2021 Fiscal Year Final Research Report

Analysis of cloud microphysics and vertical velocity by synergy use of next generation space-borne active sensors

Research Project

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Project/Area Number	17H06139
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
Allocation Type	Single-year Grants
Research Field	Meteorology/Physical oceanography/Hydrology
Research Institution	Kyushu University
Principal Investigator	Okamoto Hajime 九州大学, 応用力学研究所, 教授 (10333783)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	佐藤可織九州大学, 応用力学研究所, 助教 (00584236) 西澤智明国立研究開発法人国立環境研究所, 地球システム領域, 室長 (10462491) 石井昌憲東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (70359107) 岩井宏徳国立研究開発法人情報通信研究機構, 電磁波研究所電磁波伝搬研究センター, 主任研究員 (10359028) 中川勝広国立研究開発法人情報通信研究機構, 電磁波研究所リモートセンシング研究室, 室長 (80359009) 杉本伸夫国立研究開発法人国立環境研究所, 環境計測研究センター, フェロー (90132852)
Project Period (FY)	2017-05-31 – 2022-03-31
Keywords	ライダ / 雲レーダ / ドップラー / 地球観測衛星 / 雲微物理量 / 大気の鉛直流 / 積雲パラメタリゼーション / 気候変動予測
Outline of Final Research Achievements	A next-generation-active-sensor-synergetic observation system that consists of Multiple-Field-of-View Multiple-Scattering Polarization Lidar, High spectral resolution lidar, and Doppler lidars was developed and successfully obtained key parameters for understanding the generation of clouds. This is the first time that the relation between vertical motions at cloud base and the kinetic fields of the atmosphere below cloud base was determined from observation. It was found that the formula obtained by Cloud Resolving Models significantly over-estimates vertical air-motion for cloud formation. We further proposed and applied the observation-based parameterization to unravel the global distribution of cloud-base vertical air-motion from space-borne cloud radar and lidar onboard CloudSat and CALIPSO satellites for improved representation of clouds in Earth System Models.
Free Research Field	大気水圏科学関連、特に気候システム学、雲レーダとライダによる雲のリモートセンシング解析
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	最新の全球結合モデル相互比較プロジェクトCMIP6において、前回のCMIP5と比較して地表面気温の上昇のモデル間の差が拡がった。これはモデル間の雲の表現の違いが主要因である。本研究では、新たな地上アクティブセンサの開発により、雲対流に関するパラメタリゼーションに導入可能な定式化を提案した。また散乱理論計算手法を進展させ、従来困難であった雲特性の抽出と複数のアクティブセンサ搭載衛星観測の統一的且つ長期解析を可能とした。提案のパラメタリゼーションは、全球気候変動予測モデルに直接適用が可能なものであり、雲再現性の不確定性を拘束し、気候変動予測の不確定性を低減するもので、社会的インパクトが大きい。