改良された雲マスクと雲粒子タイプ識別スキームによる水・氷雲雲量の年々変動解析
片桐 秀一郎 1, 佐藤 可織 1, 岡本 創 1, 藤川 雅大 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）

Inter Annual Variability of Water and Ice Cloud Fractions from CALIPSO
Shuichiro KATAGIRI1, Kaori SATO1, Hajime OKAMOTO1, and Masahiro FUJIKAWA1
1

Kyushu Univ., 6-1 Kasugakouen, Kasuga, Fukuoka 816-8580

Abstract: Information of vertical cloud distribution is crucial for the study of climate change and evaluation of theGeneral Circulation Models (GCMs). There were large varieties in the vertical distribution of low-level clouds sorted
by pressure and lower tropospheric stability among the models, leading to the large uncertainties in climate prediction.
Concerning the satellite observations, there are large variability of cloud properties from space-borne passive and active
sensors. To overcome the issue for the identified differences among the three independent CALIPSO cloud phaseproducts, we revisited the performance of our cloud mask scheme (KU-mask) and cloud particle type scheme (KUtype). The original KU-mask scheme tended to underestimate cloud fraction at low-level and the refined schemesintroduced the treatment of cloud portions by taking into account the effect of multiple scattering in lidar signals. The
refined KU-mask and KU type schemes were evaluated by the ground-based multiple scattering polarization lidar data.
Global reanalysis of the CALIPSO showed that both of ice and water cloud fraction generally increased and mostnotable increases in low-level water clouds. Inter annual variation of cloud fraction will be presented.
Key Words: Cloud, CALIPSO

1. は じ め に
大 気 大 循 環 モ デ ル （ GCM） を 用 い た 気 候 研 究 は計算機資源の急速な進歩に伴い，高水平分解能に向かい, またより詳細な雲物理過程を導入する方向に あ る ． し か し 気 候 変 動 予 測 に お け る GCM の 比 較
実験では, 依然として下層雲の再現性にモデル間で大きな差違が認められた１）２）. この事が要因として，気候変動予測において，雲が最大の不確定性の要因であると認識されるようになってきた３）.
このような環境下において，観測面でも，単独の衛星ではなく，複数の衛星を同一の軌道上に配置し た 衛 星 コ ン ス テ レ ー シ ョ ン （ A-train） 観 測 網 を 構
築 し た 観 測 が 開 始 さ れ た . こ の A-train に は ， 広 い
観 測 幅 を 持 っ た MODerate resolution Imaging
Spectroradiometer（ MODIS） な ど の 受 動 型 セ ン サや ， CloudSat 搭 載 の Cloud Profiling Radar（ CPR） ， そ し て Cloud-Aerosol Lidar and Infrared
Pathfinder Satellite Observations（ CALIPSO） 搭 載 のCloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization（ CALIOP） と い っ た 能 動 型 セ ン サ が あ る ． 我 々 は
CALIPSO と CloudSat を 用 い た 複 合 雲 プ ロ ダ ク ト を作 成 し 各 研 究 機 関 に 配 布 し て き た ． CALIPSO を 用い た 雲 プ ロ ダ ク ト に 関 し て は ， NASA-Langley の 標

準 プ ロ ダ ク ト (ST)， フ ラ ン ス の CALIPSO-General
Circulation Models-Oriented Cloud Product（ GOCCP） プ ロ ダ ク ト ４ ） ， そ し て 我 々 の KU プ ロダクトが存在するこれらの水雲，氷雲ごとにわけた比較解析の結果，３つのプロダクトの間で違いが 大 き い 事 が 判 明 し た ５ )． 今 回 、 ま ず 我 々 の 雲 マス ク プ ロ ダ ク ト KU-mask ６ ） と そ れ を 用 い て 水 雲 と氷 雲 に 識 別 を 行 っ た KU-Type プ ロ ダ ク ト ７ ） に 関 してスキームの改良を実施した. 新旧スキームの検証には，理論的な解析の他，地上で多重散乱光を取得することで光学的に厚い雲の観測を実現した多視野角・多重散乱偏光ライダを用いた８）．元の雲マスクや雲粒子タイププロダクトと、改良後によるものの違いを中心に報告する.
ま た ， 2018 年 度 打 ち 上 げ 予 定 の EarthCARE には ， ド ッ プ ラ ー 雲 レ ー ダ （ CPR） ， 高 ス ペ ク ト ル 分
解 ラ イ ダ （ ATLID） ， 多 波 長 イ メ ー ジ ャ ー（ MSI） ， 広 帯 域 放 射 計 （ BBR） の 搭 載 が 予 定 さ れて い る ． こ の う ち CPR， ATLID， MSI を 利 用 し た
雲プロダクトの作成に利用する予定のアルゴリズ
ム の 開 発 を ， A-train の デ ー タ を 用 い て 行 っ て いる．開発状況についても報告する．

2. デ ー タ
本 研 究 で は 衛 星 搭 載 ラ イ ダ CALIOP の デ ー タ
CAL_LID_L1-ValStage1-V3-30 を 用 い た ． ま た 衛 星
搭 載 雲 レ ー ダ CloudSat の デ ー タ は 2B-GEOPROF_
GRANULE_P_R04 を 用 い た ． 解 析 機 関 は 2006 年 から 2013 年 で あ る .

3. 解 析 手 法
ラ イ ダ デ ー タ の 残 差 ノ イ ズ は 、 従 来 の 20ｋ ｍ から 高 度 を 上 げ 40km 付 近 の 信 号 か ら 得 ら れ る 標 準 偏差を元に導出し，成層圏エアロゾルの影響を最小化した．また，コヒーレントテストはオリジナル
６）と同様に導入している．雲マスクは雲頂に関しては，従来と同じく観測船みらいによる観測結果をまとめたもの８）に従い，雲とエアロゾルの判別を行っているが，今回雲頂より下の相では減衰と多重散乱による影響を考慮して雲域の特定を行っている．地表面が見えない場合は，今回初めて，雲と判断された部分の下にある層を完全減衰領域として特定した．雲粒子タイプは従来の方法７）によるが，この識別方法では雲頂より下層のレーザ光の多重散乱の影響の考慮が不十分であった．今回の雲マスクスキームの改善により，検出される下層雲の領域が増加し，そこでの粒子タイプ識別がうまくいかない場合があった. 今回雲域下部の温度プロファイルや周囲との連続性を考慮した修正を行うことで, この問題に対処した．
4. 解 析 結 果
従来の雲マスクスキームでは，上層雲量にはそれほど顕著な違いはないが，下層雲を過小評価する傾向があることが判明した．今回の改善されたスキームでは下層雲の検出頻度が増加した．また，完全減衰領域を考慮することにより，統計的に処理した場合の下層雲の雲量は，下層雲で５％程 度 増 加 し た ． Fig. 1 に 完 全 減 衰 を 考 慮 し た 場 合と，考慮しなかった場合の雲量の全球解析の差を示す．上図が氷雲の場合，下図が水雲の場合である．下層雲において雲量の増加が見られ，特に北極付近での過冷却の下層雲の雲量が顕著に増加した ． Fig. 2 に 北 極 ニ ー オ ル ス ン サ イ ト 上 空 をCALIPSO が 通 過 し た 10 日 分 の デ ー タ を 用 い た ， 新
旧雲マスクの鉛直分布の比較を示す．実線が完全減衰を考慮した雲量，点線は考慮せずに統計を取ったものである．中層から上層では雲量の差は見られないが，下層に関しては５％程度までの雲量の 増 加 が 見 ら れ た ． Fig. 3 に レ ー ダ の 減 衰 を 考 慮 した下層雲の新旧マスクを示す．旧マスクでは下層雲の上部だけしかマスクされていなかったが，新マスクでは減衰により雲と判定されなかった部分もマスクされるようになった．この新マスクの改良されたスキームによって，水雲と氷雲の雲量の年々変動の全球解析結果を実施した．

まとめCALIPSO 衛 星 の ラ イ ダ は ， CloudSat の 雲 レ ー ダと比較して，薄い雲や小さい粒子で構成された霧雨を含まない水雲に対し，非常に有効である．
本研究では，衛星搭載ライダを利用した雲マス
クと雲粒子タイプ識別スキームの改良を行った．
改良されたスキームによって，特に極域での下層の雲量が増加した．また，極域に限らず，熱帯域で も 下 層 雲 の 検 出 精 度 が 向 上 し た （ 例 と し て Fig. 4中，四角で囲った領域を示す）．加えて，雲粒子タイプ識別スキームの改良も行った．今回の 2 つのスキームの見直しにより，下層雲の雲量と相識別が改善された. これらの改良によって氷雲と水雲を判別した解析結果 1 年分を全球で見てみると，北極域と南極域での低層での氷雲および水雲の雲
量 の 違 い （ Fig. 5） な ど が 得 ら れ た ． ま た ， 熱 帯 域
で の 10km を 越 え ， 圏 界 面 に 近 い 高 高 度 の 巻 雲 と ，中層で低緯度から中緯度に流れ出す巻雲・高積雲の 様 子 （ Fig. 6） が 得 ら れ た ． 受 動 型 セ ン サ に よ る
観測では，高層と中層に重なった二層の雲の検出は極めて難しいが，能動センサの利用により，多層の雲に関するより詳しい解析が可能である．

謝辞

本 研 究 は 宇 宙 航 空 研 究 開 発 機 構 (JAXA)に よ る
EarthCARE プ ロ ジ ェ ク ト 及 び 科 研 費 JP17H06139、
JP15K17762 の 助 成 を 受 け た も の で す ．
参考文献
1） M. Watanabe, H. Shiogama, M. Yoshimori, T.
Ogura, T. Yokohata, H. Okamoto, S. Emori, M. Kimoto(2011), Fast and slow timescales in the tropical lowcloud response to increasing CO2 in two climate
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2） Jui-Lin F. Li, D. Waliser, C. Woods, J. Teixeira, J.
Bacmeister, J. Chern, B.-W. Shen, A. Tompkins, W.-K.
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liquid water estimates to ECMWF and GMAO
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3） S. Bony and J.-L. Dufresne, (2005), Marine
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4） H. Chepfer, S. Bony, D. Winker, G. Cesana, J. L.
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5） G. Cesana, H. Chepfer, D. Winker, B. Getzewich,
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Geophys. Res. Atmos., 115, D00H33,doi:10.1029/2009JD012344.
7） R. Yoshida, H. Okamoto, Y. Hagihara, and H.
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crystal orientation from Cloud‐ Aerosol Lidar andInfrared Pathfinder Satellite Observation (CALIPSO)
data using attenuated backscattering and depolarization
ratio, J. Geophys. Res. Atmos., 115, D00H32,
doi:10.1029/2009JD012334.
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9） H. Okamoto, T. Nishizawa, T. Takemura, H.
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Fig. 1 Cloud fraction difference between new andcurrent version. (Upper panel: Ice clouds, Lower:
Liquid clouds)

Fig. 2 CALIPSO passed over within 5km from NyAlesund site (10 days data average). As
considering the fully attenuated grid, the lower
clouds fraction got higher almost 5% over NyAlesund site.

5km
5km
Fig. 3 Results for the refined cloud mask (upperpanel) and those for current cloud mask (below).
Fig. 5 1-year composite of cloud amount below
5km. Upper: ice clouds, lower: liquid clouds.

Fig. 4 Results of cloud type discrimination for one
granule of CALIPSO. Upper: the refined scheme,lower: current one.

Fig. 6 1-year composite of ice cloud amount above
10km (upper) and between 5 and 10km (lower).