Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
29) Nejan Huvaj-Sarihan, Timothy D. Stark : BACK-ANALYSES OF LANDFILL SLOPE FAILURES, 6 $ ^{th} $

International Conference on Case Histories in Geotechnical Engineering, August 11-16, 2008

30) F.Koelsch, K.Fricle, C.Mahler, E.Damanhuri : STABILITY OF LANDFILLS – THE BANDUNG DUMPSITE DESASTER

31) F.Koelsch, K.Fricke : COMMUNITY BASED LANDILL MONITORING

32) Florian Koelsch,Gunnar Ziehmann : Landfill stability, May-June 2004 WASTE MANAGEMENT WORLD

33) Dr. Koelsch : HOMEPAGE (http://www.dr-koelsch.de/)

34) Jan Bauer, Florian Koelsch, Andre V.A. Borgatto : STABILITY ANALYSIS ACCORDING TO DIFFERENT SHEAR STRENGTH CONCEPTS EXEMPLIFIED BY TWO CASE STUDIES

35) Edward Kavazanjian : The Indispensable Role of Case Histories in Landfill Engineering

36) Edward Kavazanjian, Scott M.Merry : The 10 July 2000 Payatas Landfill Failure, Sardina '05-10 $ ^{th} $ Waste Management and Landfilling Symposium

37) David M. Hendron, P.E.: Large Landslide Risk in Solid Waste Facilities... Geotechnical Fundamentals Count (Geo-Strata)

38) James K.Mitchell, Raymond B.Seed, H.Bolton Seed : KETTLEMAN HILLS WASTE LANDFILL SLOPE

FAILIRE. I: LINER-SYSTEM PROPERTIES, Journal of Geotechnical Engineering, Vol.116 No.4, April, 1990

39) Malaya News, August 19,2009 PHILIPPINES : ‘Operator to blame for Rizal landfill collapse’

40) Manila Bulletin Websites and Publications, August 5,2009 : ‘DNER bares findings on landfill collapse’

41) The Philippine Star, August 19, 2009: ‘Katherine Adraneda, Mismanagement, faulty design blamed for landfill wall collapse’

42) Melanie A. Lasoff : Death Toll Rises in Manila Garbage Dump Collapse, Waste Age, August 1, 2000

43) 松倉公憲，恩田裕一：安息角定義と測定法にまつわる諸問題，筑波大学水理実験センター報告，No.13, pp27～

#### 3.2.1 安息角試験について

3.2.2 衝撃加速度試験（キャスポル）について

44）近畿地方建設局近畿技術事務所：簡易支持力測定器による試験方法, 1996 年 5 月

45) 近畿地方整備局近畿技術事務所：簡易支持力測定器（キャスポル）利用手引き，2005年6月

3.2.6 基礎実験結果について

46) 社団法人地盤工学会：地盤材料試験の方法と解説, 2009年11月

3.2.7 試料サンプリング方法について

47) 社团法人地盤工学会：地盤調査の方法と解説, 2004 年 6 月

48) (槄藤井基礎設計事務所、姉川学利ら：室内大型一面せん断試験の実施事例，全地連「技術 e-フォーラム 2002」よ

3.4 斜面安定解析結果と斜面安定評価法について

49) Florian Koelsch : MITTEILUNGEN Heft 133/1996 –ISSN 0343-1223

50) 社团法人地盤工学会：斜面の安定・変形解析入門, 2006年8月

51) 複明潔：摩擦体としての土における安定と変形の解析法, 2007年12月

52) Civilserve GmbH, Steinfeld : GGU-STABILITY VERSION9 User Manual, June 2010

53) 社团法人日本道路協会：道路土工－盛土工指針，2010年4月

## [巻末資料] 不法投棄等現場の堆積廃棄物の斜面安定性評価マニュアル(案)

54) 財団法人産業廃棄物処理事業振興財団：支障除去のための不法投棄現場等現地調査マニュアル, 2006 年 12 月

55) 財団法人産業廃棄物処理事業振興財団：不法投棄及び不適正処理現場の対策と技術, 2010 年 4 月

56) 社团法人日本道路協会：道路土工－切土工・斜面安定工指針，2009年6月

57) 社团法人日本道路協会：道路橋示方書・同解説 I 共通編 IV 下部構造編, 2012 年 3 月

58) 社团法人地盤工学会：地盤工学用語辞典, 2006 年 3 月

59) 大石不二夫：電気用プラスチックの劣化，プラスチックス,24(2)

60) 本間精一：設計者のためのプラスチックの強度特性, 2011 年 4 月
### 6. 研究発表

## （1） 論文発表

①平成 22 年度土木学会西部支部研究発表会（2011 年 3 月、北九州）

「原位置一面せん断試験機による廃棄物地盤の強度特性の評価」

②産廃振興財団 NEWS（2011 年 8 月）

「不法投棄現場等堆積廃棄物の斜面安定性評価に関する研究（中間報告）」

③第9回環境地盤工学シンポジウム（2011年10月、京都）

「原位置一面せん断試験機を用いた堆積廃棄物のせん断強度特性」

④第 22 回廃棄物資源循環学会研究発表会（2011 年 11 月、東京）

「国内の不法投棄等廃棄物の一面せん断試験によるせん断強度特性」

⑤平成 23 年度土木学会西部支部研究発表会（2012 年 3 月、鹿児島）

「国内不法投棄廃棄物を用いた堆積構造から考察する堆積廃棄物のせん断強度特性」

⑥XII International Symposium on Environmental Geotechnology, Energy and Global Sustainable Development (Los Angeles, CA, June 27-29, 2012)

“Shear property of solid waste materials by in-situ direct shear test”

⑦産廃振興財団 NEWS（2012 年 8 月）

「不法投棄現場等堆積廃棄物の斜面安定性評価に関する研究（平成23年度末報告）」

⑧平成 24 年度土木学会全国大会第 67 回年次学術会議（2012 年 9 月、名古屋）

「組成の異なる不法投棄堆積廃棄物の現場一面せん断強度特性の比較」

⑨同「帯状及び紐状廃棄物を含む廃棄物埋立地盤のごみ圧分布に関する基礎研究」

⑩第 23 回廃棄物資源循環学会研究発表会(2012 年 10 月、仙台)

「不法投棄等現場の廃棄物を用いた安息角試験による簡易法面安定評価手法」

⑪同「廃棄物埋立地盤中に含まれる繊維状廃棄物の応力伝達に関する基礎的実験」

⑫第 57 回地盤工学シンポジウム(2012 年 11 月、東京)

「プラスチック類の補強効果を考慮した堆積廃棄物の強度評価法の提案」

⑬平成 24 年度土木学会西部支部研究発表会（2013 年 3 月、熊本）

「大型引張試験による堆積廃棄物の引張強度特性」

⑭同「廃棄物埋立地盤における紐状廃棄物の補強メカニズムに関する基礎研究」

## （２）研究成果についての講演

①NPO 法人廃棄物地盤工学研究会 第 23 回会員向け勉強会（2012 年 12 月 15 日、福岡市）

演題：「不法投棄等現場の堆積廃棄物の斜面安定性評価について」

②平成 24 年度産業廃棄物処理等技術研修会（岡山県等開催、2013 年 2 月 14 日、岡山市）

演題：「不法投棄等現場の堆積廃棄物の斜面安定性評価に関する研究」

### 7. 知的財産権の取得状況

なし
## 研究説明図（不法投棄等現場の堆積廃棄物の斜面安定性評価）

研究期間 平成22年4月1日～平成25年3月31日

代表研究者 山脇敦(公益財団法人産業廃棄物処理事業振興財団)

産業廃棄物の不法投棄等の内、堆積廃棄物の斜面崩壊の危険がある現場を対象に、崩壊の危険性（斜面安定性）の評価方法に関する研究と技術開発を行った。

堆積廃棄物の斜面安定性評価法は確立しておらず、地盤の斜面安定性の評価方法（円弧すべり解析等）を援用している現状にあり、過大に安全側に評価されている懸念がある。

廃棄物堆積現場での載荷・崩壊実験や不法投棄等廃棄物を用いた強度実験等により、土質力学をベースとして、廃棄物堆積現場の斜面安定性評価方法を提案した。

①研究文献の整理 ②廃棄物斜面崩壊事例や崩壊のおそれのある事案の資料整理及び現地調査

③現場での載荷・崩壊実験 ④不法投棄等廃棄物を用いた強度実験 ⑤土質力学に基づく斜面安定性評価方法の検討 ⑥種々の堆積廃棄物の特性に応じた斜面安定性評価方法のあり方の検討

⑦堆積廃棄物の斜面安定性評価方法の提案（マニュアル化）

全国に約1700万トン残存する不法投棄等の経済的な支障除去や合理的な危機管理に資する。（急勾配斜面の整形を盛土の標準勾配である27°で行う場合と、45°の場合では掘削断面が1/2になる。適切な斜面安定性評価により1事案あたり億単位の対策費用の削減効果を生む可能性がある。）

中国等のアジア地域にも同様の事案が多数あり、海外への技術移転が可能である。

図１ 研究の背景と提案事項、研究実施事項、研究の効果

図２ 実施した載荷実験

図3 実施した崩壊実験

図４ 引張抵抗を考慮した安定解析

図5 「不法投棄等現場の堆積廃棄物の斜面安定性評価マニュアル(案)」に示した主な試験法（左：安息角試験 中：作成した現場一面せん断試験機 右：衝撃加速度試験）
## 英語概要

## · 研究課題名＝

Assessment of Slope Stability of Deposited Solid Waste at Sites of Illegal Dump and Other Inappropriate Disposal

・研究代表者名及び所属＝

Atsushi Yamawaki : Japan Industrial Waste Management Foundation

・共同研究者名及び所属＝

Takayuki Shimaoka : Kyushu University, Takeshi Katsumi : Kyoto University,

Kiyoshi Omine : Kyushu University, Mikio Kawasaki : Center for Environmental Science in Saitama, Yoichi Doi : The Landfill Systems and Technologies Research Association of Japan an NPO, Chai Xiaoli : Tongji University, Seiji Kawai : Kyushu University, Shinya Sakaguchi : Maeda Corporation

## ·要旨二

The present research is a three-year project to investigate and develop methods for assessment of slope failure risks of deposits of industrial solid waste that have been formed as a result of illegal dumping or other inappropriate treatment/disposal and are threatened to suffer slope failure.

There are no established methods to assess slope stability of solid waste deposits; in practice, methods based on soil mechanics (for example, circular slip surface analysis) are applied. This research aims to understand, based on soil mechanic science, slope stability of solid waste deposit. More specifically, proposals will be made eventually with regard to soil mechanic constants of waste deposits where conventional soil mechanic approach is applicable and any new such constants and slope stability assessment methods where addition of any conditions inherent to solid waste is found necessary.

During fiscal 2009-2012, a direct shear test, an angle of repose test, a tention test and other tests was conducted in the 9 dumping sites in Japan and overseas.

Based on findings, slope stability properties of deposited solid waste were arranged. And the assessment methods of slope stability of illegal dump and other inappropriate disposal was proposed. The assessment methods include tests methods such as a direct shear test, an angle of repose test, a tention test and other tests.

・キーワード＝

slope stability, solid waste, illegal dump, soil mechanics, direct shear test, repose angle
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

（２）高解像度気候モデルの検証、及びそのための観測降水グリッドデータ内挿手法の改良に関する研究

国土交通省気象庁気象研究所 鬼頭昭雄・上口賢治

<研究協力者>

国土交通省気象庁気象研究所 荒川理

平成18～22年度累計予算額 62,371 千円

（うち、平成22年度予算額 12,500 千円）

予算額は、間接経費を含む

[要旨] IPCC評価報告書をはじめ、気候モデルによる温暖化実験は地球温暖化の影響評価に際して重要な役割を果たしている。温暖化実験の信頼性を評価するためには、気候モデルの気候再現性能を検証できる高精度の観測データが不可欠であるが、データの期間や領域、時間空間解像度、品質の全てに渡って満足できる観測降水データは存在していない。

そこで、第1期（H18-H20年度）では様々な種類の観測降水グリッドデータを集め、標高と降水量の関係や極端降水指標など多角的な視点から相互比較を行い、観測データの特性と観測値の幅を評価した。そこで得られた知見をサブテーマ1にフィードバックすることで、サブテーマ1の担当である雨量計ベースの日降水データ（APHRO_PR）の作成アルゴリズム開発に貢献した。

第2期（H21-H22年度）では、高解像度気候モデルの検証というサブテーマ2の目的に合った降水データを作成するために、前半でサブテーマ1が担当していたグリッド化手法の研究を引き継ぎ発展させた。また、雨量計観測値からグリッド値を推定する際の推定誤差を客観的に評価するために、高解像度モデルでシミュレートされた降水データを擬似観測データとして利用するパーフェクトモデルアプローチ法を行った。それらの成果をもとに、日本における1900年以降の長期高解像度日降水データAPHRO_JPを作成した。本プロジェクトで作成された一連の日降水グリッドデータを用いて、20世紀における降水量の経年変動解析や温暖化実験に使われている高解像度気候モデルの検証を行った。

[キーワード] 降水量、気候モデル、温暖化、極端現象、誤差評価
### 1. はじめに

気象研究所では、高解像度気候モデルを用いて地球温暖化に伴う降水の将来変化予測を行っている。最近では年降水量のような平均的な値の変化よりも、より産業や市民生活に影響を与える可能性のある洪水や旱戯などの極端現象に社会の関心が集まっており、気候モデルを用いて確度の高い将来予測を行うことが強く求められている。計算機環境の著しい発達により、精緻な力学・物理過程を含んだ高解像度気候モデルの開発が進み、降水極端現象の現実的なシミュレーションはある程度可能になってきた。しかしながら、その一方でモデルの結果を検証するための観測データが不十分であることは大きな問題である。気象研究所では、これまでCMAP(Xie and Arkin, 1997)やGPCP-1DD(Huffman et al., 2001)など衛星観測をベースにしたグローバルな観測降水グリッドデータを利用してきたが、これらは極端現象の解析という観点からは、水平解像度や精度に必ずしも満足できるものではなかった。そこで本課題（A-0601）では、サブテーマ1が中心となって衛星観測よりも定量性に優れる雨量計データを用いて、長期高解像度日降水グリッドデータ（APHRO_PR）の作成を行った。サブテーマ2では、観測データの特性や誤差幅を調べるために、幅広い観点からAPHRO_PRと既存の観測降水データの特性を比較しつつ、それらを用いた降水量の経年変動解析や全球気候モデルの検証などを行ってきた。また、雨量計観測は2つの大きな問題点「雨量計は山岳や途上国で少なく、空間分布が著しく偏在している」「雨量計は降雪時に風の影響を強く受けるため、現実より過小評価される」を抱えているため、それらを軽減するグリッド化手法を開発してきた。APHRO_PRは気候関連の研究のみならず、農学や社会工学、更には水資源に関する政策立案など幅広い分野で利用される基盤データであるが、サブテーマ2では上に述べた諸研究をとおしてその利用価値を示してきた。

## 2 ．研究目的

サブテーマ 2 の研究目的は次のとおりである。

多数の観測降水グリッドデータの比較によって、観測値の幅を示すこと。またそこで得られた統計的特性に関する知見をサブテーマ1にフィードバックすることによって、本課題で作成する日降水データAPHRO_PRのグリッド化手法の改善に寄与すること。

• 本課題で作成されるAPHRO_PRを用いて、降水量の経年変動解析や温暖化実験に使われている高解像度気候モデルの検証を行うこと。

## 3 ．研究方法

## · 第 1 期（H18-H20）

観測値の幅を示すために、多数の観測降水グリッドデータを収集して相互比較を行った。極端降水インデックスや標高と降水量の関係など、これまで余りなされてこなかった視点で解析することにより、それぞれの観測データ、特に衛星ベースと雨量計ベースの観測データの特徴を明らかにした。ここで得られた異常値や統計的特性の情報をサブテーマ1にフィードバックし、

APHRO_PRのための品質管理（QC）アルゴリズムやグリッド化手法の開発に役立てた。サブテーマ1が作成したAPHRO_PRや収集した既存の観測降水データを用いて、全球気候モデルの検証を行っ
た。

## · 第 2 期 (H21-H22)

期間前半の成果として、APHRO_PRは既存の観測データに比べて期間が長く水平解像度が高いだけでなく、品質についても良好であることが分かった。しかしながら、空間的に平滑化され過ぎているなど、高解像度モデルの検証にはまだ不十分であったため、グリッド化手法の改良を行った。具体的には雨量計の空間偏在性に対処するため、Angular-Distance-Weighting法（ADW）をベースに、重み関数に地形および降水量の空間相関距離の2つのパラメータを導入した。また、雨量計固有の問題である風による固体降水捕捉率低下に対処するため、JRA-25大気再解析データを用いた捕捉率補正スキームを開発した。グリッド化にともなう推定誤差の定量的評価のために、気象研究所全球20kmモデルでシミュレートされた結果を擬似観測値として利用するパーフェクトモデルアプローチ法も行った。これらの成果を用いてAPHRO_PRのアップデート（V1003, V1101）やAPHRO_PRのサブセットであるAPHRO_JP（日本における1900年以降の長期高解像度日降水データ）の作成を行った。本課題で作成してきたAPHRO_PRを使って、降水量の経年変動解析や温暖化実験に用いられている全球気候モデルの検証などを行った。

## 4 ．結果・考察

## （１）観測降水データの相互比較

降水量は気候研究において最も重要な気象要素であるが、時空間変動が大きいため正確な観測をすることは難しい。降水量の観測には雨量計をはじめ、地上レーダーや衛星でのマイクロ波観測など、様々な手法が使われている。しかしながら、どんなに優れた技術を駆使しても観測で得られたデータには様々な誤差が含まれているため真実そのものを表してはいない。従って、観測データの利用に際しては、その特性や信頼性を評価しながら使う必要がある。

そこで、様々な観測降水データを収集し多角的な観点から相互比較した。特に、本課題で作成してきたAPHRO_PRのような雨量計ベースの降水データと、衛星観測をベースにした降水データとの間に、どのような統計的特性の違いがあるのかに着目して解析を行った。

## 1 ）アジアモンスーン域におけるグリッド降水量データ相互比較

雨量計による実測や衛星による降水量解析値に基づき作成されたグリッド降水量データセットは、気候モデルの性能評価の指標の一つとして広く使用されている（例：Mizuta et al., 2006）。CMAP（Xie and Arkin, 1997）、GPCP（Adler et al., 2003）は、気候モデル検証だけでなく気候変動解析など幅広い分野で使用されてきた。これらのデータセットは雨量計と衛星の複合データセットであるが、両者の間に系統的な差が生じていることが指摘されている（Gruber et al., 2000）。そこで、本研究で作成されるAPHROを含めて現在利用できるグリッド降水量データセット間で相互比較を行った。使用したデータは、APHROを含む計16のグリッド降水量データセットである。16のうち6は雨量計ベースデータセット（APHRO-MA0902（Yatagai et al., 2009）、CPC-UNIGLB（Chen et al., 2008）、CRU-TS2.1（Mitchell and Jones, 2005）、GPCCv4full（Schneider et al., 2008）、UDEL（Matsuura and Willmott, 2009）、PREC/L（Chen et al., 2002））であり、8は衛星ベースデータセット（TRMM3A25V6（Iguchi et al., 2000）、TRMM3B42V6（Huffman et al., 2008））であり、8は衛星ベースデータセット（TRMM3A25V6（Iguchi et al., 2000）、TRMM3B42V6（Huffman et al., 2008））であり、8は衛星ベースデータセット（TRMM3A25V6（Iguchi et al., 2000
et al., 2007) GSMaP-MWRおよびGSMaP-MVK (Okamoto et al., 2005)、GPCP1dd-v1.1 (Huffman et al., 2001、Huffman and Bolvin, 2009a)、CMORPH (Joyce et al., 2004)、PERSIANN (Sorooshian et al., 2000)、NRL-blended (Turk and Miller, 2005)、2は複合データセット（CMAP、GPCPv2.1（Adler et al., 2003、Huffman and Bolvin, 2009b））である。解析領域は65E-130E、5N-35Nである（図1）。解析期間は、雨量計ベースデータセット、複合データセットに関しては1979-2004の26年間である（ただしCRU-TS2.1のみ1979-2002）。衛星ベースデータセットに関しては、各データセットについて連続して利用な可能な全期間について使用した（4-12年）。

図１：解析領域の標高分布。単位は $$ m $$ 。

北半球夏期3ヶ月（JJA）平均降水量領域平均値とその年々変動の標準偏差を図2に示す。雨量計ベースデータセットの平均降水量領域平均値は、CPC-UNIGLBを除き6.2～6.7mm/dayである。衛星ベースデータセットの平均降水量領域平均値は、最小であるGSMaP-MVKの3.0mm/dayから最大であるTRMM3B42V6の6.5mm/dayとデータセット間の較差が大きいだけでなく、雨量計データにより月降水量の更正を行っているTRMM3B42V6及びGPCP1dd-v1.1を除く衛星ベースデータセットは、雨量計ベースデータセットや複合データセットに比べて過小傾向になっている。また、平均降水量領域平均値の年々変動の大きさも、平均降水量領域平均値と同様に衛星ベースデータセット間の較差が大きくなっているが、データセット間で解析期間とその長さが一致していないため、年々変動の大きさの違いに関する解釈には注意を要する。複合データセットは、雨量計ベースデータセットと同程度であるが、CMAPはGPCPv2.1に比べて過小傾向である。北半球冬期3ヶ月（DJF）平均降水量領域平均値もJJAと同様の傾向である（図3）。

図4にJJA平均降水量の標高依存性を示す。雨量計ベースデータセットに比べて、衛星ベースデータセットはいずれの標高帯においても平均降水量が過小傾向であるが、過小傾向は低標高帯ほど顕著である。また、TRMM3A25V6を除く衛星ベースデータセットには標高3500-4500mに明瞭
な極大が存在する。全標高帯において、衛星ベースデータセット間の較差は、雨量計ベースデータセット間の較差よりも大きい。JJA積算降水量の標高依存性を図5に示す。JJA積算降水量は、使用した全てのデータセット間で概ね一致が見られるが、雨量計ベースデータセットに比べて、衛星ベースデータセットはデータセット間で標高依存性の相違が大きくなる傾向がある。DJFについてもJJAと同様の傾向が見られる（図6、図7）が、一部の衛星ベースデータセットは、平均降水量、積算降水量とともに標高依存性は著しく異なっている。このことは、衛星ベースデータセットの降水量推定アルゴリズムについて改良の必要性を示唆している。

図2：北半球夏期3ヶ月（JJA）平均降水量領域平均値。単位は[mm/day]。左端から6本(赤及びピンク）の棒グラフは雨量計ベースデータセット、右端（緑）の2本は雨量計・衛星複合データセット、残り(水色、青)は衛星ベースデータセット。エラーバーは年々変動標準偏差で定義。

図3：図2と同じ。ただし期間は北半球冬期3ヶ月（DJF）。
本プロジェクトで作成するAPHROデータは日降水量データセットである。そのため、強雨等の降水極端現象に関する解析に利用することが可能である。雨量計ベースデータセットは、衛星ベースデータセットに対して陸域降水しか扱うことができないという短所はあるが、衛星データに比べて長い期間のデータセットを作成することが可能であり、トレンド解析など極端現象の変動解析に利用することができる。前述の16グリッド降水量データセットのうち日降水量を扱うことのできる9データセットについて、平均強雨の標高依存性を解析した。強雨は日降水量上位5%で定義した。図8及び図9にJJA、DJFにおける平均強雨の標高依存性を示す。平均強雨は、雨量計ベース、衛星ベース共に平均降水量（図4、図6）に類似して標高と共に減少する。また、平均降水量同様に平均強雨についても、衛星ベースデータセット間の較差は雨量計ベースデータセット間の較差よりも大きい。以上、雨量計ベースデータセットと衛星ベースデータセットとの間には、定量的な相違だけなく定性的な相違が存在することが示された。

図4：北半球夏期3ヶ月（JJA）平均降水量の標高依存性。単位は[mm/day]。黒線及び赤線は雨量計ベースデータセット、青線、緑線はそれぞれ衛星ベースデータセット、雨量計・衛星複合データセット。
図5：北半球夏期（JJA）積算降水量の標高依存性。領域全積算降水量に対する各標高帯の積算降水量の占める割合を示す。単位は[%]。階級幅は500m。左から6本の棒グラフは雨量計ベースデータセット、右端2本は雨量計・衛星複合データセット、残りは衛星ベースデータセット。

図6：図4と同じ。ただし、期間は北半球冬期3ヶ月（DJF）。
図7：図5と同じ。ただし期間は北半球冬期（DJF）

図8：北半球夏期（JJA）平均強雨の標高依存性。強雨は日降水量上位5％で定義。単位は[mm/day]。赤線は雨量計ベースデータセットを青線は衛星ベースデータセットである。右端のシンボルは領域平均値を示す。
図9：図8と同じ。ただし期間は北半球冬期（DJF）。

## 2 ）極端降水インデックスによる相互比較

気象研究所では、高解像度（20km-60km程度）全球気候モデルを用いて地球温暖化に伴う降水の将来予測を行っている。特に高解像度の利点を生かして、洪水や旱戯などのポテンシャルを評価するための極端降水インデックスの解析を行っている。将来予測の信頼性評価のためにはモデルを検証するための観測データが必要不可欠である。これまで気象研究所では、CMAP(Xie and Arkin, 1997)やGPCP-1DD(Huffman et al., 2001)など衛星観測をベースにしたグローバルな観測降水グリッドデータを主に利用してきた。しかしながら衛星観測は水平解像度も観測期間も不十分である。広範囲で整合的なデータが得られるメリットはあるが、間接測定ゆえの問題点も知られている。例えば、雲頂放射輝度温度を用いる場合は降水量との対応に不確定性があることや、TRMMのような低軌道衛星を使ったものではサンプリング頻度の問題、マイクロ波を使ったものではリトリーバルの問題や地表面状態による影響などが知られている。一方、本課題で作成されるAPHRO_PRは雨量計をベースにしているが、雨量計は山岳に少なく空間的に非一様であることや、固体降水時に風の影響を受けやすいなどの問題点も知られている。観測手法によってそれぞれ一長一短はあるが、どのような優れた技術を駆使しても、観測には様々な誤差が含まれているため真実そのものを表してはいない。

そこで、極端降水解析における観測データの信頼性を評価するために、その種の解析で広く用いられるExtremes Indicesを使って7種類の降水データを比較した。Extremes Indicesは極端降水解析の標準化のためにStardex (http://www.cru.uea.ac.uk/projects/stardex/)が提唱しているもので、その一部はIPCC第4次評価報告書でも降水極端現象の解析のために利用されている。Frich et al. (2002)やAlexander et al. (2006)は、観測データを使ってこれらのインデックスを
計算し、20世紀における極端現象の経年変動について調べている他、Kamiguchi et al. (2006)は全球20km格子MRI-AGCMによる温暖化実験の結果を使い、極端現象の将来変化について議論している。表1に用いたインデックス名と定義を掲げた。インデックスは各年について計算し期間平均した値を比べた。使用した観測データはAPHRO_MA_V1003（水平解像度0.25度）の他はXIE_EA(Xie et al., 2007；水平解像度0.5度)、GPCC（Schneider et al., 2008；水平解像度1.0度）、CPC_UNIGLB（Chen et al., 2008；水平解像度0.5度）、GPCP-1DD(Huffman et al., 2001：水平解像度1度)、TRMM3B42(Huffman et al., 2007；水平解像度0.25度)、とGSMaP(Okamoto et al., 2005：水平解像度0.25度)である。APHRO_MA、XIE_EA、CPC_UNIGLBは雨量計に基づいている一方、GPCP-1DDとTRMM3B42は衛星観測をベースに作成されている。

表 1：解析に使った極端降水指標

インデックス名	単位	定義
ANNUAL_PR	mm/day	年降水量
WETDAY	day	年間降水日数
CDD	day	年最大無降水継続日数
R5D	mm	年最大5日降水量
R10	day	年間強雨日数（10mm/day以上）
SDII	mm/day	日降水強度（年降水量/降水日数）
PQ90	mm/day	90パーセンタイル日降水量
PF95	年降水量に対する95パーセンタイル以上の総降水量の割合

Extremes Indicesの空間分布を図10に示す。ここでは、オリジナルの水平解像度日降水量から各インデックスを計算している。ANNUAL_PRを見ると、APHRO_MA、XIE_EA、TRMM3B42はインド西ガーツ山脈やヒマラヤ山脈に沿うような細い地形性降水のパターンまで良く表れている。APHRO_MAとXIE_EAは、地形を考慮して統計的に作成された気候値を参照して作成されているため、雨量計の少ない途上国や山岳域での分布パターンが良いものと思われる。Yatagai et al.(2005)は、XIE_EAの参照気候値であるEAclimと20km格子全球気候モデルMRI-AGCMを用いて年平均降水量の比較を行い、ヒマラヤ山脈では両者とも山頂付近に南北にダブルバンドの降水ピークが見られることを指摘しているが、APHRO_MAにおいてもこのようなダブルピークの細かい構造が表現されていた。XIE_EAはインドシナ半島西岸のように他のデータに比べて値が著しく大きく、CPC_UNIGLBはミャンマーの値が小さすぎる。CDDは雨量計をベースにしているAPHRO_MA、XIE_EA、CPC_UNIGLBはいずれも似ているが、GPCP-1DDとTRMM3B42はAPHRO_MAらと比べて値が小さい。特に中国西部の乾燥地帯で違いが顕著である。どちらが正しいかこれだけでは判断が難しいが、MRI-AGCMは雨量計ベースの降水データに近かった（図省略）。R5Dでは空間分布パターンは5つのデータとも概ね似ているが、XIE_EAとTRMM3B42は他に比べて値が大きい。APHRO_MAとCPC_UNIGLBはミャンマーを除くとかなり良く合致している。TRMM3B42には海岸線に沿って値が大きい傾向が見られる。マイクロ波を使った降水量推定では、地表面の影響により一般に海上と
陸上で（さらに言えば地表面の植生についても）リトリーバルアルゴリズムが異なるため、その境界領域である海岸線付近の降水量推定は非常に難しい(Ferraro et al., 1998)。

次に各プロダクトの量的な比較をするために、極端降水指標の陸上での帯状平均を調べた（図11）。極端降水指標の値はグリッドの大きさに依存するため、ここでは全て日降水量を1度格子に変換した上で計算している。まず、観測データといえども、データによって大きな違いがあることが分かる。インデックスにもよるが、概ね北緯40度付近が最もデータセット間のばらつきが小さく、熱帯はばらつきが大きい。GSMaPは他のデータとの違いが大きく、熱帯のANNUAL_PRでは50%程度になっている。GSMaPと同様に衛星ベースであるGPCP-1DDも集団から離れた振る舞いをしており、WETDAYとPF95で顕著である。XIE_EAは、熱帯付近の降水量(ANNUAL_PR)と強雨インデックス（SDII、PQ90、PF95）が他に比べ了大きい。私達の解析の結果、XIE_EAには異常に大きい不自然な降水量が数多く含まれていることが分かっており、これが原因だと思われる。APHRO_PRはCPC_UNIGLBと最も特性が似ているが、熱帯のWETDAYが大きめである。APHRO_PRとCPC_UNIGLBは両者とも雨量計ベースであるが、グリッド化手法がそれぞれ、

Angular-Distance-Weighting法 (ADW) と最適内挿法 (OI) という違いがある。Kiktev et al. (2003) によると、ADW法では空間平滑化に伴って降水日数が多めになる傾向が指摘されている。

以上の結果より、衛星降水データのばらつきに比べて雨量計降水データの方がばらつきが小さいことが分かった。またAPHRO_PRは山岳や海岸線付近などの地形的な影響を反映した空間分布パターンを持っており、かつXIE_EAやCPC_UNIFIEDのような明らかな異常がなかった。他のデータに比べてWETDAYがやや大きい傾向はあるが、集団から大きく外れてはおらず概ね妥当と思われる値となっていた。

APHRO MA

XIE EA

CPC UNI

GPCP1DD

TRMM3B42

図10：日降水量で定義される極端降水指標の地理的分布図（1999-2003年の平均値）。指標は各データのオリジナルグリッドサイズで計算した。
図１１：極端降水指標の帯状平均（65E-145E）。指標は日降水量を１×１度格子に変換した後に計算した。暖色系の線は衛星ベース、黒及び寒色系の線は雨量計ベースの降水データ。

## （２）高解像度モデル検証のための、降水量グリッド化手法の改良

（１）で見たように、衛星観測降水データに比べて、雨量計をベースにした降水データの方が、プロダクト間のばらつきが小さく量的信頼性が高いと考えられる。APHRO_PRは雨量計観測値をベースに作成されているが、雨量計観測には２つの大きな問題（雨量計の空間分布、固体降水の捕捉率）があることが知られている。従って、APHRO_PRを高解像度モデルの検証に利用するには、これらの問題を軽減したグリッド化手法を開発する必要があった。雨量計の空間分布の問題への対処として、降水量の統計的特性や地形の影響を考慮したグリッド化スキームを開発した。また、グリッド化手法の開発にあたっては、グリッド推定誤差を客観的に評価する必要があるため、高解像度気候モデルのシミュレーション結果を擬似観測データとして利用するパーフェクトモデルアプローチ法を考案した。固体降水の捕捉率補正については、JRA再解析データを用いて地表面付近での雨雪判別と風速推定を行い補正するスキームを開発した。

## 1 ）グリッド化手法の改良とグリッド推定誤差の定量的評価

APHRO_PRでは当初からグリッド化手法に、Willmott（1985）の提唱したSpheremapを使ってきた。これは、雨量計までの距離に応じた重み付き平均法であるShepard内挿法（Shepard，1968）を改良したAngular-Distance-Weighting法の一種であり、雨量計の空間分布の偏りと地球の曲面を考慮した内挿法である。しかしながら、Shepardと同様に重み関数は基本的に水平距離で決まるため、グリッド化された降水パターンは空間的に平滑化されすぎたり、地形との対応が良くない場
合が多い。Chen et al. (2002)では、日降水量の内挿手法を比較し、単純Shepard法より最適内挿法（OI；Gandin，1965）の方が推定精度が良いと述べている。しかしながらOIはチューニングが精度を決める鍵であり、それを合理的に行う手法が知られていない。一方でADWでは地形や大気場の影響を「重み関数」という形で入れ込みやすい。そこでADWを踏襲しながら重み関数に2つの効果（地形、および降水の空間相関距離）を取り入れる手法を採用した。地形効果については、サブテーマ1はXie et al. (2007)と同様に参照気候値を使って間接的に地形効果を取り込むMountain Mapper (MM法；Schaake，2004)を行ってきた。しかしながらMM法は、長期降水量のバイアス補正を目的としたもので、日々の降水の量的改善に大きな効果は期待できない。また日降水量では気候値との相関が低いため、地形を反映した降水パターンの改善にも効果が薄い。そこでサブテーマ2では、地形によって重み関数自体を変化させるスキームを開発した。例えば、内挿格子と雨量計との間に高い峰があるような場合に重み関数を小さくしたり、内挿格子の斜面方位と雨量計が正対している場合に重み関数を大きくしたりしている。

図１２にヒマラヤ山脈周辺と、ボルネオ島北東部における地形効果スキームの効果を示す。ヒマラヤ周辺では、北方に広がる標高３０００メートル超のヒマラヤ山脈及びチベット高原側では乾燥域が広がっているが、南側斜面では地形の効果によって降水量の集中帯が見られる。雨量計はこの南側斜面に数多く設置されているが、地形を考慮しない内挿を行った場合には、雨量計の少ないヒマラヤ高原側に偽の降水を作ってしまう。一方、地形を考慮した内挿手法では、それがうまく除去されていることが分かる。また、ボルネオ島で見ても、地形に対応したより現実的と思われる降水分布パターンが得られることが分かる。

図１２：旧手法(中)と地形を考慮した内挿手法（右）の比較。上段はヒマラヤ付近（1998年）、下段はボルネオ島付近（1998年６月）。図は期間総降水量で単位はmm/day。水平解像度は０.０５度。
地形効果スキームは、地形が急峻で雨量計密度が高い場合に効果を示したが、雨量計密度が低い領域には全く効果が無かった。APHRO_PRでは途上国や乾燥域など、雨量計密度が著しく低い領域が存在する。そのような領域でのグリッド推定精度を上げるために、あらかじめ求めておいた統計的な降水量の空間相関距離を考慮した重み関数を導入した。ADWでは重み関数は水平距離に応じて単調に減少する。しかしながら、本来はグリッド化の対象である物理量の空間特性によって決めるべきである。そこで単純な距離ではなく空間相関距離でパラメタライズした距離で変化する重み関数を導入した。これまで全球的に降水量の空間相関を調べた研究は無いと思われる。そこで空間相関については、気象研究所で開発している全球20km気候モデルの結果を使って調べた。図13は全球20km気候モデルのシミュレーションで得られた日降水量から計算した空間相関距離で、相関が1/eに減衰する距離を示している。冬季に比べて夏季の方が相関距離が短いが、これは夏季の方が対流活動が活発であるため、降水の空間的非一様性が高いことを示していると考えられる。相関距離が短い場所では、より空間密度の高い雨量計データが必要であることが容易に想像される。APHRO_PRのグリッド化スキームでは、あらかじめ全球20km気候モデルを使って計算した空間相関テーブルを各月ごとに持っており、重み関数の決定に利用している。

図１３：全球２０km気候モデルの結果を使って作成した、日降水量の空間相関距離。相関が１/ｅに落ちる距離を表している。
雨量計観測のもう一つの問題点として、雪のような固体降水の場合、風の影響で降水が雨量計に捕捉されにくくなるため、実際よりも観測値が過小になってしまうことが挙げられる（Nakai and Yokoyama, 2009）。しかも雨量計の種類によっては、風速6メートルで実際の8割程度に減少するため、その影響は非常に大きい。従って、高標高域や中高緯度冬季の降水量を定量的に正しく把握するためには、捕捉率の補正は必要不可欠である。最新のGPCC月降水データは捕捉率補正がなされているが、多くの雨量計ベースの降水データは捕捉率補正をしていない。サブ1では捕捉率補正のインパクトを見るために、ロシア領域についてあらかじめ捕捉率補正が施された雨量計データ（Groismann et al., 2001）を使ってグリッドデータを作成したが（Takashima et al., 2008）、使えるデータが制限されるため汎用性に乏しい。そこでサブ2では、JRA25大気再解析データ（Onogi et al., 2007）を用いて、雨量計高度において雨雪判別と風速を推定し、捕捉率補正するスキームを開発した。尚、捕捉率補正式はWMOレポート(Goodison et al., 1998)を参照した。

図１４にRU領域の１月の降水量を示す。北緯５０度以北では捕捉率補正の効果が大きく、３割以上降水が増えている他、日本においても東北や北海道で１割から３割程度の差が見られる。これらの結果は先行研究であるAdam et al.（2006）ともほぼ整合的であった。

図１４：１９９１年１月の降水量に対する補正率（補正量/無補正時の降水量）。無補正時の降水量が０.１mm/day以下の場所は無色。

グリッド化手法の改良にあたっては、グリッド推定誤差を客観的に評価する手法が不可欠である。サプテーマ1ではクロスバリデーション法（CV）を使った推定誤差評価を行った。しかしながらCVは入力データに異常値が混入している場合、グリッド推定誤差のみを評価できない。また、雨量計がない場所で評価ができないなどの問題がある。そこで、地形性降水の再現性能に優れた気象研究所全球20km気候モデルを用いた「パーフェクトモデルアプローチ法（PMA）」を考案した。これはモデルで再現された降水データから擬似雨量計データを作成し、それをグリッド化プログラムに与え、出力されたグリッド解析値と入力値（元のモデル値）を比較する手法である。
20kmと高解像度で、モデルのグリッド値と地点値には当然違いがあるが、グリッド推定誤差の”つかみ”を量的に知る上では、理想化されたモデルのデータを使うのは良い方法であろう。図15にAPHRO_MA（モンスーンアジア領域）の作成に使われた雨量計の場所を示す。1972年に比べて1998年は雨量計の数が著しく多い。

図１５：APHRO_MAの作成に使われている雨量計の地点。１９７２年（上）と１９９８年（下）

図１６：PMAで見積もったグリッド推定誤差。平均降水量(mm/day)。右列は１２－２月、中列は６－８月、左列が年間平均。
モデルの現在ラン10年分を使ってこれらの地点で擬似雨量計データを作成しPMAを行った結果の例(平均降水量の解析値－モデル値)を図16に示す。冬季(DJF)では多くの場所で±0.2mm/day程度の誤差となっているが、標高の変化が大きなヒマラヤ山脈では推定誤差が大きい。雨量計密度の低いマレー半島やフィリピン諸島でも誤差が大きくなっている。また日本の北陸地方では、1972年の雨量計密度では降雪が過小であるが、1998年の雨量計密度では大きく改善されている。夏季(JJA)では1998年の雨量計密度でもバングラデシュやラオスなどで推定誤差が大きいこと、また西ガーツの降水が過小であることなどが分かる。一方最大日降水量は、雨量計密度の高い1998年の日本とインドでは5-10パーセント程度の誤差に収まっているが、それ以外の場所では夏季の値を20-30パーセントも過小評価していることが分かる。

## 2 ）日本版長期高解像度日降水プロダクト APHRO_JP の作成

モンスーンアジア版APHRO_MAは日本を含んでいるが、格子間隔が最高で0.25x0.25度、期間は1951-2007年で、メソ気象モデルの検証や降水量の長期変動解析に使うには解像度も期間も十分ではない。そこで、1）で述べたグリッド化手法を用いて、日本版日降水プロダクトAPHRO_JPを別途作成した(Kamiguchi et al., 2010)。水平解像度は約5km（0.05x0.05度）で期間は1900-2008年になっており、領域は限られるがこれまで世界に例の無い高解像度かつ長期の日降水データである。APHRO_JPでは入力雨量計数の変化（図17）がグリッド降水量のトレンドに与える影響を考慮して、全ての収集雨量計を使ったグリッドデータの他に、期間中一貫して存在する全国60地点の雨量計を使ったグリッドデータ(60STN)も作成した。APHRO_JPでは雨量計密度の低い場所での長期降水量のバイアス補正のために、気象庁メッシュ気候値を参照気候値としたマウンテンマッパー(MM)法(Schaake, 2004)を採用した。ここではその効果を確かめるために、APHRO_JPからMM法をはずした比較データ(NO-MM)も用意した。

図１７に、APHRO_JP、60STN、NO-MM、及びレーダーアメダス(RA)で計算した日本の陸上における年降水量と年最大日降水量を示す。APHRO_JPの入力雨量計数は1977年を境に大きく変化しているが、年降水量は期間中60STNとほぼ同じ値となっている。一方、NO-MMでは1977年以前はAPHRO_JP、60STNに比べて値が小さくなっている。これは、降水量の多い山岳域の雨量計が不足している1977年以前は、MM法無しでは降水量を過小推定すること、MM法はそうした過小推定をうまく補正することを表している。また、RAでは2001年を境に量的なギャップが見られ、経年変動の解析には使えないことも分かった。年最大降水量を見ると、1977年以降は入力雨量計数の違いのために、60STNはAPHRO_JPに比べて著しく小さい。年最大日降水量は、年降水量に比べて観測の空間サンプリング密度の影響が大きく、MM法では十分な補正ができないことを意味している。最後に年最大日降水量と年降水量の比のトレンドを調べたところ、APHRO_JPの方が60STNに比べて大きかった。このことは、APHRO_JPを使って年最大日降水量のような極値統計量の時間変動解析を行うと、雨量計の増加に伴う見かけのトレンドが発生する可能性を示唆している。APHRO_JPでは、入力雨量計数の少ない20世紀初頭においても良好な品質を持っていることが分かっており、150mm/day程度以下の降水頻度についてはアメダス展開以降の1977年以降のAPHRO_JPとほとんど違いが見られなかった。
図１７：日本の陸上での年降水量と年最大日降水量の経年変化とAPHRO_JPで使用した雨量計数の変遷。

## （３）降水量の時空間変動解析と気候モデルの検証

本課題で作成された長期高解像日降水データ APHRO_PR を使って、サブテーマ 2 の主目的である降水量の経年変動解析や温暖化影響評価に使われている高解像全球気候モデルの検証などを行った。APHRO_PR は領域はアジアに限定されるが、これほど長期間（1951 年以降）の日降水グリッドデータはなかったため、これまで不可能だった研究が可能になった。

## 1 ）APHRO_PRを用いた20世紀における降水量の経年変動解析

これまで多くの研究では、降水量の経年変動解析には地点データが使われてきた。例えば Fujibe et al.（2006）は、気象庁が100年以上観測している雨量計のみを用いて、強雨や降水日数のトレンドを調べている。しかしながら、地点データでは地域的な変化特性を調べたり、グリッドデータである気候モデルと結果を比較をすることが難しい。そこでAPHRO_JPを使って、1900年以降の日本の極端降水のトレンドを解析した。

図１８に降水量に関する統計指標のトレンド（%/100yr）を示す。年降水量では九州と北海道の一部を除いて減少トレンドがあり、特に東海、近畿の太平洋側で顕著である。ただし、統計的に有意な場所は本州東側など一部に限られる。降水日数（R1）と10mm以上の日数（R10）は全国的に有意に減少している。また、100mm以上の日数（R100）や99パーセンタイル降水量（PQ99）は九州や東北で増加していること、有意な減少を示している場所がほとんどないことが分かる。
最大無降水継続日数（CDD）は太平洋側で有意に減少している。図19に11年移動平均を施した極値統計量の経年変動（全国平均）を示す。年降水量にはここ100年間でなだらかな減少トレンドがあるものの、1930-1960年頃には顕著な増加トレンドが見られ、期間を通してして一貫してはいない。降水日数は年降水量と似た変化傾向を示すものの、より顕著に減少している。一方、年最大無降水継続日数と99パーセンタイル降水量には、全国平均値では期間中ほぼ一貫したトレンドが見られ、それぞれ100年間で約7％と10％増加していることが分かった。

図18：極端降水インデックスの30年平均値（上段：APHRO_JP、中段：60STN）、およびトレンド（下段：単位%/100y）。トレンドは有意水準95%で有意の場所のみ色付けした。
図１９：極値統計量（平年値からの比）の経年変動。１１年移動平均で示している。

## 2 ）APHRO_PRを用いた全球20kmモデルの検証

中近東は水資源変動に対して脆弱な地域の一つであり、地球温暖化に伴う降水の将来変化予測が高い精度で求められている。しかしながら、この地域は公開されている雨量計データが少ないため、これまで気候モデルの検証が難しかった。APHRO_PR のプレバージョンである東地中海域の高解像度グリッド降水量データセット（Yatagai, 2006）は、これまでのデータセットに比べてイランとトルコで多数の雨量計データを使って作成することができた。そこで、これを用いて気象研究所全球20km格子大気大循環モデルの長期積分で得られた年降水量の検証を行った（Kitoh et al., 2008）。図20に示すように、モデルは地中海及び黒海沿岸やコーカサス山脈での地形成降水をよく再現している。また、イスラエルとトルコのアダナ域からザクロス山脈に沿う地域にかけての半月形の降水域もよく表現されていることが分かった。

図２０：中近東での年降水量の比較（mm）。左は Yatagai et al.（2006）による観測値で右は全球２０km格子大気大循環モデル。