あなたはおそらく気象アプリを使用してきましたが、レーダーマップが本当にあなたに何を伝えているか、あるいはあなたから隠していることを実際に知っていますか? Rain Viewerの開発者兼創設者として、私は過去10年間、レーダーフィードを解析し、騒音をフィルタリングし、混沌とした大気データを人間とAPIで消化できるようにしてきました。 ここでは、観光客ではなく、開発者としてレーダーを読むあなたのクラッシュコースです。 Radar ≠ Rain: Understand What You’re Seeing Radar ≠ Rain: Understand What You're Seeing 最初の神話:レーダーは「雨」を見ない It measures reflectivity (DBZH) - ラジオ波が反射する その「何か」が: 何か 
 
 
 
 
 
 
 雨 ハイル 雪 鳥と昆虫 粉塵または花粉 飛行機からのアルミニウムシャフ ほとんどのアプリはこれをカラーのブロブに簡素化しますが、抽象化は多くのことを隠すことができます。赤は常に危険を意味しません、緑は常に軽いシャワーを意味しません。 How to tell what’s real: RHOHV(コレラレーション因子)を確認する。 
 
 
 0.9 おそらく降り注ぎです。 <0.7?は鳥、バグ、またはチャフかもしれない。 ラジオスピード(radial speed): 
 
 生理学的?たぶん生理学的? ZDR(Diferential Reflectivity)とは、 
 
 ゼロ?ゼロ?ゼロ?ゼロ?ゼロ?ゼロ?ゼロ?ゼロ?ゼロ? 例:低RHOHVと混沌としたVRADを持つブロブを見ると、おめでとう - あなたは鳥の群れを見つけました。 Radar Is Always Delayed レーダーはいつも遅れています。 レーダーはライブビデオをストリーミングしない - 彼らは回転してスキャンし、バッチでアップロードし、モザイクをフレームにします。 ドローンやリアルタイムのルート最適化の場合は、これを考慮してください - あるいはあなたは幽霊を追いかけています。 デヴ・ティップ: 
 
 
 
 常にメタデータタイムスタンプを読んでください。 不一致のスキャンからフレームを組み合わせないでください。 バッファウィンドウまたはバックバックロジックを遅延批判システムに追加します。 Motion Matters: Watch the Loop Motion Matters: Watch the Loop シングル ひとつのフレームはただの瞬間撮影にすぎないが、嵐は速く動く。 20キロ離れたこの細胞は、時速60キロで移動し、20分で頭を上回ることができる。 To build smarter UX: 
 
 
 
 方向の矢で動くループ。 連続フレームを比較することで嵐ベクターを計算します。 よりスムーズなアニメーションのためのフレーム間のインターポレーションを使用します。 Rain Viewer では、嵐の追跡と矢印の覆いを最適化するために数ヶ月を費やしました。 毎回ポジションを叩く。 スピード Signal ≠ Truth: Beware Artifacts シグナル ≠真実:アーティファクトに注意 レーダーは天気だけを測るものではありません。 山、建物、飛行機、野生生物、および温度の逆転はすべて間違った反響を生み出す。 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Artifact 
 What it looks like 
 How to detect/filter 
 
 
 
 
 Ground Clutter 
 Persistent blob at low elevation 
 Static masks, Gabella filter 
 
 
 
 
 Death Rings (AP) 
 Concentric rings expanding outward 
 Only at low elevation, disappears at higher scans 
 
 
 
 
 Birds/Insects 
 Smudges that jump in VRAD 
 Low RHOHV + erratic velocity 
 
 
 
 
 Chaff (military countermeasure) 
 “Snowflakes” in DBZH, no motion 
 Very low RHOHV 
 
 
 
 
 Dust/Pollen 
 Weak streaks moving with wind 
 Low intensity & high correlation Ground Clutter Persistent blob at low elevation Static masks, Gabella filter Death Rings (AP) Concentric rings expanding outward Only at low elevation, disappears at higher scans Birds/Insects Smudges that jump in VRAD Low RHOHV + erratic velocity Chaff (military countermeasure) “Snowflakes” in DBZH, no motion Very low RHOHV Dust/Pollen Weak streaks moving with wind Low intensity & high correlation How to clean your data: 
 
 
 
 複数の製品チェック(DBZH + RHOHV + VRAD + ZDR)を使用します。 ガベラフィルター(グレディエント+モルフォロジー分析)を実行します。 異なる高さの角度でスキャンを比較します。 プロのヒント:あなたが組み合わせるより多くの製品、より良いあなたの騒音フィルタリング。 Where to Get Radar Data レーダーデータをどこで取得するか あなた自身で実験したい場合は、ここに信頼性の高いオープンデータセットがあります。 
 
 
 
 
 
 NOAA - US raw & MRMS (cleaned composite) EUMETNET OPERA - ヨーロッパの作曲家 opendata.fmi.fi フィンランド opendata.dwd.de - ドイツ data.europa.eu - さまざまなEUデータセット トップページ > fmi.fi トップページ > Dwd.de トップ > ヨーロッパ ほとんどの原始データは、HDF5、BUFR、またはnetCDF形式で提供されますので、解析の準備をしてください。 Why It Matters なぜ重要なのか 配達アプリケーション、自動ドローン、または単に気象データをハッキングするのが好きであろうと、レーダーの識別能力は重要です。 次回、レーダーマップを見ると、雨が降っているかチェックしないでください。

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このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

実際に天候レーダーを読み取る方法(開発者のように)

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