レーダー降水量の地上観測値補正に対する観測点水平密度の影響について
長岡技術科学大学 環境システム工学専攻： 佐藤光
長岡技術科学大学 環境・建設系： 熊倉俊郎
1．はじめに成 18 年 7 月豪雨でのケースを用いて定量的に降雨の補足には、降水の分布に関するデータ求める事を目的とする。

を時空間的に細かく得る事のできる気象レーダーが有効である。気象レーダーを用いたもの

2．データと概要

では、気象庁により解析が行われているレーダ（1）使用データ

ー・アメダス解析雨量に代表される補正レーダ

地上観測降水量については、気象庁によるー降水量があり、それは地上観測降水量を用いAMeDAS （ Automated Meteorological Dataて空間的に補正する事で導出される。熊倉ら

Aquisition System）
降水量 1 時間値 25 地点分、

（2006）では、平成 16 年 7 月新潟・福島豪雨

国土交通省河川局による水文水質データベーでの事例で地上観測点の分布による誤差や水スの降水量 1 時間値 66 地点分を使用した。レ

平内挿の手法に関わる誤差を算定し、観測点密ーダー降水量については、気象庁による全国合度を増した方が、また補正手法によって誤差は成レーダーデータの 1.0km 格子、10 分間観測小さく算定されるという結果が示された。これ値を使用した。
10 分毎の観測値を 1 時間毎に平より、地上観測点の水平密度は補正を行う際に均し 1 時間値として用いた。解析期間は平成 18

重要であると考えられる。また、データの観測

年 7 月豪雨である平成 18 年 7 月 18 日 0 時から精度によっては補正に悪影響を及ぼす事が考24 時、解析範囲は北緯 35.5 度から 36.4 度、東えられ、この様なデータは除去が必要となる。

経 136.5 度から 137.5 度とした。

さらに、降水パターンによる違いや地域性があるとしても、補正レーダー降水量の水平分布（2）手法概要の誤差を定量的に把握する事は、補正を行う際まず補正レーダー降水量をレーダー・アメダに有用な資料となりえる。

ス解析雨量の手法を模して導出し、以下の解析

以上の様に、地上観測点密度やデータの品質Ⅰ、Ⅱを行う。

はレーダー降水量を補正する際に重要であるⅠ．空間的な誤差の導出事が予想される。本研究では、地上観測点によ（1） 解析範囲内の各点をそれぞれ n（ n ＝1、るレーダー降水量の補正手法に関して、地上観2、・・・、 N ）と番号付ける。以下 n を測点密度が変化した場合に地上観測降水量と対象観測点とする。

補正レーダー降水量の誤差を求める。その際に（2） 対象観測点を 1 点ずつ人為的に抜き取地上観測点密度を増加させた場合で実際にレり、抜き取った状態で補正レーダー降水ーダー降水量の補正に有効であるのかを、また量を N 個導出する。
（3） 抜き取った対象観測点 n での、補正レー品質管理を行う前後で誤差がどの程度変わってくるのかを評価する。

ダー降水量の最近隣格子での補正レーまた、本研究の解析範囲内の補正レーダー降

ダー降水量 R2 n と、n での地上観測降水

水量水平分布図から誤差の程度を示す図を、平量 Pn を比較する事により、空間的な誤1差を求める。誤差は以下の様に求めた。
NRh(t )

( R 2 n (t )Pn (t )) 2 N

n 1

例えばある観測点を抜き取った場合、その周囲の観測点からの影響は大きく受けるが、離れた観測点からの影響はないと考えられ、本研究では N を最大 5 点とした。

n：対象観測点
N：降水量が観測された対象観測点の数

上記の操作を地上観測点密度、水平内挿手法が異なる場合でどの様に変化するかを見る為に、以下の 4 種の実験を行った。
● 実験 A として、地上観測点を AMeDAS 観測点のみ用いた場合での手法

また、E が降水量として実際にどの程度現れるかを直接的に知る為に、以下の式を求めた。
NE 2(t )( R 2 n (t ) R 2(t )' )n 1

本 研 究 で は E 、 E 2 を 実 験 AW 7 AQ 、MW 7 AQ について求めた。

● 実験 M として、地上観測点を AMeDAS 観測点に加え、国土交通省河川局の観測点も3．結果と考察
実 験 AW 7 BQ 、 AnoW 7 BQ 、 MW 7 BQ 、含めた場合の手法● 実験 W 7 として、レーダー降水量比重みを考慮した場合での内挿手法● 実験 noW 7 として、距離重みのみを考慮しMnoW 7 BQ より各実験での Rh(t ) の時系列を図1〜図 4 に示した。また、7 月 18 日 13 時での実験 AW 7 BQ 、MW 7 BQ の補正レーダー降水量水平分布を図 5 に示した。図 1〜図 4 より各実験そた場合での内挿手法
次に、地上観測降水量データの品質が良くないれぞれの Rh(t ) の時系列の平均を取った結果、実観測点を検討した。今回はレーダー降水量と地上験 AW 7 BQ 、 AnoW 7 BQ 、 MW 7 BQ 、観測降水量を比較し、レーダー降水量が観測されMnoW 7 BQ よりそれぞれ 1.41、1.43、1.80、1.86ている時間に、地上観測降水量が 0 [mm]となっ[mm/hour]となり、実験 M より A の方が、またている地上観測点を除外する事とした。品質管理

W 7 の方が noW 7 より誤差は小さくなったなる前後でどの様に変化するかを見る為に、以下の結果となった。これは新潟豪雨の事例と傾向が異2 種の実験を行った。

なった。そこで図 5 を見比べてみると、追加した● 実験 BQ として、品質管理前の実験国交省データの黒丸で囲った部分を中心に差が● 実験 AQ として、品質管理後の実験顕著に現れている事が分かる。図 6 に、秋生の地

こ れ ら の 実 験 で 求 め ら れ る Rh(t ) を 実 験

上観測降水量と、地上観測点から最近隣格子のレAW 7 BQ 、 AnoW 7 BQ 、 MW 7 BQ 、MnoW 7 BQ 、 AW 7 AQ 、 AnoW 7 AQ 、
MW 7 AQ 、 MnoW 7 AQ のそれぞれで求めた。

ーダー降水量の時系列を示した。これよりレーダー降水量が観測されているが地上観測降水量が 0[mm/hour]となる時間が存在した。今回の解析では、これらレーダー降水量と地上観測降水量が大Ⅱ．補正レーダー降水量の観測点密度による誤差補正レーダー降水量から地上観測点を補正に用いなかった時の影響を定量的に求めた。影響の程度を示す指標として以下の式を用いた。
N

E (t )( R 2 n (t )R 2(t )' ) / R 2(t )'n 1R2n：n を抜き取ったときの補正レーダー降水量
R2’：n を抜き取らない場合の平均補正レーダー降水量
N： n を抜き取った時の n からの近隣観測点の数（最大 5 点） 2きく剥離し、地上観測降水量が 0 [mm/hour]を観測した地上観測点の除去を行った。
除去作業後の実験 MW 7 AQ 、 MnoW 7 AQ を行い、 Rh(t ) の時系列を求めた結果を図 7、図 8に示す。これより、 MW 7 AQ 、 MnoW 7 AQ の方が MW 7 BQ 、 MnoW 7 BQ より低く推移している事が分かる。次に、各実験でのそれぞれのRh(t ) の時間平均を表 1 に示す。これより、実験AQ では、実験 M 観測点密度が増す事で空間的357秋生

図 5 実験 AW 7 BQ 、 MW 7 BQ での 7 月 18 日

9 11 13 15 17 19 21 23
Time [hour]

13 時の補正レーダー降水量水平分布 [mm/hour]
14.0
12.0
10.08.06.04.0
2.00.0図 1 実験 AW 7 BQ での Rh(t ) [mm/hour]と平3.5
32.521.5
10.50RhAnoW7BQ（ｔ）
P(i)̲ave

135714121086420P(i)̲ave [mm/hour]

Rh [mm/hour]

均地上観測降水量 P (i ) _ ave [mm/hour]

1357Rh [mm/hour]

14121086420P(i)̲ave [mm/hour]

Rh [mm/hour]

平均地上観測降水量 P (i ) _ ave [mm/hour]

135711 13 15 17 19 21 23
Time [hour]

357141210864209 11 13 15 17 19 21 23
Time [hour][mm/hour]と平均地上観測降水量 P (i ) _ ave[mm/hour]の時系列

Rh [mm/hour]

14121086420P(i)̲ave [mm/hour]

Rh [mm/hour]9Rh（ｔ）MW7AQ
Rｈ（ｔ）MW7BQP（i）̲ave

9 11 13 15 17 19 21 23Time [hour]

RhMnoW7BQ（ｔ）
P(i)̲ave7

図 7 実験 MW 7 BQ 、 MW 7 AQ での Rh(t )均地上観測降水量 P (i ) _ ave [mm/hour]13.532.521.5
10.501

図 3 実験 MW 7 BQ での Rh(t ) [mm/hour]と平3.532.521.510.505

格子のレーダー降水量 [mm/hour]の時系列

9 11 13 15 17 19 21 23Time [hour]

RhMW7BQ（ｔ）
P(i)̲ave3

図 6 秋生の地上観測降水量[mm/hour]と最近隣

図 2 実験 AnoW 7 BQ での Rh(t ) [mm/hour]と

3.5
32.5
2
1.5
10.50地上観測降水量
レーダー降水量

P(i)̲ave [mm/hour]

114121086420

3.5
32.521.5
10.50Rh（ｔ）MnoW7AQ
Rｈ（ｔ）MnoW7BQ
P（i）̲ave

135714121086420P(i)̲ave [mm/hour]

RhAW7BQ（ｔ）
P(i)̲aveprecipitation [mm/hour]

3.5
32.521.5
10.50P(i)̲ave [mm/hour]

Rh [mm/hour]

な誤差は小さくなった。

9 11 13 15 17 19 21 23Time [hour]

図 8 実験 MnoW 7 BQ 、MnoW 7 AQ での Rh(t )9 11 13 15 17 19 21 23Time [hour]

図 4 実験 MnoW 7 BQ での Rh(t ) [mm/hour]と[mm/hour]と平均地上観測降水量 P _ ave

平均地上観測降水量 P (i ) _ ave [mm/hour][mm/hour]の時系列

3

表 1 各実験の時間平均 Rh(t ) _ ave [mm/hour]

実験
AW7AnoW7MW7
MnoW7

えた方が Rh(t ) は小さくなった。これよりRh(t)̲ave [mm/hour]
BQ
AQ
1.41
1.431.80
1.371.861.39

新潟豪雨の事例と同様の傾向を示した。

● 補正レーダー降水量水平分布から、補正の際の地上観測点密度に関わる誤差 E を定量的に求めた。実験 AW 7 AQ と MW 7 AQの E を求めた結果、地上観測点が増した方解析Ⅱより、実験 AW 7 AQ 、MW 7 AQ での E 、が補正を行う際に地上観測点を抜かしたE 2 を 7 月 18 日について求めた。実験 AW 7 AQ 、時の影響は小さくなった。

MW 7 AQ での 7 月 18 日 13 時の E 、E 2 を 5×5格子で平滑平均した水平分布を図 9、図 10 に、また、実験 AW 7 AQ と MW 7 AQ の E の差の水平分布を図 11 に示す。図 9、図 10 より E の分布を比較すると、実験 AW 7 AQ では 0.1 以下となる部分が多いのに比べ、実験 MW 7 AQ では 0.08 以下となる部分が多く、全体的に実験 MW 7 AQ の方が値が小さくなった。 E 2 の分布も同様の傾向を示した。また E と E 2 を比較した場合に両者の傾向

図 9 7 月 18 日 13 時での実験 AW 7 AQ の E 、E 2が似ていた。図 11 より両者の E の差を見た結果、の水平分布

全体的に実験 MW 7 AQ の E は小さくなったが、赤枠の部分の様に地上観測点が増えても E が大きくなる地域があった。

4．まとめ
本研究では、観測点密度が変化した場合に地上観測降水量と補正レーダー降水量の誤差を求めた。その時に品質管理の前後での誤差を評価した。
また、補正レーダー降水量水平分布から補正の際

図 10 7 月 18 日 13 時での実験 MW 7 AQ の E 、の地上観測点密度に関わる誤差の程度を示す図E 2 の水平分布を定量的に求めた。その結果を以下に記す。
● 地上観測点を抜き取った時の補正レーダ
ー降水量と地上観測降水量との空間的な誤差の指標として、 Rh(t ) を求めた。この時にデータの品質管理を行い、品質管理後の方が Rh(t ) は小さくなった。この事よりデータの品質管理の必要性がわかった。
● 各実験より、それぞれの Rh(t ) を求めた。
その結果地上観測点密度が増した方が、ま図 11 7 月 18 日 13 時での実験 AW 7 AQ とた内挿手法にレーダー降水量比重みを加MW 7 AQ の E の差の水平分布
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