JP3383845B2 - 雲微物理量導出システム，雲微物理量導出処理方法およびそのプログラム記録媒体 - Google Patents
雲微物理量導出システム，雲微物理量導出処理方法およびそのプログラム記録媒体Info
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- JP3383845B2 JP3383845B2 JP2000311658A JP2000311658A JP3383845B2 JP 3383845 B2 JP3383845 B2 JP 3383845B2 JP 2000311658 A JP2000311658 A JP 2000311658A JP 2000311658 A JP2000311658 A JP 2000311658A JP 3383845 B2 JP3383845 B2 JP 3383845B2
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- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は，雲レーダとライダ
を用いて雲を構成している氷粒子の有効半径や氷水量
（ＩＷＣ:Ice Water Content) といった雲粒子の微物理
特性を導出する雲微物理量導出システムに関するもので
ある。
を用いて雲を構成している氷粒子の有効半径や氷水量
（ＩＷＣ:Ice Water Content) といった雲粒子の微物理
特性を導出する雲微物理量導出システムに関するもので
ある。
【０００２】
【従来の技術】地球温暖化や気候変動を予測するにあた
って，現在最大の不確定性要因の一つが雲の全球分布で
ある。特に雲は，エネルギー循環，水循環を通して地球
の気候システムに影響を及ぼしており，その影響評価に
は雲の全球での高度分布の把握，様々な高度での雲の粒
径や，氷水量，液滴水量についての正確な把握が必要と
なっている。これら雲の微物理量といわれる量の全球分
布がわかって初めて，雲によってどの程度地球が暖めら
れるか，冷却されるかという放射収支の計算が行えるよ
うになる。しかし，氷水量等の分布についても全球のデ
ータセットも存在していないのが現状である。
って，現在最大の不確定性要因の一つが雲の全球分布で
ある。特に雲は，エネルギー循環，水循環を通して地球
の気候システムに影響を及ぼしており，その影響評価に
は雲の全球での高度分布の把握，様々な高度での雲の粒
径や，氷水量，液滴水量についての正確な把握が必要と
なっている。これら雲の微物理量といわれる量の全球分
布がわかって初めて，雲によってどの程度地球が暖めら
れるか，冷却されるかという放射収支の計算が行えるよ
うになる。しかし，氷水量等の分布についても全球のデ
ータセットも存在していないのが現状である。
【０００３】従来から雲レーダを用いた雲の観測や，ラ
イダを用いた雲，エアロゾルの観測が行われていたが，
レーダ反射因子や後方散乱係数から雲の高度分布等が求
まるだけで，雲を構成する氷粒子の有効半径や氷水量の
ような雲粒子の微物理特性については求めることができ
なかった。その理由を簡単に述べると，レーダ反射因子
や後方散乱係数は，雲粒子のサイズ（氷粒子の有効半
径）と粒子数とに大きく依存し，雲粒子のサイズが大き
くなると単位体積当たりの粒子数が少なくても後方散乱
係数等が大きくなり，またこの逆の場合もあり得るから
である。
イダを用いた雲，エアロゾルの観測が行われていたが，
レーダ反射因子や後方散乱係数から雲の高度分布等が求
まるだけで，雲を構成する氷粒子の有効半径や氷水量の
ような雲粒子の微物理特性については求めることができ
なかった。その理由を簡単に述べると，レーダ反射因子
や後方散乱係数は，雲粒子のサイズ（氷粒子の有効半
径）と粒子数とに大きく依存し，雲粒子のサイズが大き
くなると単位体積当たりの粒子数が少なくても後方散乱
係数等が大きくなり，またこの逆の場合もあり得るから
である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明は上記問題点の
解決を図り，雲レーダやライダの２つの波長の大きく異
なるアクティブセンサを組み合わせて氷雲を観測するこ
とにより，雲を構成している氷粒子の有効半径や氷水量
（ＩＷＣ) 等の雲粒子の微物理特性を導出可能にしたリ
モートセンシング技術を提供することを目的とする。
解決を図り，雲レーダやライダの２つの波長の大きく異
なるアクティブセンサを組み合わせて氷雲を観測するこ
とにより，雲を構成している氷粒子の有効半径や氷水量
（ＩＷＣ) 等の雲粒子の微物理特性を導出可能にしたリ
モートセンシング技術を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】図１に，上記課題を解決
するための本発明のシステム構成の例を示す。図中の１
は，ＣＰＵおよびメモリなどからなるコンピュータ本体
とＣＰＵが実行するソフトウェアプログラムとによって
構成される雲微物理量導出システムである。
するための本発明のシステム構成の例を示す。図中の１
は，ＣＰＵおよびメモリなどからなるコンピュータ本体
とＣＰＵが実行するソフトウェアプログラムとによって
構成される雲微物理量導出システムである。
【０００６】雲微物理量導出システム１の入力は，例え
ば９５ＧＨｚ（波長３．１６ｍｍ）を用いたレーダ２か
ら得られたレーダ観測データ４と，可視波長（波長０．
５３２μｍ）から得られたライダ３のライダ観測データ
５である。これらの波長の大きく異なるアクティブセン
サによる観測データをもとに，雲粒子の微物理量を導出
する。
ば９５ＧＨｚ（波長３．１６ｍｍ）を用いたレーダ２か
ら得られたレーダ観測データ４と，可視波長（波長０．
５３２μｍ）から得られたライダ３のライダ観測データ
５である。これらの波長の大きく異なるアクティブセン
サによる観測データをもとに，雲粒子の微物理量を導出
する。
【０００７】データ補間部１１は，レーダ観測データ４
とライダ観測データ５とを入力し，時間分解能および鉛
直分解能が一致するようにデータを補間する。雲の層決
定部１２は，レーダ観測データ４とライダ観測データ５
の一方または両方から，データ値と所定の閾値との比較
によって雲の存在する層を決定する。
とライダ観測データ５とを入力し，時間分解能および鉛
直分解能が一致するようにデータを補間する。雲の層決
定部１２は，レーダ観測データ４とライダ観測データ５
の一方または両方から，データ値と所定の閾値との比較
によって雲の存在する層を決定する。
【０００８】氷水量・有効半径計算部１３は，決定した
雲底においてレーダ観測データまたはライダ観測データ
の一方の観測値を満たす氷水量および氷粒子の有効半径
の組を計算し，その中でレーダ観測データまたはライダ
観測データの他方の観測値に一致するものを算出するこ
とにより，その層における氷水量および氷粒子の有効半
径を決定する。このとき，計算を高速化するため，レー
ダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１４とライダ波長
用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１５とを用いる。
雲底においてレーダ観測データまたはライダ観測データ
の一方の観測値を満たす氷水量および氷粒子の有効半径
の組を計算し，その中でレーダ観測データまたはライダ
観測データの他方の観測値に一致するものを算出するこ
とにより，その層における氷水量および氷粒子の有効半
径を決定する。このとき，計算を高速化するため，レー
ダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１４とライダ波長
用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１５とを用いる。
【０００９】レーダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル
１４は，レーダ波長で有効半径を変化させた場合の氷粒
子に対する消散係数とレーダ反射因子のルックアップテ
ーブルである。ライダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブ
ル１５は，ライダ波長で有効半径を変化させた場合の氷
粒子に対する消散係数とライダ後方散乱係数のルックア
ップテーブルである。これらのテーブルは，予めＭｉｅ
理論によって計算された値を保持している。
１４は，レーダ波長で有効半径を変化させた場合の氷粒
子に対する消散係数とレーダ反射因子のルックアップテ
ーブルである。ライダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブ
ル１５は，ライダ波長で有効半径を変化させた場合の氷
粒子に対する消散係数とライダ後方散乱係数のルックア
ップテーブルである。これらのテーブルは，予めＭｉｅ
理論によって計算された値を保持している。
【００１０】減衰補正部１６は，現在の雲の層での減衰
補正を，それより上位の層のレーダ観測データ４および
ライダ観測データ５に対して行う。以上の手段により，
第ｉ番目（ｉ＝１，２，…）の雲の層での氷水量および
氷粒子の有効半径を導出し，導出した結果とともに得ら
れる消散係数から第ｉ＋１番目の層の観測データに対し
て減衰補正を行う処理を雲頂まで繰り返す。
補正を，それより上位の層のレーダ観測データ４および
ライダ観測データ５に対して行う。以上の手段により，
第ｉ番目（ｉ＝１，２，…）の雲の層での氷水量および
氷粒子の有効半径を導出し，導出した結果とともに得ら
れる消散係数から第ｉ＋１番目の層の観測データに対し
て減衰補正を行う処理を雲頂まで繰り返す。
【００１１】以上の各処理手段をコンピュータによって
実現するためのプログラムは，コンピュータが読み取り
可能な可搬媒体メモリ，半導体メモリ，ハードディスク
などの適当な記録媒体に格納することができる。
実現するためのプログラムは，コンピュータが読み取り
可能な可搬媒体メモリ，半導体メモリ，ハードディスク
などの適当な記録媒体に格納することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下，本発明の実施の形態につい
て具体的に説明する。本発明は，例えば９５ＧＨｚ（波
長３．１６ｍｍ）を用いた雲レーダと可視波長（波長
０．５３２μｍ）のライダという波長の大きく異なる複
数のアクティブセンサを用い，それらから得られる観測
データをもとに，雲粒子の微物理量を導出する。
て具体的に説明する。本発明は，例えば９５ＧＨｚ（波
長３．１６ｍｍ）を用いた雲レーダと可視波長（波長
０．５３２μｍ）のライダという波長の大きく異なる複
数のアクティブセンサを用い，それらから得られる観測
データをもとに，雲粒子の微物理量を導出する。
【００１３】この導出は，次のように行う。このシステ
ムでは，波長の異なる２つのアクティブセンサを使って
同じ雲を観測する。この観測により，各高度に存在する
雲から後方散乱された信号の鉛直分布がそれぞれの波長
帯で得られる。
ムでは，波長の異なる２つのアクティブセンサを使って
同じ雲を観測する。この観測により，各高度に存在する
雲から後方散乱された信号の鉛直分布がそれぞれの波長
帯で得られる。
【００１４】今，対象としている層からの信号に着目す
ると，それはその層から下の雲の雲粒子による散乱や吸
収の影響を受けるので，実際には減衰された信号がその
層からの信号として観測されることになる。ここでは，
この２つの波長の信号を用いて減衰補正するという新し
い手法を開発し，２つの波長の真の後方散乱特性を出
し，その層の雲微物理量（有効半径，雲氷水量）を導
く。ここで，有効半径とは氷粒子の総体積と総断面積の
比に比例したものとして定義され，雲氷水量は単位体積
の大気あたりに存在する雲氷粒子の重量である。
ると，それはその層から下の雲の雲粒子による散乱や吸
収の影響を受けるので，実際には減衰された信号がその
層からの信号として観測されることになる。ここでは，
この２つの波長の信号を用いて減衰補正するという新し
い手法を開発し，２つの波長の真の後方散乱特性を出
し，その層の雲微物理量（有効半径，雲氷水量）を導
く。ここで，有効半径とは氷粒子の総体積と総断面積の
比に比例したものとして定義され，雲氷水量は単位体積
の大気あたりに存在する雲氷粒子の重量である。
【００１５】このようなプロセスを最下層の雲から順に
各層ごとに微物理量を導出していき，そこでの減衰補正
を行っていくことで，全層の雲微物理量の鉛直分布が導
出できることとなる。
各層ごとに微物理量を導出していき，そこでの減衰補正
を行っていくことで，全層の雲微物理量の鉛直分布が導
出できることとなる。
【００１６】原理について，以下に説明する。雲粒子は
一般に様々なサイズの集合であり，あるサイズ分布で表
現される。サイズ分布は，粒子の半径がｒであるものと
半径がｒ＋ｄｒの間に含まれるものの単位体積あたりの
個数ｄｎ（ｒ）／ｄｒという関数で通常表現される。雲
のサイズ分布としては，通常近似的にｌｏｇ−ｎｏｒｍ
ａｌ分布のような関数が使われる（式(1) 参照）。
一般に様々なサイズの集合であり，あるサイズ分布で表
現される。サイズ分布は，粒子の半径がｒであるものと
半径がｒ＋ｄｒの間に含まれるものの単位体積あたりの
個数ｄｎ（ｒ）／ｄｒという関数で通常表現される。雲
のサイズ分布としては，通常近似的にｌｏｇ−ｎｏｒｍ
ａｌ分布のような関数が使われる（式(1) 参照）。
【００１７】
【数１】
【００１８】この式(1) は，モード半径ｒ0 と総個数Ｎ
0 と分散の幅σの関数である。雲によってこれら３つの
パラメータは一般に変化する。
0 と分散の幅σの関数である。雲によってこれら３つの
パラメータは一般に変化する。
【００１９】一般的なライダ方程式とみかけのライダ後
方散乱係数の導出について説明する。まず，ライダの信
号について解説する。ライダがあるパワーを送信して，
これら雲粒子からの後方散乱によって受信する信号のパ
ワーは，Ｂｅｅｒの法則より，一般に以下に示すように
ライダ方程式で記述される。
方散乱係数の導出について説明する。まず，ライダの信
号について解説する。ライダがあるパワーを送信して，
これら雲粒子からの後方散乱によって受信する信号のパ
ワーは，Ｂｅｅｒの法則より，一般に以下に示すように
ライダ方程式で記述される。
【００２０】
【数２】
【００２１】ここでライダの鉛直分解能をΔＺとした。
ｐr(Ｚ）は，ある高度Ｚからの受信パワー，ＣL は，送
信パワーを含むライダの測器自体のスペックで決まる定
数である。βtrue（Ｚ），σ ext（Ｚ）は，それぞれラ
イダ波長（０．５３２μｍ）でのライダ後方散乱係数
［１／ｍ／ｓｔｅｒ］，消散係数［１／ｍ］であり，式
(1) で定義されたサイズ分布関数を用いて，式(3),(4)
のように定義される。
ｐr(Ｚ）は，ある高度Ｚからの受信パワー，ＣL は，送
信パワーを含むライダの測器自体のスペックで決まる定
数である。βtrue（Ｚ），σ ext（Ｚ）は，それぞれラ
イダ波長（０．５３２μｍ）でのライダ後方散乱係数
［１／ｍ／ｓｔｅｒ］，消散係数［１／ｍ］であり，式
(1) で定義されたサイズ分布関数を用いて，式(3),(4)
のように定義される。
【００２２】
【数３】
【００２３】
【数４】
【００２４】Ｃbkは，半径がｒの粒子のライダ波長での
後方散乱断面積，Ｃext は，消散断面積で，球形粒子に
対しては氷の複素屈折率ｍ＝１．３１を与えれば，Ｍｉ
ｅ理論で計算することができる(Bohren and Huffman 19
83) 。氷粒子は一般的に非球形であるが，形の効果より
は後方散乱断面積や消散断面積のサイズ依存性の方が一
般に大きいので，ここでは球形粒子として計算すること
にする。
後方散乱断面積，Ｃext は，消散断面積で，球形粒子に
対しては氷の複素屈折率ｍ＝１．３１を与えれば，Ｍｉ
ｅ理論で計算することができる(Bohren and Huffman 19
83) 。氷粒子は一般的に非球形であるが，形の効果より
は後方散乱断面積や消散断面積のサイズ依存性の方が一
般に大きいので，ここでは球形粒子として計算すること
にする。
【００２５】式(2) で表されるライダ方程式は，ライダ
の鉛直分解能があまり長くない場合そのままでいいが，
鉛直分解能が有限の長さΔＺである場合，式(2) を用い
て，単位長さあたりの受信信号をΔＺで積分したものと
して計算される（式(5))。
の鉛直分解能があまり長くない場合そのままでいいが，
鉛直分解能が有限の長さΔＺである場合，式(2) を用い
て，単位長さあたりの受信信号をΔＺで積分したものと
して計算される（式(5))。
【００２６】
【数５】
【００２７】今，層ｉを考え，その中心高度がＺi だと
すると，層ｉの上端はＺi+1/2 ，下端はＺi-1/2 と与え
られる（式(6))。
すると，層ｉの上端はＺi+1/2 ，下端はＺi-1/2 と与え
られる（式(6))。
【００２８】
【数６】
【００２９】式(2) を式(5) に代入し，
【００３０】
【数７】
【００３１】また，層ｉの中では雲の微物理特性が一様
であると仮定する（式(8) 参照）。
であると仮定する（式(8) 参照）。
【００３２】
【数８】
【００３３】ここで式(7) の減衰の項の積分範囲を，Ｚ
i-1/2 以上とそれ以下で二つに分けて書き，式(8) を代
入して整理すると，
i-1/2 以上とそれ以下で二つに分けて書き，式(8) を代
入して整理すると，
【００３４】
【数９】
【００３５】ここで光学的厚さτ（Ｚ）を以下のように
定義し（式(10)），式(8) を使うと，式(9) はさらに簡
単になって，式(11)のように書くことができる。
定義し（式(10)），式(8) を使うと，式(9) はさらに簡
単になって，式(11)のように書くことができる。
【００３６】
【数１０】
【００３７】
【数１１】
【００３８】これが有限の厚さを持つ層からの減衰を考
慮に入れたライダ方程式の一般形である。ΔＺ≪Ｚi の
場合，式(11)は近似でき，
慮に入れたライダ方程式の一般形である。ΔＺ≪Ｚi の
場合，式(11)は近似でき，
【００３９】
【数１２】
【００４０】と書ける。
【００４１】
【数１３】
【００４２】とおくと，このβobs(Ｚi)が減衰補正をし
てない観測データから直接得られるみかけの後方散乱係
数に相当する。
てない観測データから直接得られるみかけの後方散乱係
数に相当する。
【００４３】現在，観測高度は主に２ｋｍ以上であるこ
とと，層の鉛直分解能は最大で９６ｍであることを考慮
して，式(12)のライダ方程式および式(13)で与えられる
みかけの後方散乱係数を観測データの解析に用いること
にする。
とと，層の鉛直分解能は最大で９６ｍであることを考慮
して，式(12)のライダ方程式および式(13)で与えられる
みかけの後方散乱係数を観測データの解析に用いること
にする。
【００４４】注意点としては，より下層のデータを解析
する場合（ΔＺ≪Ｚi ），式(11)を用いなければなら
ず，その場合ライダの信号の距離依存性は，通例用いら
れる距離の−２乗則でなくなる。
する場合（ΔＺ≪Ｚi ），式(11)を用いなければなら
ず，その場合ライダの信号の距離依存性は，通例用いら
れる距離の−２乗則でなくなる。
【００４５】次に，減衰がある場合のレーダ方程式とみ
かけのレーダ反射因子について説明する。ライダの場合
と同様にレーダ方程式も記述する。レーダが受信するパ
ワーＰr と雲粒子からの後方散乱の関係はレーダ方程式
として記述される（式(14)参照）。
かけのレーダ反射因子について説明する。ライダの場合
と同様にレーダ方程式も記述する。レーダが受信するパ
ワーＰr と雲粒子からの後方散乱の関係はレーダ方程式
として記述される（式(14)参照）。
【００４６】
【数１４】
【００４７】ここで，雲粒子からのレーダ反射因子Ｚe,
trueは，レーダ波長での後方散乱断面積Ｃbk（ｒ）を用
いて，以下のように定義される（式(15)）。Ｚe の単位
は，［ｍｍ6 ／ｍ3 ］で表すのが普通である。
trueは，レーダ波長での後方散乱断面積Ｃbk（ｒ）を用
いて，以下のように定義される（式(15)）。Ｚe の単位
は，［ｍｍ6 ／ｍ3 ］で表すのが普通である。
【００４８】
【数１５】
【００４９】ここでλは，レーダの波長（今の場合３．
１６ｍｍ）で，Ｋは粒子の複素屈折率ｍを用いて， Ｋ＝（ｍ2 −１）／（ｍ2 ＋２） と書ける。ｍは今の場合，１．７８である。
１６ｍｍ）で，Ｋは粒子の複素屈折率ｍを用いて， Ｋ＝（ｍ2 −１）／（ｍ2 ＋２） と書ける。ｍは今の場合，１．７８である。
【００５０】原理的には，レーダが受ける信号は，粒子
による散乱や吸収による減衰の影響を受けると考えられ
る。この減衰の影響を考慮し，観測から直接得られるレ
ーダ反射因子をＺe,obs と書くことにする（式(16)）。
による散乱や吸収による減衰の影響を受けると考えられ
る。この減衰の影響を考慮し，観測から直接得られるレ
ーダ反射因子をＺe,obs と書くことにする（式(16)）。
【００５１】
【数１６】
【００５２】レーダの解析では，慣習的にＺe の対数表
示ｄＢＺe を用いる。
示ｄＢＺe を用いる。
【００５３】
【数１７】
【００５４】ライダの場合と同様に，レーダに対しても
各粒子サイズの氷粒子に対してのＣext,Ｃbkは，与えら
れた波長，その複素屈折率のＭｉｅ理論によって計算さ
れる。
各粒子サイズの氷粒子に対してのＣext,Ｃbkは，与えら
れた波長，その複素屈折率のＭｉｅ理論によって計算さ
れる。
【００５５】本システムでは，式(14)で表されるレーダ
方程式と，式(16)で表現されるみかけのレーダ反射因子
Ｚe,obs を使って解析を進めることにする。ここでは，
減衰補正も考慮したレーダ方程式，みかけのレーダ反射
因子を考慮するが，多くの場合，９５ＧＨｚでは氷雲の
光学的厚さが小さいため減衰の効果は小さいので，減衰
補正は必要ない場合がほとんどである。しかし，ミリメ
ータサイズの粒子が存在する場合には消散係数が大きく
なり，結果として減衰補正が必要になる場合もある。ま
た，水雲はここでは扱わないが，氷雲の吸収がほぼゼロ
になるのに対して水雲は吸収が大きい。よってこの場合
も，減衰補正は必要となる。
方程式と，式(16)で表現されるみかけのレーダ反射因子
Ｚe,obs を使って解析を進めることにする。ここでは，
減衰補正も考慮したレーダ方程式，みかけのレーダ反射
因子を考慮するが，多くの場合，９５ＧＨｚでは氷雲の
光学的厚さが小さいため減衰の効果は小さいので，減衰
補正は必要ない場合がほとんどである。しかし，ミリメ
ータサイズの粒子が存在する場合には消散係数が大きく
なり，結果として減衰補正が必要になる場合もある。ま
た，水雲はここでは扱わないが，氷雲の吸収がほぼゼロ
になるのに対して水雲は吸収が大きい。よってこの場合
も，減衰補正は必要となる。
【００５６】［粒径と氷水量導出の原理］レーダとライ
ダの異なる２波長の観測データから求まる減衰の含まれ
たみかけのレーダ反射因子，みかけのライダ後方散乱係
数を用いて，氷粒子の微物理量を導出する手続きを，以
下に説明する。
ダの異なる２波長の観測データから求まる減衰の含まれ
たみかけのレーダ反射因子，みかけのライダ後方散乱係
数を用いて，氷粒子の微物理量を導出する手続きを，以
下に説明する。
【００５７】まず，観測からは２つの独立した情報が各
層ごとに得られる。ここではレーダの鉛直分解能を８
２．５ｍとし，観測開始高度を１５０ｍからとしてい
る。ライダの鉛直分解能は９６ｍとし，地上から９６ｍ
を観測開始高度とした。ある一定量の氷粒子が存在して
も，雲粒子の粒径分布が異なれば雲粒子からのレーダ受
信信号と，ライダ受信信号は異なることになる。また，
後方散乱特性の粒径に対する依存性は，レーダとライダ
とで異なる。粒子が単独で１つ存在する場合，粒子の半
径として１０μｍから１００μｍ程度を考えるなら，減
衰のない後方散乱断面積はレーダ波長に対しては半径の
６乗，ライダ波長に対しては半径の２乗にそれぞれ比例
することになる。２つの波長でのこの粒径依存性の違い
を利用することで粒径を求めることができると考えられ
る。一般に雲の中では粒子はサイズ分布を持つので，そ
の代表的な粒子サイズとして，有効半径ｒeff を以下の
ように定義する。
層ごとに得られる。ここではレーダの鉛直分解能を８
２．５ｍとし，観測開始高度を１５０ｍからとしてい
る。ライダの鉛直分解能は９６ｍとし，地上から９６ｍ
を観測開始高度とした。ある一定量の氷粒子が存在して
も，雲粒子の粒径分布が異なれば雲粒子からのレーダ受
信信号と，ライダ受信信号は異なることになる。また，
後方散乱特性の粒径に対する依存性は，レーダとライダ
とで異なる。粒子が単独で１つ存在する場合，粒子の半
径として１０μｍから１００μｍ程度を考えるなら，減
衰のない後方散乱断面積はレーダ波長に対しては半径の
６乗，ライダ波長に対しては半径の２乗にそれぞれ比例
することになる。２つの波長でのこの粒径依存性の違い
を利用することで粒径を求めることができると考えられ
る。一般に雲の中では粒子はサイズ分布を持つので，そ
の代表的な粒子サイズとして，有効半径ｒeff を以下の
ように定義する。
【００５８】
【数１８】
【００５９】以後，このシステムでは有効半径ｒeff と
氷水量ＩＷＣを導出することにする。いったん粒径が求
まれば，あとはライダかレーダのどちらかのデータから
氷水量ＩＷＣを求めることができる。
氷水量ＩＷＣを導出することにする。いったん粒径が求
まれば，あとはライダかレーダのどちらかのデータから
氷水量ＩＷＣを求めることができる。
【００６０】図２は，ＩＷＣが一定の条件で，有効半径
を変化させ，みかけのレーダ反射因子Ｚe,obs がどう変
化するかを示したものである。ＩＷＣが０．０００１ｇ
／ｍ 3 から１ｇ／ｍ3 までの５種類の値についての変化
を示している。今，雲の幾何学的厚さは９６ｍとし，そ
の下には雲が存在しないとした。したがって減衰は９６
ｍの層の中だけで起きるとしている。レーダに対してこ
の計算では式(1) で定義されるｌｏｇ−ｎｏｒｍａｌ分
布で，分散σを１．５に固定した。この仮定の導出結果
にもたらされる誤差についての解析は，後に記述する。
を変化させ，みかけのレーダ反射因子Ｚe,obs がどう変
化するかを示したものである。ＩＷＣが０．０００１ｇ
／ｍ 3 から１ｇ／ｍ3 までの５種類の値についての変化
を示している。今，雲の幾何学的厚さは９６ｍとし，そ
の下には雲が存在しないとした。したがって減衰は９６
ｍの層の中だけで起きるとしている。レーダに対してこ
の計算では式(1) で定義されるｌｏｇ−ｎｏｒｍａｌ分
布で，分散σを１．５に固定した。この仮定の導出結果
にもたらされる誤差についての解析は，後に記述する。
【００６１】式(18)の積分範囲は，これまでに観測され
てきた氷粒子の範囲として約５μｍから約２５００μｍ
としている。ＩＷＣが一定のもとでは１００μｍ程度ま
では，レーダ反射因子Ｚe,obs は有効半径の３乗に比例
して大きくなることがわかる。また，減衰の影響はほと
んど受けていないことがわかる。１００μｍを超える
と，レーリー散乱からずれてくるため，傾きは変化す
る。
てきた氷粒子の範囲として約５μｍから約２５００μｍ
としている。ＩＷＣが一定のもとでは１００μｍ程度ま
では，レーダ反射因子Ｚe,obs は有効半径の３乗に比例
して大きくなることがわかる。また，減衰の影響はほと
んど受けていないことがわかる。１００μｍを超える
と，レーリー散乱からずれてくるため，傾きは変化す
る。
【００６２】図３は，図２と同じ雲が存在する場合のみ
かけのライダ後方散乱係数を計算したものを示してい
る。すなわち，与えられたＩＷＣのもとで，有効半径を
変化させた場合に得られる減衰の影響を受けたみかけの
ライダ後方散乱係数βobs を示している。ＩＷＣは，
０．０００１ｇ／ｍ3 から１ｇ／ｍ3 まで変化させてい
る。
かけのライダ後方散乱係数を計算したものを示してい
る。すなわち，与えられたＩＷＣのもとで，有効半径を
変化させた場合に得られる減衰の影響を受けたみかけの
ライダ後方散乱係数βobs を示している。ＩＷＣは，
０．０００１ｇ／ｍ3 から１ｇ／ｍ3 まで変化させてい
る。
【００６３】ライダ波長の場合，９６ｍという幾何学的
に薄い雲を考えたときに，その層の減衰の影響は後方散
乱係数βobs が１０-4［１／ｍ／ｓｔｅｒ］以下では小
さく，ＩＷＣが一定の条件下では，後方散乱係数βobs
は有効半径に反比例する。後方散乱係数βobs が１０-4
［１／ｍ／ｓｔｅｒ］以上になると，９６ｍの層でも減
衰は大きくなり，有効半径を変化させても後方散乱係数
βobs はあまり変化しなくなってくる。このような場
合，ライダ観測から得られる情報はすでに粒径の情報を
失っていると考えられるので，レーダと組み合わせても
有効半径は導出することができない。
に薄い雲を考えたときに，その層の減衰の影響は後方散
乱係数βobs が１０-4［１／ｍ／ｓｔｅｒ］以下では小
さく，ＩＷＣが一定の条件下では，後方散乱係数βobs
は有効半径に反比例する。後方散乱係数βobs が１０-4
［１／ｍ／ｓｔｅｒ］以上になると，９６ｍの層でも減
衰は大きくなり，有効半径を変化させても後方散乱係数
βobs はあまり変化しなくなってくる。このような場
合，ライダ観測から得られる情報はすでに粒径の情報を
失っていると考えられるので，レーダと組み合わせても
有効半径は導出することができない。
【００６４】また，雲の層の厚さが数キロにも及ぶ場合
には，これによる減衰の効果はライダでは非常に大きい
ため，時としてライダの送信光が雲の上層には到達しな
いこともある。このような場合，下層の方の情報しか得
られない。
には，これによる減衰の効果はライダでは非常に大きい
ため，時としてライダの送信光が雲の上層には到達しな
いこともある。このような場合，下層の方の情報しか得
られない。
【００６５】以上のような限界はあるが，後方散乱係数
βobs が１０-4［１／ｍ／ｓｔｅｒ］以下であれば，雲
レーダ，ライダ観測から，図２，図３に示したようにそ
れぞれの波長域での後方散乱の粒径依存性の違いから，
有効半径を導出することができる。
βobs が１０-4［１／ｍ／ｓｔｅｒ］以下であれば，雲
レーダ，ライダ観測から，図２，図３に示したようにそ
れぞれの波長域での後方散乱の粒径依存性の違いから，
有効半径を導出することができる。
【００６６】図４に，雲微物理量導出アルゴリズム（解
析処理）の全体の流れ図を示す。以下，実際の解析アル
ゴリズムの説明を行う。
析処理）の全体の流れ図を示す。以下，実際の解析アル
ゴリズムの説明を行う。
【００６７】（１）データの入力（図４のＳ１）
解析アルゴリズムで必要とされる入力データとしては４
種類ある。レーダ観測データ４と，ライダ観測データ５
と，レーダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１４と，
ライダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１５である。
なお，レーダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１４お
よびライダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１５につ
いては，予めシステム内に保持している場合には入力デ
ータとする必要はない。
種類ある。レーダ観測データ４と，ライダ観測データ５
と，レーダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１４と，
ライダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１５である。
なお，レーダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１４お
よびライダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１５につ
いては，予めシステム内に保持している場合には入力デ
ータとする必要はない。
【００６８】入力されるレーダ観測データ４は，雲レー
ダ観測によって得られたある時刻ｔ１から観測終了時刻
ｔ２までの各レーダ反射因子の鉛直分布である。
ダ観測によって得られたある時刻ｔ１から観測終了時刻
ｔ２までの各レーダ反射因子の鉛直分布である。
【００６９】図５に，入力したレーダ観測データの例を
示す。この入力データの中では，レコード番号で時刻を
表し，同じレコードに対して鉛直分解能８２．５で様々
な観測高度ごとに受信アンテナが受ける受信電力と，そ
れをみかけのレーダ反射因子に変換したデータが格納さ
れている。１レコードは，ライダの時間分解能に合わせ
９秒平均の値を用いている。みかけのレーダ反射因子の
値は，すでにノイズの除去がされた値である。各レコー
ドのノイズ値は，観測高度が０ｍの受信電力の欄に入っ
ている。図中の−１ｅ＋０６は，欠損値を表している。
示す。この入力データの中では，レコード番号で時刻を
表し，同じレコードに対して鉛直分解能８２．５で様々
な観測高度ごとに受信アンテナが受ける受信電力と，そ
れをみかけのレーダ反射因子に変換したデータが格納さ
れている。１レコードは，ライダの時間分解能に合わせ
９秒平均の値を用いている。みかけのレーダ反射因子の
値は，すでにノイズの除去がされた値である。各レコー
ドのノイズ値は，観測高度が０ｍの受信電力の欄に入っ
ている。図中の−１ｅ＋０６は，欠損値を表している。
【００７０】ライダ観測データ５は，同じ雲に対して同
様の時刻でライダによって得られた後方散乱係数の鉛直
分布のデータである。図６に，そのライダ観測データの
例を示す。各レコードは，９秒間隔のデータであり，レ
ーダ観測データ４と同じレコード番号は，同じ時刻のデ
ータであることを表す。みかけのライダ後方散乱係数
は，すでにノイズを差し引いたものである。
様の時刻でライダによって得られた後方散乱係数の鉛直
分布のデータである。図６に，そのライダ観測データの
例を示す。各レコードは，９秒間隔のデータであり，レ
ーダ観測データ４と同じレコード番号は，同じ時刻のデ
ータであることを表す。みかけのライダ後方散乱係数
は，すでにノイズを差し引いたものである。
【００７１】第３の入力データは，レーダ波長で，各有
効半径ごとに氷水量ＩＷＣ＝１ｇ／ｍ3 の時の消散係数
とレーダ反射因子をあらかじめ計算して作成したレーダ
波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１４である。図７
に，そのレーダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１４
の例を示す。これは，レーダ波長で有効半径を変化させ
た場合の氷粒子に対する，消散係数とレーダ反射因子Ｚ
e のルックアップテーブルである。ここでは，ＩＷＣを
１ｇ／ｍ3 と固定しており，テーブルの値は，減衰の影
響のないものである。球形粒子，サイズ分布は，ｌｏｇ
−ｎｏｒｍａｌ分布で分散σ＝１．５を仮定した。ま
た，サイズ積分の下限は約５μｍ，上限は２５００μｍ
とした。Ｍｉｅ理論を使用して値を求めている。
効半径ごとに氷水量ＩＷＣ＝１ｇ／ｍ3 の時の消散係数
とレーダ反射因子をあらかじめ計算して作成したレーダ
波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１４である。図７
に，そのレーダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１４
の例を示す。これは，レーダ波長で有効半径を変化させ
た場合の氷粒子に対する，消散係数とレーダ反射因子Ｚ
e のルックアップテーブルである。ここでは，ＩＷＣを
１ｇ／ｍ3 と固定しており，テーブルの値は，減衰の影
響のないものである。球形粒子，サイズ分布は，ｌｏｇ
−ｎｏｒｍａｌ分布で分散σ＝１．５を仮定した。ま
た，サイズ積分の下限は約５μｍ，上限は２５００μｍ
とした。Ｍｉｅ理論を使用して値を求めている。
【００７２】第４の入力データは，ライダの波長におい
て各有効半径ごとに氷水量ＩＷＣ＝１ｇ／ｍ3 の時のラ
イダ後方散乱係数をあらかじめ計算して作成したライダ
波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１５である。図８
に，そのライダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１５
の例を示す。これは，ライダ波長で有効半径を変化させ
た場合の氷粒子に対する，消散係数とライダ後方散乱係
数のルックアップテーブルである。ＩＷＣは１ｇ／ｍ3
と固定している。ライダ後方散乱係数は，減衰の影響の
ないものである。
て各有効半径ごとに氷水量ＩＷＣ＝１ｇ／ｍ3 の時のラ
イダ後方散乱係数をあらかじめ計算して作成したライダ
波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１５である。図８
に，そのライダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１５
の例を示す。これは，ライダ波長で有効半径を変化させ
た場合の氷粒子に対する，消散係数とライダ後方散乱係
数のルックアップテーブルである。ＩＷＣは１ｇ／ｍ3
と固定している。ライダ後方散乱係数は，減衰の影響の
ないものである。
【００７３】（２）データの補間（図４のＳ２）
レーダ観測データとライダ観測データは，本来時間分解
能も鉛直分解能も異なる。このうち，時間分解能はライ
ダの方が数千倍長い（この数値はレーダで使用する観測
モードの選択によって異なる）ので，ライダの時間分解
能である約９秒に合わせる。なお，図５および図６に示
すデータは，すでに時刻を同期させたものを示してい
る。時刻を同期させたデータが作成または入力された
ら，次はレーダのデータをライダの鉛直分解能に補間す
る。
能も鉛直分解能も異なる。このうち，時間分解能はライ
ダの方が数千倍長い（この数値はレーダで使用する観測
モードの選択によって異なる）ので，ライダの時間分解
能である約９秒に合わせる。なお，図５および図６に示
すデータは，すでに時刻を同期させたものを示してい
る。時刻を同期させたデータが作成または入力された
ら，次はレーダのデータをライダの鉛直分解能に補間す
る。
【００７４】（３）雲が存在する層の決定（図４のＳ
３） 次に，雲のデータを探す。ここでは，レーダに関して
は，レーダ観測データの受信電力がノイズの受信電力＋
０．２ｄＢより大きいものを雲からの信号が受信された
条件とした。ライダについては，ライダの後方散乱係数
が，その高度でのライダのノイズより大きいものを雲か
エアロゾルによる信号とした。ある時刻（＝レコード）
である高度の両方のセンサーの信号が上の条件を満たす
ものを雲からの信号がある層であるとした。
３） 次に，雲のデータを探す。ここでは，レーダに関して
は，レーダ観測データの受信電力がノイズの受信電力＋
０．２ｄＢより大きいものを雲からの信号が受信された
条件とした。ライダについては，ライダの後方散乱係数
が，その高度でのライダのノイズより大きいものを雲か
エアロゾルによる信号とした。ある時刻（＝レコード）
である高度の両方のセンサーの信号が上の条件を満たす
ものを雲からの信号がある層であるとした。
【００７５】（４）雲微物理量の決定（図４のＳ４〜Ｓ
８） いったん雲が存在する層が決定できたなら，雲の微物理
量を決定する処理を行う。まず，雲底の存在する高度の
データに着目する。その層をｉ＝１番目の層であると
し，高度をＺ1 であるとする。その高度より下層では雲
は存在しないので，その高度の観測から得られたレーダ
反射因子Ｚe,obs(Ｚ1 ）とライダ後方散乱係数βobs(Ｚ
1 ）には，その層での減衰の影響のみがあると考えられ
る。βobs(Ｚ1 ）が１０-4［１／ｍ／ｓｔｅｒ］以上の
値である場合には，微物理量を理論的に得ることができ
ないので，そのレコードについてのリトリーバルを止
め，次のレコードに移る。
８） いったん雲が存在する層が決定できたなら，雲の微物理
量を決定する処理を行う。まず，雲底の存在する高度の
データに着目する。その層をｉ＝１番目の層であると
し，高度をＺ1 であるとする。その高度より下層では雲
は存在しないので，その高度の観測から得られたレーダ
反射因子Ｚe,obs(Ｚ1 ）とライダ後方散乱係数βobs(Ｚ
1 ）には，その層での減衰の影響のみがあると考えられ
る。βobs(Ｚ1 ）が１０-4［１／ｍ／ｓｔｅｒ］以上の
値である場合には，微物理量を理論的に得ることができ
ないので，そのレコードについてのリトリーバルを止
め，次のレコードに移る。
【００７６】まず，Ｚe,obs(Ｚ1 ）に着目すると，式(1
6)と図７のレーダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１
４を使って，様々なサイズ（サイズビンは９９９８個用
意した）に対して観測値を満たすＩＷＣがそのサイズの
個数分計算できる。
6)と図７のレーダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル１
４を使って，様々なサイズ（サイズビンは９９９８個用
意した）に対して観測値を満たすＩＷＣがそのサイズの
個数分計算できる。
【００７７】図９には，与えられたレーダ反射因子Ｚe
を満たすような有効半径とＩＷＣの関係を示した。この
ようなｒeff とＩＷＣの組が９９９８個作成されるが，
この組ごとに式(13)でτ（Ｚi-1/2 ）に０を代入して，
その層での減衰のみを考慮したβ（ｒeff(j), ＩＷＣ
(j))（ｊ＝１〜９９９８）も計算することができる（図
１０）。図１０は，与えられたレーダ反射因子Ｚe と有
効半径（横軸）に対して計算されたライダ後方散乱係数
βの値を示したものである。層の厚さは９６ｍとし，そ
れより下層には雲は存在しないとしている。
を満たすような有効半径とＩＷＣの関係を示した。この
ようなｒeff とＩＷＣの組が９９９８個作成されるが，
この組ごとに式(13)でτ（Ｚi-1/2 ）に０を代入して，
その層での減衰のみを考慮したβ（ｒeff(j), ＩＷＣ
(j))（ｊ＝１〜９９９８）も計算することができる（図
１０）。図１０は，与えられたレーダ反射因子Ｚe と有
効半径（横軸）に対して計算されたライダ後方散乱係数
βの値を示したものである。層の厚さは９６ｍとし，そ
れより下層には雲は存在しないとしている。
【００７８】こうして用意されたβと実際に観測から得
られたβobs(Ｚ1 ）とを比較し，一致するものを探せ
ば，そのｒeff とＩＷＣとの組がその層に存在する雲の
微物理量であるということになる。ただし，前述したよ
うにβが１０-4［１／ｍ／ｓｔｅｒ］を超えると解が１
つでなくなるので，微物理量は得られない。
られたβobs(Ｚ1 ）とを比較し，一致するものを探せ
ば，そのｒeff とＩＷＣとの組がその層に存在する雲の
微物理量であるということになる。ただし，前述したよ
うにβが１０-4［１／ｍ／ｓｔｅｒ］を超えると解が１
つでなくなるので，微物理量は得られない。
【００７９】以上のようにして１番目の層の微物理量を
決定すれば，次の雲の層からの信号が受けた減衰ｅｘｐ
（−２τ（Ｚi-1/2 ））をレーダ，ライダについて，そ
れぞれ図７，図８のテーブルから得られた消散係数σex
t を用いて計算することができる。すると，雲底の層の
次に雲が存在すると判定された層ｉ＝２（高度Ｚ2 )で
観測から得られたＺe,obs(Ｚ2 ) ，βobs(Ｚ2 ) を用い
て， Ｚe,obs(Ｚ2 ) ＊ｅｘｐ（２τ（Ｚ2-1/2 ））， βobs(Ｚ2 ) ＊ｅｘｐ（２τ（Ｚ2-1/2 ））， を計算すれば，それらは，それより下層の減衰補正を行
った後のその層ｉ＝２だけの減衰の影響を受けたレーダ
反射因子，後方散乱係数に相当する。
決定すれば，次の雲の層からの信号が受けた減衰ｅｘｐ
（−２τ（Ｚi-1/2 ））をレーダ，ライダについて，そ
れぞれ図７，図８のテーブルから得られた消散係数σex
t を用いて計算することができる。すると，雲底の層の
次に雲が存在すると判定された層ｉ＝２（高度Ｚ2 )で
観測から得られたＺe,obs(Ｚ2 ) ，βobs(Ｚ2 ) を用い
て， Ｚe,obs(Ｚ2 ) ＊ｅｘｐ（２τ（Ｚ2-1/2 ））， βobs(Ｚ2 ) ＊ｅｘｐ（２τ（Ｚ2-1/2 ））， を計算すれば，それらは，それより下層の減衰補正を行
った後のその層ｉ＝２だけの減衰の影響を受けたレーダ
反射因子，後方散乱係数に相当する。
【００８０】こうして雲底でのレーダとライダの観測値
を用いて微物理量を決定したのと同じ要領で１層ずつ上
の雲について上記のアルゴリズムを適応していき，雲頂
（雲の最大高度のある層）まですべての層で雲の微物理
量が決定できることになる。一般に雲が２層以上に分か
れている場合がある。このような場合にも，上記アルゴ
リズムは適用できるので，多重の雲が存在する場合にも
問題はない。
を用いて微物理量を決定したのと同じ要領で１層ずつ上
の雲について上記のアルゴリズムを適応していき，雲頂
（雲の最大高度のある層）まですべての層で雲の微物理
量が決定できることになる。一般に雲が２層以上に分か
れている場合がある。このような場合にも，上記アルゴ
リズムは適用できるので，多重の雲が存在する場合にも
問題はない。
【００８１】（５）モード半径と有効半径
以下では，ｌｏｇ−ｎｏｒｍａｌ分布を仮定した時の基
本パラメータであるモード半径ｒ0 でなく，有効半径ｒ
eff を導出するパラメータとして選んだ理由を説明す
る。これまで，図７，図８では，分散σ＝１．５と仮定
して導出に必要な理論計算のテーブルを計算してきた
が，一般に雲の分散が一定値をとるという保証はない。
つまり雲の分散が多少幅広くなったり( 例えばσ＝１．
８）すれば，それだけサイズ分布が変化するので，レー
ダ反射因子やライダ後方散乱係数も同じＩＷＣ，ｒeff
でも異なってくる。
本パラメータであるモード半径ｒ0 でなく，有効半径ｒ
eff を導出するパラメータとして選んだ理由を説明す
る。これまで，図７，図８では，分散σ＝１．５と仮定
して導出に必要な理論計算のテーブルを計算してきた
が，一般に雲の分散が一定値をとるという保証はない。
つまり雲の分散が多少幅広くなったり( 例えばσ＝１．
８）すれば，それだけサイズ分布が変化するので，レー
ダ反射因子やライダ後方散乱係数も同じＩＷＣ，ｒeff
でも異なってくる。
【００８２】この影響を調べたのが図１１，図１２であ
る。図１１は，レーダ反射因子Ｚe＝１０-3［ｍｍ6 ／
ｍ3 ］とモード半径ｒ0 とが与えられた場合のみかけの
ライダ後方散乱係数βを計算したものを示している。層
の厚さは９６ｍのままで，他の計算と同じである。その
層より下の層の雲による減衰はないとしてある。ｌｏｇ
−ｎｏｒｍａｌ分布の分散を変化させてある。図１１か
ら明らかなように，同じｒ0 でも分散が異なれば１桁以
上βに差が出ることになる。つまり，これらのＺe ，β
が観測から得られてもｒ0 はσが理論計算用のテーブル
で仮定した値と異なれば３倍以上異なってしまう場合が
あることがわかる。
る。図１１は，レーダ反射因子Ｚe＝１０-3［ｍｍ6 ／
ｍ3 ］とモード半径ｒ0 とが与えられた場合のみかけの
ライダ後方散乱係数βを計算したものを示している。層
の厚さは９６ｍのままで，他の計算と同じである。その
層より下の層の雲による減衰はないとしてある。ｌｏｇ
−ｎｏｒｍａｌ分布の分散を変化させてある。図１１か
ら明らかなように，同じｒ0 でも分散が異なれば１桁以
上βに差が出ることになる。つまり，これらのＺe ，β
が観測から得られてもｒ0 はσが理論計算用のテーブル
で仮定した値と異なれば３倍以上異なってしまう場合が
あることがわかる。
【００８３】図１２は，図１１と同様であるが，横軸を
有効半径ｒeff で表示したものである。この図から分散
が異なっても，あまりβの計算には差がでないことがわ
かる。よって，ｒeff の導出結果に分散の仮定はあまり
影響しないと言える。
有効半径ｒeff で表示したものである。この図から分散
が異なっても，あまりβの計算には差がでないことがわ
かる。よって，ｒeff の導出結果に分散の仮定はあまり
影響しないと言える。
【００８４】［理想的な雲についてのアルゴリズムのテ
スト］本アルゴリズムの正当性を検証するために，アル
ゴリズムのテストを行った。以下では，そのテスト結果
について記述する。まず，計算機の中で雲を作成した。
このとき，雲の有効半径と氷水量の鉛直分布を与えるこ
とで雲を特徴づけた。その雲からのレーダとライダの観
測で期待される信号をシミュレーションし，そのデータ
について，前述したアルゴリズムを適応し微物理量の導
出を行った。様々なＩＷＣやｒeff ，雲の幾何学的厚さ
についてテストを行い，原理的にもともと仮定した雲の
微物理量に戻ることを確認した。また，ここでは疑似観
測データに観測誤差を付加するなどの影響評価は行わな
かった。
スト］本アルゴリズムの正当性を検証するために，アル
ゴリズムのテストを行った。以下では，そのテスト結果
について記述する。まず，計算機の中で雲を作成した。
このとき，雲の有効半径と氷水量の鉛直分布を与えるこ
とで雲を特徴づけた。その雲からのレーダとライダの観
測で期待される信号をシミュレーションし，そのデータ
について，前述したアルゴリズムを適応し微物理量の導
出を行った。様々なＩＷＣやｒeff ，雲の幾何学的厚さ
についてテストを行い，原理的にもともと仮定した雲の
微物理量に戻ることを確認した。また，ここでは疑似観
測データに観測誤差を付加するなどの影響評価は行わな
かった。
【００８５】以下，アルゴリズムのパフォーマンステス
ト結果を一例だけ示す。雲が３〜４ｋｍの高度と６〜８
ｋｍの高度に存在し，その両方の層中でｒeff が３０μ
ｍ，ＩＷＣが１０-3［ｇ／ｍ3 ］で一様に存在する場合
を考える。レーダの観測は，高度１５０ｍから開始し，
鉛直分解能は８２．５ｍとした。ライダの観測は，高度
９６ｍから開始し，鉛直分解能は９６ｍとした。
ト結果を一例だけ示す。雲が３〜４ｋｍの高度と６〜８
ｋｍの高度に存在し，その両方の層中でｒeff が３０μ
ｍ，ＩＷＣが１０-3［ｇ／ｍ3 ］で一様に存在する場合
を考える。レーダの観測は，高度１５０ｍから開始し，
鉛直分解能は８２．５ｍとした。ライダの観測は，高度
９６ｍから開始し，鉛直分解能は９６ｍとした。
【００８６】図１３は，雲レーダの疑似観測データ用に
作った理想的な雲の有効半径ｒeffの鉛直分布，図１４
は，図１３と同様に疑似観測データ作成に用いた氷水量
ＩＷＣの鉛直分布を示している。ｉｎｉｔｉａｌが最初
に仮定したもので，ｒｅｔｒｉｅｖｅｄが本アルゴリズ
ムによって導出された結果である。
作った理想的な雲の有効半径ｒeffの鉛直分布，図１４
は，図１３と同様に疑似観測データ作成に用いた氷水量
ＩＷＣの鉛直分布を示している。ｉｎｉｔｉａｌが最初
に仮定したもので，ｒｅｔｒｉｅｖｅｄが本アルゴリズ
ムによって導出された結果である。
【００８７】図１５は，図１３および図１４で表された
雲の鉛直分布を用いて計算された雲レーダの疑似観測デ
ータであるみかけのレーダ反射因子Ｚe の鉛直分布（ｉ
ｎｉｔｉａｌと書いてある線）と，アルゴリズムを適用
することにより導出された雲の微物理量から再構成され
たレーダ反射因子Ｚe の鉛直分布（ｒｅｔｒｉｅｖｅｄ
と書いてある線）を示している。図１６は，図１５と同
様であり，ライダの疑似観測データであるみかけの後方
散乱係数（減衰の影響を強く受けている）の鉛直分布を
示している。
雲の鉛直分布を用いて計算された雲レーダの疑似観測デ
ータであるみかけのレーダ反射因子Ｚe の鉛直分布（ｉ
ｎｉｔｉａｌと書いてある線）と，アルゴリズムを適用
することにより導出された雲の微物理量から再構成され
たレーダ反射因子Ｚe の鉛直分布（ｒｅｔｒｉｅｖｅｄ
と書いてある線）を示している。図１６は，図１５と同
様であり，ライダの疑似観測データであるみかけの後方
散乱係数（減衰の影響を強く受けている）の鉛直分布を
示している。
【００８８】図１５を見ると，レーダ波長域では氷粒子
による減衰がほとんどないことがわかる。これらが観測
で得られるデータに相当する。しかし図１６では，ライ
ダ波長域では減衰が非常に大きく，雲の上層の信号ほど
この影響が大きくなっていることがわかる。これら疑似
観測データを図４に従って説明したアルゴリズムにか
け，微物理量を導出した結果が，図１３と図１４のｒｅ
ｔｒｉｅｖｅｄとして表された線である。これらはｉｎ
ｉｔｉａｌの線とほぼ重なっており，導出アルゴリズム
はうまく働いていることがわかる。雲の境界付近でわず
かにｉｎｉｔｉａｌとｒｅｔｒｉｅｖｅｄの線がずれて
いるのは，両方の測器の鉛直分解能がずれていることに
起因して生じたものである。また，これらのｒeff とＩ
ＷＣから再計算されたＺe,obs とβobs を，それぞれ図
１５と図１６のｒｅｔｒｉｅｖｅｄの線で示した。ここ
でも減衰も含めてうまく再現できていることがわかる。
による減衰がほとんどないことがわかる。これらが観測
で得られるデータに相当する。しかし図１６では，ライ
ダ波長域では減衰が非常に大きく，雲の上層の信号ほど
この影響が大きくなっていることがわかる。これら疑似
観測データを図４に従って説明したアルゴリズムにか
け，微物理量を導出した結果が，図１３と図１４のｒｅ
ｔｒｉｅｖｅｄとして表された線である。これらはｉｎ
ｉｔｉａｌの線とほぼ重なっており，導出アルゴリズム
はうまく働いていることがわかる。雲の境界付近でわず
かにｉｎｉｔｉａｌとｒｅｔｒｉｅｖｅｄの線がずれて
いるのは，両方の測器の鉛直分解能がずれていることに
起因して生じたものである。また，これらのｒeff とＩ
ＷＣから再計算されたＺe,obs とβobs を，それぞれ図
１５と図１６のｒｅｔｒｉｅｖｅｄの線で示した。ここ
でも減衰も含めてうまく再現できていることがわかる。
【００８９】［観測データとその解析例］以下，２００
０年２月１４日に実際に行った雲レーダ，ライダによる
氷雲同時観測の例とそれに対して前節までに説明してき
たアルゴリズムを適応して導出した雲微物理量の結果に
ついて述べる。図１７は，雲レーダの観測から直接得ら
れたｄＢＺe （Ｚe の対数表示）を示している。ここで
はノイズの処理だけがされている。図１８には，同じ雲
のライダによる観測から得られたみかけの後方散乱係数
βobs が表示してある。この図では，雲だけではなく，
エアロゾルの層も写っている。なお，これらの図におい
て(a) 〜(d) は，対応する値を持つ位置を示している。
以下の図においても同様である。
０年２月１４日に実際に行った雲レーダ，ライダによる
氷雲同時観測の例とそれに対して前節までに説明してき
たアルゴリズムを適応して導出した雲微物理量の結果に
ついて述べる。図１７は，雲レーダの観測から直接得ら
れたｄＢＺe （Ｚe の対数表示）を示している。ここで
はノイズの処理だけがされている。図１８には，同じ雲
のライダによる観測から得られたみかけの後方散乱係数
βobs が表示してある。この図では，雲だけではなく，
エアロゾルの層も写っている。なお，これらの図におい
て(a) 〜(d) は，対応する値を持つ位置を示している。
以下の図においても同様である。
【００９０】これらを用いて，前節までに記述した雲検
出の条件をクリアするものとして雲から微物理量導出に
使用されるデータを抽出した。こうして得られた雲レー
ダとライダの雲からの寄与だけのデータが，図１９と図
２０に表示されている。図１９には，図１７の観測デー
タからノイズレベルよりさらに０．２ｄＢだけ高いとい
う条件と，同じ時刻に同じ高さにライダのデータがやは
りノイズレベルより大きくなっているという条件を満た
すものだけを抽出したものが示されている。図２０は，
図１９と同様に雲からの寄与のみを抽出したみかけのラ
イダ後方散乱係数が示されている。図２０では，エアロ
ゾル等の信号が除去された結果，４ｋｍ付近の信号もす
べてなくなっていることがわかる。
出の条件をクリアするものとして雲から微物理量導出に
使用されるデータを抽出した。こうして得られた雲レー
ダとライダの雲からの寄与だけのデータが，図１９と図
２０に表示されている。図１９には，図１７の観測デー
タからノイズレベルよりさらに０．２ｄＢだけ高いとい
う条件と，同じ時刻に同じ高さにライダのデータがやは
りノイズレベルより大きくなっているという条件を満た
すものだけを抽出したものが示されている。図２０は，
図１９と同様に雲からの寄与のみを抽出したみかけのラ
イダ後方散乱係数が示されている。図２０では，エアロ
ゾル等の信号が除去された結果，４ｋｍ付近の信号もす
べてなくなっていることがわかる。
【００９１】この図１９，図２０を用いて，雲微物理量
導出アルゴリズムを適応し得られた有効半径と氷水量の
導出結果が，それぞれ図２１，図２２に表示されてい
る。図２１は，図１９と図２０の観測データから導出さ
れた雲の有効半径の鉛直分布を示しており，図２２は，
導出された氷水量の鉛直分布を示している。粒径はこの
場合，３０〜５０μｍ付近が多く，これは，これまで航
空機実験でのその場観測で報告されているものと良い一
致を示している。また，氷水量は１０-4［ｇ／ｍ 3 ］か
ら１０-2［ｇ／ｍ3 ］の範囲にあった。これも報告され
ているものの範囲内である。有効半径は，雲の下層の部
分にいくほうが大きくなっており，落下の過程で成長し
ている様子がわかる。これに対して，氷水量は雲の中心
部で濃くなっている。
導出アルゴリズムを適応し得られた有効半径と氷水量の
導出結果が，それぞれ図２１，図２２に表示されてい
る。図２１は，図１９と図２０の観測データから導出さ
れた雲の有効半径の鉛直分布を示しており，図２２は，
導出された氷水量の鉛直分布を示している。粒径はこの
場合，３０〜５０μｍ付近が多く，これは，これまで航
空機実験でのその場観測で報告されているものと良い一
致を示している。また，氷水量は１０-4［ｇ／ｍ 3 ］か
ら１０-2［ｇ／ｍ3 ］の範囲にあった。これも報告され
ているものの範囲内である。有効半径は，雲の下層の部
分にいくほうが大きくなっており，落下の過程で成長し
ている様子がわかる。これに対して，氷水量は雲の中心
部で濃くなっている。
【００９２】なお，微粒子による光の吸収，散乱に関す
る参考文献としては，以下のものがある。 参考文献：Absorption and Scattering of Light by Sm
all Particles C. Bohren and D. Huffman 1983 John Wiley and Sons, Inc. New York
る参考文献としては，以下のものがある。 参考文献：Absorption and Scattering of Light by Sm
all Particles C. Bohren and D. Huffman 1983 John Wiley and Sons, Inc. New York
【００９３】
【発明の効果】本発明の意義としては，雲レーダとライ
ダによる観測データから雲微物理量が得られることで，
これまで地球温暖化予測で大きな不確定性要因であった
雲微物理量のリモートセンシングができることになった
ことである。実験では，雲レーダとライダとを地上に設
置し，測器の真上の雲微物理量の鉛直分布を導出した
が，もちろん，ここで対象にした雲レーダ，ライダの２
つの測器を人工衛星に搭載し，それらのアクティブセン
サで雲を観測して入手した衛星データに対しても，本発
明を適用するようなことも可能である。本発明により，
雲の気候システムに対する影響評価が大きく前進するこ
とになると期待される。
ダによる観測データから雲微物理量が得られることで，
これまで地球温暖化予測で大きな不確定性要因であった
雲微物理量のリモートセンシングができることになった
ことである。実験では，雲レーダとライダとを地上に設
置し，測器の真上の雲微物理量の鉛直分布を導出した
が，もちろん，ここで対象にした雲レーダ，ライダの２
つの測器を人工衛星に搭載し，それらのアクティブセン
サで雲を観測して入手した衛星データに対しても，本発
明を適用するようなことも可能である。本発明により，
雲の気候システムに対する影響評価が大きく前進するこ
とになると期待される。
【図１】本発明のシステム構成の例を示す図である。
【図２】氷水量が一定のときの有効半径とみかけのレー
ダ反射因子との関係を示す図である。
ダ反射因子との関係を示す図である。
【図３】氷水量が一定のときの有効半径とみかけのライ
ダ後方散乱係数との関係を示す図である。
ダ後方散乱係数との関係を示す図である。
【図４】雲微物理量導出アルゴリズム（解析処理）の全
体の流れ図である。
体の流れ図である。
【図５】レーダ観測データの例を示す図である。
【図６】ライダ観測データの例を示す図である。
【図７】レーダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブルの例
を示す図である。
を示す図である。
【図８】ライダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブルの例
を示す図である。
を示す図である。
【図９】与えられたレーダ反射因子に対する氷水量と有
効半径との関係を示す図である。
効半径との関係を示す図である。
【図１０】与えられたレーダ反射因子と有効半径に対し
て計算されたライダ後方散乱係数の値を示す図である。
て計算されたライダ後方散乱係数の値を示す図である。
【図１１】レーダ反射因子が１０-3ｍｍ6 ／ｍ3 の場合
のモード半径とみかけのライダ後方散乱係数の関係を示
す図である。
のモード半径とみかけのライダ後方散乱係数の関係を示
す図である。
【図１２】レーダ反射因子が１０-3ｍｍ6 ／ｍ3 の場合
の有効半径とみかけのライダ後方散乱係数の関係を示す
図である。
の有効半径とみかけのライダ後方散乱係数の関係を示す
図である。
【図１３】雲レーダの疑似観測データ用に作った理想的
な雲の有効半径の鉛直分布を示す図である。
な雲の有効半径の鉛直分布を示す図である。
【図１４】疑似観測データ作成に用いた氷水量の鉛直分
布を示す図である。
布を示す図である。
【図１５】図１３と図１４に記述された雲の微物理量の
分布を用いて計算されたレーダ反射因子の疑似観測デー
タと，それを用いて本アルゴリズムを適用した場合のテ
スト結果を示す図である。
分布を用いて計算されたレーダ反射因子の疑似観測デー
タと，それを用いて本アルゴリズムを適用した場合のテ
スト結果を示す図である。
【図１６】図１５と同様にライダ後方散乱係数の疑似観
測データと，それを用いて本アルゴリズムを適用した場
合のテスト結果を示す図である。
測データと，それを用いて本アルゴリズムを適用した場
合のテスト結果を示す図である。
【図１７】実際に観測したデータに本発明を適用した例
を説明するレーダ反射因子の図である。
を説明するレーダ反射因子の図である。
【図１８】実際に観測したデータに本発明を適用した例
を説明するライダ後方散乱係数の図である。
を説明するライダ後方散乱係数の図である。
【図１９】実際に観測したデータに本発明を適用した例
を説明するもので，ノイズ処理と雲検出処理を行ったレ
ーダ反射因子の図である。
を説明するもので，ノイズ処理と雲検出処理を行ったレ
ーダ反射因子の図である。
【図２０】実際に観測したデータに本発明を適用した例
を説明するもので，雲検出処理を行ったライダ後方散乱
係数の図である。
を説明するもので，雲検出処理を行ったライダ後方散乱
係数の図である。
【図２１】実際に観測したデータに本発明を適用した例
を説明するもので，観測より得られた雲粒子の有効半径
を示す図である。
を説明するもので，観測より得られた雲粒子の有効半径
を示す図である。
【図２２】実際に観測したデータに本発明を適用した例
を説明するもので，観測より得られた雲粒子の氷水量を
示す図である。
を説明するもので，観測より得られた雲粒子の氷水量を
示す図である。
１ 雲微物理量導出システム
２ レーダ
３ ライダ
４ レーダ観測データ
５ ライダ観測データ
１１ データ補間部
１２ 雲の層決定部
１３ 氷水量・有効半径計算部
１４ レーダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル
１５ ライダ波長用Ｍｉｅ理論計算参照テーブル
１６ 減衰補正部
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(56)参考文献 特開2000−2763（ＪＰ，Ａ)
特開2001−122199（ＪＰ，Ａ)
特開2000−9857（ＪＰ，Ａ)
特表 平７−505222（ＪＰ，Ａ)
特表 平５−507148（ＪＰ，Ａ)
椎名 徹、村本 健一郎，降雪粒子画
像の画像解析と粒子分類への応用，電子
情報通信学会論文誌，日本，電子情報通
信学会，1999年 ２月，Ｄ−ＩＩ Ｖｏ
ｌ．Ｊ82−Ｄ−ＩＩ Ｎｏ．２，240−
249
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G01S 7/00 - 7/42
G01S 13/00 - 13/95
G01W 1/00 - 1/18
Claims (4)
- 【請求項１】 雲レーダによる観測によって得られたレ
ーダ観測データと，同じ雲に対してライダによる観測に
よって得られたライダ観測データとから，雲粒子の微物
理量を導出する雲微物理量導出システムであって，前記
レーダ観測データと前記ライダ観測データとを入力し，
時間分解能および鉛直分解能が一致するようにデータを
補間するデータ補間部と，前記観測データから雲の存在
する層を決定する雲の層決定部と，決定した各時刻の雲
底においてレーダ観測データまたはライダ観測データの
一方の観測値を満たす氷水量および雲粒子の有効半径の
組を計算し，その中でレーダ観測データまたはライダ観
測データの他方の観測値に一致するものを算出すること
により，その層における氷水量および雲粒子の有効半径
を決定する氷水量・有効半径計算部と，前記雲の層での
減衰補正を，それより上位の層のレーダ観測データおよ
びライダ観測データに対して行う減衰補正部とを備え，
第ｉ番目（ｉ＝１，２，…）の雲の層での氷水量および
雲粒子の有効半径を導出し，第ｉ＋１番目の層の観測デ
ータに対して減衰補正を行う処理を雲頂まで繰り返すこ
とを特徴とする雲微物理量導出システム。 - 【請求項２】 請求項１記載の雲微物理量導出システム
において，前記氷水量・有効半径計算部における氷水量
および雲粒子の有効半径の導出では，予めＭｉｅ理論に
よって計算された，レーダ波長で有効半径を変化させた
場合の雲粒子に対する消散係数とレーダ反射因子の参照
用テーブルおよびライダ波長で有効半径を変化させた場
合の雲粒子に対する消散係数とライダ後方散乱係数の参
照用テーブルを用いることを特徴とする雲微物理量導出
システム。 - 【請求項３】 雲レーダによる観測によって得られたレ
ーダ観測データと，同じ雲に対してライダによる観測に
よって得られたライダ観測データとから，雲粒子の微物
理量を導出する雲微物理量導出処理方法であって，前記
レーダ観測データと前記ライダ観測データとを入力し，
時間分解能および鉛直分解能が一致するようにデータを
補間する過程と，前記観測データから雲の存在する層を
決定する過程と，各時刻における雲底の存在する層にお
いてレーダ観測データまたはライダ観測データの一方の
観測値を満たす氷水量および雲粒子の有効半径の組を計
算し，その中でレーダ観測データまたはライダ観測デー
タの他方の観測値に一致するものを算出することによ
り，その層における氷水量および雲粒子の有効半径を決
定する過程と，前記雲の層での減衰補正を，それより上
位の層のレーダ観測データおよびライダ観測データに対
して行う過程と，第ｉ番目（ｉ＝１，２，…）の雲の層
での氷水量および雲粒子の有効半径を導出し，第ｉ＋１
番目の層の観測データに対して減衰補正を行う処理を雲
頂まで繰り返す過程とを有することを特徴とする雲微物
理量導出処理方法。 - 【請求項４】 雲レーダによる観測によって得られたレ
ーダ観測データと，同じ雲に対してライダによる観測に
よって得られたライダ観測データとから，コンピュータ
によって雲粒子の微物理量を導出するためのプログラム
を記録した記録媒体であって，前記レーダ観測データと
前記ライダ観測データとを入力し，時間分解能および鉛
直分解能が一致するようにデータを補間する処理と，前
記観測データから雲の存在する層を決定する処理と，各
時刻における雲底の存在する層においてレーダ観測デー
タまたはライダ観測データの一方の観測値を満たす氷水
量および雲粒子の有効半径の組を計算し，その中でレー
ダ観測データまたはライダ観測データの他方の観測値に
一致するものを算出することにより，その層における氷
水量および雲粒子の有効半径を決定する処理と，前記雲
の層での減衰補正を，それより上位の層のレーダ観測デ
ータおよびライダ観測データに対して行う処理と，第ｉ
番目（ｉ＝１，２，…）の雲の層での氷水量および雲粒
子の有効半径を導出し，第ｉ＋１番目の層の観測データ
に対して減衰補正を行う処理を雲頂まで繰り返す制御を
行う処理とを，コンピュータに実行させるためのプログ
ラムを記録したことを特徴とする雲微物理量導出処理プ
ログラム記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000311658A JP3383845B2 (ja) | 2000-10-12 | 2000-10-12 | 雲微物理量導出システム，雲微物理量導出処理方法およびそのプログラム記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000311658A JP3383845B2 (ja) | 2000-10-12 | 2000-10-12 | 雲微物理量導出システム，雲微物理量導出処理方法およびそのプログラム記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002122667A JP2002122667A (ja) | 2002-04-26 |
| JP3383845B2 true JP3383845B2 (ja) | 2003-03-10 |
Family
ID=18791382
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000311658A Expired - Lifetime JP3383845B2 (ja) | 2000-10-12 | 2000-10-12 | 雲微物理量導出システム，雲微物理量導出処理方法およびそのプログラム記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3383845B2 (ja) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2861180B1 (fr) * | 2003-10-21 | 2006-03-24 | Centre Nat Rech Scient | Procede pour l'estimation des caracteristiques d'une precipitation |
| JP4742387B2 (ja) * | 2006-04-20 | 2011-08-10 | 独立行政法人海洋研究開発機構 | シミュレーション方法、シミュレーションプログラムおよびシミュレーション装置 |
| CN104597454B (zh) * | 2015-01-21 | 2017-07-21 | 中国空间技术研究院 | 一种基于太赫兹主动测云雷达的测云实验装置及方法 |
| KR101620328B1 (ko) | 2015-09-23 | 2016-05-12 | 대한민국(기상청장) | 레이더와 수동마이크로파 관측값을 이용한 모의 구름-복사 데이터베이스 최적화 방법 |
| WO2019049324A1 (en) | 2017-09-08 | 2019-03-14 | Nec Corporation | IMAGE PROCESSING DEVICE, IMAGE PROCESSING METHOD, AND STORAGE MEDIUM |
| CN109490891B (zh) * | 2018-11-23 | 2023-03-31 | 四川省气象探测数据中心 | 二次云数据获取方法、装置及云参数计算设备 |
| CN112213703B (zh) * | 2020-08-18 | 2023-07-18 | 成都信息工程大学 | 一种利用毫米波云雷达反演云参数的方法及装置 |
| CN112346081B (zh) * | 2020-10-22 | 2022-10-18 | 上海无线电设备研究所 | 一种太赫兹与毫米波云雷达的数据联合反演方法 |
| CN114002681B (zh) * | 2021-11-04 | 2023-05-30 | 成都信息工程大学 | 利用毫米波云雷达进行过冷水探测的方法、装置及应用 |
| CN115657013B (zh) * | 2022-12-27 | 2023-04-07 | 成都远望探测技术有限公司 | 基于激光雷达和云雷达的冰云内冰晶粒子数浓度估算方法 |
-
2000
- 2000-10-12 JP JP2000311658A patent/JP3383845B2/ja not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 椎名 徹、村本 健一郎，降雪粒子画像の画像解析と粒子分類への応用，電子情報通信学会論文誌，日本，電子情報通信学会，１９９９年 ２月，Ｄ−ＩＩ Ｖｏｌ．Ｊ８２−Ｄ−ＩＩ Ｎｏ．２，２４０−２４９ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2002122667A (ja) | 2002-04-26 |
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