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[AHW21-P04] 客観手法を用いた九州地方における梅雨期の前線
キーワード：前線、地上天気図、客観解析
九州地方では梅雨前線による豪雨災害が頻繁に発生している。気候変動に伴う前線の降水の変化を調べることの社会的重要性は非常に大きい。気象庁が作成する地上天気図に描かれる前線は予報官が推定したものである[1]。定量的な評価を行うためには前線の客観的な解析手法を使用する必要がある。
前線を特徴づける気象要素として、熱力学変数と力学変数が挙げられている[2]。主要素とされる熱力学変数から作成するTFP(Thermal Frontal Parameter)[3]は客観解析に広く用いられている[1][4]。副要素とされる力学変数である風向の変化から前線を抽出する手法[5]や、両要素から作成する無次元数を用いる手法（F判定）[6]も提案されている。すべての前線の解析に適用できる完璧な手法は存在しないため、各手法の特徴を調べなければならない。
本研究では梅雨期の日本周辺を対象に、熱力学変数と力学変数を用いて前線解析を行う手法を適用した。九州地方周辺に客観解析による前線集中帯が位置する年は、地上天気図の前線が連続して停滞する日数も多いことを示した。
[1] 気象庁, 2018, 量的予報技術資料, 23, 84-103.
[2] Renard and Clarke, 1965, Mon. Weather Rev., 93, 547-556.
[3] Hewson, T. D., 1998, Meteorol. Appl., 5, 37-65.
[4] Simmonds et al., 2012, J. Clim., 25(6), 1945-1962
[5] Parfitt et al., 2017, Geophys. Res. Lett., 44, 4351-4358.
前線を特徴づける気象要素として、熱力学変数と力学変数が挙げられている[2]。主要素とされる熱力学変数から作成するTFP(Thermal Frontal Parameter)[3]は客観解析に広く用いられている[1][4]。副要素とされる力学変数である風向の変化から前線を抽出する手法[5]や、両要素から作成する無次元数を用いる手法（F判定）[6]も提案されている。すべての前線の解析に適用できる完璧な手法は存在しないため、各手法の特徴を調べなければならない。
本研究では梅雨期の日本周辺を対象に、熱力学変数と力学変数を用いて前線解析を行う手法を適用した。九州地方周辺に客観解析による前線集中帯が位置する年は、地上天気図の前線が連続して停滞する日数も多いことを示した。
[1] 気象庁, 2018, 量的予報技術資料, 23, 84-103.
[2] Renard and Clarke, 1965, Mon. Weather Rev., 93, 547-556.
[3] Hewson, T. D., 1998, Meteorol. Appl., 5, 37-65.
[4] Simmonds et al., 2012, J. Clim., 25(6), 1945-1962
[5] Parfitt et al., 2017, Geophys. Res. Lett., 44, 4351-4358.