JP2005017266A - Method and device for radar pluviometry - Google Patents

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雅代 谷園
Masakazu Wada
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To improve the precision of pluviometry with a weather radar. <P>SOLUTION: In a rainfall calculation parameter estimating calculator 12, four rainfall calculation parameters (B, β, Kr, α) are optimized with a radar equation used for a weather radar 11. In the optimization process, the optimum value of a rainfall calculation parameter is estimated with a radar rainfall R as a known value, in other words, an observation value from a ground rain gauge 13. In a radar rainfall calculator 14, a radar rainfall is calculated using the estimated optimum value of the rainfall calculation parameter. Using this method, the precision in radar rainfall is improved since the rainfall calculation parameter which is used in the process for calculating the radar rainfall from a radar reception current can be optimized. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

本発明は気象レーダにより雨量を測定するレーダ雨量測定装置及びその測定方法に係り、例えばダム・河川・道路・下水道管理における雨量算出などの気象防災に資する測定技術に関する。   The present invention relates to a radar rainfall measuring apparatus and a measuring method for measuring rainfall by a weather radar, and relates to a measurement technique that contributes to weather disaster prevention such as rainfall calculation in dam, river, road, and sewer management.

従来のレーダ雨量測定装置では、統計的に求められた降雨算出パラメータを用いてレーダ受信電力からレーダ雨量を算出した後、地上雨量計データによるレーダ雨量補正を行う処理がなされている（特許文献１参照）。   In a conventional radar rainfall measurement device, a radar rainfall is calculated from radar received power using statistically calculated rainfall calculation parameters, and then a radar rain correction using ground rain gauge data is performed (Patent Document 1). reference).

しかしながら、レーダ雨量算出時に用いるパラメータは、本来、降水パターン・季節・時間・地域等の環境状態に依存するものであり、固定の値を使用することは誤差を生むと考えられる。また地上雨量計による補正処理では、気象レーダの観測データから算出されたレーダ雨量と地上雨量計データの相関が悪い場合には、誤差が大きくなる問題が指摘されている。
特開平９−１３８２７９号公報。 However, the parameters used when calculating the radar rainfall are inherently dependent on the environmental conditions such as the precipitation pattern, season, time, and region, and using fixed values is considered to cause errors. Further, in the correction process using the ground rain gauge, there is a problem that the error increases when the correlation between the radar rainfall calculated from the observation data of the weather radar and the ground rain gauge data is poor.
JP-A-9-138279.

以上述べたように、従来のレーダ雨量測定装置では、レーダ雨量データを地上雨量計データにより補正したとしても、その精度が低いという不具合があった。   As described above, the conventional radar rainfall measuring device has a problem that even if the radar rainfall data is corrected by the ground rain gauge data, its accuracy is low.

本発明は上記事情を考慮してなされたもので、レーダ受信電力からレーダ雨量を算出する過程で使用する降雨算出パラメータの最適化を行なうことができ、これによってレーダ雨量の精度を向上させることのできるレーダ雨量測定装置及びその測定方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in consideration of the above circumstances, and can optimize the rain calculation parameter used in the process of calculating the radar rainfall from the radar received power, thereby improving the accuracy of the radar rainfall. An object of the present invention is to provide a radar rainfall measuring device and a measuring method thereof.

上記の目的を達成するために、本発明に係るレーダ雨量測定装置は、気象レーダで観測されたレーダ受信電力データを地上雨量計で観測された地上雨量計データに基づいてレーダ方程式に用いる降雨算出パラメータをリアルタイムに最適化する降雨算出パラメータ推定用演算装置と、最適化された降雨算出パラメータに基づくレーダ方程式により前記気象レーダで得られた受信電力データからレーダ雨量を演算し出力するレーダ雨量演算装置とを具備することを特徴とする。   In order to achieve the above object, a radar rainfall measurement apparatus according to the present invention uses a radar reception power data observed by a weather radar to calculate a rainfall using a radar equation based on ground rain gauge data observed by a ground rain gauge. A computing device for estimating rain calculation parameters that optimizes parameters in real time, and a radar rain computing device that computes and outputs radar rainfall from received power data obtained by the weather radar using a radar equation based on the optimized rain calculation parameters It is characterized by comprising.

また、本発明に係るレーダ雨量測定方法は、気象レーダで観測されたレーダ受信電力データを地上雨量計で観測された地上雨量計データに基づいてレーダ方程式に用いる降雨算出パラメータをリアルタイムに最適化する降雨算出パラメータ推定ステップと、最適化された降雨算出パラメータに基づくレーダ方程式により前記気象レーダで得られた受信電力データからレーダ雨量を演算し出力するレーダ雨量演算ステップとを具備することを特徴とする。   Further, the radar rainfall measurement method according to the present invention optimizes in real time the rain calculation parameters used in the radar equation based on the radar rain power data observed by the ground rain gauge based on the radar received power data observed by the weather radar. A rainfall calculation parameter estimating step, and a radar rain calculation step for calculating and outputting a radar rainfall from received power data obtained by the weather radar according to a radar equation based on an optimized rainfall calculation parameter. .

すなわち、本発明では、地上雨量計データを取りこんで降雨算出パラメータを最適化し、この最適化パラメータを用いてレーダ雨量を算出するようにして、時間的に変化する環境状態に応じて適切なレーダ雨量を算出し、レーダ雨量の精度向上を実現する。   That is, in the present invention, the rainfall calculation parameter is optimized by taking in the ground rain gauge data, and the radar rainfall is calculated using this optimization parameter, so that the appropriate radar rainfall according to the environmental condition changing with time. To improve the accuracy of radar rainfall.

本発明によれば、レーダ受信電力からレーダ雨量を算出する過程で使用する降雨算出パラメータの最適化を行うことができ、これによってレーダ雨量の精度を向上させることのできるレーダ雨量測定装置及びその測定方法を提供することができる。   According to the present invention, it is possible to optimize the rain calculation parameter used in the process of calculating the radar rainfall from the radar received power, thereby improving the accuracy of the radar rainfall and the measurement thereof. A method can be provided.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

図１は本発明に係るレーダ雨量測定装置の構成を示すもので、気象レーダ１１で得られた受信電力データは、降雨算出パラメータ推定用演算装置１２に入力される。この演算装置１２は、レーダ受信電力データと地上雨量計１３で観測された地上雨量計データに基づいてレーダ方程式に用いる降雨算出パラメータをリアルタイムに最適化するもので、ここで最適化された降雨算出パラメータはレーダ雨量演算装置１４に供給される。このレーダ雨量演算装置１４は、最適化された降雨算出パラメータを用いて、レーダ方程式により気象レーダ１１で得られた受信電力データからレーダ雨量を演算し出力する構成となっている。   FIG. 1 shows the configuration of a radar rainfall measurement apparatus according to the present invention. Received power data obtained by a weather radar 11 is input to a calculation apparatus 12 for estimating rainfall calculation parameters. This computing device 12 optimizes the rain calculation parameters used in the radar equation based on the radar received power data and the ground rain gauge data observed by the ground rain gauge 13 in real time. The parameters are supplied to the radar rainfall calculation device 14. The radar rain amount calculation device 14 is configured to calculate and output a radar rain amount from received power data obtained by the weather radar 11 using a radar equation using an optimized rain calculation parameter.

すなわち、本発明に係るレーダ雨量測定装置では、降雨算出パラメータ推定用演算装置１２において、気象レーダ１１で用いられているレーダ方程式（（１）式）において４つの降雨算出パラメータ（Ｂ、β、Ｋr 、α）の最適化処理を行う。最適化処理では、（１）式において、レーダ雨量Ｒを既知の値、すなわち地上雨量計１３による観測値とし、降雨算出パラメータの最適値を推定する。

Figure 2005017266
That is, in the radar rainfall measurement device according to the present invention, the rain calculation parameter estimation computing device 12 uses four rain calculation parameters (B, β, Kr) in the radar equation (equation (1)) used in the weather radar 11. , Α) is optimized. In the optimization process, in equation (1), the radar rainfall R is set to a known value, that is, an observation value by the ground rain gauge 13, and the optimum value of the rainfall calculation parameter is estimated.
Figure 2005017266

Ｐr ：受信電力[W]
Ｒ ：レーダ雨量[mm/h]
ｒ ：距離[m]
Ｃ ：レーダ定数
Ｆ ：システム補正係数
Ｋa ：大気減衰係数
Ｋr, α ：途中降雨減衰係数
Ｂ, β ：定数
上記構成によるレーダ雨量測定装置の処理の手順を図２に示す。 Pr: Received power [W]
R: Radar rainfall [mm / h]
r: Distance [m]
C: Radar constant
F: System correction coefficient
Ka: Atmospheric attenuation coefficient
Kr, α: Rain attenuation coefficient
B, β: Constant FIG. 2 shows a processing procedure of the radar rainfall measuring apparatus having the above-described configuration.

（Ｓ１）レーダ受信電力データを取得する。 (S1) Radar received power data is acquired.

（Ｓ２）地上雨量計データを取得する。 (S2) Acquire ground rain gauge data.

（Ｓ３）レーダ受信電力から算出されるレーダ雨量と、地上雨量計による降水量の差が最小となるような降雨算出パラメータの推定を行う。 (S3) The rain calculation parameters are estimated so that the difference between the radar rainfall calculated from the radar received power and the precipitation by the ground rain gauge is minimized.

（Ｓ４）（Ｓ３）で推定した降雨算出パラメータの最適値を用いて、レーダ雨量を算出する。 (S4) The radar rainfall is calculated using the optimum value of the rainfall calculation parameter estimated in (S3).

以上述べたレーダ雨量測定において、特に以下の処理を行うことで、精度向上を図ることができる。   In the radar rainfall measurement described above, the accuracy can be improved by performing the following processing.

１．時間平均処理
レーダはある仰角を持って運用されているため、地上から数10〜数1000m上空にある雨滴を観測している。レーダで観測された雨滴が落下し、地上雨量計で観測されるには時間差が発生するため、降雨算出パラメータの推定に同一時刻のレーダデータと地上雨量計データを用いるのは不適切である。短時間の時間平均ではレーダと地上雨量計で観測対象が異なること、長時間の時間平均では降雨算出パラメータのリアルタイム補正メリットが失われることを考慮して、適切な時間を設定して平均処理を行う。 1. Time-average processing Since radar is operated with a certain elevation angle, it observes raindrops several tens to several thousand meters above the ground. It is inappropriate to use radar data and ground rain gauge data at the same time for estimating the rain calculation parameters because raindrops observed by the radar fall and there is a time difference when observed by the ground rain gauge. In consideration of the fact that the observation target is different between the radar and the ground rain gauge in the short time average, and the real time correction merit of the rain calculation parameter is lost in the long time average, set the appropriate time and perform the averaging process. Do.

尚、レーダ受信電力からレーダ雨量を算出した後に時間平均処理を行うと、例えば10分間の時間平均処理では10回レーダ雨量を算出することになり、処理時間が増大する。この解決策として、レーダ受信電力を時間平均処理した後にレーダ雨量を算出すると、10分間の時間平均処理でも１回のレーダ雨量しか算出しないですむため、処理時間の高速化が図れる。   If the time average process is performed after the radar rainfall is calculated from the radar received power, for example, the 10-minute time average process calculates the radar rain 10 times, and the processing time increases. As a solution to this, if the radar rainfall is calculated after the time average processing of the radar received power, only one radar rain amount can be calculated even in the time average processing for 10 minutes, so that the processing time can be increased.

時間平均処理で用いるデータとしては、例えば
・レーダ受信電力（mW単位）および地上雨量データ
・レーダ受信電力（dBm単位）および地上雨量データ
の使用が考えられる。 As data used in the time averaging process, for example,
・ Radar received power (mW unit) and ground rainfall data
・ Radar received power (in dBm) and ground rainfall data
Can be used.

２．降雨算出パラメータ推定処理
最適な降雨算出パラメータは、非線形最小二乗法により推定する。地上雨量計がＮ点に設置されており、各点におけるレーダ受信電力がＰi 、地上雨量がＲgi 、算出されるレーダ雨量がＲri であるとする。この場合、レーダ雨量は次の式で算出される。

Figure 2005017266
2. Precipitation calculation parameter estimation process The optimal precipitation calculation parameter is estimated by the non-linear least squares method. It is assumed that a ground rain gauge is installed at N points, the radar received power at each point is Pi, the ground rainfall is Rgi, and the calculated radar rain is Rri. In this case, the radar rainfall is calculated by the following equation.
Figure 2005017266

ここで、非線形最小二乗法では、例えば（２）式のように地上雨量とレーダ雨量との差を評価する評価関数を用意し、評価関数を最小化する降雨算出パラメータを推定する。

Figure 2005017266
Here, in the non-linear least square method, for example, an evaluation function for evaluating the difference between the ground rainfall and the radar rainfall is prepared as in equation (2), and a rain calculation parameter that minimizes the evaluation function is estimated.
Figure 2005017266

Ｒｇi ：地上雨量計ｉで観測された地上雨量[mm/h]
Ｒｒi ：地上雨量計ｉの設置地点に相当する場所のレーダ雨量[mm/h]
Ｐｒi ：地上雨量計ｉの設置地点に相当する場所のレーダ受信電力
Ｎ ：地上雨量計のポイント数
推定処理の手法として、回帰分析法、感度分析法の使用が考えられる。回帰分析法は、初期値を与えて評価関数のパラメータ微分を計算し、評価関数が極小となる降雨算出パラメータを推定する手法である。図３に回帰分析法の概念図を示す。一方、感度分析法は、パラメータの組を多数仮定し、各組の評価関数を計算し、評価関数が最小となるパラメータの組を最適な降雨算出パラメータとする手法である。図４に感度分析法の概念図を示す。 Rg i : Ground rainfall [mm / h] observed by ground rain gauge i
Rr i: radar rainfall of the location that corresponds to the installation point of the ground rain gauge i [mm / h]
Pr i : Radar received power at a location corresponding to the installation point of ground rain gauge i
N: Number of ground rain gauge points As a method of estimation processing, it is conceivable to use a regression analysis method and a sensitivity analysis method. The regression analysis method is a technique for estimating a rain calculation parameter at which an evaluation function is minimized by giving an initial value and calculating a parameter derivative of the evaluation function. FIG. 3 shows a conceptual diagram of the regression analysis method. On the other hand, the sensitivity analysis method is a method in which a large number of parameter sets are assumed, the evaluation function of each set is calculated, and the parameter set that minimizes the evaluation function is set as the optimum rainfall calculation parameter. FIG. 4 shows a conceptual diagram of the sensitivity analysis method.

尚、感度分析法では、予めパラメータの組を仮定する必要がある。例えば、ＢとＫr のようにＰr と同じスケールのパラメータについてはＰr が対数単位で変動することから対数で等分割し、βとαのようにレーダ方程式の指数部のパラメータについては真数で等分割するなど、パラメータの特徴に応じた設定方法が考えられる。   In the sensitivity analysis method, it is necessary to assume a set of parameters in advance. For example, parameters of the same scale as Pr such as B and Kr are equally divided logarithmically because Pr fluctuates in logarithmic units, and parameters of exponent parts of the radar equation such as β and α are true numbers. A setting method according to the feature of the parameter, such as division, can be considered.

降雨算出パラメータの推定処理では、評価関数の極小値が多数存在するため（局所的な最小値、ローカルミニマム）、大域的な最小値を求める工夫が必要である。そこで、上述の回帰分析法と感度分析法を組み合わせ、精度が高く計算時間の少ない処理の導入が考えられる。   In the estimation process of the rain calculation parameter, since there are many minimum values of the evaluation function (local minimum value, local minimum), it is necessary to devise a method for obtaining a global minimum value. Therefore, it is conceivable to introduce processing with high accuracy and short calculation time by combining the above-described regression analysis method and sensitivity analysis method.

感度分析法と感度分析法の組み合わせでは、例えば図５に示すように、１回目の感度分析法で推定されたパラメータ値の近傍をさらに細分化し、２回目の感度分析法にて最適値を推定する手法である。この手法の導入により、ローカルミニマムが多数存在する降雨算出パラメータの推定において、パラメータの最適値が精度良く求まると同時に、計算時間の短縮にもつながる。   In the combination of the sensitivity analysis method and the sensitivity analysis method, for example, as shown in FIG. 5, the vicinity of the parameter value estimated by the first sensitivity analysis method is further subdivided, and the optimum value is estimated by the second sensitivity analysis method. It is a technique to do. By introducing this method, it is possible to accurately obtain the optimum parameter value and to reduce the calculation time in estimating the rain calculation parameter having many local minimums.

また、感度分析法＋回帰分析法の組み合わせでは、例えば図６に示すように、２回目に回帰分析法を用いているため、微分処理の導入による計算時間の短縮化が期待できる。   Further, in the combination of sensitivity analysis method + regression analysis method, for example, as shown in FIG. 6, since the regression analysis method is used for the second time, the calculation time can be shortened by introducing differential processing.

３．レーダ雨量算出のタイムチャート
レーダ雨量を精度良く算出するには、例えば図７に示すように、降雨算出パラメータの最適値推定処理時に用いるレーダ受信電力値と、レーダ雨量算出処理時に用いるレーダ受信電力値とのタイムラグを小さくする必要がある。 3. Radar rainfall calculation time chart To accurately calculate the radar rainfall, for example, as shown in FIG. 7, the radar received power value used during the rainfall calculation parameter optimum value estimation process and the radar received power value used during the radar rainfall calculation process. It is necessary to reduce the time lag.

４．地上雨量計データの選定
レーダ雨量と地上雨量の相関係数、または総雨量比が悪い地上雨量計ポイントを用いてパラメータの推定を行うと、その最適化パラメータを用いてレーダ雨量を算出した際に精度が悪くなるおそれがある。そこで相関係数及び総雨量比をショートタイムで算出し、相関係数または総雨量比が悪い（一定値に満たない）地上雨量計ポイントをパラメータ推定に用いないように、ショートタイムでの地上雨量計データの選定処理を行う。 4). Selection of ground rain gauge data When estimating parameters using the correlation coefficient between radar rainfall and ground rainfall, or ground rain gauge points with a poor total rainfall ratio, the radar rainfall is calculated using the optimized parameters. There is a risk that accuracy may deteriorate. Therefore, the correlation coefficient and the total rainfall ratio are calculated in a short time, and the ground rainfall in the short time is not used for parameter estimation so that the rain gauge points with a poor correlation coefficient or the total rainfall ratio (less than a certain value) are not used for parameter estimation. Select the total data.

上記実施形態で述べた測定装置及び測定方法によれば、地上雨量計データを取りこんで降雨算出パラメータを最適化し、この最適化パラメータを用いてレーダ雨量を算出するようにしているので、時間的に変化する環境状態に応じて適切なレーダ雨量を算出することが可能となり、レーダ雨量の精度向上を実現することができる。   According to the measurement apparatus and the measurement method described in the above embodiment, the rainfall calculation parameter is optimized by taking in the ground rain gauge data, and the radar rainfall is calculated using this optimization parameter. It is possible to calculate an appropriate amount of radar rain according to changing environmental conditions, and it is possible to improve the accuracy of radar rain.

ところで、上記実施形態では、所定の評価関数により、時刻毎に降雨算出パラメータを推定するため、降雨算出パラメータ推定用演算装置１２において推定される降雨算出パラメータは時間的に不連続な値をとり、その結果レーダ雨量演算装置１４にて算出されるレーダ雨量が時間的に不連続となる場合がある。この不連続性を解消する実施例を以下に示す。   By the way, in the said embodiment, in order to estimate a rain calculation parameter for every time with a predetermined | prescribed evaluation function, the rain calculation parameter estimated in the computing device 12 for rain calculation parameter estimation takes a discontinuous value in time, As a result, the radar rainfall calculated by the radar rainfall calculation device 14 may be discontinuous in time. An example for eliminating this discontinuity is shown below.

＜第１実施例＞
図８は第１実施例の概要を示したものである。降雨算出パラメータ推定用演算装置１２において、降雨算出パラメータを推定する際に、前時刻（図中ｔ，ｔ＋１，ｔ＋２）の降雨算出パラメータ値を基に、次時刻（図中ｔ＋１，ｔ＋２，ｔ＋３）で推定するパラメータのとり得る範囲を絞り込み、これによって推定される降雨算出パラメータ値を時間的にスムーズ化させる。このように降雨算出パラメータを時間的にスムージング化させることで、レーダ雨量演算装置１４にて算出されるレーダ雨量を時間的に連続させることができる。 <First embodiment>
FIG. 8 shows an outline of the first embodiment. When the rain calculation parameter estimation computing device 12 estimates the rain calculation parameter, the next time (t + 1, t + 2, t + 3 in the figure) is based on the rain calculation parameter value of the previous time (t, t + 1, t + 2 in the figure). The range of possible parameters to be estimated in (1) is narrowed down, and the rain calculation parameter values estimated thereby are smoothed in time. As described above, by smoothing the rainfall calculation parameters in time, the radar rainfall calculated by the radar rainfall calculation device 14 can be made continuous in time.

＜第２実施例＞
図９は第２実施例の概要を図示したものである。本実施例では、上記降雨算出パラメータ推定用演算装置１２において、時刻毎に評価関数を計算する。図３において、各ブロックは、以下の処理を実行する。 <Second embodiment>
FIG. 9 shows an outline of the second embodiment. In this embodiment, the rain calculation parameter estimation computing device 12 calculates an evaluation function at each time. In FIG. 3, each block executes the following processing.

１．時刻ｔから過去数分間分ｔ−１，ｔ−２，ｔ−３，…のデータについて、各パラメータの評価関数を算出する。
２．過去データによる重み付けをした評価関数を算出する。
３．最小の評価関数を検出する。
４．降雨算出パラメータ群の中からパラメータの最適値を推定する。 1. An evaluation function for each parameter is calculated for data of t-1, t-2, t-3,... For the past several minutes from time t.
2. An evaluation function weighted by past data is calculated.
3. Find the smallest evaluation function.
4). Estimate the optimum parameter value from the rain calculation parameter group.

すなわち、ここでは評価関数を、時間（時刻）ｔの関数としてとらえ、過去の評価関数値を参照して評価関数を再定義する。再定義された評価関数は（３）式で表現される。

Figure 2005017266
That is, here, the evaluation function is regarded as a function of time (time) t, and the evaluation function is redefined with reference to the past evaluation function values. The redefined evaluation function is expressed by equation (3).
Figure 2005017266

ｔ ：時刻
評価関数（ｔ）：時刻ｔにおける評価関数
つまり、時間ｔの評価関数は、時刻ｔ，ｔ−１，ｔ−２，…などの過去の評価関数も含めた値となる。こうして再定義した評価関数には、重み付けされた過去データが含まれるため、レーダ雨量演算装置１４にて算出されるレーダ雨量は時間的に連続となる。 t: Time
Evaluation Function (t): Evaluation Function at Time t That is, the evaluation function at time t is a value including past evaluation functions such as time t, t−1, t−2,. Since the redefined evaluation function includes weighted past data, the radar rainfall calculated by the radar rainfall calculation device 14 is continuous in time.

＜第３実施例＞
本実施例では、図９に示した第２実施例の「評価関数の時間による再定義」に加え、時間的な変動を表現する変動率を定義する。変動率は変動が大きいほど値が大きくなるよう定義するものとする。一例を（４）式に示す。

Figure 2005017266
<Third embodiment>
In the present embodiment, in addition to the “redefinition of the evaluation function by time” of the second embodiment shown in FIG. 9, a variation rate expressing temporal variation is defined. The fluctuation rate is defined such that the larger the fluctuation, the larger the value. An example is shown in equation (4).
Figure 2005017266

ｔ ：時刻
Ｒｒ（ｔ） ：時刻ｔにおけるレーダ雨量
変動率（ｔ）：時刻ｔにおける変動率
変動率は、レーダ雨量の連続性の指標となる。そこで、本実施例では、（５）式の例に示すように、評価関数に変動率を組み込む。（５）式から明らかなように、評価関数値は、時間的に不連続性の高い場合には大きくなり、連続する場合には小さくなる。評価関数が最小となる降雨算出パラメータを最適値とするため、レーダ雨量演算装置１４にて算出されるレーダ雨量は時間的に連続となる。

Figure 2005017266
t: Time
Rr (t): Radar rainfall at time t
Rate of change (t): Rate of change at time t The rate of change is an indicator of the continuity of radar rainfall. Therefore, in this embodiment, as shown in the example of the equation (5), the variation rate is incorporated into the evaluation function. As is clear from the equation (5), the evaluation function value increases when the discontinuity is high in time and decreases when it is continuous. Since the rain calculation parameter that minimizes the evaluation function is set to the optimum value, the radar rain calculated by the radar rain calculation device 14 is continuous in time.
Figure 2005017266

ｔ ：時刻
評価関数（ｔ）：時刻ｔにおける評価関数
変動率（ｔ） ：時刻ｔにおける変動率
以上のように、レーダ受信電力と地上雨量データから降雨算出パラメータを最適化する際に過去データを参照することで、高精度で時間的に連続なレーダ雨量を算出することができる。 t: Time
Evaluation function (t): Evaluation function at time t
Fluctuation rate (t): Fluctuation rate at time t As described above, by referring to the past data when optimizing the rain calculation parameters from the radar received power and the ground rainfall data, the radar is continuous with high accuracy. Rainfall can be calculated.

本発明に係るレーダ雨量測定装置の一実施形態の構成を示すブロック図。1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of a radar rainfall measuring apparatus according to the present invention. 上記実施形態におけるレーダ雨量測定処理の手順を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure of the radar rainfall measurement process in the said embodiment. 上記実施形態で利用される回帰分析法の概要を示す概念図。The conceptual diagram which shows the outline | summary of the regression analysis method utilized by the said embodiment. 上記実施形態で利用される感度分析法の概要を示す概念図。The conceptual diagram which shows the outline | summary of the sensitivity analysis method utilized by the said embodiment. 上記実施形態で利用される感度分析法と感度分析法の組み合わせによるパラメータ最適値推定の手法の概要を示す概念図。The conceptual diagram which shows the outline | summary of the method of parameter optimal value estimation by the combination of the sensitivity analysis method utilized in the said embodiment, and a sensitivity analysis method. 上記実施形態で利用される感度分析法と回帰分析法の組み合わせによるパラメータ最適値推定の手法の概要を示す概念図。The conceptual diagram which shows the outline | summary of the method of parameter optimal value estimation by the combination of the sensitivity analysis method and regression analysis method which are utilized in the said embodiment. 上記実施形態において、パラメータ最適値推定処理とリーダ雨量算出処理に用いるレーダ受信電力値のタイミング関係を説明するための図。The figure for demonstrating the timing relationship of the radar received power value used for a parameter optimal value estimation process and a reader | leader rainfall calculation process in the said embodiment. 上記実施形態において、レーダ雨量が時間的に不連続となる問題を解消する第１の実施例を示す概念図。In the said embodiment, the conceptual diagram which shows the 1st Example which eliminates the problem that a radar rainfall becomes discontinuous in time. 上記実施形態において、レーダ雨量が時間的に不連続となる問題を解消する第２及び第３の実施例を示す概念図。In the said embodiment, the conceptual diagram which shows the 2nd and 3rd Example which eliminates the problem that radar rainfall becomes discontinuous in time.

符号の説明Explanation of symbols

１１…気象レーダ、１２…降雨算出パラメータ推定用演算装置、１３…地上雨量計、１４…レーダ雨量演算装置１４。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 ... Weather radar, 12 ... Calculation apparatus for estimating rainfall calculation parameters, 13 ... Ground rain gauge, 14 ... Radar rainfall calculation apparatus 14

Claims (30)

気象レーダで観測されたレーダ受信電力データを地上雨量計で観測された地上雨量計データに基づいてレーダ方程式に用いる降雨算出パラメータをリアルタイムに最適化する降雨算出パラメータ推定用演算装置と、
最適化された降雨算出パラメータに基づくレーダ方程式により前記気象レーダで得られた受信電力データからレーダ雨量を演算し出力するレーダ雨量演算装置とを具備することを特徴とするレーダ雨量測定装置。 A calculation device for estimating the rain calculation parameter for optimizing the rain calculation parameter used in the radar equation in real time based on the ground rain meter data observed by the ground rain meter using the radar received power data observed by the weather radar;
A radar rainfall measurement device comprising: a radar rainfall calculation device that calculates and outputs a radar rainfall from received power data obtained by the weather radar according to a radar equation based on an optimized rainfall calculation parameter. 前記降雨算出パラメータ推定用演算装置は、前記気象レーダで用いられているレーダ方程式において、レーダ雨量を前記地上雨量計による観測値とし、降雨算出パラメータの最適値を推定することを特徴とする請求項１記載のレーダ雨量測定装置。   The calculation device for estimating a rain calculation parameter estimates an optimum value of a rain calculation parameter by using a radar rainfall as an observation value by the ground rain gauge in a radar equation used in the weather radar. The radar rainfall measuring device according to 1. 前記降雨算出パラメータ推定用演算装置は、前記レーダ受信電力データと地上雨量計データを取得し、前記レーダ受信電力データから算出されるレーダ雨量と前記地上雨量計データによる降水量との差が最小となるような降雨算出パラメータの推定を行うことを特徴とする請求項２記載のレーダ雨量測定装置。   The calculation device for estimating the rain calculation parameter acquires the radar received power data and the ground rain gauge data, and the difference between the radar rain calculated from the radar received power data and the precipitation by the ground rain gauge data is minimum. The radar rainfall measuring device according to claim 2, wherein the rain calculation parameter is estimated. 前記降雨算出パラメータ推定用演算装置は、前記レーダ受信電力データと地上雨量計データをそれぞれ時間平均処理した後に降雨算出パラメータの最適値を推定することを特徴とする請求項１記載のレーダ雨量測定装置。   2. The radar rainfall measurement device according to claim 1, wherein the calculation device for estimating the rainfall calculation parameter estimates an optimum value of the rainfall calculation parameter after time-average processing each of the radar received power data and the ground rain gauge data. . 前記降雨算出パラメータ推定用演算装置は、前記降雨算出パラメータの最適値を非線形最小二乗法により推定することを特徴とする請求項１記載のレーダ雨量測定装置。   2. The radar rain amount measuring apparatus according to claim 1, wherein the rain calculation parameter estimation computing device estimates an optimum value of the rain calculation parameter by a non-linear least square method. 前記非線形最小二乗法による推定は、地上雨量とレーダ雨量との差を評価する評価関数を用意し、評価関数を最小する降雨算出パラメータを推定することを特徴とする請求項５記載のレーダ雨量測定装置。   6. The radar rainfall measurement according to claim 5, wherein the estimation by the non-linear least-squares method prepares an evaluation function for evaluating a difference between the ground rainfall and the radar rainfall, and estimates a rain calculation parameter that minimizes the evaluation function. apparatus. 前記降雨算出パラメータ推定用演算装置は、初期値を与えて前記評価関数のパラメータ微分を計算し、前記評価関数が極小となる降雨算出パラメータを推定する回帰分析法を用いることを特徴とする請求項６記載のレーダ雨量測定装置。   The calculation device for estimating the rain calculation parameter uses a regression analysis method for calculating a parameter derivative of the evaluation function by giving an initial value and estimating a rain calculation parameter at which the evaluation function is minimal. 6. The radar rainfall measuring device according to 6. 前記降雨算出パラメータ推定用演算装置は、パラメータの組を多数仮定し、各組の評価関数を計算し、評価関数が最小となるパラメータの組を最適な降雨算出パラメータとする感度分析法を用いることを特徴とする請求項６記載のレーダ雨量測定装置。   The calculation device for estimating the rain calculation parameter uses a sensitivity analysis method that assumes a large number of parameter sets, calculates an evaluation function for each set, and sets a parameter set that minimizes the evaluation function as an optimum rain calculation parameter. The radar rainfall measuring device according to claim 6. 前記降雨算出パラメータ推定用演算装置は、ｎ（ｎは自然数）回目の感度分析法で推定されたパラメータ値の近傍をさらに細分化し、ｎ＋１回目の感度分析法にて最適値を推定することを特徴とする請求項８記載のレーダ雨量測定装置。   The calculation device for estimating the rain calculation parameter further subdivides the vicinity of the parameter value estimated by the n (n is a natural number) sensitivity analysis method, and estimates the optimum value by the n + 1 sensitivity analysis method. The radar rainfall measuring device according to claim 8. 前記降雨算出パラメータ推定用演算装置は、前記感度分析法で最適と推定されたパラメータの組について、回帰分析法により初期値を与えて前記評価関数のパラメータ微分を計算し、前記評価関数が極小となる降雨算出パラメータを推定することを特徴とする請求項８記載のレーダ雨量測定装置。   The calculation device for estimating the rain calculation parameter calculates a parameter derivative of the evaluation function by giving an initial value by a regression analysis method for a set of parameters estimated to be optimal by the sensitivity analysis method, and the evaluation function is minimal. 9. The radar rainfall measuring device according to claim 8, wherein a rain calculation parameter is estimated. 前記降雨算出パラメータ推定用演算装置は、最適値推定処理時に用いるレーダ受信電力値と、レーダ雨量算出処理時に用いるレーダ受信電力値とのタイムラグを小さくしたことを特徴とする請求項１記載のレーダ雨量測定装置。   2. The radar rain amount according to claim 1, wherein the calculation device for estimating the rain calculation parameter reduces a time lag between a radar reception power value used in the optimum value estimation process and a radar reception power value used in the radar rain calculation process. measuring device. 前記降雨算出パラメータ推定演算装置は、相関係数及び総雨量比をショートタイムで算出し、相関係数または総雨量比が一定値に満たない地上雨量計ポイントをパラメータ推定に用いないように、ショートタイムでの地上雨量計データの選定処理を行うことを特徴とする請求項１記載のレーダ雨量測定装置。   The rain calculation parameter estimation calculation device calculates a correlation coefficient and a total rainfall ratio in a short time, and does not use a ground rain gauge point whose correlation coefficient or total rainfall ratio is less than a constant value for parameter estimation. 2. The radar rainfall measuring device according to claim 1, wherein a selection process of ground rain gauge data in time is performed. 前記降雨算出パラメータ推定演算装置は、前記降雨算出パラメータの最適化演算結果について過去の最適化演算結果の推移から許容範囲か否かを判断し、許容範囲外となるときは許容範囲内に制限することを特徴とする請求項１記載のレーダ雨量測定装置。   The rain calculation parameter estimation calculation device determines whether or not the optimization calculation result of the rain calculation parameter is within an allowable range from the transition of past optimization calculation results, and limits the result to an allowable range when the result is outside the allowable range. The radar rainfall measuring device according to claim 1. 前記降雨算出パラメータ推定演算装置は、前記推定に用いる評価関数について、時刻を変数として過去データ値から再定義することを特徴とする請求項６記載のレーダ雨量測定装置。   The radar rainfall measurement device according to claim 6, wherein the rain calculation parameter estimation calculation device redefines the evaluation function used for the estimation from a past data value using time as a variable. 前記降雨算出パラメータ推定演算装置は、前記降雨算出パラメータの組み合わせに対するレーダ雨量の時間的な変動を表現する変動率を求め、前記評価関数に前記変動率を組み込むようにしたことを特徴とする請求項１４記載のレーダ雨量測定装置。   The rain calculation parameter estimation calculation device obtains a fluctuation rate expressing a temporal fluctuation of a radar rainfall with respect to a combination of the rain calculation parameters, and incorporates the fluctuation rate into the evaluation function. 14. The radar rainfall measuring device according to 14. 気象レーダで観測されたレーダ受信電力データを地上雨量計で観測された地上雨量計データに基づいてレーダ方程式に用いる降雨算出パラメータをリアルタイムに最適化する降雨算出パラメータ推定ステップと、
最適化された降雨算出パラメータに基づくレーダ方程式により前記気象レーダで得られた受信電力データからレーダ雨量を演算し出力するレーダ雨量演算ステップとを具備することを特徴とするレーダ雨量測定方法。 A rain calculation parameter estimation step for optimizing the rain calculation parameter used in the radar equation based on the ground rain gauge data observed by the ground rain gauge from the radar received power data observed by the weather radar in real time;
A radar rainfall measurement method comprising: a radar rainfall calculation step that calculates and outputs a radar rainfall from received power data obtained by the weather radar according to a radar equation based on an optimized rainfall calculation parameter. 前記降雨算出パラメータ推定ステップは、前記気象レーダで用いられているレーダ方程式において、レーダ雨量を前記地上雨量計による観測値とし、降雨算出パラメータの最適値を推定することを特徴とする請求項１６記載のレーダ雨量測定方法。   17. The rainfall calculation parameter estimation step is characterized in that, in a radar equation used in the weather radar, an radar rain amount is an observation value by the ground rain gauge, and an optimum value of the rain calculation parameter is estimated. Radar rainfall measurement method. 前記降雨算出パラメータ推定ステップは、前記レーダ受信電力データと地上雨量計データを取得し、前記レーダ受信電力データから算出されるレーダ雨量と前記地上雨量計データによる降水量との差が最小となるような降雨算出パラメータの推定を行うことを特徴とする請求項１７記載のレーダ雨量測定方法。   The rain calculation parameter estimation step acquires the radar received power data and the ground rain gauge data so that the difference between the radar rain calculated from the radar received power data and the precipitation by the ground rain gauge data is minimized. 18. The radar rainfall measurement method according to claim 17, further comprising: estimating an appropriate rainfall calculation parameter. 前記降雨算出パラメータ推定用演算ステップは、前記レーダ受信電力データと地上雨量計データをそれぞれ時間平均処理した後に降雨算出パラメータの最適値を推定することを特徴とする請求項１６記載のレーダ雨量測定方法。   17. The radar rainfall measurement method according to claim 16, wherein the calculation step for estimating the rainfall calculation parameter estimates an optimum value of the rainfall calculation parameter after performing time-average processing on the radar received power data and the ground rain gauge data, respectively. . 前記降雨算出パラメータ推定ステップは、前記降雨算出パラメータの最適値を非線形最小二乗法により推定することを特徴とする請求項１６記載のレーダ雨量測定方法。   The radar rainfall measurement method according to claim 16, wherein the rainfall calculation parameter estimation step estimates an optimum value of the rain calculation parameter by a nonlinear least square method. 前記非線形最小二乗法による推定は、地上雨量とレーダ雨量との差を評価する評価関数を用意し、評価関数を最小する降雨算出パラメータを推定することを特徴とする請求項２０記載のレーダ雨量測定方法。   21. The radar rainfall measurement according to claim 20, wherein the estimation by the nonlinear least square method prepares an evaluation function for evaluating a difference between ground rainfall and radar rainfall, and estimates a rain calculation parameter that minimizes the evaluation function. Method. 前記降雨算出パラメータ推定ステップは、初期値を与えて前記評価関数のパラメータ微分を計算し、前記評価関数が極小となる降雨算出パラメータを推定する回帰分析法を用いることを特徴とする請求項２１記載のレーダ雨量測定方法。   23. The rainfall calculation parameter estimation step uses a regression analysis method for calculating a parameter derivative of the evaluation function by giving an initial value, and estimating a rain calculation parameter that minimizes the evaluation function. Radar rainfall measurement method. 前記降雨算出パラメータ推定ステップは、パラメータの組を多数仮定し、各組の評価関数を計算し、評価関数が最小となるパラメータの組を最適な降雨算出パラメータとする感度分析法を用いることを特徴とする請求項２１記載のレーダ雨量測定方法。   The rain calculation parameter estimation step uses a sensitivity analysis method that assumes a large number of parameter sets, calculates an evaluation function for each set, and sets a parameter set that minimizes the evaluation function as an optimal rain calculation parameter. The radar rainfall measurement method according to claim 21. 前記降雨算出パラメータ推定ステップは、ｎ（ｎは自然数）回目の感度分析法で推定されたパラメータ値の近傍をさらに細分化し、ｎ＋１回目の感度分析法にて最適値を推定することを特徴とする請求項２３記載のレーダ雨量測定方法。   In the rain calculation parameter estimation step, the vicinity of the parameter value estimated by the nth (n is a natural number) sensitivity analysis method is further subdivided, and the optimum value is estimated by the n + 1th sensitivity analysis method. The radar rainfall measuring method according to claim 23. 前記降雨算出パラメータ推定ステップは、前記感度分析法で最適と推定されたパラメータの組について、回帰分析法により初期値を与えて前記評価関数のパラメータ微分を計算し、前記評価関数が極小となる降雨算出パラメータを推定することを特徴とする請求項２３記載のレーダ雨量測定方法。   The rain calculation parameter estimation step calculates a parameter derivative of the evaluation function by giving an initial value by a regression analysis method for a set of parameters estimated to be optimal by the sensitivity analysis method, and a rain that minimizes the evaluation function 24. The radar rainfall measurement method according to claim 23, wherein the calculation parameter is estimated. 前記降雨算出パラメータ推定ステップは、最適値推定処理時に用いるレーダ受信電力値と、レーダ雨量算出処理時に用いるレーダ受信電力値とのタイムラグを小さくしたことを特徴とする請求項１６記載のレーダ雨量測定方法。   17. The radar rainfall measurement method according to claim 16, wherein in the rain calculation parameter estimation step, a time lag between a radar received power value used in the optimum value estimation process and a radar received power value used in the radar rainfall calculation process is reduced. . 前記降雨算出パラメータ推定ステップは、相関係数及び総雨量比をショートタイムで算出し、相関係数または総雨量比が一定値に満たない地上雨量計ポイントをパラメータ推定に用いないように、ショートタイムでの地上雨量計データの選定処理を行うことを特徴とする請求項１６記載のレーダ雨量測定方法。   The rain calculation parameter estimation step calculates the correlation coefficient and the total rainfall ratio in a short time, and does not use a ground rain gauge point whose correlation coefficient or the total rainfall ratio is less than a constant value for the parameter estimation. 17. The method for measuring radar rainfall according to claim 16, wherein the selection process of ground rain gauge data is performed. 前記降雨算出パラメータ推定ステップは、前記降雨算出パラメータの最適化演算結果について過去の最適化演算結果の推移から許容範囲か否かを判断し、許容範囲外となるときは許容範囲内に制限することを特徴とする請求項１６記載のレーダ雨量測定方法。   The rain calculation parameter estimation step determines whether or not the optimization calculation result of the rain calculation parameter is within an allowable range from the transition of past optimization calculation results, and restricts the result to an allowable range when it falls outside the allowable range. The radar rainfall measurement method according to claim 16. 前記降雨算出パラメータ推定ステップは、前記推定に用いる評価関数について、時刻を変数として過去データ値から再定義することを特徴とする請求項２１記載のレーダ雨量測定方法。   The radar rainfall measurement method according to claim 21, wherein in the rain calculation parameter estimation step, the evaluation function used for the estimation is redefined from past data values using time as a variable. 前記降雨算出パラメータ推定ステップは、前記降雨算出パラメータの組み合わせに対するレーダ雨量の時間的な変動を表現する変動率を求め、前記評価関数に前記変動率を組み込むようにしたことを特徴とする請求項２１記載のレーダ雨量測定方法。   22. The rainfall calculation parameter estimation step obtains a fluctuation rate expressing a temporal change in radar rainfall with respect to the combination of the rain calculation parameters, and incorporates the fluctuation rate into the evaluation function. The radar rainfall measurement method described.
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