偏波気象レーダーを用いた降水粒子タイプ情報のデータ同化手法の開発  [in Japanese] Data Assimilation of Hydrometeor Types Estimated from Polarimetric Weather Radar  [in Japanese]

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Abstract

偏波気象レーダーは降水粒子の種類や形状に関する情報を観測することができる。本研究では,偏波レーダーの観測情報から推定される降水粒子の種類に関する情報をデータ同化することで数値予報モデルの初期値を改善し,短時間降雨予測精度の向上をはかる。2006年11月に実施した沖縄における偏波レーダー・ビデオゾンデ同期集中観測のデータからファジー理論を用いて降水粒子分類し,あられ粒子の数密度の存在比に関するデータ同化の観測演算子を開発した。2008年6月,沖縄の降雨事例に対して,データ同化システムCReSS-LETKFを用いてあられ粒子種類に関する情報をデータ同化し,降雨予測精度への影響を評価した。データ同化の効果によって大気の0度層より上空に存在する雲微物理量の存在比が修正され,降雨予測精度の一定の向上がみられた。一方で,存在比の同化だけではなく,量的な観測演算子の構築の必要があることが明らかになった。

An impact on rainfall prediction of the data assimilation of hydrometeor types estimated from the polarimetric radar is evaluated, because the radar has a possibility of measurements of the hydrometeor types. The observed information of hydrometeor types is estimated using the fuzzy logic algorism. As an implementation, the cloud-resolving nonhydrostatic atmospheric model, CReSS, which has detail microphysical processes, is employed as a forecast model. The local ensemble transform Kalman filter, LETKF, is used as a data assimilation method. A heavy rainfall event occurred in Okinawa is chosen as an application. As a result, the rainfall prediction accuracy in the assimilation case of both hydrometeor types and the Doppler velocity and the radar echo is improved by a comparison of the no assimilation case. The effects on rainfall prediction of the assimilation of hydrometeor types appear in longer prediction lead time compared with the effects of the assimilation of radar echo only.

Journal

  • 京都大学防災研究所年報

    京都大学防災研究所年報 (52), 539-546, 2008

    京都大学防災研究所

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    120002515041
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN00027784
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    departmental bulletin paper
  • Journal Type
    大学紀要
  • ISSN
    0386-412X
  • NDL Article ID
    024994141
  • NDL Call No.
    YH247-547
  • Data Source
    NDL  IR 
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