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NASA Cold
Land Processes Experiment (CLPX
2002/03): Airborne Remote Sensing
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Don Cline, Simon Yueh, Bruce
Chapman, Boba Stankov, Al Gasiewski, Dallas
Masters, Kelly Elder, Richard Kelly, Thomas H.
Painter, Steve Miller, Steve Katzberg, and Larry Mahrt
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Journal of Hydrometeorology
Volume 10, Issue 1 (February
2009) pp. 338–346
DOI: 10.1175/2008JHM883.1
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Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (3.14M) ]
×：偏波利用受動型放射計の話
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Polarimetric and Dual-Doppler Radar
Observations of the Lipscomb County, Texas,
Supercell Thunderstorm on 23 May 2002
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Jeffrey Frame, Paul Markowski, Yvette
Richardson, Jerry Straka, and Joshua Wurman
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Monthly Weather Review
Volume 137, Issue 2
(February 2009) pp. 544–561
DOI: 10.1175/2008MWR2425.1
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Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (4.23M) ]
△：NCARのSPOL。ギリシャのXPOLと同期観測。ストームの通過時の構造とファジーを利用した降水粒子の判別。偏波観測が終わってから2台ドップラーで観測。雲の成熟期・衰退期を含む。
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Absolute Calibration of Radar
Reflectivity Using Redundancy of the Polarization Observations and Implied
Constraints on Drop Shapes
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Jonathan J. Gourley, Anthony J. Illingworth,
and Pierre Tabary
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Journal of Atmospheric and Oceanic
Technology
Volume 26, Issue 4 (April
2009) pp. 689–703
DOI: 10.1175/2008JTECHA1152.1
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Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.54M) ]
○：フランスの気象局。現業のC帯偏波レーダ。反射因子と、反射因子差を用いたキャリブレーション手法を示す。キャリブレーションによる反射強度因子の差は0.2dB以内。軸比モデルについてはひとつだけあることを示す。3/5’10
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On the Correction of Partial Beam
Blockage in Polarimetric Radar Data
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Timothy J. Lang, Stephen W. Nesbitt, and
Lawrence D. Carey
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Journal of Atmospheric and Oceanic
Technology
Volume 26, Issue 5 (May
2009) pp. 943–957
DOI: 10.1175/2008JTECHA1133.1
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Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1021K) ]
△：遮蔽補正。電力遮蔽率で割ります方法と、偏波観測を使った自己整合による補正。TRMMと比較すると,Zで1dB程度の誤差で補正できる。地形が複雑なところ、セクタ方向に変化が大きいところでは補正が難しい。偏波レーダを用いれば遮蔽率が10dB程度(電力が1/10になる)でも補正できる。ただし、信号がノイズレベルまで落ちていたら、補正方法はない。3/7’10
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The Hydrometeor Classification
Algorithm for the Polarimetric WSR-88D: Description and Application to an
MCS
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HyangSuk Park,
A. V. Ryzhkov, D. S. Zrni , and Kyung-Eak Kim
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Weather and Forecasting
Volume 24, Issue 3 (June
2009) pp. 730–748
DOI: 10.1175/2008WAF2222205.1
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Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (9.60M) ]
○：WSR-88Dの偏波データを用いた降水粒子判別の手法について。特に固体粒子と液体粒子を分類する。分類にはファジーを使っている。レーダエコーを10個のカテゴリに分類する。2005/5/13のMCSに対して分類を実施。3/17’10
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A Combined Wind Profiler and
Polarimetric Weather Radar Method for the Investigation of Precipitation
and Vertical Velocities
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Michihiro S. Teshiba, Phillip B. Chilson,
Alexander V. Ryzhkov, Terry J. Schuur, and Robert D. Palmer
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Journal of Atmospheric and Oceanic
Technology
Volume 26, Issue 9
(September 2009) pp. 1940–1955
DOI: 10.1175/2008JTECHA1102.1
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Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (3.67M) ]
○：Sの二重偏波レーダとUHFのウインドプロファイラの比較。粒径分布を元に、降水があるところでの鉛直流を推定。対流性の場合は、Z,ZDR、ρHVを使ってドップラスペクトルの高度依存を見つけた。3/12’10
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Using Dual-Polarized Radar and
Dual-Frequency Profiler for DSD Characterization: A Case Study from Darwin, Australia
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V. N. Bringi, C. R. Williams, M. Thurai,
and P. T. May
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Journal of Atmospheric and Oceanic
Technology
Volume 26, Issue 10 (October
2009) pp. 2107–2122
DOI: 10.1175/2009JTECHA1258.1
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Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.82M) ]
○：ダーウィンのC-POLと2波長ウインドプロファイラを比較した。体積中央粒径D0と粒径分布を比べる。モンスーン形成期とモンスーン期において2波長で求めたD0と2偏波で求めたD0は良い一致を示した。
Zdrの計算には、80mの橋から落として雨滴の傾きを観測した結果を用いている。
ウインドプロファイラによる粒径分布を用いて、降水のタイプを「層状性」「対流性」に分類するアルゴリズムを作成した。モンスーンの形成期とモンスーン期でD0の比較をおおなうと、モンスーン期より形成期の方が、ⅰ)D0が大きい。ⅱ)頻度分布の幅が広い。ⅲ)ゆがみ度が負である、という特徴があった。3/15’10
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Simulations of Polarimetric Radar
Signatures of a Supercell Storm Using a Two-Moment Bulk Microphysics Scheme
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Youngsun Jung, Ming Xue, and Guifu Zhang
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Journal of Applied Meteorology and
Climatology
Volume 49, Issue 1 (January
2010) pp. 146–163
DOI: 10.1175/2009JAMC2178.1
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Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.78M) ]
○：NWPに入れる偏波レーダのシミュレータを開発。雲物理は1～3次のバルクを使うことができる。2次のバルクとS帯の偏波レーダとを比較。以下の値について良い再現が得られた。。それぞれの意味が不明？
ZDRとKDPの柱(柱状結晶)
ZDRの弓
中層のZDR
ρHVの環
雹の存在
KDPの足？
1次のバルクだとZDR弓、中層のZDR,ρHVの環は見えてこない？？？3/17’ 10
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Operational monitoring of radar
differential reflectivity using the sun
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Iwan Holleman, Asko Huuskonen, Rashpal
Gill, Pierre Tabary
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Journal of Atmospheric and Oceanic
Technology
2010 early online release,
posted January 2010
DOI: 10.1175/2010JTECHA1381.1
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Abstract ] [ PDF (627K) ]
太陽を用いたZDRのモニタ。低仰角のアンテナの指向性を確認する手法を拡充したもの。レーダネットワークの中で、連携して用いることができる。水平と鉛直を合せるのは、前提条件となる。3/23’10
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The impact of evaporation on polarimetric
characteristics of rain: Theoretical model and practical implications.
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MATTHEW R. KUMJIAN, ALEXANDER V. RYZHKOV
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Journal of Applied Meteorology and
Climatology
2010 early online release,
posted February 2010
DOI: 10.1175/2010JAMC2243.1
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Abstract ] [ PDF (1.19M) ]
○：WSR-88Dがほぼ2重偏波化しているので、偏波パラメータによって雲物理量を詳細に調べた。粒子の融解を見ることができるが、降水の発達にとって、蒸発に対する寄与の大きい、強雨軸（rainshaft）についてモデルを作成して調べた。このモデルは10mm/hより小さい中程度のあめについて有効である。蒸発量は初期の（上空の）粒径分布が重要であった。
降水の蒸発によって、レーダ観測値が地上観測雨量より大きくなる問題を取り上げ、ZHとZDRを使って補正する簡単なアルゴリズムを提案した。上空を観測せざるを得ない山地部や、レーダサイトから距離が遠いところで、このアルゴリズムは有効になるだろう。3/25’10
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Influence of Ground Clutter
Contamination on Polarimetric Radar Parameters
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Katja Friedrich, Urs Germann, and Pierre Tabary
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Journal of Atmospheric and Oceanic
Technology
Volume 26, Issue 2 (February
2009) pp. 251–269
DOI: 10.1175/2008JTECHA1092.1
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Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (4.00M) ]
0910にあり。今回の結果から、もっともクラッタの 影響を受けにくい観測値は、ZHであった。3/26’10
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Characteristics of the Raindrop Size
Distribution and Drop Shape Relation in Typhoon Systems in the Western Pacific
from the 2D Video Disdrometer and NCU C-Band Polarimetric Radar
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Wei-Yu Chang, Tai-Chi Chen Wang, and Pay-Liam
Lin
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Journal of Atmospheric and Oceanic
Technology
Volume 26, Issue 10 (October
2009) pp. 1973–1993
DOI: 10.1175/2009JTECHA1236.1
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Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (5.05M) ]
◎：台湾での二重偏波観測、２DVDとの比較。？粒径分布から計算をどのようにしているか?
エコー厚を15dbZで決めるとHとZが大きくなるとDmが大きくなる。
偏波レーダで決めた粒径分布とディスドロメータで決めた粒径分布を比較すると、台風の粒径分布は海洋性の対流雲のタイプであることが示された。ただし、ディスドロの観測は海と陸の中間点でひとつだけである。
1.5mmより大きな粒子については、粒子形状関係(drop shape relation;DSR)を4次の近似式で求めた。4/2’10
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Spectral Polarimetric Radar Clutter
Suppression to Enhance Atmospheric Echoes
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Christine Unal
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Journal of Atmospheric and Oceanic
Technology
Volume 26, Issue 9
(September 2009) pp. 1781–1797
DOI: 10.1175/2009JTECHA1170.1
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Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (3.60M) ]
偏波のスペクトルを使ってクラッタを減らす。S帯で実績ができ、X帯のレーダに導入した。4/2’10
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Rainfall Estimation from Polarimetric
S-Band Radar Measurements: Validation of a Neural Network Approach
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Gianfranco Vulpiani, Scott Giangrande, and
Frank S. Marzano
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Journal of Applied Meteorology and
Climatology
Volume 48, Issue 10 (October
2009) pp. 2022–2036
DOI: 10.1175/2009JAMC2172.1
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[
Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (2.14M) ]
○：偏波レーダを用いた降水量の評価にニューラルネットワークを使う。WSR88D、オクラホマKOUN
ニューロを使った雨量推定はJPOLEで実施した。粒径分布は回帰的に求めている。落下速度の選択で粒径分布は大きく変わる。そこで、落下速度を直接的にニューロで求める。雹が混在すると推定誤差は大きくなる。4/5’10
[興味のポイント；JPOLEの概要、ニューロを使った粒径分布の推定法]
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A Theory-Based Hydrometeor
Identification Algorithm for X-Band Polarimetric Radars
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Brenda Dolan and Steven A. Rutledge
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Journal of Atmospheric and Oceanic
Technology
Volume 26, Issue 10 (October
2009) pp. 2071–2088
DOI: 10.1175/2009JTECHA1208.1
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Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.34M) ]
◎：コロラド州立大学、Tマトリクス法による散乱計算結果を用いて、偏波レーダによる粒子判別法の改良。粒子判別はS帯ではかなり実施されているが、X帯ではレイリーの仮定が成り立たないので難しい。散乱計算結果はファジーのメンバシップ関数の範囲を決めるのに用いる。レイリーの範囲を超えたところの寄与は、S帯の観測と比較。偏波を用いた寄与は、簡単なZと温度・湿度による分類と比較して示した。
[感想：粒子判別はファジーを使うのか?]
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Dual-Polarization Radar Characteristics
of an Apartment Fire
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Thomas A. Jones, Sundar A. Christopher, and
Walt Petersen
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Journal of Atmospheric and Oceanic Technology
Volume 26, Issue 10 (October
2009) pp. 2257–2269
DOI: 10.1175/2009JTECHA1290.1
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[
Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (4.38M) ]
アパートの火事がC帯偏波レーダで見えた！？アラバマ大学のレーダ。エアロゾルは直接見えないはずだが、灰や燃えカスがたくさんあればレーダは反応する。あるいはブラッグ散乱が見えている(途中)4/5’10
仰角1.3で煙の流れ（plume）を見たときは平均で9dBZであり、20dBZを超えるところもあった。ZDRの平均は1.7dB、相関係数は0.49．下層は、ZDRが3.2dBが観測されたが、地形の影響もあり、気流を見ているわけでない可能性がある。位相変化と、正の反射因子差があるので、見ているものは粒子であると示されるが、ノイズを考えると、ブラッグ散乱の寄与も捨てきれない。4/6’10
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Simultaneous Estimation of
Microphysical Parameters and Atmospheric State using Simulated Polarimetric
Radar Data and Ensemble Kalman Filter in the Presence of Observation
Operator Error
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Youngsun Jung, Ming Xue, Guifu Zhang
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Monthly Weather Review
2009 early online release,
posted July 2009
DOI: 10.1175/2009MWR2748.1
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Abstract ] [ PDF (1.48M) ]
タイトル：観測誤差があるときに、偏波レーダの結果とカルマンフィルタを用いて雲物理量を再現計算する。
評価対象は5つの雲物理量：雨・雪・雹（霰）の切片。雪と雹のバルクの密度。
ZHだけで評価するより偏波パラメータを導入した方が正確に見積もることができる。
Kdpは全体に精度を高め、ZDRは霰の切片について評価を高める。小さな観測誤差が増大されるので、運用上のエラーが含まれるときは偏波レーダのデータを用いてもあまり補正には効かない。非線形の効果が大きく、感度解析が重要である。
4/8’10
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Using CASA IP1 to diagnose kinematic
and microphysical interactions in a convective storm
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Brenda Dolan, Steven A. Rutledge
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Monthly Weather Review
2009 early online release,
posted November 2009
DOI: 10.1175/2009MWR3016.1
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[
Abstract ] [ PDF (3.67M) ]
X帯レーダのネットワークで対流雲の構造を調べた。NeXRADのデータ（KOUN）とも比較。
CASAとはCollaborative Adaptive Sensing of the Atomosphereの略
IP1とはIntegrated Project Ⅰ
粒子判別についてはファジーを利用。
鉛直流の評価に、新しい手法を提案する。
雷の発生と霰の発生に関係が見られる。
X帯レーダは3分という細かい時間分解能を持つ。
X帯レーダのネットワークは、中下層ではKOUNより精度が高いことが示されるが、上層ではデュアル観測で算出する鉛直流と氷水量の精度が落ちる。4/30’10
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Vertical Structure of Convective
Systems during NAME 2004
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David G. Lerach, Steven A.
Rutledge, Christopher R. Williams, Robert Cifelli
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Monthly Weather Review
2009 early online release,
posted December 2009
DOI: 10.1175/2009MWR3053.1
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[
Abstract ] [ PDF (1.36M) ]
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Impacts of Polarimetric Radar
Observations on Hydrologic Simulation
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Jonathan J. Gourley, Scott E.
Giangrande, Yang Hong, Zachary L. Flamig, Terry
Schuur, Jasper A. Vrugt
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Journal of Hydrometeorology
2010 early online release, posted
February 2010
DOI: 10.1175/2010JHM1218.1
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Abstract ] [ PDF (2.13M) ]
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An Algorithm for Real-Time Rainfall
Rate Estimation by Using Polarimetric Radar: RIME
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Francesco Silvestro, Nicola Rebora, and Luca
Ferraris
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Journal of Hydrometeorology
Volume 10, Issue 1 (February
2009) pp. 227–240
DOI: 10.1175/2008JHM1015.1
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[
Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (4.14M) ]
◎[雨量算出に関して]：偏波レーダを用いた雨量算出のための運用アルゴリズム
偏波レーダは、地上との補正が必要なく、減衰に強く、氷があっても影響されにくい。
偏波レーダの結果決定木を使ったアルゴリズムを作成。1年以上運用している。通常のZR形式と比べて、現業に用いるための評価を行った。4/8’10
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Storm-Relative Helicity Revealed from
Polarimetric Radar Measurements
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Matthew R. Kumjian and Alexander V. Ryzhkov
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Journal of the Atmospheric Sciences
Volume 66, Issue 3 (March
2009) pp. 667–685
DOI: 10.1175/2008JAS2815.1
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[
Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (3.33M) ]
◎：[JASは概念モデルが大切]二重偏波レーダでは、粒子融解や、粒径の並び替えに敏感である。偏波パラメータを使うことで、スーパーセルの気流構造が明確になるかもしれない。粒子が選択的に集まることで、下降流の先端の気流の中や右側ではZDRが強化され、ZDRアーク(弓状構造)と呼ばれる。このZDRの強化が下層風の相対的な回転(low-level storm-relative
enviromental helicity;SRH)に関連している、と主張したい。
これを示すために、個々の粒子を追跡する簡単な数値モデルを作った。モデルの結果は、ZDRの最大値と下層の回転には強い相関があって、上空の粒径分布にはあまり関連がなかった。
スーパーセルの発達、および、メソ低気圧の閉塞のしるしとしてZDRアークの変化を捉えて、記載する。4/9’10
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Weather Radar Ground Clutter, Part I:
Identification, Modeling and Simulation
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J.C. Hubbert, M. Dixon, S. Ellis, G.
Meymaris
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Journal of Atmospheric and Oceanic
Technology
2009 early online release,
posted January 2009
DOI: 10.1175/2008JTECHA1159.1
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[
Abstract ] [ PDF (3.22M) ]
login required
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Weather Radar Ground Clutter, Part II:
Real Time Identification and Filtering
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J.C. Hubbert, M. Dixon, S. Ellis
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Journal of Atmospheric and Oceanic
Technology
2009 early online release,
posted January 2009
DOI: 10.1175/2008JTECHA1160.1
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[
Abstract ] [ PDF (6.74M) ]
login required
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A Method to Estimate Vertically
Integrated Amounts of Cloud Ice and Liquid and Mean Rain Rate in Stratiform
Precipitation from Radar and Auxiliary Data
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Sergey Y. Matrosov
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Journal of Applied Meteorology and
Climatology
2009 early online release,
posted February 2009
DOI: 10.1175/2009JAMC106.1
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[
Abstract ] [ PDF (1.57M) ]
login required
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Can a Unique Model Describe the
Raindrop Shape–Size Relation? A Clue from Polarimetric Radar Measurements
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Eugenio Gorgucci, V. Chandrasekar, and Luca
Baldini
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Journal of Atmospheric and Oceanic
Technology
Volume 26, Issue 9
(September 2009) pp. 1829–1842
DOI: 10.1175/2009JTECHA1183.1
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Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.31M) ]
タイトル：単一モデルで粒子形状(軸比?) を表現することは可能か? 偏波観測からのヒント
イタリア、S帯
ZH,ZDR,Kdpを用いて、軸比モデルを回帰的に求める方法を示す。Kdp/ZHとZDRの2つのパラメータで求まる領域で使われる。その領域では、粒径分布の変動が線上に折りたため(collapse;line上に収束している?) 、偏波パラメータが変動が粒子形状の変動 (？？降水強度の変動や、融解による相変化、分裂・併合の効果.etcでなく？？) によって決まるっている必要がある。
軸比と等価粒径の関係が、レーダ観測から得られるかを調べたい。
ひとつは規格化したガンマモデルで粒径分布を与えて、偏波パラメータを計算する。もうひとつは、レーダ観測の偏波パラメータを用いる。両者の差がもっとも小さくなるような軸比関係を求めていく。この過程の中で、粒径分布に潜む、粒径と形状の関係を見つけることができる(はず)。3つの気候区のデータを比較して、粒径形状モデルが単一か？を検討した。411’10
[多分、ZDRは軸比の違いを示すパラメータとして採用している。Kdp/ZHは大粒子の寄与を示すパラメータとして採用しているのだろう。]
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Unusually High Differential Attenuation
at C Band: Results from a Two-Year Analysis of the French Trappes
Polarimetric Radar Data
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Pierre Tabary, Gianfranco Vulpiani,
Jonathan J. Gourley, Anthony J. Illingworth, Robert J.
Thompson, and Olivier Bousquet
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Journal of Applied Meteorology and
Climatology
Volume 48, Issue 10 (October
2009) pp. 2037–2053
DOI: 10.1175/2009JAMC2039.1
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Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (2.03M) ]
◎フランスのC帯偏波レーダで強いZDRの減衰が見えた事例。
減衰補正の検討を2年間の30事例について適用。
強い減衰があるところは湿った氷があるので、減衰と位相変化がおきた。この仮定は水平観測から鉛直分布を作成することと、現業の霰検知の結果が支持している。413’10
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Evaluating Polarimetric X-Band Radar
Rainfall Estimators during HMT
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Sergey Y. Matrosov
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Journal of Atmospheric and Oceanic
Technology
Volume 27, Issue 1 (January
2010) pp. 122–134
DOI: 10.1175/2009JTECHA1318.1
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Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (2.29M) ]
X帯偏波パラメータによる雨量推定誤差の評価。
強度を元にして計算するR-Zeh、R(Zeh,ZDR)はばらつきが大きい。位相を用いるR-Kdp法は、ばらつきが小さい。ただしR-Kdp法は形状モデルの選択で精度が変わってくる。また、Zを利用する雨量推定式は点雨量を観測できるという利点がある。
標準偏差はR-Zehが23%,R-Kdp20-30%,Zeh-Zdr20-32%であり、Dmが1mmより大きいところではZDRを用いた雨量推定法が20-25%となる。[粒径の大きいところではZDR法が有効ということ?]4/14’10
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Analysis of Outflow Boundary Collisions
in North-Central Alabama
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Stephen J. Harrison, John R. Mecikalski, and
Kevin R. Knupp
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Weather and Forecasting
Volume 24, Issue 6 (December
2009) pp. 1680–1690
DOI: 10.1175/2009WAF2222268.1
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Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (1.93M) ]
アラバマにある偏波レーダで４９個の吹き出し風の境界（OB：outflow
boundary）を調べた。吹き出し風の衝突の強さが、対流の強さに関連している。対流があると思われるところで雲があるかは、GOES12で調べた。上昇流の強さは、OBの反射強度と正の相関がある。4/15’10
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A Method to Estimate Vertically
Integrated Amounts of Cloud Ice and Liquid and Mean Rain Rate in Stratiform
Precipitation from Radar and Auxiliary Data
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Sergey Y. Matrosov
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Journal of Applied Meteorology and
Climatology
Volume 48, Issue 7 (July
2009) pp. 1398–1410
DOI: 10.1175/2009JAMC2106.1
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[
Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (3.19M) ]
「レーダと補足データから雲氷と雲水の鉛直積分量を評価する」
KaとWを使う。雲水と雨水の分離はミリ波レーダの減衰量を活用する。ディスドロの観測も再現に用いる。雲氷は反射強度因子と氷水量の経験式による。4/19’10
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Relationships between Lightning
Location and Polarimetric Radar Signatures in a Small Mesoscale Convective
System
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Nicole R. Lund, Donald R. MacGorman,
Terry J. Schuur, Michael I. Biggerstaff, and W. David Rust
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Monthly Weather Review
Volume 137, Issue 12
(December 2009) pp. 4151–4170
DOI: 10.1175/2009MWR2860.1
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[
Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (8.10M) ]
S帯の偏波レーダ、移動型C帯レーダ2台
3極分布(中層マイナス、上層･下層プラス)
雷が良く発生する高度は、3-6MSLと7-10kmの2層ある。
ともに、帯電していない霰と雲氷が、発生の基本である。4/22’10
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The Use of Coherency to Improve Signal
Detection in Dual-Polarization Weather Radars
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Igor R. Ivi, Dušan S. Zrni, and Tian-You Yu
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Journal of Atmospheric and Oceanic
Technology
Volume 26, Issue 11
(November 2009) pp. 2474–2487
DOI: 10.1175/2009JTECHA1154.1
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Abstract ] [ Full Text ] [ PDF (2.71M) ]
偏波レーダで有効データは、ノイズレベルより大きいことと、ラグ相関の大きさで判断している。偏波レーダが広く普及してきたので、検出の方法を改善することが求められている。前述の2つに加えて偏波の交差相関係数の大きさをデータの検出に加える。
オクラホマのデータで検証。4/24’10
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Comparison of Rain Gauge Measurements
in the Mid-Atlantic Region
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Ali Tokay, Paul G. Bashor, Victoria L.
McDowell
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Journal of Hydrometeorology
2009 early online release,
posted October 2009
DOI: 10.1175/2009JHM1137.1
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Abstract ] [ PDF (1016K) ]
管理主体別の地上雨量計のネットワークの精度を調べた。
時間スケールは1日あるいは1ヶ月。NASAの雨量計は同じ箇所に置いた雨量計を比べると非常によく一致している。National Weather ServiceのAutomated Surface Observation Systemにweighting bucketというのがある(重力式?)
バージニア農業実験所の雨量計は精度がよいものと良くないものが混在している。これらの雨量計は、長期的な解析のため設置された。4/30’10
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Polarimetric and Electrical
Characteristics of a Lightning Ring in a Supercell Storm
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Clark D. Payne, Terry J. Schuur, Donald R.
MacGorman, Michael I. Biggerstaff, Kristin M. Kuhlman, W.
David Rust
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Monthly Weather Review
2009 early online release,
posted December 2009
DOI: 10.1175/2009MWR3210.1
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Abstract ] [ PDF (5.03M) ]
Polarimetric
TELEX:Thunderstorm Electrification and
Lightning Experiment中に観測したスーパーセルストームを詳細に記述する。S帯の偏波レーダ、移動型C帯のレーダを用いる。
本研究は2004年5月30日に発生したスーパーセルに着目する。0012UTCには発雷の輪が形成されて、0039UTCに成熟期を向かえ、0050UTCに衝突する【衝突によって消えた?】
偏波レーダとCによるデュアル観測によって以下のことがわかった。
・発雷の輪は、中上層にある降水滝【cascade??】で生成している。霰の生成が示唆される。
・次の段階では発雷の源は水平U字の形状（ZDR、ρHVも同様）を示す。強い鉛直流がある。
・最終段階では、偏波パラメータの特徴が消えるとともにU字の特徴が消滅する。ストームの後ろの下降流【rear flank downdraft?】がU字の消滅・下層での発雷増加と関連する。
5/5’10
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CPOL RADAR-DERIVED DROP SIZE
DISTRIBUTION STATISTICS OF STRATIFORM AND CONVECTIVE RAIN FOR TWO REGIMES
IN DARWIN, AUSTRALIA
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M. Thurai, V.N. Bringi, P.T May
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Journal of Atmospheric and Oceanic
Technology
2010 early online release,
posted February 2010
DOI: 10.1175/2010JTECHA1349.1
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Abstract ] [ PDF (1.25M) ]
CPOL：Cバンドレーダで粒径分布を用いて、降雨のタイプ判別（層状性・対流性・混合型)する。ダーウインで観測されたデータを下にする。微物理に基づく分類は降水形成過程を直接調べるので、【回帰的な手法などに比べて】魅力的である。
粒径分布パラメータの統計値、つまり、log10(Nw)とD0を、モンスーン前の形成期、モンスーン期を通じて、対流性・層状性について導出した。さらに、陸上・海上と分離した。平均粒径D0の最大値(1.64mm)と最大の標準偏差(0.32mm)はモンスーン形成期・対流性・陸上の降水で発生した。モンスーン形成期の対流性降雨と、モンスーン期の対流性降雨でD0とNwの頻度分布がもっとも異なる（陸上･海上とも)。
層状性降水の頻度分布はモンスーン形成期で陸上と海上で多少異なるがおおむね類似している。しかし、モンスーン期の頻度分布は陸上と海上で大きな違いを見せる。
「混合型」｢不明｣の頻度分布は｢対流型」に近かった。
Nw－D0図でクラスター解析をすると、対流性の成分がこれまでの海洋性対流雲の粒径分布に類似していた。5/5'10
??D0:算術平均粒径??
??Nw：粒径の切片??
??頻度分布とは－解析時間を限定し、D0・Nwの頻度を取るのか??
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