地球衛星観測から温暖化と雨の変化を考える

東京大学大気海洋研究所
高薮縁（一部非公開資料を除く）

2018年7月豪雨

冠水した倉敷市真備町＝7月７日午後(c)共同通信社/アマナイメージズ

近年日本では、広域豪雨による被害が後を絶ちません。
大気海洋研究所ニュースレター「Ocean Breeze」第31号特集記事より引用

日本の降水の変化
気象庁気候変動監視レポート2019より引用[51地点平均]
日降水量1.0 mm以上の年間日数1地点あたりの日数（日）

1地点あたりの日数（日）[51地点平均]
日降水量100 mm以上の年間日数

年

年

この119年間で大雨の頻度は増える反面、弱い雨を含む降水日数は減少している。
（トレンドはいずれも99％の信頼度で有意）→雨の降り方の変化

雨の降り方を捉える：宇宙からの降雨立体観測
衛星搭載降雨レーダ
JAXA&NICT

TRMM PR （Ku)
（熱帯降雨観測衛星）
1997.11-2015.6
GPM DPR（Ku＋Ka)（全球降水観測）2014.2.28-現在～23年

2020.09.05 台風10号

JAXA提供TRMM降雨レーダによる「雨域」立体観測
雨域＝雨の連続域

1 14km7km

雨を立体的に捉えることによって、高さや対流・層状の区別など、雨の降り方の特徴を把握できます。

TRMM PR観測：極端降雨と極端対流 (上位 0.1%)(Hamada et al. 2015, Nature Comm)

高度(km)

降雨ピクセル数（2次元ヒストグラム） 35N-35S陸上
2001.9-2012.8，8500万個以上の雨域統計
緯度経度2.5°x2.5°の各格子での極端現象の合成

14km

7km

多湿で比較的安定な大気
レーダー反射強度（雨の強さ）Ze (dBZ)
最大地上降雨強度で定義

40dBZ最大高度で定義

不安定な大気豪雨は必ずしも高い対流からもたらされる訳ではない

GPM DPR による2018年7月豪雨の観測
2018年7月7日 9:38JST

降雨頂が10㎞を超える雨はほとんどない
JAXA提供2018年７月豪雨の大規模場年7月豪雨
2018年7月7日09時（日本標準時）
ひまわり8号 水蒸気画像（気象庁提供）

雨量（カラー）、上空渦位（黒線）、大気水蒸気量（赤線）→上空の蛇行するジェットの影響も受けて降水が強化

Yokoyama et al. 2020, JMSJ

824時間積算雨量：2017年九州北部豪雨との比較
2018年7月豪雨

7月6日00時～7月7日00時

2017年九州北部豪雨

7月5日12時～7月6日12時

Tsuji et al. 2020, JMSJ

高い雨と低い雨の時系列（気象庁レーダ九州北部域）
2018年7月豪雨
4500

4000

4000

Number of grids

4500

低い雨
＜10㎞

3000
2500
2000

3500

高い雨
＞10㎞

1500

格子点数

3500

格子点数

2017年九州北部豪雨

3000
2500
2000
1500

1000

1000

500

500

0
4 Jul
5日
15:00

0時

5 Jul
5日
03:00

12時

5 Jul
6日
15:00

6 Jul
6 Jul
6日
7日
03:00
15:00
0時 Time
12時(UTC) 0時7 Jul
7日
03:00

12時

7 Jul
8日
15:00

0時

0
4 Jul
5日
15:00

0時

時刻(日本時間)
赤線：エコー頂高度が10 km以上
青線：エコー頂高度が10 km未満

5 Jul
5日
03:00

12時

5 Jul
6日
15:000時
Time
(UTC)

6 Jul
6日
03:00

12時

時刻(日本時間)
Tsuji et al. 2020, JMSJ

6 Jul
7日
15:00

0時

環境場の比較（平年値からの偏差）
湿度偏差（比湿）気温偏差2018年7月豪雨
2017年九州北部豪雨

平年より安定
平年より不安定

非常に湿っている

平年より安定Tsuji et al. 2020, JMSJ

➡それぞれTRMM統計による 日本域の極端降水、日本域の極端対流 の場によく対応

2種類の豪雨と環境場の特徴 Tsuji et al. 2020, JMSJ
2017年九州北部豪雨

2018年7月豪雨

上空の浅いトラフ

上空の深いトラフ

暖気寒気

安定な成層
力学的上昇流強制
寒気

非常に湿った環境場
よく組織化された降水システム

不安定な成層背の高い降水システム
暖気

狭い範囲に短時間➡ 雷雨は大気が不安定な時に降るが、集中豪雨は、 非常に強い雨

広範囲に長時間強い雨

必ずしも大気が不安定になって降るものではない2020年７月豪雨（球磨川氾濫）ひまわり8号水蒸気画像
2020.7.3 1830JST

北海道
九州

Atmospheric River: 低緯度から中高緯
梅雨前線度へ水蒸気が輸送される細長い帯状域。

Ralph et al. (2011) より

2020年７月豪雨（球磨川氾濫）ひまわり8号水蒸気画像
2020 7/3 18JST

7/3 21JST

7/4 00JST

7/3 19JST

7/3 22JST

7/4 01JST

7/3 20JST

7/3 23JST

7/4 02JST

ひまわり8号band08(水蒸気, 6.2μm) 輝度温度

メソ対流システム Houze 1989

気候変動に伴う降水特性の変化予測
将来予測：気候モデルの利用が必要
気候モデル：降水特性までは議論できない
a. 小面積タイプ

衛星観測による降雨特性解析とモデル予測の組み合わせb. 組織化タイプ

c. 中緯度タイプ

大量の雨域観測データ
から初夏日本域の降雨特性を形態的に分類

最大降水強度頻度分布（タイプ毎正規化）
小面積タイプ 中緯度タイプ 組織化タイプ

大規模環境場（海水温、大循環鉛直流）

雨域最大降水強度 (mm/h)

降雨タイプ別降水量

Yokoyama et al. 2019, JCLIM

気候変動に伴う降水特性の変化予測
LUTとCMIP5の25気候モデルの大規模場を利用

Yokoyama et al. 2019, JCLIM

a. 小面積タイプ（現在）c. 中緯度タイプ（現在）b. 組織化タイプ（現在）a. 小面積タイプ（将来変化100年後）b. 組織化タイプ（将来変化）

c. 中緯度タイプ（将来変化）※黒点（・）は、90%以上のモデルで将来変化の符号が一致する場所を示す。

気候変動に伴う降水特性の変化
LUTとCMIP5の25気候モデルの大規模場を利用
a. 小面積タイプ（現在）b. 組織化タイプ（現在）Yokoyama et al. 2019, JCLIM
c. 中緯度タイプ（現在）

社会への発信組織化タイプ（集中豪雨）
降水域が北上a. 小面積タイプ（将来変化100年後）b. 組織化タイプ（将来変化）

c. 中緯度タイプ（将来変化）

関東、東北、日本海側で、将来、集中豪雨が増える
可能性※黒点（・）は、90%以上のモデルで将来変化の符号が一致する場所を示す。

まとめ
 日本域で強い雨が増え、弱い雨も含めた雨の頻度は減っている。
→雨の降り方が変化している。→集中豪雨はどういう雨だろう？
 衛星搭載降雨レーダによる雨域統計解析→非常に強い雨は必ずしも背の高い対流を伴わない→比較的安定で非常に湿った大気環境でのメソシステム（2018年7月豪雨もそのような状況）→上空の力学も重要 例えばAtmospheric Riverは非常に湿った環境を用意する→AR内では大きく組織化した雨域が多い→地球温暖化に伴ってARカバー域は増加：強雨域の増加を示唆
 気候モデルによる将来実験と衛星観測知見の組み合わせ→将来、関東、東北、日本海側での集中豪雨が増える可能性