| Project/Area Number |
19K03976
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 17020:Atmospheric and hydrospheric sciences-related
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| Research Institution | National Institute for Environmental Studies |
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Principal Investigator |
Niwa Yosuke 国立研究開発法人国立環境研究所, 地球システム領域, 主任研究員 (70588318)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 二酸化炭素 / 逆解析 / 温暖化 / 温室効果ガス / 大気輸送モデル / データ同化 / 物質循環 / 最適化 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、大気の二酸化炭素(CO2)濃度観測データから、大気と陸域・海洋間のCO2フラックスを定量的に推定する逆解析という手法を用いることにより、地球表層における炭素循環メカニズムの理解深化を図る。逆解析では、高解像度のフラックス推定が可能な4次元変分法(4D-Var)を用いる。長期の解析期間には様々な時間スケールのフラックス変動が存在するが、それぞれのスケールを同時に最適に推定する手法はまだ確立されていない。そのため、本研究では様々なスケールを同時に最適化できる逆解析システムの開発を試みる。
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| Outline of Final Research Achievements |
Based on an inverse analysis system with the 4-dimensional variational method, we developed optimization schemes to estimate surface CO2 fluxes in multiple scales - from few hours to a decade. Optimization schemes to simultaneously estimate fluxes in several temporal scales were developed and then implemented in the system. Consequently, diurnally varying gross-fluxes such as photosynthesis and respiration have become optimization parameters even for a 30-yr long time analysis period, whose inverse analysis would help us to better understand carbon cycle mechanisms.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
地球表層における炭素循環メカニズムには未だ解明すべき点が多く残されており、温暖化予測に大きな不確定性が生じている。大気濃度からCO2の地表面フラックスを推定する「逆解析」は有力な手法の一つであるが、その逆解析について本研究では、様々なスケールのフラックスを適切に最適化するための手法開発をするなどの開発研究を行い、その結果、フラックス推定の精度向上が向上した。これにより、炭素循環メカニズムの理解が促進し、温暖化予測の不確定性低減に繋がると期待される。
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