| 研究課題/領域番号 |
22H00562
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(A)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
中区分63:環境解析評価およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 九州大学 |
|---|
研究代表者 |
弓本 桂也 九州大学, 応用力学研究所, 教授 (50607786)
|
|---|
| 研究分担者 |
梶野 瑞王 気象庁気象研究所, 全球大気海洋研究部, 主任研究官 (00447939)
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, 研究領域主幹 (00509838)
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)
神 慶孝 国立研究開発法人国立環境研究所, 地球システム領域, 主任研究員 (30749718)
清水 厚 国立研究開発法人国立環境研究所, 地域環境保全領域, 主幹研究員 (90332238)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
| 配分額 *注記 |
41,600千円 (直接経費: 32,000千円、間接経費: 9,600千円)
2024年度: 9,880千円 (直接経費: 7,600千円、間接経費: 2,280千円)
2023年度: 11,180千円 (直接経費: 8,600千円、間接経費: 2,580千円)
2022年度: 10,270千円 (直接経費: 7,900千円、間接経費: 2,370千円)
|
|---|
| キーワード | エアロゾル / リモートセンシング / データ同化 / 化学輸送モデル |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
大気エアロゾルは大気環境の悪化、気候変動や健康被害など多岐にわたって影響を与えている．近年のリモートセンシング技術の発達によって，光吸収特性や粒径分布，組成といったエアロゾルの性状に関する情報が得られるようになった．本研究では複数の観測プラットフォームから得られたエアロゾルの性状に関する観測情報を適切かつ同時に数値モデルに取り込む多次元要素同時同化システムの開発を行う．開発したシステムを数値エアロゾル予測やエアロゾル版再解析プロダクトに導入することで，組成や粒径にまで踏み込んだモニタリングと被害抑制，健康被害や物質循環，気候変動をはじめとしたエアロゾル影響の解明とその定量化に寄与する．
|
| 研究実績の概要 |
初年度である2022年度は同化システムの拡張、エアロゾル輸送モデルおよび観測データの整備に焦点をあてて研究を行った。得られた結果は以下の通りである。
・【同化システム】エアロゾル同化予測システムMASINGAR/2D-Var[Yumimoto et al., 2018]を基に開発を進めた。まず、ライダー観測データに対応するために、２次元変分法(2D-Var)を３次元(３次元変分法、3D-Var)に拡張しMASINGAR/3D-Varを開発し、ライダー観測データに対応した観測演算子を構築した。また、光学的厚さ(AOT)に加え、単散乱アルベドなどを同時に同化できるよう観測演算子を拡張し、疑似アンサンブル計算から背景誤差共分散を推定する手法[Yumimoto et al., 2018]を多元要素に拡張した。
・【衛星搭載放射計】GCOM-Cの計測から推測されたAOTに加え、単散乱アルベドを同化するモジュールを構築、吸収性エアロゾルである黄砂イベントを対象とした同化実験を実行、AOTだけではなく単散乱アルベドも修正されることを確認した。さらに、ひまわり９号データに加えGCOM-Cのデータを同時同化するためのコンポジットデータの作成を行った。さらに、コンポジットデータを用いた予備同化実験を行った。
・【ライダデータ】MASINGAR/3D-Varの開発に合わせ、ライダデータを対象とした観測演算子の開発を行った。また、衛星搭載ライダであるCALIOP/CALIPSOを用いた同化実験をシベリア森林火災起源のスモークに対して行い、良好な結果を得た。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
令和４年度交付申請書の研究実施計画で計画した1. ３次元変分法への拡張、2. 多元要素への拡張、3. ライダデータへの拡張を実施し、それぞれに対する同化実験を実行した。研究進捗は計画通り、概ね順調に進展していると評価することができる。
|
| 今後の研究の推進方策 |
今年度は開発したシステムを用い以下の同化実験を行う。
・【ひまわり９号とGCOM-Cの同時同化】ひまわり９号およびGCOM-Cから得られたAOTを同時に同化する実験を行う。半年から１年にかけての長期実験を通じて、同時同化のパフォーマンスの評価を行う。
・【ライダデータ同化】開発したMASINGAR/3D-Varを用いて、衛星搭載ライダCALIOP/CALIPSOデータの同化実験を行い、打ち上げ予定のEarthCAREを想定した実験を行う。
・【多元要素同化実験】引き続き、単散乱アルベドを用いた同化実験を行う。
|
