京都大学防災研究所年報 第 66 号 B
DPRI Annuals, No. 66 B, 2023

Seeder-Feederモデル及びレーダー立体観測情報の活用による
地上雨量推定手法の開発
Development of Ground Rainfall Estimation Method
Using Seeder-Feeder Model and Radar Volume Scanning Observation

中北英一・佐藤克哉(1)・中渕遥平(2)Eiichi NAKAKITA, Katsuya SATO(1) and Yohei NAKABUCHI(2)(1) 京都大学大学院工学研究科(2) 東日本旅客鉄道株式会社(1) Graduate School of Engineering, Kyoto Univ.
(2) East Japan Railway Company, Japan
Synopsis
In Japan, there are many steep terrains, and the mountains enhance the rainfall resulting
in much of total rainfall amount. Because of orographic rainfall, there is sometimes a
discrepancy between radar-observed rainfall and ground-observed rainfall. Accurate
estimation of ground rainfall is very important from the viewpoint of disaster prevention.
In this study, to improve the accuracy of the ground rainfall estimation, We havedeveloped a method to estimate the capture rate in real time from the radar information,and the values of the capture rate obtained by the method are used for the ground rainfall
estimation. As a result, the capture rate was calculated reliably. It is also shown that themethod can estimate the ground rainfall with the same or better accuracy than theconventional prediction method, even when using the capture rate obtained from the realtime information. In the future, the results of the same method will be checked in othercases to clarify the effectiveness of this method nationally.

キーワード: Seeder-Feeder，粒径分布，地形性降雨，地上雨量推定
Keywords: Seeder-Feeder, drop size distribution, orographic rainfall, ground rainfall
estimation

1.

研究背景と目的

捉することで雨が強まる効果である. しかし, レー
ダーのビームはある程度の高さを通過しているため日本には急峻な地形が多く存在しており, そこでに地形性降雨を観測できず, 地上雨量計などで観測

は山岳の影響により降雨が強化され, 多量の雨をもされた雨量との間にずれが生じている場合がある.

たらす地形性降雨という現象が発生する. この地形

この典型的な事例としてあげられるのが, 大きな性降雨はSeeder-Feeder効果によって発生すると考え被害をもたらした気象災害として記憶に新しい 2019

られており, 岩波（2020）やSmith et al.（2019）によ

年の台風 19 号である. この台風は, 10 月 12 日に大っても示されている. Seeder-Feeder効果とは上層か型で強い勢力で伊豆半島に上陸し, 関東地方を通過

らの降雨が下層の雲の中を通過する際に, 雲粒を捕した. そして, 関東地方を中心に広範囲にわたって― 175 ―

多くの雨をもたらし, 河川の堤防決壊や越水・氾濫,

手法を用いて地形性降雨算定を行う. この計算手法

土砂災害, 浸水被害が発生した. 特に, 千曲川の氾は, 気塊が岳の斜面をよけることなく斜面に沿って濫によって北陸新幹線の車両が水没し, その後の都上昇することによる水蒸気の凝結や雲粒自身による

市間移動に大きな影響を与えた.

成長, Seeder-Feeder 効果による降水への転換を考慮

次章で述べるように, 台風19号の際にも, 地上観
測雨量と比較して, レーダー観測雨量は過少な値となっていた場所があった. そして, その原因が地形したものである.
気塊中の雲水量𝐿の流れに沿った時間変化は式(1)で表される.

性降雨であると推測されている. 以上より, 防災上𝑑𝐿𝜕 ln 𝜌
= −𝑐𝐿 − 𝑎(𝐿 − 𝐿! ) + 𝑤𝐺 − 𝑤𝐿 3.
𝑑𝑡𝜕𝑧の観点から, 地形性降雨を正確に推定することは非(1)

常に重要であり, 地形性降雨はSeeder-Feeder効果に

ここで,捕捉率𝑐は Seeder-Feeder 機構による上空からよって発生していることから, Seeder-Feeder効果にの雲粒捕捉の割合, 𝑎は雲粒自身による降水への成大きな影響を与える上空からの降水による雲粒の捕長の割合, 𝐿" [g⁄m# ]は降水へと転換する限界の雲水捉率が重要となる.

量,𝑤[m⁄s]は斜面による気塊の鉛直方向の上昇速

本研究では, 降雨の粒径分布と上空からの降水に度, 𝐺[g⁄m$]は気塊が単位距離上昇する間の水蒸気よる雲粒の捕捉率に着目した. 中北・寺園（2008）

凝結による L の増加量, 𝜌[g⁄m# ]は水蒸気量を表す.

が用いていた従来の地形性降雨算定手法では右辺第一項と第二項は, 降水への転換による雲水量Marshall and Palmer粒径分布を仮定して捕捉率の算の減少を表し, 右辺第三項は気塊の上昇による水蒸定が行われていた. この粒径分布は層状の雨の際に気の凝結を, 第四項は大気の圧縮性による見かけ上は実際の分布とよく合致することが知られている.

の L の変化を表す. 第四項は第三項と比較して 1 オ

一方で, それ以外の降雨タイプの場合には実際の分ーダー小さいため無視する.

布と異なっている. したがって, 粒径分布から推定式(1)を流れに沿ってラグランジュ積分すると,を行っている捕捉率の値についても実際の値と異なっていると考えられる. そのため, 本研究ではより

𝐿%&' =

𝑤𝐺 + 𝑎𝐿"𝑤𝐺 + 𝑎𝐿" *(!,-)∆0+ -𝐿() −
3𝑒
,
𝑐+𝑎
𝑐+𝑎

(2)

正確な粒径分布を用いて捕捉率の値を推定する手法となる. ここで, 𝐿() [g⁄m# ]はメッシュへ流入する雲として, 偏波レーダーから推定された粒径分布パラ

水量, 𝐿%&' [g⁄m# ]はメッシュから流出する雲水量でメータを用いて捕捉率の値を推定し, その値を用いある. ∆𝑡は気塊が1メッシュを通過するのにかかるて地上雨量推定を行う手法を開発することで, 地上時間である.
また, 地形性降雨強度𝑅1 [mm⁄h]は, メッシュへ

雨量の推定精度の向上を目指した.

流入・流出する雲水量𝐿() ，𝐿%&' , メッシュ内を気塊が通過する間に凝結して増加した雲水量𝑊𝐺∆𝑡の収支を考えて,
𝑅1 =𝐿() + 𝑊𝐺∆𝑡 − 𝐿%&'× 3.6 × 𝐻,∆𝑡(3)と表される, ここで, 𝐻は上下方向に物理量を一様と考える層厚[m]である.
本研究で用いている風速(𝑢, 𝑣, 𝑤), 水蒸気量𝜌の3次元分布については, メソ数値予報モデル
GPV(MSM)の情報から中北・寺園（2008）の手法を用

Fig. 1 Conceptual diagram of the seeder-feeder

いて推定している.

mechanism.

2.

2.2
法

地形性降雨算定手法

本研究で用いている地形性降雨算定手法について述べる. 2章で述べる内容は既往研究に基づくもの
である.

2.1

レーダー情報を用いた地形性降雨算定手

レーダー情報から得られた降雨強度を非地形降雨
強度と地形性降雨強度に分離する計算方法については, 中北・寺園（2008）の手法を Mendoza（2021）が発展させた手法を用いた. レーダー情報による降雨
強度𝑅2-3-2 を非地形性降雨強度𝑅4 と地形性降雨強度

地形性降雨算定手法

本研究では立平（1976）によって提案された計算

𝑅5 の和であると仮定し，― 176 ―

𝑅2-3-2 = 𝑅4 + 𝑅5 ,(4)と表す．ここで中北・寺園（2008）は，立平（1976）

3.

地上雨量推定における捕捉率𝑐の感度分析によって示されている捕捉率 c と𝑅6 の値をフィッティングすることで式 (5) の非線形関係を求めた．

本章では捕捉率𝑐の値を変化させることによる地

𝑐 = 0.6778𝑅78.:#; × 10*# ,(5)

上推定雨量への影響を確認するため, 地形性降雨モ

この式 (5)を式(2)に代入し，得られた𝐿%&' の値をデルを用いた地上雨量推定値の捕捉率𝑐による感度式(3)に代入することにより，𝑅5 が𝑅6 の関数として分析を行った.

表されるため，式(4)と連立することでレーダー情報

従来の地形性降雨モデルにおいて捕捉率の算出にの分離が可能となる．入力するレーダー情報につい深い関係のある Marshall and Palmer 粒径分布は 1 章て, 中北・寺園（2008）は観測高度を仮定していた.

でも述べたように層状の雨の際にはよく合致するこ

そこで, Mendoza（2021）は位置ごとに異なる観測高とが知られている. 一方で対流性など, 層状以外の度の降雨強度から算定を行う手法を開発した．本研

降雨タイプの場合には実際の粒径分布とは異なる可究ではこの手法を，鉛直 7 層の物理量一定の大気層能性が考えられ, Marshall and Palmer 粒径分布をもとに適用し, 各層ごとに GPV 情報から算定した水蒸に算出されている捕捉率の値についても実際の値と気量を用いて𝑅5 を算出した．

は異なると考えられる.

また，レーダー降雨強度として同一の高度の平面

そのため, 粒径分布から算出を行っている捕捉率における降雨強度分布である CAPPI データを用いた.

の値を適切な値に変化させて地上雨量推定を行うこ

CAPPI データは，複数の X バンド MP レーダーによとで雨量推定の精度が向上するのではないかと考え,る複数仰角の立体観測データを鉛直方向に線形補間

感度分析を行った.

した上で，一定高度のデータを抽出して作成した．

対象事例は 2019 年台風 19 号通過時の箱根付近とし

なお，同じメッシュ内に複数のレーダーの降雨強度

た .

データが存在する場合は，最大値をそのメッシュの降雨強度とした．本研究の地形性降雨算定手法を Fig.
2 に模式的に示す.

3.1

感度分析の手法

まず, 感度分析の手法について述べる.

各メッシュについて，レーダー降雨強度𝑅2-3-2 の観測

中北・寺園（2008）が用いていた地形性降雨算定手

高度が該当する層を計算の起点とし，上層に向かっ法では, 立平によって示された捕捉率𝑐と非地形性ては前述した分離の計算手法により上の層から降っ

降雨強度𝑅6 のいくつかの具体的な値をフィッティン

てくる𝑅4 が算出される. 下層に向かっては，𝑅2-3-2

グすることで得られた式(5)から捕捉率cを算出してを下の層にとっての𝑅4 (Fig. 2における𝑅4< )とし，これいる.

を入力値とすることで下の層で発生する𝑅5 (Fig. 2に

𝑐 = 0.6778𝑅78.:#; × 10*# .

おける𝑅=< )が算出される．これらの計算を最上層，最この式(5)に係数𝑏を追加し(式(6)), 係数 b の値

(5)下層まで繰り返すことで各層の𝑅6 ，𝑅5 が算出される．

を 0.5, 1.0, 1.5 の 3 種類に変更して地形性降雨のこれにより，地形性降雨を考慮した地表付近の総降算定を行った.

雨強度𝑅> が，最下層の𝑅4 と𝑅5 （Fig. 2における𝑅4; と𝑐 = 𝑏 × 0.6778𝑅78.:#; × 10*# .

𝑅5; ）の和として求められる．また最上層では，地形係数を変化させた場合のそれぞれの計算結果と,の影響をうけていない純粋な𝑅4（Fig. 2における𝑅4$ ）同時刻のXRAINでの観測雨量を比較し, 捕捉率の値が求められる．

を変えると地形性降雨算定結果がどう変化するのか,(6)どの係数がXRAINでの観測結果に近づくのかを確認した.
本研究では, CAPPIに変換されたXRAIN観測雨
量(推定雨量）の内, 1750m高度のレーダー推定雨量をスタートに上下方向に非地形性降雨強度𝑅7 , 地
形性降雨強度𝑅% を算定し, そこから算定される
𝑅7 + 𝑅% と, CAPPI変換されたXRAIN観測雨量の鉛直分布とを比較した.
XRAIN 観測雨量はレーダー通過高度における雨量を正確に表していると期待されるため, 本研究
Fig. 2 Orographic rainfall calculation method diagram.

では地上雨量ではなくレーダー通過高度での地形性降雨算定手法による推定雨量と XRAIN での観測
雨量とで比較を行った.

― 177 ―

層では, b=1.5の場合の結果が最もXRAINの観測結3.2

感度分析の結果果に近い. すなわち, bの値を大きく, 捕捉率の値

2019 年 10 月 12 日 12:15 において, XRAIN の観を大きくするとXRAINの観測結果に近づく結果とな

測結果と, 地形性降雨算定手法において係数𝑏を 0.5,

った. これらの箇所ではXRAINによる観測雨量は1.0(変化なし), 1.5 に変更した場合の結果を Fig. 3

20mm以上の大きい値となっている. 一般的には, 対に示す. それぞれの図について, 左上は XRAIN で

流性の降雨では雨滴の粒径は大きい傾向にあり, 雨の観測結果, 右上が地形性降雨算定手法において係滴が大きいと捕捉率も大きくなる. 以上から, これ

数を b=0.5 とした場合, 左下が同じく地形性降雨算らの箇所では, 対流性の降雨が発生しており, 実際

定手法において係数を b=1.0 とした場合, 右下が同にはMarshall and Palmer粒径分布とは異なる粒径分

じく地形性降雨算定手法において係数を b=1.5 とし布となっていたために, 捕捉率の値が過小な値で推た場合を示している. 断面位置については Fig. 4 に定されており, 大きな値へ変えることでXRAINによ

おける, 線分 AA’, BB’の位置で取っている.

る観測雨量に近づいた可能性が示唆された.

12:15におけるAA’断面の上層やBB’断面の右上

4.
定粒径分布パラメータを用いた捕捉率の算

4.1

捕捉率の算定手法

前述のように従来の地形性降雨算定手法では, 一様な粒径分布を仮定して捕捉率𝑐の推定を行っていたため, 実際の捕捉率の値とは異なった値を用いて
地形性降雨を算定している可能性があった. そこで
実時間レーダー情報によって推定される粒径分布パ
ラメータから捕捉率の算定を行う手法を開発し, 実
時間レーダー情報を用いてより正確な捕捉率の値を算定することを目指した.
粒径分布𝑁(𝐷)はガンマ分布を用いて,𝑁(𝐷) = 𝑁8 𝐷? 𝑒𝑥𝑝(−𝛬𝐷),(7)と表され, 今回の手法では簡単のため𝜇 = 0とした.
粒径分布の中央値である𝐷8 は,𝜋𝜌@ A! #𝑊
Y 𝐷 𝑁(𝐷)𝑑𝐷 = ,
6 8
2

(8)

で定義される. 𝜌@ は降水粒子の密度, 𝑊は単位体積に含まれる降水粒子の量[g/m3]を表す. 金原（2021）
によって式(7),式(8)から式(9),(10)が示されていFig. 3 Results of XRAIN observations and rainfall

る. Λは分布直線の傾斜を表すパラメータである.

estimation using the orographic rainfall calculation

Y 𝐷# exp(−𝛬𝐷)𝑑𝐷 =A!

method.

8

𝐷8 =

3
,
𝛬$

3.67
,
𝛬

(9)
(10)

捕捉率𝑐は式(11)で定義され, 𝐸は捕捉効率を表す.
雨滴の落下速度𝑉(𝐷)は立平（1976）による式(12)を用いており, ガンマ関数を用いて捕捉率は式(13)で与えられる.
∞𝜋𝑐 = 𝐸Y

8

4

𝐷< 𝑁(𝐷)𝑉(𝐷)𝑑𝐷 ,;𝑉(𝐷) = 1420𝐷< ,𝑐 = 355𝜋𝐸𝑁8Fig. 4 AA', BB' Cross-sectional position.

― 178 ―

𝛤(3.5)
.
𝛬#.B

(11)
(12)
(13)

粒径分布パラメータ𝐷8 , 𝑁8 から捕捉率𝑐を導く式とまた, これまではレーダー情報には誤差が多く含して, 式(10), 式(13)より式(14)を得る.ただし本まれていると考えられてきた. しかし, 推定された研究では𝐸 = 1とした.
𝐷8 #.B𝑐 = 355𝜋𝐸𝑁8 𝛤(3.5) 3 .
3.67

捕捉率の値が XRAIN による雨量観測結果と同じ傾(14)

この手法では, 金原（2021）によって開発された向を持っていることから, レーダー情報から得られた粒径分布パラメータや捕捉率の信頼性の高さについても明らかとなった.

手法を用いてレーダー情報から粒径分布パラメータ

また, 雨粒は落下する中で雲粒を捕捉して粒径がを算定している. 金原（2021）の手法では, 𝑍AC や𝐾AD

大きくなっていくため, 𝐷8 が下層に向かって大きくといったレーダー情報から得られる偏波パラメータ

なることは物理的な意味を考えても明らかである.

から, 粒径分布パラメータである𝑁@ と𝐷8 を推定し一方で, 切片𝑁@ の値が高度が下がるにしたがってている. ここで, 𝑁@ は粒径分布𝑁(𝐷)と𝑁8 との関係

大きな値となっている原因については判明していなから式(15)で表される.
6 (3.67 + 𝜇)?,$ 𝐷 ?
𝑁8 𝐷E = 𝑁F
- 3 .
3.67$ Γ(𝜇 + 4)
𝐷%

い. しかし, 式(14)が示す通り, 捕捉率𝑐の算定に(15)

金原（2021）の手法では𝜇 = 0とはしていない中,本研究では簡単のために𝜇 = 0,すなわち𝑁@ = 𝑁8 とおいては 𝐷8 が𝑁@ と比較してより大きな影響を及ぼすため, 𝐷8 と同じように下層に向かって大きな値となっている捕捉率𝑐について一定程度の信頼性があると言えるだろう.

する. なぜならば, 𝑁8 の値は捕捉率の算定結果に大切片𝑁@ の値が高度が下がるにしたがって大きなきな影響を及ぼさないためである. すなわち, 本研
究では, 式(14)で示すように, 捕捉率𝑐の値は 𝐷8 の
3.5 乗に比例しており, 𝑁8 の影響は比較的小さいものであると考えられるためである.

4.2

捕捉率の算定結果

本項では, レーダー情報から推定した粒径分布パ
ラメータ(𝐷8 , 𝑁@ )の推定結果と, 粒径分布パラメー
タから算定した捕捉率の算定結果について述べる.
2019 年 10 月 12 日 12:00 における結果を Fig. 5 に示す.
粒径分布パラメータ𝐷8 , 𝑁@ の推定結果を確認すると, ばらつきはあるものの, 箱根付近において上層から下層に向かって𝐷8 , 𝑁@ それぞれの値が大きくなるように推定されている. また, 平面図について
XRAIN での雨量観測結果と比較を行うと, XRAIN
で大きな雨量が観測されている箇所では粒径分布パラメータも同様に大きな値を示している.
次に捕捉率の推定結果を確認する. 捕捉率についても粒径分布パラメータの推定結果と同様に, 箱根付近において上層から下層に向かって大きな値へと推定結果が変化しており, XRAIN での雨量観測結果と比較すると, XRAIN で大きな雨量が観測されている箇所, すなわちより大きな雨滴粒径が存在すると考えられる場合に捕捉率についても大きな値が推定されている. 特に, 前章で行った感度分析の中で,雨量や降雨タイプと捕捉率には関係があるのではな
いかと考えていた. レーダー情報による推定結果においても, XRAIN による雨量観測結果と捕捉率の推定結果の分布には同じ傾向がみられており, 雨量や降雨タイプによって捕捉率の値が変化している可能Fig. 5 Distribution map of XRAIN observations and性がより明らかとなった.

estimated capture rates at 12:00.

― 179 ―

値となっている原因は, 前節で述べたように, 𝑁8 と観測を行えず, 捕捉率の算定が行えなかったためで

𝑁@ が一致しないことなどを手がかりとして今後分ある. これによる雨量推定結果への影響については析を行いたい.

次節で確認する.
10:00〜18:00 の各時刻における, レーダー情報に

5.
定粒径分布パラメータを用いた地上雨量推よる捕捉率の推定値と Marshall and Palmer 粒径分布から推定される捕捉率の値の比率を Fig. 7 に示す.

5.1

レーダー情報による捕捉率の推定結果

まず, 4.1 節で述べた手法を用いて捕捉率の推定を行った結果を述べる. XRAIN によって箱根雨量計
地点の上空の Elevation 5th (EL05)高度において観測されたレーダー情報から, 2.2 節に述べた従来の地形性降雨算定手法の中で算定された捕捉率の値と,今回開発した手法によってレーダー情報から推定した 捕 捉 率 の 値 の 時 系 列 変 化 を Fig. 6 に 示 す .
“EL05_Radar”は今回開発した手法によってレーダ
ー情報から推定された捕捉率, “EL05_model”は従来の地形性降雨算定手法で算定された捕捉率の値を示している.

Fig. 7 Ratio of radar-informed capture rate estimatesto capture rate values calculated within conventional
多くの時刻において, レーダー情報から推定された
orographic rainfall calculation methods.
捕捉率の値は, Marshall and Palmer粒径分布から推定される捕捉率, すなわち従来の地形性降雨算定手法の中で算定される捕捉率の値の約1.5倍となっていることが示されている. 第5章では, 最大1.5倍までの感度分析を行った. 実際それに相当する捕捉率の違いが生じ得ることを本解析事例は示している.

5.2 レーダー情報から推定された捕捉率を用いた地上雨量推定の結果
まず, レーダー情報から推定した捕捉率の値を用いて, 地上雨量推定を行う方法を述べる.
Fig. 6 Capture rates estimated from radar informationand calculated using conventional orographic rainfall
レーダー情報から推定された捕捉率の値は, 従来
calculation methods.
の地形性降雨算定手法で算定されている捕捉率の値よりも多くの時刻で大きな値となっている. これは,今回の手法における地上雨量推定においては, 従来の地形性降雨算定手法から捕捉率の算定手法を変更している. 従来の地形性降雨算定手法では, 捕捉率の値を求める際に式(5)(再掲)を用いて非地形性
降雨強度𝑅6 から捕捉率の値を算定していた.

Marshall and Palmer 粒径分布を仮定していた従来の

𝑐 = 0.6778𝑅78.:#; × 10*# .

地形性降雨算定手法の中で算定される捕捉率の値は,一方, 今回の手法では, 非地形性降雨強度𝑅6 から捕レーダー情報から推定される実際の降雨現象の中で捉率を算定するのではなく, レーダー情報から推定の捕捉率の値よりも多くの時刻で過少な値となってされた粒径分布に関するパラメータ(𝐷= , 𝑁@ )を用いいたことを示している.

て, 式(14)から推定した捕捉率の値を使用する. ま(5)

また, 対象としている時刻の箱根雨量計地点ではた, EL05 の高度（約 1500m）でレーダー情報から推40mm 以上の雨量が観測されており, 3-2 節の感度分定された捕捉率の値を, それより下層の全高度にお析の結果でも述べたように, 雨量の大きい箇所では,いてそのメッシュでの捕捉率の値として使用していMarshall and Palmer 粒径分布より相対的に粒径が大る. EL05 高度よりも上層のメッシュでは, 従来のきく（𝐷8 が大きく）, したがって Marshall and Palmer

地形性降雨算定手法と同様の方法によって非地形性

粒径分布から推定される捕捉率よりも実際の降雨現

降雨強度から捕捉率を推定した値を用いている.

象の中での捕捉率は大きい値となっていると推察される.

また, 地形性降雨算定においては, 今回の手法,
従来手法ともに EL05 の高度を計算開始高度としてレーダー情報から推定された捕捉率の値が 15:00
において 0 となっている. これはレーダーが正しく― 180 ―

計算を行った.

Table 1 RMSE values in hourly averages of observed andレーダー情報から推定した捕捉率の値を用いた地
上雨量推定の結果を Fig. 8 に示す.

estimated rainfall at Hakone rain gauge site from 10:00 to
18:00.

Fig. 8 は箱根雨量計地点における, 10:00〜18:00の 10 分ごとのデータであり, Marshall and Palmer 粒
径分布から推定される捕捉率を用いた場合, すなわ
ち従来の地形性降雨算定手法による地上推定雨量(“Conventional”), レーダー情報から推定された捕RMSE[mm/h]
Radar estimation - Observation

10.5

Conventional - Observation

11.4

CX synthesis - Observation

20.9

捉率の値を用いた地上推定雨量(“Radar estimation”),

なっている. 表-1 で示すように, 観測情報と比較し箱根雨量計での観測雨量(“Observation”), CX 合成雨

た RMSE についても, CX 合成雨量と比較して小さ量(“CX synthesis”)を示している. また,これらの 10い値となっている. これは Seeder-Feeder 機構を考慮

分間隔のデータを前 1 時間ごとに平均を取った場合した地形性降雨算定手法が, 地上雨量推定においての雨量を Fig. 9 に示す.

過少推定を防ぐ効果の高い手法であることを示している.
また, 多くの箇所でレーダーから推定した捕捉率を使用した地上推定雨量が, 従来の手法による推定結果と比較して雨量計による観測雨量に近くなっている. 表-1 で示すように, 観測情報と比較した
RMSE についても, 従来手法と比較して小さい値となっている. この結果は実時間レーダー情報から適切な捕捉率を推定し,その値を用いて地上雨量を推定する手法が, これまでの地形性降雨算定手法と同Fig. 8 Observed and estimated rainfall at Hakone rain

じかそれ以上の精度で地上雨量を推定することが可

gauge site from 10:00 to 18:00.

能であることを示しており, これは驚くべき結果であることを強調したい.
また, Fig. 6 に示すように, レーダー情報から推定された捕捉率は, 従来の地形性降雨算定手法の中で算定されていた捕捉率よりも大きな値となっている. 捕捉率が大きな値であることから, 雨粒が空気中の雲粒をより多く捕捉し, 地上推定雨量が大きな値となる結果になり, 多くの箇所で観測雨量に近づく結果となったと考えられる.
レーダー情報から推定された捕捉率の値が Fig. 6で示されるように 15:00 において 0 となっているこ

Fig. 9 Observed and estimated rainfall at Hakone rainとによる雨量推定への影響を確認する. 15:00 におgauge site from 10:00 to 18:00 (1-hour average).

けるレーダー情報を用いた雨量推定結果は観測情報

それぞれの手法による雨量推定結果を比較する.
観測情報と, レーダー情報から推定された捕捉率を用いた手法, 従来の地形性降雨算定手法, CX 合成
それぞれについて RMSE(二乗平均平方根誤差)を算出した結果を表-1 に示す. Fig. 8, Fig. 9, Table 1 は中北ら(2023)によって示されたものである.
現在一般に配信されている CX 合成雨量は地形性
降雨算定手法を用いず, XRAIN を構成するレーダー
観測情報のみを用いる合成レーダー雨量である. 従来の地形性降雨算定手法やレーダー情報から推定した捕捉率を用いる手法による地上雨量推定結果は,CX 合成雨量に比較して, 地上観測雨量に近い値とと比較して過小な値となっている. 捕捉率が小さな値となっている場合には, Seeder-Feeder 効果が考慮されないことによって地上雨量は過小に推定される.
よって, 15:00 において, 正しい捕捉率の値が推定されていた場合には, 観測情報に近づく結果になったと予想される.

6.

まとめ

本研究ではまず, 感度分析を行うことによって,捕捉率を適切な値に変更することで雨量推定精度を向上させることができる可能性が明らかとなった.

― 181 ―

次に, 上空からの雨粒による雲粒の捕捉率を, 偏波たものである．

レーダー情報から推定された粒径分布パラメータを参考文献

用いて算定する手法を開発した. この手法でレーダ
ー情報から推定された捕捉率の分布にはノイズが少なく, 推定捕捉率の値の信頼性の高さが明らかとなった. また, 雨量が大きくなると捕捉率の値も大き岩波越（2020）：レーダーによる降水雲の 3 次元観測,
日本気象学会夏季大学, 第 54 回.
金原 知穂（2021）: X バンド偏波レーダーを用いた

くなるという正の相関関係も見られた.
今回開発した手法で推定された捕捉率の値を用いて地上雨量推定を行った結果, 従来手法と同等かそれ以上の推定精度があり, 捕捉率の値についてはレーダー情報から推定された値がより大きい値であっ雨滴粒径分布の 時空間構造の解析と地上降水量
推定への応用，京都大学大学院修士論文.
立平良三（1976）：雨滴成長を考慮した地形性降雨の計算，天気，Vol.23，No.2，pp.27-32.
中 北 英 一 , 佐 藤 克 哉 , 中 渕 遥 平 （ 2023 ） :Seeder-

た.
また, 本研究では EL05 のレーダー情報を用いてFeeder モデル及びレーダー立体観測情報の活用

捕捉率を推定し, その値を用いて地上雨量の推定をによる地上雨量推定手法の開発, 水工学論文集.

行った結果を確認した. 今後は他の高度のレーダー

中北英一，寺園正彦（2008）：地形性降雨の非地形性情報を用いて捕捉率を推定し, その値を用いて地上降雨に対する非線形効果を考慮した短時間降雨予

雨量推定を行った結果を確認することで, レーダー
情報から捕捉率を推定することの効果をより明らか

測手法, 水工学論文集，第 52 巻，pp. 331-336.
Smith,S.A,

Field,P.R,

Vosper,S.B.

andにしていきたい. また, レーダーを用いて捕捉率のDerbyshire,S.H.(2019): Verification of a seeder–

値を推定し, その値を用いて地上雨量を推定するこ

feeder orographic precipitation enhancementとで推定精度を向上させるという本研究の手法は他

scheme

地域・他事例でも適用可能であると考えており,

blocking. Quarterly

今後他事例でも同様の手法を用いた結果を確認するこ

accounting
Journalforoflow-level
the

Royal

›Meteorological Society, 145, 2909–2932.
Mendoza, G.G.(2021): Development of a scheme forとで本手法の有効性を全国的に明らかにしたい.

estimating the vertical profile of orographic

謝rainfall based on the seeder-feeder mechanism

辞

using full volume, scanning radar observation，
本研究究で利用させていただいたXRAINデータはMaster's Thesis, Kyoto University.

国家基幹技術「海洋地球観測探査システム」：データ
統合・解析システムの枠組みの下で 収集・提供され― 182 ―

（論文受理日：2023年8月31日）