Improvement of cloud radar assimilation methods for predicting local heavy rainfall

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「ゲリラ豪雨」とも呼ばれる局地的大雨は、河川の急な増水や道路の浸水などを通じて時には人的被害をも引き起こすため、その予測手法の開発は重要な研究課題である。局地的大雨の一時間以内の短時間予測技術の一つとして、高解像度気象数値モデルを用いた数値予測が挙げられる。数値予測による局地的大雨予測の鍵は、観測に近い適切な初期値を作成することであり、これはデータ同化という技術によって行われる。本研究では、局地的大雨を引き起こす積乱雲の発生段階の雲を観測することができる雲レーダーの同化手法を高度化することで、雲レーダー同化による局地的大雨予測の実用化に向けた問題点の解決を目指している。実用化に向けた大きな問題点として、衰弱中の雲を同化することで偽の雨が予測されてしまい予測精度が低下することが挙げられる。そこで、本年度は発達中の雲のみを選択的に同化する「選択的同化手法」の開発に向けて、これまで降水データに対して適用されてきた積乱雲自動追跡プログラムを雲レーダーデータに適用可能とする高度化を行った。この高度化によって、1分毎の雲レーダーエコーを自動的に追跡し、雲領域の面積、最大反射強度、体積などのパラメータを自動で抽出することが可能となった。これらの雲のパラメータの時間変化を利用して、発達する雲と衰弱する雲を自動で識別するプログラムを作成した。さらに、3次元の雲レーダーデータ（反射強度）において、衰弱する雲を取り除いて同化に利用しないようにすることで、発達中の雲のみを選択的に同化することが可能となった。