降雨量推定精度向上のための、機会的な降雨センサーデータの活用

都市排水用途においては、高い時空間分解能を持つ正確な降雨量推定が不可欠であり、地上観測データに合わせて調整すれば、気象レーダーデータはこれらの用途に活用できる可能性を秘めている。

しかしながら、調整用の気象雨量計の密度は、空間的にまばらで不均一に分布していることが多い。機会的降雨センサーは、地上観測の密度を高めるが、個々の観測所ごとに精度が低下したり、不明な場合が多い。本論文では、気象レーダー、個人気象観測所、商用マイクロ波リンクからのデータを統合して、統合降雨プロダクトを作成する方法を示す。機会的降雨推定値を統合することで、品質管理アルゴリズムによって機会的降雨観測の精度が向上することが示されている。本研究では、機会的降雨データと気象レーダーデータを統合することで、統合しない各降雨プロダクトの精度と比較して、降雨推定値の精度が大幅に向上することを示す。日積算統合降雨プロダクトでは、Nash-Sutcliffe効率（NSE）値が最大0.88に達する一方、個々の降雨プロダクトのNSE値は-7.44から0.65の範囲であり、二乗平均平方根誤差（RMSE）値についても同様の傾向が見られる。気象レーダーと機会降雨データを統合するための新しい手法として、「移動中央値バイアス調整」を提案する。この手法を適用することで、従来の高精度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る。なお、本研究では、高精度雨量計は独立検証のみに使用される。さらに、日内データ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、ナウキャスティングやニア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る。