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雲の光学的厚さと雲粒有効半径の衛星リモートセンシング解析について、航空機観測データとの比較や計算機シミュレーションで作成した不均質雲とモンテカルロ法を用いた放射計算によって精度の評価を行うとともに、GCMへの応用の可能性について研究を行った。今年度は過去2年間の研究成果取りまとめと、GCM気候モデルにおける雲のパラメタリゼーションについて研究を行った。その結果、次のような結果が得られた。
(1)比較的一様な下層雲については、NOAA/AVHRRデータを用いた衛星観測から得られる雲の光学的厚さと雲粒有効半径の値は航空機観測の結果と概ね一致する。
(2)雲の不均質性が大きい場合には、衛星観測の解析精度が悪くなる。太陽と衛星の位置関係が前方散乱のときには不均質雲の光学的厚さは過小評価となり、一方、後方散乱のときには過大評価となる。また、多少不均質性が大きくても衛星直下の雲を観測する場合には誤差が小さくなる。
(3)太陽高度が高いときには、不均質雲内における放射のsmoothing効果が大きく、太陽高度が低い場合にはroughening効果が大きくなることが、シミュレーションおよび実際の衛星データ解析から示された。
(4)日本周辺の衛星観測から、下層雲の光学的厚さの頻度分布は、各季節ごとの違いはあるが、いずれも対数正規分布で表現できる。地上の日射計観測から得られる光学的厚さの時系列も、その頻度分布は対数正規分布で表現される。これらの結果は、GCMサブグリッドスケールの雲のパラメタリゼーションにおいて、統計的手法が極めて有効であることを示唆するものである。
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