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J-GLOBAL ID：201802218814584596   整理番号：18A1760349

雲解像数値天気予報モデルを用いた2017年7月の北部九州豪雨事象の間に線状降水帯によって引き起こされた降水の予測可能性

Predictability of Precipitation Caused by Linear Precipitation Systems During the July 2017 Northern Kyushu Heavy Rainfall Event Using a Cloud-Resolving Numerical Weather Prediction Model

著者 (3件)： KATO Ryohei (National Res. Inst. for Earth Sci. and Disaster Resilience, Ibaraki, JPN) ,  SHIMOSE Ken-ichi (National Res. Inst. for Earth Sci. and Disaster Resilience, Ibaraki, JPN) ,  SHIMIZU Shingo (National Res. Inst. for Earth Sci. and Disaster Resilience, Ibaraki, JPN)
資料名： Journal of Disaster Research  (Journal of Disaster Research)
巻： 13  号： 5  ページ： 846-859  発行年： 2018年10月01日 
JST資料番号： F1399A  ISSN： 1881-2473  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 2017年7月5-6日に北部九州(日本)で発生した線状降水帯に関わる豪雨は福岡県,大分県に激しい被害を引き起こした。地上雨量計を用いた統計的調査によると,豪雨は6,12時間の累積雨量に対しては記録された歴史上最も激しい物の一つで,豪雨は9時間に渡って局所的に継続したので異常であった。この事象に対する線状降水帯に関わる降雨の予測可能性を,水平格子間隔1kmの雲解像数値天気予報モデルを用いて調べた。初期計算時刻を豪雨の数時間から直前まで(7月5日の日本標準時間で9:00,10:00,11:00および12:00)とした実験では複数の線状降水帯の発達が予測されたが,線状降水帯の予測においてはいくつかの変位誤差があった。しかし,定常線状降水帯を適切に予測することはできなかった。この予測から線状降水帯が次々に形成し東向きに移動したことが分かった。初期時刻が豪雨が始まる直前の7月5日の12:00である比較的正確な予測において,予測精度を7月5日の12:00から18:00までの6時間(最も降雨の激しかった期間)累積降水(P6h)を用いて評価した。豪雨地域の周辺の100km×40kmの地域におけるP6hの平均は解析および予測とほぼ等しく,豪雨地域周辺の全降水量が予測可能であることを示している。定量的予測精度のフラクションスキルスコア(FSS)を用いた評価の結果,P6h≧50mm(150mm)の累積降雨に対する有用な予測(FSS≧0.5と定義される)を生成するためのモデルにおいては25km(50km)またはそれ以上の位置の差が許容されるべきであることが分かった。本研究で調べた定量的予測精度は,予測降水データの使用を調べるための基本的情報となりうる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *豪雨 ,  降水 ,  *数値予報 ,  *レインバンド ,  予測可能性 ,  降雨量 ,  福岡県 ,  大分県 ,  *シミュレーションモデル ,  *雲モデル ,  九州地方
準シソーラス用語： 雨量 ,  *雲解像モデル ,  *数値天気予報 ,  *線状降水帯 ,  予測精度 ,  累積雨量

分類 (1件)： 中小規模擾乱,降水特性  (DC05120X)

引用文献 (36件)：

• [1] Fire and Disaster Management Agency, “The state of damage and support of firefighting institutions etc. for the heavy rain accompanying a Baiu front from 30 June, 2017 and Typhoon No. 3 (No. 71),” p. 22, 2017 (in Japanese), http://www.fdma.go.jp/bn/a9b0e210764154f3a5e5eb29b6a4cb884618e586.pdf [accessed April 9, 2018]
• [2] T. Kato, “Vertical wind shear and moisture of the atmosphere for the formation mechanism of linear precipitation systems, Training text for prediction technique in 2014, Section 6, Technical document for quantitative forecast (No.20),” Forecast Division, Forecast Department, Japan Meteorological Agency, 2015 (in Japanese), http://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/yohkens/20/chapter6.pdf [accessed April 9, 2018]
• [3] Meteorological Research Institute, Japan Meteorological Agency, “Formation mechanisms for Heavy rain around Hiroshima City on 20 August, 2014 -Stationarity of linear precipitation systems and accumulation of water vapor around Bungo Channel-,” Report for press release of Meteorological Research Institute, Japan Meteorological Agency, 6pp., 2014 (in Japanese), http://www.mri-jma.go.jp/Topics/H26/260909/Press_140820hiroshima_heavyrainfall.pdf [accessed April 9, 2018]
• [4] Meteorological Research Institute, Japan Meteorological Agency, “Formation mechanism for Kanto Tohoku heavy rain in September, 2015 -Continual inflow of warm and moist air from two Typhoons and formation of large number of linear precipitation systems-,” Report for press release of Meteorological Research Institute, Japan Meteorological Agency, 5pp., 2015 (in Japanese), http://www.mri-jma.go.jp/Topics/H27/270918/press20150918.pdf [accessed April 9, 2018]
• [5] H. Tsuguti and T. Kato, “Objective extraction of heavy rainfall events and statistical analysis on their characteristic features,” Tenki, Vol.1, pp. 455-469, 2014 (in Japanese).

タイトルに関連する用語 (10件)： 雲 ,  解 ,  数値天気予報 ,  モデル ,  九州 ,  豪雨 ,  事象 ,  線状降水帯 ,  降水 ,  予測可能性