森羅万象セミナー＠北海道大学 2013年11月28日

Cassini探査機データで探る木星対流圏
エアロゾルの特徴

学振研究員(PD)，ISAS/JAXA
佐藤 隆雄
1Contents of today’s talk
1. Introduction

4. Results

1.1. Jupiter overview
1.2. The current status of our knowledge of Jovian
atmosphere1.3. Outstanding problems in Jovian aerosol studies
1.4. The objectives of this thesis

4.1. The CB2/STrZ data set
4.2. The CB2/SEBn data set
4.3. The BL1/STrZ data set
4.4. The BL1/SEBn data set
4.5. Summary of optical and physical properties ofcloud and haze deduced from four data sets

2. Cassini ISS observation and data analysis
2.1. Cassini spacecraft
2.2. Instrument of characteristics of ISS
2.3. Data reductions
2.4. Data selection
2.5. Characteristics of CB2 and BL1 limb-darkening
curves

3. Radiative transfer modeling3.1. Solution of radiative transfer in a scattering
atmosphere3.2. Accuracy validation of a radiative transfer code
3.3. Model description
3.4. Fitting strategy

5. Discussion
5.1. Cloud and haze properties deduced from theCassini ISS limb-darkening analyses
5.2. Sensitivity of our results for the assumed
parameters5.3. Application of the best-fit Mie scattering phasefunctions to the Pioneer 10 IPP data
5.4. Limitation of the Pioneer HG function

6. Summary and conclusion
7. Future directions2

1. Introduction- Contents 1.1. Jupiter overview
1.2. The current status of our knowledge of Jovian atmosphere1.3. Outstanding problems in Jovian aerosol studies
1.4. The objectives of this thesis

31.1. Jupiter overview
Belt■ガス惑星：H2 (83.8%), He (15.6%), CH4 (0.21%),…
■駆動源：太陽光＋内部熱源 (太陽光×1.6倍の放射量) Zone■「底なし」の流体大気, 高速自転
GRS
■地球型惑星とは異なる魅力的な大気現象• 帯状構造 (Zone & Belt)• 斑構造 (e.g., Great Red Spot)• 経度全体に広がる突発的な擾乱現象

Fig.1. 木星 [Cassini/ISS].

時空間変化する大気現象の理解
雲層の鉛直構造 & 雲粒子の光学的特性の理解が必須Fig.2. SEB擾乱 [左：平穏時, 右：擾乱時](credit: Anthony Wesley).
4

1.2. The current status of our knowledge of Jovian atmosphere■熱化学平衡モデル
太陽組成比 (H, N, S, O) を仮定 [Lewis, 1969; Weidenschilling and Lewis, 1973].
3種類の異なる凝結雲： NH3-ice (~0.7bar), NH4SH (~2bar), H2O-ice (~6bar)■リモートセンシングによる観測的制約

Zone

Belt

大気圧 (bar)

一例：
CH4吸収帯
反射光観測(可視・近赤外領域)○上層雲情報

0.1

Zone

小粒子 (~0.5 μm)

NH3-ice雲?

大粒子 (3-100 μm)

NH4SH雲Belt

Fig. 4. メタン吸収帯 (890 nm)
での木星 [Cassini/ISS].

6.0
赤道

H2O雲?

~±30°
緯度
Fig. 3. 木星雲層構造の想像図 [West, 2004].

5

■メタン (CH4)• 凝結×→高度分布: どこでも一様• 吸収強度の異なる3つの吸収帯＝感度のある高度が異なる
太陽光

弱い
反射光

太陽光

強い
反射光

アルベド

1.2. CH 4 band photometry
619 nm
727 nm

890 nm

波長 (nm)Fig. 5. 木星のアルベド [Karkoschka, 1994].

高い雲
低い雲

木星大気, CH4吸収帯

Fig. 6. 観測原理の概念図.

観測反射率(I/F)を再現する
雲層構造モデル(i.e., 雲の高度分布, 光学的厚さ,
一次散乱アルベド)を放射伝達計算をもとに決定可能

地上観測 (太陽位相角：0–12°) では, 散乱大気の放射伝達計算に不可欠な雲粒子の散乱特性 (散乱位相関数) の導出は不可能！
→ “a priori “の精度に結果が依存している可能性あり.

6

1.2. Scattering phase function

散乱角Θ■先行研究 (主に2例)
1. Pioneer 10 Imaging Photopolarimeter (IPP) (1973)
雲粒子(Tomasko et al., 1978)• 青 (eff. 440 nm) / 赤 (eff. 640 nm)
位相角α• 広い太陽位相角データ (12°–150°)
Fig. 7. 散乱角Θと位相角α (= 180°–Θ) の関係• Henyey-Greenstein関数2.
•NH3-iceの室内実験データ(Martonchik et al., 1984)
屈折率nr = 1.42 @ 670 nm
Mie散乱位相関数近似

散乱位相関数100.0

初めて散乱位相関数を導出 地上観測・探査機データの解釈
に広く利用

0.01

地上観測
可能範囲

0

散乱角 (度)Fig. 8. Pioneer位相関数 [Tomasko et al., 1978]

1807

1.3. Outstanding problems to be revealed in this thesis■Henyey-Greenstein 関数

P g ,   

1 g2

1  g  2 g cos 2

3/ 2

Θ: 散乱角 (0°≤ Θ ≤ 180°)
g: アシンメトリパラメータ(0 ≤ g ≤ 1: 前方散乱
-1 ≤ g ≤ 0: 後方散乱)
f: 前方散乱の割合 (0 ≤ f ≤ 1)

■二項 Henyey-Greenstein 関数 (雲粒子に適用されてきた式)P f , g1 , g 2 ,    f  Pg1 ,    1  f   P g 2 ,  物理的に意味のない解析関数
長所•放射伝達計算：簡単 (便利)短所
•粒子の光学的・物理的特性 (複素屈折率や粒径サイズ)
×分からない→雲の物性には一切言及できない•散乱特性の波長依存性
×考慮できず→誤差要因となりうる

8•Baines et al. (2002): Galileo/NIMS“純粋なNH3-ice”雲：表面積の<1 %一次散乱アルベド■雲の正体は？
3-μm absorption anomaly
エアロゾルによる吸収でのみ説明可能• Sromovsky and Fry (2010): Cassini/VIMS
NH4SH (r ~15 μm)
 より深い雲の情報に感度あり

反射率 (I/F)

1.3. Outstanding problems to be revealed in this thesis

波長 (μm)Fig. 9. Cassini VIMSスペクトルとモデル計算[Sromovsky and Fry, 2010]

可視・近赤外光 (<1 μm) の散乱体↓
粒径の小さい雲 (r ~ 0.5 μm )散乱位相関数導出に波長依存考慮可能な
Mie散乱理論を利用(入力情報: 雲の屈折率nr, 粒径reff)
雲の物性に制約可能“Pure” NH3-ice cloudFig. 10. GRS北西部で発見された
純粋なNH3-ice雲[Baines et al., 2002]
9

1.4. Objective of the study
雲の光学的・物理的特性
Keyword:•散乱位相関数•雲の物質

利用 (貢献) 先地上 (探査機) 観測データの解釈
新たな“a priori”として
熱収支の推定
モデリングエアロゾルによる放射加熱&冷却の計算

現状：
1. Pioneer 10解析による散乱位相関数
Henyey-Greenstein関数
・波長依存×, 雲物性?
2. NH3-iceを仮定したMie散乱位相関数
・本当にNH3-iceか?
本研究の目的•波長依存考慮可能なMie散乱理論を利用
新たな散乱位相関数の導出と妥当性検証•雲の物性に制約•ZoneとBeltの模様 (構造) の違いに言及
How?
Cassini ISSによる木星フライバイ観測
放射伝達計算
102. Cassini ISS observation anddata analysis-Contents2.1. Cassini spacecraft
2.2. Instrument of characteristics of ISS
2.3. Data reductions
2.4. Data selection
2.5. Characteristics of CB2 and BL1 limb-darkening curves11

2.1. Cassini spacecraft■Cassini Spacecraft
2000.10–2001.3 木星フライバイ観測■Imaging Science Subsystem (ISS)
Narrow Angle Camera (NAC) UV–NIR波長帯のフィルター撮像観測

Cassini–木星間距離(×107 km)

太陽位相角 (度)

使用した
観測データ

Fig. 11. Cassini探査機概観 (NASA).
10

150

0

Oct 1

0
Apr 1

time
Fig. 12. 木星フライバイ中の位相角とCassini－木星間距離.

フライバイ時の
位相角変化
(0°
–140°
)
12

2.2. Instrument characteristics of the ISS
BL1 (451 nm) CB1 (619 nm) CB2 (750 nm) CB3 (938 nm)
MT1 (619 nm) MT2 (727 nm) MT3 (890 nm)

0.6

Cassini/ISS：連続帯

0.8
0.4

0.6
0.4

0.2

0.2
0.0
300

400 500

Pioneer/blue (440 nm)
Pioneer/red (640 nm)

0.0
600 700 800 900 1000
波長 (nm)木星アルベドフィルター透過率

1.0

Cassini/ISS：CH4 吸収帯
Pioneer 10/IPP

Fig. 13. フィルター透過特性と木星アルベド[Karkoschka, 1998].

Cassini ISSデータの特徴 (利点)
• 多波長観測： UV–NIR (+ 単色性@CH4吸収帯 & 連続帯)
• 様々な位相角における観測： 0°–140°13世界初の多波長・広位相角データセット2.3. Data reductions
Fig. 14. データ校正例(緯度経度マッピング後).

生データ• CISSCAL 3.6(calibration software by ISS team)• additional correction

The STrZ
α = 3.7°(R. West and B. Knowles, private
communication)

絶対反射率の導出 (I/F)

α = 71.2°• 木星画像の縁に対して楕円フィット
中心位置の決定
散乱ジオメトリの導出 (μ0, μ, Δφ)

特定の緯度帯に対して周辺減光曲線(反射率の経度変化) の抽出
Fig. 15. 散乱ジオメトリ.

14

2.4. Principle of Limb-darkening analysis■周辺減光曲線解析(反射率の経度変化)

limb

nadir

limb

longitude

Fig. 16. (左)周辺減光曲線と(右)その原理
仮定： (第一近似として)雲は経度方向に同一の鉛直構造

longitude[Temma, 2005, Doctor thesis]

周辺減光曲線は同一鉛直構造を異なる散乱ジオメトリ (μ0, μ, Δφ) で観測したものと理解.
★ポイント★
周辺減光曲線のピーク強度＆形 (波長、位相角の関数)：
散乱・吸収物質の分布や散乱物質の光学的特性によって決定.

15

2.4. Data selection
 解析領域:
1. the South Tropical Zone (STrZ) (latitude: –25°)
2. the north component of
the South Equatorial Belt (SEBn) (latitude: –10°)
 Tomasko et al. (1978) の解析領域と同等& 「最も」経度一様に見える緯度領域

SEBn(Belt)
STrZ(Zone) Fig. 17. 解析領域 (α = 71°).

 解析波長： CB2 (有効波長750 nm) & BL1 (455 nm)
1. 豊富な位相角データ (4°–140°, 計12位相角)2. 感度: 雲 & ヘイズの光学的 (散乱) 特性 >> 雲 & ヘイズの高度分布
3. Tomasko et al. (1978) の2波長 (440 nm & 640 nm) と直接比較可能
2波長 (CB2 & BL1) × 2緯度領域 (STrZ & SEBn) ＝ 4データセットを作成
16

2.5. Characteristics of lime-darkening curves
1.0

100

Pioneer 10 IPP, Red, STrZ,
1973

0.0
0.0

反射光強度

反射率 (I/F)

Cassini ISS, CB2, STrZ, 2000

0
μ0

1.0

0.0

1.0

μ0

Fig. 18. STrZにおける反射率のμ0, 太陽位相角依存性: (左) Cassini (右) Pioneer 10.

Cassini ISSデータ• α > 98.8°→ ピーク値：急激に大きくなる, 傾き：急激に急になる• α < 98.8°→ ピーク値：大きくなる, 傾き：緩やかに増加
同様のことがPioneer 10データからも読み取れる.
Pioneer 10 データに比べて,
位相角情報の欠落が少ない

17

2.5. Characteristics of scattering geometry
Pioneer 10 IPP, Red

μ

1.0

μ

1.0

Cassini ISS, CB2

0.0
0.0

μ0

1.0

0.0
0.0

μ0

1.0

Fig. 19. STrZにおける散乱ジオメトリ (μ0, μ) の関係: (左) Cassini, (右) Pioneer 10.

Cassini ISSデータ• 平行平板大気が仮定できる範囲内 (shaded area以外) で, μ0 vs μ 面を広く網羅.
地上観測では・・・
18• α < 12 °までしか調べることができない.

3. Radiative transfer modeling- Contents 3.1. Solution of radiative transfer in a scattering atmosphere3.2. Accuracy validation of a radiative transfer code
3.3. Model description
本研究では,
惑星大気データ解析用に3.4. Fitting strategy

放射伝達コードを作成した(本発表では割愛)
19

3.3. Mie scattering phase function★粒径サイズ分布で平均したMie 散乱位相関数


P  ,   0 Q  , r , n , n   r  dN dr r , v  dr

Qs  , r , nr , ni   r 2  P  , r , nr , ni ,    dN dr reff , veff  dr


0

2

s

r

i

eff

eff

λ:波長 [μm], r:粒径 [μm], Θ:散乱角 [degree], nr: 屈折率, ni: 吸収率, Qs: 散乱効率,
P: 散乱位相関数, dN/dr: 粒径サイズ分布, reff: 有効半径 [μm], veff: 有効分散100.0
レイリー散乱散乱位相関数

：求めたい
パラメータ

nr = 1.4, ni = 0.0,
veff = 0.1の場合

reff = 0.1 [μm]reff = 0.5 [μm]0.010reff = 1.0 [μm]散乱角 [度]Fig. 20. Mie散乱位相関数の例.

18020

3.3. Radiative transfer model (Type II-Mie)
青字：変数
黒字：固定値

top= 0.0 bar
ΔP1 =0.1 bar
ΔP2 =0.2 barGas layer

ωhaze
=1.0

τhaze

Haze

Gas layer:•レイリー散乱•CH4 吸収 (Karkoschka, 1998)
Haze:•Mie散乱位相関数•Hansen’s gamma size distribution(reff, haze, veff, haze) = (0.05–0.5 μm, 0.1)•(nr, haze, ni, haze) = (1.3–1.7, 0.0)

Gas layer

Semi-infinite CloudωCL τCL=128.0
Fig. 21. 仮定した雲構造モデル[Tomasko et al., (1978) で用いられたモデルと同等].

Cloud:•Mie散乱位相関数•Hansen’s gamma size distribution(reff, cloud, veff, cloud) = (0.1–1.0 μm, 0.1)•(nr, cloud, ni, cloud) = (1.3–2.0, 0.0)
21

3.4. Fitting strategy■求めるパラメータ：6種類
nr, haze, reff, haze, nr, cloud, reff, cloud, ωcloud, τhaze
1. (nr, haze, reff, haze, nr, cloud, reff, cloud) を離散的に (格子点上に) 配置

2. 各格子点において、残りのパラメータ(ωcloud, τhaze) を最適化

1.0

ある (nr, haze, reff, haze)

reff, cloud(0.1 [μm] 間隔)(ωCL, τhaze) を最適化!
(χ2 を同様に計算)

0.1
1.3

nr, cloud (0.05 間隔)

2.0

Fig. 22. 最適化の概念図. 22

4. Results-Contents4.1. The CB2/STrZ data set
残り3セットの結果は最適値のみ紹介
4.2. The CB2/SEBn data set(本発表では詳細は割愛)
4.3. The BL1/STrZ data set
4.4. The BL1/SEBn data set
4.5. Summary of optical and physical properties of cloud and haze
deduced from four data sets23

4.1. χ2 variations for the CB2/STrZ data set
nr, haze = 1.3, reff, haze = 0.1 μm

nr = 1.65
reff, = 0.4 μm
χ2 = 3.3

nr, haze = 1.3, reff, haze = 0.4 μm

nr = 1.85
reff, = 0.3 μm
χ2 = 2.8

nr, haze = 1.3, reff, haze = 0.2 μm

nr, haze = 1.3, reff, haze = 0.3 μm

nr = 1.85
reff, = 0.3 μm
χ2 = 3.3

nr = 1.85
reff, = 0.3 μm
χ2 = 3.1

nr, haze = 1.3, reff, haze = 0.5 μm

nr = 1.85
reff, = 0.3 μm
χ2 = 2.6

Best-fit!
ωcloud=0.9967
τhaze = 0.056
20.0 +
Fig. 22. χ2コンター図(CB2/STrZ data set).

2.6

24

反射率 (I/F)

Fig. 23. 観測とベストフィットモデル
結果.

相対経度
すべての位相角データを再現できるMie散乱位相関数を導出.

25

4.5. The best-fit models in CB2South Tropical Zone (STrZ)

ΔP1 =0.1 bar
ΔP2 =0.2 barnr,haze = 1.3
reff,haze = 0.5 μm
ωhaze = 1.0
τhaze = 0.056

South Equatorial Belt (SEBn)
Gas layer

StratosphericHazenr,haze = 1.3 (1.3)
reff,haze = 0.5 μm (0.5 μm)
ωhaze = 1.0 (1.0)τhaze = 0.017 (0.064)

Gas layer

nr,cloud = 1.85
reff,cloud = 0.3 μm
ωcloud = 0.9968
χ2 = 2.61

Semi-infinite Cloud

nr,cloud = 1.8 (1.85)
reff,cloud = 0.3 μm (0.3 μm)
ωcloud = 0.9932 (0.9928)
χ2 = 2.92 (3.13)

Fig. 24. ベストフィット雲モデル (CB2フィルター).

•散乱位相関数
散乱特性に有意な差はない.
•1回の散乱における吸収の確率 (1–ω)
雲層において, SEBn (1–ω = 0.0068) は STrZ (1–ω = 0.0032)の約2倍光を吸収.

26

4.5. The best-fit models in BL1
South Tropical Zone (STrZ)

ΔP1 =0.1 bar
ΔP2 =0.2 barnr,haze = 1.3
reff,haze = 0.5 μm
ωhaze = 0.75
τhaze = 0.047

South Equatorial Belt (SEBn)
Gas layer

StratosphericHazenr,haze = 1.3
reff,haze = 0.05 μm
ωhaze = 0.89
τhaze = 0.0356

Gas layer

nr,cloud = 1.85
reff,cloud = 0.2 μm
ωcloud = 0.9965
χ2 = 2.78

Semi-infinite Cloud

nr,cloud = 1.85
reff,cloud = 0.2 μm
ωcloud = 0.9702
χ2 = 7.05

Fig. 25. ベストフィット雲モデル (BL1フィルター).

•散乱位相関数
散乱特性に有意な差はない.
•1回の散乱における吸収の確率 (1–ω)
雲層において, SEBn (1–ω = 0.0298) はSTrZ (1–ω = 0.0035)の約8倍光を吸収 (近赤外よりも青色で吸収が顕著).

27

5. Discussion-Contents5.1. Cloud and haze properties deduced from the Cassini ISS limbdarkening analyses
5.2. Sensitivity of our results for the assumed parameters5.3. Application of the best-fit Mie scattering phase functions to thePioneer 10 IPP data
5.4. Limitation of the Pioneer HG function28

5.1. Cloud particles (e.g., the CB2/STrZ data set)100.0

散乱位相関数NH3-iceの公称値

0.01

Best-fit散乱位相関数

0NH3-iceの室内実験データ
nr = 1.45 @ 430 nm, nr = 1.42 @ 670 nm→ヘイズの仮定 (nr,haze, reff, haze) に関係なく再現できない (χ2 > 10)••

後方散乱の持ち上がり不足
散乱の強さが散乱角によって大きく変化

180

散乱角 [度]Fig. 26.NH3-iceを仮定した
Mie散乱位相関数.

nr, cloud = 1.85 という結果は,”純粋なNH3-ice”の存在を否定!
29

5.1. Cloud particles
Conflict !

Lack of spectroscopic signature of NH3-ice•純粋なNH3-ice [Baines et al., 2002]→限定的•3-μm 吸収 [Brooke et al., 1998, Sromovsky and Fry, 2010a, 2010b]
(少なくとも) 小粒子のNH3-iceでは説明不可.
本研究 (可視光) はこれらの研究を支持Strong depletion of gaseous NH3 abundance凝結しているはず! (i.e., NH3-ice)
この
領域
に注目

Fig. 27. NH3ガス,
及び雲・ヘイズの高度分布.

30

5.1. Cloud particles■矛盾を解消するアイディア (の1例)•photochemical materialsによるNH3-iceのコーティング説 [Atreya et al., 2005]• 室内実験 [Kalogerakis et al., 2008]
hydrocarbon-coated NH3 iceの場合NH3-iceのspectral signatureを弱める (消す) ことができることを実証.

コーティング

Fig. 28. 木星NH3-ice雲のコーティング説 [Atreya et al., 2004].

結論
上部対流圏に浮かぶ小粒子(0.3 μm in CB2, 0.2 μm in BL1) からなる雲を捉えた. nr = 1.85という非常に高い屈折率は
NH3-iceをコーティングする物質の物性を表していると考えられる.
31

5.1. stratospheric haze (e.g., the CB2/STrZ data set)
α = 3.7°

α = 71.2°

limb

limb

Fig. 29. ヘイズ粒径に対するモデルの感度■本研究•nr, haze = 1.3 ← 制約できず•reff, haze = 0.5 [μm] (g ~ 0.84)•τhaze = 0.056

Consistent!

Consistent!

波長 & 領域に関係なく、光学的 (< 0.1) に非常に薄い(先行研究結果の0.1–0.2 倍程度)
→散乱位相関数の違いを反映

α = 140.1°

Shift upTomasko et al. (1978): Pioneer 10 IPP•α = 150°
データの再現→ ヘイズの散乱位相関数・・・g ≥ 0.75
Rages et al. (1999): Galileo SSI / 756nm•大位相角 (α = 146°
& 157°) データ→reff, haze = 0.45 [μm] @ 96 mbar
Kuehn and Beebe (1993),
Satoh and Kawabata (1994):
CH4 吸収帯地上測光観測•Pioneer位相関数利用→τhaze = 0.3–0.6

32

5.1. Visual differences between STrZ and SEBn
South Equatorial Belt (SEBn)

South Tropical Zone (STrZ)
Gas layer
Stratospheric Haze

NH3-iceを
高屈折率物質がコーティング

Gas layer

chromophore(青で吸収顕著)

Semi-infinite Cloud
Fig. 30. ZoneとBeltの模様 (構造) の違いに関するアイディア.

ZoneとBeltの模様 (構造) の違いを説明できるパラメータ→ ωcloud のみ•雲粒子による吸収→×∵散乱特性に有意な差異なし & 雲やヘイズ候補は可視–近赤外で”白”•chromophore (吸収物質) による吸収chromophoreの量：SEBn > STrZ & 波長が短いほどBeltで吸収顕著
定性的にはWest et al. (1986) のアイディアを支持33

5.1. Comparison of scattering phase functions

Cassini Mie 散乱位相関数 (CB2/STrZ data set)
Pioneer 位相関数 (red/STrZ data set)
Fig. 31. Cassini Mie散乱位相関数とPioneer位相関数.

散乱位相関数
1. Pioneer 位相関数
2. NH3-ice を仮定したMie 散乱位相関数
3. Cassini Mie 散乱位相関数

34

5.3. Application of new Mie scattering phase functions■Cassini Mie 散乱位相関数の有効性の評価 (本発表では1例のみ紹介)

Cassini ISSデータ
CB2: 750 nm

本研究Cassini:Mie 散乱位相関数

Q. Cassini Mie 散乱位相関数(nr,cloud, reff, cloud) = (1.85, 0.3 μm)で再現できるか?
(波長750 nm→ 640 nm)
Pioneer 10 データ
Red: 640 nm

Tomasko et al. (1978)

Pioneer 10:
Henyey-Greenstein 関数
35reff, haze

α = 150 °0.2 [μm]

0.1 [μm]
0.3 [μm]
0.5 [μm]

0.4 [μm]

α = 12°
α = 23 °α = 34 °α = 109 °α = 120 °α = 127 °nｒ, haze = 1.3
Best-fit：
reff, haze = 0.5 [μm]
ωcloud = 0.996
τhaze = 0.15
model fit
○：使用
△：不使用
(平行平板大気の仮定の限界)

Fig. 32. Pioneer 10データフィット結果.

Pioneer 10データを再現!
雲粒子の散乱特性 (散乱位相関数) に時間変化は見られない.
α = 150°では, reff, hazeへの感度が急激に大きくなる.
(平行平板大気と球形を考慮した場合の違い： ~ 20–30% [Herman et al., 1994])
36
reff, haze = 0.1 [μm] は現時点でも棄却可能

5.4. Limitation of the Pioneer HG function■Pioneer 位相関数の有効性の評価 (CB2/STrZ データセットで検証)
Cassini ISSデータ
CB2: 750 nm

本研究Cassini:Mie 散乱位相関数

Q. Pioneer 散乱位相関数で再現できるか?? (Case 1)

Pioneer 10 データ
Red: 640 nm

Tomasko et al. (1978)

Pioneer 10:
Henyey-Greenstein 関数

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5.4. Radiative transfer model (Type II-HG)
青字：変数
黒字：固定値

top= 0.0 bar
ΔP1 =0.1 bar
ΔP2 =0.2 barGas layer

ωhaze
≥0.95

τhaze

Gas layer:•レイリー散乱•CH4 吸収 (Karkoschka, 1998)
Haze:•Henyey-Greenstein 関数(g = 0.75)

Haze

Gas layer

Semi-infinite Cloud

Cloud:•二項 Henyey-Greenstein 関数(f, g1, g2) = (0.938, 0.80, –0.70)
in red (640 nm) for the STrZωCL τCL=128.0
Fig. 33. 仮定した雲構造モデル[Tomasko et al., (1978) で用いられたモデルと同等]

Tomasko et al. (1978)と同じモデル (Type II)38

5.4. Results: Case 1
低位相角データ
でフィットできない.

反射率 (I/F)

ωhaze :
0.95–1.00
χ2 = 9.41(@ ωhaze = 0.97)(本研究では,
χ2 = 2.6)高位相角データ
でフィットできない.
Fig. 34. Case1の結果

相対経度

39

5.4. Limitation of the Pioneer HG function■Pioneer 散乱位相関数の妥当性の評価
Cassini ISSデータ
CB2: 750 nm

本研究Cassini:Mie 散乱位相関数
Q. Pioneer 散乱位相関数で再現できるか? (Case 1)
Q. 散乱位相関数自体? (Case 2)

Pioneer 10データの空白域

Pioneer 10:
Henyey-Greenstein 関数

Pioneer 10の観測位相角範囲のみ抽出して解析.
Pioneer 10データ取得
40

5.4. Results: Case 2
ωhaze :
0.95–1.00

反射率 (I/F)

χ2 = 5.64(@ ωhaze = 0.97)

結論:
Pioneer 位相関数がCassini データを再現できない理由•Pioneer 10データの中間位相角 (34°–109°
) 情報の欠落
より正確な雲粒子の情報が隠れていた!
不正確な散乱位相関数を他のパラメータで調整 (e.g., τhaze).
相対経度

範囲外のデータ：
系統的にモデル計算
が暗い (5–10 %).
↓Cassiniデータのもつ相対誤差 (~ 1%) では
説明できない.
Fig. 35. Case2の結果.
41

6. Summary and conclusions
Cassini ISS 木星フライバイデータを利用し, Pioneer 10データ解析以来となる雲粒子・ヘイズの散乱位相関数を観測的に導出した.
Mie散乱理論を雲粒子・ヘイズに適用し, 4種類(2波長×2緯度領域) の
データセットに対して放射伝達計算を行った.
上部対流圏に浮かぶ粒径サイズの小さい (0.2, 0.3 μm) 雲を捉えた. nr = 1.85という非常に高い屈折率は, NH3-iceをコーティングする物質の物性を表現していると考えられる. 散乱特性は緯度領域に関わらず, ほぼ同じ特性を示している。
ZoneとBeltの模様 (構造) の違いは, 散乱特性ではなく雲層における吸収の違い
によってのみ説明できることが分かった. 吸収はchromophoreと呼ばれる未知の吸収物質によると考えられる。
ヘイズの光学的特性の制約は十分ではないが, 前方散乱の強い (粒径の大きい)物質であり, かつ光学的に非常に薄い (< 0.1) ことが分かった.
本研究で得られた散乱位相関数はPioneer 10データをよく再現した. 一方でPioneer
位相関数はCassini データを再現できなかった. これは中間位相角 (34°–109°)における雲粒子の振舞をPioneer 10 データが観測できなかったことに起因している.
本研究により得られた散乱位相関数は, ”a priori”として将来の地上観測・探査機
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データの解析に広く利用されることが期待される.

7. Future directions
Cassini ISSの他波長 (UV & CH4吸収帯フィルター)を用いたデータ解析•UVやCH4吸収帯における周辺減光曲線の位相角依存性は世界的に手つかず.
•本研究では達成できなかった詳細な雲層構造の導出・成層圏ヘイズの特性.
本研究で得られた散乱位相関数とHSTデータを用いた木星雲層構造の時空間変動の詳細解析•観測条件やデータ校正方法の違いがほぼないHSTデータと本研究で得られた散乱位相関数を用いることで, 初めて有意な時空間変動の議論が可能に.
非平行平板大気のための放射伝達コード拡張•高位相角データは成層圏ヘイズの情報を含んでいるが,平行平板大気の限界のため情報を引き出せない.
•こうしたコードは他惑星研究にも需要あり. e.g., 金星
unknown UV absorber の高度分布, 緯度経度依存性 (with VEX/VMC limb data)
本研究手法の土星・タイタンへの展開•Cassiniは土星・タイタンで詳細観測を継続中.
エアロゾルの散乱特性の解明はどの惑星でも必要不可欠.
•土星の雲の散乱特性はNH3で説明可能?
•木星と土星の顕著な色の違いは, 雲の一次散乱アルベドにどう表れるのか?
同一観測装置によってのみ比較可能.

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End

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