JP2805249B2 - マイクロ波レーダを使用するマイクロバースト前兆検出方法及び装置 - Google Patents

マイクロ波レーダを使用するマイクロバースト前兆検出方法及び装置

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Description

【発明の詳細な説明】 発明の背景 1.発明の分野 この発明は一般に気象の擾乱の予測に関し、より特定
的には、離着陸中の航空機に危険を及ぼすマイクロバー
ストウインドシアの状態を地表面上空の低高度に引起こ
す気象の擾乱の予測に関する。 2.先行技術の説明 マイクロバーストウインドシアは比較的小さい領域の
上空の低高度で同時におこる、非常に異なった風速およ
び風向を示す気象状態である。マイクロバーストウイン
ドシアは典型的には５ないし15分続きかつ比較的小さい
領域で発生し、航空機の離着陸の間非常に危険である。
先行技術のシステムは一般に地表面のマイクロバースト
ウインドシアを最初に発生した後検出する。離着陸の際
に、これらのシステムではウインドシアの状態が始まっ
た後に危険信号が与えられるので離着陸中の航空機がウ
インドシアの領域を回避するだけの十分な警告時間が得
られないことが多い。 地表面のウインドシアの状態を検出するための先行技
術の方法では、空港の複数の場所で機械的な風センサを
使用して風の方向および大きさの地上観測が行なわれ
る。そのようなシステムを使用している空港ではウイン
ドシア状態を適切な時に検出できなかったり、または全
く検出できなかったりしたため深刻な事故が起こった。
したがってこのシステムは不適切であることがわかっ
た。第２の方法では地上設置のレーダが使用される。地
上設置の気象感知レーダは典型的には、湿った空気の検
出能力を高めかつ高い角度分解能が得られるように幅の
狭いアンテナビームを有する。 現在開発中のターミナルドップラー気象レーダは空港
から約20Km上の位置から、空港の地表面で成長中のマイ
クロバーストウインドシアを検出するものである。その
ようなシステムは、1989年11月の米国ニューヨークのIE
EEの会報（Proceedings）vol.77 no.11の1661−1673頁
に記載されている。幾何学的理由から、そのドップラー
測定能力は地表面上方の大気水象（雨滴）の水平方向の
動きの検出に制限される。それは検出可能なレーダエコ
ー反射を与えるのに十分な数の浮遊雨滴があるときには
ウインドシアを測定できる。それはまた、気象状態によ
っては地表面のマイクロバーストウインドシアの前兆が
あることを間接的に証明する、空気中の湿気を含んだ風
の水平方向の動きを測定することもできる。下降する高
反射率コアとともにコアの頂部に風の収束が検出される
と、マイクロバーストの前兆の存在が成立する。この方
法によるマイクロバーストの前兆の検出の可能性は低
く、これらの測定にのみ基づく誤警報率は受入れ不可能
であるほど高いであろう。 先行技術の他の方法では、航空機の対地速度を検出す
るためおよびこの対地速度と航空機の対気速度とを比較
するための機上搭載装置が使用される。慣性センサによ
って判定されるこれらの速度の差および航空機の垂直方
向の加速度によって、航空機の周りの風の状態が示され
る。そのようなシステムは前方の風の状態を適切な時間
には示さず、特に、航空機の前方のマイクロバーストウ
インドシアを事前には警告しない。先行技術の他の機上
搭載型ウインドシア検出器は、機上に搭載された垂直加
速度計、真対気速度インジケータ、ピッチ角インジケー
タおよび抑え角インジケータによって与えられたデータ
を使用して垂直方向の風の変化率を判定することによっ
てウインドシアの検出を向上し、これにより別のウイン
ドシアインジケータを提供する。 地上設置装置で地表面のマイクロバーストウインドシ
アの検出を向上するシステムは米国特許第4,649,388号
（Re.第33,152号）および第4,712,108号に開示されてい
る。前者の特許に開示された発明は、垂直方向に重ねら
れたレーダビームの各々で湿気を含む空気の地表面の風
速のドップラースペクトルを推定する、少なくとも２つ
の垂直方向に重ねられたレーダビームを備えるドップラ
ーレーダシステムを使用する。高度に応じて水平方向の
風速が単調に増加（または減少）すれば、２つのスペク
トルが等しいポイントより下（上）の風速のスペクトル
成分は、２つの重ねられたビームパターンが交差する仰
角より下（上）で起こる風速に関連する。これらの風速
のスペクトル成分によって、水平方向のウインドシアか
ら生じる半径方向のドップラー速度の範囲および方位の
関数としての推定値を得ることができ、これによりウイ
ンドシアの位置およびその大きさを検出することができ
る。後者の特許の発明は、ウインドシアが発生した後、
湿気を含んだ空気の水平方向のドップラーレーダ反射信
号を処理することによって地表面のマイクロバーストウ
インドシアを検出する。マイクロバーストウインドシア
の中心の範囲および方位を時間の関数として追跡するこ
とによって、システムはマイクロバーストウインドシア
の中心の水平方向の動きを判定し、それによってその短
い寿命の間におけるマイクロバーストウインドシアの位
置を予測する。 これらのシステムはマイクロバーストが最初に発生し
た後それを追跡することによって地表面のマイクロバー
ストウインドシアの今後の位置を予測することはできる
が、しかしながら、マイクロバーストウインドシアの最
初の発生を予測することはできない。マイクロバースト
の発生後にその今後の位置を予測しても、最初のマイク
ロバーストウインドシアの位置にある空港にウインドシ
アの状態を警告することにはならない。そのようなドッ
プラーレーダセンサには、浮遊する湿度の含有量が非常
に少ない場合、すなわち米国の西部で非常によく起こる
現象の場合に地表面のマイクロバーストウインドシアを
検出することができないという別の限界がある。 必要であるのは、着陸しようとしている航空機のルー
トを安全に変更するまたは航空機がその位置で離着陸す
るのを遅らせるのに十分なリードタイムで地表面の最初
のマイクロバーストウインドシアの位置を確実に予測し
かつ浮遊するウインドシアの空気流に湿気がほとんどな
いときでもこの機能を果たすシステムである。 発明の概要 この発明の目的は、地表面のウインドシアの発生の５
ないし15分前に発生する直径１−3Kmの垂直方向の風の
下降気流を判定することによって地表面のマイクロバー
ストウインドシアを適切にかつ早期に警告することであ
る。垂直方向の下降気流は地表面に到達するとあらゆる
方向に水平方向に広がり、円形または楕円形のマイクロ
バーストウインドシアを発生する。風の下降気流が地表
面に到達しかつ水平方向のウインドシアを発生する前の
それが下降している間に垂直方向の風の下降気流を検出
することによってこの目的は達成される。垂直方向の風
の下降気流は、空港の上空の予め定められた距離の予め
定められた高度範囲を照らす。１つのスキャンビームま
たは垂直方向に重ねられた複数のビームのマイクロ波ド
ップラーレーダシステムの受信信号から４つの気象パラ
メータを抽出することによって判定される。ドップラー
レーダシステムのビームの数およびそれらのビーム幅
は、ドップラーレーダシステムの各々のレンジセルに関
して、予め定められた距離よりも短い斜めのレンジのす
べてに対して垂直方向または水平方向の境界を規定する
ように、空港の周りの予め定められた領域の予め定めら
れた高度範囲をカバーするように設計される。この水平
方向の境界は、垂直方向の風の下降気流の柱がビームを
完全に確実に満たすように選択される一方、垂直方向の
境界はレンジセル内での風速の勾配の影響を制限する。
ドップラー信号の抽出された気象パラメータは大気水象
（降水）の垂直方向の速度、水平方向の速度および空間
位置を定めるために使用される。これらの速度の推定値
は、各々のレンジ−方位セルの降水のドップラー速度ス
ペクトルの平均速度、スペクトル幅および歪みと、レー
ダ信号が戻される各々のレンジ−方位セルでのレーダに
よって判定される降水の反射率と、ビームの方位と、レ
ーダビームの仰角およびビーム幅とに基く暴風により引
き起こされる。マイクロバーストの前兆の気象学上の特
徴は、少なくとも５メートル／秒の垂直方向の風の下降
気流の速度、直径が1.5ないし3.0キロメートルの垂直方
向の風の下降気流の柱、および垂直方向の下降気流の風
の降水反射率の、その周りの領域の降水反射率に対する
０−20dBの増加である。これらの基準はすべてマイクロ
バーストを発生させる下降気流が起こっていることを確
認するために使用される。 受信されたドップラー速度スペクトルは、仰角の正弦
の関数である、垂直方向の雨滴の速度のドップラーレー
ダによって決定される半径方向の成分と、仰角の余弦の
関数である。水平方向の雨滴の速度の半径方向の成分と
を比較的広い垂直方向のアンテナビーム幅にわたって組
合わせた結果である。結果として生じる速度スペクトル
は各々のレンジ−方位セル内での垂直方向および水平方
向の大気水象の平均速度の各々の組合わせに対して一意
である。照らされた高度範囲内の各々のビームの各々の
レンジ−方位のセルの測定されたドップラースペクトル
パラメータは連続的なレーダスキャンの際に記憶され、
四次元パラメータマップを構成する。ドップラースペク
トルパラメータは、平均ドップラー速度、ドップラース
ペクトル幅、ドップラースペクトルの歪みおよびレーダ
エコー内の総スペクトルパワーを含む。マイクロバース
トの下降気流の中の大気水象のこれらの測定されたパラ
メータによって、基本的な情報が得られ、それによって
マイクロバーストの前兆の垂直方向および水平方向の風
速を推定することができる。その垂直方向の風速が５メ
ートル／秒よりも速くかつ降水反射率が周りの領域より
０−20dB大きな、1.5ないし3.0キロメートルの垂直方向
の風の柱が検出されたことがこれらのマップから判断さ
れると、マイクロバースト警報が発生される。垂直方向
の下降気流が地表面に下降する時間が５分のオーダであ
るため、この警告は、地表面のマイクロバーストウイン
ドシアが実際に発生するよりも、着陸しようとしている
航空機を迂回させる、または航空機の離陸を遅らせるの
に十分な時間だけ前に起こる。 図面の簡単な説明 図１は、マイクロバーストを生じさせる気象状態、お
よびウインドシア状態の発生を説明するのに有用な図で
ある。 図２は、マイクロバーストの前兆を示す図である。 図３は、マイクロバースト予測データを得るために使
用され得る垂直方向に重ねられた複数のビームを示す図
である。 図４は、この発明の好ましい実施例のブロック図であ
る。 図５は、図４の好ましい実施例に使用され得るレシー
バのブロック図である。 図６は、図４に示されるパラメータ推定器に使用され
得るプロセッサのブロック図である。 図７は、図４の検出トリガに使用され得るプロセッサ
のブロック図である。 図８は、図４に示されるマイクロバースト位置検出装
置に使用され得るプロセッサの図である。 図９は、ドップラースペクトルの歪み対半径方向速度
のプロット図である。 図10は、ドップラースペクトル幅対半径方向速度のプ
ロット図である。 図11は、図４のウインドシア予測装置として使用され
得るプロセッサのブロック図である。 好ましい実施例の説明 航空機の離／着陸の際の事故の主な原因は、マイクロ
バーストと呼ばれる、ウインドシアの特定の形のもので
ある。航空の障害を示すための造語であるマイクロバー
ストは湿った空気の力強い下方向の突風であり、これよ
り地表面の近くであらゆる方向に突然激しい水平方向の
空気の流れが生じる。この激しい水平方向の空気の流れ
によって、その中心付近で水平方向の風に速度差が生じ
る。このウインドシアが地表面上（AGL）から500メート
ルよりも低い、直径が約4Kmの地表面領域で、10メート
ル／秒以上であるときに、マイクロバーストが発生した
といわれる。地上からの高度が低いところでは、クラッ
タとして知られている地面反射と、多くの場合下降気流
の（レーダエコーを生成する）湿気の多くが地表面に到
達する前に蒸発してしまうということによってウインド
シアのレーダ検出は制限される。都市の空港での典型的
なクラッタレベルおよび空港監視レーダアンテナ回転速
度によって、10−20dBz以上のオーダの降水反射率を有
するマイクロバーストのウインドシア検出は制限され
る。もしクラッタがなければ、または可能であれば信号
処理手段によってそれを減衰できれば、検出可能な信号
レベルはノイズによる制限により決められることにな
り、感度が一桁あがるであろう。信号のフィルタリング
によってクラッタを減衰することができる程度は、アン
テナ回転速度および方位ビーム幅に依存する。アンテナ
回転がより速くなるかまたはアンテナビーム幅がより狭
くなければ地面クラッタの変調のレベルはより高くな
り、入力信号をフィルタリングすることによってクラッ
タを低減することはより困難になる。２つのタイプのマ
イクロバースト、つまりドライおよびウエットが既知で
ある。ドライマイクロバーストは一般に、多量の雨が空
中にある乾燥した気候で発生するが、この雨は地上面で
ひどいウインドシア状態を引起こす現象を開始させ、大
部分は地上に到達する前に蒸発する。ドライマイクロバ
ーストウインドシアは、地表面での浮遊する湿気のレベ
ルが低いため、、その反射率は20dBzよりもはるかに低
い。ウェットマイクロバーストウインドシアは一般に雨
の多い地域で発生し、地表面に到達する前に一部分しか
蒸発しない。そのようなマイクロバーストウインドシア
の反射率は通常20dBzのレベルをはるかに越える。すな
わち地面クラッタによって、地表面に近いレーダビーム
で動作するレーダシステムによるドライマイクロバース
トウインドシアおよびウェットマイクロバーストウイン
ドシアの検出はともに抑制される。 次に図１を参照されたい。マイクロバーストは、高い
高度で発生する垂直方向の強い下降気流によって発生
し、その水平方向の直径Ｄは1.5ないし３キロメートル
である。擾乱の直径は下降気流が地表面に接近するに従
って増加しかつ最大4Kmの距離Ｗにわたる地表面の近く
で水平方向の風速の差Ｖ＝V2−（−V1）を示すが、これ
は少なくとも10メートル／秒（20kts）であり、60ktsか
ら100ktsにも達し得る。（Ｗが4Kmよりも大きいとき、
マイクロバーストが発生したといわれるが、この状態で
は航空機の離着陸の際の危険度はより少ない。下降気流
は、まとめてマイクロバーストの前兆と呼ばれるいくつ
かの気象学的に検出可能である現象のうちの１つである
が、下降気流は次に起こる地表面でのマイクロバースト
ウインドシアの前兆としては最も不確かである。 マイクロバーストウインドシア領域に入る着陸しよう
としている航空機ACにとってはまず向かい風が増加し、
これによって航空機ACは滑空スロープGLより上を飛行す
る。パイロットは対気速度および迎え角を減少させるこ
とによって滑空スロープGLに戻ろうと試みるかもしれな
い。マイクロバースト内を進むと、航空機ACは水平方向
に飛行しながら強い下降気流に遭遇して下に押し下げら
れ、その後追い風に遭遇してその結果揚力を失う。航空
機ACが滑空スロープGLより下に下降すると、パイロット
はパワーおよび仰え角を増加させて航空機ACを滑空スロ
ープGLに戻さなければならない。航空機が制御命令に応
答するにはある時間が必要であるため、航空機が地面に
近すぎて回復できない場合墜落するかもしれない。 マイクロバーストの前兆は、低高度でウインドシアが
始まる約５−15分前に地表面の上（AGL）の１ないし8Km
で起こる。典型的なウェットマイクロバーストの形成を
示す図は図２に示されている。第１の段階10では、水分
が非常に多く含まれる、反射率の高いコア11aが３ない
し8KmAGLの高度で形成される。コア11aが形成されると
同時に、コア11aにまたはその上に空気の流入12aが形成
される。不安定なため高反射率コア11aが下降すると、
それによって、それが下降した後に空気のさらなる収束
13aが生じ多くの場合下降する柱の空気の回転14aが生じ
る。下降する高反射率コア11aはまたその下方の湿気を
含んだ空気を押し下げ、その結果湿気の蒸発のために起
こる空気冷却が発生するので、より加速する強い下降気
流となる。この高反射率コアはウインドシアが起こると
同時にまたは起こった後に地表面に到達し得る。強い下
降気流によって地表面で空気の発散17aが起こり、風速
差Ｖ＝V2−V1が生じる。 したがって空気中の気象現象により、離着陸時の航空
機の事故を防ぐのに十分なリードタイムで、地表面のマ
イクロバーストが予測され得る前兆を検出できる。下降
する下降気流と関連する前兆としては、反射率コアが下
降すること、上空で風が水平方向に収束すること、およ
び下降気流の柱が水平方向に回転することとが含まれ
る。これらの前兆は、地表面のマイクロバーストウイン
ドシアの直接の原因である垂直方向の風の下降気流の、
間接的な徴候である。下降する高反射率コアも、風の収
束および回転も、垂直方向の風の下降気流の間接的な徴
候でしかないため、それらはこれから起こるマイクロバ
ーストの指標としては垂直方向の風速を直接測定するよ
りも信頼性に欠ける。下降する高反射率コアが相当な程
度の水平方向の風の収束および回転とともに観測されて
もその後にマイクロバーストが起こらない場合があり、
マイクロバーストがそれらが観測されなくても発生した
ことがある。したがって、マイクロバーストを確実に予
測するためには、反射率が典型的には周りの領域と少な
くとも等しいまたはそれよりも大きく15dBzを越え、か
つ上空での直径が1.5ないし3.0Kmである柱内で、垂直方
向の風速が５メートル／秒よりも速い垂直方向に下降す
る下降気流を直接観測することが必要である。湿った下
降気流が下降するにつれ、柱での蒸発が冷却を引起こし
て加速を誘発し、これにより垂直方向の風速は25メート
ル／秒まで増加することもある。３つのファクタがすべ
て揃えば差し迫ったマイクロバーストの前兆が明白に成
立する。 したがって、地表面のマイクロバーストの予測のため
の早期警報システムは１−3Kmの高度の垂直方向の下降
気流を検出することができなければならない。図３に示
すように、これは、高い仰角をスキャンする方向に向け
られた１つのビームを有する、または各々が指定された
仰角セクタをスキャンするための方向に向けられた複数
の重ねられたビームを有する、ドップラーレーダシステ
ムで達成される。重ねられたビームシステムでは、ビー
ムの数および個々のビーム幅は空港の周りの領域で所望
の高度範囲AGLをカバーするように選択される。一旦仰
角の有効範囲およびこの有効範囲を与えるためのビーム
の数が選択されると、各々の仰角ビームでほぼ同じパー
センテージの範囲に広がる垂直方向の風速が得られるよ
うに各々仰角ビーム幅が定められる。 図３のビーム構成における各々のビームの仰角ビーム
幅は以下の関係に従って選択されるであろう。 ここでθ１は各々の仰角ビームの交差を規定する連続
する仰角である。図３に示されるφｎはｎ番目に重ねら
れるビームの仰角である。図３には３つのビームしか示
されていないが、これに限定されるものではなくシステ
ムの位置で有効範囲を最適化するためにこれより多いま
たは少ない数のビームが選択されてもよい。 次に、この発明の好ましい実施例のブロック図が示さ
れる図４を参照されたい。重ねられたビームのアンテナ
11によって受信される信号はビームセレクタ12に結合さ
れる。選択されたビームはそこからさらにコヒーレント
レシーバ13に結合される。方位駆動メカニズム14によっ
てアンテナ11の方位が回転すると連続的に仰角セクタの
有効範囲を与えるようにビームが順に選択される。以下
に説明するように、コヒーレントレシーバ13は、パラメ
ータ推定器15にＩおよびＱとして示される２つの出力信
号を与え、パラメータ推定器15は、ドップラースペクト
ル平均速度推定器15aと、平均ドップラースペクトル歪
み推定器と組み合わされるドップラースペクトル速度幅
（分散量）推定器15bと、反射率推定器15dと、信号対ク
ラッタ比推定器15eと、反射率およびS/Cが組合わされる
コンパレータ15fとを含む。ＩおよびＱの信号を処理す
ることによって得られる平均スペクトル速度推定値、平
均スペクトル幅推定値、平均スペクトル歪み推定値およ
び反射率推定値を表わす信号はパラメータ推定器15から
パラメータマッパ16に結合され、これはまた、図示して
いないがレンジゲートジェネレータからの、傾斜したレ
ンジを表わす信号と、アンテナ方位駆動メカニズム14か
らのアンテナの方位を表わす信号と、ビームセレクタ12
からのビームの選択を表わす信号と、反射率の推定値と
信号対クラッタ比の推定値とが共に予め定められたしき
い値を越えるとコンパレータ15fから発生するゲート信
号とを受ける。 ゲート信号を受けた後、直前のＮ回の方位スキャンに
関する推定値を表わす４つの信号が、平均速度メモリ16
a、速度スペクトル幅メモリ16b、歪みメモリ16cおよび
反射率メモリ16dに記憶される。記憶された信号16a、16
bおよび16dは検出回路17に結合され、ここでさらに続け
て処理するためのトリガが発生される。マイクロバース
トの下降気流の位置検出装置および確認装置18は検出回
路からの信号によってトリガされるとパラメータマッパ
16に記憶された４つの信号をすべて処理し、マイクロバ
ーストの前兆の存在およびその進路を確認する。マイク
ロバーストの前兆の追跡信号はウインドシア予測装置19
に結合され、ここでマイクロバーストの衝撃位置、ウイ
ンドシアの大きさ、衝撃までの時間およびマイクロバー
ストのタイプ（ウェットまたはドライ）が判断される。
マイクロバーストの衝撃位置およびウェットまたはドラ
イマイクロバーストの情報は衝撃位置予測装置19からウ
インドシアトラッカ20に結合され、これはこのデータを
使用してマイクロバーストの最初の衝撃位置からの地表
面におけるウインドシアの進路を与える。 図５には適切なレシーバ13の概略図が示されている。
ビームセレクタ12からの信号はRFフィルタ13−１を介し
てミキサ13−２に結合され、ここで、レーダが動作する
周波数近傍の予め定められた帯域幅の範囲内に濾波され
たRF信号は、安定化局部発振器（STALO）13−３によっ
て与えられる信号と混合されIF増幅器13−４に中間周波
数（IF）の信号を与える。IF増幅器の帯域幅は、信号対
ノズル比を最適化し、かつ隣接するレンジセルにおける
信号のサンプルとサンプルとの間の非相関が最大になる
ように選択される。IF増幅器からの信号はI/Q復調器13
−５に結合され、そこから、コヒーレント発振器（COH
O）13−６からI/Q復調器13−５に結合される信号と同期
である信号成分（Ｉ）がライン13−７に与えられ、かつ
COHOの信号と直角位相である信号成分（Ｑ）はライン13
−８に与えられる。ＩおよびＱの信号はそれぞれビデオ
増幅器13−９および13−10に結合され、それから、増幅
されたアナログ信号はそれぞれA/Dコンバータ13−11お
よび13−12でデジタル信号に変換される。ＩおよびＱの
デジタル信号はさらに処理するためにそれぞれライン13
−13および13−14上に、さらにノイズ測定回路13−15に
与えられ、ここでレシーバのノイズが測定される。以下
に説明するように、このノイズ測定はレシーバを最初に
テストし、システムで後に使用するためにノイズレベル
を記録するときに行なわれるか、または最新のノイズレ
ベルを得るために周期的な間隔でレシーバのチェックと
して行なわれ得る。 当業者は、平均速度、スペクトル幅およびスペクトル
の歪みを推定するためには２つの一般的な方法があるこ
とがわかるであろう。１つの方法は、まずデジタル信号
ＩおよびＱを使用して各々のレンジ−方位枠の受信パル
ス列のパワースペクトルを計算し、その後標準公式を使
用してこれらの量を計算することである。第２の方法は
デジタル信号ＩおよびＱを使用して、受信信号の複素自
己相関関数を計算することである。第２の方法を用いて
低いS/N比でスペクトル幅およびスペクトルの歪みを推
定するほうがはるかに正確であるため、この発明の好ま
しい実施例には第２の方法が好ましい。 図６に示されているように、デジタル信号ＩおよびＱ
はパラメータ推定器15のドット積計算器15−１、クロス
積計算器15−２および平均パワー計算器15−３に結合さ
れる。レーダ送信機のパルス繰返し率はレンジセル１つ
ごとにたとえば1600という多数のパルスを与えるように
選択される。これらのパルスはたとえば１ないし16回の
予め定められた回数のパルス間隔を使用して処理され
る。１回のパルス間隔は明確な結果の信号を与えるため
のナイキストの基準を満たす処理を表している。１回よ
りも多いパルス間隔はこの基準を満たしていない処理を
表しているが、平均ドップラー速度、ドップラー速度ス
ペクトル幅およびスペクトルの歪みのパラメータの推定
をはるかに向上させるために使用される。１回のパルス
間隔が使用されると、ドット積計算器15−１は、所与の
レンジ枠内の受信信号のＩ成分とそのレンジ枠のその次
の受信信号のＩ成分とを掛け、そのようにして得られた
積と、受信信号のＱ成分とその次の受信信号のＱ成分と
を同じように掛けることによって得られた積とを加算す
る。これらの加算された積は、第１および第２の受信信
号、第２および第３の受信信号、第３および第４の受信
信号等に関してＩおよびＱ成分を掛けることによって得
られる。加算された積はその後積和の数によって平均さ
れ、平均積和X1を表わす信号が与えられる。２回のパル
ス間隔で処理する場合、第１および第３の受信信号、第
２および第４の受信信号等のＩおよびＱ成分が掛けられ
積和を形成し、これらを平均して第２の平均積和X2を表
わす信号が与えられる。平均値Xmは数学的に として表されることができる。ｍ＝０ではあるレンジ枠
の平均の受信パワーの推定値となることに注目された
い。 クロス積計算器15−２はドット積計算器15−１と同様
の態様で動作する。しかしながら、この装置では、１つ
のパルス間隔で処理する場合と、第２の受信信号のＩ成
分と第１の受信信号のＱ成分との積を、第１の信号のＩ
成分と第２の受信信号のＱ成分との積から減ずる。その
ような乗算および減算を、第３の受信信号のＱ成分と第
２の受信信号のＩ成分との積、第２の受信信号のＱ成分
と第３の受信信号のＩ成分との積等に関して継続して行
なわれる。対にされた信号の積の差は加算され平均さ
れ、平均クロス積Y1を表わす信号が与えられる。２回の
パルス間隔で処理される場合、乗算はｎ番目の受信信号
の成分とｎ＋２番面の受信信号の成分との間で行なわれ
る。上述のように、積の差は加算され平均されて、平均
クロス積Y2を表わす信号が与えられる。平均クロス積Ym
は数学的に として表わすことができる。 当業者は、ドット積およびクロス積は受信信号の選択
された遅延値ｍに関する自己相関関数の実数部および虚
数部であることがわかるであろう。積X1およびY1は平均
ドップラー速度計算器15−４に結合され、ここで平均ド
ップラー速度Ｖの明確な値が以下の公式 から決定され、ここでｈはサンプリング周期（サンプリ
ングされたパルスの間隔）であり、かつλはレーダ信号
の波長である。より高次の遅延積XmおよびYmを用いて、
tan-1（Y1/X1）を基準として使用してtan-1（Ym/Xm）に
より速度の曖昧さを適切に排除し、かつすべての推定値
を平均することによってＶの推定値を向上することもで
きる。平均パワー計算器15−３は各々の受信信号のＩお
よびＱ成分を二乗しかつ加算して各々の受信信号のパワ
ーを判定しかつすべての受けられた信号のパワーを平均
する。上述のように、これはｍ＝０である場合のドット
積４に対応する。したがって平均パワーＰは、 である。ドップラー速度スペクトル幅σはさまざまな遅
延での自己相関関数の大きさから判断され得る。一般的
な公式は以下のとおりである。 ここで、|R（ah）｜＝［（Xa）２＋（Ya）２］1/2で
あり、かつＮは最高次有効遅延Nhに対応する（Ｎは雨に
よる反射の相関幅によって制限される）。上のものはす
べて同じσの値を生じるが、ｍおよびｎの値はいずれも
計算により都合よいようにまたはより正確な結果を生じ
るように選択される。（m,n）の１組の選択された値に
よって得られた推定値はσの推定値の正確さをさらに向
上するために平均される。ナイキストの基準に基づくサ
ンプリング速度はσの決定に影響を及ぼさない。これに
よりメモリおよび処理時間を節約して雨に関する明確な
平均速度αおよびドップラースペクトル幅σが得られ
る。 マイクロバーストの前兆を判断するために必要な第３
のパラメータは、パワーを表わす信号Ｐを平均パワー計
算器15−３から平均反射率判定器15−６に接続すること
によって得られる。レーダ反射率Ｚはによって単位体積当たりの散乱断面積であるηに関連付
けられる。本願においてはKWは１に近いため、 である。散乱断面積Ａは、 として計算され、ここでＶはレーダ反射率Ｚの、降水の
単位体積である。特定のレンジ枠で受信されたパワー
と、そのレンジとレーダの作動パラメータを知ることに
より、レーダの方程式のＡおよびＶさらにしたがってＺ
の計算を行なうことができる。レーダのパラメータおよ
びレンジは各々のレンジ枠に関して当然前もってわかっ
ているので、そのレンジ枠で測定されたパワーＰから各
々のレンジ枠に関するＺを直接計算することができるル
ックアップテーブルを構成することができる。 再び図４を参照されたい。推定反射率を表わす信号は
反射率推定器15cからコンパレータ15fに結合され、ここ
でそれはたとえば15dBzであるしきい値の反射率を表わ
す信号と比較される。特定のレンジ枠の信号がしきい値
を越えると、ゲート16e、16fおよび16gが活性化されて
レンジ枠に関する平均速度、分散量および反射率がそれ
ぞれメモリ16a、16bおよび16dに記憶される。そうでな
ければゼロが記録される。メモリ16a、16bおよび16d
は、最新のＮ回、たとえば３回の、アンテナスキャンに
関する記憶されたエントリを含む。メモリの中の各々の
エントリは検出回路17に接続され、ここでその各々はそ
の前の２回のスキャンに関する対応するエントリの各々
から減じられ、雨のドップラー速度、雨のドップラー速
度のスペクトル幅、および雨の反射率の時間的な差が得
られる。さらに、レンジ枠のエントリの各々はその前の
２つのレンジ枠の対応するエントリから減じられ、３つ
のパラメータの空間的な差が得られる。各々の差は予め
定められたしきい値と比較され、もししきい値を越えれ
ば、トリガ信号が発生される。この処理の概略図は図７
にブロック図で示されている。減算してエントリのいず
れかがゼロになる場合には差はゼロであると規定され、
したがってしきい値を超えない。 上述の処理は３つのパラメータのすべてに関して類似
しているため、図７を参照して反射率Ｒに関する処理の
みを説明する。反射率判定器15−６（図６）からの、各
々の方位掃引に関する反射率を表わす信号は、各段が選
択された方位レンジ掃引に沿ったレンジ枠に対応するレ
ジスタを有する第１のシフトレジスタ17−１と、加算ネ
ットワーク17−２および17−３の負の入力端子とに与え
られる。アンテナスキャンのための連続的なレンジ掃引
のレンジ枠のデータはシフトレジスタ17−１に連続的に
入力される。レジスタ17−１が一杯となったとき、最後
の段は第１のレンジ掃引の第１のレンジ枠に関する反射
率データを含み、第１の段はアンテナスキャン期間の最
後の掃引の最後のレンジ枠に関する反射率データを含
む。次のスキャンの第１のレンジ掃引の第１のレンジ枠
に関するデータの、シフトレジスタ17−１の第１の段へ
の入力の際、レジスタのすべてのデータは１段移動し、
最後の段のデータはレジスタ17−１から第２のシフトレ
ジスタ17−４の第１の段および加算ネットワーク17−２
の正の入力端子に与えられる反射率が入力されるごと
に、データは各々のシフトレジスタで１段シフトする。
２回完全にスキャンした後には、すべてのレンジ掃引に
関する反射率データがレジスタに入力されており、その
前の２回のアンテナスキャンの各々における第１のレン
ジ掃引の第１のレンジ枠に関するデータはそれぞれ各々
のレジスタの最後の段に入力されている。第３のスキャ
ンの際の第１のレンジ掃引の第１のレンジ枠のデータを
シフトレジスタ17−１ならびに加算ネットワーク枠17−
２および17−３に与えるときには、その前の２回のアン
テナスキャンの第１のレンジ掃引の第１のレンジ枠のデ
ータはそれぞれ加算ネットワーク17−２および17−３の
正の入力端子に与えられる。加算ネットワークの出力端
子の差信号はそれぞれコンパレータ17−５および17−６
に結合され、もし反射率の差信号が予め定められたしき
い値の信号RTを超えれば、その各々はORゲート17−７に
トリガ信号を与える。このプロセスは各々のアンテナス
キャンに関して繰返される。 各々のレンジ掃引での反射率を表わす信号はまた、信
号が１つのレンジ枠の間隔だけ遅延される遅延ライン17
−８と、加算ネットワーク17−９および17−10の負の入
力端子とに結合される。遅延ライン17−８で１つのレン
ジ枠の間隔だけ遅延された信号はその後加算ネットワー
ク17−９の正の入力端子と、遅延ライン17−11とに結合
され、ここで１つのレンジ枠の間隔だけの第２の遅延が
生じる。第２の遅延の後、信号は加算ネットワーク17−
10の正の入力端子に結合される。加算ネットワークの正
の入力端子の信号が同じ方位掃引の隣接するレンジ枠の
反射率データを表し、かつ加算ネットワーク17−９およ
び17−10の出力端子の信号が、隣接するレンジ枠の反射
率を表わす信号間の差および１つのレンジ枠によって分
離される２つのレンジ枠の反射率を表わす信号間の差で
あることは明らかであるはずである。これらの差信号は
それぞれコンパレータ17−11および17−12に結合され、
差信号が第２の反射率を表わすしきい値の信号RRTを越
えるとそこからトリガ信号がORゲート17−13に結合され
る。ドップラー速度Ｖおよびドップラー速度スペクトル
幅に関するトリガ信号も同様の態様で発生される。この
態様で、６つの可能なトリガ（３つのパラメータの各々
に関して１つの空間的なものおよび１つの時間的なも
の）がORゲート17a−17fの出力端子ａ−ｆに現れ得る。 図８に示されるように、出力端子ａ−ｆはマイクロバ
ーストの下降気流確認装置18aのORゲート18−１に接続
される。これにより、６つのトリガのうちのいずれでも
発生されれば、ORゲート18−１はイネーブル信号を仰角
ビーム／セクタ探索領域判定器18−２に結合する。イネ
ーブル信号を受取る際に、領域判定器18−２は、少なく
とも１つのトリガが発生された領域を識別し、かつ垂直
方向の雨の速度および水平方向の風の速度推定器18−３
にイネーブル信号を与える。このイネーブル信号を受取
ると、推定器18−３は、メモリ16からそこに結合され
る、識別された仰角ビーム／セクタ探索領域内の信号の
処理を開始する。図には示されていないが、３つのレー
ダビームすべてに対してこの処理が行なわれることが理
解されるはずである。 探索領域内の各々のレンジセルに関するＶ、σ、βお
よびＲの値は垂直方向の雨の速度推定器18−３に接続さ
れ、かつ探索領域内の各々のレンジセルの座標はゲート
18−９を介して前兆領域識別器18−４に与えられる。予
め計算されたデータが垂直方向の雨の速度推定器18−３
に記憶されており、これによって、推定された量VP、σ
およびβから判定されるべき下降気流の垂直方向および
水平方向の雨の速度を推定することができる。降水の垂
直方向および水平方向の速度は各々の仰角ビーム内で、
平均ドップラー速度Ｖとドップラースペクトル幅αとド
ップラースペクトル歪みｂとからなる３パラメータの組
に対して一意に関連付けされる。これは、ドップラーレ
ーダが、仰角ビーム内の仰角θの正弦と雨の垂直方向の
速度成分VVとの積を測定することと、レーダドップラー
の測定値に、仰角θの余弦と雨の水平方向の速度成分VH
との積が含まれていることとの結果である。 仰角ビーム１では、θは87゜ないし47゜の範囲で変化
する。したがって、垂直方向の雨の速度成分VVによるド
ップラースペクトルへの寄与には、仰角ビーム全体では
sin87゜ないしsin47゜の範囲で変化する値が乗算され
る。同様に、雨の水平の速度VHのドップラースペクトル
への寄与は、cos87゜ないしcos47゜の範囲で変化する値
で乗算される。測定されたドップラースペクトルは、VV
sinθおよびVH cosθの寄与の和である。結果として、
平均ドップラースペクトル速度、ドップラースペクトル
幅およびドップラースペクトル歪みという３パラメータ
の組｛V,r,b｝は、雨の垂直方向および水平方向の速度
｛VV,VH｝の一意の関数である。雨の垂直方向および水
平方向の速度｛VV,VH｝のある組合せに関して値を一意
に推定するのには、対になった測定値の組｛V,α｝また
は対になった測定値の組｛V,β｝は｛VV,VH｝で十分で
ある。これらの対関係を両方使用することによって、正
確さはかなり向上する。上述の説明はまた、各々の仰角
ビーム内における仰角の有効範囲が異なっているために
｛VV,VH｝と｛V,α｝および｛V,β｝との関係が異って
いることを除けば、仰角ビーム２および３にも当てはま
る。上述の対関係はレーダビームの幾何学的状態の直接
の結果であるため、それらを予め計算することができか
つ各々の仰角ビームに関して垂直方向および水平方向の
速度推定器18−３に記憶することができる。典型的な仰
角ビームに関して、｛V,β｝と雨の垂直方向および水平
方向の速度｛VV,VH｝との関係を示す典型的なカーブな
らびにV,σ｝と｛VV,VH｝との関係を示す典型的なカー
ブをそれぞれ図９および図10に示す。 図９を吟味すると、一対の半径方向の速度および歪み
の値が、｛VV,VH｝の値を一意に定めない領域20が示さ
れている。これらの曖昧さを解決するためにマイクロバ
ーストの特徴を利用することができる。周囲の空気が垂
直方向の速度に与える摩擦の影響のため、マイクロバー
ストの下降気流の速度はマイクロバーストの縁部のほう
がその中心よりも低速である。これらの摩擦力は水平方
向の速度に影響を及ぼさない。したがって下降気流全体
の水平方向の速度は一定に保たれる。この発明の好まし
い実施例では、典型的なマイクロバーストは、レンジ掃
引において５ないし10のレンジ枠、すなわち幅300メー
トルのレンジ枠にわたる。１組の半径方向の速度の歪み
値をこれらのレンジ枠の各々に関して判定する。レンジ
枠間でVHにいくらかの変動があるかもしれないが、いか
なるレンジ掃引に関しても、各々のレンジ枠における半
径方向の速度と歪みとの一対の値に関して、VHの値は１
つしかない。このVHの値は、図10に示されるスペクトル
幅対半径方向の速度のプロットから判定することができ
る。一旦レンジ枠で水平方向の速度が判定されると、そ
れを図10に示される歪みの半径方向の速度のプロットか
らそのレンジ枠の垂直方向の速度を判定するために使用
することができ、これによりVVおよびVHの値を１つだけ
定めることができる。 曖昧さを解決する方法は他にもあることが理解される
べきである。たとえば図10から各々のレンジ枠のVHを定
めた後、VHの値は平均されかつ平均値は図９においてVV
を定めるために使用できる。 曖昧さを解決するための別の方法では、VVを計算する
ために以下の関係 VRAD＝VV sinθｅ＋VB cosθｅ が使用される。ここでθｅは各々のビームに関して既知
であり、VRADは各々のレンジ枠に関する推定平均ドップ
ラーであり、VHは上述の２つの方法のうちの１つによっ
て判定される。この試みによって、レンジ掃引の各々の
レンジ枠に関するVVの推定値は上述の方法のいずれより
も正確となり得る。 さらに正確でありかつマイクロバーストの下降気流の
前兆を確認することができる、垂直方向の速度VVを推定
する別の方法では、図10およびマイクロバーストの下降
気流の雨の乱れの既知の標準偏差が使用される。典型的
なマイクロバーストの下降気流は、標準偏差がほぼ１メ
ートル／秒である雨の乱れを特徴とする。図10のカーブ
はこの値に基づく。乱れの標準偏差がたとえば２メート
ル／秒のようにある予め定められた値よりも大きけれ
ば、下降気流はマイクロバーストの前兆ではないと判断
される。下降気流全体にわたりVHが一定であるため、マ
イクロバーストの全幅にわたるレンジ枠に関するスペク
トル幅対半径方向の速度のプロットはVH一定のカーブの
勾配を規定する。図10の対応する領域の勾配よりもかな
り大きい、スペクトル幅対半径方向の速度のカーブの勾
配がデータから得られれば、１メートル／秒よりも大き
い乱れの標準偏差が示される。測定された勾配は、標準
偏差を直接測定したものである。 図10のカーブを、乱れの標準偏差の値がより高いプロ
ットと置換えたほうがより直接的である。修正後のプロ
ットを利用して各々のレンジ枠に関するVVおよびVHを推
定することができる。そのような修正したカーブを使用
して、下降気流に広がる各々のレンジ枠に関するVHの推
定値を別々に得ることができる。その後VHのこれらの推
定値を平均してVHの推定値をより正確にすることができ
る。各々のレンジ枠のVRADの測定値およびVHの平均値を
上の方程式に置き換えて各々のレンジ枠のVVの直接の推
定値を得ることができる。 VVおよびVHの推定をより正確にするために、マイクロ
バースト探索領域の各々のレンジ枠の処理されるパルス
の数を、たとえば1600パルスから64,000パルスに増加す
ることが望ましい。これを行なうことができる方法は多
数あるが、１つの方法は、パルス繰返し率を変化させず
に、伝送されるパルス長をたとえば２マイクロ秒から0.
05マイクロ秒に低減し、かつレシーバでのＩおよびＱの
サンプリングを２マイクロ秒ごとの代わりに0.05マイク
ロ秒ごとにすることである。これによって、以前は１つ
のレンジ枠があったところに40個のレンジ枠が生じる。
40個の0.05マイクロ秒のレンジ枠の各々で受け取られる
1600のパルスは順次スタックされ、以前は1600のパルス
反射しかなかった２マイクロ秒のレンジ間隔で64,000の
パルス反射を含む。0.05マイクロ秒のレンジ枠の各々に
おける1600の雨からのパルス反射は、統計的には他のす
べてのレンジ枠における雨からの反射と無関係である。
処理されるパルスの数を1600から64,000に増加すること
によって、つまり40倍することによって、Ｒ、Ｖ、σお
よびβの推定値の分散量は40だけ低減する。これによっ
てVVおよびVHの推定値は非常に向上する。このように処
理方法を変えても図９および図10に示される｛V,σ，
β｝および｛VV,VH｝の間の関係には影響を及ぼさな
い。 静止空気中の降水の垂直方向の速度は、雨滴の大きさ
の関数である。降水のレーダ反射率もまた雨滴の大きさ
の関数である。（1970年11月17−20日のアメリカ気象学
学会（American Meteorological Society）の第14回レ
ーダ気象学会議（Radar Meteorology Conference）での
「雨滴の大きさの分布とドップラー速度（Raindrop Siz
e Distribution and Doppler Velocities）」で）ジョ
ス（Joss）およびウォールドボーゲル（Waldvogel）に
よって、ドップラーレーダによって風がない状態で２つ
の量が同時に測定されると、それらは以下の関係 ｖ＝2.6Z0.107 によって、経験的に関係付けられることが示された。こ
こでｖはドップラーレーダによって測定される垂直方向
の速度であり、Ｚは降水のレーダ反射率である。 再び図８を参照されたい。探索領域の測定された反射
率Ｒは静止空気中の垂直方向の雨の速度推定器18−５に
結合され、ここでジョス−ウォールドボーゲル（Joss−
Waldvogel）の関係が使用され静止空気中での垂直方向
の雨の速度の推定値が得られる。この推定値は差分ネッ
トワーク18−６に結合され、ここでそれは、雨の垂直方
向の速度および風の水平方向の速度推定器18−３から差
分ネットワーク18−６に結合される雨の垂直方向の速度
推定値から減じられ、垂直な風の速度VVWが得られる。 この垂直方向の風の速度は、コンパレータ18−７で、
マイクロバーストの下降気流の最低速度を表わす下降気
流の速度のしきい値VWtと比較され、ここからゲート18
−９を可能化するために信号が結合され、これにより下
降気流の速度がしきい値を越えるレンジ枠のアドレスを
前兆領域識別器18−４に与える。これらのアドレスは領
域識別器18−４に記憶され、ここからそれらはゲート18
−８および空間の大きさテスタ18−10に結合され、ここ
でしきい値を越える下降気流の速度の空間の大きさが判
定されかつマイクロバーストの空間の大きさの記憶値と
比較される。もしその比較によってしきい値を越える下
降気流の速度の空間の大きさがマイクロバーストの空間
の大きさと同程度であると判断されれば、ゲート18−８
が活性化されて垂直方向および水平方向の風の速度と、
反射率と位置との値がゲート18−８の出力端子に得られ
る。 ゲート18−８を介して結合される、水平方向および垂
直方向の風の速度と、反射率および位置の座標とはウイ
ンドシア予測装置19（図４）に与えられ、そのブロック
図は図11に示されている。反射率はマイクロバースト予
測装置19−１に結合され、ここで反射率の大きさに基づ
いてウェットまたはドライマイクロバーストの予測が行
なわれる。もしＲが15−25dBzの間であればドライマイ
クロバーストが予測され、もしＲが25dBzよりも大きけ
ればウェットマイクロバーストが予測される。 水平方向の風の速度推定器18−３から得られる水平方
向の風の速度と、差分ネットワーク18−６から得られる
垂直方向の風の速度と、下降気流がしきい値を越える領
域の座標とは地表面のマイクロバースト位置予測装置19
−２に接続される。装置19はこのデータを従来の方法で
使用し、マイクロバーストの衝撃の地表面での位置を予
測する。下降気流領域での垂直方向の最大風速はまた、
マイクロバーストが地表面に衝撃を与えるまでの時間を
従来の方法で予測する衝撃までの時間予測装置およびウ
インドシアの大きさ予測装置19−４に接続される。 ウェット／ドライマイクロバースト予測装置19−１お
よび地表面位置予測装置19−２はそれぞれデータをウイ
ンドシアトラッカ21に結合し、これはまた、地表面近く
の有効範囲に図３のビーム４を与えるドップラーレーダ
ビームに結合されるレーダレシーバ（図示せず）からレ
ーダデータを受ける。ウェット／ドライマイクロバース
トデータ、予測されたマイクロバースト衝撃位置および
ビーム４に結合されるレシーバから与えられたデータを
使用して、地表面のウインドシアが追跡されかつウイン
ドシアのこれからの位置が予測される。 空気中に含まれる最初の湿気のほとんどは下降気流が
地表面に到達する前に蒸発するため、ドライマイクロバ
ーストの地表面のウインドシアに含まれる湿気の量は非
常に少ない。その結果、マイクロバーストの下降気流の
衝撃位置およびウインドシアの大きさを予測することな
く、ドライマイクロバーストウインドシアをそれが発生
した初期の間に地表面で検出することは、地面クラッタ
のため、非常に困難である。ウェット／ドライマイクロ
バースト予測装置、衝突までの時間の予測装置およびマ
イクロバーストの地表面の位置の予測装置からの情報を
使用して、ビーム４に結合されるレシーバは各々のスキ
ャンの際に地表面の予測衝撃領域を覆うレンジ−方位枠
を探索して、地面に到達する下降気流から生じるウイン
ドシアの第１の徴候を得る。ウインドシアを最初に検出
した後、ビーム４から得られる情報によってマイクロバ
ーストウインドシアの位置および大きさに関する最新の
情報が得られる。この情報は、ウインドシアの大きさが
処理するほどのものでなくなる程度まで減衰するまで与
えられる。 この発明はその好ましい実施例において説明がなされ
たが、使用した言葉は説明のための言葉であって発明を
制限するものではなくこの発明の真の範囲および意図か
ら外れることなくより広い局面において添付の請求の範
囲内で変更を加えることができることが理解されるはず
である。
フロントページの続き (72)発明者 リー，カール・エイチ アメリカ合衆国、11001 ニューヨーク 州、フローラル・パーク、マグノリア・ アベニュ、89 (56)参考文献 特許2596499（ＪＰ，Ｂ２) 特表 平７−502341（ＪＰ，Ａ) 特表 平６−500861（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G01S 7/00 - 7/42 G01S 13/00 - 13/95 G01W 1/10

Claims (1)

  1. (57)【特許請求の範囲】 【請求項１】気象の擾乱を予測するための方法であっ
    て、方位的にスキャンされる複数のレーダビーム（１−
    ４）によって仰角領域でレーダ監視を行なうステップを
    含み、各々のビームは前記角度領域のそれぞれの仰角セ
    クタでレーダ監視を行ないかつレーダ信号反射を処理し
    て、各々のレーダビームにおいて発生されるドップラー
    スペクトルパラメータを推定しかつ各々のビームの気象
    学的散乱体の平均レーダ反射率を推定し、さらに、前記
    方法は、 前記ドップラースペクトルパラメータおよび前記平均反
    射率を使用して前記気象学的散乱体の垂直方向の速度お
    よび前記気象学的散乱体の静止空気中での垂直方向の速
    度をそれぞれ推定するステップと、 前記垂直方向の速度および静止空気中での垂直方向の速
    度を処理して垂直方向の風速を得るステップと、 前記垂直方向の風速および前記平均反射率を使用してマ
    イクロバーストの発生を予測するステップとをさらに含
    むことを特徴とする、方法。 【請求項２】レーダ方位スキャンの、前記ドップラース
    ペクトルパラメータおよび前記平均レーダ反射率を、先
    行する少なくとも１回の方位スキャンに関して得られ
    る、対応するドップラースペクトルパラメータおよび平
    均レーダ反射率と比較して空間的および時間的な差を引
    出すステップと、 前記空間的および時間的な差をそれぞれ予め定められた
    空間的および時間的な差のしきい値と比較し、その差の
    しきい値を越える空間的および時間的な差の各々に対し
    てトリガ信号を発生するステップと、 少なくとも１つのトリガ信号が発生されると、プロセッ
    サ手段（18）を可能化するように前記トリガ信号を与え
    るステップと、 前記ドップラースペクトルパラメータおよび前記平均反
    射率を処理して、マイクロバーストの前兆が存在するか
    否かを予測するステップとをさらに含むことを特徴とす
    る、請求項１に記載の方法。 【請求項３】前記レーダ信号処理のステップは、 平均ドップラー周波数を推定するステップと、 スペクトルの歪みを推定するステップと、 前記ドップラースペクトルのスペクトル幅を推定するス
    テップとを含み、 前記平均ドップラー周波数、前記スペクトルの歪みおよ
    び前記スペクトル幅は前記ドップラースペクトルパラメ
    ータを含むことを特徴とし、 前記ドップラースペクトルパラメータおよび前記平均レ
    ーダ反射率を使用するステップは、前記ドップラースペ
    クトルパラメータおよび前記平均レーダ反射率を使用し
    て前記垂直方向の風速を推定することを特徴とし、 前記使用するステップは前記ドップラースペクトルパラ
    メータを使用して水平方向の風速を推定することを特徴
    とする、請求項１に記載の方法。 【請求項４】前記ドップラースペクトルパラメータおよ
    び前記平均レーダ反射率を使用するステップは、 前記ドップラースペクトルパラメータから前記気象学的
    散乱体の垂直方向の速度を推定するステップと、 前記平均レーダ反射率から前記気象学的散乱体の静止空
    気中での垂直方向の速度を推定するステップと、 前記垂直方向の速度から前記静止空気中での垂直方向の
    速度を減じて垂直方向の風速を推定するステップとを含
    むことを特徴とする、請求項３に記載の方法。 【請求項５】前記ドップラースペクトルパラメータおよ
    び平均反射率を使用するステップは、 レーダのレンジの情報およびレーダビーム位置から前記
    垂直方向の風速の位置パラメータを推定するステップ
    と、 前記位置パラメータを、前記垂直方向の風速の空間的範
    囲を決定するための空間的範囲手段（18−10）に与える
    ステップと、 前記空間的範囲をマイクロバーストに関連付けされた予
    め定められた空間的範囲と比較するとともに、前記空間
    的範囲が前記予め定められた空間的範囲を越えるとイネ
    ーブル信号を与えるステップと、 前記イネーブル信号をゲート手段（18−８）に与えるス
    テップと、 前記垂直方向の風速、前記水平方向の風速、前記平均レ
    ーダ反射率および位置パラメータを前記ゲート手段を介
    して、マイクロバーストの衝撃までの時間、予測される
    ウインドシアの地表面の位置および進路、ならびにウイ
    ンドシアの予測される大きさを与えるためのウインドシ
    ア予測装置およびトラッカ手段（19,20）に与えるステ
    ップとをさらに含むことを特徴とする、請求項４に記載
    の方法。 【請求項６】前記ドップラースペクトルおよびレーダ反
    射率を使用するステップは、 前記平均反射率とマイクロバーストに関連付けされた反
    射率の値とを比較するステップと、 前記平均反射率が前記マイクロバーストに関連付けされ
    た反射率を越えると第１のイネーブル信号を第１のゲー
    ト手段（16）に与えるステップと、 前記ドップラースペクトルパラメータを前記第１のゲー
    ト手段を介してプロセッサ手段（18）に与えるステップ
    と、 前記垂直方向の風速とマイクロバーストに関連付けされ
    た予め定められた垂直方向の風速とを比較するととも
    に、前記垂直方向の風速が前記予め定められた垂直方向
    の風速を越えると第２のイネーブル信号を第２のゲート
    手段（18−９）に与えるステップと、 前記位置パラメータを前記第２のゲート手段を介して前
    記空間的範囲手段に与えるステップとを更に含むことを
    特徴とする、請求項５に記載の方法。 【請求項７】気象の擾乱を予測するための装置であっ
    て、複数のレーダビーム（１−４）でレーダ監視を行な
    うための監視手段（11）を含み、各々のビームはそれぞ
    れの仰角セクタでレーダ監視を行ない、さらに、前記監
    視手段に接続されレーダ信号反射に応答して各々のレー
    ダビームで発生されるドップラースペクトルパラメータ
    を表わす信号および各々のレーダビームの気象学的散乱
    体の平均レーダ反射率を表わす信号を与えるための推定
    器手段（15）を含み、さらに、前記装置は、 前記ドップラースペクトルパラメータを表わす信号およ
    び前記平均レーダ反射率を表わす信号に応答して、前記
    気象学的散乱体の垂直方向の速度を表わす信号および静
    止空気中での前記気象学的散乱体の垂直方向の速度を表
    わす信号を与えるための速度手段（18−3,18−5,18−
    ６）と、前記垂直方向の速度を表わす信号および前記静
    止空気中での速度を表わす信号に応答して、垂直方向の
    風速を表わす信号を与えるための風手段（18−１）とを
    含む処理手段（18）と、 前記垂直方向の風速を表わす信号および前記平均レーダ
    反射率を表わす信号に応答して、マイクロバーストが存
    在するか否かを予測するための予測装置手段（19）とを
    さらに含むことを特徴とする、装置。 【請求項８】前記推定器手段に接続され、前記ドップラ
    ースペクトルパラメータを表わす信号および前記平均反
    射率を表わす信号を記憶するためのメモリ手段（16）
    と、 前記平均レーダ反射率を表わす信号を定められた反射率
    の値を表わす信号と比較し、かつ前記平均レーダ反射率
    を表わす信号が前記予め定められた反射率を表わす信号
    を越えると、前記メモリ手段にイネーブル信号を与える
    ためのコンパレータ手段（15f）と、 前記メモリ手段および前記処理手段に接続され、レーダ
    方位スキャンの、ドップラースペクトルパラメータを表
    わす信号および平均レーダ反射率を表わす信号を、先行
    する少なくとも１回のスキャンに関して得られる、対応
    するドップラースペクトルパラメータを表わす信号およ
    び平均レーダ反射率を表わす信号とそれぞれ比較して空
    間的および時間的な差を引出すため、および前記空間的
    および時間的な差を予め定められた空間的および時間的
    な差とそれぞれ比較し、その差のしきい値を越える空間
    的および時間的な差の各々に対してトリガ信号を発生し
    かつ少なくとも１つのトリガが発生されると前記処理手
    段にイネーブル信号を与えるための検出手段（17）とを
    さらに含むことを特徴とする、請求項７に記載の装置。 【請求項９】前記処理手段は、レーダレンジおよびレー
    ダビームの位置を表わす信号に応答し、マイクロバース
    トの衝撃位置を表わす信号を与えるための位置手段（18
    −2,18−４）をさらに含むことを特徴とする、請求項７
    に記載の装置。 【請求項１０】前記速度手段（18−３）は前記気象学的
    散乱体の水平方向の速度を表わす信号をさらに与え、前
    記気象学的散乱体の前記水平方向の速度は水平方向の風
    速に等しいことを特徴とし、さらに、前記処理手段は、 前記位置手段に接続され、前記垂直方向の風の空間的範
    囲を推定するために、および前記空間的範囲が予め定め
    られた空間的範囲とほぼ等しいときイネーブル信号を与
    えるための空間的範囲手段（18−10）と、 前記速度手段および前記位置手段に接続され前記平均レ
    ーダ反射率を表わす信号を受け、前記空間的範囲手段か
    らの前記イネーブル信号に応答し、前記垂直方向の位置
    を表わす信号、前記垂直方向の風を表わす信号、前記水
    平方向の風を表わす信号および前記平均反射率を表わす
    信号を前記予測装置手段に与えるためのゲート手段とを
    さらに含むことと特徴とする、請求項９に記載の装置。 【請求項１２】前記推定器手段によって与えられる前記
    ドップラースペクトルパラメータは、平均ドップラー速
    度、スペクトル幅およびスペクトルの歪みであることを
    特徴とする、請求項８に記載の装置。 【請求項１３】前記複数のレーダビームの数は３つであ
    り、それぞれのビーム幅はθ1,θ２およびθ３であり、
    前記ビーム幅は以下の関係 を有することを特徴とする、請求項８に記載の装置。 【請求項１４】前記監視手段はレーダ反射信号のＩおよ
    びＱ成分を与えるためのレシーバ手段（13）を含み、前
    記Ｉ成分は基準信号と同相であり、かつ前記Ｑ成分は前
    記基準信号と直角位相であり、前記推定器手段は、 レーダ信号反射の前記ＩおよびＱ成分を受け取るように
    接続され、受信されたレーダ信号反射の選択された対の
    ドット積の平均を与えるための手段（15−１）を含み、
    各々の対は第１および第２の信号を有し、レーダ信号反
    射の選択された対のドット積は、前記選択された対の信
    号のＩ成分およびＱ成分の積の和であり、さらに レーダ信号反射の前記ＩおよびＱ成分を受けるように接
    続され、受信されたレーダ信号反射の前記選択された対
    のクロス積の平均を与えるための手段（15−２）を含
    み、レーダ信号反射の選択された対のクロス積は、前記
    選択された対の前記第１の信号の前記Ｉ成分と前記選択
    された対の前記第２の信号の前記Ｑ成分との積と、前記
    選択された対の前記第１の信号の前記Ｑ成分と前記選択
    された対の前記第２の信号の前記Ｉ成分との積との和で
    あり、さらに 前記ドット積手段および前記クロス積手段に接続され、
    ドップラー信号反射の選択された対の第１の組のドット
    積の前記平均およびドップラー信号反射の選択された対
    の第２の組のクロス積の前記平均に応答し、平均ドップ
    ラー速度およびドップラースペクトルの歪みを与えるた
    めの手段（15−４）と、 前記ドット積手段および前記クロス積手段に接続され、
    選択された対の前記第１の組のクロス積の前記平均およ
    び選択された対の前記第２の組のドット積の前記平均に
    応答し、ドップラー速度スペクトル幅を与えるための手
    段（15−５）を含むことを特徴とする、請求項８に記載
    の装置。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2022003792A1 (ja) * 2020-06-29 2022-01-06
WO2023021763A1 (ja) * 2021-08-20 2023-02-23 コニカミノルタ株式会社 状態検出システム、及び状態検出方法

Families Citing this family (52)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5130712A (en) * 1991-04-09 1992-07-14 Unisys Corporation Microburst precursor detector utilizing microwave radar
US5262782A (en) * 1991-04-09 1993-11-16 Unisys Corporation Microburst precursor detector
US5311183A (en) * 1991-06-13 1994-05-10 Westinghouse Electric Corp. Windshear radar system with upper and lower elevation radar scans
US5208587A (en) * 1991-06-19 1993-05-04 University Corporation For Atmospheric Research Low-level wind-shear alert system
US5175551A (en) * 1991-12-18 1992-12-29 Unisys Corporation Downdraft velocity estimator for a microburst precursor detection system
NO921193D0 (no) * 1992-03-26 1992-03-26 Susar As System for paavisning, maaling og klassifisering av luftfenomener
US5523759A (en) * 1992-04-14 1996-06-04 Honeywell Inc. In flight doppler weather radar wind shear detection system
JP3084483B2 (ja) * 1993-04-22 2000-09-04 ハネウエル・インコーポレーテッド 飛行中ドップラー気象レーダーウィンドシャー検出システム
US5394155A (en) * 1993-08-16 1995-02-28 Unisys Corporation Apparatus and method for estimating weather spectral moments
US5372039A (en) * 1993-08-20 1994-12-13 Weatherwise, Inc. Apparatus and method for determining geostrophic wind velocity
US5451961A (en) * 1993-11-08 1995-09-19 Unisys Corporation Time varying adaptive clutter filter and clutter residue sensor
US5539409A (en) * 1994-06-30 1996-07-23 Westinghouse Electric Corp. Apparatus and method for windshear data processing
US5442359A (en) * 1994-06-30 1995-08-15 Unisys Corporation Apparatus and method for mitigating range-doppler ambiguities in pulse-doppler radars
US5684491A (en) * 1995-01-27 1997-11-04 Hazeltine Corporation High gain antenna systems for cellular use
US5541591A (en) * 1995-04-21 1996-07-30 Bush; Gary L. Method and apparatus for measuring and calibration of turbulence
US5689444A (en) * 1995-06-07 1997-11-18 The United States Of America, As Represented By The Secretary Of Commerce Statistical quality control of wind profiler data
US5648782A (en) * 1995-10-03 1997-07-15 University Corporation For Atmospheric Research Microburst detection system
US5973635A (en) * 1995-10-03 1999-10-26 University Corporation For Atmospheric Research Enhanced microburst detection system
US6070460A (en) * 1996-03-08 2000-06-06 Alliedsignal Inc. Apparatus and method for determining wind profiles and for predicting clear air turbulence
US6188960B1 (en) 1997-02-10 2001-02-13 Baron Services, Inc. System and method for predicting storm direction
US6125328A (en) 1997-02-10 2000-09-26 Baron Services, Inc. System and method for projecting storms using NEXRAD attributes
JP3335544B2 (ja) * 1997-02-13 2002-10-21 三菱電機株式会社 レーダ装置及びそのレーダ信号処理方法
US6252539B1 (en) 1998-07-10 2001-06-26 Kavouras, Inc. System for processing weather information
US6377204B1 (en) 1999-12-13 2002-04-23 University Corporation For Atmospheric Research Radar system having multiple simultaneously transmitted beams operating in a scanning mode to identify scatterers
US6462699B2 (en) * 1999-12-13 2002-10-08 University Corporation For Atomspheric Research Bistatic radar system for centralized, near-real-time synchronized, processing of data to identify scatterers
JP3730486B2 (ja) 2000-07-14 2006-01-05 株式会社東芝 気象レーダ
JP3633499B2 (ja) * 2001-03-23 2005-03-30 三菱電機株式会社 後方乱気流検出装置および後方乱気流検出方法
US6753784B1 (en) * 2001-03-28 2004-06-22 Meteorlogix, Llc GIS-based automated weather alert notification system
US6480142B1 (en) 2001-05-17 2002-11-12 William L. Rubin Method and apparatus for measuring velocity and turbulence of atmospheric flows
US8902100B1 (en) 2008-03-07 2014-12-02 Rockwell Collins, Inc. System and method for turbulence detection
US7417578B1 (en) * 2005-03-08 2008-08-26 Rockwell Collins, Inc. Removal of spurious aircraft detections on weather radar
US7132974B1 (en) * 2005-06-17 2006-11-07 Honeywell International Inc. Methods and systems for estimating three dimensional distribution of turbulence intensity using radar measurements
US7280920B1 (en) * 2005-06-29 2007-10-09 Whiteside Lowell S Method and apparatus for forecasting earthquakes and making informed risk management decisions
US7292178B1 (en) * 2005-07-28 2007-11-06 Rockwell Collins, Inc. Aircraft hazard detection and alerting in terminal areas
US7307576B1 (en) * 2005-09-23 2007-12-11 Rockwell Collins, Inc. Hazardous and non-hazardous weather identification system and method
JP2007240190A (ja) * 2006-03-06 2007-09-20 Toshiba Corp 空港用気象レーダ装置とその運用方法
US7492305B1 (en) 2006-09-27 2009-02-17 Rockwell Collins, Inc. Weather profile display system and method with uncertainty indication
FR2915584B1 (fr) * 2007-04-27 2009-08-28 Thales Sa Procede de detection de turbulences atmospheriques par un capteur electromagnetique embarque, notamment a bord d'un aeronef.
US8508387B2 (en) * 2007-05-24 2013-08-13 Aviation Communication & Surveillance Systems Llc Systems and methods for aircraft windshear detection
US7948429B2 (en) * 2008-05-05 2011-05-24 Raytheon Company Methods and apparatus for detection/classification of radar targets including birds and other hazards
FR2942043B1 (fr) * 2009-02-06 2011-02-11 Thales Sa Systeme et procede de detection et de determination d'anomalies atmospheriques a distance.
CN102279389B (zh) 2010-06-11 2014-05-14 株式会社东芝 雷达接收信号处理装置及其方法
US8289202B1 (en) * 2011-04-04 2012-10-16 Honeywell International Inc. Method and system for generating weather and ground reflectivity information
CN102354003B (zh) * 2011-08-31 2013-04-17 福建四创软件有限公司 基于自定义规则的台风实时采集方法
US8742973B1 (en) * 2011-09-22 2014-06-03 Rockwell Collins, Inc. System and method of determining increased turbulence susceptibility with elapsed flight time
FI123232B (en) * 2011-12-20 2012-12-31 Eigenor Oy Method and implementation for calculating rate distributions for multi-PRI and SMPRH radars
BR102012013956B1 (pt) * 2012-06-11 2022-02-22 Embraer S.A. Sistema de radar meteorológico
JP6495771B2 (ja) * 2015-07-10 2019-04-03 株式会社東芝 気象レーダ装置、並びに、気象レーダ装置の制御装置、制御方法、及び制御プログラム
US10494108B1 (en) 2016-05-17 2019-12-03 Rockwell Collins, Inc. System and method for providing icing condition warnings
US11181634B1 (en) * 2018-09-28 2021-11-23 Rockwell Collins, Inc. Systems and methods of intelligent weather sensing using deep learning convolutional neural networks
CN112859031B (zh) * 2021-02-05 2022-11-04 北京城市气象研究院 一种反演雨滴谱的方法及系统
DE102022110727A1 (de) 2022-05-02 2023-11-02 Airbus Defence and Space GmbH Vorrichtung zum Erkennen von Turbulenzen

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3646555A (en) * 1969-05-02 1972-02-29 David Atlas Method and apparatus for radar turbulence detection
US3938145A (en) * 1974-06-03 1976-02-10 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Fast-scanning broad band radar system
US4043194A (en) * 1976-08-20 1977-08-23 Tanner Jesse H Wind shear warning system
US4346595A (en) * 1981-01-12 1982-08-31 Nasa CAT Altitude avoidance system
US4792806A (en) * 1982-01-15 1988-12-20 Atlantic Scientific Corporation Lightning position and tracking method
DE3320908A1 (de) * 1983-06-09 1984-12-13 Baumer, Hans, 8000 München Verfahren und vorrichtung zur ueberwachung des wettergeschehens
US4712108A (en) * 1985-10-21 1987-12-08 Isc Cardion Electronics, Inc. Method and apparatus for detecting microbursts
US4649388A (en) * 1985-11-08 1987-03-10 David Atlas Radar detection of hazardous small scale weather disturbances
USRE33152E (en) * 1985-11-08 1990-01-23 Radar detection of hazardous small scale weather disturbances
US4996473A (en) * 1986-08-18 1991-02-26 Airborne Research Associates, Inc. Microburst/windshear warning system
US5221924A (en) * 1989-10-11 1993-06-22 University Corporation For Atmospheric Research Wind shear alert system
US5117359A (en) * 1990-01-26 1992-05-26 The Mitre Corporation System and method for detection of microbursts by measuring various weather condition parameters at both spaced time and location intervals
US5077558A (en) * 1990-12-14 1991-12-31 Allied-Signal Inc. Airborne wind shear detection weather radar
US5262782A (en) * 1991-04-09 1993-11-16 Unisys Corporation Microburst precursor detector
US5130712A (en) * 1991-04-09 1992-07-14 Unisys Corporation Microburst precursor detector utilizing microwave radar
US5208587A (en) * 1991-06-19 1993-05-04 University Corporation For Atmospheric Research Low-level wind-shear alert system
US5175551A (en) * 1991-12-18 1992-12-29 Unisys Corporation Downdraft velocity estimator for a microburst precursor detection system
US5208600A (en) * 1992-03-02 1993-05-04 Rubin William L Glide slope surveillance sensor

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2022003792A1 (ja) * 2020-06-29 2022-01-06
WO2023021763A1 (ja) * 2021-08-20 2023-02-23 コニカミノルタ株式会社 状態検出システム、及び状態検出方法

Also Published As

Publication number Publication date
NO933625D0 (no) 1993-10-08
DE69217925D1 (de) 1997-04-10
DE69217925T2 (de) 1997-09-18
ATE149692T1 (de) 1997-03-15
AU653812B2 (en) 1994-10-13
CA2107586C (en) 2000-03-14
KR100216883B1 (ko) 1999-09-01
EP0579719A1 (en) 1994-01-26
WO1992018877A1 (en) 1992-10-29
US5130712A (en) 1992-07-14
CA2107586A1 (en) 1992-10-10
US5359330A (en) 1994-10-25
EP0579719B1 (en) 1997-03-05
AU1673792A (en) 1992-11-17
NO933625L (no) 1993-12-08
JPH06506537A (ja) 1994-07-21

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