気象レーダー

オクラホマ州ノーマンの雨柱付き気象レーダー
気象レーダーアンテナ（WF44）
オクラホマ大学OU-PRIME Cバンド偏波気象レーダー（建設中）

気象レーダーは、気象監視レーダー（WSR）やドップラー気象レーダーとも呼ばれ、降水の位置を特定し、その動きを計算し、降水の種類（雨、雪、雹など）を推定するために使用されるレーダーの一種です。現代の気象レーダーは主にパルスドップラーレーダーであり、降水量の強度に加えて雨滴の動きも検出できます。両方のタイプのデータを分析することで、嵐の構造と悪天候を引き起こす可能性を判断することができます。

第二次世界大戦中、レーダー操作員は気象によって画面にエコーが映り込み、潜在的な敵の標的が見えにくくなっていることに気づきました。エコーをフィルタリングする技術が開発されましたが、科学者たちはこの現象の研究を始めました。戦後まもなく、余剰レーダーが降水量の検知に使用されました。それ以来、気象レーダーは進化を続け、各国の気象局、大学の研究部門、テレビ局の気象予報部などで利用されています。生画像は専用のソフトウェアで定期的に処理され、雨、雪、雹などの気象現象の将来の位置や強度の短期予測に利用されています。レーダー出力は、解析と予報の改善のために 数値気象予報モデルにも組み込まれています。

歴史

1944 年 12 月に船舶のレーダー画面に映った台風コブラ。

第二次世界大戦中、軍のレーダー操作員は、雨、雪、みぞれによる反射エコーのノイズに気付きました。戦後、軍の科学者は民間人に戻るか、軍隊に留まり、それらのエコーの利用方法の開発に取り組みました。米国では、最初は空軍に勤務し、後にMITで勤務したデビッド・アトラス[ 1 ]が、最初の実用的な気象レーダーを開発しました。カナダでは、JS マーシャルとRH ダグラスがモントリオールで「ストーミー・ウェザー・グループ」を結成しました[ 2 ] [ 3 ] 。マーシャルと彼の博士課程の学生ウォルター・パーマーは、中緯度の雨の滴サイズ分布に関する研究でよく知られており、この研究は、与えられたレーダー反射率と雨水の降下速度を相関させるZR関係の解明につながりました。英国では、レーダーエコーパターンや層状雨、対流雲といった気象要素の研究が続けられ、1センチメートルから10センチメートルまでの様々な波長の可能性を評価する実験が行われた。1950年までに、英国のEKCO社は航空機搭載型の「雲・衝突警報捜索レーダー装置」を実演していた。[ 4 ]

1960 年代のレーダー技術により、ミネアポリス-セントポール都市圏で竜巻を発生させるスーパーセルが検出されました。

1950年から1980年にかけて、降水の位置と強度を測定する反射レーダーが世界中の気象機関に導入されました。初期の気象学者はブラウン管を見なければなりませんでした。1953年、イリノイ州水資源調査局に勤務していた電気技師のドナルド・スタッグスは、竜巻を伴う雷雨に伴う「フックエコー」を初めてレーダー観測しました。[ 5 ]

米国で初めてテレビで気象レーダーが使用されたのは1961年9月だった。ハリケーン・カーラがテキサス州に近づいていたとき、地元記者のダン・ラザーはハリケーンが非常に大きいと疑い、嵐の規模を把握するためにガルベストンにある米国気象局WSR-57レーダー施設を訪れた。彼は気象局の職員を説得してオフィスから生中継させ、気象学者に透明なビニールシートにメキシコ湾の大まかな輪郭を描いてもらった。放送中、彼はその透明なオーバーレイをコンピューターの白黒レーダー画面にかざし、視聴者にカーラの大きさと嵐の目の位置の両方を伝えた。これによりラザーは全国的に有名になり、彼のレポートは警報を発令した住民が当局による推定35万人の避難を受け入れるのに役立った。これは当時の米国史上最大の避難であった。警告のおかげで死亡したのはわずか46人で、避難によって数千人の命が救われたと推定されている。1900年のガルベストンでは、より小規模なハリケーンで推定6000人から12000人が死亡した。[ 6 ]

1970年代には、レーダーの標準化とネットワーク化が進み、レーダー画像を撮影する最初の装置が開発されました。降雨の三次元的な画像を得るために走査角度の数が増え、水平断面（CAPPI）と垂直断面の撮影が可能になりました。これにより、カナダのアルバータ雹観測プロジェクトや米国の 国立激流研究所（NSSL）において、雷雨の組織化に関する研究が可能になりました。

1964年に設立されたNSSLは、二重偏波信号とドップラー効果の利用に関する実験を開始しました。1973年5月、オクラホマシティのすぐ西にあるオクラホマ州ユニオンシティが竜巻に壊滅的な被害を受けました。NSSLのドップラー効果を利用した波長10cmのレーダーが初めて竜巻のライフサイクル全体を記録しました。[ 7 ]研究者たちは、竜巻が地面に触れる前に上空の雲に中規模の回転を発見しました。これが竜巻の渦の特徴です。NSSLの研究は、ドップラーレーダーが重要な予報ツールであることを国立気象局に確信させるのに役立ちました。 [ 7 ] 1974年4月3日から4日にかけての竜巻の超発生とその壊滅的な破壊は、さらなる開発のための資金獲得に役立ったかもしれません。

サウスダコタ州の NEXRAD。背景にはスーパーセルが見える。

1980年から2000年の間に、北米、ヨーロッパ、日本などの先進国では気象レーダー網が標準となった。従来のレーダーはドップラーレーダーに置き換えられ、位置と強度に加え、空気中の粒子の相対速度を追跡できるようになった。米国では、 NSSLの研究を受けて、1988年にNEXRADまたはWSR-88D（Weather Surveillance Radar 1988 Doppler）と呼ばれる10cmレーダーからなるネットワークの構築が開始された。[ 7 ] [ 8 ]カナダでは、環境カナダが1985年までに5cm研究用ドップラーレーダーを備えたキングシティ局[ 9 ]を建設した。マギル大学は1993年にレーダー（JSマーシャルレーダー観測所）をドップラー化しました。これにより、 1998年から2004年の間にカナダ全土にドップラー観測ネットワーク[ 10 ]が完成しました。フランスをはじめとするヨーロッパ諸国も2000年代初頭までにドップラー観測ネットワークに移行しました。一方、コンピュータ技術の急速な進歩により、悪天候の兆候を検知するアルゴリズムが開発され、メディアや研究者向けに多くのアプリケーションが利用されるようになりました。

2000年以降、二重偏波技術の研究が実用化され、降水の種類（雨か雪かなど）に関する情報量が増加しました。「二重偏波」とは、水平方向と垂直方向（地面に対して）の両方に偏波したマイクロ波を放射することを意味します。米国、フランス[ 11 ]、カナダなど一部の国では、1990年代末または2000年代初頭までに大規模な導入が行われました。2013年4月には、米国国立気象局（NEXRAD）のすべてのNEXRADが完全に二重偏波化されました[ 12 ] 。

2003年以来、米国海洋大気庁（NOAA）は、大気観測における時間分解能の向上を目指し、従来のパラボラアンテナに代わるフェーズドアレイレーダーの実験を行っています。これは、激しい雷雨において、よりタイムリーなデータを得ることでその発達をより適切に評価できるため、非常に重要となる可能性があります。

また、2003 年に国立科学財団は、大気の協調的適応型センシングのための工学研究センター(CASA)を設立しました。これは、エンジニア、コンピューター科学者、気象学者、社会学者が学際的かつ複数の大学で協力して、基礎研究、実現技術の開発、および、一般的に十分にサンプリングされていない下層対流圏を、安価で高速スキャン、二重偏波、機械スキャン、フェーズド アレイ レーダーでサンプリングすることにより、既存のレーダー システムを増強するように設計されたプロトタイプの工学システムを展開するためのセンターです。

2023年、アメリカの民間企業Tomorrow.ioは気象観測と予報のためのKaバンド宇宙レーダーを打ち上げました。 [ 13 ] [ 14 ]

原理

レーダーパルスの送信

レーダービームはレーダー基地から遠ざかるにつれて広がり、カバーする範囲が広くなります。

気象レーダーは、導波管を介してパラボラアンテナに接続された空洞マグネトロンまたはクライストロン管を用いて、1マイクロ秒程度の指向性マイクロ波パルスを送信します。1～10cmの波長は、対象となる水滴または氷粒子の直径の約10倍です。これは、これらの周波数でレイリー散乱が発生するためです。つまり、各パルスのエネルギーの一部はこれらの小さな粒子に反射し、レーダー基地に向かって戻ってくることになります。[ 15 ]

晴れた空を背景にしたモン・ヴァントゥの大きな球形気象レーダードーム。
フランスのモン・ヴァントゥにある気象レーダードーム。長距離大気監視に使用される固定マイクロ波アンテナが設置されている。

波長が短いほど粒子が小さいほど有効ですが、信号の減衰が速いです。そのため、10cm（Sバンド）レーダーが推奨されますが、 5cmCバンドシステムよりも高価です。3cmXバンドレーダーは短距離観測にのみ使用され、1cmKaバンド気象レーダーは霧雨や霧などの小粒子現象の研究にのみ使用されます。[ 15 ] Wバンド（3mm）気象レーダーシステムは大学での使用が限られていますが、減衰が速いため、ほとんどのデータは利用できません。

レーダーパルスはレーダー基地から遠ざかるにつれて拡散します。そのため、レーダーパルスが通過する空気の体積は、基地から遠い地域では大きくなり、近い地域では小さくなり、遠距離では解像度が低下します。150～200kmの探知範囲の末端では、1つのパルスが走査する空気の体積は1立方キロメートル程度になることがあります。これはパルス体積と呼ばれます。[ 16 ]

あるパルスが任意の時点で占める空気の体積は、次式で近似できます。ここで、vはパルスによって囲まれた体積、hはパルス幅（例えばメートル、パルスの持続時間（秒）と光速の積から算出）、rはパルスがレーダーから既に移動した距離（例えばメートル）、はビーム幅（ラジアン）です。この式は、ビームが対称円形であり、「r」は「h」よりもはるかに大きいため、パルスの開始時と終了時の「r」はほぼ同じであり、体積の形状は深さ「h」の円錐台であると仮定しています。 [ 15 ]v＝hr2θ2{\displaystyle \,{v=hr^{2}\theta ^{2}}}θ{\displaystyle \,\theta }

戻り信号を聴く

各パルスの合間に、レーダー局は受信機として機能し、空気中の粒子からの反射信号を受信します。この「受信」サイクルの持続時間は1ミリ秒程度で、パルス持続時間の1000倍に相当します。このフェーズの長さは、マイクロ波放射（光速）が検出器から気象目標まで伝播し、再び戻ってくるまでの所要時間によって決まります。その距離は数百キロメートルにも及ぶ場合があります。レーダー局から目標までの水平距離は、パルスの送信開始から反射信号の検出までの時間から単純に計算されます。この時間は、空気中の光速を乗じることで距離に変換されます。

距離＝cΔt2n、{\displaystyle {\text{距離}}=c{\frac {\Delta t}{2n}},}

ここでc = 299,792.458 km/sは光速、n ≈ 1.0003は空気の屈折率である。[ 17 ]

パルスの放射頻度が高すぎると、1 つのパルスからの反射が以前のパルスからの反射と混同され、距離の計算が不正確になります。

高さの決定

高度によるレーダービームの経路

地球は球体であるため、真空中のレーダービームは地球の逆曲率に従って上昇する。しかし、大気は高度とともに密度が減少するため、屈折率も低下する。このため、レーダービームはわずかに地表方向に曲げられ、標準大気の場合、これはビームの曲率が地球の実際の曲率の4/3であるとみなすことに等しい。アンテナの仰角やその他の考慮事項に応じて、以下の式を用いて目標の地表からの高さを計算できる。[ 18 ]

H＝r2+（けe1つのe）2+2rけe1つのe罪⁡（θe）−けe1つのe+h1つの、{\displaystyle H={\sqrt {r^{2}+(k_{e}a_{e})^{2}+2rk_{e}a_{e}\sin(\theta _{e})}}-k_{e}a_{e}+h_{a},}

どこ：

r = レーダーとターゲット間の距離、
k e = 4/3、
a e =地球の半径、
θ e =レーダー地平線からの仰角、
h a = フィードホーンの地上からの高さ。

効果的なボリュームカバレッジ

複数の仰角を使用してスキャンしたボリューム

気象レーダーネットワークは、必要に応じて設定される一連の標準的な角度を使用します。スキャン回転ごとに、次の探測のためにアンテナの仰角が変更されます。このシナリオは、レーダー周囲の大気圏全体を最大範囲内でスキャンするために、多くの角度で繰り返されます。通常、このスキャン戦略は5～10分以内に完了し、地上15km、レーダーから250km以内の範囲のデータを取得します。例えば、カナダでは、5cm気象レーダーは0.3度から25度の範囲の角度を使用します。添付の​​図は、複数の角度が使用された場合にスキャンされる範囲を示しています。

地球の曲率と高度による屈折率の変化により、レーダーは最小角度（緑色で表示）の地上高度より下、または最大角度（中央の赤い円錐で表示）よりレーダーに近い高度を「見る」ことができません。[ 19 ]

戻り強度の較正

各体積内のターゲットは一意ではないため、レーダー方程式は基本方程式を超えて発展させる必要がある。モノスタティックレーダーを仮定すると、次の式が成り立つ。 [ 15 ] [ 20 ]Gt＝あr（orGr）＝G{\displaystyle G_{t}=A_{r}(\mathrm {or} \,G_{r})=G}

Pr＝PtG2λ2σ（4π）3R4∝σR4{\displaystyle P_{r}=P_{t}{{G^{2}\lambda ^{2}\sigma } \over {{(4\pi )}^{3}R^{4}}}\propto {\frac {\sigma }{R^{4}}}}

ここで、は受信電力、は送信電力、は送受信アンテナの利得、はレーダー波長、はターゲットのレーダー断面積、は送信機からターゲットまでの距離です。 Pr{\displaystyle \scriptstyle P_{r}}Pt{\displaystyle \scriptstyle P_{t}}G{\displaystyle \scriptstyle G}λ{\displaystyle \scriptstyle \lambda}σ{\displaystyle \scriptstyle \sigma }R{\displaystyle \scriptstyle R}

この場合、全てのターゲットの断面積を合計する必要がある：[ 21 ]

σ＝σ¯＝V∑σj＝Vη{\displaystyle \sigma ={\bar {\sigma }}=V\sum \sigma _{j}=V\eta }
{V＝sc1つのnnedvolあなたメートルe＝pあなたlselenグラムth×be1つのメートルわ私dth＝cτ2πR2θ24{\displaystyle {\begin{cases}V\quad =\mathrm {走査体積} \\\qquad =\mathrm {パルス長} \times \mathrm {ビーム幅} \\\qquad ={\frac {c\tau}{2}}{\frac {\pi R^{2}\theta^{2}}{4}}\end{cases}}}

ここで、は光速、はパルスの時間的持続時間、はビームの幅（ラジアン）です。 c{\displaystyle \,c}τ{\displaystyle \,\tau }θ{\displaystyle \,\theta }

2つの方程式を組み合わせると次のようになります。

Pr＝PtG2λ2（4π）3R4cτ2πR2θ24η＝PtτG2λ2θ2c512（π2）ηR2{\displaystyle P_{r}=P_{t}{{G^{2}\lambda^{2}} \over {{(4\pi )}^{3}R^{4}}}{\frac {c\tau}{2}}{\frac {\pi R^{2}\theta^{2}}{4}}\eta =P_{t}\tau G^{2}\lambda^{2}\theta^{2}{\frac {c}{512(\pi^{2})}}{\frac {\eta}{R^{2}}}}

その結果、次のようになります。

Pr∝ηR2{\displaystyle P_{r}\propto {\frac {\eta }{R^{2}}}}

反射率は ではなくに反比例して変化します。レーダーからの異なる距離からのデータを比較するには、この比率で正規化する必要があります。 R2{\displaystyle \,R^{2}}R4{\displaystyle \,R^{4}}

データ型

反射率

ターゲットからの反射エコー（「反射率」）の強度を解析することで、走査体積内の降水量を決定します。使用される波長（1～10 cm）は、レイリー散乱の妥当性の範囲内であるため、反射エコーが降水量に比例することが保証されます。レイリー散乱の妥当性では、ターゲットは走査波の波長よりもはるかに小さくなければならないとされています（10分の1）。

レーダーによって観測される反射率（Z e）は、雨滴の直径（D）の6乗、目標物の誘電率（K）の2乗、そして雨滴の粒度分布（例えば、マーシャル・パーマーのN[D] ）によって変化する。この関数は、 以下の式で 表される切断ガンマ関数[ 22 ]で表される。

Ze＝∫0Dメートル1つの×|K|2北0e−ΛDD6dD{\displaystyle Z_{e}=\int _{0}^{Dmax}|K|^{2}N_{0}e^{-\Lambda D}D^{6}dD}

一方、降水率（R）は、粒子の数、体積、落下速度（v[D]）に等しくなります。

R＝∫0Dメートル1つの×北0e−ΛDπD36v（D）dD{\displaystyle R=\int _{0}^{Dmax}N_{0}e^{-\Lambda D}{\pi D^{3} \over 6}v(D)dD}

したがって、Z eと R は類似した機能を持ち、 ZR 関係と呼ばれる形式で両者の関係を与えることで解決できます。

Z = aR b

ここで、a と b は降水の種類 (雪、雨、対流性降水または層状降水) によって異なり、それぞれ、K、N 0、v が異なります。 Λ{\displaystyle \Lambda }

  • アンテナが大気をスキャンすると、方位角のあらゆる角度において、遭遇したターゲットの種類ごとに一定の強度の反射波が得られます。その後、各ターゲットの反射率を平均化することで、より正確なデータセットが得られます。
  • ターゲットの直径と誘電率の変動によりレーダーへの電力リターンに大きな変動が生じる可能性があるため、反射率はdBZ (同じスキャン体積を満たす標準の 1 mm 直径の液滴に対するエコーの比率の対数の 10 倍) で表されます。

レーダーディスプレイで反射率を読み取る方法

NWS 反射率カラースケール。

レーダー反射は通常、色またはレベルで表現されます。レーダー画像の色は通常、弱い反射の場合は青または緑、非常に強い反射の場合は赤またはマゼンタです。口頭報告における数字は、反射の強度に応じて大きくなります。例えば、米国の国立NEXRADレーダー施設では、反射強度のレベルに応じて以下のスケールを使用しています。[ 23 ]

  • マゼンタ：65 dBZ（非常に激しい降水量、1時間あたり16インチ（410 mm）以上、ただし雹の可能性あり）
  • 赤：50 dBZ（1時間あたり2インチ（51 mm）の激しい降雨）
  • 黄色: 35 dBZ (1時間あたり0.25インチ (6.4 mm) の中程度の降水量)
  • 緑: 20 dBZ (小雨)

強い反射（赤またはマゼンタ）は、大雨だけでなく、雷雨、雹、強風、竜巻も示している可能性がありますが、以下に説明する理由により、慎重に解釈する必要があります。

航空条約

気象レーダーの反射を説明する際、パイロット、ディスパッチャー、航空管制官は通常、3つの反射レベルを参照します。[ 24 ]

  • レベル 1は緑のレーダー反射に相当し、通常は弱い降水とほとんどまたは全く乱気流がない状態を示し、視界が悪くなる可能性があります。
  • レベル 2は黄色のレーダー反射に相当し、中程度の降雨を示し、非常に低い視界、中程度の乱気流、航空機の乗客にとって不快な乗り心地につながる可能性があります。
  • レベル 3は赤色のレーダー反射に相当し、激しい降雨を示し、雷雨や激しい乱気流、航空機の構造的損傷につながる可能性があります。

航空機は、可能な限りレベル 2 の帰還を回避しようとし、特別に設計された研究用航空機でない限り、常にレベル 3 を回避します。

降水の種類

民間テレビ局（地方および全国）やThe Weather Channel、AccuWeatherなどの天気予報ウェブサイトでは、冬季の降水の種類（雨、雪、みぞれと凍雨）を表示することがあります。これはレーダーデータ自体の分析ではなく、主に地上気象情報（ METAR ）などの他のデータソースを用いた後処理です。[ 25 ]

レーダーエコーがカバーするエリアでは、基礎となる気象観測所で報告された地表温度と露点に基づいてプログラムが降水タイプを割り当てます。人間が操作する観測所と特定の自動観測所 ( AWOS ) によって報告された降水タイプには、より高い重み付けがされます。[ 26 ]次に、プログラムは補間を行って、定義されたゾーンを持つ画像を生成します。これには、計算による補間エラーが含まれます。降水ゾーンのメソスケールの変化も失われます。[ 25 ]より高度なプログラムでは、降水タイプにNAMやWRFなどのモデルからの数値気象予報出力を使用し、それを最初の推測としてレーダーエコーに適用し、最終出力に地表データを使用します。

二重偏波 (以下の「偏波」セクション) データが広く利用可能になるまでは、レーダー画像上の降水タイプは間接的な情報に過ぎず、注意して扱う必要があります。

速度

ドップラー出力の理想的な例。接近速度は青、遠ざかる速度は赤で表示されます。特定の距離で画面を周回する際の速度の正弦波的な変化に注目してください。

降水は雲の中や雲の下に発生します。水滴や薄片のような軽い降水は気流の影響を受けますが、スキャニングレーダーはこの動きの水平成分を捉えることができるため、降水がある場所の風速と風向を推定することが可能です。

レーダー局に対する目標物の動きは、ドップラー効果により、レーダーパルスの反射周波数に変化をもたらします。気象エコーの速度が70メートル/秒未満でレーダー波長が10cmの場合、この変化はわずか0.1ppmです。この差は電子機器で検知できないほど小さいものです。しかし、目標物は各パルス間でわずかに移動するため、反射波にはパルスごとに顕著な位相差、つまり位相シフトが生じます。

パルスペア

ドップラー気象レーダーは、この位相差（パルス対差）を利用して降水の動きを計算します。目標物がわずかに移動した場合、同じスキャン領域から連続的に戻ってくるパルスの強度は、次の式で表されます。[ 15 ]

I=I0sin⁡(4π(x0+vΔt)λ)=I0sin⁡(Θ0+ΔΘ){x=distance from radar to targetλ=radar wavelengthΔt=time between two pulses{\displaystyle I=I_{0}\sin \left({\frac {4\pi (x_{0}+v\Delta t)}{\lambda }}\right)=I_{0}\sin \left(\Theta _{0}+\Delta \Theta \right)\quad {\begin{cases}x={\text{distance from radar to target}}\\\lambda ={\text{radar wavelength}}\\\Delta t={\text{time between two pulses}}\end{cases}}}

したがって、 v = 目標速度 =となります。この速度は、レーダーと目標間の距離と時間の関係を表す半径方向ドップラー速度と呼ばれます。実際の速度と移動方向は、以下に説明する手順で抽出する必要があります。 ΔΘ=4πvΔtλ{\displaystyle \Delta \Theta ={\frac {4\pi v\Delta t}{\lambda }}}λΔΘ4πΔt{\displaystyle {\frac {\lambda \Delta \Theta }{4\pi \Delta t}}}

ドップラーのジレンマ

反射率（赤）からの最大範囲と、パルス繰り返し周波数による明確なドップラー速度範囲（青）

パルス対間の位相は-から+まで変化するため、明確なドップラー速度範囲は[ 15 ]である。π{\displaystyle \pi }π{\displaystyle \pi }

V最大=±{\displaystyle \pm }λ4Δt{\displaystyle {\frac {\lambda }{4\Delta t}}}

これはナイキスト速度と呼ばれます。これは連続するパルス間の時間に反比例します。間隔が短いほど、明確な速度範囲は広くなります。しかし、反射率からの最大範囲は、次の式に正比例することが分かっています 。 Δt{\displaystyle \Delta t}

x =cΔt2{\displaystyle {\frac {c\Delta t}{2}}}

選択肢は、反射率から距離を延ばす代わりに速度範囲を犠牲にするか、反射率から距離を延ばす代わりに速度範囲を延ばすかとなる。一般的に、反射率を考慮すれば、有効な距離は100～150 kmとなる。これは、波長5 cm（図参照）の場合、12.5～18.75 m/s（150 kmの場合と100 kmの場合）の明確な速度範囲が得られることを意味する。NEXRADのような10 cmレーダーの場合、[ 15 ]明確な速度範囲は2倍になる。

2つの交互パルス繰り返し周波数（PRF）を用いる技術の中には、より広いドップラー測定範囲を可能にするものがあります。最初のパルス周波数で観測される速度は、2番目のパルス周波数で観測される速度と等しい場合もあれば、異なる場合もあります。例えば、あるパルス周波数での最大速度が10メートル/秒で、別のパルス周波数での最大速度が15メートル/秒の場合、両方のパルス周波数から得られるデータは10メートル/秒までは同じですが、それを超えると異なります。そのため、2つのパルス周波数の反射波の間に数学的な関係を見出すことで、2つのPRFの限界を超えた実際の速度を計算することが可能です。

ドップラー解釈

360度スキャン時の実際の風の放射状成分

東に向かって移動する均一な暴風雨において、西に向けられたレーダービームは雨滴が自分に向かって移動する様子を「観測」し、東に向けられたビームは雨滴が自分に向かって移動する様子を「観測」します。ビームが北または南に向かって走査する場合、相対的な動きは観測されません。[ 15 ]

共観福音書

総観スケール解析では、レーダーのカバー範囲における様々な高度の風を抽出できます。ビームはレーダーの周囲360度をスキャンするため、データはすべての角度から取得され、各角度における実際の風の放射状投影となります。このスキャンによって形成される強度パターンは、コサイン曲線（降水運動の方向で最大、垂直方向でゼロ）で表すことができます。これにより、レーダー画面に十分な範囲がカバーされている限り、粒子の動きの方向と強度を計算できます。

しかし、雨滴は落下している。レーダーは半径方向成分のみを観測し、地面からの仰角も一定であるため、視線速度は落下速度の一部によって影響を受ける。この成分は仰角が小さい場合は無視できるが、走査角が大きい場合は考慮する必要がある。[ 15 ]

メソスケール

速度データでは、レーダーのカバー範囲に、上記とは異なる風向の小さな領域が存在する可能性があります。例えば、雷雨はメソスケールの現象であり、回転や乱流を伴うことがよくあります。これらは数平方キロメートルの範囲にしか及ばない場合もありますが、視線速度の変化によって可視化できます。ユーザーは、メソサイクロン、収束（流出境界）、発散（ダウンバースト）など、回転に関連する風の速度パターンを認識できます。

二極化

二重偏光で標的を定めると液滴の形状が明らかになる

落下する液体の水滴は、落下中の空気の抗力係数（水滴）の影響で、水平軸が長くなる傾向があります。これにより、水分子の双極子がその方向に向くため、レーダービームは一般的に水平方向に偏波され、最大の信号反射が得られます。

2つのパルスが直交偏光（それぞれ垂直と水平、Z VとZ H ）で同時に送信されると、2つの独立したデータセットが受信されます。これらの信号は、いくつかの有用な方法で比較できます。[ 27 ] [ 28 ]

  • 差分反射率（Z dr） – 差分反射率は、反射された水平方向と垂直方向のパワーリターンの比（Z H / Z V ）に比例します。これは、液滴の形状を示す優れた指標です。また、差分反射率は、平均液滴サイズの推定値も提供します。これは、大きな液滴は小さな液滴よりも空気力学的な力によって変形しやすいためです（つまり、大きな液滴は落下時に「ハンバーガーパン」のような形状になりやすいのです）。
  • 相関係数（ρ hv） – 反射された水平方向の電力リターンと垂直方向の電力リターン間の統計的相関。1に近い高い値は均一な降水タイプを示し、低い値は雨と雪、雹など、降水タイプが混在する領域、あるいは極端な場合には上空の瓦礫（通常は竜巻瓦礫の特徴と竜巻渦の特徴が一致する）を示す。
  • 線形偏光解消比（LDR） – これは、水平パルスからの垂直電力リターン、または垂直パルスからの水平電力リターンの比です。また、複数の降水タイプが混在する地域を示すこともできます。
  • 微分位相（） – 微分位相は、水平パルスと垂直パルスの位相差を比較したものです。この位相変化は、水平偏波と垂直偏波の伝播経路に沿った波周期数（または波長数）の差によって生じます。雲や降水粒子の動きによって引き起こされるドップラー周波数シフトと混同しないでください。微分反射率、相関係数、線形偏光解消比はすべて反射電力に依存しますが、微分位相は「伝播効果」です。これは降雨量の非常に優れた推定値であり、減衰の影響を受けません。微分位相の距離微分（比微分位相、K dp）は、強い降雨/減衰領域を特定するために使用できます。Φdp{\displaystyle \Phi _{dp}}

粒子の形状に関する情報が増えることで、二重偏波レーダーは空中の破片と降水をより簡単に区別できるようになり、竜巻の位置を特定しやすくなります。[ 29 ]

ドップラー気象レーダーによって得られる反射率、速度、スペクトル幅にこの新しい知識が加わり、研究者たちは降水の種類や非気象目標を区別し、より正確な降水量推定を行うアルゴリズムの開発に取り組んできました。[ 27 ] [ 30 ] [ 31 ]米国では、NCARとNSSLがこの分野で世界をリードしてきました。[ 27 ] [ 32 ]

NOAAはNSSLに二重偏波レーダーの試験配備を確立し、すべての10cmNEXRADレーダーに二重偏波を装備し、これは2013年4月に完了した。[ 12 ] 2004年にアラバマ州ハンツビルのARMORドップラー気象レーダーにSIGMETアンテナ搭載受信機が装備され、オペレーターに二重偏波機能を提供した。カナダのモントリオールにあるマギル大学J.S.マーシャルレーダー観測所は機器を改造し（1999年）、[ 33 ] 、そのデータは2018年に閉鎖されるまでモントリオールの環境カナダによって運用された。[ 34 ] [ 35 ]キングシティ（トロント北部）にあるカナダ環境カナダの別のレーダーは2005年に二重偏波になった。[ 36 ] [ 37 ]カナダ環境省は、すべてのレーダーを段階的に二重偏波方式に移行している。[ 38 ]フランス気象局は、二重偏波ドップラーレーダーをネットワークカバレッジに組み込むことを計画している。[ 39 ]

レーダー表示方法

レーダースキャンからのデータを表示する方法は、ユーザーのニーズに応えるため、長年にわたって様々な方法で開発されてきました。以下は、一般的な表示方法と特殊な表示方法の一覧です。

プラン位置インジケーター

PPI で反射率 (dBZ) で見た雷雨線

データは一度に1つの角度で取得されるため、これまでは平面位置表示（PPI）という表示方法が主に用いられてきました。これは、レーダー反射波を2次元画像上に配置したものにすぎません。重要なのは、レーダーからの距離によって、地上からの高度が異なることです。

これは非常に重要です。レーダー付近で観測される高い降雨量は地表に到達する降雨量に比較的近いものの、160km離れた地点で観測される降雨量は地表から約1.5kmの高さにあり、地表に到達する降雨量とは大きく異なる可能性があるからです。そのため、レーダーからの距離が異なる場所での気象エコーを比較することは困難です。

PPIはレーダー近傍の地上エコーの影響を受けます。これらのエコーは、実際のエコーと誤認される可能性があります。こうした欠点を補うために、他の製品やデータの更なる処理が開発されています。

使用法: 反射率、ドップラー、偏光データには PPI を使用できます。

ドップラーデータの場合、地表を基準とするか、嵐を基準とするかという2つの視点が考えられます。雨の全体的な動きを観察して高度ごとの風を抽出する場合は、レーダーを基準としたデータを使用する方が適しています。しかし、雷雨時の回転や風のシアを調べる場合は、降水の全体的な動きを差し引いた嵐の相対画像を使用する方が適しています。これにより、ユーザーはまるで雲の上に座っているかのように空気の動きを観察できます。

定高度プランポジションインジケーター

カナダでスキャンされた典型的な角度。ジグザグは、高度1.5kmと4kmでCAPPIを作成するために使用されたデータ角度を表しています。

PPIの問題の一部を回避するため、カナダの研究者によって定高度平面位置指示器（CAPPI）が開発されました。これはレーダーデータの水平断面です。これにより、レーダーからの距離が異なる場合でも、降水量を同等の基準で比較することができ、地上からのエコーを回避できます。データは地上から一定の高度で取得されますが、地上局の報告とレーダーデータの間には相関関係が推測できます。

CAPPIは、レーダーの水平方向から垂直方向まで、必要な高度に可能な限り近い距離で切断するために、多数の角度を必要とします。それでも、ある距離を超えると角度が利用できなくなり、CAPPIは最も低い角度のPPIになります。上記の角度図のジグザグ線は、高度1.5kmと4kmのCAPPIを作成するために使用されたデータを示しています。120km以降のセクションでは同じデータを使用していることに注目してください。

使用法

CAPPIはレーダーの各地点における目的高度に最も近い角度を使用するため、レーダーカバー範囲の異なる地点では、画像に見られるように、データがわずかに異なる高度から取得される可能性があります。したがって、この高度変化を最小限に抑えるには、十分な数の探査角度を設定することが重要です。さらに、ノイズのない画像を生成するには、データの種類を高度に応じて比較的緩やかに変化させる必要があります。

反射率データは高度に対して比較的滑らかであるため、CAPPIは主にその表示に用いられます。一方、速度データは高度に応じて方向が急激に変化するため、CAPPIは一般的ではありません。マギル大学だけが、レーダーで利用可能な24角度のドップラーCAPPIを定期的に生成しているようです。[ 40 ]しかし、一部の研究者は、熱帯低気圧の研究やNEXRAD製品の開発に速度CAPPIを使用した論文を発表しています。[ 41 ]最後に、偏波データは最近のものであり、ノイズが多いことがよくあります。SIGMET社はこの種の画像を作成できるソフトウェアを提供していますが、 CAPPIはこれらの用途で定期的に使用されているようには見えません。[ 42 ]

垂直合成

ベース PPI と複合 PPI。

PPI問題に対するもう一つの解決策は、地表より上の層における最大反射率の画像を作成することです。この解決策は通常、利用可能な角度の数が少ない場合、または角度が変動する場合に採用されます。アメリカ国立気象局は、必要に応じて4～14の角度でスキャンできるため、非常に粗いCAPPIを作成できるコンポジット画像を使用しています。このコンポジット画像により、層内の強いエコーが見逃されることがなく、ドップラー速度を用いた処理により地表エコーが除去されます。ベース画像とコンポジット画像を比較することで、潜在気流帯や上昇気流帯を特定できます。

蓄積

カナダ東部のヴァル・ディレーヌレーダーにおける24時間の降水量。東部と南西部では、山岳によるレーダービームの遮蔽により、データが記録されていない地域があります。

レーダーデータのもう一つの重要な用途は、大規模な流域に降った降水量を評価し、水文学的計算に用いることです。このようなデータは、洪水対策、下水道管理、ダム建設に役立ちます。レーダー気象から算出されたデータは、地上局のデータと組み合わせて使用​​されることもあります。

レーダー積算値を生成するには、ある地点における降水強度を、あるPPIまたはCAPPIから次のPPIまでの平均値で推定し、それに2つの画像間の時間を掛け合わせる必要があります。より長い期間のデータが必要な場合は、その期間における画像間の積算値をすべて合計する必要があります。

エコートップス

航空業界はレーダーデータを多用しています。この分野で特に重要な地図の一つが、飛行計画や危険な天候の回避に役立つEchotopsです。ほとんどの国の気象レーダーは、カバーエリア全体の3Dデータセットを取得できる十分な角度でスキャンしています。カバーエリア内で降水が発生する最高高度を推定するのは比較的簡単です。しかし、それは雲の頂点ではありません。なぜなら、雲は常に降水域よりも上方に広がっているからです。

垂直断面

垂直断面。

雲の垂直構造、特に雷雨や融解層の高さを知るために、気象学者はレーダーデータの垂直断面データを利用することができます。これは、異なる角度でスキャンされたデータのうち、座標AからBまでの線に沿ったデータのみを表示することで行われます。

範囲高度インジケーター

RHI のイメージ。

気象レーダーが垂直軸のみをスキャンしている場合、PPIスキャンと同じ解像度でデータを取得できます。これは、スキャン間隔が数分、数千フィートと長いことが多いボリュームからの粗い補間とは対照的です。この出力はレンジ高度表示（RHI）と呼ばれ、嵐の詳細な小規模な垂直構造を観察するのに最適です。前述のように、これは前述の垂直断面とは異なり、レーダーアンテナが垂直方向のみをスキャンしており、サイトの周囲360度全体をスキャンしていないためです。この種の製品は通常、研究用レーダーでのみ利用可能です。

レーダーネットワーク

オーストラリア、ノーザンテリトリー州ダーウィンのベリマーレーダー

過去数十年にわたり、レーダーネットワークは拡張され、広大な地域をカバーする合成画像の作成が可能になりました。例えば、米国、カナダ、オーストラリア、日本、そしてヨーロッパの多くの国々では、レーダーネットワークから取得した画像を単一の画像として合成しています。

実際、このようなネットワークは、ビーム幅、波長、キャリブレーションなどの特性が異なる複数の種類のレーダーで構成できます。ネットワーク全体でデータを照合する際、特に2つのレーダーが同じ地点をカバーしている場合にどのデータを使用するかを決定する際には、これらの違いを考慮する必要があります。最も遠いレーダーからの強いエコーを使用する場合、地面に到達する前に蒸発する可能性のある雨や雪（virga）からの高高度からの反射を使用します。最も近いレーダーのデータを使用する場合、雷雨を通過することで減衰する可能性があります。レーダーネットワークを用いた降水量の合成画像は、これらすべての制限を考慮して作成されます。

自動アルゴリズム

このドップラー画像内の四角形は、メソサイクロンの位置を特定するためにレーダープログラムによって自動的に配置されたものです。レーダーの放射状（右上）に平行なゼロ速度線（灰色）と、流入/流出の二重線（青/黄）に注目してください。ここで注目すべきは、風向の変化が10km未満の短い距離で発生していることです。

気象学者が危険な天候を察知できるよう、気象レーダー処理プログラムに数学的アルゴリズムが導入されています。これらのアルゴリズムは、より複雑なドップラー速度データの解析において特に重要です。偏光データには、さらに多くのアルゴリズムが必要になります。

反射率の主なアルゴリズム: [ 15 ]

  • 垂直統合液体(VIL) は、雲内の降水量の総質量の推定値です。
  • VIL密度は、VILを雲頂高度で割った値です。雷雨の際に大きな雹が発生する可能性を示す手がかりとなります。
  • 潜在的な突風。特定の嵐セルの VIL とエコートップの高さ (レーダー推定による雲の上部) を使用して、雲の下の風 (下降気流) を推定できます。
  • 雹の存在とその大きさを推定する雹アルゴリズム。

ドップラー速度の主なアルゴリズム: [ 15 ]

  • メソサイクロン検出：小さな円形領域における速度変化によって検出されます。このアルゴリズムは、レーダーからの放射状線に沿って、進入速度と退出速度の「ダブレット」と、その間の速度ゼロラインを探索します。通常、メソサイクロン検出は、雷雲への回転を示すビームの2回以上の連続した傾斜で検出される必要があります。
  • TVS（竜巻渦シグネチャ）アルゴリズムは、本質的には、多くのスキャン角度にわたって大きな速度閾値を持つメソサイクロンです。このアルゴリズムは、NEXRADで竜巻発生の可能性を示すために使用されます。
  • 低高度における風シア。このアルゴリズムは、データ中の点ごとの風速の変化を検出し、レーダービームに垂直なゼロ線を挟んで、進入速度と退出速度の二重線となる点を探します。この風シアは、下降気流（ダウンバーストおよびマイクロバースト）、突風前線、雷雨時の乱気流と関連しています。
  • VAD 風プロファイル (VWP) は、ドップラー セクションで説明されている手法を使用して、大気のさまざまな上層における水平風の方向と速度を推定する表示です。

アニメーション

ハリケーンの進化を示すPPI反射率ループ（dBZ単位）

レーダープロダクトのアニメーションは、反射率と速度パターンの変化を示すことができます。ユーザーは気象現象のダイナミクスに関する情報を抽出でき、動きの外挿や発達・減衰の観察などが可能になります。また、後述する非気象学的アーティファクト（偽エコー）を明らかにすることもできます。

地理空間要素を備えたレーダー統合ディスプレイ

2011年ジョプリン竜巻のRIDGEプレゼンテーションの地図。[ 43 ]

アメリカ合衆国で気象レーダーデータの新しい表示方法として人気があるのが、レーダー統合表示（RIDGE）です。RIDGEでは、レーダーデータが地形図、高速道路、州・郡境、気象警報などの地理空間要素とともに地図上に投影されます。この投影法は柔軟性が高く、ユーザーは様々な地理要素を選択できます。また、一定期間にわたるレーダーデータのアニメーションと組み合わせて使用​​されることもよくあります。[ 44 ] [ 45 ]

制限とアーティファクト

レーダーデータの解釈は、大気や気象目標に関する多くの仮説に依存しており、その中には次のようなものが含まれる。[ 46 ]

  • 国際標準大気。
  • ターゲットはレイリー散乱に従うほど小さいため、リターンは降水率に比例します。
  • ビームによってスキャンされる体積には、気象ターゲット（雨、雪など）が満載されており、すべて同じ種類で均一な濃度になっています。
  • 減衰なし
  • 増幅なし
  • ビームのサイドローブからの戻りはごくわずかです。
  • ビームはガウス関数曲線に近く、幅が半分になるとパワーが半分に減少します。
  • 発信波と戻り波は同様に偏光しています。
  • 多重反射からの戻りはありません。

これらの仮定は必ずしも満たされるわけではなく、信頼できるエコーと疑わしいエコーを区別できなければなりません。

異常伝播（非標準大気）

最初の仮定は、レーダービームが高度とともに一定の速度で冷却される空気中を移動しているというものです。エコーの位置はこの仮定に大きく依存します。しかし、実際の大気は標準値から大きく変化する可能性があります。

超屈折

気温逆転現象は、例えば夜間に上空が暖かいのに空気が冷えるなど、地表付近で発生することがよくあります。空気の屈折率が通常よりも急速に低下するため、レーダービームは上空に向かわずに地表に向かって曲がります。最終的に地表に当たり、レーダーに向かって反射します。すると、処理プログラムは、反射エコーを通常の状況下での高度と距離に誤って配置してしまいます。[ 46 ]

この種の偽反射は、夜間の冷却や海洋逆転現象によるものであれば、タイムループ上で比較的容易に発見できます。非常に強いエコーが一帯に発生し、その大きさは横方向に広がるものの移動せず、強度が大きく変化する様子が見られるためです。しかし、温暖前線の前には気温の逆転現象が発生し、異常な伝播エコーが実際の雨と混ざってしまいます。

この問題の極端な例は、反転が非常に強く浅い場合です。レーダービームは導波路を辿るため、地表に向かって何度も反射します。その結果、レーダー画像に強いエコーの帯が複数生成されます。

この状況は、上空の気温の逆転や高度とともに湿度が急激に減少するときに見られます。[ 47 ]前者の場合、気付くのが難しい場合があります。

屈折の下で

一方、空気が不安定で、高度とともに標準大気よりも速く冷却される場合、ビームは予想よりも高い位置に表示されます。[ 47 ]これは、降水が実際の高度よりも高い位置で発生していることを示しています。このような誤差は、その地域の 追加の気温減率データがなければ検出が困難です。

非レイリーターゲット

降水量を正確に推定するためには、レイリー散乱の原理に基づき、目標物はレーダー波の10分の1の大きさでなければなりません。[ 15 ]これは、レーダー波が水分子を励起して反射波を生成する必要があるためです。雨や雪の場合、波長5cmまたは10cmのレーダーが一般的に使用されるため、このことは比較的当てはまります。

しかし、非常に大きな水文雨粒子の場合、波長が石英程度であるため、ミー理論に従って反射波は一定になります。55dBZを超える反射波は雹によるものである可能性が高いですが、大きさに比例して変化することはありません。一方、雲粒のような非常に小さな対象物は励起するには小さすぎるため、一般的な気象レーダーでは記録可能な反射波を生成しません。

解像度と部分的に埋められたスキャンボリューム

プロファイラーによる雷雨の高解像度画像 (上) と気象レーダーによる画像 (下)。
ほぼ同位置にある2つのレーダーから観測されたスーパーセル雷雨。上の画像はTDWR、下の画像はNEXRADから取得したものです。

記事の冒頭で示したように、レーダービームには物理的な次元があり、データは各仰角に沿って連続的ではなく離散的な角度でサンプリングされます。[ 46 ]これにより、スキャンされた解像度ボリューム上の反射率、速度、偏光データのリターン値が平均化されます。

左の図の上部は、上空を通過する雷雨をウィンドプロファイラーで撮影した画像です。これは、垂直解像度150メートル、水平解像度30メートルの雲の垂直断面のようなものです。反射率は短距離で大きく変化しています。これを、図下部にある、高度60キロメートルで通常の気象レーダーが観測する様子をシミュレートした画像と比較してみてください。すべてが平滑化されています。レーダーの解像度が粗いため画像がぼやけているだけでなく、探測によってエコーのない領域も取り込まれているため、雷雨が実際の境界を越えて広がっています。

これは、気象レーダーの出力が現実の近似値に過ぎないことを示しています。右の画像は、ほぼ同一場所に設置された2つのレーダーからの実際のデータを比較したものです。TDWRのビーム幅はもう1つのレーダーの約半分で、NEXRADの2倍の詳細を見ることができます。

解像度は新しい機器を使えば向上しますが、向上できないものもあります。前述のように、スキャンされる体積は距離とともに増加するため、ビームが部分的にしか満たされない可能性も高まります。その結果、遠距離における降水量が過小評価され、ユーザーは雨が遠ざかるにつれて雨量が減少していると勘違いしてしまいます。

梁の形状

レーダービームのエネルギー分布は、スリットを通過する光の回折パターンに似ています。 [ 15 ]これは、波が焦点にある導波管のスリットを通してパラボラアンテナに伝送されるためです。エネルギーの大部分はビームの中心にあり、両側ではガウス関数に近い曲線に沿って減少します。しかし、中心から角度をずらしたターゲットをサンプリングする二次的な放射ピークが存在します。設計者はこのようなローブによって伝送される電力を最小限に抑えようとしますが、完全に排除することはできません。

二次ローブが山や激しい雷雨などの反射目標に当たると、エネルギーの一部がレーダーに反射されます。このエネルギーは比較的弱いですが、中央のピークが別の方位を照らしているのと同時に到達します。そのため、処理プログラムによってエコーの位置が誤って認識されてしまいます。その結果、実際の気象エコーは実際には広がり、その両側に弱いエコーが不均一に広がります。これにより、ユーザーは実際のエコーの範囲を過大評価することになります。[ 46 ]

レーダービームの理想的なエネルギー分布（中心ローブは0、両側に二次ローブ）
気象観測対象が観測するエネルギーをシミュレートする円形スリットによる回折
強いエコーは、レーダー中央のピークから小さな丘（黄色と赤のピクセル）の列に反射したものです。その両側にある弱いエコーは、二次ローブ（青と緑）からのものです。

気象以外の目標

空には雨や雪以外にも、気象レーダーによって雨や雪と誤認される物体がある。昆虫や節足動物は卓越風に運ばれるが、鳥は独自の進路をたどる。[ 48 ]そのため、気象レーダー画像内の収束風に関連する細い線模様は、昆虫の反射によって占められている。[ 49 ]鳥の渡りは、地球の大気圏の最下層2000メートル内で夜間に発生する傾向があり、気象レーダー、特にWSR-88Dによって収集された風のプロファイルを汚染し、環境風の反射を時速30～60キロメートル増加させる。[ 50 ]レーダー画像内のその他の物体には以下のものがある。[ 46 ]

  • 敵を欺くために軍用機が投下する薄い金属片（チャフ）。
  • 山、建物、航空機などの固体障害物。
  • 地面と海の乱雑さ。
  • 近くの建物からの反射（「都市スパイク」）。

このような不要な物体は、訓練された目であれば識別できる特徴を持っています。また、反射率、ドップラー、偏光データを用いたデータの後処理によって、不要な物体の一部を除去することも可能です。

風力発電所

NEXRAD気象レーダーの南東における反射率（左）と視線速度（右）。円で囲まれたエコーは風力発電所からのものです。

現代の風力発電所では、回転する風車の羽根がレーダーの進路上にある場合、レーダービームをレーダーに反射させることがあります。羽根は動いているため、反射波には速度があり、実際の降水と誤認される可能性があります。[ 51 ]風力発電所が近いほど反射波は強くなり、多くの塔からの信号が合成されてより強くなります。状況によっては、レーダーは竜巻に向かってくる速度と遠ざかる速度を捉えることさえあり、気象レーダーの竜巻渦シグネチャアルゴリズムに誤検知をもたらすことがあります。そのような事例は2009年にカンザス州ドッジシティで発生しました。[ 52 ]

ビーム内に存在する他の構造物と同様に、風車の向こう側からのレーダー反射の減衰によっても過小評価につながる可能性があります。

減衰

雷雨の列が波長5cmの気象レーダー（赤い矢印）の上を（左から右の画像へ）移動した際に生じる強い減衰の例。出典：カナダ環境省

気象レーダーで使用されるマイクロ波は、波長によっては雨に吸収される可能性があります。10cmレーダーでは、この減衰はごくわずかです。[ 15 ]そのため、雨水量の多い嵐が発生する国では、例えば米国のNEXRADのように10cmの波長を使用しています。この利点によって、大型のアンテナ、クライストロン、その他の関連機器にかかるコストは相殺されます。

5cmレーダーでは、大雨の際に吸収が重要となり、この減衰により、激しい雷雨の中やその先のエコーが過小評価される可能性があります。[ 15 ]カナダなどの北部諸国では、降水量が通常それほど強くないため、この安価なレーダーが使用されています。しかし、ユーザーはデータを解釈する際にこの特性を考慮する必要があります。上の画像は、強いエコー線がレーダー上を移動するにつれて消えていく様子を示しています。この挙動を補正するために、レーダー観測点は、減衰が生じている場合でも同じ嵐を異なる視点から観測できるよう、観測範囲が多少重なるように選択されることがよくあります。

波長が短いほど減衰が大きくなり、多くの場合、短距離の用途にしか役立ちません[ 15 ]。そのため、米国の多くのテレビ局は、視聴者エリアをカバーするために5cmレーダーを設置しています。これらのレーダーの限界を理解し、地域のNEXRADと併用することで、気象学者が利用できるデータを補完することができます。

二重偏波レーダーシステムの普及により、降雨減衰を補正するための堅牢で効率的なアプローチが現在、運用気象サービスによって実装されています。[ 53 ] [ 54 ] [ 55 ]気象レーダーにおける雪粒子の減衰補正は、活発な研究テーマです。[ 56 ]

明るい帯

上は高度1.5kmのCAPPI。ブライトバンド（黄色）による強い汚染が見られます。下は垂直に切り取った部分で、この強い反射が地上のみで観測されていることがわかります。

レーダービームの反射率は、対象物の直径と反射能力に依存します。雪片は大きいですが反射率は弱く、雨滴は小さいですが反射率は高いです。[ 15 ] [ 57 ]

雪が氷点以上の層を通過すると、溶けて雨になります。反射率の式を用いると、融解前の雪と融解後の雨からの反射波は、誘電率の変化が雪の大きさの変化を補償するため、それほど差がないことがわかります。しかし、融解の過程では、雪片が水で覆われるため、レーダー波は非常に大きな水滴のようなものを「捉える」ことになります。[ 15 ] [ 57 ]

これにより反射強度が強調され、強い降水と誤認される可能性があります。PPI（積乱雲密度）では、ビームが融解高度を横切る高度に強い降水リングとして現れますが、CAPPI（積乱雲密度）のシリーズでは、その高度に近いものだけがより強いエコーを示します。明るい帯を確認する良い方法は、上の図に示すように、データの垂直断面を作成することです。[ 46 ]

逆の問題としては、レーダー反射が水滴直径の 6 乗に比例するため、霧雨（水滴直径が小さい降水）はレーダーに映らない傾向があることです。

多重反射

三体散乱。

ビームは気象目標に当たり、直接レーダーに戻ると想定されている。実際には、あらゆる方向に反射エネルギーが存在する。そのほとんどは弱く、複数回の反射によってさらに減衰するため、このような事象から最終的にレーダーに戻ってくるエネルギーはごくわずかである。しかし、状況によっては、複数回反射したレーダービームがレーダーアンテナで受信されることもある。[ 15 ]例えば、ビームが雹に当たると、濡れた地面に向かって拡散したエネルギーが雹に反射し、さらにレーダーに戻ってくる。結果として生じるエコーは弱いが、目に見える。エコーは通過しなければならない余分な経路長のために、アンテナに到達するのが遅くなり、発生源よりも遠くに位置する。[ 58 ]これにより、雹の背後に放射状に配置された、偽の弱い反射が三角形のように現れる。[ 46 ]

解決策と将来の解決策

フィルタリング

気象以外のエコーを多数含む反射率のレーダー画像。
同じ画像ですが、ドップラー速度を使用してクリーンアップされています。

これら2枚の画像は、レーダーデータのクリーンアップにどのような効果が得られるかを示しています。生の反射データから作成された最初の画像では、実際の天候を判別することが困難です。雨雲や雪雲は通常移動しているため、ドップラー速度を用いることで、クラッター（地上エコー、都市の尖塔として見える建物からの反射、異常な伝播）の大部分を除去できます。もう1枚の画像は、この特性を利用してフィルタリングされています。

しかし、気象以外の対象物（鳥、昆虫、塵など）はすべて静止しているわけではありません。ブライトバンドのように、降水の構造に依存するものもあります。偏光はエコーを直接分類できるため、より多くの誤ったデータをフィルタリングしたり、クラッター、鳥などのサブセットなど、特定の目的のために別々の画像を作成したりすることができます。[ 59 ] [ 60 ]

近年、クラッター軽減の代替手段として、ファジー論理に基づく手法が登場している。エコーの定常性、狭いスペクトル幅、垂直方向の広がりの制限といった典型的なクラッター特性に基づいて地上クラッターを識別するために、2次元反射率データを処理する自動化手法が広く用いられてきた。反射率の水平方向の変化に基づいて確率的クラッターマップを生成するテクスチャベースのアルゴリズムは、各レーダーピクセルにクラッターの確率を割り当てるものであり、持続的なクラッターを捕捉するために使用することができる。[ 61 ] [ 62 ] [ 63 ]

メソネット

オクラホマ州ノーマンのフェーズドアレイ気象レーダー

もう一つの疑問は解像度である。前述の通り、レーダーデータはビームによって走査された体積の平均値である。解像度は、より大きなアンテナやより高密度のネットワークによって向上させることができる。大気協調適応センシングセンター（CASA）によるプログラムは、携帯電話の塔に設置された多数の低コストXバンド（3cm）気象レーダーを用いて、通常のNEXRAD（米国のネットワーク）を補完することを目指している。[ 64 ] [ 65 ]これらのレーダーは、NEXRADの広大な領域をより小さな領域に分割し、その最低角度以下の高度を観測する。これにより、他の方法では得られない詳細な情報が得られる。

3cmレーダーを使用するため、各レーダーのアンテナは小型（直径約1メートル）ですが、近距離における解像度はNEXRADと同等です。使用する波長による減衰は大きくなりますが、カバーエリア内の各地点は複数のレーダーによって観測され、それぞれが異なる方向から観測することで、他のレーダーで失われたデータを補います。[ 64 ]

スキャン戦略

スキャンする高度の数と1サイクルの所要時間は天候によって異なります。例えば、降水量が少ない、あるいは全く降水がない場合、地表付近の風向の変化を検知するために、スキャン範囲を最低角度に制限し、より長いパルス幅を使用する場合があります。一方、激しい雷雨の場合は、降水の様子を3Dでできるだけ頻繁に把握するために、広い角度範囲をスキャンする方が効果的です。こうした様々な要求に応えるため、レーダーの種類、使用する波長、そして対象地域における最も一般的な気象状況に応じたスキャン戦略が開発されています。

スキャン戦略の一例としては、米国のNEXRADレーダーネットワークが挙げられます。このネットワークは、長年にわたって進化を遂げてきました。2008年にはデータの解像度が向上し[ 66 ]、2014年には最低高度の周期内スキャン（MESO-SAILS [ 67 ]）が追加されました。

電子音響

気象レーダーの完全なスキャン間隔は5～10分であるため、雷雨が発達するにつれて多くのデータが失われます。オクラホマ州ノーマンにある国立暴風雨研究所では、データ収集を高速化するためにフェーズドアレイレーダーの試験が行われています。 [ 68 ]また、日本の研究チームは、理化学研究所計算科学研究機構（AICS）に3Dナウキャスティング用のフェーズドアレイレーダーを設置しました。 [ 69 ]

特殊なアプリケーション

グローバルエクスプレスの気象レーダー（レドームアップ）

航空電子機器気象レーダー

航空機におけるレーダーシステムの応用には、気象レーダー、衝突回避、目標追跡、地表接近監視、その他様々なシステムが含まれます。商用気象レーダーの場合、航空機搭載型パルスドップラーレーダーを用いた気象レーダーシステムの主な仕様はARINC 708です。

アンテナ

固定角度で設置される地上気象レーダーとは異なり、航空機搭載気象レーダーは航空機の機首または翼から利用されます。航空機は上下左右に移動するだけでなく、ロールも発生します。これを補正するため、アンテナは航空機に搭載された垂直ジャイロスコープにリンクされ、調整されています。これにより、パイロットはアンテナのピッチまたは角度を設定することができ、スタビライザーが適度な操縦時にアンテナを正しい方向に向け続けることができます。小型サーボモーターは急激な操縦には対応できませんが、対応しようとします。これにより、パイロットはレーダーを調整し、対象となる気象システムに向けることができます。航空機が低高度にある場合、パイロットは画面上の地表の乱れを最小限に抑えるために、レーダーを地平線より上に設置します。航空機が非常に高高度にある場合、パイロットはレーダーを低い角度または負の角度に設定し、航空機に対する雲の位置に関係なく、レーダーを雲に向けます。飛行機の姿勢が変わった場合、スタビライザーはそれに応じて自動的に調整されるため、パイロットは片手で飛行しながらもう片方の手でレーダーを調整する必要がなくなります。[ 70 ]

受信機/送信機

受信機/送信機には、主に2つのシステムがあります。1つは高出力システム、もう1つは低出力システムです。どちらもXバンド周波数範囲（8,000～12,500 MHz）で動作します。高出力システムは10,000～60,000ワットで動作します。これらのシステムは、かなり高価（約1,700ドル）なマグネトロンで構成されており、システムの不規則性によりかなりのノイズが発生します。そのため、これらのシステムはアーク放電の危険性が高く、地上要員の周囲で使用するのは安全ではありません。ただし、代替手段となるのが低出力システムです。これらのシステムは100～200ワットで動作し、高出力システムと同様に効率的に動作させるには、高ゲイン受信機、信号マイクロプロセッサ、およびトランジスタの組み合わせが必要です。複雑なマイクロプロセッサはノイズを除去するのに役立ち、より正確で詳細な空の描写を提供します。また、システム全体の不規則性が少ないため、低出力レーダーはドップラー効果を利用して乱流を検知することができます。低出力システムはワット数が大幅に低いため、アーク放電の心配がなく、事実上常時使用することができます。[ 70 ] [ 71 ]

雷雨追跡

AutoNowcasterシステムから雷雨のラインを予測

デジタルレーダーシステムは、従来のシステムをはるかに超える機能を持っています。雷雨追跡監視機能を提供し、ユーザーは追跡しているそれぞれの嵐の雲の詳細情報を取得できます。雷雨は、レーダーパルスから受信した生の降水量データを事前にプログラムされたテンプレートと照合することで識別されます。雷雨であると確認されるためには、非対流雲と区別するために、強度と形状の厳密な定義を満たしている必要があります。通常、水平方向の組織化と垂直方向の連続性の兆候が見られ、デジタルレーダー追跡装置によって識別および追跡された核またはより強力な中心が必要です。[ 25 ] [ 72 ]雷雨セルが識別されると、速度、移動距離、方向、到着推定時刻（ETA）がすべて追跡され、記録されます。

ドップラーレーダーと鳥の渡り

ドップラー気象レーダーの活用は、降水の位置と降雨速度の測定だけにとどまりません。鳥の渡りの追跡も可能です（気象観測以外の対象物セクション）。レーダーからの電波は雨だけでなく鳥（さらには蝶のような昆虫）にも反射します。[ 73 ] [ 74 ]例えば、米国国立気象局は、鳥の飛行がレーダー上に雲として現れ、鳥が着地すると消えていくと報告しています。[ 75 ] [ 76 ]米国国立気象局セントルイス支局は、オオカバマダラがレーダー上に現れたと報告しています。[ 77 ]

北米では、通常の気象レーダーと特殊なレーダーデータを用いて、渡り鳥の経路、飛行高度、渡りの時期を決定する様々なプログラムが実施されています。[ 78 ] [ 79 ]これは、風力発電所の設置と運用計画、鳥の死亡事故の削減、航空安全の向上、その他の野生生物管理において有用な情報です。ヨーロッパでも同様の取り組みが進められており、レーダー探知に基づく包括的な航空安全予測プログラムも存在します。[ 80 ]

隕石落下検出

2003 年 3 月 26 日のイリノイ州パークフォレストの隕石落下の NOAA NEXRAD レーダー画像。

この画像は、 2003年3月26日にイリノイ州パークフォレストで発生した隕石落下の様子を示しています。左上の赤緑色の特徴はレーダー付近の雲の動きを表し、画像中央の黄色の楕円内には隕石落下の痕跡が見られます。赤と緑のピクセルが混在しているのは乱気流で、この場合は高速で落下する隕石の航跡によって生じたものです。

アメリカ隕石協会によると、地球上のどこかで隕石の落下は毎日発生している。[ 81 ]しかし、隕石協会が管理する世界中の隕石落下のデータベースには、通常、年間約10～15個の新しい隕石落下しか記録されていない[ 82 ] 。

隕石は、流星体が地球の大気圏に落下する際に、電離と摩擦熱によって光学的に明るい流星を発生させることで発生します。流星体が十分に大きく、落下速度が十分に低ければ、地表に到達します。落下する流星体が通常高度15～25kmで約2～4km/秒以下に減速すると、光学的に明るい流星は生成されなくなり、「暗黒飛行」状態に入ります。[ 81 ] [ 83 ]このため、海中や日中に落下する流星など、ほとんどの流星は気づかれません。[ 81 ]

落下する流星体は通常、暗黒飛行中にほとんどの種類のレーダーの相互作用範囲を通過します。気象レーダー画像では、落下する流星体を特定できることが実証されています。[ 84 ] [ 85 ] [ 86 ] [ 87 ] [ 88 ] [ 89 ]気象レーダーは広範囲に広がるネットワークの一部であり、大気を継続的にスキャンしているため、これは隕石の回収に特に有用です。さらに、隕石はドップラー出力で顕著に現れる局所的な風の乱れを引き起こし、ほぼ垂直に落下するため、地上での落下位置はレーダーシグネチャーに近くなります。

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参照

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