京都大学防災研究所年報 第 62 号 A
DPRI Annuals, No. 62 A, 2019平成30年7月豪雨の特性と地球温暖化
The Characteristics of the Heavy Rainfall Event in July 2018 and Global Warming

中北英一・小坂田ゆかり・山口弘誠
Eiichi NAKAKITA, Yukari OSAKADA and Kosei YAMAGUCHISynopsis
The characteristics of the heavy rainfall event in July 2018 are long-lasting andwidespread rainfall causing much total rainfall amount over Western Japan. We found afew hail in not so high clouds of this event compared with those of a typicalback-building type heavy rainfall during Baiu season by analyzing the three-dimensional
cloud information obtained from X-band multi-polarimetric Doppler radar. In terms ofdisasters, even though many hillslopes, river basins, and dam reservoirs have alreadyalmost reached the limits of patience by long-lasting rainfall till then, line-shaped
rainfall have relentlessly passed again and again, and caused disasters and emergency
discharges from dams as if hit continuously with a hammer. And for the impact
assessment of global warming, it was not found the increasing trend in the frequency of
atmospheric pattern of this heavy rainfall event in the future climate. On the other hand,the amount of water vapor inflow into Japan during the event was almost worst level inthe present climate, moreover, it was extreme level even in the future climate.

キーワード: 偏波ドップラーレーダー，雲構造，災害，気候変動，影響評価
Keywords: Multi-Polarimetric Doppler radar, cloud structure, disaster, climate change,impact assessment

1.

まえがき

合成雨量情報を用いて，本豪雨での災害の特徴をまとめる．また，XバンドMPレーダーの3次元情報を用

平成30年7月豪雨では，Fig. 1に示すように広範囲いて雲特性を解析するとともに，気候モデル出力をで非常に多くの総雨量がもたらされ，西日本を中心用いて地球温暖化の影響評価について解析を行った．に死者224名（内閣府，2018）という，平成最大の死気候モデルの詳細については後述する．

者数となる甚大で痛ましい人的被害が発生した．平
成29年には短時間かつ局所的な九州北部豪雨で甚大な被害が発生しており，近年，地球温暖化の影響が出始めているのではないかと感じるような，今までの常識が通用しない豪雨災害が頻発している．地球温暖化に対して後悔しない適応をするため，現象の理解を進めるとともに，災害からの教訓，そして将来予測の共有がますます重要になってくるだろう．
本稿では，国土交通省のXバンド偏波ドップラー

Fig. 1. (Left) 60-hours total rainfall from CX composite

レーダー（以下，偏波ドップラーレーダーをMPレー

radar data and (Right) 10-days averaged sea level

ダーと記す），CバンドMPとXバンドMPレーダーのpressure and water vapor flux from MSM.

―1―

2.

気象レーダーから読み取れる災害の特徴
及び雲の特性Fig. 2からわかるように，各時点で，それまで降り続いた長雨によりかなりの積算雨量となっている．
そこへ再び，必ずしも強くない線状降水帯が何度も2.1

災害の特徴押し寄せ，1波，2波，3波，4波と通過していった．

平成30年7月豪雨の大きな特徴はやはり，非常に広その度に，既に満身創痍であった多くの山腹斜面に域で長時間に渡って雨が降り続いたことである．豪おいて次々と土砂災害が発生した．そして，Fig. 2の雨期間中を通して，それほど強くない雨域が広域を下段に示す7日05時は豪雨の終わりかけの時刻であ覆い，典型的なバックビルディング型梅雨豪雨のよるが，この最後に移動していった線状降水帯が，トうな局所的豪雨は見られなかった．こうした豪雨にンカチで連打するかの如く多くの地点で土砂災害をより，岡山県真備町などにおける浸水や広島県の安起こしていった．

佐北区や呉市などにおける土砂災害など，多くの災山腹斜面だけでなく，河川流域やダム貯水池にお害が発生した．Fig. 2に，左から，広島県の呉市及びいても水が満杯になっており，それ以上少しでも豪

安佐北区付近における降雨強度，7月5日00時からの雨があると土石流や斜面崩壊が生じたり，河川流域積算雨量，土壌雨量指数を示す．上段から6日19時，の山々から既に満杯の川やダム貯水池に雨水が流出

7日02時，7日05時の図である．図中の白い星印は土したりするような状態であった．すなわち，耐えう砂災害があった場所を表しており，積算雨量と土壌る限界にあった．そして，その上で加えて豪雨が押

雨量指数の赤字のタイトルは，土砂災害が発生した

し寄せた．トンカチ役となった，そう強くない豪雨

およその時刻であることを示している．降雨強度との１波，2波の影響評価するには，今後より，レーダ

積算雨量の図はCX合成雨量から作成し，土壌雨量指ー等を用いた短時間降雨予測の強化やその利用の促数及び土砂災害の発生場所・時刻の情報は国土交通進を図る必要があるだろう．

省砂防部からご提供いただいた．

Fig. 2. (Left) Rainfall intensity, (Middle) accumulated rainfall amount from 7/5 00:00, and (Right) soil water index
around Hiroshima area in the heavy rainfall event in July 2018. White star marks in middle and right figures
represent the location of landslides, and titles in red represent roughly timing of landslide occurrence. Soil water
index and the information of landslide location and time of occurrence were provided by Ministry of Land,
Infrastructure, Transport and Tourism.

―2―

2.2

3次元雲情報の特徴

候は全球平均気温4度上昇シナリオであるRCP8.5に

次に，XバンドMPレーダーの三次元情報を用いて基づき計算され，海面水温（SST）アンサンブルが4雲情報を解析した．Fig. 3に，XバンドMPレーダーか本（以下，c0~c3と記す）出力されている．d4PDF20ら作成した平成30年7月豪雨時の近畿地方におけるの将来気候は全球平均気温4度上昇定常状態で計算

レーダー反射強度の立体図を示す．Fig. 3左に平成30されており，同じくSSTアンサンブルとして現在気候年7月豪雨，右に比較として，典型的なバックビルデ50本，将来気候90本の大量アンサンブルが出力されィング型梅雨豪雨であった平成29年九州北部豪雨のている（Mizuta et al., 2017）．また，平成30年7月豪

図を示す．

雨を含め，過去に実際発生した梅雨豪雨の解析にはFig. 3からわかるように，平成30年7月豪雨は，典型的な線状対流系であった九州北部豪雨と比較してCX合成雨量，及び気象庁のメソ客観解析データMSMを用いた．

雲の高さが低い．このことは，川野・鈴木・川村（2018）
によって2018年日本気象学会秋季大会で報告された，

3.2「平成30年7月豪雨時には雷がほとんどなかった」と・発生頻度

解析結果いう結果と対応するものである．こうした雲の特性

Osakada and Nakakita（2018）は，NHRCM05の6～8においても，平成30年7月豪雨は典型的な線状対流系月における降雨出力からメソβスケールの梅雨豪雨とは異なっていたと言える．

を抽出し，その発生頻度を解析している．結果をFig.
4に示す．

3.

地球温暖化の影響評価

3.1

使用データ

Fig. 4が示すように，メソβスケールの梅雨豪雨は日本のほとんど地域で増加傾向にある．この傾向は，近年の梅雨豪雨の頻発と矛盾していない．しかし，地球温暖化の影響評価には，文部科学省創生プロ

この結果はあくまで，平成29年九州北部豪雨のようグラムで気象庁気象研究所によって計算された5kmに，梅雨期に発生するメソβスケールの豪雨が増加す解像度の非静力学領域気候モデルNHRCM05，及び大ることを示している．必ずしも，今回の平成30年西量アンサンブルデータであるd4PDF_NHRCM20（以日本豪雨のように，広域かつ長時間持続する豪雨を下，d4PDF20と記す）を用いた．NHRCM05の将来気カウントしたものではないことに注意が必要である．

Fig. 3. The 3-dimensional radar reflectivity for (Left) the heavy rainfall event in July 2018 and (Right) the heavy rainfall
event in July 2017 obtained from X-band Multi-Polarimetric radar.

Fig. 4. The future change of localized heavy rainfall event (Osakada and Nakakita, 2018).

―3―

・積算雨量果について述べる．北緯30˚上の東経128～138˚間で水小坂田・中北（2018）は，NHRCM05から抽出され蒸気フラックスの南北成分，東経127.8˚上の北緯30た梅雨豪雨事例を用いて，50mm/h以上の強雨継続時～33˚間で東西成分を，北及び東を正として合計し，間当たりの積算雨量が将来増加することを示してい水蒸気フラックス量Fと定義した．今回は，数日にわる．平成30年7月豪雨の中で，NHRCM05からの梅雨たって持続した平成30年7月豪雨の特徴を踏まえ，3豪雨抽出基準に当てはまる事例（Fig. 1左の黒楕円で日間合計のFを解析した．d4PDF20の6～8月のデータ囲んだ事例）について，同様に強雨継続時間と積算から算出した3日間合計Fの相対頻度分布をFig. 6に雨量を算出した．

示す．

Fig. 5に結果を示す．青△がNHRCM05の現在，赤平成30年7月豪雨発生時の水蒸気流入量は，現在気〇が将来で発生した梅雨豪雨，□が過去に発生した候では分布の裾野に位置しており，非常に稀な量の梅雨豪雨を表す．平成30年7月豪雨は黒□で，平成29水蒸気が日本域に流入していたことを確認した．平

年九州北部豪雨はピンクの□で示している．平成29

成29年九州北部豪雨発生時や，平成30年7月豪雨と類年九州北部豪雨と比較して，平成30年7月豪雨は現在似性の高い1972年豪雨発生時と比較しても，その大の分布の中でも積算雨量が少ない．すなわちメソβきさは突出している．時間空間スケールが平成30年7スケールの梅雨豪雨としては，平成30年7月豪雨は，月豪雨より小さい平成29年九州北部豪雨の特徴を踏

現在気候においても極端ではなかった．そのため，まえ，日平均Fを比較しても，平成30年7月豪雨時の本豪雨の異常さはより大規模な場からその特徴を捉

水蒸気流入量は突出していた（図省略）．また，将える必要があるだろう．

来気候でも極端な水蒸気量であるが，将来では同程度の水蒸気量が流入する頻度が増加することも見て・水蒸気量取れる．

そこで次に，日本域に流入した水蒸気量の解析結Fig. 5. The future change of accumulated rainfall amount and heavy rainfall duration.

Fig. 6. The future change of water vapor inflow using d4PDF20. Blue (red) line represents present (future) climate.

―4―

・大気場パターンにした適応が必要である．さらに，治水の基礎体力

最後に，大気場パターンについて述べる．の増強，自助・共助としての防災力の増強も喫緊の大気場パターンに関しては，d4PDF20の10日平均課題である．上記の対策は多くの時間を要する上に，値の海面更正気圧及び水蒸気フラックスをクラスタ

昨今の豪雨頻発を受け，じわじわとでも地球温暖化ー分類し，Fig. 1右に示す平成30年7月豪雨発生時のの進行速度の方が早いように感じられる．後悔しな

10日平均値大気場と類似度の高いクラスターの将来いため，早急かつ計画的な対応が求められる．災害変化を解析した．その結果，平成30年7月豪雨発生時からの教訓を蓄積し，将来予測を隅々まで共有し，の大気場パターンは，将来気候において増加する傾どういう優先順位をもって適応していくか，考える向は見られなかった．しかし，大気場パターンの将時に来ているだろう．そして，水工学・土木工学・来変化に関してはより精査が必要であり，再現期間気象学の中で，またこれらの融合の中で，“研究”など定量的な値の算出も含めて，今後の課題とする．

として抜けているものはないかを探し，埋めていくことが重要である．

4.

まとめ
謝辞

平成30年7月豪雨の特徴を大枠でまとめる．
1. 梅雨豪雨としては珍しく，背の低い雲によって，本研究で用いた土壌雨量指数及び土砂災害の発生

長期間に広範囲で多くの総雨量がもたらされた．

場所・時刻の情報は国土交通省砂防部からご提供い2. それにより，満身創痍になっていた多くの山腹斜ただいた．気候モデル出力は，文部科学省委託事業

面・河川流域・ダム貯水池で，通り過ぎて行った

気候変動リスク情報創生プログラム「課題対応型のそう強くない豪雨の一波二波が，トンカチの如く精密な影響評価」で出力されたデータを使用した．

土砂崩壊，洪水，ダムの緊急放流等をもたらした．

気象レーダーデータは国土交通省XRAINの情報を利

3. そのため，情報伝達，避難に関しても多くの視点用した．また本稿の内容は，小坂田・中北（2019）の一部を再掲した．ここに記して謝意を示す．

をもたらした．
災害をもたらすトンカチ役となったそう強くない
豪雨の影響を評価するには，本稿で用いたXバンド

参考文献

MPレーダーのような気象レーダ等を用い，短時間降雨予測の強化とその利用をますます促進していく必

小坂田ゆかり・中北英一（2018）：領域気候モデル

要があるだろう．また，地球温暖化による将来変化による梅雨豪雨継続時間と積算雨量の将来変化予との関係を以下にまとめる．

測と過去の事例を用いた検証，土木学会論文集B1

1. 典型的な線状降水帯型の梅雨豪雨の頻度は将来（水工学），74(5)，I_25-I_30．

増加する．これまでほとんど梅雨豪雨が発生して小坂田ゆかり・中北英一（2019）：2018年7月豪雨のいなかった地域でも生起する．そして，同じ強雨異常さと地球温暖化による影響評価，京都大学防災研究所年報，62B（投稿中）．の継続時間内でも総雨量は増大する．
2. しかし，平成30年7月豪雨のように停滞する大気

川野哲也・鈴木賢士・川村隆一（2018）：平成29年7のパターンは，将来増加する兆候は見られない．

月九州北部豪雨をもたらした線状降水帯の発電特3. 平成30年7月豪雨発生時の流入水蒸気量は，現在気候ではほとんど最大レベルの流入量であった．

性，日本気象学会秋季大会．
内閣府（2018）：平成30年7月豪雨による被害状況等

また，将来気候でも珍しく多い範疇であるが，現について．

在気候と比較するとその頻度は増加する．そのたMizuta R., et al. (2017): Over 5,000 years of ensemble

め，将来気候において総降雨量が増加することにfuture climate simulations by 60-km global and 20-km

対する対策が必要になる．

regional atmospheric models, Bull. Am. Met. Soc., 98,

将来，典型的な梅雨豪雨は将来気候でより頻繁に，

pp. 1383-1398.

より強力に，そしてこれまで未経験に地域にも生起Osakada, Y. and Nakakita E. (2018): Future change ofし始める．また平成30年7月豪雨のような広域かつ長occurrence frequency of Baiu heavy rainfall and its

時間の豪雨についても，水蒸気量の増加によって総

linked atmospheric patterns by multiscale analysis,降雨量は増大する危険性がある．

SOLA, 14, pp. 79-85, doi:10.2151/sola.2018-014.

こうした変化をもたらす地球温暖化に対して後悔しない適応をするためにも，気候変動将来予測を軸―5―（論文受理日：2019年6月24日）