衛星全球降水マップ「GSMaP」のプロダクトバージョンアップについて

宇宙航空研究開発機構（JAXA）
地球観測研究センター（EORC）

全球降水観測計画（GPM）とは地上の降水観測網は地球規模では十分にカバーできておらず（e.g., Kidd et al. 2016）、全球降水観測には衛星観測が唯一の手段。GPMは1機の主衛星とコンステレーション衛星群により、頻度の高い全球の降水観測を実現（Hou etal. 2014, Skofronick-Jackson et al.2017）。JAXAは情報通信研究機構（NICT）と共同で二周波降水レーダ（DPR）を開発（Kojima et al. 2012, Iguchi 2020）し、主衛星・コンステレーション衛星群に搭載するマイクロ波放射計データ（頻度・観測範囲が広いが、精度が劣る）による降水量推定精度を高めた。
全球降水観測計画（GPM）主衛星
搭載二周波降水レーダ(DPR)
Ku帯降水レーダ：KuPR
周波数：13.6GHz
Ka帯降水レーダ：KaPR
周波数：35.55GHz（

主衛星

コンステレーション衛星群

目的:➢降水システムの水平、鉛直構造の理解➢降水粒子情報の取得➢副衛星群による降水量推定精度向上• 二周波降水レーダ(DPR： 13.6GHz, 35.5GHz)
水平分解能：~5 km
鉛直分解能：250 m
走査幅： ~245 km• 多周波マイクロ波放射計（GMI)• H-IIAロケットにより種子島宇宙センターから打上げ(2014年2月28日)• 太陽非同期軌道
軌道傾斜角：約 65°
高度：約 407 km

目的:➢十分な観測頻度 (降水は時間空間変動の大きな物理量)➢科学的、社会的応用• マイクロ波放射計搭載の衛星群
JAXA, NOAA, EUMETSAT,CNES/ISRO等により実現• 3時間で全球の8割程を観測• 主に太陽同期極軌道• 高度 : 600~800 km

高頻度の全球降水マップ
GSMaP
高精度かつ高頻度の全球の雨の分布を作成、準リアルタイムで提供

P2

衛星全球降水マップGSMaP• 0.1度(=10km)格子• 1時間降水量データ• 2000年3月~現在

様々な分野でのGSMaP利用の広がり
気象リアルタイム監視

農業気象監視天候インデックス保険

水防災

気候監視
（干ばつ・持続多雨）

水資源
エネルギー

公衆衛生

詳しくは利用事例集➡ https://www.eorc.jaxa.jp/GPM/doc/data_utilization/latest_jireishu_j.pdf

教育P3プロダクト提供の実績
日時イベント2014年09月

潜熱プロダクトを除く、全標準プロダクト一般提供開始（バージョン3）2016年03月

DPRプロダクト（L1B, L2, L3）のバージョン4プロダクト とDPR潜熱（SLH）の一般提供開始

2017年01月

GSMaPプロダクト（L3）のバージョン4プロダクト の一般提供開始

2017年05月

DPRプロダクト（L1B, L2, L3）のバージョン5プロダクト の一般提供開始

2017年07月

DPR潜熱（SLH）のバージョン5プロダクトの一般提供開始

2017年10月

TRMM/PRバージョン8（L1）の一般提供開始

2018年7月

TRMM/PRバージョン8（L2, L3）、TRMM/PR潜熱プロダクトの一般提供開始

2018年10月

DPRプロダクト（L2, L3）のバージョン6プロダクト/一般提供開始
DPR潜熱（SLH）のバージョン6プロダクトの一般提供開始

2020年6月

DPR研究プロダクト（バージョン06X）のリリース

2021年12月

DPRプロダクト（L1, L2, L3）・DPR潜熱（SLH）のバージョン7プロダクトの一般提供開始
GSMaPプロダクト（L3）のバージョン5プロダクト の一般提供開始

P4

本資料の目的
本資料では、2021年12月から一般的提供を開始したGSMaPプロダク
ト（GPMプロダクトバージョン05/アルゴリズムバージョン8） の紹介を行う。

一般提供されたGSMaPプロダクトは、以下から取得可能
G-Portal: https://gportal.jaxa.jp/gpr/
HDF、TXT、NetCDF、GeoTIFF等を提供

詳細はp9を参照

世界の雨分布速報ウェブサイト：https://sharaku.eorc.jaxa.jp/GSMaP/index_j.htm
Binary、CSV、NetCDFを提供

P5GSMaPプロダクトの主要変更点（1/3）
V03（2014年9月リリース）とV04（2017年1月リリース）のGSMaPプロダクトに関するアルゴリズム開発はKubota et al. (2020)でレビュー（https://doi.org/10.1007/978-3-030-24568-9_20）

V04からV05へのGSMaPプロダクトの主な変更点

Appendixに概要紹介有り• 降水推定域を極域まで拡張（ただし、マイクロ波放射計推定のみ）• →次スライドで紹介• 新規センサの追加••••➢ MHS(Metop-C) & ATMS (Suomi-NPP, NOAA-20)
マイクロ波放射計（PMW）アルゴリズムの改良
PMWセンサ間のバイアス補正手法の導入
マイクロ波・赤外放射計複合アルゴリズムの改良➢ ヒストグラムマッチング手法の導入➢ PMW通過域／非通過域の境界をなだらかにする手法の導入
地上雨量計補正手法の改良

本手法により、センサ間のバイアスがV05では大幅に軽減

P6

GSMaPプロダクトの主要変更点（2/3）
V03とV04のGSMaPプロ
ダクトは南北緯度60度内の範囲の降水分布↓
V05では、降水域を極まで拡張
ただし、マイクロ波センサ推定のみ（マイクロ波・赤外放射計複合アルゴリズムの極域への拡張は次バージョン以降）。
また、海氷上やグリーンランド上は、推定の難しさから本バージョンでは欠損値とする。

2014年7月 月平均降水量（全球マップ）
V03

V05 (最新版)

V04 (現行版)
極域拡張により、ユーラシア大陸高緯度やアラスカの降水が推定できるように。ただし、海氷域とグリーランドは欠損
南半球中緯度海上のアルゴリズム由来の不自然な格子模様が解消
チリ海岸付近（アンデス山脈）の過大推定改善[mm/day]

P7

GSMaPプロダクトの主要変更点（3/3）
2014年7~11月を評価期間とし、気象庁解析雨量による日降水量（緯度経度0.25度格子）の検証を行い、さらに、従来とバージョンと比べた、バージョン5プロダクトに対する評価を行った。
地上雨量計補正を含まない標準版で、従来バージョンよりの改善を示した（下図）。
地上雨量計補正済みプロダクトは、従来と同等の検証結果を示す（図省略）
現行版より改善2014/4-11 平均RMSE
V03 MVK 0.345 mm/h
V04 MVK 0.371 mm/h
V05 MVK 0.348 mm/h

最新版が一番よい2014/4-11 平均AC
V03 MVK 0.573
V04 MVK 0.594
V05 MVK 0.604

P8

GSMaPプロダクトの種類

衛星観測のみ雨量計補正

観測後から3日遅れ

観測後から4時間遅れ

GSMaP MVK

GSMaP NRTGSMaP NOW

(準リアルタイム版)(リアルタイム版)

2000年3月～

2000年3月～

2015年11月～

GSMaP Gauge

GSMaP Gauge NRT

GSMaP Gauge NOW(準リアルタイム雨量計補正版)(リアルタイム雨量計補正版)

2000年3月～

2019年6月～（標準版）（標準雨量計補正版）
2000年3月～

精度が高い
観測後から提供までが遅い

ほぼ実時間

精度が低い観測後から提供までが早い想定される利用用途
農業分野・食糧安全など

気候監視

洪水などの解析・予報

降水の現況モニタ
P9

GSMaP v8プロダクトのフォーマット
V05/v8プロダクトより、NetCDF形式のプロダクトが利用可能。
NOW
Gauge_NOW

NRT
Gauge_NRT

MVK
Gauge

HDF
全球txt

HDF
全球txt
NetCDF
GeoTIFF

Binary
領域別txtNetCDF

Binary
領域別txtG-Portal
https://gportal.jaxa.jp/gpr/?lang=ja

世界の雨分布ウェブサイトhttps://sharaku.eorc.ja
xa.jp/GSMaP/index_j.htm

Binary
領域別txtNetCDF

V05/v8プロダクトより、GSMaP NRT, Gauge_NRT, NOWおよびGauge_NOWのNetCDF形式のプロダクトが利用可能。
P10

GSMaP_NRTとGSMaP_Gauge_NRT v8 NetCDFフォーマット
V05/v8プロダクトより、NetCDF形式のプロダクトが利用可能。
Parameter [unit]

Type

Latitude

Float

Longitude

Float

Hourly Rain Rate
[mm/hr]Hourly Gaugecalibrated Rain Rate
[mm/hr]Snow Probability
Observation Time Flag
Reliability Flag

Grid Size

Horizontal
resolution

Temporalresolution

3600 x 1800

0.1 x 0.1 degree
grid box

HourlyFloat
Float
Short

Float
Signed char

詳細な説明は以下をごらんください
https://sharaku.eorc.jaxa.jp/GSMaP/document/new/DataFormatDescription_NRT8.pdf
P11

GSMaP_NOWとGSMaP_Gauge_NOW v8 NetCDFフォーマット
V05/v8プロダクトより、NetCDF形式のプロダクトが利用可能。
Parameter [unit]

Type

LatitudeFloat

Longitude

Float

Hourly Rain Rate
[mm/hr]Hourly Gaugecalibrated Rain Rate
[mm/hr]Snow Probability
Observation Time Flag
Reliability Flag

Float
Float

Grid Size

Horizontalresolution

Temporalresolution

3600 x 1800
(FillValue over the 0.1 x 0.1 degreearea of 60°N-90°N grid box
and 60°S-90°S)

HourlyShort

Float
Signed char

詳細な説明は以下をごらんください
https://sharaku.eorc.jaxa.jp/GSMaP/document/new/DataFormatDescription_NOW.pdf
P12その他の情報は…
ユーザガイドhttps://sharaku.eorc.jaxa.jp/GSMaP/guide_j.html
よくある質問集
https://sharaku.eorc.jaxa.jp/GSMaP/faq/GSMaP_faq_list_j.html

フォーマット説明書やリリースノートなどの文書
https://www.eorc.jaxa.jp/GPM/gsmap.html

P13

Appendix ：GSMaPの主要変更点

P14

PMW降水推定アルゴリズムの改良（1/5）
主要改良点
新規センサの追加
MHS(Metop-C) & ATMS (Suomi-NPP, NOAA-20)

担当（敬称略）EORC田島

マイクロ波放射計アルゴリズムの改良
推定域を極まで拡張

EORC田島

各種データベースの更新・改良
降水プロファイルDBと対流/層状比DBの更新

東大高薮・富山大濱田

陸上降雨/無降雨判定DBの更新

RESTEC山本

地表面射出率DBの改良

東大Roh

固体降水の厚み指標を考慮したアルゴリズム関係DB

京大/EORC 青梨

海上の降雨判定手法の改良（0mm/hr輝度温度の補正手法の導入）

京大/EORC 青梨

固体降水の厚みの指標による散乱アルゴリズムの改良

京大/EORC 青梨

地形性豪雨推定手法の改良京大 重・RESTEC 山本

マイクロ波サウンダアルゴリズムの改良

EORC田島

マイクロ波センサ間のバイアス補正手法の導入

RESTEC山本

P15

PMW降水推定アルゴリズムの改良（2/5）
各種データベースの更新・改良
降水プロファイルDBと対流/層状比（SPR）DBの更新
より長期のGPM/DPRデータの利用やDPRの二周波情報の利用等

P16

PMW降水推定アルゴリズムの改良（3/5）
固体降水の厚みの指標による散乱アルゴリズムの改良（by 京大/JAXA 青梨）

降水バイアスと相関の高い固体降水の厚み(FPD)に依る降水プ
ロファイルと固体降水粒子の密度の変動を前方計算に導入

P17

PMW降水推定アルゴリズムの改良（4/5）
地形性豪雨推定手法の改良（by 京大 重・RESTEC 山本）

11年分(2003-2013年)のTRMM PRデータを使用し、以下の条件を適用。
① 地形性上昇流(w)はYamamoto et al. (2017) を引き続き使用② 水蒸気フラックス収束(Q)を大気下層安定度(dTv/dz)に変更③ あられ密度を固体降水の厚み指標の最小値に変更④ q < 5 g kg-1は地形性降雨を適用しない。

TRMM PR

GSMaP_TMI (v7)

GSMaP_TMI (v8)

地形性降水フラグ
stableneutral
unstableTyphoon Morakot
8 Aug. 2008

大気下層安定度の指標については、Shige and Kummerow (2016,
https://doi.org/10.1175/JAS-D-15-0271.1)参照

P18

PMW降水推定アルゴリズムの改良（5/5）
マイクロ波センサ間のバイアス補正手法の導入（by RESTEC 山本）

センサ間で推定降水の累積分布関数の差が大きい。 SSMI/S、AMSU、ATMSの格子化データに対して、GMIに合うようにバイアス補正を実施。
Cumulative distribution function

Normalization Table
Ocean

Ocean
weakerheavier

Yamamoto and Kubota (2020)
https://doi.org/10.1109/IGARSS39084.2020.9324451

P19

PMW-IR複合アルゴリズム、雨量計補正手法の改良点（1/3）

主要改良点
マイクロ波・赤外放射計複合アルゴリズムの改良
ヒストグラムマッチング手法の導入
PMW通過域／非通過域の境界をなだらかにする手法の導入
降雪確率の移動処理適用
地上雨量計補正手法の改良
従来版で見られた不自然な補正の修正

P20

PMW-IR複合アルゴリズム、雨量計補正手法の改良点（2/3）
マイクロ波・赤外放射計複合アルゴリズムの改良（by JAXA/EORC 広瀬）

ヒストグラムマッチング手法（Hirose et al. 2021）の導入
従来のPMW-IR複合アルゴリズムでは、PMW通過域に比べて非通過域で過大推定の傾向があった。そこで、PMWの降水強度ヒストグラムと一致するよう、線形補間でIR観測域の降水強度を補正する手法を導入した。

Hirose et al. 2021:
Histogram Matching to
Improve Homogeneity inSatellite Merged
Precipitation Products, IEEE
GRSL, accepted.
P21

PMW-IR複合アルゴリズム、雨量計補正手法の改良点（3/3）
地上雨量計補正手法の改良（by 大阪大 牛尾・妻鹿）

従来版で見られた不自然な補正の修正
現行版でみられた「海陸境界のギャップ」や「島等で極端な降水量減少」「長期平均降水量で出現するまだら模様」問題への対応を実施。
2014/7 GSMaP_Gaugeの月降水量

地上雨量計
補正の手法
はMega et al.
(2019,https://doi.org/10.1109/TG
RS.2018.2870
199)に基づく

(現行版)

(修正版)

まだら模様の改善
P22