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Index その一 その二 その三 その四
天気のはなし（その三）
21 東京の大雪 top
たくさんの雪が降る所といえば、北海道や東北の日本海側、新潟県や長野県の北部、そして北陸三県（富山、石川、福井）などが頭に浮かびます。
近年は暖冬のせいで、豪言と表現されるようなひどい大雪の年は現れにくくなっています。
日本海側とは反対の太平洋側は、冬場は乾燥した晴天となりやすく、
雪の降りにくい状況です。しかし、二圭二月頃に本州の南沖を発達しながら北東または東北東へ進んでくる低気圧の影響で大雪の降ることがあります。
大雪警報の基準を調べてみますと、新潟では二十四時間の降雪の深さが海岸五十センチメートル、平野鄙七十センチメートル、山沿い百センチメートルです。
一方、太平洋側の東京では、大雪警報の基準は二十センチメートル、多摩西部で三十センチメートルと新潟と東京ではかなりの差があるのです。
雪に慣れていない太平洋側の東京では、少しの雪でも、車のスリップ事故や歩行者の転倒事故が多くなって、救急車の出動回数が急増します。
都会では雪の日に底に滑り止めのあるような靴をはいている人がもともと少なく、慣れない雪道の歩き方にも問題があります。
雪の日は歩幅をせまくして、ゆっくりと慎重に歩きましょう。
また、雪の日にポケットに手を入れて歩く人を見かけますが、これは体のバランスがとりづらく、とっさの場合に手を使うことができないために、たいへん危険です。
雪は、降り積もった時もそうですが雪が止んで、翌朝雪道が朝の冷え込みでガチガチに凍った時、さらに滑りやすくなるのでより注意が必要です。
少しぐらいかっこう悪くても底にしっかり溝のある長靴の方が安全です。
さて、記録として残っている明治九（一八七六）年以降で、東京の積雪の深さの第一位は明治一六（一八八三）年二月八日の四十六センチメートルです。
当時の新聞の見出しは「春立つといふも名ばかりに空荒れて、積る事四尺、帝都未曽有の風雪、街上人絶えてお役所も出勤者無し」とあります。
四尺（約一・二メートル）とは少し大げさという気もしますが、この四十六センチメートルは今だに破られていない記録です。
現代にもしこのような大雪が都心に降り積もったなら、通常の都市機能の回復まで一週間位かかるのではと思われます。
22 大雪と事件 top
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江戸時代元禄（げんろく）一五（一七〇二）年の赤穂義士（あこうぎし）の討ち入り、幕末安政七（一八六〇）年桜田門外の変、そして昭和一一（一九三六）年の二・二六事件と、東京（江戸）に大雪が降ると何か事件がからみます。
事件ではありませんが、平成四（一九九二）年一月三一日から二月一日の東京の雪は都心で積雪十七センチメートルの大雪となり翌二月二日未明には東京湾を震源（しんげん）とする震度（しんど）五の地震がありました。
さて、昭和一一 二九三六）年は寒い冬でした。一月の東京の月平均気温は二・○度で平年より一・○度低く（当時の平年値）、二月も二・五度で一・二度低くなりました。
ニュース映画などで見ますと二・二六事件の時の東京は大雪ですが、その実態はといいますと三日前の二三日に降り積もった雪、積雪三十五・五センチメートル（十九時観測）がまだかなり残っていた上に、二六日朝から断続的に雪が降り始めて、二六日十八時の観測では二十一・八センチメートルと観測原簿に残っています。
（原簿から二三日の東京の降水量は四十三・○ミリメートル。二六日は六・七ミリメートルとなっています）
事件前日の二五日には地面に積雪はありますが、空からの降雪はありませんでした。降水量は全くありません。
二五日の日照時間は七・六時間でした。
以上のことから、この事件のニュース映画やドラマのナレーションなどで「前夜からの大雪」というのは正確ではありません。
この二・二六事件の背景には昭和五、六、九、一〇年とつづいた冷害がありました。とくに悲惨だったのは昭和九年の冷害でした。
なおこの昭和九（一九三四）年に匹敵するといわれた冷夏、冷害は平成五（一九九三）年でした。
この平成五年の夏は、冷夏・長雨により農作物が大被害を受け、水稲（すいとう）の作柄は著しい不良となり、タイ米など輸入米の騒ぎがあった年です。
この年の六～八月は記録的冷夏で九州から東北の梅雨（つゆ）明けは不明瞭で七月三一日～八月七日の九州南部地方を中心とする大雨は「平成五年八月豪雨」と命名されました。
23 春から夏 top
冬の天気を支配していたシベリア高気圧が衰えてきてその一部が移動性の高気圧となって日本付近を通るようになると、その後から低気圧が進んできて、二千四月の天気は周期変化をするようになってきます。
高気圧と低気圧による天気の周期変化は三～四日のことが多いために、一週間に二度位天気が崩れて、週末毎に雨にたたられたりします。
また、三～四月頃は日本海で低気圧が発達することが多く、強い南風の吹くことが多くなります。
こうなりますと気温が急に上かって、融雪が進み洪水となったり、日本海側ではフェーン現象のため、空気が乾燥して大火が起こりやすくなります。
強い南風の後は、一時的ですが北風に変かって、寒気も流れ込んで、寒くなり寒の戻りとなります。
四月中旬を過ぎ、大型連休が近づく頃から五月にかけては東西にのびる帯状の高気圧が現れ、晴天がつづくようになってきます。
五月中旬を過ぎると、南海上に前線が現れ、沖縄は梅雨入り、東・西日本も前線が北上して天気がぐずつき始めて梅雨の走りとなり、雨の季節が近づいてきます。
六月は梅雨の季節で、南海上から南岸沿いに停滞した前線上を次々と低気圧が進んできて、天気をぐずつかせます。 |
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梅雨の前半は、雨の降り方も弱いのですが、六月末から七月の梅雨の後半、末期には前線活動も活発化して、大雨が降りやすくなります。
梅雨前線の南の方から台風が北上してくる時は、集中豪雨となりやすく警戒の必要があります。
七月中旬以降は、太平洋高気圧が強まってきて、梅雨前線も本州南岸沿いから、次第に北上して、やがて梅雨が明け、真夏が到来します。
太平洋高気圧が日本列島を支配するようになると、安定した夏の晴天となり、とくに“梅雨明け十日”といって梅雨が明けた後十日間位は、暑い夏の晴天が安定します。
八月中旬頃になると、夏型をくずす台風の北上や寒冷前線の南下があり、前線に沿って雷雨が発生します。
やがて、朝晩は涼しくなり始め、夏も終わりに近づきます。
24 秋から冬 top
九月初めまで残暑はありますが、すぐに太平洋高気圧は衰えて、大陸からの高気圧が北日本を通るようになってきます。
この二つの高気圧の間に秋雨前線が停滞し、一〇月上旬までおよそ一か月間、東・西日本の天気をぐずつかせます。
また、九月は、大型台風が来襲しやすく、過去に名前の付くような大きな被害をもたらした台風は、この月に来襲しています。
南海上に停滞している秋雨前線の南から北上してくる台風があると、前線活動が活発となり、集中乗雨が起きやすくなりま卞。
一〇月中旬に入ると、北の方を通っていた高気圧が、本州付近を通るようになり、秋雨の季節は終わり、春と同じように二千四日周期で天気が変わるようになります。
余談ですが、昭和三九（一九六四）年の東京オリンピックの開会式を一〇月一〇日としたのも、秋雨が終わる頃を統計的に選んで決めたといわれています。
さて、一〇月後半～一一月前半にかけては、帯状高気圧が現れて、秋晴れがつづくようになります。
一一月も後半になると、時おり冬型が現れ、木枯（こが）らしが吹くようになり、北国から初雪の便りが屈き始め、初冬へと季節は移っていきます。 |
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一二月の前半までは、冬型気圧配置は一時的で長つづきしませんが、一二月後半からは、北日本を中心に冬型がつづくようになり、クリスマスから年末にかけては強い寒波の到来で、日本海側で大雪となる年があります。
これをクリスマス寒波、年末寒波といいます。
一月には大陸のシベリア高気圧が発達し、天気図の等圧線がたてじまもようの西高東低の冬型気圧配置の日が多くなります。
寒気の南下のコースによって、日本海側の降雪は、“山雪型”か“里雪型”に分かれます。
二月に入りますと、大陸高気圧の南への張り出しに衰えが見えはじめ、東シナ海方面から低気圧が南岸沿いを発達しながら東進して、太平洋側に大雪を降らせたり、日本海を発達しながら東進して、“春一番”の強い南風の日が現れます。
25 天気のいいつたえは当たるのか？ top
天気や天候の予測に関するいいつたえのことを天気俚諺（りげん）といいます。
昔は経験的に天気や天候の前兆（ぜんちょう）をまとめて、ことわざのようにして天気の予測に使っていました。
日本は周りを海で囲まれて、漁民がその土地や海の半日から一日程度の天気の予測に役立てたものがあったり、農民が夏や冬の天候の前兆をいったりしたものがあります。
例えば「夕焼けは晴れ、朝焼けは雨」「北東風は天気が悪い」「笠雲が山にかかると雨」「星がまたたくと日中風が強くなる」「大雪は豊年の兆し」などの他、全国各地にその土地独自のだくさんの天気俚諺が存在します。
これらはあくまで経験的なもので、住む土地が違ったり、季節が違ったりすると全く役に立たないものもあります。
現在ではテレビ・ラジオ、新聞が気象情報を頻ぱんに伝えており、経験的な天気のいいつたえだけで天気を予測することはなくなってきましたが、漁師や山小屋の人など一部で根強く使っている人もいますし、かなりの的中率で精度のよいのもあります。
ただ、天気俚諺（りげん）の中にはかなり迷信的であったり、的中率が五十～六十パーセント位で、ゲタを投げて裏表で天気を予測するのとあまり変わらないというのも多いのです。 |
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しかし、今のように科学的な天気予報や情報が何もなかった昔のことを考える時、二回に一回は当たるというのは、かなりの確率で当たっているといえるでしょう。
多くの天気俚諺の中には、科学的に説明できるもの、例えば「ツバメが盛んに低く飛ぶときは雨の兆（きざ）し」というのがあります。
これは、ツバメは飛行中にエサとなる小さな虫をとらえるのですが、小さな羽をもった虫は、低気圧が近づいて空気中の湿度が多くなってくると、羽に水分が付き身体が重くなるため、あまり高く飛び上がることができません。
したがって、それをエサとしてねらうツバメも盛んに低く飛ぶというわけです。
ツバメが盛んに低く飛んでいるときを見かけたら、その時の天気はその後どう変化していったか、本当に雨が降ったかどうか、何時間後に降り出したのかなどを調べてみるのも面白いでしょう。
26 地震を予知する雲？ top
結論から申し上げましょう。おじさんは地震を予知できる「地震雲」はないと考えています。
日本ではいったいどのくらいの数の地震が起こっているかを気象年鑑で調べてみますと、平成八（一九九六）年に気象官署（気象台や測候所のこと）で観測した有感地震は千百六十四回。つまり一日に三回は日本のどこかで体に感じる地震が起きています。
震度Ⅲ（弱震）以上のものだけでも九十七回、四日に一回は起きている割合となります。
もし、地震の前に必ず「地震雲」が現れるなら、かなりの数が出なくてはなりません。
平成七（一九九五）年の兵庫県南部地震以来、「地震雲が出ているのでは？」という問い合わせの電話が気象台などによくかかってくるそうです。
通常は見ない面白い形の雲が大空に現れたといっても、それは飛行機雲やそれが変化したものであったり、上空の強い西風（ジェット気流）によって発生する巻雲の帯であったり、地形の影響で発生した雲であったりする場合が多く、おおよそ説明のつく雲なのです。
地震という地下で起きる現象と雲という大気中に起きる現象に何らかの因果関係があるという解明はなされていません。 |
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ただ、大きな地震の直前に空一面が光る、発光現象があることは、昭和四〇（一九六五）年から続いた長野県の松代群発地震や兵庫県南部地震などいくつかの観測記録があります。
これは岩石に力を加えると磁波を出すことが実験で確かめられており、このメカニズムではと考えられています。
「地震雲」の予知は（1）いつ（2）どこで（3）どの位の規模の地震が起きるかということが三つ条件としてそるわなければなりません。
しかし時おリテレビや新聞、週刊誌などで取り上げられる「地震雲」は大きな地震の一か月前だったり、一週間～十日位前、二～三日前だったり、また地震の被害の大きかった地域とかなり離れたところだったりと、科学的な根拠はかなりあやしげなものです。
「地震雲」に科学的な根拠がないことをよく学んで、デマや流言に惑わされずこの件に対する冷静な対応が必要です。
27 雨ダスではなくＡＭｅＤＡＳです top
アメダスとは地域気象観測システムの英記 Automated Meterological Data Acquisiton System
（自動化した気象の資料収集体系）なのです。
よく雨ダスというように思っている人がいますが、これは間違いです。
日本全国に気象台、測候所は約百六十か所ありますが、これだけでは狭い範囲に強く降る雷雨や集中豪雨などの雨の観測には十分とはいえません。 |
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気象予測（天気予報）の大きな使命は災害の防止です。災害の防止や軽減のために、よりきめの細かい天気予報や注意報・警報の的確そして迅速な発表が求められています。
そのためには雨・雪・風などの気象状況を地域的に細かく監視することが必要です。
この必要に応えるために、地域のより細かな観測体制を整え、観測データをオンライン化して即時配信をめざして開発されたもの、それが「地域気象観測システム」つまりアメダスと呼ばれているものです。
このシステムは昭和四九（一九七四）年一一月一日から運用を開始しました。
アメダスの観測は無人で、降水量だけについてみると約十七キロメートル四方に一か所ずつ、全国で約千三百か所あります。
このうちの約八百四十か所では風向・風速、気温、日照時間も観測して、降水量と合わせ四つの気象要素の観測を行っています。
これは約二十一キロメートル四方に一か所ずつあります。
また、積雪の深さを観測する所は、積雪地域に全国で約二百十か所あります。
このアメダスは毎正時ごとに降水量、風向・風速、気温、日照時間と積雪の深さの観測を行い、そのデータは電話回線を使って東京のアメダスセンターに自動的に送ります。
センターのコンピューターは、収集したデータを編集し、気象庁にある気象資料自動編集中継装置に送ります。
送られたデータは各地方気象台などのデータ処理装置に配信されます。
この間に要する時間は毎正時（ＯＯ分）から一五分以内というスピードです。
アメダスのデータは通常の予報に使用される他、防災情報の作成の資料ともなります。また、日照時間のデータは作物の生育に関係するため農業関係者の利用も多くなっています。
アメダスのデータは、日報、旬報（じゅんぽう）、月報、年報に統計処理されて研究などにも幅広く活用されているのです。
28 降水確率はどうやって出すのか top
降水確率予報は一つの地点に雨や雪の降る確率を予報するものです。
例えば東京地方に▽こリメートル以上の雨の降る確率が三十パーセントという予報は、東京都内の全ての地点ともそれぞれ三十パーセントの雨が降ろ可能性があるということです。東京都内の面積の三割の地域で雨の降る可能性があるという予報ではありません。
この降水確率予報は、予報期間中に一ミリメートル以上の雨または雪の降る可能性を零パーセントから百パーセントまでの十パーセントきざみの確率で表現します。
何ミリメートル降るか、いつ降るかを予報するものではありません。
さて、この予報をどうやって出すかですが、まず観測のデータ（地上、高層、海上のブイ、船舶など）の収集があります。
そのデータを物理方程式に入れ、将来の大気の状態（高・低気圧の位置や気温分布など）を大型電子計算機（スーパーコンピューター）を使って計算します。
次にそのような大気の状態が、過去に何回あってそのうち降水をもたらした例が何割あったかを計算し、全域の分布図をシミュレーションします。
この結果、日本列島および周辺の海域に降水確率の数字が描かれたものが図として出てきます。 |
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こうして計算した数字が基本となり、これに気象台の予報官の知識、経験による検討と補正が加えられ、「降水確率予報」として発表され、報道機関などに通報されます。
この降水確率予報は一九八〇年から東京地方を対象に始められ、一九八二年からは全国で始まりました。
最近は降水確率予報も、すっかり定着してきた感じです。気象庁のアンケート調査によりますと、降水確率予報の数字が三十パーセント以上になると、傘をもって出かける人が多くなるという結果が出ています。
29 高い山はなぜ寒いか top
高い山に登ると、太陽に近づくのに、なぜ気温が低くなって寒くなるのでしょうか？
暖かい、寒いは空気の温度が高いか低いかによって決まります。
暖められた空気は軽くなって上空へ上空へと上がっていきます。そうすると気圧の低い所へいきます。
上空は気圧が低く、暖められて上がってきた空気は膨張（ぼうちょう）していきます。
膨張というのは空気のかたまりが周りの大気の壁を押し広げる仕事をするということなので、エネルギーを必要とします。
エネルギーの消費は気温の低下につながって、高いところほど空気は冷えて温度が低くなり寒くなるというわけです。
高さによって気温が低くなる割合は、普通は百メートル登るごとに〇・五～〇・六度の割合で気温が下がります。
山のふもとの気温が夏で二十五度の時、千メートルの山へ登ると二十度以下となり、二千メートル登ると十四～十五度というような値になります。
富士山や北アルプスなど日本でも三千メートル級の山に夏山登山をした時、山頂付近の温度は早朝には十度以下に下がったりします。
これに高い山では強い風の影響が加わります。
一般に身体に感じる温度（体感温度）は、風速一メートルにつき一度低く感じます。 |
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したがって夏山登山とはいっても、三千メートル級の山では冷たい雨と強い風の時に、見通しが悪くなり道に迷ったりしますと、濡れた衣服が身体の熱を奪い疲労凍死（ひろうとうし）の遭難（そうなん）事故につながることがあり得るのです。
したがって、高い山に登山をする時は平地より気温が低くなるということをよく考えて、夏山登山とはいえ服装や雨具など装備の点をしっかり準備して、なるべく天気のよい昼聞に行動するということが原則です。
さて、暖められて軽くなった空気は上昇して冷却し、この結果ある高度に達しますと雲が発生しますが、雲が発生するかどうかは空気の持つ水蒸気量によって決まります。
30 気象情報は有料情報 top
日本では長い間、水と安全と気象情報は無料、つまりただという感覚が一般的でした。
しかし、最近は水も安全も有料、つまりお金を払わないと安心できない時代が来ています。
気象情報は気象庁、気象台が作成してアレビ、ラジオ、新聞で発表しているものをそのまま利用している限りは無料（厳密にいえば、私たちの税金が使われているので決して無料ではないのですが）です。
しかし、各企業が自分の会社の利益をより上げるために積極的に気象情報を利用しようとする場合には、民間の気象会社と契約して自分の会社が必要とする、よりきめの細かい気象情報を有料で入手することが必要です。
例えばスーパーマーケットやコンビニエンスストアでは、その日の天気や気温などによって、お弁当や清涼飲料水、アイスクリーム、おでん、肉まんなどの売り上げに大きな差が出ます。
お弁当の場合、もし明後日の天気予報で雨の可能性が高いとすると、当然売り上げは減少しますので、明日の食材の仕入れ段階から制限して、ロスを少なくできます。
また東京などで吉雪が降ると、商店街やデパートなどは極端にお客さんの数が少なくなります。 |
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したがって生鮮食品を扱うお店では、お客様の数（入店客数）を考えて、売れ残りの商品がたくさん出ないようにするとか、前日に翌日分のまとめ買いを促す販売方針を立てたりします。
建設業では、建設現場の作業工程の管理のために気象情報が有効ですし、ゴルフ場ではプレーをするお客様の安全のために雷情報が必要です。
またゴルフ場は広大な芝の育成、管理のために効果的な肥料や除草部の散布に気象情報の利用が有効となっています。
その他、たくさんの企業で、有料情報としての気象情報を入手して業績を上げようという時代が訪れています。
気象情報は百パーセント当たるものではなく、必ずエラーを含んでいますが、それを踏まえた上で、半年一年と継続して利用することにより、有料でお金を払う以上の利益が生み出せる情報となるはずです。
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