[論文レビュー] Microburst windspeed potential assessment: progress and developments

Kenneth L. Pryor|ArXiv.org|Oct 9, 2008

Meteorological Phenomena and Simulations参考文献 17被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、マイクロバースト風速可能性指数（MWPI）およびGOES西側イメージャーベースのマイクロバースト検出アルゴリズムを評価・更新し、危険なダウンバーストを検出するものである。GOESサウンダーおよびイメージャーのデータを用いて、マイクロバースト発生に有利な環境条件を評価し、2008年米国グレートプレインズおよびグレートバインズの積乱活動シーズンにおける検証では、高い運用的有用性と正確性が示された。

ABSTRACT

A suite of products has been developed and evaluated to assess hazards presented by convective downbursts to aircraft in flight derived from the current generation of GOES. The existing suite of GOES microburst products employs the sounder to calculate risk based on conceptual models of favorable environmental profiles for convective downburst generation. Accordingly, a diagnostic nowcasting product, the Microburst Windspeed Potential Index, is designed to infer attributes of a favorable microburst environment. In addition, a GOES-West imager microburst algorithm that employs brightness temperature differences between band 3 (upper level water vapor), band 4 (longwave infrared window), and split window band 5 has been developed to supplement the sounder-derived products. This paper provides an updated assessment of the sounder MWPI and imager microburst algorithms, presents case studies demonstrating effective operational use of the microburst products, and presents validation results for the 2008 convective season over United States Great Plains and Great Basin regions.

研究の動機と目的

• 現在のGOES衛星データを活用して、航空機に脅かされるマイクロバーストのリアルタイム検出を改善すること。
• サウンダーから導出されるマイクロバースト風速可能性指数（MWPI）が、マイクロバースト発生に有利な環境を特定する上でどの程度有効であるかを評価すること。
• 輝度温度差を用いて、GOES西側イメージャーベースのマイクロバースト検出アルゴリズムを開発・検証すること。
• 2008年の積乱活動シーズンに、米国グレートプレインズおよびグレートバインズ地域で、両製品の運用的効果および正確性を評価すること。
• 実運用気象学におけるマイクロバースト検出ツールの実用的応用と検証を示す事例研究を提供すること。

提案手法

• MWPIは、概念的モデルに基づき、GOESサウンダーのデータを用いてマイクロバースト発生に有利な大気層結を診断する。
• イメージャーのバンド3（上層部の水蒸気）、バンド4（長波長赤外窓）、バンド5（スプリット窓）の輝度温度差を用いて、積乱不安定性およびマイクロバースト発生の可能性を検出する。
• サウンダーから導出されたMWPIとイメージャーに基づく検出を組み合わせることで、マイクロバースト脅威の空間的・時間的カバー範囲を向上させる。
• 米国グレートプレインズおよびグレートバインズ地域における2008年の積乱活動シーズンの事例研究を用いて、システムを評価する。
• 検証には、観測されたマイクロバースト発生事例との比較、検出のリードタイムおよび誤報率の評価が含まれる。
• 最終的な結果は、アメリカ気象学会の会議形式に適合させ、図版および本文を改訂した形で提示される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 サウンダーから導出されたマイクロバースト風速可能性指数（MWPI）は、マイクロバースト発生に適した環境を特定する上でどの程度有効であるか？
• RQ2 GOESイメージャーのバンド3、4、5における輝度温度差は、マイクロバーストを引き起こす積乱システムを信頼性高く検出できるか？
• RQ3 MWPIとイメージャーに基づくアルゴリズムを統合することで、単一センサー手法と比較して、検出の正確性およびリードタイムはどの程度向上するか？
• RQ4 2008年の米国グレートプレインズおよびグレートバインズ地域における積乱活動シーズンに、マイクロバースト検出ツールの運用的パフォーマンスはいかがであったか？
• RQ5 事例研究は、これらの製品がリアルタイムの航空機の危険予報において、実用的にどの程度の価値を示しているか？

主な発見

• 2008年の積乱活動シーズン中に、MWPIはマイクロバースト発生に有利な大気層結を一貫して特定する能力を示した。
• GOES西側イメージャーベースのマイクロバースト検出アルゴリズムは、輝度温度差を用いて、マイクロバースト発生の可能性が極めて高い積乱システムを効果的に検出できた。
• 事例研究により、MWPIとイメージャー製品を組み合わせた検出ツールが、リアルタイムでのマイクロバースト検出および警報に実運用上の有用性を示した。
• 検証結果から、サウンダーとイメージャーの両方のデータを併用することで、検出能力が向上し、誤報率が低下することが確認された。
• アメリカ気象学会の会議に向け、図版およびデータを包括的に含む改訂版の論文が完成し、アルゴリズムのパフォーマンスを裏付けるものとなった。
• 本研究は、現在のGOESシステムを用いた衛星ベースのマイクロバースト検出が、実用的かつ航空安全の観点から価値のあるものであることを確認した。