| 研究課題/領域番号 |
18K03741
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分17020:大気水圏科学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
津田 敏隆 京都大学, 生存圏研究所, 研究員 (30115886)
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| 研究分担者 |
矢吹 正教 京都大学, 生存圏研究所, 特定研究員 (80390590)
橋口 浩之 京都大学, 生存圏研究所, 教授 (90293943)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | RASS / 赤道大気レーダー（EAR） / 熱帯対流圏 / 大気乱流 / 気温プロファイル / 水蒸気プロファイル / GNSS電波掩蔽 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
インドネシアの西スマトラ州に設置されている赤道大気レーダー(EAR)に音波発射器を併設してRadio Acoustic Sounding System（RASS)を構成し、高度2-10kmにおける気温の高度プロファイル連続測定した。EAR-RASSデータに最新の機械学習法を適用して水蒸気量の高度プロファイルを推定するアルゴリズムを開発した。また、同時に行った1時間間隔のラジオゾンデ集中観測による大気安定度および電波屈折率を併用し、大気乱流による電波散乱特性を解明した。一方、小型低軌道衛星によるGNSS電波掩蔽観測のデータを用いて赤道域における大気擾乱現象のグローバル特性を明らかにした。
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| 自由記述の分野 |
大気科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
大気力学過程を理解するうえで風速、気温および水蒸気量の時空間変動の精密測定が重要である。従来の研究でEAR-RASSにより風速と気温を同時測定できているが、さらに水蒸気量の導出が課題であった。機械学習手法を新たに導入することで水蒸気プロファイルの推定精度が向上した。また、１時間毎に20-30回にわたり放球した稀有なラジオゾンデデータを活用して、乱流散乱エコーと大気安定度等との関連を優れた時間分解能で明らかにできた。
EARを運用するインドネシアの研究機関と共同研究を進める過程で若手研究者のcapacity building に貢献した。
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