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今年度については、光学式反射型降水判別・降水量計についての大きな進捗はない。受講感度を上げてノイズが多くなった機器については、回路の設計し直しが効果的だが、今回の課題完了までには行えなかった。
気象レーダーを用いた解析については、本学屋上に設置した小型XバンドMPレーダーと気象予報モデルの出力を用いた流跡線解析を組み合わせることにより、上空の降水量レーダー観測から地上降水量を推定する手法について完了させた。任意時刻の流跡線とレーダー観測面との交わりを計算し、その時刻・空間座標近傍のレーダーデータを地上降水量推定値とした。また、Kouketsu(2015)のXバンドMPレーダーを用いた降水粒子種別判別の手法を用いて、粒子判別の試行も行った。現状では、流跡線解析で用いる降水粒子の落下速度を種別によって変えることはできないが、落下速度を1m/sとし、雪片が降っていると推察される時刻のデータを解析することにより、本手法が有効かどうかを検証した。結果は、１時間積算をするとレーダーデータの垂直投影と比べて大きな違いが見られることは少ないものの、2分ごとに適用した場合には大きな違いが見られることがあり、場合によってはレーダーで見える降水雲のスケールを超える水平移動が推定される場合もあることから有効であると判断した。
小型マイクロ波ドップラー装置については、大きな粒子が観測領域に入った場合と小さな粒子の集合体が入った場合の検知についてFFTの窓時間幅を変えて考察し、1秒程度の長い時間でもドップラー周波数の位置が大きく変化しないことがわかった。これらが本来の速度と同じなのかどうかについては、さらなる実験が必要である。また新規に、音声分析に用いられるConstant Q transformという、波長ごとに波数の数を一定としてDFTを行う手法を取り入れ、周波数ごとの強度分布の明確化を図った。
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