[Japanese]
卒業論文要旨(中川 聡)
Kaバンドレーダを用いた対流雲を早期識別する指標-関東都市部における解析-
中川 聡
都市部において突発的に発生し急速に発達する対流雲は，短時間で豪雨をもたらし，人的・物的被害を引き起こすため，その早期検知および発達予測は防災上極めて重要である．近年，高感度な Ka バンドレーダ（送信周波数 35 GHz）を用いることで，従来の Xバンドレーダ（送信周波数 9.7 GHz）よりも早い段階で対流雲を検出できることが示されている．しかし，Ka バンドレーダで検出された複数のエコーの中から，将来地上に強い降水をもたらすエコーをリアルタイムで識別する指標については，十分に検討されていない．
本研究では，都市部における積乱雲の発達を早期に識別することを目的とし，東京都大田区に設置された Ka バンドレーダによる，観測方位角を絞った SPPI 観測により解析を行った．解析対象は 2024 年 7 月 31 日 14:00～15:58，8 月 6 日 18:00～19:58，21:44～22:58，8 月 7 日 15:00～16:58，8 月 8 日 11:24～12:58 の計 5 事例で，合計 216 個のエコーを抽出・追跡した．エコーの発達指標として，鉛直平均反射強度（Vertical Averaged Reflectivity: VAR）を用いた最大値（MAX_VAR）および VAR の水平面積（VAR_AREA）の時間変化に着目し，有効性を検討した．また，地上降水の発生有無は X バンド MP レーダ網である XRAIN の合成雨量データを用いて判定し，降水強度 20 mm/h 以上をもたらしたエコーを発達したエコーと定義した．
解析の結果，Ka バンドレーダは X バンドレーダと比較して，レーダによってエコーを初めて観測できた時刻を 16～37 分早く検出できることが確認され，積乱雲発達初期の検知における有用性が改めて示された．MAX_VAR の時間変化については，発達したエコーと発達しなかったエコーとの間に明瞭な差は見られなかった．一方，VAR_AREA の単位時間当たり変化量に着目し，VAR_AREA の 4 分間当たりの増大量が 10平方キロメートルを超える増大が 2 時刻連続して発生することを新指標として導入したところ，発達したエコーに特徴的な挙動であることが示され，本指標により解析した 216 エコーのうち，発達した 4 エコーすべてを検出することができ，一定の識別能力を有することが示された．発達しなかったが検出された 2 エコーでは，指標成立後に分裂事象が確認され，衰退期に伴う下降流の影響により構造が分裂した可能性が示唆された．また，本指標による判別時刻は降雨強度 20mm/h 以上の降水発生の直前あるいは降水開始後となる場合もあり，防災アラートとして十分なリードタイム確保には課題が残った.
以上より，本研究で用いた反射強度やエコー面積の変化は，積乱雲の発達に伴う結果を捉える指標であり，発達の開始要因を直接的に表すものではない．そのため，今後は本指標を利用しながら分裂過程の追跡解析を行い，さらにドップラー速度情報などを用いて，エコー内部の力学構造を考慮することで，発達の兆候をより早い段階で捉える手法の構築が必要である．
[戻る]
[English]
An Index for Early Identification of Convective Cloud Development Using a Ka-Band Radar:An Analysis over the Metropolitan Area of Kanto
So Nakagawa
Rapidly developing convective clouds in urban areas can produce intense rainfall within a brief period, leading to significant human and infrastructural damage. Consequently, early detection and prediction of such systems are critical for disaster mitigation. Recent studies have demonstrated that high-sensitivity Ka-band radar (35 GHz) can detect convective echoes at earlier stages than conventional X-band radar (9.7 GHz). However, objective indicators capable of identifying in real time which echoes detected by Ka-band radar will subsequently develop into heavy rainfall have not yet been fully established.
his study aims to develop an early identification method for cumulonimbus development in urban areas using Ka-band radar observations conducted in Sector Plan Position Indicator (SPPI) mode in Ota Ward, Tokyo. Five convective events observed in July and August 2024 were analyzed, and a total of 216 echoes were extracted and tracked. Development indicators were evaluated based on the temporal evolution of the maximum Vertically Averaged Reflectivity (MAX_VAR) and the horizontal area of the Vertically Averaged Reflectivity (VAR_AREA). Surface rainfall was assessed using composite data from the X-band MP radar network (XRAIN), and echoes producing rainfall intensities of ≥20 mm/h were defined as developing echoes.
The results confirm that the Ka-band radar detected echoes 16–37 minutes earlier than the X-band radar, demonstrating its effectiveness in capturing the early stage of cumulonimbus development. While the temporal evolution of MAX_VAR did not clearly distinguish between developing and non-developing echoes, the temporal rate of change in VAR_AREA proved more effective. A new indicator—defined as an increase in VAR_AREA exceeding 10 km^2 over 4 minutes occurring at two consecutive time steps—successfully identified all four developing echoes. However, two non-developing echoes were also flagged; in both cases, subsequent echo-splitting events were observed, suggesting structural weakening associated with downdraft development during the decay stage
Although the proposed indicator successfully captured the development stage, the identification timing occasionally coincided with or even lagged behind the onset of heavy rainfall, thereby limiting the lead time for operational warnings. These findings suggest that reflectivity- and area-based parameters primarily represent the consequences of convective intensification rather than the initiation mechanisms themselves. Future work should incorporate echo-splitting processes and Doppler velocity information to account for internal dynamical structures, thereby improving predictive lead time.
[BACK]