紫外域放射伝達モデルの検証に関する研究（第二報）
能登美之・坂本尚章（札幌管区気象台観測課高層気象観測室）
青木輝夫（気象研究所物理気象研究部）
島村哲也（南極観測事務室）

図 2 は波長をずらして計算したときの計算値と観測値との標

１． はじめに紫外域放射伝達モデル（Aoki et al., 2002）を使った紫外域準偏差を表し、横軸は計算時に波長をずらした量を表す。図日射量の計算結果と Brewer 分光光度計による観測結果とのから最も標準偏差が小さいのは、波長ずれが+0.11nm の場合比較を行い、モデルの検証と改善を試みた。前回の報告（坂で、これをモデルの波長ずれとしてパラメータに取り入れる

本ほか,2006）で明らかとなった問題点について改善が見られことにした。

たので報告する。

４．大気密度鉛直プロファイルの改良
２． 初期パラメータの問題点

初期パラメータのモデルでは、オゾンと気温の鉛直プロフ

前回の報告では、初期入力パラメータによる計算の結果（図ァイルはオゾンゾンデ観測値を使用したが、大気密度の鉛直１）①波長毎の変動が大きい、②短波長側で観測値より小さプロファイルは、中緯度域の夏または冬の標準大気モデルをくなっている（図 1 で左下がり）、などの問題点を示した。

用いていた。大気密度は各層における実際のオゾンの量（分原因として、モデルと観測測器との波長ずれや、気温、大子数）を決めることから、標準大気モデルとゾンデによる実気密度の鉛直プロファイルの実測値との違いによるものと考測値との間に差があった場合には、オゾンによる吸収の度合えられた。

い差異を生じる。

1.580

2003/07/18 15h

1.44035

Total ozone = 343 DU

1.370

1.23025Hight(km)

Ratio

1.160

1.020150.9
10500.8
Elevation = 43.12
Mu = 1.463

Optical depth = 0.336(Wavelength at 500nm)

0.60.5290 293 295 298 300 303 305 308 310 313 315 318 320 323 325
Wavelength (nm)図１ 初期入力パラメータによる紫外域日射量の観測値との比較

Hight(km)50.7

0400.9030夏モデル
ゾンデ

0.95
1.00
1.05Ratio(ゾンデ/夏モデル)

1.1020（比：モデル計算値／観測値）
10３． 観測測器との波長ずれの調整
１つ目の問題点の原因として考えられるモデルと観測値との波長ずれを調べた。Brewer 分光光度計の波長分解精度内で波長が一致していない可能性がある。これを調べるため

0-70-50-30-10Temperatuｒe(℃）

1030

図３ 気温鉛直プロファイルの実測と夏モデルの違い。小図は比(ゾンデ／夏モデル)を表わす。

0.01nm 毎に波長をずらして計算を行い観測値と比較した。
そこで、オゾンゾンデ観測の気温と気圧の観測結果から求0.045

比の平均値の標準偏差0.04めた大気密度のプロファイルに変更した。図 3 は夏モデル大0.035

気と実測の気温プロファイルを示す。オゾン分圧の大きい層

0.030.025（オゾン層）でプロファイルに違いがあり、この層における0.020.015
0.01300to314.5nm
315to325nm
300to325nm

オゾン量に影響していると見られる。

0.005
0+0.04 +0.05 +0.06 +0.07 +0.08 +0.09 +0.10 +0.11 +0.12 +0.13 +0.14 +0.15 +0.16

波長ずれ（nm）

図２ 実測と計算結果の差の標準偏差

波長ずれの調整と大気密度の見直しによって、図 4 で示すように観測値との比（●：再計算後）において、1 に近いフラットな分布となり再現性を向上することが出来た。

1.5
2003/07/18 15h

1.4

アルベドが上昇し、その結果、日射量が増加したと考えられTotal ozone = 343 DU

1.3の他の効果は考慮しているので、前日に降った新雪によってる。

1.2
Ratio

1.1

1.4

1.0

1.3

0.9
conti.ave（再計算後）

0.8

1.2

conti.ave（再計算前）

0.70.5290 293 295 298

300 303 305 308 310 313 315
Waveｌength (nm)

1.1
Ratio

Mu = 1.463
Optical depth = 0.336
Elevation = 43.12 deg (Wavelength at 500nm)

0.6318 320 323 325

1.00.912月1日（無積雪）
12月11日（積雪）
観測値

0.8

図４ 調整後の紫外域日射量の観測値と計算値の比較（比：モデル計算値／観測値）。

0.70.6295.0

４． 地表面アルベドの効果

300.0

305.0

310.0
315.0
WaveLength（nm）

320.0325.0330.0

図６ 積雪と無積雪状態の観測値とモデルの比（モデル計算値／観測モデルの再現性の向上によって積雪による地表面アルベド値）の効果を調べることが可能となった。観測場所が市街地にあることを考慮し、アルベドが新雪とコンクリートの混合であ５． まとめることを仮定した。また、アルベド自身は紫外域ではオゾン放射伝達モデルの計算結果が Brewer 分光光度計による観量や太陽天頂角への依存性は小さい（Aoki et al.1999）こと測値をより忠実に再現するため、測器との波長ずれや、大気から、一つの波長別アルベドを利用できると仮定した。図 5

密度プロファイルなど基本的な入力パラメータのチューニン

は新雪の割合を変化させた場合の感度実験結果で、コンクリグを行ってきた。また、この再現性の向上によって、アルベートの場合と比較したときの波長ごとの日射量の変化の割合ドの影響を見ることができた。

である。新雪の割合が多くなるほど日射量が増加し、特に長モデルの高度化のためにはエアロゾルの効果、特に光学的波長側で著しく増加しており、日射量には波長の依存性が生

暑さや成分の違いによるタイプ（例えば、Hess et al.1998）じる。

を季節別に決定し、地表面アルベドの影響の量的評価をして、それをどうパラメータ化するのかが課題である。これらの課

1.50

Ratio (コンクリートを１）

1.45

題を解決することで、モデルの再現性がより向上し、紫外線

1.40

新雪（10％）
新雪（20％）
新雪（30％）
新雪（40％）
新雪（50％）
新雪（60％）
新雪（70％）
新雪（80％）
新雪（90％）
新雪（100％）

1.35
1.30
1.25
1.20
1.15
1.10
1.05
1.00
290

300

Wave310
Length320330

図５ アルベドの違いによる波長別の日射量の増加（コンクリートに対する比）。

予測情報の精度を上げることが出来ると期待される。
【参考文献】
坂本尚章,能登美之,島村哲也：紫外域放射伝達モデルの検証に関する研究,細氷,52,24-25.
Aoki, Te., Ta. Aoki, M. Fukabori, and T. Takao, 2002:
Characteristics of UV-B Irradiance at Syowa Station,
Antarctica: Analyses of the Measurements and Comparison
with Numerical Simulations. J. Meteor. Soc. Japan, 80,
161-170.

図 6 は日付の近い実際の無積雪時と積雪時（前日に降雪）

Hess, M., P. Koepke, and I. Schult, 1998: Optical Properties ofの実測とモデルの比（モデル計算値／観測値）を示したもの

Aerosols and Clouds: The software Package OPAC. Am. Meteor.

である。それぞれのモデル値はアルベドの変化の効果を考慮

Soc., 79, 831-843.

していないので、観測値における積雪の効果のみを見ること

Aoki, Te., Ta. Aoki, M. Fukabori and A. Uchiyama, 1999:が出来る。無積雪時では、長波長側で観測値（1.0）と良く一

Numerical simulation of the atmospheric effects on snow albedo

致しているが、積雪状態ではモデル値が 10％程度低下していwith a multiple scattering radiative transfer model for theる、つまり観測結果が 10％程度増加していることを意味してatmosphere-snow system, J. Meteorol. Soc. Japan, 77, 595-614いる。両図の例は日付が違うが、オゾン量やエアロゾルなど