公開天文台の気象的評価 米澤 樹

背景 ⚫「宙ツーリズム」盛んになっている ⚫また、その中の公開天文台も大きな ポテンシャルがある ⚫今まで夜間観望会166万人が行った ⚫約900万人が興味関心がある

宙ツーリズム リアルで美しい星空や千載一遇の天 文現象だけでなく、オーロラ観賞や ご来光、ロケット打ち上げ体験等を 楽しむツーリズム 例）天体観望会、プラネタリウム、 ロケット打ち上げ、公開天文台

宙ツーリズム 2017年 「宙ツーリズム推進協議会」設立 →市場規模の調査などが始まる →2018年9月 「宙ツーリズム市場調査」

６．宙ツーリズムの見込み者の興味内容 9 • “プラネタリウムでの天文体験”が56.8%で最も多い。 • 次いで、“月食や日食の観測”（44.6%）、“特別な流星群の観測”（43.6%）、 • “星空を眺めるための旅行への参加”（36.0%）の順。

公開天文台 ⚫約166万人が参加している ⚫約900万人が興味関心がある →プラネタリウムと比べると少ない プラネタリウム733万人 公開天文台 54.9万人 （2005）

ハードル 1. 交通アクセスについて 天文台の7割以上が郊外や山間部に立地している （公開天文台白書2005） 2. 観望会の時間、回数 夜間に観望会を行う、また75％が1日1回 （公開天文台白書2005） 3. 気象条件による制約 →研究されていない

気象による制約 ⚫夜間であり、計測されていない ⚫天文台は気象台などの観測地点と 離れていることがおおい →研究されていない

公開天文台における気象 みさと天文台の2017年の夜間観望 会の利用者数と天気の関係を調べた

曇りと人数の関係（人/日） 曇りでない日 34.8 曇りの日 20.9 P>0.01:有意差無し

雨と人数の関係（人/日） P<0.01:有意差あり 雨でない日 33.7 雨の日 3.9

公開天文台と気象 ⚫雨が大きな影響を与える ⚫天文台としても雨の日は観望会は できない。 ⚫曇りの日は雲の隙間を見つけ、観 望会をする →どのくらい雨が降るのか

簡単にいうと どこが雨降りやすいかをしらべる

アメダスの降水量データ ⚫約1200か所の降水量データ取得 ⚫20:00のデータ ⚫どれだけ雨降るか＝雨天率 雨天率 =1か月に0.5mm以上の降雨があった日数 1か月の日数

１月

雨天率 観測地点についてのデータ →天文台でのデータではない →計算で求める＝空間補間

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空間補間 ⚫3つの論文で使われていた、逆距離 加重法を採用 ⚫ただし、パラメーター（以下距離 係数）によって補間結果が大きく変 わる。 →距離係数を決めないといけない

距離係数決定方法 1200地点から、50地点を無作為抽出 残りの点で距離係数を変化させ、空間 補間 →50地点での確からしさを確認 →観測値と補間値の相関 相関係数の高い距離係数に決定

距離係数 1月 2月 3月 4月 5月 6月 1 0.7932639 0.7796554 0.6034288 0.6382593 0.5641431 0.6810038 2 0.9193546 0.8864728 0.7448561 0.7841483 0.7138727 0.7482302 3 0.9393848 0.9066307 0.8203409 0.792931 0.7588105 0.734754 4 0.9341701 0.8981504 0.8383599 0.7717955 0.7474706 0.7030266 5 0.9261234 0.8846032 0.8407029 0.7531873 0.7317887 0.6804949 6 0.837748 距離係数 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1 0.7891223 0.6480384 0.6129087 0.707872 0.7076771 0.7344676 2 0.8062272 0.7501306 0.6153565 0.8094759 0.7960747 0.8316319 3 0.7939674 0.7824174 0.5908423 0.8319445 0.8288139 0.8423773 4 0.7697688 0.7779812 0.5556869 0.8217712 0.826969 0.8270507 5 0.7498894 0.7639923 0.5295454 0.8072627 0.815773 0.8097884 表3-1　各月の距離係数による相関係数の変化

精度を検証 1200地点から、50地点を無作為抽出 残りの点で距離係数を変化させ、空間 補間 観測値を目的変数(y) 補間値を説明変数(x) とし回帰分析

結果 補正 R2 0.895 係数 標準誤差 t P-値 X 値 1 1.204 0.052 22.968 0.000 1. 傾きは１に近づくはず 2. 切片は０と仮定 3. 補正R²は１に近づく 補間値を1.2倍すれば観測値

となった なので12か月分やってみた

決定距離係数 相関係数 補正R2 切片 傾き 傾きのP値 1月回帰分析 3.000 0.939 0.895 0.000 1.204 0.000 2月回帰分析 3.000 0.907 0.893 0.000 1.141 0.000 3月回帰分析 5.000 0.841 0.856 0.000 1.018 0.000 4月回帰分析 3.000 0.793 0.902 0.000 1.129 0.000 5月回帰分析 3.000 0.759 0.866 0.000 1.035 0.000 6月回帰分析 2.000 0.748 0.857 0.000 1.120 0.000 7月回帰分析 2.000 0.806 0.917 0.000 1.111 0.000 8月回帰分析 3.000 0.782 0.851 0.000 0.960 0.000 9月回帰分析 2.000 0.615 0.892 0.000 0.979 0.000 10月回帰分析 3.000 0.832 0.937 0.000 1.020 0.000 11月回帰分析 3.000 0.829 0.976 0.000 1.029 0.000 12月回帰分析 3.000 0.829 0.962 0.000 1.043 0.000 表3-4　1~12月の回帰分析結果

別の地点でも 今回すべて有意 しかし、今回の50地点がたまたまう まくいっただけかもしれない 異なる50地点を抽出、残りの地点で 空間補間、その後補間値と、観測値 と回帰分析

決定距離係数 相関係数 R2 切片 傾き 傾きのP値 1月回帰分析 3.0 0.91 0.87 0.00 0.96 0.00 2月回帰分析 3.0 0.85 0.83 0.00 1.01 0.00 3月回帰分析 3.0 0.86 0.79 0.00 0.99 0.00 4月回帰分析 3.0 0.77 0.88 0.00 0.94 0.00 5月回帰分析 5.0 0.68 0.82 0.00 0.91 0.00 6月回帰分析 16.0 0.78 0.89 0.00 0.97 0.00 7月回帰分析 0.8 0.75 0.65 0.00 0.91 0.00 8月回帰分析 3.0 0.78 0.82 0.00 0.93 0.00 9月回帰分析 2.0 0.68 0.89 0.00 1.06 0.00 10月回帰分析 3.0 0.82 0.94 0.00 0.99 0.00 11月回帰分析 3.0 0.88 0.86 0.00 0.93 0.00 12月回帰分析 3.0 0.86 0.80 0.00 0.96 0.00 表3-5　検証2回帰分析

別の50地点でも有意のある結果となった このようにして全国の雨天率が求まった

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雨天率 最大値 平均値 最小値 標準偏差 1月 0.706 0.136 0.000 0.122 2月 0.478 0.102 0.000 0.085 3月 0.328 0.093 0.000 0.060 4月 0.290 0.108 0.000 0.045 5月 0.200 0.058 0.000 0.030 6月 0.277 0.098 0.000 0.045 7月 0.282 0.073 0.000 0.035 8月 0.310 0.080 0.000 0.046 9月 0.225 0.097 0.002 0.025 10月 0.343 0.179 0.000 0.063 11月 0.375 0.093 0.000 0.080 12月 0.507 0.106 0.000 0.109

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結果 ⚫2017年のデータを使ったこともあ り、その特徴が出ていた。 ⚫公開天文台の地点だけでなく、 ⚫任意の時間、地点について求める ことが可能 実際の状態を反映できているのか

みさと天文台の観測データと比較 晴れ 曇り 雨 合計 雨天率 1月 4 3 1 8 0.13 2月 2 2 0 4 0.00 3月 7 5 3 15 0.20 4月 10 2 3 15 0.20 5月 6 3 1 10 0.10 6月 0 3 0 3 0.00 7月 6 12 1 19 0.05 8月 12 5 0 17 0.00 9月 7 8 3 18 0.17 10月 4 6 7 17 0.41 11月 8 7 0 15 0.00 12月 7 3 3 13 0.23 日数 表4-2　みさと天文台2017年度観望会の天候と実施日数

結果 得られた相関係数は、 0.885(p<0.01) 1か所ではあるが、 今回求めた補正済み補間雨天率は実 際の傾向を反映できている

課題 ⚫2017年のデータを用いたため、そ の年の特徴が出る →数年分のデータで同じ手法で推定 ⚫１か所でしか確かめていない ⚫空間補間は推定であるため、観測 した方が正確

まとめ ⚫公開天文台においては、雨天率を考 慮した観望会ができる ⚫宙ツーリズムでは、雨天率の低さを 売りにしたツアーなども企画できる ⚫アウトドアや野外でのライブなど、 観光業全般において、雨天リスクの定 量的な推定ができる。