共同研究報告書


研究区分 一般研究

研究課題

 吹雪・雪崩災害予測のための降雪粒子自動観測装置および自動解析スキームの開発
新規・継続の別 継続（H30年度から）
研究代表者／所属 北海道大学大学院理学研究院
研究代表者／職名 教授
研究代表者／氏名 稲津將

研究分担者／氏名／所属／職名
　
氏　　名
所　　属
職　　名

1

 白川龍生 北見工業大学 准教授

2

 川島正行 北大低温研

研究目的 本研究の目的は、吹雪・雪崩災害予測に不可欠な降雪粒子自動観測装置および自動解析スキームの開発である。理論的には雪の粒子が地表面に達するとき、さまざまな大きさの降雪粒子が最適充填するように積もる。平成30年度において開発を行った機器により、令和元年度では降雪粒子の大きさと落下速度の観測を行った。令和2年度は、多地点観測の結果を気象モデルと比較する予定である。そのとき、令和元年度に開発した混合確率分布の粒径・落下速度分布への適用を利用する。
　　
研究内容・成果 北海道内5地点（札幌・旭川・北見・帯広・苫小牧）で実施した降雪粒子観測の粒径と落下速度の計測データを利用して、あられ、雲粒付結晶、雲粒なし結晶といった大まかな降雪種を判別した。世界的に普及しているフラックス・スキャン型の観測装置ではマッチング・エラー等の問題があることから、本共同利用研究で開発したディスドロメターは過去の研究例を参考にボリューム・スキャン型とした。これらを5地点に展開し、測器限界の範囲内で妥当なデータを取得することに成功した。また、粒径・落下速度データから混合確率分布を推定する方法を機械学習を援用して提案した。その結果、貴所で同時に観測している2DVDデータと比較すると、マッチングエラーのない点で、本共同研究で開発した測器の方が優れていることがわかった。この内容はKatsuyama et al. (2020，2021)として論文に公表した。
次に、観測データを利用して気象モデ ルにおける雲微物理スキームの評価を行った。その結果、観測事例の範囲内であるものの、1-momentスキームに比して、2-momentスキームの方が降雪種を特徴づける粒径・落下速度の関係を正しく表現できることが、示唆された。この結果は、Kondo et al. として論文にまとめ、現在、改訂中である。
　　
成果となる論文・学会発表等 Kondo， M.， Y. Sato， M. Inatsu， and Y. Katsuyama， 2021: Evaluation of cloud microphysical schemes for winter snowfall events in Hokkaido: A case study of snowfall by winter monsoon. Scientific Online Letters on the Atmosphere， in revision.
Katsuyama， Y.， and M. Inatsu， 2021: Advantage of volume scanning video disdrometer in solid-precipitation observation. Scientific Online Letters on the Atmosphere， 17， 35-40.
Katsuyama， Y.， and M. Inatsu， 2020: Fitting precipitation particle size-velocity data to mixed joint probability density function with the expectation maximization algorithm. Journal of Atmosphere and Ocean Technology， 37， 911–925.