第517回URSI-F会合
開催日: 2007 年 9 月 21 日

TRMM 降雨レーダから求めた海面のレーダ散乱断面積[Long term trend of ocean surface normalized radar cross section observedby TRMM precipitation radar]
小向井淳、岡本謙一 (大阪府立大)Jun Komukai and Ken'ichi Okamoto (Osaka Prefecture Univ.)
2. TRMM 標準アルゴリズム
標準アルゴリズムにおけるアルゴリズムにおける NRCS の入

1. はじめに

射角依存性 [2][3]熱帯降雨観測衛星 TRMM(Tropical RainfallMeasuring Mission)は 1997 年の打ち上げ以来、衛星から送信された電磁波が海面のような２現在に至るまで、熱帯・亜熱帯地方を中心とし次元的な対象物によって反射され、どの程度波た降雨を順調に観測してきた。TRMM は世界初の源方向(衛星のある方向)に戻るかという指標に衛星搭載降雨レーダ(PR:Precipitation Radar)

NRCS を用いる。ここで、NRCS の値は対象物に対を搭載しており、降雨の 3 次元分布を宇宙からする入射角に依存し、入射角が零に近ければよ観測することを可能にした。TRMM はこれまで、り強く波源方向に反射し大きくなり、入射角が観測が困難であった台風やハリケーンの内部構大きくなるにつれてその量は小さくなっていく。

造を明らかにし、また、エルニーニョ現象が起図 1 に示すように、TRMM による観測においてはきる時期の降雨の全世界的な分布が通常の分布衛星の進行方向(along-track 方向)に対して垂とは大きく異なること示すことに成功した[1]。

直な across-track 方向は、アンテナビームを走査して入射角を変えながら観測している。

本研究では、まず海面における無降雨時の規格化散乱断面積(NRCS:Normalized Radar CrossθjSection)の入射角特性について調べた。海面のNRCS は PR のレーダ入射角と海面状態によってその特性は大きく変わり、海面の状態を変化させるのは主に海上風速である。そこで、次にN+1

NRCS と海上風速の関係について調べた。具体的

Nには、NRCS と海上風速との関係を入射角ごとにN-1求め、両者の間に成り立つ関係式を定量的に導出した。

Along-track

この無降雨時の海面の NRCS データを基準にAcross-track

し て 、 降 雨 に よ る 経 路 積 算 減 衰 量 (PIA:Path
図 1;TRMM 衛星による観測Integrated Attenuation)を算出する。求めたPIA の値を降雨強度算出アルゴリズムの中に応用して、降雨強度を算出する。本研究で求めら

TRMM 衛星は左右それぞれ入射角 18°の範囲れた NRCS の入射角特性と海上風速依存性に基を観測している。入射角 0°～20°の領域は準づいて算出された降雨強度が、現在のアルゴリ

鏡面散乱領域と呼ばれ、準鏡面散乱に基づいたズムの降雨強度算出結果と比べてどのように海近似式は理論的に以下のように与えられている。

面上の降雨強度算出に効果があるか、海上ブイ

 tan 2θＲ２ １
−
NRCS＝ ２expｓ cos 4θ  ｓ２ 

雨量計データなどと比較して検証することを最終目的とする。

-1-(1)

ここで、R は入射角 0°におけるフレネルの反度である 18°で最大となっており、海上風速が射係数、ｓ２は表面勾配の分散の値である。

最も大きな要因と考えられる海面状態の変化に(1)式の dB 値をθの小さい範囲でマクローリ最も敏感な角度であることが分かる。

ン展開し、近似すると二次式になり、NRCS [dB ] = aθ 2 + c

3. NRCS の入射角依存性の入射角依存性の関数近似(2)

上述したように現行の TRMM 標準アルゴリズでなるが、現行の TRMM 標準アルゴリズムにおいムでは左右を区別して(3)式で近似しているが、ては、衛星の姿勢や、風向や風速の変化の非一係数 b は係数 a、c に比べて無視できるくらい小様性を考慮した関数型

さいので、NRCS の入射角特性の関数近似についNRCS [dB ] = aθ 2 + bθ + cて調べるために左右の入射角の違いを考慮しな(3)

い NRCS データについて図 3 に示すと同時に(2)を採用している。

式、(3)式で近似した。破線は(2)式で近似した

しかし、この近似式では入射角ごとの観測値のもの、実線は(3)式で近似したものを示している。

平均値との間にバイアスが生じてしまう。また、左右の入射角の違いを考慮しない場合の(2)式

観測値の標準偏差に関しても、入射角 0°、18°による近似の結果は係数 b が非常に小さいため、付近では大きな値をとっており、この 2 点につ

現行の TRMM 標準アルゴリズムの算出結果に近いては改良の余地がある。

いものと考えられる。

図 2 は 2005 年 1 月における全世界の緯度経度バイアスを減少させる手段として左右の入射1°×1°グリッドの平均値について現行の角の違いを考慮しないで(3)式で近似したわけ

TRMM 標準アルゴリズムによる近似であり、プロであるが、結果は(2)式で近似した結果よりも良ットは平均値、エラーバーは標準偏差を示してく近似されており、平均値と近似曲線上の値といる。の間の誤差を(2)式で近似した場合の 80%までに抑えられることが分かった。

図 2;TRMM 標準アルゴリズムによる近似
図 3;NRCS の入射角特性[1]図 2 より左右ともに入射角 10°、18°付近においてはバイアスが生じていることが分かる。

もう一つのバイアスを減少させる手段として

また、標準偏差は入射角 5°付近で 1.2～1.3dB2 本の近似曲線で近似することを考えた。図 4程度で最小となっており、最も安定しているとは入射角 12°で 2 本の近似曲線に分けたときのいう結果を得た。また、PR の入射角の最大の角出力結果である。

-2-図 4;NRCS の入射角特性[2]図 6;8 年間の平均値の標準偏差

結果、平均値と近似曲線上の値との間の誤差

8 年間の各入射角の月ごとの平均値の標準偏は現行の TRMM 標準アルゴリズムの 20%にまで抑差に関しては図 6 で示されているように非常にえられることが分かった。

小さな値で、まとまったデータが得られていることが分かる。よって月ごとの平均値を近似することに関しては、どの月に関しても 2 本の近4. NRCS の平均値と平均値と標準偏差の標準偏差の長期トレンド
長期トレンド似曲線を用いる方法が良いと思われる。

図 5 に 1998 年から 2005 年にわたる 8 年間

しかし、実際に得られる瞬時的な NRCS データの月ごとの NRCS データについて示す。のバラつきは図 5 で示されているように、18°付近で大きく、このバラつきの主な原因である海上風速についても考慮する必要性があると考えられる。
5. NRCS の海上風速依存性
海上風速については TMI から得られたデータを用いる。ここで用いる海上風速はマイクロ波放射計(TMI:TRMM Microwave Imager)データからWentz によって算出されたものである[4]。
NRCS と海上風速の両者についてそれぞれ無降雨時、1°×1°グリッド、1 ヶ月間の平均値を世界中で算出し、それぞれのグリッドでの両

図 5;NRCS の標準偏差の経年変化

者の値を比較した。

(上;入射角 4.5°、下;18°)○印が平均値、エラーバーが標準偏差を表し

図 7 の(1)に 2005 年 1 月の海上風速の分布をており、上が標準偏差の最も小さい入射角が示し、(2)、(3)、(4)に 2005 年 1 月の入射角が4.5 ° の と き で 、 下 が 標 準 偏 差 の 最 も 大 き い

0°、18°、7.5°のときの NRCS の分布を示す。

18°のときを示している。

-3-

図 8;海上風速と NRCS の相関
TRMM 衛星の観測している全 25 入射角についての近似直線をまとめたものを図 9 に示す。

図 7;海上風速(1)と NRCS(2)(3)(4)の分布[(2)入射角 0°(3)入射角 18°(4)入射角 7.5°]
図 7 の分布図から、入射角 0°では分布の傾向は同じであるが色が逆転しているので海上風速と NRCS に負の相関があることが分かる。
同様に、入射角 18°では分布の傾向も色も同じであるので正の相関があることが分かる。
また、入射角 7.5°では海上風速の値に関わ

図 9;海上風速と NRCS の相関のまとめらず世界中でほぼ一定の値になっていて NRCSが海上風速に依存しない入射角であるといえる。

図 9 より、NRCS と海上風速の関係は入射角 0°

それぞれのグリッドにおけるこれらの結果をのとき負の相関があり、入射角が大きくなるに元に、縦軸に NRCS の dB 値を、横軸に海上風速つれて正の相関へと移行しているのが分かる。

を対数目盛の上にプロットし、直線近似したもまた、入射角が 7.5°あたりで無相関であるこのを図 8 に示す。とが分かる。
8 年間という長期間にわたる膨大なデータより統計的に得られたこれらの近似式を用いることによって、NRCS を単なる入射角のみの一変数関数ではなくて、入射角と海上風速の二変数関数で表すことを現在行っている。
更に、そのようにして算出した NRCS が現行の-4-

TRMM 標準アルゴリズムが算出する NRCS と比べ相対的な比較であるので必ずしも有効性が高いてどの程度の精度なのかを検証する。とは言えない。よって、今後の課題として本研

最後に、これらの参照データを基に PIA、降究で導出された関係式がどれほど有効なものか雨強度と算出していき、現行の TRMM 標準アルゴをシートゥルースとの絶対的な比較を行うことリズムの算出結果と比較してどのような効果をで確かめなければならない。
最後に、本研究では参照となる無降雨状態の及ぼしているかを考察する。

NRCS の入射角と海上風速の関数としての近似式を算出する新たな方法の開発に留まったが、

6. まとめ
8 年間の PR から得られた海面の NRCS の値を

この参照データを現行の TRMM 標準アルゴリズ解析することによって入射角 5°前後のときのムに導入することによって経路積算減衰量

標準偏差は 1.2～1.3 dB 程度であり、NRCS の値(PIA)、降雨強度 R を算出し、その結果が現在のが最も安定しているという結果を得た。また、

TRMM 標準アルゴリズムの出力する結果と比較

NRCS の標準偏差の値は PR の入射角の最大の角して、どのような効果があるか検証する必要も度である 18°において最大になることが分かあると考えられる。この方法が有効ならば、次った。このことは、海上風速が最も大きな原因

世代衛星搭載降雨レーダなどへの応用、また、と考えられる海面状態の変化に最も敏感な角度より高精度な地球観測の発展に役立つと考えらが PR の入射角の最大の角度であることを意味れる。

する。この入射角における NRCS と同じ TRMM 衛
謝辞星に搭載されているマイクロ波放射計の海上風速のデータを比較すれば、TRMM 降雨レーダの本研究の遂行にあたり、多大なるご指導を賜

NRCS データから海上風速のリモートセンシンりました大阪府立大学工学部航空宇宙工学科

グが行えると考えられる。

岡本 謙一 教授、重 尚一 助教に深く感謝いた

これらのことを踏まえて、PR が観測した海面します。そして、数多くの助言とご協力をいたの NRCS と TMI が観測した海上風速を比較するこ

だきました大阪府立大学工学部航空宇宙工学科とで、海面の NRCS の風速依存性を定量的に導出

岡本・重研究室の院生の方々、特に博士後期課した。PR においては 18°の入射角の範囲の中で程 1 年生の木田 智史 先輩に感謝いたします。

0°及び 18°に近いほど、海面の NRCS の海上風この場を借りてお礼申し上げます。

速依存性が大きく、逆に入射角が 7～8°の時に参考文献

海上風速依存性が小さいといえる。
NRCS と海上風速の関係式を利用すれば、TMI[1] 岡本謙一、リモートセンシングによる宇宙程の観測幅は無いが TMI よりも水平分解能の良からの降雨観測、日本地球惑星科学連合ニューい PR で海上風速が観測できることになる。

スレター、Vol.2、No.3、pp.6-8、2006 年 8 月.

ここで、得られた結果はあくまでもセンサ同[2] R. Meneghini、T. Iguchi、T. Kozu、L. Liao、
Okamoto 、 J.

Jones 、 and士のデータの比較であって、地上からの観測デK.

ータ、いわゆるシートゥルースデータとの比較

Kwiatkowski 、 ”Use of Surface Reference

はなされていない。TMI の海上風速データはシTechnique for Path Attenuation Estimatesートゥルースデータとの比較が既に行われていfrom the TRMM Precipitation Radar” 、 J.て実際に使われている。本研究ではその実用的Applied Meteorology、Vol39、pp. 2053-2070、なデータを使って解析を行ったので、導出され2000.

た関係式はある程度正確であると思われるが、[3] R. Meneghini、J. A. Jones、T. Iguchi、K.

-5-

A.

J.

Okamoto、J. Kwiatkowsky、”A Hybrid Surface
Reference Technique and Its Application tothe TRMM Precipitation Radar”、Journal of
Atmospheric and Oceanic Technology、Vol.21、pp.1645-1658、2004.
[4] Remort Sensing Systems(URL： http://www.remss.com/ )-6-