大気エアロゾルのサイズ分布モデル

ったデータが集められる。新たに形成されたクラスタ中心と旧横前 拓磨，中田 真木子，佐野 到，向井 苑生

クラスタ中心の差が指定した収束条件を満たすまでデータ分類

Size Distribution Model for Aerosols(4)を繰り返す。
収束条件を 0.1%とし，クラスタの数を変えて分類を繰り返

Takuma YOKOMAE, Makiko NAKATA, Itaru SANO and Sonoyo MUKAI

このとき平均半径 (rm) とモード半径 (rg) はした結果，k=6 が最適となった。すなわち，AERONET が網羅する大気エアロゾルデータは 6 カテゴリに分類された事に◆有効なサイズ分布モデルを提案する。

Abstract

なる。さらに，各カテゴリの特性値から desert-dust, biomass(5)burning, rural/background, polluted continental, polluted
Atmospheric aerosols play an important role in the global◆

2. 大気エアロゾルの分類

climate change. However, the characteristics of aerosols as

marine, dirty pollution の 6 種類のエアロゾルタイプが対応付で表される。またモード体積 (V0) と個数 (N0) は次の関係で表けられている ( Table1 参照 )。カテゴリ 1 が desert-dust タイされる。

amount, size, composition and shape vary with time and place.

NASA/GSFC が中心となり地球規模で展開している大気エア

プに対応付けられた根拠として，①粒径の大きな粒子が多い，Hence estimation of aerosol characteristics from space and/or

ロゾルの自動観測網 ( AERONET: AERosol RObotic NETwork )②カテゴリ 1 に分類されたデータを 30%以上含む観測サイト

ground measurements still urgent problems. In this paper, weでは，標準化された観測機器，校正方法，導出アルゴリズムをが砂漠付近に集中している，③複素屈折率データの値 10) が挙

propose a size distribution function of atmospheric aerosols

用いて，1998 年から継続して大気放射観測を実施している 1)。

げられている。

available for global aerosol models which are derived from the

本節は Omar et al が実施した，AERONET データに基づく

clustering technique with the world-wide AERONET data.

7)

大気エアロゾル分類について紹介する 。Omar et al は 1998

次節では，この分類結果を基としたエアロゾルサイズ分布に

keywords : AERONET, bi-modal size distribution, fine modeのエアロゾル光学 / 物理的特性を用いて k-means 法クラスタ分析を行い，全世界の大気エアロゾルを 6 種類に大分類した。
使用したパラメタは，波長 0.441，0.673，0.873，1.022 μ◆

3.2 サイズ分布の近似モデル
2 節で紹介した AERONET データから 6 分類された大気エア◆

3. エアロゾルのサイズ分布

ロゾルタイプのサイズは，いずれも 2 つ山のバイモーダル対数
正規分布に従う。サイズ分布は小粒子 (fine) と大粒子 (coarse)◆

3.1 サイズ分布関数の 2 ヶ所にモードを持ち，6 つのパラメタで記述される (Table

m における屈折率と吸収率，ミー散乱計算 8, 9) から算出したア

1. はじめに◆ついて考察する。

年から 2005 年までの AERONET データから導出した 26 種類
ratio, aerosol clustering(6)

1 参照 )。

ルビド，非対称性，消散 / 散乱係数の比，さらにサイズ分布モ

大気エアロゾル解析の基本量である一回光散乱位相関数の計

		

大気エアロゾルは極微小な粒子であるにもかかわらず，地球

デルを構成するモード半径，標準偏差，モード体積である。サ

算には，粒子サイズを指定しなければならない。現実の大気エ

規模の気候変動や放射収支に大きな影響を与える。さらに，大イズ分布には AERONET データと最もよくフィットするバイモ

アロゾルの大きさは変幻自在で一様ではないため，一般に大気

気エアロゾルが大量に発生する黄砂現象のようなエアロゾルイ

ーダル対数正規分布を採用している。即ち，小粒子 (fine) モー

エアロゾルのサイズは正規分布やガンマ分布，指数分布などのベントが起こると，大気環境のみならず社会生活や人間活動，

ドと大粒子 (coarse) モードを持ち，それぞれのモードは 3 種

確率分布関数を用いて表現する。エアロゾルの一回光散乱位相

人体健康にまで影響を及ぼす。大気エアロゾルの実体把握は非類のパラメタで定義されている。サイズ分布に関する詳細な説

関数の計算には単位体積当たりの粒子数 (N) のサイズ ( 半径：

常に重要な課題といえる。しかし，大気エアロゾルの量や形や明は次節に譲る。

ｒ ) 分布が使われる 11)。小粒子から大粒子まで幅広く分布する

Vf，rf，σ f，Vc，rc，σ c はそれぞれ，小粒子モードと大粒子モ

大気エアロゾルのサイズ分布を表現するには，次式で表されるードのモード体積，モード半径，標準偏差を表している。ここ対数正規分布が有用である。

で提案する近似的エアロゾルサイズ分布モデルも AERONET 分(7)

組成は，時により場所により大きく変化する。大気エアロゾル

クラスタ分析法では，これら 26 種類の特性パラメタから性特性を把握するためには，広範囲にわたり継続的に観測する必質の似たデータをまとめた部分集合 ( クラスタ ) を形成する。

要がある。今日では，観測機器の改良や計算速度 ･ 精度の向上，形成されたクラスタそれぞれを 1 つの分類カテゴリとし，カ類に従い，2 つ山対数正規分布を仮定する。ただし，衛星から導出手法の精密化により，世界規模で大気エアロゾルの高精度テゴリを代表する特性値はクラスタに所属するデータすべてののエアロゾル ･ リトリーバルを想定して，できうる限り簡潔な

1)

データが蓄積されている 。また衛星搭載放射計による遠隔観

特性ごとの平均値が用いられ，クラスタ中心とも呼ばれる。ク

測も実施されている。

ラスタ分析を実施する前に，AERONET 全データの平均値 (m)(2)

記述を目指す。そのために 2 つ山それぞれのモード半径と標準偏差を固定する。モード半径は 6 カテゴリそれぞれのモー

衛星リモートセンシングでは，通常太陽を光源として大気と標準偏差 ( σ ) を求め，平均値から大きく外れたデータは対変数 N0, rg, σ g は対数正規分布の形状を決めるパラメタでモ

ド半径の平均値 (rf, rc)=(0.143 μ m, 3.421 μ m) を採用し，標（雲，エアロゾル，分子）散乱や地球表面反射，あるいは吸収象外として除外している。また初期クラスタ中心は｛m- σとードの高さ，モード半径，標準偏差を表す。このモデルは，モ

準偏差は最大範囲をカバーする ( σ f, σ c)=(1.861 μ m, 2.339

過程を繰り返した光を衛星搭載センサが観測する 2)。従って，m+ σ｝の間からランダムに選んでいる。クラスタの形成にはード半径値に集中する分布を表現するのに適している。また，

μ m) とする。Table1 の最下段にこの近似分布のモード半径おエアロゾルの大きさや化学組成，量や形状といった特性を組み

k-means 法が用いられている。この手法では，データの分類とモード数を増やすことで複雑なサイズ分布も表現することがでよび標準偏差を示す。サイズ分布は小粒子比率 ( f ) を用いると合わせた粒子モデルを含む地球大気モデルにおいて多重散乱光

クラスタ中心の更新という 2 つの工程を繰り返すことでクラきる。但し，小さな粒子と大きな粒子が混じり合っている分布(Vf, Vc) = ( f, 1-f ) と表わせる。これより大気エアロゾルのサイシミュレーションを実施し，衛星取得データと比較照合して最スタを形成する。ここでは，あるクラスタ (j) の特性 (i) の平均を表現する場合，個数分布を用いると小粒子ばかりが強調されズ分布モデルは小粒子比率 ( f ) のみを用いて適なエアロゾルモデルを導出する 3)。これをエアロゾル ･ リモを cj(i), 標準偏差をσ j(i) と表現する。データの分類では，次式てしまう。そこで，通常は個数分布ではなく次の体積 (V) 分布

ートセンシング或いはエアロゾル ･ リトリーバルとも言う 4)。

で表されるクラスタ中心と各データのユークリッド距離 (dj) を

関数表示を用いる事が多い 12)。

大気エアロゾル特性は季節，場所により大きく変化するため，求める。

高精度なエアロゾル ･ リトリーバルを実現するのは難しい。このため，偏光データの活用 5) や，エアロゾルタイプを大きく分類しておいて，タイプ別にあらかじめ予想可能な特性モデル(1)を用意する方法 6) 等，様々な工夫が凝らされている。本研究で

22

(8)

(3)
V0, rm, σ g は，モード体積，モード半径，標準偏差を表す。個は，このタイプ分類法に基づいて大気エアロゾル特性のうち大k はあらかじめ決めておいたクラスタ数である。そして dj が最きさに焦点を当てて，エアロゾル ･ リトリーバルの効率向上にも小さいクラスタにデータが分類される。こうして性質の似通と表現できる。

数分布関数と体積分布関数は次の関係にある 12)。

23

大気エアロゾルのサイズ分布モデル

ったデータが集められる。新たに形成されたクラスタ中心と旧横前 拓磨，中田 真木子，佐野 到，向井 苑生

クラスタ中心の差が指定した収束条件を満たすまでデータ分類

Size Distribution Model for Aerosols(4)を繰り返す。
収束条件を 0.1%とし，クラスタの数を変えて分類を繰り返

Takuma YOKOMAE, Makiko NAKATA, Itaru SANO and Sonoyo MUKAI

このとき平均半径 (rm) とモード半径 (rg) はした結果，k=6 が最適となった。すなわち，AERONET が網羅する大気エアロゾルデータは 6 カテゴリに分類された事に◆有効なサイズ分布モデルを提案する。

Abstract

なる。さらに，各カテゴリの特性値から desert-dust, biomass(5)burning, rural/background, polluted continental, polluted
Atmospheric aerosols play an important role in the global◆

2. 大気エアロゾルの分類

climate change. However, the characteristics of aerosols as

marine, dirty pollution の 6 種類のエアロゾルタイプが対応付で表される。またモード体積 (V0) と個数 (N0) は次の関係で表けられている ( Table1 参照 )。カテゴリ 1 が desert-dust タイされる。

amount, size, composition and shape vary with time and place.

NASA/GSFC が中心となり地球規模で展開している大気エア

プに対応付けられた根拠として，①粒径の大きな粒子が多い，Hence estimation of aerosol characteristics from space and/or

ロゾルの自動観測網 ( AERONET: AERosol RObotic NETwork )②カテゴリ 1 に分類されたデータを 30%以上含む観測サイト

ground measurements still urgent problems. In this paper, weでは，標準化された観測機器，校正方法，導出アルゴリズムをが砂漠付近に集中している，③複素屈折率データの値 10) が挙

propose a size distribution function of atmospheric aerosols

用いて，1998 年から継続して大気放射観測を実施している 1)。

げられている。

available for global aerosol models which are derived from the

本節は Omar et al が実施した，AERONET データに基づく

clustering technique with the world-wide AERONET data.

7)

大気エアロゾル分類について紹介する 。Omar et al は 1998

次節では，この分類結果を基としたエアロゾルサイズ分布に

keywords : AERONET, bi-modal size distribution, fine modeのエアロゾル光学 / 物理的特性を用いて k-means 法クラスタ分析を行い，全世界の大気エアロゾルを 6 種類に大分類した。
使用したパラメタは，波長 0.441，0.673，0.873，1.022 μ◆

3.2 サイズ分布の近似モデル
2 節で紹介した AERONET データから 6 分類された大気エア◆

3. エアロゾルのサイズ分布

ロゾルタイプのサイズは，いずれも 2 つ山のバイモーダル対数
正規分布に従う。サイズ分布は小粒子 (fine) と大粒子 (coarse)◆

3.1 サイズ分布関数の 2 ヶ所にモードを持ち，6 つのパラメタで記述される (Table

m における屈折率と吸収率，ミー散乱計算 8, 9) から算出したア

1. はじめに◆ついて考察する。

年から 2005 年までの AERONET データから導出した 26 種類
ratio, aerosol clustering(6)

1 参照 )。

ルビド，非対称性，消散 / 散乱係数の比，さらにサイズ分布モ

大気エアロゾル解析の基本量である一回光散乱位相関数の計

		

大気エアロゾルは極微小な粒子であるにもかかわらず，地球

デルを構成するモード半径，標準偏差，モード体積である。サ

算には，粒子サイズを指定しなければならない。現実の大気エ

規模の気候変動や放射収支に大きな影響を与える。さらに，大イズ分布には AERONET データと最もよくフィットするバイモ

アロゾルの大きさは変幻自在で一様ではないため，一般に大気

気エアロゾルが大量に発生する黄砂現象のようなエアロゾルイ

ーダル対数正規分布を採用している。即ち，小粒子 (fine) モー

エアロゾルのサイズは正規分布やガンマ分布，指数分布などのベントが起こると，大気環境のみならず社会生活や人間活動，

ドと大粒子 (coarse) モードを持ち，それぞれのモードは 3 種

確率分布関数を用いて表現する。エアロゾルの一回光散乱位相

人体健康にまで影響を及ぼす。大気エアロゾルの実体把握は非類のパラメタで定義されている。サイズ分布に関する詳細な説

関数の計算には単位体積当たりの粒子数 (N) のサイズ ( 半径：

常に重要な課題といえる。しかし，大気エアロゾルの量や形や明は次節に譲る。

ｒ ) 分布が使われる 11)。小粒子から大粒子まで幅広く分布する

Vf，rf，σ f，Vc，rc，σ c はそれぞれ，小粒子モードと大粒子モ

大気エアロゾルのサイズ分布を表現するには，次式で表されるードのモード体積，モード半径，標準偏差を表している。ここ対数正規分布が有用である。

で提案する近似的エアロゾルサイズ分布モデルも AERONET 分(7)

組成は，時により場所により大きく変化する。大気エアロゾル

クラスタ分析法では，これら 26 種類の特性パラメタから性特性を把握するためには，広範囲にわたり継続的に観測する必質の似たデータをまとめた部分集合 ( クラスタ ) を形成する。

要がある。今日では，観測機器の改良や計算速度 ･ 精度の向上，形成されたクラスタそれぞれを 1 つの分類カテゴリとし，カ類に従い，2 つ山対数正規分布を仮定する。ただし，衛星から導出手法の精密化により，世界規模で大気エアロゾルの高精度テゴリを代表する特性値はクラスタに所属するデータすべてののエアロゾル ･ リトリーバルを想定して，できうる限り簡潔な

1)

データが蓄積されている 。また衛星搭載放射計による遠隔観

特性ごとの平均値が用いられ，クラスタ中心とも呼ばれる。ク

測も実施されている。

ラスタ分析を実施する前に，AERONET 全データの平均値 (m)(2)

記述を目指す。そのために 2 つ山それぞれのモード半径と標準偏差を固定する。モード半径は 6 カテゴリそれぞれのモー

衛星リモートセンシングでは，通常太陽を光源として大気と標準偏差 ( σ ) を求め，平均値から大きく外れたデータは対変数 N0, rg, σ g は対数正規分布の形状を決めるパラメタでモ

ド半径の平均値 (rf, rc)=(0.143 μ m, 3.421 μ m) を採用し，標（雲，エアロゾル，分子）散乱や地球表面反射，あるいは吸収象外として除外している。また初期クラスタ中心は｛m- σとードの高さ，モード半径，標準偏差を表す。このモデルは，モ

準偏差は最大範囲をカバーする ( σ f, σ c)=(1.861 μ m, 2.339

過程を繰り返した光を衛星搭載センサが観測する 2)。従って，m+ σ｝の間からランダムに選んでいる。クラスタの形成にはード半径値に集中する分布を表現するのに適している。また，

μ m) とする。Table1 の最下段にこの近似分布のモード半径おエアロゾルの大きさや化学組成，量や形状といった特性を組み

k-means 法が用いられている。この手法では，データの分類とモード数を増やすことで複雑なサイズ分布も表現することがでよび標準偏差を示す。サイズ分布は小粒子比率 ( f ) を用いると合わせた粒子モデルを含む地球大気モデルにおいて多重散乱光

クラスタ中心の更新という 2 つの工程を繰り返すことでクラきる。但し，小さな粒子と大きな粒子が混じり合っている分布(Vf, Vc) = ( f, 1-f ) と表わせる。これより大気エアロゾルのサイシミュレーションを実施し，衛星取得データと比較照合して最スタを形成する。ここでは，あるクラスタ (j) の特性 (i) の平均を表現する場合，個数分布を用いると小粒子ばかりが強調されズ分布モデルは小粒子比率 ( f ) のみを用いて適なエアロゾルモデルを導出する 3)。これをエアロゾル ･ リモを cj(i), 標準偏差をσ j(i) と表現する。データの分類では，次式てしまう。そこで，通常は個数分布ではなく次の体積 (V) 分布

ートセンシング或いはエアロゾル ･ リトリーバルとも言う 4)。

で表されるクラスタ中心と各データのユークリッド距離 (dj) を

関数表示を用いる事が多い 12)。

大気エアロゾル特性は季節，場所により大きく変化するため，求める。

高精度なエアロゾル ･ リトリーバルを実現するのは難しい。このため，偏光データの活用 5) や，エアロゾルタイプを大きく分類しておいて，タイプ別にあらかじめ予想可能な特性モデル(1)を用意する方法 6) 等，様々な工夫が凝らされている。本研究で

22

(8)

(3)
V0, rm, σ g は，モード体積，モード半径，標準偏差を表す。個は，このタイプ分類法に基づいて大気エアロゾル特性のうち大k はあらかじめ決めておいたクラスタ数である。そして dj が最きさに焦点を当てて，エアロゾル ･ リトリーバルの効率向上にも小さいクラスタにデータが分類される。こうして性質の似通と表現できる。

数分布関数と体積分布関数は次の関係にある 12)。

23

◆ 3.3 比較および考察
前節の式（8）で提案したモデルは，小粒子比率 (f ) のみを用いて大気エアロゾルのサイズ分布を表現するものである。本
近似モデルの基となったのは，AERONET データを分類処理して導出した 6 種類のエアロゾルタイプのサイズ特性である。
従って近似サイズ分布（8）式は，基となった 6 種類のエアロ
ゾルサイズ分布それぞれの代表として充分よく代替表現できな
くてはいけない。両者のサイズ分布を比較するにあたり，パラメタとして小粒子比率 f を 0.00 から 1.00 まで 0.02 の間隔で変化させた。各エアロゾルカテゴリと最適一致した f の値
は，desert dust = 0.20, biomass burning = 0.32, background/ rural = 0.38, polluted continental = 0.50, polluted marine =0.24, dirty pollution = 0.48 であった。Fig.1 に各カテゴリのサ
イズ分布（実線）とそれぞれにフィットする f 値を用いた近似
サイズモデル分布（点線）を示す。グラフ表記に当たり，小粒子モードをそろえて表現している。

4. まとめ◆

ここでは，大気エアロゾルのサイズ分布としてバイモーダル
対数正規分布を採用し，エアロゾル ･ リトリーバルの効率向上を想定して，できうる限り簡潔な表現を試みた。地球規模の大気エアロゾルを，AERONET データの統計処理に基づいて 6 種類に分類した Omar et al. 7) の大気エアロゾルタイプに準拠して，２つ山それぞれのモード半径と標準偏差を決定し，小粒子比率 (f ) をパラメタとするサイズ分布関数 (8) を提案した。また，逆に式（8）を採用する事で，大気エアロゾルのサイズ分
布を小粒子比率（f）のみで近似的に表現できる事を示した。
本サイズ分布関数を採用する事によって , 地球大気モデルにおいて膨大な多重散乱光計算を要する黄砂イベント時における衛星からのエアロゾル・リトリーバルを効率的に実施できた

参考文献
1) B. N. Holben, T. F. Eck, I. Slutsker, D. Tanré, J. P. Buis, A. Setzer,
E. Vermote, J.A. Reagan, Y. J. Kaufman, T. Nakajima, F. Lavenu, I.
Jankowiak, and A. Smirnov: AERONET – A federated instrument
network and data archive for aerosol characterization, Remote Sensing
of Environment., 66(1), pp.1–16, 1998.
2) 竹内延夫 ( 編 ) : 地球大気の分光リモートセンシング, 学会出版センター ,東京 , 2001.

Fig.1 Same as Table 1 but for volume distribution function,
where the solid and dotted curves represent aerosol
category by Omar et al.7) and the approximate form,
respectively.

横前

Yokomae琢磨
Takuma近畿大学大学院総合理工学研究科博士後期課程在学 修士（工学）。情報学会会員。

中田
Nakata真木子
Makiko3) S. Mukai, I. Sano, K. Masuda and T. Takashima: Atmospheric correction
for ocean color remote sensing: Optical properties of aerosols derived
from CZCS imagery, IEEE Transactions on Geoscience and Remote
Sensing, 30 (4), pp. 818–824, 1992.

近畿大学総合社会学部講師。東京大学大学院理学研究科

4) Y. J. Kaufman and D. Tanré: Algorithm for remote sensing of
tropospheric aerosol from
MODIS, Algorithm Theoretical Basis
Documents (ATBD-MOD-02), pp.1-85, 1998.

モデルシミュレーションの研究に従事。

5) 向井 苑生 , 佐野 到 , 高島 勉 , 増田一彦 : POLDER データを用いたエア
ロゾル特性の導出 2.OCTS データとの複合利用 , 日本リモートセンシン
グ学会誌，17(5), pp.47-52, 1997.
6) O. Dubovik, B. N. Holben, T. F. Eck, A. Smirnov, Y. J. Kaufman, M. D. King,
D. Tanré and I. Slutsker: Variability of absorption and optical propertiesof key aerosol types observed in worldwide locations, Journal of the
Atmospheric Sciences, 59 (3), pp. 590-608, 2002.
7) A. H. Omar, J. G. Won, D. M. Winker, S. C. Yoon, O. Dubovik and M.
P. McCormick: Development of global aerosol models using cluster
analysis of Aerosol Robotic Network (AERONET) measurements, Journalof Geophysical Research, 110 (10), pp. 1-14, 2005.

地球惑星科学専攻修了，博士（理学）
。元

東京大学気

候システム研究センター，独立行政法人宇宙航空研究開発機構 (JAXA) 研究員。これまで，大気環境解析，数値

佐野
Sano

到

Itaru

近畿大学理工学部情報学科教授，博士（工学）。衛星
データ解析，大気環境モニタリングの研究に従事。日
本 リ モ ー ト セ ン シ ン グ 学 会， 米 国 IEEE/GRSS,JAXA/GCOM-C/SGLI-WG,NIES/GOSAT/CAI-WG

向井
mukai

各委員。

苑生
sonoyo

近畿大学理学部教授。京都大学大学院博士課程修了。理学博士。金沢工業大学助教授，教授を歴任。

8) H. C. Hulst: Light scattering by small particles, John Wiley & Sons, Inc.,New York, 1957.
9) C. F. Bohren and D. R. Huffman: Absorption and scattering of light bysmall particles, John Wiley & Sons, Inc., New York, 1983.
10) E. P. Shettle and R. W. Fenn: Models for the aerosols of the lower
atmosphere and the effects of humidity variations on their opticalproperties, AFGL-TR-79-0214, Air Force Geophysics Laboratory
Hanscom AFB MA, 1979.
11) J. E. Hansen and L. D. Travis: Light scattering in planetary atmospheres,Space Science Reviews, 16 (4), pp. 527-610, 1974.

13)。
謝辞 : 地上観測データは NASA/AERONET チームより提供されたものです。本研究の一部は平成 23 年度宇宙航空研究開発
機構 (JAXA) の受託研究 (JX-PSPC-335638) ならびに科研費新学術領域研究「粒子人間植物影響」(no. 23120708) の助成を受けました。深く感謝の意を表します。

12) L. A. Remer and Y. J. Kaufman: Dynamic aerosol model: Urban/industrial
aerosol, Journal of Geophysical Research, 103 (12), pp. 13859-13871,
1998.
13) S. Mukai, T. Yokomae, I. Sano and M. Nakata: Multiple scattering in adense aerosol atmosphere, Atmospheric Measurement Techniques (inpress).

Table 1 Size distribution parameters of each aerosol category derived fromAERONET (refer to Omar et al.7) ) data.

24

25

◆ 3.3 比較および考察
前節の式（8）で提案したモデルは，小粒子比率 (f ) のみを用いて大気エアロゾルのサイズ分布を表現するものである。本
近似モデルの基となったのは，AERONET データを分類処理して導出した 6 種類のエアロゾルタイプのサイズ特性である。
従って近似サイズ分布（8）式は，基となった 6 種類のエアロ
ゾルサイズ分布それぞれの代表として充分よく代替表現できな
くてはいけない。両者のサイズ分布を比較するにあたり，パラメタとして小粒子比率 f を 0.00 から 1.00 まで 0.02 の間隔で変化させた。各エアロゾルカテゴリと最適一致した f の値
は，desert dust = 0.20, biomass burning = 0.32, background/ rural = 0.38, polluted continental = 0.50, polluted marine =0.24, dirty pollution = 0.48 であった。Fig.1 に各カテゴリのサ
イズ分布（実線）とそれぞれにフィットする f 値を用いた近似
サイズモデル分布（点線）を示す。グラフ表記に当たり，小粒子モードをそろえて表現している。

4. まとめ◆

ここでは，大気エアロゾルのサイズ分布としてバイモーダル
対数正規分布を採用し，エアロゾル ･ リトリーバルの効率向上を想定して，できうる限り簡潔な表現を試みた。地球規模の大気エアロゾルを，AERONET データの統計処理に基づいて 6 種類に分類した Omar et al. 7) の大気エアロゾルタイプに準拠して，２つ山それぞれのモード半径と標準偏差を決定し，小粒子比率 (f ) をパラメタとするサイズ分布関数 (8) を提案した。また，逆に式（8）を採用する事で，大気エアロゾルのサイズ分
布を小粒子比率（f）のみで近似的に表現できる事を示した。
本サイズ分布関数を採用する事によって , 地球大気モデルにおいて膨大な多重散乱光計算を要する黄砂イベント時における衛星からのエアロゾル・リトリーバルを効率的に実施できた

参考文献
1) B. N. Holben, T. F. Eck, I. Slutsker, D. Tanré, J. P. Buis, A. Setzer,
E. Vermote, J.A. Reagan, Y. J. Kaufman, T. Nakajima, F. Lavenu, I.
Jankowiak, and A. Smirnov: AERONET – A federated instrument
network and data archive for aerosol characterization, Remote Sensing
of Environment., 66(1), pp.1–16, 1998.
2) 竹内延夫 ( 編 ) : 地球大気の分光リモートセンシング, 学会出版センター ,東京 , 2001.

Fig.1 Same as Table 1 but for volume distribution function,
where the solid and dotted curves represent aerosol
category by Omar et al.7) and the approximate form,
respectively.

横前

Yokomae琢磨
Takuma近畿大学大学院総合理工学研究科博士後期課程在学 修士（工学）。情報学会会員。

中田
Nakata真木子
Makiko3) S. Mukai, I. Sano, K. Masuda and T. Takashima: Atmospheric correction
for ocean color remote sensing: Optical properties of aerosols derived
from CZCS imagery, IEEE Transactions on Geoscience and Remote
Sensing, 30 (4), pp. 818–824, 1992.

近畿大学総合社会学部講師。東京大学大学院理学研究科

4) Y. J. Kaufman and D. Tanré: Algorithm for remote sensing of
tropospheric aerosol from
MODIS, Algorithm Theoretical Basis
Documents (ATBD-MOD-02), pp.1-85, 1998.

モデルシミュレーションの研究に従事。

5) 向井 苑生 , 佐野 到 , 高島 勉 , 増田一彦 : POLDER データを用いたエア
ロゾル特性の導出 2.OCTS データとの複合利用 , 日本リモートセンシン
グ学会誌，17(5), pp.47-52, 1997.
6) O. Dubovik, B. N. Holben, T. F. Eck, A. Smirnov, Y. J. Kaufman, M. D. King,
D. Tanré and I. Slutsker: Variability of absorption and optical propertiesof key aerosol types observed in worldwide locations, Journal of the
Atmospheric Sciences, 59 (3), pp. 590-608, 2002.
7) A. H. Omar, J. G. Won, D. M. Winker, S. C. Yoon, O. Dubovik and M.
P. McCormick: Development of global aerosol models using cluster
analysis of Aerosol Robotic Network (AERONET) measurements, Journalof Geophysical Research, 110 (10), pp. 1-14, 2005.

地球惑星科学専攻修了，博士（理学）
。元

東京大学気

候システム研究センター，独立行政法人宇宙航空研究開発機構 (JAXA) 研究員。これまで，大気環境解析，数値

佐野
Sano

到

Itaru

近畿大学理工学部情報学科教授，博士（工学）。衛星
データ解析，大気環境モニタリングの研究に従事。日
本 リ モ ー ト セ ン シ ン グ 学 会， 米 国 IEEE/GRSS,JAXA/GCOM-C/SGLI-WG,NIES/GOSAT/CAI-WG

向井
mukai

各委員。

苑生
sonoyo

近畿大学理学部教授。京都大学大学院博士課程修了。理学博士。金沢工業大学助教授，教授を歴任。

8) H. C. Hulst: Light scattering by small particles, John Wiley & Sons, Inc.,New York, 1957.
9) C. F. Bohren and D. R. Huffman: Absorption and scattering of light bysmall particles, John Wiley & Sons, Inc., New York, 1983.
10) E. P. Shettle and R. W. Fenn: Models for the aerosols of the lower
atmosphere and the effects of humidity variations on their opticalproperties, AFGL-TR-79-0214, Air Force Geophysics Laboratory
Hanscom AFB MA, 1979.
11) J. E. Hansen and L. D. Travis: Light scattering in planetary atmospheres,Space Science Reviews, 16 (4), pp. 527-610, 1974.

13)。
謝辞 : 地上観測データは NASA/AERONET チームより提供されたものです。本研究の一部は平成 23 年度宇宙航空研究開発
機構 (JAXA) の受託研究 (JX-PSPC-335638) ならびに科研費新学術領域研究「粒子人間植物影響」(no. 23120708) の助成を受けました。深く感謝の意を表します。

12) L. A. Remer and Y. J. Kaufman: Dynamic aerosol model: Urban/industrial
aerosol, Journal of Geophysical Research, 103 (12), pp. 13859-13871,
1998.
13) S. Mukai, T. Yokomae, I. Sano and M. Nakata: Multiple scattering in adense aerosol atmosphere, Atmospheric Measurement Techniques (inpress).

Table 1 Size distribution parameters of each aerosol category derived fromAERONET (refer to Omar et al.7) ) data.

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