地球環境観測: リモートセンシング

よい降水量データを得るための観測の組み合わせ

降水量は、気象変数のうちでとくに空間的・時間的変化が大きい。 雨量計による観測点の分布はこの空間的変化に比べてあらいことが多い。 長期平均の気候値がほしい場合には、 標高や斜面方向などの地形データから計算できる因子との経験的関係を使って 補うこともできるが、統計的関係は個々の時刻には必ずしも成り立たない。

一方、地上に置かれた降水用レーダー [別ページ: レーダー]は、 その視程内で、障害物のない場合にはまんべんなく降水量の情報を得ることができる。 ただし、反射因子(反射強度に距離の効果を補正したもの)から降水量への換算には、 雨滴の粒径分布を仮定する必要がある。 粒径分布の観測は現業的には行なわれていないので、 過去の実験的観測に基づいた粒径分布が使われる。

雨量計による観測にも誤差の要因があるが、 そのうち系統誤差(偏り)については解決できたと仮定する。すると、 雨量計の位置でレーダーと雨量計の両方から得られた値を比較することによって、 両者を関係づける経験式をつくることができる。 この経験式が、雨量計の位置に限らず、 同じ地域のレーダーの観測値にあてはまると仮定して、 レーダーから得られた降水量のデータを修正する。 (本来は粒径分布を修正すべきだが、それが困難なので降水量を修正してしまうことが多い)。

レーダー・アメダス解析雨量

気象庁でつくられている「レーダー・アメダス解析雨量」は、 このようなレーダーと雨量計を組み合わせたデータセットの一種である。 ある地図投影法の地図上の等間隔の格子点、 ある一定の時間間隔(現在は30分)で、降水量の値を推定したものである。 複数のレーダーの観測値にもとづき、 それぞれのレーダーの反射因子から換算した降水強度を、 アメダス雨量計との比較で較正しなおしたうえで、合成している。 ただし、防災を意図しているため、 アメダス雨量計のあるます目では、レーダーからの推定値と雨量計から得られた値の 大きいほうをとっている。 したがって広域の降水量を集計すると 真の値より少しだけ大きくなっていると推測される。

データの作成手順やその特徴については、 指定書として置く予定の(参考書リスト参照) 「気象レーダー観測システム」の付録としていっしょにとじてある 気象庁予報部予報課による 「気象レーダーデータを利用した降水短時間予報」の 「IV. レーダー・アメダス解析雨量の解析手法」(p. 13-20)に 説明されている。 ただし、この文書自体の正確な作成日付はわからないが たぶん「気象レーダー観測システム」の冊子と同じ1998年ごろの 方法の説明であり、 その後いくらか変更がある。 とくに大きな変更は、時間間隔が1時間から30分になったことである。

降水の衛星観測

TRMM衛星や、計画中のGPM Core衛星 [別ページ: TRMM]では、 衛星にのせられたレーダーによる観測が行なわれる。 上から見るという違いはあるが、基本的には地上レーダーと同じ方法である。 受動型リモートセンシングに比べて精度はよいが、走査幅が狭い。 頻度の高い情報を得るためには、受動型リモートセンシングを併用する必要がある。

衛星観測は、より直接的な地上観測と比較して検証する必要がある。 しかし雨量計は衛星観測の画素に比べて「点」にすぎず、 画素のスケールの代表値を得ることができるかどうか疑問がある。 まず雨量計観測の精度をよくし、 次に地上レーダーの観測値を雨量計で較正して空間分布を含めた降水量の情報を得て、 それを衛星の画素に相当する空間範囲を集計することによって衛星観測値を 検証(そして必要ならば補正)する、 という手順を踏むのがよさそうだ。


2005-12-07; 2006-11-15
増田 耕一 (環境情報学部 非常勤講師)
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