Journal of Japan Solar Energy Society, 47（4）,71-76（2021）••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••Research Paper
研究論文

Evaluation of frequency and area of consecutive
low solar resource days of surface solar energy
Evaluation of frequency and area of consecutive
low solar resource days of surface solar energy
Takeshi WATANABE*1‡

Takeshi Watanabe*1‡

Kazutaka OKA*2

Kazutaka Oka *2

Yasuaki HIJIOKA*2

Yasuaki Hijioka*2

連続する太陽光エネルギー低資源量日の連続する太陽光エネルギー低資源量日の発生頻度と同時発生範囲の評価
発生頻度と同時発生範囲の評価
渡邊 武志 *1 ‡渡邊 武志岡 和孝 *2*1‡

岡和 孝*2

肱岡 靖明 *2
肱岡 靖明 *2

AbstractGround-level solar energy fluctuates owing to weather variation, which causes variation in power
supply from photovoltaic (PV) generation systems. As more PV generation systems are installed,decrease in the solar energy could cause a substantial decrease in energy supply from PV generation
systems. This work investigated consecutive days of significantly low surface global horizontal solar
irradiance (GHI) focusing on two features: frequency of occurrence and area of simultaneous occurrence.
The results showed that longer periods of low surface GHI were associated with smaller areas ofsimultaneous occurrence. Assuming that a significant case involves consecutive days of significantly low
surface GHI occurring simultaneously at more than half of all the stations, the longest significant casewas 4 days, occurring once every 2 or 3 years.
Keywords: Surface solar irradiance, Ground-based observation, Re-analysis, Renewable energy resource
キーワード：地表面日射量，地上観測，再解析，再生可能エネルギー資源
ルギーシステムである．これらの先行研究が示すように，

1．はじめに気象変動により生じる再生可能エネルギーの低下は，将来の電力システムに重大な影響を与える可能性のある現象で地上で得られる太陽光エネルギーは気象状況により変動あると言える．日本においては，再生可能エネルギーシスする．地上での太陽光エネルギーの変動の原因の中で最もテムの中でも太陽光発電の導入が進んでいることから 5)，

影響の大きいものは雲による日射の減衰である．

地表面日射量の変動に注目をする必要がある．

Matsuo et al.(1)は，将来に再生可能エネルギーの導入が本研究では，１日から１週間の連続する期間で太陽エネ進んだ際に，太陽光・風力の発電量が著しく減少する場合ルギー資源が十分には得られない状況に着目する．これら，有効な対応がなされなければ電力供給が途絶するリスクの日を連続低資源量日と呼ぶ．連続低資源量日がどの程度(2)を指摘している．Wiel et al. は将来気候シナリオデータの期間持続するか，また，どの程度の範囲で同時に生じるをもちいて，ヨーロッパでの 10 年に 1 度程度の頻度で生じかについて調べる．Watanabe et al.(6)が日本での地表面全る再生可能エネルギーの低発電量事象，及び同様の頻度で天日射量の 5 日間内の変動の地域特性と季節特性について生じる電力に対する高い残余需要事象に関係する気象場に解析を行っているが，現状ではこのような時間スケールのついての解析を行っている．同様の観点から，イギリスに地表面日射量の変動に関する研究は多くはない．これは，おける電力システムへの気象変動の影響が研究されている

再生可能エネルギーの導入量が少ない場合には他の電源に(3),(4)．なお，イギリスでは風力発電が主要な再生可能エネよる供給が可能であり，連続低資源量日が重大な影響を与1 Research Associate, Center for Climate Change Adaptation, National
Institute for Environmental Studies 16-2 Onogawa, Tsukuba, Ibaraki,305-8506, Japan‡e-mail: watanabe.takeshi@nies.go.jp*
2 Center for Climate Change Adaptation, National Institute forEnvironmental Studies
Received: April 8, 2021, Accepted: June 23, 2021える現象ではなかったためと考えられる．しかし，将来的**1 国立研究開発法人国立環境研究所 気候変動適応センター 特別研究員(〒305-8506 茨城県つくば市小野川１６－２)‡e-mail: watanabe.takeshi@nies.go.jp*2 国立研究開発法人国立環境研究所 気候変動適応センター（原稿受付： 2021 年 4 月 8 日，受理日：2021 年 6 月 23 日）－ 171 －

Takeshi WATANABE, Kazutaka OKA and Yasuaki HIJIOKA

日平均は，9 時から 14 時までの 6 点の 1 時間積算値からに予想される再生可能エネルギーの導入量の増加を考える
7)，数日から数週間スケールの地表面日射量の変動に関計算をした．日平均を計算する期間は 2 つの事項を考慮しする知見を得るための研究を推進する必要がある．本研究て決定した．１つは，太陽高度が 20°前後から太陽高度がでは，全天日射量データを用いて，気象・気候学的観点か低くなるにつれ精度の低下が見られると言われており(10)，らの太陽光エネルギー資源量の解析を行う．

太陽高度が低い場合に地上での日射量の測定精度が低下すとる可能性があることである．もう１つは，観測所の位置の本論文の構成は以下の通りである．2 章では使用した地上観測および再解析データから得られた全天日射量データ違いによって日出，日没の時刻が異なることである．

について述べる．3 章では連続低資源量日の検出手順につ2.2 再解析データ

いて述べる．4 章では検出した連続低資源量日についてのNational Aeronautics and Space Administration の結果を示すとともに，得られた結果から長期間かつ広域にGlobal Modeling and Assimilation Office より提供をされ低資源量日が生じた事例について考察を行う．5 章において い る The Modern-Era Retrospective analysis for
Research and Applications, Version 2 (MERRA-2)を用いて本研究のまとめを記載する．

た（11）．MERRA-2 の特徴の一つは，多種多様な衛星観測の情2．データ報を同化していることである．このデータセットのうち，地表面および大気上端での下向き短波放射（全天日射量）

本研究では地上観測および再解析データから得られる 2データを用いた．データは全球を対象としており，東西種類の全天日射量データを用いる．図１に，解析対象であ0.625°，南北 0.5°間隔（日本周辺では概ね 50km 間隔）のる気象庁の地上観測所と再解析データのグリッドセルを示

均一なグリッドシステムの各点での値が与えられている．

す．ひし形は気象庁の地上観測所を表し，黒色のひし形が時間間隔は 1 時間である．地表面全天日射量は CI へ変換し解析に用いた地上観測所である．灰色の領域は解析対象で，日平均は地上観測データと同様に 9 時から 14 時の 6 点をある再解析データのグリッドセルを表す．連続低資源量日平均する．使用データ期間は地上観測と同じである．解析の検出については地上観測データを用いる．連続低資源量には図 1 に示される領域でのグリッドセルの値を用いる．

日の発生時にどの程度の範囲で同時に生じるかについては再解析データもあわせて解析に用いる．日本全域を対象とした解析をする際に，図 1 に示すように地上観測データのみでは観測点がない場所の気象情報を得ることができないため，日本全域でデータが得られる再解析データを用いる．
2.1 地上観測による全天日射量データ
気象庁の地上観測所で観測された全天日射量（地表面全天日射量）を使用した (8)．観測は，電気式全天日射計で測定されており，サンプリング間隔は 8 秒である．本研究では 1 時間積算全天日射量のデータを使用した．単位は MJ/ｍ2である．使用データ期間は 2007 年から 2020 年の 14 年間である．気象現象の年々変動の影響を考えて 10 年以上の期間を選定した．図 1 に示す日本国内の観測所のうち 41 観測所のデータを解析対象とした．なお，奄美・沖縄および，太平洋域の島しょ部にある観測所は解析から除外した．これらの地域は，亜熱帯気候に属しており，他の地点との気象特性の違いが大きいことを考慮したためである．データ

Fig. 1 Ground observation stations and MERRA-2 grid cells

期間中にすべての地点で日射計の交換が行われている （9）used for analyses.

．気象庁により付与されている観測データの品質管理情報

図 1より，交換前後でのデータ品質を把握し，機器の交換によた MERRA-2 のグリッドセルの分布るデータの連続性への影響は大きくないことを確認した．

3．手 法

地表面全天日射量は，Clearness index (CI)へ変換して3.1 連続低資源量日の検出用いる．CI は地表面全天日射量を大気上端日射量で割った

解析前にデータの前処理を行った．同一連続日に日平均ものである．CI への変換によって，地球の公転と自転によデータに欠損が確認される地点が 20%以上であった場合はる年周期と日内周期を除去でき，また，緯度の違いによる，その日は解析から除外することとした．すなわち，41 地

地表面での日射フラックスの強度の違いも除去できる．こ点のうち 33 地点以上の地点でデータが得られる場合が解析のため，異なった日の異なった観測地点でのデータを同時対象日である．表 1 に各連続日期間に関する解析期間中のに解析するために CI の利用は有効である．
Journal of Japan Solar Energy Society

地上観測による全天日射量観測点と解析に用い

2－ 72 －Vol.47, No.4, 2021

Evaluation of frequency and area of consecutive low solar resource days of surface solar energy

全連続日の数と上記の基準により解析対象とした連続日のる．同時に多数地点で連続日が発生する傾向は，連続日の数を示す．

期間が短いほど地点数が大きく，連続日の期間が長くなる

連続低資源量日の検出は観測所ごとに行う．低資源量日と地点数は少なくなる．概ね半数の地点である 20 地点以上は日平均を対象として判断し，日平均 CI が基準より小さいで生じる場合は，連続日が 4 日までに限られる．期間が 1日と定義する．この CI の基準は，地上観測データの CI の日の場合は，ほぼ全地点または全地点に対応する 40～41 の1 日平均値の分布から決定する（図 2）．図 2(a)中の直線に階級が最大地点数であり，15 回検出されている．連続日期

よって，0.3 分位数に該当する 1 日平均 CI を示す．本研究間が 4 日の場合は 20～24 の階級が最大地点数で，解析期間

では，0.3 分位数に該当する 0.33 を低資源日の基準とする

中に 5 回検出されている．

．連続日の期間は 1 日から 7 日までの 1 日刻みの 7 つの場

連続低資源日が生じる気象状態は，気象の変動性によっ合を考える．連続日期間内のすべての日が低資源日であるて生じており，気候状態に変化がなければ今後も経験的に場合を連続低資源量日とする．各地点で連続低資源量日の得られる頻度と同程度の頻度で生じると考えることは妥当検出をした後に，日ごとに同時に連続低資源量日が発生しである．表 2 に基づくと，4 日程度連続して対象地域の概ねた地点数を集計する．集計した同時に発生した地点数によ

半分以上の地点で太陽光エネルギーが十分に利用できないって連続低資源量日の発生範囲を評価する．

状況は 14 年間に 5 回生じており，ランダムに事象が生じているという前提のもとでは 2 から 3 年に 1 回の頻度で生じTable 1 The total number of days and days used for analysis

ると考えられる．これ以外の連続日の期間についても表 2

according to length of consecutive daysから発生頻度を見積もることが可能である．しかしながら

表１，広域連続低資源日に関係する現象はより長周期の気象変連続日期間ごとの全連続日の数と解析に用いた連続日の数

動，例えば年々変動と関係している可能性があるために，

Length ofTotal number of

Total number of

確率的な現象として扱えるかどうかは本研究の結果からはconsecutivedays

days used for

結論を出すことは難しく，より詳しい気象現象の理解が必daysanalysis

151105110

25105

5099

35100

5087

45095

5073

55090

5060

65085

5050

750805041

要である．

3.2 低資源量日における解析領域内の CI の評価検出された低資源量日における解析領域内の太陽光エネ
ルギー資源量の状態を定量化するために CI の領域平均値を用いる．領域平均値には，地上観測については解析に用いたすべての観測所の平均を用い，MERRA-2 では対象領域内のすべてのグリッドセルの平均を用いる（図 1）．なお，再解析データは数値モデルを用いて作成されるために，用いる際には再現性の確認が不可欠である．そこで，地上観測データの CI の領域平均を参照データとして MERRA-2 の CIの領域平均値の評価も行う．地上観測所の位置は MERRA-2Fig. 2 (a) Empirical cumulative distribution and (b) histogramの解析対象グリッドセルに対して均等に分布をしていないof daily mean clearness index (CI) calculated from theために，MERRA-2 の再現性に誤差がない場合であっても 2 つobservation data obtained at all the ground observationの領域平均は必ずしも一致しない．

stations.
図 2 全観測地点の 1 日平均 CI に関する（a）経験累積確率分布と（b）頻度分布

4. 結果と考察
4.1 連続低資源量日の検出

4.2 低資源量日における解析領域内の CI の評価

連続低資源量日の検出結果を表 2 に示す．表 2 の行は連

4.2.1

MERRA-2 の領域平均 CI の再現性評価

続日の期間を，列は低資源日が同一連続日に同時に生じた地点数を示す．列中の地点数は刻み幅 5 の階級となっていVol.47. No.4

3－ 73 －太陽エネルギー

Takeshi WATANABE, Kazutaka OKA and Yasuaki HIJIOKA図 3 に MERRA-2 と地上観測の領域平均 CI の比較を示す．

資源量日が全地点数の半数以上の地点，すなわち 21 以上の

図 3 (b) は 2 次元ヒストグラムで，データ数によって規格地点で同時に生じる場合とする．このような条件にあては化されている．黒が濃くなるほど階級内にある数が多いこまる連続日を本研究では広域連続低資源量日と呼ぶ．広域とを示す．図 3(a)と(c)は MERRA-2 と地上観測データに関す

連続低資源量日は 4 日以下の連続日で起こっている．表 4

る 1 次元のヒストグラムをそれぞれ示す．表 3 は代表的なに広域連続低資源量日の起こった場合の最大地点数であっ精度指標による評価を示す．使用した評価指標は平均誤差た連続日を連続日の期間ごとに示す．4 日連続日では，最ME，平均絶対誤差 MAE，二乗平均平方誤差 RMSE，ピアソン

大の同時地点数は 23 地点であり，2 つの連続日が検出されの相関係数，スピアマンの順位相関係数の 5 つである．ている．

MERRA-2 は地上観測データに対して明瞭な正の偏差を持っこの一つである 2010 年 7 月 11 日を初日とする連続日のていることが分かる．また，相関係数は比較的強い正の相各日の地点ごとの日平均日射量と MERRA-2 を用いた領域全関である．この評価結果から，2 つのデータの値の直接比体の CI の分布を図 4 に示す．図 4(a)-(d)は地上観測に関す較は難しいが，各データの（経験）分布に対する分位値（るもの，(e)-(h) は MERRA-2 に関するものである．また，4順位値）の間には一致性が強いと言える．MERRA-2 の全天日連続日の各日の領域平均 1 日 CI を表 5 に示す．表 5 の括

日射量の再現性評価はいくつかの先行研究 12-14)においても弧内の数字は各データの領域平均１日平均 CI の経験分布に行われている．これらの先行研究では，ヨーロッパ，アフ対する分位数である．図 4 において九州から東北にかけて

リカ，北太平洋，北極圏などの異なった地域において評価

小さい 1 日平均 CI が持続していることが確認できる．

を行 っている ．評価の結 果は地 域によっ て異なるが ，MERRA-2 の CI においても期間中は小さい CI の領域が持続しMERRA-2 は正のバイアス誤差を持つ傾向があるように見えていることが分かる．この 4 日連続日の気象状態の推移はる．日本域における MERRA-2 のより詳細な地表面日射量のMERRA-2 の結果から確認ができる．この期間中，梅雨前線再現性の評価と誤差の補正手法の検討については今後の研が日本上空に停滞しており，2 つの低気圧が連続して梅雨究において行う予定である．また，これらの先行研究では前線上を西から東に通過した．このような気象状態により複数の再解析データ間の再現性の比較も行っており，日本，期間中は日本の大部分は雲に覆われ，弱い日射量が持続域においても同様に取り組む必要があると考えられる．

したと考えられる．観測データでは 4 日間すべてで領域平均 CI は 0.3 を下回っており期間平均は 0.228 である．
MERRA-2 に関しては，すべての日で分位数は 0.2 以下であり，期間平均は 0.388 である．もう 1 つの広域連続低資源量日である 2017 年 10 月 14 日を初日とする連続日の各日の CIの推移を表 6 示す．この連続日についても期間中に領域内は低い CI が持続していることが確認できる．この事例においては 4 日連続日の間に九州から関東にかけて前線が停滞し続けたことが広域連続低資源量日の原因であると考えられる．

5. まとめ気象庁の 41 地上観測所の 14 年間の地表面全天日射量データを用いて連続低資源量日の検出を行い，連続期間と同時発生地点数を調べた．地上観測データと合わせて再解析データ MERRA-2 を用いて，広域連続低資源量日の発生時の解析対象領域内の日射量の状態について解析を行った．

Fig. 3 Comparison of the daily mean CI from MERRA-2 and

連続する低資源量日は，連続日が長くなるにつれ同時発

from observation averaged over the observation area.
図 3 MERRA-2 と地上観測の領域平均した１日平均 CI の生地点数は小さくなることが分かった．広域連続低資源量

比較日が生じる最長の連続日の期間は 4 日である．解析領域での平均で評価した場合においても連続日中の CI の低下の持4.2.2 顕著な連続低資源量日事例での解析領域内太陽光エ続が確認された．14 年間のデータから検出された広域連続ネルギー資源量の評価低資源量日の発生回数から，発生頻度を見積もることが可検出された連続低資源量日から，大規模かつ長期間に連能である．

続低資源量日が生じた事例を顕著な本研究での対象事例と連続低資源量日へ対応するためには，気象・気候分野にする．抽出した顕著な事例を詳しく解析し解析領域内の太おける研究の推進が必要である．対象とする気象現象は数陽光エネルギーの状況を確認する．規模の基準を，連続低日より長いスケールの現象に関係していると考えられるた

Journal of Japan Solar Energy Society

4－ 74 －Vol.47, No.4, 2021

Evaluation of frequency and area of consecutive low solar resource days of surface solar energy

め，今後以下のような研究テーマに焦点を当てた研究の推（2）対象となる気象現象が生じる気象・気候学的メカニ進が望まれる．

ズムの理解の深化と得られた知見の応用（1）地表面日射量の中期（～数週間）予測および季節予（3）将来予測されている温暖化に起因する気候変化によ測の高精度化とこれらの予測情報の提供のあり方について

り，関係する気象現象の発生頻度および発生時期の変化がの検討生じる可能性についての評価と対応策の提示

Table 2 Total number of consecutive low solar resource days that occurred simultaneously at all the stations in groups of5.
表 2 各連続日期間の低資源量日が同時に発生した観測所数
Lengthof
Number of stations
Total
consecutive
number
1–4
5–9
10–
15–
20–
25–
30–
35–
40–
days
of days
14
19
24
29
34
39
41
11035
1198
868
565
403
329
256
109
15
4778
2
1928
1044
455
209
102
66
15
203821
3
1899
534
143
49
23
6
100
2655
4
1455
224
42
12
50000
1738
51016
76
19
2000001113
6667
33
2000000702
7441
120000000453
Table 3 Evaluations of reproducibility of the mean CI from MERRA-2 averaged over the observation area with groundbased observations as a reference.
表 3 地上観測を参照値として評価した MERRA-2 の領域平均 CI の再現性評価
Average over the observation
MEMAE
RMSE
Pearson’s
Spearman’s
area
correlationrank
coefficient
coefficient
MERRA-2
Observation
0.544
0.458
0.086
0.091
0.106
0.870
0.851
Table 4 Dates when consecutive low solar resource days occurred for a maximum number of >20 stations.
表 4 各連続日期における広域連続低資源量日が同時に発生した観測所数が最大となった場合の日付と最大観測所数
Length of consecutive days
DateMaximum number of stations
12008/10/26, 2009/10/2, 2010/3/25,2012/11/17,
41
2013/11/10, 2015/6/9, 2015/7/1
2
2011/5/28, 2018/7/5
36
3
4

2018/7/5
2010/7/11, 2017/10/14

32
23

Table 5 Daily mean CI averaged over the observation area for each of 4 consecutive days beginning on July 11th, 2010.
表 5 2010 年 7 月 11 日を初日とする 4 日連続日の広域連続低資源量日の各日の領域平均 1 日平均 CIData
Daily mean CI averaged over the observation area for each consecutive
4-day average ofday
the daily mean CIaveraged over thearea
1 st day2 nd day3 rd day4 th day
MERRA-2
0.417 (0.134)
0.417 (0.135)
0.380 (0.087)
0.357 (0.062)
0.393
Observation

0.267 (0.094)

0.191 (0.023)

0.247 (0.072)

0.217 (0.042)

0.231

Table 6 Daily mean CI averaged over the observation area for each of 4 consecutive days beginning on October 14th,2017.
表 6 2017 年 10 月 14 日を初日とする 4 日連続日の広域連続低資源量日の各日の領域平均 1 日平均 CI
Data
Daily mean CI averaged over the observation area for each consecutive
4-day average ofday
the daily mean CIaveraged over thearea
1 st day2 nd day3 rd day4 th dayMERRA-2
0.416 (0.131)
0.342 (0.047)
0.378 (0.085)
0.517 (0.389)
0.413
Observation

Vol.47. No.4

0.299 (0.132)

0.197 (0.027)

0.207 (0.034)

5－ 75 －

0.335 (0.185)

0.260

太陽エネルギー

Takeshi WATANABE, Kazutaka OKA and Yasuaki HIJIOKA

Fig. 4 Daily mean CI for each of 4 consecutive days, beginning on July 11th, 2010.
図 4 2010 年 7 月１1 日を初日とする 4 日連続日の各日の日平均 CI
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surface solar irradiance on consecutive days using a self-organizing map

Journal of Japan Solar Energy Society6－ 76 －Vol.47, No.4, 2021