| 研究課題/領域番号 |
19K14789
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
神山 徹 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (40645876)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 金星 / スーパーローテーション / 惑星気象学 / 熱潮汐波 / 惑星波 / あかつき / LIR |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は近年見出された金星大気スーパーローテーションの時間変動性について、金星探査機「あかつき」が蓄積している観測データに基づきその実態をとらえ、理論の裏付けによりその成因を探ることを目的としている。初年度は1. 金星大気の加速に寄与しうる重要な熱潮汐波に着目し、「あかつき」に搭載された熱赤外カメラLIRが蓄積した3金星年分のデータの解析を進めた。加えて2. 「あかつき」データの解析技術を応用し、人工衛星データの較正に活かす研究展開を実施した。
1.2015年の金星軌道投入後から現在に至るまでLIRは準定常的に観測を続けており、金星地方時に固定されている熱潮汐波の構造を抽出するに足るデータを蓄積している。また過去の金星探査機が採用していた極軌道と異なり、「あかつき」では赤道対象な熱潮汐波の全体像を把握するのに適している赤道軌道を取っている。このようなデータ特性を生かし、本研究では3金星年分にわたるLIRデータを解析し、金星雲上層高度の熱潮汐波の全球構造を初めて示した。さらにLIRのデータには雲上層の鉛直方向の情報が含まれていることを明らかにし、その特性を活用して熱潮汐波の内、特に半日潮汐波の上方への伝搬を広い緯度帯にわたって可視化した。
2. 観測データを利用するうえでキャリブレーション精度が担保されているかは重要な要素である。本研究では「あかつき」のデータ利用の経験を活かし、地球観測における衛星センサキャリブレーションを実施する研究の横展開を行った。地球観測衛星Terraに搭載されている可視・近赤外センサASTERに月を用いた校正手法である「月校正」を適応し、ASTERに14年間のうちに5-6 %程度の感度低下が生じていたことを高い精度で同定した。またこの成果をきっかけにASTERのデータ補正パラメータの再検討が進むこととなった。
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| 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
本年度は金星探査機「あかつき」が蓄積している観測データを包括的に解析し、スーパーローテーションの維持に主要な役割を果たしていると考えれている熱潮汐波の全球構造をとらえることができた。またカメラによる画像データから、金星雲の特性を生かした3次元的な計測が可能であることを示し、新しいデータ解析の方向性を示す成果も得ている。これらの成果は着目をしている時間変動性について、まずその基本となる基本構造を与えるものとなった。
他方、時間変動性そのものについても手掛かりとなる情報が得られつつある。例えば熱潮汐波と異なり、金星を4日や5日で周回するKelvin波、Rossby波といった別の惑星規模波動のシグナルをLIRから抽出することに成功し、さらにこれらの波動が時間とともに現れ、消えていく様子をとらえることにも成功している。大気中を伝搬する波動活動の変化は、大気の中で運動量輸送の様相が変化していることを意味し、着目している金星大気スーパーローテーションの時間変動性に寄与しうるものかもしれず、次年度以降の研究を進めるにあたり、その足掛かりとなっている。
以上のことから本年度は順調な研究展開ができたものと考えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
観測成果のさらなる拡充を目指し、特に時間発展の描像が得られ始めたKelvin波・Rossby波の活動をとらえるため、さらなるデータ解析を進める。一方で平均場の変化に対するモニタリングを継続し、熱潮汐波構造やスーパーローテーションそのものが時間とともにどう変化しているか、今もデータを取得し続けているあかつきデータを活用し解析を継続する。
他方、理論研究との連携も進めていく。特に大気を加速する可能性を持ちながら、全球モデル計算内ではその励起すら成功していないKelvin波について、観測成果をデータ同化や線形計算に取り入れることで励起メカニズムや大気加速への寄与について解明を目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
次年度使用額が生じた理由として、国際学会「International Venus Conference 2019」への参加費が藤原科学財団の援助により割引となり、参加費負担分が減少し節約ができたこと、また「Remote sensing」学会誌への論文投稿費が免除となり、予定額の分節約ができたため。
次年度は論文投稿時のオープンアクセス費に利用するとともに、データ解析に利用する計算機環境の整備に充てる。
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