報告書番号

U00051

タイトル（和文）

気象レーダーを用いた降雨予測手法 --ドップラー情報を用いた水平風速とその収発散量の推定--

タイトル（英文）

A rainfall prediction method using a meteorological radar: Estimation of horizontal wind and its divergence fields using Doppler radar data

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

1 台のドップラーレーダー情報を用いて水平風速とその収発散量を推定するために 2 つの手法を構築した．まず，観測されたドップラー速度のもつエイリアスを，周囲との空間連続性を考慮しながら自動的に補正する手法の構築を行った．この手法は観測を行ったいずれの事例に対しても良好に機能し，後に行う解析にとって重要な役割を果たしている．次に，水平風速場を推定する手法の 1 つである VVP (Volume Velocity Processing) 法を拡張した．この拡張 VVP 法の特徴は，数タイプ設定した解析領域のうち最適である形状を決定するところにある．これにより，非線形性の強い降雨現象に対する適用能力が従来の手法に比べて向上した．推定された水平風速は降雨域の全体的な動きを把握するのに有効であった．一方，下層水平風速の収発散量は降雨の発達・衰弱を予測するのに定性的に重要な因子であった．

概要 （英文）

The interest of this report is twofold for estimating horizontal wind and divergence pattern using single-Doppler radar data. First, a Doppler velocity dealiasing technique is developed for difficult aliasing problems. This dealiasing algorithm is described that automatically processes one radial at a time by comparing the radial with a previous or surrounding radial. This technique has worked reliably on numerous Doppler radar datasets for severe storm environments observed by an X-band Doppler radar. Second, an analysis technique for the retrieval of the mesoscale (20－100 km) wind field, such as the VVP ( Volume Velocity Processing ), is extended. This extended VVP analysis has adaptability for a nonlinear wind field better than the original method. This algorithm can compute both estimates and residual variances simultaneously for several analysis volumes, and select the optimal horizontal wind and its divergence which minimizes the residual variance. Horizontal wind field estimated has a larger scale of the observation resolution and this estimate aids in tracking the entire movement of rainfall distribution. Moreover, divergence of horizontal wind in a low level is qualitatively important factor to predict growth and decay of rainfall.

報告者

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