2020 Fiscal Year Annual Research Report
衛星搭載降雨レーダと雲解像度モデルによる小規模急峻地形の降雨への影響解明
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19H01969
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
重 尚一 京都大学, 理学研究科, 准教授 (60344264)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
広瀬 正史 名城大学, 理工学部, 准教授 (40392807)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 地形性降水 / 衛星搭載降水レーダ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
高緯度の沿岸域のうち、海岸沿い1000kmを超える範囲にわたって降水が集中しているアラスカ南岸を解析対象に、全球降水観測計画主衛星搭載二周波降水レーダ（GPM/DPR）を構成するKu帯降水レーダ(GPM/KuPR)とCloudSat衛星搭載の雲プロファイリングレーダ（CPR）を用いて降水気候値の空間分布とメカニズムの解明を行った。発生頻度は極めて小さい豪雪がもたらす降雪量は、CPRが検出した全降雪量の半分近くを占めており、豪雪が気候値に重要な貢献をしていることが分かった。
GPM/DPRや熱帯降雨観測衛星搭載降雨レーダ（TRMM/PR）といった衛星搭載降水レーダは、地表で散乱されたエコー（グランドクラッタ）が混入する地表近くの高度層では降水を捉えることができない弱点がある。この層はブラインドゾーンと呼ばれている。衛星進行方向に直交してレーダビームを走査して降水を観測しており、この走査角によってブラインドゾーンの範囲は変化する。衛星直下付近の走査角ではブラインドゾーンは比較的狭いが、衛星直下から外れた走査角では高高度まで広がる。特に山岳域ではブラインドゾーンが高高度まで広がり、降水量推定の大きな誤差の要因となる。走査角に依存する降雨推定値の系統的な偏りを明らかにするとともに、衛星直下付近のデータを利用して走査角依存性の低減に取り組んだ。その結果、GPM/KuPRの降水量が陸上と海洋でそれぞれ8%と11%増加した。北緯60度から南緯60度の緯度で、衛星と雨量計を複合利用した推定値に対するGPM/KuPRの差は-17%から-9%に減少し、雨量計の推定値に対する差は陸上で-19%から-15%に減少した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
衛星直下付近のデータを利用して走査角依存性を低減する手法の一部は、最新版のアルゴリズムの実験的な変数として組み込まれた。
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| Strategy for Future Research Activity |
衛星直下付近の走査角を含めて、ブラインドゾーンを直接的に狭める手法を開発する。
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