2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of short-term rainfall prediction including an estimation scheme of land surface state with high spatial resolution
| Project/Area Number |
15K06230
|
|---|
| Research Institution | University of Yamanashi |
|---|
Principal Investigator |
相馬 一義 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (40452320)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
|
| Keywords | 雲解像気象モデル / 降雨予測 / 都市活動 / 大気陸面結合モデル / 局地的大雨 / 大気陸面相互作用 / 高解像度地表面状態量推定 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
近年，都市域での短時間強雨による深刻な被害が多発しており，都市と郊外の気温差（ヒートアイランド現象）がその一因として指摘されている．ヒートアイランド現象を考慮して短時間強雨予測精度を高めるためには，衛星リモートセンシングデータを活用した高解像度かつ正確な地表面状態量の推定・導入が不可欠であるが，具体的な手法構築は未解決の大きな課題となっている．以上を踏まえて本研究では，最先端衛星リモートセンシングを駆使した高解像度（数km）地表面状態量推定を行い，短時間強雨予測に導入するシステムの構築とその検証を行った．その成果は以下のとおりである．
・衛星リモートセンシングによる高解像度日射量データ及び高解像度の客観解析データを導入し，雲解像気象モデルCReSiBUCで用いる任意の図法上で高空間解像度の地表面状態量を推定可能な手法を構築した．
・構築した高解像度地表面状態量推定手法を，研究代表者らが構築してきた都市活動を含む詳細な地表面状態を考慮可能な雲解像気象モデルCReSiBUCの初期値として用いる短時間強雨予測手法を構築した．
・構築した手法を2016年7月から8月にかけて適用し，2016年8月5日を対象とした気象予測実験を行った．その結果高解像度地表面状態量推定値を用いた実験で，用いない実験よりも神戸及び姫路において最高気温予測結果がAMeDASによる観測値に近づいた．
併せて，研究代表者らは2016年3月より神戸市立住吉小学校屋上にて詳細な地表面状態量観測を行っており，2018年5月まで若干の欠測はあるものの連続観測を行い，純放射量や顕熱フラックスの推定に成功している．今後はそれらの観測値を本研究で構築した高解像度地表面状態量推定手法の検証に用い，改良を行うことでさらなる精度向上が期待できる．
|
Research Products
(3 results)
