JP2006208195A - 降雨強度と雨水量の3次元分布推定装置および方法 - Google Patents

降雨強度と雨水量の3次元分布推定装置および方法 Download PDF

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Abstract

【課題】降雨強度及び雨水量の3次元分布の推定精度を高める。
【解決手段】マルチパラメータレーダにより得られる比偏波間位相差KDP、反射因子差ZDR、反射因子ZH に基づき降雨強度の推定式、雨水量の推定式を用い、地上付近の気温t0 、観測仰角θ、標準大気の気温減率Γ(=0.065℃/m)よりレンジ方向の温度プロファイルt(r,θ)を計算し、温度依存性と仰角依存性を考慮した各前記推定式の係数とべき指数ai (i=1,2)、ai'(i=1,2)、bi (i=1,2)、bi'(i=1,2)、ci (i=1,2,3)、ci'(i=1,2,3)、di (i=1,2,3)、di'(i=1,2,3)を用いて降雨強度と雨水量の3次元分布を推定する。
【選択図】 図1

Description

本発明は、マルチパラメータレーダにより得られる比偏波間位相差KDP、反射因子差ZDR、反射因子ZH に基づき降雨強度と雨水量の3次元分布を推定する降雨強度と雨水量の3次元分布推定法及び装置に関する。
降雨強度や雨水量の3次元分布、鉛直積算雨水量の2次元分布を知ることは降水システムの構造や発生・発達のメカニズムを調べる上で、また、災害をもたらすような豪雨の短時間予測にとって重要である。気象レーダはこのような目的には有効な観測機器である。国土交通省では、全国に約40台の在来型レーダと呼ばれる気象レーダを配置し降雨の監視と予測に利用している。このレーダシステムでは、1種類の電波をアンテナから大気中へ射出することにより、射出された電波が雨に当たってレーダアンテナへ帰ってくるので、電波の強さを測定して、その時間から雨の位置を推定し、反射因子Zと呼ばれる情報から降雨強度Rや雨水量Mを推定している。降雨強度や雨水量の3次元分布は、アンテナの仰角を変化させて観測することにより求めることができる。その際、Z−R関係式、Z−M関係式と呼ばれる経験式が用いられる。この関係式は、レーダハードウエアのキャリブレーション、降雨タイプに依存する、降雨減衰の影響を受けるなどの様々な誤差要因のために、精度良い測定をおこなうことは困難であることが良く知られている。 在来型レーダを用いた降雨強度や雨水量の推定方法に対して、偏波レーダを用いた降雨強度や雨水量の推定方法が提案されている(例えば、特許文献1、2参照)。これらの方法では、偏波レーダから求まる反射因子ZH と反射因子差ZDRを用いることにより、降雨強度や雨水量を精度良く推定しようとするものである。偏波レーダから得られる反射因子ZH と反射因子差ZDRを用いる降雨強度や雨水量の推定方法は、理論的には精度の良い推定方法であるが、波長の短い偏波レーダでは、反射因子ZH と反射因子差ZDRは降雨による減衰の影響を受けるために、前記在来型レーダの場合と同様に、豪雨時の計測では大きな誤差を伴う場合がある。
特許第2660942号公報 特開2003−344556号公報
在来型レーダを用いた降雨強度や雨水量の推定方法は、レーダのキャリブレーション誤差、降雨減衰、雨滴粒径分布の変動といった様々な誤差要因のために降雨強度の推定精度は良くない。そこで、気象庁などでは、地上に設置した雨量計のデータで推定値を補正することで精度の向上を図っているが、利用できる雨量計が十分でない山地域や利用できる雨量計がない海上では精度の向上は期待できないという欠点がある。一方、偏波レーダから得られる反射因子ZH と反射因子差ZDRを用いる降雨強度や雨水量の推定方法は、理論的には精度の良い推定方法であるが、波長の短い偏波レーダでは、反射因子ZH と反射因子差ZDRは降雨による減衰の影響を受けるために、豪雨時の降雨強度や雨水量の推定には大きな誤差を伴う。また、従来の推定式では温度や観測仰角の影響を考慮していないために、降雨強度や雨水量の3次元分布を求める際には誤差を生じる。
本発明は、上記課題を解決するものであって、降雨強度及び雨水量の3次元分布を精度良く推定できるようにするものである。
そのために本発明は、マルチパラメータレーダにより得られる比偏波間位相差KDP、反射因子差ZDR、反射因子ZH に基づき降雨強度と雨水量の3次元分布を推定する降雨強度と雨水量の3次元分布推定方法として、
のいずれかを降雨強度の推定式とし、
のいずれかを雨水量の推定式とし、
地上の気温t0 、レーダのレンジr、観測仰角θ、標準大気の気温減率Γ(=0.065℃/m)よりレンジ方向の温度プロファイルt(r,θ)
を計算し、温度依存性と仰角依存性を考慮した前記各推定式の係数とべき指数ai (i=1,2)、ai'(i=1,2)、bi (i=1,2)、bi'(i=1,2)、ci (i=1,2,3)、ci'(i=1,2,3)、di (i=1,2,3)、di'(i=1,2,3)を用いて降雨強度と雨水量の3次元分布を推定することを特徴とする。
マルチパラメータレーダにより得られる比偏波間位相差KDP、反射因子差ZDR、反射因子ZH に基づき降雨強度と雨水量の3次元分布を推定する降雨強度と雨水量の3次元分布推定装置として、
計算モード及び計算方法を選択する選択手段と、
降雨減衰の影響を受けない偏波間位相差φDPの情報を利用した、自己無撞着法による降雨減衰の補正を行う補正手段と、
地上の気温t0 、レーダのレンジr、観測仰角θ、標準大気の気温減率Γ(=0.065℃/m)よりレンジ方向の温度プロファイルt(r,θ)
を計算するレンジ方向の温度プロファイル計算手段と、
前記比偏波間位相差KDP、反射因子差ZDR、反射因子ZH 、仰角θ、レンジ方向の温度プロファイルt(r,θ)を入力し、前記選択手段により選択された計算モード及び計算方法を基に前記補正手段による補正を行い、
のいずれかを降雨強度の推定式とし、
のいずれかを雨水量の推定式とし、
前記降雨強度と雨水量の3次元分布を推定する推定手段と
を備え、前記推定手段は、温度依存性と仰角依存性を考慮した前記各推定式の係数とべき指数ai (i=1,2)、ai'(i=1,2)、bi (i=1,2)、bi'(i=1,2)、ci (i=1,2,3)、ci'(i=1,2,3)、di (i=1,2,3)、di'(i=1,2,3)を用いることを特徴とする。
また、前記推定手段は、前記計算モードが減衰補正無しであることを条件に前記R(KDP)、M(KDP)の計算を行うKDP法か、R(ZH )又はR(KDP)、M(ZH )又はM(KDP)の計算を行うコンポジット法Aのいずれかを選択し、前記計算モードが減衰補正有りであることを条件に前記R(ZH )又はR(KDP)、M(ZH )又はM(KDP)の計算を行うコンポジット法B、R(KDP,ZDR)、M(KDP,ZDR)の計算を行う(KDP,ZDR)法、R(ZH ,ZDR)、M(ZH ,ZDR)を計算する(ZH ,ZDR)法のいずれかを選択することを特徴とする。
本発明によれば、3cm波長のマルチパラメータレーダを用い、観測仰角と温度変化を考慮した降雨強度推定式、雨水量推定式により降雨強度及び雨水量の3次元分布を推定するので、推定精度を大きく向上させることができる。
以下、本発明の実施形態を図面を参照しつつ説明する。図1は本発明に係る降雨強度と雨水量の3次元分布推定装置の実施形態を説明する図、図2は降雨強度と雨水量の推定方法を説明するフローチャートである。
図1において、1はマルチパラメータレーダシステム、2は測定データ、3は降雨強度と雨水量の3次元分布測定システム、4は推定部、5は減衰補正部、6は降雨強度と雨水量の3次元分布データ格納部、7は入力パラメータ処理部、8は気温のレンジ方向のプロファイル演算部、9は推定演算部を示す。マルチパラメータレーダシステム1は、波長3cmのマルチパラメータレーダシステムを利用し、水平偏波と垂直偏波の2種類の電波を利用したものである。雨の中を電波が伝わる時、僅かながら水平偏波は垂直偏波に比べて位相速度が遅くなる。これを偏波間位相差と呼び、本実施形態は、この偏波間位相差情報を利用するものである。偏波間位相差情報を利用した方法では在来型レーダの欠点、すなわち、レーダのキャリブレーション誤差、降雨減衰、雨滴粒径分布の変動といった様々な誤差要因の影響を受けにくいために、精度の良い雨の情報を推定することができる。測定データ2は、マルチパラメータレーダシステム1から出力される比偏波間位相差KDP、反射因子差ZDR、反射因子ZH 、観測仰角(アンテナ高度角)θなどのパラメータであり、降雨強度と雨水量の3次元分布の推定をおこなうものである。降雨強度と雨水量の3次元分布推定システム3は、推定部4、減衰補正部5、降雨強度と雨水量の3次元分布データ格納部6からなり、推定部4は、入力パラメータ処理部7、気温のレンジ方向のプロファイル演算部8、推定演算部9からなる。
次に、降雨強度と雨水量の3次元分布推定システム3による高強度と雨水量の3次元分布の推定方法について説明する。図2に示すようにまず、計算モード(減衰補正の有無)及び計算方法(KDP法、コンポジット法A、コンポジットB、(KDP,ZDR)法、(ZDR,ZH )法)の選択入力を行い(ステップS1)、マルチパラメータレーダシステムから観測データとして比偏波間位相差KDP、反射因子差ZDR、反射因子ZH 、仰角θを入力し(ステップS2)、さらに地上付近の温度t0 を入力して(ステップ3)、レンジ方向の温度プロファイルを計算し(ステップ4)、各地点の各高さ別温度を求める。次に、計算モードが減衰補正無しか、減衰補正有りかの判定を行う(ステップ5)。ステップ5による判定が減衰補正無しの場合には、計算方法がKDP法か、コンポジット法Aかの判定を行い(ステップS6)、その判定に基づきKDP法か、コンポジット法Aによる降雨強度と雨水量の3次元分布の計算を行う。KDP法又はコンポジット法Aは、リアルタイム性が要求されより速い計算が必要な場合に選択される。また、ステップS5による判定が減衰補正有りの場合には、降雨減衰の補正処理を行った後(ステップ7)、更に計算方法がコンポジット法Bか、(KDP,ZDR)法か、(ZDR,ZH )法かの判定を行い(ステップS8)、その判定に基づきコンポジット法B、(KDP,ZDR)法、又は(ZDR,ZH )法かによる降雨強度と雨水量の3次元分布の計算を行う。
本実施形態では、降雨強度の推定式として、
のいずれかの計算を行い、雨水量の推定式とし、
のいずれかの計算を行う。上記推定式の係数とべき指数ai (i=1,2)、ai'(i=1,2)、bi (i=1,2)、bi'(i=1,2)、ci (i=1,2,3)、ci'(i=1,2,3)、di (i=1,2,3)、di'(i=1,2,3)は、温度依存性と仰角依存性を考慮したものである。
係数とべき指数ai (i=1,2)、ai'(i=1,2)、bi (i=1,2)、bi'(i=1,2)、ci (i=1,2,3)、ci'(i=1,2,3)、di (i=1,2,3)、di'(i=1,2,3)は雨滴粒径分布測定装置により実測された雨滴粒径分布データに基づく散乱計算により求めることができる。散乱の計算には、T−マトリックス法が用いられ、散乱の計算条件として、例えば温度は3種類(0、15、30℃)、アンテナ高度角は5種類(0、10、20、30、40°)が用いられる。因みに、従来の偏波レーダによる降雨強度と雨水量の推定式では、係数の仰角や温度の変化について考慮されていない。本実施形態のように、温度依存性と仰角依存性を考慮することにより降水強度、雨水量の3次元分布を精度良く求めることができる。さらに、それぞれの計算内容について詳述する。
図3はレンジ方向の温度プロファイルの計算を説明する図である。標準大気を仮定すれば、気温の鉛直プロファイルは
の計算を行って求めることができる。ここで、Γは標準大気の気温減率(0.065℃/m)、zは地上からの高さである。
一方、z=r sinθであるので、レンジ方向の温度プロファイルの計算は、レーダのレンジr、観測仰角θ、地上付近の温度t0 を入力して
の計算を行って求めることができる。
図4はKDP法を説明するフローチャートである。KDP法による降雨強度と雨水量の3次元分布の計算は、図4に示すようにまず、温度tからパラメータαi (i=0,1,2,3)、βi (i=0,1)、αi ´(i=0,1,2,3)、βi ´(i=0,1)の計算をおこなってから(ステップS11)、これらのパラメータとアンテナ仰角θから係数とべき指数bi (i=1,2),bi'(i=1,2)の計算を行い(ステップ12)、各パラメータと温度t、仰角θに基づき降雨強度R(KDP)と雨水量M(KDP)の計算を行う(ステップS13)。このKDP法は、レーダから測定されるKDP法を用いるので、最も速く計算を行うことができ、リアルタイム性が要求される場合には有効な手段である。ただし、弱い雨の場合の推定精度は悪くなるので、目安として8mm/h以下の降雨強度の場合には注意が必要である。
の計算を行うKDP法において、係数とべき指数bi (i=1,2)、bi'(i=1,2)は、観測アンテナ仰角θと温度tに依存するので、bi (i=1,2)、bi'(i=1,2)として、
の多項式を仮定する。ここで、パラメータαi 、αi ´(i=0,1,2,3)、βi 、βi ´(i=0,1)は、温度tの2次関数で表されると仮定し、雨滴粒径分布データに基づく散乱シミュレーション結果に準ニュートン法(逐次2次計画法)を適用することにより求められる。
上記述式[数5]と[数6]より任意の仰角θ、温度tの時の降雨強度と雨水量が計算される。
図5はコンポジット法Aを説明するフローチャートである。コンポジット法Aによる降雨強度と雨水量の3次元分布の計算は、図5に示すようにまず、観測されたKDPの値がKDP_thrよりも大きいかどうかによって、R(ZH )とR(KDP)のどちらの推定式を用いるかの選択を行う(ステップS21)。KDPの値がKDP_thrよりも小さい時には、温度tから推定式R(ZH )についてのパラメータαi (i=0,1,2,3)、βi (i=0,1)、αi ´(i=0,1,2,3)、βi ´(i=0,1)を求め(ステップS22)、これらのパラメータとアンテナ仰角θから係数とべき指数ai (i=1,2)、ai'(i=1,2)を求め(ステップS23)、[数1]の中の推定式R(ZH )を用いて降雨強度の計算を行う。また、[数2]の中の推定式M(ZH )を用いて雨水量の計算を行う(ステップS24)。KDPの値がKDP_thrよりも大きい時には、温度tから推定式R(KDP)についてのパラメータαi (i=0,1,2,3)、βi (i=0,1)、αi ´(i=0,1,2,3)、βi ´(i=0,1)を求め(ステップS25)、これらのパラメータとアンテナ仰角θから係数とべき指数ai (i=1,2)、ai'(i=1,2)を求め(ステップS26)、[数1]の中の推定式R(KDP)を用いて降雨強度を、[数2]の中の推定式M(KDP)を用いて雨水量の計算を行う(ステップS27)。コンポジット法Aは弱い雨に対しては古典的な推定式R(ZH )とM(ZH )を用いることにより前述したKDP法の弱点、すなわち、KDP法は弱い雨に対して推定精度が低下するという点を改善するものである。ただし、ここで用いる反射因子ZH は降雨減衰の補正をおこなっていない。これはリアルタイムでの処理を行うためである。
降雨減衰の補正をおこなうと、より精度の良い降雨強度と雨水量の推定が可能となる。偏波レーダでは降雨減衰の影響を受けない偏波間位相差φDPの情報を利用して、ZHHとZDRの降雨減衰を補正することができる。図2のフローチャートの中の降雨減衰補正(ステップS7)において採用している偏波パラメータの降雨減衰の補正方法は自己無撞着法によるもので、Bringi et al. (2001)がCバンドの偏波レーダに用いたものをXバンド用に改良したものである。自己無撞着法では「レンジr1 からr0 までの減衰係数AHHの積算値は同区間の偏波間位相差ΔφDP=φDP(r0 )−φDP(r1 )に一致する」という束縛条件を用いて最適な値が求められる。さらに「降雨エコーの遠方端(r0 )でのZDRはZH の一次関数で表される」という束縛条件を用いて最適な値が求められる(参考文献1:Bringi, V.N, T. D. Keenan, and V. Chandrasekar, 2001: Correcting C-band radar reflectivity and differential reflectivity data for rain attenuation: A self-consistent method with constraints. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 39, 1906-1915.)。
図6はコンポジット法Bを説明するフローチャートである。コンポジット法Bによる降雨強度と雨水量の3次元分布の計算は、コンポジット法Aと似ているが、推定式の選択条件が異なる。さらに、コンポジット法Aでは降雨減衰補正なしの反射因子ZH を用いるのに対して、コンポジット法Bでは降雨減衰補正されたZH _corを用いる点が異なる。図6に示すように、まず、観測されたKDPの値がKDP_thrよりも大きいかどうか、減衰補正されたZH _corの値がZH _thrよりも大きいかどうかによって、R(ZH )とR(KDP)のどちらの推定式を用いるかの選択を行う(ステップS31)。KDPの値がKDP_thr以下の時またはZH _corの値がZH _thr以下の時には、温度tから推定式R(Z)についてのパラメータαi (i=0,1,2,3)、βi (i=0,1)、αi ´(i=0,1,2,3)、βi ´(i=0,1)を求め(ステップS32)、これらのパラメータとアンテナ仰角θから係数とべき指数ai (i=1,2)、ai'(i=1,2)を求め(ステップS33)、[数1]の推定式R(ZH )を用いて降雨強度の計算を行い、[数2]の推定式M(ZH )を用いて雨水量の計算を行う(ステップS34)。KDPの値がKDP_thr よりも大きい時でかつZH _cor の値がZH _thr よりも大きい時には、温度tから推定式R(KDP)についてのパラメータαi (i=0,1,2,3)、βi (i=0,1)、αi ´(i=0,1,2,3)、βi ´(i=0,1)を求め(ステップS35)、これらのパラメータとアンテナ仰角θから係数とべき指数ai (i=1,2)、ai'(i=1,2)を求め(ステップS36)、[数1]の推定式R(KDP)を用いて降雨強度を、[数2]の推定式M(KDP)を用いて雨水量の計算を行う。
図7は(KDP,ZDR)法を説明するフローチャートである。(KDP,ZDR)法による降雨強度と雨水量の3次元分布の計算は、図5に示すようにまず、温度tからパラメータαi (i=0,1,2,3)、βi (i=0,1)、αi ´(i=0,1,2,3)、βi ´(i=0,1)を求め(ステップS41)、これらのパラメータとアンテナ仰角θから係数とべき指数ci (i=1,2)、ci'(i=1,2)を求め(ステップS42)、〔数1〕の推定式R(KDP,ZDR)を用いて降雨強度の計算を行い、〔数2〕の推定式M(KDP,ZDR)を用いて雨水量の計算を行う(ステップS43)。なお、ここで用いるZDRは降雨減衰補正後のものである。KDP_thr =0.3°/kmを仮定するが、状況によってはもう少し大きい値を用いても良い。KDP_thr =0.3°/kmは仰角0°で温度15 ℃の場合、降雨強度に換算すると7.3mm/hである。
図8は(ZH ,ZDR)法を説明するフローチャートである。(ZH ,ZDR)法による降雨強度と雨水量の3次元分布の計算は、図8に示すようにまず、温度tからパラメータαi (i=0,1,2,3)、βi (i=0,1)、αi ´(i=0,1,2,3)、βi ´(i=0,1)を求め(ステップS41)、これらのパラメータとアンテナ仰角θから係数とべき指数ci (i=1,2)、ci'(i=1,2)を求め(ステップS42)、〔数1〕の推定式R(ZH ,ZDR)を用いて降雨強度の計算を行い、〔数2〕の推定式M(MH _cor ,ZDR_cor )を用いて雨水量の計算を行う(ステップS43)。なお、ここで用いるZH とZDRはいずれも降雨減衰補正後のものである。
〔数1〕の降雨強度推定式と係数とべき指数ai (i=1,2)、bi (i=1,2)、ci (i=1,2,3)、di (i=1,2,3)及び[ 数2] の雨水量推定式のai'(i=1,2)、bi'(i=1,2)、ci'(i=1,2,3)、di'(i=1,2,3)は文献などですでに提案されているが、それらの値は仰角や温度の変化については考慮されていない。従って、その値を用いて降雨強度や雨水量の3次元分布を求めた場合には誤差が生じる場合がある。
本件で用いる方法は、これらの係数とべき指数の温度依存性と仰角依存性を考慮したもので、この点に進歩性がある。すなわち、本発明は降雨強度と雨水量の3次元分布の精度良い測定をおこなうために、〔数1〕と〔数2〕の降雨強度と雨水量の推定式の係数と指数が温度tと観測仰角θの関数であることを一つの特徴としている。以下、もし温度tや観測仰角θの影響を無視した場合にどの程度の誤差が生じるかについて詳述する。
まず、降水強度についての結果を述べる。θ=0°の係数とべき指数を他のθに用いた場合に生じる相対誤差をΔRθ/R0 とする。また、t0 =20℃の係数とべき指数を他の温度tに用いた場合に生じる相対誤差をΔRt /R0 とする。それぞれの推定式について求めた結果を以下に示す。
(a)推定式R(ZH )の場合の仰角依存性と温度依存性についての結果を図9に示す。図9(A)からわかるように、仰角θを0°の係数とべき指数を他の仰角に用いたときに生じる相対誤差は仰角とともに大きくなるが、θ=60°でもその大きさは3%程度である。一方、図9(B)からわかるように、温度が20℃の場合の係数とべき指数を他の温度に用いたときに生じる相対誤算は温度が低くなると大きくなり、降雨強度が大きくなると大きくなる。例えばt=0℃では降雨強度R0 =160mm/hの場合には相対誤差は約−10%となる。
(b)推定式R(KDP)の場合の仰角依存性と温度依存性についての結果を図10に示す。図10(A)からわかるように、仰角0°の場合の係数を他の仰角に用いたときに生じる相対誤差の絶対値は仰角とともに大きくなりθ=20°では約10%の過少評価、θ=60°では約60%の過少評価をもたらす。θ=5°以下では相対誤差の絶対値は約1%以下であり、仰角依存性は無視できる。このような仰角依存性は係数b1 の仰角依存性によるものである。一方、図10(B)からわかるように、温度が20℃の場合の係数とべき指数を他の温度に用いたときに生じる相対誤算は±2%程度である。R0 が40mm/hよりも大きいときには過大評価を、40mm/hよりも小さいときには過小評価する。ΔRt /R0 は大きくても2%程度であり実用上、温度依存性は無視できる。
(c)推定式R(KDP,ZDR)の場合の仰角依存性と温度依存性についての結果を図11に示す。図11(A)からわかるように、ΔRθ/R0 の絶対値は仰角とともに大きくなる。例えば、R0 が40mm/hの時、θ=20°では約7%の過少評価、θ=60°では約55%の過少評価をもたらす。このような相対誤差の仰角依存性は係数c1 とc3 の仰角依存性とZDRの大きさによるものである。一方、図11(B)からわかるように、温度が20℃の場合の係数とべき指数を他の温度に用いたときに生じる相対誤算は−1%から+3%程度である。結果はR(KDP)の場合と良く似ており、R0 が20mm/hよりも大きいときには過大評価を、20mm/hよりも小さいときには過小評価する。
(d)推定式R(ZH ,ZDR)の場合の仰角依存性と温度依存性についての結果を図12に示す。図12(A)からわかるように、ΔRθ/R0 は仰角とともに大きくなる。例えば、R0 =40mm/h、θ=20°では約20%の過大評価、θ=60°では約160%の過大評価をもたらす。R0 =160mm/hの時には、θ=20°では約30%の過大評価、θ=60°では約250%の過大評価となる。このようなΔRθ/R0 の仰角依存性は係数d1 とべき指数d3 の仰角依存性によるものでZH の大きさにはよらない。一方、図12(B)からわかるように、温度が20℃の場合の係数を他の温度に用いたときに生じる相対誤算はθが30°まではR0 =10mm/h〜160mm/hの範囲で9%から3%で、過大評価される。θ=60°では若干大きくなり、R0 =10mm/h〜160mm/hの範囲で10%〜6%の過大評価をもたらす。過大評価の度合いは降雨強度R0 が大きくなると小さくなる。
以上示したようにな降雨強度推定式の係数とべき指数ai (i=1,2)、bi (i=1,2)、ci (i=1,2,3)、di (i=1,2,3)の仰角依存性と温度依存性は、雨水量の推定式の係数とべき指数ai'(i=1,2)、bi'(i=1,2)、ci'(i=1,2,3)、di'(i=1,2,3)についてもあることが散乱シミュレーションの結果から示すことができる(図は省略)。
従って、降雨強度と雨水量の3次元分布の精度良い推定をおこなうためには、[数1]と[数2]の各推定式の係数およびべき指数は温度依存性と仰角依存性を考慮しなければならない。
以下では、実際の降雨について本発明を適用した例を示す。図13は本発明を適用した3cm波長のマルチパラメータレーダの外観とシステム構成図である。このレーダは防災科学技術研究所が2000年に開発完成したマルチパラメータである。写真の白い球状のカバーはレドームでこの中にパラボラアンテナが入っており、各種機器はアンテナ架台の下のコンテナ内に収納されている。波長3cmであること、水平偏波と垂直偏波の二種類の電波を発射し、様々な偏波パラメータを測定することがこのレーダの特徴となっている。
図14は在来型レーダの測定原理と本発明に用いた3cm波長マルチパラメータレーダシステム装置の測定原理を示す図、図15は本発明に用いた3cm波長マルチパラメータレーダシステム装置により測定されるパラメータの例である。在来型レーダでは反射因子ZH が測定されるのに対して、マルチパラメータではZH に加えて、反射因子差ZDR、比偏波間位相差KDPが測定される。
図16は本発明により求められた降雨強度の3次元分布の例(2003年8月9日、台風10号)で、図17は本発明により求められた雨水量の3次元分布の例(2003年8月9日、台風10号)である。
なお、本発明で例示した降雨強度と雨水量の各推定式の観測仰角依存性と温度依存性についての結果は3cm波長のマルチパラメータレーダに関するものであるが、他の波長のマルチパラメータレーダについても同様な議論が可能である。
装置の全体構成図。 降雨強度・雨水量の推定方法のフローチャート。 レンジ方向の温度プロファイルの計算方法のフローチャート。 計算方法(KDP法)のフローチャート。 計算方法(コンポジット法A)のフローチャート。 計算方法(コンポジット法B)のフローチャート。 計算方法((KDP, ZDR)法)のフローチャート。 計算方法((ZDR, ZH )法)のフローチャート。 (A):アンテナ仰角0°の場合の係数とべき指数を他の仰角に用いた場合に生じるR(ZH )の相対誤差 (t=20℃)。(B):温度20℃の場合の係数とべき指数を他の温度に用いた場合に生じるR(ZH )の相対誤差(θ=5°)。 (A):アンテナ仰角0°の場合の係数とべき指数を他の仰角に用いた場合に生じるR(KDP)の相対誤差 (t=20℃)。(B):温度20℃の場合の係数とべき指数を他の温度に用いた場合に生じるR(KDP)の相対誤差(θ=5°) (A):アンテナ仰角0°の場合の係数とべき指数を他の仰角に用いた場合に生じるR(KDP,ZDR)の相対誤差 (t=20℃)。(B):温度20℃の場合の係数とべき指数を他の温度に用いた場合に生じるR(KDP,ZDR)の相対誤差(θ=5°)。 (A):アンテナ仰角0°の場合の係数とべき指数を他の仰角に用いた場合に生じるR(ZH ,ZDR)の相対誤差 (t=20℃)。(A):温度20℃の場合の係数とべき指数を他の温度に用いた場合に生じるR(ZH ,ZDR)の相対誤差(θ=5°)。 本発明に用いた3cm波長マルチパラメータレーダシステム装置の外観とハードウエア構成図。 在来型レーダの測定原理と本発明に用いた3cm波長マルチパラメータレーダシステム装置の測定原理。 本発明に用いた3cm波長マルチパラメータレーダシステム装置により測定されるパラメータの例。 本発明により求められた降雨強度の3次元分布の例(2003年8月9日、台風10号)。 本発明により求められた雨水量の3次元分布の例(2003年8月9日、台風10号)。
符号の説明
1…マルチパラメータレーダシステム、2…測定データ、3…降雨強度と雨水量の3次元分布測定システム、4…推定部、5…減衰補正部、6…降雨強度と雨水量の3次元分布データ格納部、7…入力パラメータ処理部、8…気温のレンジ方向のプロファイル演算部、9…推定演算部

Claims (4)

  1. マルチパラメータレーダにより得られる比偏波間位相差KDP、反射因子差ZDR、反射因子ZH に基づき降雨強度と雨水量の3次元分布を推定する降雨強度と雨水量の3次元分布推定方法であって、
    @0036
    のいずれかを降雨強度の推定式とし、
    @0037
    のいずれかを雨水量の推定式とし、
    地上の気温t0 、レーダのレンジr、観測仰角θ、標準大気の気温減率Γ(=0.065℃/m)よりレンジ方向の温度プロファイルt(r,θ)
    @0038
    を計算し、温度依存性と仰角依存性を考慮した前記各推定式の係数とべき指数ai (i=1,2)、ai'(i=1,2)、bi (i=1,2)、bi'(i=1,2)、ci (i=1,2,3)、ci'(i=1,2,3)、di (i=1,2,3)、di'(i=1,2,3)を用いて降雨強度と雨水量の3次元分布を推定することを特徴とする降雨強度と雨水量の3次元分布推定方法。
  2. マルチパラメータレーダにより得られる比偏波間位相差KDP、反射因子差ZDR、反射因子ZH に基づき降雨強度と雨水量の3次元分布を推定する降雨強度と雨水量の3次元分布推定装置であって、
    計算モード及び計算方法を選択する選択手段と、
    降雨減衰の補正を行う補正手段と、
    地上の気温t0 、レーダのレンジr、観測仰角θ、標準大気の気温減率Γ(=0.065℃/m)よりレンジ方向の温度プロファイルt(r,θ)
    @0039
    を計算する気温のレンジ方向のプロファイル計算手段と、
    前記比偏波間位相差KDP、反射因子差ZDR、反射因子ZH 、仰角θ、レンジ方向の温度プロファイルt(r,θ)を入力し、前記選択手段により選択された計算モード及び計算方法を基に前記補正手段による補正をおこない、
    @0040
    のいずれかを降雨強度の推定式とし、
    @0041
    のいずれかを雨水量の推定式とし、
    前記降雨強度と雨水量の3次元分布を推定する推定手段と
    を備え、前記推定手段は、温度依存性と仰角依存性を考慮した前記各推定式の係数とべき指数ai (i=1,2)、ai'(i=1,2)、bi (i=1,2)、bi'(i=1,2)、ci (i=1,2,3)、ci'(i=1,2,3)、di (i=1,2,3)、di'(i=1,2,3)を用いることを特徴とする降雨強度と雨水量の3次元分布推定装置。
  3. 前記推定手段は、前記計算モードが減衰補正無しであることを条件に前記R(KDP)、M(KDP)の計算を行うKDP法か、R(ZH )又はR(KDP)、M(ZH )又はM(KDP)の計算を行うコンポジット法Aのいずれかを選択することを特徴とする請求項2の記載の降雨強度と雨水量の3次元分布推定装置。
  4. 前記推定手段は、前記計算モードが減衰補正有りであることを条件に前記R(ZH )又はR(KDP)、M(ZH )又はM(KDP)の計算を行うコンポジット法B、R(KDP,ZDR)、M(KDP,ZDR)の計算を行う(KDP,ZDR)法、R(ZH ,ZDR)、M(ZH ,ZDR)を計算する(ZH ,ZDR)法のいずれかを選択することを特徴とする請求項2記載の降雨強度と雨水量の3次元分布推定装置。
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