全球降雨観測 (GPM) 計画 TRMM 計画との幸運なバトンリレー A happy baton passing from TRMM to GPM 東京大学大気海洋研究所 JAXA GPM プロジェクトサイエンティスト 高薮 縁 Yukari N. Takayabu The University of Tokyo JAXA GPM Project Scientist 1
地球温暖化は 雨や雪の降り方を どのように変えていくのでしょうか 2
それを知るには 雨や雪のプロセスを きちんと理解する必要があります 3
降水プロセスに迫る衛星観測 :TRMM と GPM 熱帯降雨観測計画 Tropical Rainfall Measuring Mission 観測期間オーバーラップ 1 年間 : 比較 検証 2014.4 2015.3 1997.11.28 打ち上げ 2015.6 大気圏突入 トータル 20 年達成 2001.8 高度変更 350km 402km 寿命を延ばす 17 年長期観測 2014.2.28 主衛星打ち上げ 2017.11 現在 計り知れない価値 17 年の観測から精度のわかっている TRMM データによる GPM のアルゴリズム検証均質の降水レーダによる長期データ生成 全球降水観測計画 Global Precipitation Measurement
衛星搭載降水レーダ TRMM と GPM 主衛星の最大の共通点 降水レーダ : 能動型センサー 雨粒や雪粒に電磁波を当て反射 ( 散乱 ) されてくる電磁波を測る 雨の強さ 雨粒までの距離 雨の立体構造の観測 雨の CT スキャン 5
TRMMの観測域 (35N-35S) 地球表面の57 温帯低気圧 TRMM PR 降雨レーダ KuPR : 13.6GHz 雲クラスター群 2m
GPM の観測域 (65N-65S) 地球表面の 91% 温帯低気圧 GPM DPR 2 周波レーダ KuPR : 13.6GHz KaPR : 35.5GHz 雲クラスター群 KuPR KaPR
GPM DPR による立体降雨観測 (2017 台風 18 号 Talim) 8
GPM サイエンスチーム アルゴリズム プロダクト 降水量 ( 地上 3D) 降水タイプ分類 3D 潜熱加熱 検証 アルゴリズム検証 プロダクト検証 科学 応用 気候と降水の仕組み 天気予報の精度向上 河川 防災情報発信 農業 漁業 9
長期観測の恩恵 : 地域別の極端降水の解析 雨の強さ 10 TRMM レーダで観測された 雨域 の例 約 300km 四方 ( 緯度経度 2.5 度 ) の格子毎 1. 解析期間 (11 年 ) に観測された全ての雨域情報を蓄積 ( トータル 8500 万個以上の雨域 ) 2. 上位 0.1% の最大降雨強度の雨を 極端に強い雨 と定義 トータル 8.5 万個の極端降雨事例 1 格子あたり平均で 25 個の 極端事例 : 乾燥域は少ない 上位 0.1% 極端に強い雨 のタイプ 強 大サイズ
全地球平均の大気エネルギー収支 IPCC AR5 大気を暖める 79+84+20+398=581 雨による潜熱加熱 大気を冷やす 239+342=581 雨が降った分だけ地球表面から大気に熱が持ち上げられ 地球大気のエネルギー収支の重要な一部となっています
大気循環を駆動する潜熱加熱 12 加熱 加熱 雨に伴う大気加熱は 大気の循環を決める大切な要素です 加熱の高さの違いも循環を変化させます
Altitudes (km) 気象庁地域予報モデル (LFM): 水平解像度 2km 雲解像温帯低気圧 8 事例シミュレーション 中緯度降雨の潜熱加熱推定 Retrieval of Mid-latitude LH Using GPM DPR 変換テーブル : 降水 潜熱加熱 Convective LUT Shallow Stratiform LUT Precipitation Top Height (km) Precipitation Top Height (km) Stratiform DD Stratiform DI Stratiform Sub0 Others 入力 KuPR 降水データ 潜熱加熱の推定 Radar Reflectivity 2ADPR_NS 04A Max Precip Max Precip Max Precip Max Precip mm/h) 出力潜熱加熱 LH, Q1-QR, Q2
中緯度低気圧フロントに伴う潜熱加熱 赤系色 加熱 青系色 冷却 GPM KuPR LFM Plot by Dr. A. Hamada レーダ観測軌道に沿って 降水と同様に潜熱加熱を３Dに推定 フロントに沿った加熱構造や 寒冷前線後面の浅い対流に伴う加熱など詳細な加熱構造の把握に成功しました
GPM SLH V5 潜熱加熱プロダクト 7km Apr-Jun 2014 経度一周平均の鉛直断面図 (80 layers) TRMM region 2km [K/day] [K/day] 地球上の91 の地域において降雨レーダ観測か ら潜熱加熱の立体データを作成 同時期TRMM データによる推定値ともよく合致します 略
雪から雨へ変化する降水粒子のレーダ特性の測定 レーダーからの降水推定アルゴリズムの検証 B 湿った雪 start melting 雪 snow 雨 rain A C Color: ブライトバンドトップからの距離 減衰係数 k (db/km) 1 Mar, 2015 and 2 Mar, 2015 Dual Ka-band radar system SN002 SN001 Ze & k SN001 SN002 反射強度 Ze (dbz) Kaレーダ減衰係数と反射強度で雪の融解過程を観測 雪は様々な形 湿り具合をしているので レーダの測定と降った水の量を結び付け ることが非常に困難です 蔵王山での地上観測実験で 雪(A) 湿った雪(B) 雨(C)と変化する粒子のレーダに 対する散乱特性を実際に測定しました Nakamura et al. in prep
DPR による現業気象予報精度の向上 ( 気象庁 ) 世界で初めて衛星搭載降水レーダデータを現業予報の同化に利用! (DPR 観測による降水の立体構造に基づいた 3 次元水蒸気分布の同化 ) 平成 27 年 9 月関東 東北豪雨の気象庁メソ数値予報モデル (MSM) の 33 時間予測値で GPM 主衛星搭載二周波降水レーダ (DPR) データを使用することで ( 中央下 ) 雨量予測が実際の雨量 ( 右下 ) に近づき 予報精度の改善が見られる ( 本資料は気象庁と JAXA の共同プレスリリースより引用 )
GPMにおけるDPRの役割 DPRによる高精度 高感度 3次元的な降水観測 主衛星のみならず 副衛星群からの推定降水量の精度向上 太陽非同期軌道 他 の極軌道衛星と交差 クロス較正可 DPRの降水強度を 副衛星群のマイクロ波放射計 サウンダの基準とする DPR観測による降水の鉛直情報 降水粒子情報を 副衛星群の降水推定手法に利用
全球合成降水マップ 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 全球合成降水マップ GSMaP を開発し JAXA/GPM標準プロダクトとして公開中 緯度経度0.1度格子 1時間ごとで 観測から約4時間後 GSMaP_NRT に提供 気象庁ひまわり域のリアルタイム版 GSMaP_NOW は観測直後に提供 平成29年台風5号が日本に接近した時 2017年8月5日2時 UTC) の全球の雨の分布 世界の雨分布速報 http://sharaku.eorc.jaxa.jp/gsmap/index_j.htm 世界の雨分布リアルタイム http://sharaku.eorc.jaxa.jp/gsmap_now/index_j.htm アジア太平洋12機関でGSMaPは降雨モニタリングや気象解析の現業利用 農林水産省の海外食料需給レポート GSMaPを使った 天候インデックス保険
地球観測衛星が果たす役割 複数の衛星による水循環に係る物理量観測 雲水 量 海上大気の 潜熱加熱量 海上 風 海氷 密度 陸上大気の 潜熱加熱量 土地 被覆 放射 収支 海面 水温 (Oki and Kanae, Science, 2006) GCOM W GCOM C GPM 3 20
まとめ 気候変動と共に降水がいかに変化するか という問いには降水プロセスの理解が重要です TRMM,GPM 主衛星は降水レーダを搭載 降水プロセスの理解に迫る多くの発見を導きました TRMM は 17 年間の長期観測を達成 データの蓄積により極端降水などの研究も可能となりました TRMM 観測最後の 1 年は GPM とオーバーラップ GPM (3D 降雨推定 3D 潜熱推定 GSMaP) に貴重な検証データを与え とても幸運なバトンリレーとなりました GPM は固体降水の観測を可能にし 地球上の 91% の降水についてのプロセス情報 定量化情報を与えてくれます 国内国外での応用利用も進んでいます 地球観測衛星は 相補的に降水プロセスや水循環に関する観測を行っています 欠けることのない継続が重要です 21
ご清聴ありがとうございました Thank you! 22