報告書番号

V12017

タイトル（和文）

梅雨期の豪雨イベントに関連した広域気象パターンの抽出

タイトル（英文）

Anomalous Weather Patterns in Relation to Heavy Rainfall Events in the Baiu season

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

時空間的に複雑に変動する日本域の梅雨期における気象場を理解するために、パターン分類手法の一種である「自己組織化マップ」を導入することによって、過去の日本域の豪雨に関連した気象パターンの分類を行うと共に、その変化傾向を調査した。この手法は、極端現象に関係する日本域の気象場の抽出に有力な手段となる。分類には長期再解析データと西日本域の高解像度降水量データを用いた。自己組織化マップを用いて日本域梅雨期の豪雨と関連の深い気象パターンを抽出したところ、代表的な気候区分ごとに関連が深い気象パターンが異なることがわかった。解析対象期間31年間(1979~2009年)の各パターンの長期変化傾向を調査した結果、後半年では前半年に比べて九州・山陰・北陸の豪雨と関係する気象パターンの増加が著しく、豪雨の背景場としての気象パターンに変化が見られた。

概要 （英文）

Anomalous weather patterns (WP) in relation to heavy rainfall events in the Baiu season have been investigated by using a neural network algorithm, so-called "Self-Organizing Map" (SOM). The SOM analysis is a nonlinear classification technique which extracts patterns in high-dimensional data onto a two-dimensional map, which visualizes those nonlinear relationships. We simultaneously analyzed five elemental variables composed of four atmospheric variables and local precipitation of the western Japan by the SOM. The analysis well captured the feature of the WP in relation to the extreme high-precipitation events around the western Japan and enable us to easily understand the dependence between the each WP and heavy rainfall in the hydrologically separated eight regions. Comparison of the SOM frequency between the first and second half of past 31 years (1979-2009) exhibits the change in the frequency of the precipitation-related WP.

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