Temporal and spatial scales of extremes of daily tropical rainfall : the example of Thailand (1979-2024)

天気のワイルドカード：なぜ雨の予測は難しいのか

激しい嵐の中で、特定の雨粒を網で捕まえようとしている場面を想像してみてください。それが、科学者が極端な降雨を研究する際に行っていることの概略です。雨は単なるしとしととした霧雨ではありません。それは、個々の火花のような短命で小さな雷雨が、時には巨大で組織化されたシステム（燃え盛る焚き火のようなもの）へと集まっていく、混沌とした混合物なのです。気象学として知られるこの研究分野は、これらの「火花」と「焚き火」が空間と時間の中でどのように振る舞うかを理解しようとしています。

この混沌を理解するために、研究者たちはいくつかの主要なツールを使用します。第一に、彼らはレースの順位付けのようなパーセンタイルに注目します。「どれくらいの雨が降ったか？」と問う代わりに、「この日は他のすべての日のうち、上位99%よりも濡れていたか？」と問いかけます。これにより、特定の場所で通常どれくらいの雨が降るかという事実に惑わされることなく、真の極端な現象を特定することができます。第二に、彼らは空間スケールを測定します。これは、「もしここで土砂降りなら、そこからどの程度の範囲まで土砂降りになるのか？」という問いを、より専門的な言葉で表現したものです。雨は小さな孤立した水たまりなのか、それとも街全体を覆う巨大な洪水なのか。最後に、彼らは時間スケールを確認します。「この嵐は1時間続くのか、それとも数日間降り続くのか」。これらのパターンを理解することは極めて重要です。なぜなら、極端な降雨はフラッシュフラッド（突発的な洪水）を引き起こし、作物を破壊し、人々の生活を脅かす可能性があるからです。もし私たちがこれらの嵐の規模と持続時間を予測できれば、より優れた都市を建設し、最悪の事態に備えることができます。

---

タイにおける偉大なる降雨探索

この研究において、科学者チームはタイの雨の探偵になることに決めました。彼らは、最も激しい嵐が具体的にどの程度の大きさで、どの程度の期間続くのかを突き止めたいと考えました。彼らは単に推測したのではなく、1979年から2024年までの46年間にわたる膨大なデータセットを調査しました。最も正確な全体像を得るために、彼らは2種類の異なる「降雨検出器」を使用しました。一つは、タイ全土に散らばる75の実際の雨量計（実際に水をキャッチする物理的なバケツ）のネットワークです。もう一つは、衛星や気象パターンを用いて国全体の降雨量を推定する、3つの高度なコンピュータモデル（MSWEP、CHIRPS、ERA5と呼ばれるもの）のセットです。

研究者たちは「ExtD」（極端な日降水量）を探していました。彼らはこれらを、他のすべての日よりも濡れていた上位90%、95%、99%、あるいは99.9%の日と定義しました。これは、上位10%、上位5%、上位1%、そして超希少な上位0.1%の雨の日を見つけ出すようなものです。彼らはこう問いかけました。これらの極端な日はどのくらいの間隔で発生するのか？ それとも単発の一日なのか、それとも一週間続くのか？ そして最も重要なのは、コンピュータモデルは実物の雨量計と同じくらい明確にこれらの極端な現象を捉えられるのか、ということです。

調査結果：雨はより小さく、短く、そしてより激しくなっている

チームの発見は以下の通りであり、コンピュータモデルにはいくつかの盲点があることが判明しました。

1. コンピュータモデルにおける「ピクセル」の問題
科学者たちは、コンピュータモデルは一般的な天気を予測することには概ね優れているものの、本当に「激しい」現象については苦戦することを発見しました。実物の雨量計が大規模な豪雨を記録したとき、コンピュータモデルはしばしば「ああ、それはただの激しいシャワーだった」と判断してしまう傾向がありました。モデルは、最も極端な日における降水量を過小評価する傾向がありました。

なぜでしょうか？ 低解像度のカメラで撮られた写真を想像してみてください。小さな明るい火花をズームアップすると、カメラはその火花をぼかしてしまい、鈍く大きな光のように見せてしまいます。同様に、コンピュータモデルは世界をグリッド（画面上のピクセルのようなもの）に分割しているため、小さく強烈な降雨の塊を滑らかに（平均化）してしまいます。実物の雨量計は、極端な雨はしばしば非常に局所的であり、時には10キロメートルも離れていない場所では降っていないことを示しました。しかし、モデルは雨が実際よりもはるかに広い範囲をカバーしているように見せていました。

2. 嵐の大きさはどのくらいか？
チームは、e-folding距離と呼ばれるものを用いて、これらの嵐の「サイズ」を測定しました。これは、「同じ極端な降雨を目にする確率が約37%になるまでに、どの程度移動しなければならないか？」という問いを専門的に表現したものです。

• 「中程度」の極端な現象（雨の多い日の上位10%、つまりp90）の場合、実物の雨量計によれば、これらの嵐は通常、直径77キロメートルほどの円形をカバーしています。
• 超希少な「モンスター級」の嵐（上位0.1%の日、つまりp99.9）の場合、実際の嵐は非常に小さいです！ 実物の嵐があまりに小さく孤立しているため、雨量計同士の間隔が広すぎて、これらを同時に捉えることができず、具体的なサイズを測定することができませんでした。
• しかし、コンピュータモデルは、これらの嵐は巨大であると言い続けました。モンスター級の嵐に対して、モデルは最大274キロメートルの幅を持つエリアをカバーしていると予測しました。モデルは、実際には小さな強烈な火花である場所に、巨大な雲を見ている状態でした。

3. 雨の「一度きり」の性質
研究者たちは、これらの極端な日がどの程度続くかも確認しました。その結果、ほとんどの極端な降雨日は「時間的に孤立している」ことが分かりました。

• 「中程度」の極端な日の約**55%**は、前日や翌日に同様の雨がなく、単独で発生しています。
• 「モンスター級」の嵐（p99.9）については、**90%**が孤立した単日の現象でした。
• たとえこれらの極端な日が湿潤な期間の一部であったとしても、その期間が大幅に長くなることはありません。トップ0.1%の閾値に達する嵐が来たからといって、必ずしも一週間降り続くことを意味するわけではありません。コンピュータモデルはこの期間を過大評価する傾向があり、嵐が実際よりも長く続いていることを示唆していました。

4. 雨は激化している
最後に、チームは1979年から2024年までの長期的な傾向を調査しました。明確なシグナルが見つかりました：降雨は激化している。

• タイの総降水量は劇的には変化しておらず、降雨日数も増加していません。
• しかし、極端な日の「頻度」は急上昇しています。上位95%および99%の閾値に達する日の数は、平均的な降水量よりも速いペースで増加しています。
• これは、雨が「より頻繁に」降るようになるのではなく、降るときには「より激しく」なっていることを示唆しています。
• 興味深いことに、コンピュータモデルはこの傾向を捉えるのが困難でした。ERA5モデルは、この激化を示すことをある程度できていましたが、MSWEPモデルはこれを正確に捉えることができませんでした。実際、最も希少な嵐（p99およびp99.9）において、MSWEPは負の傾向を示しており、極端な降雨が減少していることを示唆していました。これは観察された現実とは矛盾しています。このことは、気候変動が嵐をどのように悪化させているかを研究したい場合、どんなコンピュータモデルでも良いわけではなく、どのモデルを使用するかを非常に慎重に選ばなければならないことを教えてくれます。

結論

この研究は、私たちが極端な天気を追跡する方法に対する「現実的な再確認」となります。現実世界の雨は、私たちの最高のコンピュータモデルが示唆するよりも、はるかに混沌としており、局所的で、短命であることを示しています。モデルは境界線をぼかしてしまい、嵐を実際よりも大きく、長く見せてしまう傾向があります。モデルは一般的な天気については優れていますが、最も被害をもたらす真の「モンスター級」の嵐を捉えることには苦戦しています。

最もエキサイティングな教訓は、その傾向です：タイでは、こうした激しく孤立した豪雨が増えています。雨は単に激しくなっているだけでなく、その「極端な現象」が新しい常態（ニューノーマル）になりつつあります。科学者たちが指摘したように、これは降雨の長期的な激化を示唆しており、温暖化する地球から予想されるパターンと一致しています。しかし、これを明確に把握するためには、コンピュータ画面による滑らかな画像よりも、地面にある真実（実際の雨量計）を信頼する必要があるのです。