(57)【要約】      （修正有）【課題】気象レーダ信号に時間領域のフィルタリング処理を実行するにあたり、地表面クラッタが余分に除去されたり完全に除去されない可能性を低減し、降雨信号成分が回復不能となったり回復過剰となる可能性を低減し、気象観測時において計算処理負担を低減する。【解決手段】気象レーダ信号から地表面クラッタ成分を除去して降雨信号成分を抽出するにあたり、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、気象観測点に応じて可変幅に設定する地表面クラッタ除去装置１と、抽出された降雨信号成分のドップラー速度に対する受信電力の強度分布を算出することにより、地表面クラッタ成分とともに除去された降雨信号成分を回復する降雨信号回復装置２と、を備えることを特徴とする気象レーダ信号処理装置Ｒである。【選択図】図１
2020106471.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
気象レーダ信号から地表面クラッタ成分を除去して降雨信号成分を抽出するにあたり、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、気象観測点に応じて可変幅に設定する地表面クラッタ除去部と、
前記地表面クラッタ除去部が抽出した降雨信号成分のドップラー速度に対する受信電力の強度分布を算出することにより、前記地表面クラッタ除去部が地表面クラッタ成分とともに除去した降雨信号成分を回復する降雨信号回復部と、
を備えることを特徴とする気象レーダ信号処理装置。
【請求項２】
前記地表面クラッタ除去部は、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、初期処理として気象観測点によらず固定幅に設定して、
前記気象レーダ信号処理装置は、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分の受信電力、ドップラー速度平均及びドップラー速度幅のうちの少なくともいずれかが、気象観測の空間内で不連続性を有する不連続観測点を抽出する不連続点抽出部、をさらに備え、
前記地表面クラッタ除去部は、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、事後処理として前記不連続点抽出部が抽出した前記不連続観測点において前記固定幅と異なる前記可変幅に変更する
ことを特徴とする、請求項１に記載の気象レーダ信号処理装置。
【請求項３】
前記不連続点抽出部は、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分のドップラー速度平均が、周囲の気象観測点と比べて符号を反転させる気象観測点、かつ、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分の受信電力又は回復前後の電力差が、周囲の気象観測点と比べて所定差以上に小さい気象観測点を、前記不連続観測点として抽出し、
前記地表面クラッタ除去部は、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、事後処理として前記不連続点抽出部が抽出した前記不連続観測点において前記固定幅より狭い前記可変幅に変更する
ことを特徴とする、請求項２に記載の気象レーダ信号処理装置。
【請求項４】
前記不連続点抽出部は、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分のドップラー速度平均が、周囲の気象観測点と比べて符号を反転させる気象観測点、かつ、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分の受信電力又は回復前後の電力差が、周囲の気象観測点と比べて所定差以上に大きい気象観測点を、前記不連続観測点として抽出し、
前記地表面クラッタ除去部は、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、事後処理として前記不連続点抽出部が抽出した前記不連続観測点において前記固定幅より広い前記可変幅に変更する
ことを特徴とする、請求項２又は３に記載の気象レーダ信号処理装置。
【請求項５】
前記地表面クラッタ除去部は、地表面クラッタ成分の様々な受信強度及びドップラー速度幅に応じて、時間領域の様々なフィルタリング特性を気象観測に先立ち記憶している
ことを特徴とする、請求項１から４のいずれかに記載の気象レーダ信号処理装置。
【請求項６】
気象レーダ信号から地表面クラッタ成分を除去して降雨信号成分を抽出するにあたり、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、気象観測点に応じて可変幅に設定する地表面クラッタ除去ステップと、
前記地表面クラッタ除去ステップで抽出した降雨信号成分のドップラー速度に対する受信電力の強度分布を算出することにより、前記地表面クラッタ除去ステップで地表面クラッタ成分とともに除去した降雨信号成分を回復する降雨信号回復ステップと、
を順にコンピュータに実行させるための気象レーダ信号処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、気象レーダ信号から地表面クラッタ成分を除去する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
気象レーダ信号から地表面クラッタ成分を除去する技術として、周波数領域のフィルタリング処理を実行する技術（ＭＴＩ：Ｍｏｖｉｎｇ  Ｔａｒｇｅｔ  Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）と、時間領域のフィルタリング処理を実行する技術（ＧＭＡＰ−ＴＤ：Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｍｏｄｅｌ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｉｎ  Ｔｉｍｅ  Ｄｏｍａｉｎ）と、が知られている。ＧＭＡＰ−ＴＤは、非特許文献１に開示されている。
【０００３】
ＭＴＩ処理では、時系列データ信号をドップラー速度スペクトルにフーリエ変換し、ドップラー速度０近傍の地表面クラッタ成分を除去し、ドップラー速度が有限値の降雨信号成分を抽出する。しかし、無限長データ近似を適用してフーリエ変換を実行すれば、ドップラー速度スペクトルが劣化する。そして、地表面クラッタ成分のメインローブを除去しても、地表面クラッタ成分のサイドローブが残存すれば、降雨信号成分の抽出が困難となる。さらに、窓関数を乗算してＭＴＩ処理を実行すれば、地表面クラッタ成分のサイドローブが抑圧されるが、降雨信号成分も抑圧されるため、ＭＴＩ処理の利得が低下する。
【０００４】
非特許文献１のＧＭＡＰ−ＴＤ処理では、時系列データ信号の自己相関行列にフィルタリング行列を乗算し、ドップラー速度０近傍の地表面クラッタ成分を除去し、ドップラー速度が有限値の降雨信号成分を抽出する。ここで、地表面クラッタ成分のドップラー速度スペクトルを、メインローブからサイドローブへと裾を広げるガウシアンに設定し、フィルタリング行列を算出する。よって、ＭＴＩ処理の問題（ドップラー速度スペクトルの劣化、降雨信号成分の抽出の困難及びＭＴＩ処理の利得の低下）が解消する。しかし、ドップラー速度０近傍の地表面クラッタ成分を除去すれば、ドップラー速度０近傍の一部の降雨信号成分が除去される。そこで、ドップラー速度が有限値の一部の降雨信号成分のドップラー速度スペクトルを、ドップラー速度平均を分布中心とするガウシアンでフィッティングし、ドップラー速度０近傍の一部の降雨信号成分を回復する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｃｕｏｎｇ  Ｍ．  Ｎｇｕｙｅｎ  ａｎｄ  Ｖ．  Ｃｈａｎｄｒａｓｅｋａｒ，“Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｍｏｄｅｌ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｉｎ  Ｔｉｍｅ  Ｄｏｍａｉｎ  （ＧＭＡＰ−ＴＤ）  ｆｏｒ  Ｗｅａｔｈｅｒ  Ｒａｄａｒｓ”，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ  ａｎｄ  Ｏｃｅａｎｉｃ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ  ２０１３，Ｖｏｌｕｍｅ  ３０，ｐｐ．２５７１〜２５８４．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献１のＧＭＡＰ−ＴＤ処理では、フィルタリング行列を算出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を固定幅に設定する。
【０００７】
よって、ドップラー速度幅が本来は小さい大地クラッタ成分を除去するにあたり、固定ドップラー速度幅が広すぎれば、大地クラッタ成分以外が余分に除去される可能性がある。そして、ドップラー速度幅が本来は大きい樹木クラッタ成分を除去するにあたり、固定ドップラー速度幅が狭すぎれば、樹木クラッタ成分が完全に除去されない可能性がある。
【０００８】
さらに、ドップラー速度０近傍がドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、降雨信号成分のドップラー速度幅が狭いとともに、固定ドップラー速度幅が広すぎれば、降雨信号成分が余分に除去される可能性があり、降雨信号成分が回復不能となる可能性がある。そして、ドップラー速度０近傍がドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅が広いとともに、固定ドップラー速度幅が狭すぎれば、残存された地表面クラッタ成分がスプリアスな降雨信号成分として抽出される可能性があり、降雨信号成分が回復過剰となる可能性がある。
【０００９】
非特許文献１のＧＭＡＰ−ＴＤ処理では、気象観測時において、フィルタリング行列を算出する。ここで、フィルタリング行列の算出は、数１４に後述するように、逆行列の算出を包含する。よって、気象観測時において、計算処理負担が増加する。
【００１０】
そこで、前記課題を解決するために、本開示は、気象レーダ信号に時間領域のフィルタリング処理を実行するにあたり、地表面クラッタが余分に除去されたり完全に除去されない可能性を低減し、降雨信号成分が回復不能となったり回復過剰となる可能性を低減し、気象観測時において計算処理負担を低減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
前記課題を解決するために、フィルタリング行列を算出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、固定幅のみに設定せず可変幅に設定する。
【００１２】
具体的には、本開示は、気象レーダ信号から地表面クラッタ成分を除去して降雨信号成分を抽出するにあたり、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、気象観測点に応じて可変幅に設定する地表面クラッタ除去部と、前記地表面クラッタ除去部が抽出した降雨信号成分のドップラー速度に対する受信電力の強度分布を算出することにより、前記地表面クラッタ除去部が地表面クラッタ成分とともに除去した降雨信号成分を回復する降雨信号回復部と、を備えることを特徴とする気象レーダ信号処理装置である。
【００１３】
また、本開示は、気象レーダ信号から地表面クラッタ成分を除去して降雨信号成分を抽出するにあたり、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、気象観測点に応じて可変幅に設定する地表面クラッタ除去ステップと、前記地表面クラッタ除去ステップで抽出した降雨信号成分のドップラー速度に対する受信電力の強度分布を算出することにより、前記地表面クラッタ除去ステップで地表面クラッタ成分とともに除去した降雨信号成分を回復する降雨信号回復ステップと、を順にコンピュータに実行させるための気象レーダ信号処理プログラムである。
【００１４】
これらの構成によれば、ドップラー速度幅が本来は小さい大地クラッタ成分を除去するにあたり、可変ドップラー速度幅を適切に狭くすることにより、大地クラッタ成分以外が余分に除去される可能性を低減することができる。そして、ドップラー速度幅が本来は大きい樹木クラッタ成分を除去するにあたり、可変ドップラー速度幅を適切に広くすることにより、樹木クラッタ成分が完全に除去されない可能性を低減することができる。
【００１５】
さらに、ドップラー速度０近傍がドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、降雨信号成分のドップラー速度幅が狭いときでも、可変ドップラー速度幅を適切に狭くすることにより、降雨信号成分が余分に除去される可能性を低減することができ、降雨信号成分が回復不能となる可能性を低減することができる。そして、ドップラー速度０近傍がドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅が広いときでも、可変ドップラー速度幅を適切に広くすることにより、残存された地表面クラッタ成分がスプリアスな降雨信号成分として抽出される可能性を低減することができ、降雨信号成分が回復過剰となる可能性を低減することができる。
【００１６】
また、本開示は、前記地表面クラッタ除去部は、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、初期処理として気象観測点によらず固定幅に設定して、前記気象レーダ信号処理装置は、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分の受信電力、ドップラー速度平均及びドップラー速度幅のうちの少なくともいずれかが、気象観測の空間内で不連続性を有する不連続観測点を抽出する不連続点抽出部、をさらに備え、前記地表面クラッタ除去部は、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、事後処理として前記不連続点抽出部が抽出した前記不連続観測点において前記固定幅と異なる前記可変幅に変更することを特徴とする気象レーダ信号処理装置である。
【００１７】
この構成によれば、本来は連続性を有する降雨信号成分のパラメータが誤って不連続性を有する気象観測点（不連続観測点）を、降雨信号成分が回復不能又は回復過剰となる気象観測点とみなす。よって、降雨信号成分が回復不能となる気象観測点と降雨信号成分が本来少ない気象観測点とを区別することができる。そして、降雨信号成分が回復過剰となる気象観測点と降雨信号成分が本来多い気象観測点とを区別することができる。
【００１８】
さらに、降雨信号成分が回復可能となる大部分の気象観測点（連続観測点）では、可変ドップラー速度幅を固定幅のみに設定する。そして、降雨信号成分が回復不能又は回復過剰となる一部分の気象観測点（不連続観測点）では、可変ドップラー速度幅を可変幅に変更する。よって、可変ドップラー速度幅の設定処理負担を低減することができる。
【００１９】
また、本開示は、前記不連続点抽出部は、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分のドップラー速度平均が、周囲の気象観測点と比べて符号を反転させる気象観測点、かつ、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分の受信電力又は回復前後の電力差が、周囲の気象観測点と比べて所定差以上に小さい気象観測点を、前記不連続観測点として抽出し、前記地表面クラッタ除去部は、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、事後処理として前記不連続点抽出部が抽出した前記不連続観測点において前記固定幅より狭い前記可変幅に変更することを特徴とする気象レーダ信号処理装置である。
【００２０】
この構成によれば、ドップラー速度０近傍がドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、降雨信号成分のドップラー速度幅が狭いときでも、可変ドップラー速度幅を適切に狭くすることにより、降雨信号成分が余分に除去される可能性を低減することができ、降雨信号成分が回復不能となる可能性を低減することができる。
【００２１】
また、本開示は、前記不連続点抽出部は、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分のドップラー速度平均が、周囲の気象観測点と比べて符号を反転させる気象観測点、かつ、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分の受信電力又は回復前後の電力差が、周囲の気象観測点と比べて所定差以上に大きい気象観測点を、前記不連続観測点として抽出し、前記地表面クラッタ除去部は、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、事後処理として前記不連続点抽出部が抽出した前記不連続観測点において前記固定幅より広い前記可変幅に変更することを特徴とする気象レーダ信号処理装置である。
【００２２】
この構成によれば、ドップラー速度０近傍がドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅が広いときでも、可変ドップラー速度幅を適切に広くすることにより、残存された地表面クラッタ成分がスプリアスな降雨信号成分として抽出される可能性を低減することができ、降雨信号成分が回復過剰となる可能性を低減することができる。
【００２３】
また、本開示は、前記地表面クラッタ除去部は、地表面クラッタ成分の様々な受信強度及びドップラー速度幅に応じて、時間領域の様々なフィルタリング特性を気象観測に先立ち記憶していることを特徴とする気象レーダ信号処理装置である。
【００２４】
この構成によれば、気象観測前において、フィルタリング行列を記憶しておくため、フィルタリング特性の算出が、数１４に後述するように、逆行列の算出を包含するときでも、気象観測時において、計算処理負担を低減することができる。
【発明の効果】
【００２５】
このように、本開示は、気象レーダ信号に時間領域のフィルタリング処理を実行するにあたり、地表面クラッタが余分に除去されたり完全に除去されない可能性を低減し、降雨信号成分が回復不能となったり回復過剰となる可能性を低減し、気象観測時において計算処理負担を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本開示の気象レーダ信号処理装置の構成を示す図である。
【図２】本開示の地表面クラッタ除去処理の手順を示す図である。
【図３】本開示の地表面クラッタ除去処理の概要を示す図である。
【図４】本開示の地表面クラッタ除去処理の効果を示す図である。
【図５】本開示のフィルタリング特性記憶処理の手順を示す図である。
【図６】本開示のフィルタリング特性記憶処理の効果を示す図である。
【図７】本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理の概要を示す図である。
【図８】本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理の手順を示す図である。
【図９】本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理の具体例を示す図である。
【図１０】本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理の具体例を示す図である。
【図１１】本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理の具体例を示す図である。
【図１２】本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理の具体例を示す図である。
【図１３】本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理の具体例を示す図である。
【図１４】本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理の効果を示す図である。
【図１５】本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理の効果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
添付の図面を参照して本開示の実施形態を説明する。以下に説明する実施形態は本開示の実施の例であり、本開示は以下の実施形態に制限されるものではない。
【００２８】
（本開示の地表面クラッタ除去処理）
本開示の気象レーダ信号処理装置の構成を図１に示す。気象レーダ信号処理装置Ｒは、地表面クラッタ除去装置１、降雨信号回復装置２及び不連続点抽出装置３を備える。気象レーダ信号処理装置Ｒは、図２、図５及び図８に示す気象レーダ信号処理プログラムをコンピュータにインストールすることにより実現することができる。
【００２９】
地表面クラッタ除去装置１（図２以降で説明）は、自己相関行列算出部１１、地表面クラッタ分布算出部１２、フィルタリング特性算出／記憶部１３及び地表面クラッタ除去部１４を備える。降雨信号回復装置２（図２以降で説明）は、降雨信号分布算出部２１、自己相関行列算出部２２、フィルタリング処理部２３、減算部２４、加算部２５及び降雨信号収束判定部２６を備える。不連続点抽出装置３（図７以降で説明）は、降雨信号分布取得部３１、受信電力抽出部３２、ドップラー速度平均抽出部３３、ドップラー速度幅抽出部３４、不連続点抽出部３５及びフィルタリング特性変更部３６を備える。
【００３０】
本開示の地表面クラッタ除去処理の手順及び概要を図２及び図３に示す。
【００３１】
地表面クラッタ除去装置１は、気象レーダ信号から地表面クラッタ成分を除去して降雨信号成分を抽出するにあたり、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、気象観測点に応じて可変幅に設定する。
【００３２】
地表面クラッタ除去装置１は、各気象観測点での地表面クラッタ除去前の時系列レーダ信号を入力する（ステップＳ１）。図３の上段左欄のように、ステップＳ１の入力段階でのドップラー速度スペクトルは、ドップラー速度０近傍の地表面クラッタ成分と、ドップラー速度が有限値の降雨信号成分と、ノイズ成分と、を包含する。
【００３３】
自己相関行列算出部１１は、ステップＳ１の時系列レーダ信号について、自己相関行列を算出する（ステップＳ２）。地表面クラッタ分布算出部１２は、ステップＳ１の時系列レーダ信号について、地表面クラッタ分布を算出する（ステップＳ３）。具体的には、地表面クラッタ分布算出部１２は、ステップＳ１の時系列レーダ信号をドップラー速度スペクトルにフーリエ変換し、地表面クラッタ分布の受信強度及びドップラー速度幅を算出する。
【００３４】
フィルタリング特性算出／記憶部１３は、ステップＳ３の地表面クラッタ分布の受信強度及びドップラー速度幅に応じて、フィルタリング行列を算出する（ステップＳ４）。地表面クラッタ除去部１４は、ステップＳ２の自己相関行列に対して、ステップＳ４のフィルタリング行列を乗算する（ステップＳ５）。図３の中段左欄のように、ステップＳ５の出力段階でのドップラー速度スペクトルは、ドップラー速度が有限値の一部の降雨信号成分と、ノイズ成分と、を包含し、ドップラー速度０近傍の一部の降雨信号成分を除去される。
【００３５】
降雨信号回復装置２は、地表面クラッタ除去装置１が抽出した降雨信号成分のドップラー速度に対する受信電力の強度分布を算出することにより、地表面クラッタ除去装置１が地表面クラッタ成分とともに除去した降雨信号成分を回復する。
【００３６】
降雨信号分布算出部２１は、ステップＳ５の出力結果に基づいて、降雨信号分布を算出する（ステップＳ６）。具体的には、降雨信号分布算出部２１は、ステップＳ５の出力結果が地表面クラッタ除去後の時系列レーダ信号の自己相関行列であることに基づいて、降雨信号分布の受信強度、ドップラー速度平均及びドップラー速度幅を算出する。
【００３７】
降雨信号分布算出部２１は、ステップＳ６の降雨信号分布に基づいて、時系列レーダ信号を生成する（ステップＳ７）。具体的には、降雨信号分布算出部２１は、ステップＳ６の降雨信号分布にガウシアンモデルを適用可能であることに基づいて、時系列レーダ信号を生成する。図３の下段左欄のように、ステップＳ７の出力段階でのドップラー速度スペクトルは、ドップラー速度０近傍の降雨信号成分と、ドップラー速度が有限値の降雨信号成分と、ノイズ成分と、を包含する。自己相関行列算出部２２は、ステップＳ７の時系列レーダ信号について、自己相関行列を算出する（ステップＳ８）。
【００３８】
フィルタリング処理部２３は、ステップＳ８の自己相関行列に対して、ステップＳ４のフィルタリング行列を乗算する（ステップＳ９）。図３の下段右欄のように、ステップＳ９の出力段階でのドップラー速度スペクトルは、ドップラー速度が有限値の一部の降雨信号成分と、ノイズ成分と、を包含し、ドップラー速度０近傍の一部の降雨信号成分を除去される。つまり、ステップＳ９は、降雨信号成分の回復を準備する段階である。
【００３９】
減算部２４は、ステップＳ８の自己相関行列からステップＳ９の出力結果を減算する（ステップＳ１０）。図３の中段右欄のように、ステップＳ１０の出力段階でのドップラー速度スペクトルは、ドップラー速度０近傍の一部の降雨信号成分と、ノイズ成分と、を包含し、ドップラー速度が有限値の一部の降雨信号成分を除去される。つまり、ステップＳ１０は、降雨信号成分をどの程度に回復させるかを算出する段階である。
【００４０】
加算部２５は、ステップＳ１０の出力結果をステップＳ５の出力結果に加算する（ステップＳ１１）。図３の上段右欄のように、ステップＳ１１の出力段階でのドップラー速度スペクトルは、ドップラー速度０近傍の降雨信号成分と、ドップラー速度が有限値の降雨信号成分と、ノイズ成分と、を包含する。つまり、ステップＳ１１は、降雨信号成分の回復を実現する段階である。ただし、ステップＳ１１で、降雨信号成分の回復を十分に実現したとは限らないため、ステップＳ１２〜Ｓ１４の処理が実行される。
【００４１】
降雨信号分布算出部２１は、ステップＳ１１の出力結果に基づいて、降雨信号分布を算出する（ステップＳ１２）。そして、降雨信号分布算出部２１は、ステップＳ１２の降雨信号分布に基づいて、時系列レーダ信号を生成する（ステップＳ１３）。
【００４２】
降雨信号収束判定部２６は、ステップＳ１２の降雨信号分布が収束していないと判定したときには（ステップＳ１４においてＮＯ）、降雨信号成分の回復を十分に実現していないと判定する。そして、降雨信号回復装置２は、ステップＳ８〜Ｓ１４の処理を繰り返す。
【００４３】
降雨信号収束判定部２６は、ステップＳ１２の降雨信号分布が収束していると判定したときには（ステップＳ１４においてＹＥＳ）、降雨信号成分の回復を十分に実現していると判定する。そして、降雨信号回復装置２は、各気象観測点での地表面クラッタ除去後の時系列レーダ信号（ステップＳ１３の時系列レーダ信号）を出力する（ステップＳ１５）。
【００４４】
本開示の地表面クラッタ除去処理の効果を図４に示す。図４の上段のように、地表面クラッタ除去前では、レーダ表示の上側で地表面クラッタ成分が残存しているとともに、地表面クラッタ成分の受信強度が高いままである。図４の中段のように、周波数領域での地表面クラッタ除去後では、レーダ表示の上側で地表面クラッタ成分が残存しているものの、地表面クラッタ成分の受信強度は低くなっている。図４の下段のように、時間領域での地表面クラッタ除去後では、レーダ表示の上側で地表面クラッタ成分が残存していない。
【００４５】
本実施形態では、時系列レーダ信号の自己相関行列にフィルタリング行列を乗算することにより、地表面クラッタ成分を除去している。変形例として、時系列レーダ信号にＦＩＲフィルタ処理又はＩＩＲフィルタ処理を実行することにより、地表面クラッタ成分を除去してもよい。本実施形態では、降雨信号分布にガウシアンモデルを適用したうえで、地表面クラッタ除去後の時系列レーダ信号の自己相関行列にフィルタリング行列を乗算することにより、降雨信号成分を回復させている。変形例として、降雨信号分布にガウシアンモデルを適用するのみで、地表面クラッタ除去後の時系列レーダ信号の自己相関行列にフィルタリング行列を乗算することなく、降雨信号成分を回復させてもよい。
【００４６】
（本開示のフィルタリング特性記憶処理）
フィルタリング特性算出／記憶部１３が、地表面クラッタ分布の受信強度及びドップラー速度幅に応じて、フィルタリング行列を算出する方法について、以下に説明する。
【００４７】
地表面クラッタ成分のドップラー速度スペクトルＳＣ（ｖ）は、数１となる。ここで、ＰＣは地表面クラッタ強度であり、σＣは地表面クラッタ速度幅である。
【数１】
2020106471.tif 000003
降雨信号成分のドップラー速度スペクトルＳＰ（ｖ）は、数２となる。ここで、ＰＰは降雨信号強度であり、σＰは降雨信号速度幅であり、ｖｂａｒは降雨信号速度平均である。
【数２】
2020106471.tif 000004
地表面クラッタ成分、降雨信号成分及びノイズ成分を合わせたドップラー速度スペクトルＳ（ｖ）は、数３となる。ここで、η（ｖ）はノイズ成分である。
【数３】
2020106471.tif 000005
【００４８】
地表面クラッタ成分の時系列レーダ信号の自己相関関数ＲＣ（τ）（ただし、τは、遅延時間である。）は、波長λに対して数４となる。
【数４】
2020106471.tif 000006
降雨信号成分の時系列レーダ信号の自己相関関数ＲＰ（τ）（ただし、τは、遅延時間である。）は、波長λに対して数５となる。
【数５】
2020106471.tif 000007
ノイズ成分の時系列レーダ信号の自己相関関数ＲＮ（τ）（ただし、τは、遅延時間である。）は、波長λによらず数６となる。
【数６】
2020106471.tif 000008
地表面クラッタ成分、降雨信号成分及びノイズ成分を合わせた時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ（τ）（ただし、τは、遅延時間である。）は、波長λに対して数７となる。ここで、σＮ２はノイズ強度である。
【数７】
2020106471.tif 000009
【００４９】
地表面クラッタ成分の時系列レーダ信号の自己相関関数ＲＣ（τ）の自己相関行列ＲＣは、数８となる。ここで、ｍは時系列レーダ信号の自己相関関数ＲＣ（τ）の信号点数であり、＊は複素共役を表す。
【数８】
2020106471.tif 000010
降雨信号成分の時系列レーダ信号の自己相関関数ＲＰ（τ）の自己相関行列ＲＰは、数９となる。ここで、ｍは時系列レーダ信号の自己相関関数ＲＰ（τ）の信号点数であり、＊は複素共役を表す。
【数９】
2020106471.tif 000011
ノイズ成分の時系列レーダ信号の自己相関関数ＲＮ（τ）の自己相関行列ＲＮは、数１０となる。ここで、ｍは時系列レーダ信号の自己相関関数ＲＮ（τ）の信号点数であり、＊は複素共役を表す。
【数１０】
2020106471.tif 000012
地表面クラッタ成分、降雨信号成分及びノイズ成分を合わせた時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ（τ）の自己相関行列Ｒは、これらの成分が互いに独立であるため、数１１となる。
【数１１】
2020106471.tif 000013
【００５０】
地表面クラッタ成分、降雨信号成分及びノイズ成分を合わせた時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ（τ）の自己相関行列Ｒに、フィルタリング行列Ａを乗算すると、数１２となる。ここで、Ｒ’は乗算結果であり、Ｈは複素共役転置を表し、Ｉｍはｍ行ｍ列の単位行列を表す。
【数１２】
2020106471.tif 000014
【００５１】
時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ（τ）が降雨信号成分を包含しないときに、乗算結果Ｒ’で地表面クラッタ成分がノイズレベルに低減されるためには、数１３の条件が必要である。
【数１３】
2020106471.tif 000015
フィルタリング特性算出／記憶部１３は、地表面クラッタ分布の受信強度及びドップラー速度幅に応じて、フィルタリング行列Ａを数１４のように算出する。
【数１４】
2020106471.tif 000016
【００５２】
以上では、フィルタリング特性算出／記憶部１３は、地表面クラッタ成分の様々な受信強度及びドップラー速度幅に応じて、時間領域の様々なフィルタリング特性を気象観測において算出している。すると、フィルタリング行列Ａの算出が、数１４に上述したように、逆行列の算出を包含することから、気象観測時において、計算処理負担が増加する。
【００５３】
以下では、フィルタリング特性算出／記憶部１３は、地表面クラッタ成分の様々な受信強度及びドップラー速度幅に応じて、時間領域の様々なフィルタリング特性を気象観測に先立ち記憶している。すると、フィルタリング行列Ａの算出が、数１４に上述したように、逆行列の算出を包含するときでも、気象観測時において、計算処理負担が低減する。
【００５４】
本開示のフィルタリング特性記憶処理の手順を図５に示す。ステップＳ２１〜Ｓ２８の処理は、フィルタリング特性算出／記憶部１３の処理である。
【００５５】
除去すべき様々な地表面クラッタ成分のドップラー速度スペクトルＳＣ（ｖ）を、数１のように設定する（ステップＳ２１）。除去すべき様々な地表面クラッタ成分のクラッタ強度ＰＣ及びクラッタ速度幅σＣを設定する（ステップＳ２２）。ここで、クラッタ強度ＰＣ及びクラッタ速度幅σＣの設定間隔が狭いほど、様々なフィルタリング行列Ａから最適なフィルタリング行列Ａが選択されやすくなるため、地表面クラッタ除去精度が高くなる。
【００５６】
除去すべき様々な地表面クラッタ成分の時系列レーダ信号の自己相関関数ＲＣ（τ）を、数４のように算出する（ステップＳ２３）。除去すべき様々な地表面クラッタ成分の時系列レーダ信号の自己相関関数ＲＣ（τ）について、自己相関行列ＲＣを、数８のように算出する（ステップＳ２４）。
【００５７】
想定されるノイズ成分の時系列レーダ信号の自己相関関数ＲＮ（τ）を、数６のように設定する（ステップＳ２５）。想定されるノイズ成分のノイズ強度σＮ２を設定する（ステップＳ２６）。ここで、ノイズ強度σＮ２の設定精度が高いほど、地表面クラッタ除去精度が高くなる。
【００５８】
様々な地表面クラッタ成分を除去するフィルタリング行列Ａを、数１４のように算出する（ステップＳ２７）。様々な地表面クラッタ成分を除去するフィルタリング行列Ａを記憶しておく（ステップＳ２８）。ステップＳ３の地表面クラッタ分布の受信強度及びドップラー速度幅に応じて、最適なフィルタリング行列Ａを選択する（ステップＳ４）。
【００５９】
本開示のフィルタリング特性記憶処理の効果を図６に示す。図６の上段左欄では、気象観測時に、観測されたクラッタ強度ＰＣ及び固定されたクラッタ速度幅σＣ＝０．３ｍ／ｓに応じて、最適なフィルタリング行列Ａを算出する。図６の下段左欄、上段右欄及び下段右欄では、それぞれ、気象観測前に、５ｄＢ毎、１０ｄＢ毎及び２０ｄＢ毎のクラッタ強度ＰＣ及び固定されたクラッタ速度幅σＣ＝０．３ｍ／ｓにおいて、様々なフィルタリング行列Ａを記憶しておき、気象観測時に、５ｄＢ毎、１０ｄＢ毎及び２０ｄＢ毎のクラッタ強度ＰＣのうちの観測されたクラッタ強度ＰＣに最も近いクラッタ強度ＰＣ及び固定されたクラッタ速度幅σＣ＝０．３ｍ／ｓに応じて、最適なフィルタリング行列Ａを選択する。
【００６０】
図６の上段左欄のように、気象観測時に、最適なフィルタリング行列Ａを算出する場合には、地表面クラッタ除去精度が最も高くなっている。図６の下段左欄、上段右欄及び下段右欄のように、気象観測前に、様々なフィルタリング行列Ａを記憶している場合には、クラッタ強度ＰＣの設定間隔が狭いほど、地表面クラッタ除去精度が高くなっている。
【００６１】
（本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理）
以上では、フィルタリング行列Ａを算出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣを、全気象観測点について固定幅のみに設定せず可変幅に設定する。
【００６２】
よって、ドップラー速度幅σＣが本来は小さい大地クラッタ成分を除去するにあたり、可変ドップラー速度幅σＣを適切に狭くすることにより、大地クラッタ成分以外が余分に除去される可能性を低減することができる。そして、ドップラー速度幅σＣが本来は大きい樹木クラッタ成分を除去するにあたり、可変ドップラー速度幅σＣを適切に広くすることにより、樹木クラッタ成分が完全に除去されない可能性を低減することができる。
【００６３】
以下では、フィルタリング行列Ａを算出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣを、（１）初期処理として、全気象観測点について固定幅のみに設定し、（２）事後処理として、地表面クラッタ成分の除去又は降雨信号成分の抽出が初期処理では困難な一部分の気象観測点のみについて可変幅に変更し、地表面クラッタ成分の除去又は降雨信号成分の抽出が初期処理でも可能な大部分の気象観測点について固定幅のまま維持する。よって、可変ドップラー速度幅σＣの設定処理負担を低減することができる。
【００６４】
本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理の概要を図７に示す。降雨領域Ｐ内では、降雨強度、降雨速度ｖＰ及び降雨速度幅を含む降雨パラメータは、空間的に連続であると考えられる。降雨領域Ｐ内の降雨地点Ｐ１は、気象レーダ信号処理装置Ｒの正面方向からずれた方向にあり、降雨地点Ｐ１での降雨信号成分のドップラー速度ｖＤは、正の有限値である。降雨領域Ｐ内の降雨地点Ｐ２は、気象レーダ信号処理装置Ｒのほぼ正面方向にあり、降雨地点Ｐ２での降雨信号成分のドップラー速度ｖＤは、ほぼ０である。
【００６５】
まず、降雨信号成分のドップラー速度幅σＰが狭すぎず、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣが広すぎない場合（図７の上から第２段目）を考える。
【００６６】
降雨地点Ｐ１については、有限値のドップラー速度ｖＤがドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、降雨信号成分のドップラー速度幅σＰが狭すぎないため、地表面クラッタ成分の固定除去範囲が適切に設定されていれば、降雨信号成分が余分に除去されたり過剰に残存される可能性が低く、降雨信号成分が回復可能となる可能性が高い。よって、地表面クラッタ成分の固定除去範囲は、そのまま維持される。
【００６７】
降雨地点Ｐ２については、０近傍のドップラー速度ｖＤがドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、降雨信号成分のドップラー速度幅σＰが狭すぎないため、地表面クラッタ成分の固定除去範囲が適切に設定されていれば、降雨信号成分が余分に除去されたり過剰に残存される可能性が低く、降雨信号成分が回復可能となる可能性が高い。よって、地表面クラッタ成分の固定除去範囲は、そのまま維持される。
【００６８】
そして、降雨地点Ｐ１から降雨地点Ｐ２にかけて、降雨信号成分の受信強度、ドップラー速度平均及びドップラー速度幅を含む降雨パラメータは、空間的に連続である。
【００６９】
次に、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣは広すぎないが、降雨信号成分のドップラー速度幅σＰは狭すぎる場合（図７の上から第３段目）を考える。
【００７０】
降雨地点Ｐ１については、有限値のドップラー速度ｖＤがドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、降雨信号成分のドップラー速度幅σＰが狭すぎるものの、地表面クラッタ成分の固定除去範囲が適切に設定されていれば、降雨信号成分が余分に除去されたり過剰に残存される可能性が低く、降雨信号成分が回復可能となる可能性が高い。よって、地表面クラッタ成分の固定除去範囲は、そのまま維持される。
【００７１】
降雨地点Ｐ２については、０近傍のドップラー速度ｖＤがドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、降雨信号成分のドップラー速度幅σＰが狭すぎるため、地表面クラッタ成分の固定除去範囲が適切に設定されていても、降雨信号成分が余分に除去される可能性が高く、降雨信号成分が回復不能となる可能性が高い。よって、地表面クラッタ成分の除去範囲は、固定幅より狭い可変幅に変更されることが望ましい。
【００７２】
そして、降雨地点Ｐ１から降雨地点Ｐ２にかけて、降雨信号成分の受信強度、ドップラー速度平均及びドップラー速度幅を含む降雨パラメータは、空間的に不連続である。特に、降雨信号成分が回復不能となるため、降雨信号成分の受信強度は、空間的に不連続になりやすい。そして、ステップＳ７のガウシアンフィッティングが適切でなければ、降雨信号成分のドップラー速度平均及びドップラー速度幅も、空間的に不連続になってしまう。
【００７３】
次に、降雨信号成分のドップラー速度幅σＰは狭すぎないが、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣは広すぎる場合（図７の上から第４段目）を考える。
【００７４】
降雨地点Ｐ１については、有限値のドップラー速度ｖＤがドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣが広すぎるものの、地表面クラッタ成分の固定除去範囲が適切に設定されていれば、降雨信号成分が余分に除去されたり過剰に残存される可能性が低く、降雨信号成分が回復可能となる可能性が高い。よって、地表面クラッタ成分の固定除去範囲は、そのまま維持される。
【００７５】
降雨地点Ｐ２については、０近傍のドップラー速度ｖＤがドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣが広すぎるため、地表面クラッタ成分の固定除去範囲が適切に設定されていても、残存された地表面クラッタ成分がスプリアスな降雨信号成分として抽出される可能性が高く、降雨信号成分が回復過剰となる可能性が高い。よって、地表面クラッタ成分の除去範囲は、固定幅より広い可変幅に変更されることが望ましい。
【００７６】
そして、降雨地点Ｐ１から降雨地点Ｐ２にかけて、降雨信号成分の受信強度、ドップラー速度平均及びドップラー速度幅を含む降雨パラメータは、空間的に不連続である。特に、降雨信号成分が回復過剰となるため、降雨信号成分の受信強度は、空間的に不連続になりやすい。そして、ステップＳ７のガウシアンフィッティングが適切でなければ、降雨信号成分のドップラー速度平均及びドップラー速度幅も、空間的に不連続になってしまう。
【００７７】
逆に言えば、本来は連続性を有する降雨信号成分のパラメータが誤って不連続性を有する気象観測点（不連続観測点）を、降雨信号成分が回復不能又は回復過剰となる気象観測点とみなす。よって、降雨信号成分が回復不能となる気象観測点と降雨信号成分が本来少ない気象観測点とを区別することができる。そして、降雨信号成分が回復過剰となる気象観測点と降雨信号成分が本来多い気象観測点とを区別することができる。
【００７８】
本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理の手順を図８に示す。
【００７９】
フィルタリング特性算出／記憶部１３は、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣを、初期処理として気象観測点によらず固定幅に設定する。具体的には、フィルタリング特性算出／記憶部１３は、アンテナのビーム幅及びスキャン速度並びに地表面クラッタ成分の特性に基づいて、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣを固定幅に設定する。そのうえで、地表面クラッタ除去装置１及び降雨信号回復装置２は、ステップＳ１〜Ｓ１５の処理を実行する（ステップＳ３１）。
【００８０】
降雨信号分布取得部３１は、各気象観測点において、ステップＳ１２の降雨信号分布を取得する（ステップＳ３２）。受信電力抽出部３２、ドップラー速度平均抽出部３３及びドップラー速度幅抽出部３４は、各気象観測点において、ステップＳ３２の降雨信号分布から受信電力、ドップラー速度平均及びドップラー速度幅を抽出する（ステップＳ３３）。
【００８１】
不連続点抽出部３５は、降雨信号回復装置２が回復した降雨信号成分の受信電力、ドップラー速度平均及びドップラー速度幅のうちの少なくともいずれかが、気象観測の空間内で不連続性を有する不連続観測点を抽出する（ステップＳ３４）。
【００８２】
フィルタリング特性変更部３６は、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣを、事後処理として不連続点抽出部３５が抽出した不連続観測点において固定幅と異なる可変幅に変更する（ステップＳ３４においてＹＥＳ、ステップＳ３５）。そのうえで、地表面クラッタ除去装置１及び降雨信号回復装置２は、ステップＳ１〜Ｓ１５の処理を再び実行する（ステップＳ３５）。ここで、ステップＳ３４で不連続観測点がなくなるまで、ステップＳ３４、Ｓ３５を繰り返し実行してもよい。
【００８３】
ここで、ステップＳ３４、Ｓ３５の具体的な手順について説明する。
【００８４】
不連続点抽出部３５は、各気象観測点において、周囲の気象観測点と比べて、ドップラー速度平均が符号を反転させるかどうか判別する（ステップＳ４１）。つまり、不連続点抽出部３５は、ドップラー速度平均が０近傍である気象観測点を探索する。
【００８５】
周囲の気象観測点と比べて、ドップラー速度平均が符号を反転させる気象観測点については（ステップＳ４２においてＹＥＳ）、降雨信号成分の余分な除去又は過剰な残存の可能性があるため、ステップＳ４３の処理に進む。周囲の気象観測点と比べて、ドップラー速度平均が符号を反転させない気象観測点については（ステップＳ４２においてＮＯ）、降雨信号成分の余分な除去又は過剰な残存の可能性が低いため、処理を終了する。
【００８６】
不連続点抽出部３５は、各気象観測点において、周囲の気象観測点と比べて、受信電力又は回復前後の電力差が所定差以上に小さいか大きいかを判別する（ステップＳ４３）。つまり、不連続点抽出部３５は、降雨信号成分の余分な除去又は過剰な残存がある気象観測点を探索し、当該気象観測点を不連続観測点として抽出する。
【００８７】
周囲の気象観測点と比べて、受信電力又は回復前後の電力差が所定差以上に小さい気象観測点については（ステップＳ４４において「小さい」）、フィルタリング特性変更部３６は、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣを、事後処理として固定幅より狭い可変幅に変更する（ステップＳ４５）。そのうえで、地表面クラッタ除去装置１及び降雨信号回復装置２は、ステップＳ１〜Ｓ１５の処理を再び実行する（ステップＳ４５）。ここで、ステップＳ３４、Ｓ４４で不連続観測点がなくなるまで、ステップＳ３４〜Ｓ３５、Ｓ４１〜Ｓ４６を繰り返し実行してもよい。
【００８８】
周囲の気象観測点と比べて、受信電力又は回復前後の電力差が所定差以上に大きい気象観測点については（ステップＳ４４において「大きい」）、フィルタリング特性変更部３６は、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣを、事後処理として固定幅より広い可変幅に変更する（ステップＳ４６）。そのうえで、地表面クラッタ除去装置１及び降雨信号回復装置２は、ステップＳ１〜Ｓ１５の処理を再び実行する（ステップＳ４６）。ここで、ステップＳ３４、Ｓ４４で不連続観測点がなくなるまで、ステップＳ３４〜Ｓ３５、Ｓ４１〜Ｓ４６を繰り返し実行してもよい。
【００８９】
周囲の気象観測点と比べて、受信電力又は回復前後の電力差が所定差以上に小さくもなく大きくもない気象観測点については（ステップＳ４４において「いずれでもない」）、降雨信号成分の余分な除去又は過剰な残存の可能性が低いため、処理を終了する。
【００９０】
本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理の具体例を図９から図１３までに示す。
【００９１】
図９では、降雨信号成分のドップラー速度ｖＤ＝０であり、降雨信号成分のドップラー速度幅σＰが狭すぎず、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣが広すぎない（ステップＳ１）。この場合は、降雨信号成分の余分な除去又は過剰な残存の可能性が低い。
【００９２】
図９では、０近傍のドップラー速度ｖＤがドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、降雨信号成分のドップラー速度幅σＰが狭すぎないため、地表面クラッタ成分の固定除去範囲σＣ＝０．３ｍ／ｓが適切に設定されていれば、降雨信号成分が余分に除去されたり過剰に残存される可能性が低く（ステップＳ５）、降雨信号成分が回復可能となる可能性が高い（ステップＳ７、Ｓ９〜Ｓ１１）。よって、地表面クラッタ成分の固定除去範囲σＣ＝０．３ｍ／ｓは、そのまま維持される。
【００９３】
図１０及び図１１では、降雨信号成分のドップラー速度ｖＤ＝０であり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣは広すぎないが、降雨信号成分のドップラー速度幅σＰは狭すぎる（ステップＳ１）。この場合は、降雨信号成分の余分な除去の可能性が高い。
【００９４】
図１０では、０近傍のドップラー速度ｖＤがドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、降雨信号成分のドップラー速度幅σＰが狭すぎるため、地表面クラッタ成分の固定除去範囲σＣ＝０．３ｍ／ｓが適切に設定されていても、降雨信号成分が余分に除去される可能性が高く（ステップＳ５）、降雨信号成分が回復不能となる可能性が高い（ステップＳ７、Ｓ９〜Ｓ１１）。よって、地表面クラッタ成分の除去範囲は、固定幅σＣ＝０．３ｍ／ｓより狭い可変幅σＣ＝０．１ｍ／ｓに変更される。
【００９５】
図１１では、０近傍のドップラー速度ｖＤがドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、降雨信号成分のドップラー速度幅σＰが狭いときでも、地表面クラッタ成分の可変除去範囲σＣ＝０．１ｍ／ｓを適切に狭くすることにより、降雨信号成分が余分に除去される可能性を低減することができ（ステップＳ５）、降雨信号成分が回復不能となる可能性を低減することができる（ステップＳ７、Ｓ９〜Ｓ１１）。よって、地表面クラッタ成分の可変除去範囲σＣ＝０．１ｍ／ｓは、そのまま維持される。
【００９６】
図１２及び図１３では、降雨信号成分のドップラー速度ｖＤ＝０であり、降雨信号成分のドップラー速度幅σＰは狭すぎないが、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣは広すぎる（ステップＳ１）。この場合は、降雨信号成分の過剰な残存の可能性が高い。
【００９７】
図１２では、０近傍のドップラー速度ｖＤがドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣが広すぎるため、地表面クラッタ成分の固定除去範囲が適切に設定されていても、残存された地表面クラッタ成分がスプリアスな降雨信号成分として抽出される可能性が高く（ステップＳ５）、降雨信号成分が回復過剰となる可能性が高い（ステップＳ７、Ｓ９〜Ｓ１１）。よって、地表面クラッタ成分の除去範囲は、固定幅より広い可変幅に変更される。
【００９８】
図１３では、０近傍のドップラー速度ｖＤがドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣが広いときでも、地表面クラッタ成分の可変除去範囲を適切に広くすることにより、残存された地表面クラッタ成分がスプリアスな降雨信号成分として抽出される可能性を低減することができ（ステップＳ５）、降雨信号成分が回復過剰となる可能性を低減することができる（ステップＳ７、Ｓ９〜Ｓ１１）。よって、地表面クラッタ成分の可変除去範囲は、そのまま維持される。
【００９９】
本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理の効果を図１４及び図１５に示す。
【０１００】
図１４の上段では、降雨信号成分のドップラー速度平均を示す。レーダ表示画素が黒色と白色との間で遷移する線状領域が、降雨信号成分のドップラー速度平均がほぼ０である領域である。図１４の中段では、降雨信号成分の回復前後の電力差を示す。レーダ表示画素が白色である領域内のうちの、レーダ表示画素が黒色である線状領域が、降雨信号成分の回復前後の電力差が小さい領域である。図１４の下段では、図１４の上段の降雨信号成分のドップラー速度平均がほぼ０である領域と、図１４の中段の降雨信号成分の回復前後の電力差が小さい領域と、の間の積集合領域が、不連続観測点として抽出される。
【０１０１】
図１５の上段では、フィルタリング行列Ａを算出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣを、全気象観測点について固定幅のみに設定する。降雨信号成分の受信強度が、図１４の下段の不連続観測点において、周囲の気象観測点と比べて、十分に回復されていないことが分かる。図１５の下段では、フィルタリング行列Ａを算出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σＣを、一部気象観測点について固定幅のみに設定せず可変幅に設定する。降雨信号成分の受信強度が、図１４の下段の不連続観測点において、周囲の気象観測点と比べて、十分に回復されていることが分かる。
【産業上の利用可能性】
【０１０２】
本開示の気象レーダ信号処理装置及び気象レーダ信号処理プログラムは、気象レーダ信号に時間領域のフィルタリング処理を実行するにあたり、地表面クラッタが余分に除去されたり完全に除去されない可能性を低減し、降雨信号成分が回復不能となったり回復過剰となる可能性を低減し、気象観測時において計算処理負担を低減することができる。
【符号の説明】
【０１０３】
Ｒ：気象レーダ信号処理装置
１：地表面クラッタ除去装置
２：降雨信号回復装置
３：不連続点抽出装置
１１：自己相関行列算出部
１２：地表面クラッタ分布算出部
１３：フィルタリング特性算出／記憶部
１４：地表面クラッタ除去部
２１：降雨信号分布算出部
２２：自己相関行列算出部
２３：フィルタリング処理部
２４：減算部
２５：加算部
２６：降雨信号収束判定部
３１：降雨信号分布取得部
３２：受信電力抽出部
３３：ドップラー速度平均抽出部
３４：ドップラー速度幅抽出部
３５：不連続点抽出部
３６：フィルタリング特性変更部
Ｐ：降雨領域
Ｐ１、Ｐ２：降雨地点
【図１】
2020106471.tif 000017
【図２】
2020106471.tif 000018
【図３】
2020106471.tif 000019
【図４】
2020106471.tif 000020
【図５】
2020106471.tif 000021
【図６】
2020106471.tif 000022
【図７】
2020106471.tif 000023
【図８】
2020106471.tif 000024
【図９】
2020106471.tif 000025
【図１０】
2020106471.tif 000026
【図１１】
2020106471.tif 000027
【図１２】
2020106471.tif 000028
【図１３】
2020106471.tif 000029
【図１４】
2020106471.tif 000030
【図１５】
2020106471.tif 000031