マップ班 事務連絡会合

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1 全球降水観測ミッション (GPM) 全球合成降水マップ (GSMaP) プロダクトバージョン 04 ( アルゴリズムバージョン 7) リリースノート 宇宙航空研究開発機構地球観測研究センター 2017 年 1 月

2 はじめに 全球降水観測ミッション (GPM) 全球合成降水マップ (GSMaP) は 2017 年 1 月 17 日に プロダクトバージョン 04 ( アルゴリズムバージョン 7) にバージョンアップしました 2014 年 3 年以降の期間は 2017 年 3 月までに再処理予定です その後 2000 年 3 月以降の期間の再処理に着手します プロダクトバージョン 04(V04A) の主なプロダクトの改良点は以下です 1. GPM/DPR の観測結果を GSMaP のデータベースとして活用することによる降水推定手法の改良 2. 降雪推定手法ならびに NOAA 海氷 積雪データの導入による高緯度域での降水推定手法の改良 3. 準リアルタイムならびに標準プロダクトの雨量計補正アルゴリズムの改良 4. 地形性降雨補正手法の改良 5. 雲水量の考慮による海上の弱い降水の検出手法の改良 本リリースノートでは 改良点の概要と評価結果を紹介します

3 GSMaP プロダクトの定義 (1/2) 全球合成降水マップ (GSMaP) プロダクトの定義 日米個別に作成する 日本の National Product であり 1 ファイルの中に 1 時間降雨量 (GSMaP_MVK) と雨量計補正 1 時間降雨量 (GSMaP_Gauge) を格納する 標準処理プロダクト プロダクト名 物理量名 空間分解能 時間分解 能 提供遅れ 補正 標準全球合成降水マップ (L3Map) 1 時間降雨量 (GSMaP_MVK) 雨量計補正 1 時間降雨量 (GSMaP_Gauge) 度格子 1 時間 / 1 ヶ月 観測終了から 3 日後 無し 日雨量計データにより補正 準リアルタイム処理プロダクト プロダクト名物理量名空間分解能時間分解能提供遅れ補正 準リアルタイム全球合成降水マップ (L3R) 1 時間降雨量 (GSMaP_NRT) 雨量計補正 1 時間降雨量 (GSMaP_Gauge_NRT) 度格子 1 時間 観測終了か ら4 時間後 無し 誤差係数を適用して補正

4 GSMaP プロダクトの定義 (2/2) GSMaP アルゴリズム全体の流れ マイクロ波イメージャ サウンダ GPM 主衛星 GMI 降雨レーダ GCOM-W AMSR2 DMSP SSM/I, SSMIS GSMaP マイクロ波放射計アルゴリズム NOAA/MetOp AMSU/MHS 赤外放射計 TRMM PR データベース 各マイクロ波放射計による降水量データ マイクロ波放射計合成 静止衛星 赤外 マイクロ波放射計複合アルゴリズム 雨量計補正アルゴリズム GPM 主衛星 DPR 全球降水マッププロダクト + 雨量計補正プロダクト

5 (2) バージョン 4 プロダクトの改訂点 アルゴリズム開発結果 ベースラインコード (2012 年 3 月提出 ) 当時 定常運用していた GSMaP アルゴリズム (Ver.5.222) をベースとして インタフェースを GPM 用に変更 打上げ時コード (2013 年 5 月提出 ) LUT の計算頻度向上 (1 日 1 回 1 日 4 回 ) 準リアルタイムアルゴリズムでの気象庁予報値利用 AMSR2 降水量標準プロダクト用アルゴリズムをベースに マイクロ波イメージャアルゴリズムを改良 ( 新しい陸上アルゴリズム 海岸判定スキームを含む ) 地形性降雨補正を開発 データベースを更新 ( 陸上降雨判定 地表面射出率を含む ) 陸上用マイクロ波サウンダアルゴリズムを開発 雨量計補正アルゴリズムを開発バージョン 3 プロダクト用コード (2014 年 7 月提出 ) GMI の導入と評価 ( 打上げ 6 ヶ月後 ) GPM L1C プロダクト (GMI に校正した輝度温度 ) の評価 ( 打上げ 6 ヶ月後 ) 準リアルタイムアルゴリズムにおける雨量計補正コードの検証と改善 ( 打上げ 6 ヶ月後 ) バージョン 4 プロダクトの改善項目 (1)PR データを利用した既存データベースから DPR データを利用したデータベースへのスムースな移行 ( 打上げ 2 年後 ) (2)GMI やマイクロ波サウンダの高周波チャネルを利用した 高緯度域での降水推定精度の向上 ( 打上げ 2 年後 )

6 (1.1) バージョン 4 プロダクトの改訂点 (DPR データベースの利用 ) (1/8) (1)PR データを利用した既存データベースから DPR データを利用したデータベースへのスムースな移行 GSMaP では下記のデータベースが降水推定のために使われており バージョン 4 から DPR データを利用したデータベースを導入する ルックアップテーブル作成のための降水物理モデル (1.a) 降水タイプデータベース (1.b) 降水プロファイルデータベース (1.c) 雨滴粒径分布データベース (1.d) 降雨有無判定のデータベース 2014 年 4 月 ~2016 年 3 月までの 2 年間の期間から GSMaP 用のデータベースを作成した 2 年間と期間が限定されるため 二周波観測領域だけでは観測数が限定されること バージョン 4 で二周波アルゴリズムが大きく改良され その評価に時間が必要なこと を踏まえ バージョン 4 では DPR/KuPR プロダクトから データベースを作成する バージョン 5 では GPM/DPR 二周波プロダクトを使用したデータベースを採用予定

7 (1.1) バージョン 4 プロダクトの改訂点 (DPR データベースの利用 ) (2/8) マイクロ波放射計アルゴリズムの流れ 輝度温度 衛星データ読み込み 輝度温度(e.g. 9チャンネル ) 緯度 経度情報 降水強度初期値推定 (85GHz) 海陸判定 緯度経度 気象庁客観解析データ GANAL 気温プロファイル ( 及び 0 高度 ) SST (1.d) DPR-GMI によるデータベースの導入 海上 降雨の非一様性推定 ルックアップテーブル修正 降雨有無判定 降水強度推定 ( 放射法 & 散乱法 ) 降水強度最終推定値 陸上 降水強度推定 ( 散乱法 ) ルックアップテーブル作成 放射伝達計算により作成 輝度温度対降水強度の関係を表す 緯度経度 5 度格子 6 時間毎 降水物理モデル (1.a) 降水タイプデータベース (1.b) 降水プロファイルデータベース (1.c) 雨滴粒径分布データベース

8 Height from 1 deg level [km] 1. 全球合成降水マップ (GSMaP) プロダクトの改訂 検証結果 (1.1) バージョン 4 プロダクトの改訂点 (DPR データベースの利用 ) (3/8) 降水タイプ分類 TRMM/PR の統計情報や降雨量 / 発雷比 (PR & LIS) から降水タイプを分類する手法を開発 (Takayabu 2008) (1.a) 降水タイプデータベース TRMM 降雨データから 2.5 度グリッド, 3 ヶ月ごと 10 タイプ ( 陸上 6, 海上 4) で分類 降水プロファイル作成 ( 陸上 ) 0: 激しい雷雨, 1: 夕立, 2: 浅い雨, 3: 温帯低気圧の前線の雨, 4: 組織化した雨, 5: 高地の雨 ( 海上 ) 6: 浅い雨, 7: 温帯低気圧の前線の雨, 8: 遷移域, 9: 広域海上の組織化した雨 1 level Rainfall rate [mm/h] (1.b) 降水プロファイルデータベース 降水プロファイルデータの例 : TRMM PR の降水プロファイルデータを 降水タイプ 降水強度別 対流層状別に平均したデータ 放射伝達モデルに入力することでマイクロ波放射計アルゴリズムに活用

9 1. 全球合成降水マップ GSMaP プロダクトの改訂 検証結果 (1.1) バージョン4プロダクトの改訂点 DPRデータベースの利用 4/8 1.a 降水タイプ分類データベース TRMMでは軌道傾斜角35度の太陽非同期軌道であったため, GPM/DPRにより, 中高緯度は衛星搭載降水レーダによる世界初の観 測領域となる 客観解析データも組み合わせ 中高緯度の降水タイプを分類する手 法を開発 東大 高薮 濱田 バージョン3以前 バージョン4 中 高緯度はTRMMの範囲外のため TRMM観測範囲内の Extratropical frontal systems を中高緯度まで適用 中 高緯度を中緯度タイプを Extratropical frontal systemsとstationary に細分し 降雨タイプ分類手法を高度化 10 タ イ プ 12 タ イ プ Extratropical frontal systems の1種である中緯度タイプを Extratropical frontal systemsとstationaryに細分

10 1. 全球合成降水マップ GSMaP プロダクトの改訂 検証結果 (1.1) バージョン4プロダクトの改訂点 DPRデータベースの利用 5/8 1.b 降水プロファイルデータベース 降水タイプ分類に基づき 2年間のDPRデータを統計解析し 降水タイプ 降水強度ごとにプロファイルデータベースを作成した 東大 高薮 濱田 海上の 浅い雨 のプロファイルはPRとDPRで違いが大きく またそれによりGSMaPの降水 推定にも影響が大きいことがわかった PRとDPRの間の降水レーダアルゴリズムの違いによるものと考えられるが チューニングに 時間が必要となるため 今回の採用は 時期尚早と判断した 海上の 組織化した雨 タイプ 黒 PR 赤 DPR 降水強度 mm/hr 1 高度からの相対的な高さ km 1 高度からの相対的な高さ km バージョン4では 海上の 浅い雨 のプロファイルはPRを維持し 他のタ イプではDPRを採用する 海上の 浅い雨 タイプ 黒 PR 赤 DPR 降水強度 mm/hr

11 (1.1) バージョン 4 プロダクトの改訂点 (DPR データベースの利用 ) (6/8) (1.c) 雨滴粒径分布 (DSD) データベース 本バージョンでは Kozu et al. (2009), Aonashi et al. (2009) に基づく TRMM/PR と同様の手法を DPR/KuPR に適用してデータベースを作成した (EORC 山地 久保田 ) DPRの観測によりDSDの観測領域が中緯度に拡張された 次バージョン以降で DPRの二周波観測の特性を生かしたDSDデータベースを導入予定 対流性降雨の雨滴粒径分布パラメータaの分布 (aが大きいほど 雨滴の平均直径が大きくなる関係) DSD データベースの構築と利用 PR/KuPR 対流性降水の DSD パラメータ (epsilon) Z-R 関係 ( Z=aR b ) の係数 a を降水タイプごとに算出 (b は固定 ) TRMM 観測域 a を DSD パラメータとして RTM 計算で利用する 降水タイプごとの統計値を採用

12 85GHz 22GHz 複合 正答率 ( 降雨量定義 ) 平均値 標準偏差 1. 全球合成降水マップ (GSMaP) プロダクトの改訂 検証結果 (1.1) バージョン 4 プロダクトの改訂点 (DPR データベースの利用 ) (7/8) (1.d) 降雨有無判定データーベースマイクロ波放射計アルゴリズムでは 観測輝度温度から 降雨の有無を判定する手法が必要陸上では TRMM/PR による陸上の正確な降雨判定を利用して TMI から求めるデータベースをもとに判定する手法を開発した (Seto et al. 2005) TRMM 観測範囲外ではこの手法が適用できない そのため 極軌道衛星では 絶対値誤差和を最小にする直線近似手法を開発した (Seto et al. 2008) ものの Seto et al. (2005) の手法より精度が劣っていた Seto et al. (2005) の手法を DPR/GMI の同時観測に適用することで中高緯度の降雨有無判定の高精度化を図る データベースを用いた陸上降雨判定アルゴリズム開発 (Seto et al., 2005) PR による陸上の正確な降雨判定 TRMM(PR-TMI) 同時観測 無降雨時のマイクロ波放射計の輝度温度データベース化が可能になった 無降雨時の輝度温度データベース 降雨判定アルゴリズム 陸上降雨判定手法に利用 ( 陸面放射の変動が激しいため 陸上は降雨判定が難しい領域 ) NASA GPROF で利用している手法に比べて, 判定精度が改善 低 精度 誤答率 ( ピクセル数定義 ) 高

13 1. 全球合成降水マップ GSMaP プロダクトの改訂 検証結果 (1.1) バージョン4プロダクトの改訂点 DPRデータベースの利用 8/8 1.d DPR/GMIによる降雨有無判定のデータベースの作成 マイクロ 波放射計への適用 DPRによる評価 長崎大 瀬戸 TB(89V) a+b TB(23V) GPM用データベース a 1月の例 DPRを基準に 本手法と米国が開発 したGPROFアルゴリズムと比較 本手法はGPROF V4 2016年3月リ リース と同等の水準 GPROF V3 2014年9月 よりも高 精度 図は省略 b GMI用のマイクロ波 放射計アルゴリズ ムに適用 s GPROF V4 本手法

14 (1.2) バージョン 4 プロダクトの改訂点 ( 高緯度域 ) (1/5) (2)GMI やマイクロ波サウンダの高周波チャネルを利用した 高緯度域での降水推定精度の向上 これまでは降雪はすべて欠損値としていた Prof. G. Liu( フロリダ州立大学 ) が開発した降雪推定手法を GMI と SSMIS に導入した (EORC 久保田 ) 客観解析データをもとに雨雪を判定する手法 (Sim and Liu 2015) 観測輝度温度と雲 降水レーダデータの統計的関係を構築し それをルックアップテーブルとして 降雪確率ならびに降雪強度を推定する手法 (Liu and Seo 2013) さらに NOAA/NESDIS Snow/Ice Cover Maps (autosnow) を新たに入力に追加し 高緯度域での偽の降水シグナルの除去を図った (EORC 久保田 ) autosnow は全センサの入力に追加 AMSR2 や SSM/I のようなイメージャアルゴリズムでも高緯度域で見られる偽の降水シグナルの除去手法を改良

15 (1.2) バージョン 4 プロダクトの改訂点 ( 高緯度域 ) (2/5) Prof. Liu による降雪推定手法のフローチャート 雨雪判定手法 (Sims and Liu 2015) 降雪確率 降雪強度推定手法 降雪確率 降雪強度 雪と判断 CloudSat-GPM Coincidence Dataset (GPM 主衛星と CloudSat 衛星の同時観測事例を集めたデータセット Dr. Joe Turk (NASA/JPL) が作成 ) 降雪用ルックアップデーブル - 観測輝度温度を主成分解析し 第 3 主成分まで求める - 第 1~3 主成分を観測輝度温度に投影した係数による位相空間で GPM/KuPR-CloudSat マッチアップデータを用いて 降雪確率 (CloudSat dbze>-15) と降雪強度 (CPR & KuPR) の分布を計算し ルックアップテーブルとする

16 (1.2) バージョン 4 プロダクトの改訂点 ( 高緯度域 ) (3/5) 降雪推定手法の導入例 灰色 : 欠損値 GSMaP GSMaP + Liu Snow-Rain Separation method (Sims and Liu 2015) Snowfall estimation (Liu and Seo 2013)

17 1. 全球合成降水マップ GSMaP プロダクトの改訂 検証結果 (1.2) バージョン4プロダクトの改訂点 高緯度域 4/5 V03でのGMIに よる降水量 2015年1月平均 ユーラシア大陸および アメリカ大陸上で降雪 が検出できない or 欠 損値 灰色 となって いる V04でのGMIに よる降水量 2015年1月平均 ユーラシア大陸お よびアメリカ大陸 上で降雪推定に伴 う降水量が増加

18 1. 全球合成降水マップ GSMaP プロダクトの改訂 検証結果 (1.2) バージョン4プロダクトの改訂点 高緯度域 5/5 参考 DPR二周 波プロダクトによ る降水量 2015 年1月 ユーラシア大陸上 でDPRとGMIを比 較すると 似た水 平分布 似た降水 量となっている 参考 DPR/KuPRプロダ クトによる降水量 2015年1月

19 (1.3) バージョン 4 プロダクトの改訂点 ( 既存手法の改良 ) (1/6) (3) 既存の手法の主要な改良点 (3.a) 準リアルタイム雨量計補正アルゴリズムの改良 ( 大阪大牛尾 妻鹿 ) (3.b) 標準雨量計補正アルゴリズムの改良 ( 大阪大牛尾 妻鹿 ) (3.c) 地形性降雨補正の改良 ( 京大重 山本 ) (3.d) 雲水量の考慮による海上の弱い降水の検出手法の改良 ( 気象研青梨 )

20 (1.3) バージョン 4 プロダクトの改訂点 ( 既存手法の改良 ) (2/6) (3.a) 準リアルタイム雨量計補正アルゴリズムの改良 ( 大阪大牛尾 妻鹿 ) 1 日に 1 度 過去 30 日分から補正係数を算出する その補正係数を 定常的に 過去 24 時間分に GSMaP_NRT に適用することで 準リアルタイムに雨量計補正を行う 準リアルタイム雨量計補正アルゴリズムのフローチャート 雨量計補正係数

21 (1.3) バージョン 4 プロダクトの改訂点 ( 既存手法の改良 ) (3/6) (3.a) 準リアルタイム雨量計補正アルゴリズムの改良 ( 大阪大牛尾 妻鹿 ) 同じマイクロ波放射計リトリーバルを入力して評価した結果 陸上帯状平均 (2015 年 1 月平均 ) 気象庁レーダアメダス解析雨量との Root Mean Square Error (RMSE) による検証 (2015 年 1 月 1 日 ~31 日 ) V03 準リアルタイム雨量計補正 V04 準リアルタイム雨量計補正雨量計補正無し 精度がよい V04 準リアルタイム雨量計補正の RMSE が最小で V04 準リアルタイム補正の効果を確認した V03 準リアルタイム雨量計補正雨量計補正無し V04 準リアルタイム雨量計補正 V03 準リアルタイム雨量計補正の不自然な過大評価が解消 日付

22 1. 全球合成降水マップ GSMaP プロダクトの改訂 検証結果 (1.3) バージョン4プロダクトの改訂点 既存手法の改良 4/6 3.b 標準雨量計補正アルゴリズムの改良 大阪大 牛尾 妻鹿 NOAA/CPC雨量計データセットは 雨量計がない格子点も空間内挿に より値を提供しているが 信頼性が低い バージョン3では 信頼性の低いデータも雨量計補正に用いた バー ジョン4では そのような地点では雨量計補正を行わないように修正 した NOAA/CPC雨量計データ セットで用いられている雨量 計の個数分布 雨量計補正後と雨量計補正前の降水量の差 2015年7月 バージョン3 バージョン4 アフリカでは雨量計がほとんどないのにも関わらず バージョン3では広範囲に補正されている が バージョン4ではその補正が大幅に制限されている

23 1. 全球合成降水マップ GSMaP プロダクトの改訂 検証結果 (1.3) バージョン4プロダクトの改訂点 既存手法の改良 5/6 3.c 地形性降雨補正の改良 京大 重 山本 バージョン3では 地形性降雨補正手法で 地形性降雨が起きている 地域以外にも適用される傾向があった バージョン4では 手法を改 良し より適切な地域のみに適用されるように改良した バージョン4では 地形性降雨の検出手法で 地形による強 制上昇wを平均水平風速Uの関数で制限するように改良 バージョン3の手法 補正手法が適用 された地域 赤 バージョン4の手法 補正手法が適用 された地域 赤 バージョン4の方が地上雨量計のパターンとより近い 図省略

24 1. 全球合成降水マップ GSMaP プロダクトの改訂 検証結果 (1.3) バージョン4プロダクトの改訂点 既存手法の改良 6/6 3.d 雲水量の考慮による海上の弱い降水の検出手法の改良 気象研 青梨 37GHzの輝度温度より雲水量を推定し それによりRTM計算値を修 正することで 弱い降水の検出を改良 2013年10月のTRMMデータで比較 従来の手法による TRMM/TMI 改良の手法による TRMM/TMI TRMM/PR 東部太平洋で 改良手法により 海上の弱い降雨が検出され TRMM/PRの分布に近づいた

25 (1.4) バージョン 4 プロダクトの改訂点 ( まとめ ) 改良点詳細効果 GPM 主衛星データの活用 高緯度域での降水推定精度の向上 降水タイプ DB プロファイル DB 雨滴粒径分布 DB 陸上降雨判定 降雪推定手法の導入 NOAA 海氷 積雪データの導入による偽の降雪除去手法の導入 全球的に影響するが 特に TRMM 範囲外の中高緯度で 影響が大きい 気温が低い地域で大きく影響する 海氷や積雪が起こる地域で大きく影響する 既存の手法の改良 準リアルタイム雨量計補正アルゴリズムの開発 標準雨量計補正アルゴリズムの改良 地形性降雨補正の改良 雲水量の考慮による海上の弱い降水の検出手法の改良 全球的に精度が向上 雨量計の個数が少ない熱帯 ( 特に アフリカ域 ) で影響が大きい 海岸付近の熱帯湿潤域 ( インド 台湾等 ) で影響がある 亜熱帯海上で影響が大きい

26 (3) バージョン 4 プロダクトの試験処理結果 (1/8) マイクロ波放射計 11 台を合成した降水量の比較 (2015 年 1 月 ) V03 V04

27 (3) バージョン 4 プロダクトの試験処理結果 (2/8) マイクロ波放射計 11 台を合成した降水量の帯状平均値の比較 (2015 年 1 月 ) 偽の降雪シグナルの除去が成功 陸上 [DPR] [V03(03E)] [V04(04A)] 海上 [DPR] [V03(03E)] [V04(04A)]

28 (3) バージョン 4 プロダクトの試験処理結果 (3/8) マイクロ波放射計 10 台を合成した降水量の比較 (2014 年 7 月 ) V03 V04

29 (3) バージョン 4 プロダクトの試験処理結果 (4/8) マイクロ波放射計 10 台を合成した降水量の帯状平均値の比較 (2014 年 7 月 ) 陸上 [DPR] [V03(03E)] [V04(04A)] [PR] 海上 [DPR] [V03(03E)] [V04(04A)] [PR]

30 (3) バージョン 4 プロダクトの試験処理結果 (5/8) V04 での標準プロダクトの降水量 (2015 年 1 月平均 ) GSMaP_MVK [ 雨量計補正無 ] GSMaP_Gauge ( 雨量計補正された降水量 )

31 (3) バージョン 4 プロダクトの試験処理結果 (6/8) 標準プロダクトの降水量の帯状平均値の比較 (2015 年 1 月 ) 陸上 [DPR] [03E MVK] [03E Gauge] [V04 MVK] [V04 Gauge] 海上 [DPR] [03E MVK] [03E Gauge] [V04 MVK] [V04 Gauge]

32 (3) バージョン 4 プロダクトの試験処理結果 (7/8) V04 での標準プロダクトの降水量 (2014 年 7 月平均 ) GSMaP_MVK [ 雨量計補正無 ] GSMaP_Gauge ( 雨量計補正された降水量 )

33 (3) バージョン 4 プロダクトの試験処理結果 (8/8) 標準プロダクトの降水量の帯状平均値の比較 (2014 年 7 月 ) 陸上 [DPR] [PR] [03E MVK] [03E Gauge] [V4MVK] [V4Gauge] 海上 [DPR] [PR] [03E MVK] [03E Gauge] [V4MVK] [V4Gauge]

34 1. 全球合成降水マップ GSMaP (4) 日本付近の地上データによる検証初期結果 気象庁レーダアメダス解析雨量との比較 2014年7月1日 8月31日のRMSEの時系列では V4のGSMaP_Gaugeの平均RMSEは 0.41mm/hである また V4のGSMaP_MVKの平均RMSEは0.45mm/hで V03と比 べてわずかにRMSEが高いものの 差は小さい V4は 日本域では V3とほぼ同等の水 準の精度と言える [V03 vs V04] Jul-Aug 2014 (RMSE) RMSE(mm/hour) 精 度 が よ い A_rain_RMSE (hourly) 03E_rain_RMSE (hourly) 04A_gauge_RMSE (hourly) 03E_gauge_RMSE (hourly) 04A_rain_15-day running mean 03E_rain_15-day running mean 平均のRMSE V3 GSMaP_MVK: 0.44 mm/h V4 GSMaP_MVK :0.45mm/h V3 GSMaP_Gauge: 0.41 mm/h V4 GSMaP_Gauge :0.41mm/h V3 GSMaP_MVK V3 GSMaP_Gauge V4 GSMaP_MVK V4 GSMaP_Gauge Jul-14 点線は日ごとの値 実線は15日移動平均値 16-Jul Jul-14 Date 15-Aug Aug-14

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