[Japanese]
修士論文要旨(深町 有佑)
梅雨期の東アジアを対象とした降水セルの
３次元検出アルゴリズムの開発
深町 有佑
降水システムにおける対流性降水域の最小構成単位である降水セルの一般的な特性を調べるためには、
降水イベント毎の事例解析ではなく統計的な解析を行う必要がある。
本研究では降水セルを対象とした統計解析を行うための基礎的なツールとして、
降水セルを３次元かつ高精度で検出することができるアルゴリズムを開発した。
降水セルの検出に際しては、
反射強度の値に対して各層毎に２階微分の１次近似の値を用いて降水セルの中心部を特定し、
中心部を鉛直方向に連結した後に、最終的に降水セルの領域を確定するという方法をとっている。
梅雨期の東アジア域（中国安徽省寿県、中国江蘇省周庄、沖縄県多良間島）における観測プロジェクトで
取得されたドップラーレーダーデータに対して、このアルゴリズムを適用して検出精度の検証を行った。
無作為に選んだ時間のボリュームスキャンデータから、
寿県で283 個、周庄で254 個、多良間島で274個（合計811個）の降水セルを目視で検出し、
その結果が正しいと仮定してアルゴリズムを用いた検出結果との比較を行った結果、
いずれも98％以上の高い検出精度を示した。
これは、統計解析を行うにあたって十分に信頼できる検出精度であると考えられる。
本アルゴリズムを用いて、寿県で23915 個、周庄で7573 個、多良間島で1508 個の降水セルを検出した。
降水セル内の雨水量と降水セルの体積、降水セル内の雨水量と降水セル内の最大反射強度の関係を調べたところ、
降水セル内の雨水量はその体積に依存することが示された。
これは降水セルの中で反射強度が特に強い部分（多くの雨水を含む部分）の体積は、
全体の体積と比較して非常に小さく、全雨水量に対する影響が小さいためであると考えられる。
また、デュアルドップラー解析から得られた３次元気流場に対して本アルゴリズムを適用して
上昇流のセルと下降流のセルを検出し、これらと降水セルとの重なった部分の体積を用いて
対象とする降水セルの発達段階（発達期、成熟期、衰退期）の識別を行った。
デュアルドップラー領域内で発達から衰退までの大半の時間にわたって観測された２つの降水セルを対象として、
その降水セルを追跡し、その気流構造の時間変化から目視で発達段階を判別したものと、
本アルゴリズムによる判別結果の比較を行ったところ、両者は整合的であった。
本アルゴリズムを用いて、多良間島域における降水セルの発達段階の判別を行った結果、
発達期183個、成熟期154個、衰退期124個の降水セルを検出した。
発達段階毎の降水セルの体積を調べたところ、成熟期の体積が非常に大きいことが示された。
エコー頂高度は発達段階が変わってもほとんど変化しなかった
一方、成熟期の降水セルの面積はどの高度でも発達期や衰退期の面積よりも2倍程度大きかった。
このことから、降水セルの体積は面積の鉛直プロファイルに依存することが示された。
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[English]
Development of a three-dimensional detection algorithm
for precipitation cells in East Asia during the Meiyu/Baiu period
Yusuke FUKAMACHI
A precipitation cell is a fundamental element of precipitation systems.
To clarify general features of the precipitation cells,
statistical analyses are needed.
In this study, a three-dimensional detection algorithm
using second derivative for the three-dimensional reflectivity data set for center parts of precipitation cells
have been developed to analyse precipitation cells satatistically.
The center parts of precipitation cells are recognized by connecting negative regions of second derivative of reflectivity fields.
After connecting center parts of precipitation cells vertically, each cell region is fixed.
The precipitation cells
whose numbers are
283 at Shouxian (Anhui Province, China),
254 at Zhouzhuang (Jiangsu Province, China), and
274 at Tarama Island, respectively,
are detected by human eyes from randomly-selected Doppler radar data to validate the algorithm.
If human eyes can detect precipitation cells perfectly in these data,
probability of the detection by the algorithm to the same data is more than 98\% in each area during the Baiu/Meiyu period.
Thus, the algorithm has sufficient accutacy and is reliable for satatistical analyses of precipitation cells.
Precipitation cells
whose numbers are 23915 at Shouxian, 7573 at Zhouzhuang, and 1508 at Tarama Island, respectively,
are detected from Dopplar radar data to conduct the statistical analyses.
The rain water amount in precipitation cells depend on their volume rather than the maximum reflectivity in them.
The reason why the high reflectivity region is lightly affected by its rain water amount is
the volume that has high reflectivity in precipitation cells is much smaller than the volume of precipitation cell.
The algorithm can also detect "updraft cells" and "downdraft cells"
to apply data of three-dimensional wind fields calculated from dual-Doppler analyses.
Matching up three types of cells (precipitation, updraft, and downdraft cells)
discriminates the developing, mature, and decaying stages in their life-cycle.
To verify the discrimination accuracy, two precipitation cells that were observed in the dual-Dopplar region through almost all of their life-cycle are chased.
Stages of cells in their life-cycle are discriminated by human eyes based on wind field in precipitation cells.
The results from algorithm are consistent with those from human eyes.
Stages of precipitation cells
whose numbers are 183 in developing, 154 in mature, and 124 in decaying stages, respectively,
are discriminated at Tarama Island.
The volume of precipitation cells in mature stage are much larger than that of other stages.
Although echo top heights of precipitation cells in each stage stay almost constant through their life-cycle,
vertical profiles of precipitation cell area changes dramatically.
The precipitation cells at the mature stage have almost twofold area of the developping and decaying stages.
As a result, precipitation cell volume depends on its area.
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