145

 
 





る問題点について述べ, 大気大循環モデルに基づく火星研究の展開について議論を行う. まず火星大気大循

近年の米国探査機による火星大気観測により, それ

環モデルが現在の火星気候をどの程度再現できるかに以前の観測よりもはるかに高い時空間分解能を持つ長ついて, 我々のモデルの結果と観測結果との比較を用

期間の火星大気の情報が得られるようになった. 例えいて示す. 次に近年行われるようになった火星大気大ば, Mars Global Surveyor (MGS) 搭載の赤外放射ス

循環モデルを用いたダスト循環の研究について紹介すペクトル計 (Thermal Emission Spectrometer, TES)

る.

や Mars Odyssey 搭載の赤外線撮像システム (Thermal
Emission Imaging System, THEMIS) による赤外ス

ペクトル観測は, 観測可能な地方時は限定されるものの, 気温, 大気中に浮遊するダスト, H２ O 氷の全球

火星大気大循環モデルの開発に携わっている研究グ分布およびその季節変化を観測している [1, 2]. 現

ループとしては, 現時点において我々の知る範囲で以在ではこれらの観測結果を用いて火星大気大循環の特下の 6 つがある. NASA Ames Research Center [4],

徴を議論する事が可能となりつつある.

Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL) [5],

探査機を用いた観測と並行して, 米国, 欧州, そしLaboratoire de Météorologie Dynamique (LMD) duて日本国内において数値モデルを用いた火星の大気循

CNRS [6], Oxford University [6], 東京大学気候シ環に関する研究が盛んに行われるようになってきた.

ステム研究センター [7], そして我々のグループ [8, 9]

現在では世界各国の研究グループによって火星大気大である. これらのグループで開発されているそれぞれ

循環モデルの開発と改良が行われており (2003 年にの火星大気大循環モデルは, 各種物理過程の表現レベ

スペインで行われた火星大気モデルと観測に関するワー

ルや数値的な取り扱いの詳細には違いがあるものの,クショップ, Workshop on Mars Atmosphere Modelling

その枠組は概ね共通している.

and Observations [3] に参加したグループだけで 5

火星大気大循環モデルの力学過程 (流れの場の記述)

つ), 新たに開発を開始する研究グループも現れていは, 鉛直方向に静水圧近似を行った流体の運動方程式,る. これらの火星大気大循環モデルは, 風速など観測

連続の式, 熱力学の式から構成される. 現在のモデルが難しい物理量に関する情報を提供してくれるだけでの標準的な水平解像度は緯度経度にしておよそ 5°×

なく, 火星大気循環全体に関する総合的なデータを提5°(300 ㎞×300 ㎞) 程度である. 鉛直解像度は各グ供する装置として火星気候を理解する上で重要な役割

ループのモデルによって異なり, モデル大気の鉛直層を果たすようになりつつある.

数がおおよそ 20〜40 の範囲で様々な解像度が試され本稿では火星大気大循環モデルの現状とそれが抱え 







ている. 大気境界層を表現するためにモデルの最下層146

日本惑星科学会誌Vol.13.No.3,2004

は地上 5〜30 m にあり, 高高度まで達する火星の子

0.0001nu = 0.007
nu = 0.03

午面循環を表現するため, 下層大気の大循環に注目す
0.001

が多い1.
火星大気大循環モデルの物理過程 (流れ以外の場のPressure (hPa)るモデルでも上端は高度 80 km 以上に配置される事
0.01

0.1

記述) は大きく分けて放射過程, 乱流過程, 大気主成
1分の CO２ の凝結昇華過程, そして地表面過程からなる.火星大気中に浮遊するダストは, 放射の吸収と散100ぼす.そのため放射過程においては大気主成分である

0.2

0.4

0.6

0.8

1

q/q0

乱を通して大気の熱構造や循環構造に大きな影響を及





CO２による赤外波長域での放射だけでなく, 大気中に

ここで は気圧, , , は定数であり, これら

浮遊するダストによる可視と赤外波長域での放射も考は火星条件に整合的な値を適宜与える.  はダスト

慮されている. これらダスト放射過程による加熱冷却の総量である.  は多くの場合 6〜7 hPa としてい率の計算においては, 過去の観測に基づくダストの単る. 鉛直方向のダストの広がりを決めるパラメータ 

一散乱アルベド, 消散効率, 非対称因子といった光学の値としては, 平常時の分布を示す値として 0.03,

パラメータが用いられている.

ダストストーム時の分布を示す値として 0.007 がそ

ダストや水蒸気といった微量成分の分布を陽に計算

れぞれ標準として用いられることが多い. 図 1 にそする最近のモデルでは, 力学過程に微量成分の連続のれぞれの場合の鉛直分布を示す. 実際の火星大気にお式を含み, 物理過程にもそれら微量成分に特有のもの

けるダスト分布の変動を考慮して, ダスト総量  のが含まれる. 例えばダストの分布を計算するモデルで

時間空間分布を経験的に与えているモデルもある.

は, ダストの巻き上げ過程と重力沈降過程が考慮され乱流過程に関しては, モデルによって異なる乱流モる. 水蒸気の分布を計算するモデルでは, 水蒸気の凝デル方程式や異なるレベルの表現が用いられている.

結昇華過程が考慮される.

例えば, モデル大気中の温度構造に依存して診断的にしかしながら, ダストの分布を陽に計算して火星の乱流拡散係数を求める方法や, 乱流運動エネルギーを

気候状態を再現することは, 4 節に詳述するように,予報してその値から乱流拡散係数を計算する方法が採ようやくその試みが始まった段階にすぎない. 火星の用されている.

大循環研究においては, 放射計算に必要となるダスト

主に極域で起こる CO２ の相変化と, それに伴う大の分布を陽には計算せずに外部的に与える事が行われ気の総質量の季節変化は, どのグループのモデルでもてきた. このようなモデルでのダストの分布としては,考慮されている. これによりモデルの極域で極冠を表水平方向には一様, 鉛直方向には Conrath [10] によっ

現することができる. 極冠の CO２ 氷のアルベドと射て示された分布, またはそれを若干修正した分布が用出率は, 過去に Viking によって観測されたような地

いられる事が多い. Conrath によるダストの質量混合

表気圧の季節変化が概ね再現されるような値が与えら

比 q の鉛直分布は, 乱流拡散によるダストの上向き輸れている.

送と重力沈降によるダストの下向き輸送とのつりあい

地表面温度は地面における熱収支と, 地下での熱伝導を計算する事で求められる. モデルの下部境界条件

から導かれる:  ・ exp 













 !"#$%&'%%& ()*+,-#$./01'23*456"678
!9:;< =>?2@-ABC'D(E;<FGHI- =>?J!K2@-ABC'D(E@-F LMN*OPQ;<RS ;?T6UV! !にあたる地面の起伏は, MGS 搭載のレーザー高度計(Mars Orbiter Laser Altimeter, MOLA) の観測によっ大気大循環モデルによる火星気候の再現実験−現状とダストの扱いにおける課題−／高橋,小高,林147て得られた地形データ [11] に基づいている. 地面の一様であるとしている. 図 3 は MGS 観測年を想定

アルベドおよび熱慣性の分布は, Mariner 9, Viking,

した実験で与えた大気全層に対するダストの光学的厚MGS 等の探査機によって得られたデータ [例えば 12,

さの緯度−季節変化である. この実験では光学的厚さ13] を基に与えられている.

は緯度依存性をもつが東西一様であるとしている.
Conrath [10] の分布におけるパラメータ は, Viking



および MGS 観測年を想定した実験では ＝ 0.03
(図 1 参照), MPF 着陸時を想定した実験では,

本節では, 我々の火星大気大循環モデルの計算結果と観測結果との比較を示す.

Haberle ら [4] にならって ＝ 0.003 とする2.
ダストの光学的厚さを観測した波長域は, Viking

比較する観測結果は, Viking 観測年の地表気圧と着陸船では可視, MGS では赤外である. それぞれの極冠の季節変化, Mars Pathfinder (MPF) 着陸時およ観測年を想定した実験において観測されていない波長び MGS による観測 1 年目の気温分布である. 4 節

域の光学的厚さを与えるために, Forget [16] に従っで述べるように, 現状ではモデル内でダストの巻き上て可視光のダストの光学的厚さの赤外光のそれに対すげや輸送過程を計算し, 現実的なダスト分布を予報する比は 2 とした.

る事は非常に難しい. そこでダスト分布は観測値を参考に外部的に与えることにし, その条件下で我々の火

星大気大循環モデルが観測結果をどの程度再現するこ図 4 に Viking 観測年を想定した実験から得られたとができるかについて調べることにする. 結論から言Viking 着陸船 1 号機の着陸地点に最も近い格子点にうと, ダスト分布を適切に与えれば我々の火星大気大おける日平均気圧の季節変化を示す. 図 4 には Viking

循環モデルは現在の火星の気候をおよそ再現できる.

着陸船 1 号機によって観測された日平均気圧の季節

我々のモデルを用いた計算結果と観測との違いは, 他

変化もあわせて示した [15]. モデルから得られた日のグループの場合 [4, 7, 14] とほぼ同程度である.

平均気圧の季節変化における振幅と位相は, 観測されしたがって, 本節に示す我々のモデルによる計算結果

たものとほぼ等しい.

は, 概ね現在の標準的な火星大気大循環モデルによる計算結果であると考えてよい.



また Viking 観測年を想定した実験から得られた極
冠の低緯度境界の位置は,観測された極冠の低緯度境
界とほぼ一致している (図は示さない). 計算された

極冠における CO２氷の面積密度の最大値は, MGS 搭

残念ながら現在およびこれまでの観測データから,

載 MOLA によって観測された極域地表面高度の季節

数値モデルが必要とするダストの 3 次元分布を得る

変化から推定される面積密度の最大値と大きな違いは事はできない. ここでは, 先行研究 [4] に従い, 2

ない.

節に紹介した Conrath [10] の鉛直分布を仮定し, 大気全層に対するダストの光学的厚さを観測データから



与えることにした. 図 2 は Viking 観測年を想定した

図 5 に MPF 着陸時を想定した実験から得られた,実験で与えた大気全層に対するダストの光学的厚さの着陸地点に最も近い格子点における鉛直温度分布を示

季節変化である. MPF 着陸時を想定した実験での光す. 温度の日々変化を考慮して, 着陸日前後の 10 日

学的厚さも Viking 観測年を想定した実験と同じもの

間の計算結果を示している. 図 5 には MPF によるを与える [14]. これらの実験では光学的厚さは全球

観測結果もあわせて示した [17]. モデルの計算結果
!"#$%&'() !*+,-

 



 
 !
"#$%&'()*+',-./0 123
45'67./(89(:;

148

日本惑星科学会誌Vol.13.No.3,2004
9.5

Surface pressure (hPa)

9

8.5

8

7.5

7
Observation
Model T21L40

6.5
0 
!
" #$%&'()*+,-./01
23456 789:;<=>3 ?@ ABC DEFGHIJ;KL3MNOPQ=R=SR=
HR=?!RTUVWVXYZ[\=]^=_\=`
^ab$;

30

60

90

120

150 180 210
Ls (degree)

240

270

300

330

360

c


def ,-./0>34
56ghihV9 ABC Hj@ABkl
mnopqrldef ,-./;<3ABC Hj@ DEFGHIJ;

0 ;HtuL S" #$%&'()*+|wy,-./0456 7
89|wy,-./=tuL LghihV9ef9%&'()*+t;;L DQ";stuL
 
I
vwx ?y?Iz"
tuL L DEFt;;L DQ";{w|w\},-./; 456~EF=大気大循環モデルによる火星気候の再現実験−現状とダストの扱いにおける課題−／高橋,小高,林0.0001149の温度は観測結果より高い. 他グループのモデルを用MPF observation
GCM with nu=0.003

いた計算結果 [4, 6] にも同じ傾向の温度差が見られ

0.001

Pressure (hPa)ており, モデル計算と観測との温度差はどのグループ
0.01のモデルの結果でも図 5 に示した程度となっている.
この高度領域でのモデルと観測との温度差に関しては,

0.1

原因は良く分かっていない.
1

図 6 に MGS 観測年を想定した実験から得られた
北半球の秋 (Ls= 173°) における東西平均温度の子午

10
80

100

120

140
160
180
Temperature (K)

200

220

240

面分布 (図 6a) と MGS によって観測された同じ季 !"#$%& '()*+,-./01 234./5670

節の温度分布 (図 6b) [19] を示す. MGS によっては 0.3〜1 hPa 気圧面の高度において観測結果と比較て, 図 6 に示したモデルと観測の結果はともに地方

的良い一致を示している. 1 hPa 気圧面よりも低高度時 2 時と 14 時の温度の平均の東西平均値である.

においては, モデルの温度は観測結果よりも高く, 観

モデルの結果には, MGS の観測に見られる両半球中測結果には 1 hPa 気圧面付近に逆転層が存在する.

高緯度 (およそ 60°〜70°) の緯度方向の大きな温度

この 1 hPa 気圧面付近の逆転層は, H２O 氷による放勾配と, 1 hPa 気圧面 (高度約 15〜20 km) よりも射効果に起因している可能性が指摘されており [4,

高高度の緯度約 30°よりも低緯度において緯度方向に18], 1 hPa 気圧面よりも低高度におけるモデルと観ほぼ等温になる構造が表現されている.

得られる温度は, 周回軌道の制約により各観測地点の地方時 2 時と 14 時の値に限られている. したがっ測との温度差はモデルで雲の効果を考慮していないこ

1 hPa 気圧面よりも低高度では, モデルの温度は観とが原因であると考えられる. 0.03〜0.3 hPa 気圧面測される温度とほぼ等しい. 1 hPa 気圧面よりも高高の高度においては, モデルの温度は観測結果よりも低度では, モデルの温度は 5〜15 K ほど観測結果より

く, 0.03 hPa 気圧面よりも高高度においてはモデルも低いが, 他のモデルの結果も観測結果と同程度ずれ

89: 34;<=>?
34./5L70

6@ABCD&EF)*+,-./G: HI JK 2

150

日本惑星科学会誌Vol.13.No.3,2004

ることがある. この 1 hPa 気圧面よりも高高度にお

けるモデルと観測の違いの主な原因は,ダスト分布と大気大循環モデル内でダストの分布を計算するためダストの光学パラメータの不確定性であろうと考えらには, ダストの地表面からの巻き上げ, 風による移流,

れる.

乱流による混合, そして重力沈降を考慮する必要があ

図 7 に MGS 観測年を想定した実験から得られた

る. これらの過程のうち, 最も不確定性が大きい部分

0.5 hPa 気圧面 (高度約 20〜25 km) における温度は地表面からのダストの巻き上げ過程である. この過の緯度−季節変化 (図 7a) と, MGS によって観測さ程をどのようにモデル化するかが課題となっている.

れた温度の緯度−季節変化 (図 7b)を示す. 図 7 に

火星大気中で観測されるダストの粒径は 2  程

示したモデルと観測の結果はともに地方時 2 時の温度 [20] であるのに対し, 風によって最も巻き上げや度の東西平均値である. モデルの温度の季節変化は,

すい粒子の粒径は火星を想定した風洞実験によれば観測された季節変化の特徴を定性的には良く再現して100  程度 [21] であることから, 地表面からのダいる. 北半球の秋から冬 (Ls＝210°〜310°) にかけて

スト巻き上げは以下のような過程で生じると考えられ発生したダストストームに伴う温度上昇は, 観測結果ている. 大気境界層内に吹く風によって生じる地表面と整合的である. 北半球の冬至 (Ls＝270°) の時期を応力によって, まず 100  サイズの粒子が跳ね飛除くと, 冬半球の中緯度 (60°付近) において見らればされる. このサイズの粒子は大気中に浮遊し続けるる大きな温度勾配の構造も観測されるものと整合的で事ができず, すぐに地面に落下する. 100  サイズ

ある. モデルの結果に見られる, ハドレー循環の下降の粒子が地面に衝突する際に生じる応力によって, 2流域, すなわち, 両半球中緯度付近 (およそ 30°〜60°)

 サイズのダストが巻き上げられる. 2  サイズに定常的に存在する高温域は, 観測結果にも見ることのダストを直接巻き上げるには音速に匹敵する程度のができる. 図 7 に示したモデルの温度と観測された

地表風速が必要であり, そのような地表風は火星で観温度との差は, 大きなところで 5〜20 K 程度である.

測されていないこともこの巻き上げ過程を支持する根

この差もやはりダスト分布とダストの光学パラメータ

拠となっている. また, 別のダスト巻き上げ過程としの不確定性が原因であろうと考えられる.

て, 火星でしばしば観測されるダストデビル (dust devil,
砂塵旋風) を考える事で, 2  サイズのダストを直

接巻き上げることができる可能性も示唆されている[21]. ダストデビルの通過に伴う一時的な気圧減少に

3 節で示したように, 現在用いられている火星大気

よってダストの巻き上げに必要となる風応力が低下し,大循環モデルは観測に基づくダスト分布を与えれば現通常よりも弱い風で 2  サイズのダストを直接巻

在の火星の気候をおよそ再現することができる. 近年

き上げる事ができるというものである.

では次のステップとしてモデル内でダストの分布を計

これらのダスト巻き上げ過程を大気大循環モデルに算し, ダストストームの発生と衰退を再現することが組み込むためには二つの問題がある. 一つは大気大循試みられている.

環モデルの解像度に起因する問題である. 2 節で述べ

本節ではそのような試みにおいて直面している問題

たように, 現在用いられている標準的な火星大気大循点について解説し, 実際に大気大循環モデルを用いて環モデルの水平格子間隔はおよそ 300 km × 300

行ったダスト循環研究の例を紹介する.

km程度であり, モデルから計算される温度や風はその空間格子スケールの平均値を表している. しかし,現実にはそのような空間格子以下のスケールを持つ鉛

大気大循環モデルによる火星気候の再現実験−現状とダストの扱いにおける課題−／高橋,小高,林151

直対流や局地循環が存在しており, これらの流れに伴環モデルが大気中のダスト量にどのような時間変動をう風速変動はダストの巻き上げにとって無視できない.

もたらすのかを調べている. Newman らはダスト巻き

実際, 小高ら [22] は高い空間分解能 (格子間隔 100 m)上げに関与する大気境界層内の局所的な風の揺らぎのを持つ 2 次元数値モデルを用いて火星の日変化に伴構造を 2 種類に分割して考慮している. 一つは連続

う鉛直対流を陽に計算し, 地球では大気境界層に存在的な時空間分布を持つ乱流的な運動による寄与であり,するような対流が火星では対流圏にまで及び, それに

もう一つはコヒーレントな構造 (ダストデビル) によ

伴う強い風がダストの巻き上げに寄与しうることを示

る寄与である.

した. 大循環モデルには, モデルの格子間隔以下のスケールを持つこのような局所的な風速変動の寄与を何らかの方法で取り込む必要がある.
もう一つの問題はダスト巻き上げ過程をモデル化す

乱流的な運動による地表面でのダストフラックス
 は以下のように計算する.






る際に導入されるパラメータの不確定性である. 前述







 


した現在考えられているダスト巻き上げ過程において,ここで は大気大循環モデルで計算されるモデル

乱流的な風によって直接巻き上げられる 100  サ

最下層での風速, はダストを巻き上げるために必要イズの粒子の風下方向のフラックスと風速との関係はとなる風速の閾値, は風速が の時の 100 

比較的よくモデル化されている. しかし 100  サ

サイズの粒子の風下方向のフラックス, 


は

イズの粒子の風下方向のフラックスと, そのサイズの平均的な風速が の風の場において風速揺らぎが 

粒子によって弾き出される 2  サイズのダストのとなる確率密度関数, は風速分布の幅を規定するパ

巻き上げフラックスとの関係はよく分かっていない.

ラメータ, そしてまた, ダストデビルに伴う気圧減少がどの程度の時間に衝突して 2  サイズのダストを巻き上げる効率

スケールで地中のどの程度の深さまで影響を及ぼすの因子である. この方法においては, 大気大循環モデル

かはまだ良く分かっていない. いずれの場合にも, 現の最下層における風速がいくら小さい場合でも, 分布状では何らかの関係を決めるパラメータを導入してダ関数の幅がゼロでない限りは分布関数に含まれる高速

スト巻き上げ過程をモデル化せざるをえない.

風成分によってダストが巻き上げられる.

は 100  サイズの粒子が地面

ダストデビルによるダスト巻き上げ過程については,




Newman らは 2 種類の定式化を行っているが, ここ

従来の火星大気大循環モデルによる研究では, 地表

ではそのうちの一つについて説明する. ダストデビル

面におけるダストフラックスを一定とする [5, 23]による地表面でのダストフラックス  は以下のようなどの便法で地表面からのダスト供給問題が処理されに計算する.

ていたが, 近年では, 4.1 節で述べたような観点から





 



地表面でのダスト巻き上げ過程 をモデル化し, ダス





 



ト循環の数値実験が試みられつつある. この節では

ここでは地面での顕熱フラックス, はダスト

Newman ら [24, 25] によるモデル化と数値実験の例

デビルに伴う熱対流を熱機関として考えた場合の熱効を紹介する.

率, は上記のように定義されるダストデビルの活Newman らは, 格子点サイズ以下の微細な流れ場の動度,  はダストデビルがダストを巻き上げる効率

特徴をパラメータ化することで地表面におけるダスト因子である. この方法においては, 地面から大気に与フラックスモデルを定式化し, それを組み込んだ大循

えられる熱フラックスがある限りダストが巻き上げら152

日本惑星科学会誌Vol.13.No.3,2004


   ! "#$%&'!()*+,-./0
123456789:;<=.>?@ABCDE)FGH$%&'IJKLMNOP<QRST$?

れる.

観測されているものと整合的であり, ｢ダストストー

以上のように, 風速の確率密度関数 を導入するこムシーズン｣ と呼ばれる南半球の夏の時期 (LS＝270°とにより, あるいは,ダストデビルの活動度を鉛直対〜0°) にダストが多く, 北半球の夏の時期 (LS＝70°

流を熱機関として考える事で平均的に表現することに〜180°) にダストが少なくなっている. しかし現実のより, 大気大循環モデルでは陽には表現できない風速

火星で起こるような突発的なダストストームの発生は変動の寄与を考慮することを形式的には可能とした.

表現できていない. これは ,  式に示したように,

しかし,  式中の の関数形が良くわかっているわ

モデル最下層の風速がいくら弱くてもダストが巻き上けではなく, これを観測的に決めることも容易ではな

げられることで, ダスト分布が時空間的に滑らかにな

い. また,,  式で使われている効率因子 , 

るためである. 同様の傾向は上記のダストデビルによの値も良く分かっているわけではない.

る巻き上げモデルを組み込んだ実験でも見られる (図図 8 に Newman らによって行われた数値実験からは示さない).

得られたダストの光学的厚さの季節変化を示す. この大循環モデルで表現できる最下層の風が弱い時には計算では, 上に述べた乱流的な運動によるダスト巻き

乱流的運動も活発でなく,したがって風の揺らぎを考上げモデルのみを考慮しており, ダスト巻き上げモデ

慮しても風速が巻き上げ必要速度を超えられないのでル内のパラメータはダストの光学的厚さが観測値に近ダストが巻き上げられない. このように考えると, 

くなるように与えられている. この例で得られた光学式における確率密度関数を修正し,風が弱い時にはダ的厚さの絶対値 (0.1〜5) は観測値の範囲内である.

ストを巻き上げないような閾値を持っているのが自然

計算により得られたダストの光学的厚さの季節変化はであろうということになる. そこで Newman らは極大気大循環モデルによる火星気候の再現実験−現状とダストの扱いにおける課題−／高橋,小高,林
 
123456789:
;<=.>?@ABCDE
UVWXYRT<Z[Q\$?

153 ! "#$%&'!()*+,-./0
$FG HIJKLM<NOPQ5%&'RST$%&'

端な例として  式において確率密度関数の幅をゼロ

内で突発的な大規模ダストストームの発生が表現できとして実験を行った. この巻き上げモデルでは, モデたことを示している. モデルで計算された大規模ダス

ル最下層の風速が 100  サイズの粒子を巻き上げ

トストームの発生時期と場所は, 過去に観測されたダるための閾値を越えた場合, つまりモデルで非常に強ストストームのそれらと整合的である.

い風が予報される場合にのみダストが巻き上げられる

Newman らによるダスト巻き上げモデルは, 現状でことになる. ただし, 過去の観測から火星大気中には考えられているダスト巻き上げ過程を忠実に表現しよ

定常的にダストが存在していることが知られているた

うとしている点で評価でき, 実際に大規模ダストストー

め, 背景場に定常的に存在するダストを巻き上げるたムの自励的な発生を表現できた点で価値のある仕事とめに上記のダストデビルによるダスト巻き上げモデルなっている. 同時に, 火星大気においては格子点サイを併用している.

ズ以下の運動構造の表現が全球規模での気候表現に非図 9 にそのような閾値を持ったダスト巻き上げモ

常に重要であることを例示している. 一方, 残念ながデルとダストデビルによるダスト巻き上げモデルとをら, 上に指摘したように, モデル内で突発的な大規模考慮した数値実験から得られたダストの光学的厚さのダストストームを発生させるためには, 乱流的な運動

季節変化を示す. ダスト巻き上げモデル内のパラメーに伴う風の揺らぎの分布関数をうまく選んでやらなけ

タはダストの光学的厚さが観測値に近くなるように与ればならない. さらに, Newman らの実験結果には観えられている. 図 9 で注目すべき点は, 南半球の夏測結果と整合的でない点が存在し, ダスト巻き上げ過の時期 (LS＝200°〜270°) にダストの光学的厚さの急程の研究とその大規模循環モデルへの組み込みがまだ激な増加が見られることである. これは, 数値モデル

まだ始まったばかりであることを示している. 例えば,

154

日本惑星科学会誌Vol.13.No.3,2004

南半球の夏の時期 (LS＝200°〜270°) では毎年必ず大スト観測では, その鉛直分布に関する情報はほとんど

規模ダストストームが発生することになっているが,得られていない. ダストの光学パラメータは観測に基

この結果は現実火星での大規模なダストストームの発づいて与えられているが, その値には不確定性がある.

生パターンとは矛盾する. 現実火星では大規模ダスト

不確定性の範囲内での光学パラメータの違いは計算さストームが起こる年もあれば, 起こらない年もあるかれる温度分布に違いをもたらす可能性がある. ダストらである. このような食い違いは, 火星大気におけるの鉛直分布と光学パラメータに関する情報が得られる

鉛直対流や境界層乱流に関する我々の知識が不十分でような火星観測が強く望まれている.

ある事を如実に表しており, ダストデビルという派手

大循環モデルによるダスト分布の予報性能を向上さな現象の認知とあいまって, 火星大気研究には大気のせるためには, ダスト巻き上げの効率因子などの微細微細な運動構造を調べることのできる領域高分解能モ

過程パラメータの不確定性を押えると同時に, 巻き上

デルの投入が進められつつある [26].

げに寄与すると考えられるモデル格子間隔以下のスケー
ルでの風の速度変動とその表現を検討する必要がある.

 

微細過程の不確定性を押えるためには室内実験が有効であろう. これまではあまり良く分かっていない 100

火星大気大循環モデルは, 観測から得られている大 サイズの粒子が地面に再衝突する事による 2 

気全層に対するダストの光学的厚さを基にその分布をサイズのダストの巻き上げ効率を実験的に見積もるこ

適宜与えることにより, 現在観測されている火星の気とができるに違いない. 同時に, そのような室内実験

候の概略を表現することには成功している. この点にでダストデビルを再現することで, ダストデビルの旋

おいては, 火星大気大循環モデルの開発研究を行って回中心における気圧減少がダスト巻き上げ過程に及ぼいる各グループのモデルの計算結果の間にそれほど大す影響を定量的に見積もる事ができるだろう. このよ

きな違いは見られない. このことは全球規模での放射

うな実験には火星の環境を再現できるような風洞の開加熱冷却に伴う大気循環の力学的な基本構造が地球大発が必要になるが, これらの実験によってダスト巻き

気において知られているものとさほど違わないことの上げ量の見積もりの精度は大きく向上する可能性があ現われと言うことができるだろう.

る.

近年の火星大気大循環モデルの研究としては, ダス

風の速度変動を検討するためには高空間分解能の領

トの分布をモデル内で決定し, 大規模ダストストーム

域モデルを用いた数値実験を行うことが有効であろう.

の発生と衰退を表現する試みが行われるようになって

大循環モデルでは陽に表現できない局所的現象とそれきている. 南半球の夏という観測で知られているのとに伴う風の場についての知見を集積することができる

整合的な時期と場所で自発的な大規模ダストストーム

だろう. 様々な背景場の条件下でダストデビルの再現の発生を示した計算例も報告されるようになってきた.

実験を行う事で, ダストデビルの基本構造とその発生

しかし現在のところ, 大規模ダストストームが年によっ特性を調べる事が可能となる. また, 領域モデルの高て発生したりしなかったりするという特徴は再現する

い空間分解能で, 火星に見られる勾配の急な斜面を正ことができていない.

確に表現し, それらに関連した局地循環に伴う強風や,観測されている火星大気の大規模循環構造や温度構
造をより詳細に再現し, モデル計算の正当性を検証すそれに伴うダスト巻き上げ過程についての知識も得る事ができるであろう.

るためには, ダストの 3 次元分布とその光学パラメー

ダスト分布の予報性能を向上させることにより, ダタの不確定性を押えなければならない. これまでのダ

ストと大気循環そして地表面が相互作用する系として

大気大循環モデルによる火星気候の再現実験−現状とダストの扱いにおける課題−／高橋,小高,林の火星気候を議論することが可能となる. そのような視点での研究は, これまでから一歩進んだ火星気候変動の理解へ道を開く可能性があるだろう.

155

Icarus, 45, 415[14] Lewis, S. R. et al., 1999, J. Geophys. Res.,
104, 24177[15] Lee, S. et al., 1995 "Viking Lander Meteorology

and Atmospheric Opacity Data Set", NASA Planetary
Data System, VL1/VL2-M-MET-3-P-V1.0, VL1/MGS 搭載 TES による観測結果の一部は､ M. D.

VL2-M-LCS-5-ATMOS-OPTICAL-DEPTH-V1.0,

Smith 博士に提供して頂きました｡ 査読者には建設的

VL̲1001

なコメントを頂きました｡ 感謝いたします｡[16] Forget, F., 1998, J. Geophys. Res., 25, 1105
[17] Schofield, T. et al., 1997 "Mars Pathfinder ASI/MET Data Record", NASA Planetary Data System,
MPFL-M-ASIMET- 4 -DDR-EDL-V 1 . 0 , MPAM̲

[1] Smith, M. D. et al., 2001, J. Geophys. Res.,

0001[18] Schofield, J. T. et al., 1997, Science, 278,

106, 23929[2] Smith, M. D. et al., 2003, J. Geophys. Res.,108, doi:10.1029/2003JE002115

1752[19] Christensen, P. R. et al., 1999, "Mars Global[ 3 ] Workshop on Mars Atmosphere Modelling and

Surveyor Thermal Emission Spectrometer Standard

Observations, 2003, Granada, Spain: ESA/CNES,

Data Record" , NASA Planetary Data System ,http://www-mars.lmd.jussieu.fr/granada2003/

MGS-M-TES- 3 -TSDR-V 2 , MGST̲ 1 1 9 0 -MGST̲

[4] Haberle, R. M. et al., 1999, J. Geophys. Res.,[20] Pollack, J. B. et al., 1995, J. Geophys. Res.,

104, 8957[5] Wilson, R. J. and K. Hamilton, 1996, J.
Atomos. Sci., 53, 1290

as a geological processes on Earth, Mars, Venus,
and Titan, Cambridge University Press24155[7] 黒田剛史

他, 2004, 大気圏シンポジウム

第18収録, 30Res., 108, doi:10.1029/2001JE001638[9] Takahashi, Y. O. et al., 2003b, Workshop on
Atmosphere[22] 小高正嗣 他, 2001, ながれマルチメディア 2001,
http://www.nagare.or.jp/mm/2001/odaka/[8] Takahashi, Y. O. et al., 2003a, J. Geophys.

Mars

100, 5253.
[21] Greeley, R., and J. D. Iversen, 1985, Wind

[6] Forget, F. et al., 1999, J. Geophys. Res., 104,

回

1344

Modelling

andObservations(Abstract 2-5), Granada, Spain: ESA/CNES[10] Conrath, B., 1975, Icarus, 24, 36[11] Smith, D. E. et al., 1999, Science, 284, 1495
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50, 259[13] Palluconi, F. D, and H. H. Kieffer, 1981,[23] Murphy, J. R. et al., 1995; J. Geophys. Res.,
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