リモートセンシング研究室
リモートセンシングとはリモートセンシングとは、様々な情報を遠隔から取得する技術のことです。高層大気のように直接赴く事が困難な場所、火口内部のような危険な場所の情報取得に威力を発揮します。私達の研究室では電磁波を利用したリモートセンシングの研究・開発を行っています。

測定原理
遠隔からの測定を実現するため、電磁波や音波といった波の伝搬を利用します。具体的には波の往復時間や反射/減衰の様子から信号処理を経て測定対象までの距離及び対象の性質を知ることができます。
波として電波を利用する装置はレーダー(Radar: Radio detection and ranging)
電波では無く光を利用するものはライダー(Lidar: Light detection and ranging)と呼ばれています。さらに装置は、送受信の両方を行うもの（アクティブ）、受信のみを行うもの（パッシブ）に分類されます。
0330300
KHz303MHz 往復時間を測れば対象物までの距離d(片道)を計算できます。
距離d=光速cｘ(往復時間 ÷2)300

発信反射受信距離d 返ってこなければ反射を起こすような対象物が無いことが分かります。

発信…

受信 発信と受信が別の測定装置もあります。

発信
減衰

測定原理

30300
GHz

33THz

周波数に応じた電磁波の名称

研究対象

私達の研究室が研究開発を進めている観測装置を以下に示します。幅広い周波数帯の電磁波を使い、地上から・航空機から・衛星から様々な対象を観測する装置です。装置開発・信号処理・応用研究を組み合わせ、突発的気象現象の早期捕捉や予測精度向上・自然災害発生時の状況把握・グローバルな気候変動モニター等のテーマに取り組んでいます。
GPM/DPR

TRMM/PR

EarthCARE/CPR

高度

Ku-band（13.8GHz)雨

Ku-band（13.6GHz）
Ka-band（35.5GHz）雨

W-band（94.05GHz）（Doppler radar）

雲

次世代航空機SAR(9-10 GHz)

地デジ電波を用いた
水蒸気量推定ウィンドプロファイラ
(WPR)

水蒸気風

地表面
フェーズドアレイ気象レーダー
PAWRMP-PAWR

雲レーダー
HG-SPIDER

ライダー

風ES-SPIDER

雨

雲X-bandW-band水蒸気CO2受信増幅器用電源

LTEルータLinux PC

Linux PC用電源

Win PC

廃熱FAN×２台
USRP×２台UHF

L-band

光周波数

装置開発・・・いかに安定的に、精度良く、あるいは高速に計測できるか
信号処理・・・どのように計測データを処理し、得たい物理量に変換するか応用研究・・・得られた物理量をどのように社会に役立てることができるか

電磁波研究所 電磁波伝搬研究センター
リモートセンシング研究室

Remote Sensing Laboratory

フェーズドアレイ気象レーダーとは
ゲリラ豪雨や竜巻・突風などの突発的・局地的な気象災害の早期検知や予測を目指して開発された新型レーダーで、128本のアンテナによる仰角方向の電子スキャンにより、半径60 km、高度16 kmの範囲の詳細な３次元降水分布を30秒で観測できます。

ゲリラ豪雨の３次元構造

社会的背景

近年、局地的大雨（ゲリラ豪雨）による鉄砲水 17:34:16 26July2012 17:38:16
や都市水害、竜巻・突風による建造物の倒壊などの局所的気象災害が社会問題となっています。
大雨や竜巻の状況把握や予測に対しては気象
firstレーダーによる積乱雲の３次元観測が重要ですが、echo
従来のレーダーでは３次元観測に５分以上の時間が必要であり、十分な時間空間分解能のデータを得ることができませんでした。

都賀川の鉄砲水（2008/7/28）

つくば市竜巻（2012/5/6）

従来型気象レーダーとの違い
パラボラ型気象レーダー（XバンドMPレーダー）17:42:16

10 km
（高度）

フェーズドアレイ気象レーダーで観測された発達する積乱雲内の３次元降水分布。赤い部分は強い降水(大雨や霰など)を示します。高度5 km付近に現れたファーストエコーは急激に成長し上空 10 kmに達する大量の降水を生成し、この後30分以上にわたって地上に大雨を降らせました。

２台のドップラーレーダー観測

フェーズドアレイ気象レーダー

大阪大学吹田キャンパス（吹田PAWR）

NICT未来ICT研究所（神戸PAWR）

探知範囲

探知範囲

パラボラ型気象レーダー

60 km

フェーズドアレイ気象レーダー仰角 ：機械走査
方位角：機械走査

走査方法

仰角 ：電子走査
方位角：機械走査

3次元スキャン（約15仰角）／5分程度 （地上は1分周期で観測）

観測空間
／観測時間

3次元スキャン（約100仰角）／10秒～30秒

60 km

約2m

従来のパラボラ型気象レーダーは方位角方向1回転毎に仰角を変更することで３次元走査を行うため、15仰角の観測に5分程度 (15回転分) を要していました。フェーズドアレイ気象レーダーは、仰角方向に幅の広いファンビームを送信し、受信時に128本のスロットアレイアンテナの信号から複数の細いビームを同時形成 (Digital Beam Forming) することで仰角方向を走査します。約100仰角のデータを0.1秒以内に取得できるため、30秒 (1回転分) で距離60 km、高度16 kmの３次元観測が可能となります。

09:45:30 JST
11Sep2014
E-W distance (km)09:45:30 JST

E-W distance (km)フェーズドアレイ気象レーダーは、一般的な気象レーダーと同じくドップラー観測機能を有しますが、ドップラー速度はレーダーの視線方向成分（レーダーに近づく／遠ざかる方向）の風速しか観測できません。２台のレーダーで同時に観測されたドップラー速度データを合成することで 、図のような風速の３次元ベクトルを30秒毎に算出することができます。

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RHI y = -20 km

HEIGHT (km)約2m

フェーズドアレイ気象レーダーのアンテナ外観（左）と電子走査の概念（右）N-S distance (km)

CAPPI HT = 4 km

Remote Sensing Laboratory30秒毎の高密度３次元データ
フェーズドアレイ気象レーダー（PAWR）は、100 m 距離分解能、100仰角（～1.0°分解能）、300方位角（1.2°分解能）という高密度の３次元データを半径60 km、高度16 kmの範囲で30秒毎に観測することができます。この観測ビッグデータを用いた取り組みを紹介します。

Webデータ公開

沖縄 PAWR

神戸 PAWR

吹田 PAWR

ビッグデータ同化によるゲリラ豪雨予測
グーグル
マップス表示

データ同化なし解像度1 km
データ同化

解像度100 m
データ同化

PAWRによる実際の観測

リアルタイム表示

降雨サマリー
過去データの利用
トップページでは吹田・神戸・沖縄PAWRのリアルタイムＱＬ画像を公開
https://pawr.nict.go.jp

高速なJGN回線を用いて、吹田・神戸・沖縄PAWRの観測データをNICT小金井本部に転送し、クイックルック(QL)画像をリアルタイムでWeb公開するとともに利用ユーザにデータを配信しています。2PBを超える過去データも全てアーカイブしており、WebページからQL画像や降雨サマリーを検索することができます。

３次元ナウキャスト「京」コンピュータを用いてPAWR観測データを同化することで「100 m分解能で30秒毎に更新されるリードタイム30分の数値予報の実証」を目指したCREST研究課題（研究代表者：三好建正＠理研）を推進しています。
LETKFというデータ同化手法を用いることで実際の観測データと見間違うような降水データがスーパーコンピュータで再現されていますが（上図）、リアルタイム数値予報を行うにはまだ多くの課題が残されています。

スマホアプリ「３Ｄ雨雲ウォッチ」

理研天気予報研究

関西地方の降水予測
フェーズドアレイ気象レーダーと ３Ｄ降水ナウキャストによる30秒間隔の10分先までの降水予報の実証実験

３Ｄ雨雲レーダー画面（2016年版）

http://pawr.life-ranger.jp

https://weather.riken.jp

30秒毎のPAWR観測データを用いて、降水エコーの３次元移動ベクトルを用いた補外予測手法による３Ｄ降水ナウキャストのリアルタイム実証実験を「理研」と協力して行っています。

（2017年版）(株)エムティーアイとNICTの共同研究で2015年に開発した無料のスマホアプリ「 3 D 雨 雲 ウ ォ ッ チ 」 では、PAWRの３次元画像をリアルタイムで配信してPUSH通知による豪雨速報の実証実験を実施しています。

Miyoshi, et al., 2016: "Big Data Assimilation" revolutionizing severe weather prediction, Bull. Amer. Meteor. Soc., 97, 1347-1354.
Otsuka, et al., 2016: Precipitation nowcasting with three-dimensional space-time extrapolation of dense and frequent phased array weather radar observations, Wea. Forecasting, 31, 329-340.

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Remote Sensing Laboratory地上デジタル放送波を利用した水蒸気量推定
概要
ゲリラ豪雨など局所的で激しい気象現象の防災・減災を目的に、地上デジタル放送波を用いた水蒸気量推定の手法を開発しています。雨のもとである水蒸気（気象レーダーで見える前の水）を知ることで、気象予測の精度向上が期待されます。地上デジタル放送波の伝搬遅延量をピコ秒（1兆分の1秒）という高精度で測定する観測装置を開発し、水蒸気量を広範囲で効率的に観測することを目指しています。

水蒸気推定の原理と手法

同期法（測定：２地点）
測定点Aの発振器の位相変動φA

大気中の水蒸気量が変動すると、電波の伝搬速度がわずかに変動します。伝搬速度の遅れ（伝搬遅延）はとても小さいですが、ピコ秒（1兆分の1秒）の精度で計測することができれば、水蒸気量の変動が分かります。

測定点Bの発振器の位相変動φB

遅延時間に相当
する位相回転τA

測定点Aでの測定量
MA = τA + φT + φA

測定点A遅延時間に相当する位相回転τB

測定点B

同期

電波塔

反射法（測定：１地点）
測定点の発振器の位相変動：φR

遅延時間に相当する位相回転：τ2
反射波

測定点での測定量2M2 = τ2 + φT + φR

反射体

電波塔

水蒸気増加

測定点Bでの測定量
MB = τB + φT + φB

多点展開に有利（測定点Aと測定点Bの同期必要）

地上デジタル放送

受信点

放送局の発振器の位相変動φT

直達波

測定点

放送局の発振器の位相変動：φT
遅延時間に相当
する位相回転：τ1

測定点での測定量1M1 = τ1 + φT + φR

電波塔

測定点の配置に制約はあるが、同期不要で観測できる地デジを用いた水蒸気量推定のために提案している２つの手法

伝搬遅延は地デジ放送波の位相を使って測定します。送信局や測定に使う発振器のランダムな位相変動が計測を困難にするため、このランダムな位相変動を消去するために、同期法や反射法という手法を提案しています。

電波が遅れる！
受信点

地デジを用いた水蒸気量推定の原理

電波塔

測定装置

観測例
伝搬遅延 / km

湿度
ソフトウェア無線で制作したプロトタイプ

主な信号処理をPCの中で行うソフトウェア無線の技術で観測装置のプロトタイプを開発しました。さらに、低消費電力・安定動作する新しい観測装置も開発し、観測展開を進めています。

水蒸気量

反射法を用いて観測された伝搬遅延・湿度・水蒸気量

NICTで反射法を用いて測定した観測例。赤、緑、青の各線はそれぞれ下の図のエリア１～３の測定結果を表しています。赤・青と重なる黒・紫の線はそれぞれNICTと国立極地研究所（NIPR・立川市）の地上気象測器で観測された気圧・気温・湿度から算出した値です。地デジの観測結果はこれらと良い一致を示しており、妥当な測定ができていることがわかります。
NIPR
反射体3

反射体1

反射体 2

エリア2

エリア 3

低消費電力・安定化を実現した新しい装置

エリア 1

NICT

観測の位置関係

NICTでは３つの反射波を受信することができ、それらを用いて３つのエリアに分割した伝搬遅延の測定ができます。

観測展開
現在首都圏にプロトタイプ観測装置を18地点展開しています。また、線状降水帯予測を目指して九州に新しい観測装置を5地点展開し、さらに数を増やしていく計画です（2021年7月現在）。得られたデータを数値予報モデルにデー
Google Map
タ同化して、予測精度の向上を確認する実証実験を行っています。

Kawamura, et al., Water vapor estimation using digital terrestrial broadcasting waves, Radio Sci., 52, 367-377, doi: 10.1002/2016RS006191, 2017.

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ウィンドプロファイラ（WPR）とはウィンドプロファイラ（WPR）は、晴天域における風速の高度分布を測定するレーダーです。大気中の乱流は、気温と水蒸気を変動させることで、大気の電波屈折率を変化させます。WPRは、電波をアンテナから送信することで、電波屈折率の変化により発生する電波の散乱エコー（大気エコー）を受信します。
大気エコーの移動速度（ドップラーシフト）から、鉛直方向及び水平方向の風速を測定することができます。
気象庁は、局地的気象監視システム（WINDAS）と呼ばれる、WPRの観測網を運用しています。WPRによる風速観測データは、きめ細かな天気予報のもととなる数値予報などに利用されています。

WPRにおける観測技術の高度化

高度気象状態の詳細な把握と高精度の予測を行うためには、気象状態を優れた分解能と精度で観測する必要があります。WPRが持つ高度分解能をさらに向上させることで、気象状態を知る手がかりとなる風の細かな変動や乱気流を詳細に観測できます。WPRの受信信号には、地表や空中に存在する物体による非所望エコー（クラッタ）が混入します。クラッタの混入を低減することで、風速等の測定データの品質を向上することができます。
WPRの観測分解能と測定データ品質の向上を目指した、WPRにおける観測技術の高度化に取り組んでいます。WPRにおける有望な技術の例として、高度分解能を向上するレンジイメージング（RIM）とクラッタを低減するアダプティブクラッタ抑圧（ACS）があります。

図1：NICTが有する1.3GHz帯WPR（LQ-13）

エコー強度
所望のサブゲート以外に存在するエコーを低減
非所望のサブゲート
エコー
所望のサブゲート

エコー
測定したい高度における利得は一定（拘束条件）

鉛直方向の風速

受信信号の重み付け（利得）

測定したい高度（サブゲート）における利得を一定としたうえで（拘束条件）
出力が最小になるように受信信号の重み付き和を計算(方向拘束付き電力最小化)：時間， ：使用する周波数の数： 番目の周波数を用いて得られた受信信号：に対する重み係数の複素共役，：重み付き和

図2：RIMの概要（左図）とLQ-13による測定例（右図）

RIMでは、送信毎に周波数を切り替えることで、周波数毎に受信信号を取得します。周波数毎に得られた複数の受信信号に対して、測定したい高度（サブゲート）における利得を一定としたうえで出力が最小となるように受信信号の重み付き和を計算する （方向拘束付き電力最小化）ことで、高度分解能が向上します。方向拘束付き電力最小化のような、入力信号の状態に応じた最適な出力を得るための信号処理手法を、適応信号処理と呼びます。右図に示す観測例では、RIMを用いることで、大気不安定に伴う鉛直方向の風速変動（乱気流の発生）を解像できています。
所望エコー（大気エコー）

非所望エコー（クラッタ）

受信信号合成後のビームパターン

黒線：ACSなし
赤線：ACSあり
クラッタの到来方向における受信アンテナの利得を低下させることでクラッタの混入を低減

図3：ACSの概要（左図）とLQ-13による測定例（右図）

ACSでは、方向拘束付き電力最小化に基づく適応信号処理を用いることで、複数のアンテナ（サブアレイ）から得た受信信号の重み付き和を計算します。
ACSにおける適応信号処理は、クラッタの到来方向における受信アンテナのサイドローブが低下するよう、受信アンテナのビームパターンを動的に制御することに相当します。図に示す観測例では、ACSにより、ドップラ速度12m/sと20m/s付近に存在するクラッタを低減できています。

今後の展開
WPR観測技術の検証と評価を行い、WPRの観測分解能と風速等の測定データ品質を向上させることで、気象状況の把握・予測に役立つWPRの高度化を実現します。
謝辞：本件の一部は、総務省から受託した「電波伝搬の観測・分析等の推進」の支援を受け行われた。
参考文献：気象庁ホームページ：http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/windpro/kaisetsu.html

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