Title 日本の暖候期に発生する準停滞性降水系の特徴 …...2016a: Characteristics and environmental conditions of quasi-stationary convective clusters during the warm

Title 日本の暖候期に発生する準停滞性降水系の特徴・形態と環境条件に関する統計的研究( Dissertation_全文 )

Author(s) 鵜沼, 昂

Citation Kyoto University (京都大学)

Issue Date 2017-03-23

URL https://doi.org/10.14989/doctor.k20185

Right

The content in Chapter 2 of this thesis is the peer reviewedversion of the following article: Unuma, T., and T. Takemi,2016a: Characteristics and environmental conditions of quasi-stationary convective clusters during the warm season in Japan.Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 142,1232-1249, which has been published in final form atdoi:10.1002/qj.2726. The content in Chapter 2 of this thesismay be used for non-commercial purposes in accordance withWiley Terms and Conditions for Self-Archiving<http://olabout.wiley.com/WileyCDA/Section/id-828039.html#terms>.

Type Thesis or Dissertation

Textversion ETD

Kyoto University

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the following article: Unuma, T., and T. Takemi, 2016a: Characteris-

tics and environmental conditions of quasi-stationary convective clusters

during the warm season in Japan. Quarterly Journal of the Royal Meteo-

rological Society, 142, 1232-1249, which has been published in final form

at doi:10.1002/qj.2726.

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平成 28 年度博士論文

日本の暖候期に発生する

準停滞性降水系の特徴・形態と

環境条件に関する統計的研究

鵜沼昂

京都大学大学院理学研究科

地球惑星科学専攻

平成 28 年 6 月提出

要旨

日本の暖候期に発生する準停滞性降水系の水平規模・寿命・発生位置・強度といった特徴

や形状・走向といった形態とそれらの発生時の大気条件を気象レーダーデータ及び高層観測

データを用いて調べた．解析期間は 2005–2012 年の 5 月から 10 月である．対流セルを自動

で同定・追跡するアルゴリズムを使用し，レーダーデータから準停滞性降水系を検出した．準

停滞性降水系の形状は，楕円近似手法により決定した．準停滞性降水系発生前と非降水時と

の環境条件を比較することにより発生条件を調べた．日本の陸上での降水系に着目し，南西

諸島などを除く北海道・本州・四国・九州の陸上を対象とした．

その結果，4133 という非常に多数の準停滞性降水系を検出することに成功した．検出した

準停滞性降水系について統計解析をした．大きさを調べたところ，日本の暖候期における準

停滞性降水系はメソ βスケールであることが分かった．準停滞性降水系の多くは線状の形態

を持ち，その走向は南西–北東であった．準停滞性降水系は，日本の太平洋側と中部地方の内

陸で多く発生していた．静的安定度・水平風の鉛直シアーに関する環境パラメタによって準停

滞性降水系の発生条件を調べた．対流圏中層において湿潤な条件は，準停滞性降水系による

強い降水の発生に好都合である．湿潤な地域での準停滞性降水系が発生するかどうかは，水

蒸気量の鉛直分布の違いによる．線状の形態をなす準停滞性降水系の走向は，対流圏下層の

鉛直シアーに沿う傾向にある．対流圏下層の水蒸気量は準停滞性降水系発生時の安定度を決

める主要な因子となり，対流圏下層の鉛直シアーは準停滞性降水系発生時の力学的な環境条

件を規定することを明らかにした．準停滞性降水系における形状の違いを環境パラメタの観

点で比較した結果，対流不安定度と水平風の鉛直シアーとの複合パラメタが準停滞性降水系

の組織構造を決定する環境条件であることがわかった．線状の準停滞性降水系の発生メカニ

ズムとして，強い下層シアー条件下でのバックビルディング過程が示唆された．

世界でも 4000 例以上の事例を用いたメソ対流系の統計解析を行った研究は存在せず，本研

究が世界初である．

iii

目次

要旨 iii

本文目次 vi

表目次 viii

図目次 xiv

第 1章序論 1

1.1 豪雨災害とメソ対流系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.2 メソ対流系の構造 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

1.3 メソ対流系とその環境条件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

1.4 日本で発生する準停滞性降水系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

1.5 レーダーデータを用いた対流セルの自動検出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

1.6 本研究の目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

第 2章準停滞性降水系の特徴とその環境条件 25

2.1 使用データ・解析手法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

2.1.1 使用データ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

2.1.2 準停滞性降水系の抽出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

2.1.3 環境場の解析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

2.2 解析結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

2.2.1 準停滞性降水系の全体的な特徴 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

2.2.2 環境場の鉛直構造 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

2.2.3 環境パラメタによる準停滞性降水系発生時の環境場の診断 . . . . . . . 42

2.2.4 環境条件と降雨特性との関係 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

2.2.5 移動速度の違いによる降水系の特徴 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

2.3 まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

iv

本文目次 v

第 3章準停滞性降水系の形態と環境条件との関係 55

3.1 使用データ・解析手法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

3.2 解析結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

3.2.1 準停滞性降水系の形態・走向 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

3.2.2 準停滞性降水系の走向と環境風シアーとの関係 . . . . . . . . . . . . . . 62

3.2.3 団塊状・線状の降水系の違い . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

3.3 議論 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

3.4 まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

第 4章結論 69

基礎となった論文 72

謝辞 73

付録 77

A 環境パラメタについて . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

A.1 対流有効位置エネルギー (CAPE) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

A.2 対流抑制エネルギー (CIN) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

A.3 ショワルター安定指数 (SSI) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

A.4 気温減率 (TLR) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

A.5 可降水量 (PW) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

A.6 K 指数 (KI) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

A.7 鉛直平均シアー (MS03) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

A.8 環境場のヘリシティー (EH03) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

A.9 バルク・リチャードソン数 (BRN) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

B 地点・期間毎の値 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

B.1 気温・水蒸気混合比・相対湿度の鉛直分布 . . . . . . . . . . . . . . . . 81

B.2 気温・水蒸気混合比・相対湿度の T 値の鉛直分布 . . . . . . . . . . . . 83

B.3 水平風のホドグラフ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

B.4 東西風・南北風の T 値の鉛直分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

B.5 CAPE の値 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

B.6 PW の値 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

B.7 SSI の値 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

鵜沼昂

vi 本文目次

B.8 MS03 の値 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

参考文献 104

鵜沼昂

表目次

1.1 熱帯 (Alexander and Young, 1992; Barnes and Sieckman, 1984; LeMone et al.,

1998)・亜熱帯 (Wang et al., 1990)・温帯 (Bluestein and Jain, 1985; Parker

and Johnson, 2000; Meng et al., 2013) の各地域で観測されたメソ対流系の環

境条件． c⃝American Meteorological Society. Used with permission. . . . . . . 14

2.1 準停滞性降水系発生時・非降水時における平均値・標準偏差・t 値．アスタリ

スク (∗) の付いた値は，カテゴリ間において 95% 信頼度で有意な場合を示す． 43

2.2 図 2.1 と同じ．ただし，移動速度の遅いグループ (S)・移動速度の速いグルー

プ (F)． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

3.1 線状・団塊状の準停滞性降水系における，環境パラメタの平均・標準偏差・t

値．アスタリスク (∗) の付いた値は，それぞれのカテゴリ間で 95% 信頼度で

有意な場合を示す．バルク・リチャードソン数 (BRN) は，CAPE 及び MS03

を用いて計算している． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

3.2 熱帯 (Alexander and Young, 1992; Barnes and Sieckman, 1984)・温帯地域

(Bluestein and Jain, 1985) で観測されたメソ対流系の環境条件と日本の線

状・団塊状準停滞性降水系の環境条件との比較． c⃝American Meteorological

Society. Used with permission. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

B.1 本研究で使用した全ての高層観測地点における，暖候期に発生した準停滞性降

水系の CAPE の値．表の 4 列目の左から順にサンプル数・75 パーセンタイル

値・平均値・中央値・25 パーセンタイル値をそれぞれ示す．札幌の 10 月の値

は，平均値のみを示している．これは，サンプル数が 2 と非常に少ないためで

ある． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

B.2 表 B.1 の続き． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

B.3 表 B.1 の続き． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

B.4 表 B.1 と同じ．ただし，可降水量の統計値． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

B.5 表 B.4 の続き． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

vii

viii 表目次

B.6 表 B.4 の続き． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

B.7 表 B.1 と同じ．ただし，SSI の統計値． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

B.8 表 B.7 の続き． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

B.9 表 B.7 の続き． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

B.10 表 B.1 と同じ．ただし，MS03 の統計値． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

B.11 表 B.10 の続き． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

B.12 表 B.10 の続き． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96

鵜沼昂

図目次

1.1 気象擾乱の時空間スケール (Orlanski 1975,図 1を改修して引用)． c⃝American

Meteorological Society. Used with permission. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

1.2 孤立積乱雲の発生期 (左)，成熟期 (中央)，衰退期 (右) (Byers and Brahm 1948,

図 6，11，12)． c⃝American Meteorological Society. Used with permission. . 6

1.3 米国オクラホマ州の春期に観測されたメソ対流系の発生期～発達期の形態 (Bluestein

and Jain 1985, 図 1)． c⃝American Meteorological Society. Used with permis-

sion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

1.4 中国東部に発生するメソ対流系の成熟期から衰退期の形態 (Meng et al. 2013,

図 6)． c⃝American Meteorological Society. Used with permission. . . . . . . . 8

1.5 様々なストームの形態とバルクリチャードソン数との関係 (Weisman and Klemp

1982,図 14を引用)．c⃝American Meteorological Society. Used with permission. 9

1.6 TOGA-COARE 集中観測で得られた，熱帯海洋上で発生するメソ対流系の形

態 (LeMone et al. 1998, 図 16 を引用)． c⃝American Meteorological Society.

Used with permission. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

1.7 GATE 観測で得られた，メソ対流系の走向に直交あるいは平行する水平風の鉛

直分布．左図は移動速度の早い場合を，右図は移動速度の遅い場合をそれぞれ示

す (Barnes and Sieckman 1984, 図 7，8 を引用)． c⃝American Meteorological

Society. Used with permission. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

1.8 積雲の発達高度が異なることを示した模式図 (Johnson et al. 1999, 図 13 を引

用)． c⃝American Meteorological Society. Used with permission. . . . . . . . . 13

1.9 1990–1999年のラジオゾンデデータを用いて計算した対流有効位置エネルギー

(CAPE) の月別中央値のうち，1–12 月の期間内で最大となる値をプロットし

たもの (Chuda and Niino 2005, 図 1 を引用)． . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

ix

x 図目次

1.10 (a) 気温と (b) 相対湿度の平均値の鉛直分布．ただし，降水日 (R) あるいは強

雨日 (S) から非降水日 (N) を引いた値．(c) 気温と (d) 相対湿度の t 値の鉛直

分布．赤い実線は 95% 有意水準を示す (Nomura and Takemi 2011, 図 3 を引

用)． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

1.11 線状と団塊状に分けた集中豪雨事例の地域分布 (津口・加藤 2014, 図 13 を引

用)．降水分布の長さと幅の比が 3:1 以上ならば線状とし，それ以外は団塊状

として分類している． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

1.12 気象庁のレーダー配置とレーダーデータの範囲を示した図．http://www.jma.

go.jp/jma/kishou/know/radar/kaisetsu.html (2016年 12月 18日閲覧)

から引用． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

1.13 複数の反射強度の極大を持つ対流群について，個々の対流セルを同定する手順

を示した模式図 (Shimizu and Uyeda 2012, 図 2 を引用)． . . . . . . . . . . . 20

1.14 図 1.13 の手順により，気象レーダーデータの 3 km 高度面での反射強度分布

(左図) から対流セルを同定した具体例 (右図) (Shimizu 2014, 図 10 を引用)． 21

1.15 目視による対流セルの追跡結果 (Shimizu and Uyeda, 2012, 図 7 を引用)． . . 23

1.16 図 1.15 と同じ．ただし，対流セルを同定し追跡するアルゴリズム (AITCC) の

追跡結果 (Shimizu and Uyeda, 2012, 図 8 を引用)． . . . . . . . . . . . . . . 23

2.1 (a) 現業レーダーと (b) ラジオゾンデ観測の地点をそれぞれ × 印と ◦ 印で示

す．(a) では，現業レーダーの観測範囲を実線で示している．また，500 m 間

隔の標高を陰影で示す．(b) に示すラジオゾンデ観測地点は，稚内 (WKN) は

稚内，札幌 (SPR) は札幌，釧路 (KSR) は釧路，根室 (NMR) は根室，秋田

(AKT) は秋田，輪島 (WJM) は輪島，舘野 (TTN) は舘野，浜松 (HMT) は

浜松，松江 (MTE) は松江，米子 (YNG) は米子，潮岬 (SNM) は潮岬，福岡

(FKO) は福岡，鹿児島 (KGS) は鹿児島をそれぞれ示す． . . . . . . . . . . . 27

2.2 本研究における準停滞性降水系の抽出過程の概念図．(a) 降水系を検出する前

の降水強度の水平分布 (mm h−1)．降水系の連続した領域を決定するための最

小降水強度は，10 mm h−1 である．(b) 降水系の検出結果例．陰影は検出した

降水系の ID 番号を示す．(c) 追跡過程における移動ベクトルの概念図．(d) 降

水系の一部が時刻 t = T と t = T + dt とで重なる場合の概念図． . . . . . . 29

2.3 準停滞性降水系の寿命・降水面積で時空間平均した降水強度の頻度分布．デー

タ間隔は 5 mm h−1． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

鵜沼昂

図目次 xi

2.4 準停滞性降水系の寿命で時間平均した降水面積の頻度分布．データ間隔は，100

km2． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

2.5 準停滞性降水系の寿命毎の発生数．時間間隔は 10 分． . . . . . . . . . . . . . 33

2.6 (a) 50 km 四方の評価面積で積算した準停滞性降水系の発生分布．(b) 暖候期

内で積算した雨量に対する準停滞性降水系による雨量の寄与率．ラジオゾンデ

観測点の位置を三角印で (a) に示す． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

2.7 準停滞性降水系の月別発生数． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

2.8 月別の全てのラジオゾンデ観測数に対する非降水時の出現比率．非降水時の事

例数を図の上段に示す． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

2.9 (a) 札幌・(d) 秋田・(g) 鹿児島における平均気温，(b) 札幌・(e) 秋田・(h) 鹿

児島における平均水蒸気混合比，(c) 札幌・(f) 秋田・(i) 鹿児島における平均

相対湿度の鉛直分布．準停滞性降水系発生時・非降水時をそれぞれ Q (黒色実

線)・N (灰色実線) で示す．四角・三角・円は，S1 (5・10 月)・S2 (6 月)・S3

(7–9 月) でそれぞれの期間を示す． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

2.10 図 2.9 と同じ．ただし，準停滞性降水系発生時と非降水時との平均値の差の t

値．赤・青色は，95% 信頼度で有意となった値を示す． . . . . . . . . . . . . 39

2.11 (a) 札幌・(b) 秋田・(c) 鹿児島における水平風の平均ホドグラフ．準停滞性降

水系発生時・非降水時をそれぞれ Q (黒色実線)・N (灰色実線) で示す．四角・

三角・円は，S1 (5・10 月)・S2 (6 月)・S3 (7–9 月) でそれぞれの副季節を示

す．塗りつぶした高度は 700 hPa を示す． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

2.12 (a) (b) 札幌，(c) (d) 秋田，(e) (f) 鹿児島における，東西風 (a) (c) (e)・南北

風 (b) (d) (f) の準停滞性降水系発生時と非降水時とにおける平均値の差の t

値の鉛直分布．四角・三角・円は，S1 (5・10 月)・S2 (6 月)・S3 (7–9 月) で

それぞれの期間を示している．赤・青色は，95% 信頼度で有意となった場合を

示している． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

2.13 環境パラメタの頻度分布．(a) CAPE [J kg−1]，(b) CIN [J kg−1]，(c) PW

[mm]，(d) SSI [◦C]，(e) KI [◦C]，(f) TLR [K km−1]，(g) MS03 [×10−4 s−1]，

(h) EH03 [m2 s−2]．準停滞性降水系発生時・非降水時をそれぞれ Q・N で示

す．(a)–(h) の頻度間隔は，それぞれ 200・50・10・3・5・1・5・50 である． 42

2.14 準停滞性降水系において暖候期平均した環境パラメタ (a) CAPE・(b) PW・(c)

MS03 の水平分布． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

鵜沼昂

xii 図目次

2.15 本研究で使用したラジオゾンデデータから計算した環境パラメタの月平均値．

準停滞性降水系発生時・非降水時をそれぞれ Q (黒実線)・N (灰破線) で示す．

(a)–(c) は可降水量 (PW) を，(d)–(f) は K 指数 (KI) を示す． . . . . . . . . 45

2.16 鉛直積算水蒸気量の頻度分布．(a) 0–1 km・(b) 1–2 km・(c) 2–3 km・(d) 3–4

km・(e) 4–5 km で鉛直積算した場合．準停滞性降水系発生時・非降水時をそ

れぞれ準停滞性降水系発生時 (Q) (黒実線)・非降水時 (N) (灰破線) で示す．

(a)・(b)–(d)・(e) の頻度の間隔は，5・2.5・2 である． . . . . . . . . . . . . . 46

2.17 図 2.16 と同じ．ただし，可降水量に対し鉛直積算した水蒸気量の寄与率を示

した頻度分布． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

2.18 準停滞性降水系における時空間平均した降水強度と環境パラメタ (a) CAPE,

(b) CIN, (c) PW, (d) SSI, (e) KI, (f) TLR, (g) MS03 (h) EH03 との関係．各

図の右上に降水強度と環境パラメタとの相関係数を示す． . . . . . . . . . . . . 47

2.19 図 2.18 と同じ．ただし，時間平均した準停滞性降水系の降水面積． . . . . . . 48

2.20 準停滞性降水系の寿命で平均した移動速度の頻度分布．頻度の間隔は，1 m s−1． 49

2.21 準停滞性降水系の移動速度が遅いグループ (S)・速いグループ (F) の (a) 降水

強度・(b) 降水面積の箱ひげ図．箱ひげの上端・下端は，最大・最小の値を示

す．箱の上端・下端は 75・25 パーセンタイル値を示す．箱の中央線は中央値

を示す． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

2.22 図 2.13 と同じ．ただし，降水系の移動速度下位側 (S，黒色) と上位側 (F，灰

色) の場合．(a)–(h) の頻度間隔は，それぞれ 200・50・10・3・5・1・5・50 で

ある． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

2.23 (a) CAPE・(b) PW・(c) MS03 における月平均値の水平分布．移動速度の遅

いグループ・速いグループをそれぞれ S (黒色)・F (灰色) で示す． . . . . . . 52

3.1 Fitzgibbon et al. (1999) の手法による準停滞性降水系の楕円近似が成功した例

(左図) と失敗した例 (右図)．横軸は経度，縦軸は緯度である．青丸印は第 2

章で得られた準停滞性降水系の格子点群を，赤実線は Fitzgibbon et al. (1999)

の手法により得られた，青丸印の格子点群を最も良く近似する楕円をそれぞれ

示す． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

3.2 楕円近似によって推定した，準停滞性降水系のアスペクト比の頻度分布．頻度

の間隔は，0.1 である． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

3.3 楕円近似によって推定した，準停滞性降水系の走向の頻度分布．アスペクト比

が 1.4 以上のもののみ．走向は，風向同様に北を 0◦ としている． . . . . . . . 62

鵜沼昂

図目次 xiii

3.4 50 km 四方の評価面積で積算した線状の準停滞性降水系の走向における最頻値

の水平分布．112.6◦ から 179.9◦ の走向の頻度は，0.0 から 22.5 の頻度に含ま

れている． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

3.5 線状の準停滞性降水系 (アスペクト比 1.4 以上) の走向と鉛直シアーの向きと

の関係．(a) 1000–925 hPa 面，(b) 1000–850 hPa 面，(c) 1000–700 hPa 面，

(d) 1000–500 hPa 面，(e) 1000–300 hPa 面．頻度は，x 軸に 5 度・y 軸に 10

度毎に示している．y = x+180◦ で表される赤い直線は，楕円近似した準停滞

性降水系の長軸と鉛直シアーの向きが平行となる場合を示す．準停滞降水系の

走向・鉛直シアーの向きと回帰直線との相関係数を，それぞれの図の右下に示

す． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

3.6 50 km 四方の評価面積で積算した全準停滞性降水系に対する線状構造 (アスペ

クト比 1.4 以上) の降水系の割合 (%)． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

B.1 (a) 稚内・(d) 釧路と根室における平均気温，(b) 稚内・(e) 釧路と根室にお

ける平均水蒸気混合比，(c) 稚内・(f) 釧路と根室における平均相対湿度の鉛直

分布．準停滞性降水系発生時・非降水時をそれぞれ Q (黒色実線)・N (灰色実

線) で示す．四角・三角・円は，S1 (5・10 月)・S2 (6 月)・S3 (7–9 月) におけ

るそれぞれの期間を示す． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

B.2 図 B.1 と同じ．ただし，(a)–(c) 輪島・(d)–(e) 松江と米子． . . . . . . . . . . 81

B.3 図 B.1 と同じ．ただし，(a)–(c) 舘野・(d)–(e) 浜松． . . . . . . . . . . . . . . 82

B.4 図 B.1 と同じ．ただし，(a)–(c) 潮岬・(d)–(e) 福岡． . . . . . . . . . . . . . . 82

B.5 図 B.1 と同じ．ただし，準停滞性降水系発生時と非降水時との平均値の差の T

値．赤・青色は，95% 信頼度で有意となった値を示す． . . . . . . . . . . . . 83

B.6 図 B.5 と同じ．ただし，(a)–(c) 輪島・(d)–(e) 松江と米子． . . . . . . . . . . 83

B.7 図 B.5 と同じ．ただし，(a)–(c) 舘野・(d)–(e) 浜松． . . . . . . . . . . . . . . 84

B.8 図 B.5 と同じ．ただし，(a)–(c) 潮岬・(d)–(e) 福岡． . . . . . . . . . . . . . . 84

B.9 (a) 稚内・(b) 釧路と根室における水平風の平均ホドグラフ．準停滞性降水系発

生時・非降水時をそれぞれ Q (黒色実線)・N (灰色実線) で示す．四角・三角・

円は，S1 (5・10 月)・S2 (6 月)・S3 (7–9 月) でそれぞれの副季節を示す．塗

りつぶした高度は 700 hPa を示す． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

B.10 図 B.9 と同じ．ただし，(a) 輪島・(b) 松江と米子． . . . . . . . . . . . . . . 85

B.11 図 B.9 と同じ．ただし，(a) 舘野・(b) 浜松． . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

B.12 図 B.9 と同じ．ただし，(a) 潮岬・(b) 福岡． . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

鵜沼昂

xiv 図目次

B.13 (a) (b) 稚内，(c) (d) 釧路・根室における，東西風 (a) (c)・南北風 (b) (d) の

準停滞性降水系発生時と非降水時とにおける平均値の差の T 値に関する鉛直

分布．四角・三角・円は，S1 (5・10 月)・S2 (6 月)・S3 (7–9 月) の各期間を

示している．赤・青色は，95% 信頼度で有意となった場合を示している． . . 87

B.14 図 B.13 と同じ．ただし，(a) (b) 輪島と (c) (d) 松江・米子． . . . . . . . . . 87

B.15 図 B.13 と同じ．ただし，(a) (b) 舘野と (c) (d) 浜松． . . . . . . . . . . . . . 88

B.16 図 B.13 と同じ．ただし，(a) (b) 潮岬と (c) (d) 福岡． . . . . . . . . . . . . . 88

鵜沼昂

第1章序論

1.1 豪雨災害とメソ対流系

暖候期に発生する大雨 1は，低い土地の浸水，河川の氾濫，土砂崩れ等を伴う水災害に直

結する顕著現象となりうる．大雨による水災害は，住宅の損壊，農業などの産業面への被害，

交通・通信網の寸断，さらには人命を奪う場合があり社会的な影響が極めて大きい．そのた

め，暖候期に発生する大雨について理解することは，予報現業・研究の両側面で非常に重要

である．水災害をもたらす大雨の予報は，気象予報の中でも最も困難な課題のひとつである

(Fritsch and Carbone, 2004)．適切なリードタイムをもって大雨の降る場所を特定すること

は今日の予報技術では不可能に近いものの，降水ナウキャストやデータ同化等を用いた予報

技術の進歩とともに，暖候期に発生する大雨の予報精度は着実に向上している (斉藤・鈴木,

2016)．このような予報精度の向上には，研究の側面として大雨をもたらす気象擾乱の特徴や

構造といった基礎的な理解が必要不可欠である．

気象擾乱の中でもメソ対流系は，水災害をもたらす大雨の原因になることが知られている．

小倉 (1991) は，1980 年代に日本で発生した 13 例の集中豪雨 2について，総観規模擾乱の種

類，降水分布の形状，バック・ビルディング過程 (Bluestein and Jain, 1985) などの降水系の

振る舞いを調べ，主に線状のメソ対流系により集中豪雨が発生していることを示した．吉崎・

加藤 (2007)は，小倉 (1991) の調査を拡張し，1980 年から 2005 年までに日本で発生した熱

雷や台風と直接関係しない集中豪雨 (26 例) を示した．3 時間積算した降水量の水平分布は，

長さが 100–200 km 程度，幅が 10–30 km の線状となっていることを示した．また，この降

水域は少なくとも 3 時間はほとんど移動していないことから，線状の降雨域 3により大雨が

1大雨と豪雨は，一般的にはどちらも同義の言葉と考えられる．しかし本節では，二宮 (1975) に倣い大雨は現象や原因を考えることなくとにかく大量の雨が降ることを，豪雨 (集中豪雨) は大雨をもたらした現象あるいは擾乱を含んだ概念として用いることとする．

2集中豪雨という言葉は，二宮 (1975) によれば 1958 年 7 月 1 日に島根県浜田市付近で生じた25–30 km 四方の狭い地域に 300 mm 程度の大雨について，朝日新聞の夕刊で初めて用いられたようである．

3吉崎・加藤 (2007) では，線状の降雨域のことを線状降水帯と称している．彼らの主張によれば，線状降水帯は複数のメソ対流系により構成されたものであり，その水平スケールは 50–300 km 程度とされている．最近では，線状降水帯の定義・形態・発生環境場がまとめられており (津口, 2016)，特に米国で発生するメソ対流系よりも日本で発生するメソ対流系の方が空間スケールは一桁ほど小さいこ

1

2 1.1 豪雨災害とメソ対流系

生じていると主張している．さらに，津口・加藤 (2014) は，1995–2014 年の解析雨量データ

を用いて 4–11 月に発生する集中豪雨事例を抽出し，台風や熱帯低気圧の影響を除いた 261

例中 168 例の降水系の形状が線状となっていることを報告している．このように，我が国で

は線状のメソ対流系によって大雨が生じていると言えよう．

一方，米国では Schumacher and Johnson (2005) が 50 年に 1 回発生するような 24 時間

降水量の事例を地上雨量データから調査した結果，全体の 65% はメソ対流系と関係している

ことを明らかにした．最近では Stevenson and Schumacher (2014) が 50 年または 100 年に

1 回起こる雨量 1について調べ，特に 100 年に 1 回起こる 24 時間降水量は Schumacher and

Johnson (2005) と同様にメソ対流系とともに発生することを示した．50 年あるいは 100 年

の再現期間に発生するような大雨がどのような気象擾乱とともに発生するかという観点から

も，メソ対流系は大雨をもたらす代表的な要因と言える．

メソ対流系は，少なくとも一方向に 100 km 以上の水平スケールであり，かつ，連続した

降水面積を伴う対流性の雲集団として定義される (Glickman, 2000)．メソ対流系からもたら

されるある地点での総降水量は，降水の強さ (降水強度) とその降水が降り続く時間 (降水時

間) におおよそ比例する．関係する要素のうち，降水強度は大気中の可降水量・鉛直方向の運

動・降水効率に依存する一方で，降水時間は系の大きさと速度に関連が強いことが指摘され

ている (Doswell et al., 1996)．そのため，水災害をもたらすような大雨は，短時間強雨を除

いて，長時間に同じ場所で雨が降り続けることで発生すると言える．気象擾乱としては，長

寿命あるいは停滞する (もしくは低速度の) メソ対流系の存在が重要となる．

メソ対流系は次の二つの要因によって停滞性となると考えられる 2．一つ目の要因は，停

滞あるいは準停滞性の総観規模条件下 (例えば，停滞前線など) でバックビルディング過程

(Bluestein and Jain, 1985) により同一の場所で対流雲が連続して発生する場合である．例え

ば，Schumacher and Johnson (2008) は，準停滞性の総観規模の条件下で米国に発生した極

端な大雨事例を調べ，寒冷渦が総観規模擾乱として存在する場合に対流圏下層で相当温位の

高い空気塊が継続して流入することにより，対流雲が連続して発生することを明らかにした．

二つ目の要因は，地形の強制により対流雲が連続して発生する場合である．ヨーロッパのア

ルプス山脈周辺域では，豪雨災害の発生あるいは強化する要因として複雑地形の重要性が指

摘されている．例えば，Davolio et al. (2009) は，フランスの中央高地で発生した大雨につい

とが指摘されている．そのため，米国のメソ対流系と日本のメソ対流系とを同列には扱えない可能性があると主張している．

1Stevenson and Schumacher (2014) は 1・6・24 時間のそれぞれの雨量を調べている．2たとえ類似する地域で同一の季節に発生する大雨であったとしても，大雨の要因は個々の事例毎

に大きく異なることは往々にしてある．事例毎の特徴・環境条件の差異を認めつつも，大局的な観点から停滞性となる要因を分類している．そのため，この要因の分類が唯一ではないことを言い添えておく．

鵜沼昂

第 1章序論 3

て再現実験を行い，対流の発生には山岳の高度と湿度の鉛直分布とが直接的に影響すること

を示した．さらに，再現実験と水平一様な条件で実施した数値実験との比較から，強い対流

が発生・維持されるためには地形の存在が不可欠であることを指摘している．

日本国内でもこれら二つの要因で大雨が発生する．一つ目の要因である総観規模擾乱とし

て梅雨前線の影響下で大雨が発生した事例に，1982 年に長崎県で発生した豪雨がある．気象

庁 (1982) によれば，23 日 17 時から 24 時までに 447 mm の雨量を記録する大雨であったこ

とが報告されている．長谷川・二宮 (1984) は，静止気象衛星データを用いて長崎県で発生し

た豪雨の特徴を調べ，梅雨前線上を移動する動きの遅いクラウド・クラスターにより大雨が

もたらされたことを明らかにした．この豪雨は記録的短時間大雨情報 1が気象庁で運用され

るきっかけとなっており (内閣府, 2005)，社会的に大きな影響をもたらした豪雨でもあった．

2012 年 7 月には，梅雨前線が長期間停滞することで九州北部地域で豪雨が発生した．熊本県

阿蘇市では，観測史上最大となる 1 時間に 106 mm の雨量を記録した．同市では，12 日 1

時から 7 時までに 459.5 mm の雨量を記録しており，6 時間で 7 月の月降水量平年値の約 8

割に匹敵する量の雨が降る豪雨となった (福岡管区気象台, 2012)．加藤ほか (2013) は，九州

山地の地形を除去した感度実験を行ったところ，山岳地形は降水の強化に寄与するが，大雨を

もたらした停滞性のメソ対流系の形成に対する影響は小さかったと主張している．Hirockawa

and Kato (2012) は， 2007 年 11 月 11 日に青森県で発生した大雨を解析し，低気圧が総観

規模場の流れから切離されることで準停滞性となり大雨が発生することを示し，地形よりも

総観規模の停滞する寒冷渦が大雨の発生に重要であることを示した．最近では，2014 年 9 月

に関東・東北地方で豪雨が発生し，関東・東北地方では河川の溢水・越水により 10000 棟を

超える家屋で床上あるいは床下浸水する大水害となった (気象庁, 2015)．津口・加藤 (2016)

は，台風第 18 号から変わった温帯低気圧が日本海付近に停滞し，かつ台風第 17 号が関東地

方の南東海上に位置するような総観規模の条件下で豪雨が生じていたことを報告している．さ

らに，彼らはこの事例について数値シミュレーションを行った結果を解析し，関東地方付近の

対流圏下層に大量の水蒸気が継続して流入することで豪雨となったことを主張している．

二つ目の要因である地形の強制によって発生した大雨として，1984 年に島根県の南西部で

発生した大雨が知られている (渡部・栗原, 1988)．彼らは，大雨となった領域の風上で出来た

エコーが豪雨域に近づくにつれて急激に発達する様子から，大雨の地形による影響を指摘して

いる．武田 (2005) は，積乱雲が次々に形成され発達すること，そして発達した積乱雲がほぼ

1数年に一度程度しか発生しないような短時間の大雨を観測 (地上の雨量計による観測) したり，解析 (気象レーダーと地上の雨量計を組み合わせた分析) したりしたときに，各地の気象台が発表するもの．この情報は，大雨警報発表時に現在の降雨がその地域にとって災害の発生につながるような，稀にしか観測しない雨量であることを知らせるために発表するものである (気象庁 HP, http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/bosai/kirokuame.html, 2016 年 11 月 4 日閲覧)．

鵜沼昂

http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/bosai/kirokuame.html

http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/bosai/kirokuame.html

4 1.1 豪雨災害とメソ対流系

同じ地域を通過することに関して，雨の集中化と地形とが密接に関わっていることを指摘し

ている．地形の形状としては，Morotomi et al. (2012) が V 字型の地形に高相当温位の空気

塊が流入し収束することで，対流を次々に発生させる要因となっていることをドップラーレー

ダーの解析から示した．また，1998 年 6 月 28 日に九州西部で生じた大雨には，特に 1000 m

以下の地形が大雨をもたらした降水系の発生に重要であることが指摘されている (Yoshizaki

et al., 2000)．

以上で述べたように，長寿命のメソ対流系は大雨の主要な要因となることが多く，総観規

模擾乱あるいは地形による強制は降水系を停滞性にする重要な要因であることが理解できる．

本研究では，停滞もしくはゆっくりと移動する降水系の総称として準停滞性降水系 1と呼ぶ．

次節では，予報精度の向上に必須であり研究の側面で重要とされる，メソ対流系の特徴・形

態・環境条件について概観する．

1本研究では，熱帯低気圧に伴うレインバンドも準停滞性降水系として分類される場合がある．これは，1.5 節で紹介するアルゴリズムでは単体で発生する降水系と擾乱とともに発生する降水系とを明確に区別することが困難なためである．そのため，本研究で解析する降水系は，上記で述べた降水系も含め，レーダーデータで検出される降雨域の移動が準停滞性となるものと定義する．

鵜沼昂

第 1章序論 5

1.2 メソ対流系の構造

メソ対流系の「メソ」は，メソスケールのことを示す．メソスケールとは，総観規模スケー

ルとマイクロスケールとの間に属する空間スケールであり，その水平スケールは 2–2000 km

である (Orlanski, 1975)．Orlanski (1975)はメソスケールを 3つに細分しており，空間スケー

ルの大きい方から，メソ α・メソ β・メソ γスケールをそれぞれ定義している (図 1.1)．これ

らの分類から，Glickman (2000) によって定義されているメソ対流系は，メソ αスケールに

相当する．

1 月 1 日 1 時間 1 分スケール

マクロ

メソ

マイクロ

メソαスケール

メソ βスケール

メソ γ スケール

2000

200

20

2

[km]

図 1.1: 気象擾乱の時空間スケール (Orlanski 1975, 図 1を改修して引用)． c⃝American MeteorologicalSociety. Used with permission.

メソ対流系を構成する最小単位は，積乱雲である．Byers and Brahm (1948) は，米国フロ

リダ州で行われた Thunderstorm Project 集中観測で得られたデータから，積乱雲には発生

期・成熟期・衰退期といった一連のステージがあることを示した (図 1.2)．発生期には対流圏

下層で水平収束があり，その水平収束に伴う上昇流が積雲内で卓越する (図 1.2 左)．積雲の

雲頂高度は，おおよそ 7–8 km である．成熟期には，積乱雲内部に上昇流だけでなく下降流が

生じる．この下降流は，主に水蒸気が凝結し雨滴となって落下することにより生じ，積乱雲直

下で降水とともに観測される (図 1.2 中央)．積乱雲の雲頂高度は，約 12 km に達する．衰退

期では，積乱雲の内部では下降流が卓越し，積乱雲の下部では弱い降水が観測される．積乱雲

の雲頂部分は，対流圏界面に達し水平方向に広がることでかなとこ状になる (図 1.2 右)．ま

た，積乱雲が発生し衰退するまでの時間スケールは，1 時間程度であることが示されている．

Orlanski (1975) による分類では，単一の積乱雲はメソ γ スケールに属し，Glickman (2000)

によって定義されているメソ対流系の水平・時間スケールよりも小さい．そのため，メソ対流

系にはなんらかの組織構造が存在すると推察できる．

鵜沼昂

6 1.2 メソ対流系の構造

図 1.2: 孤立積乱雲の発生期 (左)，成熟期 (中央)，衰退期 (右) (Byers and Brahm 1948, 図 6，11，12)．c⃝American Meteorological Society. Used with permission.

積乱雲が継続して発生する形態として，マルチセルストーム (Browning and Foote, 1976)

と呼ばれる形態が知られている．初めに発生した積乱雲が成長・移動した後に新たな積乱雲

が生じ，先に発生した積乱雲が成長・移動した後にさらに新たな積乱雲が生じる，といった一

連のプロセスが繰り返される．このため，個々の積乱雲の寿命は短くとも，組織化した系と

して維持することができる．したがって，マルチセルストームはメソ対流系の一形態である

と考えられる．

主に衛星観測データを用いて，メソ対流系の形態を線状・団塊状に分類して調べた研究があ

る (Maddox, 1980)．Maddox (1980) は，衛星データの輝度温度について 1) −32 ◦C 以下の

領域が 100000 km2 以上あること，2) −52 ◦C 以下の領域が 50000 km2 以上あること，3) 寿

命が 6 時間以上あること，4) 1) の領域が最大となるときの離心率が 0.7 以上であること，の

4 つの条件を満たすものをメソ対流複合体と定義し，メソ対流系の一つとして解析した．その

結果，離心率によってメソ対流複合体が線状・団塊状といった形態に分類できることを示した．

線状に組織化したメソ対流系の一つに，スコールラインがある．スコールラインとは，連

続した降水域を含む活発な深い湿潤対流が (連続あるいは間欠的に) 線状に列を成すもので，

時に雷を伴う現象である (Glickman, 2000)．スコールラインとその他の形態とは，メソ対流

系の長さと幅とのアスペクト比の大きさによって区別される (アスペクト比が大きい場合に

スコールラインと識別できる)．特に，長寿命の強いスコールラインは，対流圏下層の鉛直シ

アーが大きい場合に発生することが知られている (Rotunno et al., 1988)．衛星データで確認

できる雲域はメソ対流系の雲頂の特徴を見ているに過ぎず，メソ対流系の内部構造を含めた

形態については十分に調べられていなかった．

鵜沼昂

第 1章序論 7

レーダーによる観測が盛んに行われるようになり，様々な側面からメソ対流系の実態が明

らかにされてきた．Bluestein and Jain (1985) は，米国オクラホマ州で春期に発生するメソ

対流系の形態について調べた．彼らは，broken line 型 (BL 型)，back building 型 (BB 型)，

broken areal 型 (BA 型)，embedded areal 型 (EA 型) が存在することを示した (図 1.3)．BL

型は，ある直線上に複数の積乱雲が発生した状態で，それらの積乱雲が徐々に線状に組織化

する場合を指す．BB 型では，ある積乱雲が発生した状態で，その積乱雲の移動方向の後面で

新たな積乱雲が生じる過程を繰り返すことで複数の積乱雲が線状に組織化する．BA 型は，積

乱雲が散在している状態が，時間が経つにつれ線状に組織化する場合を指す．EA 型は，比較

的広い降雨域の中で，特に強い降雨域が線状に見られる場合を指す．特に BB 型は，マルチ

セルストームの一形態であると考えられ，米国だけでなく中緯度を中心とした地域で発生す

ることが確認されている (たとえば Kato, 1998; Meng et al., 2013)．Bluestein and Jain は，

直径 400 km のレーダースコープ内に収まるメソ対流系を調べており，このメソ対流系の大

きさを図 1.1 の空間スケールに照らしあわせると，Bluestein and Jain (1985) で観測された

メソ対流系はメソ αスケールであることが分かる．また，米国中部でも Bluestein and Jain

(1985) が示した形態と似たものが発生することが，衛星観測とレーダー観測とにより調べら

れている (Jirak et al., 2003)．

Meng et al. (2013) は，中国東部で発生するメソ対流系の減衰期に着目した形態を調べ，

Reversed broken line，Shrinking line，Reversed broken areal の 3 つの形態が存在すること

を明らかにした．Reversed broken line は，線状に組織化したメソ対流系が時間とともに個々

の対流に分かれてゆく．Shrinking line は，線状に組織化したメソ対流系が時間とともにに衰

弱し，その水平スケールが小さくなる場合である．Reversed broken areal の場合には，線状

に組織化したメソ対流系が時間とともに散在した対流群となってゆく．これら 3 つの形態の

中でも，Reversed broken line の事例が最も多く観測されている．このように，発達時に着目

したメソ対流系の形態だけでなく，減衰時に見られるメソ対流系の形態も調べられている．

1.3 メソ対流系とその環境条件

前節では，主にメソ対流系の構造について言及し，中緯度帯で発生するメソ対流系は多様

な形態を持つことを示した．メソ対流系が発生・発達する場合には，その周辺大気の環境条

件を把握することが重要であると考えられる．例えば，二宮 (1991) は，総観規模スケールの

環境場を介し，メソスケールの現象が発生・発達することを指摘している．高層観測データ

から決定される環境条件は，空間スケールが 300–500 km，時間スケールは 12 時間を代表す

鵜沼昂

8 1.3 メソ対流系とその環境条件

図 1.3: 米国オクラホマ州の春期に観測されたメソ対流系の発生期～発達期の形態 (Bluestein and Jain1985, 図 1)． c⃝American Meteorological Society. Used with permission.

図 1.4: 中国東部に発生するメソ対流系の成熟期から衰退期の形態 (Meng et al. 2013,図 6)．c⃝AmericanMeteorological Society. Used with permission.

鵜沼昂

第 1章序論 9

ると考えられる．よって，この範囲内にある現象と環境条件との対比が実用上で有益であり，

気象学的にも意味のある解釈ができると述べている．

Weisman and Klemp (1982) は，ストームの形態と周囲の環境条件との関係について調べ，

対流有効位置エネルギー (Convective Available Potential Energy; CAPE, 付録 A.1 を参照)

と鉛直シアーとを組み合わせたバルク・リチャードソン数 (bulk Richardson Number; BRN,

付録 A.9 を参照) によってストームの形態が分類できることを提案している．図 1.5 は，実

際に観測された事例についてバルクリチャードソン数を計算し，それらを図示したものであ

る．S はスーパーセルストームを，TR は熱帯域でのメソ対流系を，M はマルチセルストー

ムをそれぞれ示す．スーパーセルストームは，バルク・リチャードソン数の値が約 10–50 の

場合に発生している．熱帯域でのメソ対流系は約 50–500 の場合に，マルチセルストームは約

50–2000 の場合に発生している．また，対流圏下層の鉛直シアーの大きさによって組織構造が

異なり，鉛直シアーの強度がメソ対流系の構造に影響を及ぼすことも報告されている (French

and Parker, 2008)．

図 1.5: 様々なストームの形態とバルクリチャードソン数との関係 (Weisman and Klemp 1982, 図 14を引用)． c⃝American Meteorological Society. Used with permission.

一般に，対流圏中・下層の環境シアーは，対流の組織化に重要な条件であることが知られて

いる．例えば，Robe and Emanuel (2001) は，放射対流平衡の条件下で環境場の鉛直シアー

が対流の組織構造に与える影響を調べた．その結果，対流圏下層の鉛直シアーが大きいと線

状または弧状に組織化しやすいことを示した．対流圏中層のシアーは線状に組織化したメソ

対流系の走向と平行になりやすいが，下層シアーが十分に強い場合には線状に組織化したメ

ソ対流系の走向と下層シアーとは直交しやすいことを報告している．

上記で報告された対流圏中・下層の鉛直シアーと線状対流系との関係は，観測事実として

鵜沼昂


も確かめられている．Alexander and Young (1992) は EMEX1 観測期間中にオーストラリア

北部の海洋上で発生したメソ対流系の形態と環境条件との関係を調査し，環境場の熱力学的

特徴ではなく，力学的特徴がメソ対流系の形態に大きく影響することを明らかにした．具体的

には，対流圏下層 (950–750 hPa) で鉛直シアーの大きさが 5 m s−1 を超える場合には線状対

流系と下層シアーとが直交すること，対流圏下層の鉛直シアーの大きさが 5 m s−1 より小さ

い場合には対流圏中層 (800–400 hPa) の鉛直シアーと線状対流系とが平行となることをそれ

ぞれ示した．

LeMone et al. (1998) は，TOGA-COARE2 集中観測時に西太平洋の熱帯海洋上で発生し

たメソ対流系の形態について調べ，対流圏中層 (800–400 hPa)・対流圏下層 (1000–800 hPa)

の鉛直シアーとそれらのシアー強度とによってメソ対流系の構造が分類できることを提案し

た．具体的には，対流圏中層の鉛直シアーが大きく対流圏下層の鉛直シアーが小さい場合に

は，メソ対流系の走向は対流圏中層の鉛直シアーに沿う (図 1.6 左下)．逆に，対流圏中層の

鉛直シアーが小さく対流圏下層の鉛直シアーが大きい場合には，メソ対流系の走向は対流圏

下層の鉛直シアーと直交する (図 1.6 右上)．対流圏中・下層の鉛直シアーがそれぞれ大きい

場合には，メソ対流系の走向は対流圏下層の鉛直シアーと直交し，対流圏中層の鉛直シアー

と平行になりやすい (図 1.6 右下)．また，同じ条件で対流圏中・下層の鉛直シアーの向きが

それぞれ逆方向を向いていると，副次的な降水域が鉛直シアーに沿って形成されることが示

されている (図 1.6 右下)．一方，対流圏中・下層の鉛直シアーが小さい場合には，目立った

組織化は見られないことが報告されている (図 1.6 左上)．20 dBZ 以上の反射強度の分布を見

ると，少なくとも一方向の長さが 200 km を超えているものが多い．このことから，LeMone

et al. (1998) で観測されたメソ対流系の水平スケールはメソ αスケールと言える．

また，Johnson et al. (2005)は，南シナ海北部で行われた特別観測のデータを用い，LeMone

et al. (1998) のメソ対流系の形態分類を拡張した．対流圏中層の鉛直シアーが小さく対流圏

下層の鉛直シアーが大きい場合にメソ対流系の走向と対流圏下層の鉛直シアーとが平行にな

ること (図 1.6 の右上の形態分類を拡張)，対流圏中・下層の鉛直シアーがそれぞれ大きい場

合にメソ対流系の走向と対流圏中・下層の鉛直シアーとがそれぞれ平行になる (図 1.6 の右下

の形態分類を拡張) ことが調べられている．さらに，マーシャル諸島北部の西部太平洋上で発

生するメソ対流系でも，Alexander and Young (1992) や LeMone et al. (1998) で調べられた

ように，主として鉛直シアーがメソ対流系に直交あるいは平行となる事例が報告されている

(Cetrone and Houze, 2006)．

1Equatorial Meso-scale Experiment の略称．2Tropical Ocean – Global Atmosphere (TOGA) Coupled Ocean Atmosphere Response Experi-

ment (COARE) の略称．

鵜沼昂

第 1章序論 11

メソ対流系の移動速度に着目すると，熱帯のメソ対流系は高速 (移動速度が 7 m s−1 より大

きい) で移動するメソ対流系の走向と鉛直シアーとは直交し，低速 (移動速度が 3 m s−1 より

小さい) で移動するメソ対流系の走向と鉛直シアーとは平行となることが，大西洋の東部海洋

上で実施された GATE1 観測データから明らかにされている (Barnes and Sieckman, 1984)．

メソ対流系に相対的な水平風の鉛直分布を比較すると (図 1.7 右)，移動速度の速い場合より

移動速度の遅い場合にメソ対流系に直交する水平風の大きさはほぼ 0 m s−1 に近い値となっ

ている (図 1.7 右の高度 4 km 付近)．このことは，周辺大気の水平風の大きさがメソ対流系

の移動速度と密接に関わっていることを示す．すなわち，メソ対流系が準停滞性となるには周

辺大気の水平風が小さいことが重要であると言える．

図 1.6: TOGA-COARE集中観測で得られた，熱帯海洋上で発生するメソ対流系の形態 (LeMone et al.1998, 図 16 を引用)． c⃝American Meteorological Society. Used with permission.

メソ対流系の形態は，主に鉛直シアーの影響が大きいことがこれまでの研究で示されてき

た．成熟期にあるメソ対流系の環境条件の比較では，熱力学的な特徴に大きな相違が見られ

ない場合がある (例えば Barnes and Sieckman, 1984; Alexander and Young, 1992) が，対流

の発達段階に着目すると対流の鉛直方向の発達と周辺大気の相対湿度の鉛直分布との関係が

1Global Atmospheric Research Program (GARP) Atlantic Tropical Experiment の略称．

鵜沼昂


図 1.7: GATE 観測で得られた，メソ対流系の走向に直交あるいは平行する水平風の鉛直分布．左図は移動速度の早い場合を，右図は移動速度の遅い場合をそれぞれ示す (Barnes and Sieckman1984, 図 7，8 を引用)． c⃝American Meteorological Society. Used with permission.

重要とされている．Johnson et al. (1999) は，熱帯海洋上で発生する対流について周囲の相

対湿度分布に応じて発達高度が異なることを示した．図 1.8 は，Johnson et al. (1999) が提

案した積雲の発達度合いに関する模式図である．図の横軸は緯度 (マイナスの値が南緯，プラ

スの値が北緯) を，縦軸は地上から対流圏界面までの気圧 (高度) を示している．図の中央付

近は熱帯域に対応し，相対湿度が比較的高い領域で対流圏界面に達するような非常に高い積

雲が存在する．熱帯域では，対流圏界面には達しないまでも，中程度 (高度 8 km 程度まで)

に発達する積雲の存在も確認されている．高緯度付近になると，背の低い (高度約 2 km) 積

雲が多く発生している．特に，背の高い積雲が生じる場合には，その発生前に積雲の周辺大

気の相対湿度が高まることが知られている．これは Atmospheric moistening と呼ばれ，主に

熱帯域での対流の発達に重要とされている．

対流の鉛直方向への発達と周辺大気の湿度との関係は，数値実験でも確かめられている

(Takemi et al., 2004; Derbyshire et al., 2004; Waite and Khouider, 2010; Takemi, 2015)．

Takemi et al. (2004) は，海洋研究開発機構所有の観測船「みらい」で実施された特別観測

データを用いて積雲の鉛直方向の発達について，周辺大気の静的安定度と湿度の影響につい

て雲解像モデルを用いた数値実験を行った．その結果，対流の鉛直方向の発達度合いに対し

湿度の鉛直分布は有意に影響するが，静的安定度は影響が小さいことを示した．相対湿度が

鵜沼昂

第 1章序論 13

図 1.8: 積雲の発達高度が異なることを示した模式図 (Johnson et al. 1999, 図 13を引用)． c⃝AmericanMeteorological Society. Used with permission.

影響する高度についても具体的に調べられており，対流の鉛直方向の発達には高度 4–8 km

の相対湿度が大きいことを示した．Waite and Khouider (2010) は，雲解像モデルを用いた

数値実験により対流の雲頂高度と周辺大気の湿度とが密接に関係していることを示した．特

に，対流圏下層において湿度が高いことは乾燥空気との混合によって浮力が減少しにくくす

る効果があることを示し，このことが対流の鉛直方向への発達に寄与していることを示した．

最近では，CINDY2011/DYNAMO1 観測期間中に発生した熱帯擾乱の発生に周辺大気の相対

湿度の鉛直分布が影響していたことが，雲解像モデルを用いた再現実験により示されている

(Takemi, 2015)．しかしながら，中緯度を対象としてメソ対流系の発生・発達に対する相対湿

度の鉛直分布の影響を観測データにより調べた研究はこれまでに少ない．

熱力学的条件の中でも，静的安定度はメソ対流系の強度と密接に関係している．例えば，

Takemi (2010) は，可降水量・CAPE の値を固定することで気温減率が異なる初期条件を課

したメソ対流系の数値実験を行った．その結果，気温減率が大きい場合に平均・最大降水強度

が大きくなることを示した．また，気温減率が同じ条件では，可降水量や CAPE が大きい場

合に強い上昇流が生じることも示している．このように，上昇流・降水の強度という観点では

メソ対流系の強度は環境場の静的安定度と関係していると考えられる．最近では，中緯度型と

熱帯型の気温・湿度の鉛直分布を用いた数値実験結果を比較することで，対流圏中・下層の湿

1Cooperative Indian Ocean Experiment on Intraseasonal Variability in the Year 2011(CINDY2011)/Dynamics of the Madden-Julian Oscillation (MJO) の略称．

鵜沼昂


度が多い場合に上昇流の強さや降水強度が大きくなることが示されている (Takemi, 2014a)．

これまでに述べた力学的・熱力学的な特徴は，主として気温・湿度・水平風の鉛直構造を対

象としていた．定性的な議論や特徴を描写する上では十分であるが，地域や季節による違い

を把握するためにはより定量的な議論が必要である．そこで，環境条件を定量的に把握する

手段として，様々な環境パラメタが導入されてきた (例えば Bluestein, 1993; Markowski and

Richardson, 2010)．表 1.1 は，Alexander and Young (1992)，Barnes and Sieckman (1984)，

LeMone et al. (1998)，Wang et al. (1990)，Bluestein and Jain (1985)，Parker and Johnson

(2000)，Meng et al. (2013) で調べられた代表的な環境パラメタをまとめたものである．

表 1.1: 熱帯 (Alexander and Young, 1992; Barnes and Sieckman, 1984; LeMoneet al., 1998)・亜熱帯 (Wang et al., 1990)・温帯 (Bluestein and Jain, 1985;Parker and Johnson, 2000; Meng et al., 2013)の各地域で観測されたメソ対流系の環境条件． c⃝American Meteorological Society. Used with permission.

事例可降水量 CAPE 鉛直シア

[mm] [J kg−1] [×10−3 s−1]

Alexander and Young (1992)1 - 1780 7.0

Barnes and Sieckman (1984) (Fast-moving)2 - 1003 2.9

Barnes and Sieckman (1984) (Slow-moving)2 - 1226 1.5

LeMone et al. (1998)3 - 1471 -

Wang et al. (1990) - 1369 4.3

Bluestein and Jain (1985) (ALL)4 28 2260 3.9

Bluestein and Jain (1985) (Back-building)5 26 2090 4.8

Parker and Johnson (2000)6 30 1142 -

Meng et al. (2013) 56 1480 -

1 Alexander and Young (1992), Table 2 の Squall カテゴリで平均した値．2 Barnes and Sieckman (1984), Table 2 の Environment の値．3 LeMone et al. (1998), Table 3 の平均値．4 Bluestein and Jain (1985) での BL 型，BB 型，BA 型，EA 型のそれぞれの値を平均した値．5 Bluestein and Jain (1985) での BB 型の平均値．6 Parker and Johnson (2000) での LS，PS，TS のそれぞれの値を平均した値．

アジア域はモンスーン (特に雨期) の影響を大きく受ける．例えば，中国・韓国・日本では，

雨期の大気条件は梅雨前線の影響を受け，高温多湿となる傾向にある．そして，水蒸気場の

変化はメソ対流系の環境条件にも関係していると考えられる．Meng et al. (2013) は，中国東

部で発生するメソ対流系の環境条件を調べ，米国と比べて可降水量が大きいことを示してい

鵜沼昂

第 1章序論 15

る．可降水量の比較から，アジア域と熱帯域とは対流圏内の水蒸気が豊富であるという似通っ

た特性を持つと考えることができる (表 1.1)．CAPE の値を比較すると，Bluestein and Jain

(1985) で観測されたメソ対流系の CAPE の値は 2000 J kg−1 を超えているが，それ以外の

メソ対流系に関してはおおむね 2000 J kg−1 よりも小さい (表 1.1)．このことから，CAPE

には緯度に依存した特徴があると考えられる．

日本では，Chuda and Niino (2005) が環境パラメタに地域・季節性があることを示してお

り，CAPE の値は低緯度地域で大きく，高緯度地域で小さくなる (図 1.9)．日本の南部地域で

CAPE の値が大きいということは，この地域で対流の発生がより活発となることを意味する．

また，Chuda and Niino は，鉛直シアを調べたところ，全ての観測地点において暖候期には

鉛直シアが小さくなることを示した．一般に，鉛直シアの大きさは，中緯度域で大きく低緯

度域で小さい傾向にある．例えば，熱帯海上で発生する移動速度の遅い降水系 (Slow-moving;

Barnes and Sieckman, 1984) では，鉛直シアの値が非常に小さくなっている (表 1.1)．この

ように環境条件として鉛直シアが小さい場合に，メソ対流系は停滞あるいは準停滞性になる

と考えられる．しかしながら，日本の準停滞性降水系について，このような環境条件を整理

した研究はこれまでに行われていない．

図 1.9: 1990–1999 年のラジオゾンデデータを用いて計算した CAPE の月別中央値のうち，1–12 月の期間内で最大となる値をプロットしたもの (Chuda and Niino 2005, 図 1 を引用)．

鵜沼昂

16 1.4 日本で発生する準停滞性降水系

1.4 日本で発生する準停滞性降水系

準停滞性降水系は，日本の暖候期において豪雨をもたらす現象としてよく知られている (小

倉, 1991; 吉崎・加藤, 2007)．これら豪雨事例の多くは，台風・温帯低気圧・温暖前線・寒冷

前線・停滞前線 (梅雨前線など) といった総観規模擾乱の存在下で発生する．梅雨期に発生す

る準停滞性降水系は，対流圏下層が暖湿な場合に発生しやすいことが報告されている (Kato,

2006; Hirockawa and Kato, 2012)．特に日本の梅雨期では，対流圏下層の水平収束や水平風

の鉛直シアーといった力学的効果が線状メソ対流系の維持に重要であることが知られている

(Kato, 1998; Kato and Goda, 2001; Kato and Aranami, 2005; Yoshizaki et al., 2000)．Kato

(1998) は，停滞性のメソ対流系の雲解像数値モデルによる再現実験に成功し，メソ対流系の

停滞には特に対流圏下層で水平方向 200 km 程度に広がる強風域が重要であることを明らか

にした．また，大規模な水平収束場の環境下で生じた対流群が，対流群の生じている場所で水

平収束を強化することでメソ対流系自身の停滞・維持に寄与することを示す報告もある (Kato

and Goda, 2001)．

環境パラメタとしては，日本における背景場としての大気条件がラジオゾンデデータを用

いて統計的に調べられている (Chuda and Niino, 2005)．彼らの解析は，背景場の大気環境条

件の季節・地域変化を対象としており，対流発生時の環境場を対象としていない．対流発生時

を対象として環境条件の調査を行うことは，対流性降水の発生条件を知る上で有益であると考

えられる．例えば，関東平野において夏季の午後に発生する雷雨について調査した研究がある

(Nomura and Takemi, 2011)．彼らは気象庁メソ客観解析値を用いて 11 個の環境パラメタに

ついて，降水日と非降水日とを比較することで調べた．その結果，K 指数 (付録 A.6 を参照)

が降水日 1と非降水日 2の環境条件を最もよく区別することを示した．さらに気温と湿度の鉛

直分布の調査から，非降水日に比べて対流圏中層の気温が有意に低く (図 1.10(a), (c))，対流

圏下層から対流圏中層の湿度が高い (図 1.10(b), (d)) ことが，夏季の午後に発生する雷雨の

発生条件として重要であることを明らかにした．同様の解析が濃尾平野についても行われて

いる (Takemi, 2014a)．しかしながら準停滞性降水系の発生条件に着目した研究は，これまで

に行われていない．

大雨をもたらしたメソ対流系の形態の多くは，線状構造を持つことが知られている (小倉,

1991; 吉崎・加藤, 2007; 津口・加藤, 2014)．事例毎の特徴としては，メソ対流系に対する対

流圏下層の風向によって組織化の形態が異なることが瀬古 (2010) により調べられている．ま

1日最高気温が 30 ◦C 以上，00 JST から 12 JST まで降水の無い，梅雨前線・台風といった総観規模擾乱の無い，という 3 つの条件を満たした日のこと．

2降水日と同じ条件．ただし，その日の降水が無い場合に限る．

鵜沼昂

第 1章序論 17

図 1.10: (a) 気温と (b) 相対湿度の平均値の鉛直分布．ただし，降水日 (R) あるいは強雨日 (S) から非降水日 (N) を引いた値．(c) 気温と (d) 相対湿度の t 値の鉛直分布．赤い実線は 95% 有意水準を示す (Nomura and Takemi 2011, 図 3 を引用)．

た，線状メソ対流系の走向と対流圏下層の風向との関係を調べた研究によれば，九州地方西

部では 850 hPa と 925 hPa の平均風速によって走向が決まり (Kato, 2005)，四国地方では

850 hPa の風向によって走向が決まる (鵜沼・村田, 2012) ことがそれぞれ示された．

最近では，日本の陸上を対象として，大雨をもたらすメソ対流系の発生分布とその特徴が

調べられた (津口・加藤, 2014)．津口・加藤は，各事例の中で最大前 24 時間積算降水量を記

録した点，すなわち大雨が発生しやすい場所が降水系の形態に依存して異なることを示した．

西日本・南日本地域で線状のメソ対流系の発生数が多く (図 1.11 左)，北日本・東日本地域で

団塊状のメソ対流系の発生数が多い (図 1.11 右) ことを指摘している．このように大雨をも

たらすメソ対流系の形態と発生分布との関係は調べられているものの，日本における準停滞

性降水系の走向と鉛直シアーとの関係は十分に調べられていない．また，津口・加藤 (2014)

は，レーダー・アメダス解析雨量データを用いて，地上に降った雨に着目して解析した．レー

ダー・アメダス解析雨量とは，気象レーダーを地上雨量で補正処理したデータであり，気象

レーダーの反射強度から推定される降水強度よりも雨量の量的な精度は高い．そのため，雨

量の正確さという点では大雨時の注意報・警報の発表に資するものであり，また，過去の大雨

鵜沼昂

18 1.4 日本で発生する準停滞性降水系

事例のデータベース化という点でも有益であると考えられる．しかし，津口・加藤 (2014) が

用いたデータは 1 時間間隔であり，対流活動の時間発展を把握することは出来ない．そのた

め，高頻度での気象レーダー観測によるデータを用いることが対流活動の振舞いを把握する

ために必要である．日本には，図 1.12 に示す通り，気象庁による気象レーダー網が展開され

ている．この気象レーダー観測網により，日本全国にわたり 10 分間隔で降水活動が常時監視

されている．この高頻度のレーダー監視によるデータは，対流活動の非定常な振る舞いを把

握するのに有効であると言える．

図 1.11: 線状と団塊状に分けた集中豪雨事例の地域分布 (津口・加藤 2014, 図 13 を引用)．降水分布の長さと幅の比が 3:1 以上ならば線状とし，それ以外は団塊状として分類している．

図 1.12: 気象庁のレーダー配置とレーダーデータの範囲を示した図．http://www.jma.go.jp/jma/

kishou/know/radar/kaisetsu.html (2016年 12月 18日閲覧) から引用．

鵜沼昂

http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/radar/kaisetsu.html

http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/radar/kaisetsu.html

第 1章序論 19

1.5 レーダーデータを用いた対流セルの自動検出

対流セル 1をレーダーデータから同定・追跡するアルゴリズムは，主に突風や雷雨といった激

しい現象の短時間予測を目的として開発が進められてきた (Dixon and Wiener, 1993; Johnson

et al., 1998; Handwerker, 2002; Hering et al., 2004; Kyznarova and Novak, 2005)．多くのア

ルゴリズムは，レーダーデータの反射強度を固定する手法を採用し，対流セルの同定を行う．

Dixon and Wiener (1993) は，反射強度の値に応じて対象とする対流系が異なることを示し

ており，対流セルの場合には 40–50 dBZ を閾値とすることが提案されている．一方，実際の

対流セルの時間発展を見ると，単一の対流セル内に生じるレーダー反射強度の極大値は対流

の発生・発達に応じて大きく異なることが指摘されている (Handwerker, 2002)．対流セルの

同定に基準となる閾値を時間変化に応じて変化させる手法 (Hering et al., 2004) が提案され

ており，このような手法は短時間予測の精度向上に有益である．一方で，対流セルの同定基準

が変化することは，検出される対象が変わってしまうため統計的な解析を行う場合には短所

でもあった．特に，メソ対流系の水平分布をある高度の断面で見た場合，複数の対流セル (対

流群) が混在することが多く，それらを明確に区別し同定・追跡することは非常に困難であっ

た．そのため，同定基準の閾値を変化させない手法が望ましい．

そこで，Shimizu and Uyeda (2012) は，基準となる閾値により対流群を同定し，その後同

定した対流群に内在する個々の対流セルに対して閾値を変化させることで，個別に対流セルを

識別・同定する手法を開発した．この手法は，Algorithm for the Identification and Tracking

of Convective Cells (AITCC) と呼ばれる．対流セル同定の模式図を図 1.13 に示す．まず，対

流群を基準となる閾値 (30 dBZ) 以上の閉曲線で囲まれる領域と定義し，検出する (図 1.13(a)

の左側では cell group と表記，右側の平面図では最も外側の等値線として同定)．次に，閾値

を 30 dBZ から 0.5 dBZ づつ上げ，対流群内で反射強度の極大を見つける 2 (図 1.13(b)–(d))．

対流群内の対流セルを検出する際，∆dBZ (ある閾値から極大値までの反射強度の差) と dr

(極大値間の距離) とを考慮し，それぞれが小さすぎる場合には対流セルとして同定しない．具

体的には，∆dBZ は 2 dBZ，dr は 2 km よりも小さい場合に対流セルと同定しない．ここで

は，図 1.13(b) の cell 1 は ∆dBZ の基準に満たないため，対流セルと同定されていない (図

中では rejected cell area となっている)．閾値を X2 dBZ まで変化させると，cell 2 が一つの

ピークを持つ対流セルとして同定される (図 1.13(c) の cell 2 と示される色の塗られた領域)．

1本節では，ある高度でのレーダー反射強度の水平分布について一つの極大域を持つものを対流セル，複数の対流セルが群を成しているものを対流群と呼ぶ．

2この場合，Hering et al. (2004) とは異なり，基準となる閾値は 30 dBZ に固定したままである．また，対流セルだけに動的な閾値を設けることで，複数の対流セルで構成される対流群は一定の閾値(30 dBZ) で同定できる．

鵜沼昂

20 1.5 レーダーデータを用いた対流セルの自動検出

さらに閾値を上げる (X3 dBZ) と，異なるピークを持つ領域が細分化される (図 1.13(d) の

X3 dBZ よりも高い値で色が塗られた領域)．細分化された領域は，新たに cell 3・cell 4 とい

う対流セルが同定される (図 1.13(e) の cell 3 と cell 4)．最終的に，対流セルは反射強度の極

大を 1 つ持つものとして検出される (図 1.13(e) の cell 2～cell 4)．以上のようにして，対流

群内に異なる反射強度の極大値を持つ対流セルが存在していても，それらを区別し，同定す

ることができる．

図 1.13: 複数の反射強度の極大を持つ対流群について，個々の対流セルを同定する手順を示した模式図 (Shimizu and Uyeda 2012, 図 2 を引用)．

鵜沼昂

第 1章序論 21

図 1.14 は，対流群内の対流セルを同定・検出した結果である．図 1.14(a) のように，対流

群と対流セルが黒い実線で囲まれた領域として検出される．個々の対流セルには白い丸が描

画されており，これは対流セル内で反射強度の極大値が検出された位置を示している．その

後，図 1.14(b) のように各対流セルに番号が割り振られ，個別の対流セルとして認識される．

図 1.14: 図 1.13 の手順により，気象レーダーデータの 3 km 高度面での反射強度分布 (左図) から対流セルを同定した具体例 (右図) (Shimizu 2014, 図 10 を引用)．

続いて，対流群・対流セルの追跡が行われる．対流群 (セル) の移動ベクトルの第一推定値

を作成するために，対流群 (セル) の追跡を行う．まず，ある時刻の対流群 (セル) の形状が

維持されることを仮定し，ある時刻とその次の時刻の反射強度を用い，次の時刻に存在する

最も似た形状の対流群 (セル) との移動量から移動ベクトルを求める (相互相関係数法)．この

相互相関係数法で求めた移動ベクトルが，対流群 (セル) の移動ベクトルの第一推定値となる．

次に，得られた移動ベクトルの第一推定値から，次の時刻に同定する対流群 (セル) の候補を

絞る．さらに，それぞれの候補に対して当該対流群 (セル) との重複面積がもっとも大きくな

る移動ベクトルを求める (面積重複法)．候補が存在しない場合には，当該対流群 (セル) は消

滅したとみなされる．候補が 1 つの場合には当該対流群 (セル) の同定が完了する．候補が複

数の場合には，面積・移動速度・平均反射強度・最大反射強度・反射強度の相互相関係数に

ついて当該対流群 (セル) と候補の類似性を数値化 1し，候補の順位付けを行う (優先順位付

けによる追跡手法)．複数の候補が検出された場合には，当該対流群 (セル) の分離が起こった

と見なす．同様に，時間方向を逆順にすることで対流群 (セル) の併合を判定している (時間1Shimizu and Uyeda (2012) では，Priority function と呼ばれる無次元関数 pf = exp(−( DIFF

MEAN)2)

を定義している．MEAN はある要素の平均値，DIFF は対流群 (セル) における要素のある時刻と次の時刻との差をそれぞれ示す．計算する要素は，降水面積，移動速度，平均反射強度，最大反射強度，相互相関係数法で得られた値である．これらの要素について計算した無次元関数を足し合わせることで，ある時刻とその次の時刻との対流群 (セル) の類似性を数値化している．

鵜沼昂

22 1.5 レーダーデータを用いた対流セルの自動検出

前進・後退追跡)．上記で述べた，ある時刻と次の時刻の対流群 (セル) の追跡を逐次的に繰り

返すことで，対流群 (セル) の寿命を決定する．なお，対流群と対流セルの追跡方法は同じで

あり，対流群の追跡が完了した後，対流セルの追跡が行われる．図 1.15 は対流セルの同定・

追跡を目視で，図 1.16 は AITCC で行った結果の一例をそれぞれ示す．時間方向に追跡され

る対流セルの対は目視と AITCC とで一致しており，AITCC は人間の目で対流セルを追跡し

た場合と同等の精度を持っていることが分かる．

Shimizu and Uyeda (2012) は，対流群・対流セルの追跡に関する精度検証として，スレッ

トスコア・空振り率・見逃し率を調査している．特筆すべきは，優先順位付けを加味した追跡

手法を導入したことで，見逃し率を 10% 以下に押さえることが出来ている点である．また，

使用するデータの時間解像度を上げると，スレットスコア・空振り率・見逃し率がそれぞれ向

上することも示されている．

鵜沼昂

第 1章序論 23

図 1.15: 目視による対流セルの追跡結果 (Shimizu and Uyeda, 2012, 図 7 を引用)．

図 1.16: 図 1.15 と同じ．ただし，AITCC の追跡結果 (Shimizu and Uyeda, 2012, 図 8 を引用)．

鵜沼昂

24 1.6 本研究の目的

1.6 本研究の目的

本研究の目的は，日本の暖候期における準停滞性降水系の特徴・形態及び環境条件を明ら

かにすることである．本研究では，時に豪雨災害をもたらすような準停滞性降水系に着目す

るため，解析対象領域は陸域とした．

第 2 章では，日本の暖候期における準停滞性降水系の特徴・環境条件を明らかにする．解

析には現業観測で用いられているレーダーデータと高層観測データを使用した．準停滞性降

水系を同定するために，レーダーデータから降水系内の対流雲を同定する手法 (Shimizu and

Uyeda, 2012) を修正して用いた．Nomura and Takemi (2011) と Takemi (2014a) と同様の

手法を用い，準停滞性降水系発生時と非降水時を比較することで準停滞性降水系発生時の環

境条件を環境パラメタの観点から調査する．環境条件の解析により，準停滞性降水系の発生に

好都合な条件を統計的な観点から調べる．

第 3 章では，準停滞性降水系の組織構造に対する環境条件の役割を明らかにする．準停滞

性降水系の形状を決定するために，楕円に近似する手法 (Fitzgibbon et al., 1999) を用いた．

得られる準停滞性降水系の形態を分類することで，準停滞性降水系の形態と環境条件との関

係を統計的に調査する．特に対流の組織化構造を決定する上で重要とされる対流不安定度と

シアー条件とに焦点を当てて統計解析を行う (例えば Weisman and Klemp, 1982)．

最後に，第 4 章において本研究の結論を述べる．

本研究は，日本を対象として準停滞性降水系の統計解析を行った．4000 例以上の事例数を

集めて準停滞性降水系に関する統計解析を行った研究は著者の知る限り存在しない．本研究

では，準停滞性降水系を気象レーダーデータから自動で検出する計算アルゴリズムを用いて，

大多数のサンプルを収集することにより準停滞性降水系の特徴やその環境条件を統計的に明

らかにした．

鵜沼昂

第2章準停滞性降水系の特徴とその環

境条件

日本の暖候期において準停滞性降水系は大雨をもたらす大気現象の一つである．日本で発

生する準停滞性降水系の知見は，災害として社会的に大きな影響をもたらした降水系の調査

や，特別観測によって得られた降水系の解析によってこれまでに蓄積されてきた．しかしな

がら，準停滞性降水系の特徴あるいは発生条件に関する統計的研究は不十分である．そこで，

本章の目的は，日本の暖候期に発生する準停滞性降水系の寿命・発生位置・降水強度および

それらの発生条件を明らかにすることである．解析には現業観測で用いられているレーダー

データと高層観測データを使用した．準停滞性降水系を同定するために，レーダーデータか

ら降水系内の対流雲を同定する手法 (Shimizu and Uyeda, 2012) を修正して用いた．Nomura

and Takemi (2011)・Takemi (2014a) と同様の考え方により，準停滞性降水系発生時と非降水

時とを比較することで準停滞性降水系発生時の環境条件を環境パラメタにより調査した．環

境条件の解析から，準停滞性降水系の発生に好都合な条件を統計的な観点から調べた．

2.1 使用データ・解析手法

2.1.1 使用データ

準停滞性降水系の検出には，気象庁全国合成レーダーデータ (以下，レーダーデータと略

す) を使用した．本研究ではレーダーデータの降水強度 (単位は mm h−1) を使用した．レー

ダーデータの時間・空間解像度は，それぞれ 10 分・1 km である．このデータは準停滞性降

水系を検出・追跡するために十分な時空間的な解像度を持つ．図 2.1(a) にレーダーの位置及

びレーダー探査範囲を示す．レーダー探査範囲は海上を含む広範囲に及んでおり，海上で発生

する降水域も捉えることが可能である (図 2.1(a))．しかし 1.6 節で言及したように，本研究

では陸上で発生する準停滞性降水系に着目している．そのため，降水系の検出には解析領域

25

26 2.1 使用データ・解析手法

を北海道・本州・四国・九州の陸上とし 1，その領域を海岸線から 10 km 以内に限定して使

用した 2．解析期間は，レーダーデータの形式が統一されている 2005 年以降の暖候期，すな

わち 2005–2012 年とした．

次に，検出される準停滞性降水系発生時の環境条件について，高層観測 (ラジオゾンデ)デー

タを用いて解析した．使用した高層観測地点は，稚内・札幌・釧路 (根室)・秋田・輪島・舘

野・浜松・松江 (米子)・潮岬・福岡・鹿児島である (図 2.1(b))．高層観測地点の移転に伴い

(根室は 2010 年 3 月，米子は 2010 年 2 月までで観測終了)，根室および米子については，

2005–2009 年のデータを使用している．ただし，この高層観測地点の移転に伴う観測位置の

誤差は，環境条件の解析において無視できるものとする．高層観測データの観測時刻は，0900

JST 及び 2100 JST (日本標準時: JST = UTC + 9) である．解析期間は，レーダーデータと

同様に 2005–2012 年の暖候期とした．

2.1.2 準停滞性降水系の抽出

準停滞性降水系の抽出には，対流セルを同定し追跡するアルゴリズム (AITCC, Shimizu

and Uyeda, 2012) を使用した．このアルゴリズムは，対流群内の個々の対流雲を検出・追跡

することを目的としている．本研究では準停滞性降水系を検出・追跡するために以下の 3 点

を変更した．

1) 降水系と同定するための閾値を 5 mm h−1 (約 30 dBZ) から 10 mm h−1 (約 40 dBZ)

に変更した．変更した閾値は Geerts (1998) や Steiner et al. (1995) が対流域の検出に用いて

いる．この閾値を用いて，鵜沼・村田 (2012) で調べられた降水系について四国領域で事前に

調査したところ，同じ降水系を検出することができたことを確認している．このことから，こ

の閾値は，日本国内でも降水系内の対流域の検出に妥当な値であると考えられる．

2) 1 つの降水系と同定する面積の下限値を 4 km2 から 200 km2 に変更した．この変更は，

単一の積乱雲ではなく積乱雲群を対象とするためである．例えば，実際の気象レーダーによ

る降水強度データを見てみる．図 2.2(a) は準停滞性降水系を検出する前の降水強度分布を示

す．この分布から各降水系を検出し，それぞれ異なる ID 番号に割り振る (図 2.2(b))．

3) 降水系を追跡する際の移動速度の上限を 10 m s−1 とした (図 2.2(c))．この変更は，停

滞性あるいは移動速度の遅い降水系を抽出するための条件である．

1ただし，沖縄諸島・先島諸島・伊豆諸島・小笠原諸島などの島嶼部は，降水系と陸域面積とが重なる面積が小さく，降水系の追跡時刻を縮小してしまう傾向があったことから除外した．

2日本に発生する準停滞性降水系には，海岸線付近に発生するものがある．これらの降水系は線状の形態を成すものが多く，その幅は約 10 km 程度であることから閾値を設定した．この閾値の違いが本研究で得られる結果にもたらす影響は小さいことを確認している．

鵜沼昂


130˚E

130˚E

140˚E

140˚E

150˚E

30˚N

40˚N

0 1000 2000

[m]

Radar site

(a)

. .

130˚E

130˚E

140˚E

140˚E

150˚E

30˚N

40˚N

WKN

SPR

KSR NMRAKT

WJMMTE

YNG

TTNHMTSNM

FKO

KGS

Upper−air sounding site

(b)

HokkaidoJapan Sea

Pacific

Tohoku

KantoChubuKinki

Chugoku

ShikokuKyushu

. .

図 2.1: (a) 現業レーダーと (b) ラジオゾンデ観測の地点をそれぞれ × 印と ◦ 印で示す．(a) では，現業レーダーの観測範囲を実線で示している．また，500 m 間隔の標高を陰影で示す．(b) に示すラジオゾンデ観測地点は，WKN は稚内，SPR は札幌，KSR は釧路，NMR は根室，AKTは秋田，WJM は輪島，TTN は舘野，HMT は浜松，MTE は松江，YNG は米子，SNM は潮岬，FKO は福岡，KGS は鹿児島をそれぞれ示す．

ところで，AITCC では，降水系をある時刻とその次の時刻間で追跡する際に，少なくとも

1 格子点は重複するという制約を課している．この制約を課すと，仮に重複がない場合であっ

てもある時刻とその次の時刻において目視では連続した系とみなせるものを，アルゴリズム

上は同一の系と判定しない場合が考えられる．このため，目視では時間的に連続する一連の

系が，AITCC では寿命の短い複数の系に分割されてしまう可能性がある．しかしながら，極

めて多数のサンプルを抽出することで，そのような影響は小さいと考えられるのでこの制約

を課した．

鵜沼昂


また，降水系の発生位置は 1) で検出される降水域の重心とし，降水系を一番初めに検出し

た時刻として定義した．降水系の重心は，以下のように定義した．

xG =

∑

Aij xi∑

Aij

, yG =

∑

Aij yj∑

Aij

(2.1)

ここで，xG と yG はある時刻に検出した降水系の重心位置，Aij はある時刻に検出した降水

系の水平方向の面積，xi と yj はある時刻に検出した降水系内の経度・緯度をそれぞれ示して

いる．i，j は，格子点位置を示す．

時間平均は，降水系を検出しはじめてから検出し終わるまでの時間の平均として定義した．

時空間平均は，降水系の検出期間の各時刻の降水面積で平均したものを，さらに時間平均を

することで定義した．降水系を検出し始めてから検出し終わるまでの時間を，本文中では寿

命と表記する．

2.1.3 環境場の解析

本節では，準停滞性降水系発生時の環境条件の解析手法について述べる．準停滞性降水系発

生時の環境条件の調査には，ラジオゾンデデータを使用した (図 2.1(b))．解析に用いる高層

観測データの地点は，降水系を抽出する際に定義した降水系の重心位置から半径 200 km 以内

とした．この範囲は，環境条件を調査する上で必要な空間代表性を確保する目的で設定した．

AITCC により準停滞性降水系を検出した時，最初の検出時刻 (TQ) 前のゾンデデータ (TS)

を解析対象とした．ただし，ゾンデデータの時刻の選択には，それらの時間差 TQ − TS が 1

時間より大きく 9 時間未満となる条件を課した 1．この選定は，準停滞性降水系発生前の環境

条件を調査するためである．そのため，「準停滞性降水系発生時」とは，発生の 1 時間から 9

時間前とする．

地点・時刻を選択する際，複数の準停滞性降水系が同一の高層観測データを参照する場合

がある．その場合，統計解析において一度使用した高層観測データは，別の検出事例では使

用しないこととした．これは，統計上の偏りが生じるのを防ぐためである．

環境条件は，静的安定度や水平風速の鉛直シアーに関係した指数あるいはパラメタを用いて

診断した．これまでに安定度やシアーに関する，多くの環境パラメタが提案されている (例え

ば Markowski and Richardson, 2010)．その中でも本研究で使用した環境パラメタとして，対

1時間差 1 時間未満の場合は準停滞性降水系自身の影響が環境場に強く反映され，準停滞性降水系発生前の環境条件を反映していないと考えられる．一方，時間差 10 時間以上の場合には時間差が大きく，準停滞性降水系発生前の環境条件を反映していないと考えられる．

鵜沼昂


図 2.2: 本研究における準停滞性降水系の抽出過程の概念図．(a) 降水系を検出する前の降水強度の水平分布 (mm h−1)．降水系の連続した領域を決定するための最小降水強度は，10 mm h−1 である．(b) 降水系の検出結果例．陰影は検出した降水系の ID 番号を示す．(c) 追跡過程における移動ベクトルの概念図．(d) 降水系の一部が時刻 t = T と t = T + dt とで重なる場合の概念図．

流有効位置エネルギー (CAPE)，対流抑制エネルギー (CIN)，可降水量 (PW)，ショワルター

安定指数 (SSI) (Showalter, 1947)，K 指数 (KI) (George, 1960)，850–500 hPa 間の気温減率

(TLR) (Takemi, 2007a,b)，0–3 km 間で平均した水平風の鉛直シアー (MS03) (Rasmussen

and Blanchard, 1998)，0–3 km 間の環境ヘリシティー (EH03) (Davies-Jones, 1984) を調べ

る (環境パラメタの詳細は，付録 A を参照)．熱力学的条件は，CAPE・CIN・PW・SSI・KI・

TLR を用いて調査した．気温減率の計算は， 850 hPa と 500 hPa との層間で計算した．力

学的条件は，環境パラメタ MS03・EH03 を調査した．また，静的不安程度と鉛直シアーとを

組み合わせた指標として，バルク・リチャードソン数 (BRN) を用いた．

CAPE は，地上から高度 500 m までで平均した空気塊を断熱的に持ち上げて計算した．空

気塊を持ち上げる際，雨滴の引きずり効果，周辺大気との混合，融解による潜熱加熱の影響

は無視した．浮力は仮温位により定義した．なお，CAPE の計算で自由対流高度が見つから

鵜沼昂


ない場合には CAPE・CIN の値は得られないため，統計解析ではそれらの値を使用しない．

準停滞性降水系の環境条件の比較対象として非降水時を選定した．非降水時の選定方法は

以下の通りである．まず，高層観測地点から半径 200 km 圏内のレーダーデータの全メッシュ

点での降水強度が 0.1 mm h−1 未満となる時刻を調べる．そして，この時刻から 11 時間後ま

でレーダーによる降水強度が 0.1 mm h−1 未満となった場合に，非降水時と呼ぶ．

さらに，環境条件の違いを定量的に示すために，平均値の差について 95% 信頼区間の t 検

定を実施した 1．

1比較する 2つの母集団がそれぞれ正規分布をしている場合にには，Student’s t-testを行う．2つの母集団のうち片方で正規分布を仮定できない場合は，マンホイットニーの U 検定 (Mann and Whitney,1947) を行った．

鵜沼昂


2.2 解析結果

2.2.1 準停滞性降水系の全体的な特徴

本研究で得られた準停滞性降水系の総数は，4133 例である．また，その比較対象として抽

出した非降水時の総数は，7619 例である．まず抽出された準停滞性降水系の全体的な特徴を

示す．

図 2.3 は，抽出されたすべての準停滞性降水系について時空間平均した降水強度の頻度分

布である．ここで時空間平均は，2.1 節で述べたように，抽出された準停滞性降水系の寿命と

降水系の面積でそれぞれ平均したものである．時空間平均した降水強度の下限は降水システ

ム検出時の閾値である 10 mm h−1 となっている．時空間平均した降水強度の頻度は 20 mm

h−1 にピークを持ち，その平均値・中央値・最大値はそれぞれ 22.3・21.5・54.0 mm h−1 で

ある．時空間平均した降水強度が 30 mm h−1 以上の頻度は，16.3% である．

0

10

20

30

0 10 20 30 40 50 60

Fre

qu

en

cy [

%]

Mean Rain Rate Averaged in Time and Space [mm h-1

]

図 2.3: 準停滞性降水系の寿命・降水面積で時空間平均した降水強度の頻度分布．データ間隔は 5 mmh−1．

図 2.4 は，抽出された準停滞性降水系の寿命で平均した降水面積の頻度分布を示す．ここ

で，2.1 節で述べたように，本研究で検出される降水系は降水強度 10 mm h−1 以上の領域で

あり，図 2.4の降水面積は降水系内の対流域に対応すると考えられる．降水系の寿命で平均し

た降水面積の下限は降水システム検出時の閾値である 200 km2 であり，この値が時間平均し

鵜沼昂

32 2.2 解析結果

た降水面積の最頻値となっている．時間平均した降水面積の平均値と中央値とは異なり，それ

ぞれ 329 と 286 km2 である (図 2.4)．降水面積の大きい降水系の頻度は低くなるが，その最

大値は 3961 km2 に達する．

0

10

20

30

40

50

60

102

103

104

Fre

qu

en

cy [

%]

Temporal-Averaged Precipitation Area [km2]

図 2.4: 準停滞性降水系の寿命で時間平均した降水面積の頻度分布．データ間隔は，100 km2．

MEAN = 329 km2

MEDIAN = 286 km2

ここで円相当半径を仮定し，準停滞性降水系の水平スケールを考察する．円相当半径は，あ

る面積を円と仮定した時の半径である．具体的には以下の式で表される．

r =

√

S

π(2.2)

r は円の半径，S は準停滞性降水系の降水面積，π は円周率をそれぞれ示す．降水面積の平均

値・最大値を式 (2.2) に当てはめると，円の半径は，それぞれ 10 km (平均)，36 km (最大)

となる．したがって，円の直径を準停滞性降水系の水平スケールとすると，準停滞性降水系の

典型的な水平スケールは，平均で 20 km，最大で 72 km となる．また，全ての追跡時刻の中

で最大となる準停滞性降水系の降水面積は 10616 km2 であった．準停滞性降水系の最大降水

面積について円を仮定した場合の半径は 58 km であり，準停滞性降水系の水平スケールは約

120 km と見積もることができる．したがって，日本の暖候期に発生する準停滞性降水系は，

メソ βスケールの現象であると言える．この準停滞性降水系の平均的な水平スケールは，米

国で典型的なメソ対流系 (メソ αスケール，Glickman, 2000) よりも小さい (例: Schumacher

and Johnson, 2005)．

鵜沼昂


次に，本研究で得られた準停滞性降水系について，寿命毎の発生数を図 2.5 に示す．準停

滞性降水系の発生数は，寿命が長いほどべき乗で少なくなっている．抽出された準停滞性降

水系の内，全体の約 95% が寿命 60 分未満であった．また，図 2.5 の分布を見ると，寿命 20

～50 分の分布の傾きと寿命 70 分以上の分布の傾きとが寿命 50～70 分付近を境に異なって

いる点が特徴的である．

100

101

102

103

104

100

101

102

103

104

Nu

mb

er

of

QS

CC

s [

co

un

t]

Lifetime of QSCCs [min]

図 2.5: 準停滞性降水系の寿命毎の発生数．時間間隔は 10 分．

準停滞性降水系の発生位置の水平分布を図 2.6(a) に示す．水平方向にある程度の広がりを

持った特徴を示すために，降水系の個数を 50 km 四方あたりの積算値として示している．準

停滞性降水系は，日本の太平洋側と西日本の広い地域に多く発生している．準停滞性降水系

の高頻度域は，日本海側あるいは中部地方にも分布している．北日本では，その他の地域に

比べて準停滞性降水系の頻度は少ない．図 2.6(a) の水平分布と地形 (図 2.1(a)) を比較する

と，50 km 四方あたりの発生数が 30 以上の地域と標高の高い地域や山岳の斜面域とがよく一

致している．このことから，準停滞性降水系の発生分布は，日本の地形と密接に関係してい

ると考えられる．

鵜沼昂

34 2.2 解析結果

次に，準停滞性降水系によってもたらされた雨量の暖候期全体の雨量に対する寄与を調べ

るために，暖候期全体の雨量に対する準停滞性降水系による雨量の寄与率を調査した．その

結果を図 2.6(b) に示す 1．得られた寄与率は，日本列島の太平洋側と西日本地域で高い．特

に，3% を超える寄与率は九州地方・四国地方南部・近畿地方南部・関東地方北西部に分布し

ている．

図 2.6: (a) 50 km 四方の評価面積で積算した準停滞性降水系の発生分布．(b) 暖候期内で積算した雨量に対する準停滞性降水系による雨量の寄与率．ラジオゾンデ観測点の位置を三角印で (a) に示す．

1ここで，暖候期全体の雨量は，全国合成レーダーの 10 分毎の降水強度を 6 分の 1 倍して 10 分間雨量に換算し，その雨量を 2005–2012 年の 5–10 月まで積算し，計算した．また，本研究では気象レーダーの反射強度から推定される降水強度を使用している．一方，この降水強度は，レーダー・アメダス解析雨量に比べて雨量の定量的評価という点で劣る．しかしながら，準停滞性降水系が発生する時刻と場所を特定するためにレーダー降水強度を用いたという点では，雨量の誤差は本研究では許容できると考えられる．

鵜沼昂


図 2.6 を基に，解析領域を次の三つに分類した．解析領域の分類は，準停滞性降水系の発

生分布 (図 2.6(a)) と暖候期内で積算した雨量に対する準停滞性降水系による雨量の寄与率

(図 2.6(b)) を用いて行った．まず，準停滞性降水系の発生頻度が低く，その雨量の寄与率が

低い領域を北海道域と定めた．次に，準停滞性降水系の発生頻度の高い地域を日本海側と太

平洋側とに分けて解析した．日本海側と太平洋側とで分類する理由は，それらの気候が異な

ることを考慮したためである．たとえば，東北地方では，脊梁山脈を境に暖候期積算の雨量

分布が大きく異なる．同様に，西日本・東日本の地域でも日本海側と太平洋側とで雨量分布は

異なっている．以上の分類から，北海道域に属する高層観測点は WKN・SPR・KSR・NMR，

日本海側では AKT・WJM・YNG・MTE，太平洋側では TTN・HMT・SNM・FKO・KGS

とした．西日本では，FKO を太平洋領域に含めている．これは準停滞性降水系の発生頻度と

準停滞性降水系による雨量の暖候期に対する雨量の寄与率の多さを考慮したものである．本

研究では，それぞれの解析領域の代表地点として SPR・AKT・KGS を選出し，それらの結

果を示すこととする．このように解析領域を分けることで，各領域の準停滞性降水系発生時

の環境条件の特徴を調べた．これらの結果は，2.2.2 節で述べる．

準停滞性降水系の月別発生数について調べた．図 2.7 に準停滞性降水系の月別発生数を示

す．準停滞性降水系の発生数は 8 月に最も多く，7～9 月の間に 500 例を超える．一方，5 月

及び 10 月の発生数は 7～9 月と比べて少ない．6・7 月における準停滞性降水系の発生は梅雨

期の影響を，8～9 月の発生は熱帯低気圧または停滞前線の影響をそれぞれ受けていると考え

られる．

図 2.8 は，全観測回数に対する非降水時の割合と非降水時の事例数を月別に示したもので

ある．図 2.7 の特徴とは対照的に，非降水時の出現割合は 7～9 月で低く，5 月で高い．また，

月別の非降水時の事例数は 5 月に最も多く，次いで 10 月，6 月に多くなっている．一方，最

も少ないのは 8 月である．非降水時と準停滞性降水系との月別の事例数を比較すると，非降

水時の事例数が多い (少ない) 場合に準停滞性降水系降水系の事例数が少なく (多く) なって

いる (図 2.7)．

図 2.7 及び図 2.8 の月毎の特徴から，5～10 月における暖候期を次の 3 つの期間に分類し

た．まず，準停滞性降水系の発生数が少ない 5 月と 10 月を同じ期間とし，これを S1 とし

た．次に，7～9 月よりは発生数が少ないものの 5 月と 10 月よりは発生数が多く，非降水時

の頻度が暖候期内で 2 番目に多い 6 月を S2 とした．そして，準停滞性降水系の発生数が多

く，非降水時の事例数が少ない 7～9 月を S3 とした．この期間分類を基に，準停滞性降水系

の環境条件を調査した．

鵜沼昂

36 2.2 解析結果

0

500

1000

1500

2000

MAY JUN JUL AUG SEP OCT

Nu

mb

er

of

QS

CC

s

Month

図 2.7: 準停滞性降水系の月別発生数．

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50


1,871 1,433 1,146 884 921 1,364

Pe

rce

nta

ge

of

N c

ate

go

ry [

%]

Month

図 2.8: 月別の全てのラジオゾンデ観測数に対する非降水時の出現比率．非降水時の事例数を図の上段に示す．

鵜沼昂


2.2.2 環境場の鉛直構造

この章では，本研究で抽出した Q の環境場における鉛直構造の特徴を N のものと比較し

ながら示す．鉛直分布において，2.2.1 節で述べたように札幌，秋田，鹿児島を代表地点とし，

期間毎 (S1・S2・S3) に平均した値を示す．これ以降，準停滞性降水系発生時を Q，非降水時

を N とそれぞれ略する．

まず，気温・湿度・水平風の鉛直分布の特徴について述べる．Q 及び N について気温・水

蒸気混合比・相対湿度の鉛直分布を図 2.9 に示す．気温の鉛直分布では，代表した 3 地点の

全ての期間に共通する特徴として，850 hPa 以下及び 400 hPa 以上で N より Q の気温が高

い (図 2.9(a)，2.9(d)，2.9(g))．この特徴は，95% 信頼区間で統計的に有意であることを確認

している (図 2.10(a)，2.10(d)，2.10(g))．これらの 3 地点の対流圏中層の気温には，Q と N

とで共通する特徴は無かった．ただし，KGS の S3 の期間では，対流圏中層の気温が N より

も Q で有意に低くなっており (図 2.9(g))，この特徴は WKN・TTN・HMT・MTE・YNG・

SNM の同じ期間 (S3) で確認された (付録 B.1–B.8)．

気温の鉛直分布とは対照的に，水蒸気混合比・相対湿度の違いは明瞭であった．水蒸気混

合比・相対湿度の値は，代表する 3 地点の全ての期間において対流圏全層で N よりも Q で

大きい (図 2.9(b)，2.9(c)，2.9(e)，2.9(f)，2.9(h)，2.9(i))．上記で述べた特徴における平均

値の差は 95% 信頼区間で有意である (図 2.10(b), 2.10(c), 2.10(e), 2.10(f), 2.10(h), 2.10(i))．

一方，SPR の S2 では水蒸気混合比の対流圏下層及び上層において Q–N 間に有意な差は認め

られなかった (図 2.10(b))．この特徴は，WKN の S1・S2 でも確認された (付録 B.1, B.6)．

これらの特徴から，日本の暖候期における準停滞性降水系発生時の環境条件としては，対流

圏下層で気温・湿度の高いことが挙げられる．上記で調べた気温・湿度の違いは，環境場の静

的不安定度に影響を及ぼすと考えられる．気温・湿度の鉛直分布と環境パラメタとの関係は

次小節で述べる．

次に，水平風の鉛直分布の特徴をホドグラフにより調査した．図 2.11 は，季節毎に平均し

た，代表する 3 地点 (SPR・AKT・KGS) のホドグラフである．それぞれの N と Q とでホ

ドグラフの形状の違いは明瞭である．準停滞性降水系におけるホドグラフの形状は，地上か

ら 700 hPa までは時計回りであり，それより上層では一定方向に直線状となっている．一方，

非降水時においては，対流圏中・上層で半時計回りになっている．最も明瞭な特徴は，準停滞

性降水系の場合に，代表する 3 地点 (札幌・秋田・鹿児島) で対流圏下層で東風となっている

点である (図 2.11(a)–(c))．この特徴は主に太平洋側の S1 の期間に見られ，準停滞性降水系

のホドグラフの曲率が大きいことと関係している．さらに，代表する 3 地点を含む全ての地

点において，ホドグラフの形状とその回転方向は南北風に大きく依存している．ホドグラフ

鵜沼昂

38 2.2 解析結果

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssure

[hP

a]

240 260 280 300

S1S2S3

(a) SPR T

.

.

0 5 10 15 20

(b) SPR Qv

.

.

0 20 40 60 80 100

(c) SPR RH

.

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssure

[hP

a]

240 260 280 300

(d) AKT T

.

.

0 5 10 15 20

(e) AKT Qv

.

.

0 20 40 60 80 100

(f) AKT RH

.

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssure

[hP

a]

240 260 280 300

T [K]

(g) KGS T

.

.

0 5 10 15 20

Qv [g kg−1]

(h) KGS Qv

.

.

0 20 40 60 80 100

RH [%]

(i) KGS RH

.

.

図 2.9: (a) 札幌・(d) 秋田・(g) 鹿児島における平均気温，(b) 札幌・(e) 秋田・(h) 鹿児島における平均水蒸気混合比，(c) 札幌・(f) 秋田・(i) 鹿児島における平均相対湿度の鉛直分布．準停滞性降水系発生時・非降水時をそれぞれ Q (黒色実線)・N (灰色実線) で示す．四角・三角・円は，S1 (5・10 月)・S2 (6 月)・S3 (7–9 月) でそれぞれの期間を示す．

鵜沼昂


300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssure

[hP

a]

−10 0 10 0 10 20 0 50 100

S1S2S3

(a) SPR T−value (T) (b) SPR T−value (Qv) (c) SPR T−value (RH)

.

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssure

[hP

a]

−10 0 10 0 10 20 0 50 100

(d) AKT T−value (T) (e) AKT T−value (Qv) (f) AKT T−value (RH)

.

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssure

[hP

a]

−10 0 10

T−value (T)

0 10 20

T−value (Qv)

0 50 100

T−value (RH)

(g) KGS T−value (T) (h) KGS T−value (Qv) (i) KGS T−value (RH)

.

.

図 2.10: 図 2.9 と同じ．ただし，準停滞性降水系発生時と非降水時との平均値の差の t 値．赤・青色は，95% 信頼度で有意となった値を示す．

鵜沼昂

40 2.2 解析結果

の形状を左右している東西風・南北風について，準停滞性降水系発生時と非降水時との違い

は期間 S1・S2 の東西風 (図 2.12(a)，2.12(c)，2.12(e)) を除いて 95% 信頼区間で有意な差が

認められた (図 2.12)．この有意な差は，準停滞性降水系発生時・非降水時におけるそれぞれ

のホドグラフの曲率と関係していると考えられる．

鉛直分布の特徴に関する解析を基に，安定度・シアー指数を用いた準停滞性降水系発生時

の環境場の特徴を次小節以降で示す．

−10

0

10

20

V [m

s−

1]

−10 0 10 20 30 40

Surface

S1S2S3

(a) Composite hodographs for SPR

.

.

−10

0

10

20

V [m

s−

1]

−10 0 10 20 30 40

Surface

(b) Composite hodographs for AKT

.

.

−10

0

10

20

V [m

s−

1]

−10 0 10 20 30 40

U [m s−1]

Surface

(c) Composite hodographs for KGS

.

.

.

図 2.11: (a) 札幌・(b) 秋田・(c) 鹿児島における水平風の平均ホドグラフ．準停滞性降水系発生時・非降水時をそれぞれ Q (黒色実線)・N (灰色実線) で示す．四角・三角・円は，S1 (5・10 月)・S2 (6 月)・S3 (7–9 月) でそれぞれの副季節を示す．塗りつぶした高度は 700 hPa を示す．

鵜沼昂


300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

−20 −10 0 10 20

S1S2S3

0 10 20 30 40 50

(a) SPR T−value (U) (b) SPR T−value (V)

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

−20 −10 0 10 20 0 10 20 30 40 50

(c) AKT T−value (U) (d) AKT T−value (V)

.

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

−20 −10 0 10 20

T−value (U)

0 10 20 30 40 50

T−value (V)

(e) KGS T−value (U) (f) KGS T−value (V)

.

.

図 2.12: (a) (b) 札幌，(c) (d) 秋田，(e) (f) 鹿児島における，東西風 (a) (c) (e)・南北風 (b) (d) (f) の準停滞性降水系発生時と非降水時とにおける平均値の差の t 値の鉛直分布．四角・三角・円は，S1 (5・10 月)・S2 (6 月)・S3 (7–9 月) でそれぞれの期間を示している．赤・青色は，95%信頼度で有意となった場合を示している．

鵜沼昂

42 2.2 解析結果

2.2.3 環境パラメタによる準停滞性降水系発生時の環境場の診断

準停滞性降水系発生時の環境条件を安定度指数あるいは鉛直シアーの観点から診断した．

図 2.13 は，準停滞性降水系発生時と非降水時との環境パラメタの頻度分布の違いを示す．

この図では，環境パラメタの全体的な特徴を示すために，本研究で用いた全ての地点と月毎

のデータを用いた．TLR を除いて準停滞性降水系発生時と非降水時とのパラメタの分布の違

いは明瞭である．非降水時に比べて，準停滞性降水系発生時の可降水量が大きく，静的不安定

度が大きく，対流圏下層の水平風の鉛直シアーが大きいことがわかる．気温減率に僅かな違い

がある一方で，可降水量に大きな違いがある．このことから，準停滞性降水系の発生条件は，

主に湿度を加味した環境パラメタと密接に関わっていると考えられる．

0

10

20

30

40

50

60

0 1000 2000 3000

Fre

quency [%

]

(a) CAPE [J kg-1

]QN

0

10

20

30

40

50

60

0 250 500 750 1000

Fre

quency [%

]

(b) CIN [J kg-1

]

0

10

20

30

40

50

60

10 20 30 40 50 60 70 80 90

Fre

quency [%

]

(c) PW [mm]

0

10

20

30

40

50

60

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

Fre

quency [%

]

(d) SSI [˚C]

0

10

20

30

40

50

60

-80 -60 -40 -20 0 20 40 60

Fre

quency [%

]

(e) KI [˚C]

0

10

20

30

40

50

60

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Fre

quency [%

]

(f) TLR [K km-1

]

0

10

20

30

40

50

60

0 10 20 30 40 50 60

Fre

quency [%

]

(g) MS03 [×10-4

s-1

]

0

10

20

30

40

50

60

-250 0 250 500

Fre

quency [%

]

(h) EH03 [m2 s

-2]

図 2.13: 環境パラメタの頻度分布．(a) CAPE [J kg−1]，(b) CIN [J kg−1]，(c) PW [mm]，(d) SSI[◦C]，(e) KI [◦C]，(f) TLR [K km−1]，(g) MS03 [×10−4 s−1]，(h) EH03 [m2 s−2]．準停滞性降水系発生時・非降水時をそれぞれ Q・N で示す．(a)–(h) の頻度間隔は，それぞれ 200・50・10・3・5・1・5・50 である．

鵜沼昂


2.2.2 小節から，非降水時と比べた準停滞性降水系発生時における湿度は対流圏全層にわ

たって高いことが明らかとなった．このことから，SSI・KI・CAPE は対流圏下層の湿度が高

いことでその値が大きくなり，気温減率はほぼ湿潤中立 (条件付き不安定) になっていると示

唆される．つまり，準停滞性降水系発生時の環境場では，主に対流圏下層の湿度が静的安定度

に大きな影響を与えていると考えられる．

表 2.1 に，準停滞性降水系発生時の環境パラメタについてそれらの平均・標準偏差をまと

めた 1．また，準停滞性降水系発生時・非降水時におけるこれらのパラメタの平均値の差につ

いて 95% 信頼区間の t 検定を実施した．表 2.1 には，t 検定を実施したそれぞれのパラメタ

について t 値も示している．図 2.13 で示した分布の特徴からも分かるように，TLR を除い

た全ての環境パラメタについて環境パラメタの平均値の差は有意であった．

表 2.1: 準停滞性降水系発生時・非降水時における平均値・標準偏差・t 値．アスタリスク (∗) の付いた値は，カテゴリ間において 95% 信頼度で有意な場合を示す．

環境パラメタ単位平均値 (標準偏差) t 値準停滞性降水系発生時 (Q) 非降水時 (N) (Q–N)

CAPE [J kg−1] 489 ( 554) 69.7 ( 236) 35.8∗

CIN [J kg−1] 44.1 ( 58.5) 24.5 ( 63.2) 14.0∗

PW [mm] 47.4 ( 11.5) 23.1 ( 11.8) 89.3∗

SSI [C◦] −1.9 ( 3.3) 1.4 ( 4.7) −37.8∗

KI [C◦] 30.7 ( 8.40) 7.98 ( 17.8) 85.1∗

TLR [K km−1] 5.31 (0.524) 5.29 ( 0.78) 1.28

MS03 [×10−4 s−1] 13.0 ( 7.83) 11.8 ( 6.23) 6.56∗

EH03 [m2 s−2] 47.2 ( 107) 10.9 ( 61.7) 15.7∗

また，t 値の多くは有意水準を超えており，PW 及び KI の t 値は環境パラメタの中でも大

きい．KI は 850 hPa 及び 700 hPa の湿度の影響を反映しているため，KI の t 値が大きく

なっていると考えられる (付録 A.6)．したがって，非降水時の環境条件と準停滞性降水系発

生時の環境条件との違いは，気温減率よりも水蒸気量の違いを大きく反映している．力学的

パラメタでは，MS03・EH03 に有意な差がある．したがって，対流圏下層における環境風の

鉛直シアーの違いが，準停滞性降水系発生時と非降水時との環境条件の違いを規定する．

次に，準停滞性降水系発生時の環境条件について地域特性を調べるために，暖候期内で平

均した CAPE・PW・MS03 の高層観測地点毎の値を図 2.14に示す．CAPE・PW の値は緯度

が低くなるとともに大きくなる傾向にある．CAPE の地域性は Chuda and Niino (2005) で

1CAPE・PW・SSI・MS03 について本研究で用いた全ての地点・月別の値を付録 B に示す．

鵜沼昂

44 2.2 解析結果

示された結果と似ている．このことから，準停滞性降水系発生時の環境条件においても緯度

に依存した地域特性が CAPE に現れている，ということが示された．図 2.6 と比較すると，

準停滞性降水系の発生頻度の高い位置と CAPE・PW の値の大きい地点とがおおよそ一致し

ている．対流不安定度 (CAPE) の大きさのみならず水蒸気量 (PW) の多い条件が，準停滞性

降水系の発生に重要であることが分かる．一方，MS03 の値は，北海道地域を除く日本海側・

太平洋側の地域では，11 × 10−4 s−1～13 × 10−4 s−1 の間にある．この分布と準停滞性降水

系の発生分布とを比較すると，鉛直シアーがある特定の大きさの時に準停滞性降水系が発生

しやすいと考えられる．

図 2.14: 準停滞性降水系において暖候期平均した環境パラメタ (a) CAPE・(b) PW・(c) MS03 の水平分布．

さらに環境パラメタの月別変化を地点毎に調べた．ここでは，Q と N との環境条件の違い

をよく表す環境パラメタとして PW と KI を選択し，それらの特徴を調べた．図 2.15(a)–(c)

に可降水量の月平均値の分布を，図 2.15(d)–(f)に K指数の月平均値をそれぞれ示す．図 2.15

は，2.2.1 小節で分類した領域毎に表示しており，左から北海道域，日本海側領域，太平洋側

領域である．全ての地点・月で非降水時よりも準停滞性降水系発生時の方が PW，KI のそれ

ぞれの値は大きい．PW と KI について平均値の有意性を調査したところ，全ての地点・月に

ついて表 2.1 で示したものと同様に，有意な差があることを確認している．暖候期内におけ

る PW・KI のそれぞれの値は，主として 7 月または 8 月に最大となる．一方，それらの値は

5 月または 10 月に最小となる．これらの環境パラメタの値の大きさは準停滞性降水系の発生

頻度 (図 2.7) と概ね調和している．そのため，PW や KI の大きさは，月別の値でも準停滞

性降水系の発生頻度に影響していると考えられる．

鵜沼昂


10

20

30

40

50

60

70

80


(a) PWWakkanai

SapporoKushiro

10

20

30

40

50

60

70

80


(b) PWAkita

WajimaMatsue

10

20

30

40

50

60

70

80


(c) PWFukuoka

TatenoHamamatsu

ShionomisakiKagoshima

-20

-10

0

10

20

30

40


(d) KI

-20

-10

0

10

20

30

40


(e) KI

-20

-10

0

10

20

30

40


(f) KI

図 2.15: 本研究で使用したラジオゾンデデータから計算した環境パラメタの月平均値．準停滞性降水系発生時・非降水時をそれぞれ Q (黒実線)・N (灰破線) で示す．(a)–(c) は PW を，(d)–(f)は KI を示す．

これまでに示した環境パラメタに関する結果は，非降水時と比べた準停滞性降水系発生時

の環境条件として水蒸気量の多さが最も重要なパラメタであることを示唆している．可降水

量は水蒸気量の鉛直積算量であり，可降水量に対する高度毎の水蒸気量やその寄与は可降水

量の値からは分からない．一方，高度の湿度が対流にもたらす影響として，対流圏中層の湿

度と対流の構造や強度とに関係があることが知られている (Takemi et al., 2004; Derbyshire

et al., 2004; Takemi, 2007a, 2014b)．そこで，水蒸気量の鉛直分布を詳細に調べるために，可

降水量に対する各高度間の水蒸気量とその寄与を調べた．ここでは，下層 (高度 X km) から

上層 (高度 Y km) までの高さについて 1 km 毎の鉛直積算水蒸気量を計算した．この鉛直積

算水蒸気量は，例えば，地上から 1 km までの値は PW01 と表記する．計算にあたっては，

地上から 5 km までの高度を対象とした．

まず，準停滞性降水系発生時と非降水時における鉛直積算水蒸気量を頻度分布により比較

した．水蒸気量は，全ての層において N よりも Q で大きい (図 2.16)．そして，高度ととも

に Q と N との差は大きくなっている．これらの結果から，対流圏中層の水蒸気量が大きいこ

とが準停滞性降水系発生時の環境条件として重要であることが分かる．

鵜沼昂

46 2.2 解析結果

さらに，可降水量に対する鉛直積算水蒸気量の寄与を調べた (図 2.17)．この図から，対流

圏下層に比べ，より上層で Q–N 間の分布のずれが大きくなっている．すなわち，準停滞性降

水系発生時の環境条件は，対流圏中層の水蒸気量が大きいという特徴を持つことが分かる．

対流圏中層の水蒸気量が多いという環境条件の重要性は，関東・濃尾平野の午後に発生する

夏期の降雨事例についても指摘されている (Nomura and Takemi, 2011; Takemi, 2014a)．ま

た，熱帯域 (Takemi et al., 2004; Takemi, 2015) や九州西部 (Kato, 2006) でも，対流の鉛直

方向への発達に対流圏中層の水蒸気量が重要であることが示されている．このように，中層

の水蒸気量が重要であるということは，これらの先行研究で対象とした降水現象でも，本研

究で対象とした暖候期に発生する準停滞性降水系でも共通した環境条件であると言える．

0

10

20

30

40

50

60

0 5 10 15 20 25

Fre

quency [%

]

(a) PW01 [mm]QN

0

10

20

30

40

50

60

0 5 10 15 20

Fre

quency [%

]

(b) PW12 [mm]

0

10

20

30

40

50

60

0 2 4 6 8 10 12 14

Fre

quency [%

]

(c) PW23 [mm]

0

10

20

30

40

50

60

0 2 4 6 8 10

Fre

quency [%

]

(d) PW34 [mm]

0

10

20

30

40

50

60

0 2 4 6 8 10

Fre

quency [%

]

(e) PW45 [mm]

図 2.16: 鉛直積算水蒸気量の頻度分布．(a) 0–1 km・(b) 1–2 km・(c) 2–3 km・(d) 3–4 km・(e) 4–5km で鉛直積算した場合．準停滞性降水系発生時・非降水時をそれぞれ Q (黒実線)・N (灰破線) で示す．(a)・(b)–(d)・(e) の頻度の間隔は，5・2.5・2 である．

0

10

20

30

40

50

60

10 20 30 40 50 60 70 80 90

Fre

quency [%

]

(a) PW01/PW [%]QN

0

10

20

30

40

50

60

0 10 20 30 40 50

Fre

quency [%

]

(b) PW12/PW [%]

0

10

20

30

40

50

60

0 5 10 15 20 25 30 35 40

Fre

quency [%

]

(c) PW23/PW [%]

0

10

20

30

40

50

60

0 5 10 15 20 25 30

Fre

quency [%

]

(d) PW34/PW [%]

0

10

20

30

40

50

60

0 5 10 15 20

Fre

quency [%

]

(e) PW45/PW [%]

図 2.17: 図 2.16 と同じ．ただし，可降水量に対し鉛直積算した水蒸気量の寄与率を示した頻度分布．

鵜沼昂


2.2.4 環境条件と降雨特性との関係

本小節では，環境条件が降水系の組織化や強度 (総降水量) に及ぼす影響を調べるため，準

停滞性降水系における降水の強度および面積と環境条件との関係を調べた．

まず，図 2.18 は抽出した準停滞性降水系の平均降水強度と環境パラメタとの関係を示す．

降水強度とパラメタとの相関係数をそれぞれの図の右上に示している．相関係数の値は小さ

いものの，降水強度と熱力学的パラメタ CAPE・CIN・TLR (SSI) には正 (負) の相関があ

る．これは静的不安定度の大きさが降水強度の大きさと関係しているためと考えられる．鉛

直シアーに関するパラメタ (MS03・EH03) では，降水強度と環境パラメタとで負の相関があ

る．以上から，降水強度は CAPE・SSI・TLR・MS03 と関係していることがわかる．

0

1000

2000

3000

4000

5000

10 20 30 40 50 60

(a) CAPE [J kg-1

]

corr. coef. = 0.3

0

200

400

600

800

1000

10 20 30 40 50 60

(b) CIN [J kg-1

]

corr. coef. = 0.19

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

10 20 30 40 50 60

(c) PW [mm]

corr. coef. = -0.049

-15

-10

-5

0

5

10

15

10 20 30 40 50 60

(d) SSI [˚C]

corr. coef. = -0.47

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

10 20 30 40 50 60

(e) KI [˚C]


2

3

4

5

6

7

8

9

10 20 30 40 50 60

(f) TLR [K km-1

]

corr. coef. = 0.34

Precipitation Intensity [mm h-1

]

0

10

20

30

40

50

60

10 20 30 40 50 60

(g) MS03 [×10-4

s-1

]

corr. coef. = -0.36


]

-200

-100

0

100

200

300

400

500

10 20 30 40 50 60

(h) EH03 [m2 s

-2]

corr. coef. = -0.29


]

図 2.18: 準停滞性降水系における時空間平均した降水強度と環境パラメタ (a) CAPE, (b) CIN, (c)PW, (d) SSI, (e) KI, (f) TLR, (g) MS03 (h) EH03 との関係．各図の右上に降水強度と環境パラメタとの相関係数を示す．

鵜沼昂

48 2.2 解析結果

次に，準停滞性降水系の降水面積と環境パラメタとの関係を図 2.19 に示す．降水強度の場

合と比較すると，降水面積は静的不安定度に関係するパラメタ (CAPE・SSI・TLR) とは無関

係である．また，降水面積と熱力学的パラメタとの相関係数は全般的に小さい．一方，降水面

積とシアーに関するパラメタとは正の相関がある．最も高い相関は，MS03 の場合であった．

降水の特徴と環境パラメタとの関係から，静的不安定度が大きい場合に降水強度は強くな

る傾向にあり，鉛直シアーが強くなると降水面積は広くなる傾向にあることが分かった．

0

1000

2000

3000

4000

5000

0 1000 2000 3000 4000 5000

(a) CAPE [J kg-1

]


0

200

400

600

800

1000

0 1000 2000 3000 4000 5000

(b) CIN [J kg-1

]


0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

0 1000 2000 3000 4000 5000

(c) PW [mm]

corr. coef. = 0.059

-15

-10

-5

0

5

10

15

0 1000 2000 3000 4000 5000

(d) SSI [˚C]

corr. coef. = 0.12

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

0 1000 2000 3000 4000 5000

(e) KI [˚C]

corr. coef. = 0.041

2

3

4

5

6

7

8

9

0 1000 2000 3000 4000 5000

(f) TLR [K km-1

]


Precipitating Area [km2]

0

10

20

30

40

50

60

0 1000 2000 3000 4000 5000

(g) MS03 [×10-4

s-1

]

corr. coef. = 0.2


-200

-100

0

100

200

300

400

500

0 1000 2000 3000 4000 5000

(h) EH03 [m2 s

-2]

corr. coef. = 0.16


図 2.19: 図 2.18 と同じ．ただし，時間平均した準停滞性降水系の降水面積．

鵜沼昂


2.2.5 移動速度の違いによる降水系の特徴

本研究では，降水系の移動速度が 10 m s−1 以下の事例に着目し，それらを準停滞性の降水

系とした．しかし，10 m s−1 という移動速度は小さくない．例えば，Barnes and Sieckman

(1984) は，熱帯域の線状メソ対流系の移動速度が 7 m s−1 よりも大きいものを高速の降水系

として分類している．そこで，この節では移動速度の遅いグループと速いグループの降水系

の特徴を比較する．

図 2.20 は抽出した降水系の移動速度の頻度分布である．移動速度の最頻値は 6 m s−1・そ

の平均値 vmean は 5.6 m s−1 である．降水系の移動速度の頻度分布は値の大きい方へやや偏っ

ているもののほぼ正規分布している．ここで，降水系の移動速度の標準偏差 σ は 1.8 m s−1

である．この分布に基づき，本研究で得られた準停滞性降水系を移動速度に応じて以下の 2

つのグループに分類した．まず，降水系の移動速度が v = vmean − 1σ よりも小さいものを

移動速度の遅いグループ (S)，そして，降水系の移動速度が v = vmean + 1σ よりも大きい

ものを移動速度の速いグループ (F) とそれぞれ定義した．グループ S と F の事例数は，そ

れぞれ 706 と 718 である．

0

5

10

15

20

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Fre

qu

en

cy [

%]

Temporal-Averaged Motion Speed [m s-1

]

図 2.20: 準停滞性降水系の寿命で平均した移動速度の頻度分布．頻度の間隔は，1 m s−1．

まず，時空間平均した降水強度と時間平均した降水面積の統計値をそれぞれのグループに

ついて調べた．その結果を図 2.21 に示す．図 2.21 は箱ひげ図を示しており，最大値，最小

鵜沼昂

50 2.2 解析結果

値，中央値，75，25 パーセンタイル値を示す．降水強度は F より S で大きく (図 2.21(a))，

降水面積は F より S で小さい (図 2.21(b))．それぞれのグループ間で降水強度・降水面積の

平均値の差は，95% 信頼区間で有意であった．すなわち，移動速度の遅いグループの降水系

は，移動速度の速いグループに比べて強度が大きく，水平スケールが小さい．

0

10

20

30

40

50

60

S F

Pre

cip

ita

tio

n I

nte

nsity [

mm

h-1

]

(a)

102

103

104

S F

Pre

cip

ita

tio

n A

rea

[km

2]

(b)

図 2.21: 準停滞性降水系の移動速度が遅いグループ (S)・速いグループ (F) の (a) 降水強度・(b) 降水面積の箱ひげ図．箱ひげの上端・下端は，最大・最小の値を示す．箱の上端・下端は 75・25パーセンタイル値を示す．箱の中央線は中央値を示す．

次に，図 2.21 で明らかとなったグループ間の違いを，環境パラメタの観点から調査した．

降水系における F と S とで比較した結果を図 2.22 に示す．移動速度の速いグループと比べ

て移動速度の遅いグループでは可降水量が小さく，静的不安定度 (SSI・TLR・CAPE) が高

く，対流圏下層の鉛直シアー (MS03) が弱く，ホドグラフの曲率 (EH03) が小さい．

これらの平均値について統計的な有意性を示すために，t検定を実施した．その結果を表 2.2

に示す．全てのパラメタについて S–F 間に有意な差があった．したがって，F の環境条件に

比べ，S の環境条件では有意に静的不安定度が高く，鉛直シアーが弱く，可降水量が少ない．

次に，環境パラメタ CAPE・PW・MS03 の月毎の値を調査した (図 2.23)．CAPE (MS03)

は，F に比べて S で値が大きい (小さい)．この結果は，図 2.22 と表 2.2 で示した結果と整

合的である．一方，S と F における可降水量は，月毎に異なる．5～6 月には F の可降水量

が S よりも多いが，7～10 月はその逆となっている．したがって，表 2.2 において S の可降

水量が F よりも小さいのは，S・F それぞれの可降水量が月毎に変化することが原因である．

鵜沼昂


0

10

20

30

40

50

60

0 1000 2000 3000

Fre

quency [%

](a) CAPE [J kg

-1]

SF

0

10

20

30

40

50

60

0 100 200 300 400 500

Fre

quency [%

]

(b) CIN [J kg-1

]

0

10

20

30

40

50

60

10 20 30 40 50 60 70 80 90

Fre

quency [%

]

(c) PW [mm]

0

10

20

30

40

50

60

-15 -10 -5 0 5 10 15

Fre

quency [%

]

(d) SSI [˚C]

0

10

20

30

40

50

60

-20 0 20 40

Fre

quency [%

]

(e) KI [˚C]

0

10

20

30

40

50

60

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Fre

quency [%

]

(f) TLR [K km-1

]

0

10

20

30

40

50

60

0 10 20 30 40 50 60

Fre

quency [%

]

(g) MS03 [×10-4

s-1

]

0

10

20

30

40

50

60

-250 0 250 500

Fre

quency [%

]

(h) EH03 [m2 s

-2]

図 2.22: 図 2.13 と同じ．ただし，降水系の移動速度下位側 (S，黒色) と上位側 (F，灰色) の場合．(a)–(h) の頻度間隔は，それぞれ 200・50・10・3・5・1・5・50 である．

表 2.2: 図 2.1 と同じ．ただし，移動速度の遅いグループ (S)・移動速度の速いグループ (F)．

環境パラメタ単位平均 (標準偏差) t 値移動速度の移動速度の (S–F)

遅いグループ (S) 速いグループ (F)CAPE [J kg−1] 625 (564) 486 (550) 4.71∗

CIN [J kg−1] 50.4 (56.8) 37.1 (53.5) 4.53∗

PW [mm] 47.8 (9.35) 49.4 (11.5) −2.93∗

SSI [C◦] −2.9 (2.6) −1.6 (3.2) −8.73∗

KI [C◦] 30.9 (7.39) 31.8 (7.83) −2.30∗

TLR [K km−1] 5.42 (0.444) 5.25 (0.507) 6.52∗

MS03 [×10−4 s−1] 9.49 (5.73) 15.0 (8.26) −14.5∗

EH03 [m−2 s−2] 22.1 (69.7) 61.9 (121) −7.60∗

鵜沼昂

52 2.2 解析結果

0

200

400

600

800


(a) CAPE [J kg-1

]SF

35

40

45

50

55


(b) PW [mm]

5

10

15

20


(c) MS03 [×10-4

s-1

]

図 2.23: (a) CAPE・(b) PW・(c) MS03 における月平均値の水平分布．移動速度の遅いグループ・速いグループをそれぞれ S (黒色)・F (灰色) で示す．

移動速度の異なる準停滞性降水系の環境パラメタに関する解析から，図 2.21 及び 2.22 の

結果の解釈を試みる．まず，移動速度の速い準停滞性降水系に比べ移動速度の遅いもののほう

が降水強度は強くなっていた．この降水強度の強さは，高い静的不安定度と弱い鉛直シアー強

度に関連していることが分かった．また，移動速度の遅い準停滞性降水系の環境条件につい

てバルク・リチャードソン数 (BRN) を計算したところ，BRN の値はおおよそ 100 となった．

この値は，マルチセルストームの発生に適した環境条件である (Weisman and Klemp, 1982)．

Weisman and Klemp (1982) によれば，マルチセルストームは BRN の値が 30 以上の場合に

発生することが分かっている．鉛直シアーが強いとバルク・リチャードソン数は小さくなる

ので，強い鉛直シアーはマルチセルストームの発生・発達には不都合な条件であると考えら

れる．したがって，日本における移動速度の遅い準停滞性降水系発生時の環境条件としては，

弱い鉛直シアーが重要であると言える．

次に，環境風の鉛直シアーが小さい時に移動速度の遅い準停滞性降水系の面積が小さくなる

という関係は，メソ対流系の形態が一般に環境風の鉛直シアーの強さによって決まる (LeMone

et al., 1998; Parker and Johnson, 2000) ことによって説明できる．メソ対流系は，鉛直シアー

が一定の強さを持つと組織化した構造をとり，降水面積は広がる傾向にある (Weisman and

Klemp, 1982; Weisman and Rotunno, 2004; Takemi, 2006)．一方，鉛直シアーが強すぎると

メソ対流系内部の対流セルの大きさや動きを抑制する傾向がある (例えば Doswell et al., 1996)

ものの，しかし，鉛直シアーが一定以上の強さが無いとメソ対流系は組織化せず，降水面積も

広がらない．逆に言えば，鉛直シアーが弱いと，メソ対流系に内在する対流セルの動きは遅

く，それに伴い降水面積も縮小するのである．

鵜沼昂


2.3 まとめ

日本の暖候期 (5 月から 10 月) における準停滞性降水系発生時の特徴 (水平スケール・寿

命・発生位置・強度) とその環境条件を気象レーダー及び高層観測によるデータを用いて調べ

た．解析期間は 2005–2012 年である．Shimizu and Uyeda (2012) が開発した対流セルを同

定・追跡するアルゴリズムを修正して使用し，レーダーデータから準停滞性降水系を検出し

た．その結果，沖縄諸島・先島諸島・伊豆諸島・小笠原諸島などの島嶼部を除く北海道・本州・

四国・九州の陸上で 4133 の準停滞性降水系を検出した．

まず，形状を円で仮定した時の準停滞性降水系の平均・最大水平スケールはそれぞれ 20 km・

72 km であることが示された．つまり，日本の準停滞性降水系はメソ βスケールの現象であ

る．一方，抽出された準停滞性降水系の 95% は，その寿命が 60 分未満であった．長寿命の

準停滞性降水系の事例数は寿命の長さとともに急激に減少していた．準停滞性降水系の発生

頻度が高い地域は，日本の太平洋側と中部地方の内陸であった．また，高い対流不安定度・多

量の水蒸気量・弱い鉛直シアーの時に準停滞性降水系が出現しやすい傾向にあることが示さ

れた．

次に，気温・水蒸気混合比・水平風の鉛直分布について準停滞性降水系発生時と非降水時

とを比較した．非降水時に比べ準停滞性降水系発生時では， 850 hPa より下層と 300 hPa 付

近の気温が高くなっていた．準停滞性降水系発生時の水蒸気混合比は対流圏全層において非

降水時よりも大きくなっていた．水平風の鉛直シアーは，準停滞性降水系発生時と非降水時

で比べた場合，南北風に顕著な違いが見られた．すなわち，南風が卓越する場合に準停滞性

降水系が発生しやすく，北風が卓越する場合に雨が降りにくいということである．

さらに，準停滞性降水系発生時の環境条件を，静的不安定度・鉛直シアーに関するパラメ

タによって調べた．本研究で調べた熱力学的な環境パラメタのほとんどは，準停滞性降水系

発生時と非降水時とで有意に異なっていた．高度間で積算した水蒸気量の値は，対流圏下層

のみならず対流圏中層 (高度約 2 km 以上) において非降水時よりも準停滞性降水系発生時で

多くなっていた．この水蒸気量の違いは，準停滞性降水系発生時と非降水時とで環境場の静

的不安定度 (KI・SSI・PW) に違いをもたらしていた．力学的パラメタ (MS03・EH03) は，

準停滞性降水系発生時と非降水時の降水面積の違いと有意に関係していた．以上より，準停滞

性降水系では静的不安定度に関するパラメタが降水強度の強さに強く関係し，対流圏下層の

鉛直シアーが降水面積の広さに影響を及ぼすことが明らかとなった．

また，高度毎の水蒸気量の寄与について調査した．その結果，対流圏中・下層の水蒸気量

の増加が準停滞性降水系発生時における可降水量の増加に寄与していることが分かった．対

流圏中層の水蒸気量が対流の発達に関係することに加え，対流圏中・下層の湿潤度合いが準

鵜沼昂

54 2.3 まとめ

停滞性降水系の発生条件として重要であることを明らかにした．

準停滞性降水系の降水強度・面積と環境パラメタとの関係について解析し，降水強度は

CAPE・SSI と，降水面積は MS03 との間で相関係数が比較的高いことがわかった．具体的

には，対流不安定度が高いと降水強度が強く，鉛直シアーが強いと降水面積が広い．

最後に，移動速度と降水系の特徴や環境条件との関係について調べた．移動速度の速いグ

ループに比べ，移動速度の遅いグループでは降水強度が強く，降水面積が小さい．環境パラ

メタの解析から，移動速度の遅いグループでは降水強度は静的不安定度が高いほど強くなり，

降水面積は鉛直シアーが弱いほど小さくなることがそれぞれわかった．

鵜沼昂

第3章準停滞性降水系の形態と環境条

件との関係

メソスケールの対流系は，線状・円状・楕円状といったさまざまな形態に組織化する．対

流系の組織化において対流圏中・下層の環境風の鉛直シアーが重要な役割を持つ．実際，第 2

章では，日本の暖候期に発生する準停滞性降水系について，準停滞性降水系の降水面積と鉛

直シアーとに相関があることを示した．一方，日本で発生する対流の形態に関する統計解析

は，これまでに行われていない．そこで，本章では，前章の研究を発展させ，準停滞性降水系

の形態と環境条件との関係について調査する．準停滞性降水系の形態を客観的に同定・分類

し，準停滞性降水系の形態と環境パラメタとの関係を統計的に調査した．対流の組織化構造

を決定する上で重要とされる対流不安定度と鉛直シアーに注目して解析した．

3.1 使用データ・解析手法

本研究では，第 2 章においてレーダーデータから抽出した 4133 個の準停滞性降水系の情

報を用いる．準停滞性降水系の形状を決定するために，抽出された降水域の境界上の格子点

列を楕円で近似することを考える．楕円形から降水系の形状を円形あるいは線状に分類する．

この分類には，メソ対流系の形状を楕円の離心率で決定する Maddox (1980) の手法を参考に

した．1.2 節で述べた通り，Maddox (1980) は，円形のメソ対流複合体を判定する際に離心率

が 0.7 以上を持つものとした．そこで，本研究でも離心率 0.7 を境にして円形と線状とを分

類することとした．

ある与えられた形状を円または楕円に近似する手法には，画像処理の分野でアルゴリズム

開発が活発に行われてきた．中でも，Fitzgibbon et al. (1999) は，ランダムなデータから楕

円に直接近似する手法を提案した．この手法を用いて，本研究では円形と線状の形状を分類

した．

以下，本研究で用いた Fitzgibbon et al. (1999) の手法を説明する．この手法は，2 次元平

面上の点集合に最も適合する楕円を求めるものである．まず一般的な問題として，任意の点

55


集合に対し二次曲線をあてはめる問題を考える．このとき，二次曲線の式は，

F (A,X) = ax2 + bxy + cy2 + dx+ ey + f = 0 (3.1)

と書ける．ベクトル形式で書くと，式 (3.1) は次の式 (3.2)–(3.4) と書き直せる．

A ·X = 0 (3.2)

A =(

a b c d e f

)T(3.3)

X =(

x2 xy y2 x y 1)T

(3.4)

二次曲線の式に判別式 4ac− b2 > 0 を課すと，式 (3.1) は楕円となる．ここで，上付き添え

字の T は転置行列を意味する．ある点集合が二次曲線上にある場合，F (A,X) = 0 を満た

す．一方，点集合が二次曲線上に存在しない場合，F (A,X)2 > 0 となり，これは二次曲線か

ら乖離した度合いを示すものと言える．

ここでは，第 2 章において抽出した降水系領域の境界線上の点集合を楕円形に近似するこ

とで，準停滞性降水系の形状を決定することを考える．そのためには，準停滞性降水系の境

界線上の点集合と二次曲線の式 F (A,X) = 0 との距離 F (A,X)2 を最小にする A を計算す

ればよい．

D = (X1 X2 . . . Xn)T とすると，点集合は行列では次式となる．

D =

x21 x1y1 y21 x1 y1 1

x22 x2y2 y22 x2 y2 1...

......

......

...

x2n xnyn y2n xn yn 1

(3.5)

この D を用いると，ある点集合 D と二次曲線 F (A,X) = 0 との距離 F (A,X)2 は，

∥DA∥2 = ATD

TDA (3.6)

となる．つまり，ある点集合と二次曲線との距離を最小にする楕円を求めるためには，二次曲

線が制約条件 4ac− b2 > 0 のもとで ∥DA∥2 を最小化する A を計算すれば良いことになる．

鵜沼昂


Fitzgibbon et al. は，式 (3.1) に制約条件 4ac − b2 = 1 を適用することで確実に楕円を

保証する束縛条件を課す手法を提案した．彼らは，式 (3.1) の二次曲線が確実に楕円となる

条件を適用することで，∥DA∥2 を最小化する A がただ一つに定まることを示した．この点

が Fitzgibbon et al. の手法の利点であり，画像処理分野で幅広く適用されている理由だと言

える．

A に課す条件 4ac− b2 = 1 を行列で表現すると，

ATCA =

(

a b c d e f

)

0 0 2 0 0 0

0 −1 0 0 0 0

2 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0

a

b

c

d

e

f

= 1 (3.7)

となる．ここで C は

C =

0 0 2 0 0 0

0 −1 0 0 0 0

2 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0

(3.8)

である．このことを，ベクトル形式で言い換えると，ATCA = 1 の条件下で ∥DA∥2 を最小

化する A を計算する，ということになる．この計算をするために，係数 λ を導入し，式変形

を経ることで二次曲線が楕円となる条件は

DTDA− λCA = 0 (3.9)

となる．DTD を一つの行列と見なせば，λ は固有値 (λ ≥ 0) となる．

鵜沼昂


式 (3.9) と ATCA = 1 から，式 (3.6) は，

∥DA∥2 = ATD

TDA

= λATCA

= λ (3.10)

となる．よって，∥DA∥2 を最小化する A を計算するには，固有値 λ を求めればよい．得ら

れる複数の解のうち固有値 λ が実数かつ最小となる解を選択する．この解が，ある点集合を

最も良く近似する楕円となる．

図 3.1 に Fitzgibbon et al. の手法を準停滞性降水系に適用した例を示す．青丸印は，第 2

章で準停滞性降水系と判別された領域の境界の格子点群を表す．この格子点群の位置情報が，

式 (3.5) の行列 D に対応する．ここで行列 D は，ある格子点の位置座標 (x, y) を用いて

式 (3.4) から X を計算し，これを各格子点毎に計算した (X1 X2 . . . Xn)T として算出する

(式 (3.5))1．行列 D を入力すると，出力として固有値 λ 及び固有ベクトル A が得られる 2．

35°N

136°E

Original QSCC

Fitted Ellipse

36.5°N

37°N

138.5°E 139°E

Original QSCC

Fitted Ellipse

図 3.1: Fitzgibbon et al. (1999) の手法による準停滞性降水系の楕円近似が成功した例 (左図) と失敗した例 (右図)．横軸は経度，縦軸は緯度である．青丸印は第 2 章で得られた準停滞性降水系の格子点群を，赤実線は Fitzgibbon et al. (1999) の手法により得られた，青丸印の格子点群を最も良く近似する楕円をそれぞれ示す．

1格子点群の位置情報は，全国合成レーダーの格子点数 (2560× 3360) に合わせた直交座標系に変換し，行列 D に代入した．プログラム内では，全国合成レーダーの格子点と緯度・経度座標とで別々の配列を用意し，格子点位置から対応する緯度・経度座標が分かるようにした．

2計算には，Python の数値計算ライブラリ NumPy (http://www.numpy.org/) を使用した．

鵜沼昂

http://www.numpy.org/


得られた固有ベクトル A の a から f の値を用いて，式 (3.11)–(3.12) から楕円の中心座標

(x0, y0) を，式 (3.13) から任意の直交座標系における x 軸からの傾き (θ) を，式 (3.14) から

長軸方向の長さ (lengtha) を，式 (3.15) から短軸方向の長さ (lengthb) をそれぞれ計算する．

x0 =

(

cd

2−

be

4

)

(

b2

4− ac

) (3.11)

y0 =

(

ae

2−

bd

4

)

(

b2

4− ac

) (3.12)

θ =1

2tan−1

(

b

a− c

)

(3.13)

lengtha =

√

√

√

√

√

√

2(ae2 + cd2 + fb2 − 2bde− acf)

(b2 − ac)((c− a)

√

1 +4b2

(a− c)2− (c+ a))

(3.14)

lengthb =

√

√

√

√

√

√

2(ae2 + cd2 + fb2 − 2bde− acf)

(b2 − ac)((a− c)

√

1 +4b2

(a− c)2− (c+ a))

(3.15)

準停滞性降水系の走向は楕円の長軸の向きとし，式 (3.13) を用いて計算し，気象学における

風向と同じ方法で算出した．すなわち，θ = 0 の場合は北–南の走向となる．準停滞性降水系

のアスペクト比は，式 (3.14) と式 (3.15) とを用いて計算した長軸・短軸の長さの比として定

義した 1．形状推定を行う時刻は，抽出された準停滞性降水系の寿命中で面積が最も大きくな

る時刻とした (Maddox, 1980; Yang et al., 2015)．Fitzgibbon et al. の手法により，青丸印

の格子点群は，式 (3.11)–(3.15) を用いて計算した赤実線の楕円として近似される (図 3.1 の

左側)．格子点と赤実線の楕円との距離の総和は，式 (3.6) で求まる値と一致する．

Fitzgibbon et al. の手法では，計算の結果として必ず解が得られる手順となっているが，本

1Maddox (1980)では短軸に対する長軸の比を用いて離心率を算出しているが，本研究では長軸に対する短軸の比としてアスペクト比を算出した．このため，アスペクト比は離心率の逆数となり Maddox(1980) の離心率に対応するアスペクト比は 1.4 となる．

鵜沼昂


研究の準停滞性降水系の形状推定で Fitzgibbon et al. の手法を適用したところ，実際には実

数解が得られない場合があった 1．たとえば，図 3.1 の右側のような準停滞性降水系の形状の

場合には，式 (3.11)–(3.15) により楕円の中心座標などの計算ができないこととなり，赤実線

の楕円が描画できなかった．そのため，本研究では楕円近似が成功した事例のみを統計解析

に用いた．

環境条件と準停滞性降水系の形態との関係を確認するために，環境場の安定度・シアーに

関するパラメタについて調べた．本研究で調べた環境パラメタは，第 2 章と同様である．環

境パラメタの計算のために，ラジオゾンデによる高層観測データを用いた．t 検定による統計

的な有意性も第 2 章と同様に調査した．

1式 (3.10) の計算には，一般の行列 (非実対称行列) の固有値・固有ベクトルを求める関数numpy.linalg.eig を用いた．実事例では関数内の反復計算時に誤差が生じることで解が収束せず，実数解が得られない場合があった．

鵜沼昂

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linalg.eig.html


3.2 解析結果

3.2.1 準停滞性降水系の形態・走向

第 2 章で得られた準停滞性降水系 4133 例のうち楕円近似が適用できた事例数は，2549 で

ある．図 3.2 は，近似した楕円における長軸・短軸の長さから求めたアスペクト比の頻度分布

である．Maddox (1980)・Yang et al. (2015) に則り，アスペクト比が 1.4 以上のものを線状

構造であると定義すると，87% の準停滞性降水系が線状構造を持つことが図 3.2 から分かる．

つまり，日本の暖候期における準停滞性降水系は，線状の形態を持ちやすい．

0

1

2

3

4

5

6

7

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Fre

qu

en

cy [

%]

Aspect ratio of the QSCCs [-]

図 3.2: 楕円近似によって推定した，準停滞性降水系のアスペクト比の頻度分布．頻度の間隔は，0.1 である．

楕円近似によって推定した，準停滞性降水系の走向の頻度分布を図 3.3 に示す．図 3.3 で

は，線状の準停滞性降水系のみを示している．準停滞性降水系の走向の角度が 45 度の場合

に最も頻度が高い．この結果から，準停滞性降水系の走向は南西–北東となりやすいことが分

かる．

準停滞性降水系の走向について地域特性を調査した結果を図 3.4 に示す．評価面積 1あた

りの準停滞性降水系の発生数が 10 以上のみを表示している 2．図 3.3 で示したように，最も

頻度の高い南西–北東の走向を持つ準停滞性降水系は，日本のいたるところで発生している．

1評価の仕方は，第 2 章 2.2 節の図 2.6 と同じ．2個数の少ない場合に，統計的な偏りが生じないよう考慮した．

鵜沼昂

62 3.2 解析結果

0

10

20

30

0 45 90 135

Fre

qu

en

cy [

%]

Orientation of the QSCCs [degrees]

図 3.3: 楕円近似によって推定した，準停滞性降水系の走向の頻度分布．アスペクト比が 1.4 以上のもののみ．走向は，風向同様に北を 0◦ としている．

例えば，南西–北東の走向をもつ降水系については，九州地方西部の甑島ライン・長崎ライン

(Kato, 2005) や四国地方の窪川-高知-繁藤ライン・佐喜浜-日和佐ライン (鵜沼・村田, 2012)

で調べられた結果と整合的である．

3.2.2 準停滞性降水系の走向と環境風シアーとの関係

図 3.5 に線状の準停滞性降水系の走向と環境シアー風向との関係を示す．環境シアー風向

は，上層と下層とのベクトル差から求めた．このシアー風向は，気象学で定義される風向と

している．ほとんどの準停滞性降水系の走向は 0～90 度の範囲にある一方で，環境風シアー

の向きは 180～270 度の範囲にある．図 3.5 で示した異なるシアー層の中で，いくつかの層で

は準停滞性降水系の走向に対応する角度は環境場の鉛直シアーとともに大きくなり (頻度が 8

を超える分布に対応)，特に 1000–700 hPa 層で顕著である．

準停滞性降水系と環境風シアーとの関係を定量的に示すために，準停滞性降水系の走向と

鉛直シアーの向きとの関係を調べた．このために，x を準停滞性降水系の走向，y を鉛直シ

アーの向きとし，図 3.5 で示される走向と鉛直シアーとの向きを直線 y = x+ 180◦ で近似で

きると仮定した場合の相関を求めた．直線の切片が 180◦ の場合は，準停滞性降水系の走向が

シアー風向と平行であることを意味する．例えば，準停滞性降水系の走向の角度 45◦ (南西–

鵜沼昂


図 3.4: 50 km 四方の評価面積で積算した線状の準停滞性降水系の走向における最頻値の水平分布．112.6◦ から 179.9◦ の走向の頻度は，0.0 から 22.5 の頻度に含まれている．

北東) で鉛直シアー風向が 225◦ (南西風) の場合，このような関係となる．本研究で調べた層

の中で，相関係数のうち最も高い数値を示したのは 1000–500 hPa 層 (0.590) であり，次いで

1000–700 hPa 層 (0.567) となっている．1000–300 hPa・1000–850 hPa・1000–925 hPa で

は，その他の層と比べて相関係数の数値は小さく，それぞれ 0.520，0.529，0.497 であった．

1000–500 hPa 層で相関係数の数値は最も高いが，高頻度の分布は直線 y = x+ 180◦ からや

や離れている (図 3.5(d))．以上から，線状の準停滞性降水系は 1000–700 hPa シアーと平行

になりやすいと言える．

3.2.3 団塊状・線状の降水系の違い

次に，組織化構造の違い (線状および団塊状) に依存した準停滞性降水系の地域的特徴を調

査した．楕円近似に成功した全ての準停滞性降水系に対する線状の準停滞性降水系の割合を

100 分率で図 3.6 に示す．ただし，図 3.6 では評価面積において 10 例以上あるもののみを示

している．概して，線状の準停滞性降水系は日本の南西諸島を除く北海道・本州・四国・九州

のいたるところで発生している．全ての発生位置において，準停滞性降水系の形態は線状の

割合が 60% よりも高い．割合の値が 95% を超える発生位置は，九州地方西部・四国地方・中

鵜沼昂

64 3.2 解析結果

図 3.5: 線状の準停滞性降水系 (アスペクト比 1.4 以上) の走向と鉛直シアーの向きとの関係．(a) 1000–925 hPa 面，(b) 1000–850 hPa 面，(c) 1000–700 hPa 面，(d) 1000–500 hPa 面，(e) 1000–300hPa 面．頻度は，x 軸に 5 度・y 軸に 10 度毎に示している．y = x+ 180◦ で表される赤い直線は，楕円近似した準停滞性降水系の長軸と鉛直シアーの向きが平行となる場合を示す．準停滞降水系の走向・鉛直シアーの向きと回帰直線との相関係数を，それぞれの図の右下に示す．

国地方・中部地方南部・関東地方・北海道地方に分布している．80% よりも低い値の発生位

置は，主に内陸地に分布している．このことは，団塊状の準停滞性降水系は内陸地域で発生

しやすいことを意味する．

さらに，線状・団塊状の準停滞性降水系の違いについてそれぞれの環境条件を比較した

(表 3.1)．環境パラメタは，第 2 章と同様で，SSI を除いたものである．線状の場合におけ

る MS03，EH03 (CAPE) の平均値は，団塊状の場合よりも有意に大きい (小さい)．CAPE，

MS03，EH03 を除くその他の環境パラメタについては，線状と団塊状との間で有意な差は無

かった．これらの結果は，CAPE と水平風の鉛直シアーとを組み合わせたパラメタによって

準停滞性降水系の形態が判別できることを示唆している．

Weisman and Klemp (1982) は，ストームの形態や構造が BRN の値に応じて異なること

を示した．彼らの研究を基に，準停滞性降水系の形態について BRN の違いを調査した．線

状・団塊状の準停滞性降水系について BRN の平均値は，それぞれ 33 と 48 であった．これ

らの値は，Weisman and Klemp (1982) におけるマルチセルストームに属する．形態間につ

いてそれぞれの BRN の平均値には有意な差が認められた (表 3.1)．したがって，バルクリ

鵜沼昂


図 3.6: 50 km 四方の評価面積で積算した全準停滞性降水系に対する線状構造 (アスペクト比 1.4 以上)の降水系の割合 (%)．

表 3.1: 線状・団塊状の準停滞性降水系における，環境パラメタの平均・標準偏差・t 値．アスタリスク (∗) の付いた値は，それぞれのカテゴリ間で 95% 信頼度で有意な場合を示す．バルク・リチャードソン数 (BRN) は，CAPE 及び MS03 を用いて計算している．

環境パラメタ単位平均 (標準偏差) t 値線状団塊状 (線状–団塊状)

CAPE [J kg−1] 1104 ( 972) 1321 ( 987) −3.53∗

CIN [J kg−1] 18.3 ( 36.7) 19.5 ( 40.0) −0.476

PW [mm] 48.2 ( 10.9) 48.6 ( 10.2) −0.602

KI [C◦] 29.6 ( 8.18) 29.7 ( 7.65) −0.311

TLR [K km−1] 5.35 ( 0.494) 5.38 ( 0.493) −0.922

MS03 [×10−4 s−1] 27.5 ( 16.5) 22.9 ( 14.3) 4.97∗

EH03 [m−2 s−2] 43.8 ( 103) 26.7 ( 68.5) 3.64∗

BRN [−] 32.8 ( 176) 47.8 ( 271) −15.9∗

鵜沼昂

66 3.3 議論

チャードソン数は，準停滞性降水系における線状・団塊状の違いを説明する有効な環境パラメ

タであることが分かる．バルク・リチャードソン数と表 3.1 で示した解析から，環境場の鉛直

シアが強い場合には，降水系の形状は線状に組織化しやすいことが示された．

3.3 議論

本研究で得られた準停滞性降水系の形態と環境条件との関係について，本研究の結果と先

行研究との比較を試みた (表 3.2)．まず，準停滞性降水系の形態が線状となる場合の CAPE

の値は，熱帯海洋上で生じる低速 (移動速度 3 m s−1 以下) の降水系の場合と同程度である

(Barnes and Sieckman, 1984)．一方，低速の降水系 (Barnes and Sieckman, 1984) の場合に

は移動方向の鉛直シアーの強度は 1.5 × 10−3 s−1 であり，本研究で得られた MS03 の値より

も小さい (表 3.1)．Takemi (2006, 2007a) は，スコールラインを対象として鉛直シアーの感

度を数値実験により調べ，特に対流圏下層の鉛直シアーが大きい場合により組織化した降水

系が形成されることを示している．したがって，日本の暖候期には熱帯域とほぼ同等の熱力

学的条件下で，対流圏下層のシアー強度が熱帯海洋上の場合に比べて大きいことで，線状に

発達した降水系が形成されやすいことが示唆される．

また，米国オクラホマ州の春期に観測されたスコールラインの環境条件 (Bluestein and Jain,

1985) と本研究の準停滞性降水系の場合とを比較すると，線状の準停滞性降水系のバルク・リ

チャードソン数は，バックビルディング型の場合と同程度である．オクラホマ州におけるバッ

クビルディング型のスコールラインと準停滞性降水系のバルク・リチャードソン数との類似

点から，バックビルディング過程が準停滞性降水系の発生メカニズムとして考えられる．さ

らに，環境場の熱力学的・力学的な条件に違いがあったとしても，バルク・リチャードソン数

は日本あるいはその他の気候領域について準停滞性降水系の形態を特徴付けていることが示

唆される．

鵜沼昂


表 3.2: 熱帯 (Alexander and Young, 1992; Barnes and Sieckman, 1984)・温帯地域 (Bluestein and Jain, 1985) で観測されたメソ対流系の環境条件と日本の線状・団塊状準停滞性降水系の環境条件との比較． c⃝American Meteorological Society. Used with permission.

事例 CAPE MS03 BRN

[J kg−1] [×10−3 s−1] [−]

Alexander and Young (1992) 1780 7.0 85

Barnes and Sieckman (1984) (F)1 1003 2.9 29

Barnes and Sieckman (1984) (S)2 1226 1.5 68

Bluestein and Jain (1985) (ALL)3 2260 3.9 64

Bluestein and Jain (1985) (BB)4 2090 4.8 32

日本の線状準停滞性降水系 1104 2.8 33

日本の団塊状準停滞性降水系 1321 2.3 48

1 Barnes and Sieckman (1984) で観測された移動速度の速い (7 m s−1 以上) メソ対

流系．2 Barnes and Sieckman (1984) で観測された移動速度の遅い (3 m s−1 以下) メソ対

流系．3 Bluestein and Jain (1985) で観測された全てのメソ対流系について平均した値．4 Bluestein and Jain (1985) で観測された，バックビルディング型のメソ対流系につい

て平均した値．

鵜沼昂

68 3.4 まとめ

3.4 まとめ

日本の暖候期に発生する準停滞性降水系の形態と環境条件との関係を，現業気象レーダー

及びラジオゾンデデータを用いて統計的に調べた．解析期間は，2005 年から 2012 年までの

5–10 月である．

レーダーデータの形状を楕円で近似し，準停滞性降水系の形状を決定した．その結果，87%

の準停滞性降水系は楕円の長軸と短軸とのアスペクト比が 1.4 以上であった．したがって，日

本の暖候期における準停滞性降水系は，線状の形態を持ちやすいことが分かった．線状の準停

滞性降水系の走向は，主として南西–北東であった．線状の準停滞性降水系は 1000–700 hPa

シアーと平行になりやすいことが分かった．

線状の準停滞性降水系は，日本のいたるところで広く分布していた．一方，団塊状の準停

滞性降水系は日本の内陸部に多く発生していた．準停滞性降水系の形態の違いを環境パラメ

タの観点で比較した結果，団塊状に比べ線状の場合に対流不安定度が低く，下層シアーの強

度が大きくなっていた．対流不安定度と鉛直シアーとを組み合わせたパラメタであるバルク・

リチャードソン数は，準停滞性降水系が団塊状あるいは線状かを判別する良い指標となるこ

とが示された．具体的には，バルク・リチャードソン数の値が小さい場合に線状となりやす

い．また，線状の準停滞性降水系が発生する時のバルク・リチャードソン数は，米国における

バックビルディング型のスコールライン発生時のバルク・リチャードソン数と同程度の値で

あった．バックビルディング型のスコールラインが鉛直シアーの強い条件で発生しやすいこ

と，対流圏下層の強い鉛直シアーの条件下では線状の準停滞性降水系が出現しやすいことを

加味すると，準停滞性降水系の線状組織化にバックビルディング過程が重要な寄与を果たし

ていると考えられる．

鵜沼昂

第4章結論

日本の暖候期に発生する準停滞性降水系の特徴とその環境条件を気象レーダーデータ及び

高層観測データを用いて調べた．解析期間は 2005–2012 年の 5 月から 10 月，対象領域は日

本の北海道・本州・四国・九州の陸上である．Shimizu and Uyeda (2012) が開発した対流セ

ルを同定し追跡するアルゴリズムを使用し，レーダーデータから準停滞性降水系を検出した．

また，日本の暖候期における準停滞性降水系の形態と環境条件との関係についても調査した．

画像処理分野で楕円形状の推定に用いられている Fitzgibbon et al. (1999) の手法を応用し，

準停滞性降水系の形状や走向といった形態を調べた．

まず，日本の暖候期に発生した全ての準停滞性降水系を特定し，それぞれの特徴・形態・発

生場所を調べた．その結果，日本の陸上で 4133 の準停滞性降水系を検出した．この多量の事

例の解析から，日本の準停滞性降水系はメソ βスケールの現象であることを明らかにした．さ

らに，日本の暖候期に発生する準停滞性降水系は線状の形態が支配的であり，その走向は主

として南西–北東であることが分かった．一方，水平風の鉛直シアーの向きと準停滞性降水系

の走向との関係を調べた結果，線状の準停滞性降水系の走向は 1000–700 hPa の鉛直シアー

の向きに沿う傾向があることが分かった．さらに，準停滞性降水系の発生頻度が高い地域は，

日本の太平洋側と中部地方の内陸であった．また，環境場の対流不安定度が高く，水蒸気量

が多く，鉛直シアー強度が弱い地域で準停滞性降水系の発生頻度が高くなることが示された．

線状の準停滞性降水系は日本の各地で一様に発生するが，団塊状の準停滞性降水系は内陸部

で発生しやすい．

次に，準停滞性降水系発生時の環境条件を，静的不安定度と鉛直シアーに関する環境パラ

メタを用いて調査した．本研究で調べた熱力学的な環境パラメタのほとんどは，準停滞性降

水系発生時と非降水時とで有意に異なっていた．具体的には，非降水時に比べ，準停滞性降

水系発生時の対流圏中・下層の水蒸気量は多い．準停滞性降水系発生時と非降水時との水蒸

気量の違いは，K 指数・ショワルター安定指数・可降水量にも有意な違いをもたらしていた．

以上で示した環境パラメタによる発生条件の診断から，対流圏下層の水蒸気量に代表される

熱力学的条件が準停滞性降水系の発生を規定し，対流圏下層の鉛直シアーに代表される力学

的条件が準停滞性降水系の形状を規定していることが明らかになった．

69

70

また，高度毎の水蒸気量の寄与についても調査した結果，対流圏中層の水蒸気量が多い時

に準停滞性降水系は可降水量が多くなることが示された．よって，対流圏中・下層の湿潤度は

準停滞性降水系の発生や強度に大きく影響していると言える．

さらに，準停滞性降水系の形状が，団塊状よりも線状の場合に環境場の対流不安定度が低

く，下層シアーの強度が大きくなる傾向が明らかとなった．したがって，対流不安定度と鉛直

シアーとの複合パラメタであるバルク・リチャードソン数の大きさによって，準停滞性降水系

の形状がほぼ決定できる．

準停滞性降水系は日本だけでなく世界中の様々な地域で発生するメソスケールの大気現象

である．湿潤な地域での準停滞性降水系の発生条件としては，水蒸気量の多寡が決定的要因

となる．Takemi (2014b) による数値実験により，水蒸気量が多い場合に降水系の降水強度は

大きくなり，降水系は組織化しやすいことが示されている．一方，本研究では，対流圏中層が

湿潤な場合に準停滞性降水系が発生しやすくなることを示した．また，線状の準停滞性降水

系が出現する環境条件は，米国においてバック・ビルディング型のスコールラインが出現する

それと似通っていることが分かった．したがって，湿潤な環境場で水平風の鉛直シアーが強い

時に，バックビルディング過程により線状に組織化した準停滞性降水系が発生しやすくなる．

本研究ではレーダー・高層観測といった現業で使用されている気象データを用いて，気候学

的な観点からメソ対流系の特徴や環境条件を調べた．現業気象データを用いた夏期に発生す

る熱雷現象の発生環境場についての研究は，Nomura and Takemi (2011) や Takemi (2014a)

で実施されているが，本研究では，これらの研究手法の有用性を準停滞性降水系の発生環境

場についても確認することができた．高層観測データを用いて本研究で得られた準停滞性降

水系発生時の環境条件に関する成果は，準停滞性降水系の発生を総観規模スケールの大気場

から診断できるという点で，現業予報に資する．また，本研究では，従来の研究で使用され

てきた環境パラメタを用いて準停滞性降水系の発生条件を調べているため，環境パラメタを

比較することにより，異なる気候区分に属する地域で発生する準停滞性あるいは移動速度の

遅い対流系の理解にも本研究の成果は役立つと考えられる．

さらに，本研究で得られた準停滞性降水系の統計的特徴をもとに，準停滞性降水系に特化

したハザードマップの作成が可能になると考えられる．従来の洪水ハザードマップは年降水

量データから作成されているが，本研究で示したように，降水強度は環境場の静的不安定度

と密接に関わっているため，単純な積算雨量データのみを用いる洪水ハザードマップは不十

分である．なぜなら，環境条件に降水強度が左右されるため，気候平均では雨量の少ない場

所・地域も環境条件次第で大雨・洪水・土砂による災害が発生する可能性が十分に考えられる．

鵜沼昂

第 4章結論 71

大雨と関係する洪水・土砂災害を未然に防ぐためには，大雨の降りやすい地域だけでなく，準

停滞性降水系が発生しやすい大気場の環境条件も加味したハザードマップを作成する必要性

がある．本研究で検出した準停滞性降水系では，それらの発生位置と積算雨量のデータを約 1

km メッシュで算出している．そのため，これらの統計データを用いて浸水地域あるいは土砂

災害の発生ポテンシャルを記述するハザードマップを作成することも可能である．特に，本

研究で明らかとなった現象発生前の大気環境場の特徴を，気象庁メソ数値予報モデルの予報

値と比較することにより準停滞性降水系の発生ポテンシャルを予測することも可能と考えら

れる．そのため，大雨をもたらす準停滞性降水系が発生しやすい場合には，適切なリードタ

イムをもって注意報・警報等の情報を発表できるようになることが期待される．以上のような

浸水・土砂災害発生に関するハザードマップの精緻化に加え，準停滞性降水系の発生ポテン

シャルを加味した情報の提供が可能となることで，本研究で得られた知見は準停滞性降水系

による気象災害の低減に大いに役立てることができるであろう．

鵜沼昂

基礎となった論文

本博士論文の基礎となった論文は以下の 2 篇である．

1. Characteristics and environmental conditions of quasi-stationary convective clusters

during the warm season in Japan

(日本の暖候期に発生する準停滞性降水系の特徴と環境条件)

Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society，142，1232–1249．

Takashi Unuma, Tetsuya Takemi の共著

2. A role of environmental shear on the organization mode of quasi-stationary convective

clusters during the warm season in Japan

(日本の暖候期に発生する準停滞性降水系の組織化構造に対する水平風の鉛直シアーの

役割)

Science Online Letters on the Atmosphere，12，111–115．

Takashi Unuma, Tetsuya Takemi の共著

これらの論文はすべて発表済みであり，著者が中心となって研究を進めたものである．

その他，参考となる論文は以下の通りである．

3. 鵜沼昂, 村田文絵, 2012: 四国における停滞性の線状降水帯の統計的抽出, 天気, 日本気

象学会, 59, 119–125.

4. 鵜沼昂, 竹見哲也, 2014: 日本の暖候期における停滞性降水システムの特徴とその環境

条件. 京都大学防災研究所年報, 57B, 196–210.

5. 鵜沼昂, 竹見哲也, 2015: 湿潤な環境下で発生する停滞性降水系の理想化数値実験. 京都

大学防災研究所年報, 58B, 167–174.

72

謝辞

本研究を行うにあたり直接ご指導を賜りました，京都大学防災研究所暴風雨・気象環境研

究分野の竹見哲也准教授に心から感謝申し上げます．在学中には，メソ気象学の研究に関す

る多くの知識と経験を共有して頂きました．特に，論文執筆時には，竹見氏の熱意と励ましが

精神的な支えとなりました．深く感謝申し上げます．同研究室の石川裕彦教授には，研究

室内のセミナー時に常に的確な助言をして頂くとともに，研究に対する様々なノウハウを示

して頂きました．特に，休憩時の何気ない会話の中で，見落としていたことに気付かせてく

れたり，自分の考えを整理する機会を与えてくださいました．深く感謝申し上げます．研究生

活を全面的に支えてくださいました，同研究室秘書の戸田嘉子様に深く感謝申し上げます．

降水セルを同定し追跡するプログラムとそのサンプルデータを提供していただきました，防

災科学技術研究所水・土砂防災研究ユニットの清水慎吾博士に感謝申し上げます．同氏が

開発したアルゴリズム無しには私の研究は成し得ませんでした．

京都大学防災研究所災害気候研究分野の向川均教授には，論文の方向性が定まってい

なかった時期に的確な助言をしていただきました．また，第 1 章で引用した文献の貸し出し

を快諾して頂きました．同研究分野の榎本剛准教授には，第 3 章の解析手法について内容

を充実させる上で有益なコメントを頂きました．京都大学生存圏研究所大気圏環境情報分野

の塩谷雅人教授に頂いたコメントは，メソスケールの現象が大規模スケールとどのように

関係しているかを考えるきっかけとなりました．京都大学理学研究科物理気候学研究室故

里村雄彦教授には，輪読を通してメソ気象学の基礎と応用について自分なりに咀嚼すること

の重要性を教示していただきました．同研究室の重尚一准教授には，メソ対流系が停滞す

ることに関して厳しい意見を頂きましたが，この意見が新たな方向性を見出すきっかけとな

りました．学位申請論文調査委員の皆様には提出した学位論文の細部まで目を通していただ

き，的確なコメントを頂きました．深く感謝申し上げます．

高知大学理学部応用理学科災害科学コースの村田文絵講師には，博士後期課程の進学

を後押しして頂くだけでなく，本学位論文の基礎となった論文の投稿時に的確かつ建設的なコ

メントを頂きました．気象研究所予報研究部第三研究室の加藤輝之室長には，学会発表時

に議論して頂くとともに，第 2 章の結果を気象学的な観点から解釈する際に有益なコメント

73

謝辞

を頂きました．同研究所予報研究部第二研究室の瀬古弘室長には，学会発表時に第 2 章

の解析手法や結果の解釈について的確な助言を頂きました．深く感謝申し上げます．

また，東京大学新領域創生科学研究科の塩足亮隼博士には，分野外の視点から学位論文

に目を通していただき，的確なコメントや良いアイデアを頂きましたことに感謝します．

気象庁 1 kmメッシュ全国合成レーダーは京都大学生存圏研究所グローバル大気データベー

スより取得しました．ラジオゾンデデータはワイオミング大学より取得しました．図の作成

には，The Generic Mapping Tools (GMT)，Gnuplot，matplotlib を使用しました．解析に

は，Fortran 数値解析ライブラリ STPK，Python 数値計算ライブラリ NumPy を使用しまし

た．関係各位に感謝いたします．

最後に，学費の援助をするとともに研究を続けさせてくれた家族に深く感謝します．

平成 29 年 2 月鵜沼昂

鵜沼昂

略語一覧

AITCC 対流セルを同定し追跡するアルゴリズム. x, 19, 22, 23, 26–28

AKT 秋田. x, 27, 35, 37

BRN バルク・リチャードソン数. 9, 29, 64

CAPE 対流有効位置エネルギー. ix, 9, 15, 28–30, 43, 44, 47, 48, 50, 54, 64, 66

CIN 対流抑制エネルギー. 29, 30, 47

EH03 0–3 km 間の環境ヘリシティー. 29, 43, 47, 50, 53, 64

F 移動速度の速いグループ. 49, 50

FKO 福岡. x, 27, 35

HMT 浜松. x, 27, 35, 37

KGS 鹿児島. x, 27, 35, 37

KI K 指数. xii, 29, 43–45, 53

KSR 釧路. x, 27, 35

MS03 0–3 km 間で平均した水平風の鉛直シアー. 29, 43, 44, 47, 48, 50, 53, 54, 64, 66

MTE 松江. x, 27, 35, 37

N 非降水時. xii, 37, 45, 46

NMR 根室. x, 27, 35

PW 可降水量. xii, 29, 43–45, 50, 53

75

略語一覧

Q 準停滞性降水系発生時. xii, 37, 45, 46

S 移動速度の遅いグループ. 49, 50

SNM 潮岬. x, 27, 35, 37

SPR 札幌. x, 27, 35, 37

SSI ショワルター安定指数. 29, 43, 47, 48, 50, 53, 54, 64

TLR 850–500 hPa 間の気温減率. 29, 42, 43, 47, 48, 50

TTN 舘野. x, 27, 35, 37

WJM 輪島. x, 27, 35

WKN 稚内. x, 27, 35, 37

YNG 米子. x, 27, 35, 37

鵜沼昂

付録

A 環境パラメタについて

A.1 対流有効位置エネルギー (CAPE)

CAPE ≈ g

∫ EL

LFC

T ′

v

T v

dz (A-1)

g は重力加速度 [m s−2]，LFC は自由対流高度 [m]，EL は平衡高度 [m]，T ′

v [K] は周辺大気

における仮温位 (T v) と持ち上げる空気塊の仮温位との差 [K]，z は高度 [m] を示す．

A.2 対流抑制エネルギー (CIN)

CIN ≈ −g

∫ LFC

SFC

T ′

v

T v

dz (A-2)

g は重力加速度 [m s−2]，SFC は地表面高度，LFC は自由対流高度 [m]，T ′

v [K] は周辺大気

における仮温位 (T v) と持ち上げる空気塊の仮温位との差 [K]，z は高度 [m] を示す．

77

78

A.3 ショワルター安定指数 (SSI)

SSI = T500hPa − T850hPa→500hPa (A-3)

T500hPa は 500 hPa における気温 [◦C]，T850hPa→500hPa は 850 hPa から 500 hPa まで断熱

的に (未飽和時には乾燥断熱的に，飽和時には湿潤断熱的に) 空気塊を持ち上げた場合の気温

[◦C] をそれぞれ示す．

A.4 気温減率 (TLR)

TLR = T500hPa − T850hPa (A-4)

T500hPa は 500 hPa における気温 [◦C]，T850hPa は 850 hPa における気温 [◦C] をそれぞれ

示す．

A.5 可降水量 (PW)

PW ≈1

g

∫ 300hPa

SFCρqvdz (A-5)

g は重力加速度 [m s−2]，SFC は地表面高度 [m]，qv は水蒸気混合比 [g kg−1]，z 高度 [m] を

それぞれ示す．鉛直方向の積分上限は，300 hPa としている．

鵜沼昂

付録A 環境パラメタについて 79

A.6 K 指数 (KI)

KI = (T500hPa − T850hPa) + (T700hPa − Td 700hPa) (A-6)

T500hPa・T850hPa・T700hPa はそれぞれ 500 hPa・850 hPa・700 hPaにおける気温 [K]，Td 700hPa

は 700 hPa における露点気温 [K] を示す．

A.7 鉛直平均シアー (MS03)

MS03 =

∫ 3 km

0 km

∂V

∂zdz

∫ 3 km

0 km

dz

(A-7)

V は環境場の風速ベクトル，z は高度をそれぞれ示す．

A.8 環境場のヘリシティー (EH03)

EH03 =

∫ 3 km

0 kmk · V ×

∂V

∂zdz (A-8)

kはベクトルの鉛直成分，V は環境場の風速ベクトル，z は高度をそれぞれ示す．

鵜沼昂

80

A.9 バルク・リチャードソン数 (BRN)

BRN =CAPE

(∆u)2 + (∆v)2(A-9)

CAPE は地上から 500 m の層で平均した空気塊を持ち上げて計算した値．∆u・∆v は高度

6000 m の水平風速と高度 500 m の水平風速の差．

鵜沼昂

付録B 地点・期間毎の値 81

B 地点・期間毎の値

B.1 気温・水蒸気混合比・相対湿度の鉛直分布

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

240 260 280 300

S1S2S3

(a) WKN T

.

.

0 5 10 15 20

(b) WKN Qv

.

.

0 20 40 60 80 100

(c) WKN RH

.

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

240 260 280 300

T [K]

(d) K&N T

.

.

0 5 10 15 20

Qv [g kg−1]

(e) K&N Qv

.

.

0 20 40 60 80 100

RH [%]

(f) K&N RH

.

.

図 B.1: (a) 稚内・(d) 釧路と根室における平均気温，(b) 稚内・(e) 釧路と根室における平均水蒸気混合比，(c) 稚内・(f) 釧路と根室における平均相対湿度の鉛直分布．準停滞性降水系発生時・非降水時をそれぞれ Q (黒色実線)・N (灰色実線) で示す．四角・三角・円は，S1 (5・10 月)・S2 (6 月)・S3 (7–9 月) におけるそれぞれの期間を示す．

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

240 260 280 300

S1S2S3

(a) WJM T

.

.

0 5 10 15 20

(b) WJM Qv

.

.

0 20 40 60 80 100

(c) WJM RH

.

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

240 260 280 300

T [K]

(d) M&Y T

.

.

0 5 10 15 20

Qv [g kg−1]

(e) M&Y Qv

.

.

0 20 40 60 80 100

RH [%]

(f) M&Y RH

.

.

図 B.2: 図 B.1 と同じ．ただし，(a)–(c) 輪島・(d)–(e) 松江と米子．

鵜沼昂

82 B.1 気温・水蒸気混合比・相対湿度の鉛直分布

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

240 260 280 300

S1S2S3

(a) TTN T

.

.

0 5 10 15 20

(b) TTN Qv

.

.

0 20 40 60 80 100

(c) TTN RH

.

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

240 260 280 300

T [K]

(d) HMT T

.

.

0 5 10 15 20

Qv [g kg−1]

(e) HMT Qv

.

.

0 20 40 60 80 100

RH [%]

(f) HMT RH

.

.

図 B.3: 図 B.1 と同じ．ただし，(a)–(c) 舘野・(d)–(e) 浜松．

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

240 260 280 300

S1S2S3

(a) SNM T

.

.

0 5 10 15 20

(b) SNM Qv

.

.

0 20 40 60 80 100

(c) SNM RH

.

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

240 260 280 300

T [K]

(d) FKO T

.

.

0 5 10 15 20

Qv [g kg−1]

(e) FKO Qv

.

.

0 20 40 60 80 100

RH [%]

(f) FKO RH

.

.

図 B.4: 図 B.1 と同じ．ただし，(a)–(c) 潮岬・(d)–(e) 福岡．

鵜沼昂


B.2 気温・水蒸気混合比・相対湿度の T 値の鉛直分布

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssure

[hP

a]

−10 0 10 0 10 20 0 50 100

S1S2S3

(a) WKN T−value (T) (b) WKN T−value (Qv)(c) WKN T−value (RH)

.

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssure

[hP

a]

−10 0 10 0 10 20 0 50 100

(d) K&N T−value (T) (e) K&N T−value (Qv) (f) K&N T−value (RH)

.

.

図 B.5: 図 B.1 と同じ．ただし，準停滞性降水系発生時と非降水時との平均値の差の T 値．赤・青色は，95% 信頼度で有意となった値を示す．

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssure

[hP

a]

−10 0 10 0 10 20 0 50 100

S1S2S3

(a) WJM T−value (T) (b) WJM T−value (Qv)(c) WJM T−value (RH)

.

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssure

[hP

a]

−10 0 10 0 10 20 0 50 100

(d) M&Y T−value (T) (e) M&Y T−value (Qv)(f) M&Y T−value (RH)

.

.

図 B.6: 図 B.5 と同じ．ただし，(a)–(c) 輪島・(d)–(e) 松江と米子．

鵜沼昂

84 B.2 気温・水蒸気混合比・相対湿度の T 値の鉛直分布

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssure

[hP

a]

−10 0 10 0 10 20 0 50 100

S1S2S3

(a) TTN T−value (T) (b) TTN T−value (Qv) (c) TTN T−value (RH)

.

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssure

[hP

a]

−10 0 10 0 10 20 0 50 100

(d) HMT T−value (T) (e) HMT T−value (Qv)(f) HMT T−value (RH)

.

.

図 B.7: 図 B.5 と同じ．ただし，(a)–(c) 舘野・(d)–(e) 浜松．

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssure

[hP

a]

−10 0 10 0 10 20 0 50 100

S1S2S3

(a) SNM T−value (T) (b) SNM T−value (Qv)(c) SNM T−value (RH)

.

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssure

[hP

a]

−10 0 10 0 10 20 0 50 100

(d) FKO T−value (T) (e) FKO T−value (Qv) (f) FKO T−value (RH)

.

.

図 B.8: 図 B.5 と同じ．ただし，(a)–(c) 潮岬・(d)–(e) 福岡．

鵜沼昂


B.3 水平風のホドグラフ

−10

0

10

20

V [

m s

−1]

−10 0 10 20 30 40

Surface

S1S2S3

(a) Composite hodographs for WKN

.

.

−10

0

10

20

V [

m s

−1]

−10 0 10 20 30 40

U [m s−1]

Surface

(b) Composite hodographs for K&N

.

.

図 B.9: (a) 稚内・(b) 釧路と根室における水平風の平均ホドグラフ．準停滞性降水系発生時・非降水時をそれぞれ Q (黒色実線)・N (灰色実線) で示す．四角・三角・円は，S1 (5・10 月)・S2 (6月)・S3 (7–9 月) でそれぞれの副季節を示す．塗りつぶした高度は 700 hPa を示す．

−10

0

10

20

V [

m s

−1]

−10 0 10 20 30 40

Surface

S1S2S3

(a) Composite hodographs for WJM

.

.

−10

0

10

20

V [

m s

−1]

−10 0 10 20 30 40

U [m s−1]

Surface

(b) Composite hodographs for M&Y

.

.

図 B.10: 図 B.9 と同じ．ただし，(a) 輪島・(b) 松江と米子．

鵜沼昂

86 B.3 水平風のホドグラフ

−10

0

10

20

V [m

s−

1]

−10 0 10 20 30 40

Surface

S1S2S3

(a) Composite hodographs for TTN

.

.

−10

0

10

20

V [m

s−

1]

−10 0 10 20 30 40

U [m s−1]

Surface

(b) Composite hodographs for HMT

.

.

図 B.11: 図 B.9 と同じ．ただし，(a) 舘野・(b) 浜松．

−10

0

10

20

V [m

s−

1]

−10 0 10 20 30 40

Surface

S1S2S3

(a) Composite hodographs for SNM

.

.

−10

0

10

20

V [m

s−

1]

−10 0 10 20 30 40

U [m s−1]

Surface

(b) Composite hodographs for FKO

.

.

図 B.12: 図 B.9 と同じ．ただし，(a) 潮岬・(b) 福岡．

鵜沼昂


B.4 東西風・南北風の T 値の鉛直分布

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

−20 −10 0 10 20

S1S2S3

−10 0 10 20 30 40

(a) WKN T−value (U) (b) WKN T−value (V)

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

−20 −10 0 10 20

T−value (U)

−10 0 10 20 30 40

T−value (V)

(c) K&N T−value (U) (d) K&N T−value (V)

.

.

図 B.13: (a) (b) 稚内，(c) (d) 釧路・根室における，東西風 (a) (c)・南北風 (b) (d) の準停滞性降水系発生時と非降水時とにおける平均値の差の T 値に関する鉛直分布．四角・三角・円は，S1(5・10 月)・S2 (6 月)・S3 (7–9 月) の各期間を示している．赤・青色は，95% 信頼度で有意となった場合を示している．

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

−20 −10 0 10 20

S1S2S3

−10 0 10 20 30 40

(a) WJM T−value (U) (b) WJM T−value (V)

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

−20 −10 0 10 20

T−value (U)

−10 0 10 20 30 40

T−value (V)

(c) M&Y T−value (U) (d) M&Y T−value (V)

.

.

図 B.14: 図 B.13 と同じ．ただし，(a) (b) 輪島と (c) (d) 松江・米子．

鵜沼昂

88 B.4 東西風・南北風の T 値の鉛直分布

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

−20 −10 0 10 20

S1S2S3

−10 0 10 20 30 40

(a) TTN T−value (U) (b) TTN T−value (V)

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

−20 −10 0 10 20

T−value (U)

−10 0 10 20 30 40

T−value (V)

(c) HMT T−value (U) (d) HMT T−value (V)

.

.

図 B.15: 図 B.13 と同じ．ただし，(a) (b) 舘野と (c) (d) 浜松．

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

−20 −10 0 10 20

S1S2S3

−10 0 10 20 30 40

(a) SNM T−value (U) (b) SNM T−value (V)

.

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pre

ssu

re [

hP

a]

−20 −10 0 10 20

T−value (U)

−10 0 10 20 30 40

T−value (V)

(c) FKO T−value (U) (d) FKO T−value (V)

.

.

図 B.16: 図 B.13 と同じ．ただし，(a) (b) 潮岬と (c) (d) 福岡．

鵜沼昂


B.5 CAPE の値

表 B.1: 本研究で使用した全ての高層観測地点における，暖候期に発生した準停滞性降水系の CAPEの値．表の 4 列目の左から順にサンプル数・75 パーセンタイル値・平均値・中央値・25 パーセンタイル値をそれぞれ示す．札幌の 10 月の値は，平均値のみを示している．これは，サンプル数が 2 と非常に少ないためである．

Parameter Station Month # 75th Average Median 25thCAPE [J kg−1] WKN MAY 4 8 7 7 6

JUN 5 8 7 5 3JUL 10 10 26 9 5AUG 12 59 126 9 5SEP 7 312 114 34 6OCT 5 38 35 10 3

SPR MAY 17 10 8 4 2JUN 7 14 10 4 3JUL 15 453 202 17 5AUG 23 254 214 143 10SEP 17 165 146 11 5OCT 18 6 6 3 2

KSR MAY 10 20 17 15 5JUN 16 19 22 16 12JUL 9 26 43 15 9AUG 13 77 82 20 14SEP 5 14 10 7 4OCT 2 - 53 - -

表 B.2: 表 B.1 の続き．

Parameter Station Month # 75th Average Median 25thCAPE [J kg−1] AKT MAY 14 9 16 4 3


WJM MAY 7 12 20 6 4JUN 21 140 82 13 7JUL 52 620 464 344 74AUG 93 898 601 534 189SEP 31 726 437 194 14OCT 10 97 65 8 3

MTE MAY 11 12 13 7 3JUN 26 341 187 97 9JUL 57 734 511 396 86AUG 107 776 527 414 134SEP 39 618 372 249 59OCT 8 16 14 6 4

鵜沼昂

90 B.5 CAPE の値


Parameter Station Month # 75th Average Median 25thCAPE [J kg−1] TTN MAY 20 152 141 17 5


HMT MAY 19 21 17 6 2JUN 26 267 190 147 5JUL 84 696 495 308 56AUG 128 677 442 233 67SEP 58 468 326 105 5OCT 15 8 27 7 6

SNM MAY 15 32 42 10 5JUN 27 530 375 333 45JUL 71 1402 935 852 415AUG 108 1694 1094 1075 526SEP 56 1199 716 706 227OCT 16 86 69 11 4

FKO MAY 18 77 49 6 3JUN 39 201 142 17 4JUL 83 772 501 319 150AUG 137 1040 683 510 168SEP 51 803 466 270 118OCT 11 13 48 5 4

KGS MAY 15 65 60 16 6JUN 41 405 312 115 5JUL 74 1130 802 759 379AUG 122 1289 894 855 451SEP 50 846 594 541 102OCT 11 654 368 259 9

鵜沼昂


B.6 PW の値

表 B.4: 表 B.1 と同じ．ただし，可降水量の統計値．

Parameter Station Month # 75th Average Median 25thPW [mm] WKN MAY 4 26 22 20 19


SPR MAY 17 31 26 28 17JUN 7 32 28 27 23JUL 15 53 44 44 37AUG 23 56 45 45 35SEP 17 41 35 36 27OCT 18 25 20 19 13

KSR MAY 10 28 24 24 19JUN 16 37 34 34 28JUL 9 48 41 38 30AUG 13 52 45 44 38SEP 5 37 37 35 30OCT 2 - 26 - -


Parameter Station Month # 75th Average Median 25thPW [mm] AKT MAY 14 34 29 29 21


WJM MAY 7 46 39 37 34JUN 21 52 41 42 30JUL 52 54 50 50 45AUG 93 55 50 50 43SEP 31 51 45 45 39OCT 10 35 27 24 16

MTE MAY 11 37 31 32 22JUN 26 53 39 40 26JUL 57 53 50 49 45AUG 107 56 51 50 44SEP 39 56 50 50 44OCT 8 37 29 28 24

鵜沼昂

92 B.6 PW の値


Parameter Station Month # 75th Average Median 25thPW [mm] TTN MAY 20 39 33 32 27


HMT MAY 19 42 36 34 28JUN 26 58 48 48 39JUL 84 58 51 50 44AUG 128 57 51 51 46SEP 58 50 46 46 43OCT 15 46 41 41 36

SNM MAY 15 46 40 40 29JUN 27 58 47 52 36JUL 71 57 52 52 47AUG 108 59 52 52 46SEP 56 54 50 50 47OCT 16 48 41 42 38

FKO MAY 18 45 36 37 22JUN 39 58 48 49 37JUL 83 59 51 51 44AUG 137 57 53 53 49SEP 51 55 51 51 47OCT 11 49 39 34 32

KGS MAY 15 55 42 38 28JUN 41 58 53 55 46JUL 74 58 53 55 46AUG 122 59 53 53 47SEP 50 61 53 54 44OCT 11 51 47 48 42

鵜沼昂


B.7 SSI の値

表 B.7: 表 B.1 と同じ．ただし，SSI の統計値．

Parameter Station Month # 75th Average Median 25thSSI [C◦] WKN MAY 4 7.0 5.2 5.7 3.3

JUN 5 -1.5 -2.4 -2.5 -4.1JUL 10 1.1 0.26 -0.21 -2.5AUG 12 0.43 -1.6 -0.55 -4.4SEP 7 3.0 0.21 -0.86 -1.4OCT 5 2.8 3.1 2.0 1.0

SPR MAY 17 7.1 5.4 5.2 3.0JUN 7 3.7 0.38 0.022 -1.9JUL 15 1.4 -0.15 -0.18 -3.6AUG 23 -0.49 -1.9 -1.9 -2.9SEP 17 2.7 1.4 0.21 -1.3OCT 18 7.7 4.9 3.8 1.8

KSR MAY 10 9.8 8.1 7.6 6.3JUN 16 7.0 3.5 1.3 0.69JUL 9 0.48 0.36 0.024 -1.7AUG 13 -1.4 -3.0 -3.4 -4.7SEP 5 8.5 5.4 2.1 1.4OCT 2 - 5.5 - -


Parameter Station Month # 75th Average Median 25thSSI [C◦] AKT MAY 14 4.4 2.3 2.9 0.52

JUN 21 0.55 -1.6 -1.3 -4.8JUL 42 -0.030 -1.9 -2.1 -4.0AUG 49 -1.1 -2.3 -2.2 -3.8SEP 17 -0.048 -1.9 -1.4 -4.4OCT 16 6.2 4.2 3.6 1.1

WJM MAY 7 6.3 1.3 -0.85 -1.5JUN 21 -1.2 -1.8 -2.5 -3.9JUL 52 -1.3 -2.5 -2.2 -4.0AUG 93 -1.8 -3.2 -2.9 -4.7SEP 31 -0.98 -1.7 -2.3 -2.9OCT 10 5.8 3.7 4.8 0.13

MTE MAY 11 3.5 1.2 0.63 -1.6JUN 26 -0.54 -1.9 -1.9 -3.7JUL 57 -1.6 -2.9 -2.8 -4.3AUG 107 -1.7 -3.3 -3.5 -4.7SEP 39 -1.0 -2.0 -1.9 -3.1OCT 8 2.2 0.82 1.4 -0.21

鵜沼昂

94 B.7 SSI の値


Parameter Station Month # 75th Average Median 25thSSI [C◦] TTN MAY 20 5.8 1.9 1.8 -1.6

JUN 34 -0.063 -1.9 -1.5 -3.7JUL 67 -1.2 -3.6 -4.0 -5.7AUG 99 -1.7 -3.4 -3.6 -5.2SEP 38 0.14 -1.3 -1.5 -4.7OCT 16 4.8 3.0 2.4 1.2

HMT MAY 19 6.4 3.0 2.5 0.46JUN 26 -0.73 -1.4 -2.0 -3.6JUL 84 -0.86 -2.8 -2.6 -4.4AUG 128 -1.5 -2.9 -2.7 -4.2SEP 58 0.40 -1.1 -1.2 -2.9OCT 15 2.6 0.96 0.10 -1.1

SNM MAY 15 4.6 1.6 1.1 -0.37JUN 27 1.0 -1.3 -1.5 -4.0JUL 71 -1.5 -3.2 -3.0 -4.7AUG 108 -1.7 -3.3 -3.1 -4.7SEP 56 -0.79 -1.9 -2.0 -2.9OCT 16 2.7 1.0 0.17 -1.2

FKO MAY 18 1.8 0.0040 1.1 -3.9JUN 39 -0.025 -1.4 -1.4 -3.1JUL 83 -0.94 -2.6 -2.8 -4.2AUG 137 -1.7 -2.9 -3.0 -4.2SEP 51 -1.2 -2.4 -2.2 -3.7OCT 11 0.17 -0.48 -0.43 -1.6

KGS MAY 15 2.3 1.3 1.6 -1.3JUN 41 0.18 -0.60 -1.1 -2.4JUL 74 -1.4 -2.7 -2.7 -3.9AUG 122 -1.7 -3.0 -2.9 -4.3SEP 50 -1.3 -2.3 -2.4 -3.4OCT 11 -0.33 -1.4 -2.1 -3.2

鵜沼昂


B.8 MS03 の値

表 B.10: 表 B.1 と同じ．ただし，MS03 の統計値．

Parameter Station Month # 75th Average Median 25thMS03 [×10−4 s−1] WKN MAY 4 21.0 18.6 17.1 16.3

JUN 5 9.45 9.52 9.00 6.24JUL 10 12.8 10.3 9.24 6.95AUG 12 12.4 10.6 10.2 7.02SEP 7 22.9 17.5 16.9 12.6OCT 5 19.4 17.7 19.2 8.63

SPR MAY 17 28.3 19.6 15.8 11.6JUN 7 21.8 17.0 14.1 9.98JUL 15 17.8 12.9 13.5 6.95AUG 23 16.9 12.2 9.95 8.10SEP 17 17.8 14.1 11.1 7.41OCT 18 32.7 23.2 19.9 15.8

KSR MAY 10 30.4 23.3 22.5 11.3JUN 16 24.1 18.4 18.7 9.57JUL 9 19.8 14.3 13.7 7.15AUG 13 14.1 10.8 10.4 6.38SEP 5 25.7 19.0 14.9 12.7OCT 2 - 21.9 - -

表 B.11: 表 B.10 の続き．

Parameter Station Month # 75th Average Median 25thMS03 [×10−4 s−1] AKT MAY 14 25.6 19.7 18.4 11.2


WJM MAY 7 37.0 21.2 20.0 9.58JUN 21 17.9 15.3 15.0 8.20JUL 52 17.0 13.5 13.0 8.19AUG 93 15.8 12.3 10.6 6.33SEP 31 15.5 13.2 11.2 7.58OCT 10 31.3 21.7 17.4 9.41

MTE MAY 11 20.9 15.9 14.4 7.94JUN 26 16.8 13.0 13.6 6.09JUL 57 15.2 13.4 12.0 9.36AUG 107 12.7 10.3 9.00 6.20SEP 39 16.5 13.2 10.1 6.48OCT 8 15.8 15.3 15.0 10.1

鵜沼昂

96 B.8 MS03 の値

表 B.12: 表 B.10 の続き．

Parameter Station Month # 75th Average Median 25thMS03 [×10−4 s−1] TTN MAY 20 23.7 16.4 13.5 8.96


HMT MAY 19 20.0 16.7 16.5 11.3JUN 26 16.9 14.1 13.9 7.83JUL 84 15.5 12.5 11.0 8.01AUG 128 13.7 10.1 9.38 5.97SEP 58 15.1 12.3 9.98 6.92OCT 15 24.4 16.5 17.0 8.46

SNM MAY 15 25.3 18.4 19.3 12.2JUN 27 20.3 16.6 15.0 11.0JUL 71 16.6 14.5 12.5 8.77AUG 108 12.8 10.7 9.41 6.85SEP 56 14.5 12.9 10.2 8.08OCT 16 25.5 20.2 18.4 14.0

FKO MAY 18 26.6 18.1 13.0 9.15JUN 39 20.9 16.1 12.8 10.1JUL 83 18.6 13.5 11.8 7.50AUG 137 13.8 10.7 9.31 6.73SEP 51 13.0 10.4 9.36 6.32OCT 11 20.0 14.2 12.6 9.85

KGS MAY 15 22.8 18.3 17.1 12.2JUN 41 22.4 17.9 16.4 10.7JUL 74 20.0 15.3 13.9 7.61AUG 122 15.0 11.5 9.83 6.02SEP 50 14.4 12.1 11.2 7.12OCT 11 13.7 11.0 10.6 7.09

鵜沼昂

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Title 日本の暖候期に発生する準停滞性降水系の特徴 …...2016a: Characteristics and environmental conditions of quasi-stationary convective clusters during the warm