メガストームに係る災害ハザードの近未来予測研究

(1)観測や再解析データにおけるグローバル大気海洋変動と高解像度大気モデルにおける極端降水の確率分布についてデータ解析から統計的関連性の情報を得たのち、気候モデルによるアンサンブル予測データの解析からグローバル大気海洋変動の数年・十年規模の予測可能性評価をおこなうことで、冬季の日本付近や東アジア域の極端降水の数年・十年規模の潜在的予測可能性を評価した。(2)近年の南岸低気圧の北進傾向に伴う北海道の暴風雪頻発の要因と考えられる熱帯の大気海洋結合モードが、近年の九州の豪雨災害の頻発とも関連していることを見出した。具体的には、梅雨期の降水量が最も多い九州南部を中心に、今世紀初頭から降水量の年々変動が大きくなり準４年変動（４年前後の周期変動）が顕在化しており、熱帯インド洋・太平洋の数十年規模の大気海洋変動が近年の豪雨頻発の背景にあることが明らかになった。(3)強風災害をもたらした風を対象に、領域気象モデルによるダウンスケール実験ならびに擬似温暖化実験を実施し、強風の将来変化を局地スケールで分析した。特に、市街地を対象として、街区規模で強風の発生リスクを評価した。(4)領域気象モデルWRFを用いた気候モデルMIROC6データの力学的ダウンスケーリングシミュレーションにより，JPCZの将来変化を明らかにした。(5)砕波に伴うしぶきの生成が熱帯低気圧下の発達に及ぼす影響を結合モデルで検討した。また2022年10月に北極海に発生した特異な低気圧に着目し、再解析データ及び結合モデルによる波浪影響を検討した。(6)過去の豪雨災害時の雨，浸水被害件数などのデータを整理し，豪雨災害データベース(https://tydb.bosai.go.jp/SRDB/index.html）に図化するなどの作業を進めた。また、台風災害データベースについてもアップデートを図った。

(1)観測や再解析データにおけるグローバル大気海洋変動と高解像度大気モデルにおける極端降水の確率分布についてデータ解析から統計的関連性の情報を得たのち、気候モデルによるアンサンブル予測データの解析からグローバル大気海洋変動の数年・十年規模の予測可能性評価をおこなうことで、冬季の日本付近や東アジア域の極端降水の数年・十年規模の潜在的予測可能性を評価した。(2)近年の南岸低気圧の北進傾向に伴う北海道の暴風雪頻発の要因と考えられる熱帯の大気海洋結合モードが、近年の九州の豪雨災害の頻発とも関連していることを見出した。具体的には、梅雨期の降水量が最も多い九州南部を中心に、今世紀初頭から降水量の年々変動が大きくなり準４年変動（４年前後の周期変動）が顕在化しており、熱帯インド洋・太平洋の数十年規模の大気海洋変動が近年の豪雨頻発の背景にあることが明らかになった。(3)強風災害をもたらした風を対象に、領域気象モデルによるダウンスケール実験ならびに擬似温暖化実験を実施し、強風の将来変化を局地スケールで分析した。特に、市街地を対象として、街区規模で強風の発生リスクを評価した。(4)領域気象モデルWRFを用いた気候モデルMIROC6データの力学的ダウンスケーリングシミュレーションにより，JPCZの将来変化を明らかにした。(5)砕波に伴うしぶきの生成が熱帯低気圧下の発達に及ぼす影響を結合モデルで検討した。また2022年10月に北極海に発生した特異な低気圧に着目し、再解析データ及び結合モデルによる波浪影響を検討した。(6)過去の豪雨災害時の雨，浸水被害件数などのデータを整理し，豪雨災害データベース(https://tydb.bosai.go.jp/SRDB/index.html）に図化するなどの作業を進めた。また、台風災害データベースについてもアップデートを図った。