| 研究課題/領域番号 |
20K04044
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| 研究機関 | 京都産業大学 |
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研究代表者 |
小郷原 一智 京都産業大学, 理学部, 准教授 (50644853)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 火星 / ダストストーム |
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| 研究実績の概要 |
これまで火星のダストストームは漠然と単一の大気現象だと思われてきたが，その発生メカニズムはダストストームごとに全く異なることが近年の観測によって示唆された．それに伴い，水蒸気やダストの鉛直輸送量もダストストームによって大きく異なることが予想される．本研究は，形状や模様などの外見的特徴をもとに火星ダストストームを数種類に分類し，その種類ごとにダストストームの背景にある大気現象を特定する初の研究である．
1年目は，ダストストームを検出し外見的特徴に基づいて分類する計画であった．深層学習を 用いたダストストーム領域分割手法（ Gichu and Ogohara 2019; Ogohara and Gichu, 投稿準備中）を用いて，探査機Mars Global Surveyor(MGS)が1999年から2005年までに観測した2地点（Arcadia Planitia西部，およびHellas Basin）の火星画像からダストストームを抽出した．形状，模様といった外見的特徴を自動認識するまでには至っていないが，発生場所（緯度経度）と面積を自動で計測した．Kulowski et al. (2017)が報告しているダストストームの季節変化と整合的な検出結果であった．上記2地点は彼女らがPlume-like dust stormと分類したダストストームの頻発地域であるので，当該地域におけるダストストームはよく似た模様を示している．したがって，模様を使って分類を試みるのはあまり意味がない可能性がある．次年度に予定されている周囲の大気環境との比較を見据えて，新しい火星再解析データセットEMARSを取得し，処理しやすい時間軸への変更，および等圧面高度データの作成を行った．
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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
規模，外見的特徴，形状と言ったダストストームの特徴をもとにしたダストストームの分類には至っていない．しかし，現在のところ模様を使って分類する意味はさほどないことと，形状が似ていると思えるダストストームが多くないことから，地域を特定してダストストーム検出を行う場合にはダストストームの自動分類は不要であると考えられる．むしろ，異なる地域をまたいで分析を行う場合に，必要となってくる可能性がある．また，次年度に使用する火星大気再解析データの準備がほぼ完了している．以上のことから，おおむね順調と言える．
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| 今後の研究の推進方策 |
Arcadia Planiti西部，およびHellas Basinを対象に，大気データと合わせてダストストーム発生メカニズムを特定する．火星大気再解析データMACDAを用いて各種類のダストストームに典型的な周囲の大気条件を調査する予定であったが，MACDAよりも長期間にわたって整備されているEMARSを使用する予定である．すでに，処理しやすい時間軸への変更，および等圧面高度データの作成を行っている．EMARSに含まれる地表気圧や気温，風速などの分布と，ダストストームの発生頻度や規模を比較することで，ダストストームのメカニズムを種類ごとに明らかにする．例えば，中緯度で2－3日ごとに，決まって低気圧の西側にダストストームが発生するのであれば，寒冷前線に伴う強風で発生する可能性が高い．その上，渦形状を取っていれば，その発生メカニズムとして竜巻が候補に挙がる．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルスのため，予定していた学会の旅費が不要になった．R3年度は米国に短期滞在する計画であるが，もし滞在可能な場合には滞在期間を延ばす．海外出張のめどが立たない場合には，R4年度に延期する．また，論文をオープンアクセスとしたり，購入を予定しているマルチコア計算機を1段階グレードアップしたりすることで，有効利用する．
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