| 研究課題/領域番号 |
22226010
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
中北 英一 京都大学, 防災研究所, 教授 (70183506)
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| 研究分担者 |
鈴木 賢士 山口大学, 農学部, 准教授 (30304497)
坪木 和久 名古屋大学, 地球水循環研究センター, 教授 (90222140)
大石 哲 神戸大学, 学内共同利用施設等, 教授 (30252521)
川村 誠治 独立行政法人情報通信研究機構, その他部局等, 研究員 (10435795)
橋口 浩之 京都大学, 生存圏研究所, 准教授 (90293943)
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| 研究期間 (年度) |
2010-05-31 – 2015-03-31
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| キーワード | 偏波レーダー / ビデオゾンデ / 降水量予測 / 降水量推定 / ゲリラ豪雨 |
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| 研究概要 |
（１）偏波レーダーとビデオゾンデの同期観測実験（沖縄）： 梅雨期の降水雲でも観測できるように雲粒子ゾンデを改良したことにより、ビデオゾンデと雲粒子ゾンデを連結させた放球を初めて実施し、全ての粒径の粒子を捉える観測に1事例であるが成功し、定量評価に向けて大きく前進した。加えて、H22年度に開発した汎用型ビデオゾンデ受信機を改良した改良版汎用型受信機を開発した。
（２）都市圏における積乱雲の発生・発達に関する観測実験（京阪神）： H23年度から展開しているXバンド偏波レーダー、雲レーダー、GPSの観測網に加えて、ビデオゾンデ観測の実現可能性を調べた。ビデオゾンデの小型化、上空任意地点でのゾンデ切り離し、落下位置予測によって安全な場所に落下させる技術を開発し、1事例ではあるが初の都市圏におけるビデオゾンデ観測に成功した。
（３）雲微物理過程の解明： 高度10kmを超えるような背の高い雲についての氷晶粒子を直接観測し、特に雲解像モデルの大きな不確定要素となっている氷晶粒子の特性とその変換プロセスに関して、その雲物理特性を解析し偏波パラメータと粒子の対応関係を明らかにした。
（４）偏波レーダーによる降水粒子の混在と量推定、および雲解像モデルへの同化： Cバンド偏波レーダーにおいて開発した降水粒子の混在状態および氷粒子混合比の推定手法をXバンド偏波レーダー用に改良し、2012年7月の京都・亀岡豪雨事例に適用した。さらに、雲微物理情報を雲解像モデルへ同化した結果、豪雨の強化機構を表現できることを示した。
（５）ゲリラ豪雨のタマゴの発生と発達過程の解析： Xバンド偏波レーダー網を用いて、上空で発生する積乱雲のタマゴをレーダーの立体観測によって早期に探知するだけではなく、ドップラー風速から気流の渦度を推定することで、発達する積乱雲においてはタマゴの時点で高い渦度を示すことを明らかにした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
予定していた研究開発事項は順調に進んでいる。加えて、①落下位置によっては重大な事故を招きかねないため実現可能性が低いと考えてきた都市圏におけるビデオゾンデ観測に関して、ビデオゾンデの小型化、上空任意地点でのゾンデ切り離し、落下位置予測によって安全な場所に落下させる技術を開発し、1事例ではあるが初の都市圏におけるビデオゾンデ観測に成功した。②ビデオゾンデと雲粒子ゾンデの連結放球手法を確立できたことにより、レーダー推定の定量評価に向けて大きく前進した。上記の2点は当初の研究計画になかったことであるため、当初の計画以上に進んでいると評価する。
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| 今後の研究の推進方策 |
１．大規模フィールド基礎観測実験の発展： 小型軽量化した受信機を車に搭載し降水雲を追跡してビデオゾンデを放球するストームチェイサー（移動観測）といったビデオゾンデ観測の究極の形であろう観測方法に挑戦する。ゲリラ豪雨のタマゴを狙った放球が実現可能となり、雲微物理の解明が飛躍すると期待できる。加えて、温帯域における降水メカニズムの解明に向けて、京阪神観測を強化する。具体的には、ドップラーライダー観測との連携によって大阪湾上の暖湿な気流を捉え、気象衛星ラピッドスキャン観測によってレーダーとの見え方の違いを解析し、ビデオゾンデ放球によって直接観測情報を他のリモセン技術を比較することで、積乱雲の発生・発達を捉える夢のような観測を世界に先駆けて本プロジェクトで実施する。
２．実用化のステージに突入する技術開発： 開発してきた豪雨のタマゴの早期探知手法、3次元降水セル追跡手法、ドップラー風速から推定する渦度を用いた危険性予知手法、の一連の流れを踏まえて、ゲリラ豪雨の早期危険性予知システムを構築する。都市河川に配備されている警報システム（サイレン）と連動させることで、実用化レベルで検証する。
３．降水予測精度向上のため基礎研究： 京阪神のマルチリモセン観測から得られるGPSによる水蒸気、雲レーダーによる雲粒子、偏波レーダーによるエコー強度・ドップラー風・氷相降水粒子、ドップラーライダーによる気流を組み合わせてデータ同化することで、より観測とタイアップした形での短時間降水予測基礎システムを完成させる。
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