# Presentation: 679064

## Validation activities of TRMM PR algorithms 

- Shuji Shimizu (JAXA)

- GPM workshop in Maryland (16 Jun. 2004)

## TRMM PR Algorithm Flow

**Notes:**
1B-21 PR Calibration
This routine involves converting the count values of radar echoes and noise levels into engineering values (powers); it outputs the radar echo power and the noise power separately. This routine appends geometric information to reflectivity factors.

(b)1C-21 PR Reflectivity
This routine will convert the power and noise estimates from 1B-21 to radar reflectivity factors(Z-factors).

(c)2A-21 Sigma 0
This routine estimates the path attenuation and its reliability using the surface as a reference target. It also computes the spatial and temporal statistics of the surface scattering coefficients(sigma 0), and classifies the coefficients into land/water, rain/no-rain categories.

(d)2A-23 PR Qualitative
This routine will output the rain/no-rain information. When rain is present, its height and type will be given. It also tests whether a bright band exists in rain echoes and determines the bright band height when it exists.  

(e)2A-25 PR Profile
This algorithm estimates rain profiles for each radar beam. The rain rate estimate is given for each resolution cell (4km by 4km by 250m) of the PR levels(2 and 4km) for each radar beam.

(f)3A-25 Space-Time Accumulation of Radar Products
This routine will accumulate several important parameters derived in 1C-21, 2A-21,2A-23 and 2A-25. It will calculate the statistics of the parameters over a space-time region. The most important output products are the monthly rainfall accumulations and monthly average rain rates over 0.5 deg.by0.5deg.and 5 deg. By 5deg.boxes at fixed heights of 2 and 4km.

(g)3A-26 Space-Time Accumulation using a Statistical Method
This routine will compute rainfall accumulations and rain rate averages over 0.5 deg. By 0.5deg. And 5deg. By 5deg. By 1 month boxes using a statistical method(multiple threshold method).

## TRMM PR validation

**Regression type validations were conducted for Z-factor and Rain rate **
**Instantaneous comparison ******** Z-factor, Rain rate**
**Accumulation value ******** Rainfall amount**

- Validation

- Disdrometer vs. PR (Nakamura, 2000)

**Z-factor validation**
** ****PR vs. Disdrometer**
**PR reclectivity variation corresponded to disdrometer except small bias (Disdrometer > PR)**
**This comparison has the difference of the sampling height and area.**

**Notes:**
PRのvalidationとしては、地上のよく校正されたレーダとの比較や、ディスドロメータとの比較を行った。
MUレーダとの比較では、reflectivity factorで1から2dBの範囲内で両者のバイアスが収まっていた。またディスドロメータとの比較では、PRが若干低めに出ていることが確認されている。ただ、これらの解析には空間・時間的な差異が効いてくる。
地上レーダについては、レーダ毎のばらつきが大きく、定量的な地上検証データとしてはほとんど役に立たなかった。

## TRMM PR validation

**PR vs. MU radar**
**Sampling volume of MU radar was adjusted to PR IFOV.**
**Good agreement between PR and MU radar (offset bias was within 1 to 2 dB)**

- MU radar vs. PR (Sato, 2000)

## TRMM PR validation

**PR vs. GV (Ishigakijima) radar**
**Good agreement between PR and GV radar except for offset bias of a few dB.**
**However the offset biases depended on the GV radars.**

**Conventional operational radar data do not work for ground validation because of variance of the radars.**

## TRMM PR validation

**Validation of Rain rate**
**PR vs. AMeDAS and Radar-AMeDAS**
**Rainfall rate averaged in 0.5ox0.5o estimated by PR are compared with ground-based raingauge data and radar-based rain data.**
**There is a seasonal dependence of rain intensity.**
**(Retrieval error was greater than sampling error.)**

- Oki et al. (2000)

**Notes:**
アメダスやレーダアメダスデータを用いてPRによる降水強度と比較を行った。
サンプリングエラーも確認したが、センサによるリトリーバルエラーの方が大きかった。
月単位で散布図により比較を行ったところ、季節によりその傾きに変化が見られた。

## From TRMM experiences

- Simple comparison is never enough.
- Ground-based radar data (especially radar reflectivity value) are depended on the radars.
- TRMM is too good to be validated by regression-based traditional validation.
- Temporal/spatial mismatching is still problem.
- Precise and comprehensive precipitation system measurement is required.
**Physical validation** may be more important for radar rain retrieval as well as microwave rain retrieval.
- Algorithm specific validations for each algorithm are required.
- Special validation sites are required for the physical validation.
- 		 Super sites (Okinawa, Wakkanai)

**Notes:**
TRMMのときの経験から、GPMにおける検証は以下のように行うべきである。
・単純なプロダクトの比較は十分ではない。
	TRMMの性能は、地上検証から得られる結果よりも良い。言い換えれば宇宙からの観測は十分に正確なものである。
・より正確に降雨推定を行うための検証が必要となる
	→ Physical validation
・アルゴリズムの中で仮定していることに対して、validationを行う
・physical validationを行うために測器を集めたスーパーサイトが必要となる。→ 沖縄サイト

## PR algorithm concept

**Drop Size Distribution ******** External Parameter (In the algorithm)**

**Snow**

**Rain**

**Melting Layer**

**Stratiform**

**Height**

**Radar reflectivity**

**PR**

**Notes:**
二周波レーダのよい点を言うと、雨の領域では
TRMM/PR では推定できなかった雨滴粒径分布の情報が観測される。
(原理的にはD0とN0が独立に推定できる)
TRMM/PR ではアルゴリズムで使用する量であった
雨滴粒径分布がDPRで観測される物理量になる。
(アルゴリズムの検証ではなく、推定される物理量として検証)

しかし、雨域より上空の融解層では、
固相の粒子の平均密度、平均粒径、平均個数の3つがわからず、
そのままでは2周波としてもとくのは無理。
何らかの現実的な仮定を導入する必要があり。
また、KaPR では、TRMM/PR では
あまり影響しなかった大気、水蒸気、雲粒子の減衰が影響してくるので
こちらに関しても何か適当なモデルを利用せざるを得ない

## DPR algorithm concept

**Rain**

**Melting Layer**

**Stratiform**

**KaPR**

**Height**

**KuPR**

**Radar reflectivity**

**Ice/Snow Region:  ****	****insufficient  for three parameters : (N0, D0,  ******

- Validated by
-    Disdrometers
-    Wind Profilers

**Notes:**
二周波レーダのよい点を言うと、雨の領域では
TRMM/PR では推定できなかった雨滴粒径分布の情報が観測される。
(原理的にはD0とN0が独立に推定できる)
TRMM/PR ではアルゴリズムで使用する量であった
雨滴粒径分布がDPRで観測される物理量になる。
(アルゴリズムの検証ではなく、推定される物理量として検証)

しかし、雨域より上空の融解層では、
固相の粒子の平均密度、平均粒径、平均個数の3つがわからず、
そのままでは2周波としてもとくのは無理。
何らかの現実的な仮定を導入する必要があり。
また、KaPR では、TRMM/PR では
あまり影響しなかった大気、水蒸気、雲粒子の減衰が影響してくるので
こちらに関しても何か適当なモデルを利用せざるを得ない

## GPM/DPR vs TRMM/PR on algorithm

**Attenuation **
**    ****TRMM/PR (Ku-band) ****	****(Rain) ****	**
**	****DSD uncertainty ****	**
**    ****GPM/DPR****       KuPR (Ku-band)****	****(Rain)****       KaPR (Ka-band)****	****(Rain) + (Cloud) + (Water Vapor) **
**	****Rain attenuation correction will be improved.****	****New uncertain terms:  attenuation by cloud and water vapor**
**	****	******** ****Databases by cloud radars, microwave radiometers, etc.**

**Other difficulties**
**Spatial/temporal mismatching: same as TRMM/PR**
**Beam filling: ****	****same as TRMM/PR but more complicated in GPM**
**Matching of two beams:****	****new problem**

**Notes:**
二周波レーダのよい点を言うと、雨の領域では
TRMM/PR では推定できなかった雨滴粒径分布の情報が観測される。
(原理的にはD0とN0が独立に推定できる)
TRMM/PR ではアルゴリズムで使用する量であった
雨滴粒径分布がDPRで観測される物理量になる。
(アルゴリズムの検証ではなく、推定される物理量として検証)

しかし、雨域より上空の融解層では、
固相の粒子の平均密度、平均粒径、平均個数の3つがわからず、
そのままでは2周波としてもとくのは無理。
何らかの現実的な仮定を導入する必要があり。
また、KaPR では、TRMM/PR では
あまり影響しなかった大気、水蒸気、雲粒子の減衰が影響してくるので
こちらに関しても何か適当なモデルを利用せざるを得ない

## Summary 

**Simple comparison of Z-factor and rain rate between PR and GV is never enough from the TRMM PR experiences . Algorithm specific validations for each algorithm are required.**
**Drop size distribution will be estimated by DPR algorithm, but attenuations by cloud and water vapor will be new uncertain parameters for DPR algorithm.**
**Spatial/temporal mismatching and beam filling are still problems or become more complicated in DPR algorithms.**

## Backup slides

## For Validations of DPR

_**DSD validation**_
**DSD aloft statistics by WP(s)**
**disdrometers**
_**Attenuation correction including gaseous and cloud attenuation**_
**Z-factor comparison between DPR and WP(s) ******** Direct estimation of attenuation**
**DSD aloft statistics by WP(s) **
**Discrimination of attenuation and Mie scattering effect**
**Airborne dual-wavelength radar an upward/downward simultaneous observation**
**Cloud attenuation estimation ******** 95GHz radar **
**Microwave radiometers**
**Soundings**

- CAMPR, SPIDER
- (airborne, ground)

**Notes:**
1. 減衰について
・減衰の絶対量については、DPRとウィンドプロファイラの反射強度を直接比較することにより求めることが出来る。
・上空のDSDについては、ウィンドプロファイラから求める
・Kaバンドについては、ミー散乱の影響が考えられるので、ミー散乱の効果と減衰の効果を識別しなくてはいけない。
・CAMPR、SPIDERを用いて、2周波による上向き・下向きの同時観測
・雲による減衰については、SPIDERを用いることによって見積もる。

## For Validations of DPR

**Focal points (solid precipitation) **
**Algorithms?**
**Density, N****0****, D****0**** ******** Snow rate**
**N0 and D0 can be derived by dual frequency radar. But we have three parameters. **
**	****	******** ****Statistics of snow density is required.**
**We will try to get upper layer data above melting level at Okinawa.**
**Conventional method using polarization radar for the classification of solid particles.**
**Spectrum differences in C, Ku, Ka and W for detection of terminal velocity of snow.**
**Campaign observation in NiCT Wakkanai during winter season using SPIDER, CAMPR, multi-parameter radar, etc.**

**Notes:**
このスライドでは、固体降水に関する検証について、注目する点について挙げる。
・地上レーダを用いた固体降水リトリーバルアルゴリズムを事前に構築しておく必要がある。
・2周波レーダを用いれば、N0、D0を求めることが出来る。ただし固体降水は粒子密度の関数でもあるので、そのままでは降水量Rsを求めることが出来ない。そのため、事前に粒子密度をある程度仮定できるように、経験的な関係式を構築しておく必要がある。
・またRsを求めるためには、粒子の落下速度を正確に把握しておく必要がある。そのためには異なる周波数のレーダ(C, Ku, Ka, W)の鉛直ビームによりスペクトラムを測定し、鉛直風と落下速度を分離する。
・このような解析を沖縄スーパーサイトで、ブライトバンドより上層のデータに対して行う。また冬季に北海道(CRL稚内)で、CAMPR/SPIDERを設置し、観測を行う。

## Validation plan for DPR 

**Japanese calibration and validation will focus on DPR in GPM.**
**We must collect and analyze the observation data for constructing algorithms and the validations before launch of GPM-core satellite.**
**Establishment databases for physical validations**
**DSD  using disdrometers (ground) , WPs (aloft).**
**Beam filling data using volume scan of reliable ground radars**
**Cloud attenuation statistics using multi parameter radars**
**Snow information (density, shape...) **
**X/Ka simultaneous data by ground-based radars a algorithm validation of DPR**
**Facility development and observation for DPR validation during TRMM lifetime ******** Okamoto CREST**
**After Launch, sensor calibrations using ARCs and campaign observation at Okinawa (for rain) and Wakkanai (for snow) will be implimented. **

## Attenuation by cloud and gases

- Attenuation by gas

- One way attenuation using sounding data

| Cloud Type | LWC | DH | Attenuation (dB/km) |  |
| --- | --- | --- | --- | --- |
|  | g/m3 | m | 14GHzKuPR | 35GHzKaPR |
| Alto Stratus | 0.25 | 600 | 0.022 | 0.14 |
| Stratus | 0.35 | 600 | 0.031 | 0.20 |
| Cumulus | 1.0 | 2000 | 0.15 | 0.95 |

- Attenuation by cloud

**Notes:**
大気と水蒸気と雲粒子による減衰
KuPR では問題にあまりなっていなかったが
KaPR ではまじめに考える必要有り。