| 研究課題/領域番号 |
16K01340
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
自然災害科学・防災学
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| 研究機関 | 国立研究開発法人防災科学技術研究所 |
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研究代表者 |
中井 専人 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 雪氷防災研究部門, 総括主任研究員 (20360365)
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| 研究分担者 |
橋本 明弘 気象庁気象研究所, 予報研究部, 主任研究官 (20462525)
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| 研究協力者 |
山口 悟
本吉 弘岐
山下 克也
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 降雪 / 新積雪 / SSA / 雲物理 / レーダー / メソ気象学 / 雪氷学 / 気象モデル / 比表面積 / 新積雪密度 / 偏波レーダー / 雪氷災害 / 雪崩 |
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| 研究成果の概要 |
新雪のSSA(比表面積)の測定を行い、102事例のデータを取得、解析した。新雪のSSAの値は降雪粒子のタイプによって大きく変化し、かつ気象条件や総観場、レーダーによる雪雲の種類にも依存することを示した。降雪起源の弱層になる可能性がある低気圧型で降った新雪のSSAの値は、冬型で降った新雪の値に比べて小さかった。また、長岡において観測と経験式を用いて得られた新雪SSAと数値実験から得られた雲粒寄与率とを比較した結果、日平均値においては雲粒寄与率の推移がSSAのそれと似た傾向を示し、数値モデルからのSSA推定の可能性が示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
新雪のSSAという新しい指標を使うことで、今まで記述できなかった、降雪粒子が持つ履歴情報を積雪変質モデルに導入できる可能性を示すことができた。これは、社会的には、降雪起源の弱層になりやすい降雪となりにくい降雪を区別した予測の可能性を示唆したものである。
さらに、数値気象モデルそのものについても、本研究の雲物理過程寄与率の診断手法は、将来の雲物理スキーム改良による新積雪物理量の予報の可能性を示した。これは例えば2014年の関東甲信の大雪の時に多発したような、降雪種起源の表層雪崩の予測にも役立つと期待される。
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