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。

开发当地的大雨，也称为“游击大雨”，造成人类损害，有时会通过突然洪水泛滥和道路洪水造成人类损害，因此预测方法的发展是一个重要的研究主题。在当地大雨的一个小时内，短时预测技术之一是使用高分辨率天气模型进行数值预测。通过数值预测预测局部大雨预测的关键是创建一个接近观察结果的适当初始值，该值通过数据同化执行。在这项研究中，一个问题，旨在通过复杂的云雷达同化方法来同化云雷达同化，以实际使用局部大雨预测旨在解决点。实际使用的主要问题之一是，在弱点下吸收云可以预测假雨并降低预测精度。因此，今年，为了开发一种选择性同化的“选择性同化方法”，可以将已应用于降水数据应用的cumulonimbus自动跟踪程序应用于我们执行的高级云。使用此高度高度，可以自动跟踪每分钟的云雷达回波，并自动提取参数，例如区域，最大反射强度和云区域的体积。利用云的这些云的时间变化，我们创建了一个程序，该程序自动识别发育和削弱云。此外，在三维云雷达数据（反射强度）中，可以通过去除弱云并将其吸收来选择性地同化开发的云。

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