フェーズドアレイ気象レーダーを用いた竜巻の機構解明と三次元検出技術の開発

阐明龙卷风发生机制并开发相控阵天气雷达三维探测技术

基本信息

批准号：
21K03666
负责人：
足立透
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Japan, Meteorological Research Institute
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

竜巻の機構解明及び防災技術の高度化を目的として、フェーズドアレイ気象レーダーによる観測データの解析と渦の３次元検出技術の開発に取り組んだ。本年度に用いたデータは、気象研究所及び日本無線株式会社がつくば市及び千葉市でそれぞれ運用するフェーズドアレイ気象レーダーの観測データであり、2015年から2021年にかけて激しい風雨が観測された計46日間、各サイト310～340時間分のデータを対象とした。当該期間内に観測された竜巻性の突風被害事例計11件について渦検出実験を実施したところ、8件で被害域通過前からの渦の連続検出に成功した。このうちレーダーから最も遠い距離で観測された事例は、つくば市のフェーズドアレイ気象レーダーから約55kmの距離で発生した、日本版改良藤田スケールでJEF0の竜巻事例であった。遠距離における比較的に弱い竜巻という渦検出の難易度が高い事例であるにも関わらず、被害域通過の約20分前から検出することに成功し、下層の渦が強まっていく様子も克明に捉えられた。現行型レーダーを模擬した２次元渦検出と、フェーズドアレイ気象レーダーによる３次元渦検出の結果を比較したところ、検出の信頼性およびリードタイムともに、本課題で推進する後者の手法によって大幅な性能向上につながることが確かめられた。これらの結果は、当該技術が竜巻防災に極めて有用であることを示唆する。その一方で、渦の検出に失敗する事例があることも明らかになった。個別の事例解析の結果、手前にある別の降水域が観測の妨げとなる降雨減衰の効果や、乾燥大気の流入に起因すると考えられる観測データの部分的欠落、渦内外の気流構造によると考えられる渦パターンの歪みなどが、失敗の主要因であることが示された。このほか、遠距離になるとともに観測の空間分解能が低下していくことを考慮したデータ処理方法が必要であるなど、今後の開発で考慮すべき諸課題が明らかになった。

为了阐明龙卷风发生机理，提高防灾技术水平，我们开展了相控阵天气雷达观测数据分析和涡旋三维探测技术研究。今年使用的数据是气象研究所和日本无线电株式会社分别在筑波市和千叶市运营的相控阵气象雷达的观测数据，观测到大风和降雨的共计46天2015年至2021年，覆盖每个站点310至340小时的数据。我们对期间观测到的11起类龙卷风阵风损害进行了涡流探测实验，其中8起在涡流穿过损害区域之前就成功地连续探测到了涡流。其中，距离雷达观测到最远的龙卷风是日本改进藤田级的 JEF0 龙卷风，发生在距筑波市相控阵天气雷达约 55 公里处。虽然这是一场相对较弱的龙卷风，位置较远，很难探测到涡旋，但我们在它穿过受影响地区的前约20分钟就成功探测到了它，而且很明显，下层的涡旋它被捕获了。比较模拟当前雷达的二维涡流检测和使用相控阵天气雷达的三维涡流检测的结果，我们发现本项目中推广的后一种方法在检测可靠性和交货时间方面都显着提高了性能。它导致这些结果表明该技术对于龙卷风灾害的预防非常有用。另一方面，也清楚存在涡流检测失败的情况。个案分析结果认为，这是由于前景另一降水区干扰观测而造成降雨衰减的影响，部分观测数据缺失被认为是由于干燥空气流入所致，涡流内部和外部的气流结构表明，失效的主要原因是涡流模式的扭曲。此外，还确定了未来发展中应考虑的各种问题，例如需要一种考虑到观测的空间分辨率随着距离增加而降低这一事实的数据处理方法。

项目成果

期刊论文数量（14）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

「竜巻シンポジウム―藤田哲也博士生誕100年を記念して―」の報告

“龙卷风研讨会——纪念藤田哲也博士诞辰100周年”报告

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
新野宏;小林文明;栃本英伍;末木健太;足立透;梅原章仁;田村幸雄;野田稔;佐々浩司;加藤輝之;加茂直幸;中里真久;益子渉;伊藤純至;横田祥;田村哲郎;楠研一;石津尚喜
通讯作者：
石津尚喜

Analysis of Wintertime Dry Microburst Event Observed With Photography and Phased Array Radar

摄影和相控阵雷达观测的冬季干微爆事件分析

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Toru Adachi;Hiroshi Niino
通讯作者：
Hiroshi Niino

Development of Tornado Detection Technique with Doppler Radar using Deep Learning

利用深度学习开发多普勒雷达龙卷风检测技术

DOI：
10.5359/jawe.47.218
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
KUSUNOKI Kenichi;ISHITSU Naoki;ADACHI Toru;SUZUKI Osamu;ARAI Ken;FUJIWARA Chusei;SUZUKI Hiroto
通讯作者：
SUZUKI Hiroto

AIを用いた渦探知方法による突風に対する列車運転規制方法の開発と導入

基于人工智能涡流检测方法的列车运行阵风调控方法的开发与实施