0810 VPRについて

なぜ、霙を観測するか？測定誤差が大きいため定量観測が困難である。

レーダによる流域雨量を求める。もともと、主目的であったのか?

基本：Matrosov2007　霙域についても上空と地上の関連付けを行う。

VPRの利用の仕方

Fabry1992 Vradarの利用。V-radarを現業の複数仰角観測と結びつける。図9：横軸にZr、縦軸にZgをプロット。<距離が遠くなるにつれてZrは大きな値を示すことがなく、雨量が観測されていない。>10/6’8

鉛直分布を仮定して、霙状態のZと地上雨量を結びつける。→直接計算の方法もあるはず。10/15’8

Gourley2002

Lundquist2008

Martner2008 下のWhite2003にリンク。

White2003　ブライトバンドのない雲についての解析。<現象解明の立場から>

Seo

Matrosov2005 SのKDPはXのKDPほど利かない。

Kitchen1994

Tzivion&Lenvin1987

未読

Collieret al.1983　VPRを考慮した地上雨量計による補正。SMYTH et al 1998から

Hardaker el al. 1994　融解モデルを用いたBBの補正。Xを元にBBの極値と地上雨量の関係を調査。SとCに拡張。

Mittermaier, M. P., and A. J. Illingworth, 2003<0806>融解層高度の抽出のためのモデル入力値は？

1.1 Search Results: Articles Found: (1 - 8 of 8 )
	The Impact of Detailed Snow Physics on the Simulation of Snow Cover and Subsurface Thermodynamics at Continental Scales Marc Stieglitz,  Agnès Ducharne,  Randy Koster, and Max Suarez Journal of Hydrometeorology Volume 2, Issue 3 (June 2001) pp. 228–242 DOI: 10.1175/1525-7541(2001)002<0228:TIODSP>2.0.CO;2 [ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.27M) ] 北半球での積雪の成長のシミュレーション
	An Exploratory Multisensor Technique for Quantitative Estimation of Stratiform Rainfall Jonathan J. Gourley,  Robert A. Maddox,  Kenneth W. Howard, and Donald W. Burgess Journal of Hydrometeorology Volume 3, Issue 2 (April 2002) pp. 166–180 DOI: 10.1175/1525-7541(2002)003<0166:AEMTFQ>2.0.CO;2 [ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.42M) ] ◎ VPRを利用して、層状性の降水域を推定WSR-88D。衛星(GOES9)との組み合わせ。積分降水量を対象。<通常モードでは、積分値でBBの環状エコーが顕著であるが、補正の結果もっともらしい分布となっている>
	Coastal Orographic Rainfall Processes Observed by Radar during the California Land-Falling Jets Experiment Allen B. White,  Paul J. Neiman,  F. Martin Ralph,  David E. Kingsmill, and P. Ola G. Persson Journal of Hydrometeorology Volume 4, Issue 2 (April 2003) pp. 264–282 DOI: 10.1175/1525-7541(2003)4<264:CORPOB>2.0.CO;2 [ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.70M) ] ○◎ カリフォルニア、1-3月の降水についてブライトバンドの出現しない雨についての事例解析。 http://www.etl.noaa.gov/programs/1998/caljet/CALJET_overview.html ブライトバンドの出現しない雨が山岳域で出現するので、そのような降雨について調べた。ブライトバンドのない雨は、時に20mm/hを超える雨をもたらす。Zはブライトバンドのある場合に比べて小さい。ドップラ速度は小さい。
	Operational Implementation of the ISBA Land Surface Scheme in the Canadian Regional Weather Forecast Model. Part II: Cold Season Results Stéphane Bélair,  Ross Brown,  Jocelyn Mailhot,  Bernard Bilodeau, and Louis-Philippe Crevier Journal of Hydrometeorology Volume 4, Issue 2 (April 2003) pp. 371–386 DOI: 10.1175/1525-7541(2003)4<371:OIOTIL>2.0.CO;2 [ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.55M) ] Interactions between Surface–Biosphere–Atmosphere (ISBA) land surface scheme
	Melting of Snow Cover in a Tropical Mountain Environment in Bolivia: Processes and Modeling Yves Lejeune,  Patrick Wagnon,  Ludovic Bouilloud,  Pierre Chevallier,  Pierre Etchevers,  Eric Martin,  Jean-Emmanuel Sicart, and Florence Habets Journal of Hydrometeorology Volume 8, Issue 4 (August 2007) pp. 922–937 DOI: 10.1175/JHM590.1 [ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.39M) ] 積雪推量の推定。ボリビア。
	Rain versus Snow in the Sierra Nevada, California: Comparing Doppler Profiling Radar and Surface Observations of Melting Level Jessica D. Lundquist,  Paul J. Neiman,  Brooks Martner,  Allen B. White,  Daniel J. Gottas, and F. Martin Ralph Journal of Hydrometeorology Volume 9, Issue 2 (April 2008) pp. 194–211 DOI: 10.1175/2007JHM853.1 [ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (2.58M) ] ○◎ 0806 山地部の雨雪判別。レビュー多い。雨雪判別を洪水予測に利用。 P196R下部:前の時間の(antecedent)雪面積・地表面積が、降水が地表面で最後にとる形に影響を与える。すなわち、雨が雪の中に取り込まれて凍るか、雪が(雪のない)地面の上で融けて流出するか、ということに影響を与えている。この最後の部分が洪水予測に重要なのである。融解する雪粒子の形成や、地表面と積雪の関係は比較的よく調べられているが、上空の融解層と積雪の関連はあまり調べられていない、特に複雑地形では10/20’8。 P208r 5.結論a要約 問題を3つにまとめる。 １．プロファイラで見つけたBBHは流域から離れているがどの程度融解高度を代表しているか? BBHを融解層表面であると仮定すると、326〜457mのRMSEが発生する。さらに、別の流域が暖気寒気の境に位置したり、蒸発冷却から排水(drainage)が流れだしたりすると別の難しさが増える。10/21’8 2.プロファイラと流域の位置、時間の関数を考えて、BBの高度と地表の雪線を一致させるのには何が必要か？ 気温傾度(緯度１度でBB高度が41.4m低くなる)を考えるべき。さらに、太陽放射による日変化も考慮すべき。プロファイラの場所ではBB高度は夜間で127〜278m低くなった。 3.雪があるとき、ある気温で降雨期間中に融けるか積雪となるかの確率は？ 地上で降水が雨か雪かの割合は1.5℃で同じくらい。ただし、雪がある場合に、3℃でその雪が融けだす確率は50％くらいである。地上にある雪の温度、含水量などに依存するので事例解析によって、地上降水の取り込み方を調べる必要があるだろう10/22’8. 図4：ブライトバンド高度と流出量の比較。事例解析の期間を２つ抽出。 図5：ブライトバンド高度とプロファイラの比較。２事例。 図7：地上観測による降水タイプと、ブライトバンド高度の時系列。地上降水で比較するとブライトバンドより上方では降水タイプが雪と推定される(降水タイプは気温で判断、上図)。ただし、積雪に寄与せずに降水量の増加となっている場合がある(下図)。 10/23’8
	Snow model verification using ensemble prediction and operational benchmarks Kristie J. Franz, Terri S. Hogue, Soroosh Sorooshian Journal of Hydrometeorology 2008 early online release, posted January 2008 DOI: 10.1175/2008JHM995.1 [ Abstract ] [ PDF (12.97M) ] the Snow-Atmosphere-Soil Transfer (SAST) model流出予測。
	Raindrop Size Distributions and Rain Characteristics in California Coastal Rainfall for Periods with and without a Radar Bright Band Brooks E. Martner,  Sandra E. Yuter,  Allen B. White,  Sergey Y. Matrosov,  David E. Kingsmill, and F. Martin Ralph Journal of Hydrometeorology Volume 9, Issue 3 (June 2008) pp. 408–425 DOI: 10.1175/2007JHM924.1 [ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.94M) ] ○◎ SバンドでBBがないときの粒径分布の様子を長期間の観測データを元に解析した。 位相差についても言及。NBB(Nonbrightband)の雨は頻度降水量ともBBの雨と同等。ZDRは0.1程度に集中。NBBの雨はKDPが小さく、Z-KDP法が余り有効でない。むしろZ-R法がよい。<台風で見られるように>NBBのZ-Rの回帰線はBBの回帰線の下方に来る。SとKの位相差についてはMatrosov2005を引用。 イントロでの引用文献 White Neiman et al 2005　CazaderoにNBBが見られる。 Neiman, P. J., G. A. Wick, F. M. Ralph, B. E. Martner. A. B.White and D. E. KingsmiU, 2005: Wintertime nonbnghtband rain in' California and Oregon during CAUET and PACIET:Geographic, interannual, and synoptic variability. Mon. Wea.Rev., 133,1199-1223. [ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.65M) ] NBBは雲頂3.5kmより下。BBは6kmより上。薄いNBB降水をWSR88Dで調べた。 4地点でNBBによる降水は冬の降水量の18から35%を占めた。ENSO時でも、18-50％で、NBBの発生についてENSOとの強い関連は見られない。 NCEP-NCARの再解析データとGOESを使ったデータでNBBの発生機構を調べた。総観場と雲画像の解析。10/31’8 Kingsmill et al 2006 NBB　カリフォルニアの中央谷にもある。概念モデル Synoptic and Topographic Variability of Northern California Precipitation Characteristics in Landfalling Winter Storms Observed during CALJET David E. Kingsmill, Paul J. Neiman, F. Martin Ralph, and Allen B. White Monthly Weather Review Volume 134, Issue 8 (August 2006) pp. 2072–2094 DOI: 10.1175/MWR3166.1 [ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (3.08M) ] 総観場と地形の関数として降水量とその変動をとらえる。 SFの北(CZD)では1/3くらいBBのない雨があった。衝突併合過程がおもな降水形成過程であった。これらの雨はMP分布から外れ、小粒子の数が多い分布をしていた。NBBは温暖前線、温暖部、寒冷部の雨に共通してみることができた。 雨の変動は、地形より、総観場・雲物理・熱力学が効いている。CZDとKDAXを比べると平地でもNBBはおきるが比較的大きな粒子がありMPに近い分布が得られた。10/30’8

Sato K., H. Okamoto (2006), Characterization of Z e and LDR of nonspherical and inhomogeneous ice particles for 95-GHz cloud radar: Its implication to microphysical retrievals, J. Geophys. Res., 111, D22213, doi:10.1029/2005JD006959.

Seo, D.-J., J. Breidenbach, R. Fulton, D. Miller, and T. O’Bannon, 2000: Real-time adjustment of range-dependent biases in WSR-88D rainfall estimates due to nonuniform vertical profile of reflectivity. J. Hydrometeor., 1, 222–240.
VPRが変動する場合に、リアルタイムで補正する。層状性の雲の中距離・遠距離の補正と、対流性の雲の遠距離の補正を対象としている。意識としては�@熱帯低気圧の雨や大規模な層状性の雨は洪水をもたらす可能性がある�A大規模な雨は比較的VPRが均質であり、距離に依存する誤差を評価する良い機会である。

本研究の成果は、補正係数を距離と仰角の関数で得ることである。<おそらく近いところでVPRを作成して、遠方の地上雨量を推定する。>

<ポンチ絵がよい>

Koistien1991(レーダ気象25回大会):一日のVPRをレーダから近いメッシュで求めて、遠方のRrを補正

Gray(1991)体積観測(ボリュームスキャン)から固有ベクトルを用いて、VPRを評価。

Joss and Pittini 1991 日平均VPRを用いてRrを補正。

Smith1986 上空のZと地上付近のZの比でVPRを関数化した。往復のプロファイルを用いて補正係数を計算。10/9’8

イントロ用

レーダ雨量計で広域の雨量を観測する場合、レーダビームが距離が遠くなるにつれて高くなるため、レーダから遠方では上空の雪や霙を観測することがある。このような場合に、レーダの観測値を補正し地上降水量の定量観測精度を高めるために反射強度因子の鉛直分布(vertical profile of refrectivity;VPR)を用いて補正する手法が研究されている（Kitchen, H., 1997)。VPRを用いた補正法は、Matrosov et al.(2007)に数式で表現されているように、レーダからの距離と観測高度の関係を用いて、レーダが雪や霙を観測している場合には鉛直分布から推定する。Kitchen,et al 1994(未読)は気候学的な値(時間平均値)を用いて地上雨量の補正を行った。しかし、VPRは時間的・空間的に変動するため、適切なVPRを求めるためにいろいろな工夫がある。

１．レーダによる複数仰角観測を用いる手法

　簡単には2仰角を用いることで推定が可能であるが、ボリュームスキャンを用いることで詳細な分布を得る。

Vignal, B.,, H. Andrieu, and J. D. Creutin, 1999

Vignal, B.,, G. Galli, J. Joss, and U. Germann, 2000

Germann, U., and J. Joss, 2002

２．RHI観測を用いる手法

Matrosov et al.(2007)

３．偏波情報を使う

Smyth, T. J., and A. J. Illingworth, 1998

したがって、霙域を含むZの鉛直分布を詳細に検討することは意味がある。

現業のレーダでは、観測モードを細かく変更することは難しいので、融解モデルを組み込むことで霙域を観測した場合に、レーダ雨量を補正する手法を検討する。

融解モデルを活用してZの鉛直分布の推定した研究には(Syzmler & Zwadski1995,Yokohama & Tanak 1984, Hardaker et al1994)の研究がある。

Mittermaier, M. P., and A. J. Illingworth, 2003

モデルによる融解層位置の抽出(どうやったのか？)→WBZ(wet-bulbZero湿球温度0℃)の高度)をBBととらえる。

VPRを用いた補正には次の2つがある。

・レーダの3次元観測を用いた鉛直分布の推定を用いる。

・現業の予報モデルから抽出したWBZ高度をBB高度として用いる。

2章では補正法の説明。

補正法のサマリはGermann&Joss(2001)にある。

(まとめ)計算で抽出したBBは観測と誤差があり、モデルのVPRを用いれば、レーダ雨量測定精度が向上すると考えられたが、精度向上は確認することができなかった。10/27’8

Sergey Y. Matrosov,  David E. Kingsmill,  Brooks E. Martner, and F. Martin Ralph

The Utility of X-Band Polarimetric Radar for Quantitative Estimates of Rainfall Parameters

２００３/２００４の冬、ロシア川沿岸でXバンドレーダを用いた観測。半径４０-５０kmの領域をカバー。減衰補正したZdrは中央粒径を求めるのに有効。中央粒径は０．７５mmより大きいものについて測定が可能。レーダから２５km離れた場所での観測値とよい一致を示した。10/25’8

Journal of Hydrometeorology
Volume 6, Issue 3 (June 2005) pp. 248–262
DOI: 10.1175/JHM424.1

[ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (788K) ]

Real-time correction of weather radar data for the effects of bright band, range and orographic growth in widespread precipitation
Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society
Volume 120, Issue 519, Date: July 1994 Part B, Pages: 1231-1254
M. Kitchen, R. Brown, A. G. Davies
Abstract  |  References  |  Full Text: PDF (1393K)

RHIの観測から補正用のレーダ反射強度因子の鉛直分布を作る。

融解層の直下から地形効果で増大するまで(800m高度まで)の反射強度をバックグラウンド強度とする。

<雨の量とBB内の強度を比較して補正値を得る>

チルボルトンレーダのRHI観測から雪の層、霙の層を含むZの鉛直分布を得る。レーダのビーム角と距離から観測高度を割り出し、地上雨量を推定する。Wardon HillというレーダをChillboltonで補正している。BBを補正するので雨量は弱く計算しなおす。10/28’8

An Efficient Numerical Solution to the Stochastic Collection Equation

Shalva Tzivion (Tzitzvashvili),  Graham Feingold, and Zev Levin

Journal of the Atmospheric Sciences
Volume 44, Issue 21 (November 1987) pp. 3139–3149
DOI: 10.1175/1520-0469(1987)044<3139:AENSTT>2.0.CO;2

[ Abstract ] [ PDF (789K) ]

確率的な収集方程式(SCE:stochastic collection equation)を解く。

ひとつのアプローチは、連続スペクトルで求める。

もうひとつは、スペクトルをカテゴリに分解して離散的に解く。Bleck(1970)の手法。

1次元のモーメント(<付属変数>)では水の量は保存できても、他の変数は保存できない。

Bleckの手法は90のカテゴリで結果を求めたが有意なカテゴリは30から60である。

→Golovinカーネル：Golovin, A. M., 1963: The solution of the coagulation equation for cloud droplets in a rising air current. Izv. Akad. Nauk. SSSR, Ser. Geofiz., 5, 783-791

<モーメント数を減らすこと、カテゴリ数を減らすことが計算効率を上げるために重要で、多項式をうまく設定することで、可能にした10/29’8>

引用されている文献

Cloud Droplet Growth by Collection

E.X Berry

Journal of the Atmospheric Sciences
Volume 24, Issue 6 (November 1967) pp. 688–701
DOI: 10.1175/1520-0469(1967)024<0688:CDGBC>2.0.CO;2

[ Abstract ] [ PDF (985K) ]

このあたりが併合の数式化についての最初?

An Analysis of Cloud Drop Growth by Collection: Part I. Double Distributions

Edwin X Berry and Richard L. Reinhardt

Journal of the Atmospheric Sciences
Volume 31, Issue 7 (October 1974) pp. 1814–1824
DOI: 10.1175/1520-0469(1974)031<1814:AAOCDG>2.0.CO;2

[ Abstract ] [ PDF (726K) ]

パート4まである。

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