| 研究課題/領域番号 |
25220101
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
鵜野 伊津志 九州大学, 応用力学研究所, 教授 (70142099)
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| 研究分担者 |
原 由香里 九州大学, 応用力学研究所, 助教 (30462493)
入江 仁士 千葉大学, 環境リモートセンシング研究セン, 准教授 (40392956)
安永 数明 富山大学, 理学部, 教授 (50421889)
弓本 桂也 気象庁気象研究所, 環境・応用気象研究部, 主任研究官 (50607786)
金谷 有剛 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球表層物質循環研究分野, 分野長代理 (60344305)
長田 和雄 名古屋大学, 環境学研究科, 准教授 (80252295)
杉本 伸夫 国立研究開発法人国立環境研究所, 環境計測研究センター, フェロー (90132852)
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| 研究期間 (年度) |
2013-05-31 – 2018-03-31
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| キーワード | エアロゾル / ライダー / 化学輸送モデル / データ同化 / 越境汚染 |
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| 研究実績の概要 |
福岡、沖縄（辺戸岬）、富山の３地点での多波長ラマンライダーの設置を2015年３月までに完了し、各地点でのエアロゾルの鉛直分布測定を実施している。３地点に設置した多波長ラマンライダーは、天候を問わず昼夜連続測定を行っており、24時間常時稼働し、エアロゾル観測データが蓄積されている。ライダーの７チャンネル計測データは、地上観測･モデル解析を組み合わせたエアロゾル組成の分離アルゴリズムの検証が進められている。ライダーとタイアップするMAX-DOAS, ACSA, POPC観測装置は2013年末までに九州大学に導入された。POPCとACSAを連携した２年以上の高時間分解能(1H)の観測は画期的で刻々変化するエアロゾルの混合状態の解析が可能で、ライダー計測アルゴリズム開発のためのground truthを確立している。東アジア域のエアロゾルのGEOS CHEM モデルを用いた同化モデル研究は、エアロゾルの前駆物質であるNOx排出量の逆推定手法が先行して確立された。本研究のキーとなるエアロゾルのソース・リセプターモデル解析も東アジア域を15領域に分離して、逆推計の実行に必要なPM2.5の越境寄与の季節変動特性の速報値が得られている。自然起源の黄砂のモデル再現性の検討と改良も同時に進行しており、2015年を対象とした黄砂発生量の逆推定・POPC観測との検証、黄砂と大気汚染質の混合による｢汚れた黄砂｣のモデル解析を進め、従来あまり注目されなかった硝酸塩の挙動についての研究成果の論文は投稿中である。
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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
国内３地点に予定通り本研究のキーとなるライダーが設置できた。ライダー信号からエアロゾル成分に分離するスキームの開発と試行結果も論文として投稿され、モデル研究との連携がほぼ整った。ライダー計測と連携して九大で実施している1時間毎に粒径別エアロゾル成分濃度を測定から、従来は不明であった黄砂や越境汚染イベントの急激な時間変化の実態を明らかにできたことは、大気環境学会の発表で大きな関心をもたれた。更に、この観測からは、硝酸塩の濃度変動・季節変動を従来にない精度で明らかにされつつあり、黄砂と大気汚染粒子の内部混合の重要性は化学輸送モデルへの不均質反応の導入に発展した。
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| 今後の研究の推進方策 |
１ サンプリング計測によるエアロゾル組成情報やMAX-DOAS等の受動型センサー計測によるエアロゾル光学特性情報をもとに、開発したライダーデータ処理アルゴリズム（消散係数等のエアロゾル光学特性の鉛直分布を導出：現在投稿中）の推定精度の向上を図る。ライダーデータ処理アルゴリズムによる福岡、富山、沖縄の３地点の測定データの解析を更に進め、モデル同化に適したデータセットを構築する。
２ ライダー観測と化学輸送モデルを結びつける観測オペレータの開発と改良をすすめる。観測オペレータでは、化学輸送モデルのシミュレーション結果から、多波長ラマンライダーと同じ、エアロゾル消散係数（２波長）、後方散乱係数（３波長）、２偏光解消度の計７チャンネルの情報を再現する。従来のミー理論に基づく光学モデルを拡張させ、多波長ラマン散乱ライダーと地上のエアロゾル組成の同時観測によるエアロゾル種の分類に基づいて、光学モデル（あるいはモデルパラメータ）を改良し、現実的な観測オペレータの構築を行う。観測オペレータの改良、検証にはPOPCなど今までに蓄積した観測データを最大限に活用する。
３ エアロゾル成分毎の同化実験に先駆けて、黄砂計測に絞った解析と同化実験を進める。黄砂は粒子の形状が非球形でライダー信号を用いた比較的分離が容易であり、砂漠域の強風によって発生するため人為起源の大気汚染物質とも排出過程が異なるため、先行して実施することに妥当性がある。開発したオペレータをグリーン関数同化システムに結合させ、黄砂同化システムを構築、ライダーデータや他の観測データを同化することで、黄砂発生に関わるソース関数を最適化する。大規模黄砂イベントを対象に、黄砂発生域と下流域において様々な観測データを用いた検証を行い、同化結果の妥当性を確認する。得られたソース関数を季節ごと、砂漠域ごとに整備、公開し、結果をまとめ国際誌に投稿する。
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