A rainfall estimation with the GMS-5 infrared split-window and water vapour measurements

Abstract

This paper describes statistical characteristics of an Infrared (IR) rainfall estimation using the Japanese geosynchronous satellite, Geostationary Meteorological Satellite-5 (GMS-5). For this study, geographically matched data sets of the GMS-5 IR data and composite digital weather radar data were prepared. Three parameters derived from the GMS-5 IR data (IR 11 micrometer brightness temperature (TB(sub 11)); IR TB difference between 11 micrometer and 12 micrometer (TB(sub 11-12)); and IR TB difference between 11 micrometer and 6.7 micrometer (TB(sub 11-6.7)) were compared with the radar observations pixel by pixel. In the case study, the following characteristics of the 'GMS-5 IR-rainfall' relationship are extracted: (1) TB(sub 11-12) is a useful parameter for removing thin cirrus with no rainfall; and (2) TB(sub 11-6.7) is a useful parameter for extracting deep convective cloud with heavy rainfall. By using those data sets, the GMS-5 IR data were 'trained' to recognize raining pixel and its intensity based on radar observations as a ground truth, so that three-dimensional (TB(sub 11), TB(sub 11-12) and TB(sub 11-6.7)) matrices were constructed to relate GMS-5 IR data to Probability of Rain (PoR) and mean Rain Rate (mRR). Those matrices were used to develop an empirical technique to estimate the rain rate (RR; RR = PoR x mRR). The potential of this technique, denoted as 3-D Looking-Up Table (LUT), as a now casting tool for severe weather was tested in the case of typhoon 'RYAN (T9514)'. The error and scatter of the 3-D LUT estimations were relatively large, but they captured peak rainfalls and accumulative rainfall in good agreement.

日本の静止気象衛星(GMS)-5を利用した赤外(IR)降雨推定の統計的な特性について述べた。この調査のために、GMS-5赤外データと合成デジタル気象レーダデータを重ね合わせたデータセットを作成した。GMS-5赤外データから得られた3つのパラメータ(赤外11マイクロメートル輝度温度TB(sub 11)、11マイクロメートルと12マイクロメートルとの赤外TB差分TB(sub 11-12)、および11マイクロメートルと6.7マイクロメートルの赤外TB差分TB(sub 11-6.7))をレーダ観測値とピクセルごとに比較した。事例研究によって、GMS-5赤外データと降雨の関係について以下の特徴が明らかになった。(1)TB(sub 11-12)は降雨の無い薄い巻雲の除去に有効なパラメータである。および(2)TB(sub 11-6.7)は強い降雨を伴う深い対流雲の抽出に有効なパラメータである。これらのデータセットを用いることによってGMS-5赤外データを、降雨のあるピクセルとその強度をグランドトルースとしてのレーダ観測に基づき認知するように「整理」した。これによって、GMS-5赤外データと降雨確率(PoR)および平均降雨強度(mRR)を関連づける3次元(TB(sub 11)、TB(sub 11-12)、TB(sub 11-6.7))行列を構成した。これらのマトリクスを降雨強度(RR; RR=PoR×mRR)を推定するための経験則を開発するために用いた。悪天候に対する短時間予報として、3次元ルックアップテーブル(3DLUT)というこの方法の潜在的可能性を台風RYAN(T9514)の場合にテストした。3DLUT推定の誤差と分散は比較的大きいが、降雨のピークと積算降雨量は良い一致を得た。