北海道の雪氷No.38（2019）

Annual Report on Snow and Ice Studies in Hokkaido

グリーンランド北西部シオラパルク・カナックにおける強風の出現特性
Occurrence frequency of strong winds at Siorapaluk and Qaanaaq in northwest Greenland
橋本 明弘 1，山崎 哲秀 2，青木 輝夫 1, 3，庭野 匡思 1，山口 悟 4
Akihiro Hashimoto1, Tetsuhide Yamasaki2, Teruo Aoki1, 3, Masashi Niwano1, Satoru Yamaguchi4
Corresponding author: ahashimo@mri-jma.go.jp (A. Hashimoto)In field research activities, watching and predicting local weather is important to perform a mission safely and effectively.
Intense winds more than 15 m s-1 were observed during 2016-2017, 2017-2018, and 2018-2019 winter seasons at
Siorapaluk and Qaanaaq which are base villages for scientific activities in northwest Greenland. Some of these intensewind events seriously affected a scientific activity and residents living in this area. The authors studied occurrence
characteristics of intense winds in this area based on ground-based observations and numerical simulations. In this article,
preliminary results are presented.
１．はじめに極地における野外観測では，その効果的で安全な実施のための基本アイテムとして，気温・風速・降水等の局地気象要素の現況把握や予測が重要な意味を持つ．野外活動の拠点となる地域は，気象観測や予測情報の過疎地である場合が多く，地球物理学的研究活動に付随して一時的または準定常的に収集・配信される気象デー
タ，および，それに基づく局地気象の知見は，学術調査のみならず，地域社会における有用性も潜在的に備えている．
グリーンランド北西部における雪氷研究の拠点であるカナック村では，2016 年 12 月に，強風によって沿岸の海氷が流出し，漁業被害が生じた．的場・山崎 1)によると，カナックで海氷が流出するほどの強風が吹くことは稀であり，この強風は特異な事例であった．また，2018 年 4 月に実施されたシオラパルク−SIGMA-A 間の移動観測では，強風により出発日を数日間延期することを余儀なくされた（庭野ほか 2)）．シオラパ
ルク付近で，しばしば，強風が発生することは

図 1 2016 年 5 月-2017 年 4 月の地上風速の日

住民の間で知られていたが，この時，移動観測別出現度数分布. シオラパルクでの(a)観測結のために持ち込まれた気象計により貴重な実測

果，(b)数値実験結果．カナックでの(c)観測結データが得られるとともに，領域気象モデルを果，(d)数値実験結果．

用いた気象予測実験においても観測と整合的な結果が得られた（Hashimoto et al.3)）．

本稿では，シオラパルク・カナック両地域における強風の出現特性について，地上観測と数値実験をもとに調べた結果を述べる．

気象研究所
アバンナット北極プロジェクト
3
国立極地研究所
4
防災科学技術研究所
1
2

Meteorological Research Institute
Avangnaq Project
National Institute of Polar Research
National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience－81－Copyright©2019 公益社団法人日本雪氷学会北海道支部
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表 1 解析に使用した観測データと数値実験データ．
ObservationSiorapaluk
Data source

Qaanaaq

Automatic weather

SYNOP

station
Data available period

17 November 2016

1km-NHM
1 December 2016

– 14 February 2017

1 May 2016
– 30 April 201922 November 2017
– 8 April 2019
２．観測データ

Simulation– 6 April 2017
1 May 2017– 30 April 2019

３．数値実験

シオラパルクにおける風速・風向の観測デー

2016 年 12 月 1 日から 2019 年 4 月 30 日まで

タは，自動気象計（AWS, HOBO U30-NRC Weatherの，一部期間（2017 年 4 月 7 日−30 日）を除く，

Station, N77°46′58.1″, W70°40′52.8″）を

2 年 4 ヶ月を対象とし（表 1），気象庁非静力学用いて，2016 年 11 月 17 日から 2017 年 2 月 14モデル(JMA-NHM)を用いて数値実験を行なっ日まで，および，2017 年 11 月 22 日から 2019 年

た．Hashimoto et al.3)と同様に，バフィン湾・グ

4 月 8 日までの期間に渡り取得した（表 1）．カ

リーンランド・スバールバル諸島・アイスラン

ナックにおける風速・風向の観測データとして，

ド・ノルウェー海を覆う水平 4000km×3500km，アメリカ国立気象局（NCEP）によって収集・保鉛直約 22km の計算領域を設け，水平解像度を存された 2016 年 5 月 1 日から 2019 年 4 月 30 日

5km として数値実験を行った（5km-NHM）．初

ま で の 地 上 実 況 気 象 通 報 式 デ ー タ （ SYNOP,

期値・境界値には気象庁全球予報値を用いた．

NCEP Department of Commerce, 2004 , N77.58°,さらに，5km-NHM の計算結果を初期値・境界値W69.67°）を使用した（表 1）．

として，グリーンランド北西部を中心とする4)

図2

図 1 と同じ．ただし，2017 年 5 月-2018

図3

年 4 月の結果．

図 1 と同じ．ただし，2018 年 5 月-2019

年 4 月の結果．
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図4

シオラパルク（灰色）とカナック（実線）の風速出現度数分布．(a) 2016-2017 冬季, (b) 2017-2018 冬季, (c) 2018-2019 冬季の結果．
650km×650km の計算領域を設け，水平解像度

大風速はカナックの方が大きかった．

1km として数値実験を行った（1km-NHM）．1km-

図 4 は，観測から求めた 2016-2017 年，2017-

NHM の結果から，シオラパルクとカナックの両2018 年，2018-2019 年それぞれの冬季の風速出観測地点の風速・風向を取り出し，解析に使用現度数分布で，シオラパルク（灰色）とカナックした．

（実線）について図示している．約 25 m s-1 に達する強烈な風が, 2016-2017 年および 2018-2019４．結果

年冬季はカナックで，2017-2018 年冬季はシオラ

図 1c は，2016 年 5 月から 2017 年 4 月の間のパルクで観測されており，年による違いがみとカナックにおける地上風速の日別出現度数分布められた．一方，風速 15 m s-1 前後の風は，いずである.2016 年 12 月初旬に海氷流出を引き起これの年も，シオラパルクの方が多く出現していした強風（的場・山崎

1））が捉えられていた．

た．

風速 15 m s に達する強風は図示された期間で

図 5 は，シオラパルクにおける地上風の東西・数度発生していた．図 1d は，1km-NHM の結果南北成分の散布図である．観測によると（図 5a），である．12 月から 2 月までの間に観測された強15 m s-1 を超える強風は北北東または北東側から風を良く再現できていた．図 1a, 1b は，それぞ吹き付ける傾向があった．数値実験は（図 5b），れ，同じ期間のシオラパルクにおける観測と数強風のもつ指向性を良く再現していたが，その値実験の結果である．カナックでの強風イベン

方向は観測と比べて北寄りにずれている他，風トに同期して強風が発生しており，強風を発生速が過大となる傾向があった．カナックでも強させるメカニズムは，約 50 km の距離を隔てた風時の風向は主に北東だが，南東から吹き寄せ両地域を優に覆う空間スケールをもっていたこる別の風系も現れていた（図 6a）．数値モデルは，とを表している．図 2 は，2017 年 5 月から 2018

北東からの強風を良く再現していたが，南東側年 4 月の間の結果である．2018 年 4 月に庭野ほから吹くもう一つの強風成分については，東寄か によって観測された強風が，AWS 観測（図りにずれていた（図 6b）．

-12)1a）と数値実験（図 1b）によって捉えられていた．この時，数値実験ではカナックで 10 m s-1 以５．考察とまとめ上の風を予測していたが（図 2d），観測では数 m

数値実験は，強風発生のタイミングや風速・-1s 程度の風であった（図 2c）．シオラパルクとカ風向を概ね再現していたが，一部に観測からのナックにおける強風の出現頻度を冬季に限ってずれも認められた．地表付近の風は，地形や地見ると，15 m s-1 を超える強風事例は，シオラパ表面状態の影響を強く受けている．数値モデル

ルクの方が多く観測されており，数値実験の結の地形や地表面状態は実際に比べて平滑化・単果も整合的であった．図 3 は，2018 年 5 月から純化されており，地形や地表面状態が下層大気2019 年 4 月の間の結果である．観測・数値実験に与える効果を完全には再現できない．観測かともに，冬季の 15 m s-1 に達する強風事例はシオ

らのずれは，このことが大きな原因である．こラパルクの方が多く現れていたが，冬の間の最のように，数値モデルの不完全さからは免れな－83－Copyright©2019 公益社団法人日本雪氷学会北海道支部
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図 5

シオラパルクにおける 2018 年 5 月-

図62019 年 4 月の風の東西・南北成分の散布図．

図 5 と同じ．ただし，カナックにおける結果．

(a)観測結果．(b)数値実験結果
いが，強風発生のタイミングや強風のもつ指向【謝辞】

性の他，シオラパルクとカナックで同期して強本研究の一部は JSPS 科研費 JSPS 15H01733,風が出現する傾向があることを，数値モデルは16H01772, 17K12817，および，地球環境保全等試再現しており，強風発生に関与する力学的・熱験研究費により実施された.

力学的作用の本質を捉えていると期待できる．
2016-2017 年，2017-2018 年，2018-2019 年にか【参考・引用文献】

けてのシオラパルク・カナック両地点の観測お

1） 的場澄人, 山崎哲秀, 2018: 2016 年 12 月

よび数値実験結果が全てそろう，各冬季に限定にグリーンランド北西部カナック村で生して強風の出現頻度を調べたところ，風速 15 m

じた海氷流出事故と漁業被害 ―グリー

s-1 前後の強風がシオラパルクでより多く出現しンランド北西部における社会・自然環境ており，それを超える 20 数 m s の強烈な風は，と生業の変化―, 北海道の雪氷, 37, 51-54.

シオラパルク・カナック両地点で観測された．

2） 庭野匡思, 山崎哲秀, 山口悟, 2018: 北極-1

つまり，カナックでは比較的風の弱い条件下に犬橇観測行 2018, 雪氷, 80, 588-592.

あることが多いが，まれに強烈な風に見舞われることを示している．両地域の強風の出現特性

3） Hashimoto, A., M. Niwano, S. Yamaguchi, T.
Yamasaki, and T. Aoki: 2018: Numericalの違いは，科学的興味を惹くとともに，地域防

simulation of lee-side downslope winds near

災の観点からも留意することが望まれる．

Siorapaluk in northwest Greenland, CAS/JSC

Hashimoto et al.3) は，数値実験をもとに，2018

WGNE Research Activities in Atmospheric

年 4 月初旬に起きた強風に「おろし風」の特徴

and Oceanic Modelling, 48, 5.05-5.06.

が見られることを指摘した．我々は 2016 年 12
月初旬の強風についても，別途実施した数値実

4） National Centers for Environmental Predic
tion/National Weather Service/NOAA/U.S.

験から，同じ特徴が見られることを確認していDepartment of Commerce, 2004: NCEP A

る．本稿で示した解析結果から，両地域がしばDP Global Surface Observational Weather

しば強風に見舞われることが具体的に示された．

Data, October 1999 - continuing. Research

これら強風の発生要因を，おろし風を含むいく

Data Archive at the National Centerfor

つかのメカニズムで整理し，より大きな空間ス

Atmospheric Research, Computational and

ケールの環境場と関連づけることが今後の課題

Information Systems Laboratory, Boulder,である．

CO. [Available online at http://rda.ucar.edu/datasets/ds461.0/.] Accessed† 25 January
2019.

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