特集

衛星搭載ライダー

イメージング FTS とドップラーライダによる全球風観測岡本

創 1，木村 俊義 2，境澤 大亮 2，石井 昌憲 3，西澤 智明 4，石元 裕史 5，佐藤 可織 1，及川 栄治 1
1

九州大学応用力学研究所（〒816‒8580 福岡県春日市春日公園 6‒1）
2

宇宙航空研究開発機構（〒305‒8505 茨城県つくば市千現 2‒1‒1）
3
4

東京都立大学（〒195‒0065 東京都日野市旭が丘 6‒6）

国立環境研究所（〒305‒0053 茨城県つくば市小野川 16‒2）5気象庁気象研究所（〒305‒0052 茨城県つくば市長峰 1‒1）

Global Measurement of Wind Using Imaging FTS and Doppler Lidar
Hajime OKAMOTO 1, Toshiyoshi KIMURA 2, Daisuke SAKAIZAWA 2, Shoken ISHII 3,Tomoaki NISHIZAWA 4, Hiroshi ISHIMOTO 5, Kaori SATO 1 and Eiji OIKAWA 1
1Research Institute for Applied Mechanics, Kyushu University, 6‒1 Kasuga Park, Kasuga Fukuoka, 816‒8580
2Japan Aerospace Exploration Agency, 2‒1‒1 Sengen Tsukuba-shi, Ibaraki 305‒8505
34

Tokyo Metropolitan University, 6‒6 Asahigaoka Hino, Tokyo, Japan 191‒0065

National Institute for Environmental Studies, 16‒2 Onogawa Tsukuba, Ibaraki 305‒8506
5Meteorological Research Institute, 1‒1 Nagamine Tsukuba, Ibaraki 305‒0052（Received September 2, 2020）
We propose the concept of space-borne synergetic system to measure wind velocity by using the next generation imaging Fourier Transform Spectrometer（imaging FTS）and Doppler lidar. The system consistsof imaging FTS technique on Geostationary satellites and Doppler lidar and Doppler cloud profiling radarin polar orbit. Main objectives of the space-borne system are to provide（1）four-dimensional wind withhigh vertical resolution,（2）four-dimensional water vapor and temperature fields and（3）four-dimensional clouds and aerosols. Simultaneous retrievals of temperature and water vapor will be carried out by
the imaging FTS as done by AIRS on Aqua satellite. Atmospheric motion can then be estimated by applying similar technique as AMVs. Observing system that consists of the imaging FTS and Doppler lidar（and/or Doppler cloud radar）will open the new era for improving the numerical weather prediction
models and interaction among atmospheric dynamics, water vapor and cloud systems.
キーワード：ライダ，ドップラー，FTS，静止衛星，極軌道衛星
Key Words: Lidar, Doppler, FTS, Geostationary Satellite, Polar orbit satellite

1．はじめに法には，上層では抽出される風速の値に誤差が大き
く，また中層では，解析可能な風速の観測数が少な

従来，風速観測は，地上設置型のウインドプロ

くなる問題や，高度推定に課題があることが知られファイラ，ラジオゾンデ，航空機による直接観測がて い る 1）． 結 果 と し て European Centre for Medi-

知られている．また，全球観測では静止衛星に搭載um-Range Weather Forecast（ECMWF）の予報精度向されたイメージャーによって得られた雲や水蒸気を上に対する貢献度は，30% 以上であるマイクロ波追跡し，それらの位置の変化から，水平風速が求めサウンダー，ハイパースペクトル赤外サウンダーとられてきた．この Atmospheric Motion Vector（AMVs）

比較すると，6.5% 程度にとどまる結果となってい©2020 Laser Radar Society of Japan67

イメージング FTS とドップラーライダによる全球風観測（岡本創）

る．また ECMWF と National Centers for Environmental Prediction（NCEP）の再解析データにおける風速の比較から，プロダクト間に大きな開きが存在している事が指摘されている 2）．
これらの背景から 2018 年 8 月に European Space
Agency（ESA）に よ っ て 衛 星 ラ イ ダ を 搭 載 し たAeolus 衛星が打ち上げられ，初めて水平風速が得られるようになった．Aeolus 衛星には波長 355 nmの直接検波方式でドップラー速度を求めるライダが搭載され，エアロゾル濃度が薄く，大気分子からの後方散乱が支配的な高高度から地表面までの幅広い高度で視線方向のドップラー速度の鉛直分布が得られるようになった 3）．
水蒸気と気温観測に関しては受動型観測でも大きな進展があった．ハイパースペクトル赤外サウン
ダー Atmospheric Infrared Sounder（AIRS）センサー
が National Aeronautics and Space Administration

Fig. 1

Imaging FTS instrument developed in JAXA.

（NASA）の Aqua 衛星に搭載され，2002 年に打ち
上 げ ら れ 観 測 を 開 始 し て い る． 赤 外 領 域 に 2378

Table 1Specifications of imaging FTS.

チャンネルを持ち，気温，水蒸気，オゾン，二酸化炭素等の温室効果ガスの観測に用いられている．さら に 2011 年 に は， そ の 後 継 と し て，The Suomi
National Polar-orbiting Partnership（Suomi NPP）衛星に搭載された Cross-track Infrared Sounder（CrIS）が観測を開始している．これらハイパースペクトルセンサーを用いることで，晴天域や雲域の上部で気温と水蒸気量を高度 1 km，水平解像度 10 km で解析することが可能となる 4）．
本研究では，静止衛星にイメージングフーリエ変換赤外分光計（イメージング FTS）を搭載し，これルもしくは，15.4 μm まで測定できるものだと，合と極軌道衛星に搭載されるドップラーライダやドッ計 2020 チャンネルとなる．

プラー雲レーダで構成される衛星複合観測システム

このイメージング FTS を静止衛星に搭載するこを構築し，高解像度全球 4 次元風速と水蒸気抽出をと を 考 え る．Field of View（FOV）は 512 km×512行うシステムの構築の提案を行う．

km で， そ れ を 4 km×4 km の 解 像 度 で 観 測 す る．

2．要素技術
静止衛星ひまわり 8，9 号衛星では，水蒸気の高512 km ずつ動かし，各点で 10 秒間測定する．こうして 1 時間以内（もしくは 30 分以内）ごとにフルディスクでの風速観測を実現する．

度分布抽出に上層，下層，中層用の赤外 3 チャンネ

静止軌道上からの半球観測による観測結果から，ルを利用している．これらの限られたチャンネル数

雲や水蒸気の 3 次元分布を求め，そこに AMV 法をから，鉛直方向に，これ以上高分解能な風速を求め適用し，高空間分解能で風速抽出を実現する事を考る事ができないという問題があった．Japan Aero-える．視野角は 10 km 以下が計画されている．ヨー

space Exploration Agency（JAXA）ではハイパースペ

ロッパや米国でもハイパースペクトルセンサーを静クトルセンサ―として，次世代型イメージング FTS止衛星に搭載する計画が立案されている．これらをの開発が検討されている（Fig. 1）．

組み合わせることで，全球の高時間分解能観測が実イメージング FTS の諸元を表 1 に記述する．
波 長 4.45 μm～6.25 μm，8.3 μm～14 μm を， 波 数分解能 0.6 cm －1 で観測を行う（Table 1）．
チャンネル数は 1083 と 833 で合計 1916 チャンネ

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現する．
検証と校正には，ドップラーライダを搭載する極軌道衛星との同時解析を行うことを計画している．
ドップラーライダには，直接検波方式とコヒーレ

レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 2 号（2020）

ント方式が存在する．ドップラーは視線方向に周波数シフトが起きることを利用するもので，周波数シフトを測定できれば，そこから風速を求めることができる．前者では，地上で可視波長 532 nm で直接検波方式で高度 60 km 以下の風速を抽出可能とした研究等がある 5）．これと同様の原理だが波長 355nm を用いたものが Aeolus 衛星搭載のドップラーライダである．Aeolus 衛星では斜め 35 度下向きの観測を行い，大気分子の周波数シフトがエアロゾルや雲粒子と比較して大きい事を利用する．Aeolus 衛星の観測から，高度 25 km 以下で水平風速の鉛直分布の抽出が可能である事が実際に示されている．
さらに今後 3 km と 90 km の水平解像度の風速，粒子後方散乱係数，粒子消散係数解析からより多くの情報が抽出可能であると期待される．
National Institute of Information and Communications
Technology（NICT），JAXA や NASA ではこれまで波長 2 μm や 1.5 μm のコヒーレントドップラーライ
ダが検討されてきた 6）．この手法では高精度でよりローバストな風速の抽出が期待できる．大気分子の信号はこの波長では使うことができないため，エアロゾルの多い下層か，ライダ信号が完全には減衰しない巻雲等の光学的に薄い雲の存在する領域で視線Fig. 2 （Upper）Time-height plot of super saturation respect to icefrom AIRS,（Middle）Backscattering coefficient of clouds
detected by CALIPSO,（Lower）Radar reflectivity factor
by CloudSat on 6 February 2009 in Arctic region（modifiedfrom Ref. 4）.

方向の風速を得る事になる．
sol-Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations

3．解析手法（CALIPSO）に雲識別手法である KU-mask 7）よって雲検出と水蒸気量や気温の抽出には，赤外サウン求めた雲域と比較検証を実施した所，事例解析と全ダー AIRS センサ解析用に開発した高分解能解析手

球解析の両方で非常に良い対応関係を示しており，法を用いることを考える．AIRS センサを搭載するハイパースペクトルサウンダーの高分解解析手法のAqua 衛星は，雲レーダを搭載した CloudSat 衛星や有効性が確認されている（Fig. 2）．このように抽出ライダを搭載した CALIPSO 衛星と同じ極軌道であされた高時空間分解能の水蒸気や雲域の時間変化をる A-Train 軌道上をわずかな時間差で周回する．3.7

追う AMV 法を適用することで，鉛直流を含む 3 次μm から 15.4 μm の間を波長方向に 2378 チャンネル

元風速とその時間変化が得られると期待できる．

でサンプルする．AIRS の標準プロダクトは，水平

これら静止衛星搭載イメージング FTS を中心と解像度 45 km，鉛直解像度 2‒3 km で気温と水蒸気し て，JAXA/NICT で 開 発 中 の ド ッ プ ラ ー ラ イ ダを提供している．この 45 km という水平解像度は，や，ESA の Aeolus 衛星，NASA で開発中のコヒー

AIRS のもとの FOV の 3 倍に相当する．これは雲のレントドップラーライダ，2022 年度打ち上げ予定

スクリーニングに水平解像度が 45 km のマイクロの日欧共同衛星計画 EarthCARE で搭載予定のドッ波放射計 AMSU を利用しているためである．この

プラー雲レーダ CPR と波長 355 nm の高スペクトル問題は，Channel ranking 法を用いることで AMSU

分解ライダ ATLID，2028 年度内打ち上げを目指すを利用することなく雲検出することが可能であるこNASA decadal survey の A-CCP（Aerosol Cloud Con-とから克服できる．いったん雲域検出ができれば，vection Precipitation）計画で搭載が検討されている

雲のない領域で気温と水蒸気抽出用に，それぞれドップラー雲レーダやドップラー降雨レーダを組み110 と 46 チ ャ ン ネ ル を 用 い る 事 で， 水 平 解 像 度合わせた観測システムが考えられる（Fig. 3）．

13.5 km・鉛直解像度 1 km で，気温と水蒸気の鉛直4 次元風速のデータは，第一義的には数値予測モ分布抽出が実現できることになる ．ラジオゾンデ

デルに同化することで，予報性能の向上に貢献するによる検証や，AIRS から求められた水蒸気と気温と考えられる．予報向上の他には，気候変動研究へ

か ら 氷 過 飽 和 度 を 計 算 し CloudSat と Cloud-Aero-の貢献が期待できる．2006 年の打ち上げ以来 14 年6）69

イメージング FTS とドップラーライダによる全球風観測（岡本創）

散 乱 強 度 の 解 析 可 能 な 手 法 Physical Model 法（PM）11），偏光解消度等の偏光情報の解析が高速に計算可能な初めての手法 Vectorized Physical Model法（VPM）12）の開発にそれぞれ成功し，この課題を克服できたと考えている．衛星搭載ライダ観測ではこのような多重散乱過程が，地上ライダ観測と比較して大きくなるが，これら衛星の観測状況を地上でオンビーム方向とオフビーム方向を分離した観測が可能で衛星観測の詳細な再現可能が多視野角・多重散乱偏光ライダ 13），多視野角高スペクトル分解ライダの開発にも成功し 14），連続観測を開始している．これらの新たなライダと同時観測可能なものとFig. 3

Global wind observing system by using imaging-FTS,Doppler wind lidars and Doppler cloud radar.

して，直接検波ドップラーライダも開発中である．
これらの次世代型複合地上観測システムを利用する
ことで，衛星解析アルゴリズムの開発と検証を進めのデータ蓄積のある CALIPSO 衛星では波長 532 nmている．これら進展しつつある解析手法を衛星観測と 1064 nm の 2 波長で後方散乱係数を観測し，波に適用することで，雲やエアロゾルの情報と，水蒸長 532 nm では偏光解消度の情報が得られる．これ

気，気温，鉛直流を含む 4 次元風速の情報を合わせまで波長 1064 nm の情報はあまり利用されてこなて解析することが可能になる．気候変動における最かった．近年氷粒子に関して，ライダの波長に適用

大の不確定性要素である雲の理解を大幅に進展させ可 能 な 非 球 形 散 乱 理 論 に 進 展 が あ り，Physicalる事につながり，不確定性の低減に貢献できると考Optics（PO）/ Geometrical Integral Equation Methods

えられる．

（GOIE）を様々なサイズ，形状や配向状態の氷粒子を考慮した後方散乱特性の理論的解析が可能になってきた．これらを適用した結果，CALIPSO で得ら謝

辞本 研 究 は 科 研 費 基 盤 研 究（S）
（JSPS Kakenhi

れる 2 波長の後方散乱係数の比で定義される，カJP17H06139）， 基 盤 研 究（C）（JSPS Kakenhi

ラ ー 比（color ratio）χ＝β（1064）/β（532）と 偏 光 解JP18K03745），Arctic Challenge for Sustainability（ArCS）

消度の二次元ダイアグラムから，氷粒子タイプの識Project（Program Grant Number JPMXD1300000000），別に有効であることがわかってきた ．氷粒子の形JAXA EarthCARE RA，Collaborative Research Program

状や配向を特定できれば，雲レーダとライダの同時of the Research Institute for Applied Mechanics，Kyushu

解析から氷粒子微物理特性抽出する場合の解析精度University の支援を受けました．

8）を大幅に向上させることができる 9）．またそれらから見積もられる放射効果の不確定性を軽減できることにつながる．
EarthCARE 搭載予定の ATLID では，ライダー比と偏光解消度の関係から，エアロゾルタイプの同定が可能になると期待されている．氷粒子に対するPO 法や GOIE 法を用いた同様な理論的解析から，ライダー比と偏光解消度の 2 次元ダイアグラムによって氷粒子タイプ識別が可能になる事がわかった 10）．ライダー比とカラー比の情報は相補的に利用可能である 8）．
衛星ライダ観測においては，光学的に厚い領域では，多重散乱の影響が地上と比較してより顕著になる．このような計算には従来モンテカルロ法が適用されてきたが，時間がかかりすぎ衛星解析には適用できないという問題があった．これに対しては，モンテカルロ法より 6 桁以上高速に同等の精度で後方70

参考文献1）A. J. Illingworth, H. A. Battaglia, J. Bradford, M. Forsythe, P.
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レーザセンシング学会誌

第 1 巻第 2 号（2020）

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9）H. Okamoto, K. Sato and Y. Hagihara, “Global analysis of ice
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12）K. Sato, H. Okamoto, and H. Ishimoto, “Modeling the depolarization of space-borne lidar signals,” Opt. Express 27（2019）4.
13）H. Okamoto, K. Sato, T. Nishizawa, N. Sugimoto, T. Makino,
Y. Jin, A. Shimizu, T. Takano, and M. Fujikawa, “Developmentof a multiple-field-of-view multiple-scattering polarization
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26.
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岡本創

九州大学応用力学研究所 教授．博士（理 学）．1996 年 東 京 大 学 気 候 シ
ステム研究センター 日本学術振興会特別研究員（PD），1998 年郵政省
通信総合研究所（現情報通信研究機構）研究官，2001 年東北大学大学院
理学研究科 助教授，2007 年同大学准 教 授，2010 年 よ り 現 職．2017 年
同大学主幹教授．2018 年 10 月より同大学先導的研究学
術 拠 点 大 気 物 理 統 合 解 析 セ ン タ ー セ ン タ ー 長．
2020 年 4 月より 同大学応用力学研究所 所長．

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