| Project/Area Number |
23K24981
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| Project/Area Number (Other) |
22H03727 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 63010:Environmental dynamic analysis-related
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
入江 仁士 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 教授 (40392956)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
清水 慎吾 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 水・土砂防災研究部門, 主任研究員 (70462504)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,030,000 (Direct Cost: ¥13,100,000、Indirect Cost: ¥3,930,000)
Fiscal Year 2024: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
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| Keywords | 線状降水帯 / 大気下層水蒸気 / 受動型可視分光法 / データ同化 / MAX-DOAS / 同化モデル |
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| Outline of Research at the Start |
低コストの受動型可視分光法による大気下層水蒸気濃度の鉛直分布の無人自動連続観測技術を確立させ、線状降水帯研究への新展開を図る。これまで検討されていない「低コストの受動型可視分光法技術によって線状降水帯の予測精度の向上が見込めるか？」という「問い」に答えを与える極めて重要な研究である。世界レベルの受動型可視分光法の技術などを有すだけでなく、線状降水帯予測にとってクリティカルな風上に位置する福江島など国内４サイトを含む独自の地上観測網を有す応募者のみが可能で独自の切り口で挑戦する研究である。線状降水帯予測のための最先端データ同化技術も援用した研究体制で相乗的な成果をあげ、新展開を図る。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、低コストの受動型可視分光法による大気下層水蒸気濃度の鉛直分布の無人自動連続観測技術を確立させ、気候変動の影響で顕在化している線状降水帯をはじめとした多くの人命に関わる極端降水現象の予測技術の向上を目指し、新展開を図ることである。そのために、本観測技術と既存の観測技術から得られる水蒸気データとの比較による定量的な精度評価研究を基に、大気下層（高度3 km以下）の水蒸気観測の精度(~10%)を高く保ちつつ、雲スクリーニング方法を工夫したり、リアルタイムデータ配信できるよう改良して線状降水帯予測に活用できるよう観測システムを最適化する。そのうえで、本観測技術で得られた水蒸気データをデータ同化システムに導入し、線状降水帯予測に対する有効性を定量的に明らかにする。
R05年度は、本研究で対象としている４サイトでの長期連続観測を継続した。上空の雲が下層の水蒸気濃度データの精度に顕著な影響を及ぼさない理由として、MAX-DOASで測定される太陽散乱光の光路の長さ(ボックスエアマスファクター)が大気下層では測定の仰角と大気下層の消散係数に強く依存するためであると考えられた。このことを、放射伝達モデルによる感度テスト及び他の観測データとの比較により定量的に評価し、その結果に基づき雲スクリーニング方法を最適化するなどしてデータ同化に利用できるデータ数の増加を図った。また、生データ取得から迅速にデータ配信できるよう一連の解析アルゴリズムを改良した。
MAX-DOAS法による観測誤差の調査と最適な設定方法の検討結果に基づき、過去に得られた観測データを用いた導入試験を継続し、データ同化手法の実現可能性の検討を進めた。実際に観測されたMAX-DOAS法で得られた観測データを使い、データ同化有無と予測誤差の変更による水蒸気修正量の差を見積もることで、データ同化のインパクトを評価した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
計画通り、本研究で対象としている４サイトでの長期連続観測を継続した。上空の雲が下層の水蒸気濃度データの精度に影響を及ぼさない理由を放射伝達モデルによる感度テスト及びラジオゾンデやマイクロ波放射計のデータとの比較により定量的に評価し、雲スクリーニング方法を最適化してデータ同化に利用できるデータ数を増やすことができた。また、生データ取得から迅速にデータ配信できるよう解析アルゴリズムを改良した。MAX-DOAS法による観測誤差の調査と最適な設定方法の検討結果に基づき、過去に得られた観測データを用いた導入試験を継続し、データ同化手法の実現可能性を検討した。実際に観測されたMAX-DOAS法のデータを使い、予備的な予測実験を行った。その後、データ同化有無による雨量予測の差を見積もり、データ同化へのインパクトを評価した。
以上より、おおむね順調に進展していると評価した。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究で対象としている４サイトでの長期連続観測を継続する。現地協力者との密な協働体制を築き、データ欠損を最小に抑える。前年度までの研究において、高度3 km以上の巻雲などの雲がMAX-DOASの大気下層の水蒸気濃度データの精度に顕著な影響を及ぼさないことが定性的に明確になってきた。その理由として、MAX-DOASで測定される太陽散乱光の光路の長さ(ボックスエアマスファクター)が大気下層では測定の仰角と大気下層の消散係数に強く依存するためであると考えられた。このことを定量的に評価するために放射伝達モデルによる感度テスト及びラジオゾンデデータとの比較、さらには雲や水蒸気の水平分布の観点からの詳細な検討を実施し、その結果に基づき雲スクリーニング方法を最適化するなどしてデータ同化に利用できるデータ数の増加を目指す。迅速なデータ配信が可能となるよう解析アルゴリズムを最適化し、低コストの受動型可視分光法による大気下層水蒸気濃度の鉛直分布無人連続観測技術を確立させる。また、同化モデルについては、前年度までに得られた結果に基づき、実際に観測されたMAX-DOAS法のデータを用いた同化実験を行う。さらには、他の手法による水蒸気観測との比較を行い、コストだけでなく精度向上の関連からもMAX-DOAS法の優位性を検証する。
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