共同研究報告書


研究区分 一般研究

研究課題

 札幌の積雪における融解水流出過程の解明とモデル化
新規・継続の別 新規
研究代表者／所属 気象庁気象研究所
研究代表者／職名 主任研究官
研究代表者／氏名 庭野匡思

研究分担者／氏名／所属／職名
　
氏　　名
所　　属
職　　名

1

 大河原　望 気象庁気象研究所 室長

2

 谷川朋範 気象庁気象研究所 主任研究官

3

 青木輝夫 国立極地研究所 特任教授

4

 的場澄人 北大低温研

研究目的 我々はこれまで、低温科学研究所露場での各種観測に取り組み、気象庁の領域大気モデルLFMと積雪変質モデルSMAPの結合システムLFM-SMAPなどの開発を進めてきた。本システムによる解析積雪深・降雪量および降雪短時間予測の面的な情報は気象庁HP「今後の雪」においてリアルタイム閲覧可能である。現在、このLFM-SMAPを、気象庁が発表する融雪出水に起因する浸水害予測においても有効活用することを検討している。そこで、本研究では、SMAPが計算する融解水の積雪系外流出のタイミングと量の妥当性の検証を行う。そのために、低温科学研究所露場において、積雪断面観測、積雪熱・水収支観測、積雪光学特性観測、および積雪不純物観測を継続する。
　　
研究内容・成果 　本研究では、積雪変質モデルSMAPを低温研観測露場で取得された現地気象・放射観測データで駆動して、SMAPが計算する融解水の積雪系外流出のタイミングと量の妥当性の検証を行った。検証に使用するデータは、露場の土壌内部5 cm深、15 cm深、および30 cm深における含水率である。つまり、本研究では、SMAPモデル単体ではなく、SMAPモデルを専用の土壌サブモデルと結合した状態[1]で数値シミュレーションを実施した。一般に、積雪変質モデルなどを含む陸面モデルによる積雪シミュレーションを行う場合、計算される積雪深（および融解水流出のタイミングと量）の季節変化はモデルに入力する降水量に大きな影響を受ける。一方で、冬期の降水量は、雨量計による降雪捕捉の難しさゆえに、大きな観測誤差を持つことが知られている。観測された降水量を捕捉率補正する方法がいくつか提案されているが、現状、完全な補正法は存在しない。そこで、モデルに入力する降水量の誤差の影響を除くために、降水量の代わりに観測された積雪深をモデルに入力することとした。2018-2021冬期に取得された観測データを用いてモデルを検証したところ、融解水の土壌深部への浸透が十分に計算出来ていないことが分かった。SMAPモデルの土壌サブモデル[1]における液体水の鉛直移動計算では、Richardsの式とvan Genuchtenモデルを組み合わせて計算しているが、その計算過程では土質依存のパラメーターが多く用いられているため、それらを最適化することが必要であることが示唆された。ゆえに、本来の研究目的である、融解水の積雪系外流出のタイミングと量の妥当性の検証を行うためには、土壌内部の含水率を用いるのではなく、融雪水量計（ライシメーター）を用いる方が、より直接的で適切である可能性が考えられた。なお、土壌内部2 cm深、5 cm深、15 cm深、30 cm深、50 cm深、100 cm深の地温についても併せて検証を実施したところ、こちらは良好な精度を得られていることが分かった。このことは、地温のシミュレーションと土壌含水量のシミュレーションは、お互いに大きく依存しているわけではないことを示唆している。本研究に関連する成果はIUGG2023において口頭発表された。
　なお、今後も本モデルシステムの改良を継続すべく、今年度も、低温科学研究所露場において地上気象・放射連続観測を実施した。冬期間には、地上設置型改良全天分光日射計による積雪表面付近の積雪粒径・光吸収性不純物濃度の遠隔測定、積雪断面観測、及び積雪サンプリングを実施した。積雪サンプルは気象研に冷凍状態で輸送し、積雪中光吸収性不純物濃度の測定を実施した。複数の観測データ提供依頼にも随時対応した。

[1] Niwano， M.， et al.， 2014: Evaluation of updated physical snowpack model SMAP， Bull. Glaciol. Res.， 32， 65-78.
　　
成果となる論文・学会発表等 Niwano， M.， M. Suya， K. Nagaya， S. Yamaguchi， S. Matoba， I. Harada， and N. Ohkawara (2023): Estimation of seasonal snow mass balance in Japan with a high-resolution snow cover simulation system by Japan Meteorological Agency， IUGG2023， Berlin， 2023年7月12日