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出典検索?: "ドボラック法" ? ニュース ・ 書籍 ・ スカラー ・ CiNii ・ J-STAGE ・ NDL ・ dlib.jp ・ ジャパンサーチ ・ TWL（2009年1月）

ドボラック法（ドボラックほう、英語: Dvorak methodまたは英: Dvorak technique）は、気象衛星が可視光・赤外線で撮影した画像を利用して、熱帯低気圧の勢力（中心気圧・最大風速・台風半径など）を推定する手法である。1974年にヴァーノン・ドヴォラック（英語版）によって開発された。
1974年頃にスタートした解析法は、画像のパターンテーブルと、実際に観測で得られた画像を対比して、その結果から勢力などの推定を行う方法であった。スタート当初から画像のサンプル数が少ない、解析の客観性が乏しいなどがあり改良されている。また赤外画像からでも解析できるように改良が施されている。
概要
特徴一般的に観る赤外画像での台風、ドボラック法で使用する赤外スケールで観る台風

衛星画像を用いて、熱帯低気圧の勢力・特性などを解析できることにある。
これまで、気象偵察機や船舶などを使って、直接熱帯低気圧の中に入って観測する危険を避けることができ、短時間で観測できるなど、有用な手段とされているからである。

気象衛星の画像を使用し、雲の大きさや、発達傾向、雲の広がり、温度を用いて、最大風速などの強度や特性を決定する。

解析に用いる画像は、気象衛星による可視画像・赤外線画像を使用する（現在、解析の主体は赤外画像）。
静止衛星による観測が実用化され、観測間隔も細かくなったことから、より客観的に解析が出来るよう、手順・解析ルールが細かくなっている。1984年頃から実用化された、Dvoraku Techniqueでは、解析者による主観評価や変動を小さくするため、パターン認識やそのための評価テーブルなどを使って判別が行われるようになった。赤外画像では、温度スケールを用いてそれにあった赤外強調画像を使って、温度場の分布・変化傾向からパターンを割り出し勢力を決定する。等間隔で観測された画像から、発達・衰弱の状態を考慮、最終的なパターン値を得たのち、風速などを推定する。

最初にこの解析法が実用化された当時、コンピューター処理がおぼつかない時代であり、不定期に観測される極軌道衛星の画像をフィルム焼き付けて解析していた。そのために、可視や赤外画像からこれまでの航空機観測やレーダーなどと併せて、総合的な判断の上で得られた値を参照しながら解析されていた。現在は、衛星画像を直接入手し解析する機関によってドボラック法、またはドボラック法を改良した解析ツールを用いて解析・評価が行われているが[1]解析機関によって相違が現れる。

各機関での解析誤差は、概ねFT値で0.5程度ある。解析誤差が明らかに大きい場合は、再度解析して衛星画像での特徴と比較して検証する必要が生じる。
勢力、大きさの解析平成25年台風第30号のT値が8.0

1984年以降に実用化された、Dvorak Techniqueによる解析の流れは、次のような過程で解析される。後に1980年代後半から90年代初めに実用化される、Dvorak Techinique(派生を含む)も、デジタル処理技術が可能になったことから、コンピューターでの解析に主眼がおかれた。日本をはじめとして多くの国で、熱帯低気圧や擾乱の解析で使用されている。
解析手順

1984年に公表され、基礎となる解析法であることから、熱帯低気圧を衛星画像により解析する手順が、WMOをはじめとして公開されている。複数で公表されているが、根本的には同じであるので、解析手順を記述してあるマニュアルの手順で解説する[2]。

可視画像および赤外画像で解析するが、赤外画像にあっては精細度の高い画像の他に、温度スケールに沿って強調処理した画像が用いられる。俗にドボラックスケール画像や、強調処理画像という場合があるが、ドボラック解析用の強調スケールに変換した画像が使用される。スケール表現と温度の関係は次の表による。温度範囲(K)は、極軌道衛星によって得られるサウンディングデータから解析知る際の温度対照表である。

パターン略号温度範囲(C)温度範囲(K)
WMG+9度以上282K以上
OW+9 - -30 度243 - 282
DG-31 - -41 度232 - 242
MG-42 - -53 度220 - 231
LG-54 - -63 度210 - 219
B-64 - -69 度204 - 209
W-70 - -75 度198 - 203
CMG-76 - -80 度193 - 197
CDG-81 度以下192以下

表1　ドボラック法で用いる温度階調の名称と範囲
雲の体系から位置を決定する

解像度の高い画像を、連続の動画を用いて解析を始める。雲の集合がある場所に向かって周回、螺旋状に回る、収束の動きがあるかを判断・検出するためである。
　12時間またはそれ以上

　雲の渦（集合）が範囲2.5度(lat)以上で、かつ6時間連続している

　濃密域もしくは冷域(赤外では強調画像のスケールでDGまたはそれより温度が低い）が、1.5度(lat)少なくとも中心から2度(lat)のところに存在。濃密域が積乱雲の雲列あるいは、中心にそって曲線を描くように存在する。

中心が容易に識別できる場合は、直接その位置を割り出す。通常は、0.1度単位で緯度・経度を決定する。この決定が出来たあと、曲率や眼の形状、中心付近の温度分布、これまでの雲の動きや発達程度などを基に解析を行っていく。

パターン解析

詳細なパターン解析ができないような場合　3に行く。そうでなければ、下記のパターン解析を行う。

　カーブバンド

　シアーバンド

　眼(Eye)パターン

　中心の濃密域(CDO)　パターン

　中心付近の密集域　パターン

注　意：4は可視画像に適用
5は赤外画像に適用
1.2.3は可視・赤外共通（基準に注意）

2A.曲率を持った雲域の解析(CBO)
眼が明瞭に出来ていない熱帯低気圧では、発達に伴って、中心に向かってスパイラル状の雲域（バンド）が形成される。中心を決定したら、スパイラル定規をあてがって、雲域が全周を1として、どの程度存在するのかを割り出す。この割合からパターン分類表に従って、適合するパターンの番号を決定する。割合を求めるとき、赤外強調画像では、略号MGより冷たい雲域の割合で求める。可視の場合は、積乱雲の集団が巻雲を伴って帯状に存在する範囲で決定する。
シアーパターンでは、下層に観られる渦の中心(LLCC)との距離で判断する。

2D.眼の解析(Eye Pattern)