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

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-4 -6

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-2 -9

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　4 -7

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　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

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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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Fig. 3 8 direction axes of small area

Ｗ

Ｗ

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１８８８８８８８８Ｓ８８８８８８８８８ １ １ 188888８８８８８８８８８ 1S888 １８８８８８８８８ａ８ａ８

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１ａ８８８８８Ｓ８８８８８８８８８８８８８８８ １８８８Ｓ １８８８８８８８８８８ 18888 １８８８８８sssaa

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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

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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

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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

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18888 １ １

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１１１８８８８

１

１

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１

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１１

１８Ｓ

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１

１８８

１１

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１８８８Ｓ １ １ １ １８８ 188 １ １ １ １８８８８８Ｓ Ｉ

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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！

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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）