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J-GLOBAL ID：201702267144853487   整理番号：17A1362760

異なるGPS解析法の降水予報に及ぼす同化影響: 2010年7月15日の岐阜県可児市の豪雨事例研究

Assimilation Impact of Different GPS Analysis Methods on Precipitation Forecast: A Heavy Rainfall Case Study of Kani City, Gifu Prefecture on July 15, 2010

著者 (3件)： SHIMIZU Shingo (National Res. Inst. Earth Sci. and Disaster Resilience (NIED), Ibaraki, JPN) ,  SHIMADA Seiichi (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  TSUBOKI Kazuhisa (Nagoya Univ., Nagoya, JPN)
資料名： Journal of Disaster Research  (Journal of Disaster Research)
巻： 12  号： 5  ページ： 944-955  発行年： 2017年10月01日 
JST資料番号： F1399A  ISSN： 1881-2473  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,異なる全地球測位システム(GPS)頂点遅延法から生成される予測可降水量の変動を調べ,対応する得られた可降水量データを同化した後の予測雨量の差を評価した。GPSから推定された可降水量とXバンド重偏波レーダから導出された三次元水平風速場はCReSSで同化され,2010年7月15日の岐阜県可児市における豪雨系に対して降雨予測実験が行われた。GPS解析では,座標と頂点遅れを同時に推定する方法,つまり同時推定法と,座標と頂点遅れを逐次推定する方法,すなわち逐次推定法が可降水量を推定するのに用いられた。地球力学用国際GNSS(全地球航法衛星システム)サービス(IGS)から擬似リアルタイムで提供される予測軌道データに対して10日遅延後にリリースされた正確な軌道データを使用して生成された差が検証された。解析方法の変更による可降水量の変化は,衛星軌道情報の種類による変化よりも大きかった。降雨予測実験では,逐次推定法の結果を用いるものは,同時推定法の結果を用いるものよりも良好な精度を有していた。データ同化を含む両方法は,可降水量の同化を伴わない予測精度よりも高い降雨予測精度を有した。降雨予測ではGPS解析から得られた水蒸気が重要であることが認められているが,本研究は,頂点遅延解析法を組み込むことによりさらなる改善が得られることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *可降水量 ,  *降水予報 ,  データ ,  *データ同化 ,  降雨量 ,  レーダ ,  SHF【周波数】 ,  風の場 ,  方向 ,  大気モデル ,  *集中豪雨 ,  統計的推定 ,  同時性 ,  逐次近似 ,  衛星航法 ,  科学衛星 ,  軌道 ,  精度 ,  事例研究 ,  位置測定 ,  GPS ,  GNSS ,  CReSS ,  衛星軌道 ,  水平方向 ,  予測精度 ,  ナブスター衛星 ,  場 ,  飛翔体
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  GPSデータ ,  GPS衛星 ,  Xバンドレーダ ,  全地球航法衛星システム ,  逐次推定 ,  同時推定

分類 (1件)： 中小規模擾乱,降水特性  (DC05120X)

引用文献 (33件)：

• Y. H. Kuo, X. Zou, and Y.R. Guo, “Variational assimilation of precipitable water using a nonhydrostatic mesoscale adjoint model,” Part I: Moisture retrieval and sensitivity experiments. Mon. Wea. Rev., Vol.124, pp. 122-147, 1996. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1996)124 <0122:VAOPWU=2.0.CO;2
• H. Seko, T. Kawabata, H. Nakamura, K. Koizumi, and T. Iwabuchi,“Impact of GPS-derived water vapor and radial wind measured by Doppler radar on numerical prediction of precipitation,” J. Meteor. Soc. Japan, Vol.82, pp. 473-489, 2004. http://doi.org/10.2151/jmsj.2004.473
• H. Nakamura, K. Koizumi, and N. Mannoji, “Data assimilation of GPS precipitable water into the JMA mesoscale numerical prediction model and its impact on rain fall forecast,” J. Meteor. Soc. Japan, Vol.82, pp. 441-452, 2004, http://doi.org/10.2151/jmsj.2004.441
• K. Koizumi and Y. Sato, “Impact of GPS and TMI precipitable water data on mesoscale numerical weather prediction model forecasts,” J. Meteor. Soc. Japan, Vol.82, pp. 453-457, 2004, http://doi.org/10.2151/jmsj.2004.453
• Y. Shoji, “A study of near real-time water vapor analysis using a nationalwide dense GPS network of Japan,” J. Meteor. Soc. Japan, Vol.87, pp. 1-18, 2009, http://doi.org/10.2151/jmsj.87.1

タイトルに関連する用語 (7件)： GPS ,  解析法 ,  降水予報 ,  同化 ,  岐阜 ,  豪雨 ,  研究