Development of solar radiation data assimilation method to improve the accuracy of rainfall prediction

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本研究では「雲の有無やその厚さによって刻一刻と変化する地上日射量は同化データとして有用である」ことに着目し，従来は用いられてこなかった日射量の減衰量を気象予測モデルにデータ同化する手法を開発し，降雨予測の精度向上における新たなデータ同化手法の有効性，及び同化に使用する日射量データの空間的・時間的な密度（粒度）が降雨予測の精度に与える影響について評価することを目的としている．本研究では三点の問い（①日射量データ同化の理論構築，②雲水量鉛直分布の導出方法の確立，③データ同化に有効となる日射量の空間的な範囲と時空間的な密度（粒度）の検討）に取り組むこととしている．令和４年度は，主に③データ同化に有効となる日射量の空間的な範囲と時空間的な密度（粒度）の検討に着手しており，時空間的に密な日射量の観測網を独自に展開できるようにするために自立型のリアルタイム日射量モニタリングシステムの開発を行った．多くの観測機器のフィールドへの設置を容易にするには，低コスト，独立電源，リアルタイムでのデータ取得が必要となる．気象測器メーカーが提供している簡易日射センサー，マイコンボード，クラウドサービスを利用することで，モバイルバッテリーによるリアルタイムでのデータ取得が可能となった．省電力化のため，電力制御ボードを用いて，システム起動，時刻・電源電圧・日射強度の取得，SDカードへの書き込み，クラウドへのデータ送信し，その後システムをスリープさせた．日中はこれを1分毎に行い夜間はスリープさせ続けた．制御回路を用いる場合と用いない場合で約9倍の電力消費の差が確認された．簡易日射センサーと一般的な日射センサーを併設して計測値を比較したところ，快晴時のデータを用いて補正する方法が有効であることが分かった．1分毎の日射強度と全天写真を比較したところ日射強度の増減と雲の有無が対応していることが確認された．