17:15 〜 18:45
[MIS13-P04] 逐次的Z(Kdp)-R関係の導出による降雨強度推定の高精度化及び新型雨量計の開発
キーワード:気象レーダ、降雨強度推定
近年社会問題となっている豪雨災害の原因となり数[min]かつ数百[m]で発達するシビア現象を観測するために, 高速度・高精度で観測可能な気象用二重偏波フェーズドアレイレーダ(MP-PAWR)が2018年に開発された. 一般に, 気象レーダによる降雨強度推定には観測パラメータ(Zh:レーダ反射因子, Kdp:比偏波間位相差)と関係式 (Zh - R関係式, Kdp - R関係式)を用いている.
しかし, 降雨強度推定精度は関係式で用いる係数に大きく依存し,係数は気象現象に依存するため,時に大きな降雨強度推定精度の劣化を招く. また, シビア現象に対し地上雨量計の時空間分解能が不足している. 気象庁の地域気象観測システム(AMeDAS)は, 約17[km]地点間隔, 時間分解能10[min]であり, 数[min]・数百[m]規模で発達するシビア現象の観測には不十分である.
本研究では,MP-PAWRとAMeDASのデータを用いて, 逐次的に最適な係数を更新する新たな降雨強度推定手法を提案し, 従来推定手法との比較検証・評価を行なった. また, 加速度センサと3Dプリンタを用いた簡易かつ高分解な地上雨量計開発の初期検討を行なった。その結果、新型雨量計は、高精度に雨量を計測する可能性を示した。
しかし, 降雨強度推定精度は関係式で用いる係数に大きく依存し,係数は気象現象に依存するため,時に大きな降雨強度推定精度の劣化を招く. また, シビア現象に対し地上雨量計の時空間分解能が不足している. 気象庁の地域気象観測システム(AMeDAS)は, 約17[km]地点間隔, 時間分解能10[min]であり, 数[min]・数百[m]規模で発達するシビア現象の観測には不十分である.
本研究では,MP-PAWRとAMeDASのデータを用いて, 逐次的に最適な係数を更新する新たな降雨強度推定手法を提案し, 従来推定手法との比較検証・評価を行なった. また, 加速度センサと3Dプリンタを用いた簡易かつ高分解な地上雨量計開発の初期検討を行なった。その結果、新型雨量計は、高精度に雨量を計測する可能性を示した。