特集平成30年７月豪雨□「平成30年７月豪雨」をもたらした気象状況について
京都大学防災研究所准教授

竹見哲也

このような豪雨事象がどのような気象状況で発１．はじめに生したのか、なぜ全国の広い範囲で大雨が同時に

平成30年７月豪雨では、200名を超える方が犠発生したのか、といった点を明らかにすることは、牲となり、平成に入ってからの風水害で最悪の犠

科学的に重要な課題であるだけでなく、豪雨の予牲者を出した災害事象となった。台風７号の通過

測精度を向上させ、今後の豪雨に対して適切に備後、北海道・中部地方・近畿地方・中国地方・四えをする上でも大切なことである。ここでは、平国地方・九州地方の広域で豪雨が発生し、全国各成30年７月豪雨を発生させた気象状況について述地で甚大な被害が発生した。気象庁による調査1）

べる。によれば、降水の観測史上１位を更新した地点数
は、最大１時間降水量では14地点、最大３時間降

２．降雨の実態と停滞する降水系

水量では16地点、最大６時間降水量では31地点であるのに対し、積算時間が長くなった場合、すな

まず、平成30年７月豪雨の気象状況を地上天気

わち最大24時間降水量では77地点、最大48時間降図で見てみる。図１に、2018年７月５～８日のい水量では125地点、最大72時間降水量では123地点

ずれも朝９時における４日分の天気図を示す。７と格段に多いことがわかる。長時間での大雨が全

月５日には、台風７号が低気圧となって北海道付国の広範囲で同時に発生したことが、平成30年７近に位置し、その南側に梅雨前線が日本列島を縦月豪雨の特徴であると言える。

断するように伸びている。この梅雨前線は日ごと

平成30年７月豪雨のほぼ１年前には、九州北部に少しずつ位置がずれながらも、日本列島を前線で豪雨が発生（平成29年７月九州北部豪雨）し、が縦断して停滞する状況が持続していた。このよ九州北部で大きな災害が生じた。この九州北部豪

うに梅雨前線が停滞する状況が長続きしたことが、雨では、「線状降水帯」と呼ばれる積乱雲が線状今回の豪雨をとりまく気象状況の特徴のひとつでに組織化した積乱雲群が停滞し、長時間持続したある。なお、前線が長期間停滞した理由は、日本ことで、６時間以上にも及んで豪雨が発生したこをとりまくより大きな地球規模の大気の循環が影とで災害に至った2）。ただし、大雨の発生地域は響を及ぼしていることが指摘されている3）が、こ九州北部を中心とした限られた範囲であった。その点についてはここでは触れない。

れに対し、平成30年７月豪雨では、日本全国の広豪雨とその発生時の気象状況を把握するため、域で豪雨が発生し、極めて多くの地点で長時間の気象庁による気象レーダーや客観解析データを降水の記録が更新されことが特異であった。

使って分析した。

№136 2019（春季）－7－図１

2018年７月５～８日の午前９時の地上天気図（気象庁による）

図２に、気象庁による全国合成レーダー観測にしていることがわかる。特に、中部地方内陸部、基づく全国の2018年７月５日から７日までの３日

近畿地方中部、四国地方太平洋側、九州北部にお間の積算降水量の分布を示す。この３日間で、中いて、500 mm を超える大雨が発生していたこと

部地方から九州地方にかけての広域で大雨が発生が分かる。
また、図３には、合成レーダーデータから算出した最大24時間降水量の分布を示す。図２と同様に、中部地方から九州地方にかけて、豪雨が起こっている様子が見て取れる。注目すべき点は、３日間の積算雨量では地域差が顕著であったが、24時間雨量で見ると、瀬戸内地方を含めて中部地方から九州地方にかけて大雨の領域が広範囲に及んでいることである。短期間で雨量を評価すると、今回の豪雨が、地域の別なしに生じていることがよ

図２

気象庁合成レーダーによる2018年７月５日00:00かり鮮明に分かる。

ら７日23:50まで積算降水量－8－

消防防災の科学今回の７月豪雨が発生した地域についても、降水系が線状に組織化する割合が統計的に見て高い場所である。一般に、線状に組織化する降水系が発達するメカニズムにはいくつかのプロセスがあるが、日本では多くの場合にバックビルディング過程であると考えられているため、今回の豪雨でもバックビルディングによって線状に組織化した場合が多かったものと考えられる。バックビルディ
ング過程とは、積乱雲が次々に上流側で発生して
図３

気象庁合成レーダーによる最大24時間降水量の分布

既存の積乱雲群に合体する現象のことを言っており、バックビルディング過程が発生すると、雨が同じ場所で長続きすることになる。

図４は、気象庁全国合成レーダーのデータを使って、暖候期（５～10月）に発生する停滞性の積乱雲群（降水系）の発生地域を統計的に調べ、３．気象状況の特異性その分布を示したものである4）。停滞性の降水系の発生頻度が高い地域は、中部地方内陸部、近畿

平成30年７月豪雨を取り巻く気象状況を把握す地方、中国地方、四国地方、九州地方であることるため、７月５日00:00から８日00:00までの期間がわかる。これらの地域は、図２に示す大雨の発で平均して、気象場の特徴を見てみる。気象状況

生地域とよく一致しており、平成30年７月豪雨のの特徴を示すため、ここでは、積乱雲の発達の度発生地域は、停滞性降水系がそもそも発生しやす合いを表す指標のひとつである K 指数（KI）をい地域であったと言える。言い換えると、気候学用いる。K 指数とは、次の式で定義される指標で的に見て停滞性降水系の発生しやすい地域で、平ある．

成30年７月豪雨を引き起こした降水系が発達した

KI =T 850-T 500+Td 850-（T 700-Td 700）．のである。つまり、停滞性降水系が豪雨災害をもここで、T 850は850 hPa での気温、T 500は500 hPaたらすリスク要因であることを、図４の結果から、

で の 気 温、T 700 は700 hPa で の 気 温、Td 850 は850改めて認識する必要がある。

hPa での露点温度、Td 700は700 hPa での露点温度

また、停滞性降水系は、全国的に線状に組織である。様々な気象量を含む数式で一見すると難化する場合が支配的であることも分かっている5）。

しく感じるかもしれないが、この指標により、今回の７月豪雨の気象場の特徴を明確に示すことができる。また、この K 指数は、関東平野6）、濃尾平野7）、近畿地方8）での夏の積乱雲の発達のしやすさを診断するときにも有用であることが分かっている。
図５に K 指数の分布を示す。積乱雲の発達ポテンシャルが高い地域（数値が35以上の場合）が、東シナ海海上から九州・四国・中国・近畿・中部の各地方に集中するように南西から北東に伸びて

図４

暖候期の停滞性降水系の発生頻度の全国分布4）№136 2019（春季）－9－いる様子が見て取れる。これは、大量の水蒸気が東シナ海を通って日本列島に流入していることを一方、水蒸気量が多くなる状況は、相対湿度が高意味しており、この水蒸気の流れが西日本を中心くなるときのほか、気温が高くなるときにも、顕とした地域に向けて伸びており、これが豪雨をも著に現れる。気温の高さは、今回の豪雨時の全般たらす要因となった。今回の豪雨で特異的だった的な気象状況が決めていると考えられるものの、のは、前線が停滞することで、この大量の水蒸気より長期で進行する地球温暖化の影響も無視するの流れも長時間持続したことである。結果として、ことはできないであろう。
地球温暖化は、日々の気象変化による気温の変雨が長時間持続することになり、豪雨災害に至っ化に比べると、極めてゆっくり進行していくプロた。

セスである。ただ、近年、気温上昇のペースが上っている傾向にあるようである。地球温暖化が豪雨や台風といった気象現象に及ぼす影響を定量的に評価することは科学的に難しい問題が多く残されているものの、温暖化により起こり得る気象災害をある程度想定することは大事である9）。地球温暖化の問題については、次節であらためて考えてみたい。
最後に、停滞性降水系が線状であるかどうかを診断するための指標として大気下層と上空との風図５

2018年７月５日～７日の期間中の K 指数の分布速の違いを調べてみた。日本の南の海上では、下層も上空も風が弱く、高さ方向の風速変化もあま大気中に含まれる水蒸気量が多ければ多いほど、り大きくなかった。一方、日本列島上では、下層地上に降る雨の量も増えることになる。そのため、に比べて上空の風が強く、そのため高さ方向の風大気中に含まれる水蒸気量を単位面積あたりの上速変化は大きい。このように風速条件が変わる地空の水蒸気の総量で評価すると、今回の豪雨の特域が西日本を中心に南西から北東に伸びているこ異性もよく分かる。過去の停滞性降水系を対象ととが分かり、これらの地域では、線状降水帯が発した統計4）によれば、単位面積あたりの水蒸気総生しやすい状況となっており、豪雨をもたらした量は、60ミリ程度が最も高頻度で出現し、70ミリ要因のひとつになっていたと考えられる。

を超えた場合はかなり頻度が少なく、80ミリを超えるのは極めて稀であることがわかっている。この統計に比べると、今回の７月豪雨では、７月５４．次の気象災害への備え～７日の３日間で平均して60ミリを超え、最も多

平成30年７月豪雨が発生した地域は、暖候期のい場所では70ミリを超えて80ミリ程度にまで達す

停滞性降水系の統計解析の結果4）に基づくと、停る極めて大きな数値を示していた。

滞性降水系が気候的に発生しやすい場所とよく対このように大量の水蒸気が大気中に含まれるの応していたと言える。そもそも、日本で豪雨が発は、大気の相対湿度が極めて高いことが条件の一生するのは、積乱雲が持続的に発達して降水系全つである。この条件自体は、梅雨期、特に梅雨期体としては停滞するような場合に多い。このよう末期にはしばしば見られる。したがって、高湿度に降水系が停滞する要因としては、梅雨前線が停の条件そのものは特異だったというわけでない。

滞性であることが第一に挙げられるが、それだけ－10－

消防防災の科学ではなく地形といった地理的な特徴も関与していからは、人生で数回経験してもおかしくないとると考えられる10）。

いった状況が来るのである。こういう気候変動下地形が大きく関与しているとすれば、地域毎のの未来においては、かつての気象災害での経験を特殊性が顕著となるため、地域にカスタマイズさ忘れることなく、次世代のみならず自らの問題とれた豪雨ハザードの情報が大事となるであろう。

して捉え、かつての経験や知恵を活かすという発すなわち、どういった地域に停滞性降水系が発生想が求められる。

する傾向にあるのか、そしてそれによる降水の特徴はどのようなものかといったような情報、いわば「停滞性降水系ハザードマップ」が有用であろう。こういった情報に加え、どういった気象条件（気温・湿度・風速の条件）のときにどの程度の降水が見込まれるのかといったことがわかれば、日々の気象条件の診断から、停滞性降水系の発生ポテンシャルを評価することが可能となると考えられる。こういった停滞性降水系のポテンシャル評価を実際の気象状況の監視と組み合わせることによって、地域の気象災害リスクにより結びついた気象情報が提供できるようになるものと思われる。
気象観測や気象予報の技術開発は、日進月歩であり、予測精度も少しずつではあるものの着実に向上している。一方で、毎年のように発生する風水害を受けて、気象情報が緻密になっていく傾向にあり、見方を変えれば気象情報がより複雑になっていっているという側面もある。予測精度の向上という良い面を活かすために、複雑化する気象情報を上手に活用するアプローチが求められている。
さらに、将来起こり得る豪雨災害に備える上では、地球温暖化といった長期の気候変動の影響を考慮する必要がある。地球温暖化の進行によって、これまでは50年に一度くらいしか起こらなかったような豪雨であっても、これからは25年に一度、10年に一度といったように、頻度がより高くなることが懸念される。つまり、これまでは人生で一度経験するかどうかといった極端な事象が、これ№136 2019（春季）

引用文献
1）気象庁：平成30年７月豪雨（前線及び台風第７号 に よ る 大 雨 等 ）、 平 成30年 ７ 月13日、53 pp.,2018.
2）竹見哲也：九州北部豪雨の発生要因と予測可能性． 消 防 防 災 の 科 学、No. 132, 2018春、pp. 1721, 2018.
3）気象庁：「平成30年７月豪雨」及び７月中旬以降の記録的な高温の特徴と要因について（報道発表）、平成30年８月10日、23 pp., 2018.
4）Unuma, T. and Takemi, T.: Characteristics andenvironmental conditions of quasi-stationary
convective clusters during the warm season in Japan,
Quart. J. Roy. Meteor. Soc., Vol.142, pp.1232-1249,
2016.
5）Unuma, T., and Takemi, T.: A role of environmental
shear on the organization mode of quasi-stationary
convective clusters during the warm season in Japan,
SOLA, Vol.12, pp.111-115, 2016.
6）Nomura, S., and Takemi, T.: Environmental stabilityfor afternoon rain events in the Kanto plain insummer. SOLA, Vol. 7, pp. 9-12, 2011.
7）Takemi, T.: Characteristics of summertime afternoon
rainfall and its environmental conditions in andaround the Nobi Plain. SOLA, Vol. 10, pp. 158-162,
2014.
8）竹見哲也、土田真也：近畿地方における夏季の降水現象に関する統計解析．京都大学防災研究所
年報、第57号 B、pp. 216-238, 2014.
9）竹見哲也：地球温暖化に伴う気象災害の影響評
価、日本風工学会誌、Vol. 40, No. 4, pp. 399-406,
2015.
10）Takemi, T.: Importance of terrain representation insimulating a stationary convective system for the July
2017 Northern Kyushu Heavy Rainfall case. SOLA,
Vol. 14, pp. 153-158, 2018.

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