(57)【要約】本発明は、極微少のレーダ波減衰しか発生させない雨の場合に、バイポーラレーダを用いて降水率を予測する方法に関するものであり、・前記バイポーラレーダを用いて、前記レーダに対する行程半径で得られる間隔〔ｒ0，ｒ1〕において、微分位相ΦDPと見かけの反射率Ｚeとを、分極ＨまたはＶの少なくともどちらか一つによって、測定し、・ｒ0とｒ1の間の微分位相の差に基づき、そして間隔〔ｒ0，ｒ1〕に沿った見かけの反射率Ｚeの関数の積分に基づき、雨滴の寸法分布を表す値Ｎ0*の予測を決定し、・ある一点での降水率の値を、その点におけるＮ0*と見かけの反射率とに基づいて導き出すという過程から構成される方法に関するものである。【特許請求の範囲】
【請求項１】
極微少のレーダ波減衰しか発生させない雨の場合に、バイポーラレーダを用いて降水率を予測する方法であり、
・前記バイポーラレーダを用いて、前記レーダに対する行程半径で得られる間隔〔ｒ0，ｒ1〕において、微分位相ΦDPと見かけの反射率Ｚeとを、分極ＨまたはＶの少なくともどちらか一つによって、測定する過程と、
・ｒ0とｒ1の間の微分位相の差に基づき、そして間隔〔ｒ0，ｒ1〕に沿った見かけの反射率Ｚeの関数の積分に基づき、雨滴の寸法分布を表す値Ｎ0*の予測を決定する過程と、
・ある一点での降水率の値を、その点におけるＮ0*と見かけの反射率とに基づいて導き出す過程とによって構成される、降水率予測方法。
【請求項２】
ｒ0とｒ1の間の微分位相の差に基づき、かつ、選択された冪指数で累乗された見かけの反射率Ｚeの積分に基づいて、直接的にＮ0*を導き出すことを特徴とする、請求項１に記載の降水率予測方法。
【請求項３】
選択された冪指数は、以下の関係式
【数１】
2004534256.tif 000008
を満足する冪指数ｂであり、
ここでＫDPはその半径に沿った微分位相の変化率であるとともに、ａ及びｂはそこで考慮される降水のタイプと温度とによって特定されることを特徴とする、請求項２に記載の降水率予測方法。
【請求項４】
降水のタイプは、降雨のタイプと氷の結晶のタイプとの間での対応するタイプであることを特徴とする、請求項３に記載の降水率予測方法。
【請求項５】
積分される見かけの反射率の関数はＮ0*で決定されるものであり、その方法にはその関数を何度も逐次代入して計算することが含まれ、その際のＮ0*の値は前述の逐次代入法によって決定されるものであることを特徴とする、請求項１に記載の降水率予測方法。
【請求項６】
以下の関係式に基づいてＮ0*を計算し、
【数２】
2004534256.tif 000009
ここに、ΦDPは微分位相であり、Ｆは以下の関係式
【数３】
2004534256.tif 000010
を満足する関数であり、ここでＫDPはその半径に沿った微分位相の変化率であることを特徴とする、請求項５に記載の降水率予測方法。
【請求項７】
最初の逐次代入法において、以下の関係式
【数４】
2004534256.tif 000011
によって与えられるＮ0*の値を用いることを特徴とする、請求項５又は請求項６に記載の降水率予測方法。
【請求項８】
以下の関係式
【数５】
2004534256.tif 000012
によるＮ0*と見かけの反射率Ｚeとに基づき降雨率Ｒを決定することを特徴とする、請求項１から請求項７のいずれか一つに記載の降水率予測方法。
【請求項９】
バイポーラレーダ並びに処理手段を有する降水率予測装置であり、前記レーダは、微分位相と反射率とを分極ＨまたはＶの少なくともどちらか一つによって測定するための手段を有しており、その処理手段では、請求項１から請求項８のいずれか一つに記載の降水率予測方法の様々な処理過程を用いることを特徴とする、降水率予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レーダによる降水率の予測のための気象観測技術に関するものである。
【０００２】
レーダの測定に基づき降雨率を予測する際に直面する全般的な問題には、レーダ波が減衰するという問題と、雨が本来可変的なものであるという問題とがある。
【背景技術】
【０００３】
ＺＰＨＩと呼ばれるアルゴリズムに結びつけられた、分極の多様性をもつコヒーレントレーダの概念が、上記二つの障害に対してもたらされる、実用に供しうる条件内での解決策として、国際公開第９９／３８０２８号パンフレットに記載されている。
【特許文献１】
国際公開第９９／３８０２８号パンフレット
【０００４】
ＺＰＨＩというのは、基本的には、測定した反射率のプロファイルＺaと、照準線の二つの点ｒ1とｒ2の間の微分位相の差から得られる応力とを入力に用いるプロファイリングアルゴリズムである。
【０００５】
そのような測定に基づいて決定されるのが、特定のレーダ波減衰Ａと、Ｎ0*という名称で知られるパラメータとであって、そのパラメータは、雨滴の大きさの分布の定量的パラメータである。
【０００６】
予測すべき降雨率Ｒはそのような二つのパラメータの関数として得られるのであるが、その理由は以下の二つである：
・特定のレーダ波減衰Ａは減衰効果に左右されない。したがって、それをＲの予測に用いると減衰の問題の解決になる。
・パラメータＮ0*は雨本来の可変性を記述するには十分である。
【０００７】
ＺＰＨＩアルゴリズムは、レーダ波減衰に敏感な周波数帯であるＸバンド及びＣバンドにも好適に応用されるものである。
【０００８】
ここでこれからめざす方法は、レーダ波減衰が大きくない場合に、ＺＰＨＩ法に基づき、それを発展させたものである。
【０００９】
特にこの場合については、基礎的要素に基づいてはいるが、より適合させ、よりはるかに直接的にした構造形式を規定することも可能である。
【００１０】
ＺＰＨＩアルゴリズムはまた、レーダ波減衰が大きくなく、しかも極微少のものであるＳバンドに応用することもできる。実際、そうすることの利点は、それが雨本来の可変性を「直接に」再現するものである限り、失われることはない。その場合、パラメータＡは必ずしも用いる必要がない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
そういうわけで、本発明が提案しようとする方法は、レーダ波減衰が小さいか極微少のものである場合の、簡便で信頼でき効率的な降水率予測方法である。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
そのために、本発明が提案する方法は、極微少のレーダ波減衰しか発生させない雨の場合に、バイポーラレーダを用いて降水率を予測する方法であり、次のような過程からなるものである。
・前記バイポーラレーダを用いて、前記レーダに対する行程半径で得られる間隔〔ｒ0，ｒ1〕において、微分位相ΦDPと見かけの反射率Ｚeとを、分極ＨまたはＶの少なくともどちらか一つによって、測定する過程と、
・ｒ0とｒ1の間の微分位相の差に基づき、そして間隔〔ｒ0，ｒ1〕に沿った見かけの反射率Ｚeの関数の積分に基づき、雨滴の寸法分布を表す値Ｎ0の予測を決定する過程と、
・あらゆる点での降水率の値を、その点におけるＮ0*と見かけの反射率とに基づいて、導き出す過程。
【００１３】
本発明はまたバイポーラレーダ並びに処理手段を有する降水率予測装置をも提案するものであり、前記レーダは、微分位相と反射率とを分極ＨまたはＶの少なくともどちらか一つによって測定するための手段を有し、その降水率予測装置は、その処理手段が以上に述べた方法の様々な処理過程を用いることを特徴とする。
【００１４】
本発明の他の特徴、目的及び利点は、以下の詳細な説明を読むことにより、明らかになっていくものである。
【００１５】
ＺＰＨＩ法と同様に、これから説明する方法にも様々な分極をもつコヒーレントなレーダが必要となる。入力データは、反射率のプロファイルＺH（またはＺV）並びに経路Ｈと経路Ｖとの間の微分位相の測定値である。
【００１６】
ここで決定しようとしているパラメータＮ0*（並びに降雨率）は、レーダ波減衰が極微少のものである場合、例えば降雨をＳバンドで測定する場合や、Ｃバンド及びＸバンドについても十分に小さい降雨の場合、あるいはさらに氷のような場合のものである。
【００１７】
ＺＰＨＩ法におけるのと同様に、本方法においても、反射率ＺH（あるいはＺVまたはさらに一般的にはＺe）と微分位相ΦDPという、二つのタイプのデータを統合する。
【００１８】
レーダ波減衰が極微少のものである限りにおいては、まさしく本方法の対象であるパラメータＮ0*を予測することにより、測定された反射率を降雨率Ｒの予測に直接用いてもよい。
【００１９】
本発明による方法は、同値の反射率Ｚe（ｍｍ6ｍ-3）と、微分位相率ＫDP（°ｋｍ-1）とを結びつける、以下の「普遍的」関係式に基づくものである。
【００２０】
【数１】
2004534256.tif 000002
【００２１】
ここに、ａ及びｂは、（雨もしくは一種の氷の結晶のような）降水のタイプによって決定され、温度にも僅かに左右される拡散モデルによって特定される係数である。降水タイプの決定は、Ｓｔｒａｋａ，Ｚｍｉｅ並びにＲｙｚｈｋｏｖ（２０００）が説明したタイプの分類方法によって行ってよい。
【００２２】
さらに一般的には、拡散モデルは以下の関係式を規定する。
【００２３】
【数２】
2004534256.tif 000003
【００２４】
積分のセグメントの両端ｒ1及びｒ2の間（ｒ1＜ｒ2）で関係式（１）あるいは関係式（２）を積分すると以下の関係式が得られる。
【００２５】
【数３】
2004534256.tif 000004
【００２６】
それはすなわち、以下の関係式になる。
【００２７】
【数４】
2004534256.tif 000005
【００２８】
そうなるともはや、あとはただ、このＮ0*の予測値を、ＲをＺeに結びつける「普遍的」関係式に移項すればいいだけのことである。
【００２９】
【数５】
2004534256.tif 000006
【００３０】
そうしてＲの予測値が得られる。
【００３１】
一般的には、関係式ＫDP−Ｚeは（２）のような形式で書き表され、その場合、（３）は、次のようになる。
【００３２】
【数６】
2004534256.tif 000007
【００３３】
その場合にはＮ0*についての解析的な解はないのであるが、Ｎ0*についての開始値（「ｆｉｒｓｔ  ｇｕｅｓｓ」）として解（４）を用いて数値逐次代入法により、数値的な解は見いだせる。
【００３４】
（Ｘバンド，Ｃバンド及びＳバンドのような）どのような周波数を用いようとレーダ波を実際には減衰させない氷の場合には、応用の限界は定められていない。
【００３５】
雨の場合には、本方法の応用は、点ｒ1及び点ｒ2の間（ｒ2＞ｒ1）の極微少のレーダ波減衰による制約を受ける。より具体的に言うと、Ｎ0*について３ｄＢの誤差につながる応用条件は（Ｔ＝１０℃とし、雨滴サイズの分布法則が、形式パラメータが２に等しいガンマ分布のタイプによるものとして）、
【００３６】
Ｘバンドについては〔ΦDP（ｒ2）−ΦDP（ｒ1）〕＝≦４°であり、
【００３７】
Ｃバンドについては〔ΦDP（ｒ2）−ΦDP（ｒ1）〕＝≦１０°であり、
【００３８】
Ｓバンドについては〔ΦDP（ｒ2）−ΦDP（ｒ1）〕＝≦６４°である。
【産業上の利用可能性】
【００３９】
本発明の主な応用分野は次のものである。
・ＺＰＨＩアルゴリズムの場合と同様の応用分野、すなわち、増水の監視と水資源の管理のための、水源地帯における降雨予測。この応用はＳバンドについてのあらゆるタイプの降雨について有効であり、あるいはＣバンド及びＸバンドについては十分に小さい降雨について有効である。
・氷相での降水の予測。
【００４０】
本発明はまた、気象観測において他にも数多くの応用を提示するものである。
【００４１】
［１］  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ  ｐｈａｓｅ  ｓｈｉｆｔ  ａｎｄ  ｒａｉｎｆａｌｌ  ｒａｔｅ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ，  Ｓａｃｈｉｄａｎａｎｄａ  Ｍ．  ｅｔ  Ｚｒｎｉｅ  Ｄ．Ｓ．，  Ｒａｄｉｏ  Ｓｃｉｅｎｃｅ，  ２１−２，  ｐ．  ２３５−２４７  （１９８６）．
［２］  Ｐｏｌａｒｉｍｅｔｒｉｃ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｉｃｅ  ｗａｔｅｒ  ｃｏｎｔｅｎｔ  ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ，  Ｒｙｓｈｋｏｖ  Ａ．Ｖ．，  Ｚｒｎｉｅ  Ｄ．Ｓ．  ｅｔ  Ｂ．Ａ．  Ｇｏｒｄｏｎ，  Ｊ．  Ａｐｐｌ．  Ｍｅｔｅｏｒ．，  ｐ１２５−１３４  （１９９８）．
［３］  Ｔｈｅ  ｒａｉｎ  ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ａｐｐｌｉｅｄ  ｔｏ  ｐｏｌａｒｉｍｅｔｒｉｃ  ｗｅａｔｈｅｒ  ｒａｄａｒ，  Ｔｅｓｔｕｄ  Ｊ．Ｅ．  Ｌｅ  Ｂｏｕａｒ，  Ｅ．  Ｏｂｌｉｇｉｓ  ｅｔ  Ｍ．  Ａｌｉ−Ｍｅｈｅｎｎｉ，  Ｊ．  Ａｔｍｏｓ．  Ｏｃｅａｎｉｃ  Ｔｅｃｈｎｏｌ．，  １７，  ｐ３３２−３５６  （２０００）．
［４］  Ｂｕｌｋ  ｈｙｄｒｏｍｅｔｅｏｒ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｐｏｌａｒｉｍｅｔｒｉｃ  ｒａｄａｒ  ｄａｔａ  ：  Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ  ｏｆ  ｒｅｌａｔｉｏｎｓ，  Ｓｔｒａｋａ  Ｊ．Ｍ．，  Ｄ．Ｓ．  Ｚｒｎｉｅ，  Ａ．  Ｖ．Ｒｙｚｈｋｏｖ，  Ｊ．  Ａｐｐｌ．  Ｍｅｔｅｏｒ．，  ３９，  ｐ１３４１−１３７２  （２０００）．
【国際公開パンフレット】
2004534256.tif 000013
2004534256.tif 000014
2004534256.tif 000015
2004534256.tif 000016
2004534256.tif 000017
2004534256.tif 000018
2004534256.tif 000019
2004534256.tif 000020
2004534256.tif 000021
【国際調査報告】
2004534256.tif 000022
2004534256.tif 000023
2004534256.tif 000024
2004534256.tif 000025
2004534256.tif 000026
2004534256.tif 000027