関東エリアでの「雷三日」とSSI(2)
2024年6月2日から4日にかけて、関東地方では「雷三日」と呼ばれる現象が見られました。前回の記事では、この期間の総観場の気象状況や広範囲での雷の発生状況、さらに、大気の安定度の一般的な指数であるSSI（ショワルター安定指数）の高速計算方法についてお話ししました。
今回は、「雷三日」を引き起こした雷の原因である対流雲に注目し、その降水域と雷の特徴を確認していきます。雷に繋がる雨雲の発生域やその移動が明確になるでしょう。
今回の作図には、気象庁が提供する5分毎1kmメッシュのレーダーエコー強度データ（GRIB2形式）を利用しています。ただし、このGRIB2形式は気象庁独自の仕様（テンプレート）が採用されているため、そのままでは簡単に読み込むことができません。そこで、Pythonのpygribライブラリを使用した読み取り方法についても併せて解説します。
6月2日から4日の関東地方での降水域の推移
6月2日：東京付近で一時的にライン状の降水域形成
6月2日は、15時過ぎから17時にかけて東京付近で特徴的なライン状の降水域が一時的に発生し、雷が活発化しました。降水の状況を、5分毎の降水強度の動画（図1）で確認します。
カラーは図2を参照してください。
黄色楕円については本文参照
カラーは図2を参照してください。
６月２日の降水域と雷の推移
この日の降水域は、関東地方を通過した幅の広い降水帯（降水帯A）と、その内部で一時的に形成された、水平スケールの小さいライン状の降水域（降水域B）が特徴的でした。図３に、降水域B（図中の黄色楕円内）がライン状に明瞭だった頃の降水強度の分布図を示します。
これら降水の動きと発生状況を以下に示します。
・9時頃： 幅の広い降水帯が接近
東海から甲信地方に広がる幅の広い降水域(以下、降水帯A)が東進し、関東地方へ接近しました。この降水帯は南西から北東に伸び、広い範囲を覆っていました。
・昼前後：所々で対流性の降水が発生
降水帯Aの東側に位置する関東地方では、対流性の降水エコーが所々で発生し、北上しました。関東地方では大気の状態が不安定であったことがわかります。
・昼過ぎ：降水帯Aが関東地方へ侵入
昼過ぎには、降水帯Aが甲信地方から関東地方に達し、降水帯内部では所々で降水強度が強まりました。
・15時頃：東京付近でライン状の降水域が形成
降水帯Aの内部において、東京23区付近で対流性の降水が次々に発生し、北東方向へ進む中でライン状の降水域Bが形成されました。さらに、この降水域Bは、南西方向の延長線上で対流性の降水が次々と発生したことで、規模が拡大しました。
東京23区付近ではこの降水域Bの発達に伴い、発雷しました。
・17時以降：降水帯Aは次第に東海上へ
降水域Bは次第に不明瞭になりますが、降水帯Aの内部では引き続き対流性の強い降水が観測されました。夜遅くには降水帯Aが東海上に抜けましたが、関東地方の一部では降水域が残りました。
2日17時の局地天気図：ライン状の降水域とシアライン
前述のライン状の降水域Bが明瞭になっていた17時の局地天気図を解析しました（図4参照）。解析の結果、東京23区付近を通る南西から北東方向のシアラインが確認されました。このシアラインの南東側では南東風が、北西側では北寄りの風が吹いており、風速が弱いので収束は強くはないでしょう。さらに、このシアライン上では降水強度が強まっていて、東京23区付近から茨城県にかけて雷が発生し、対流活動が活発であったことがわかります。このシアラインがライン状の降水域形成や降水強化に影響した可能性があります。
一方、15時の局地天気図では、このシアラインは明瞭ではありませんでしたが、17時頃にかけて関東南部付近で形成されたと考えられます。
薄く表示しているカラーはレーダーエコー強度と
LIDENの観測（赤い点は落雷、赤いバツは雲間放電）
黒の実線は等圧線、紫破線はシアーラインを示す。
6月3日：東京では2回の雷のピーク（17時前後・21時前後）
6月3日の関東甲信地方では、前日と異なり、この地方内で新たに発生した対流性の降水域が関東地方南部に進行しました。この日の降水状況は、5分毎の降水強度の動画（図5）で確認できます。
図5 2024年6月3日9時から24時までの関東付近の降水強度
カラーは図2を参照してください。
６月3日の降水域と雷の推移
・9時頃：関東南部で弱い降水域が北上
関東南部の一部で対流性降水があって、ゆっくり北上した後、急速に衰弱して消滅しました。
・11時頃から：関東甲信地方の山地で対流性エコー発生
関東地方北部と甲信地方の山地で対流性降水エコーが発生し、所々で強まりました。山梨県付近で形成された降水域（降水域C）はゆっくり東進し、14時頃から雷が検知されました。関東地方北部で発生した降水域（降水域D）はゆっくり北東に進み、13時頃から発雷し始めました。14時頃になると、ほとんど停滞するように動きが変化がしました。
・15時頃から：降水域Cが関東南部の平野に侵入
降水域Cが東京や埼玉県の平野部に進入し、一時的に降水強度が100mm/hrを超えました。19時頃には千葉県で発達した領域（C1）と、東京付近に残った領域（C2）に分かれました。16時頃から降水域C1では雷の活動が非常に活発化し、東京から千葉にかけて多数の落雷が検知されました。
・16時頃から：降水域Dが南下
関東地方北部で発生した降水域Dは、16時頃に一時的に西南西から東北東に伸びる形状となり雷の活動も活発しました。南下し、19時頃には雷の活動は弱くなり、関東南部で動きの遅い降水域C2に接近。このタイミングでC2の降水強度が強まりました。
・20時頃から：東京付近で降水が再び強まる
20時ころから21時過ぎにかけて、東京都の広い範囲と埼玉県から茨城県にかけて南西から北東にのびるラインで、動きの遅い強い降水強度域が観測されました。この時、東京付近でのみ雷が検出されています。その後、22時には衰弱したが、一部神奈川県では強い降水強度域がみられました。
3日の事例の特徴は、山梨県付近と関東北部の山間部で発生した2つの対流雲（降水域Cと降水域D）が異なる動きを見せながら、それぞれ異なるタイミングで関東南部平野部に進んだ点にあります。これにより東京では17時前後と21時前後の2度にわたり雷の活動がピークを迎えました。特に、降水域C1の通過時に、雷の活動が顕著で多数の落雷が観測されました。
3日18時の局地天気図：２つの発雷域
東京23区付近で雷活動が活発となった18時の局地天気図を図6に示します。この雷活動は降水域Cによるもので、群馬県や栃木県で雷が活発だったのは降水域Dによるものです。また、18時の局地天気図では、熱的な規模の小さな低気圧が見られましたが、前日2日の状況と異なり、この日はシアラインが解析されませんでした。
薄く表示しているカラーはレーダーエコー強度,
LIDENの観測（赤い点は落雷、赤いバツは雲間放電）
黒の実線は等圧線、赤線は等温度線を示す。
6月4日：雷雲が多摩地方を通過
6月4日は17時頃に埼玉県と茨城県の県境付近で対流雲域が発達し、雷活動が強まりました。この対流雲域は南南西へ進み、多摩地区や神奈川県西部を通過した後、伊豆半島付近で衰弱しました。この日の降水状況は、5分毎の降水強度の動画（図7）で確認できます。
カラーは図2を参照してください。
６月4日の降水域と雷の推移
・9時頃から：山地で対流性の降水域発生
9時から10時にかけて、群馬県と栃木県の山地および秩父周辺で、局地的に対流雲による降水域が観測されました。この降水域の動きは遅く、12時頃まで大きな変化は見られませんでした。
・13時頃から：関東北部の降水域がゆっくり南下
13時頃から、関東北部の降水域(降水域E)がゆっくり南下を開始。一部では雷が観測されましたが、降水の強まりは局地的にとどまりました。秩父周辺の降水域は南東へ進み、一部が15時頃に東京へ到達したものの、衰弱・消滅しました。
・17時頃から：埼玉と茨城の県境付近で対流雲が発達
関東北部の降水域Eの一部が埼玉と茨城の県境付近に達した17時頃、対流雲の発達が組織的となり、多数の雷が観測されました。18時頃には南西から北東に伸びる強雨域が一時的に形成され、その南端の降水域が強い強度を維持したまま南南西へ進行。19時頃に東京の多摩地方を通過しました。
・20時頃から：発達した対流雲域が神奈川県を通過、その後衰弱
東京を通過した降水域Eは雷の活発な活動を伴いながら、20時頃から21時頃にかけて神奈川県を南下しました。22時頃には伊豆半島付近で衰弱し、降水と雷活動が収束しました。
6月4日の降水域の特徴は、関東北部の山地で発生した局地的な対流雲が、午後にかけて関東南部に南下しながら発達した点にあります。特に、埼玉と茨城の県境付近で形成された強雨域が東京や神奈川県を通過する際、雷活動が顕著でした。2日や3日と比較すると、4日の対流雲の動きはシンプルである一方、3日と4日で共通して埼玉と茨城の県境付近で対流雲が発達していた点は、偶然かもしれませんが興味深いです。
4日20時の局地天気図：雷雲が多摩付近を南下
東京の多摩付近で雷活動が活発となった20時の局地天気図を図8に示します。この日の状況を2日や3日と比較すると、長野県または岐阜県付近に熱的な小さな低気圧があり、関東地方の北側にあたる東北地方で気圧が相対的に高くなっている点は共通しています。一方で、4日には関東地方全体で気圧の傾きが小さく、地上付近の風の収束も弱かったことが特徴的です。このため、地上風が対流雲の発達に与えた影響は小さかったと考えられます。
薄く表示しているカラーはレーダーエコー強度,
LIDENの観測（赤い点は落雷、赤いバツは雲間放電）
黒の実線は等圧線、赤線は等温度線を示す。
3日間の降水域と雷の特徴と共通点
6月2日から4日にかけて、関東地方では対流性降水と雷活動が観測されました。各日は異なる特徴を持つ一方で、共通する要因も確認されました。
2日の特徴 広範囲の降水帯を伴う
東日本では広範囲の降水帯（降水帯A）が東進し、関東地方南部のシアライン上で一時的にライン状の降水域（降水域B）が形成されました。この降水域Bにより、東京23区付近では雷が観測されました。
３日の特徴 西と北にある２つの対流雲域が接近
山梨県付近の降水域（降水域C）が東進し、関東北部の降水域（降水域D）が南下して、それぞれ東京付近を通過しました。この接近により、2度の雷のピーク（17時前後・21時前後）が発生しました。特に、降水域Cに伴う雷活動が顕著でした。また、降水域Cの一部(降水域C2）が降水域Dの接近時に、強度が強まった。
4日の特徴 対流雲の動きが比較的単純で局地的
関東北部の山地で発生した対流性降水域（降水域E）が南下し、埼玉と茨城県境付近で発達して雷の活動を強めました。その後、降水域Eは多摩地方から神奈川県を通過し、伊豆半島付近で衰弱しました。
共通点
3日と4日には、いずれも山地で発生した対流雲域によって東京で雷が観測されました。これらの事例から、対流雲の発生地域とその動きが雷の正確な予測において欠かせない要素であることがわかります。特に3日には、西と北から対流雲が時間差で接近しており、このような変化を適切に予測することが重要であると考えられます。
気象庁レーダーエコー強度・エコー頂GRIB2の読み方
このセクションでは、気象庁が提供するレーダーエコー強度やエコー頂データ（GRIB2形式）の読み込み方法について解説します。プログラミングに興味がある方や、GRIB2形式のデータを利用したい方に参考になる内容です。
気象庁のGRIB2形式の仕様については、気象庁大気海洋部が提供する「配信資料に関する仕様 No.13701」に詳しく記載されています。この仕様によると、レーダーのGRIB2形式には気象庁独自のテンプレートが採用されており、エコー強度用にテンプレート4.50008、エコー頂用にテンプレー4.50011が使われています。
PythonでGRIB2データを扱う際には、一般的にpygribライブラリを使用します。ただし、これらの独自テンプレートに対応する設定ファイル（defファイル）を準備していない場合、データを正しく読み込むことができません。そのため、事前に設定を行うことが重要です。
レーダーのGRIB2を読み込む前の準備
Pythonのpygribライブラリは、ECMWF(欧州中期予報センター)のecCodes ライブラリを利用してGRIB2形式のデータをデコードしています。ただし、気象庁独自のテンプレートを採用しているGRIB2データを扱う場合、そのテンプレートの仕様を記述したdefファイルを作成し、適切なフォルダーに配置する必要があります。
気象庁レーダーデータの独自テンプレート(4.50008と4.50011)にそれぞれ対応したdefファイルは以下からダウンロードできます。
このdefファイルの配置先は使用している実行環境によって異なりますが、Anaconda環境では下のディレクトリに配置します。ここには「rjtd」というフォルダがあります。この「rjtd」は日本の気象庁を示しており、気象庁が定義したテンプレートをこのフォルダ内に格納します。
/Users/＜ユーザー名＞/opt/anaconda3/envs/＜環境名称＞/share/eccodes/definitions/grib2/local/rjtd/Anaconda以外の環境を使用している場合、以下のfindコマンドを実行して、ecCodesの設定ファイルが格納されているディレクトリを探してください。このコマンドにより、必要な配置先を特定することができます。
$ find ~/ -type d -name eccodesGRIB2の読み込み方
気象庁のレーダーに関するGRIB2データは、前述のdefファイルを適切なフォルダに格納しておけば、python上でpygrib()を用いれば読み込むことが可能です。このGRIB2データには、レーダー運用情報や雨量換算に関する情報も記録されており、これらを確認することもできます。
この記事の最後から、Jupyter Notebookで作成したサンプルプログラムをダウンロードできます。このコードでは、以下の内容が実装されています。
• GRIB2データのxarrayデータセットへの変換
GRIB2データをxarray形式に変換し、運用情報も含めて扱えるようにします。
• 運用情報の表示
GRIB2データに記録されているレーダー運用情報や雨量換算係数などを確認するコード。
気象庁の独自テンプレートに記録されている運用情報を以下のキーを使って取得することができます。これらのキーを使用して、レーダーの運用情報や雨量換算係数を確認することができます。
・"radarOperationInfoNo1"、"radarOperationInfoNo2"
・"rainfallCoefficientsInfoNo1"、"rainfallCoefficientsInfoNo2"
レーダエコー強度の運用状況の読み取り例は次の通りです。
## エコー強度データの読み込み例
rad_echo_fn = "Z__C_RJTD_20241108090000_RDR_JMAGPV_Ggis1km_Prr05lv_ANAL_grib2.bin"
grbs = pygrib.open(rad_echo_fn)
message = grbs.message(1)
# GPV値の確認
val_max=np.nanmax(message.values)
print("エコー強度max(mm/h):",val_max)
# レーダー等運用情報 & 雨量換算係数運用情報の確認
# echo_operation_info()を利用
rri_uint_list = [message["radarOperationInfoNo1"],message["radarOperationInfoNo2"],
message["rainfallCoefficientsInfoNo1"],message["rainfallCoefficientsInfoNo2"]]
(opeStr, ramStr, ope_radar, no_ope_radar, ram_not1) = echo_operation_info(rri_uint_list, echoI_rdn_list)
print("使用状況簡易表示:",opeStr)
print("雨量換算係数簡易表示:",ramStr)
print("未使用レーダーのリスト:",no_ope_radar)
print("雨量換算係数の異常レーダーリスト:",ram_not1)
print("使用レーダーのリスト:",ope_radar)
<出力例＞
エコー強度max(mm/h): 201.0
使用状況簡易表示: 1111111111111111111111
雨量換算係数簡易表示: 1111111111111111111111
未使用レーダーのリスト: []
雨量換算係数の異常レーダーリスト: []
使用レーダーのリスト: ['札幌', '釧路', '函館', '仙台', '秋田', '新潟', '東京', '長野', '静岡', '福井', '名古屋', '大阪', '松江', '広島', '室戸岬', '福岡', '種子島', '名瀬', '沖縄', '石垣島', '名瀬SP', '沖縄SP']レーダエコー頂の運用状況の読み取り例は次の通りです。
## エコー頂データの読み込み例
rad_height_fn = "Z__C_RJTD_20241108090000_RDR_GPV_Ggis1km_Phhlv_Aper5min_ANAL_grib2.bin"
# 処理する時刻のデータ順を指定
grbs = pygrib.open(rad_height_fn)
message = grbs.message(1)
# GPV値の確認
val_max=np.nanmax(message.values)
print("エコー頂max(km):",val_max)
### レーダー等運用情報 の確認
# echoheight_operation_info()を利用
roi_uint_list = [message["radarOperationInfoNo1_1"],message["radarOperationInfoNo1_2"],
message["radarOperationInfoNo2_1"],message["radarOperationInfoNo2_2"],
message["radarOperationInfoNo3_1"],message["radarOperationInfoNo3_2"]]
(opeStr, ope_radar, no_ope_radar) = echoheight_operation_info(roi_uint_list, echoH_rdn_list)
print("使用したレーダーの数:",len(ope_radar))
print("未使用のレーダーの数:",len(no_ope_radar))
print("使用状況簡易表示:",opeStr)
print("未使用レーダーのリスト:",no_ope_radar)
print("使用レーダーのリスト:",ope_radar)
＜出力例＞
エコー頂max(km): 15.0
使用したレーダーの数: 72
未使用のレーダーの数: 13
使用状況簡易表示: 1111101100101111010111111111111100101111111111111111111111111111111110111010101111111
未使用レーダーのリスト: ['宇城', '熊山', '常山', '野貝原', '富士宮', '静岡北', '鷹巣', '盛岡', '岩沼', '薬師岳', '大楠山', '御在所', 'ピンネシリ']
使用レーダーのリスト: ['菅岳', '九千部', '桜島', '石狩', '山鹿', '浜松', '六甲', '牛尾山', '葛城', '風師山', '古月山', '尾西', '香貫山', '鈴鹿', '安城', '鷲峰山', '田口', '田村', '水橋', '氏家', '能美', '八斗島', '関東', '船橋', '新横浜', '北広島', '涌谷', '伊達', '京ヶ瀬', '中ノ口', '種子島', '名瀬', '沖縄', '石垣島', '長野', '静岡', '名古屋', '大阪', '松江', '広島', '室戸岬', '福岡', '札幌', '釧路', '函館', '仙台', '秋田', '東京', '新潟', '福井', '五島', '八重岳', '深山', '城ヶ森山', '羅漢山', '大和山', '明神山', '高城山', '釈迦岳', '国見山', '聖高原', '赤城山', '三ツ峠', '高鈴山', '蛇峠', '乙部岳', '霧裏山', '函岳', '物見山', '白鷹山', '西岳', '宝達山']レーダーのエコー強度データは気象庁のレーダーを基に作成されています。一方、レーダーエコー頂データは、気象庁のレーダーに加えて、国土交通省が運用するXバンドやCバンドのレーダーデータも活用されており、最大85機のレーダーサイトのデータから作成されています。
運用情報の活用例
エコー強度の分布などが不自然に見える場合には、この運用情報を参照することで、特定のレーダーがデータ作成時に利用されていないことを確認できます。これにより、データの信頼性を評価し、解析に反映させることが可能です。
おわりに
今回は、この３日間の事例の降水強度分布と雷の状況を確認し、各日の特徴や共通点など、局地天気図も用いて考察しました。今後は、MSMの初期値や予想なども利用して、雷予測の考え方について検討を進めていきます。