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気象衛星センター 技術報告 第18号 1989年3月
「筋状度数」による寒気移流の推定
Estimation of cold air advection by“Cloud street Index”
安東 義彦*
Yoshihiko Ando
Abstract
“Cloud street index” is difinded to represent quantitatively the cloud street pattern from the
IR image, Using cloud street index, it was investigated to estimate the cold air advection in the
winter in the vicinity of Japan. It appeared that cloud street index was a simple method to
represent the degree of the cold air advection.
1。はじめに
寒気移流時に海上に現われる対流雲は、その雲型
(Cb、Cu-cong、Cu、Sc)、雲量(大陸側離岸距離の
程度を含む)、筋状構造の程度などの要素によって、寒
気移流の強度を推測することができる。
日本海では寒気移流が強いほど、筋状雲の大陸から
の離岸距離が小さくなって雲量が増加し、雲型はCu
よりもCb、Cu-congが多くなる。また、筋状構造は顕
著でその走向が揃ってくる。一方、寒気移流が弱まる
と、大陸からの離岸距離が拡大して雲量が減少し、雲
頂高度が下って、雲型はCu、更にScへと変化する。
また、筋状構造も走向が乱れて不明瞭化する。
この調査では各要素の中で筋状構造に着目して、そ
の定量的表現を試みた。このためにVISSR累積赤外
データを0.1°緯経度格子系で取出して計算機処理をし、
筋状構造の検出、出現度数の測定を行った。測定は日
本海の寒気移流言と、日本周辺の雲型の異なる雲域に
ついて行い、出現度数の時間的な変化や互いの違いに
ついても調べた。
2。筋状度数
筋状構造を定量的に表現するため筋状度数を定義し
た。筋状度数を求める手法は次のとおりである。
VISSR累積赤外データから0.1°格子で5°×5°の領
域を切り出し、データ領域とする。データ領域は51×
51の格子から成り立つ。
*気象衛星センター解析課
(1)判定小領域の設定
筋状度数を求めるため、データ領域内に11×11の格
子から成る判定小領域を設定する。
(2)雲パターンの作成
判定小領域の雲パターンを認識するため、ある温度
しきい値より温度の低い格子を「雲あり」、温度が高い
格子を「雲なし」として、2値パターンを作成する。
Fig.lはしきい値温度を-3°Cとして作成した雲パタ
ーンの例である。88の数字が「雲あり」、1の数字が「雲
なし」に対応している。 Fig. 2はデータ領域全体で作成
した雲パターンの例である。この例では、左上から右
下への筋状構造が見られる。
(3)筋状構造の判定
判定小領域内に筋状構造があるか否かを判定するに
は次のように行う。
判定小領域の中心格子を通る8方向の格子列を考え
る。Fig. 3にその概念図を示す。8方向は雲列の走向を
検索させるために採用した。 1つの格子列は隣接した
11格子から構成される。
1つの方向の格子列の中で、9格子以上が「雲あり」
格子で、かつその方向と直角な方向の格子列の「雲あ
り」「雲なし」の反転が4回以上ある場合を、筋状構造
が「有り」と判定する。(※appendix参照)8方向に
ついてこの判定処理を行う。2方向以上で「有り」と
判定されたときは各々の方向で「有り」とする。どの
方向にも「無し」のときは、しきい値温度を1°C下げ
てこれを繰返す。今回はしきい値温度をO°Cから始め
-27-
Fig. 1
area
METEOROLOGICAL SATELLITE CENTER TECHNICAL NOTE No
-13 -11 -10 -7
-12 -13 -II -9
-12 -U -II -7
1
-1 -●
-4 -6
-3 0
-10-12-12-4
2 7
-2 7
-7 -S
1
-S -11
a
9 4
-3 一日 -9
3 9
7 -7
-7 -4
-6 -S
一S -7
S 11
-S -1
-I -9
-9 -1
-6 -2
-7 -●
-2 -9
-9 1
・・ -to
-7 0
-l -4
-2 -9
-9 2
-6 -9
4 -7
3 2
-10 -10 -fi
S -9
9 -3
-2 -1
-7 -1
-4
-1
3
-S
-●
7 -11
-2 13
-9 -6
-10 -9
0
S -9
6 S
-S 2
-9 -9
2 -1
-S
-6 -9
B8 38 18 38 188 B8 1 188 81ヨ
B8 38 38 S8 58 88 S8 88 188 158 S8 38 18 1 1 188 88 1 11 18 S8 S8 88 1 38 1 81ヨ 88
881 1 B8 38 B8 1 S8 88 188 88
1 1 1 38 88 B8 1 1 1 188
38 38 1 188 88 38 S8 1 1 1188 88 1 188 88 S8 8S 1 138 88 88 1 1 1 1 B8 88 88 138 88 88 38 1 1 1 38 81ヨ 88 88
S8 88 88 188 1 1 1 188 88
Temperature / Cloud pattern of small
(11×11)
S9 1888888888888888888888888888S8888 18888
1 1 18688888888888S8888 1888888 188 1 1 1
1 188888a8888888888888888888888 18888 1 1
8S 1 1 188 18S8888 18S888888888S88888888 1
88 18s 1S8B8 188888888888888888888888S88 1
18MARCH 1989
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E NNE NNW NW
Fig. 3 8 direction axes of small area
W
W
18888888888888888 188 18S 18888 188 1 1S8 188888888 188 1 1
18888888888888888 1888888888S888888 1 18888 1s8888888 18888
188888888S888888888 1 1 188888888888888 1S888 188888888a8a8
1888888888888888888 1 1 18888S8888888 1 1 18888 18S88888888
1a88888S888888888888888 1888S 18888888888 18888 188888sssaa
888888 1 1888S 1 1S8888888888888B8888888S8 1S8 1 1888888SS88888B888B88888888888S88 1
ssBSsa 1 18888 1 1 18888888888888888888888 1 1 1 1 1888888888
1s88888 1 1888s 1 1 18888888888888888888888 1 1 1 18888S8888
18888888888S8888888 1 188888888 1888888888888 1 1 1 1888888
1 1 1 18888 1 1888S 1 1s8888a88888888888888888s 1 1 1888888 1
1 1 1s8888888 1888S88 1 lsasss88888888888888888 1 1 1 188888S
1 1 1 1 1 1881 1888888 1 1 1888888888888888888 1 1 1 1 1B88
1 11 111 11118888 1
111111188888888888S
111111111
1s8 1 1 188 18a88
118S 1 11 1 188
18888888
It
11111111188
1 1S8 1 1 1 188 1 1
11S81簒IIII1III11111II11S11
mm
m
1111111III1111111I11-1SSIS
8a
a
1111111
1 1
1
1
1
1
1
11
1`1
11
18B8S
S8 1 1 1 1
11111
1 18888 1
11888888
1
1
1
1
S ゛
18B8888
11
1
1 18888a8888as8888888 1.11118
1SS888888888888888888 1 1 1 1 1
1 188888888888888888S88 1 1 1 1
1 1 188BB88888888sssBsaas 1 1 1
1・1111118888888888888888888888 1 1
18888888S 1 1 188888S8888888888s8s8888
1 1 1 1881 1 18888888888888888888888 1
188 1 11888S 1 1 1888S
1 18888 1 1 1 1
1 1 1S888 1 1 1
1 1 1 18888 1 1
1
1
1111888888
1 1 1 18888 1
1
111
111
11
11
1
1
11
11111
1 1 18S I
18888 1 1
1 18888 1
1118888
1
1
1V4 V4
v4 ≪-≪
1
1
188 1
111111I1-1
11
18S
t 188888888 188888868aSS88888S8 1
1 1 1 1 188 188888888888888888S88
111111
1B888 1 1 1v4 ≪4 v≪ v≪ ≪H
188881111111111
I・4 ≪-≪ #4 v4 ≪4
11
11I!1!I
111
111
18B8811III1
I11
1-1
18S
11
1
1
1II!11
1
1II1
1
1
■ILヨ
188
1 1 1 18S 1 1 1 1 18888 18S
8888 1 18888888S88 1 1888888
1888888 1
188888888 1 188088888
1 188888888888B 188 1
188 1888SS8888888 1 1
18888888888 1 1 1888ss88888s8 1
1
1
1
1188888888888888
8 1 188 1888S88
8888a 1 1888888
1888888 1 181a8
1S8 18888 18888
1 1888S88 1 1 1
8 18888a8 1 1 1
S88 1 1 18888 l
a8888 1 1888888
18888S8888S IS8
1118888888888
s 1 18888888888
1 188888888
1 18888 188
18888 188888888 188 la888881 1s8 1 1
1 1 18S 1 1888888 1 1 1 1 18S1 1
1 1 18s 1 188888S88 1 1s8 188 1 1
IBS I
188 1
1188
1 1 1 18888 1 1 1s8 1 188 188888888 1
1 188 1 1 18888 1 188 1888888a8888a l
1
1
1
I1
1
1
1
1
11
11
1 1
II1I
Iw4 r4 w*
188 1 1 18888 1 188 18888SS888888 1a8 1
18888 1 1SS888818a88888888888888 18S
1 1S8 188888888 188888811
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11
1
1 1 1888888888a 1
111111888BBS
1 1 1 188 1S8888S
1 1 18S 1 1888S I
1 188 1 1 1 1 188
18S 1 1 laasa 1 1888sSS8888888888 188 1 1 18a 1 1 1
18888 1 1 1 1 1 1 1S8888888 18888888888 1 188 1S8 1
11
1 1
1
188
11
t 1
lssaass
118888
111a8
1 18S 1
1111
1111
1 188 1
1
1888888 1 1BB88 1 18888 188888888888888888888888888 1 1 1 1188 1 1 1 1 1 1 18s 1 1 188888888888888888888 18s
1888S 1 1 1 188 188 1 1 1 188888S I
18888 1 1 1888888 18S 1 1 1 1 1 1 1
1 18888 1 1 1 1 1 1 1 188 1 1 1 1 1
1 1 18S 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Fig. 2 Cloud pattern of data area
一一28-
11
1
1
1
11
11
888888 1
1 18S I
1111
(51×51)
1II1!
III11
II1-1
1II11
-1111
11111
V4
≪H
v4
v4
v4
1
1
IIIIal`
188
8IIIII!
SI1IIII1
1111I1I
気象衛星センター 技術報告 第18号 1989年3月
て-30°Cを限度とした。-30°Cまで達しなくても、筋状
構造が「有り」と判定されたらその判定小領域での処
理を終了する。 Fig.lはNW方向に「有り」と判定さ
れた例である。
(4)筋状度数の算出
データ領域内に設定した判定小領域を1格子づつ移
動させ、データ領域内の全域について(3)の判定を行い
(41×41回)、筋状構造「有り」の度数を積算して、こ
のデータ領域の筋状度数とする。
3。筋状度数の特性
(1)領域別筋状度数
領域別の筋状度数の表現特性を1988年2月3日06
UTの画像(photo 1、2)で調べる。 5°×5°のデータ
領域を5個(photo1のA~E)設定した。
データ領域A(日本海中央、切出中心40N135E)
は、強い寒気移流による顕著な筋状震域となっている。
主な震型はCu-cong、北陸沿岸ではCb化しており、筋
状震の走向はNW-SEである。
データ領域B(日本の南海上、切出中心30N137.5E)
は、寒気移流域の南端に近く、主な震型はCu、走向は
ほぼW-Eである。
データ領域C(東シナ海東部、切出中心30N127.5E)
は、寒気移流域の南西端に当り、主な震型はCu、Sc、
走向はほぽNW-SEである。
データ領域D(先島付近、切出中心25N125E)は、
華南から伸び出して来た層状の中下層霊域である。筋
状構造はない。
データ領域E(本州東海上、切出中心37.5N147.5E)
は、寒気移流域の先端に当り、対流言が活発で雲量も
多い。主な言型はCu-cong、ぞの上をCiが覆ってい
る。筋状構造はほとんど見られず、CiがSW-NE方向
に流されている。
Table 1で各領域の筋状度数を見ると、Aの1232が
最も大きい。最小はDの193である。Bは、領域内に東
西走向のCuラインが多数見られるのに、210と低い。
これは筋状判定のしきい値温度をO~-30°Cとしたた
め、貫頂温度がO°C以上の霊域が検出されなかったこ
とによると考えられる。Cの677とEの614は数値とし
ては近いが、領域内の言の様子は全く異なるので、E
の値は本来目的としないパターンも筋状「有り」とし
て含んでいる可能性がある。
また、方向別の数値を見ると、A、B、Cでは、画
像で見られる筋状言の走向と大体一致して、その方向
の数値が大きい。Dの値は各方向にバラついて、Eで
はCiの走向が検出されている。
(2)筋状度数の時間変化
データ領域A(日本海中央部)について、2月2日
12UTから3日21UTまでの筋状度数の変化を見た。
言画像(Photo 1、3-a、b、c、d)を見る
と、この領域で寒気移流が最も強かったのは2日18
UTから3日00UTまで頃と思われる。高層天気図を
見ると3日UT(Fig. 4 -a、b)に寒気核が日本海中
央部に入って来ている。
2日12UTでは領域内の主な言型はCu-congで、一
部にCbも含み、筋状言の走向はNW-SEが多い。Cb
から発生したCiが南南西から北北東に流されて、これ
が方向別の数値(NNE、133)にも反映されている。 18
Table 1 Cloud streetindex in each area
―; Direction of cloud line decided on image
1988FEB. 3 06UT (5°×5°)
T
wsw W WNW NW NNW N NNE NE 筋状度数
A 162 187百‾
204‾屡‾
249‾F
128-
71 142 891232
B13
68渥‾
78て‾
29
3
7 1 7 7210
C 52 72 107 2
249て‾
102 3
30 38 27677
D27
2
18 24 43
1
24 12 21 24193
E 887F59 67 97
2
71 23 50 159
‾①‾614
一
29-
METEOROLOGICAL SATELLITE CENTER TECHNICAL NOTE N0.18MARCH, 1989
1
S・
Photo 1 1988 FEB. 3 06UT (IR)
Photo 2 1988 FEB. 3 06UT (VIS)
-30-
気象衛星センター 技術報告 第18号 1989年3月
Photo 3-a,b,c,d 1988 FEB. 2~3 (IR)
Fig. 4-a 1988 FEB. 3 OOUT (700mb)
-31-
Fig. 4-b 1988 FEB. 3 OOUT (500mb)
METEOROLOGICAL SATELLITE CENTER TECHNICAL NOTE N0.18MARCH, 1989
UTではCiの量が減少し、筋状雲の走向はやや東西方
向になり、WNWが最多になった。筋状度数は21UT
の1332をピークに、2月3日00UT以後減少傾向に転
じた。06UTには大陸側離岸距離が拡大し始め、領域内
ではCu-congが減少し、Cuの比率が上った。 12、18
UTと雲量はさらに減少し、貫頂高度が下ってCu主
体となった。筋状構造が顕著でなくなるにつれて、数
値が急速に下っている。(Table 2参照)
このように特定の領域に対して筋状度数の変化を見
ると、寒気移流の変化、筋状雲の状態変化がよく表現
されている。
(3)筋状度数の精度
この調査で使用した方法では、雲頂温度が設定した
しきい値温度の幅の中に入っていないと筋状構造は検
出されない。設定温度幅の中では雲頂温度が低いほど
検出処理の繰返し回数が多くなる。このため、筋状構
造の検出法が簡便で厳しくないと、筋状雲ではないの
にチェックをパスする誤判定の可能性も高くなる。あ
らゆる方向にいくらかの数値が出るのもこうした誤判
定を含むためである。しかし、個々の判定小領域では
誤判定の可能性はあるが、データ領域全体で積算した
筋状度数は筋状構造の卓越方向や明瞭度が大体表現さ
れている。
5.まとめ
筋状度数を定量的に表現するため筋状度数を定義し
た。これは赤外画像のある領域内で、簡単なパターン
認識手法を用いて、筋状の程度を定量化したものであ
る。この筋状度数を実際例に応用したところ、筋状構
造の明瞭度や卓越方向が大体表現された。
誤判定による数値を少なくするために、更に筋状構
造検出アルゴリズムを検討したり、しきい値温度の設
定値を考慮する必要がある。
TPble 2 Time sequence of cloud streetindex
Central Japan sea (40N135E. 5°×5°)
1988 FEB. 2 12UT~3 21UT
足竺 wsw W WNW NW NNW N NNE NE 筋状度数 最多方向
2/2 12UT81 90 105
②
92
③84 78 133
①
83746 NNE
15143 174
②
159
③200
①
109 104 149 1421180 NW
18125 164
②
178
①
162
③139 132 145 119
1164 WNW
21155 176
③
223
②250
①
155 79 172 1221332 NW
2/3 00140 157 220
②
246
①115 68 178
③
1231247 NW
03 欠 測
06162 187
③
204
②
249
①128 71 142 89
1232 NW
09131 123 180
①168
②
123 79 139
③
1001043 WNW
12114 107 137
③
170
①108 96 142
②
112986 NW
1598 71 124
②147
①
99 46 118③
76779 NW
1884
③
73 88②
132
①76 31 71 57
612 NW
2161
③
47 77
②93①
44 13 50 47432 NW
-32-
気象衛星センター 技術報告 第18号 1989年3月
6。謝 辞
VISSR累積MTから画像データを抽出するプログ
ラムの開発者である解析課鈴木和史氏、同μく解析課
麻生氏には多くの貴重な助言を頂いた。ここに深く感
謝する。
参考文献
気象衛星センター、1983 : 気象衛星ひまわりによる雲
画像の解析とその利用
Appendix筋状構造の判定
判定小領域がどのようなパターンの時、筋状構造が
「有り」と判定されるかを示す。斜線域を「雲あり」、
白埴を「雲なし」とする。いずれも実線方向の格子列
が「雲あり」と判定されているとする。この格子列と
直交する方向を破線で示す。
(1)、(2)の例では雲列が3本以上あるパターンを示す。
この時は反転回数がそれぞれ4回、6回なので筋状構
造が「有り」と判定される。
(3)、(4)の例のように雲列が2本以下の時は、反転回
数はそれぞれ3回、2回なので、筋状構造は「無し」
と判定される。
(5)の例のように雲列パターンでなくても、反転回数
が4回となり、筋状構造が「有り」と判定されること
がある。
(1) (2) (3)
― 33 ―
(4) く5)