研究代表者：岡本 謙一
大阪府立大学
第 第22回回 領域シンポジウム 領域シンポジウム 水の循環系モデリングと 水の循環系モデリングと 利用システム 利用システム 平成１７年１１月１０日GSMaP(Global Satellite Mapping of Precipitation)
発表内容
発表内容
研究の背景
全球降水マップ
衛星からの降水観測
研究チームの活動
GSMaPによる全球降水マップ
各グループの活動
• 地上レーダ観測 • 降水物理モデル • 降水強度推定アルゴリズムの開発 • 全球降水マップの評価まとめと今後の展望
高精度高分解能全球降水マップの作成
高精度高分解能全球降水マップの作成
地球規模の水循環モデルの構築
地球温暖化、気候変動の研究
気候変動に伴う降水量、雨域の変動のモニ タリング天気予報精度向上
準リアルタイムでの数値予報モデル利用水資源管理
洪水予測、河川管理、ダム貯水量の調節、 農業用水の確保農業生産性予測
衛星による降雨観測？
衛星による降雨観測？
衛星による降水観測
衛星搭載赤外放射計 海上風ベクトル 雲水粒 雪、氷 雪、氷の 集合体 融解層 雨 雨滴からの放射（吸収） 雪、氷による散乱 衛星搭載降雨レーダ 雨滴からの散乱 散乱 放射0℃高度
衛星搭載マイクロ波放射計 雲頂温度衛星搭載各種観測装置による降雨観測の特徴
衛星搭載各種観測装置による降雨観測の特徴
(
(
九州南海上の大雨
九州南海上の大雨
by TRMM)
by TRMM)
(a)
衛星搭載レーダ： 降水粒子からのマイクロ波 後方散乱，精度が高い，走査幅 が狭く観測機会が限られる．(b)
赤外放射計： 雲頂温度（降水と相関小）(c)
マイクロ波放射計(19GHz)
：(d)
マイクロ波放射計(85GHz):
海上では雨からの放射の積算＋ 雪・氷の散乱の積算 陸上では雪・氷の散乱の積算(a)
(b)
(c)
(d)
マイクロ波放射計を搭載した衛星群
マイクロ波放射計を搭載した衛星群
（全球降水マップの作成に於いては観測頻度が多いマイクロ波放射計が中心になる） TRMM TMI 降雨レーダ(PR) Aqua AMSR-E DMSP SSM/I ADEOS-II AMSR GSMaPで用いているマイクロ波 放射計を搭載している． GPM （Global Precipitation Measurement: 全球降水観測） 計画の概念 （2010年～） 主衛星 二周波降水レーダ (DPR) マイクロ波放射計 副衛星群（８機） マイクロ波放射計研究目標
研究目標
衛星搭載のマイクロ波放射計データを主に利用した
高精度・高分解能全球降水マップの作成．
例えば, １日毎， 緯経度 0.１ﾟ×0.１ﾟの分解能．
マイクロ波放射計(TRMM, Aqua, DMSP×3, ADEOS-II)
降雨レーダ, 静止衛星搭載可視・赤外放射計
信頼性のあるマイクロ波放射計アルゴリズムの開発．
共通した降水物理モデルから出発した降雨レーダと整合性があ
るアルゴリズム
将来の長期にわたる衛星データを用いた降水マップ
作成手法の確立と検証．
GPM計画 (Global Precipitation Measurement:全球降水観測計画,
2010年頃）
観測 データ 降水推定GSMaP
GSMaP
全体構成
全体構成
定常観測 集中観測 データベース 降水物理 モデル 降水マップ プロダクト 観測 データ アルゴリズム補間 高時間分解能マップ 観測 データ レーダ アルゴリズム 気象衛星全球降水マップ
TRMM/PR 地上観測 降水マップ データベース アルゴリズムＧ 降水物理モデルＧ 地上レーダ観測Ｇ 全球降水マップＧ アルゴリズム 本体 マイクロ波放射計 TRMM TMI Aqua AMSR-E DMSP SSM/I 静止衛星 30分 6時間 1日 1か月 合成プロダクト 0.5度格子GSMaP
GSMaP プロダクトの構成
プロダクトの構成
赤外放射計 雲移動ベクトル 赤外・マイクロ波放射計 複合アルゴリズム プロダクト 0.1度格子・30分毎 各マイクロ波放射計 データによるプロダクト 合成 GSMaP マイクロ波放射計アルゴリズム ADEOS-II AMSR TRMM/TMI, Aqua/AMSR-E, ADEOS-II/AMSR, DMSP/SSMI (F13, 14, 15)による1時間の データGSMaP
GSMaP
アルゴリズムによる衛星搭載マイクロ波放射計
アルゴリズムによる衛星搭載マイクロ波放射計
データの処理状況
データの処理状況
表１ 人工衛星搭載マイクロ波放射計毎に分類したデータ処理状況 同上 2003年9月 DMSP F13, F14, F15（SSM/I） 同上 2003年4月～2003年10月 ADEOS-II（AMSR） Ver.4.5（上記のTMIの特徴を高緯度地域まで 拡張） 2003年1月～2004年10月 Aqua（AMSR-E） Ver.4.5（新たな陸上降雨判定基準と降雨プロ フィールの導入） 1998年1月～2004年12月 TRMM（TMI） 特徴 処理済みの期間 衛星名（センサ名） 表２ プロダクト別に分類したデータ処理状況 各種（30分, 1日, 1ヶ月など） 各種（30分, 1日, 1ヶ月など） 30分 時間分解能 TMIのみ（緯度±40ﾟ） 1998年1月～2004年12月 0.5度 TMI、AMSR-Eの各センサデータの合成値。 2003年4月～10月までは、AMSRが加わる。 （緯度±60ﾟ） 2003年1月～2004年10月 0.5度マイクロ波放射計（TMI, AMSR-E, AMSR, SSM/I 3台）データを合成し、赤外放射計との 複合アルゴリズムへ入力。（緯度±60ﾟ） 2003年9月 0.1度 データソースと特徴 アーカイブ 空間分解能
TMI
TMIで観測した全球降水マップ
で観測した全球降水マップ
(2003
(2003年
年9
9月の
月の1
1ヶ月平均雨量
ヶ月平均雨量)
)
TMI
TMI
で観測した全球降水マップ
で観測した全球降水マップ
TMI
TMI
で観測した
で観測した
全球降水マップ
全球降水マップ
(1998
(1998
年
年
1
1
月～
月～
2004
2004
年
年
12
12
月）
月）
AMSR
AMSR-
-E
Eで観測した全球降水マップ
で観測した全球降水マップ
(2003
(2003年
年9
9月の
月の1
1ヶ月平均雨量
ヶ月平均雨量)
)
AMSR
AMSR-
-E
Eで観測した全球降水マップ
で観測した全球降水マップ
(2003
(2003年
年1
1月～
月～2004
2004年
年10
10月
月)
)
AMSRで観測した全球降水マップ
AMSR
(2003年
(2003
で観測した全球降水マップ
年9
9月の
月の1
1ヶ月平均雨量
ヶ月平均雨量)
)
DMSP/SSM/I (F13, 14, 15)
DMSP/SSM/I (F13, 14, 15)
で観測した
で観測した
全球降水マップ
全球降水マップ
(2003
(2003
年
年
9
9
月の
月の
1
1
ヶ月平均雨量
ヶ月平均雨量
)
)
F13 F15 F14マイクロ波放射計観測データ合成
マイクロ波放射計観測データ合成
GSMaP
GSMaP
例（
例（
6
6
時間）
時間）
合成 6時間累積値TMI AMSR & AMSR-E
マイクロ波放射計合成６時間降水マップ
マイクロ波放射計合成６時間降水マップ
（欠損値）1時間分解能の降水マップの必要性と
作成手法について
さらに高時間，高空間分解能
の降水マップに対する実用上
の需要が多くある．
1時間分解能では，マイクロ
波放射計データを合成しても，
未観測域が多く存在する．
このギャップを埋めるために
は，さらに他の衛星データを
使用する必要がある．
TRMM/TMI, Aqua/AMSR-E, ADEOS-II/AMSR, DMSP/SSMI(F13, 14, 15)による 1時間のデータ 降水マップ作成 1時間前の 静止軌道IRデータ 現在の静止軌道 IRデータ 赤外線 赤外線(IR) (IR) データデータ １時間の雲移動ベクトル GSMaP GSMaP データデータ 現在のGSMaP 1時間前のGSMaP 過去1時間の間に取得されたマイクロ波放射計データ 南北方向の移動 東西方向の移動 マイクロ波放射計 マイクロ波放射計(MWR) (MWR) データデータ 雲移動ベクトルのみ 考慮した現在のGSMaP （中間マップ） マイクロ波放射計観測データ合成マップに マイクロ波放射計観測データ合成マップにIRIR雲移動ベクトルを応用した雲移動ベクトルを応用した 高時空間分解能 高時空間分解能GSMaPGSMaPの例の例(0.1(0.1度，度，11時間：時間：20032003年年99月，日本周辺月，日本周辺))マイクロ波放射計観測データ合成マップに
マイクロ波放射計観測データ合成マップに
IR
IR
雲移動ベクトル
雲移動ベクトル
を応用した高時空間分解能
を応用した高時空間分解能
GSMaP
GSMaP
の例
の例
(0.1
(0.1
度，
度，
1
1
時間
時間
)
)
マイクロ波放射計観測データ合成マップに
マイクロ波放射計観測データ合成マップに
IR
IR
雲移動ベクトルを
雲移動ベクトルを
応用した高時空間分解能
応用した高時空間分解能
GSMaP
GSMaP
の例
の例
(0.1
(0.1
度，
度，
1
1
時間：
時間：
2003
2003
年
年
9
9
月
月
)
)
各グループの活動
各グループの活動
地上レーダ観測
G
降水物理モデル
G
アルゴリズム
G
観測 データ 降水推定GSMaP
GSMaP
全体構成
全体構成
定常観測 集中観測 データベース 降水物理 モデル 降水マップ プロダクト 観測 データ 補間 アルゴリズム 高時間分解能マップ 観測 データ レーダ アルゴリズム 気象衛星全球降水マップ
TRMM/PR 地上観測 降水マップ データベース アルゴリズムＧ 降水物理モデルＧ 地上レーダ観測Ｇ 全球降水マップＧ アルゴリズム 本体 マイクロ波放射計沖縄梅雨期集中降雨観測の概要（
2004
年
5
月
22
日～
6
月
9
日）
恩納（センター） 大宜味 名護 400MHz WPR 1.3GHz WPRRHI Scan
RHI Scan
Volume Scan COBRA/COBRA+ -気象測器 MP-Ka 大宜味 名護 恩納 COBRAを中心とする半径１００ｋｍの範囲内の詳細な降雨の３次元構造 MP-Ka とウインドプロファイラによる大宜味鉛直上方、 COBRAによる大宜味、恩納の鉛直断面の詳細な降雨の構造 ・Disdrometer ・光学式雨量計 ・地上気象 ・Micro Rain Radar ・2D-Video Distrometer（北大）・超音波風速計 ・Disdrometer ・光学式雨量計 ・地上気象 ・シーロメータ ・GPSゾンデ ・Micro Rain Radar ・2D-Video Distrometer ・マイクロ波放射計 10minサイクル 15仰角のボリュームスキャン ＋2 or 4方位角のRHIスキャン(大宜味・恩納上空他)
主な観測機器
時間分解能：164s (水平・鉛直風) 高度分解能：100m (1.3µs) COBRA（Cバンド偏波ドップラー）レーダ 400MHz WPR(ウィンドプロファイラ) 時間分解能：1/3s→60sec平均値 高度分解能：50m 鉛直上向き連続観測 MP-Ka（Kaバンドドップラー）レーダ マイクロレインレーダ 2Dビデオディストロメータ沖縄梅雨期集中降雨観測
沖縄梅雨期集中降雨観測
データセット
データセット
Okn-Baiu-04 web page = http://www3.nict.go.jp/dk/c218/okn-baiu04/
*15 14 *13 *12 11 *10 9 8 7 6 5 4 3 *2 1 No. JST RSM SFC(03-48), 850/700/500hPa(00-51)(数値気象モデル) JST AMeDAS UTC QSCAT海上風 UTC AMSR-E UTC/JST TRMM/PR(2A25), TMI(2A12), VIRS(1B01)
JST 2Dビデオディストロメータ JST 光学式雨量計 JST 地上気象観測 JST シーロメータ JST マイクロ波放射計 JST MRR(マイクロレインレーダ) JST MP-Kaレーダ(Kaバンドドップラーレーダ) JST 400MHz WPR(ウィンドプロファイラ) UTC COBRAレーダ(Cバンド偏波ドップラーレーダ) UTC GPSゾンデ 時刻 データ/センサー
04/06/01-03 (梅雨前線; 93.5mm)
レーダ反射強度 ZH ドップラー速度V ドップラースペクトル幅W MP-Ka MP-Ka MP-Ka 04/06/01-04/06/03 04/06/01-04/06/03 04/06/01-04/06/03 HEIG HT (k m) H EI G H T( km ) H EI G H T( km ) 04/06/01 04/06/02 04/06/03 04/06/02 04/06/03 04/06/03 04/06/02 欠損 欠損 欠損観測 データ 降水推定
GSMaP
GSMaP
全体構成
全体構成
定常観測 集中観測 データベース 降水物理 モデル 降水マップ プロダクト 観測 データ 補間 アルゴリズム 高時間分解能マップ 観測 データ レーダ アルゴリズム 気象衛星全球降水マップ
TRMM/PR 地上観測 降水マップ データベース アルゴリズムＧ 降水物理モデルＧ 地上レーダ観測Ｇ 全球降水マップＧ アルゴリズム 本体 マイクロ波放射計降水物理モデル開発グループの役割
アルゴリズム開発グループの役割
降水物理（降水プロファイル、融解層、雨滴粒径分布等）の
モデル化を行い、リトリーバルアルゴリズムへ組み込む。
¾降水プロファイルモデルの開発
¾融解層モデルの開発
¾雨滴粒径分布モデルの開発
¾降雪粒子モデルの開発
降水リトリーバルアルゴリズム（の各構成要素）を開発・改良する。
アルゴリズムの評価手法の開発を行う。
¾青梨アルゴリズムの改良（散乱アルゴリズム）
¾陸上降雨判定手法
¾放射伝達モデルを用いた評価手法の開発
¾数値雲解像モデルを用いた評価手法の開発
観測 データ 降水推定 降水強度 降水プロファイル 雨滴粒径分布 融解層、など ルックアップ テーブル 照合 降水物理モデル アルゴリズム 本体 •衛星が観測するのは、放射・散乱強度の積分値を表す輝度温度である。 •降水物理モデルを仮定して、放射伝達方程式を計算し、輝度温度と降水強度の 関係をテーブル化し、観測値に近い輝度温度を与える降水強度を解としている。マイクロ波放射計による降水強度推定原理
放射伝達方程式
降水強度算出アルゴリズムの流れ
降水強度算出アルゴリズムの流れ
（青梨アルゴリズム）
（青梨アルゴリズム）
ルックアップテーブル作成 降水強度初期値推定（85GHz） 降雨有無判定 降雨の非一様性推定 ルックアップテーブル修正 降水強度最終推定値緯度経度
輝度温度
気温プロファイル （及び、0℃高度） SST 放射伝達計算 輝度温度 対 降水強度 （各周波数において） GANAL 散乱アルゴリズム海上
陸上
衛星データ読み込み ・輝度温度（e.g. ９チャンネル） ・緯度・経度情報 海陸判定 気象庁客観解析データ降水物理モデル
降水強度推定（全周波数） 降水プロファイル 融解層モデル 雨滴粒径分布モデルデータベースを用いた降雨判定アルゴリズム開発
データベースを用いた降雨判定アルゴリズム開発
(
(
Seto
Seto
et al., 2005
et al., 2005
）
）
誤答率 正答率 GPROFで利用して いる手法に比べて， 判定精度が改善 改良結果 精度 低 No-Rain TBe(85V) =a+b×TB(22V) －k0×σe 観測値 TB(85V) 降雨あり 降雨なし 降雨強度 R≧0 降雨強度 R=0 降雨判定 TBe(85V)－TB(85V)>0のとき降雨あり 降雨判定アルゴリズム 平均値・標 準偏差 85G H z 22G H z 複合 無降雨時の輝度温度 データベース 高 リトリーバル
降雨判定誤差を用いた評価
降雨強度推定誤差＝降雨判定誤差＋リトリーバル誤差
降雨判定誤差＝（無降雨を降雨と誤って算出した降雨量）－
（降雨を無降雨と誤って見逃した降雨量）
GPROF
GSMaP
①中緯度では過小評価 ②夏の半乾燥で過小評価 ③冬の半乾燥域で過大評価 全体に誤差の絶対値が小さい①
①
②
③
月 月GSMaP TMI
GSMaP TMI
の改良（陸上降水有無の判定の導入）
の改良（陸上降水有無の判定の導入）
降雨と誤判定した 陸上の積雪等の領 域が取り除かれて いる。1998年1月
降水タイプ分類 降水プロファイル作成 降水タイプデータベース 2.5度グリッド 3ヶ月ごと 8タイプ（海上 3, 陸上 5） 降水プロファイル データベース 降水タイプ 降水強度別 タイプ-１の降水強度別プロファイル 0.5, 1, 2, 3, 4, 6, 8, 10, 15, 20, 30, 40, 60, 80, 120, 160, 200 mm/h 降水強度 [mm/h] 1 ℃高度からの距離 （km ） Type-1 （夕立型）降水プロファイルモデルの開発
降水プロファイルモデルの開発
（
（
TRMM PR
TRMM PR
データの利用）
データの利用）
降水タイプ分類
降水タイプ分類
タイプ１「夕立」、タイプ２「浅い雨（陸上）」、タイプ３「温帯低気圧に伴う雨 （陸上）」、タイプ４「組織化したメソスケールの雨（陸上）」、タイプ５「浅い雨 （海上）」、タイプ６「温帯低気圧に伴う雨（海上）」、タイプ７「組織化したメソ スケールの雨（海上）」、タイプ８「チベット域」チベット域での比較
チベット域での比較
チベット域において、 GPROFより、 GSMaPは非常に よく対応している ヒストグラム解析 （降水強度の寄与） 累積分布全球降水マップの評価とアルゴリズムの開発・改良
全球降水マップの評価とアルゴリズムの開発・改良
アルゴリズムの開発
全球降水マップの作成
マップの評価
アルゴリズムの改良への
フィードバック
観測 データ 降水推定 降水強度 降水プロファイル 雨滴粒径分布 融解層、など ルックアップ テーブル 照合 降水物理モデル アルゴリズム 本体 放射伝達方程式アルゴリズムの評価方法
推定精度が高いと考えられる
TRMM/PRを真値
として
比較することにより、評価を行っている。
TRMM/TMI
アルゴリズムについては、NASAが
TMI用に開発した標準アルゴリズム（
GPROF
）
によるリトリーバル結果と比較する。
Aqua/AMSR-E
に関しては、JAXAの標準プロダ
クトであるLiuによるアルゴリズムのリトリーバ
ル結果と比較する。
GSMaP TMI 降雨推定アルゴリズムの主要な変遷
中緯度海上での降水の不連続を除去するた め、ルックアップテーブルを緯度経度に合わ せて内挿。降水分布図及び降水プロフィール をV2に改良。85GHzと共に無降雨時の21.3 GHｚの輝度温度を利用した陸上降雨判定 データベースV2。 広瀬V2 瀬戸V2 V4.5.1 ８つの降雨タイプ（陸上５つ、海上３つ）毎かつ 降水強度別に特徴的な降雨プロフィールデー タ（広瀬テーブルV1）。 TMIとAMSR-Eのアル ゴリズムを一つに統合。 広瀬V1 瀬戸V1 V4.3 瀬戸による陸上降雨判定。PRとTMIのマッチ アップデータの利用。無降水時の85ＧＨzの輝 度温度を利用した降水判定データベースV1。 Liu and Fu 瀬戸V1 V3.2 青梨アルゴリズムのオリジナル Liu and Fu ― V2.2 備考 降雨プロ フィール 陸上降雨 判定 バージョ ン名帯状平均値の比較（海・1998年1月）
PR
2.2
3.2
4.3
4.5.1
帯状平均値の比較（陸・1998年1月）
PR
2.2
3.2
4.3
4.5.1
GSMaP V4.5.1TMI:
GSMaP V4.5.1TMI:
（
（
7
7
年間平均降水量、冬季・夏季）
年間平均降水量、冬季・夏季）
(陸域の緯度36.5度より極側は欠損値)GSMaP V4.5.1 TMI:帯状平均値の比較（海のみ）
• 低緯度海上（特に熱帯収束帯）
で、GPROFは過大評価であるが、
GSMaPはよく対応している 。
• 冬季中緯度海上で、GSMaPは
過大評価、 GPROFは過小評価。
3G68 V6 PR
3G68 V6 TMI (GPROF)
GSMaP V4.5.1 TMI
GSMaP V4.5.1 TMI:帯状平均値の比較（陸のみ）
陸上では、GPROFが熱帯の降
水量が多い領域で過大評価して
いる。GSMaPは12～2月ではPR
とよく対応しているが、6～8月に
は5N～15Nで過大評価している。
3G68 V6 PR
3G68 V6 TMI (GPROF)
GSMaP V4.5.1 TMI
全球降水量の月平均時系列の比較（陸海別）
Date Date 月平均降水量（ m m /m ont h ） 月平均降水量（ m m /m ont h ）PRから求めた全球降水量に対する相対誤差
陸上の誤差： GSMaP:9.6% GPROF:28.7% 海上の誤差： GSMaP:8.0% GPROF:6.0%PRから求めた熱帯降水量に対する相対誤差
海上の誤差： GSMaP:6.4% GPROF:7.2% 陸上の誤差： GSMaP:16.0% GPROF:45.2%まとめと今後の展開
まとめと今後の展開
ＴＲＭＭ/ＴＭＩ用のアルゴリズム開発と降水マップの作成は順
調に進んでいる。（１９９８年１月～２００４年１２月のデータ処理
が完了）
今後は、融解層モデルと雨滴粒径分布モデルの組み込み、再処理Ａｑｕａ/ＡＭＳＲ－Ｅ(ADEOS-II/AMSR)用のアルゴリズム開発と
降水マップの作成も順調に進んでいる。（２００３年１月～２００
４年１０月のデータ処理が完了）
高緯度地帯での陸上降水有無の判定の開発に目処がついた。 降水タイプの分類については、参照データ（降雨レーダ）がないため単 純モデルを用いる。ＤＭＳＰ
/ＳＳＭＩ用のアルゴリズム開発については、
１９.３５ＧＨｚチャンネルの輝度温度と偏波情報を利用するアルゴリズム の開発の課題まとめと今後の展開（つづき）
まとめと今後の展開（つづき）
複数衛星から抽出した降水強度データの融合方法について開
発した。
ＩＲ雲移動ベクトルを複数のマイクロ波放射計データより作成し
た降水マップに応用して、高時間分解能降水マップを作成する
手段を開発した。
国際的な高時間高分解能降水マップ作成ワーキンググループ
ＰＥＨＲＰＰへ参加すると共に、高時間分解能降水マップの精
度の評価を日本周辺で担当する。
降雨レーダ（ＴＲＭＭ/ＰＲ）とマイクロ波放射計を融合する降水
強度抽出アルゴリズムの開発を行う。
研究代表者 岡本謙一平成１７年度研究実施体制
衛星データ処理・全球マップ 作成グループ 牛尾知雄(G.L.)，岡本謙一，重尚一， 橋爪寛, 久保田拓史, 沖理子，可知美佐子, 飯田泰久 地上レーダ観測実験グループ 岩波越(G.L.), 中川勝広，花土弘， 北村康司, 出世ゆかり, 澤井涼 降水物理モデル作成グループ 高橋暢宏(G.L.), 佐藤晋介， 阿波加純, 古津年章，高薮縁，広瀬正史 アルゴリズム開発グループ 井口俊夫(G.L.)，岡本謙一，瀬戸心太, 清水収司, 青梨和正，永戸久喜， 井上豊志郎, 藤田正晴 0.1 1 10 200 250 0.1 1 10 200 250 0.1 1 10 200 250Rain rate from PR (mm/h)
TB 10 G H z ( K ) BB model No BB model FH=4km FH=3km Dots: observation FH=5km Lines: model calculation
Circles: average
融解層モデルの開発（融解層の効果）
0 2 4 6 0 0.5 1 Rain rate (mm /h) PI A ( 1 4 GH z ) 1.5 km rain 2.0 km rain 2.0 km obs 1.5 km obs 2.0 km BB1.5 km BB PRの降水強度とTMIの10GHz輝度温度の関係 PR降水強度と減衰量の関係融解層
モデル を用いた方が観 測輝度温度を説 明できる融解層
モデルを 用いた方が減衰量 を正確に表せる、 即ち輝度温度を正 確に表せる。雨滴粒径分布（DSD）モデルの開発
¾世界各地におけるDSDデータ収集、解析 ¾降雨タイプに特徴的なDSDモデルが得られるか？ ¾全球的に利用可能なDSDモデルの検討 ¾TRMM/PRデータの利用研究結果
概要
¾世界数点でのDSDの解析結果から、DSDモデルには、海陸の違 い、対流性・層状性の違い、季節の違い、地域の違いを考慮する 必要があることがわかった。 ¾全球をカバーしているデータからDSDモデルを抽出する必要があ り、TRMM/PRがその候補となった。 ¾k-Z関係（ｋ＝ ε・αＺβ）を調節するパラメータεをDSDパラメータ として利用することの検討を開始。研究手法
TRMM/PRで観測されたεの全球分布 JJA ’98 海陸のコントラストは通年して現れているが、季節ごとの変動も無視できない。GSMaP
GSMaP
研究計画の
研究計画の
研究の目的・到 達目標の設定 研究事項の振り 分け・研究着手 データベース構築 降水物理モデル アルゴリズム開発 マップ作成 地上レーダ観測 沖縄集中降雨観測 TRMM降雨レーダ 各研究の統合 到達目標達成 降雨レーダ観測に基づく降水物理的モデルを用いた マイクロ波放射計アルゴリズムの作成 青梨アルゴリズムを基本とする改良アルゴリズムの作成 複数の衛星データを用いた降水マップ作成と評価 アルゴリズムへのフィードバック 各種統合アルゴリズムの作成 各種全球降水マップの作成 国際協力(PEHRPP, GEOSS) H14後半-H15前半 H15後半-H17 H17-H18前半 H18後半-H19前半 降水プロファイル 融解層モデル 雨滴粒径分布 散乱アルゴリズム 陸上降水判定 アルゴリズム評価実施計画
年度
マップ作成・合成 IR マップ補間 マップ評価概要
概要
1998 年1 月 熱帯 太平 洋 （北 緯0-10 度、 西 経100-150 度）に於いて、
TRMM降雨レーダ（PR)で観測された降水強度とGSMaP（左図）及び
GPROF（右図）を用いてTMIからリトリーバルされた降水強度の散布図。
PR vs GSMaP(左図），PR vs GPROF(右図)
選定領域
4 3 2 7 8 1 6 6 7 8 5 4 3 1 2 5マイクロ波放射計アルゴリズムの現状
（論文レビューのまとめ）
数値シミュレーション出力からR-Tbの データベースを作成し、観測Tbを最も よく表す降水プロファイルを確率論的 に選び出す。 比較的シンプルな降水構造を仮定 して、R-Tbのテーブルを作成し、観 測Tbに対してテーブルを参照する。 ただし、降雨の非一様性の補正が 必要。 アルゴリズムの特徴 本質的には、両者とも変わらず、高周波の散乱の情報を用いている。 陸上降水の取り扱い 降水プロファイルを簡素化していない。 観測したTbでは、絶対に求めることの できない情報まで含んでいる。 データベースが現実の降水を忠実に 表していることが絶対条件。 マイクロ波放射計で観測できるパ ラメータで降水を表現する。 降水構造が現実とかけ離れる危 険性。 長所・短所 Kummerowのアルゴリズム（GPROF)のみが、空間パターンから対流・層状 の分類を行い、降水強度推定精度の改善が見られた。 降水の特徴づけ ほぼ、共通のパラメータを用いる。降雨には、M-Pの雨滴粒径分布、雪、霰 にはS-Sの粒径分布または、M-Pを用いる。この点で、柔軟性に欠けている。 放射伝達計算におけ る降水物理モデルKummerow, Bauer, Marzano Petty, Liu, Aonashi, Wilheit
開発者 確率論的手法 決定論的手法 アルゴリズムタイプ
