JP5557082B2 - 降水分布の推定システムおよび降水分布の推定方法 - Google Patents
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Description
)による偏波レーダパラメータを用いた降雨推定に関する研究を行っている。この研究は、地上で観測された雨滴粒径分布のデータを用いた散乱シミュレーションによる降雨強度推定式に関する研究などであり、実用化に向けた連続観測を開始している。特許文献1には、MPレーダを用いた「降雨強度と雨水量の3次元分布推定装置および方法」の発明が記載されている。
テムのキャリブレーション誤差を受けにくいという利点を有している。このため、在来型レーダに比べ、精度よい降雨推定が可能である。
移動ベクトルの推定誤差、(3)降雨場の時間発展、である。
しながら、R-Z関係式を用いた降雨情報には様々な誤差が含まれる。この誤差がナウキャ
ストの誤差に大きく影響している。
比偏波間位相差情報等を用いて降雨強度を推定するマルチパラメータレーダ(MPレーダ)により対象領域の雨量情報(MPレーダ雨量)を取得する手段と、
在来型のレーダおよびレーダネットワークにより対象領域の雨量情報(在来型レーダ雨量)を取得する手段と、
前記MPレーダ雨量を前記在来型レーダ雨量格子へ変換する手段と、
前記在来型レーダ雨量格子へ変換された前記MPレーダ雨量により前記在来型レーダ雨量を補正するための補正係数を算出する手段とを備え、
前記MPレーダ雨量により前記在来型レーダ雨量を補正することを特徴とする。
前記ナウキャストで移動させた降雨場の所定時間後の雨量情報を推定する手段と、により所定エリアにおける所定時間後の降水分布を推定することを特徴とする、請求項2に記載の降水分布の推定システム。
ことを特徴とする。
前記在来型レーダ雨量にフィルタ処理を行う第2の空間ローパスフィルタと、を設けたことを特徴とする。
比偏波間位相差情報等を用いて降雨強度を推定するマルチパラメータレーダ(MPレーダ)により対象領域の雨量情報(MPレーダ雨量)を取得する手順と、
前記MPレーダ雨量を前記在来型レーダ雨量格子へ変換する手順と、
前記在来型レーダ雨量にフィルタ処理を行う手順と、
前記前記在来型レーダ雨量格子へ変換された前記MPレーダ雨量にフィルタ処理を行う手順と、
前記フィルタ処理されたMPレーダ雨量を前記在来型レーダ雨量を補正するための補正係数を算出する手順と、
前記MPレーダ雨量により前記在来型レーダ雨量を補正する手順と、を備えたことを特徴とする。
降雨場の移動ベクトルを推定する手順と、
前記降雨場の移動・合成を行う手順と、を有し、
前記降雨場の移動ベクトルを推定する手順は、
前記初期値に対する空間ローパスフィルタ処理を行う手順と、
前記降雨強度を階級分けする手順と、
前記階級毎に移動ベクトルを設定する手順と、
前記移動ベクトルに対する時間ローパスフィルタ処理を行う手順と、を含み
前記降雨場の移動・合成を行う手順は、
前記階級毎に降雨場を移動する手順と、
前記移動した降雨場の降雨強度を合成する手順と、を含み
所定エリアの所定時間後の降雨量を予測する
ことを特徴とする。
前記ナウキャストの演算結果を座標系で所定値ずらして、前記降雨強度の測定値との回帰分析を行い、回帰係数と決定係数とを求める手順と、をさらに有することを特徴とする。
きる。
範囲Eaを示す説明図である。MPレーダサイトRは、神奈川県海老名市に設置されている。ナウキャスト対象領域Ebは、MPレーダサイトRから半径40 kmの範囲内とした。この
範囲には、東京都南部と神奈川県全域が含まれる。MPレーダの観測範囲は半径80 kmであ
る。図4の全矩形領域(関東全域)は、ナウキャストに必要な初期値を取得するための領域である。
単一レーダ・レーダネットワークの反射因子情報、変換雨量情報,雨量計で補正された雨量情報などがあり、原埋的には同様に補正が可能である。
すると約7 mm h-1)を用いた。この値は、本発明の実施形態に用いたMPレーダのKDPに対
する測定精度から決定した。 (1)式から計算される降雨強度は、極座標系(1°×0.1 km)における雨量である。小領域を対象としたナウキャストでは、直交座標系に変換した方が便利なため、Cressman内挿法を用いて格子点間隔を0.5 km直交座標系に変換する。
量計の観測データを用いて、観測範囲全域に対する線形的な補正と、距離と降雨強度を考慮したアメダス近傍の局所的な補正、の二つを行っている。最後に雨量強度の大きいレーダの情報を優先しながら合成を行い、GPVを生成する。なお、この補正法の基本的な概念
は、レーダー・アメダス解析雨量と同様である。異なる点は、(1)過去の雨量情報による補正係数を用いる。(2)アメダス雨量計のみを使い自治体の雨量計は用いない、という点である。この雨量をRJMA RJMAで表し、以下ではJMAレーダ雨量と称する。なお、格子点間隔は1 kmである。
して有利である一方で、非常に強い降雨域の背後では降雨減衰により、電波が受信感度以下になっている領域(電波消散領域と称する)が生じるという問題がある。図5は、MP-JMAレーダ雨量の作成例を示す説明図である。図5(a)にMPレーダ雨量と電波消散領域Exの一例を示す。強い降雨域の背後に電波消散領域Exが生じていることがわかる。図
5(b)はJMAレーダ雨量、図5(c)はMP-JMAレーダ合成雨量を示す。図4で説明した
ように、ナウキャスト対象領域Ebは半径40km、MPレーダ観測範囲Eaは半径80kmである。
反射因子をdBZc[dBZ]とすると、電波消散領域は(2)式から求めることができる。(2
)式で、 PIA(r)は、水平偏波減衰量AH[dBkm-1]の区間(0,r)の積分値である。
ダ雨量を相補的に用いる方法を提案する。図1は、本発明の実施形態のシステム構成図である。図1において、降水分布の推定システム1は、MPレーダ雨量測定手段2、在来型レーダ雨量測定手段6を有している。在来型レーダ雨量測定手段6は、例えば気象庁・全国合成レーダエコー強度GPVを用いる。ここでは、JMAレーダ雨量として表すことにする。10は、在来型レーダ雨量補正手段で、変換手段3は、MPレーダ雨量を在来型レーダ雨量格子に変換する。例えば、MPレーダ雨量をJMAレーダ雨量格子1kmにバイリニア内挿で変換される。変換値は、空間ローパスフィルタ(二次元FIR)4で処理され、補正係数付与手段(回帰分析・品質管理)5に送信される。JMAレーダ雨量は、空間ローパスフィルタ(二次元FIR)7で処理され、補正係数付与手段5に送信される。補正係数が付与されたMPレーダ雨量は、ダイナミック補正手段8に送信され、在来型レーダ雨量を補正する。MPレーダ雨量と補正された在来型レーダ雨量は、合成雨量推定手段9でMP−JMA合成雨量が推定される。
る。このようにして、MP−JMA合成雨量作成手段9で作成される雨量をMP-JMA合成雨
量(Rcomp)と称する。MP−JMA合成雨量は(4)式で表される。
量計補正より優れている。
が必要であるが、本発明で用いているMPレーダの最大観測範囲が半径80 kmの円内に限ら
れるためである。
雨量の合成雨量を作成する際は、MPレーダ雨量を優先している。図5は、この原則に基づき電波消散領域がうまく補完されていることを示している。一方、 MPレーダ観測領域外
がJMAレーダ雨量で補われることによって、MPレーダ1台では困難だったメソβスケールの降水システムの特徴を把握することができるようになった。MP-JMA合成雨量の時間間隔は、JMAレーダ雨量を使っているため、10分間隔である。
々の降水セルの特徴の同定を行い、それぞれの移動ベクトルを推定する方法である。さらに、個々の降水セルの合併・分裂を考慮した複雑なモデルも提案されている。セル追跡法を用いたモデルの多くは、強風、雹、雷の予報を目的としているが、量的な雨量推定も目的としている。
時刻に観測した降雨分布に対して、現況の降雨分布を少しずつずらしながら最も類似する移動量を検出するものである。直接相互相関法は、原理が簡潔であるため、ナウキャストの一般的な方法として用いられているが、高解像度化したデータをリアルタイムに計算するには問題が生じることがある。このため、本発明では高速性に優れたFFT相互相関法を
用いて移動ベクトルを求めた。
るが、相互相関値の算出に高速フーリエ変換を用いることにより高速化を図る。具体的な計算手順は以下の通りである、二つの降雨分布,のフーリエ変換,から、(5)式のクロススペクトルが得られる。
S1:測定対象の降雨場における初期値(降雨強度)を設定する。
S2:移動ベクトルの推定
S2a:初期値に対するローパスフィルタ処理(空間)
S2b:降雨強度の階級分け
S2c:階級毎に移動ベクトルを設定
S2d:移動ベクトルに対するローパスフィルタ処理(時間)
S3:降雨場の移動・合成
S3a:階級毎に降雨場を移動
S3b:合成
S4:予測雨量(1時間積算雨量)
雨強度Rkは(8)式の関係を満たす必要がある。
の降雨強度をRk、0[mm/ h]、時間ステップn(移動させる時間間隔Δt)における降雨
強度をRk、n[mm/ h]とすると、(9)式が成立する。
とした。
の計算にかかる時間は、使用する計算機や初期値の降雨域の面積や特徴に依存する。現在一般的に利用可能なワークステーションを用いた場合の計算時間は、50秒程度であった。
の事例である。事例3は、平成20年8月末豪雨の事例であり、典型的なバックビルディン
グ型である。バックビルディング型は同一地域に繰り返し降水セルが生成され、局所的に大きな雨量をもたらし、大きな災害につながることが多い。表1には解析に用いた日時を示した。解析期間の設定の条件は、ナウキャスト対象領域内の平均降雨強度が5 mm以上の比較的強い雨の時間帯とした。
時間積算雨量について行った。その理由は、これが国や地方自治体の防災対策に利用されているためである。たとえば、東京都では下水道計画降雨量として1時間積算雨量50 mmh-1を採用している。1時間積算雨量は、20秒毎に時間内挿して得られるMP-JMA合成雨量を
積算して求めた。内挿の際に必要となる移動ベクトルは、前記したFFT相互相関法を用い
て求めた。検証のために必要となるアメダス地点でのMP-JMA合成雨量の算出には、最近傍内挿法を用いた。
。図6の(a)、(b)、(c)はそれぞれ事例1・2・3における結果である。図6によれば、事例1と事例2の場合、JMAレーダ雨量はアメダス雨量計に対して過小評価している(回帰係数
はともに0.68)。特に、強い雨の時にその傾向は顕著である。一方、事例3に関しては、
ばらつきはあるもののJMAレーダ雨量はアメダス雨量計と良く合っている(回帰係数は0.88)。図6の(a)、(b)、(c)において、Da〜Dcは、原点を通る回帰直線である。
量)から1.10(MP-JMA合成雨量)に改善されている。事例1と3については、MP-JMA合成雨量のばらつきはJMAレーダ雨量と比較して小さくなっている。図7の(a)、(b)、(c)において、Dd〜Dfは、原点を通る回帰直線である。
して精度が向上している。このことは、MPレーダ雨量自体が高精度であることと、本発明
で提案したJMAレーダ雨量の補正方法の精度がよいことを証明している。予測結果を評価
するとき、パターンとしては良く合っていても相関係数やRMSEなどが悪い場合がある。その原因の一つとして予測値と観測値の位置のずれの影響が考えられる。予測が高空間分解能になればなるほどその影響が大きくなる。そこで、本発明では位置のずれ、予測結果の絶対値、パターンの類似度についてそれぞれ分離して評価する。具体的な手順は以下のとおりである。
点の相互相関係数を計算する。相互相関係数が最大となる点の座標を(X,Y)とすると、これらの値がそれぞれ東方向の位置ずれと北方向の位置ずれになる。 次にナウキャス
ト結果を(−X,−Y)だけずらしたものと、観測値(MP-JMA合成雨量)との間で回帰分析をおこない、回帰係数,決定係数を求める.その際,回帰直線は原点を通るものとした。
過小評価を、1より大きいときは過大評価していることを意味する。決定係数は、相関係数と似た特性を持つ指標でありパターンの類似度を表す指標で、表す指標で0から1の値をとる。決定係数が1に近いほどパターンが類似していることを意味する。ナウキャスト結
果の検証は、30分間隔で取り出して行った。検証結果について説明する。図8は、事例1
のナウキャスト結果を示す説明図である。図8(a)は、観測値(MP-JMA合成雨量)、図8(b)、図8(c)はそれぞれ初期値をMP-JMA合成雨量、JMAレーダ雨量とした場合のナウキャスト結果である。図の雨量は、12:30から13:30の1時間積算雨量である(予測時刻は12:30)。図8によれば、MP-JMA合成雨量を初期値として用いたナウキャスト結果は観測値と良く合っている。たとえば、積算雨量が20 mmから30 mmの南北に延びる2本の線状の降雨域(図中にA,Bと付記した)は良く予測されている。
ては観測と比較的良く合っているが、絶対値は過小評価されている。降雨量が30 mmを越
える線状の降雨域AおよびBの予測降雨量はそれぞれ10 mm、20 mmに達していない。図-7(c)の結果が過小評価されることは、図-5(a)で示したように初期値としてのJMAレーダ雨量
が過小評価される傾向があるためと考えられる。
測とよくあっている(回帰係数1.00,決定係数 0.85)。予測結果の位置ずれは、(X、
Y)=(-0.5, 0)で、南方向に0.5 kmのずれである。
図9では初期値のナウキャスト結果へのインパクトが明瞭に表れている。
の回帰係数は、時刻によって異なるが、0.5から1.3の範囲内にある。JMAレーダ雨量を初
期値とした場合と比べると、変化の幅が少なく、変動の中心はより1に近い。この結果はMP-JMA合成雨量を初期値とすることによって、絶対値の予測誤差が改善されていることを
示す。
値とした結果にも、遅れ時間は異なるが、同様な変動がみられる。図10(c)の決定係数については、MP-JMA合成雨量を初期値とした場合、一時的に値が小さくなるとき(14:00付近と17:30付近)があるが、それ以外の時間帯では0.8に近い値である。
も改善されていることを示す。決定係数が低下する時間帯は、雨域の平均雨量が低下する時間帯とよく対応している。図10(d)、(e)の位置ずれに関しては、18:00以降に
南北、東西方向に顕著なずれが生じている。18:00に始まった南方向へのずれは、18:30には最大7 kmとなっている。その後、徐々に改善されるが、19:30でも5 kmのずれ、20:00以降も2 kmから3 kmの誤差が生じている。
域は見られないが、18:00以降領域南側に強い降雨域が発生、組織化される。その後、バ
ックビルディング型の降水セルが繰り返し発生していた。バックビルディングが生じると予測雨量の位置ずれが顕著となる。したがって、18:30以後の南北方向の位置ずれはバッ
クビルディングがの発生によるためと考えられる。この傾向は初期値によらず見られる。以上のように、事例1については、 MP-JMA合成雨量を初期値とした予測結果は、JMAレーダ雨量を初期値とした予測結果を、回帰係数と決定係数で上回った。
均雨量、(b)は回帰係数、(c)は決定係数、(d)は北方向へのずれ、(e)は東方向へのずれを示している。MP-JMA合成雨量を初期値とした場合の回帰係数は、図11(b)に示されているように、0.5から1.3の範囲内にある。JMAレーダ雨量を初期値とした場
合と比べると、変動の中心はより1に近くなり、絶対値の予測精度が改善されている。時間変化については、事例1と同様、雨域の平均雨量の変化と良く対応している。図11(c)の決定係数については、MP-JMA合成雨量を初期値とした場合、13:00から14:00で小さ
くなるが、それ以外は0.6から0.8と高い値を示し、パターンの類似度が比較的高い。この事例の決定係数についてはJMAレーダ雨量を初期値とした場合も同様な結果だった。
に2-3 km程度、南北に1km程度のずれが生じた。なお、14:00の東方向への位置ずれ誤差が大きくなっているが、ナウキャスト対象領域内に雨がほとんどない時間帯にあたっており、位置ずれの推定に大きな誤差を生じたためである。以上のように,事例2については、
初期値のインパクトは絶対値の予測精度の改善にみられた。
均雨量、(b)は回帰係数、(c)は決定係数、(d)は北方向へのずれ、(e)は東方向へのずれを示している。図12(b)の回帰係数は、16:00以前では0.5から1.0の範囲
で過少評価傾向となり、16:30以降ではほぼ1に近くなった。図12(c)の決定係数は、
変動はあるものの、0.6から0.9の範囲であり、パターンの類似度はよい。一方、図12(d)、(e)位置ずれに関しては、12:00から14:00と16:00から19:00の時間帯で、5 km程度の南方向のずれが生じた。この時間帯は、バックビルディングが生じた時間帯であり、事例1でバックビルディングが発生していた時間帯の傾向と類似している。この事例に関
しては、初期値による違いがほとんど生じなかった。
事例1では平均回帰係数と平均決定係数に、事例2では平均回帰係数にみられる。
計(たとえば,東京都では5 km間隔)で補正し、合成したもので、世界的にも稀な広域かつ高精度な雨量分布である。MP-JMA合成雨量とこの解析雨量を比較検証することは有益である。
(回帰係数0.57,決定係数0.68)。この結果は、図9および表3の結果と矛盾しない。図
14(a)、(b)のDh、Diは、原点を通る回帰直線である。
説明図に示す。図の分布は、JMAレーダ雨量を初期値とした図8(c)の本発明のナウキ
ャスト結果と同様な分布である。図16は、事例1の全期間について気象庁ナウキャスト結果と雨量計を比較した特性図である。図から明らかなように、気象庁ナウキャストは、強い雨を予測出来ていない。これは、初期値として用いているJMAレーダ雨量が、図6(
a)で説明したように過小評価されているためと考えられる。図16のDjは、原点を通る回帰直線である。
領域や観測領域の問題がある。そこで本発明では、気象庁・全国合成レーダー・エコー強度GPV(JMAレーダ雨量)との相補的な合成を提案し、この問題を解決した。 (2) 本論文で提案した相補的な合成法により得られた合成雨量(MP-JMA合成雨量)は、アメダス雨量計とよい一致を示した。さらに、同じリアルタイム情報であるJMAレーダ雨量と比較し
て精度が高いことを示した。(3) MP-JMA合成雨量は、過去1時間の雨量であるレーダー・アメダス解析雨量と同様な雨量分布であった。MP-JMA合成雨量は、ナウキャストなどの予測モデルの初期値として使用できる点でより実用性が高いといえる。
に、予測誤差を位置の誤差、絶対値の誤差、パターンの誤差、に分離する手法を提案した。(5) MP-JMA合成雨量を初期値に用いたナウキャスト結果は、在来型レーダから得られる初期値(JMAレーダ雨量)を用いた場合に比べ、精度が向上した。特に、絶対値とパター
ンの誤差に改善がみられた。この結果は、気象庁ナウキャスト結果(初期値はJMAレーダ
雨量)と比較しても同様に精度向上がみられた。
Claims (9)
- 比偏波間位相差情報等を用いて降雨強度を推定するマルチパラメータレーダ(MPレーダ)により対象領域の雨量情報(MPレーダ雨量)を取得する手段と、
在来型のレーダまたはレーダネットワークにより対象領域の雨量情報(在来型レーダ雨量)を取得する手段と、
前記MPレーダ雨量を前記在来型レーダ雨量格子へ変換する手段と、
前記在来型レーダ雨量格子へ変換された前記MPレーダ雨量により前記在来型レーダ雨量を補正するための補正係数を算出する手段とを備え、
前記MPレーダ雨量により前記在来型レーダ雨量を補正する
ことを特徴とする、降水分布の推定システム。 - 前記MPレーダ雨量と前記補正された在来型レーダ雨量とを合成した合成雨量を推定する手段を設けた
ことを特徴とする、請求項1に記載の降水分布の推定システム。 - 前記MPレーダ雨量を取得した降雨場を移動ベクトル推定値により移動させるナウキャストの生成手段と、
前記ナウキャストで移動させた降雨場の所定時間後の雨量情報を推定する手段と、により所定エリアにおける所定時間後の降水分布を推定する
ことを特徴とする、請求項2に記載の降水分布の推定システム。 - 前記移動ベクトル推定値は、二つの降雨分布が最も類似する移動距離を検索し類似度に相関係数を用いる相互相関法により演算し、前記相互相関法は、相互相関値の算出に高速フーリエ変換を用いるFFT相互相関法である
ことを特徴とする、請求項3に記載の降水分布の推定システム。 - 前記前記在来型レーダ雨量格子へ変換された前記MPレーダ雨量にフィルタ処理を行う第1の空間ローパスフィルタと、
前記在来型レーダ雨量にフィルタ処理を行う第2の空間ローパスフィルタと、
を設けた
ことを特徴とする請求項1ないし請求項4のいずれか1項に記載の降水分布の推定システム。 - 在来型のレーダまたはレーダネットワークにより対象領域の雨量情報(在来型レーダ雨量)を取得する手順と、
比偏波間位相差情報等を用いて降雨強度を推定するマルチパラメータレーダ(MPレーダ)により対象領域の雨量情報(MPレーダ雨量)を取得する手順と、
前記MPレーダ雨量を前記在来型レーダ雨量格子へ変換する手順と、
前記在来型レーダ雨量にフィルタ処理を行う手順と、
前記前記在来型レーダ雨量格子へ変換された前記MPレーダ雨量にフィルタ処理を行う手順と、
前記フィルタ処理されたMPレーダ雨量により前記在来型レーダ雨量を補正するための補正係数を算出する手順と、
前記MPレーダ雨量により前記在来型レーダ雨量を補正する手順と、
を備えたことを特徴とする、降水分布の推定方法。 - 前記MPレーダ雨量と前記補正された在来型レーダ雨量とを合成した合成雨量を推定する手順をさらに有する
ことを特徴とする、請求項6に記載の降水分布の推定方法。 - 測定対象の降雨場における降雨強度の初期値を設定する手順と、
降雨場の移動ベクトルを推定する手順と、
前記降雨場の移動・合成を行う手順と、
を有し、
前記降雨場の移動ベクトルを推定する手順は、
前記初期値に対する空間ローパスフィルタ処理を行う手順と、
前記降雨強度を階級分けする手順と、
前記階級毎に移動ベクトルを設定する手順と、
前記移動ベクトルに対する時間ローパスフィルタ処理を行う手順と、
を含み
前記降雨場の移動・合成を行う手順は、
前記階級毎に降雨場を移動する手順と、
前記移動した降雨場の降雨強度を合成する手順と、
を含み
所定エリアの所定時間後の降雨量を予測する
ことを特徴とする、請求項6又は7に記載の降水分布の推定方法。 - 前記降雨強度の測定値とナウキャストの演算結果の相互相関係数を演算する手順と、
前記ナウキャストの演算結果を座標系で所定値ずらして、前記降雨強度の測定値との回帰分析を行い、回帰係数と決定係数とを求める手順と、
をさらに有することを特徴とする、請求項8に記載の降水分布の推定方法。
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