降灰量分布を決定する気象学的および火山学的素過程に関する研究

大規模火山噴火に伴う降灰の分布を決定する要因を明らかにするために次の３つの課題を挙げて研究をおこなっている．課題１：降灰量分布の統計解析，課題２：火山学的素過程と気象学的素過程の定量化，課題３：解析結果のデータベース化である．2022年度は，2018年から2019年に発生した桜島火山の噴火事例について，国土交通省垂水Xバンドレーダデータなどを収集し，噴火事例毎の降灰量分布を求め，分布パターンの分類とその要因について考察した．事例解析の結果をデータベース化するためのwebサイト（http://vash.jp）を開設した．2022年度の具体的な研究成果は，個々の噴火事例の降灰量分布は大きく4つの分布パターンに分類できることがわかったことである．便宜上，パターンA，B，C，Dと呼ぶことにする．パターンA：最も多く観測されるパターンで，降灰量は火口付近で最も多く風下に行くに従って減少していく．減少の仕方は一般風の強さによる．移流拡散とサイズソーティングが主たる要因である．このメカニズムは他のパターンにも共通する素過程であることからパターン１を基本タイプの降灰量分布と呼ぶ．パターンB：降灰量は火口から離れたところで多くなる．ホットスポットタイプと呼ぶ．ホットスポットの成因は細かい粒子同士の凝集によるものと考えられる．パターンC：火口から風下のかなりな距離までレーダ反射強度の強い領域が帯状に伸びる．このパターンの例は多くない．成因については良くわかっていないが，噴火とともに火口から大気中に火口から放出された大量の水が原因している可能性がある．パターンD：降雨中に噴火があったときに見られるパターンで，広範囲に広がる降水エコーの中に強い帯状に伸びる噴煙エコーが認められた．泥雨タイプと呼ぶことにする．

大規模火山噴火に伴う降灰の分布を決定する要因を明らかにするために次の３つの課題を挙げて研究をおこなっている．課題１：降灰量分布の統計解析，課題２：火山学的素過程と気象学的素過程の定量化，課題３：解析結果のデータベース化である．2022年度は，2018年から2019年に発生した桜島火山の噴火事例について，国土交通省垂水Xバンドレーダデータなどを収集し，噴火事例毎の降灰量分布を求め，分布パターンの分類とその要因について考察した．事例解析の結果をデータベース化するためのwebサイト（http://vash.jp）を開設した．2022年度の具体的な研究成果は，個々の噴火事例の降灰量分布は大きく4つの分布パターンに分類できることがわかったことである．便宜上，パターンA，B，C，Dと呼ぶことにする．パターンA：最も多く観測されるパターンで，降灰量は火口付近で最も多く風下に行くに従って減少していく．減少の仕方は一般風の強さによる．移流拡散とサイズソーティングが主たる要因である．このメカニズムは他のパターンにも共通する素過程であることからパターン１を基本タイプの降灰量分布と呼ぶ．パターンB：降灰量は火口から離れたところで多くなる．ホットスポットタイプと呼ぶ．ホットスポットの成因は細かい粒子同士の凝集によるものと考えられる．パターンC：火口から風下のかなりな距離までレーダ反射強度の強い領域が帯状に伸びる．このパターンの例は多くない．成因については良くわかっていないが，噴火とともに火口から大気中に火口から放出された大量の水が原因している可能性がある．パターンD：降雨中に噴火があったときに見られるパターンで，広範囲に広がる降水エコーの中に強い帯状に伸びる噴煙エコーが認められた．泥雨タイプと呼ぶことにする．