| 研究背景 |
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これまで、比較的広域を対象にヒートアイランド現象を数値シミュレーションを用いて
解析する場合にはPielkeを原型とし、Kessler and Douglasに改良・修正が行われたCSU-MM
（Colorado State University Mesoscale Model）に対し、国立環境研究所の鵜野、
下堂薗らによってアルベドなどの地表面の様々な特性値や人口排熱をグリッド毎に
ファイルから与える形に改良したものが使用されることが多い。
しかしこのモデルでは、海面温度はポイントデータとして、全体に対して1つの値しか
与えられない。実際には、例えば前述の対馬暖流に見られるように、海面温度と風、
気温は密接な関係にあり、これを無視することはできないはずである。特に、東京都を
対象とした場合は中部地方の山地の影響を考慮して日本海地方までシミュレーション
対象地域に含めることがあるが、日本海は海流（対馬暖流）やその閉鎖性、水温の鉛直分布
が特徴的な海であり、日本海側の都市の気候に大きな影響を与えており、同時に中部地方
の山を越えて吹くいわゆるからっ風は関東地方の気候にも影響を与えている。
また、ＡＤＥＯＳ等の人工衛星により捉えた画像からも日本海と東京湾（もしくは
日本近海の太平洋）との海面温度分布の明白な違いを読み取ることができ、１年を通して
このような日本海側と太平洋側の温度差は観測されている（冬季は東京湾の水温の方が
高いが、夏季には日本海側の水温の方が高くなる）。以上の点から、全体を一つの値で
まとめて初期化してしまうことがモデル全体に与える影響は大きいと判断し、海水面の
温度分布をグリッド毎に与えられるようにモデルの改変、及びそれに必要となる
データの整備を行なう。
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| 仮説 |
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今回は夏季の関東を中心とする8km×8kmの領域においてテストケースとしてシミュレーションを行なった。
夏季においては、上述の通り日本海側の水温の方が高くなる傾向が見られるので、
日本海側、太平洋側で温度差が生じるはずである。また、海面温度を行って位置で与えるケースでは
全体の海面温度の平均値を与えるので、東京周辺は実際よりも若干気温が高くなる結果が
得られるはずである。
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| 使用データ |
■地表面特性
国土地理院の２５０００分の１数値地図から土地利用を読み取り、以下の表を元にグリッドごとの特性値を
算出した。
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土地利用 | 粗度 | 蒸発効率 | アルベド | 密度 | 比熱 | 熱拡散係数 |
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田 | 10 | 0.50 | 0.17 | 1.8 | 0.28 | 0.0053 |
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畑 | 10 | 0.30 | 0.16 | 1.8 | 0.28 | 0.0053 |
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果樹園 | 50 | 0.30 | 0.16 | 1.8 | 0.28 | 0.0053 |
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樹木畑 | 50 | 0.30 | 0.16 | 1.8 | 0.28 | 0.0053 |
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森林 | 50 | 0.35 | 0.14 | 1.8 | 0.28 | 0.0053 |
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荒地 | 15 | 0.20 | 0.18 | 1.8 | 0.28 | 0.0053 |
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建物用地 | 50 | 0.00 | 0.18 | 2.4 | 0.21 | 0.0072 |
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交通用地 | 5 | 0.00 | 0.18 | 2.1 | 0.21 | 0.0038 |
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その他 | 20 | 0.03 | 0.18 | 1.8 | 0.28 | 0.0035 |
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水面 | 0 | 1.00 | 0.08 | 1.0 | 1.00 | 0.0033 |
■海面温度
衛星画像の利用を当初考えたが、幾何補正の問題、画像に雲が含まれやすい問題などから
利用を断念し、代わりに環境省のデータを利用した。
全体の分布は以下の図のとおり。
また、領域全体での各統計値は以下のとおり。
ここで表示されている平均値を一定値の海面温度として与える。
■標高
国土地理院の数値地図５０ｍメッシュ（標高）を元にグリッドごとの平均標高をそのグリッドの
標高として与えた。
| ○ |
衛星データにおける問題点 |
| 幾何補正 |
| 海上は目印となる地表物がないために、幾何補正を難しくしている。幾何補正の精度が落ちると
正しい位置に正しい値を与えることができなくなるために、グリッド毎のデータを作成しても
正しい分布を再現できない可能性が高い。
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| 雲 |
| 海上は雲に覆われる可能性が陸域に比べて高いため、広い範囲でデータを得ることのできる
画像を取得できる確率がかなり低くなる。
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| 結果比較 |
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