気象レーダー

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、その種類 (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、降水量の強さに加えて雨滴の動きを検知することができます。両方のタイプのデータを分析することで、嵐の構造と、それが悪天候を引き起こす可能性を判断できます。

第二次世界大戦中、レーダー操作員は、天候によって画面にエコーが発生し、敵の標的を見えにくくしていることを発見しました。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を研究し始めました。戦後すぐに、余剰のレーダーが降水量の検出に使用されました。それ以来、気象レーダーは進化し、国立気象局、大学の研究部門、テレビ局の気象部門で使用されています。生画像は、雨、雪、雹、その他の気象現象の将来の位置と強度の短期予測を行うために、専門のソフトウェアによって定期的に処理されます。レーダー出力は、分析と予報を向上させるために、 数値気象予測モデルにも組み込まれています。

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いた。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法の開発に取り組んだ。米国では、最初は空軍に勤務し、後にMITに勤務したデビッド・アトラス^[1]が、最初の運用可能な気象レーダーを開発した。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}水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落下速度を相関させるZR関係の理解につながった。英国では、レーダーエコーパターンと、層状雨や対流雲などの気象要素の研究が続けられ、1〜10センチメートルのさまざま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「雲および衝突警報捜索レーダー装置」を実演していた。^[4]

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サービスに導入されました。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、イリノイ州水質調査所に勤務していた電気技師のドナルド・スタッグスは、竜巻を伴う雷雨に関連する「フックエコー」のレーダー観測を初めて記録しました。^[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接近していたとき、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、嵐の大きさ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ち、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の小規模なハリケーンでは推定6000～12000人が死亡した。^[6]

1970 年代には、レーダーが標準化され、ネットワークに編成され始めました。レーダー画像を撮影する最初のデバイスが開発されました。降雨の 3 次元ビューを取得するためにスキャン角度の数が増え、水平断面 ( CAPPI ) と垂直断面を実行できるようになりました。その後、カナダのアルバータ雹プロジェクトと米国の 国立暴風雨研究所(NSSL) では、雷雨の編成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見舞われました。NSSLのドップラー化された10cm波長レーダーは、初めて竜巻の全ライフサイクルを記録しました。^[7]研究者は、竜巻が地面に触れる前に上空の雲に中規模の回転があることを発見しました。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納得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大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。^[要出典]

1980年から2000年にかけて、北米、ヨーロッパ、日本、その他の先進国では気象レーダーネットワークが標準となった。従来のレーダーはドップラーレーダーに置き換えられ、位置と強度に加えて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、 NEXRADまたはWSR-88D（Weather Surveillance Radar 1988 Doppler）と呼ばれる10cmレーダーで構成されるネットワークの構築が1988年に開始された。^{[7] [8]}カナダでは、カナダ環境省が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ステーション^[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）をドップラー化した。これにより1998年から2004年の間にカナダのドップラーネットワーク^[10]が完成した。フランスや他のヨーロッパ諸国は2000年代初頭までにドップラーネットワークに切り替えた。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生まれ、メディアや研究者向けのアプリケーションも数多く登場した。

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放射が放射されることを意味する。米国、フランス、^[11]、カナダなどの一部の国では、10年代末または次の10年代初めまでに大規模な導入が行われた。2013年4月、米国立気象局のNEXRADはすべて完全に二重偏波化された。^[12]

2003年以来、米国海洋大気庁は、大気観測においてより高い時間分解能を提供するために、従来のパラボラアンテナの代わりとしてフェーズドアレイレーダーの実験を行ってきました。これは、激しい雷雨の場合、よりタイムリーなデータによってその進展をより適切に評価できるため、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、基礎研究を実施し、実現技術を開発し、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ことを目的としています。

2023年にはアメリカの民間企業Tomorrow.ioが気象観測・予報用のKaバンド 宇宙レーダーを打ち上げた。 ^{[13] [14]}

気象レーダーは、導波管で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使用して、 1マイクロ秒程度のマイクロ波放射の指向性パルスを送信します。1〜10 cm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から跳ね返り、レーダーステーションに向かって戻ります。^[15]

波長が短いほど粒子が小さい場合に有効ですが、信号はより早く減衰します。したがって、10 cm ( Sバンド) レーダーが好まれますが、5 cm Cバンドシステムよりも高価です。3 cm Xバンドレーダーは短距離ユニットにのみ使用され、1 cm Ka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(3 mm) 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動作しません。

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する。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する。150～200 kmの探知範囲の端では、1つのパルスでスキャンされる空気の体積は1立方キロメートルのオーダーになる可能性がある。これをパルス体積と呼ぶ。^[16]

任意の時点で特定のパルスが占める空気の体積は、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 (たとえばメートル単位、パルスの持続時間 (秒) と光速を掛けて計算)、r はパルスがすでに移動したレーダーからの距離 (たとえばメートル単位)、はビーム幅 (ラジアン単位) です。この式では、ビームが対称円形で、「r」は「h」よりもはるかに大きいため、パルスの開始時または終了時に取られた「r」はほぼ同じであり、体積の形状は深さ「h」の円錐台であると想定しています。 [ ^15]${\displaystyle \,{v=hr^{2}\theta ^{2}}}$${\displaystyle \,\theta }$

各パルスの合間に、レーダー ステーションは受信機として機能し、空気中の粒子からの戻り信号を待ち受けます。「待ち受け」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 1,000 倍の長さです。このフェーズの長さは、マイクロ波放射 (光速で伝わる)が検出器から気象目標まで伝播して戻ってくるまでに必要な時間によって決まります。この距離は数百キロメートルになることもあります。ステーションから目標までの水平距離は、パルスの開始から戻り信号の検出までの経過時間から単純に計算されます。この時間は、空気中の光速を掛けて距離に変換されます。

${\displaystyle {\text{Distance}}=c{\frac {\Delta t}{2n}},}$

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

パルスが頻繁に放射されると、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。

地球は球体なので、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、大気は密度が減少するため、高度とともに屈折率が減少する。これによりレーダービームはわずかに地面に向かって曲げられ、標準大気では、ビームの曲率が地球の実際の曲率の4/3であると考えるのと同じである。アンテナの仰角やその他の考慮事項に応じて、次の式を使用してターゲットの地上からの高さを計算できる。^[18]

${\displaystyle H={\sqrt {r^{2}+(k_{e}a_{e})^{2}+2rk_{e}a_{e}\sin(\theta _{e})}}-k_{e}a_{e}+h_{a},}$

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。

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典型的な角度を使用します。スキャン回転ごとに、次の探査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、最大範囲内でレーダー周囲の空気全体をスキャンするために、多くの角度で繰り返されます。通常、スキャン戦略は、地上 15 km 以内、レーダーから 250 km 以内のデータを取得するために 5 ～ 10 分以内に完了します。たとえば、カナダでは、5 cm 気象レーダーは 0.3 ～ 25 度の角度を使用します。添付の​​画像は、複数の角度が使用される場合にスキャンされるボリュームを示しています。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」ことはできません。^[19]

ターゲットは各ボリューム内で一意ではないため、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、次のようになる。^{[15] [20]}${\displaystyle G_{t}=A_{r}(\mathrm {or} \,G_{r})=G}$

${\displaystyle P_{r}=P_{t}{{G^{2}\lambda ^{2}\sigma } \over {{(4\pi )}^{3}R^{4}}}\propto {\frac {\sigma }{R^{4}}}}$

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。 ${\displaystyle \scriptstyle P_{r}}$${\displaystyle \scriptstyle P_{t}}$${\displaystyle \scriptstyle G}$${\displaystyle \scriptstyle \lambda }$${\displaystyle \scriptstyle \sigma }$${\displaystyle \scriptstyle R}$

この場合、すべてのターゲットの断面積を合計する必要があります。^[21]

${\displaystyle \sigma ={\bar {\sigma }}=V\sum \sigma _{j}=V\eta }$

${\displaystyle {\begin{cases}V\quad =\mathrm {scanned\,\,volume} \\\qquad =\mathrm {pulse\,\,length} \times \mathrm {beam\,\,width} \\\qquad ={\frac {c\tau }{2}}{\frac {\pi R^{2}\theta ^{2}}{4}}\end{cases}}}$

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。 ${\displaystyle \,c}$${\displaystyle \,\tau }$${\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。

${\displaystyle P_{r}=P_{t}{{G^{2}\lambda ^{2}} \over {{(4\pi )}^{3}R^{4}}}{\frac {c\tau }{2}}{\frac {\pi R^{2}\theta ^{2}}{4}}\eta =P_{t}\tau G^{2}\lambda ^{2}\theta ^{2}{\frac {c}{512(\pi ^{2})}}{\frac {\eta }{R^{2}}}}$

その結果、次のようになります。

${\displaystyle P_{r}\propto {\frac {\eta }{R^{2}}}}$

戻り値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、この比率でデータを正規化する必要があります。 ${\displaystyle \,R^{2}}$${\displaystyle \,R^{4}}$

ターゲットからの反射エコー (「反射率」) の強度を分析して、スキャンされた体積内の降水率を確定します。使用される波長 (1～10 cm) は、ターゲットがスキャン波の波長よりはるかに小さい (10 倍) 必要があるというレイリー散乱の有効範囲内であるため、この反射が降水率に比例することが保証されます。

レーダーで感知される反射率（Z _e）は、雨滴の直径（D）の6乗、ターゲットの誘電率（K）の2乗、および雨滴の粒度分布（例えば、マーシャル・パーマーのN[D] ）によって変化する。これにより、 次のような形式の 切断ガンマ関数が得られる。 ^[22]

${\displaystyle Z_{e}=\int _{0}^{Dmax}|K|^{2}N_{0}e^{-\Lambda D}D^{6}dD}$

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、次のようになります。

${\displaystyle R=\int _{0}^{Dmax}N_{0}e^{-\Lambda D}{\pi D^{3} \over 6}v(D)dD}$

したがって、Z _{eと R は類似した関数を持ち、} ZR 関係と呼ばれる形式の関係を 2 つの間に与えることによって解決できます。

Z = aR ^b

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

• アンテナが大気をスキャンすると、方位角ごとに、遭遇した各タイプのターゲットから一定の強度の反射波が得られます。次に、そのターゲットの反射率を平均化して、より優れたデータ セットを作成します。
• 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。口頭報告の数字は反射の強さに応じて増加します。たとえば、米国の国立NEXRADレーダーサイトでは、反射率の異なるレベルに次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) の激しい降水)
• 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。

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 は緑色のレーダー反射に相当し、通常は小雨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、可能な場合はレベル 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。

民間テレビ局（地方と全国）やThe Weather ChannelやAccuWeatherなどの気象ウェブサイトが提供する一部の表示では、冬季の降水の種類（雨、雪、混合降水（みぞれと凍結雨））が表示されている。これはレーダーデータ自体の分析ではなく、他のデータソース（主なものは地表レポート（ METAR ））を使用して後処理されたものである。^[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、より高い重みが付けられます。^[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]より洗練されたプログラムでは、降水タイプにNAMやWRFなどのモデルからの数値気象予測出力を使用し、それを最初の推測としてレーダーエコーに適用し、最終出力に表面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。

降水は雲の中や雲の下に発生します。水滴や薄片などの軽い降水は気流の影響を受けますが、スキャン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できます。

レーダーステーションに対するターゲットの動きは、ドップラー効果により、レーダーパルスの反射周波数の変化を引き起こします。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 10 cm の場合、これはわずか 0.1 ppmの変化に相当します。この差は電子機器で検出できないほど小さいものです。ただし、ターゲットは各パルス間でわずかに移動するため、返される波にはパルスごとに 顕著な位相差または位相シフトがあります。

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。ターゲットがわずかに移動した同じスキャン領域から連続して返ってくるパルスの強度は次のようになります。^[15]

${\displaystyle I=I_{0}\sin \left({\frac {4\pi (x_{0}+v\Delta t)}{\lambda }}\right)=I_{0}\sin \left(\Theta _{0}+\Delta \Theta \right)\quad {\begin{cases}x={\text{distance from radar to target}}\\\lambda ={\text{radar wavelength}}\\\Delta t={\text{time between two pulses}}\end{cases}}}$

したがって、 v = ターゲットの速度 = です。この速度は、レーダーとターゲット間の距離と時間の半径方向の変化のみを示すため、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、以下に説明するプロセスによって抽出する必要があります。 ${\displaystyle \Delta \Theta ={\frac {4\pi v\Delta t}{\lambda }}}$${\displaystyle {\frac {\lambda \Delta \Theta }{4\pi \Delta t}}}$

パルス対間の位相は-から+まで変化するので、明確なドップラー速度範囲は^[15]${\displaystyle \pi }$${\displaystyle \pi }$

V_最大=${\displaystyle \pm }$${\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、明確な速度範囲は大きくなります。ただし、反射率からの最大範囲は、次の値に正比例することが分かっています 。 ${\displaystyle \Delta t}$

バツ =${\displaystyle {\frac {c\Delta t}{2}}}$

選択肢は、速度範囲を犠牲にして反射率から距離を増やすか、速度範囲を犠牲にして反射率から距離を増やすかになります。一般的に、反射率の有効な距離の妥協点は 100～150 km です。これは、波長 5 cm (図に示すように) の場合、明確な速度範囲が 12.5～18.75 メートル/秒 (それぞれ 150 km と 100 km の場合) になることを意味します。NEXRAD などの 10 cm レーダーの場合、^[15]明確な速度範囲は 2 倍になります。

2 つの交互パルス繰り返し周波数 (PRF) を使用する一部の技術では、ドップラー範囲が広くなります。最初のパルス レートで記録された速度は、2 番目のパルス レートと同じか異なる可能性があります。たとえば、あるレートでの最大速度が 10 メートル/秒で、別のレートでの最大速度が 15 m/秒の場合、両方から取得されるデータは 10 m/秒までは同じですが、それ以降は異なります。その後、2 つのリターン間の数学的関係を見つけて、2 つの PRF の制限を超えた実際の速度を計算することができます。

東に向かって移動する均一な暴風雨では、西を向いたレーダービームは雨滴が自分に向かって移動するのを「見る」が、東を向いたビームは雨滴が遠ざかるのを「見る」。ビームが北または南に向かってスキャンする場合、相対的な動きは確認されない。^[15]

総観スケールの解釈では、ユーザーはレーダーのカバー範囲のさまざまなレベル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、個々の角度における実際の風の放射状投影になります。このスキャンによって形成される強度パターンは、コサイン曲線で表すことができます (降水運動で最大、垂直方向でゼロ)。レーダー画面に十分なカバー範囲がある限り、粒子の動きの方向と強度を計算できます。

しかし、雨滴は落ちています。レーダーは半径方向の成分のみを観測し、地面から一定の仰角を持っているため、半径方向の速度は落下速度の一部によって汚染されます。この成分は小さな仰角では無視できますが、より高いスキャン角度では考慮する必要があります。^[15]

速度データでは、レーダーのカバー範囲に、風が上記と異なる小さなゾーンが存在する可能性があります。たとえば、雷雨は、回転と乱気流を伴うことが多いメソスケールの現象です。これらは数平方キロメートルの範囲にしか及ばないかもしれませんが、半径速度の変化によって目視できます。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。

落下する液体の水滴は、落下中の空気の抗力係数により、水平軸が長くなる傾向があります（水滴）。これにより、水分子の 双極子がその方向に向けられるため、レーダー ビームは、通常、最大の信号反射を受信するために水平方向に偏波されます。

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便利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および垂直方向の電力リターンの比率 ( Z _H / Z _{V )}に比例します。これは、とりわけ、液滴の形状を示す優れた指標です。差分反射率は、平均液滴サイズの推定値も提供できます。これは、液滴が大きいほど、空気力学的な力によって変形されやすいためです (つまり、大きい液滴は、落下時に「ハンバーガー バンズ」のような形状になる可能性が高くなります)。
• 相関係数 ( ρ _hv ) – 反射された水平および垂直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ますが、低い値は雨と雪、または雹などの混合降水タイプの領域を示します。極端な場合には、上空の瓦礫 (通常は竜巻の瓦礫の特徴と竜巻の渦の特徴と一致します) を示します。
• 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率です。また、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間の返された位相差の比較です。この位相の変化は、水平偏波と垂直偏波の伝播経路に沿った波周期 (または波長) の数の差によって生じます。雲や降水粒子の動きによって生じ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。微分位相の距離導関数 (特定の微分位相、K _dp ) は、強い降雨/減衰の領域を特定するために使用できます。${\displaystyle \Phi _{dp}}$

粒子の形状に関する情報が増えると、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生成される反射率、速度、スペクトル幅にこの新しい知識が加わり、研究者は降水タイプや非気象目標を区別し、より正確な降水量推定値を生成するアルゴリズムの開発に取り組んでいます。^{[27] [30] [31]}米国では、NCARとNSSLがこの分野で世界をリードしています。^{[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、2013年4月に完了した。^[12] 2004年には、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、その機器を変換し（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（トロントの北）にある環境カナダの別のレーダーは、2005年に二重偏波になりました。 [ ^{36 ] [38]}フランス気象局は、二重偏波ドップラーレーダーをそのネットワーク範囲に組み込むことを計画している。^[39]

ユーザーのニーズに応えるため、レーダースキャンからのデータを表示するさまざまな方法が長年にわたって開発されてきました。以下は、一般的な表示と特殊な表示の一覧です。

データは一度に 1 つの角度で取得されるため、それを表示する最初の方法は、2 次元画像上のレーダー反射のレイアウトである Plan Position Indicator (PPI) でした。重要なのは、レーダーから異なる距離から取得されるデータは、地上から異なる高さにあることです。

これは非常に重要です。レーダーの近くで見られる高い降雨量は、地上に到達する降雨量に比較的近いのですが、160 km 離れたところから見られる降雨量は地上約 1.5 km 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、レーダーから異なる距離にある気象エコーを比較することは困難です。

PPI はレーダー付近の地上エコーの影響を受けます。これらは実際のエコーと誤って解釈される可能性があります。このような欠点を補うために、他の製品やデータのさらなる処理が開発されました。

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、地表または嵐に対する 2 つの視点が可能です。雨の一般的な動きを見て、さまざまな高度の風を抽出する場合は、レーダーに対する相対データを使用する方が適しています。ただし、雷雨の下での回転や風のせん断を調べる場合は、降水の一般的な動きを差し引いて、雲の上に座っているかのように空気の動きを確認できる嵐相対画像を使用する方が適しています。

PPI の問題の一部を回避するために、カナダの研究者によって定高度計画位置指示器 (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。この方法により、レーダーから異なる距離で降水量を平等に比較し、地上のエコーを回避できます。データは地上の特定の高さで取得されますが、地上局のレポートとレーダー データの関係を推測できます。

CAPPI では、レーダーの水平近くから垂直近くまでの多数の角度が要求され、必要な高さに可能な限り近いカットがすべての距離で得られます。それでも、一定の距離を超えると、利用できる角度がなくなり、CAPPI は最低角度の PPI になります。上記の角度図のジグザグ線は、1.5 km および 4 km の高さの CAPPI を作成するために使用されたデータを示しています。120 km 以降のセクションでは同じデータが使用されていることに注意してください。

使用法

CAPPI はレーダーからの各ポイントで目的の高さに最も近い角度を使用するため、データは画像に見られるように、レーダー カバレッジの異なるポイントでわずかに異なる高度から発生する可能性があります。したがって、この高さの変化を最小限に抑えるには、十分な数の探査角度を持つことが重要です。さらに、ノイズのない画像を生成するには、データの種類が高さとともに比較的緩やかに変化する必要があります。

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 は主にそれらの表示に使用されます。一方、速度データは高度に応じて方向が急激に変化する可能性があり、それらの 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 の角度でドップラー CAPPI を定期的に生成しているようです。^{[40]ただし、一部の研究者は、}熱帯低気圧とNEXRAD製品の開発を研究するために速度 CAPPI を使用した論文を発表しています。 ^{[41]最後に、偏光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}、これらのタイプの画像を作成できるソフトウェアを提供していますが、それらのデータに CAPPI が定期的に使用されているようには見えません。^[42]

PPI の問題に対する別の解決策は、地上層の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か、または変化する場合に採用されます。米国国立気象局は、必要に応じて 4 から 14 の角度でスキャン方式を変更できるため、このようなコンポジットを使用しています。これにより、非常に粗い CAPPI が作成されます。コンポジットにより、層内の強いエコーが失われることがなくなり、ドップラー速度を使用した処理によって地上エコーが除去されます。基本製品とコンポジット製品を比較すると、潜在気流ゾーンと上昇気流ゾーンを見つけることができます。

レーダー データのもう 1 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て水文学的計算に使用できることです。このようなデータは、洪水制御、下水道管理、ダム建設に役立ちます。レーダー気象から計算されたデータは、地上局のデータと組み合わせて使用​​できます。

レーダー積算値を生成するには、ある地点の降雨量を、1 つの PPI または CAPPI と次の PPI の間のその地点の平均値で推定し、それらの画像間の時間を掛ける必要があります。より長い期間を知りたい場合は、その期間中の画像から画像までの積算値をすべて合計する必要があります。

航空業界ではレーダー データを頻繁に使用します。この分野で特に重要なマップの 1 つが、飛行計画と危険な天候の回避のための Echotops です。ほとんどの国の気象レーダーは、カバー範囲の 3D データ セットを取得するのに十分な角度でスキャンします。範囲内で降水が見られる最大高度を推定するのは比較的簡単です。ただし、それらは雲の頂上ではありません。常に降水より上まで広がっているからです。

雲の垂直構造、特に雷雨や融解層のレベルを知るために、気象学者はレーダー データの垂直断面製品を利用することができます。これは、スキャンされたさまざまな角度から取得された座標 A から B までの線に沿ったデータのみを表示することによって行われます。

気象レーダーが垂直軸のみをスキャンしている場合、PPI 傾斜を組み合わせた複合垂直スライスよりもはるかに高解像度のデータを取得できます。この出力はレンジ高度インジケーター(RHI) と呼ばれ、嵐の詳細な小規模垂直構造を表示するのに最適です。前述のように、これは上記の垂直断面とは異なります。つまり、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できます。

過去数十年にわたり、レーダー ネットワークは拡張され、広い範囲をカバーする合成画像を作成できるようになりました。たとえば、米国、カナダ、オーストラリア、日本、およびヨーロッパの多くの国々では、レーダー ネットワークからの画像を 1 つの画面に組み合わせています。

実際、このようなネットワークは、ビーム幅、波長、較正などの特性が異なる異なるタイプ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一致させる場合、特に 2 つのレーダーが同じポイントをカバーする場合にどのデータを使用するかを決定する場合は、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より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は、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 ネットワークを使用し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。

気象学者が危険な天候を発見できるように、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ました。これらは、より複雑なドップラー速度データを分析する際に特に重要です。偏波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、雲内の降水量の合計の推定値です。
• VIL 密度は、VIL を雲頂の高さで割ったものです。雷雨時に大きな雹が降る可能性の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: 小さな円形領域での速度変化によってトリガーされます。アルゴリズムは、レーダーからの放射状線に沿って、2 つの速度のゼロ ラインの間にある、進入速度と退出速度の「ダブレット」を検索します。通常、メソサイクロンの検出は、雷雲への回転を示すビームの 2 つ以上の連続した漸進的な傾斜で検出される必要があります。
• TVS または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で見つかった大きな速度しきい値を持つメソサイクロンです。このアルゴリズムは、竜巻形成の可能性を示すためにNEXRADで使用されます。
• 低高度での風のせん断。このアルゴリズムは、データ内のポイントからポイントまでの風速の変化を検出し、レーダー ビームに垂直なゼロ ラインを持つ流入/流出速度の二重線を探します。風のせん断は、下降気流(ダウンバーストとマイクロバースト)、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 セクションで説明した手法を使用して、大気のさまざまな上層レベルでの水平風の方向と速度を推定する表示です。

レーダー製品のアニメーションでは、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、動きを推定し、発達や消失を観察する機能など、気象現象のダイナミクスに関する情報を抽出できます。これにより、後で説明する非気象アーティファクト (偽のエコー) も明らかになります。

米国で気象レーダーデータの新しい一般的な表示方法は、レーダー統合ディスプレイと地理空間要素(RIDGE) です。これは、地形図、高速道路、州/郡の境界、気象警報などの地理空間要素とともにレーダーデータを地図上に投影するものです。投影は柔軟性が高いことが多く、ユーザーはさまざまな地理要素を選択できます。これは、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​​されることがよくあります。^{[44] [45]}

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。
• レイリー散乱に従うほど小さいターゲットの場合、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空間には、気象ターゲット（雨、雪など）がすべて同じ種類で均一な濃度で存在します。
• 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ます。
• 多重反射からの戻りはありません。

これらの仮定は常に満たされるわけではありません。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。

最初の仮定は、レーダービームが高度とともに一定の割合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。ただし、実際の大気は標準から大きく異なる場合があります。

気温の逆転現象は、例えば夜間に空気が冷え、上空は暖かいままであるなど、地上付近でよく発生します。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向きに進むのではなく、地面に向かって曲がります。最終的に、レーダービームは地面に当たり、反射されてレーダーに戻ります。処理プログラムは、通常の状況で反射されるはずの高さと距離に誤って反射エコーを配置します。^[46]

この種の偽のリターンは、夜間の冷却や海洋逆転によるものであれば、タイムループで比較的簡単に見つけられます。非常に強いエコーが一帯に発生し、横方向にはサイズが広がっていますが、移動はせず、強度が大きく変化しているのがわかるからです。ただし、温暖前線の前には気温の逆転があり、異常な伝播エコーが実際の雨と混ざります。

この問題の極端な例は、反転が非常に強くて浅い場合で、レーダービームは導波路の経路をたどる必要があるため、地面に向かって何度も反射します。これにより、レーダー画像に強いエコーの複数のバンドが作成されます。

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。

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くなります。^{[47]これは、降水が実際の高度よりも高い場所で発生していることを示しています。このようなエラーは、その地域の追加の温度}減率データがなければ検出が困難です。

降水量を正確に推定したい場合、レイリー散乱によると、ターゲットはレーダー波の10分の1に小さく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しなければならないためです。これは、通常5cmまたは10cmの波長のレーダーが使用されるため、雨や雪の場合に比較的当てはまります。

しかし、非常に大きな水文雨の場合、波長が石のオーダーなので、ミー理論に従って反射は一定になります。55 dBZ を超える反射は雹によるものである可能性は高いですが、大きさに比例して変化することはありません。一方、雲粒などの非常に小さなターゲット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記録可能な反射は得られません。

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。

左の図の上部には、上空を通過するときに風プロファイラで撮影した雷雨の画像があります。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ます。これを、図の下部にある、通常の気象レーダーが 60 km で観測するシミュレーション画像と比較してください。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るだけでなく、音響測定によってエコーのない領域が組み込まれるため、雷雨が実際の境界を超えて広がります。

これは、気象レーダーの出力が現実の近似値にすぎないことを示しています。右の画像は、ほぼ同一位置にある 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 つの半分程度で、NEXRAD よりも 2 倍多くの詳細を見ることができます。

解像度は新しい機器によって向上できますが、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くなります。これにより、遠距離での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ると勘違いしてしまいます。

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ってパラボラアンテナに送信されるためです。エネルギーのほとんどはビームの中心にあり、両側でガウス関数に近い曲線に沿って減少します。ただし、中心から外れた角度でターゲットをサンプリングする二次的な放射ピークがあります。設計者はこのようなローブによって送信される電力を最小限に抑えようとしますが、それらを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着します。そのため、エコーは処理プログラムによって誤って配置されます。これにより、実際の気象エコーが実際に広がり、その両側に弱い値が不鮮明になります。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]

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流されるが、鳥は独自の進路をたどる。^[48]そのため、収束風に関連する気象レーダー画像内の細い線模様は、昆虫の帰還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、環境風の帰還を時速30～60キロメートル増加させる。^[50]レーダー画像内の他の物体には以下が含まれる。^[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。
• 地面と海の雑然とした状態。
• 近くの建物からの反射（「都市スパイク」）。

このような無関係な物体は、訓練された目であれば識別できる特徴を持っています。反射率、ドップラー、偏光データを使用したデータの後処理によって、それらの一部を排除することも可能です。

現代の風力発電所の風車の回転ブレードは、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返すことができます。ブレードは動いているため、エコーには速度があり、実際の降水と間違われる可能性があります。^[51]風力発電所が近いほど、返ってくる信号は強くなり、多くの塔からの信号が組み合わさって強くなります。状況によっては、レーダーは、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生成する、接近する速度と遠ざかる速度さえも見ることができます。そのような出来事は、2009年にカンザス州ドッジシティで発生しました。^[52]

ビーム内に建つ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。

気象レーダーで使用されるマイクロ波は、使用される波長によっては雨に吸収される可能性があります。10cmレーダーの場合、この減衰はごくわずかです。^[15]これが、水分含有量の多い嵐が発生する国、たとえば米国のNEXRADが10cmの波長を使用している理由です。より大きなアンテナ、クライストロン、その他の関連機器のコストは、この利点によって相殺されます。

5cmレーダーの場合、大雨のときに吸収が重要になり、この減衰により、強い雷雨の中やそれ以降のエコーが過小評価されることになります。^[15]カナダやその他の北部の国々では、通常、降水量がそれほど強くないため、この安価な種類のレーダーを使用しています。ただし、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、強いエコーの線がレーダー上を移動すると消えるように見える様子を示しています。この動作を補正するために、同じ嵐を異なる視点から見ることができるように、レーダーサイトはカバー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、短距離^[15]レーダーでしか役に立ちません。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レーダーを持っています。その限界を理解し、地元のNEXRADと併用することで、気象学者が利用できるデータを補うことができます。

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]

レーダービームの反射率は、ターゲット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]}

雪が氷点以上の温度の層を通過すると、溶けて雨になる。反射率の式を使うと、溶ける前の雪と溶けた後の雨からの反射は、誘電率の変化がサイズの変化を補うため、それほど変わらないことが証明できる。しかし、溶ける過程では、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「見る」。^{[15] [57]}

これにより、反射強度が増し、強い降水と間違われることがあります。PPI では、ビームが融解レベルを横切る高度で強い降水リングとして表示されますが、一連の CAPPI では、そのレベルに近いものだけが強いエコーを示します。明るい帯を確認する良い方法は、上の写真に示すように、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の直径の 6 乗に比例するため、霧雨 (水滴の直径が小さい降水) はレーダーに映らない傾向があることです。

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ある。そのほとんどは弱く、多重反射によりさらに弱まるため、このようなイベント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、多重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]たとえば、ビームが雹に当たると、濡れた地面に向かって広がったエネルギーが雹に反射し、次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、目立つ。通過しなければならない余分な経路長のため、エコーはアンテナに遅れて到着し、発生源よりも遠くに位置する。^[58]これにより、雹の後ろに放射状に配置された偽の弱い反射の三角形のようなものができる。^[46]

これら 2 つの画像は、レーダー データをクリーンアップするために何ができるかを示しています。生のリターンから作成された最初の画像では、実際の天気を区別することは困難です。雨雲や雪雲は通常移動するため、ドップラー速度を使用して、乱雑な部分 (地面のエコー、都市のスパイク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 つの画像は、このプロパティを使用してフィルター処理されています。

しかし、気象以外の対象物（鳥、昆虫、塵）はすべて静止しているわけではない。明るい帯のような他の対象物は、降水の構造に依存する。偏光はエコーを直接分類し、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ために使用できる。^{[59] [60]}

もう一つの疑問は解像度である。前述のように、レーダーデータはビームによってスキャンされた体積の平均である。解像度は、より大きなアンテナまたはより高密度のネットワークによって向上できる。協調的適応型大気感知センター（CASA）によるプログラムは、携帯電話の塔に取り付けられた多数の低コストのXバンド（3cm）気象レーダーを使用して、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。^{[61] [62]}これらのレーダーは、NEXRADの広い領域をより小さな領域に分割し、最低角度より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が得られる。

3cmレーダーを使用する場合、各レーダーのアンテナは小さい（直径約1メートル）が、短距離での解像度はNEXRADと同等である。使用される波長による減衰は大きいが、カバーエリア内の各ポイントは多く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し、他のレーダーで失われたデータを補う。^[61]

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。たとえば、降水量が少ないかまったくない場合は、地表付近の風向の変化を検出するために、スキームを最低角度に制限し、より長いインパルスを使用する場合があります。一方、激しい雷雨の場合は、降水量の 3D ビューをできるだけ頻繁に取得するために、広い角度範囲をスキャンする方がよいでしょう。さまざまな要求を緩和するために、レーダーの種類、使用する波長、および対象地域で最も一般的な気象状況に応じて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、時間の経過とともに進化してきた米国のNEXRADレーダーネットワークが挙げられます。2008年にはデータの解像度が追加され、^[63] 2014年には最低高度のサイクル内スキャン（MESO-SAILS ^[64]）が追加されました。

Timeliness also needs improvement. With 5 to 10 minutes between complete scans of weather radar, much data is lost as a thunderstorm develops. A Phased-array radar is being tested at the National Severe Storms Lab in Norman, Oklahoma, to speed the data gathering.^[65] A team in Japan has also deployed a phased-array radar for 3D NowCasting at the RIKEN Advanced Institute for Computational Science (AICS).^[66]

Aircraft application of radar systems include weather radar, collision avoidance, target tracking, ground proximity, and other systems. For commercial weather radar, ARINC 708 is the primary specification for weather radar systems using an airborne pulse-Doppler radar.

Unlike ground weather radar, which is set at a fixed angle, airborne weather radar is being utilized from the nose or wing of an aircraft. Not only will the aircraft be moving up, down, left, and right, but it will be rolling as well. To compensate for this, the antenna is linked and calibrated to the vertical gyroscope located on the aircraft. By doing this, the pilot is able to set a pitch or angle to the antenna that will enable the stabilizer to keep the antenna pointed in the right direction under moderate maneuvers. The small servo motors will not be able to keep up with abrupt maneuvers, but it will try. In doing this the pilot is able to adjust the radar so that it will point towards the weather system of interest. If the airplane is at a low altitude, the pilot would want to set the radar above the horizon line so that ground clutter is minimized on the display. If the airplane is at a very high altitude, the pilot will set the radar at a low or negative angle, to point the radar towards the clouds wherever they may be relative to the aircraft. If the airplane changes attitude, the stabilizer will adjust itself accordingly so that the pilot doesn't have to fly with one hand and adjust the radar with the other.^[67]

There are two major systems when talking about the receiver/transmitter: the first is high-powered systems, and the second is low-powered systems; both of which operate in the X-band frequency range (8,000 – 12,500 MHz). High-powered systems operate at 10,000 – 60,000 watts. These systems consist of magnetrons that are fairly expensive (approximately $1,700) and allow for considerable noise due to irregularities with the system. Thus, these systems are highly dangerous for arcing and are not safe to be used around ground personnel. However, the alternative would be the low-powered systems. These systems operate 100 – 200 watts, and require a combination of high gain receivers, signal microprocessors, and transistors to operate as effectively as the high-powered systems. The complex microprocessors help to eliminate noise, providing a more accurate and detailed depiction of the sky. Also, since there are fewer irregularities throughout the system, the low-powered radars can be used to detect turbulence via the Doppler Effect. Since low-powered systems operate at considerable less wattage, they are safe from arcing and can be used at virtually all times.^[67][68]

Digital radar systems have capabilities far beyond their predecessors. They offer thunderstorm tracking surveillance which provides users with the ability to acquire detailed information of each storm cloud being tracked. Thunderstorms are identified by matching raw precipitation data received from the radar pulse, to a preprogrammed template. In order for a thunderstorm to be confirmed, it must meet strict definitions of intensity and shape to distinguish it from a non-convective cloud. Usually, it must show signs of horizontal organization and vertical continuity: and have a core or a more intense center identified and tracked by digital radar trackers.^[25][69] Once the thunderstorm cell is identified, speed, distance covered, direction, and Estimated Time of Arrival (ETA) are all tracked and recorded.

Using Doppler weather radar is not limited to determining the location and velocity of precipitation. It can track bird migrations as well (non-weather targets section). The radio waves from the radars bounce off rain and birds alike (or even insects like butterflies).^[70][71] The US National Weather Service, for instance, has reported having flights of birds appear on their radars as clouds and then fade away when the birds land.^[72][73] The U.S. National Weather Service St. Louis has even reported monarch butterflies appearing on its radars.^[74]

Different programs in North America use regular weather radars and specialized radar data to determine the paths, height of flight, and timing of migrations.^[75][76] This is useful information in planning windmill farm placement and operation, to reduce bird fatalities, improve aviation safety and other wildlife management. In Europe, there have been similar developments and even a comprehensive forecast program for aviation safety, based on radar detection.^[77]

An image shows the Park Forest, Illinois, meteorite fall which occurred on 26 March 2003. The red-green feature at the upper left is the motion of clouds near the radar itself, and a signature of falling meteorites is inside the yellow ellipse at image center. The intermixed red and green pixels indicate turbulence, in this case arising from the wakes of falling, high-velocity meteorites.

According to the American Meteor Society, meteorite falls occur on a daily basis somewhere on Earth.^[78] However, the database of worldwide meteorite falls maintained by the Meteoritical Society typically records only about 10-15 new meteorite falls annually^[79]

Meteorites occur when a meteoroid falls into the Earth's atmosphere, generating an optically bright meteor by ionization and frictional heating. If the meteoroid is large enough and infall velocity is low enough, it will reach the ground. When the falling meteoroid decelerate below about 2–4 km/s, usually at an altitude between 15 and 25 km, they no longer generate an optically bright meteor and enter "dark flight".^[78][80] Because of this, most of the falls occurring into the oceans, during the day, or otherwise go unnoticed.^[78]

It is in dark flight that falling meteoroids typically fall through the interaction volume of most types of radars. It has been demonstrated that it is possible to identify falling meteoroids in weather radar imagery.^{[81][82][83][84][85][86]} This is especially useful for meteorite recovery, as weather radars are part of widespread networks and scan the atmosphere continuously. Furthermore, the meteorites cause local wind turbulence, which is noticeable on Doppler outputs, and fall nearly vertically so their resting place on the ground is close to their radar signature.

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