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小型鉛直レーダ網を用いた豪雨・豪雪防災科学システムの構築

利用小型垂直雷达网构建科学的暴雨大雪灾害防御体系

基本信息

批准号：
20K05037
负责人：
椎名徹
金额：
$ 2.75万
依托单位：
National Institute of Technology, Toyama College
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K05037/
关键词：
鉛直レーダ豪雨・豪雪防災科学

项目摘要

本研究では、小型鉛直レーダ網を活用した豪雨・豪雪発生機構の解明を行い、降水強度分布の高精度測定・予測を行う防災科学システムの構築を目的とする。小型鉛直ドップラーレーダを一定距離間隔にて３台配置し、レーダで囲まれた三角地帯内において、最大高度6000ｍまでの３次元空間内の降水現象を10秒間隔の時系列で捉える。更に、地上付近を落下する降雨および降雪粒子の形状、含水率と落下速度を測定し、降水雲から地上までの降雨・降雪過程を高精度測定し、降水粒子生起確率モデルにより降水強度予測を行う防災科学システムの構築を目指す。地上測定による降雨・降雪粒子の形状や落下速度等をもとに、種々の降水粒子の電磁波散乱特性を解明する。更に、大気圏下層の降水現象について高分解能にて時空間測定を行い、粒径・落下速度の分布を解析する。次に、降水粒子生起確率モデルを機械学習にて作成し、降水強度予測を行う。今年度は、光学式ディスドロメータParsivelおよびLPMによる降水粒子の粒径・落下速度、粒子種の測定を行った。更に、ドップラーレーダと同期測定を行った。次に、レーダによる後方散乱量とディスドロメータによる粒径・落下速度分布から、降水粒子の電磁波散乱特性の解明を試み、降雨・降雪粒子の後方散乱断面積を推定する手法を構築した。降雨粒子の場合において、本研究手法で推定した後方散乱断面積と扁平降雨粒子の数値解を比較し、提案手法の評価を行い良好な結果が得られた。更に、粒径・落下速度分布の十分統計量を利用した降水種の分類を試みたところ、良好な結果が得られた。

The purpose of this study is to analyze the mechanism of heavy rain and heavy snow generation, and to measure and predict the distribution of precipitation intensity with high accuracy. The precipitation phenomenon in the three-dimensional space with the maximum height of 6000m is detected in a series of time intervals of 10 seconds. In addition, the shape, moisture content and falling speed of precipitation and snowfall particles falling from the ground are measured, the precipitation cloud and the precipitation and snowfall process on the ground are measured with high accuracy, the precipitation particle generation accuracy is measured, the precipitation intensity is predicted, and the construction of disaster prevention scientific system is directed. To determine the shape and falling velocity of rain and snow particles on the ground, and to analyze the electromagnetic wave scattering characteristics of rain particles Further, the precipitation phenomenon in the lower layer of the atmosphere can be analyzed by high decomposition energy, time and space measurement, particle size and falling velocity distribution. Second, the precipitation particle generation accuracy rate is determined by mechanical learning, and the precipitation intensity prediction is performed. This year, the optical formula of precipitation particle size, falling velocity and particle species were determined. A new method of measuring the temperature of a liquid crystal The method for estimating the scattering area behind precipitation and snowfall particles is constructed. In the case of rain particles, this research method estimates the scattered area behind and the numerical solution of flat rain particles. The proposed method is evaluated and the results are good. In addition, the statistics of particle size and falling velocity distribution were used to classify precipitation species, and good results were obtained.

项目成果

期刊论文数量（4）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

気象レーダデータを用いた降水種判別システムの改良

利用天气雷达数据改进降水类型判别系统

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Veeravinantanakul Apivut;Takahashi Ryohei;Agangi Andrea;Ohba Tsukasa;Watanabe Yasushi;Elburg Marlina A.;Ueckermann Henriette;Kanjanapayont Pitsanupong;Charusiri Punya;廣野幸里，椎名徹
通讯作者：
廣野幸里，椎名徹

一般ガウス分布の十分統計量を用いた降水種判別可能性

使用一般高斯分布的充分统计数据区分降水类型的可能性