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[ACC28-08] 北海道における降雪に占める霰・雪比率の変動要因について
キーワード：雲微物理、降雪、霰
降雪粒子の内，霰や板状結晶は表層雪崩の原因となりえるため，降雪粒子の情報は雪崩予測に重要である1．本研究では気象モデルSCALE2,3を用いて，北海道における降雪に占める霰と雪の個数比率の変動要因を調べた．対象とする期間は，2017年12月から2018年2月とし，気象モデルによる数値実験と札幌におけるディスドロメータ観測4を行った．気象モデルにおける霰・雪比率は，2-momemtバルク法5による霰・雪の分類に従って導出した．観測における霰・雪比率は，粒径・落下速度の観測結果を説明する混合確率分布を推定6したのち，その推定結果を自己組織化マップ7を用いて霰や雪の卓越するいくつかのパターンに分類することで導出した．
数値実験と観測によって得られた霰・雪比率を比較した結果，数値実験は観測と整合的であることが示された．また数値実験の結果より，霰・雪比率が変動する要因は，降雪雲中の過冷却水滴がライミングに適した−5℃から−15℃の気温帯8,9に存在するか否かに起因することが明らかになった．
参考文献
1. McClung, D. & Schaerer, P. The avalanche handbook. 3rd Edn., The Mountaineers Books, Seattle, 342 pp., (2006).
2. Nishizawa, S., Yashiro, H., Sato, Y., Miyamoto, Y. & Tomita, H. Influence of grid aspect ratio on planetary boundary layer turbulence in large-eddy simulations. Geosci. Model Dev. 8, 3393–3419 (2015).
3. Sato, Y. S. Nishizawa, H. Yashiro, Y. Miyamoto, Y. Kajikawa, & H. Tomita. Impacts of cloud microphysics on trade wind cumulus: which cloud microphysics processes contribute to the diversity in a large eddy simulation? Prog. Earth Planet. Sci. 2, (2015).
4. Katsuyama, Y. & Inatsu, M. Advantage of volume scanning video disdrometer in solid-precipitation observation. Sci. Online Lett. Atmos. 17, 35–40 (2021).
5. Seiki, T. & Nakajima, T. Aerosol effects of the condensation process on a convective cloud simulation. J. Atmos. Sci. 71, 833–853 (2014).
6. Katsuyama, Y. & Inatsu, M. Fitting precipitation particle size–velocity data to mixed joint probability density function with an expectation maximization algorithm. J. Atmos. Ocean. Technol. 37, 911–925 (2020).
7. Kohonen, T. Self-Organizing Maps. Springer Series in Information Sciences. Vol. 30, Springer-Verlag, 362p (1995).
8. Pflaum, J. & H. R. Pruppacher. A wind tunnel investigation of the growth of graupel initiated from frozen drops. J. Atmos. Sci. 36.4, 680–689 (1979).
9. Von Blohn, N., Diehl, K., Mitra, S. K. & Borrmann, S. Riming of graupel: wind tunnel investigations of collection kernels and growth regimes. J. Atmos. Sci. 66, 2359–2366 (2009).
数値実験と観測によって得られた霰・雪比率を比較した結果，数値実験は観測と整合的であることが示された．また数値実験の結果より，霰・雪比率が変動する要因は，降雪雲中の過冷却水滴がライミングに適した−5℃から−15℃の気温帯8,9に存在するか否かに起因することが明らかになった．
参考文献
1. McClung, D. & Schaerer, P. The avalanche handbook. 3rd Edn., The Mountaineers Books, Seattle, 342 pp., (2006).
2. Nishizawa, S., Yashiro, H., Sato, Y., Miyamoto, Y. & Tomita, H. Influence of grid aspect ratio on planetary boundary layer turbulence in large-eddy simulations. Geosci. Model Dev. 8, 3393–3419 (2015).
3. Sato, Y. S. Nishizawa, H. Yashiro, Y. Miyamoto, Y. Kajikawa, & H. Tomita. Impacts of cloud microphysics on trade wind cumulus: which cloud microphysics processes contribute to the diversity in a large eddy simulation? Prog. Earth Planet. Sci. 2, (2015).
4. Katsuyama, Y. & Inatsu, M. Advantage of volume scanning video disdrometer in solid-precipitation observation. Sci. Online Lett. Atmos. 17, 35–40 (2021).
5. Seiki, T. & Nakajima, T. Aerosol effects of the condensation process on a convective cloud simulation. J. Atmos. Sci. 71, 833–853 (2014).
6. Katsuyama, Y. & Inatsu, M. Fitting precipitation particle size–velocity data to mixed joint probability density function with an expectation maximization algorithm. J. Atmos. Ocean. Technol. 37, 911–925 (2020).
7. Kohonen, T. Self-Organizing Maps. Springer Series in Information Sciences. Vol. 30, Springer-Verlag, 362p (1995).
8. Pflaum, J. & H. R. Pruppacher. A wind tunnel investigation of the growth of graupel initiated from frozen drops. J. Atmos. Sci. 36.4, 680–689 (1979).
9. Von Blohn, N., Diehl, K., Mitra, S. K. & Borrmann, S. Riming of graupel: wind tunnel investigations of collection kernels and growth regimes. J. Atmos. Sci. 66, 2359–2366 (2009).