JP7828340B2 - 気象観測装置、気象観測システム、および、気象観測方法 - Google Patents

気象観測装置、気象観測システム、および、気象観測方法

Info

Publication number
JP7828340B2
JP7828340B2 JP2023522251A JP2023522251A JP7828340B2 JP 7828340 B2 JP7828340 B2 JP 7828340B2 JP 2023522251 A JP2023522251 A JP 2023522251A JP 2023522251 A JP2023522251 A JP 2023522251A JP 7828340 B2 JP7828340 B2 JP 7828340B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
water vapor
data
echo
spectrum
spectrum data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2023522251A
Other languages
English (en)
Other versions
JPWO2022244388A1 (ja
Inventor
昌裕 箕輪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Furuno Electric Co Ltd
Original Assignee
Furuno Electric Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Furuno Electric Co Ltd filed Critical Furuno Electric Co Ltd
Publication of JPWO2022244388A1 publication Critical patent/JPWO2022244388A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7828340B2 publication Critical patent/JP7828340B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J1/00Photometry, e.g. photographic exposure meter
    • G01J1/42Photometry, e.g. photographic exposure meter using electric radiation detectors
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/3504Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing gases, e.g. multi-gas analysis
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01WMETEOROLOGY
    • G01W1/00Meteorology
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Description

本発明は、気象観測装置、気象観測システム、および、気象観測方法に関する。
気象レーダとして、Xバンドレーダ等のレーダ装置が知られている(例えば、特許文献1参照)。気象レーダ装置は、当該気象レーダ装置の周囲に送信波(電波)を送信し、水分等に反射した反射波等を受信波として受信する。そして、気象レーダ装置は、受信波に信号処理を施すことで、気象レーダアンテナからの距離とエコー信号の強さとの関係を示すエコーデータを、気象データとして生成する。
また、マイクロ波放射計は、大気中の観測領域からの自然放射を受信波(マイクロ波)として受信することで、観測領域における水蒸気量等を計測する(例えば、特許文献2参照)。
特開2011-59016号公報 特開2010-107458号公報
上述した気象観測装置のうち、マイクロ波放射計は、雨の影響を受け易く、雨天時に大気中の水蒸気量を正確に推定することが難しい。
本発明は、上記実情に鑑みることにより、マイクロ波放射計が大気中の水蒸気量を正確に測定することが困難な状況にあっても、マイクロ波放射計を用いた大気中の水蒸気量をより正確に測定できる気象観測装置、気象観測システム、および、気象観測方法を提供することを目的とする。
(1)上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる気象観測装置は、気象レーダ装置で検出されたエコーデータを取得するエコーデータ取得部と、マイクロ波放射計で検出された水蒸気量を特定する水蒸気スペクトルデータを取得する水蒸気スペクトルデータ取得部と、前記水蒸気スペクトルデータを取得する領域を特定する領域特定部と、前記領域に存在するエコーデータを抽出するエコーデータ抽出部と、前記エコーデータ抽出部で抽出した前記エコーデータのエコー強度に基づいて、前記水蒸気スペクトルデータを補正するスペクトル補正部と、を備える。
(2)前記スペクトル補正部は、前記エコーデータで特定される降水強度を用いて前記水蒸気スペクトルデータを補正する場合がある。
(3)前記スペクトル補正部は、前記領域における降水強度の略総和に応じて、前記水蒸気スペクトルデータを補正する場合がある。
(4)前記スペクトル補正部は、当該領域における降水強度の略総和に応じた値を、前記水蒸気スペクトルデータのうち、少なくともピーク値から減算する場合がある。
(5)前記領域は、前記マイクロ波放射計を基準とした所定角度の範囲の領域である場合がある。
(6)前記エコーデータに基づいて前記気象レーダ装置の周囲の降水強度を示すエコー画像と、前記エコー画像のうち前記領域を示す箇所に、前記スペクトル補正部が補正した前記水蒸気スペクトルデータに基づく水蒸気発生エリア画像と、を生成する場合がある。
(7)上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる気象観測システムは、電磁波を送受信することで自装置の周囲の少なくとも降水強度を含む気象状況を観測する気象レーダ装置と、大気中に含まれる水蒸気から放射される水蒸気のスペクトルデータを受信することで水蒸気量を検出するマイクロ波放射計と、前記気象観測装置と、を備えている。
(8)上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる気象観測方法は、気象レーダ装置で検出されたエコーデータを取得し、マイクロ波放射計で検出された水蒸気量を特定する水蒸気スペクトルデータを取得し、前記水蒸気スペクトルデータを取得する領域を特定し、前記領域に存在するエコーデータを抽出し、抽出した前記エコーデータのエコー強度に基づいて、前記水蒸気スペクトルデータを補正する。
本発明によると、マイクロ波放射計が大気中の水蒸気量を正確に測定することが困難な状況にあっても、マイクロ波放射計を用いた大気中の水蒸気量をより正確に測定できる。
本発明の一実施形態に係る気象観測システムの構成を示すブロック図である。 気象観測システムの気象レーダ装置の構成を示すブロック図である。 気象観測システムのマイクロ波放射計の構成を示すブロック図である。 図4(A)は、気象観測システムの観測領域を示す模式的な平面図である。図4(B)は、気象レーダ装置による観測領域の観測結果を示す模式的なエコー画像である。 図5(A)~図5(C)は、それぞれ、マイクロ波放射計による観測領域の観測結果を示す模式的なスペクトル図である。 関連付け部におけるスペクトルデータ補正処理の一例を示すフローチャートである。 水蒸気スペクトルの補正イメージを示す模式図である。 エコーデータ補正部におけるエコーデータ補正処理の一例を示すフローチャートである。 補正後エコー画像を示す模式的なエコー図である。
以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照しつつ説明する。
図1は、本発明の一実施形態に係る気象観測システム1の構成を示すブロック図である。気象観測システム1は、気象レーダ装置10で得られたデータとしてのエコーデータEDと、マイクロ波放射計20で得られたデータとしてのスペクトルデータSDと、を用いることで、マイクロ波放射計20における観測結果を補正する。この補正により、気象観測システム1は、雨の影響を抑制された状態でより正確な水蒸気量を測定する。また、気象観測システム1は、スペクトルデータSDを用いることで、エコーデータEDを補正する。このような構成により、気象観測システム1は、気象レーダ装置10で捉えることのできない、大気中の水蒸気量を観測することが可能である。
図2は、気象観測システム1の気象レーダ装置10の構成を示すブロック図である。図3は、気象観測システム1のマイクロ波放射計20の構成を示すブロック図である。図4(A)は、気象観測システム1の観測領域ARを示す模式的な平面図である。図4(B)は、気象レーダ装置10による観測領域ARの観測結果を示す模式的なエコー画像である。図5(A)~図5(C)は、それぞれ、マイクロ波放射計20による観測領域ARの観測結果を示す模式的なスペクトル図である。
図4(A)を参照して、気象観測システム1の観測領域ARは、地上に設置された観測点P1を中心として、所定の半径の領域である。この観測領域ARの半径は、気象レーダ装置10の周波数帯及び送信電力に応じて異なる。気象レーダ装置10の周波数帯として、S帯(2.8GHz帯)、C帯(5GHz帯)、X帯(9.7GHz帯)を例示できる。気象レーダ装置10、および、マイクロ波放射計20は、観測点P1から所定の仰角範囲を観測領域ARとして観測する。
図4(A)において、一例として、観測領域ARにおいて、降水中の領域である降水領域AR1を一箇所示している。また、観測領域ARにおいて、降水は生じていないけれども大気中の水分量が他の非降水領域の水分量よりも多い多湿領域を多湿領域AR2,AR3として二箇所示している。多湿領域AR2,AR3は、積乱雲が発生するおそれのある領域であり、いわゆるゲリラ豪雨が発生するおそれのある領域である。本実施形態では、多湿領域AR2,AR3における水蒸気量および雲水量が同じである前提で説明する。
図4(A)に示す例において、多湿領域AR2は、観測点P1から所定の直線方向(径方向)に沿って降水領域AR1から真っ直ぐに進んだ位置に存在している。このため、観測点P1から多湿領域AR2を見たとき、降水領域AR1を通して多湿領域AR2が視認される。また、多湿領域AR3は、観測点P1から上記直線方向とは反対の方向に沿って真っ直ぐに進んだ位置に存在している。このため、観測点P1から多湿領域AR3を見たとき、降水領域AR1は通さずに多湿領域AR3が視認される。
図1~図4(A)を参照して、次に、気象観測システム1の構成を説明する。
気象観測システム1は、気象レーダ装置10と、マイクロ波放射計20と、関連付け部30(気象観測装置)と、表示部40と、を有している。
気象レーダ装置10は、電磁波を送受信することで自装置の周囲の少なくとも降水強度を含む気象状況を観測する。気象レーダ装置10は、アンテナ11と、サーキュレータ12と、送信部13と、受信部14と、A/D変換部15と、信号処理部16と、を有している。
アンテナ11は、電磁波であるレーダ送信波の送信と、電磁波であるレーダ受信波(反射波)の受信と、を行うように構成されている。具体的には、アンテナ11は、送信部13からサーキュレータ12を介して出力されたレーダ送信波を出力する。また、アンテナ11は、レーダ受信波を受信し、このレーダ受信波を、サーキュレータ12を介して受信部14へ出力する。
アンテナ11は、観測点P1上の鉛直軸L1回りを回転しつつ、観測点P1の周囲360度に対してレーダ送信波を送信するとともに、レーダ受信波を受信する。なお、以下の説明では、レーダ送信波を送信してから次のレーダ送信波を送信するまでの動作を、「スイープ」という。また、電磁波の送受信を行いながらアンテナ11を360°回転させる動作を、「スキャン」という。
気象レーダ装置10がレーダ送信波を送信した後に受信されるレーダ受信波は、雨等で反射されたエコー信号を含んでいる。送信部13で生成されるレーダ送信波は、所定のレーダ送信波形を所定のRF(Radio Frequency)周波数帯にアップコンバートおよび増幅
された送信信号である。
受信部14は、アンテナ11からのレーダ受信波を増幅する。受信部14は、増幅したレーダ受信波を、A/D変換部15に出力する。
A/D変換部15は、アナログ信号であるレーダ受信波をデジタル信号であるレーダ受信信号に変換する。A/D変換部15は、レーダ受信信号を信号処理部16に出力する。
信号処理部16は、レーダ受信信号に所定の信号処理を施すことで、1スイープ毎に、観測点P1からの距離とエコー強度との関係を示すデータとしてのエコーデータEDを生成する。そして、信号処理部16は、1スキャン分のエコーデータEDを生成する。図4(B)を参照して、1スキャン分のエコーデータEDで特定されるエコー画像Eにおいて、降水領域AR1に対応する領域に、降水エコーE1が存在している。降水エコーE1の信号強度は、気象レーダ装置10の周囲の降水強度(降水量)に相当する。エコーデータEDは、降水量、降水位置、雲水量等の複数の気象パラメータを含んでいる。信号処理部16で生成されたエコーデータEDは、関連付け部30へ出力される。
再び図1~図4(A)を参照して、なお、本実施形態では、気象レーダ装置10で検出される降水が雨である形態を説明するけれどもこの通りでなくてもよい。気象レーダ装置10は、降雨以外の雨・雪・雹(ひょう)・霰(あられ)・霜等の降水もエコーとして検出可能である。但し、エコー画像Eでは、降水していない領域である多湿領域AR2,AR3に対応する箇所にエコーが存在していない。すなわち、気象レーダ装置10では、水蒸気の有無・多少に拠らず、多湿領域AR2,AR3は検出されない。
次に、マイクロ波放射計20の構成を説明する。
マイクロ波放射計20は、大気中に含まれる水蒸気から放射される水蒸気のスペクトルデータを受信することで水蒸気量を検出する。マイクロ波放射計20は、アンテナ21と、受信部22と、信号処理部23と、を有している。
アンテナ21は、観測領域ARにおける大気の放射波(マイクロ波)を受信するように構成されている。アンテナ21は、放射波を受信し、この放射波を受信部22の後述するLNA24へ出力する。
アンテナ21は、観測点P1における鉛直軸L1回りを回転しつつ、観測点P1の周囲360度に対して放射波を受信する。なお、以下の説明では、鉛直軸L1回りの一の角度位置における放射波を受信する動作を「スイープ」という。また、放射波の受信を行いながらアンテナ21を360°回転させる動作を、「スキャン」という。本実施形態では、気象レーダ装置10のアンテナ11によるアンテナ受信波の受信と、マイクロ波放射計20のアンテナ21による放射波の受信とは、同時に行われる。すなわち、気象レーダ装置10による降水観測と、マイクロ波放射計20による水蒸気観測とが同時に行われる。鉛直軸L1回りのアンテナ11,21の角度(受信角度)は、一致していることが好ましいけれども、一致していなくてもよい。
受信部22は、LNA(Low Noise Amp)24と、スペクトル分析部25と、を有して
いる。
LNA24は、放射波を増幅し、増幅した放射波をスペクトル分析部25へ出力する。
スペクトル分析部25は、周波数fと信号強度aとの関係を示すスペクトルデータSDを生成する。スペクトルデータSDは、マイクロ波放射計20で検出された水蒸気量を特定する水蒸気スペクトルデータを含む。図5(A)~図5(C)は、鉛直軸L1回りの角度位置のうち、一の角度位置における水蒸気スペクトルsv、雲水スペクトルsl、および、酸素スペクトルsoの一例を示している。各スペクトルsv,sl,soは、横軸を周波数f、縦軸を信号強度aで示されるスペクトルである。スペクトルデータSDは、スペクトルsv,sl,soを特定するデータを含んでいる。なお、実際には、スペクトルデータSDは、各スペクトルsv,sl,soが合成されてなる合成スペクトルを示すデータであるが、説明の便宜上、図では3つのスペクトルsv,sl,soをそれぞれ独立して示している。
図4(A)および図5(A)~図5(C)を参照して、水蒸気スペクトルsvは、マイクロ波放射計20で観測された方向領域における水蒸気量の略総和に対応したスペクトルの強度を示しており、22GHz付近において信号強度が最大となるような右肩上がりの曲線となっている。水蒸気スペクトルsvは、雲水スペクトルslに沿って右肩上がりとなる曲線である。
雲水スペクトルslは、マイクロ波放射計20で観測された箇所における雲水量Lwc(Liquid Water Contents)を示しており、右肩上がりの曲線となっている。雲水量は、
単位体積の空気中に含まれる微水滴の量であり、降水領域では相対的に多くなり、晴天領域等の非降水領域では相対的に少なくなる。
酸素スペクトルsoは、マイクロ波放射計20で観測された方向領域における酸素量の総和に対応したスペクトルの強度を示しており、60GHz付近において信号強度が最大となるような山形形状の曲線となっている。
図5(A)では、観測領域ARのうち降水領域AR1および多湿領域AR2,AR3の何れも含まない領域における各スペクトルsv,sl,so(スペクトルsv1,sl1,so1)の一例を示している。図5(B)では、観測領域ARのうち、多湿領域AR3を含む領域における各スペクトルsv,sl,so(スペクトルsv2,sl2,so2)の一例を示している。図5(C)では、観測領域ARのうち、降水領域AR1および多湿領域AR2を含む領域における各スペクトルsv,sl,so(スペクトルsv3,sl3,so3)の一例を示している。
水蒸気スペクトルsvのピーク周波数22GHzにおける雲水スペクトルsl上での信号強度が、マイクロ波放射計20で観測した箇所における雲水量Lwcに相当する。そして、雲水量Lwcと水蒸気スペクトルsvのピーク値PEAKとの差分が、水蒸気量Vcに相当する。水蒸気量Vcとは、空気中に気体として包含されている水蒸気の量をいう。
例えば、夏において所定の領域で急速に雨雲が発達して降雨が生じるとき、当該所定の領域を観測するマイクロ波放射計20によって得られる雲水量Lwcおよび水蒸気量Vcは、それぞれ、短時間で増加する。よって、雲水量Lwcおよび水蒸気量Vcの変化を検出することで、ゲリラ豪雨の発生を予測することができる。
また、酸素スペクトルsoにおいて、各周波数帯での放射の強さに基づいて、逆問題を解くことで、観測点P1からの距離方向における温度分布(気温分布、酸素の温度分布に対応)を算出することが可能である。
図1、図3、図4(A)および図5(A)~図5(C)を参照して、スペクトル分析部25は、スペクトルデータSDを、信号処理部23へ出力する。
信号処理部23は、スペクトルデータSDに所定の信号処理を施すことで、1スイープ毎の観測箇所におけるスペクトルsv,sl,soに基づいて、水蒸気量Vc、雲水量Lwc、および、温度分布を特定するデータとしての、放射計データERを生成する。スペクトルデータSDおよび放射計データERは、関連付け部30へ出力される。
関連付け部30は、気象レーダ装置10およびマイクロ波放射計20と、無線または有線でデータ通信可能に接続されている。関連付け部30は、観測点P1に設置されていてもよいし、観測点P1とは別の気象台等に設置されていてもよい。関連付け部30は、気象レーダ装置10で得られたエコーデータEDと、マイクロ波放射計20で得られたスペクトルデータSDとを互いに関連付ける。
関連付け部30は、エコーデータ取得部31と、スペクトルデータ取得部32と、領域特定部33と、エコーデータ抽出部34と、スペクトル補正部35と、エコー補正部36とを含む。スペクトルデータ取得部32は、水蒸気スペクトルデータ取得部を含む。
関連付け部30は、ハードウェア・プロセッサ29(例えば、CPU、FPGA等)および不揮発性メモリ等のデバイスで構成されている。例えば、CPUが不揮発性メモリからプログラムを読み出して実行することにより、関連付け部30を、エコーデータ取得部31、スペクトルデータ取得部32、領域特定部33、エコーデータ抽出部34、スペクトル補正部35およびエコー補正部36として機能させることができる。
降水領域AR1および多湿領域AR2,AR3の何れも含まない領域を観測して得られた雲水スペクトルsl1と、多湿領域AR3を観測して得られた雲水スペクトルs2とは、同じグラフで示される。一方、降水領域AR1および多湿領域AR2,AR3の何れも含まない領域を観測して得られた水蒸気スペクトルsv1のピーク値PEAKと比べて、多湿領域AR3を観測して得られた水蒸気スペクトルsv2のピーク値は、大きい。
降水領域AR1および多湿領域AR2を観測して得られた水蒸気スペクトルsv3および雲水スペクトルsl3は、多湿領域AR3を観測して得られた水蒸気スペクトルsv2および雲水スペクトルsl2と比べて、高い水蒸気量Vc3および雲水量Lwc3を示している。一方で、実際には、前述したように、多湿領域AR2における水蒸気量および雲水量と、多湿領域AR3における対応する水蒸気量および雲水量は、同じである。
すなわち、水蒸気スペクトルsv3および雲水スペクトルsl3で示される水蒸気量Vc3と雲水量Lwc3は、実際の水蒸気量および雲水量に対して誤差を生じている。このずれは、マイクロ波放射計20のアンテナ21に入射される放射波に、降水領域AR1における降水が原因の成分が混じっているからである。
上述の説明から明らかなように、マイクロ波放射計20の測定結果は、降水の影響を受け易く、雨天時に大気中の水蒸気量を正確に算出し難い。また、気象レーダ装置10は、降水のエコーは検出可能であるけれども、大気中の水蒸気を観測することが難しい。
そこで、関連付け部30は、上述した、水蒸気量と雲水量の誤差を補正するために、エコーデータEDを用いてスペクトルデータSDを補正する。より具体的には、関連付け部30は、エコーデータEDで特定される降水強度EDPを用いてスペクトルデータSDで特定される水蒸気量Vcを補正する。関連付け部30におけるスペクトルデータSDを補正する処理の一例は、後述する。
関連付け部30におけるエコー補正部36は、エコーデータEDで特定されるエコー画像Eにおいて、多湿領域AR2,AR3に相当する箇所に多湿領域であることを示すデータを追加する補正を行う。より具体的には、エコー補正部36は、水蒸気スペクトルsvを特定する水蒸気スペクトルデータとエコーデータEDとを組み合わせることで、水蒸気量Vcを特定するデータをエコーデータEDに追加する。エコー補正部36におけるエコーデータ補足処理の一例は、後述する。
次に、関連付け部30の各ユニットによる処理の流れの一例を説明する。
図6は、関連付け部30におけるスペクトルデータ補正処理の一例を示すフローチャートである。なお、以下では、フローチャートを参照しながら説明するときは、フローチャート以外の図も適宜参照しながら説明する。
関連付け部30は、まず、1スイープ分のエコーデータEDとスペクトルデータSDとを読込む。より詳細には、エコーデータ取得部31は、気象レーダ装置10で検出されたエコーデータEDを取得する。スペクトルデータ取得部32は、マイクロ波放射計20で検出された水蒸気量を特定する水蒸気スペクトルsvを含むスペクトルデータSDを取得する(ステップS11)。次に、領域特定部33は、エコーデータEDに基づいて、水蒸気スペクトルsvを含むスペクトルデータSDを取得する領域を特定する。当該領域は、マイクロ波放射計20を基準とした所定角度、すなわち1または複数スイープ分の所定角度の範囲の領域である。具体的には、領域特定部33は、エコーデータEDで特定される領域中に降水領域(例えば降水領域AR1)が存在しているか否かを判定する(ステップS12)。
降水領域が含まれていると判定された場合(ステップS12でYES)、エコーデータ抽出部34は、降水領域AR1に存在するエコーデータEDを抽出する(ステップS13)。そして、スペクトル補正部35は、エコーデータ抽出部34で抽出したエコーデータEDのエコー強度に基づいて、スペクトルデータSDを補正する(ステップS14)。より詳細には、スペクトル補正部35は、領域特定部33により特定された上記領域における降水強度の略総和に応じて、水蒸気スペクトルsvを含むスペクトルデータSDを補正する。たとえば、スペクトル補正部35は、当該領域における降水強度の略総和に応じた値を、水蒸気スペクトルsvを含むスペクトルデータSDのうち、少なくともピーク値から減算する。具体的には、図7に示すように、エコーデータEDで特定される、降水領域AR1の降水強度EDPから導かれる雲水量Lwc10に相当する値分、水蒸気スペクトルsvのピーク値PEAKおよび当該ピーク値PEAKにおける周波数での雲水スペクトルslの信号強度がそれぞれ低下するように、水蒸気スペクトルsvおよび雲水スペクトルslを補正する。これにより、補正後スペクトルsv',sl'を特定する補正後スペクトルデータSD'が生成される。図7は、水蒸気スペクトルsvの補正イメージを示す模
式図である。
次に、スペクトル補正部35は、スペクトルデータSDまたは補正後スペクトルデータSD'で特定される水蒸気量Vcおよび雲水量Lwcとなるように、放射計データERで
特定される水蒸気量Vcおよび雲水量Lwcを更新することで、補正後放射計データER'を生成する(ステップS15)。
一方、ステップS12で降水領域が含まれていないと判定された場合(ステップS12でNO)、スペクトル補正部35は、スペクトルデータSDの補正は行わない。
スペクトル補正部35は、上述の処理が行われた後のスペクトルデータSDまたは補正後スペクトルデータSD'を、エコー補正部36へ出力するとともに、放射計データER
または補正後放射計データER'を表示部40へ出力する(ステップS16)。
領域特定部33は、上述のステップS11~S15の処理を、1スイープ分のデータ毎に繰返し行ってもよいし、1スキャン分のデータ毎に繰返し行ってもよい。本実施形態では、1スイープのデータについて、スペクトル補正部35における処理の後、エコー補正部36におけるエコーデータ処理が行われる。
図8は、エコー補正部36におけるエコーデータ補正処理の一例を示すフローチャートである。
エコー補正部36は、まず、1スイープ分のエコーデータEDと、スペクトルデータSDまたは補正後スペクトルデータSD'と、を読込む(ステップS21)。
次に、エコー補正部36は、スペクトルデータSDまたは補正後スペクトルデータSD'で特定される、観測点P1からの、距離方向(放射波受信方向)に沿った水蒸気量の分
布を算出する(ステップS22)。水蒸気量の分布は、スペクトルデータSDまたは補正後スペクトルデータSD'で特定される水蒸気スペクトルsv,sv'に関して、例えば、逆問題を解くことで算出できる。
次に、エコー補正部36は、エコーデータEDを補正することで、補正後エコーデータED'を生成する(ステップS23)。より詳細には、エコー補正部36は、エコーデー
タEDに基づいて気象レーダ装置10の周囲の降水強度を示すエコー画像と、エコー画像のうち、領域特定部33により特定された上記領域を示す箇所に、スペクトル補正部35が補正した水蒸気スペクトルsvに基づく水蒸気発生エリア画像と、を生成する。具体的には、エコー補正部36は、図9に示すように、補正後エコーデータED'で特定される
エコー画像E'において、水蒸気量に応じた信号強度のエコー像E2,E3が表示される
ように、エコーデータEDを補正する。これにより、補正後エコー画像E'において、エ
コー画像Eには表示されていなかったエコー像としての、多湿領域AR2,AR3を示すエコー像E2,E3が表示される。図9は、補正後エコー画像E'を示す模式的なエコー
図である。
エコー補正部36は、補正後エコーデータED'を表示部40へ出力する(ステップS
24)。
エコー補正部36は、上述のステップS21~S24の処理を、1スイープ分のデータ毎に繰返し行ってもよいし、1スキャン分のデータ毎に繰返し行ってもよい。
表示部40は、液晶ディスプレイ等の画像表示装置である。表示部40は、与えられた補正後エコーデータED'および放射計データERに基づいて画像表示を行う。この画像
として、表示部40の画面の一部に、補正後エコーデータED'で示される補正後エコー
画像E'を示すとともに、表示部40の一部に、放射計データERで特定される水蒸気量
等を数値で示す画像を例示できる。
以上説明したように、本実施形態によると、エコーデータ取得部31は、気象レーダ装置10で検出されたエコーデータEDを取得する。水蒸気スペクトルデータ取得部は、マイクロ波放射計20で検出された水蒸気量を特定する水蒸気スペクトルsvを含むスペクトルデータSDを取得する。領域特定部33は、水蒸気スペクトルsvを含むスペクトルデータSDを取得する領域を特定する。エコーデータ抽出部34は、当該領域に存在するエコーデータEDを抽出する。スペクトル補正部35は、エコーデータ抽出部34で抽出したエコーデータEDのエコー強度に基づいて、水蒸気スペクトルsvを含むスペクトルデータSDを補正する。この構成によると、水蒸気スペクトルデータで特定される水蒸気量Vcが降水に起因して実際の水蒸気量よりも多くなるような誤差が生じても、この誤差を気象レーダ装置10のエコーデータEDで補正できる。よって、マイクロ波放射計20が大気中の水蒸気量を正確に測定することが困難な状況にあっても、マイクロ波放射計20を用いた大気中の水蒸気量をより正確に測定できる。
また、本実施形態によると、スペクトル補正部35は、エコーデータEDで特定される降水強度EDPを用いて、水蒸気スペクトルsvを補正する。この構成によると、降雨によって雲水量が増すことに起因して生じる、水蒸気スペクトルsv等で特定される水蒸気量及び雲水量の増加を、スペクトル補正部35によってより正確に補正できる。
また、本実施形態によると、エコー補正部36は、エコーデータEDに基づいて気象レーダ装置10の周囲の降水強度を示すエコー画像と、エコー画像のうち当該領域を示す箇所に、スペクトル補正部35が補正した水蒸気スペクトルsvに基づく水蒸気発生エリア画像と、を生成する。この構成によると、気象レーダ装置10で検出することが困難な水蒸気量(エコー像E2,E3)について、エコー画像E'で示すことができる。これによ
り、エコー画像E'を見たユーザー等が、観測領域ARの天候をより正確に把握すること
ができる。
以上、本発明の実施形態について説明したけれども、本発明は上述の実施の形態に限られない。本発明は、特許請求の範囲に記載した限りにおいて様々な変更が可能である。
本発明は、気象観測装置、気象観測システム、および、気象観測方法として、広く適用することができる。
1 気象観測システム
10 気象レーダ装置
13 送信部
14 受信部
20 マイクロ波放射計
22 受信部
30 関連付け部(気象観測装置)
31 エコーデータ取得部
32 スペクトルデータ取得部
33 領域特定部
34 エコーデータ抽出部
35 スペクトル補正部
36 エコー補正部
a 信号強度
ED エコーデータ
EDP 降水強度
f 周波数
Lwc 雲水量
SD スペクトルデータ
Vc 水蒸気量

Claims (5)

  1. 気象レーダ装置で検出されたエコーデータを取得するエコーデータ取得部と、
    マイクロ波放射計で検出された水蒸気量を特定する水蒸気スペクトルデータを取得する
    水蒸気スペクトルデータ取得部と、
    前記水蒸気スペクトルデータを取得する領域を特定する領域特定部と、
    前記領域に存在するエコーデータを抽出するエコーデータ抽出部と、
    前記エコーデータ抽出部で抽出した前記エコーデータのエコー強度に基づいて、前記水蒸気スペクトルデータを補正するスペクトル補正部と、
    を備え
    前記スペクトル補正部は、前記エコーデータで特定される降水強度を用いて前記水蒸気スペクトルデータを補正し、前記水蒸気スペクトルデータの補正において、前記領域における降水強度の略総和に応じた値を、前記水蒸気スペクトルデータのうち、少なくともピーク値から減算することを特徴とする気象観測装置。
  2. 請求項1に記載の気象観測装置であって、
    前記領域は、前記マイクロ波放射計を基準とした所定角度の範囲の領域であることを特徴とする気象観測装置。
  3. 請求項1または請求項2に記載の気象観測装置であって、
    前記エコーデータに基づいて前記気象レーダ装置の周囲の降水強度を示すエコー画像と、前記エコー画像のうち前記領域を示す箇所に、前記スペクトル補正部が補正した前記水蒸気スペクトルデータに基づく水蒸気発生エリア画像と、を生成することを特徴とする気象観測装置。
  4. 電磁波を送受信することで自装置の周囲の少なくとも降水強度を含む気象状況を観測する気象レーダ装置と、
    大気中に含まれる水蒸気から放射される水蒸気のスペクトルデータを受信することで水蒸気量を検出するマイクロ波放射計と、
    請求項1乃至請求項の何れか1項に記載の気象観測装置と、
    を備えていることを特徴とする、気象観測システム。
  5. 気象レーダ装置で検出されたエコーデータを取得し、
    マイクロ波放射計で検出された水蒸気量を特定する水蒸気スペクトルデータを取得し、
    前記水蒸気スペクトルデータを取得する領域を特定し、
    前記領域に存在するエコーデータを抽出し、
    抽出した前記エコーデータのエコー強度に基づいて、前記水蒸気スペクトルデータを補正し、
    前記水蒸気スペクトルデータの補正において、前記エコーデータで特定される降水強度を用いて前記水蒸気スペクトルデータを補正し、前記領域における降水強度の略総和に応じた値を、前記水蒸気スペクトルデータのうち、少なくともピーク値から減算する
    ことを特徴とする気象観測方法。
JP2023522251A 2021-05-18 2022-03-04 気象観測装置、気象観測システム、および、気象観測方法 Active JP7828340B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021084140 2021-05-18
JP2021084140 2021-05-18
PCT/JP2022/009544 WO2022244388A1 (ja) 2021-05-18 2022-03-04 気象観測装置、気象観測システム、および、気象観測方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2022244388A1 JPWO2022244388A1 (ja) 2022-11-24
JP7828340B2 true JP7828340B2 (ja) 2026-03-11

Family

ID=84140540

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2023522251A Active JP7828340B2 (ja) 2021-05-18 2022-03-04 気象観測装置、気象観測システム、および、気象観測方法

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP7828340B2 (ja)
WO (1) WO2022244388A1 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2025109276A (ja) * 2024-01-12 2025-07-25 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016181694A1 (ja) 2015-05-14 2016-11-17 古野電気株式会社 遮蔽域検出装置、レーダ装置、気象レーダ装置、及び遮蔽域検出方法
WO2020075430A1 (ja) 2018-10-09 2020-04-16 古野電気株式会社 映像生成装置及び映像生成方法
WO2020166232A1 (ja) 2019-02-12 2020-08-20 古野電気株式会社 水蒸気観測計及び水蒸気観測方法
CN111965666A (zh) 2020-07-16 2020-11-20 中国矿业大学 一种气溶胶三维空间分布制图方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6739126B1 (ja) * 2020-01-20 2020-08-12 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 計測データ処理装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016181694A1 (ja) 2015-05-14 2016-11-17 古野電気株式会社 遮蔽域検出装置、レーダ装置、気象レーダ装置、及び遮蔽域検出方法
WO2020075430A1 (ja) 2018-10-09 2020-04-16 古野電気株式会社 映像生成装置及び映像生成方法
WO2020166232A1 (ja) 2019-02-12 2020-08-20 古野電気株式会社 水蒸気観測計及び水蒸気観測方法
CN111965666A (zh) 2020-07-16 2020-11-20 中国矿业大学 一种气溶胶三维空间分布制图方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
谷口悠司、山梨正人,"マイクロ波放射計データ処理方法の開発",MSS技報,日本,三菱スペース・ソフトウエア株式会社,2018年03月30日,Vol.28:技術論文5,pp.1-10

Also Published As

Publication number Publication date
WO2022244388A1 (ja) 2022-11-24
JPWO2022244388A1 (ja) 2022-11-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Görsdorf et al. A 35-GHz polarimetric Doppler radar for long-term observations of cloud parameters—Description of system and data processing
US8207889B2 (en) Dual polarization radar apparatus and interference judgment method
JP6099318B2 (ja) 水蒸気観測装置および気象レーダ
Barrett et al. Rapid ice aggregation process revealed through triple-wavelength Doppler spectrum radar analysis
US8416119B2 (en) Weather radar apparatus and signal processing method thereof
JP2004085472A (ja) レーダ信号処理装置及びレーダ信号処理方法
US20120127013A1 (en) Method and program for detecting object of interest, and radar device
CN107340519B (zh) 一种气象雷达降雨探测分析系统及方法
JP7828340B2 (ja) 気象観測装置、気象観測システム、および、気象観測方法
KR20170121393A (ko) 구름레이더를 이용한 수함량 산출 시스템 및 수함량 산출 방법
Koistinen et al. BALTEX weather radar-based precipitation products and their accuracies
CN109884605B (zh) 云雨对雷达信号的吸收衰减和米氏散射衰减的提取方法
JP2014102235A (ja) レーダ信号処理装置
JP3702347B2 (ja) ウィンドプロファイラにおける信号処理方法及びそのプログラムと装置
JP6445145B2 (ja) 降水強度算出装置、気象レーダ装置、降水強度算出方法、及び降水強度算出プログラム
Yu et al. Application of X-band polarimetric phased-array radars in quantitative precipitation estimation
CN118519147A (zh) 一种多波位sar卫星定标常数结果一致性的数据处理方法
JPH09138279A (ja) レーダ雨量測定装置
Kida et al. Development of a rain/no-rain classification method over land for the microwave sounder algorithm
KR101810405B1 (ko) 다중 주파수를 이용한 안개 및 미세입자 검출 시스템
Williams et al. Calibrating radar wind profiler reflectivity factor using surface disdrometer observations
US8855932B1 (en) Method and apparatus for measuring surface air pressure
Westwater et al. Remote sensing of total precipitable water vapor by microwave radiometers and GPS during the 1997 water vapor intensive operating period
KR102856957B1 (ko) 기상 레이더 기반 지상 고정형 클러터 분류 및 보정을 위한 정보 처리 장치 및 방법
JPH09138272A (ja) レーダ雨量測定装置

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20250226

RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422

Effective date: 20250304

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20251125

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20260121

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20260203

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20260227

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7828340

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150