Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

九州南部レーダの観測データは標準RAPフォーマットに変換した形で各分担者に配布を行った。配布のメディアはCD-ROM焼き付けと、インターネットftpサーバである。
運動学的な方法は、カルマンフィルターを用いた補正を行えば、降雨全体の挙動はかなりよく予測が出来ることが分かった。移流方程式と雲柱モデルを結合することにより、1次元評価法をさらに改善できる可能性がある。二次元の中規模気象モデルでは、上昇気流の発生、水蒸気の収束と凝結、開放された潜熱が上昇気流をさらに加速するという積雲対流の発達過程を、パラメタライゼーションなしに表現でき、地上降雨の計算まで可能である。
パターン分類化手法としてK-Means法を用い、約1年間93,428シーンのレーダ雨量計画像データのパターン分類を行い、代表的な20パターンに分類・表示することにより九州南部レーダの定量観測範囲内の降雨の空間分布特性を明らかにした。
降雨の地形標高との関連性を、時間スケールを変化させることにより発見できることをしました。3カ月程度の長期間の時間平均が、降雨の地形性を示していることが示され、それより短いスケールでの偏差が、確率的な議論の対象となることを見出した。
レーダデータの公開と標準化に関する議論検討を行い、研究者の要望を出来る限り取り込んだ形で建設省からデータ提供が行われるようになった。また、インターネットを通してデータを再配布するためにJavaを用いたデータベース構築に関する研究を行い、テストプログラムで確認した。
レーダデータという大量の情報を用いることにより、降雨の空間および時間相関について客観的・統計的な性質を知る基礎的な方法を得ることが出来た。これは河川管理の実務にとっても有用である。

【研究分担者】
森山聡之	九州大学	工学部	助手	(Kakenデータベース)
中北英一	京都大学	防災研究所	助教授	(Kakenデータベース)
沖大幹	東京大学	生産技術研究所	講師	(Kakenデータベース)
宇治橋康行	福井工業大学	工学部	助教授	(Kakenデータベース)