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InSAR に含まれる対流圏伝搬遅延 - 宇宙理学専攻 - 北海道大学

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Academic year: 2024

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微小な地殻変動量の検出にとっては, 水蒸気遅延はノイズであるため, それを補正する必要があ る. えるとInSARで地殻変動量を得ることができなくなる.

本研究の目的

本論文では 湿潤遅延のことを以後「対流圏遅延」や「水蒸気遅延」のような言葉で表現することがあるが, こ れらはすべて湿潤遅延と同義である. 高分解能数値気象モデルと波線追跡法による InSAR データの 対流圏遅延の低減について.

高分解能数値気象モデルと波線追跡法による InSAR データの 対流圏遅延の低減について

  • KARAT
  • InSAR における対流圏伝搬遅延補正法 .1 地形相関大気補正法
    • calibration 法による対流圏遅延補正法 : Method 1
    • KARAT/WRF 計算値を地形非相関シグナルのモデルとする方法 : Method 2
    • Method 3 : スペクトル分解に基づく Method 2 の拡張
  • 補正結果
  • 結論

うに最小二乗法を用いて推定し補正する. 補正されたInSARデータをcorrectとすると, これは. 延による位相差を計算するというInSARの補正方法の一つである.

この方法による補正は次式で表される. 補正の結果では, 地形相関大気補正と. Method 1の補 正データがInSARデータの大気遅延シグナルと大きく異なるため, このデータを利用した.

Table 2を見ると, 地形相関大気補正は補正前に比べ必ず小さくなっており, さらにMethod 1. Method 2についてはすべての サイトについて地形相関大気補正よりRMSの値が小さくなり, この方法による補正が最も有 効であることがわかる. ことから, 本研究ではMethod 2による補正が最も効果的だった.

InSAR で捉えた集中豪雨 -2008 年西濃豪雨での事例解析-

西濃豪雤があった時, SAR強度画像による浸水区域の特定を目的として, この領域に対して ALOS/PALSARの緊急観測が実施された (Figure 12). そして2010年1月21日, 2008年の緊急 観測データによるInSARデータを作成するため, 同じ領域に対して再度緊急観測が実施され, 我々は西濃豪雤時に取得されたSARデータを用いたInSAR画像を作ることができた (Figure . 13). 画像中にはうまく干渉せず位相が砂嵐のようになっている部分があるが, これは観測した.

の湿潤遅延によるシグナルでありそうである. なお, このシグナルを水蒸気による遅延と考え ると, この遅延量は周囲との衛星視線方向における遅延量の差dSWD (Slant Wet Delay) と考 えることができる. ここでこのシグナルが水蒸気による遅延だった場合に, どの程度の大気水 蒸気量を捉えているのかを簡単ではあるが定量的に調べるために, 以下の計算を行った.

簡単 なマッピング関数1 sin(  )でdSWDを天頂方向の遅延量dZWD (Zenith Wet Delay) に変換し, Hogg et al. 1981) で示されたZWDと可降水量PWD (Precipitable Water Vapor) との関係式.

観測データのシグナルの検証

  • 地殻変動かどうか
  • DEM の誤差によるものかどうか
  • 電離層の擾乱による影響かどうか

最後に Figure 13の中に局在したシグナルが電離層の擾乱による影響のものであるかについ て検討する. InSAR の解析において電離層の影響はしばしば問題となっている. -bandのSARに比べて電離層の影響が大きく, その効果を無視することはできない.

えたInSARデータに含まれた電離層による位相変化量を計算し, その補正が有効であったこと. 本研究でもMeyer et al. 2006) に示された方 法を用いて電離層に影響について検討する. は電離層による影響がありそうである.

そして電離層による位相変化のモデルを作るために, このデータを. 局在化したシグナルは短い 距離で急激な勾配を持って位相が変化している点からみても, このシグナルが電離層の影響に よるものとは考えにくい. よってこのシグナルは電離層擾乱の影響によるものではないであろ う.

  • 結果の考察

初期値に用いた MSMデータは地表面デー タが水平分解能5km, 上空の気圧面データが水平分解能 10kmとなっている (Figure 28). また, MSM データから可降水量 (PWV) を求め, その空間分布を InSAR 画像に重ねて比較した. SARデータ取得時 (13:30UT)に合わせ直近の12UTと15UTのMSMデータから内挿してPWV の値を求めている.

また, シグナルはPWVの比較的大きな領域の中に含まれていることからMSMデータには 集中豪雤による水蒸気の分布を大まかには再現しているようである. しかしInSARのシグナル の南西側約30kmの所にPWVの極値にあたる領域があり, また4.1節で計算したように局地的 シグナルのPWVは周囲に比べて約13mm大きいが, MSMのPWVにはそのような値を示す部 分はどこにも見受けられない. これらのことから MSM には局所的豪雤を特徴づけるような値 は含まれていない.

したがって MSM を初期値とした気象モデルの計算では本事例における.

結論

謝辞

参考文献

Wahr (2007): Active salt tectonics in the Nedles Distinct, Canyonlands (Utah) as detected by interferometric synthetic aperture radar and point target analysis, J. Mattar (2000): Influence of ionospheric electron density fluctuations on satellite radar interferometry, Geophys. 2001): Radar Interferometry: Data interpretation and error analysis, Kluwer Academic Press. Naito (1995): Estimations of Atmospheric Excess Path Delay based on Three-Dimensional, Numerical Prediction Model Data, J.Geodetic Society of Japan.

Murakami (2008): Locations and types of ruptures involved in the 2008 Sichuan earthquake inferred from SAR image matching, Geophys. Fritz (2006): Methods for small scale ionospheric TEC mapping from broadband L-band SAR data, in Proc. Avouac, and Taboury (1999): Measuring ground displacements from SAR amplitude images: Application to the Landers earthquake, Geophys.

Zebker (2006): Correction for interferometric synthetic aperture radar atmospheric phase artifacts using time series of zenith wet delay observations from a GPS network, J.

参照

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