Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
as derived from SCIAMACHY: Trends and variability, J. Geophys. Res., 116, doi:10.1029/2010jd014849.

4) Marais, E. A., D. J. Jacob, K. Wecht, C. Lerot, L. Zhang, K. Yu, T. P. Kurosu, K. Chance, and B. Sauvage (2014), Anthropogenic emissions in Nigeria and implications for atmospheric ozone pollution: A view from space, Atm. En, 99, 32-40.

5) Butz, A., et al. (2011), Toward accurate CO $ _{2} $ and CH $ _{4} $ observations from GOSAT, Geophys. Res. Lett., 38, doi:10.1029/2011GL047888.

6) Morino, I., et al. (2011), Preliminary validation of column-averaged volume mixing ratios of carbon dioxide and methane retrieved from GOSAT short-wavelength infrared spectra, Atmos. Meas. Tech., 4, 1061-1076.

7) Yoshida, Y., et al. (2013), Improvement of the retrieval algorithm for GOSAT SWIR XCO $ _{2} $ and XCH $ _{4} $ and their validation using TCON data, Atmos. Meas. Tech., 6, 1533-1547.

8) Frankenberg, C., J. F. Meirink, P. Bergamaschi, A. P. H. Goede, M. Heimann, S. Körner, U. Platt, M. van Weele, and T. Wagner (2006), Satellite chartography of atmospheric methane from SCIAMACHY on board ENVISAT: Analysis of the years 2003 and 2004, J. Geophys. Res., 111, doi:10.1029/2005JD006235

9) Takeuchi, W., and L. Gonzalez (2009), Blending MODIS and AMSR-E to predict daily land surface water coverage, Proceedings of International Remote Sensing Symposium (ISRS), Busan, South Korea, 2009 Oct. 29.

10) Tucker, C. J. (1979), Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation, RSEnv, 8, 127–150.

11) Huete, A., K. Didan, T. Miura, E. P. Rodriguez, X. Gao, and L. G. Ferreira (2002), Overview of radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices, RSEnv, 83, 195-213.

12) Justice, C. O., L. Giglio, S. Korontzi, J. Owens, J. T. Morisette, D. Roy, J. Descloitres, S. Alleaume, F. Petitcolin, and Y. Kaufman (2002), The MODIS fire products, RSEnv, 83, 244-262.

13) Giglio, L., J. Descloitres, C. O. Justice, and Y. J. Kaufman (2003), An Enhanced Contextual Fire Detection Algorithm for MODIS, RSEnv, 87, 273-282.

14) Deeter, M. N., Worden, H. M., Gille, J. C., Edwards, D. P., Mao, D., and Drummond, J. R. (2011), MOPITT multispectral CO retrievals: Origins and effects of geophysical radiance errors, J. Geophys. Res., 116, D15303, doi:10.1029/2011JD015703.

15) Deeter, M. N., Martínez-Alonso, S., Edwards, D. P., Emmons, L. K., Gille, J. C., Worden, H. M., Pittman, J. V., Daube, B. C., and Wofsy, S. C. (2013), Validation of MOPITT Version 5 thermal-infrared, near-infrared, and multispectral carbon monoxide profile retrievals for 2000-2011, J. Geophys. Res., 118, 6710-6725, doi:10.1002/jgrd.50272.

16) Matthews, E., I. Fung, and J. Lerner (1991), Methane emission from rice cultivation: Geographic and seasonal distribution of cultivated areas and emissions, GBioC, 5, 3-24.

17) Yan, X., H. Akiyama, K. Yagi, and H. Akimoto (2009), Global estimations of the inventory and mitigation potential of methane emissions from rice cultivation conducted using the 2006 Intergovernmental Panel on Climate Change Guidelines, GBioC, 23.
18) Hayashida, S., A. Ono, S. Yoshizaki, C. Frankenberg, W. Takeuchi, and X. Yan (2013), Methane concentrations over Monsoon Asia as observed by SCIAMACHY: Signals of methane emission from rice cultivation, RSEnv, 139, 246-256.

19) Grooß, J.-U. and J. M. Russell III (2005), Technical note: A stratospheric climatology for $ O_{3} $ , $ H_{2}O $ , $ CH_{4} $ , NOx, HCl and HF derived from HALOE measurements, Atmos. Chem. Phys., 5, 2797–2807.

20) Inoue, M., et al. (2014), Validation of $ XCH_{4} $ derived from SWIR spectra of GOSAT TANSO-FTS with aircraft measurement data, Atmos. Meas. Tech., 7, 2987-3005.

21) Anderson, G. P., S. A. Clough, F. X. Knezys, J. H. Chetwynd, and E. P. Shettle, 1986: AFGL Atmospheric Constituent Profiles (0-120km), Tech. Rep. AFGL-TR-86-0110, Air Force Geophysics Laboratory, Hansom AFB, MA, USA.
# (2) GOSAT熱赤外センサーのメタン高度分布データを用いた対流圏メタンの動態把握

千葉大学 環境リモートセンシング研究センター

齋藤尚子

平成24～26年度累計予算額：9,835千円（うち、平成26年度予算額：3,468千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

本サブテーマでは、GOSATによって同時に同一視野で観測されたメタンのカラム平均濃度（$\mathrm{XCH}_{4}$）と濃度の高度分布の複合利用を目的として、GOSATのTIRバンドからメタンの濃度高度分布を高精度に導出（リトリーバル）するためのリトリーバルアルゴリズムを開発した。メタンの高度分布の導出には、線形写像付き非線形最大事後確率推定法を用い、ラインバイライン計算およびフォワード計算の高精度化を図った。開発したアルゴリズムで導出したメタン濃度高度分布データをグアム上空のCONTRAILプロジェクトの航空機のメタンデータと比較した結果、TIRバンドの$\mathrm{XCH}_{4}$およびSWIRバンドの$\mathrm{XCH}_{4}$と航空機の$\mathrm{XCH}_{4}$の差は、それぞれ$-5\pm15\ \mathrm{ppbv}$、$-8\pm10\ \mathrm{ppbv}$であり、両者ともに航空機のメタンデータとカラム平均濃度にして0.5%以内で一致することがわかった。これにより、GOSATのSWIRバンドとTIRバンドのメタンデータは少なくとも海上では同程度のデータ質であることが確認できた。さらに、TIRバンドのスペクトルに含まれるバイアス誤差の影響を軽減するために、メタンと同時に水蒸気、一酸化二窒素、オゾンの濃度および地表面温度、地表面射出率を推定するアルゴリズムを考案した。改良したアルゴリズムで導出したTIRバンドのメタンデータの方が、改良前のアルゴリズムで導出したメタンデータに比べて、濃度のバラつきが小さくなっており、TIRバンドのメタン濃度の高度プロファイルは、アプリオリ（NIES輸送モデル）のメタン濃度プロファイルよりも、CONTRAILプロジェクトおよびHIPPOプロジェクトの航空機のメタンデータとよりよい一致を示していることがわかった。これらの結果から、NIESメタン輸送モデルを用いたメタン発生源・吸収源のインバージョンを行うにあたり、SWIRバンドのメタンのカラム平均濃度データとTIRバンドのメタンの高度プロファイルデータを複合利用することで、メタン発生源・吸収源のインバージョンのフラックス推定精度が有意に向上する可能性が高いと言える。

## [キーワード]

GOSAT、リトリーバルアルゴリズム開発、データ検証解析

### 1. はじめに

大気中のメタンは、湿地、水田、反芻動物の消化管、化石燃料、バイオマス燃焼等の地上放出源から放出され、OHによる酸化反応で減少しながら上部対流圈や下部成層圈に輸送される $ ^{1,2)} $ 。そのため、大気中のメタンの動態解析には、気柱量（カラム平均濃度；\mathrm{XCH_{4}}）の観測だけでは十分とはいえず、濃度の高度分布を精度よく観測することが極めて重要だと言える。2009年1月23日に打ち上げられた日本のGreenhouse gases observing Satellite (GOSAT)に搭載されているThermal
and Near infrared Sensor for Carbon Observation Fourier Transform Spectrometer（FTS）には、短波長赤外（short wave infrared; SWIR）に3つ（0.76、1.6、2.0 μm）、熱赤外（thermal infrared; TIR）に1つ（5.5-14.3 μm）の観測バンドがあり、GOSATはメタンのカラム平均濃度をSWIRバンドから、濃度の高度分布をTIRバンドから同一視野で導出することができる唯一の衛星である $ ^{3),4)} $ 。同一視野内で同時に観測された $ XCH_{4} $ と自由対流圈以上で積算されたメタン高度プロファイルの差分から、境界層内のメタン濃度の情報を抽出することも可能である。また、同一視野内で観測された $ XCH_{4} $ とメタン高度プロファイルの情報は、地上で放出されたメタンの上空への伝搬を議論する上で有益であり、大気輸送モデルを介したメタンの地上の発生源・吸収源解析においても有用な観測データセットとなりうる。本サブテーマでは、TIRバンドからメタン濃度の高度分布を高精度に導出（リトリーバル）するためのアルゴリズムの開発および改良を行った。さらに、リトリーバルアルゴリズム改良の有効性を検証するために、他の独立なメタン濃度データとの比較・検証解析を実施した。

## 2 ．研究開発目的

メタンのカラム平均濃度と濃度の高度分布を同時に同一視野で観測することができる唯一の衛星であるGOSATの特徴を最大限に活用し、地上で発生したメタンがどのように鉛直・水平方向に輸送されていくのかを調べるために、線形写像付き非線形最大事後確率推定法 $ ^{5),6)} $ という手法を用いてGOSATのTIRバンドからメタンの濃度高度分布の高精度導出を試み、導出したメタン高度分布のデータ質の検証を航空機のメタン濃度データとの比較を通して行う。

### 3. 研究開発方法

本サブテーマの研究開発方法は、（1）GOSAT/TIRバンドからのメタンプロファイル導出アルゴリズムの開発とその改良と、（2）導出されたプロダクトの検証という二つのカテゴリに分かれる。アルゴリズム開発は、研究の進捗に伴い、1）NIESのGOSAT/TIRバンドプロダクトのTIR V00.01 CH_{4}データのリトリーバルアルゴリズム開発、2）TIR V01.0x CH_{4}データのリトリーバルアルゴリズム改良の段階に大別される。

## （１）GOSAT/TIRバンドからのメタン導出アルゴリズムの開発

1）GOSATのTIRバンドから可能な限り高い高度分解能でメタン濃度を導出するためのメタン導出アルゴリズムを開発し、GOSATのTIRバンドからメタン濃度の高度分布を導出した。このアルゴリズムによって導出されたメタンデータセットはTIR V00.01 CH_{4}データとして一般に公開された。

2）気温の高度分布の誤差がメタン濃度の導出精度に与える影響の検討とリトリーバルアルゴリズムの改良

（a）気温の高度分布の誤差がメタン濃度の導出精度に与える影響について、サブテーマ4と連携して検討した。GOSATのレベル1スペクトルデータとフォワードスペクトルの残差を解析し、スペクトル残差に対する客観解析データの気温と水蒸気の誤差の寄与を調べた。

（b）上記の検討結果を踏まえて、GOSATのTIRバンドのメタン濃度リトリーバルアルゴリズムのさらなる改良を行った。Kataoka et al. [2014] $ ^{7)} $ は、TIRバンドの観測スペクトルとGOSAT観測地点の近傍で取得された地上のフーリエ分光計の観測スペクトルを理論スペクトルを介して比較し、
TIRバンドのメタンのリトリーバルに用いる7.8 μm付近のスペクトルには1-2 K程度の負バイアスがある可能性を示した。このことから、TIRバンドのスペクトルからメタンを高精度に導出するためには、スペクトルバイアスの補正を濃度リトリーバルと同時に実施することが重要であるといえる。そこで、改良版のリトリーバルアルゴリズムでは、便宜上、スペクトルバイアスのうち放射輝度依存項を地表面射出率で、放射輝度非依存項を地表面温度で表すことを考案し、地表面射出率と地表面温度を同時に解くことでスペクトルバイアスの補正を試みた。表(2)-1に、メタンのリトリーバルアルゴリズムの改良点を示す。

TIRバンドの7.8 μm付近のスペクトルは信号雑音比（SN比）が70程度と非常に低く、さらにスペクトルにはメタン以外に水蒸気や一酸化二室素の吸収帯も含まれている。V00.01時のアルゴリズムではこれらの「干渉成分」（同じ波長帯に吸収線を持つ分子）は「モデルパラメータ」としてスペクトルノイズの一部として扱っていたため、これらの分子の推定誤差に起因するメタン濃度の不確定性が存在していた。そこで、改良版アルゴリズムでは、これらのモデルパラメータとしてきた分子と気温を陽に扱い、メタンと同時に濃度を推定することにした。さらに、従来の1210-1370 cm⁻¹のスペクトル帯に加えて、新たに1140-1210 cm⁻¹のスペクトル帯を追加で用いることにより、メタンリトリーバルの干渉成分である一酸化二室素の濃度推定精度を高めることでメタンの濃度推定精度を向上させることを試みた。また、リトリーバル毎に個別にリトリーバルチャンネルを選択することをやめて、リトリーバル結果に含まれる観測の情報量がリトリーバル毎に大きく変わることがないようにし、観測の情報量を最大限活用できるようにした。このようにして改良したリトリーバルアルゴリズムで導出されたデータセットはTIR V01.0x CH₄データとして一般に公開されている。

表(2)-1 TIRバンドのメタンリトリーバルの改良点。左は旧アルゴリズム（V00.01）、右はメタン濃度の高精度導出を目的に改良したアルゴリズム（V01.0x）。

V00.01(旧)	V01.00(新)
1210-1360 cm^{-1}	1140-1220, 1220-1370 cm^{-1}(N_{2}O弱吸收带の追加)
CH_{4}プロファイルのみ導出	CH_{4}, N_{2}O, H_{2}O, O_{3}, 気温プロファイルの同時導出
N_{2}O, H_{2}O, 気温プロファイルはモディルパラメータ誤差	モディルパラメータ誤差なし
全波長一律のSNRを設定	熱真空試験時のSNRを使用
チャンネルを選択(情報量基準、バイアスが大きいチャンネルは恣意的に除外)	上記の波長範囲内の全チャンネルを使用
スペクトルバイアスは考慮せず波数位置の補正なし	同時導出の地表面温度で非放射輝度依存のスペクトルバイアス、同時導出の地表面射出率で放射輝度依存のスペクトルバイアスの補正、中心波数位置の補正
## （２）導出されたメタン高度分布データのデータ質検証

## 1 ) CONTRAILプロジェクトによるグアム上空における航空機観測データとの比較

導出したTIRバンドのメタン濃度の高度分布を、Comprehensive Observation Network for Trace gases by Airliner (CONTRAIL)プロジェクトで得られたメタン濃度データと比較した。CONTRAILとは、日本航空（JAL）が運航する定期航空機に搭載された装置を利用して大気中の二酸化炭素やメタンなどの長寿命気体を観測するプロジェクトである $ ^{8)} $ 。ここでは、成田一グアム間を飛行するJAL機に搭載されているAutomatic Air Sampling Equipment（ASE） $ ^{9)} $ で取得されたメタンデータを使用した。成田一グアム間のASEによるフラスコ採集は、2009年4月から2010年3月までの1年間に月に1回の頻度で実施された。比較にあたり、グアム空港着陸体勢時に取得されたASEのメタンプロファイルデータを用いた（以下、ASEメタンプロファイルと記す）。図(2)-1に、航空機とGOSATの観測日付が±1日以内、観測地点距離400 km以内の条件を満たしたASE（ダイヤ）とGOSAT（クロス）のそれぞれの観測地点を示す。2009年4月21日の航空機データに対して4月21日と22日の6つのGOSATデータ（赤クロス）、2009年6月9日の航空機データに対して3つのGOSATデータ（青クロス）、2010年3月15日の航空機データに対して5つのGOSATデータ（緑クロス）が条件を満たしていた。

図(2)-1 比較解析に使用した航空機観測とGOSAT観測地点を示す。灰ダイヤおよび黒ダイヤはJAL航空機に搭載されているASEでメタンデータが取得された場所、クロスは航空機観測場所から400 km以内の範囲にあるGOSATの観測地点を示している。黒ダイヤはグアム空港上空の「メタンプロファイル」データの一部、クロスはGOSATデータ。（赤クロス）4月21日と22日、（青クロス）6月9日、（緑クロス）3月15日。
航空機データとの比較にあたり、TIRバンドのメタン高度プロファイルデータとSWIRバンドの $ XCH_{4} $ データの同質性を確認するために、ここでは航空機で得られたプロファイルを積分してGOSAT/SWIRバンドで得られた $ XCH_{4} $ についても併せて検証を行った。 $ XCH_{4} $ の計算は、Araki et al. $ ^{[2010]} $ $ ^{[10]} $ の手法に倣い、ASEメタンプロファイルが得られている高度範囲ではそのデータを設定し、航空機観測で得られていない最下端（およそ0.81-2.07 km）以下の高度領域については最下端のASEメタン濃度をそのまま地表面まで一定値と仮定した。さらに航空機観測の最上端（11.81-12.50 km）から対流圈界面高度までは最上端のASEメタン濃度をそのまま対流圈界面高度まで一定値と仮定した。成層圈のメタンプロファイルの仮定については、GOSATのリトリーバルに用いたメタン濃度のアプリオリ（先験値、NIES輸送モデルの出力値）の成層圈での濃度減少率を使用して、対流圈界面から成層圈界面（45 km）までの高度領域のメタン濃度を設定した。成層圈界面から大気上端まで（0.1 hPa）は、成層圈界面高度でのメタン濃度をそのまま大気上端まで一定値とした。次に、設定した航空機のメタンプロファイルから $ XCH_{4} $ を計算した。乾燥大気の数密度の計算には、GOSATのリトリーバルに使っている気象庁の気温、水蒸気データ（気象庁Grid Point Value（GPV）気象データ）を用いた。これらのGPV気象データは、航空機観測地点と対応した15地点のGOSAT観測地点に内挿したものである。10 hPaより上の高度の気温についてはCIRA-86データを利用し、水蒸気についてはGPV水蒸気混合比の対数を高度に対して線形に内挿したデータを用いた。計算した乾燥大気の数密度のプロファイルと設定した航空機のメタン混合比のプロファイルから航空機の $ XCH_{4} $ を計算した。

## 2 ）シベリア域における航空機観測との比較

高緯度であるシベリア域においても、TIRバンドから導出されたメタンの高度分布のデータ質の初期検証を実施した。熱赤外波長帯のスペクトルを用いた濃度リトリーバルでは、気温の鉛直勾配（"thermal contrast"）から分子の存在高度を決定するため、一般には、気温の鉛直勾配が緩やかな高緯度は低緯度に比べて観測からもたらされる情報量が減少する。しかしながら、太陽光を用いる短波長赤外観測では高緯度で太陽光の光量が減少することからさらに観測が難しくなるため、熱赤外スペクトルから高緯度の濃度分布をどの程度の確度・精度で導出することができるかを把握することは非常に重要である。そこで、サブテーマ4（国立環境研究所）と連携して、シベリア域（スルグート、ノボシビルスク）で国立環境研究所が実施しているメタンの航空機観測データと改良版アルゴリズムで導出したメタン濃度の高度分布の比較を行った。

## 3 ）HIPPOプロジェクトで得られた航空機観測データとの比較

精度の高い航空機観測プロジェクトであるHIAPER Pole-to-Pole Observations（HIPPO）プロジェクト $ ^{11} $ のメタン高度分布データと比較した。HIPPOは、北米および太平洋上空の様々な高度・緯度の大気をサンプリングすることにより、二酸化炭素や他の大気分子の濃度の全球分布を求めることを目的とした、アメリカ国立科学財団（National Science Foundation; NSF）、アメリカ大気研究センター（National Center for Atmospheric Research; NCAR）/地球観測研究所（Earth Observing Laboratory; EOL）などが参加する共同プロジェクトである。HIPPOは、全5つのミッションで構成され、2009年1月から2011年9月の期間で観測が行われた。比較に使ったデータはHIPPO3（2010
年3-4月）、HIPPO4（2011年6-7月）、HIPPO5（2011年8-9月）である。

図(2)-2に示すように、HIPPOの各プロファイルデータの最下端高度の観測位置を含むように、緯度約10度、経度30度の領域に分割し、10日ごとにTIRバンドのメタン濃度データ、アプリオリのメタン濃度データを平均し、各領域のHIPPOのメタン濃度データと比較した。ここでは、Quantum Cascade Laser Spectrometer（QCLS）で観測されたメタンデータをHIPPOメタンデータとして使用していた。QCLSはハーバード大学とAerodyne Corporationが開発した中赤外線センサーで $ ^{11} $ 、赤外分光法を用いてメタンの観測を行っている。

図(2)-2 HIAPER Pole-to-Pole Observations（HIPPO）プロジェクト（HIPPO5）の航空機によるメタン濃度プロファイル観測の最下端観測地点（クロス）。黒線はTIRデータとの比較に用いた領域の分割範囲を示し、シンボルのカラーは観測開始日からの通算日を表している。

## 4 ）同時導出される水蒸気・一酸化二窒素の検討

表(2)-1に示した通り、改良版アルゴリズムではメタンと同時に水蒸気や一酸化二窒素も導出されるため、それらの成分についてもデータ質を検討した。水蒸気プロファイルについては気象庁GPVの水蒸気プロファイルを用いて初期検証を行った。
## 4 ．結果及び考察

## （１）GOSAT/TIRバンドからのメタン導出アルゴリズムの開発

1）GOSATのTIRバンドから可能な限り高い高度分解能でメタン濃度を導出するため、メタン等の大気分子の吸収線を考慮して大気の光学的厚さを算出するラインバイライン計算コードと大気分子の吸収線パラメータを最新のものに置きかえて、フォワードスペクトルの計算精度の向上を図った。さらに、濃度導出の際に必要な種々のモデルパラメータの設定も見直し、GOSATのTIRバンドからメタン濃度の高度分布を導出した。このアルゴリズムによって導出されたメタンデータセットはTIR V00.01 CH_{4}データとして一般に公開された。

## 2 ）気温の高度分布の誤差がメタン濃度の導出精度に与える影響の検討とリトリーバルアルゴリズムの改良

（ａ）GOSATのレベル1スペクトルデータとフォワードスペクトルの残差を解析し、スペクトル残差に対する客観解析データの気温と水蒸気の誤差の寄与を調べ、これらの誤差がメタン濃度のリトリーバル結果の精度に大きく影響することを明らかにした。図(2)-3に、現行のGOSATのメタン濃度導出の際に用いている気象庁GPVの気温および水蒸気データを用いて計算したメタンのヤコビアン行列（左）と、GPS（Global Positioning System）衛星のradio掩蔽観測による気温および水蒸気データセットを用いて計算したメタンのヤコビアン行列を示す（右）。気象データセット以外は両者全く同じ条件で計算したものであるが、ヤコビアンの絶対値や値がピークを取る高度が異なっており、この結果からリトリーバルに用いる気象データセットを変えるとメタンの濃度導出結果が変わりうることが示唆される。今後は、GOSATのTIRバンドのスペクトルからメタンの濃度導出の際に気温や水蒸気も同時に推定するアルゴリズムの開発等も視野に入れて研究を進めて行く必要があると言える。

Jacobian [K]

図(2)-3 GOSATのメタン濃度導出の際に用いている気象庁GPVの気温および水蒸気データを用いて計算したTIRバンドの7.6 μm付近メタンのヤコビアン行列（左図）と、GPS衛星のradio掩蔽観測による気温および水蒸気データセットを用いて計算した
7.6 μm付近メタンのヤコビアン行列（右図）。ヤコビアン行列とは、各波長、各高度で対象となる大気分子の濃度を単位量変化させた場合の大気上端での放射輝度（輝度温度）の変化量を計算したものである。

（b）上記の検討結果を踏まえて、GOSATのTIRバンドのメタン濃度リトリーバルアルゴリズムのさらなる改良を行った。改良アルゴリズムで得られたメタンプロダクトの概要を以下に示す。

図(2)-4に、改良版アルゴリズムによるTIRバンドのメタン濃度リトリーバル（V01.0x）の自由度（Degree of Freedom; DF）を示す。メタンのリトリーバルの自由度は中低緯度で0.8程度、高緯度では0.4程度と、前バージョン（V00.01）の自由度（0.6-1.1）と比較して低くなっており、相対的に観測からの情報量が少なくなっていることがわかる。今後のデータ解析では、自由度を参照して一定以上の観測情報が含まれていない場合は解析対象から外すなどの考察が必要である。

図(2)-4 改良版アルゴリズム（V01.0x）によるTIRバンドのメタン濃度リトリーバルの自由度（Degree of Freedom; DF）。2010年4月のデータの月平均値。緯度・経度2.5度ごとにデータを平均している。

図(2)-5および図(2)-6に、改良版アルゴリズムで導出されたTIR V01.0xのメタン濃度の緯度・経度断面図と緯度分布図を示す。まず、V01.0xのメタンデータの濃度の緯度分布や季節変動は概ね妥当であるといえる。V01.0xのメタンデータは、アプリオリに比べて濃度の季節変動が大きくなっており、特に南半球でその傾向が顕著になっている。図(2)-6に示されているとおり、300 hPaの南半球高緯度のメタン濃度が春季（9-11月）に極端に大きくなっているが、これはメタンと同時推定しているオゾンの（表(2)-1）、春季極渦内の極端な濃度減少が影響しているものと考えられる。
図(2)-5 TIRバンドの2010年4月のメタン濃度の月平均値（V01.0x）。左から700 hPa、500 hPa、300 hPa高度における全球分布。緯度・経度2.5度ごとにデータを平均している。

図(2)-6 TIRバンドの2010年のメタン濃度の緯度分布の月平均値（V01.0x）。左から700 hPa、500 hPa、300 hPa。緯度10度ごと、経度方向には帯状にデータを平均している。

図(2)-7に、TIRバンドのメタンデータとアプリオリのメタンデータの2010年から2012年10月までの濃度時系列を示す。先に述べたとおり、TIRバンドのメタン濃度はアプリオリのメタン濃度よりも全球で季節変動が大きくなっている。緯度帯別に見ると、シベリア域を含む北半球高緯度の上空のTIRバンドのメタン濃度の季節変動が中緯度よりも大きくなっており、これはアプリオリであるNIES輸送モデルデータのメタン濃度の方には見られない特徴である。高度別に見ると、500 hPa高度においては、北緯35度、北緯65度の双方共に、アプリオリデータのメタン濃度と比較して、TIRバンドのメタン濃度の季節変動の振幅が大きく表れている。220 hPa高度においては、中緯度と比較して高緯度で季節変動の振幅が大きく、冬期に特異的に高濃度が見られる。しかしながら、メタンは成層圏で急激に濃度が減少することから、対流圏性の空気塊を観測/モデル計算しているか成層圏性の空気塊を観測/モデル計算しているかで濃度は大きく変わりうる。今後は対流圏界面高度に注意して、対流圏の空気塊のみを抽出して時系列解析を行う必要がある。
図(2)-7 TIRと先験値（アプリオリ）の2010年から2012年10月までの月平均値の時系列。上段は500 hPa高度、下段は220 hPa高度、左側は北緯35度、右側は北緯65度の時系列。

## （２）アルゴリズムで導出されたメタン高度分布データのデータ質検証

## 1 ）CONTRAILプロジェクトによるグアム上空における航空機観測データとの比較

図(2)-8に、TIRバンドのメタンの高度プロファイルデータ（V00.01）から計算した\mathrm{XCH}_{4}と航空機の\mathrm{XCH}_{4}の差分（赤クロス）、SWIRバンドの\mathrm{XCH}_{4}と航空機の\mathrm{XCH}_{4}の差分（黒クロス）、アプリオリの\mathrm{XCH}_{4}と航空機の\mathrm{XCH}_{4}の差分（灰クロス）を示す。なお、図(2)-8の比較においては、航空機の\mathrm{XCH}_{4}はTIRバンド、SWIRバンドのアベレージングカーネルを考慮して計算した値を用いている $ ^{12} $ 。TIRバンドの\mathrm{XCH}_{4}およびSWIRバンドの\mathrm{XCH}_{4}と航空機の\mathrm{XCH}_{4}との差は、それぞれ-5\pm15ppbv、-8\pm10ppbvであり、両者ともに航空機のメタンデータとカラム平均濃度にして0.5%以内で一致することがわかった。また、図(2)-9に示すとおり、航空機のメタンの高度プロファイル（赤線はTIRバンドのアベレージングカーネルを考慮したプロファイル、赤ダイヤはオリジナルのASEデータ）と近傍のTIRバンドのメタンの高度プロファイル（青線）は、アプリオリのメタンの高度プロファイル（灰線）よりもよい一致を示し、V00.01データのリトリーバルアルゴリズムにおいても、TIRバンドの観測情報がメタン濃度のリトリーバル結果に有効に反映されていることが示された。
図(2)-8 航空機で観測されたメタン濃度を基に換算した $ XCH_{4} $ （メタンカラム平均濃度）と、GOSATのTIRバンドおよびSWIRバンドで得られた $ XCH_{4} $ との差。赤はTIRと航空機データとの差、黒はSWIRと航空機データとの差を表している。灰はアプリオリ（先験値）のNIES輸送モデルと航空機データとの差を表している。（a）4月21、22日、（b）6月9日、（c）3月15日。

さらに、成層圏メタン濃度の\mathrm{XCH_{4}}への寄与を調べた。複数のメタン濃度データセットを用いて成層圏のメタンの濃度減少率を設定し、\mathrm{XCH_{4}}を計算した結果、成層圏メタン濃度の変動が\mathrm{XCH_{4}}に9ppbv程度の変動をもたらしうることが明らかになった。また、対流圏界面の高さや気柱平均濃度を算出する際の気象データセットの違いによって\mathrm{XCH_{4}}の計算値に数ppbv（それぞれ3ppbv、2ppbv）の誤差を生じうることがわかった。この成果をまとめて日本気象学会のレター誌SOLAに投稿した $ ^{13)} $ 。
(a)

$ CH_{4} $ [ppbv]

(b)

$ CH_{4} $ [ppbv]

(c)

$ CH_{4} $ [ppbv]

図(2)-9. 航空機のメタンデータ（赤ダイヤ）とTIRのアベレージングカーネルを考慮した航空機のメタン高度プロファイル（赤線）と、TIRバンドのメタン高度プロファイル（青波線、青実線は平均値）と、そのアプリオリの高度プロファイル（灰波線、灰）。（a）4月21、22日、（b）6月9日、（c）3月15日。

次に、改良版アルゴリズム（V01.0x）で導出したメタン濃度の高度分布を、同様に、2009年4月21、22日、6月9日、2010年3月15日の3日間にグアム空港着陸時にJAL航空機で取得されたメタン濃度データと比較した。図(2)-10の比較結果から、TIRバンドのメタン濃度の高度プロファイルは、アプリオリ（NIES輸送モデル）のメタン濃度プロファイルよりも、航空機のメタンデータとよりよい一致を示していることがわかる。V00.01のリトリーバルアルゴリズムによる解析結果（図(2)-9）と比較して、改良版アルゴリズムで導出したメタンデータの方が濃度のバラつきが小さくなっていることがわかる。これらの結果から、NIESメタン輸送モデルを用いたメタン発生源・吸収源のインバージョンを行うにあたり、GOSATのTIRバンドのスペクトルから導出されたメタンの高度プロファイルデータがよい観測拘束条件になりうることを示唆している。SWIRバンドのメタンのカラム平均濃度データを単独に利用するだけではなく、TIRバンドのメタンの高度プロファイルデータと組み合わせて利用することで、メタン発生源・吸収源のインバージョンのフラックス推定精度が有意に向上する可能性が高いと言える。
図(2)-10 航空機のメタンデータ（赤ダイヤ）、TIRバンドのメタン高度プロファイル（青実線）と、そのアプリオリの高度プロファイル（灰実線）。（a）4月21、22日、（b）6月9日、（c）3月15日。

## 2 ）シベリア域における航空機観測との比較

図(2)-11に、2010年のシベリア域（スルグート、ノボシビルスク）で国立環境研究所が実施しているメタンの航空機観測データ（赤）と、近傍のTIRバンドのスペクトルから導出されたメタン濃度の高度プロファイル（青線）の比較を示した。図(2)-11に示す通り、熱帯域のグアム上空での比較結果（図(2)-10）と比べると、TIRバンドのメタン高度プロファイルがアプリオリであるNIES輸送モデルのメタン高度プロファイルと近い値を示していることがわかる。これは、メタンのリトリーバル結果がアプリオリにより強く拘束されており、相対的に観測スペクトルからもたらされる情報量が少なくなっていることを意味している。今後は、さらにリトリーバルアルゴリズムを見直し、高緯度の観測スペクトルの情報量を増やす方向でアルゴリズムの改良を試みることが必要であるといえる。しかしながら、航空機データに見られる中部対流圏で若干メタン濃度が増加するイベント（6/14など）がTIRバンドのメタン高度プロファイルにも見られるなど、シベリア域でのGOSATの熱赤外によるメタン観測が有意である可能性も示唆される。
図(2)-11 2010年のシベリア域（スルグート、ノボシビルスク）で国立環境研究所が実施しているメタンの航空機観測データ（赤）と、近傍のTIRバンドのスペクトルから導出されたメタン濃度の高度プロファイル（青線）の比較。灰線はアプリオリ（NIES輸送モデル）のメタンプロファイル。

## 3 ）HIPPOプロジェクトで得られた航空機観測データとの比較

図(2)-12に、HIPPO5のメタン高度プロファイルとTIRバンドおよびアプリオリのメタン高度プロファイルの領域別平均値の比較結果を示す。低緯度については（図(2)-12a）、黒線で示されたTIRバンドのメタン濃度プロファイルデータは、赤線で示されたHIPPOのメタン濃度プロファイルデータとよい一致を示している。一方、灰線で示されたアプリオリのメタン濃度プロファイルデータは全体的に濃度が両者より低めになっている。中緯度についても同様のことが言え（図(2)-12b）、中低緯度のHIPPOのメタンデータの領域内の濃度のバラつきがTIRバンドのメタンデータの領域内平均値の一シグマと同程度の大きさであることがわかる。一方、北半球高緯度については（図(2)-12c）、もともとTIRバンドの観測スペクトルに含まれるメタン濃度の情報量が中低緯度に比べて乏しいため、HIPPOのメタンデータの濃度分布の特徴を十分に捉えられているとは言えない。このことは、衛星データを利用してシベリア域のメタンの動態に関する研究をするためには、リトリーバルアルゴリズム等をさらに改良し、衛星データ処理に利用する気温などの気象場データの高精度化を図って、観測確度・精度を向上させなければならないことを示唆している。
図(2)-12a　2011年夏の北緯20度から南緯10度の範囲におけるHIPPO（赤）、TIR(黒)およびアプリオリ（灰色）の領域ごとの比較（HIPPO5）。TIRとアプリオリのメタンデータについては領域内の平均値と一シグマを示している。領域は図(2)-2に基づく。

図(2)-12b　2011年夏の南緯10度から40度の範囲におけるHIPPO（赤）、TIR(黒)およびアプリオリ（灰色）の領域ごとの比較（HIPPO5）。TIRとアプリオリのメタンデータについては領域内の平均値と一シグマを示している。領域は図(2)-2に基づく。
$ CH_{4} $ [ppm]

$ CH_{4} $ [ppm]

$ CH_{4} $ [ppm]

図(2)-12c 2011年夏の北緯67度から87度の範囲におけるHIPPO（赤）、TIR(黒)およびアプリオリ（灰色）の領域ごとの比較（HIPPO5）。TIRとアプリオリのメタンデータについては領域内の平均値と一シグマを示している。領域は図(2)-2に基づく。

## 4 ）同時導出される水蒸気・一酸化二窒素の検討

改良版アルゴリズムでメタンと同時に導出される水蒸気について、サブテーマ4と連携してデータ質の初期検証を行った。ここでは、まず、メタンと同時推定された水蒸気プロファイルと気象庁GPVの水蒸気プロファイルを比較した。GPVデータはメタンリトリーバル時の大気条件として与えているデータであるため、GPVデータからの偏差は観測スペクトルからもたらされた濃度情報ということになる。図(2)-13に示すとおり、中部対流圏ではTIRバンドから同時推定された水蒸気プロファイルとGPV水蒸気データとの間に差が見られることから、今後は観測スペクトルからもたらされた濃度情報が有意かどうかについて、他の独立な水蒸気データを用いて継続的にTIRバンドの水蒸気プロファイルの検証を行っていく必要がある。

改良版のアルゴリズムでは、水蒸気以外に一酸化二室素の濃度もメタンと同時推定している。一酸化二室素の同時推定の第一の目的はメタンの導出精度の向上であるが、一酸化二室素自体が強力な温室効果気体であるため、ここでは、導出された一酸化二室素のデータ質について考察した。図(2)-14に同時推定されたメタンと一酸化二室素の濃度分布を示す。図(2)-15の両データの散布図でも示されているとおり、導出されたメタン濃度と一酸化二室素濃度には明瞭な相関はなく、両者が少なくとも独立の情報量を持っていることがわかる。
図(2)-13 グアム上空でのTIRバンドのスペクトルからメタンと同時に導出された水蒸気濃度の高度プロファイル（青線）と気象庁GPV水蒸気データ（灰線）。（a）4月21、22日、（b）6月9日、（c）3月15日。

(a)

(b)

図(2)-14 TIRバンドのスペクトルから同時に導出された500 hPa面におけるメタン濃度（a）と一酸化二室素濃度（b）。2010年4月の3日間の導出結果。

図(2)-15 図(2)-14で示した500 hPa面におけるメタン濃度と一酸化二窒素濃度の散布図。
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

本サブテーマでは、GOSATによって同時に同一視野で観測されたメタンのカラム平均濃度（$\mathrm{XCH}_{4}$）と濃度の高度分布の複合利用を目的として、GOSATのTIRバンドからメタンの濃度高度分布を高精度に導出するためのリトリーバルアルゴリズムを開発した。開発したアルゴリズムの有効性を航空機観測のメタンデータと比較することで検証し、リトリーバルアルゴリズムのさらなる改良を行った。

開発したアルゴリズムで導出したTIRバンドのメタン高度分布データをカラム量に変換して、SWIRバンドのメタンデータおよびグアム上空で観測されたCONTRAILプロジェクトの航空機のメタンデータと比較した結果、TIRバンドのXCH_{4}およびSWIRバンドのXCH_{4}は、航空機のXCH_{4}と0.5%以内で一致することがわかった。このことにより、GOSATのSWIRバンドとTIRバンドのメタンデータは少なくとも海上では同程度のデータ質であることが確認でき、SWIRバンドのメタンカラム平均濃度データとTIRバンドのメタン高度分布データを組み合わせて解析することで、メタン輸送過程の解明につながることを示すことができた。

さらに、TIRバンドから導出されたメタン高度分布データは、リトリーバルのアプリオリ（NIES輸送モデルの出力値）よりも、CONTRAILプロジェクト、HIPPOプロジェクトの航空機メタンデータとよい一致を示していることから、GOSATのTIRバンドの観測によって大気中メタン濃度に関する有意な情報がもたらされたことが確認できた。このことは、TIRバンドのメタンデータが、メタン輸送モデルの改良に役立つこと、さらに、メタン輸送モデルを介したメタンの発生源・吸収源の推定に有益な情報をもたらしうることを示している。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

特に記載すべき事項はない。

## 6 ．国際共同研究等の状況

1）GOSAT—AIRSのメタン濃度相互比較・検証解析

カウンターパート : National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) （米国）

参加、連携状況: GOSATのメタンデータと AIRSのメタンデータの全球比較解析を共同で実施、共著論文の執筆など。

## 2 ）GOSAT-ACE-FTSのメタン濃度相互比較・検証解析

カウンターパート：トロント大学（カナダ）

参加、連携状況：GOSATのメタンデータとACE-FTSのメタンデータの高緯度比較解析を共同で実施、共著論文の執筆など。
### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) N. Saitoh, M. Touno, S. Hayashida, R. Imasu, K. Shiomi, T. Yokota, Y. Yoshida, T. Machida, H. Matsueda, Y. Sawa: SOLA, 8, 145-149 (2012) “Comparisons between $ XCH_{4} $ from GOSAT Shortwave and Thermal Infrared Spectra and Aircraft $ CH_{4} $ Measurements over Guam”

くその他誌上発表（査読なし）＞ 特に記載すべき事項はない。

## （2） 口頭発表（学会等）

1) X. Xiong, N. Saitoh, C. Barnet, E. Maddy, S. Hayashida, T. Machida, H. Matsueda, and Y. Sawa, T.S. Pagano: The 4th GOSAT RA PI Meeting, California Institute of Technology (Caltech), USA, 2012 "Comparison of $ CH_{4} $ retrieved from GOSAT TANSO TIR, AIRS and aircraft measurements"

2) N. Saitoh, M. Touno, S. Hayashida, R. Imasu, K. Shiomi, T. Yokota, Y. Yoshida, T. Machida, H. Matsueda, and Y. Sawa: The $ 8^{th} $ International Workshop of Greenhouse Gas Measurements from Space, USA, 2012 “Simultaneous observations of column abundances and profiles of $ CH_{4} $ by GOSAT: Validation of GOSAT $ CH_{4} $ products using aircraft measurements over Guam”

3）齋藤尚子、今須良一、杉田考史、林田佐智子、塩見慶：日本気象学会2012年度秋季大会、北海道大学（2012）「GOSAT/TANSO-FTS TIRからのメタン濃度高精度導出のための同時推定アルゴリズムの検討」

4）齋藤尚子、今須良一、杉田孝史、林田佐智子：第18回大気化学討論会、和倉（2012）「GOSAT/TANSO-FTS TIRセンサーからのメタン濃度高精度導出アルゴリズムの検討」

5) N. Saitoh, R. Imasu, T. Sugita, S. Hayashida, K. Shiomi : AGU Fall Meeting, USA, 2012 “Algorithm improvement toward better retrieval of $ CO_{2} $ and $ CH_{4} $ profiles from GOSAT/TANSO-FTS thermal infrared spectra”

6）齋藤尚子、木本周平、杉村亮、今須良一、杉田考史、林田佐智子、塩見慶、川上修司、町田敏、松枝秀和、澤庸介：第19回大気化学討論会（2013）「GOSAT/TANSO-FTS TIR CO₂ およびCH₄ リトリーバルアルゴリズムの改良について」

7）齋藤尚子、今須良一、杉田考史、林田佐智子、塩見慶、川上修司、町田敏、松枝秀和、澤庸介：日本気象学会2013年度秋季大会、仙台（2013）「改良版アルゴリズムによる

GOSAT/TANSO-FTS TIR CO_{2}およびCH_{4}リトリーバル」

8) N. Saitoh, R. Imasu, T. Sugita, S. Hayashida, K. Shiomi, S. Kawakami, T. Machida, Y. Sawa, and H. Matsueda : AGU Fall Meeting, USA, 2013 “Algorithm improvement toward better retrieval of $ CO_{2} $ and $ CH_{4} $ profiles from GOSAT/TANSO-FTS thermal infrared spectra”

9）齋藤尚子、木本周平、杉村亮、今須良一、川上修司、塩見慶、杉田考史、町田敏、松枝秀和、澤庸介：日本気象学会2014年度秋季大会、福岡（2014）「GOSAT/TANSO-FTS TIRバンドの新バージョンCO₂、CH₄プロダクトのデータ質について」

10) N. Saitoh, R. Imasu, S. Kawakami, K. Shiomi, T. Sugita, T. Machida, Y. Sawa, and H. Matsueda: AGU Fall Meeting, USA, 2014 “Validation of GOSAT/TANSO-FTS TIR V01.00 CO $ _{2} $ and CH $ _{4} $ products”