低気圧発達の解明（2）傾圧不安定とは

 （このブログは 「気象学と気象予報の発達史 」の一部です。）
 

「低気圧発達の解明（1）歴史的経緯 」では、低気圧の発達が傾圧不安定によることが解明されるまでの経緯を説明した。「傾圧不安定」は気象学の専門用語であり、低気圧の発達を説明する際にしばしば使われるものである。気象学を勉強しようとした人は、目にしたことがあるかもしれないが、実はこの概念は直感ではわかりづらい。

気象学の教科書では、傾圧不安定について多くの数式を用いて説明されていることが多いが、これを理解するのは簡単ではない。そのため、ここでは正確さにこだわらずにざっくりと説明したい。詳しい理解を目指す方は教科書の方を見ていただきたい。　

まず「不安定」という言葉であるが、これはよく使われる「大気が不安定」のような言葉の使い方とは少し異なっている。傾圧不安定の「不安定」は、低気圧のような大気擾乱が「発達する」ことに重みが置かれている。中緯度では緯度が高くなるほど気温が下がり、偏西風（ロスビー波）が高度とともに強まる。これはいわゆる「温度風」のメカニズムである。このような大気を「傾圧大気」と呼んでいる。 この傾圧大気において、気圧の中心軸が高度とともに西に傾いていると傾圧不安定が起こる。

なぜ低気圧などの気圧の中心軸が高度とともに西に傾くことがあるかというと、寒気が西から流入してくると、西方では大気密度が高まる。気柱量全体は変わらないため、寒気が流入した西側ほど上層の気圧が低くなる。その結果、低い気圧の中心軸が西に傾くことになる。そして、このような状態が低気圧の発達に大きく関連する。

この低気圧の発達には偏西風（ロスビー波）が大きく関与している。式を使わずに記述的に言えば、温度風が卓越している（つまり、南北間の気温勾配で上空ほど西風が強まる）状態で、上層の気温の谷が気圧の谷より西に位置すると低気圧性渦が強まる。そのため、寒気が西から流入すると、上層の気圧の谷で低気圧性の渦が強まる。そして気圧の谷の上流側では大気が収束して上昇流が発生し、気圧の谷の下流側で大気が発散して下降流が発生することになる。

  傾圧不安定が発達する状況。偏西風の中での上層の等温線と等圧線の分布のずれによる上昇流域と下降流域の発生を上から見た模式図。青色の実線は等圧線、橙色の破線は等温線。図中のHとLは、それぞれ地上の高気圧と低気圧を示す。図には示していないが、等圧面の傾き∇Pと等温面の傾き∇Tの外積をとったものが、下向きになる場所が高気圧性の渦（下降流域）になり、上向きになる場所が低気圧性の渦（上昇流域）となる。これから等圧線と等温線の曲率のずれが、重要であることがわかる。

傾いた気圧の中心軸によって、上層の偏西風の発散域が地上の低気圧の真上にあり、そこの発散が下層での収束を上回れば、気圧が下がって低気圧が発達することになる。このため、上空の気温の谷（低温域）が地上の低気圧の西から近づくと、低気圧上層の発散が強まって低気圧が発達する。このように、西から寒気が流入することが、傾圧不安定によって低気圧が発達するポイントの一つとなる。

典型的な傾圧不安定のパターンの模式図
「気象学と気象予報の発達史」（丸善出版）の図10.4

なお夏場などに、寒気の流入によって「大気が不安定になる」など予報が出ることがよくある。この場合は局地的な積乱雲による雷雨になる。夏季は偏西風帯（亜熱帯ジェット）が北上して北海道かそれよりもっと北に位置することが多い。そうなると、日本付近は背の高い一様な太平洋気団（小笠原気団）に覆われて、温度風による傾圧状態にならない。

こうなると寒気が流入しても傾圧不安定が起きず、組織的な低気圧は発達しない。下降する上空の寒気と上昇する地上付近の暖気によって局地的な積乱雲が発達して、狭い地域での雷雨などになる。

低気圧発達の解明（1）歴史的経緯

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19世紀までは、嵐が物理的にどうして起こるのかは謎だった。本書の6-1-4「気象学への熱力学の導入」で述べたように、最初にその原因を唱えたのは、米国の科学者エスピーだった。19世紀半ばに、彼は著書「嵐の原理（Philosophy of Storms）」の中で水蒸気に着目し、それが凝結して潜熱を放出することによって、上昇流が起きて周囲から大気を集めて嵐（低気圧）が発達することを唱えた。当時は水蒸気を含むと大気は重くなって沈降する、という間違った考えも広く共有されており、彼の説は、当時熱力学が十分に発達していない中で画期的な考えだった。

エスピーが唱えた水蒸気の凝結による潜熱によって上昇して出来た雲。
Philosophy of Stormsより

彼の説はこのブログの「嵐の構造についての発見」で述べたレッドフィールドとの間に、アメリカ暴風雨論争を引き起こした（本書の6-1-6「アメリカ暴風論争」を参照）。熱力学的にはエスピーの説は正しかったが、「嵐の王（Storm King）」とも称された彼の強引で攻撃的な性格が災いしてか、結局彼の説は主流にはならなかった。

次に嵐が発達するメカニズムに着目したのは、オーストリアの気象学者マルグレスだった。彼は、気温などが異なる気塊が接触してもある条件下では平衡状態になることを示した（本書の8-7「傾向方程式とマルグレスの式」を参照）。後に説明する傾圧不安定は、逆にこの平衡状態が崩れる条件の一つを示している。

そして20世紀初頭に、彼は嵐のエネルギー源として、上層の寒冷大気が下降してその位置エネルギーを放出することを挙げた（本書の8-6「嵐のエネルギー源論争」参照）。これは正しかったが、地球という回転球体の上で、具体的にどのようなメカニズムで低気圧が発達するのかまではわからなかった。

よく知られているように、ベルゲン学派のヤコブ・ビヤクネスが 1920年頃に低気圧の構造についての画期的な発見を行った。最初は典型的な低気圧の固定した構造だったが、後に低気圧の一生のような発生から終焉までの動態を含めるようになった。しかし、低気圧がなぜそのような経緯を辿るかというメカニズムはわからなかった。

1930年頃からラジオゾンデの観測によって上層の大気に規則的な波があることがわかってきた。このロスビーによる超長波（ロスビー波）の発見（このブログの「カール＝グスタフ・ロスビーの生涯（4）MITでの業績」参照）が、低気圧の発達に関連していた。

そのメカニズムを解明したのはアメリカの気象学者ジュール・チャーニーである。彼は1947年に「傾圧不安定論」を唱えて、温度風の環境の中で上層の寒気が西から流入すると傾圧不安定が起こり、これが低気圧を発達させていることを理論的に解明した（本書の10-3「傾圧不安定と準地衡風モデル」参照）。この考えはイギリスの気象学者イーディによっても1949年に唱えられている。傾圧不安定の概要は次で触れる。

当時は数値予報の黎明期であり、気象予報には低気圧の発達についての予測が必要だった。チャーニーの傾圧不安定論は、数値予報モデルの開発にも大きな影響を与えた。

（次は、低気圧発達の解明（2）傾圧不安定とは）

気候データのデータ解析モデルとは

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ここでは観測された気温をベースに計算された（地上の）全球平均気温の経年変化の課題を挙げる。「気候変動社会の技術史」（日本評論社）の第11章で述べているように、全球平均気温のデータセットは一つではない。この本で示しているように、よく使われている近年の全球平均気温のデータセットだけでも4種類ある（下図参照）。

最近の4つの全球地上気温データセット。ブローハンら（2006）から更新したCRUTEM3平均値［黒線］に対する世界の地上気温の経年偏差(℃)。偏差は1961-1990年の平均値との差である。平滑曲線は10年平均の変動を示す。国立気候データセンター（NCDC）［濃い灰色線］、ゴダード宇宙研究所（GISS）［赤線］、Lugina et al.［緑線］の偏差もCRUTEM3の1961-1990年の平均値に対してプロットされている。出典：Climate Change 2007: The Physical Science Basis (Cambridge University Press, 2007).

この違いは、各データセットで用いている観測データ（インフラストラクチャの遡及を含む）やデータ処理方法の違いに原因がある。つまりこの本が指摘しているように、観測値に基づいた全球平均値は、データセットが処理に用いているデータ解析モデルに依存していることになる（詳しくは気候変動社会の技術史（日本評論社）の公式解説ブログ「データ解析モデル」 を参照）。これをよく理解していないと、同じく「『健全な科学』議論」 で述べたような誤解が起こることがある。

この全球のデータセットが一つではないことを説明する例として、気温ではなく温室効果ガス全球平均濃度の例を挙げる。考え方は気温と同じである。これは現在大きく分けると、NOAA（米国海洋大気庁）発表している全球平均値とWMO（世界気象機関）が発表している全球平均値の2種類がある。NOAAは、自分たちが世界に展開している海岸に近い清浄な観測地点の観測値を使って、地域の重みを考慮した上で世界平均値を出している。これはIPCCを始め、科学論文などで利用されている。

WMOによる全球平均値は、WMOの全球大気監視（Global Atmosphere Watch）プログラムに参加している観測地点の観測値を用いている。これは毎年WMOが温室効果ガス年報(Greenhouse Gas Bulletin：日本語版はこちら)で発表されており、全世界のマスコミがこの値を報道している。ちなみに、WMOの温室効果ガス年報には、NOAAの観測地点の値も含まれている。なお、濃度の基準となる尺度は共通であり、値の違いは用いている観測地点の違いとデータ解析モデルの違いによる。

そして、ここでは全球平均値を算出するデータ解析モデルの例として、温室効果ガス年報で使われているデータ解析モデルを説明する。WMOの全球平均値は、気象庁が運営している温室効果ガス世界資料センター（World Data Center for Greenhouse Gases：WDCGG）によって算出されている。同センターでは集めた世界各地の観測地点のデータを用いて、1983年からの全球平均値を算出している。

しかし、年とともに観測地点の開始や廃止が行われることがあり、解析期間の全期間にわたって全ての観測点のデータがあるとは限らない。これをそのまま算術平均を行うと、期間によって地点数が異なるため、地域の違いなどによる重みが時間と共に変わってしまう。これでは正確な全球平均値の経年変化とはならない。そのために、観測値を選別したり、重みを均等にしたりするためのデータ解析モデルが必要となる。

同センターが行っている処理は、概要を記すと以下のようになる[1]。

１．全球平均に必要なデータは、その地域の広範な範囲を代表する必要がある。地点によっては近隣の都市汚染や森林火災などの影響を受けることがあるが、この影響は局地的であるため、このような観測値を全球を対象とする計算から除く必要がある。そのため、全地点から計算した緯度分布の平均値から標準偏差が３シグマ以上離れた値をふるいにかける。これは計算に使う全ての値が３シグマ内になるまで繰り返される（このやり方はNOAAと同じである）。

２．以下の手段によって、全観測地点の観測期間を揃えるとともに、観測の空白期間があればそれを埋める。

・他の観測地点から算出した同じ緯度帯の、季節変化を除いた経年傾向（トレンド）を算出し、それをデータがない地点のトレンドにつなげる。これは、中高緯度では西風が卓越しているので、同じ緯度帯では、濃度は異なっても傾向は同じであることを仮定している。

・各観測地点が持つ平均的な季節変化幅を算出し、そのつなげたトレンドに重ね合わせる。これによって全ての観測地点でデータ期間が揃った空白のない月平均データが作成される。この期間が揃った各地点の時系列観測データがポイントとなる。

データ同期のために外挿された（破線）CO2 長期トレンド（上）と季節変化を加えた長期濃度変動（下）の例

WDCGG が保管している観測されたCO2 の月平均濃度データ（左）と全球平均のためにデータ期間を揃えた月平均濃度データセット（右）。図は北半球高緯度の観測地点を上にして緯度毎に並べた濃度の経年変動を示している（最下段は南極）。左の観測データは長さがバラバラで虫食い状態になっているが、右は全ての観測点データの長さが揃って空白がないことがわかる。色は濃度値を反映している。

3．各緯度帯毎に平均気温を算出し、その緯度帯が持つ面積の重みをつけて全球の平均気温を算出する。

以上の計算を行うモデルが、センターが用いているデータ解析モデルとなる。同様なことが世界平均気温の算出でも行われている。観測地点やインフラストラクチャの遡及を含む観測データの違い、気温の内外挿の手法の違い、地域平均の取り方の違いなどによって全球平均値が異なることとなる。ただし、どのデータセットでも全球平均気温は右肩上がりになっており、最初の図を見てわかるように、その差はそれほど大きくない。

なお、気候変動社会の技術史（日本評論社）の公式解説ブログで解説した再解析データからも全球平均気温は計算できる。しかし、現在は実際の地上気温の経年変化の把握には直接的には使われていない。ただし、再解析データはイベントアトリビューションなどの現在の気候変動に対する人為効果の寄与の推定などには頻繁に使われている。

（次は、低気圧発達の解明（1）歴史的経緯）

参照文献
[1]堤 之智・森 一正・平原 隆寿・池上 雅明・栗原幸雄・Thomas J. Conway, WDCGG における主要温室効果ガスの全球濃度解析手法, 気象庁, 測候時報, 76.4-6, 2009.