レーザセンシング学会誌
Journal of Laser Radar Society of Japan
Volume 1, Number 1（April 2020）

特集：エアロゾル計測Ⅰ
Special Issue on Aerosol Measurement I
巻頭言Prefatory note

「レーザセンシングする」を考えてみる
Consider the Target of Laser Sensing
岩坂泰信 Yasunobu Iwasaka

1

解説Technical Review

エアロゾルと大気分子の光散乱計測
Light Scattering Measurement of Atmospheric Aerosols and Molecules
久世宏明 Hiroaki Kuze

4

解説Technical Review

エアロゾル計測用ライダーシステム
Lidar System for Aerosol Measurement
杉本伸夫 Nobuo Sugimoto14

解説Technical Review

アジアダストのライダー観測
Lidar Observation of Asian Dust
甲斐憲次 Kenji Kai■

編集兼発行人：レーザセンシング学会（http://laser-sensing.jp/）■

企画：レーザセンシング学会編集委員会
委員長：藤井 隆，副委員長：境澤大亮
委員：柴田泰邦，染川智弘，津田卓雄，朝日一平

29

「レーザセンシングする」を考えてみる
岩坂 泰信
一般社団法人環境創造研究センター（〒461‒0005 名古屋市東区東桜 2‒4‒1）

Consider the Target of Laser Sensing
Yasunobu IWASAKA
Center for Environmental Creative Studies, 2‒4‒1, Higasisakura, Higasiku, Nagoya, 461‒0005（Received December 17, 2019）
Atmospheric researches using Lidar engineering have been making lots of interesting and important contributions on meteorology and climate research, and we are from now asked to monitor more complicatedspace such as indoor environment, air of inside of natural forest and so on with the Lidar technique.

レーザに関する基礎的な理論が 1940 年代から急正体がある程度解っている大気中のものの代表は速に体系化され，1950 年代には爆発的に関連の実雲であろう．私が所属した礒野研究室は降水の研究

験が増えてきた．これらの研究では旧ソヴィエットをしており，雲や降水を調べる上で，ライダーによ

連邦の研究者によるものも多く，1960 年代に入る

る雲観測は，研究を大きく進歩させるのではなかろと，大学では，理科系の学生はロシア語も勉強せね

うかと思われていた．新米助手の仕事の一つとしばならぬといった風潮さえ生まれていた．1964 年て，「ライダーを作ってみよ」と言うことになり，「量子エレクトロニクスの分野に基本的な貢献をし，ライダーの勉強を始めた．

メーザ，レーザの原理に基づく発振器と増幅器を実

東北大学の稲葉文男（故人）教授を招いて講義を現した」として，タウンズ，バソフ，プロホロフ

受けたり，九州大学の広野求和（故人）教授に気象（C.T. Townes, N.G. Basov, A.M. Prokhorov）にノーベ

学会や地球電磁気学会の場でいろいろ教わったりしル物理学賞が授与された．

ながらライダー作りが始まった．当時，広野研究室

このノーベル賞の受賞に先立つ 1963 年，フィの助手だった藤原玄夫（その後，九州大学から福岡

ヨッコとスムリン（G. Fiocco, L.D. Smullin）がネイ

大学に移られ，福岡大学をライダーの有力な拠点に

チャー誌にライダーによる大気計測を試みた結果をされた）には，細かい技術的なことの相談にも乗っ発表しているのである．そして，コリス（R.T.H.

てもらいながらの作業が続いた．

Collis）が雲をターゲットにライダー観測を始めて1970 年代，80 年代はライダーで大気計測をしており，1965 年に科学誌サイエンスに結果の一部をいる者にとって，不思議で幸運な時であった．大き紹介している．この頃から，ライダーによる大気計な火山噴火が待っていたかのように起きたのであ測が世界のあちこちで試み始められる．私が大学院る．1974 年 10 月にグアテマラのフエゴ山（Fuego

での修業を終え，名古屋大学の礒野教授（故人）のMountain）が大噴火をおこし成層圏まで大量の火山研究室の助手になって大気の勉強を始めた頃はそん

灰を噴き上げたのである．こう書くとなんでもないな時代であった．1972 年には日本でレーザレーダ

ようだが，成層圏まで本当に吹き上がっているの研究会が発足した．

か？

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がそもそも知りたいところなのである．そし大気中にレーザパルスを射出してみると，いろんて，火山噴煙がどのように成層圏を移動するのかになものから散乱光がやってくる．いろんなものと書

ついては，いろいろな分野で関心がもたれていた．

いたが，そのほとんどは正体が不明である．この状「火山噴火によって大気中に撒き散らされた火山

況は今でも変わらない．

灰が気候の変化を引き起こすことがあるのか？」と©2020 Laser Radar Society of Japan1

「レーザセンシングする」を考えてみる（岩坂 泰信）

いう問は，現在でも吟味するべき多様な側面を持つでいるものは，火山灰ばかりではない．さまざまな問いである．長期にわたって地球規模の気象に影響ガスがある．そのようなガスと火山灰はどんな関係を与えるような噴火については，噴煙が成層圏までにあるのかについては，いまだ明らかにはなってい達していることがポイントの一つと考えられていないが，その関係性を示唆する観測結果をもたらしる．対流圏にとどまっているとなると，降水によったのは，ライダー観測なのである．

て比較的早く大気圏から洗い流されてしまい地球規
模の気象変化につながりにくいという訳だ．

ライダーの観測からは，噴火後に急速に濃度の上昇が見られるが，その途中から偏光解消度が低下し気象学で成層圏がクローズアップされるように始めるのである．詳細は解らぬものの，水蒸気からなったのは 1970 年代である．とりわけ我が国では，

水滴への変換が起きていることや，その変換過程が大気力学の伝統があり 1960 年代の中頃から成層圏

噴煙中の極めて小さい火山灰粒子を核として生じての大気の動きに強い関心がもたれるようになっていいること，さらには，ある程度大きさが計測できる

た．成層圏に吹き込まれた火山灰は，成層圏の大気程度の粒子の表面でガスから溶液への変換が起きて運動に応じた動きをするであろうから，火山灰の動いることもあろうと推定されている．噴煙に含まれきを詳細に観察すれば，成層圏の大気力学にとってている水蒸気が成層圏で水滴に変わり，初期の噴煙

価値ある情報が得られると思われた．

の粒子濃度を増加させていると思われる．水滴に変しかし，完成度の高い既存の学術集団が求める情報を簡単に提出できたわけではない．当時のライダー観測は，極めて初歩的な荒っぽいものであった．
ただ，そうは言っても，ライダーがキャッチした
火山噴煙の動きは，気象の研究者に成層圏や大気中のダスト等に関心を向けさせる大きな切っ掛けになったと思われる．

換される過程では，水蒸気以外の硫黄酸化物や窒素酸化物も何らかの関与をしているであろう．
このような結果は，日本のライダーグループの大きな成果であるとともに，それ以上に，エアロゾルの見方について従来の見方を変えよという強いメッ
セージを出していたと思われてならない．
多くの分野では，大気中に放出された粒子状の物
質については，粒子同志の衝突や併合は強く意識さ

ライダーの観測によれば，成層圏高度に吹き上げれていたが，粒子が周辺気体と反応（化学反応にとられた火山灰はおおよそ 15 km から 20 km 高度に

どまらず粒子自身の変質なども含む）する可能性に分布し，火山灰の塊とでも言うべきものは，噴火直ついては極めて鈍感であった．

後は東西方向に相当の速さで拡散し 10 日から 2 週

このようにして，大気エアロゾルを見る視点は，間ほどで地球を一周しているように推定された．こ「浮かんでいる微小な物質」から「反応・変質しなの種の情報は，アメリカの NASA の研究グループ

がら浮かんでいる微小な物質」へと大きく変わってと並んで，日本のライダーグループが盛んに発信しいったのである．手の届かない遠い所を浮遊していており，世界的に見ても日本の活躍は充分自慢される大気エアロゾルをリモートセンシングする時，単てよいものだった．ただその頃から，NASA は人工に「○○ km 上空を拡散しています」だけでなく衛星による観測を構想しており，日本のライダー研「○○ km 上空を××反応しながら拡散しています」

究グループはまだそこまで構想する力が無かったのようにそこで何をしているのかを知ることが求め（もちろん，口では「これからは人工衛星に搭載すられる時代に入って来たと言えよう．

るライダーを」とは言うものの，それで終わってしまっていた）
．

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おそらくレーザセンシングの対象物は，多くの場
合直接手に取り観察できない物が多いだろう．手に火山噴火による地球規模変動の代表例と考えられ取ってみることが出来ない物について「どこにあるているものは，古生代末から中生代に代わる約 2 億のか」に加えて，「どんな状態なのか」を知る必要

5000 万年前の地球上に生じた大変動（生物の大量性は，極めて広い分野で生じているに違いない．そ絶滅，海洋の無酸素状態，等が起きている）であして，それらの疑問の先にある「どうしてそんな状

る．こういった方面の研究者も，ライダーの観測結態なのか」や「どうしてそこにあるのか」などの新果に関心を寄せてた．

たに生まれてくる問いに応える必要性も生まれて来NASA は，1979 年 に SAGE と い う 人 工 衛 星 を使った成層圏探査計画を打ち出し，日本のライダー
グループはこの衛星観測の地上検証実験（Ground
Truth）に参加するようになる．
火山噴火直後に成層圏に入って行った噴煙が含ん

2

よう．それをレーザセンシング出来るか？

というのが，我々に新たに投げられた宿題でもあろう．
私のつたない研究を手がかりに，大気エアロゾル
とりわけ成層圏エアロゾルを例にレーザセンシングする意味や貢献について考えてみたが，レーザセン

レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）

シングが求められている分野は極めて広いのではなが無いのではなく，センシングするための付随的ないだろうか．分野によってその学術進展の程度に違技術が整備されていないからではないだろうか．そいはあるとは思うが，レーザセンシングする対象をのような空間で，大気とともに浮遊・移動している

気体中に浮遊する微小物質（エアロゾル）に限った

粒子は何をしているのだろうか？

としても極めて多い．

る．

奥は深そうであ

例えば，各種構造物や各種建造物の内部や建造物

昨年，レーザセンシング学会が組織され，そしての表層に浮遊するエアロゾルなどは，それらの安全学会誌が発行される段になった．そんな機会に，改管理の面からモニタリングされることが多い．病院

めて「ものをレーザセンシングすること」の意味を

内と工場内を較べてみればわかるように，対象にな考えてみたが，どこかはっきりとは言えないが，るエアロゾルも対象空間によって大きく異なるに違レーザセンシングした結果がもたらす情報を読み解いない．森林内や呼吸気管内などは，生きものに

くうちに，その先に隠れている情報もほしくなってよって作られた空間と言った趣がありセンシング対

くる．当然，それに合わせたセンシング技術をまた象となる空間の構造が複雑な上に，そこに浮遊する

またひねりださねばならぬのだが，そんな良きサイ

エアロゾルについてはほとんどセンシングされていクルが生まれてくると少しサイエンスが進むのだろないではなかろうか．それは，センシングする必要

う．

3

特集

エアロゾル計測Ⅰ

エアロゾルと大気分子の光散乱計測
久世 宏明
千葉大学環境リモートセンシング研究センター（〒263‒8522 千葉市稲毛区弥生町 1‒33）

Light Scattering Measurement of Atmospheric Aerosols and Molecules
Hiroaki KUZE
Cneter for Environmental Remote Sensing, Chiba University, 1‒33 Yayoi-cho, Inage-ku, Chiba 263‒8522（Received January 14, 2020）
Lidar observation has widely been used for detecting atmospheric aerosols and molecules through themonitoring of backscattering signals. In this review, we describe the fundamental mechanism of the interaction of these atmospheric particles with laser beams propagating through the atmosphere. The basic
equations of both Rayleigh scattering of air molecules and Mie scattering of aerosol particles are considered, with attention to the lidar applications.
キーワード：エアロゾル，大気分子，ライダー，レイリー散乱，ミー散乱
Key Words: Aerosol, Atmospheric Molecules, Lidar, Rayleigh Scattering, Mie Scattering

規模な大気循環を通じて赤道域から極域へと太陽放

1．はじめに射に由来する熱を輸送する働きを担っている 1‒3）．

地球大気の約 90% は高度約 10 km までの対流圏気体である水蒸気が凝結して液体・固体の雲粒をに存在しており，雲の生成・消滅や前線，台風など作る過程においては，その凝結核として働くエアロの気象現象の大部分はこの高度範囲において生じてゾルの存在が欠かせない 1）．エアロゾルは大気中にいる．地球大気を構成する気体分子を総称して大気浮遊する液体または固体の粒子であって，その大き分子と呼ぶ．大気分子のうち，窒素分子 N 2 と酸素

さは数 nm から数 μm という広い範囲に及んでい分子 O 2 の体積比は高度約 80 km までほぼ一定である．エアロゾルの成因は複雑であるが，大別するとることが知られており，その値は N 2 が 78%，O 2

大気汚染気体からの粒子形成に由来する微小粒子が 21% である ．気候変動の主要因の一つは二酸と，海塩や土壌など自然起源の粒子を主成分とする

化炭素 CO 2 で，その体積比は約 400 ppm，すなわ

粗大粒子に区分できる 4, 5）．微小粒子の元になる気1）

ち 0.04% である．CO 2 は地球の地表面や大気が宇体としては燃焼等に由来する二酸化窒素 NO 2 や二宙空間に放出している波長 15 μm 程度の赤外線の酸化イオウ SO 2 があり，これらが大気中のアンモ吸収によって，放射を通じた地球のエネルギー収支

ニア分子と化合して生じた硝酸アンモニウムや硫酸（放射収支）に影響を与えている ．

アンモニウムが微小粒子の主要な成分となってい2）

二酸化炭素以上に赤外線の吸収に多大な影響を与る．これらアンモニウム化合物と，海塩由来の塩化えているのが大気中の水蒸気 H 2O である．水蒸気ナトリウムはいずれも潮解性を示す化合物であり，量は地球上の場所により，また同じ場所でも高度にこれらが大気中の水蒸気を取り込む形で微小な水滴より大きく変化し，対流圏における体積比はおよそが形成されて雲粒の元になる．粗大粒子の大きさは0.1～3% の範囲にある．水蒸気は地表面や海面から直径がおよそ 2 μm から 10 μm の範囲にあり，これ蒸発することによって熱を奪い，一方，上空で凝結よりも大きな粒子は比較的早く沈降するため大気中して雲となることで大気にその熱を放出している．

の滞留時間が短くなる．なお，典型的な雲粒の大き

水蒸気，雲，そして雲からの降水は，地球規模の大さはおよそ 10 μm である．また，春先に多く浮遊©2020 Laser Radar Society of Japan4

エアロゾルと大気分子の光散乱計測（久世 宏明）する花粉粒子は，たとえばスギ花粉でその粒径が約30 μm であり，通常の粗大粒子よりはかなり大きな粒径である．それでも春先の強い風によって数 10
km の範囲にわたって飛散する．

Fig. 1

Definition of scattering angle, θ.

大気中でのエアロゾル濃度が高くなると太陽光の散乱が増え，視程が低下する．近年，アジアの大都

く知られているように，太陽光の散乱においては大市で問題となった PM2.5 による大気汚染は，人為

気分子によって短波長の光が強く散乱されるため，起源の微小粒子が環境基準（およそ 60 μg m －3）を

晴天時の青空が生じることになる．Rayleigh 散乱の大きく超えて存在することによって生じたものであ

角度分布については，後述するように散乱光は入射

る．PM2.5 の例から理解できるように，エアロゾル

光の方向とその逆側の方向で最も強く，直角の方向

は多くの場合，太陽放射を散乱するので，雲と同様で半分になる．

に地表への太陽光入射を妨げる作用がある．ただ強度 I 0 の光が微小な粒子（大気分子）に入射す

し，微小粒子に多く含まれるすす（soot）の粒子は例

ると，光の振動電場によって粒子中に振動双極子が外で，太陽放射を吸収するため，正の放射強制力を誘起され，この双極子による放射が散乱光として観もっている測される．散乱角 θ は，Fig. 1 に示すように散乱体

．

4, 5）

以上のように，地上付近の大気の主要な成分であがない場合の入射光の直線と散乱光を表す半直線のる大気分子，エアロゾルには多様性があって，サンなす角として定義され，前方散乱で θ＝0，後方散プリングや光学測定を使った「その場計測」やリ

乱で θ＝π となる．入射光と散乱光が存在する平面

モートセンシング計測の手法が開発されてきた．本を散乱面といい，電場ベクトルがこの面に平行な直稿では，こうした計測手法のうち，とくにレーザー

線偏光を p 偏光，垂直な直線偏光を s 偏光という．

光の散乱を用いたライダー計測の立場から，その理

太陽光のように，ランダムな偏光をもった連続光が解に必要な大気分子，エアロゾルの光散乱のメカニ

単一粒子に入射するとき，散乱粒子から距離 R のズムについて解説する．その散乱として，分子の場

点 P における散乱光強度 I は，次式のように与えら合には Rayleigh 散乱，エアロゾルの場合には Mieれる．

散乱について取り扱う．なお，吸収を利用して特定の分子，たとえば水蒸気の分布を計測する差分吸収
ライダーや，分子種によって散乱波長が異なること
を 利 用 し た Raman 散 乱 ラ イ ダ ー に つ い て は 本 シ
リーズの別の論文に譲り，本稿では扱わない．まI0
R2

dσ scat
dΩ

I0
= 2
R

α̃k2
4πε0

I(θ) =

θ2（2）

cos2 θ + 1
2

た，大気分子やエアロゾルの散乱，吸収が太陽放射

ここで dσ scat/dΩ は微分断面積と呼ばれ，散乱光強の直達光，散乱光強度にどのように影響するかにつ度の角度依存性を表している．α̃ は大気分子の分極

いては，成書 1‒5）を参照されたい．

率，ε 0 は電気定数（真空の誘電率）である．分極率はテンソルであるが，誘導体が等方性物質である

2．光散乱強度の理論

場合スカラー量として扱える．式（1）を立体角 dΩ＝

2.1 大気分子の Rayleigh 散乱

sin θdθdφ について積分することにより，Rayleigh 散

入射する電磁波の波長 λ に比べ，散乱体の粒子

乱の散乱断面積 σ R が求められる：の半径 a が非常に小さい場合に生じる散乱をRayleigh 散乱という．散乱理論では，一般に
x = ka =

2πa
λ

2π

σR =
（1）

で定義される x をサイズパラメータという．ここで=πdσ scatsin θdθdϕ
dΩ

0

0

8π
3

α̃k2
4πε0

2

（3）

k＝2π/λ であることから，σ R は波長の 4 乗に反比

k＝2π/λ は波数である．Rayleigh 散乱は x ≪ 1 の場

例することになる．なお，後述するように分子分極合に相当するので，大気分子（a < 1 nm）
による可視率は波長によってわずかであるが変化する．このた光（λ～500 nm）の散乱は Rayleigh 散乱とみてよい．

め，厳密には波長の 4 乗則からのずれが生じること

Lord Rayleigh が 1899 年の論文 で示しているよう

になる．

6）

に，単一の粒子からの Rayleigh 散乱では，散乱波の強度がその電磁波の波長の 4 乗に反比例する．よ5

大気分子による消散係数 α mol は，分子数密度をn mol と表すとレーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）

Table 1

Fig. 2

Wavelength dependence of the extinction coefficient of various atmospheric components simulated at the surface
level.

Wavelength dependence of molecular polarizablity andRayleigh cross-section.

ε − ε0nmol α̃=ε + 2ε03ε0（7）が成り立つ 9）．誘電率 ε と屈折率 ñ の間には
αmol = nmol σR + σm
abs

（4）

m
は，考えている波長での大気となる．ここで，σabs

ε
= ñ2
ε0

（8）

分子の吸収断面積である．以下に説明するように，の関係がある．さらに，|ñ－1| ≪ 1 であることと合

太陽光のピーク波長である波長 550 nm における大わせると気 分 子 の Rayleigh 散 乱 断 面 積 σ R は お よ そ 4.3×
10 －31 m 2 である．0℃，1 atm では分子数密度は n mol＝2.69×10 25 m －3 であるから，分子吸収が無視できα̃ñ − 1=4πε02πnmol（9）る場合の消散係数 α mol は 1.16×10 －5 m －1 と計算さが得られる．この式の左辺は，空気分子に可視光のれる．Fig. 2 に，可視・近赤外波長における消散係

電場が入射して生じる誘起双極子の大きさを与える数の波長依存性の計算例を示す．

電磁気学的な数値であり，右辺は光学測定からの数

Rayleigh 散乱について，いくつか注記をしてお値である．この式の右辺は屈折率の 1 との差（ñ－1）

く．式（2）は，太陽光のようにランダムに偏光したが分子数密度 n mol に比例することを表しており，入射光に対する散乱光強度である．散乱光を p 偏光

結果として得られる分極率の値は気温や圧力によら成分と s 偏光成分に分けて観測する場合には，次のず用いることができる 8）．式
（6）と式（9）を用いる

表式が必要になる：と，断面積 σ R を波長 λ の関数として求めることが

Ip =
Is =

3σR I0cos2 θ
16πR2
3σR I016πR2可能になる．
Table 1 に，主な波長に対する α̃/4πε 0 と σ R の値
（5）を示す．近似的には，次式によって断面積 σ R を計算できる：

I p は前方散乱と後方散乱で強度が最大となり，θ＝π/2 では強度が 0 となる．一方，I s はすべての θ に対して同じ散乱光強度を与える．前方および後方散乱においては I p と I s の区別はなく，同じ散乱強度となる．

σR (λ) = σR (λ0 )
ξ=

λ0
λ

4

(ξ)

λ0
−1
λ

（10）

(ξ) = A + Bξ + Cξ2 + Dξ3

乾燥空気（15℃，1 atm，0.045% の CO 2 を含む）の複素屈折率 ñ は，次式で近似される 7, 8）：(ñ − 1) × 108 =

5792105
238.0185 − (λvac /µm)−2167917+57.362 − (λvac /µm)−2

ここで，λ 0 は 550 nm である．A～D は経験的に求められる定数であり，下記の値が最適値である：（6）

この式中で λ vac は真空中の波長であって，その範囲は 0.23～1.69 μm で有効である．
誘電体に関する Clausius-Mossotti の理論によれば，気体の誘電率 ε と気体分子の分極率 α̃ との間には

A＝0.999942, B＝0.077131,
C＝0.045941, D＝0.008492（11）

次に，レーザー光の場合のように直線偏光が単一の空気分子に入射するときについて考える．z 軸に沿って光が入射するものとし，その電場を E 0 p＝
E 0 cos φ, E 0 s＝E 0 sin φ と表す．空気分子の非球形性を考慮した場合，式（5）に相当する I p, I s は次式で与6

エアロゾルと大気分子の光散乱計測（久世 宏明）

えられる 10）：μm であり，雲粒は 10 μm である．これらは，可視

Ip =

A
I0
[(cos2 θ + γ sin2 θ) cos2 ϕ + γ sin2 ϕ]
R2 1 + 2γ

Is =

A
I0
[γ cos2 ϕ + sin2 ϕ]
R2 1 + 2γ（12）光の典型的な波長 0.5 μm に比べて同程度か大きく，したがって散乱は Mie 散乱とみてよい．Mie 散乱
は，散乱光の強度が波長にあまり依存しない特徴があり，そのため雲粒によって散乱した可視光線は白色光に近い色となる．同様に，高濃度大気汚染時の

ただし，3σ R/8π を A とおいた．γ は，粒子（分子）ように大気エアロゾルが多く含まれる大気によっての非球形性を示すパラメータである偏光解消因子 Δ

散乱された可視光も白色光に近い色となる．

を用いて次式で表される
γ=

Mie 散乱は，単一の誘電体球や金属球による電磁：11）波の散乱を電磁波の境界条件に基づいて計算するも

∆
2−∆

（13）

ので，波動光学における回折や幾何光学における反射・屈折など，複雑な過程がすべて考慮されている 13）．また，Rayleigh 散乱の表式も，粒子半径が小I p, I s を同時に観測する場合の微分断面積は

さい極限として Mie 散乱の表式から導出すること

dσ scat
R2=(I p + I s )
dΩ
I0

（14）

2πa/λ と複素屈折率 ñ＝n－in' によって決定される．
強度 I 0 の自然光が入射するとき，散乱角 θ の方向で与えられるから，
dσ scat1=dΩ
1 + 2γができる．散乱光の強度は，サイズパラメータ x＝

α̃k2
4πε0
2

で粒子から距離 R の点における光の強度 I は

2

× [{cos2 θ
2

（15）
2

+ γ(1 + sin θ)} cos ϕ + (1 + γ) sin ϕ]

I=

I0
R2

dσ scatdΩ=θI0 i1 + i2R2 2k2（19）となる．散乱断面積は球形分子の場合と同じ式（3）| 2 お よ び i 2＝
で 与 え ら れ る． こ こ で，i 1＝|S（θ）
1になることが示される．後方散乱係数 β は，θ＝π|S（θ）| 2 はそれぞれ，散乱面に対して電場ベクトル2における微分散乱断面積の偏光方向が垂直，平行な光の強さを表す．S（θ）
1

dσ scat
dΩ

θ=π

1+γ
=
1 + 2γα̃k2
4πε0と S（θ）
は散乱振幅と呼ばれる量で，
2

2

（16）
S1 (θ) =を用いて
β = nmol∞l=1

dσ scatdΩ（17）

S2 (θ) =

θ=π

∞
l=1

によって計算される．したがって，ライダー方程式

2l + 1{al πl (cos θ) + bl τl (cos θ)} （20）l (l + 1)
2l + 1{bl πl (cos θ) + al τl (cos θ)} （21）l (l + 1)のように表される（次数 l の部分波による展開式）．

の解法で用いられる空気分子の消散係数と後方散乱

π（cos
θ）
と τ（cosθ）
は，Legendre の陪関数 P（1）lll （cos θ）

係数の比（大気分子のライダー比）S 2 は次式で表

を用いて

される：
αext
8π
S2 =
=
β
3

1 + 2γ1+γπl (cos θ) =1
P(1) (cos θ)
sin θ l（22）

τl (cos θ) =d (1)P (cos θ)
dθ l

（23）

（18）

空気分子では Δ＝0.035 であることから，S 2 の値は（8π/3）（1＋Δ/2）＝8.52 sr と な る． こ の 値 は， 大 気と書ける．これらの表式は，平面電磁波が誘電体球

分子の非球形性を考慮しない値（8π/3＝8.38）に比に照射されたとき，球の内外での電磁波がつながる

べ，約 1.7% 大きくなっている．

条件から導かれる．サイズパラメータ x＝ka と複素屈折率は，式（20）と式（21）の展開係数である a l と2.2 エアロゾル粒子の Mie 散乱

b l の中に次の形で現れる：

入射する電磁波の波長 λ と散乱体の粒子の半径 aがほぼ同程度の場合，あるいは波長 λ に比べて散乱体の粒子半径が大きい場合の散乱を Mie 散乱とal =ψl (ñx) ψl (x) − ñψl (ñx) ψl (x)ψl (ñx) ζl (x) − ñψl (ñx) ζl (x)（24）

レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）

いう 12）．大気エアロゾルの典型的な粒径はおよそ 17で与えられる．また，ライダー方程式の解法で用いñψl (ñx) ψl (x) − ψl (ñx) ψl (x)bl =ñψl (ñx) ζl (x) − ψl (ñx) ζl (x)

（25）

は，
ここで，複素関数 ψ（ξ）
l
1 d
ξ dξ

ψl (ξ) = (−1)l ξl+1

l

られるエアロゾルの消散係数と後方散乱係数の比（ライダー比）S 1 は（33）

S 1 = (naer σ scat )/βaer
sin ξ
ξ

（26）

と表される．後述するように S 1 の値はおよそ 10～
90 sr という広い範囲で変化し，これが Mie 散乱ラはその導関によって定義される関数であり，ψ'（ξ）
l

イダーの定量的な解析を難しくする一因になってい数を表す．また，関数 ζ（ξ）
は
lる．以上のほか，エアロゾルの光学特性の記述に

1 d
ξ dξ

l l+1

χl (ξ) = (−1) ξ

l

cos ξ
ξ

（27）
（28）

ζl (ξ) = ψl (ξ) + i χl (ξ)
として定義される．

Mie 散乱の散乱断面積は，式（19）の微分断面積を
全立体角について積分することにより，
2π

σ scat =

0

π
= 2
k
=

2π
k2

π
0
π
0
∞
l=1

f (cos θ) =1
σ scatdσ scatdΩ（34）θにより定義される．この式から理解できるように，
f（cosθ）を全立体角について積分すると 1 になる．
単散乱アルベドは，
σ scatω̃ =σ scat + σabs

dσ scatsin θdθdϕdΩ(|S1 (θ)|2 + |S2 (θ)|2 ) sin θdθ

は，次のようなパラメータがよく用いられる．まfず，散乱位相関数 （cos
θ）
は

（35）

と定義される．吸収が 0 であれば ω̃＝1 となり，完（29）

全に吸収される場合には ω̃＝0 となる．散乱の非対称性因子 g は(2l + 1)(|al |2 + |bl |2 )=f (cos θ) cos θdΩ（36）と求められる．吸収断面積は，と定義される．ここで，dΩ＝sin θdθdφ であり，積4π
Re (S (0))
k2
∞
1
4π
l+
Re(al + bl )
= 2
2
k l=1

分は全立体角について行う．非対称因子は－1 から

σabs =（30）

1 の値をとり，値が大きいほど前方に散乱される割合が大きい．大気分子の Rayleigh 散乱では，前方と後方に対称な散乱パターンであるため，g＝0 ととなる．ここで，記号 Re は複素数の実部を表す．

な る． エ ア ロ ゾ ル の 非 対 称 性 因 子 の 値 は 通 常，

また，前方散乱に対しては S（0）と S（0）の値は等
1
2

0.6～0.8 程度であって，前方散乱が卓越している．

しいので，S（0）と表記した．このように，Mie 散乱

大気分子のライダー比（S 2＝8.52 sr）に比べてエアロでは，通常，散乱断面積と吸収断面積が同時に計算

ゾルのライダー比 S 1 の値が大きいのは，エアロゾされる．

ルでは前方散乱が卓越しており，後方散乱係数 β aer

散乱と吸収の和を消散という．エアロゾル粒子の消散断面積 σ Mie は σ scat＋σ abs に等しく，単位体積あたりの粒子数を n aer とすれば，エアロゾル消散係数は（31）

αaer = naer σ Mie = naer (σ scat + σabs )ライダー計測で重要な後方散乱係数 β aer は，

=

naer
4k2

dσ scatdΩ∞l=1

Mie 散乱の消散効率因子 Q ext はQext =

σ Mie
πa2

（37）

と定義される．Fig. 3 に，3 つの典型的な大気エア
ロゾルについて，Q ext のサイズパラメータ x への依存性を示した．この図から分かるように，水滴や硫で与えられる．

βaer = naer

が小さくなるためである．

酸アンモニウム液滴のような非吸収性のエアロゾルの場合には Q ext は x が小さいところ（x < 10）で最大値をとり，その後，x の増大にともなって振動しな

θ=π2(−1)l (2l + 1) (bl − al )（32）

がら 2 に漸近する（厳密には 2 よりやや大きい）．
この漸近値が幾何学的断面積 πa 2 のおよそ 2 倍になるのは，光学における Babine の原理によって説明

8

エアロゾルと大気分子の光散乱計測（久世 宏明）と表せることになる．

3．エアロゾルモデル
3.1 粒径分布モデル
大気エアロゾルは上述したように幅広い粒径にわたって存在しており，これによる散乱・吸収を定量的に記述するためには粒径分布関数のモデル化が必要となる．単位体積中において半径が a から a＋daの間の粒子数を dN とするとFig. 3

Plot of Q ext as a function of size parameter, x, for ammonium sulfate, water, and soot aerosols.

（42）dN = N(a)daと書ける．この N（a）を粒径分布関数という．累積できる．雲粒の典型的な大きさは 10 μm なので，

11）

分布関数を

波長 0.4～0.7 μm の可視光に対するサイズパラメー
タの大きさは 90～160 となる．したがって，雲粒にaamin

可視光が当たるときには，消散効率因子は波長によってほとんど変化しない．このことが，太陽光の（43）

N(a )daÑ(a) =

によって定義する．q＝log 10 a と置くと，dq/da＝

下で雲が白く見える原因となっている．Fig. 3 に

1/aln10 であるから，累積分布関数と粒径分布関数

は，すすの粒子の消散効率因子も示してある．他のの関係は，二つの場合と異なり，すす粒子では x の増加に伴う
Q ext の振動は現れていない．これは，複素屈折率の虚数部が大きく，したがって吸収が大きな粒子に見られる特性である．

d Ñ(a)= N(a) · aln10dq

これを用いると，エアロゾル消散係数は次のように

なお，媒質が複素屈折率 ñ＝n－in' をもつとき，表される：

その虚数部 n' が媒質の吸収とどのように結びつくかは，次のようにして考察できる．実数部 n は通常

amax

αext =の屈折率であり，媒質中の光速を v，真空中の光速を c とすると
n=

c
=
v

εµ
ε0 µ0

amin
qmax

=
qmin
1/2

ε
ε0

1/2

（38）

率），ε は媒質の誘電率，μ は媒質の透磁率であり，通常の物質では μ ≅ μ 0 が成り立つことを用いた．複素屈折率に対応する複素数の波数は
ω= n − inc/ñωω
= k − incc

πa2 Qext (a)N(a)da
πa2 Qext (a)d Ñ(a)
dq
dq

（45）

多くの観測に基づき，都市型，田園型，海洋型などいくつかの代表的なエアロゾルモデルがあり，こが 成 り 立 つ． こ こ で μ 0 は 磁 気 定 数（真 空 の 透 磁

k̃ =

（44）

（39）

れらは次式の 3 峰性対数正規分布で記述される 14）：3d Ñ(a)ni(log a/Ri )2
exp −
=
√
（46）
dq
2(log σi )22π log σii=1
ここで，log は常用対数であり，n i, R i, log σ i はそれ
ぞれ，i 番目の分布曲線の積分値，平均粒子半径，となるので，たとえば z 方向に進む電場の x 成分に分布の広がりを与えるパラメータである．Table 2

ついてに代表的エアロゾルモデルに対するこれらパラメー

E x = E0 exp −i k̃z − ωtω
= E0 exp [−i (kz − ωt)] exp −nzcタと複素屈折率の代表値を示す 14）．また，式（46）（40）

で 計 算 さ れ る 対 数 正 規 分 布 関 数 を Fig. 4 に 示 す．
Fig. 4（a）は数密度で表した分布関数，同図（b）
は面積で表示した分布関数である．後者を見ると，海洋が成り立つ．光強度は電場の絶対値の 2 乗に比例す

型エアロゾルにおいて粗大粒子が多く，都市型エア

るので，この媒質中での吸収定数 α abs はロゾルで微小粒子が卓越している様子が理解でき

αabs =

9

2n ω
c

る．
（41）

Fig. 5 に，3 つのエアロゾルモデルに対してミー散乱の計算を行って得られた（a）
波長 550 nm で規格

レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）

Table 2

Size distribution parameters and complex refractive index
assumed for representative aerosol models 14）.

Fig. 5

Wavelength dependence of（a）normalized extinction coefficient and（b）lidar ratio（S 1）for urban, rural, and maritime aerosol models.

れる Angstrom 指数の値に近いものになっている．
なお，Rayleigh 散乱の場合は p の値は 4 であり，これは粒子が小さいほど，短波長側での散乱断面積が大きくなることを反映している．
Fig. 5（b）に示したライダー比においては，S 1 の値
は波長とともに緩やかに変化するが，その大きさをFig. 4Size distributions of typical aerosol models:（a）number
size distribution and（b）area size distribution.

比較すると都市型，海洋型，田園型の順になっている．このモデル計算では，S 1 はおよそ 15～60 sr の間の値をとっている．

化した消散係数および（b）ライダー比 S 1 の波長依存Fig. 6 に，（a）
波長 532 nm および（b）
波長 1064 nm

性を示す．
（a）
において波長依存性がもっとも大きに対して計算した散乱位相関数の角度依存性を示

いのは都市型モデル，もっとも小さいのは海洋型モ

す．前方散乱の強度は，波長 532 nm のほうが 1064

デルであるが，これはそれぞれ，微小粒子，粗大粒

nm に比べて強くなっている．一方，後方散乱の強子が卓越していることに由来している．一般に，消度は田園型が大きく，都市型・海洋型は同じ程度の散係数の波長依存性は次式によってよく近似できる

大きさになっている．また，散乱角が 90°～120° のことが知られている範囲においては，海洋型エアロゾルからの散乱光強αext (λ) = αext (λ0 )

：

15）

λ
λ0

−p

度が比較的弱くなっていることが分かる．こうした（47）ことから，スカイラジオメータのように色々な散乱角の方向で天空光（散乱太陽光）の強度を観測し，こ の 波 長 部 分 の 指 数 p を Angstrom 指 数 と い う．

直達太陽光と比較することによってエアロゾルの特Fig. 5（a）の結果から 3 つのエアロゾルモデルに対し性を計測することが可能になる 16）．

て p の 値 を 求 め る と， 海 洋 型 で 0.55， 田 園 型 でライダーの場合には後方散乱を観測するのが普通

0.84，都市型で 1.25 程度になっており，これは沿岸であるが，レーザー光の透過にともなう任意の方向部においてサンフォトメータやスカイラジオメータ

での散乱光の計測を行うときは，次のようにして位等の測器によりエアロゾル計測を行って通常観測さ相関数と散乱光強度を結び付けることができる．い10

エアロゾルと大気分子の光散乱計測（久世 宏明）

フォトメータやスカイラジオメータの同時計測デー
タが入手可能であれば，次式で定義される光学的厚さ（τ λ）が波長ごとに取得できる：
I (λ) = kE0 (λ) exp [−mτ (λ)]
m

1/ cos θS

（50）

ここで，I
（λ）は測器が観測する光強度，k は装置定数，E（λ）
は大気上端での太陽光分光放射照度，θ S
0は太陽天頂角である．また，m はエアマスと呼ばれる量で，太陽天頂角とともに変化する．式（50）における装置定数 k の値は，エアロゾル量が少なく，かつ安定している基準日において日中を通じた観測を行い，ln［（λ）
I］を m に対してプロットすることにより 決 定 で き る（Langrey プ ロ ッ ト）． 光 学 的 厚 さ（τ λ）は鉛直方向で消散係数 α（λ）を積分したものとFig. 6

Scattering-angle dependence of the phase functions for typical aerosol models:（a）532 nm and（b）1064 nm.

等しいので，これを拘束条件として波長ごとのライ
ダー比 S 1 の値が決められる（Kinjo et al., 2001）17）．
夜間の観測や，雲によって遠方までの信号が取得不能な場合にはこの方法は適用できない．そこで，

ま，パワー P のレーザー光が数密度 N，散乱断面

Yabuki et al., 2003 18）においては，粒径分布・複素屈

積 σ の散乱体の存在する空間を伝搬するものとす

折率について予め可能な変動範囲を決めて参照テーる．距離 dz を進むとき，散乱角 θ 方向に散乱されブルを計算しておき，多波長ライダー信号を地上かるパワーは，

ら順次解析する手法を提案した．こうした手法の発Nσ f (cos θ)dΩ · Pdz = NdσdΩ

展形として，最近では多波長での散乱計測を行う積θdΩ · Pdz（48）

分型ネフェロメータや吸収計測を行うエーサロメー
タ，粒径分布測定を行うパーティクルカウンター等と表される．位相関数，あるいは微分断面積が既知の地上エアロゾルサンプリング装置からのデータをであれば，この式から θ 方向にある検出器が受光す援用した対流圏下部のエアロゾルについての研究がるフォトン数を計算できる．この式を全立体角につ進展している 19, 20）．これらのライダーはいずれもいて積分すれば

後方散乱光を受光して解析するが，バイスタティッ
ク計測においては，高感度の紫外望遠鏡システムを

dP = −Nσf (cos θ) dΩ · Pdz（49）= −NσPdz = −αPdzとなって，Lambert-Beer の法則に一致する（α＝Nσは消散係数）．

4．Mie 散乱ライダーの観測例

用いることによって，地上付近のエアロゾル分布に関して後方散乱では得られない 2 次元画像取得ができることを明らかにした 21, 22）．
長期間の連続した大気データ取得のためのライダーとして，マイクロパルスライダー（Micro Pulse
Lidar, MPL）と可搬型自動アラインメントライダー（Portable Automated Lidar, PAL）が挙げられる．MPL

本節では，筆者のグループが千葉大学環境リモー

は波長 523 nm（5 μJ/pulse, 2.5 kHz）のライダーで，トセンシング研究センターにおいて行ってきたライ

同軸で送受信を行う装置である．MPL による 1 年

ダー観測のうち，とくに本稿に関係の深い Mie 散

間の連続観測データに基づき，筑波における混合層

乱ライダーによるエアロゾル観測例について述べ高度と気象の季節変化の関連を明らかにした（Chen

る．地表から鉛直上方に向けて多波長ライダー観測

et al., 2001）23）．また，ライダーパルスの雲の透過を行うことにより粒径情報を含むエアロゾルプロと多重散乱の関係について理論計算との比較を行っ

ファイルを対流圏から成層圏下部まで取得できる．

た（Widada et al., 2000）24）．PAL は 千 葉 大 学 と 浜 松

その際，各波長においてライダー比 S 1 の値を適切

フォトニクスが共同で開発した連続計測用のライに評価することが不可欠である．昼間の観測でサンダ ー（波 長 532 nm, 6 μJ/pulse, 2.5/1.4 kHz）で，15

11

レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）

分に 1 回程度の自動アラインメント機能を備えている点に特徴がある．千葉上空のエアロゾルと雲の長期間の連続解析（Lagrosas et al., 2005）25）や二方向からの同時のライダー雲計測結果と衛星データの比較（Bagtasa et al., 2007）26）などの結果が得られている．
また，地上サンプリングタとの時系列データ比較によって，ライダーによる光学測定とサンプリングによる浮遊粒子状物質（suspended particulate matter,
SPM）の質量測定を橋渡しする質量消散係数についての詳細な解析を行うことができた 27, 28）．

5．まとめ
本解説では，大気中におけるレーザー光の散乱によって検出される大気分子やエアロゾルについて，
その基本的な特性である Rayleigh 散乱と Mie 散乱について述べた．Rayleigh 散乱は，光の波長に比べて大気分子の大きさが十分に小さいことから生じる．その波長依存性は，電磁気学における誘電体理論を援用し，空気の屈折率の波長依存性から精度よく導くことができる．Rayleigh 散乱に基づくライ
ダー比，すなわち消散係数と後方散乱係数の比を求めるには，分子が非球形であることを考慮する必要がある．Mie 散乱は，誘電体球に電磁波が照射されるときに起こる複雑な光学現象を電磁波の境界条件に基づいて説明する理論であり，その基本的な変数
は，粒径と波長の比で与えられるサイズパラメータおよび誘電体球の複素屈折率である．大気中を浮遊する液体または固体粒子であるエアロゾルや雲の散乱は，Mie 散乱で記述される．
本解説では触れなかったが，レーザー光や太陽光が光学的に比較的厚い大気層を伝搬する際には，単散乱に加えて多重散乱の効果を考慮する必要がある 29）．また，大気中には鉱物に由来するエアロゾ
ルや氷の結晶としての雲粒など非球形の粒子も存在しており，T-matrix の理論など，非球形の粒子による電磁波の散乱理論による扱いも必要である 30）．
さらに，レーザー光の大気中伝搬において考慮が必要な現象として大気揺らぎがある 31）．これらについては現在でも実験，理論の両面から研究が進展しており，必要に応じて適当な文献を参照されたい．
謝辞

本論文の執筆にあたり有用な議論を行っていただ
いた眞子直弘博士に感謝します．
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エアロゾルと大気分子の光散乱計測（久世 宏明）
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久

世

宏

明

1982 年に東京大学大学院（物理学専攻）を修了し，理学博士の学位を取得．その後，理化学研究所レーザー科学研究グループ流動研究員，1984
年静岡大学教養部助手，1986 年同助教授．1987～1988，マックスプラン
ク量子光学研究所客員研究員．1995
年に千葉大学環境リモートセンシン
グ研究センター助教授に転任，2004 年同教授．2010～2014 及び 2018～2020 同センター長．2014～2016，日本
リモートセンシング学会会長．2020 年 4 月より千葉大学名誉教授．所属学協会は，レーザセンシング学会，
応用物理学会，日本リモートセンシング学会，米国光学会，IEEE など．専門分野は大気リモートセンシング，
大気環境の光学計測．

レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）

特集

エアロゾル計測Ⅰ

エアロゾル計測用ライダーシステム
杉本 伸夫
国立環境研究所環境計測研究センター（〒305‒8506 茨城県つくば市小野川 16‒2）

Lidar System for Aerosol Measurement
Nobuo SUGIMOTO
National Institute for Environmental Studies, Center for Environmental Measurement and Analysis,
16‒2 Onogawa, Tsukuba, Ibaraki 305‒8506（Received November 30, 2019）
Lidar methods for measuring aerosols are explained. Details of the elastic backscattering lidar systemused in the Asian Dust and aerosol lidar observation Network（AD-Net）are presented as well as observation example. The range of lidar-sensitive aerosol particle size and the dependence of the lidar ratio on theparticle size are discussed using the Mie-scattering theory. Recent developments in multi-wavelength
Raman lidar and high-spectral-resolution lidar are also described.
キーワード：エアロゾル，ミー散乱ライダー，ラマン散乱ライダー，高スペクトル分解ライダー
Key Words: Aerosol, Mie scattering lidar, Raman scattering lidar, High-spectral-resolution lidar

1．はじめに多波長ラマン散乱ライダーや多波長高スペクトル分
解ライダーの開発の動向についても解説する．

エアロゾル計測用ライダーとひとくちに言って

2．概 論

も，例えば，計測の対象がローカルな煙突の排煙や沿道のエアロゾルの拡散なのか，都市スケールの大2.1 エアロゾル計測用ライダー手法

気汚染なのか，地域スケールの大気汚染や黄砂の輸エアロゾル計測用ライダーとして，装置として最送なのか，気候変動に係るエアロゾルの光学特性なも 簡 単 な の は ミ ー 散 乱 ラ イ ダ ー（Mie-scatteringのか，成層圏エアロゾルなのかによって計測システ

lidar）である．ミー散乱は光の波長と同じくらいの

ムは大きく異なる．計測の対象に加え，計測の目的

球形粒子による散乱で，Maxwell の方程式の厳密解によっても必要とされる時間空間分解能，計測精度を与えた Gustav Mie の名をとってミー散乱と呼ばが異なり，さらに，設置場所や運用の形態，可能なれる．ミー散乱ライダーは，弾性後方散乱ライダー

保守作業の頻度などの条件もライダー装置の仕様を（Elastic-backscattering lidar）とも呼ばれる．通常の決める重要な要素となる．本文では，エアロゾル計

ミー散乱ライダーでは大気構成分子（窒素，酸素な測用ライダーで観測するパラメータやライダーシス

ど）のレイリー散乱も同時に測定するので，Elas-

テムの基本的な事項について解説するとともに，エtic-backscattering lidar という呼称の方が物理的には

アロゾル計測用ライダーの一例として，東アジアの正しいように思われる．（但し，いわゆるレイリー

自 動 観 測 ラ イ ダ ー ネ ッ ト ワ ー ク（AD-Net: Asian

散乱には回転ラマン散乱も含まれ，またエアロゾル

Dust and aerosol lidar observation Network）の ラ イに は 吸 収 も あ る の で 厳 密 に 言 え ば elastic で も な

ダーについて詳しく紹介する．また，ミー散乱ライ

い．
）

ダーが感度を持つエアロゾルの粒径の範囲やライ

ミー散乱ライダーによるエアロゾル計測で求めた

ダー比（後述）に関する基本的な事項の解説を試み

い基本的な物理量は後方散乱係数と消散係数である

る．さらに，エアロゾルの光学特性の測定のためのが，ミー散乱ライダーで測定されるのはレーザー光©2020 Laser Radar Society of Japan14

エアロゾル計測用ライダーシステム（杉本 伸夫）

が伝播する間に減衰（消散）を受けた後方散乱信号

エアロゾルには性質が異なる様々な起源のものがのみである．言い換えれば，ライダー信号を表すラあり，実際の大気中ではそれらが混合している．こイダー方程式（3.3 章）には，後方散乱係数と消散れを理解するためにはエアロゾルの種類毎に濃度分係数の 2 つの未知数が含まれるが測定値はひとつし布を測定することが望まれる．複数の波長におけるかないので解くことができない．そこで，通常は後消散係数，後方散乱係数，偏光解消度の測定はこの

方散乱係数と消散係数の間に比例関係を仮定して解ような解析にも利用される．ライダーなどの光学的析を行う．消散係数対後方散乱係数比をライダー比な測定では化学組成を求めることは不可能であると呼ぶ．式の上では S 1 と表すのが一般的であるのが，光学的な特性で分類したエアロゾルコンポーネで，S 1（エ ス ワ ン）と も 呼 ば れ る． こ こ で，1 はント毎に濃度分布を求めることができる．具体的にミー散乱を意味する．後に出てくるが，2 はレイ

は，光吸収のない微小（サブミクロン）粒子（硫酸

リー散乱に対するものを表す．S 1 を仮定してライ塩などの大気汚染粒子），光吸収のない粗大（大きダー方程式を解いて得られたエアロゾルの消散係数

さ 1 ミクロンオーダー）粒子（海塩など），光吸収（あるいは後方散乱係数）の分布から汚染状況や大のある微小粒子（煤など，ブラックカーボン），非気の構造を把握することができる．

球形粒子（黄砂など）の 4 種類くらいに分類でき

後方散乱の偏光解消度の測定はミー散乱ライダー

る．その他，蛍光を利用するライダーも，エアロゾの付加的な機能として非常に有用である．偏光解消

ルの種類（生物起源のエアロゾルなど）の推定に有度とは，偏光（通常は直線偏光）したビームを送信用な手法となると考えられる．しかしながら蛍光をしたときの散乱光の偏光の乱れの度合いで，散乱体発する物質は多く，またエアロゾルの蛍光スペクトが球形のエアロゾル（液滴状の大気汚染エアロゾル

ルは一般にブロードであるので，1 波長で励起したなど）であれば偏光解消度はほぼゼロ，非球形の黄蛍光スペクトルのみから物質を特定することは困難

砂などでは大きな値を持つ．従って，黄砂などの非である．そこで，複数のレーザーを用いるなど物質

球形粒子の検知において大きな威力を発揮する．

を特定するための様々な研究が行われている．そのエアロゾルの放射特性や組成の解析を目的とする

一方で，物質は何であれ吸収した光を蛍光としてど観測では，消散係数と後方散乱係数を独立に計測す

れくらい出すかはエアロゾルの特性のひとつである

ることが求められる．大気構成分子の散乱をミー散という捉え方もある 1）．なお，エアロゾルの蛍光ラ

乱とは独立に測定し，その減衰項からエアロゾルのイダーは，背景光のために昼間は観測が困難であ

消散係数を求めるのがラマン散乱ライダーや高スペる．

ク ト ル 分 解 ラ イ ダ ー（high-spectral-resolution lidar（HSRL））である（第 4 章）
．ラマン散乱ライダー

2.2 ライダーシステムの基本的な事項

では通常，窒素分子の振動ラマン散乱を利用し，高ライダーシステムは，送信，受信，信号処理・スペクトル分解ライダーではレイリー散乱を利用す

データ収集システムから構成される．通常はパルス

る．窒素分子の振動ラマン散乱は（Stokes 線の場

レーザーを送信し，大気中のエアロゾルで散乱され合）レーザー波長より 2331 cm－1だけ低波長側にシた光を受信望遠鏡で集光して光電子増倍管（photo

フトするので測定は比較的容易であるが，ラマン散

multiplier tube: PMT）やアバランシェ・フォトダイ

乱断面積は小さく散乱光が微弱であることが難点でオード（APD）などの高速・高感度の検出器で電気ある．HSRL で利用するレイリー散乱の散乱断面積

信号に変換し，信号波形を記録する．送信したパルはラマン散乱断面積に比べて数桁大きいが，レイス が 散 乱 さ れ て 受 信 さ れ る ま で の 時 間（time of

リー散乱とミー散乱はレーザーと同じ中心波長でス

flight）から距離が，信号の強度からその距離のエ

ペクトル幅が異なるだけであるので，これらを分離

アロゾル濃度が分かる（送信ビームの減衰も考えなして測定するためには高分解能の分光素子を必要とくてはいけないが）．受信信号の記録には，トランする．これが，高スペクトル分解ライダーと呼ばれジェントレコーダやデジタル・オシロスコープなどる所以である．地球温暖化等に係るエアロゾルの放のアナログ・デジタル（AD）変換器を用いる方法

射特性を評価するためにはエアロゾルの微物理パラと光子計数法（photon counting）を用いる方法があメータ（単散乱アルベドや粒径）が重要であるが，る．

これらを推定するためには複数の波長において，消エアロゾル計測の場合，分子の吸収を測定する場

散係数，後方散乱係数，偏光解消度を測定すること

合などとは違って特に決まった波長のレーザーを用が求められる．多波長ラマン散乱ライダーや多波長いる必要はなく，Nd:YAG レーザーなどの一般的な

HSRL はそのための有効なライダー手法である．

レーザーが用いられることが多い．但し目に対する

15

レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）

安全性への配慮が必要であるので，特に掃引型のラと biaxial を比べると，送受信の光軸のミスアライ

イダーでは波長の選定に注意が必要である．目の安ンメントに対して coaxial の方が影響を受けにくい

全性については ANSI や JIS の基準がありこれを考ので優れているが 3），装置の設計が簡単な biaxial 方

慮する必要がある．さらに空港の周辺などでは，目式が採用される場合も多い．coaxial で送受信を同に対する安全性の基準を満たしていても目に見える

一の望遠鏡を用いる場合，特に偏光解消度の測定を波長は使えない場合があるので注意が必要である．

行う場合には，送受信光をどのように分離するかがしかしその一方で，エアロゾルの光学特性を観測対課題になる 4）．

象とする場合などでは可視域の測定も不可欠であ

距離分解測定を行うためにパルスレーザーではなる．その場合はビーム方向を鉛直上方に限定すると

くて，変調した CW レーザーを用いるライダー手

ともに，航空機を検知してレーザーを遮断する安全法もある．そのひとつが，擬似ランダム変調ライ装置を用いる方法で安全性を確保するのが妥当であ

ダーで，擬似ランダムコードで周期的に変調した

る．

CW レーザー光を送信し，受信信号と変調したコー

ライダーの信号強度は，レーザーのパワーと受信ドとの相関を計算することでライダー信号波形を得

望遠鏡の面積の積に比例する．背景光雑音（太陽光る 5）．CW レーザーのエネルギーを無駄にしないでなど）などのない理想的な場合，雑音はショットノ

距離分解測定ができるように思われるが，背景光雑イズ（光子の統計的な性質による雑音）のみで信号音のない場合には，CW レーザーから単純に（大部

強度の平方根に比例する．従って，この場合，信号分のエネルギーを捨てて）切り出したパルスを用い対雑音比（SN 比）は信号強度の平方根に比例する

た測定と比べて利点が得られない．これは雑音となことになる．パルスライダーには，パルス励起の Q

る受信光も増やしてしまうためである．しかし，スイッチレーザーを用いたパルスエネルギーが大きSN 比が背景光雑音で制限されている場合には，おく繰り返し数の低いものと，連続波（CW）励起のよそランダムコードの要素の数の平方根だけ SN 比Q スイッチレーザーを用いたパルスエネルギーは小が改善される．擬似ランダム変調ライダーに似た方

さく繰り返し数の高いものがある．後者は，NASA法に，カオス変調ライダーもある 6）．ヘテロダイン

で開発された Micro Pulse Lidar（MPL）で導入され検 波 で は FMCW（周 波 数 変 調 CW）ラ イ ダ ー がた手法である 2）．ライダー波形を同じ時間，繰り返

ハードターゲットの検知ではよく用いられるが，エし積算して測定を行う場合，背景光雑音のない条件

アロゾルの計測の例はあまりないようである．

下では得られる信号の SN 比は平均パワー（パルス以上はいずれも，基本的には time of flight で距離エネルギー掛ける繰り返し数）で決まるので両者に分解能を得ているが，ビームを少し離れた位置で撮差はないが，背景光雑音や熱雑音（赤外の場合）が像して画像から距離情報を得るバイスタティック・

無視できない場合には，1 ショットの信号強度が高イメージングライダーもある 7）．また，イメージン

い方が背景光の影響を受けにくく高い SN 比が得ら

グライダーの一種で，ビーム上のどの距離からの散れる．MPL において単一波長のレーザーと狭帯域

乱も撮像面で焦点を結ぶように撮像素子を傾けたの受信フィルターが用いられ，受信視野角も非常にScheimpflug ライダーも開発されている 8）．Scheimp-

狭く設計されているのは背景光を可能な限り除去す

flug ライダーは通常のイメージングライダーに比べる必要があるためである．

ると背景光の影響を受けにくい．一般にメージング

ライダーの送受信には，送受信の光軸を同軸にす

ライダーは，近距離まで測定できる利点があるが，る方法（coaxial）と分離して平行にする方法（biax-

遠距離で距離の二乗に比例して距離分解能が悪くなial）がある．coaxial の場合，受信望遠鏡の中央部る欠点がある．

（反射式望遠鏡の場合，副鏡の外側）からビームを

次節ではオーソドックスな大気エアロゾル計測用

送信するのが一般的であるが，送受信に同一の望遠

ライダーの例として，国立環境研究所で開発した鏡を用いる方法もある．coaxial，biaxial いずれの場

ミー散乱ライダーシステムの詳細を紹介する．ま合も散乱光を見る効率は近距離で低下する．この因た，装置の校正や測定例について述べる．

子は，幾何学的効率因子あるいは送受信の重なり関数と呼ばれる．ライダー方程式の中では Y（R）
で表されることが多いので，Y（R）（ワイアール）関数と呼ばれることもある．重なり関数には，近距離で散3．ミー散乱ライダーシステムの実例
3.1 黄砂と越境大気汚染エアロゾルの常時監視のためのライダーシステム

乱体積が視野から外れる効果と近距離からの散乱が本節では，国立環境研究所を中心に東アジアに展

ディフォーカスされる効果が関係している．coaxial

開しているライダーネットワーク（AD-Net）で用

16エアロゾル計測用ライダーシステム（杉本 伸夫）

Fig. 2

Fig. 1

Block diagram of the AD-Net two-wavelength（1064 nm,
532 nm）and polarization（532 nm）lidar.

Layout of the transmitter/receiver of the AD-Net lidar.

式である．受信望遠鏡の無限遠光に対する焦点面にピンホールを用いて受信視野角を 1 mrad に抑えた
後，コリメータレンズでほぼ平行にし，ダイクロイックミラーで 1064 nm と 532 nm を分ける．1064

いているライダーシステムを紹介する．AD-Net は

nm は APD（Licel 社のモジュール）を用いて検知

黄砂と越境大気汚染エアロゾルの常時観測を主目的する．532 nm は偏光プリズムを用いて平行成分ととするライダーネットワークで，現在，東アジアの垂直成分を分けてそれぞれ PMT モジュール（浜松

約 20 地点で連続観測を行なっている9）．ライダーのホトニクス）で検知する．APD および PMT の前に

ブロック図を Fig. 1 に示す．遠隔地で長期間自動連はそれぞれ，背景光を抑えるための干渉フィルター

続観測するために，可能な限り簡単な構成としていと光電面に集光するためのレンズを取り付けてある（開発の経緯については文献 10 を参照された

る．このため受信系全体を暗箱に入れる必要がな

い）．測定するパラメータは，1064 nm と 532 nm のい．2 つの PMT は光軸の回りに回転可能なマウン

2 波長の後方散乱係数と 532 nm の偏光解消度であトに偏光プリズムと一体で取り付けられ，偏光方向る． こ れ は NASA の 衛 星 搭 載 ラ イ ダ ー CALIOP/の微調整や偏光測定の校正（45 度に回して 2 つのCALIPSO の測定パラメータと同じでもある．2 波チャンネルの入射光量を同じにして校正データを取長の後方散乱信号を用いて雲とエアロゾルを判別し得する）を容易に行うことができる．全ての光学系

たり，偏光解消度を用いて黄砂と大気汚染性エアロは光学ブレッドボードの上にネジ止めされていて，ゾルを分離して濃度分布を推定することができる．

必要に応じて配置を変更することも可能である．

ライダー装置は天井に観測用のガラス窓を設置した

レーザー出力は直線偏光，偏光方向は上下方向であコンテナに搭載し，雨天でも観測を止めないこととる．ミラーで折り曲げる際は反射面が偏光方向に垂した．測定データは，インターネット（当初は地点

直あるいは平行になるように配置している．
（そう

によっては電話回線）で国立環境研究所に転送してでない場合，反射によって一般には楕円偏光にな一括してデータ処理を行っている．

る．
）望遠鏡に対する送信ビームの位置も偏光方向送受信系の配置図を Fig. 2 に示す．送信部は第二に直交するように配置した．受信光学系の設計は，高調波発生器付の小型のフラッシュランプ励起 Q

主望遠鏡のピンホールを通った光は全て検出器に入ス イ ッ チ YAG レ ー ザ ー（Quantel Big Sky, ultra-

るように，但し，ピンホール面の像を検出面に作らCFR），ビームエキスパンダ，送信ミラーで構成さないように設計されている．（検出面に像を作ると，れる．レーザーからは 532 nm と 1064 nm が同時にライダー信号が，検出面で感度が一様でないことにひとつのビームで出力される．レーザー出力は 30

よる影響を受けるおそれがある．）また，言うまでmJ（532 nm），20 mJ（1064 nm）， 繰 り 返 し は 10もなく干渉フィルターはできるだけ平行光で使う，Hz，パルス幅は約 10 ns である．レーザー光は，2

偏光プリズムは透過の方が偏光度が高いので垂直偏波長用の 5 倍のビームエキスパンダで口径を広げ，

光チャンネルに使うなどの配慮がされている．

ビーム広がり角を 1 mrad 以下に抑えた後，送信ミ

APD，PMT からの信号はトランジェントレコー

ラーで鉛直上方に送信される．送信ミラーの漏れ光

ダで記録する．現在 AD-Net の多くの地点で，16 bit

を利用して，受信信号記録のトリガパルスを取って分解能，25 MHz サンプリングのトランジェントレ

いる．受信望遠鏡には口径 20 cm のシュミットカセ

コーダ（タートル工業 TUSB-0216ADMH）を用いグレン型を用いている．送受信の配置は biaxial 方ている．1 レーザーショット毎に記録された信号は

17

レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）

Fig. 3 右上は，送信部の写真で左端がレーザー，
中央にビームエクスパンダ，右端が送信ミラーである．Fig. 3 右下は，受信系で左上が受信望遠鏡のコ
リメータレンズ，その下に折り返しミラーが見える．手前円筒状のものは APD モジュールである．
写真の装置の場合は窒素ラマン散乱チャンネル（607 nm）が追加されており，中央のミラーがダイ
ク ロ イ ッ ク ミ ラ ー， そ の 手 前 が ラ マ ン 散 乱 用 のPMT である．中央右奥に見える回転式のマウントに 532 nm 用の偏光プリズムと 2 つの PMT が取り
Fig. 3

Photographs of the AD-Net lidar in Tsukuba.（left）Overall
view,（right top）transmitter,（right bottom）receiver.

付けられている．

3.2 測定誤差，校正等
PC に転送され，指定したショット数積算した後，測定誤差にはランダム誤差（統計的な誤差）とシ

ハードディスクに記録される．AD-Net の通常運用

ステマティック誤差（系統的な誤差）がある．ライでは，15 分に 5 分間測定を行い 10 分間休止する

ダー計測におけるランダム誤差には光子そのもののモードで運用し，5 分間（3000 ショット）積算した

統計的な誤差（ショットノイズ），平均値が時間的データを記録している．これは，レーザーのフラッに変化しない背景光雑音，熱雑音などがある．一

シュランプの交換頻度を下げるためで，黄砂や越境方，系統的な誤差には，レーザーショットと同期し大気汚染エアロゾルの時間変化は遅いので時間分解た電気的な長周期雑音，強い信号の後ろが裾を引

能 15 分で十分であるという考察に基づいている．

く， あ る い は 凹 む 信 号 誘 導 雑 音（signal induced

また，ネットワーク観測の開始当初は，PC のディ

noise: SIN）などがある．その他，AD 変換器の量子スク容量や通信速度に制約があったことも理由のひ

化誤差もある．ランダム誤差は，信号のバラツキか

とつである．現在は，衛星観測の検証など必要に応ら評価できる．また，ライダー波形の積算回数を増じて連続に運転し，10 秒毎にデータを記録していやすことによって低減できる．系統的な誤差は，積る地点もある．また，5 分間の平均だけではなく，算では低減できず，評価も難しい．電気的な雑音に二乗平均も記録し，信号の分散を解析（例えば大気

ついては，望遠鏡を覆って受信光を遮断して信号波

境界層高度の推定，雲や雨の判別）に利用すること形を記録することによって評価することができる．

も試みている

信号誘導雑音（SIN）については評価が非常に難し．ハードディスクに記録したデータ

11）

は，毎時，国立環境研究所に転送している．

い．一般に，フォトンカウンティングよりもアナロ

Fig. 3 にライダー装置の写真を示す．左図の左側

グ方式で SIN は大きい．検出器や動作条件に依存のテーブルの上の黒い箱がライダー送受信部であし，条件を最適化することで低減できるが，程度のる．レーザーはパイプを通して送信される．これ差はあっても SIN は避けられないとも言える．対は，天井のガラス窓によるレーザー光の反射が受信

流圏下部のエアロゾルの観測で SIN が問題になる系に入ると悪影響があるためで，送信ビームをガラことは多くないが，エアロゾルの光学特性の解析なス窓までパイプを通すことによって，ガラス面の反どでは注意する必要がある．

射をパイプ内に戻すようになっている．窓ガラスは上方を測定するエアロゾルライダーで，エアロゾ

Schott 社テンパックス（BORO FLOAT 33）を用い

ルの少ない対流圏上部のレイリー散乱まで測定できて い る． コ ー テ ィ ン グ は 施 し て い な い． 厚 さ 5て い る 場 合 は， そ の 高 度 の 信 号 を 基 準 に し てmm，一辺 35 cm で，ガラスの周辺部には結露防止

Fernald 法 12）によって消散係数あるいは後方散乱係のためのヒータを貼っている．コンテナ内の温度は数のプロファイルを導出することができる．この場

空調機で制御されている．このライダーの場合は

合は，信号強度の絶対値の校正は必要ない．Fernald（MPL と比べると）温度条件は厳しくない（摂氏法ではライダー比の仮定が入るが，ライダー比の誤20～40 度程度）が，空調の風がライダー装置に直差に起因する誤差はエアロゾルが薄い場合は後方散接当らないように空調機の下に翼を付けるなど経験乱係数，濃い場合は消散係数において少ない 13）（文的な問題対策も行われている．なお，このライダー

献 14 の Fig. 2）．条件の良い場合を選んで Fernald

システムは柴田科学により製品化されている法で後方散乱係数のプロファイルを求め，ライダー（SIBATA L2S-SM II 型）．

信号と比較することによって，ライダーの装置定数18エアロゾル計測用ライダーシステム（杉本 伸夫）

（次節の
（2）
式）を求めることができる 9）．
偏光解消度測定では，レーザーの偏光度が十分にP(R) = Y(R)η0 P0 Ar

高いこと，偏光チャンネルの角度が正しいこと，2つの偏光チャンネルの感度が同じであることが必要

ct p β(R)exp −22R2R0α(r)dr （1）Y（R）は前節で述べた幾何学的効率因子，η 0 は送受である．前の 2 つは装置の製作時に調整されるが，

信光学系全体の効率，P 0 は送信レーザーパワー，

感度の校正は適当な頻度で行うことが必要である．

A r は受信望遠鏡の面積，t p はレーザーのパルス幅

AD-Net においては，望遠鏡口径よりも大きなシーである．β（R）
が測定対象である後方散乱係数であ

トポラライザを望遠鏡の前に 45 度に置いて校正る．分母の R 2 は散乱光が球面状に広がることによデータを記録し，両チャンネルの強度が同じになるるものである．
（送信ビームはほとんど広がらない

ようにデータに補正係数を掛ける方法で校正していで伝播するが，散乱光は球面状に広がり，受信望遠

る．

鏡はそのごく一部分を受信する．）exp の因子は距

低高度（近距離）から観測するライダーでは，幾離 R までの往復の透過率で，α（R）は消散係数であ

何 学 的 効 率 因 子（Y（R）） の 補 正 が 必 要 で あ る．

る．なお，α，β はそれぞれ，α＝α1＋α 2，β＝β 1＋β 2

Y（R）を推定するひとつの手法は，エアロゾルが大のようにエアロゾルに対するもの（添字 1）と大気

気下層でよく混合され濃度が均一である状況の測定

構成分子に対するもの（添字 2）の和として表されデータを選んで，補正後のライダー信号（後述の減る．ライダー方程式を簡略に（2）式のように書くと衰後方散乱係数）が高度方向に一定になるように

きの定数 C を装置定数と呼ぶ．

Y（R）を求める手法である．AD-Net でも通常はこ

15）の手法を用いている 9）．この他，いくつかの地点でP(R) = C

は，口径が小さく視野角の広い受信光学系（Y（R）
がより低高度で 1 になる）を追加して，これと比較することによって主望遠鏡の受信光学系の Y（R）
を

R

（2）

α(r)dr0

受 信 信 号 を 距 離（高 度）毎 の（時 間 分 解 能 ΔTの）光電子数 N で表すと以下のようになる．

求める手法も用いている．Y（R）が求められれば，信号に（1/Y（R））を掛けることで補正できるが，β(R)exp −2R2

N=M

低高度（近距離）で送信ビームが全く受信できない

ηP(R)∆Thν（3）

範囲では Y（R）
が 0 となるので補正は不可能であ

ここに，η は検出器の量子効率である．また，ライる．また，信号が小さすぎて補正係数が非常に大きダー信号を M ショット積算することを想定していな値となる高度範囲もデータの信頼性が低く利用でる．

きない．AD-Net のライダーの場合は，高度 120 m
以下のデータは使っていない．

測定されるライダー信号の信号対雑音比は次式で表される．ここでは信号のショットノイズと背景光雑音のみを考えている．Nsig，Nbg はそれぞれに相3.3 ミー散乱ライダーシステムのシミュレー

当する光電子数である．

ション

この節では AD-Net のライダーを例に，ライダー
測定のシミュレーションについて述べる．これは，

S NR =N sig（4）

N sig + Nbg

ライダー装置の設計時に予想される性能を評価した

以上に基づいて，AD-Net ライダーの受信信号とり，製作した装置の性能評価を行う上で必須であSN 比のシミュレーションを行った結果を以下に示る．

す．レーザー出力は，532 nm で 30 mJ，1064 nm でライダーの受信信号パワー（P）は，（1）式のラ

20 mJ，繰り返し数 10 Hz，パルス幅 10 ns，望遠鏡

イダー方程式で表される．ライダー方程式は，レーの口径 20 cm，受信視野角 1 mrad，検出器の量子効

ザーパルスが大気中を伝播して，それぞれの距離で率 5%，システム全体の光学的効率 30% とした．測散乱されて受光系に戻る過程を考えることによって

定では，3000 ショット（5 分間）積算する場合を考求められる．（1）式の P は受信信号パワー，R は距

え，距離分解能は 30 m（時間分解能 200 ns）とし離（または高度）である．R はレーザー光の往復のた．なお，ここでは Y（R）
＝1 とした．

伝播時間 T との間に R＝cT/2（ここに c は光速）の大気モデルは，大気構成分子については標準大関係があるので，ライダー方程式は受信信号の時間

気，エアロゾルについては，高度 2 km 以下に一様応答波形を表すものでもある．

に分布するとした．エアロゾルの後方散乱波長比（ β 1064 nm/β 532 nm）は 0.5，濃度は，532 nm にお19

レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）比較する）ことが必要である．なお，前節で述べたような系統的な雑音は考えられていないことにも留意する必要がある．

3.4 観測例
AD-Net の観測例を Fig. 5 に示す．これは AD-Netのデータのホームページ（https://www-lidar.nies.go.jp/

AD-Net/）で公開している標準的なデータプロダクト

Fig. 4

Simulation of the AD-Net lidar measurement.（a）atmospheric model assumed in the simulation,（b）receiversignal photoelectron number,（b）signal-to-noise ratio.

の 1 ヶ月の表示の一例である．Fig. 5 の上から 3 つは，532 nm の減衰後方散乱係数，532 nm の体積偏光解消度，1064 nm の減衰後方散乱係数で，ミー散乱ライダーの基本的な観測パラメータである．減衰

いてミー/レイリー後方散乱比が 2 とした．ライ

後方散乱係数とは
（1）
式の β
（R）
exp
［－2∫ 0R α
（r）
dr］
の

ダー比はいずれの波長も 50 sr とした．Fig. 4（a）にことで，距離二乗補正信号 P（R）
R 2 に比例するが，

仮 定 し た 大 気 モ デ ル の 後 方 散 乱 係 数 を 示 す．

近距離で β（R）を与えるように装置定数が校正されFig. 4（b）に受信信号光電子数，Fig. 4（c）に SN 比をている 9）．体積偏光解消度は，受信信号の垂直偏光示す．ここで，昼間の背景光に相当する光電子数に成分の平行偏光成分に対する比 P（R）
（R）
であ
/P‖
⊥

ついては，実測で経験的に得られた値を用いた．

る．体積偏光解消度にはエアロゾルのミー散乱成分

このようなシミュレーションで得られる SN 比だけでなく大気構成分子のレイリー散乱成分も含まは，理想的な場合に到達可能な最大値である．実際れている．ミー散乱成分のみの偏光解消度は粒子偏の大気の測定では仮定した条件と異なる場合が多い

光解消度と呼ばれる．

ので，条件の近いデータを選んで比較する（あるいFig. 5 の下の 2 つは解析データで，非球形粒子

は測定事例と近い条件でシミュレーションを行って（黄砂）と球形粒子（主に大気汚染性のエアロゾル）

Fig. 5

Example of AD-Net data（Osaka, May 2017）. From top, the attenuated backscattering coefficient at 532 nm,
the volume depolarization ratio at 532 nm, the attenuated backscattering coefficient at 1064 nm, the dust
extinction coefficient at 532 nm, and the spherical aerosol extinction coefficient at 532 nm. A slightly strong
dust event is seen from May 7 to 8 in the dust extinction coefficient plot.

20エアロゾル計測用ライダーシステム（杉本 伸夫）の消散係数を見積もったものである．これは，粒子偏光解消度を用いて，黄砂と球形粒子の混合比を求め，Fernald 法で求めた消散係数を黄砂と球形粒子に分割したものである 9, 16, 17）．この方法では，大気エアロゾルは，黄砂とその他の球形粒子という 2 種類の混合物であると仮定する．黄砂は大きな粒子偏光解消度を持つ（例えば 0.35）．球形粒子は小さな
粒子偏光解消度を持つ（例えば 0.05）．実際に観測される粒子偏光解消度はその間の値を取るので，観測値が表されるように 2 成分の混合比を求める．また，消散係数を求める際にはライダー比の仮定（S 1＝50 sr）も用いている．以上のような簡単な仮定にFig. 6

Backscattering cross-section（solid line）and extinction
cross-section（dotted line）at 532 nm（green）and 1064 nm（red）as a function of particle diameter calculated with the
Mie theory.

基づいた手法であるが，黄砂とその他のエアロゾルが良く分離できることが光学パーティクルカウンタ

532 nm の ラ イ ダ ー は ど の 粒 径 に 感 度 を 持 つ か，（OPC）との比較などで確認されている．黄砂消散

1064 nm ではどうか，本節ではそれらについて少し

係数は，黄砂現象の解析や化学輸送モデルの検証や詳しく考察する．まず，ここでは，測定するエアロ

同化，黄砂の健康影響の疫学研究など数多くの応用ゾルとして単一の球形粒子を考える．Fig. 6 は波長研究に利用されている ．一般に黄砂は 1 ミクロン

532 nm と 1064 nm に対する後方散乱断面積（実線）以上の大粒子で，大気汚染性エアロゾルは多くが 1と消散断面積（点線）の粒径依存性を示す．複素屈

ミクロン以下の粒子であると考えられているが，折率は黄砂（鉱物ダスト）に対するものを使っていPM2.5（直径 2.5 ミクロン以下の粒子の重量濃度）

る．単一の球形粒子の後方散乱断面積は粒径に対し9）という観点では，PM2.5 にも多くの黄砂粒子が含まて激しく振動する．振動の包絡線を見ると，532 nmれている．地上サンプリング観測と下層のライダーの後方散乱は直径 2 ミクロンあたりにピークを持

データの比較から，ライダーで求められる 532 nm

ち，1064 nm では 4 ミクロンあたりにピークを持つの黄砂消散係数は，黄砂 PM2.5（直径 2.5 ミクロン

ことが分かる．消散断面積には後方散乱断面積のよ以下の黄砂粒子の重量濃度）と良い相関を持つこと

うな大きな振動は見られない．単一粒子の消散断面が分かっている 18）．次節で考察するように，ミー散積は，（振動を別とすれば）粒径が波長よりも大き乱理論の計算からも 532 nm のライダーは PM2.5 にい領域では粒径の二乗に比例して大きくなる．ライ

感度が高いことが示される．

ダーでは，測定する散乱体積の中の粒径が異なる多AD-Net のデータは準リアルタイムで公開されており，黄砂の飛来状況の速報（ナウキャスト）に活数のエアロゾル粒子の散乱を同時に観測するので，エアロゾルの粒径分布が重要である．

用されている．黄砂輸送モデルへのライダーデータ

次にエアロゾルの粒径分布を考え，その分布におの同化については，予報の改善を目的とするものと

いてどの粒径が後方散乱および消散に寄与している

事後解析を目的とするものがある．これまで，後者かを考察する．ここでは，黄砂（ダスト）を想定

について研究が行われ，ライダーデータの同化にし，体積粒径分布が，モード半径 2 ミクロン，標準

よって輸送された黄砂の再現精度が改善されるだけ

偏 差 2.2 の lognormal 分 布（例 え ば 文 献 19）の
（6）

でなく，黄砂発生源と発生量の推定にもデータ同化式）の場合を考える．（実際にはダストは非球形で手法が有用であることが示されている．予報のためあるため楕円体モデルが使われることが多いが，このデータ同化では発生源に近いデータが必要であこではミー散乱理論で取り扱える球形粒子を考えり，現在のネットワークでは対応が難しい．発生源

る．
）Fig. 7 は，想定した粒径分布を体積粒径分布付近では簡易なライダーであるシーロメータ（雲底と数粒径分布で表したもの（相対単位，横軸はリニ高度計）を黄砂観測に利用することや，さらに簡易

アスケールであることに注意）と，数粒径分布を各なライダーの開発なども検討している．

粒径の後方散乱断面積，消散断面積と掛け合わせ
た，粒径ごとの後方散乱および消散への寄与を表す

3.5 ミー散乱ライダーで測定されるエアロゾルの粒径と後方散乱・消散の関係

曲線（相対単位）を Fig. 6 に書き加えたものである．ダストを想定した粒径分布であっても数粒径分

ミー散乱は波長と同じくらいの大きさの粒子によ

布は小粒子で非常に大きく，0.3 ミクロン付近にる散乱であるといわれるが，例えばレーザー波長がピークを持つ．粒径ごとの後方散乱および消散への21

レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）

Fig. 7

Assumed particle size distribution（blue）（in relative
units）and contribution of each particle size to backscattering（solid line）and extinction（dotted line）（in relative
units）at 532 nm（green）and 1064 nm（orange）.

寄与を見ると，532 nm では後方散乱，消散ともに

Fig. 8

Dependence of the lidar ratio on particle radius.

2.5 ミクロン以下の粒子の寄与がほとんどである．
また，消散の方が後方散乱よりも小粒子の寄与が大λ－A と表すときの A のことである．原典は大気混濁

きい．前節で黄砂消散係数と PM2.5 の相関が良い

度 に 関 す る Anders Knutsson Ångström の 1961 年 のことを述べたが，これを裏付けるものである．（実Tellus の論文．なお，Anders Knutsson Ångström は，

際には黄砂は非球形ではあるが，非球形の効果は主

長さの単位で知られる Anders Jonas Ångström の孫に後方散乱に現れ，下に述べるように S 1 に影響すである．）

る．）1064 nm では，後方散乱への寄与の半分くらFig. 6，7 において，消散断面積と後方散乱断面

いが 2.5 ミクロン以上の粒子であることが分かる．

積を比べると，消散断面積の方が小粒径まで大きい

もし Fig. 7 において，粒径分布を持つダストモデ

ので，ライダー比（S 1）は小粒径側で大きくなるよルに対してではなくて粒径毎に後方散乱・消散係数

うに思われる．これを確認するために Fig. 8 に，もの波長比やライダー比を考察すると，これらのパラ

う少し広い粒径範囲で粒径毎に S 1 を計算した例を

メータは粒径に依存して大きく変化することが分か示す．この図は横軸が半径で log スケールになってる．
（なお，ライダー比は，4π×（消散断面積/後方いる．（なお，大気放射のコミュニティーでは粒径

散乱断面積）で求められる．
）また，後方散乱と消といえば半径を意味することが多いので注意．一般

散では波長比が異なることも分かる．これらのことには粒径は篩（ふるい，sieve）の目の大きさに由来から，粒径分布を仮定したモデルを考える場合も，しているので直径である．
）球形粒子で複素屈折率

モード径や標準偏差（分布の幅）が変わると，ライは Fig. 6，7 と ほ ぼ 同 じ で あ る．1064 nm の S 1 はダー比や，後方散乱波長比，消散係数波長比が変化

532 nm のものを横軸を 2 倍だけシフトしたものとすることが理解できる．

ほぼ重なる．小粒径側ではライダー比は大きい値に想定した lognormal の粒径分布を持つダストの後なっている．大粒子側でもライダー比は大きいが，方散乱係数，消散係数は Fig. 7 の粒径毎の寄与を粒

横軸をシフトしても 532 nm の S 1 の方が大粒子側径で積分することによって求められ，さらに，後方（半径 1 ミクロン以上）で大きいのは複素屈折率の散乱波長比や消散係数波長比（あるいはオングスト

虚数部が 532 nm の方が大きい（つまり吸収が大きローム指数＊），各波長の消散係数対後方散乱比い）ためである．

（ライダー比，S 1）がそれぞれ計算される．この例
で は， 後 方 散 乱 波 長 比（ β 1064 nm/β 532 nm）は0.97， 後 方 散 乱 オ ン グ ス ト ロ ー ム 指 数 で 表 す と0.045， 消 散 係 数 波 長 比（α 1064 nm/α 532 nm）はところで，粒径が小さくなると，レイリー散乱に近くなるので，レイリー散乱のライダー比（S 2）の理論的な値，S 2＝8π/3 sr＝8.38 sr に近づくはずであるが，Fig. 8 では小粒子で非常に大きい．これは複1.08， 消 散 オ ングストローム指数は－0.11， ラ イ

素屈折率の虚数部が 0 でないためである．実際，虚ダ ー 比 は，532 nm で 18.5 sr，1064 nm で 20.6 sr と数部を 0 にしてみると，半径 0.01 ミクロンで，532なる．ここでは非球形性が考慮されていないため，

nm で S 1＝8.43 sr，1064 nm で S 1＝8.39 sr と な る．

ライダー比は小さな値となっているが，実際の黄砂

なお，虚数部が 0 の場合の消散係数，後方散乱係数のライダー比は両波長ともに 50 sr 程度である．
（＊

を 532 nm と 1064 nm で比べてみると 532 nm で 16

オ ン グ ス ト ロ ー ム 指 数 は，α，β の 波 長 依 存 性 を倍大きく，波長の 4 乗に逆比例していてレイリー散22

エアロゾル計測用ライダーシステム（杉本 伸夫）

乱に近いことが分かる．

測定に用いる提案は古く，1976 年の Hinkley 編の成

複素屈折率の虚数部が 0 でない場合（すなわち吸書の Melfi による章にも記載されている 20）．しかし

収がある場合），Fig. 8 に見られるように小粒子側ながら，エアロゾルの消散係数の測定手法として定でも大粒子側でも S 1 が大きくなることは興味深い．

式化されたのは 1990 年頃になってからであった 21）．

消散断面積，後方散乱断面積の粒径依存性を見る

一方，HSRL は Fiocco らの 1971 年の論文まで遡ると，S 1 の増加は小粒子側では吸収によって消散がが 22），測定システムの提案は 1980 年頃で，金属蒸大きくなるためで，大粒子側では吸収によって後方気フィルターを用いる方法 23）と干渉計を用いる方散乱が小さくなるためである．

法 24, 25）がほぼ同時期に提案されている．Shipley et

本節の最初の問いに対する答えをまとめるとおよal.（1983）では，HSRL によりエアロゾルの散乱パ

そ以下のように言える．まず，後方散乱は直径が波ラメータを求める手法が詳細に述べられている 26）．

長以下の粒子にはほとんど感度がない．感度が高い

消散係数の導出についても述べられているので提案のは直径が波長から波長の 5 倍程度の粒子であるはラマン散乱ライダーよりも早いと言える．ヨウ素（屈折率にも依存する）．消散係数はもう少し小さいセルを使った HSRL は 1994 年に Piironen らにより粒子にも大きい粒子にも感度がある．消散係数と後報告されている 27）．

方散乱係数で粒径に対する感度が異なるので，同じ多波長ラマン散乱ライダーによりエアロゾルの微組成のエアロゾルであっても粒径分布によってライ

物理パラメータ（単散乱アルベドや粒径）を推定す

ダー比は異なる．

る 手 法 は ド イ ツ の Leibniz Institute for Tropospheric

4．ラマン散乱ライダー，高スペクトル分解
ライダー

Research（TROPOS）で開発された．TROPOS では
6 波長を同時計測するラマン散乱ライダーが開発さ
れ 28），インバージョン法によりエアロゾルの単散乱

エアロゾルの光学特性やエアロゾル種の推定のたアルベドと有効半径を求める手法が開発された 29）．

めには多波長で後方散乱係数，消散係数，偏光解消

それまでにも，多波長ミー散乱ライダーからエアロ度を測定することが必要である．消散係数を後方散

ゾルの粒径を推定する研究はいくつかあったが，複乱係数と独立に測定する手法にはラマン散乱ライ数の波長で独立に測定した消散係数と後方散乱係数

ダーと高スペクトル分解ライダー（HSRL）があを用いることで初めてエアロゾルの微物理パラメー

る．いずれも大気構成分子の散乱プロファイルを利タの導出が可能となったもので画期的であった．そ用してエアロゾルによる減衰成分（消散係数）を測の後，測定波長は Nd:YAG レーザーの基本波，第定する．
（大気構成分子の鉛直分布は既知と考えれ

二，第三高調波の 3 波長（1064 nm, 532 nm, 355 nm

ば，散乱プロファイルの減衰成分のうち大気構成分の 後 方 散 乱 係 数 と 532 nm と 355 nm の 消 散 係 数）子によるもの以外がエアロゾルによるものである．）

で十分であることが示された 30）．その後，偏光解消

ラマン散乱ライダーは通常窒素分子の振動ラマン散

度も入れて，非球形粒子の微物理量の推定ができる

乱ライダー散乱，HSRL はレイリー散乱を利用すようにインバージョン法が拡張された 31）．多波長ラる．ラマン散乱に比べてレイリー散乱の方が散乱断

マン散乱ライダーは欧州の多数の研究グループで開面積が数桁大きいので HSRL は感度が高く，昼夜発され，欧州のライダーネットワーク EARLINETを問わず高感度の計測が可能である．レイリー散乱で用いられている．なかでも，TROPOS で開発さの中心波長はミー散乱と同じで，違いは散乱スペク

れた POLLY は最も完成度の高い多波長ラマン散乱

トルの波長幅のみである．レイリー散乱は大気分子

ライダー装置のひとつである32, 33）．国立環境研におの運動によるドップラー幅が広いが，ミー散乱はほいても，AD-Net ライダーの設計を拡張して多波長

とんど送信レーザーと同じスペクトル幅である．

ラマン散乱ライダーを開発し，現在 3 地点において

HSRL では散乱光のスペクトル幅の違いを利用して連続観測を行っている 9, 34）．

レイリー散乱とミー散乱と分離する．そのために干HSRL の開発ではいくつかの異なるアプローチが渉計や分子フィルターを高分解能の分光素子として取られている．ひとつは，NASA の航空機搭載多波用いる．

長 HSRL である．1 号機，2 号機があるが，いずれラマン散乱ライダーも HSRL も，提案された当も，532 nm ではヨウ素セル，355 nm ではマイケル

初はエアロゾルの消散係数の測定が主目的ではな

ソン干渉計を用いた HSRL，1064 nm ではミー散乱

く，ラマン散乱ライダーでは水蒸気や大気汚染ガス

ライダーで，3 波長とも偏光解消度の測定も行ってが，HSRL では気温プロファイルの測定が主要ないる 35）．地上のフィールド観測用の HSRL としてターゲットであった．ラマン散乱ライダーを視程のは，ウィスコンシン大学で開発された HSRL があ

23

レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）

る．これはマイクロパルス方式の HSRL で，同一の望遠鏡を用いて送受信が行われる36）．既に，極域における長期間の観測など多くの実績がある．その一方で，多波長化を目指してはいないように思われる．
国立環境研究所においても古くから HSRL の開発を行ってきた．エアロゾルに関しては，ヨウ素セルを用いた 532 nm の HSRL を開発し 37），その後，532 nm ではヨウ素セル，355 nm では干渉計を用いたシステムを開発した 38）．現在は，遠隔地において長期間運用可能な HSRL の開発を目指して，2 波長とも干渉計を用いたシンプルな構成の HSRL の開発を進めている．ねらいは，ラマン散乱ではむ

39, 40）Fig. 9Concept of HSRL using a periodically scanning interferometer in the receiver.

ずかしい昼間も夜間と同様の感度で連続して観測を行うことにある．このシステムの特徴は，1 フリン

最大，最小に対応する信号を求めて解析することがジ分，周期的にスキャンする干渉計を用いることにできる．このためレーザー波長の制御は必要なく，ある．また，このときレーザー送信光の一部を参照

仮にレーザーの波長や干渉計の特性が変化しても，光として同じ干渉計に入射してライダー信号と同時変化がスキャン速度に比べて十分に遅い限りは解析に記録する．これによって，レーザーは単一縦モーが可能である．この手法はひとつの干渉計を用いたドを維持するだけでよく，波長の制御を行う必要が2 波 長 の 測 定 に も 拡 張 で き る． こ れ ま で に，355

ない．

nm，532 nm の HSRL 測定を同時に行えることが実

Fig. 9 に一波長の場合の測定の概念を示す．Fig. 9

証されている．この場合は 532 nm で 1 フリンジ，

中の右上の図中の点線が大気の散乱のスペクトルを

355 nm で 1.5 フリンジに相当する分をスキャンし示す．中央の鋭いピークがミー散乱である．レイている．

リー散乱は，ほぼガウス関数で表され半値全幅はまた，さらに簡易な HSRL を目指して，マルチ

532 nm の場合およそ 2.5 GHz くらい（波数で表せ

モードレーザーを用いた HSRL の開発も行っていば約 0.083 cm －1，波長では約 2.4 pm）である．ミーる．この場合はレーザーの制御は必要なくなる．既散乱のスペクトルはレーザーのスペクトルとほぼ同に市販のマルチモード Nd:YAG レーザーの第 2 高調

じである．その下段の図は干渉計の透過率を表し，波を用いてシステムを試作し測定に成功した 41, 42）．

スキャンによって透過率のピークが移動する．上段

ただし，市販のレーザーでは縦モード間隔が狭く，の図の実線（ハッチした部分）のスペクトルは，干受信系に非常に長い干渉計を用いる必要があるため

渉計の透過率のピークがレーザー波長に等しいとき

受信システムの効率に限界がある．そこで，レーの信号光のスペクトルである．Fig. 9 の左下にライザーの開発も含て計測システムを最適化するためのダー受信信号を概念的に示す．干渉計の透過率の研究を計画している．

ピークがレーザー波長に等しいときにミー散乱成分

国立環境研究所においては，多波長ラマン散乱ラが大きく，干渉計の透過率のミニマムがレーザー波

イダーおよび多波長 HSRL のデータを用いて，エ長に等しいときにはレイリー散乱成分がほとんどでアロゾル種を分離して，それぞれの濃度分布を推定ある．これらのライダー信号から，ミー散乱とレイする解析手法の開発を進めてきた34, 43, 44）．この手法

リー散乱のプロファイルが導出される．レーザーのでは，エアロゾル種毎の光学特性のモデルを仮定

スペクトルおよび干渉計の特性に起因するクロス

し，観測されるエアロゾルはこれらが混合（外部混

トークがあるが，参照信号（ライダー信号の最初の合）しているものと考える．多波長ライダーで観測部分）を用いることによって評価し取り除くことがされたパラメータ（後方散乱係数，消散係数，偏光できる．原理的には，レーザーあるいは干渉計を制解消度）が最もよく再現されるように，混合比と濃御してミー散乱信号の最大と最小に対応する信号を度を決定する．推定できるエアロゾル種は，測定さ記録する方法が効率は良いが，レーザーおよび干渉れるパラメータに依存するが，2.1 章で触れたよう計の制御が必要である．干渉計を 1 フリンジ分掃引に光学的に分離できる 4 種類（光吸収のない微小粒しながら参照信号とライダー信号を同時に記録する子，光吸収のない粗大粒子，光吸収のある微小粒手法では，データ解析時に参照信号からミー散乱の子，非球形粒子）である．この手法は，エアロゾル

24エアロゾル計測用ライダーシステム（杉本 伸夫）の光学特性のモデルの仮定に基づくものではあるが，汎用性が高く，異なる測定パラメータを持つライダーによる観測の整合性の確保などにおいても有用であると考えている 45）．

5．おわりに
以上，大気エアロゾル計測用ライダーについて解説した．大気観測分野のハイエンドからは，遠隔地でメンテナンスフリーで長期間連続運用可能な高感度のマルチパラメータライダーが望まれている．技
術的な方向はやはり HSRL である．国立環境研究所でも，このような方向を目指して HSRL の開発を進めている．HSRL の原理は 1971 年の Fiocco らの実験にまで遡るもので，基本に立ち返って考える
ことの面白さを感じさせるものでもある．新たな発見は難しいにせよ，工夫のしどころはまだまだあるのではないかと期待している．一方，簡易な弾性後
方散乱ライダーも，例えば黄砂発生域の大気下層のモニタリングなどにおいてニーズが大きい．この場
合には低価格化が課題で，違った意味での工夫が必要である．また，簡易なライダーについては，本文では触れなかった様々な応用分野でもニーズがあるものと期待される．本文が何らかの役に立てば幸い
である．
謝

辞

西澤智明さんにはミー散乱の計算等で，神 慶孝
さんにはライダー信号のシミュレーション等で多大な協力をいただいた．
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杉

本

伸

夫

1978 年大阪大学大学院基礎工学研究科修士終了．1979 年国立公害研究所（現 国 立 環 境 研 究 所）入 所．1985 理
学 博 士（東 京 大 学 理 学 系 研 究 科）．
レーザーを用いた能動遠隔計測手法の開発と大気の観測研究に従事．大気汚染 NO 2 の差分吸収ライダー，成層圏オゾンライダーの開発，ADEOS
衛星搭載レトロリフレクター（RIS）を用いた地上衛星
間レーザー長光路吸収実験などを手掛けた．また，対流圏エアロゾル観測ライダーネットワーク（AD-Net）を構築し，黄砂や越境大気汚染エアロゾルの研究を推進 し た．2014 年 に 定 年 退 職 後，2019 年 3 月 ま で フ ェローとして国立環境研究所に勤務．現在は，国立環境研究所客員研究員および名古屋大学宇宙地球環境研究所客員教授．日本気象学会，日本エアロゾル学会，日本リモートセンシング学会会員．米国光学会，SPIE シ
ニア会員．

26

エアロゾル計測用ライダーシステム（杉本 伸夫）

付録：エアロゾル観測用ライダー写真集（国立環境研究所におけるエアロゾルライダー研究）

A-1 車 載 型 ス キ ャ ニ ン グ ラ イ ダ ー（波 長 1064 nm）（1978–85 ご ろ）．（左）全 景．（中 央）送 受 信 系． 送 信 部： 東 芝 製
Nd:YAG レーザー．繰り返し 20 パルス/秒．ウェッジプリズム 2 枚のビームアラインメント装置．受信部：口径 30 cm のカセ
グレン型望遠鏡（清原光学製），光電子増倍管は RCA-7102 型，量子効率は 0.03%（1064 nm）．（右）信号処理記録系．トランジェントレコーダは岩通 DM-901（8bit，1024 セグメント，100M サンプリング/秒），コンピュータは NOVA-02．データはオープンリールの磁気テープに記録．

A-2 大型スキャニングライダー（波長 532 nm）（1979–2008）．東芝製．（左）全景．（中央上）送受信系．送信部：Nd:YAG
レーザー．パルスエネルギー 400 mJ（532 nm），繰り返し 25 パルス/秒．受信望遠鏡は口径 1.6 m，カセグレン型．（右上）
操作卓とレーザー電源．レーザーはオシレータと 3 段のアンプ．（右下）架台制御装置，データ収集装置．トランジェントレ
コーダは岩通 DM-902．（中央下）測定制御，データ収集用コンピュータ．東芝 TOSBAC 7-40．データはオープンリールの磁

気テープに記録．

A-3 自動運転ライダー（波長 694.3 nm）（1979）．（左）送受信系．送信部：ルビーレーザー．パルスエネルギー 1J，繰り返
し 1 パルス/分．受信望遠鏡は口径 30 cm，フレネルレンズを用いた屈折式．（右）レーザー電源，測定制御，データ収集処理装置．トランジェントレコーダは川崎エレクトロニカ製．距離二乗補正後方散乱プロファイルをペンレコーダで表示するよう設計されていた．

27

レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）

A-4 初期のネットワークライダー．（左）1996 年頃のつくばの連続観測ライダー．（右）現在の AD-Net ライダーのプロトタ
イプ．2001 頃．

A-5 連続自動観測ライダーのバリエーション．（上）海洋地球研究船「みらい」搭載ライダー（1999 頃–2011）．二波長（1064 nm，532 nm）偏光ライダー（532 nm）（下）航空機搭載ライダー（2003 頃）．偏光ライダー 355 nm．

A-6 多波長ラマン散乱ライダーと HSRL．（左）多波長ラマン散乱ライダー（2012–）．1064 nm，532 nm，355 nm で後方散乱，532 nm，355 nm で消散および偏光解消度を測定．写真は九州大学．（右）干渉計を使ったマルチモード HSRL の実験
システム（写真は 2016）．

28

特集

エアロゾル計測Ⅰ

アジアダストのライダー観測甲斐 憲次
茨城大学教育学部（〒310‒8512 茨城県水戸市文京 2‒1‒1）

Lidar Observation of Asian Dust
Kenji KAI
Ibaraki University, 2‒1‒1 Bunkyo, Mito 310‒8512（Received January 8, 2020）
The author has carried out lidar observations of the Asian dust since 1986. The present paper described
the results of the lidar observations over Tsukuba, Japan, the Taklimakan Desert, China, and Gobi Desert,
Mongolia. A combination of the ruby lidar observation at Tsukuba and a three-dimensional numericalsimulation showed a long-range transport of the Asian dust from the Gobi Desert to Japan. A
Mie-scattering depolarization lidar in Aksu, Xinjiang, China showed the structure of the dust layer in the
Taklimakan Desert that was affected by a great local circulation between the Tianshan Mountain andTarim Basin. A lidar network observation in the Gobi Desert showed a transport of the dust from theatmospheric boundary layer to the free troposphere by a cold frontal system, moving across the desert.
Finally, a model of the Mie-scattering depolarization lidar is proposed for observations in the atmosphericboundary layer and lower troposphere.
キーワード：アジアダスト（黄砂），ライダー，数値シミュレーション
Key Words: Asian dust（Kosa）, Lidar, Numerical simulation

1．はじめに層であるかが決定的に重要である．ダストの輸送を調べる際にも，その高度分布は重要である．なぜな

私は大気境界層の乱流エネルギー収支に関する研ら，高度によって，大気の循環系が異なるからだ．

究で学位（理学博士・筑波大学）を取得した後，気まず，本稿で取り上げるアジアダスト（黄砂）を

象庁・筑波大学・名古屋大学・茨城大学において，簡潔に説明したい．その模式図を Fig. 1 に示す 1）．

気象と大気環境に関わる研究・教育・行政に携わっ

シベリア高気圧に覆われた冬が終わり，春になるてきた．この間，中国のタクラマカン砂漠やゴビ砂と，アジア大陸内陸部の乾燥地域に低気圧が侵入し漠，モンゴル草原を対象とする大型の研究プロジェ
クトに参加する機会を得た．ライダーを用いて，アジアダスト（黄砂）の発生と輸送のプロセスを観測しようと試みた．
観測手法としてのライダーの利点は，ダストなど
エアロゾルの高度分布を正確に測ることができることである．通常の気象衛星等はダストの平面的な分布をとらえることはできるが，その高度分布を正確に求めることはできない．ダストの気候影響を考察する際，ダストがどの高度に分布するか，すなわ
ち，それは成層圏か，対流圏か，あるいは大気境界©2020 Laser Radar Society of Japan

Fig. 1

Occurence and tranport of the Asian dust 1）.

29

アジアダストのライダー観測（甲斐 憲次）

はじめる．低気圧に伴う強風により，乾燥した大地

ダー研究室は，成層圏エアロゾル・黄砂・対流圏のからしばしば砂塵嵐が発生する．英語では，ダスト

雲に焦点を絞り論文をまとめることになった．

ストーム（dust storm/sandstorm）と呼ばれる．巻き私は黄砂研究の担当となり，ライダーを用いた黄上げられた砂塵は，上空の偏西風に乗って日本，さ砂研究のレビューを始めた．気象研究所の図書館らには太平洋域に輸送される．黄砂が発生するため

で，黄砂に関する論文は手当たり次第に読んだ．先の基本的な条件は，①乾燥地域で砂塵嵐が発生する

行研究は大気中での黄砂の高度分布と輸送過程に焦こと，そして②日本の上空に偏西風帯があることの点が当てられていた．しかし，中国西域のタクラマ

2 点である．気象学的にみると，黄砂現象は，水平

カン砂漠，ゴビ砂漠，黄土高原などの発生源地域のスケール約 3 千 km，鉛直スケール約 5 km，時間ス

地表面状態に関する研究が著しく不足しているよう

ケール数日から 1 週間に及ぶ物質の長距離輸送現象に感じた．要するに，「○○あたりで発生した黄砂である．

が．．．」の記述がいい加減なのである．地表面状態

本稿では，ライダーを用いたアジアダストの発生が現地データで検証されていない．一方，大気中のと輸送に関する研究を紹介し，今後の課題を述べふるまいは丁寧に解析されている．黄砂の先行研究

る．

は「アンバランスだ」と感じながら，文献調査を進2．ルビーライダーによるアジアダスト観測
2.1 気象研究所への転勤めていた．

2.2 1986 年 3 月のアジアダスト

私は，1986 年 4 月，気象庁観測部産業気象課か

ライダーデータの吟味を始めると，大変興味深い

らつくば研究学園都市の気象研究所に転勤した．仕ダスト現象があった．Fig. 3 は，1986 年 3 月 13 日

事の内容は，それまでの気象災害の監視から，ライ

15 時 4 分から 20 時 48 分に観測されたライダー信ダーの開発と気象業務への応用に変わった．私に号のプロファイルである．通常，ライダー信号は高

とっては全く新しい研究分野への進出であり，学生

度と共に減衰するが，このプロファイルは高度 4時代に戻ったように基礎から勉強を始めた．1 年後

km 付近に強い散乱層がみられた．この散乱層は，の 1987 年，NASA のラングレー研究センターから黄砂がレーザー光線を散乱していると思われた．黄内野修主任研究官（当時）が帰国した．彼は最新の砂としたら，その数日前に，中国大陸でダストス

ライダー技術と研究成果を持ち帰った．

トームが発生しているはずである．

気象研究所は 1980 年のつくば研究学園都市移転

どのように調べたらよいか．かっての上司・小柴に伴い，多額の研究費が投入され，高層観測用大型

厚さん（気象庁産業気象課）のアドバイスに従っルビーライダーが整備された（Fig. 2）．ルビーライて，地上気象通報データ（SYNOP）で黄砂の発生

ダー（波長 694.4 nm）は 1982 年から稼働し，成層状況を調べた．SYNOP は，全世界の地上気象デー

3）

圏・対流圏のエアロゾル・雲の観測が行われた ．

タが収集されている．通常の気象データのほか，現

この装置を用いて，しっかりとした研究成果をあげ

在天気・過去天気の情報（砂塵嵐，煙霧など）がなければとの使命感があった．私たちは今後どのよあった．SYNOP データを Fig. 4（a）の地図にプロッ

うな研究をすべきであるか，毎日議論した．とにかトしてみた．数字の分布をみると，3 月 10‒11 日にく，研究論文を発表しようということなった．ライ

ゴビ砂漠と黄河中流でまとまって砂塵嵐が発生し，
3 月 12‒13 日，西日本を中心に黄砂が観測されたことがわかる．つまり，西日本の黄砂現象が発生する
3 日前にゴビ砂漠周辺に砂塵嵐が集中的に発生していた．Fig. 4（b）
は，アジア大陸における砂漠と黄土

Fig. 230

Lidar system of the Meteorological Research Institute（MRI）, JMA 2）.

Fig. 3

Profiles of lidar signals, temperature and relative humidity
on 13 March 1986 2）.

レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）

砂の輸送高度を推定した 6）．しかし，この方法も専門的になるが，等温位（空気塊の温位が変化しない）という仮定の制約があった．黄砂の移動中に低気圧などで降水現象があると，この方法では正確に推定することができなかった．

2.3 気象庁数値予報課との共同研究
どうしたら，中国から日本への黄砂の輸送を証明できるか，真剣に考えた．私は気象庁数値予報課の中村一さん（故人）に相談した．中村さんは，チェ
ルノブイリ原子力発電所の事故を契機に，放射性物質などの大気中での移流拡散モデルの開発を担当されていた 7）．1986 年 4 月 26 日未明，旧ソ連のチェ
ルノブイリ原子力発電所で大事故が発生し，大量の放射性物質が大気中に放出された．ご承知のように，この事故はその後の原子力政策に大きな影響を及ぼした．ソ連政府からの情報が乏しく，放射性物
質がどの程度，大気中に放出され，そしてどの国にどの程度の影響が出るのか，予測がつかなかった．
ヨーロッパでは，深刻な環境汚染が懸念されたが，日本への影響はどの程度あるのか．この点にマスコ
Fig. 4 （a）Dates of the occurrence of the duststorms, sandstorms
and Kosa during 8‒13 March 1986, and（b）geographicaldistribution of deserts and loesslands in the Asian Continentand the observation site 2）.

ミの質問は集中した．当時の天気予報は，予報官の経験に頼る部分があり，3 日先が実質的な予報の限界であった．チェルノブイリから日本間までの輸送
時間は約 1 週間であり，予報することは困難であった．この事件の教訓から，気象庁はグローバルスの分布を示す．北緯 35‒40 度沿にゴビ砂漠，黄土高

ケールの汚染物質の移動を的確に予報するには，全原，タクラマカン砂漠が分布している．アジアダス

球移流拡散モデルを開発するしかないと判断した．

トの発生情報と発生源分布を見比べながら天気図を中村さんのグループは，移流拡散モデルを開発

解析すると，ゴビ砂漠で発生した砂塵嵐が上空の偏し，実際の現象，たとえば中ソ国境沿いの山火事に西風に乗ってつくば市上空にやってきたと解釈でき

よる煙の拡散，火山灰の拡散などに応用を始めた時た．

期であった．中村さんは「黄砂の高度分布がわかる

この研究をまとめて，日本気象学会の英文誌（J.

ライダーデータは，全球移流拡散モデルの検証に使

Meteor. Soc. Japan）に投稿した．しばらくして，編える」と判断された．こうして，私たちと中村さん

集委員からレフリーコメントが届いた．そのコメンのグループの共同研究は始まった．

トによると，「中国で発生した砂塵嵐が日本上空に中村さんと同僚の高杉年且さんは，粒子移流拡散達したプロセスの証明がなされていない，あるのはモデルを用いて，黄砂粒子の長距離輸送を調べた．

状況証拠のみではないか」との指摘であった．レフ

私は黄砂の発生地の候補として，ゴビ砂漠・黄土高リーの指摘はまさに正論であるが，ないものねだり

原（北緯 40 度，東経 106 度）とタクラマカン砂漠に等しかった．当時，まだだれも黄砂が中国大陸か（北緯 40 度，東経 80 度）を選んだ．高杉さんらはら輸送されるプロセスをきちんと数値シミュレー

候補地にトレーサーの発生源をおき，大量のトレーションで証明したものはいなかった．当時，Duce

サーを連続的に放出し，その輸送経路を追跡した．

et al.（1980）4）や Shaw（1980）5）の先行研究があった

粒子移流拡散モデルは，気象庁の数値予報モデルかが，古い研究方法（等圧面流跡線解析）が使われてら供給される 3 次元の風の場と拡散係数を使用し，いた．この方法では，おおざっぱな輸送経路しかわ発生源から放出されたトレーサーの 3 次元のラグラ

からず，ましてや輸送高度の推定は不可能であっンジェ的運動（移流）と鉛直拡散を計算した．

た．岩坂泰信名古屋大学教授（当時）は等圧面流跡

しばらくして，中村さんから電話があった．
「ダ

線解析よりも高度な等温位面流跡線解析により，黄メだった．ゴビ砂漠上空 1 km 付近に黄砂の発生源

31アジアダストのライダー観測（甲斐 憲次）

た．シンポジウムには，武田喬男（故人），岩坂泰信，植松光夫，岡田菊夫，角皆静男（故人），石廣玉，樋口敬二（故人）ら第一線の研究者が発表されていた．
「たかが黄砂」と思っていたが，いろいろな見方があるものだと感心した．大気中で採取した黄砂粒
子 1 個 1 個の形状や組成を丁寧に調べる人もいるし（ミクロな見方），黄砂を雲のような塊としてとらえる人もいる（マクロな見方）．気象学，海洋学，雪氷学，エアロゾル学，大気化学の分野の研究者の集まりであるが，それを束ねているコンセプトは「偏西風地帯での大陸・海洋間の物質移動」である．
このシンポジウムでの研究発表は，専門書『大気水圏の科学黄砂』8）として出版された．

3．タクラマカン砂漠のアジアダスト
タリム盆地は，三方を 5000 m 級の山脈・高原に
Fig. 5Predicted three-dimensional distributions of the tracers.
Vertical line segments at the corners indicate the height of
800 hPa 2）.

囲まれ，その面積はほぼ日本の面積に相当する．広大なタリム盆地の大半を占めているのが，タクラマ
カン砂漠である．地形をみると，ゴビ砂漠が平原に拡がる開放系の砂漠であるのに対して，タクラマカをおいて，数値シミュレーションしてみると，黄砂

ン砂漠は山脈や高原に囲まれた閉鎖系の砂漠と言えは日本にはほとんど来なかった．ライダー観測の結る．唯一低くなっているのは，東側の楼蘭～敦煌付果とは大きく違いが生じた」．私は中村さんに，「黄近である．ここがタリム盆地の出口になっている．

砂の論文を読むと，高度 4 km 付近に舞い上がるとこの地域の大気循環系と 3 次元地形との関係は，気の報告があります．ゴビ砂漠上空 4 km まで発生源

象学的にも興味深い．

を置き直して，再度，数値シミュレーションをお願

2000‒2004 年度科学技術振興調整費「風送ダスト

いできませんでしょうか．
」と伝えた．数日後，中の大気中への供給量と気候への影響に関する研究村さんから電話があり，「素晴らしい結果だ．数値（ADEC）」がスタートした 9）．風送ダスト（ADEC）

シミュレーションとライダー観測がほぼ一致した．」

は Fig. 6 に示す通り，中国西域の砂漠域で発生したとの連絡があった．その日の夕方，つくばから大手

アジアダストを連続的に観測し，その輸送経路や気町の気象庁に向かった．中村さんがプリントアウト

候学的影響を調べようとするものである．

した図をもとに説明された．思わず息をのむほど，
精密で，美しさのある図である（Fig. 5）．数値予報課が開発したモデルだけのことはあると感じた．当時はカラーの図が一般的ではなく，白黒だけで大気中に浮遊する黄砂の 3 次元の図を作図することにな
る．黄砂粒子から地上に線を引き，立体感をだす工夫がなされた．
黄砂の投稿論文は，数値シミュレーションの結果を追加して，中村さんらと連名で学会誌に再投稿した．今度は見事に受理された 2）．

2.4 黄砂シンポジウム
1988 年 12 月，シンポジウム「偏西風地帯での大陸・海洋間の物質移動―黄砂を例としてー」が名古屋大学水圏科学研究所で開催された．コンビーナー

Fig. 6

Japan-China Joint Studies on Aeolian Dust Experiment on
Climate Impact（ADEC）9）.

の岩坂先生に連絡を取って，私も飛び込みで参加し

32

レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）

Fig. 7

Japan-China Joint Studies on Aeolian Dust and its Impact
on Climate（ADEC）10, 11）.

3.1 タクラマカン砂漠のライダーシステム

Fig. 8

Surface wind field around the Taklimakan Desert at aheight of 10 m at 18:00 UTC on April 13, 2002, as simulated by MM5. The grid resolution of MM5 is 12 km. The
arrows indicate the wind vector 11）.

筆者のグループは，風送ダストの一環として，
2001 年，中国科学院新彊生態地理研究所と共同し（大気境界層，下部対流圏）からの強い散乱信号を，て，タクラマカン砂漠にライダーステーションを立

大きい望遠鏡（直径 35 cm）は上層大気（上部対流

ち上げ，2002 年より現地観測を行った．観測場所

圏から成層圏）からの微弱な散乱信号を受信する．

は中国北西部，タクラマカン砂漠のオアシス都市・

このような工夫により，地表面に極めて近い高度か

アクスにある中国科学院新疆生態地理学研究所アクら成層圏までの幅広い高度範囲を観測できるよう設ス観測所内の圃場（北緯 40.6 度，東経 80.8 度，標計されている．しかし，後述するように，私たちは

高 1028 m）である．偶然ではあるが，アクスは，ダスト層の光学的厚さを甘く見ていた．

中村さんらと実施した数値シミュレーションのダス
トソースとほぼ一致する 2）．

3.2 東風による砂塵嵐とダスト層高度の日変化

タクラマカン砂漠はユーラシア大陸の中央部に位2002 年 4 月，科学技術振興調整費「風送ダスト」

置している．砂漠の気候は過酷で，夏は 40℃を超の集中観測が，中国北西部から日本に至る領域で，え，冬はマイナス 10℃以下になる．当然のことな

2 週間ほど実施された．観測期間中の 4 月 13 日，

がらレーザー，光学機器などの精密機器は砂塵，温ダストストームが発生し，ダストはその後数日間，度変化，電圧変動に弱いので，システム全体を防塵

タクラマカン砂漠上に滞留した．

防水型のコンテナ（6 m×2 m×2 m）に収納し，エFig. 8 は，数値モデルで再現したタクラマカン砂

アコンで温度調節を行うなどの工夫を試みた（Fig.

漠の地上風系である．天山山脈を迂回した気流が東7）．ライダーの光源として，ネオジウム・ヤグレー

風となって，タクラマカン砂漠に侵入している．こザー（Nd:YAG）を使用した．このレーザーは，グの東風が乾燥した砂漠域から大量の砂塵を巻き上げ

リーンのレーザー（波長 532 nm，1064 nm）を発振

た．ライダーの観測結果によると，この砂塵嵐の先する．レーザーパルスを大気中に発射し，後方に散端部分はくさび状になっているので，重力流の性質

乱される光を光電子増倍管で受信する．さらに，散を持っていた．このことから，タリム盆地の東部か

乱強度や偏光特性より，大気中に浮遊する散乱体のら重力流のような形で侵入した気流が，タクラマカ

量や形状の情報が得られる．

ン砂漠の広域にわたって，砂塵嵐を発生させたと推

最下層の大気境界層では，大気中に浮遊する微粒察される．

子が多く，一般に散乱強度が極めて大きい．一方，

Fig. 9 は， ラ イ ダ ー で 観 測 し た，2002 年 4 月

成層圏などの上層大気では，空気が澄んでいて，散13‒16 日，激しいダストストームの様子を示す．こ

乱強度は微弱である．最下層の大気境界層から上空

こでは，ライダーで観測されたダスト現象とダストの成層圏まで連続的に観測しようとすると，散乱強の除去プロセスを述べる．

度（距離自乗で反比例）のレベルは 6 桁くらい変化

ダストストームの前の 4 月 11‒12 日，快晴で視程する．タクラマカン砂漠のライダーでは，ダイナ

は 40 km であった．ダスト層は 3‒4 km の厚さがあ

ミックレンジを広げるため，受光用の望遠鏡を二つり， 後 方 散 乱 比 は 4‒8， 偏 光 解 消 度 は 8‒10% で用意した．小さい望遠鏡（直径 20 cm）は下層大気あった．上層雲がしばしば高度 10‒13 km 付近に現33

アジアダストのライダー観測（甲斐 憲次）

Fig. 9

Time‒altitude cross-sections of backscattering ratio（a）anddepolarization ratio（b）over Aksu on April 11‒21, 2002 11）.

Fig. 11

Surface wind fields（a, b）and vertical cross section ofwind files in east-west（c, d）and north-west（e, f）at 1300
LST and 2330 LST 11 April 2002 over Aksu. Red dot andthick red arrow indicate the location of Aksu. Black contours and colored contours indicate topography and potential temperature, respectively 12）.

徐々に減衰した．この結果は，地表近くの比較的粒Fig. 10

Time‒altitude cross-sections of backscattering ratio（a）
and depolarization ratio（b）over Aksu on April 11‒21,
2002 11）.

径の大きいダスト（直径 10 μm かそれ以上の粗大粒子）が徐々に重力沈降していることを示す．他
方，高度 2‒4 km のライダー信号は，夕方から深夜にピークをもつ，明瞭な日変化を示した．このピーれた．この雲は，おそらく周囲の山脈や高原に対応

クはほかの場所で巻き上げられた比較的粒径の小さするものと思われる．

いダスト（直径 1‒10 μm 位）が天山山脈―タリム

4 月 13 日，上空の雲が高度数 km まで下がった．
この現象は，前線面上に雲を伴う気圧の谷が通過し盆地の局地循環により移流してきたことが示唆される．

たことを示す．これに呼応して 14:30 地方時，ダス

ダストストーム前の 4 月 11 日には，ダスト層高トストームが発生した．強い東風が吹き，ピーク時

度の日変化は小さかった．4 月 18 日以降，ダストの風速は 6 m/s 以上であった．視程は 1 km となっ層高度は日中低く，夜間に増加する傾向があった．

た．このダストストームは 4 日間続いた．密なダス

この原因を調べるため，メソ気象モデルを用いて数ト層が地上から高度 5.5 km まで発達した．後方散値シミュレーションを行った（Fig. 11）12）．その結乱比は 20 かそれ以上で，偏光解消度は 15‒25% で

果，4 月 11 日は，大気混合層が十分発達せず，大あった．密なダストによるレーザー光線の吸収のた

気下層は比較的静穏で，上空の自由対流圏と分離さめ，ダストストーム中のライダー観測は，数時間にれた状態であった．一方，4 月 18 日は上空の空気

わたって，できなかった．本研究では，ライダー方の流入と高い山脈に囲まれたタクラマカン砂漠上の程式を直接解くことにより，ダストストーム中の最局地循環により，顕著なダスト層の日変化が現れ下層における後方散乱比を推定した．

た．

Fig. 10 は高度 187 m，1‒5 km における後方散乱比の時間変化を示す．ダストストームの後，ダスト

3.3 パミール越えの気流による砂塵嵐

層上端高度の日変化がはっきりと観測された．この2003 年 3 月，パミール高原越えの気流により砂期間，下層（高度 2 km 以下）のライダー信号は，塵嵐が発生した．珍しいケースである．常松展充君

34

レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）

Fig. 12Time-height cross section of the backscattering ratio（R）
at the lidar observation site from 0000 UTC 25 March to0000 UTC 27 March 2004. An altitude of the observationsite is 1028 m ASL 13）.

Fig. 14

Fig. 13Satellite image of the Taklimakan Desert at 0750 UTC 26
March 2004 by MODIS/AQUA:（a）large image and（b）
sketch of the large image 13）.

Calculated dust distributions in the Taklimakan Desert on
26 March 2004:（a）0200 UTC,（b）0400 UTC,（c）0600
UTC, and（d）0800 UTC. Each dot represents a dust particle. The star in Figures 10a and 10d indicates the lidar
observation site 13）.

る．そうすると，この大気混合層により，上下の空気の混合が生じ，上空の強風が地上に降りてくることが分かった．
砂塵嵐は地上風速が何 m/s になると発生するの（現・東京都環境科学研究所）が中心となって，こであろうか．砂漠の砂塵が舞い上がる風速を臨界風の砂塵嵐の全容を明らかにした13）．Fig. 12 に示す通速という．黄砂の発生を予測するモデルが中国，韓り，3 月 26 日 05UTC，砂塵嵐が侵入し，黄砂は高国，日本で相次いで開発されているが，予報の重要度 6 km まで舞い上がった．砂塵嵐は 6 時間継続し，なポイントはこの臨界風速である 14）．従来の研究に

12UTC 頃終息した．

よると，地表面状態（乾湿，凹凸，植生など）でば

大気循環系をみると，この時期，上空は偏西風がらつきがあるものの，タクラマカン砂漠ではおおよ

卓越している．ところがある条件が加わると，このそ 6.5 m/s とした．この仮定を用いて，数値シミュ

強い偏西風が地上に降りて，砂塵嵐を発生させるこ

レーションを行った結果が Fig. 14 である．黄砂のとがある．Fig. 13 の衛星写真は，このように発生

分布は，衛星画像に見られる黄砂の水平分布をよくした砂塵嵐を示している．この写真の乳白色の部分再現している．

が砂塵嵐の発生しているところである．タリム盆地

ライダーの連続観測から，タクラマカン砂漠北部の北西部から東部に向かって分布している．よくみのダスト層高度は，海抜 2.5‒5 km の間で変動してると，熱いみそ汁のように，蜂の巣状の対流が発生おり，それは総観場の気流およびタリム盆地の局地している．大気が不安定であることが分かる．

風 循 環（山 谷 風）と 関 連 し て い る こ と が 分 か っ

この様子を数値モデルで再現すると，Fig. 14 のた 15）．数値モデルにより天山山脈の感度実験（on/ようになる．地上で強風が出現している領域（北西off）を行い，タリム盆地における天山山脈の効果部から南東部）は，衛星画像で黄砂が発生しているを明らかにした．

領域に対応する．この強風が黄砂を引き起こしたこ

2003 年 3 月，日本の各地で黄砂が観測された．

とがわかる．それでは，この強風はどこからやって

当初，アジアの砂漠から飛来したものと思われたきたのだろうか．タリム盆地に日射が差し込むと，が，Tanaka et al.（2005）16）は全球ダスト輸送シミュ

砂漠の地上付近が加熱される．夜間に形成された安レーションモデルを用いて，中東を起源とするダス

定層は次第に破壊される．大気が不安定になる．対トが輸送されてきたことを示した．途中のアクスの流が発生し，大気混合層が形成される．この大気混

ライダー観測からもそのことが裏付けられた（Fig.

合層は次第に成長し，偏西風が卓越する領域に達す

15）
．

35

アジアダストのライダー観測（甲斐 憲次）

Fig. 15

Time-height sections of lidar total depolarization ratios d（unit: %）and simulated dust concentrations（unit:
mgm －3）at（a）Aksu（40.41N, 80.81E）,（b）Tsukuba（36.01N, 140.11E）, and（c）Naha（26.11N, 127.41E）.
Exceptionally high d signals correspond to clouds 16）.

Fig. 16

CALIPSO ground track and distance circle from the
Aksu-lidar station. CALIPSO passed within 100 km of the
Aksu-lidar station from 20:56:57 to 20:57:19（UTC）18）.

Fig. 17CALIOP and Aksu-lidar backscattering coefficients at 532
nm and 1,064 nm. The dotted line indicates the molecular
backscattering coefficient 18）.

Fig. 18

Comparison of color ratio versus backscatter coeffient at
532 nm between model and observation results 18）.

トの後方散乱係数，消散係数，ライダー比（消散係数と後方散乱係数の比），偏光解消度，カラー比な

3.4 スペースライダー CALIOP との同期観測

どの光学的特性を推定した（Fig. 17‒18）18）．

2008 年，科研費・基盤研究（B）「タクラマカン

Fig. 18 は，後方散乱係数とカラー比の散布図よ

砂漠上の局地循環と黄砂の発生機構の解明」が採択

り，エアロゾルの種類を分類したものである．これ

され，アクスでのライダー観測を再開した．その前らの結果は，現地観測の空白地帯とも言えるタクラ

年，NASA ラングレー研究センターの Winker さん

マカン砂漠では，初めて得られたものが多く，学問とお話をする機会があった．画期的ともいえるス

的にも貴重である

ペースライダー CALIOP が NASA の CALIPSO 衛星

ダストの気候への影響を正しく評価するためにに搭載されている 17）．タクラマカン砂漠の地上ライ

は，ダストの鉛直分布に関する情報が不可欠であダーと CALIOP との同期観測の話をすると，彼はる． こ の 同 期 観 測 よ り，NASA が 提 供 し て い る

しつこく「いつ現地に行くのか」と尋ねた．私が詳CALIOP の標準雲マスク（VFM）に雲/ダストの誤しい日程を答えると，彼はノートを確認して「良判 別 の 問 題 が あ る こ と を 指 摘 し た． 次 い で，かった」と言った．幸運なことに，CALIOP のメン

CALIOP データの解析において問題となっている

テナンス期間は，私たちの観測期間と 1 週間ずれて雲/ダストの誤判別を解決するため，標準雲マスク

いた．

の改良を試みた．

2009 年，神慶孝君（現・国立環境研究所）と再地上ライダーと CALIOP の同期観測から，タク

びアクスに行き，ライダーシステムを再稼働した．

ラマカン砂漠におけるライダー比を推定すると，波

地上ライダーとスペースライダー CALIOP との同長 532 nm に対して 42.0 sr，波長 1064 nm に対して期観測を行い（Fig. 16），発生源地域におけるダス

45.9 sr である．このライダー比を使って後方散乱係

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レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）

イダー CALIOP，地球観測衛星 MODIS，SPOT 等を用いてアジアダストと植生の分布を，ホスタイ国立公園ではモンゴル草原における環境レジームシフト
を調査した．発生源地域と風下の能登半島と北海道でバイオエアロゾルを採取し，遺伝子レベルで解析した 22）．

4.2 シーロメーターによる自動観測
ゴビ砂漠におけるアジアダストの鉛直構造を観測するために，モンゴル情報・気象水文環境研究所と共同で，2013 年 5 月，モンゴル南部のダランザド
ガ ド 気 象 台（北 緯 43 度 34 分， 東 経 104 度 26 分，
海抜 1470 m）にシーロメーター（Vaisala 製 CL51，
波長 910 nm）を設置した．ダランザドガドは，ゴビ砂漠の中心に位置し，アルタイ山脈の風下効果でFig. 19

よく低気圧・砂塵嵐が発生する場所である．

An example of dust misclassification as clouds in the
VFM cloud mask. Latitude‒altitude cross sections of（a）
the attenuated backscattering coefficient at 532 nm,（b）the data mask based on the C2ʼ cloud mask,（c）the data
mask based on the VFM cloud mask, and（d）the horizontal resolution in the VFM cloud mask 19）.

計測器および NASA・AERONET のサンフォトメー数を再計算すると，CALIOP level 2 データの後方散電気が比較的安定供給されることとホテルがあるこ

乱係数は本研究による結果と比べて 21% 小さいことも重要な選定理由の一つであった．

とがわかった．この違いは，CALIOP level 2 データ

この気象台は，この地域の中核的な気象台で，ルーチン的にラジオゾンデ観測が行われている．圃
場には，国立環境研究所（NIES）の PM10/PM2.5
ターも設置されている．さらに，砂漠地域としては

次に，観測システムの選定では，タクラマカン砂で使用されている VFM 雲マスクがダストを雲と誤漠での経験から，次の方針を取った．

判別し，ライダー比の選択が誤っていたことが原因

1）基本的にメンテナンス・フリーで，タフなシスであると示唆される（Fig. 19）19）．

4．ゴビ砂漠のシーロメーター観測テムであること．
2）自動観測によりインターネットを通じて日本にデータを転送できる．

4.1 タクラマカン砂漠からゴビ砂漠へ

当時，この条件を満たす装置として，ヴァイサラの2014 年，JSPS 研究拠点形成事業「アジアダスト

シーロメーター CL51 を選んだ．

と環境レジームシフトに関する研究拠点の構築」が採択されるとFig. 21 は， シ ー ロ メ ー タ ー に よ る 観 測 と イ ン，私はライダー観測のフィールド

ターネットを介したデータ転送のシステムを示す．

をモンゴルのゴビ砂漠・草原に移した．ゴビ砂漠はシーロメーター CL51 は，観測窓の汚れを吹き飛ばアジアダストの主要な発生源の一つである．アジア

す窓ブロワーや凍結防止用の内部ヒーター，約 2 時

ダストは偏西風による長距離輸送を通して，気候シ

間の電源バッテリーを搭載し，気象条件や電気設備

20, 21）

ステムに直接的・間接的に影響を与える．本事業の観測概要を Fig. 20 に示す．モンゴル・中国・日本の研究機関がアジアダストの輸送経路上で地上・大気境界層・自由対流圏に分布するアジアダストの集中観測（IOP）を実施した．モンゴルの研究機関はモンゴル情報・気象水文環境研究所，モンゴル国立大学，中国は蘭州大学，中国科学院新疆生態地理研究所，日本は名古屋大学，金沢大学，酪農学園大学，国立環境研究所等である．各研究機関が所有するライダー，シーロメーター，PM2.5/PM10 測定器，パーティクルカウンター，エアロゾルサンプ
ラー，係留気球を用いて，IOP を実施した．衛星ラFig. 20

Observation plan of the JSPS Core-to-Core Program 20, 21）.

37

アジアダストのライダー観測（甲斐 憲次）

Fig. 21

Automated observation of the Asian dust by the ceilometerin Dalanzadgad, Mongolia and its data processing system.

Fig. 23

Fig. 22

Ceilometer observation at Dalanzadgad on 22‒23 May
2013.（a）Time-height cross section of attenuated backscatter coefficient.（b）Observational model of the dust
storm 23）.

Observational models for（a）Dalanzadgad,（b）Sainshand, and（c）Zamyn-Uud at a height of 0‒4 km during
the dust event 25）.

冷前線面上に弱い後方散乱が見られ，一部のダストが寒冷前線前面の暖気の上昇に伴って上昇したことがわかる．Fig. 22（b）は，寒冷前線付近の強風で巻き上げられたダストが寒冷前線面上を上昇して，自由対流圏に輸送されるプロセスを模式的にまとめた

状況の悪い観測場所においても，ほぼメンテナンス

ものである．

フリーの長期連続観測を行うことが可能である．河

ダランザドガドはゴビ砂漠中央部に位置するが，合慶君（現・名古屋大学ポスドク）が中心となっ東部のサインシャンドとザミンウドには AD-Net ラて，観測データを 1 時間毎にインターネット経由でイダーネットワークの 2 波長ミー散乱偏光ライダー

名古屋大学に転送し，シーロメーターの稼働状況やが設置されている 24）．この 3 台のライダーを使う

観測結果を web サイト上で確認できるようにした．

と，ゴビ砂漠を横断中におけるダストの輸送プロセ
スをとらえることができる（Fig. 23）．2013 年 5 月

4.3 大気境界層から自由対流圏へのダスト輸送

22‒23 日にゴビ砂漠で発生したダストストームは寒Fig. 22 は，2013 年 5 月 22‒23 日に発生したダス

冷前線と共にゴビ砂漠を北西から南東へ移動し，ダトイベントの事例解析である．発達中の低気圧とそ

ランザドガド，サインシャンド，ザミンウドの順にれに伴う寒冷前線の通過によって，ダストストーム

通過した．このダストの分布範囲は，ダランザドガ

がゴビ砂漠で発生した．ダランザドガドでは，22

ドでは高度 1.8 km まで，サインシャンドとザミン

日午前中から 6 m/s 以上の風の強い状態が続き，ダ

ウドでは高度 4 km まで広がり，自由対流圏に到達

ストが舞い上がった．16 時半から 23 時半にかけしていた 25）．

て，地上付近で後方散乱が強くなり（Fig. 22（a）
で以上のことから，このダスト層は，寒冷前線シス

赤くなっている部分），21 時頃には高度 1.5 km ま

テムとともにゴビ砂漠を横切る間に自由対流圏までで上昇した．PM10，PM2.5 の値は地上付近の後方発達したことが明らかになった．このメカニズムは散乱に対応して大きくなり，22 時にはそれぞれ 119

自由対流圏における偏西風によるダストの長距離輸

μg /m ，76 μg/m に達した．22 時頃から寒気内の送をもたらす．

3

3

クリアな空気がくさび状に入り始め，23 日 2 時に

いくつかの観測例を検討すると，ダストが自由対

は地上から高度 1.6 km まで後方散乱が弱くなった．

流圏に輸送されないケースもあった．Fig. 24 は，

この寒気の縁に後方散乱の境界が見られるが，これ2015 年 4 月 29‒30 日にゴビ砂漠で発生したダストは寒冷前線面に対応するものである．また，この寒イベントの事例である．ダストストームが発生した

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レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）

Fig. 24

Time-height cross section of attenuated backscatter coefficients observed by the ceilometer at Dalanzadgad on
29‒30 April 2015. The letters A-D mark the dust storm,clean air, floating dust layer, and clouds, respectively 26）.

Fig. 26

Fig. 25

JMA Geostationary meteorological satellite Himawari-8
and Advanced Himawari Imager（AHI）28, 29）.

ものの（図の A），高度 1.2‒1.5 km 付近の安定層にトラップされ，上空へは到達できず，安定層高度でDust RGB imagery with sea level pressure（contours;
every 4 hPa）and surface wind during 2‒7 May 2017. In
the Dust RGB imagery, pink indicates dust, whereas
yellow, brown, green, and black show clouds. The whitelines and double red lines represent cold fronts andtroughs, respectively. The red, yellow, and blue circles
show dust storms, blowing dust, and floating dust, respectively. The black dotted circle in panel（d）and（e）shows
the location of the Horqin Sandy Land 30）.

漂っている（図の C）26）．本事例のようにダストの鉛直分布は，気象状況，とくに気温の鉛直分布と密接に関係している．

トームがあることが分かった（図の d）．このダス
トの塊は，寒冷前線と共に東に移動し，2017 年 5

4.4 ひまわり 8 号 Dust RGB によるダスト解析
静止気象衛星ひまわり 8 号に搭載された可視赤外放射計（AHI）は，観測バンド数の増加と時空間分

月 5‒6 日，日本全国に黄砂現象をもたらした．この衛星観測は，地上ライダーや CALIOP との良い対応が見られた．

解の向上により，きめ細かい観測を可能とし，多く

5．終わりにの分野にインパクトをあたえている（Fig. 25）27）．
ダスト研究の分野でも，ひまわり 8 号のプロダクト

私は 1986 年，気象研究所のルビーライダーを用である Dust RGB を用いることにより，広大な砂漠

いたアジアダストの研究を皮切りに，タクラマカン域で発生する中小規模のダストストームを抽出し，砂漠やゴビ砂漠の研究プロジェクトに参加する機会

その輸送過程を詳細に研究することができるようにを得た．本稿では，ナラティブとして，現地での体なった．

験や観測成果を中心に述べた．タリム盆地の出口に

Fig. 26 は， 高 時 空 間 分 解 能 を 有 す る 気 象 衛 星

あたる敦煌での研究成果は，岩坂泰信名古屋大学名「ひまわり 8 号」の Dust RGB データの解析により，

誉教授らによる著書にまとめられている 31）．最後

ゴビ砂漠からモンゴル草原にかけてのダストの発生に，これまでの観測の反省と今後の展望を述べたと輸送を調べたものである 30）．図中で，ピンク色でい．

示される領域がダストである．ダランザドガド付近

2000 年，科学技術振興調整費「風送ダスト」でを通過した寒冷前線がダストを巻き上げ，寒冷前線

は，タクラマカン砂漠にライダーステーションを建の後面に分布している（図の b と c）
．新しい発見設し，発源地におけるアジアダストのデータをとるとしては，ゴビ砂漠起源のダストとは独立に，中国というのがミッションンとなった．共同研究者の永内モンゴルのホルチン砂地を起源とするダストス

井智広気象研究所主任研究官（当時）と阿保真東京

39

アジアダストのライダー観測（甲斐 憲次）

都立大学助教授（当時）の指導のもと，八十嶋恒和
君（現・トヨタ自動車）らの優秀な院生に恵まれ装置 は 完 成 し た．2001 年 8 月， 気 象 研 究 所 で ラ イ
ダーの試験観測を行った後，装置をバラバラに分解して，中国に輸出した．その年の 11 月，現地アクスでライダーの再組み立てを行い，2002 年 4 月の集中観測に間に合わせた．2009 年には，神慶孝君
ら が 中 心 と な って地上ライダーと衛星ラ イ ダ ー
CALIOP との同時観測を実施した．
反省点は，ライダーを設計する際，私たちはダスト層の光学的厚さを甘く見ていたことである．アクスのライダーは，光源として高出力のレーザー（パFig. 27

Attenuated backscattering coefficient at 1064 nm observedfor（a）CHM15k and（b）NIES Lidar in August 20 to 29,
2016. Time and height resolutions are 5 min and 30 m,
respectively 32）.

ルスエネルギー 300 mJ），直径 35 cm の受信望遠鏡を使用した．これがあだとなった．現地でダストス

圏には，大気混合層，大気汚染層，気温逆転層，トームが発生すると，昼間でも大量のダストによっ

海陸風，海陸風，山谷風，積乱雲などの諸現象て太陽光が遮られ，夜のようになることがある．

があり，大気環境を支配する．ライダーを用いレーザー光はほぼ消散されて，このダスト層を通過て，これらの現象の時空間構造を正確に調べるできない．また，レーザーパルスは強い後方散乱光

ことは極めて重要と考えられる．

となって戻り，大望遠鏡で受光される．当然，光電2）大学でライダーが手軽に使用できれば，若手研

子増倍管（PMT）は飽和する．私たちは，望遠鏡

究者のすそ野が広がる．数千万円もする高額なや PMT に ND フィル―ターを入れて，1000 分の 1

ライダーを大学の研究室レベルで維持するのは以下に強度を落として観測した．それでも，強いダ困難である．

ストストームの最中は，PMT が飽和して，観測で3）大学の教員がある程度の研究実績をあげれば，きなかった．常時観測をするためには，もう少し小科研費の基盤研究（B）に手が届く．この申請

型のレーザー・望遠鏡がよかったかもしれない．ま

額の上限は 2000 万円である．500 万円のライた，現地の電力とインターネットの事情により，自ダーであれば，設備備品費として無理なく，申動観測はあきらめざるを得なかった．

請書に計上することができる．基盤研究（A）

しかしながら，アクスのライダーにより，タクラの申請額の上限は 5000 万円であるが，採択率がマカン砂漠の貴重なデータが得られた．欠測の多低いのであまり期待できない．

い，不完全なデータではあったが，発生源での観測候補となるライダーは，独・ルフト社のシーロデータとして，多くの研究者に使って頂いたのは幸メーター CHM15k に偏光機能が追加されたものでいである．

ある．Fig. 27 は CHM15k と国立環境研究所のライ

タ ク ラ マ カ ン 砂 漠 の 反 省 か ら，2014 年 か ら ス

ダーの比較観測を示す．かなり良い対応が見られタートした JSPS 研究拠点形成事業では，基本的にる 32）．印象としては，コンパクトなミー散乱・偏光

メンテナンスフリーのシーロメーターを使用した．

ライダーとして大気境界層や下部対流圏のエアロゾ

インターネットで観測データを名古屋大学の研究室

ル観測には十分役立つと思われる．

に転送できるので，大変重宝した．私たちのグルー
プでは，河合慶君が中心となってシーロメーターと衛星データ・再解析気象データ等を組み合わせて，
ゴビ砂漠のダストストームの構造と自由対流圏への最後に現金な話になったが，ハードウエアの専門家にぜひご検討いただきたい．
謝辞

ダスト輸送を解明した．ただし，1 波長しか使えな

ここで紹介した研究は，2000‒2004 年度科学技術

いので，エアロゾルの性状を議論することはできな

振興調整費「風送ダストの大気中への供給量と気候

い．ライダーの専門家にとっては物足りないかもしへの影響に関する研究（ADEC）」（代表：三上正れない．
筆者はライダーのユーザーとして，大気境界層・男），2008‒2010 年 度 科 学 研 究 費・ 基 盤 研 究（B）
「タクラマカン砂漠上の局地循環と黄砂の発生機構

下部対流圏観測用の 500 万円ライダーの実現を提唱の 解 明」（No.20403008

したい．その根拠は次の 3 点である．

2016 年度 JSPS 研究拠点形成事業「アジアダストと

1）人類の生存圏とも言える大気境界層・下部対流

環 境 レ ジ ー ム シ フ ト に 関 す る 研 究 拠 点 の 構 築」

40

代 表： 甲 斐 憲 次）
，2014‒

レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）

（コーディネーター：甲斐憲次），2016‒2019 年度科学研究費・基盤研究（A） 海外学術調査「発生源地域におけるアジアダストと環境レジームシフトの国 際 共 同 研 究」
（No.16H02703

代 表： 甲 斐 憲 次）

および 2017‒2019 年度科学研究費・基盤研究（A）
海外学術調査「東アジア沙漠地帯における黄砂バイ
オエアロゾルの発生過程とその越境輸送ルートの解明」（No.17H01616

代表：牧 輝弥）の支援を受けた．現地調査では，中国科学院振興生態地理研究所の H. Zhou 教授，S. Hu 氏，蘭州大学の J. Huang 教授， モ ン ゴ ル 情 報・ 気 象 水 文 環 境 研 究 所 の G.
Sarantuya 所長，E. Munkhjargal 氏，E. Davaanyam 氏，モンゴル気象環境監視庁の D. Batdorj 部長，柴田隆
名古屋大学名誉教授にお世話になった．岩坂泰信名
古屋大学名誉教授，星野仏方酪農学園大学教授，牧輝弥金沢大学准教授，杉本伸夫国立環境研究所フェローからご助言を頂いた．以上の方々に謝意を表す．
参考文献
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1952 年，島根県生まれ．1981 年，筑波大学大学院博士課程地球科学研究科修了，理学博士．気象庁観測部運輸 技 官， 気 象 庁 気 象 研 究 所 気 象 衛
星・観測システム研究部主任研究官，
筑波大学地球科学系講師，名古屋大学大学院環境学研究科教授を経て，茨城大学教育学部特任教授．人間活動と大気環境の相互作用という視点から，黄砂と都市の大気環境を研究している．専門は気象学・気候学．
【著書】「スペクトル解析ハンドブック」（2004 年分担執筆，朝倉書店），「黄砂の科学」（2007 年単著，成山堂書店），「二 つ の 温 暖 化― 地 球 温 暖 化 と ヒ ー ト ア イ ラ ン ド」
（2012 年編著，成山堂書店）など．

レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 1 号（2020）