2019 Fiscal Year Annual Research Report
次世代静止気象衛星と数値モデルを融合したエアロゾル統合研究の新展開
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16H02946
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
弓本 桂也 九州大学, 応用力学研究所, 准教授 (50607786)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村上 浩 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 第一宇宙技術部門, 主幹研究開発員 (00509838)
吉田 真由美 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 第一宇宙技術部門, 主任研究開発員 (40743993)
関山 剛 気象庁気象研究所, 環境・応用気象研究部, 主任研究官 (90354498)
田中 泰宙 気象庁気象研究所, 気候・環境研究部, 室長 (50435591)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 気象学 / 地球観測 / 人工衛星 / 大気汚染防止・浄化 / 気候変動 / データ同化 / エアロゾル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
２次元変分法を採用し、静止気象衛星の観測データをエアロゾル数値シミュレーションに取り込むエアロゾル同化・予測システムを開発した。開発したシステムをシベリア森林火災起源スモッグやゴビ砂漠の黄砂イベントに適用し，ひまわり８号観測データを同化することによって予測精度が向上することを確認した。
シベリア森林火災起源スモッグに対する同化予測実験では，ひまわり８号のデータを同化した予測結果は，同化を行わなかった予測に比べ，スモッグの濃度のみならずその飛来分布の修正にも成功した。ひまわり８号データの同化によって，２４時間先のスモッグ予測がAODの平均二乗誤差で約29%向上した。
ゴビ砂漠で発生した黄砂に対する実験では，静止気象衛星であるひまわり８号の特色である高頻度観測から得た統合観測データは，砂漠域において従来のスナップショット観測データよりも高い観測カバー率を実現し，予測精度の向上に効果的であったことを確認した。
開発した同化・予測システムは気象研究所で定常運用され，NASAやECMWF等の世界の現業機関が集まって結成した「エーロゾル予測のための国際協力 （International Cooperative for Aerosol Prediction, ICAP）」やJAXAの運用するウェブページ（ひまわりモニタ）を通じて予測結果がアーカイブ・配信されている。さらに，気象庁が行っている現業黄砂予測に導入され，令和２年１月29日より黄砂解析予測（https://www.data.jma.go.jp/gmd/env/kosa/fcst/）の配信が気象庁より開始された。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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