JAPAN’s GV Strategy and Plans for GPM K. Nakamura (HyARC/Nagoya Univ.) and S. Shimizu (JAXA)

Objectives of Japanese GPM Cal/Val To confirm the reliability of the GPM standard products, To quantify the error of the products and confirm the characteristics, To clarify the origin of the error of the products and feed it back to modify the algorithms and To validate the algorithms using the physical parameters observed or estimated from the ground validation activities.

PR algorithm concept Stratiform Snow Rain Height PR Radar reflectivity Melting Layer Rain これも今さらという気がするが、PR/DPRのアルゴリズムコンセプトを説明する。これにより後に続く検証についての説明につなげる。 二周波レーダのよい点を言うと、雨の領域では TRMM/PR では推定できなかった雨滴粒径分布の情報が観測される。 （原理的にはＤ０とＮ０が独立に推定できる） TRMM/PR ではアルゴリズムで使用する量であった 雨滴粒径分布がＤＰＲで観測される物理量になる。 （アルゴリズムの検証ではなく、推定される物理量として検証） しかし、雨域より上空の融解層では、 固相の粒子の平均密度、平均粒径、平均個数の3つがわからず、 そのままでは2周波としてもとくのは無理。 何らかの現実的な仮定を導入する必要があり。 また、KaPR では、TRMM/PR では あまり影響しなかった大気､水蒸気､雲粒子の減衰が影響してくるので こちらに関しても何か適当なモデルを利用せざるを得ない Radar reflectivity Rain attenuation  Surface Reference Method Drop Size Distribution  External Parameter (In the algorithm)

DPR algorithm concept Stratiform Snow Rain Height KuPR KaPR Detectable range of KaPR (35 GHz) Detectable range of KuPR (14 GHz) Height Stratiform Sensitive observation by the KaPR Discrimination of snow and rain using differential attenuation method Snow KuPR Melting Layer KaPR Rain Accurate rainfall estimation using differential attenuation method (DSD parameter estimation) 二周波レーダのよい点を言うと、雨の領域では TRMM/PR では推定できなかった雨滴粒径分布の情報が観測される。 （原理的にはＤ０とＮ０が独立に推定できる） TRMM/PR ではアルゴリズムで使用する量であった 雨滴粒径分布がＤＰＲで観測される物理量になる。 （アルゴリズムの検証ではなく、推定される物理量として検証） しかし、雨域より上空の融解層では、 固相の粒子の平均密度、平均粒径、平均個数の3つがわからず、 そのままでは2周波としてもとくのは無理。 何らかの現実的な仮定を導入する必要があり。 また、KaPR では、TRMM/PR では あまり影響しなかった大気､水蒸気､雲粒子の減衰が影響してくるので こちらに関しても何か適当なモデルを利用せざるを得ない DPRになって、Validationの項目が増えている。 Radar reflectivity Rain Region: Dual Frequency Drop Size Distribution (N0, D0) Rain attenuations Ice/Snow Region: insufficient for three parameters : (N0, D0, r)

GPM/DPR vs TRMM/PR on algorithm Attenuation TRMM/PR (Ku-band) (Rain) DSD uncertainty GPM/DPR KuPR (Ku-band) (Rain) KaPR (Ka-band) (Rain) + (Cloud) + (Water Vapor) + (gases) Rain attenuation correction will be improved. New uncertain terms: attenuation by cloud, water vapor, and gases 二周波レーダのよい点を言うと、雨の領域では TRMM/PR では推定できなかった雨滴粒径分布の情報が観測される。 （原理的にはＤ０とＮ０が独立に推定できる） TRMM/PR ではアルゴリズムで使用する量であった 雨滴粒径分布がＤＰＲで観測される物理量になる。 （アルゴリズムの検証ではなく、推定される物理量として検証） しかし、雨域より上空の融解層では、 固相の粒子の平均密度、平均粒径、平均個数の3つがわからず、 そのままでは2周波としてもとくのは無理。 何らかの現実的な仮定を導入する必要があり。 また、KaPR では、TRMM/PR では あまり影響しなかった大気､水蒸気､雲粒子の減衰が影響してくるので こちらに関しても何か適当なモデルを利用せざるを得ない Other difficulties Beam filling: same as TRMM/PR Beam matching new problem

GPM/DPR Calibration and Validation Engineering values Algorithm Physical values Calibration (by ARC) Transmit power, Received power, Antenna beam direction Assumption (Initial values) Precip. type classification (Conv./Strat.), Particle type (Rain/Snow/Graupel), (DSD (Drop Size Distribution)), Temp. & humidity profile, Melting layer model, Gaseous attenuation, … Verification 工学値　→　(アルゴリズム)　→　物理量 工学値は　ＡＲＣによる校正の範疇 (アルゴリズム)と物理量が検証の対象になる Precip. rate/accumulation, Precip. type classification (Conv./Strat.), Particle type (Rain/Snow/Graupel), DSD (Drop Size Distribution) , … Validation

From TRMM experiences Simple comparison is never enough. Ground-based radar data (especially radar reflectivity value) are depended on the radars. TRMM is too good to be validated by regression-based traditional validation. Temporal/spatial mismatching is still problem. Precise and comprehensive precipitation system measurement is required. Physical validation may be more important for radar rain retrieval as well as microwave rain retrieval. Very few occasions of simultaneous observations between GV instruments and satellite, especially PR. TRMMのときの経験から、GPMにおける検証は以下のように行うべきである。 ・単純なプロダクトの比較は十分ではない。 TRMMの性能は、地上検証から得られる結果よりも良い。言い換えれば宇宙からの観測は十分に正確なものである。 ・より正確に降雨推定を行うための検証が必要となる → Physical validation ・アルゴリズムの中で仮定していることに対して、validationを行う ・physical validationを行うために測器を集めたスーパーサイトが必要となる。→ 沖縄サイト

Japanese GV activities Japanese calibration and validation will focus on DPR in GPM. More accurate and sensitive cal/val analyses will be required. Validation for snow rate will be required for DPR. Post-launch beam matching measurement between two radars (new task of external cal. for GPM/DPR) using multiple ARCs Algorithm specific validation for each rain retrieval algorithm of DPR will be required. For this purpose, we need to develop new paradigm of algorithm validation and collect many kinds of physical parameters for Special validation sites are required for the physical validation.  We need to establish Super sites for DPR GV (Okinawa, Wakkanai) Statistical comparison with long-term precipitation data using operational data. For this purpose, we need to collect operational raingauge data (e.g. AMeDAS data) and other operational data.

GV New Paradigm Example with PR/DPR True values in Nature ⑨ Compare ⑩ Reflectivity (Ze), Rain Rate (R) ① ② ③ ④ Compare Hydrometeor (Rain, Snow, Graupel, etc.) Remote Sensing GV algorithm GV data Rain Rate (R(h)) Vertical velocity (v(D)) DSD(h), v(D), Particle type, Zm, PWC, etc ⑦ Compare Rain (snow) water content (PWC(h)) Density ( (h)) Drop Size Disribution, etc In-situ measurement ⑧ Compare Synthesized Nature GV algorithm Numerical models Retrival DSD(h) Reproduce physical parameters for forward calculation from ground-based observation using GV algorithms Assumption ⑤ v(D) Particle types DSD, v(D) Non-Uniformity, etc. 井口さんから提案されているアルゴリズム検証のフローをベースに、検証計画案を作成している。 打ち上げまではアルゴリズムの開発と検証手法の確立は、お互いに情報交換を行いながら、平行して行う必要がある。 まず検証手法を確立させるため、2004年沖縄梅雨観測のデータをテストケースとして、解析を行う。 Particle types Compare ⑥ Water vapor Cloud water content （Liquid, Solid） Oxygen Aerosol Sea Surface Temperature Noise, etc forward calculation Zm14 Zm35 Retrieval Algorithm Rain rate (R(h)) （Iguchi, 2004）

Key issues for success of GV activities How do we synthesize physical parameters from GV data? We need to collect appropriate observation data. We need to investigate and collect existing observation data. Whether are existing datasets enough for reproducing physical parameters for forward calculation or not? New observation for GV will be need before launch of GPM-Core satellite. We need to establish GV algorithms for reproducing physical parameters. We need to validate the physical parameters retrieved by GV observations. We need to make Zm data by forward calculation.

Candidates for ＧＰＭ ＧＶ Supersite International Arctic Environmental Research Project Group Upper air observation by VHF radar Wakkanai （45.5N, 142E) Okinawa Subtropical Environment Remote Sensing Center - C-band multiparameter radar, wind profiler, etc. Okinawa （26N, 128E) Campaign observation in Okinawa was carried out in May and June 2004 for CREST-GSMaP activity. Now we start to investigate the data for GPM GV.

Issues Validation for solid precipitation Algorithms and validation methods for retrieval of solid precipitation have not established. (Physical parameters for DPR algorithm development have not been clear.) Density, N0, D0  Snow rate N0 and D0 can be derived by dual frequency radar for rain rate. But we have three parameters for snow. Statistics of snow density is required. We will try to get upper layer data above melting level at Okinawa. Conventional method using polarization radar for the classification of solid particles. Spectrum differences in C, Ku, Ka and W for detection of terminal velocity of snow. We need to collect snow rate and other physical parameters in NiCT Wakkanai during winter season using wind profilers, Ku/W-band radars, multi-parameter radar, etc before launch of GPM-core satellite. Continuous validation analyses using statistical methods will be needed after the launch.

Summary DPR is steadily being developed by JAXA and NiCT for the launch of GPM-Core satellite in winter on 2010. Japanese calibration and validation will focus on DPR in GPM. New GV paradigm for DPR is proposed. We are now designing Japanese GV plan based on the new paradigm. Construction of adequate physical parameter database for forward calculation is the most important and concerning problem.