Improvement of cloud radar assimilation methods for predicting local heavy rainfall

局地强降雨预报云雷达同化方法的改进

• 批准号: 22K04345
• 负责人: 加藤 亮平
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04345/
• 关键词: 局地的大雨; 数値予測; データ同化; 雲レーダー; 選択的同化

「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。

「ゲリラHeavy Rain」 is a localized heavy rain, the river is in a hurry and the water is increasing, and the road is flooded and the road is flooded. The victim's murder at the time of the incident is an important research topic. The short-term prediction technology of local heavy rain within a certain period of time is a high-resolution digital image prediction technology. The numerical value forecast is the key to local heavy rain forecast, and the initial value of the forecast is close and appropriate.成することであり、これはデータ assimilation technology によって行われる. In this study, the assimilation technique of the local heavy rain caused by the accumulation of clouds and the clouds in the stage was measured.をAdvanced することで, cloud レーダー assimilation による local heavy rain forecast の実 use に to けたのsolved problem points している.実用化に directional けた大きなproblem として、中文云をassimilation することでThe prediction accuracy of the false rain is low and the forecast accuracy is low.そこで、This year's は発达中の云のみを选択's にassimilation する "Select択's assimilation technique" の开発に向けて、 これまで Precipitation データに対して is applicable to されてきたcumulative cloud automatic tracking プログラムをcloud レーダーデータに is applicable to とするHigh-level を行った.このAdvanced によって, 1 minute の云レーダーエコーをautomatic にTracingし, Cloud Domain の面Product, maximum reflection intensity, volume, automatic extraction, and automatic extraction are possible.これらの云のパラメータのTime changing して, 発达する云と weakening する云をautomatic recognition するプログラムを成した.さらに, 3-dimensional の云レーダーデータ (reflection intensity) において, weakened する云をtake り出いて assimilation It is possible to use the しないようにすることで, and the 発达中の云のみを选択's assimilation することがpossible.

项目成果

Development of cloud radar assimilation method for local heavy rain prediction

局地暴雨预报云雷达同化方法研制

• 发表时间: 2023
• 作者: Kato;R.;S. Shimizu;T. Ohigashi;T. Maesaka;K. Shimose;K. Iwanami
• 通讯作者: K. Iwanami

局地的大雨予測に対する雲レーダー同化手法の開発

局地暴雨预报云雷达同化方法研制

• 发表时间: 2022
• 作者: Kato;R.;S. Shimizu;T. Ohigashi;T. Maesaka;K. Shimose;K. Iwanami;加藤亮平・清水慎吾・大東忠保・前坂剛・下瀬健一・岩波越
• 通讯作者: 加藤亮平・清水慎吾・大東忠保・前坂剛・下瀬健一・岩波越