令和６年研究助成成果報告会

フェーズドアレイ気象レーダで観測された上空情報の活用に関する研究
助成受付番号 第令4-1号

2024.05.17
吉見 和紘© 2024 Toyama Prefectural University

目的

• 目的
− 気象レーダの上空観測情報活用の観点から、以下について検討した。
【上空データを活用した風速場推定】− フェーズドアレイ気象レーダによって観測された風速場から，三次元的な風速場(鉛直風)を解析する．

【ナウキャスト手法の改良】− ナウキャスト手法の課題に対して，改良案を提示する．

【ナウキャストによる降雨予測】− 改良版ナウキャスト手法にて，降雨予測を実施し，改善効果を検証する．

【水位予測】− 改良版ナウキャストの降雨予測データに基づいて水位予測を実施し，従来の予測結果を入力データとして場合と比較することで、改善効果を定量的に明らかとする．

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研究手法

• VVP 法− MP-PAWRのみの観測データを用い,VVP法により水平風u，vを推定.その後,水平発散の鉛直積算により鉛直風wを推定− 疑似XMP(12仰角)の場合，MP-PAWR(114仰角)の場合を比較• Dual ドップラー法− MP-PAWRと近接する新横浜局のXMPを用いDual ドップラー解析を実施− 疑似XMP(12仰角)と新横浜局のXMPでの場合と，MP-PAWR(114仰角)と新横浜局のXMPでの場合を比較• VVP 法とDual ドップラー解析の比較の仕方− VVP 法及びDual ドップラー解析により推定した鉛直風において,MP-PAWRの観測仰角密度(114仰角)仰角で実施© 2024 Toyama Prefectural University3Dualドップラー解析／VVP法のフローチャート■Dualドップラー解析
融解層高度(MSM)

MP-PAWR

MP-PAWR(PPI,VH)(CAPPI,VH)

MP-PAWR(PPI,ZH)

MP-PAWR(CAPPI,ZH)

ドップラー
解析

CAPPI
作成

XMP

XMP

XMP

(PPI,VH)(CAPPI,VH)(CAPPI,ZH)

XMP+MP-PAWR(CAPPI,U,V,W)

XMP(PPI,ZH)■VVP法
MP-PAWR

MP-PAWR(PPI,VH)

VVP法
(水平風)

(PPI,U)

MP-PAWR(PPI,V)

MP-PAWR
CAPPI
作成(CAPPI,U)

鉛直風
推定

MP-PAWR(CAPPI,W)

MP-PAWR(CAPPI,V)（ZH：減衰補正済みの反射強度, VH：ドップラー速度, U,V,W：3次元風速）© 2024 Toyama Prefectural University

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VVP法

• VVP 法− 仰角20度以下のPPIデータを対象にして解析を行った.解析体積は文献を参考に
Δr=30 km, ΔΦ=40 deg, Δθ=2 degとしたVVP 法による線形風速場の極座標表現
Doviak and Zrnic [1993] より改変
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Dual ドップラー解析• MP-PAWRと近接する新横浜局のXMPを用いDual ドップラー解析を実施した• 仰角20度以下のPPIデータを用いた• 𝑤𝑇 はMSMの気温に基づき融解層高度を算出,降雨層・雪層・融解層で分別し,式を算出• 融解層は,降雨層と雪層の推定式から算出した終端速度の平均値とした
2台のレーダを用いて三次元風速場の３成分(u,v,w)を推定する．
𝑟1 𝑌2 𝑣1 − 𝑟2 𝑌1 𝑣2 𝑌1 𝑍2 − 𝑌2 𝑍1𝑢=+(𝑤 − 𝑤𝑇 )𝐷
𝐷
𝑟2 𝑋1 𝑣2 − 𝑟1 𝑋2 𝑣1 𝑋2 𝑍1 − 𝑋1 𝑍2𝑣=+(𝑤 − 𝑤𝑇 )𝐷
𝐷■降雨層（Atlas et al., 1973）
𝑤𝑇 = 2.65𝑍 0.1114

𝜌0𝜌ℎ■雪層（Sekhon and Srivastava,1970）

0.4𝑤𝑇 = 0.817𝑍 0.063

𝜌0𝜌ℎ0.4

ρ0 ：積算開始高度における大気密度, ρℎ ： 高度hにおける大気密度[kg/ 𝑚3 ]2 台のドップラーレーダーによる独立走査方式の座標系© 2024 Toyama Prefectural University

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③解析手法の違いによる鉛直風の推定結果の比較• この解析結果はMP-PAWR(114)仰角を入力データとして解析した結果である• Dualドップラー解析においてはVVP 法と比較するとノイズのようなデータは少なく,上昇流と下降流の領域が明確に区分されている

MP-PAWR(114仰角)のデータ数を用い解析したVVP法による鉛直風(左図)とDualドップラー解析による鉛直風(右図)の推定結果© 2024 Toyama Prefectural University

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まとめ

比較結果

検討結果の概要①

VVP 法

仰角密度が大きくなってもほぼ同様の結果であった②

Dual ドップラー解析

解析結果の強弱が明確に表れることが分かった③

弱風域(±1 m/s)の相対メッシュにおいてばらつきが大きい
VVP 法とDual ドップ Dual ドップラー解析では,上昇流と推定しているメッシュにおいて,VVP法では下降ラー解析の比較流と推定している場合が多い• 高密度な仰角データからDual ドップラー解析により推定した鉛直風を用いて,VILNCの下降流の領域の水分量を補正し,予測改善効果を確認する© 2024 Toyama Prefectural University

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研究手法
• VILナウキャストの概要− フェーズドアレイのデータを活用した降雨予測手法の1つとしてVILナウキャストが用いられている• 積乱雲の発達衰弱を表現することを目的として開発されたモデル

𝑑(𝑉𝐼𝐿)= 𝑆 𝑡 − 𝑃(𝑡)𝑑𝑡
VIL:鉛直積算水分量
S:雨滴生成率
P:降雨強度• 課題

VILナウキャストの概念図(Hirano and Maki 2018より引用)− 移流ベクトルの推定量や上空の水分量の推定結果により予測精度が異なる− 予測結果が過大評価傾向にある(小島ら 2021)• 対策− ある地点における上空の水分量を定量的に評価するものとして鉛直風が有効だと考える.
− レーダで観測した鉛直風をモデルに組み込むことにより精度向上を図る© 2024 Toyama Prefectural University9Dualの合成結果
新横浜XMPとMP－PAWR、船橋XMPとMP－PAWR、それぞれで推定したDualドップラー風速の鉛直風を合成した。
a.新横浜XMPとMP-PAWR

b.船橋XMPとMP－PAWR

c,. aとbの合成図

重複領域は平均値を、いずれか一方のみで解析している領域は、そのままの推定値を採用

解析結果• 三次元風速場の推定結果推定された下降流場と強雨域の領域が一致していることから、鉛直風推定の妥当性を確認© 2024 Toyama Prefectural University

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解析結果

• VILNCの過大予測の改良
dVIL(t)S(t) ー P(t)dt ＝ー(1)

𝑉𝐼𝐿 𝑡 − 𝑉𝐼𝐿S(t) ＝𝛥𝑡∗𝑡 − 𝛥𝑡ー P(t)VILと降雨強度の関係が線形である𝑑(𝑉𝐼𝐿 − 𝑤(𝑡))= P(t)𝑑𝑡
𝑉𝐼𝐿 − 𝑤(𝑡) = න 𝑃(𝑡)𝑑𝑡▲VILナウキャストの概念図

𝑉𝐼𝐿(𝑡) ≒ 𝜏 𝑡 ∙ 𝑃 𝑡 + 𝑤(𝑡)𝑑𝑉𝐼𝐿
𝑉𝐼𝐿 𝑡+𝑑𝑡
𝜏(𝑡)𝑤(𝑡)= 𝑆 𝑡 ＋ 𝜏(𝑡)ー(2)ー(3)

S：雨滴生成率[kg/(m2・s)]
P：地表面に落下した雨の量(降雨強度)[kg/(m2・s)]
w：気柱の上空に残っている雨水量[kg/m2]
τ：VILから地上の降雨への変換時間[s]VIL*：移流ベクトル推定後のVIL(t) (FFT相関法)

𝑉𝐼𝐿 𝑡 + 𝑑𝑡
VILの予測式 = VIL∗+ 𝜏 𝑡0𝑡𝑑𝑡−∙ 𝑒 𝜏 𝑡0𝑤 𝑡0𝑆 𝑡0 +
𝜏 𝑡0𝑑𝑡−(1 − 𝑒 𝜏 𝑡0 )© 2024 Toyama Prefectural University12解析結果

• VILNCの過大予測の改良
dVIL(t)S(t) ー P(t)dt ＝

𝑉𝐼𝐿 𝑡 − 𝑉𝐼𝐿
S(t) ＝𝛥𝑡∗

雨滴生成率に関する式の右辺第1項が一次差分形式⇒
ー(1) 予測誤差が大きくなる傾向

𝑡 − 𝛥𝑡ー P(t)VILと降雨強度の関係が線形である
𝑑(𝑉𝐼𝐿 − 𝑤(𝑡))= P(t)𝑑𝑡
𝑉𝐼𝐿 − 𝑤(𝑡) = න 𝑃(𝑡)𝑑𝑡▲VILナウキャストの概念図

𝑉𝐼𝐿(𝑡) ≒ 𝜏 𝑡 ∙ 𝑃 𝑡 + 𝑤(𝑡)𝑑𝑉𝐼𝐿
𝑉𝐼𝐿 𝑡+𝑑𝑡
𝜏(𝑡)

𝑤(𝑡)

= 𝑆 𝑡 ＋ 𝜏(𝑡)ー(2)ー(3)

S：雨滴生成率[kg/(m2・s)]
P：地表面に落下した雨の量(降雨強度)[kg/(m2・s)]
w：気柱の上空に残っている雨水量[kg/m2]
τ：VILから地上の降雨への変換時間[s]VIL*：移流ベクトル推定後のVIL(t) (FFT相関法)

𝑉𝐼𝐿 𝑡 + 𝑑𝑡
VILの予測式 = VIL∗+ 𝜏 𝑡0𝑡𝑑𝑡−∙ 𝑒 𝜏 𝑡0𝑤 𝑡0
𝑆 𝑡0 +
𝜏 𝑡0𝑑𝑡−(1 − 𝑒 𝜏 𝑡0 )© 2024 Toyama Prefectural University

13解析結果• VILNCの過大予測の改良
dVIL(t)S(t) ー P(t)dt ＝

𝑉𝐼𝐿 𝑡 − 𝑉𝐼𝐿
S(t) ＝𝛥𝑡∗

ΔVIL =∗𝑡 − 𝛥𝑡

雨滴生成率に関する式の右辺第1項が一次差分形式⇒
ー(1) 予測誤差が大きくなる傾向ー P(t)

0VIL t −VIL∗ t−Δt

( w < 0.1 m/s)
( otherwise )雨滴生成率が過大評価傾向にあることから、明瞭な発達傾向がない雨域（下降流場の領域）に関しては、雨滴生成率項を強制的に０とすることで発達を抑制する

鉛直風が0.1 m/s 未満の場合は、発達しないアルゴリズムを導入© 2024 Toyama Prefectural University

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解析結果

• VILNCの過大予測の改良
鉛直風を考慮することでソース項が減少∗

改良後（ΔVIL 導入後）

改良前（従来のVILNC）© 2024 Toyama Prefectural University

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解析結果

• 予測降雨強度の改良前後の比較”発達抑制”なので初期時刻の雨より弱くなることは無いので実測雨量と比べると過大予測ではあるものの、発達抑制に成功。
∗改良後（ΔVIL 導入後）

改良前（従来のVILNC）© 2024 Toyama Prefectural University

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解析結果

• 改良前後のRMSEの比較

org(≥10mm/h)
mod(≥10mm/h)

100org(≥30mm/h)
mod(≥30mm/h)

80

RMSE [mm/h]− 実測の降雨に対してはいまだに、過大予測傾向にあるものの、従来のVILNCから比較すると、大幅にRMSEが改善傾向にある。
− 特に、LTが長く、強い降雨強度の領域ほど改善効果が大きかった。30分後予測のRMSEは、従来比で、10分後予測レベルまで改善されているケースもある。

120org(≥50mm/h)
mod(≥50mm/h)

6040200051015202530

リードタイム [min]© 2024 Toyama Prefectural University

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解析結果

• 水位予測対象流域

渋谷川の概要

流域面積
流路延長
河床勾配

14.0km2
2.6km （起点：宮益橋 終点：天現寺橋）
1/420

流域内居住人口
居住人口密度
下水道普及率

約27万人
約1.2万人/km2100％
出典 ： 東京都建設局

下水道管路網（渋谷橋上流）の概要
管路延長
マンホール数主な管轄下水処理場

243.8km
約8800個芝浦水再生センター

主要な下水道幹線
古川幹線
千駄ヶ谷幹線 （旧、隠田川）
宇田川幹線 （旧、宇田川）
代々木幹線 （旧、河骨川）

出典 ： 東京都下水道局

集水域（渋谷橋上流）の概要
集水域面積 12.51km2（明治神宮）（新宿御苑）

1.35km2
0.46km2© 2024 Toyama Prefectural University

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解析結果

• 水位予測結果の比較− ハイドログラフの概形，ピーク水位などについて改良後VILNCが改善された傾向にあることがわかる．
− ピーク水位差率を求めると，VILNC改良前の計算結果
では，ピーク水位差率≒ 20.7% ， Nash 係 数≒0.87であるのに対して，VILNC改善後の計算結果
では，ピーク水位差率≒ 7.5%,Nash 係 数≒0.95 まで改善された．
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まとめ

• 河川管理における上空気象観測データの有用性について基礎的な検討を実施した．実施内容は以下のとおり．
− 短時間降雨予測において，MP-PAWRで観測可能な三次元観測データを用いて，Dualドップラー解析を行い，鉛直風場を推定した．
− 推定した鉛直風を基準として，雨域の発達・衰退状況をVILNCに導入することで，雨量予測精度の改善を行った．
− 改善した雨量予測データを用いて，流出予測を行うことで，雨量予測改善前後での予測精度を比較検証した．

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まとめ

• 得られた知見は以下の通り．
− MP-PAWRを用いたDualドップラー解析により得られた鉛直風の下降流の領域は，雨域の強降雨強度の領域と一致しており，定性的であるが推定結果は妥当のものであると思われる．
− 過大予測傾向にあったVILNCの雨滴生成率項に，推定された鉛直風を基準とした発達抑制のアルゴリズムを導入し，雨滴生成率を強制的に低下させることで，雨量強度の過大予測を改善することができた．
• 鉛直風のしきい値はw=0.1 m/s程度が良いと思われる．

− 改善前後のVILNCの予測結果を入力データとした水位予測を実施した結果，改善前後で，ピーク水位差率は約12 %，Nash係数は0.95程度まで向上した．
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Benjamin Disraeli