2004/6/21

9/5’05修正

観測例

1. 天気概況

9時：日本海上の低気圧から伸びる梅雨前線が関東地方あった。

天気図の確認(45％にサイズ変更)

ATLASより検索　横向きに表示されるのが難点

降水量の確認：気象庁電子閲覧室

検索結果はウインドウが開いたままなので、Xをクリックして閉じる。

MRRデータ（保存場所D:\MRR\data\a_data\200406）

rainbow内：/home/mrr/public_html/MRR

2. 降水量による比較

2.1 MRRの観測値

MeteKviewPlot3

図 1MRR　Thcross section(Z)

MRRのデータは雨量を過大評価する

図 2　ディスドロメータとMRRの降水強度の比較（1分ごと）

2.2 AWSの観測値

AWSのデータはCSVで取得するのが楽(D:\jobs\work\doc2004\data\20040621 )

http://hydro.iis.u-tokyo.ac.jp/~koshida/computer/20040621aws.xlsのシートget_doyで日数を得る。

9/5’5　2005年用に修正。

AWS観測データサイトから当該データをダウンロードする。

/home/koshida/public_html/computer/20040621aws.xls を元にcsvで取得したデータを貼り付ける

日付はエクセルのシートに変換式を埋めてある

2.3 Disdroの観測値

Disdroのデータはテキストで取得、タブ区切りでエクセルに取り込める

データ取得

１．データは1時間毎なのでFTPによるダウンロードが楽

/home/mrr/public_html/DISDROMET/DS-YYMMDD-HH00.txt

をmget

mgetでダウンロードしたあと、

エクセルにマクロで取り込む。10分雨量の時系列が作成できる(ただし、毎0分から9分までの10分)

MRRの10分雨量は元データを計算すると大変なので

ワークステーションで計算する。

一度に0621のシートを消すマクロは1020.xlsにある

MRRとRD80を10分で比較した時の式！

rr_hで取り出せる値は、雨量強度(mm/h)である.

MRRとAWSは降水強度(mm/h)で比較した。H:\doc2004\analys0730\comp_aws_mrr.xls

MRRとディスドロの比較　H:\doc2004\analys0924\comp_aws_rd80.xls

２．1日分をまとめて取得する−catでつないで、Z=-InfはエクセルでエラーになるのでZ=-88.8に変換

/home/koshida/jobs/2004/MRR/dis/c_cat > target.txt

日付の指定は、スクリプト内で行う

出力ファイルはYYYYで始まるヘッダが1時間ごとについているので

/home/koshida/jobs/2004/MRR/dis/c_pl (input) (output)

によって取り除く

Disdrometer の雨量はAWSの雨量に対して過小評価している。

1. 粒径分布による比較

特に強い降雨が観測された2003年6月21日15：50から15：59について１分毎の粒径分布を比較

(横軸は各測器のランク値のままです、すみません)

雨量強度の大きいときはディスドロメータでは幅の広い粒径分布が示されている。

雨量が大きくなると粒径分布が大粒径にシフトする。

2004年6月21日15：00から15：59の反射因子を比較するとMRRのZはおよそ５ｄB過大評価している。

ディスドロによる粒径分布とMRRによる粒径分布の比較

ディスドロの出力値として指数分布のN(0)とΛがあるので、ディスドロの値としては指数分布の値を用いてMRRの出力値と比較した。

MRRの過大評価傾向は観測する粒径範囲を通じて見ることができる。

地上雨量との比較でもMRRは過大評価していると思われるので、MRRの粒径分布はディスドロを使って補正することが必要と考える。

・反射因子が大きいとき(15：56＆15：57)の比較

・反射因子が大きくないとき(15：51&15：52)の比較