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雪かき道場における参加者・主催者・地域の価値共創分析〇遠⼭敬史(⻑岡技科⼤院)，上村靖司(⻑岡技科⼤)⽬，レーダーチャート式），最後に感想や要望の

1. はじめに雪かきの技術をボランティアに伝え実践する

⾃由記述の 4 部構成とした．プログラムに関す

雪かき道場において，⿅島らは参加者アンケー

る項⽬ではリッカート尺度の 5 段階評価（「あてトの⾃由記述欄に注⽬し，テキストマイニング

はまる」から「あてはまらない」）とした．分析

分析を⾏い，⾮雪国在住者には「楽しく新鮮なにはアンケートデータの質的変数同⼠における体験」との印象が強いことを⽰した 1)．本研究で属性の相関関係を分析するため，クラメールのは，顧客（参加者） に対して「雪かき体験」と連関係数(Cramer, 1999)を⽤いた．

いうサービスを提供し，参加者，主催者，地域

3. 分析結果の 3 者の共通体験を通して“価値を創造する”こ

ここでは平成 29 年度の雪かき道場開催地域全体とと捉え直し，平成 28 年度〜30 年度冬季に実の分析結果を図−1 に⽰す．経験価値は円，⾃分施された雪かき道場で得られたアンケートを分ごと化は四⾓形，知識共創は三⾓形で表現して析した結果を報告する．

いる．また，連関数が 4 つ以上ある項⽬を⿊

2. アンケートについて⾊，3 つまたは 2 つだと灰⾊，1 つだと薄灰⾊で

平成 28 年度〜30 年度の雪かき道場の開催地

表した．数字は設問間の連関値を表している．

は, ⼭形県酒⽥市⽇向, 新潟県⻑岡市川⼝⽊沢,

また，枠の⼤きさは連関係数の平均値が⾼いほ

⽷⿂川市⻄海, ⻑岡市⼭古志, ⻑野県⻑野市⻤無

ど⼤きくしている．評価の閾値を 0.5 以上に設定

⾥の 5 地区である．アンケートは，年齢・性別した結果，13 の設問のすべてにおいて他の設問

等の基本情報であるフェイス項⽬，雪かき道場と⼀定の相関関係にある「連関あり」であっのプログラムに関する項⽬（感情及び空間要素た．これは経験価値，⾃分ごと化，知識共創のに関する「経験価値」，認識変化及び積極性に関要素が密に絡まって価値を創造していることをする「⾃分ごと化」，⾃分ごと化に影響する他者

⽰唆している．個々の設問から伸びる腕の数との「知識共創」），楽しさを感じた内容（6 項（連関数）は，経験価値要素である「雰囲気」と「分かち合い」が特に多い．最も⾼い連関値（0.825）を⽰したのもこの
2 つの設問間であった．なお，3 冬季のデータの⽐較
は本発表時に報告する．

参考文献
1) ⿅嶋功貴，上村靖司，2015，雪かき道場が参加者に与える印象のテキストマ（平成 29 年度，n＝152）
図－1

雪かき道場アンケート設問の連関© 2019 （公社）日本雪氷学会

イニング分析，⽇本雪⼯学会誌，31(4)，pp.1−9．

2
除雪動作を認識しスキルを判定するスマートスコップの開発〇⾚川祐太(⻑岡技科⼤院)，上村靖司(⻑岡技科⼤)，宍⼾紀之(⻑岡技科⼤院)
切り出し/次に，加速度値から「除雪スピー

1. はじめに
著者らは，「つらい」「⾯倒」といった負の意

ド」「サイクルタイムのばらつき」「スイングス

識を持たれがちな除雪作業に対し，IoT (Internet

ピード」「反動づけ量」「スイングフォーム」とof Things) 技術を導⼊したスマートスコップのいった除雪スキルの評価項⽬を計算するアルゴ開発に取り組んできた．これまでに，⼒セン

リズムを構築した．様々な熟練度の被験者によサ，3 軸加速度センサと制御・通信機器を取り付る実験から，各項⽬についてその妥当性と精度けた試作機によって，除雪量やスイングスピー

を調べ，熟練度との相関関係を求めた．これら

ド等を計測しスマートフォンに表⽰するシステの傾向から熟練度を⽬的変数とし，多変量解析

ムを構築した 1)．本報告では，いくつかの指標をおよび機械学習を⽤いて，除雪スキルの体系化

もとに，除雪スキルの総合的な評価指標を定義を⾏った．

し，実装・検証した結果について報告する．

3. モニター実験

スキル判定の評価項目と精度

スキル評価機能を表⽰アプリケーション含めスキル評価の前段として，除雪動作の開始とスマートスコップに実装し，実際の除雪を通し

2.

終了を定める動作認識アルゴリズムを構築して 17 名のモニター（雪国在住 7 名，⾮雪国 10た．加速度値ベクトルと⼒の値の時間変化に注名）に体験していただいたところ 65%から「楽⽬したアルゴリズムによって認識精度は約 80 %しくなった」との回答を得た．

となり，さらに各動作の時間に上限値を設けたところ認識制度は 96 %に向上した．

図2

スキル判定の例（表⽰画⾯）

参考文献
1) ⾚川・⼤髙・A. T. Felix・上村，雪かきをエン
ターテイメントにするスマート・スコップの開図１

除雪動作とセンサ出⼒の例①切り出し, ②底切り, ③持ち上げ, ④反動付け, ⑤投げ出し© 2019 （公社）日本雪氷学会

発−その 4，雪氷研究⼤会（2018・札幌）講演
要旨集，p206，2018．

3
雪崩防災のための「よろげ団子」という年中行事
和泉 薫 (NPO なだれ対策技術フォーラム)１. はじめに
国土交通省と都道府県は，本格的な雪のシーズンを前に，雪崩災害の防止及び被害の軽減の重要性について認識し，理解が深められるよう毎年 12 月１～7 日を「雪崩防災週間」と定め，雪崩災害防止セミナーの開催等の取り組みを実施している．この雪崩防災週間と同様に，雪崩防災のため，旧暦の 11 月末日に行う「よろげ団子」という年中行事が，長野県小谷村で昭和年代まで伝えられていた．他にはほとんど事例のない，
この雪崩防災の年中行事について報告する．
２.よろげ団子とは
陰暦では，月の末日を晦（つもごり or つごもり）と呼んでいた．小谷の方言ではこの晦を「つんもぐり」と言い，11 月の晦日はつんもぐりだから，雪崩の中へつんもぐっても救い上げられるように，水嚢* でよろげた団子を食べる行事が行われていた．汁の中へ団子など丸い物を入れてそれを椀に盛る時，必ず水嚢です
くってよろげることから「よろげ団子」と称したのである．（＊ すいのう：食品をすくって水を切るのに使う馬毛などの網を底に張った篩）
この行事にまつわる民話が南小谷に伝わっている．晦の日，ある兄弟が二人して山に行くことになった．
ところがその朝団子を作る粉がない．弟は丸い物なら薯でもいいと言って汁の中へ丸い薯を入れたのを食べたが，兄はつい食べずに出かけた．ところが途中で二人は雪崩に押され，弟の方は“よろげ出され”て助かったが，兄は雪崩の下になってしまったと云う．このため「11 月の晦日には団子がなければ薯でも喰え」と伝えられている．
この「よろげ団子」の行事は，翌 12 月朔日の「はね上げ」という行事（餅か赤飯をこしらえて食す）とセットにして行われる．雪崩の中につんもぐっても，“よろげ出され”て“はね上がる”ので，どんな雪崩に遭っても大丈夫という訳である．見事な念押しの行事と言えよう．
３.「よろげ団子」前後の年中行事と気象
長野県の一部から新潟県にかけて，上記「はね上げ」の行われる 12 月朔日を「川ふたぎ」とも言って，餅をついて川の神さまにあげる行事があった．新潟県津南町大赤沢ではこの行事を「川ふたぎ朔日」と呼び，この日は「川がふさがるほど雪が降る」と伝えている．同じ大赤沢では，約一週間前の 11 月 23 日に，小豆餡をまぶした団子を作って神仏に供える「大師講」という行事を行ったが，その夜には必ず「跡隠し雪」の吹雪になると言われている．この「大師講」の夜に雪荒れになるという伝承は，東北から山陰にかけての積雪地帯に広く伝わっている．また，約一週間後の 12 月 8 日は「コト八日」と言って，事納めの様々な行事が各地で行われたが，鳥取県智頭町ではこの日は「八日吹き」と称して吹雪が吹き荒れると伝えられている．
４.「よろげ団子」の意義
以上のように，旧暦の 11 月末日・12 月朔日前後（新暦で 1 月中旬から下旬にかけての頃）に大雪，降雪，
吹雪の伝承が多いことから，長野県小谷村のような豪雪地帯では，大雪に見舞われて表層雪崩の発生する危険性が高いと言える．その時期に「よろげ団子」の年中行事を通じて，雪崩に対する防災の認識を毎年あらたにした先人の知恵は，現在の雪崩防災週間にも通ずるものがあり，その意義は大きいと考える．
参考文献
・野本寛一『季節の民俗誌』（玉川大学出版部，2016）
・長野県北安曇郡小谷村教育委員会編『小谷民俗誌』（小谷村教育委員会，1979）
・小谷村誌編纂委員会編『小谷村誌 社会編』(小谷村誌刊行委員会，1993)
・石川純一郎『栗生沢民俗誌：会津の山間地集落』（南会津町教育委員会，2010）
・宮川村誌編さん委員会『宮川村誌 通史編下』（宮川村教育委員会，1981）© 2019 （公社）日本雪氷学会

4
低気圧にともなう降雪・雪崩観測システムの構築○伊藤陽一 1・山口悟 1・中村一樹 2, 3・荒川逸人 2・安達聖 2・小杉健二 2・阿部直樹 3・上石勲 1, 3
（1 防災科研・長岡，2 防災科研・新庄，3 防災科研・気象災害軽減イノベーションセンター）
はじめに低気圧が日本付近を通過する際に，雲粒付着の少ない降雪結晶が弱層を形成して雪崩が発生することがある 1)．とくに南岸低気圧通過時に降雪がみられる本州・北海道の太平洋側では，2017 年 3 月 27 日に発生した栃木県那須町での雪崩事故 2)をはじめ，雪崩発生の大きな要因と考えられている．しかし，これまでの雪
崩観測は日本海側に重点がおかれ，太平洋側での観測体制は十分とはいえないのが現状である．そこで，低気圧にともなう降雪および雪崩発生の状況を観測し，雪崩発生予測の検証・精度向上に活用するために，2018
年度に太平洋側を中心とした降雪・雪崩観測システムの構築に着手した．ここでは，システムの概要と2018−19 年冬期の観測事例を紹介する．
観測システムの概要
低気圧にともなう雪崩発生が過去に報告されている栃木県那須町・長野県小谷村栂池などに観測機材を設置した．図 1 に栃木県那須町の那須温泉ファミリースキー場に設置したシステムの外観を示す．気温・風向・風速の測定のほか，光学式ディスドロメータ（Thies Clima, LPM）によって得られる降雪粒子の粒径・落下速度データから降雪種（雲粒なし結晶など）を推定することも可能である．また，web カメラによりリアルタ
イムに斜面状況を確認できるほか，1 秒毎の画像を保存することで雪崩が発生した際の速度や流下範囲などを求められるようにした．
2018−19 年冬期の観測事例
2019 年 3 月 5 日に，那須町に設置した web カメラ画像に雪崩発生痕跡があることが確認された．発生前日の 4 日は本州南岸を低気圧が通過し太平洋側でまとまった雨（標高の高い地域では雪）となり，その後冬型の気圧配置に変わり北西風が強まった段階で雪崩が発生したため，典型的な低気圧性の雪崩発生パターンと推測された．3 月 8 日には現地で積雪断面観測などの調査を行ったが，7 日からの降雪で雪崩の痕跡が覆われてしまったため，雪崩の発生量や到達距離などの詳細を得ることはできなかった．
参考文献
1) 中村一樹・佐藤友徳・秋田谷英次（2013）：降雪系弱層形成時の気象の特徴．北海道の雪氷，32，14−17．
2) 文部科学省科学研究費補助金（特別研究促進費）「2017 年 3 月 27 日に栃木県那須町で発生した雪崩災害に関する調査研究」研究成果報告書，2018，175pp．

破断面

デブリ

図 1 観測システムの外観（那須）© 2019 （公社）日本雪氷学会

図 2 3 月 5 日の web カメラ画像（那須）5
2018/2019 冬期における雪崩の動態観測○秋山一弥（土木研究所 雪崩・地すべり研究センター)・原田裕介（寒地土木研究所）・
大井拓磨（東邦マーカンタイル）
新潟県糸魚川市（旧能生町）の柵口（ませぐち）地区の西方に位置する権現岳（標高 1104 m）の東側斜面
では，1986（昭和 61）年 1 月 26 日の 23 時頃に大規模な面発生の乾雪表層雪崩が発生して，民家 11 戸が全半壊して死者 13 名の災害となった．
ここでは毎冬期の雪崩発生状況を把握する目的で雪崩観測を継続していて，気象と雪崩の映像，雪崩に伴う地盤震動（雪崩震動）の 3 項目の観測を行っている．
雪崩の観測は発生区の直下（標高 520m）と柵口地区の集落内（標高 250 m）で行っているが，発生区の直下に設置している地震計は 3ch のサーボ型速度計（東京測振製 CV-374AV）に交換して，特定の速度を超えた場合に記録するトリガー計測と連続観測を行った．また，2018/2019 年の冬期から空振の観測を追加して，同地点でナノロガー（東邦マーカンタイル製 NL-6000C）を用いて連続観測を行った．雪崩に伴う地盤震動と空振の計測間隔は，いずれも 100 data/sec である．
2018/2019 年の冬期は平野部で少雪となり，観測地点から北北西へ約 6 km に位置するアメダス能生（標高55m）の最大積雪深は 62 cm（2019 年 2 月 14 日）で，2 月 22 日には消雪して 0 cm となったが，雪崩の発生
区直下（標高 520 m）の最大積雪深は 469 cm（同 17 日）を記録し，4 月 1 日の時点でも 290 cm の積雪であった．根雪となった 2018 年 12 月 7 日から 2019 年 4 月 1 日までの 116 日間の観測結果から，雪崩と考えられる地盤震動は 200 個近く得られ，同時に多数の空振が観測された．
雪崩の代表的な事例として，2019 年 1 月 22 日に発生した雪崩に伴う震動（上下方向）と空振の波形を図1 に示す．この雪崩は映像と気象の記録から乾雪表層雪崩と考えられ，雪崩震動の最大速度は 87 mkine（×10-3 cm/sec），継続時間は約 75 秒で，震動が増加した 5～6 秒後に空振の立ち上がりがみられ，空振の変化の幅は約 2 hPa であった．空振はこのような波形のほかに，小刻みに上下するタイプや単純に上昇や低下して元に戻るような波形もみられた．今後は冬期間に発生した雪崩に伴う地盤震動を抽出して映像記録との照合を行い，雪崩の種類の分類および雪崩の規模として 5 区分の雪崩サイズ（秋山，2014）を決定し，空振の記録との関連について調査を行う．
100

10-3cm/sec

75
50
25
0
-25

(a)

-50
-75
951

hPa

950
949
948

図 1 2019 年 1 月 22 日に発生した雪崩の震動（a）と空振（b）の記録© 2019 （公社）日本雪氷学会

5:46:00

5:45:50

5:45:40

5:45:30

5:45:20

5:45:10

5:45:00

5:44:50

5:44:40

5:44:30

5:44:20

5:44:10(b)
5:44:00947

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温暖多雪地域で発生する全層雪崩はなぜ厳冬期に多いのか？
○河島克久・松元高峰（新潟大学） 中渕遥平・伊豫部勉（東日本旅客鉄道株式会社）
１．はじめに新潟地域の鉄道沿線で発生した全層雪崩による災害（2004/05年積雪期～20014/15年積雪期）を整理した結果，雪崩災害は初冬期から発生しており，1～3月に集中していることが分かった．一般的に，融雪期である3月以降に全層雪崩の注意喚起が成されることが多いが，実際に最も件数が多いのは厳冬期の2月であった．積雪内への水（融雪水，雨水）のインプットは，グライドを加速させる最も大きな要因であり，全層雪崩の始動にとって極めて重要である．一般的に，積雪期の中で水のインプットは厳冬期（1～2月）に最も少なく，融雪期（3～4月）に入ると急激に大きくなる．それにもかかわらず2月の全層雪崩が最も多く，逆に融雪期に少ないという事実は，「斜面積雪の安定性が厳冬期に低く，融雪期になると高くなる」ことを意味していると考えられる．本研究では，この仮説を長期間にわたる斜面積雪の断面観測データを用いて検証した．
２．検証方法
本研究では，全層雪崩が積雪底面付近の積雪層のせん断破壊により発生すると考えて議論を進める．積雪
層の安定度 SI（stability index）は，積雪層のせん断応力（シアーフレームインデックス，SFI）に対するせん
断強度の比として表される．著者らは，2005/06 年積雪期以降，毎冬期，新潟県魚沼市大白川の斜面積雪（標高 350m の北向き斜面，傾斜 32°）において積雪断面観測（合計 61 回）を行ってきた．この観測結果を用いて積雪底面付近の積雪層の SI を求めるためには積雪重量と SFI の測定が必要であるが，本観測では SFI の測定を実施していない．そこで，本研究では，山野井ら（2004）が提示したデジタル式荷重測定器で測定した硬度からせん断強度を推定する方法を用いることとした．つまり，積雪底面付近（多くのケースで地上高2cm）で測定された硬度を山野井らの実験式でせん断強度に変換して SI を求め，その時間変化を調べた．なお，観測地点は立木と地形の効果で全層雪崩が極めて発生しにくい斜面に位置している．
３．主な結果
積雪底面付近の積雪層の安定度の時間変化を図1に示す．図中にはカナダにおける道路管理のための雪崩発生規準であるSI=1.5のラインを破線で示しており，この基準に照らし合わせて結果を述べる．安定度が1.5を下回るケースは全部で22事例（全体の36％）ある．DOYが小さい厳冬期には，多くの事例で安定度も小さく，SI<1.5になりやすいことが分かる．この傾向はDOYが70程度（3月10日ごろ）を過ぎると大きく変化し，圧倒的にSI＞1.5の事例が多くなるとともに，10を超えるような大きなSIも出現する．SI<1.5の出現割合で見てみると，DOY<70の場合は59％であるのに対し，DOY≧70の場合はわずか10％である．このことから，積雪底面付近の積雪層の安定度は季節の進行とともに高まる傾向があり，融雪期よりも厳冬期に全層雪崩が発生しやすいことが確認された．

図1 積雪底面付近の積雪層の安定度SIの時間変化．横軸のDOYは1月1日からの日数（Julian day)．

© 2019 （公社）日本雪氷学会

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低気圧性降雪で形成された新雪の密度, 硬度, せん断強度の関係○

竹内由香里・勝島隆史（森林総研十日町試験地）・本吉弘岐（防災科研雪氷防災研究センター）

はじめに 低気圧に伴って降る雲粒付着が少ない降雪結晶で形成された積雪層は，表層雪崩の要因になることがある（中村ら，2014）．2014 年 2 月の南岸低気圧の接近に伴って，関東甲信地方で記録的な大雪となったときに多発した雪崩は，柱状の結晶を多く含むさらさらした雪が数回にわたって崩れたことが報告された（和泉ら，2014；上石ら，2014；中村ら，2014)．この低気圧性降雪により形成された積雪は，日本海側の積雪で経験的に得られた密度と硬度の関係式（Takeuchi et al., 1998）より，同じ密度であっても硬度が小さいことが指摘されていた（河島ら，2014）．また，2017 年 3 月に那須岳で発生した雪崩も，南岸低気圧によってもたらされた雲粒付着の少ない板状の降雪結晶から成る積雪が要因と推定された（中村ら，2018）．
このときの積雪についても，河島ら（2018）は，上述の密度と硬度の関係式より同じ密度で比べたときの積雪の硬度が約 70%と小さいことを指摘している．近年，雪崩の現地調査の際には，シアーフレームでせん断
強度指数を測定する代わりに，プッシュゲージ（デジタル式荷重測定器）で測定した硬度から経験式（山野井ら，2004）を用いてせん断強度指数を推定することがあり，これらに関わる積雪の力学特性は積雪の安定度の推定などに影響するので重要である．そこで，低気圧性降雪と冬型気圧配置で降った雪の力学特性の差異を確かめるため，両方の降雪による積雪の密度，硬度，せん断強度指数のデータの収集を行なっている．
2018 年および 2019 年の 2 冬期で得られた結果について報告する．
観測方法 雪べらで軽く衝撃を与えてせん断破壊が生じた新雪層を対象に，シアーフレームを用いてせん断
強度指数を測定し，その層の硬度と密度を測定した．観測は，雪が積もってから観測するまでの気温が氷点下の乾雪だけを対象として，降雪の当日または翌日に，十日町試験地および新潟県妙高市，山形県新庄市，
群馬県みなかみ町，同草津町，長野県軽井沢町において行なった．
観測結果と考察 図 1 に密度と硬度の関係を示した．密度と硬度の関係は，低気圧性降雪と冬型気圧配置で降った雪との間に差異は見られず，いずれも日本海側の積雪で得られた関係式と一致した．図 2 には密度とせん断強度指数の関係を示したが，こちらの関係においても両者の間に差異は見られなかった．図中の山野
井・遠藤 (2002) の関係式と比べると，せん断強度が小さめになったのは，本研究では，軽い衝撃でせん断破壊が生じる薄くて弱い層だけを対象として測定したためと考えている．2 冬期に得られたこれらの結果か
らは，上述の河島ら（2014，2018）のように低気圧性降雪による積雪の硬度が特に小さいという特徴はみられなかった．低気圧性降雪にもその時々の気象条件により降雪の種類や力学特性に違いがあり，2014 年 2 月の関東甲信地方の大雪災害や 2017 年 3 月の那須岳の雪崩災害をもたらした降雪は特殊なケースであったのかもしれない．2019 年 2 月 1 日に十日町試験地で観測した積雪は，前日の低気圧の通過に伴って降り積もり，せん断強度指数を測定した弱層より上に積もった雪の量と降水量の比較により，弱層の雪が降った時刻を特定することができた．このときの気象条件や降雪について解析した結果も報告する．

図 1 密度と硬度の関係．

© 2019 （公社）日本雪氷学会

図 2 密度とせん断強度指数の関係．

8
雪のせん断強度の特性○上之和人・秋山一弥・原田裕介（国立研究開発法人 土木研究所)
河島克久（新潟大学災害・復興科学研究所）
１． はじめに
積雪の安定度を評価するために、通常シアーフレームを用いた弱層のせん断破壊テストが行われる。シアーフ
レームは人の手により引っ張るため、測定者によるせん断強度の値のバラツキが大きい。本研究では、土の一面せん断試験と同様に引っ張る速度を制御できる装置を用いてせん断強度を評価し、その特性を明らかにすることを目的とする。
２． 実験方法と実験条件開発したせん断強度測定装置は、下の固定したせん断箱に対して上のせん断箱を一定速度で引っ張ることによって、塩ビパイプに詰めた雪をせん断破壊させる簡易なものである（図 1）。デジタルフォースゲージで計測したせん断力の時系列はノート PC に保存され、せん断力のピーク値を塩ビパイプの断面積で除することによってせん断強度を評価した。実験は次の手順で行った。
1) 低温室に保存しておいた雪温－6℃のこしまり雪またはしま

図 1 せん断強度測定装置

り雪をメッシュ 2mm の金網でほぐしてから塩ビパイプに詰める。ほぐした雪の密度は 210～250kgm-3 であった。
2) 塩ビパイプに詰める雪の質量を 100、200、300、400、500、600g、せん断速度を 0.01、0.1、1、10mm/sの範囲で変え、せん断強度を評価する。
3) 焼結による氷粒同士の結合の発達度合いが経過時間によって異なる可能性があるため、塩ビパイプに雪を詰めてから 3 分間待機した後に、上のせん断箱を引っ張ることにする。
なお、せん断破壊面より上の雪の荷重を塩ビパイプの断面積で除したものを垂直応力とした。
３． 結果
せん断速度が 0.01mm/s では塑性変形するのみで破壊には至らなかった。図 2 はせん断速度 0.1、1、10mm/s
に対する、せん断強度と垂直応力の関係を示す。それぞれのせん断速度に対して、せん断強度は垂直応力が 500Pa
程度まではほとんど変化せず、500Pa を超えると垂直応力とともに増加した。その増加傾向はせん断速度が小さ
いほど大きかった。図 3 は、垂直応力が 1019Pa のときのせん断強度とせん断速度の関係を示す。せん断強度は
せん断速度が小さいほど大きかった。これは、せん断速度が小さいほど破壊に至るまでの時間が長くなり、その間に焼結により氷粒同士の結合が発達し強度が増すためと考えられる。

図 2 せん断強度と垂直応力の関係

図 3 せん断強度とせん断速度の関係

４． 謝辞
本研究は、新潟大学災害・復興科学研究所共同研究費（2018-20）の助成によって行われた。

© 2019 （公社）日本雪氷学会

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pH 指示薬による降雪粒子の pH 可視化○藤野 丈志（（株）興和）・對馬 勝年 (富山大学名誉教授)
1 はじめに筆者らは，教育現場等で雪の酸性化の理解を深めることを主な目的として，pH 指示薬を使った積雪断面や降雪粒子の pH 可視化方法を調べている 1)．ここでは，個々の降雪粒子の pH を観察する方法をいくつか試みたので報告する．
2 実験方法pH 指示薬には㈱共立理化学研究所のパックテス
ト®を使用した．pH 3.6～6.2 の範囲で色調が変わる
酸性雨用の指示薬で，水に溶かすことで発色し，比色法で pH を読み取るものである．
気温がプラスであれば自然に融解水が生ずるので，pH に応じて降雪粒子が着色される．気温が氷点下の時は少し息を吹きかけて融解させると発色する．手順は以下に示す 3
通りをおこなった．

図 1 降雪時に積雪表面へ pH 指示薬を散布したときの観察例

1）降雪時に積雪表面へ pH 指示薬を散布し自然光で観察する
2）pH 指示薬を散布した発泡トレイに降雪粒子を受け自然光で観察する
3）pH 指示薬を散布したシャーレに降雪粒子を受け透過光で観察する
3 実験結果いずれの手順でも目視観察で pH を見ることができ，降雪粒子一つ一つが異なる pH を示すことも観察できた．
撮影した写真から比色法で pH 値を求めた結果を以下に示す．1）の方法で pH 可視化した結果を図 1 に示す．観察時の気温は 0～1℃で，指示薬散
布後から 20 分後程度まで目視観察ができた． 2）の方法で pH 可視化した結果を図 2 に示す．この方法
では降雪粒子を受けた後に屋根の下に移動すること
で，新たな降雪粒子に埋もれることなく pH の観察ができた．3）の方法で pH 可視化した結果を図 3 に示す．雲粒付結晶は十分に濃い色となるが，雲粒の少ない結晶は形が崩れるくらいまで融解が進まないと目視ではわかりにくかった．
4 おわりに3 通りの pH 可視化方法はいずれも数分でおこなうことができる．発泡トレイやシャーレに降雪粒子を受ける方法は，
実体視顕微鏡を使って pH を観察するのに便利である．

図 2 pH 指示薬を散布した発泡トレイに降雪粒子を受けたときの観察例

図 3 pH 指示薬を散布したシャーレに降雪粒子を受け透過光で観察した例
文献 1)藤野丈志・對馬勝年, 2018：pH 指示薬による積雪層と降雪粒
子の pH 可視化．雪氷研究大会(2018・札幌)講演要旨集,278.

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10
光学式反射型固体降水観測器の風向風速依存性に関する観測について○遠藤優斗*1，熊倉俊郎*1，山崎正喜*2, 西内勇貴*1, 本吉弘岐*3，山下克也*3，中井専人*3，齋藤隆幸*2*1 長岡技術科学大学 *2 スノーテック新潟*3 防災科学技術研究所雪氷防災研究センター

はじめに

なお，これは左右対称と仮定している．以上の条件で，2018 年 12 月

降雪・積雪による交通障害・災害等の問題に対して防災効果を高め～2019 年 3 月の期間を対象に観測を行った．

るためには正確な降水量および災害によっては降水種の情報が必要

結果となる．一般に地上降水量の測定には転倒ます雨量計などの円筒型の2019 年 1 月における風向頻度分布を図 4 に示す．図 3 と異なり，雨量計を用いた手法が主流であるが固体粒子観測においては風の影

すべて 1 分毎のデータに基づいている．実際には田村式降雪強度計に響を受けやすく，捕捉率の低下に伴う降水量誤差が発生することが知

おいて降水が計測されており，気温が 1℃以下である期間を降雪期間られる．本研究で対象としている光学センサーを用いた固体降水測定とし，1 分間の風向風速データの統計を取ったものである．南南西の器（以下「本測器」）は上記の問題を解決するために開発されている．

データは少ないももの，想定された角度からの風があることがわかっ

しかし，円筒状とは異なるものの，降水粒子が風向風速の影響受け，たため、今後は観測データの解析を行い，風向風速による影響を検証

観測領域への入り方が無風と異なることにより，計測値も同様に異なする予定である．

光学式③る可能性が考えられる．本研究では，本測器の測定結果に対する風の光学式①

影響を検証する目的で観測を行った．

光学式②

実験方法
本観測では，風の影響を調査するために，設置地点とする防災科学
技術研究所雪氷防災研究センターの露場の風向風速解析を行った．
2017 年 12 月～2018 年 2 月の風向風速データ，DFIR 内の Geonor 降水量，気温データを用いた．降雪期間は Geonor 降水量を 10 分間降水量

図 2 本測器の設置状況光学式①に変換した後，1℃以下の気温で，0.5mm/10min 以上の降水のある期間とし，1 分に引き伸ばした上で，対応する 1 分毎の風向風速の統計を求めた．これを図 1 に示す．図 1 から設置地点の主風向を南西と

光
学
式
②

し，①主風向に対して正面，②主風向に対して直角（北西向き）で 2台設置し，互いに比較するため校正を厳密に行った．また，③防風ネ
ット内にも本測器を 1 台設置した．設置状況を図 2 に示す．なお、本観測では主風向である南西の風の他に，頻度が高い南南西・西南西・西も対象とした．これにより，観測対象とした方角から検証可能と考えられる，本測器に対する風の入射角度を図 3 に示す．
図 3 観測対象の角度

風向数

200

平均風速[m/s]

2.00

1.50

150
1.00

100
50
0
北 北 北 東 東 東 南 南 南 南 南 西 西 西 北 北 無
南 東 南
南 西 南
北 西 北 風
北 東 北
東
東
東
西
西
西
東
西

図 1 2018 年 1 月の風向頻度分布© 2019 （公社）日本雪氷学会

風向数

250

2.50

1200

風向数

1000

平均風速[m/s]

2.00

800

1.50

600

1.00

400

0.50

200

0.00

0

0.50

0.00
北 北 北 東 東 東 南 南 南 南 南 西 西 西 北 北 無
北 東 北
南 西 南
北 西 北 風
南 東 南
東
東
東
西
西
西
東
西

図 4 2019 年 1 月の風向頻度分布

平均風速[m/s]

2.50

平均風速[m/s]

風向数

300

1400

11
光学式ディスドロメーター LPM の計測特性○ 1 中井専人・1 山下克也・1 本吉弘岐・2 熊倉俊郎・3,4 村上茂樹・3 勝島隆史
(1: 防災科研・雪氷, 2: 長岡技大, 3: 森林総研十日町, 4: 現所属：森林総合研究所 九州支所)
１．はじめに近年多く使われるようになってきたレーザー１ビーム方式の光学式ディスドロメーター(optical disdrometer; 以
下 OD)は、粒径－落下速度分布(particle size-velocity distribution; 以下 PSVD)を予め決められたクラス(ビンとも言われる)区分を用いた２次元ヒストグラムの形で出力可能な気象測器である。シート状に発したレーザー平行光が検知領域となり、降水粒子の通過によるレーザー光遮蔽を計測する。本研究は、OD の測定値の特性を明らかにし、降水粒子解析のため正確な処理を行えるようにすることを目的とする。
２．結果と考察使用した OD は Thies 製 Laser Precipitation Monitor (LPM)である。LPM で PSVD に出力されている粒径は粒子の横幅 D であり、PARSIVEL の PSVD で出力されている等価球径(雨滴を想定した扁平率を持つ回転楕円体と体積の等しい球の直径) Deq とは異なる。LPM 測定値の分布に量子化誤差などを思わせる不自然な不連続は見られなかったが、大粒径側は約 8.9 mm に値が丸められており、小粒径側は約 0.3 mm が検知限界であると推定された。また、レーザービームの端で一部だけが検知領域を通過した粒子も除かれずカウントされていた。遮蔽から粒径への換算、及び落下速度の算出には球形が仮定されていた。
LPM では、検知領域内の測定値分布について、水滴を用いた校正結果が製品毎に添付される校正表に書かれており、校正の平均値が既定範囲内であれば合格とされる。校正測定値は検知領域内で差があり、今回調査した個体ではビームの両端でかなり小さくなっていた。これについて、検知領域内の 3 箇所でレーザー光を横断した 1 mm 刻みの位置で D = 3.00 mm の鉄球を落下させる試験を行い(図１の記号)、校正表の値(出荷時校正値)を内挿したもの(図１の曲線)と比較した。その結果、出荷時校正値よりも球体試験の値が小さく、その比は平均 0.96 であった。すなわち、出荷時から約 4.5 年間を経て、粒径の測定値は、定性的には分布パターンが維持されたまま、平均約４％小さく出力されるようになったといえる。
また、レーザー光に一部だけ掛かった粒子の粒径測定値は、その掛かった幅が測定され、レーザー光から外れるに従って直線的に減少した。
４．まとめ
レーザー１ビーム方式 OD の１機種、LPM の特性を調査した。冬季日本のように粒径 1cm を越える雪片が日常的に降る環境では、大粒径が丸められるため、粒径分布について何らかの補正を考える必要がある。また、LPM の使用においては、適切な校正を継続的に行うことが望ましいと考えられる。
図１ レーザー光を横切る方向 x (mm, シート状平行光の中心が x=0)に対する、鉄球試験測定値と出荷時校正値。出荷時
校正値は試験測定の場所に内挿した値で、粒子がレーザー
光に一部のみかかる範囲は直線内挿した。出荷時校正値の実線、破線、点線がそれぞれ測定値の＋、◆、○に対応する。 d0 は試験に用いた鉄球の球径(=3.00 mm)である。

© 2019 （公社）日本雪氷学会

謝辞：本研究は防災科学技術研究所『多様化する雪氷
災害軽減のための危険度把握と面的予測の融合に関する研究』、及び宇宙航空研究開発機構降水観測ミッショ
ン(PMM-RA8 PI ２０３『融解を含む降雪の粒径落下速度
分布と鉛直プロファイルの観測的研究』)によります。

12
低温型雪結晶を伴う降水系通過時の降雪粒子の落下特性について○本吉弘岐・山下克也・中井専人（防災科研・雪氷），石坂雅昭（防災科研・客員研究員）
はじめに降水系の通過や変化に伴い，雪片を構成する結晶形も変化する．結晶形によっては堆積時に表層雪崩の弱層を形成するものがあり，2014 年 2 月の南岸低気圧通過時に山梨県を中心に多発した表層雪崩には低温型雪結晶が関与したものと推定されている（石坂ら, 2015）．降雪結晶の変化を時々刻々捉えることは，雲物理過程の理解のほか，降雪結晶起因の表層雪崩などの予測などの防災にも重要である．梶川ら（1989）は，雪片の落下速度は粒径，質量，地上気温に加えて卓越構成結晶にも強く依存すると述べており，光学式ディスドロメータにより構成結晶形についての情報が得られるかどうかについては，詳細な降雪粒子観測の目的から調べておく必要がある．本発表では，低温型雪結晶が観察された際の降雪粒子の落下特性について観測結果について報告する．
観測

観測は，長岡市にある雪氷防災研究センターの降雪粒子観測施設（FSO）において実施した．低温室（-5℃）の天井窓から自然状態で取り込み，ベルトコンベアで受けた降雪粒子を，一眼レフカメラを用いて 1 分間隔で連続撮影した画像を用いて雪結晶の分類を行った．降雪粒子の落下特性については，同施設に設置された CCD 連続画像を用いたディスドロメータから粒径・落下速度分布を計測し，5 分毎に集計し，CMF（石坂, 2013）などを計算した．

© 2019 （公社）日本雪氷学会

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CMF fall speed (m/s)

Raindrop

観測結果
長岡では，砲弾，鼓，交差角板など-20℃以下で成長する低温型雪結晶（Colle et al., 2014）は，
南岸低気圧や小低気圧の通過時にみられるが，稀に寒気吹き出し時の降雪でも観測されることがある．ここでは，低温型雪結晶の典型として連鎖交差角板および放射交差角板が 1 時間以上卓越していた，以下の４つの期間（雪結晶の連続観測を開始した 2016 年 1 月以降）について，降雪粒子の落下特性の特徴について述べる．
期間 I:
2016-01-29 21:50~23:00 （南岸低気圧）
期間 II: 2017-03-07 14:15~15:30 （寒気吹出し）
期間 III: 2018-01-22 14:35~19:00 （南岸低気圧）
期間 IV: 2018-02-05 20:00~21:45 （寒気吹出し）
図 1 に，期間毎の 5 分毎の CMF を示す．期間 II
2.5
では CMF は雲粒付着の少ない雪片の経験曲線の近
期間 I
期間 II
くに分布し，比較的大きい粒径の雪片も含まれてい期間 III
期間 IV
たが，期間 I，III では CMF 粒径は 3~4mm 以下で
2
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(L
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CMF 落下速度も霰状雪と同等に大きい落下速度で
ke snowpe (L&H
graupelligonal tyof hexaowsnke
diating (L&H)
ragraupelliedあった．同じ期間中は CMF 落下速度の変動は小さ
nsely rim or dendrites
1.5
es of deesaggregatages of dendrit
いものの，異なる期間では CMF 落下速度に違いがassemblaka)
slightly rimed aggregates (Ishiz
生じうることがわかった．
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1
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imed side
また，輪郭形状などに対して構成結晶の影響がより
aggregates of unr
大きいと考えられる小さな粒子（粒径 1~2mm）に
unrimed side plane (L&H)
ついて平均落下速度を求めたところ，4 つの期間でaggregates of unrimed radiating assemblages of
0.5
plates, side planes, bullets, and columns (L&H)
0.9m/s~1.3m/s の範囲で分布し，雲粒無し結晶の雪
unrimed side plane (L&H)
片でありながら霰や霰状雪と同程度に平均落下速度
0は大きかった（図は省略）
。
0
2
4
6
8
10
このように同じ分類の構成結晶の雪片であっても、CMF dimantion (mm)結晶自体の大きさや板状部分の厚みなどの違いが， 図 1：5 分毎の CMF の粒径と落下速度の散布図．
雪片としての密度や輪郭形状に影響することにより落下速度に違いが生じた可能性がある。今後、解析事例を重ねることで，降水系によって異なる成長環境により，結晶形や落下特性に違いが生じる要因を明らかにしていく必要がある．

13
光学式反射型固体降水観測器を用いた積雪深の推定〇西内勇貴（長岡技大），熊倉俊郎（長岡技大），山崎正喜（スノーテック新潟），本吉弘岐（防災科研雪氷）
山下克也（防災科研雪氷），中井専人（防災科研雪氷），齋藤隆幸（スノーテック新潟）
1.

はじめに
積雪深は，積雪寒冷地域における道路除雪作業出動基準でもあり，地域の積雪状況を把握するためには複数地点における観測が必要である．しかし，精度の良い積雪深計であるレーザ式積雪深計では人の往来が多い地点でのレーザ光の安全確保やコスト面での課題がある。そのため、レーザ式と比較して出力の弱い発光素子を用いて測定でき，設置が容易である光学式反射型固体降水観測器（以下「反射型測器」と称する）により積雪深を求めることができればこれらの課題に対応することができると考えられる．本稿では 2018 年度の降雪を観測，解析した結果を報告する．
2.

観測概要
長岡市内と十日町に反射型測器を合計 8 台，2018 年 12 月から順次設置した．
様々な降雪強度のデータを取得するため，

市街地のほか新榎トンネル前や半蔵金地区などに設置した．また，反射型は比較的安価でメンテナンス性がよいことを特徴としているので，安価かつ小スペースで実装するためにデータのロギングには近年教育用や組み込みに用いられている
小型コンピュータである Raspberry Pi を用いた．同時に測定している積雪深のデータから，反射型測器で積雪深を推定する手法を開発する．最初に，長岡市内にある新潟電機構内に設置した反射型測器による測定結果を実際の積雪深を測定しているレーザ式積雪深計と圧密沈降を無視できる回転積雪板と光電透過による時間降雪深計との比較を行った．
3.

結果と考察
2019 年 1 月に新潟電機構内で測定したレーザ式積雪深計のデータと気温の推移を図 1 に示した．1 月 18 日までロギン

グ用 PC 不調のため，反射型のデータは欠測となっている．圧密沈降の影響を考慮しない時間降雪深の推移と反射型で測定した粒子ごとの電圧値から上林ら 1)の仮定に基づき算出した体積相当値の積算を比較し，図 2 に示した．降雪のピーク
が反射型のみ出ている箇所や，時刻のずれが見られる場合があるが，観測領域内で観測した粒子のみの結果であるため，落下速度と粒径に基づく降水種別による違いなどを考慮すべきある．また，透過光型降雪深増率計の開発を行っている石丸ら 2)によれば，気温による係数を用いた補正をしており，今後は同様に気温による補正も必要であると考えられる．

図1

2019 年 1 月，新潟電機露場の積雪深と気温（第一縦軸は積雪深[cm]，第二縦軸は気温[℃]，横軸は日付）

図 2 時間降雪深計積算値と反射型体積相当積算値（第一縦軸は降雪深[cm]，第二縦軸は体積相当値積算，横軸は日付）
参考文献
1)

石丸民之永ほか：降雪深増率計の開発 Ⅳ - 2017-2018 積雪板式時間降雪深計との比較 -, 雪氷北信越 38 号, P.38,
2018.

2)

上林颯ほか：光学式反射型観測器の統計量を用いた降水種判別と降水量推定に関する研究, 雪氷研究大会（2018･札幌）講演要旨集, P.203.
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142018/19 年の少雪にかかわる大気循環場の特徴
本田明治（新潟大・理）2018/19 年冬季は全国的に高温・少雪で、西に進むほどその傾向が顕著であった。日本海側の降雪量をみると、北海道で平年の 7 割前後、東北地方で平年の約半分、北信越地方で平年の 2～3 割、近畿・山陰で平年の 1 割程度と、西日本では記録的な少ない雪であった。
最深積雪は一時的に強い寒気が入った時期もあり、内陸部を中心に平年並みの地点が多く、または北日本では平年を上回る地点もあった。
北信越地方では、海岸平野部では昨冬と打って変わって降雪量・最新積雪共に少なく、新潟県で平年の半分程度、北陸 3 県では平年の 2～3 割程度の地点が多かった。新潟県や長野県北部の山沿いでは降雪量・最深積雪ともに平年の 7～8 割前後の地点が多かった。気温が平年より 1 度前後高かったものの、一時的な寒気が北寄りから侵入することが多く、山雪型の降雪をもたらす気圧配置になることが多かったためと考えられる。
ユーラシア大陸一帯の大気循環場の特徴をみると（図１）、冬季（12 月～2 月）平均場では、欧州西部の本初子午線付近、東経 60 度線付近、日本を含む極東の東経 120 度付近で高気圧性偏差、地中海～中東の東経 30 度付近、バイカル湖～インドに及ぶ東経 90 度付近で低気圧性偏差となっており、亜熱帯ジェットの波列に対応している。また北極海～東シベリア～カムチャッカ半島一帯も低気圧性偏差となっている。このような高度偏差分布に対応して、欧州、カスピ海～ペルシャ湾一帯、日本を含む東シナ海～日本海周辺一帯で高温偏差、地中海周辺、モンゴル～中国内陸～インドにかけての中央アジアから南アジア、東シベリア一帯
で低温偏差となった（図略）。北極海の海氷はバレンツ・カラ海を中心に今冬も少ない状態で高温偏差に対応しているが、冬季平均では亜寒帯ジェットは不明瞭で、極東への寒気の南下も弱く、また日本付近は亜熱帯ジェットが北寄りに蛇行して冬季を通じて高度が高く、暖気に覆われやすい状況であったと考えられる。
各月でみると 12 月は亜寒帯ジェットが上旬と下旬に一時的に強まって日本付近への寒気の侵入もみられたが、亜熱帯ジェットも堅調で寒暖の差が大きかった。12 月末に発現した成層圏突然昇温によって、1 月の北半球の大気循環場は大きく影響を受け、北極上空の極渦が分裂して東欧、シベリア北部、北米東部上空のトラフが強まった。
亜熱帯ジェットの位相も変調したが、日本付近は引き続き高気圧性偏差に覆われたため、月を通じて高温傾向であった。1 月下旬から 2 月上旬にかけてシベリア及び北米上空のトラフが非常に強まり、北日本やカナダ・米国北部では記録的な低温となったが、2 月も引き続き亜熱帯ジェットの影響下にあった日本では高温傾向が続いた。2018/19 年の冬季はエルニーニョが発生していたため、冬季を通じて日本付近で正の高度偏差を下支えしていた可能性もある。
寒冬多雪であった昨冬（2017/18 年冬季）と比較すると、昨冬は期間を通じて亜寒帯ジェットが堅調で、分裂して極東上空に留まっていた極渦に伴う寒気が日本付近に侵入しやすかったことと、亜熱帯ジェットの位相が今冬と反対で、日本付近の低気圧偏差を維持しやすい状況であった。今冬は後半を中心に、分裂した
極渦の一部が東シベリアに留まっていたため、一時的な寒気の侵入はあったが北日本までのことが多かった。
北信越地方でも北に位置する新潟県
は時々寒気の影響を受けたため、少雪傾向の中でも他県よりは比較的降
積雪が多かったと考えられる。
図 1．2018/19 年冬季平均（12 月～2 月）の 250-hPa 高度（m、実線）、偏差（m、
寒暖色系陰影）、定常ロスビー波の活動
度フラックス（m2s-2、矢印）。偏差は1981 年～2010 年平均の気候値との差。
JRA-55 再解析データに基づく。茶色の太い矢印は亜熱帯ジェットの蛇行を模式的に示したもの。
[ここに入力]© 2019 （公社）日本雪氷学会

15
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Ishizaka et al., 2013, J. Meteor. Soc. Japan, 91,747-762.
S1,S2
CMF
© 2019 （公社）日本雪氷学会, 2007:us(216), 45-59.

Murakami et al. , 2019, J. Meteor. Soc. Japan, 97,5-38.

RL
,

16
降雪メカニズムと新雪比表面積との関係に関する数値実験◯ 橋 本 明 弘 (気 象 研 )， 山 口 悟 ， 本 吉 弘 岐 ， 中 井 専 人 ， 山 下 克 也 (防 災 科 研 )
1.

はじめに

降雪粒子の粒子特性は，積雪層内部の積雪粒子特性
や物理過程を左右する強い因子の一つである．橋本他（2019）は，数値気象モデルを用いて新雪比表面積（SSA）を推定する試みについて報告した．本稿では，
SSA に差異をもたらす大気中の降雪機構について，数値実験をもとに調べた結果を報告する．
2.

数値実験

気象庁非静力学モデルに，雲氷・雪・霰それぞれの温度別昇華成長量および雲粒捕捉成長量を新たな予報
変数として追加し[1]，粒子密度や形状に関わる素過程別

図 1 数 値 実 験 に よ る (a) 2015 年 1 月 30 日
1 2 時 と ( b ) 2 月 1 日 0 3 時（ J S T ）の 1 時 間
降水量の分布．

の粒子成長量を追跡できるようにした．このモデルを用いて，2015 年 1 月に長岡で観測された降雪イベントの再現実験を行なった[2]．
3.

結果

長岡では，2015 年 1 月 30 日に低気圧前面，31 日から 2 月 1 日にかけて低気圧後面の降雪がもたらされた．
低気圧前面では，広範囲にわたる降水分布（橋本他,2019 の図 1a），後面では，筋状の降水分布が観測された（橋本他, 2019 の図 1b）．数値実験はそれぞれの特徴をよく再現していた（図 1a と 1b）．長岡で観測された
地上風速と湿球温度から，経験式を用いて新雪比表面
積（SSA）を求めた結果，低気圧前面での SSA は約 70
m2kg-1 と比較的小さく，後面での SSA は 100 m2kg-1 前
後と比較的大きな値を示した．数値実験の結果，降雪粒子の雲粒寄与率は，SSA 小の場合に小さな値を示し，
SSA 大の場合に大きな値を示した（橋本他, 2019 の図 2）．
図 2 は，数値実験から得られた鉛直流速度と相対湿度の高度別出現度数である．低気圧前面では，鉛直流（図 2a）は比較的弱く，相対湿度（図 2b）の最大値は

図 2 2 0 1 5 年 1 月 3 0 日 0 か ら 2 4 時（ J S T ）の (a)鉛 直 流 速 度 と (b)水 に 対 す る 相 対 湿 度の 高 度 別 出 現 度 数 ．( c ) と ( d ) は ，2 月 1 日 の結果．解析領域は図 1 で示した領域．

水飽和かそれ未満で，高度とともに系統的に減少しており，降雪雲内の大部分が氷飽和前後であることを表していた．つまり，降雪粒子の成長に雲粒捕捉過程が寄与しない状況だった．一方，低気圧後面では，鉛直流（図 2c）が比較的強く，高度 3km より下層で水飽和に達しており（図 2d），活発な対流による雲粒生成と雪粒子の雲粒捕捉成長が有効に働く状況だった．
謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費 16K01340, 16K05557,
19K04978 の助成を受けたものです．

© 2019 （公社）日本雪氷学会

参考文献[1] 橋本他, 2018: 降雪による弱層形成に関する数値気象モデルを用いた再現実験. 平成 29 年度科学研費（特別研究促進費）「2017 年 3 月 27 日に栃木県那須町で発生した雪崩災害に関する調査研究」研究成果
報告書, 64-69.
[2] 橋本他, 2019: 数値気象モデルによる雲粒寄与率予測値を用いた新雪比表面積の推定. 日本気象学会
2019 年度春季大会予稿集, P221.

17
中部山岳地域における冬期降水の安定同位体比の変動要因
桂川 司 1，山中 勤 2，佐々木 明彦 3，黒雲 勇希 1，西村 基志 1，清水 啓紀 1，鈴木 啓助 1
1 信州大学2 筑波大学

1．はじめに

3 国士舘大学

3．結果と考察

水の安定同位体比は水循環を解明するための3-1.𝛅18O について

有効なツールである（Dansgaard.,et al.,1964）．

δ18O の値はほとんどの地点で春と秋にピークを

とくに降水の安定同位体比は，降水起源や大気中示し，冬期と 6 月に低い値を示す 2 山型の季節変での輸送過程や凝結・蒸発といった相変化によっ動を示す．冬期に低い値を示し夏期に高い値を示て変化することが知られており，水循環に関連しすのは降水のδ18O は主として水蒸気の凝結温度た研究で幅広く用いられてきた．また冬期はシベによって決まる（Dansgaad，1964）ためだと考リア高気圧による強い寒気が日本海上を吹走しえられ，6 月にδ18O が低い値を示すのは雨量によて生じる雪雲や，南岸低気圧により日本列島に降る効果が原因であると考えられる．また空間的な水がもたらされる．降水は起源の違いから安定同

変動は暖候期にのみ標高による鉛直的な変動が位体比は異なる様相を示す事が知られており，本見られ，冬期には顕著な変動は見られない．

研究は中部山岳地域において対象地域における3-3.d-excess について

降水の安定同位体比の時空間的な変動と，特に冬d-excess は冬季に高く夏季に低い値を示す．早期における降水の安定同位体比の変動の要因を

稲田・中井（1983）は，主に夏は湿潤な海洋性気明らかにすることを目的として行った．

団が太平洋からゆっくりと海水を蒸発させ，d-2．研究方法excess の低い水蒸気団をもたらし，冬には乾燥し降水の採取は中部山岳地域内の 9 地点において行った（図 1）．

た大陸性寒気団が，暖かい日本海から急速な蒸発を引き起こして

d-excess の高い気団となり日本に降水をもたらすと述べている．このことから，本研究において d-excess が冬期に高く夏期に低い値を示したのは夏と冬の降水の起源の違いによるものであると考えられる．また空間的な変動としては冬期には志賀高原，長野，菅平，大町の北部の地域で比較的高い d-excess が見られる．これは上記の 4 地点が冬期に西高東低の気圧配置によって急速に蒸発した d-excess の高い日本海起
源の降水が他の地点よりも多くもたらされ，南部の地点には南岸低気圧による降水が多くもたらされた事が原因であると考えられる．

4．引用文献図1

各採取地点及び標高各採取地点には，10 L のタンク上部にロートを

Dansgaard, W. (1964): Stable isotopes inprecipitation. Tellus, 16 (4), 436-468.

取り付けた降水サンプラーを設置し，2011 年 1 月

早稲田周・中井信之（1983）：中部日本・東北日本から 2016 年 12 月まで，ほぼ 1 ヶ月ごとに降水における天然水の同位体組成．地球科学，17，

試料の回収を行った．

83-91．

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18
降積雪分布を考慮した道路除雪ルート算出システムの開発○ 山下克也 1)、 山口 悟 1)、 鹿島真弓 2)
1)
防災科研・雪氷、 2)ESRI ジャパン株式会社
1.

はじめに国土の約半分を占める雪国において、冬季交通網の確保は常に必須の課題であり、道路の除排雪に毎

年多額の費用が投入されている。2017 年度は大雪が続いたことなどにより、道路除雪費が新潟市で 100億円、長岡市で 34 億円を超えた。道路除雪費用は地方自治体の財政を圧迫しており、効率的な除排雪運営も含めた的確な冬季道路管理が求められている。そこで、除雪車移動経路、降積雪分布、及び道路網情報を
GIS(Geographic Imformation System)上で重ね合わせて、道
路上の排雪量の推定や効率的な除雪ルートを導くためのシステムの開発を行っている。本稿では、初期的な結果を
報告する。
2.

データと除雪ルートの算出方法
道路網データには「ArcGIS Geo Suite 道路網新潟県版」

24時間
降雪深( cm）
0-0. 1
0. 1-10
10-20
20-40
40-60
60除雪車軌跡

を、降積雪分布には降雪センサー情報を用いた詳細降雪・気象情報提供システムから得られる 24 時間積算降雪深分布を用いた。また、除雪車の位置情報は長岡市の除雪車に搭載されたドライブレコーダーのデータを使用した。GIS
上での除雪にかかる時間の計算は、道路上の降積雪量に

図 1 2018 年 2 月 6 日 0 時の 24 時間積
算降雪深と除雪車移動経路。

よる速度低下を考慮して算出を行った。
3.

結果
ここでは 2018 年 2 月 6 日の事例(図１)を用いて、除雪車で取得したデータと GIS 上での計算値の比較結果を示す(図 2)。除雪にかかる時間を比較したところ、実際にかかった時間より GIS 上で計算した時間は約 180 分短かった。この差の原因として、GIS 上では駐車場の除雪を考慮していないこと、及び除雪車の降積雪量に応じた速度低下が正確に考慮できていないことが考えられる。今後は解析事例を増やし、GIS 上で計算した除雪時間を実際の除雪時間に近づけるための改良、及び効率的な除雪ルート
算出のためのアルゴリズムを検討する必要がある。
Ⓒ住友電工

謝辞
本研究は、内閣府宇宙開発戦略推進事務局「平成 30 年度 先進的な宇宙利用モデル実証プロジェクト」の一環として進められました。

© 2019 （公社）日本雪氷学会

図 2 2018 年 2 月 6 日の実際の除雪車の軌跡(青線)と GIS 上で設定した除雪ルート(ピンク線)。

19「雪おろシグナル」の高精度化にむけた積雪重量分布情報の融合○平島寛行 (防災科研雪氷)・本谷研（秋田大学）
・伊豫部勉(京都大学/JR 東日本)
河島克久(新潟大学災害研)・佐野浩彬(防災科研) ・奈倉登(ESRI)
1. はじめに
雪氷災害は日本全国で毎年 100 名前後の犠牲者を出しているが、そのうち屋根雪処理中の滑落等、除雪中の事
故は半数以上にのぼる。屋根雪対策の１つに、効率的な雪下ろしの判断基準となる参考情報の提供があるが、それには屋根雪荷重の見積りが有用である。そのような情報の提供を目的として、新潟大学の準リアルタイム積雪
分布監視システムで収集された積雪深と積雪変質モデル(SNOWPACK)を用いて積雪重量分布を計算して公開するシステム「雪おろシグナル」を開発した。雪おろシグナルは観測された積雪深に合う降雪量になるデータ同化を行って積雪重量を計算するため、密度が正しく計算されていれば積雪重量が正確に計算される。そのため雨雪判別や融雪量、捕捉率の誤差の影響が積算されやすい降水量から計算する方法より精度が高いことが確認されている。しかしながら、積雪深の観測されていない場所で補正して計算することは困難で、また細かいメッシュで多量の計算を行うには SNOWPACK では時間がかかりすぎる問題がある。一方、降水量を入力して計算する手法
は単純なモデルで積雪重量が計算できるため計算時間が短く、標高補正や降水量補正を行ってメッシュで計算して分布を作成することが容易であるといった利点がある。本研究では、特定地点における精度が高い雪おろシグ
ナルと、簡易な積雪モデルを用いた 1km メッシュの積雪重量分布の双方のデータを用いて、それぞれの長所を生かす形でのデータの融合を試みた。
2．雪おろシグナルについて
雪おろシグナルは SNOWPACK で計算された積雪重量の分布を色で表したもので、図 1a や c のように表示される。1m2 あたり 100kg 以下であれば安全を示す緑、300kg 以上で雪おろしの喚起を示す黄色、700kg 以上で倒壊の危険があることを示す赤で表す。https://seppyo.bosai.go.jp/snow-weight-niigata/ からアクセスできる。
使用方法等の詳細は上記リンクの「使用説明および注意事項」、または平島ら(2018)を参照されたい。
3．精度向上にむけた改良メッシュで計算が可能な単純な積雪モデルとして診断
型積雪分布モデル(本谷ら、2017)を用いた。山形県及び新潟県における 2018/19 の積雪重量分布について、双方のモデルから出力した積雪重量分布を融合した結果を図
１b 及び d に示す。融合の際には、積雪深観測点における雪おろシグナルの計算値が保存される前提で、診断型

a

b

c

d

積雪分布モデルで計算される分布の傾向が観測点間の内挿に生かされるようにした。1km メッシュで表された改良後の分布は、地形の影響が反映されて、高標高地域で積雪重量が多くなっている事が確認できた。今後は、この融合により積雪重量の推定精度がどう変わったか検証を進めていく予定である。
本研究は新潟大学災害・復興科学研究所共同研究費(2015-11, 2016-15, 2017-20, 2018-3)の助成で行われた。

図１ 改良前後の積雪重量分布の図 (a:1/21 改良
前, b:1/21 改良後, c:2/24 改良前, d:2/24 改良後)

参考文献
平島ら(2018): 積雪変質モデルを用いた積雪重量分布情報「雪おろシグナル」の開発, 寒地技術論文・報告集, 34, 20-23.
本谷ら(2017): ルーチン積雪深と積雪水量モデルに基づく秋田県内の全層積雪密度の解析, 東北の雪と生活, 32, 9-14.

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20
平成 18 年豪雪における積雪深分布の詳細解析○石川泰裕・秋山一弥（土木研究所 雪崩・地すべり研究センター)
1. はじめに2005（平成 17）年の 12 月から 2006（平成 18）年の 2 月にかけて新潟県中越地方が大雪となり，孤立集落が生じて社会的に問題となった。この豪雪は平成 18 年豪雪と命名され、各機関によって災害調査が行われた。調査のひとつとして 2006 年 2 月 25 日に航空レーザ測量（40.2km2）が実施され、積雪面の取得が行われた。この結果と市販の数値地形図を地表面データとして積雪深分布を算出したが、当時の地表面データは 10m メッシュレベルであったことから得られた積雪深分布の精度は低いものであった。その後、航空レーザ測量を用いた基盤データの整備が進み当該地域では平成 24 年度に湯沢砂防事務所で航空レーザ測量が実施された。この航空レーザ測量の成果を地表面データとして活用し積雪深分布と地形との関係について詳細な解析を行った。
2. 研究対象地域
研究対象地域は、平成 18 年豪雪の中心となった新潟県
中魚沼郡津南町と長野県下水内郡栄村にまたがる中津川沿いの地域（秋山郷）である（図 1）。
3. 調査方法
一般的に、標高と積雪深は関係があるとされていることから、標高を 100m 間隔で区分して各間隔の差分値の平均値を積雪深とした。標高と積雪深の関係を調べるために斜面方位別に解析を行った。
4. 結果

図 1.位置図

積雪深は斜面方位が北～東向きの斜面に多い傾向にあり、南～西向きの斜面では少ない傾向にあった。これは卓越する南西向きの風の影響と考えられる。標高 600～1200m では、標高が 100m 上昇するごとに積雪
深は 10～20cm 増加していた。標高 1500m 以上では、標高が 100m 上昇するごとに積雪深は 40cm 程度減
少していた。また、標高 1200～1500m では方位別の積雪深にばらつきがあり、標高以外の要素に依存していると考えられる（図 2、図 3）。今回得られた結果から、標高以外の要素が積雪深に影響している可能性が考えられるので、地上開度等の要素を追加し、積雪深と地形との関係について検討を行う。また、地域全体を対象にしているので、代表的な区域を設定し積雪深と地形との関係について調査を行う。

図 2. 斜面方位別の標高と積雪深の関係（四方点）© 2019 （公社）日本雪氷学会

図 3. 斜面方位別の標高と積雪深の関係（四隅点）

21
超小型 Doppler Radar を用いた地吹雪検知の検討
山崎正喜（スノーテック新潟）,○熊倉俊郎（長岡技大）,西内勇貴（長岡技大），遠藤優斗（長岡技大），中井専人（防災科研雪氷）,齋藤隆幸（スノーテック新潟）
1. はじめに
車載用等移動体向けレーダーが目覚ましい発展を続ける中，規制緩和により技術基準に適合した廉価な民生用センサーが数社から発売されている．その中で気象観測に応用可能と思われる部品（モジュール）で基礎実験を行ったので報告する．
2. 実験概要
入手したセンサーは 24GHz 帯を使用した移動体検出用のドップラーレーダーであり，使用例として人体検知や車などの反射面積の広い物の動きを対象としており，理想環境下において断面積 0.1m2 の物体が約50m より手前で移動した場合に検知可能である．このセンサーは電波出力が小さく連続波であることと，指向性が 45°×38°の楕円で固定方向に限定されるということ以外は気象観測で使用されているレーダーと原理的に大差ない．
まずは出力される規定の検知信号を野外で直接観測したところ， 20m 程離れた道路上を移動する車両側面を判別できる程度であった．ここで，検出感度を上げるため，検知信号を増幅すると共にマイクロコンピュー
タで読み取れるように信号の変化をデジタル化した．これによりセンサー前方の物体が接近または離反する際の速度変化を求めることが可能となった．
次に室内にて雪面跳躍を模し，図１(左)の様に装置を設置し，床面でφ2mm～3mm の発泡スチロール製
ビーズを扇風機(風速約2m)で飛ばして，上方0.3m 俯
角60 度に設置した本機の信号を計測した．その様子を
図 1(右)に示す．
3. 結果，課題
計測結果はオシロスコープと， 5KHz サンプリングのデジタルデータを PC で得た．床面の粒子移動を信号

図 1 実験概要の図(左)と現場写真(右)写真の赤丸内がセンサーである．
© 2019 （公社）日本雪氷学会

変化として捉えたときのオシロスコープでの結果を図 2に示す．ビーズの射出量を任意に変化させて試行した
ところ，図 3 のように反射強度から移動量変化が確認できた．
信号のデジタル化により粒子の移動速度も原理的に算出可能であるが集合体の計測をしているため，何に対応するのかを明らかにする必要がある．また，時系列の信号強度を相互比較するには，対象物との距離を一定に保つ必要がある．なお，屋外では樹木等の変化（移動）が周囲ノイズとして検出されるために対策が必要であり，他に風に対する観測方向の検証，降雨・降
雪・着氷対策等，課題が多い．
現在は，ノイズ原を極力排除する形で新たな実験装置を作成中であり，風速 8m 程度で更に細粒での流れを確認する予定である．

図 3 ビーズ量によるスペクトルの変化
下から，ノイズレベル，ビーズ少，中，多，ノイズをカットしたビーズ多を示す．

図 2 オシロスコープでの観測結果
緑・生信号／紫・スペクトル／黄・平滑化反射量である．

22
圧雪の土壌凍結への効果と地球温暖化に対する応答○勝山祐太・稲津將（北大院理）1. はじめにが、年最大積雪深は変化しなかった。一方で、十圧雪は積雪の断熱効果を弱めるため，土壌凍結

勝南部では年最大積雪深が約 20cm 減少した。そを促進する効果があるほか（Shimoda et al., 2015），の結果、圧雪を行わなかった場合の年最大土壌凍

そ れに よる生 態系 への影 響も 指摘さ れて いる結深の将来変化は，十勝北部・南部で，それぞれ（Casagrande et al., 2019）．また，地球温暖化は，

約 20%減少・増加した（図）．また、積雪深が 10cm

積雪の湿雪化を促進するため（Katsuyama et al.,

増加する毎に圧雪を行ったところ、1990 年代と2017），積雪の断熱効果は将来弱くなる可能性が比べて全球平均気温 2°C 上昇年代では、圧雪によある．一方で，地球温暖化による気温上昇により，る土壌凍結促進効果が弱まった。

土壌凍結深は大幅に減少する可能性も指摘されている（Inatsu et al., 2016）．本研究では，北海道

参考文献

十勝地方を対象に，温暖化による積雪の湿雪化をCasagrande et al. (2019): Impact of ski piste

考慮したうえで圧雪の土壌凍結への効果が今後

management on mountain grassland ecosystems in

どのようになるか検討する．

the Southern Alps, Sci. Total Environ., 665, 959-967.
Inatsu et al. (2016): Soil-frost depth change in eastern

2. 方法
本研究では，Katsuyama et al. (2017) で使用されHokkaido under +2K-world climate scenarios,
SOLA, 12, 153‐158.

たものと同じ 1990 年代と全球平均気温 2°C 上昇

Katsuyama et al. (2017): Global warming response of

年代の地球温暖化予測データを SNOWPACK モデ

snowpack at mountain range in northern Japan

ルの入力値とした．モデル計算における圧雪は，

estimated using multiple dynamically downscaled

積雪層を 500 kg m-3 に圧縮することで実現した．

data, Cold Reg. Sci. Technol., 136, 62‐71.

圧雪による土壌凍結効果の妥当性は，北海道芽室

Shimoda et al. (2015): Possible soil frost control byのアメダス観測データを SNOWPACK モデルの入snow compaction on winter wheat fields, J. Agric.

力値とし，Shimoda et al. (2015) で行われた圧雪実

Meteor., 71(4), 276‐281.

験を再現することで検証した．

3. 結果
Shimoda et al. (2015) で行 わ れ た 圧 雪 実 験 を
SNOWPACK モデルで再現した結果，土壌温度−2°C 以下の深さを土壌凍結深と定義したとき，最も Shimoda et al. (2015) と整合的な土壌凍結深を得ることができた．そこで，本研究では，−2°C 以下の深さを土壌凍結深とする．
全球平均気温 2°C 上昇年代では、1990 年代と比図．圧雪を行わなかった場合の−2°C 以下で定義さ

べて、十勝北部では積雪初日が 1 か月程遅くなる

れた年最大土壌凍結深の将来変化（%）．

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23
乗鞍岳東斜面における局地風系に及ぼす積雪の影響
上原元樹・西村基志（信州大学大学院）
・佐々木明彦（国士舘大学）・鈴木啓助（信州大学）

1 はじめに
本研究では，北アルプス南部に位置する乗鞍岳（標高 3026 m）の東斜面における，特異的な局地風系の存在と，その風系の形成に及ぼす積雪の影響について検討する．世界的にも稀な多雪地帯である日本の山岳において，大気―陸面の相互作用を通じて，積雪が，大気環境形成に影響することは十分に予想される．しかしながら，山岳地域の気象観測や積雪観測の不足（鈴木・佐々木，2019）によって，山岳地域の気象の実態すらも十分に明らかとなっていない．本研究では，気象観測の実測値を用いて，山岳における局地風系と積雪との関係について明らかにする．

2 方法
風向・風速の観測（図 1★）は信州大学乗鞍ステーション（以下，乗鞍 st.）（標高 1450 m）で行った．また，積雪深の連続観測（図 1●）を 4 地点（位ヶ原：標高 2360 m，冷泉：標高 2220 m，三本滝：
標高 1810 m，休暇村：標高 1590 m）にて行った．
解析に用いた風ベクトルは，正の西風成分が西風・斜面下降風に該当し，負の西風成分が東風・斜面上

図 1 観測地点とその周辺地形

昇風に該当する．

3 結果・考察
乗鞍 st.では，次の 2 種類の日変化が認められた．1) 日中の間は斜面上昇風が吹き夜間は斜面下降風が吹く日変化(夏型風系，図 2a）と，2) 日出後から昼前ごろまで斜面上昇
風が吹き，その後は日中にもかかわらず斜面下降風が吹く日
変化（春型風系，図 2b）である．主に，冬季から春季は春型
風系が卓越し，夏季から秋季は夏型風系が卓越する．
特異的な日変化をする春型風系の形成において，積雪が影響していると考えられる．雪面上に相対的に暖かい大気がある場合，接地層が冷却され，斜面下降風が駆動される（Whiteman,2000）．大気と雪面との温度差が大きくなる昼
過ぎに，谷の上流部で発達した斜面下降風が支配的に働く風系が形成されると考えられる．
また，春型風系から夏型風系への移行は数日のうちに急激に変化し，その変化時期は谷の上流側地点の消雪に対応していた． 特に，冷泉の消雪との対応がよく，地理的に離れた

図 2 乗鞍 st.における各月，各時刻の西風成分中央値．a) 夏型風系の卓越期，b) 春型風系の卓越期地点の風系に，積雪が遠隔的に影響している可能性が示唆された．

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24
積雪期の上高地における冷気湖○黒雲勇希 (信州大学)，佐々木明彦 (国士舘大学)，鈴木啓助 (信州大学)
1. はじめに大気現象は気温，日射量，風速などの様々な要素から成り立っており，これらは自然環境における諸現象の制御因子となっている．とりわけ気温は様々な研究分野にとって基礎的な情報であり，地表付近の気温分
布の把握は，雪氷学，水文学，生態学，資源管理や防災など，様々な研究分野にとって不可欠である．気象要素は標高の変化に伴って空間的に変動を示すため，複雑な地形を有する山岳地域では局地的な大気現象が発生しやすい．中でも冷気湖は鉛直方向，水平方向の双方の気温分布に影響を与えるため，山岳地域の気象を把握する上で重要な現象である．また，我が国の中部山岳地域のような冬季に積雪のある地域では，積雪も地表付近の気温に影響を与える因子となりうる．積雪は地中からの熱伝達に対し絶縁層として働くのみな
らず (Whiteman et al., 2004)，新雪は特にアルベドが高く，雪面上の温度上昇を妨げる効果を有するため (近藤, 1987)，冷気湖の発達および維持に関わる重要な要素である．
中部山岳地域の上高地では冷気湖が頻繁に発生しており，冬季の冷気湖の消長には積雪が影響している可能性があるが，実際の観測に基づく研究事例が乏しく，積雪による冷気湖への影響は明らかにされていない．
そこで，本研究では積雪期の上高地で生じる冷気湖について，主に積雪と関連付け，発生条件および消長を明らかにすることを目的とした．
2. 方法
研究対象地域は，北アルプス南部に位置する上高地の中部の岳沢および明神岳周辺である．信州大学上高
地ステーション (標高 1530 m) に自動気象観測装置を設置し，気温，風向，風速，降水量，日射量，降雪深を観測した．上高地ステーション近傍の岳沢には，斜面上に標高 100 m 間隔で 1600 m から 2300 m まで気温
ロガーを設置し，気温を観測した．本研究では 12 月から翌 3 月までを積雪期と定義し，2011/2012 年から2014/2015 年の積雪期を解析の対象とした．
3. 結果および考察
期間内に上高地で発生した全ての冷気湖について，持続時間と最大逆転強度は有意な正の相関を示した．
冷気湖の最大逆転強度と発生数は滑らかな反比例的関係を示し，強い気温逆転を伴う冷気湖ほど発生数が少なかった．一方，冷気湖の持続時間は 17 時間に明瞭な発生数の閾値が見られ，13 時間前後に夜間の冷気湖の持続時間に対応すると思われる発生数のピークが現れた．これは積雪期の夜の長さが 11 時間から 14 時間程度であり，放射冷却に伴う冷気湖の最大持続時間が制限されるためであると考えられる．また，発生数は少ないながらも，持続時間が 17 時間を超える冷気湖も観測された．このうち持続時間が 23 時間以上のものについては，翌日中も気温逆転が持続していた．これらの冷気湖は持続型冷気湖 (Whiteman et al., 2001) であると考えられる．直前の降雪から冷気湖の形成開始までの経過時間と，冷気湖の持続時間には負の相関が認められた．この関係は，降雪から時間が経過するに伴って新雪が変態するとともに，アルベドの減少により地表付近が昇温しやすくなり，冷気湖の解消が早まることを反映していると推測され，新雪の存在が持続型
冷気湖の発生要因であることを示唆するものである．
冷気湖の構造および消長を明らかにするため，事例研究を行った．持続型冷気湖は，降雪後に形成された
夜間の冷気湖が，日中も解消されずに次の夜間まで維持されることで発生した．これは地表に積もったアルベドの大きな新雪の昇温抑制効果により，十分な日射がある状況下であっても，地表付近の気温上昇が妨げられるためと推測される．冷気湖の解消過程では，低気圧の接近に伴い，冷気湖が形成された渓谷内に暖気が侵入して冷気を追い出す過程が観測された．冷気の追い出し過程では，移流性逆転により接地逆転層が解消の直前に強化される現象も見られた．
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25
積雪期の上高地における冷気湖形成〇小山紗莉（信州大学・院）・西村基志（信州大学・院）・鈴木啓助（信州大学）
1．はじめに山岳地域は標高が高く，複雑な地形などの特有の条件により，様々な大気現象が生じる．山岳地域においては，短波放射や長波放射が複雑な地形の地表面に入射することで，特異な大気現象が発生する．
例えば山谷風などがあげられるが，本研究では冷気湖について焦点を当てて検討する．一般的に冷気湖
は，よく晴れた静穏な夜間に閉鎖的な地形である盆地内において形成されやすく，標高が低くなるほど気温が低下する大気の層である．さらに，冷気湖の要因である放射冷却は，積雪がある乾燥晴天日に最も大きいため，積雪期の夜間冷却量が増加し，逆転した気温の強度や冷気湖層の厚さが大きくなる．
積雪期の冷気湖形成機構について様々な観点から研究が進められている．本研究では，積雪期の上高地における冷気湖の形成機構について，気象条件の影響を考慮し，熱収支解析から明らかにすることを目的とする．
2．方法
本研究の観測対象地点は，上高地（1490 m），岳沢（1600 m，1700 m，1800 m），西穂高岳（2355m）である．調査項目は，上高地と西穂高岳では気温（℃），相対湿度（％），気圧（hPa），風向（degree），
風速（m s-1），下向き・上向きの短波放射量（W m-2），下向き・上向きの長波放射量（W m-2），岳沢では気温（℃）のみである．各観測項目は，60 分間隔のデータを使用した．解析対象期間は，2016/17 年
および 2017/18 年の上高地地点での積雪期間とした．期間はそれぞれ，2016 年 12 月 6 日から 2017 年
5 月 4 日，2017 年 11 月 17 日から 2018 年 4 月 16 日である．また，本研究では解析対象期間を積雪期としているため，地表面と雪面を同義とする．
3．結果と考察本研究では観測期間に形成される冷気湖を 8 種類の冷気湖イベントに分類する．今回はその内の 3 種類に焦点を当てる．1 つ目は「静穏な発達」で，夕方に冷気湖が形成され，日の出後に解消される一般
的な冷気湖である．2 つ目は，夕方に冷気湖が形成されるが，夜間に一度冷気湖が解消され，再び形成される「混合イベント」である．3 つ目は，冷気湖の上層のみ気温上昇が短時間みられる「上層の乱れ」
である．この 3 つの冷気湖イベントは，それぞれ，冷気湖形成中に気温上昇が発生する標高地点や，気温上昇の大きさが異なる．静穏な発達では，冷気湖形成中はどの標高でも気温が下降し，冷気湖が解消するまで気温上昇は見られない．混合イベントでは，冷気湖形成の後に全層において気温上昇が発生し，気温逆転が一度解消されるまで気温が上昇する．上層の乱れは標高が高い地点において気温上昇が発生する．しかし，気温上昇によって逆転層（冷気湖）は解消されない．
冷気湖イベントの発生割合を，2016/17 年と 2017/18 年の月別にまとめると，2016/17 年は 2017 年
4 月，2017/18 年は 2018 年 3 月に静穏な発達が最も多くを占めている．混合イベントは 2017 年 2 月と12 月に 1 回ずつ，上層の乱れは 2017 年 1 月に 2 回，2 月に 1 回発生した．上高地における乱流の発生のしやすさや日本上空の気圧配置などが，冷気湖イベントの発生日数に関係していると考えられる．

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26
融雪型火山泥流を模した回転ドラム実験−凝集体の形成とその物性の解明−◯新屋啓文（新潟大学），小田憲一（日本大学），桂木洋光（名古屋大学）している．応力とひずみに比例関係が確認され，その傾き（弾性率）は雪の体積比の増加に伴い減少傾向にある．つまり，大きな凝集体ほど柔らかいと言える．
発表では，これらの結果に加えて，画像解析と試料真密度から推定された凝集体の体積差を用い，空隙率の評価について紹介する．

50

100

aggregate
water + snow
tephra

80

40
60
30
40
20
20

10

３．結果
図 1 は，形成された凝集体の質量と組成を示している．雪の体積比 1%の場合，凝集体は確認されず，流動時の摩擦熱による融雪が考えられる 3)．
一方，雪の体積比 5-20%の場合，単一の凝集体が形成され，その質量は雪の増加に伴い増大した．
いずれの場合も，凝集体に占めるテフラの質量比は約 50%であった（図 1 の◇）．図 2 は，一軸圧縮試験で得られた凝集体の応力・ひずみ曲線を示© 2019 （公社）日本雪氷学会

0
01
5
10
15
20
Initial volume fraction (snow/water) [%]0

図 1 雪の体積比と凝集体の質量の関係（◇：凝集体に占めるテフラの質量比）
100
80
Stress [kPa]

２．実験手法
実験は，新潟大学災害・復興科学研究所の 0℃の低温室で行われた．混合試料として，36-63 µmのテフラと 1-2 mm のざらめ雪，
蒸留水を用いた．
各試料の温度を 0℃に調整した後，直径 90 mm，
高さ 150 mm のガラス容器内に試料を封入した（試料の総体積≒容器体積の 20%）
．この際，テ
フラと水は 27:22 の質量比で固定させ，雪は水の体積比 1-20%の範囲で変化させた．そして，ガラス容器をポットミル回転台に乗せ，回転速度 60rpm，回転時間 20 分で回した．
回転終了後，容器内の混合物を篩に拾い上げ，凝集体の形成を確認した．凝集体が形成された場
合は，その個数と大きさ，質量を計測するとともに，一軸圧縮試験を実施した．その後，濾紙による凝集体の脱水と定温乾燥機による凝集体の乾燥を通して，凝集体の組成（テフラ，水，雪の各質量）を調べた．

Mass fraction of tephra
in aggregate [%]60

Aggragate mass [g]１．はじめに火山泥流（ラハール）は，火山噴火に伴う火口
湖の水の流出や豪雨などによって引き起こされる火山砕屑物（テフラ）と水の混相流下現象である．特に，火山が積雪や氷河で覆われた冠雪活火
山地域では，多量の融雪水が生じるため，融雪型
火山泥流と呼ばれる．近年，これら複数の火山泥流の発生シナリオを考慮し，火山泥流の多様な流動形態が提案されている 1)．これまでに，雪を含む火山泥流の縮小実験は，テフラ・水・雪の混合物を斜面に流下させた実験 2)のみである．沖田ら（2018）は，雪を核とした凝集体が泥流の速度低下の原因であることを見出した．
本研究では，融雪型火山泥流の発生初期段階と想定されるテフラ・水・雪の混相流における凝集体形成とその物性を明らかにするため，低温室にて回転ドラム実験を実施した．

60
40
snow 5%snow 10%snow 15%snow 20%

20
0
0

0.1

0.2

0.3
0.4
Strain [-]

0.5

0.6

図 2 圧縮試験による凝集体の応力・ひずみ曲線（変形初期に弾性域が確認される）
参考文献
1) Kataoka, S. K. et al. (2018). Earth, Planets andSpace, 70:113.
2) 沖田竜馬 他 (2018). 寒地技術論文・報告集,
34, I-007.
3) Fischer, J.-T. et al. (2018). Geophysical Research
Letters, 45, 11,219-11,226.

27
立山室堂山北斜面における消雪と NDVI の変化○杉浦幸之助（富山大）
・松本健吾（富山大）
・和田直也（富山大）
1. はじめに

立山・室堂山北斜面において，低標高 A ラインから高標高 E ラインまでの 5 ラインの地表面に 10m 間隔で10 個ずつの合計 50 個の温度計を設置して，地温と消雪の関係が調べられてきた（初鹿，2013）．また，同観測網で融雪期に積雪深と積雪水量を実測し，積雪分布と植生の種類の関係も調べられている（杉浦ら，2016）．そこで本研究では，積雪が植生へ与える影響評価の一環として，先行研究により設定された 50 地点の観測網で融雪期に野外観測を実施し，消雪と植生活性度の関係を調べたので報告する．
2. 解析方法

立山室堂の南方に位置する室堂山の北向き斜面（10m 間隔に 10 点の観測点が 5 ライン配置されている 50点の観測網．図 1）を対象に，2018 年 5 月から 9 月にかけて合計 6 回の融雪および植生観測を実施した．測深棒を用いて 50 点の積雪深を測定し，観測網の代表 1 地点で神室型スノーサンプラーを用いて積雪水量を測定した．また，改良型デジタルカメラを用いて観測網の植生を撮影した．撮影された 1 枚の植生画像から10 点の正規化差植生指数 NDVI[= (近赤外バンド - 赤バンド)/(近赤外バンド + 赤バンド)]を求め，平均値を算出した．
積雪が植生へ与える影響評価の一環として，夏期 NDVI の上昇変化はどれくらい積雪深と関係があるのかを調べるために，NDVIsummer（=NDVI8/7 − NDVI7/23．夏期に NDVI が変化（増加）した値に相当．NDVI8/7 は 8 月 7 日のNDVI であり，NDVI7/23 は 7 月 23 日の NDVI）と融雪観測初日の同地点の積雪深との相関を求めた．また，NDVI
はどれくらい融雪水と関係があるかを調べるために，
NDVIinitial（消雪して植生が初めて観測された日の NDVI）と，その 15 日前もしくは 30 日前の同地点の 10 日間積算融雪量との相関を調べた．
３．結果と考察

本解析の結果，以下のことが明らかになった．
1. 夏緑性草本であるイワイチョウが優先する「イワイチョウ・ショウジョウスゲ群落」や夏緑性低木が
2.
3.
4.

優先する「チングルマ群落」の２つの雪田植生に関しては NDVI が短期間で大きく上昇した．
常緑性低木が優先する「ハイマツ群落」では NDVI の変化が緩やかだった．
観測日が遅い時期になるにつれて同種の NDVI 標準偏差は小さくなった．
植生タイプによっては夏期 NDVI の上昇変化と積雪深との間に正の関係性が見られた．

5. 消雪直後の NDVI と 15 日前もしくは 30 日前の積算融雪量との間には顕著な関係性が見られなかった．
なお，本対象地は平坦部が少なく稜線部や斜面地形となる地点が多いことから，融雪水は斜面下部や谷部へと流れ込む地形の影響により，観測地点における植生に対して融雪量に応じた水分供給ができていない可能性も考えられた．

図 1 対象とする 50 点観測網の植生．
●イワイチョウ・ショウジョウスゲ，●チングルマ，●ハイマツ群落，●イネ科，●礫．

© 2019 （公社）日本雪氷学会

28
中部山岳地域の複数地点における雪面熱収支特性の比較〇西村基志（信州大学・大学院）
・佐々木明彦（国士舘大学）
・鈴木啓助（信州大学）
1. はじめに
冬季に低温環境となる山岳地域では，冬季降水によって大量の積雪がもたらされる．積雪は周囲の大気の昇温を緩和し，積雪融解による融雪水は土壌への水の安定供給源となることからも，積雪は周囲の気象や植生に多大な影響を与えている．融雪に大きく寄与する雪面熱収支の特徴は，対象地域の気象条件に大きく影響を受けるため，その地点の気候や周辺の自然環境を反映しているとも考えられる．しかし，山岳地域では
気象観測網が未整備であり，積雪量や融解過程といった積雪環境の動態はいまだ明らかとなっていない部分が多い．
そこで本発表では，積雪融解特性の地域性を明らかにするために，上高地，乗鞍高原および西穂高の 3 地
点の雪面熱収支特性について，地理的条件や周囲の環境の観点から比較を行うことで，亜高山帯での季節積
雪の消耗過程およびその特徴について考察する．
2. 観測地点・解析方法
信州大学では自動気象観測装置を上高地 (1490 m a.s.l.)，乗鞍高原 (1590 m a.s.l.)，西穂高 (2355 m a.s.l.) の3 地点に設置し，観測を実施している (図 1)．上高地は標高差 1000 m にも及ぶ盆地地形の底部に位置している．乗鞍高原は上高地と同標高帯であり，乗鞍火山体の山体東斜面上に位置しており，周囲は針葉樹林帯
である．一方，西穂高は亜高山帯上部の森林限界付近に位置しており，稜線上に位置している．
上記 3 地点では気温 (℃)，相対湿度 (%)，気圧 (hPa)，風向 (degree)，風速 (m s−1)，放射 4 要素 (W m−2)，
積雪深 (cm) を観測し，2016/17 年冬季の気象観測データを用いて (1) 式に示す雪面熱収支の解析を行った．
降水量 (mm) の観測については，上高地は気象庁の AMeDAS の観測値（上高地）を用い，乗鞍高原では気象観測地点から水平距離で 1.8 km 離れた地点（信州大学乗鞍ステーション）の観測値を用いた．西穂高は冬期の降水量の観測を行っていないため，春期から観測を再開した 2017 年 3 月 29 日以降の観測値を使用した．
乱流フラックスの解析にはバルク法を用いた．なお，本研究では雪面へ入射する熱輸送の方向を正と定義した．
(1)

𝑆𝐸𝐵 = 𝑅𝑛𝑒𝑡 + 𝐻 + 𝐸 + 𝑄𝑃
(W m−2) は雪面熱収支，𝑅(W m−2) は正味放射量，𝐻

𝑆𝐸𝐵
𝑛𝑒𝑡
熱フラックス，𝑄𝑃 (W m−2) は降雨伝達熱である．

(W m−2) は顕熱フラックス，𝐸(W m−2) は潜

3. 結果・考察
3 地点ともに最も大きなエネルギー源は短波放射によるものであった．
また，潜熱フラックスが負の値を示しており，内陸部に位置する中部山
岳地域の熱収支特性の地域性が見られた．
上高地では盆地内に冷気湖が形成されやすく，長波放射による冷却効
果の可能性が見られた．また，乗鞍高原では周囲の植生によって風速が小さくなり，乱流が起こりにくい環境が形成されたため，乱流フラック
スの占める割合が小さくなっている．西穂高では低温環境であるため，乱流による融解熱輸送よりも，太陽高度の上昇による短波放射の増加による影響が大きくなっている可能性が示唆された．

表 1. 積雪期全期における熱収支解析の結果．各熱要素の割合 (%) を示している．

Kamikochi

208.0

Sensible Heat
Flux
-102.6
9.3

Norikura

182.2

-81.2

2.9

-4.8

2.7

© 2019 （公社）日本雪氷学会
133.4
Nishi-Hodaka

-31.8

0.4

-2.5

3.1

Net Shortwave
Radiation

Net Longwave
Radiation

Latent Heat Advection Energy
Flux from Rain
Flux
-17.4
2.7

図 1. 気象観測地点（基図に国土地理院地理院地図を使用）

29
北海道厚真町の少雪寒冷な環境における融雪過程○松元 高峰・河島 克久（新潟大学災害・復興科学研究所）・
沖田 竜馬（新潟大学大学院自然科学研究科）・卜部 厚志（新潟大学災害・復興科学研究所）
１．はじめにとともに夜間の冷え込みが弱まって，表面熱収支の2018 年 9 月 6 日に発生した北海道胆振東部地震

日積算値は正の状態が続くようになる．このころから，によって，北海道厚真町では多数の斜面崩壊が生

積雪底面からの流出が毎日観測されるようになった．

じた．地震発生から最初の冬に，多量の融雪水が緩

表面融雪のピークから底面流出のピークまでの遅れ

んだ斜面に供給されるようなイベントが起こった場合

時間は，3 月上旬には 1～2 時間であったが，3 月中には，崩壊が再び発生する可能性もあるとの観点か旬に入ると 1 時間以下になった．

ら，著者らは崩壊斜面近傍において表面融雪量や表面融雪量と積雪底面流出量の日積算値を比較

積雪底面流出量，さらに地温や土壌水分量の観測

すると，融雪量の大きかった 3 月 9 日，10 日，12 日を行なった．結果的に，災害を引き起こすような融雪には，表面融雪量とほぼ同等の底面流出量が観測

イベントは幸いにも発生しなかったが，観測によって得られたデータから，少雪寒冷な気候環境におけるされたものの，それ以外の日には表面流出量の方が底面流出量よりも多かった．そのため，ライシメー

融雪過程の詳細を議論することが可能となった．本
研究では，表面熱収支などの融雪特性を議論する

ター上の積雪水量を計測した 2 月 22 日から，消雪しとともに，表面融雪量と積雪底面流出量との違いに注目して，積雪層内で再凍結してしまう融雪水の量

積算値が 106 mm だったのに対して，表面融雪量の積算値は 198 mm と 2 倍近くも大きい．そして，2 月

的な評価も試みる．
２．研究方法22 日におけるライシメーター上の積雪水量とその後

2018 年 12 月 28 日から 2019 年 3 月 29 日まで，厚真町高丘地区の斜面崩壊残土上において実施した

値に近い一方で，表面融雪量の積算値よりはかなり小さな値であった．このことは，積雪表面で発生した

気象・積雪観測データを用いて熱収支各項を算出

融雪水のうち，積雪層内で再凍結してすぐには流出することで，表面融雪量を求めた（熱収支項のうち，しなかった成分が，期間全体では 82 mm というかな

顕熱・潜熱フラックスの算出には大気安定度を考慮したバルク法を用いた）．積雪底面流出量は，屋外りの量に達していることを示している．

た 3 月 16 日までの期間における積雪底面流出量のの降水量の和は 116 mm であり，底面流出量の積算用流し台を利用した小型ライシメーターを現地に設置して実測した．そのほか，地温や土壌水分量などの計測を行なうとともに，2 月 22 日には現地で積雪水量の計測と積雪断面観測を実施した．
３．結果
厚真町高丘地区では，観測開始から 2 月中旬まで，気温が氷点下の状態がほぼ連続しており，2 月
22 日時点での積雪（積雪深：41 cm）は，地表から 31
cm まで，しもざらめ・こしもざらめ雪層から成っていた．積雪深が 2 月 12 日に最大（54 cm）を迎えた後，
2 月 18 日以降は連続して日中に表面融雪が発生す
るようになる．しかし 3 月初めまでは，夜間の気温が-10℃前後にまで冷えて表面熱収支の日積算値が負になることが多く，積雪底面からの水の流出は

図 1 厚真町高丘地区における 2019 年 2 月 15 日
から 3 月 16 日までの積雪深，気温，積雪層内へのほとんど発生していない．
3 月 3 日以降になると，日中の融雪量が大きくなる

水の流入量（表面融雪量と雨量の和）と流出量（積雪底面流出量）の時間変化．

© 2019 （公社）日本雪氷学会

30
自然積雪の３次元間隙構造に基づくフィンガー流の数値計算の試み○勝島隆史(森林総研) ・安達聖・山口悟(防災科研・雪氷)・尾関俊浩(北海道教育大) ・熊倉俊郎(長岡技科大)１，研究背景と目的

求めるとともに，各間隙がどの間隙に接続するか

自然積雪での乾雪への浸透に際して形成するフを求めることで，間隙の 3 次元構造を計算した．

ィンガー流の大きさは，どの程度の大きさを持ち，雪の物性値の何に関係するのか？筆者らは，これ得られた内接球の半径から Jurin's law により間隙の持つ毛管ポテンシャルを，内接球の高さ方向を明らかにするために MRI による高速 3 次元撮の中心位置から重力ポテンシャルを求め，この 2像手法を乾雪への浸透に適用して，フィンガー流

つの和を個々の間隙が持つ水ポテンシャルとした．

の発達の非破壊的観察を行った．しかし自然積雪

そして，計算領域上端に位置する間隙を全て含水を用いた浸透実験では，鉛直方向に対する間隙のさせ，計算領域内の含水した間隙に接続する間隙

差異によって形成するキャピラリーバリヤー（以下，CB）が各所に顕在するため，MRI の撮像画のうち，最小の水ポテンシャルを持つ間隙を探索し，これに水が浸入する操作を繰り返すことで，像からフィンガー流の大きさを明瞭に判読できた

浸潤前線が前進する状態を表現した．

ケースは少なく，実験結果から雪の物性値との関

３，結果
図 1 に，MRI による浸透実験の結果と，PMIP

係を導くことは困難であった．これを解決する別の手段としてフィンガー流の発達を再現する数値モデルによる計算結果を示す．図では，3 次元デ計算が考えられるが，これまでに提案されたモデータを鉛直方向に投影したものを実寸大で示した．

ルは，何らかの仮定に基づいて間隙や毛管力の大MRI の実験結果は，密度 169kg/m3 のこしまり雪

きさやばらつきを計算に取り入れる必要があることから，予測に使用することは困難であった．

を対象として，4.5mm/hr のフラックスで水を上

本研究では，自然積雪に形成するフィンガー流の大きさを明らかにするために，間隙の３次元構

ップショットを示した．MRI によって観察したフィンガー流の発達や撮像領域の中央部の CB での造を計算に直接使用することで，間隙の種々の仮側方流の形成が，計算において概ね再現されてい定を全て排除した，フィンガー流の発達を間隙スた．計算されたフィンガー流の水平断面の太さはケールで直接計算する新しい手法の開発を試みた．
２，研究手法

鉛直方向に変化しており，間隙の鉛直分布が反映されたものと思われる．

多孔質体中の流体が別の流体に置換する過程をモデル化したインベーションパーコレーションに謝辞 本研究は JSPS 科研費 16K12860 の助成を端に供給した時の，供給開始から 43 分後のスナ受けたものです．

基づいて計算手法の開発を行った．Glass etal.,(2003) は，巨視的に見た間隙の集合体を 1 つの計算要素と定義し，水ポテンシャルが最小となる要素から順に水が浸入すると仮定したモデルを提案し，土壌中のフィンガー流の発達の再現に成功した．本研究では，これを拡張し，個々の間隙の大きさや接続関係を計算に直接使用する ”Pore-scale” modified invasion percolation
model (以下，PMIP モデル)を新たに開発した．
具体的には，まず X 線 µCT により解像度 20μm で取得した 500×500×3016 ピクセルの雪の 3
次元データに対して，気相に該当するピクセルを

図 1 乾雪内部に形成するフィンガー流

3D watershed segmentation 法を用いて個々の間隙に分割し，間隙に内接する最大の球の半径をa)MRI による実験結果b)PMIP モデルによる計算結果© 2019 （公社）日本雪氷学会

31
新型誘電式含⽔率計(WISe)の性能テストに関する報告⼭⼝
1.

悟（防災科研・雪氷）・本吉弘岐（防災科研・雪氷）

はじめに

積雪断⾯観測において, 含⽔率を測定する⽅法としては⼤きく分けて⼆つの⽅法（熱量式、誘電式）が知られている. 誘電式の含⽔率計としては Denoth 式が⼀般的であり, 熱量式に⽐べフィールドでの測定が簡単なためによく使われている. 近年フランスの A2 Photonic Sensors 社が, フランス気象局（メテオフランス）と共同で, 新型の誘電式含⽔率計(WISe)を開発した. 今回それを借りることができ, ⽇本の雪で性能テストを実施したので報告する.
2.

WISe
図 1 に WISe の写真を⽰す. WISe は, 円筒状のセンサー部(⻑さ26cm, 直径 8cm)と表⽰部分(25cm×13cm×6cm)に分かれている（重量は約 1kg）. 特徴としては, 測定範囲が不明瞭な Denoth 式と違い, 円筒状のセンサー内の雪の含⽔率を測定するので, どの部分の雪の含⽔率を測定しているかが明確にわかる点である. 図2 に測定の様⼦を⽰す. 測定⽅法は円筒状のセンサー部を積雪層

図 1 WISeに差し込み誘電率の測定を⾏い, 事前に測定した密度を⼊⼒すると, 体積含⽔率(θv)と重量含⽔率(θw)がその場で計算され画⾯に表⽰される.
3.

性能テスト

性能テストは, 防災科研の積雪・気象観測点の⼀つである栃尾
⽥代観測点(423 m a.s.l.)において, 2019 年 3 ⽉ 18 ⽇(積雪深 156cm), 4 ⽉ 8 ⽇(積雪深 105 cm), 4 ⽉ 17 ⽇(積雪深 60cm)に実施した. なお 4 ⽉ 17 ⽇は, ⿂沼市守⾨でも実施した. 含⽔率の真値と

図 2 測定⾵景

しては, 遠藤式含⽔率計の測定結果を⽤いた. なお遠藤式含⽔率計の測定試料は, 実際に WISe が測定した試料（円筒内の雪）を⽤いた. 両者を⽐較すると, 深さ⽅向の含⽔率の変動傾向はよく⼀致した. ⼀⽅で, WISe の測定値は遠藤式の値に⽐べると若⼲⼩さめの含⽔率を⽰すことがわかった.
WISe の測定は慣れると 1 分以内で終わるのでフィールドで使うには便利である. また Denoth 式が別途含⽔率を計算する必要があるのに対し, WISe はその場で含⽔率が表⽰されるので, 測定ミスを無くすことができる. その反⾯, 現段階では含⽔率の計算アルゴリズムが公開されていないため後⽇の再計算が難しいこと,
計測のたびに現場で密度の値をカーソルキーで⼊⼒しなければならないこと等, 若⼲不便な点もある. その点に関しては今後の改良が期待される.

© 2019 （公社）日本雪氷学会

32
立山・室堂平における積雪層中の化学成分濃度の特徴（Ⅱ）
渡辺幸一・姫玖玖・砂田悠太朗・津田貴之・源本楓（富山県立大）
島田亙・青木一真・川田邦夫（富山大）
はじめに
立山・室堂平（36.6˚N，137.6˚E，標高 2450 m）では、11 月頃から積雪が始まり、毎年 4 月には通常 6 m を超える積雪層が形成される。形成された積雪層は、寒候期のさまざまな大気環境情報を記録している。そのため、室堂平での積雪試料の化学分析は、直接的な観測が困難な時期の高所大気環境を考察する上で重要となる。室堂平
での積雪化学成分の測定は、1990 年代から行われ、多くの重要な知見が得られている（長田ら, 2000）。演者らは、2003 年以降、4 月の立山・室堂平において積雪中の主要イオン成分、過酸化物やアルデヒド類の測定を行ってきた（岩間ら, 2011；Watanabe et al., 2011, 2012；渡辺ら, 2016）。山岳域の自然環境評価のためには長期間に渡る測定の継続が必要である。本研究では、室堂平で実施した積雪断面観測の結果について、積雪中のイオン成分およびアルデヒド類の動態について報告する。

方法
4 月の立山・室堂平において、積雪層の断面観測、10 cm 間隔の化学分析試料の採取を行い、積雪試料を融解させないまま富山県立大学に持ち帰り、冷凍保存した。アルデヒド類濃度の測定は、試料採取後数日以内に（融解後直ちに）HPLC・ポストカラム法（岩間ら, 2011）により、ホルムアルデヒド（HCHO）およびアセトアル
デヒド（CH3CHO）濃度を測定した。主要イオン成分濃度についてはイオンクロマトグラフ法によって測定を行
なった。

結果と考察
図 1 に、2018 年 4 月の立山・室堂平における積雪層中のイオン成分濃度の鉛直プロファイルを示す。2018 年 4月の積雪深は約 6.5 m で、概ね深度 3.5 m より上部はざらめ雪（0℃）、それより下層ではしまり雪で形成されていた。ざらめ雪層では化学成分の溶出の影響がみられた。nssSO42-、 NO3-および NH4+は主に人為由来の汚染物質によるものであり、同様の深度分布を示していた。深度 0.6 m 層において Na+濃度に対し過剰の Cl-がみられ、地獄谷からの火山ガスの影響と考えられる。しかしながら、同層において nssSO42-のピークはみられず、地獄谷由来の硫黄酸化物の影響は小さいと考えられる。なお、積雪中の HCHO と CH3CHO との相関関係はみられなかった。
積雪層内の人為起源汚染物質の平均濃度（あるいは沈着量）には年による濃度の変動がみられ、中国の二酸化硫黄排出量の変化だけでなく、アジア大陸からの大気汚染物質の輸送過程の影響を受けているものと考えられる。
これまでの積雪断面観測から、強い冬型の気圧配置が卓越する年に人為起源物質の濃度が低く、移動性高気圧型が卓越する年に濃度が高くなる傾向がみられた。2018 年 4 月の nssSO42-の平均濃度は、濃度が極大であった 2007
年以降で最も低く、中国国内の二酸化硫黄排出量の減少による影響もあるが、化学成分の溶脱の影響が大きかったためと考えられる。

図 1 立山・室堂平（2018 年 4 月）における積雪層位およびイオン成分濃度の鉛直プロファイル© 2019 （公社）日本雪氷学会

33
高分解能に特化した氷床コア融解分析装置の開発－融解制御の検討－○高田守昌（長岡技術科学大学）

１．はじめに氷床コア試料の化学成分や水の安定同位体比の分析は、CFA (Continuous Flow Analysis)と呼ばれる連続融解分析装置によって行われる。これは、氷試料を深度方向に沿って連続的に融解し、試料内部断面からの融解液を流路分岐しながら液送し、複数の分析器に届け各種成分を分析する方法である。CFA
は、高速な分析が可能であるが、複数の分析器を用いるため、分析結果と融解前の氷試料深度との対応に 10mm 程度の誤差を含んでおり、詳細な成分間の比較が困難である。また、複数の分析器に融解液を安定的に送り続けるため、融解液に余剰が生じている。
南極内陸部の年間涵養量は氷当量で数 cm と少なく、また自重による変形で堆積層は時間経過および深度の増加とともに薄くなる。一方、南極内陸部の氷床コアから、年間涵養量に相当する周期での化学成分が変動が示唆されていること、深層部の試料においても高時間分解能で分析が望まれることから、
高空間分解能で分析が必要である。分析器の１つであるイオンクロマトグラフを陽イオン、陰イオン用として２台使用することにより、約１ｍL 程度の試料で環境変動のプロキシとなる多数の化学イオン成分の分析が可能である。現状の CFA 分析に使用している氷試料断面サイズで、イオンクロマトグラフ
のみの分析を行うと、原理的には 2mm 間隔と高分解能での分析が可能である。そこで、融解および液送を制御し、無駄なく融解液をイオンクロマトグラフに導入し分析する工程を繰り返す、高分解能に特化した氷床コア融解分析装置の開発を行っている。この実現のためには、融解制御が可能な新たな融解部が必要であり、設計と試作および実験を行い、融解制御の検討を行った。
２．制御可能な融解部の検討
融解制御のため、ペルチェ素子を用いて、加熱による融解および冷却による融解抑制の可能性について検討した。まず、融解部を簡素化したテスト機として、アルミ板の上面を融解面、底面にペルチェ素子を放熱フィンとともに固定したものを作成した。ペルチェ素子に電圧を印加し加熱することにより、氷試料を融解させることできた。融解速度は、加熱直後は遅いが、ほぼ一定で安定した。加熱を停止す
ると、融解速度が徐々に遅くなり停止した。一方、加熱停止とともにペルチェ素子により冷却を行うと、融解は即時に停止した。従って、ペルチェ素子を用いることにより融解と融解抑制が可能であり、融解制御が行いやすいことが分かった。また、テスト装置は、液送機構を設けなかったため、手動で融解液を除去した。融解液の除去が不十分な場合、融解液が再凍結し、融解を再開時に遅延時間が生じた。このため、融解液を確実に排出することが重要であることも分かった。これらから、本来どおり融解液機
構を設けることで、ペルチェ素子により融解制御が可能と判断した。
そして、現状の CFA 試料断面サイズで液送機構と接続可能な融解部の試作機を作成した。上面は従来の融解部を踏襲し、ペルチェ素子での加熱・冷却の制御応答を考慮し、薄型化した形状とした。実験の結果、テスト機と同様に、加熱による融解および冷却による融解の抑制が可能であった。ただし、実用サイズに大型化した結果、テスト機よりも融解、融解抑制時の応答が若干悪いことも明らかとなった。
これらは、制御がペルチェ素子への電圧印加の ON/OFF のみの結果であり、電圧や電流も含めて制御することにより、精密な融解制御を目指す。

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