3. アルゴリズム
3.4. 潜熱加熱推定アルゴリズム（重 尚一）(1) 現在の主なアルゴリズム
TRMM データから潜熱加熱プロファイルを推定するために開発された a) Convective-Stratiform
Heating (CSH) アルゴリズム、 b) Goddard Profiling (GPROF) 加熱アルゴリズム、 c) Hydrometeor
Heating (HH) アルゴリズム、d) Precipitation Radar Heating (PRH) アルゴリズム、そして e) Spectral
Latent Heating (SLH) アルゴリズムについて簡単に紹介する。尚、これらのアルゴリズムの適用例は
Tao et al. (2006) で紹介されている。また、この他に PR データとゾンデデータを組み合わせて推定するアルゴリズム（Magagi and Barros, 2004）や、PR-TMI 複合アルゴリズムによって推定された降雨プ
ロファイルに SLH アルゴリズムと似た過程で潜熱加熱プロファイルを割り当てたデータベースに基づく TMI アルゴリズム（Grecu and Olson, 2006）が開発されている。
a) CSH アルゴリズム
CSH アルゴリズム（Tao et al., 1993）は、メソ対流系全体の潜熱加熱プロファイルが対流性加熱と層状性加熱の割合で決まるという仮定の下、潜熱加熱プロファイルを次式のように対流性降雨と層状性降雨の降雨量の割合によって求めている。
Q(z) = Pconv・Q(z)conv + Pstra・Q(z)stra(1)

ここで、Pconv と Pstra は対流性領域および層状性領域での降水量の観測値で、Q(z)conv と Q(z)stra は雲解像モデル（CRM）から得られる対流性領域および層状性領域での潜熱加熱プロファイルである。式(1) から明らかなように、CSH アルゴリズムは選択された Q(z)conv と Q(z)stra への依存度が非常に高い。
b) GPROF 加熱アルゴリズム
GPROF 加熱アルゴリズム（Olson et al., 1999）は、降水プロファイルを求める GPROF アルゴリズム（Kummerow et al., 1996）と同様に CRM によって生成されたデータベースからベイズの定理によって、衛星搭載マイクロ波放射計で観測された輝度温度と近い輝度温度を持つプロファイルからの平均値として推定する。潜熱加熱プロファイルの推定には対流性降雨・層状性降雨の割合の推定が非常に重要であるため、GPROF V5 ではマイクロ波放射輝度温度の水平勾配に基づく方法と水平偏波と垂直偏波の輝度温度差に基づく方法とを組み合わせて対流・層状の判別を行っている（Olson et al.,2001）。
c) HH アルゴリズム
HH アルゴリズム（Yang and Smith, 1999a,b）は、定常状態の仮定の下で鉛直方向の各層に水物質の保存則を適用し、水物質の鉛直プロファイルから潜熱加熱を推定する。例えば、ある層で液体凝結物が収束していれば、蒸発あるいは凝固のように液体凝結物を消費する雲微物理過程とバランスしていると考え、逆に発散していれば凝結あるいは融解のように液体凝結物を供給する雲微物理過程とバランスしていると考えて潜熱加熱を推定する。このアルゴリズムには、各水物質の落下速度だけでなく鉛直流の情報も必要であるが、水物質プロファイルから重回帰によって推定されている。
d) PRH
PRH アルゴリズム（Satoh and Noda, 2001）は、1 次元の熱力学的リトリーバル法（Roux and Sun,1990）を基礎として PR データから潜熱加熱プロファイルを推定するアルゴリズムである。このアルゴリズムで必要となる鉛直流のプロファイルは、対流性・層状性降雨タイプ別に 4 次関数で決められている。決められた鉛直流と PR で観測された降雨プロファイルから降水の生成率を求める。降水の生成率が負の場合には、蒸発による冷却を計算する。一方、降水の生成率が正の場合は飽和状態を仮169

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定し、4 次関数で決められた鉛直流と水蒸気の飽和混合比から潜熱加熱を算出する。そして最後に、各ピクセルで潜熱加熱の鉛直積分量と地上降雨強度が合うように繰り返し計算で調整している。
e) SLHSLH アルゴリズム（Shige et al., 2004）は、Takayabu (2002) による PR 降水プロファイルのスペク

トル表示を基礎に開発された、PR データから潜熱加熱プロファイルを推定するアルゴリズムである。
このアルゴリズムでは、CRM を用いて作成された対流性降雨、浅い層状性降雨、及び深い層状性降雨の潜熱加熱プロファイル Look-up テーブルが用いられる。対流性及び浅い層状性降雨の Look-up
テーブルは、降雨頂を指標として作成されている。一方、深い層状性降雨の Look-up テーブルは、融解層での降雨強度を指標として作成されている。これは、PR が小さい氷晶の卓越している深い層状性領域上層では降雨頂を正しく検出できないことを考慮したためである。
(2) 潜熱加熱アルゴリズムの検証

潜熱加熱プロファイルは高層観測網のデータから熱・水蒸気収支解析によって間接的に求めることができる（いわゆる診断的研究）。しかしながら、潜熱加熱アルゴリズムの検証に使える TRMM 打ち上げ後のデータは非常に限られている。そのため、アルゴリズムの入力値として必要なパラメータを CRM のシミュレーション・データから用いて潜熱加熱プロファイルを再構築し、CRM によってシミュレートされた潜熱加熱プロファイルと比較する整合性チェックが行われてきた。図3.4-1 は、Goddard Cumulus Ensemble Model (GCE) による TOGA-COARE 領域の準 2 日周期波のシミュレーション・データを用いて行われた SLH アルゴリズムと CSH アルゴリズムの整合性チェックの結果である（Shige et al., 2004）。準 2 日周期波の発達段階（図3.4-1b）および成熟段階（図3.4-1c）では、SLH お
よび CSH 両者ともに GCE のシミュレート結果とよく一致する潜熱加熱プロファイルを再構築している。一方、浅い対流段階（図3.4-1a）では SLH は降雨頂の情報によって GCE の結果とよく一致する浅い加熱プロファイルを再構築しているが、CSH は深い加熱プロファイルを再構築してしまっている。また、地上無降雨の衰退段階（図3.4-1a）において、SLH は GCE の結果とよく一致する層状性加熱プロファイルを再構築しているが、CSH の再構築したプロファイルの振幅はほぼゼロである。
これは、地上無降雨でも SLH は融解層の降雨強度を用いて加熱プロファイルを推定できるが、CSH
は式 (1) から明らかなように振幅がゼロになるためである。

図3.4-1 GCE による TOGA-COARE 領域の準 2 日周期波のシミュレーション・データを用いて行われた SLH アルゴリズムと CSH アルゴリズムの整合性チェック（Shige et al., 2004）。

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3. アルゴリズム
整合性チェックはアルゴリズムのパフォーマンスを評価するのに有効なステップであるが、次にアルゴリズムを実際の衛星データに適用し、独立して得られた潜熱加熱プロファイルと比較検証する必要がある。これまで検証に最も用いられているのは Johnson and Ciesielski (2002) による SCSMEXNESA 領域の Q1 プロファイルである（Magagi and Barros, 2004; Grecu and Olson, 2006）。図3.4-2 は、
PR2A25 V6 の降雨プロファイルから SLH アルゴリズムによって推定された SCSMEX NESA 領域のQ1Rp プロファイル（Q1R = Q1 – QR で、p は降水に関連したという意味）と診断的に求められた Q1 との比較結果である（Shige et al., 2006）。SLH アルゴリズムから推定された Q1Rp は Q1 と加熱最大値の高度等いくつかの特徴でよく一致しているが、振幅はいくらか大きい。これは、SLH アルゴリズ
ムの推定値には放射による冷却 QR が含まれていないためである。GCE モデルによってシミュレートされた SCSMEX ケースの QR を SLH アルゴリズムから推定された Q1Rp に足すと (Q1Rp + QR)、加熱最大値の高度ばかりでなく振幅も診断的に求められた Q1 と良く一致している。
図3.4-2において、9 km以上の高度においてSLHアルゴリズムから推定された Q1R + QR が診断的に求められた Q1 に比べて小さい。Magagi and Barros (2004) も同様な結果を示しており、これはPRの氷粒子に対する感度やPR2A25の氷相降水推定に問題があると考えられる。一方、SLHアルゴリズ
ムから推定された Q1Rp + QR は、診断的に求められた Q1 に比べて下層で大きい。これは、PRの観測幅が狭いことによるサンプリングエラーの影響でSLHアルゴリズムから対流性の加熱を層状性の冷却に比べて強く推定しているためである。Grecu and Olson (2006) は、サンプリングエラーのためにPR-TMI複合アルゴリズム（PRの観測幅に限定）による地上降雨強度の推定値がTMIからの推定値に比べてSCSMEX領域のゾンデから診断的に求められた地上降雨強度との相関が低いことを示している（図3.4-3a）。潜熱加熱プロファイルの推定においても、推定精度はPR-TMI複合アルゴリズム（図3.4-3c）の方がTMIアルゴリズム（図3.4-3b）よりも高いと思われるが、サンプリングエラーの影響を大きく受けている。

図3.4-2 PR2A25 V6 の降雨プロファイルから SLH アルゴリズムによって推定された SCSMEXNESA 領域の Q1Rp プロファイル（Q と診断的に求められた Q1 との比較結果（Shige et al.,2006））。

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図3.4-3 SCSMEX NESA 領域における地上降水強度と Q1 プロファイルの時間変化。1 段目は様々な方法による地上降水強度の推定値、2 段目は PR-TMI データベースに基づく TMI からのQ1 の推定、3 段目は PR-TMI 複合アルゴリズム（PR の観測幅に限定）による Q1 の推定、4 段。
目は診断的に求められた Q1（Grecu and Olson, 2006）(3) GPM および GPM 以降への期待

対流性領域と層状性領域の判別を降雨プロファイルから直接的に行える PR は、TMI に比べて潜熱加熱プロファイル推定において圧倒的に優れている。しなしながら、(2)で述べたように氷粒子に対する感度、氷相降水推定の不確定性、そして観測幅の狭さによるサンプリングエラーが PR の弱点である。氷粒子に対する感度と氷相降水の推定精度については、35 GHz の周波数が追加される GPM
搭載二周波降水レーダによって向上が期待される。サンプリングエラーについては、DPR の観測幅が PR にくらべて広くなるわけではないのでレーダとマイクロ波の融合利用を進める必要がある。
GPM 以降には、衛星搭載レーダの観測幅拡大や多数の衛星に搭載可能な簡易型降雨レーダの実現といった、ハードウェア面からのサンプリングエラーの軽減が期待される。
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3. アルゴリズム
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