Development of a method with high-reliability to forecast the occurrence of location and time of local heavy rainfall within 24 hours.
开发一种高可靠性预测24小时内局部强降雨发生地点和时间的方法。
基本信息
- 批准号:23656304
- 负责人:
- 金额:$ 2.58万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
- 财政年份:2011
- 资助国家:日本
- 起止时间:2011 至 2012
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Forecasting method of local heavy rainfall was developed by using a model ensemble approach combining 32 member ensembles obtained from multiple parameterizations in the mesoscale meteorological model PSU/NCAR MM5. The multi-parameterization ensemble forecasts were combined with the model initialized using the 20km resolution global analyses JMA GSM-GPV with the Radar-data assimilation system. The forecasts averaged by 32 members are found to be very skillful in indicating the area of severe local storm activity, while each member deviates largely from the ensemble average.A new rainfall nowcasting approach based on the image processing method taking in complicated changes of rainfall area was developed, by evaluating the deformational errors between observed and predicted rainfall obtained by Japan Meteorological Agency(JMA) so as to minimize errors of the JMA rainfall nowcasting in real time based on its evaluation. Results of the verification experiments for intense rainfall events verified that the new approach can remarkably improve the accuracy of rainfall nowcasting by considering complicated deformation processes of rainfall area. Further, it made clear that the predictive value for one hour ahead forecasted by the new approach is at least 10% more accurate than that by the original JMA rainfall nowcasting.
通过使用模型集合方法结合了从中尺度的气象模型PSU/NCAR MM5中获得的32个成员组合,开发了局部大雨的预测方法。使用20km分辨率的全局分析将JMA GSM-GPV与Radar-DATA同化系统初始化的模型结合了多参数合奏预测。发现32名成员平均的预测在指示严重的当地风暴活动方面非常熟练,而每个成员都在很大程度上偏离整体平均水平。一种基于图像处理方法的新的降雨幕后方法,以降雨量的复杂变化。通过评估日本气象局(JMA)所获得的观察到的降雨量和预测之间的变形错误,从而最大程度地减少基于评估的JMA降雨现象的误差,从而开发出来。强烈降雨事件的验证实验的结果证实了新方法可以通过考虑降雨面积复杂的变形过程来显着提高降雨的准确性。此外,清楚地表明,通过新方法预测的预测,预测价值至少比原始的JMA降雨现象高10%。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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- DOI:
- 发表时间:2012
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:S. Hirayama;T. Shuku;S. Nishimura;K. Fujisawa and T. Shibata;藤澤和謙,村上 章,西村伸一,珠玖隆行;西村伸一,珠玖隆行,長尾遥奈,藤澤和謙;辻村康佑,藤澤和謙,村上 章;藤澤和謙,村上 章,有本慎一,川並俊輔;坂井孝太郎,藤澤 和謙,村上 章;増谷 優,新村隼人,村上 章,大野進太郎,藤澤和謙;珠玖隆行,西村伸一,川崎 元,尾形恒夫,藤澤和謙;宮永泰光,小林 晃,村上 章;坂井孝太郎,藤澤和謙,村上 章;靍井翔平,小林 晃,村上 章;木村彩香,西村伸一,珠玖隆行,長尾遥奈;児谷吉紘,西村伸一,珠玖隆行;下門靖尚,珠玖隆行,西村伸一;児谷吉紘,西村伸一,珠玖隆行;上田航平,西村伸一,珠玖隆行,村上 章,藤澤和謙,二木重博,西村 輝;水間啓慈,西村伸一,珠玖隆行;飯田潤士,安藤文香,吉野純,安田孝志;吉野純,小林智尚,安田孝志
- 通讯作者:吉野純,小林智尚,安田孝志
画像変形解析による短時間降雨域予測手法の開発と精度検証
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- DOI:
- 发表时间:2012
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:S. Hirayama;T. Shuku;S. Nishimura;K. Fujisawa and T. Shibata;藤澤和謙,村上 章,西村伸一,珠玖隆行;西村伸一,珠玖隆行,長尾遥奈,藤澤和謙;辻村康佑,藤澤和謙,村上 章;藤澤和謙,村上 章,有本慎一,川並俊輔;坂井孝太郎,藤澤 和謙,村上 章;増谷 優,新村隼人,村上 章,大野進太郎,藤澤和謙;珠玖隆行,西村伸一,川崎 元,尾形恒夫,藤澤和謙;宮永泰光,小林 晃,村上 章;坂井孝太郎,藤澤和謙,村上 章;靍井翔平,小林 晃,村上 章;木村彩香,西村伸一,珠玖隆行,長尾遥奈;児谷吉紘,西村伸一,珠玖隆行;下門靖尚,珠玖隆行,西村伸一;児谷吉紘,西村伸一,珠玖隆行;上田航平,西村伸一,珠玖隆行,村上 章,藤澤和謙,二木重博,西村 輝;水間啓慈,西村伸一,珠玖隆行;飯田潤士,安藤文香,吉野純,安田孝志;吉野純,小林智尚,安田孝志;飯田 潤士,安藤 文香,吉野 純,安田 孝志;安藤文香,飯田潤士,吉野純,安田孝志
- 通讯作者:安藤文香,飯田潤士,吉野純,安田孝志
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通过图像分析,结合降雨区域的复杂变化,进行一小时大雨预报
- DOI:
- 发表时间:2012
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:S. Hirayama;T. Shuku;S. Nishimura;K. Fujisawa and T. Shibata;藤澤和謙,村上 章,西村伸一,珠玖隆行;西村伸一,珠玖隆行,長尾遥奈,藤澤和謙;辻村康佑,藤澤和謙,村上 章;藤澤和謙,村上 章,有本慎一,川並俊輔;坂井孝太郎,藤澤 和謙,村上 章;増谷 優,新村隼人,村上 章,大野進太郎,藤澤和謙;珠玖隆行,西村伸一,川崎 元,尾形恒夫,藤澤和謙;宮永泰光,小林 晃,村上 章;坂井孝太郎,藤澤和謙,村上 章;靍井翔平,小林 晃,村上 章;木村彩香,西村伸一,珠玖隆行,長尾遥奈;児谷吉紘,西村伸一,珠玖隆行;下門靖尚,珠玖隆行,西村伸一;児谷吉紘,西村伸一,珠玖隆行;上田航平,西村伸一,珠玖隆行,村上 章,藤澤和謙,二木重博,西村 輝;水間啓慈,西村伸一,珠玖隆行;飯田潤士,安藤文香,吉野純,安田孝志
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- DOI:
- 发表时间:2011
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:S. Hirayama;T. Shuku;S. Nishimura;K. Fujisawa and T. Shibata;藤澤和謙,村上 章,西村伸一,珠玖隆行;西村伸一,珠玖隆行,長尾遥奈,藤澤和謙;辻村康佑,藤澤和謙,村上 章;藤澤和謙,村上 章,有本慎一,川並俊輔;坂井孝太郎,藤澤 和謙,村上 章;増谷 優,新村隼人,村上 章,大野進太郎,藤澤和謙;珠玖隆行,西村伸一,川崎 元,尾形恒夫,藤澤和謙;宮永泰光,小林 晃,村上 章;坂井孝太郎,藤澤和謙,村上 章;靍井翔平,小林 晃,村上 章;木村彩香,西村伸一,珠玖隆行,長尾遥奈;児谷吉紘,西村伸一,珠玖隆行;下門靖尚,珠玖隆行,西村伸一;児谷吉紘,西村伸一,珠玖隆行;上田航平,西村伸一,珠玖隆行,村上 章,藤澤和謙,二木重博,西村 輝;水間啓慈,西村伸一,珠玖隆行;飯田潤士,安藤文香,吉野純,安田孝志;吉野純,小林智尚,安田孝志;飯田 潤士,安藤 文香,吉野 純,安田 孝志;安藤文香,飯田潤士,吉野純,安田孝志;安藤文香,飯田潤士,吉野純,安田孝志;飯田潤士;飯田 潤士
- 通讯作者:飯田 潤士
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