0811
融解層の定量観測
ブライトバンド強度と雨の強さについて調べる。
「vertical profile of
reflectivity VPR」
10件
文書の終わり
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Large-Sample Evaluation of Two Methods to
Correct Range-Dependent Error for WSR-88D Rainfall Estimates
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Bertrand Vignal and Witold F. Krajewski
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Journal of Hydrometeorology
Volume 2, Issue 5 (October 2001) pp. 490–504
DOI: 10.1175/1525-7541(2001)002<0490:LSEOTM>2.0.CO;2
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[ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (835K) ]
VPRは地上雨量の補正に有効。平均(100km程度のレンジ)VPRと局所VPRを調べる。2章はVPRの求め方。3章は補間、4章は変動について、5章でVPRの補正法について述べる。
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Hydrologic Visibility of Weather Radar
Systems Operating in Mountainous Regions: Case Study for the Ardèche
Catchment (France)
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Thierry Pellarin, Guy
Delrieu, Georges-Marie Saulnier, Hervé Andrieu, Bertrand
Vignal, and Jean-Dominique Creutin
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Journal of Hydrometeorology
Volume 3, Issue 5 (October 2002) pp. 539–555
DOI: 10.1175/1525-7541(2002)003<0539:HVOWRS>2.0.CO;2
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[ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.28M) ]
レーダの設計値(遮蔽、クラッタ、VPR)から流域雨量の推定精度を調べるツールを開発した。
もっとも効果的なクラッタモデルをビーム遮蔽とVPRの効果を評価するために実行した。クラッタの影響は大きく、VPRでは少しの影響が出た。結果を、最大流出量と総流出量で比較した。水文学の予測のためには、クラッタ・遮蔽・VPRの影響を見直す必要がある。
地形の関係で山地部の雨量は流出量に即座に効く。レーダによる降水量の予測(推定)可能性を「透過率」とよび、流域によって、どの程度かをあらかじめ計算する。
11/6’8
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Influence of the Vertical Profile of
Reflectivity on Radar-Estimated Rain Rates at Short Time Steps
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Alexis Berne, Guy Delrieu,
Herve Andrieu, and Jean-Dominique Creutin
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Journal of Hydrometeorology
Volume 5, Issue 2 (April 2004) pp. 296–310
DOI: 10.1175/1525-7541(2004)005<0296:IOTVPO>2.0.CO;2
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[ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.52M) ]
降水量評価におけるVPRの影響。地中海領域の降水を対象とする。HIRE-98のデータを利用。Sバンドの現業レーダとXバンドの鉛直レーダ。Xバンドは減衰補正を行って利用。地上雨量計は25個。降水量の観測は積分時間を6分から30分まで変化させて評価。Nash efficiency(ナッシュ効率？) は積分時間が長くなれば大きくなる (6分では0.85、30分では0.93) <相関係数のようなもの?>。一方で閾値の変化はなかった。
地表付近で雨量が増加するので、そのような効果を、レーダで長距離を観測するとき、VPRで説明するのは難しい(challenge)。降雨は時間・空間に激しく変動するので、同時刻補正で6分観測では20km2、30分観測では200kmが効率の限界である。<サンプリングスケールを小さくしないと、高い時間分解の変動を説明することができない?＞11/7’8
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Identification of Vertical Profiles of
Reflectivity from Volume Scan Radar Data
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Bertrand Vignal, Hervé Andrieu, and
J. Dominique Creutin
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Journal of Applied
Meteorology
Volume 38, Issue 8 (August 1999) pp. 1214–1228
DOI: 10.1175/1520-0450(1999)038<1214:IOVPOR>2.0.CO;2
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[ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (230K) ]
0806
実際のVPRと観測される(見かけの)VPRに違いがある。ビーム幅1.5度で、距離が遠くなると分布がにじんでくる。(図3)
VPRを基にした図4に距離と補正係数の図。11/10’8
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Three Methods to Determine Profiles of
Reflectivity from Volumetric Radar Data to Correct Precipitation Estimates
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Bertrand Vignal, Gianmario
Galli, Jürg Joss, and Urs Germann
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Journal of Applied
Meteorology
Volume 39, Issue 10 (October 2000) pp. 1715–1726
DOI: 10.1175/1520-0450(2000)039<1715:TMTDPO>2.0.CO;2
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[ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (503K) ]
0806
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Error Statistics of VPR Corrections in
Stratiform Precipitation
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Aldo Bellon, GyuWon Lee, and Isztar
Zawadzki
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Journal of Applied
Meteorology
Volume 44, Issue 7 (July 2005) pp. 998–1015
DOI: 10.1175/JAM2253.1
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[ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (2.08M) ]
0806
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A Polarimetric Radar Approach to Identify
Rain, Melting-Layer, and Snow Regions for Applying Corrections to Vertical
Profiles of Reflectivity
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Sergey Y. Matrosov, Kurt A. Clark,
and David E. Kingsmill
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Journal of Applied
Meteorology and Climatology
Volume 46, Issue 2 (February 2007) pp. 154–166
DOI: 10.1175/JAM2508.1
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[ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.09M) ]
0804.Matrosov
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The New French Operational Radar Rainfall
Product. Part I: Methodology
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P. Tabary
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Weather and Forecasting
Volume 22, Issue 3 (June 2007) pp. 393–408
DOI: 10.1175/WAF1004.1
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[ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.16M) ]
フランス気象局で作成した、新レーダに基づく雨量について述べる。現在フランスではＡＲＡＭＩＳという新しいレーダネットワーク網を構築中である。雨量プロダクトは以下の作成プロセスを含んでいる。1)パルスごとのクラッタ判断。2)ＭＰ分布とＺＲ関係による雨量値変換。3)降水比(ratio
curve?)と、事前に求めた気候的ＶＰＲに基づくＶＰＲ補正。5)直交相関法により求めた移流場を利用した、オンライン補正の同時刻補正への修正。6)複数仰角観測を組み合わせた、Ｚの補正。7)サンプル数が少ないことを移流場を用いて補正した5分雨量値。11/11’8
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The New French Operational Radar Rainfall
Product. Part II: Validation
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P. Tabary, J. Desplats, K. Do
Khac, F. Eideliman, C. Gueguen, and J.-C. Heinrich
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Weather and Forecasting
Volume 22, Issue 3 (June 2007) pp. 409–427
DOI: 10.1175/WAF1005.1
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[ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (4.94M) ]
フランス気象局の新しいレーダ雨量プロダクト(成果物)の検証。特に降水量の定量観測について。定量評価は、地上のクラッタ、地形による遮蔽、VPRとレーダ観測の非同時性を考慮している。定量評価のために、品質インデックスマップを作成した。1年間の489降雨を対象に、ネットワークを構成する8つのレーダについて精度評価を行った。定量評価に用いたVPRは適当である(relevant)と示された。VPRを決める3つの気候値(BBの強度、BB層の厚さ、BBより上空のZの減率)を定め、レーダから見積もった融解層高度はゾンデ観測とよい一致を示した。S帯レーダで観測された27降水イベント(2005年、2002と2003年の秋)について新旧の定量評価アルゴリズムを比較した。結果は、レーダからの距離と融解層の高さで分類(階層化)できる。Nash値(1がよくて0が平均はあっているという指標)は0.23から0.62になった。
定量的な信頼性は地上雨量との長期間の比較で示した。11/12’8
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Real-Time Comparisons of VPR-Corrected
Daily Rainfall Estimates with a Gauge Mesonet
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Aldo Bellon, GyuWon Lee,
Alamelu Kilambi, and Isztar Zawadzki
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Journal of Applied
Meteorology and Climatology
Volume 46, Issue 6 (June 2007) pp. 726–741
DOI: 10.1175/JAM2502.1
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[ Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.60M) ]
VPRによるレーダ雨量補正法2通りについて、検証。 ＜カナダ＞。
post facto
analysis(事後分析)
補正法1：1時間平均 のデカルト座標系(Cartesian)CAPPIから1.5km高度の雨量分布により時間、空間に依存するVPRを作成し補正する。
補正法2：非対流性降雨から極座標系のZe観測を5分毎に補正する。
どちらも、層状性の降水についてはVPR補正が有効であることを示している。補正法の選択よりデータベースの選択が結果には重要で、BBが低い雨については補正の効果は大きい(特に事後解析でバイアスを除くとき)が、融解層が高く、日々降水強度が変化する場合は改善の効果は低い。RMSで評価して、61%から41%の効果しかない。選んだ降雨によっては117%から43%の改善が見られた例もある。これは、VPRによる補正の誤差がZR関係の誤差と同程度含まれるからである。不適切なZR関係を用いると、VPR補正の効果が低くなる様子を示す。11/13’8
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Lundquist
et al.2008でのイントロ引用文献
Kattelmann 1997, Osterhuber 1999 (発表会要旨集?) カリフォルニアの沿岸部の流域は、標高の高いところにある積雪に、雨が降ることに敏感である。11/25’8
この流域は50年に渡り、雪が減り雨が増える傾向にある。また、この傾向は続く。
暖かい雨が洪水の危険を増加させる話。以下4件。
Dettinger et al 2004
Jeton et al.1996
Knowles
et al 2006 1949-2004の統計。
Lettenmaier and Gan 1990
流域の高度分布を示せば、融解層高度がどこになるかで流域に占める雨雪比割合が変わる。融解層高度が800mから2800mへ変わることで、雨の面積は25%から100%へと4倍に増える。
White
et al.2002 融解層が600m(2000ft)高くなれば流出量が3倍になる事例が4ケース中3つあった。11/26’8
Ralph
2005NOAAのキャンペーン観測なので従来にない観測データが集まっている。
固体降水と液体降水では、落下速度・反射強度因子が違うので、ドップラーレーダは雨から雪へ換わっているところを調べることができる。
Battan 1973 教科書
Cunningham1947 雪が融け始めて反射率が大きくなる。一方で落下速度が大きくなるのでブライトバンドが形成される。ブライトバンドが不安定による、降水生成域であるとしたByers(vol4issue3)にコメントしたもの。
Fabry&Zawadzki1995
Marshall et al.1947 ZR関係を示したもの。11/27’8
Mittermaier and Illingworth 2003 0806 融解層高度(湿球温度0)の高度をモデルと観測の比較。
Stewart et al.1984
White etal.2002 BBのない冬季降水について。11/28’8
BB高度は反射強度の最大値高度で判断。平均で融解層より200m下。（White2002）気温は1〜2℃(Stewart etal 1984)
水文学に応用するのであれば、BB高度がわかると便利である。
雪は、最初は0℃高度で融け始め、気温湿度風、降雪粒子の落下率の複雑な関数で雨へと変化する。
西海岸の冬の降水は層状性の雨でもたらされる。Medina et al 2005
粒子がどの程度落下するかは、初期粒径と密度で決まる。
落下速度が1,2m/sの雪粒子から4から9m/sの雨へと変化する。Szyrmer&Zawadski1999,Mitra
etal1990
12/2’8
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