2017 Fiscal Year Research-status Report
Simultaneous retrievals of aerosols and clouds, aerosol indirect effect investigation, and validation of Himawari 8 products
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17K05650
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 雲 / 検証 / 光学的厚さ / 有効半径 / 衛星 / 地上観測 / アルゴリズム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成２９年度において、地上観測機材であるスカイラジオメーター に適切な水雲特性（光学的厚さCODと有効半径CER）推定アルゴリズムの開発を行い、衛星観測の水雲プロダクトの検証を行った。
アルゴリズムの開発については、２段階に分けて述べる。先ず、観測の天頂放射信号を透過率に変換するため必要となる検定定数を観測データ自身から推定できる新しい方法の開発・検討を行った。次に、スカイラジオメーター の可視と近赤外波長帯における１１チャンネル の内、水分子が吸収する波長（1.627um）としない波長 (0.87 と1.02um) のデータに最適な方法に基づく新規雲推定アルゴリズムの開発を行った。また、 シミュレーションデータの基にそのアルゴリズムの精度評価を定量化した。
上記述べたアルゴリズムを用いて、SKYNET（http://atmos3.cr.chiba-u.jp/skynet/）の複数観測サイト（千葉、辺戸岬、福江島）におけるおよそ１年半のスカイラジオメーター観測データの解析を行い、そのスカイラジオメーターの結果と同時観測の全天日射計観測の全天日射量のデータを用いて、TERRA、AQUA衛星に搭載されているMODISセンサーとひまわり８号衛星に搭載されているAHIセンサー による水雲パラメーターの検証を行った。全体として、光学的に薄い（厚い）雲の場合に衛星センサーによるCODは地上放射観測データに比べて過大（過小）評価されることが分かった。スカイラジオメーターのCERと衛星センサーのCER の相関は低いといえる。また、スカイラジオメーターと衛星センサー間によるCERの差は、それらのCODの差と負の相関を示すことが明確になった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
平成２９年度においては、地上観測機材のスカイラジオメーターに対する雲とエアロゾルの同時推定アルゴリズムの開発を計画したが、水雲推定のみアルゴリズムの開発ができ、氷雲と、可視波長を利用したエアロゾルの推定アルゴリズムの開発が進行中である。その一方、平成３０年度に計画した衛星観測の雲パラメーターの検証の一部の水雲の検証は、平成２９年度に行うことが出来た。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究において、以下の点に焦点を絞る。
1. 平成２９年度に開発した水雲推定アルゴリズムをさらに展開させ、氷雲のCODとCERの推定を可能とする。具体的 には、平成２９年度に開発したアルゴリズムの枠組み内の水雲に対する放射計算用フォワードモデルの代わりに氷雲に適切な放射計算用のフォワードモデルを利用する。平成２９年度に実施した衛星観測の水雲プロダクトの検証を 、検証サイトを増やして、長期間のデータの解析を行い、今後も継続する。また、スカイラジオメーターによる氷雲プロダクトと同時観測の日射・放射のデータを用いて、 衛星センサー による氷雲プロダクト(CODとCER)の検証を実施する。
2.スカイラジオメーター観測のスペクトル天頂放射信号を用いて、雲の相（水雲か氷雲）の判別できる方法を開発する。その機能は上記述べたアルゴリズムパッケージに加える。
3.上記述べた3つのチャンネル (0.87,1.02,と1.627um) のほかに可視領域におけるエアロゾル観測用チャンネル (0.34,0.38,0.4,0.5,と0.675um) における観測の データを用いて、曇天におけるエアロゾルの光学的厚さ(AOD)と雲パラメータ(CODとCER) を並行に推定できるアルゴリズムを開発する。具体的に、先ず、3つのチャンネル(0.87,1.02,と1.627um) のみを利用した雲解析アルゴリズムからCODとCERの推定を行い、それを最初の推測値 (first guess value) として扱い、可視領域における観測データを加えて、AODとそのAODの波長依存性を表すパラメータ (オングストローム指数) を推定し、同時にそのCODと CERの値も更新する。こうしたエアロゾルと雲のデータを利用し、エアロゾルが雲へ及ぼす影響を調べる。
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| Causes of Carryover |
平成２９年度に投稿した論文は、平成３０年度に受理され、その投稿料は平成３０年度に請求される。また、計画した海外学会への出席は、忙しくなりキャンセルすることになった。そのため平成２９年度の一部の予算が残った。その予算は、平成３０年度に使用する。
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[Journal Article] Comparisons of spectral aerosol absorption in Seoul, South Korea2018
Author(s)
Jungbin Mok, Nickolay A. Krotkov, Omar Torres, Hiren Jethva, Zhanqing Li, Jhoon Kim, Ja-Ho Koo, Sujung Go, Hitoshi Irie, Gordon Labow, Thomas F. Eck, Brent N. Holben, Jay Herman, Robert P. Loughman, Elena Spinei, Seoung Soo Lee, Pradeep Khatri, and Monica Campanelli
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Journal Title
Atmospheric Measurement Techniques
Volume: -
Pages: -
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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