南岸低気圧による関東地方の降雪について

 2018年1月22日、関東地方は予想を上回る量の降雪に見舞われ、交通網に大きな影響を与えるなど、様々な被害が生じました。その降雪は南岸低気圧によるものでした。

 ここでは、南岸低気圧による関東地方の降雪について知られていることを簡単にまとめました*1。なお以下での時刻はすべて日本時刻とします。

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南岸低気圧

 気象庁予報用語では、「南岸低気圧」とは「日本の南海上を主として東~北東に進む低気圧」と定義されています(気象庁, 2017)。ここで「南海」の定義は明らかではありませんが、ここではそれは問題ではありません。

 さて、冬の南岸低気圧が関東地方に雪をもたらしがちであるとよく言われます。その特徴について説明します。関東地方に降雪をもたらす南岸低気圧には、

  1. 低圧部が東西に扁平な形をしており、
  2. その低圧部に沿うように東西にのびる前線(温度集中帯)が存在する

という特徴があるようです(高野, 1999)。

 では、2018年1月22日の事例ではこのような特徴があったのか見てみましょう。

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図1:(左)2018年1月22日21時 地上天気図(部分) / 出典:気象庁、(中央)2018年1月22日21時 850 hPa 気温*2 / 出典:京都大学、(右)2018年1月22日21時 赤外画像 / 出典:高知大学

 図1左より、等圧線の形を見ると、等圧線は南西-北東方向へ扁平した形になっています。また図1中央から、地上天気図に描かれる前線に対応した温度集中帯のほかにも、関東地方南部付近にも温度集中帯が観られます。これによる潜在的な前線帯に対応して、赤外衛星画像(図1右)では、低気圧周辺の雲域とは別に、北側にも組織的な雲域が確認できます。

 こうした特徴がゆえに、南岸低気圧は北から寒気を南下させつつ、中心から北に離れたところでも降水をもたらすことができると考えられます。

 冬季、南岸低気圧により関東地方で「降水あり」と予想されると、

  1. 降水の種類が「雨」か「雪」か決定し(雨雪判別)、
  2. もしそれが「雪」であれば、降雪量を推定する

という手順で予報作業が進みます。

 以下では、雨雪判別と降雪量の推定方法について述べます。

雨雪判別

低気圧の位置

 先ほど、南岸低気圧は寒気を南下させると同時に北に降水域をもつために関東地方に雪が降りうると述べました。南岸低気圧がそれよりも本州に近づくと、暖気に触れるために温度が上がり降水形態は雨になると考えられます。逆に低気圧が充分に離れてしまうと、そもそも降水自体ありません。となると、関東地方で雪が降るためには、近すぎずもせず遠すぎもしない「ちょうどよい位置」があるのではないかと考えてもよいのではないでしょうか。
 実際、八尾ほか(2001)は「八丈島(33°07'N)〜三宅島(34°05'N)」が、柴山(1974)は「八丈島(33°07'N)〜鳥島(30°29'N)」が、その「ちょうどよい位置」に当たると報告しています(図2)。しかしながら本州にかなり接近していながら雪であった事例もあるので(例えば2006年2月7日の事例)、これを信頼できる指標として使うことは難しいように思えます。

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図2:三宅島・八丈島鳥島の位置関係 / 出典:電子国土Web(国土地理院

地上気温と相対湿度

 さて低気圧の位置をもとに雨雪判別することはこんなんだとわかったいま、別の方法を考える必要があります。それは、地上気温と相対湿度による方法です。
 気温が関係することは直感的に明らかだと思いますが、相対湿度も関係することは必ずしも自明ではないので、少し説明します(松尾, 2001)。
 南岸低気圧により地上で雨が観測される場合、ふつう上空では雪であり、それが融解することにより雨が観測されています。
 相対湿度が100%のときは、雪片は温度0℃の高度を通過するとすぐに融解し始めます。融解は、

  1. 周辺の0 ℃以上の大気から熱伝導により雪片に流入する熱と、
  2. 雪片に流入する水蒸気が雪片表面で凝結する際の潜熱

により、雪片表面から進んでいきます。こうして最終的には雨になります。このときの融解層(霰の層)の厚さは雪片の粒径や気温減率などの関数です。通常の切片の粒径(5〜10 mm)と通常の大気の気温減率(6 ℃/km)を仮定すると、この層の厚さは200〜300 mになるそうです。
 しかし雪片が未飽和の大気を通過するときは、雪片はすぐには融解しません。というのも、未飽和大気では、雪片表面で昇華することによる冷却効果があるからです。0 ℃高度よりも数百m下までの層では、この冷却効果が、先ほどのふたつの昇温効果を上回り、雪片は融けません。このようにして、0 ℃高度よりも下に、雪片が融けない層が計算されます。理論的な計算によると、この層の厚さは、相対湿度90%で120 m、相対湿度50%では700 mあるそうです。通常の大気の気温減率(6 ℃/km)を当てはめると、これは前者では0〜0.7 ℃、後者では0〜4.2 ℃に当たります。
 したがって、気温がより低いほど、そして相対湿度がより低いほど、より雪になりやすいと考えることができます。

 測候所の観測記録により降水種別・地上気温・地上相対湿度の関係を調べた結果を図3に示します(古市, 2009)。図3の3枚の図は、地上気温を横軸に、地上相対湿度を縦軸に取っています。図3左は雪のデータをプロットしたもの、図5中央は雨のデータをプロットしたものです。これらからわかるとおり、雪は図の左下、つまり低温・低相対湿度の領域を占有しており、雨は図の右上、つまり高温・高相対湿度の領域を占めています。これは先ほど得た知識と符合します。しかしよく見るとこれらふたつは重なっている領域があり、この部分は確率的に言うほかありません。その結果を示したのが図3右です。図3右の青線には、0.05、0.5、0.95とラベルされた3本の青線があります。これは雨の出現頻度です。これに合うように3本の赤線が引かれています。この図において、

  • 右上の赤線よりも右上の領域 … 「雨」(雨の出現確率0.95以上)
  • 中央の赤線と右上の赤線の間の領域 … 「雨か雪」(同0.5以上0.95未満)
  • 左下の赤線と中央の赤線の間の領域 … 「雪か雨」(同0.05以上0.5未満)
  • 左下の赤線よりも左下領域 … 「雪」(同0.05未満)

と判別されます。

 

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図3:(左)降水種別判別図と雪の実況値、(中央)降水種別判別図と雨の実況値、(右)雨の等出現確率線(青線)と雨雪境界線(赤線)。赤線:左下:「雪」と「雪か雨」の境界線、中央:「雪か雨」と「雨か雪」の境界線、右上:「雨か雪」と「雨」の境界線。青線:左下:雨の出現確率が0.05、中央:雨の出現確率が0.5、右上:雨の出現確率が0.95。調査対象期間は2004〜2008年冬季で、雨のサンプル数は34002、雪のサンプル数は28631に及んだという。 / 出典:古市(2009)

 Twitterの質問箱で雨雪判別をお願いされたときに予想図を上げただけで済ませましたが*3、それは次の計算をして線引しただけなのです。
  d := RH + \frac{10}{9}T

  • 「雨」 (d \geq 10.5
  • 「雨か雪」 (9.75 \leq d < 10.5
  • 「雪か雨」 (8.75 \leq d < 9.75
  • 「雪」 (d < 8.75

ここにRHは相対湿度(%)、Tは温度(℃)です。GrADSを使えば簡単に作れるので、興味のある方はやってみたら如何。

降雪量の推定

 さて、先ほどの雨雪判別で雪のおそれありと判別されたら、次は降雪量を推定する作業に入ります。
 降雪量は、降水量に適当な係数を乗算して求めます。この係数は雪水比と呼ばれています。式で書くと、
  降雪量 (cm) = 雪水比 \times 降水量 (mm)
となります。ここで雪水比は主に気温の関数だと考えられており、おおよそロジスティック関数に乗るとされています(古市, 2009)。

 図4に、1989~2012年の南岸低気圧の積雪事例により、関東地方の南岸低気圧に特化した雪水比を調査した結果を示します(牧野, 2014)。降雪量予想には、こうして得られた雪水比をもとに推定されています。

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図4:気温階級別の雪水比の平均値と箱ひげ図 / 出典:牧野(2014)

 ただし、降った雪がそのまますべて積もるとは限らず、ここでの数字は積雪深と対応するとは限らないことに注意する必要があります。

参考文献

  • 牧野眞一. (2014). 南岸低気圧による関東地方の降雪時の気象特性. 平成25年度予報技術研修テキスト, 気象庁予報部, 28-38.
  • 気象庁. (2017). 気象庁|予報用語 気圧・高気圧・低気圧に関する用語. (2018年2月13日閲覧) http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/yougo_hp/haichi1.html
  • 高野功. (1999). 冬季の南岸低気圧と新しい低気圧モデル-1994年2月12日の事例-. 気象研究ノート, 193, 195-202.
  • 八尾孝, 山口俊一, 松原竹男. (2001). 南岸低気圧による関東・甲信地方の大雪(2001年1月27日). 平成13年度量的予想研修テキスト, 気象庁予報部, 14-27.
  • 柴山武. (1974). 降雪の予報. 天気予報指針(実用偏), 気象庁予報部, 253-277.
  • 松尾敬世. (2001). 雪と雨をわけるもの. 天気, 48(1), 33-37.
  • 古市豊. (2009). 最大降雪量ガイダンス. 平成21 年度数値予報研修テキスト, 気象庁予報部, 27-36.

*1:ここでの話は主に牧野(2014)を参照しました。

*2:描画にはGeorge Mason UniversityのGrADSを使いました。

*3:https://twitter.com/leafytree12/status/954884027839799297