2013 Fiscal Year Annual Research Report
大気レーダー・イメージング法を用いた水蒸気高度分布推定手法の高精度化と実用化
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24740321
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
古本 淳一 京都大学, 生存圏研究所, 助教 (10402934)
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| Keywords | 極端気象 / ゲリラ豪雨 / 水蒸気 / 大気レーダー / 突風災害 |
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| Research Abstract |
本研究では、極端気象の駆動源を解明することを目指し、ウインドプロファイラを用いた技術開発およびフィールド観測の研究を推進してきた。特に降水を伴う極端気象で重要な役割を果たす大気中の水蒸気に着目して、大気レーダーを用いてその稠密動態を解明すること目指した研究を行った。時間・空間的に偏在する水蒸気を精度良く測定するためには、研究代表者が世界に先駆けて開発した大気レーダーを用いた水蒸気推定法の観測分解能を向上させる必要がある。しかしながら、従来の分解能向上手法であるレーダー・イメージング法は、観測物理量の保存性が確保できないため、大気現象の定量的理解には適さないことを示した。このため、大気物理量が保存する特徴を持つ新たな手法開発に取り組んだ。具体的にはレーダーの観測高度範囲を一部重ねながら受信するオーバーサンプル法を活用し、高分解能データを復元する手法を提案した。観測データには誤差が含まれるため、誤差を定量的に考慮した上で最適解を導出できる最尤推定法を用いて高分解能データを再現するプログラムを作成した。実際に分解能を悪化させたオーバー・サンプル・データを作成し、本手法により分解能が改善することを確認できた。
さらに、極端気象の観測的解明についての研究を進めた。特に解明が進んでいない突風現象に着目してそのレーダー観測を目指した現地調査と基礎データ取得を進めた。琵琶湖の西岸の比良山地から琵琶湖側に吹き下ろす比良おろしに着目し、本領域でのレーダー観測を目指して、突風域に地上観測網、気球観測、ドップラー・ライダーを整備し、キャンペーン観測を実施した。水平分解能50mの高精細な気象シミュレーションも併用することで比良おろしの生成を再現し、突風発生における琵琶湖の影響を評価した。
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[Journal Article] Observations of migrating katabatic winds using a dense monitoring network2014
Author(s)
Furumoto, J., H. Sakamoto, K. Higashi, H. Tsuboya, K. Kano, Y.Kikkawa, J. Ishihama, Y. Kaneko, H. Hashiguchi, and M. Yamamoto
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Journal Title
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Volume: .
Pages: .
Peer Reviewed
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