全球降水観測ミッション（GPM）
全球合成降水マップ（GSMaP）
プロダクトバージョン04（アルゴリズムバージョン7）
リリースノート
宇宙航空研究開発機構 地球観測研究センター
2017年1月

はじめに
全球降水観測ミッション（GPM）全球合成降水マップ（GSMaP）
は、2017年1月17日に、プロダクトバージョン04（アルゴリズムバージョン7）にバージョンアップしました。
2014年3年以降の期間は、2017年3月までに再処理予定です。
その後、2000年3月以降の期間の再処理に着手します。
プロダクトバージョン04（V04A）の主なプロダクトの改良点は以下です。
1. GPM/DPRの観測結果を、GSMaPのデータベースとして活用することによる降水推定手法の改良
2. 降雪推定手法ならびにNOAA海氷・積雪データの導入による高緯度域での降水推定手法の改良
3. 準リアルタイムならびに標準プロダクトの雨量計補正アルゴリ
ズムの改良
4. 地形性降雨補正手法の改良
5. 雲水量の考慮による海上の弱い降水の検出手法の改良
本リリースノートでは、改良点の概要と評価結果を紹介します。

GSMaPプロダクトの定義（1/2）
全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの定義
日米個別に作成する。日本のNational Productであり、1ファイルの中に、1時間降雨量（GSMaP_MVK）と雨量計補正1時間降雨量（GSMaP_Gauge）を格納する。

標準処理プロダクト
プロダクト
名

物理量名

空間分解能

時間分解能

提供遅れ

補正

標準全球合成降水マップ（L3Map）

1時間降雨量（GSMaP_MVK）

0.1×0.1度格子

1時間/1ヶ月

観測終了から3日後無し

雨量計補正1時間降雨量（GSMaP_Gauge）

日雨量計
データにより補正

準リアルタイム処理プロダクト
プロダクト名

物理量名

空間分解能

時間分解能

提供遅れ

補正

準リアルタイム全球合成降水マップ（L3R）

1時間降雨量（GSMaP_NRT）

0.1×0.1度格子

1時間

観測終了から4時間後無し

雨量計補正1時間降雨量（GSMaP_Gauge_NRT）

誤差係数を適用して補正GSMaPプロダクトの定義（2/2）
GSMaPアルゴリズム全体の流れ
マイクロ波イメージャ・サウンダ

GPM主衛星
GMI

降雨レーダ

TRMM
PR

GPM主衛星DPR

GCOM-WAMSR2DMSP
SSM/I, SSMISNOAA/MetOp
AMSU/MHS

GSMaP
マイクロ波放射計アルゴリズム

赤外放射計

各マイクロ波放射計
による降水量データ

静止衛星

マイクロ波放射計合成

赤外・マイクロ波放射計
複合アルゴリズム・
雨量計補正アルゴリズム

データ
ベース

全球降水マッププロダクト＋雨量計補正プロダクト

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(2) バージョン4プロダクトの改訂点
アルゴリズム開発結果
ベースラインコード（2012年3月提出）
当時、定常運用していたGSMaPアルゴリズム（Ver.5.222）をベースとして、インタフェー
スをGPM用に変更
打上げ時コード（2013年5月提出）
LUTの計算頻度向上（1日1回→1日4回）
準リアルタイムアルゴリズムでの気象庁予報値利用
AMSR2降水量標準プロダクト用アルゴリズムをベースに、マイクロ波イメージャアルゴリズ
ムを改良（新しい陸上アルゴリズム、海岸判定スキームを含む）
地形性降雨補正を開発
データベースを更新（陸上降雨判定、地表面射出率を含む）
陸上用マイクロ波サウンダアルゴリズムを開発
雨量計補正アルゴリズムを開発
バージョン3プロダクト用コード（2014年7月提出）
GMIの導入と評価（打上げ6ヶ月後）
GPM L1Cプロダクト（GMIに校正した輝度温度）の評価（打上げ6ヶ月後）
準リアルタイムアルゴリズムにおける雨量計補正コードの検証と改善（打上げ6ヶ月後）バージョン4プロダクトの改善項目（1）PRデータを利用した既存データベースから、DPRデータを利用したデータベースへのスムースな移行（打上げ2年後）（2）GMIやマイクロ波サウンダの高周波チャネルを利用した、高緯度域での降水推定精度の向上（打上げ2年後）

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.1) バージョン4プロダクトの改訂点（DPRデータベースの利用） （1/8）（1）PRデータを利用した既存データベースから、DPRデータを利用したデータベースへのスムースな移行
GSMaPでは下記のデータベースが降水推定のために使われており、バージョン4からDPRデータを利用したデータベースを導入するルックアップテーブル作成のための降水物理モデル（1.a）降水タイプデータベース（1.b）降水プロファイルデータベース（1.c）雨滴粒径分布データベース（1.d）降雨有無判定のデータベース

2014年4月～2016年3月までの2年間の期間から、GSMaP用のデータベースを作成した。
2年間と期間が限定されるため、二周波観測領域だけでは観測数が限定されること、バージョン4で二周波アルゴリズムが大きく改良され、その評価に時間が必要なこと、を踏まえ、バージョン4ではDPR/KuPRプロダク
トから、データベースを作成する。
バージョン5では、GPM/DPR二周波プロダクトを使用したデータベースを採用予定。

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.1) バージョン4プロダクトの改訂点（DPRデータベースの利用） （2/8）

マイクロ波放射計アルゴリズムの流れ
衛星データ読み込み
輝度温度 ・輝度温度（e.g. ９チャンネル）・緯度・経度情報

気象庁客観解析データ

緯度経度

GANAL
降水強度初期値推定（85GHz）(1.d) DPR-GMIによるデータベースの導入海陸判定

ルックアップテーブル作成

降雨有無判定海上陸上

降雨の非一様性推定
ルックアップテーブル修正

気温プロファイル
（及び、0℃高度）
SST

降水強度推定（散乱法）•••

放射伝達計算により作成
輝度温度 対 降水強度の関係を表す
緯度経度5度格子、6時間毎

降水物理モデル

降水強度推定（放射法＆散乱法）
降水強度最終推定値(1.a) 降水タイプデータベース(1.b) 降水プロファイルデータベース(1.c) 雨滴粒径分布データベース

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.1) バージョン4プロダクトの改訂点（DPRデータベースの利用） （3/8）

降水タイプ分類

TRMM/PRの統計情報や降雨量/発雷比（PR & LIS）から降水タイプを分類する手法を開発（Takayabu 2008）（1.a）降水タイプデータベース
TRMM 降雨データから、2.5度グリッド, 3ヶ月ごと、10タイプ（陸上6, 海上 4）で分類

Height from 1 deg level [km]降水プロファイル作成(陸上) 0: 激しい雷雨, 1: 夕立, 2: 浅い雨, 3: 温帯低気圧の前線の雨, 4: 組織化した雨,
5: 高地の雨(海上) 6: 浅い雨, 7:温帯低気圧の前線の雨, 8:遷移域, 9:広域海上の組織化した雨（1.b）降水プロファイル
データベース降水プロファイルデータの例：
TRMM PRの降水プロファイルデータを、降水タイプ・降水強度別・対流層状別に平均したデータ →放射伝達モデルに入力することで1℃ level

Rainfall rate [mm/h]

マイクロ波放射計アルゴリズムに活用

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.1) バージョン4プロダクトの改訂点（DPRデータベースの利用） （4/8）（1.a）降水タイプ分類データベース
TRMMでは軌道傾斜角35度の太陽非同期軌道であったため,GPM/DPRにより, 中高緯度は衛星搭載降水レーダによる世界初の観測領域となる→客観解析データも組み合わせ、中高緯度の降水タイプを分類する手法を開発（東大 高薮・濱田）バージョン3以前

バージョン4

中・高緯度はTRMMの範囲外のため、TRMM観測範囲内の“Extratropical frontalsystems”を中高緯度まで適用

中・高緯度を中緯度タイプを
Extratropical frontal systemsとStationaryに細分し、降雨タイプ分類手法を高度化

10タイプ

12タイプ

“Extratropical frontal systems”の1種である中緯度タイプを
Extratropical frontal systemsとStationaryに細分

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.1) バージョン4プロダクトの改訂点（DPRデータベースの利用） （5/8）（1.b）降水プロファイルデータベース
降水タイプ分類に基づき、2年間のDPRデータを統計解析し、降水タイプ、降水強度ごとにプロファイルデータベースを作成した（東大 高薮・濱田）。
海上の「浅い雨」のプロファイルはPRとDPRで違いが大きく、またそれによりGSMaPの降水推定にも影響が大きいことがわかった。
PRとDPRの間の降水レーダアルゴリズムの違いによるものと考えられるが、チューニングに時間が必要となるため、今回の採用は、時期尚早と判断した。

海上の「組織化した雨」タイプ

黒：PR
赤：DPR

降水強度（mm/hr）

1℃高度からの相対的な高さ（km）

1℃高度からの相対的な高さ（km）

バージョン4では、海上の「浅い雨」のプロファイルはPRを維持し、他のタイプではDPRを採用する。
海上の「浅い雨」タイプ

黒：PR
赤：DPR

降水強度（mm/hr）

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.1) バージョン4プロダクトの改訂点（DPRデータベースの利用） （6/8）(1.c) 雨滴粒径分布（DSD）データベース
本バージョンではKozu et al. (2009), Aonashi et al. (2009)に基づく、TRMM/PRと同様の手法をDPR/KuPRに適用してデータベースを作成した（EORC 山地・久保田）DPRの観測によりDSDの観測領域が中緯度に拡張された。

次バージョン以降で、DPRの二周波観測の特性を生かしたDSDデータベースを導入予定。
対流性降雨の雨滴粒径分布パラメータaの分布
DSDデータベースの構築と利用（aが大きいほど、雨滴の平均直径が大きくなる関係）
TRMM
観測域

PR/KuPR 対流性降水のDSDパラメータ（epsilon）
Z-R関係( Z=aRb )の係数“a”を降水タイプごとに算出（bは固定）
aをDSDパラメータとしてRTM計算で利用する

降水タイプごとの統計値を採用

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.1) バージョン4プロダクトの改訂点（DPRデータベースの利用） （7/8）(1.d)降雨有無判定データーベース
マイクロ波放射計アルゴリズムでは、観測輝度温度から、降雨の有無を判定する手法が必要
陸上では、TRMM/PRによる陸上の正確な降雨判定を利用してTMIから求めるデータベースをもとに判定する手法を開発した（Seto et al. 2005）。
TRMM観測範囲外ではこの手法が適用できない。そのため、極軌道衛星では、絶対値誤差和を最小にする直線近似手法を開発した（Seto et al. 2008）ものの、Seto et al.
(2005)の手法より精度が劣っていた。
Seto et al. (2005)の手法を、DPR/GMIの同時観測に適用することで中高緯度の降雨有無判定の高精度化を図る

データベースを用いた陸上降雨判定アルゴリズム開発 (Seto et al., 2005）

TRMM(PR-TMI)
同時観測

無降雨時のマイクロ波放射計の輝度
温度データベース化が可能になった

85GHz 22GHz複合

降雨判定アルゴリズム

NASA GPROFで利用している手法に比べて，判定精度が改善

陸上降雨判定手法に利用（陸面放射の変動が激しいため、陸上は降雨判定が難しい領域）

正答率（降雨量定義）

PRによる陸上の正確な降雨判定

平均値・標準偏差

無降雨時の輝度温度
データベース

高度
精低誤答率（ピクセル数定義）

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.1) バージョン4プロダクトの改訂点（DPRデータベースの利用） （8/8）（1.d）DPR/GMIによる降雨有無判定のデータベースの作成、マイクロ波放射計への適用、DPRによる評価（長崎大・瀬戸）
TB(89V)～a+b×TB(23V)

GPM用データベース

a

1月の例

DPRを基準に、本手法と米国が開発したGPROFアルゴリズムと比較
・本手法はGPROF V4（2016年3月リリース）と同等の水準
・GPROF V3（2014年9月）よりも高精度（図は省略）

b
GMI用のマイクロ波
放射計アルゴリズ
ムに適用

s

GPROF V4
本手法

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.2) バージョン4プロダクトの改訂点（高緯度域） （1/5）（2）GMIやマイクロ波サウンダの高周波チャネルを利用した、高緯度域での降水推定精度の向上
これまでは降雪はすべて欠損値としていた。

Prof. G. Liu（フロリダ州立大学）が開発した降雪推定手法をGMIとSSMISに導入した（EORC 久保田）。
客観解析データをもとに雨雪を判定する手法（Sim and Liu 2015）

観測輝度温度と雲・降水レーダデータの統計的関係を構築し、それをルックアップテーブルとして、降雪確率ならびに降雪強度を推定する手法（Liu and Seo 2013）

さらに、NOAA/NESDIS Snow/Ice Cover Maps (autosnow)を新たに入力に追加し、高緯度域での偽の降水シグナルの除去を図った（EORC 久保田） 。
autosnowは全センサの入力に追加→AMSR2やSSM/Iのようなイメー
ジャアルゴリズムでも高緯度域で見られる偽の降水シグナルの除去手法を改良

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.2) バージョン4プロダクトの改訂点（高緯度域） （2/5）

Prof. Liuによる降雪推定手法のフローチャート
雨雪判定手法（Sims and Liu2015）

CloudSat-GPM Coincidence Dataset（GPM主衛星とCloudSat衛星の同時観測事例を集めたデータセット。Dr. Joe Turk（NASA/JPL）が作成。）

雪と判断

降雪確率・降雪強度推定手法• 降雪確率• 降雪強度

降雪用ルックアップデーブル- 観測輝度温度を主成分解析し、第3主成分まで求める。
- 第1～3主成分を観測輝度温度に投影した係数による位相空間で、GPM/KuPR-CloudSatマッチアップ
データを用いて、降雪確率（CloudSat dBZe>-15）と降雪強度（CPR & KuPR）の分布を計算し、ルックアップテーブルとする。

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.2) バージョン4プロダクトの改訂点（高緯度域） （3/5）
降雪推定手法の導入例

GSMaP

GSMaP+Liu• Snow-Rain
Separation
method (Sims andLiu 2015)• Snowfall
estimation (Liuand Seo 2013)

灰色：欠損値

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.2) バージョン4プロダクトの改訂点（高緯度域） （4/5）

V03でのGMIによる降水量（2015年1月平均）•

ユーラシア大陸およびアメリカ大陸上で降雪が検出できない or 欠損値（灰色）となっている

V04でのGMIによる降水量（2015年1月平均）•

ユーラシア大陸およびアメリカ大陸上で降雪推定に伴う降水量が増加

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.2) バージョン4プロダクトの改訂点（高緯度域） （5/5）（参考）DPR二周
波プロダクトによる降水量（2015年1月）•

ユーラシア大陸上
でDPRとGMIを比較すると、似た水平分布＆似た降水量となっている。

（参考）
DPR/KuPRプロダ
クトによる降水量（2015年1月）

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.3) バージョン4プロダクトの改訂点（既存手法の改良） （1/6）（３）既存の手法の主要な改良点（3.a）準リアルタイム雨量計補正アルゴリズムの改良（大阪大 牛尾・妻鹿）（3.b）標準雨量計補正アルゴリズムの改良（大阪大 牛尾・妻鹿）（3.c）地形性降雨補正の改良（京大 重・山本）（3.d）雲水量の考慮による海上の弱い降水の検出手法の改良（気象研 青梨）1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.3) バージョン4プロダクトの改訂点（既存手法の改良） （2/6）（3.a）準リアルタイム雨量計補正アルゴリズムの改良（大阪大 牛尾・妻鹿）
1日に1度、過去30日分から補正係数を算出する。その補正係数を、定常的に、過去24時間分にGSMaP_NRTに適用することで、準リアルタイムに雨量計補正を行う。
準リアルタイム雨量計補正アルゴリズムのフローチャート

雨量計補正係数1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.3) バージョン4プロダクトの改訂点（既存手法の改良） （3/6）（3.a）準リアルタイム雨量計補正アルゴリズムの改良（
大阪大 牛尾・妻鹿）
同じマイクロ波放射計リトリーバルを入力して評価した結果
陸上帯状平均（2015年1月平均）

V03準リアルタイム雨量計補正V04準リアルタイム雨量計補正
雨量計補正無し

気象庁レーダアメダス解析雨量とのRoot
Mean Square Error (RMSE)による検証（2015年1月1日～31日）
V04準リアルタイム雨量計補正のRMSEが最小で、V04準リアルタイム補正の効果を確認した。

精度がよい

V03準リアルタイム雨
量計補正の不自然な過大評価が解消

日付

V03準リアルタイム雨量計補正
雨量計補正無し
V04準リアルタイム雨量計補正

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.3) バージョン4プロダクトの改訂点（既存手法の改良） （4/6）（3.b）標準雨量計補正アルゴリズムの改良（大阪大 牛尾・妻鹿）
NOAA/CPC雨量計データセットは、雨量計がない格子点も空間内挿により値を提供しているが、信頼性が低い。
バージョン3では、信頼性の低いデータも雨量計補正に用いた。バージョン4では、そのような地点では雨量計補正を行わないように修正した。
NOAA/CPC雨量計データセットで用いられている雨量計の個数分布

雨量計補正後と雨量計補正前の降水量の差（2015年7月）
バージョン3
バージョン4

アフリカでは雨量計がほとんどないのにも関わらず、バージョン3では広範囲に補正されているが、バージョン4ではその補正が大幅に制限されている。

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.3) バージョン4プロダクトの改訂点（既存手法の改良） （5/6）（3.c）地形性降雨補正の改良（京大 重・山本）
バージョン3では、地形性降雨補正手法で、地形性降雨が起きている地域以外にも適用される傾向があった。バージョン4では、手法を改良し、より適切な地域のみに適用されるように改良した。
バージョン4では、地形性降雨の検出手法で、地形による強制上昇wを平均水平風速Uの関数で制限するように改良バージョン3の手法

補正手法が適用された地域（赤）バージョン4の手法

補正手法が適用された地域（赤）バージョン4の方が地上雨量計のパターンとより近い（図省略）1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.3) バージョン4プロダクトの改訂点（既存手法の改良） （6/6）（3.d）雲水量の考慮による海上の弱い降水の検出手法の改良（気象研青梨）
37GHzの輝度温度より雲水量を推定し、それによりRTM計算値を修正することで、弱い降水の検出を改良。
2013年10月のTRMMデータで比較

従来の手法による
TRMM/TMI

改良の手法による
TRMM/TMI

TRMM/PR

東部太平洋で、改良手法により、海上の弱い降雨が検出され、TRMM/PRの分布に近づいた。

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(1.4) バージョン4プロダクトの改訂点（まとめ）
改良点

詳細効果

GPM主衛星データの活用降水タイプDB、プロファイルDB
雨滴粒径分布DB

全球的に影響するが、特にTRMM範囲外の中高緯度で、影響が大きい

陸上降雨判定高緯度域での降水推定
精度の向上

降雪推定手法の導入

気温が低い地域で大きく影響する

NOAA海氷・積雪データの導入による偽の降雪除去手法の導入

海氷や積雪が起こる地域で大きく影響する

既存の手法の改良

準リアルタイム雨量計補正アルゴ
リズムの開発全球的に精度が向上

標準雨量計補正アルゴリズムの改良

雨量計の個数が少ない熱帯（特に、アフリカ域）で影響が大きい

地形性降雨補正の改良

海岸付近の熱帯湿潤域（インド、台湾等）で影響がある

雲水量の考慮による海上の弱い降
水の検出手法の改良

亜熱帯海上で影響が大きい1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(3) バージョン4プロダクトの試験処理結果（1/8）
マイクロ波放射計11台を合成した降水量の比較（2015年1月）

V03

V04

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(3) バージョン4プロダクトの試験処理結果（2/8）
マイクロ波放射計11台を合成した降水量の帯状平均値の比較（2015年1月）

偽の降雪シグナルの除去が成功

陸上
[DPR]
[V03(03E)][V04(04A)]

海上
[DPR]
[V03(03E)][V04(04A)]

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(3) バージョン4プロダクトの試験処理結果（3/8）
マイクロ波放射計10台を合成した降水量の比較（2014年7月）

V03

V04

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(3) バージョン4プロダクトの試験処理結果（4/8）
マイクロ波放射計10台を合成した降水量の帯状平均値の比較（2014年7月）

陸上
[DPR]
[V03(03E)][V04(04A)]
[PR]

海上
[DPR]
[V03(03E)][V04(04A)][PR]1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(3) バージョン4プロダクトの試験処理結果（5/8）
V04での標準プロダクトの降水量（2015年1月平均）

GSMaP_MVK[雨量計補正無]GSMaP_Gauge（雨量計補正された降水量）

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(3) バージョン4プロダクトの試験処理結果（6/8）
標準プロダクトの降水量の帯状平均値の比較（2015年1月）

陸上

海上

[DPR]
[03E MVK][03E Gauge][V04 MVK][V04 Gauge][DPR][03E MVK][03E Gauge][V04 MVK][V04 Gauge]

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(3) バージョン4プロダクトの試験処理結果（7/8）
V04での標準プロダクトの降水量（2014年7月平均）

GSMaP_MVK[雨量計補正無]GSMaP_Gauge（雨量計補正された降水量）

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）プロダクトの改訂・検証結果(3) バージョン4プロダクトの試験処理結果（8/8）
標準プロダクトの降水量の帯状平均値の比較（2014年7月）

陸上

海上

[DPR]
[PR]
[03E MVK][03E Gauge][V4MVK][V4Gauge]

[DPR]
[PR]
[03E MVK][03E Gauge][V4MVK][V4Gauge]

1. 全球合成降水マップ（GSMaP）(4) 日本付近の地上データによる検証初期結果
気象庁レーダアメダス解析雨量との比較
2014年7月1日～8月31日のRMSEの時系列では、V4のGSMaP_Gaugeの平均RMSEは0.41mm/hである。また、V4のGSMaP_MVKの平均RMSEは0.45mm/hで、V03と比べてわずかにRMSEが高いものの、差は小さい。V4は、日本域では、V3とほぼ同等の水準の精度と言える。
[V03 vs V04] Jul-Aug 2014 (RMSE)
1.6

1.2
RMSE(mm/hour)

精度がよい

1.4

04A_rain_RMSE(hourly)
03E_rain_RMSE(hourly)
04A_gauge_RMSE(hourly)
03E_gauge_RMSE(hourly)
04A_rain_15-day
running mean
03E_rain_15-day
running mean

平均のRMSE：• V3 GSMaP_MVK: 0.44 mm/h
• V4 GSMaP_MVK :0.45mm/h• V3 GSMaP_Gauge: 0.41 mm/h
• V4 GSMaP_Gauge :0.41mm/h

10.8

V3 GSMaP_MVK
V3 GSMaP_Gauge
V4 GSMaP_MVK
V4 GSMaP_Gauge

0.6

0.4
0.2
01-Jul-14

点線は日ごとの値
実線は15日移動平均値

16-Jul-14

31-Jul-14Date

15-Aug-14

30-Aug-14