Passive Microwave Remote Sensing from Space

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あゆみさかわ
7 years ago
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1 衛星全球降水マップ (GSMaP) の現状と今後の計画久保田拓志宇宙航空研究開発機構 (JAXA) 地球観測研究センター (EORC) 平成 28 年度 JAXA/EORC 水循環ワークショップ (2016 年 7 月 29 日 )

衛星全球降水マップ GSMaP 複数のマイクロ波放射計静止気象衛星IR情報を統合した衛星全球降水マップ GSMaP を開発し全球降水観測計画 GPM JAXA標準プロダクトとして公開中 0.1度格子 1時間ごとで観測から約4時間後に提供 GSMaPは世界の雨分布速報 http://sharaku.eorc.jaxa.

2 衛星全球降水マップ GSMaP 複数のマイクロ波放射計静止気象衛星IR情報を統合した衛星全球降水マップ GSMaP を開発し全球降水観測計画 GPM JAXA標準プロダクトとして公開中 0.1度格子 1時間ごとで観測から約4時間後に提供 GSMaPは世界の雨分布速報ならびにJAXA G-portal からデータ入手可能 EORCサイトでは全球ブラウズ画像 Google Map上での領域表示 Google Earth用 KMZファイル動画などを簡易に利用可能テキスト及びバイナリのデータも提供 2013年11月5 11日の全球の雨の分布フィリピンで大きな被害をもたらした大型台風30号ハイヤンが確認できる

3 ( ( GSMaP ユーザの広がり GSMaP の一般公開を開始後特にこの数年間で利用者が急増 120 GSMaPユーザ登録数の変化国内海外月毎合計累計登毎 80 登録者 1500 人)人)月年 10 月登録日 2016 年 6 月 GSMaP の登録者数は特にこの数年間で増加が顕著 2016 年 6 月末で登録者数約 2200 人 90 ヶ国海外からの利用が多い ( 全体の約 2/3) 所属は大学 42% 政府機関地方自治体 21% 研究機関 16% 民間企業 10% など登録者累計録者数気象観測小笠原村での利用アジアの気象機関 (BMKG TMD NHMS 等 ) での利用洪水予警報アジアをはじめとする発展途上国への国内機関国際機関を通じた協力国際洪水ネットワーク (IFNet)/ 国際建設技術協会 (IDI) 土木研究所水災害リスクマネジメント国際センター (ICHARM) 水資源機構ユネスコ ( パキスタン ) アジア開発銀行 (ADB) ( フィリピンバングラデシュベトナム ) 国際協力機構 (JICA) ( ナイジェリアモザンビーク等 ) 農業工業教育農業分野 : 穀物収量等への利用農林水産省海外食料需給レポート等工業分野 : 海外工場等への降水や洪水情報の提供教育分野 : 全球降水分布の教材利用ダジックアースでの利用等

4 全球降水観測計画 (GPM)GSMaP プロダクト 2002 年 ~2007 年 :JST-CREST 2008 年 10 月から JAXA で GSMaP データを公開してきたが 2014 年 9 月に GPM 時代の GSMaP プロダクトを公開 (JAXA 標準プロダクト化 ) 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) メジャーバージョンアップアルゴリズムバージョンはV6 再解析プロダクトにより 2000 年 3 月以降のデータが利用可能準リアルタイム処理プロダクト ( 観測終了から 4 時間後 ) 1 時間降雨量 (GSMaP_NRT) 雨量計補正 1 時間降雨量 (GSMaP_Gauge_NRT) 新規度格子 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プロダクト名標準全球合成降水マップ (L3Map) 標準処理プロダクト ( 観測終了から 3 日後 ) 物理量名空間分解能時間分解能 1 時間降雨量定常処理 (GSMaP_MVK) が新規雨量計補正 1 時間降雨量 (GSMaP_Gauge) 度格子 1 時間 / 1 ヶ月提供遅れ観測終了から 3 日後補正無し地上日雨量計データにより補正

GSMaP リアルタイム版 (GSMaP_NOW) 4 時間後提供からリアルタイムに早めたプロダクト :GSMaP_NOW 30 分以内で利用可能な衛星データを使う (GMI, AMSR2 直接受信データ ATOVS 直接受信データひまわり -IR) これにより 30 分前の GSMaP を作成する

5 GSMaP リアルタイム版 (GSMaP_NOW) 4 時間後提供からリアルタイムに早めたプロダクト :GSMaP_NOW 30 分以内で利用可能な衛星データを使う (GMI, AMSR2 直接受信データ ATOVS 直接受信データひまわり -IR) これにより 30 分前の GSMaP を作成するさらに雲移動ベクトルによる 30 分間の外挿を行うこれにより実時間の GSMaP データを提供可能 (GSMaP_NOW) 2015 年 11 月にホームページとデータを一般公開 ( ただし気象衛星ひまわり域のみ ) GSMaP_NOW/

気象庁解析雨量データとの比較 (1/2) 気象庁解析雨量 Gauge-calibrated

GSMaP_NOW Realtime version GSMaP 降雨プロダクトについて

25 度格子日平均での雨量を比較図は 2015 年 11 月 23 日の例 Cor=

6 気象庁解析雨量データとの比較 (1/2) 気象庁解析雨量 Gauge-calibrated radar analysis GSMaP_NRT Near-Real-Time version GSMaP_NOW Realtime version GSMaP 降雨プロダクトについて気象庁解析雨量データと 0.25 度格子日平均での雨量を比較図は 2015 年 11 月 23 日の例 Cor= 空間相関係数 RMSE= 二乗平均平方根誤差 GSMaP_MVK Standard version Cor=0.74 RMSE= 0.44mm/h Cor=0.76 RMSE= 0.43mm/h GSMaP_Gauge Cor=0.70 RMSE= 0.57mm/h Gauge-adjusted version Cor=0.83 RMSE= 0.32mm/h

7 気象庁解析雨量データとの比較 (2/2) 気象庁解析雨量データを基準とした二乗平均平方根誤差 ( RMSE) の時系列緯度経度 0.25x0.25 格子日平均値で評価 2016 年 1 月 1 日から 2016 年 7 月 5 日の期間 GSMaP_NOW: GSMaP Realtime version (latency: 0 hour) GSMaP_NRT: GSMaP Near-Real-Time version (latency: 4 hour) GSMaP_MVK: GSMaP Standard version (latency: 3 days) GSMaP_Gauge: Gauge-adjusted version (latency: 3 days) 誤差が小さい (mm/hour) RMSE(mm/hr) (3 月中旬に NOW システム改修それ以前はデータ提供が不安定 ) RMSE ( ) SSMIS F17 37v 不具合 ( 再処理では除去可能 ) GSMaP_NOW GSMaP_MVK GSMaP_NRT GSMaP_gauge 0 1/1 1/21 2/10 3/1 3/21 4/10 4/30 5/20 6/9 6/29 Date 日付現在 EORC 金子有紀さんを中心に GSMaP 精度のまとめ文書を作成中

GPM 版 GSMaP アルゴリズムの構成 GPM 主衛星 GMI マイクロ波イメージャ

AMSU/MHS 観測頻度が高い ( 中心としているマイクロ波放射計は観測幅が広い

マイクロ波放射計複合アルゴリズム GPM 主衛星 DPR 鉛直構造を観測可能数が少ない

2005, Kubota et al, 2007, Aonashi et al.

8 GPM 版 GSMaP アルゴリズムの構成 GPM 主衛星 GMI マイクロ波イメージャサウンダ GCOM-W AMSR2 DMSP SSM/I, SSMIS NOAA/MetOp AMSU/MHS 観測頻度が高い ( 中心としているマイクロ波放射計は観測幅が広い複数の衛星に搭載 ) 鉛直構造を観測できない降雨レーダ GSMaP マイクロ波放射計アルゴリズム赤外放射計 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 GPM 主衛星 DPR 鉛直構造を観測可能数が少ない (Okamoto et al. 2005, Kubota et al, 2007, Aonashi et al. 2009, Ushio et al. 2009, Shige et al. 2009, Kachi et al. 2011) 全球降水マッププロダクト + 雨量計補正プロダクト ( 水平分解能 :0.1x0.1 度格子時間分解能 :1 時間 )

9 GPM 時代における GSMaP の精度向上 (2014 年 9 月バージョンアップ :Version 6) マイクロ波放射計の観測数の増加利用可能なマイクロ波放射計の増加 ( 現状 7.5 機 10 機に増やして利用中 ) 全球降水観測計画 (GPM) マイクロ波イメージャ (GMI) の追加太陽非同期の TMI は南北緯 38 度までだったが GMI は南北緯 70 度まで観測可能 GSMaP アルゴリズムのバージョンアップルックアップテーブルの計算頻度向上 (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 ( 京大重准教授発表 ) データベース更新 ( 陸上降雨判定 ( 長崎大瀬戸准教授発表 ) 名大の DPR/GMI 複合チーム開発の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 ( 大阪大牛尾准教授発表 )

10 地形性降雨推定手法のインド付近の効果 1/2 Shige et al. (2014, AGU monograph) TRMM/PR NASA GPROF GSMaP (old version) NASA GPROFとGSMaP (old version)は西ガーツ山脈インドの西側の海岸付近の陸上でTRMM/PRと比べて大幅に過小評価している

11 地形性降雨推定手法のインド付近の効果 2/2 Shige et al. (2014, AGU monograph) TRMM/PR NASA GPROF GSMaP (Version 6) 西ガーツ山脈の過小評価が GSMaP (Version 6) で改善 Prakash et al. (2016, JH) はインドの地上雨量計データにより NASA IMERGやTMPAより GSMaP V6が相対的に小さいRMSE であることを示したただネパール付近の内陸の地形性降雨域はいまだ過小評価今後の改善が必要

12 今後の計画 : 2015 年 9 月バージョンアップ :Version 7 既存の手法の改良地形性降雨補正の改良 ( 京大重准教授発表 ) 標準雨量計補正アルゴリズムの改良 ( 大阪大牛尾准教授発表 ) 第一推定値の誤差 PDF の統計解析を基にしたマイクロ波アルゴリズムの前方計算法やリトリーバル部分の改良 ( 気象研青梨室長 ) SSMIS の高周波チャンネルをもちいた海岸降雨判定 (EORC 久保田 ) GPM 主衛星データの活用 (New!):GPM/DPR によって世界で初めて中高緯度の衛星降水レーダ観測が可能その知見をデータベース (DB) として活用降水タイプ DB プロファイル DB( 東大高薮濱田 ) 雨滴粒径分布 DB(EORC 山地久保田 ) 陸上降雨判定 ( 長崎大瀬戸准教授発表 ) 降雪推定手法の導入 (EORC 久保田 Prof. G. Liu) 新規手法の導入 (New!) 準リアルタイム雨量計補正アルゴリズムを開発 ( 大阪大牛尾准教授発表 ) NOAA 海氷積雪データの導入によるスクリーニング手法の導入 (EORC 久保田 )

Observatory GPM/DPR 観測に基づく DB GPM/DPR によって世界で初めて中高緯度の衛星降水レーダ観測が可能となった

13 GPM 主衛星データ特に二周波降水レーダ (DPR) の活用固定 DB 現在の GSMaP: TRMM/PR に基づくデータベース (DB) TRMM/PR 観測に基づく DB 固定 DB 次バージョンの GSMaP: GPM/DPR に基づく DB GPM Core Observatory GPM/DPR 観測に基づく DB GPM/DPR によって世界で初めて中高緯度の衛星降水レーダ観測が可能となった KaPR: 35.5GHz radar Dual-frequency Precipitation Radar (DPR) KuPR: 13.6GHz radar

14 より将来の課題既存手法の拡張高度化 GPM 主衛星データの高度利用 ( 高薮濱田瀬戸他 ) 今回は 2 年間の蓄積により GPM/DPR DB へ更新したが作成に際してデータの蓄積とスケジュール遵守は議論であった今後より蓄積することでさらなる高度利用が可能内陸の地形性降雨の補正 ( 重 ) マルチレジーム物理量 PDF を用いたアルゴリズム改良 ( 青梨 ) GSMaP_NOW の全球化 (EORC) 他新規衛星データ利用による精度向上ひまわり 8 号のような高水平分解能高時間分解能マルチチャンネルの静止気象衛星データの利用 ( 千葉大樋口大阪大牛尾 ) 2015 年 9 月の常総豪雨では IR アルゴリズムが極端な過小評価 ( 牛尾 ) 現在使っていない衛星データの利用将来衛星計画を含めた検討気象モデルによる同化手法 (GPM Level 4 プロダクト ) 気象研究所 -JAXA 共同研究気象庁非静力学モデル (JMA-NHM) による GPM データの同化予報研究 ( Okamoto et al. 2016) 気象研青梨室長の発表理化学研究所 -JAXA 共同研究 GSMaP ナウキャスト (Otsuka et al. 2016) GSMaP を理研京や JAXA のスパコン JSS2 で NICAM-LETKF による同化予報 (Kotsuki et al. 2016)

from TRMM to GPM

from TRMM to GPM 雨雲を味方にせよ GPM計画とDPR 人工衛星による次世代降水観測ミッション平成26年１月14日宇宙航空研究開発機構第一衛星利用ミッション本部 GPM/DPRプロジェクトチームプロジェクトマネージャ小嶋正弘 PM ミッションのキーメッセージ東大沖教授提供雨雲を味方にせよ地球の水が暴れている人類に打つ手はあるのか? JMA 佐藤博士提供あなたの体は世界の水でできている Photo