地球環境観測
地球のエネルギー循環・水循環を知るための地球環境観測データの利用

大気・流域水収支

エネルギー循環・水循環を知る方法のひとつとして収支解析がある。 これは、保存則を表わす式の各項に観測データにもとづく数値を入れてみることである。 水収支の場合には、水と他の物質との間の化学変化が相対的に無視できると考えて、 水(固体・液体・気体の3相を含む)についての質量収支を考える。 たとえば、ある川の流域のうち、川の流量の観測点から上流の範囲を対象に考える (次の図の下側の箱)。 この領域の地表面と地下にある水 (河川水、湖沼水、積雪、土壌水分、地下水、凍土の氷を含む) の総量を陸水貯留量と呼ぶ。 面積あたりの陸水貯留量をSと書くことにする (標準的単位はkg / m2だが、液体の水の標準の密度を仮定してmmと書くことが多い)。 対象流域の水の水平移動が観測されている河川から出ていくだけだとすれば、 面積あたりの流出高Rは流量をそこから上流の流域面積で割れば求められる。 (この仮定が成り立たない場合として、 三角州で分流がある場合、 人工的に水が取り出されている場合、 地下を浸透して流域から出ていく(または流域にはいる)水の量が無視できない場合、 その他特殊な条件で分流がある場合(アマゾン・オリノコ流域境界が有名)がある)。 次に降水量Pは、雨量計、レーダーあるいは衛星による観測で求められる。 (雨量計は流域を埋めつくすように配置されているわけではないので、 内挿が必要で、しかも代表性に疑問があることが多いし、 レーダーや衛星が直接みているものは電磁波の強さなので、 降水量の値を得るのは一種の推定がはいる。 しかし、収支解析の結果得られる量に比べれば直接的な観測値だと言える。) 蒸発量Eと陸水貯留量Sは、なかなか代表性のある値の観測ができない。 仮に長期平均でSが変化しないと仮定できるとすれば、 この収支式からEを求めることができる。 Sが変化しうる場合にそれを評価するには、 別にEまたはP-Eを求める必要がある。

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そこで流域の上の大気(図の上側の箱)を考える。 箱の上端は水蒸気量が相対的に無視できる高さ、たとえば対流圏の上端をとればよい。 箱の中の水の質量には液体・固体粒子(雲・雨・雪粒)も含まれるが、 空間スケール数百km以上を考える場合、水蒸気だけで近似できる。 鉛直に全層集計した面積あたりの水蒸気量をWとする。 (これを慣用として「可降水量」と呼ぶ。 実際にそれだけの量の降水が起こりうるという意味ではないことに注意。) Wを変化させるのは、降水P、地表面からの蒸発Eと、 箱の仮想的な壁を通過する水蒸気の出入りである。 水蒸気の出入りは、水平2次元の水蒸気輸送ベクトルの発散(出るほうを正とした 場合)あるいは収束(はいるほうを正とした場合)とも言える。 ここでは便宜上収束のほうを正として「水蒸気収束量」Cと書く。 Cは、流域を囲む線上でじゅうぶんな数の風と水蒸気量(比湿)の鉛直分布が 観測されていれば、観測値の内挿だけで求めることができる。 しかし実際にはむしろ気象データ同化の結果から求めることが多い。 最近(2000年前後)の気象データ同化で得られたデータセットからCを計算すると、 温帯では同じ観測値を入れてやれば違う予報モデルを使った同化でも 空間スケール約500 km以上で平均したCの値はほとんど同じになり、 Cは信頼できると思われる。 一方、熱帯では同じ予報モデルの違う版でさえCの値が2倍近く違うことがあり、 同化データから計算されたCの値は無意味ではないが信頼度は低い。

インドシナ半島の降水量データ整備と水収支

東南アジアのうち、カンボジア、ラオス、ミャンマーでは、 降水量の観測は行なわれているが、 国際気象通信網に送信されないことが多く、 その結果、ドイツやアメリカ合衆国で編集された全球規模の降水量格子点データには これらの国の観測値があまり反映されず、 遠方から内挿された値で埋められるため、なめらかな分布になることが多い。 GAME-Tプロジェクトでは、これらの国を含む多数の国の気象・水文担当官庁から 降水量のデータを直接提供してもらった。 これを空間内挿することによって、従来の全球規模データセットよりも 詳しい空間分布を表現した格子点データセットを作ることができた。 [学会発表要旨] [学会プレゼンテーション資料(2016-05-02現在、オンラインにない)]

流量データのあるメコン川中流域(Chiang Saenから下流、Pakseから上流)と イラワジ[エーヤワディ]川上流域(Sagaingから上流)について、この降水量データと 気象データ同化プロダクトによる水蒸気収束量Cを使って水収支を検討した。

メコン中流域については、複数の同化プロダクトでCがかなり違うが、 年平均のCが流出高Rに比較的近いものを採用し、 さらにその差がなくなるようにCを補正することによって、 長期平均のSとEの季節変化はおそらく現実を反映していると思われる形で 示すことができた。 しかし同じ方法で求めたSの年々変動は不自然であり、 データ同化プロダクトのCのデータの質の年々変動が影響していると思われる。

イラワジ上流域については、流域平均、長期平均の降水量が流出高より小さいと いう(蒸発量が正と考えられるので)不合理な結果となっている。 ただし、その差はより多くの雨量計データを入れたことによって 全球規模の降水量データセットを使った場合に比べて縮まった。 流量の較正に問題がある可能性もあるが、 この地域には標高2000 m以上の山地もあるにもかかわらず 雨量計観測点の標高は最高450 mなので、 おそらく山地では雨量計のある地点よりも降水量が多いのだろうと考えられる。


2004-12-16, 2005-12-08, 2006-12-05, 2016-05-02
増田 耕一 (MASUDA Kooiti)
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