☆記録｜赤城山・鳥居峠で紅葉と雲海越しのスカイツリー

ガスガスの山道を、車でぐんぐん登っていく。

鹿が、いる、いる、いっぱいいる。何度もぶつかりそうになって、そのたびにブレーキを踏む。今日は赤城山へ、紅葉狩り。

着いた頃には、あいにくの曇り空。

天気予報通りに晴れてくれるんだろうか。ドキドキしながら撮影場所へ向かう。

山道の霧がとにかく濃い。これはもう、雲海なんて見えないんじゃないか…と半分諦めていたのだけれど。

到着してみると、眼下には雲海が広がっていた。

何度来ても、暴風でぐちゃぐちゃになる鳥居峠で、まさかの初雲海。

しかも、スカイツリーまで見える。

群馬の雲海の向こうに、東京のスカイツリー。そんな組み合わせがあるなんて、思わず声が出た。

しかも、雲海の中に街の灯りが透けて見える。もやもやとした雲の層越しに、夜景がキラキラキラキラと滲んで光っていて、これがもう、とっても幻想的。雲海そのものも綺麗なのに、そこに光まで重なってくるなんてずるい。ずるいくらい綺麗。とても綺麗な夜景雲海だった。

写真を撮っている間に空が晴れてきたので、今度は星を撮るために移動する。

赤城神社近くの湖では、ギリギリ、オリオンが地上風景と絡められる高さにいるうちに、晴れてくれた。この「ギリギリ」がまた嬉しい。

結構冷え込んでいて、毛嵐も出ていた。

秋だからか、鹿の鳴き声が凄かった。

百人一首に「奥山に紅葉踏みわけ鳴く鹿の声聞く時ぞ秋は悲しき」という歌がある。

撮影をしながら友人がぽつりと言った。「猿丸太夫はこの声を聞いて、本当に秋を悲しく感じていたのだろうか？　全然雅に感じないんだけど」

この一言が、忘れられない。鹿の鳴き声って、なんであんな不気味なんだろう。というのが、私の率直な感想。

話しながら撮影をしているうちに、オリオンが上がりすぎてしまったので、仮眠を取ることに。

朝起きて見ると、鳥居峠の雲海はすっかり消えていた。

なぜ、毎回鳥居峠で朝の雲海が見られないんだろう。何度か通っているけれど、鳥居峠の朝に一面の雲海に出会えたことが、まだ一度もない。

でも、覚満淵方面には雲海が残っていた。奥の湖にも雲海が溜まっている。赤城山ではこれを「鍋蓋」と呼ぶそうだ。

日が差した朝霧を狙って、その雲海の中へと入っていく。

覚満淵に降りると、草木はすっかり凍りついていた。そして一面、真っ白な霧。

湖の中をカモが泳いでいく。今年の6月にも訪れたのだけれど、あのとき見た生まれたてのカモの雛は、もう大きくなったのだろうか。

ズミも凍っていた。「雨氷」というそうだ。草紅葉も紅葉も、ちょうど良い頃合い。草木についた雨氷が、朝日を受けてきらきら輝いていた。

奥の方の草には、霜も降りていた。

霜と雨氷、両方が輝く本当に綺麗な世界。

ここに何度も通っている方いわく、今年の初霜とのこと。霜が2回ほど降りると、草紅葉の色が悪くなってしまうらしい。

色鮮やかな草紅葉に、霜が朝日を受けてキラキラしているところに出会えるのは、実は珍しいことなんだなぁと、しみじみ感動した。

赤城神社方面にもまだ霧が残っていそうだったので、急いで向かう。赤い橋のあたりに、霧が出ていた。

橋の赤と、空の青と、霧の白。このコントラストが本当に綺麗！　けれど、着いた直後に朝霧はすっと消えてしまった。

風景写真のタイミングって、本当に難しい。そして、それがまた楽しい。

朝食をとりに、鳥居峠まで戻ってきた。最近購入したジェットボイルで、コーンポタージュを作る。

高台で紅葉を眺めながら食べる外ごはん。もう、贅沢としか言いようがない。こういう瞬間があるたびに、カメラをはじめて良かったなぁとしみじみ思う。

帰りは伊香保温泉の黄金の湯館に寄った。名前の通り、黄金色の源泉掛け流し。何度も同じタオルを使っていると黄色に染まり、それが昔は温泉通のステータスだったそうだ。
湯上がりには清芳亭で湯の花饅頭と和栗饅頭。伊香保温泉発祥と言われているらしい。
そして帰りは山源で水沢うどんも食べて帰った。

丸一日、本当に楽しかった。秋満点、群馬を楽しみ尽くした一日だった。

あの日、鳥居峠では夜は一面の雲海だったのに、翌朝には跡形もなく消えていました。

同じ場所で、なぜこんな違いが起きたのか。

鳥居峠では雲海が消えていましたが、覚満淵では霧が残っていました。

実は、その朝もう一つ気になった現象があります。

ズミの枝が、まるでガラス細工のように透明な氷で覆われていたことです。

当時は「雨氷」と思って撮影していましたが、今回あらためて気象データを整理すると、本当に雨氷だったのか、もう一度考え直す必要があることに気付きました。

それぞれの現象を気象データから、一つずつ答え合わせしています。

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なぜ雲海はできるのか。
これまで出会った雲海・雲海にならなかった日の気象データを積み重ねながら、その条件を検証しています。