第19回 地球環境シリーズ講演会「極端現象 ―豪雨をもたらすもの―」

Q&A

「地球環境シリーズ」講演会中にZoomと一部アンケートでお寄せいただいたご質問を回答とともに掲載いたします。多くのご質問をいただき誠にありがとうございました。
※ご質問はほぼ原文どおりですが、個人情報となる部分は掲載しておりません。
また、ご質問以外にお寄せいただいたご意見は、今後の参考にさせていただきたいと思います。

Q1
米国ウィスコンシン大学マディソン校の水蒸気の画像について、これは気柱中の水蒸気の積算値でしょうか。そうではなくて高度750hPaなどといった断面値の画像でしょうか。
A1
米山:気柱中の水蒸気の全積算値です。中緯度だと30~50mmくらいが一般的です。西部熱帯太平洋だと50~60mmくらいになります。なお、改めて確認したところ、中緯度でも陸の上では(季節変化も大きく)10~40mmで変動し、また全球で平均した場合の可降水量は約25mmとなっていました。
Q2
北緯20~30°での南北の高気圧の間の(低圧部)前線が梅雨前線であるのなら、日本付近だけでなく、その緯度帯全てにあることにはならないのですか。 ヒマラヤで分流した亜熱帯jetとの関係なのでしょうが。
A2
茂木:おっしゃるとおり、ヒマラヤで分流した亜熱帯ジェットも非常に重要な要素です。他の地域では、北側の冷たい高気圧が安定的に存在する、という条件が揃いにくいです。黄海、オホーツク海は、他の海域に比べても特に冷たい海なので、寒冷高気圧が安定的に形成されやすくなります。
Q3
気象庁の梅雨明け(入り)の定義や判断基準は何に基づくのですか。
A3
茂木:気象庁の規定では[梅雨の入り明けには、平均的に5日間程度の「移り変わり」の期間があります。この資料に掲載した期日は、移り変わりの期間の概ね中日を示しています。]
https://www.data.jma.go.jp/cpd/baiu/index.html
とされています。
速報値で一度発表されたあと、事後に検討されて確定されます。
Q4
黄海高気圧は黄海の低温偏差に起因しているとのことでしたが、例えばモデルで黄海を埋めたものとそうでないものとを比較したときに、梅雨の期間や強降水域(九州地方からずれるのか)に有意な違いは見られるのでしょうか。
A4
茂木:黄海を埋め立てる、という数値実験はまだ行っていませんが、非常に興味深い仮説ですね。ありがとうございます!
Q5
どうしてバックビルディングでは同じ場所でつぎつぎと積乱雲が発生するのですか。地形ですか。
A5
加藤:広島のケースでは地形でしたが、海上でつぎつぎと発生することもあるので、発生の要因(下層収束域の維持、重力波など)は複数あると考えられており、一番よくわかっていない課題となっています。
Q6
7月で見ると130mm/3hの降水回数は増えているとのことですが、強雨が7月に集中して発生する傾向になってきているのでしょうか(梅雨期間中でも強雨がある期間と無い期間のコントラストがはっきりしてきている)。もしくは5月末~7月にかけての一般的な梅雨の期間にわたって全体的に強雨の発生が増えている(梅雨の雨が全体的に強化される傾向になってきている)のでしょうか。
A6
加藤:統計的には6~7月の梅雨期に集中豪雨が発生する頻度が増加している結果を示しています。詳細は、
https://www.mri-jma.go.jp/Topics/R04/040520/press_040520.html
をご覧ください。
Q7
中層まで湿っている状況をゾンデで観測するなどをしてデータを集めることに因り現象解明に貢献できるイメージを持ちました。
A7
加藤:今年度の梅雨期に気象研が中心に、大学等研究機関の協力を得て、東シナ海・九州域で集中観測を実施しました。実施概要は
https://www.jma.go.jp/jma/press/2205/31a/SLMCS_AllJapan20220531.pdf[PDF]
にありますが、観測結果等については今後各種学会や研究会、一般向け講演会でお伝えしていきたいと考えています。
Q8
なぜ<鉛直>積算水蒸気輸送量なのですか。普通の河は水平の積算水輸送量ですよね。
A8
趙:水蒸気は基本的に、地表付近に多く存在し、上に行くほど少なくなっています。大気中の水蒸気量を把握するときは、まず鉛直積算して、ある場所の上空の量を全て計算します。大気の川は水蒸気が集まる場所をしめしているので、川の隣にも、水蒸気が存在します(量が比較的に少ないが)。地上の川のような、大気中では“水”をある場所に集まる“岸”がないため、水平の積算を計算すると、「どこから切るか」など問題が出ます。それによって、水平の輸送量はちょっと曖昧な量になりますので、研究にはあまり使わないです。
Q9
大気と海水の流れはどんな関係をしていますか。
A9
趙:例えば、大気と海を流体として考えると、大気の流れと海水の流れはほぼ同じです。ただし、大気の流れ(数m/s~数十m/s)が海の流れ(数cm/s~数m/s)よりだいぶ早いです。海の流れの中に黒潮のような暖流が、蒸発により、大気中へ水蒸気を供給できます。その水蒸気が風により、日本付近の大気の川に貢献することがあります。
Q10
梅雨はインド洋に発する大気の河がヒマラヤで東に曲げられて日本にまで流れ込んでいると考えられますか。
A10
趙:先程示した動画には、たしかにそのようなイメージですが、我々の研究によると、水蒸気の主な供給源は南の亜熱帯太平洋です。大気中の水蒸気がずっと大気に残るわけではなく、途中雨になって、地上・海面に落ちることが普通です。そのような過程は単なる水蒸気量の動きで、表現できません。
Q11
大気と海水(エルニーニョなど)の流れはどんな関係でしょうか。
A11
趙:一部を答えましたが、ここでエルニーニョに関する部分だけを説明します。日本付近の大気の川は、殆ど梅雨前線や低気圧に伴って発生します。エルニーニョが発生することで、台風の生成(数や経路)や日本付近の気圧配置(太平洋高気圧など)への影響が生じます。大気の川の発生頻度や位置が、台風や気圧配置の変動に応じて変わります。一般的には、エルニーニョが冬に発生すると、その後の夏には、日本付近の大気の川の発生頻度が増加します。ただし、各事例を見ると、エルニーニョのような年スケールの現象と数時間~数日スケールを持つ大気の川の関係性は非常に難しいと思います。
Q12
大気の川から降水をもたらすには、大気の上昇が必要と思いますが、上昇をもたらすポテンシャルは何になるのでしょうか。
A12
趙:日本付近では、上昇のポテンシャルを考えると、前線や地形によるケースが多いです。大気の川が単なる水蒸気の流れ込む現象なので、降水までの過程は、茂木さんが紹介した梅雨前線や加藤さんが紹介した線状降水帯の話をご覧いただけるとヒントがでるかもしれません。
Q13
大気の川の大きさ(強さ?)は、大気中の水蒸気量と風速からなるフラックスと考えてよいのでしょうか。他の要素もあるのでしょうか。
A13
趙:おっしゃるとおりです。水蒸気量(基本、比湿で表現)と風(東西風・南北風)の積を水蒸気フラックスとして計算します。そのフラックスの鉛直積算値は鉛直積算水蒸気輸送量となります。また、鉛直積算水蒸気量は風を考慮せず、水蒸気量(比湿)だけで、鉛直積算した値です。
Q14
梅雨についてですが、かつては、前線がにほんの南岸沿いに停滞していて、それが亜います熱帯高気圧によって北へ押し上げられて、梅雨明けとなったと記憶しています。が、最近はそのような形でなく梅雨前線が上下したり北海道辺りにていたいすることがあります。これは何が原因しているでしょうか。
A14
茂木:夏になると太平洋高気圧の勢力が強まり、梅雨前線が北上しやすくなります。この特徴と仕組みは今も同じく変わっていません。年によって、北の高気圧と南の高気圧の発達の強さのバランスが変わり、実は過去にも北海道付近に停滞する年があります。仕組みは変わりませんが、日本近海の海面水温の顕著な上昇傾向によって、かつて珍しかったことの頻度が上がったり、よくおこっていたことが起こりにくくなったり、ということがありえます。
Q15
温暖化により台風が大型化して気圧勾配が減れば中心の風力は減るのですか。
A15
那須野:台風の強度は気圧構造を反映しますが、台風が大型化した場合でも中心付近の気圧勾配の分布が大きい可能性はありますし、より遠くまで低圧部が広がることで気圧勾配の大きいエリアが広がる可能性もあります。気圧勾配が緩くなるならば、風速は減少します。
Q16
エルニーニョ・ラニーニャの発生と温暖化の関係は、分かっているのでしょうか。
A16
那須野:多くの気候モデルによるシミュレーションでは、温暖化したときの平均的な海面水温昇温分布の変化はエルニーニョ時に似たパターンになると予測されています。しかし、エルニーニョ現象の再現が難しいため、温暖化したときの発生頻度や周期の変化について結論は出ていません。
Q17
(茂木のスライドで)停滞前線が、左の上向き三角と右の下向き半円のセットになっていましたが、 停滞前線は、左が上向き半円、右が下向き三角のセットではないでしょうか。
A17
茂木:これは完全に僕の思い込みでした。僕の間違いです。ご指摘で前線記号の表記に誤りがあったので修正しました。

Googleスライド「茂木耕作 春と夏のあいだに〜梅雨の雨が長続きする理由〜」(閲覧とコメントが可能です)
https://docs.google.com/presentation/d/1ZgKEkTejTHYiredGxQnjEz2OmvJqK5nNFjHKLowQAOU/edit?usp=sharing
Q18
台風や台風の種を構成する雲の大きさに対して、モデル空間分解能(数kmから数十km)は充分なのでしょうか。粗すぎてそのモデルでの解析結果は信頼できないということはないのでしょうか。
A18
那須野:ご指摘のとおり、台風の種を構成する雲を正確に表現するためには数km以下の解像度が必要であり、数十kmの格子では十分解像できているとはいえません。(14㎞の格子では、台風の目の壁雲の構造の基本的な特徴を表現できていることは確認しています。)現在の計算技術的な制約のため、数㎞~数十㎞格子の計算を行ってきましたが、より高解像度の数値シミュレーションを行って、得られた知見の信頼性を検証することを計画しています。
Q19
何Kgの氷晶を蒔けば暖気核を何度くらい冷やせて、風速をどのくらい減らせるのですか。
A19
筆保:この回答は大量とだけにさせてください。数字を言うと、独り歩きしてしまいます。お見せしたシミュレーションはデモンストレーションとしてやった結果ですので、現実的な方法ではないです。
Q20
台風の勢力を弱める目的で検討した手法で、シミュレーションで試してみると意外にも効果が無かった(逆効果であった)といったものがもしあれば教えて頂けませんでしょうか。
A20
筆保:まだスタートしたばかりで、なかなかお答えできる結果はありません。
Q21
台風制御をたくさんの氷を撒いて実現する例示。現実的ではないが、これから考えてゆくという論旨ですが、そっちの研究の方が先じゃないでしょうか。社会的影響とか発電とか考える前に。
A21
筆保:お互いの議論や結果を相互に補完しながら、同時に進めております。
Q22
発電船からの送電線はどうするのですか。マイクロ波送電ですか。それだとエネルギー密度から危険ではないですか。
A22
筆保:発電方法だけでなく、蓄電・送電も検討しなければなりません。もしも台風発電を専用の船で行うのであれば、船の中で蓄電して、送電もそのまま船で運ぶというアイデアもあります。
Q23
昔は8月前半の猛暑の時期は太平洋高気圧が居座って、台風は日本列島に近づけず中国大陸の方の西にそれていたと思うのですが、今年は猛暑の最中に梅雨前線のような停滞前線が東北に現れて、変なところで台風が発生して変なコースで日本列島に近づいてきたのはどうしてですか。
A23
那須野:今年(2022年)は西太平洋および東インド洋の海面水温が高く(ラニーニャ現象・負のインド洋ダイポール現象)、熱帯では例年より西側で対流活動が活発化している影響で、太平洋高気圧が平年よりも北および西に張り出し、台風活動が制約され(8月までで平年より3個少ない)その多くが西進しています。一方で、中緯度上空のジェットが北よりとなり、ジェット内での波活動が活発化する傾向も現れており(ラニーニャ現象発生時の特徴)、これに伴い中部太平洋で気圧の谷が低緯度側に貫入しやすくなっています。台風8号が高緯度側で発生したことには、この気圧の谷が影響していた可能性が示唆されています。
Q24
梅雨の時のジェット気流の位置変化と黄海高気圧の関係はどのようなものでしょうか。
A24
茂木:黄海高気圧は、地表付近の非常に背の低い高気圧でおよそ地表〜700hPaで現れます。なので、上空の亜熱帯ジェットの蛇行位置とは基本的に独立して、地形に固定されやすい性質があります。
Q25
黄海には温水が入ってこないのでしょうか。黒潮は届かないのですね。
A25
茂木:おっしゃるとおりです。黄海は水深が非常に浅いので、黒潮が流入せず、水温の変わり方が全く違います。
Q26
温暖化よりもエルニーニョかラニーニョが重要なのでしょうか。どちらになるのか予測は出来ますか。それに対する温暖化の影響は。
A26
那須野:顕著なエルニーニョやラニーニャの影響は温暖化による長期変化の影響に比べて振幅が大きいです。エルニーニョ現象の予測ついては、現業センターやJAMSTECでもリアルタイムで行われています(https://www.jamstec.go.jp/aplinfo/sintexf/e/seasonal/outlook.html)。エルニーニョやラニーニャ現象に対する温暖化影響については、明確な結論は得られていないと考えます。
Q27
気候モデルが50kmメッシュなのに台風を再現できるのはなぜでしょう。
A27
那須野:50kmメッシュの気候モデルでは、台風の構造は表現できませんが、台風のような低気圧性の渦擾乱は発生・発達します。それらのうちある程度の強さに到達したもの(実際の台風よりは弱い強さを閾値とする場合が多い)をモデルの中の「台風」と定義します。
Q28
台風の存在密度とは移動してしまうけど、その緯度経度を通過していたら存在したと考えるのですか。年に何個も通過しないから数値に統計が取れるのでしょうか。
A28
那須野:講演で示した図の台風の「存在密度」は、同様の条で実施した36の数値実験(初期場や海面水温分布にごく微小な違いを加える)の中で発生したすべての台風の経路から、各点地点で3か月間に台風の存在している日数の平均値として算出します。講演で示した大気循環場の海面水温分布による違いとして、西太平洋の東側では、熱帯からの暖かく湿った空気が南風により流入しますが、西太平洋の西側では、高緯度側からの冷たく乾燥した空気が北風により流入します。このことにより、西側では対流活動の抑制傾向が現れます。
Q29
西太平洋の水平方向循環で、対流効果が出るのは下層に南から温暖湿潤な空気が流入するからですが、対流抑制はなぜ起こるのですか。
A29
趙:水蒸気が受動的なものなので、風により流れます。そのため、上層と下層が連動することがあるが、シアー(加藤さんの講演でお話された)が生じる際に、連動しない可能性もあります。
Q30
台風はこの8月には随分と高緯度の位置で突然発生しましたが、これは海水温が以前より高くなっているからですか。
A30
那須野:海面水温だけではなく、上空(200hPa)の西風の南北偏差(今年はラニーニャ現象のためシーズン全体として北偏傾向)や気圧の谷の貫入(下層の渦循環の真上に貫入すると渦が台風に発達し易くなる)なども関係します。どの要因がどの程度影響するかは、事例による違いもあります。
Q31
温暖化すると台風の中心と周辺部の気圧傾度が高くなり半径が大きくなるというのは、水平方向の気圧傾度のことで、その理由は海水温が上昇しているからですか。
A31
那須野:温暖化すると台風の中心と周辺部の気圧傾度が高くなり半径が大きくなることには、水平方向の気圧傾度の変化が関係しています。その理由は温暖化により対流圏海面が高くなり、台風を構成する雲頂の高度が上がったことです。
Q32
集中豪雨はもう無くなり、線状降水帯に取って代わられたのでしょうか。
A32
加藤:集中豪雨の約半数が線状降水帯によってもたらされているのであって、残り半数は線状降水帯ではない降水システム(線状に伸びない団塊状のもの)で発生しています。
Q33
500m高度という低空では水蒸気が流入しようが、凝結はしないのではないですか。
A33
加藤:積乱雲の発生・発達条件で説明したように、大気下層に大量の水蒸気があること、その水蒸気が上空に持ち上げられることと述べました。大雨時には下層1kmぐらいの水蒸気が上空に持ち上げられて、大量の降水がもたらされていることがわかっています。
Q34
積乱雲の発生・発達条件で説明したように、大気下層に大量の水蒸気があること、その水蒸気が上空に持ち上げられることと述べました。大雨時には下層1kmぐらいの水蒸気が上空に持ち上げられて、大量の降水がもたらされていることがわかっています。集中豪雨域が西日本ではなく、東北で起きているのが今年の現象ですが、統計的に珍しい現象ですか。
A34
加藤:数では西日本で発生する方が断然多いです。東北、特に青森で今年のような大雨は今までに発生したことはありません(数年前青森で講演する際にかなり調べてみました)。
Q35
1地点あたりの猛暑日の日数が年間で2日というのはやたら少ないと思いましたが、全国平均で北海道の北部、東部も含むと統計値がぐっと小さくなるのでしょうか。
A35
米山:ご紹介したのは、気象庁が出している全国13地点(網走、根室、寿都、山形、石巻、伏木、銚子、堺、浜田、彦根、多度津、名瀬、石垣)の平均です。これは、猛暑日出現の長期変化の傾向(温暖化等の影響)を調べる目的で選ばれており、大都市や都市化の影響が大きいところは環境の変化(設置場所の変更や、周囲の建物が変わるなど)により観測データの均質性が保たれないためあえて外しています。近年(1992~2021年の30年間)の平均2.5日は、1910~1939年の約0.8日に比べ3倍以上増加していることを表した図とご理解ください。なお、ご指摘・ご想像のとおり、例えば都心に限定すると、最近10年では猛暑日が年間で6~8日出現しています。
Q36
気塊は鉛直方向の高度別にわかれて動いていくので、気柱の積算水蒸気量の多いエリアを判別してもそれが予測には役立たないのではないでしょうか。「大気の川が空に飛ぶ」というと、水蒸気気塊が発散するのかと思うのですが、なぜ「流れる」と言わないのでしょうか。
A36
米山:ここで「飛ぶ」はまだ一般的に知られていない現象を強調するために、比喩的に使っています。なお、水蒸気の積算量は主に下層(ここでは高度約3km以下)で決まるので、それが陸の地形などの影響で上昇して雲となるかなど予測の上で必要な情報になります。もちろん、積分値ではなく、高度別の水蒸気量を監視できるようになると、予測能力向上が大いに期待できます。