Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## I n summing up

Competition policies now include those not only between firms, but between a) domestic vs foreign firms, b) non-profit institutions vs corporate firms,

c) public vs private firms

☐ Regulatory reform needed for free

competition on the level playing fields
# 【5C–1154】黄砂のヒト健康への影響に対する臨床および基礎研究の融合アプローチ

(H23～H25；累計予算額 69,283 千円)

渡部 仁成（鳥取大学）

### 1. 研究实施体制

（1）黄砂飛散が気道炎症に与える影響についてBiomarkerによる評価（鳥取大学）

（２）黄砂飛散が喘息およびCOPD患者の症状および活動性に与える影響調査（鳥取大学）

（３）黄砂が気道炎症細胞および気道構成細胞に与える影響についての基礎的検討（鳥取大学）

（４）大気粉塵の量及び化学成分の季節変動の解析（京都薬科大学）

### 2. 研究開発目的

黄砂のヒト健康への影響が懸念されているがその調査は少なく本邦においても十分ではない。また、黄砂の健康影響に関するこれまでの報告のほとんどが死亡率や各疾患での入院、救急受診など重篤な影響に関する報告であり、幅広く実地医療で問題になるような影響については評価がほとんどない。本研究は呼吸器症状や呼吸機能を評価項目にし、黄砂のヒトの呼吸器系への影響を明らかにすることを目的に行った。アレルギー性疾患の喘息患者と非アレルギー性呼吸器疾患である慢性閉塞性肺疾患（Chronic obstructive pulmonary disease, COPD）患者を対象とし、黄砂が呼吸器症状、呼吸機能に影響するか評価し、黄砂の影響に疾患ごと、あるいはアレルギーの有無によって差異があるか検討した。過去の報告からは黄砂の影響は成人より小児、さらに喘息児童で高いことが予測される。しかし、本邦では黄砂の児童への影響に関する調査がほとんどない。小学校児童でピークフローメーターによる呼吸機能モニタリングを行い黄砂が児童の呼吸機

図 研究のイメージ

能に与える影響について検討した。さらに、黄砂の児童への影響が喘息の有無によって異なるか評価した。一方、最近になり PM2.5 への関心が高まっているが PM2.5 の健康影響に関する検討は本邦では極めて少ない。PM2.5 が児童の呼吸機能に与える影響も同時に評価した。

黄砂が各疾患を増悪させるメカニズムについてはほとんど明らかになっていない。黄砂には様々な化学物質や真菌、細菌が付着していることも報告されており、その付着物質が黄砂毎あるいは地域によって異なることも報告されており、黄砂の疾患増悪に黄砂に付着している物質が関与している可能性がある。黄砂に付着している物質が気道炎症を増悪させることで呼吸器系に影響を及ぼしていないか明らかにするために、黄砂発生源土壌である黄土高原土壌と黄砂飛来時に飛散している本邦の大気粉塵の気道炎症惹起能の差異を比較した。また、大気粉塵の成分を解析することで黄砂に付着している物質のうち気道炎症への関与が高い物質を明らかにすることも
目的とした。大気中の金属成分をモニタリングし、大気中の金属成分と児童の呼吸機能の相関を評価することで気道炎症増悪に関与する大気中金属成分を検討した。

### 3. 本研究により得られた主な成果（研究者による記載）

## (1) 科学的意義

これまでに黄砂が児童の呼吸機能に与える影響について本邦では調査が行われていなかった。本研究が初めて黄砂が児童の呼吸機能を低下させることを明らかにした。さらに、lidarによる黄砂消散係数と球形消散係数と児童呼吸機能を評価した研究は検索した範囲ではこれまでにない。本研究では黄砂消散係数と球形消散係数と児童呼吸機能との関連を評価し、黄砂消散係数と球形消散係数と児童の呼吸機能が統計学的に有意な負の相関を示すことを世界で初めて明らかにした。最近になりPM2.5への関心が本邦で急速に高まっている。本邦ではこれまでにPM2.5と児童の呼吸機能の関連を調査した研究はなかった。本研究は初めてPM2.5と児童の呼吸機能が負の相関をすることを明らかにした。PM2.5が $ 1\mu g/m^{3} $ 上昇する毎にピークフロー値が、喘息のない児童では2.46 L/min、喘息のある児童では3.69 L/min低下していた。

黄砂の影響が黄砂毎に異なることを児童の呼吸機能調査を通じて明らかにした。大気粉塵あるいは大気汚染物質がヒトの呼吸器系に影響するときに気管支肺内のIL-8濃度が上昇することが報告されている。鳥取県環境学術研究等振興事業と連携して黄砂のIL-8産生誘導が黄砂毎に大きく異なることを明らかにした。黄砂の健康影響を考える上で黄砂の組成を考慮する必要があることを明らかにした。

大気中の金属成分のうち Ca、Cu、Fe、Mn、Ti、Zn、V、Cd、Pb の濃度が高いときには児童の呼吸機能が低下しやすいことを明らかにした。特に Pb は越境してくる大気汚染物質を反映している可能性が指摘されている。大気粉塵中の Pb モニタリングが健康被害を予測する上で有用である可能性を示した。3月から5月に、黄砂観測日と同様に大気粉塵濃度が高く、粉塵中の成分も黄砂飛散時と同様の日が多数あることが明らかになった。また、それらの粉塵では長距離輸送汚染の指標となることが報告されている Pb 濃度及び $ SO_{4}^{2-} $ 濃度が高く、越境汚染の影響が大きいことが示唆された。

## (2) 環境政策への貢献

＜行政が既に活用した成果＞

現在までに行政に活用された具体的な成果はない。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

黄砂が児童にどのような影響を与えるのか本邦での報告は少ないが、本研究において黄砂曝露が児童の呼吸機能を低下させることを明らかにした。さらに、児童の呼吸機能が lidar の黄砂消散係数と球形消散係数と良く相関することも見出した。lidar の黄砂消散係数は児童の屋外活動可否を決定する基準になり得ることを示した。また、最近 PM2.5 に関する関心が高まっているが PM2.5 と健康影響についての本邦での知見は少ない。本研究では PM2.5 が上昇すると児童の呼吸機能が低下することを明らかにした。さらに、PM2.5 が $ 1\mu g/m^{3} $ 上昇する毎にピークフロー値が、喘息のない児童では 2.46 L/min、喘息のある児童では 3.69 L/min 低下するという具体的な数字を明らかにしている。本邦での PM2.5 が具体的にどのような健康影響があるのか提示する際に根拠と出来る研究成果と考える。

黄砂発生源土壌である黄土高原土壌と黄砂飛来時に日本で飛散している大気粉塵では気道炎症に強く影響する IL-8 産生誘導能が全く異なることを明らかにした。このことは、黄砂に付着している物質がヒトの健康に影響を与えることを示していると思われる。今後、黄砂に付着しているどのような物質が健康への影響が強いのか検討することに意義が認める結果になったと考
えられる。さらに、黄砂など大気粉塵中に含まれるエンドトキシンが健康に影響する重要な物質の一つであることを見出した。今後、大気粉塵による健康影響を考えていくうえでエンドトキシンが重要な物質である根拠を示した。

### 4. 委員の指摘及び提言概要

黄砂による呼吸器疾患に関して、その金属成分分析や、客観的な指標として FENO（呼気一酸化窒素）測定などを行い、黄砂や PM2.5 が児童の呼吸機能を低下させ、またぜん息患者等の呼吸器症状や気道炎症を増悪することを明らかにした。

一方で、大気粉じん中の重金属と児童の呼吸機能との関連を分析しているが、その解釈には十分な注意が必要である。また、黄砂発生情報が住民や医師に伝わると、その心理的な面から症状発生、増悪や、患者や医師の回答に影響を及ぼしたのではないかと懸念される。

### 5. 評点

総合評点：B
平成18～22年度累計予算額：149,699千円（うち、平成22年度予算額：30,066千円）予算額は、間接経費を含む。

A-0601 アジアの水資源への温暖化影響評価のための日降水量グリッドデータの作成

（1）ユーザーフィードバックによる降水・気温データの作成と品質向上

旧（1）日降水量グリッドデータの作成

$$ \begin{aligned}& 大学共同利用機関法人 \quad 人間文化研究機構 \quad 総合地球環境学研究所 \\&\quad\quad\quad\quad 谷田貝亜紀代 \cdot 渡遙 \quad 紹裕 \cdot\\&\quad\quad\quad\quad 窪田 \quad 順平 \cdot 鼎 \quad 信次郎 \cdot\\&\quad\quad\quad\quad 谷口 \quad 真人 \cdot 安富 \quad 奈津子 \end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}&< 研究協力者 >\quad 大学共同利用機関法人 \quad 人間文化研究機構 \quad 総合地球環境学研究所 \\&\quad 濱田 \quad 篤 \cdot 川本 \ 温子 \\&\quad 野津 \ 正人 \cdot 半藤 \ 逸樹 \cdot 高島 \ 久洋 \\&\quad 米国海洋大気庁気候予報センター (NOAA/CPC)\quad Pingping\quad Xie\\&\quad イスラエル国 \quad テルアビブ大学 \quad Pinhas Alpert\end{aligned} $$

[要旨] 温暖化による地域の気候変化予測およびその水資源への影響評価研究が、高解像度化した気候モデルや統計的な手法によりすすめられている。その際に観測データは不可欠である。そこで本研究課題（APHRODITEプロジェクト）は、現地雨量計観測データの収集、品質管理、内挿手法の開発を行い、成果物を公開、一方で成果物を使った研究も行ってきた。気候気象・水文専門の参画者・協力者が研究を行いつつ、学際的な研究機関の利点やアジアの研究者ネットワークを生かし、データ収集し、データ提供機関やユーザーとのフィードバックを行ってきた。

最終年度公開プロダクト（APHRO_V1003R1）及び近日公開予定最終プロダクト（APHRO_V1101）は、アジア全域1951-2007年（57年分）の0.25度及び0.5度グリッドデータである。雨量計入力数は5000～12000地点、品質管理後の有効入力数は、一般に得られる全球気象通信網（GTS）の2.3から5.5倍程度となった。APHRO_V0902のリファレンスを含む論文成果も複数出した。このため、モデルや衛星による推定降水の検証やモンスーン研究に標準的なデータとして用いられ始めている。

一方でアジア国から若手研究者（EFF）を招聘したり、技術者等にトレーニングセミナーを実施した。このようなキャパシティビルディングにより、相手国との関係がより良好になり、追加データ、各国の観測・品質管理情報を入手できた。また、国際的なグループとも関係を持ち、広く得られるデータの品質の問題点について米国データセンター（NCDC/NOAA）などに情報を還元した。また地球惑星科学連合2010年大会で国際セッション（降水プロダクト）を主催、世界的な降水プロダクト作成・利用の代表的研究者を招聘し意見交換した。当該課題は世界的に知られ、平成22年9月に英国で開催されたクライメート事件のリアクションとしての気温データ作成に向けての国際会議に招聘された。また、全球水エネルギー実験計画（GEWEX）代表の推薦で世界放射パネル（GRP）世界降水プロジェクト会議でも当該課題について紹介することになった。
[キーワード] 日降水量、アジア、山岳地域、水資源、品質管理

### 1. はじめに

地球温暖化による地域の気候変化予測およびその水資源への影響評価研究がすすめられている。このため高解像度化した気候モデルや統計的な手法が用いられているが、その際に観測データは不可欠である。モデルの検証はもとより、統計解析的方法で温暖化による大気循環場の変化、極端現象等降水特性の長期トレンドへの影響、地域の温暖化影響評価を行う際に、長期観測データは必須である。

しかし、既存の衛星等によるグリッドデータは、豪雨など極端現象の解析、高解像度モデルの検証、山岳地域の水資源評価という観点からは、その定量性や空間分解能は必ずしも満足出来るものではない(Yatagai et al., 2005)。そこで本研究課題は、課題代表者らが行った先行研究による、東アジア地域の地形を考慮し雨量計に基づく日降水量グリッドデータの作成手法(Xie et al., 2007)を踏まえ、更なる現地観測データの収集を行い、成果物利用者と意見交換しつつプロダクトを改良し、アジア全域で日降水量データセットを作成してきた。

当該課題（英語プロジェクト名をAsian Precipitation --Highly Resolute Observational Data Integration Towards Evaluation (APHRODITE) of Water Resources）の成果物をAPHRO_PR_V0902等（APHRODITEのproduct version 0902）と定義し、公開してきた。第一期（平成18～20年度）は、データ収集、作成手法の開発を中心に行い、V0804（1979-2002年）を2008年5月、V0902を（1961-2004年）2009年5月に公開した。品質管理（QC）が重要な問題と認識したため平成20年度に重点的に行った。

第二期（平成21～22年度）は、ユーザーとのフィードバックを踏まえてプロダクトを改良すること、応用範囲を増やすために気温データの作成・雨雪判別の付加を行うことを予定した。ユーザーの問い合わせ応口（precinfo@chikyu.ac.jp）への対応、データ提供機関担当者を招聘しキャパシティビルディングを実施、地球惑星物理学連合大会（JpGU）国際セッション主催など、さまざまなフィードバックを行ってきた。これらによる情報交換により品質管理（QC）手法の継続的開発、プロダクトの更新を行ってきた。気温観測データの収集・整理も合わせて行ってきた。

課題開始当初は、プロダクトの利用先として高分解能気候モデルの降水量の検証を予定していたが、定量性に優れ、日単位で、長期、空間分解能が高いことから、モンスーン研究や予報の改善、衛星プロダクトの検証と補正にも用いられるようになった。またデータ提供機関との関係保持につながるデータポリシー遵守、キャパシティビルディング実施などの、プロジェクトの方針やアジアとのネットワークも、世界的に注目されるものとなってきた。

### 2. 研究目的

本研究の目的は、直接観測である雨量計データを基に、高精度の日降水量データセットを作成することである。その際、現地研究者との意見交換、既観測データの収集を行い、また同時に、気候モデル専門家の参画者と、データの試験的な作成段階から情報・意見交換を行い、プロダクトを改良する。この過程において、山岳降水表現手法の開発、衛星搭載および地上設置レーダデータの利用、極端現象の評価、内挿手法の開発、雨量計の捕捉率補正といった研究開発を行う。作成されたデータはプロジェクト内部でのチェックの後、商業利用以外には一般公開する。
第二期は、データ作成は継続しつつ、ユーザーフィードバック、エラー情報のデータ提供機関へのフィードバックなど、関連機関との連携強化をプロジェクトとしての研究目的とする。またプロダクトを利用した解析研究を実施・推進し、プロダクトが気候モデル検証のみならず、水文、生態、農学、社会工学分野など温暖化影響評価分野の研究者に用いられ、成果が広く環境分野の政策決定に反映されることを目指す。

## 3 ．研究方法

（１）日降水データ収集・作成・公開の流れ

図１　日降水グリッドデータ作成の流れ図。

図1に日降水データ公開までの流れを示す。日降水量の共通フォーマット化、品質管理（QC）、グリッド化手法の改良など、データ作成のメインのフローでの開発研究課題がある。

一方で、後述のように気候値によるプロダクトの改善があることから、気候値をヒマラヤや中近東の山岳地域で作成する研究、その他、中間生成物や成果グリッドデータと衛星による降水見積もり、モデル（および再解析）による降水との比較などの応用研究も行う。

広義には当該課題の研究方法はキャパシティビルディング等も含み多岐にわたるが、ここ（3．研究方法）では、（2）に日降水グリッドデータ作成手法を記す。内挿手法や品質管理手法は、開発項目のため4．結果・考察に記載する。

（２）日降水量データセット作成手順（アルゴリズムYatagai et al.，2009）

1）各観測点における月降水量の気候値を、月降水量・日降水量データから作成

2）WORLDCLIM(Hijmans et al., 2005)に対する比を計算

3）2）を Shepard(1968)型の内挿手法（Willmott et al. 1985）で 0.05 度グリッドにする

4）3）をフーリエ変換（366日）し最初の6成分を合成[0.05度日降水グリッド気候値]

5）日降水量観測値の、各日の気候値（4）に対する「割合」を計算

6）5）の内挿を3）と同じスキームで行う

7）日降水量グリッド値を4）と6）の積で作成 [0.05度日降水グリッド気候値]

8）7）から0.25、0.5度グリッドに再内挿（変換）

「気候値」と「割合」に分けて内挿するのは、降水現象を定常成分（気候値）と擾乱成分（割合もしくは偏差）に分けると、地形性の降水成分は、定常成分に現れるとされるためで、Xie et al. (2007)では、中国・モンゴルについてParameter Regression Independent Slope Model (PRISM, Daly et al., 1994)の月降水量気候値を使用している。しかし当該課題（APHRODITE）では、V0902
以降、対象地域で解析手法は同じものを適用することにしたため、ベースとする気候値は、全球で得られるWORLDCLIM(Hijmans et al., 2005)を利用することとした。

## 4 ．結果・考察

## （1） データ収集

## 1 ）降水データ

長期間均質な雨量計観測データに基づく高時空間分解能の降水量グリッドデータの作成は、温暖化予測実験における数値モデル結果の評価、水文流出モデルのインプットの上で重要である。このため、本課題ではできるだけ多くの雨量計観測データを収集し、グリッドプロダクトに反映させてきた。参画者・協力者の紹介があり、広くアジア諸国のデータを入手できた。一般公開されたデータ以外の当該プロジェクトの直接・間接交渉により入手した長期日降水量データは、アジア域については世界最大数と推察される。

Raiangauge distribution of DPREC_V1101 (year: 1998)

図２ 地点収集状況とプロダクト範囲。最終版（V1101）1998年のデータ収集状況。ドットは青：GTSによるもの、黒：他機関などで編集された2か国以上含むもの、赤：APHRODITEプロジェクトや関係者のコネクションで独自に収集したもの。
Number of valid daily reports

図 3 APHRO_V1003R1作成時の品質管理を通過した有効な地点数の変遷。GHCN+GSODは一般に利用可能なGTS由来のデータ。

図２に、1998年について入手した日降水量データの地点分布をドットで示す。青は米国海洋大気庁（NOAA）データセンター（National Climatic Data Center, NCDC）のサイトからダウンロード可能な、Global Summary of Day (GOSD)やGlobal Historical Climatology Network (GHCN-D)など全球気象通信網（Global Telecommunication System, GTS）由来のデータである（GHCN-Dはそれ以外を含むがアジア域はほぼGTSのものとNCARのサイトのものである）。黒は、NCDC編集の旧連の降水量データセット（NCDC, 2005）や、GEWEX Asian Monsoon Experiment (GAME)-Tで収集・公開されている地点データなど、他のプロジェクト等によりGTS以外の地点を編纂、品質管理されたものである。赤が、当該課題で独自に入手（有料無料を問わない）したものや、当該課題参画者が使える立場にあり、その枠組みとの共同利用の形で使用している地点である。

研究開始当初は、1979年から2001年のデータの作成を目標としていた。しかしデータを公開しはじめると、同時期に米国気候予報センター（NCEP）やヨーロッパ中期予報センター（ECMWF）の客観解析データが公開されたこともあり、より長期データの利用の希望が寄せられた。そこで第二期（平成21，22年度）の研究期間延長が認められた際、グリッドデータ作成期間を1961年から2007年に延長することにした。結果的には地域によって十分なデータがあるため、1951年から2007年の57年分のデータをV1003R1，V1101では作成した。

現地の大学の研究者の仲介でデータを入手した際には、共同研究して共著論文を執筆することが期待されたが、直接的に気象水文機関と交渉した際には、キャパシティビルディングを要請されることが多くなってきた。平成19年度には、研究員1名がフィリピンの気象機関（PAGASA）にグリッド解析手法の指導に赴いた。その経験も踏まえ、延長時の平成21年度には、パキスタン、ネパール、バングラデシュ、マレーシア、フィリピンの各国から1名ずつ観測・予報に携わる技術者を京都に招聘し、当該課題で使用している品質管理（QC）およびグリッド解析手法についてトレーニングセミナーを実施した。その際、2007年までのデータや、各機関での品質管理手法や日界情報を入手することができた。

単にデータを購入する場合、キャパシティビルディングを実施したり共同研究して共著論文を
書くケースでも、多くの場合には、各気象水文機関で、第3者にデータを渡してはいけない、生データをWeb上に置かないでほしい、目的以外に使ってはならない、といった条件書にサインを求められたり、口頭で依頼された。そのため、グリッド化して公開するという仕事は、科学コミュニティーから見れば透明性や再現性の点で最善でなく、また（我々）作成側にも労働集約的な仕事が多いが、これだけ気候変動の地域への影響評価研究が進展している昨今、必要かつ有効な手法あるいは役回りと言えるだろう。

図3は、後述する品質管理（QC）、グリッド化解析を経た有効なデータ地点数を示す（V1003R1時のもの）。複数のデータセットに同地点同期間のものが含まれる場合があり、また、QCを経て使われなくなったデータも存在するため、入手データはこれよりはるかに多い。比較のためGTS由来のデータをあわせてプロットしたが、収集データが少ない年(1973)でGTSの約2.3倍、多い年（1998）で約5.6倍のデータを入手した。最終プロダクト（V1101）ではさらにサウジアラビア等の入力データが加わるため、有効な地点数は14,000を超える。

限られた年数分しか購入が許可されない場合などに、GEWEX/GAME特別観測がアジアで実施された1998年や、熱帯降雨観測衛星（TRMM）が観測を開始した1997年12月以降を優先的に入手したこともあり、1998年について最高地点数のデータを収集した。地点の位置情報の公開も許可されないことが多い一方で、衛星降水プロダクトやモデル推定値の検証などのため、データの信頼性を付加する必要があることから、後述するように0.25、0.5度のグリッドデータ内で雨量計がどれだけ存在したかという情報を日々付加したデータを公開している。

## 2 ）デジタル化協力

初年度には、インターネットで得られるスキャンされた状態のパキスタン降水量データのデジタル化を外注した。しかし、現地の気象水文機関と直接的な意思疎通がなく品質情報が得られない場合、思うように利用がすすまなかった。平成20年度にパキスタンを訪問する機会が得られ、データについて尋ねたところ、彼らがデジタル化作業を行っているところなので、その作業の人件費があれば早く処理できるとのことだったので、処理のためのマージナルコストを支払い、データを入手した。

ネパールとは元水文気象庁長官であるM. Shrestha氏や水文気象庁職員との交流が研究期間を通じて深まった。気温グリッドデータ作成にあたり、山岳国であり温暖化の影響が大きいと考えられるネパールの気温データは重要であるため、入手の可否について問い合わせた。現地では1986年以前のデータはデジタル化していないが、デジタル化作業を担う組織は紹介できるので協力できないかと打診があった。平成21年度に、ネパールのNGOに気温デジタル化作業を依頼し、デジタル化した1953～85年のデータと1986年以降のデータを提供してもらうことになった。作業はスムーズに進み、貴重なネパールの日最高／最低気温データの利用が可能になった。

## （２）品質管理システム開発

## 1 ）内部解析用共通フォーマットの策定

収集された地点観測データは、地点数や期間などのデータ量がそれぞれで大きく異なっているだけでなく、その形式も様々である。多くのデータはテキストデータとして記録されているが、そのフォーマットも統一されていない。また、Microsoft ExcelやMicrosoft Accessなど、特定の
アプリケーションで記録されているものも多い。これらのデータを品質管理・内挿プログラムで統一的に利用するため、内部解析用に新しいフォーマットを策定した。

平成19年度までは、一行/一日のテキスト形式のファイルに変換し、これを逐次読み込みする方法を用いていた。この方式は目視を行うには適しているが、行単位のデータ読み込みや文字列 $ \Leftrightarrow $ 数字変換が頻発するため演算速度を大幅に低減させてしまう欠点がある。たとえば、モンスーンアジア領域31745地点に40年分の日データがあると想定すると、約14.8テラ行 $ (=31745 $ 地点×366日×40年 $ の行単位のアクセスが発生することになる。今回のようなスパイラル型の開発プロセス（註）においては、プロトタイピングと検証を繰り返す必要があるため、ファイルアクセス速度がボトルネックとなり、作業効率を著しく低減させていた。

そこで、本研究の目的に沿う形で、バイナリ形式のフォーマットを新たに定義し、収集したすべての日および月降水データをこの新フォーマットへ再変換した。そして品質管理処理やグリッド化処理は、すべてこのフォーマットのファイルを入出力する方針へ転換した。その際、国コードを規定し直した。本研究ではGHCNv2のCountry Codeを基準にしているが、GSOD、ISO3166、ESRI等のコードとも大きく矛盾しないことは確認済みである。この定義による国境マップ情報を作成することで、データ変換時のミスや位置情報の誤りなどを発見することが容易になった。たとえば、あるソースの地点の位置が全体に南部へずれていた場合があり、これはフォーマット変換時の緯度経度の桁落ちであることが判明し、すぐに修正できた。

高度に関してはgtopo30（米国地質研究所による標高データ）を利用することで、高度情報を確認するルーチンを簡素化した。この高度情報は、品質管理だけではなく、今後の雨雪判別処理のプロセスでも利用される予定である。試験的にアメダス1927地点の高度情報（空間分解能

0.001666°）とその地点に対応するオリジナルのgtopo30（同0.008333°）との比較を行った結果、アメダスの場合、その空間分解能を基準として121近傍（11×11グリッド≠0.1°）内のgtopo30の最尤値高度とは、RMSE=17.6mであることが分った。この結果を踏まえると、高度情報が含まれない収集データの場合には、今後はgtopo30による置き換えを行っても差支えないと言える。

註）スパイラル型の開発プロセス：ウォータフォール型の各フェーズを渦の1サイクルとし、各サイクルで仮設→検証→次段階の計画を実施する。各サイクルでプロトタイピングも行う。メリットとしては手順を繰り返すことで、ユーザー要求や品質を確認しながら開発を進めることが出来るが、適切な計画を作成しないとユーザー要求が途切れず、いつまでたっても開発が終わらないというデメリットもある。

## 2 ）品質管理プログラム開発

作成されるグリッドデータの品質は、入力データである雨量計観測値の品質にも強く依存するため、品質管理の適用が必須である。本研究で収集された生データはユーラシア全域にわたる膨大なものであり、調査すべきデータ数は単純計算で約2億個（366日×約60年×数万地点）にものぼる。本研究ではこれらの膨大な観測記録を一元的にチェックするための、客観的で自動化された品質管理プログラム群の開発を行った。内挿プログラム群との親和性、また多量のバイナリデータを扱う観点から、使用言語はFortran90を選択した。

品質管理(QC)では、図4に示す項目の実装および完全自動化を目標として作業を行った。プログラム開発はスパイラル型のプロトタイピング手法をとっているため、各項目は処理と確認作業
のやり易さを考慮して、独立したモジュールとして実装した。モジュール化を進めることで、日降水量データだけでなく月降水量や日・月気温データへの適用も容易となった。

開発当初のQCシステムは一部のプロセス間で人の手による作業を必要としていた。処理すべきデータは膨大であるため、これらの目視チェックやデータの変換・移動作業に多くの人的資源が割かれていた。また、人の手による作業は単純なミスを誘発しがちで、研究全体の流れを阻害していた。最新のQCシステムはほぼ自動化されており、基礎的な作業に費やす人的資源およびヒューマンエラーの発生が大幅に低減された。また、プログラムの高速化を進め、当初は1日程度かかっていた実行時間を数時間程度にすることができた。その結果、翌年度に予定されていた業務に前倒しで着手できるなど、業務全体の進行を早めることができた。

また、膨大な時系列データの目視チェックを効率よく行うために、信号処理用の解析ソフトウェア（OSCOPE）を導入した。これらの画像を作成するためのポストプロセスとして、MySQLへ観測値と位置情報などのメタデータを格納し、画像化までの流れをスクリプト処理する体制も整えた。この結果、気象学・気候学などの専門知識を持たない人員であっても、ある程度の品質管理を行うことが出来るようになった。

QCは観測地点の名称や地理的位置などに関する情報(メタデータ)の整合チェックと、日降水量・月降水量などの時系列データのチェックに大別できる。本研究では特に、時系列データの品質管理プログラムを重点的に開発した。この結果、日降水量などの時系列データに対し、次に示す全部で16の検証項目が実装された。

a. 地点メタデータのチェック

i. 地点の経度・緯度

ii. 地点の高度

b. 時系列データのチェック

iii. データソースに固有な異常値

iv. 負の降水量

v. 国別公式記録を超える異常に大きな値

vi. 通年で零である記録

vii. 通年で非零である記録

viii. 非零の同一値が連続する記録

ix. 月単位で複製されている記録

x. 外れ値

xi. 時間空間的に孤立した異常に大きな値

xii. 積算値が混入した記録

xiii. 時間的に非均質な記録

xiv. 年平均が異なる異ソース同一地点

xv. 記録単位が誤っている記録

xvi. 記録日が異なる異ソース同一地点
図4 本研究で開発されたQCシステムのフローチャート。日降水量データの場合を示している。円柱はデータベース、灰色は単一地点に関するQC項目、黒は近隣地点の情報を用いたQC項目、斜線は内部処理項目を表す。白□は第1期終了時点で開発中であったの項目を表す。

図5 本研究で開発されたQCシステムによる異常値の検出例。(a) 月単位の複製。ある地点の1966年7月（○印）および翌月（×印）の日降水量を重ねて示している。(b) 記録単位ミス。異なるデータソースから得られた同一地点について、1962年の日降水量を実線で(範囲は-10から110)、各日の両者の比を□印で示している(範囲は0から20)。(c) 時空間的に孤立した異常値。上図は前年度のグリッド降水プロダクトの空間分布で、黒点はプロダクト作成に用いた観測地点を示している。下図は検出地点の日降水量で、1月13日の値が異常値と判断されている。

特に時空間的に孤立した大きな異常値を、集中豪雨のような真の降水イベントと区別して検出する手法は、これまでにない新しい手法である。

図5に、開発されたQCシステムを1951－2010年の日降水量データに適用して検出された異常値の例を示す。図5(a)に示した月単位の複製は、QC適用期間中におよそ1100例が検出された。図5(b)は単位記録ミスの検出例である。我々が収集した地点データの多くは複数のデータソースから得られており、これらの時系列を比較することで自動的に検出することが可能となった。検出数は年単位で約6300であり、そのうち

0.1 [mm/day] を 1 [mm/day] として記録した過誤が約 5900 例、0.1 [mm/day] を 0.01 [inch/day] として記録した過誤が約 400 例であった。前者は広範囲に、後者は 1970, 1980 年代のインドに多くみられる。図 5 (c) は時空間的に孤立した異常値の例である。このような孤立値を集中豪雨のような真の降水イベントと区別して検出することは、実際には極めて難しい。平成 21 年度に開発された QCシステムによる検出結果は概ね妥当であると思われるが、各国の気象災害データベースとの比較などによる追加検証を進めている。

なお、APHRODITEプロダクトは、衛星による降水量推定値の検証や補正に使用され始めている。基準値として用いられるためには、生データおよびグリッドデータの品質管理は欠かすことが出来ない。日単位のデータは膨大であり、サブグループ2と協力しつつ実施した我々の品質管理に

関する努力成果は、出来るだけ各国気象水文機関やデータセンターと共有したいと願っている。
その立場から、図5の例を含み、典型的なエラー情報をYatagai et al.(2010)に報告した。

## （３）内挿アルゴリズム開発

## 1 ）内挿手法の検討

本研究の成果である日降水量グリッドデータの作成手法には、最終的には、先述した気候値からの割合についてShepard型の内挿法を採用した。ただし、平成18年度にはサブグループ2と協力し、他の内挿手法として最適内挿法（OI）の検討を行った。また平成22年度JpGU大会の後、NOAAのTom Smith氏とOIについて意見交換をし、彼のOIプログラムの提供を受けた。最終年度のため、優先順位の点でプロダクト反映には生かせなかったが、入手した期間、地点データについては、労働集約的なところはほぼ終了しているので、今後内挿手法の工夫によるプロダクトの改良は、比較的たやすいであろう。なお、これまで5年間、サブテーマ2と常に開発の優先順位について意見交換し、生データの収集、統一フォーマットへの変換、品質管理を優先してきた。

気候値からの内挿についても、気候値の差し替えや、「割合」と「差」の内挿の結果の比較などさまざまな実験を行ってきた。重みづけの工夫は、サブグループ2の開発努力によるところが大きい。これだけの地点を山がちな地域を含むアジアで収集できたチームも少なく、また生データの公開は制限されているため、地点分布密度や内挿によるプロダクト、特に極値への影響などについて今後の研究が期待される。

## 2 ）気候値の改良

本研究課題で作成される日降水量データセットは、気候値との比を内挿する手法のため、気候値の定量性も重要である。主として平成18年度に、日降水量グリッドデータ作成のための気候値の改良を行った。Xie et al.（2004，2007）が作成・公開したEA_V0409では、中国は分布の密な日降水量データが得られたので、そこから月降水量、気候値を算出、中国以外は、GHCN（Global Historical Climatology Network）の月降水量データから気候値を作成した。東南アジアはGHCNに含まれるデータが少なく、気候値の改良が期待された。また、V0409では、中国・モンゴルの気候値はPRISMに合うように調整されていたが、それ以外の国地域ではPRISMがないため、地形効果を表現した気候値の整備が期待された。

そこで本研究では、月降水量の入手・利用も行った（図1）。気象庁太平洋気候情報センターから、ASEAN統合データについての情報と月降水量データを入手した。また、日本については、山岳効果を補正したメッシュ気候値が気象庁から出されており、PRISMにかわるものとして適用した。さらに、ロシアについて、Webを通じて公開されている月降水量についての情報を入手し、平成19年度以降中央アジア・ロシアのデータセット作成する準備を行った（結果的にはAPHRO_RU_V0804は月データと日データの入力数がかわらないため月データは未使用）。

PRISM的気候値をTRMM/PRやGISにより作成する試みはFS051課題時から着手している。山岳効果を入れて補正した月降水量気候値は、中近東ではこれまで作成されていない。図6に例示したように、月降水量気候値をイラン、イスラエル、トルコの独自入手のデータをGHCNデータセットの他に用いて0.05度にグリッド化し、一方でTRMM/PR観測期間すべてのパスデータをダウンロードし、0.05度に落として、対象地域雨季（12-2月）の8-9年分の合成図（composite）を作成した。また、30秒グリッドの地形データ（gtopo30）を用い、標高・傾斜方位・斜度を0.05度で算出した。現在詳
細な比較を行っているが、例えばイランのザグロス山脈の南東斜面上の観測点では、山脈中腹（1000m前後）に降水量のピークがあり、PRISMが仮定するような単純な標高依存性ではなく、降水と地形との関係には地域性が強く、他の気象条件や地形要素を考慮する必要が示唆された。（この成果をイランの気象庁でセミナーし、交渉

を行った結果、日降水量データの入手が出来た。その代わりにTRMMの1次処理データや

我々が作成する気候値や日降水量解析データを提供することになった。）

EA_V0409をサブグループ2で解析したところ、気候値データセットにおける局所的な降水量の極小となっている場所に、強い降水が見られる場合、気候値に対する割合を内挿するアルゴリズムのため、異常に高い割合値が内挿され、結果として周囲の気候値降水量が比較的多いところに、異常に大きい降水量グリッド値が現れるというエラーが報告された。このことを受け、気候値データセットを作成時に極小値には注意するなど、アルゴリズムを改良した。

図6 上：雨量計による12月降水量気候値（1975-2004）、下：TRMM/PRの12月合成図（1998-2005）。単位mm/month

## （４）日降水量グリッドデータの作成

## 1 ）作成・公開された日降水量グリッドデータ

南アジア・東南アジア地域では、早い段階から当初計画をはるかに上回る量のデータの入手に成功した。これらを用いて日降水量グリッドデータを作成し、ほぼ毎年度の公開を行った。初年度である平成18年度には、先行研究(Xie et al. 2004, 2007)で作成されたグリッドデータEA_V0409（東アジア解析）を参考に、南アジア・東南アジアデータを追加する形でShepard（1968）の手法により解析を行い、内部プロダクトを作成した(V0703)。初期プロダクトをサブグループ1,2でチェックしたところ、V0409に比べて、雨量計の密度が高くなった東南アジアやインドで降水量分布の細かい構造がよく表現されたことがわかった。しかし一方で、空間密度が非常に高い観測データを入力した場合に、細かい分布や極値のタイミングはよく表現されるものの解析値が小さくなってしまうという問題も明らかになり、アルゴリズムの改良の必要があることが分かった。このほか中近東地域についても、新たに入手したイラン、トルコ、イスラエルの日降水量データを用いて日降水量解析を行った。成果データを用いて、温暖化実験用の現在気候再現結果の検証した(Yatagai et al., 2008a)。

平成19年度には、新たに旧ソ連諸国を含む領域に対して日降水量グリッドデータV0804_RUを作成・公開した。作成手法はXie et al.（2007）、Yatagai et al.（2008a）のデータ作成アルゴリズムと同様であるが、気候値の観測点と日々の観測点がほぼ同じであることから、月降水気候値は作成していない（月平均データへの調整も行わない）点が先行研究の手法と異なっている。まずQC済みGTSデータを用いて数年間分の日降水量データを作成し、データ作成プログラムをテスト
した後、観測データが安定して提供されている1960-1990年の31年間について、Groisman and Rankova（2001）のアルゴリズムにより補正された降水量データを用いて日降水量グリッドデータを作成した（Takashima et al., 2009）。2008年には東アジア、中近東、ロシアそれぞれの領域についても1979-2001年（地域により1980-2002）グリッドデータを作成・公開した（APHRO_EA_0804, APHRO_ME_0804, APHRO_RU_0804）。

平成20年度に公開したV0902プロダクトでは、V0804時は3地域で別の手法で解析していたが解析手法は統一し、期間も1961-2004年に拡張した。このためGroisman and Rankova(2001)の補正版は1990年代以降のデータがなく他地域には補正が適用されていないことから、V0902以降は用いていない。プロダクトの詳細な違いは、公開サイトに記述した。また、グリッドデータの作成方法および解析値の特性について論文にまとめた(Yatagai et al. 2009)。他に類を見ない、山岳地域のインプットデータの多い長期高解像度日降水量グリッドデータとなったため、ユーザーからの問い合わせも多数受けるようになった。

解析値の計算は最終プロダクトよりも細かい0.05度（約5kmメッシュ）で行っており、再解析データや高分解能の気候モデル（MRI20kmAGCMなど）に合わせて再グリッド化することが可能である。そこで、サブグループ2には0.05度、MRI20kmAGCMグリッドデータも合わせて提供し、モデル検証に役立てた。また、再解析客観解析データから計算される水蒸気フラックス、収束発散量と、本プロジェクトで作成される降水プロダクトを組み合わせることにより、蒸発散量を計算し、大気側の水循環の長期変化を日単位のデータに基づいて解析した。

平成21年度に公開したV1003R1プロダクトでは、これまで地点の位置・名称に関する基礎的な整合性チェックにとどまっていた品質管理（QC）プログラムを大幅に改良し、日降水観測値そのものに対する11の検証項目を実装した。これにより膨大な収集データから異常値を自動的に検出することが可能となり、グリッドデータの信頼性が大幅に向上した。また、継続的なデータ収集によって解析期間が計13年間延長され、インドネシア域も解析領域に含めることができた。平成22年度に作成し、現在公開準備中であるV1101プロダクトではQC実装項目は17に増加し、またサブグループ2によって内挿手法にもさらなる改良が施されている。

（５）日平均気温グリッドデータの作成と降水データへの雨雪判別情報の付加

1）日平均気温グリッドデータの作成

### a. 気温観測データの収集

研究期間中に日降水量の高解像度グリッド化がスムーズに進み、さらなる発展研究のために、温暖化を直接的に評価することが可能である気温のグリッドデータを作成することになった。降水観測データの提供を依頼する際に、気温データの提供も依頼することにより、降水データには及ばないが、各国による観測データも入手することができた。降水と同様のGTSベースのGSOD、GHCN、NCDCが収集・公開している気象観測データに加えて、中国、台湾、モンゴル、ASEAN諸国、ロシア、インド、ネパールと東〜南アジアを中心にデータが集まったのでMA領域に関してグリッド化を試みた。

### b. 気温データの品質管理 (QC)

QCの手法については、降水量のグリッド化のために作成したシステムを利用した。多くは気温データにもそのまま適用できたが、以下に相違点について述べる。
i. 負値、通年で非零の値の検出はしない—いずれも気温では取りうる値である。

ii. 国別公式記録を超える異常値の検出はしない—標高・年較差を考慮すると、この閾値で検出できる異常値はごく一部に過ぎず、他の手法で検出可能である。

iii. 空間的に孤立した異常値等、近接地点時系列の比較はしない—標高差があるため、差が異常であるか評価できない。近接地点で値が違っても、気温であれば平均しても大きな問題はない。

iv. 異ソース同一地点の比較はしない—記録単位の違い(0.5℃、1℉刻み)など、ソースによってわずかな差がみられるが、グリッド化においては問題にならない。

v. 時間方向の孤立値は、Haylock et al. (2008)を参考に、ある日の値が、解析期間(1951-2007)内各年の同じ日付の前後7日間の値の標準偏差に対して6倍よりも大きい場合に除去する。

vについては、主に欧州の中緯度の観測データに対するHaylock et al.(2008)の比較期間前後5日間、標準偏差5倍をそのまま適用すると、気温の年間・年々変動幅の小さい熱帯については起こりうる急激な変化(前日比-5℃程度)でも異常値と判定される欠点があることがわかった。日本でも冬季のフェーン現象による急激な温度上昇では前日比+10℃近くになる事例がいくつかあり、これらをなるべく異常値判定しないように、基準を変更した。

### c. 気温データの内挿

基本的には降水グリッドデータV1101を作成したシステムをそのまま用いている。降水量に関しては、気候値との比を内挿しているが、負値も0（ゼロ）も取る気温ではそのまま利用するのは適当でない。また、精度の高い気温の気候平均値を作成するには研究期間が不十分であったため、収集した気温データをそのまま内挿することを試みた。

内挿プロセスにおける標高の影響を抑えるため、すべての地点観測データに対していったん海面更正気温を計算する。観測データの地点情報には標高が欠損していることも多かったが、

GTOP030の標高値を利用しても著しく実高度と異なることはないことが本研究により確認されたため、GTOP030の高度情報を利用して気温遅減率0.6度/100mで海面更正気温を計算して海面に標高をそろえた上で、影響半径100kmで0.05度格子に値を内挿した。内挿した値を格子点の標高に高度補正を行い、0.05度格子の初期プロダクトを作成した。図7(左)に1998年1月平均の日平均気温を0.5度格子にして示した。比較のため図7(右)に、米・デラウェア大学で作成している月平均気温データ（Willmott and Robeson，1995，Legates and Willmott，1990）から同じ1998年1月の日平均気温データを示した。ロシア、中国、ニューギニア島の高地などよく特徴が一致している。ヒマラヤはほとんど観測がないので、二つのデータセットの内挿手法の違いによる差が現れていると考えられる。インド亜大陸の気温がAPHRODITEのほうが高く、ネパールについては南部に高温の地域がみられる。ネパールに関しては、独自入手した観測データがあるため、APHRODITEのほうが正確であろう。気温のグリッドデータに関しても、日降水グリッドデータに対して行ったクロスバリデーションなど詳細な解析、影響半径の検討などを重ねる必要がある。また、温暖化の影響を議論するためには、気温の観測値に含まれる測器の変更や移動の影響を検出したり、都市化の影響をどう評価するかなど、降水データ以上に大きな課題が残されており、これらに対するAPHRODITEの方針を明確にした上で公開・研究利用に付されることになるだろう。
APHRODITE Tave(98JAN)

-30-25-20-15-10-5 0 5 10 15 20 25

U.Del Tave(98JAN)

図 7 1998年1月平均の日平均気温。(左) APHRODITE(右) デラウェア大学による解析。格子間隔はともに0.5度。

## 2 ）雨雪判別情報の付加

降水が液体(雨)であるか、固体(雪)であるかは、水資源の管理において重要な情報である。温暖化が進むことで固体降水が減少すれば、晩冬～春に洪水が生じる、暖候期に水不足になるなど年間を通じて河川流量に影響が及ぶ。そこで、降水プロダクトに雨雪判別情報を付加することを検討した。

降水が液体か固体かという判定は、気象庁(1984)による雨雪判定表(図8)を用いて行った。判定には湿度データが必要であるが、収集した気象観測データには湿度データはほとんどなかったため、ECMWF再解析データを利用した。湿度データと整合性を取るため、気温もECMWF再解析データを用いた。気温は海面更正を行い、0.05度グリッドに内挿し、0.05度の地形高度に合わせて高度補正を行った。乾燥地域では5℃前後でも固体降水であることが湿度データを利用した雨雪判別で改めて確認できた。この手法によって雨雪判別情報を付加した降水データから固体降水を積算したところ、ヒマラヤ地方などの山岳

図8 気象庁(1984)による雨雪を判別する気温・湿度の関係図。

地域で衛星観測データによる降雪被覆分布とよく対応した(図略)。

## （6） 解析研究

1）ヒマラヤ地域の山岳降水量の定量評価
ヒマラヤ山脈は急峻な山岳地域であり、地上降水分布のモデルによる表現が難しい地域である。広く用いられている再解析データや予報では、降雨帯の位置がずれている（Yatagai and Xie, 2006）、あるいは量的には現実とかけはなれていることがある。そのような場合、予報モデルから算出される降水分布を、現実の観測値をもとにした経験則により補正する（Krishnamurti et al., 1999, 2009）。このように、気候モデルの検証や予報の後処理に、定量性に優れた観測データはなくてはならないものである。

近年では衛星から時間・空間分解能の高い観測がなされるようになった。衛星による降水推定のうち、熱帯降雨観測衛星（TRMM）に搭載されたレーダ（PR）は、それまでの赤外センサや受動マイクロ波観測による推定とは異なり、レーダのため陸域の降水分布を明らかにしてきた。しかし、定量的には過少評価をしていることが報告されている。そこで本研究では、10年以上の観測のあるTRMM/PRにより、ヒマラヤ地域の月降水量の気候値的分布を提示し、さらに雨量計による月降水量気候値により補正式を月および標高帯ごとに定義して補正することで大規模山岳地域であるヒマラヤ周辺の降水量気候値を定義した（Yatagai et al., 2008b; Kawamoto and Yatagai, 2008；谷田貝，2009）。

図9に7月の例を示す。雨量計値は、当該課題で収集整理した月降水量および日降水量データのうちGTS由来のものを除外し、また10年以上の観測データがある地点についてのみ使用した。TRMM/PRは、フットプリントが約4.2kmで、当該課題が内挿のベースとしている0.05度で平均することは妥当であるので、2A25の1998-2007年のすべてのNear Surface Rain情報から0.05度の気候値を作成した。

TRMM/PR composite Month = 07

図9 7月における、(上)雨量計気候値と（下）TRMM/PR気候値。カラースケールは同じ。単位mm/月。等高線は4,800m（太実線）と250m（細実線）。上図は、さらにチベット高原を表すため3,000m（極太線）を加えている。（谷田貝，2009）

両者を雨量計データがある0.05度グリッドボックスについて比較したところ、以下のことが分かった。

・夏季降水（7-9月）についてPRは対象地域（70-105E，20-36N）の平均で、28%から38%過少評価している

・両者の相関は夏に高く冬に低い。

・標高帯ごとに各月のPR気候値と雨量計気候値を比較したところ、ほとんどの季節、標高帯でPRは過少評価の傾向が見られたが、2月の250-1000m，3月の0-1000m，4月の0-1500mでは、PRが過大評価を示した。

各月標高帯ごとに雨量計による補正式を求め、補正後の月気候値を作成した。この気候値をベースに日降水量のグリッド化を行い、プロダクトの定量性の違いを検討した。
## 2 ）地形勾配に対する相対風向に対する降水量の依存性に関する解析

本課題の目的である精度の高い降水量グリッドデータを作成するには、高密度な水平分布をもつ雨量計データと、より洗練された内層手法が要求される。一般に山岳域では雨量計の分布が疎であるが、複雑な地形のために降水分布は複雑である。したがって、このような地域での現実的な降水量の算出に堪える内挿手法が必要である。そこで、内挿手法に反映することを目的として、地形勾配に対する相対風速・風向と降水量

との関係を解析した。

日降水量および風速風向データとして気象庁アメダス再統計値を用いた。解析期間は1996-2004年の9年間である。降水量および風向風速の値が存在する全観測点・日を対象とした。またGTOP030を用いて地形勾配を計算した。まず、標高データによりアメダス観測点周辺の22.5′四方の勾配ベクトルを計算した。この勾配ベクトルに風速ベクトルを射影したものを相対風速と定義した。なお、風速の日代表値は日最頻風向と日平均風速により定義した。

図１０ 地形勾配に対する相対風速（横軸）と日降水量（縦軸）との関係。降水量および風向風速データがある全てのアメダス観測点・日を対象としている。黒色が斜面を下る風、白色が斜面を上る風に対応する。

全アメダス地点を対象に、相対風向・風速に対する平均雨量を計算した。また、全アメダス地点を14領域に分類し、領域ごとに平均降水量の相対風速と月に対する分布を示した。図10に全てのアメダス地点における相対風速と平均降水量の関係を示す。平均降水量は、0-1m/sを除く全ての風速帯において、斜面を上る風向きの場合が下る風向きの場合を上回った。次に領域ごとの平均降水量を相対風速と月を軸とする断面図で示した（図略）。多くの領域・月では斜面を上る風向時の降水量がより大きくなっている。しかし、これとは逆の傾向が、東北日本海側の11-4月、北陸地方の2-4月などで見られる。

斜面を下る風向時の降水量がより大きかった領域・月での、地形とそれ以外の要因が降水量に与える影響を考える。東北日本海側および北陸地方の春先については、日本海北部を低気圧が通過する場合の寄与が現れているものと考えられる。この場合、地形の影響よりも、風上に存在する暖湿な空気塊の影響の方が大きいことが考えられる。したがって、降水量と相対風向・風速との関係を考える場合、水蒸気フラックスのように水蒸気の分布をも考慮に入れたパラメータを用いる必要がある。

地形勾配を上る風向の日は、逆向きの風向の日に比べて降水量が大きいことが、日本の多くの領域・月で明らかになった。しかし、領域・季節によっては地形よりも風上における水蒸気分布の方がより大きい影響を与える可能性があることが分かった。