大陸の積雪のデータ

[おことわり]

[2006年12月注] このページは、その後の世界のデータ整備の進展に追いついていません。 遠藤・増田(2006)のほうが新しい情報なので、そちらをごらんください。

1. NOAA/NESDIS weekly snow cover data

1.1 データの紹介

• Weekly snow and ice chart --- NOAA/NESDIS (の前身のNESS)で、 NOAA衛星可視画像を人が解析して毎週作られていた。海氷の情報も含む。 作り方、使われたセンサーなどについては、 Baldwin (1986), Matson (1986), Wiesnet et al. (1987)参照。 (要点は、増田・森永, 1990にまとめた。)
• 図から面積を計測して、trendの可能性(Kukla and Kukla, 1974), インドモンスーンとの相関(Hahn and Shukla, 1976)が議論された。
• Dewey and Heim (1982)が、1966年11月から1980年までのぶんを digitizeした。 北極中心のstereo図法の地図上に89 × 89の格子をかけて、 それぞれのマス目の雪の有無を1, 0で記録している。
• 1981年以後のぶんのdigitizeは、NESDISで行なわれた。 格子はDewey and Heimのものと同じだが、海氷は扱っていない (1972年からNational Ice Center ---旧 Navy/NOAA Joint Ice Center---のデータセットが あるため)。
• 手もとには1998年第39週までのデータがある。 最近、このデータセットは、NESDISでは作られておらず、 NOAAのCPC (Climate Prediction Center)で作られており、 http://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/snowにある。 ただし、形式は同じだが、データ源や作成方法は変わったようである。 現在NOAA現業では、passive microwaveを主に使った積雪のデータセットが 重視されている。
• 積雪の有無だけであり、深さや量の情報はない。
• 可視センサーであるため、 毎日昼間に雲があった場合は情報がない。 その場合、前の週と同じ状態を仮定している。 また、雲と雪の判別に個人差が生じることもあるようだ。

1.2 毎週のデータでみた積雪の季節変化

• 動機
  • Ice-albedo feedbackはどの季節に効くのか? (Kuklaの観点)
  • Morinaga and Yasunari (1987)などの使っているanomalyはどんなnormalに対するものか?
• 対象期間
  1. 第1次報告 (増田 et al., 1989): 1973 -- 1986の14年, 平均値・標準偏差
  2. 第2次報告 (Masuda et al., 1993): 1973 -- 1989の17年, 中央値・四分位
  3. 今回 (Masuda et al., 1993の2001改訂版) [英語本文(地球フロンティアの増田のページ)へ]: 1973 -- 1997の25年, 中央値・四分位 (1998年の融雪も見るが、集計には入れない)
• データを見る
  • 毎週の平面図を紙に出した((1) 1979---1987のぶん NCAR Graphics)
  • アニメーション ((1) n88 Basic [沼口 yukimi]; (2) Turbo Pascal; (3) GMT-gif版)
  • 緯度・時間断面 ((1) NCAR Graphics; (2) Turbo Pascal; (3) GMT)
• データの調整
  • 陸のtemplate: Dewey and HeimとNESDISがどちらも陸として扱っているマス目に限る。
  • 1987年第17週は紙の図を参照して作りなおす。
  • 大陸やグリーンランドを横断する線状の異常値を消す。
• 季節変化の概観
  • 北緯45度から北側の大部分(西ヨーロッパを除く)では、 第1--8週(1--2月)に継続して積雪がある。
  • 45度から低緯度側では、積雪が断続的になることが多い。
• 作業用定義
  • 融雪週(snowmelt week): 第8週から30週までのうち、最後に積雪が見られた週。
  • 降雪週(snowfall week): 第36週から52週までのうち、最初に積雪が見られた週。
• 「融雪週」の特徴による地域区分
  • [0] 積雪がない (融雪週の中央値 0、つまり第8週(2月下旬)の時点で、半分以上の年に積雪がない)
  • [1] 融雪が早くその変動が小さい (融雪週の中央値 21以下、四分位幅 4以下) ... 緯度45---70度の大陸の平原部の大部分
  • [2] 融雪が早くその変動が大きい (融雪週の中央値 21以下、四分位幅 5以上) ... 東ヨーロッパ〜トルコ, 北アメリカ南西部
  • [3] 融雪が遅くその変動が大きい (融雪週の中央値 22以上、四分位幅 5以上) ... 幅が狭く高い山地や、高緯度の海岸付近なので、データがよければ4と2に分かれる可能性が高い。
  • [4] 融雪が遅くその変動が小さい (融雪週の中央値 22以上、四分位幅 4以下) ... 北極圏、パミール・ヒマラヤ山地、シベリア南東部の一部山地
• その他「融雪週」と「降雪週」にみられる特徴
  • 融雪と降雪はほぼ対称的に起こるが、降雪のほうがスピードが速い。
  • それぞれの年で見ると降雪は広い地域でいっせいに起こる (現実にそうなのか、観測の偏りか?)
  • 平原部では、融雪は南から北(低緯度から高緯度)へ進行するが、 ユーラシア東・中部と北アメリカでは、 そのうち西側ほど早い傾向がある。 (ユーラシアでは西ほど温暖、北アメリカでは西ほど積雪量が少ないためか?)

2. 地上観測の積雪深

2.1 旧ソ連の気象官署データ

• 旧ソ連ObninskにあるAll-Union Research Institute of Hydrometeorolgical Information (World Data Center B for Meteorology) から、1991年(東京都立大学の三上が企画した小氷期のシンポジウムの機会に) 安成が購入したデータ。 旧ソ連215地点の、1966 -- 1984年の毎日の雪尺による積雪深。 同様に、223地点の気温・降水量のデータを松本(東大)が購入した。
  • 雪のない期間、データセットの積雪と同じフィールドを使って、水蒸気に関する変数が記録されている。フラッグで区別されてはいるが、それが正確でないこともあるので、値を見て判断する必要があった。
  • これで月平均の等深線図を作ってみると(五十嵐, 1992), 従来の文献(Lydolph, 1977; Anonymous, 1960)と似た分布となる。
• 同様なデータセットを1881 -- 1995年(284地点)に延長したものが、 U.S. National Snow and Ice Data Center (Boulder, Colorado)から Historical Soviet Daily Snow Depth Version 2 (HSDSD) として CD-ROMで提供されている。 (なお、1881 -- 1989の気温・降水量は、アメリカのCarbon Dioxide Information Analysis Center から、NDP-040 Daily Temperature and Precipitation Data for 223 U.S.S.R. Stationsとしてftpで公開されている。)

2.2 積雪の密度に関する情報

• 旧ソ連の積雪の密度については、Bilello (1984) の総合報告がある。
• Vladimir Zabelin (1996年までモスクワHydrometeorological Center, 現在はカナダ在住)によれば、 旧ソ連の農業試験場では、毎月3回(8, 18, 28日)、土壌水分とともに、 積雪に関して、積雪深、積雪被覆状態(定性的)と密度を観測し、 ``Agrometeorology Yearbook'' と訳されるロシア語のデータブックに 記録されている。 観測方法の説明は、 ``Manual of hydro- and meteorological stations and posts'' vol. 11, 3rd edition, Gidrometeoizdat, Leningrad, 1973 にあるとのことである。 Zabelinから1992--1996年の約950地点(年によって一定しない) のデータの提供を受けた。 とりあえず等値線図を作ってみたが、空間代表性の検討はまだできていない。 このデータは、Suzuki and Ohata (2003)のCD-ROMに収録された。

3. Passive microwaveによる積雪深・水当量の情報

3.1 原理と特徴

• 土壌などから射出される熱放射が、積雪の粒子によって散乱される。 散乱のどあいが波長によって違うので、複数波長の輝度温度の差をとることにより、 土壌の温度のシグナルを打ち消して、積雪の量に関する情報を得る。
• 液体の水では、ふつう使われる2波長間の輝度温度の差が積雪とは逆向きに なる。したがって、湿った雪や、海に近いところでは、過小評価となる。
• 散乱の強さは水当量のほか粒径にもよる。 非常に寒い地域では、「しもざらめ」化で粒径が大きくなるため、 散乱のシグナルが大きくなり、単純に差をとったのでは過大評価になるらしい。
• 積雪がとくに深いところ(約1 m以上)では鈍感(単純に差をとったのでは過小評価)となる。
• 植生被覆と組み合わさった場合の評価は困難だが、 おそらく植生がない場合に比べて積雪のシグナルが小さく出ると思われる。

3.2 Nimbus 7 SMMRによるChangのデータセット

• データセット
  • 1978年10月--1987年8月の毎月、緯度経度0.5度格子の、「積雪深」
  • 18 GHz と 37 GHz (いずれも水平偏波)の輝度温度の差に定数 1.59 cm / K をかけたもの。
  • 密度0.3 g / cm³と、一定の粒径を仮定している。
  • 積雪深 2.5 cm 以下は不明扱いしている。
• NGDCのGlobal Ecosystems Database Disc B (1997)に収録された。
• 世界の分布は、Gurney et al. eds. (1993)の中にChangが紹介している。
• ユーラシアの分布は、Yasunari et al. (1991)が紹介している。
• Morinaga and Igarashi (1991)は、 ユーラシアで集計した積雪水量や積雪面積の季節変化の記述と、 積雪面積についてのNESDISデータとの比較をおこなった。

3.3 DMSP SSM/I

• 1987年7月ごろから継続している。
• NASA MarshallのWetNetプロジェクトで作られたweekly global browse 0.5625 × 0.5度格子の輝度温度データ(主に1992年夏--1995年春)で、 増田は19 GHz と 37 GHzの輝度温度の差をとってみたことがあるが、 深く検討していない。 WetNetは中止されてしまい、同じ形式で継続することは困難になった。

2004年現在、 SSM/Iをもとに積雪深や積雪水量を推定したデータセットはいくつもある。 アジアに関してよく検証されているものとしては、 東京大学工学部の小池ほかのものがある。

3.4 Nimbus 7 SMMRと旧ソ連の雪尺との比較

• 五十嵐 (1992)も検討している。
• 2月の積雪深を1979 -- 1985の平均で比較 (Masuda and Matsuyama, 1996ms)
  • ヨーロッパロシアの針葉樹林地帯でSMMRは過小評価 (植生がじゃまをする?)
  • 東シベリアのカラマツ地帯はバイアスなし
  • 南東シベリアの山地で過大評価 (しもざらめで粒径が大きい?)

References

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