梅雨の語源って何?何に由来しているの?

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梅雨の語源は何なの?

「つゆ」の文字をパソコンで変換すると、梅雨もありますが、その他にも露、汁、液も検索候補に出てきます。このことが何を意味しているのか・・・実は、梅雨は日本以外においても一般的なものになっていると言えるのです。

例えば、中国は梅雨を黴雨(ばいう)にして使っています。「黴」はカビの意味で日本も使っている漢字です。カビの生えやすい原因は湿気ですが、中国もカビの原因は一緒のため、やはり雨がカビにもっとも影響しているみたいに考えたのでしょう。


五月雨も関係している

また五月雨などの言葉もあります。読み方は「さみだれ」、「さつきあめ」に分かれています。さみだれは本来、田植えの古語にして扱われ、昔はこの梅雨の時期に田植えをしていたそうです。

また、さみだれの「みだれ」は水垂れの雨を意味し、「さ乱れ」からきている説もあるようです。今も、陰暦の5月はしばしば五月雨がつかわれます。
しかし、中国を含めた梅雨の漢字からは日本の文化は遠くみえます。天保歴や太陽暦からみればそうはなれてもいませんが、また違う文化があるのです。中国においても梅雨の意味が重なるのは、気候帯やその他にも和暦などの歴を統一させるためでもあるのです。

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梅雨の語源はユリウス暦からわかる

少し難しい考えをすれば、朔望月など月の周期に例えられる月に対する地球の公転周期のズレを理解できるのです。例えば、梅雨は春から夏にかけ雨の多くなる時期も毎年変わりますが、その微妙なズレはおそらく自転速度のような狂いではなく、ユリウス歴にたどっているのです。
分かりやすくいえば西暦の基準になっている時間の単位です。太陽暦などは西暦に関係していますが、ユリウス年は天文学において使われ、1年の誤差を見直したものがグレゴリオ暦になります。

しかし、梅雨の語源に何が関係しているか、分かりそうで分かりませんよね。例えば、梅雨は毎年ズレが起こります。それに一緒で1年間は365日じゃカレンダーに入りきれないのです。


梅雨は和暦に関係していない?

もちろん和暦には関係しています。梅雨の天気予報が始まったのは昭和30年らしく、このころにはすでに全国に浸透していました。
しかし、もっと前に梅雨を文化にして、いいつたえていた時代があったのです。どうやら、梅雨の起源は江戸時代にさかのぼれば確かな情報が出てくるようです。


ユリウス暦から天文学的に梅雨の語源を計算する

ユリウス年を逆算すれば梅雨の語源である年を計算できます。まず、現在梅雨にして呼ばれているのは5、6、7月の暦のいずれかであり、ユリウス年の平均暦年を朔望月のズレに以上の3カ月間を足すのです。

平均暦年は365.25歴日を今の365日に置き換えたものになりますが、その0.25日を3カ月分まず足します。3カ月分では0.75日になり、矛盾した計算になっているため、1年間の比率に直すのです。そうすれば、16の数字が出ます。その16が実は梅雨の時期のズレに起因する数字です。もちろん、16を使っていつ頃梅雨の言葉が誕生したのかも分かります。

まず、3カ月を日数に直すわけです。月の平均を30日において計算すれば5.625の数字になりますが、月は30日とは限らないため、若干の変動はあります。しかし、計算するのは正確な日数ではないため、考慮する必要がありません。そのため、5.625を1年間の標準誤差にすればいいわけです。株式交換比率にも似ています。

現在は2015年を過ぎているため、2015から5.625を引いていくわけですが、奇数になる年数をチェックしなければいけません。定性分析においてはよく重回帰分析を使いますが、ただチェックしても梅雨の言葉の起源にはたどり着けないのです。さらに、説明のために代入するものが3つ以上いるため、何かターニングポイントを示します。

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また、ここで知りたいのはいつ頃か、なため2015を時代区分ごとに割ります。平成や昭和などを含め約13時代あり、割れば155です。つまり、155年が梅雨の時期のズレになるのです。簡単にいえば、155年間でずっと梅雨が同じ期間にならない絶対値になります。

つまり、155を5.625で割れば、「27.555・・・」の答えになります。引っかかるのは小数点の0.55あたりなんですが、よく確かめれば割った整数値が27になっています。この数字は適当なんかではなく、重回帰分析の説明変数の一部です。

もっと簡単にいえば、一次関数の値を求めるよりも一次方程式の0の解を利用し、与式を代入する方法で、正確な計算値を求めたのです。そうはいっても、27.555・・・はまだ与式内におさまっていません。別の式に代入して計算します。

まず、Y=ax1+bx2+Cの重回帰式に求めた変数を代入するんですが、定数項が何か説明していませんでした。数学における定数項は不変な数のため、常識的には不変な梅雨の時期である155年を代入すべきですが、ここでは、定数項に本元の梅雨の時期をCにして代入するのです。

そうすれば、移行した形は-C=-Y+ax1+bx2になります。あまり変わってないようにも見えますが、移行して-Yになり、Yの代入が負の整数に決定したのです。つまり、-Yも定数項になるため、トレースして説明変数を省略します。そうすれば代入するのは、x1、x2の部分のみになりますが、まず簡単な式に直します。

-C=Y=ax1+bx2の式を勝手に作ってしまいます。この謎の式は重回帰分析の一次関数に与式を加えています。しかし、最終的にはax1+bx2=0の1次方程式にしなくていけません。そこで、重回帰分析の条件cが梅雨の時期のため、説明変数の係数は全て整数になり、1次方程式の実数解は1つになります。

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つまり、ax1+bx2=0が成り立つため、与式に代入すれば-C=0∨Y=0の決定です。逆にいえば、ax1=0∨bx2=0の可能性もあり、どちらかを0にしても結果は変わりません。そのため、不等式をつくり条件を定めるならax1=0の時は-C=0∨Y=0が成り立ち、またbx2=0の時は-C=0∨Y=が成り立ちます。当然その反対もあるわけです。
結果的に最初の減算するはずだった式に当てはめれば、a2015-b155=ax1∨bx2-Yになるわけです。この式以外は絶対にありえませんが、同時にY=0も否定され、-C=YからYは負数∨虚数であるのも分かりました。つまり、C=Y+ax1が成り立ちます。

そのため、変形式はC=b155+a2015になり、a、bにそれぞれ代入できれば答えが出るのです。ここで整理したいのは、重回帰分析を求めていたことです。つまり、a、bは説明変数である、みたいな証明も不等式の解によってできます。最後にa、b のそれぞれの値ですが、まずaと2015年、bと155年、それぞれの説明変数である二項定理を展開しなければいけません。

一般項はXkYn-kで表わされ、それぞれのnの最大値は2015、155の奇数になるため、n-1にして計算します。また取り出すkの値は年歴、月歴の個数にあたる平方根です。詳しくいえば、標本になる値からわかる平均値になり、軸上では直線の係数、切片になる部分です。

証明から導いたkの値の式は、5.625=16÷k(a)になり、kを求めれば、2.844・・・が出ます。一般項のX、Yはそれぞれ2015、5.625です。aにあたるkの式はn-k=n-1を移行し、K=1になるため、n-1におけるKは1であり誤差が5.625ひらく結果になります。式に成り立っていなく、誤差を含めたに公式の展開は難しいです。
よって、K=0の時の二項式を展開します。(x+Y)nはXn+nXY+nYになり、
K=1のため、二項係数の性質から、n-1=2.844・・・をnの最大値にします。つまり、n=3.844・・・が二項式nの最大値になって、
展開の計算は階乗を使い、3.844/(3.844-2.844)!*2.844!の式なります。少数点第3で切り捨てて計算すれば、0.732が出ます。
bにおけるkも同じように考えれば、n-1の時のkは4.898になり、最大値が5.898になるため、0.056が出ます。つまり、計算から得られたa、bはそれぞれ、0.732、0.056になりC=の形にできます。C=0.732*2015+0.056*155は、1483.66年の結果が出てきます。

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まとめ

語源は地域によってさまざまですが、昔から今にかけ同じように降っていたのは間違いありません。また、梅雨の伝わり方や捉え方は地域で違うため、詳細な資料も少ないようです。

また、計算は時間をかけているように見えますが、梅雨の使われ始めた時期を、だいたいの時代で確かめたいだけのため、逆に正確な数値を出せるのです。さらに、梅雨は1483年頃に日本中で一般的に使われ始めた、といった結論もいえます。今はなきユリウス歴ですが、さらに応用すれば正確な起源の特定も夢ではありませんね。

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