聡1.はじめに台風接近時に国や地方自治体等が的確な防災対策を行う上で、台風の進路や勢力等に関する情報が必要となる。情報が提示されるが、観測・予測精度の問題や情報伝達の観点からの問題などから、具体的な数値ではなく、強さをいくつかのカテゴリーに分類した指標が使われることもある(表1)。同様な指標は竜巻に対しても導入されており、Fujitaスケールと呼ばれる(Fujita,1981)。これは、実際の現地での被害状況から竜巻の強度(風速)を推定することを視野に分類されたものである。構造物などの時代の変化に応じて、現在はその修正版が利用されている(http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/toppuu/tornado1-2-2.html)。短時間で台風並みの強度に達することから時に大きな被害をもたらすことがある。(1980)は、このような急速に発達する低気圧の指標として以下のような発達率を定義した。(1)ここで、pは低気圧中心の海面気圧、tは時間、θは緯度を表す。防災情報の観点からは、発達率もさることながら、台風と同様に強さを表す指標も必要と考えられる。(2002)は、地上天気図に基づき米国東海岸域に大雪などの被害をもたらす低気圧(Nor’Easters)を対象として、以下に示す指標を組み合わせて低気圧の強度を分類する手法を提案した。(2)(3)(4)図1:(a)台風(1991年19号)と(b)爆弾低気圧(2013年1月14日)の風速分布。風速データと気圧はJRA55を利用。(1980)が提唱した低気圧の発達率と同じ指標であり、過去に米国東海岸域に被害をもたらした低気圧に急発達したものが多い事実を踏まえたものである。二つ目の指標は、低気圧の中心気圧と平均的な大気の気圧との差であり、台風の強度に用いられるものと同じである。同心円状の構造を持し、旋衡風バランスに近い台風と比べると前線を伴うなど空間構造が複雑な低気圧では、中心気圧だけで強風の指標を表せるとは限らない(図1)。そこで、地衡風バランスの関係に基づき、低気圧と周辺の高気圧との気圧差の指標ICも取り入れている。最終的な強度指標は、上記の3つの指標の合計で表される。対応関係を調べ、その有効性を検討している。Powerful但し、米国東海岸へ吹き込む強い北東風並びに大雪をもたらすNor’Eastersと呼ばれる低気圧を対象としていることから、東海岸に位置する低気圧と北西部の北米大陸上に位置する高気圧との気圧差から指標ICを求めている。地理的な状況が異なる日本周辺では、爆弾低気圧は太平洋側のみならず日本海側も通過するため、どの位置の高気圧を指標に用いるのか特定することは難しく、対象範囲の位置に制約をかける指標の利用は問題がある。(2001)は再解析データを利用し、米国東海岸に低気圧など総観規模に伴いもたらされる極端現象を対象とした客観的なランク付けの手法を提案した。再解析データを利用し、まず各物理変数に対して以下の正規化偏差を定義する。(6)ここで、Xは高度場Z、温度T、風速W、湿度qであり、μは変数Xの気候値、σはその標準偏差である。30年の期間から作成した気候値でも日以下のデータではノイズが残るため、スムーズな変化とするために21日平均を施す。標準偏差σも21日平均した気候値μからの偏差に基づき計算している。これらを用いて求めた各変数の偏差を次のように対流圏全体に対して鉛直平均した指標を求める。(7)(8)(9)(10)ここで、風速については、UまたはVのいずれかの最大値を使う。実際には、Vの方がずれは大きいことが多いことが指摘されている。Maxは解析する領域での最大値を意味する。上記の4つの偏差指標を平均したものを対流圏全体の指標とする。(2001)は、この方法で実際に大きな被害をもたらした低気圧を抽出することにある程度の成功を収めている。下層の水蒸気フラックスを変数に選び、カリフォルニア北部の豪雨をもたらす気象場を調べている。(2007)では、ヨーロッパにおける暴風インデックスとして、以下の指標を提示している。(12)ここで、関数Iは以下のように定義される。jは東西、南北方向の各格子点番号である。Nは対象とする格子の範囲である。各格子点での人口密度Pi,jを加味すれば暴風による暴露人口を評価するハザード指標(14)が定義される。ここで、(15)である。(2007)の方法は、本質的には同じと言える。(2007)の手法に従い爆弾低気圧に伴う暴風指標を求めることとする。これは、風の被害の情報として、平均値や標準偏差を使うよりも基準耐風値に関連付けられるパーセンタイル値を使う方が直感的と思われるからである。V10mは解像度などの問題により実際よりも過小評価されているが、再解析データから求めたパーセンタイル値を使い相対的な強度を求めるので、その影響は小さいと考えられる。ここでは、暴風インデックスを(16)と定義する。日本における過去の爆弾低気圧による被害情報の抽出状況との対応から98パーセンタイルから95パーセンタイルに変えている。広範囲に長時間影響する場合の方が社会的な影響が大きいので時間方向にも積算している。V10mの値が再解析に用いられているモデルの地形に影響を受けていることも踏まえ、海陸分布LはJRA55のデータを用いる(図2)。時間の基準に関しては、低気圧の中心から1000kmの範囲に定義した陸上があれば日本に影響を与えたと判断し、低気圧が離れれば影響はないと判断している。図2:2007年1月上旬の爆弾低気圧の経路とJRA55の海陸分布(灰色の部分)。水平解像度は1.25°で、時間分解能は6時間である。解析に用いた期間は1979年1月から2018年12月までである。日本に影響を与えた全爆弾低気圧の発達率と暴風インデックスの頻度分布を図3、図4に示すが、極端な事例の頻度分布は同じような傾向が見られる。発達率と暴風インデクスの関係を見ると1対1の対応は見られない(図5)。日本から離れていれば急発達しても日本への影響は限定的になるためである。日本への影響という観点からは、低気圧が日本海側に位置すること太平洋側に位置することによる差はあまり見られない(図6)。暴風インデックスに影響を与えているのは、低気圧の西側の風である特徴は見られる(図7)。後面での狭い範囲で風速が急激に増加する傾向が見られ、この風速の影響が暴風インデックスに強く影響しているものと考えられる。図3:日本に影響を与えた爆弾低気圧の発達率の頻度分布。図4:日本に影響を与えた爆弾低気圧の暴風インデックスの頻度分布。図5:日本に影響を与えた爆弾低気圧の発達率と暴風インデックスの関係。図6:各爆弾低気圧に対して6時間毎に求めた暴風インデックスが最大の時の位置。図7:日本に影響を与えた爆弾低気圧の暴風インデックス上位12事例。