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a56b0p42.pdf | 1.86 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
タイトル: | 偏波レーダーから推定した定性的降水粒子情報の雲アンサンブル同化 |
その他のタイトル: | Cloud Ensemble Assimilation of Qualitative Microphysics Information Estimated from Polarimetric Radar Observation |
著者: | 山口, 弘誠 https://orcid.org/0000-0002-0885-169X (unconfirmed) 古田, 康平 中北, 英一 |
著者名の別形: | YAMAGUCHI, Kosei FURUTA, Kohei NAKAKITA, Eiichi |
キーワード: | データ同化 偏波レーダー 短時間降水予測 降水粒子判別 NWP data assimilation polarimetric radar short lead time rainfall prediction hydrometeor classification NWP |
発行日: | Sep-2013 |
出版者: | 京都大学防災研究所 |
誌名: | 京都大学防災研究所年報. B |
巻: | 56 |
号: | B |
開始ページ: | 369 |
終了ページ: | 377 |
抄録: | An impact on rainfall prediction by the data assimilation of the qualitative precipitation information estimated from the polarimetric radar measurements is evaluated. Our developed meso-scale data assimilation system, CReSS-LETKF, is employed as a data assimilation method. The observation operator of data assimilation which converts the model variables into the mixing ratio of each ice-phased cloud microphysics variables such as graupel, snowflake and ice crystal is developed using both the polarimetric radar data and the video-sonde observation. A case of tapering cloud that caused a heavy rainfall at Kyoto in 2012 is chosen as an application. In the assimilation case, radar reflectivity and Doppler velocity are also assimilated. As a result, a strong rain band is formed which is similar to observation. The results will have effective influence on the short lead time rainfall prediction |
URI: | http://hdl.handle.net/2433/181529 |
関連リンク: | http://www.dpri.kyoto-u.ac.jp/nenpo/nenpo.html |
出現コレクション: | Vol.56 B |
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