Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## （３）イオン成分、金属成分の特徴

2012年1月19日から1月26日までウランバートルで採取したPM2.5及びPM2.5-10中の各成分濃度を図(2)-11、図(2)-12に示した。PM2.5の質量濃度は171～272μg m⁻³、PM2.5-10の質量濃度は17～88μg m⁻³であった。PM2.5中のSO₄²⁻は11～18μg m⁻³、NO₃⁻は2.7～6.5μg m⁻³、NH₄⁺は6.2～10μg m⁻³であった。PM2.5-10中のSO₄²⁻は2.9～6.7μg m⁻³、NO₃⁻は0.51～2.3μg m⁻³、NH₄⁺は1.0～3.6μg m⁻³であった。PM2.5中の各成分の濃度を2009年2月に東京都内9か所で測定したPM2.5成分濃度（平均値）⁴と比較すると、PM2.5質量濃度で8.2～13倍、OCで16～25倍、SO₄²⁻で2.8～4.4倍、NH₄⁺で2.7～4.4倍と多くの成分で高濃度となった（図（2）-13）。一方、NO₃⁻は都内の0.83～2.0倍と比較的近い値となった。PM2.5-10とPM2.5の成分濃度を比較すると、総量ではPM2.5-10がPM2.5の1/4程度になっており、主要成分であるEC、OC、SO₄²⁻、NO₃⁻も概ね1/4程度となった。一方、Ca、Fe、F⁻ではPM2.5-10中の濃度がPM2.5中の濃度の2倍程度になっていた。ウランバートルでのPM2.5、PM2.5-10中の各成分の総量に対する割合（構成比）と東京でのPM2.5中の割合を図(2)-14に示した。ウランバートルではSO₄²⁻、NO₃⁻、Al、Ca、F⁻などはPM2.5に比べPM2.5-10中の構成比が大きくなっており、粗大粒子側に配分されやすいという特徴がみられた。東京で測定されたPM2.5中の構成比と比較すると、OCの割合はウランバートルの方が高く、SO₄²⁻、NO₃⁻、NH₄⁺は東京の方が高くなっていた。これはウランバートルと東京での発生源の違いや一次粒子と二次粒子の寄与割合の違いなどが反映していると考えられる。

図 $ (2) $ -11 PM2.5中の各成分濃度
図(2)-12 PM10中の各成分濃度

図(2)-13 ウランバートル及び東京のPM中の化学成分濃度 (期間平均)
図(2)-14 ウランバートル及び東京のPM中の化学成分組成割合(期間平均)

黄砂の発生源地に近く、かつ激しい都市大気汚染が生じているウランバートルの大気粉じんの化学成分分析結果を用いて、黄砂と汚染物質の混合状態についての解析を行った。これまでの研究で黄砂粒子の主成分のひとつはAlであることがわかっている。また、黄砂エアロゾルの粒径分布は粗大粒子領域にピークを持つ分布であることもわかっている。それらを踏まえ、ここでは粗大粒子に相当するPM2.5-10に含まれるAl（粗大Al）を黄砂エアロゾルの指標とした。粗大Al濃度に対してPM2.5-10（粗大粒子）に含まれる化学成分濃度をプロットしたところ、Al濃度とEC、OC及びCl-濃度の間に相関は認められなかった（図(2)-15）。一方、Al濃度とSO_{4}^{2-}は5%有意水準、NO_{3}^{-}、F^{-}は1%の有意水準で相関が認められた（図(2)-16）。この結果から、EC、OC及びCl^{-}は黄砂粒子と別の粒子として存在、すなわち外部混合状態であったと示唆された。一方、SO_{4}^{2-}、NO_{3}^{-}、及びF^{-}はAlと同じ粒子中に存在、すなわち内部混合状態であったと示唆された。図(2)-17には2009年度の冬季に東京足立区の綾瀬で採取されたSPM-PM2.5中のAl濃度と各化学成分濃度の関係を示した。東京ではAlと他の化学成分との間に相関は見られず、外部混合状態であったことが推察される。このことから、ウランバートルのような非常に寒い地域では、排出されたガス状の汚染物質が大気中で輸送中に二次生成粒子となるのではなく、大気に排出されるとすぐに大気中の土壤粒子に吸着されて輸送されていくことが考えられる。
図(2)-15 ウランバートルのPM2.5-10中のAlに対する各化学成分濃度（その1）
図(2)-16 ウランバートルのPM2.5-10中のAlに対する各化学成分濃度（その2）
図(2)-17 東京のSPM-PM2.5中のA1に対する各化学成分濃度（2009年度、足立区綾瀬）

## （４）ダイオキシン類の測定と大気中濃度の特徴

## 1 ) ダイオキシン類の捕集法の検討

前述のように、環境省の「ダイオキシン類に係る大気環境調査マニュアル」（2008） $ ^{2)} $ には、試料捕集は石英繊維ろ紙とポリウレタンフォーム（PUF）2個をつけたハイボリウムエアサンプラー（HV）で行うと記載されているが、ウランバートルには2個のPUFを装着できるHVがない。そのため、現地に既存のローボリウムエアサンプラー（FRM、Thermo）に、PUF装着のためのチューブ及び粉じん採取用のインパクター（石英繊維ろ紙を装着）を接続し、ガス態と粒子態の同時捕集を可能とした（図(2)-18）。
図(2)-18 改造したローボリウムエアーサンプラーによる試料捕集

改造したガス・粒子同時捕集システムにより2012年11月28日～30日にウランバートルにおいてPM2.5およびガスを捕集した。PM2.5の捕集材は石英繊維ろ紙（フィルター）を用いた。フィルターおよびPUFに捕集されたダイオキシン類（ポリ塩化ジベンゾーパラ-ダイオキシン（PCDDs）、ポリ塩化ジベンゾフラン（PCDFs）、コプラナーポリ塩化ビフェニル（Co-PCBs））を、フィルターからはトルエン、PUFからはアセトンで抽出し、抽出液中のダイオキシン類を高分解能ガスクロマトグラフ－質量分析計を用いて定量した。

捕集された大気中のダイオキシン類濃度は46 pg m⁻³で、2011年11月に東京都環境科学研究所で捕集された大気中のダイオキシン類濃度（8.1 pg m⁻³）の5倍以上であった（図(2)-19）。このときのウランバートルの大気中のダイオキシン類の83%がCo-PCBsであり、全ダイオキシン類中のCo-PCBsのパーセンテージが35%であった東京都の大気とは異なる特徴を持っていた。毒性等量に換算すると、ウランバートルが0.017 pg-TEQ m⁻³、東京が0.066 pg-TEQ m⁻³となった（図(2)-20）。

図(2)-19 11月にウランバートル（UB）及び東京（TK）で捕集された大気中のダイオキシン類濃度（F：フィルター上に捕集されたもの、P：PUFに捕集されたもの）
図(2)-20 11月にウランバートル（UB）及び東京（TK）で捕集された大気中のダイオキシン類の毒性等量（F:フィルター上に捕集されたもの、P:PUFに捕集されたもの）

毒性等量への寄与が最も大きかったのはPCDFsで、この傾向は東京と同じであった。ウランバートルの大気中のダイオキシン類は、濃度は東京都より高いものの、毒性等価係数が小さいCo-PCBsが主体であるため、毒性等量が小さかった。

分析値が定量下限値以上であった異性体についてガス・粒子分配比を計算した。計算には以下の式を用いた。

【粒子態存在比】（%）＝【フィルターに捕集された各成分量】／（【フィルターに捕集された各成分量】＋【PUFに捕集された各成分量】）×100

ガス態のPCDDsとPCDFsの各異性体は定量下限値以下であった。Co-PCBsの各異性体は50～90％がガス態であり、塩素数が少ない異性体ほどガス態の割合が大きかった（表(2)-3）。ウランバートルの大気中の総ダイオキシン類濃度に占めるガス態のCo-PCBs濃度のパーセンテージは59%であったが、総ダイオキシン類の毒性等量に占めるガス態のCo-PCBsの毒性等量のパーセンテージは6.5%であった（図(2)-21）。この結果から、ウランバートルに既存のPUFを装着できないサンプラーを用いてフィルターのみで大気試料を捕集した場合でも、PCDDsとPCDFs濃度については、十分に評価可能と考えられた。また、ガス態のCo-PCBsが全ダイオキシン類に占める割合が高いものの、それらは毒性等価係数が低いため、毒性等量については十分に評価可能であると考えられた。

表(2)-3 ウランバートル大気中のダイオキシン類のガス・粒子分配比（2012年11月）

TeCDD	0	TeCDF	0	TeCB	90
PeCDD	0	PeCDF	0	PeCB	68
HxCDD	0	HxCDF	0	HxCDB	56
HpCDD	0	HpCDF	0	HpCB	0
OCDD	0	OCDF	0

PCDDs	0	PCDFs	0	Co-PCB	70

表はガス態の比率（%）を表示
$$ \boxed{}\quad Co-PCBs\ (F) $$

$$ \boxed{\quad}PCDFs\left(F\right) $$

$$ \boxed{\text{PCDDs (F)}} $$

図(2)-21 11月にウランバートルで捕集された大気試料中のPCDDs、PCDFs、及びCo-PCBs濃度と毒性等量のパーセンテージ

(F: フィルター上に捕集されたもの、P: PUF に捕集されたもの)

## 2 ）ウランバートルの大気中ダイオキシン類の濃度と組成

2012年11月にPUFも含めた大気中ダイオキシン類測定及びトラベルブランク測定を行った。表(2)-4に測定結果を示した。フィルターのトラベルブランク値は十分に低かった。一方、PUFのトラベルブランクはCo-PCBで高い傾向が見られた。これは、現地での保管期間が6週間と長くなっているため、保管中に汚染があった可能性も考えられる。

表(2)-4 フィルターあるいはPUF1組あたりのダイオキシン類

トラベル
ブランク	試料1
06-08 Nov 2012	試料1
28-30 Nov 2012
フィルター
(PM2.5)	PCDDs(pg)	<LOQ	28	41
PCDFs(pg)	<LOQ	130	170
Co-PCB(pg)	<LOQ	160	300
PUF
(ガス態)	PCDDs(pg)	<LOQ	<LOQ	<LOQ
PCDFs(pg)	<LOQ	<LOQ	<LOQ
Co-PCB(pg)	190	79	930
ウランバートルにおける
保管期間	6週間	3週間	6週間

図(2)-22にウランバートルで捕集されたPM2.5中のダイオキシン類の同族体濃度及び組成を示した。図中の6桁の数値はサンプリング開始日を示している。2013年8月（130827）を除いて、ダイオキシン類の同族体組成は燃焼パターンを示した。ウランバートルの大気汚染物質排出源は、火力発電所、暖房ボイラ施設、小型石炭焚き温水ヒーター、ゲルストーブと考えられており、大気中のダイオキシン類もこれらの排出源の影響を受けていることが考えられる。一方、2013年8月
は他と異なる組成となった。8月は平均気温が14.4℃と、他の月に比べ高くなっていたため、低塩素のPCDDsとPCDFsが粒子態でなくガス態で存在しており、同族体パターンが異なっていた可能性がある。本研究では捕集法検討の結果、フィルターのみでの試料捕集としているが、夏季のダイオキシン類調査については今後検証が必要である。それ以外の月については、捕集期間中の平均気温が氷点下となっており、PCDDsとPCDFsの大半が粒子態で存在していたと考えられる。

図(2)-22 ウランバートルにおける PCDDs、PCDFs の濃度及び同族体組成

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

ウランバートルにおいて大気中のダイオキシン類濃度の調査が可能となり、今後、黄砂発生源近傍での有機汚染物質と挙動解明に活用することができる。また、厳冬期のウランバートル大気粉じん中の化学成分の特徴を把握し、汚染物質の土壌粒子との混合状態が東京とは異なる特徴を持つことを明らかにした。

## （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＞

本研究成果は、大陸起源の汚染物質による日本国内のPM2.5濃度上昇の影響を推定し、PM2.5低減対策の立案に貢献できると考えられる。

## 6 ．国際共同研究等の状況

ウランバートルにおける大気環境試料の採取に関しては、下記の現地研究者の協力を得て実施した。事前に来日して打ち合わせた後、ウランバートルでの試料捕集や観測装置のメンテナンスについて協力を得た。また、調査結果の考察への参加を得、連名による学会発表を行った。

氏名：Dashdondog Batdorj

所属：Institute of Meteorology, Hydrology and Environment

国名：モンゴル

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) M. Nishikawa, D. Batdorj, M. Ukachi, K. Onishi, K. Nagano, I. Mori, I. Matsui, T. Sano: Analytical Methods, 5, 4088-4095, (2013), DOI: 10.1039/c3ay40435h.

“Preparation and chemical characterization of an Asian mineral dust certified reference material”

2) M. Nishikawa, I. Matsui, I. Mori, D. Badtorj, E. Sarangerel, K. Ohnishi, A. Shimizu, N. Sugimoto: Earozoru Kenkyu, 30(2), 126-133, (2015), DOI: 10.11203/jar.30.126.

“Chemical characteristics of airborne particulate matter during the winter season in Ulaanbaatar”

## <査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項はない。

## 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）森 育子、山崎正夫、Dashdondog Batdorj、高橋明宏、西川雅高、松井一郎、清水 厚、高橋克行：冬季ウランバートルの大気粉じん濃度変動の特徴，第53回大気環境学会年会（2012）

2）森育子、山崎正夫、Dashdondog Batdorj、西川雅高「ウランバートルの環境大気中のダイオキシン類分析の試み」第22回環境化学討論会（2013）

3）森育子、山崎正夫、Dashdondog Batdorj、西川雅高、松井一郎、高橋克行、板谷庸平、田淵浩司：冬季ウランバートルの大気粉じん中炭素成分の特徴，第54回大気環境学会年会（2013）

4）星純也、森育子、山崎正夫、Dashdondog Batdorj：ウランバートルの大気粉じん中の化学成分濃度，第55回大気環境学会年会（2014）
## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

## （４）「国民との科学・技術対話」の実施

東京都環境科学研究所公開研究発表会（平成24年12月21日、参加者約150名）にて成果紹介

## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない。

## （6） その他

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1) M. Nishikawa, I. Matsui, D. Badtorj, D. Jugder, I. Mori, A. Shimizu, N. Sugimoto, K. Takahashi: Chemical composition of urban airborne particulate matter in Ulaanbaatar, Atmospheric Environment, 45(32), 5710–5715 (2011)

2）環境省(2008)：ダイオキシン類に係る大気環境調査マニュアル

3）秋山薫，上野広行，三好猛雄，横田久司，石井康一郎，樋口幸弘，伊藤雄一：PM2.5に含まれる炭素成分の特徴—炭素フラクション特性—，東京都環境科学研究所年報，137-140(2010)

4) 東京都微小粒子状物質検討会：東京都微小粒子状物質検討会報告書資料集（2011）
# （３）汚染混合型の黄砂沈着フラックス量を推計する黄砂予報モデルの応用研究

国土交通省気象庁気象研究所

研究総務官 ___ 三上 ___ 正男

環境・応用気象研究部 第1研究室 貞木 貴史

関山 剛

国土交通省気象庁地球環境・海洋部環境気象管理官付

田中 泰宙

平成24～26年度累計予算額15,907千円（うち、平成26年度予算額5,435千円）上記の予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

本サブ課題では、これまでに用いてきた黄砂予報モデル（MASINGAR）に対して大気モデル、黄砂等の放出・沈着過程等に関する改良を行い（MASINGARmk-2）、汚染混合型黄砂予測システムとして毎日準リアルタイムの予測計算を実行と検証を行う環境を構築した。この予測システムを用い、粒子状浮遊物質による大気汚染現象事例の検証と解析を行い、汚染と混合したエアロゾル成分の推定を行った。事例解析では大陸から黄砂とともに硫酸塩等の大気汚染に由来する成分が輸送される現象や、火山噴煙に起因する硫酸塩によると推定されるPM2.5濃度の上昇事例なども見出された。また、MASINGAR mk-2を用いて過去30年間における東アジアにおける黄砂発生量と日本付近への飛来量／降下量に関するシミュレーション解析を行い、この両者が正の相関を持つと共に、黄砂発生量の約5%程度が日本付近に沈着することを示した。さらに、地上観測データとMASINGARを用いて東アジアにおける黄砂発生量を推定する逆解析手法を過去の黄砂イベントに関して適用した結果、MASINGARの黄砂放出量が中国東北部で過小評価とみられることも判明した。今後、この手法をより大規模に適用することにより、日本付近への黄砂飛来量／沈着量を定量化できる目処を立てることができた。

[キーワード] 黄砂、エアロゾル、飛来量、沈着量、黄砂予報モデル、逆解析

### 1. はじめに

微小黄砂（PM2.5黄砂と呼ぶ）は、大気汚染物質とよく混合することが定性的に判ってきた。大気汚染物質と混合した黄砂である汚染混合型黄砂は、黄砂そのものに比べ健康影響が大きいと指摘されている。黄砂発生源に近いアジア大陸の大都市（北京、ウランバートル）では汚染混合型黄砂が新たな都市大気環境問題となり、日本でもPM2.5規制値を超える汚染混合型黄砂の飛来が目立ってきた。近年、PM2.5による大気汚染に関する報道等が盛んに行われ、環境省において環境基準に基づいた注意喚起の指針が設定されるなど、国民の関心も高まっている。しかしながら、PM2.5領域に存在する汚染混合型黄砂の日本への飛来・沈着に関する科学的知見は非常に少なく、対応する数値モデルの開発も遅れている。

黄砂発生源に近い北京やウランバートルでは、都市郊外に沈着している黄砂の再飛散粒子と都
市大気汚染物質との複合汚染が懸念されている。この沈着後の再飛散黄砂は内陸部で発生する黄砂と異なり、粒径が小さい方にシフトする傾向があることから健康への影響が注視されている。また、風下にある我が国への越境飛来も懸念される。このような背景から、日中韓三カ国大臣会合において、黄砂問題は発生源対策や予報システムの構築に加えて都市大気汚染や越境大気汚染問題とリンクした新たな議題となっている。

これまで、黄砂の発生と広域輸送、予測モデル、健康影響に関する研究が、環境研究総合推進費などで行われて来た。その結果、日本に飛来する黄砂の主発生源はゴビ砂漠域で、年間推定発生量約1億トンのうち約4割が日本上空に飛来すること、黄砂に関する動物投与実験や疫学調査から健康影響が認められること、などが判ってきた。しかしながら、それらの研究は黄砂の質量（バルク黄砂）のみを対象としており、PM2.5以下の小粒径黄砂に焦点をあてた長距離輸送や日本周辺域に沈着する黄砂に関する研究は非常に遅れている。また、PM2.5黄砂に大気汚染物質が取り込まれることで粒子が肥大化し、大気中からの除去が加速される効果や、黄砂の乾性・湿性沈着の地域特性については定性的な理解にとどまり、精度の高いモデル化はできていない。

## 2 ．研究開発目的

本研究課題は、各分野において先行する研究手法をベースに新たな独創的手法を加え、今まで未解明のPM2.5黄砂と沈着量の実態解明と国際貢献的研究の両方を実行するものである。本サブ課題では、ライダーネットワークデータと気象庁の黄砂予報モデルをベースにして、黄砂予報モデルを大気汚染物質によって変質を受けた汚染混合型黄砂の予測システムへと高度化し、沈着量推定手法を開発する。沈着量観測ネットワークによる検証データを活用して日本周辺域を対象に汚染混合型黄砂の飛来量及び沈着量分布を明らかにする。これら観測や数値モデルによる成果は、環境省・気象庁が共同運用する黄砂ホームページの質的向上に貢献する。

本課題では黄砂予報モデル、データ同化、逆解析といった数値解析手法を有機的に結合して汚染物質の混合過程を経た汚染混合型黄砂の日本周辺への沈着量を推定する。この目標を達成することによって日本域のPM2.5予測精度の飛躍的な向上に貢献する。

### 3. 研究開発方法

## （１）汚染混合型黄砂の予測システムの開発

本サブ課題では、気象庁の黄砂予測システムを汚染混合型黄砂の監視と予測に適用できる数値モデルとするためのシステム開発に取り組んだ。気象庁で発表されている黄砂情報で扱われている黄砂予報モデルMASINGAR (Model of Aerosol Species in the global atmosphere; Tanaka et al., 2003) $ ^{1)} $ は、予測の対象は土壌ダスト粒子による黄砂のみである。そこで、本研究では土壌ダスト粒子とともに、硫酸塩等の他の主要なエアロゾル粒子を予測の対象とした。また、使用する放出源データベースの見直しを行った。

本研究で使用するMASINGAR mk-2は気象研究所が開発した全球を対象とするエアロブル数値モデルであり、MASINGARを基にしている。MASINGARは大気大循環モデル（MRI/JMA98）と直接結合しており、気象庁の黄砂予測情報業務（http://www.jma.go.jp/jp/kosafcst/）に使用されてきた（2014年11月よりMASINGAR mk-2を利用開始）。一方、MASINGAR mk-2は気象研究所の地球システムモデルMRI-ESM1（Yukimoto et al., 2011 $ ^{2} $ ），2012 $ ^{3} $ ）のコンポーネントとして気候変動研究に
も用いられている。MRI-ESM1はその構成要素として大気大循環モデルMRI-AGCM3、海洋大循環モデルMRI.COM、エアロゾルモデルMASINGAR mk-2、大気化学モデルMRI-CCM2から構成されている。これらのコンポーネントはカップラーライブラリ SCUP（Yoshimura and Yukimoto，2009） $ ^{4)} $ によって結合されている。本研究ではこのMRI-ESM1のコンポーネントであるMRI-AGCM3とMASINGAR mk-2のみを結合させ（本報告書では、このモデルをMASINGAR mk-2と呼ぶ）、水平解像度を約50km（TL319，全球640×320格子）に向上させた。鉛直解像度も気象庁の黄砂予報モデル黄砂予報モデルでは20層であるのに対して40層（対流圈ではそれぞれ数十〜数百mの厚み）に設定している。気象場（風向・風速等）は気象庁全球解析値データを参照値として大気大循環モデルMRI-AGCM3にナッジング手法を用いることで、現実大気の状態を精度良く表現している。エアロゾルモデルMASINGAR mk-2では、主要なエアロゾルとして硫酸塩・黒色炭素・有機炭素・鉱物ダスト・海塩の5種類を扱っている。各エアロゾル粒子は外部混合していると仮定され、発生・移流・拡散・沈着の過程を計算している。気象庁黄砂予報モデル（2014年10月まで）と本研究による汚染混合型黄砂予測システムの比較を表(3)-1に示す。

本研究では、まずPM2.5黄砂を含む汚染混合型黄砂を予測するためのエアロブルの放出プロセスの改良を行った。土壌ダスト粒子の放出量は地表面近傍の風速や大気安定度、土壌水分・積雪・植生・土壌の種類などの地表面の状態を考慮して計算される。この過程には Tanaka and Chiba (2005) $ ^{5)} $ による、摩擦速度を基にサルテーション・ボンバードメント過程を考慮したモデルを用いている。また、東アジア領域では早春や春季・冬季に重要となる土壌凍結の影響をKang et al. (2013) $ ^{6)} $ に基づいて採り入れている。

海洋からは、風の応力による泡沫の破裂から生じる海塩エアロブル粒子の放出量は Gong (2003) $ ^{7)} $ による関数から計算している。また、植物プランクトンによって生成される硫化ジメチル (DMS) は大気中での酸化過程を経て硫酸塩エアロブルとなる。DMSの放出量は Kettle et al. (1999) $ ^{8)} $ による海洋表層水中の DMS 濃度データを基にして、Liss and Merlivat (1986) $ ^{9)} $ による関数を用いて計算している。

二酸化硫黄および黒色炭素・有機炭素の放出量は放出量インヴェントリに基づいている。硫酸塩エアロゾルの基となる二酸化硫黄の放出量は、人間の活動に基づく放出、森林火災などのバイオマス燃焼による放出、火山活動による放出を考慮している。黒色炭素・有機炭素の放出量は人間の活動に基づく放出、森林火災などのバイオマス燃焼による放出、および植生の活動によるモノテルペンおよびイソプレン放出を考慮している。人為起源の二酸化硫黄・黒色炭素・有機炭素放出量データには、MACCityインヴェントリ(MACC/CityZEN EU projects)を用いている。このインヴェントリはIPCCの第5次報告書における気候モデル比較実験で用いられているRCPインヴェントリ（Lamarque et al., 2010） $ ^{10)} $ に基づき、かつ月毎の変動を考慮していることが特徴である。

森林火災などのバイオマス燃焼による放出量は、日々の変動が大きく、リアルタイムでのエアロゾル予測に対して影響が大きい。このため、ヨーロッパ中期予報センターによって開発されたGFAS (Global Fire Assimilation System, Kaiser et al. 2012) $ ^{11)} $ の提供を受け、これを準リアルタイムのエアロゾル予測計算に導入した。このGFAS放出源データベースは、衛星放射観測によって得られた火災による放射強度（Fire radiative power; FRP）を基に放出量を推定している。

次に、沈着パラメータの調整によるエアロゾル分布の気候値を改良したほか、サブテーマ5で実施された乾性・湿性別沈着観測ネットワークDRAEMON (Osada et al. 2014) $ ^{12)} $ のデータと比較す
ることによって、ダストの粒径分布パラメータの最適化を行った。

さらに、予測モデルによるPM2.5汚染混合型黄砂濃度の推定を行った。この予測モデルでは、上

表(3)-1 黄砂予測モデルの主な変更点（全球大気大循環モデル部）

気象庁黄砂予測モデル(2014年10月まで)	汚染混合型黄砂予測システムモデル
空間解像度(エアログル)	T106L20	TL319L40
水平:1.125°×1.125°(約110km)	水平:0.56°×0.56°(約55km)
鉛直:地上～5hPa(約35km),30層	鉛直:地上～0.4hPa(約55km),40層
予測エアログル種	土壤粒子	土壤粒子、硫酸塩、黑色炭素、有機炭素、海塩
土壤粒子放出	地表10m風速の関数(風速の3乗に比例)	地表面摩擦風速の関数(Tanaka and Chiba, 2005)
化学計算	なし	DMS, OCSおよびSO2から気相・液相反応を通じて硫酸塩を生成する
放出インベントリ	なし	RCPインベントリ(Lamarque et al., 2012)⁹),MACCityインベントリ,GFAS(Kaiser et al. 2012)¹¹)
空間解像度(気象)	T106L30	TL319L40
水平:1.125°×1.125°(約110km)	水平:0.56°×0.56°(約55km)
鉛直:地上～5hPa(約35km),30層	鉛直:地上～0.4hPa(約55km),40層
時間積分	セミ・インプリシット法	セミ・インプリシット法
移流スキーム	オイラー法	鉛直保存セミ・ラグランジュ法
積雲対流	Arakawa-Schubertスキーム	Tiedtke-likeスキーム(Yoshimura et al. 2014)¹³)
放射過程	2方向近似(Shibata)	2方向近似(JMA2004R1)
陸面モデル	SiBL3	HALb
その他変更点	Scupライブラリによるモデルの並列結合およびMPI並列計算

述したようにエアロゾルの混合状態は、外部混合を仮定しており、硫酸塩、黒色炭素および有機炭素は対数正規分布を仮定し、鉱物ダストおよび海塩粒子はビン法にもとづいて粒径分布を表現している。PM2.5汚染混合型黄砂濃度の計算では、硫酸塩・黒色炭素・有機炭素は、粒径が小さいため全てPM2.5に含まれると仮定した。鉱物ダストおよび海塩粒子は、測器による捕集効率を考慮して、対象となる粒径区間の質量を足し合わせた。

予測計算は気象研究所のスーパーコンピュータシステムまたはクラスタシステムを用いて、準リアルタイムでの5日間の予測値が毎日自動計算される。このシステムでは気象庁全球気象解析値の取得・バイオマス燃焼による放出量データの取得を行い、予測計算毎日5時から開始し、計算終了後は各エアロブルの濃度や光学的厚さなど、観測と比較するための図を作成し、Webサーバ一
上に掲載する。計算にかかる時間はおおよそ4時間程度である。また、予測計算結果を確認するため、計算終了時には作図結果を電子メールで自動発信することができる。

本システムによる準リアルタイムによるエアロブルの光学的厚さは、ICAP（International Cooperative for Aerosol Prediction，エアロブル予測に関する国際協力）のモデル間相互比較(Sessions et al. 2015) $ ^{14} $ に提出され、全球モデルによるエアロブル予測の精度向上のために使用されている。また、本システムによるエアロブル濃度や気象要素などの計算結果は、世界気象機関世界気候研究計画（WMO WCRP）の数値実験作業部会（Working Group on Numerical Experimentation; WGNE）において2013－2014年に実施された Evaluating aerosols impacts on Numerical Weather Prediction (http://meioambiente.cptec.inpe.br/wgne-aerosols/) にも提出され、大気エアロブルが数値予報に及ぼす影響のモデル間相互比較に使用された。

## （２）黄砂予報モデルの検証

本研究ではモデルシミュレーション結果を検証するための観測データとして、環境省の大気汚染物質広域監視システム（そらまめ君：http://soramame.taiki.go.jp/）の一般局によるPM2.5濃度測定値（1時間平均値）を利用した。予測システムの検証と大気汚染実況の監視のため、大気汚染物質広域監視システムによる1時間毎のデータを準リアルタイムで取得し、日本地図上に可視化し、イントラWeb上で表示するシステムを構築した。本システムによる計算結果は他のサブテーマにも提供され、黄砂予報モデルの検証等にも用いられた。

図(3)-1に鳥取県での粒子濃度観測とモデルシミュレーション結果の比較検証の例を示す。期間は2013年3月から2013年9月までである。その中で鳥取県内の測定局を2点選び出し（設置地点は鳥取保健所および米子保健所）、その2点のPM2.5濃度平均値とMASINGARが計算する鳥取県内におけ

図(3)・1 鳥取県内2カ所(鳥取市と米子市のそらまめ君測定局)で観測されたPM2.5濃度の平均値(赤線)とエアロゾル数値モデルで計算された鳥取県内の平均PM2.5濃度(黒線)の時系列変化（観測期間：2013年春～夏，ただし3月については上記測定局でPM2.5濃度の観測が行われていなかったためSPM（粒子径10μm以下のエアロゾル粒子）濃度で代用した）
るPM2.5汚染混合型黄砂濃度平均値を比較した。ただし、3月についてのみ、上記測定局でPM2.5濃度の観測が行われていなかったためSPM（粒子径10μm以下のエアロゾル粒子）濃度で代用した。

## （３）黄砂予報モデルと逆解析を用いた黄砂放出量、沈着量の推定

近年、化学輸送モデルを用いて黄砂の放出量や沈着量を推定しようという試みがなされつつある。これらの研究では、比較的長期間に関しての解析や、データ同化手法や逆解析といった観測データをモデルに取り込むような試みは余りなされてきていなかった。そこで、今回は化学輸送モデルを用いた長期間（30年以上）にわたる数値実験を行うとともに、近年のいくつかの黄砂イベントに関しては観測データと化学輸送モデルを逆解析という手法で組み合わせた解析を実施した。

長期間の化学輸送モデルを用いた実験に関しては、計算負荷を考慮して水平解像度1.875°（約200km）、鉛直層数48の全球エアロブル輸送モデル（MASINGAR mk-2）を用いた。気象データとしては気象庁が実施した再解析データ（JRA-55）をナッジング参照値として用いた。また、気象場に大きな影響を与える海面水温に関しても解析値を与えた。計算期間は1979～2010年であったが、黄砂の放出量等の解析は、最初の1年間をスピンアップ期間として1980～2010年に関して実施した。黄砂の毎年の放出量をゴビ砂漠とタクラマカン砂漠を含む領域（東経80～120°、北緯30～50°）に関して積算し、日本付近への沈着量に関しては日本本土を含む領域（東経130～150°、北緯30～50°）に関して湿性・乾性沈着量を積算した。

逆解析を用いた黄砂放出量解析に関しては、2008～2009年に関する顕著な黄砂事例を4例抽出し、それぞれに関して全球エアロゾル輸送モデル MASINGAR を低解像度（水平解像度2.8°：約300km）で輸送実験を実施した。低解像度モデルを用いた理由は、数多くの輸送実験（時間数（解析期間/3時間）×領域数（東西南北44格子点）につき2週間の計算）を実施する必要があり、多くの計算機資源を必要とするためである。観測データは日中韓黄砂共同研究第一作業部会で共有された日本、中国、韓国の地上黄砂観測データを用いた（図(3)-2）。この際、ある閾値以上のエアロゾル濃度の観測を用い、エアロゾルは黄砂が主であるという仮定を置いた。逆解析の手法としては、炭素循環逆解析などで実績のあるベイズ統合逆解析（Gurney et al., 2002 $ ^{15} $ ），Maki et al., 2011 $ ^{16} $ ）を用い、観測データの不確かさは20%、第一推定（MASINGAR）フラックスの不確かさは感度実験を行った後に100%とした。
図(3)-2 逆解析で利用した観測所と黄砂放出量を解析した範囲（黒枠）（観測所は記号毎に機関を示し，四角形が中国環境保護局，菱形が韓国環境研究所，星形が韓国気象研究所，丸形が東アジア大気汚染センター，三角形が環境省の観測地点）

## 4 ．結果及び考察

ここでは、汚染混合型黄砂予測システムによって得られた、エアロゾル高濃度事例、および黄砂予報モデルと逆解析を用いた黄砂放出量、沈着量の推定について述べる。

## （１）大陸から輸送される大気汚染現象の事例解析

近年、中国では大気汚染が深刻化しており、特に在中国米国大使館が2008年以降にPM2.5濃度を公表し始め、また中国行政機関も測定値を公開するようになり、報道でも大きく取り上げられている。特に2013年1月には、北京市においてPM2.5が800μg m $ ^{-3} $ を超える濃度が観測されるなど、深刻な大気汚染となった。大陸から日本に輸送される気象場では、日本においてもPM2.5の環境基準値を超える地点が相次いだ。

図(3)-3(a)は黄砂予報モデルシミュレーションによる2013年1月14日のPM2.5汚染混合型黄砂の地表付近濃度分布を、図(3)-3(b)はシミュレーションによる北京での2013年1月の濃度の時系列を成分毎に示したものである。1月11日～14日には、人為起源の硫酸塩や炭素系エアロブルとともにダストの濃度が高くなっており、PM2.5濃度上昇にダスト粒子が寄与している可能性を示唆している。しかしながら、1月11日前後に中国・モンゴルでのダスト現象の観測報告は少なく、このイベントに対してはダスト濃度が過大評価である可能性が高い。また、非常に高濃度のPM2.5汚染が報告されているにもかかわらず硫酸塩の濃度が低めである。一方、国立環境研究所による福江島で
のPM1.0相当の粒子状物質の成分別濃度観測によると、硫酸塩は約48%、有機物が約35%を占めており、二酸化硫黄から硫酸塩エアロゾルを生成する等の化学過程プロセスに改良が必要であること示唆されている。

(a)

(b)

図(3)-3 汚染混合型黄砂予測システムによるPM2.5汚染混合型黄砂濃度分布（(a)2013年1月14日00UTCの地表付近におけるPM2.5(b)2013年1月の北京のPM2.5濃度の時系列変化）

## （２）大気汚染物質広域監視システム（そらまめ君）と数値モデルを用いた事例解析

汚染混合型黄砂予測システムによってシミュレートされる粒子濃度を、日本国内の大気汚染物質広域監視システム（そらまめ君）による観測との比較検証を行い、日本国内のPM2.5の組成的特徴とその発生起源について考察した。予測システムによる硫酸塩、海塩、煤、有機物のエアロブル分布の再現計算も行い、日本に飛来する黄砂がどのような外部混合状態であるのかの推定を行った。検証対象地域としては黄砂および越境汚染の影響を受けやすい山陰地方を選んだ。局所的な濃度変動の影響を除外し、広い範囲の黄砂およびPM2.5の変動の特徴を比較するため、そらまめ君の観測値としては鳥取市の測定局で得られた値と米子市の測定局で得られた値の平均値を使い、シミュレーション結果としては数値モデルの中で鳥取県に相当する領域全体の平均値を使った。

検証対象時期としては黄砂および硫酸塩の発生が多い春から夏までを選んだ。特に、2013年夏季には日本国内でPM2.5濃度が上昇する現象が観測された。

図1を見ると、全球エアロゾル数値モデルMASINGAR mk-2は鳥取県内のPM2.5濃度を精度良く定量的に再現していることが分かる。特に数日間にわたって大規模な濃度上昇が観測される期間（すなわち総観規模の現象が起きている期間）には、その濃度上昇および下降のタイミングを非常に良く再現している。これは数値モデルを用いてPM2.5濃度を解析あるいは予測することが可能であることを示唆している。山陰地方におけるPM2.5濃度変動は様々な要因によって影響を受けており、気象条件・黄砂の飛来・日本国内の人為大気汚染・海外からの越境汚染・自然起源の環境変動などが複雑に組み合わさっていると考えられている。図1を見ているだけではその区別が分からないが、濃度上昇期間の東アジアあるいは日本上空のPM2.5濃度等を平面的に地図上ヘプロットすれば、濃度上昇の原因が何であるか一目瞭然となる。以下、図(3)-1で示されたケース1、2、3の場合について濃度上昇時およびその前後の平面分布図を示し、その特徴を記す。
MASINGAR-SORAMAME SPMjugim?] 20130306 00:00(UTC)

MASINGAR-SORAMAME SPM(μg/m²) 20130307 00:00(UTC)

MASINGAR-SORAMAME SPM(µg/m²) 20130308 00:00(UTC)

MASINGAR-SORAMAME SPM(µg/m³) 20130309 00:00(UTC)

図(3)-4 ケース 1：東アジアの地表面SPM濃度 $ \left[\mu g m^{-3}\right] $ 分布の1日おきの変化（時刻はそれぞれ2013年3月6日00時，3月7日00時，3月8日00時，3月9日00時．等値線はエアロブル数値モデルの計算結果、山陰地方に並ぶ丸印はそらまめ君の一般局において観測された値を示す）

## ケース1

図(3)-4に3月6日から9日までの東アジア上空の地表面SPM濃度を示す。この時期、鳥取県では観測でもモデル計算でも急激なSPM濃度上昇が起き、その状態が数日間続いたことが図(3)-1から見て取れる。3月6日の時点ではゴビ砂漠南部付近で非常に濃いプルームが発生しており、3月7日にはそれが徐々に南東方向へ移流拡散していることが分かる。発生地域から考えて明らかであるが、この濃いプルームはダスト（黄砂）である。その頃、中国沿岸部では硫酸塩主体の人為起源エアロゾル（いわゆる大気汚染）も発生しており、それが黄砂のプルームと一体化して移流拡散している様子が分かる。3月8日にはそのプルームの先端が西日本上空に到着し、3月9日も引き続きこのプルームが関東以西の日本上空を覆っている。山陰地方のそらまめ君測定局では3月8日から急激なSPM濃度上昇を観測しており、数値モデル計算の結果と非常に良く一致している。ケース1で鳥取上空を覆ったプルームはゴビ砂漠南部を起源とするダスト（黄砂）を主成分とし、若干の人為起源汚染物質が混合した物だと言える。
図(3)-5 ケース2：西日本の地表面PM2.5濃度 $ \left[\mu g m^{-3}\right] $ 分布の12時間おきの変化（時刻はそれぞれ2013年7月11日09時，7月11日21時，7月12日09時．等値線はエアロブル数値モデルの計算結果、山陰地方に並ぶ丸印はそらまめ君の一般局において観測された値を示す）

## ケース 2

図(3)-5は7月11日から12日にかけての西日本の地表面におけるPM2.5濃度の時間変化を表しており（12時間おき）、この時期に鳥取県のPM2.5濃度は観測とモデル計算共に若干上昇している（図1）。この時の汚染空気塊は九州南部から山陰地方に流れてきている。この時期、九州南部の桜島では火山活動が活発化しており、さらに晴天の気象条件などが重なることによって光化学反応が促進され、噴煙に含まれる二酸化硫黄（気体）が硫酸（液体）に変化してエアロゾルとなり、PM2.5濃度を上昇させたと推定できる。

## ケース3

図(3)-6に7月24日から25日にかけての東シナ海および西日本上空の地表面PM2.5濃度を示す。この時期、鳥取県では観測でもモデル計算でも急激なPM2.5濃度上昇が起き、その状態が数日間続いたことが図1から見て取れる。これはケース2と異なり、人為起源汚染物質に起因する硫酸エアロゾルによる越境大気汚染である。図(3)-6左上図（7月24日12時）では、西日本上空は（桜島噴火の影響を受けている南九州を除いて）清浄な大気に覆われている。この時、中国大陸沿岸部では
PM2.5濃度が上昇しているが、これは人為起源の二酸化硫黄ガスが光化学反応によって硫酸塩エアロゾルに変化したことが原因である。この硫酸塩プルームは西風に乗って東シナ海を移動し7月25日00時（中央図）の時点では九州に到達していることが分かる。さらに当日の好天によって光化学反応が進行した結果プルームのPM2.5濃度が上昇し、7月15日09時の時点では鳥取県にまでそのプルームが到達していることが分かる。モデルで再現されたこの時系列変化は山陰地方各地のそらまめ君測定局の観測値の変化と非常に良く一致している（図(3)-6）。ケース3で鳥取上空を覆ったプルームは中国沿岸南部（上海などの人口密集地域）で排出された人為起源物質を起源とする硫酸塩エアロゾルだと推定できる。

図(3)-6 ケース3：東シナ海から西日本にかけての地表面PM2.5濃度 $$ μg m^{-3} $$ 分布変化（時刻はそれぞれ2013年7月24日12時，7月25日00時，7月25日09時．等値線はエアロブル数値モデルの計算結果、山陰地方に並ぶ丸印はそらまめ君の一般局において観測された値を示す）

全球エアロゾル数値モデルMASINGAR mk-2によってダスト（黄砂）を含む様々なエアロゾルの分布を再現計算し、そらまめ君観測値と比較検証した。MASINGAR mk-2は黄砂発生域（ゴビ砂漠・タクラマカン砂漠等）と東アジアの大気汚染発生地域を同時に計算することができる。そのため日本国内で観測されたPM2.5の発生源推定が可能である。2013年に山陰地方で見られたPM2.5濃度上昇の事例では、黄砂（若干の大気汚染物質を含む）による汚染、自然起源の硫酸塩による国内汚染、人為起源の硫酸塩による越境汚染など様々な要因が絡むことが分かった。
## （３）黄砂予報モデルと逆解析を用いた黄砂放出量、沈着量の推定

長期間の黄砂予報モデルシミュレーションにおける黄砂の放出量、沈着量の計算結果を図(3)-7に示す。黄砂の放出量自体に大きなトレンドは見られないが、毎年の黄砂放出量は1990年代後半から毎年毎の変動が大きくなっている。大陸における黄砂の発生量と日本付近への黄砂の沈着量には正の相関（相関係数=0.68）があり、黄砂発生量が多くなると日本付近への沈着も多くなることが分かる。日本付近への黄砂沈着量の大陸における黄砂発生量の割合は概ね5%程度であった。なお、沈着の大部分は湿性沈着によるものである（図略）。

MASINGARによる黄砂の発生量と沈着量の年々変化(g)

図(3)-7 MASINGARによってシミュレートされた1980～2010年の大陸（東経80°～東経120°，北緯30～40°）における黄砂発生量と日本付近（東経130～150°，北緯30～50°）への黄砂沈着量

月毎の黄砂放出量を図(3)-8に示す。大陸における黄砂発生量は年による違いはあるものの3月～6月に多くなることが分かる。

図(3)-9は、2008年から2009年にかけての4事例の黄砂放出量解析結果である。上段が解析に用いたMASINGARによる結果、中段が逆解析によって推定された放出量で下段が両者の差で赤が逆解析で黄砂放出量を増やしたことを示し、青が黄砂放出量を減らしたことを示している。逆解析は、各事例において、MASINGARの中国東北部における黄砂放出量を大きくしている。このことは、中国東北部に於ける植生の取り扱い等に問題がある可能性を示唆している。また、各事例における黄砂の総放出量は2008年5月が8.2Tg（先験情報では14.6Tg、以下同様）、2009年3月が3.1Tg（8.0Tg）、2009年10月が9.6Tg（38.9Tg）、2009年12月が8.1Tg（0.8Tg）となり、2009年12月の事例を除いて逆解析は総放出量を大きく減少させている。このことは、MASINGARの黄砂放出過程に若干の改良の余地が残されていることを示している。
大陸における黄砂発生量の月変化

図(3)-8 MASINGARによってシミュレートされた1979～2010年の大陸（東経80°～東経120°，北緯30～50°）における月毎の黄砂発生量

図(3)-9 各事例における黄砂放出量（左から2008年5月，2009年3月，10月，12月の事例，上段はMASINGARによる黄砂放出量，中段は逆解析による黄砂放出量，下段は逆解析とMASINGARの差，単位はTg）
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

## 1 ）汚染混合型黄砂予測システムによる準リアルタイムの大気汚染実況監視

汚染混合型黄砂予測システムと準リアルタイムの大気汚染物質広域監視システムの可視化により、個別の大気汚染現象の組成と発生源の推定を行うことが可能となった。特に、2013年夏季の事例では、日本国内のPM2.5粒子濃度の上昇に桜島等の火山噴火に起因する二酸化硫黄が広域にわたって影響することを示唆した。このシステムの検証によって国内の高濃度PM2.5の組成と発生源を詳細に推定することを目指しており、検証結果は行政へのインプットとしての利用が期待できる。また、黄砂発生量を数値モデルで逆推計するには事前情報としてある程度の精度で発生源情報が必要である。本研究の検証結果はそのような逆推計の基礎データとしても利用が可能である。

## 2 ）黄砂予報モデルと逆解析を用いた黄砂飛来量、沈着量の推定

気象研究所の黄砂予報モデル（MASINGAR）の放出源データや湿性沈着パラメータ等の改良を進めることにより、PM2.5汚染混合型黄砂の定性的なシミュレーションに活用可能であることが確認できた。また、今後は更なる放出源データやエアロブル化学過程の改良が必要であることが分かった。さらに、MASINGARを用いた30年以上における長期シミュレーションの結果、大陸における黄砂発生量の変動や日本付近への沈着量に関する知見を得ることもできた。また、逆解析によりMASINGARの改善すべき領域に関する知見を得ることができたことに加え、PM2.5汚染混合型黄砂のデータ同化計算を行える環境を整えることができた。

## （２）環境政策への貢献

## 1 ）汚染混合型黄砂予測システムによる準リアルタイムの大気汚染実況監視

気象研究所のエアロゾルエアロゾルモデルを基にした汚染混合型黄砂予測システムとその検証を通じて、モデルの精度向上を図った。気象庁による黄砂情報は2014年11月にこのモデルを基にした新しい黄砂予報モデルに更新された（気象庁，2014 $ ^{17} $ ）。今後さらに、黄砂予報モデルの高解像度化など、本研究成果を踏まえた黄砂予測情報の高度化を予定している。

## 2 ）黄砂予報モデルと逆解析を用いた黄砂飛来量、沈着量の推定

近年マスコミなどでよく報じられている日本におけるPM2.5汚染混合型黄砂の飛来について、インベントリーや化学過程で改善点はあるものの黄砂予報モデルによるシミュレーションが可能であることを示すことができた。PM2.5汚染混合型黄砂の飛来過程を理解するために重要な放出源分布についても逆解析とデータ同化という複数の独立したアプローチから解析を行うことにより、放出源の評価や監視・予測情報の改良といった面で環境施策に貢献することができる。

## 6 ．国際共同研究等の状況

## 1 ）日中韓黄砂共同研究

カウンターパート: S.=B. Kim（韓国気象庁）、B. Pan（中国環境監視センター）、西川雅高（国立環境研究所）

連携状況：観測データ共有ならびにこのデータを用いたデータ同化解析

国際的な位置づけ：日中韓環境大臣会合の合意を経て設置
## 2 ) 世界気象機関（WMO）砂塵嵐警戒評価システム（SDS-WAS）

カウンターパート：A. Baklanov（WMO事務局）、X.-Y. Zhang（中国気象局）、S-B. Ryoo（韓国気象庁(KMA)）、杉本伸夫（国立環境研究所）

連携状況：観測データ並びに予測データの共有システムの構築中

国際的な位置づけ：WMOの計画として承認

## 3 ）エーロゾル予測のための国際協調（International Cooperative for Aerosol Prediction, ICAP）

カウンターパート：Jeff Reid（米国米国海軍研究所），Angela Benedetti，Miha Razinger（ヨーロッパ中期気象予報センター），Peter Colarco（NASA GSFC），Sarah Lu（米国環境予測センター研究官・米国）ほか，

連携状況：現業向けエアロゾル予報モデルの開発協力・エアロゾルの観測可能性・予測の検証・アンサンブル予測・モデル間相互比較に関する情報交換。

国際的な位置づけ：研究者ベースでの共同研究

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) T. T. Sekiyama, T. Y. Tanaka and T. Miyoshi: Geoscientific Model Development Discussions, 5, 1877–1947 (2012)

“A simulation study of the ensemble-based data assimilation of satellite-borne lidar aerosol observations”

2) J. -Y. Kang, T. Y. Tanaka, M. Mikami and S. -C. Yoon: Asia-Pac. J. Atmos. Sci., 49(1), 57-65 (2013)

“A numerical study of the effect of frozen soil on dust emission during an East Asian dust event in December 2009”

3) K. Osada, S. Ura, M. Kagawa, M. Mikami, T. Y. Tanaka, S. Matoba, K. Aoki, M. Shinoda, Y. Kurosaki, M. Hayashi, A. Shimizu and M. Uematsu: Atmos. Chem. Phys., 14(2), 1107–1121 (2014)

“Wet and dry deposition of mineral dust particles in Japan”

4) J. -Y. Kang, T. Y. Tanaka and M. Mikami: Atmos. Environ., 86, 35-46 (2014) "Effect of dead leaves on early spring dust emission in East Asia"

5) W. R. Sessions, J. S. Reid, A. Benedetti, P. R. Colarco, A. da Silva, S. Lu, T. Sekiyama, T. Y. Tanaka, J. M. Baldasano, S. Basart, M. E. Brooks, T. F. Eck, M. Iredell, J. A. Hansen, O. C. Jorba, H. -M. H. Juang, P. Lynch, J. -J. Morcrette, S. Moorthi, J. Mulcahy, Y. Pradhan, M. Razinger, C. B. Sampson, J. Wang and D. L. Westphal: Atmospheric Chemistry and Physics, 15, 335-362 (2015)

“Development towards a global operational aerosol consensus: basic climatological characteristics of the International Cooperative for Aerosol Prediction Multi-Model