| 研究課題/領域番号 |
12J09094
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 研究分野 |
気象・海洋物理・陸水学
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
神 慶孝 名古屋大学, 環境学研究科, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2012 – 2013
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| 研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
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| 配分額 *注記 |
1,800千円 (直接経費: 1,800千円)
2013年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
2012年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | エアロゾル / 雲物理 / ダスト / ライダー / 雲レーダー / 放射 / 衛生解析 / 統計解析 / 氷晶核 |
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| 研究概要 |
本研究の目的は、タクラマカン砂漠で発生するダストが氷雲の形成・微物理・光学特性に与える影響を定量的に明らかにすることである。平成25年度で実施した研究の成果を以下に示す。
本研究では、ダストと氷雲の微物理・光学特性を調べるために衛星搭載能動型センサー(ライダー・雲レーダー)を用いた。ライダーによってダストの氷晶核に関する研究を行うためには、ライダーデータから雲とダストを正確に検出・分類しなければならい。しかし、解析を進めていくにつれて、ダストを雲と誤分類しているケースが多々見られた。そのため、まずは雲-ダスト分類法の確立が必要となった。
ライダーデータから雲を検出する際、ある信号強度の閾値を超えた信号を雲としている。濃いダストが存在する領域では、後方散乱信号が強いために雲と誤判別されてしまう。そこで、本研究では雲マスクで検出された雲データについて、判別分析による雲と誤判別雲の2群判別を行った。
判別分析の判別モデルを構築するため、ライダーデータから雲と誤判別雲の学習データを決定した。このとき、学習データの誤分類を最小限にするため、ライダー以外に雲レーダーとMODISの雲マスク、相対湿度のデータを用いて雲と誤判別雲が決定された。
得られた判別モデルを用いてライダーの雲データを再分類した結果、91.7%の検出精度で誤判別雲を識別することができた。タクラマカン砂漠においては、ダストが存在する信号のうち、34.6%が雲と誤判別されていた。雲とダストの再分類後は、再分類前と比べてダストの消散係数の値が最大約2.6倍大きかった。本研究の判別手法によって、ダストと氷雲の光学特性・微物理特性の推定誤差が減少すると期待される。
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| 今後の研究の推進方策 |
(抄録なし)
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