大気に国境はない。そのことを実感させる現象の一つに黄砂（こうさ）がある。黄砂は東アジア内陸部の乾燥地帯の砂塵が風によって運ばれる現象で、中国奥地の黄土地帯などが主な発生源である。中国西部のタクラマカン砂漠や、モンゴルのゴビ砂漠を発生源とするものも多い。季節的には４月を中心とする春が多く、黄砂は春の風物詩と言える。
遠い乾燥地帯から海を渡って飛来する黄砂は、屋外に干した洗濯物を汚したり、自動車のフロントガラスやボンネットに積もったりする厄介者だが、その程度のことで済むならば、「災害」と呼ぶほどのことはないかもしれない。しかし、時には視程（してい＝見通しのきく距離）を著しく低下させて航空機の運航に影響を与えることがあり、また最近では健康への影響も指摘されていて、風物詩としてのん気に構えてばかりはいられない。今回は、黄砂のメカニズムと、黄砂に関する情報の利用について考える。
大気じん象
気象観測では、大気現象を4つ（大気水象、大気じん象、大気光象、大気電気象）に大別する。黄砂は大気じん象の一種である。じん象は「塵象」と書き、水分をほとんど含まない主として固体の粒子が大気中に存在する現象をいう。「黄砂」は日本と韓国で使われる名称で、中国では「砂塵暴」と呼ばれる。また、国際一般には「ちり煙霧」（Dust haze）と呼ばれる現象に含まれる。
図1に、国内11地点における「黄砂観測日数」と「黄砂観測のべ日数」の経年変化を示す。2000年代は黄砂観測日数の多い年が目立ったが、2011年以降は、特に多い年は出現していないように見える。気象庁は、「黄砂観測日数に変化傾向は見られず、黄砂観測のべ日数は増加している。」としている。
図２に、国内11地点の観測に基づく黄砂日数の月別平年値を示す。黄砂は春に多いことが歴然としており、最多月は４月である。
黄砂現象がこのようにはっきりとした季節性を見せるのは、砂塵の発生域における地表面状態と気象条件による。すなわち、春は雪氷や凍土が消えたばかりで植物は繁茂しておらず、地面が露出し、土壌は乾燥する。しかも、冬の間大陸上を支配していたシベリア高気圧に代わって、春は大陸上で温帯低気圧が発達するようになり、強風が吹きやすくなる。アジア大陸東部で発達する低気圧が春に多いことは、本連載シリーズ・7（メイストーム）で触れた。テレビの天気番組や新聞の気象欄などに掲載されている、日本列島を中心とする天気図で、春季に図の左上のほう、モンゴルや中国東北部に中心気圧1000ヘクトパスカル未満の強い低気圧が見られたら、それは大陸上での砂塵発生のサインである。
砂塵あらし
土壌がむき出しになった乾燥地帯で、風速が毎秒5メートル以上になれば、砂塵の移動が始まると言われる。さらに、砂塵が上昇気流によって上空に巻き上げられると、それは「砂塵あらし」となる。上空に巻き上げられた砂塵のうち、粒径の比較的大きなものは近くに落下するが、粒径が小さいものほど大気中を浮遊して長い距離を移動する。黄砂は、乾燥地帯で砂塵あらしが発生し、上空に巻き上げられた砂塵が風に乗って遠くまで運ばれることによって起こる。
砂塵あらしによって巻き上げられる砂塵の高さは数キロメートルに達し得るが、1～2キロメートルであることが多い。そもそも、黄砂の発生源の乾燥地帯は、標高1キロメートル以上の高原になっている。そして、その高さに卓越する風（通常は偏西風）によって、東方へ運ばれる。日本へ飛来する黄砂について、「ジェット気流に乗って」との説明を聞くことがあるが、ジェット気流は高度10キロメートル前後の対流圏界面付近を吹く風であり、黄砂はそれよりもずっと低い対流圏下部に主として見られる現象である。
気象衛星画像で見る黄砂
図３に、2019年4月に日本付近に飛来した黄砂をとらえた気象衛星画像を示す。
この画像は、トゥルーカラー再現画像といって、普通の気象衛星画像と異なり、気象衛星ひまわり8号の可視および赤外の5つのバンドを組み合わせて、人間の目で見たような画像になるよう工夫されている（日本国気象庁、米国海洋大気庁、コロラド州立大学の協力により開発）。画像の中央、日本海にみられる褐色の領域が黄砂である。画像の左端寄り、中国東北部には、顕著な砂塵あらしが発生しているのが分かる。
このときの地上天気図を図4ａに示す。シベリアにある中心気圧986ヘクトパスカルの強い低気圧の南側は等圧線の間隔が狭くなっており、広範囲に強風が吹いているとみられる。図３で中国東北部にみられる顕著な砂塵あらしは、この強風域に発生したものである。
図３で日本海に見られる黄砂は、中国東北部の砂塵あらしより濃度が薄く、時間をかけて長い距離を移動してきたとみられる。移動距離は1日に数100キロメートルないし1000キロメートルである。砂塵の発生源を天気図だけから正確に推定するのは難しいが、黄砂粒子の移動する平均的な高さである850ヘクトパスカル面（高度約1.5キロメートル）の天気図で60時間ほどさかのぼると、中国北部の乾燥地帯に行き着く（図4ｂ）。その一帯で20ノット（毎秒約10メートル）から35ノット（毎秒約17メートル）の風速が観測され、強風域になっている。図4ａではその付近にハッチがかけられており、標高が1キロメートル以上の高地であることを示す。標高の高さを考慮すれば、850ヘクトパスカル面の強風は、この付近における地上風に近いとみることができる。
黄砂の健康被害
わが国における、目に見える黄砂の影響としては、屋外に干した洗濯物が汚れたり、洗車を余儀なくされるほどに自動車が砂をかぶったりする程度のことが多い。
韓国も、黄砂の影響を受ける国である。しかも、日本より砂塵の発生源に近く、黄砂の影響は日本より大きい。韓国では、黄砂によって、航空機の欠航、工場の操業停止、学校の休校などの発生することがある。
中国はその国土の一部が砂塵あらしの発生域であり、砂塵あらしや黄砂の影響はわが国よりはるかに大きい。中国では、砂塵によって、家屋の倒壊、農耕地への砂の堆積、家畜への被害、交通・通信網の麻痺、停電・断水などのほか、死傷者も発生している。
しかし、黄砂の影響で怖いのは、人体への健康被害である。黄砂粒子はその粒径が2～6ミクロンといわれ、髪の毛の太さよりはるかに細かく、ヒトの呼吸器に容易に吸入されてしまう。しかも、黄砂粒子は、大気汚染のひどい中国の工場地帯を通過してくる場合があり、大気汚染物質や、細菌やカビなどの微生物が付着している可能性がある。大気汚染物質には、PM2.5（粒径2.5ミクロン以下の粒子状物質）のような微小物質があり、容易に肺に到達する細かさであるため健康上問題がある。黄砂の健康被害は、呼吸器疾患にとどまらず、心血管疾患や脳卒中などにもおよぶとみられている。
わが国の中でも、黄砂の移動に関して最も上流側に位置する九州北部は、黄砂による健康被害のリスクが相対的に大きい。このため、福岡市はそのホームページで、黄砂に関するリアルタイム情報の提供を行っている。
黄砂の予測情報
黄砂に関する予測情報は、気象庁のほか、環境省、九州大学応用力学研究所からも公表されている。その予測手法は、移流拡散モデルと呼ばれる数値シミュレーションで、天気予報のために開発された数値予報の技術を応用したものである。
図５に、気象庁の黄砂予報の例を示す。気象庁の黄砂予測モデルは、水平解像度が約40キロメートル、鉛直解像度が40層（地表～高度約55キロメートル）で、砂塵発生域での舞い上がりや移動・拡散、降下、降水による除去等の過程が組み込まれ、96時間先までの黄砂の濃度を予測している。
こうした大気中の物質輸送に関する数値シミュレーションの技術は、最近ではとても進んでおり、黄砂予測のほかにも種々の分野で応用されている。たとえば、大気汚染物質の移流・拡散の予測や、花粉の広がりの予測、火山噴火に伴う降灰予測などにもこの技術が用いられる。それは、気象予測技術の副産物とも言える。
気象の予測が完璧でないことから類推されるように、気象予測技術を応用した大気中の物質輸送に関する予測も完璧ではない。気象の予測には必ず誤差があり、大気中の物質輸送に関する予測も誤差を含んでいる。しかも、この種の予測では、予測対象となる砂塵や大気汚染物質、花粉、火山灰などが、いつ、どこで、どの高さに、どれぐらい（量）放出されるかという条件設定が重要で、その正確さは予測精度を左右する。
したがって、図５の黄砂予測も不確実さを含んでいるが、だからといって、まったく当てにならないということはないであろう。それは、天気予報などの気象予測情報全般に言えることだ。そもそも、情報というものは多かれ少なかれ、不確実な要素を含んでいる。誤差が含まれることを承知の上で、情報の中から確からしいシグナルを抽出して利用するのが賢い態度である。黄砂の予測に関して言えば、予測と実況の比較、前日の予測と本日の予測との比較、予測に示されたシナリオと過去事例の比較などから、予測結果の信頼度を判断し、近くに飛来する可能性の有無、その濃度などを判断し、自分の行動に役立てることができる。
おわりに
春は砂ぼこりの季節である。「春塵」、「春ぼこり」、「黄塵」、「霾（つちふる）」は春の季語になっている。本稿では、春の代表的な気象現象の一つである黄砂のメカニズムと、その予測情報の利用について述べた。
大気中の物質輸送に関する数値シミュレーションの技術に関して、その予測対象となるものの中に、大気中に放出された放射性物質がある。
1986年、旧ソ連のウクライナ地方で原発事故が発生した。チェルノブイリ原発事故である。あれは4月（26日）の出来事であった。あの事故の発生により、筆者のコールデン・ウィークが吹き飛んでしまったのを記憶している。当時、気象庁で北半球全体の大気の流れをリアルタイムに監視していたのは週間予報係だけであった。筆者は週間天気予報を担当していたがゆえに、記者レク（記者会見に準じたレクチャー）を担当することになった。
その当時は、大気中の物質輸送に関する数値シミュレーションの技術がまだ進んでいなかった。筆者は、北半球天気図（地上・高層）を駆使しながら、放射性物質の移流・拡散について解説した。数日後、日本でも放射性物質の濃度上昇が確認されたが、その時は、正直なところ、半信半疑の気持ちであった。
それから25年後、東北地方太平洋沖地震（2011年）に伴う津波により、福島で原発事故が発生した。このときは、「緊急時迅速放射能影響予測ネットワークシステム」（SPEEDI）が構築されていた。しかし、残念ながらその予測情報が生かされることはなかった。
SPEEDIは、まさに大気中の物質輸送に関する数値シミュレーションの技術を応用したものである。したがって、その予測結果は当然不確実さを含むが、それを正確でない情報として排除するか、それとも少しでも確からしい情報を引き出して対策に生かそうとするかは、この種の予測情報と向き合う根本思想の違いと言える。筆者がなりわいとしてきた気象の予測は、信頼度の異なる多くの情報の中から最も確からしいシナリオを導くものであり、それは多くの知識に裏打ちされた豊富な実務経験を必要とする仕事であった。リスク対策、危機管理あるいは防災の分野とは、本来、そうした世界なのではないか。
