| 研究課題/領域番号 |
19H01377
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分04010:地理学関連
|
|---|
| 研究機関 | 気象庁気象研究所 |
|---|
研究代表者 |
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)
|
|---|
| 研究分担者 |
野沢 徹 岡山大学, 自然科学学域, 教授 (10311325)
大庭 雅道 一般財団法人電力中央研究所, サステナブルシステム研究本部, 主任研究員 (40466660)
西井 和晃 三重大学, 生物資源学研究科, 准教授 (50623401)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
16,770千円 (直接経費: 12,900千円、間接経費: 3,870千円)
2022年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2021年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2020年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2019年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
|
|---|
| キーワード | 積雪が稀な地域の大雪 / 南岸低気圧 / データレスキュー / 地域気候モデル / 地球温暖化 / 降雪 / 自己組織化マップ / 太平洋側の大雪 / 区内気象観測 / 大雪発生ポテンシャル / 降雪が稀な地域での大雪 / 雪の将来予測 / 積雪のデータレスキュー / 降雪・積雪の将来変化 / 大雪 / 区内観測 / 太平洋側の降雪 / 稿積雪の将来変化 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本州の太平洋側などの降雪頻度の低い地域を対象に、退蔵された過去の積雪データを救出し、過去の積雪分布図及び大雪の起こりやすさを指標化した大雪発生ポテンシャルマップを作成する。同時に、数値シミュレーションや機械学習を用いて大雪を引き起こす気象場を明らかにする。また、地球温暖化が進行する将来においても大雪発生ポテンシャルマップを作成し、各地域の雪害対策や地球温暖化適応策に活用可能な情報を創出する。
|
| 研究成果の概要 |
積雪が稀な地域を対象に、過去の区内気象観測データ(1958年～1978年)から積雪データをデジタル化した。デジタル化したデータを用いて、関東や東海、山陽を対象に過去の大雪事例の抽出及び、大雪の統計解析を実施した。関東地方の1969年3月の大雪事例については、区内気象観測の積雪と数値シミュレーションの結果が整合的であることを確認した。一方、大雪の発生と大気循環場との関係を調べるために、長期再解析データや大規模アンサンブル気候予測データを用いた自己組織マップ（SOM)解析を実施した要因分析を行った。また、気象モデルを用いた過去及び将来予測実験を元に、稀な大雪の将来予測を実施した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
東日本や西日本の太平洋側は、降雪頻度が低いことから雪への備えが脆弱であり、ひとたび大雪となると大きな雪災が発生する可能性がある。ただ、これらの地域には気象庁の積雪観測点が少なく、過去の大雪の実態把握が困難であった。一方、1978年以前は、気象庁から委託する形で、太平洋側でも多くの積雪観測が行われていたが、まだデジタル化が行われていなかった。本課題でこれらのデータのデジタル化を行うことで、過去の太平洋側の大雪の検出や積雪の面的把握が可能となる。また、近年主流となっている気象モデルを用いた数値シミュレーションの精度検証ができ、同モデルを用いた積雪の将来予測の精度担保にも貢献できる。
|
