| Project/Area Number |
23K25426
|
|---|
| Project/Area Number (Other) |
23H00729 (2023)
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2023) |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 04010:Geography-related
|
|---|
| Research Institution | Japan, Meteorological Research Institute |
|---|
Principal Investigator |
川瀬 宏明 気象庁気象研究所, 応用気象研究部, 主任研究官 (20537287)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小熊 宏之 国立研究開発法人国立環境研究所, 生物多様性領域, 室長 (10342734)
福井 幸太郎 公益財団法人立山カルデラ砂防博物館, 学芸課, 学芸課長補佐 (10450165)
庭野 匡思 気象庁気象研究所, 気象予報研究部, 主任研究官 (10515026)
飯田 肇 公益財団法人立山カルデラ砂防博物館, 学芸課, 学芸課長 (70574309)
石濱 史子 国立研究開発法人国立環境研究所, 生物多様性領域, 主幹研究員 (80414358)
白石 俊明 公益財団法人立山カルデラ砂防博物館, 学芸課, 主任学芸員 (90759028)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000)
Fiscal Year 2026: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2025: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2023: ¥8,320,000 (Direct Cost: ¥6,400,000、Indirect Cost: ¥1,920,000)
|
|---|
| Keywords | 山岳域の積雪分布 / 北アルプス / 積雪の再分配 / 地域気候モデル / 気候変動 / 地球温暖化 / 北アルプスの雪 / 氷河・雪渓 / 高山生態系 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
標高3000m級の山々が連なる北アルプスには、日本で唯一氷河が現存し、高山特有の生態系が存在する。北アルプスの高山環境の形成には、雪の再分配過程が重要な役割を果たしている。本課題では、雪の再分配過程を考慮したサブkmスケールの気象・積雪モデルを開発し、北アルプスの不均一な積雪分布の再現に挑む。同時に、現地での気象・積雪観測、衛星リモートセンシング技術を活用し、北アルプスの積雪・植生分布の実態把握を行う。植生分布推定モデル等も併用し、今後の温暖化が高山環境に及ぼす影響を評価する。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
1980年10月から2024年8月までの45年間を対象に、1kmメッシュの気象研究所非静力学地域気候モデルを用いて、気象庁第3次長期再解析からの力学的ダウンスケーリングを実施した。山岳域と平野部との積雪の年々変動を比較すると、概ね似た変動を示したが、平野部で多く山岳部では少ない年、あるいはその逆の年が存在することが分かった。雪が多いとされる56豪雪（1981年）と59豪雪（1984年）の年は、今回の計算でも45年間の上位２位となった。1km格子で計算された風の収束などの情報を元に、積雪変質モデルSMAPにおいて雪の吹き溜まり計算のためのモデルの構築を開始した。
立山黒部アルペンルート沿いの積雪分布状況を把握するため、美女平（標高1200m前後），大観台（標高1400m前後），弥陀ヶ原（標高1800-1950m），室堂（2350-2600m）にてUAV＿Lidarを用いた積雪分布観測を行った。観測日は美女平と大観台が2024年4月15日，弥陀ヶ原と室堂が2024年4月6日である．樹林下でも誤差0.2m程度の良好な積雪深データが得られた。観測結果は雪氷研究大会（2024・長岡）と日本地理学会2025年春季学術大会にて発表した。
立山西斜面に設置された定点カメラの画像を用いて、機械学習による植生群落のマッピング手法を開発した。2012年から2021年に撮影された画像を解析した結果、ササ類の分布が10年間で約40％拡大していることが判明した。分布が拡大した箇所を対象にHabitat Suitability Model（HSM）を構築し、融雪の早期化によるササ類の分布拡大を予測した。現地データ取得体制の構築として、北アルプス白馬岳における気象観測および雪渓撮影用カメラ設置の環境省許認可を取得したほか、北アルプス爺ヶ岳稜線での積雪深推定のための予備調査を実施した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初計画した数値モデルによる計算及び現地での積雪観測が予定通り行われている。
|
| Strategy for Future Research Activity |
1km格子で計算した結果から、さらに高解像度の気象モデルを用いてより詳細な降雪・積雪分布のシミュレーションを行う。また、積雪変質モデルに雪の再分配過程を構築し、気象モデルで計算された風や降雪量データを元に積雪の再配分の計算を行う。
立山カルデラ砂防博物館及び国立環境研究所が観測した積雪・積雪被覆データと、気象モデルによるシミュレーションの結果を比較し、過去の高山の積雪分布の再現性の検証及び積雪分布の復元を行う。
|
