ミリ波レーダとマイクロ波放射計を用いた雲水量鉛直プロファイルの測定

Title
ミリ波レーダとマイクロ波放射計を用いた雲水量鉛直プ
ロファイルの測定
Author(s)
播磨屋, 敏生; 千葉, ゆきこ; 真木, 雅之; 岩波, 越; 三隅, 良
平
Citation
北海道大学地球物理学研究報告 = Geophysical bulletin of
Hokkaido University, 67: 251-268
Issue Date
DOI
Doc URL
2004-03-15
10.14943/gbhu.67.251
http://hdl.handle.net/2115/14348
Right
Type
bulletin
Additional
Information
File
Information
67_p251-268.pdf
Instructions for use
Hokkaido University Collection of Scholarly and Academic Papers : HUSCAP
北海道大学地球物理学研究報告
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ミリ波レーダとマイクロ波放射計を用いた
雲水量鉛直プロファイルの測定
播磨屋敏生・千葉ゆきこ
北海道大学大学院理学研究科地球惑星科学専攻
真木雅之・岩波
越・三隅良平
防災科学技術研究所
(
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3年 1
2月 2
2日受理)
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I.まえがき
雲の発達メカニズムや内部構造の解明は，降水の予測や地球放射収支に対する雲の寄与を理解
する上で重要な課題である.そのためには，雲を表す様々なパラメータの把握が必要で、ある.こ
の雲のパラメータの中でも，特に雲物理パラメータは時間的にも空間的にも大きく変動するため，
その理解には連続的かっ広範囲なデータの取得が望まれる.しかしながら，従来の観測方法であ
る航空機を用いたその場観測では，連続的かつ広範囲なデータ取得は難ししこの雲物理ノ fラメー
タの理解はまだ十分で‘はないのが現状である.そこで近年，測雲用リモートセンサーとして注目
されているミリ波レーダを利用して，雲物理パラメータを定量的に測定する試みが盛んに行われ
るようになってきている.
リモートセンシングを用いて雲物理パラメータを定量的に測定するには，
ミリ波レーダのよう
な測雲リモートセンサーの開発と同時に，実際観測されるパラメータを雲のパラメータに変換す
るリトリーパルアルゴリズムの開発も重要な課題となる.レーダで直接観測されるパラメータは
レー夕、反射因子やドップラー速度等である.したがって，アルゴリズムを開発するには，これら
の受信シグナルの解釈は，目標となる粒子の性質(水，氷)や形状によって異なるため，水粒子
で形成される下層雲と氷粒子で構成されている高層雲ではアルゴリズムが異なってくる.本研究
では，水雲を対象とした雲水量鉛直プロファイルの測定を取り扱う.
雲水量を求める最も基本的な方法は ，Z (
レーダ反射因子)-LWC(
雲水量)関係を用いてレー
ダ反射因子から直接雲水量を求める方法があげられる.この関係式は一般的に航空機観測で得ら
れた粒径分布から経験的に求められている.古くは A
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1
9
5
4
)がワシントン山で観測された水
粒子から Z-LWC
関係を導いている.その後， S
auvageotandOmar (
1
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8
7
) や FoxandI
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worth (
1
9
9
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) らによっても同様の試みが行われた.
F
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1
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9
5
) はレーダー反射因子に加えて，マイクロ波放射計で測定した鉛直雲水積算
値 LWPを用いる方法を開発した.そして F
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.
l(
1
9
9
8
) で，より一般性の高い方法に発展
きせている.本研究では，実用的にもっとも有望な方法であると考えられる F
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.
l(
1
9
9
8
)
の方法を採用した.この方法では，粒径分布の 6次のモーメントは 3次のモーメントの二乗に比
例するという仮定と，数濃度が高度に対して一定であるという仮定がなされている.後者は過去
のその場観測結果からも支持される一般的な仮定である.一方，前者はこのアルゴリズムの特徴
ミリ波レーダとマイクロ波放射計を用いた雲水量鉛直プロファイルの測定
2
5
3
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l(
1
9
9
8
) では， この仮定が実際の雲に対して妥当であるかどうか十
的な仮定であり， F
分な検証が行われているとはいえない.
そこで= 本研究ではアルゴリズムの確立を目指し，過去の論文から集めた雲粒粒径分布をもと
に，この粒径分布の 6次のモーメントと 3次のモーメントに関する仮定の検証を行った.そして，
その検証を踏まえて実際の観測にアルゴリズムを適用した.
I
I
. リトリーパル法
1
. レーダ・マイクロ波放射計リトリーパル法
r
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レーダ反射因子とマイクロ波放射計で測定した鉛直雲水積算値を組み合わせた方法は， F
e
tal
.(
1
9
9
5
) によって提案された. そこでは粒径分布として l
o
g
n
o
r
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a
l分布を仮定するもので
あったカf， F
r
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tal
.(
19
9
8
) は粒径分布の形を仮定しないより一般的な方法へと発展させた.
雲の様々なパラメータの基本になるのが雲粒の粒径分布である. 雲水量などの雲のパラメータ
はもちろん， レーダで測定されるレーダ反射因子もこの粒径分布を用いて表現される. まず，粒
(けの p次のモーメントを以下のように表す.
子の半径を rとした，規格化された粒径分布 η
くrP) =[
ある高度レンジ
ン (r)
(
1
)
η
1 における単位体積あたりの雲粒の総数を N
;，水の密度を ρwとすると，各高度レ
ンジにおける雲水量は 3次のモーメントを用いて，
LWCa=tπρw
N
;
[
O
O州
(
2
)
で与えられる. また， レーダ反射因子は
Z;=N;[∞(州η(r) 改=問<r~)
(
3
)
で与えられる. ここで，粒径分布の 3次と 6次のモーメントの聞に，
2 3
(r)2
(r6)=k
(
4
)
のような関係が成り立っているならば(れま定数)，雲水量はレーダ反射因子を用いて以下のよう
に書くことができる.
手z去
L肌 =
0
.
5
2
ρ
(
5
)
さらに，高度に対して数濃度を一定とすると (
N
;
=
N
)，雲底から雲頂まで、の鉛直雲水積算値LWP
l
土
l2
一f
MVL]M
z
d
z
M7
Fhu
ρ
nL
一
一
υ
A
Z
d
c
w
白出
L
一
一
A
γ
L
p
w
(
6
)
2
5
4
播磨屋敏生・千葉ゆきこ・真木雅之・岩波
越・三隅良平
で与えられる .L
1
Zはレーダのレンジゲート ，Mは雲内でのレンジの数を表す.よって， (5)式にお
いて NiをNとした式と (
6
)
式から，
Ntを消去すると，以下のような関係式が導き出される.
LWP.ZJ
C;=
一万一一一一LW
(
7
)
~Zねz
ZiとLWP
はそれぞれレーダ，マイクロ波放射計から観測できるパラメータなので， (
7
)式より，雲
水量の鉛直プロファイルを求めることができる.
このアルゴリズムの利点として，従来の方法のように l
o
g
n
o
r
m
a
l分布や gamma分布といった
粒径分布の関数形を与えなくてもよいこと， (
4
)
式の kの値に依存しないこと， (
7
)
式の分母と分子に
レーダ反射因子 Ziの項があることから，レーダテ、、ータの絶対値のキャリプレーションエラーが相
殺されることがあげられる.
2
. レーダ・マイクロ波放射計リトリーパル法の検証
F
r
i
s
c
he
ta.
l(
19
9
8
) のアルゴリズムでは， (
4
)式で表される粒径分布の 3次と 6次のモーメント
に関する仮定と，数濃度が高度に関して一定とする仮定が用いられている.後者は他のアルゴリ
ズムにおいてもよく用いられている仮定である.ここでは，このアルゴリズムで特徴的な仮定で
ある前者について詳しく検証する.
(
4
)
式の仮定を検証するために，過去の論文で発表された様々な非降水性の水雲の雲粒粒径分布
3
データを集め，そのデータをもとにく r
>
とく戸〉の関係について調べた.集めた論文数は 4
0篇にの
ぼり， 3
1
2個の粒径分布データを得た. Table1にデータのリストを示す.これらのデータは様々
な地域(大陸性，海洋性)，様々なタイプ(層状性，対流性)の雲のデータが含まれている.ここ
では雲粒とは粒子の半径が 100μmより小さいものとした.
粒径分布の 3次と 6次のモーメントの関係を調べるため，まず粒径分布から ，
算した.そのデータセットに対して， α係数をとする回帰曲線
<
r>
，<
r>
を計
3
6
>
=α<
>
2を最小二乗法によって
<
r6
r3
求めた.
データセットは最大粒径向山の範囲毎に分類され，それぞれの粒径レンジごとに回帰曲線を求
めた.例として F
i
g
.
1に最大粒径レンジが 25μm以下のく〆〉とく r6>
の関係を示す.またそのデー
タセットに対する回帰曲線を実線で示す.破線ではさまれた領域は，横軸と縦軸の誤差がそれぞ
れ:t20%以内となる範囲を示している.
次に粒径分布の 3次と 6次のモーメントの回帰関係の一般的な特徴を見てみる.まず最大半径
20μm未満までのデータセットでは，データのほとんどは誤差 20%以内に存在し，ほぽ回帰曲線
にしたがっていると考えられた.さらに最大粒径が大きくなったデータセットでは，徐々にデー
タの分散が大きくなり，それと同時に回帰曲線の係数も大きくなる傾向があることが F
i
g
.
2にお
いて見られる.また F
i
g
.
2をみるとあきらかに，大きい粒径を持つデータは回帰曲線の上側に，
一方，粒径がまだ小さいデータは回帰曲線の下側に分布し，これらの聞で係数に違いがあること
ミリ波レーダとマイクロ波放射計を用いた雲水量鉛直プロファイルの測定
2
5
5
がわかる.このことから，粒子が成長するにつれて，ある段階でひとつの回帰曲線でフィットさ
せることができなくなると考えられる.これらのデータセットは，異なる測器，異なる研究プロ
ジェクト，異なる場所で観測されたものである.また雲粒を対象としてその場観測では，主に半
Table1
.L
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径 25μm以下が観測対象とされることが多いため， 25μmを超えるデータセットの数が極端に少
なくなっている.そのため，これらのデータセットの分散について統計的に議論し，この仮定の
成り立つ限界を統計的に求めることは難しい.
しかしながら，散布図をよく見ると，半径が 25μmを超える雲粒はデータ数が少ないにもかか
わらず，破線にはさまれた領域から外れるデータの割合が多いことがわかった.このことから，
(
4
)式の仮定が成り立つ限界を 25μmより小さい雲粒と考えた.このような範囲で， (
4
)式の仮定は
誤差約 20%の精度で成り立つといえる.
次にこのデータセットのばらつきについてさらに詳しく検証する. Fig.3はすべてのデータ
セットの散布図である.実線は r
m
a
x
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2
5μ mに対する回帰曲線を示す.ここで回帰曲線からの誤差
が横軸，縦軸ともに 20%以内(破線にはさまれている)のものを回帰曲線で近似できるものとして
グループ 1，それ以外を回帰曲線から離れているものとしてグループ 2と分類した .rm町 <25μm
の粒子の大部分は回帰曲線によく従っている.一方，大きい粒径を持つ分布でも回帰曲線に従う
ものが見られる.このよっな傾向は粒径分布のどのよっな特徴によって決定されているのか調べ
るため，それぞれのグループにおける粒径分布の特徴について検証を行った.
まず粒径分布の特徴を客観的に取り出すために，観測された粒径分布を以下の式で表される規
格化された lognormal分布にフィットさせ，そのときのパラメータに注目した.
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gの 2つのパラメータ
l
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gに注目した.
である.ここで‘は σ
グループ 1の特徴は，全体の約 70%は lognormal分布でよく近似できるひと山分布であった
(
F
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.4
)
.その分布幅 σ
同の値はグループ 2に比べ小さい値を持っていた.その他に， lognormal分
布に従わない複数のモードを持つ分布 (
F
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.
5
) も見られた.
グループ 2の特徴は，主にひと山分布とふた山分布が多く見られた.ひと山タイプ (
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4以上の幅広の分布であった.ふた山タイプは， 2つのモードのピークがはっきりと
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) と Fig.8のようなタイプがよく見られた. グループ 1との大きな違
わかる典型的な分布 (
いは，小さい粒径のモードに大きなピークを持っている点である.
ここで，ひと山タイプの分布に注目すると，グループ 1のひと山タイプの約 80%の σ
l
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gが 0.2-
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.
3
5の聞に存在し比較的小さい値をとるのに対して，グループ 2は大きい σ
l
o
gを持っていた .
σ
l
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g
の大きさ(粒径分布の幅)によって回帰曲線に従うかどうか決まると考えられる.
まとめると，粒径が小さい場合，粒径分布は lognormalや gamma分布に従うひと山分布が多
しその分布の幅の変化は係数に余り影響を与えない範囲にある.また粒径の範囲が小さければ，
多少形がいびつでもあまり係数に影響を与えない. また係数に大きな変動をもたらす分布として
は，幅広な分布と，小さい粒径に大きなピークを持つ bimodal分布があげられる.
ところで，分布の幅は粒子の成長の仕方に大きく影響される.粒子の最大半径が 25μm未満の
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段階では， 雲粒子は凝結によって成長すると考えられている.凝結成長過程における粒子半径の
増加率は，小さい水滴ほど大きい. したがって，小さい分布幅を持つ雲底での初期分布は，凝結
成長過程によってモード半径を大きい方向にシフトきせつつ分布の幅が狭くなっていくと考えら
ognormal分布では，ある程度小さい分布の幅 σlogが，それより小きい方向にシフトすると
れる. l
きは係数に大きく変化をもたらぎない. したがって，粒径分布の幅を減少きせる方向に働く凝結
2
成長過程では，係数k
をほぼ一定とみなすことができる.
3
. レーダデータから見た適用範囲
前節で粒径分布の 6次のモーメントは，
3次のモーメントの二乗に比例する範囲には限界があ
ることを示した.その結果によると，その限界は最大半径 25μm未満のデータセットであった.
しかし，リモートセンシングでは粒径の情報は得られないので，Zや LWP
等の実際に観測される
ラメータから， アルゴリズムの適用範囲を判断しなければならない. ここではレーダ反射因子
ノf
に注目した.
F
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g
.
9は，今回集めた粒径分布データから計算したレー夕、反射因子に対して，
5dBZずつ区
切った各レンジ毎における r
x<25μ mとr
m
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m
a
x注 目 μmの存在頻度を示したものである. これを
ax<25μ mとr
見ると -15dBZを境に r
m
m
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xミ 25μmの存在頻度が大きく逆転していることが見
て取れる. このことから， レーダ反射因子が -15dBZ以下であれば，ほぽ r
m
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2
5μ mのデータ
であると判断して良いといえる.従って， -15dBZがこのアルゴリズムの適用限界となる.
ミリ波レーダとマイクロ波放射計を用いた雲水量鉛直フ。ロファイルの測定
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本観測は，梅雨前線に伴って発生する層状性の雲をターゲットにして， 2
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1年 6月 1
2日一 7月 8
日の期間に茨城県つくば市北部にある防災科学技術研究所構内で行われた.観測には
3つの波
長 (X，Ka
，W) を持つ防災科学技術研究所所有のマルチパラメータレーダシステム，降雨の粒
径分布を測定するディスドロメータ，デジタルカメラと気象研究所所有のマイクロ波放射計を用
い，レーダとマイクロ波放射計はお互い数十メートルほど距離をおいて設置された.
0
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1年 6月 2
1日 2時一 5時の事例である.F
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0に Kaバンドレーダで測定
解析されたのは， 2
i
g
.
l
lにマイクロ放射計で測定した鉛直雲水積算値
したレー夕、、反射因子の時間高度断面を示す.F
LWPの時系列を示す. LWPの単位は単位気柱当りの雲水量を深さで示している.
まず，本事例におけるレーダーエコーの特徴について述べる.高度 7- 8km付近には定常的
にエコーが存在している.高層データによると，この高度での気温は
1
0
'
C前後であることから，
このエコーは氷粒子によるものと考えられる.高度 5km以下の下層では
2時付近にかなり発
0分ほどで急激に衰退し， 2時 3
0分以降は高度 2km
達したエコーが見られる.このエコーは約 3
付近に厚さ数 1
0
0m の薄〈弱い層状性のエコーが 4時 3
0分頃まで持続している.その後エコー
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1.
ミリ波レーダとマイクロ波放射計を用いた雲水量鉛直プロファイルの測定
2
6
3
は約 2kmまで厚さを増している. 2時 3
0分一 4時 3
0分までのレーダ反射因子は，本研究で検
証したアルゴリズムの適用範囲 (-15dBZ以下)であった.
の時系列を見ると，エコーが一番発達していた 2時付近に大きな
この時間帯における LWP
0分以降にも増大している.マイクロ波放射計の観測に
ピークが見られ，雲の厚さが増した 4時 3
おいて上層に大きな氷粒子が存在する場合，それらの粒子による散乱の効果を考慮する必要があ
の変化は下層のエコーの強さ及ぴ厚きに対応しており，今回の事例では LWP
の測定
るが，LWP
値に対して上層の雲の影響はないと考えられる.
2
. 雲水量のリトリーパル
0
0
1年 6月 2
1日 2時 4
8分 3
0秒 -2時 5
0分 O秒のデータについて行われた.その結果
解析は 2
i
g
.
1
2に示されている.この雲における雲水量のピーク値は約 0
.
5gm-3でh
あった.
がF
今回の観測では，最小受信感度付近のデータを正確に測定することができず，測定された雲水
量の最小値を正確に把握することができなかった.推定される雲底付近でのレーダ反射因子の最
.
0
3gm-3で、あった.また今回の観測では航空機を用いたその
小受信レベルに対応する雲水量は 0
場観測を行うことができなかったので，リトリーパルの結果について検証を行うことはできな
かったが，ここで示したプロファイルの値は過去の観測で報告されている層状性の雲のブロファ
2
0
0
1
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4
播磨屋敏生・千葉ゆきこ・真木 雅之・岩波
越・三隅
良平
イルと比較して，妥当な数値であった.
r
i
s
c
he
ta.
l(
1
9
9
8
) の方法を用いたリトリーパル例と比較するため， Z-LWC関係を用
次に F
いたリトリーパルを行った.まず Z-LWC
関係の特徴について調べる. F
i
g
.
1
3は粒径の範囲ごと
I章で用いた粒径分布データから計算したも
で分類した散布図である. ZとLWCのデータは第 I
のである. データは，粒径の 3次と 6次のモーメントの散布図に比べてかなり広い範囲に分布し
ていることカてわかる. このことについては第 I
V
章で議論する.
これらのデータの分布を見ると，粒径が大きいグループの方が粒径の小さいものに比べ大きい
傾きを持つ傾向にあり， その分布の仕方に明瞭な違いが見られる.傾きが大きくなるということ
は
， レーダ反射因子の増加に対して雲水量があまり増加しないということを意味し，過去の研究
で述べられていることと一致する. つまり，粒子がある程度大きくなるとレーダ反射因子は雲水
量の指標にならないことを意味しているのである.
F
r
i
s
c
he
ta.
l(
19
9
8
) の ア ル ゴ リ ズ ム 適 用 範 囲 と 対 応 す る 向 山 <25μmデータに対する
Z-LWC関係を求めた. フィットさせる回帰曲線の関数は一般的によく用いられている Z=
cLWCbとした .F
i
g
.1
3中の実線は rm
.
7
¥破線は全て
ax<25μ mに対する回帰曲線Z=O.21LWCI
.
0
4
6
LWC2.02を示す.リトリーパルは，第 I
I章でアルゴリズムの適
のデータに対する回帰曲線Z= O
2
1
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一一ー:b
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max<25μm
--ー:b
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x<25
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x注 25μm，r
ミリ波レーダと 7 イクロ波放射計を用いた雲水量鉛直プロファイルの測定
2
6
5
応範囲と定めた粒径 25μm未満に対する Z-LWC
関係を用いた. F
i
g
.
1
4に今回求めた関係式か
ら求められた雲水量鉛直フ。ロファイルの結果を示す.
第 I章で述べたように Z-LWC
関係は，今までに様々な研究者によって経験的に導かれている.
ベ FoxandIllingworth(1977)はZ=0.03LWC
SauvageotandOmar(
19
87)は Z=0.03LWC
1
・
56
という関係式を導いている.比較として，この 2つの関係式を用いた場合の例も F
i
g
.
1
4に合せて
示す.図に示すように，同じレーダデータを用いても，用いる関係式の違いによって結果に大きな差
が生じる.今回の観測の場合，プロファイルのピーク値において最大 0
.
2gm-3の偏りを生じた.
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:Z-LWC(SauvageotandOmar)
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tal.法と Z LWC関係を用いた方法によるリトリーパル結果の比較
同
F
i
g
.
1
4には，本研究で、行った観測に対して F
r
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he
tal
.(
1
9
9
8
) の方法を適用した結果も示し
た.また L
iaoandSasse
n(
19
9
4
) による数値シミュレーションによって得られた Z-LWC関係
を用いた結果を合わせて示す. L
iaoandSassen (
1
9
9
4
) の関係式は
3
.
6 ，-，
Z=ゴ
子LWC1."
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(
9
)
2
6
6
播磨屋敏生・千葉ゆきこ・真木雅之・岩波
越・三隅良平
で与えられ，レーダ反射因子に加え数濃度Nを独立に与えられる形になっている.ここでは，数濃
度として M
i
l
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se
tal
.(
2
0
0
0
) で報告されている大陸性雲の平均値 2
8
8cm-3を用いた.この図を
見ると，雲水量の測定誤差はプロファイルのピークで最も大きくなっている.前章で指摘したと
関係を用いたリトリーパルは，用いる関係式によって結果に大きな差を生む.
おり Z-LWC
先に説明したとおり ，<
y
3
>と
く γ6>の関係は雲の発達メカニズムに支配される.一方，第 I
I章の
(
5
)式で示したように ，ZとLWC
の関係は
3次と 6次のモーメントの関係に加えて数濃度に大きく
依存する.
2
max<25μmのデータはく γ6
>
=
k
3
>
2、
で
様々な粒径分布データを用いた本研究での検証から Y
くy
示される一つの回帰曲線で近似できることを示した.従って，そのようなデータ範囲において，
kは高度及び地域によって変動することのない定数であることがわかる.一方，Nは高度に関して
一定であるものの，地域変動が非常に大きいパラメータであることが過去の観測から指摘されて
の関係がく y
3
>ー
いる.したがって ，Z-LWC
<
y
6
>関係に比べて非常にばらつきの大きい散布図に
なっているのである.
このように，レーダ反射因子のみから雲水量を測定するには数濃度を独立した情報として与え
る必要がある.しかし，航空機観測などで実際に測定する以外に，観測ケースに合わせて適切に
数濃度を与えることは非常に難しい. したがって， レーダ反射因子のみを用いて雲水量を測定す
r
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ta.
l(
1
9
9
8
) では，レー夕、反射因
ることは精度の上で、非常に問題があるといえる.一方， F
子に加えてマイクロ波放射計で測定した LWCを用いることによって，
N
t
/
kが相殺されるために
数濃度を与える必要がない.よって観測ケースに対応した測定が可能なのである.
2
.F
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tal.法の有効性
F
r
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he
ta.
l(
19
9
8
) の方法の有効性について，アルゴリズムの仮定に由来する誤差と観測誤差
に注目して考察する. F
r
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he
tal
.(
1
9
9
8
) では粒径分布のモーメントの仮定と，数濃度に関する
仮定がおかれている.前者については，本研究の検証によって，最大半径 25μm未満のデータセッ
トでは約 20%の精度で成り立つことが示された.また数濃度の仮定については，層状性の雲に関
してよく成り立つことが，今までのその場観測の結果によって支持されている.したがって，数
濃度が高度に対して一定の場合，この方法の導出は妥当なものであるといえる.しかし， M
i
l
e
se
t
l(
2
0
0
0
) において，数濃度の仮定について大陸性では成り立たないケースを報告している.し
a.
たがって，大陸性の層状'性雲に対するアルゴリズムの適応については今後議論の必要がある.
次にレーダやマイクロ波放射計の観測誤差がリトリーパルに及ぼす影響について考察する.
レーダを用いた定量的測定において問題になるのが，レーダ反射因子の測定精度である.誤差の
I章で示した
要因としては絶対値のキャリプレーションエラーと減衰が上げられる.しかし，第 I
ように，この方法では前者の影響は受けないので，レーダ反射因子に関しては減衰のみを考慮す
ればよいことになる.減衰の影響は取り除くことは可能で・ある.
r
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c
he
tal
.(
19
9
8
) の方法は，数濃度が高度に対して一定であるケー
以上のことを踏まえて， F
ミリ波レーダとマイクロ波放射計を用いた雲水量鉛直プロファイルの測定
2
6
7
スの場合に(主に海洋性の層状雲)，原理的にきわめて妥当でおり，また誤差の要因も少ない.さ
ta.
l
らに粒径分布の形を仮定しなくてもよいことから一般性の高い方法である.よって Frische
(
1998) の方法は，粒径の小さい雲の発達初期において非常に有効な方法であるといえる.
v
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と
め
ミリ波レーダを用いた雲水量鉛直プロファイルの測定法の確立を目的として， Frische
t a.
l
(
1
9
9
8
) のリトリーパルアルゴリズムの検証および実際の観測でのアルゴリズム適用を行った.
<
ta.
l (1998) における粒径分布の 3次と 6次のモーメントの関係<r6>= k2 r3>2
まず， Frische
の検定乞過去のその場観測によって取得された多数の雲粒粒径分布データを用いて行った.そ
の結果，この関係はある程度粒子が成長すると成り立たなくなることが示された.最大半径 2
5
μm未満のデータセットはその大部分が誤差以内にあったが，粒径がさらに大きくなると，ほぽ半
数以上のデータが土 20%以上の誤差を持つようになる.このことから，この仮定の成り立つ限界
が最大半径 25μm未満を持つデータセットと考えた.今回の検証でわかったアルゴリズムの適用
限界をレーダ観測から判断するために，レーダ反射因子の頻度分布を計算した.その結果による
と
，
-15dBZ以下が最大半径 25μm未満を持つデータセットと対応することが示された.
6
2 3
<
r>2と粒径分布の関係について詳しく検証したところ，回帰曲線の係数は粒径分
>= k
また <r
布の分布幅に依存することが明らかになった. <
r6>=k2<
r3>2の関係を満たす粒径分布は，幅の狭
いひと山分布が多<，一方，係数を大きく変動させる要因としては，幅広の分布や bimodal分布
があげられた.本研究で求めたアルゴリズムの適応範囲の闘値である最大半径 25μm未満は，凝
結成長から併合成長へ移行する分岐点とよく対応している.
このリトリーパルアルゴリズムを実際の観測に適応した結果，今回得られた値は，過去に報告
関係につい
きれている層状性の雲のフ。ロファイルと比較して妥当な数値であった.また Z-LWC
ても検証を行い，この関係が数濃度に大きく依存することを示した.数濃度は観測事例によって
関係を用いた雲水量プロファイルの測定精度
きわめて変動するパラメータであるため， Z-LWC
ta.
l (1998) の方法と ，Z-LWC関係を
が悪いといえる.以上のような検証を踏まえて， Frische
ta.
l(
1998)の方法は一般性が高〈誤差の要因が少
用いた方法とを比較した.その結果， Frische
ない有効な方法であることが示された.
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