レーダーに基づく降水予測のための完全スペクトル法

激しい降雨と洪水の短期予測（ナウキャスト）は社会にとって非常に重要です。大気の協調適応センシング（CASA）プロジェクトでは、ダラス・フォートワース（DFW）都市圏に高解像度Xバンドレーダーネットワークが展開されました。暴風雨の動的かつ適応的なレーダー追跡（DARTS）は、CASAプロジェクトで開発された降水ナウキャストシステムの重要な要素です。DARTSでは、輸送場の決定が離散フーリエ変換（DFT）を使用してスペクトル領域で定式化されています。以前の研究を基に、DARTSの拡張が提案されています。提案されたスケールフィルタリング（SF-DARTS）法の新規性は、外挿もスペクトル領域で定式化される点です。この外挿法は、フーリエ周波数帯に適用される自己回帰AR(2)モデルとDFT係数の適応的切断を組み合わせています。これにより、予測可能性が低い小さな空間スケールを効果的にフィルタリングします。提案されたアプローチは、従来の方法と比較して予測能力を向上させ、計算効率も改善されることが示されています。もう一つの重要な貢献は、DARTSが都市スケールを超えて初めて評価されている点です。DARTSとSF-DARTSは、都市スケールのCASA DFWネットワーク（200 km）と、フィンランド気象研究所が運営する国土規模のレーダーネットワーク（1000 km）の2つの異なる情報源からのデータを使用して評価されています。