| 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 |
Irie Hitoshi 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) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (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 | 受動型可視分光法 / MAX-DOAS / 線状降水帯 / 同化モデル / 大気下層水蒸気 / データ同化 |
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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 Final Research Achievements |
Continuous observations using low-cost passive visible spectrometry (MAX-DOAS; Multi-Axis Differential Optical Absorption Spectroscopy) were conducted in Japan. The observation system was optimized for application in linear precipitation zone forecasting based on a quantitative validation study that compared water vapor data obtained from MAX-DOAS with data from existing observation techniques. Furthermore, by assimilating the MAX-DOAS water vapor data into a data assimilation system, cases were identified in which relative humidity in the lower atmosphere was corrected by more than 10%. In addition, focusing on the advantage of MAX-DOAS allowing flexible selection of observation azimuth angles, we analyzed simultaneous observation data from four MAX-DOAS instruments oriented in different directions. The results demonstrated the importance of MAX-DOAS in capturing water vapor heterogeneity that is likely overlooked by the Japan Meteorological Agency's local analyses.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
近年、気候変動の影響によって多くの人命に関わる極端降水現象が多発して毎年のように大きな被害が発生している。このように、線状降水帯の発生予測の精度向上は喫緊の社会的課題である。このような背景の下、本研究で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、線状降水帯研究への新展開を図った。この成果により、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大幅な向上をもたらすなど、広範にわたった学術、科学技術あるいは社会などへの波及効果が期待される。
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