降雨量推定精度を向上させる降雨量センサーデータ

高い時空間解像度による正確な降雨量推定は都市排水アプリケーションにとって不可欠であり、地上観測に合わせて調整すれば気象レーダーデータはこれらのアプリケーションに活用できる可能性があります。

しかし、調整用気象雨量計の密度は、空間的に疎で不均一な場合が多い。日和見降雨センサーは地上観測の密度を高めるものの、個々の観測所の精度が低下するか不明な場合が多い。本論文では、気象レーダー、個人用気象観測所、商用マイクロ波リンクからのデータを統合し、降雨量製品を作成する方法を示す。日和見降雨推定値を統合することで、品質管理アルゴリズムを用いて日和見降雨観測の精度が向上することが示される。本研究では、日和見降雨データと気象レーダーデータを統合することで、統合しない場合の降雨量製品の精度と比較して、降雨量推定値の精度が大幅に向上することを示す。日積算降雨量を統合した降雨量プロダクトでは、最大0.88のナッシュ・サトクリフ効率（NSE）が得られました。一方、個々の降雨量プロダクトのNSE値は-7.44から0.65の範囲にあり、平均二乗平方根誤差（RMSE）値についても同様の傾向が見られます。気象レーダーデータと日和見降雨データを統合するための新しい手法、「移動中央値バイアス調整」が提案されています。この手法を適用することで、従来の高品質雨量計とは独立して、高性能な降雨量プロダクトが得られます。本研究では、これらの雨量計は独立した検証にのみ使用されます。さらに、1日未満の統合によって正確な降雨量推定値が得られることが実証されており、ナウキャストや準リアルタイムアプリケーションにおける統合の重要性が強調されています。