| 研究課題/領域番号 |
18KK0130
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
重 尚一 京都大学, 理学研究科, 准教授 (60344264)
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| 研究分担者 |
牛尾 知雄 大阪大学, 工学研究科, 教授 (50332961)
久保田 拓志 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 第一宇宙技術部門, 主任研究開発員 (90378927)
佐山 敬洋 京都大学, 防災研究所, 准教授 (70402930)
広瀬 民志 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 第一宇宙技術部門, 宇宙航空プロジェクト研究員 (80709296)
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| 研究期間 (年度) |
2018-10-09 – 2022-03-31
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| キーワード | 全球衛星降水マップ / インドネシア気象レーダ |
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| 研究実績の概要 |
静止気象衛星ひまわり8号の高時間空間分解能（10分、2km）赤外観測を活かした全球衛星降水マップ（GSMaP: Global Satellite Mapping of Precipitation）の解像度ならびに精度向上の検討を行った。高時間空間分解能データを用いた移動ベクトルの精度は、相関係数で0.3程度の大幅な向上が得られ、高分解能GSMaPのインドネシア地域への適用について可能性を示すことができた。また、スマトラ島周辺部での事例解析から、赤外観測による衛星降水推定は東進する上層雲に伴う降水を過大評価していることがわかった。赤外観測による衛星降水推定に対してマイクロ波降水推定を真値とした補正法を導入することで、上層雲に伴う過大評価を大幅に改善することに成功した。
ひまわり8号の赤外マルチバンド観測を活かして開発しているランダムフォレスト機械学習法に基づく降雨推定するアルゴリズム（HRA: Himawari-8 Rainfall-estimating Algorithm)について、インドネシア気象気候地球物理庁（BMKG）からサンプルとして提供を受けた地上気象レーダデータを用いた検証を行った。昨年度に検証したGSMaP準リアルタイム配信版が降雨システムの伝播方向を地上気象レーダの観測の東進とは逆の西進に推定していたのに対し、HRAアルゴリズムは弱い雨の東進を辛うじて推定していた。しかしながら、地上気象レーダから推察されるような強い降雨は推定できておらず、今後、機械学習の変数を追加して改良すべきことが分かった。
スマトラ島の河川流域（バタンハリ川流域）を対象に降雨流出氾濫モデルを構築して、衛星雨量を用いた広域の降雨流出・洪水氾濫の一体的な解析を実施した。また、そのデータをもとに全球気候のバイアス補正を実施し、気候変動の影響評価に活用した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
新型コロナの影響で雨滴粒径分布観測装置を運送・設置できない状態になっているが、日本国内で可能な研究を実施してGSMaP改良の様々な成果が得られているため。
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| 今後の研究の推進方策 |
高精度な熱帯降雨観測衛星（TRMM: Tropical Rainfall Measuring Mission）搭載降雨レーダの降雨推定を真値とした、熱帯季節内振動のマッデン・ジュリアン振動通過時のインドネシア海洋大陸での降雨量変化に着目した解析など、日本国内で可能な研究を実施していく。また、オンライン会議を通じてインドネシア研究者らと協力し、インドネシア・バンドンでの降雹事例について、地上気象レーダデータ、ひまわり8号の高時間空間分解能観測データ、さらには雷データを用いて解析していく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナの影響で雨滴粒径分布観測装置を運送・設置できない状況で、状況が改善すれば運送・設置する。
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