本稿では、コンピュータグラフィックスにより現実感のあるシーンをリアルタイムで生成する一手法を提案する。に関する先行研究で椎名らは、無風で雪粒同士の衝突がないことを条件として実際の雪粒の動きを観測し、雪粒の粒径から落下速度を導出し、形状からの運動パターンを分類した。この運動パターンは主に鉛直落下、斜め落下、回転落下の3種がある。そこで我々は各パターンの動きを表現するために、雪のデータを解析して雪粒の形状、面積から雪粒の移動距離や移動方向などの関係式を導出した。これらを基に、雪粒に球状ポリゴンを用い、この雪粒の大きさと形状を変化させ、3つの運動パターンを組み合わせて雪の動きを生成した。さらにと背景を組み合わせた描画により、リアルタイムでの実態的なシミュレーションを実現した。

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は粒子の形状や種類が一定ではなく,様々な粒子が存在する気象現象である.粒子を雪片と霰に分類することは粒子生成の理解のために重要である.地上観測により粒子形成過程の定性的研究が行われているが,まだ解明されていないことが多い.この原因は主に粒子の定量的かつ連続的データの不足,さらに雪片と霰に分類する方法が確立されていないことによる.本研究では現象をモニタリングするために,画像計測によって粒子を分類する.自然落下中の粒子をデジタルカメラで自動撮影し,粒子画像から個々の粒子の形状特徴量を抽出し,判別分析により雪片と霰に分類し,これらの1分ごとの割合を求めた.

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粒子の衝突併合成長に, 影響を及ぼしている因子の一つである落下運動の揺らぎが, 粒子の形状とどのような関係にあるのかを調べるために, 鉛直方向にカメラを設置し落下中の粒子の観測を行った.粒子の水平面上の運動を撮影するため鉛直方向から複数の粒子映像を連続的に撮影するシステムを開発した.実際に粒子の落下運動を撮影し, 目視により運動パターンを3つに分類し, 様々な形状特徴量と運動特徴量の関係を調べた.運動パターンは, 粒子の移動方向, 移動距離および曲率半径の特徴量より分布が異なった.また, 粒子の濃淡分布の偏り方によって, その粒子の自転角度の大きさが異なった.

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1個の粒子の成長における昇華、雲粒捕捉、雪片形成成長過程の各々の貢献度を調べることは機構の研究において重要である。季節風吹き出し時に、粒子の成長に占める雲粒捕捉成長過程の割合をHarimaya and Sato(1989)の方法で測定した。日本海側の海岸部における(全質量に対して付着雲粒量が50%以上を占めるような)は約70%であった。海岸部での強度をもたらさないが、雲粒捕捉成長過程は強い強度をもたらすことが観測された。
一般的に言えば、雲は海上からやってきて内陸で消滅するので、内陸部より海岸部を発達期と最盛期の雲が通過することが多い。観測結果によると雲の発達期と最盛期では、雲粒捕捉成長過程が卓越していた。それでそのような雲がよく通る海岸部では、雲粒捕捉過程による粒子の成長が卓越することになる。

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【はじめに】積雪地に生育する森林の降水遮断については，降雨遮断とともに遮断が重要なプロセスである．遮断は，森林内の積雪水量を減少させ，さらに融雪洪水流出ならびに融雪水の土壌への供給を減らす．日本における遮断の研究は，1950年頃から四手井らによって精力的に行われ，近年の水文気候学的な遮断研究に至っている．その主だった研究については，鈴木ら（2006）にまとめられている．本発表では，筆者が直接あるいは間接的に関連した遮断研究を中心として，これまでの研究をレビューする．
【方法】具体的な内容は，以下の４部から構成される．１．遮断の遮断率，２．樹冠への最大冠雪量，３．大気との水・エネルギー交換，４．広域の遮断評価，である．さらに，今後の課題等についても述べる．

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TVカメラを用いた道路や建物出入口などの屋外における監視では, が監視の妨げとなる. よって, 粒子のみを除去できれば, 状況下での監視が容易になると考えられる. 本論文では, 監視映像の画素の輝度値に時間フィルタを適用して粒子の除去を試みる. まず, 本論文で用いる時間フィルタについて述べ, 次にフィルタ長に依存する本フィルタの粒子除去性能を, 大きさや落下速度などの粒子の属性から導出される確率モデルを用いて, 理論的に推定する. また, 本フィルタが監視対象である歩行者や走行車両などの移動物体に与える影響についても考察し, 最後に本フィルタを実際に撮影した映像に適用し, その有効性を確認する.

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山岳地域における中の化学成分に関する情報を得ることを目的に,1993年～1994年,1994～1995年及び1995～1996年の冬期に谷川岳の山頂付近(標高1950m)で65試料のと,の化学成分に影響を及ぼすと考えられる雲粒を樹氷として対で採取し,主要な溶解性化学成分を測定した.及び樹氷中の各化学成分濃度はともに変動が大きく,全成分とも樹氷中濃度は中濃度を上回っていたが,(樹氷/)成分濃度比や月別濃度変化には成分による違いが見られた.
山岳地域における中の化学成分に関する情報を得ることを目的に,1993年～1994年,1994～1995年及び1995～1996年の冬期に谷川岳の山頂付近(標高1950m)で65試料のと,の化学成分に影響を及ぼすと考えられる雲粒を樹氷として対で採取し,主要な溶解性化学成分を測定した.及び樹氷中の各化学成分濃度はともに変動が大きく,全成分とも樹氷中濃度は中濃度を上回っていたが,(樹氷/)成分濃度比や月別濃度変化には成分による違いが見られた.

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気象庁のアメダスによる1980～97年(85年と95年を除く)の厳寒期(1月・2月)の気象観測データ(3時間毎のデータに編集)を解析して,横手盆地の機構を調べた.横手で3時間降水量が3mm以上の強いがみられるのは,横手で無風の場合が約40%,北西寄りの季節風の場合が約35%である.
無風の状態は季節風が弱くかつ陸風が弱い夜間に発生する.このとき日本海沿岸では2m/s前後の非常に弱い北西風であり,横手盆地周辺の谷間や山間部でも無風に近い状態となる.横手だけでなく秋田県南部の広い範囲で強いが観測される.これは日本海からの弱い季節風が大気下層の冷気の上を上昇することにより雪雲を発生させるためであると考えられる.一方,比較的強い季節風が横手盆地方面に向けて収束し,風下の山脈を越えるときにも,横手で風が弱まり,強いが観測される.この場合は,横手の風が弱まるほど盆地内の降水強度が増す傾向があり,発生時刻は昼夜を問わない.
横手盆地の特性を旭川・新庄・十日町の特性と比較して,内陸盆地の機構について考察した.

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弘前藩御国日記には、江戸時代の弘前における毎日の天候が記載されている。そこで、11月〜4月の冬春季における降水日数と

日数から、毎年の率（日数/降水日数）を求めて、1705年〜1860年の長期変動を明らかにした。同じく、弘前藩日記に記載された十三湖の結氷日と解氷日から結氷期間（日数）を求めて、その長期変動特性を明らかにした。次に、冬春季における弘前の率と平均気温との関係を考察するために、観測データ（AMeDAS弘前）の得られる最近数十年間について、毎年の率と冬春季の平均気温との関係を分析した。

1705年〜1860年の156年間における十三湖の結氷期間と弘前の

率の変動傾向は、年々変動、長期傾向（11年移動平均）ともに類似している。すなわち、十三湖の結氷期間が長い年や年代は寒冷で、率が高く、結氷期間が短い年や年代は温暖で、率が低い。長期トレンドで見ると、十三湖の結氷期間は100日間前後で一方向の変化は見られないが、弘前の率は18世紀前半から19世紀前半にかけてやや減少傾向にある。1740年代と1820年代に、結氷期間と率がともに低下した時期があり、一時的な温暖期と考えられる。とくに、1810年代から1820年代にかけての率の顕著な低下については、従来の研究では指摘されたことがないので、さらに分析を進めたい。

観測データ（AMeDAS弘前）の得られる1983年〜2020年の38年間について、毎年の

率（11月〜4月）と平均気温（12月〜3月）の関係から、両者の間に負の有意な相関があることがわかった。これにより、十三湖の結氷期間や率から、弘前の冬春季の平均気温変動を復元することが可能となろう。

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1台のドップラーレーダによる雲に伴う強風の形成過程を明らかにする.雲内では下降流が支配的となる.下降流は地表面に達すると水平方向へ流出する外出気流となる.外出気流はくさび状のレーダエコーとして観測される.外出気流は雲内のいくつかの下降流により加速され,進行方向前部では強風域と突風が形成される.この強風域内では風によってまき上げられる地吹雪粒子と粒子のために水平視程が極端に悪化する.下降流内は粒子の昇華により非断熱的に冷却される.このため,外出気流の通過時には突風とともに2℃程度の気温の降下が観測される.雲前部での外出気流が強風域を形成するのに対して,雲後部への外出気流は一般風を弱める.合計34事例の雲のうち,22事例がこのような風系であった.しかしながら,8事例については逆に雲の進行方向後部で強風となっていた.これは雲の発達段階の違いによるもので,発達期から最盛期の雲の中では上昇流が支配的であり,雲下層での流入気流は進行方向の後部で風を強め,逆に,前部では風を弱めるためである.

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青森市の北方にある八甲田ロープウェーの山麓駅と山頂駅に検知機を設置し,二地点間の特性について検討した.西高東低の冬型の気圧配置でが有る場合は,山麓駅の方が量が多く,低気圧によるじょう乱によりの有る場合は,山頂駅の方が多かった.八甲田山系における最大積雪深について検討した.酸ケ湯(AMeDAS)と山麓駅で最大積雪深とその出現日は良く対応している.

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長期観測のための粒子画像データアーカイブの開発について述べる．ビデオカメラを用いて自然落下中の粒子を撮影し，画像処理により粒子画像データを切り出し保存する．保存された大量の粒子画像データについて粒子画像の表示と条件指定検索機能，指定期間の粒径分布，落下速度分布，粒径と落下速度分布の関係の表示機能をもつアーカイブ用アプリケーションを開発する．本アーカイブはメカニズムの解明をはじめとする研究に有用である．

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関東平野における日数はあまり多くはないが, 雪に対する備えが弱いため都市やその周辺ではわずかなでも交通障害などいろいろの被害がでる.また雪が降るか雨となるかの境の条件のときが多く, 日本海側のとは異なる特徴があるので, 関東平野の粒子の特性を調べることは, 過程や雪片の融解機構を理解する上で重要である.このような観点で, 1978年と1979年に日本海側の長岡市で行った粒子の観測に引続いて, 1980～1982年の3冬期間, 太平洋側の筑波研究学園都市において粒子の落下速度と粒度分布の同時観測を行い, 日本海側の結果と比較した.その結果筑波では, 1) 雪片の落下速度は長岡と比べて2～3倍であった, 2) Z-R関係のB値は1/2であった, 3) 粒子の単位体積当りの個数が少なかった, 4) 上空高い層まで気温が高いため粒子の多くは濡れていて融解過程にあった, などがわかった.

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長岡における気温別降水種 (, みぞれ, 降雨) 出現頻度, 気温別日量を近年の多雪年, 少雪年, 並年, である1963年, 1966年, 1969年の3冬 (12月~3月) について, 新潟地方気象台長岡気象通報所の観測資料を用いて統計的に解析した.その結果, 以下の知見を得た.
(1) 時の気温の範囲は-6℃から+6℃である. (2) 気温範囲0~1℃で出現頻度が最大である. (3) 時の平均気温が-1~1℃の範囲で1冬の累積量が最も多い. (4) 降雨時の気温は0℃以上である.ほとんどの降雨は2~5℃で出現し, 2℃以下0℃へと気温が低下するにつれ減少する. (5) 日量が1cm以上ある日の時平均気温の範囲は-4~+3℃である.日量の99%以上が時平均気温2℃未満の日に生じる. (6) 判別気温以下で生ずる降水を雪と, それ以上での降水を雨と判定するとき, 雪とみなした降雨頻度と雨とみなした頻度の和の全降水頻度に対する割合 (誤認率) は判別気温が2℃から3℃の間で最小値をとり, その値は8~10%であった.

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低温実験室内で海水を凍結させると, のないときには円柱状氷が生成し, があると海氷の沈降, 海水の浸み込みが起こり, 粒状氷が生成する。円柱状氷の酸素同位体比は氷と水間の同位体分配により海水より高い。粒状氷はと海水または円柱状氷との混合関係を示し, の寄与は, 30％程度である。この結果は古海水の酸素同位体比の推定に関して考慮する必要があるであろう。

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i) 雪になるか雨になるかの予報手段として輪島11,000～850mb, 850～700mbまとめ thickllessを用いそれより18時間位までの短期予報に使用した時の結果を示した。
ii) 北陸各地に初雪 (即ち雪となる上限値) をもたらす時の気温及びその幅をチタ, ハロフスク輪島日本海側各ゾンデ観測地等について吟味した。
iii) 継続期間の予報法を述べた。
今迄述べてきたことを要約すれば家のようになる。
i) 雪の降り方の類似地区を定めた
ii) 量晧級を定めた。 (予報区全般に降つた量を対象として) iii) 量を問題にする時に重妻な因子は安定度と流量であり, これはthickness偏差と風速を考えればよく或る程度の量的予報が可能である。高層沓料の入らない場合は地上の気温気圧場を考慮してかなりの予報を出し得る。
iv) Isallobarの見地から地域的な予報を出し得る。
今後の問題として考えなければならぬのは小予報区更に進んで地点別の予報についてである。 (北沢氏は風の垂直分布から吸上作用効果を論ぜられ, 地点別の予報の可能性を述べて居られる。) 今迄は現業面を対象にして実際の予報作業に使えることを第一目的としてSynopticな方法で進んできたが, 不可解な点も色々あるのでこれには理論的証明を加える必要がある。これはミクロな予報の可能性と並んで第3報以下で追及して行きたい。第1・2報を終るにあたり資料を戴いた鉄道保線関係の方々に厚く御礼を申し上げると共に, 終始御援助下された石原予報課長並びに予報調査係諸氏に深い熱謝の意を表する次第である。

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This paper describes a method of snowfall detection, which is mainly utilized in road management, using spatio-temporal data. Our method extracts snowflakes taken with a flat target painted black for the background of images. First, it extracts bar regions in time differential images. Next, the extracted bar regions are classified into two categories: (1) snowflake candidates, in which the bar regions are a regular distance apart in spatio-temporal data, and (2) noise, in which the regions are near. Finally, the method judges snowfall conditions according to feature parameters such as the spatio-temporal distribution for snowflake candidates. Experimental results show that our method can detect snowfall even at low intensity and the error rate is estimated to be very low, and also indicate that this method has the potential of application to road images in which the target does not exist.

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鉄道線路や道路の除雪にとって, 必要なことや解決しなければならない問題が, いくつかあるけれども, 予測もそういった問題の一つである.事前に一といっても前日ぐらいに一何処でどれだけの雪が降るかということをうまく予想できれば, 応急除雪体勢の準備がスムースにおこなわれることになり, 除雪組織の機動性が有効に発揮されることになるであろう.現在, 日々の量予報をもっとも要望しているのは, 陸上の交通関係である.冬季, 雪国の交通を確保するということは, 後進地域などといわれている雪国の経済発展のために, まことに大切なことであり, 今後真剣に取り上げられるべき問題である.しかし, 除雪対策上必要な量予報は, 線路や道路に沿っての予報であり, そしてそれの分布に関する予報である.これは, 気象学的には, スモール・スケールの現象という範ちゅうに属する問題であって, いろいろ困難な点がある.以下, 問題点について概説して見よう.

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による電波減衰の量的評価に関しては,粒子の大きさ,空間分布,落下速度および強度諸量の定量的把握がぜひ必要であり,とくにこれらの諸量が同時に直接観測からえられたデータであることがのぞまれている.
本研究では,望遠レンズ(200mm)を装着したカメラ(Nikon FM)2台を用いてレンズシャッタースピードをそれぞれ1/30秒,1/1000秒に選び,ダブルレリーズで,自然落下中のの大きさ,空間分布および落下速度を直接同時に2枚のフィルムに撮影記録し,このネガをスライドプロジェクタで1.5倍に拡大映写してそれぞれの量を計測する新しい観測方法を説明し,観測結果および測定誤差の検討について論述する.
結果として,粒子の空間分布は対数正規型を示し,粒子の等価半径γS(mm),平均密度ρS(g/cm³)と落下速度υS(m/s)の間にはつぎの関係のあることが判明した.

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