。これはある地点にとって甚大な高潮ハ予測としての有用性や洪水氾濫警報への応用可能性がザードをもたらすシナリオが、必ずしも他地点にとっ探求されている。不確実性を含む予測情報をどのようてもリスクの高いシナリオではないということを端的に活用して個人に適切な行動変容を促すかがに示している。発表ではこのような形でのシナリオ分

Impact-based forecasting(IBF)において重要であるた析の有用性と課題について議論する。

め、アンサンブル予測がもたらす不確実性情報が IBF達成において極めて重要である
しかし、巨大アンサンブル気象予測の活用方策については、その出力データの膨大さ、複雑さもあり、十分に検討が進んでいない。自治体の境界を越えた広域
避難や災害支援の検討も進む中、巨大アンサンブルで描かれる多地点かつ多数の災害シナリオの利用法について知見が求められている。本研究では、多地点における多様な水害リスクを巨大アンサンブル気象予測に基づいたシナリオ分析により解析する手法を提案する。
令和元年度東日本台風を対象事例とし、気象庁非静力学モデルを用いた 1000 アンサンブルによる 39 時間予測を行った。アンサンブル生成手法としては EnVarを用いた。得られた 1000 メンバーの台風の情報を使って Storm Surge Hazard Potential Index (SSHPI)を計算し、関東・東海地方の 8 地点の潮位観測地点における最大潮位を計算した。
本研究では、この 1000 メンバーの多地点における最大潮位の計算結果から多目的最適解であるパレートフ
ロンティアとなるメンバーを抽出することを提案する。
この手法では例えば地点 A, B において「地点 A にとっ図 1. 1000 メンバー気象アンサンブルすべての最大潮位。

ては甚大な被害をもたらすが、B にとっては危険でない(上)駿河湾のみの結果。(下)駿河湾と東京湾両方の結果。

シナリオ」とその逆の両方を一つの最適（最悪）解の詳しくは本文を参照のこと。

集合と見立てる。防災においては最悪シナリオが要求謝辞されることが多いが、広域的な災害において各地点に

本研究は JST 創発的研究支援事業(JPMJFR205Q)、 JST

とっての最悪シナリオを単純に重ね合わせるよりも現

ムーンショット型研究開発事業(JPMJMS2281)、および

実的な最悪シナリオの集合を得ることができる。

「富岳」成果創出加速プログラムの支援を受けた。

-49-

A253

1000 ア ン サ ン ブ ル 降 雨 を 用 い た
降雨流出・洪水氾濫予測*小 林 健 一 郎 (神 戸 大 学 都 市 安 全 研 究 セ ン タ ー )Kobayashi K. (Kobe Universit y, Research Center for Urban Safet y and Security)
1.

はじめに

本稿では，Duc et al. [1]により計算された 2020 年 7 月

及び解析雨量を入力値として再現計算を実施した結果の球磨川豪雨を対象とした 1000 メンバーからなる多数である．図の計算浸水範囲は国土地理院により作成さ

降雨アンサンブルを，降雨流出モデル，洪水氾濫モデれた痕跡洪水範囲を比較的良く再現している．

ルに入力し，球磨川洪水予測に関する検討を実施した

この計算結果を基準に，市房ダム，川辺川ダムの 1000

ので，これを報告する．本稿の内容は，Kobayashi et al.

アンサンブル降雨流出計算を実施し，図 1 の領域での[2]で実施された内容の日本語要約である．

1000 アンサンブル浸水計算を実施した．

2.

手法

結果として，1000 アンサンブル計算は 20 程度のアン

1000 アンサンブル降雨については Duc et al. [1]を参サンブル計算に比較して精度が向上すること，他方，照されたい．降雨流出モデルには，流域平均雨量から今回の計算については 100 アンサンブル程度でも良い

ダム流入量を算定できる貯留関数法を用いた．貯留関

精度の予測ができる可能性が見て取れたため，こうし

数法は，狭い領域の急激な流量増加を再現するのが難た点について報告するものである．

しい場合があるものの，比較的広範囲のダム流域であれば，事前に観測値でキャリブレーションすることにより良い精度で洪水予測をすることが可能と考えられている．流域平均雨量を入力とするため，3 次元アンサ
ンブル降雨予測のメンバー間の多様性を空間平均化により減少させる効果があり，結果として洪水予測の不確定性を軽減することを期待してこれを用いた．計算
時間は 1000 回の計算が Xeon CPU E5-2670 で 15 秒程度である．他方，貯留関数法は，解析雨量のような観測
降雨を用いても，洪水イベントごとにパラメタ再設定

図 1 浸水計算結果例（After Kobayashi et al. (2023)）が必要となることが多いことも知られており，流出モ
デル自体の不確定性を軽減するために，カルマンフィ

参考文献

ルタによりデータ同化する短期予報計算も実施した．

[1] Duc L, Kawabata T, Saito K, Oizumi T (2021) Forecasts

また，市街地の計算については，浅水流方程式によof the July 2020 Kyushu heavy rain using a 1000-member

り実施した．このモデルは富岳に実装されており，大ensemble

Kalmanfilter.

SOLA

規模な計算も短時間で実施することが可能である[3]．

https://doi.org/10.2151/sola.2021-007

17:41–47.

各浸水計算は 5m 解像度，5309 × 3399 = 18,045,291 節点[2] Kobayashi, K., Duc, L., Kawabata, T. et al. (2023)の計算で，192CPU を用いて 1 時間程度で計算可能であEnsemble rainfall–runoff and inundation simulations

る．これを 1000 アンサンブル降雨に対応して 1000 回

using 100 and 1000 member rainfalls by 4D LETKF on

計算している．洪水計算は空間解像度が気象計算に比the Kumagawa River flooding 2020. Prog Earth Planet較して小さいため，同程度のメッシュ数であれば、あSci 10, 5. https://doi.org/10.1186/s40645-023-00537-3

る意味計算コストは気象計算より高いので，基本的に[3] Kobayashi K, Kitamura D, Ando K, Ohi N (2016)

富岳は必要である．

Parallel computing for high-resolution/large-scale flood

3.

simulation using the K supercomputer. Hydrol Res Lett

結果

浸水計算結果の一例を図 1 に示す．図は球磨川流域

9(4):61–68. https://doi.org/10.3178/hrl.9.61の市房ダム，川辺川ダム（建設予定地）における流量

-50-

A254

ア ン サ ン ブ ル 予 報 を 用 い た 洪 水 の Impact Based Forecasting*大 泉 伝 (気 象 研 ), 川 畑 拓 矢 (気 象 研 ), Le Duc (東 大 ), 小 林 健 一 郎 (神 戸 大 ),斉 藤 和 雄 （ 大 気 海 洋 研 ), 太 田 琢 磨 (気 象 研 )
1.

はじめに

すことができた。予測精度がよかった理由として、流

近年、気象予測のみならず、その気象状況が及ぼす

域雨量指数のスピンナップに解析雨量を用いたこと、影響まで予測することが求められている。WMO は気本実験を球磨川の本流で行ったことが考えられる。洪

象状況が及ぼす影響まで予測することを”Impact based

水の予測では先行降雨によってどの程度地面に水が含

forecasting（IBF）”としている。日本においてはキキク

まれているかは重要な要素である。また流域が広い場

ルによって災害のリスクが示されており、すでに IBF

合は多少降水の位置や強度が実況と異なっても流域全は社会実施されているといえる。しかしキキクルの課

体での総和がおおむね一致すれば予測精度を大きく損題としてリードタイムが短いことがあり、リードタイ

ねない事が考えられる。その為、本手法が規模の小さムを長くすることが課題となっている。そこで本研究

い河川に対してどの程度有効であるかを明らかにするでは大アンサンブル予報と流域雨量指数を組み合わせ、ことや、小規模河川の予測に必要なアンサンブル数を洪水の予報時間を延長と洪水のリスクを確率的に示す調べることは今後の課題である。

ことを試みた。
2.

実験の設定

2020 年 7 月に球磨川で発生した洪水事例を対象に実験を行った。用いたアンサンブル予測データは（Duc et
al. 2021）によって実施された 1000 メンバーと 100 メン
バー、メソアンサンブル予報システム（MEPS）の 21
メンバーである。洪水の予測モデルは洪水キキクルで用いられている流域雨量指数である。洪水の予報実験
はでは 6 月 1 日 0 時（JST）から 7 月 3 日 18 時まで解析雨量でスピンナップを行い、7 月 3 日 18 時から翌日
15 時までアンサンブル予報を行った。
3.

結果

図 1 に球磨川で甚大な被害が発生した球磨村渡地区
での 1000 メンバーの流域雨量指数の結果を示す。解析
雨量を用いた結果では 7 月 4 日 5 時に流域雨量指数の既往最大値を超過し、9 時にピークに達している。土木図１ 球磨川（球磨村付近）での 1000 メンバーアン

学会調査団の報告でも同地点では 4 時 50 分から氾濫がサンブル洪水予測結果。実線は解析雨量（赤）、決定論

始まった事が報告されており、解析雨量を用いること的予報（黒）、点線はアンサンブル平均（黒）、50 年確で既往最大値を超過したタイミングがほぼ再現できて率値（紫）、30 年確率値（赤）、既往最大値（橙）の流いる事が分かった。次に 1000 メンバーのアンサンブル

域指数の値
（縦軸）
を示す。
棒グラフは 50 年確率値
（紫）、予報を用いた実験を行った。決定論的予報では 6 時に

30 年確率値（赤）、既往最大値（橙）の超過確率（第 2

既往最大値を超過し、9 時頃ピークに達している。1000縦軸）を示す。

メンバーのアンサンブル予報を用いた実験では、5 時に既往最大値を超過する確率は 20%であった。既往最大[1] Duc, L., et al., 2021, Forecasts of the July 2020 Kyushu

値、30 年確率、50 年確率の超過確率はそれぞれ 60％、

heavy rain using a 1000-member ensemble Kalman filter、

50％、40％であった。本実験では大規模なアンサンブ

SOLA, Vol.17.

ル予報を用いることで洪水の発生確率を 10 時間前に示

-51-

A255

IBF の 観 点 で 見 る 危 険 度 分 布 (キ キ ク ル )の 現 状 と 課 題
太 田 琢 磨 (気 象 研 究 所 )1.

5 段階ある各危険度は，災害発生の切迫度や想定される

はじめに

気象庁では，2017 年 7 月から，土砂災害・浸水害・災害規模を表しているものといえる（表 1）．

洪水の危険度分布(キキクル)の提供を開始した．これは，さらに，各危険度は，自治体が発令する避難情報の発雨による災害発生リスクの高まりを評価する技術とし令基準として用いられるとともに，警戒レベルと関連て，気象庁が重点的に開発を進めているもので，大雨が付けられていることから，住民のとるべき行動が直感どうなるかの予測だけでなく，大雨によってどのよう的に理解できるようになっている．

な災害が起こりうるのかを地図上に可視化することによって，市町村の避難情報の発令や住民の避難判断を支援することを目的としている．本発表では，ImpactBased Forecasting（IBF）の観点から見た危険度分布の現状と課題について報告する．
2.

3.

今後の課題

危険度分布は避難に活用するための情報であることから，
災害予測精度の向上が重要な課題の1 つである．
利用者の“納得感”が得られなければ，具体的な避難行
動には決して結びつかないからである．引き続き最新

危険度分布の概要の災害データを踏まえた基準値の見直しや，水位デー

IBF の観点で見た場合，危険度分布の柱となる技術は
主に 2 つある．1 つは雨量解析・予測をもとに災害危険

タ同化の導入等，モデルの高度化に取り組み，IBF に資する災害予測モデルの確立を目指していく．

度を定量化する技術で，土砂災害，浸水害，洪水それぞ

もう 1 つの大きな課題はリードタイムである．現在

れに対し，土壌雨量指数，表面雨量指数，流域雨量指数の危険度分布の予測対象時間は，予測精度の観点から，の 3 つの指数がある．これら指数はタンクモデルを用

土砂災害が 2 時間，浸水害が 1 時間，洪水が 3 時間といて雨水の地下浸透や河川流出等を考慮しているので，なっている．住民の早期避難のためにはより長時間の災害の発生場所や時間帯を，雨量でみる場合よりも精

リードタイムを確保することが望ましく，特に，夜間早度良く推定することできる．

朝に発生する災害に対して前日の明るいうちから避難もう 1 つの柱となる技術は，過去災害に基づく災害を開始するためには，少なくとも半日程度のリードタ

発生リスクの評価である．災害発生時／非発生時の指イムが必要となる．現在の気象予測技術の水準では，半数を統計的に分析して想定災害レベルに応じた基準値

日程度先までの災害発生危険度を決定論的に精度よくをあらかじめ設定し，それと 10 分毎に計算される指数

予測することは困難であることから，気象予測の不確の実況値・予測値とを比較することで災害危険度を見

実性も含めたアンサンブル予測手法の導入が今後の検積もる．基準設定において，災害の規模や避難に要する

討課題の 1 つである．

リードタイム，災害適中率等を考慮していることから，
表１ 危険度分布の危険度
危険度

起こりうる状況（切迫度）想定される災害の例（影響度合い）（内閣府「避難情報に関するガイドライン」より）

警戒レベル（避難情報）

災害切迫

災害がすでに発生している可能性が高い
状況

大規模または同時多発的な土石流
内水氾濫や中小河川氾濫による床上浸水・
住家全半壊が多数発生(立退き避難がかえって危険な場合)
命の危険 直ちに安全確保！

警戒レベル５
緊急安全確保

危険

災害がいつ発生してもおかしくない状況

土石流または集中的に発生するがけ崩れ
内水氾濫や中小河川氾濫による床上浸水

危険な場所（土砂災害警戒区域，洪水浸水想定区域等）から全員避難警戒レベル４
避難指示

警戒

災害への警戒が必要
な状況

同上

危険な場所（土砂災害警戒区域，洪水浸水想定区域等）から高齢者等は避難警戒レベル３
高齢者等避難注意

災害への注意が必要
な状況

軽微な規模の土砂流や単発のがけ崩れ
床下浸水や道路・農地冠水，河川施設被害

ハザードマップ等により自らの避難行
動を確認

-

今後の情
報に留意

-

-

周囲の状況や今後の雨の降り方に留意-

住民のとるべき行動例

-52-

A256

降 雨 -流 出 -氾 濫 結 合 系 モ デ ル の パ ラ メ ー タ に 注 目 し た
洪水ハザード推定の不確実性定量化*日 浦 直 紀 (東 大 院 工 ),澤 田 洋 平 (東 大 院 工 )洪水ハザードの推定には、降雨だけでなく堤防の破

べてばらつきが小さく観測値周辺に集まるようになっ

堤のような確率的現象や、降雨から氾濫までを解析すた。これに対し最大浸水深の推定値は観測値周辺に集るモデルのパラメータなどが大きく関与する。いずれ

まっているものの、そのばらつきの事前分布からの低も大きな不確実性が内在する要素であり、これを定量

減度合いは流量に比べて大きい。そして、最大浸水深的に推定することで、信頼性の高い洪水ハザード推定が最大のメンバと最小のメンバの間では0.5m を超えるが実現されるといえる。現在、多くの洪水ハザード推差がみられる。場合によっては浸水深が 0.5m 変化する定においては降雨や破堤の不確実性はある程度考慮さと住民の生存確率などに大きく影響するため、これはれているが、パラメータは決定論的に扱われている。

洪水ハザード推定において無視することのできない規

パラメータを補正するためには観測値を用いる必要

模の不確実性がみられたといえる。

があるが、多くの流域において洪水ハザードそのもの（浸水深など）の観測を得ることは難しく、基本的には河川流量が観測値として用いられる。しかし、河川流量の観測地点は多くなく、その精度も高いとは言えないため、河川流量のみによってパラメータをどの程度絞り込むことができるのかは未だに明らかではない。
この不確実性に起因し、洪水ハザードの推定に無視できない大きさの不確実性が現れる可能性がある。
従来の多くのモデルは降雨から河川流量を解析する
モデルと河川流量から氾濫を解析するモデルに分かれており、したがってパラメータによる洪水ハザードの不確実性の研究もこのどちらかを扱ったものが多い。
しかし近年になって、降雨から氾濫までを分割せずに一体として解析するモデルが出現し、前述した流量観測から氾濫への不確実性の伝播を扱うことが容易になった。本研究ではこのようなモデルの一つである降雨
流出氾濫(RRI)モデル[1]を用い、洪水ハザードのパラメータによる不確実性定量化を行った。
MCMC 法により、RRI モデルのパラメータ 9 種の事
後確率分布を河川のピーク流量によって、その観測誤差を陽に考慮した手法で推定した。ここではパラメータに対するモデル出力の応答を機械学習によって再現

図 1 アンサンブルシミュレーションによって推定されたピーク流量(上)と最大浸水深(下)の分布する surrogate model を採用し、大幅な高速化を行った。
推定されたパラメータの事後確率分布にしたがって

参考文献

洪水現象をアンサンブルシミュレーションした。河川

[1] Sayama, T., et al. (2012). Hydrological Sciences Journal,の流路上と氾濫範囲内からそれぞれ 1 点ずつ抽出し、57(2), 298‒312.

その点におけるピーク流量と最大浸水深のシミュレー
ション値の分布と観測値を図 1 に示す。パラメータの謝辞

分布をピーク流量によって推定したため、パラメータ

本 研 究 は JST ム ー ン シ ョ ッ ト 型 研 究 開 発 事 業の事後分布によるピーク流量の推定値は事前分布に比(JPMJMS2281) の支援を受けた。

-53-

A257

次 元 圧 縮 を 活 用 し た 降 雨 氾 濫 モ デ ル・深 層 学 習 エ ミ ュ レ ー タ*小 槻 峻 司 (千 葉 大 学 ), 桃 井 裕 広 (GRASP SAS), 菊 地 亮 太 (京 都 大 学 )
1.

はじめに

本研究では過学習を防ぐために入力・出力データに

近年、極端気象の増加による洪水災害が増加しておついて、次元圧縮を試みた。畳み込みオートエンコー

り、災害対策には降雨イベントに対する浸水の空間分

ダと主成分分析法の二つの異なる次元削減手法を比較

布が重要である。しかし、降雨流出氾濫モデル（佐山したところ、畳み込みオートエンコーダの方が二乗平ら 2014；以下、RRI）などの物理方程式に基づく水工・

均平方根誤差（RMSE）を小さくできることがわかった。

水理モデルは計算格子の高解像度化に伴い、多くの計

これは入力データについては時系列の特徴を、出力デ算量を要する。そこで本研究では、深層学習を用いて、ータについては浸水深分布の特徴を畳み込み層で効率実行計算コストの軽微な降雨流出氾濫モデルのエミュ

よく学習できることに加え、活性化関数による非線形

レータ
（以下、
Rain2Depth）の開発に取り組んだ (図-1)。

な変換が可能であることに由来すると考えられる。
Rain2Depth では、入力・出力データの特徴量をニュ

2.

結果とまとめーラルネットワークで結合した。最大浸水深の深い地

エミュレータは降雨の空間・時間分布から降水イベ点（以下、A 点）について、Rain2Depth の予測精度はントの最大浸水深を予測するものであり、今回の実験

RMSE が 18 cm, 決定係数（γ）が 0.95 であった。A 点

では秋田県雄物川流域を対象とした。また、入力にはに対して回帰学習器のアンサンブル学習させた場合

気象・気候分野で進められている大アンサンブル予測（RMSE=30 cm、γ=0.81；小槻ら 2020）よりも精度がデータ（d4PDF）の 30 年 50 アンサンブルから、各年向上した。アンサンブル学習をさせた回帰学習器（小の年最大 30 時間降水量を含む 7 日間を使用し、出力は槻ら 2020）では、対象地点(A 点)のみを予測するモデ

RRI を 用 い て 計 算 し た 最 大浸 水 深 分 布 とし た 。

ルであるが、今回構築した Rain2Depth は 2 次元分布がRain2Depth には深層畳み込みニューラルネットワーク

出力可能であることを確認した。

を使用した。入力データはアメダス観測点でバイアス

本講演では、Momoi et al. (2023; AIES) で開発した最補正した 13 地点における 168 時間の時系列データであ大浸水深の深層学習エミュレータと、その時系列予測

り、出力データは最大浸水深の二次元分布である。

拡張に関する最新の研究成果を報告する。

図-1 深層学習による情報特徴量抽出を活用した洪水氾濫モデル・エミュレータの模式図。

-54-

A258

日本の水害におけるオオカミ少年効果の検証：
平 成 30 年 7 月 豪 雨 の オ ー プ ン デ ー タ を 用 い た 分 析*小 川 航 (京 都 大 学 大 学 院 工 学 研 究 科 ), 小 谷 仁 務 (京 都 大 学 大 学 院 地 球 環 境 学 堂 ) ,松 島 格 也 (京 都 大 学 大 学 院 工 学 研 究 科 )
1.

はじめに

デルによる線形回帰を行った．

近年の気候変動に伴う水害の激甚化により，ソフト
インフラとしての気象予報・警報システムの活用が求3.

結果

められている．リードタイムの長い防災気象情報は，早洪水警報の内，危険度「警戒」（赤）に関する空振り

期避難をはじめとした人々の減災行動を促すことが期率の分析結果を述べる．死者数と負傷者数のそれぞれ待される一方，予測技術の限界により多くの空振り・見に関する負の二項回帰の結果，空振り率の係数は正と逃しを伴う．誤報が繰り返された場合，人々の警報へのなり，0.1%水準で有意性が認められた（死者｜係数：

信頼度が低下し，防災情報に対して適切な対応が取ら

0.124，P 値：6.65 × 10−4 ，負傷者｜係数：0.104，P 値：れなくなる「オオカミ少年効果」の発生が懸念される．

2.69 × 10−4 ）．よって，警報の空振り率が高い市町村で警報の空振りが災害時の人々の行動や被害に与える影

は，洪水による死者数と負傷者数が共に多くなること

響については，米国における竜巻に関して盛んに研究が示唆される．一般資産等被害額（一般資産・営業停止が行われており，竜巻警報の空振り率の高い地域ほど損失）の自然対数に対しても，線形回帰の結果，空振り

竜巻が発生した際の死傷者数が多いことが示されてい率の係数は正となり，0.1%水準で有意性が認められた

る[1]．一方で我が国における水害に関して，オオカミ（係数：0.267，P 値：2.72 × 10−5 ）．一方，一般資産等

少年効果の存在を検証した研究は限られている．本研

被害額（農作物）に関しては空振り率との有意な関係性

究は，日本における洪水とその予測に関し，誤報率が水は確認できなかった（係数：6.66 × 10−3 ，P 値：0.880）．

害被害に与える影響を明らかにすることを目的とする．

よって，空振り率が高いと一般資産の被害額の増加率が大きくなると考えられる．空振り率として，危険度2.

手法「非常に危険」（うす紫）又は「極めて危険」（濃い紫）

本研究では平成 30 年 7 月豪雨を対象とし，特に被害のものを用いた場合も同様の結果が得られた．以上のが大きく，適中率等の情報が公開されている岡山県，広結果から洪水警報の空振り率と水害被害との間に正の島県，愛媛県，福岡県の 4 県の全 130 市町村（n = 130）

関係性，すなわちオオカミ少年効果が確認された．このを分析する．具体的には，洪水警報の空振り率等を説明ことからは，更なる洪水予測技術の向上や予報の不確変数，各市町村の被害を目的変数とする回帰分析を行

実性に対する社会の理解の必要性が示唆される．一方った．空振り率は気象庁発表による県単位の適中率[2]で今回用いた被害データは 0（例えば死者なし）を多くから算出しており，同一県内の市町村には全て同じ値含んでおり，そうしたデータに適したモデルによる分を付与している．被害としては，市町村単位の洪水によ析が今後求められる．

る死者数，負傷者数（例えば[3]）及び一般資産等被害額のデータを用いた．多様な被害を検討したのは，警報

参考文献

がどのレベルの行動や被害の軽減に寄与しているのか[1] Simmons, K. M., & Sutter, D., 2009, Weather, Climを考察するためである．その他の説明変数として，各市町村の水害区域面積や人口，高齢化率，人口性比を用いた．
回帰分析に採用したモデルを説明する．死者数と負傷者数の各データはともに過分散となったため，負のate, and Society, 1(1), 38-53.
[2] 気象庁 量的予報技術資料第 24 巻第 2 章 大雨･洪
水警報に用いている｢指数と基準｣の精度検証，https://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/yohkens/yohkens.htm
l，(2023/2 閲覧)

二項回帰モデルを採用した．この際，各市町村の人口は[3] 岡山県 平成 30 年 7 月豪雨災害記録誌第 2 章 被

オフセット項として扱っている．一般資産等被害額に害概要，https://www.pref.okayama.jp/page/653529.htm

ついては，その自然対数を目的変数とし，一般化線形モl，(2023/2 閲覧)

-55-

A259

自由エネルギー原理に基づく避難判断シミュレーション*藤 見 俊 夫 (京 都 大 学 防 災 研 究 所 )Fujimi T. (Kyoto University),
1.

はじめに

3.

避難判断シミュレーション結果

災害情報は人が危険を避けるために役立つ。しかし、本研究では、避難判断に影響を及ぼす各種のパラメ

災害情報の精度が悪ければ、人は災害情報を信用せず、ータ値を様々に変化させてシミュレーションを行って災害情報を入手しようとしなくなる。逆に、災害情報いる。本稿では紙面の都合上、災害発生の主観確率 0.3、の精度を十分に高めようとすると、提供までに時間が被災コスト-5、避難成功コスト-1、避難素振りコスト-2、かかり手遅れになる恐れがある。そのため、災害情報

自宅平常コスト 0 と設定した結果のみ図 1 に示す。この精度と避難判断の関係を明らかにすることは重要なの図から、災害情報を入手した人だけが避難を選択す課題である。

ることが推察される。避難選択率は、見逃し率が大き

本研究では、災害情報が「災害」と「平常」のどち

くなるにつれ次第に小さくなり、ある閾値を超えると 0

らかの予測を伝える状況を考える。その場合、二種類になる。他方、避難選択率は誤報率に関わらずあまりの誤りが生じうる。一つは災害時なのに平常と伝える

変化しないが、ある閾値を超えると 0 に急落する。こ「見逃し」、もう一つは平常時なのに災害と伝える「誤の結果から、災害情報の精度がある閾値より悪くなる報」である。本研究では、これら見逃し率と誤報率がと、災害情報は全く取得されなくなり、避難促進にも人の避難判断に及ぼす影響を、自由エネルギー原理に役立たないことが示唆される。

基づく避難判断シミュレーションによって検討する。

0.5

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0.45

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0

0

0.9

2.

自由エネルギー原理に基づく避難判断モデル

自由エネルギー原理とは、Friston が 2006 年に提唱した、あらゆる生命・適応システムを貫く統一原理であ

誤報率る [1]。この原理では、人（を含む生命）は、変化し続

0.8

0.4

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0.35

0.4

0.45

0.5

0.7

0.3

0.2

ける環境に対して自らの生存を確保するために、
（情報

0.1

の意味での）自由エネルギーを最小化する。人の認知・

0

0

判断・行動も自由エネルギーの最小化により行われる

見逃し率
a. 災害情報の取得率と理解される。

1

本研究では、ある個人が災害情報を取得して避難すにいて、災害発生の主観確率をもっている。第 2 期に、個人は災害情報を取得するか、災害情報を無視して避

0

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0.45

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0.4

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0.3

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1

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1

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1

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0.05

0.1

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0.2

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0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

0.9

るかどうかを意思決定するモデルを以下のように構築する。対象期間は 3 期である。第 1 期には個人は自宅

0.5

誤
報
率

難するか自宅待機するかを決める。第 2 期に災害情報

0.8

0.7

0.3

0.2

を取得した人は、その内容をもとに第 3 期に避難する

0.1

0

0

か自宅待機するかを決める。最終的に、災害時に自宅

見逃し率
b. 避難選択率

待機すれば「被災」、避難すれば「避難成功」、平常時に自宅待機すれば「自宅平常」、避難すれば「避難素振図１．避難判断シミュレーションの結果り」という結果が判明し、それぞれの結果に応じたコストを被る。これらを部分観測マルコフ決定過程によ

参考文献

りモデル化し、そこら導出される自由エネルギーを最[1] Parr, T., Pezzulo, G., Friston, KJ., 2022, Active Inference:

小化することで、見逃し率と誤報率の組合せごとの災The Free Energy Princeple in Mind, Brain, and Behavior,

害情報の取得率、避難選択率を求める。

Cambridge, MA: MIT press.

-56-

A301

数日先の台風予報はどこまで改善できるか？
伊藤耕介（琉球大学／横浜国立大学）
1

はじめに対称渦の理論的な到達可能強度である MPI(Emanuel,

数日先までの台風予報は，災害対策を進める上で基1986)に向かっていくと考えられるが，現実には，強い礎的な情報となるため，精度向上を目指した努力が絶鉛直シアや海面水温の低下，上陸，エアロゾルの貫入

えず続けられてきた．新たな観測手法の登場，観測デなどにも影響を受ける．気象庁では，2010 年代前半まータ数の増加，計算機性能の向上，理解の進展に基づ

では全球モデルの結果と SHIFOR と呼ばれる緯度・経度

く数値モデルやデータ同化手法の精緻化，ガイダンス

等を説明変数とするガイダンス等を用いていたが，の高度化など，様々な面で予報システムが進化し続け2017 年以降は全球モデルに加えて，MPI・鉛直シア・海ており，今後も気象学分野が台風予報への貢献を果た

洋貯熱量などを説明変数とする TIFS の利用が進んでおすべきであるという点に異論はないであろう．佐藤らり，予報精度は改善している．今後，メソモデルの活(2022，天気)は，長期的展望の視点から台風予測のす用や非線形回帰ガイダンスの開発が進めば更なる改善がたを提示しているが，本発表では，台風予報に関すが望めるであろう．一方で，航空機観測が無い場合のる現状を個人的に整理したものを紹介し，情報共有を

洋上の台風強度については，平均で 10 hPa 以上の不確進めるとともに，改善に向けた議論の一助としたい．

実性があることに留意が必要である．これを低減しなければ各事例の台風強度予報の精度検証は困難であり

2

進路
台風の進路は，ハザードの発生位置を規定するだけ続ける．航空機観測，SAR，ひまわり，ドボラック法の検証などで，この問題に対処していく必要がある．

でなく，強度・降水・波浪・高潮の程度にも関わるため，最も重要な要素のひとつである．長期的にみて台4発生，降水，その他の要素

風の進路予報精度は改善傾向にあるが，依然として，3

数日先の台風発生予報は，海上や発生位置に近いフ

日予報の予報誤差は平均で約 200 km あり，1000 km 近

ィリピンや南シナ海沿岸諸国・沖縄などの南西諸島地

い大外し事例も見られる．古典的には，台風は指向流

域にとって有益な情報となりうる．現状，気象庁ではと呼ばれる大規模場の流れやβジャイアと呼ばれる自24 時間以内に台風になると予想される場合についての

身の励起する流れに影響を受けるとされてきたが，大み情報を発表しているが，研究レベルでは，数値モデ

きな台風は大規模場を変えるほどの影響を持つほか，

ルや統計モデルを用いて，確率的に意味のある 5 日以

鉛直シアが強い環境下では非軸対称的な対流活動が台上先の台風発生予報が可能であることが示されつつあ風の移動を促すことも明らかになってきている．予報

り，今後の発展が期待できる．ただし，数値モデルとの観点では，モデルが加熱の非軸対称性を表現できな現実を比較すると，依然として，発生数や発生位置にい問題や予報におけるトラフの位置ずれの問題，（特にバイアスが存在しているため，さらなる数値モデルの

弱い台風の）初期渦の位置が適切に定められない問題

改良が望ましい．

などが課題として挙げられるだろう．アンサンブル予

降水予報は台風災害に直結する重要な要素である．

報は，確率情報を提供する手段となるほか，理想的に降水分布や降水量は，台風自身の特性（移動速度や強は決定論的予報を上回る性能を示すものと考えられる．

度），地形や周辺環境場との相互作用など，様々な要素

気象庁でも近年はマルチセンターアンサンブルの結果の複雑な組み合わせの結果として決まるため，降水予が有効に活用されているほか，予報円の広がりを表現

報は総合力が試される分野といえる．また，微小なずするのにアンサンブル情報が利用されている．

れに対して鋭敏なため，アンサンブル情報も重要になる．台風に伴う降水の研究や陸水分野との連携には，

3

強度予報

まだまだ多くの発展の余地があるように思われる．

台風の強度，特に最大風速は，暴風に伴う被害に直その他，台風に伴う波浪・高潮・竜巻・雷の予報に結するほか，降水・波浪・高潮の程度に関わる．台風も需要がある．多種多様な協力関係のもと，システムの発達を阻害する要因が無い場合，台風強度は定常軸作りを進めていくことが望ましいのではないだろうか．

-57-

A302
ドロップゾンデとラジオゾンデ観測による
気温偏差と台風強度との関係
山田広幸 1,3, 伊藤耕介 1,3, 平野創一朗 1, 坪木和久 2,3
1

琉球大学理学部, 2 名古屋大学宇宙地球環境研究所, 3 横浜国立大学台風科学技術研究センター

1. はじめに台風による災害を軽減するために気象学分野が果たすべき役割の一つは、高い精度で台風強度を監視・予測することである。強度の推定には、衛星雲画像を用いる従来の方法に加え、マイクロ波サウンダによる気温を用いる手法が開発されている。台風の中心に現れる正の気温偏差（暖気核）は強い台風ほど大きく、その極大は対流圏上部に現れると広く信じられるが、Sterm and Nolan (2012)は極大が現れるのは対流圏中層であると主張し、マイクロ波サウン
ダは中層の気温偏差を検出するには解像度が不十分であることを指摘した。この主張を観測データに基づき検証した研究はまだ無い。T-PARCII 航空機観
測では、これまで 4 つの台風の中心でドロップゾン
デにより暖気核を観測し、さらに南西諸島では我々独自の観測を含め、ラジオゾンデにより 5 つの台風の暖気核を捉えている。本研究では、これらの直接
観測データをもとに気温偏差プロファイルと台風強度との関係を検証する。

高度依存性は基準プロファイルの選び方によっても表れることを確認した（図省略）。
以上のように台風中心での直接観測データは、衛星による強度推定の妥当性を実証し、暖気核構造の理解を進めるうえで有用である。
謝辞：台風 Aere (2022)のデータは気象研究所が主体となる「線状降水帯の機構解明及び予測技術向上に資する研究」のラジオゾンデ観測において取得され ま し た 。 本 研 究 は 科 研 費 補 助 金 (21H04992,
22H04490)の助成を受けました。
参考文献
Durden 2013, MWR, 141, 4256-4268.
Ohno et al. 2016, JAS, 73, 4289-4309.
Stern and Nolan 2012, JAS, 69, 1657-1680.
Yamada et al. 2021: JMSJ, 99, 1297-1327.

2. 解析手法
気温偏差は、Durden (2013)と同様に台風中心と外側との気温差と定義した。外側の基準プロファイ
ルは、客観解析データを用いて台風の中心から 550～600 km の範囲で得た。本研究では JRA55 とERA5 を使用し、両者の違いが結果に与える影響が微小であることを確認し、ここでは JRA55 を用いた結果のみを示す。中心気圧はゾンデから得た。
3. 結果と考察
中心気圧と 900-250 hPa で平均した気温偏差の散布図（図１）は、両者の負の高い相関（R2~0.94）を示した。この相関は Durden (2013)で示されたもの
より著しく高く、中心気圧を 10hPa 程度の誤差で推定することを可能にする。この高い相関は 500-250
hPa の気温偏差でも保持されるので（図省略）、対流
圏上部の気温偏差のみからでも中心気圧を推定する
ことは妥当だと考えられる。
図 2 は中心気圧と気温偏差の極大高度との関係を示す。ここでは Ohno et al. (2016)に倣い、重み付きの高度を用いた。極大高度は強度に関わらず 8 km
付近にあり、中心気圧との関係はみられなかった。
この結果は上述した Stern and Nolan (2012)の主張を支持し、高度の依存性を主張する多くの先行研究とは相反する。個々の台風事例において、気温偏差
プロファイルは明確な極大をもたず（図省略）、幅広
い高度でほぼ同じ値を持つ特徴があった。一方、壁雲より外側では対流圏上層のみに存在するので、高度依存性は水平分解能によると考えられる。また、

図 1 台風の中心気圧（横軸）と 900-250 hPa で平均した気温偏差（縦軸）の散布図と回帰直線。

図 2 中心気圧（横軸）と、気温偏差の重み付き極
大高度（縦軸）の散布図と回帰直線。

-58-

A303

竜巻研究の動向と課題
佐 々 浩 司 (高 知 大 学 理 工 学 部 門 )1.

カニズムを詳細に理解する手法としてこれに勝るもの

はじめにはない。しかしながら、現状の解析は顕著なスーパー

竜巻は、一般的な気象学において対象とする空間的
時間的スケールに比べて極めて小さい現象であるにも、セル事例に限定されているため、それ以外の降水シス関わらず、災害へのインパクトも大きく、興味深い現テムに伴うもの対しても解析対象が拡大されれば、総象である。その国内外における研究動向は、数年前に合的な理解がより深まるものと期待される。

[1]

発刊された気象研究ノート「竜巻を識る」 に纏められているが、編者の一人である著者の不手際で発刊が遅4.

竜巻発生環境れたこともあり、最近５〜6 年ほどの研究動向を十分に冒頭述べたように竜巻は極めて微細スケールの現象網羅しきれていない。ここでは、研究の進展に関するであり、その発生には総観スケールにおいて、竜巻を概略を紹介すると共に、著者自身の取り組みと今後のもたらすような積乱雲が発達しやすい環境であること

課題に関する私見を述べる。

が必要であるだけでなく、直接竜巻を生じさせる積乱雲スケールの環境も必要もある。このうち前段階の積

2.

観測的研究

乱雲発生環境については明確な指標が示され、現在の日本の竜巻の規模は小さいものが多く、地上付近で竜巻注意情報の発表もそれらの指標に依存している[1]は高々数 10m である。それでも、レーダー観測技術のが、積乱雲スケールの指標については、著者の知る限進歩に伴い、気象庁レーダーのドップラー化、国土交

りまだ見出されていない。これを明らかにするための通省による二重偏波ドップラーレーダー網 XRAIN のモデル実験として図１に示すような室内実験[1]を進め整備などにより、竜巻に伴う上空の渦やメソサイクロてきた。しかし、実現象と比較検討するには中立となンを捉えることが多くなり、竜巻親雲のレーダーによるデータが不足している。下層の気流環境を観測する

る観測事例が飛躍的に増えてきた。さらに、研究的にドップラーライダーの普及や、積乱雲スケールの環境観測が進めれつつあるフェーズドアレイレーダーで偶パラメータを検証する数値シミュレーションの実施が[2]

然捉えられた事例 も現れ、米国並みの詳細な観測結果

望まれる。

[3]

が彫られつつある。二重偏波レーダーによる観測 では、
偏波パラメータの特性により、竜巻飛散物の特徴や竜巻をもたらす親雲内の降水粒子の特徴などが解明されつつあり、両者の観測結果を組み合わせた解析が進めば、今後竜巻形成前の親雲内の前兆現象の解明につながることが期待される。一方、著者自身も高知県内に
二重偏波レーダーネットワークを構築し、観測事例を蓄積してきたが、これらや XRAIN による観測データを再整理することにより、竜巻をもたらす親雲の的確な図１ 竜巻発生条件を調べる再現実験例．画面左が積区分を進めていくことは、竜巻の気候学的特性を理解

乱雲の降水に伴う下降冷気、画面中央が別の積乱雲にする学術的な価値のみならず、システム毎の竜巻発生

よる上昇流を再現し、環境場の風と冷気外出流の境界メカニズムと、その統計的特徴を解釈することにより、に竜巻状渦が形成されている。

より細分化された発生予測やリスク評価をするための知見として有用なのではないかと期待している。

参考文献[1] 佐々, 林，鈴木，藤吉編 2020, 竜巻を識る, 気象

3.

モデルを用いた研究

数値シミュレーションによる解析は対象事例につい[1]て米国をしのぐ結果 が多くでている。特に竜巻形成メ

研究ノート 243.
[2] Adachi, Mashiko 2019, Geophys. Res. Lett. 47,
c2020GL089635.
[3] Umebara et al. 2021, SORA, 17, 196-201.

-59-

A304

近年発生した極端気象への地球温暖化の寄与を評価する
確 率 的 EA と 量 的 EA
*川 瀬 宏 明 ， 今 田 由 紀 子 ， 渡 邉 俊 一 （ 気 象 研 ）， 伊 東 瑠 衣 （ JAMSTEC/気 象 研 ）
1.

はじめに

による大雨や令和 2 年 7 月の球磨川の線状降水帯、令日本付近では長期的な気温上昇や強雨頻度の増加が

和 2 年 12 月の大雪等を取り上げる．さらに令和 3/4 年観測されている（気象庁，2022; 加藤, 2022）．特に，の冬の大雪に対しては，量的 EA と確率的 EA の両方の2010 年以降は，記録的な猛暑や大雨，大雪に度々見舞手法での評価している．図 1 は 2021 年 12 月後半の西われている．この要因の一つとして，地球温暖化の影

日本の大雪に対する量的 EA，図 2 は d4PDF の延長実験

響が考えられるが，個々の極端気象は地球温暖化がな

を 5km にダウンスケーリングして評価した確率的 EA のくても発生するため，これらの現象にどの程度地球温結果である．いずれの EA からも，本州の内陸部では一暖化が寄与したか評価する必要がある．この評価手法

度の大雪イベントにおける降雪量が，地球温暖化によをイベント・アトリビューション(EA)と呼ぶ．EA にはって増加した可能性が示唆された．

全球の大気を自由に振舞わせて評価する Risk-based

謝辞

EA(Christidis et al. 2018)と、条件（境界値等）を

本研究は文部科学省気候変動予測先端研究プログラム

縛って評価する Story-line EA が存在する(Shepherd（JPMXD0722680395, JPMXD0722680734）及び科学研

2018)。前者は極端気象の発生確率を評価するため，確究費助成事業（19H05697）の支援を受けました．

率的 EA と言い換えることができる．また，後者の中で特に境界値を強く縛り，降水量や降雪量に対する地球温暖化の寄与を評価する手法を，
量的 EA と呼んでいる．
ここでは近年発生した極端気象・異常気象を対象に実施した確率的・量的 EA の結果を紹介し、両者の課題
及び今後求められる EA の速報化の可能性にも言及する。

図１ 2021 年 12 月 27 日 12Z までの 48 時間降雪量．(a)2.

再現実験，(b)再現実験と擬似非温暖化実験の差．緑色

確率的・量的 EA の概要

確率的 EA は，地球温暖化対策に資するアンサンブル

は再現実験が擬似非温暖化実験よりも多い地域．

気候予測データベース(d4PDF)を延長した過去及び非温暖化延長実験を用いて実施してきた．ここでは全球
モデルは約 60km の気象研究所大気大循環モデル（MRI-AGCM），領域モデルは 20km あるいは 5km の気象研究所非静力学地域気候モデル(NHRCM)を使用する．
量的 EA は，領域モデルを用いた擬似温暖化手法を過去に対して適用する擬似非温暖化手法によって評価す

図２ 2021 年 12 月-2 月の(a)積算降雪量と(b)最大日降る．領域モデルには気象庁非静力学モデル(JMA-NHM)を雪量の再現期間．東日本の日本海側を対象．黒色は平用い、初期値・境界値にはメソ解析値等を利用する．

年(1981-2010)，赤色は 2021/22 年，青色は非温暖化実

擬似非温暖化実験に与える過去の気候差分に関しては，

験における 2021/22 年．d4PDF 延長実験を用いて，平年

JRA-55 の過去のトレンドや d4PDF の過去実験と非温暖は 10 メンバー，2021/22 年は 100 メンバーから算出．

化実験の差分等を用いる．また，豪雨や大雪の発生位

参考文献

置を極力変えないために，領域平均した差分を用いる．

[1] 気象庁，2022，気候変動監視レポート 2021．

3.

[2] 加藤，2022，天気，69，247–252．

結果と考察

確率的 EA として，平成 30 年 7 月豪雨やその後の猛暑，令和 4 年初夏の猛暑，量的 EA として，台風 Hagibis[3] Christidis et al. 2018, J. Climate, 31, 4827–4845.
[4] Shepherd et al. 2018, Climatic Change, 151, 555–571.

-60-

A305

気候変動に伴う気象災害の将来変化とその適応に向けて*森 信 人 (京 都 大 学 防 災 研 究 所 )Mori N. (DPRI, Kyoto University ),
1.

はじめに

温室効果ガスによる気候の長期変化（気候変化・気候変動）の影響は，気温上昇や海面上昇だけでなく様々

降，d4PDF は様々な分野で利用が行われてきた．詳細は筆者らによるレビュー（Ishii and Mori, 2021，石井・森，2022）を参考にされたい．

な影響を与えることが予測されている．予想されている将来の温かい気候条件は，台風・熱帯低気圧（以下3.

気象災害の影響評価

台風）発達に重要な海洋の海面温度の上昇や大気の安気候変動は，極端な風水害に大きな影響を与えるこ

定度の変化が予想され，台風の強度や発生頻度にも影とが予想されており，特に豪雨や台風は，東アジアお響を与えることが疑われている．

よび北西太平洋における主要な自然災害であるため，

気候変動の影響の中で，我が国における自然災害へ

d4PDF を用いた様々な研究展開が図られている．

の影響として重要なのは，台風や梅雨等の極端気象現

d4PDF は，これまで行われてきた 20～30 年程度のタイ

象とこれに関連する風水害である．
2021 年の IPCC WGI

ムスライス実験と比べて，気候変動影響評価研究にお第 6 次評価報告書（AR6）では，極端気象の将来変化

ける極端現象評価の転換点となった．

については第 11 章「Weather and climate extreme events in

一般的な防災・減災対策として，数年から数百年に

a changing climate」について詳細にまとめられている．

一度発生する豪雨，洪水，高潮などの極端ハザードの特に我が国では，「日本の気候変動 2020」[1]において，評価では，1 年間に 1/N の確率で発生する N 年再現値

観測結果および予測・影響の一部がまとめられている．

が重要となる．洪水では 200 年，高波では 50 年が施設設計に用いられることが多いが，過去の限られた観測

2.

我が国の気候変動予測研究の高度化

期間のデータからの推定誤差は大きく，さらに気候変

我が国の気候変動予測は，文部科学省の 5 カ年プロ

動を考慮した将来変化予測での評価は困難であった．

ジェクトで支えられてきた．2002 年に地球シミュレー

極端な豪雨や台風等の極端現象の影響評価を行うた

タが完成し，「人・自然・地球共生プロジェクト」（2002

めには，強度や発生確率を定量的に把握するための大～2006 年）が始まり，気候変動研究先端研究プログラ

規模アンサンブルが必要不可欠である．発表では，代ム」（2022～2026 年）と進展している．

表的な風水害についての研究成果を紹介する．

気候変動予測の時間スケールは 100 年程度であり，
実際はもう少し短い．一方，防災施設設計や防災対策

参考文献で扱われる河川水位や高潮は，再現年数 50～200 年で[1] 文部科学省・気象庁「日本の気候変動 2020」

あり，気候変動予測で得らえる結果から，これらの極[2] Mori, N. et al. (2021) Recent nationwide climate change

端現象の現在や将来の値を推計することは困難であっimpact assessments of natural hazards in Japan and East Asia

た[2]．これに加えて，台風などの気候スケールからす(review), Weather and Climate Extremes, Volume 32, June

ると細かいスケールの現象を GCM でシミュレートす2021, 100309.

ることも困難であった．そこで，「気候変動リスク情報[3] Mizuta, R. et al. (2017) Over 5000 years of ensemble

創生プログラム」では，多数の研究者により，「地球温

future climate simulations by 60 km global and 20 km

暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベー

regional atmospheric models, BAMS, July, pp.1383-1398.

ス」： 略称 d4PDF（database for Policy Decision making for[4] Ishii, M., N. Mori (2020) d4PDF: large-ensemble andFuture climate change d4PDF）が作成された[3]．現在気high-resolution climate simulations for global warming risk

候では，観測された温暖化トレンドが考慮されている

assessment, PEPS, 7, Article number 58.

が，その他の実験では全球平均気温一定で計算が行わ[5] 石井正好・森信人 (2022) 地球温暖化対策に資するれており，極値統計解析を行う際に問題となるトレン

アンサンブル気候予測データベースの開発と気候変動

ドの影響が無い点もユニークである．2016 年の公開以リスク評価研究成果の社会実装，天気，69/8, pp.413-430

-61-

A306

水害常襲地における水災害リスクとの共存可能性の一考察*大 津 山 堅 介 (東 京 大 学 先 端 科 学 技 術 研 究 セ ン タ ー )Otsuyama K. (The University of Tokyo)
1.

はじめに

域内の家屋を二階建てにする施工途中の現場も見られ

気候変動に伴う水災害リスクの増加・激甚化は，人々た（図１）．同自治体では，バイアウト事業と高床化補の暮らしを脅かし，居住の継続か移住かという住まい

助事業を併用し浸水深に応じた事業選択を進めているの選択を迫る．低頻度災害である津波の場合は，災害ため，住民にとっては唯一解が存在するのではなく，危険区域設定により慣れ親しんだ土地からの移住が生

選択肢集合からの選択が可能であり，行政にとってのじた一方，発生頻度の高い水災害の場合は，被災を受高床化補助事業は撤退による居住者減と税収減を回避

けた土地から離れるべきか，または被災地に留まり生するという相互のメリットも見られた．

業を継続すべきかなど，水害常襲地における居住地選
択はより複雑な課題となりつつある．
本稿では，国内外の居住地移動 (Residential Mobility)の学領域の蓄積に資する被災後の移住定住選択に着目し，撤退の効果と限界を示しつつ，水害常襲地における災害リスクとの共存可能性を検討する．
2.

撤退とバイアウト事業

気候変動に伴う移住定住選択の世界的な関心の一つは戦略的撤退（Managed Retreat）とバイアウト (Buyout)に向けられ，米国を中心に活発な議論が展開されてい図１ 米国における高床化施工の例（筆者撮影）

る．撤退の具体事業であるバイアウトは，水害常襲地
における宅地建物の用地取得，建物撤去を通じ，原則

4.

今後の課題

的には再自然化（開発抑止）を目指す事業であり，水日本国内の地震リスクを考えると高床化改修の耐震

災害リスク低減と治水機能向上に資する事業である[1]．

性への配慮は求められるものの，気候変動適応策との日本国内に目を向けると，被災地の用地取得と移転費用対効果の研究が進み立地適正化計画等都市計画と先を造成し災害リスク暴露人口の低減を図る防災集団の齟齬のない適用対象地であれば，具体的な政策提案

移転促進事業（以下，防集事業）は，同事業実施の前に向けた取り組みに繋がりうると考える．

提が災害危険区域の設定であるため，住宅の建築が禁止される[2]．土砂災害（特別）警戒区域など対象面積

参考文献

が限定的な場合とは異なり，面的に開発されかつ居住[1] 大津山堅介ら, 2021, 米国 FEMA における事前防災に関す

歴の長い水害常襲地での適用は容易な判断ではない．

る考察―気候変動適応策の選択肢とその条件―，地域安全

さらに言えば，米国のバイアウト事業や日本の防集事
業でも，移転後の再被災リスクが懸念されるため[3, 4]，

学会論文集 39 , 203-212.
[2] 国土交通省：移転に関する制度

土地が安全になることと移住者が安全になることは同https://www.mlit.go.jp/toshi/toshi_tobou_tk_000009.html,

義ではない．

(2023/2/10 閲覧)[3] McGhee, J. et al., 2019, First, do no harm: Evaluating3.

同一地の再定住を可能にする高床化

米国では，バイアウト事業と同様に水害対策の補助事業として高床化補助があり水害常襲地での展開が進んでいる[1]．筆者によるニュージャージー州における現地踏査並びにヒアリング調査では，洪水浸水想定区

the vulnerability reduction of post-disaster homebuyout programs. Nat. Haz, Rev. 21(1), 1-11.
[4] 大津山堅介, 2023, 津波被災地における移住定住選
択の帰結による人口集中地区の洪水再被災リスク,
日本建築学会計画系論文集, 88(807).

-62-

A307

気象データを用いた災害リスク情報の動的生成について*花 島 誠 人 (国 立 研 究 開 発 法 人 防 災 科 学 技 術 研 究 所 ), 佐 野 浩 彬 (国 立 研 究 開 発 法 人
防 災 科 学 技 術 研 究 所 ), 臼 田 裕 一 郎 (国 立 研 究 開 発 法 人 防 災 科 学 技 術 研 究 所 )
1.

はじめに

浸水災害，土砂災害等への対応において，気象デー
タはハザードに関する客観的データであり，これを正確に把握することが欠かせない．この「ハザードの把握」については，気象業務支援センター等のデータの利用が進んでいるところである．加えるに，災害対応
においては，把握したハザードに基づき災害リスクを認知し，このリスクを踏まえた行動を的確にとることが求められる．筆者らはこの点に注目し，行政（主に国・都道府県）の災害対応業務において，行政職員が対応行動をとるための契機となる情報の生成・提供技術の開発を目的として研究を進めてきた．本稿では，
現状の研究成果と課題について述べる．
2. 方法
本研究では，災害情報の組織間共有を担う仕組である「基盤的防災情報共有ネットワーク SIP4D」 [1]により収集した気象データを時空間データとしてリアルタ
イムにデータベースへ格納し，任意のデータを組み合わせて加工・演算・条件判定等を行って新たな情報を生成する仕組みとして，SIP4D-DDS(Dynamic Data
Synthesis)を開発した．この仕組みを使って実際のハザードデータや統計データに基づき，行政職員の災害リ
スク認知を支援する「災害リスク情報」を試作した．
3. 災害リスク情報の試作・試験運用
本研究では，災害リスク情報をハザード，脆弱性，曝露量（または率）をパラメータとする定量的情報として定義し，現在約 20 種類の情報を試作し，気象デー
タの更新にあわせて動的に生成する試験運用を実施している．以下にその試作結果例を示す．
① 流域雨量指数を用いた職員一人当の推定被災者数
流域雨量指数（現況，予測値）が警報基準Ⅱに達しているメッシュ内の人口を市町村別に集計し，各地
方公共団体の職員数で除して発災時の職員負荷の目安を推定．行政支援要否の早期判断を支援．
② 災害救助法適用相当のリスクの推定
浸水想定区域の曝露建物数から住家滅失世帯数を推定し，災害救助法適用相当の浸水被害リスクがある団体を判定．
（図 1 参照）③ 土砂災害警報と避難情報発令状況のクロス判定
全国の市区町村について，土砂災害警戒情報が発表中で，かつ避難情報が発令されていない地方公共団
体をリアルタイムで検出し，国や都道府県が必要な助言を行う対応を支援．
（図 2 参照）

図 1: 災害救助法適用相当の災害リスクの推定

図 2: 土砂災害警報と避難情報発令状況のクロス判定
4. これまでの実証結果
上記の事例を含む災害リスク情報について，国およ
び複数の都道府県の危機管理担当者による試用を実施しており，現在までに以下のような所感を得ている．
 これまで災害救助法の 4 号適用については，勘や経験に頼ることが多かったが，定量的な判定結果が示されることにより，ある程度根拠のある判断が可能になる．
（県担当者）
 避難情報の発令遅れを全国網羅的に自動検知できるため、調査に充てていたリソースを具体的な対
応に振り向けることができる．
（国担当者）
5.

今後の課題と展望

上述した災害リスク情報は試作段階であり，現場の要望を踏まえつつ改良を継続する．また一部の情報については有効性の検証を実施しているが[2]，より多くの事例による検証を進め，実用化を目指したい．
参考文献[1] SIP4D 情報公開サイト，https/www.sip4d.jp/.
[2] Shoyama, K., Cui, Q., Hanashima, M., Sano, H.,

and Usuda, Y.: Emergency flood detection using
multiple information sources: Integrated analysis ofnatural hazard monitoring and social media data, Sci.
Total Environ., 767, 144371, 2020.

-63-

A308

地域防災に関わる気象学会への期待*黒 良 龍 太 (気 象 庁 大 気 海 洋 部 予 報 課 )

1.

はじめに

予測が難しい現象や不確定性が大きい場合は現象の解

気象庁・気象台は解析予報技術や情報の改善に取組

析・監視・解釈の技術が重要であり、ナウキャストのんでいるほか、政府全体で防災・減災に最大限の努力

客観予報や社会への影響度の判断に関わる技術改善もを図っている。線状降水帯や台風の予測技術向上等を重要度が高い。

図る上で、産学官、とりわけ大学等研究機関や気象学

また、気象災害軽減支援のため、予想される顕著現会との連携・期待が大きい。さらに地域防災力向上は、

象の解説において、１週間程度前から発生直前にかけ

地域の災害形態や対策・課題が異なり、画一的な取組て想定される社会の影響度や予想の確度の変化に応じでは解決できず、地域における調査や連携が重要であた、適時適切な危機感の段階的な伝え方が重要であり、る。地域の気象災害軽減に資する気象学会への期待に

この基盤となる現象の規模や予想の確度を解説するたついて考察する．

めの技術や基礎資料の整備も必要であろう。
気象キャスターなど地域の伝え手を支援するために、

2.

地域防災に関する課題と改善の取り組み

一部の地元気象台では、警報などの防災気象情報を発

地元の気象台では、気象災害が発生した際や警報を表する際に活用する現象別の予報技術や、情報で利用発表した際に自治体等防災機関と振り返りを行い、発するキーワード・発表タイミングをホームページに公信した防災気象情報の活用や評価を聴き取り、予報技

開している[1]。現象によって予想確度や影響度などが術と伝え方の両面から課題を抽出し、地域毎の総合的

大きく異なり、伝え方も変わることから現象別としてな改善策を継続的に検討している。予報技術に関するいる。気象の知識を持った伝え手が、地元に密着し平課題は、現象別にこれまでの事例を検証し、地元気象時を含めた情報発信などに、この情報が参考されるこ台で改善できない点は気象庁全体で組織的に検討する。

とを期待している。

気象防災は、住んでいる場所により想定される災害や予想される気象状況により住民のとるべき行動が異4.

気象学会への期待なるため、行政が一人一人の状況に応じた情報を出す

地域防災強化の取組主体は防災機関であるが、気象には困難であり、自助や共助につながる伝え手として学会においても災害情報学会や予報士会、報道など

地元の気象キャスターや気象予報士、地域防災リーダ

様々な地域に根ざした団体や機関とさらに連携して、ー、自治体を支援する気象防災アドバイザー等がさら

地元の伝え手支援など自助や共助に資する次のようなに活躍できる環境整備を進めることも重要である。

具体的な取組の促進・支援を期待する。
・シチズンサイエンスの普及[2]3.

気象台の解析・予測

気象台における予報作業は、5 つのステップ(1)現象

・気象現象などの地域に根ざした用語・解説集作成
・地域災害のデータベース構築の解析・監視、(2)現象と数値予報資料の解釈、(3)予想・再解析資料等を活用した地域の災害事例の特性調査される現象とその確度や雨量などの量的予想の検討、・高度な数値予報資料を活用した、適切な危機感の表(4)検討結果から想定される災害や影響度などの判断、現を支援する技術開発や資料作成の促進(5)判断に基づく情報発信などの対応、の各段階からなるサイクルを回しながら実施している。

参考文献

近年のリモートセンシング技術や数値予報技術の高[1] 東京管区気象台報道発表(令和 4 年 12 月 20 日)度化により、高頻度の観測やアンサンブル予測資料やhttps://www.jma-net.go.jp/tokyo/shosai/news/pdf/2022/2

高解像度モデルの資料を、防災気象情報の内容・発信

0221220_chiiki_tokyo_kishou.pdf, (2022/1/31 閲覧)へさらに適切に活用できるよう継続的に検討を進めて[2] 中村秀晃, 2021：シチズンサイエンスと防災情報のいる。また、一連の予報作業を適切に実施するには、

主体的活用, 2021 年度秋季大会講演予稿,351

-64-

A309

気象学と災害対応*竹 之 内 健 介 ( 香 川 大 学 創 工 学 部 ),Takenouchi K. (Kagawa Uni versity),
1.

気象学と災害対応を巡る議論振り」として提唱している．しかし，実際の本番にこ

気候変動などの影響により，激甚化・頻発化する気のような練習を実施することには違和感や課題もある．

象災害に対し，ここ近年，災害リスクコミュニケーシ

そこで，著者らは，このような災害の素振りを疑似体

ョンの世界では「避難」の議論が盛んに行われてきた．

験するためのプラットフォーム（通称：雨トレ）を開

そのような中で，気象予測の成果の活用など，気象学発してきた（竹之内ら, 2021）．このプラットフォームと災害対応の連携については十分に議論されているとでは，自由な気象シナリオを体験可能であるが，そのは言い難い．気象予測は，とりわけリアルタイムの災ためには気象モデルの成果をいかに適切かつ手軽に一害対応において活用される傾向にあり，気象災害が切般社会に利用できるようにするかが重要となってくる．

迫していない状況における活用は，過去の気象災害の振り返りや調査，防災教育や一般啓発などの分野以外

4.

気象学と IoT―COS

ではあまり見られない．本稿では，著者が特に研究と近年，IoT 技術の進展により，危機管理型水位計などして関わっている「避難スイッチ」，「災害ポテンシャの地域に身近なローカル観測が増えてきている．著者

ル」，「災害の素振り」，「ローカル観測」の観点から，

らは，このような観測に住民・行政・事業者・専門家

改めて気象学と災害対応の連携について，再考する．

が協働して関わる IoT-COS の構築を議論している（竹之内ら, 2022）．このような観測技術は，将来的にモデ

2.

気象学と災害ポテンシャル

災害ポテンシャルは，その名のとおり災害の発生可能性を示す概念として扱われてきた．著者らはこの概ル開発や予測精度向上などにおいて重要な役割を果たしうる．しかし，IoT 観測と気象学は，まだ十分に関連づけられた議論がなされていない．

念を災害がこれから起こる状況での活用だけでなく，気象現象が過ぎ去った後の活用も含む概念として再定

5.

気象学と避難スイッチ

義しようとしている（竹之内ら, 2019）．気象予測が顕スイッチは，事前ルールとして避難など災害対応の著な現象を予測したとしても，それがすべて予測どおタイミングを決めておくことを示すが，自由に決める

り起こるわけではない．社会は災害ポテンシャルが高ものではなく，各種の災害情報と地域の情報を組み合い中で「何もなくてよかった」という状況を繰り返し，

わせて決定するものである（竹之内ら, 2020）．このよ

ある時それが的中もしくはそれを超える現象が発生し，

うなスイッチの議論において，事前に地域の降雨と災災害が発生する．気象統計が急 に変化する時代にお害の特性を理解しておくことは非常に重要である．気いて，改めて気象予測の成果を，prospective な方向だけ象の観測やシミュレーション結果をこのような議論にでなく，retrospective な方向にも活用する視点の再考が活用する意義は非常に大きい．

必要である．
参考文献
3.

気象学と災害の素振り

素振りはその名のとおり，野球の素振りに由来する．
気象警報の発表や避難情報の発令があっても，避難す[1] 竹之内ら, 2019, 水害ポテンシャルを有していた非被災地域における意識調査, 土木学会論文集 F6(安全問題), 75, 2, I_27-I_37.

る人が多くないのは周知の事実である．それは上述の[2] 竹之内ら, 2021, 災害対応の素振り・振返りのため

毎回災害が発生するわけではないことも要因であろう．

の訓練ツールの機能評価, 災害情報, 19, 1, 11-22.

このような中で，実際に災害が発生した場合，「このよ[3] 竹之内ら, 2022, 高知県四万十町大正地区における

うなことになるとは思わなかった」という状況が生まIoT-COS の構築, 地区防災計画学会誌, 18, 1, 47-57.

れやすいことは容易に想像できる．このような状況を[4] 竹之内ら, 2020, 地域における防災スイッチの構築,

踏まえ，練習として災害対応を行うことを「災害の素災害情報, 18, 1, 47-57.

-65-

A351

国内外における研究データおよびデータ基盤のあり方と将来方向性について*村 山 泰 啓 (情 報 通 信 研 究 機 構 NICT ナ レ ッ ジ ハ ブ )
1.

はじめに

計算機科学、情報通信技術等の発展・普及を背景に、す。論文の DOI 登録数はすでに 1 億件(2017 年)に迫っている。

社会における様々な学術情報の取り扱いが変わろうとPID は原則として削除されない学術アウトプットのしている。20 世紀末から 21 世紀に入り、国際科学会議

識別子であり、後世における世界の科学や社会・経済（ICSU；現在は国際学術会議 ISC、）、OECD、G7 をは活動等において、広義の学術成果への超長期的なポイ

じめ、国際的な学術、経済、科学政策など各種分野にンターであり続ける。
近年では研究者のグローパル PID

おいて同様な議論が急激に活発化して進められている。

として ORCID、研究資金配分機関には Funder Registry

こうした背景のもとで、本稿ではオープンサイエンなど、科学研究サイクル上で重要なオブジェクト・主ス理念のもとで整備がもとめられる、学術基盤として体への PID 付与・組織化の動向が見られる。論文・デの研究データや学術アウトプットを保存・管理したり、ータ・試料・専門家・研究予算・機関などが、PID 及

さらにそのデータで研究活動を行うようなインフラス

び付属するメタデータにより、超長期的にグローバル

トラクチャの動向ついてレビュー、議論をしたい。

な相互を繋ぐ学術インフラとなり、さらに単純な論文

2.

引用数やインパクトファクターの軛から逃れた、より論文出版と FAIR データ原則

近年は国際的に著名な学術ジャーナルの投稿ルール

実質的かつ科学者にとっても生きやすい学術評価系にに変化が現れ、その論文中で用いられたデータに関す

つながるとも期待される。

る保存やアクセシビリティ、FAIR（Findable, Accessible,

4.

研究データ・プラットフォーム

Interoperable, Reusable) データ原則[1]に基づくデータ

上述のような各種の学術アウトプットやステークホ

セットの DOI を求めるなど動きが出ている。論文出版

ルダー関連のオブジェクト、PID とともに学術研究をが業績評価指標の中心である研究者にとってこの変化

包括的に進めるデジタルプラットフォームの開発も国は重要であり分野によっては研究データ保管管理につ際的に活性化しつつある。欧州オープンサイエンスク

いて大きな危機感を持ち始めている。

ラウド計画（EOSC)は、欧州全域の科学者と経済に大この動きを個別出版者による変化と捉えると情勢を読み誤る。例えば米国では NSF 等が初期資金を出しきな影響をもたらすと期待され、欧州委員会、各種学術組織等とともに推進中である。

て COPDESS(Coalition for Publishing Data in the Earth and

わが国では、例えば国立情報学研究所（NII）が中心

Space Sciences)というグループを設置して学協会、出版である NII Research Data Cloud（NII-RDC)の管理ソフト

社、研究資金配分機関などがともに学術の将来像に関ウェアシステムの開発・運用なども、政府として推進する議論を行った結果でもある。著者の観測では、我される活動の１つである。ムーンショット型研究開発

が国から参加がほぼ無く、我が国の学術のガラパゴス

制度でも NII-RDC 利用が奨励される等の現状から、今化も憂慮される。

後の発展も期待される。一方では京都大学や名古屋大3.

学等の一部の機関で、学内の学術データ管理プラット

学術の DX の流れ

こうした議論は、いわば学術のデジタルトランスフ

フォームの構築試行も始まり、トップダウン・ボトム

ォーメーション（DX)の動きと連動した、オープンサイ

アップ双方の研究データプラットフォーム構築進行がエンスや FAIR データ共有（少し前の言い回し「オープ期待される。

ンデータ」から概念整理は進化している）の潮流と言っても良いだろう。
学術特有のインフラ機能として、例えば DOI のよう

参考文献
１．Wilkinson, M., Dumontier, M., Aalbersberg, I. et al. Sci

な永続的識別子（以下、PID; Persistent Identifier)やメタ

Data, Springer -Nature, (2016).

データ（論文やデータに関する説明情報）が、グロー

https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18

バルなサイエンスの維持管理の中で大きな役割を果た

-66-

A352

衛星観測と従来観測を同化する日本域領域再解析~ClimCORE プ ロ ジ ェ ク ト ~*宮 坂 貴 文 1 , 2 , 中 村 尚 1 , 隈 健 一 1 , 大 野 木 和 敏 1 ,牧 原 康 隆 1,3, 石 田 純 一 4, 飯 田 誠 1, 田 中 昌 太 郎 4（1 東京大学先端科学技術研究センター, 2 気象庁気象研究所, 3 気象業務支援センター, 4 気象庁）
1.

はじめに

地球温暖化の影響が顕在化しつつある今日、豪雨や移植し、正式版の再解析データとして作成していく予定である。

熱波等の異常気象の頻度が増す傾向にある。日本におそして、同化に用いる解析雨量についても再処理をいても、近年、大きな被害をもたらす豪雨や、水害を実施する。気象庁の現業アルゴリズムの一部改良を開上回る熱中症犠牲者を出すような猛暑に見舞われてい発し、レーダー観測域境界での不連続や、レーダー近る。こうした極端気象の解明や地域適応策に向けた研傍の障害物によるブラインドの軽減等を海上で改善し究に、長期再解析データは極めて有用である。全球再て過去の再処理を行う。

解析は世界的に作成され、日本でも 3 期目になる

当プロジェクトで作成する領域再解析データ

JRA-3Q が作成・提供されつつある。しかし、地域スケ（RRJ-ClimCORE と呼称）は衛星観測をも用いた同化

ールの気象や、その影響を研究するには空間解像度がデータであることが強みであり、最新の数値予報技術

粗いため、高解像度の再解析データに対する需要は大に基づく均質な気象データはさらにダウンスケール研きいと思われる。

究や AI の教師データへの利用、海洋、陸面水文への応

2.

ClimCORE プロジェクト

気象庁の現業 MSM に基づく領域再解析データの作成を、JST 共創の場形成支援プログラム「地域気象デー
タと先端学術による戦略的社会共創拠点」略称

用等を通じて、地球科学研究および社会応用の発展に貢献すると期待される。なお、衛星観測データが充実し始めたのは 2000 年頃のため、RRJ-ClimCORE の対象
期間は 2001 年以降とする計画である。

ClimCORE にて計画している[1]。当プロジェクトは2020 年に開始した産学官公が参画する 10 年プロジェ
クトで、領域再解析データ作成に加え、産業利用を含めた利活用についてもデータ作成側と利用側との連携を通じて推進していく体制としている。
3.

領域再解析データ

東京大学は、2021 年 9 月に気象庁との共同研究を締結し、現業 MSM に用いられているシステムの東京大学への貸与や、気象庁が有する解析・観測データの提供等、気象庁からの支援のもと領域再解析の準備を進め、2019 年 9 月から 2020 年 12 月までのテスト計算がまもなく完了する。水平解像度は MSM と同じ 5 km で

図１ 2019 年台風 15 号接近時の海面気圧（等値線; 4hPa 毎、太線は 1000 hPa）と 900 hPa 面風速（色; m/s）。
青破線はベストトラック。灰色は地形による欠損域。
左図が領域再解析、右図が全球再解析。

あり、図 1 に示した 2019 年 9 月に千葉県に強風による参考文献

甚大な被害をもたらした台風 Faxai の関東接近時の状[1] H. Nakamura, et al., “Toward High-Resolution Regional

況からも分かるように、全球再解析では十分に解像でAtmosphere Reanalysis for Japan: An Overview of the

きない台風に伴う気象場を表現できている。

ClimCORE Project”, in IEEE BigData 2022, Osaka,

なお、現時点ではプロジェクト開始時点のシステム（2020 年 3 月更新版）を用いているが、2022 年 3 月にMSM は鉛直層が 76 層から 96 層へと増強される等の大幅な改善がされており、今後はこの最新のシステムをJapan. doi:10.1109/BigData55660.2022.10020656
謝辞
本研究はJST共創の場形成支援プログラムJPMJPF2013の支援を受けたものです。

-67-

A353

深層学習による気象衛星画像の超解像*式 守 隆 人 ,宮 本 佳 明 (慶 應 義 塾 大 学 ),Takahito SHIKIMORI, Yoshiaki MIYAMOTO (Keio University),
1.

はじめに

関しては,月別にも行い、一年よりも精度は高くないこ

近年、深層学習の研究は著しく、様々な分野で応用がとを確認した。
（例 2021/01 月の 200epoch の損失関数値

進んでいる。深層学習は特に画像解析に強く、これは画は 0.0035 だが１年学習では 0.0026 であった。
）

像データを頻繁に扱う気象分野と相性が良い。特に、畳次に、2020/01/01 から 2022/12/31 までの 3 年間のデー

み込みニューラルネットワークを用いた超解像タをまとめて学習させた。図２はその一例（2020（SRCNN）は、深層学習を用いた超解像技術として最/01/05）である。

初に提案され、幅広く応用された。
本研究では、SRCNN を気象衛星で得られた可視画像に対し行うことで、有用性を検証した。
2.

SRCNN について

図２ 2020/01/05 の結果
左から LR 画像,HR 画像,SR 画像

図１SRCNN [1]
SRCNN（Super Resolution Using Deep Convolutional
Neural Networks）は低解像度画像（LR 画像）を入力し、3 層の畳み込み層を通して超解像の画像（SR 画像)を出
図 3 epoch による値の推移力する。学習には元の高解像度の画像（HR 画像）を教

左 損失関数の値、右 PSNR

師データとして扱う。
3.

用いた画像データとモデル

200epoch での損失関数の値は 0.0024 で、これは 1

HR 画像として、気象衛星「ひまわり」によって観測

年ごとの学習での損失関数の値(2020 : 0.0022, 2021:

された日本列島の可視画像[2]を用いた。期間は、0.0026, 2022 : 0.0025)とほとんど同じ結果になった。

2016/01/01 から 2022/12/31 までであり、各日正午

200epoch での psnr も３年は 26.1265 であるが１年毎は12:00:00 に観測された可視画像を用いた。

(2020 : 26.5165, 2021: 25.8802, 2022 : 25.8827)でそこまで本研究で用いた SRCNN は、損失関数は MSE(平均二変わらない。

上誤差)、最適化アルゴリズム(optimizer)は Adam を用いた。また epoch 数は 200 で、batch_size は 32 である。
4.

評価指標

評価指標には、損失関数の値と PSNR(peak signal-to-

6.

まとめ

SRCNN を気象衛星の可視画像で行った。学習の期間
としては 1 年で十分で、３年に学習データを増やして

noise ratio)を用いる。PSNR は画像の劣化度合いを調べもそこまで精度は変わらなかった。

る指数で、値が高いほど品質が良いことを示す。

参考文献

5.

[1] Dong et al. 2014: https://arxiv.org/abs/1501.00092

結果

まず、１年毎に学習を行った。2016 年から、2022 年(2023/02/13 閲覧)までのすべての年で、損失関数、psnr の epoch ごとの推[2] himawari8 NICT Science cloud

移を見、HR 画像の値に SR 画像で出力されている値がhttps://sc-nc-web.nict.go.jp/wsdb_osndisk/shareDirDownload/bDw2maKV

近づいていっていることを確認した。また、2021 年に

-68-

A354

台風経路アンサンブルデータを基にした
土壌雨量指数データの作成*高 野 雄 紀 1 , 笠 見 京 平 1 , 澁 谷 亮 輔 2 3 , 筆 保 弘 徳 3 , 佐 藤 正 樹 3 4 ,芳 村 圭 3 5 ,森 山 文 晶 3
1:ウ ェ ザ ー マ ッ プ 2:三 井 住 友 海 上 3:横 浜 国 立 大 学 TRC 4:東 大 AORI 5:東 大 IIS
1.

はじめに

気候変動に伴う気象災害リスクの増大に伴い、自治

降水量を用いた土壌雨量指数では、分布はやや解析と異なるもの高い値の領域などは表現できている(図１c)。

体の災害関連業務の負担が増大することが懸念されている。特に近年では世界各地で洪水が頻発し、日本で4.

まとめと展望も自治体・企業による災害リスクへの緩和策の確立がTPES 降水量の補正を行うことで、2019 年台風 19 号

急がれている。自治体の防災に対する経験値は過去の事例では解析に近い土壌雨量指数が再現された。今後

被災経験に依存するところが大きく、過去に大きな災はより多くの事例に適用して、補正手法の妥当性につ害を経験していない自治体に対しては、既存にはない

いて検証する。また、今後の展望として TPES の補正アプローチで減災啓発を支援していく必要がある。

した降水量から流域・表面雨量指数を計算することで、そこで、台風経路アンサンブルデータ(TPES) [1]を災自治体にとって有益な、仮想的な台風時での洪水警報

害時の気象データと捉え、自治体が実際の災害アクシ

注意報のデータの作成にまで拡張できると考えられる。

ョン判断に用いる仮想的な警報注意報の時系列データを作成することが有用だと考えられる。本研究ではTEPS の降水量のバイアス補正を行い、大雨警報（土砂災害）や土砂災害警戒情報の発表の元となる土壌雨量指数を計算する手法を開発する。
2.

手法

土壌雨量指数の計算には水平 1km 格子の解析雨量・
降水短時間予報が用いられており、水平 5km 格子のTPES とは降水量データの特性が異なる。そこで、5km格子に変換した解析雨量に対して頻度バイアス補正を行う。頻度バイアス補正の対応関係は、2011〜2020 年の 6〜9 月の、水平 5km 格子の気象庁 MSM と解析雨量をもとに作成した。この補正の妥当性については、
TPES のコントロールランに適用して解析雨量と比較を行うことで確認する。

図１ 2019 年台風 19 号が本州を通過中の 10 月 12 日 21 時

気象庁と同様のタンクモデル[2]を作成して、降水量(JST)の土壌雨量指数。値は警報基準をもとに規格化して示しから土壌雨量指数値を計算する。タンクモデルの初期ており、黄色は注意報基準超、赤色は警報基準超、黒色は特値には、気象庁が配信した土壌雨量指数を利用した。

別警報基準超を表す。 (a) 気象庁の解析、(b) TEPS 降水量を補正せずに用いて計算したもの、(c) TEPS 降水量に頻度バイ

3.

結果

アス補正を適用して計算したものを示している。

TPES 降水量を頻度バイアス補正する効果について調べるため、2019 年台風 19 号事例のコントロールラン

参考文献

を対象に、気象庁の解析した土壌雨量指数との比較を[1] 山 崎 ほ か , 2017, 日 本 風 工 学 会 論 文 集 , 42(4),行った。気象庁の土壌雨量指数解析(図１a)と比べて、補正前の TEPS 降水量を用いた土壌雨量指数(図１b)は全体的に過小傾向にある。一方、補正を適用した TPES

121-133.
[2] Ishihara, Y. and S. Kobatake, 1979, Bull.D.P.R.I., Kyoto
Univ., 29, 27-43.

-69-

A355

ひまわり後継衛星計画について*別 所 康 太 郎 ・ 大 和 田 浩 美 ・ 坂 下 卓 也 ・ 安 部 実 希 ・ 井 上 晃 輔(気 象 庁 情 報 基 盤 部 気 象 衛 星 課 )
1.

はじめに

の実現に向けて，同センサの搭載はひまわり後継衛星

気象庁で運用している静止気象衛星ひまわり８号・でも極めて有力な機能になると考えられる．気象衛星

９号については，2029 年度頃に運用を終える予定であ調整会議においても，全球の気温・水蒸気のプロファ

る[1]．ひまわりは気象庁の気象業務だけでなく，国内イルを取得して，数値予報の更なる精度向上に寄与す

外で幅広く利用されており，宇宙からの気象観測体制るために，各国の静止気象衛星がハイパースペクトルを切れ目なく維持していくことが求められている．こ赤外サウンダを搭載し，同センサによる観測で地球をのため，わが国の宇宙基本計画でも，ひまわり８号・取り囲んだ状態（Geo-Ring）を目指すことが重要とさ９号の後継の静止気象衛星は，遅くとも 2023 年度までれている．同センサは，これまでのひまわりには搭載に製造に着手し，2029 年度頃に運用を開始することをされていないため，気象庁ではその搭載の可能性や期目指す，とされている．

待される効果について具体的な検討を行った．例えば，

近年の気象災害は，台風のみならず，線状降水帯に

数値予報に与える効果を客観的に評価するために観測伴う集中豪雨など極端な気象現象が顕著に現れるようシステムシミュレーション実験を実施している[2] [3]．

になっている．これらの監視・予測のためには大気の

このほか，総務省・情報通信研究機構が開発する宇気温や水蒸気の状態を常時，広範囲かつ立体的に観測

宙環境観測センサについても，後継衛星への同時搭載することが重要である．静止衛星であるひまわりには，を計画している．

その可視・赤外イメージャにより，日本を含む広く西太平洋を常時監視できるという極軌道衛星などの周回

3.

おわりに

衛星にはない長所がある．この強みを活かしつつ，ひ国土交通省の交通政策審議会気象分科会は，2030 年

まわりの後継衛星にハイパースペクトル赤外サウンダの科学技術を見据えた気象業務のあり方を提言としてを導入することで，その気象観測・予測能力を飛躍的取りまとめている．その中では，重点的な取組事項のに向上させて，自然災害の防止に寄与していくことが一つとして観測・予測精度向上のための技術開発が謳

喫緊の課題となっている．

われており，気象・気候に関わる具体的な目標として，

気象庁では，2023 年にひまわり後継衛星の製作を始「半日前からの早め早めの防災対応等に直結する（線めることとしている．本発表では，気象庁における後状降水帯の発生・停滞等に伴う集中豪雨の）予測精度

継衛星計画を報告する．

の向上」や，「数日前からの大規模災害に備えた広域避難に資する台風・集中豪雨などの予測精度向上」が挙2.

搭載予定のセンサ

げられている．また，これらの目標を実現するための可視・赤外イメージャについては，後継衛星では，

具体的な取組内容として，気象衛星を含む気象庁の基

現行の８号・９号の観測性能から，観測バンドの波長

幹的かつ総合的な観測網について，更なる充実・高度帯の変更，一部バンドの水平解像度の向上，領域観測化を進めることとされている．気象庁では，2030 年の機能の強化，観測・処理・配信時間の短縮，観測デー

目標達成に向けて，ひまわり後継衛星も用いながら安タの品質向上などの変更を計画・検討している．

全・安心な社会を実現できるよう取り組んでいく．

ハイパースペクトル赤外サウンダは，大気や雲・地表面などからの赤外放射を高い波数分解能で測定し，参考文献

気温や水蒸気などの大気の鉛直構造を観測するセンサ[1] Bessho, K., et al., 2016, J. Meteor. Soc. Japan, 94,である．静止衛星搭載型の同センサは，すでに中国や151-183.

欧州で運用中または運用予定である．また米国でも次[2] Okamoto, K., et al., 2020, SOLA, 16, 162-168.

世代静止気象衛星での搭載が計画されている．台風・[3] 岡本幸三ほか, 2020, 測候時報, 87, 99-150.

線状降水帯の予測精度向上や防災気象情報の高精度化

-70-

A356

気象庁現業数値予報システムの現状と開発計画*北 村 祐 二 計 盛 正 博 , 門 脇 隆 志 , 氏 家 将 志 , 小 泉 耕 ,河 野 耕 平 , 入 口 武 史 , 村 田 英 彦 (気 象 庁 数 値 予 報 開 発 セ ン タ ー )1. はじめに
気象庁では，天気予報や防災気象情報の発表などの予報業務を的確に実施するための技術基盤として，用細かい地形等の地域特性を精緻に表現し，高精度の海面水温を考慮した予測が可能となった．また，MSM 及び MSM の初期値を作成するメソ解析で鉛直層を増強

途に応じて最適化された複数の数値予報システムを運用している．発表では，気象庁現業数値予報システムの現状と開発計画について述べる．

し，物理過程を改良した．これにより，予報後半における台風強度の予測が改善し，地上気象要素の予測精度が向上した．メソアンサンブル予報システム（MEPS）

2. 2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画
平成 30 年 8 月の交通政策審議会気象分科会の提言についても MSM と同じ改良を行った．LFM の初期値を作成する局地解析には，気象場に応じた予測誤差を考慮できるハイブリッド同化を導入するとともに，「2030 年の技術開発を見据えた気象業務のあり方」では，観測・予測精度向上に係る技術開発と気象情報・データの利活用促進を両輪とする防災対応・支援の推進

LFM の物理過程も改良した．初期値の精度改善により強雨の予測がより観測に近づき，夏季の降水予測精度や地上気象要素の予測精度が向上した．2022 年 6 月にの取り組みが求められている．これに基づき，気象庁では同年 10 月に 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．本計画では，豪雨

は，全球解析で欧州極軌道衛星 Metop の AMV の利用を開始し，メソ解析で米国極軌道気象衛星 Suomi-NPP
及び NOAA-20 搭載のマイクロ波センサ（ATMS）の観

防災，台風防災，社会経済活動への貢献，温暖化への適応策の重点目標を掲げ，幅広い連携の推進などを通じて技術革新の推進を実施する．技術革新の実現のため，測データの利用を開始し，全球降水観測計画主衛星の二周波降水レーダの利用方法を改良した．これらの変更により，GSM の対流圏中層のジオポテンシャル高度

産学官オールジャパンの連携が必要であり，気象庁と大学等研究機関との連携強化に向けて，2021 年 10 月に
第 1 回気象庁数値モデル研究会 asuca 分科会で，メソモ予測の精度や MSM の降水予測の精度が改善した．また，MSM の予報時間を延長し，3 日先までの総雨量予測を可能とした．2022 年 8 月には，局地解析で ATMS

デル（MSM）及び局地モデル（LFM）で利用されている数値予報モデル asuca の物理過程について議論し，2022 年 12 月の第 14 回気象庁数値モデル研究会では，の観測データの利用を開始したことで LFM の降水予測精度が改善した．

台風進路予測について議論を行った．
現業数値予報システムへの開発成果導入状況

4. 開発計画
気象庁では引き続き重点計画に則って数値予報シス
テムの改良に取り組んでいく．2023 年 3 月には，約 15

現業数値予報システムの改良は，継続的に実施している．2021 年度以降の主な改良は以下のものがある．

年ぶりとなる GSM の水平高解像度化（20 km から 13km へ）や物理過程の改良，全球解析での観測データ利

2021 年 6 月に全球モデル（GSM）の初期値を作成する

用手法の改良，GEPS への GSM の物理過程の改良の導全球解析で人工衛星搭載のマイクロ波センサによる観入や海面水温予測値の利用の改良を予定している．メ

測輝度温度データの雲・降水域での利用を拡充した．また，米国静止気象衛星 GOES-17 の観測データから算出

ソ解析でのアメダスや SYNOP の地上湿度データの利用，衛星データの利用拡充，MEPS の摂動作成手法の改される大気追跡風（AMV）及び晴天放射輝度温度デー
タの利用を開始した．さらに，航空機の気温観測データ

良，さらに，局地モデルの物理過程の改良，局地解析における観測データ利用手法の改良を予定している．

3.

の利用手法を改良した．これらの変更により，対流圏中層のジオポテンシャル高度予測，台風進路予測の精度が改善した．2022 年 3 月に全球アンサンブル予報シス
テム（GEPS）の水平解像度を向上させ，物理過程や熱5. まとめ気象庁では，数値予報システムの改良に継続的に取り組んでいる．数値予報システムの改良を加速するた帯・亜熱帯の海面水温変動の考慮手法を改良した．よりめには，大学等研究機関との開発連携が重要と考える．

-71-

A357

気象庁現業 気 候 ・ 海 洋 ・ 物 質 輸 送 モ デ ル開 発 の現状と今後 に 向 け て*小 森 拓 也 , 古 林 慎 哉 , 檜 垣 将 和 , 田 中 泰 宙 (気 象 庁 数 値 予 報 開 発 セ ン タ ー )

1.

はじめに
平成 30 年 8 月交通政策審議会気象分科会の提言を受けて策定された気象庁の「2030 年に向けた数値予報技
術開発重点計画」では、掲げられた 4 つの重点目標のうち「社会経済活動への貢献」のための開発項目として、
大気・海洋結合モデル、海況モデル、物質輸送モデルの高解像度化・物理過程改良・高度化が挙げられている。
また、台風防災のため高潮・波浪モデルの予測精度向上も課題となっている。ここでは、これらの数値予報モデ
ル開発に対する近年の状況と今後について述べる。
2.

近年の開発状況(JRA-3Q: https://jra.kishou.go.jp/JRA-3Q/index_ja.html) の計算が 2022 年 11 月に完了した。2023 年春には全期間のデータを公開予定である。
日本沿岸海況監視予測システムは、2023 年 2 月の更新でデータ同化に用いる衛星海面高度計を追加、さらに海面高度の補正方法の改良により、海水温バイアスを改善している。また海洋大循環モデル MRI.COM のバージョン更新に伴う時間積分スキーム等の改良により計算時間を大幅に短縮させている。
物質輸送モデルに対するデータ同化の利用衛星について、紫外線予測システムでは 2023 年 1 月に SuomiNPP から NOAA-20 へ、黄砂解析予測システムは 2022

3 か月予報、暖・寒候期予報、エルニーニョ監視速報の基礎資料となる季節アンサンブル予報システム(季節年 12 月にひまわり 8 号から 9 号へ更新した。また大気汚染気象予測システムでは 20 km 東アジア域と 5 km

EPS) に対して、2022 年 2 月に JMA/MRI-CPS3[1]への大日本領域のネスティング構成から、日本周辺域を対象

幅な更新を行った。この更新では、大気と海洋モデルのとする 5 km 高解像度モデルへ 2023年 2月に更新した。

水平高解像度化（大気：110 km→55 km、海洋：渦非解像→渦許容）や鉛直層数増強（大気：60→100 層、海洋：

高潮モデルは、日本域での予報期間を 39 時間から 78
時間に延長するとともに、日本域台風時高潮確率予測

52→60 層）を行うとともに、より新しいバージョンのシステム (日本域高潮 PFS) の導入、アジア域高潮アンモデルを使用して気候再現性の向上のための改良・調

サンブル予報システムの更新を 2022 年 8 月に行った。

整を行った。また、海洋データ同化手法を 3 次元変分法から 4 次元変分法へ変更する等の高度化、更に 3 次

波浪モデルは、2023 年 1 月に全球波浪モデルの水平解像度を 0.5°から 0.25°に向上させ、沿岸や島嶼部等の元変分法による海氷データ同化の新規導入や海洋摂動

周辺での波高表現を改善するとともに、00Z での予報作成手法の改良も行った。

時間を(12Z と同じく) 264 時間に延長した。

1 か月予報等で利用される全球アンサンブル予報シ
ステムにおける SST は、初期偏差固定 SST から季節

3.

EPS の予測 SST に段階的に移行する 2 段階 SST 法を用いており、2022 年 3 月には更新した季節 EPS 利用と同時に予測 SST の利用開始を予測 11 日から 6 日に前倒しした。同時に、水平高解像度化等も行った。2023 年
3 月には 2 段階 SST 法適用範囲を熱帯・亜熱帯域から全球域に拡大する等、大気海洋相互作用の取り扱いの高度化を進めている。
気候系監視、再予報の初期値、モデルの評価検証等に必要となる気候データ同化システムは、2018 年 12 月時
点の現業全球データ同化システムに準拠した低解像度
版 (水平 40 km、鉛直層数 100 層) 解析システムを 2021
年 10 月から運用している。また、同システムによる
1947 年 9 月以降を対象とした気象庁第 3 次長期再解析

超スマート社会に向けて気象情報やデータには、防災とともに、超スマート社

会（Society 5.0）の基盤情報として社会・経済活動への貢献が強く期待されている。超スマート社会の実現には、数値予報システムの改善とともに、その利活用の高度化が欠かせない。例えば季節 EPS や全球 EPS 等については気象研究コンソーシアム等から、JRA-3Q については DIAS 等から提供されているところであり、現象の解析や機械学習などを含めたこれらのデータ利活用のための取り組みを、予測システム高度化とともに大学等研究機関とも連携して推進して参りたい。
参考文献[1] Hirahara, S., et al., 2023: Japan Meteorological
Agency/Meteorological Research Institute-Coupled Prediction
System version 3 (JMA/MRI-CPS3). J. Meteor. Soc. Japan,
doi:10.2151/jmsj.2023-009.

-72-

A358

クラウド技術を活用したデータ利用環境の構築*武 藤 大 介 (気 象 庁 情 報 基 盤 部 ), 横 井 信 太 郎 (気 象 庁 情 報 基 盤 部 ),隈 部 智 晴 (気 象 庁 情 報 基 盤 部 )1.

気象庁のデータ提供

3.

クラウド技術を活用したデータ利用環境

気象庁は，日々の観測・予測により生み出される様々

上記の情勢や提言を受けて，気象庁では，クラウド

な情報・データを，適時に必要な方々へ提供している．

技術を活用したデータ利用環境の構築を進めており，

電文形式の気象警報等に加え，数値予報 GPV や気象衛2024 年 3 月より運用を開始する予定である．

星データ等の膨大なデータは，気象学をはじめとする

過去・現在・将来予測に至る，高解像度・高頻度・各分野の研究開発や，民間サービスに広く活用されて高精度で基盤的なデータをクラウド上に保存し，大いる．

学・研究機関や民間事業者に容易に利用いただける環

気象庁からのデータ提供は，気象業務法に定められ境を目指す．これにより，一時的なニーズに対してもた民間気象業務支援センターを通して，民間企業や研迅速にデータを提供できるようになるなど，利用の幅

究機関等に提供される．加えて，共同研究等のために，が広がると期待される．また，これまで適当な方法で同センターを通すことなく気象庁から直接提供する場提供できず気象庁内の利用にとどまっていた大容量デ合もある．後者の代表例として，気象庁と（公社）日ータも，クラウド技術を活用して提供可能になると見本気象学会の共同研究契約に基づく「気象研究コンソ込まれる．さらに，過去のデータもクラウドに保存すーシアム」の枠組みでのデータ提供が挙げられる．

ることで，利用者が必要な時に必要なデータにアクセスできるようになり，個々の利用者がデータを長期間

2.

気象業務を取り巻く情勢

気象庁では，観測・予測技術の向上に努めており，蓄積する必要もなくなるなど，気象業界全体でデータ管理の手間も軽減されると期待される．

例えば，スーパーコンピュータの計算能力の向上に伴

将来的には，クラウド環境上で，産学官で共通のプ

う数値予報プロダクトの多様化・高解像度化や，静止

ログラムを利用するなど，研究やサービス開発がより気象衛星観測の高頻度・多バンド化を進めている．そ

効率的に実施できるような環境を構築することも考えの結果，取り扱うデータも一層多岐にわたり，量的にられる．

も非常に大きくなっている．
一方，社会環境の変化や技術の発展は目覚ましく，

4.

持続可能なデータ利用環境構築に向けて気象に対する社会的ニーズも急速に増大・多様化してクラウド技術を活用したデータ利用環境も含め，いる．こうした状況に的確に対応していくために，産益々増大する気象データの保存・提供のためには，多学官をあわせた気象業務全体の社会に対する効果を最くの手間と費用がかかる．気象学と気象業界全体の発大化していくことが益々重要になっている．

展に資するよう，費用負担も含めた持続可能なデータ

これらの背景のもと，2020 年 12 月に，交通政策審議
会気象分科会は，気象業務における産学官連携の推進

利用環境の構築・運用について，産学官で議論を深めていくことが期待される．

について提言を行った[1]．この提言では，産学官がデータや技術を共有し，関係者が総力を結集していくこ

参考文献とが必要と指摘し，例えば，クラウド技術を活用した[1] 交 通 政 策 審 議 会 気 象 分 科 会 , 2020,

データ共有環境の構築を進めていくこととされた．さhttps://www.mlit.go.jp/policy/shingikai/kishou00_sg_000

らに 2022 年 10 月に，同分科会は，DX 社会に対応した

100.html. (2023/1 閲覧)

気象サービスの推進について取りまとめを行った[2]．

[2] 交 通 政 策 審 議 会 気 象 分 科 会 , 2022,

この中でも，クラウド技術を活用したデータ利用環境

https://www.mlit.go.jp/policy/shingikai/kishou00_sg_000を整備し，ビッグデータとしての気象データを学産で113.html. (2023/1 閲覧)

容易に利用可能なようにしていく必要が指摘された．

-73-

A359

デ ー タ 統 合 ・ 解 析 シ ス テ ム DIAS の 現 状 と 今 後*井 上 孝 洋 （ 国 立 研 究 開 発 法 人 海 洋 研 究 開 発 機 構 ）1.

DIAS とはデ ー タ 統 合 ・ 解 析 シ ス テ ム （ Data Integration andAnalysis System; DIAS）は、2021 年度からは文部科学省補助事業「地球環境データ統合・解析プラットフォー
ム事業」として JAMSTEC、東大など 6 つの研究機関・大学を中心としたプロジェクトで研究開発・運用しているシステムである。その源流は 1980 年代から東京大学生産技術研究所高木幹雄教授を中心として開発された「地球環境データレポジトリ」に遡る。2006 年度から文部科学省委託研究「データ統合・解析システム(DIAS)」が開始され、現在は第 4 期目に相当する。
DIAS は地球環境に関するデータを集積・配布するシ
ステムと認知されていることが多いが、本来はこれらのデータを融合して新たな研究やアプリケーションの開発を行うための、「ヒト」（研究者・専門家）と「モノ」（ハードウエ
ア、ソフトウエア、データセット）の揃った「研究開発プラットフォーム」である（図 1）。
第 4 期事業では、①DIAS がこれまで構築してきた情報基盤を活用して地球科学と情報科学を融合させた最先端の研究開発、②広範な分野から研究者・技術者が集う場を形成して萌芽的な研究を促進するオープンプラ
ットフォームの構築、③常に変化するユーザニーズ応えることができる長期・安定的な運用体制の確立、の 3 つを目的として掲げている。その他 DIAS に関する一般的な情報は、DIAS Web サイト https://diasjp.net/ を参照されたい。
2. DIAS の現状
DIAS では本稿執筆時点で 362 のデータセットと 35 のアプリケーションが公開（一部限定公開）されている。気象庁や気象研究所のデータセットとしては JRA-55 ファミリー、ひまわり 8 号・9 号データ、気候モデルによる気候予測結果等、それ以外では国土交通省 XRAIN 合成雨
量や d4PDF 等がよく利用されている。2022 年 12 月にはJRA-3Q の提供も開始した。また、DIAS は CMIP のデー
タを収集・配信する国際プロジェクトである ESGF のデー
タノードとしても機能しており、主に日本から CMIP に参加した気候モデルの出力データを提供している。アプリ
ケーションとしては、d4PDF、ひまわり、XRAIN はそれぞれクイックルックや切り出しができる専用のアプリケーションがある。他には生物多様性に関する市民参加型調査
プラットフォームとなる「いきモニ」や、2022 年には「絶景予測-Zekkei Explorer」が試験公開、「S-uiPS リアルタイム

浸水予測システム」が先行公開された。
さらに 2022 年 12 月には文部科学省と気象庁が取りまとめた「気候予測データセット DS2022」のための専用サイトも公開した。このサイトでは DS2022 の各データセット
へのみならず、その解説書や質問用フォームもある。
3. DIAS の今後
この DS2022 が象徴するように、近年はデータセットが大容量化する一方で、気候変動適応などの観点から、
地方自治体や民間企業など研究者・専門家ではなく、データ処理になじみのない利用者にもこれら大規模データのニーズが高まっている。いずれの面でも、これまでのように「データをダウンロードして手元で処理」することが難しくなってきている。そのような背景もあり、また第4 期 DIAS の目的の 1 つである「オープンプラットフォー
ム」を具現化する 1 つの方策として、DIAS 上のデータセ
ットを DIAS の計算機資源を利用して解析・処理する「DIAS 解析環境」の利用促進を図るべく、まず 2022 年
12 月から共同研究（無償）課題の募集を開始した。この制度では成果公開を原則とする共同研究として、利用料は無償としているが、より広範な目的で利用できる有償課題も検討中である。
講演ではこれらの最新情報に加え、DIAS が重視している FAIR 原則やそれに関連するサービスも紹介する予定である。

図１ DIAS プロジェクトの全体構造
謝辞
本研究は、文部科学省地球環境データ統合・解析プ
ラットフォーム事業（JPMXD0721453504）の助成を受けたものである。

-74-

A360

地球型惑星のデジタルツイン
榎本剛（京大研）・林祥介（神戸大理）

はじめに学術研究構想の概要

学術委員会データ利用部会では2017年頃から気象学の研究・教育におけるデータのあり方について学会としての意思を形成するべく、情報共有と議論を重ねてきた。その一環として、現在、気象研究
コンソーシアムという枠組みで実現している、気象庁データの研究利用について意見交換と議論を行ってきた。結果、現在の枠組みは気象庁・気象研究所のハードウェアや人手に依存して運営されているが、教育利用をも念頭に利用範囲の拡大や学術的見地からのデータ長期（永久）保存を実現していく
ことが学術側として担うべき責務であり、そのた
めには、学術側からも相応の組織人員やハードウェアを用意提供する方策を検討すべきであるとの共通認識を得るに至った。
その後、塩谷雅人学術委員長（当時、2022年2月9日逝去）と著者らは、気象庁データをアーカイブする学術組織提案の構想を練り、これをデータ利用部会に提案、そこでの検討を経て気象学会理事長提案としてまとめていくこととした。2021年度に入ってJpGUでの大型研究計画のヒアリングに参加、2022年度には、日本学術会議の大型計画に対する方針変更に応じて提案を見直し、学術委員
会等での議論も経て、2022年12月、学術の中長期
研究戦略「地球型惑星のデジタルツイン」学術振興
構想「大気水圏科学データの蓄積・解析基盤形成」を日本学術会議に提案した。本講演では、提案の概要を説明する

地球デジタルツインは、スーパーコンピュータ上に大気や海洋、陸面、雪氷等地球システムを構成する要素を精緻に再現し様々な実験を行うための研究プラットホームである。その基礎となる物
理・化学法則に関する我々の知見には限界がある
ため、現象の再現性を繰り返し検証し改良する必要がある。地球デジタルツインの検証には、世界中から種々の観測データを収集して生成される気象庁の現業数値予報データが極めて有用であるが、長期保管されておらず、一定の条件の下でデータの提供・利用が行われている。
そこで、本学術構想では、気象庁の現業数値予報データとモデルを長期保管する「大気水圏科学
データの蓄積・解析基盤」（AHSAP）を整備する。この蓄積・解析基盤AHSAPは気象学の発展に多大な寄与をもたらすだけでなく、地球惑星科学
はもとより、土木工学や建築学、情報科学、人文・社会科学等関連分野との学際研究を通じて、
防災・減災に役立つ情報の生成に活用する。
国内外の関連する大学・研究機関との密接な連
携の下、本構想の主管機関は京都大学防災研究所とし、共同利用・共同研究拠点の機能の一つとしてAHSAPのスタッフを配置し、蓄積・解析の基盤技術開発や、モデルやデータ同化・機械学習の研
究、データのキュレーションを実践する。
米国大気研究大学連合は、1980年代からデータのアーカイブやツールの提供を実施し、国際的な研究を主導している。欧州連合はDestination Earth（DestinE）の構想の下、デジタルツインの開発を
欧州中期予報センターが担っている。我が国においても、世界に先駆けて「地球シミュレータ」を整備した実績を活かし、デジタルツインを構築して国際競争力を維持強化するべきであり、本学術構想
はその基盤を確立することである。

ビジョンの概要
大気や海洋等を精緻に再現する地球のデジタルツインを構築し、古気候の再現から将来気候予測、
異常天候のメカニズム・予測可能性研究、防災・減災のみならずカーボンニュートラルと持続可能な成長を実現するための高付加価値情報の生成に役立てる。さらに、地球において検証された知見を踏まえ、金星や火星のデジタルツインに発展させ、惑星探査計画に活用するとともに、未知の現象の発見や惑星間比較を通じた統一的理解を目指す。

今後の課題
本提案が採択されても、予算は別途要求する必要がある。衛星データ等のアーカイブ、気象庁クラウド・DIASなどとの連携と役割分担をうまく考えながら実現につなげることが課題である。

-75-

B101
GPM/DPR 観測データと機械学習を用いた雨域特性と環境場との関係についての全球解析
細谷 桂介・*高薮

縁（東京大学大気海洋研究所）

1. はじめに4. ニューラルネットワークによる統計モデル構築

降水現象は全球的に観測され, その多様な性質を理解

ニューラルネットワークで全体の 3/4 のデータを学習することは重要な課題である. これまで, そうした降水

させた統計モデルを用い、残りの 1/4 の環境場データかの特性は雨域と環境場によって決定されることが指摘さら再現したカテゴリーごとの分布は、図 2 の特徴を定量れてきた一方, 様々な環境場因子による複合的影響が全的にもよく再現した. これは, 全球的な雨域特性が環境

球の雨域特性を実際にどの程度規定するのかについては場によってよく規定されることを確認した結果である.

調べられていない. そこで本研究では, 全球的な大規模

5. まとめと今後の課題

観測データ等を用い, 複数の環境場因子の値から雨域特

本研究では, 全球的な雨域の客観的分類を行い, また性を導く統計モデルの構築を目的として解析を行った.

発生環境場から雨域特性を導く機械学習モデルの構築に

2. 使用データ・解析手法成功した. 今後は, 本手法を適用したパラメタリゼーシ

GPM/DPR（Ku 帯）の観測（2014/03～2022/03, 60N～

ョンの改善や, 将来気候予測への貢献が期待される.

60S）で 0.5mm/h 以上の降水が観測された連続領域を「雨域」と定義し, 雨域毎に図 1 に示した 5 つの特徴量を計算する. その中から, 台風近傍等の事例を除去した
のち、小規模で比較的弱いものを除く雨域(Houze etal.,2015[1])を約 58 万事例抽出し, k-means++法を用いたクラスター解析によってそれらを 5 つのカテゴリーに分類する. その結果と、ERA5 再解析データから得られる環境場データの 33 変数とを、ニューラルネットワー
クによって結びつけ、環境場の情報から各カテゴリーの事例の発生確率を算出するモデルの構築を試みる.

図 1 カテゴリーごとの特徴量頻度分布3. クラスター解析による雨域の客観的分類
クラスター数を 5 つとした場合の結果では, 積乱雲群に対応する CAT1, 孤立積乱雲に対応する CAT2, 強いメ
ソ対流システムに対応する CAT3, 比較的小規模なメソ
対流システムに対応する CAT4, そして温帯低気圧など
層状性降雨に対応する CAT5 の 5 つのカテゴリーを得る
ことができ, 海陸や緯度での雨域特性の違いや, 大気の大規模循環に応じた違いが明瞭に現われた（下図1,2）. こうした特徴については, 先行研究で指摘された特徴との整合性も確認された. さらに, ここでの雨域
カテゴリーが CAPE や可降水量, 下層の鉛直シア, 湿潤
図 2 カテゴリーごとの事例数分布

静的エネルギー等の環境場とそれぞれ特徴的な対応関係を持っていることも示され, 環境場から雨域カテゴリー

参考文献

を導くことの可能性を確認することができた.

Geophys., 53, 994–1021.

-76-[1]Houze, R., A., Jr., et al., 2015, Rev.

B102

秋雨期における広域豪雨の発生環境と降水特性について*成 田 愛 子 ,高 薮 縁 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),1. はじめに
秋雨期は特に東日本において多雨傾向が顕著である
が、梅雨期と比較して、大雨に関する研究はあまり行われていない。したがって、本研究では秋雨期の広域豪雨の発生環境と降雨特性を明らかにすることを目的とする。梅雨期と秋雨期について平均場の比較、広域極端降水イベント時の擾乱の比較を行った。さらに、衛星搭載
降雨レーダデータを用いて、雨域統計と広域極端降水イベントの事例解析を行った。
2. 使用データと解析期間・解析領域
降水データは、地域気象観測システム AMeDAS、全球降水観測計画(GPM) 主衛星の二周波降水レーダ(DPR)データ(Ver.07A)、衛星全球降水マップ(GSMaPver.6,7)を使用した。平均場、擾乱の解析では気象庁 55
年長期再解析データ JRA-55 を使用し、熱帯低気圧(TC)の中心位置の決定には気象庁ベストトラックを使用した。解析対象期間は 1979-2020 年の梅雨期 6-7 月と秋雨
期9-10 月とし、解析領域は10°-60°N, 90°-170°Eとする。
3. 解析方法
梅雨期の西日本を対象に、広域豪雨発生時の大規模
環境場の統計解析を行った[3]を参考に、広域で極端な降水現象が同時に発生する降水イベントを「広域極端降水イベント」と定義した。本研究は梅雨期の東日本と西日本、秋雨期の東日本と西日本の計 4 通りを対象とする。各 AMeDAS 地点の TC 中心から 1,000 km 以内の降水を除く 12 時間積算降水量を用いてイベントを抽出し、大規模環境場のコンポジット解析を行った。
雨域統計では、地表面付近の降水強度が 0.5 mm hr-1以上であるピクセルを連結した領域を 1 つの「雨域」として抽出した。抽出された雨域を[2]に倣い、雨域の大きさと層状性降水の割合によって中緯度・組織化・小面積の 3 つタイプへ分類した。

期・西日本は西方から、秋雨期・東日本は南方からの
WVT がそれぞれの擾乱によって強化される傾向が見られた。
6. 広域極端降水イベント代表事例の降水特性
秋雨期・東日本の広域極端降水イベント代表事例の発生時刻付近に日本上空を通過した GPM 衛星の軌道データから、3 次元の降水特性が得られた。地表面付近の降水強度と降水のエコー頂高度を横軸に取った降水量ヒストグラムにおいて、対流性降水の降水強度のピークが 15 dBR（約 32 mm hr-1）以上であり、エコー頂
高度が約 10 km を超える降水は少ない傾向が見られた。
さらに、層状性降水の割合が高い傾向も見られ、[1]が示した「極端降水」に対応する降水システムが発生していたことが示唆される。
7. 結論
秋雨期の広域豪雨は、下層の高度偏差場において現れる北東-南西方向の双極子構造という、梅雨期とは顕著に異なる擾乱によって、降雨域へ向かう水蒸気輸送が強化されることが示された。また、梅雨期と同様に秋
雨期の多雨域では非常に湿潤な環境が形成されることで、良く組織化した降水システムが発生することが明らかになった。
参考文献[1] Hamada and Takayabu, 2018, J. Climate., 31, 6933-86945.
[2] Yokoyama et al., 2019, J. Climate., 32, 5251-5274.
[3] Shibuya et al., 2021, J. Climate., 34, 8955-8970.
梅雨期・

4. 梅雨期と秋雨期の平均場と降水特性
40 年間(1979-2018 年)平均した 2 か月(6-7 月,9-10月)平均場において、下層では北太平洋高気圧の張り出し、及び大陸上の高気圧の有無に違いが見られた。梅雨期は西南西から、秋雨期は南方からの水蒸気輸送(WVT)が卓越していた。梅雨期と秋雨期では、卓越す
る WVT の違いによって可降水量(PW)の分布が異なり、降雨分布に違いが生じる。
各雨域タイプの分布傾向を見ると、梅雨期と秋雨期の双方で、35°N 付近以北は中緯度タイプ、以南は組織化タイプが卓越していた。また、日本周辺の多雨域は中層の上昇流域と対応し、組織化タイプが卓越していた。
一方で秋雨期の東日本は梅雨期とは異なり、中緯度タイプが卓越する地域があった。
5. 梅雨期と秋雨期の広域極端降水イベント時の擾乱
ジオポテンシャル高度の偏差コンポジット(図 1)において、梅雨期・西日本(図 1(a))は[3]と同様に、下層から上層にかけて北西－南東方向の双極子構造を示す。
秋雨期・東日本(図 1(b))は、下層で北東－南西方向の双極子構造、中上層で波列パターンを示す。PW とカラム
積算水蒸気フラックスの偏差コンポジットでは、梅雨

秋雨期・

図 1.1 広域極端降水イベントの(左)850hPa, (右)200hPa のジオ
ポテンシャル高度偏差(等値線(10 gpm 間隔), 陰影, 単位:gpm)
コンポジット。図(a)は梅雨期・西日本(102 事例), 図(b)は秋雨
期・東日本(103 事例)の結果を示す。スチューデントの t 検定
により有意水 95％で有意な偏差の領域は陰影, 有意水準 90％
で有意な偏差の領域はハッチで示す。

-77-

B103
石垣島の高層ゾンデ観測でみられた大気下層水蒸気場の日変化
加藤輝之（気象研究所）
１. はじめに2022 年梅雨期には、気象研と大学等研究機関とが連携して、東シナ海から九州を中心に、線状降水帯の発生環境場や内部構 を捉え、その発生・停滞・維持等に関する重要な要素を定量的に把握するための集中観測が行われた。その一環として、6 月 16 日～7 月 18 日に、石垣島では通常の 1 日 2 回の高層ゾンデ観測に加えて、
06UTC と 18UTC の 2 回の追加観測が実施された。
本研究では、観測データに見られた下層水蒸気場の日変化の特徴を示し、その成因について考察する。

２. 大気下層水蒸気場にみられた日変化
図１に示した石垣島での下層水蒸気場（混合比 qv）の時系列（6 月 20 日 06UTC の観測はデータ不良により除外）をみると、06UTC に極小となる日変化が明確である。特に、地上付近を除き、高度 500m 付近までが顕著である。時刻毎で平均した qv の鉛直プロファイル（図２a）をみても、地上付近では大きな違いがないが、高度 1km 以下では、12UTC と 18UTC に極大、06UTC に極小となる日変化が確認でき、その振幅は高度 100m～
500m で約 2g/kg である。同様の日変化は、同期間に 6 時間間隔での観測が行われた名瀬や南大東島、沖縄本島（琉球大学により実施）の上空では確認できなかった。また、同期間の地上観測では、
02UTC に極大
（23.0g/kg）、
16UTC に極小
（22.0g/kg）となり、下層水蒸気場ほど振幅は顕著ではないが、ほぼ真逆の日変化の特徴を示した。温位の日変化（図２b）をみると、地上付近では日射による極大が見られるものの、上空の温位変化は非常に小さく、そのため 06UTC では上空 50m 付近までは大きな絶対不安定な成層となっている。これは石垣島
での観測点が南側にある海岸から約 400m に位置
し、南寄りの風が吹くと陸地での大気境界層の発達の影響をほとんど受けずに、石垣島の南海上の成層状態が観測されるためである。実際、ほぼ南寄りの風が吹いていた（図１の青色の矢羽）。

図１ 2022 年 6 月 16 日～7 月 18 日での石垣島の高層ゾンデ観測（6 時間毎）による水蒸気混合比 qv の時系列．矢羽は水平風 （青は 06UTC の観測）
．

(a)

(b)

(c)

図 ２ 図 １ の 各 時 刻 （ 00UTC,
06UTC,12UTC,18UTC）及び全時刻（MEAN）の平均鉛直プロ
ファイル．(a) 水蒸気混合比 qv,(b) 温位, (c) 気球の上昇 度．

-78-

３. 日変化の要因の考察
下層水蒸気場の日変化、特に06UTC に極小となる要因について考察する。qv は基本的には上空ほど小さく、その沈降をもたらす下降流場の存在を気球の上
昇 度の日変化（図２c）から確認する。高度 1km 以上の 12UTCに相対的に遅い上昇 度が見られるが、それ以下の高度では大きな違いがない。
06UTC だけ大気
下層の鉛直流の特徴が異なることはなく、石垣島周辺の下降流が原因ではないと考えられる。
気象庁メソモデルや局地モデ
ル予報値から 06UTC に石垣島上
空の下層水蒸気場が極小になる
ような推移の有無を調べたが、再現は定常的には確認できなかった。また、6 時間ごとのメソ解
析値の 500m 高度平均場からも06UTC に石垣島周辺で相対的に乾燥した領域（qv の極小分布）も確認できなかった。
7 月 15 日にはメソ解析値の500m 高度では、台湾の南東海上に存在していた相対的に乾燥した領域が 06UTC に石垣島上空に流入していた。このような乾燥域の流入が日々生じていた可能性があるが、上述のように解析
値・予報値の精度がよくないた
め、要因の解明には数値モデルの海上での対流混合層の発達に関わる精度向上が望まれる。

B104
黒潮続流域の海面水温分布が房総不連続線の地上風収束に与える影響*鈴木信康(筑波大学・理工情報生命学術院)，日下博幸（筑波大学計算科学研究センター）後の収束の減少が見られた．また，COOL 実験では，

1. はじめに寒候期の日本列島の海上で見られる帯状の積雲列

再現実験よりさらに収束が強化されていることから，

は，地形性の力学擾乱と海上での熱的不安定によっ

黒潮続流域の温度勾配に対応して大気下層の収束がて形成される収束線である(Kang and Kimura 1997

増減することが確認された．また，地上風を見るとJMSJ, Kawase et al. 2005 GRL)．近年，黒潮続流域周(図略)，WARM 実験と比べ COOL 実験は収束線の北辺で地上風収束が強化されていることが報告されて側から黒潮続流域にかけての領域で風速が大きくな

おり(e.g. Masunaga et al. 2020 JCLI)，南岸低気圧や前っていることから，静水圧調整によって収束線の水線などに対する応答が見られることが分かっている

平収束を強化していることが示唆される．

(e.g. Hirata et al. 2016 JGR)．しかし収束線のようなメ

謝辞: 本研究は JST 次世代研究者挑戦的研究プログ

ソスケール現象における黒潮続流域の海面水温分布

ラム JPMJSP2124 の支援を受けたものである．

の効果については研究例がなく，収束線の地上風収束や降水量に影響をもたらすのかは不明である．
本研究は，黒潮続流域の SST 分布が，関東南岸域で発生する房総不連続線(収束線)の地上風収束にどの程度寄与しているのか明らかにする．
2. 研究手法
本研究では，典型事例に 2015 年 2 月 12 日から 13日に房総半島沖に出現した収束線を選び，数値実験を行なった．数値実験には Weather Research andForecasting V4.2.2 (WRF)を用いた．
水平解像度は 2km，計算期間は 2 月 12 日 12:00UTC から 13 日 12:00UTCである．大気の初期値・境界値には ERA5 再解析デ

図 1 2015 年 2 月 12 日の SST 偏差(陰影)と SST 分
布(コンター; 2 ℃間隔)．

ータ，
SST には Operational Sea Surface Temperature andIce Analysis データ(OSTIA)を使用した．再現実験(CTRL)には初期時刻の SST データを与えた実験を行なった．さらに，続流域の SST 温度分布の影響を調べるために，図 1 の緑枠内の低温偏差を除いた感度実験(WARM)と，低温偏差を 2 倍にした感度実験(COOL)を行なった．
3. 結果
WRF の再現実験は，収束線に伴う太い積雲列を再現した．具体的には，相模湾から房総半島をまたがって幅 50~100 km の帯状の雲が形成された．また，
地上風収束は 0.5×10-3s-1 を超える強い収束域が線状構造で見られ，強いところでは 1.5×10-3s-1 を超える収束も確認できた．
強い収束が確認された時間(13 日 06:00UTC)の再現実験と 2 つの感度実験を比較すると，WARM 実験
では相模湾から房総半島沖合にかけて 0.2×10-3s-1 前

図 2 シミュレートされた 2015 年 2 月 13 日 06:00
UTC の地上風収束の 1 時間平均値．(a) 再現
実験(CTRL)，(b)WARM 実験，(c)COOL 実験
を示す．

-79-

B105

マルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダデータを⽤いた2018 年 7 ⽉ 28 ⽇の関東地⽅における降⽔現象の⽴体構造の解析*加 藤 慶（ 名 古 屋 ⼤ 学 環 境 学 研 究 科 ），髙 橋 暢 宏（ 名 古 屋 ⼤ 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 ）
1.

はじめに

の後⾯の降⽔システムによる降⽔が観測されていた．

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）は従来のパラボラ型気象レーダの⽴

4.

結果

体観測機能と X 帯 MP レーダの⼆重偏波機能を兼ね備

MP−PAWR の観測データを⽤いて，2018 年 7 ⽉

えている．また，従来のパラボラ型気象レーダでは 5 分

28 ⽇における関東地⽅の降⽔現象を解析した結果，程度の時間を要していた⽴体観測を MP−PAWR では

台⾵前⾯に位置したときは層状性降⽔が卓越し，後⾯

約 30 秒[1]と⼤幅に観測間隔を短縮し，⼆重偏波機能に位置したときには対流性降⽔が多く観測された．こも持つことから，線状降⽔帯による⼤⾬や急速に発達のことは，鉛直上向き観測からも確認できた．また，する積乱雲によるゲリラ豪⾬のような降⽔現象の⾼速

全体的にエコー頂は最大でも 10 km 程度であった．図⽴体観測や降⽔量の⾼精度な推定が可能となっている．

１に 7 月 28 日 05:31 の鉛直－東西断面のレーダ反射因

本研究では，2018 年 7 ⽉ 24 ⽇から同年 8 ⽉ 3 ⽇に子 Z と降水粒子判別結果を示す．Z からは東経 140 度かけて発⽣した2018 年台⾵12 号（以下，
台⾵Jongdari）

付近に対流性の降水が観測され，そこでの強エコー域が，同年 7 ⽉ 28 ⽇にかけて関東地⽅に接近したことにで湿霰が同定された．一方で，降水システム全体としより発⽣した降⽔現象の特徴について，
MP−PAWR のては，ブライトバンドはさほど明瞭ではないが，融解

観測データを⽤いて降⽔粒⼦の形成過程や運動学的な層が確認できる．

解析を通じて明らかにすることを⽬的とした．
2.

使⽤データおよび解析⼿法
2018 年 7 ⽉ 28 ⽇における埼⽟⼤学に設置された

MP−PAWR の観測データおよび同年 7 ⽉ 27 ⽇
12UTC，7 ⽉ 28 ⽇ 00UTC および 12UTC の舘野における⾼層気象観測データを使⽤した．なお，
MP−PAWR の観測範囲は半径 60 km であり，観測⾼度範囲は地表から 15 km である．
MP−PAWR のデータから降⽔システムの⽴体的構造の把握とファジー理論を⽤いた降⽔粒⼦判別［2］を⾏った．また，多仰⾓のドップラー速度データによるＶ
ＡＤ法による⾵の解析および鉛直上向きビームによる
鉛直⽅向の運動の解析を⾏い，降⽔粒⼦の形成と運動場の特徴を把握する．
3.

当⽇の気象状況2018 年 7 ⽉ 24 ⽇に発⽣した台⾵ Jongdari は発達しながら⽇本の南を北上し，7 ⽉ 28 ⽇は次第に進路を⻄
よりに変えて伊⾖諸島付近を北⻄に進んだ．暴⾵域を伴ったまま，強い勢⼒を維持して東海道沖を⻄進し，関東地⽅への最接近時の中⼼気圧は 965 hPa であった．
気象庁レーダの観測によると同⽇の関東地⽅は午前中に台⾵の前⾯の降⽔システムによる降⽔，午後は台⾵

図１ 2018 年 7 月 28 日 5 時 31 分 30 秒における北緯 35.722 度での東西方向の鉛直断面図（上段：エコー
強度 [dBZ]，下段：ファジー理論を用いた粒子判別結果；DZ：drizzle，RN：rain, WS：wet snow，DS：dry snow，
IC：ice crystal，DG：dry graupel，WG：wet graupel，RH：
rain and hail）．
参考⽂献[1] Takahashi, N., et al. (2019), Journal of Disaster Research,
14(2), 235−247.
[2] Kouketsu, T., et al. (2015), Journal of Atmospheric andOceanic Technology, 32(11), 2052−2074．

-80-

B106

JPCZ 発 生 地 点 の 変 化 要 因*渡 邉 俊 一 （ 気 象 研 究 所 ） ,1.

新野宏（東京大学大気海洋研究所）

はじめに一方、上昇流域が 2 本の時間帯は、2 つの上昇流域の間

冬季の日本海上ではユーラシア大陸から寒気が吹きに、長白山地を超えた気流が存在していた（図 2a）。こ出す際に、日本海寒帯気団収束帯（JPCZ）と呼ばれるのような変化の原因を調べるため、長白山地の風上の収束帯が形成される[1]。JPCZ の形成メカニズムとしてフルード数を計算すると、山の両側を迂回していた時は、朝鮮半島の北方の山岳による寒気のブロック、朝鮮

間帯には 0.7 程度の値であるのに対して、山を越える流

半島と日本海の海陸熱コントラスト、日本海の海面水れがある時間帯には 1 を超えていた。フルード数の変

温の南北勾配などの効果が指摘されてきた[2]。JPCZ の化には風上側の風速の増加と安定度の減少がともに寄

下流側はしばしば南北に移動するが、その原因として与していた。

は上層擾乱の位置の変化が指摘されている[3]。一方、
JPCZ の発生位置も移動することがあるが、その要因についてはあまり調べられていない。本研究では、気象庁の現業数値モデル asuca を用いた数値シミュレーショ
ンにより JPCZ 発生地点の変化要因を調べた。
2.

事例の概要

2023 年 1 月 24 日から 25 日にかけて、日本海上で寒気の吹き出しが強まり、JPCZ が形成された。形成初期には、朝鮮半島の付け根付近から明瞭な JPCZ が南西方

図 1 衛星赤外画像。(a) 2023 年 1 月 24 日 16JST、(b) 1

向に伸びている（図 1a）。その後、25 日になると、やや

月 25 日 05JST。

東側に新たな雲のバンドが形成され、2 本の雲のバンドとなって、これら 2 つが下流で合流している（図 1b）。
3.

モデル・実験設定

本事例について asuca を用いた数値シミュレーショ
ンを行った。2000km×2000km の領域で水平格子間隔 2km とし、鉛直は 76 層でモデルトップは 21.8km とした。その他の設定は気象庁 LFM に準拠した。初期時刻
は 2023 年 1 月 23 日 09JST で、初期値・境界値とも気象庁メソ解析を用いて、25 日 12JST まで計算を行った。
4.

結果

図 2 に高度 500m における鉛直流を示す。
24 日 16JST
では、朝鮮半島の付け根付近から JPCZ に対応する 1 本の線状の上昇流域が南東方向に伸びている（図 2a）。この上昇流域は北東側の北風と南西側の北西風の間の収束で形成されていた。一方、25 日 05JST になると、東側に新たな上昇流域が形成されている（図 2b）。2 本の

図 2 海上の高度 500m における鉛直流（青-赤のシェー

上昇流域周辺の風向は、南西側から西、北西、北となっ

ド; m s-1）と陸上の地形（黄-茶のシェード）。点と線はていて、それぞれの間で収束が見られる。

後方流跡線解析の結果で、点の色は粒子の高度（m）：

JPCZ の発生地点の変化の要因を調べるため、後方流(a) 2023 年 1 月 24 日 16JST、(b) 1 月 25 日 05JST。

跡線解析を行った。それぞれの時間について上昇流域

参考文献の両側の高度 500m に粒子を置き、20 時間さかのぼっ[1] 浅井冨雄, 1988, 天気, 35, 156-161.

てその移動を調べた。上昇流域が 1 本の時間帯は、長[2] Nagata, 1991, J. Meteor. Soc. Japan, 69, 419-428.

白山地の両側を迂回した流れが収束していた（図 2a）。

[3] Watanabe et al., 2016, Mon. Wea. Rev, 146, 985–1004.

-81-

B107

地上マイクロ波放射計を用いた
2023 年 1 月 24～ 25 日 山 陰 地 方 で の 大 雪 の 事 例 解 析*荒 木 健 太 郎 1 , 吉 本 浩 一 2 , 1 , 瀬 古 弘 1 , 石 元 裕 史 1
1: 気 象 庁 気 象 研 究 所 , 2: 気 象 庁 大 気 海 洋 部 業 務 課 気 象 技 術 開 発 室
1.

はじめに

このLWPは降雪雲の過冷却雲粒を捉えているものであ2023 年 1 月 24～25 日に 10 年に一度程度の強い寒気

り，JPCZ 本体の降雪雲を含む期間Ⅰは他に比べて降雪の流入に伴って山陰地方で大雪が発生し，車両の立ち

雲の対流性（上昇気流）が強いことを示唆している．

往生や住宅被害などが相次いだ．このような大雪は

期間Ⅰでは寒気流入が顕著で高度 5km 以下の気温場

JPCZ や筋状雲による降雪システムによってもたらさはすべて低下しており，期間Ⅱでは寒気のピーク，期れるが，詳細な大気環境場の時間変動の解析は多くは間Ⅲでは寒気内だが昇温傾向にある．期間Ⅰでは大気なされていない．本研究では，大雪の大気環境場や雲下層で水蒸気量が多く，西寄りの強風により水蒸気フの特性の実態を把握するため，地上マイクロ波放射計

ラックス量が 50 g m-2 s-1 を超えていた．
これに比べて期（MWR）のデータ等を用いて事例解析を行った．

間Ⅱ・Ⅲでは水蒸気量・フラックス量ともに小さくな2.

っていた．下層水蒸気場の違いが期間別の降雪雲の発使用データ

気象庁では線状降水帯の実態解明・予測精度向上等

達の程度に影響していた可能性がある．

に向けて西日本を中心に MWR（RPG-HATPRO-G5）を展開しており，本研究ではこのうち鳥取（WPR 観測局と同地点）のデータを用いた[荒木ほか，2022 年度秋季
大会]．気象庁メソモデル（MSM）の予報値を第一推定値として，鉛直 1 次元変分法データ同化（1DVAR）により MWR・地上気象・WPR データを同化し，10 分毎に気温・水蒸気量・風の鉛直プロファイルを解析した．
大気環境場の解析には気象庁メソ客観解析と鳥取
MWR データの 1DVAR 結果を用いた．雲・降水特性の解析には鳥取アメダスによる地上観測，
MWR のニュー
ラルネットワーク（メーカー製）による LWP（鉛直積
分雲水量）のほか，雲パターンの解析に Himawari-9 の赤外（B13），気象庁全国合成レーダーデータを用いた．
3.

大気環境場と雲・降水特性

2023 年 1 月 23 日 9 時～26 日 9 時（JST）の鳥取における雲・降水特性と 1DVAR による大気環境場の高度時間断面図を図 1 に示す．
23 日は日本海を低気圧が東進し，18 時頃にかけて寒冷前線が鳥取を通過，その後に冬型の気圧配置が強まり，24 日 6～15 時に JPCZ による降水が観測された（期間Ⅰ）．鳥取では 24 日 15 時頃に JPCZ が南下して JPCZ
北側の T モードの筋状雲による降水が 25 日 0 時にかけて続き（期間Ⅱ），25 日 9～18 時に L モードと思われ

図１ 2023 年 1 月 23 日 9 時～26 日 9 時（JST）の鳥取

る筋状雲による降水が見られた（期間Ⅲ）．

における（a）LWP（感雨なし時刻のみ）と前 1 時間降

各期間での LWP の平均値（感雨なし時刻で 0.05mm

水量，1DVAR による（b）水蒸気フラックス量（塗分）
・以上のみ使用）はⅠ・Ⅱ・Ⅲでそれぞれ 0.30, 0.17,

気温（等値線，℃）と（c）水蒸気量の高度・時間断面．

0.26mm であり，t 検定では互いに有意な差があった．

（b）と（c）の矢羽根は水平風を表す．

-82-

B108

ベイズ統計モデリングを用いた
新潟市の降雪量に対する佐渡島の影響調査*田中基裕 (日本気象株式会社),
1.

宮本佳明 (慶應義塾大学),

はじめに

冬季の北陸地方では北西季節風が卓越し、強い寒気が南下するタイミングでしばしば大雪になり甚大な被害をもたらす[1]。豪雪地域の一つである新潟県においては、佐渡島や能登半島の地形により新潟県の降雪量分布に影響を及ぼすことが知られている[2][3][4]。
本研究では、新潟県の中でも産業の中心である新潟市における降雪量の適切な見積りを行うために、新潟市の北西に位置する佐渡島が降雪量に及ぼす影響を明らかにする。
2.

研究手法

本研究では、北西風が卓越したときに佐渡島の風下

図 1 : 新津と能生の雨雪判別と羽茂の気温の関係になる新潟市新津と日本海から直接雪雲の影響を受ける糸魚川市能生の降雪量と佐渡島の羽茂の風速風向・気温を用いて解析を行った。解析期間は 1982 年から2017年の 36年間で、降雪量の分布は以下のモデル式を用いて各パラメータの推定を行った。パラメータの推定には確率的プログラミング言語 Stan を用い、マルコ
フ連鎖モンテカルロ法で推定を行った[5][6]。
" = $! %" + $" %# + '() = *+,-./-'(1! + 1" %" )3~5678(), ", :)5678(;|), ", :) =8>?@+A*-(0|)) + 8>?@+A*-(1|)) × 7>,8-@+E-$*(0|", :)=8>?@+A*-(1|)) × 7>,8-@+E-$*(;|", :)図 2 : 推定された佐渡の寄与分布

ここで、X1 は羽茂の日平均気温、X2 は日平均風速、S4.

は佐渡の影響の有無（新津は１、能生は 0）、Y は新

まとめ

津・能生の日降雪量、μ,q,φはゼロ過剰負の二項分布

今回はベイズ統計モデリングを用いて、佐渡島が新を表すパラメータ、a0, a1, c, d0, d1 は推定されるパラメー

潟市の降雪量に及ぼす影響を調査した。今後は降雪のタを示す。

時期や日本海の海面水温の影響を考慮した解析を行い、3.

新潟県の降雪メカニズムを解明する。

結果と考察

参考文献

図１に新津と能生の雨雪判別と羽茂の気温のロジス
ティック曲線を示す。対馬海流が流れる日本海の羽茂[1] kawase et al. J. Met. Soc. Japan. 2018, p.161-178.

の気温は新津と能生よりも数℃高くなることを考える[2] Iwamoto et al. SOLA. 2008, p45-48.

と５℃は妥当な値であり適切に推定が行われているこ[3] Veals et al. Monthly Weather Review. 2019, p3121-3143.

とが確認できる。

[4]高田. 気象学会秋大会. 2003, C111

図２に佐渡島の寄与を表すパラメータの分布を示す。
これによると佐渡島によって新潟市の降雪量が40~45%減少すると推定された。

[5]松浦健太郎. Stan と R でベイス統計モデリング. 共立
出版. 2016.
[6] John K. Kruschke. ベイズ統計モデリング: R,JAGS,Stan
によるチュートリアル. 共立出版. 2017

-83-

B151

500m 高 度 デ ー タ 等 を 用 い た 大 雨 指 数 帳 票 の 改 良*佐 々 木 春 花 ,1.

水 野 裕 之 (岐 阜 地 方 気 象 台 )はじめに

500ｍ高度データは大雨発生のポテンシャル把握に有効とされている[1]．岐阜県は夏季に熱的不安定によ

4.

結果と考察

SVM 法の捕捉率は第 1 表の通りであり，統計手法と同程度の結果となった．
第 1 表 SVM 法の捕捉率る大雨が頻繁に発生するため，岐阜地方気象台では，50mm/h 以上の雨（以下、大雨）のポテンシャル把握のため，500m 高度データ等を用いてワークシート「大雨指数帳票」を作成し，予報現業で利用してきた[2][3]．
先行研究は統計解析結果を利用した手法（以下，統計手法）であるが，大雨を予想しても実際は大雨となら空振り事例は統計手法と比べ 4 割ほど減少し，精度ないことが多かった．よって，本研究では機械学習を向上につながった．しかし，統計手法では捕捉してい用いて精度向上を目指した．

た事例をいくつか見逃した．見逃した事例について，特徴を調査したところ，①大雨要因が熱的不安定や下

2.

データ

層暖湿気ではない②局所的な大雨である③最新の

気象庁メソスケール気象モデル（Meso-Scale Model：

MSM 予測値を用いると捕捉できる，のいずれかに当てMSM）の予測値について，岐阜県美濃地方の 500m 高

はまることがわかった．また，MSM の前 3 時間内 1 時

度の相当温位，500m 高度の水蒸気フラックス，平衡高間最大降水量ガイダンスや大雨発生確率ガイダンスと度，自由対流高度，500hPa と地上の気温差と名古屋地比べて捕捉率が良いことがわかった．

方気象台付近格子における 850hPa の風向風速，500m

今後は大雨の要因別に学習を実施し，MSM が天気を

高度の風向風速，また，MSM 初期時刻，MSM 予想時外す事例は学習データから除くなどして，更なる精度

間を機械学習の説明変数として利用した．目的変数に向上を目指す．また，継続して 2022 年以降のデータには美濃地方の 10 分ごとの速報版解析雨量を利用した．

よる検証も必要である．

データは全て 2016 年から 2022 年まで取得した．
なお，
美濃地方のデータについては，岐阜・西濃，中濃，東参考文献

濃の 3 つの地域ごとの最大値（自由対流高度について[1] 加藤輝之, 2017, 図解説 中小規模気象学. 気象庁,

は最小値）を用いた．速報版解析雨量の誤差を考慮し，48mm/h 以上の場合，大雨と判定することとした．

316pp.
[2] 青山大輔, 大沼啓人, 干場三寛, 林真由, 加藤真悟,
髙村奈央, 窪田邦晃, 2015, 500m 高度データ等を3.

方法

機械学習は教師あり学習を利用し，プログラミング

用いた大雨発生時の統計解析. 東京管区調査研究
会誌, 47

言語は Python，ライブラリは scikit-learn を利用した．

[3] 永沼裕文, 水野裕之, 2022, 大雨（50mm/h 以上）指手法は Support Vector Machine 法（SVM 法）を用いた．

数帳票・MEPS を用いた早期注意情報の検討. 東京

k 近傍法，決定木，ランダムフォレストと比較した結果，

管区研究会誌, 54.

一番良い結果であったためである．各データの規格化には標準化を用いた．機械学習は各地域（岐阜・西濃，
中濃，東濃），各月（7 月，8 月，9 月）で行った．また，2016 年から 2021 年のデータを用いて機械学習モデル

謝辞
ご助言をいただいた岐阜地方気象台の皆様に感謝申し上げます．

を作成し，2022 年のデータを用いて検証した．検証の際の指標は先行研究[3]と同じく捕捉率と空振り率を用
いた．

-84-

B152

エネルギー事業のための寒波の予測可能性の検討*髙 谷 怜 （ 大 阪 ガ ス ） ,1.

榎本剛・澤田尚樹・岡﨑康平（京都大学防災研究所）

はじめに2020 年 12 月から 1 月，強い寒気が日本付近に南下し[1]，この寒波が一因と推測される，電力・ガスなどエネルギーのひっ迫（需要急増・供給不足）が発生した．このひっ迫は，例えば電力市場[2]の価格
暴騰等の形で供給危機をもたらし，各エネルギー会
社は対応に追われた．
エネルギー安定供給のために，各事業者はこのよ
うな寒波を予測し，供給計画に反映することが望ましい．そのためには天気予報より長期，最低でも 2
週間前，可能ならば月単位で事前に，寒波をある程度予測できる情報が必要となる．しかし一般にアクセスできる季節予報は，平年並み/高い/低いが並立した情報であり，事業判断に用いるのが難しい．
本研究では，エネルギー事業で活用できる寒波予測開発を目的に，JRA-55[3]から過去寒波を抽出して共通の特徴を見出したうえで，2 週間以上前の寒波予測可能性（どのパターンの寒波なら，どの時点で，どの現象に注目すれば予測できる可能性があるか）を検証した．
2.

4.

今後

本研究で見出した予測可能性を指標に落とし込むと同時に，それらがどの程度の信頼性があるか，引き続き検証する予定である．

本研究における寒波の定義

本研究では，JRA-55(1.25°格子)の DJF 解析値（1959 年 12 月～2021 年 2 月）から，以下の定義によって，対象とする寒波を 9 事例抽出した．
“120E-150E，20N-50N，850hPa の平均気温を，各
年 12/1 から翌 2/28 までの 90 日から半旬（5 日）ず
つずらして 3 半旬（15 日）移動平均し，（計 1008 事
例），温暖化トレンドを除去した状態で 2σ（−3.11℃）
より負に外れた事例”
3.

た．2021 年 1 月の事例（図 1）の場合，10 日前（図1 左）にバレンツ海・カラ海に見受けられた高相関領域（=寒気と推定）が数日かけて移動し，3 日前（同中）に内モンゴルに，当日（同右）に日本上空へ到達する様子が確認できた．
本研究では，抽出した他の事例についても同様に寒気を算出，蓄積・移流の様子から，できるだけ多くの事例に共通する，2 週間以上前からの予測に活用できる特徴を調べた．その他の分析は当日発表する．

分析：寒波と対応する大気寒気蓄積

寒波の予兆の一つとして，大陸での寒気蓄積が見られるか確認するために，本研究ではIwasaki (2014)[4]をベースとしたKanno[5]のツールで，寒気容量（温位 280 K 未満の鉛直積算 hPa K）を算
出し，寒波（日本の気温低下）とのラグ相関を取っ

図 1：2021 年 1 月事例における寒気容量と日本気温低下の−10 日（左），−3 日（中），0 日（右）ラグ相関．色分けは 0.4 以上から．
参考文献[1] 気象庁 HP，災害をもたらした気象事例
https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/bosai/report/
index.html，2023/2/10 閲覧[2] JEPX，http://www.jepx.org/, 2023/2/10 閲覧[3] Kobayashi et al., 2015: J. Meteor. Soc. Japan, 93,
5–48.
[4] Iwasaki, 2014: J. Atmos. Sci., 71, 2230–2243.
[5] Kanno, 2015: Geophys. Res. Lett., 42, 7187–7193.

-85-

B153

JRA-3Q に お け る 降 水 量 の 品 質 評 価*原 田 や よ い (気 象 研 究 所 気 候 ・ 環 境 研 究 部 ),古 林 慎 哉 , 髙 坂 裕 貴 , 千 葉 丈 太 郎 , 田 中 泰 宙 (気 象 庁 数 値 予 報 開 発 セ ン タ ー ),
1.

はじめに

よりも出現頻度分布の山が左側に位置し、ERA5（水色

気象庁は長期再解析データの更なる品質向上を図る線）をはじめとする最新世代のプロダクトにより近いため、現行の気象庁 55 年長期再解析（JRA-55[1]）実施

分布を示している。このように同領域における日々の以降の全球数値予報システムの開発成果とデータレス

降水についても過剰バイアスが軽減されたことが定量

キューや衛星データの再処理による過去の観測データ的に確認された。発表当日には東部太平洋以外の領域

拡 充 の 成 果 を 活 用 し た気 象 庁 第 ３ 次長 期 再 解 析も含めた詳細な調査結果について紹介する予定である。

（Japanese Reanalysis for Three Quarters of a Century;
JRA-3Q[2]）を実施した。
JRA-3Q の解析対象期間は 1947
年 9 月以降となっており、2018 年 12 月時点の現業全球
データ同化システムの低解像度（TL479 解像度）版に基づいている。2023 年 2 月現在、計算は全て完了しており、2023 年春ごろに全期間のデータ公開を予定している。
2021 年春季大会（WF-24/P2L）および 2022 年春季大会（WF-10+/P2L）では、JRA-55 で課題のひとつとされてきた熱帯域を中心とした降水量の過剰バイアスがJRA-3Q で軽減されたことを示してきた。本発表ではJRA 再解析における降水量のバイアス特性について、追加調査を行ったのでその結果を報告する。
2.

評価に用いた観測データセット

TRMM …TRMM 衛星観測から推定された降水量デー
タセット。
GNSS-RO…GNSS 掩蔽観測からリトリーブされたレベ
ル 2 水蒸気データセット。
ISCCP…国際衛星雲気候計画により作成された地球の放射輝度・雲量に関するデータセット。
図 領域平均した(0-15°N、90-150°W)長期再解析日
3.

評価結果

右列図に東部太平洋の北半球側（0-15°N、90-150°

別降水量バイアス（対 TRMM）の規格化出現頻度分布。
統計期間は 2001～2010 年。

W）で領域平均した長期再解析日別降水量バイアス（対TRMM）の規格化出現頻度分布を示す。長期再解析プ

参考文献

ロダクトは TRMM 降水量が少ない時（図 a）、共通して[1] Kobayashi, S., Y. Ota, Y. Harada, A. Ebita, M. Moriya, H.

降水量が過剰となる傾向がある。一方、観測降水量がOnoda, K. Onogi, H. Kamahori, C. Kobayashi, H. Endo, K.

多い時（図 b）には、NCEP/NCAR（橙色線）をはじめ

Miyaoka, and K. Takahashi, 2015: The JRA-55 Reanalysis:とする、より旧世代のプロダクトに寡少傾向がみられGeneral specifications and basic characteristics. J. Meteor.

ている。JRA-55（紫色線）は、いずれの場合も出現頻

Soc. Japan, 93, 5–48.

度分布の山が再解析中最も右側に位置し、過剰傾向が[2] Kosaka et al., 202X: The JRA-3Q reanalysis (in最も顕著となっているが、JRA-3Q（赤色線）は JRA-55

preparation).

-86-

B154

全球スペクトルモデルの二重フーリエ級数オプションの改良*吉 村 裕 正 (気 象 研 究 所 全 球 大 気 海 洋 研 究 部 )
1.

4.

はじめに

浅水モデルと大気モデルでのテスト実験

気象研究所全球スペクトル大気モデル MRI-AGCM4

球面上の浅水モデルで Willamson テストケース[4]と（気象庁 GSM1705[1]をベースに開発、セミインプリシ

Galewsky テストケース[5]の実験行い、改良前と改良後

ット・セミラグランジュ法を使用）に、基底関数としての二重フーリエ級数のモデルと球面調和関数のモデル

球面調和関数の代わりに二重フーリエ級数を使用するの結果を比較した[2]。図 1 に示すように、二重フーリ

オプションを導入した。二重フーリエ級数使用時は、南エ級数改良前のモデルで見られていた極付近の南風予

北方向にルジャンドル変換の代わりに高速フーリエ変測値の東西高波数ノイズは、改良後に見られなくなっ換が使用され、特に高解像度時に高速化される。

た。また図 2 に示すように、高解像度になるほど二重二重フーリエ級数オプションの計算安定性向上のため、基底関数と展開係数の求め方の改良を行った[2]。
2.

フーリエ級数のモデルの方が球面調和関数のモデルより実行時間が短くなることを確認した。
全球大気モデル MRI-AGCM4 でも、二重フーリエ級

二重フーリエ級数の基底関数の改良

数改良後に極付近の高波数ノイズは見られなくなった。

両極での連続性を改善するために、予報変数 𝑇𝑇(𝜆𝜆, 𝜃𝜃)を以下の基底関数で展開するように変更を行った[2]。
𝑀𝑀𝑀𝑀𝑇𝑇(𝜆𝜆, 𝜃𝜃) ≅ � 𝑇𝑇𝑚𝑚c (𝜃𝜃) cos 𝑚𝑚𝜆𝜆 + � 𝑇𝑇𝑚𝑚s (𝜃𝜃) sin 𝑚𝑚𝜆𝜆 (1)
𝑚𝑚=0

𝑚𝑚=1
𝑁𝑁max,𝑚𝑚c(s)c(s),𝑁𝑁(𝜃𝜃) ≡
𝑇𝑇𝑚𝑚 (𝜃𝜃) ≅ 𝑇𝑇𝑚𝑚

�

c(s)

𝑇𝑇𝑛𝑛,𝑚𝑚 𝑆𝑆𝑛𝑛,𝑚𝑚 (𝜃𝜃) (2a)
図 1 Williamson テストケース 5 での 15 日積分後の南極付近の南風予測値の経度分布。(a) 約 300km 解像度 (b) 約 20km 解像度

𝑛𝑛=𝑁𝑁min,𝑚𝑚

𝑆𝑆𝑛𝑛,𝑚𝑚 (𝜃𝜃) ≡𝑚𝑚 = 0 の時⎧ cos 𝑛𝑛𝜃𝜃⎪ sin 𝜃𝜃 cos 𝑛𝑛𝜃𝜃 𝑚𝑚 = 1 の時
⎨ sin 𝜃𝜃 sin 𝑛𝑛𝜃𝜃 𝑚𝑚 ≥ 2 の偶数の時⎪ 2⎩sin 𝜃𝜃 sin 𝑛𝑛𝜃𝜃 𝑚𝑚 ≥ 3 の奇数の時

0 𝑚𝑚 = 0,1 の時
𝑁𝑁min,𝑚𝑚 ≡ �
1 𝑚𝑚 ≥ 2 の時
𝑁𝑁

(2b)

(2c)

𝑚𝑚 = 0 の時

𝑁𝑁max,𝑚𝑚 ≡ � 𝑁𝑁 − 1 𝑚𝑚 = 1, 𝑚𝑚 ≥ 2 の偶数の時 (2d)𝑁𝑁 − 2 𝑚𝑚 ≥ 3 の奇数の時

ここで、𝜆𝜆 は経度、𝜃𝜃は余緯度、𝑚𝑚は東西波数、𝑀𝑀は東西切断波数、𝑛𝑛は南北波数、𝑁𝑁は南北波数切断、上付き

図 2 球面調和関数モデルと二重フーリエ級数モデルの実行時間。
(a) 約 20km 解像度での Williamson テストケース 5 の 15 日積分(b) 約 1.3km 解像度での Galewsky テストケースの 6 日積分

文字 c は東西サイン成分、上付き文字 s は東西コサイ

5.

参考文献

ン成分を表す。Cheong の方法[3]との違いとして、𝑚𝑚 ≥[1] 気象庁, 2019, http://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jma-

3 の奇数の時の基底関数として sin 𝑛𝑛𝜃𝜃 の代わりにcenter/nwp/outline2019-nwp/index.htm

sin 𝜃𝜃 sin 𝑛𝑛𝜃𝜃を使用することにより、両極で 𝑇𝑇(𝜆𝜆, 𝜃𝜃)の[2] Yoshimura, H., 2022, Geosci. Model Dev., 15, 2561–2597.

値が連続であることに追加して、速度ポテンシャル・流[3] Cheong, H.-B., 2000, J. Comput. Phys., 165, 261–287.

線関数の水平微分値から求められる風速ベクトルも両[4] Williamson, D. L., et al., 1992, J. Comput. Phys., 102, 211–224.

極で連続になることが保証される。

[5] Galewsky, J., et al., 2004, Tellus A, 56, 429–440.

3.

謝辞

2

二重フーリエ級数の展開係数の求め方の改良s(2)式の展開係数 𝑇𝑇c𝑛𝑛,𝑚𝑚 , 𝑇𝑇𝑛𝑛,𝑚𝑚を求める際に、誤差が最小になるように最小二乗法を使用するように変更した[2]。

本研究は、文部科学省気候変動予測先端研究プログラ
ム JPMXD0722680734 の助成を受けたものです。

-87-

B155

スケール相似則に基づく対流雲内のサブグリッド輸送*渡 邉 俊 一 （ 気 象 研 究 所 ） ,1.

伊藤純至（東北大学

はじめに

理学研究科）の幅は 48km で、陸面の温度は陸の中心で海面より 5 K

数値モデルの高解像度化により、格子間隔数 km 以下

高くなるような sin 型の分布を与えた。このような領域のいわゆる Convection-permitting model（CPM）が現業に、2017 年九州北部豪雨時の鉛直プロファイルを初期

予報でも用いられるようになってきた。しかし、格子間値・境界値に与えながら、18 時間の積分を実行した。

隔数 km のモデルでは、対流の内部構造までは表現でき

4.

結果ないため、鉛直輸送をより正確に評価するためには何この実験でも、Ito et al. (2021)と同様に海陸風前線にらかのパラメタリゼーションが必要となる[1]。近年の

沿って線状の降水系が形成された（図略）。計算開始約研究で、スケール相似則に基づくパラメタリゼーショ

9 時間でバックビルディング型の線状降水帯が形成さンが CPM の対流雲内の乱流輸送をよく表現することれ、その後定常となる。定常となった計算開始後 9 時が明らかになってきた[2]。そこで、本研究では線状降間から 15 時間の期間について解析を行った。

水帯の理想化実験を Large eddy simulation（LES）によっ

空間フィルタとして、幅Δℎのトップハットフィルタて実施し、その結果を用いて、スケール相似則に基づくを用いて解析を行う。温位𝜃について、Δℎを変化させた

対流雲内のサブグリッド輸送の検討を行った。

場合の鉛直フラックスを見ると、Δℎが大きくなるにつ

2.

れ、SFS 成分の割合が増加していた。
（図略）。高度 3km

スケール相似則によるサブグリッド輸送

物理量 c に対して空間フィルタを用いて、フィルタから 10km で平均した C 項、R 項と L 項、LR 項との相スケール（FS）成分𝑐、サブフィルタスケール（SFS）

関係数と回帰係数を図 1 に示す。C 項、R 項ともに相関

成分𝑐 ′ に分ける。ここで上付きのバーはフィルタ操作

係数はLR 項の方が高い。すなわち、LR 項の方が、C 項、′を表し、𝑐 = 𝑐 − 𝑐である。物理量 c の鉛直方向の SFS
輸送は𝜏𝑤𝑐 = 𝑤𝑐 − 𝑤 𝑐で表されるが、これは、以下のよ

R 項をより精度よく表現できる。
実際のモデルでは、L 項、LR 項を格子点値を用いて近うに分解することができる。

似する必要がある。L 項、LR 項ともに、テイラー展開等

𝜏𝑤𝑐 = [𝑤 𝑐 − 𝑤 𝑐] + [𝑤 𝑐 ′ + 𝑤 ′ 𝑐 − 𝑤 𝑐 ′ − 𝑤 ′ 𝑐] + [𝑤′𝑐′ − 𝑤′ 𝑐′]を用いることで、格子点値を用いて近似できることがこのうち第 1 項は FS 成分のみで表され、レナード項

知られている。今後はそのような近似を行った場合の（L 項）と呼ばれる。第 2 項、第 3 項は SFS 成分が含関係についても調査を行う予定である。

まれ、それぞれクロス項（C 項）、レイノルズ項（R 項）と呼ばれる。先行研究では、C 項・R 項が L 項に比例することを仮定している[2]。一方、Horiuchi (1997)では、
R 項を以下のLR で近似することで、SFS 成分がより精度よく表現できることを示した[3]。
𝑤 ′ 𝑐 ′ − 𝑤 ′ 𝑐 ′ = 𝐶𝑅 [(𝑤 − 𝑤) (𝑐 − 𝑐) − (𝑤 − 𝑤) (𝑐 − 𝑐)] = CR LR

本研究ではこれら 2 つの定式化について、LES による
線状降水帯の理想化実験の結果を用いて検証を行った。
3.

モデル・実験設定

Ito et al. (2021) の線状降水帯の理想化実験[4]を基に、気象庁の現業モデルである asuca を用いて実験を行った。計算領域を東西 240 km×南北 144km とし、LES モ

図 1 Δℎを変化させた場合の高度 3km から 10km で平均した C 項、R 項と L 項、LR 項との（上）相関係数と（下）実線が L 項、破線がLR 項。

デルとして水平格子間隔 125 m の実験を行った。鉛直

参考文献

層は 162 層とし、地表面付近を除いて一様に格子間隔[1] Bryan, G. H., et al., 2003, Mon. Wea. Rev., 131, 2394–2416.

125m とした。対流パラメタリゼーションは用いず、境[2] Moeng, C-H., 2014, Mon. Wea. Rev., 142, 703-715.

界層スキームは Deardorff スキームを用いた。この領域[3] Horiuchi, K., 1997, Phys. Fluids 9, 3443.

に南から海、陸、海となるような海陸分布を与える。陸[4] Ito, J., et al., 2021, J. Atmos. Sci. 78, 117-132.

-88-

B156

気象庁全球モデルにおける海面水温の扱い
および海面過程に関する調査*川 口 真 司 , 米 原 仁 （ 気 象 庁 数 値 予 報 開 発 セ ン タ ー ）
1.

はじめに

い一次元海洋混合層モデル(Price et al. [2])を GSM に導大気モデルでは，大気・海洋間の顕熱・潜熱フラック

入し，その利用可能性を調査した．初期結果として，台スなどを求めるために海面水温（SST）を下部境界条件

風に伴う SST 低下が表現され，台風の中心示度が浅くとして用いる．そのため，正確な SST を与えることが予測される事例を確認した．しかし，現在の GSM は統予測精度向上に重要である．気象庁全球モデル(GSM)

計的に台風中心示度が深いバイアスを持っていないたの SST 初期値として利用される MGDSST[1]は，解析手

め，予測が実況に近づくかは事例依存性が大きいこと

法の影響により SST 変化の短周期成分が十分に取り込が示唆されている．

まれておらず，短期間での SST 変化による影響が大気の解析や予測に表現されない．本発表では，MGDSSTと比較してより短周期の成分を含む高解像度 SST 解析
値である OSTIA（英国気象局作成）を用いて調査した，
SST 解析値の短周期成分が GSM の予測精度に与える影響について報告する．
また，GSM では予測中の SST の時間発展が陽に考慮されておらず，擾乱や放射に伴う SST 低下などが表現されない．将来の高解像度 GSM において，SST 変化を考慮しないことで起こり得る台風強度予測の問題に対応するため，一次元海洋混合層モデルの利用を検討し

図 1 夏実験におけるラジオゾンデ気温と第一推定値との差ている．本発表では，その調査の初期結果についても簡の標準偏差の変化率 [%]． エラーバーは 95%信頼区間，丸印

単に紹介する．

は変化率の正負が統計的に有意であることを示す．

2.

OSTIA 利用による SST 特性変化の影響評価

2.1 概要4.

今後の展望
気象庁では，より高度な SST 解析値である全球

SST 解析値に含まれる SST 変化の短周期成分が大気

HIMSST の開発を進めており，GSM でもその利用を計予測に与える影響について評価するため， OSTIA を用画している．本調査の結果から，その利用により GSM

いた夏冬 1 か月間の解析予報サイクル実験と MGDSSTの予測精度が向上する可能性が示唆される．

を用いた場合の実験を比較した．
2.2 結果海洋混合層モデルについては，台風以外への影響を含めて引き続き評価を進める計画である．特に，今後

OSTIA を利用することで，台風周辺だけでなく，海GSM の高解像度化を進める中で台風の過発達が課題

上を中心に対流圏下層の気温に感度のある観測に対しになる可能性があるため，解像度依存性に着目した調て観測値とデータ同化での第一推定値との整合性向上

査も進める予定である．

が見られており（図１），解析値の精度が向上していることが示唆された．解析値の精度向上を通じた予測精

参考文献

度改善も見られており，より短周期成分を含む高解像[1] 栗原ほか，2006，衛星マイクロ波放射計，衛星赤外度な SST 解析値を利用することが，GSM においても予放射計及び現場観測データを用いた全球日別海面水測精度向上に重要であることが示された．

温解析，測候時報，73，S1-S18．
[2] Price, J. F. et al., 1986, Diurnal Cycling: Observations and3.

海洋混合層モデルの利用可能性に関する調査

計算・メンテナンスコストが低く，現業利用がしやす

models of the upper ocean response to diurnal heating,cooling, and wind mixing, JGR, 91, 8411-8427.

-89-

B157

Typhoon and heavy rainfall simulations with 1000-member
ensembles: influence of boundary condition perturbations*Pin-Ying Wu (Japan Meteorological Business Support Center ), Takuya Kawabata(Meteorological Research Institute ), Le Duc (The University of Tokyo) , Tsutao Oizumi(Meteorological Research Institute )1.

Introduction

NHM-Hybrid-EnVar system built by Duc et al. (2015). The

Ensemble techniques are widely used to tackle theBCs are from the GSM ensemble forecasts with fifty

uncertainty in numerical weather predictions. Recently,

members. The same BC is used for every fifty members,

benefiting from the improvement of computing power, thewhich results in sub-ensemble sets with the same BC ofuse of large-size ensembles has become possible (e.g. Duc ettwenty members.

al. 2020). Ensemble simulations provide information on
uncertainty, which can be used to estimate forecast error andprovide probability predictions. A large-size ensemble isgenerally expected to have better ensemble-based estimates.
At the same time, to provide good ensemble-based estimates,
ensemble simulations must also adequately capture theuncertainty of the simulated phenomenon, including
considering different sources of errors. In reginal numericalmodels, the uncertainty of boundary condition (BC) is one of
the sources of forecast errors. Therefore, it is necessary thatensemble simulations also include the uncertainty of BC toproduce reasonable ensemble-based estimate. The impact of
uncertainty in BC would depend on the underlying
synoptic-scale weather conditions. This study investigates therelative importance of boundary and initial uncertainty
growth in typhoon and frontal heavy rainfall cases. The
ensemble simulations with a total of 1000 members are
conducted. Sub-ensemble sets with and without boundary
perturbation

are

used

to examine

thequality of3.

Results
The results show that typhoon case is greatly affected by

the BC. The ensemble typhoon tracks are poorly spreadwhen the same BC is used, which might cause theuncertainty of the typhoon strike to be underestimated. It isconsidered that typhoon tracks are highly determined by thelarge-scale pressure distribution. Thus, the perturbation ofBC, providing the uncertainty of large-scale fields, plays arole in the ensemble spread as important as the initial
perturbation. On the other hand, in the rainfall cases, thedistributions of rainfall bands are more diverse between themembers using the same BC. While the impact of the same
BC is still showed on the growth of the ensemble spread over
the whole domain, the ensemble spread growth faster near
the area of heavy rainfall. It is considered that the growth ofsmaller-scale uncertainty in initial conditions is more
dominant in the rainfall cases than in the typhoon one. As aresult, underestimating the uncertainty of BC has less impact.

ensemble-based estimates, such as ensemble spread andprobability predictions, when the uncertainty of the weather
is not well represented.
2.

MethodThe non-hydrostatic model (NHM) of the Japan

Meteorological Agency (JMA) is used. The ensemble
simulations are conducted with typhoon Hagibis (2019),
Kumamoto heavy rainfall (2020), and Nagasaki heavy
rainfall (2022) cases. For the typhoon Hagibis case, a 5-km
mesh in horizontal is used; for the two heavy rainfall cases,
simulations are downscaled to the 2-km horizontal mesh to
capture the convective rainfall. The initial conditions of
1000-member ensembles are from the analysis of theFig. 1. Simulated tracks (solid) of typhoon Hagibis (2019) andsimulated sea level pressure (dashed, 1015 hPa) at 1200 UTC on
Oct. 12, 2019. (a) The ensemble that the same BCs are cyclicallyused for every fifty members (three sets are randomly chosen anddepicted). Members using the same BC are depicted in the samecolor. (b) The same as (a) but for the ensemble with additional
perturbation on BCs.

-90-

B158
「富岳」を用いた 2021 年夏季リアルタイムゲリラ豪雨予測の事例解析*

前島 康光 1, 藤田 駿 2, 三好 建正 1, 3, 4

1. 理研 計算科学研究センター, 2. 京都大学 理学部,
3. メリーランド大学 カレッジパーク, 4. 海洋研究開発機構 アプリケーションラボ
1. はじめに
理研計算科学研究センター・データ同化研究チームをはじめとした共同研究グループは、2020 年度に引き続き、2021 年 7 月 20 日から 8 月 8 日までと、8月 24 日から 9 月 5 日までの期間、スーパーコンピ
ュータ「富岳」のリソース約 9％を専有利用し、首都圏を対象とした 30 秒ごとに更新する 30 分後までの
超高速高性能降水予報のリアルタイム実証実験を行った。現在、実証実験期間中に発生した顕著な降水事例を抽出して、パフォーマンスの評価や今後の改善点の検証を進めている。本発表では、2021 年 8 月
7 日 1100 JST 頃に発生した降水事例に対して行った
結果解析について報告する。

2．リアルタイム予報システムの概要
本実証実験では、領域気象予報システム SCALELETKF(Miyoshi et al. 2016, Lien et al. 2017)を 2 重ネス
ティングして計算を行った。外側領域は、5 km 解像度の気象庁メソモデル(JMA-MSM)のデータに擾乱を与えて初期値・境界値を作成し、これを 1.5km 解
像度にダウンスケーリングして 8 時間先まで予報を行った。これをさらに 500m 解像度にダウンスケー
リングして内側領域の初期値・境界値を作成し、埼玉大学に設置されたマルチパラメータフェーズドア
レイ気象レーダ(MP-PAWR)を 30 秒毎に同化した。
そして、30 秒毎の解析値を初期値とした、30 分先までの予報実験を行った。実証実験では、同化サイク
ルでは 1000 メンバー、30 分予報は 10 メンバーで行ったが、本発表では、8 月 7 日の降水事例を対象に、1000 メンバーでの 30 分予報を追加で実行した。

れるものの、降水分布は MP-PAWR の観測と高い整合性を得ている(図 1a)。しかしながら、孤立積乱雲による降水は予報することができなかった(図 1 a, b
赤丸)。
この原因を探るため、対象の降水域に相当する、北緯 35.65°(図 1 の破線)における鉛直断面を調べたと
ころ、地表付近に 345K 程度の湿潤な空気塊と、高度 5 km 以下で不安定成層がそれぞれ形成されており、対流不安定な状態にあった(図 2a 赤丸)。しかしながら、同領域では 10-4[g kg-1]のわずかな雲水しか見られず、水蒸気から雲水への変換がほとんど進んでいなかった(図 2b 赤丸)。そのため、新たに発生す
る降水の予報に繋がらなかったと考えられる。
発表では、降水発生域の大気下層で、水蒸気から雲水への変換が促進されていた状況を仮定した感度実験の結果も示し、降水の発生要因とリアルタイム
予報システムのさらなる検証結果についても報告する。

図 1: 1120 JST における(a)アンサンブル平均の解析値からの予報結果、(b)MP-PAWR の観測。カラーシェードは高度 2 km におけるレーダー反射強度[dBZ]を示す。

3. 結果
2021 年 8 月 7 日 1100 JST における 1000 メンバーのアンサンブル平均の解析値を初期値とした 20 予報(Valid time 1120 JST)の結果を図 1a、同時刻における MP-PAWR の観測結果を図 1b に示した。カラー
シェードは高度 2 km におけるレーダー反射強度[dBZ]を示す。MP-PAWR では、最大で 45dBZ 程度の降水帯が南西₋北東方向に伸びており、さらに東京都
多摩地区に、孤立積乱雲によるものと考えらえる降水が観測されている(図 1b)。リアルタイム予報の結果では、主たる降水帯に関して、MP-PAWR の観測より 3dBZ～5dBZ 過大に表現されている個所がみら

図 2: 1120 JST における北緯 35.65 度の東西-鉛直断面。北緯 35.65°における東西-鉛直断面図。(c)相当温位[K]、(d)雲水混合比[g kg-1](コンター)、レーダー反射強度[dBZ](シェード)。

-91-

B159

水 平 格 子 間 隔 50 m の SCALE-LETKF を 用 い た
MP-PAWR 観 測 の デ ー タ 同 化*本 田 匠 (北 大 院 理 )

1.

はじめに

2019 年8 月24 日の夜間に発達した降水システムを対象

夏季の突発的な豪雨は、急速に発達する積乱雲によとする。領域 1 の初期値と境界値およびそれらの摂動って発生し、都市部においてもときおり甚大な被害をは、米国環境予測センター(NCEP)全球予報(GFS)データもたらす。このような豪雨による被害を軽減するためを用い、Necker et al. (2020)の手法によって作成した。

には、豪雨の発生やその予兆をいち早く捉える観測と、

領域 1 では、対象事例の 2 週間前から 6 時間毎に従来それらの観測を用いた高精度な数値天気予報が必要と型の観測を同化した。領域 2 では 10 分毎に従来型観測なる。

と MP-PAWR によるレーダー反射強度とドップラー速次世代気象レーダーPhased-array weather radar (PAWR,
Yoshikawa et al. 2013; Ushio et al. 2015)は、30 秒毎の全天度の観測、領域 3 は 5 分毎に MP-PAWR 観測のみ、領域 4 は 30 秒毎に MP-PAWR 観測のみを同化した。

スキャンによって積乱雲の発達の詳細を観測可能であり、データ同化を通した数値天気予報の改善にも資す

3.

結果ると期待される。実際、Miyoshi et al. (2016a,b)は、PAWR

水平格子間隔 50 m の領域 4 において、MP-PAWR 観による観測を水平格子間隔 100 m の領域モデルを用い測は適切に同化されており、解析値と MP-PAWR 観測

たアンサンブルデータ同化システムへ同化し、高精度は類似した分布となっていた(図)。予稿作成時点で計算な数値天気予報が得られることを示した。また、Honda

が終了しているのは 16 サイクルのみであり、より長い

et al. (2022)では、水平格子間隔を 500 m とした領域モデ期間にわたるデータ同化サイクルと延長予報を今後行

ルを用い、埼玉大学に設置された Multi-parameter PAWR

う。また、比較的計算コストの低い領域 3 において様々(MP-PAWR, Takahashi et al. 2019)による30 秒毎の観測のな感度実験を行い、PAWR 観測の効果的なデータ同化

データ同化と延長予報をリアルタイムで行うことに成手法を調べる予定である。

功した。しかしながら、数 km 未満の対流システムの詳
細な内部構造を捉えるためには、先行研究を上回る高解像度モデルが必要と考えられる(e. g., Sueki et al.,2019)。
本研究では、水平格子間隔 50 m の領域モデルによる
アンサンブルデータ同化システムを用い、MP-PAWR
観測のデータ同化を試みる。高解像度な領域モデルを用いることによる利点を、比較的低解像度な領域モデルを用いたデータ同化結果と比較し、議論する。

図(左) 領域 4 における解析アンサンブル平均からシミュレートしたレーダー反射強度と(右)実際の
2.

手法

本研究では、領域気象モデル SCALE (Nishizawa et al.

MP-PAWR 観測。
単位は dBZ。
高度は 3 km で日時は 2019年 8 月 24 日 13:38 UTC。

2015; Sato et al. 2015)と局所アンサンブルカルマンフィ
ルタ(LETKF, Hunt et al. 2007; Miyoshi and Yamane 2007)

謝辞に基づく SCALE-LETKF (Lien et al. 2017)を使用する。

本研究は、科研費(JP20K14558, JP20H04196)および北海

計算領域は 4 重にネストし、モデルの水平格子間隔は

道大学寄附分野北海道気象予測技術分野(北海道気象技

外側の領域1 から順に9 km, 1.5 km (領域2), 300 m (領域術センター)の支援を受けて行われました。本研究の一3), 50 m (領域 4)とした。
アンサンブル数は 100 とした。

部は、スーパーコンピュータ「富岳」の計算資源の提本研究では、Honda et al. (2022)で検証に用いられた、供を受け、実施しました(課題番号: hp220207)。

-92-

B201

線状降水帯の予測精度向上に向けた気象庁の取組*安 田 珠 幾 （ 気 象 庁 総 務 部 ）
1.

はじめに

集中観測やリアルタイムシミュレーション実験に関

近年、線状降水帯に伴う大雨により毎年のように気するこれまでの解析結果から、線状降水帯の発生しや象災害が発生している。線状降水帯の発生・停滞・維すい条件及び線状降水帯の内部構 の理解が進展する

持のメカニズムには未解明な部分が多く、予測精度もとともに、高解像度数値予報モデルでは線状降水帯の十分とはいえない。そこで気象庁では、線状降水帯の予測が向上する傾向が確認される等の成果を得た[2]。

予測精度向上を喫緊の課題と捉え、総力を挙げて、線状降水帯の予測に重要な水蒸気等の観測の強化や数値

3.

線状降水帯に関する情報の改善

予報モデルの高度化などによる予測精度向上や、住民

気象庁は、「明るいうちから早めの避難」を促すため、の早期避難につながる情報改善の取組の強化・加 化「線状降水帯等による大雨の可能性」を半日程度前かを進めている。

ら予測し情報提供を行っている。令和 4 年 6 月 1 日から地方単位の広域での発表を行っているが、今後、技2.

予測精度向上に向けた学官連携の取組

術開発の成果に基づき対象領域を狭め、令和 11 年には

気象庁では、令和 2 年 12 月に「線状降水帯予測精度

市町村単位で危険度の把握が可能な危険度分布形式で向上ワーキンググループ」（主査：佐藤正樹東大 AORIの情報提供を行う計画である（図１）。また、現在は線教授）を発足し、線状降水帯の予測に関する技術開発

状降水帯が観測された場合に「顕著な大雨に関する気等について助言をいただいている。ワーキンググルー

象情報」を発表しているが、令和 8 年までに段階的にプでの議論等も踏まえ、全国の大学等研究機関と連携

予測時間を延ばす計画である（図１）。

し予測精度向上に向けた取組を実施している[1]。

このような情報の改善には、線状降水帯の予測精度

令和 4 年 6 月から 10 月にかけて、気象研究所が中心向上が不可欠である。それに向けた取組は、多くの研となって大学等の 14 の機関と連携し、線状降水帯のメ

究機関や研究者の協力により進めることが可能となる。

カニズム解明のための高密度な集中観測を実施した。

気象庁として、引き続きオールジャパンでの連携によ集中観測で得られたデータは、各種現業観測・数値予る取組を着実に進め、線状降水帯のメカニズムの解明、報データ等とともに大学等研究機関の研究者と共有し、さらに予測精度向上へとつなげ、情報の改善を実現し連携してメカニズム解明研究を実施している。

ていきたい。

また、文部科学省・理化学研究所の全面協力により、気象庁の現業数値予報システムと同等の実験システム

参考文献

をスーパーコンピュータ「富岳」に構築し、令和 4 年 6[1] 気象庁, https://www.jma.go.jp/jma/press/2205/31a/SL

月から 10 月にかけて、開発中の高解像度数値予報モデ

MCS_AllJapan20220531.pdf,（2023/2/8 閲覧）

ルを用いたリアルタイムシミュレーション実験を実施[2] 気象庁, https://www.jma.go.jp/jma/press/2212/27c/SL

した。

MCS_AllJapanseika20221227.pdf,（2023/2/8 閲覧）

図１ 線状降水帯に関する情報の改善（気象庁）

-93-

B202

集中観測等による線状降水帯の機構解明に向けた取組*永 戸 久 喜 ， 加 藤 輝 之 ， 瀬 古 弘 （ 気 象 研 究 所 ）
1.

はじめに

解析し，その発生・停滞・維持等の機構に関する各種

近年の線状降水帯に伴う豪雨による甚大な災害の頻知見を得た．さらに，数値予報の予測精度向上に資す発を受けて，その予測精度向上等に向けた取組の加るために，観測データ等を活用した数値予報システム

速・強化が喫緊の課題となっている．このため，気象の改善・高度化に関する研究も進め，予測精度向上の研究所では，所内横断的な緊急研究課題（令和 4 年 2

可能性を示す幾つかの結果を得た．

月 10 日～令和 5 年 3 月 31 日）を立ち上げ，線状降水

また，大学等研究機関の研究者にもこれら研究に参帯が多発する九州を中心とした西日本において，大学

加頂くように働きかけ，気象研究所の研究発表会や気等研究機関との連携による集中観測を令和 4 年 6～10

象庁線状降水帯予測精度向上ワーキンググループの元月（重点観測期間：6 月 16 日～7 月 15 日）に実施した．

で定期的に開催している「線状降水帯の機構解明に関得られた観測データは現業観測・数値予報データ等とする研究会」等で成果や知見を共有頂いた．更に，研ともに集約・共有することで，線状降水帯の実態把握

究成果を予測精度向上に繋げるための方策の検討も重と機構解明，及び数値予報の予測精度向上に資するた要な課題であり，大学等研究機関の研究者には，研究

めの研究・開発を連携して実施した（図 1）．

会等の場における関連する議論にも参加頂いた．

2.

4.

集中観測の実施

今後の取組

本集中観測では，気象庁の現業観測網や海洋気象観

本研究課題は令和 4 年度で終了したが，線状降水帯

測船に加え，大学等の練習船・調査研究船，気象庁のの発生要因となる現象は様々であり，これらの現象毎

通常観測点や臨時の陸上地点で追加のラジオゾンデ観に必要な条件を詳細に調査するためには更なる観測が測を行った．また，航空機からのドロップゾンデ観測必要であることから，今後も，共同研究や各種プロジも実施された．更に，大学等の船舶や複数の陸上地点

ェクトによる連携も視野に，大学等研究機関との協力でマイクロ波放射計による観測が実施されるとともに，による観測の実施を目指している．また，大学等研究

九州の陸上では各種水蒸気観測や降水粒子に着目した機関への機構解明研究参画の呼び掛けを継続するとと観測が行われた．気象庁の臨時のラジオゾンデ観測にもに，研究を更に進展させ，線状降水帯の各種機構に加え，大学等研究機関によるラジオゾンデ，ドロップ関する知見の蓄積や数値予報技術向上に繋がるような

ゾンデ，マイクロ波放射計，水蒸気ライダーの観測デ研究成果の創出を目指す．さらに，研究会等での議論

ータは，リアルタイムで気象庁に送られ現業の数値予も踏まえ，研究成果を数値予報の精度向上に繋げる手

報や実況監視に利用された．

法の明確化を進めて行きたい．

3.

謝辞：本研究の実施にあたり，集中観測を始め研究に

線状降水帯の機構解明・予測技術向上

本研究では，集中観測で得られた観測データや数値

参加頂いた大学等研究機関及び気象庁関係部局から多予報データ等を活用し，昨年を始めこれまでに発生し大なご支援とご協力を頂いた．深く感謝申し上げたい．

た線状降水帯事例をより多くの手法で様々な視点から

図１ 線状降水帯研究加速に向けた学官連携体制

-94-

B203

2022 年 6–7 月 に 九 州 で 生 じ た 線 状 降 水 帯 の 発 生 環 境 場 の 特 徴*廣 川 康 隆 , 加 藤 輝 之 (気 象 研 究 所 )1. はじめに
集中豪雨の大半を引き起こす線状降水帯の構造や機構解明のため，2022 年 6–7 月に九州で集中観測が実施された．この期間に生じた線状降水帯事例の特徴を調べ，さらに過去（2009 年以降）の類似事例と比較することで，九州の梅雨期における線状降水帯発生環境場（以後，環境場）の特徴の理解につなげることを本研究の目的とする．
2. 九州での梅雨期の線状降水帯の特徴
3 時間積算解析雨量を用いた客観的手法 [1]から，九州では 2022 年 6-7 月に線状降水帯が 8 事例抽出された（第 1 図 A–H）．すべての事例が梅雨前線付近またはその数百 km 南側で生じ，その多くが 100mm/h 以上の短時
間強雨をともなった一方，持続時間が短かったために総降水量は 300mm 前後に留まった．2009–2021 年梅雨期では九州西部を中心に線状降水帯が生じやすい特徴がみられ（第 1 図），そのうち熊本県北西部で生じた事例 G（2022 年 7 月 19 日 00–05 時）と形状や発生位置等の特徴が類似する線状降水帯が過去 5 事例あった．これら類似事例との比較を通し，事例 G の環境場の特徴を確認する．
3. 九州での梅雨期の環境場の特徴
環境場の解析には，水平分解能 5km の気象庁メソ解析（MA）を用いた．2009–2022 年 6-7 月に九州で梅雨前線の影響下で生じた線状降水帯 77 事例をコンポジット平均
すると,東シナ海〜九州西方海上で顕著な高暖湿気流入や鉛直シアを示す環境場の特徴がみられた（図略）．これ
らの特徴は，対流システムの形成や組織化に好都合な環境場が形成されることで，九州西部を中心に線状降水帯が生じやすくなっていた（第 1 図）ことと整合する．
続いて 2022 年線状降水帯事例（22G）と類似事例（S09・
S12・S16・S18・S20）の発生直前時刻MA の環境場を，九州付近（第 1 図破線）の東西・南北方向各 90 格子の値から比較する．第 2 図は各事例の環境場分布（要素の詳細は図説参照）と，線状降水帯による最大降水量を示す．どの事例の環境場も気候値（第 2 図赤線）を上回る傾向を示していたが，22G は過去事例よりも降水量が多く，最大 1 時
間降水量は 120mm に達していた．22G は特に高暖湿気流入（500m 高度水蒸気フラックス量・相当温位）や対流活動（図略）が顕著であることが，降水量の違いに寄与したと考えられる．また鉛直シア（SREH）が気候値と比べてもそれほど大きくなかったことが，線状降水帯が長時間持続せず，総降水量は 300mm 未満となった一因と考えられる．
参考文献[1] 廣川ほか，2022，日本気象学会秋季大会予稿集，D208．

第 1 図 2022 年 6– 7 月 に 抽 出 さ れた 線 状 降
水 帯 事 例 （ A– G） と 2009– 2021 年 6– 7 月 に
梅 雨 前 線 の影 響 下 で生 じた線 状 降 水 帯 の出 現 頻 度 （ 色 塗 り） ． 破 線 は環 境 場 の解 析領 域 （ 東 西 ・ 南 北 方 向 各 90 格 子 ） を 示 す ．

第 2 図 2022 年 線 状 降 水 帯 事 例 G と そ の 類
似 事 例 の 環 境 場 の 箱 ひ げ 図 （ FL W V500m ：500m 高 度 水 蒸 気 フラ ックス 量 ， E P T 500m ：500m 高 度 相 当 温 位 ． W 700 ： 総 観 スケ ール
700hP a 上 昇 流 ， SRE H ， T 500 ： 500 hP a 気温 ） と 最 大 1 時 間 ・ 3 時 間 ・ 総 降 水 量 （ R1,
R3, RT ） の 棒 グ ラ フ ． 箱 ひ げ 図 中 の ● は 平
均 値 ， 赤 線 は 気 候 値 平 均 を そ れ ぞれ 示 す ．

-95-

B204

2022 年 8 月 3−4 日 に 山 形 県 ・ 新 潟 県 で 発 生 し た 集 中 豪 雨 に関わる環境場・循環場および過去事例との比較*栃 本 英 伍 ,1.

廣川康隆（気象庁気象研究所）

はじめに

トームに相対的なヘリシティ（SREH）の分布を見ると、主に2022 年 8 月 3-4 日にかけて、山形県・新潟県で線状降水帯

陸上で大きな値を持っており、鉛直シアも線状降水帯の発生等の集中豪雨が発生し、山形県・新潟県では、大雨特別警報に適した環境場となっていたことが示唆される（図略）。一方、が発令された。3 日昼頃から夜にかけて線状降水帯が発生し500hPa より上空は比較的乾燥しているという特徴が見られたていた。本研究は、この集中豪雨事例に関わる環境場および(図略)。

循環場について調査すると共に、過去に山形県・新潟県で発本事例においては、東北西方沖に低気圧性循環が存在して生した線状降水帯事例との比較を行い、環境場の類似点・相おり、豪雨の発生期間中維持されていた。この低気圧性循環違点を調査した。

の存在により、その南側では東北・北陸への多量の水蒸気流

2.

入および収束が維持され、集中豪雨に寄与したと考えられる。

使用データ・解析期間使用したデータは、気象庁メソ解析（MA）で、水平 5km

4.

過去事例との比較

格子、3 時間間隔である。過去の類似事例は、5km 格子の MA

2009 年〜2021 年までの間で検出された合計５事例の類似が存在する 2009 年〜2021 年から抽出した。また、線状降水

事例と本事例の環境場の特徴を比較した。過去の事例との共帯は、Hirockawa et al. (2020a, b), Hirockawa and Kato (2022)の手通の特徴として、東北西方沖の低気圧性循環の特徴が見られ法で抽出された線状降水帯データを用いた。特に顕著な事例

た。低気圧性循環が線状降水帯の発生中に停滞・維持されたと比較するために、線状降水帯の抽出期間中に最大積算降水

ことにより、多量な水蒸気流入や収束が維持されたと考えら

量が 200 mm を超える事例のみを対象とした。

れる。

3.

2022 年 8 月 3-4 日に発生した集中豪雨に関わる循環場
および環境場

一方、事例間の相違点も見られた。2011 年や 2017 年の線状降水帯事例では、上空の寒気が強いことで大気が不安定化

気象庁の顕著な大雨に関する気象情報および大雨特別警報

していた一方で、2018 年、2022 年の事例では下層が非常に暖に関連して、Hirockawa et al,, (2020a, b), Hirockawa and Kato

湿であったことで大気が不安定になっていた。一方、2013 年(2022)の手法では、3 日 15 時-21 時にかけて線状降水帯が発生の事例は中間的な環境場で発生していた。

し、3 時間で最大 300mm 程度の大雨が観測され、3 日 23 時〜(a)

5 0 0 m 相当温位(b)

5 0 0 m 水蒸気f lu x

CAPE

(d)

E-CAPE4 日 4 時にかけては、停滞性強雨域が観測され、最大で 5 時
間に 500mm を超えていた。
まず、8 月 1 日から 3 日にかけての下層の水蒸気および水
蒸気フラックスの時間変化を調べたところ、東シナ海を北上する台風の影響により、多量の水蒸気が対馬海峡を通過し、東北・北陸地方に流れ込む様子が見られた（図略）。
続いて、顕著な大雨に関する気象情報および大雨特別警報(c)に関わる線状降水帯発生直前の 8 月 3 日 12 時における環境場の特徴を調べた。500m 高度の相当温位および水蒸気フラック
スの分布を見たところ、下層は極めて暖湿であり、多量の水蒸気が流入している様子が見られた（図 1a, b）。それに対応して対流有効位置エネルギー（CAPE）の値が最大で 2000 J kg-1
を超え、非常に不安定な大気状態になっていた（図 1c,）。エ
ントレインメントを考慮した CAPE (E-CAPE)の分布を調べた
ところ、CAPE の分布と比較して E-CAPE の値の高い領域を

図１ 8 月 3 日 15 時における(a) 500m 高度相当温位 (K), (b)限定し、線状降水帯発生領域のより近くに分布していた（図500m 高度水蒸気フラックス(g m-2 s-1), (c) CAPE (J kg-1), (d)1d）
。また、線状降水帯発生６条件(Kato 2020)の一つであるス

E-CAPE (J kg-1) の分布。

-96-

B205

2022 年 6 月 19 日 に 東 シ ナ 海 で 観 測 さ れ た 梅 雨 前 線 帯 におけるメソ対流系の構 とライフサイクル*万 田 敦 昌 (三 重 大 生 資 ), 立 花 義 裕 (三 重 大 生 資 ), 中 村 啓 彦 ( 鹿 大 水 産 ),滝 川 哲 太 郎 ( 長 大 水 産 ), 仁 科 文 子 (鹿 大 水 産 ), 茂 木 耕 作 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ),飯 塚 聡 (防 災 科 研 )
1.

はじめに

その結果, 海面付近の高相当温位気塊の流入域と 850

梅雨前線帯で形成されるメソ対流系 (MCS) は豪雨

hPa における水蒸気フラックスの収束域が重なるともの要因となることも多いことから, その形成過程に関に, 海面から 500 hPa にわたって水蒸気がほぼ飽和する理解を深めることは重要である．東シナ海で以前(RH > 95%)した領域が出現し, そのすぐ風下において,我々が行った観測では, 黒潮からの水蒸気供給による

約 50 km の水平規模の 40 mm/h を超える強雨域が急激

対流圏最下層の対流不安定性の強化・維持が MCS の発に発達した. 強雨域は 6 時間程度持続し, 06Z 以降衰弱達に寄与していることが示されている [1, 2]. 一方, 単した. 12Z にも観測海域の海面付近に南から高相当温位

独の船舶によって行われたこれらの観測では, MCS の気塊が流入したが, 850 hPa における水蒸気フラックス

空間構 や時間発展を明らかにすることはできなった.

収束は弱く, 降水が強化されることはなかった. 以上

そこで今回, 東シナ海において 3 隻の船舶による同時の結果は, 観測された MCS において, 海面付近の暖観測を行い, 梅雨前線帯で急発達した MCS を捉えるこ

湿気塊の流入に加え, 850 hPa 周辺の湿潤化が, 強雨域とに成功した. 本研究では, 観測された MCS の構 との出現する場所やタイミングに強い影響を及ぼしていライフサイクルを明らかにすることを目的とする.

たことを示唆する.

2.

データと方法2022 年6 月19 日0 時～20 日2 時まで (時刻は UTC)，
およそ 1 時間間隔で GPS ゾンデ (明星電気 iMS-100)による高層気象観測を行い, 気温, 相対湿度, 高度のデータを取得し, 解析に使用した. 図 1 に測点の位置を示す.
また, 気象庁局地解析 (LA)ならびに 1 km メッシュ全
国合成レーダーGPV を解析に使用した。LA には本観測における GPS ゾンデの測定結果が同化されている.
3.

結果

500hPa 高度場では弱いトラフが日本海上空に見られたが, 観測海域には達しておらず, 梅雨前線帯は弱い

図 1 6/19/00-03Z における 3 時間雨量 (赤=100mm/3-hr,

傾圧帯となっていた. 地上の前線は 18 日から 20 日の 3

青=50mm/3-h)．色は 850hPa における水蒸気フラックス

日間で 500 km 程度北上しており, 19 日の観測は北上す

収束で, 実線は 1000hPa における相当温位 (どちらもる梅雨前線通過から暖気移流場となるタイミングを捉

6/19/00Z の値). 黒点は高層気象観測点.

えていた. 観測期間を通して 500 hPa には相対湿度(RH) > 95%の湿潤域が広く分布していた. 6/18 において謝辞

地上の前線は観測海域のおおよそ200 km 南に位置して本観測は新学術領域研究「変わりゆく気候系におけるいたが, 6/18/21Z 以降急 に北上をはじめた. その結

中緯度大気海洋相互作用 hotspot」(領域番号 6102)と気果，6/19/00Z ごろ観測海域の対流圏下層において, 500

象研究所との共同研究として行われた.

m/100 km 程度の仮温位勾配を持つ前線が存在するようになった. 海面付近においてはこの前線に向かって南

参考文献

から高相当温位気塊が流入し, 850 hPa 周辺においては[1] Kunoki, S. et al., 2015, J. Geophys. Res, 120, 022234.

強い南西風によって湿潤気塊が流入するようになり,[2] Sato, K. et al., 2016, Mon. Wea. Rev., 144, 1017-1033.

-97-

B206

九州北部の梅雨期豪雨発生時の湿度条件・不安定性の解析*中 七 海 (京 都 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 ),
1.

はじめに

竹 見 哲 也 (京 都 大 学 防 災 研 究 所 ),3.

結果

日本の暖候期には, 社会に大きな被害をもたらすよ

図１に, MAUL の厚みを示す. MAUL の発生域と降水

うな大雨がしばしば発生する. この時期の大気は極め域との間には位置的な対応が見て取れる. MAUL と降て湿潤である一方, 大気の気温減率は湿潤中立に近い

水量の関係を定量的に解析するため, 北緯 32～34 度,

ことがわかっている[1]. 例えば 2019 年台風 19 号に伴東経 128.5～131.5 度の範囲を設定し、この解析範囲内

う豪雨では, 湿度 100％かつ湿潤中立よりも不安定なで 1.5km 以上の厚みを持つ MAUL の総体積と 3 時間積

湿潤絶対不安定層 (MAUL) の存在が指摘された[2].

算降水量が 20mm 以上の場合の総降水量との関係を調極めて湿潤な条件で見られる MAUL は, 暖候期の大雨

べた．図 2 は，2020 年 7 月の豪雨の場合の MAUL 総体の発生に関与する条件の一つとして考えられ、豪雨発

積と 3 時間積算雨量との関係を示す. MAUL と降水量

生のメカニズムを解明するうえで注目すべき条件と考との関係には正の相関がみられ, とくに 2017 年・2018

えられる.

年・2020 年の事例では相関係数 0.6 以上の高い相関関

本研究では, 水蒸気量や湿度, さらに MAUL の発現係を示している.

に注目し, 九州北部で最近発生した豪雨の環境条件を調べる. 特に, 複数の豪雨発生時の気象場の特徴を調査し, その共通点から豪雨の発生条件を解明することを目的とする.

4.

考察・まとめMAUL は, 降水域との位置的な対応が良く, MAULの面積と降水量の散布図でも正の相関関係がみられた.
MAUL が長期間にわたって維持されることに関して,2.

使用データと解析手法

本研究では, 降水量の解析に解析雨量データを用い

水蒸気フラックスの収束・発散の解析をしたところ, 降
水域付近で強い収束がみられた.

た. 気象場の解析には, 気象庁メソスケールモデル(MSM) 客観解析データを用いた.
環境条件を評価する指標として, 対流有効位置エネ
ルギー (CAPE), 可降水量 (PW), 850~500hPa 間の気温
減 率 (TLR), 相 対 湿 度 (RH), 湿 潤 絶 対 不 安 定 層(MAUL; [3]), 水蒸気フラックスの収束・発散について解析した. Takemi and Unuma [2]より, 下式を満たす層をMAUL とみなす.

𝜕𝜃𝑒< 0 𝑎𝑛𝑑 RH ≥ 99 %𝜕𝑧
ここで, 𝜃𝑒 は相当温位, RH は相対湿度である. Bryan andFritsch [3]では, 湿数が 1 度以下で空気が飽和しているとしている. この条件は, 日本の暖候期の気温から相図 1：2020 年 7 月 16 日 15 時
における九州周辺地域でのMAUL の厚み(km)の水平分
布. 青色の等高線は 3 時間後までの積算降水量が 60mm を示す.

対湿度に換算すると約 88％～94％である. そのため,本研究での MAUL の判定条件は, Takemi and Unuma[2]より厳しい条件である.
解析には, 2017 年 7 月, 2018 年 7 月, 2020 年 7 月, 2021
年 8 月に九州北部地域で発生した 4 つの豪雨事例を対象とした.

図 2：北緯 32~34 度, 東経128.5~131.5 度の範囲における 1.5km 以上の厚みを持つ MAUL の総体積と 3
時間積算降水量が 20mm以上の領域の総降水量の散布図. 赤点は, 図 1 のMAUL の時刻に対応する.

参考文献[1] Unuma, T., and T. Takemi, 2016: Quart. J. Royal Meteor.
Soc., 142, 1232−1249.
[2] Takemi, T., & Unuma, T., 2020: SOLA, 16, 30–36.
[3] Bryan, G. H., & Fritsch, J. M., 2000: Bull. Amer. Meteor.
Soc., 81, 1207–1230.

-98-

B207

日 本 域 領 域 再 解 析 RRJ-Conv.に お け る 線 状 降 水 帯 の 統 計 解 析
松 島 沙 苗 , *伊 藤 純 至 (東 北 大 院 理 ),福 井 真 (気 象 研 究 所 , 東 北 大 院 理 ), 廣 川 康 隆 (気 象 研 究 所 )はじめに一致したものは 147 事例であった. つまり, RRJ-Conv.

線状降水帯の特徴や経年変化の理解のため, 廣川と解析雨量の検出事例数はほぼ同等であるが，一致数

ら[1]により解析雨量を用いた線状降水帯の抽出と統は 2 割程度となった. 解析雨量及び RRJ-Conv.から抽計解析が行われている. しかし, 観測網や解析手法の出された線状降水帯の分布を比較したところ, 九州を変遷の影響を受ける解析雨量をもとに長期変化を調中心とした西日本太平洋側での出現数が圧倒的に多い

べることは容易でない．東北大学と気象研究所の共同

特徴はよく一致していた（図略）. RRJ-Conv.の線状降水研究により, 日本域を水平格子間隔 5km で計算する帯の抽出位置を解析雨量と比較すると陸上では少なく、領域再解析のデータセット(RRJ-Conv.) [2]が作成され海上で多くなる傾向であった.

1.

た． RRJ-Conv.は従来型データのみを同化することによって長期間の一貫性を維持しつつ，全球再解析では(2)線状降水帯出現頻度の経年変化解像できない線状降水帯のようなメソスケールの極抽出した線状降水帯の年別出現頻度を図 1 に示す. 10

端気象の再現が期待される．そのため線状降水帯の経年間で約 3 事例のペースの増加がみられた.解析雨量か

年変化の検証等に有用と考えられる．

らの抽出数の経年変化[1]と比較すると,ある程度の相本研究では, 解析雨量と比較しながら,RRJ-Conv.に関がみられる一方，RRJ-Conv.の方が増加のペースは緩おいて再現される線状降水帯の特徴を確認した上で,くなっている．これは解析雨量の抽出数と比較して，線状降水帯の発生数の経年変化を調べる

RRJ-Conv.の抽出数が統計期間の前半 (1991 年〜2005.
2.

年)は多く，後半(2006 年〜2020 年)は少ない傾向となったためである.一方，統計期間の後半(2006 年〜2020 年)

使用データ・手法

使用データは, 水平格子間隔 5km の解析雨量およびにおいて北日本での事例数が増加している等の特徴は

RRJ-Conv.の 1 時間積算降水量で, 対象期間は 1991 年

解析雨量の結果と一致していた（図略）.

1 月から 2020 年 12 月の 30 年間である.
線状降水帯の抽出には Hirockawa et al. (2020)[3][4]と参考文献

同一の手法・基準を用いた. この手法では、まず３時間[1] 廣川ら, 2022, 気象学会秋季学会予稿, p331

積算降水量を用いて 80 mm/3h の等値線に囲まれ, 最大[2] Fukui, S., et al., 2018, J. Meteor. Soc. Japan, 96, 565-585.

値が 100 mm/3h 以上となる強雨域を抽出する. 抽出し[3] Hirockawa, Y., et al., 2020a, JMSJ, 835–857.

た強雨域を時空間の連続性や形状の特徴をもとに線状[4] Hirockawa, Y., et al., 2020b, SOLA, 265–270.

降水帯であるかどうかの判定をしている.
解析雨量で抽出された線状降水帯の開始時刻および終了時刻の前後 5 時間以内かつ最大積算降水量の格子が半径 200 km 以内に，RRJ-Conv.で線状降水帯が抽出された場合を一致事例として判定した.
３． 結果(1)RRJ-Conv.の線状降水帯の再現の確認

解析領域を Hirockawa et al. (2020)[3][4]と同一の日本付近とした場合，1991 年〜2020 年の 30 年間において
RRJ-Conv.で抽出された線状降水帯は 717 事例となった．

図 1 1991 年〜2020 年に抽出された線状降水帯の解析雨量

なお解析雨量においては同期間に 747 事例抽出されて(黒)と RRJ-Conv.(青)における年別出現頻度．実線は長期変いる．そのうち RRJ-Conv.と解析雨量が抽出した事例が化傾向, 破線は５年移動平均を示す. ーは解析雨量の水平解
像度 5→2.5→1km の変更時期を示す.

-99-

B208
降水粒子の形状から考える対流雲内の固体降水形成プロセス－2022 年梅雨期集中観測における Rainscope 観測報告－*鈴木 賢士・原 優里佳（山口大院創成）・川野 哲也（九大院理）1．はじめに化した降水域が通過するタイミングで 13 時 09 分に新たに開発された降水粒子撮像ゾンデ Rainscope

熊本県阿蘇市農村公園（32.95ºN，131.06ºE）より（清水ら 2021；鈴木ら 2022）は，10 万分の 1 秒のRainscope を放球した。下層には最大で 4mm 程度を

電子シャッターで撮影した粒子画像を上空のゾンデ

含む粒径の比較的大きな雨滴がみられ，0℃層すぐ下内で圧縮し 400MHz 帯で地上に送信するため，既存では融解途中の粒子も観測された．0℃層すぐ上では，のビデオゾンデのアナログビデオ信号送信と異なり半透明で球形に近く輪郭が滑らかな凍結粒子が多く鮮明な粒子画像を得ることができる。これにより，固存在した．その上層では次第に輪郭が滑らかでなくな

体降水粒子表面の詳細な構 を知ることができ，形状

り，形状も不規則な霰が観測されるようになり，さらを定量的に評価することが可能になった．また，粒子に上層では非常に多くの氷晶がみられた．

の落下 度測定機能も追加されている．我々は，このRainscope を用いて，2022 年 6－7 月の梅雨期に九州地方で実施された線状降水帯集中観測に参加した．残念ながら線状降水帯への放球は実現できなかったが，霰の形状評価のため，
以下で定義される円形度 C お
よび縦横比 R という指標を用いた．
4𝜋𝐴

𝐷

𝐶 = 𝐿2 , 𝑅 = 𝐷𝑠ℎ𝑜𝑟𝑡
𝑙𝑜𝑛𝑔

期間中，雷を伴うライン状に組織化した対流雲への放A は粒子断面積，L は周長，D は粒径を示す．下図は球に成功した．ここでは，特に霰と凍結粒子に注目し，過去のビデオゾンデ（Suzuki et al. 2012）により梅その形状の定量的評価から固体降水形成について考

雨期の沖縄で観測された霰の形状との比較を示す．上察する．

層の霰と下層の霰で分布が異なり，同時に観測された

2．結果および考察

凍結粒子の形状や落下 度を考慮すると，霰の形成プ

2022 年 6 月 25 日は雷やガストを伴う強い降雨がロセスが上層と下層で異なることが示唆された．

断続的にあり，南西から北東にのびるライン状に組織※本研究は気象研究所および JAXA との共同研究で実施された．

図．2008～2013 年に沖縄梅雨期にビデオゾンデにより観測された霰の形状（2008～2013 年の 12 事例）との比較．横軸は縦横比，縦軸は
円形度，棒グラフは出現頻度，〇の大きさは粒径を示す．－10℃よりも下層の霰を赤〇，上層の霰を緑〇で示している．ビデオゾンデによる粒子画像は鮮明でないため周長を過大評価（つまり円形度を過小評価）する傾向にある．網掛けの部分はデータの信頼度が低い．

-100-

B209

二重偏波レーダーによる降水粒子判別結果と降水粒子撮像ゾンデ画像との比較*梅 原 章 仁 1 , 3 , 鈴 木 賢 士 2 , 原 優 里 佳 2 , 山 内 洋 1 , 猪 上 華 子 3 , 南 雲 信 宏 3 , 1 , 鵜 沼 昂 1
1:気 象 研 究 所 , 2:山 口 大 院 創 成 , 3:気 象 庁 大 気 海 洋 部
1.

Rainscope 観測から得られた，降水粒子種別，球形度，はじめに線状降水帯を始めとした豪雨をもたらす降水システムは，扁平度等の要素と，Rainscope 近傍における二重偏波デ

高さ方向に深い構造を持つことが多く，豪雨の要因を詳細

ータ（降水粒子種別，各偏波情報）を比較した（図 1）．

に理解するためには，降水粒子の三次元的な移動に伴う

3.

相変化や粒径分布変化を調査する必要がある．

HCA は，Rainscope 観測で霰，湿った霰が撮影された領域

結果と考察

今般，全国に普及しつつある二重偏波レーダーは，降（図 1c）を，それぞれ“雪（強）”，“混合相”と判別していた

水粒子の種別や，粒径分布を推定することができる．この（図 1a,b）．“混合相”は明瞭な融解層が存在しない対流雲

ため，二重偏波レーダーを用いることで，線状降水帯を始において， 0℃付近に存在する混合相のシグネチャを持めとする豪雨をもたらす降水システム内部の微物理構造

つ粒子に対応するものと想定していたが，その実態は不を三次元的に把握することができると期待される．一方で，明であった．本結果から，融解ないし Wet growth による湿上空の降水粒子種別の判別結果の評価に必要な直接観った霰である可能性が確認できた．一方，HCA が霰を“雪測データの蓄積はこれまで充分できていない．

（強）”と判別する点は，粒子の数密度が低い等の理由でこの課題に対し，昨年の線状降水帯集中観測プロジェ

比較的反射強度の低い霰の場合に“霰”として判別できて

クト[1]において，降水粒子撮像ゾンデ（Rainscope）観測にいない可能性を示しており，今後の改善として確認するこより，二重偏波化されている気象庁の福岡レーダーの観とできた．

測圏内で降水粒子の直接観測データが得られた[2]．

4.

まとめと今後そこで本研究では，豪雨をもたらす降水システムの実態

二重偏波レーダーによる HCA と Rainscope 観測の比較解明に資するべく，気象庁・気象研で開発した二重偏波レにより，特に融解霰とラベルの対応や，霰の判別精度の改ーダーによる降水粒子判別手法（HCA）[3][4]の評価を目良点が確認できた．引き続き，同様の観測により評価を行的とし，Rainscope 画像との比較を行った．

うと共に，豪雨をもたらす降水システムの微物理構造の解2.

明に活用していく．

観測データと解析手法
福岡レーダーのデータに HCA を適用した結果と，山口

参考文献：

大学，九州大学のグループが実施した Rainscope 観測の[1] 加藤ほか，D201，日本気象学会 2022 年度秋季大会

結果を用いた．解析対象事例は，2022 年 6 月 25 日

[2] 原ほか，D304，日本気象学会 2022 年度秋季大会

1309JST 頃に熊本県阿蘇地方を通過した発雷を伴う対流[3] Umehara et al., 2019，ICRM 39th

性の降水システムであるが，線状降水帯の定義は満たし[4] 小池，2021，測候時報てない．

謝辞：本研究は JSPS 科研費 JP19K23466 の助成を受けた．

図 1：福岡の二重偏波レーダーに適用した降水粒子判別結果．(a)仰角 2.8°の PPI 観測，(b)左図(a)中の黒線分に沿う疑似 RHI．
(c)Rainscope 観測により得られた画像の一例．

-101-

B210

2022 年 7 月 12 日 に 埼 玉 県 鳩 山 町 で の 大 雨 で 観 測 さ れ た
粒径分布の平衡状態とその形成過程*鵜 沼 昂 ， 山 内 洋 ， 梅 原 章 仁 ， 加 藤 輝 之 (気 象 庁 気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

った場合であることが指摘されており[5]、本研究の結強い雨が長時間降り続くと，ある地点での総雨量は果と整合する。粒径分布の形は実際には蒸発や衝突・増加する[1]。降水系に着目すると、移動 度が遅い場

併合等により、鉛直方向に大きく変化する場合がある。

合には、水平スケールが小さくとも降水強度が大きく

しかし、地上で観測される粒径分布での時間変化と鉛なることが報告されている[2]。2022 年 7 月 12 日に埼直方向の変化とが対応していた本研究の結果は、地上

玉県鳩山町での大雨では、観測史上 1 位となる 3 時間の降水の時間変化を、鉛直方向の変化から推定、すな

降水量 263.5 mm が地上雨量計で観測され、その多量のわち予測可能な場合があることを示唆する。

雨により高 道路の冠水・床上浸水・土砂崩れによる被害がもたらされた。粒径分布の形は主として降水強

4.

まとめ

度に結びつき、その時間変化の過程は雨の降り方を反2022 年7 月 12 日に埼玉県鳩山町で生じた大雨事例に映すると考えられる。本研究では粒径分布を把握する

ついて降雨の強化過程を粒径分布の観点から調べた。

ことで上記事例の降雨の強化過程について調べた。

地上の粒径分布の特徴から、粒径分布の平衡状態を確認した。平衡状態に至る過程では、粒径分布の裾野で

2.

使用データ・解析手法

使用したデータは二重偏波化された気象庁一般レーの頻度が時間とともに増加し、その変化が鉛直方向の変化を反映したものであった。

ダー (東京)、光学式ディスドロメーター Parsivel 1 であり、
解析期間は2022 年7 月12 日14:00 JST から23:59 JST

参考文献である。粒径分布パラメータとして中央粒径・数濃度・[1] Doswell et al., 1996, Wea. Forecasting, 11, 560-581.

雨水量を[3]の手法を用いて推定した。また、算出した[2] Unuma and Takemi, 2016, QJRMS, 142, 1232-1249.

粒径分布パラメータをディスドロメーターと比較し、[3] Gorgucci et al., 2000, JAS, 57, 3406-3413.

十分な精度が担保されていることを確認した。

[4] Zawadzki and Antonio, 1988, JAS, 45, 3452-3459.
[5] Oue et al., 2010, JGR, 115, D02201.

3.

結果・考察

光学式ディスドロメーターで得られた粒径分布を調べた結果、特に降水強度 20 mm h-1 以上の場合に粒径分布の形がほぼ同様となっており (図 1)、この点は熱帯域での観測結果[4]と整合的であった。このことから、
粒径分布の平衡状態が存在することを確認した。
粒径分布の平衡状態の形成過程について、地上の粒径分布の時間変化と二重偏波気象レーダーから推定した粒径分布の鉛直構 をそれぞれ調べた。地上の粒径
分布は、粒径 1 mm 以下と粒径 2.5 mm 以上の頻度が時間とともに高くなっていた。強雨が継続している時間帯の粒径分布パラメータの鉛直構 は、対流圏下層
ほど中央粒径が大きく、数濃度が小さくなっていた。
このことから、地上での粒径分布の時間変化は鉛直方向の粒径分布パラメータと密接に関連していることが分かった。
強い降水強度の粒径分布の形は、分布の裾野が広が

図１ 光学式ディスドロメーターで観測された1 分毎の粒径（横軸）に対する全数濃度で規格化した数濃度（縦軸）の確率密度分布。ただし、降水強度が 20 mm h-1 を超えたもののみ。

-102-

B251

2022 年 7 月 5 日に高知県中西部で発生した線状降水帯のX 帯 MP レーダーによる内部構造観測

中 陽 (高知大院), ∗ 村田 文絵 (高知大理工), 佐々 浩司 (高知大理工), 藤井 虎太朗 (高知大院)

1. はじめに2022 年 7 月 5 日未明に高知県中西部で線状降水帯が発生し, 土砂崩れや浸水等の被害が生じた。この線
状降水帯発生時に, 高知大学の X 帯 MP レーダーである黒潮レーダーを用いて RHI(Range Height Indicator) セクタースキャン観測を実施した。本研究はこの RHI 観測から得られる降水システムの内部構造の特徴を示す。

2. 用いたデータ

黒潮レーダーを用いて 2250JST から方位角 20–50◦ にわたって方位角を 3◦ ずつ変えた仰角 0–90◦ の

RHI 連続観測を行った。観測領域を走査するのにかかった時間は約 40 秒である。反射強度 ZH と反射
強度差 ZDR は Maesaka(2011) の手法を用いて降雨減衰補正を施した。Kouketsu et al. (2015) の手法を用いて降水粒子判別を実施したが, レーダーの特性で ρhv 値が低く, 報告されていない霰が地上付近で判別されるなど判別結果が非現実的であった。対象とする対流性降水については影響が少ないと判断し, ρhv を除いた 3 つの偏波パラメータと温度を用いて降水粒子判別を試みた。この判別結果を使うと0 ℃層の直上に対応する高度 5km 或いは 6km で霰と判定された領域と 10 分後の 90mm/h 以上の強雨域がよく対応していた。ここでは, この領域が ZH ,ZDR や KDP とどのように対応しているか調べた。

にほぼ沿った南南西の風が吹いており, 高度 2–4km
では 20m/s 程度と強く, 10 分で約 12km の移動に相当する。図 1 の時間帯より前の 4 日 2345JST 時点では反射強度 15dBZ でみたエコー頂高度は 7km 程度と低く高度 4-5km 付近に霰と判別される層がある。
このとき高度 5km の反射強度は 35-45dBZ であり
反射強度差は 0-1dB と小さく, 高度 3km 以下に強雨に対応する KDP >2◦ /km の領域がある。2350JSTになると ZH ≥55dBZ,KDP ≥3◦ /km のコア領域が
高度 3-4km 付近に表れる。この領域の直上では高度 5km 付近を越えて ZH ≥ 50dBZ, ZDR ≥ 1dB の領域が上昇する。2355JST にはこの領域のエコー
頂は 5 分前の高度 7–8km から高度 13km まで発達する。地上での降雨は図 1 で示す期間に強まった。
0000JST から 0020JST にかけて高度 5km を越えてみられた ZH > 50dBZ の領域が弱まり, ZDR > 1
以上の領域が高度 5km 未満に下がった。このような強い反射強度と反射強度差をもつ領域は大きな雨粒が多数存在していることによると考えられる。

3. 結果

線状降水帯は 4 日 22–23JST と 4 日 23JST–5 日
00JST に発生・発達した強い降水雲とその移動が主に寄与していた (図略)。本研究では RHI 観測を実施していた後者の事例を詳細に調べる。図 1 は 5 日
0000–0030JST の 10 分毎の気象庁全国合成レーダー
降水強度と反射強度と反射強度差の方位角 29◦ に沿った RHI 観測結果である。降水強度の図の中に描かれる扇形がレーダーから 50km までのセクタース 図 1: 2022 年 7 月 5 日 0000–0030JST の高知県中
キャン観測領域, その中の赤線が方位角 29◦ を表す。 西部領域における (右) 気象庁全国合成レーダーにまた, 白い丸はアメダス窪川の位置, 右下の数値は窪 よる降水強度と高知大学 X 帯 MP レーダーによる川で観測された 10 分間雨量を示す。また, RHI 観測 (中) 反射強度 Z と (左) 反射強度差 Z の方位角
HDR
結果においてレーダーから距離 24km にある黒実線 29◦ での RHI 観測結果。
は窪川の位置を示す。期間中の気流場は線状降水帯

-103-

B252

令和 4 年 7 月に高知で発生した線状降水帯の数値実験*末 木 健 太 （ 気 象 研 究 所 ）1. はじめに
令和 4 年 7 月 4 日の夜遅くから 5 日の未明にかけて
高知県で線状降水帯が発生し（図 1a），気象庁は「顕著な大雨に関する情報」を発表した．本事例では大きな
人的被害こそ生じなかったものの，浸水被害や多額の農業被害が報告されている[1]．線状降水帯発生の半日程度前の段階では基準に達する雨量が予測されず，令和 4 年 6 月から運用が開始された「線状降水帯の予測
情報」は発表されなかった[2]．本研究では，事前の予測が難しかった本線状降水帯事例を対象に，その発生要因と維持機構を理解するため，非静力学モデルによる再現シミュレーションを実施し，解析を行っている．
2. モデル設定
気象庁の次世代非静力学モデル asuca[3]を利用した．
本研究では，気象庁メソ解析（MA）を初期値・境界値とする水平格子間隔 2km でのシミュレーション（以下，2km 実験），および 2km 実験の結果を初期値・境界値とする水平格子間隔 400m でのシミュレーション（以下，400m 実験）を実施した．2km 実験の計算領域は，北緯32 度・東経 132 度を中心とする 1600km×1600km 四方の領域，400m 実験の計算領域は，同座標を中心とする
1200km×1200km 四方の領域である．鉛直格子には高度とともに層厚が増加するストレッチ格子を適用した．
鉛直層数は 76 層で，最下層の層厚は 20m，モデルトップは 21.8km である．乱流スキームは 2km 実験ではMYNN[4]を，400m 実験では MYNN，および asuca に実装されているグレーゾーン向けスキーム Anisotropic
Deardorff Model（ADM）[5]を用いた 2 種類の実験を行った．2km 実験では，局地モデル（LFM）で用いられている積雲スキーム[6]を使用した．雲微物理過程には
雲水，雲氷，雨，雪，霰を予報するバルク法を用いた．
3. 結果
4 日 0900UTC を初期時刻とした 2km 実験では
（図1b），
4 日 1200UTC から 1800UTC までの 6 時間雨量の最大値
が 302mm となり，解析雨量の 354mm に近い値を再現した．降水域の位置もよく一致している．なお，線状
降水帯発生時刻の半日程度前を初期時刻とした 2km 実
験では，線状降水帯発生期間中に九州に接近する台風
第 4 号の経路の再現性が悪いため，線状降水帯の走向や雨量が良く再現されなかった．400m 実験では，
MYNN を使用した実験（図 1c），ADM を使用した実験（図 1d）ともに，2km 実験に比べ 6 時間雨量の最大値が小さかった．最大雨量は，MYNN を使用した実験が249mm，ADM を使用した実験が 220mm であり，
MYNNを使用した方が最大雨量は大きかった．乱流スキームの違いが線状降水帯の最大雨量に与えた影響について
は，現在調査中である．
4. まとめ
令和 4 年 7 月に高知で発生した線状降水帯の再現シ
ミュレーションを，気象庁の次世代非静力学モデル
asuca を用いて実施した．水平格子間隔 2km の実験では，
線状降水帯の位置・強度ともによく再現されたが，水平格子間隔 400m の実験は，2km 実験に比べ降水量の最大値が小さくなる傾向があった．400m 実験では，
MYNN を使用した実験の方が ADM を使用した実験に比べ降水量の最大値が大きくなる傾向があった．

図 1. 2022 年 7 月 4 日 1200UTC から 1800UTC までの 6
時間雨量（mm）．(a)解析雨量，(b)2km 実験，(c)400m
実験（MYNN 使用），(d)400m 実験（ADM 使用）．
謝辞
本研究の一部は気象研究所緊急研究「集中観測等による線状降水帯の機構解明研究」によるものです．
参考文献[1] 高知新聞, https://www.kochinews.co.jp/article/detail/576626（2023/2 閲覧）[2] 気象庁, https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/jirei/
senjoukousuitai/R040705.pdf（2023/2 閲覧）[3] Ishida, J., et al., 2022, J. Meteor. Soc. Japan, 100,825–846.
[4] Nakanishi. M., and H. Niino, 2004, Bound-Lay. Meteor.,
112, 1–31.
[5] Kitamura, Y., 2016, J. Meteor. Soc. Japan, 94, 491–506.
[6] 河野, 原, 2014, 数値予報解説資料, 47, 108–117.

-104-

B253

線状の降水システムの組織化と発達・維持機構－2021 年 7 月 10 日九州南部の豪雨事例－*益子 渉 （気象研究所）
１．はじめに
前回の発表（2022 年秋季大会予稿集 D206）では、2021
年 7 月 10 日 に九州南部に大雨をもたらした線状の降水システムについて、気象庁非静力学モデルを用いて水平解像度 250m の数値シミュレーションを行い、内部構造の解析を行った。また、雨滴の蒸発を抑制することでコールドプールの強さを変化させた感度実験を行い、コー
ルドプールと環境場の鉛直シアの強さに着目して降水シ
ステムに与える影響を調査した。今回、感度実験の設定を精緻化するとともに、熱力学的な側面だけでなく力学的な場の解析も行い現象の解釈を行った。
２．解析結果コールドプールと鉛直シアの強さの関係に着目した解析を行うため、これまで雨滴の蒸発率を変化させて行っていた感度実験について、今回は高度 1.5km 以下において雨滴の蒸発に伴う冷却率のみを変化させた４つの実験（冷却率 100%“REvap100”、67%“REvap67”、50%“REvap50”、0%”REvap00“）を行い比較した（図１）。
その結果、“REvap100”ではコールドプールが強まり実況と同じように南北に幅の広い東西にのびる線状の降水シ
ステムが再現されたが、コールドプールが極端に弱まった”REvap00“では強い対流が発生するが実況のような線状の降水システムに組織化できなかった。一方、“REvap50”の実験では幅の狭い活発な線状の降水シス
テムが再現されおり、これらのことからコールドプール
は降水システムの線状の組織化に必要であるが、過度な冷気は対流の発達を阻害することが分かった。線状の降水システムに直交する南北方向の鉛直断面をみると、“REvap100”では南からの下層暖湿気である高相当温位の気流がコールドプールにぶつかった後アップシア側に大きく傾斜して上昇するのに対して、”REvap50“では直立に近い構造になっているのが分かる。これらの構造の違いは環境場の鉛直シアとコールドプールの傾圧性によって生成される水平渦の強さのバランス関係（RKW 理論；Rotunno et al. 1988, JAS）で定性的に説明できることが確かめられた。
斜めに上昇する“REvap100”で対流が弱化し、直立に近い”REvap50“で対流が強まる要因については、トラジェ
クトリ解析や鉛直方向の運動方程式について非弾性近似を用いて診断することで評価を行った。その結果、“REvap100”のような傾斜した構造では、上昇する暖湿気とコールドプールとの間の混合が多くなって浮力が低下するとともに、浮力の鉛直勾配の分布が傾斜すること
により下向きの大きな気圧傾度力が生じることが示され、米国におけるこれまでのスコールライン研究と同様な結果となっていた。また、コールドプールの先端付近には
水平渦度の大きな領域があってそれによって下向きの気
圧傾度力が生じ対流を弱化させる効果もみられた。一方、”REvap50“では混合に伴う浮力低下は小さく、また、下層では上向きの力学的な気圧傾度力が生じることで上昇流が強まり対流が強化されていた。図 2 に模式図を示す。
本研究結果は、このような線状の降水システムに伴う強雨予測には、環境場の風や水蒸気プロファイル、不安定度だけではなく、降水システムに伴うコールドプール
やその先端付近の気流構造に伴う力学場を考慮する必要があることを示唆している。本事例のような米国のスコールラインと類似した特徴をもつ線状降水帯はどの程度存在するのか、また、数値モデルによって降水量を正しく予測するには本研究で示したプロセスをどの程度解像する必要があるのか、今後明らかにする必要がある。
謝辞：本研究の一部は科学研究費助成事業（20K04071）の助成による．

REvap100

REvap67

REvap50

REvap00

コールドプールと鉛直シアの強さがある程度バランスした状況
活発な対流

混合が少ないため
浮力低下が小さい

力学的な上
向きPGF

集中した強い降水コールドプールが強過ぎる場合
大きな浮力低下・強い混合・傾斜した浮力分布c /Δumax = 3.37

c /Δumax = 2.69

c /Δumax = 2.31

図１．感度実験間の比較（左から REvap100、REvap67、REvap50、REvap00）．上段は高度 3km の降水物質の分布（シェイド）と風ベクトル．下段は上段で示した線分に沿った相当温位（シェイド）と温位（コンター）の南北鉛直断面図．下段の下に高度
1.5km 以下におけるコールドプールと鉛直シアの循環の強さの比率を示す．

-105-

強いコールドプール

強い水平渦に伴う下向きPGF

幅の広い中程度の降水

図 2．本研究結果を示す模式図

B254

線状対流系の組織化におけるマルチフラクタル特性*大 野 哲 之 (京 都 大 学 大 学 院 工 学 研 究 科 ) ， 山 口 弘 誠 ， 中 北 英 一 (京 都 大 学 防 災 研 究 所 )
1.

はじめに

スペクトルが一定に保たれる振る舞いは帯状の降水域

暖候期に発生する線状対流系は我が国の河川流域にが形成される約 20 分前から見られていた．さらに同様

おいて甚大な災害を引き起こす恐れのある現象である．

の解析をマルチセル事例でも行い，線状対流系の場合

亜熱帯地域の湿潤空気が太平洋高気圧等の総観規模のよりもスペクトルが一定に保たれる時間が短いことが擾乱により輸送されることで線状対流系が発生しやす

明らかになった．以上から，対流系として組織化するい環境場の一因となっていることが指摘されている[1]．

際に見られるシグナルの一つであることが示唆される．

またバックビルディング型の線状対流系が発生しやす

TKE の他にも水蒸気フラックスやレーダー立体観測

いメソスケール規模の風速場の特徴として，対流圏下に基づいた氷相降水粒子分布のマルチフラクタル性に層の鉛直シアが比較的大きい環境場が挙げられる[2]．

ついて解析を行い，帯状の降水域が形成される時間帯

一方で防災的な観点から，線状対流系の発生ポテンシ

においてマルチフラクタル的に明瞭な変化が見られる

ャルや発生の早期探知を行う枠組みが必要と考えられことが明らかになった．

る．そこで本研究では線状対流系として複数の積乱雲

4.

まとめ

が組織化しつつある 3 次元的な大気場を，パターン解

線状対流系が組織化されつつある大気場についてマ

析の一種であるマルチフラクタルを用いて記述する．

ルチフラクタルの観点からそのパターンを解析した．

2.

今後は複数の事例を比較・検討することで，マルチフ

解析手法

解析事例は 2012 年 7 月に発生した京都亀岡豪雨としラクタル性と対応する現象の関係性，及び大気流体的た．比較対象として別の時刻に発生したマルチセル事

な「組織化現象」そのものの定義やそのメカニズムに例も併せて解析した．雲解像モデル CReSS による再現

ついて解析を進める予定である．

実験では水平/鉛直解像度を 500 m/(平均)250 m に，計算領域は近畿地方をカバーする水平 600 格子，鉛直 61 層とした．初期値境界値には気象庁メソ客観解析値を，
海面水温は NEAR-GOOS を使用した．渦粘性モデルには乱流運動エネルギー(TKE)を用いた 1.5 次のクロージャを使用した．再現実験において対流が活発に発生していた水平方向約 60 km，
鉛直方向約 15 km の領域を対象に一般化次元 Dq のスペクトルを計算した[3]．
3.

解析結果

図 1 に 5 分毎に推定された TKE に対する一般化次元
Dq のスペクトルを示す．ただし地表面で 50 mmh-1 以上の降水が開始した時刻を基準に色別に示している．寒色系で示した豪雨開始前の時間帯ではスペクトルは概ね一定の分布であった．このことは TKE の小さい領域から大きい領域に渡って類似したスケーリング則を有する分布であることを示している．一方で豪雨開始直図 1 線状対流系周辺における TKE の一般化次元スペ後に相当する緑色のスペクトルはパラメータ q の大き

クトル．豪雨発生時刻を基準として色分けしている．

い領域で Dq が顕著に減少し，対流に伴い TKE が比較

参考文献

的大きい領域が局所的に出現したことに対応すると考[1] Zhao, N. et al., 2021, Geophys. Res. Lett., 48.

えられる．暖色系で示した時間帯では明瞭な帯状の降[2] Unuma. T., and Takemi. T., 2016, SOLA, 12, 111-115.

水域が発生した．この時のスペクトルは Dq がやや増加[3] 大野哲之, 山口弘誠, 中北英一, 2022, 土木学会論

しスペクトルが一定の形状を保つ振る舞いを見せた．

文集 B1(水工学), 78, 2, 319-324.

-106-

B255

線状降水帯の降水表現における雲物理スキーム依存性*中 村 健 人 ・ 川 野 哲 也 ・ 川 村 隆 一 ・ 望 月 崇 (九 大 院 ・ 理 )1.

はじめに
数値モデルによる降水の再現性を向上する上で，雲物理スキームの重要性は高い．これまでに多くの雲物理スキームが提案されてきているが，それらのスキームでは異なる雲・降水粒子のカテ
ゴリー分けや異なる粒径分布関数などが仮定されている．Khain et al. (2015)は，そのような異なる仮定に起因する不確定性があると指摘した．また，雲・降水粒子カテゴリーの混合比のみを予報変数とする 1-moment スキームを用いた場合と，混合比に加えて数濃度も予報変数に加えられた 2moment スキームを用いた場合とで降水表現に大きな差が生じることが指摘されている (Dong and
Li 2022 など)．
本研究では，
雲物理スキームが線状降水帯の降水表現に与える影響を調査した．特に，1）降水粒
子カテゴリーに雹を含むかどうかの違い，2）1moment スキームと 2-moment スキームとの違いの
2 点に着目した．WRF に導入されている異なる雲
微物理スキームを用いて線状降水帯の数値シミュ
レーションを行い，その再現性と構造の違いについて雲物理的観点から考察した．
2.

数値モデル・実験設定
本研究では，領域気象モデル WRF version 4.3.3に実装されている雲物理スキームのうち WSM6，
WDM6，WSM7，WDM7 の 4 つのスキームを採用した．これらの雲物理スキームは，微物理過程について多くの共通部分を持つが，雲・降水粒子のクラス分けと1-monennt/2-moment に関して違いを持つ．雲・降水粒子のカテゴリー分けについて，
雲水，雨，雲氷，雪，霰の 6 カテゴリーとして計算する WSM6，WDM6 と，それらに加えて雹カテ
ゴリーを追加した WSM7，WDM7 という違いがある．また，各カテゴリーについて混合比のみを予報変数する1-moment であるWSM6，
WSM7と，
それらの混合比に加えて雲水, 雨の粒子数濃度を予報変数とする 2-moment である WDM6，WDM7という違いがある．
研究対象は，2017 年 7 月 5 日に九州北部地方に記録的な豪雨をもたらした線状降水帯である．
雲物理スキーム以外はすべて同一の条件で数値シミュレーションを行った. 積分期間は，2017 年
7 月 4 日 21JST から 30 時間である．

3.

結果
図 1 は，
2017 年 7 月 5 日 12JST〜7 月 6 日 00JSTの 12 時間積算降水量を示している．すべてのシ
ミュレーションは観測より少し東寄り，すなわち若干下流寄りに線状降水帯を再現している．最大
12 時間積算降水量に関しては，いずれの雲物理ス
キームも気象庁解析雨量よりも小さい値しか表現できていない．しかし，雹カテゴリーを含み，雲水・雨を 2-moment で扱う WDM7 は，局所的に集中した降水分布をよりよく表現し，解析雨量に最も近い積算降水量を記録した．
各雲物理スキームでシミュレートされた雲・降水粒子の鉛直分布を比較すると，積算降水量で最も成績のよかった WDM7 では，雹がかなり下層まで分布している特徴が見られた（図省略）．すな
わち，大きな落下速度をもつ雹は，融解を完了しないまま下層まで落下し，強雨を集中させる役割を果たしていると考えられる．また，雲水 ・雨を
2-moment で扱う WDM6 と WDM7 では，雨の数
濃度が約 4km 高度にピークを持ち，そこから下層に向かって減少する分布である一方，1-moment では約 4km 高度より下層でほぼ一定の数濃度の分布となっている．
この雨の数濃度の表現の違いは，粒径分布の変化を通し, 雨の平均落下速度に違いをもたらす．その結果，降水分布の差を生じさせたと考えられる．

図１ 2017 年 7 月 5 日 12JST〜7 月 6 日 00JST までの 12 時間積算降水量分布．
(a) WSM6，(b) WDM6，(c) WSM7，(d) WDM7 によってシミュレートされた降水量，(e) 気象庁解析雨量である．
謝辞 本研究は JSPS 科研費 20H00289，22K03720の支援を受けて行った．

-107-

B256

衛星大気追跡風、ドップラー速度同化の高度化の検討*藤 田 匡 、 瀬 古 弘 、 川 畑 拓 矢 、 岡 本 幸 三 （ 気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

られた（図 1c）。2022 年 7 月 18 日 15UTC を対象とす

観測データの高頻度化、高密度化により、集中豪雨

る予測では、上空のトラフの東進が早まり中国地方付をはじめとする顕著現象に関わる局地的で急激な大気

近で深まったことに伴い、対応する日本海の低気圧にの変動の詳細な情報が取得可能となってきている。こよる降水域の北方へのずれ（図 1d）が緩和して実況（図れらの現象の予測精度向上に向けて、数値予報におい1f）との対応が改善した（図 1e）。広域に分布する AMVて高頻度高密度観測データを有効に活用するためのデのインパクトは、同化サイクルを通じて伝播し、本事ータ同化手法の高度化は重要な課題である。また、様々

例では 21 時間予報程度から同様の改善傾向が持続した。

な観測技術による特徴の異なる多様な観測データから、次に、ドップラーレーダによるドップラー速度をメ

広範囲のスケールの情報を抽出して融合し、数値予報

ソ解析の標準設定である20 km 間隔1時間毎から、15kmの初期値に反映することが求められる。ここでは、分

間隔 10 分毎に高頻度高密度化した。ドップラー動径風

布特性が異なるドップラー速度と、衛星大気追跡風は九州から北は朝鮮半島の南側まで観測範囲である。

（AMV）に着目し、これらの高頻度高密度利用によるAMV と同様、観測誤差の時間空間相関を診断して導入効果を調査する。気象庁現業メソ解析（JMA 2019）でした。分布範囲が限られる一方、高頻度でのドップラ

2020 年 3 月まで運用されていた、JNoVA (Honda et al.

ー速度同化により、短い予報時間での局地的な現象に2005) 4D-Var による実験システムを用いる。

おいてインパクトがみられた。下層暖湿気集中域の進

2.

行に伴う下層風シアーが強化され、2022 年 7 月 18 日

AMV、ドップラー速度の高頻度高密度利用

まず、AMV をメソ解析における 200 km 間隔 1 時間

12UTC を対象とする 3 時間予報において、元の設定（図毎（図 1a）から 20 km 間隔 30 分毎（図 1b）に高頻度2a）と比較して九州の北での降水が強まり（図 2b）、実高密度化したときのインパクトを調べた。高頻度高密況（図 2d）との対応が向上した。ただし、実況と比較度化にあたっては、観測誤差の時間、空間相関をして降水の強度は弱く、また、改善は持続しない。

Desroziers et al. (2005)の手法により診断して導入した。

さらに、AMV とドップラー速度をともに、高頻度高2022 年 7 月の 1 日間の統計では、降水検証に改善がみ密度化したところ、3 時間予報における九州の北での下層風シアーがより明瞭になり、降水はさらに強まって実況との対応が改善した（図 2c）。また、6 時間予報においても改善が持続した（図略）。広域に分布する AMV の高頻度高密度化により、大きいスケールの環境場が改善したことにより、ドップラー速度によるより小さいスケールの情報がより有効に同化されたと考えられる。

図 1 (a) 元の設定の実験、2022.7.16 00UTC の解析で用いた 300-700 hPa の AMV 観測
分布。(b) (a)と同様、ただし AMV 高頻度高密度同化実験。(c) 解析雨量検証。AMV
高頻度高密度同化実験（赤）と元の設定の実験（黒）による、3 時間積算降水量スレ
ットスコア。
統計期間 2022.7.17 15UTC-7.18 12UTC の 8 初期値 39 時間予報まで。
20km
検証格子平均。(d) 2022.7.18 15UTC 3 時間積算降水量。元の設定の実験。18 時間予報。
(e) (d)と同様、ただし AMV 高頻度高密度同化実験。(f) (d)と同様、ただし解析雨量。

図 2 (a) 2022.7.18 09UTC 3 時間積算降水量。元の設定の実験 3 時間予報。(b) (a)と同様、
ただし、ドップラー速度高頻度高密度同化実験 3 時間予報。(c) (a)と同様、ただし、AMV
ドップラー速度高頻度高密度同化実験 3 時間予報。(d) (a)と同様、ただし、解析雨量。

-108-

謝辞
本研究では気象庁情報基盤部数値予報課が開発したメソ数値予報システムの数値解析予報実験システムを用いた。本調査の一部は、JSPS KAKENHI Grant Number JP
19K23467、21K03667、及び「富岳」成果創出
加速プログラム「防災・減災に資する新時代の
大アンサンブル気象・大気環境予測」の支援を受けたものである。
参考文献[1] JMA, 2019, Outline of the operational NWP
at JMA.
[2] Honda et al., 2005, QJRMS, 131, 3465-3475.
[3] Desroziers, 2005, QJRMS, 131, 3385-3396.

B257

水蒸気ライダーデータ同化による線状降水帯の予測精度向上*吉 田 智 （ 気 象 研 ）、 酒 井 哲 、 永 井 智 広 、 幾 田 泰 酵 （ 気 象 研 ）、 白 石 浩 一 （ 福 岡 大 ）、
加藤亮平（防災科研）
1.

はじめに

線状降水帯の予測精度向上を目的として、長崎市および鹿児島県下甑島で水蒸気ラマンライダー（RL）による観測を 2020 年から 3 年間実施した。本稿では 2021
年 7 月 10 日に鹿児島県北西部で発生した線状降水帯事例について、RL 観測データの数値予報モデルへの同化を行い、その結果を報告する。
2.

データ同化

本稿では気象庁現業システムである Asuca-Var を用
いてデータ同化を実施した。7 月 8 日 00Z から 7 月 9日 15Z までデータ同化を行ない、それ以降で予測を行った。現業観測データのみ同化した結果(CNTL)と現業
観測データに加えて下甑島の RL データを同化した結果(Ko)を比較する。
3.

結果とまとめ東シナ海から湿潤な南西風（インフロー）が九州南部に到達し、7 月 9 日 15Z 頃から 9 時間にわたり鹿児
島県内で線状降水帯が発生した。この事例では、線状
降水帯の風上側に位置する下甑島の RL は大気下層の水蒸気混合比（WVMR）の上昇を線状降水帯発生数時
間前に捉えている(図 1)。下甑島 RL のデータ同化により下甑島の南側のインフロー側で WVMR の上昇、北側では減少が確認できる(図 2)。これは、RL データの同化により南西風が弱まったことが原因である（図は省略）。また、RL データの同化により、Ko では下層の収束域が約 30km 南下し、CNTL と比較し南側で積乱雲が発生した。 CNTL では降水の多くが熊本県内で発生している一方で、収束域の南下の影響により Ko では鹿児島県内で大部分の降水が発生している（図３）。さらにKo では最大降水量が解析雨量の結果に近いことから、RL の同化により降水の予測精度が向上したことがわかる。なお、下甑の RL に代えて長崎に設置した RL のデータを同化した場合、さらに両者を同化した場合でも同様に予測される降水域が南側に移動し、予測結果が改善することを確認している。

図 1： 2021 年 7 月 9 日 の 水 蒸 気 ラ イ ダ ー 観 測
結 果 (下 甑 島 )。 図 2:As uca -Var で 再 現 さ れ た
7/9 15 Z の 高 度 539 m で の 水 蒸 気 混 合 比 の 差(Ko -CNTL )お よ び Ko の 水 平 風 。 図 3:7/9 15 Z

謝辞： 研究の一部は第 2 期戦略的イノベーション創造プログ

か ら ９ 時 間 積 算 雨 量 。 (a):C NTL, (b)Ko, (c)解ラム、JSPS 科研費(19H0198, 22H00250）によって実施された。

析 雨 量 。〇 は 下 甑 島 の 水 蒸 気 ラ イ ダ ー 観 測 点 。

-109-

B258

1000 メ ン バ ー NHM-LETKF を 用 い た 線 状 降 水 帯 の予測精度に関する研究*寺 崎 康 児 (気 象 庁 気 象 研 究 所 )、Le Duc（ 東 京 大 学 ）、川 畑 拓 矢 (気 象 庁 気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

4.

今後の予定

線状降水帯による豪雨は毎年のように発生し、河川

今後は、メンバー数を減らした場合や水平局所化をの氾濫や土砂災害によって多くの災害をもたらす。

変えた場合の線状降水帯の予測精度について調べる。

2022 年には 7 月から９月にかけて 11 件の線状降水帯が発生した[1]。しかし、このような顕著現象は非線形性が強く予測が困難である。近年、数値予報モデルとデータ同化技術の発展によって、線状降水帯の予測精度は向上してきたが、防災の面ではより長いリードタイ
ムを持った予測が必要不可欠である。本研究では、2022
年 7 月 18 日から 19 日にかけて山口県や九州北部で発生した線状降水帯の予測可能性を1000 メンバーアンサ
ンブルデータ同化及び予測実験を行い調査する。
2.

数値モデルとデータ同化

図１ 2022 年 7 月 18 日 15UTC の（左）解析雨量と（右）2km 解像度決定論予測の前 3 時間積算雨量。

本研究では、NHM[4]に局所アンサンブル変換カルマ
ンフィルタ(LETKF[3])を適用した NHM-LETKF システ
ム[2]を使用した。低解像度のインナーモデル 15km と高解像度のアウターモデル 5km から構成される。アン
サンブル数は 1,000 とし、水平局所化スケールは 700km
で鉛直局所化は適用しないこととした。データ同化は 3時間サイクルで、期間は 2022 年 7 月 15 日 00UTC から
7 月 20 日 00UTC とした。データ同化で得られた 5km
解像度の解析値と 15km 解像度の解析インクリメントから 2km 解像度の初期値を作成し、決定論的予測とアンサンブル予測実験を 7 月 17 日 21UTC から 24 時間実
施した。
3.

結果

2022 年 7 月 18 日夜から明け方にかけて、朝鮮半島か

図 2 水平解像度 2km での 1000 メンバーアンサンブ
ル予測による 3 時間積算降水量が 50mm を超える確率（初期時刻：2022 年 7 月 17 日 21UTC、予報対象時時ら日本海に進む低気圧と前線に伴って山口県や九州北

刻：2022 年 7 月 18 日 12UTC〜15UTC）。

部で線状降水帯が発生し大雨となった（図 1）。1000 メ

参考文献

ンバーデータ同化の解析値を水平解像度 2km での決定

[1]

論的予測の結果、線状降水帯の位置及び降水量を精度
半日以上前から予測することができた。日本海上の前線に向かって九州の西から可降水量が 70km/m2 を超える非常に湿潤な空気が流入していることが示された。

令 和

4

年 度 出 水 期 の 実 績 ,https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/jirei/senjoukous
uitai/R04jisseki.pdf, 2023 年 2 月 14 日閲覧[2] Duc, L., et. al., 2015, Tellus A, 67, doi:10.3402/
tellusa.v67.25941.

また、1000 メンバーでのアンサンブル予測の結果（図[3] Hunt, B. R., et. al., 2007, Physica D, 230, 112-126.

2）、予報時間が比較的長いためメンバー間のばらつき[4] Saito, K., et. al., 2006, Mon. Wea. Rev., 134, 1266− 1298.

が大きいものの山口県や九州北部で大雨が発生する可能性を捉えた（10％〜20％）
。

-110-

B259

線状降水帯事例におけるメソアンサンブルの予測特性
小野耕介（気象研究所）
1. はじめに
近年、線状降水帯による集中豪雨が毎年のように発生し、甚大な被害をもたらしている。線状降水帯は空間スケールが小さいため、精度の高い予測のためには高解像度の数値予報モデルが必要である[1]とともに、予測の初期値鋭敏性を考慮するとアンサンブル予報が必要である。現在、気象庁において運用しているメソアンサ
ンブル予報システム（MEPS）[2]は水平格子間隔が 5kmと線状降水帯を予測するためには十分とは言えないが、予報時間が 39 時間であるため 1 日程度先のリードタイ
ムを持って、線状降水帯の発生ポテンシャルを把握できる可能性がある。そこで本研究では、メソモデル（MSM）及び MEPS 摂動ランによる線状降水帯事例における降水予測を比較し、MEPS の線状降水帯予測における有用性を調査した。
2. 手法
本研究では、2020~2022 年において九州地方で線状降水帯が発生した 5 事例（図 1 の a-e、事例 a-e と呼ぶ）を抽出し[3]、現業的な観点からリードタイム半日以上先を想定した初期時刻における MSM 及び MEPS（摂動ランは 20 メンバー）の決定論予測結果を解析した。降水量予測の精度評価には解析雨量を参照値として九州地方における 10mm/3h に対するスレットスコア（TS）を計算した。低い閾値を設定した理由は、水平格子間隔
5km の MSM 及び MEPS の予測では実況に準じる降水量の予測が困難であると考えたためである。
3. MSM･MEPS による降水量予測
図 1 に MSM 及び MEPS 摂動ランの 3 時間降水量に対する TS を示す。全ての事例において、線状降水帯発生時（赤矢印）の MSM の TS は MEPS 摂動ランより高い傾向にあるが、MEPS 摂動ランの中には MSM より
TS が高いメンバーが確認できる。また、事例 a,b,d は事
例 c,e と比較して全般的に線状降水帯発生時の TS が高い。事例 a,b,d では、線状降水帯が停滞前線上で発生している一方、事例 c,e では停滞前線南側の暖域で線状降水帯が発生しており、前者の方が総観規模の影響が大
きく予測可能性が高かったものと考えられる。
図 2 に事例 a 及び c における解析雨量、MSM 及び
MEPS 摂動ランの予測を示す。事例 a では MSM が実況の線状降水帯の南側にやや強い降水を予測している。
MEPS 摂動ランでは実況に近い位置に線状の降水を予測しているものの、強度は実況と比較して弱い。また、
前線南側で線状降水帯が発生した事例 c においても同様の傾向であるとともに、予想降水量は事例 a よりもさらに実況と比較して過小であった。

図 1 線状降水帯発生時（赤矢印）の MSM（青太線）
及び MEPS 摂動ラン（細線）の 10mm/3h に対するスレットスコア時系列。予報初期時刻を図中に示す。

図 2 事例 a の予報時間 33 時間に対応する解析雨量（左）、MSM（中央）及び MEPS メンバー04（右）の 3
時間降水量を上段に示す。下段は事例 c の予報時間 15に対応し、MEPS メンバー06 を示す。

4. 今後
現業では予報作業時間の制約から MEPS の全メンバーを確認する余裕はない。そこで現在 MEPS をクラス
タリングすることで情報の縮約を行うとともに、予測
初期の誤差の傾向に着目して、精度の良いクラスターを選択することが可能かを試みている[4]。発表ではこれらの結果も併せて報告したい。
参考文献[1] Kato, T., 2020, J. Meteor. Soc. Japan,.98, 485-509.
[2] Ono, K., et al., 2021, Quart. J. Roy. Meteor. Sci., 147, 465-484.
[3] Hirockawa, Y., et al., 2020, J. Meteor. Soc. Japan,.98, 835-857.
[4] Ono, K., 2023, Wea. Forecasting, revised.

-111-

B301
高濃度氷晶雲の実態把握と検出法・予測法開発に関する基礎的研究－ 航空機観測（Florida Campaign）初期解析結果 －村上正隆（名大宇宙地球環境研究所・気象研究所）、（気象研究所）、松木篤＋（金沢大）、*折笠成宏＋、岩田歩＋、＋＋＋
Walter Strapp 、Lyle Lilie (FAA)、Thomas Ratvasky (NASA) 、その他米国 HIWC チーム＋（＋は連携研究者）

上記の観測機器の他に、観測支援装置として、前方・
1. はじめに下方モニタリング用ビデオカメラ映像、時々刻々変化す
近年、積乱雲周辺を飛行中の旅客ジェット機が高濃度る静止気象衛星画像に重ね合わせた自機の航跡図が利用の氷晶をエンジンや航法計器に吸い込みエンジン出力低可能であった。
下・停止による異常降下や航法計器異常で自動航法装置
観測期間中の天気概況の誤作動を引き起こす事例が多数発生し、エンジン着氷
だけでも百数十件報告され、約 6 割が日本を含む東アジ
平年よりもバミューダ高気圧の張り出しが強く、ハリアで発生している.。
ケーンの発生が抑えられ、また、北米大陸から大西洋へ
交通運輸技術開発推進制度研究課題「ジェットエンジの大気汚染質の流出も抑えられた。結果的に高濃度のエン出力停止および航法計器異常を引き起こす高濃度氷晶
アロゾル条件下での観測事例は２～３例にとどまった。
雲の実態把握と検出法・予測法開発に関する基礎的研究」（2019 年度～2023 年度、2020・2021 年度は中断）では、 3. 観測結果発達した積乱雲群等に伴うアンビル雲を構成する氷晶
積乱雲周辺の高濃度氷晶雲の実態と生成メカニズム、雲の氷水量や数濃度は、理論的考察からは、雲粒（CCN）数核・氷晶核として働くエアロゾルの多寡が氷晶濃度に及濃度や上昇流速度と正の相関、氷晶核数濃度や周囲からのぼす影響解明、それに基づく検出法・予測法に関する基
乾燥空気のエントレインメントの強さに負の相関、雲粒数
礎的研究を実施し、航空運輸の安全に資することを目指
濃度が十分高濃度の場合は雲底温度と正の相関があるとしている。
本稿では、上記目的達成のために 2022 年夏季に実施し 期待される。
図１に示すこれらのパラメータの関係に関する初期解た FAA/NASA/名古屋大学の共同航空機観測（7 月 Florida
Campaign;9 月 Cabo Verde Campaign ）の内、Florida 析の結果は、上述の理論的考察から期待されるものと定性
Campaign で取得したデータの初期解析の結果を報告する。 的には整合的であった。
2. 航空機観測概要
観測期間と観測対象領域
当初、航空機観測は NASA の DC-8 を用いて、2022 年
7 月に東アジアの高濃度汚染大気中に発生する積乱雲群を対象として、沖縄ベースで実施する予定であった。しかし、COVID-19 の影響で NASA のロジチームが日本で事前調整ができなくなったため、急遽、2022 年 7 月にフロリダ州ジャクソンヴィルの Cecil 空港をベースに、北米東海岸沖大西洋、メキシコ湾、カリブ海上に発生する上層雲（アンヴィル雲）を伴う MCSs と熱帯低気圧を対象に、航空機観測を実施することになった。
観測機器 （詳細は、折笠ほか 2022 年度秋季大会参照）(a) 米国 HIWC チームの測定機器
氷水量は Isokinetic Probe (IKP2, Strapp et al. 2016), SEA
Ice Crystal Detector (ICD)、雲・降水粒子の粒径・粒子形はDMT CDP-2 (2-50µm), SPEC 2D-S (11-1408µm), DMT PIP(100-6400µm)を用いた。
(b) 日本側の測定機器
エアロゾル粒径は、PCASP-100X (0.1-3µm), TSI SMPS
(0.01-0.4µm), RION OPC (0.3-10µm), CCN 数濃度は DMT
CCN-200 で計測し、粒子組成・形状や・INP 能は、ARIOS
AS-24W(電顕メッシュ面), AS-16M (Silicon Wafer 面), MCI
サンプラーホルダー(Membrane Filter 面)で粒子サンプリ
ングを行った。

図１ (a) 水過飽和度0.5%で活性化するCCN数濃度ある
いは PCASP で測定された 0.1m 以上のエアロゾル数濃度（雲底下）雲内最大雲粒数濃度、(b) 雲内最大雲粒数濃度とアンビル雲中の最大氷晶数濃度、(c) 最大雲粒数濃度とアンビル雲中の最大氷水量、(d) 300-850 hPa 間の平均相対湿度とアンビル雲中の最大氷水量、の関係。

-112-

B302

雨滴粒径分布を表す新関数を用いた層状・対流混合降雨の観測値解析*岡 崎 恵 (京 都 大 学 大 学 院 工 学 研 究 科 ), 大 石 哲 (神 戸 大 学 都 市 安 全 研 究 セ ン タ ー ),阿 波 田 康 裕 (JAXA), 柳 瀬 友 朗 (理 化 学 研 究 所 ), 竹 見 哲 也 (京 都 大 学 防 災 研 究 所 )
1.

はじめに

雲・降水過程を理解するのに必要な物理量である雲

水量や降水強度は粒径分布の粒径積算で記述される。
気象レーダーや数値モデルでは、粒径分布に対して近似関数を用いることでこれらの物理量を表現する。広く使用されている粒径分布の近似関数は指数分布とガンマ分布である。一方、これらの従来型の近似関数では表しきれない形状の分布が存在する。その内の一つが、二峰性の雨滴粒径分布である。二峰性分布は小さな粒径に数密度の最大値と中間粒径に極大値を持つ。本研
究では、このような形状の分布に対して新しい近似関
数 を 定 義 す る 。 新 関 数 gamma raindrop distribution

combined with exponential (GRACE)分布は、指数分布と

図 1 二峰性分布 (11:11, JST). ヒストグラムは観測

ガンマ分布を足し合わせることで表される[1];!!"#$% (#) ≡ !& exp(−*& #) + !' #(! exp(−*' #) .

値, ピンク線は GRACE 分布, 青線は指数分布項,

GRACE 分布を用いた観測事例解析より、GRACE 分布2.

雨滴粒径分布を良く表現できることがわかり、パラメの有用性や雨滴粒径分布の形状の時間変化を調べる。
データ

結論

オレンジ線はガンマ分布項を示す.

4.

GRACE 分布は従来型の近似関数よりも観測された

千葉県勝浦市に設置された地上設置型雨滴計 2DVDータによる分布形状の特徴づけに利用できたことから、用いた。2021 年 10 月 1 日に台風 Mindulle の接近に伴

層状性降雨が卓越する過程において二峰性分布が形成

3.

について調べる。また、本事例で観測された二峰性分布と X バンド二重偏波ドップラ気象レーダーの観測値をGRACE 分布は有用である。また、対流性降雨が減少し

い、関東地方で大雨となった事例について取り上げる。

されることがある。今後は二峰性分布の統計的な特徴

GRACE 分布は、1 分間隔の雨滴粒径分布の観測値をの形成要因について明らかにする。GRACE 分布の気象結果

従来型の指数分布やガンマ分布よりも良く表現できる

レーダーによる降水強度推定への応用で、精度向上がことが明らかになった(図 1)。10:30–11:30 の降水システ見込まれる。

中で対流セルが埋め込まれた構造をしていた。層状性[1] Okazaki, M., Oishi, S., Awata, Y., Yanase, T., and Takemi,

降雨と対流性降雨の影響で雨が強かった時間帯では、

T.: An analytical representation of raindrop size

ムは、台風のレインバンドの影響で、層状性雲が広がる

参考文献

層状性降雨に含まれる小さな粒子と対流性降雨に含ま

distribution in a mixed convective and stratiform

れる大きな粒子が共存することで幅が広い形状をしてprecipitating system as revealed by field observations,

いた。対流性降雨が弱まり層状性降雨が卓越する遷移過程では、雨滴粒径分布は二峰性となった(図 1)。

二峰性分布が形成された時間帯では、対流性降雨の減少に伴って 3 mm 以上の大きな粒子が消失し、GRACE

分布の指数分布項が占める含水量がガンマ分布項のそれよりも卓越していた。

Atmos. Sci. Lett. (accepted, 4 Jan 2023).
謝辞
本研究は JSPS 科研費(16H04417, 21H01436,
21H01591)の助成を受けたものです。千葉県勝浦市での調査を許可してくださった勝浦市役所の皆様に感謝いたします。気象観測は JAXA・古野電気・神戸大学の協力を受けました。

-113-

B303

多周波レーダ観測から得られた固体降水粒子の粒径特性*後 藤 悠 介 1, 篠 田 太 郎 1, 民 田 晴 也 1, 久 島 萌 人 1, 馬 場 賢 治 2, 皆 巳 幸 也 3, 高 橋 暢 宏 1, 坪 木 和 久 1(1 名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 ,

1.

はじめに

2 酪農学園大学,

3 石川県立大学)が上空にあったことに対して、北海道では基本的に地降水粒子の粒径情報を得ることは、雲微物理的観点

上でも−5℃以下であった。また、高層気象観測データ

から降水形成過程を考える上で重要である。本研究でから、石川では−15℃付近で氷に対して過飽和であっは、石川と北海道における固体降水事例を対象に、た事例が多くを占めていた。

GPM/DPR と名古屋大学が保有している Ka バンドレー

4.

考察

ダ(以下; 名大 Ka)、及び XRAIN(能美, 北広島)を用いて、

図 1 より、同じレーダ反射強度値で比較した際、石大気中を落下している固体降水粒子に注目し、衛星レ川の方が北海道より𝐷𝐹𝑅値が大きいことから、同じレーダと地上レーダを組み合わせて雲微物理的特徴を抽ーダ反射強度値であっても石川の方が固体降水粒子の出する手法を開発すること、並びに二周波比粒径が大きいと考えられる。ここで、石川には−5℃か𝐷𝐹𝑅 (𝑍𝜈1 − 𝑍𝜈2 (周波数𝜈1 < 𝜈2 ))から得た粒径特性とら 0℃の気層が上空にあり、これは[2]が指摘した雪片

気温・湿度の関係を考察することを主な目的とした。

の凝集成長が最も生じやすい気層が石川には存在した2.

ことを意味する。また、石川では−15℃付近で過飽和度

解析期間・使用データ・手法

名大 Ka が石川県立大学(36.51°N, 136.60°E)にて PPIが高く、これは[3]が指摘した樹枝状結晶が生成しやす観測を行っていた 2016 年 12 月 19 日から 2017 年 3 月

い環境であった。このような石川と北海道の環境場の

2 日、2017 年 12 月 5 日から 2018 年 1 月 7 日、及び酪違いにより、固体降水粒子の粒径差が生じたと考えら

農学園大学(43.07°N, 141.51°E)に設置されていた 2018れる。図 2 の回帰直線の切片は主に気温を、傾きは主年 12 月 6 日から 2019 年 4 月 18 日の期間で、名大 Kaに水蒸気量を反映していると考えられる。

の観測範囲内(半径30 km)にGPM/KaPR のMatched-Scan

KuPR と XRAIN の比較で得られた𝐷𝐹𝑅には差が無か領域が通過し、かつ GPM 準リアルタイムモニタでエコった。これは、波長差が小さい衛星レーダと地上レーダ

ーが検出された石川 6 事例、
北海道 5 事例を抽出した。

を組み合わせると、降水粒子の形状によって𝐷𝐹𝑅値がデ ー タ に つ い て 、 GPM は GPM/KuPR(V07A) の粒径に依存しなくなることが一因であると考えられる。

zFactorFinal、及び airTemperature を用いた。XRAIN 及び名大 Ka については、水平レーダ反射因子を用いた。
解析には、各レーダのビームが重なっている格子点の比較を行う[1]の方法を用いた。レーダ反射強度に関して、相関係数を得た。また、𝐷𝐹𝑅から各地域における
固体降水粒子の粒径特性を推定した。

3.

結果

図 1 KuPR[dBZ](横軸)と DFR[dB](KuPR−名大 Ka, 縦軸)について、(左)石川、(右)北海道での 2 次元ヒストグラム。

KuPR と名大 Ka、及び KuPR と XRAIN のレーダ反射強度の比較において、石川と北海道の両地域で正の相関が得られた。KuPR と名大 Ka との比較で得た𝐷𝐹𝑅は、石川の方が𝐷𝐹𝑅の値が大きいなど、地域間で差が生じた(図 1)。比較を行う格子点に気温の上限値を設定
し𝐷𝐹𝑅を求めると、両地域で気温の低下とともに回帰
直線の切片が基本的に𝐷𝐹𝑅値の小さい方向に動いたが、𝐷𝐹𝑅の傾きには石川と北海道で差が生じた(図 2)。一方、
KuPR と XRAIN では、
𝐷𝐹𝑅に地域差は見られなかった。
airTemperature を用いて得た対象事例の気温の鉛直プ
ロファイルから、石川では基本的に−5℃から 0℃の層

図 2 KuPR[dBZ](横軸)と DFR[dB](KuPR−名大 Ka, 縦軸)について、気温の上限値ごとの回帰直線の変動の様子。(左)石川、(右)北海道。
謝辞 国交省 XRAIN のデータは DIAS により提供されているデータを用いた。GPMのデータは JAXA の G-Portal により提供されているデータを用いた。
参考文献[1] Schwaller, M. R. and K. R. Morrris, 2011, J. Atmos. Oceanic Technol., 28, 301-319.
[2] Hobbs, P. V. et al., 1974, J. Geophys. Res., 79, 2199-2206.
[3] Kobayashi, T., 1961, Phil. Mag., 6, 1363-1370.

-114-

B304

氷粒子の捕集効率モデリングの全球雲分布への影響*清 木 達 也 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )
1.

はじめに

ネルの中には粒子の落下速度差と捕集効率 E が含まれ雲粒子の成長を記述し、格子内の雲水混合比や雲水ている為、上式の積分は解析的に解くことが出来ない。

数濃度といった平均量を予報する数値モデルをバルク

そこで本研究では、二重積分を直接 Gauss-Legendre 求法雲微物理モデルという。本研究ではバルク法雲微物積法で解く手法を採用した[4]。これにより、衝突効率

理モデル内で解かれている氷粒子間衝突過程を改良し、を粒子サイズ、質量、形状に基づいて計算することがその全球大気への影響を紹介する。

可能となる[2,3]。

一般的に、雲粒子同士の衝突過程を計算する際に、図１に氷粒子同士の衝突効率の平均質量直径依存性仮定した粒径分布の中でいくつの粒子が衝突する、もを示す。ほとんどのバルク法雲微物理モデルでは氷粒

しくは衝突されるかを見積もる必要がある。この際、子は十分大きいとして、近似的に衝突効率～１の固定バルク法雲微物理モデルでは、粒径分布の代表的な粒値を利用している。しかしながら、図１を見ると、平子のサイズを利用し、数濃度や質量混合比の平均的な均質量直径が 100μm を下回る場合には衝突効率が著し成長率を計算する。しかしながら、衝突の計算は非線く低下することが分かった。一般的に雲氷の有効半径

形性が高く、この代表的な粒子のサイズを適切に見積は 30μm~40μm である事が知られおり[5]、粒径に依存もることが難しいことが知られている[1]。さらに、衝して衝突効率を変化させるモデリングが必要であるこ突する粒子の周囲の微細な流れによって本来衝突するとがわかる。同様に固着効率 Estick についても従来の軌道に存在する小粒子が逸れる場合があり、また、衝手法が系統的な誤差をもたらすことが分かった。

突した粒子が氷粒子の表面で反発することによって捕本研究ではこれら Ec と Estick を 2 モーメントバルク

集されない場合も存在する。前者による衝突断面積の法雲微物理モデル[4]に導入し、全球大気モデルを用い補正を衝突効率(Ec)[2]、後者による捕集数濃度の補正

た感度実験を行った。本研究発表では、今回のモデルを固着効率(Estick)と呼び[3]、両者を掛け合わせた捕集改良による全球雲形成への影響を紹介する。

効率(E=Ec*Estick)が氷粒子間の衝突過程モデリングを
さらに複雑にしている。
本研究では、従来のバルク法では簡易的に取り扱われている衝突効率と固着効率を、理論に基づいた定式化によって陽に計算し、全球の雲分布に与える影響を調査する。これにより、様々な地域・雲システムにおいて、雲モデリングに起因する潜在的な数値誤差の大きさを定量的に見積もることへ繋げていきたい。
図１ 雲氷の衝突効率の粒子最大径依存性を示す。
2.

衝突成長方程式

衝突成長方程式は粒子種 k の断面積内を単位時間あたりに通過する粒子種 j の総数を計算することで得ら衝突する相手粒子の形状の差が異なる曲線を生み出している。ここで、雪、あられとの衝突の際に、雲氷は40μm の平均質量直径を仮定している。

れる。粒形分布関数を f, 粒子質量を x、捕集効率を Eと置くと、以下のように表現される。

参考文献[1] Karrer et al. 2021, Atmos. Chem. Phis, 21, 17133-17166.
[2] Böhm 1999, Atmos. Res., 52, 167-176.
[3] Phillips et al. 2015, J. Atmos. Sci., 72, 4885-4902.
[4] Seiki and Ohno, 2023, J. Atmos. Sci., 80, 111-127.

ここで、K は衝突カーネルと呼ばれる。この衝突カー[5] Mace et al., 2006, J. Cli., 19, 3257-3278.

-115-

B305
C バンドの MP レーダーで捉えた雷雲内部の KDP カラムと ZDR カラムの盛衰過程（MP レーダーを用いた発雷指標開発に向けて）＊

櫻井 南海子 1・梅原 章仁 2・清水 慎吾 1・林 修吾 2・吉田 智 2（1：防災科学技術研究所・2：気象研究所）

１． はじめに雷の早期検知や危険度予測の精度向上には、降水粒子情報が得られる MP レーダーの偏波パラメタを用いた発雷指標 の 高 度 化 が 期 待 さ れ て い る 。 Lier-Walqui et al.
(2016)は、
S バンドと C バンドの偏波間位相差変化率（KDP）のカラムと反射因子差（ZDR）のカラムが 0℃高度より上空まで発達することと雷放電の発生に良い相関関係があることを報告している。櫻井他（2018 年秋季大会）は、同様の解析を X バンド MP レーダーを用いて行い、X バンドにおいても KDP カラムの盛衰過程と雷活動には良い相関関係があることを報告した。日本国内では、気象庁によって C
バンドレーダーの MP 化が進められており、防災科研と気象研は、C バンド MP レーダーを活用した雷の指標化を共同研究の中で進めている。本研究では、C バンドと X バンドの両方もしくはそれぞれの偏波パラメタ情報を用いた発雷指標の開発を最終目的とし、C バンド MP レーダーで捉えられた雷雲盛衰に伴う KDP カラムと ZDR カラムの時間
発展の特徴を調べた結果を報告する。
２． データ
解析には、防災科学技術研究所が首都圏に展開しているLightning Mapping Array (Tokyo LMA)(Sakurai et al.
2021)、C バンド MP レーダーとして、成田と羽田に設置されている気象庁空港気象ドップラーレーダー（DRAW）のデータを使用した。本研究では、2018 年 7 月 24 日に東京都
内および埼玉県内において発生した孤立した積乱雲を解析対象とした。また、1 以上の値をもつ KDP もしくは ZDR の領域が地上付近から鉛直上向きに柱状に延びたものをカラムと定義した。

した。雷放電点は、ZDR や KDP の値が大きいコアのすぐ上に集中しており（図略）、コアを含むカラムの上端やそのすぐ上には、帯電した降水粒子の存在が示唆された。
それぞれのカラムが明瞭に現れ始めた時刻は、ZDR カラ
ムが 20 時 10 分で、10 分後（20 時 20 分）に KDP カラムが現れた。また、KDP カラムの出現期間は ZDR カラムに比べて短く、発雷後は急速に衰退した。これらのことから、発雷の予兆を捉えるには、先に出現する ZDR カラムが適しており、雷雲の衰退を捉えるには KDP カラムが適している可能性が考えられる。
４． まとめ2018 年 7 月 24 日 20 時～21 日にかけて東京都内で発生した雷雲内部の KDP カラムと ZDR カラムの盛衰過程について報告した。予稿では 1 事例のみの報告であったが、発表では、他の雷雲事例や雷を伴わない事例についても報告する予定である。また、本事例で得られたカラムの特徴に雷活動度の異なる雷雲に対してロバスト性があるのかを調べ、発雷指標の検討を進める予定である。
謝辞
本研究では、国土交通省が提供する XRAIN データを利用しました。また、このデータセットは、文部科学省の補助事業により開発・運用されているデータ統合解析システム（DIAS）の下で、収集・提供されたものです。この外、DRAW
データは気象庁大気海洋部よりご提供頂きました。
参考文献
Lier-Walqui et al., Mon. Wea. Rev. (2016)
Sakurai et al., J. Disaster Res. (2021)

３． 観測結果
図 1 は、2018 年 7 月 24 日の 20 時から 21 時にかけて東京都内で発生した雷雲内部における KDP と ZDR の 3 次元分布（値が 1 以上の領域のみ表示）である。この雷雲では、20 時 27 分から 20 時 31 分の期間に、複数の雷放電が発生

図 1 2018 年 7 月 24 日 20:00～20:55JST に東京都内で観測された雷雲内部のKDP と ZDR の 3 次元分布。

-116-

B306

雲レーダーで観測された関東地方におけるスコールライン型降水システムの構造に関する研究*松 岡 悠 太 (筑 波 大 学 ・ 東 京 海 上 デ ィ ー ア ー ル ㈱ ),
1.

はじめに

三 隅 良 平 (日 本 大 学 ・ 防 災 科 研 )層で収束していることが明らかとなった。

2017 年 10 月 22 日（UTC）、超大型の台風 21 号

以上から、SLTP は台風による下層の風と雲の収束に（TY1721）日本通過に伴い関東平野内陸でスコールラ

より降水系の前面で生じる衝突併合過程が繰り返し起イン（SL）型の線状降水系（以下 SLTP：SL-Type

こることで SL と似た動き（線に対して垂直に移動）をPrecipitation と呼ぶ）が発生した。この降水系は徐々に見せる線状降水系であったことが示唆された。一般的

線状に広がりながら発達、南東方向に移動し、20:00UTCに、SL の移動は降水系の前面における対流セルの世代には防災科研の雲レーダー観測範囲内に到達した（図交代が要因となるが、SLTP は前面における衝突併合が

1）。南西から北東にかけて最大水平サイズ約 80km で線要因となる降水系であり、SL とは異なる構造をもつ。

状に分布しながら線に垂直な方向に約 10m/s で移動し、このため、本研究で SLTP の構造を理解するにあたり、

1 時間程度継続した SLTP の換算降水強度は、気象庁

Ka バンド雲レーダーが重要な役割を果たしたといえる。

AMeDAS（世田谷）で 78mm/h に達していた。
本研究では、防災科研 Ka バンド雲レーダーおよび X
バンドレーダーによる観測データと数値気象モデルを用いたシミュレーションを実施し、この降水システムの雲を含めた構造に関する調査を行った。
2.

観測データ解析

2017 年 10 月 22 日 19～21 時（UTC）を対象とし、雲レーダーから得られた反射因子、X バンド MP レーダ
ーから作成された X-NET・3 次元格子データ[1]の反射因子および降水強度を使用し調査した。その結果、①X
バンドレーダーによる鉛直プロファイルから、降水強度は 100mm/h に達している一方で、エコー頂高度は約5km 以下（0℃高度以下）と背の低い降水系であること、②SLTP の前面に下層雲が収束し線状に分布している
ことが明らかとなった（図 1）。
3.

数値シミュレーション

図１ Ka バンドレーダー（PPI 仰角 1.6 度）による反形成機構をより詳しく調べるため、領域気象モデル

射因子と X バンドレーダー（高度 1km）による降水強WRF による数値シミュレーションを行った。計算期間

度の合成画像（2017 年 10 月 22 日 2020UTC）。黒丸はは 2017 年 10 月 22 日 6 時～24 時（UTC）、ネスティンKa バンドレーダーの位置、
黒線は鉛直断面の線を示し、グ計算を行い、水平解像度はそれぞれ 2km、1km とし

図中左上には断面に沿った最大降水強度（上）、最大エた。また、SLTP における雲の役割を調べるため、雲物

コー頂高度（下）の時間変化を示す。赤線は各々

理 ス キ ー ム と し て 、 Single-Moment の WSM6 と100mm/h と高度 5km を意味する。

Double-Moment の WDM6[2]の 2 種類で計算を行い比較した。
シミュレーションの結果、①WSM6 よりもWDM6

参考文献の方が各気象要素や SLTP の動き、前面の下層雲を良く[1] 真木雅之・上田博・中北英一, 2017: 天気, 64, 12.

再現し、観測により近い結果となること、②TY1721 に[2] Lim, K.-S. S., and S.-Y. Hong, 2010: Mon. Wea. Rev.,よる海風と日本海側からの山越え気流が関東平野の下

138, 1587–1612, doi:10.1175/2009MWR2968.1.

-117-

B307

レーダ・ライダーによるドライマイクロバーストの観測*岩 井 宏 徳 ,青 木 誠 ,堀 江 宏 昭 ,佐 藤 晋 介 ,花 土 弘 ,川 村 誠 治 (情 報 通 信 研 究 機 構 )
1.

はじめに

ドライマイクロバーストは降水を伴わない直径 4 km

発散場は MP-PAWR では観測されておらず，高度 2 km付近で弱い発散場が確認された．

以下のダウンバーストである．日本では観測事例が非常に少ないが，冬季にその発生が確認されている（山

4.

まとめ

内ほか 2008，足立・新野 2022）．本稿では，暖候期に解析結果から，本事例は各種レーダ・ライダーによ

NICT 本部（東京都小金井市）で観測された事例に着目

りドライマイクロバーストの特徴を有する midair

し，ドップラーライダー，雲レーダとマルチパラメー

microburst を捉えたものと考えられる．講演ではより詳

タ・フェーズドアレイ気象レーダ（MP-PAWR）で得ら細な解析結果を発表する予定である．

れた観測結果を報告する．
2.

観測装置

ドップラーライダーは NICT 本部の建物屋上に設置されており，伝導冷却型レーザダイオード励起のTm,Ho:YLF レーザ（波長 2µm，出力 2.4 W，パルス幅150 ns ） を 用 い て い る ． 高 感 度 雲 観 測 レ ー ダ(HG-SPIDER)は EarthCARE/CPR の校正検証用として開発された W 帯（94 GHz）の雲レーダであり，ドップ
ラーライダーの北西約 50 m の NICT 敷地内に設置されている．ドップラーライダー，HG-SPIDER ともに鉛直観測を行っており，積分時間は 1 秒，レンジ分解能はそれぞれ 96 m と 75 m である．埼玉大学に設置されている MP-PAWR は通常観測（30 秒毎，半径 60 km，レ
ンジ分解能 75 m）のデータを用いた．
図１ 2021 年 9 月 12 日に(a)ドップラーライダーと
3.

観測結果

2021 年 9 月 12 日は寒冷前線が北日本を通過し，
NICT(b)HG-SPIDER により観測された鉛直流の時間高度断面．図中の実線と点線はラジオゾンデ（館野，9 時）の本部では 2 時から 17 時にかけて断続的に弱い降水が確

気温（T）と露点温度（Td）のプロファイル．

認された．館野の高層気象観測データ（9 時）では，高参考文献

度 3～4 km で湿度 9～39%と乾燥しているが，高度 4～[1] 山内ほか，2008 年 1 月 1 日羽田空港周辺で発生し5 km は 90%程度と湿潤であった（図 1）．ドップラーラ

たドライ・ダウンバースト，B208，日本気象学会 2008

イダーと HG-SPIDER により 15:44:30～15:46:30 に高度

年春季大会.

2～4 km で強い下降流（最大値 12.5 m/s）が観測された．

[2] 足立・新野，スマートフォンカメラとフェーズドア

下降流域での HG-SPIDER のエコー強度は 10 dBZ 程度

レイレーダーを用いた冬季ドライマイクロバースト

であり，地表面付近では-20 dBZ 程度の弱いエコーが観の解析，P320，日本気象学会 2022 年秋季大会.

測され，雲粒が蒸発している状況が示唆される．

謝辞

MP-PAWR では，水平スケールが約 1～3 km 程度で，本件は総務省から受託した「電波伝搬の観測・分析等

エコー強度が 25 dBZ 程度の領域が高度約 4 km の雲底の推進」の支援を受け行われた．また，内閣府総合科から高度2 km まで伸びたような構造が複数個観測され学技術・イノベーション会議の戦略的イノベーションており（図略），そのうちの 1 つが NICT 本部上空を通創造プログラム（SIP)「国家レジリエンス（防災・減災）

過した際に強い下降流が観測された．地表面付近でのの強化」によって実施された．

-118-

B308

竜巻の発生可能性と属性の予測に関する研究*大 森 瑛 人 (気 象 大 学 校 ),1.

中 里 真 久 (気 象 大 学 校 )研究の目的と研究方法

本研究は、竜巻の発生可能性と属性の予測技術を確立することを目的としている。この目的のために、気象庁の数値モデル（GSM、MSM、LFM）の解析値を用いて、竜巻の回転風速や直径、移動方向・移動速度、竜巻が持ちうるエネルギーの最大値、強度分布（竜巻の強度
別の発生数）などの物理量を計算し、日本及び米国で発生した竜巻について現地調査結果と比較した。回転風(a) 回転風速(TVP)＋移動速度

速と直径の計算には質量保存則と角運動量保存則、最大エネルギーの計算にはエネルギー保存則、移動方向・移動速度の計算には運動量保存則等、強度分布の計算には統計力学を用いた。
2.

結果・考察

竜巻の回転風速に移動速度を加えることで、現地調
査結果の風速階級の約 7 割を再現できた（図 1a）。しか(b) 最大エネルギーに対応する風速(𝑣0 )＋移動速度

し、F4 以上等の激しい竜巻については、回転運動だけ

図 1：風速階級(EF スケール）の推定値と現地調査結を考慮した風速では現地調査結果を再現できなかった。

果の差の相対度数分布（アメリカ）。

最大エネルギーに対応した風速 𝑣0 は、回転運動に加えて動径方向と鉛直方向の運動や熱運動も考慮されており、激しい竜巻の風速を再現できる。但し、𝑣0 は竜巻がとりうる最大強度を表すにすぎず、弱い竜巻も含めた全ての竜巻の強度を一意的に推定することはできな
い（図 1b）。
被害幅は、竜巻の直径または直径を移動速度で補正した値により推定することが効果的であると分かった。
また、竜巻の移動方向・移動速度については、LFC での風速を用いる方法と地上～LFC のホドグラフの曲率(a)アメリカ、CTID（2007～2022 年）

中心を用いる方法を複合的に使うことが効果的であると示唆された。
年単位の気候学的な強度分布（CTID）と Tornado
Outbreak における一連の竜巻の強度分布（TIDIC）について調べ、分布の形状や傾きを理論的に再現できることが確認された（図 2）。このことから、竜巻の強度
別の度数分布を一意的に予測できる可能性が示唆される。強度分布を用いて竜巻の発生数の推定を試みたが、本研究で採用した計算方法では、推定誤差が大きく実用的ではなかった。

(b)アメリカ、TIDIC（2011/4/25～28）

図 2：現地調査結果から得られた CTID・TIDIC(赤線)と理論的に計算された CTID・TIDIC(青線・水色線) の
比較。

-119-

B351

気象庁数値予報システムにおける衛星搭載マイクロ波気温
サウンダの同化利用チャンネル拡充に向けた調査*浦 田 知 哉 , 清 水 宏 幸 (気 象 庁 数 値 予 報 課 )
1.

はじめに

気象庁の数値予報システムでは、初期値解析において様々な観測データを同化している。初期値の精度向
上は、台風・豪雨等の予測精度向上に重要であり、気象庁では新規観測の導入や観測データの利用改良を継続的に進めている。
衛星搭載マイクロ波センサによる観測データは、気温・水蒸気・雲分布・地上風など地球大気の様々な情報を含んでおり、同化することで予測精度の向上に大きく貢献している。マイクロ波気温サウンダ（AMSU-A 等）
は 60GHz 帯の酸素の吸収帯を利用し気温の鉛直分布に関する情報を観測しており、そのデータの同化により
気温場や高度場の精度改善に寄与している。搭載されたチャンネルのうち酸素の吸収帯から外れたチャンネ
ル（以下「窓チャンネル」）は、マイクロ波イメージャ（AMSR2 等）の現在同化利用中のチャンネルと周波数が近く、そのデータから大気下層の水蒸気の情報が得られるが、品質管理処理に使用されるのみでそれ自体は現在同化されていない。マイクロ波気温サウンダの窓チャンネルを新たに同化することで、マイクロ波イメージャの観測がない場所にも水蒸気に関する観測データが追加され、水蒸気場や降水域の予測精度向上が期待できる。
本調査では、窓チャンネルを同化利用した場合の気象庁数値予報システムへのインパクトを示す。
2.

意な改善が確認できた。
図 1 に示した降水事例では、窓チャンネルを同化することで降水域をより広く予測し、実況に近い分布が表現された。降水域の風上にあたる南東側の海上では、初期値解析においてAMSU-A の窓チャンネルが同化されていた。一方、周囲にマイクロ波イメージャの観測はなかったため、この改善は窓チャンネルの同化によって水蒸気に関する情報が追加された効果といえる。
4.

まとめ

マイクロ波サウンダ AMSU-A, ATMS の窓チャンネ
ルの同化により、大気下層の水蒸気の情報を持つデータが解析システムでより多く利用された。その結果、水蒸気場や降水域の予測精度が改善することを確認した。
今後は、窓チャンネルの同化による効果のさらなる調査や、局地数値予報システムを用いた実験、雲や降水の影響を考慮した全天同化への移行といったより効果を引き出すための利用方法高度化の検討を行なう予定である。
表 1：AMSU-A, ATMS の窓チャンネルの周波数（比較のため、マイクロ波イメージャ AMSR2 の周波数を示す。
）
AMSU-A
ATMS(参考)AMSR2
ch1

23.8GHzch1

23.8GHzch9

23.8GHzch2

31.4GHzch2

31.4GHzch11

36.5GHz

ch15

89.0GHzch16

89.5GHz

ch13

89.0GHz

新規利用するデータと品質管理処理の概要

欧州極軌道衛星 Metop-C 及び米国極軌道気象衛星
NOAA-15,-18,-19 搭載の AMSU-A と、米国極軌道気象
衛星 Suomi-NPP 及び NOAA-20 搭載の ATMS の窓チャンネルを調査対象とした（表 1）。
本調査では、
現在同化利用中の AMSU-A 及び ATMSの気温チャンネルに準じ、窓チャンネルについても雲や降水の影響を受けない晴天域の輝度温度データを同化した。また、地表面射出率の扱いが簡便な海上のデー
タのみを使用した。
3.

メソ数値予報システムへのインパクト

全球数値予報システムを用いた実験で気温や水蒸気場の全球的な改善を確認したのち、メソ数値予報シス
テムを用いて実験を行った。
メソ数値予報システムでは、2021 年 7 月の 1 ヶ月間の検証から、水蒸気分布に加え弱い降水域の予測で有

図 1：MSM での降水域予測の改善事例（2021 年 7 月 15 日
12-15UTC の 3 時間降水量(mm)。上段は解析雨量、下段左・右は 12UTC の解析値からの予報で、それぞれ窓チャンネル
追加前と追加後を表す。
）

-120-

B352

静止衛星の全天候赤外輝度温度同化－同化処理の改良と各処理の評価－*岡 本 幸 三 、 石 橋 俊 之 、 岡 部 い づ み (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

気象衛星によって観測される赤外輝度温度データは、同化と比較）②複数水蒸気バンド間の観測誤差相関を考慮。さら数値予報データ同化において最も影響の大きな観測デにその誤差相関の構造が、雲によって変わることを考ータの一つである。現在は雲の影響を受けない晴天輝慮度温度（CSR: clear-sky radiance）の同化が主であるが、③バイアス補正量を推定する説明変数の選択。特に解析・予測精度の改善を得るため、雲域も含む全天候

雲の効果の有無。

域の輝度温度（ASR: all-sky radiance）を同化するためのその結果、複数バンド同化、誤差相関考慮、雲の効果研究開発が世界の現業・研究機関で進められている。

を表す説明変数を導入することが、大きな改善効果を筆者らは、気象庁の全球データ同化システムを用いもたらすことが判明した。一方で、誤差相関構造へ雲て、
ひまわり衛星の ASR を同化する研究を行っており、依存性を導入したことによる明確な改善効果は見られこれまで ASR のモデル再現性や[1]、同化開発・実験結なかった。

果[2]について紹介してきた。ASR を同化すると水蒸気

今後は、本研究の開発を他の静止衛星や赤外サウン場を中心に解析・予測を改善するものの、対流圏下層

ダに適用していくことを計画しており、学会当日はその気温予測が改悪することが課題であった。

の結果についても紹介したい。

その後、この課題の解決に向けて取り組むとともに、同化処理のいくつかの重要な設定について、先行研究

4.

謝辞等に基づく他の設定と比較し、その効果を個別に評価

本研究はJSPS 科研費JP19H01973 の支援を受けました。

した（同化処理評価実験）
。
参考文献
2.

同化処理の改良

様々な品質管理（QC）や、バイアス補正処理、観測誤差モデルを改良し、データ同化実験を通して効果を[1] Okamoto et al., 2021, Q. J. R. Meteorol Soc, 147,
3611-3627.
[2] 岡本ら, 2022, 2022 年気象学会春季大会検証した。その結果、雲の影響によりモデルがうまく表現できない観測データを、より厳密に除いたり、バイアス補正処理を見直すこととした。これにより、観測－モデル計算値（O-B）に現れる負バイアスが減少し、過度な解析インクリメント（特に水蒸気）を抑えることができ、CSR 同化を上回る予測の改善を得た。すな
わち全天候同化といえども、雲の影響が大きな観測はまだ適切に同化することが難しいため、これらを適切に選択・補正することが重要となる。実際に同化利用される観測は晴天域に加え、下層雲域と薄い雲域の一部である（図１）。
3.

同化処理の評価

同化処理評価実験においては、ひまわり８号の全球
ASR 同化に対して、以下の効果をそれぞれ調査した。
①複数の水蒸気バンド同化（先行研究の単一バンド

図 1：全球同化システムで処理された一解析あたりのデータ数を、雲タイプごとに分類。ひまわり 8 号の水蒸
気バンド 8、9、10（中心周波数は 6.2 μm、6.9 μm、7.3 μm)に対して、品質管理前のデータ数を棒グラフ、QC にパスしたデータ数を折れ線グラフで表示。データ処理期
間は 2020 年 8 月の一ヶ月間。

-121-

B353

Aeolus 衛 星 の 視 線 風 速 デ ー タ 同 化 に よ る
台風強度予測へのインパクト評価*岡 部 い づ み (気 象 研 究 所 ),
1.

はじめに

岡 本 幸 三 (気 象 研 究 所 )化）、EAST グループ（緯度±5 度・経度+5～+30 度以

衛星搭載ドップラー風ライダー(Doppler Wind Lidar:

内で同化）の 3 つに分け、各グループのテスト実験とDWL)は、大気中のエーロゾルや雲の流れをドップラー

コントロール実験の強度予測（台風中心気圧）を比較

効果で捉え、視線方向の風速を観測するセンサである。

した。NEAR グループに関する結果を図１に示す。差晴天域でも観測でき、鉛直分解能の高い風プロファイの絶対値は小さいものの、24 時間予報で有意に悪化しルが得られる。2018 年、欧州宇宙機構(European Spaceた。バイアス差が平均絶対誤差（MAE）の差と同程度

Agency: ESA)が世界で初めて DWL 搭載衛星 Aeolus のに増加している事から、コントロール実験に元々あっ打ち上げに成功して以来、欧州中期予報センター

た正バイアスが悪化したことで MAE も悪化したと考(ECMWF)などの気象予測システムで現業利用が開始えられる。当日はテスト実験でバイアスが増加した原されており、DWL データ同化による風速・高度・気温・因について考察した結果を報告する。

水蒸気場の予測精度向上が報告されている[1]。日本でも、この DWL データ同化インパクトについて OSSEによる研究[2]や Aeolus 衛星の DWL データ同化インパ
クト評価が行われている。前回の気象学会秋季大会では Aeolus 衛星データ同化による台風進路予測へのイン
パクトについて報告した。今回は、台風強度予測へのインパクトについて調査した結果を報告する。
2.

同化実験設定2019 年 12 月末時点の気象庁全球解析システム相当の設定をコントロール実験とし、その設定に加えて、Aeolus による L2B プロダクトの視線方向の風速データ（以下、Aeolus データ）を利用した実験をテスト実験とした。ただし、テスト実験では、毎回の解析でコントロール実験の第一推定値を用いた。これは、毎解析で同化された Aeolus データによる直接的な効果を調査

図１ NEAR グループの台風中心気圧予測(a)平均絶するためである。品質管理手法は前大会で報告した実対誤差(MAE)と(b)バイアスのテスト実験－コントロー

験設定と同じく、晴天域ではレイリー風を、雲域ではル実験の差。エラーバーは 95%有意判定の範囲を示し、ミー風を利用した。検証期間は 2020 年 8 月 1 日～11

黒丸は 95%有意な変化を示す。

月 10 日で、その間に 20 個の台風が発生していた。
参考文献
3.

検証方法と結果概要[1] Rennie, M. P. and L. Isaksen, 2020, The NWP impact of

統計的な検証方法は前大会で報告した手法と同一でAeolus Level-2B winds at ECMWF, ECMWF Technical

あるため、以下、簡潔に述べる。台風中心位置(TC)とMemorandum, 864.
[2] Okamoto, K. et al., 2018: Feasibility Study for FutureSpace-Borne Coherent Doppler Wind Lidar Part 3:
Impact Assessment Using Sensitivity Observing System
Simulation Experiments, JMSJ, 96, 179-199.

Aeolus データのカバレッジの関係から、解析日時をNEAR グループ（TC から緯度・経度±5 度以内で同化）、
WEST グループ（緯度±5 度・経度-30～-5 度以内で同

-122-

B354

全 球 大 気 と 地 球 表 面 状 態 等 の 結 合 同 化 に 向 け て (2)*石 橋 俊 之 （ 気 象 研 究 所 ）全球の大気状態の解析において、最も重要な情報
源は観測データである。大気解析や予測精度の向上のためには、より多くの観測情報をデータ同化によって無矛盾に統合する必要がある。一方で、現在大気解析で同化されている観測は、利用可能な観測のごく一部でしかない。これは、数値予報システムの近似精度等に起因している。地球表面（海面及び陸面）状態（Earth Surface State: ESS）の情報を持った観測は、大気状態解析において、同化の難しい観測の一つである。ESS は大気モデルでは下部境界条件となるため、物理過程が十分に表現できないこと等
が主な理由である。
近年、大気と海洋等を対象にした結合同化がはじまっているが（Laloyaux 2015 等）、大気と相互作用の強い海面過程は、海洋の平均的な時間スケールに比べて速いため、海洋モデルで十分に表現されていないなど、既存の各媒質単体モデルを単純に結合しても、十分な境界過程が同化で利用可能とはならない場合がある。このため、境界過程だけを部分的に結合する研究もはじまっている（Akella 2017; 石橋
2022 等)。
本研究は、気象庁全球大気数値予報システムを拡張して、ESS と大気を同時に解析すること（部分結合同化）で、同化される観測情報を拡充し、大気・
ESS 結合系の解析や予報精度を向上させることを目的とする。前報（石橋 2022）では、ESS の情報を持った衛星データの同化利用の拡充（図 1）と、海面
水温と大気状態を同時に解析することで、解析や予報精度が熱帯を中心に向上すること（図 2, 3）等を示した。発表では、ESS の共分散行列の高精度化や、陸面への拡張等の部分結合同化の高度化について報告する。

図 1. AMSR2@6-10GH の観測と予報値の差分統計

図 2. 大気 SST の結合同化による予報精度の変化。
赤（青）は結合による精度改善（改悪）を示す。各パネルの横軸は予報時間（0 から 5 日）、
縦軸は高度、
列は北から 20 度ごとの帯状平均スコア、行は要素で上段から東西風、南北風、気温、相対湿度、高度場。

図 3. 図 2 と同様。但し、低周波マクロ波を同化。
謝辞： 本研究は JSPS 科研費 JP17K05658, 22K03726の助成を受けたものである。

-123-

B355

気象庁メソ数値予報システムにおける地上湿度データ利用*渡 口 椋 、 入 口 武 史 ( 気 象 庁 数 値 予 報 開 発 セ ン タ ー )
1.

はじめに

4.

実験結果
2022 年 4 月時点のメソ数値予報システムをベースに

対流圏下層の水蒸気は、線状降水帯等による集中豪雨の発生や維持に大きな影響を及ぼす。そのため、観測に 地上湿度を同化した実験を実施し、その影響を調査したより対流圏下層の水蒸気の流入を捉え、数値予報の初期

2値に反映させることは、集中豪雨の予測精度向上におい測が統計的に有意に改善した。降水予測については、特て重要な要素のひとつである。気象庁では、地上におけに強雨域の上流で地上湿度が同化された事例において。地上湿度の同化により夏・冬期間ともに地上湿度の予る水蒸気観測を強化するため、アメダス観測所における 改善が顕著に見られた。2022 年 7 月 16 日 3 時(日本時)
湿度計の設置を 2020 年度から順次進めている。これらの宮城県における強雨事例(図１)では、12 時間前からのの地上湿度データを数値予報の初期値解析に利用する 予測において、地上湿度の同化により佐渡付近と静岡付ことで対流圏下層の水蒸気分布の予測、及び降水予測の

近の可降水量が増加し、これらの水蒸気が宮城県に移流

精度改善が期待される。

したことで強雨予測が改善した。

局地数値予報システムでは、国内気象官署等における 5.

まとめと今後の展望

地上観測(以下 SYNOP とする)による地上湿度を既に利

メソ及び局地数値予報システムにおいて、地上湿度を用しているが、これに加えてアメダス地上湿度を新規利利用することによる地上湿度及び降水の予測精度向上

用する開発を行うとともに、地上湿度データが利用されを確認した。この結果を踏まえ、2023 年 3 月にメソ及びていないメソ数値予報システムでも、SYNOP とアメダ

局地数値予報システムへアメダス地上湿度の新規利用

スの地上湿度を新規利用するための開発を行った。

を、加えてメソ数値予報システムでは日本の SYNOP 湿

本発表では、本開発においてインパクトが大きかった 度の新規利用を開始した。今後は、新規設置されるアメ
メソ数値予報システムでの調査結果を中心に示す。

ダス湿度計の利用を順次進めるほか、地上湿度観測の高2.

度利用のための品質管理手法の改良やモデルのバイア

地上湿度観測データに対する品質管理処理

新規利用した地上湿度に対する品質管理 (QC) 処理 ス軽減に向けた開発を進めていく。
は既存の局地数値予報システムにおける SYNOP 湿度に対する処理[1]を基に、動的 QC や空間整合性チェック[2]を追加して構築し、観測値と第一推定値の差(O-B)の統計
結果から観測誤差などを再計算した。
観測要素である相対湿度から解析要素である比湿1への変換に必要な地上気圧について、SYNOP 地点では観測値を、地上気圧が観測されていないアメダス観測所では第一推定値を使用する。第一推定値を利用することによる比湿の誤差は比湿の O-B の標準偏差と比較して十分小さく、データ品質に問題ないことを確認した。
3.

新規利用した地上湿度データの品質確認

図１ 2022 年 7 月 16 日 3 時(日本時)の 12 時間前からの予測事例。左2022 年 8 月から 12 月の期間における SYNOP 湿度と

上：地上湿度を同化しない場合、右上：地上湿度を同化した場合の降水

アメダス湿度の O-B の平均、標準偏差等のデータ品質の予測[mm/3hr]、左下：解析雨量[mm/3hr]、右下：改良前後の初期値にお調査結果からは、地上湿度観測は同化に問題ない品質でける可降水量[mm]の差。

あることを確認した。一方、O-B の統計からは、2022 年

参考文献

3 月のメソモデル改良により地上湿度予測が大きく改善[1] 永戸ほか, 2013, 数値予報研修テキスト, 46, 20-22.

した[3]ものの、第一推定値の観測値に対する乾燥バイア[2] Onogi, K., 1998, J. Meteor. Soc. Japan, 76, 497-516.

スが完全には解消されていない点も示唆された。

[3] 北村ほか, 2022, 気象学会春季大会, WF-20+1

2

上空では相対湿度を同化に利用している。

実験期間は 2021 年 7 月(夏期間)、2022 年 1 月(冬期間)。

-124-

B356

AMSU-A 放射輝度観測同化インパクトの推定：OSE と EFSO∗

山崎哲（JAMSTEC）
・寺崎康児（気象研究所）
・三好建正（理研 R-CCS）・野口峻佑（九大・理）

大気大循環モデル AFES と LETKF で構成されるて，IAMSU-A は負の値を取っており，EFSO と逆符

球再解析 ALERA が作成される．我々は，ALERA

効果をもたらす理由は，AMSU-A 観測の蓄積によっ

データ同化システムによって実験的アンサンブル全号になっている．一見，蓄積観測インパクトが負のとそのデータ同化システムを使って，特定の観測の予てデータ同化サイクルが安定化するためで，結果と報へのインパクトを見積る観測システム実験を行っ して改善に寄与していることがわかった．
ている．さらに，EFSO と呼ばれる，すべての観測

最後に，eAMSU-A と IAMSU-A の分布を比較した．

の寄与を一度に診断する手法を実装している．今回， 図 1 から，EFSO で推定される南半球中緯度対流圏
我々はデータ同化システムを鉛直 56 層でモデルトッ 上部の正の eAMSU-A 極値と，OSE で得られる負のプを約 0.1 hPa まで変更し，成層圏を解像できるモIAMSU-A 極値の分布が高度・緯度断面で対応していで開発された LETKF での放射輝度同化スキームをは eAMSU-A の力学的な下流に位置することがわかっることがわかった．詳細な調査では，負の IAMSU-A

デルとした．さらに，Terasaki and Miyoshi (2017)

た．この結果は，EFSO が AMSU-A の蓄積観測イン

実装し，AMSU-A 放射輝度観測を同化できるようにした．今回は，同化が可能になった AMSU-A 放射

パクトの診断に有効であることを意味する．

輝度の観測インパクトについて，観測システム実験（OSE）と EFSO を比較し，観測インパクトが「蓄積」する状況で EFSO が適用可能なのかを調査した．
この同化システムで同化される観測は，PREPBUFRによる従来型観測・航空機観測・衛星風に加えて，

AMSU-A 放射輝度観測の 6〜8 チャンネルを新たに同化している．AMSU-A の同化には Terasaki andMiyoshi (2017) で開発された放射輝度同化手法とオンラインバイアス補正法を実装している．ALERAの精度は，JRA-55，ERA5，NCEP-NCAR (R1) 再解析との比較から，対流圏では NCEP-NCAR と同程度の精度を有していた．また，山崎・野口（2022）
では，2018 年〜2019 年に両半球で発生した成層圏

突然昇温を再現できていたことが示されている．ここでは，ALERA のシステムから AMSU-A 放射輝度観測だけを除いた OSE を行った．OSE が，2018

年 12 月 21 日から 2019 年 1 月 31 日（NH-winter 実験）の期間についてなされ，ALERA (OSE に対して CTL 実験) と比較を行う．OSE では，CTL に対して AMSU-A 観測を毎データ同化サイクルから除く．そのため，AMSU-A 観測のインパクトが蓄積す

図 1: NH-winter 実験での（上段）e
と（下段）
Fig.
5
I
の期間平均された帯状平均高度緯度断面
る．EFSO で診断される AMSU-A 観測のインパクト（eAMSU-A ）に対して，OSE と CTL の差から得られるそれを蓄積観測インパクト（IAMSU-A ）と呼ぶ．

NH-winter 実験の期間で平均された eAMSU-A と

IAMSU-A を比較すると，eAMSU-A = 7.732 × 10

−2

[J kg−1 ] で IAMSU-A = −9.4 × 10−2 [J kg−1 ] となった．eAMSU-A は正の値を取っており，AMSU-A 観測
が予報改善に寄与し得ることを示しているのに対しAMSU-A]．

AMSU-A
−1

[J kg

文献

• Terasaki, K., and T., Miyoshi, 2017, J. Meteor. Soc. Japan.
• 山崎・野口（2022），日本気象学会 2022 年度
春季大会

-125-

B357

NICAM-LETKF による水 同 位 体 大 アンサンブル同 化 実 験*田 上 雅 浩 (気 象 研 ),芳村圭（東大生研）, 八代尚（国環研）

１．はじめに
水同位体比は相変化時の履歴を記録する天然のトレーサーである。水蒸気同位体比を大気モデルに同化することで、相変化の履歴を追加的に解析できると考え

ンサー（IASI）は高分解能であるため、ピーク高度に相当する約4.5km面におけるデータを2.5度x2.5度に間引いて擬似観測データを生成した。
同化に使用する観測データ種とアンサンブル数られている。近年のリモートセンシング技術の発展に（（）の中の数字）を変えて１０実験行った。

より、衛星に搭載された赤外サウンダーやマイクロ波

PREP(64)、PREP+Qv(64)、PREP+QvdD(64)、から水蒸気の同位体比を観測できるようになった。こPREP(256)、PREP+Qv(256)、PREP+QvdD(256)、のような観測技術のブレークスルーにより、水蒸気のPREP(1024)、PREP+Qv(1024)、PREP+QvdD(1024)。同化

同位体比を同化したときの影響（Yoshimura et al.,

期間は2018/1/1から3/1までである。

2014）や数値予報への改善可能性（Toride et al.,

３．結果

2021; Tada et al., 2021）について報告されてい

PREP(64)実験を基準に、他の実験の RMSE がどのくる。水同位体比データ同化は、大気モデルによるシミらい改善したのかを図１に示す。2018/2/1~3/1 までのュレーションの再現性を向上させることが期待されて結果を平均化した。まず、高度 5km における水蒸気同いる。著者らは、全球非静力学モデルNICAMに局所ア位体比（qv_hdo）については、従来観測データのみをンサンブルカルマンフィルターLETKFを実装した

同化する場合、アンサンブル数を大きく増やしてもNICAM-LETKFに、水蒸気同位体比をデータ同化できる

2~3％しか改善しなかった。その一方、従来観測に水システムの開発を行ってきた。本研究では、理想化さ蒸気量と同位体比とを追加的に同化する PREP+QvdD でれた実験環境の下で、水蒸気同位体比を大アンサンブ

は、水蒸気同位体比の全球 RMSE が 5%以上改善するこルでデータ同化したときの影響について紹介する。

とが確認された。この傾向は水蒸気量についても見ら

２．研究方法れた。今後、他の変数および地域ごとに同様の検討を本研究では、水蒸気同位体比をデータ同化できる
NICAM-LETKF-WISOを用いた。これは、NICAM-LETKFの行い、水蒸気同位体比を大アンサンブルで同化するメ
リットについて考察する。

同化変数（気温、気圧、東西風、南北風、水蒸気量）に、水蒸気同位体比（δD、δ18O）が加えられたものである。
水蒸気同位体比をデータ同化したときの影響を評価するため理想化実験を行った。ここでは、NICAMの空
間解像度はGL05（約256 km）、鉛直総数は78層とし、対流・雲物理過程を使用するモードで実験した。局所化は水平500km、鉛直log10(0.4) hPaとした。
2017/1/1から2018/1/31まで、64アンサンブルでのフリーラン実験を行った。フリーラン実験のうち１本を選び、それを本研究の真値とした。2018/1/15から
1/31まで、00Zにおけるデータを収集し、それらのデータをデータ同化実験の初期値とした。
疑似観測データは、実際に観測された位置情報を基に、真値のシミュレーションに観測誤差を加えてに作成した。疑似観測データは、従来観測（PREP）、衛星観測された水蒸気量（Qv）、衛星観測された水蒸気同図 1:PREP（64）からの全球 RMSE の低減率．水蒸気同位体比（δD）の３種類である。想定する衛星観測セ

位体比（qv_hdo）、水蒸気量（qv）について

-126-

B358

変分下界によるデータ同化法の提案と変分自己符号化器による実装*安 田 勇 輝 (東 京 工 業 大 学 ),
1.

はじめに

データ同化は背景値と観測値から真値を推論する方大 西 領 (東 京 工 業 大 学 )平均 6(!) のモデル化には自由度がある。本研究では、観測値のみから成る損失 ∑ 3#$% ⊙ |" − 6(!)| を利

分 Bayes 法の一種として、深層 Kalman フィルタを含む

用し、超解像ニューラルネット 6(!) を事前学習させる。その後、エンコーダー 8(!, "), 9 " (!, ") およびデコ

変分自己符号化器 (VAE) の枠組みが提案された[1]。しーダー 3(#) により VAE を構成し、変分下界を損失かし、この手法は言語分野への適応が主で、データ同化とした学習を行う。得られたエンコーダーは、観測値おには応用されていない。本研究は、変分下界による同化

よび超解像された背景値に近い推論を与え得る。

法であり、Bayes の定理により定式化できる。近年、変法を提案し、その実装例として、同化と超解像 (ダウンスケール) が VAE により同時に実現可能なことを示す。

5.

二次元順圧流による教師なし学習の実験

二次元順圧ジェットの数値実験を行い[2]、手法の実

2. 変分下界
背景値 ! と観測値 " から真値 # を推論する。これ

現可能性を検証した。高解像度 (128×64) の結果を真らは流れ場のスナップショットで、" は空間的な欠損

プルし、ノイズを加えることで疑似観測値を生成した。

を持つとする。この時、対数尤度 ln &("|!) の下界は背景値と見做すのは低解像度 (32×16) の結果である。

ln &("|!) ≥ +! [ln &("|#)] − +! /ln

0(#|!, ")2&(#|!)

値と見做なす。この真値中の 2.7%の格子点をサブサン

同化サイクルの長さは移流時間スケールの半分とした。
比較対象としてアンサブル Kalman フィルタ (EnKF)となる。ここで、近似事後分布 0(#|!, ") を導入した。

による推論を用いた。精度向上のため、低解像度の背景

右辺は変分下界と呼ばれ、第一項が再構成誤差項、第二値を代数補間し、
高解像度空間でEnKFを適用した[3]。

項が KL ダイバージェンスによる正則化項を表す。
3.

6.

変分下界の解釈

実験結果

図はある時刻の渦度の解析値と全テスト結果による正規分布を仮定し、変分下界の解釈を与える。&("|#)""

は平均 3(#) 分散 4 、&(#|!) は平均 6(!) 分散 7 、そして 0(#|!, ") は平均 8(!, ") 分散 9

" (!,誤差の差の時系列を示す。アンサンブルの時間発展を利用しないにも関わらず、VAE は EnKF と同程度の格") を持

子点誤差を示した。一方、パターン誤差は EnKF よりつとする。標準 Gauss ノイズ : を利用し、期待値をサも小さい。これは、超解像によって真値に近い空間パタ

ンプル平均で置換すると、変分下界は以下となる。

ーンが推論されたことを示唆する。計算時間の平均は[" − 3(8 + :9)]"
1− = >3#$% ⊙A
2
4"

VAE が 25 秒、EnKF が 216 秒と、約 1/8 に短縮された。

[8 − 6(!)]"
1
9"
9"
− =>
+
−
ln
B
CA + const
2
7"
7"
7"
第一項は再構成誤差、第二項は KL ダイバージェンスから得られる。3#$% は観測の存在する格子点で 1、それ以外で 0 をとる。8 と 9 " の引数は省略した。簡単のため、7 " と 4 " は定数と仮定する。変分下界の最大化を考えると、第一項は、# の実現値 8 + :9 を観測値
" に近づけ、第二項は、# の平均 8 を背景値の関数
6(!) に近づける。すなわち、変分下界の最大化による推論は、最小分散推定の一般化と解釈できる。
4.

VAE による超解像データ同化

変分下界の中の関数 3, 6, 8, 9 をニューラルネット
で表現すると、教師なし学習を実行できる。事前分布の図：(上) 渦度の真値と解析値。黒点は観測点を表す。(下) 全テスト結果の誤差の差の時系列。灰色は 10--90 パーセンタイ
ル値を表す。パターン誤差は SSIM から計算した[4]。
[1] Girin et al. (2021), doi: 10.1561/2200000089 [2] David et al. (2017), doi:
10.1016/j.ocemod.2017.03.008 [3] Barthelemy et al. (2022), doi: 10.1007/s10236022-01523-x [4] Wang et al. (2004), doi: 10.1109/TIP.2003.819861

-127-

B359

スパースセンサ最適化による費用対効果の高い観測網設計*小 槻 峻 司 , 塩 尻 大 也 , 齋 藤 匠 , Mao Ou yan g (千 葉 大 学 )
1.

はじめに

はセンサ位置最適化が不可能な理由は、組み合わせ爆

近年急速に進行している気候変動により、台風や線発にある。SST の例ではセンサ位置候補点は約 40,000状降水帯などの水災害が頻発化している。これらの水点あり、10 点の観測位置パターンは 40000𝐶10≒2.9×1039

関連災害を把握・予測するため、気象状態のモニタリと天文的数となり、全探索による観測位置最適化は不ングはその重要度を増している。しかし一般に、求め可能である。SSP は、固有分解基底により探索空間次たい大次元の状態量に対して観測は非常にスパース元を削減し、貪欲法による準最適解探索により、現実(疎)である。疎な観測を有効に活用するため、データ同的計算時間で観測候補点の絞り込むことを可能とする。

化技術が開発され、数値天気予報で活用されてきた。

SST を用いた事前実験で、SSP を観測誤差のある大しかしデータ同化は「疎な観測からの状態推定」に効

次元系に適用するために、観測誤差を考慮したセンサ

果的な一方「観測位置をどう最適化するか」という問

位置決定手法の有効性を確認した。次に SSP を、北海いに答える事は出来ない。そこで本研究では、情報科

道の雨量観測点の最適位置決定に適用した。過去の 14

学分野で深化したスパースセンサ最適化手法 (SSP;

日積算レーダー解析雨量データを訓練データとして特Manohar et al. 2018) を気象学の問題に応用し、費用対効

異値分解を行い、特異ベクトルで張られた低次元化空果の高い観測位置決定手法の開拓に取り組んだ。

間で観測位置を最適化した。その上で、アメダス観測
地点、若しくは、SSP 提案地点の雨量を観測とし、雨

2.

方法と結果

量の空間分布を推定した。この空間分布推定は、特異

SSP は (a) 固有直交分解、(b) センサ位置最適化、(c)ベクトルで低次元空間を張った局所アンサンブル変換

観測からの状態推定(再構成) の 3 プロセスからなり、カルマンフィルタで実施した。理想実験による SSP がカルマン渦など低自由度系で実証されてきた。事前実

雨量観測点の最適化にも有効であることが示された。

験においてまず、海表面温度 SST を用いた実験で SSP

講演では、SSP を活用した機動的観測地点の最適化が良好に動作することを確認した。既存の双子実験でなどの最新の成果を報告する。

図-1 北海道の 14 日積算降水量(mm)を対象としたスパースセンサ位置最適化 (SSP) 実験。既存のアメダス観測地点と(左上)、SSP の提案する観測地点 (右上) の双方からデータ同化を用いて降水量を推定し、レーダー解析
雨量と比較した場合の誤差を示す (左下・右下)。投稿準備中の論文、Shiojiri et al. (in prep) からの引用。

-128-

C101

ラ イ ダ ー で 観 測 さ れ る 大 気 境 界 層 内 CO 2 濃 度 増 加 イ ベ ン トのソース推定*阿 保 真 、 柴 田 泰 邦 、 長 澤 親 生 （ 東 京 都 立 大 学 シ ス テ ム デ ザ イ ン 研 究 科 ）1. はじめに
我々は、CO2 濃度の鉛直プロファイルを測定するために、
波長 1.6μm 差分吸収ライダー(DIAL)を開発し[1,2]、2015
年から東京西部に位置する東京都立大学日野キャンパスにおいて、高度 0.45km から 2.5km までの夜間と昼間のCO2 濃度の鉛直プロファイルを、レンジ分解能300m、積分
時間 1 時間で観測を行っている．2016 年 10 月からは３波
長 DIAL による気温観測を同時に行い、観測精度を高めている。前回は狭い領域でのトラジェクトリ解析を行いソースの推定を試みたが[3]、今回は、領域を広げ晴天時夜半
過ぎから午前中に大気境界層内に出現する CO2 濃度増加イベントについて、3 次元大気輸送モデルを用いたトラジェクトリ計算を行い、そのソース推定を行った。
2. トラジェクトリ解析の方法
数値気象予報メソスケールモデルの各気圧高度面風データを空間解像度 1km×1km、高度解像度 105m、時間間
隔 20 分に補間し、粒子追跡法による簡易トラジェクトリシミ
ュ レ ー シ ョ ン を 実施し た 。 計算領域は 東経 139.0 〜
140.25°、北緯 35.2〜36.2°（78x78km）である。
計算領域の CO2 の大規模ソースである火力発電所、製鉄所、セメント工場の排出量を公開データから推定し、(a)

高度 300ｍに連続的に注入し、プルーム式に合致するよ
うに、上下並びに水平方向へ拡散させ CO2 濃度の増加
分を 3 次元時系列として計算した。
3. DIAL 観測とトラジェクトリ解析結果の比較
図 1 に、CO2 濃度増加イベント発生時の高度 500ｍにおける風、局地三次元流跡線解析結果、並びにライダーによる高度分布観測結果を示す。図 1(a)のイベントは夜間 3時過ぎに増加イベントが観測されたが、この CO2 のソース
は観測地点の北側にある工場と推定され、夜間の局所的な風の収束により高濃度の CO2 がライダー観測点に運ばれてきたと考えられる。一方図 1(b)のイベントは日出後 6時前後に増加イベントが観測されたが、このソースは観測
地点南東の京浜工業地帯と推定される。
今回は東京都日野市での観測と解析事例を示したが、他の場所でも CO2-DIAL とモデル計算を用いることにより、一か所の観測で周辺部の CO2 発生源の特定や CO2 排出量のモニタリングが可能であると考えられる。
参考文献[1] Y. Shibata, et al., 2017, Appl. Opt.,56, 1194-1201.
[2] Y. Shibata, et. al., 2018, Sensors, 18, 4064.
[3] 阿保他, 2022, 気象学会 2022 年度春季大会, MC-01+(b)

2020/12/07-08 CO25CO2 [ppm]
460
450
440

3
Altitude [km]

22

410
420
450 440 430

11

390

1.5
410

1
1.0

400

-321

00
33
66
Local Time(H)

99

12

15

Local time

400

390
420

400

0.5

410
410

390
380

390390390390390390
390

390
390

2
2.0
420

0
0.0

00

図1

2019/08/04-05 CO2 [ppm]

430
2.5

Altitude (km)Altitude (km)Altitude [km]

4

-5
19

-2
22

11
44
Local Time(H)

430

7
10
7
Local time

CO2 増加イベント発生時の高度 500ｍにおける風（左上）、局地三次元流跡線解析による CO2 濃度の増加分（右上）、
並びにライダーによる CO2 濃度高度分布観測結果（下） (a) 2020/12/7-8, (b) 2019/8/4-5.

-129-

13

16

C102

トレースガスアナライザーを用いた千葉における二酸化炭素濃度の連続観測とその濃度変動の特徴*野 本 真 孝 , 入 江 仁 士 (千 葉 大 学 環 境 リ モ ー ト セ ン シ ン グ 研 究 セ ン タ ー ),寺 尾 有 希 夫 (国 立 環 境 研 究 所 )
1.

研究背景

割合が多い物質ほど CO2 とよく相関することが分かっ

近年、異常気象災害などを引き起こして人類の生命た。このように千葉周辺で排出される CO2 は化石燃料を脅かしている地球温暖化は、化石燃料の燃焼による起源の割合が高いことが確認された。また、これらの人為的な二酸化炭素 (CO2) の排出が最大の要因であ

回帰直線の式から、千葉周辺における CO2 濃度はおよる。2021 年の大気中 CO2 世界平均濃度は 415.7 ppm にそ 422 - 425 ppm をバックグラウンド値（但し、測定の達し、工業化 (1750 年) 以前の平均値とされる 278 ppm

ドリフトの影響を受ける可能性があるため参照値）とと比べて 49％も増加した [1] 。効果的な CO2 の排出対し、そこから BC の 1 μg/m3 の増加が CO2 のおよそ 40

策を講じるには、CO2 濃度変動の要因をより詳細に理ppm の増加に相当すること、NO2 の 1 ppb の増加が CO2

解することが不可欠であり、そのためには人工衛星観のおよそ 2 ppm の増加に相当することも分かった。

測に加えて、精度が高い地上観測による CO2 濃度変動の連続観測が重要である。しかし人為起源排出が多い
大都市での CO2 濃度連続観測を行っている地上観測のサイト数は世界でも極めて限られているのが現状である。このような背景の下、本研究では千葉において CO2
濃度の連続観測を行い、その濃度変動の特徴を明らかにすることを目的とした。
2.

方法

図1

我々は 2021 年 12 月に、首都圏に位置する千葉大学(35.63°N 、140.10°E、海抜 60 m ) にトレースガスアナ
ライザー (LI-COR 社製 LI-7810) を設置し、CO₂濃度の地上連続観測を開始した。LI-7810 は赤外レーザーを用

図 1. CO2 と BC の濃度相関図
相関係数 r = 0.734, 回帰直線 y = 43.3x + 425
図 2. CO2 と NO2 の濃度相関図
相関係数 r = 0.650, 回帰直線 y = 2.04x + 422

いた高い精度の微量ガス濃度測定が特徴である。千葉
大学ではブラックカーボンモニターによりブラックカーボン (BC) 質量濃度、MAX-DOAS 法により二酸化窒
素 (NO2) 濃度が連続で観測されている。この同時観測を活用し、本研究では CO2・BC・NO2 の 1 時間当たりの平均濃度を解析し、それぞれの相関を調べた。
3.

結果

図 1 は CO2 と BC、図 2 は CO2 と NO2 の濃度相関図である。初期解析として実施した 2022 年 1 月 1 日～3
月 21 日の期間の相関図が示されている。
この解析から、それぞれの相関係数 (r) は 0.734、0.650 であった。日

図2

参考文献
[1] WMO 温室効果ガス年報の訳 第 18 号,
https://www.data.jma.go.jp/env/info/wdcgg/GHG_Bulleti
n-18_j.pdf, (2022/2 閲覧).
[2] 日本温室効果ガスインベントリ報告書 2022 年

NIR-JPN-2022-v3.0_J_GIOweb.pdf (nies.go.jp)[3] T. Miyakawa., et al, 2015,
Atmospheric Environment Volume 214,https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2019.116858[4] Saunois, M., 2020, Earth Syst. Sci. Data, 12,
1561–1623

本で排出されるCO2 は94.7%が化石燃料起源である [2]ことに対し、BC、NO2 はそれぞれ 91% (春季東アジア)[3] 、49% (全球)[4] 、であるため、化石燃料起源の

-130-

C103

視程計を利用した非球形粒子による消散係数の検出∗

清水厚・西澤智明・神慶孝・杉本伸夫 (国立環境研究所)

はじめに2020 年 2 月に気象庁による黄砂観測地点数が 59 から 11 に減少し、気候変動に伴う自然起源エアロゾルの挙動変化が想定される中で国内における持続的な黄砂観測をどのようにして行うのかが問われている。国立環境研究所では国内 12 地点においてミー散乱ライダーを利用した黄砂観測を継続している他、大気汚染常時監視局データを利用して都道府県別に黄砂判定を行う
手法を提案するなど、長期的な環境影響の評価に利用できるような黄砂検出方法を検討してきた。ライダー
による偏光解消度を利用した非球形 (土壌) 粒子の検出
は固体のエアロゾルを定量的に把握する手法として優れているが、費用や維持管理の面でこれ以上地点数を増やすことは難しい。この度、小型視程計に偏光解消測定機能を組み合わせることで地上付近の非球形粒子
を簡易に計測する手法を検討し、観測を開始したので初期結果を報告する。

シグナルが比較の中心となる。12 月下旬の時系列 (図1) では、日中に視程計・ライダーとも黄砂消散係数 σDが上昇するパターンが見られた。つくばにおける水平風速と比較すると、日中の風速上昇に伴い σD が上昇していることが多い。この時の σD は最大でも 0.01/km程度であり、黄砂の健康影響調査などで利用する閾値
(0.07/km など) よりもかなり低い。散布図 (略) では、全エアロゾル消散係数の対応に比べ黄砂消散係数の対応は良くないが、絶対値が小さいことや、日中に下層から発達する混合層内の土壌粒子であるためライダー/視程計間の高度差の影響を受けていることも考えられる。

偏光解消計測型視程計
LED を利用した小型視程計 miniBSV は、波長 850nmの赤外光を大気中に射出しその後方散乱強度から視程(消散係数の逆数に比例) を導出する。送信部に取り付けた偏光子を通過させて射出光を直線偏波とし、受信部に送信部と直交する偏光子を取り付けることで非球形粒子による後方散乱における偏光解消成分を受光することが可能となる。偏光子を利用しない通常型視程計による全エアロゾル消散係数を σ 、偏光型視程計による消散係数を σs とすると、ライダーにおいて S/P
で定義される偏光解消度 δ は σs /(σ − σs ) となり、黄砂消散係数 δD は δ/0.35 × σ と表すことができる。また、σ # σs となる (偏光解消の度合いが低い) 場合には δ ∼ σs /σ となり黄砂消散係数 σD は σs /0.35 で近似できるため、国内などでは偏光型のみでの観測も有力な手段である。

試験観測結果2 種類の消散係数 δ, δD について、国立環境研究所 (つくば) においてライダーで観測可能な最下層 (地上高度90–120m) での波長 532nm の値と、地上 30m 付近に設置された視程計による波長 850nm での値とを比較した。なお試験観測は 2022 年 12 月中旬から開始したため、予稿作成時点では顕著な黄砂現象は捉えられておらず、ローカルダストと考えられる非球形粒子からの図 1: 2022 年 12 月後半の全エアロゾル消散係数 σ(視程計: 赤、ライダー: 緑)、黄砂消散係数 σD (視程計: 紫、ライダー: 黒)・つくばにおける風速 (水色、右軸)。黄色
は降水があった時間帯。

今後の展望
例年 3–5 月を中心に日本に到来する黄砂を視程計で観測することにより長距離輸送された土壌粒子による消散係数を実際に検出してライダーによる値との差異について明らかにするとともに、国内でライダーが設置されていない地点に視程計を設置して環境省黄砂飛来情報1 におけるデータ提供地点を拡大することを検討する。

謝辞
本研究は環境省・(独) 環境再生保全機構の環境研究総合推進費 (JPMEERF20205001) により実施しました。
1 http://www2.env.go.jp/dss/kosa/

-131-

C104
ドローンを用いた地表付近の CO2 鉛直濃度分布の観測*

井口敬雄（京大防災研），小笠原宏司（京大理院），榎本剛（京大防災研），吉田聡（京大防災研）

1. はじめに上空の CO2 濃度観測は、グローバルなスケールで(2) プロペラによるかき混ぜの効果(3) 濃度の変化に対する CO2 センサーの応答の遅れ

は航空機観測の発達によってデータが充実しつつあ(4) ドローンに対するセンサーの取り付け位置

るが、発生源あるいは吸収源に近い、比較的低い高といった効果が影響していることが予想され、今後度の濃度データは依然として少ないままである。

はこれらの効果の影響を評価していく必要があると本研究では、ドローンを用いて様々な地形および思われる。

土地利用形態の上空で CO2 濃度の鉛直分布の測定を行った。その結果について紹介する。

(a)2. 使用機器
今回の観測で使用するドローンは、京都大学防災研究所気象水文リスク情報研究分野が所有する DJI
社製 Matrice 600 Pro の貸与を受けた。
ドローンには、CO2、風速、気温、湿度を測定するセンサーを搭載する。CO2 センサーは村田製作所製の2 波長 NDIR 方式による自動校正機能を有するセンサ
ーを採 用し た。 風速 の測 定には Anemoment 社のTrisonica Mini センサーを用いた。また、気温と湿度の測定するセンサーとして InterMet 社の iMetXQ2 も搭載した。

(b)

3. 観測手法
観測は 2022 年 9 月末より、巨椋池干拓地農地（宇治市）、京大芦生研究林（南丹市美山町）、府営住之江公園（大阪市）、東舞鶴公園（舞鶴市）、京大農学部グラウンド（京都市左京区）で行った。
各観測点では原則として、朝（夜明け後）、昼（午後 1 時頃）、夕（日没前）で実施した。一回の観測では、ドローンを垂直方向に高度 150m まで上昇・下降させ、その間の CO2 濃度、風速・風向、気温、湿度を
測定した。
図1

4. 観測結果(a)ドローンの高度及び CO2 濃度の時系列(b)高度と濃度の相関（青は上昇時、橙は下降時のマーカー）。2022 年 9 月 30 日昼 巨椋

ドローンによる CO2 濃度観測では、濃度が突然上池干拓地農地にて観測。

昇したり下降したりして、高濃度または低濃度の大気の水平輸送の効果の大きさを窺わせた。また、上昇時と下降時とで濃度の鉛直プロファイルは必ずしも一致しなかった。
これまでの観測結果から、ドローンを用いた濃度

謝辞
本研究は、
「大阪ガス株式会社―京都大学 カーボの観測値にはンニュートラル実現に向けた組織対応型の包括的な(1) 水平風による大気輸送の効果連携」による助成を受けて行われました。

-132-

C105

LES におけるエアロゾル排出への混合相雲の応答の水平解像度依存性*山崎 耕平, 鈴木 健太郎（東京大学大気海洋研究所）
はじめに
ship track（航跡雲）などの polluted track は、エアロ雲粒の有効半径、雲粒の数濃度の応答を水平解像度ごと

ゾル量の増加が雲の放射特性の変化を介し気候に影響る各物理量の応答の変化が高低解像度で同様であった

1

するエアロゾル・雲相互作用の自然界での例とされる[1]。水雲の polluted track では集中的に排出されたエア
ロゾルが雲凝結核（CCN）として雲のアルベドを増加させると考えられ、モデルや観測での研究が多数行われてきた [2]。それらの統合的な解析では、エアロゾル排出に対する鉛直積算雲水量（LWP）の応答が対象領域の環境条件に依存することが指摘された [1]。一方、混に比較すると、SHEBA のケースでは雲相の変化に対すのに対し、M-PACE のケースでは高低解像度で特に雲水の光学的厚さの応答の雲相に対する依存性が異なっていた（図 1a、1b）。この原因として背景場の LWP の
領域平均値の収束性が示唆された。発表では応答の詳細なプロセスの解析についても紹介する予定である。

(a)

合相雲については、衛星観測による研究 [3] やモデルによる研究 [4] が行われ始めているものの、対象とする環
境条件が限られ、環境条件に対する応答の依存性は明らかでない。そこで、本研究ではエアロゾル排出に対する混合相雲の応答の環境条件への依存性や応答のプ
ロセスをモデルを用いて調べるための準備として、応答の水平解像度に対する依存性および収束性を調べた。

2

手法

過去に行われた二つの混合相雲の観測キャンペーン

M-PACE, SHEBA についてのモデル相互比較研究 [5,6]で用いられた計算設定に基づき、Large Eddy Simulation(LES) 領域モデルの SCALE-RM[7,8]ver. 5.4.1 で計算を行った。水平解像度は M-PACE のケースについては
20, 30, 300 m、SHEBA のケースでは 30, 50, 300 m とした。各ケース内で水平解像度が最小でない合計 4 つの場合のそれぞれについて、領域全体の INP 数濃度の設定値を 3〜5 通りに変化させることで様々な氷/水比率の混合相雲を発生させ、それぞれについて計算中に点源からエアロゾル排出を行う実験と行わない実験を実施することで、点源からのエアロゾル排出に対する様々な氷相割合の混合相雲の応答がモデルの水平解像
度によりどのように変化するかを調べた。

3

(b)

結果

観測キャンペーンの標準設定の INP 数濃度で行った計算について、水平解像度ごとに LWP や雲水混合比など雲に関する様々な物理量の領域平均値の時間変化や鉛直分布の時間平均値を比較すると、水平解像度
は M-PACE のケースでは 30 m, SHEBA のケースでは50 m までで計算結果が概ね収束していることが確認された。以上から、同じモデルでも計算設定の環境条件により計算結果の収束性は異なることが示唆された。
エアロゾル排出に対する雲水の光学的厚さ、LWP、

図 1: 観測キャンペーン M-PACE の計算設定で水平解
像度 (a)300 m(b)30 m の場合の INP 数濃度毎の計算開
始 4〜12 時間後の雲水の光学的厚さ 𝜏 (liquid) 、鉛直積
算雲水量（LWP）、雲粒の有効半径 𝑟c （縦軸は左）、雲粒の数濃度 𝑁c （縦軸は右）の相対的な応答（点源排出のない場合で規格化した雲内での応答）の時間方向の中央値。黒のバーは第一、三四分位数。

参考文献[1]Christensen, M. W. et al., 2022, Atmos. Chem. Phys.,22, 641-674.
[2]Manshausen, P. et al., 2022, Nature, 610, 101-106.
[3]Christensen, M. W. et al., 2014, Geophys Res. Lett.,
41, 6970-6977.
[4]Kravitz, B. et al., 2014, Phil. Trans. R. Soc. A, 372,
20140052.
[5]Klein, S. A. et al., 2009, Q. J. R. Meteorol. Soc., 135,
979-1002.
[6]Morrison, H. et al., 2011, J. Adv. Model. Earth Syst.,
3, M05001.
[7]Nishizawa, S. et al., 2015, Geosci. Model Dev., 8,3393-3419.
[8]Sato, Y. et al., 2015, Prog. Earth. Planet. Sci., 2, 1-16.

-133-

C106

東アジア乾燥地域における低気圧の連続発生・通過中のダスト沈着域について*甲 斐 憲 次 (名 大 院 環 境 )、中 村 晃 太 朗 (気 象 庁 気 候 情 報 )、河 合 慶・源 祐 輝 (名 大 院 環 境 )
1.

はじめに

流跡線解析の結果を示す。シーロメーターの観測から、2017 年 5 月 2～8 日、東アジアで大規模なダストイベ

ゴビ砂漠の上空 1.3km に 27 個の空気塊を配置し追跡しントが発生した。ダスト（黄砂）はゴビ砂漠・ホルチ

た。低気圧 L3 がゴビ砂漠付近を通過した後、低気圧中

ン砂地等で発生し、主に東へ輸送され、その一部は朝心から南西側の広い範囲でダストが発生し、卓越する鮮半島を越え日本中に飛来した（Minamoto et al., 2018）。

西寄りの風によって風下へ輸送された。白い楕円はダ

前報ではダストの発生と輸送に重点をおいたが、本報

スト沈着域を示す。低気圧中心から離れるように南東では低気圧の連続発生・通過中におけるダスト沈着域

方向に移動したダストの一部が中国・黄土高原や華北に焦点をあてて報告する。

平原で失速して沈着したと思われる。このほか、低気

2.

圧の中心部で巻き上げられたダストが時間と共に寒冷データと解析方法

本研究では、ダスト後方散乱係数（ゴビ砂漠のシー
ロメーター）、地上観測データ(SYNOP など)、客観解析

前線に沿って弓状に再分布する様子も確認された。
4.

まとめ

データ、流跡線モデル(NOAA HYSPLIT)に加え、2 つの本研究は、詳細なダスト沈着域の動態を解明するこ

人工衛星（CALIOP、ひまわり 8 号）が提供するデータとができた。主な結果は、１）低気圧中心から離れるを用いて、ダストの水平・鉛直分布を詳細に解析した。

ように移動したダストの一部が中国・黄土高原や華北

特に、
気象衛星ひまわり 8 号のダスト RGB 画像により、平原で沈着したこと、２）低気圧の中心部で巻き上げ

ダストの水平分布を明瞭に抽出した。

られたダストが時間と共に寒冷前線に沿って弓状に再3.

分布することである。

結果
本事例には、3 つの温帯低気圧（L1～L3）が関わっ

本研究は、R3-R5 年度科学研究費 「黄砂ホットスポていた。一例として、図 1 を示す。この図は、2017 年

ットの気象学的研究―ひまわり 8 号ダスト RGB とライ

5 月 5 日 9UTC の天気図にダスト RGB・SYNOP・強風

ダー観測網の活用」(代表者：甲斐憲次)の支援を得た。

ベクトル(10m/s 以上)を合成したものである。図中の丸

参考文献

印（赤：砂塵嵐、黄：風塵、青：浮遊塵）は、地上気

Minamoto, Y., et al., 2018, SOLA, 14, 33−38.

象報告 SYNOP である。図 2 は、HYSPLIT による前方図 1 2017 年 5 月 5 日 9UTC の天気図、ダスト
RGB、SYNOP、強風ベクトル。白い線：寒冷前線、
白い楕円：ダスト沈着域。

図 2 2017 年 5 月 5 日 9UTC の前方流跡線解析。白い線:寒冷前線、白い楕円：ダスト沈着域。

-134-

C107

台風時に目撃された上空の発光－枕崎・キティ台風時の記録－*藤部文昭 (都立大・都市環境)

1. はじめに20 世紀中期のいくつかの台風の際, 上空に雷とは特徴の異なる発光が目撃されたという報告がある．本発表では, 過去の特異事象記録の発掘・共有という観点から, 枕崎台風時の室戸岬の現業観測記録と, キティ台風時の気象台職員らの記録について紹介する．
2. 枕崎台風時の室戸岬の発光記録
枕崎台風は, 1945 年 9 月 17 日 15 時前に枕崎付近へ上陸した後, 西日本を北北東へ進んだ．
「枕崎・阿久根台風[1]報告」 の中に, “異常現象”として下記の記事がある (以下, 文献からの引用を“ ”で示す．漢字は新字体にした)．
“室戸岬測候所から次の様な報告があつた．[改行] 17 日
18 時 50 分より異状光象を見る．[改行] 青白色にて球状
爆発的強き電光が北東頭上約 30ﾟ位に現はれ始め, 概ね 3分毎に発光して, 20 時 30 分頃一時停止す．
[改行] 同電光,
同方向に 23 時 00 分頃再び現はれ, 翌 18 日 0 時 30 分頃
消ゆ．[改行] 天気状況は別表の如く風力極めて大にして微雨断続, 乱雲及び片乱雲は速きも, 積乱雲は認められず, 亦電光に伴ふ雷鳴を聞かず, 従つて積乱雲に伴ふ電光とは異なる発光現象と思考す．[以下略]”
発光があったとされる間 (17 日 18 時 50 分～18 日 00
時 30 分), 台風は九州から中国地方を進み, その中心気圧は 940～960_hPa だった (図 1)．室戸岬は中心経路の南東
200_km ぐらいにあり, 風は時間とともに南東から南西に変化しながら強まった (図 2)．気温は 25～26_℃だったが夜半前に 22_℃台まで下がった．このように, 発光期間の気象状態は一定ではなかった．なお, 高知と剣山では 19～21 時に電光 (lightning) が観測された．
3. キティ台風時の東京都内の発光記録
キティ台風は 1949 年 8 月 31 日 19 時過ぎに小田原の西へ上陸し, 関東西部を北へ進んだ．荒川 [2]は, 当
夜に東京都内などで“特異な発光現象が多くの人々によって観測された”とし, 中央気象台職員など 7人の手記を紹介した．それによると, 気象研究所 (杉並区) や建築研究所 (新宿区) では空の発光が反復し, このうち気象研では音を伴わない発光が長時間繰り返されたという．当日は“関東南部の広汎な地域が 18 時乃至 20 時以後停電になったから, 高圧線のスパークなどは起らなかったろうと思われる”[2]．
なお, 1934 年の室戸台風時にも徳島や室戸周辺の発光が報告されているが[3,4], その内容には伝聞が多く, 具体性の乏しい記述もある．寺田寅彦は発光について懐疑的な立場から論じた[5]．
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図 1 1945 年 9 月 17 日 22 時の地上気象分布．海面気圧を青実線で 5 hPa ごと，気温をピンク点
線で 1 ℃ごとに示す．気温は各地点の海抜高度
×0.5 ℃/100 m を加えて高さ補正した．薄青の太破線は台風の推定経路．
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図 2 室戸岬の気象変化．1945 年 9 月 17 日 06
時～18 日 06 時．4 時間ごとの観測結果に，両日の日最大風速と 17 日の日最低気温を 1 点鎖線で描き加えた．

4. おわりに
発光記録の解釈としては (1) 報告者の錯誤, (2)
人為要因 (電線スパークのような非意図的なものを含む), (3) 自然現象があり得るが, どれもハードルが高く, 特に枕崎台風時の記録は難関である．本発表が光の解明に向けた問題提起になれば幸いである．
参考文献[1] 中央気象台, 1949: 中央気象台彙報第 33 冊, 397 pp.
[2] 荒川秀俊, 1950: 天文と気象, 16, 272-273.
[3] 中央気象台, 1935: 中央気象台彙報第 9 冊, 606 pp.
[4] 高知測候所, 1936: 昭和九年九月廿一日台風調査報告.
[5] 吉村冬彦 (寺田寅彦), 1935: 思想, (153), 108-117.
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-135-

C108

気象化学モデルを用いたエアロゾル湿性沈着量とwashout 寄 与 率 の 解 析* 藤 野 梨 紗 子 1 ,宮 本 佳 明 1 , 2 ,梶 野 瑞 王 3
1 :慶 應 義 塾 大 学 大 学 院 政 策 ・ メ デ ィ ア 研 究 科 , 2 :慶 應 義 塾 大 学 環 境 情 報 学 部 ,3 :気 象 庁 気 象 研 究 所
1.

はじめに

(b)海塩粒子と内部混合した硫酸塩における、全湿性除エアロゾルはアルベド効果や寿命効果により雲特性

去過程に対して、雲底下でエアロゾルが除去されるに影響を与える一方で、雲はエアロゾルの生成や降水(washout)過程の寄与率を示す。(a)硫酸塩では中国地方による除去(湿性除去)に影響を与える。この相互作用を北部〜日本海沿岸部にかけて、
washout 寄与率が 10-30%

介し、様々な変数によってエアロゾルの付着量は決ま程度の領域が多くみられるのに対して、(b)海塩粒子とるが、湿性除去の詳細はわかっていない[1]。これまで

内部混合した硫酸塩では、同領域でも 70-90%を超えるに、降水量と PM2.5 の観測データの解析を行い、降水開領域がみられた。

始前後 1 時間で急激に PM2.5 濃度値が減少することを定量的に示した[2]。今回は、より湿性除去過程の詳細

4.

まとめ

を明らかにするため、気象化学モデルを用いてシミュ本研究では、気象化学シミュレーションを行い、硫レーションを行い、各化学物質の湿性沈着量を解析し酸塩・硝酸塩での湿性沈着量と硫酸塩での washout 寄

たのちに、湿性除去過程の、雲底下で除去される与率を解析した。その結果、硝酸塩の方がより広域に(washout)過程の寄与率を解析した。

渡って湿性沈着量が大きい領域がみられ、海塩粒子と内部混合した硫酸塩の washout 寄与率は 90%以上の領

2.

実験設定及びモデル

域がより大きいことがわかった。

使用したモデルは、化学輸送モデル[3]と気象モデル[4][5]が結合された Offline SCALE-Chem[6]である。積分時間は、2019 年 10 月 01 日 00UTC から 31 日 24UTC の
1 ヶ月で、計算領域は、34.42°N、132.45°N を中心とした、水平格子間隔が 5 km で格子数 120×120 の範囲である。鉛直層数は 19,980 m までを 32 層とし、初期値・境界値にはメソ客観解析値(MANL)を使用した。雲微物

図 1 海塩粒子と内部混合した(a)硫酸塩と(b)硝酸塩の理過程には、Tomita08 [7]を使用した。境界条件には、

平均湿性沈着量を示す。

人為的排出量は REASv3[8]を、バイオマス燃焼の排出量には、GFED4[9]を、生物起源排出量には MEGAN2[10]を使用した。
3.

結果

図 1 に、2019 年 10 月における海塩粒子と内部混合した(a)硫酸塩と(b)硝酸塩の平均湿性沈着量を示す。硫酸

図 2 全湿性沈着量に対して、雲底下で除去された塩は、九州地方の内陸部にて湿性沈着量が大きい領域(washout)過程の寄与率を示す。(a)硫酸塩 (b)海塩粒がみられるが、同領域の硝酸塩の湿性沈着量は、小さい子と内部混合した硫酸塩領域が広がっている。硝酸塩については硫酸塩よりも湿性沈着量の大きい領域が広域でみられ、特に九州地
方北部や瀬戸内海沿岸において湿性沈着量が大きい領域がみられる。
図 2 に、
2019 年 10 月 1 日から 15 日にて、(a)硫酸塩、

参考文献[1] Textor, C. et al., 2006. [2] Fujino and Miyamoto,2022. [3] Kajino et al., 2019. [4] Nishizawa et al., 2015. [5]Sato et al., 2015. [6] Nakata et al., 2020. [7] Tomita, 2008. [8]Kurokawa and Ohara, 2020. [9] Guido et al., 2017. [10]Guenther et al., 2006.

-136-

C109

室内での知的生産性に対する屋外短時間歩行の効果*浅 野 裕 樹 (筑 波 大 学 ・ 生 命 環 境 科 学 研 究 科 ),中 村 祐 輔 (筑 波 大 学 ・ ア イ ソ ト ー プ 環 境 動 態 研 究 セ ン タ ー ),鈴 木 パ ー カ ー 明 日 香 (立 正 大 学 ・ 地 球 環 境 科 学 部 ),相 場 祥 平 (エ イ ツ ー ヘ ル ス ケ ア 株 式 会 社 ),日 下 博 幸 (筑 波 大 学 ・ 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー )
1.

はじめに

また、男性被験者の方が女性被験者よりも屋外歩行後

学生やオフィスワーカーは、通勤・通学や昼食などに知的生産性が低下しやすいことも示された。これら 3で、空調が効いた室内と暑い屋外とを日常的に行き来つの条件を満たす（UTCI が 44℃を超える屋外環境をする。夏季の都市街区内での屋外歩行は歩行者に強い歩行した睡眠時間 5 時間未満の男性）被験者の知的生

熱ストレスがかかる。その様な環境での歩行は、たと産性は、歩行前と比べて平均で 9.1%も低下した（図 2）。

え短時間であっても、その後の屋内での仕事や勉強のつまり、睡眠不足の男性は、夏の暑い日の屋外歩行後

パフォーマンス（知的生産性）を低下させる可能性がに仕事や学習のパフォーマンスを大きく低下させる可ある。そこで本研究は、夏の都市街区内を想定した被能性があり、特に注意する必要がある。本研究結果は、

験者実験を実施し、屋外短時間歩行がその後の室内で日本におけるオフィスワーカーの生産性や学生の学習の知的生産性に及ぼす影響を明らかにした。

効率を向上させるために役立つと期待される。

2.

手法

被験者実験は 2016 年 8 月 2, 5, 6, 8, 25, 27, 29 日の正午前後に、筑波大学（2, 8 日）
、立正大学（5, 6 日）
、東邦大学（25, 27, 29 日）のキャンパス内で実施された（図1）。実験には大学生と大学院生で構成された 96 名（男性 65 名、女性 31 名）の被験者が参加した。被験者は 3
グループに分けられ、それぞれ 15 分間の (a) 室内座位、(b) 屋外座位、(c) 屋外歩行の前後に認知テストを受け

図１ 筑波大学構内での被験者実験の様子た。テスト内容は 2 桁の足し算で、被験者は 5 分間で男性被験者のみプロット

可能な限り多くの問題に解答し、テストの正答率によって被験者の知的生産性を評価した。
3.

結果

はじめに、屋外の暑熱環境に着目した解析を行った。
屋外の暑熱環境は、国際的な温熱指標である The
Universal Thermal Climate Index（UTCI）を用いて評価した。UTCI が 44℃を超える屋外環境での歩行は、たった 15 分であっても、歩行直後の認知能力を歩行前と比べて 3.6% 低下させた（有意水準 5%）。一方で、同じ

図 2 UTCI, 睡眠時間, テスト１から２への正答率変化をま

暑熱環境であっても、15 分間屋外座位したグループのとめたバブルチャート. 男性被験者のみプロットした.

知的生産性に有意な変化は見られなかった。この結果
は、熱ストレスと歩行の組み合わせが直後の知的生産謝辞性を低下させることを示す。次に、被験者の睡眠時間

本研究は、独立行政法人環境再生保全機構の環境研究総合推に着目した解析によって、屋外歩行後の知的生産性の進費（JPMEERF20192005）により実施されました。また、本低下は睡眠時間が短いほど大きくなること示された研究の一部は、文部科学省気候変動適応技術社会実装プログ（相関係数：0.48、決定係数：0.23）。この傾向は睡眠

ラム「気候変動の影響評価等技術の開発に関する研究」

時間が 5 時間未満の被験においてより顕著であった。

JPMXD0715667165 の助成を受けました。

-137-

C110
竜巻災害の削減・消滅*村 上 英 世(い い エ コ 研 究 所 )Hideyo Murakami* (Ii Ecology Research)
1. はじめに2021 年 12 月に、アメリカ北部複数の州で発生した強力な竜巻によって、多数の死傷者や建築物破壊災害が発生した。竜巻発生の予測・分析等の技術は研究されていて、その発生予測は概略実施されている。
地球温暖化は、竜巻災害に影響する。2023 年の現在の地球平均地上気温は、産業革命以前に比較して約0.85℃上昇している。将来の地球平均地上気温目標は、2021 年 10 月に COP26 でも検討された。この温度の上昇
限界目標は、減少されていない。また各国は、5 年毎に温室効果ガス放出量目標(例：2025 年に 2035 年での削減目標)を国連に通報することは合意された。
2. 竜巻災害の削減・消滅のメカニズム
積乱雲や竜巻現象は、発生時の気象条件：周囲の気圧、気温、湿度、気流等に依存する[1]。その積乱雲発
生メカニズムは、高度約 5kｍ上空の低温大気と地上の
高温大気との気温差(Tt)によって雲内部で発生する上
昇気流・下降気流に依存している。更に、積乱雲内での水蒸気の潜熱放出に起因して、竜巻が発生する。
竜巻被害を減少するために、竜巻情報や予想等に基づく対応策等が発表されている。しかし、竜巻発生の阻止や竜巻勢力の減衰を効果的・経済的に実施する方策や装置開発は進んでいない。
一方、「気象現象が発生している時点・場所を取り巻く気象条件が異なれば、その気象現象に後続して発生する気象現象は異なりうる」と考えられる[2]。その視点から、竜巻現象の気象条件を人工的に設定・変更して、竜巻現象を抑圧する方法を考える。

気温差(Tt)に基づいて、水とドライアイスとの混合比率を制御して、地上に散布できる、放出自動車で実現できる。
先ず、竜巻発生以前の場合、竜巻発生防止装置は、
気温差(Tt)の地上に、微少のドライアイスを含んだ水を散布して(打ち水効果で)、地上温度を低下させ、竜巻発生を抑止して、竜巻災害の削減を実現できる。
また、竜巻内部で渦巻・上昇する気流内の水蒸気は、水に凝結する際に凝結熱を放出して、上昇気流を加熱してる。竜巻発生防止装置が散布したドライアイスは、
CO2 に気化する際に気化熱を吸収する。そこで、竜巻発生防止装置は、適切な量のドライアイスを含んだ水を竜巻に対して散布すれば、水蒸気の凝結熱エネルギ
ーとほぼ同量のドライアイスの気化熱エネルギーとが打ち消しあって、上昇気流内の温度上昇を低下させ、竜巻発生・拡大を抑止して、竜巻災害量を削減する。
竜巻発生防止装置を構成・運用する際に、図１に示す対象となる竜巻の高さ(H1)・半径(R1)・風速(V1)、
前記した温度差(Tt)及び発生地域の建築物・地形等に関連して、散布地域・水量、水温、散布速度・時間、
ドライアイスの粒子の大きさ・量等を設定して放出する。この設定は、発生地域に依存するため、実験・運用を通して確認しつつ、実施する必要がある。
４． 結論
気象現象メカニズムを利用した竜巻災害の削減・消滅について、その原理・システム構成・効果について述べた。竜巻被害減少は、今後重要になると思われ、早急に実験による技術確立・確認が必要である。
参考文献

3. 竜巻災害の削減・消滅の実施「竜巻発生率を減少させる、もしくは竜巻勢力を減
少・消滅させる」とする竜巻災害への積極的適応の基
本的な考え方・メカニズムを以下に明らかにする。
「上記気温差(Tt)が 40℃以上で、竜巻の発生確率が高いのであるから、この温度差を 40℃以下に設定する」ことで竜巻の発生確率や被害を小さくできる、
方法やそれを実現する竜巻発生防止装置を考える。
気温差(Tt)を 40℃以下にすることを検討する。
「上
空の大気温度を上げること」の困難さに比較して、「地上の温度を上・下げること」は、容易である。竜巻予想で発生が想定される地域の地上に、単にミストや水滴を散布することや、竜巻発生防止装置によって微量のドライアイスを含む低温水を散布することで、地上
温度・散布密度・分布・総量等を制御すれば、地上気温を低下させうる。この竜巻発生防止装置は、例えば、小粒のドライアイスと水を収容した冷凍庫を装備し、[1] 気象庁 HP、“竜巻ポータルサイト”, https://www.jma.go.jp/[2] 村上英世、“地球温暖化防止の積極的緩和と積極的適応”、
ISBN978-4-8150-3029-2、2021 年

備考、記号 H1、R1,V1 は竜巻の高さ、半径、移動速度

図１ 竜巻の構成

-138-

C151

台風の最大風速とはどんな物理量か*嶋 田 宇 大 （ 気 象 研 ）、 伊 藤 耕 介 （ 琉 大 ）、 堀 之 内 武 （ 北 大 ）1. はじめにけ継がれてきたことが伺える。

台風の最大風速（Vmax）は、防災上重要な情報であり、台風研究においても渦の強さを示す基本物理量として、当たり前のように使われている。近年、衛星搭
載合成開口レーダー（SAR）の出現により、高解像度
で面的な風観測が得られるようになった。この新しい観測データを有効活用するには、それが従来の Vmax

3. JTWC の 1 分平均最大風速
文献によると[3, 4]、JTWC でもドボラック法導入以
前は主に航空機観測の Pmin から Vmax を推定していたようである。特に 1978 年から 1983 年までは基本的にAtkinson & Holliday の式（AH 式）

Vmax とはどんな物理量なのか理解を深めておく必要(2)が使用されていたことがデータから伺える。図 1 に気がある。その理解があってこそ、新しい観測データの象庁ベストトラックの Pmin と AH 式を使って求めた

適切な解釈と活用が可能となる。本研究では、気象庁

Vmax と、JTWC のベストトラック Vmax の二次元ヒスの 10 分平均 Vmax 及び合同台風警報センター（JTWC）

トグラムを示す。最頻値は 1 対 1 の線上に載る。このの 1 分平均 Vmax のルーツや推定手法をレビューし、ことから、少なくとも 1978 年から 1983 年までは、
JTWC

それぞれがどのような物理量なのか、両者はどのようと気象庁の Vmax 変換は Pmin を介して行われるべきこに変換すべきなのか調査した結果を示す。

とが示唆される。実際に上述した「1 分 Vmax = 1.495 ×とどんな関係にあるのか、そもそもベストトラックの10 分 Vmax − 31.6」の変換式は、係数を 5.6 とした(1)2. 気象庁の 10 分平均最大風速
気象庁の Vmax は 2017 年頃まで中心気圧（Pmin）等

式と、(2)式からほぼ同じ式で導ける（導出略）。

から推定されてきた。その際使用される Pmin と Vmax

謝辞
本研究にあたり、情報提供いただいた関係者の皆様に感謝いたします。

の統計的関係は、1940 年に見出された高橋の式[1](1)に由来する。この式は島や沿岸部での 20 分平均風速の最大値と Pmin の関係から導かれた。航空機観測が実施されていた 1986 年頃までは、Pmin の観測値と高橋の式から Vmax を推定し、島や船舶での観測値、航空機
観測（飛行高度）、米軍の換算式等から適宜修正が行われたようである[2, 3]。1980 年代に策定された現業作業
手順には、「海上で観測される最大風速の資料は少ない
ので、関係式を用いて中心気圧から最大風速を推定しなければならない」と記述されている[4]。その後、気象庁では 1987 年 3 月からドボラック法が即時的に実施され、1989 年 9 月までは Dvorak の変換テーブル[5]で（さらに「1 分 Vmax = 1.495 × 10 分 Vmax − 31.6」の変換式で 10 分値に変換）、1989 年 10 月からは今日使用されている「木場テーブル」等で 10 分平均 Vmax が推定されるようになった[6]。興味深いことに、木場テーブ
ルの Pmin と Vmax の関係は高橋の式の係数を 5.6 とした場合とよく一致する（図略）。この木場テーブルは1981 年から 1986 年までの台風 50 個のベストトラックから作成されたものである。このことから、気象庁の台風強度推定では、高橋の式に基づく関係が脈々と受図 1: JTWC のベストトラック Vmax (x 軸)と、気象庁
ベストトラックの Pmin と AH 式を用いて算出した
Vmax (y 軸)の二次元ヒストグラム。データの期間は1978 年から 1983 年まで.
参考文献
[1] Takahashi., K., 1940, J. Meteor. Soc. Japan., 18, 125−130.
[2] 島田健司, 1962, 天気, 9, 164−171.
[3] 田村邦雄，1964, 昭和 38 年度全国予報技術検討会
気象庁資料，243−261.
[4] 清水逸郎, 1985, 測候時報, 52, 1−54.
[5] Dvorak, 1984, NOAA Tech. Rep. NESDIS 11, 47 pp.
[6] 木場ほか, 1990, 研究時報, 42, 59−67.

-139-

C152

ドボラック法と航空機観測に基づく台風中心気圧推定に関する基礎資料の再訪*相 澤 正 隆 1 , 伊 藤 耕 介 1 , 2 , 嶋 田 宇 大 3（1 琉球大学，2 横浜国立大学，3 気象研究所）
1

はじめに

式に基づいて変換したものが用いられたと推測される。

台風の強度解析結果は，一般への防災情報提供だけ

結果の図から衰弱過程において回帰式からのばらつき

でなく，数値天気予報に用いられるボーガスや波浪・が大きくなることを読み取れるほか，5 hPa 刻みのヒス

高潮予報の入力，予報結果の検証など，さまざまな場

トグラムに基づき回帰式からの二乗平均残差を計算す面で用いられる。そのため，現在用いられている強度

ると約 13 hPa になる。また，衰弱過程における CI 数と解析がどのような根拠のもとに成り立っており，どの中心気圧の対応関係で回帰式からの偏差が大きかった

程度の不確実性を含んでいるのか，あるいは，さらな事例の中には，上陸事例が含まれていた。

る精度改善は望めないのか，ということを調査するこ

ベストトラックにおける最大風速は，当時，中心気とは重要である。中でも，洋上の直接観測が限られて圧からの換算に基づく風速や飛行高度における風速をいる北西太平洋においては，木場ら(1990)のテーブル重視していたようである（饒村，私信）。海面状態の目（以下，木場のテーブル）に基づく気象庁のドボラッ視観測に基づく風速の推定値も利用可能であったが，ク解析が主要な役割を果たしているため，テーブルのベストトラックに記載されている最大風速との相関は，根拠資料や品質に関する情報が多くの関係者に共有さ前二者に比べると明らかに低かった。
木場ら(1990)と徳野ら(2009)の CI 数の分布を比較しれることが望ましい。
残念ながら，木場ら(1990)が用いた CI 数の元データたところ，同等の CI 数に対して木場ら(1990)がやや低発見には至っていないため，評価できる内容は限定的

めの中心気圧を与えていること，すなわち，強めに強であるが，本研究では，木場ら(1990)に記載された内容

度を出していることが確認できた。北畠ら(2018)は，木と図表，JTWC により実施された 1981～1987 年の航空場のテーブルについて「平均的な値を推定する表とし

機観測データ，徳野ら(2009)の再解析ドボラックデータては問題ない」としているものの，徳野ら(2009)の CIに基づく CI 数，関連論文，当時の関係者の証言などか数解析が動画機能，歪みの少ない図法，画像の階調のら，可能な範囲で主に中心気圧について検証を行った。

調整といった点で優れていることに触れている。

2

3

木場ら(1990)で用いられた基礎資料

回帰式の構築木場ら(1990)において，CI 数と中心気圧の回帰式を

以上の点を踏まえ，徳野ら(2009)の CI 数(6 時間おき)構築するために使われていた資料に関する情報をまとと航空機観測をもとに，航空機観測が前後 3 時間以内

めると以下の通りとなる。

で入手可能だった時間帯だけを対象として，中心気圧⚫

対象は 1981～1986 年に航空機観測が実施されたに関する回帰式（CI 数の二次関数）の構築を行った。

台風事例のうち，生涯最低中心気圧が 950 hPa 以

その結果，回帰式からの二乗平均残差は 12.2 hPa とな

下の台風 50 個（ただし，論文中のリストに記載さった。さらに，回帰式の説明変数に緯度や CI 数の変化

れているのは 48 事例。さらに，そのうち 2 事例で傾向を加えたところ，二乗平均残差は 11.1 hPa になっは航空機観測は実施されていないと思われる）た。本発表では，サイズや外部領域の気圧などを説明

中心気圧にはベストトラックを用いている（航空変数に加えた回帰式についても紹介する予定である。

⚫

機観測が実施されていない時間帯のデータも回帰⚫

式の構築に含まれる）

謝辞 本研究はムーンショット JPMJMS2282 の支援をCI 数の解析は 12 時間おき

受けています。徳野ら(2009)の再解析ドボラックデータ

論文には記載はないが，航空機観測が利用可能であは気象庁アジア太平洋気象防災センター，航空機観測った場合の中心気圧の推定にはドロップゾンデデータ，

データは JTWC にご提供いただきました。また，饒村

もしくは，気圧面における高度データを気象庁の経験

曜様には当時の台風解析に関するご知見を賜りました。

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C153

1. はじめに

民間航空機データに基づいた台風構造解析
伊藤耕介 ∗ (琉球大／横国大)，山本蓮 (琉球大)台風の構造を現場観測に基づいて記述することは，現象の理解や予測にとって重要である．米軍による航空機観
測が 1987 年に終了したあとも，TCM-90，PEM-West A,
DOTSTAR, TCS-08 and T-PARC, ITOP, DOTSTAR, TPARCII といったプロジェクトによって航空機観測が実施されてきたが，残念ながら，平均的なを記述するには十分とはいえない．特に，暖気核に代表されるような台風中心付近の対流圏上層の観測は，T-PARCII を除くと直接観測が非常に限られている．そこで，本研究では，民間航空機
データの利用に基づいて台風構造を記述することが可能かどうかについて検討した．一般に，民間航空機の測る気温や風速のデータは 10 秒から 30 分の時間間隔で送信され，
ACARS/AMDAR データとして保管されている．そのため，もし，台風中心の近傍を航空機が飛ぶ事例が十分にあれば，そのコンポジットを取ることにより，平均的な台風の構造を描くことができると期待される．本研究の成果は Ito andYamamoto (2022, Front. Earth Sci.) にまとめられている．

2. データ本研究では，2010-2020 年の ACARS/AMDAR データに基づき，台風中心付近の気温と風速の構造を解析した．台風の中心位置・最大風速・サイズは，RSMC Tokyo ベスト
トラックデータを参照した．台風中心から 1200 km 以内で得られた観測データの総数は 4.0 × 106 個であり，台風中心から 100 km 以内に限ってみても 1.0 × 104 個が存在していた．ただし，最大風速 33 m/s を超える「非常に強い台風」の場合，台風中心から 100 km 以内で得られた観測データの数は 200 個強であった．500 hPa 高度より高い高度でのデータは陸上・海上ともに得られていたが，500 hPa 高度
より低い高度でのデータのほとんどは，陸上や陸地に近い
沿岸上で得られていた．これは，航空機の航路の特性を反映していると考えられる．
気 候 値 に 相 対 的 な 気 温・温 位 偏 差 を 定 義 す る た め ，
ACARS/AMDAR の 11 年分のデータを用い，緯度・経度・気圧・半旬ごとの気候値を作成した．また，台風中心から
800-1200 km のデータの平均 (以後，単に 1000 km 半径と呼ぶ) に対する気温・温位偏差も参考のため計算した．

大風速が <25 m/s，25-33 m/s, >33 m/s のグループでは，それぞれ，6.4 K, 9.1 K, 14.4 K となっており，強い台風のグループほど温位偏差が大きいことが分かった．一方で，温位偏差の極大値が存在する高度に大きな違いは無かった．
最大風速が 25-33 m/s となるグループに限って，強風半径のサイズごとに解析を行ったところ，大きい台風では温位偏差の極大値が大きく，温位偏差の高い領域の深さ，水平方向の広がりともに大きくなっていた．
台風強度推定への利用を想定し，1 つのレベルでの温位偏差の強さから台風強度推定が可能かどうか，という点についても検討を行った．台風中心から 50 km 以内の 250350 hPa で得られた観測を用いて気候値に対する温位偏差を用いて，ベストトラックに合うように回帰式を作成した
ところ，
Pmin = −1.900δθ + 1000.475(1)となり，残差は 7.33 hPa となった (図 2)．また，各事例に対する 1000 km 平均の気温を ERA5 に基づいて計算し，そこからの偏差を計算した場合，Pmin = −2.227δθ + 1002.155(2)であり，残差は 7.20 hPa となった．いずれの手法でも，ベストトラックに十分に整合的な値が得られたといえる．ただし，中心気圧が 960 hPa を切るような強い台風について
は，データが少ないため適用が難しいであろう．
風速場については，平均的には 1m/s 以上の吹込みが中心
から 800 km からあり，300 hPa 高度よりも上空に見られる吹出しは 1000 km 以上に及んでいた．また，200 hPa 高度
より高い領域には観測データはほとんどないものの，絶対角運動量面の傾きなどから，外出流が最も強い高度は 200 hPa
高度よりも上空にあることが推測される．また，200hPa 高度の中心から 1000 km 離れた領域には高気圧性循環があり，強い台風であるほど接線風速も強くなっていた．
謝辞
本研究は，ムーンショット JPMJMS2282 and MEXT KAKENHI Grant JP21H04992, JP21K03657, and JP18H01283 の支援を受けています．

3. 結果

解析の結果，暖気核に対応する温位偏差のコンポジット
平均は，200-400 hPa で大きく 300 hPa 付近で極大を示した．気候値に相対的な気温偏差と温位偏差の極大値はそれ
ぞれ 6.0 K と 8.4 K で，1000 km 半径の値に相対的な極大値は 4.6 K と 7.1 K であった (図 1)．事例ごとに暖気核の高度が異なる可能性があるため，これが暖気核の平均的な温度・温位偏差に対応するとは限らないが，ひとつの指標として活用することができよう．
200 hPa 高度よりも上空の外部領域では負偏差となっており，台風発生時には対流圏界面付近の気温が低いことが確認できる．また 300 hPa 高度を見ると，1000 km 以上離れた領域でも 2 ℃以上の気候値偏差が認められる．台風の強度ごとに気候値に対する温位偏差を計算したところ，最図 1 民間航空機観測データに基づく気候値に相対的な温位偏差(全事例のコンポジット)。

-141-

C154

二重壁雲構

と急発達をしたスーパー台風

Nanmadol (2022)の 航 空 機 観 測*

坪 木 和 久 1 , 2・ 山 田 広 幸 3 , 2・ 伊 藤 耕 介 3 , 2・ 平 野 創 一 朗 3・ 清 水 健 作 4・ 長 浜 則 夫 4・ 加 藤 雅 也 1 ・
金 田 幸 恵 1・ 大 東 忠 保 5・ 辻 野 智 紀 6・ 堀 之 内 武 7,2・ 塚 田 大 河 7・ 南 出 将 志 8・ 榎 本 剛 9,10
1 名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 ,2 横 浜 国 立 大 学 台 風 科 学 技 術 研 究 セ ン タ ー , 3 琉 球 大 学 理 学 部 ,4 明 星 電 気 株 式 会 社 ,5 防 災 科 学 技 術 研 究 所 , 6 気 象 庁 気 象 研 究 所 , 7 北 海 道 大 学 地 球 環 境 科 学 研 究 院 ,8 東 京 大 学 大 学 院 工 学 系 研 究 科 , 9 京 都 大 学 防 災 研 究 所 , 10 J AM S TE C AP L

1.

はじめに

台風の二重壁雲構 は、ドボラック法による強度推

ロップゾンデ観測を実施した。
3.

発達時のおける壁雲域の風速の変化

定の大きな不確実性の原因となっており、また、急発

Nanmadol は少なくとも 16 日以降、海上においては

達は台風強度予測の誤差を大きくするという問題があGPM 衛星の観測から、また鹿児島県に接近したときはる。2021 年 7 月から科研費基盤研究（S）（21H04992, 研

気象庁レーダから二重壁雲構 を維持していたことが究代表者坪木）により実施している T-PARCII 第 2 期研分かっている。図 1 は G-IV のレーダ画像で、眼の直径

究では、これらの問題を主な課題として、台風の航空は 20km 程度で、その周辺は幅 20km 程度の Inner eyewall

機観測を中心とした研究を進めている。2022 年 9 月にが取り巻いていることが分かる。Outer eyewall ははっ発生した台風 Nanmadol（第 14 号）は、これらの課題

きり見えないが、moat をはさんでその外側の降水域との研究に最適な台風であり、その航空機観測を実施し考えられる。図 2 は両日に観測した壁雲の最大風 域

たので、結果の概要を報告する。

での風 のプロファイルで、300hPa 付近までほぼ一様

2.

台風 Nanmadol（2022）の航空機観測

な強風域がある。目視から壁雲内側は直立に近いこと

Nanmadol の特徴は、北緯 22.4 度という比較的高緯度が分かっており、それに対応していると考えられる。

で発生し（13 日 18UTC）、急発達してスーパー台風とこの時間に全層で風 が 15ms-1 以上の増加が起こってなったこと、二重壁雲構 をしていたこと、さらに九おり、観測時に台風が急発達したことが分かる。

州などに甚大な災害をもたらしたことである。この台風についてダイヤモンドエアサービス社のガルフスト
リーム IV（G-IV）により、スーパー台風への発達が起こった 16 日と 17 日の 2 日間にわたって、台風の壁雲と眼への貫入観測を 2 回ずつ実施し、各日、25 個のド

図 1：9 月 17 日 01：35UTC にジェット機 G-IV のレーダで見た Nanmadol の眼と周囲の二重壁雲構 。

図 2：2022 年 9 月 16 日 04:54 UTC（黒実線）と 17 日
00:48 UTC（赤実線）の風 （m s-1）の気圧座標系 (hPa)でのプロファイル。

-142-

C155
ハイパースペクトル赤外サウンダを用いた台風中心気圧の解析*林昌宏、和田章義（気象庁気象研究所）

1. はじめに林ほか（2021,2022）では、台風の眼が明瞭な場

ともに 05UTC 付近とやや時間的なずれが大きいこ合について、極軌道衛星 S-NPP に搭載されたハイ

べると CrIS と同様に IASI でも対流圏上・中層部のパースペクトル赤外サウンダ（以下、HSS）である

暖気核構造および水蒸気量の鉛直プロファイルはド

CrIS 観測から台風中心部の気温・水蒸気プロファ

ロップゾンデ観測に近いものが得られている。

とに注意が必要なものの、初期値である GSM と比イルを推定する手法（以下、1D-Var）を開発し、T-

図 2 に、２節の方法で MSLP を修正した結果を

PARCII による航空機ドロップゾンデ観測との比較示す。1D-Var の初期値となる GSM の MSLP は基を行った。しかし、ドロップゾンデ観測は大気プロ

本的に過大な値を示し相関係数（r）が低いもの

ファイルの詳細な比較が行える点で大変有用ではあの、1D-Var 処理を適用することでベストトラック

るものの、観測数が限られるため 1D-var の統計的データに近い MSLP が得られていることがわかな有効性を示すことについては限界がある。そこでる。しかし、1D-Var においてもベストトラックデ

今回、1D-Var により修正した大気プロファイルかータに寄せ切れていない事例も多くみられる。

ら台風中心気圧（以下、MSLP）を推定する手法を今回の発表では、本手法について詳細を紹介する

開発し、気象庁ベストトラックの MSLP データととともに、個別の事例について解析し 1D-Var がド比較することでその性質を調査した。また、1D-Var

ロップゾンデ観測・ベストトラックデータに寄せ切の適用可能事例を増やすため、現在運用されているれていない原因とその改良案について報告したい。

極軌道衛星に搭載されている HSS である IASI および AIRS についても、CrIS のものと同様なアルゴ

謝辞：T-PARCIIのドロップゾンデデータを利用しました。本

研究は，JSPS 科研費 JP18K03747 の助成を受けたものです

リズムを用いた 1D-Var 手法を開発した。
２.台風中心気圧推定手法と比較方法・利用データ
MSLP は、1D-Var により修正された気温・水蒸
気プロファイルから、静水圧平衡の式を用いて地表から大気上端まで気層を鉛直積算して求めた。
2016 年から 2020 年に発生した台風を対象に、以下の 6 つの条件を満たす HSS 観測データ（CrIS,
IASI, AIRS）を客観的に 100 事例抽出して 1D-Var
を実行し修正された MSLP を計算した。1.)ドボラ

図 1. 2018 年台風第 24 号のドロップゾンデ観測(青)とック法で Eye パターン、2.)気象庁ベストトラック

1D-Var(CrIS:緑,IASI:赤)、GSM(紫)の比較。左：環境場

データ中心位置から 0.5 度以内、3.)大気窓チャンネ(600-700km の気温平均)からの気温偏差。右：相対湿度

ル(11µm)の輝度温度が 270K 以上、4.)衛星天頂角が50 度以内、5.)海上、6.)コスト関数 10000 以下。
なお、1D-Var の初期値となる気象庁全球モデル（GSM）の大気プロファイルについては、台風進路
予測誤差の影響を低減するため、気象庁ベストトラックの台風中心位置から 1 度以内かつ最も地上気圧の低い海上の地点のデータを用いた。
３．結果
新たに開発した IASI の 1D-Var 処理例として、
図 1 に 2018 年 9 月 25 日の台風第 24 号における TPARCII ドロップゾンデ観測との比較結果を示す。
対応する IASI 観測は 01UTC 頃のもので、CrIS 観
測・台風中心部に投下されたドロップゾンデ観測は

図 2. 気象庁ベストトラックデータ(横軸)と 1D-Var(緑)・
GSM(紫)(縦軸)の台風中心気圧(MSLP)の比較
参考文献：
林ほか, 2021,気象学会秋季大会予稿集, TR-03+
林ほか, 2022,台風予報と防災情報に関する研究集会, 2021K-06,5-17

-143-

C156

台風の急 発達の開始プロセスにおける対流活動との相互作用と予測可能性*南 出 将 志 (東 京 大 学 大 学 院 工 学 系 研 究 科 社 会 基 盤 学 専 攻 ),1.

背景

アンサンブル予測および感度実験を実施し，急 発達

台風の急 発達過程（Rapid intensification）は，総観過程の開始における対流活動の主要な貢献要素を同定

規模から対流規模まで多様なスケールの現象が影響すする．トイモデルは Holland (1983)を参考に，大気上層るため，その予測不確実性が大きいことが知られていの渦が環境場によって移流するモデルを作成した．まる．特に急 発達の開始タイミングを正確に予測する

た，予測モデルとして 3-km メッシュに設定した対流をことは困難であり，結果として急 発達期の強度の予シミュレート可能な Weather Research and Forecast Model

測不確実性はその他のタイミングに比べて増大するば(WRF)を用い，データ同化時の観測モデルとして非線

かりでなく，大きなネガティヴバイアス（i.e. 台風の急形の Community Radiative Transfer Model (CRTM)を用い発達を見逃す，あるいは強度を低く予測してしまう）

た．モデルやデータ同化手法に関する設定は Zhang et al.

傾向を招く要因の一つにもなっている．台風の急 発(2019)に従うが，特に赤外輝度温度の非線形性に対処す達の開始前には，鉛直に伸びる渦が傾きながら回転するため，Minamide and Zhang (2017, 2019)により提案さる歳差運動（precession process）が生じる．モデルや観れた観測・背景誤差モデルを用いている．

測を用いた研究において，この歳差運動の定性的な特

3.

結果，結論

徴は台風間で一致して報告されてきた．一方で，渦の傾トイモデルを用いた解析により，より強い回転を持きの大きさ，歳差運動の継続時間，歳差運動が完了する

つ渦ほど，環境場の鉛直風シアに対して強い抵抗力がかどうかなど，定量的な特徴は台風間で異なり，予測可持つことが示唆された．また，渦構 について，歳差運

能性が台風間で異なる一因となっている．台風初期の動を完了したものとそうでないもの間で構 の特徴が予測精度向上に向けて，これらの歳差運動の多様性に二分され，台風の発生有無を隔てる“閾値”の存在可能

ついてさらなる理解が必要である．

性が示された．本発表では，2022 年秋の大会で紹介した水蒸気改変による台風発達の感度実験結果（下図）に

2.

手法

ついて，上記のような簡易台風モデルを用いた解析的本研究では，台風発達開始直前の歳差運動を題材とな考察を加え，台風の急 発達の開始メカニズムの多したトイモデル，及びアンサンブルカルマンフィルタ

様性と，そのカオス的性質の一因である内部の対流活ーを用いた全天赤外輝度温度同化解析を初期値とする動との関係について考察する(c) Minimum sea level pressure

図：台風内部の水蒸気変動感度実験における (a,b) 非断熱加熱の水平分布の比較，及び (c)台風強度の時間発展．凡
例の RH 以下の数字は水蒸気が何％に減少させたかに対応している．

-144-

C157

台風の強度と内部構造に対する摩擦係数の影響*吉 岡 大 秋 ・ 筆 保 弘 徳 ・ 吉 田 龍 二 （ 横 国 大 /台 風 科 学 技 術 研 究 セ ン タ ー TRC）、
伊 藤 純 至 （ 東 北 大 /TRC）、 堀 之 内 武 （ 北 大 /TRC）
1.

はじめに

った。一方で、図 2 より、多くの場合最大風速は#$ が2022 年からムーンショット目標 8 が始まり、人為的増えるにつれて低下したことがわかる（#$ が 3.5 倍で介入による台風勢力低下の可能性を検討している。そ0.6 倍程度は上記関係と概ね整合的）。しかし、逆に最の中でも、船舶や人工物などを海上に配置することで、大風速が極端に大きくなるケースもある。図 3 より、抵抗を大きくする方法がその一つの介入手段として検本実験での最大風速は台風のサイズと関係があること討されている。台風発達限界強度 Maximum Potential

がわかる。

#

Intensity（MPI）では、!! " ≅ #!という関係が得られて"4.

考察とまとめ#$ の変化は、中心気圧と最大風速とサイズでそれぞれいる（ここでは、!! は最大接線風速、#$ ・#% は海面に異なる効果が見られた。サイズに対しては、#$ を小さおける摩擦係数と熱交換係数）。この関係は、内部コア

くすることでインフローが弱まり、台風のサイズが大における温度風の関係に依っているため、数値シミュきくなったと考察される (図 3)。そのサイズ拡大によレーションでの検討には、十分な分解能が必要と考え

り、中心気圧と最大風速の関係が変化したと考えられられる。実際、中心付近を 250$で分解した Naylor and

るが、より高分解能での実験が必要である。発表では、Schecter (2014, doi: 10.1002/2014MS000366) は MPI

全域だけではなく、様々な範囲で#$ を変更した結果を理論と整合的であったが、低分解能では定性的に逆に紹介する。

なるケースもある。また、限られた海域における#$ の変化への応答は研究例がない。そこで本研究では、実際の台風を対象に人為的介入をすることを想定し、数値シミュレーションを用いて摩擦係数に対する台風の応答を理解することを目指す。まずは予備的に、海域全体
で#$ を変える実験を低分解能で行った。
2.

手法

本研究では数値モデル SCALE を利用した。SCALE は%&毎の変数の変更が可能であり、本研究では摩擦係数#$ を人為的に変更した感度実験を行った。まずは水平図 1 2019 年台風 15 号の最盛期のシミュレーション結果。黒で CTL、色で摩擦係数!! を変えた実験を示す。

解像度 10'$、水平格子点数 200×200（400×400）、鉛
直層数 36 に設定した実験を行った。スピンアップの時間を考慮し、CTL の 12 時間後を初期値として、#$ に任意の係数を与えて 36 時間積分の実験を複数行った（最小 0.01 倍、最大 5 倍）。対象にした台風は、日本に大きな被害を及ぼした 2018 年台風 21 号、2019 年台風 15号と 19 号である。発表時には、解像度 5'$の結果も併

図 2 CTL 実験と摩擦係数!! を変えた実験の台風の最大風速の関係。赤で CTL を示す。

せて紹介する予定である。
3.

結果

本稿では、2019 年台風 15 号を対象とした、計算領域
全域の#$ を変更した感度実験の結果を紹介する。図 1
は#$ の大きさに対する台風の中心気圧の時系列を示している。#$ × 1.5〜#$ × 2.0の実験で CTL と同程度で、それ以外の実験は#$ の値に関わらず低下する結果とな

図 3 CTL 実験と摩擦係数!! を変えた実験の台風のサイズ（風速 15"# "# の直径）の関係。赤で CTL を示す。

-145-

C158

辻野 智紀 (気象研)・坪木 和久 (名大)・山田広幸 (琉球大)・長浜則夫 (明星電気)・平野創一朗 (琉球大)

20.

8.

50.

8.

6.

40.

6.

20.

30.
4.

20.

40.

4.

2.

2.

0. ・
0.

100.

Radius (km)

0.

40.
50.

.

50.

10.

20

40.

・

0.

100.

(m/s)

Radius (km)図 1 (a) 数値実験における成熟期 (17 日 0600 UTC) の軸
対称接線風 (m/s), (b) 17 日日中の航空機ドロップゾンデ観測のコンポジット.
and Vt (m s−1) (07:30:00Z16Sep2022) (b)Vr and成熟期
Vt (m s−1) (04:00:00Z17Sep2022)(a)Vr 急発達期

50.

100.

Radius (km)

.5
−2
・
0.

2.

−7.5
2.

60.

4.

4.

5.
・
0.

.0
−1
−2.5
−5.0

−5.0

.

2.

−2.5

−1.0

20.

Height (km)

40.
50.

1.

2.
40.

0.0

50

−1.0

40.

40.

2.5
2.

−1.0

−2.5

−1.0

−1.0

1.

5.0

2.

−1.0

2.

10.0
7.5

−1.0

3.

40.

3.

2.

再現実験における台風の進路, 中心気圧の時間変化
はベストトラックとよく一致した (図略). 特に急発達期を含む 9 月 15 日から 17 日 1200 UTC までは発達率を含めてベストトラックを追随している. 数値シミュ
レーションにおける軸対称接線風は, 急発達時に最大風速半径 (RMW) 70 km, 最大風速 40 m/s であった構造が, 成熟期には RMW 30 km, 最大風速 60 m/s となった (成熟期については図 1a). この急発達期に見られた最大風速半径の収縮と最大風速の増加はドロップ
ゾンデ観測でも捉えられた. ただし, 現実のドロップゾ
ンデ観測では, 急発達期の RMW は 40 km, 成熟期のRMW は 20 km であり, 再現された台風は現実より大きな眼を持った (成熟期については図 1b).
成熟期の特徴として, 数値実験, 観測ともに最大接線

60.

40.

3. 結果

(b) ドロップゾンデ
DSONDEVt (m s ) (00:00:00Z25Sep2018)(a) CReSS
Vt (m s ) (06:00:00Z17Sep2022)40.

本研究では CReSS を用いる. 雲物理に 1 モーメ
ントバルク型 cold rain (Lin et al. 1983), 乱流過程に乱流運動エネルギーを予報するパラメタリゼーショ
ン (Deardorff 1980), 地表面交換過程に Louis et al.
(1981; 陸面), Kondo (1975; 海面) のバルク式, 放射に
Rapid Radiative Transfer Model がそれぞれ用いられる. 積雲パラメタリゼーションは用いない. モデルの水平解像度は 2 km, 鉛直方向は 96 層で下層ほど解像度が細かくなる (最下層は 100 m) ようにストレッチングされる (モデル上端は 38 km). 積分期間は台風発達前となる 2022 年 9 月 14 日 0600 UTC から衰退する 18 日 0000 UTC まで行う. 大気の初期値は NCEP
最終解析, 海面水温は Copernicus Marine Service の日別全球海洋解析を時間方向線形に変化させて与える.
ドロップゾンデデータは T-PARCII の航空機による台風中心への貫入時に得られたプロファイルを用いた.
Nanmadol では, 9 月 16 日の急発達期と 17 日の成熟期の日中に観測が行われた.

40.

2. モデル設定・データ

20.

近年の数値モデルの改善, 衛星観測網の発達, 同化技術の向上により, 熱帯低気圧の進路予報は改善の傾向を示す. 一方, 強度予報にはまだ改善点が残される. 特に 1 日程度の時間スケールで急速な中心気圧の低下,
最大風速の増加をもたらす急発達については, 発生のメカニズムから理解が必要とされる. 熱帯低気圧の急発達期に見られる特徴の一つとして, 最大風速の増加に伴う壁雲の収縮が挙げられる.
本研究では現実に急発達を経験した 2022 年台風
Nanmadol における風速強化・壁雲収縮過程を明らかにするために, 雲解像モデルによる再現実験を実施し,実験結果を解析する. また, 再現された台風構造は航空機によるドロップゾンデデータを用いて検証される.

風高度 (HMW) が 1 km 以下に位置していることが挙げられる. これは壁雲周辺で非常にインフロー境界層が低いことを示すものである.
壁雲の最大接線風半径が収縮するプロセスを理解するために, 接線風の収支解析を行った. 解析結果から,急発達期に RMW より内側に正味の接線風増加傾向が常に見られ, それは HMW 以下では強いインフローによる角運動量の内向き輸送, HMW 以上では非対称鉛
直流による上向きの角運動量輸送によって支えられていた (図略). この接線風傾向に対応して, 壁雲収縮時には RMW より内側に 5 m/s 以上の超傾度風が常に見られた (図 2). 強い超傾度風状態は境界層内において強い水平収束に対応し, 境界層でのパンピングを通した上向きの流れと対応する. RMW より内側でこの状態が維持されていることによって, 連続的な壁雲とRMW の内向き収縮が維持された. 成熟期に近づくと,超傾度風の極大が現れる半径と RMW はほぼ重なり,
収縮もしなくなる. この結果は, 境界層インフローがRMW より内側に到達することが, 壁雲の内側収縮に必要であることを示唆するものである. 今後はこのインフローの内側への到達がどのように決まるかを調査し, 壁雲収縮の全体像を把握する.

Height (km)1. はじめにHeight (km)∗数値モデルで再現された 2022 年台風 Nanmadol の急発達期の渦構造

50.

−1.0
−2.5
−5.0
100.

Radius (km)

4.

40.

−10.0

(m/s)

図 2 (a) 発達期 (16 日) および (b) 成熟期 (17 日) における軸対称動径風 (カラー), 接線風 (黒線), 非傾度風 (緑線, 実
線が超傾度風).

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP19H00705, JP21H04992,
JP22H04492 の助成を受けた.

-146-

C159

台 風 Mindulle (2021)の 予 報 実 験 に お け る
初期海面水温に対する強度の感度*田 村 望 海 ・ 坪 木 和 久 (名 古 屋 大 学
1.

はじめに

宇宙地球環境研究所)と発達率は摂動の振幅によらず，再現実験との差の大

近年，台風の進路予測は向上しているが，強度予測

きさは同じ程度であることが示された．また全実験では改善されていないという問題が世界の気象予報機関

再現実験よりも LMCP が 5 hPa 程度高く，発達が少しに共通して存在する．この要因の一つに予報の初期値抑制されている．

(大気や海洋)の不確実性が挙げられる．

4.

まとめ

海面水温(SST)は台風の強度を決める要素の一つで本研究では SST の初期値のバイアスが台風の強度をあるが，数値モデルの初期値として与えられる SST に線形に変える一方で，摂動の振幅がオーダーで変わっは不確実性が含まれる．台風の強度予測を改善するたても台風強度予測誤差はほとんど同じ程度に収まり，めには初期 SST やその不確実性の大きさに対する台風

初期 SST の誤差をどれほど小さくしても強度予測にはの強度の感度を知る必要があるが，海洋からのエネル

5 hPa 程度の誤差が残ることの 2 点が明らかになった．

ギー供給を考慮してシミュレーションした研究は少ない．そこで本研究では，台風 Mindulle (2021)を対象に，SST の初期値の不確実性に対する台風強度の感度を明らかにすることを目的とする．
2.

使用データ・手法

鉛直一次元の海洋モデルが組み込まれている雲解像
モデル CReSS (Cloud Resolving Storm Simulator)を用い，2021 年 9 月 25 日 12 UTC から 10 月 2 日 00 UTC の期間について再現実験と 2 種の感度実験(感度実験群Ⅰ，感度実験群Ⅱ)を水平解像度 5 km で行った．大気変数の初 期 値 ・ 境 界 値 に 気 象 庁 GPV 全 球 客 観 解 析(GANAL_JP)，SST の初期値に Optimum Interpolation Sea

図 1

Surface Temperature (OISST)を用いた．

LMCP，計算開始時刻から LMCP 時までの発達率．破

感度実験群Ⅰでは初期 SST に-2.0 ℃から+2.0 ℃のバイアスを与えた 8 実験，感度実験群Ⅱでは初期 SST

感度実験群Ⅰにおける初期 SST バイアスと線はそれぞれの回帰直線を示す．三角印は再現実験の結果．

のデータ格子毎に±0.01 ℃から±2.0 ℃の一様乱数を発生させ摂動として与えた 5 実験を行った．
3.

結果・考察

図 1 に感度実験群Ⅰの結果として，初期 SST のバイアスに対する，生涯最低気圧(Lifetime-Minimum Central
Pressure : LMCP)，および計算開始時刻から LMCP となるまでの発達率の散布図を示す．初期 SST のバイアスと LMCP の間に相関係数-0.96 の負相関， LMCP となる時間までの発達率の間に相関係数 0.90 の正相関を示した．これより台風の最大強度は海面水温の初期値に含まれるバイアスに比例することが分かる．
図 2 に感度実験群Ⅱの結果として，初期 SST に与え

図 2 感度実験群Ⅱにおける初期 SST に与えた摂動のた摂動の絶対値に対する，LMCP および計算開始時刻

絶対値と LMCP，計算開始時刻から LMCP 時までの発からLMCP の時刻までの発達率の散布図を示す．
LMCP

達率．三角印は再現実験の結果．

-147-

C201

衛 星 搭 載 テ ラ ヘ ル ツ (THz)放 射 計 に よ る
中・上層氷雲の感度実験と観測に適した周波数の検討*田 村 亮 祐 1 , 西 堀 俊 幸 1 , 江 口 菜 穂 2 ， 増 永 浩 彦 3 , 笠 井 康 子 4 ， 岩 淵 弘 信 5 ,清 木 達 也 6, 小 原 慧 一 3
1.宇 宙 航 空 研 究 開 発 機 構 研 究 開 発 部 門 セ ン サ 研 究 グ ル ー プ , 2.九 州 大 学 応 用 力 学 研 究 所 , 3.名 古屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 , 4.情 報 通 信 研 究 機 構 , 5.東 北 大 学 大 気 海 洋 変 動 観 測 研 究 セ ン タ ー , 6.
海洋研究開発機構 環境変動予測研究センター

プロファイル (clear sky) をベースに, 氷雲の雲高
氷雲は，高い時空間変動を持ちながら，大気放度，雲氷量 (IWC [g/m3] ), 粒径スケール (𝐷 [um])射過程および成層圏に流入する水蒸気フラックスを変化させたプロファイル (all sky) を作成する．
を介して気候形成に大きく寄与するため，気候学
これらのプロファイルで，clear sky と all sky の２の観点から，全球規模での衛星観測が切望されてつの大気プロファイルを与えた場合に，THz 放射
いる．しかし，その巨視的，微視的な動態を明ら計の観測輝度温度の差分量 (Δ𝑇 = 𝑇 (all sky) −かにするための観測要求を満たすには，現在のと𝑇 (clear sky) [K] ) を評価する．一般的に，|Δ𝑇 |ころ，「時空間分解能」と「センサの観測情報」がが大きいほど，実際の大気観測では，逆問題にお不足している．前者は，観測衛星の機数や投入さいて物理量を正確に推定できる可能性が高い．すれる軌道に依存する．一方で後者は，センサ仕様
なわち，この差分量の大きさは観測パラメーター
や大気物理量解析と密接に関連する．
本研究では， に対するセンサ感度を表す．また，実際に THz 放「センサの観測情報」の観点から，従来にない新射計を衛星搭載する場合には，観測対象としない
たな情報を付加する放射計の開発に焦点を当てる． 大気下層の水・氷粒子が Δ𝑇 に及ぼす影響が大氷雲観測では，マイクロ波から赤外・可視領域にきければ，中・上層の氷雲のパラメーター推定に至る広範囲の周波数帯域から得られる情報の統合
悪影響を与えることが危惧される．そのため，観が重要であるが，その中間領域で，周波数にして測に適した周波数は「中・上層の氷雲に高感度で100GHz~10THz に相当するテラヘルツ（THz）帯ある」と「下層の水・氷粒子に低感度である」のの情報が不足している．この帯域では，地表面や条件を双方満たす周波数帯域として評価される．
下層の水蒸気による影響を受けにくい点，100 um
10 ~ 500 GHz の帯域で，上層の氷雲に対するセン
以下の小さな氷晶へ感度を持つ点などが特徴的で， サ感度 Δ𝑇 を評価すると，THz 領域の氷雲へ相中上層の気象観測に適した性質を有する．
よって， 対的に高い感度を持つことがわかる．
（図１）
また，
THz 放射計の実現により，有益な氷雲観測情報が下層の水・氷粒子に対する感度相対的に低いこと新たに加わることで，既存センサとのシナジーにも感度実験によりわかっており，THz 領域での氷より氷雲に対する理解の深化が期待される． THz
雲観測に適した周波数帯域は，水蒸気窓領域の帯
帯のセンサは，観測要求を満足させるデバイス開域に属する周波数となる．
発が困難だったため，センサシステムとして実装が行われなかったが，近年の技術的進歩により，氷雲等の気象観測用 THz センサの開発が期待されている．そのため本研究では，THz 放射計による氷雲の感度実験を実施し，雲高度，粒径に対するセンサ感度を評価するとともに，氷雲観測に適
図 1 氷雲が高度 9~11 km に存在する場合の 𝚫𝑻𝒃 . MLS,
した周波数を検討する．
MLW, TRO の標準大気で，粒径スケール 𝐷 を 10um, 100um
2. 感度実験手法・結果に設定した氷雲の感度実験結果．マイクロ波領域と比較する
中緯度帯夏季 (MLS), 中緯度帯冬季 (MLW),と THz 領域で氷雲へのセンサ感度が高いことがわかる．
熱帯 (TRO) の水・氷粒子が存在しない標準的な
1.

背景・目的

-148-

C202

Forecast skill of the large MJO case in March 2015
Nakazawa Tetsuo ( 1 ) and Mio Matsueda ( 2 )The Univ. of Tokyo ( 1 ) and Univ. of Tsukuba ( 2 )1.

Introduction
Madden Julian Oscillation (MJO) is one of the
predominant modes in the tropical atmosphere,
travelling eastward with a period of one to two month.
However, its temporal and spatial characteristics are
not uniform; the MJO signal is sometimes so weak andit is not easy to see the eastward propagation. Suchcharacteristic makes us difficult to understand themechanism of MJO. To understand MJO better, we firstpicked up the “top five largest” MJO cases by selecting
the large amplitudes of the multivariate MJO index;
RMM1 and RMM2 (Wheeler and Hendon, 2004 [1]).
One of the final goals of this study is to investigate
what determines the amplitude of MJO, but first I would
like to see some common features, if any, in the “toplargest” MJO cases, by using the global merged
infrared (IR) data and the ECMWF medium-range
ensemble forecast data, available at the TIGGE
portal.
Data
The NOAA NCEP/CPC global merged IR data by
geostationary meteorological satellites is available atthe NASA EOSDIS website of https://disc2.gesdisc.
eosdis.nasa.gov/data/MERGED_IR/GPM_MERGIR.1/.
The same data is also available at the ftp site of the
CERES of Chiba University (ftp://gms.cr.chiba-u.ac.jp/
GPM_MergedIR/) where we downloaded. The data is
global (60N-60S) with 4km resolution every half hourly
from 2000 to the present.

OLR minimum was around early March, about two
weeks earlier than the peak amplitude, which would
corresponds to the east-west sea-saw pattern in OLR.

2.

3.

Case studies
The cases of MJO are selected based on the MJO
magnitude, provided by Dr. Matsueda, based on thedata set of the ECMWF analysis in the “TIGGE MJO
forecasts”
page
at
the
TIGGE
museum(http://gpvjma.ccs.hpcc.jp/TIGGE/tigge_MJO.html ). As
most of the TIGGE data is available after October 2006,
we analyze the 14-year data from 2007 through 2020.
We also used the 51-member ensemble forecast dataof ECMWF. The followings are the periods with largest
amplitudes in brackets with “top five largest” MJOs.
1st
16 March 2015 (4.79)
2nd
5 July 2015 (4.22)
3rd
17 January 2020 (3.99)
4th
29 January 2018 (3.87)
5th
15 February 2017 (3.75)
4. The case in March 2015
The largest amplitude of MJO (MJO1) was observedin March 2015, when the devastating tropical cyclone
Pam hit Vanuatu. Fig. 1 shows the RMM index for the
MJO1 in the ensemble forecasts of four centers withdifferent initial times. It is interesting to note that theFig.1. RMM indexes for the largest MJO1 in ECMWF,
JMA, NCEP, and UKMO forecasts with the analyses.
The initial times are at the upper-right of each panel.

5.

Skill of ECMWF ensemble forecasts for MJO
Fig. 2 shows the amplitude changes of MJO1 in the
ECMWF 51 ensemble members. At the earlier stage,
the growing amplitude was not captured, but as thetime went on, the forecast of the amplitude was getting
better. After the mature phase, the forecast during the
decaying phase was almost perfect. We speculate thatthe evolution would be partly related to thedevelopment/decaying of the tropical cyclone Pam.

Fig 2. The amplitude forecasts of all 51 members in ECMWF
for MJO1, initialized on 3 Mar (left) and 11 Mar(right).

6.

Further Directions
We have examined the largest MJO case in thisstudy. We will further examine the moderate amplitude
cases with sustaining its amplitude, for example, thecase in April - May, 2009.
References[1] Wheeler and Hendon, 2004: An all-season real-time
multivariate MJO index: development of an index formonitoring and prediction. Mon. Wea. Rev., 132, 1917-1932.

-149-

C203
MJO顕在化の経年変動に対するENSOとQBOの協調的影響*高須賀 大輔1, 神山 翼2, 末松 環3, 三浦 裕亮4

1. 東大大気海洋研, 2. お茶大情報, 3. 理化学研究所, 4. 東大院理1. はじめにマッデン・ジュリアン振動 (MJO) は大規模な対流活

上で、MJORIとOLR・850hPa水平風偏差との関係を見

発域が暖水域上をゆっくり東進する現象であり、統計的には約30–90日周期で北半球冬季に特に顕在化す

季平均の対流活動が西太平洋でより活発、海大陸でより不活発傾向で、Walker循環が東西方向に伸展する場る。しかし、MJOの顕在化のしやすさは実際には経年変動が非常に大きく[1]、発生・東進ともに活発な年もあれば、どちらも不活発な年もある。MJOがある年に顕在化しやすいか否かは、MJOの影響を受ける気象・
気候場（テレコネクションやENSOの位相遷移）の様態の決定に結びつくため、MJO顕在化の経年変動がどのように司られているかを理解することは、季節内〜
季節スケールの予測の観点からも重要である。
上記の疑問に対する手掛かりとして、ENSOとQBOの影響がそれぞれ独立に議論されてきた。例えば、
ENSOについてはエルニーニョ時にMJO対流が日付変
更線の東側まで発達する傾向にあること[1]や、海大陸を伝播しやすいこと[2]、QBOについては東風位相時にMJOが活発化すること[3,4]が指摘されている。一方で、MJO対流の海大陸の通過はラニーニャ時に起きやすいとする結果[5]や、QBOがMJOの強度と顕在化期間のどちらにより強く影響するかが非自明な面もあり、ENSO・QBOの複合的影響の考慮[6]も含めて、詳細な解釈の余地が残されている。
そこで本研究では、北半球冬季（11月–3月）のMJOについて、その顕在化期間の経年変動を特徴付ける循
環場・熱力学場を明らかにし、それにENSOとQBOがどのように協働して貢献しているかを、再解析データ等を用いた統計解析によって示す。
2. 使用データ・解析手法
大気状態の解析には、1979–2018年のERA-Interimお
よびNOAA Interpolated OLRの日平均・月平均データをると（図上）、MJO顕在化の活発な年ほど、北半球冬に対応していることが分かる。また、MJO顕在化に対するENSOとQBOの影響を整理するため、MJORI偏差とNiño3.4指数および東西平均した50hPa東西風との関係を調べた（図下）。適度なエルニーニョ（i.e., 大振幅を除く）が発生している場合には、QBOの位相・振幅とは無関係にNiño3.4指数が高いほどMJO顕在化が活発であり、この正相関は中部太平洋のSST昇温の影
響と整合する[2]。一方、ENSOが中立・ラニーニャの場合は、Niño3.4指数の振幅とは無関係にQBOに伴う東西風とMJORIに負相関が見られ、QBOの東風位相時に対流圏界面での静的安定度が西太平洋でより減少するという東西非一様な応答の影響を反映している。上記の結果は、MJO顕在化の活発・不活発年を特徴付ける背景循環場（図上）と矛盾しない。
また、MJO顕在化の活発・不活発年が個々のMJOのどのような性質と対応しているかを、それぞれの年に該当するMJOの発生数・伝播状況・強度を比較することで調べた。結果、MJO顕在化の不活発年にはインド
洋で発生するMJO事例は実際に非常に少なく（活発年の1/3以下）、西太平洋での背景場の対流不活発に関連して、発生したMJOでも海大陸を通過できない傾向にあった。一方で、MJO活発・不活発年のMJOの強度については、両者の違いは小さく、QBOの位相・振幅との相関も小さかった。このことはENSOとQBOの協調作用が、暖水域上の循環の変調を通して、MJOの発生頻度と寿命により強く影響することを意味する。

用いた。また、海面水温の月平均値を1982–2018年のHadISST2の日平均データから求めた。MJO事例はインド洋・海大陸・西太平洋で発生したものを[2]の方法を応用して抽出し、その結果に基づき “MJO顕在化指数(MJORI)” を月ごとに定義した。MJORIは（ある月に含まれるMJO事例の活発日数）／（ある月の日数）で求められ、MJOの強度の情報を含まない。このMJORIを用いて、MJO顕在化の活発・不活発年を特徴付ける
場を回帰・コンポジット解析で把握するとともに、ENSO・QBOの位相・振幅との相互関係を調査した。
３. 結果
各年の11月–3月で平均したMJORIの偏差の時系列（図略）は2–5年の周期で大きく変動しており、MJOの顕在化期間の経年変動が明瞭に捉えられている。極端にMJO顕在化が不活発な97/98年と04/05年を除いた

図 (上) MJORIに回帰したOLRと850hPa水平風偏差 (NDJFM)。(下)MJORI偏差と (左) Niño3.4指数 (SONDJ), (右) 東西平均50hPa東西風との散布図。赤字はエルニーニョ, 青字はラニーニャに対応。
Reference: [1] Hendon et al., 1997, JCLI, [2] Suematsu and Miura, 2018,
JCLI, [3] Yoo and Son, 2016, GRL, [4] Nishimoto and Yoden, 2017, JAS,
[5] Kerns and Chen, 2016, JGR-A, [6] Sun et al., 2019, AOSL

-150-

C204

赤道ケルビン波のモデル再現性に関する線形安定性解析*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

における成長率も東西波数によらず同じ順序であった。

低解像度な全球気候モデルにおいては、熱帯におけ波動の空間構造に関しては、中～上部対流圏におけるる大規模擾乱である赤道ケルビン波の振幅が過小にな

有効位置エネルギー生成を示唆する「く」の字型の鉛る傾向があり、原因としては小規模な対流活動のモデ

直構造が波動コンポジット・線形成長モードで共通しル表現性の限界が挙げられる。対流結合した赤道ケルて認められた。先行研究では一様な成層という単純化

ビン波の成長を導出する既存の線形安定性理論では、された仮定のもとで、加熱ピーク高度が高い top-heavy

対流に伴う非断熱加熱の高度が高い、すなわちな加熱が対流結合重力波を成長させやすいことが知ら

top-heavy な加熱であるほど赤道ケルビン波が成長しやれていたが、本研究では現実的な成層のもとでもこれすいことが示されてきたが、そうした理論では静的安が成り立つことを示した。

定度等の基本場が単純化されており、数値モデルの比CTL-MIROC と SP-MIROC から算出した基本場での較評価には不向きであった。そこで本研究では、対流線形成長率を比較した結果、SP-MIROC における赤道

結合赤道ケルビン波の線形安定性理論を任意の鉛直分

ケルビン波の強化は非断熱加熱のピーク高度上昇が大布を持った基本場のもとで構築し、全球モデルにおけきく寄与していることが明らかになった。一方で、成る赤道ケルビン波の再現性のメカニズムを考察した。

層の鉛直分布も赤道ケルビン波の成長に影響を与えて

2.

手法
対流結合赤道ケルビン波を東西・鉛直の 2 次元でモデル化した線形理論として、対流結合重力波の線形方
程式系を導出した。先行研究では基本場の鉛直構造の表現が極めて単純なものに制約されていたが、本研究では成層と非断熱加熱を任意の鉛直分布で与えられる
よう定式化した。
構築した線形モデルを用いて、気候モデル MIROC6における赤道ケルビン波再現性の評価を行った。海面
水温を OISST 気候値に固定した AGCM 実験を、標準の MIROC6 (CTL-MIROC) とスーパーパラメタリゼー

いた。例えば、CTL-MIROC において、上部対流圏における成層のバイアスが波動成長をやや促進し、加熱ピーク高度が低いバイアスによる波動抑制を部分的に打ち消していた。また、対流圏の基本場安定度を一様とした線形モデルでは波動の成長が著しく抑制され、成長モードを得るには非現実的に top-heavy な加熱が必要となった。すなわち、モデルの環境場が赤道ケルビン
波にとって好都合かを適切に評価するには、加熱だけでなく成層もモデル固有の鉛直分布を与える必要があ
る。
4.

考察

ションを適用した SP-MIROC とで 5 年間実行し、静的

熱帯の多雨域において、
標準 MIROC の降水の大半は安定度の時間平均と、赤道ケルビン波の時間スケール

積雲対流パラメタリゼーションが担っているが、現在(4-6 日)でフィルターした凝結加熱鉛直分布を用いて線の MIROC で使用されている積雲対流パラメタリゼー形モデルの基本場を設定した。TRMM 3H31 プロダク

ションは加熱ピークの低い対流性降水に特化して設計

トおよび ERA5 再解析より算出した成層と加熱の鉛直されている。それに対して、SP-MIROC は熱帯多雨域

分布を用いて現実を模した基本場も作成し、現実・における層状性降水の割合が相対的に高い。層状性降CTL-MIROC・SP-MIROC 由来の基本場における線形成

水は加熱ピーク高度が高いのが特徴であり、現実の熱長モードを比較した。
さらに、
MIROC 実験および ERA5

帯においても組織化した降水システムの構成要素とし再解析における赤道ケルビン波のコンポジットを作成て対流性降水とともに頻繁に出現する。したがって、し、その構造を線形成長モードと比較した。

標準 MIROC において赤道ケルビン波の振幅が過小な

3.

結果

赤道ケルビン波のモデル内・解析値内での振幅はCTL-MIROC＜SP-MIROC＜ERA5 であり、線形モデルのは、組織化した降水システムに伴う層状性降水を表現するための枠組みがモデル内で不足していることにより、対流性降水への依存度が高まって加熱がbottom-heavy にずれているためであると考えられる。

-151-

C205

熱帯における海面水温と関連した降水のライフサイクル
高 野 雄 紀 1 2・ 小 玉 知 央 2・ 三 浦 裕 亮 3(1:東 大 AORI 2: JAMSTEC 3:東 大 院 理 )1.

い、IND (50°E - 100°E)、WPAC (100°E - 180°)、EPAC

はじめに大気が海洋を駆動するのか、海洋が大気を駆動する(180° - 80°W)、ATL (80°W - 0°)の 4 領域について分けてのかの空間的な分布を調べるため、海面水温(SST)と下合成する。解析対象期間は 2010 年 3 月 1 日から 2011

層渦度や降水量とのラグ相関に基づく解析が行われて

年 2 月 28 日までの 1 年間である。

きた[1][2][3]。しかしこの方法では、大気と海洋が相互作用しながら時間発展する描像を得ることができない。

4.

結果

熱帯海洋上の降水については、古くはカラム水蒸気

IND について合成解析の結果を図 1 に示す。いずれ

量 (CWV)と降水量の関係が指摘されている[4]。近年で相空間内で反時計回りの時間発展が共通して見られては Gross Moist Stability (GMS) や浮力に着目して降水のいる一方(図 1a,b)、大気モデル NICAM 単体の場合この

ライフサイクルの平均的描像を得る取り組みが行われ回転は不明瞭であった(図略)。このことから、本手法はている[5][6]。しかし SST との相互作用も含めた解析に

大気海洋結合系における SST に関連した降水のライフは至っていない。

サイクルを捉えられていると考えられる。

本研究では、熱帯域の日スケールの降水の変動を対他の領域についても解析を行ったところ(図略、象として、SST との相互作用も含めた時間発展の平均

WPAC では IND と同様の結果であった。EPAC や ATL的描像を得ることを目的とする。

では、ERA5 は回転が不明瞭あるいは時計回り、
NICOCO の弱い反時計回りとなった。IND・WPAC と

2.

データ

全球非静力学モデルNICAM のHighResMIP 実験デー
タを用いた[7]。この実験は水平格子サイズ 14 km で行

EPAC・ATL の地域差は、大気と海洋のどちらが駆動するか [1] や臨界 GMS [5] の東西の地域差と関連している可能性がある。

われ、スラブ海洋に観測の SST をナッジしている。
NICAM に海洋モデル COCO を結合した NICOCO を用いた結合実験を新たに行った。NICAM の実験設定はHighResMIP に準拠している。COCO の水平格子サイズ
は 0.25° で、2010 年 1 月 1 日の初期値を与えた後、フリーランで実行した。
比較となる解析データとして、
ERA5 のSST とCWV、
GSMaP の降水量、CERES_SYN1deg の地表下向き短波(SSR)を用いた。全てのデータは 1 度格子に変換して解析を行った。

図１ IND についての SSTA-CWVA 合成図。ベクトルは SSTA と CWVA の日変化量、陰影は降水量を表す。
サンプル数 100 未満のビンは表示していない。

3.

解析手法

まず日別の SST と CWV について、31 日移動平均か

参考文献

らの偏差を求める (それぞれ SSTA と CWVA とする)。

[1] Peña, M., et al., 2003, Nonlin. Processes Geophys., 10, 245–251.

次に SSTA と CWVA の 2 次元相空間を考え、1 日間の[2] Arakawa, O. and Kitoh, A., 2004, Geophys. Res, Lett., 31,

変化ベクトル・降水量・SSR をベクトルの中心点を基

L12206.

準に合成する。合成解析の際のビン幅は SSTA が -1 K

[3] Wu, R. and Kirtman, B. P., 2007, Clim. Dyn., 29, 393–410.

から 1 K まで 0.1 K 刻み、
CWVA が -15 mm から 15 mm[4] Bretherton, C. S., et al., 2004, J. Clim., 17, 1517–1528.

まで 1 mm 刻みとした。

[5] Inoue, K. and Back, L. E., 2017, J. Atmos. Sci., 74, 1819–1837.

赤道域(10°S - 10°N)の海洋上を対象として解析を行[6] Wolding, B., et al., 2022, J. Atmos. Sci., 79, 1781–1803.
[7] Kodama, C., et al., 2021, Geosci. Model Dev., 14, 795–820.

-152-

C206

台 風 冷 却 効 果 の統 計 解 析 と
海 洋 深 層 水 放 出 による冷 却 効 果 増 加 の見 積 り
筆 保 弘 徳 1・ 宮 本 佳 明 21・ 伊 藤 耕 介 31
1: 横 浜 国 立 大 学 TRC・ 2:慶 応 義 塾 大 学 ・ 3:琉 球 大 学
1.

はじめに

があり、26℃水深（76.3m）とも相関（‐0.48）があっ

本研究は、台風強度に台風自身が影響を与える海水たが、100m までの平均水温とは相関がなかった（＋の冷却効果、特に鉛直混合について定量的に調べる。

0.03）。この関係は、Co である鉛直混合の程度に混合

Miyamoto et al.(2017）は理論的に鉛直混合を定式化

層の厚さは影響するが、海水温そのものは関係ないこした指標「クーリングパラメータ（Co）」を考案し、Iidaとと一致する。

et al.（2022）は 2019 年台風 15 号と 19 号の通過後の目的②：図 1 は TC-Co の年平均である。近年 TC-Co が海面水温低下量とCo が対応することを示した。
しかし、小さくなっていることから、近年台風による鉛直混合

Co の統計的研究はまだない。また、台風強度低下を可が小さい傾向があることを示している。2000 年前後で能にする人為的介入が模索されるムーンショット目標の差は、Ｔ検定により 99.9％の有意差が確認された。

8 で、海洋温度差発電（OTEC；詳細は細木他）を想定し目的③：図 2 は OTEC 感度実験の結果である。低下無た海洋深層水の放流が提案されているが、それが鉛直し（0.0℃低下）実験の中央値の TC-Co から、かき混ぜ混合の増大にどの程度影響するかは見積もられていな

後の混合層の増加率は理論上で約 4.4 倍となるところ、い。本研究の目的は①統計的に Co が他のパラメータと0.25℃低下実験では約 4.5 倍となった。1.0℃低下実験

関係があるのか、②Co の経年変化、③感度実験によりでは 4.8 倍である。

OTEC を想定した介入により冷却効果の強化はどの程度に上がるかである。
2.

2000

研究手法

Co は台風と海洋の特徴から鉛直混合の程度を示し、値が大きいほどかき混ざりやすいことを表す無次元数

1500
1000

である。本研究では海洋長期再解析（FORA-WNP30）と気した台風 865 事例で、6 時間ごとの合計 30300 地点でCo を算出する。それぞれの台風の発達期（発生時から

2015

2012

2009

2006

2003

2000

1997

1994

から Co を算出する。1982－2015 年に北西太平洋で発生

1991

0
1988

躍層の温度勾配、台風の最大風速、強風半径、移動速度

1985

海水温プロファイルを得て、混合層の厚さやその温度

500

1982

象庁ベストトラックを用いて、台風中心位置の直下の

図 1：TC-Co 年平均の経年変化
2000

最大勢力時）で Co を時間平均した TC-Co を算出する。
OTEC は 1 基で水深約 30ｍをピークにして約 0.25℃

1500

低下させて、その影響は水深約 20－40ｍで 0.10℃、海1000

面水温で約 0.01℃低下させる。OTEC 数十基まで増設す
るとさらに水温低下があると想定して、水深約 30ｍを500

ピークで 0.1～1.0℃まで低下した温度プロファイルか0

ら Co を見積もる OTEC 感度実験を行う。
3.

結果

目的①：TC-Co は平均 858.2、中央値は 388.6、標準偏差は 1104.4 と大きくばらついていた。TC-Co は海洋

図 2：OTEC 感度実験により見積もられた TC-Co の平均。中央

貯熱量（平均 72.6kJ cm−2）と相関（相関係数‐0.42）

値と第 1 と第 2 四分位数を示す。

-153-

C207

2019 年 夏 季 の 大 規 模 場 と 台 風 の 関 係
1*那 須 野 智 江 ， 菱 沼 美 咲 1 , 2 ， 山 田 洋 平 1 ， 中 野 満 寿 男 1 ， 小 玉 知 央 1 ， 筆 保 弘 徳 2
1. 海 洋 研 究 開 発 機 構
1.

2. 構 浜 国 立 大 学 大 学 院

はじめに

台風に伴う災害の地球温暖化による深刻化が指摘さ下層ともに Lingling 周辺の低気圧から北東に波列が連れ、今後さらに深刻化することが危惧されている．ム

なり、9/8 にかけて振幅が増大している．また、2 つのーンショット目標８のプロジェクトでは、安全安心な

台風が同時に存在し低気圧偏差の大きい 9/5-6 には，太社会の実現に向け、台風予報の高精度化に基づく気象

平洋高気圧の西端の高気圧偏差が特に強くなり、縁辺介入手法の確立に取り組んでいる．本研究では、このの南風が強化されている．上空の流線関数や外向き長取り組みにおいて、台風の変化による影響を評価する

波放射を見ると（図２）、東シナ海上の深い低圧部（対ことを目的とする．このためには、類似する条件下で流活発域）から波列の下流に向かって波活動度フラッの多数の数値実験による台風と環境場との相互関係のクスが強まっていることが確認される．このように、理解が有効である．そこで 2019 年台風 15 号（Faxai）

２つの台風の発生・発達に伴う対流活動の変化は、上を対象とする全球 14km 格子モデルによる大アンサン

空の西風の蛇行や太平洋高気圧の変化と同期していた

ブル数値実験データ[1]を用いた解析を進めている（菱ことが分かる．これらは台風の影響に関する先行研究

沼他，本大会）．ここでは、主に 2019 年夏季の実況かの結果[2]を想起させる．

ら Faxai の発生・発達と大規模場の変化との関係につい4.

上述の解析では、台風と周辺場の変動の因果関係、て考察する．
2.

今後の課題

台風自身がどのように、どの程度、場を変化させたのデータ

大気場については、気象庁 55 年長期再解析（JRA-55）

かは明確でない．例えば、台風の活発化は、熱帯でのおよび気象庁東京気候センターによる解析図を用い、夏季季節内振動に伴う対流活発化とも同期しており、台風については気象庁ベストトラックを用いた．Faxai

その遠隔影響も考えられる．今後、アンサンブル数値（9/4 発生、9/8 日本接近、9/10 消滅）の発生前後の 1

実験データにおける 2 つの台風の発達と他の変動の位

か月程度を主な対象期間とする．Faxai 発生時には、台相・振幅の関係などを調べることで理解を深める．

風 13 号（Lingling、9/2 発生、9/8 消滅）が東シナ海に謝辞存在していた．
3.

本 研 究 は 、 JST ム ー ン シ ョ ッ ト 型 研 究 開 発 事 業2019 年 9 月の大規模場

図１に 200hPa および 850hPa の高度場（8/20-9/20 平（JPMJMS2282-10 ）の支援を受けたものである.

均値からの偏差）を示す．Faxai 発生直後には（9/5）東参考文献

シナ海を Lingling が北上し、上空の低気圧（115E, 30N、

[1] Yamada et al. (2023, GRL )一週間以上前から存在）と重なっている．この後、上・[2] Hirata and Kawamura (2014, JGR)

9/5

9/6

9/7

図１ 高度場と風速（ベクトル）偏差（上）200hPa（下）850hPa.
9 月 5 日から 1 日間隔. F, L はそれぞれ Faxai, Lingling.

-154-

図 2 9 月 7 日の 200hPa 流線関数、波活動度フラックス、外向き長波放射
気象庁ホームページよりhttps://ds.data.jma.go.jp/tcc/tcc/products/cli
sys/anim/anim_tp.html

C208

2019 年 台 風 第 15 号 （ Faxai） と 環 境 場 の 関 係*菱 沼 美 咲 1,2， 那 須 野 智 江 2,3， 筆 保 弘 徳 1,3， 山 田 洋 平 2， 小 玉 知 央 2， 中 野 満 寿 男 2
1. 横 浜 国 立 大 学 大 学 院
1.

2 . 海 洋 研 究 開 発 機 構 （ JAM STE C ）3. 横 浜 国 立 大 学 TRC

はじめに

ムーンショット目標８において，安全で豊かな社会を目指した台風制御の可能性が検討されている．この
台風研究の中で，台風が環境場にどのような影響を与えているかを定量的に把握することが一つの重要なテーマになる．観測データを用いて台風と環境場の関係について調査した研究では[1][2],太平洋高気圧との関係性などが示されている．しかし，台風が環境場に与える影響は季節依存性があり[3]，類似した条件下で

図 1：降水量のコンポジット解析結果(上）strong(下）

多くのサンプルを用いた台風と場の関係の理解が望ま

weak. 各メンバーの Faxai の位置（黄色）とトラックしい．そこで本研究では， 全球非静力学モデル（灰色）.

NICAM（Nonhydrostatic ICosahedral Atmospheric Model）
による大アンサンブル実験結果を用いて，台風の強弱と環境場の関係を調査した．
2.

手法

本研究では，14 km メッシュ NICAM を用いた 2019
年台風 15 号（Faxai）に関する大アンサンブル実験結果[4]から抽出された Faxai-like vortex のトラックデー
タを用いて解析を行った．Faxai-like vortex のうち，日本付近(138°E―143°, 40°N)を通過しているトラックを

図 2：図１と同じ、ただし可降水量.

抽出し，以下の条件により類別した．

4.

考察(1) 日本付近通過時の風速が 40 m/s 以上（strong）

weak の結果で見られた強い降水域は，実況において(2) 日本付近通過時の風速25 m/s 未満かつ生涯最大風2019 年台風 13 号
（Lingling）
が通った領域に対応する．

速 25 m/s 未満（weak）

Faxaiの発達差によってLingling が通った領域の降水量

それぞれについて、ジオポテンシャル高度（200hPa，に差が見られることから，Faxai が Lingling の衰退速度

500hPa，850hPa）・降水量・可降水量に時間フィルタに影響している可能性，もしくは，Faxai の発達とーをかけそこから期間平均を引いたデータを作成し，Lingling の発達に関係がある可能性が示唆される．今コンポジット解析を行った．日本付近通過時を t=0 と後、2 つの台風の発達度合いの観点から、環境場とのし，そこから前後 2 日の結果まで解析を行った．

関係を調べる必要がある。

3.

文献

結果

本予稿では，日本付近の通過時刻が 2019 年 9 月 8[1] Hirata and Kawamura (2014, JGR)

日のトラックデータから，降水量と可降水量について[2] Guo et al. (2021, J. Climate)

コンポジット解析を行った結果を示す．降水量では，[3] Yamada and Kawamura (2007, SOLA)

weak のほうには Faxai の位置の北西側に強い降水が見[4] Yamada et al. (2023, GRL)

られるが，strong には見られない．対応して，可降水

謝辞：本研究は、JST ムーンショット型研究開発事業

量についても，weak（strong）のほうが，水蒸気量が（JPMJMS2282-10）の支援を受けたものである. 数値

多い（少ない）ことが分かる．すなわち，Faxai の日本

シミュレーションは「富岳」成果創出加速課題の一環

通過時の強度の違いと水蒸気輸送や降水分布には関係として「富岳」を利用して実施された（課題番号：がある．

hp200128、hp210166、hp220167）．

-155-

C209

Statistical analysis of near-landfall Intensified Typhoons andtheir Dynamic and Thermal conditions
Xiang Chunyi*12, Fudeyasu Hironori1,Yoshida Ryuji1, Moriyama Fumiaki1
1: Typhoon Science and Technology Research Center, Yokohama National University
2: National Meteorological Center, China Meteorological Administration

1. Introduction

4. Environmental dynamic conditions

Unlike most tropical cyclones (TCs) that begin toComposite analysis of selected typical near-landfall

weaken when approaching the land, there are some TCs

intensified TCs shows that the vertical wind shear, whichthat intensified near-landfall on the contrary. Those TCs

has no significant decreasing before landfall. Further

bring a great challenge to typhoon forecasts and disaster

analysis find out that the decreasing of local verticalprevention. In this paper, the basic characteristics ofwind shear and the increase of relative eddy flux

those TCs is firstly analyzed based on three best track

convergence can favor the development of inner-coredatasetsconvection.

in

the

Northwestern

Pacific.

Then

the

fundamental spatial and temporal distribution of such
TCs are further provided. Based on selected typical cases,
the environmental dynamic conditions as well as local
thermal conditions during the intensification periods
before landfall are closely clarified.
2. Data and methods
Based on three best track datasets JMA, CMA and
JTWC from 1980 to 2021, the intensity variation
characteristics of tropical cyclones in the Western Pacificwithin 48 hours before landfall were studied, and 11
common typical near-landfall intensified typhoon casesin the three datasets were selected for composite analysis.
The environmental wind vertical shear, relative eddy flux
convergence and local radiation flux during landings
were calculated using ERA5 reanalysis.

5. Local thermal conditions
The asymmetric distribution of latent heat, sensible
heat flux and long-wave radiation on the underlying
surface around the typhoon before landfall is further
analyzed. It is found that the asymmetric distribution of
local non-adiabatic typhoon circulation is conducive tothe development of offshore intensity.
6. Conclusions and discussion
Under favorable dynamic and thermal processes.
Statistical analysis of such typhoons reveals common
characteristics and possible influential factors. Further
simulation study of typical near-landfall intensified
typhoons is expected to clarify the possible mechanismof topography during the offshore intensification process
for those TCs.

3. Distribution of coastal typhoon intensity variation
The intensity changes of 24hr, 12hr and 6hr before
landfall were documented. According to statisticalanalysis, tropical cyclones whose intensity changes of
24hr before landfall exceeded 20kt and did not weaken
within 48hr before landfall were defined as near-landfall
intensification cases. Statistics show that those TCs havenorthwestward prevailing tracks. The high activatedperiod is from July to September, and the probability
during nighttime is significantly higher than that of

Fig.1 Tracks of selected near-landfall intensified TCs

daytime.

(red line indicate the intensification periods)

-156-

C210

岐阜県に暴風をもたらす台風の特徴*佐 々 木 春 花 , 勝 山 光 一 ,和田章義, 柳瀬亘,
1.

はじめに

岐阜県では、台風が県の西側を通過するときに風小 出 雅 之 (岐 阜 地 方 気 象 台 ),辻 野 智 紀 (気 象 研 究 所 )のほうが台風強度は大きく，100km 以上の場合は非暴風台風より暴風台風の移動 度が大きかった．

17m/s 以上（以下，暴風）が記録されることがある．し

局地解析の結果として 2004 年台風第 6 号を取り上げ

かし，西側を通過しても暴風が記録されない場合もある（図 1）. この事例では先行研究[3]と同様，暴風台風

り，暴風をもたらす台風（以下，暴風台風）ともたら

時には伊豆半島から静岡市にかけて気圧の峰が形成ささない台風（以下，非暴風台風）の違いについてまだれていた．この気圧の峰と台風に挟まれた地域では気わかっていない．よって本研究では統計解析と局地解

圧傾度力が大きくなることにより，岐阜に暴風がもた

析を実施することにより，1979 年以降の暴風台風と非らされたと考えられる.

暴風台風の特徴の違いを調査した．
2.

データ

1979 年から 2022 年の気象庁ベストトラックデータ[1]，1978 年から 2022 年の気象庁アメダス観測値[2]を利用した．また観測と予測を比較するために、2018 年
から 2022 年の岐阜地方気象台付近格子における気象庁
メソスケール気象モデル（Meso-Scale Model：MSM）
前 3 時間最大風 の予測値も利用した．
3.

次に MSM 予測値と観測値の風 差に関して, 2018 年
台風第 21 号（T1821）について調べた結果，平時に風が大きい（小さい）観測所は MSM の過小（過大）傾向が見られた．特にアメダス観測地点である揖斐川と美濃加茂では，MSM 予測値と観測値の平均風 差は小さいが，T1821 通過時においては 2m/s 以上の過小傾向が見られた. これは台風特有の地形効果の影響が考
えられる．

方法

観測点である岐阜地方気象台を以後単に「岐阜」と呼ぶ．本研究では岐阜県内のいずれかの観測所において暴風を記録した台風を「暴風台風」，岐阜県の西側を通過し，岐阜との距離が 200km 以内だったが暴風を記録しなかった台風を「非暴風台風」と定義した．岐阜
において台風の影響下で一番大きい風 を記録した日時に近いベストトラックデータを台風事例毎に特定した．局地解析については, 関東甲信地方から近畿地方までの気象台及び特別地域気象観測所における気圧デー
タと風向風 データにより主観的に解析された等圧線
分布図を用いた．さらに MSM の風 予測値と観測した風 にどのような違いがあるか、2018 年の暴風台風について比較した．
4.

結果と考察

はじめに台風強度・台風の移動 度・台風中心位置と岐阜の直線距離を台風事例毎に算出した. この距離によって暴風をもたらすメカニズムが異なるという推図１ 2004 年台風第 6 号における局地解析の結果．実線は等圧線, 矢羽根は地上風を示す. また点線は気圧の峰を示す．
参考文献[1] 気 象 庁 ベ ス ト ト ラ ッ ク デ ー タ ,https://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jma-center/rsmc-hp-pub-eg/
besttrack.html,（2022/11 閲覧）[2] 気 象 庁 過 去 の 気 象 デ ー タ ・ ダ ウ ン ロ ー ド ,https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/,（2022/11 閲覧）[3] 伊藤忠, 2020, 「平成 30 年台風第 21 号」通過時の近畿～
中部地方の大気構 と地形が伊勢湾周辺の暴風に及ぼした効果. 天気, 67, 51-56.

定の下，100km 未満のグループと 100km 以上のグルー
プに分け, それぞれのグループにおいて暴風台風の平均値と非暴風台風の平均値の t 検定を実施した．有意水
準 5%で，100km 未満の場合は非暴風台風より暴風台風

謝辞
本研究は東京管区内地方共同研究の一部として行いました．
東京管区気象台気象防災部防災調査課の皆様及び岐阜地方気象台の皆様に感謝申し上げます．

-157-

C251

重力波解像大気大循環モデルと 3 次元衛星観測における重力波の特徴の全球分布の比較研究*奥 井 晴 香 ( 東 大 院 理 ), Corwin J. Wright (Univ. Bath),
N. Hindley (Univ. Bat h), 佐 藤 薫 (東 大 院 理 )
1.

はじめに

3.

成層圏重力波の運動量フラックスの全球分布

中層大気の気温や循環場の形成・維持に大きく寄与

図 1a～1c に，AIRS の観測値および観測フィルタのする大気重力波 (重力波) は，時空間スケールが小さい

適用あり・なしのモデルデータから推定した 2018 年 12

ために大気大循環モデル (GCM) や観測で全球的な特月 15～22 日の高度 39 km におけるMF𝑥𝑥 を示す．図 1d徴を捉えることが困難である．近年利用可能になったは同期間・同高度の東西風である．極夜ジェットはユー

全中性大気対象の重力波解像 GCM は，全球一様な格ラシア大陸上空に位置し，これに沿ってMF𝑥𝑥 < 0とな

子点上での気温および 3 次元の風の情報を含むため，っている．特にヨーロッパやウラル山脈上空，東アジア

全球での重力波の振る舞いの力学的理解に役立つ．しに極大を持ち，これらの分布や大きさは AIRS の観測値

かし，これらの GCM が表現する実大気中での重力波と観測フィルタを適用したモデルデータの間で定量的の特徴を全球的な観測と比較した研究は限られる[1]．

にほぼ一致している．南半球低緯度ではMF𝑥𝑥 > 0であ

本研究では，重力波解像ハイトップ GCM による 2018

り，この分布も観測とモデルの間で整合的である．本結～2019 年北半球冬季の再現実験出力データと衛星観測

果は JAGUAR の重力波の再現性が概ね高いことを示す．

による 3 次元気温データから推定した重力波の振幅お観測フィルタを適用しないモデルデータでは，適用

よび運動量フラックスの全球分布を定量的に比較する．

したモデルデータに対しMF𝑥𝑥 の絶対値が約 2 倍である．

2.

分布は概ね一致するが，東アジアで特に観測フィルタ

使用したデータと解析手法

地表から下部熱圏 (高度𝑧𝑧= 150 km) までをカバーする高解像度 GCM，Japanese Atmospheric GCM for Upper
Atmosphere Research (JAGUAR) [2]による再現実験出力
データと，NASA の Aqua 衛星搭載の Atmospheric
Infrared Sounder (AIRS) の 3 次元気温リトリーバル[3]をありの結果との差が大きい．東アジアは極夜ジェットの出口にあたり，重力波の振幅は大きいが比較的風が弱い．これにより鉛直波長が短い波が卓越するため，観測フィルタの影響が大きく，AIRS の観測で重力波が十分捉えきれていないものと考えられる．

用いた．JAGUAR の水平解像度は T639 (解像される水平波長 ≳ 60 km)，鉛直解像度は 300 m である．AIRS
は衛星から大気を見下ろす (nadir) 方向に放射スペクトルを取得するため，鉛直分解能は比較的低い (𝑧𝑧= 15～60 km で 7～20 km) 一方，水平分解能は高い (約 13.5
～41 km)．そこで，観測とモデルの比較の際，AIRS の観測点に内挿したモデルデータに AIRS の観測特性に合わせて鉛直方向のローパスフィルタを適用し，低い
鉛直分解能 (観測フィルタ) の影響を再現した．解析対
象期間は 2018 年 12 月 15 日～2019 年 1 月 8 日とした．
気温𝑇𝑇に対し軌道の直交方向に 4 次関数をフィットして得た成分を背景場𝑇𝑇�とし，𝑇𝑇 ′ = 𝑇𝑇 − 𝑇𝑇�を重力波成分
として解析した．3 次元 Stockwell 変換により振幅と波数 (𝑘𝑘, 𝑙𝑙, 𝑚𝑚) を推定し[4]，鉛直方向運動量フラックスの東西・南北成分 �MF𝑥𝑥 , MF𝑦𝑦 � を以下の式で求めた[5]．
2𝜌𝜌 g 2 |𝑇𝑇 ′ |𝑘𝑘 𝑙𝑙� � , ��MF𝑥𝑥 , MF𝑦𝑦 � = − � � �
�
2 𝑁𝑁
𝑚𝑚 𝑚𝑚
𝑇𝑇
ここで𝜌𝜌は密度，gは重力加速度，𝑁𝑁は浮力振動数である．

図1 2018 年12 月15～22 日，𝑧𝑧= 39 km の (a) AIRS と観測フィルタ (b) あり (b) なしのJAGUARのMF𝑥𝑥 と (d) 東西風．
参考文献
[1] Geller, M. A., et al. (2013). J. Climate, 26, 6383-6405.
[2] Watanabe, S., & Miyahara, S. (2009). J. Geophys. Res.
Atmos., 114, D07110.
[3] Hoffmann, L., & Alexander, M. J. (2009). J. Geophys.
Res., 114, D07105.
[4] Hindley, N. P., et al. (2019). Atmos. Chem. Phys., 19,15377–15414.
[5] Ern, M., et al. (2004). J. Geophys. Res., 109, D20103.

-158-

C252

熱 帯 沿 岸 起 源 重 力 波 の成 層 圏 準 二 年 周 期 励 振 に関 する重 要 性
1. JRA-55 データを用 いた沿 岸 重 力 波 分 布 解 析*荻野 慎也（海洋研究開発機構）
・山中 大学（総合地球環境学研究所）
1.

はじめに
過去 2 回（2020 秋 TR-11+; 2021 春 TR-13+），赤道域地上で卓越する沿岸日周期（CDC）海陸風循環[1]は海陸双方向内部重力波で，成層圏準二年周期振動（QBO）を生む波の有力候補と Plumb モデルで論じた．今回の本稿では気象庁 55 年長期客観再解析（JRA-55）の 40 年分（1981～2020）のデータから赤道域全域の CDC 重力波東西運
動量束鉛直勾配を算出し，東西平均東西流と比較する．
2.

日周期成分の抽出
JRA-55 のデータ間隔は緯経度 1.25°，地上および 37 等
圧面（1000～1 hPa），6 時間（00, 06, 12, 18 UTC）で，日周期成分抽出はかなり際どいが，海大陸上の実測と比べ多少の振幅の目減りや位相のずれはあるが良く反映されている（計算時刻が各海岸域日出没に近いことが幸いしているかも）．各日 4 回の平均値からの偏差として求めた水平風速変動とその水平発散（負なら直上に上昇流）の全期間
平均は，主に海岸域の日周期海陸風循環つまり CDC 重力波であると一目瞭然である（図 1a 下）．
3.

潮汐波除去と CDC 運動量束の計算
経度幅 30°のハイパスフィルタ（Kawatani et al.[2]の分類
した内部重力波と同じ）をかけて全球的潮汐波を取り除き，
主に CDC から成る局地的成分を抽出した．その東西・鉛
直風速変動を対数気圧座標に変換した積を日平均し東西
平均したものに各等圧面の全期間東西平均密度を掛けて

東西運動量鉛直束を求めた．結果は対流圏内の海岸域，
特に島嶼域で海岸の多い海大陸で顕著で（図 1a 上）, また海向き（日出時の西岸で西向き，東岸で東向き）の波が陸向きよりも強い傾向がある．CDC 重力波の水平伝播方
向は海岸線と直交するが，東西成分の大きさと出現時間
帯は地理的に固定されて QBO 励振を頑健化している．
4.

平均東西風 QBO との対比
東西平均東西風速の QBO は他の直接観測等とよく一致し，上端の半年風速変動も含め JRA-55 の成層圏研究への有用性を示す（図 1b 左）．カレンダーロック現象に対応して 2003～04，08～10 年の下端西風期間は他よりやや長いことまで含めて， QBO と CDC 東西運動量鉛直束（理論的にはシアと同方向な波のみ吸収されて鉛直方向に減少する）の東西平均は極めてよい相関がある．2016 年頃（と今回期間外の 2020 年頃）の QBO「崩壊」の際は CDCの様相も他期間と異なるが，QBO コンポジット（年周期とQBO の最小公倍数の約 5 年弱）では「崩壊」の有無で（また適当な 20 年間だけでも）結果は殆ど変わらず，QBO や
CDC 重力波が極めて頑健であることが確認できる（図 1b右）．CDC重力波運動量束発散はQBO東西加速度の約3割で，Kawatani et al.[4]が数値シミュレーションで得た内部
重力波の貢献の過半に相当する．

参考文献[1] Yamanaka et al., 2018: Prog. Earth Planet. Sci., 5, 21.
[2] Kawatani et al., 2010: J. Atmos. Sci., 67, 963–980.

図１(a)夕刻の(下)地上風(2001～20 年平均)とその発散(寒色上に上昇流)，(上)東西鉛直循環(2001 年 10 月平均，緑四角内が平均西風)と東西運動量(暖色は東向) 鉛直束; (b) (左)1981～2020 年の東西平均の東西風(等値線, 10 m/s 毎)と東西運動量束鉛直勾配およびその(右)QBO コンポジット．

-159-

C253

熱 帯 沿 岸 起 源 重 力 波 の成 層 圏 準 二 年 周 期 励 振 に関 する重 要 性
2. 海 陸 分 布 による放 射 対 流 平 衡 大 気 コントロール*山中 大学（総合地球環境学研究所）
・荻野 慎也（海洋研究開発機構）
・
1.

はじめに： 何が問題であったか
赤道域下部成層圏の準二年周期振動（QBO）を起こす波として，半世紀前 Lindzen と Holton が最初（発見の 7 年後）に漠然と考えた重力波は一般に小規模なため，全赤
道域で一様かつ頑健に起こる現象にはより適した大規模
赤道（Kelvin, 混合 Rossby 重力）波で置き換えた[1]．その後の観測・数値モデル両面の飛躍的進展で，赤道波だけ
では運動量（加速）が不十分で，様々の（慣性）重力波や中緯度 Rossby 波動が全て関与していると考えられるようになった[2]．しかし数値予報モデルを用いたシミュレーショ
ンでは波動の与え方で結果は微妙に変わり，一方，Plumbらの室内実験[3]では定在波つまり等振幅・等速の双方向波で再現でき，分岐理論[4]では平均流励振には波の強さに閾値がある（但し平均流振幅には頭打ちがある）ことを示した．従って現実に重力波などが関与するなら，かなり系統的・規則的な励起源があるべきと著者らは考えた．

QBO に関与し得る．日周期のエネルギー注入が遥かに長周期な成層圏QBO（と恐らく成層圏界面・中間圏界面半年振動）と下部熱圏の定常的東風を起こしていることになる．

2.

参考文献
[1] Lindzen, 1987: Bull. Amer. Meteor. Soc., 68, 329–337.
[2] Baldwin et al., 2002: Rev. Geophys., 39, 179–229.
[3] Plumb & McEwan, 1978: J. Atmos. Sci., 35, 1827–1839.
[4] Yoden & Holton, 1988: J. Atmos. Sci., 45, 2703–2717.
[5] Mori et al., 2004: Mon. Wea. Rev., 132, 2021-2039.
[6] Miyahara, 1978: J. Meteor. Soc. Japan, 56, 86–97.
[7] Tanaka & Yamanaka, 1985: J. Meteor. Soc. Japan, 63, 1047–1054.
[8] Matsuno, 1982: J. Meteor. Soc. Japan, 60, 215–226.

客観解析向上における赤道域の利点
近年のさらなる観測・モデル進展により，赤道域対流圏
内では日周期（CDC）の海陸風循環とこれに伴う雲や雨の海岸集中が明らかとなり，また客観（再）解析が未観測領域を補えるようになった．そこで前講演では JRA-55 で海陸風循環起源の海陸双方向重力波を解析し，これが成層
圏 QBO 生成を主導していることを示した．赤道域では，洋上には季節内変動（Madden-Julian 振動＝MJO など）があるが Coriolis 力が消失し台風など低気圧擾乱がなく，陸域
周辺の海陸温度差による CDC 卓越は，洋上を含む衛星
観測進展を客観解析向上に直結させたと考えられる．

4.

日周期による超年周期励振の意義
赤道日射日周期は中高緯度 Coriolis 力と共に地球自転効果で，QBO の振幅と周期を決める CDC 重力波の位相
速度と運動量束（海陸温度差）は昼間の長さ（年中 12 時間）に依存する．海岸線など地形の地球史的時間スケー
ル変化は，赤道域では CDC による雲と降雨，対流圏
Hadley-Walker 循環，成層圏 Brewer-Dobson 循環と本研究で示した QBO も変わる．これは，中緯度の地形（停滞）性
重力波による成層圏弱風層[7]，東西双方向重力波による中間圏界面年周期東西風逆転[8]と同様に，地球が大気を平均的に同期回転（風速 0）させるものである．逆に大気や気候の変化は浸食などを通じ地形を変えることになる．

3.

陸面日射加熱による海陸風・潮汐・赤道波強制
海面は経年変動（ENSO, IOD）で数年間に数℃しか変化しないが，陸面は昼夜で 10℃程度以上変化するため，地表温度は海岸線中心に双方向に位相伝播する成分と，海側変化を抑える（全域一斉に変わる）成分から成る．これを境界条件として双方向重力波（CDC 海陸風循環）と全球的潮汐波が励起される（図 1, 2）．前者の位相速度と運動量束で決まる振幅と位相下降速度をもつ QBO が励振され（前講演），後者も各時刻の経度高度解析（Sumatera 西岸
Hovmöller 図ではほぼ同時の印度洋側雲・雨域[5]）に現れるが，位相速度が速過ぎ平均風と相互作用せず，大気
上端（下部熱圏）の強い粘性で減衰し（常に）西向きに加速する[6]．また重力波運動量強制は陸分布（図 3 の下横軸太線）により松野 Gill 的長波長赤道波も生成し，これも図 1 2000 年 1 月平均00, 06, 12, 18 UTC の日
周期東西風速変動の
月平均経度高度分布.
緑破線は日周潮.

図 3 1981～2020 年 QBO コンポ
ジット 20 hPa（約26 km）平均風（等値線 10 m/s 毎）東→西（上）, 西→
東（下）交替期の CDC 双方向重力波運動量束の高度・経度分布．

図 2 海岸線近傍地表温度の日周期変化（LT3 時間ごと, 黒線）を構成する双方向重力波（赤・青）および日潮汐（灰色）励起成分.

-160-

C254

全中性大気を対象とする長期再解析データを用いた
数日周期ノーマルモードのクライマトロジーの研究*関 戸 大 登 , 奥 井 晴 香 , 佐 藤 薫 (東 大 院 理 )Sekido, H., Okui, H., and Sato, K. (The Uni versity of Tokyo)
1.

はじめに

ラプラスの潮汐方程式から得られる波動解の中には, 地球大気の固有振動であるノーマルモードが存在する. 特に一様な背景場では, ノーマルモ
ードは鉛直には外部波の構 , 南北には潮汐方程式の固有関数である Hough 関数[1]で表される構をもつことが理論的に示されている. 現実大気では, 背景場は非一様で季節変化があることに伴い, ノーマルモードの空間構 も季節変化することが観測や理論研究により報告されている[2]. また, 背景場による構 の変化はドップラー効果の度合い等により, 一般に高周波のモード（重力モード）では小さく, 低周波のモード（ロスビーモード, ロスビー重力モード）では大きいと考えられている. これまでのノーマルモードの全球的な構 の研究では, 主に衛星観測データを用いて特定の高度にのみ注目した解析や事例解析が行われてきた. しかし, 中層大気全域での季節ごとの気候学的な特徴, 衛星観測では直接得られにくい水
平風成分の構 に関する知見はまだ十分ではない.
そこで, 本研究では全中性大気を対象とする長期の再解析データを用いて, 数日周期のノーマルモ
ードのジオポテンシャル, 東西風, 南北風の各成分の全球的な構 のクライマトロジーを調べた.

3.

結果

各波のジオポテンシャル成分はこれまでの研究で報告されている季節変化とおおむね整合的であった. 準2 日波はジオポテンシャル, 東西風, 南北
風のいずれの成分でも夏半球の中間圏で振幅が特に大きく, ロスビー重力波的な位相構 を持つことが確認された（図１）. 4 日波, ５日波は 5 月,
８月に北半球, および 11 月, ２月に南半球の中間
圏・下部熱圏で特に振幅が大きく, 各成分は地衡
風的位相関係にある. これら３種の波は夏半球の中間圏にクリティカルレベルが存在し, 上記の振幅の極大はクリティカルレベルの上に位置する（準 2 日波について図 1 参照）. この事実は, 夏半
球中間圏に準2日波, 4日波, 5 日波の励起源がある
ことを示唆する. 16 日波はいずれの成分でも冬半
球の成層圏界面付近で振幅の極大をもち, その大
きさは南半球よりも北半球の方が大きいことが確認された. 16 日波の振幅の極大の位置に関しては,
準2日波, 4 日波, 5日波のようなクリティカルレベ
ルとの対応は明瞭ではなかった.
参考文献[1] Longuet-Higgins, M. S., 1968, Phil. Trans. Roy. Soc.
London, A262, 511-607[2] Hirota,I. and Hirooka,T., 1984, JAS, 41,1253-1267.

2.

研究手法

本研究ではデータ同化システム JAGUAR-DAS
により作成された全中性大気を対象とする長期の再解析データ（JAGUAR-DAS 再解析データ）[3][4]を用いた．解析期間は 2004 年 9 月～2020 年 8 月の 16 年間である. 先行研究で準 2 日波や 4 日波が卓越することが確認されている上部中間圏のジオ
ポテンシャルについて東西波数－周波数の 2 次元
スペクトル解析を行った. その結果に基づき, 先行研究で存在が指摘されている準 2 日波, 4 日波, 5
日波, 16 日波を取り出した. そして各波のジオポ
テンシャル, 東西風, 南北風の各成分の気候学的な構 の特徴を調べた.

[3] Koshin, D., et al., 2020, GMD, 13, 3145-3177.
[4] Koshin, D., et al., 2021, GMDD, 15, 2293-2307.

図 1 1 月の準 2 日波の(a)ジオポテンシャル成分、(b)東西風成分、(c)南北風成分の振幅および、(d)ドップラーシフトを考慮した位相 度

-161-

C255

2022 年 冬 季 の 北 半 球 成 層 圏 に お け る 突 然 昇 温 と傾圧不安定波の関係について*佐 々 木 謙 介 ,1.

佐 藤 尚 毅 (東 京 学 芸 大 学 教 育 学 部 )はじめに面での𝑣′𝑇′を見ると、波数 5 以上の傾圧不安定波による

成層圏突然昇温は、成層圏で発生する大規模な昇温強制の割合が、他の 3 事例に比べて大きいことが分か現象であり、一般に、対流圏からのプラネタリー波によった。昇温イベント後は、他の事例と同程度となっている強制に伴って発生する。その影響は成層圏外まで及た。

ぶとされており、現象の理解が進むことで、天気予報の改善につながるとされる[1]。そのため、毎年の成層圏

4.

考察の様子について詳しく解析する必要があるといえる。

フラックスの波数別割合から、突然昇温以前に傾圧不本研究においては、2022 年冬季の北半球成層圏で発生安定波が強かったことが考えられる。これは、東西風場

した突然昇温の特徴について、気象庁の 55 年長期再解が例年よりも強かったため、傾圧性が高かったためと析データ(JRA-55)の解析値を用いて調べた。また傾圧不推測される。また、イベント後の波数別割合は他の年と安定波の関係についても検討した。

同様であったため、傾圧不安定波が弱まった可能性がある。また最終昇温となった原因としては、連続した昇2.

方法

東西風・温度場の解析にあたっては、[2]での解析と温に伴い、南北の温度勾配が弱まったことが考えられ、傾圧不安定波が弱まったことと整合的である。

同様に、緯度 60 °の帯状平均東西風と緯度 60 °~90 °で加重平均した帯状平均気温について、時間高度断面図を図示した。波動による強制の解析においては、渦フラックス𝑣′𝑇′と𝑣′𝑢′の緯度 45 °~75 °における加重平均をそれぞれ算出して変化の様子を調べると共に、スペクト
ル解析を行い、それぞれの波数の波が全体に占める割合を算出した。また過去 10 年間の冬季(2011 年 11 月～
2021 年 4 月)の帯状平均東西風を算出し、その平均と2022 年の東西風場の特徴を基に、類似事例 2 例を抽出した。さらに CP07[3]該当の昇温が 2022 年と近い時期に起こっている事例も加えた、3 事例について、同様の解析を行い、2022 年と比較した。
3.

結果

図 1(左) 2022 年 2 月 20 日～4 月 20 日の北緯 60°

東西風場と気温場(図 1)を解析すると、2 月下旬に 1～90°で加重平均した帯状平均気温の鉛直時間断面

度目、3 月中旬に 2 度目と、連続して突然昇温が発生し図。陰影は帯状平均気温、等値線は 2012～2022 年のていた。なお、2 度目の昇温は最終昇温であった。気温

10 年の平均値からの差で、どちらも単位は K(間隔は場の特徴として、10 hPa より高い高度で突然昇温に伴3 K)である。(右) 2015、2016、2022、2018 年の突然う高温状態が持続していることが分かった。また突然昇温中の、300hPa 等圧面における𝑣′𝑇′の波数別割合。

昇温以前の東西風が過去10 年間に比べて強い状態であった。
フラックスの波数別割合についてみると(図 1)、波数

参考文献[1] Baldwin et al., 2021, Rev. Geophys., 59, e2020RG000708

2 の波による強制が突然昇温中に生じていることが分[2] Lu et al. (2021), Environ. Res. Lett., 16, 084029

かった。その一方で、昇温イベント後については波数 1[3] Charlton and Polvani (2007), J. CLIMATE, 20, 449–469.

の波による強制が見られた。また昇温中の 300 hPa 等圧

-162-

C256

大規模アンサンブル実験から見える北半球冬季成層圏対流圏結合*吉 田 康 平 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

ネクションを通じて成層圏へ伝播するプラネタリー波

成層圏変動が下方に影響し対流圏変動に影響を及ぼ

振幅にモデル間の差があるためと考えられる。北極振

すことはかつてより指摘されている[1]。成層圏は変動動指数（AO index）については El Niño で負、La Niñaの時間スケールが長く予測可能性が高いため長期予測

で正の線形的な変化が見られ極渦変動の関係と異なる。

精度改善に重要である。特に成層圏準二年周期振動

これは成層圏対流圏結合に加えて対流圏での ENSO テレ（QBO）は近年変調が見られるものの予測可能性が高コネクションが関係している可能性がある。QBO の影響

い現象とされており、北半球冬季の対流圏影響の調査

に関して、
QBO 東風時に極渦が弱まり（SSW 頻度が増加）、が進んでいる[2]。加えて、エルニーニョ南方振動

QBO 西風時に強まる（頻度が減少）傾向があり、いわゆ（ENSO）はそれ自体が対流圏気候に大きな影響を及ぼる Holton-Tan 現象[6]が再現されていることが確認さすが、中高緯度成層圏に伝播するプラネタリー波の変れた。しかし、その振幅は再解析に比べ小さく、QBO

調を通して、成層圏対流圏結合に変調をもたらすと考影響に関するモデル再現性に課題がある可能性が確認えられている[3]。様々な研究がこれらの問題についてされた。また、大規模アンサンブルデータを解析した

議論してきたが、観測記録には限りがあるため、ENSO

際に、少ないメンバーを用いた場合の ENSO 及び QBO のや QBO が北半球冬季成層圏対流圏結合に与える影響

極渦への影響の不確実性が大きく、観測や再解析で得には不確実性が残る。そこで、本研究はサンプル数がられた結論について注意が必要であることも改めて確

膨大な大規模アンサンブル気候シミュレーションデー認された。

タを用いて、この課題に取り組む。
2.

実験設定と使用データ

使用した大規模アンサンブルデータは２つで、成層圏準二年周期振動（QBO）が再現できるが水平解像度の低い（TL159L80, 水平約 120 km）地球システムモデ
ル MRI-ESM2.0 の実験 27 メンバーと、QBO を再現できないが水平高解像度（TL319L64, 水平約 60 km）で対流圏循環の再現性の高い全球大気大循環モデル
MRI-AGCM3.2H の 実 験 が 100 メ ン バ ー で あ る（d4PDF[4]に相当）。期間は 1958-2017 年で、それぞれ
現実的な海面水温条件で大規模アンサンブル実験を行っている。また比較検証に用いた再解析は JRA55[5]で
ある。
3.

結果

両モデルで北半球冬季成層圏極渦と成層圏突然昇温（SSW）の頻度は明瞭に海面水温の影響を受け、El Niño

図 1：DJF 平均 Niño 3.4 index と各データセットの SSW 発生頻度の時系列。各年は前年の 12 月を含む冬季を表す。横破線は全期間平均のSSW 発生頻度。白丸は 5 メンバー使用時に 80 パーセンタイル幅で有意差がある場合。

時に極渦が弱まり（SSW 頻度が増加し）La Niña 時に強まった（SSW 頻度が減少した、図 1）。ただしこれらの参考文献

傾向は線形的ではなく、La Niña-Neutral 間での変化は[1] Baldwin & Dunkerton, 2001, Science, 294, 5542, 581-584.

小さく、El Niño 時に大きかった。モデル間でも ENSO

[2] Gray et al., 2018, Atmos. Chem. Phys., 18, 8227–8247.
[3] Domeisen et al., 2018, Reviews of Geophysics, 57, 5–47.

に伴う極渦応答は異なり、MRI-AGCM3.2H で大きく

[4] Mizuta et al., 2017, BAMS July 2017, 1383-1398

MRI-ESM2.0 で小さかった。これは対流圏の ENSO テレコ[5] Kobayashi et al., 2015, JMSJ, 93, 1, 5-48.
[6] Holton & Tan, 1980, J. Atmos. Sci., 37, 2200–2208.

-163-

C257

再解析で表現される平均子午面循環の強度差の要因の考察２*小 林 ち あ き ( 気 象 研 究 所 )・ 岩 崎 俊 樹 (東 北 大 学 )
1.

はじめに

を基準実験とする。実験期間は 2018 年 12 月である。

Brewer-Dobson 循環（BD 循環）の強度は、対流圏・JRA-55 の非断熱加熱率は熱帯対流圏上部で大きいこ

成層圏質量交換率の指標であり、各種観測データの蓄とが知られており、JRA-3Q ではそれが抑制されるよう積に伴い、長期の経年変化傾向が着目されている。こに変化している。そこで、JRA-55 と JRA-3Q の 2018

れまで、再解析データに表現される BD 循環は、気候

年 12 月の月平均非断熱加熱差分布を、データ同化に使値として季節性や南北半球の非対称性は再解析間で共用する全球モデル内で人工的に付加するデータ同化実通にみられるが構造や強度に差があること（Iwasaki et験（感度実験）を行い、基準実験との差を調べた。

al, 2009）や JRA-55 の BD 循環強度は増加傾向を示し、BD 循環は Iwasaki et al (2009)と同様、質量加重付帯状

ERA-Interim と は 逆 で あ る こ と が 知 ら れ て い る

平均(MIM)による質量流線関数で定義し、6 時間解析値(Kobayashi and Iwasaki, 2016)。気象庁では第 3 次長期再から求めた質量流線関数の月平均を比較した。

解析 JRA-3Q を実施しており、JRA-3Q で表現される

3．結果

BD 循環は、JRA-55 と同様、経年変化として増加傾向

感度実験で作成された解析値から求めた月平均質量を示すこと、気候値としては JRA-55 と比べて強度が流線関数(2018 年 12 月)を図１に示す。70hPa 高度にお80％程度となっている様子が確認されている（小林といて、感度実験の質量流線関数は基準実験より大きな

岩崎,2021 年春季大会,2022 年春季大会）。この気候値の振幅を示している。また、基準実験が JRA-3Q と同程強度差に着目し、原因について調査を行っている。

度の振幅を示すのに対し、感度実験の振幅は JRA-55 と2．方法同程度であることもわかる。さらに、非断熱加熱率をJRA-3Q は 2018 年 12 月時点の気象庁現業数値解析

凝結熱加熱成分と放射加熱成分に分けて付加した実験

予報システムをもとに解析システムが構築されている。

も行い(図略)、凝結熱加熱成分が主にこの振幅の差を説2009 年 12 月時点の現業システムを用いた JRA-55 と比明する様子が見られた。

べ、データ同化に利用する観測データの取り扱い(バイ

4．まとめ

アス補正、
衛星輝度温度計算等)をはじめ、利用する SST、

JRA-3Q で表現される BD 循環は JRA-55 より弱く、海氷、陸面解析、オゾン、などの境界条件、強制場のその理由について調査を行った。多くのシステム変更

変更、使用している全球大気モデルの鉛直水平解像度、のうち、全球モデルの非断熱加熱率分布、特に、凝結

長波放射、雲放射、エーロゾルなどの放射過程や、積熱による加熱が抑制されたことが BD 循環強度の抑制

雲対流、雲過程の改良、境界層過程の変更など、数多と整合的であることが分かった。

くの改変がおこなわれた同化システムが使用されている。それぞれの変更はその効果が確認され現業システ
ムに採用されているが、システム改良は重層的で不可逆的なため、システム改変時に確認されない量の再解
析データ間の差が何の変更によってもたらされたのか、を特定することは大変困難になっている。
今回、BD 循環強度の表現に影響を与える可能性のある全球大気モデルの変更のうち、非断熱加熱率の違いに着目し、気象研究所の計算機システムに構築された全球同化システム(MRI-NAPEX H014, GSM1705 相当)を用いたデータ同化実験を行った。この同化システム
はモデルの水平解像度高いが JRA-3Q とほぼ同等の同

図１ 月平均 70hPa 質量流線関数(2018 年 12 月)における質量流線関数緯度分布。振幅の差が熱帯上昇流の強さに相当しており、BD 循環強度の指標。

化システムである。デフォルトの設定で実行したもの

-164-

C301
地形を考慮した不連続ガラーキン法に基づく大気力学コアの開発* 河合 佑太(理研計算科学), 富田 浩文(理研計算科学)

はじめに将来的な高解像度大気計算を念頭において, 流体計算の高精度化が単純でコンパクト性の高い特徴を持った不連続ガラーキン法(DGM)に注目している. 大気計算における DGM の適用性を検討するために, DGM に基づく領域 LE
S モデルを構築し, 大気境界層乱流で求められる展開多項式の次数(p)の検討や湿潤過程の導入を進めてきた(2022 年度春季・秋季大会で報告). その際は地形を考慮しなかったが, 現実地形における急峻な地形の取り扱い
も高解像度実験において重要な課題の一つであると考えられる. 地形を扱うための伝統的な方法は, 地形に沿う座標系を用いることである([1]等). しかし, 低次精度の離散化法では, 地形の存在する領域で圧力勾配項の数値誤差の影響が大きく, 偽の流れが生じる問題がよく知られている. 一方で, 高次精度の場合には有効解像度より大きな空間スケールに対して数値誤差は非常に小さくなるため,伝統的な地形に沿う座標系の数値誤差の影響は本質的でない可能性もある. 高次の DGM における地形の扱いを検討するため, 開発を進めてきた力学コアを拡張して地形を扱えるようにした. 本発表ではその初期的結果を示す.

力学コアの定式化
支配方程式系は三次元完全圧縮非静力学方程式系であり, 鉛直座標は一般鉛直座標系を用いて定式化した.
計算コードは任意の鉛直座標変換を扱えるようにしてあるが, ここでは地形に沿う座標系に焦点を当てる. 空間離散化は, nodal DGM ([2]等)を適用する. 計算領域は六面体要素を用いて分割し, 内部に (p+1)3 個の節点を置く. フラックス項と関連した数値積分は展開多項式と同じ solution
point を用いる. 要素境界のフラックスは, Rusanov フラック
スを使って評価する. 鉛直座標変換と関連したメトリック・
変換ヤコビアンは, DGM の枠組みで p+1 精度で計算する.

Δze=23 m)から得た計算結果を用いた. 従来的な低次精度の格子点法に基づく大気力学コアと比較するために, 同様の計算を SCALE-RM [4] を用いて行った. SCALE-RMの力学コアは全体で 2 次精度の有限体積法(FVM)に基づ
くが, 移流項にはより高次のスキームを使用できる. 移流ス
キームとして, 3 次, 7 次精度風上スキームを使用した.
[計算結果] 図(a), (b)は, 準定常状態における鉛直風の分布を示している. 数値実験で得られた山岳波の空間構
造(色線)は, ブシネスク成層流体の方程式系から得られる
線形解(黒点線)[5]と定性的によく似ていることが見てとれる. シェードは高解像度実験から得られた参照解との差を示している. 同程度の解像度で比較したとき, DGM と比べて SCALE-RM の計算結果は鉛直座標変換に伴う数値
誤差や波の位相誤差が大きいことが分かる. 図(c)に, 高
解像度計算を参照解にして調べた L2 誤差ノルムの解像
度依存性を示す. SCALE-RM の数値収束率は 2 次精度程度であり, 本実験では移流項の高精度化は数値誤差の改善に寄与しない. この結果は, 圧力勾配項やメトリックの離散精度が全体の誤差に効いていることを示唆する. 一方, p=3, 7 の DGM の誤差ノルムは, 同程度の解像度で比較すると SCALE-RM よりも小さい. その数値収束率は 2から 4 次精度程度である. 課題は, p=7 の DGM について,
数値収束率が p+1 次精度よりもずっと小さいことである. その原因として, 側面のスポンジ層の位置や水平スケール,
数値解の自己収束性を調べる際のリグリッドの方法が関係している可能性がある. これらの点を今後確認したい.

テスト計算[実験設定] 鉛直座標変換を導入した力学コアの妥当性を検証するために, [3]に基づく準二次元の山岳波の数値実験を実施した. 計算領域は水平 288 km, 鉛直 30 kmである. 地形は, 高さ 1 m・典型的な水平スケール 1 km のベル型を考える. 初期条件として, 10 m/s の水平一様流を伴う成層大気を与える(スコラー数 0.001). 水平方向は
周期境界条件を適用し, モデル上下端で滑り条件を課す.
モデル上層と水平境界近くにはスポンジ層を置いた. 数値
解の自己収束性を調べるための参照解には, 高解像実
験(水平鉛直方向の実効格子幅はそれぞれΔ xe=63 m,

図: (a) DGM p=7, (b) SCALE-RM (全体で 2 次精度の FVM + 7 次風上
移流スキーム(ADV-UD7))から得られた 5 時間後の鉛直風の空間分布(解像度Δxe=500 m,Δze=375 m の場合). 色線は数値解, 黒点線はブシ
ネスク方程式系から解析的に得られる線形解である. シェードは数値解と高解像度実験から得られる参照解の差を示す. (c) 数値解の自己収束性.
参考文献[1] Gal-Chen and Somerville (1975), [2] Hesthaven & Warburton (2008), [3] Giraldo and Restelli (2008),[4] Nishizawa et al. (2015), Sato et al. (2015), [5] Smith (1980), Saito et al. (19９８）

-165-

C302

Tw o - w a y c o u p l e d o c e a n - a t m o s p h e r e m o d e l f o r
meteotsunami simulation* A d e l F. S a r m i e n t o ( O I S T ) , S t e p h e n D . W i n n ( O I S T ) , E m i l e To u b e r ( O I S T ) ,O k i n a w a I n s t i t u t e o f S c i e n c e a n d Te c h n o l o g y G r a d u a t e U n i v e r s i t y ,The eruption of the Hunga Tonga-Hunga Ha’apai volcano on 15

measurements showing remarkable similarities. This new TWC

January 2022, one of the largest in modern times [1], generated

model can predict wave heights in real time and improves theacoustic, gravity, and seismic waves that were recorded bycurrent meteotsunami modeling and understanding.

numerous measuring instruments around the globe [2]. Weather
satellites reported atmospheric pressure waves circled the Earth atleast four times [3]. These atmospheric pressure waves induced
ocean surface perturbations called meteotsunamis that reachedcoastal areas sooner than regular tsunami waves [4] and therefore
should be considered for tsunami warning systems [5].
Previous studies have considered that the atmospheric pressure
waves can be considered independent from the ocean surface
perturbation, resulting in an amplification of the ocean wave height
perturbations that become infinite at the critical ocean depth,
known as Proudman resonance [6]. We present a novel approachconsidering the pressure and displacement interactions between
the atmosphere and the ocean into a two-way coupled (TWC)
model to account for the thermodynamic nature of the atmosphere[7]. In this model, the atmosphere and ocean are considered as acompressible isentropic layer and an incompressible shallow layer,

Figure 1. Comparison of the brightness temperature fromrespectively. The linear analysis of the TWC model reveals a fastgeostationary satellite (top) and numerical results of layer-averaged

acoustic, a slower gravity mode, and a stationary mode. The

atmospheric pressure fluctuations of the TWC model at 18:00

analysis of the TWC model show that water-height changes

UTC on 15 January 2022. Colours on the top panel illustrate theinduced by the acoustic mode (forerunner wave in the Tonga

topography. On the bottom panel, light and dark illustrate major

event) are always finite for a finite water depth, contrary to theatmospheric pressure changes (±0.2 hPa) and colours illustrate

Proudman-resonance behavior. An amplification map is used tominor atmospheric pressure changes (±0.01 hPa). Coloured dots

locate the areas where an atmospheric wave will generate larger

indicate the location of some of the ground pressure sensors. The

oceanic waves and can be used to identify coastal regions at

numerical results predict the location and shape of the atmosphericincreased risk.

pressure wavefront.

Numerical results of the two-way coupled model are used tosimulate the propagation of the acoustic and gravity modes

References

generated by the Tonga eruption. A two-dimensional global[1] Matoza, R. S., et al., 2022, Science, 377, 95–100.

simulation of the TWC model represents the interactions between[2] Wright, C. J., et al., 2022, Nature, 609 741-746.

the atmospheric wave, oceanic wave, local atmospheric conditions,[3] Otsuka, S., 2022, Geophys. Res. Lett., 49, 8.

topography, and bathymetry. The simulation captures wave

[4] Monserrat, S., et al., 2006, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 6,

deformation, superposition, and refraction due to interactions with

1035-1051.

the local conditions, topography, and bathymetry (e.g., reflection[5] Imamura, F., et al., 2022, Pure Appl. Geophys., 179, 1549-1560.

on the Andes mountain range, see Fig 1.). The numerical results are[6] Proudman, J., 1929, GSMNRAS, 2 (4), 197-209.

compared to satellite observations and ground-level pressure[7] Winn, S., et al., 2023, J. Fluid. Mech.

-166-

C303

ひ ま わ り 8 号 で 可 視 化 さ れ た 2022 年 1 月 ト ン ガ 海 底 火 山 噴
火に伴う内部重力波*村 上 太 一 ， 石 丸 克 弥 ， 鈴 木 悠 太 ， 田 中 健 路 (広 工 大 環 境 )

1.

はじめに

日本付近の太平洋上の大気の鉛直構 の例として，

2022 年 1 月 15 日に南太平洋のフンガ・トンガーフン

南大東島の式(1)に示す n2 の鉛直分布を求めると(図 2)，

ガ・ハアパイ火山で発生した海底火山噴火に伴う大気

下部成層圏から対流圏界面付近にあたる 100～120hPa，

波動ついて，Lamb 波や Pekeris 波の全球的な伝播につおよび 400hPa 付近の領域に低周波内部重力波の条件をいて，観測や数値モデルなどにより明らかになってき満たす n2>0 となる層が存在し，Band-12 は対流圏界面た．本研究では，火山噴火伴って発生した大気波のう付近, Band-08 は400hPa 付近の振動を輝度温度の揺らぎ

ち，日本での潮位変化のピーク時間帯に到達した内部成分として検出したと見られる．なお，波面の対地

重力波について，ひまわり 8 号衛星画像，高層気象観度ベクトルと対流圏界面付近の風 ベクトルの差を取測を基に解析を行った．本稿では，その結果についてると，図 1 の波の位相 度は 240～250m/s 程度と見積

報告する．

もられる．

2.

使用データ

ひまわり 8 号観測データに関しては，情報通信研究機構(NICT)に所蔵されている，等緯度経度格子データに変換済みの輝度温度データを使用した．使用バンド
は Band07~Band-16 である．それぞれのバンドの格子点
データに対し，赤外輝度温度の時間 2 階微分[1]を算出
し，通過波長帯域 0.3 度～2.5 度の平面 2 次元バンドパ
スフィルタを使用して，波動抽出を試みた．
また，気象庁の高層気象観測データを用いて，
Helmholz 方程式の解の振動数(n)の 2 乗

図 1 ひまわり 8 号の Band-12 の時間 2 階微分のスナ
ップショット(1)の鉛直分布を算出し，ひまわりの観測バンドとの対応を調べた．解析期間は 2022/1/15 04UTC～1/18 00UTC
である．
3.

解析結果

日本の太平洋岸の潮位変化が増大した 2022 年 1 月15
日 15UTC 頃の Band-12 の時間 2 回微分の差分を図 1 に示す．日本上空付近にやや北よりに進行する輝度温度の揺らぎの波面が出現している．この波面の位相 度
を 2.5 分間隔の観測データから算出すると，190～

図 2 南大東島における Helmholtz 方程式の解の振動数(n)の 2 乗の高度分布

210m/s となり，気圧波の振幅スケールの変化から推算される Lamb 波に後続する気圧波の 度と同程度であ

参考文献

る．位相 度から周期を見積もると 8～15 分程度で，[1] Otsuka, S., 2022, Geophys. Res. Lett. 49, doi:

後続気圧波及び湾内での潮位変化の周期と一致する．

10.1029/2022GL098324

-167-

C304

再 解 析 デ ー タ EMARS を 用 い た 火 星 大 気 大 循 環 力 学 の 研 究*阿 隅 杏 珠 , 佐 藤 薫 , 高 麗 正 史 (東 大 院 理 ), 林 祥 介 (神 戸 大 院 理 )1. はじめに～80S に広がる小さな負の循環、最高高度 30 km、60S

惑星大気のラグランジュ循環はその物質分布や温度～80S 付近には正の循環が存在する。次に、解像波の寄構造を決定する重要な要素の 1 つである。本研究の目

与（b）と非解像波の寄与（d）の特徴を比較する。解像

的は、最近利用可能となった再解析データ EMARS

波の寄与は高度約 70 km 以下で大きく、45S～80S にお（Greybush et al., 2019）を用いて火星大気大循環のクラ

いて負の循環、45S～70N において正の循環、加えて 40

イマトロジーとその駆動メカニズムを明らかにするこkm 以下、60N～80N で負の循環がみられる。一方、非とである。これまでの解析で、北半球冬において非常に解像波の寄与（d）は 80 km 以下で大きく全緯度帯で正∗強い残差平均南北流（𝑣𝑣̅ ）が存在し、その緯度高度域はの循環である。冬半球高緯度において各流線関数の値

絶対角運動量の緯度勾配が小さい領域と対応しているを比較すると、非解像波の寄与は解像波の寄与よりもことが確認された。また、𝑣𝑣̅ ∗ が強い領域の南北両側で数倍大きく、循環の構造は非解像波による強制がほぼ∗は、残差質量流線関数（Ψ ）が絶対角運動量の等値線決定していることがわかる。夏半球高緯度においても、を横切る領域があることが明らかになった（図１左）。

流線関数の値の絶対値は非解像波の方が大きい。解像

これは、波強制による循環駆動を示唆しており EP フラ

波の負の循環による相殺のため、Ψ ∗ における正の循環

ックス収束として得られた波強制（図１右）はこの推論

は高度 60 km まで高度と共に高緯度に広がり、斜めにと定性的に調和する。しかし、定量的な理解のためには伸びる構造となっている。

非解像波（サブグリッドスケール）の役割も調べる必要がある。そこで、本研究では非解像波の間接的な推定を試みた。

2. 解析手法
非解像波の寄与の推定には、再解析データを用いて地球の成層圏循環を解析した Sato & Hirano (2019)の手法を用いた。これは、𝑣𝑣̅ ∗ を鉛直方向に積分することで計

図１：（左）Ψ ∗（カラー）と絶対角運動量（緑の等値線）、（右）∇ ∙ 𝑭𝑭

算されるΨ ∗ （a）が再解析データの解像波（b）、東西風加（カラー）と𝑣𝑣̅ ∗（黒の等値線）

速項（c）、小スケール重力波等の非解像波（d）のそれぞれの寄与に線形に分解可能であることを利用している。非解∗像波の寄与(d)は、Ψ ∗ （a）から、解像される波Ψ∇∙𝑭𝑭(b)お∗よび𝛹𝛹𝑑𝑑𝑑𝑑/𝑑𝑑𝑑𝑑(c)を引いた残差として間接的に推定できる。
𝑧𝑧Ψ ∗ (𝑧𝑧) = cos𝜙𝜙 � 𝜌𝜌0 𝑣𝑣̅ ∗ 𝑑𝑑𝑧𝑧
0∞
∗ (𝜙𝜙,𝑧𝑧) = − � �
Ψ∇∙𝑭𝑭
𝑧𝑧

∇ ∙ 𝑭𝑭� 𝑑𝑑𝑑𝑑
𝑎𝑎𝑓𝑓̂

(b)

�
𝑚𝑚

∞

∗
𝛹𝛹𝑑𝑑𝑑𝑑� (𝜙𝜙, 𝑧𝑧) = cos𝜙𝜙 � �
𝑑𝑑𝑑𝑑

(a)

𝑧𝑧

ρ0 𝜕𝜕𝑢𝑢�� 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑓𝑓̂ 𝜕𝜕𝜕𝜕

(c)

�
𝑚𝑚

∗
∗ (𝜙𝜙,
Ψ𝑋𝑋∗� (𝜙𝜙, 𝑧𝑧) = Ψ ∗ (𝜙𝜙, 𝑧𝑧) − Ψ∇∙𝑭𝑭𝑧𝑧) − Ψ𝑑𝑑𝑑𝑑
� (𝜙𝜙, 𝑧𝑧) (d)
𝑑𝑑𝑑𝑑

3. 結果
北半球冬の残差質量流線関数Ψ ∗（図２(a)）はおよそ∗∗、（c）𝑑𝑑𝑢𝑢�/𝑑𝑑𝜕𝜕の寄与Ψ𝑑𝑑𝑑𝑑/𝑑𝑑𝑑𝑑、
図２：（a）Ψ ∗と（b）解像波の寄与Ψ∇∙𝑭𝑭（d）非解像波の寄与ΨX�∗ 。

参考文献

50S で上昇、高度約 90 km まで広がり冬極で下降する[1] Greybush et al., (2019), Geosci, Data, J., 6, 137-150.

１セル構造が支配的で、これは先行研究（Haberle et al.,[2] Sato, K., and S. Hirano., (2019), Atmos. Chem, Phys., 19,2017）と整合的である。加えて、最高高度 50 km、40S

4517-4539.
[3] Haberle et al., (2017), The atmosphere and climate of Mars.

-168-

C305

金星ＧＣＭでみられる赤道超回転加 機構：
流線関数および 度ポテンシャルの役割について*山 本 勝 (九 大 応 力 研 ), 廣 瀨 拓 海 (九 大 総 理 工 ), 池 田 恒 平 (国 立 環 境 研 ),高 橋 正 明 (国 立 環 境 研 ), 佐 藤 正 樹 (東 大 大 気 海 洋 研 )1.

はじめに
Yamamoto et al. (2021, 2023 Icarus)や昨年秋季気象学会

発表(P444)では、Ikeda (2011)が開発した金星大気大循環

フラックスが東西流加 を生み出す（図１a）。赤道の周辺域では、流線関数の傾きにより生じる運動量フラッ
クスが東西流を加 する（図１b）。

モデル(GCM)を用いて、短周期擾乱や熱潮汐波の力学過程を明らかにした。本研究では、短周期擾乱や熱潮汐波の流線関数および 度ポテンシャルがどのように赤道超回転を加 するのか？について議論する。
2.

モデルと解析方法

東大大気海洋研の金星ＧＣＭ(Ikeda 2011)を用いて
T63L52 の解像度で行った実験結果(Yamamoto et al.
2021)を解析した。本研究では，短周期擾乱の中で最も卓越した 7.5 日波と熱潮汐波の流線関数（回転成分）と度ポテンシャル（発散成分）の構 を調べて，それらによる赤道加 機構を調査した。
3.

水平構 と赤道超回転加3.1 7.5 日波(Yamamoto et al. 2023)
雲底高度 50km では、波数 1 で 7.5 日周期の「高緯度のロスビー波」と「低緯度のケルビン波のような波（以下、赤道ケルビン波と表記）」が見られる。これら２つの波のジオポテンシャル成分は臨界緯度で分離した構をもつが、流線関数と 度ポテンシャルは臨界緯度で分離せずにお互いに結合しているように見える．

図１ 赤道ケルビン波の収束・発散成分(添字ｄ)と回転成分(添字 r)による赤道加 の模式図

この高度のエネルギー変換をみると、臨界緯度付近
で、順圧および傾圧エネルギー変換が生じる。赤道ケル

3.2 熱潮汐波

ビン波は、水平方向に圏界面のロスビー波と結合し、鉛7.5 日波と同様に熱潮汐波も解析した。時間があれば、太陽に同期回転した惑星との比較を踏まえて、結果を報告したい。

直方向には、斜め上の雲頂のロスビー波と結合する。
一般的に、金星のように赤道捕捉が弱い状況や中緯度で臨界緯度をもつ状況では、南北流成分が出現するため（Yamamoto 2019）、収束・発散成分だけでなく、回転成分も現れる。金星 GCM の赤道ケルビン波でも、発散成分のみならず、回転成分が、赤道ジェットコア（緯度―経度面でみた東西流 の極大域）を生み出す。
本研究では、水平運動量フラックスを回転流成分と発散流成分で分離し、流線関数と 度ポテンシャルの4． まとめ金星ＧＣＭで見られた赤道域の超回転加 過程における流線関数と 度ポテンシャルの寄与を調査した。
(a)旋回東西流と南北流収束・発散成分による加 と(b)流線関数の傾きによる加 が共存し、赤道上とその周辺で加 過程が異なることが分かった。

寄与を見積もった。赤道上では、回転成分の旋回による東西流と収束・発散成分の南北流の相関による運動量

-169-

C306

金星大気全球静力学モデルの数値実験：
静的不安定化強制を与えた場合*岡 田 陸 1 , 樫 村 博 基 1 , 高 橋 芳 幸 1 , 林 祥 介 1(1. 神 戸 大 ・ 理 )
1.

はじめに

るほど, 実現される安定度も下がっており, 特に, −1.5

金星大気雲層の高度 55–60 km 付近には静的安定度

K/km 以下 (水色・桃色) の場合には, 0.1 K/km 程度のが中立に近い層 (低安定度層) が存在することが知ら

低安定度層が実現している. 図 2 は平均東西風速場をれている. 金星大気の全球静力学モデル「AFES-Venus」示している. 強制安定度が −1.0 K/km 以上の場合, 最大

では, この低安定度層を導入[1]することで, 平均東西

風速は 100 m/s を超え, 中緯度ジェットが目立っている.

風速分布や惑星規模筋状構造など観測と整合的な循環

ところが, −1.5 K/km 以下の場合には, 最大風速は 80

構造の表現に成功してきた ([2]等). また, 低安定度層

m/s 程度でスーパーローテーションはやや弱くなっての周辺では傾圧不安定が発生することも示唆されていおり, 赤道ジェットが卓越している.

る[1]. これらの研究では, 放射過程を太陽加熱関数と講演では, 渦熱輸送や渦位分布を診断し傾圧不安定

赤外冷却を模したニュートン冷却で簡単化しており,擾乱の存在との関係にも言及する予定である.

低安定度層を導入するために, ニュートン冷却の基準

謝辞：本研究は JSPS 科研費 JP19H05605, JP20K04062 及び温度場の安定度を観測されている安定度分布を模したJST 創発的研究支援事業 JPMJFR212R の支援を受けました.

形 (55–60 km で 0.1 K/km) にして強制している. しか[1] Sugimoto et al., 2014, J. Geophys. Res. 119, 1950–1968.

し, AFES-Venus の準定常状態で実現される安定度は[2] Kashimura et al., 2019, Nat. Commun., 10(23), 1–11.

(水平平均で) 1 K/km 程度であり, 太陽加熱や断熱加熱
冷却によって強制した値よりも高くなっていた[1].
そこで本研究では, ニュートン冷却の基準温度場で強制する低安定度層の安定度 (以降, 強制安定度と呼ぶ) を負に設定することで, 観測結果とより整合的な安定度を実現することを試みた. また, その場合の東
西風速場および傾圧不安定を調べた.
2.

数値モデル・実験設定

AFES-Venus は, 地球シミュレータ用に最適化された
静力学大気大循環モデル「AFES」の金星版である. 放射過程は上述のように簡単化されており, 雲や光化学

図 1 実現された水平平均した静的安定度の鉛直分布．

過程, 地形は省略されている. また, 乾燥対流調節が導入されている.
水平解像度は切断波数 T63 (192×96 格子点) で鉛直
120 層 (dz = 1 km) である. 高度 80 km 以上はスポンジ層とした. 初期場には, 理想化された剛体回転のスーパーローテーションとニュートン冷却の基準温度場を与え, 準定常状態になるまで時間積分を行った.
高度 55–60 km の低安定度層における強制安定度の大きさを先行研究と同じ 0.1 K/km 及び負の値 −0.1, −0.5,−1.0, −1.5, −2.0 K/km に設定した計算を実施した.
3.

結果

図 1 は各強制安定度を与えた場合の実現された水平
平均した安定度分布を示している. 強制安定度を下げ

図 2 強制安定度が (a) 0.1, (b) −0.5, (c) −1.0, (d) −1.5 K/kmの場合の平均東西風分布.

-170-

C351
二重偏波レーダーを用いた豪雨の直前予測手法の開発*大坪愛奈, 足立アホロ (気象大学校)

１．はじめに

10

二重偏波レーダーにより，レーダー反射因子差 ZDRd) 15:02:19 JST観測されることがある．これは ZDR カラムと呼ばれ，

6

3

Height[km AGL]の大きな領域が 0°C 高度より上空に伸びている様子が

4
3

2

0

積乱雲の急激な発達に伴う強い上昇流によって大きな雨

10

粒が上空まで持ち上げられていることを示す．近年，こb) 15:07:19 JSTe) 15:12:19 JST

3

4
3

3

3

ある (e.g., Kumjian et al. 2014) が，ZDR カラムと地

3
6

3

Height[km AGL]

8の現象が豪雨の発生と関係していることが指摘されつつ

2

上の降水強度との関係に関する定量的な研究は，筆者ら

1200c) 15:12:19 JSTf) 15:22:19 JST
80

は，ZDR カラムの高さと地上付近の高度における降水強度との関係について，関東各地で局地的大雨が発生し

3

Height[km AGL]

8

60

6

3

3
40

4

Rain Rate[mm h-1]

100

10

の知る限りまだ十分に行われていない．そこで本研究でた 2021 年 7 月 11 日の観測データを基に調査を行った．

a) 15:02:19 JST

8

3

3
2

20

0
0

5

10

15

20

0

5

Distance[km]

10

15

20

Distance[km]２．解析手法図 1: 抽出された ZDR カラムの例 (a-c: カラム A, d-f: カラ

鈴木 2000）を使用して読み出し，そのデータを解析して

値線，黒の点線は 0°C 高度を示す. 各図の左上に観測時刻を記抽出された 13 事例の ZDR カラムそれぞれの 0°C 高度からの高さを推定した．また降水強度の推定に先立ち，

ム B)．カラーバーは降水強度，黒の実線は ZDR = 3dB の等
す．

レーダーの最低仰角で推定した降水強度を，熊谷のディ300

スドロメータ (Parsivel1) による観測値と比較して検証
最低仰角における最大降水強度について回帰分析を行い，さらにその時間差についても調べた．なお降水強度

R は，気象庁でも利用している，伝搬位相差変化率 KDPと水平反射因子 ZH を用いたアルゴリズム R(KDP , ZH )で推定した.

B

Rain Rate[mm h-1]を行った．その後，ZDR カラムの最大の高さとレーダー

200

A
20
B’

100

10

３．結果と考察ZDR カラムと降水強度の解析例を図 1 に示す．カラム A は地上の強い雨に先行して観測される典型的な例
である．一方，カラム B は図 1(f) において，上空に降
水強度が非常に大きい領域が解析されているが，これは雹の影響と推定された．そこでカラム B については，雹
に感度がない R(KDP ) を用いて再計算を行い，その結果をカラム B’ として回帰分析を行った (図 2)．結果，

ZDR カラムの最大の高さと地上付近の高度における最
大の降水強度の間には正の相関関係があること，カラムの高さが最大となってから地上付近の降水強度が最大となるまでに約 13〜14 分かかること，さらに降水強度

200mm h−1程度の強い雨は ZDR カラムの高さが 3km

より高くなったときに発生する可能性が高いことがわ
かった．

30

Lag[min]

まず羽田・成田 DRAW のデータを “Draft”（田中・

y=19.6x+77.9, R=0.55
y=29.0x+60.2, R=0.64
0

0
0

2

4

6

Height[km] above 0°C

図 2: ZDR カラムの最大の高さとレーダー最下層における最大の降水強度との関係．カラーバーはカラムの高さが最大となってから最下層での降水強度が最大となるまでの時間を示す．黒の実線（破線）の円がカラム A, B’（カラム B）のデータを示

し，赤の実線（破線）が B’（B）を含むデータの回帰直線を表す．回帰直線の式と相関係数を図の右下に示す．

謝辞

羽田・成田 DRAW のデータは気象庁より，その読み取りのためのソフトウェア “Draft” は気象研究所よりご提供いただきました．

-171-

C352

GNSS 偏 波 掩 蔽 の 観 測 演 算 子 の 開 発*堀 田 大 介 (気 象 研 ), Katrin Lonitz (ECMWF), Sean Healy (ECMWF)
1. はじめに
GNSS 掩蔽(GNSS-RO)観測では測位衛星が発する L
バンドのマイクロ波を低軌道衛星が受信し、その位相遅延から電磁波の屈折に関する情報を通じて大気の密度や水蒸気に関する情報を得る。GNSS-RO は気象庁を含め多くの数値予報センターで現業的にデータ同化に使用され、気温プロファイルに関するバイアスの小さな情報源として欠かせない存在となっている。
測位衛星のマイクロ波源は、受信機のアンテナの位
置や向きによる影響を避けるため円偏光を発している。
よって水平偏波と垂直偏波のそれぞれについて位相遅延を測定することで波線に沿った偏波位相差（Φdp）
を観測することができる。これにより、二重偏波気象
レーダーと同様の原理により波線上の降水粒子に関する情報を得ることが可能である。これまでの GNSS 気
象学では偏波情報は活用されてこなかったが2018 年に打ち上げられたスペインの PAZ 衛星により GNSS 掩蔽の偏波(polarimetric)観測が可能となった[1]。このような観測を GNSS 偏波掩蔽 (GNSS-PRO) 観測と呼ぶ。本講演では ECMWF の全球数値予報システム IFS におけるGNSS-PRO 観測の前方演算子の開発について、初期的な結果を報告する。
2. 観測原理と前方演算子の仕様
PAZ により観測されるΦdp は測位衛星と低軌道衛星
間の視線に沿った Kdp（単位長さ当たりの偏波位相差）の線積分として表せる。Kdp は降水粒子の特性（粒径
分布や形状、密度など）を反映するため、Φdp の観測から降水粒子に関する情報を得ることができる。
Φdp を数値予報出力からシミュレートするには視線
計算と視線上の Kdp の算出が必要となる。視線計算には既存の GNSS-RO の 2 次元観測演算子[2]を用いた。
Kdp の理論的なモデル化は、降水粒子の特性に関する様々な仮定のもと散乱計算が必要になり困難なため、ここでは Kdp を各種降水粒子の混合比の線形和としてモデル化した。比例係数の選択は[3]の教科書による。
前方演算子へ入力する大気場には現業システム相当の IFS 実験の 0-6 時間予報を使用した。解像度は決定論
システムと同等のTco1279L137(格子間隔約9km)である。
3. 調査事例
GNSS-PRO 観測は S/N 比が低く、観測できるのは強い降水事例に限られる。本研究では 2018 年 5 月から
2021 年 10 月までに発生した大雨事例として、熱帯低気
圧 6 事例および「大気の川」5 事例に注目した。
4. 結果と考察
熱帯低気圧および「大気の川」の代表的な事例のシミュレーション結果を図１に示す。
まず、いずれの事例においても固体の降水粒子による寄与が支配的であることに驚かされる。このことは

GNSS-PRO と GPM 観測を比較した先行研究からも示唆されている[4]。一見して「Kdp は大きな雨粒による寄与が大きい」とされてきた偏波レーダー気象学の知見と矛盾するが、この相違の要因として GNSS 搬送波(1.5GHz 帯)と気象レーダーの波長の違いによる散乱特性の違いが考えられる(R. Hogan, P. Eriksson, 私信)。
熱帯低気圧と「大気の川」を比較すると、後者ではシミュレーションが観測を非常によく再現できている
一方、台風事例では観測とシミュレーションがあまり整合しない。この要因として、降水粒子の予報の位置ずれが考えられる。図２に、予報場を水平に約 10km ず
らした場合のΦdp シミュレーション結果の不確実性を示す。
「大気の川」事例では位置ずれに対しΦdp がほとんど変化しない一方、熱帯低気圧事例ではΦdp が大きく変化する。このことから、Φdp を有効に同化するには、背景場の位置ずれを修正できる同化手法が必要となることが示唆される。

図１ Φdp プロファイルの観測（紫）およびシミュレーショ
ン（青）の比較。黄色と橙色はそれぞれ雪と雨による寄与で、実線は大規模凝結、破線は深い対流スキームを示す。左：熱帯低気圧事例。右：「大気の川」事例。

図 2 図１と同様、ただしシェードは予報場を約 10km 水平にずらした場合の不確かさの幅を示す。青緑と薄い青はそれぞれ大規模凝結および対流スキームの雪によるΦdp の寄与、濃い青は全降水種別合計のシミュレートされたΦdp を表す。

謝辞 本研究は令和3 年度文部科学省宇宙関係在外派
遣制度による講演者の ECMWF 滞在中の成果である。
参考文献[1] Cardellach E. et al., 2015, IEEE Trans. Geosci. Remote
Sens., 53(1), 190–206.
[2] Healy S. et al., 2007, QJRMS, 133(626), 1213-1227.
[3] Bringi and Chandrasekar, 2001, Cambridge Univ. Press.
[4] Padullés R. et al. 2021, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens,
60, 4101513.

-172-

C353

GPM 衛 星 搭 載 二 周 波 降 水 レ ー ダ のブラインドゾーン軽減による山岳域降水検出の改善*清 水 陸 (京 都 大 学 理 学 研 究 科 ), 重 尚 一 (京 都 大 学 理 学 研 究 科 ),井 口 俊 夫 (大 阪 大 学 工 学 研 究 科 ),Cheng -Ku Yu (National Taiwan University), Lin -Wen Cheng (National Taiwan University)
1.

はじめに

水粒子による散乱(レイリー散乱)ではσ∝λ-4、地表面

衛星搭載降水レーダは海陸問わずに観測できる強み

散乱（体積散乱）では波長に依存しないことから DFRPがある(Hirose et al. 2017, JCLI) 一方で、地表面クラッタ

は降水エコーよりも地表面クラッターで増大する。

ーの影響で地上付近に降水を観測できない領域（ブラCFB の推定手法として標準アルゴリズムでは KuPR のインドゾーン）が存在する。特に山岳域ではブライン

みの受信電力値を用いているが、本研究では DFRP のドゾーンが高くまで広がり、Aoki and Shige (2020, JMSJ)

ジャンプから CFB を決定した。この手法により山岳域

では GPM 主衛星搭載の二周波降水レーダ（DPR）がア

降水の起こっている場所では約 500m 程度 CFB を下げ

ラスカ沿岸の山岳域で降水頻度を過小評価しているこることができ、見逃していた浅い豪雨の検出に成功しとが指摘されている。衛星搭載降水レーダはブライン

た (図 2)。また、KuPR と KaPR の両レーダが観測したドゾーンに含まれない最低高度である Clutter Free

216 事例で地上レーダと KuPR の降水強度の相関係数

Bottom （CFB）を決定している。本研究では GPM/DPRを比較すると標準プロダクトが 0.50、DFRP から推定しの CFB 決定アルゴリズムを改善しブラインドゾーンをた CFB が 0.56 で降水推定の改善が示された。

軽減することで、浅い降水の検出の改善を行った。
2.

データ

台湾北部 Da-Tun 山周辺には高密度な雨量計網が設置されており(Cheng and Yu 2019, JAS) 、これらの雨量計データと S バンド地上ドップラーレーダのデータを
GPM/DPR のデータと比較した。GPM/DPR は Ku バン
ドレーダと Ka バンドレーダ (KuPR, KaPR) の二周波のレーダで構成されているが、降水強度データとしてより感度の高い KuPR の V06 レベル 2 データを用いた。
また、CFB の推定には KuPR と KaPR 両レーダの V05
レベル 1 受信電力値データを用いた。
3.

事例解析

2014 年 3 月から 2020 年 2 月までの期間で KuPR が
Da-Tun 山周辺を観測した 426 事例のうち、雨量計が捉

図１(a) KuPR 標 準 プ ロ ダ ク ト の near-surface

えていた 10mm/h 以上の強い降水を見逃している事例

precipitation rate (NSR), (b)雨量計の降水強度、(c) 地上レ

を 12 事例検出した.。内 1 事例を図 1 に示す。地上レーーダの NSR, (d) (c)中の直線に沿った地上レーダの降水

ダのレーダ反射強度プロファイル (図 1 (d))から、KuPR

強度断面。黒線が KuPR の標準プロダクトの推定したが降水エコーを地表面クラッターと誤判定し、CFB を

CFB、緑線が地形の標高を示す。

地表面クラッターの影響を受けない最低高度よりも高く推定することでブラインドゾーン内の浅い降水が検出できていないことが判明した。
4.

アルゴリズムの改善

KuPR(1012 W, 2.20×10-2 m)と KaPR(146.5 W, 8.44×
10-3 m)の送信電力値と波長の差から受信電力値差(DFRP)が生じる。
後方散乱断面積(σ)の波長依存性は降

図 2 (a) KuPR (標準プロダクト)、(b) KuPR (DFRP から推定した CFB), (c) 地上レーダ、それぞれの NSR.

-173-

C354

GPM/DPR V07 の 評 価 （ そ の ２ ）*高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 ISEE)

1.

はじめに

図１からわかるように、観測値が最もバラツキが大GPM 主衛星搭載二周波降水レーダ（DPR）は新しい

きく、II のΔPIA による PIA は 1:6 の関係を示し、最終バージョン（V07）を 2021 年 12 月にリリースした。

的な PIA はおよそ１:3.3 から 1:9 の間に収まっている。

2022 年秋季大会では、V07 降水強度プロダクトの入射

図２に PIA の変遷をベクトル表示したものを示す。I か

角依存性が KaPR の path integrated attenuation (PIA)の入ら II では主に Ku の値の変化が現れた。特に大きな PIA

射角依存性である程度説明できることを示した。そこ

において顕著である。逆にこれらは II から III で再び増で、本報告では DPR の降水プロファイル推定アルゴリ

加している。I から III の変遷を Ku の PIA から見るとズムにおける PIA に注目して解析を行った。

大きな PIA を除いて全体的に半分程度に減少させていた。Ka の PIA が過大となる部分では Ka の減少が見ら

2.

PIA のアルゴリズム中での変遷れた。これらのことは、PIA の値が観測値の不確定さよDPR アルゴリズムでは PIA はいくつかの処理がなさりも十分大きな PIA の観測値が観測されている状況にれて利用されている（図１）：I 観測値（KuPR と KaPR）、

おいて PIA が最終的に大きく調整されていることを意II ΔPIA から逆算した値、III 最終的な値。I は降雨域と味する。頻度分布（（d）(e)）から、最終プロダクトの Ka

無有降雨域の地表面の規格化散乱断面積の差から求めの PIA が観測値からの増加が見られた。
（f）のεの値たものである。
II は KuPR と KaPR の PIA の差（ΔPIA）

は、代表的な粒径分布を示すものであり、大きいほど小から KuPR と KaPR の比が 6dB になるように変換した

粒径が支配的であることを示すものである。この図かものである。
すなわち、
PIA(Ku)＝ΔPIA*（1/5）, PIA(Ka)=ら、大粒子を示す小さいεは相対的に PIA(Ku)が大きい

ΔPIA*（6/5）
、ただしΔPIA＝PIA(Ka, obs)-PIA(Ku, obs)

時に出現していたが、大きなεの分布は２箇所に現れ(obs は観測値を表す)。III は最終的な降水プロファイルていた。１つは小さなεとは分布の反対側に現れておと整合する PIA となっている。DPR のアルゴリズムでり、もう 1 つはある程度大きな PIA のケースにおけるは、単周波の PIA のバイアスを補償するために二周波分布の中程に存在していた。今のところ、後者についての PIA の差(ΔPIA)を降水リトリーバルの拘束条件としの解釈はできていない。また、３つの PIA を立体的にている。実際のアルゴリズムの中では、ΔPIA と整合す

表示すると明らかに II における PIA の再計算の影響がる単周波の PIA を推定する必要があるため、II で示し

最終プロダクトに現れていることがわかり、II のプロ

た PIA が必要であった。

セスにおける Ku と Ka の PIA の調整が最終的なリトリ
ーバルに大きな影響を与えていることが示唆される。

図 1．KuPR と KaPR の PIA の関係（灰色：観測
値、黒：ΔPIA から換算、赤：最終プロダクト）

（a）

（b）

（c）

（d）

（e）

（f）

図 2．(a)-(c) PIA の変遷のベクトル表示。(a) I から（b）III から II、(c)I から III。(d)-(e) 1 と III の
II、
出現頻度。
（f）最終 PIA における DSD パラメータεの平均値。

-174-

C355

M P - PAW R 、 G P M - D P R を 用 い た 固 体 降 水 判 別 の 相 互 評 価*高坂朋季 (名古屋大学環境学研究科), 高橋暢宏 (名古屋大学宇宙地球環境研究所)
1.

はじめに

3.

結果

地上レーダである MP-PAWR (Multi Parameter Phased

解析したのは 2022 年 7 月 12 日 21:49 頃に GPM が関Array Weather Radar) は従来のパラボラアンテナレーダと東上空を通過した事例である。図 1 に MP-PAWR の反比べ仰角方向の走査が電子走査になっておりボリュー

射因子 Zh と粒子判別の結果の断面図を示す。図より

ムスキャンに要する時間がおよそ 1/10の 30秒となってZh の値が大きなところで”Wet Graupel”が存在している

おり、隙間なく観測することができる。これにより降ことが分かる。図 2 では MP-PAWR による霰判定領域

水システムの時間発展を詳細にとらえることが期待さと FlagGraupelHail＝１の領域の比較である。MP-PAWR

れ、研究が行われている。

は立体的に粒子判別を行っているためカウント数で示

衛星搭載レーダである GPM-DPR (Global Precipitation

している。図 2 の二つの領域が重なることを想定してMeasurement Dual-frequency Precipitation Radar) は Ku 帯

いたが、FlagGraupelHail による霰の判定が MP-PAWR に(13.6GHz)と Ka 帯(35.5GHz)のレーダから構成されてい比べ少ないことが分かった。

る。二周波の散乱や減衰の特徴の違いから正確な降水強度推定、相の状態の検知等に関する様々な研究が行われている。

4.

まとめ

二つのレーダを用い固体降水の検出アルゴリズムの本研究ではこれら二つのレーダを用いて固体降水粒

相互評価を行った。より詳細な解析により、それらの子判別の相互評価を行いそれぞれの判別アルゴリズム

妥当性の検討を今後行うとともに、マッチアップケーの妥当性を検証する。

スを増やして解析を行う計画である。

2.

解析手法

MP-PAWR で用いた粒子判別アルゴリズム[1]は偏波
パラメータを利用しそれぞれの粒子タイプ、パラメー
タごとにメンバーシップ関数が作られファジー理論を用いたアルゴリズムである。GPM-DPR で用いたプロダクトは FlagGraupelHail[2]であり、二周波の観測反射因子の差 DFRm、雲頂高度、Ku 帯における反射因子の最大値 Zm(Ku)max から計算される。FlagGraupelHail=1 の

図 1. MP-PAWR の反射因子 Zh (左)、粒子判別結果 (右)の緯度 35.4942°における鉛直断面

時に雹・霰が存在することを示す。
相互評価のために GPM-DPRがMP-PAWRの上空を通過したケースを用いた。MP-PAWR は 30 秒ごとにデータが取得できるため DPR との観測時間差を考慮する必要はないが、地上レーダと衛星レーダでは観測方向や分解能が異なることを考慮して観測体積のマッチアッ
プを行う必要がある。ここでは、MP-PAWR のグリッドデータを GPM-DPR のデータ領域に合わせることで

図 2. MP-PAWR の粒子判別で”Graupel”と判別されたグマッチアップを行った。マッチアップを行う際にはリッドの鉛直合計数 (左)、FlagGraupelHail=1 の点 (右)GPM-DPR の入射角度を考慮し DPR のそれぞれの観測

参考文献

体積を 6 面体で近似し、の領域内に MP-PAWR の観測[1] Koketsu, T. et al., 2015, J. Atmos. Oceanic. Technol., 32, 2052-

点が含まれるか否かを判別し領域内の MP-PAWR のデータを平均化することで定量的な相互評価を行った。

2074.
[2] Le, M., and V. Chandrasekar, 2021, J. Meteor. Soc. Japan, 99,
49–65, doi:10.2151/jmsj.2021-003.

-175-

C356

GPM DPR の 固 体 降 水 プ ロ ダ ク ト の 評 価 （ そ の ３ ）黒 沢 裕 也 *・ 高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )

1.

はじめに

価を行った。加えて、flagHIP では統計処理した降水プ

全球降水観測計画主衛星搭載の二周波降水レーダ

ロファイルの違いから、大雪片を除外し雹・霰を伴うプ（GPM DPR）の Level2 最新プロダクト（V07A）にはロファイルのみを抽出した(flagHIP2)。図 1 に細分化後

雹・霰の検出フラグ [flagGraupelHail]（以下、flagGH）のプロダクトにおける Zm(Ku)の高度ごとの出現頻度[1]、雹・霰に加え、大雪片などの大粒径の固体降水のの CFAD を示す。その結果、3 者とも 0℃高度以下で激検出フラグ [flagHeavyIcePrecip]（以下、flagHIP）[2]、

しい降水によるレーダ反射因子の減衰が見られるなど、

雹・霰に関連する多重散乱の検出インデックス

発達した対流性降水の特徴を掴んでいた。3 つのプロダ[MSindex]が含まれている。2022 年度秋季大会では、以クトを比較すると、flagGH は高い降水頂において検出

上 3 種は類似のプロダクトでありながら、出現特性はされる割合が高く、flagHIP は低い降水頂で検出割合が大きく異なっており、複数のプロダクトによる検出は高いという結果が得られた。MSindex では 0℃高度以上

それぞれの 3 割から 5 割にとどまる結果であったほか、において、層状性降水に特徴が近いプロファイルが混

flagHIP において−10℃高度以上で樹枝状結晶の結合に在しており、更なる細分化の必要が示唆された。

伴いサイズが増大した大雪片の検出を示唆する結果を
報告した。

4.

結論

本研究では、これらのプロダクトの物理的な特徴のflagGH と MSindex は、対流性と層状性を分離して扱違いを明らかにし、複数プロダクトを組み合わせるこ

う必要があり、flagHIP は flagHIP2 により 2 つのタイプとによる検出精度向上の可能性を評価することを目的に分類できることがわかった。対流性のプロダクトはとする。

雹・霰を伴う対流性降水の特徴を断片的に掴み、降水頂に違いがあったことから、3 種のプロダクトの組み合わ

2.

使用データとアルゴリズムの特徴

flagGH は鉛直プロファイル内の観測レーダ反射因子

せによる正確な雹・霰の推定には、降水頂を考慮することが重要であると考えられる。

Zm（Ku）の最大値、ストーム頂高度と DFRm を用いて算出されている。flagHIP は−10℃より上空の高度でのZm や DFRm の最大値を用いて算出される。
MSindex は
主に多重散乱のプロファイルに特徴付けられる DFRm
プロファイルの屈曲(Knee)と、地表面エコーとその付近の受信電力の傾きから算出されている。
データは GPM DPR Level2 V07A を使用した。解析期
間は 2019 年 1 月から 12 月までの 1 年間とした。
3 種の大粒径固体降水に関連したプロダクトの違いを明確にするため、それぞれプロダクトにおけるレー

図 1. Zm(Ku)の頻度分布を示す CFAD. 左から(a) 対流性 MSindex = 100, (b) 対流性 flagGH > 0, (c) flagHIP2> 0 の場合を表す。

ダ反射因子と高度の contoured frequency by altitude
diagrams（CFAD）を作成した。そのほか、全球分布や参考文献

ストーム頂高度の比較も行った。

[1] Le, M., and V. Chandrasekar, 2021, J. Meteor. Soc. Japan,
99, 49–65.

3.

結果

3 種のプロダクトは、ブライトバンドを伴う層状性降
水でもフラグが立つなど、プロダクトの細分化の必要性が示唆されたため対流性降水ピクセルに限定して評[2] Iguchi, T., N. Kawamoto, and R. Oki, 2018, J. Atmos.
Oceanic Technol., 35, 491–502.
謝辞
本研究は JAXA EO-RA3 のサポートを受けました。

-176-

C357
次期 GSMaP マイクロ波放射計降水リトリーバルアルゴリズム(V06)開発（そDPR と GMI 観測値から求める固体降水粒子特性推定法の改良＊青梨和正、重尚一(京都大学大学院理学研究科)
１．初めに
マイクロ波放射計（MWI） 高周波 輝度温度(TB) から 降水リトリーバ
ル 、固体降水粒子 粒径分布に加えて、形状と密度 知識を必要とする。
衛星搭載 MWI TB 降水リトリーバル 、全球的な固体降水粒子特性モデルを必要とする。こ ために 、衛星搭載レーダと MWI を組み合わせて、尤もらしい特性モデルを見つけることが適当と考える。
本研究 目的 、次期 GSMaP（バージョン V06） MWI アルゴリズム用に GPM 2 周波降水レーダ(DPR)とマイクロ波放射計(GMI) 観測値と合う固体降水粒子特性を見つけることである。 今回 、主に雲水量と雲氷量リトリ
ーバル インパクトについて報告する。
２．手法の概略
こ 手法 、まず、Liu(2008) 固体降水粒子データベース ある形状を仮定する（密度 、こ 形状に対するデータベース 値を用いた）。KuPR
effective reflectivity factor (Ze)から、こ 形状に対する固体降水 平均融
解直径(Dm)と数密度(Nw)を求めた。この Dm,Nw から計算した高周波 TB（TBc）と GMI 観測値(TBo)の差を尺度として、仮定した形状 尤度を判定した。
DPR 雲水、雲氷に対する感度 無さを補うため、GMI TB18v と TB190v
からリトリーバルした雲水量と雲氷量を TBc 計算で使った。雲水量 リトリー
バルで 、Kubota et al (2020)の雲水量を第 1 推定値とし、各ピクセ
ルでの、TB18v の TBo-TBc を含むコストファンクションを最小化する変分法を用いた。雲氷量 リトリーバルで 、Delanoe et al(2014)の雲氷
量を第 1 推定値とし、各ピクセルでの、TB190v の TBo-TBc を含むコス
トファンクションを最小化する変分法を用いた。
３．実験
本研究は上記手法を層状性の降水（2018 年 7 月 5 日 12UTC）、深い対流性強雨（2020 年 7 月 24 日 00UTC）、台風周辺の降水事例（2016 年 9 月 27
日 00UTC）で実験した。この実験では、すべてのレベルの固体降水に同じ粒子特性モデルを用いて KuPR Ze から Dm,Nw を求めた。KuPR Ze から
GMI TB を計算するときに、雲氷量と雲水量を一定値とした場合(CONST)と、
リトリーバル値を使う場合（RETR）を比較して TB36v と TB166v 計算へ イン
パクトを調べた。
図 1 、深い対流性強雨事例についてリトリーバルした、雲水量と雲氷量を示す。雲水量 対流性降水 中心部 強い降水域で大きくなる。一方、雲氷量 、降水 縁辺で大きくなる点が多い。
CONST と RETR で 、最尤な形状が必ずしも一致しない。TB36v で 、両者とも密度 0.1 球形が最尤となったが、TB166v で 、CONST が sector
snow, RETR が 3-rosette が最も TBo に近い値を示した。
図 2 が示すように、雲水量 リトリーバルによって、TB36v 低温域（強い降水域） (TBo-TBc) バイアスが減った。また、雲氷量 リトリーバルによって、TB166v 高温域（弱い降水域）で(TBo-TBc)
らつきが減った（図省略）。また、CONST より RETR 方が、TBc 対 TBo 相関が高くなった。これによって固体降水 形状 尤度判定をより正確に行うことができる。

3）：

図 1 (a)（ｂ）

図 2 (a)(b)----------------------------------------------------------------------図 1：深い対流性強雨（2020 年 7 月 24 日 00UTC）でリトリーバルした(a)雲水量（単位g/m2）; (b) 雲氷量（単位 g/m2）
図２：深い対流性強雨（2020 年 7 月 24 日 00UTC）海上で TBo(X 軸)と TBc(Y 軸)
分散図（単位:K）；(a) CONST で計算した TB36v; (b)RETR で計算した TB36v
謝辞:こ 研究 JAXA「第 3 回地球観測研究公募」 一部である。
reference：Delanoë, J. M. E., Heymsfield, A. J., Protat, A., Bansemer, A., and Hogan, R. J. (2014), Normalized particle size distribution for
remote sensing application, J. Geophys. Res. Atmos., 119, 4204– 4227, doi:10.1002/2013JD020700.
Kubota, T., Seto, S., Satoh, M., Nasuno, T., Iguchi, T., Masaki, T., Kwiatkowski, J. M., & Oki, R. (2020). Cloud Assumption of Precipitation Retrieval
Algorithms for the Dual-Frequency Precipitation Radar, Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 37(11), 2015-2031.
Liu, G., "A database of microwave single-scattering properties for nonspherical ice particles." Bulletin of the American MeteorologicalSociety 89.10 (2008): 1563-1570.

-177-

C358

雨 量 計 に よ る １ 分 間 降 水 強 度 を 用 い た GPM/DPR の 検 証*瀬 戸 心 太 (長 崎 大 学 )， 内 海 信 幸 (京 都 先 端 科 学 大 学 )
1.

はじめに

4.

DPR 降水強度推定値の検証

GPM 主衛星搭載二周波降水レーダ(DPR)により水平

DPR では，KuPR アルゴリズム・KaPR アルゴリズム・

分解能 5km，鉛直分解能 250m で降水強度推定が行わ

二周波アルゴリズムによりそれぞれ降水強度推定が行れている．本研究では，気象庁の雨量計データを用いてわれている[2]．クラッタの影響により地表面近傍ではDPR 降水強度推定値の検証を行う．気象庁は 1000 か所

レーダ反射因子が得られないため，プロファイルの外

以上の地上気象観測地点及び地域気象観測所において，挿を行い，地表面降水強度(precipRateESurface)を推定し雨量計による観測を行っており，2008 年から 1 分値デている．この値を，雨量計データをもとに検証する．

ータ，2015 年から 10 秒値データを公開している．雨量2019 年の 1 年間について，DPR と雨量計のマッチア計による観測単位が 0.5mm であるため，1 分値データ

ップを行う．DPR のピクセル中心位置と雨量計の距離をそのまま降水強度に換算すると 30mm/h 単位となるが 0.01°(約 1km)以内を条件とする．また，DPR が観点が課題である[1]．そこで，1 分値データおよび 10 秒

測可能な最下点と地表面の高度差を考慮して，DPR の値データから 1 分ごとの降水強度を内挿推定した．次観測から 4 分後の雨量計データを使用する．図１に，に，これを XRAIN による雨量データと比較し，内挿のVersion07 の KuPR アルゴリズム・二周波アルゴリズム

効果を確認する．最後に，DPR による降水強度推定値の結果を示す．KuPR アルゴリズムの相関係数 0.804 にの検証を行う．

対して，二周波アルゴリズムでは 0.832 と優れた結果を示している．なお，Version06 では，相関係数が KuPR(二2.

雨量計による 1 分間降水強度の内挿推定周波)アルゴリズムで，0.573(0.570)であったことから，

10 秒値データには，10 秒ごとの観測雨量に加えてバージョンアップによる改善がみられる．

tipping が発生した時刻(秒単位)が示されている．隣り合う tipping 間の降水強度は一定と仮定して内挿を行い，1 分毎に平均する．1 分値データを使う場合，1 分間の観測雨量が 0.5×n (mm)であるとき，(2k-1)/2n 分(k=1～n)に tipping が発生したとみなし，同様に内挿を行う．
また，1 分値データには気象庁による「降水強度」「最大降水強度」が収められており参考として用いた．
3.

XRAIN との比較

2018 年 7 月を対象に，雨量計による 1 分間降水強度

図１ Version07 の KuPR アルゴリズム(左)および二周を XRAIN と比較する．長崎地点の結果を表１に示す．

波アルゴリズム(右)の評価結果

10 秒値データをもとに線形内挿した場合の相関係数は0.791 であり，内挿しない場合の 0.585 より高い．
表１ 長崎における雨量計と XRAIN の比較

5.

まとめ

DPR の降水強度検証のために，雨量計観測をもとに使用

１分間降水強度の平均値

XRAIN との１分間降水強度データを作成した．KuPR アルゴリズム

データ

推定方法

(mm/h)

相関係数

に対する二周波アルゴリズムの優位性およびバージョ

１分値

内挿せず

0.513

0.585

ンアップによる改善を示す結果が得られた．

データ「降水強度」

0.532

0.778

謝辞：本研究は，JAXA の第 3 回地球観測研究公募およ「最大降水強度」

0.579

0.775

び科研費 21H01439 の成果の一部である．

線形内挿

0.513

0.784

参考文献：

10 秒値

内挿せず

0.513

0.585

[1] Seto, S., et al., 2013, SOLA, 9, 98-101.

データ

線形内挿

0.513

0.791

[2] Seto, S., et al., 2021, J. Meteor. Soc. Japan, 99, 205-237.

-178-

D101

静 止 気 象 観 測 衛 星 搭 載 の近 赤 外 線 バンドを用 いた
巻 雲 マスクの開 発 とその検 証
山 口 拓 真 (九 大 院 ・総 理 工 ), *江 口 菜 穂 (九 大 ・応 力 研 )1.

3.

研究の背景と目的

結果と議論

巻雲は、その光学的厚さや存在高度によって地球の放解析対象である北緯 0－40 度、東経 110－150 度の観射収支だけでなく、成層圏に流入する水蒸気量に影響を測エリアと、本研究で開発した巻雲マスクと RGB 画像の比与えるため、気候システムの変動過程を明らかにするうえ較を図１に示す。RGB 画像では捉えられていない北緯 10で重要である。水蒸気強吸収バンドである 1.38 ㎛は、大気―20 度、東経134―143 度あたりに広がる光学的に薄い雲中に十分な水蒸気を含む場合、上層雲の雲頂からの散乱を、本研究で開発した巻雲マスクでは広域に捉えている。

光の強度によって巻雲の有無を判定することができること

GK-2A L2 雲マスク 、Himawari-8 雲特性プロダ クト 、から[1]、近年では Geostationary Operational Environmental

CALIPSO Vertical Feature Mask Ver 4.1 との比較検証におSatellites (GOES)-16（2016 年～）や GEO-KOMPSAT-2A

いても、定性的に巻雲の位置が概ね一致することを確認(GK-2A、2018 年～）などの静止衛星が、このバンドを搭載できた（図省略）。CALIPSO Cloud Layer Ver4.2 との比較している。本研究では、双方向透過率に影響を与える可（図 2）では、CALIPSO の軌道上で、光学的厚さ (COD)

降水量や、放射伝達モデルから導出した理論的な晴天時

が 0.2 以上と比較的大きい単層雲や多層雲について、の反射率などを考慮し、静止衛星の Level1B (L1B) プロ

GK-2A で精度よく探知できていることが分かった。一方で、ダクトに対応した近赤外バンド 1.38 ㎛を含む閾値法の開COD が 0.1 未満の単層雲は、精度よく探知できていないこ発を目的とした。

とが確認できた。

2.

解析データと検出手法

巻雲探知法の入力データとして、GK-2A の L1B データ
1.38 ㎛の反射率、3.9 ㎛、6.9μm、11 ㎛ の輝度温度(Brightness Temperature; BT) を使用した。また、解析対象
エリアの可降水量を得るために、GK-2A Level 2(L2)

Product Total Precipitable Water を使用した。
次に、本研究で開発した巻雲探知アルゴリズムのフローを

図 1：本研究で開発した巻雲マスク（左）、GK-2A L1B から説明する。① GK-2A L1B データの Quality flag の値から、作成した RGB 画像（右）。2019 年 8 月 1 日（00UTC）

有効なピクセルを選定。② 太陽天頂角が 85 度より小さい
ものを、Daytime として選定。③ 十分な水蒸気量(可降水量が 1 cm 以上)のピクセルを選定。④ 1.38 ㎛の反射率が0.0119 (本閾値設定は後述) より大きいピクセルを、氷雲として判別。⑤ 6.9 ㎛ の BT が 240 K より低いピクセル、および 11 ㎛ と 3.9 ㎛ の BT 差が－20 K より低いピクセルを、水雲として判別。⑥ 条件④および⑤以外のピクセルは、晴天として判定 [cf. 2]。
巻雲マスクの閾値決定には、放射伝達モデル Rstar7 [3]を用いた。視野天頂角は 0～50 度、太陽天頂角は 0～80 度
を 10 度刻み で 変更さ せ 、 「 Tropical 」 と 「 Mid-latitude
summer」の 2 つ大気モデルを採用した。パラメータを変更させて得たサンプル 108 個から平均反射率と標準偏差を導出し、＋2 標準偏差を閾値に設定した。

図 2：図 1 の領域における CALIOP COD (赤)。但し、同日0440UTC。本研究の巻雲マスクで検出した巻雲は青色。
参考文献[1] Gao et al., 1993, GRL, 20, 4, 301-304[2] Ackerman et al., 2010, MOD35 ATBD
[3] Nakajima and Tanaka., 1986, J. Quant. Spectrosc. Radiat.
Transfer, 35, 13-21.

-179-

D102

海鳥バイオロギングで推定した海上風のアンサンブルデータ同化*澤田尚樹（京大院理）・吉田聡（京大防災研）・山崎哲（JAMSTEC）
依田憲・後藤佑介（名古屋大）
1.

はじめに
近年，動物行動学の手法として開発されてきたバ
イオロギングが，新たな海上気象観測の手法として注目されている．バイオロギングは，動物に小型のデータロガーを装着してその行動や周囲の環境を計測させる手法である．本発表では，バイオロギングで得られたデータの活用事例として，新潟県粟島に営巣するオオミズナギドリの調査で得られた GPS
位置情報データから推定される海上風を領域大気データ同化に利用し，鳥推定風を同化した場合（BIRD 実験）としなかった場合（CTRL 実験）で解析の精度を比較する観測システム実験（Observing System Experiment, OSE）の結果を紹介する．
2. データ
鳥の飛行速度は一般に追い風の時に速くなり，向かい風の時には遅くなる．また，横風を受けると，
本来は鳥の移動ベクトルに対して左右対称に分布するはずの鳥の向きを表す方向ベクトルに非対称性が生じる．このような性質を利用して，位置情報デー
タから環境場の風を 1 分間隔で統計的に推定する手法が提案されている[1]．本研究で用いた上記手法による鳥推定風データは 2018 年 8 月 21 日から 9 月
5 日の毎正時の値で，データ数は 4 個体分を合わせて計 727 点である．
3. モデルの概要・実験設定
本研究では，気象庁非静力学モデル（NHM）に
データ同化手法として局所アンサンブル変換カルマ
ンフィルタ（LETKF）を組み合わせた領域再解析
システム NHM-LETKF[2]を用いる．モデルの解像
度は水平 25km 及び 5km で，25km から 5km に 1 方
向ネスティングを行っている．アンサンブルメンバ
ー数は 30 とした．鳥推定風のほか，観測値としてNCEP PREPBUFR の従来型観測を同化に使用している．初期値および境界値は気象庁全球再解析 JRA55 から作成した．計算期間は 2018 年 8 月 1 日から
9 月 5 日までで，解析時刻は 6 時間間隔である．鳥
推定風は一律に高度 2m のデータとして扱った．鳥推定風の観測誤差については，風推定モデルから出力される推定誤差をそのまま観測誤差として与えて
いる．
4. 結果
まず，水平解像度 5km の気象庁 MSM 解析値を用いて鳥推定風の精度を確かめたところ，相関係数R≈0.5 程度の相関がある結果となった（図１）．次に，5km 解像度での計算結果について，地表風（東西風）の期間平均スプレッドを BIRD 実験と CTRL

実験で比較した（図２）．観測点は日本海沿岸から
北海道南岸に沿って分布しており，この観測インパ
クトが日本海北部および北海道南方沖から日本の東海上に伝播して解析精度を向上させたと考えられる．また，計算期間中には 3 つの台風が日本周辺を通過したが，これらの台風の強度や進路にも違いが見られており，発表では観測インパクトと台風の関係についても報告する．今後は本事例以外の鳥推定
風データを用いた OSE 実験を行い，鳥推定風デー
タが持つ観測値としての価値を統計的に検証していく予定である．

図１：鳥推定風と MSM 地表面風の比較．
横軸は鳥推定風速[m/s]，縦軸は MSM 風速[m/s]．
青，橙のプロットはそれぞれ東西風，南北風を表す．MSM データは鳥観測点の最近傍グリッドの値を使用した．

図２：2018 年 8 月 22 日から 9 月 5 日で期間平均した 地 表 面 東 西 風 ス プ レ ッ ド [m/s] の 差 分 （ BIRDCTRL）.負の領域は鳥推定風の同化によってスプレッドが低下したことを示す．緑のプロットは期間内
すべての鳥観測点を表す．
参考文献[1] Goto, Y., et al., 2017, Sci. Adv., 3(9), e1700097.
[2] Fukui, S., et al., 2018, J. Meteor. Soc. Japan, Ser. II.
謝辞
本研究は，科研費基盤研究（A）22H00569 の支援を受けたものである．MSM 解析値は京都大学生存圏データベースより取得した．NHM-LETKF を用いた OSE 実験には，海洋研究開発機構の地球シミュ
レータを使用した．

-180-

D103

台風直下の大気・海洋同時観測実験*小 阪 尚 子 ( NTT), 遠 藤 直 人 (NTT), 倉 恒 子 (NTT), 篠 崎 友 花 (NTT), 梅 宮 悠 輔 (NTT) ,久 田 正 樹 (NTT), 村 田 揚 成 (OIST), 御 手 洗 哲 司 (OIST)
1.

はじめに

毎の風速を取得しているが，図ではベストトラックの地球温暖化等の影響で勢力を増しつつある台風は，

台風位置より観測機器の位置を抽出した．SV3 は暴風域，環境や社会に大きな影響をもたらし深刻な問題となっSV2 は強風域での観測に成功した．気象計は SV2，SV3ている．台風に対して早期に備えるためには，上陸前共に，台風通過時の衝撃で破損してしまいデータが途に海上で発達する台風の状態を正確に把握する必要が絶したが，SV3 の気温気圧計は観測を継続した．

ある．国内外で台風の直接観測の取り組みがあり，観測データの重要性が示されている[1][2]．本研究では，
2013 年 に 台 風 直 下 で の 観 測 実 績 の あ る Liquid

SV3

8/31 18:00
8/31 21:00
9/1 3:00

8/31 18:00
8/31 21:00
9/1 3:00
9/1 9:00

SV2

[m/s]
25

Robotics 社製の Wave Glider (SV2)[3]と新型 SV3 の 2

20台による，台風直下の観測実験結果を報告する．

15
10

2.

5

観測領域と観測機器

0

観測領域は，台風の発達期，最盛期を観測するため，
沖縄本島の南海上とした．波から推進力を得て無人で

図．台風座標系(台風の目が原点，上が北)での風速．

自律航行する観測機器 Wave Glider に，気象計，波浪(背景の衛星画像の出典は「デジタル台風」[8])計，流速計，CTD センサ，蛍光光度計等を搭載した．気象計の耐水性能が低いことから，SV3 には防水性能の高い気温気圧計も冗長化した．

5.

まとめ

本研究では，台風直下で 2 台の観測機器による大気・海洋の同時観測実験を行い，暴風域，強風域での変化

3.

観測実験

の違いについて把握することができた．今後は，予測2022 年 7 月～9 月で観測領域を回遊して待機し，台精度向上に向けた観測要件の整理を進めながら[9]，観風が発生すると予報進路に向かう運用とした．本実験

測機器も含めた観測手法の最適化をしていきたい．

では，期間中に発生して猛烈な台風となった台風 11 号

る計測データを取得した[4]-[7]．図に台風の目に対す

参考文献[1] Foltz, G. R., et al., 2022: An unprecedented view
inside a hurricane, Eos, 103,[2] Ito, K., et al., 2015: Forecasting a Large Number ofTropical Cyclone Intensities around Japan Using a
High-Resolution Atmosphere–Ocean Coupled Model. WAF,
30(3), pp.793-808.
[3] Mitarai, S. and J.C. McWilliams, 2016: Wave glider
observations of surface winds and currents in thecore of Typhoon Danas, GRL, 43, 11312-11319.
[4] 遠藤他，台風直下における大気・海洋自律観測機器の挙動解析.
[5] 梅宮他, 台風直下の自律観測機器による大気の観測.
[6] 倉他，台風直下の自律観測機器による海水温の観測.
[7] 篠崎他，台風直下の自律観測機器による有義波高と塩分濃度の観測．
[8] 国立情報学研究所「デジタル台風」, http://agora.ex.
nii.ac.jp/digital-typhoon/summary/wnp/s/202211.ht
ml.ja[9] 小阪他，台風直下での観測データの同化・予測実験.

る観測機器の位置での風速を示す．観測機器では 1 秒（[4]-[7],[9]は日本気象学会 2023 年度春季大会での発表）(Hinnamnor：8 月 29 日～9 月 6 日)を観測した．本台風
は，南鳥島近海で発生した後，西進し沖縄本島南に向かいながら，8 月 30 日に非常に強い勢力から猛烈な勢力に急発達した．8 月 31 日に非常に強い台風に勢力が下がり，夜間に観測機器に最接近した後，9 月 1 日には南方にあった熱帯低気圧を吸収して勢力を増した．更に，先島諸島の南に南下した後，9 月 2 日に折り返して再び北上するという複雑な動きをした．2 台の観測機器の内，SV3 は予報進路上を最短でめざし，SV2 は 100 ㎞
程離れた位置で，台風の異なる部位での観測を試みた．
4.

実験結果

台風が最接近した 8 月 31 日 22 時の前後で，大気・海洋の同時観測データ，及び，観測機器の挙動に関わ

-181-

D104

台風直下における大気・海洋自律観測機器の挙動解析*遠 藤 直 人 (NTT), 小 阪 尚 子 (NTT), 倉 恒 子 (NTT), 篠 崎 友 花 (NTT), 梅 宮 悠 輔 (NTT),久 田 正 樹 (NTT), 村 田 揚 成 (OIST), 御 手 洗 哲 司 (OIST)
1.

はじめに

3.

グライダー搭載の CTD 深度データによる挙動解析

筆者らは，これまで常時・リアルタイムに直接観測が更に，台風直下の海中部分の観測機器の状態を確認困難であった未踏領域を含む地球のあらゆる場所に，する．観測機器の水中部として，波の力を動力に変える

IoT センサを配置し，超省電力，低コストで観測する推進装置としてグライダーが，フロートから約 8ｍ長の「超広域大気観測技術」の研究開発に取り組んでいる．

ケーブルを水中に垂らして取付けられている．グライ

この技術は，大気・海洋を直接観測するセンサを搭載しダーに搭載された CTD センサでは，水圧を計測しておた観測機器と，観測機器からデータを衛星通信ネット

り，グライダーの水深を把握することが可能である．同

ワーク経由で収集するプラットフォームの実現をめざ

日 20 時～翌日 9 月 1 日 0 時の 4 時間ほどの台風接近時

すものである．

の挙動解析を図 2 に示す．本来、水深 8m を航行すべき

Liquid Robotics 社の Wave Glider（SV2）は，2013 年

グライダーが水深 1～3m に位置していたことがわかっに大気と海洋の相互作用のメカニズム解明のため，台た．ケーブルとグライダーが台風による波高約 9m の海風直下の観測実績がある [1]．今回，新型の Wave Glider面付近まで大きく持ち上げられていたと考えられる．

（SV3）を加えた 2 台で 2022 年 8 月に台風 11 号
（Hinnamnor：8 月 29 日～9 月 6 日）の暴風域内とその外側の観測実験を実施した．本稿では，台風の目に入った SV3 がいかに過酷な環境であったのかを，自律観測
機器の状態を示す計測データによる挙動解析から，今後の観測機器の耐性強化に向けた提言につなげたい．
2.

フロートの姿勢角データによる挙動解析

台風 11 号に観測機器が最接近した 8 月 31 日 22 時頃
図 2：ケーブルとグライダーの挙動解析に気象計のデータが収集できない事象が発生した．フロートの1.2m 高に取り付けた気象計の姿勢角データを元に挙動解析した結果を図 1 に示す．解析の結果，同

4.

まとめ

日の 15 時 40 分頃に，船体が時折大きくロール（横方

台風直下は，想定を超える荒天環境であったため，マ向回転）し．更に，同日 20 時頃に，ピッチ・ロールとスト折れやグライダーの海面浮上など，観測機器の更もに大きく値が振り切れるようになり，この時点で気なる耐性強化が課題となった．たとえば，フロートのロ

象計マストが折れたことが分かった．なお，台風通過後ールを抑えるような浮力材の設置，グライダーの重量も防水性の高い気温気圧計で観測は継続した．

増，台風の波高よりも十分に長いケーブルに改良することで，グライダー部の浮上を抑えることが対策として考えられる．このように，実際の海域での観測実験と改良を積み上げながら，観測技術の高精度化につなげ，IoT
センサを地球上に展開し観測する「超広域大気観測技術」の実現をめざしていく．
参考文献[1] Mitarai, S., and J. C. McWilliams (2016), Wave glider
observations of surface winds and currents in the core of
Typhoon Danas, Geophysical Research Letters, 43, 11312図 1：気象計マストの挙動解析

11319

-182-

D105

バイサラ社 製 差 分 吸 収 式 ライダーと気 象 研 ラマンライダーによる
水 蒸 気 鉛 直 分 布 の比 較 観 測 （ ２ ）*酒 井 哲 , 吉 田 智 , 西 橋 政 秀 、及 川 栄 治 、永 井 智 広 , 小 司 禎 教 (気 象 研 究 所 )1.

得られた鉛直分布とラジオゾンデデータを比較した結はじめに集中豪雨や局地的大雨の発生・発達には、大気下層果を示す。どちらのライダーデータもラジオゾンデデの水蒸気が大きな影響を与えると考えられているが、ータと概ね一致しており、水蒸気混合比が高度ととも

その詳細はよく分かっていない。これを解明し予測精に大きく減少している様子が 8:30 では高度 1 km、20:30

度向上につなげるためには、水蒸気分布を正確に観測では 2 km 付近で捉えられている。

することが不可欠である。ライダーは水蒸気の鉛直分
布を連続測定できるため、その利用が期待されている。

発表では 2 ヶ月間の観測データをもとに行った比較
検証結果を示す。

本発表では、2022 年 9 月～11 月に気象研究所において行ったラマンライダー（以下 RL[1]）と Vaisala 社製の差分吸収式ライダー（以下 DIAL[2]）プロトタイプ機、及び高層気象台のラジオゾンデの比較観測結果を報告する。
2. ラマンライダー(RL)と差分吸収式ライダー(DIAL）
RL と DIAL の観測性能を比較すると、原理的に夜間は RL、日中は DIAL が有利である。また、DIAL は半導体レーザーを用いることで、小型・軽量化、低メン
テナンス頻度化が可能である。表１に今回比較を行っ
た RL と DIAL の諸元を示す。なお、2020 年にも同様の比較観測を行ったが[3]、DIAL はその比較結果等をもとに、DIAL のハードウェア、ソフトウェアのアルゴリ
ズムには改良が加えられている。
表１： RL と DIAL の諸元
方式
送信レーザー波長
出力
パルス繰り返し
受信望遠鏡
有効径
解析データ
時間分解能
鉛直分解能

気象研 RL

バイサラ DIAL

355 nm
200 mJ/pulse
10 Hz

911 nm, 910.6 nm
9 µJ/pulse
10 kHz

40 cm

15 cm, 28 cm

20 分
75m(1km 以下)
150m(1km 以上)

20 分
100～500m(高度とともに増加)図１：2022 年 10 月 26 日つくばで観測した（上）DIALと（下）RL の水蒸気混合比鉛直分布。DIAL については、バイサラが推奨する高度以下のデータ、RL は受信
信号強度から見積もった不確かさが 30%以下のデータをプロット。

図 1 に 2022 年 10 月 26 日に観測した水蒸気混合比の

図 2：同日（左）8:30JST と（右）20:30JST の水蒸気混合比鉛直分布（黒実線：RL、水色実線：DIAL、赤破線：
ラジオゾンデ）4. 謝辞

高度－時間断面図を示す。どちらのライダーでも 6 時

本研究は JSPS 科研費 19H01983 の助成を受けた。

～10 時や 15 時前後に高度 1 km 以下の水蒸気混合比が参考文献[1] Sakai, T., T. Nagai, T. Izumi, S. Yoshida, and Y. Shoji,
2019, Atmos. Meas. Tech., 12, 313-326.
[2] Newsom, et al., 2020, J. Atmos. Oceanic Technol., 37,
47-65.
[3] 酒井, 吉田, 永井, 小司,2021, 日本気象学会 2021 年
度春季大会.

3.

観測例

増加する等の時間変化を捉えていることが分かる。観
測上限高度を比較すると、この日については RL が 0.7～4 km・日中約 1 km、DIAL は 1.2～2.5 km である。
図 2 に同日 8:30JST と 20:30JST に 2 つのライダーで

-183-

D106

ソーラーブラインド領域のレーザを用いた
水 蒸 気 /気 温 ラ マ ン ラ イ ダ ー に よ る 連 続 測 定*松 木 一 人 , 内 保 裕 一 , 竹 内 栄 治 , 長 谷 川 壽 一 (英 弘 精 機 ), 矢 吹 正 教 (京 都 大 ),清 水 慎 吾 (防 災 科 研 ) , 白 石 浩 一 (福 岡 大 ) , 吉 田 智 , 酒 井 哲 ( 気 象 研 )
1.

はじめに

昼夜で観測高度は大きく変わらず水蒸気は 400-2000

線状降水帯や局所的な豪雨などの早期予測のためにm 程度、気温は 400-1100 m 程度の観測ができている。

は、高い時空間分解能での水蒸気や気温の計測が重要

観測高度が低くなっている時間は主に厚い下層雲およとなる。日本気象学会 2022 年度秋季大会にて松木他ら

び雨天によるものである。

は、ソーラーブラインド領域となる波長 266 nm のレーザを光源とした水蒸気と気温を同時に測定可能なラマ
ンライダーの開発について報告した[1]。
本研究グループでは、水蒸気/気温ラマンライダーの測定、精度検証、および得られた結果のデータ同化を目的として、茨城県つくば市の気象研究所内に装置を設置し、2022 年 5 月より連続測定を行っている。
本発表では、本ラマンライダーを用いて観測された
気温と水蒸気の連続観測結果を中心に報告する。
2.

ラマンライダーライダーの光源に Nd:YAG レーザの第 4 高調波である波長 266 nm を用いることで、水蒸気の振動ラマン散
乱光は、地表の太陽放射量が少なくなるソーラーブラ
インド領域に主に現れる。そのため、日中でも高い SN

図 1：2022 年 12 月 1 日~12 月 31 日(JST)におけるラマ比で計測が可能となる。一方で、深紫外領域では、対ンライダーで得られた気温（上段）の鉛直分布と水蒸

流圏オゾンによる光吸収の影響が無視できないため、

気混合比（下段）の鉛直分布

窒素および酸素の振動ラマン散乱計測によるオゾン補正が必要となる[2]。

4.

まとめ

ラマンライダーは、波長 266 nm のレーザ、口径 350

波長 266 nm のレーザを光源とした水蒸気/気温ラマmm の望遠鏡、水蒸気計測部、気温計測部から構成さンライダーを開発し、連続測定を行った。本発表ではれている。水蒸気計測部は振動ラマン散乱信号を取得

ラジオゾンデとの比較による気温と水蒸気混合比の精するために干渉フィルタベースの分光方式である。一度検証結果についても紹介する。

方、気温計測部は、純回転ラマン散乱スペクトルを高精度に抽出するために回折格子を用いたダブルポリク

参考文献

ロメーターによる分光方式である。

[1]松木他 , 2022 , 日本気象学会 2022 年度秋季大会講装置は鉛直上方を測定するため天窓付の筐体内に組込んでいる。筐体は屋外に設置しており、昼夜連続測演予稿集（271）C403[2] Renaut, D., et. al., 1980 , Opt. Lett., 5, 232-235 .

定が可能である。
3.

観測結果の例

図 1 に、2022 年 12 月の水蒸気混合比と気温の連続観測結果を示す。測定時間はそれぞれ 15 分であり、高度分解能は 150 m である。

-184-

D107

衛星搭載に向けた直接検波式ドップラー風ライダーのシミュレーター開発*田 之 上 菜 美 , 石 井 昌 憲 ,竹 中 秀 樹 ( 都 立 大 ), 西 澤 智 明 , 神 慶 孝 ( 環 境 研 ), 岡 本 創 ( 九 大 )1.

研究背景・目的3.

マイケルソン干渉計による分光法

数値気象予測モデルの理論限界は約 2 週間と言われ雲・エアロゾルなどのミー散乱粒子からの信号は，ている[1]．理論限界に到達するためには数値気象予測

衛星搭載ドップラー風ライダーを用いる風観測では測モデルの精度向上が必要であり，高精度・高頻度・高定誤差を大きくする要因であるため，ミー散乱信号の解像度な 4 次元の気象要素のデータが必要である．現

影響を抑制する必要がある．レイリーブリルアン散乱

在風の高度分布は必要とされる観測精度を満たしていとミー散乱にマイケルソン干渉計を用いると，ミー散ない．欧州宇宙機関は 2018 年 8 月に全球で風の高度分

乱信号を多く通すエアロゾルチャンネルと，抑制する布を観測するために，ドップラー風ライダーを搭載し分子チャンネルに分割できる[3]．マイケルソン干渉計

た衛星 Aeolus を打ち上げ，風の高度分布が数値気象予は入射光をビームスプリッターで 2 光路に分けて光路報に大きな効果があることを示したが，近い将来運用差を作り，その後再度光を合成することで干渉を起こが終了する予定である．そのため，次世代の衛星搭載

す光学装置である．分子チャンネルを使用してミー散

ドップラー風ライダーが期待されている．

乱信号を抑えると，測定感度が向上して風速誤差は小

本研究はマイケルソン干渉計を用いた分光法とダブ

さくなると考えられる．そのため，現在本研究ではマ

ルエッジ法を組み合わせた新たな干渉システムによる，イケルソン干渉計とダブルエッジ法を組み合わせる新衛星搭載直接検波式ドップラー風ライダーのシミュレ

たな受光手法を検討している（図 2）．

ーターを開発し，ライダーシステムの観測性能を評価することを目的とする．
2.

ダブルエッジ法による風速測定

風に乗って動く大気分子や雲・エアロゾルの粒子にレーザー光をあてて散乱させると，受信される散乱光図 2 本研究で検討している分光法の原理（分子チャンの周波数はドップラー効果によって，送信するレーザ

ネル）．TM は分子チャンネルの透過率．

ーの周波数より変化する．偏移量の周波数を調べ，視線方向の風速を得るライダーをドップラー風ライダー

4.

まとめ

と呼ぶ[2]．本研究はダブルエッジ法という，2 つのフ

将来の衛星搭載直接検波式ドップラー風ライダーのァブリーペローエタロンフィルターを用いて，大気分

観測性能を評価することを目的として，マイケルソン子からの後方散乱光のスペクトル両端での光強度変化

干渉計を用いた分光法とダブルエッジ法を組み合わせから視線方向風速を導出する手法を適用する（図 1）．

た新たな手法による直接検波式ドップラー風ライダーのシミュレーター開発に着手した．シミュレーション
実験結果より，マイケルソン干渉計を使用することで測定感度が向上し，風速誤差は小さく出来ることが分かった．当日はダブルエッジ法のみを使用した場合と，マイケルソン干渉計を通した後にダブルエッジ法を適用した場合の風速誤差のシミュレーション実験について発表する予定である．

図 1 ダブルエッジ法の原理．レイリーブリルアン散乱

参考文献とミー散乱の左右の端に 2 つのエタロンフィルターを[1]田中豊顕, 気象研究ノート, 194 号, 155-168, 1999,

配置する．S1,S2 は後方散乱された受信信号．

[2]石井昌憲, レーザー研究, 39(8), 596-600, 2011[3] Don. Liu, et al, Opt. Express, 20(2), 1406-1420, 2012

-185-

D108

MU レーダーを用いた DDMA-MIMO レーダー検証-月面反射エコーを用いた Capon 法との組み合わせ実験*松田知也、西村耕司、橋口浩之 (京都大学生存圏研究所)
1.
はじめに
フェーズドアレーレーダー応用として、通信分野で用いられている MIMO(Multiple-Input MultipleOutput)技術が知られている[1]。MIMO 技術を用いると、物理配置より広い開口を仮想的に得ることにより角度分解能を向上させることが可能となる。なお、MU レーダーは MIMO レーダーとして動作させることが可能であるため、観測を通じた実証実験が可能である。
MIMO レーダーでは直交性のある複数の信号を同時に送信し、複数の受信機で受信する。これらの送信信号を同一とみなすことで、受信仮想開口を形成する。直交信号を得る方式として、DDMA (Doppler
Division Multiple Access) 方式という、ドップ
ラー領域で送信信号を分離する方式を選択した。
2.
DDMA-MIMO/Capon 組み合わせ実験観測
フェーズドアレーレーダーにおいて到来方向を推定する手段として、Beamformer 法、Capon 法が知られている[2]。特に後者は各アンテナ素子に最適なウエイトベクトルを計算することで、角度分解能以上の推定が可能となる。MIMO レーダー信号処理と到来方向推定の相性は良いため、MIMO 仮想開口拡
大・Capon 法による超分解能技術の相乗効果が期待できる。この効果を確認するため、MU レーダーを用いた月面観測を行い解析した。観測実験は 2022
年 3 月 11 日に実施したが、同年 6 月 27 日において
通常モードにおける観測も実施し、比較検証した。
3.
観測実験結果
図１に Beamformer 法で計算した月面反射エコー
分布を示す。通常（右）よりも、MIMO（左）による
仮想開口拡大の効果により角度分解能が向上していることがわかる。
図２に Capon 法で計算した分布を示す。Capon 法の効果により角度分解能が向上していること、なら
びに MIMO の効果と相乗し、さらに角度分解能が向上していることが確認できる。
図３にこれらの観測結果のカットパターンを示す。
Beamformer 法はアンテナパターンと一致することが知られているため、精度検証としてそれぞれの理論値と比較した。結果、メインビームにおいて良い
一致が見られている。サイドローブにおいては理論との差異が見られるが、ハードウェアの振幅・位相誤差による影響と考えられる。なお、サイドローブ
において、MIMO 仮想開口の効果により、さらに抑圧できることも確認することができた。
4.
おわりにMIMO 受信信号に Capon アダプティブ信号処理を適用することで、角度分解能をさらに向上する技術を紹介した。なお、DDMA-MIMO 方式はナイキスト速度
限界の課題もあるため、別方式（CDMA-MIMO）の検証も MU レーダーを利用して行う予定である。

図１ Beamformer 法による月面反射エコー分布（左：DDMA-MIMO 観測、右：通常観測）

図２ Capon 法による月面反射エコー分布（左：DDMA-MIMO 観測、右：通常観測）n

図３

Beamformer 法/Capon 法による月面反射エコー分布（AZ=0°のカット面）※比較検証のためアンテナパターンを付加（左：DDMA-MIMO 観測、右：通常観測）

参考文献[1] M. S. Davis, “Principles of modern radar: Advanced
techniques,” in Princ. Mod. Radar Adv. Tech., Melvin
William L. and Scheer James A., Ed. Scitech publishing,
2013, ch. 4, pp. 119–145.
[2] 菊間信良:アダプティブアンテナ技術,オーム社(2003).

-186-

D151

北海道における台風の最大クラス豪雨予測*金 田 幸 恵 、 坪 木 和 久 (名 古 屋 大 学 )
1.

はじめに

実験の最大クラス豪雨は大半が台風の直接雨によって日本の東海上を北上し北海道に接近・上陸する台風

もたらされている。このことは温暖化が進んだ将来気はまれではあるが、1981 年台風第 15 号が北海道に壊滅

候下には、台風の接近に伴う遠隔雨が著しく増加し、的被害をもたらした「昭和 56 年 8 月豪雨」のように深北海道における最大クラスの豪雨事例がより激甚化す

刻な災害にいたることがある。[1]では、「地球温暖化対る可能性を示唆する。さらに、台風が遠方にある期間策に資するアンサンブル気候予測データベース

においても豪雨に対して早期の警戒が必要であること(d4PDF)」から高解像度領域モデルによるダウンスケーを意味する。気象学会 2023 年度春季大会では、この 4K

ル実験（DDS）の結果より、将来の温暖化気候下には、実験でみられた遠隔雨による北海道最大クラス豪雨事

より強い台風が軸対称構造を保ったまま北日本に達す例の発生メカニズムを報告する。

ると予測された。本研究では、これらの DDS の北海道の雨に着目し、台風に伴って北海道にもたらされる雨量及び最大クラス豪雨事例の将来変化予測に取り組んだ。
2.

モデルと手法

d4PDF の過去実験(HPB)及び４℃上昇実験(4K)から
日本東海上を北上し北海道に上陸するすべての台風を対象に、水平解像度 4km 相当の雲解像モデル CReSSによる DDS を実施した[1]。この中から、北海道上の台
風１事例当たりの総雨量における上位 10 例を各気候実
験の「最大クラス豪雨事例」とする。さらに最低中心
気圧の位置で定義した台風中心が、北緯 37 度を超えるまでに北海道にもたらされた雨を台風の接近に伴う「遠隔雨」、また、それ以降にもたらされた雨を台風の「直接雨」と定義した。
3.

結果と議論

まず、CReSS による DDS 全事例の台風１事例当たりの平均総雨量分布を調査した（図１）。HPB 実験と比較

図１ １事例当たりの平均総雨量(mm). 上段: 総雨量(遠隔雨＋直接雨), 下段: 遠隔雨. 左: HPB, 右列: 4K-HPB.

して 4K 実験では、関東以北の太平洋側及び北海道全域の広い領域で１事例当たりの総雨量に統計的有意な増加傾向がみられた。興味深いことに、遠隔雨においても、北海道の南東海上及び北海道を東西に横切る帯状の領域に特に顕著な増加傾向がみられた。なお、東北の日本海側にみられる平均総雨量の減少傾向は、[1]で示された 4K 実験では台風の温帯低気圧化が遅れコン
パクトなまま北上することに起因すると考えられる。
次に、北海道の最大クラス豪雨事例の変化を調査した（図２）。まず１事例当たりの総雨量に着目すると、
4K 実験において HPB 実験を大きく上回る豪雨事例が発生すること、さらに上位３事例では台風の接近に伴う遠隔雨の寄与が大きいことが明らかになった。HPB

図２ HPB 実験(上)及び 4K 実験(下)の最大クラス豪雨事例（上位 10 事例）の総雨量。青：遠隔雨、赤：直接雨
参考文献：[1] Kanada et al. (2020), SOLA
謝辞:本研究は、文部科学省の気候変動予測先端研究プログラ
ム及び 20H05166,19H05696 の支援を受けた。

-187-

D152

近 年 の 東 シ ナ 海 の 温 暖 化 が 平 成 29 年 7 月 九 州 北 部 豪 雨 に及ぼす影響*万 田 敦 昌 (三 重 大 生 資 ), 飯 塚 聡 (防 災 科 研 ), 中 村 尚 ・ 宮 坂 貴 文 (東 大 先 端 研 )
1.

はじめに

12 時間雨量の値で分類した, 1 km 四方の格子数の頻近年九州では毎年のように豪雨災害が発生し, 地球度分布を図 1 に示す. 観測された 700 mm/12-hr を超え

温暖化との関係も示唆されている. 一方, 1957 年の諫る極めて強い雨は, CNTL でのみ再現され, AO80 や O80

早豪雨, 1982 年の長崎大水害など, 近年のものに匹敵では再現することができなかった. 強い降水が見られする豪雨は以前より発生しており, 温暖化と豪雨の関た領域で, 乾燥静的エネルギー収支と水蒸気収支解析

係は慎重に議論する必要がある. 温暖化が豪雨事例にを行ったところ, CNTL で再現された強い降水においてどの程度影響を及ぼしていたか評価するための一つの水蒸気量増加の直接的影響は小さく, 対流システムの方策として, 海面水温変化に伴う大気の応答に焦点を強化に伴う上昇流強化の影響が大きいことが分かった.

あてた解析手法が提案されている [1][2]. 本研究では,

また, AO80 と O80 との比較から, 九州西方から降水域

近年の東シナ海の海面水温の上昇トレンドが, 平成 29に流入する水蒸気輸送が強化されても, 海面水温が上

年 7 月九州北部豪雨に及ぼす影響を調べた [3]. 海面水昇せず南方から流入する湿潤気流が安定化された場合,

温が豪雨に及ぼす影響について調べた既往の研究の多顕著な降水強化に結び付かないことが分かった. 梅雨

くは大気の成層状態の変化を考慮していないため, 本期の東シナ海では, 南方から暖湿気流が流入すること

研究ではこれも併せて検討した.

もあり, 海面熱フラックスの値がそれほど大きくなることはないが, その変化は九州地方の豪雨に大きな影

2.

方法

響を及ぼしている可能性がある.

Weather research and forecasting model (ver. 3.7.1) を用いた数値実験を行った. 3 つの入れ子の計算領域をとり,
水平格子間隔は外側から順に 9, 3, 1 km, 鉛直層数は 30とした. 使用したパラメタリゼーションと大気データ
は [4] と 同 一 で あ り , 海 面 水 温 に は 米 国 Naval
Oceanographic Ofﬁce 作成のデータを使用した. 計算期間は 2017 年 7 月 3 日の 18 時 (UTC)より同年同月 5 日
18 時までである. まず再現実験 (CNTL)を行い, 降水

図 1. 12 時間雨量の値で分類した, 1 km 四方の格子数分布の再現性が良好であることを確認し, 次に衛星海(Ng)の度数分布 (33ºN, 34ºN, 130.5ºE-132ºE の範囲で

面水温データセットの存在する 1980 年代以降の水温・

集計). (a) レーダー解析雨量, (b) CNTL (黒), AO80 (青),気温変化が豪雨に及ぼす影響を調べる目的で, 次の 2

O80 (赤).

種類の感度実験を行った. 一つは海面水温，気温の鉛直
プロファイルから, 1982 から 2017 年の期間における 7

謝辞

月の月平均値の線形トレンドを差し引いた実験

科 研 費(AO80)で, もう一つは海面水温のトレンドのみを差し

JP19H05702, and JP20H01970, JP20H00289), 九州大学応

引いた実験 (O80)である. 相対湿度の長期変化傾向は

用力学研究所共同利用研究 (2021 S3-3), 環境研究総微小とみなして無視した. 海面水温のトレンドは合推進費 (JPMEERF20222002)より援助を受けた.

(JP16H01844, JP17H02958, JP19H05697,

MGDSST, ERSST, HadISST, OISSTv2, COBE2 のアンサ
ンブル平均から, 気温のトレンドは NCEP1, NCEP2,

参考文献

JRA55, ERA-Interim, ERA5 のアンサンブル平均から計[1] Trenberth, K. E. et al., 2015, Nat. Clim. Change, 5,

算した.

725-730.
[2] Manda, A. et al., 2014, Sci. Rep, 4, 5741.

3.

結果[3] Manda, A. et al., 2022, Front. Clim., 4, 967154.
[4] Kawano and Kawamura, 2020. JMSJ, 98, 673-690.

-188-

D153

ジ ャ ワ 島 に お け る 降 水 量 の 再 現 性 向 上 を 目 指 し た 地 域 気 候 モ デ ル の 感 度 実 験（ 2 ）*村 田 昭 彦 1 , 福 井 真 1 , 野 坂 真 也 1 , 牛 山 朋 來 2 , Ral ph Al l en Aci er t o 2
1: 気 象 研 究 所 , 2: 土 木 研 究 所
1.

はじめに

一方、エントレインメント率を変えた実験では、エ

熱帯では、数値モデルによる降水量の再現性が中緯

ントレインメント率が比較的小さいうちは降水量ピー度と比べて良くないことが知られている。再現性の向クのタイミングが観測のそれと一致している。しかし、上を目指し、地域気候モデル内の積雲対流パラメタリ

エントレインメント率がある程度大きくなると、ピー

ゼーションに関する感度実験に取り組んでいる。前回

クの遅れが見られる。エントレインメント率が大きいの発表（2022 年度秋季大会 P309）では、インドネシア・ことで、環境場の比較的乾いた空気を多く取り込み、ジャワ島を対象とした感度実験の結果を報告した。パ

深い対流が立ちにくくなっているものと考えられる。

ラメタリゼーション内のパラメーターを調節し、鉛直

ここでは Kain-Fritsch スキームの感度実験の結果を記

方向の不安定の解消を抑制すると、降水量が増えると述したが、Grell スキームにおける感度実験においてもいう結果が得られた。

同様な結果が得られた。

今回は降水量の日変化に着目して解析を行った。また、パラメタリゼーション内のエントレインメントに関するパラメーターに対する感度も追加して調べた。
地域気候モデル及び実験設定

地域気候モデル及び実験設定は前回と同じで、水平
格子間隔 5km の非静力学地域気候モデル（NHRCM）を用いたジャワ島領域の数値積分を行った。境界値は

Obs
DA10
DA30
DA50

1.2

３時間降水量 [mm/h]

2.

(a)

1.4

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2

粗格子モデル（水平格子間隔 20km の NHRCM）のデー

0.0

タであり、粗格子モデルの境界値は気象庁 55 年長期再

7

10

13

解析（JRA55）データである。積分期間は 1998 年 12月 16 日から翌年 3 月末日までとなっている。

3.

結果

感度実験の結果によると、モデルによる降水量は過

22

1

4

22

1

4

Obs

1.2

３時間降水量 [mm/h]

ントレインメント率を変更した実験を行った。

19

(b)

1.4

感度実験としては、積雲パラメタリゼーションの一つである Kain-Fritsch スキーム内の CAPE 残存率及びエ16

現地時刻 [h]AL0003
AL001

1.0

AL003

0.8
0.6
0.4

少評価傾向にある（図 1）。ここでは、定量的な評価に0.2

ついては今後の課題とし、降水量が一日のうちで最大

0.0
7となるタイミングに注目する。

10

13

16

19

現地時刻 [h]CAPE 残存率を変えた実験においては、残存率が 10%のときは降水量ピークが 16 時を示し、観測でのタイミ

図 1 1999 年 2 月のジャワ島陸域平均降水量の日変化。Obs

ングと一致している。残存率を大きくする（鉛直方向は観測値（TRMM 3B42）を示す。(a) 鉛直方向の不安定の解の不安定をより残すようにする）と、ピークは 19～22

消の程度に関する感度実験の結果。DA10,50,90 は CAPE 残存時頃となり、観測と比べてタイミングに遅れが見られ率でそれぞれ 10,30,50%。AL は 003 に固定している。(b) エる。このことから、ある程度の不安定を解消させない

ントレインメント率に関する感度実験の結果。上昇マスフラと、本来よりも後の時間帯の降水量に悪影響を及ぼすックスに対するエントレインメント率の大きさは、可能性のあることが分かる。

AL0003<AL001<AL003。DA は 10 に固定している。

-189-

D154

-190-

D155

積雪量

極端化が北日本

越冬麦類

生物季節変動に与える影響

下田星児 *1 ・島崎由美 2 ・池永幸子 3 ・中嶋美幸 3 ・寺沢洋平 1 ・関昌子 4( 1 農研機構北海道農研、 2 農研機構中日本農研、 3 農研機構東北農研、 4 農研機構本部）
【

じめに】

試験データ

北日本

初冬

積雪傾向が変化している。

北海道東部太平洋側
代半

まで１２月

、1990 年から 20１0 年

初旬が標準的な積雪開始

ある 1998 年以降について、農研 機 構 北 農 研 (北 海 道 芽 室 町 )・ 東 北 農 研 (盛岡 市)・ 中 日 本 農 研 （ 上 越 市 ）露場 で 観 測 されている気象データと深さ 10cm 地温変化

時 期 だ った が 、 暖 冬 （ 2018/19 年 、2021/22）に基づき、積雪断熱効果や熱伝導効果を評や 北 極 (2020/21)に よ り 積 雪 が 少 な い 。 ま た 、

価して、深さ 2cm

雨 /雪 割 合

変 化 に よ り 、東 北 ・ 北 陸 地 方 も １

農研で

２月から１月平地2010 年や 2021 年

北陸で、圧雪による影響も調査した。

積雪減少しているが、【結果と考察】ような負北極振動が強

地域ごと化される年に極端な寒冷多雪になる。
、寒冷年に初冬

順となり、概降雪量が多く月

地温を推定した。また、北地温、上越＞盛岡＞芽室

気温を反 映する。北海道

積雪が 地 温に 与え る 影響 が 大 きく 、2019

なり、降雪が多い年ほど地温が低下する。地年以前

上部が越冬を要する秋まき麦類や牧草なる 年が 続 い てい る 。盛 岡 ・ 上 越

定程度以下
温）で

地温（北海道で、積雪

マイナス

少ない暖冬年にが続き、越冬する麦類等

、一
地

高温状態

それまで希だった地温が０℃以下にら1月、12 月 か

積雪が地温に影響を与え、上越で

暖冬年に積雪期間がほとんど無かった 。積雪

生育停止期間が短くなる可能性がある。北海道で

12

変化により、暖冬年

生育が早まるため、１１月に生

最近 25 年

上越

育が止まり４月に生育が再開する。一方、東日以上早晩幅が生じた。上越＞盛岡＞芽

北や北陸で

、降雪前

気温が比較的高い

室

ため、麦類

生育

早晩

冬期間

受ける。本研究
が、地温

降雪

、近年

影響を強く

初冬積雪量

変化を通じて越冬作物

減少

生育に

順に生育

腐病

る 。初 冬ある深さ 2cm 辺り

年次偏差が大きかった。
病気、雪ると発病が増 加する 。圧 雪を行い 低温条 件で

【方法】

長点

、最大２０

積雪期 間が長く 、地温が０℃付 近にな

越冬すると発病生育に寄与する

生育

積雪下で発生する麦類

与える影響を考察する。

越冬する麦類

麦類

減少することが分かってい積 雪 が 少 ない 状 態 が 続 け、こ、成

容易な圧雪作業で越冬防除が可能になる。

地温である。栽培

気 象 変 動が 新 た な 環 境 制 御 型 防 除 手 法 を導

-191-

D156

梅 雨 前 線 構 の 温 暖 化 に 伴 う 21 世 紀 末 へ の長期変化に関する物理的解析*仲 ゆ か り (京 都 大 学 防 災 研 究 所 ), 原 田 茉 知 (野 村 不 動 産 株 式 会 社 ),中 北 英 一 (京 都 大 学 防 災 研 究 所 )1.

わかる．南西モンスーン強化の要因は，将来気候で地はじめに

中北ら[1]は，文部科学省統合プログラムの中で計算

上気温の海陸コントラストが強化されるためであるこ

された 1950∼2099 年の 150 年連続計算データ（以下，とを確認した（図略）．東日本域での雨量増加に関して150 年連続ラン）を用いて，7 月の日本域において北日は，熱帯域での対流が活発化することで（図略）太平本で梅雨前線による降雨帯が徐々に北方へ浸潤するこ

洋高気圧が強化され，太平洋高気圧の北縁から東日本とで平均日雨量が上昇し，2060 年代ごろからは全国的に向かう南風の強化がみられることから，東日本へのに雨量が増加することを示した．本研究はこれを発展

水蒸気量の流入が増加するためであることがわかった．

させ，150 年連続ランを用いて梅雨前線の水平及び鉛直
構 の物理的な将来変化予測を行い，梅雨期降雨の将来変化のメカニズムを解明することを目的とした．
2.

使用データ

水平解像度 20km の全球気候モデル MRI-AGCM3.2Sを用いて計算された 150 年連続ランデータ[2]を利用した．温暖化シナリオは世紀末に 4℃上昇する設定のRCP8.5 シナリオで実験されたデータセットを用いている．このデータセットによって，従来のタイムスライ
ス実験では見えなかった時間連続的な将来変化を解析することが可能になった．本解析では梅雨期の中でも特に 7 月上旬に着目して，日本域における降雨量の将来変化及びそのメカニズムについて解析を行った．
図１ （上）雲頂高度（陰影）と日雨量の増加量（青
3.

コンター）
．日雨量は 1950~2009 年までを過去平均値と結果

図 1 に，7 月上旬の雲頂高度（陰影）および平均日雨

して将来との差分を示している．
（下）水蒸気混合比（陰量の増加量（青コンター），そしてアジア域における大影），地表面風 （矢印），200hPa 高度の風 （黄コン気循環場の空間分布を示す．ただし，ここでは 150 年

ター，亜熱帯ジェット部分を記載），850hPa 相当温位ののうち抜粋して 1970 年代と 2090 年代を示している．

南北傾度から算出した梅雨前線位置（赤三角）の空間-5

雲頂高度は 0.2×10 kg/kg 以上の雲水量を有する最高層

分布．左は 1970 年代，右は 2090 年代を示す．

と定義し，平均日雨量は 1950∼2009 年までの雨量を過去平均値として 2090 年代の図に将来変化量として示し

謝辞：本研究は文部科学省統合的気候モデル高度化研

た．大気循環場は陰影で水蒸気混合比，ベクトルで地究プログラム領域テーマ D「統合的ハザード予測」で

表面風 ，黄色コンターで 200hPa の風 を示している．

出力されたデータを利用した．ここに謝意を表す．

雲頂高度を見ると，将来では顕著に雲頂高度が高くなっており，それに伴い日本全国で雨量増加傾向が見

参考文献られる．その要因として，アジア域の海洋全域で水蒸[1] 中北・原田・小坂田, 2021, 土木学会論文集 B1（水気混合比が増加しているとともに，南西モンスーンによる南西風が強化されていることから，西日本域へ流入する水蒸気フラックスが大量に増加していることが工学）, 77, I_1273-I_1278.
[2] Mizuta, R., et al., 2022, J. Meteor. Soc. Japan, 100,
523-532.

-192-

D157

2000 年 代 に お け る 梅 雨 降 水 変 動 の 特 性 変 化 とロスビー波束の東方伝播*松 村 伸 治 （ 防 災 科 研 ）・ 堀 之 内 武 (北 大 院 地 球 環 境 )
1.

はじめに

これまで PJ パターンは東アジアモンスーン変動にとする解析では，この東アジアから北アメリカへの波列
パターンは後半のみ現れた（図略）．

って最大の強制力であった．しかし，1990 年代後半か

降水増加域である南西諸島の降水変動に関する大気ら 2000 年代初頭以降，PJ パターンが弱化していることの鉛直断面の回帰解析を行ったところ，期間の前半でを複数の研究が明らかにしている．それにもかかわらは典型的な梅雨前線構 であったのに対し，後半ではず近年，西日本では豪雨が頻発しており，これまでに下層湿潤化が強まり，積雲対流により下層から上層へない大規模な災害に見舞われている．それぞれの豪雨

水蒸気が供給される構 となった．さらに，対流不安

事例に関しては理解が進んでいる一方，最近の豪雨頻定による解析でも，図 1b の降水増加域に対応した東シ発化の理解は未だ乏しいのが現状である．本研究では

ナ海南部から西日本の太平洋沿岸沖に沿って積雲対流

長期間の降水量変動を対象とし，年々変動の変調の観化しているとみられることが分かった．この海域は，点から梅雨降水変動を解析した．その結果，2000 年代

deep convection に対する海面水温の閾値が北上してい中頃以降，南西諸島周辺で降水変動の特性が前線構る黒潮にほぼ対応しており，南西諸島周辺での積雲対

から積雲対流へ移行が進んでいることが分かった[1]．

流化がロスビー波列を生成，もしくはシルクロードパ
ターンの東方伝播を可能としていると考えられる．こ2.

データと解析手法

の波列パターンは日本付近の太平洋高気圧を局地的に陸上(CPC)と衛星(GPCP)の 2 種類の降水量データと強めるのに加えて，2021 年初夏のような北アメリカ西JRA55 の再解析データを使用し，解析期間は夏季(JJA

海岸エリアでの熱波を促進する可能性も考えられる．

または JJ)の 1979～2020 年を対象とした．EOF 解析(20°–50°N, 100°E–160°E)には GPCP 降水量を使用した．また，EOF-2 の最大降水変動域である南西諸島
を降水変動の指標として，期間の前半(1979～1999)と後半(2000～2020)に対してそれぞれ解析を施した．
3.

結果
1979～2020 年までの 42 年間で日本の夏季降水量は

図１: 夏季(JJA)東アジア降水量の(a) EOF-1，(b) EOF-2.．

東アジアで最も増加しており，特に，南西諸島周辺で顕著となった（図略）．図 1 の EOF-2 はこの長期変化を反映しており，EOF-1 は PJ パターンを表している(寄与率はそれぞれ 14.5%，16.4%)．CPC 降水量に基づいた
西日本の降水量と PC との 11 年移動相関から，2000 年
代中頃までは EOF-1 の PJ パターンが優勢であったが，最近10 年間ではEOF-2 が西日本の降水変動に支配的となった（図略）．この降水増加を理解するために図 2 に対流圏上層の循環場での回帰を示す．弱いながらもシルクロードパターンが降水増加域まで達しており，
20007 年までの期間の先行研究の結果と良く対応している．しかし，EOF-2 では降水増加域からさらに東方にロスビー波が伝播しており，北アメリカ沿岸にまで達している．期間の前半と後半に分けた降水変動に関

図２: 降水量 PC-2 に対する 300 hPa 流線関数の eddy 成分への回帰 (106 m2 s−1)．実線は東西風 の気候値，点線は95％の有意水準，ベクトルは波活動度フラックスを表す．

参考文献[1] Matsumura and Horinouchi 2023, J. Climate,https://doi.org/10.1175/JCLI-D-22-0292.1, in press.

-193-

D158

区内観測データを用いた日本中部における降水の長期変動解析*大 塚 道 子 (気 象 大 ),

1.

はじめに

日本の降水の長期変動解析は，120 年程度で均質性が淳 (都 立 大 )松本

4.

まとめ・今後の課題

大雨の指標は広範囲で上昇傾向がみられたが，一方で，保たれている全国51 地点の気象官署におけるデータが地域と季節による違いがあり，要因について冬季モン使用されてきた．地域によっては，降水日数が減っていスーンや台風，梅雨・秋雨前線との関連を探る．

る一方で，大雨の頻度増加が指摘されている[1][2].
大塚ほか（2009）[3]は，アメダスの前身にあたる区内(a) R10mm(b) R30mm(c) R95p(d) R99p(e) Prctot_DJF(f) R10mm_DJF

観測による日降水量データをデジタル化したデータ（1931〜1975 年）[4]と，アメダス観測所のデータ（1976年〜）に対して，４種類の均質テスト[5]を施し，日本
中部における密な空間分布の長期間（1931～2006 年）
で均質な日降水量データセットを作成した. 今回は，2007〜2021 年までのアメダスデータを用いて，1931〜
2021 年の期間であらたに長期データセットを得た．
2.

データと手法対象とする日本中部は，東北南部から近畿に含まれる
26 都府県である．大塚ほか（2009）で，区内観測から
アメダスに統計接続した 76 地点のうち，2021 年までの地点情報を精査して，55 地点を使用することにした．
気象官署・特別地域気象観測所も加えて，日本中部で106 地点を用いて，月降水量変動の地域性や極端降水に関する気候指標のトレンド等について解析を行った．
3.

結果

各地点の期間内で正規化した月降水量の時系列から，
日本中部は４つのまとまった地域クラスター（日本海側，東北南部太平洋側・関東内陸・山梨，関東・東海東

図 1．気候指標のトレンドの分布．1931〜2021 年．(a)部，近畿・東海西部）に分類でき，それぞれのクラスタ

R10mm, (b) R30mm, (c) R95p, (d) R99p, 冬季の(e) 合計

ーの長期変動には特徴がみられた．気候指標の中には，

降水量, (f) R10mm. 上昇は白の上向き，減少は黒の下広範囲で有意なトレンドが検出されたものがあった．

向き三角．

第 1 図に，R10mm/30mm（日降水量 10mm/30mm 以上の日数），R95/99p（95/99 パーセンタイル値を超えた日

参考文献の合計降水量）で有意なトレンドとなった地点を示す．

[1]文部科学省・気象庁 2020, 日本の気候変動 2020, https://

R 10mm が減少傾向な一方，大雨の指標となる R30mm・

www.data.jma.go.jp/cpdinfo/ccj/2020/pdf/cc2020_honpen.pdf.

R95/99p が上昇している地域がみられた．このほか，北[2] Nakaegawa and Murazaki 2021, Int. J. Climatol. https://doi.org

陸と東北南部で冬季の合計降水量と R10mm に減少傾向がみられた．

/10.1002/joc.7784.
[3]大塚ほか, 2009, 2009 年度春季大会予稿集, 95, 383.
[4]藤部ほか, 2008,天気, 55, 283–287.
[5] Wijngaard et al., 2003, Int. J. Climatol. 23, 679–692.

-194-

D159

向太陽循環水流で読み解く“地球の降水量分布”*藤 原 ケ イ
1.

はじめに

筆者は向太陽循環水流（仮説）の存在が地球の気象

冬と夏の降水量分布において特徴的な状況を列記．
① アフリカ大陸北西部南向［冬は少雨で、夏は多雨］

現象に深く関わっていることに気付き、様々な現象を② 地中海地域［冬は多雨で、夏は少雨］

取り上げてこれらの関係について論じている．今回は③ 東南アジア地域［冬は少雨、夏は多雨］

地球の降水量分布を向太陽循環水流（本流）で説明で④ シベリア地域［冬は少雨、夏は多雨］

きることを示したい．

⑤ 北米北西海岸［冬は多雨、夏は少雨］⑥ オーストラリア北海岸［冬は多雨、夏は少雨］

2.これまでの報告（向太陽循環水流と気象現象）
・2018 春：災害的な竜巻発生と彗星（乱流成分）
・2019 春：エルニーニョ発生起点と彗星（同上）その他⑦ ヨーロッパ、日本、北米東海岸、南米東海岸、
オーストラリア西海岸［冬、夏とも多雨］

・2020 春：海面昇温と彗星（同上）・2021 春：長期緩慢災害と彗星（同上）4. 向太陽循環水流の地球への侵入から始まる地上の＊（乱流成分）向太陽循環水流の本流に付加された２風（以後 侵入風）の流れ．

彗星（176P、133P）起因の乱流による非定常的現象．

図３に降水量分布と侵入風（推定）を重ねて示した．

今回はこれらとは別の本流による平均的・定常的状

特徴的な降水量分布①～⑦の状況は“侵入風の上昇位

況の影響についてである．

置”であるかどうかで説明できる．

3． 地球の降水分布（1 月、7 月 30 年平均）．
図Ⅰに冬（1 月）、図２に夏（7 月）の世界各地の平均降水量分布を示した．

図１ 冬（１月）の降水量分布

図３ 冬・夏の降水量分布に侵入風を重ねたもの．
5. 最後に向太陽循環水流から始まる地上の風（侵入風）の上層には、侵入風の末端から始まる偏西風・ジェット気流、大気大循環など別の風も存在するが、全て向太陽循環水流が起点であるとした理解が可能である．
参考文献[1] 世界の天候図（月別平均値、降水量）

図２ 夏（7 月）の降水量分布

気象庁ホームページ より(2023/1 閲覧)

-195-

D201

切断近似を用いた 3 次元放射場の効率的な輝度計算*桃 井 裕 広 （ GRASP SAS） , 中 島 映 至 , 関 口 美 保 （ 海 洋 大 ） , 大 方 め ぐ み
1.

はじめに

3.

結果

エアロゾルや雲の気候影響を定量化するためには，

3D-IMS 法を OpenCLASTR[5]が開発するオープンソ

エアロゾルや雲の微物理特性や物理過程の解明が不可

ースの 3 次元放射伝達コード MCstar に導入した．

欠である．これらの微物理量は衛星および地上で観測

MCstar は光子の輝線を Monte-Carlo 法を用いて追跡し，された放射輝度と放射伝達モデルを組み合わせること

サンプリング平均を計算することで輝度が求まる．異により得られる．そのため，放射伝達モデルの精度は推方性の強い位相関数の元では精度を向上させるために定に影響を与え，またリアルタイム解析には高速性が

はサンプリング数を多くする必要があるが，3D-IMS 法

求められる．特に雲を含む大気は雲の不均一性により 3を利用することでサンプリングバイアスが低減し，同次元放射伝達過程を考慮するため，3 次元放射伝達モデ

じ光子数でも精度が向上した．また，図 2 に国際比較

ルの開発・利用が進んでいる．しかし，異方性の強い位

実験 I3RC [6]で使用されたシナリオの結果を示す．前方相関数をもつ雲粒子などを含む大気下では精度を担保

ピークの一次散乱のみを考慮した TMS 法[7]，多重散乱するためにはコストの高い計算を要する．本研究では，を考慮した 3D-IMS の双方を比較すると，完全後方散3 次元大気下で，角度モーメントを保存した切断近似[1]乱“Glory”において両者に顕著な違いが見られた．3D-により前方ピークと側方散乱に分離して放射輝度を計IMS 法により計算された放射輝度は I3RC 比較実験で算する方法（3D-IMS 法[2]）を開発した．

計算されたコンセンサスデータに近い結果が得られた．

2.

手法
0.08

本研究で開発した 3D-IMS 法は，平行平板大気下で(a)定式化された Pn-IMS 法[1]を元に 3 次元大気に拡張し

(b)
0.07
0.06
0.05

ている．Pn-IMS 法は，異方性の強い前方散乱を効率的

Improved!!

0.04に切断する delta M 法[3]を利用して，無偏光大気近似の

0.03
0.02

下で開発された補正法（TMS/IMS 法[4]）を，偏光を含0.02170.01890.01

む放射伝達に拡張することで得ている．さらに，

0

TMS/IMS 法は 1 次/2 次までの補正に対し，任意の n 次

-0.01
-0.02

の散乱を定式化した．

TMS 3DIMS

MCstar

まず，散乱位相行列!を球関数展開し，delta M 法に
" とその他!∗
より M 次で打ち切ることで前方ピーク !
" + (1– $)! ．ここで， ! と !
"は直に分離する：! = $!
∗∗図 1: Root mean square deviations from the consensusって，それぞれの放射輝度を別々に計算することで!のmean data of experiment 7 in case 4 of the I3RC projectfor (a) I3RC participant RT solvers [6] and (b) MCstar
with the TMS [7] and 3D-IMS methods.（Momoi et al.[2]放射輝度+ = +∗ + +, を得ることが可能になる（図 1）．

を一部改変）

交関数であり，それぞれの散乱は互いに干渉しない．従Delta-M space (!∗ )Þ less anisotropic scattering (" ∗ )
1st

2nd
!!

#)
IMS space (!
$)Þ highly anisotropic scattering ("

3rd

1st

!!

!!

TOA

!!

3rd

2nd
!!

!!

TOA
$

[1] Momoi et al., 2022a, JQSRT, 277, 107976.

$

$
$

$

[2] Momoi et al., 2022b, JQSRT, 293, 108369.
"#[3] Wiscombe, 1977, JAS, 34, 1908–1922

"∗
"∗

"∗

"#

"#

!

!

!

BOA

!

!

$

!

参考文献

[4] Nakajima and Tanaka, 1988, JQSRT, 40, 51–69.
BOA[5] OpenCLASTR project, http://157.82.240.167/~clastr/"（Momoi
図 1: Ray tracing of photon following by ! and !

[6] I3RC, https://i3rc.gsfc.nasa.gov

et al.[2]を一部改変）[7] Okata et al., 2017, JGR, 122, 443-468.

∗

-196-

D202

Evaluating the three-dimensional effects of aerosols and water vapor on
global solar radiation*Yajie Dai (Chiba University), Hitoshi Irie (Chiba University), Miho Sekiguchi (Tokyo University of Marine Science andTechnology), Alessandro Damiani (Chiba University), and Masahiro Momoi (GRASP SAS)

1.

BackgroundFig. 2 shows the relative error of MCstar-simulated global

Solar radiation is the most important source of energy for thesolar irradiance against those observed by CM21 under two

global environment and is closely related to various serious

scenarios: 1) the one-dimensional distribution of aerosols (asproblems, such as climate change and energy and foodaerosol extinction coefficient) and water vapor from 0.5 toproblems. A quantitative understanding of the solar radiation

10.5 km with an interval of 1 km and 2) the 3D distribution

is required as a common basis for adequately addressing

in a domain of 200 km × 200 km assumed based onthese problems. In nature, the solar radiation interacts with

4AZ-MAXDOAS observations as shown in Fig.1. As shown

the three-dimensional (3D) distributions of atmospheric

by Fig. 2, by considering the 3D distribution of aerosols andcomponents such as clouds, aerosols, and water vapor, towater vapor, the irradiance was found to be better simulated.

reach the Earth’s surface. However, the evaluation of theThis evaluation was the first of the 3D effects of aerosols andinfluence of the 3D distributions of water vapor and aerosols

water vapor on the global solar irradiance.

is limited.

2.

Methodology

This study evaluated the 3D effect of aerosols and water
vapor on global solar radiation using a 3D radiative transfer
solver (RTS), called MCstar [1,2] developed based on theMonte-Carlo of ray tracing. Its calculation efficiency has
been

improved

using

an

optimized

gas

absorption

look-up-table for the broadband flux [3] and using theFig 1. 4-azimuth Multi-Axis Differential Optical Absorption

Spectroscopy (4AZ-MAXDOAS) diagram

3D-Improved Multiple and Single scattering (IMS) method[2]. First, the accuracy of the global shortwave irradiance(308-2200nm) calculation using MCstar (with a photon
number of 106) was validated against Rstar [4], which has
beenawell-validated

plane-parallel

RTS

using

discrete-ordinate and matrix-operator methods. Based on thevalidation result, we additionally used 3D observations oflower-tropospheric aerosols and water vapor using 4-azimuth
Multi-Axis Differential Optical Absorption Spectroscopy(4AZ-MAXDOAS) system operated at the Chiba University(Fig.1). A collocated pyranometer (CM21) was also
combined to realize the quantitative evaluations of 3D effects
for real atmosphere.

3.

between

4.

References[1] Okata et al., 2017, JGR, 122, 443-468.

Results

ComparisonsFig. 2 Violin plot of relative errors and fitting results.

globalshortwave

irradiancecalculations by MCstar and Rstar under typical aerosol
conditions (AOD less than 0.5) showed differences less than
0.5%, supporting the accuracy of MCstar calculations.

[2] Momoi et al., 2022, JQRST, 293, 108369.
[3] Sekiguchi and Nakajima, 2008, JQSRT, 109(17-18),
2779-2793.
[4] Nakajima and Tanaka, 1986, JQSRT, 35, 13–2.

-197-

D203

大気環境を考慮した日本周辺における夜空の明度の定量的な評価*佐 野 繭 姫 (東 北 大 学 理 学 研 究 科 ),
1.

はじめに

岩 渕 弘 信 (東 北 大 学 理 学 研 究 科 ),3.

結果

近年日本では、都市に人口が集中し、様々な問題が起エアロゾルの光学的厚さ（AOD）によって仙台市周

こる都市化問題が課題になっている。
「光害」もその一辺の夜空の明るさの変化についてシミュレーションをつであり、日本の人口の約 70％の人は天の川が見えな行った。2021 年の年間平均の都市の放射輝度とエアロい地域に住んでおり、世界的にみても人工光に照らさゾル（陸性、海洋性を含む）の平均的な係数を用いてれた地表の面積は毎年約 2％拡大している。

AOD と夜空の明度の関係を明らかにした。

夜間の無駄な照明が動物と植物、そして世界を結び解析した地域の 2021 年の 1 年間の日平均 AOD がつけている生態学的関係を大きく混乱させている事が最大・最小となる二日における夜空の明度の分布を示

明らかになっており、そうした影響は都市から遠く離す (図 1) 。
これらの二日において夜空の明度は約 10 倍れた場所にまで及ぶ。生態系においては過去の研究か大きいことが分かった。また、AOD に対する夜空の明ら少なくともし自然界の 160 種の生物に対して人工光度の関係を計算することで、夜空の明度を定量的に評がタイミング外れのさまざまなシグナルを送っている

価することができた。(図 2)

ことを示す十分な証拠が得られている。[1]そういった状況の中で日本において光害に関する研究は多くない。本研究では光害を定量的に評価するための数理モデルを構築し、大気環境と夜空の明度の関係について明らかにした。
2.

衛星データと手法

図 1
仙台市周辺における夜空の明度の分布（左：2021 年 6 月 27 日、右：同年 9 月 2 日）

期間：2021/01/01-2021/12/31
範囲：仙台市を含む、東経 140-142 度、北緯 37-39 度

表 1 計算に使用した衛星データ
衛星プロダクト名

物理量

VIIRS/ VNP46A2

Radiance

MODIS/MOD09CMG

Surface Reflectance

MERRA2_tavg1_2d_aer_Nx

Extinction AOT
Scattering AOT

ゾルの再解析データから計算した大気の反射率(R)、地図 2 AOD と夜空の明度の関係
本研究のモデルでは再現できていない、月明かりの影響・３次元の散乱効果を組み込んだモデルの作成を行い、また仙台市における夜空の明度を Sky Quality

表面の反射率(a)を用いて放射伝達の二流近似法によりMeter (SQM) と天球カメラを用いた地上観測を行い、下向きの放射輝度を計算することで、夜空の明度 (SB)

モデルの精度の検証を行うことが課題である。

のシミュレーションを行った。
（式１）

4.

大気を平行平板とみなし、上向き及び下向きの放射場をそれぞれ等方的と仮定する。地上から大気上端へ放出した都市の放射輝度 (L)、MERRA2 によるエアロ!"!" = $ %#$!"&(式 1)

散乱はレイリー散乱とミー散乱をそれぞれ考慮して

参考文献[1] Saving the Night Sky, SCIENTIFIC AMERICAN
October 2022, 2022
[2]大気放射学の基礎 第 4 版, 浅野正二, 2018

大気による多重散乱を想定して計算を行い、エアロゾ[3]大気放射学 ,グラント W.ペティ, 2019

ル等の特性は[2],[3],[4]の経験的な式から求められた結[4]気象研究ノート 第 223 号, 日本気象学会, 2011

果を用いた。

-198-

D204

衛星観測データを用いた多波長多ピクセル法による大気エアロゾルの解析精度の改善*関 口 美 保 (東 京 海 洋 大 学 学 術 研 究 院 ), 橋 本 真 喜 子 (JAXA/EORC) ,中 島 映 至 (東 京 海 洋 大 学 )
1.

はじめに

大気エアロゾルは直接的効果と間接的効果を通じて、

スカイラジオメーターの解析結果を⽤いて検証を⾏った。また、AERONET 観測サイトについては 35 地点を地球気候に大きな影響を与えている。人為起源エアロ選定した。解析期間は 2019 年 3 ⽉から 12 ⽉とし、SGLI

ゾルの排出は年々増加しているとされており、抑制をについてはエアロゾル L2 プロダクトも解析結果との図るためにもより正確な推定が必要である。また、陸上⽐較に使⽤した。

及び海上でのリモートセンシングにおいて、エアロゾ

MWP 法は以下の点について更新を⾏った。

ルは深刻な誤差をもたらす夾雑物であり、その除去が•エアロゾルの粒径分布を観測に即して修正重要である。

•

Brown Carbon の導⼊•

明暗ピクセルの選択⼿法の変更

新しい衛星解析アルゴリズムである多波長多ピクセル法（MWP 法）[1]は、温室効果ガス観測技術衛星『い更新された MWP 法を MWPM2 として、従来の手法とぶき２号』に搭載された TANSO-CAI-2 のデータを用いの比較を行った。

てエアロゾルプロダクトの作成に採用されている。ま

3.

解析結果

た、気候変動観測衛星『しきさい』に搭載された SGLI

図１にSKYNET の福江島観測サイトでの現地観測解のデータを用いて、同様に解析が進められている。

析値と CAI-2 データを用いた MWPM2 による解析結果

MWP 法は複数チャンネルの観測値を複数のピクセルの比較を示す。エアロゾルの光学的厚さはよく一致しに一度に用い、エアロゾル分布が滑らかになるようにており、今回行った MWP 法の更新によって精度が向制限をかけて導出する解法であり、ピクセルごとに解上したことが示された。また、一次散乱アルベドは光学析する手法と比べ、地表面反射率が水平方向に複雑な的厚さほど一致してはいないが、大まかな傾向は解析

都市域などでも得られた AOT の空間分布が滑らかにできていると考えられる。

なる点が本手法の優位性である。多くの観測データを一度に用いることにより、従来よりも多くの変数を一度に推定できる。しかし、全球のデータを長期間解析することにより、過大評価等の傾向が見えてきた。
本発表では、MWP 法の更新を行い、CAI-2 及び SGLIのデータを用いて更新された MWP 法による解析を行い、解析結果の精度の改善を示す。
2.

使用データと MWP 法の更新

本研究では、可視赤外線放射計 SGLI （Second
Generation Imager）のデータについては、L2 プロダクトの大気上端放射反射率、大気補正済陸域反射率 (ver.2)
を、また、CAI-2 のデータについては、L1B プロダクト

図１：2019 年 3 月〜12 月の SKYNET の福江島サイトで観測された、波長 500nm のエアロゾルの光学的厚さ（左図）と一次散乱アルベド（右図）の現場
観測と MWPM2 による解析結果の比較
発表では、MWP 法の更新点と結果についてさらに詳の大気上端放射輝度、L2 雲識別プロダクト及び地表面細に議論を行い、本手法の有用性を検証する。

アルベドを用いた。放射計算に用いるデータとして、

参考文献[1] Hashimoto, M., and T. Nakajima, J.
Geophys.
Res. Atmos., 122, 6347-6378, 2017.
[2] Kobayashi et al., J. Meteor. Soc. Japan, 93 5-48, 2015.
[3] Veefkind et al., IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 44,
1239-1244, 2006.

JRA-55[2]の地表面気圧・湿度を用いた。さらに、オゾン全量データとして、SGLI は AURA/OMI のオゾン全量データ[3]、CAI-2 は JRA-55 の予報値を用いた。
解析地点は SKYNET 観測サイトを 15 地点選定し、

-199-

D205

神戸都市域で観測された鉛直渦*岩 井 宏 徳 ,青 木 誠 ( 情 報 通 信 研 究 機 構 ), 相 馬 一 義 (山 梨 大 学 ),山 口 弘 誠 ( 京 都 大 学
防災研究所)
1.

はじめに

札幌都市域の大気境界層における数 100m スケールの鉛直渦（dust devil-like vortices; DDV）のドップラーラ
イダー（CDL）による観測結果については藤原ら[1]に
より詳細な報告がなされている．本稿では，2022 年 8月 24 日に神戸都市域で CDL とウィンドプロファイラ（WPR）により観測された DDV の気流構 について
報告する．
2.

CDL および WPR

CDL（LEOSPHERE WINDCUBE400S）は神戸市ものづくり工場（34.68°N，135.17°E）の建物屋上に設置されており，仰角 4.5 度と 13.5 度のセクターPPI と 3 方向の RHI を繰り返す観測を行った．
WPR（住友電工 LQ-7）
は阪神高 蓮見換気所（34.66°N，135.14°E）の敷地内に設置されており，約 8 秒ごとに天頂，北，天頂，東ビームを走査する観測を行った．本稿では，1 分毎に積図 1 CDL の仰角 4.5 度と 13.5 度のセクターPPI によるドップ

算した天頂ビームから鉛直流を推定した．

ラー 度
（カラー）
．
■と実線および◆と破線はDDV A とDDV

3.

B の検出位置と軌跡を示す．

観測結果

8 月 24 日の観測地点周辺は終日，曇りであったが，神戸のアメダスでは12 時に最高気温31.1 度を記録した．
8:30 頃に CDL で大阪湾からの海風前線の通過を観測し，南風が継続したが，12:30 頃から CDL の北西側に約 1.5
km のあたりに海風と北西寄りの風との収束域が形成され，CDL によりいくつかの渦状のドップラー 度パ
ターンが観測された．そのうちの１つ（図 1 の DDV A）
は WPR の直上をかすめて北西方向に移動した．寿命は約 25 分，直径は 60～280 m，最大鉛直渦度は 0.07 s-1 であった．DDV B は発生直後は北に移動していったが，北西風が強まった 14:30 以降は南に移動していった．
DDV B は DDV A と比較して直径はやや小さく（60～200 m），最大鉛直渦度も弱い（0.04 s-1）が長寿命（約図 2 WPR 方向の RHI によるドップラー 度（カラー）．矢55 分）であった．CDL の WPR 方向の RHI では DDV A

印は WPR により観測された鉛直流（m/s）を示す．

の進行方向に対して中心より右側を観測しており（図2），DDV A の高さは約 500～700 m と見積もられる．

参考文献

WPR では 13:58 から 14:12 まで高度 800 m 以下で上昇[1] Fujiwara, C., et al., 2011, J. Appl. Meteor. Climat., 50,

流（最大 2.69 m/s）が観測された．
4.

534-547.

まとめ

CDL と WPR により神戸都市域で観測された DDV の
初期解析結果を示した．講演ではより詳細な解析結果

謝辞：本研究の一部は科学研究費補助金（課題番号：
20H02258）の助成を受けたものです．

を発表する予定である．

-200-

D206

速度変動分散と温度変動分散の鉛直勾配の安定度依存性*守 永 武 史 , 毛 利 英 明 , 八 木 俊 政 , 萩 野 谷 成 徳 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

度変動の分散の勾配を示す. 横軸は安定度𝑧/𝐿である.

接地境界層において, モニン・オブコフの相似則が有プロットは測定値で, ラインは近似式６である. 速度名である. 平均速度や平均温度は, 大気の安定度が中変動と温度変動の分散の勾配は共に安定・不安定成層

立状態に近い場合, 対数則や対数プラス直線法則が成それぞれでよい近似で表すことができ, 平均量の相似立する[1].

則と同様に取り扱うことができると思われる.

本研究では, 気象研究所の大型風洞装置を用いて,温度成層を作成し安定・不安定成層について, 接地境界

今後の課題は, 異なる正規化パラメータの検討や勾配を求める高度を変え, 変化傾向を調べる.

層における速度変動と温度変動の分散の鉛直勾配について安定度依存性を調べた.
2.

風洞実験
L 〈u2〉
u*2

風洞の測定部は長さ 18m, 幅 3m, 高さ 2m で, 測定
部入口の温度を監視し, 床面温度を調整して温度成層を作成した. 粗度は直径 3 ㎜の金属棒を床幅 3m にわた
り 0.1m 間隔で並べ境界層乱流が十分に発達した 14mの位置で鉛直分布を測定した. 流入風速は 1-9ms-1, 気流温度との差は-10, -5, 15, 30℃である. なお, 速度と温度は同時に測定をしていない.
3.

L

図１ 流れ方向の速度変動の分散の勾配と安定度の関

解析手法

係, 〈・〉は平均を表す.

応力一定層における分散の測定値を以下の式１-５と

𝐴4

(1)

2

𝐴2 𝑧 + 𝐵2 𝑧 + 𝐶2

(2)

𝐴3 ln(𝑧) + 𝐵3

(3)

+ 𝐵4 ln(𝑧) + 𝐶4

𝐴5 𝑧

𝐵5

(4)

*

(ln(𝑧))2

2

𝐴1 𝑧 + 𝐵1

L 〈 2〉

比較し, 最小二乗法で各式のパラメータ値を評価した.

(5)

式１-５の高度𝑧に対する微分から, 99％境界層厚さ𝛿99の 15%にあたる高度における分散の鉛直勾配を求めた.
なお式１-５はいずれも分散の鉛直プロファイルの近似に過ぎないから, 式１-５の結果全てを以下の解析に使L

図 2 温度変動の分散の勾配と安定度の関係

用することにする.
鉛直勾配を摩擦速度𝑢∗ , 摩擦温度𝜃∗ , オブコフ長 L を

表１ 近似曲線(式６)のパラメータ値

𝐴6

𝐵6

速度

-1.41

21.5

温度

-0.776

-9.08

速度

-1.46

-8.39

温度

-1.41

-5.08

用いて無次元化した. ここで安定度𝑧/𝐿は勾配リチャ
ードソン数 Ri から推定し, またオブコフ長 L との関係

安定から摩擦温度𝜃∗ を導出している[1].
最後に安定・不安定成層毎に以下の式で近似し, パラ

不安定

メータ値を求めた.
𝐴6
𝑧 + 𝐵6
𝐿
4.

(6)

結果と考察

図１は流れ方向の速度変動の分散の勾配, 図２は温

参考文献
[1] Arya, S. P., 2001, Introduction to Micrometeorology 2nd,
420pp.

-201-

D207

秋田県で吹く生保内だしの気候学的解析*工 藤 達 貴 ( 筑 波 大 学 院 ) 、 日 下 博 幸 (筑 波 大 学 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー )1. はじめに生保内だしは、秋田県仙北市の生保内地区で奥羽山脈から吹く局地風である。東北地方太平洋側で冷たく湿った北東風であるヤマセが吹いているときでも、生保内地区では生保内だし吹走時にフェーン現象によって気温が上昇するとされる[1][2]。そのため、生保内だしは豊作をもたらす「宝風」として民謡に歌われている[3]。しかし、生保内だしがヤマセ吹走時にフェーン、すなわちおろし風によって吹くと実証されていない。
本発表では、生保内だしの季節性と吹走時の典型的な気圧配置を統計解析によって明らかにした結果と、吹走時の生保内地区及びその周辺における 3 次元的な風系について報告する。
2.

データと方法
統計解析には、アメダスデータと地上天気図を用いた。住民の多くが生保内だしを認識するような強い生保内だしを抽出し、月ごとの吹走頻度と吹走時の気圧配置を調査した。
風系の 3 次元的解析には、WRF による数値シミュレーションを用いた。2016 年 5 月 3 日～4 日の吹走事例について、生保内地区及びその周辺における風系を再現した。このとき、シミュレーションのドメイン数
は 3、最も高い水平解像度は 1km、鉛直層数は 50 層である。初期値・境界値には ERA5、地形と土地利用には
国土地理院提供のデータを用いた。
3. 結果
統計解析の結果、強い生保内だしは 3 月から 5 月の春によく吹くことが分かった(計 59.9%)。さらには、
移動性高気圧が東北地方付近を通過してから生保内
だしが吹き始め、低気圧が接近するときに吹き終わる
パターンが最も多いことも分かった(70.1%)。
風系の解析の結果、高度 900m では、奥羽山脈の岩手県側斜面で吹く南風の一部が仙岩峠付近で曲げられて東南東風に変化していた。東南東風は仙岩峠を越えて生保内地区に向かって吹き降りていた(図 1)。加えて、奥羽山脈の稜線より上空では、山脈に平行の南～南西風が吹いていた(図 2)。それらのことから、生保内だしは仙岩峠からのおろし風である可能性と、Shallow foehnのようなギャップ風の性質を持つ風である可能性が考えられる。
参考文献[1] 本谷研ほか, 2018, 日本気候百科, 70-76.
[2] 永保敏伸ほか, 2021, 法政大学地理学会 70 周年記念論文集, 147-158.
[3] 仲井幸二郎ほか, 1996, 日本民謡辞典, 424pp.

1700m
図 1 生保内だし吹走時における地上風

図 2 生保内だし吹走時における上空の風

-202-

D208

日本における大気下層の風速日変化の気候学的特性*藤部文昭 (都立大・都市環境)

1. はじめに
陸上の大気下層風の日変化をもたらす主な要因は，
熱的局地循環と大気乱流の日変化である．後者は乱流の強さ・構 が大気安定度に依存することによるもので，昼間には地上風 が増し，それより上空の風 は低下する[1]．藤部[2]はアメダス資料を使い，地上風 の日変化と気温日変化との関係, および地理的条件との関係を明らかにした．本発表ではウィン
ドプロファイラ資料を使って上空の風 日変化を調
べた結果を報告する．
2. 資料と解析方法
2002～2013 年の気象庁ウィンドプロファイラ資料を使った．
観測の時間間隔は 10 分，
高さは約 300 mごとである．対象地点は，地上気温の 1 日周期成分の振幅が 2 ℃以上である 18 地点とした．時刻は
真太陽時 (apparent solar time＝AST) を使った．
_

周期成分を地点ごとに見ると，高さ 394 m の 1 日周
期成分は地上の 1 日周期成分へ共通のベクトルを足したものに近く，地上の地点間変動が高さ 394 m の地点間変動に反映している (図 4)．このことから大気下層の風 日変化は，第 1 近似的に見て，局地循
環など地域固有の要因による高さ方向に共通の成分と，乱流の強さ・構 の昼夜差に伴う地点間に共通の鉛直プロファイル変化との複合から成ると考えら
れる．
_

_

参考文献
[1] Crawford and Hudson, 1973: J. Appl. Meteor., 12, 127-132.
[2] 藤部, 2022: 風工学シンポジウム講演梗概集.
[3] Sakazaki and Fujiwara, 2008: doi:10.2151/jmsj.86.787.

_

3. 結果
地上風 は各季節とも 14 時ご
ろ最大になる (図 1)．高さ (地抜)394 m の風 は，冬は昼間よりも夜間に大きいが，夏は 18 地点の平均として午後前半に極大を持
つ．
地点ごとに見ると，
高さ 394 mの午後の風 極大は関東以西に目立ち (図 2)，夏に顕著であるが冬にも認められる．風ベクトルの日変化を見ると (図は省略)，多くの地点で午後に沿岸から内陸へ向かう成分があり，局地循環すなわち海風・谷風の存在がうかがえる．このことは Sakazaki らの結果[3]と符合する．高さ 690 m では午
後の極大は微弱で，高さ 985 m では夏も冬も夜間に風 が大きい．
一方，地上と高さ 394 m の風 比(394 m÷地上) は，夏も冬も昼間に小さく夜間に大きい (図 3)．このことは，局地循環の有無にかかわらず風 の鉛直プロファイルの日変化が存在することを示唆する．風 日変化の 1 日

図3 地 上 と 高 さ
394 m の 風比(394 m÷地上) の
日変化．
_

_

_

図1

各高さの風 の日変化．

_

_

_

_

_

図 2 高さ 394 m の風 1 日周
期成分 (年間値) の振幅・位相
分布．年間値．○ の大きさが振幅を表し，色と突起の方向が位相 (最大時刻) を表す．
_

-203-

図 4 各地点の風 1 日周期成
分 (年間値) の振幅・位相 (最大時刻) をプロットしたもの．＋は地上，• は高さ 394 m
で，同じ地点を線で結んだ．
地上風 の位相によって色を変えた (＜13 AST, 13～14
AST, 14～15 AST, ≧15 AST)．
_

_

D251

地上気圧に見られる半日周期大気潮汐と成層圏準２年周期変動の同期と乱れ*平 原 翔 二 , 出 牛 真 , 吉 田 康 平 , 石 井 正 好 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

3.

結果とまとめ

成層圏準２周期変動（QBO）に伴って、赤道域成層

現場観測と比較すると、ERA5 は赤道域で 11％程度振圏では西風と東風が交互に下方伝播することが知られ幅を過大評価することをのぞけば地上気圧潮汐の水平る。平均して約 28 か月の周期を持つこの現象は、長い構造を良好に再現していることを確認した。また、振リードタイムで予測可能であることや成層圏のオゾン

幅偏差の時系列（図１）には現場観測と同様に明瞭な輸送、対流圏のマッデン－ジュリアン振動など他の現

２～３年周期振動が見られることが分かった。その振象・領域と密接に関連することから、気候モデルにお幅は 1Pa 程度の大きさにすぎないものの、QBO と対応

いてもその再現性向上や将来変化に関する多くの研究した赤道域（5oS-5oN）30hPa 東西風やオゾン全量の時が行われている[1]。

系列とも有意な相関を示し、先行研究で指摘されていQBO について現在得られている知見は、定期的な高る成層圏変動と地上気圧変動の強い関連を再確認した。

層観測が始まった 1950 年代以降のデータのみに基づい一方、過去の大規模火山噴火時期に地上気圧潮汐－U30ている。一方、QBO 周期の将来変化についてはモデル－オゾンの関係が一時的に崩れる興味深い振る舞いも間の不確実性が大きく[1]、予測の信頼性向上のために確認された。また、QBO を再現する MRI-ESM2 におい

長期的な観測データによるモデル検証も並行して進めてオゾンを気候値に固定した数値実験では、短周期化ていく必要があると考えられる。先行研究では、地上し振幅が弱化するものの QBO は依然として存在し、気圧観測に見られる年々変動が 20 世紀初頭に遡ってU30 と同期した半日潮汐の変調もまた確認された。こQBO の年代変化の状況を知る手がかりのひとつとしてれらの実験から、オゾン変動に加えて、成層圏エーロ

提案されており、QBO に伴う成層圏オゾンの変動が短

ゾルの変動や背景場の気温構造など別の要因も地上気波放射吸収加熱に強制される半日潮汐の振幅を変調さ

圧潮汐から QBO の位相推定をする際の不確実性に寄せ得ることがその根拠となっている[2, 3]。ただしこれ与することが分かった。

までの解析は限られた地点の観測のみに基づいており、また QBO が時折示す非周期的振る舞いに対してどの程度評価可能かは明らかではない。本研究は、再解析
や地球システムモデルの再現性を地上観測で定量的に検証しつつ、３次元のシグナル検出可能性について検
討を行う。
2.

用いたデータ

地上気圧の現場観測を地点名または船舶コールサイooン毎に集約し、日平均緯度経度における日別時系列を

図 1：赤道域（5 S－5 N）30hPa 東西風（陰影; m/s）および ISPD（黒得る。この時系列から日内の線形トレンドを除去した

実線; Pa）と ERA5（黒点線; Pa）に見られる太陽同期半日周期潮汐（東西波数２）の振幅偏差。相関係数は、U30－ERA5 が 0.60、U30－ISPD

のちに周波数解析し、太陽に同期した半日周期潮汐がが 0.61（5%の危険率で有意）。青線は赤道域のオゾン全量偏差。▲は00UTC に取るべき位相を計算する。続いて地点データ

アグン(1963)、エルチチョン(1982)、ピナツボ(1991)の噴火時期を示す。

を平均して 5 x 5 度格子上の月別値を作成し、欠測域

参考文献

は経験的直交モードを用いて再構成することで潮汐の[1] Anstey et al., 2022, Nat. Rev. Earth Environ, 3, 588-603.

oo

全球位相分布を得る。ERA5[4]・MRI-ESM2[5]について[2] Hamilton, 1983, J. Atmos. Sci., 40, 2432–2443.
[3] Brönnimann et al., 2007, Geophys. Res. Lett., 34, L22805.

は 6hourly の地上気圧出力から同様に半日潮汐の位相[4] Hersbech et al., 2020, Q. J. R. Met. Soc., 146, 1999-2049.

の月別合成図を作成し、これらデータについて東西波[5] Yukimoto et al., 2019, JMSJ, 97, 931-965.

数２の潮汐を抽出して解析に用いる。

[6] Li et al., 2020, Atmos. Chem. Phys., 20, 6541–6561.

-204-

D252

気象庁現業季節予測システムにおける中緯度海洋前線帯の冬季北大西洋の季節内予測への影響*足 立 恭 将 1 , 2 , 直 江 寛 明 1 , 久 保 勇 太 郎 2 , 1
1:気 象 庁 気 象 研 究 所 , 2:気 象 庁 数 値 予 報 開 発 セ ン タ ー
1.

はじめに

略）
。

近年の詳細な衛星観測と高分解能の数値モデル実験

予測された SST の精度（アノマリー相関；ACC）は、により、メキシコ湾流などの暖流とそれに伴う中緯度

100km2 オーダースケールでは、低解像度モデルの方の海洋前線帯の影響が対流圏上層にまで及び、さらに対精度は高いが、1000km2 オーダースケールの領域平均

流圏の広域にも影響することが示された[1]。一方で、

SST でみると高解像度モデルの方が精度が良い（図 1）。

中緯度海洋前線帯の大気循環場の予測に対する影響の中緯度海洋前線帯全域領域平均（40-75W,35-45N）SST

理解は未だ不十分であるため、本研究では、最新の気象と前線帯近傍の大気各要素とは変動に高い相関があり、庁現業季節予測システム[2]を用いて、それらを調査す

領域平均 SST の ACC の改善から大気各要素の予測精る。ここでは大西洋域における冬季の季節内予測（3-4度改善が期待される。中緯度海洋前線帯付近の対流圏

週目予測）に焦点を当てて、海洋モデル解像度の異なる

下層から上層の大気場の ACC は概ね 0.1-0.2 程度改善予測実験の比較・解析を行った。

することが確認できた（図 2）。

2.

手法（モデル解像度と実験仕様）

用いた予測システムは、2022 年 2 月に更新された気

(a)

(b)

象庁現業の季節アンサンブル予報システムで、モデル
解像度は、大気約 55km 海洋約 25km（MM とする）である。MM に加えて、大気約 55km 海洋約 100km（ML）の低解像度版モデルを使用する。予測実験の仕様は再

図 1：SST の ACC の海洋モデル解像度間の差（ML-MM）。

予報実験で、11/27,12/12,12/27,1/16,1/31,2/10 の 6 つの初(a)1.25°格子、(b)周囲 49 格子平均値。3-4 週平均

期値からの 5 メンバーアンサンブル、年数は 1991~2020
年の 30 年間である。海洋約 100km では、中緯度海洋前

(a)

(b)

(c)

(d)

線帯の海面水温（SST）の解像には不十分であるが、海洋約 25km ではある程度解像できるため、これらの比較から中緯度海洋前線帯の大気循環場への影響を調べる。
解析値には気象庁の最新の長期再解析 JRA-3Q を用いる。データ出力は全て 1.25°等緯度経度格子である。
3.

結果

気候学的な差として低解像度モデルの方が、中緯度
海洋前線帯の南側での SST 低温化とその SST に応答し

図 2：Z500(a-b)と T850(c-d)で、(a, c)領域平均 SST とのたローカルでの大気循環弱化が見られ、先行研究と整相関、(b, d) ACC の海洋モデル解像度間の差（ML-MM）。

合的な結果である（図略）。本研究では、大気海洋相互作用を表現できる大気海洋結合モデルを用いており、謝辞予測された SST は相互作用の結果であるが、着目する

本研究はJSPS 科研費JP22H04493 の助成を受けている。

領域の SST は、正味海面熱フラックス、及び、風速とは正相関であることから、中緯度海洋前線帯付近にお参考文献

ける SST は、概ね大気に対して能動的であり、本調査[1] Minobe, S., et al., 2008, Nature, 452, 206-209.

は、SST から大気への影響を示していると言える（図[2] Hirahara, S., 2023, J. Meteor. Soc. Japan, accepted.

-205-

D253

熱帯大西洋起源のテレコネクションが北極域の海氷に与える遅延影響*平 賀 詩 之 助
1.

立 花 義 裕 (三 重 大 学 大 学 院 生 物 資 源 学 研 究 科 ),序論

12 月の SST，SIC に回帰した．10 月から 12 月にかけて北極域の海氷は年々変動しているが，海氷が少ない

北極域の SST の高温偏差が持続し（図 1b は 10 月），季

年に日本へ寒波をもたらす可能性がある．このトピッ

節が進むにつれ海氷が減少傾向となった（図 1c は 12

クは近年，研究者の間で活発に議論されており[1]，北極月）．

域の海氷の変動の原因を解明することは重要だと考え

熱帯大西洋の熱源に対する 300 hPa 面ジオポテンシ

られる．北極域の海氷の年々変動がする理由について

ャル高度の定常応答を確認するため LBM 実験を行っ考察した研究はいくつか存在する．ENSO や大西洋のた．その結果，回帰分析による結果と類似した波列パタ

SST がテレコネクションを励起し同時期の北極域の海ーンが現れた（図省略）．

氷に影響するといったことが示唆されているが[2]，熱帯

4.

まとめと今後の展望

大西洋の対流活動がどのように数か月後の海氷に影響

回帰分析および LBM の結果から，熱帯大西洋の対流するかは考慮されていない．したがって，熱帯大西洋の活動に励起されたテレコネクションが北極域の海氷に対流活動がテレコネクションを励起し，海氷に遅れて対して遅れて影響する可能性が示唆された．また，この影響する過程を明らかにすることを本研究の目的とす研究では SST が持続することで北極域の海氷に影響する．

るという仮説を立てているが，それ以外の理由も考え

2.

使用データ・解析手法られるので，今後はその理由について考察を深める必

対流活動の指標としてアメリカ海洋大気庁（NOAA）

要がある．

外向き長波放射（OLR），大気場のデータとして気象庁

参考文献

55 年長期再解析データ JRA-55，海洋のデータとして[1] Honda, M. et al., 2009, Geophysical Research Letters,

HadISST を使用した．解析期間は 1979－2021 年（43 年間）の 10 月－12 月であり，それぞれ月平均データを使用した．図１a の緑枠の領域の海氷密接度を領域平均し作成した 12 月海氷インデックスを 10 月の大気場デー
タ，OLR に対してラグ回帰分析を行った．次に，10 月

36(8), L08707.
[2] Luo, B. et al., 2023, Nat Commun, 14, 585(2023)[3] Watanabe, M. and Kimoto, M., 2000, Quart J R Meteorol
Soc 126, 3343–3369.

(a)

OLR インデックスを 10，11，12 月の大気・海洋場デー
タに対してラグ回帰分析を行った．
次に熱帯大西洋の対流活動に伴う熱源に対する大気の定常応答を確認するために，線形傾圧モデル（LBM）(b)[3]を用いた実験を行った．
回帰分析により計算した非断熱加熱の分布に従って，熱帯大西洋の対流圏中層に最大 0.8K/day の熱源を与えた．
3. 結果
12 月の海氷インデックスを 10 月の 300 hPa 面ジオ(c)

ポテンシャル高度，OLR に回帰すると，波列パターンが見られ熱帯大西洋での対流活動が活発であった（図省略）．そこで 10 月の熱帯大西洋 OLR インデックスを
同じ月の 300 hPa 面ジオポテンシャル高度に回帰した（図 1a）．その結果，12 月の海氷インデックスを高度場に回帰した時と類似するパターンが見られた．
次に 10月の熱帯大西洋 OLRインデックスを 10，11，

図 1 10 月の熱帯大西洋の OLR インデックスと(a)10 月の 300 hPa 面ジ
オポテンシャル高度(b)10 月の SST(c)12 月の SIC との回帰．対流が活発な場を示すため，OLR インデックスの符号を反転させて回帰した．
等値線：回帰係数(a)[m]，(b)[℃]，(c)SIC，紫線は海氷の気候値

-206-

D254

北 半 球 環 状 モ ー ド 変 動 の 季 節 内 変 調 と ENSO か ら の 影 響*川 村 岳 ， 臼 井 健 人 （ 東 京 大 学 理 学 部 ) ， 岡 島 悟 ， 関 澤 偲 温 ， 宮 本 歩 ，
戸田賢希，小坂優，中村尚（東京大学先端科学技術研究センター）
1.

はじめに

になった．これには AIS が関連している可能性がある．

冬季北半球において最も卓越する長周期大気変動の実際に，特に海面水温駆動成分において，2 つの低気圧

一つに北半球環状モード変動（NAM）があり，正位相の強さは初冬に弱い正相関を示すが季節内で符号が反の NAM は北極域に負の海面気圧（SLP）偏差，北半球

転し，晩冬には有意な負相関に転じる（図 1）．このこ

中緯度の海盆上に正の SLP 偏差を伴う．物理的には，とは，NAM は AIS と NAO の二つの物理現象の重ね合

NAM は南半球環状モードのような単一の物理現象でわせであるという説を強く支持する．また，AIS に対しあるとの見方や，経験直交関数解析が作り出す統計的

ENSO からの影響があり，そのため初冬と晩冬で NAM虚像であるとの見方がある．後者に近い考え方の一つと ENSO の相関も反転することがわかった．これはとして，北大西洋振動（NAO）及びアリューシャン・

ENSO が励起するロスビー波列が季節内変調を受け，アイスランド低気圧シーソー（AIS）との関係が指摘さ初冬にはアイスランド低気圧を強める一方で，晩冬にれている[1]．しかしながら，サンプルサイズの小ささは弱めるためである．以上のような傾向は観測データ

や AIS の数十年規模変調のために観測データのみからにも認められるが，d4PDF の大規模データにより初め

上記の関係を議論するには限界がある．そこで本研究て明瞭に示された．

では，地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測

4.

データベース（d4PDF）を用いて NAM の季節内変調をまとめ

NAM に対する NAO と AIS の役割は先行研究におい明らかにし，そのメカニズムを考察した．

て観測データに基づき指摘されていたが，本研究は大2.

規模アンサンブル実験データを用いてこれを初めて有

使用データ・解析手法

d4PDF の 100 メンバーからなる過去実験データと，意に示した．これは NAM の物理的実態に対する理解

比較対象として ERA5 再解析データセットを用いた．

の促進に重要な意義を持つ．また ENSO との結びつき

解析対象は 1958/59-2017/18 年（60 年間）の冬季（11〜を初冬と晩冬の明瞭な差異を含めて明らかにできたこ

3 月）の月平均データである．ERA5 と d4PDF のそれとで，NAM の季節予測にも貢献できる可能性がある．

ぞれについて，冬季の各カレンダー月における過去 60
年間の北半球（北緯20 度以北）
における海面気圧の年々変動に対して経験直交関数（EOF）解析を行い，その第1 モードとして NAM を抽出した．さらに d4PDF に対し，得られた NAM のアンサンブル平均として外部駆動（主に海面水温変動によって駆動される）成分を，そこからの各メンバーのずれとして大気内部変動成分を
評価した．
3.

結果

一般に，NAM は北大西洋において NAO を構成する
アイスランド低気圧とアゾレス高気圧の変動と，北太平洋のアリューシャン低気圧の変動の三極構造で特徴

図 1. アリューシャン低気圧とアイスランド低気圧のづけられる．d4PDF から抽出した NAM の海面水温駆強さの各カレンダー月における年々変動の相関係数．

動成分において，初冬には北太平洋のアリューシャン

陰影は d4PDF アンサンブルの 5-95 パーセンタイル幅，

低気圧のシグナルは見られず，NAM 自体の振幅が微小

点線と破線はそれぞれ信頼水準 90%，95%を示す．

である一方，晩冬には強いアリューシャン低気圧のシグナルが現れ，比較的弱い NAO 的なシグナルとともに

参考文献

NAM の三極構造をなすという明瞭な季節性が明らか[1] Honda, M., et al., 2001, J. Climate, 14(6), 2019-1042.

-207-

D255

約５年で太平洋中緯度域を横断する海面水温正偏差域とENSO と の 関 連 性 の 検 討*栗 原 和 夫 （ 無 所 属 ）， 小 林 ち あ き （ 気 象 研 ）1.

太平洋を東進する海面水温正偏差域

謝辞

2021 年秋の学会[1]で，北緯 30 度～45 度の緯度帯に本研究では，気象庁が公表する再解析データ(JRA-55)

太平洋を東進して約 5 年で横断する海面水温正偏差域と，エルニーニョの期間および NINO.3 の海面水温の基（および負偏差域）が見られることを報告した、この準値との差の 5 か月移動平均値を使用しました．

変動は米国西海岸に到達した後再び日本周辺から別の参考文献

位相が現れて東進を繰り返す．この海面水温の変動は，[1] 栗原・小林 2021: 約 10 年で太平洋を横断する海面水温正気 象 庁 再 解 析 デ ー タ (JRA-55) [2] で 使 用 さ れ た ，COBE-SST[3]の時間―経度断面図（北緯 30 度～45 度の緯度平均値）に見られる．

偏差域―短周期変動の特徴－. 気象学会 2021 年度秋季大会．
[2] Kobayashi, S., et. al., 2015: The JRA-55 Reanalysis; General
specifications and basic characteristics. J. Meteor. Soc. Japan, 93,
5-48, doi: 10.2151 /jmsj.2015-001.

図では海面水温の 5 か月移動平均値と 5 年移動平均[3] Ishii, M., et. al., 2005: Objective analyses of sea-surface

値の差の断面図を，1980 年から 2015 年まで示す．中央

temperature and marine meteorological variables for the 20th付近が太平洋で，空白部分は大陸上を表す．暖色は正偏差（高温偏差）を，寒色は負偏差を表し，等値線はcentury using ICOADS and the Kobe collection. Int. J. Climatol., 25,
865–879.

0.5℃毎である．斜め破線は正偏差域の移動経路を示す．
2.

ENSO との関連性の検討

このような変動は中緯度の海洋の自然変動とは考えにくく，より広範な領域の変動の一部である可能性があると思われる．今回は，ENSO との関連を検討する．
図の破線は 2021 年秋学会で示した正偏差域の経路である．太平洋中央部にある赤い〇は，エルニーニョ期
間中に NINO.3（5N-5S, 150W-90W）の海面水温偏差が極大となる時期を示している（一部エルニーニョ以外の極大を含む）．赤〇の時期には太平洋中央部はほぼ負偏差で，赤〇は破線と破線との中間付近に位置する．
太平洋の東岸と西岸に青い□で示したのは，NINO.3の海面水温の偏差が極大から直近の極小に移行する期間である．青い□では太平洋西岸付近の海面水温には正偏差域が見られる．経路を示す破線は，ほぼ西岸の
青い□の期間から始まっている．また経路の破線は，

図 北緯 30 度から 45 度で平均した海面水温偏差（5 か月平

ほぼ東岸の青い□で終わる．破線と破線の間隔は，青均値から 5 年平均値を引いた値）．暖色は正偏差，寒色は負偏

い□と□の間隔で決まる．これらのことから破線の移差を表す．斜め破線は正偏差域の移動経路を表し，太平洋中動とその間隔は ENSO の周期で決まり，赤道域の 4.5

央の赤〇は NINO.3 の海面水温偏差の極大の期間，青い□は年周期の変動周期に影響されているように思われる．

NINO.3 の海面水温偏差が極大から極小に移る期間を表す．

-208-

D256

௟ඕҍય७ೱɻ٪ʝʠʟ
2000 ௰੐Ι‫ۼ‬ʂ୤Սҍ෣शфʂଊч‫ڽؚ‬∗‫ܯ‬ஆࢣՈ (ୱ֣Ӂ‫ؾ‬੒), ඒ௸௅೭ (අ੒), њੴൠฯ (JAMSTEC)

1 ʃɬʕɿ
୤Սʂ‫ۼ‬शຟʘ‫׎‬અ‫ۼ‬शʂਊюʃ, ‫܈‬঒‫ݍ‬қʦʖɳʝɭɳʕ, ࠉѼଯɿʖ࡚์ɾ෻੕ɻɖʟ. ௟ඕҍ਑ɻʂ୤Սʂ‫ۼ‬शʃ, අ७Սঐ೴ɿਪຟʂश࣫Չɠ֤֐ɩ
ʠʟɧɼɿʜɷɺ१ɬʟʂɻ, ɱʂ‫ر‬௰ബшʦ๲ѽɭʟɳʕɿʃ, ௟ඕҍʂҍ෣शфʂബஓɿમෳɭʟ಩์
ɠɖʟ. ඕ٥֋ɻʃ, ˥ʫʶ˴ఉɻʂϿॠԘਗʘ Argo‫˴˜ؠ‬ƟˏɿʜʟԘਗɠय़ಖɩʠɳ 2000 ௰੐Ι‫ۼ‬ɿɧʂҍηɻ 8 ُɿф୞ญ৥ɠߖɵࣘɦʝʠʟ‫ٵ‬χʦ૛ʍʟɳʕ, WindSat ɼ ASCAT ɿʜʟҍࣘ೴ˎƟˆʦѽॾɫɳ. ɱʂٌї, 2010 ௰੐ɿʃ, Еҍ࠸ʂЕԦɻඅୱ೴ഫܴɠ१ɬɺɘʟɧɼɠ෗ʝɟɿɾɷɳ (यʃࢽ๿). शфʂଊчɫɺɘʟҍηɻʃ, ɧʂඅୱ೴ഫ
ܴɿ਻Ыɫɺ।ʂϟ୞ɠ१ɬɺɘʟ. ।ϟ୞ɿ౛ɚʯ
ʶ˥˺ฤࢭɿʜɷɺ, ф୞ญ৥ɠߖɵࣘɦʝʠɳɼ۪
ɜʝʠʟ.

ࢺ୅ʦۧɷɺ, ୤Սʂҍ෣शфʂബш‫ڽؚ‬ʦѽॾɭʟ.

2 ୤Սʂҍ෣शфʂബш‫ڽؚ‬˥ʫʶ˴ఉɻʂϿॠԘਗɿʜʟ OISST ˎƟˆʦๆɘɺ, ୤Սʂҍ෣शфʂബш‫ڽؚ‬ʦُɨɼɿ૛ʍɳ. ɧɧɻʃ, 2002/03∼11/12 ௰ʂച‫ה‬ɼ 12/13∼21/22 ௰ʂച‫ה‬ʂܴʦ‫ޔظ‬ɭʟɧɼɿʜɷɺ, 2000 ௰੐Ι‫ۼ‬ʂബш‫ڽؚ‬ʦֆʕɺɘʟ.
य 1 ɿߟɭʜɚɿ, 12 ُɿɞɘɺʃ, ௟ඕҍય७ೱʂ‫ځ‬ʝʠɳҍηɻҍ෣शфʂยΤɾଊчɠ٪ʝʠʟ.
ɧʂ೦ഫܴʃ 10 ُɿ‫ټ‬ʠ, 3 ُʒɻߖਞɭʟɠ, 12 ُɠ݂੒ɻɖʞ, ɱʠΙҙʂُɿɞɘɺʃยΤड़ʃ‫ۿ‬ɣɾɘ (यʃࢽ๿).

3 शфʂബш‫ڽؚ‬
Argo ‫˴˜ؠ‬ƟˏɿʜʟԘਗˎƟˆʦๆɘɺ, य 1 ɻ

य 1: 12 ُʂҍ෣शфʂബш‫ڽؚ‬. 2002∼11 ௰ʂച‫ה‬ɼ

12∼21 ௰ʂച‫ה‬ʂܴʦߟɫɳ. ୾фভԝҿʃ 0.5 ◦ C, ˃˴ভʃࢽ๿, ೦ഫܴʃ୅ভ. 95 %ยΤɾഫܴɿϳɸɥ.

‫ુٱ‬ɾҍ෣शфʂਊюɠ٪ʝʠɳඅέ 38.5∼40.5◦, ୱ‫ ر‬131.5∼133.5◦ ʂ౮Ξɻ, शфʂС૥ۚਏʂബш‫ڽؚ‬ʦُɨɼɿ૛ʍɳ (य 2).
ҍ෣೒‫פ‬ʂशфʂଊч‫ڽؚ‬ʃ 12 ُɿ݂੒ɼɾɷɺɘ
ʟ. ɫɟɫ, ݂ʖ੒ɡɘशфഫܴʃ 50∼100 db ɿΛટɫ, 8 ُ‫ܝ‬ɿփ‫ل‬ɿ‫ټ‬ʠɺɘʟ. ɧʂऍ୞ʃф୞ญ৥ɿ਻Ыɭʟ (यʃࢽ๿). शфɴɥɻɾɣ, Уഇɿɞɘɺʖ, С૥ഇ೘ɠুਹɿࣘɿΫஓɭʟʜɚɾബшɼɾɷɺɞʞ, ф୞ญ৥ɠߖɵࣘɦʝʠ, ‫܄ܩ‬৥ɠতɣɾɷ
ɺɘʟɼɘɜʟ. ёՍɿɞɘɺʃҍ෣೒‫פ‬ʂशфɠ‫ۿ‬ɣढ़৥ɠֲɘɳʕ, ф୞ญ৥ɠߖɵࣘɦʝʠɺʖҍ෣शфʌʂϳׄʃࢡɩɘɠ, ୤Սɿɾɷɺҍ෣೒‫פ‬ɠືɩʠС૥‫܄ܩ‬ɠਐछɩʠʟɧɼɿʜɷɺ, ф୞ญ৥೒‫פ‬ʂशфഫܴɠҍ෣೒‫פ‬ɿ‫ټ‬ʠɺɘʟɼ۪ɜʝʠʟ.

4 Չ࣐ࣟʂബш‫ڽؚ‬य 2: අέ 38.5∼40.5◦ , ୱ‫ ر‬131.5∼133.5◦ ɿɞɥʟशфʂബш‫ڽؚ‬. ୾фভԝҿʃ 0.5 ◦ C, ˃˴ভʃࢽ๿, ೦ഫܴʃ୅ভ.
ඕ٥֋ʃ,(஫) ԋְ݁१സুՆۚʂԋְ٥֋৺‫܄‬वछಐ

(JPMEERF20222002) ɿʜʞ߹޵ɫɳ.

-209-

D257

2022 年初夏の猛暑に対する温暖化寄与の地域性*伊 東 瑠 衣 1 , 2 , 川 瀬 宏 明 2 , 今 田 由 紀 子 2（ １ 海 洋 研 究 開 発 機 構 ,２ 気 象 研 究 所 ）1. はじめに2022 年 6 月下旬から７月初旬にかけて、西日本と東日本を中心に記録的な猛暑に見舞われた。その環境場の特徴として、日本に猛暑をもたらす要因としてよく知られる、チベット高気圧と太平洋高気圧の強化が報告された。さらに、地球温暖化の寄与も指摘され、温暖化しなかった条件と比べて、日本全体での平均として、200 倍以上に猛暑の発生確率を引き上げたことが示され、近年の極端気象現象への地
球温暖化の寄与が無視できなくなってきていることが明らかとなった。
日本の複雑な地形上において、このような温暖化
寄与は空間一様であるとは考えにくく、局地スケー
ルの循環の影響等によって地域ごとに寄与率は増減すると考えられる。本研究では、前述した日本全体の寄与率を求めた実験出力を境界条件に用いたダウ
ンスケーリング実験を行い、国内の気温上昇の要因の切り分けを行い、温暖化寄与の地域性について議論した。
2. 解析データ
地域気候モデル NHRCM を用いて行った、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 からのダウンスケーリング実験の結果を解析した。水平解像度は５km で、気候条件は全部で４つを設定した。それぞれ、1981–2010 年の平年場を想定した過去再現（HPB, 30 年×12 メンバー）、その非温暖化条件（NAT, 30 年×12 メンバー）、また 2022年の再現とその非温暖化条件（HPB2022, NAT2022,
１年×100 メンバー）である。各実験の 6/25–7/2 に相当する期間を対象に解析を行った。なお予稿でのNAT は３メンバーのみを用いた結果である。
3. 結果
図１a は HPB と NAT の差で示した平年の気温変化に関する空間的なばらつきである。平年変化として日本全体で気温は上昇し、その地域差として西日
本では気温が相対的に大きく上昇する。特に日本海側の中部から西部にかけて気温が上昇しやすくなっており、これは NAT よりも HPB で日本の南海上で
太平洋高気圧が発達したことで太平洋側から日本海側への風が強まったことが要因と考えられる。
図 1b に示す 2022 年の気温変化は、平年の気温変化との類似点として、北日本で相対的に昇温が小さ
く、西日本の日本海側で昇温が大きい空間分布が挙げられる。両者の違いは関東と九州に現れ、2022 年には関東は他の地域よりも気温が上昇しやすく、九州は上昇しにくくなっていた。2022 年の内部変動の影響（NAT2022–NAT）は、関東の昇温に対して統計的有意ではなく（図略）、関東は 2022 年の温暖化の影響を顕著に受けていたことが示唆された。
平年変化と異なる温暖化応答を示した関東や九州については、2022 年の猛暑特有の温暖化寄与を示すことが考えられ、特に着目して寄与率の地域的な特徴について発表する予定である。

図１ 地上気温の日平均値差の空間的なばらつき(℃)。それぞれ温室効果ガス等の外部強制因子による影響。(a) 30 年平年気温、(b) 2022 年猛暑時の気温。
4. 謝辞
本研究は、文科省地球環境データ統合・解析プラットフォーム事業（JPMXD0721453504）、文科省先端プログラム（JPMXD0722680395, JPMXD0722680734）の下で実施した。主な解析データは、地球シミュレータ上で行った実験結果である。

-210-

D258

2022 年 6 月 下 旬 頃 に 日 本 付 近 に 猛 暑 を も た ら し た 高 気 圧 の 予 測 可 能 性*竹 村 和 人 ， 前 田 修 平 （ 気 象 庁 気 候 情 報 ）， 向 川 均 （ 京 大 院 理 ）1. はじめに2022 年 6 月下旬～7 月初めは，東・西日本を中心に記録的な高温となり，平年での梅雨の時期にもかかわらず 40℃を超える気温を観測する地点が相次ぎ，熱中症による緊急搬送者数も大幅に増加した．この記録的な高温をもたらした太平洋高気圧の日本付近への強い張り出しは，北大西洋～ヨーロッパ方面からユーラシ
ア大陸上を伝播してきたロスビー波束に伴って日本付
近で増幅した上層高気圧に伴う循環による下層での渦位移流[1]と，日本付近でのロスビー波の砕波に関連して上層の高渦位気塊が日本の南海上へ進入し，フィリ
ピン付近で積雲対流活動が活発化したこと[2]が原因と考えられる．このような大気循環偏差場を，1～2 週間程度先行して精度良く予測することは，猛暑による社会経済影響を軽減するためには重要であるが，現業季節予報モデルにおける予測可能性は明らかではない．
そこで本研究では，2022 年 2 月から現業で運用している気象庁の季節アンサンブル予報システム（JMA/MRI-CPS3[3]; 以下 CPS3）を用いて，6 月下旬
頃に日本付近で強化した太平洋高気圧及び対流圏上層の高気圧の予測可能性を吟味した．

やその不確実性がリードタイムに依存することを示している．
そこで，スプレッドが大きな値を示した 6/18～21 の計 4 日間の初期値（計 20 のアンサンブルメンバー）を用いて，6/28 の上層高気圧及び太平洋高気圧の強度を対象とする回帰分析を行った．その結果，6/22～30 の予測期間では，対流圏上層で期間の前半～中頃を中心とするユーラシア大陸上での波列パターン及び日本付
近～その南海上での砕波に対応する南北双極子構造を持つ回帰パターンが、高気圧強度と統計的に有意に関連していた．また，予測期間の後半にはフィリピン付
近で積雲対流活動が活発化する傾向及び太平洋・日本（PJ）パターン[5]に対応した対流圏下層での南北双極子構造を持つ回帰パターンも検出された．なお，大気モデルによる気象庁の全球アンサンブル予報システム
では，下層における上記の関連は見られなかった．
以上の結果は，北大西洋～ヨーロッパ方面から伝播するロスビー波束をより精度良く予測することにより，
6 月下旬～7 月初めの記録的な高温の予測精度が改善する可能性を示している．
参考文献

2. 使用データ
大気循環場の解析値には気象庁 55 年長期再解析デー
タ（JRA-55[4]）を，予測値には 2022 年 6 月 15～27 日の各日を初期値とする CPS3 の現業アンサンブル予報
データを用いた．予報データのアンサンブルメンバー
数は 1 初期値あたり 5 メンバーである．
3. 解析結果
6 月下旬前半に日本付近の対流圏上層で増幅した高気圧（図 1a の太い黒破線）は，アジアジェットに沿う
波束伝播と関連していた．上層の高気圧の強度は 2 回
ピークを示しているが，これはアジアジェットに沿う
波束伝播のイベントが計 2 回見られたことに対応し，6/28 頃に高気圧の強度が極大を示している．一方，対流圏下層では，上層の高気圧の強化に数日遅れ，6 月下旬の中頃に太平洋高気圧が増幅し（図1b の太い黒破線），
6/28 に高気圧の強度が極大を示している．
CPS3 の 6/15～27 初期値で予測された 6/28 の上層高
気圧及び太平洋高気圧の強度は，6/18～21 頃以前の初期値では過小でアンサンブルスプレッドが小さく，6/18～21 頃を初期値とする予測でスプレッドが増加し，それ以降の初期値では解析値に近い強度を予測しスプレ
ッドは小さかった．この特徴は，高気圧の強度の予測[1] Takemura and Mukougawa, 2023. SOLA, 19, 1–8.
[2] Takemura and Mukougawa, 2020. J. Meteor. Soc. Japan, 98,
169–187.
[3] Hirahara et al., 2023. J. Meteor. Soc. Japan, 101, EOR.
[4] Kobayashi et al., 2015. J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5–48.
[5] Nitta 1987. J. Meteor. Soc. Japan, 65, 165–171.

図 1 日本付近での(a)上層の高気圧及び(b)太平洋高気圧の強度を表す時系列．(a)は 35–45oN, 125–140oE で領域平均した 200hPa 相対渦度，(b)は 30–40oN, 125–140oE で領域平均した 850hPa 相対渦度（単位: 10–5s–1）．高気圧の強度を表す
ため，縦軸の符号を反転させている．太い黒破線は解析値，
細い色実線は 6/18～21 初期値における各アンサンブルメ
ンバーを示す．橙色の縦線は，高気圧の強度がピークを示した回帰分析の対象日（6/28）を表す．

-211-

D259
地球温暖化が影響する日本の冷夏と暑夏について（その１３）― 東 海 地 方 1963 年 梅 雨 明 け デ ー タ の 訂 正 と IP CC 第 6 次 評 価 報 告 書 （ 20 21） で 消 え た「（ 東 北 地 方 よ り 南 の ） 梅 雨 明 け の 遅 れ 」 に つ い て ―

谷貝 勇
1.

はじめに

＊
東甲信で梅雨明けを発表した７月 24 日から日照時間が2022 年の梅雨明けは、九州南部、近畿、東海、関東

増えて夏空になっているので、同様の傾向がみられる

甲信で速報値よりも 1 カ月ほど遅い 7 月下旬で確定し、

名古屋（東海地方）の梅雨明けは、7 月 26 日が適切の

北陸と東北は「特定できない」と過去にない大幅な修ように見える。

正が行われた。これはたまたまのミスではなく、地球温暖化が影響しているために梅雨明け判定が困難になっており、今後も起こると考えられる。この「影響」
は、これまでに考えられていたものよりも遥か以前か
ら起こっており、このため気象庁は、30 年以上前に、梅雨明け日発表を当初のはっきりした月日から、〇月〇にちごろと曖昧に変えざるを得なくなった。梅雨明
け発表は、週間予報等が必要なため、気象庁でしか行えないが、9 月 1 日に発表される確定値については、必要な全ての観測データが公表されているので、気象学的に調べることが可能になり、過去のデータを含めて検討し直すことができる
2.

東海地方 1963 年梅雨明けデータ
気象庁の梅雨明けデータによると、東海地方では

1963 年 6 月 22 日に梅雨明けしたとされ、これはこの地方で最も早い梅雨明けになる。しかし、早い理由を調べると以下の問題点が見つかった。
１ 1963 年だけが 6 月に梅雨明けがあった。他は

図 1 名古屋（上）と東京（下）の日照時間

全て、7 月以降に梅雨が明けている。
２ 近接した地域では、 関東甲信（7 月 24 日）、北陸（7 月 25 日）、近畿（7 月 13 日）と、全て 7 月に梅3.

「（東北地方より南の）梅雨明けの遅れ」

雨が明けている。
３ 地上天気図からは、6 月 22 日に東海地方だけで梅雨の明ける理由が見えない。
４ 名古屋において 1963 年 6 月 19 日～21 日まで降水があり、また 6 月 23 日～26 日まで降水が続いてい

IPCC 第 6 次評価報告書（2021）で消えた

地球温暖化のシミュレーションで、日本列島の梅雨明けに遅れが生じる、という現象が Kitoh and Uchiyama(2006) で述べられている。これは、IPCC 第４、5 次評価報告書（2007, 2013）に引用されていたが、最新のる。7 月上旬にも雨が続いているので、東海地方での梅

IPCC 第 6 次評価報告書（2021）では、無くなっていた。

雨明けは、最終結果としては、周囲と同じころの 7 月

谷貝（2015）で報告したように、気象庁の梅雨明けデ中旬以降に梅雨明けをしたものと考えられる。降水量

ータでは、東北地方でのみ系統的な遅れがあり、そのと梅雨明けの対応は大雑把であるが、雲量と日照時間、他の地方ではない。モデルでは、（東北地方より南の地

全天日射量はより正確な対応が見られる。

域の）降水量で梅雨明けを判定したために、夏期に降

名古屋における日照時間（第１図上）については、6水が増大する結果を梅雨明けの遅れと誤ってしまった。

月 22 日は雲量の減少に伴って 12.4 時間と多いが、「梅

論文の訂正が行われないため、報告書は間違いを削除

雨明け後」の 23 日は 5.9 時間、24 日は 4.7 時間，25 日

することしかできなかった。その結果、日本は都合のは 2 時間であり、梅雨が明けているようには見えない。

悪い事を隠したのではないかとの疑いを国際社会から

東京（第１図下）でも類似した変動が見られるが、関抱かれる懸念が生じた。この解決が、今後の課題である。

――――――――――――――――――――――*元気象庁気象大学校 Email: iyagai@gmail.com

-212-

D301

JRA-3Q に お け る 国 際 地 球 観 測 年 以 前 の 大 気 の 表 現*髙 坂 裕 貴 , 古 林 慎 哉 , 千 葉 丈 太 郎 , 田 中 泰 宙 (気 象 庁 数 値 予 報 開 発 セ ン タ ー ),直 江 寛 明 , 原 田 や よ い , 小 林 ち あ き (気 象 研 究 所 気 候 ・ 環 境 研 究 部 )
1.

はじめに

部分をカバーし、アフリカ大陸や南米大陸を含む南半

気象庁は長期再解析データの品質向上と期間延長を球へも広がっている。高層観測についても同様の傾向図るため、1947 年 9 月以降を対象とする第 3 次長期再が見られ、1947 年にはほとんど観測データがないのに

解析 JRA-3Q を実施した。国際地球観測年（IGY, 1957

対し、1959 年には 2020 年に匹敵する数にまで増加して～1958 年）以前は気象庁の再解析として初めて解析対いる。

象とした期間であり、この期間は日本に大きな被害を

図 1 に陸上気圧観測の D 値（観測値-第一推定値）全もたらした災害が多く発生している点で重要である。

球月統計時系列を示す。時代が新しくなるにつれて

特に 1947 年 9 月のカスリーン台風は、関東地方や東北

RMS が減少しており、観測値と第一推定値の整合性が地方に記録的な大雨をもたらし、この台風による甚大向上していることが分かる。これは各種観測データがな洪水被害は現在でも首都圏の治水政策を議論する際

年々着実に増加している効果と考えられる。また IGYに言及されている。一方、ラジオゾンデ定時観測の国以前に着目すると、1947 年の RMS は 1959 年と比べて際的なネットワークが確立されていない期間でもある

約 2 倍であり、1940 年代のプロダクトの品質に課題がため、利用できる観測データが乏しい。従って、利用あることを示唆している。図 2 にカスリーン台風が関にあたっては綿密な品質確認を行うことが重要である。

東地方に接近した時の JRA-3Q の海面気圧解析値と当本発表では JRA-3Q における IGY 以前の大気の表現に

時の天気図を示す。JRA-3Q では、当時の天気図とほぼついて説明する。

同じ位置にカスリーン台風が明瞭に表現されていることが分かる。本発表ではこの他、JRA-3Q の表現性能に

2.

JRA-3Q の概要

JRA-3Q のデータ同化システムは 2018 年 12 月時点について他機関が作成した再解析 20CRv3, CERA-20C と比較した結果についても紹介する。

おける気象庁全球数値予報システムの低解像度(TL479) 版に基づいている。JRA-3Q では第 2 次長期再解析 JRA-55 実施以降の現業全球数値予報システム及び海面水温解析の開発成果が反映されていると共に、
JRA-55 よりも高解像度化されている。また、国内外の気象機関等によるデータレスキュー、衛星運用機関による衛星データの再処理による過去の観測データ拡充の成果等も活用し、高品質かつ均質なプロダクトを作成している。JRA-3Q についての最新情報は JRA ホー

図１ 陸上気圧観測の D 値全球月統計時系列。

ムページ(https://jra.kishou.go.jp/)で入手できる。2023 年 2月現在、準備の整った年代のプロダクトからデータ提供協力機関及び気象業務支援センターを通じて順次公開を開始しており、2023 年春頃には全期間のデータの公開を予定している。
3.

IGY 以前における観測データの状況と大気の表現

IGY 以前において JRA-3Q の大気解析で同化利用された観測データは、従来型の地上気圧観測、高層観測、及び熱帯低気圧ボーガスである。1959 年における地上

図２ 1947 年 9 月 14 日 06UTC における JRA-3Q の気圧観測の数は 1947 年と比較して倍増し、北半球の大海面気圧解析値（左）と当時の天気図（気象庁提供）
（右）
。

-213-

D302

地球システム統合モデル開発と長期的将来気候変動シナリオ分析*横 畠 徳 太 ・ Melnikova Irina・ 高 尾 信 太 郎 ・ 仁 科 一 哉 ・ 伊 藤 昭 彦 ・ 塩 竈 秀 夫 （ 国 環研）佐藤雄亮（韓国科学技術院）羽島知洋・立入郁・山本彬友・齋藤冬樹
斉 藤 和 之 ・ 末 吉 哲 雄 （ JAMSTEC） 吉 森 正 和 、 岡 顕 、 阿 部 彩 子 （ 東 京 大 ）松本健一（東洋大）木下継基（茨城大）釜江陽一（筑波大）
1.

はじめに

2.

結果と議論

パリ目標の実現に向けて、国内外で脱炭素に向けた動

私たちは Extended RCP のうち、特に濃度上昇の大ききが加速している。例えば日本は 2050 年までに温室効

い SSP370/SSP585 を利用して、地球システムモデル

果ガスの排出を全体としてゼロにすることを目標とし

MIROC-ES2L による実験を行った。これらのシナリオでている。このため、脱炭素社会がどのようにして実現さは、人為起源温室効果ガス排出量が 2050 年頃から減少れるのかを示すことは非常に重要な課題である。このを始め、2250 年にゼロとなる。二酸化炭素濃度が 2200

一方で、排出ギャップ報告書によると、パリ協定で定めppm 程度まで上昇する SSP585 と, 1500 ppm 程度までられた目標を実現するために必要な排出削減量と、現上昇する SSP370 では、それぞれ全球平均気温が 23℃、状の排出削減量には、非常に大きなギャップがあるこ

21℃程度まで上昇する（現在の全球平均地表気温はとが示されている。このため、いったん気温目標を超え

15℃程度）。地球システムの変動を、全球平均気温変化

た後に目標気温を達成する可能性について調べること

1 K あたりの変化として表現した場合の結果も下図にや、目標の通りに脱炭素社会が実現しない場合のリス示す。全球平均気温変化 1 K あたりの変化を見ること

クを示すことも重要な課題である。脱炭素社会が実現

で、全球平均気温の変化を加速するかどうか（フィード

しない場合には、長期的な気候変化により、非常に大きバック）を理解することができる。雲放射強制は徐々にな問題が生じる可能性もある。このような問題に関し大きくなり、負から正へと変化しており、シナリオ依存て分析を行うためには、地球システムの複雑な挙動を性も大きい。長期的な気温の上昇と社会経済シナリオ

考慮するとともに、社会・経済に関係する人間システムの変化に伴い、地球システムが大きく変化しているこの複雑な挙動を考慮する必要がある。地球システムはとが分かる。

様々な形で人間システムに影響を及ぼし、逆に人間シ
ステムは様々な形で地球システムに影響を及ぼすことから、私たちは地球・人間システムの相互作用を考慮することのできる統合的なモデルの開発をおこなっている。これまでに、陸域の物理過程と生態系における物質
循環、人間による水管理、作物の成長、土地利用の変化を考慮することのできる陸域統合モデル MIROCINTEG-LAND を開発した [1]。さらに、地球システムモ

図 2500 年までの長期シナリオ実験。全球平均地表気

デル MIROC-ES2L [2] に水管理、作物成長、土地利用

温と全球平均気温変化 1K あたりの雲放射強制。シナリ

モデルを結合した地球システム統合モデル MIROC-

オはそれぞれ SSP5-85 (赤)、SSP3-70 (緑)。

INTEG-ES の開発を進めている。発表では MIROC-INTEGES の開発の現状を紹介する。また、脱炭素社会が実現

参考文献

しない場合を想定した、長期的な地球システム変動の[1] Yokohata, T., et al., 2020, Geosci. Model Dev., 13, 4713,

分析について紹介する。後者では、2100 年を超える気候シナリオ（Extended RCP）のもとでの大気・海洋・陸域における物理・物質循環過程を評価し、脱炭素社会がhttps://doi.org/10.5194/gmd-13-4713-2020[2] Hajima, T., et al. 2020, Geosci. Model Dev., 13, 2197,
https://doi.org/10.5194/gmd-13-2197-2020

実現しない場合のリスクを示す研究である。

-214-

D303

気 候 モ デ ル MIROC7 に 導 入 す る 新 た な 物 理 過 程 と 性 能 評 価*廣 田 渚 郎 (国 立 環 境 研 究 所 ), 道 端 拓 朗 ( 岡 山 大 学 ), 山 上 遥 航 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ),建 部 洋 晶 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 鈴 木 健 太 郎 (東 京 大 学 ), MIROC 開 発 チ ー ム
1.

はじめに

MIROC6 と調整版の MIROC7α の現在気候再現実験

東京大学/国立環境研究所/海洋研究開発機構を中心を行い、その結果を観測データ(CERES など)と比較しに、次期版の気候モデル MIROC7 の開発を進めている。

て、現実再現の性能評価を行った。図に MIROC6 とこのために、MIROC 開発チームで進めてきた大気・海MIROC7α のエネルギー収支の観測データからのバ
イアスを示す。MIROC6 において、短波(SW)のバイ
アスは、晴天域で+2.8W/m2 の過剰入射で、雲放射効
果が-13.1W/m2 なので、地球へのエネルギー入射は10.2W/m2 程度不足している。一方、長波(LW)のバイ
アスは、晴天域が+7.2W/m2、雲放射効果は+3.6W/m2
であり、地球からの放射冷却が 10.8W/m2 不足している。一方、MIROC7α では、SW 雲放射バイアスが-3.6W/m2 程度、晴天 LW 放射が 4.4W/m2 などに改善されている。これらには、水蒸気や雲の表現、それらの放射効果の表現の改善が寄与している。しかし、これらの改良に伴い、MIROC6 で表現が良かった降水分布や MJO などの表現が悪くなっている。今後は、それらも同時に改善することを目指す。さらにその後には、大気・海洋の高分解能化、大気化学や生態系モデルを含む地球システムモデルの開発を進めていく予定である。

洋・陸域プロセスの高度化を IPCC AR6 版の MIROC6に導入する。主な点は、(i)これまで診断的に取り扱われていた雨・雪の降水粒子の振る舞いを予報計算することで(予報型降水)、それらの大気中におけるエアロゾ
ル・雲相互作用の表現を向上させる、(ii)海洋における混合に関わる乱流などの微細プロセス、黒潮・メキシ
コ湾流・南大洋に見られる前線構造の維持に関わる中規模渦をより精緻に表現する、(iii)MIROC の一部として動いていた陸域モデル MATSIRO を切り離し、次世代陸域モデルシステム ILS(Integrated Land Simulator)に置き換える、などである。同時に物理パラメータの再調整を行う。
MIROC6 は、気温や降水などの水平分布、季節変動、年々変動の現実再現性が高く、世界の研究機関の他の気候モデルに比べても性能が高いモデルである[1,2]。
しかし、幾つか顕著なバイアスも残っている。例えば、
MIROC6 の大気上端のエネルギー収支には 10W/m2 程度のバイアスがあることが知られている[3]。上の高度

参考文献

化を通じてこれらのバイアスを軽減することも目指す。

[1] Fasullo, J. T., 2020, GMD, 13(8), 3627-3642.
[2] Tatebe, H. et al., 2019, GMD, 12(7), 2727-2765.

2.

結果[3] Wild, M., 2020, Clim Dyn, 55(3), 553-577.

図 大気上端における MIROC6(上)と MIROC7α(下)のエネルギー収支のバイアス。左から、晴天短波放射、短波雲放射効果、晴天長波放射、長波雲放射効果(W/m2)。図中右上に全球平均値を示す。

-215-

D304
全球気候モデルにおけるマイナーに見える取り扱いの重要性 ―Part 2 雲関係―
*川合秀明、吉田康平、神代剛、行本誠史（気象研究所）

図２に、浅い積雲対流を境界層が安定な場所では off にし

１．概要
全球気候モデルで用いられているパラメタリゼーション

たときのインパクトを示す。この扱いにより、南大洋や大陸における、様々な下限値やちょっとした取り扱いなど、一見西岸の雲が大幅に増加し、それらの領域で短波放射の反射がマイナーな取り扱いと思われることがモデルの振る舞いに非大幅に増える。

常に大きな影響を与えることは、モデル開発経験者にはよく

図３に、エアロゾルの活性化計算における鉛直速度の下限

知られていることである。これらの中には、パラメータの下値による雲粒数密度への影響を示す。この下限値を大きくす

限値、上限値、スキームやプロセスの閾値による on/off、2 つることで、雲粒数密度は大きく増加する。

のスキームを並行して動かすか 1 つのみを排他的に動かすか、

これらの例をはじめとして、マイナーに見える扱いのイン

鉛直解像度、物理過程の詳細な数値計算法、バグなどが含ま

パクトは、パラメタリゼーションの精緻化や新スキームの導れる（Kawai et al. 2022）。2022 年秋季大会で、全球気候モ

入、新しい予報変数の追加などによるインパクトよりもかな

デルにおけるこうしたマイナーに見える取り扱い

り大きいことがある。こうした数多くの雲に関係するマイナ（minor-looking treatments）の重要性について、その背景ーに見える取り扱いの中から、当日は時間の許す限り、様々や概要、及び 2，3 の具体例を取り上げて紹介した。しかし、な事例を紹介したい。

時間的都合から、ごく一部の例しか紹介できなかったため、今回は、全球気候モデルにとって重要な放射収支を支配的に左右する雲に関係するマイナーに見える取り扱いについて様々な例を紹介する。

謝辞
本研究の一部は、文部科学省の気候変動予測先端研究プログラム（JPMXD0722680734）、日本学術振興会・科学研究費助成事業（JP19K03977、JP19H05699）、及び環境省・環境研究総合推進費（2-2003）の支援により実施された。

２．マイナーに見える取り扱いの例 ―雲関係―

参考文献

図１に、積雲対流からデトレインされる雲量・雲水量を、

Kawai, H., K. Yoshida, T. Koshiro, and S. Yukimoto, 2022:

環境場の相対湿度が低い場合には雲スキームに渡さずに瞬時

Importance of Minor-Looking Treatments in Globalに蒸発させる取り扱いのインパクトを示す。この瞬時蒸発のClimate Models. J. Adv. Model. Earth Syst., 14,

扱いにより、熱帯の中下層雲は大幅に減少し、短波放射の雲

e2022MS003128.

による反射が大幅に減少する。

図１：積雲対流からデトレインされる雲を、環境場の相対湿度が低い場合には雲スキームに渡さずに瞬時に蒸発させる取り扱いのインパクト。相対湿度 80%以下で瞬時蒸発実験 － 瞬時蒸発なし実験。 (a) 中層雲量、(b) 下層雲量、(c) 大気上端上向き短波放射。MRI-ESM2 使用。2001-2005 年平均。

図２：浅い積雲対流を境界層が安定な場所では off にした

図３：エアロゾルの活性化計算における鉛直速度の下限値

ときのインパクト。(a) 下層雲量、(b) 大気上端上向による雲粒数密度への影響。下限値が(a) 0.01 [m/s]、

き短波放射。2001-2010 年平均。

(b) 0.2 [m/s] の場合。2001-2005 年平均。

-216-

D305

ペースメーカー実験による過去 40 年の観測ウォーカー循環トレンドの再現
戸田賢希*1 宮本歩*2 小坂優*1 渡部雅浩*3*1:東大先端研. *2:Scripps Institution of Oceanography, *3:東大大気海洋研究所

観測された直近 40 年(1980~2020)のウォーカー

低緯度側を通常の大気海洋結合モデルとした実験

循環(WC)は、強化トレンドを見せている。しかし、

XTOGA15 実験では、観測された 1980-2020 年の WC

CMIP5, CMIP6 の全球気候モデル(GCM)はこの観強化トレンドを非常によく再現することができた

測された強化トレンドを再現しないことが知られて(図:点線枠)。また、XTOGA15 は WC トレンドだけいる。観測の WC 強化トレンドは GCM による現実

でなく、La Nina 型の SST トレンドや WC の年々変再現実験(historical 実験)の不確実性の幅の外にあり、動もよく再現できた。以上の結果から、熱帯外の SST

GCM と観測の WC トレンドの齟齬は内部変動では強制を正しく与えることができれば、モデルに熱帯説明できず、モデルバイアスである可能性が示唆さ

海盆間相互作用を任せた場合であっても観測されたれている(Eyring et al. 2022)。

WC トレンドと熱帯太平洋内の気候変動を非常によ

同期間の観測された SST トレンドは熱帯東太平

く再現することができることが示唆された。

洋の SST 昇温が抑えられる La Nina 型の SST 変化

さらに、SST を拘束する海域を変えてペースメであるのに対し、多くの GCM は熱帯東太平洋の昇ーカー実験を複数行い、各海盆の WC 変化に対する温が大きい El Nino 型の SST 変化を見せる。この寄与を定量的に評価した。発表では、物理プロセスを

SST 変化パターンのモデルと観測の齟齬が WC トレ

含め、各海盆の SST がどのように WC トレンドに影

ンドのモデルバイアスに重要な役割を果たしている

響するかを複数のペースメーカー実験の結果を交えと考えられる。

ながら紹介する。

一連のバイアスについては研究が進んでおり、
南米沖太平洋の雲フィードバックのバイアスが南大洋から赤道向きの SST 伝播を阻害している(Kim etal. 2022)可能性などいくつかメカニズムが挙げられているが、いずれも定性的な説明にとどまっており、観測された WC トレンドを GCM で再現するのに必要な条件やバイアスのメカニズムはわかっていない。
本研究では大気海洋結合モデル GFDL-CM2.1を用いて、熱帯太平洋外の特定の海域の SST 変化を
観測値に拘束するペースメーカー実験を複数種類実
施し、観測された WC と La Nina 型の SST トレンド

図：各実験の 1980-2020 年 WC インデックストレンド。WC インデック
スは熱帯 SLP の 5S-5N, 160-80W と 5S-5N, 80-160E 平均の差で定義。

の再現、そして熱帯太平洋外の海域の WC 変化に対する物理的理解を目指した。
熱帯太平洋南北 15 度とインド・大西洋南北 30度の中高緯度側の海面水温を観測 SST 変化に拘束し、

参考文献
Eyring, V. et al., 2021: Human Influence on the Climate System. In Climate Change 2021:
The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment
Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University
Press.
Kim, H. et al., 2022, Subtropical clouds key to Southern Ocean teleconnections to thetropical Pacific, PNAS.

-217-

D306

⼤気海洋結合モデルペースメーカー実験による
氷 期 の 数 千 年 ス ケ ー ル ⼤ 気 海 洋 変 動 に お け る ⼤ 気 -⽔ 循 環 の 影 響 調 査*國 吉 優 太 ,
1.

阿部彩子,

陳 永 利 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )

はじめに

3.

結果・考察

地質記録によると、最終氷期のグリーンランドでは

CTL 実験では、約 1,500 年周期で大気海洋系の自励

数十年の間に約 10℃の気温上昇するイベント(ダンス

振動がシミュレートされた(図 a 黒線)。振動の 1 サイク

ガードオシュガー(DO)イベント)が数千年間隔で 25

ルは、弱い AMOC の持続期(北半球寒冷・乾燥期)、回以上起きたと示唆されている。この気候変動は、大西

10~100 年の急激な AMOC 回復(北半球温暖・湿潤化)、

洋子午面循環(AMOC)が強・弱の多重解の間を急激に強い AMOC の持続期(北半球温暖・湿潤期)、急激な遷移して南北熱輸送量が変化することと関係し、世界AMOC 弱化(北半球寒冷・乾燥化)から成る。南半球で各地の気温や降水量に影響したことが知られている。

は、北半球寒冷期の間にゆっくり温暖・湿潤化し、北半

AMOC の数千年スケールの変動は、北大西洋深層水

球温暖期の間にゆっくり寒冷・乾燥化していた(図 b)。

形成域へ流出する氷床融解水量によって強制されるとATLfix 実験では、CTL と比べて弱い AMOC の期間

従来考えられてきたが、近年は、融解水の強制なしで大が延長する特徴を伴いつつAMOC は振動した(図a 緑)。

気-海洋系の内部要因によって自励振動する結果が大気

この結果は、北大西洋低緯度域の降水-蒸発量変化がな

海洋結合モデルで示されている。内部要因の具体的な

くとも AMOC の振動が駆動されることを示している。

仮説として、北大西洋表層の塩分振動子[1-3]や、北大

さらに、GLOfix 実験では、CTL と比べて強い AMOC

西洋高緯度の海氷分布と亜表層水温の変化による熱的の持続時間が極端に短くなる特徴を伴いつつAMOCは駆動[4, 5]が議論されている。前者の塩分振動子では、振動した(図 a 赤)。これらの結果より、AMOC の数千

北大西洋熱帯域の大気-水循環の変化の寄与が重要とい

年スケールの振動は大気-水循環の関与がなくても駆動う指摘がある[2, 3]が、先行研究は大気海洋完全結合のされることが示された。全ての実験で北大西洋の海氷実験であるため、熱帯域の水循環の変化が振動の結果

分布と亜表層水温の振動が見られており、熱的な要因

なのか、振動の原因として働くのか、詳細な役割が明らが振動の駆動に重要であることを示唆している。

かになっていない。
そこで、本研究では、大気海洋結合モデルを用いて、氷期の気候フォーシング条件で、北大西洋低緯度や全球の海面が受け取る降水-蒸発フラックスを固定するペースメーカー実験を行い、大気-水循環変化が数千年ス
ケール自励振動に対して与える影響を調べた。
2.

手法

大気海洋結合モデル MIROC4m を使用し、氷期の気候フォーシング条件で、大気海洋結合の標準実験(CTL)、
北大西洋域 0-30°N で海面が受け取る降水−蒸発フラッ

図 (a) CTL(黒)、ATLfix 実験(緑)、GLOfix 実験(赤)の AMOC 強度のクスを月別気候値で固定した実験(ATLfix)、全球の海面時間変化、(b)CTL 実験の全球東西平均降水量偏差のホフメラー図。

が受け取る降水−蒸発フラックスを月別気候値で固定

参考文献

した実験(GLOfix)、という 3 つの実験を行った。ATLfix[1] Peltier, W. R., & Vettoretti, G., 2014, Geophys. Res. Lett., 41(20), 7306– 7313.

と GLOfix で固定する降水-蒸発フラックスの気候値に[2] Zhang, X., et al., 2021, Nat. Geosci., 14(11), 819-826.

は、CTL 実験中の AMOC が弱化した直後の 50 年(図 a[3] Armstrong, E., et al., 2022, Clim. Dyn., 1-19.

黒帯期間)平均を用いた。

[4] Brown, N., & Galbraith, E. D., 2016, Geosci Model Dev 12(9), 3889-3913.
[5] Kuniyoshi, Y., et al., 2022, Geophys. Res. Lett., 49(6)

-218-

D307

退氷期の南北半球温暖化量と海洋深層循環強化の関係*小 長 谷 貴 志 , シ ェ リ フ 多 田 野 サ ム , 阿 部 彩 子 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )Obase Takashi, Sherriff -Tadano Sam, Abe -Ouchi Ayako (The Uni ver sity of Tokyo ),
1.

はじめに

氷期から間氷期にかけての気候遷移（退氷期）はおでは AMOC 強化が生じたが, 北半球の CO2 増加を与える実験では生じなかった（図 1 下）。

よそ 1 万年かけて生じ, なかでも現在の間氷期の前のモデルで計算された気候場を解析した結果, AMOC

退氷期（最終退氷期）には退氷期中期 15ka（1.5 万年前）の強化はいずれも北大西洋高緯度域の海氷の後退に伴に海洋深層循環（北大西洋子午面循環 AMOC）の急激って生じていた。大西洋域での温暖化量は軌道要素・な強化が生じたことが知られている。大気海洋結合モ

温室効果ガスが同程度だったが, 南大洋域での温暖化

デル MIROC4m の実験は退氷期の温暖化によって量は温室効果ガスの寄与が大きかった。CO2 増加を特AMOC の強化が生じるが（Obase and Abe-Ouchi 2019）,

定の緯度帯に与える領域の温暖化量が大きかった。北温暖気候で AMOC が強いことの理由は明確でない。

大西洋深層循環に関わる海洋温度塩分の北大西洋域のOka et al. (2021)では海洋 OGCM 実験から南大洋の気候

鉛直分布を解析すると, 海洋深層循環が強化する実験

状態が AMOC に与える影響を示し, 南大洋が海洋深層で北大西洋域深層の密度低下が共通していた。

を通して AMOC に与える影響を議論した。そこで本研
究では, 大気海洋結合 AOGCM の南北半球フォーシン
グを変更した実験の海洋深層循環の解析から, 気候フォーシングと AMOC との関係を議論する。

4.

議論

本研究の実験結果は, 退氷期の AMOC の強化を生じるためには北半球の温暖化では不十分で, 南半球の温暖化が必要であることを示している。北大西洋で深層

2.

手法

循環が生じるためには北大西洋域の海洋鉛直成層が弱本研究では, 大気海洋結合モデル MIROC4m を用い,まっている必要があること, 北大西洋域の深層の水塊

時間変化する地球の軌道要素, 温室効果ガスに対するが南大洋域から来ている部分が小さくないことが気候応答を計算する。最終氷期から現在の間氷期の標AMOC 強化メカニズムに関わることを示唆する。

準実験（CTL）は検証されている（Obase and Abe-Ouchi(2019), Obase et al. (2021)）。本研究では CTL 実験の 18ka
を初期値とし, 軌道要素(noORB), 大気中温室効果ガス(noGHG)を氷期状態に固定した 2 実験、温室効果ガス
で寄与が大きい CO2 増加を特定の緯度帯に与える 3 実
験を1.3 万年前まで行った。
CO2 領域は北半球(NHCO2),
南半球(SHCO2), 南半球 30 度以南(SOCO2)を比較した。
モデルで計算される北大西洋深層循環の強度の時間変化と, 海洋深層循環に影響する地表気温・海氷, 北大
西洋域の温度・塩分・密度の変化を解析した。
3.

結果

標準実験(CTL)では 1.48 万年前に AMOC の強化が生

図１ 実験結果（モデルで計算された北大西洋深層
循環 AMOC 強度の時系列）。横軸の単位(ka)は千年。

じているが, 大気中温室効果ガス固定実験(noGHG)で

参考文献

は AMOC の強化が実験期間中生じることはなく, 軌道

Obase, T. and A. Abe-Ouchi (2019), GRL. 46, 20,

要素固定実験(noORB)で AMOC の強化が標準より数百11397-11405.; Obase, T., A. Abe-Ouchi, F. Saito (2021)

年遅れた時期に生じた（図 1 上）
。この結果は, 温室効

Scientific Reports, 12, 22359.; Oka, A et al. (2021), Commun

果ガスの増加がAMOCの強化により寄与していること

Earth Environments, 2, 169.

を示す。一方, 南半球・南半球高緯度の CO2 増加実験

-219-

D308

約 160–120 万 年 前 の 北 半 球 氷 床 量 変 動 と 氷 期 の 北 米 氷 床 分
布における軌道要素変動の役割*渡 辺 泰 士 (東 京 大 学 ), 阿 部 彩 子 (東 京 大 学 ), 齋 藤 冬 樹 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 木 野 佳
音 (東 京 大 学 ), 大 石 龍 太 (東 京 大 学 ), 伊 藤 孝 士 (国 立 天 文 台 ), 川 村 賢 二 (国 立 極 地 研 究所 ), 陳 永 利 (東 京 大 学 )Introduction
更新世(258 万年前–約 1.2 万年前)の気候変動は、軌道要素変動によって引き起こされる北半球氷床量の変動によって特徴づけられ、氷期間氷期サイクルと呼ばれている。氷期間氷期サイクルの卓越周期は更新世初期には約 4 万年であったが、更新世後期には約 10 万年周期へと遷移し、変動の振幅も増大したことが知られている。一方、更新世初期には氷床量変動の振幅が小さ

図 1. 得られた典型的(A)および最大(B)の氷床分布と更新世後期のかったにもかかわらず、氷期の北米氷床が更新世後期

最終氷期の氷床分布(C)。(Watanabe et al., in review)と同程度あるいはそれ以上南方に到達していたことがに、離心率の振幅を通常の 20%まで低下させた条件お示唆されている[1–2]。しかし、更新世初期の氷期間氷

よび地軸傾斜の変動の振幅を 60％まで低下させた条件

期サイクルの周期性、氷期と間氷期の長さや変動の振で行った計算では、氷期間氷期サイクルの変動の 10 万幅、氷期の氷床分布の形成要因や軌道要素変動の役割

年周期成分が強まることが示された。

にはこれまで十分に包括的に理解されていなかった。

Discussion

Methods

今回示された氷期と間氷期の長さと軌道要素の関係

本研究では、３次元北半球氷床モデル IcIES-MIROC[3]は、更新世後期における間氷期の長さと軌道要素変動を用いた。
このモデルは大気大循環モデル MIROC に基との関係[5]と整合的であることから、更新世を通してづく気候パラメタリゼーション[4]を用いて軌道要素変

間氷期の長さは軌道要素変動によって決定づけられる動に対する氷床の３次元的な応答を推定するモデルでことが明らかになった。今回得られた氷期の氷床分布

ある[3]。このモデルを用いて、更新世初期の古気候記

は更新世初期の他の年代で得られている地質学的証拠録において連続的な 4 万年周期サイクルが観測されるに基づく推定[1,2]を完全には説明できないものの、そ約 160–120 万年前の氷期間氷期サイクルおよび当時ののような広い北米氷床分布が実現しやすい軌道要素の氷床分布を再現した。また、当時の軌道要素変動の振条件が明らかになった。さらに、離心率と地軸傾斜の幅に対する感度実験を行い、氷期間氷期サイクルの周

変動の振幅は氷期間氷期サイクルの周期性に影響を及

期性に軌道要素変動の振幅が及ぼす影響を議論した。

ぼすことが明らかになった。今回計算を行った時期は

Results

離心率および地軸傾斜の変動の振幅がとりわけ大きい

その結果、約 160–120 万年前の氷期サイクルの強い 4時期であることから、これらの条件が約 160–120 万年

万年周期変動などの特徴がよく再現された。とりわけ、前の連続的な 4 万年周期の氷期間氷期サイクルの実現

当時の氷期と間氷期の長さは軌道要素である地軸傾斜に寄与したと考えられる。

の約 4 万年周期と気候歳差の約 2 万年周期の変動の位

References

相関係で決まることが明らかになった。さらに、間氷[1] Balco et al., 2005, Science, 307(5707), 222-222.

期が長くなるような地軸傾斜と気候歳差の位相の組み[2] Balco & Rovey 2010, Geology, 38(9), 795-798.

合わせの条件かつ離心率が大きいような場合には北米[3] Abe-Ouchi et al., 2013, Nature, 500(7461), 190-193.

大陸が急激に寒冷化し、五大湖を覆うような範囲まで[4] Abe-Ouchi et al., 2007, Clim. Past, 3(3), 423-438.

北米氷床が拡大することが明らかになった(図 1)。さら[5] Tzedakis et al., 2012, Clim. Past, 8(5), 1473-1485.

-220-

D309

大気海洋結合モデルを用いた現代～将来と過去の温暖期の水循環応答の違いに関する研究*樋 口 太 郎 1 、 阿 部 彩 子 1 、 Wing-L e C han 2
1:東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 , 2: 海 洋 研 究 開 発 機 構
1. はじめにさを段階的に小さくした CO2 感度実験も同様に

将来の大気 CO2 濃度の増加とそれに伴う温暖化によ

MIROC4m を用いて実施した。さらに、モデル間でのって、どのように水循環が変化するかを知ることは科

水循環応答の違いを調べるため、DeepMIP で行われた学的な側面だけではなく、社会的にも重要ある。その

MIROC4m を含む 8 つのモデルが実施した始新世実験

ため、大気海洋結合モデルを用いた数多く研究から、のシミュレーション結果 (Lunt et al., 2021)を使用した。

将来の大気 CO2 濃度の増加に伴う水循環変化について

3. 結果調べてられてきた(e.g., IPCC AR6, 2021)。一方で、地球

現在、鮮新世、始新世、白亜紀実験で、全球的な水史で見ると、白亜紀中期や暁新世-始新世境界のような、循環感度はの差は小さかった。また、東西平均した降将来に予測される大気 CO2 濃度であり非常に温暖な時

水量は、共通して熱帯や中緯度域で増加し、亜熱帯で代があったことが分かっている。それらの時代には、は減少する特徴がみられた。一方で、東アジアの地域

温暖化に伴う水循環変化を記録している地質学的な証的な温暖化に伴う水循環応答は、地理条件によって実拠が多数見つかっている(e.g., Hasegwa et al., 2012;

験間で大きく異なっていた(図 1)。チベット高原が存在

Carmichael et al., 2017)。このような過去の温暖な時代のする現在、鮮新世実験では、温暖化予測と同様に、温水循環変化と将来予測される水循環変化を比較するこ

暖化に伴い東アジアの年間降水量が増加した。チベッとは、将来予測を制約するうえで重要である。特に、ト高原が存在にしない始新世、白亜紀実験では逆に年現代~将来と過去の極温暖期における大陸配置や山岳

間降水量が減少した。この東アジアにおける温暖化に地形などの地理条件の違いは水循環応答に影響を及ぼ伴う真逆の水循環応答は、チベット高原の有無に起因すことが分かっており(e.g., Higuchi et al., 2021)、各時代した基本場と夏季大気循環の応答の違いに起因していの地理条件によってどのように水循環応答が異なるかることが、チベット高原の高さを理想的も変える感度を調べる必要がある。そこで本研究では、大気海洋結実験から明らかになった。また、DeepMIP のデータセ合モデルを用いて、現代に加え、過去の温暖期であるットを用いた解析から、多くのモデルでは MIROC4m

鮮新世、始新世、白亜紀の地理条件での大気 CO2 濃度

同様に東アジアの降水量は減少している一方で、一部感度実験を行い、温暖化に伴う全球～地域的な水循環のモデルでは逆に増加することが分かった。これはア応答を比較し、その共通点や相違点を調べた。さらに、ジア地域における基本場の対流の発達度の違いに起因

始新世を対象としたモデル間比較プロジェクトである

していると考えられる。

The Deep-Time Model Intercomparison Project (DeepMIP)のデータセットを使用し、過去の温暖期の水循環応答がモデル間でどのようなばらつきを持つのを調べた。

2. モデルと実験設定
本 研 究 で は 大 気 海 洋 大 循 環 モ デ ル MIROC4m(Hasumi and Emori, 2004)を用いて、現在、鮮新世、始新世、白亜紀の大陸配置、山岳地形を境界条件とした気候数値シミュレーションを行った。また、ぞれぞれの境界条件での大気中の大気 CO2 濃度に対する水循
環の応答の違いを検証するため、大気 CO2 濃度を 285,
571, 856 ppm と設定した 感度実験を行った。また、現代や将来と過去の温暖期の温暖化に伴う水循環応答が

図 1 様々な時代の地理条件を用いた場合の大気 CO2 濃度の異なる要因を明らかにするために、チベット高原の高増加に伴う年間降水量の変化(%)

-221-

D310

大 循 環 モ デ ル MIROC を 用 い た PMIP4/CMIP6
最終間氷期実験における植生フィードバックの役割*大 石 龍 太 (東 大 AORI), Wing-Le Chan ( JAMSTEC),
阿 部 彩 子 (東 大 AORI), シ ェ リ フ 多 田 野 サ ム (Uni versity of Leeds),
大 垣 内 る み (JAMSTEC), 吉 森 正 和 (東 大 AORI)
1.

はじめに

3.

結果

最終間氷期(LIG: 130-116ka)は直近の表記間氷期サイ

3 バージョンの MIROC のうち、MIROC4m-LPJ のみ

クルにおいてにおいて最も暖かった時代であることがが北半球高緯度の年平均温暖化をよく再現した。日射地質学的証拠から知られている。LIG では近日点が北増加による夏の北半球陸上の温暖化に起因した植生フ半球の夏であったために、夏の北半球の日射が現在よィードバックにより、北極海による夏の熱吸収と冬のりも強かった。全球平均気温は約 1.9℃高く、氷床の融熱放出が強化されたことで、夏だけでなくすべての季解によって海水準が 5-10m 程度高かったことも知られ節で北半球高緯度の温暖化が起きていた。

ている。
本研究では CMIP6 の PMIP4 プロトコルに基づいて植生の扱いの異なる MIROC3 バージョンを用いた

参考文献

LIG 実験と現在実験を行った。また、植生フィードバ[1] Hasumi, H. and Emori, S.: K-1 Coupled GCM (MIROC)
Description, k-1 Technical Report No. 1, Center for Climate
System Research (CCSR, Univ. of Tokyo), National Institute forEnvironmental Studies (NIES), Frontier Research Center for
Global Change (FRCGC), Tokyo, Japan, 2004.
[2] Sitch, S., Smith, B., Prentice, I. C., Arneth, A., Bondeau, A.,
Cramer, W., Kaplan, J. O., Levis, S., Lucht, W., Sykes, M. T.,
Thonicke, K., and Venevsky, S.: Evaluation of ecosystem
dynamics, plant geography and terrestrial carbon cycling in the
LPJ dynamic global vegetation model, Glob. Change Biol., 9,
161–185,https://doi.org/10.1046/j.1365-2486.2003.00569.x,
2003.
[3] O'ishi, R., Chan, W.-L., Abe-Ouchi, A., Sherriff-Tadano, S.,
Ohgaito, R., and Yoshimori, M.: PMIP4/CMIP6 last interglacial
simulations using three different versions of MIROC: importanceofvegetation,
Clim.
Past,
17,
21–36,
https://doi.org/10.5194/cp-17-21-2021, 2021.
[4] Hajima, T., Watanabe, M., Yamamoto, A., Tatebe, H., Noguchi,
M. A., Abe, M., Ohgaito, R., Ito, A., Yamazaki, D., Okajima, H.,
Ito,A., Takata, K., Ogochi, K., Watanabe, S., and Kawamiya, M.:
Development of the MIROC-ES2L Earth system model and theevaluation of biogeochemical processes and feedbacks, Geosci.
Model
Dev.,
13,
2197–2244,
https://doi.org/10.5194/gmd-13-2197-2020, 2020.
[5] Turney, C. S. M. and Jones, R. T.: Does the Agulhas Current
amplifyglobal temperatures during super-interglacials?, J.
Quaternary Sci., 25, 839–843, 2010.
[6] Capron, E., Govin, A., Feng, R., Otto-Bliesner, B., and Wolff,
E.: Critical evaluation of climate syntheses to benchmark
CMIP6/PMIP4 127 ka Last Interglacial simulations inthehigh-latitude regions, Quaternary Sci. Rev., 168, 137–150,
https://doi.org/10.1016/j.quascirev.2017.04.019, 2017.

ックが LIG 気候の再現に果たす役割を調べた。
2.

モデルと実験設定
本研究では、(1) IPCC AR4 に参加した MIROC3.2 に基づいた大気海洋結合モデル MIROC4m (Hasumi andEmori 2004)、(2) MIROC4m に植生モデル LPJ-DGVM(Sitch et al. 2003) を結合した大気海洋植生結合モデル
MIROC4m-LPJ (O’ishi et al. 2021)、(3) CMIP6 に参加した
地球システムモデル MIROC-ES2L (Hajima et al. 2020)を用いた。MIROC4m では植生フィードバックは考慮していないが、MIROC4m-LPJ では植生タイプの変化を予報し植生タイプごとに代表的な LAI を与える。
MIROC-ES2L では植生タイプは変化しないが、LAI は
予 報 す る 。 LIG 実 験 は PMIP4 の プ ロ ト コ ル(Otto-Bliesner et al. 2017) に基づいて天文学的パラメタ
ーと温室効気体濃度を変更して行った。
PI 実験は CMIPのものを用いた。

図 1：LIG 実験と PI 実験の年平均気温差と古環境復元との比較(℃)。

-222-

D351

梅雨前線帯低気圧の構造と環境場*栃 本 英 伍 ,1.

柳瀬亘（気象庁気象研究所）
各カテゴリーの BFD のコンポジット解析を行い比較

はじめに梅雨前線帯ではしばしば低気圧(以降、BFD と呼ぶ)したところ、より緯度が高い領域で発達する YS-BFDが発生・発達するが、梅雨前線帯は他の季節とは異なと SJ-BFD は、ES-BFD や SC-BFD よりも強くなる傾向

る特徴を持っている。日本列島よりも西側の梅雨前線があることがわかった。この違いは、主に上層擾乱の帯は、傾圧性が弱く、水平水蒸気勾配が強いという特強さや位置と関係していることが示唆される。YS-BFD

徴を持つ一方、東側の梅雨前線帯は相対的に傾圧性がや SJ-BFD は、上層西側により強い上層擾乱を伴う傾向

強いという特徴を持つ。Tochimoto and Kawano (2012),

があり、また低気圧中心により接近する傾向があるこ(2017a, b)は、梅雨前線帯の西側で発達する低気圧とがわかった(図 1)。すなわち、上層擾乱による低気圧(W-BFD)と東側で発達する低気圧(E-BFD)の発達過程の発達への寄与が、YS-BFD や SJ-BFD に対してより大の違いを調べ、W-BFD の発達には凝結加熱が最も重要

きく、低気圧が深まりやすいと考えられる。また、上な役割を果たしており、E-BFD の発達には凝結熱と傾層擾乱と BFD との位置関係については、環境場のジェ

圧性の両方が重要な役割を果たすことを示した。一方、ット気流と深く関わっていることがわかった。

西側の梅雨前線帯内でも環境場の特徴は異っている。

5.

擾乱の運動・有効位置エネルギー解析

中国大陸〜日本列島にかけて徐々に傾圧性が強くなる

Tochimoto and Kawano (2017a, b)は、凝結熱に伴う擾といった東西の環境場の変化や、梅雨前線の南北の変乱の有効位置エネルギー生成が W-BFD の発達の駆動動に伴なう亜熱帯高気圧や上層ジェット気流と BFD と源であることを示した。一方で、Matsumoto et al., (1970)の位置関係などの変化が、BFD の構造や力学に影響をや Tagami et al., (2007)は基本場の鉛直シアや水平シア与えている可能性がある。そこで本研究では、梅雨前からの順圧エネルギー変換が BFD の発達に寄与してい線帯西側内の領域の違いによる低気圧の構造や発達過ることを示唆した。しかしながら、順圧エネルギー変程の違いを調べた。詳しくは、Tochimoto and Yanase

換の相対的な寄与については、これまでよくわかって(JCLI, DOI: https://doi.org/10.1175/JCLI-D-22-0515.1, in

いない。そこで、運動・位置エネルギー変換式の各項

press)を参照されたい。

の相対的な寄与をコンポジット解析により調べた。そ2.

の結果、凝結熱による有効位置エネルギー生成が BFD

使用データ・解析期間使用したデータは、気象庁 55 年長期再解析データの発達に最も大きな寄与をしているが、水平シアから（JRA-55; Harada et al., 2016）で、水平約 60km 格子での順圧エネルギー変換も BFD の発達にある程度の寄与ある。解析期間は 1979 年〜2020 年である。

をしていることが示唆された。一方、鉛直シアからの3.

運動エネルギー変換は負の寄与であった。

BFD の抽出BFD の自動検出は Yanase et al. (2016) で用いられた

ポーラーロウの抽出手法を参考に行った。より合理的

ES-BFDSC-BFDYS-BFD

SJ-BFD(a) Upper-level PV(b) Upper-level PV(c) Upper-level PV(d) Upper-level PV

な BFD のトラッキングを行うために、
JRA-55 の00UTC,
06UTC, 12UTC, 18UTC の解析値の海面気圧に加えて、03UTC、09UTC、15UTC、21UTC の予報値も用いた。
4.

梅雨前線帯西側における BFD の構造・環境場の領域による違い

図１ 発達時における、(a) ES-BFD, (b) SC-BFD, (c)

梅雨前線帯西側内における低気圧の構造や発達過程

YS-BFD, (d) SJ-BFD における 600hPa から 200hPa で平の違いを調べるために、抽出された BFD を東シナ海で均した渦位偏差(PVU)のコンポジット図。ベクトルは水発達する BFD (ES-BFD), 南岸で発 達する低気圧

平風偏差(m s-1)。横軸、縦軸はそれぞれ、低気圧中心に(SC-BFD), 黄海で発達する低気圧（YS-BFD）, 日本海

相対的な x 方向、y 方向の距離（km）。

で発達する低気圧（SJ-BFD）に分類した。

-223-

D352
広域長期間豪雨の増加と偏西風蛇行*山 田 裕 貴 (三 重 大 学 生 物 資 源 ),1．問題と目的
夏季において，各地で大雨災害をもたらす事例が度々発生している．特に近年の顕著な大雨事例として「平成 30 年 7 月豪雨」，
「令和 2 年 7 月豪雨」，
「令和 3
年 8 月豪雨」がある．これら 3 事例は日本の“広域”に“長期間”雨が降り続いたという共通点が見られる．
現在，先行研究では各事例の研究や極端な“広域豪雨”の発生場の調査[1]は行われている．しかし，先述の 3 事例のように“広域”かつ“長期間”継続する豪雨事例についての統計的な調査や，大気場の特徴，長期間継続した理由について考察は，これまで行われていない．
そこで本研究では，“広域長期間豪雨”発生時の大気場の特徴と継続する原因，近年にかけての変化に注目し，調査することを目的とした．
2．使用データ･解析手法
降水データは AMeDAS（941 地点），大気場のデータは JRA-55 を使用した，いずれも Daily データを使用
し，解析期間は 1982-2021 年の 6，7，8 月とした．
始めに，日降水量 1.0mm 以上を観測した地点が全地
点の 50％（471 地点）以上の日を“広域降雨日”と定義した．そこから,1)広域降雨日が３日以上連続する事例，
2)広域降雨日に該当しない日であっても，前後の日が該当し，該当しない日を除いて 3 日以上連続する事例の，どちらかに当てはまる事例を“広域長期間降雨”とした．
次に，広域長期間降雨の事例の中から，日平均 1 万mm 以上の事例を“広域長期間豪雨”と定義した．
さらに，抽出された広域長期間豪雨について，豪雨をもたらす要因を調査した．
発生日ごとに日本時間9 時，
21 時の地上天気図から津口・加藤 2014［2］を参考に，
台風・熱帯低気圧，低気圧の発達･東進，梅雨前線に分類した．複数の要素が豪雨の要因として判断できる場
合は，複数の要因がある事例として扱っている．
最後に，3-1 節で述べる結果を踏まえ，梅雨前線がもたらす広域長期間豪雨を偏西風蛇行のパターンで分類
し，各パターンで合成図解析を行った．その結果から，
大気場と豪雨の特徴（降水量･期間･降水分布）の比較，長期化の要因と近年にかけての変化を調査した．
3．結果･考察3-1．広域長期間豪雨の主要因の違い
広域長期間豪雨として 91 事例 554 日を抽出した．このうち全体の約 83％（464 日）が，梅雨前線が要因であると判断した．台風・熱帯低気圧が要因の日は 77 日，
低気圧の発達が要因の日は 50 日であり，梅雨前線が広域長期間豪雨の主要因であることが示唆された．

立 花 義 裕 (三 重 大 学 生 物 資 源 )3-2．各パターンの分類と豪雨の特徴
偏西風蛇行パターンを①西谷型,②東谷型,③両谷型に分類し，合成図解析を行った（図）．
①の場合，日本の西側のトラフにより下層の暖気移流が卓越していた．これにより 850hPa 面の相当温位の南北勾配が増加していた．この影響が持続したこと
で梅雨前線帯の対流が強化され，広域長期間豪雨をもたらしたと考えられる．
②の場合，日本の東から北に延びるトラフによる寒気移流と，太平洋高気圧の張り出しによる暖気移流が卓越していた．これにより梅雨前線帯の対流がより強化される大気場が持続していたと考える．その影響により，①より降水量が多く，長期間の豪雨となっていた．
③の場合，西谷型と東谷型の双方の特徴を持ち，寒気･暖気移流が卓越し，持続したことで，広域長期間豪雨となったと考えられる．

3-3．長期化の要因と近年にかけての変化
長期化の要因を探るために，広域短期間豪雨を抽出し，長期間事例と比較を行った．その結果，偏西風蛇行による温度移流と太平洋高気圧の張り出しによる水蒸
気供給に違いが見られ，この 2 つが長期化に寄与していると考えられる．
近年にかけては，③両谷型で長期化と発生数･降水量の増加が見られた．これは，③のような偏西風蛇行パターンの持続が広域長期間豪雨の増加傾向に影響を与えていると考えられる．
4．まとめ
広域長期間豪雨の主要因は梅雨前線であり，東谷型の偏西風蛇行の場合に，より長期間，雨が降ることが示唆された．さらに，温度移流と水蒸気供給が長期化する要因であること，近年は両谷型のような偏西風蛇行パターンの持続が広域長期間豪雨の増加傾向に影響を与えていることが考えられる．
参考文献[1] Shibuya et al., 2021：Dynamics of Widespread Extreme Precipitation
Events and the Associated Large-Scale Environment Using AMeDAS and
JRA-55 Data，Journal of Climate, 34(22), 8955-8970.
[2]津口 裕茂 · 加藤 輝之. 2014 : 集中豪雨事例の客観的な抽出とその特性・特徴に関する統計解析, 天気, 61 (6), 455-469.

-224-

D353

現業中期アンサンブル予報を用いた
2021 年 2 月 テ キ サ ス 寒 波 の 予 測 可 能 性*八 巻 俊 則 (筑 波 大 学 ・ 院 ),松 枝 未 遠 (筑 波 大 学 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー )
1.

はじめに

すると予測したため、高温予測傾向となったと考えら

2021 年 2 月に米・テキサス州は寒波に見舞われた。

れる。また、2 月 15 日を対象とした ECMWF の予測で州内の発電所施設が凍結したことにより 1000 万人以上

は、五大湖南西に形成されるリッジとテキサス周辺にが停電の被害を受け、少なくとも 262 人の死者が出た。

流入した低気圧に伴う南北風の強さによって対象地域

また、経済損失は米国内で 256 億ドルに及んだ。

の温度予測に差がみられた(図 2)。北風が強いと低温に

2021 年 1 月初旬に発生した北半球の成層圏突然昇温なるこの結果も実況と整合的だった。多くのメンバーと、負の北極振動がこの低温と関係していることが明が実況に比べて北風を過小評価したのに対し、高温とらかになった[1]。しかし、この寒気がテキサス付近予測したメンバーは、
むしろ南風を予測していた(図 2c)。

(30°N )まで南下した原因は明らかではない。また、

また、リッジの予測精度が向上すると温度の予測精度

CEP の 1-2 か月予報では、Labrador 海でのロスビー砕も向上することも示された。

波を正確に予測したメンバーによる気温予測の精度がこれらの結果から、2021 年 2 月にテキサス州で発生高かった[2]。本研究では、より予報時間の短い中期ア

した寒波には、北大西洋高気圧と五大湖南西のリッジ

ンサンブル予報を用いて、この寒波の予測可能性、及びが寄与していることが示された。また、ECMWF によるテキサス付近まで低温が南下した原因を明らかにする。

気温の予測可能性が低かった原因は、これら高気圧と2.

リッジの予測精度が低いことにあった。

手法

再解析は ERA5 を、アンサンブル予報は TIGGE[3]のうち ECMWF(欧)、JMA(日)、 CEP(米)、UKMO(英)を使用する。変数は、850hPa 面のジオポテンシャル高度(Z850)、温度(T850)、水平風(U850,NV850)を使用する。
先行研究[4]にならい、各数値予報モデルの予報デー
タ(2011–2020 年)による気候学的確率密度関数を基にして極端低温を定義し、その確率予報を考える。また、気温に対するアンサンブル予報値を、それぞれ高温・低温予測したメンバーに分類し、両者を比較することで対象地域まで低温をもたらした要因を調査する。
3.

図 1:N2021 年 2 月 15 日 12UTC のテキサス周辺を対象とした、各予報機関による気候学的 1%-ile を下回る低温の発生確率。

結果と考察

4 つの数値予報センターのうち、UKMO の予測精度が最も高く、90%以上の確率で 6 日前(2 月 9 日)からこの低温を予測できていた(図 1)。続いて CEP,NECMWF,N
JMA の順に精度が高かった。
実況では、2 月 13 日に北大西洋高気圧が東進し、15日に低気圧とともにテキサス周辺に寒気が流入した。
また、流入した低気圧による北風が更なる寒気をもたらした可能性が示唆された。
メンバー間で気温予報に差がみられた ECMWF の予

図 2:N2021 年 2 月 15 日 12UTC を対象とした、ECMWF による(a)解析値、及び、(b,c)予報値。(b,c)は、それぞれ、低温、高温予測をした各 17 メンバーの平均。陰影が V850、等値線が Z850 を示す。

参考文献
[1]NLee,NS.NH.,N2021:NWeather,N76(4),N135–136.

測では、北大西洋高気圧の予測位置によってテキサス[2]NMillin,NO.NT.,NandNJ.NC.NFurtado,N2022:NGeophys. Res. Let.,N

州の温度予測に違いがみられた。高気圧が東に位置す

49,Ne2022GL100835.

るとテキサス州が低温となり、実況と整合的であった。

[3]NSwinbankNandNco-authors,N2016:NBAMS,N97,N49–67.

多くのメンバーが実況と比べて高気圧が西寄りに位置[4]NMatsueda,NM.,NandNT.N akazawa,N2015,NMeteror. Appl.,N22,N
213–222.

-225-

D354

南極昭和基地における総観規模擾乱に伴う降水と強風*平 沢 尚 彦 1 , 2 ， 小 西 啓 之 3 ， 藤 吉 康 志 4 ， 岩 本 勉 之 5 ， 矢 吹 正 教 6
1 国立極地研究所，2 総合研究大学院大学，3 大阪教育大学，4 北海道大学名誉教授，
5 北海道紋別市役所，6 京都大学

1.

はじめに

南極域の気候形成や熱・水・物質の輸送において総観規模擾乱は重要な役割を果たしている．帯状の狭いー）及びラジオゾンデの観測結果を合わせて，降水と地吹雪の分離，水滴と氷晶の分布，下層強風帯の存在等を論ずる．

領域に集中した Atmospheric river（AR）と呼ばれる水蒸気輸送は総観規模の現象である．AR は南極氷床上における極端降水現象を担う．しかし，南極域の総観規
模現象の理解は，観測網が十分ではなく，その必要性が必ずしも高くなかったことから，中緯度に比べると多くの課題が残されている．
近年，全球の気象予報にとって極域の予報の改善が必要であることが認識され，WMO は Polar Prediction
Project（PPP）を推進することとなった．南極域では 2回の極域予報年（YOPP-SH）が設けられた．夏季を対象とした第 1 回目に対して，第 2 回目は冬季を対象として 2022 年 4 月～8 月に集中観測が実施された．そこ

図 1 2021 年 9 月 6 日 15:33 LT の MODIS 赤外画像．

では AR が目標となった．昭和基地で実施したゾンデ

白は温度が低く，雲域が推定される．赤丸は昭和基の追加観測は 60 回に及んだ．

地の位置．

本研究は昭和基地における通年の降水量の計測と降水形成に関わる大気循環場の特徴を理解することを目的とし，2021～22 年にレーダーを中心とする観測を実施した．観測期間は YOPP-SH を含む．本発表は
YOPP-SH の前年，2021 年 9 月に発現した総観規模擾乱
に伴う強風時の降水の空間構 と時間変化を論ずる．
2.

総観規模擾乱に伴う強い降水と強風

2021 年 9 月 6 日 15 時に昭和基地上空に総観規模擾乱
に伴う雲域が広がっていた（図 1 の白色の領域）．ちょうどこの時に最大のレーダー反射強度を示した（図 2上）．風 は 15 時に最大の 28.4 m/s を記録した（図 2下）．ディスドロメーターの降水強度はそれより約 2 時間遅れて 17 時頃に最大値を示した（図 2 中）。

図 2 2021 年 9 月 6 日 6 時～24 時（LT）の（上）レ

6 時～24 時には風 は常に 10 m/s を越えており，地ーダー反射強度の高度-時間断面、（中）ディスドロ

吹雪の発生条件を満たしていることから，地上に降っ

メータ（LPM）による降水強度、及び（下）風 のた降水粒子が地吹雪として再び空中に舞い上がったと時系列．

考えられる．ディスドロメーターの降水強度は 10
mm/hr を大きく超えており，地吹雪による粒子が多量に混合したと考えられる．レーダーの地上近くの反射強度も地吹雪の影響を受けていると考えられる．講演時にはレーダーのドップラー 度，PMPL（偏光ライダ

参考文献[1] Hirasawa et al., 2022, Okhotsk Sea and Polar Oceans
Research, 6 36-41. doi.org/10.57287/ospor.6.36.
謝辞：本研究は JAXA-EORA3 の研究費補助を受けた．

-226-

D355

気象制御の屋外実験までに必要な対処等に関する予備的考察～気象改変と気候工学からの示唆～*橋 田 俊 彦 ， 笹 岡 愛 美 ， 筆 保 弘 徳 （ 以 上 ， 横 浜 国 立 大 学 TRC）
1.

はじめに

記録の維持と事前（計画）や事後の報告等の義務が定

台風や豪雨の高精度予測と能動的な操作により極端められている．また，ベトナムのように人工降雨等の風水害の被害を大幅に減らし，台風や豪雨による災害

首相による計画の承認，地域住民の意見の事前収集なの脅威から解放された安全安心な社会の実現を目標とど，より厳格な規制がなされている場合もある．

するムーンショット型研究開発（目標８）が進められ

気候工学（太陽放射改変）は，地球温暖化の進展にている[https://www8.cao.go.jp/cstp/moonshot/sub8.html]．

より注目されているが，影響が広範囲に及びその程

本調査では，そのような台風や豪雨の制御（以下「気度・内容の不確実性などのリスクなどから屋外での実象制御」）の ELSI（倫理的・法的・社会的課題）検討

施は見送られている．現在，研究・開発・実証・配備の一環として，同じく人が自然に介入する「気象改変」のための専門的で正式な国際的ガバナンスは存在せず，と「気候工学」の実施状況と研究等の進め方の議論を研究初期から配備に至るまでの指導原則として参照で整理し，その示唆として「気象制御」の屋外実験まできるのは「オックスフォード原則」などである。

に必要な対処等に関する予備的考察を行う．
３．気象制御の屋外実験までの対処等への示唆
２．気象改変と気候工学の実施状況や研究等の現状

気象制御研究は，介入の手法や効果または周辺への本調査における「気象改変」と「気候工学」につい影響などの本格的な検討はこれからであるので，気候て，「気象制御」とともに特徴などの概要を下表に示す．

工学における指導原則の各事項も確認しつつ進めるこ

気象改変は，干ばつ対策や晴天・視界確保等を目的とが望ましいと考えられる．

に，比較的狭い範囲での人工降雨その他の実験や事業

激しい気象を対象とする気象制御において介入規模が世界中で実施されている（世界気象機関（WMO）にと周辺への時間的・空間的影響は，既に行われている

よれば約 50 カ国以上）．WMO の気象改変活動のガイ

気象改変と同等以上となるとも考えられる．そのため，

ドラインでは，①継続的・戦略的研究，②改変実験の

屋外実験の段階では（具体的な目的や規模にもよるが），設計と実施，③科学的評価を維持した運用の３段階で気象改変でなされているように，地域住民を含む利害開発・実施を進めていくべきとしている．しかし，人関係者や環境等に係る当局との協議のほか，介入とモ工降雨などの活動が既に社会的事業として行われてニタリングの詳細な内容を含む計画が必要となるであいる国もあり，そのなかで米国・カナダでは気象改変

ろう．その計画詳細とは，制御手法の開発・評価にお活動の環境への影響把握等の観点で，詳細な内容（シいて，検討される介入方法の詳細や効果を把握するたーディング剤の投入の時間・場所・量などを含む）のめの観測項目等と共通する部分も多いと考えられる．

気象改変

気象制御
豪雨の量の緩和・場所移動
台風の勢力緩和・進路変更

一般に局地的で短時間

気象改変よりも規模（特に台風制御）が大きくなる可能性

気候工学

地球や広範囲への太陽放射改変（成層圏エア
ロゾル介入，海上雲輝度化，地上アルベド変事例
更など）
自然状態の改善（自然災害の軽 自然災害の軽減，経済社会的便益向 人為的な災害の軽減（不注意な気候改変への目 的／ 意 図減）
上
対抗措置）
環境操作を目的とする
環境変化を意図しない
環境変化を意図しない
クラウドシーディング中心
クラウドシーディング，その他（手 エアロゾル注入，シーディングなど様々
手法
法の検討段階）
実施規模

人工降雨・降雪，降雹制御、霧消散

大規模（大陸～地球規模）

ハリケーンに対して実施されたこと 実施されていない （小規模な試みあり）
がある
目的以外に周辺の気象に影響を与え 年単位での影響，気温・降水や水循環等の変る可能性化を生じるおそれ
時間的影響は気候工学より短い
急激かつ持続的な終了により急激な温暖化も意図しない影響は実証されてい環境への影響は手法・規模により個別に確認・検討が必要
ないが，排除はできない

事業・研究とも野外でも実施されている目的以外は無いか一時的（頻度気象／気候 にもよる）
への影響
実施状況

環境への
影響

表

本調査における気象改変，気象制御，気候工学の分類と特徴など

-227-

D356

日米における台風制御研究が衰退した原因の考察*阿 部 未 来 (横 浜 国 立 大 学 先 進 学 環 ), 筆 保 弘 徳 ・ 笹 岡 愛 美 (横 浜 国 立 大 学 TRC)
1.

はじめに

版物の数は 1971 年をピークに大幅に減少している。

ムーンショット型研究開発事業目標８の下、台風を人工的に制御するための方策が検討されている。阿部ほか（2022 年秋学会）では、台風制御に関する本格的な研究がすでに約 60 年前から米国の Stormfury 計画（1962-1983）において実施されたこと、および当時の日本の状況について報告した。日本では、1965 年に米国から台風制御実験の太平洋実施の提案を受けて以降、
気象調節研究が本格化したが、1971 年頃急速に衰退した。その背景については、これまで明らかではなかった。本研究では、文献調査やインタビュー調査を通じ

図 1 日本における気象調節研究に関する出版物の数の推移て、当時活発化していた研究がなぜ衰退してしまった

本研究では様々な調査から、1971 年 11 月 11 日に起のか、その原因を考察するものである。

きた川崎ローム斜面崩壊実験事故に着目した。防災2.

センターを中心に行われた川崎ローム斜面崩壊実験

手法

国立国会図書館、国立公文書館、国会会議録検索シ
ステム、CiNii Research を用いて、気象調節研究に関する文献を収集した。当時の様子を知る方合計 3 人にインタビュー調査を行った。
3.

結果

は、斜面に散水ポンプで大量の雨を人工的に降らせ土砂災害を再現する実験であった。予想よりも大規模な斜面崩壊が起こったため、現場に立ち会っていた研究従事者・報道関係者ら 15 名が生き埋めとなり

Stormfury 計画が進む中、日本でも国立防災科学技術

死亡する大事故となった。事故翌日から衆参議院本センター(以下防災センター)を中心に気象調節研究が会議や委員会で責任の所在等について激しく議論が本格化していた。図１は、本研究の調査でわかった日

され、防災センター寺田一彦所長も衆議院科学技術本における気象調節研究に関する出版物の数の年変化

振興対策特別委員会に出席していた。寺田所長は当を示している。1966 年より増加して、最も多い年では時の気象調節研究を牽引する立場であったが、事故

12 編に上る。これは特に防災センターで特別研究からわずか 7 日後、責任をとって辞任することとな(1965-1967, 1968-1972)が実施され、小型の消滅型ロケッった。実験関係者について 11 年間にわたり刑事裁判トの開発や屋外実験も行われた時期である。1967 年からは、国内の気象調節研究をする研究者が集まり研究成果を報告し意見交換をする場として気象調節研究委
員会等が開かれるようになった。国会でもしばしば気象調節研究が話題にあがっていた(科学技術振興対策特別委員会 1970; 農林水産特別委員会 1971)。しかし、小沢他(1978)によると、「気象調節研究委員会は種々の事情があって第 3 回委員会(1970 年 6 月 12 日開催)の後は開かれていない。その後 2～3 年間に情勢が大きく変り、現在はこれを審議していた頃と比べて気象調節研
究に対する姿勢が著しく後退してしまった。」とある。
このように、「種々の事情」とあるのみで、その原因について具体的に述べられている文献は見つからなかった。なお、図１のように、気象調節研究に関する出が行われ、その間実験データ等は押収され、使用が禁止された。事故後、人間が自然に介入する種の研究やその実証実験は強く危険視されるようになった。
4. 結論
日本においては、Stormfury 計画の影響を受けて気象調節研究が活発化したにもかかわらず、1971 年頃急速に衰退してしまった。これには 1971 年の川崎ローム斜面崩壊実験事故が影響していると考えられる。事故翌日から国会でも激しく議論され、世論の注目を集め報道される大事故であったこと、事故の責任をとって当時の気象調節研究を牽引する立場である寺田所長が辞任したこと、刑事裁判になり実験に関するデータを研究に使用することが禁止されたことなどから、気象調
節研究は衰退せざるをえなかったと言える。

-228-

D357
1875（明治 8）年 6 月 1 日は東京での気象観測開始の日か
山本哲（元・気象研究所）
1 はじめにによると、気象観測を企図し主導的な役割を果たし

6 月 1 日は気象記念日である。「明治 8 年（1875

たのは McVean であり、1873 年に英国に一時帰国す

年）6 月 1 日に気象庁の前身である東京気象台におる前に、気象観測実施を決め、英国留学時から知りいて気象と地震の観測を開始した」などとされるこ合いであった工部権大丞（のちの工部卿）山尾庸三

とも多いが、気象庁が 1975 年に刊行した『気象百年（1837-1917）の了解も得た。背景には欧州での国際史』 （気象庁 1975）では「東京で気象観測が開始

気象会議設立、清国および米国から日本への気象観されたのは明治 8 年 6 月 5 日である」としていた。

測要請などの国際的事情があった。一時帰国中に海山本（2017）はこのあたりの事情を以下のとおり整路測量局の同僚 Sharbau の来日の約束を取り付け、理し、当時の信頼できる資料は乏しく「現在のとこ協力して測器調達を行った。測器は 1874 年 5 月に横ろ観測開始を 6 月 1 日とすることを積極的に否定す

浜に到着し東京まで運びこまれ、6 月には Scarbau

る証拠は見つかっていないと判断すべき」とした。

が来日した。Joyner は 1974 年 7 月気象課専務となっ・現存する最早の気象観測表は 6 月 5 日からである。

たがこれも McVean の差配による。McVean 一時帰国

・1882 年創立の東京気象学会『気象集誌』第 1 号掲

中の 1874 年 1 月に所属していた測量司は工部省か

載「日本気象学来歴一班」には「6 月 5 日より事業ら内務省に移って旧土木寮測量部門と合同し工部省を創め」の記述がある。

から離れたことで山尾庸三の支援は得られなくなる。

・「6 月 1 日」を創立とする最早の公式資料は 1893

旧土木寮技官の間では小林一知（1835-1906、のちの年にシカゴで開催されたコロンブス万国博覧会への中央気象台長）らが外国人排斥活動を強め、また内出展品として中央気象台が制作した英文資料である。

務卿大久保利通（1830-1878）は国家経費削減のため

・一部測器（自記気圧計）の 1875 年 5 月のデータが1875 年 4 月測量司の大幅な業務整理を断行した。

存在したことを示唆する資料がある。

1875 年 5 月から 6 月に探検航海途上のチャレンジャ

2 泉田（2022）の提示した新史実

ー号が横浜に寄港し、艦長 Charles Wyville Thomson2022 年、建築史家・泉田英雄による労作（泉田（1830-1888）が McVean をたびたび訪れており、気2022）が上梓された。日本での気象事業の創始に関

象観測に関する指導を行ったことが示唆される。以わったとされるお雇い英人 Colin Alexander McVean

上が泉田（2022）の明らかにした気象観測開始まで（「マクヴィーン」1838 -1913）についての初めてのの事情であるが、6 月 1 日という日付に関しては特評伝である。McVean 本人や関係者の日記や手紙な段の事実は見出されない。泉田 （2022）の記述にはどをはじめ、内務省測量司技官であった大川通久

批判的検討が加えられることが今後に期待される。

（1847-1897）文書（沼津市明治資料館蔵）など多く

3 おわりに

の一次史料に丹念に当たり、新たな多くの史実の提6 月 1 日が中央気象台創立の日と定められてから示は従来の歴史記述に見直しを迫るものとなってい130 年が経過し、気象観測の開始あるいは気象業務る。たとえば、これまでの通説では、1873 年にの開始の日と呼ぶことは広く定着した。なぜこの日

McVean と同じく工部省お雇い英人であった Henryとなったのか、日本の気象事業の開始について、国Batson Joyner（1838-1884）が気象観測を建議、英国際的な観点からも見直すことが重要である。

に一時帰国していた McVean と、新たに雇用される

謝辞：本研究は JSPS 科研費 22K00282 の助成を受けた。

Henry Scharbau（1822-1904）が測器調達、Joyner が参考文献
泉田英雄. 2022. 明治政府測量師長コリン・アレクサンダ
ー・マクヴェイン 工部省建築営繕、測量、気象観測への貢献. 文芸社.
気象庁（編）. 1975. 気象百年史.
山本哲. 2017. わが国の国家気象事業は如何にして始まったのか. 地質学史懇話会会報, 48, 41–48.

輸入された測器により観測の準備を行い、1875（明治 8）年 5 月に Joyner からの準備完了の報告を受けて、 内務卿（大久保利通）に稟申し裁可を受けて６月から観測開始」などとされていた。泉田（2022）

-229-

P101

レーダー屈折率時間変化量の推定時のパラメータと観測高度
瀬古弘*、山内洋、梅原章仁、佐藤英一、酒井哲 (気象研究所)
足立アホロ、(気象大学校)
1．はじめに気象庁で 、線状降水帯予測精度向上に向けた研究開発を進めており、そ 一環として気象レーダー 位相データから気温や水蒸気量 関数である屈折率を水平分布を求める研究を実施している。レーダー屈折率 、観測高度が不明なため、合わせてドローン観測も行い、スカイツリー等 地上データとも合わせて精度検証も行っている。ここで レーダー屈折率 時間変化量 推定
時 パラメータ 評価と高度推定について報告する。
2．レーダー屈折率の推定時のパラメータについて
レーダー屈折率は、レーダーから発射された低仰角の電波で、送電鉄塔等の地上の建築物（固定反射物）で反射してレーダーに戻った電波の位相を用い、位相の時間変化を利用することで、固定物とレーダーの間の水蒸気等による遅延量の時間変化を取り出す。遅延量の推定には以下のパラメターを決める必要がある。
（１）固定反射物を位相時間変化の平均二乗偏差が少ない地点として抽出する。固定反射物として扱う閾値（sig）。
（２）時間的な位相差を作成し、空間的な影響半径でスムー
ジングを行う。そのスムージング半径（dsmt）。
遅延量の時間変化量から屈折率の前 1 時間変化量には、以下の式で 10 分毎の値を計算し、1 時間になるように加算した。
dref= -dθ (°/10 分) /360(°) ×0.057 (m:1 波長)/（2(往復分)×150(m:動径方向の間隔 ) ) ×1.0e+6
東京都環境局のスカイツリーの屈折率の前 1 時間変化量は、
高度 150m と 325m の気温や湿度等の 1 時間毎の値を利用した。

図 1 2019 年 8 月 1～5 日 羽田レーダーで得られたスカイツリー
位置 屈折率(青色)とレーダ屈折率（橙色） 前 1 時間変化量

図 2 dsmrt と sig を変えて求めた 2019 年 8 月 1-5 日 羽田レーダ
ーで得られたスカイツリー 位置 屈折率とレーダ屈折率
時間変化 バイアス

上記の dsmt を 2 ㎞から 10 ㎞まで、sig を RMS の 2 倍から10 倍まで変化させてレーダー屈折率の時間変化量を求め、ス
カイツリーの地上観測データから求めた地上と高度 150m、325m の屈折率の時間変化量と比較し、バイアス（図 2）や分散（図 3）を求めた。地上は、高度 150m や 325m よりも分散が小さく、観測高度は 150m よりも下層にあると考えられる。
スカイツリーの地上での値との比較に注目してパラメータを見ると、バイアスは dsmt が大きいと正で、小さくなると負になる傾向がある。これは図 1 で見えるように、解析期間内に屈折率が大きく減少している時刻があり、dsmt が大きいと空間的に平滑化されることで正になるためと考えられる。また、同じ dsmt で比較すると sig が大きいほどバイアスも大きくなる傾向がある。分散が小さいことを考え合わせると dsmt
が 5 ㎞、sig が RMS の 2 倍程度が良いと考えられる。

図 3 図 2 と同じ図で分散

図 4 2022 年 3 月 28 日にドローンで観測したつく指数。

屈折

3.ドローン観測によるレーダー屈折率の観測高度推定
気象観測用ドローンを用いて、2022 年 3 月 28 日に高度500m から下降時に 50m 毎にホバリングする観測を行った。
ホバリング時間は 60 秒とした。2022 年 3 月 28 日に得られた高度 50m、100m、150m の時間変化は絶対値には差があるものの（図 4）、前 1 時間からの差は、極小や極大になる所で差がより大きいが、その他の部分では差が小さいことがわかった（図 5）。レーダーによる屈折率との対応は、差が大きい
極小や極大の時刻で行いたいが、これらの時刻は上で指摘したように dsmt の影響を受けるので、レーダー屈折率の観測
高度の推定は慎重に行う必要がある。

図 5 2022 年 3 月 28 日にドローンで観測したつく で 屈折指数
前 1 時間から 変化量

謝辞：本研究は、気象研緊急研究「集中観等による線状降水帯の機構解明」によるものです。ドローン観測には R-SWM を用いました。こ
こに記して感謝します。

-230-

P102

MP レ ー ダ に よ る 0℃ 高 度 の 推 定
越 田 智 喜 (一 般 財 団 法 人
1.

はじめに

河川情報センター)
4.

まとめと今後の課題

国土交通省水管理・国土保全局（水局）が小規模な流

XMP による推定 0℃高度は高層観測の結果と良い一域や雨域の状況を精緻に観測するため導入した，X バ

致を示した．高層観測は対象時間が限られるため MSM

ンド MP レーダ雨量計(以下，XMP）は水平垂直の 2 偏等との比較が必要である．
a)波を用いた観測に特長があり，強雨については，従来の

10

25

30

35

40

b)

45
3000

有効な ZDR の基準
15dBZ

2,700

量推定は融解層下端（水局の現業では 0℃高度の 1km

2500
2,400

下方[1]）より下の高度で用いられる．0℃高度は気象庁

2,100
2000

1,500

ZDR[dB]

1,800

高度[m]

誤差等によりレーダ雨量が過大となる場合がある．本

[dBZ]

20

石狩

レーダ雨量計に比べて高い精度が得られる．2 偏波の雨

MSM による 1 時間ごとの予報値を用いているが，予報

15

3,000

1500

1,200

研究では，XMP の多仰角観測を用いた 0℃高度の推定

1000
900

方法を検討したので，結果を報告する．

600
500
300

2.

0

対象データと解析手法

dBZH [dBZ]

0
-15

-10

対象期間は 2015～2019 年の冬期とし，水局 XMP 石

-5

0

5

10

レーダサイトからの距離[km]
札幌からの距離[km]15b)dBZH と ZDR の関係

図１a)鉛直分布の作成例，

狩局で，単一仰角観測を鉛直分布とみなし（quasi-

2500a)dBZ による 0℃高度推定

vertical profiles：QVPs），QVPs でブライトバンドが観測

2000

RMLpeak
0℃高度より下方に位置b) ρHV による 0℃高度推定

2500

PMLpeak

0℃高度より下方に位置

2000

#19

された時間を対象とした．0℃高度（ML）は札幌管区気

#21
1500

レーダによる ML は，dBZ・ρHV・ZDR の疑似鉛直分布を作成し，2 次差分で判断した「融解層」[2]内のピー
ク値で推定した．疑似鉛直分布は札幌上空の高度 30m

zhei[m]

ゾンデの ML zhei[m]

象台の 1 日 2 回の高層観測結果の内挿により求めた．

1000

500

500

0

0
0

500

1000

3000

ishikari
-600
0.1

-400

1500

1000
13 18
35

29
0

500

1000

1500

2000

2500

ZML_top1

間で平均し，ゾンデの ML と比較した結果を図 2a)～c)

0

3000

175

18

0
19
21

ゾンデの ML zhei[m]zhei[m]値から 15dBZ 以上の dBZH を対象にして求めた
（図1b）
）
.

wet-bulb temperature(℃）

19

0

-200

25
27

2000
-0.1

2000

0

500

1000

-0.5
1000

11 7
14

18

y = -0.0011x - 0.4159
R² = 0.4792

35

-0.7
500

29

-0.9

0
0

-1.1

500

1000

1500

ZML_peak1[m]

2000

2500
20

レーダによる推定 ML

ZeroDegreeHeight - BBpeak1[m]

-200

28
13

2500

ゾンデの ML とレーダによる推定 ML の差[m]

200

13

3

2000

d)0℃高度の差と湿球温度
ishikari

6

1500
-0.3

1500

レーダによる推定 ML

2500

水平距離を示す． ZDR は水平･垂直の MTI 済受信電力

レーダによる推定 ML をゾンデ放球時間の前後 1 時

0

pml_peak1[m]ZMLpeak
ZeroDegreeHeight - BB top[m]
4

500

2500

c) ZDR による 0℃高度推定
3000

2500

散布図による 0℃高度の比較結果

2000

レーダによる推定 ML

対象高度の推定に用いた 2 仰角の位置（線の両端）と

3.

1500

rml_peak1[m]

3000
16

wet-bulb temperature(℃） 湿球温度

3000

#18

1000

ごとに対象点を挟む 2 仰角観測値を距離重みづけ平均
して求めた（図 1a））. 図 1a）に示す梯子状の実線は，

1500

0

200

400

600

0.1
4

-0.1

5

25

27

0

18

17

13

6
21

-0.3
3

-0.5

-0.7

14

711

28

y = -0.0011x - 0.077
R² = 0.381

-0.9
20
16

-1.1

*数値は事例番号に示す．レーダ推定値の品質確保のため，平均時間内で

図２ a~c)解析対象期間の 0℃高度比較

ML が検出できた場合についてのみ比較した．レーダにd)レーダとゾンデの ML の高度差と湿球温度の比較

よる推定 ML はゾンデの ML とおおむね一致した．ま謝辞

たレーダによる推定 ML はゾンデの ML の下方に存在利用した XMP データは DIAS を通じて，国土交通省

した．0℃高度での湿度が未飽和の場合は，融解の開始より提供されたものである．札幌の高層観測データはが昇華冷却によって遅れることが知られている[3]．レ

気象庁の WEB ページからダウンロードした．

ーダによる ML とゾンデの ML の差と湿球温度の比較

参考文献（図 2d））は，両者に良好な関係を示した．レーダによ[1] 国土技術政策総合研究所資料 第 909 号 2006

る ML は融解の開始高度を示すと考えられる．

[2] 越田･沖,2014 水文･水資源学会誌 27, 233-244.
[3] Matsuo T,et al.1981, J. Meteor. Soc. Japan, 59, 462-476.

-231-

P103

線状降水帯の予測精度向上を目的とした差分吸収式水蒸気ライダーの開発*西 橋 政 秀 , 及 川 栄 治 , 酒 井 哲 , 永 井 智 広 , 吉 田 智 (気 象 研 ), 阿 保 真 (都 立 大 )
1.

はじめに

豪雨をもたらす線状降水帯の予測精度を向上させるには、
大気下層水蒸気量の鉛直分布の詳細な把握が重要と考えられている。
そのため気象研究所では東京都立大学と共同で、高精度・高時間分解能で連続観測でき、かつ将来の現業化も見据えた低運用コストの次世代型水蒸気ライダ

図 1 DIAL のブロック図ーを開発している。本発表では、水蒸気ライダーの特徴および開発の現状、今後の課題について報告する。
2.

差分吸収式水蒸気ライダー(DIAL)

本研究で開発している水蒸気ライダー(図 1)は、水蒸気の吸収断面積が異なる 2 波長における後方散乱信号強度比の高度差分から水蒸気量の鉛直分布が得られる差分吸収式(Differential Absorption Lidar: DIAL)であり、これまで酒井ほか(2015)や Abo et al. (2018)等で報告されたプロトタイ
プをベースにしている。
これまで長期運用実績があるラマ
図2

ン散乱式ライダーと比べると、DIAL は送信レーザーの波

OpticStudio による受信光学系の光路計算

長狭帯域化などの高いレーザー関連技術が必要で、装置が性を確認した結果、コーティングの均一性に問題があるこ

複雑化する傾向にある。その一方で、日中の観測高度が低とが判明したため、別のフィルターを使用する予定である。

下しない(4km 程度までの観測を想定)ことや低メンテナ

4.

ンス頻度(数ヶ月に 1 回程度)、校正不要、半導体レーザー

送信光学系

送信光学系は2 つの分布ブラッグ反射型(DBR)レーザー、の使用により装置が小型・軽量化できるなどの多くの利点

光スイッチ、テーパー型光アンプ、ビームエキスパンダーを有するため、次世代のライダーとして期待されている。

等で構成されている。
水蒸気の吸収波長 829.054nm と非吸3.

収波長829.124nm の2 波長のレーザーパルス(パルス幅1μs、

受信光学系

受信光学系は望遠鏡、干渉フィルター、エタロン、光検

出力 4μJ)を 10kHz で交互に送信する。出力を最適化する出器などで構成されている。
受信光学系の最適化を目指し、ため、
特にテーパー型光アンプにおけるシードレーザー光

光学設計ソフトウェア Zemax OpticStudio を用いて、任意の適切な増幅と、送信ビーム品質(M2 など)の把握・改善に、の距離・角度に配置した光源(測定ターゲットに対応)から

ビームプロファイラーを用いて取り組んでいる(図 3)。

望遠鏡を通じて光検出器までの光路シミュレーションを行った(図 2)。その結果に基づき、コリメーターレンズ(f=150mm)および光ファイバーへの集光レンズ(非球面f=26mm)などの選定・配置の検討を行った。また、日中の観測高度低下の原因となる太陽光による背景ノイズを低図 3 ビームプロファイラーによる送信ビームパターン(左)およ

減するために重要なエタロンの透過率向上を図るため、

び送信ビーム品質(M2) (右)の測定例

OpticStudio でエタロンのコーティング定義を調整するこ5.

とにより、エタロンの透過率スペクトルを再現した。

今後の課題

上記の開発を進めるとともに、送信レーザー波長を高精

シードレーザー光を入射させてエタロンおよび干渉フ度で水蒸気の吸収波長に同調し、長期間安定的に維持する

ィルターの透過率を実際に測定したところ、エタロンはための波長制御機構と、地表付近の観測精度向上のための83%であり、メーカー出荷時検査結果(>68%)と比較して良受信系の実装等を行う予定である。
また並行して試験観測

好な結果が得られたが、干渉フィルターは 62%と、同検を行い、将来的には九州にて線状降水帯をターゲットとし査結果(>72%)よりも低い透過率であった。その後、ビーた観測を実施する計画である。

ムプロファイラー等を用いて干渉フィルターの透過率特謝辞 本研究は JSPS 科研費 19H01983 の支援を受けた。

-232-

P104

U-Net を 用 い た MP-PAWR デ ー タ の 非 可 逆 圧 縮
中 田 敦 也 (上 智 大 学 理 工 学 研 究 科 ),石 黒 勝 彦 ， 村 井 翔 悟 ， 最 上 嗣 生 ， *前 田 新 一 (Preferred Net works),1.

いくつか変えて性能を調べた．その定量評価の結果を

はじめに
Radar

図 1 に示し，圧縮・復号した MP-PAWR データのうち(MP-PAWR)は，高速・高分解能な三次元観測と二重偏降雨減衰補正後の反射因子の例を図 2 に示す．図 2 で波観測による多面的な観測を両立したレーダであるが，白は，無効値を示す．

Multi

Parameter

PhasedArray

Weather

従来の機械走査式パラボラ型気象レーダに比べて，大幅に増大した観測データを生成する．そのため，その観測データのリアルタイムでの効率的な伝送方法と蓄積方法の確立が求められている．本稿では，MP-PAWR
データに特化した非可逆圧縮器の深層学習の提案とその性能の報告を行う．
本研究で対象とする MP-PAWR データは，レーダー設置個所を中心とした半径60km 圏内の3 次元空間を各点 30 秒の観測頻度で観測したものである．レーダの出力値からは，地表事物からのクラッター除去の有無を含めると全部で 25 種類の物理的意味をもつ特徴量を利用できる．この 25 次元の特徴量を全天スキャンしたものを非可逆圧縮で圧縮する．
2.

図 1：各圧縮手法によって MP-PAWR データの全 25 特徴量を通信するのに必要な帯域[Mbps]と平均 PSNR[dB]の関係

提案手法

本稿では，UNet[1]を使用して，複数の解像度の内部表現を圧縮に用いることで圧縮率と復元誤差のトレードオフを最適化した．リアルタイムでの遅延の少ない伝送のために小領域を圧縮の対象とした．また，学習データには無効値の割合が小さい観測データを用いて学習を行った．切り出した小領域のほとんどが無効値となる場合，DNN で圧縮すると符号長に無駄が大きく

図 2：圧縮・復号した MP-PAWR データのうち降雨減衰補正後なる．しかし有効値がほとんどない場合は，有効値のの反射因子の例．左）H.265，右) 提案法．図中赤枠を拡大しみを float16 で保存し，この float16 表現の符号長と DNNた図とその観測値との差分画像をそれぞれ左下，右下に示す．

の符号長のいずれか小さい方を圧縮表現とした．
謝辞

3.

実験

本研究は，総務省から受託した「リモートセンシング技術のユーザ

評価対象のデータは学習に使用していない一全天ス

ー最適型データ提供に関する要素技術の研究開発」（JPMI00316）の支

キャンのデータを 27 スキャン分使用した．評価指標は援を受け行われた．また，情報通信研究機構の川村氏，花土氏，佐藤

ピーク信号対雑音比(PSNR, higher is better)[dB]とリア氏，気象庁 梶原氏，大阪大学 牛尾教授，法政大学 高村教授からはルタイムで 25 次元の全天スキャンデータを送るのに必貴重な助言をいただいた．ここに謝意を表する．

要な通信帯域(lower is better)[Mbps]を使用した．比較対象として画像の圧縮に使用されるJPEG, JPEG2000 と動

参考文献

画圧縮規格の一つである H.265 を使用した．提案法の[1] Ronneberger et al., U-net: Convolutional networks for

損失関数のパラメータと比較手法の品質パラメータを

biomedical image segmentation, MICCAI, 2015

-233-

P105

地上風速のバイアス評価と沿岸海上気象データの活用*鈴 木 智 恵 子 , 杉 本 志 織 , 石 川 洋 一 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )
1.

はじめに

の実験では年平均風速が過大に再現される地点が多か

地域気候モデルを用いた気候再現実験では実験結果ったが, 水平格子間隔 2km の実験では過大バイアスがの解析とあわせてモデルの不確実性についても評価が低減し, より観測に近い地上風速が再現された. 季節

必要であるが, 気象要素のモデルバイアスを示した研

別にみても同様の結果が得られたが, 夏季以外の季節

究は気温や降水量, 降積雪を除くと限定されている[1].

では水平格子間隔 2km の実験で過小バイアスとなる地

そこで, 本研究では気候予測データセット 2022 で公開

点もやや増加した.

されている地域気候モデル NHRCM による力学的ダウ
ンスケーリング実験の結果を用いて地上風の再現性を4.

調査した. また気象庁以外の観測データの利用可能性

沿岸海上気象データと気象官署データの比較

沿岸海上気象データのうち, 気象官署と比較的近接する太平洋側の 6 地点(平均距離は約 2.75km)に着目し,についても検討した.

月平均風速を比較した結果を図 2 に示す. 両方の観測
2.

データには線形関係がみられた(図 2a). ただ, 再現され解析データ

気象庁気象研究所により開発された地域気候モデル

た風速がどちらの観測データと近い値を示すかは地点

NHRCM を用いた水平格子間隔 2 ㎞(R02)および 5 ㎞と水平解像度により異なることがわかった. 沿岸域で

(R05)のダウンスケーリング実験の結果を解析に用いた.

は隣接する格子点であっても海陸比が急変するため,解析期間は 1980 年 9 月から 2000 年 8 月である. 実験

今後各格子点の海陸比などローカルな地形と風向の関は 4 つのアンサンブルメンバーが作成され, ここでは係についても考察する必要がある.

m01 の結果を示す. 実験データは 2022 年 12 月に DIAS

(b)

(c)

(d)

(e)

から公開された気候予測データセット2022 にも含まれている. 地上 10m のスカラー平均風速を使用して陸上/(a)

海上の風速を比較した. 東西風および南北風の 1 時間
値から各時刻のスカラー平均風速を算出した後, 日平
均, 月平均, 季節平均, 年平均を求めた.
観測データとして気象庁気象官署 151 地点の風速を使用した. また海上保安庁により観測された沿岸海上
気象データを入手して品質管理を行い, 32 地点の風速を用いてバイアス評価への利用を検討した. 観測デー
タとの比較には観測地点の直近格子点の値を使用した.
3.

水平解像度と風速バイアスの関係実験により再現された風速と気象官署で観測された風速を比較した結果を図 1 に示す. 水平格子間隔 5km
(a)

(b)

図 2 月平均風速の比較(a)気象官署と沿岸海上気象, (b)気象官署と R02_m01,(c)気象官署と R05_m01, (d)沿岸海上気象データと R02_m01,(e)沿岸海上気象データと R05_m01

謝辞
本研究は, 文科省統合プログラムならびに文科省先端プログラム（JPMXD0722680734）の下で実施した.
図 1 観測された風速と数値実験(R02,R05)による風速

参考文献(鈴木・杉本, 2022 を一部改変)[1] Nosaka, M., et al., 2021, JGR Atmospheres.

(a)年平均風速 (m/s) (b)風速バイアスの頻度分布 (%)[2] 鈴木・杉本, 2022, 統合プログラム研究成果報告書.

-234-

P106
豪雪地帯と非豪雪地帯における降雪量の風依存性の違い＊

山本 諒，立花 義裕（三重大学大学院生物資源学研究科），

1. 序論

向は一部地点を除き，豪雪地帯は西北西となり（図冬季の日本では，北西季節風にほぼ平行に流れ略），気候学的な風向と最も雪が降りやすい風向がる雪雲により日本海沿岸地域に降雪をもたらす．こ

一致した（図 1b）．一方，非豪雪地帯において 2 風の話題については都道府県単位の範囲での地形や風向が一致した地点は，図 1 の結果と比較し減少した．

向の違いが降雪量の違いをもたらすことを指摘した

以上のことから，気候学的に豪雪地帯は非豪雪地研究[1]や全国的な視点で降雪の起きやすい気圧配置帯に比べて降雪量日数ともに多く，風向依存性が高パターンについて議論している研究[2]が存在する．

いことが示唆された．

本研究は，全国的な視点で豪雪地帯と非豪雪地帯における降雪量の違いを決める要因の解明を目的とし、降雪因子のうち風に着目して解析を行った．

4. まとめ本研究では，豪雪地帯と非豪雪地帯において降雪日数の調査や気候学的な風向と降雪日の風向の比

2. 使用データ・解析手法

較を行った．この結果，豪雪地帯では，降雪日数の本研究では，日降雪量データとして気象官署 99

上位 5 地点を占め，一部地点を除いて気候学的な風

地点の気象観測データを用いた．風データは JRA-

向と降雪日の風向が一致した．一方，非豪雪地帯で[5]55 再解析データ の Daily データを用い，各気象官

は，気候学的な風向と最も雪が降りやすい風向が一

署より第二象限方向の最短距離の格子点の風速デー

致する地点は少なかった．以上のことから，豪雪地

タをその地点上空の風とした．解析期間は 1961/62

帯と非豪雪地帯における降雪量の風向依存性の違い～2021/22 年の 12 月～翌 3 月である．

が示唆された．

本研究では，平均降雪量の上位 5 地点を豪雪地帯と定義した．まず，豪雪地帯と定義した地点の降雪

参考・引用文献

日数の大小や解析期間の最多風向である気候学的な[1] Tachibana, Y., 1995： J. Meteor. Soc. Japan, 73（3）, 697-715.
[2] Kawase, H. et al., 2018： J. Meteor. Soc. Japan, 96（2）, 161-178.
[3] Kobayashi, S. et al., 2015： J. Meteor. Soc. Japan, 93（1）, 5-48

風向での降雪確率を調査した（以下，降雪は日降雪
量 10cm 以上とする）．また，地点ごとの気候学的な
風向と降雪日の風向を比較した．比較する降雪日の（a

風向については，降雪日の最瀕風向・最も雪が降りやすい風向（以下の式で定義する風向別の降雪確率）が最大である風向）を定義した．
降雪日の風向別の日数
解析期間の風向別の日数＝

風向別の降雪確率

なお，風向は 16 方位で示す．

3. 結果・考察（b

豪雪地帯では解析期間における降雪日数が上位 5地点となった．気候学的な風向（図略）は，豪雪地）

帯全地点を含む広い範囲で西北西であった．このときの降雪確率も豪雪地帯では上位 5 地点であった（図 1a）．豪雪地帯では，降雪日の最頻風向は西北西となり（図略），気候学的な風向と最頻風向が一致した（図略）．一方，非豪雪地帯においても多く

図 1 （a）気候学的な風向での降雪確率と（b）気候の地点で 2 風向が一致した．最も雪が降りやすい風

学的な風向と最も雪が降りやすい風向とのずれ

-235-

P107

ダンスガードオシュガー振動の
氷床依存性に関する大気海洋結合モデル研究*阿 部 彩 子 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ), 志 村 蓮 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),國 吉 優 太 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ), 小 長 谷 貴 志 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),Wing-Le Chan ( 海 洋 研 究 開 発 機 構 ),1.

背景が長時間弱い状態に変わる効果があることがわかった。

最後の氷期の間、Dansgaard-Oeschger（DO）イベント

一方、氷床高度が上昇した場合は、AMOC が長時間弱と呼ばれる半球規模の急激な温度上昇を伴う気候変動い状態から振動する状態に、あるいは振動状態からイベントが数千年間隔で25 回以上起きたことが地質記

AMOC が長時間強い状態に変わる効果があることがわ

録から知られている [1]。多数のモデル研究や地質学的かった。様々の CO2 濃度と氷床地形を組み合わせた複研究から、DO イベントの発生は大西洋子午面循環数の実験より、氷床高度が増加すると、DO 振動が起こ（Atlantic meridional overturning circulation : AMOC）の変

りやすい CO2 濃度は低くなることがわかった。一方、動と密接に関係していることが示唆されており [2][3]、

氷床面積が増加すると、DO 振動が起こりやすい CO2

AMOC が強い状態が北半球温暖期(DO 亜間氷期)、

濃度は高くなることがわかった。よって、氷床の成長

AMOC が弱い状態が北半球寒冷期(DO 亜氷期)に対応が DO 振動の起こりやすい CO2 濃度に与える効果は面する。AMOC の変動には、氷床融解や崩壊に伴う淡水積増加と高度上昇で相反していると考えられる。実際の海洋への供給や、北大西洋の低緯度と高緯度の間のの DO サイクルの記録について考察すると、氷床の成塩分の変化が当初重要と考えられたが、最新の研究で長と共に MIS4 や MIS2 で DO 亜氷期が長くなり振動がは、北大西洋の海氷と対流に関係した熱的なプロセス

あまり起きなかった要因の 1 つに、面積増加の効果がの重要性が挙げられており、大気海洋の自励振動が数あると解釈できる。

値モデルで再現され始めている。本研究で用いた大気
海洋結合モデル MIROC4m [4] では、AMOC 長時間強く継続する状態、AMOC が長時間弱く継続する状態、そして AMOC が強弱を数千年で振動する状態の 3 種類のモードを得ている。これまでの実験では、それぞれ、
CO2 や自転軸傾斜が高い場合、中間の場合、小さい場
合でこの３つの異なるモード（強い AMOC モード、振動モード、弱い AMOC モード）が得られているが、氷床地形の違いがAMOC のモードや振動に与える影響は明らかになっていない。

図１(左)氷床の広さのみを変えた複数実験の AMOC 強

2.

度時系列[Sv]。下段から上段に向けて氷床面積が増加し目的

本研究では、氷床地形が AMOC の振動に及ぼす影響ている。

を明らかにするために、気候モデルを用いた数値実験(右)氷床の高さのみを変えた複数実験の AMOC 強度時を解析し、新たな感度実験を実行する。

系列[Sv]。下段から上段に向けて氷床高度が増加してい

3.

る。

方法

本研究では MIROC4m と呼ばれる大気海洋結合モデ
ルを使って行われた複数の実験データを用いた。氷床の高さ・広さを別々に変えた感度実験も含む 20 種類以

参考文献[1] Dansgaard, W. et al., 1982, Science, 218(4579),
1273-1277.

上の氷床条件で行った実験の比較から、氷床地形に対[2] Stommel, H., 1961, Tellus, 13(2), 224-230.

する AMOC のモードの依存性を調べた。

[3] Böhm, E. et al., 2015, Nature, 517(7532), 73-76.

4.

[4] Hasumi, H., & Emori, S., 2004, K-1 Tech. Rep., 1, Center

結果

氷床面積が増加した場合は、AMOC が長時間強い状態から振動する状態に、あるいは振動状態から AMOC

for Climate System Research, the Univ. of Tokyo, Tokyo,
34 pp.

-236-

P108

領域気象モデルによるアラスカ内陸部の12 月 極 端 降 水 の 数 値 実 験段 卓 志 (横 浜 国 立 大 学 /JAMSTEC), 鈴 木 和 良 (JAMSTEC)，
Zupanski M. (Colorado State Univ.), 朴 昊 澤 (JAMSTEC), 筆 保 弘 徳 (横 浜 国 立 大 学 )
1.

はじめに

図 2 は、2021 年 12 月 27 日の ExpA,B,C と CPC 日降

近年極端気象の報告が増えている。2021 年 12 月下

水量との偏差の分布を示す。全ての実験で CPC 日降水

旬、米国アラスカ内陸部で発生した降水イベントは北

量が 40mm 以上の地域で偏差が大きくなった。発表時

極圏冬季に特異な極端気象であった。本研究では、著者にはネスティングの影響についても報告する。

ら が 開 発 し て い る Polar Weather Research andForecasting(PWRF)[1]とMaximum

Likelihood

Ensemble Filter（MLEF）[2]によるデータ同化システム
PWRF-MLEF を用い、アラスカ内陸部における 12 月極端
降水について数値実験を行った。
2.

方法

2.1 数値実験
初期値並びに境界値として NCEP GDAS/FNL 0.25
Degree Global (NCEP GDAS)、観測データは NCEPPREPBUFR を用いた。数値実験は 3 種類行った。ExpA:

図 1 アラスカ州内陸 65°07ʹ24”N, 147°29ʹ15”W を中心とした2021 年 12 月 25 日 0000UTC〜12 月 29 日 0000UTC まで

40km×40km 格子における CPC 日降水量と各データとの偏差の 4 日間のシミュレーション。同化ウィンドウは 6 時間、アンサンブル数は 32 メンバーである。データ同化の制御変数は、大気変数に加え、地上 2m 気温、地温、積雪深、積雪水量とした。ExpB: ExpA と実験設定は同じだが、地上 2m 気温、積雪深、積雪水量を制御
変数から除いたシミュレーション。ExpC：ExpB と実験
設定は同じだが、2021 年 12 月 17 日 0000UTC〜12 月
29 日 0000UTC までの 8 日間のシミュレーション。
2.2 使用データ
ERA5[3]、CPC 日降水量 [4]、MSWEPv2.8(MSWEP)[5]を実験結果の比較検証データとして用い、地点観測データに最も近い CPC 日降水量を基準とした。
3.

結果

図１は ExpA-C の結果、並びに ERA5 と MSWEP と CPC

図 2 アラスカ全体での ExpA,B,C と CPC 日降水量との偏差

日降水量の差(Bias)を示している。2021 年 12 月 25

参考文献:

日、12 月 26 日および 12 月 28 日は ExpA と ExpC で偏[1] Hines, K. M., & Bromwich, D. H. (2008) doi: 10.1175/2007

差が小さくなった。一方、CPC 日降水量で 43.4mm に

MWR2112.1,

達した 12 月 27 日の極端降水を全てのデータは過小評[2] Zupanski, M. (2005) doi:10.1175/MWR2946.1.,

価でしたが、ERA5 の偏差が最小であった。ExpA と[3] Hersbach, H. et al. (2020) doi:10.1002/qj.3803,

ExpB を比較すると、地上 2m 気温、積雪深、積雪水量[4] National Centers for Environmental Prediction/National Weather

を制御変数から除くことにより、解析精度は悪化し結Service/NOAA/U.S. Department of Commerce (2015)

合同化の重要性が示唆される。ExpB と ExpC を比較す

https://doi.org/10.5065/D65Q4T4Z. Accessed - 17-31 Dec. 2021,

ると、シミュレーション期間を延ばして、スピンナッ[5] Beck, H. E. et al. (2019) doi:10.1175/bams-d-17-0138.1

プすることの重要性が示唆された。

-237-

P109

領 域 気 象 モ デ ル SCALE-RM を 使 っ た
LETKF の 微 修 正 に よ る 局 所 粒 子 フ ィ ル タ*雨 宮 新 ,1.

三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー ・ 開 拓 研 究 本 部 )背景

期的・継続的に傾圧不安定波が発生する状態であり、各粒子フィルタは背景誤差・観測誤差の確率分布の形

格子点で 6 時間毎に気温・水平風 2 成分をそれぞれ誤状にガウス分布の仮定を用いず、アンサンブルカルマ

差は 1.0K、1.0m/s にて観測できるとした。

ンフィルタに比べて非ガウス性の強い状況において効

図 1 に 40 メンバーの LETKF と LPF による解析誤差と果を発揮する。空間的な局所化を行うことで、大自由度

スプレッドの平均鉛直プロファイルを示す。LPF は安の系においても現実的なメンバー数にて粒子フィルタ

定して動作し、変換行列の内挿を行った LPF の方がを利用できる。そのような局所粒子フィルタ(LPF)は局LETKF により近い性能を示した。図 2 は 40-400 メンバ

所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)と同様

ーでの計算時間の比較であり、メンバー数が大きいほの変換行列を用いた定式化が可能であるため、LETKF

ど LPF が LETKF に比べて効率的である。

を代替または拡張する形で LPF を見通し良く実装することができる[1][2][3]。
本発表では、理研データ同化研究チームを中心としたグループで開発し活用してきた領域気象モデル
SCALE-RM を用いたデータ同化システム SCALELETKF[4]を基にして、データ同化部分を拡張した LPFの実装を紹介する。
2.

粒子フィルタの実装[2][3]にて述べられている通り、LETKF と LPF における解析アンサンブルは次のように記述できる。
𝐗𝑎 = 𝐗𝑏 𝐓𝑎𝑏

図１

傾圧不安定実験における真値からの RMSE

𝐗 , 𝐗 はそれぞれ解析・背景値の各アンサンブルメン(黒線)およびアンサンブルスプレッド(赤線)の平均鉛直

バーの状態変数を各列に並べた行列である。変換行列𝐓

プロファイル。実線・破線はそれぞれ解析値・背景値、は LETKF においては固有値分解を用いて求められる。

上段が気温、下段が東西風を示す。LETKF を用いた 1

LPF における𝐓は各メンバーの事後分布に基づくリサ

カ月間のスピンアップの後の 5 日間の平均を表示。

ンプリングに対応する。リサンプリングの方法は様々なものがあるが、ここでは[2]と同様に事後分布に基づ
き確率的にメンバーを抽出する。さらに解析値の複数のメンバーを区別するため T にノイズを付加する。
変換行列 T の計算は通常の LETKF では各格子点で行うが、LPF の場合、リサンプリングにより隣接する(メンバー)

格子点の間で大きく異なる T が生じ、力学場の不整合が生じる。そのため[2]にならって T を粗視化した格子で計算し、周りの格子点で値を補間する方法をとった。

図２ 各メンバー数での LETKF と LPF の所要時間(秒)。
参考文献

3.

傾圧不安定実験を用いた動作確認

開発した粒子フィルタの挙動を確認するため、理想[1] Penny and Miyoshi, 2016, Nonlinear. Process in Geophys,[2] Potthast et al., 2018, Monthly Weather Review,

的な乾燥傾圧不安定実験において同化サイクルを実行[3] Kotsuki et al., 2022, Geosci. Model Dev.

し LETKF と比較した。実験設定は[4]を拡張した、非周[4] Ullrich et al., 2015, Q. J. R. Met. Soc,

-238-

P110

領域気象モデルへの素過程追跡スキームの結合とその効果*橋 本 明 弘 (気 象 研 究 所 )1.

はじめに
雲・降水粒子の成長に関与する各素過程の寄与を定量化できる素過程追跡スキーム[1],[2]を JMA-NHM に組
み込み，降水形成機構の解明に取り組んでいる．これまで，素過程別の寄与を診断するのみだったが，これを拡張し，診断して求められた粒子特性を，雲微物理
過程の予報方程式に反映させ，様々な素過程の効果をモデルの雲・降水過程に取り込めるよう改良を進めている．本稿では，素過程追跡スキームによって求められた素過程別成長量が，雲・降水過程に対してどのよ
うな影響を与えるか調べた結果を報告する．
2.

数値実験
素過程追跡スキームは，温度・湿度別昇華成長量と雲粒捕捉成長量を予報変数として計算し，粒子特性を診断する[1], [2]が，この診断された粒子特性に対してモデ
ルの雲微物理過程が応答できるよう改良を施した．従来，定数だった雪粒子の密度と落下速度関数の係数を，雲粒寄与率（雪粒子が雲粒捕捉によって獲得した過冷
却雲粒の質量比）に応じて変化するようにした．改良前（EX1）と改良後（EX2）のモデルを用いて，計算領
域 600 km x 13.6 km，水平 1 km・鉛直 300 m 格子間隔の鉛直 2 次元大気・ベル状山岳地形における冬季季節
風下での山岳性降雪雲の再現実験を行い，数値気象モ
デルの雲微物理過程と素過程追跡スキームを双方向に結合したことによるモデルの応答を調べた．
3.

結果
図 1 は，計算領域のうち冬季季節風風上側から 300 –450 km の領域の 24 時間降水量（計算開始後 36 時間目
から 60 時間目まで）に対する各素過程の寄与を表している．改良前（EX1）に対して改良後（EX2）は，霰粒
子（赤）の寄与が増えていた．降水量の分布を見ると，改良前（EX1）に対して改良後（EX2）は，風上側によ図 1. 計算開始後 36 時間目から 60 時間目までの積算降水量に対する各素過程の寄与． (a) 改良前と (b) 改良後のモデルによる結果．カラースケー
ルは雨滴（Rain）と霰（Graupel），および，雪粒
子の雲粒捕捉成長（Accr）と温度・湿度別昇華成長（Dep-0: 0〜-4℃, Dep-4: -4〜-10℃, Dep-10: -10〜-20℃かつ氷過飽和度 7%未満, Dep-14: -14〜
-17 ℃ か つ 氷 過 飽 和 度 7% 以 上 , Dep-20: -20 〜-36℃, Dep-36: -36℃未満を表す．
て改良後（EX2）では減少していた（図略）．降水によって大気中の降水粒子が除去される際に，落下速度の大きい雲粒付き雪粒子が選択的に除去されたことを表している．
謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費 22K03724 の助成を受けり重みのかかった分布になっていた．雪粒子の落下速たものです．

度は，改良前（EX1）に比べて改良後（EX2）の方が増

参考文献

加しており（図略），このことが雲粒捕捉成長を促進さ[1] Hashimoto et al., 2020: Process-Tracking Scheme Based

せた結果，霰粒子が増加するとともに，降水分布がよon Bulk Microphysics to Diagnose the Features of Snow

り風上側にずれたと理解できる．他方，大気中の降水

Particles. SOLA, 16, 51−56, doi:10.2151/sola.2020-009.

粒子の総混合比は，
改良前（EX1）に比べて改良後（EX2）[2] 鎌田ほか, 2022, 数値モデルを用いた冬季北海道にでは減少していた．また，雪粒子に対する雲粒寄与率

お ける降雪 結晶に 関する 解析. 雪氷 研究大 会の鉛直プロファイルを見ると，改良前（EX1）に比べ（2022・札幌）, D2-1.

-239-

P111
2021 年下北豪雨の降水と水蒸気輸送 -温帯低気圧化した台風 9 号去田尚悟（弘前大学理工学部），*谷田貝亜紀代（弘前大学大学院理工学研究科），
川代迅（弘前大学大学院理工学研究科）⒈

はじめにた結果，大気下層（1000-700 hPa）では，東からの強2021 年 8 月 9 日から 10 日に青森県の下北半島で

い収束とともに南からの収束がみられた．水蒸気収発生した豪雨（以下，下北豪雨）では，中国地方で支は収束設定したボックス領域に東から収束してく

台風 9 号から変わった温帯低気圧が日本海を北東進

る量と西へ発散していく量はほとんど同じだが，南し，東北地方を通過したことで下北と三八上北を中から収束する量に比べて北へ発散する量は少なくな

心に土砂災害をもたらした[1]．一方で，下北豪雨へっている．このことから，南北方向の水蒸気収束がの水蒸気輸送について定量的な解析は，まだなされ今回の豪雨に寄与していると考える．

ていない．
そこで本研究は，2021 年 8 月 9 日から 10 日にかけて発生した下北豪雨について青森県周辺の水蒸気輸送と豪雨の関係，降水に対する水蒸気輸送の寄与について明らかにすることを目的とする．

⒉

データと解析手法
豪雨による土砂災害が発生した地域（小赤川上流）に気象庁地域気象観測システム（アメダス）の観測
点がなかったので，青森県土整備部の雨量計データ（166 地点）と国土交通省水管理・国土保全局雨量計データ（38 地点）をアメダス（47 地点）に加えて，
1 時間ごとの降水量データを青森県について作成した．周辺海域はレーダーアメダス解析雨量を用いた．
下北半島周辺の相当温位の解析は気象庁メソ気象
モデル（JMA/MSM）の解析値，広域の水蒸気収支解
析には，ヨーロッパ中期予報センター（ECMWF）の
ERA5 再解析データを用いた．

⒊

結果と考察

900 hPa より下層では東風が卓越し，700 hPa 面

から上層では南から高相当温位の空気が豪雨域に流れ込んでいた．
2021 年 8 月 9-10 日の 2 日間における豪雨域を
含 む ボ ッ ク ス 領 域 （ 41.125~41.625 º N ，
140.625~141.625 ºE）を設定し，大気下層（1000700 hPa）
，大気中層（650-400 hPa）
，大気上層（3501 hPa）として，層別に水蒸気収支算出をおこなっ

図 1 大気下層（1000-700 hPa）におけるボックス領域の水蒸気収束量, 矢印 1010 [kg/2days],
中心ボックス内上段: 水蒸気収支量 1010 [kg/2days],
中心ボックス内下段: 2 日間降水量（領域平均）[mm/2days]⒋

今後の課題
今後は鉛直流を考慮した 3 次元の水蒸気収支解析を行うことや，数値モデルを用いた解析を進める必要があると考える．また，水蒸気源についても解析を進めていく．

謝辞
本研究は，下北ジオパーク共同研究により行いました．
引用文献[1] 澁谷克之,

2021, 令和 3 年（2021 年）8 月 9 日

から 10 日にかけての下北・上北の大雨について[実況編], 令和 3 年度 仙台管区調査研究会資料 ,15-16pp.

-240-

P112

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[1] Ᏻ⸨┤㈗㺃ୖ㔝೺୍: ᖏపẼᅽ࡟ࡼࡿᮏᕞ୰㒊ෆࡢᮾഃ࡟༡໭  ࡘࡢ㧗Ẽᅽࡀ఩⨨ࡍࡿሙྜ࡟ከ㝆Ỉࡢ㝣఩⨨࡛ࡢከ㝆Ỉഴྥ. 㞷ị, 77(5), 397-410, 2015.

ഴྥࡀ࠶ࡿ.ࡇࡢ࠺ࡕ≉ᚩࡀ㢧ⴭ࡞ලయ౛࡜ࡋ࡚,ᅗ  ࡟[2]Carlson, T. N., :Airflow through midlatitude cyclones and࡚㧗ᗘูỈ⵨Ẽࣇࣛࢵࢡࢫࡢ⤒㐣ࢆᥖ㍕ࡍࡿࡑࢀࡒ

the comma cloud pattern, Mon. Wea. Rev., 108, 1498-ࢀపẼᅽ᥋㏆࡜࡜ࡶ࡟ձᆺ࡛ࡣ K3D ௨ୗࡢࡳቑຍࡋ

1509, 1980.

-241-

P113
2013 年 8 月に北海道地方で発生した強い降水帯に対する SST の影響*若尾 和哉(北大院環境), 佐藤 友徳(北大院地球環境)実験を行った。

1. はじめに北海道周辺では近海の海面水温(SST)が降水を強める効果があることが分かっている。例えば過去 21

また、強い降水帯は Hirockawa et al. (2020)の方法を以下のように一部変更して抽出した。

年間の解析から、日本海の SST が高い年には線状の(1) 面積の閾値を 500km2 から 125km2 に変更。

降水帯の発生回数が増加すること(Yamada et al.,(2) 強度の閾値を 30mm/3h から 120mm/3h まで2012)や、d4PDF を用いた解析により SST の高い海域から多くの水蒸気が北海道に流入するような気圧配置で、近海の SST 偏差と大雨発生頻度に正の相関があることが分かっている (Hatsuzuka and Sato,2022)。しかし、これらの解析的研究から得られた結果は SST 以外の影響も含みうるため、SST のみによる降水への寄与を特定する必要がある。
そこで本研究は、SST のみを変化させた数値実験を行い、強い降水帯の抽出や環境場の解析を行うことで、降水帯に対する SST の寄与を調査することを目的とした。対象期間は、周辺の SST が平年よりも約 2 度高く海上に強い降水帯が多く発生した 2013年 8 月とし、特にトラフ通過による強雨が発生した
22 日から 26 日を調べた。

10mm/3h ごとに 10 パターン用意。

3. 結果とまとめ
まず各実験における降水の振る舞いを調査するために、3 時間積算降水量について閾値を設定し、その閾値以上の降水が発生した面積の総和(以下、強雨面積とする)を解析した(図 1 左)。90mm/3h 以上の領域は、＋2 度実験、control 実験、－2 度実験の順で面積が大きかった。また、強い降水帯の抽出を行った結果(図 1 右)では、降水強度に対する抽出数の推移は全体的に 3 つの実験でよく似ているものの、閾値が 90mm/3h 以上では、＋2 度実験、control 実
験、－2 度実験の順で抽出数が多い。これらの結果
は、SST が高い方が強い強度を持つ降水帯の面積や抽出数が多くなることを示している。以上の結果お2. 方法

よび予備実験の結果から、SST が高いことで CAPE

強い降水に対する SST の寄与を調査するために、の増加などを通して対流が強化され、強い降水帯の

WRF-ARW v4.1.3 による感度実験を行った。初期・面積や発生頻度が増加する可能性がある。今後は強境界値には気象庁メソ解析(水平解像度 5km)を与え、い降水帯が確認された時の環境場を解析する予定で

領域は北海道周辺とした。実験の水平解像度は 2kmある。

とし、降水の計算には積雲対流パラメタリゼーショ
ンは用いず、雲微物理過程のみとした。下部境界条
件に、日別の OISST データを与えた実験(control 実験)と OISST を－2 度さ

参考文献
Yamada, T. J. et al. (2012) Atmos. Sci. Lett.
Hatsuzuka, D. and Sato, T. (2022) JGR -Atmos
Hirockawa, Y. et al. (2020) J. Meteor. Soc. Japan.

せた実験(－2 度実験)と＋2 度させた実験(＋2 度実験)の 3 つを行った。
なお、それぞれの実験で初期値が異なる 3 つのメンバーでアンサンブル

図 1: 3 時間降水強度と(左)面積および(右)抽出数の関係。色はメンバーの幅を示す。

-242-

P114
夏季富士山頂における氷晶核数濃度− 1972〜1975 年と 2021 年の比較

*村田浩太郎 (埼玉県環境科学国際センター)，大河内博 (早稲田大学)，鴨川仁 (静岡県立大学)，米持真一（埼玉県環境科学国際センター），土器屋由紀子 (認定 NPO 法人富士山測候所を活用する会)
1. はじめに

3. 結果と考察の構造や範囲，放射特性に関係し，結果的に気象や気候

夜を区別しない中央値は同程度であったものの，2021 年のような自然起源粒子が氷晶核としてはたらくことが分を見ると，昼に高く夜に低い傾向があった．同様の傾向

氷晶核は，雲中で初期の氷形成をもたらすことで，雲に影響する．鉱物粒子や生物起源粒子（微生物も含む）
かってきた一方で，近代の人間活動が氷晶核に関与するのかは議論の的の一つになっている．過去の観測データによる検証が必要だが，数十年以上前の上空のデータは世界的に見てもほとんどない．富士山測候所では，1970
年代に先駆的な氷晶核観測が実施されており，人間活動に起因する氷晶核を考察する上で一つの情報となり得る．そこで，2021 年と 1972〜75 年の夏季富士山頂における氷晶核数濃度の比較を行った．

活性化温度-20◦ C における比較結果を図 1 に示す．昼の方がばらつきが大きかった．2021 年の昼夜別データ

は 1972〜75 年にも観測されており，12 時〜13 時に最大，0 時付近に最小となる一山型の変動が報告されていた．これは夏季の高気圧下で顕著に現れ，他の季節では見られなかったとある [3]．これと整合する現象として，山肌が露出して熱を受けやすい夏季に顕著になる山谷風が挙げられる．おそらく火山堆積物に含まれる鉱物が谷
風の助けを受けて山頂に到達し，氷晶核の日内変動を形成していると考えられる．

1972〜1975 年との観測と比較して，2021 年の観測で2. 方法

は日中のピークを含んだ計測値であったと考えられ，そ所（標高 3776 m）において観測を実施した．8 時〜16

る．ただし，過去に報告された増加は数倍に達するほど

2021 年 7 月 12 日から 8 月 28 日にかけて富士山測候時（日中）と 20 時〜4 時（夜間）に，孔径 0.2 µm，直径47 mm のフィルターに合計約 1680 L（0◦ C、1 気圧）通気し，大気中浮遊粒子の吸引捕集を行った．フィルター
試料から超純水を用いて粒子懸濁液を作製し，その液滴のことが高濃度側へのばらつきに反映された可能性があではなく，最低濃度は同等であることを見ると，約 50 年前に比べて氷晶核（-20◦ C）の日中の増加幅が広がっているのかもしれない．

を冷却した際の凍結温度（-33〜0◦ C）から氷晶核数濃度を算出した．本法で計測しているのは氷晶核形成モードのうち，内部凍結核の数濃度である．

1972〜1975 年の氷晶核の観測は，富士山測候所にて

14 時〜16 時（日中），21 時〜23 時（夜間）に孔径 0.45µm，直径 47 mm フィルターに合計 200〜300 L 通気し，水過飽和 2%，-20◦ C の拡散型低温槽中に設置して成長した氷から氷晶核数が算出されていた [1]．測定条件か
ら，活性化温度-20◦ C における凝結／内部凍結核の計測値と考えられる．

本来，比較に先立って装置同士の値の一致度を確認する必要があるが，拡散型低温槽の復元に至ってないため，
ここでは単純な比較を実施する．氷晶核数濃度は桁を超える変動もあり，不確かさも大きい．ただし，本研究の装置とは異なる液滴凍結とオンライン拡散型低温槽の氷晶核計測システムの比較によると，活性化温度-20◦ C 程度の氷晶核数核は比較的一致度がよく，最大 1 桁以内のずれに収まる可能性はある [2]．

図 1 活性化温度-20◦ C における氷晶核数濃度の比較
[1]
[2]
[3]

田中豊顕. 雲の氷晶過程と氷晶核（『気象研究ノート 122 雲物理特集 II −雲核・氷晶核−』）. 日本気象学会, 1974.

P. J. DeMott et al. In: Atmos. Chem. Phys. 17.18 (2017),
pp. 11227–11245. DOI: 10.5194/acp-17-11227-2017.
田中豊顕. 4.2 降水と黄砂（『黄砂』名古屋大学水圏科学研究所編）. 古今書院, 1991.

【謝辞】1972〜75 年に観測を行った田中豊顕氏と松原廣司氏（気象庁
OB）にご協力いただきました。観測については認定 NPO 法人富士山
測候所を活用する会スタッフの協力により実施しました。本研究は科研費 19K14793、19H00955、18J01761 により行われました。

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P115

都市大気で起こる暖かい雨―東京都心部における事例解析―*三 隅 良 平 (日 本 大 学 ),1.

宇 治 靖 (防 災 科 研 ),はじめに

前 坂 剛 (防 災 科 研 )で観測された雲粒粒径分布を与え，パーセルを高度 0.5

暖かい雨の過程において，雲粒同士の衝突併合が起km から 4 km まで上昇させて雲粒の凝結成長および併こるためには，落下速度に十分な差ができる程度に粒合成長を計算した（図 2）．高度 2 km までは凝結成長が径分布の幅が広がる必要がある．一般に雲凝結核卓越し，併合成長が可能な直径 50 µm 以上の雲粒（CCN）の個数が少ない海洋上の積雲では雲粒粒径分（Collision-Coalescence Initiator; CCI）が生成される．エ

布の幅が広く，暖かい雨が起こりやすいが，CCN の個

コー頂付近（高度 4 km）では併合成長により，粒径の数が多い陸上の積雲では雲粒粒径分布の幅が狭く，暖大きな雨滴が卓越する．

かい雨が起こりにくいと考えられている．特に都市域5．考えられる降水機構

では，人為起源のエアロゾル粒子が放出され，それら観測とシミュレーションから，以下のような降水機が CCN として働くため，より暖かい雨が起こりにくい構が考えられる．上昇する空気が高度 2 km に達すると環境にあると考えられる．にもかかわらず，東京都心凝結成長によって CCI が形成され，落下しながら併合

部では暖かい雨による降水がしばしば観測される．本成長してストリーク状のエコーを形成する．上昇空気

研究では，東京に発生する暖かい雨の特徴を記述し，の多くは高度 3 km 以下で浮力を失い，その下にストリ

そのメカニズムを議論する．

ーク状エコーが形成されるが，一部の上昇空気は高度 42.

km に達し，併合成長によってより大きな雨滴を形成す

観測の概要

東京スカイツリーの高度 458m 地点に雲粒スペクト

る．

ロメータ（FM-120）を設置し，雲粒粒径分布を観測した．また神奈川県海老名市（35.40°N, 139.39°E）に設置された X バンド偏波レーダによる 5 分間隔のRange-Height Indicator（RHI）スキャン，および千葉県
松戸市（35.78°N, 139.89°E）に設置された Ka バンド
レーダによる 3 分間隔の RHI スキャンにより，東京ス
カイツリー周辺に出現する降水雲の観測を継続的に行
った．
3.

観測結果

2019 年 8 月 19 日 20:00～23:59UTC にかけてバンド状
エコーが出現し，東京スカイツリー付近では最大 54.7mm/h の降水強度が観測された．
エコー頂高度は約 4 km

図 1．Ka バンドレーダで観測されたレーダ反射強度の鉛直断面図（2019 年 8 月 19 日 22:54UTC）．

で（図 1），0℃高度（5.4 km）よりも明らかに低く，暖かい雨と判断された．
Ka バンドレーダによる RHI によると，幅が 1 km 程度の複数のストリーク状エコーが見られる（図 1）．
20:00～22:57 UTC に出現したストリーク状エコーの上
端高度を統計的に調べたところ，エコー頂付近から出現するストリークは少なく，高度 0.5～2.5 km から出現するものが多かった（図省略）．
4.

パーセルモデル・シミュレーション

観測結果を解釈するため，パーセルモデル・シミュ
レーションを行った．初期値として東京スカイツリー

図 2．
パーセルモデルで計算された雲粒粒径分布の時間変化．
初期粒径分布として，東京スカイツリーで観測されたデータを与え，高度別の雲粒粒径分布を描いた．

-244-

P116
2010 年 12 月 3 日 に 日 本 周 辺 で 急 発 達 し た 低 気 圧 で 生 じ た
高野

1.

成閉塞過程

功 (無 所 属 )はじめに面から新たな寒気が供給され、
1 日前よりも温度傾度が2010 年 12 月 3 日には、日本付近を通過した２つの低強化されている．また、寒冷前線の極側延長上に閉塞気圧が併合して急 に発達した．日本周辺で２つの低前線が解析でき、楔状サーマルリッジと強い低気圧性

気圧が接近し、併合する事例は比較的頻度が高いが、シアーを伴う寒冷型閉塞前線の性質を備える．

併合過程での前線等の構 変化や併合のメカニズムは、十分には解明されていない．この事例では、850hPa 面

3.

まとめ

で２つの低気圧の前線系が結合して、閉塞期低気圧の2010 年 12 月 2～4 日の低気圧の併合と前線形成過程

形態へと変化する 成閉塞が観察された．気象庁天気を、気象庁天気図等を用いて解析した．2 つの低気圧の図等の解析により、低気圧の発生期、発達期、成熟期

併合過程で、北側の小低気圧が新たな低気圧中心となの構 、前線の時間発展を考察する．

り、各々の前線系も結合して短時間に閉塞前線が形成される 成閉塞が観察された．発表では 850hPa 面に

2.

解析結果

2-1 発生期（12 月 2 日 00UTC～）
東シナ海には注目している下層低気圧に対応した低

加えて、中層や上層の解析結果、気象衛星画像の特徴等も議論する．
＊本調査は著者が気象庁在籍中に行った．

圧部と、発生しつつある前線系が解析できる．低気圧の前線近傍では風のシアーは認められるが、温度傾度は大きくない．低気圧は東北東へ進んで、九州を通過した。また、アムール川中流にも中層トラフの前面で発生した低気圧が見られる．中心の南西方向には、風のシアーラインが延びており、その後面には北西風による強い寒気移流が生じている．このシアーラインは上層の高渦位域の前面に沿っていた．
2-2 発達期（12 月 3 日 00UTC～）
メインの低気圧は日本海を北東へ進んだ。一方、シアーライン上の沿海州に新たに小さな低気圧が発生した

図 1． 気象庁アジア域 850hPa 面天気図

（図 1）
．この低気圧の南西象限では寒気移流が生じ、前線解析（発達期）． 2010 年 12 月 3 日 00UTC

シアーラインは寒冷前線の性質を備えつつある．シア

破線はシアーラインを示す．

ーラインは小低気圧とともに東進した．
3 日 12UTC 頃、小低気圧のシアーラインが前方の低気圧の寒冷前線に追いつき接合して、南側の部分は一体化した結果、全体は閉塞低気圧の形状へ変化した．
元のシアーラインの北端部は短い閉塞前線の形態に変化した．一体化した寒冷前線は温度傾度が強化された．
元の小低気圧が新たな低気圧中心となり、元の東側の低気圧中心対応のキンクは閉塞点対応の位置を占めた．
2-3 成熟期（12 月 4 日 00UTC～）
低気圧は 500hPa 面とほぼ同位置に解析されていて、低気圧の渦が対流圏上層までほぼ直立している（図 2）．

図 2． 気象庁アジア域 850hPa 面天気図
前線解析（成熟期）． 2010 年 12 月 4 日 00UTC

中心の周りの気圧傾度は非常に強い。寒冷前線は、後

-245-

P117
ドローンを用いた斜面冷気流の観測*眞砂海斗（京都大学理学部）, 坂崎貴俊（京都大学大学院理学研究科）

1. はじめによって逆転層の高度が異なるため、規格化して比較

穏やかでよく晴れた日の夜、傾斜地では地表面のすることを考える。7 日の 6 回分の観測結果に対し放射冷却によって斜面上に冷気が形成される。このて、風速を逆転層内の最大風速 𝑢𝑚𝑎𝑥 で、高度を冷気塊が重力流として斜面を流れ下る現象を斜面冷

𝑢𝑚𝑎𝑥 をとる高度 ℎ𝑢𝑚𝑎𝑥 で無次元化し、それを重ね気流という[1]。冷気流の鉛直構造についての観測はたものを図 2 に示す。図 2 を見ると、逆転層内にお

これまでにも行われているが[2]、気温や風速の高分

ける冷気流速の鉛直構造はある程度同じ形になるこ

解能プロファイルを得るのは難しかった。

とが分かった。つまり、冷気流速は逆転層内のある

そこで本研究では、ドローン観測と地上観測を用

高度で極大となり、逆転層上端付近で小さい。このいて冷気流の動態を明らかにすることを目的とする。

ような鉛直構造は、16 日の結果でも同様であった。

2. 観測方法

発表では地上観測の結果も併せて紹介する。

観測は京都大学上賀茂試験地（京都市北区上賀茂
本山 2）で行った。この場所は三方を斜面に囲まれた、高低差 70 m 程度の谷の地形になっており、冷気流の観測に適していると考えられる。
観測には、2 台のドローン（Phantom 4）にそれぞれ超音波風速計（Trisonica mini）と気象センサー（iMet-XQ2）を載せたものを使用する。これにより、
風向、風速、仮温度、湿度の鉛直プロファイルを得る。
また、上賀茂試験地内で谷の上流側と下流側の 2カ所で地上観測も行った。地上観測では風向、風速、

図 1. 11 月 7 日 15 時 47 分に離陸して観測した水平風速(a)と仮温度(b)の鉛直プロファイル。橙は上昇、青は下降時のプロファイルを表す。

仮温度、正味放射量、地中熱流量などを測った。

3. 観測結果
2022 年 11 月 7 日と 16 日（両日とも晴れ）に 14時前後から 17 時前（日没時刻）までおよそ 30 分間
隔でドローンを飛ばし、高度 100 m 程度までの風向、風速、仮温度等のプロファイルを得た。7 日の 1 回目の観測以外は、すべての時刻において冷気流が発生していたことが地上観測からわかっている。
図 1 に冷気流発生時の風速・仮温度プロファイル

図 2. 11 月 7 日の 6 回分の水平風速(a)と仮温度の一例を示す。接地逆転層が高度 40 m 付近まで確(b)のプロファイルを規格化して重ねた。

認できる（図１b）。逆転層内では谷を下降する風が参考文献

吹いており（図なし）、風速は逆転層中程で極大をと[1] 近藤純正, 2000, 東京大学出版, 324pp

る（図１a）。

[2] Kondo, J., et al., 1988, Boundary-Layer Meteorol.,

それぞれのプロファイルを比較したいが、時刻に

43, 103-123.

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P118

放 射 モデル Mstrn11 の MIROC6 への実 装 と水 惑 星 実 験 による初 期 検 証*大 野 梨 野 花 1 ・ Ching-Shu Hung 1 ・ 関 口 美 保 2 ・ 三 浦 裕 亮 1(1:東 京 大 学 大 学 院 理 学 系 研 究 科 、2: 東 京 海 洋 大 学 学 術 研 究 院 )1.

標準設定 L81 のモデルトップはおよそ 0.4 Pa である

はじめに

放射伝達モデル MstrnX（Sekiguchi and Nakajima, 2008）

が、MstrnX と Mstrn11 が保証している大気上端はそれぞ

は、全球気候モデル MIROC6 や非静力学正 20 面体格子

れ 1 Pa と 0.7 Pa であり、モデル大気上端付近が新旧放射

大気モデルNICAMなどに採用されているが、地表面短波

スキームどちらにおいても気温−気圧空間の定義範囲外

放射の入射過剰などの課題があった。新たに開発されたになってしまう。このことが原因で、newrad 実験はモデル

Mstrn11 では、1 次元計算での精度向上は達成されていが安定に動作しなかった。Qobs 実験でも、計算は発散したが、3 次元気象・気候モデルに実装しての検証は行わないものの、モデル上端付近では現実的でない振る舞い

れていなかった。本研究では、短波放射と長波放射を分が見られた。そこで、本研究では鉛直層に L40 の設定を離して計算するようにアップデートされた Mstrn11 を、用いてこの問題を回避した。

MIROC6 に実装した。さらに、MstrnX を Mstrn11 に換装し4.

結果た MIROC6 の初期検証の一環として、新旧放射スキーム

晴天地表面短波放射を確認したところ、Mstrn11 の設計を用いた理想条件の水惑星実験を実施し、モデルが表現の狙い通り newrad 実験では入射過剰が修正されており、する大気状態の変化を調べた。

全球平均で 3.94 W m-2 の減少した（図 2）。

2.

実験設定
本研究では全球気候モデル MIROC6（Tatebe et al.,2019）を使用した。水平解像度は標準設定の T85 である。
鉛直層の設定には当初、標準設定 81 層（L81）を用いたが、後述の理由により Mstrn11 実装時の計算が不安定であっ
図 2: 東西平均した地表面短波放射。

たため、40 層（L40）に変更して実験を行った。
水惑星実験の設定は Neale and Hoskins（2001）に従っ

newrad 実験では double-ITCZ 傾向の弱化が見られたた。本予稿には、海面水温（SST）分布を Qobs とした実験（図 3）。しかし、SST 分布を変更した感度実験によると、を示し、Mstrn11 と MstrnX の実験をそれぞれ Qobs 実験、

MstrnX を Mstrn11 に変更した際の double-ITCZ 傾向のnewrad 実験と称する。

弱化は一般的傾向ではなく、SST 分布に依存するようであ3.

新放射モデル Mstrn11 と MIROC の不整合る。どのような理由により ITCZ の位置や広がりが変化しているのかは今後の研究課題である。

鉛直層設定 L81 を用いた newrad 実験では、モデル計
算が発散してしまった。図 1 は相関 k-分布モデル比較プ
ロジェクト（CKDMIP; the Correlated K-Distribution Model
Intercomparison Project）が提供する放射気体分子の吸収係数データが仮定している気温−気圧空間で、それぞれの点上でデータが与えられている。
L81
Mstrn11
MstrnX

Pa
L40

図 3: 東西平均した（左上）降水量の緯度分布、（右上）鉛直風の緯度高度断面図。（左下）newrad 実験と（右下）Qobs 実験におけ
図 1: CKDMIP で吸収係数データが与えられている点。横軸がる雲水量の緯度高度断面図。

気温、縦軸が気圧を表す。

-247-

P119

擾乱とジェット気流の存在下におけるシア渦度と曲率渦度～曲率に基づくオイラー統計分離手法の有効性検証～* 岡 島 悟 （ 東 大 先 端 研 ) ， 中 村 尚 （ 東 大 先 端 研 ）， Yo h a i K asp i （ ワ イ ツ マ ン 科 学 研 究 所 ）
1.

はじめに

このような軸対称でない曲率渦度の分布が，水平一移動性低・高気圧は中高緯度における日々の天気変

様な背景風，すなわち無限大の幅を有するジェット気動の大部分を説明するだけでなく，運動量と熱の輸送

流に完全に孤立した擾乱を与えるという，非現実的なを通じ，背景のジェット気流を維持する役割を果たす

仮定によるものであるかを検証するため，今度は東西ため，中高緯度の気象・気候にとって重要である．2021

一様で南北に局在化したジェット気流を模した背景場

年の秋季大会では，流れの曲率に基づき，擾乱によるに，東西に高低気圧性渦度が交互に並んだ波状擾乱を

運動量・熱の輸送やジェット気流との相互作用におけ与えた，より現実に対応した場の渦度の各項の分布をる高低気圧それぞれの寄与を分離して評価するための求めた（図）．相対渦度はトラフとリッジに対応し，ジ

新手法[1]について報告した．本発表では，曲率に基づェット軸南北のそれぞれ負・正のシア渦度に，擾乱にくオイラー統計分離手法の有効性を検証するため．擾

伴う渦度を重ね合わせた分布を示す．東西・南北風速

乱とジェット気流の存在下におけるシア渦度と曲率渦から計算したシア渦度はほぼジェット気流に伴う東西度の振舞いについて，考察を行った．

一様な分布を示し，曲率渦度はシア成分の影響を効果

2.

データと手法
二次元の矩形領域(20,000km 四方, 格子間隔 50km)に

東西一様な背景場及び渦度擾乱を与え，東西・南北風
速を求めてから，シア渦度・曲率渦度等を計算した．
これにより，異なる背景場・擾乱に対する渦度の各成分の振舞いを調べた．
3.

結果的に取り除きつつ，高低気圧性擾乱の構造及び領域を概ね適切に表現している．つまり，曲率渦度（及び曲率）は，ジェット気流存在下においても，高低気圧性
擾乱の領域を効果的に同定可能であると言える．
加えて，現実大気においては，ジェット気流に伴う
シア渦度の影響に加え，特に発達した低気圧は周辺に明瞭な降水域を伴うため，個々の低気圧・高気圧に伴う渦位（渦度）分布を予め知る事は困難であり，それ背景風が存在しない場合，孤立した軸対称な渦度擾

らに伴う流れを渦位（偏差）から決定するのは難しい．

乱に伴うシア渦度・曲率渦度は，擾乱中心の周囲に軸[1]により提案された曲率に基づく手法は，そのような対象に分布する．一方，水平一様な背景風に同様の渦

現実大気の複雑な場に適応可能な，ad hoc なオイラー

度擾乱を与えた場合には，擾乱に伴う流れと背景風と統計分離の方法として有効であると考えられる．

の相互作用に伴うスカラー風速の勾配とそれに対応したシア渦度が生じるが，背景の相対渦度はゼロである
ため，シア渦度を打ち消すような曲率渦度が同時に生じ，軸対称でない分布を示す．

参考文献[1] Okajima, S., Nakamura, H., & Kaspi, Y. (2021). Scientificreports, 11(1), 1-10.

東西一様なジェット気流を模した背景場に，東西に高低気圧性渦度が交互に並んだ波状擾乱を与えた場合の渦度の各成分の分布．
陰影は (a)相対渦度, (b)シア渦度, (c)曲率渦度を表す(10-5s-1)．黒線は高度(m)．矢印は東西風(m/s)．軸ラベルは 100km 単位．

-248-

P120

台風に関わる海洋貯熱量の再検討と温帯低気圧化する台風への適用*和 田 章 義 （ 気 象 研 究 所 ） , 高 村 奈 央 （ 気 象 庁 ） ,柳 瀬 亘 , 岡 本 幸 三 ( 気 象 研 究 所 ), 宮 本 佳 明 （ 慶 応 大 ）1. はじめに2000 年以降の南緯５度から北緯 20 度、東経 120 度から
160 度で囲まれた領域における海洋貯熱量（Tropical
cyclone heat potential:TCHP）と台風強度の関係について、以下の結果を 2022 年秋季大会にて発表した[1]。
・2016 年以降、解析海域における台風位置の TCHP の値は増加しているものの、ドボラック法により決定される強度
インデックス（CI 数）は増加していない。
・TCHP を Wada(2016)で提案されているプロダクト（旧改良 TCHP）に変更すると、2016 年以降の増加は見られなくなり、CI 数の変動と整合する。
一方で旧改良 TCHP[2]は気温もしくは露点温度の最低値
を 24℃と設定していることから、主観性が残る。そこで大気再解析 2m 気温分布で示される傾圧的分布から 24℃の代わりとなる基準値を算出し、それを基に TCHP を計算することを試みた。その結果、2022 年秋季大会で示した結論と整合する結論が得られた。そこでこの“改良 TCHP”の適用例として温帯低気圧化しつつある台風に着目し、強風半径および暴風半径で分類されるサイズの違いによる
TCHP および改良 TCHP の分布の違いを示す。

2. データ及び解析手法使用したデータ及び解析手法については 2022 年秋季大会予稿[1]を参照されたい。ただし大気再解析 2m 気温及び露点温度については、欧州中期気象予報センター第５世代
大気再解析データ(ERA5)[3]、海洋再解析データに関しては JCOPE-FGO[4]も比較のために使用した。地域特別気象中枢(東京)ベストトラックデータと大気再解析データの低気圧位相空間解析(CPS)結果に基づき、大きいサイズを
LA 型、小さいサイズを SM 型と分類した[5]。ただし CPS
解析プログラムは[5]で使用されたものを改良している。
その結果 SM 型の台風の数は、南シナ海を通過する台風を除いているものの、[5]の結果より多い。なお合成図作成
期間は 2016-2021 年の５年間とした。

3. 結果
ここでは非軸対称構造への変化を示すパラメータ B が10 より大きくなった時刻（TB とする[5]）での台風中心を基準とした経度 24 度、緯度 20 度のボックス内を考える。
寒気核構造への遷移により温帯低気圧化が完了する時刻(TE とする[5])は、特に LA 型において TB と異なっていたことから、以下に示す合成図は TE への構造変化に対するポテンシャルとみることができるかもしれない。
26℃深度を基準として JCOPE-FGO により計算した TCHPの LA 型(17 事例, 平均経度 133.8˚E、平均緯度 30.7˚N)とSM 型(37 事例、平均経度 138.5˚E、平均緯度 30.9˚N)の合成図を図１に示す。平均経度がより西となっている LA 型
（図 1a）は、TCHP が相対的に高い日本列島周辺において台風が温帯低気圧化することから、SM 型（図 1b）と比較して TCHP が高い。一方で JCOPE-FGO と ERA5 を用いて計算された改良 TCHP について、LA 型（図２a）は西側で寒気が南下することに対応して貯熱量の値が高くなっており、偏西風ジェットの蛇行と関連している可能性がある。
これに対し SM 型（図 2b）においては TCHP の分布は LA 型
（図 2a）と比べて帯状となっており、大気環境場の違いに起因する低気圧の移動方向の影響が考えられる。
参考文献[1]和田, 2022, 2022 年秋季大会 大会講演予稿集, 122, 515.
[2]Wada, 2016, JGR-Atmospheres, 121, 6723-6744.
[3]https://www.ecmwf.int/en/forecasts/datasets/reanaly
sis-datasets/era5 (2023 年１月 31 日閲覧)
[4]Kido et al., 2022, Ocean Dynamics, 72, 599-619.
[5]高村他,2021,台風研究会 台風予報と防災情報に関する研究集会, 58-61

図１ 2016-2021 年の温帯低気圧化開始時における図 2 図１と同じ。ただし改良 TCHP のコンポジット解(a)LA 型、(b)SM 型それぞれの TCHP コンポジット解析結果。 析結果。
謝辞: ATCF データは JTWC Collaboration Site から、現業ドボラックデータは気象庁大気海洋部アジア太平洋気象
防災センターから、JCOPE-FGO データは海洋研究開発機構から入手しました。本研究の一部は JSPS 科研費
JP19H01973, JP19H05696, JP22K03725 の助成を受けました。

-249-

P121

海洋深層水放出による海面温度低下の台風強度への影響*細 木 隆 史 1 ・ 筆 保 弘 徳 2 1 ・ 清 原 康 友 2 ・ 吉 岡 大 秋 2
伊 藤 耕 介 32・ 井 上 興 治 4・ 高 山 勝 己 5・ 竹 内 一 浩 5
1 横浜国立大学教育学部，2 横浜国立大学台風科学技術研究センター，
3 琉 球 大 学 ， 4 NPO 海 ロ マ ン 21 ， 5 い で あ 株 式 会 社
1.

はじめに

ベストトラックでは，その低温域を台風 10 号が通過し激甚化する台風の勢力をどう人為的に抑えることがている．図 2 のように，低温域通過の 6 日 01UTC では，できるのか．現在，ムーンショット目標 8 が始まり，台台風 10 号の中心気圧は気象庁では 930hPa，CTL 実験で風制御の可能性を検討している．そのなかで，海洋温度は 924.4hPa，そして OTEC 実験では 924.6hPa で通過し差発電(OTEC)を想定した海洋深層水の放出も一つの介ている．OTEC 実験では，CTL 実験と比較して台風強度入手段として検討されている．本研究では OTEC を模擬に大きな変化が見られなかった．感度実験では，SST-した海面水温分布シミュレーション結果を境界条件と0.5℃では中心気圧は 0.57hPa 増加し，最大風速はして，大気モデルによる現実の台風シミュレーション

0.82m/s 減少した．SST-1℃では中心気圧は 1.00hPa 増を行い，OTEC の大規模洋上展開による海面温度の低下

加し，最大風速は 0.97m/s 減少した．SST-2℃では中心が与える台風強度への影響を評価する．

気圧は 1.34hPa 増加し，
最大風速は 1.05m/s 減少した．
本稿では 2020 年の実験を示したが，発表時では 2019

2.

手法

OTEC は，冷水を水深 800m の深層水から，暖水を水深

年台風 15 号と台風 19 号を対象とした感度実験を紹介
したい．

20m の表層水から採水し，この混合水を水深 20m に放流
する．OTEC によって放流される混合水の拡散状況や，それに伴う海水温低下の経過については，九州大学開発の海況予測システムDREAMS(水平解像度:約1.5km)を用いて数値シミュレーションされている．
本研究では，数値モデル WRFver4.4.1 を用いて海面水温データをインプットとしたシミュレーションを行う ． WRF の 計 算 条 件 は 水 平 解 像 度 :3km ， 格 子
数:300x300x50，初期値・境界値データ:NCEP GADS Final
Analysis(0.25 degree) ，DREAMS-SST(1h 毎) ，スキー
ム:physics_suite(tropical)とした．
①CTL 実験，②OTEC 実験，③感度実験を定義する．②

図 1．9 月 6 日 01UTC における CTL 実験と OTEC 実験

OTEC 実験では，OTEC を 3 機用意している．③感度実験の海面水温偏差．x は OTEC ポイント 3 地点，等圧線

は、②OTEC 実験で海面水温が低温域となった領域をは 9 月 5 日 22UTC から 3 時間ごとの海面気圧を示す．

OTEC 影響領域とし，OTEC の増設を見込んで海面水温を0.5℃，1℃，2℃低下させた感度実験も行った．実験期

ーCTL実験
ーOTEC実験
ーSST-0.5℃
ーSST-1℃
ーSST-2℃

間は 2020 年 9 月 5 日 12UTC から 9 月 6 日 12UTC であ
る．
3.

結果

図１は，CTL 実験と OTEC 実験による海面水温偏差を示す．3 地点の OTEC ポイントから水温 20℃の混合水が放流され，それぞれのポイントから北に向けて-0.05〜

図 2．OTEC 影響範囲の SST を 0.5℃，1℃，2℃低下さ-0.02℃の放流水が 50〜70 ㎞に拡がっている．気象庁

せたときの海面気圧の時間変化．

-250-

P201

台風直下の自律観測機器による有義波高と塩分濃度の観測*篠 崎 友 花 ( NTT),小 阪 尚 子 (NTT), 遠 藤 直 人 (NTT), 倉 恒 子 (NTT), 梅 宮 悠 輔 ( NTT),久 田 正 樹 (NTT), 村 田 揚 成 (OIST), 御 手 洗 哲 司 (OIST)

1.

はじめに

台風において，風により波浪が発達し，波浪との摩擦や台風のかき混ぜ効果による海洋への影響の解明に繋げたい．

で風が弱まることが知られている[1]．台風強度を正確に知るためにはこのような大気・海洋の相互作用を分析することが重要である．著者らは 2022 年 8 月から 9月にかけて，台風 11 号（Hinnamnor）に向けて自律観測機器を送り込み，直接観測を試みた[2-5]．本稿では観測した項目のうち有義波高と塩分濃度について
PacIOOS[6]の解析データと比較しながら報告する．
2.

観測諸元

観測機器には Liquid Robotics 社製 Wave Glider を 2 台（SV2/SV3）用いた．
有義波高の観測には LRI GPSWaves

図１ 有義波高（8/31 0:00-9/2 0:00）

を SV3 のフロート部に，塩分濃度の観測には SeaBird
Scientific GPCTD を SV2 と SV3 の水中グライダー部に搭載した．8 月 31 日の最接近時，SV3 は目から約 11km，SV2 は目から約 100 km まで近づいた．
3.

観測結果

図１に有義波高の観測結果を示す．SV3 では 9 m 程
度のピークが 2 つ，PacIOOS（WW3）では 12 m 程度のピークが 1 つ見られ，SV3 による直接観測の方が微細

図２ 塩分濃度（8/31 0:00-9/2 0:00）

な変動を捉えられたと言える．PacIOOS（WRF）のほうが SV3 の実測より大きい風速が示されている[4]ことか

参考文献

らも波高と風速の関連性がみられる．

[1] 伊藤，台風：空と海とのあいだには，日本気象学会

図２に塩分濃度の観測結果を示す．SV3 では台風に接近した前後で明らかに変動している．SV2 においては SV3 ほど変動が見られないが，観測機器と台風との2021 年度夏季大学．
[2] 小阪他，台風直下の大気海洋同時観測実験，日本気象学会 2023 年度春季大会．

位置関係で塩分の拡散度合いが異なったためと考えら[3] 遠藤他，台風直下における大気・海洋自律観測機器

れる．また台風通過に伴い海水温が低下している[5]この挙動解析，日本気象学会 2023 年度春季大会．

とからも本台風のかき混ぜ効果を観測できたと言える．

[4]梅宮他，台風直下の自律観測機器による大気の観測，
日本気象学会 2023 年度春季大会．

4.

まとめ

本稿では 2 台の Wave Glider による 2022 年台風 11 号
下の有義波高と塩分濃度の観測結果について PacIOOSの解析データと比較しながら報告した．

[5]倉他，台風直下の自律観測機器による海水温の観測，
日本気象学会 2023 年度春季大会．
[6] PacIOOS, https://pae-paha.pacioos.hawaii.edu/erddap/
griddap/index.html

今後観測値をさらに検証し，解析値との違いの原因

-251-

P202

台風直下の自律観測機器による大気の観測*梅 宮 悠 輔 (NTT)、 小 阪 尚 子 (NT T)、 遠 藤 直 人 (NTT) 、 倉 恒 子 ( NTT)、 篠 崎 友 花 (NT T) 、
久 田 正 樹 (NTT)、 村 田 揚 成 (OIS T)、 御 手 洗 哲 司 (OIS T)
1.

はじめに

台風の予測には、中心気圧や最大風速といった特徴

い可能性があるため、海表面付近の風速に関しては、比較やモデルへの同化手法の検討が必要である。

量を高精度に得ることが重要である。著者らは、2022
年 8 月～9 月の期間、沖縄近海に自律観測機器を投入し、

4.

まとめ

2022 年台風 11 号（Hinnamnor）の目近傍および暴風域

本稿では、台風直下における大気観測の結果を解析の直下を海表面付近で観測した [1-2]。本稿ではその時データと比較しながら報告した。今後は、同化実験等の大気観測の結果を、気圧と平均風速について、解析によって、台風の予測精度向上に向けた本観測データ

データと比較しながら報告する。

の有効性評価を進めていきたい [4]。

2.

観測諸元

自律観測機器には、Liquid Robotics 社製 Wave Glider
を 2 台（SV2, SV3）用いた。マスト部分の高さ約 1.2 mの位置に気象計として Airmar 社製 Weather Station
200WX、高さ約 50 cm に気温気圧計として In-Situ 社製
Baro Troll を設置した。それぞれ 10 分平均の気圧と風速、5 分平均の気圧を取得している。なお、8 月 31 日
20 時頃（JST）に SV3 のマストが折れたことが判明しており [2]、SV3 の気象計のデータが途絶している。
比較用の解析データは、PacIOOS による WRF の解析
値 [3]で、気圧、風速は、それぞれ海表面、10 m における値である。そのため、観測した風速は対数則にあてはめ 1.2 倍し、高度 10 m の値に換算して比較する。
3.

結果と考察

図に気圧と風速の結果をそれぞれ示す。
気圧：SV3 の気温気圧計を見ると、台風通過に伴い、
最低で 940 hPa 程度まで急激に下降しており、暴風域による気圧低下を捉えている。また、二台の気象計を見ると、SV3 の気象計は破損により最接近時を捉えていないが、下降率はより中心部に近かった SV3 の方が高

図: 気圧（上段）と風速（下段）の時系列データ

い。解析データと比較すると、SV3 では最低気圧とそのタイミングが異なっており、モデル上の再現より実参考文献

際の台風の方が、発達速度が速く、また最大勢力も強[1] 小阪他, 台風直下の大気・海洋同時観測実験

かったといえる。SV2 では、8 月 31 日 18 時頃より気象[2] 遠藤他, 台風直下における大気・海洋自律観測機器

計の値の方が解析値より低いが、SV3 の気温気圧計の値および解析値と比べても低い値をとっている。
風速：気象計は、両機ともに接近に伴う風速の上昇の挙動解析[3] PacIOOS WRF: Weather Research and Forecasting(WRF) Regional Atmospheric Model: CNMI,を捉えている。SV2 では 23 m/s 付近まで到達した。解

https://pae-paha.pacioos.hawaii.edu/erddap/griddap/wrf_c

析データと比較すると、両機ともに観測値のほうが、nmi.html

値が小さい傾向がみられるが、傾きは大きい。台風の[4] 小阪他, 台風直下での観測データの同化・予測実験

ような強風下においては、単純な対数則は適用できな（[1], [2], [4]は日本気象学会 2023 年度春季大会の発表）

-252-

P203

台風直下の自律観測機器による海水温の観測*倉 恒 子 (NTT), 小 阪 尚 子 (NTT), 遠 藤 直 人 (NTT), 篠 崎 友 花 (NTT), 梅 宮 悠 輔 (NTT),久 田 正 樹 (NTT), 村 田 揚 成 (OIST), 御 手 洗 哲 司 (OIST)
1.

はじめに

りも小さくなっている. 観測値と解析データとの差分

2022 年 8～9 月にかけて, 筆者らは自律観測機器を用発生原因としては, PacIOOS で解析に使用している観

いて, 2022 年台風 11 号（Hinnamnor）周辺および目の近測データは, 主に米国太平洋諸島にまたがっており,傍での直接観測を実施した[1]. 台風による海水のか

観測地点の大東島地方からは離れていることが挙げら

き混ぜによって海水温が低下することが分かっておれる.

り[2], 台風の強度予測の観点からも混合等のメカニ

なお, 台風直下時において, SV3 の水中グライダー部

ズムを解明することは重要である. 本稿では観測項

は水深が 1～3m 浅くなったが確認された[5]が, 観測値

目のうち, 台風の中心に近い暴風域と強風域の 2 箇所には大きな変化が見られなかった. 正常時におけるでの海水温の変化の差異について報告する.

ADCP と CTD でもさほど温度差がなかったことから,
影響ほとんどなかったとみなしている.

2.

観測諸元

自律観測機器には Liquid Robotics 社製 Wave Glider
（WG）
を2 台
（SV3/SV2）用いた. Teledyne 社のWHM300（ADCP）をフロート部（静穏海面より約 0.2m の位置）に搭載し, 海水温を 10 分ごとに計測した. また,
Sea-Bird Scientific 社の GPCTD（CTD）を水中グライダ
ー部（静穏時水深約 8.5m（SV3）/6.5m（SV2）の位置）に搭載し, 海水温を 10 分ごとに 10 秒平均を 8 回（SV3）/4 回（SV2）計測した.

図 SV2/SV3 による海水温の観測値と PacIOOS による解析データの比較（8 月 31 日 0:00 - 9 月 2 日 0:00）

3.

観測結果と考察

図に海水温の観測結果を示す. 今回の観測データと

4.

まとめ

比較するために, PacIOOS が提供している ROMS

本研究では, 台風直下で 2 台の観測機器を用いて海（Regional Ocean Modeling System）[3]の 3 時間毎の解析

水温の観測を実施した. 台風直下では海水温が 2 度以

データ（ADCP：0.25m, CTD：10m（SV3）/5m（SV2））

上下がること, 100Km 離れたところでも, かき混ぜ効を使用した.

果による温度低下が確認された. 今後は, 日本近海でSV2/SV3 とも, ADCP と CTD はほぼ同様の温度推移をしていることがわかる. SV3 は台風の中心に最接近取得された海水温再解析データの取得による観測結果の評価を実施する予定である.

した 2 時間前から水温が急激に下がり続け, 9 月 1 日
3:00 以降はほぼ一定となっている. 海上保安庁提供の参考文献

沖縄の海水温の画像（8 月 31 日, 9 月 1 日）[4]からも[1] 小阪他, 台風直下の大気・海洋同時観測実験, 日本気象学会 2023

30℃ぐらいから 28℃ぐらいまで海水温の低下が確認できる. PacIOOS は, 水温が下がってはいるものの緩やかであり, 急激に下る傾向は見られない. 一方, SV3 から100Km ほど離れた SV2 は 8 月 31 日 21:00 頃から緩やかに水温が下がる傾向が見られた. これにより, 台風
による海水のかき混ぜ効果により強風域までの海水温が下がったことが実際の観測値からも確認できた.
PacIOOS は緩やかに下っているが, 下がり方は SV2 よ

年度春季大会.
[2] 伊藤, 台風：空と海とのあいだには, 日本気象学会 2021 年度夏季
大学.
[3] PacIOOS ROMS, https://pae-paha.pacioos.hawaii.edu/erddap/griddap/r
oms_hiig_assim.html[4] 沖縄の海洋情報, https://www1.kaiho.mlit.go.jp/KAN11/dep_temp/det_temp.html[5] 遠藤他, 台風直下における大気・海洋自律観測機器の挙動解析, 日本気象学会 2023 年度春季大会.

-253-

P204

大 気 CO 2 濃 度 や 地 球 軌 道 要 素 の 変 化 に 伴 う
現代と白亜紀の極域気温増幅*樋 口 太 郎 1 、 阿 部 彩 子 1 、 Wing-L e C han 2 、 大 石 龍 太 1
1:東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 , 2: 海 洋 研 究 開 発 機 構
1. はじめに極域気温増幅は、
外部放射強制力の変化に伴い極域の気温上昇量が地球平均及び低中緯度地域よりも相対的に大きくなる現象であり、現代及び将来の大気中CO2 濃度増加に伴う気候変動において最も特徴的なものの一つである。また、温室効果ガ
スの変化のみならず、地球軌道要素の変化によっても、極域気温増幅が発生することも分かっている(O’ishi et al., 2021)。一方で、白亜紀は、顕生代で最も暖かい時代の一つであり(Foster et al., 2017)、
当時の温度情報を記録している地質学的な証拠か
ら極域の気温が顕著に上昇し、南北の温度勾配がと て も 小 さ か っ た こ と が 分 か っ て い る (e.g.,
O'Brien et al., 2017)。これまでに、気候モデルを使用した多くの研究は、この白亜紀の極域気温増幅のメカニズムを解明するために、当時の極域の気温と温室効果ガス、地理条件、植生分布、および雲の特性との関係が調べてきた(e.g., Otto-Bliesnerand Upchurch 1997; Upchurch et al., 2015; Niezgodzki
et al., 2017)。本研究では、大気海洋植生結合モデ
ル MIROC4m-LPJ を用いて、大気中 CO2 濃度と地球軌道要素の変化に対する白亜紀の極域気温の応答を系統的に調査し、地質学的な証拠と比較を行った。さらに、現代の地理条件を使用した実験と比較を行うことで、現代と白亜紀の極域気温増幅の違いを明らかにした。

=22.1°, 歳差＝270°, 離心率=0.06)として与えた。
3. 結果
本研究で行われたシミュレーションの結果、当時のプロキシデータが示す当時の極域気温の増幅を再現することができた。また、現代と白亜紀の地理的条件の違いにより、大気中の CO2 濃度や地球軌道要素の変化などの外部放射強制力に対して、極域の温度が現代よりも白亜紀の方がより変化しやすいことが分かった(図 1)。特に、同 CO2
濃度で比較すると白亜紀の方が自転軸傾斜の変化
に対する感度が高いことが分かった(図 1b)。また、これらの現代と白亜紀での放射強制力変化に伴う極域気温増幅の違いは、現代と白亜紀の大陸配置の違いや氷床の有無に起因していることが、理想化した地形を用いた実験から分かった。

2. モデルと実験設定
本研究では、大気海洋結合モデル MIROC4mLPJ(Hasumi and Emori, 2004)を用いて、現代及び白亜紀の地理条件を用いた大気CO2 濃度や地球軌道要素に関する感度実験を行った。大気 CO2 濃度は、現代及び将来、白亜紀の濃度を考慮して、285, 571,
856, 1142 ppm (産業革命の値からそれぞれ、1, 2, 3,
4 倍) と設定した。地球軌道要素に関しては、北図 1 (a)大気 CO2 濃度や(b)地球軌道要素の変化に伴半球の季節性が最大となる地球軌道要素の組み合
わせ(地軸傾斜=24.5°, 歳差＝90°, 離心率=0.06)と、 う北半球高緯度域(60-90N)の地表気温の変化(℃)
最小となる組み合わせを境界条件 ( 地軸傾斜

-254-

P205

中 央 ア ジ ア 域 に お け る 地 域 気 候 モ デ ル NHRCM の 再 現 性*福 井 真 ,1.

村 田 昭 彦 (気 象 研 究 所 )はじめに差の 3 地点の平均を示している。平均気温のバイアス

中央アジア域の気候は、西部を中心とした低地は乾は、冬季に 0.5Ｋ、夏季は 1K の高温となった。日本を燥した気候となる一方、東部は非常に急峻で標高の高対象とした NHRCM の再現実験の結果[3]と比較してもい山岳域があり、地形の影響を強く受けた気候となる。

遜色なく比較的よく再現できているといえる。気温のこの山岳域は、中央アジア域の中では比較的降水の多日較差は、冬季は平均 0.5K の過小バイアスで比較的よい地域であり、山岳上の積雪も含め、中央アジア域全く再現されていたが、夏季は平均 5K を超える過小にな

体の水資源の観点からも重要な地域である。

っており、顕著な過小バイアスがみられた。この夏季

気候変動に伴う地域スケールの影響を把握するには、長期間をカバーする空間的に密な観測が重要であるが、に顕著な気温日較差の過小傾向は 3 地点で共通したものであった。

中央アジア域には、そうした観測が十分展開されてき

図 2c は月降水量の再現結果を示している。対象領域

たとは言えず、観測だけではなく高解像度数値気候モ

では春季に比較的降水が多い。この年は特に 3 月に降デルによる計算結果の活用も求められる。気象研究所

水量が多くなったが、NHRCM でもその特徴をよく再では、日本域を対象にした地域気候モデル(NHRCM)の現できていた。一方、夏季は降水量が少ない季節であ開発を行い、気温や降水量に着目した検証が行われてるが、観測と比べて、NHRCM の再現結果は非常に少きた[1][2][3]。近年では、東南アジアや中米も対象になくない結果となった。乾燥域での降水過程の最適化

NHRCM の地域気候シミュレーションが行われている。

が課題の一つであることが分かった。また、この地域

しかし、これまでは湿潤な地域が主な対象であり、乾は灌漑地の蒸発散が山岳域の降水を増やすとの研究も燥域や非常に急峻な地形を含む地域を対象とした利用あり[4]、灌漑の影響の考慮も必要な可能性がある。

はあまりされてこなかった。本研究では、中央アジア域の気候について NHRCM の再現性を把握することを目的に、完全境界実験として全球再解析 JRA-55 の力学
的ダウンスケール実験を行い、その再現性を検証する。
2.

地域気候モデル NHRCM

実験に用いたモデルは、水平格子間隔 5km の
NHRCM である。ここで、積雲対流過程は Kain–Fritsch

図１対象領域。(a)20km 格子 NHRCM、(b)5km 格子

スキームでパラメタライズする。積雪の消長は陸面モNHRCM (ピンクの四角が観測点)。陰影はモデル標高。

デル iSiB によってオンラインで評価する。境界値には
JRA-55 を与え、一方向ネストによって一旦 20km 格子の NHRCM で中央アジア及び南アジアを含む領域を計算した後、更に 5km 格子 NHRCM で中央アジア域を対象とするように設定した（図 1）。計算期間は 2020 年 7
月 21 日から翌年 8 月末までとし、2020 年 8 月まではス
ピンアップ期間とした。

図 2 (a)月平均気温(3 地点平均)、(b)月平均気温日較差

再現性検証のための参照値として以下の観測値を用(3 地点平均)、(c)月降水量(北緯 50 度以南の 5km 格子

いた。気温は、SYNOP(図１b)で、5km 格子 NHRCM 領NHRCM 領域の平均)。黒線が観測、緑線が NHRCM。

域に含まれ対象期間の全月で有効な観測が 8 割以上と参考文献

なった 3 地点を用いた。降水量は衛星ベースの CHIRPS[1] Sasaki, H., et al., 2008, SOLA, 4, 25-28.

で、北緯 50 度以南の 5km 格子 NHRCM 領域とした。

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

3.

[3] Kawase, H., et al., PEPS, accepted.

結果

図 2a,b は気温の月毎の平均気温及び気温の平均日較

[4] Wu, L., et al., 2022, J. Geophys. Res. Atmos., 127,e2021JD036210

-255-

P206

クリギングによる風向の補完及びその精度の検証*石 川 雅 之 1 , 山 崎 拓 磨 1 , 桑 田 修 平 1 , 加 藤 昇 吾 21三井住友海上, 2 統計数理研究所
1.

はじめに

観測機器が設置された地点における気象情報から、未観測地点における気象情報を補完する問題を考える。
時空間データの補完のために、統計学ではクリギングとよばれる手法が研究されている。クリギングによる補完は、実数値データに対しては以前より可能であったが、近年では[1]などの研究により風向のような方向
データに対しても可能となっている。本研究では[2]により実装された最新のクリギングの手法を国内の風向データへと適用し、補完値の精度値について報告する。
2.

研究手法
図 1 2022/4/1 最多風向（赤は実績値を示す）

はじめに、風向データをホールドアウト法により、都道府県別に選別した 47 観測地点から 38 地点を推定
用、9 地点を検証用に分割した。次に推定用のデータか
ら射影ガウス過程[3]を MCMC にて推定し、クリギングにより検証地点の風向を補完した。最後に、検証用のデータに対して[3]と同様に APE (Average Prediction
Error)、CPRS (Continuous Ranked Probability Score)を用いて補完値の精度を評価した。なお、分析に用いた風向
データは国土交通省気象庁 HP[4]にて公開されている
AMeDAS によって観測された 2022/4/1 ~ 2022/4/7 における観測地点別日にち単位の最多風向、緯度経度、日付情報を用いた。
3.

図 2 2022/4/1 最多風向

分析結果

実際の風向は図 1,2 の赤色の矢印であり、クリギング（赤は実績値、青は補完値を示す）

により補完した風向は図 2 の青色の矢印である。補完の精度値については表 1 となった。APE、CRPS はそれ

APE
CRPS

山形
岐阜
広島
東京
松江
0.598 0.700 0.763 0.805 0.866
0.233 0.399 0.346 0.355 0.395

APE
CRPS

横浜
熊谷
福岡
那覇
全体
0.831 0.776 0.737 0.945 0.780
0.366 0.336 0.306 0.464 0.355

ぞれ 0.780、0.355 となり、全体での補完に対する角度の誤差は平均で±70 度程度となった。また、パラメー
タの推定に要した時間は約 314.9 秒であり、補完に要した時間は約 18.7 秒となった。
那覇については他の観測地点より離れている影響か

表 1 2022/4/1~2022/4/7 各補完地点及び全体の精度
4.

参考文献・データ

ら APE、CRPS 共に高い値となり、全体の精度値を高[1] Jona Lasinio, G., et al., 2012, Annals of Applied Statistics,

める要因となっていると考えられる。現在のモデル構

6(4):1478-1498.

造上、使用している情報は方向、観測位置と時間のみ[2] Jona Lasinio, G., et al., 2020, Journal of Statistical

であり、空間的自己相関はどの地点においても同様の

Computation and Simulation, 90(7): 1315-1345.

評価を行っているため、空間的自己相関を地点別の傾[3] Mastrantonio, G., et al., 2016, TEST, 25(2):331-350.

向で調整するモデル構造などに拡張することにより補[4] 国土交通省気象庁 HP（2022/10 閲覧）

完精度を改善できる可能性があると考えられる。

https://www.jma.go.jp/jma/menu/menureport.html

-256-

P207
地球温暖化への降水と水蒸気の感度の外部強制依存性*林 未 知 也 (国 環 研 ), 塩 竈 秀 夫 (国 環 研 ), 小 倉 知 夫 (国 環 研 ),建 部 洋 晶 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )
1.

はじめに

P 感度は将来シナリオごとに大きく異なり，時期に全球平均気温(T)が 1°C 上昇するにつれて大気中の水よって変化する(図 1a)．P 感度は ssp370 で最も小さ

蒸気量(Q)は約 7 %，降水量(P)は 2〜3 %ほど増加する

く，次いで ssp585 では温室効果ガスへの応答(hist-

傾向にある．先行研究は P と Q の増加率が将来シナリ

GHG, ssp245-GHG)や historical 後半と同程度の大きさとオに依存することを示したが[1, 2]，温暖化に伴う過渡なる．一方，ssp119 と ssp126 での温暖化レベル上昇時

的な感度変化はよく理解されておらず，また Q 感度がに P 感度が他のシナリオより大きいが，温暖化レベル

シナリオごとに異なる理由も明らかでない．

下降時に P が単調減少しない．また，ssp245 での P 感

そこで本研究では，全球気候モデル MIROC6 の大規
模初期値アンサンブル(MIROC6-LE)から年毎の強制応答を見積り，異なる外部強制に対する P 感度と Q 感度を調査した．
2.

データと手法

強制応答は，MIROC6-LE として 50 メンバー利用可
能な 1850-2014 年の過去再現実験(historical)と 2015-2100
年の将来シナリオ実験(ssp119, ssp126, ssp245, ssp370,
ssp585)，および過去と将来の単一強制実験(hist-GHG,

度は中間的であり，単一強制実験との比較からエアロ
ゾル強制が感度を大きくすることがわかる[2]．
Q 感度はいずれの実験でも傾き 7%/°C とおおよそ整合しており(図 1b)，温暖化レベルに対する指数関数的な Q の増加を示す[3]．ただし，ssp119 と ssp126 では
21 世紀後半の温暖化レベル低下時により大きな傾きを伴い Q が減少する．この不可逆的な変化は，北極温暖化増幅として大きく上昇した北極域の気温が，温暖化
レベル下降時に直ちに低下しにくいことに関連する．

hist-aer, hist-nat, ssp245-GHG, ssp245-aer, ssp245-nat)から謝辞 本研究は文部科学省の気候変動予測先端研究プ得られる．また 800 年間の工業化前実験(piControl)からログラム(JPMXD0722680395)と環境省・(独)環境再生保

内部変動を解析する．全球年平均 T と P，Q について

全機構の環境研究総合推進費(JPMEERF20222002)の助

1850-1900 年平均を基準として，温暖化レベルは𝑇 − 𝑇0

成を受けた．

(°C)，P 変化は100(𝑃 − 𝑃0 )/𝑃0 (%)，Q 変化は

参考文献

100 ln(𝑄/𝑄0 ) (%)で算出され[3]，P と Q の感度は温暖化レベルに伴う変化の増分(傾き, %/°C)で表される．
3.

結果と考察

[1] Shiogama, H., et al., 2010, Climatic Change, 99, 321–329.
[2] Shiogama, H., et al., 2010, J. Climate, 23(9), 2404–2417.
[3] O’Gorman, P. A., & C. J. Muller, 2010, Environ. Res.
Lett., 5, 025207.

図１ 温暖化レベル(°C)に伴う全球平均した(a)降水量と(b)水蒸気量の変化(%)．ドットは各種実験(凡例)の 50 メン
バー平均で得られる年毎の強制応答，×印は工業化前実験の気候値からの偏差で得られる年毎の内部変動．

-257-

P208

台風直下での観測データの同化・予測実験*小 阪 尚 子 ( NTT) , 梅 宮 悠 輔 (NTT), 倉 恒 子 (NTT), 久 田 正 樹 (NTT),伊 藤 耕 介 (TRC/琉 球 大 ), 坪 木 和 久 (TRC/名 古 屋 大 ), 佐 藤 正 樹 (TRC/東 京 大 ),森 修 一 (TRC/JAMSTEC) , 筆 保 弘 徳 ・ 森 山 文 晶 (TRC）
1.

はじめに

(JST)の解析値を初期値として与え，6 時間後の 8 月 31

地球温暖化の進行等により激甚化しつつある台風の日 21 時に WRFDA により観測データを同化した．データ

脅威に対し，国民の生命・財産の安全・安心をいかに守同化の影響を評価するため，1 日まで結果を出力した．

るかは重要な社会課題となっている．台風の予測精度向上には，実測データの充実が不可欠であり，特に海上

4.

実験結果

で成熟期に達する台風の変化過程を正確に把握するこ

図に観測データと実験結果の気圧を示す．観測デーとが必要である．航空機観測の取り組みでは[1]，台風

タは観測機器の位置，実験結果は最低の気圧を示す位

強度を表す海面付近の気圧や風速に加え，台風のエネ

置を抽出している．データ同化ありでは，観測値のインルギー源と相関の高い水蒸気量や海水温の重要性も分

パクトがあることが確認できる．

も進み始めてきた[2]-[4]．本研究では，2022 年夏季に台風直下を観測したデータを同化し，その結果から予気圧[hPa]

かってきた．国内外で台風直下の直接観測の取り組み測を行った実験結果を報告する．
12:00

21:00 0:00

2.

対象と観測データ

対象は 2022 年台風 11 号(Hinnamnor：8 月 29 日～9SLP[hPa]

8月31日

6:00

12:00

0:00
9月2日

970
960
950
940
930

同化なし
noDA

（日本時間）

DA同化あり1/1 20:00
1/1 19:00
1/1 18:00
1/1 17:00
1/1 16:00
1/1 15:00
1/1 14:00
1/1 13:00
1/1 12:00
1/1 11:00
1/1 10:00
1/1 9:00
1/1 8:00
1/1 7:00
1/1 6:00
1/1 5:00
1/1 4:00
1/1 3:00
1/1 2:00
1/1 1:00
1/1 0:00
1/0 23:00
1/0 22:00
1/0 21:00
1/0 20:00
1/0 19:00
1/0 18:00
1/0 17:00
1/0 16:00
1/0 15:00

月 6 日)とした．南鳥島近海で発生した後，西進し沖縄

18:00

9月1日

18:00

8月31日

本島南に向かいながら，8 月 30 日に非常に強い勢力か

21:00

0:00

9月1日

6:00

12:00

18:00

（日本時間）

図 台風の気圧観測データ(上)，実験結果(下)．

ら猛烈な勢力に急発達した．8 月 31 日に非常に強い台風に勢力が弱まり，22 頃に観測機器に最接近した後，

5.

まとめ

9 月 1 日には南方にあった熱帯低気圧を吸収して勢力

本研究では，台風直下での観測データの同化によるを増した．更に，先島諸島の南に南下した後，9 月 2 日

予測実験結果の一例を報告した．今後は，結果の分析をに折り返して再び北上するという複雑な動きをした．

進めると共に，予測精度向上に資する観測データの組

観測データは，Liquid Robotics 社製の Wave Glider

合せやデータ同化手法の検討を進め，観測手法にもフ(SV3)[4]に搭載した気温気圧計の気圧とする．水上にィードバックしていくことで，将来的に台風リアルタ

浮かんだフロート上のマストに設置され，海面から約イム観測[4]による台風予測精度の向上を図りたい．

50 ㎝の高さで 5 分毎の観測値となっている．防水性能が高く，荒天でも安定して観測データが得られた．
3.

実験方法

本実験では WRF(Weather Research & Forecasting
Model, ver.4.4.1)を使用し，データ同化には WRFDA
for 3DVAR を採用した．まずは台風直下の最低気圧に近い観測データのみを同化して，インパクトを確認した．
初期値として NCEP の解析値 GFS FNL を使用した．観測
位置と解析値との日時を踏まえ，WRF に 8 月 31 日 15 時

参考文献
[1] Ito, K., et al., 2015: Forecasting a Large Numberof Tropical Cyclone Intensities around Japan Usinga High-Resolution Atmosphere–Ocean Coupled Model.
WAF, 30(3), pp.793-808.
[2] Mitarai, S. and J.C. McWilliams, 2016: Wave glider
observations of surface winds and currents in thecore of Typhoon Danas, GRL, 43, 11312-11319.
[3] Foltz, G. R., et al., 2022: An unprecedented view
inside a hurricane, Eos, 103,[4] 小阪他, 台風直下の大気・海洋同時観測実験, 日本気象学会 2023 年度春季大会.

-258-

P209

スーパーセル理想実験における非ガウス性と高頻度データ同化のインパクト*雨 宮 新 ,1.

三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー ・ 開 拓 研 究 本 部 )背景

気象レーダによる降水の観測は 5 分間隔であること

性が鉛直風の解析値にバイアスをもたらしており、30秒間隔の同化ではそれが軽減されたと考えられる。

が多いが、急速に発達する対流性降水は 5 分間でも顕発表では、予報の初期値の観点での解析値の評価や、著に非線形的な時間発展を示し、誤差分布は非ガウス

局所粒子フィルタのような非ガウス同化手法との比較的となる。これに対処するため、アンサンブルデータ同などに関しても議論する。

化においては非ガウス性を考慮した同化手法と、より高頻度の観測を用いる手法が検討されている。
Ruiz et al. (2021) は実際の対流性降水事例の 30 秒間
隔のフェーズドアレイ気象レーダによる観測を用いて、局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)によるデータ同化を 30 秒間隔で行うことで 5 分間隔の同化に比べて背景誤差の非ガウス性が顕著に減少し、鉛直流の解析値が大きく異なることを示した。本研究では

図１ 同化開始 5 分後における(左)真値、(中)5 分間

理想実験により高頻度のデータ同化のインパクトを詳

隔 4D-LETKF の解析値、(右)30 秒間隔 LETKF の解析値

細に調べる。

の反射強度(色)と鉛直風(コンター)の鉛直断面図。

2.

実験設定

領域モデル SCALE-RM を用いてスーパーセルを模した理想実験を行う。領域は 160km×160km で水平格
子間隔 1km とし、初期値には対流不安定で強い風のシ
アのある水平一様な場に warm pool を与えたものを用いる。まず単一の時系列を作り真値とし、別にランダムな気温の摂動を与えた 100 メンバーを準備する。真値をもとに擬似的なレーダ反射強度の観測を 30 秒間隔、
水平・鉛直 1km 間隔で生成し同化に用いる。積乱雲が急激に発達する初期値から30 分後の時刻に同化を開始
し、5 分間の同化サイクルの後の状態に注目する。
3.

結果と展望

5 分間隔の 4D-LETKF と 30 秒間隔の LETKF でそれぞれ同じ 30 秒間隔の反射強度データを同化した結果を比較する。解析値の反射強度はほぼ同様であるが、30 秒間隔の方が雲頂付近の再現性が良い(図 1)。解析値の鉛直風に関して、ガウス分布に対するずれの大きさを示

図２ 同時刻における (左) 5 分間隔 4D-LETKF、

す Kullback–Leibler divergence (KLD) は 5 分間隔の場合(右)30 秒間隔 LETKF の解析値の鉛直風に関する量。コ

積乱雲の縁の近くで大きく、上昇流の最大値は過小評

ンターは解析値のアンサンブル平均、色は(上段)スプレ

価されている（図 2）。一方 30 秒間隔の同化では KLD

ッド、(中段) Kullback–Leibler divergence、および(下段)の値は顕著に小さく、上昇流の解析値はより真値に近真値からの差をそれぞれ示す。

い。対流の水平方向の位置のずれに起因する非ガウス

-259-

P210

実大気中で氷晶核として働くエアロゾル粒子の粒径考察*田 尻 拓 也 ・ 折 笠 成 宏 ・ 郭 威 鎮 (気 象 研 ),1.

村 上 正 隆 (名 大 宇 地 研 )（AF）は 10-4～10-3 と 1cm-3 のオーダーにおよび，このはじめに大気エアロゾル粒子（AP）の雲核（CCN）能・氷晶

様な事例では，サブミクロンサイズ以上の AP が INP

核（INP）能を定式化するため地上モニタリング計測[1]として実効的に働くことが示唆される．ダスト標準粒

および AP の代替粒子による雲生成チェンバー実験[2]子の INAS 密度（Ice nucleation active surface site densities;

を進めてきた．大気中で有効に INP として働く AP のns）を参照すると，AP の ns 値は 1～4 桁低く，黄砂飛

特性情報については，未解明な部分が多く，AP の雲生

来時に限るとダスト標準粒子に匹敵する．

成過程への影響を定量把握する上で重要な課題である．
5
1.E+0510

混合雲は，日本を含む中緯度地域における雲・降水シ

4
1.E+0410

ステムに大きく寄与する．その雲内における一次氷晶

CCN@0.5%3
1.E+0310

Nc (cm-3)の発生過程は，内部凍結モードが主要である．このため，AP の INP としての働きだけではなく，その前駆段
階での液滴生成を決める CCN としての働きも併せて評価する必要がある．

2
1.E+02101
1.E+01100
1.E+0010-1
1.E-0110-2
1.E-0210

本稿では，地上観測および室内実験の結果から

INP@-25℃-3
1.E-03
10

CCN・INP として働く AP の粒子サイズに関して考察す-4
1.E-0410

1.E-03
10-3

ることにより，実大気中で INP として有効に働く AP

1.E-0210-2

1.E-0110-1

1.E+00100

1.E+01101

Size (μm)

について議論する．

図１ 月平均 AP サイズ階級別（> 0.01, 0.3, 0.5, 1, 2, 52.

μm）数濃度および CCN 数濃度，INP 数濃度．

地上モニタリング観測からみた INP 粒径

気象研究所構内における地上観測（2012 年 3 月～）
では，AP 数濃度の計測と同時に，雲核計（CCN-200,

3.

考察とまとめDMT）により水過飽和度 0.1～1.0%（0.5%固定および 5

実大気中において CCN・INP として働き，内部凍結

ステップの dual-column 運用）の CCN 数濃度を，CFCD

モードにより混合雲の生成に寄与する AP としては，
サ型氷晶核計（INC）により気温－15～－35℃（5℃間隔）

ブミクロンサイズ以上の粒子に注目する必要がある．

および水過飽和度 0%～5%における INP 数濃度をそれ

水過飽和度 0.5%では，0.1μm 未満の AP も CCN としぞれ計測している．月平均の CCN 数濃度（水過飽和度て働くが，水過飽和度 0.2%になると，κ=0.1～0.8 では

3-30.5%）は 10 cm オーダーでサイズ階級 AP＞0.01μm～

0.1～0.2μm，ダスト標準粒子のようなκ～0.01 では 0.3-1＞0.3μm の数濃度にあり，INP 数濃度（－25℃）は 1L～0.4μm が臨界直径となる．内部凍結モードでは，雲のオーダーで AP＞5μm の数濃度である（図１）．

粒が発生した後，冷却下で氷晶化するため，κ値に応

つくばで観測される AP の吸湿度κの代表値は 0.17

じて INP として働く AP のサイズが絞られ，ns 値に応であり，大陸汚染質の代表値 0.3 より低いものの，κ＞

じて氷化する AP のサイズが決まると考えられる．先行

0.5 と水溶性粒子主体の気塊を示唆する事例もある．こ

研究から，INP 数濃度の予測変数として，温度に加えれらのκ値を有する純物質の臨界直径（水過飽和度

AP＞0.5μm の数濃度が提案されている[3]．エアロゾル

0.5%）は，それぞれ 0.07，0.06，＜0.05μm である．INP

種や混合状態を考慮した，より詳細な実験解析を行い，計測では，INC インレット上流に 1μm カットのインパ

実大気中で実効的な INP の定式化を進めたい．

クターを用いているため，INP として計数される AP は＜1μm のサイズである．月平均の INP 数濃度は，サブ参考文献

ミクロンサイズの AP 数濃度と比較して 2～4 桁低い．

[1] Orikasa, N., et al., 2020, SOLA, 16, 212-219.

一方，雲生成チェンバー実験による黄砂飛来時やロー[2] Tajiri, T., et al., 2022, Earozoru Kenkyu, 37, 178-188.

カルダスト発生時の AP 数濃度に対する氷晶発生数[3] DeMott, P. J., et al., 2010, PNAS, 107, 11217−11222.

-260-

P211
潜在不安定指標を用いた線状降水帯顕著事例の分類∗

佐藤優花 1 ・三浦裕亮 1 ・新野宏 2 ・高野雄紀 2(1: 東京大学大学院理学系研究科, 2: 東京大学大気海洋研究所)

1 はじめに線状降水帯による豪雨は災害につながる場合が多く、近年注目されている。気象庁は 2022 年 6 月より半日前からの線状降水帯の予測情報の提供を開始したが、同年出水期の実績は適中が 13 回中 3 回、見逃しは 11 回中 8 回と、当初想定された程度に留まった。

不安定領域を横切るような鉛直断面をみると、湿潤領域は地表付近から上層にかけて存在し、乾燥領域との境界付近には AR に直交する方向の浅い循環が見られた。中層に湿潤域を形成する 2 次循環の存在は、コン

ポジット解析から既に指摘されているが [4]、今回の循環は中層を上端とする点で、それと異なる特徴を持つ。

この予測情報は、メソモデルとメソアンサンブルによ

4 結論と今後の課題

3 時間雨量が閾値を超えるか否かに基づいている [1]。

おいて PSI が解析された PSI 型の西日本豪雨と、対6 条件も提案されているが、本研究では、比較的広い

島豪雨とに分類できる。日本周辺で発生したメソ対流

る予報値に大雨発生確率ガイダンスを適用したときの線状降水帯発生の環境場については、Kato[2] による領域 で力学的要因により強制される上昇流が線状降水帯の発生に有利な背景場 を形成している可能性を検討する。具体的には、総観規模の前線に並行なバンド構

造を持つ降水帯の形成要因の一つとされている、潜在対称不定 (PSI) に着目して解析した。

2 対象事例と手法

本研究では、線状降水帯が顕著だった 3 つの事例、

2018 年の西日本豪雨 (平成 30 年 7 月豪雨) 、2014 年の広島豪雨、2019 年の鹿児島豪雨を対象とした。環境場や潜在不安定の解析には、気象庁メソモデル (MSM)の GPV を用いた。

以下では、PSI[3] に加えて、対流不安定や湿潤な領域も合わせて解析するために、これらの空間分布を視覚的に認識する減法混色を用いた描画手法を考案した。ここで、 PSI や対流不安定は十分湿潤な場合 (ここでは相対湿度＞ 90% とした) にのみ不安定が顕在化することに注意を要する。以後、この解析方法を潜在不安定解析と呼ぶ。

本研究で解析した 3 つの事例は、潜在不安定解析に

流不安定が解析された対流不安定型の広島豪雨・鹿児系について、降水の強さや背の高さを用いて 2 つに分類した例などがある [5]。本研究は、線状降水帯に関連するメソ対流系が湿潤大気の力学的不安定性の観点か

らも分類できることを示唆している。本研究では、顕著な線状降水帯の 3 事例を解析したが、今後解析事例数を増やして、今回見られた特徴が他の線状降水帯事

例にも共通するかを調べる必要がある。また、先行研
究は、メソ対流系について解析し、西日本豪雨を含む事例を型として分類した。これは、PSI 型と対応すると考えられる。分類では、もう一方の型が存在するが、それが対流不安定型と対応するかどうかは検証が必要
である。

参考文献

[1] https://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/nwpkaisetu/R4/2 8.pdf[2] Kato, T. (2020), J. Meteor. Soc. Japan, 98, 485-509.
[3] Sanders,F.,Bosart,L.F.(1985),J.Atmos.Sci.,42(10),1050-1061.
[4] Yokoyama,C.,et al.(2017), J.Climate,30(20), 81278147.
[5] Hamada,A.,Takayabu,Y.N.(2018),
J.Climate,31(17), 6933-6945.

3 結果と考察

西日本豪雨事例では、線状降水帯が発生した時刻に600hPa 高度で PSI かつ湿潤な領域が現実の線状降水帯発生した位置で線状に解析された (図 1 左)。また、環境場の特徴としては、Atmospheric River (AR) の東端中央部で線状降水帯が発生していた。広島豪雨事

例 (図 1 右) や鹿児島豪雨事例 (図略) では、線状降水帯が発生した時刻に、600hPa 高度に対流不安定かつ湿潤な領域が線状に存在した。相当温位の鉛直分布を調べると、一般に下層で見られる相当温位極大域だけでなく、中層にも極大域が存在していた。線状の対流

図 1 600hPa 高度における潜在不安定解析。
左：西日本豪雨事例 2018/7/6 18JST(Forecast Time;FT=9h)、右：広 島 豪 雨 事 例
2014/8/20 00JST(FT=9h)。マゼンタは潜在対称
不安定 (PSI) シアンは対流不安定 (CI)、黄色は湿潤(相対湿度 RH ＞ 90%) の領域を表す。

-261-

P212

XRAIN を用いた孤立積乱雲の解析*高橋暢宏・高坂朋季 (名古屋大学宇宙地球環境研究所)

1.

はじめに

孤立積乱雲の解析は、積乱雲の素過程を知る上で格好の対象となる。本報告では 2022 年 9 月 9 日 16 時 20分から 30 分にかけて名古屋大学上を通過した孤立積乱雲の解析結果を示す。レーダの観測からこの孤立積乱
雲は 16 時ころにエコーとして現れ、名古屋大学では4.5 mmから 6.8 mmの降水が観測された（降水強度は 60
mm/h 程度に達していた）。この降水について、3 台のXRAIN のデータを用いた立体構造の変化と dual Doppler
解析による解析を行った。さらに、３局のデータを用いて降水粒子判別を行った。
2.

概況

図 1. 高度 2.25 km のエコーと鉛直速度と名古屋大学付近の東西断面の時間変化。図中の○が名古屋大学の位置。鉛直断面では鉛直速度をカラーで表し、コンターで Z を表す。

中国大陸と沿海州に移動性高気圧が存在し、日本はその勢力下にあった。本州の高層気象観測からはどの地点でも比較的安定な成層であった。一方で、南海上には熱帯低気圧が存在しており、東海や近畿を中心に降水が観測されていた。

4.

解析結果

名古屋大学での AWS の雨量計の観測からは、16 時

図 2 に dual Doppler 解析結果として、16 時 05 分から

30 分頃に 60 mm/h を越える降水が観測され、転倒マス

16 時 40 分まで の水平断面と鉛直断面を示す。16 時 05

雨量計からは 16 時 25 分から 28 分にかけて強雨が観測

分時点で名古屋大学の西の存在していたエコーは、16されていた（計 6.8 mm）。一方、名古屋大学から北北時 20 分頃にエコー強度が最大となり、その後衰退して西 2km にある名いった。このことは上昇流の鉛直断面でも明確であり、

古屋地方気象台

16 時 20 分にむけて 5 m/s 程度の上昇流が高度２ km か

では 16 時 10 分か

ら４km に存在していたが、その後弱まった。一方、ら 30 分にかけて北側に存在していたエコーは組織化したエコーとなっ降水は観測された。粒子判別結果からは、このエコーは殆ど液相の粒たものの降水量子で構成されていた。これらのことから、この降水エは 0 mm であった。

コーに関しては warm rain が主要な降水形成過程であっ図 2. 名古屋大学で観測された降水強度

たと考えられる。今後、北側エコーとの相互作用の観点での解析を進める。

3.

解析方法

XRAIN の安城、尾西、鈴鹿の 3 局のデータを用いて、参考文献：

5 分ごとの立体構造を推定した。また、dual Doppler 解[1] Jackson, R., et al. ,2020, Journal of Open Research Software, 8:

析[1]を行った。また、ρHV の局間の調整および補正

20. DOI: https://doi.org/10.5334/jors.264を行った上で[2] の手法による粒子判別を実施した。Z

[2] Kouketsu, T., et al., 2015, JTECH, 32, 2052-2074.

と Zdr については、[3]の方法を改良した方法で校正を[3] Gourley, J. J., et al., 2009, JTECH, 26, 689-703.

行い、校正結果は局間マッチアップデータのバイアスで評価した。

謝辞：XRAIN データは国土交通省より提供されました

-262-

P213
2022年12月17‐20日の長岡・柏崎大雪時の降雪(速報)*1中井専人・ 1山下克也・ 1本吉弘岐・ 2富永禎秀(1: 防災科研・雪氷, 2:新潟工科大)１．はじめに2022年12月17日から19日にかけて、強い寒気に伴い本州日本海側を中心に大雪となり、交通機関の運休、停電、休校、倒木など多くの被害が発生した[1][2]。特に新潟県の柏崎から長岡にかけては
集中豪雪の様相を示す強い降雪が観測された。その解析を行ったので報告する。
2．データ
本報告では防災科学技術研究所雪氷防災研究センター(以下、雪氷研)が運用する降雪粒子観測点のデータを使用した。また、気象庁全国合成レー
ダーデータ、気象庁地上観測値を使用した。
３．結果と考察
図１ 防災科学技術研究所柏崎降雪粒子観測点(新潟工科大学構内 に 設 置 )に お け る 重
量式降水量計による12
月 17日 00JSTか ら の 積
算降水量。捕捉損失補正はしていない。
柏崎では12月18日‐19日の２日間に降雪としては非常に大きな降水量が観測された。特に12月19日には24時間で159mmの降水が観測され、17日‐20
日の４日間の降水量は309mmに達した。使用した降水量計はGeonor T‐200Bであるが風よけはAltershield一重のみであるため、実際にはもう少し多かった可能性がある。毎正時の値から求めた前１時間
降水量の最大値は12月19日12JSTの14.8mmであり、その前の1時間にも13.8mmを記録していた。
図２の色塗りは19日11JSTの降水分布であり、上越地域の沖合いを回り込んだ雪雲が柏崎に上陸していた様子が見られる。図２の等値線は降り始めからこの時刻までの積算降水量であり、集中した降雪域が帯状に伸びていたことがわかる。降り終わりまでの積算総降水量もほぼこれと同様の分布をしていた。しかし、降水分布のスナップショットでは、強い降水域は必ずしも帯状ではなく、蛇行したり雁行するパターンに変化することも多かった。
19日の10‐12JSTについで降水の強かった時間帯の19日０３JSTの地上気象要素の分布を図３に示す。
柏崎で強い降水量が観測されており、下越、佐渡など柏崎より北側では北西季節風が卓越していたことがわかる。一方、南側の上越地域では陸から海に向かって相対的に低温の風が吹いており、この陸風と季節風との収束が中越地域への降雪集中に影響したことが示唆される。

図２ 気象庁全国合成レーダーによる降水分布。
色塗りは2022年 12月19日 １１JSTの降水強度。等値
線は17日09JSTからの積算降水量で、橙が20mmから20mm刻み、赤が120mmから40mm刻みである。

図３ 新潟県から福井県にかけての気象庁地上観
測による(丸)時間降水量と(矢印の色)気温および(矢印の向きと大きさ)風向風速。12月19日03JST。
今後、雪氷研レーダーデータも使用し、この事
例の雪雲の構造や動きについて調査を進めていきたいと考えている。
謝辞：本研究は、防災科学技術研究所『変容する雪氷災害軽減のための危険度把握と面的予測技術の融合に関する研究』、及び、新潟工科大学・防災科学技術研究所共同『新潟県沿岸地域における降雪粒子・気象特性観測研究』によります。
参考文献[1] 内閣府, 2022: 令和４年12月22日からの大雪による 被 害 状 況 等 に つ い て . https://www.bousai.go.
jp/updates/r41222ooyuki/index.html .
[2] 防災科学技術研究所雪氷防災研究センター,
2022: 2022/2023年冬季の大雪・雪氷災害に関する調査. https://www.bosai.go.jp/seppyo/ .

-263-

P214

マルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダデータを用いた孤立積乱雲のライフサイクルにおける内部構造の詳細解析*宮 入 真 菜 (名 古 屋 大 学 環 境 学 研 究 科 ),1.

高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )はじめにで雨が増加傾向を示した．エコー頂高度が低くなるに

近年，局所的な大雨による甚大な災害が毎年のよう

つれ雨や霧雨の体積が増加することが確認された．さに起こっている．そのような大雨は発達した積乱雲やらに，ドップラー速度のデータから下層での発散に着それらの集合体によってもたらされるため，減災や早目した結果，Case 1 と 4 の場合はエコーの最も強い領期予測のためには積乱雲の素過程を理解することが非域の地上到達が，その他のケースではエコーの地上到常に重要である．しかし，積乱雲は短時間での変化が達が，地表面付近で最も強い発散の観測とほぼ一致し激しく，従来の観測では積乱雲の立体構造を高時間分ていた．また，先行エコーの下層発散とエコー発生の解能で捉えることが難しかった．そのため，1 つの積乱タイミングから，Case 4 の発生には Case 3 の，Case 5雲に対してライフサイクル全てを実際の観測結果を用の発生には Case 4 の下層発散の寄与が考えられる．即いて解析している事例は少ない．最新の気象レーダでち，成熟した積乱雲の雲底下に溜まった冷気プールかあるマルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダ

ら流出した冷気と下層風により収束が強化されたこと(MP-PAWR)は，30 秒で密に三次元立体構造観測が可能でで新たな積乱雲が発生した可能性が示唆された．PAWR

あるとともに，偏波観測による詳細な情報も得られる．

と MP-PAWR のデュアルドップラー解析による鉛直流の本研究では，MP-PAWR のデータを用いて，素過程の理推定による結果を踏まえ，孤立積乱雲のライフサイク

解に有効な孤立積乱雲のライフサイクルにおける内部

ルには図 1 のような二つの発達プロセスがあったと考構造のより詳細な微物理的・運動学的特徴の解析を行えられる．①は降水コア形成後にコアの周囲に存在すなった．対象とした事例は 2018 年 8 月 2 日 15~17 時にる上昇流が強化され，同時にエコーや降水コアの発達

東京都で観測された 6 個の孤立積乱雲(時系列ごとにが見られた．②は，ライフサイクルの初期段階で中下Case 1~6)である．Case 3 から 6 は 7 km×7 km の狭い層に下降流が発生し，降水コアの領域では上昇流と下領域で連続して発生しており，Case 1 と 4 は他ケース

降流が共存していた．また，①と②に共通して，高度より地上降水が強かった．これらのエコーは時間的に2~3 km で上昇流が卓越後エコー強度の増大が見られた．

ほとんど移動せずにライフサイクルを終えている．

これらは，一般的に考えられている積乱雲のライフサ
イクルとは異なっていることを示している．また，エ2.

使用データおよび解析手法

コー強度の増大には中層での上昇流が寄与している可使用した MP-PAWR は半径 60 km，高度 15 km の範能性が示唆された．エコー強度の増大は地上での強い囲を 114 仰角，300 方位角の観測により 30 秒でカバー

大雨に起因する可能性もあり，この上昇流の成因などする．解析は，ライフサイクルの特徴抽出として粒子も今後明らかにする必要がある．

判別を行い，ドップラー速度から下層での発散に着目した．また，デュアルドップラー解析より鉛直流の推定を行い，時間変化を比較した．
3.

結果

レーダ反射因子 30dBZ 以上の領域を降水コアとして時間変化を比較したところ，Case 1 と 4 は他ケースより降水コアが長く存在し，また，エコー頂が低くなる
と共にエコー強度が強くなる傾向が見られた．MP-PAWRと館野の高層気象観測の気温データを用いて粒子判別を行なった結果，発生初期段階では高度 4~5 km に湿雪が発生し，その後，上層で湿雪，中層で湿霰，中下層

図 1. 積乱雲のライフサイクルにおける二つの発達プロセス
謝辞：PAWR データは日本無線（株）に提供いただきました．

-264-

P215

高 濃 度 氷 晶 雲 プロジェクトでのエアロゾル・ 雲 の航 空 機 観 測 （ その２ ）*折 笠 成 宏 (気 象 研 究 所 ), 村 上 正 隆 (名 古 屋 大 学 ), 岩 田 歩 (気 象 研 究 所 ),松 木 篤 (金 沢 大 学 ), 戸 田 雅 之 (金 沢 大 学 ), 米 国 HIWC サ イ エ ン ス チ ー ム ( FAA/NASA)
1.

はじめに

交通運輸技術開発推進制度「高濃度氷晶雲」プロジェク
トの一環として、米国の高濃度氷晶雲(HIWC)プロジェク

減圧バッファータンクを用いて 400hPa から 1000hPa において定量的に評価した。この評価はエアロゾル数濃度やCCN 数濃度の補正に利用する。

ト等と国際連携し、米国 NASA DC-8 機を用いた航空機観測を 2022 年 7 月(HIWC2022 キャンペーン)、米国ノース

3.

結果の概要

キャノライナ州からジョージア州沖やメキシコ湾の海上、

Silicon Wafer 面に採取したエアロゾルを、個別液滴凍結

同年 9 月(CPEX-CV キャンペーン)、西アフリカのカーボ法（IDFM 法; Iwata and Matsuki 2018）で INP 能を調べた結

ベルデ共和国周辺の海上で実施した。
高濃度氷晶雲による果を図１に示す。7/22 から 30 に採取したサンプルは、比着氷条件を直接観測から実態把握すると共に、エアロゾル較的高い温度で凍結するINP 能が高い粒子が抽出された。

が雲・降水過程を介して着氷条件に与える効果を調べるこ

一方、Membrane Filter 面に採取したエアロゾルを、IDFMとを目的としている。さらに、エアロゾル粒径分布や粒子法で同様に INP 能を調べた結果を図２に示す。7/24, 7/30

サンプリングによる雲核 (CCN) 能・氷晶核 (INP) 能を解事例で高い INP 能を示した。粗大粒子の化学組成を SEM析し、雲底下でのエアロゾルと高濃度氷晶雲を含む対流雲

や TEM で分析すると、両事例とも海塩と鉱物ダストが見との相互作用を総合的に研究する。CPEX-CV のデータはられたが、7/30 はさらに Primary Biological Aerosol 粒子も未解析であるが、今回は、HIWC2022 のデータから得られ多く見られたのが特徴的であった。

たエアロゾル・雲に関する測定結果の概要を報告する。

今後は、INP 能に関して各方法で採取したエアロゾルの電子顕微鏡の分析結果を比較して、より詳細に粒子の特徴

2.

観測方法

を明らかにするとともに、補正済みのエアロゾル粒径分布

主な搭載測器として、折笠ほか(2022 秋季大会)を参照。

を用いて INAS パラメータからみた定量的評価を行う。

補足として、氷水量は、Isokinetic Probe (IKP2)が HIWC2022

CCN 能に関して、減圧補正を考慮した CCN 数濃度とエア

のみ、雲・降水粒子は、HIWC2022 では DMT CDP-2, SPEC

ロゾル粒径分布を用いて吸湿度パラメータの解析を行う

2D-S、CPEX-CV では DMT CAPS (CAS:~0.6-50µm; CIP:25-のが課題である。これらの基礎データをエアロゾルと雲・

1550µm)を用いた。

降水の相互作用を取り扱うモデルの検証データに活用し、なお減圧下において、SMPS サンプル流量と CCN 過飽

モデル改良に寄与する。

和度は、厳密には設定条件になっていないため、気象研の図１ Silicon Wafer 面で採取したエアロゾルの IDFM 法によって２つの温度範囲で検出された INP 数の時系列変化。
（横軸にある最初 4 桁は月日を示す。）

図２ Membrane Filter 面で採取したエアロゾルの IDFM 法による凍結率の温度変化。
（凡例にある最初 6 桁は年月日、UPW は超純水を示す。）

-265-

P216

高解像度領域気候予測データに見る風力発電量の将来変化～賦存量・急速変動・低出力～*大 庭 雅 道 (電 力 中 央 研 究 所 )・ 宇 野 史 睦 （ 日 本 大 学 ）・
川瀬宏明・村田昭彦（気象庁気象研究所）
1.

はじめに

の要因を力学（パターン頻度の変化）と熱力学（パターン内風速

地球温暖化対策の観点から、今後数十年における風力発電の大の変化）に分離した。その結果、冬季賦存量の大規模な減少は主量導入が計画されている。一方、風力発電出力は天候に依存するに力学効果に起因するが、北日本陸上平野部での増加は熱力学効ため、気候変動から影響を受ける可能性が指摘されている（e.g.,

果から生じていた。前者は冬季東アジアモンスーン気流の弱化、Pryor et al. 2010, RSER）。マルチ気候モデル実験の分析結果では、

後者は気温上昇にともなう積雪被覆の減少（鉛直運動量のエント

将来北半球中緯度で風力賦存量が低下すると考えられ、その中でレインメントが増加）と関係していると考えられる。

も日本域は最も減少すると予測されている（Karnauskas et al. 2018,
NG）
。
また、
風速の変動に起因する急激かつ大幅な出力増減（Ohba
et al. 2016, RE）
や低出力（Ohba et al. 2022a, RSER; 2023, RSER）
は、
風力発電の主要な問題の 1 つである。そこで、本研究では、高解像度の気候アンサンブルデータを用いて、気候変動が日本の風力発電量とその変動性に与える影響を調査するとともに、機械学習を使用した要因分析を行った。

2.

風力発電量の推定

風力発電量の推定には、d4PDF（地球温暖化対策に資するアン

4.

今後の課題

高解像度領域気候予測データから全国大では将来の風力資源低下が見られたものの、東北域（現状風力の導入量の最も多い）での低下は中央～西日本域に比べると相対的に小さいものであった。気候変動による風力発電量の低下が見込まれる一方で、太陽光発電量（宇野他 2022, JPGU）
・電力需要（Takane et al. 2019,
CAS）の増加や水力資源の減少（Ohba et al. 2022, JC; 2022, WACE）も見込まれており、系統安定性などの面から、今後エネルギーシ
ステム全体での統合的な影響評価や再エネ最適配置の分析を実

サンブル気候予測データベース、Mizuta et al. 2017, BAMS）によ施することが必要である。将来における我が国のエネルギーセキ

る現在気候（20 世紀後半過去実験）・将来気候（2 度/4 度上昇）

ュリティ確保の観点から気候予測データの利用は今後ますます条件を想定とした領域気候予測データを使用した（一時間値、重要になるであろう。

20km/5km：Kawase et al. 2016, CC; 2018, PEPS）。モデルの地上 10m 風速にべき乗則を用いて高さ 80 m の風速を推定し、得られた
風速にウインドファーム型のパワーカーブを適用することで毎時の風力発電量（単位：p.u.）を推定し、各月の賦存量および、
急速変動事象（ランプ）・低出力事象（無風）の発生量とその将来変化を得た。

3.

風力発電量とその変動性の将来変化

日本周辺の風力資源（賦存量）の将来変化（図 1）は、年平均では本州から南沖合にかけて 3~15%程度減少する傾向を示した。

図 1 風力資源とその将来変化（４度上昇―現在気候）

陸上では西日本の太平洋側と中部日本の日本海側でより顕著な

謝辞：本研究の一部は、文部科学省気候変動予測先端研究プログ減少を示した。現在気候における発電量は冬のモンスーンにともラム JPMXD0722680734 の助成を受けた。

ない北西風が強くなる北半球の冬季に最大になる。一方、夏から秋にかけては小さい。将来変化率は季節によって異なり、夏から秋にかけて（そもそもの発電量が低いものの）は、日本のほとん
どの地域で減少する傾向を示したが、冬から春にかけては、一部の陸上平野部では増加する地域もある（特に北日本において）。
また発電量の低下にともない、急速変動事象の減少や低出力の増加が見られた。
日々の気象場の変化は発電量の変化に直結する。自己組織化マップによる気象場のクラスタリングを実施することで、将来変化

主な参考文献：Ohba, M., 2019: The Impact of Global Warming on Wind Energy Resources andRamp Events in Japan. Atmosphere, 10, 265.
Ohba, M., et al. 2016: Impacts of Synoptic Circulation Patterns on Wind Power
Ramp Events in East Japan, Renewable Energy, 96, 591–602.
Ohba, M., et al. 2022a: Climatology of Dark Doldrums in Japan, Renewable andSustainable Energy Reviews, 155, 111927.
Ohba, M., et al. 2023: Effects of meteorological and climatological factors on
extremely high residual load and possible future changes, Renewable andSustainable Energy Reviews, 175, 113188.

-266-

P217
関東平野の夏季局地風系に影響を及ぼす気圧場の特徴*瀬戸芳一（都立大・都市環境），高橋日出男（都立大・都市環境）
1.

はじめに南風が卓越する A，B は近年増加傾向にあった．
夏季晴天日の関東地方平野部においては，猛暑
4. 気圧場の特徴
日や熱帯夜の増加など，日中夜間ともに近年の高各類型における気圧配置を検討したところ，A，温傾向が顕著である．気温分布に影響を及ぼす大B では日本の南への太平洋高気圧の張り出しが晴きな要因として海陸風や山谷風などの局地風系が天弱風日平均よりも強かった．また，午後には中挙げられる．関東平野の局地風系は，日本付近の部山岳域に熱的低気圧が発達し，関東南岸の気圧
気圧傾度とも密接に関係するが，局地風系や気温傾度は A で最も大きかった（図 1）．熱的低気圧に分布に及ぼす気圧配置型変化の影響は明らかとな伴う気圧傾度に高気圧の盛衰による南岸の気圧傾っていない．本研究ではこれらの解明に向け，地度が加わることで一般風の向きが変化し，各類型
上観測資料を用いて夏季晴天日における局地風系が現れると考えられた．東日本における近年の気の日変化パターンを示し，関東付近における気圧
圧場を検討するため，弱風日における官署の海面場の特徴および近年の変化について検討した．
気圧に EOF 解析を適用し，第 1，2 主成分得点の2. 資料と方法
正負に基づき弱風日を 4 分類した（図 2）．PN 型
気象庁アメダスに加えて，自治体の大気汚染常では関東南岸の高気圧が強く，A の気圧場に類似
時監視測定局（常監局）237 地点における風向風
していた．また，各年における気圧配置型の出現
速の毎時値を用い，1978 年から 2017 年まで（40割合は，PN 型で増加傾向，PP 型で減少傾向が認年間）の 7，8 月を対象とした．地点情報の収集やめられた．PN 型で A，B の出現率は最も高く（図品質管理を行って長期に使用できる地上風データ3），近年の増加傾向は両者で一致していた．今後，を整備し，対数則に基づき統一高度（10 m）の風
各類型における気温分布の速に補正して格子点への内挿および発散量の算出
差異についても検討したい．
を行った．気圧場の検討には，東日本の気象官署
本 研 究 は JSPS 科 研 費
42 地点における海面気圧および JRA-55（気象庁
JP19K13436 の助成を受けた．
PP NP PN NN
55 年長期再解析）を用いた．対象日として，関東A
周辺の気圧傾度が大きい日を除く 2131 日（弱風日）
B
Cをまず抽出し，日照時間の条件を加えて，晴天でD
一般場の気圧傾度が特に小さく，典型的な局地風
E系の出現が期待される晴天弱風日 492 日を選んだ．
0 30 60 90 120 150 180
3. 晴天弱風日の分類と風系の特徴
出現日数
図
1
類型
A
における
15
図
3
各類型における気圧
晴天弱風日日中（9 時～19 時）を対象に，平野時の海面気圧分布（hPa）． 配置型別の出現日数．
部における毎時の発散量に拡張 EOF 解析を適用した（ラグ：-2～+2 時間）．その結果，上位（第 1～3）の各主成分の負荷量分布および主成分得点の日変化は，晴天弱風日に特徴的な収束・発散場とそれぞれよく対応していた．毎時の主成分得点（第1～3 主成分）に対してクラスター分析（Ward 法）を行い，晴天弱風日を A～E の 5 類型に分類した．
コンポジット解析の結果，E は東風が関東平野に広く卓越する分布となるが，A～D では，午前中には沿岸部で海岸線に直交する海風がみられ，午後になると，広域海風の発達とともに全域で南～南東寄りの風向に変化した．海風前線の内陸への侵入や南寄りの広域海風の発達は A で最も早く，
B，C，D の順に遅くなった．また，期間を 10 年 図 2 気圧配置型別の海面気圧（hPa，等値線）とごとに分けて各類型の出現頻度を求めたところ， 気圧偏差（hPa，陰影；95%有意），地上風（m/s，ベクトル）のコンポジット（日平均値）．

-267-

P218

小型マイクロ波放射計による大気温度分布推定*髙 島 祐 弥 ， 箕 輪 昌 裕 ， 井 上 修 平 ， 中 田 匠 (古 野 電 気 株 式 会 社 ),吉 田 聡 (京 都 大 学 )
1.

はじめに

を十分再現できない場合も見られた．また，図 2 のグ

高度な気象防災社会の実現に寄与するためマイクロ

ラフは夏季と冬季それぞれの結果例であり，季節によ波放射計による気象観測の研究を進めている．本稿で

る気温の変化に対応できていることが確認できた．

取り扱うマイクロ波放射計は，Passive に 50-60 GHz の
大気放射を観測し，大気の温度高度分布を推定する測器である（図 1）．本放射計（図 1）の温度分布算出には教師データをERA5[1]とした機械学習を用いている．

図 2 観測結果 （左：2022/08/05 21 時，2022/12/26 21 時）
全評価期間(2022/7/1～2023/1/6)の高度ごとの温度分
布推定精度を，ゾンデに対する RMSE と相関係数で評価した．図 3（a）に示すように RMSE は地上から 1300m
図 1 FURUNO 製マイクロ波放射計

までは約 2K 以下の誤差になり，高度が上がるにつれて誤差は増え，5000m までは約 3K 以下の誤差であった．

2.

観測条件

マイクロ波放射計を京都大学防災研究所潮岬風力実
験所に設置し，観測(2021/12～)を進めている．これま

低層では高精度に温度を推定できていることが確認できた．また，相関係数は，5000m 以下では 0.9 以上であることが確認できた．

で，18～26GHz 帯が観測できる放射計で PWV や水蒸
気密度の高度分布が観測できることがわかっている[2]．
本稿では 50-60 GHz 帯を観測するマイクロ波放射計に機械学習を適用し，大気温度の高度分布を推定する手法を実施・検討したため，これを報告する．学習期
間は，「2021/12/28～評価対象の前月末日」までとした．

(a) RMSE

評価期間は，
2022/7/1～2023/1/6 とした．
例えば，
2022/9/5の評価は，
2021/12/28～2022/8/31 のデータを学習して実(b)相関係数

図 3 精度評価（評価期間：2022/7/1～2023/1/6）

施した．ただし，雨天時のデータは評価・学習対象から除外している．温度分布は，高度 100m から 10000m

4.

まとめ

まで 100m ごとに出力した．機械学習は 1 時間ごとのマイクロ波放射計による大気の温度分布観測結果を

ERA5 の各層気温値を教師とし，同時刻の各周波数におゾンデと比較・評価した．夏から冬にかけての季節変

ける受信強度と地上温度計を入力値として多項式近似化による気温の変動に対応して結果が出力でき，5000mを行った．評価のリファレンスは，潮岬の気象庁ゾン

以下では誤差が 3K 以内の精度であることを確認した．

デデータを用いた．
参考文献
3.

観測結果

図 2 に観測結果例を示す．黒色はゾンデの観測結果を示し，赤色は放射計の結果を示している．図 2 左に

[1] Hans Hersbach, et al., 2020, The ERA5 global reanalysis,
Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society,vol.146.

示すように，地上付近から 10000m まで温度分布を良く[2]箕輪ら,2022,小型マイクロ波放射計による「みらい」

再現した場合がある一方で，図 2 右のように鉛直構造

洋上水蒸気観測，日本気象学会 2022 年度春季大会

-268-

P219

日本空域上層で発生した晴天乱気流の環境場の季節別特徴*伊 藤 創 司 1 、 宮 本 佳 明 1 , 2 、 梶 川 義 幸 2 , 3
1:慶 應 義 塾 大 学 、 2: 理 化 学 研 究 所 、 3: 神 戸 大 学
1.

はじめに

対湿度を右図に、850 hPa での相対湿度の南北勾配を左

乱気流は航空機の安全な航行を妨げる主要因である

図に示す。下層では南側に湿った強い収束場があり、[1]。様々な予報機関が乱気流の予測を試みているが、相当温位の南北勾配から梅雨前線があると示唆される。

発生位置と時間を精度よく予測することは難しい [2]。
その背景には乱気流の発生メカニズムや発生時の環境

4.

まとめ

場が完全にはわかっていないことが挙げられる [2]。発本研究では、PIREP と MANAL を用いて、日本空域

生時の環境場は発生した場所によって異なるため、地の上層を対象として 8 年間に発生した乱気流周辺の環域に絞った研究が必要である。

境場の解析を行った。これらの結果から、日本空域の本研究では、日本気象学会 2022 年度春季大会で報告

上層で発生した晴天乱気流がどのような要因・環境場

した内容と同様に、これまであまりやられていなかっで発生したかが明らかとなった。当日は複数の物理量た日本空域を対象として、上層で発生した中程度の強と乱気流指標を用いて解析した結果を、冬季・春季(3,4,5

さの晴天乱気流の発生時の環境場を季節別に明らかに月)・6 月・夏季(7,8 月)・秋季(9,10,11 月)ごとに報告すすることを目的とした。今大会では、データセットのる。

作成方法を変更して様々な地域の事例を解析できるようにした。また、解析する物理量を増やし、特に梅雨前線の存在を明確にした。
2.

使用データ

本研究では、パイロットが飛行中に遭遇した気象現象を通報したデータである Pilot Report (PIREP)と、メソ

図 1. 冬季における、高度 400 hPa より上空での乱気流

客観解析データ (MANAL)を用いて解析を行った。解遭遇地点を中心とした、1600 km 四方における南北風と析期間は 2010 年 〜 2017 年の 8 年間である。衛星デー

東西風(左図)、MANAL で解析された東西風と南北風のタと地形データをもとに、PIREP から山岳波と対流性平均値からの偏差(右図)。どちらもシェードが南北風、乱気流の事例を除いた。MANAL から東西風・南北風・

等値線が東西風である。破線は負の値を示す。中央の気温・ジオポテンシャル高度のデータセットを、乱気

緑の点が乱気流遭遇地点を示す。

流事例ごとに作成した。発生地点は MANAL で解析される地点で最も近い点とし、高度・時間はそれぞれ線形補間を用いて内挿した。発生地点が重なるようにしてコンポジット解析を行い、発生地点を中心として
321 × 321 のデータを抽出した。また、日本気象学会
2022 年度春季大会で報告した結果から、400 hPa 以上を上層と定義する。

図 2. 図 1 と同様に、6 月における 700 hPa での大気の水平収束(左図・シェード)と相対湿度(左図・等値線)、

3.

結果・考察

850 hPa での相対湿度の南北勾配(右図)。

図 1 は冬季(1,2,12 月)における東西風と南北風を左図に、解析期間における MANAL で解析された東西風と

参考文献

南北風の平均値からの偏差を右図に示す。ジェット気[1] Storer., et al., 2019, Pure and Applied Geophysics volume

流の軸周辺でトラフがある場で発生していたが、その176, 2081–2095

強さは平均よりも弱くトラフの曲率も小さい場だった。

[2] Sharman, R., & Lane, T., 2016, Nature of aviation

図２は 6 月における 700 hPa での大気の水平収束と相turbulence. In R. Sharman & T. Lane (Eds.), Berlin:
Springer.

-269-

P220

数 値 実 験 による台 風 二 重 壁 雲 の形 成 メカニズム―対 流 圏 中 上 層 からの乾 燥 空 気 の流 入および蒸 発 ・ 昇 華 による冷 却 の役 割 ―笠見京平, 佐藤正樹 （東京大学大気海洋研究所）
1.

はじめに

台風ではしばしば壁雲が二重になる現象が見られる。
Huang et al. (2012)によると、下層インフローに伴う接線風強化によって中心から離れた位置に外側壁雲が形成する。また、層状性降水域の非断熱冷却によって形成される対流圏中層から下層への流れと、二重壁雲との関連が指摘されている (Didlake et al. 2018)。しかし、対流
圏中層からの流れが外側壁雲の形成に影響を及ぼす詳細な過程については十分に理解されているとは言えない。そこで、本研究では外側壁雲の形成における対流圏
中上層からの乾燥空気の流入と蒸発・昇華による冷却の役割を数値実験によって調べた。
2.

NICAM を用いた理想化実験

まず、NICAM を用いて理想化実験を行った。今回はplane NICAM と呼ばれる設定を用いて計算した。plane
NICAM は菱形の領域で計算を行うが、周期境界条件を課すと正六角形と等価である。領域中心に初期渦を置
いて計算を行った。
コントロール実験では、対流圏中上層の乾燥空気流入の存在と非断熱冷却による下降流の形成が確認できた。また、Huang et al. (2012)で指摘されている超傾度風
による外側壁雲形成メカニズムが働いていることも確認できた。感度実験では、外側壁雲が形成する直前に台風外側の対流圏中上層の水蒸気量を増やす実験を行った。その結果、対流圏中上層の水蒸気量が少ないほど外側壁雲の形成に有利であることがわかった（図 1）。

2.

上昇流偏差の下側の対流圏中層に低圧偏差、上側の対流圏上層に高圧偏差が生じる。
3. 高圧偏差の外側で内向きの気圧傾度力が小さくなり、
インフローが弱くなる。
4. インフローが弱くなったことに伴って角運動量輸送が小さくなり、下降流付近の接線風も弱くなる。
という変化が生じる。
下層では
5. 中層接線風の弱まりが下層まで広がる。
6. 下層接線風が弱くなると非傾度風成分はインフローを強める向きに働く。
7. インフローを強める向きの力によって外側壁雲形成
域では発散偏差となり、外側壁雲の対流が弱まる。
という流れで外側壁雲の形成に影響を与える（図 2）。
この過程は、Huang et al. (2012) で指摘されている外側
壁雲形成過程を弱める働きをしていると考えられる。

図 2. 水蒸気感度実験の概略図.
3.

まとめと今後の課題
本研究では、NICAM を用いた理想化実験を行い、対流圏中上層の乾燥空気の流入および蒸発・昇華冷却の外側壁雲形成における役割を確認した。
今後は、観測結果から対流圏中上層の乾燥空気流入が外側壁雲形成に寄与しているのか統計的に調べるこ
図 1. 降水量の半径時間断面図（左からコントロール実
験、qv1.1 倍実験、qv1.2 倍実験）とで、外側壁雲形成に有利な環境場を定量的に把握で対流圏中上層の水蒸気量を増加した時に外側壁雲の形成に影響を与える過程は、対流圏中上層と下層において二段階に働いていると考えられる。まず対流圏中上層で1. インフロー域の蒸発・昇華冷却が弱くなることに
より下降流が弱くなる（上昇流偏差が生じる）。

参考文献

きる可能性がある。

Huang, Y. -H., et al., 2012, J. Atmos. Sci., 69, 662-674.
Didlake, A. C., et al., 2018, J. Atmos. Sci., 75, 2909-2929.

-270-

P221

気象庁台風進路予報の検証*川 端 康 弘 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

台風進路予報は防災上重要な情報である．台風の予報誤差の年平均値は変動しながらも年々小さくな

風ほど予報誤差が小さく，予報円半径も小さいことから，予測領域を適切に絞り込めていることが示唆される．

っており，長期的にみれば精度は向上している．こ個々の台風に着目すると，進路予報誤差は台風第の変動は各台風で特徴が異なることも影響している．

9 号と第 19 号で大きいことがわかった．この事例で台風進路予報の平均的な特徴や個々の事例については転向後に誤差が大きくなっており，実況よりも台

予報特性を把握することは，予報の改善だけでなく，

風の進行速度が遅くなっていた[1]．
特に第 9 号では，利用するユーザにとっても有益な情報となる．そこ

その東に第 10 号が位置しており，両台風とも東進しで本研究では，2021 年の台風進路予報の特徴についていた．予報誤差が大きくなったのは，他の台風がて調査した．

影響した可能性も考えられる．

2.

進路予報誤差解析

600

使用したデータは Annual Report on the Activities of
the RSMC Tokyo - Typhoon Center 2021[1]の気象庁発

STS (5)
TY (9)

400(km)

表予報である．2021 年の台風は，発生数が 22 個 (平年値 25.1 個)，接近数が 12 個 (平年値 11.7 個)，上陸

TS (8)

500

数が 3 個 (平年値 3.0 個) となっている．

300
200
100

3.

結果と考察

0

台風進路予報の平均誤差は，1 日先で 87 km，3 日

0

24

48

先で 225 km，5 日先で 264 km となっている．平均
的には予報時間が長くなるほど誤差は大きくなっている．図 1 に予報時間ごとの予報誤差を階級別に示す．
TS は最大風速がおよそ 17 m/s 以上 25 m/s 未満，

700の階級を比較すると，TY の強い台風がどの予報時600間においても誤差が小さくなっている．

500

(km)

100

が長くなるほど半径は大きくなっている．これは先00の予報になるほど不確実性が大きくなることを反映

24

48

72

96

120

予報時間 (h)している．階級別にみると，TY の強い台風がどのい台風ほどメンバー間のばらつきが小さいことを示

TY (9)

300

予報円半径を階級別に示す．どの階級でも予報時間のアンサンブル予報も用いて作成しているが[2]，強TS (8)

400

200

予報円は気象庁だけでなく海外の数値予報センター

144

STS (5)が 70 %の範囲を示している．図 2 に予報時間ごとの予報時間においても半径が小さくなっている．進路

120

予報円半径

あり，各階級の台風を平均してプロットした．3 ついる．予報円は台風の中心が入ると予想される確率96

図 1: 予報時間ごとの台風進路予報誤差．
階級別 TS (Tropical Storm)，STS (Severe Tropical
Storm)，TY (Typhoon) に示す．括弧は台風の数．

STS は 25 m/s 以上 33 m/s 未満，TY は 33 m/s 以上で台風の進路予報の不確実性は予報円で表現されて

72
予報時間 (h)図 2: 予報時間ごとの台風進路予報円半径．
階級別に示す．括弧は台風の数．
参考文献・データ[1] Japan Meteorological Agency, 2022.
[2] Fukuda and Yamaguchi, 2019, SOLA, 15, 250-256.

している．図 1 に示した結果と合わせると，強い台

-271-

144

P301

CLAS 補 強 信 号 を 用 い た GNSS 可 降 水 量 観 測
瀧 口 純 一 , 塚 本 悠 一 朗 （ 三 菱 電 機 株 式 会 社 ） , *藤 田 実 季 子 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )1.

背景CLAS（Centimeter Level Augmentation Service / センチ
メーター級測位補強サービス）は,センチメータ級の位置精度を得るための測位補強情報を送信するものであり，2018 年 11 月から準天頂衛星「みちびき」から送信されている．今後環境変動により，大雨・洪水等による被害が深刻化することが予想される状況を踏まえ，三菱電機㈱では独自に対流圏遅延の推定精度を向上させた次世代 CLAS を開発中である．ローカル網で全状態量を同時推定し，各網で推定した軌道クロックを統合する現行方式に対し，グローバル網を用い軌道クロック，
大気遅延の順に状態を推定する方式を採用している．
電離層の静穏/擾乱によらず安定して補強情報を生成でき， PPP-RTK 方式のリアルタイム測位を可能としている．本研究では，三菱電機㈱で開発している次世代
CLAS 補強信号を用い，リアルタイム推定を見据えた

図１ 鹿児島における GNSS 観測点配置（黒丸）．赤星は鹿児島地方気象台．

GNSS 可降水量の推定と精度評価を行った．
2.

観測・データ解析

鹿児島地方気象台周辺（図１参照）
・福岡管区気象台
周辺に特別観測網を設け，2022 年 7 月に固定点による観測を実施した． CLAS 受信器（三菱電機㈱製 AQLOC
Light）, 3 周波アンテナ（JAVAD 社製 GrAnt-G5T）を用い, 1sec 間隔で QZSS（L1C/A，L2C，L6），GPS（L1C/A，
L2C），Galileo（E1，E5b）の受信と記録を行った．測位計算および大気遅延量の推定には Saastamoinen モデル
や CLAS 補強情報によって除外できなかった対流圏遅延量を,精密単独測位時にローバ位置と同時に推定しグリッド内の空間的非一様性に対応している．
図２に鹿児島におけるラジオゾンデ観測と近傍のGNSS 観測点の可降水量の比較を示す．GNSS の可降水量はラジオゾンデの観測時刻の前後10 分の平均値を用いた．比較の結果，誤差のばらつきは 3.5mm 程度で，
GNSS が負バイアスを持つ傾向にあった．
誤差のばらつ図２ 鹿児島地方気象台のラジオゾンデによる可降
水量と近傍の GNSS 可降水量の比較．

きは，最終暦で推定された移動体上の GNSS 可降水量
（Fujita et al., 2020）と同等で固定点としては比較的大

引用文献

きく，時系列でみても局所的に誤差が大きくなる傾向

1） Fujita et al., 2020: https://doi.org/10.2151/sola.16A-004があり（図略），大気遅延量推定時の予測誤差の扱いの2）三菱電機株式会社, 準天頂衛星対応高精度測位端末

改良や観測時のマルチパスの影響除去などが課題とし

AQLOC, 2018.12.

て挙げられる．比較結果の詳細を発表時に報告する．

-272-

P302
全天カメラ観測による南極沿岸における雲量の比較研究

久慈 誠、*横谷 愛美李、高田 真奈、下出 有実、金 志鮮（奈良女子大）、矢吹 正教（京都大）、
平沢 尚彦（極地研／総研大)

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ことが報告されている [1] 。また、時空間変動が大きく、形状や分布も多種多様である上、多くの地点で観測データが十分に得られていない。特に極域では、長い極夜、さらには雲と雪氷の光学的特性が類似していることもあり、衛星観測画像による識別を難しくしていることから [2] 、地上観測が必要である。そこで本研究では、南極観測船「しらせ」並びに昭和基地に設置された
全天カメラによる観測データの解析を行い、昭和基地周辺の雲量の比較結果について報告する。

2. 観測データと解析方法

全天カメラは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。解析期間は、第 59 次南極地域

観測（JARE 59）においてしらせが昭和基地付近に停泊していた 2017 年 12 月 24 日から 2018 年 2 月 12 日である。

【しらせ】観測時間間隔は 5 分で、解析事例数は 14,688である。雲量（%）は観測画像から空の状態の識別手法[3]を用いて推定した。この手法は画像の各画素の 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指標 Brightness Index (BI) を求め、これを次式 1 にあてはめ、青空と雲の識別を行う。

BI = e−k×SI(1)

ここで、k は識別曲線の指数係数である。解析期間は海
氷航行期間に当たるため、氷による地表面アルベドの変化の影響を考慮し、太陽高度に依存した式

[5]

から決定し

た指数係数 k を使用し解析を行った。また、雲として識別された画素の合計値を、天空全体の画素の合計値で除して雲量を求め、百分率（%）で表す。

【昭和基地】観測時間間隔は 10 分で、解析事例数は検出された割合の合計となる。

3. 結果

解析期間における日平均雲量の時系列を図 1 に示す。

図 1 から、雲量の変動が概ね一致していることがわかる。
また、日平均雲量の 2 測器間の相関係数は 0.93 となり、非常に強い正の相関を示した。そのため、全天カメラによる雲量の推定は概ね整合的であると考えられる。
J59

Cloud fraction (%)

1. 背景と目的

100
80
60
40
20
0
2018/012018/02
Year/Month

図 1 JARE 59 南極停泊期間の日平均雲量の変動。縦軸は雲量（%）、横軸は年/月を示す。青はしらせ全天
カメラ、ピンクは昭和基地全天カメラを示している。

4. まとめと今後の課題

しらせ並びに昭和基地に設置された全天カメラの観測データを解析し、比較を行った。その結果、解析期間において、全天カメラによる雲量の推定は概ね整合的であった。今後は、JARE 55-61 において全天カメラで推定された雲量を比較し、昭和基地周辺の雲量の特徴について調べる予定である。

謝辞 船舶観測にあたり、第 55 次、第 56 次、第 57

次、第 58 次、第 59 次、第 60 次並びに第 61 次南極地域観測隊の関係者の皆様に感謝します。また、JAXA

GCOM-C プロジェクトから支援を受けています。

参考文献[1] IPCC-AR5, 2013: Climate Change 2013.

[2] 山内恭, 南極北極の気象と気候, 成山堂書店, 2009.

[3] 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.

5,495 である。雲量（%）は観測画像から雲抽出アルゴ[4] Kuji et al., Transactions of the Japan Society for
Aeronautical and Space Sciences, 14, 7-13, 2016,
doi:10.2322/tastj.14.Pn 7.

際の晴天画像を基に作成された仮想的な晴天画像との違[5] Kuji et al., J. Meteor. Soc. Japan, 96, 201-214,
2018, doi:10.2151/jmsj.2018-025.

に厚い雲または非常に明るい雲、光学的に薄い雲として[6] Yabuki et al., Polar Science, 8, 315-326, 2014,
doi:10.1016/j.polar.2014.07.004.

リズム [6] を用いて推定した。この手法は観測画像と、実いを利用して雲を抽出する。雲量は、画像の中で光学的

-273-

P303

衛星画像を用いた北陸地方における冬季雷雲判定の検討*伊 藤 雅 , 鶴 田 康 介 , 鈴 木 智 幸 (航 空 自 衛 隊 )
1.

はじめに

1）にあり、同位置はベクトルのなす角度が 30 度以下

日本海沿岸は冬季電放電（冬季雷）が発生する世界（図 2）であった。DCVRGB（図 1）に比べ、なす角度的にも特異な地域である。冬季雷が発生する地域には、の値（図 2）を示すことで、放電位置との対応が導出で温かい海面や湖面が存在し、その水温と移流してくる

きた。なす角度が 30 度以下の格子は 13922（個）、放電

寒気の温度差が大きいことが原因となり、雷雲が発生に対応する格子は 4（個）であり、空振りが多く、この発達するといわれている。日本海においても暖流が流方法だけでは冬季雷雲の判定が難しいことが分かった。

れ、その上空に強い寒気が入る時によく冬季雷がみられる[1]。夏季において雷雲は高度 15 km 以上に発達するのに対し、冬季は 5～7 km と雲頂高度が低く、厚い層雲に覆われることや放電活動が弱いため、雷雲の抽出が難しいことが指摘されている[2]。
夏季の雷を伴うようなシビア現象の雲は、気象庁が作成している合成画像の Day convective storm RGB（以降、DCVRGB）で視覚的に見ることができる。DCVRGBは 6 種類の観測画像の情報が 1 枚の画像に凝縮されており、突風や竜巻等のシビア現象を伴う対流雲の判別に用いられている。特に対流活動が活発なシビア現象を伴う領域は黄色表示となる[3]。夏季のシビア現象に

図 1 2021 年 12 月 30 日 12 時 35 分の DCVRGB と同日

ついては、画像から顕著に判断できるが、冬季の雷を時の 33.5 分～36.5 分の雷放電地点。見やすいように明伴うシビア現象での詳細な研究はされていない。本研

度を挙げて表示。黒×は対地放電地点、白×は雲間放

究では、この気象庁 DCVRGB のレシピを主に用いて、電位置を表す。赤枠部分の拡大を、左上に示す。

北陸地方の冬季の雷雲判定の検討を行った。
2.

データ及び解析方法

DIAS[4]の 2.5 分間隔ひまわり 8 号衛星画像データの
B03、B05、B07、B08、B10、B13 データを使用した。
北陸地方で冬季の雷活動が活発となる 12～2 月（2021～2022 年、9～15 時）を対象とした。また、同時期の
気象庁 LIDEN データを使用した。合成画像は色調の見た目で判断するため、シビア現象域を数値として導出した。シビア現象を示す黄色の色調 RGB(255,255,0)をベクトル空間で考えた（以降、黄色ベクトル）。黄色ベクトルと同位置のグリッドで得られる DCVRGB ベク

図 2 黄色 RGB ベクトルと同位置の色ベクトルのなす

トルのなす角が小さいほど、シビア現象を表している

角度。赤×が対地放電位置。白×は雲間放電位置を表と考えられる。作成した DCVRGB（図 1）と同位置の

2021 年 12 月 30 日 12 時 35 分の例を示す。対地放電

す。赤枠部分の拡大を、左上に示す。
参考文献[1] 北川 1996,天気,43,89-99.
[2] 道本 1998,冬季雷の科学,コロナ社.
[3] 気象庁, METEOROLOGICAL SATELLITE CENTERTECHINCAL NOTE 2022
[4]URL: https://diasjp.net/と雲間放電の位置は、およそ黄色か赤色に近い部分（図本研究は国立研究開発法人海洋研究開発機構が運営するデータ統合・解DCVRGB ベクトルのなす角度を調べた。
3.

結果

析システム(DIAS)から取得したひまわりデータを用いて行いました。

-274-

P304

世界の DRY（乾燥）MONSOON の性質と分布
田中実（無所属、土浦市西根西１－６－２１）

１・はじめに世 界 の DRY MONSOON の 性 質 と 分 布 を
NCEP/NCAR 再解析デ－タの１９９１年から２０２０年までの平年値を使用して解析した。
２．DRY MONSOON の性質
図 1 に西アフリカの東西風と鉛直流の緯度－
高度分布を示す。下層の 5N-12N 付近のやや高い
西風は湿潤(WET MONSOON)モンス－ンでそこか ら 20N ま で 北 に 伸 び る 薄 い 西 風 が DRY
MONSOON である。上空の東風は 600 ｈ Pa と
150 ｈ Pa に 強 風 が あ り 、 低 い 方 が DRY
MONSOON、高い方が WET MONSOON による直接循環の上部循環である。右の鉛直流を見ると
10N 付近の背の高い上昇流が WET MONSOON
で 20N 付近の強いが背の低い（潜熱が無い）上昇流が DRY MONSOON である。2 つのモンス－
ンに 2 つの背の高さが違う直接循環があることが分かる。
３．８月の北アフリカモンス－ン
図 2 左上の 925 ｈ Pa 気温は 20N 以北のサハラ
砂漠で日射よる加熱による高温、右上の GPCP 降
水量は 10N 付近の WET MONSOON、右下の 850
ｈ Pa 鉛直流を見ると 20N 付近は高温で乾燥した
DRY MONSOON の上昇流、10N 付近はやや低温で湿潤な WET MONSOON の上昇流である。左下の 925 ｈ Pa 西風の強い所が WET MONSOON で北のはじの 20N 付近が DRY MONSOON の上昇流に対応する。
4・北アフリカモンス－ンの季節変化
１月から１２月までの季節変化を（図は発表時）みると DRY MONSOON は１月から９月まで、WET MONSOON は７月から９月まで強かつた。雨季の前に日差しが強化するとすぐ DRYMONSOON が発達し、WET MONSOON は海洋の季節変化の影響も受けるので遅れて発達する。
5・世界の DRY MONSOON の分布
世界の他の地域でもモンス－ンの季節変化を調べた。亜熱帯の乾燥した砂漠が多いほど DRY
MONSOON が発達し、どの大陸でも雨季の前に多 い 。 大 陸 の 東 側 に 砂 漠 が 無 い の で DRY
MONSOON は東岸では見られない。北アフリカ
以 外 で は 雨 季 の 前 の 短 い 期 間 だ け DRY
MONSOON が観測された。図３の分布では南ア
フリカでは 9-10 月、オ－ストラリアでは 10-11 月、

インドは 4-5 月、メキシコでは 4-6 月である。北ア
フ リ カ 以 外 で は WET MONSOON が DRY
MONSOON よりはるかに発達する。発表時はWET MONSOON の分布図も示す。

図１8 月の西アフリカ 350E（10W)の東西風（左）と鉛直流（右）の緯度-高度分布。
図の右が 30N、左が 10S、高度は 1000 ｈ Pa
から 100 ｈ Pa まで。

図 2 図 1 と同じ８月。但し左上 925 ｈ Pa 気温、
左下 925 ｈ Pa 東西風、右上 GPCP 降水量（ｍｍ/日）、右下 850 ｈ Pa 鉛直流（Ｐａ
／ｓ）。

図３

-275-

世界の DRY MONSOON の分布。オレンジ
色は一か月以上観測された地域。

P305

ジャカルタにおける降水日周期の将来変化*野 坂 真 也 , 村 田 昭 彦 (気 象 研 究 所 ), 佐 々 木 秀 孝 (国 立 環 境 研 究 所 ),里 田 弘 志 , 千 葉 長 (気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー ) ,
1.

はじめに

される。現在気候において、この収束帯は 18UTC 頃に

東南アジアには特徴的な降水の日周期をもつ地域がジャカルタに存在し、次第に海上へと北上していく。

多く、これまでにも日周期に関する様々な研究が実施

将来気候では、収束帯が北上せず、ジャカルタ付近にされてきている[1]。インドネシアでも同様に降水日周留まることが予測された（図 2）。これは、将来気候で期がみられ、モデルによる再現をするためには高解像

北風が強まることと、海上と陸上の気温上昇量の差に度のモデルが必要であることが指摘されている[2]。温より、夜間の陸風が弱まることで、収束帯の北上が妨

暖化が進むなか、降水日周期がどう変化するかは将来げられたことが原因であると考えられる。つまり、ジの防災上で役立つ情報であるが、インドネシアを対象

ャカルタ付近の降水日周期は、温暖化による北風の強にした高解像度の将来気候データセットが無かったた化と陸風の弱化の影響で、現在気候でジャカルタに降め、調べられていなかった。

水をもたらしていた収束帯がより長くとどまることに創生・統合・先端プログラムでは、気象研究所の
NHRCM[3]を用いて、フィリピンやマレーシアなど東なり、降水ピークが長引き、降水量が増加するという将来変化が見られた。

南アジアの複数地域で将来気候データセットを作成してきた[4]。インドネシアでも NHRCM を用いて解像度
5km の将来気候データセットを作成し、降水日周期が温暖化によりどのように変化するか調査した。
2.

実験設定

気象研究所の非静力学地域気候モデル NHRCM を用

図 1 ジャカルタの各時刻の平均降水量

いて、気象研究所全球大気モデル MRI-AGCM3.2 を境界値として解像度 5km でダウンスケーリング計算を実施した。温暖化シナリオには RCP8.5 を利用し、計算期間は現在気候 1980 年～1999 年、将来気候は 2079 年～
2098 年。
3.

ジャカルタの降水将来変化

インドネシアの首都ジャカルタにおいて、降水の将来変化を調べたところ、年間降水量の変化は小さく+2%だったものの、月降水量では 2 月 3 月に増加が大

図 2

きく、それぞれ+18%, +36%となった。

22UTC)とその将来変化(c: 18UTC, d: 22UTC), (e)AB に

3 月のジャカルタ周辺の気候は、スマトラ島とカリマ
ンタン島を通る北風がジャワ島西部に吹きこむ時期で現在気候における収束と地上風(a: 18UTC, b:

おける収束の時刻変化(コンター：現在気候, シェー
ド：将来変化)あり、将来気候下では北風が強化され、降水量はジャワ島西部で増加すると予測された。
ジャカルタの降水日周期を調べると、06UTC~12UTC

4.

参考文献

[1] Takayabu et al. 2021. HRL, 15(1), 1-8頃に降水が少なくなり、18UTC~03UTC 頃に降水が多[2] Hara et al. 2009. SOLA, JMSJ, 87A, 413-424

い。将来気候では特に 19UTC~00UTC 頃に降水量の増[3] Sasaki et al. 2008. SOLA, 4, 25-28

加が予測された(図 1)。ジャカルタ周辺で降水帯は夜間[4] Cruz et al. 2017. SOLA, 13, 13-18にモンスーンによる北風と陸風の収束により引き起こ

-276-

P306

深層学習による高分解能気候変動予測シナリオ作成の検討*佐 々 木 秀 孝 ,石 崎 紀 子(国 立 環 境 研 究 所 )
1.

はじめに

３． 結果

全球モデルによる気候変動予測をダウンスケーリン

図１b)は DNN によって計算された伊那谷周辺の気温

グ（DS）するには、従来力学的ダウンスケーリング（DDS）の将来変化量の分布図である。DDS によって計算されたと統計的ダウンスケーリング(SDS)の２種類が多く用もの a)と比べ多少ノイジーであるが、DDS と同様に細いられてきた。この２つの方法にはそれぞれ短所があかな分布を再現している。特に NHRCM05 では伊那谷西る。SDS では、その親モデルにあたる全球モデルが再現

部で 6℃程度の上昇量であるのに対し、DNN によるもの

できる解像度より細かな現象の将来予測はできない。

は DDS によるものとほぼ同量の 8℃になっており、メソ

そのため、フェーンや海陸風などのメソγスケールのγスケールの気温変化が表現されていることがわかる。

将来変化予測ができないので、影響評価研究ではこれ

４．まとめに注意して使う必要がある。
また、気象要素は単独で DS

DNN を使うことによって、気温については DDS とほぼされるため、気象要素間の相互作用が考えられていな同じ精度で DS することができた。一方、ハイパーパラ

い。更には、現在気候の統計関係を、将来の気候に当て

メータや説明変数の選択等、検討すべき点は多々ある。

はめることの妥当性は検証が不十分である。
一方 DDS は

また、DNN を降水に応用した場合は、メンバ間の違いが計算コストが非常に高いために高解像度での実施が困再現できるかどうかも、今後確認していきたい。

難である。ところで、深層学習（DNN）による気候シナ
リオ作成は、ここ 10 年位で急激に行われるようになってきたが、その精度や利用方法の検討はまだ十分にな
されていない。そこで、DDS・SDS 両者の短所を補うた
め気候予測シナリオ作成に DNN の利用を検討した。
２．方法
ここで用いた DNN プログラムは FORTRAN による自作である。予測精度を高めるため格子点毎に回帰予測を行う。気候変動予測では、一括にデータを扱える安定性の高いバッチ方式を用いることができるのが強みである。活性化関数には ReLu 関数を用いているが、再現性

図１ 伊那谷周辺の日平均気温の将来変化量の分布。

が低いためランダムリスタート方式を用いた。中間層a)DDS、 b)DNNの数は予測精度の検討後、変更することができるが、こ
こでは 2 層とした。

参考文献

本研究では、創成・統合プログラムで作られた気候シ[1] Sasaki et al.,2023: The importance of dynamical

ナリオの NHRCM05 のメンバ名 c0 から説明変数を得、

downscaling for explanations of high temperature rises
in winter, SOLA.

NHRCM02 の DDS 結果を教師として学習する。そして、
DNN によって NHRCM05 メンバ名 c1 を 2km 解像度に DS する。その結果と力学的に DDS された結果を比較する。

謝辞：本研究では、文部科学省「創生および統合プログ

Sasaki et al.[1]は、RCP8.5 実験(平均約 4℃上昇)

ラム」において、地球シミュレータを用いて作成されたにおいて、伊那谷の西にある木曽駒ヶ岳の斜面では、融データを使用した。

雪によるアルベドの変化とおろし風の弱化により冬季の地上気温が 8℃以上上がる場所があることを示し、
DDS の重要性を示した。今回、それが DNN で再現できるかどうか確認した。

-277-

P307
摂動観測を用いた局所アンサンブル変換カルマンフィルタ（第２報）
露木 義（気象研究所）
性が強い ∆𝑡=0.50 の場合に LETKF より精度が優った．改善の程度はアンサンブルサイズが大きいほど大きくなるが，RMSE の減少はせい
ぜい 3%程度であった．
一方，∆𝑡=0.05 の場合について，ケース１とケース２（非線形観測演算子）を比較したグラ
フを図１に示す．前者の場合は，hybrid EnKF
は LETKF より精度が劣った．後者の場合は，摂動観測の重みを 0.5 とし，解析誤差分散調整をしない hybrid EnKF が，どのアンサンブル
サイズでも LETKF や stochastic EnKF より優った．アンサンブルサイズが大きいほど
LETKF の精度が低下していることは outlierの発生を示唆しており，それは予報アンサンブ
ルの時系列から確かめられた．この結果から，hybrid EnKF は LETKF における outlier の発生を効果的に抑制できるといえる．

１．はじめに
高次元システムの非ガウスデータ同化を目指して，局所粒子フィルタ（LPF）の研究が進められており，小さなアンサンブルサイズでも局所アンサンブル変換カルマンフィルタ（LETKF）より精度が優る，という実験結果も報告されるようになった（Kotsuki et al.,2022 ）． 一 方 で ， 非 ガ ウ ス 性 が 強 い 場 合 の
LETKF の問題点を緩和して，その精度を上げることも重要と考えられる．
そこで本研究では， LETKF と stochastic
EnKF を組み合わせた hybrid EnKF を提案し，非ガウス性が強い場合の精度をそれによって上げられることを示す．今回は，前回大会で提案した方法と実験設定を改良したうえで，観測演算子の非線形性が強い場合も調べた．
２．方法
LETKF による解析アンサンブルだけでなく，
LETKF のカルマンゲインと摂動観測からも解析アンサンブルを作成する．それらの重み付き平均をとり，必要に応じて各格子点の解析誤差
分散を LETKF の値に調整する．観測値に加える摂動は，少なくとも平均値が 0 になるように調整する．LETKF の計算機プログラムの些細な変更で導入でき，計算コストもわずかである．

５．今後の課題
Hybrid EnKF に用いる重みを，非ガウス性に応じて適応的に設定する方法を検討する．
本研究は、文部科学省「富岳」成果創出加速プログ
ラム「防災・減災に資する新時代の大アンサンブル気象・大気環境予測」の一環として実施されたものです．

３．実験設定40 変数の Lorenz-96 モデル（F = 8）を用いて，アンサンブルサイズは 10, 20, 40，観測データの時間間隔 ∆𝑡 は 0.05，0.20，0.50 の，それぞれ 3 通りのデータ同化実験を行った．状態
変数そのものが観測される場合（ケース１）と，観測誤差を加えた状態変数が負の場合には観測値が 0 となる場合（ケース２）を調べた．全格子点が観測され，観測誤差分散は 1 とした．
Li et al. (2009) の適応的共分散膨張を採用し，「観測」膨張係数の上限値と局所化半径は最適化した．検証期間の長さは，∆𝑡=0.05 と 0.20 の場合は 1,000，∆𝑡=0.50 の場合は 5,000 とした．
４．実験結果ケース１（線形観測演算子）の実験結果は前回大会と同様であった．Hybrid EnKF では予
報アンサンブルのガウス性が増すので，非線形

図１ ∆𝑡 = 0.05 の場合の解析値の RMSE の比較．凡例
において，H-EnKF は hybrid EnKF，数字は摂動観測の重み（×10），* の有／無は解析誤差分散調整の
無／有，S-EnKF は stochastic EnKF を表す．

-278-

P308

*

(

)

1.
(HSS)

(

)
20

EUMETSAT
IASI

MetOp
HSS

6
RTTOV

IASI
0 20 40
300
4.

HSS

IASI
IASI
8000

0.5cm
16000

IASI
HSS

1~5116(645~1923.75cm )

-1

-1

(

1

)

9

s=100
100
PCS
100
1

1650(

90 500) 2700
2

3000
2.
HSS
(PCA)
HSS
HSS
( )
HSS
!=
) s

PCA
G
y
#$

PCS

x
(PCS)
(
y

G
%&

i
%&

i
(

1. PCA)s(

PCS
3. PCA
PCA

2.

-279-

)

IASI

P309

「 気 温 0℃ 近 傍 で 形 成 さ れ る 多 様 な 融 解 粒 子 の モ デ ル 化 と 探 知 」 の 紹 介
山 田 芳 則 （ 叡 啓 大 ）、 本 吉 弘 岐 （ 防 災 科 研 ）、 民 田 晴 也 （ 名 大 ）、 林
1.

はじめに

修吾（気象研）研究の主な目的な下記の 2 点である．

日本の冬季には、様々な降雪・降水粒子（乾雪、湿雪、(1) 気温 0℃近傍で形成される多様な粒子（湿雪、凍あられ、凍雨、雨氷など）が形成される．これらの粒子

雨、雨氷など）を表現できるような新たなバルク微物理の中でも凍雨や湿雪、雨氷などによって生じる着氷やパラメタリゼーションを開発して気象の数値モデルに

着雪は、電力や陸上交通、航空機、船舶などへの障害な組み込んで、これらの粒子を予測できるようにするこ

ど、社会・経済活動に大きな影響を及ぼす場合がある．

と．

これらの多様な粒子の予測や実況監視は雪氷防災の観(2) 偏波レーダーなどのリモートセンシングと地上点から非常に重要な課題である．一方、粒子の相変化は、

降雪観測とによって粒子判別技術を改良・高度化して、大気の熱的構造だけでなくジェネレーティング・セル

実況監視の高度化と合わせて、数値モデルによる多種の形成など雲力学にもフィードバックする（Szyrmerの降雪粒子の面的な分布を検証できるようにすること．

and Zawadzki 1999）ため、降水機構にも密接に関与している重要な過程である．

研究の概要は下図のとおりである．

世界で発生する降水のほとんどは氷相が介在する「冷たい雨」で形成される．地上にもたらされる降水の多くは上空で形成された氷粒子が融解した結果である．
したがって、降水形成機構の理解には融解現象の解明が是非とも必要であり、降水量の予測精度向上にも融解過程は非常に重要な過程の一つである．しかし、氷粒
子の融解過程には依然として未解明なことが多く残されている．融解時の形状や含水率などの時間変化が複雑であるためにモデル化が難しいことや、融解中の粒子の実態が十分に解明されていないことも一因である．
このため、融解に伴って形成される多様な降雪粒子の定量的な予測や探知は現時点でもきわめて困難である．
事実、日本において気温 0℃近傍で生じる様々な粒子を表現可能な気象の数値モデルは日本には存在しない．
ごく最近、一個の雪やあられ粒子の融解過程を詳細に再現できる数値モデル結果 (Leinonen and Lerber 2018)3.

現在までの実施状況が示されているとはいえ、この手法を現在の気象の数融解している雪粒子の観測は、降雪の観測設備が日値モデルに組み込むことは容易ではなく、また粒子群

本で最も充実している長岡雪氷防災研究センターで実の計算への適応性や計算コストの高さも問題である．

施中である．降雪粒子の粒径や落下速度等はパーシベ

モデルとは別に、融解に伴う多様な粒子の判別を偏波

ルやレーザー光による装置を用い、含水率は濾紙法にレーダーのようなリモートセンシングで広く面的に行よって計測している．また、雪氷防災センターの近傍のうことも依然として難しい課題である．湿雪や凍雨な山地においても粒径分布等を観測している．数値モデ

どの着氷着雪の原因となる粒子を探知する技術は現時ルに関しては、バルク微物理モデルを構築中である．予点でも確立していない．

備的な実験ができるようになれば、発表当日にはその本発表では、研究の概要とこれまでの取り組み状況を紹介する．

結果も紹介する．
謝辞：本研究は科研費「気温 0℃近傍で形成される多様な融解粒子のモデル化と探知 （2 2 H 0 1 7 4 5）
」の

2.

研究の目的

支援を受けて実施しています．

-280-

P310

地上設置型マイクロ波放射計を用いた降水に伴う水蒸気変動の特徴～潮岬風力実験所での解析結果～*石 井 智 (京 大 院 理 ), 箕 輪 昌 裕 ( 古 野 電 気 ),
髙 島 祐 弥 (古 野 電 気 ) , 吉 田 聡 ( 京 大 防 災 研 )
1.

はじめに

3.

結果とまとめ激しい豪雨を伴う雲の発達には，水蒸気の流入がカ抽出された降雨イベントは 70 事例である．降水直前

ギとなる．降水前の水蒸気は大きく変化することが知のメソγからマイクロスケールの水蒸気変動を分析すられており，豪雨事例について，多くの研究が行われるため，抽出事例の降水前 20 分間の 100 m から 5000 mている．しかし，これまでの解析では，局地豪雨をもまでの水蒸気量積算値(以下，SumWV)の時間変化率をたらす雲の成長，発達の時間スケールである数分から確認する(図示せず)．降水直前の 20 分間の SumWV の数十分の鉛直方向の水蒸気流入を議論できない．水蒸時間変化率は増加事例が 51 事例，減少事例が 19 事例

気がどの高度にどれだけ流入したかを観測することは，である．次に増加，減少事例それぞれの水蒸気変動の豪雨発生前の雲の発達の理解に重要である．そのよう特徴を確認するため，図 1 に降水開始 1 分前(-1 分)から

な詳細な水蒸気プロファイルの変化を観測するため，

60 分前(-60 分)までの高度毎の規格化した水蒸気密度の近年，地上設置型マイクロ波放射計(以下，MWR)が注

コンポジット平均の時間断面図を示す．QC をパスして目されている．そこで本研究では，潮岬風力実験所にいる降水時刻に最も近い SumWV で水蒸気プロファイ設置された地上設置型 MWR の高頻度，高解像度の水ルを規格化した．減少事例は降水 20 分前に水蒸気密度

蒸気観測データを用いて，降水 1 時間前における水蒸がピークとなり，その後減少する傾向がある．一方，

気変動を分析することを目的とする．

増加事例は 15 分前ごろから水蒸気密度が増加傾向にあ

2.

る．

方法

和歌山県串本町にある京都大学防災研究所潮岬風力実験所に設置された古野電気株式会社製の MWR の推発表時には，なぜ降水前に水蒸気量が減少する事例が発生するのかについての研究結果を報告する．

定水蒸気[1]は約20 秒ごと，
高度は地上100 m から10000m までの 100 m ごとである．
前 1 分間の中央値で MWR
推定水蒸気を 1 分間隔に変換したものを使用する．この推定水蒸気に対し，高度 100 m における MWR 推定の水蒸気量と気象庁潮岬特別地域気象観測所(以下，気象庁潮岬)の地上観測の水蒸気量の差による品質管理(QC：Quality Control)を行う．他に，古野電気株式会社の雲カメラ画像，気象庁 MSM の初期値，気象庁の全
国合成レーダの降水強度，気象庁潮岬の地上観測，

図 1：規格化した水蒸気密度偏差(シェード)と水蒸気密

JAXA の分野横断型プロダクト提供サービス(P-Tree)の度(コンター)の時系列のコンポジット． (a)は減少事例，

ひまわり 8 号データから算出された雲特性(昼間のみ)(b)は増加事例，(c)は偏差の算出に用いた前 1 時間平均の雲タイプデータを使用する．解析期間は 2020 年 8 月

プロファイル．

21 日から 2022 年 8 月 31 日である．

謝辞：本研究は古野電気株式会社との共同研究及び科

MWR に付属された感雨計と雲カメラ画像を用いて，研費20H04306 及び19H05696，
22K18733 の成果である．

日中の降雨イベントを抽出する．抽出条件は 1. 感雨計

MSM データ，全国合成レーダデータは京都大学生存圏が反応している時間が 10 分以上継続，2. 降水の前 1

データベースより，雲特性の雲タイプデータは宇宙航時間以内に別の降水なし，3. 降水前 20 分間の QC をパ

空研究開発機構(JAXA)の分野横断型プロダクト提供サ

スした時刻が 8 時刻以上，とする．また，雲カメラ画ービス(P-Tree)を受けた．

像を目視で確認し，雨滴が確認できる場合は降水開始

参考文献

時刻の修正を行う．

[1] 岩堀ほか, 2021, 気象学会 2021 年度春季大会講演予稿集,
135

-281-

P311

標高差を利用した降雪粒子の観測*高 見 和 弥 , 竃 本 倫 平 (鉄 道 総 研 ), 鈴 木 賢 士 （ 山 口 大 院 創 成 ） ,山口弘誠, 中北英一（京大防災研）
1.

Radar）を設置し鉛直分解能 150 m で観測を行った．まはじめに降雪粒子は落下中に併合，着氷成長や融解によってた，SSTS から 3.47 km，JKS から 5.15 km 離れた地点

粒径や重さが大きく変化する．筆者らは 2022 年度冬期

（37.01°N，138.84°E，210 m ASL）の X バンド偏波レ

より新潟県南魚沼市において，地形による標高差を利ーダー（FURUNO, WR-210）で RHI 観測を行った．

用した降雪粒子の観測を実施している．本報告では，

2.3 ゾンデ観測

2023 年 1 月 24 日 18:00JST～1 月 25 日 9:00JST の乾い

2023/1/23 18:00JST から 2023/1/25 18:00JST まで 12 時

た雪の降雪事例を対象に観測結果を報告する．

間間隔でラジオゾンデ（MEISEI, IMS-100）を放球した．

2.

3.

観測

結果

図 1 に粒径，重さ，形状，新積雪の密度を示す。SSTS

2.1 地上観測
鉄道総研塩沢雪害防止実験所（37.04°N，138.85°E，での主要な降雪粒子は軽い雲粒なし雪片から重い雲粒

195 m ASL，以下 SSTS），上越国際スキー場山頂付き雪片，最後には霰へと変化し，新積雪の密度が増（37.04°N，138.80°E，723 m ASL，以下 JKS）の標高差

加した．標高による粒径の差は期間の初めは併合成長

528 m，離隔 4.72 km の 2 地点で観測を実施した．JKSの卓越により大きく，期間の後半では着氷成長が卓越

2では光学式ディスドロメータ（OTT 社：Parsivel ），温したためにその差は小さくなった．形状の標高差は霰

[1]

湿度計，風車型風向風 計，雨量計に加え，Rainscopeが卓越した期間の最後で小さかった．解析の詳細およを地上設置型に改 したものを設置し降雪粒子の画像

びレーダー，ゾンデ観測については当日発表する．

2を観測した．SSTS では各種気象要素に加え，Parsivel ，

謝辞

Rainscope で降雪粒子を観測するとともに，毎正時に前本報告で使用したデータは鉄道総研，山口大学，日本

1 時間の新積雪の密度を降雪板で観測した．期間中の地

気象協会の共同研究で取得した．

上気温は SSTS：-6.7 ℃～-4.6 ℃,JKS：-11.2 ℃～-8.8℃

参考文献[1] Shimizu, K. et al., 2021, MSJ 2021a proceeding, 196.
[2] Tiira, J. et al., 2016, Atmos. Meas. Tech., 9, 4825-4841.

であった．
2.2 レーダー観測
SSTS に K バンド鉛直レーダー（METEK, Micro Rain[3] Takami. K et al., 2022, HRL, 16, 87-92.

図 1 黒：SSTS，青：JKS での観測値，(a) Parsivel2 による 1 時間ごとの D0：粒径分布の中央値[2]と Frim：着氷度合
いの平均値[3]（SSTS のみ，値が大きいほど着氷大）, (b) Rainscope による粒子の長径で重みづけした 1 時間
ごとの縦横比と円形度，(c) SSTS で観測した SST で観測した新積雪の密度（＋）と Frim 推定値（♢）[4]

-282-

P312

POTEKA 突 風 予 測 技 術 の 精 度 向 上 の た め のGPM/DPR 上 空 通 過 時 発 生 の ダ ウ ン バ ー ス ト の 観 測 結 果 報 告*岩 下 久 人 (明 星 電 気 )， 小 林 文 明 （ 防 大 地 球 ）， 諸 富 和 臣 ・ 嶋 村 重 治 （ 日 本 無 線 ） ,樋口篤志・大矢浩代・鷹野敏明・高村民雄（千葉大学）

1.

はじめに

群馬県/埼玉県/東京都など各地でダウンバースト被明星電気株式会社は、2013 年以降、群馬県/埼玉県/

害が報告された際、GPM 衛星は 18 時 20 分頃に埼玉県

栃木県の北関東平野部エリアの南北約 30 ㎞及び東西上空を通過していた。また、気象庁によると埼玉県蕨

約 60 ㎞の範囲に、ピーク時で約 150 台の POTEKA 気象

市で 18 時 30 分頃に突風が発生したことが報告されて観測装置を設置し、稠密な気象観測網を構築させ、地おり、その蕨市東隣の川口市等には POTEKA 約 10 台が[1]

上気象の常時定点観測を継続してきた 。また並行し観測を行っていた。この時の GPM/DPR や GSMaP の降水て、その地上稠密気象観測網によるリアルタイム観測

強度の衛星観測データは、ダウンバーストによる突風

データを利用することで、ダウンバーストや竜巻のよの発生の予兆を捉えていた可能性がある。(図 2)

うな極端で局地的な地上気象変化に伴う突風を予測する技術開発も進めてきた。北関東平野部エリアで発生し、特に顕著であった 2013 年 8 月 11 日、2015 年 6月 15 日、2016 年 7 月 14 日の F1/JEF1 級のダウンバー
スト 3 事例に対するシミュレーションでは、突風被害が生じた地域を的確に予測することができた。また被害地域の住民への事前通知は、実際の被害発生時刻の平均約 20 分前に発信できることを確認した[2]。(図 1)
図 2 DB 発生時の川口市 POTEKA データと GSMaP 値
3.

2018 年 8 月 27 日ダウンバーストに関する報告

2 項のような GPM/DPR や GSMaP の衛星観測データと
POTEKA 地上観測データは、ダウンバースト発生時もしくは発生直前における上空と地上との貴重な因果関係を示す可能性がある。また、もし衛星データが突風発生の予兆を捉えていれば、その因果関係を分析する
図 1 2015 年 6 月 15 日 F1DB の POTEKA 突風予測結果

ことで、POTEKA 突風予測技術における事前通知リード
タイムを更に長く確保できる可能性もある。今回は、

2.

GPM/DPR 上空通過時発生のダウンバースト

この当該ダウンバーストについて、POTEKA の観測結果

ダウンバーストや竜巻のような局地的気象変化は、の分析と突風予測技術の予測結果を報告し、リードタ

上空で発達した積乱雲により引き起こされると考えイムの確保など、衛星利用による突風予測技術の精度

られ、衛星気象観測は上空の降水量(降水強度)も観測向上の可能性についても言及する予定である。

できることから、これらの気象変化が地上で発生する

参考文献

前の予兆的な気象観測データを取得することも可能[1] 岩下久人, 呉宏堯, 「地上の天気を測る」, 計測自と考えられる。GPM 衛星が、地上でこのような気象変動制御学会誌「計測と制御」, 第 56 巻, pp.325-330, (2017)化の発生時もしくは発生直前に、その上空を通過する[2]Iwashita., et al., 2020: J. Atmos. Electr., Vol.38.

ことは非常に稀であるが、関東地方広域で大気不安定

pp.53-66, (2020)状態となった 2018 年 8 月 27 日 17 時～19 時頃に掛け、

-283-

P313

土砂災害発生に関する検討時おける雨量データの取り扱いに関する一考察*原 田 紹 臣 ， 黒 澤 祥 一 （ 三 井 共 同 建 設 コ ン サ ル タ ン ト 株 式 会 社 )
1.

はじめに

近年，土砂災害の発生予測や被災メカニズムの検討に際して，従来の雨量計による実測雨量からレーダーより得られた解析雨量を用いられるようになった．なお，解析雨量は雨粒から返ってくる電波の強さとアメダス等の観測値で補正されているため面的に隙間のな

c: Tohoku area:
Sea of Japane: Hokuriku
area

い正確な雨量分布を得るとされており，検討時の精度向上が期待されている．ただし，レーダー解析雨量は1km 格子内の平均的な値であり，土砂災害等が発生する斜面地形を有する起伏のある地域において，この格子内における雨量データのバラツキが懸念される．

h: Tyuugoku area

f: Tyuubu area

j: Kyuusyuu area:
Sea of Japan side

した土砂災害地点の近傍における実測雨量（アメダス）

d: Kanto area

g: Kansai areakm●: Sediment disaster site (2019ｰ2020)とその観測地点の格子における解析雨量とを比較して，格子内での雨量データのバラツキについて把握する．

図-2 検証対象位置（選定した10地点）

さらに，災害発生地点の格子での解析雨量と近傍の実表-1 検証結果の一例

測雨量（アメダス）とを比較して，解析雨量の適用に

2.

b: Tohoku area:
Pacific side, no2

i: Kyuusyuu area:
Pacific side

そこで，本研究では，図-1 に示すように，近年発生おける雨量データの精度向上の程度について検証する．

a: Tohoku area:
Pacific side, no1

Same point
Area

Comparison at damaged point

Correlation

Distance (~km):

Correlation

coefficient: r2

L1

coefficient: r1

土砂災害発生箇所の解析雨量と近傍の実測雨量等

a

0.98

4

0.85

との対比による検証

b

0.98

1

0.96

近年に発生した土砂災害の中から選定した代表的な

c

0.93

3

0.81

10 地点
（図-2）
における検証結果の一例を表-1 に示す．

d

0.97

1

0.93

A

e

0.97

3

0.86

f

0.97

4

0.80

g

0.94

6

0.75

h

0.98

9

0.74

i

0.98

2

0.88

j

0.98

3

0.91

【資料収集整理：100箇所以上】
・土砂災害データ（ 1， 2）
・被災箇所のレーダー解析雨量データ（15年間）
・被災地近傍のアメダス実測雨量データ（〃）等【解析雨量と実測雨量との比較地対象地点の選定】
・地域性を考慮して10箇所を選定【降雨データの整理】・対象箇所毎の降雨データ（解析雨量、実測雨量：15年）
・連続降水量（ただし、24時間無降雨）の整理（15年間）

ここで，r2 は災害近傍での雨量計地点の実測雨量と同一地点の格子内での解析雨量（15 年分の 60 分雨量）との相関係数，r1 は災害発生地点の格子における解析雨
量と近傍（Lkm）の雨量計による実測雨量との相関係【被災地毎の相関分析（相関係数）】
・観測地点における解析雨量と実測雨量との関係
・被災箇所の解析雨量と被災箇所近傍の実測雨量と
の関係

END

図-1 本研究の流れ数である．なお，これらの結果を用いた因子分析より，
r2 = r1 × α･L1(1)の関係式が得られた．ここに，α が 0.03 の場合，式（1）の相関は 0.98（相関係数）であった．

-284-

P314

上空の気温と相対湿度を利用した降水種別の判別手法*中 村 天 音 1 , 3 ・ 高 野 雄 紀 2 , 3 ・ 渡 邊 正 太 郎 3(1: お 茶 大 情 報 , 2: 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 , 3: 株 式 会 社 ウ ェ ザ ー マ ッ プ )
1.

はじめに

島である．

気象庁の自動気象観測での降水種別（雨・みぞれ・雪）の判別には地上の気温・相対湿度データが用いら

3.

結果れている[1]．しかしながら，降水種別は地上の気温・結果を表 1~3 に示す．
正解のイベントの合計は，TEST

相対湿度でのみ決定されるわけではなく，落下中に降が 1676，JMA が 1343，WM が 1586 となり，TEST が水粒子が通過する大気の気温・相対湿度にも影響され最も精度が良い結果となった．一方で大外しのイベン

る．実際に，気温-湿度平面上において降水種別を判別

ト数は TEST が 5，WM が 6 に対して，JMA は 0 となする曲線は，地点によって異なることが指摘されていっている．これは，JMA がみぞれの範囲を大きく取っる[2]．

ていることによるものと考えられる．

本研究では，高層気象観測データを用いて降水粒子

この他，各地点で比較を行なったが，八丈島以外のの落下・融解シミュレーションを行い，その結果を用地点ではシミュレーションの方が良い結果を得られた．

いて降水種別を判別することで，従来手法と比べて精Table1. TEST

度の向上が可能かを調査する．
2.

データと提案手法

特定の直径の降水粒子について，気温が 0℃未満になる 2000 m 高度から落下させはじめ，地上付近に到達す

観測

雨

みぞれ

雪

雨

342

16

0

みぞれ

29

162

1

雪

5

115

1172

雨

みぞれ

雪

予測

るまでの落下速度[3]と融解[4]・蒸発・昇華[5]をシミュ
レーションし，地上付近での液体割合を計算する．簡

Table2. JMA

単のために衝突併合などの粒子間の相互作用は考えな

予測

観測

い．降水粒子は球形を仮定し，0.25 mm から 5 mm まで

雨

205

11

0

0.25 mm ずつ異なる直径について落下計算を行う．
地上

みぞれ

171

277

312

降水量から Marshall-Palmer 分布に基づき各直径の粒子

雪

0

5

861

雨

みぞれ

雪

雨

333

77

3

みぞれ

40

106

23

雪

3

110

1147

の質量を求め，直径別の液体割合を荷重積算することで，地上付近の降水の液体割合を算出した．

Table3. WM計算された降水の液体割合をもとに雨・みぞれ・雪予測の 3 クラス分類を行う．全事例の結果から，スコア(正解 - 大外し)が最大になるように閾値を設定し，降水種別を判別する(この結果を TEST と呼ぶ)．地上データのみに基づく 2 つの判定手法（地上気象観測指針: JMA，
ウェザーマップ独自: WM）と比較した．
シミュレーションに与える上空の気温と相対湿度は，気象庁の高層気象観測データを使用した．地上の降水量と降水種別は，気象庁の地上気象観測データを使用した。計算対象日は，2009 年 12 月~2022 年 3 月の冬季
（11-3 月）のうち，地上気温が 5℃未満であり，降水もしくは降雪があった日とした．観測地点は，目視により降水種別の判別を行なっている稚内・札幌・釧路・
秋田・輪島・舘野・八丈島・松江・潮岬・福岡・鹿児

観測

参考文献
[1] 気象庁(2011) 地上気象観測指針[2] 松尾敬世. (2001). 天気, 48(1), 33-37[3] Brandes, Edward A., et al., 2008, Journal of Applied
Meteorology and Climatology, 47, 2729-2736.
[4] Rasmussen and Pruppacher, 1982, Journal of the
Atmospheric Sciences, 39, 152-158.
[5] Pruppacher, H. and J. Klett (1997). Microphysics ofClouds and Precipitation, Springer, 954pp.

-285-

P315

降雨イベントによらない地デジ放送波伝搬遅延時間の
時空間変動
*石 塚
花土

瞬 ， 高 橋 秀 幸 ， 小 田 僚 子 (千 葉 工 業 大 学 )弘 ， 金 丸 佳 矢 ， 川 村 誠 治 (情 報 通 信 研 究 機 構 )1. はじめに
近年頻発する豪雨災害のため，防災・減災の観点から高精度な降雨予測の重要性が高まっている．高精度かつ早期の降雨予測につなげることを目的として，国立研究開発法人情報通信研究機構は，地上デジタル放送
波（以降，地デジ放送波）が大気中の水蒸気によって送受信点間で生じるピコ秒レベルの伝搬遅延時間を測定
し，水蒸気量を推定する技術を開発した[1]．
著者らはこれまでに，地上の降雨に先立ち地デジ放図 １ 地 デ ジ 放 送 波 𝜏の 解 析 領 域

送波の伝搬遅延時間（以降，地デジ放送波𝜏）が増加した事例を紹介した[2]．しかしながら，必ずしも降雨が(a)

あるときに地デジ放送波𝜏が増加するとは限らない．そこで本研究では，地デジ放送波𝜏と降雨以外の気象要素の変動との関係性について考察する．
2. 解析概要
本解析では 2021 年 8 月 6 日から 8 月 21 日に千葉工(b)

業大学新習志野キャンパス 2 号館屋上で受信した東京
スカイツリーからの直達波／反射波（中心周波数521MHz で観測領域北西から南東方向）について解析した結果を記す．図１に示す通り，千葉駅付近（受信点から 12788m）から海浜幕張駅付近（同 3742m）の“千葉エリア”（水平距離 9046m）と，海浜幕張駅付近からイ(c)

オンモール幕張新都心（同 932m）の“幕張エリア”（水平距離 2810m）の水蒸気量変動を推定した．
3. 水蒸気量変動と降雨以外の気象要素変動の関係性
本解析は，地デジ放送波𝜏が 1 時間以内に 50psec/km
以上変化した場合を水蒸気量の“急変”と定義して解析を行った．降雨がないときにも𝜏の急変が確認され，図２(a)はその一例である 2021 年 8 月 10 日の地デジ放送波𝜏の時間変化を示す．19:02～19:41 に幕張エリア，
19:22～19:59 にかけて千葉エリアの水蒸気量が急減していた．これは，AMeDAS 船橋・千葉で観測された風向変化と対応しており，南西から北西よりの風に変化していた（図２(b)）．また，AMeDAS 千葉において，18 時 35 分と日没後であるにも関わらず気温が上昇し，同時に比湿が下降していた（図２(c)）．このことから，
北西から暖かく乾燥した空気塊の流入が水蒸気量の急減をもたらしたと考えられる．

図２ 幕張エリアと千葉エリアにおける(a)水蒸気量（地デジ放送波𝜏），AMeDAS 千葉と船橋における(b)風向，AMeDAS 千葉における(c)比湿と気温
先行研究では降雨に先立つ水蒸気量の顕著な増加が確認されたが[2]，水蒸気量変動は降雨イベントだけによるものではない．空間平均的な水蒸気量の変化を捉えられる地デジ放送波τの観測システムを広域的に展開することにより，降雨の発生から終息に至る予測や，
例えば大気の乾燥といった気象状況の予測にも活用できる期待がある．
4.

参考文献[1] Kawamura, S., et al., 2017, .Radio Sci., 52, 367-377.
[2]小田他, 2022, 気象学会 2022 年度春季大会講演予稿
集, 121, OB-24.

-286-

P316

SCALE を 用 い た 神 戸 市 の 夏 季 熱 環 境 評 価*足 立 幸 穂 1 , 2 , 佐 賀 真 理 子 1 , 大 石 哲 1 , 3 , 富 田 浩 文 1 , 2（ 1. 理 研 計 算 科 学 , 2. 理 研 CPR, 3. 神 大 都 市 安 全 ）1. はじめに
近年の地球規模での気温上昇に伴い、夏季の暑熱環境の評価と適応策の検討、および、将来予測は、自治体レベルにおいても重要な課題となっている。
今回ターゲットとする神戸市は、広域的な視点で見れば、関西の他地域に比べ、気温は低い傾向にある。市
街地が集中している六甲山南側の沿岸部は海からの距
離が数 km と近く海風の流入があり、内陸部は、標高が高いため、市内でも気温の低い地域にあたる。とはいえ、特に、三宮から元町・神戸にかけての市の中心部は、休日には多くの人が訪れる地域であり、このエリアの暑
熱環境の把握と対策は、熱中症リスク軽減の観点から重要視されている。
本研究では、SCALE を用いた神戸市全域における夏季の熱環境の把握を目的とした数値実験の結果を紹介するとともに、神戸市全域の夏季の熱環境の気候学的特徴について調査を行う。
2. 方法
対象日は、
過去の高温日事例として 2020 年 8 月 18
日〜21 日を選択した。2020 年 8 月は、気象庁観測点「神戸」で、過去最も高い月平均気温を記録した月である。その中でも、対象日は、晴天日が連続しており、8月 21 日には、その月の日最高気温も観測された。
使用したモデルは SCALE-RM である。計算領域の設定には 2 段、もしくは、3 段ネストを採用し、最内領域は神戸市を含む関西領域に設定した。最内領域の水平格子サイズは、2km, 1km, 500m 格子、鉛直層数
は 60 層、最下層の層厚は 40m とした。また、計算開始は 8 月 17 日 00UTC、初期値境界値には、NCEPGFS を使用した。
実験では、水平格子サイズの他、地形データ、土地利用データ、都市パラメータの設定を複数用意し、それぞれの設定の違いによる神戸市の気温再現性に対する感度についても調査した。
3. 結果
まず、2km 解像度の結果を用いて、8 月 18 日〜8 月
2１日における関西の主要都市の気温の再現結果を図

図 1:
神 戸 、大 阪 、
京 都 、奈 良
における、地上 気 温 の観測 (黒 )とモデル(灰 色 )の比 較１に示す。モデルは、観測を概ねよく再現できているが、日較差が大きい傾向にあり、特に夜間の気温が低めとなっている。
次に、解像度の違いによるアメダス神戸の地上気温の再現性の比較を示す(表１)。2km は、平均は観測とよくあっているが日較差が過大のため、RMSE が大きい。1km と 500m の結果は同程度であり、モデルの高解像度化による改善効果は小さかった。高解像度の土地利用と地形データを使用した計算(500m_hi)では、過小バイアスが改善し、8 月 18 日を除き日較差の再現にも向上が見られた。また、神戸以外の海岸に近い「明石」や内陸側に位置する「三木」において、大幅な気温再現性向上が見られた（表 2）。当日の発表では、都市パラメータの詳細化の結果についても示す予定である。
表１：神戸における地上気温の観測との平均誤差（ME）と二乗平均平方根誤差（RMSE）
2km

1km

500m

500m_hi

ME

-0.00

-0.15

-0.41

0.10

RMSE

1.42

1.25

1.25

1.28

表２：明石と三木における地上気温の ME と RMSE
明石
500m

三木
500m

500m_hiME-2.61500m_hi
0.06

-2.31

-0.79

RMSE

3.16

1.41

2.79

1.42

謝辞
本研究は、公益財団法人計算科学振興財団 研究教育拠点(COE)形成推進事業の助成を受けたものです。

-287-

P317

南極域の大気上端の上向き短波放射フラックスの長期変動*安 間 碩 成 ,1.

早 坂 忠 裕 (東 北 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 )はじめに弱められているが，主に海氷面積の変動で説明される．

南極域では，近年の海氷面積の減少などの顕著な気候変動がみられる．海氷はアルビードが高く，この変化

また，各月ごとに解析した結果，11 月から 1 月の海氷
面積の変動で説明されることがわかった．

は短波放射フラックスの変動に大きな影響を与える．

陸域についても海域と同様の解析を行った．晴天放

大気上端の上向き短波放射フラックスは大気と地表射は有意な減少傾向 (−0.4 ± 0.2 W m−2 decade−1)，雲放射面の影響を受ける．この短波放射フラックスの変動は効果は有意ではないが，減少傾向 (−0.2 ± 0.2 W m−2

南極海域で海氷面積，南極陸域で雲量と関連すること

decade−1) を示した．陸域では，地表面アルビードが極が指摘されている [1, 2, 3]．しかし，これらの研究では，

めて高く，短波放射フラックスの変動要因を理解する

日射，雪氷の季節変化，陸域と海域の違いに注目して，ためには，大気と地表面特性を詳細に解析する必要が

短波放射の長期変動を詳細に評価されていない．そこある．今後は，水蒸気，雲，地表面のアルビードに注目

で，本研究では，季節変化，海域と陸域の違いに注目し，し，放射伝達モデルなどを使用し，陸域の短波放射フラ

南極域における大気上端の上向き短波放射フラックス

ックスの変動要因を調査していく予定である．

の長期変動とその要因を明らかにする．
2.

解析手法

短波放射フラックス，
雲量，
雲の光学的厚さは CERESEBAF Ed 4.1 を用いた．また，積雪被覆率，海氷密接度は CERES SSF 1deg Ed4A を用いた．雲の影響を見積もるために，雲放射効果を用いた．ここで，雲放射効果は
全天放射と晴天放射の差と定義した．解析領域は南緯60 度から 90 度までとし，解析期間は 2000 年 7 月から
2021 年 6 月までの 21 年間とした．ここでは，南半球の夏を中心として，7 月から 6 月までを 1 年とみなし，年平均値を計算した．
3.

結果と考察

2000 年 7 月から 2021 年 6 月までの年平均の大気上

図１ (a) 2000 年 7 月から 2021 年 6 月までの年平均

端の上向き短波放射フラックス偏差を図 1a に示す．南の南極域の大気上端の上向き短波放射フラックス偏差．

極全域では年々変動があり，有意な減少傾向 (−0.7 ± 0.3

Ocean が南極海域，Land が南極陸域，Whole が南極全−2

−1

W m decade ) を示した．海域では年々変動が大きく，−2−1

域を表す．(b) 南極海域の年平均の全天放射，晴天放射，

有意ではないが減少傾向 (−0.8 ± 0.5 W m decade ) を雲放射効果の偏差．All-sky が全天放射，clear-sky が晴示した．一方，陸域では年々変動は小さく，有意な減少

天放射，SWCRE が雲放射効果を表す．

傾向 (−0.6 ± 0.2 W m−2 decade−1) を示した．
海域の短波放射フラックスの変動要因を理解するた

参考文献

めに，海域における年平均の全天放射，晴天放射，雲放[1] Previdi, M. et al., 2013, J. Climate, 26, 6406–6418.

射効果の偏差を図 1b に示す．全天放射の変動は主に晴[2] Hartmann, D. L., and P. Ceppi, 2014, J. Climate, 27, 2444–

天放射の変動と対応する．この晴天放射の変動は海氷面積の変動で説明される．また，雲放射効果は晴天放射

2456.
[3] Wu, D. L., et al., 2020, Remote Sens., 12, 1460.

の変動を弱めるように働く．よって，海域における大気
上端の上向き短波放射フラックスの変動は雲によって

-288-

P318

PANSY レ ー ダ ー で 捉 え た 南 極 域 に お け る
強い気圧の尾根に伴う大気重力波の力学特性の研究
青石賢太,
1.

*高 麗 正 史 ,はじめに

佐 藤 薫 (東 大 院 理 ),スコアラーパラメータの計算から高度 15 km に見られ大気重力波（以下、重力波）は、水平運動量の鉛直フた波と同様の地形性重力波は、15 km より下の高度で鉛ラックスを伴い、砕波・散逸の過程で、平均水平流に対直伝播可能である一方、高度約 24 km にクリティカル

し強制を与える。したがって、重力波は、ロスビー波とレベルがり、それより上空には伝播できないことがわ

同様、中層大気の大気大循環を駆動する重要な役割をかった。実際、図 1 の高度 24 km では波数ベクトルが担う。南極昭和基地大型大気レーダー（PANSY レーダ

南南東向きの重力波構 は明瞭ではない。

ー [1]）は、重力波の揺らぎを含む 3 次元風 及び重力図 2 に、D2 の 𝑣𝑣𝐿𝐿 𝑤𝑤𝐿𝐿 の時間変化を示す。気圧の尾波に伴う運動量フラックスの高精度及び高鉛直・時間

根、及び、地上の東南東風の極大域が東へ移動するにつ分解能な推定が可能な測器である。2016 年 4 月 19 ~ 21

れ、𝑣𝑣𝐿𝐿 𝑤𝑤𝐿𝐿 が負に大きい経度帯が東へ移動するが、対流

日に、PANSY レーダーにより振幅の極めて大きい重力圏では35~40°E にとどまることがわかった。これは、波がとらえられていた（事例 A と呼ぶ）
。このとき、総70°S、35° ~ 40°E 付近に重力波の発生源となる地形が

観規模の強い気圧の尾根が昭和基地の西に位置しておあることを示唆している。実際、そこには背景場の強いり、対流圏・下部成層圏の広い高度範囲に亘り強い南風

地上風を横切る方向に急峻な地形が存在している。

が卓越していた。本研究では、この重力波の力学特性について、PANSY レーダーの観測と高解像度領域モデル

発表では、上記の長波長の重力波と同時に現れた、水平波長の短い波についても議論する。

による再現実験を組み合わせた事例研究を進めている。
2022 年度気象学会秋季大会では、事例 A 時、観測高′2 が顕著に大き������ が卓越し、𝑤𝑤�����
度全体に亘り負の 𝑣𝑣′𝑤𝑤′
い特徴が見られることを報告した。また、2.5 km より高い水平解像度のモデルでは、PANSY レーダーでとらえられた重力波の振幅やこれに伴う運動量フラックスが概ね再現できることも報告した。
2. データと手法
解析には 2015 年 10 月 ～ 2021 年 3 月の PANSY レ
ーダーによる風 データを用いた。
時間間隔は約 200 秒、
レンジ分解能は 150 m、観測高度範囲は約 1.5 ~ 22 kmである。また、WRF v4.3.1 [2] による再現実験を行い、そのデータ解析を行った。計算領域は、昭和基地を中心とした入れ子状の 4 領域（D1 ～ D4）で、各水平解像
度は 22.5、2.5、0.5、0.25 km である。鉛直解像度は 300m、解析高度範囲は地上から高度 30 km までである。
3. 結果

図 1 : D2 の 𝑣𝑣𝐿𝐿 の、2016 年 4 月 20 日 00UTC、高度 15、18、21、24 km の水平図。赤矢印はそれぞれの高度での平均水平風の向き、赤文字はその さを示す。黒矢印は地上水平風の向き、黒文字はその さを示す。茶色線は50 m 等高線、星印は昭和基地の位置を示す。

図 1 に、D2 の 𝑣𝑣 の重力波成分（水平波長 20 km ~405 km 成分 𝑣𝑣𝐿𝐿 とする）の水平図を示す。高度 15 km、
昭和基地付近において、水平波長が約 130 km、𝑣𝑣𝐿𝐿 の振幅が 12 ~ 16 ms-1、波数ベクトルの向きがおよそ南南東/北北西である重力波が顕著に見られる。また、この重図 2 : D2 の 𝑣𝑣𝐿𝐿 𝑤𝑤𝐿𝐿 の 𝑥𝑥𝑥𝑥 断面図。2016 年 4 月（a）19

力波は高度 10 km 以上で 19 日 18UTC から 20 日 08UTC

日 03UTC、（b）19 日 16UTC、（c）20 日 00UTC、（d）に亘り、位相の時間変化が小さかった。これは、地形性

20 日 10UTC を表す。黒線は昭和基地直上を示す。

重力波の特徴と一致する。地上風は西北西向きである

参考文献

ことから、波数ベクトルの向きは南南東と推定できる。

[1] Sato, K. et. al., 2014, doi:10.1016/j.jastp.2013.08.022.
[2] Skamarock, W. C. et al., 2021, doi:10.1175/MWR-D-20-0286.1.

-289-

P319
パナマのチャグレス川上流域北部に見られる朝雨の発生要因*

石﨑 紀子 1・仲江川 敏之 2・Reinhardt Pinzón3・佐々木 秀孝 2
（1:国立環境研究所, 2:気象研究所, 3:パナマ工科大学）

1. はじめに
パナマは熱帯に位置しており、その気候は
ENSO などの様々な大規模現象の影響を受ける。熱帯収束帯の移動に伴い雨季と乾季が見られ、雨季には他の熱帯域と同様に明瞭な日変化があることが知られている。Nakaegawa et al. (2019) はチャグ
レス川上流域に位置する 4 つの地点における雨季の降水量の日変化について調べた。全地点で午後の早い時間にピークが見られるが、流域北部に位置する観測点では夜間から朝方にかけても降水が気候学的に見られることを明らかにした。しかし、この局地的な朝方の雨の要因は明らかにされてこなかった。観測データによれば、午前中の降水量
は雨季の降水量の半分近くを占める。チャグレス
川上流部はパナマ運河に流れ込んでおり、運河の
安定的な運用のためにも、朝方の雨のメカニズムを調べることは重要である。
本研究では、パナマ周辺を対象に領域モデルを用いた力学的ダウンスケーリングを実施し、地上観測や衛星観測と比較、検証を行いながら、降水の日変化の地域性をもたらす要因を明らかにすることを目的とする。
2. モデルとデータ
本研究では、水平解像度約 20km の MRI-AGCM
3.2S を境界条件として駆動した水平格子間隔 5kmの領域モデル NHRCM（NHRCM05）と、NHRCM05を境界条件とした水平格子間隔 2km の NHRCM（NHRCM02）を用いた。1980 年から 1999 年の各
年 12 月 1 日から 13 ヶ月のタイムスライス実験を行い、最初の 1 か月をスピンアップ期間として除いた残り 12 ヶ月を解析に用いた。循環場の解析には MRI-AGCM3.2S と JRA-55 再解析データを用いた。観測値として Nakaegawa et al. (2019)のパナマの 7 地点の時間降水量を用いた。
3. 結果
パナマ周辺における気温や降水量の気候学的特
徴は NHRCM05 と NHRCM02 で良く再現されていることが示されている（Pinzón et al. 2021）。シミュレーション結果によれば、陸上では現地時刻の午後 2 時頃に降水量のピークがあり、夜にかけて衰退するのに対し、海上の降水はそれと入れ替わる
ように夜間に発達している。観測値との比較から、
NHRCM02 は陸上の観測点における降水量の季節変化や日内変動とその地域性の違いをよく再現していることがわかった。気候学的に見てもチャグ
レス川上流域北部では夜間から朝方にかけて降水現象があり、発生時にはカリブ海上で強い南西風が卓越していた（石崎他、2022 年度気象学会春季

大会予稿）。親モデルである MRI-AGCM を使った
朝雨発生時のコンポジット解析から、この北東風
偏差が下層から対流圏中層にまで厚くなり、水蒸
気フラックスの流入が大きくなった時にパナマ沿岸部で発生した強い上昇流を伴う対流活動が、チャグレス川上流域北部にも降水をもたらしていることが示唆された（図 1）。カリブ海から赤道太平洋へ抜ける下層の北東風強化に伴い、パナマ沿岸部でニカラグア、コスタリカ沿岸を回り込む西風
偏差によって水蒸気収束を強化していることと、夜間に発達する陸風が強い対流発生のトリガーとして考えられる。この結果はシミュレーション結果から得られたものだが、チャグレス川上流域北部に位置する観測点で朝雨が発生した日を対象とした再解析データのコンポジット解析でも同様の循環場のパターンが得られており、朝雨発生要因を示す重要な特徴場であると言える。一方、対流圏下層の北東風偏差の原因は未解明であり、今後さらに詳しく調べる必要がある。

(a)

(b)

図 1: (a) 8 月の朝雨発生時における鉛直積分した水蒸気フラックス（矢印）とその収束発散（シェード）。(b)朝雨発生時の西経 80 度における
南北風・上昇流（矢印）と水蒸気量の鉛直断面図。いずれも平均場からの偏差を示す。

-290-

P320
太陽直達光観測による奈良盆地におけるエアロゾルの研究

久慈 誠、*菊池 咲也花、金 志鮮、山田 奈直、中川 真友（奈良女子大学）

1. はじめに日射で大気下層が暖められ対流が活発になり、地表面付に、また雲の凝結核となることで間接的に、地球の放射ル量が多くなっている可能性が考えられる。

エアロゾルは太陽放射を散乱・吸収することで直接的エネルギー収支に影響を及ぼす。また、近年東アジア域

近の粒子が風で巻き上げられることで大気中のエアロゾ

では急速な経済発展に伴う大気汚染が深刻化しており、(a)

エアロゾルによる大気環境への影響が懸念されている。
握することが重要である。そこで本発表では、太陽直達
光観測により得られたデータの解析による、奈良盆地に10.5

おけるエアロゾルの経年変化について報告する。

02. 観測データと解析方法

本研究では、サンフォトメータ (MICROTOPS)、雲(b)【MICROTOPS】太陽直達光の波長別の測定から、エア

1.5

量、静止気象衛星ひまわり観測データを使用した。

る。2014 年 2 月から奈良女子大学で、太陽が雲で隠れていない日のみ観測を行っている。観測時刻は 14:00 JSTである。ここで、観測時に太陽に雲がかかっておらず、雲量が 0〜8 であった日を雲がかかっていない日、そのうち雲量が 0 であった日を雲量 0 の日とした。

【雲量】奈良地方気象台と本学での観測データを使用した。奈良地方気象台における雲量は、2020 年 2 月 2 日までは目視で 9:00、15:00、21:00 JST に観測されていたため、MICROTOPS の観測時刻に最も近い 15:00 JSTのデータを使用した。奈良地方気象台での雲量の観測は2020 年 2 月 2 日をもって終了したため、2021 年 1 月 15日以降は本学での MICROTOPS 観測時に目視で雲量の観測を行っている。

【気象衛星ひまわり 8 号】ひまわり 8 号の可視赤外放射計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。このエアロゾルの光学的厚さは、2015 年 7 月から継続して、10 分間隔で JAXA から提供されている。14:00 JST の観測データを使用した。

また、MICROTOPS の 440 nm と 870 nm の 2 波長の光学的厚さから、エアロゾルの粒径の指標となるオン
グストローム指数を評価し、それを用いて波長 500 nmの光学的厚さを導出して、衛星観測との比較を行った。

3. 結果

図 1 に、雲量 0 の日の光学的厚さ AOT とオングスト

ローム指数 α の時系列を示す。図 1 (a) より、光学的厚さの値は秋や冬に小さく、春や夏に大きくなる傾向があることが分かった。これは、春は黄砂の飛来、夏は強い

2015/01

2016/012017/012018/01 2019/01
Year/Month

2020/01

2021/01

2022/01

2015/01

2016/012017/012018/01 2019/01
Year/Month

2020/01

2021/01

2022/0121α

ロゾル量に相当する光学的厚さを推定することができ

380nm
440nm
675nm
870nm
936nm

AOT

その為、大気環境を把握するにはエアロゾルの動態を把

1.5

0.5
0
-0.5

図 1 2014 年 2 月から 2022 年 8 月における雲量 0 の
日の (a) エアロゾルの光学的厚さ AOT、(b) オング
ストローム指数 α の時系列。縦軸は (a) 光学的厚さ
AOT、(b) オングストローム指数 α、横軸は年/月、(b) の青の実線は平均値 1.07 を示す。

さらに、図 1 (b) より、オングストローム指数は冬に値が大きくなる傾向があることが分かった。これは、冬は大気が比較的乾燥しており、吸湿性エアロゾルの成長が抑制されているためだと考えられる。また、春は年毎に値の変動が大きいことが分かった。これは、黄砂の飛来の程度が年毎に異なり、黄砂の飛来が少なかった年は冬と同様に、乾燥によりエアロゾルの成長が抑制され、小粒子が卓越しやすいためだと考えられる。

4. まとめと今後の課題

太陽直達光観測データの解析を行い、奈良盆地における大気全層のエアロゾルの経年変化について調べた。その結果、エアロゾルの光学的厚さは秋や冬には値が小さ

く、春や夏には値が大きくなることが分かった。そして、オングストローム指数は冬に値が大きく、春は年毎の変動が大きいことが分かった。発表当日は衛星観測との比較についても議論する。

謝辞 奈良地方気象台での雲量観測データは気象庁より、ひまわり 8 号のエアロゾルの光学的厚さは JAXA
より提供を受けました。御礼申し上げます。

-291-

2023 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 橋本 明弘
副委員長 青柳 曉典
委員 石崎 紀子

堀之内 武
石戸谷重之 〇石元 裕史 〇伊藤 純至 〇宇野 史睦

日下 博幸

楠

研一

菅原 広史

竹村 和人

佐藤 陽佑

澤田 洋平

清水

出牛

那須野智江

西本 秀祐

西森 基貴 〇野坂 真也 〇林
〇益子

渉

松山

洋

望月

真

厚

昌宏

林 未知也 〇廣川 康隆

泰吉住 蓉子 〇渡邉 俊一（〇印：委員会事務局）
事務補佐 山田 恵子［大会実行委員会］
大会実行委員長 小池 真
事務局長 小坂 優

冨川 喜弘

実行委員 青木 輝夫

猪上 淳

江尻 省

岡島 悟

高麗

正史

後藤 大輔

ゴフいく恵

佐藤 薫

関澤 偲温

高橋

洋

高橋 麻美

竹川 暢之

堤 雅基

當房 豊

中村

卓司

中村 尚

野田 仁美

橋田 元

蓮尾 美樹

平沢

尚彦

松本 淳

松山 洋

三浦 裕亮

三井 智子

宮坂

貴文

宮本 歩

茂木 信宏

2023 年 4 月 28 日 発行
編集兼発行者

公益社団法人 日本気象学会
東京都港区虎ノ門 3-6-9 気象庁内
ISSN 2435-3299（オンライン）
ISSN 2435-3280（冊子版）-292-