Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
モデルおよび衛星リトリーバルに内在する様々なエラーに起因して、推定された排出量は大きな不確定性を持つものと考えられる。実際に、データ同化による修正はデータ同化に用いる観測データの質と量にも大きく依存するので注意が必要である。図(3)-15に示すように、同化するデータの違いによって排出量の推定結果に大きな違いがあった（図中黒色）。特に、内在するリトリーバルのバイアスは排出量の推定結果に多大な影響を及ぼし、領域平均排出量を最大で60-70%程度変化させた。更に、観測とモデルの不一致は著しい日変化を持つことから、異なる観測時間のデータを同化することで推定結果は大きく異なった（図中赤色）。窒素酸化物の排出量を精度よく推定するためには、モデルと衛星リトリーバルの品質及び振る舞いに多いに注意する必要があることが本研究により明らかとなった。

図(3)-15. 算出した領域平均排出量のモデルパラメータおよび同化データに対する感度（相対比で示す）。標準データ同化実験との比率を示し、黒色は古いバージョンのOMIリトリーバルを用いた結果、赤色はSCIAMACHYデータを用いた結果、青色は雷による窒素酸化物生成量を減少させた結果、緑色は窒素酸化物排出量の日変化を考慮しなかった場合の結果を示す。

## (2) 成層圈オゾンのデータ同化と短中期予測

## 1 ）化学輸送モデルの精度検証

本データ同化システムでは、気象研究所において開発された気象研究所化学気候モデル（MRI-CCM2；誌上発表(2)）を数値予報モデルとして用いる。MRI-CCM2は、地上から成層圏までのオゾンおよび他の大気微量成分の時空間濃度分布を計算するために必要な大気化学・物理過程をその相互作用とともに考慮している（図(3)-16）。化学・輸送計算モジュールにおいては、90の化学種・172の気相反応・59の光解離反応・16の不均一反応に加えて、改良セミ・ラグランジュスキームを用いた格子スケールの輸送計算、サブ格子スケールの積雲鉛直輸送・乱流鉛直輸送、乾性・湿性沈着、さまざまな起源からの微量成分のエミッション、の各プロセスを取り扱っている。
図(3)-16 気象研究所化学気候モデル(MRI-CCM2)がターゲットとする大気化学過程

MRI-CCM2のモデル精度を検証するため、数値積分を10年間行って1990年代の微量成分濃度分布の再現実験を、データ同化を行わずにモデルフリーで行った。図(3)-17の下段に、この再現実験を10年間平均して得られた帯状平均オブン濃度の1,7月の平均値を示す。また上段には、同時期の衛星UARSに搭載されたHALOE（Halogen Occultation Experiment）によるオブン濃度観測値を示す。図(3)-17が示すように、モデルによる再現値は観測にみられる成層圏オブン濃度分布の全体的な特徴を季節変化も含め良く再現しているものの、高度10hPa付近の低緯度域に存在するオブン濃度極大付近において0.5～1ppm程度過小になっている。

図(3)-17 成層圈における帯状平均オゾン濃度の月平均値（単位：ppmv）。（上段）1990年代のUARS-HALOE衛星観測によって得られた観測値。（下段）同時期のMRI-CCM2による再現実験の10年間平均値。（左図）1月、（右図）7月の月平均値。
図(3)-18に、同実験から得られた帯状平均オゾン全量の緯度—季節分布を衛星観測(TOMS/SBUV)と比較した結果を示す。図(3)-18が示すように、モデルで再現されたオゾン全量の季節変動は観測値を良く再現している。しかし、低緯度域においては全季節をとおして10DU程度の正バイアス、また南半球中緯度においては6月～11月の期間について最大20DU程度の正バイアスが存在している。

160 180 200 220 240 260 280 300 320 340 360 380 400

160 180 200 220 240 260 280 300 320 340 360 380 400

図(3)-18 帯状平均オゾン全量の緯度—季節断面図（単位：DU）。オゾン全量値をカラー陰影で示す。白抜き（右図）は観測データの空白域を示す。（左図）MRI-CCM2による再現実験の10年間平均値。（右図）TOMS/SBUB衛星による観測値の10年間平均値。

## 2 ）複数の衛星観測データを利用したデータ同化システムの開発とその精度検証

本データ同化システムで利用するオゾン観測データは、衛星Auraに搭載されたMLS(Microwave Limb Sounder)による3次元オゾン濃度観測データ(Level2, Version 2.2)およびOMI(Ozone Monitoring Instrument)によるオゾン全量観測データ(Level2, Version3)である。MLSオゾン観測は太陽掩蔽法で行われ、その観測領域はほぼ全球域にわたる緯度±82°内であり高度領域は215-0.02hPaである。一方、OMIによるオゾン全量観測は、大気による太陽放射の後方散乱を紫外域で観測して行われるため、極夜域では観測できないという特徴がある。

MLS Level2データの水平解像度は200-300kmでモデル解像度とほぼ同程度であり、その鉛直解像度は約3kmである。一方、OMI Level2データの水平解像度は数10kmであり、モデルおよびMLSの水平解像度よりはるかに細かい。そのためデータ同化時には、水平格子2°毎に平均したのち赤道で東西5°・南北5度の間隔に対応するよう全球でデータを間引いたデータを利用している。また気象場（東西風、南北風、気温）の観測データとして、気象庁が作成した再解析データ（JCDAS）を利用している。気象場についてもEnKF手法によるデータ同化を行っているが、本データ同化システムではオゾン濃度場との背景誤差共分散は考慮していない。

本データ同化システムで用いたEnKF手法は、Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF; Miyoshi and Yamane, 2007) $ ^{3)} $ である。LETKF手法を用いた本データ同化システムの最適化を行うために、いくつかの予備実験を行なった。

・アンサンブル数：32

・同化解析サイクル：6時間
・背景誤差共分散の局所化距離：水平方向650 km、鉛直方向対数気圧で0.4

・背景誤差共分散の膨張：Adaptive(最大20%)

予備実験の結果をもとに上記のように設定した本データ同化システムをもちいて、以下に示す4つの観測システム実験（Observational System Experiment: OSE）実験を2006年6～10月の期間について行った。ただし最初の1カ月間はスピンアップ期間とし精度検証に用いていない。

① 気象場およびOMI、MLS観測データすべてを同化

② 気象場およびOMI観測データのみ同化

③ 気象場およびMLS観測データのみ同化

④ 気象場の観測データのみ同化

上記4つの実験で得られたオゾン解析場をオゾンゾンデ観測値で検証した結果を図(3)-19、図(3)-20に示す。

Black: OBS

Assimilated OBS: ① OMI+MLS+JCDAS ② OMI+JCDAS

図(3)-19オゾン解析値のオゾンゾンデ観測データによる精度検証。南半球高緯度域(90S-60S)の2006年8～9月平均値。（左）オゾン濃度（単位:mPa）、（中央）バイアス、（右）二乗平均平方根誤差（右）の鉛直プロファイル。黒：観測値、青：実験①、赤：実験②、緑：実験③、灰：実験④
図(3)-20 オゾンゾンデ観測データによるオゾン解析値鉛直プロファイルの精度検証。（上段）北半球中緯度域(30N-60N)、（2段目）低緯度域(15S-15N)、（下段）南半球中緯度域（60S-30S）について示す。

図(3)-19が示すように、低緯度域においては、高度10hPa付近でみられたモデルのバイアスがOMIおよびMLS観測データを同化した場合に大幅に減少しているとともに、OMI観測のみを同化した場合についてもこのバイアスは有意に減少している（図(3)-20）。このことは、オゾン全量という高度情報をもたないOMI観測データを用いても、オゾン鉛直プロファイルの解析精度を向上させることが可能であることを示している。

南半球高緯度の高度200～5hPa域においては、MLS観測データを同化することによって解析値のバイアス・二乗平均平方根誤差が大幅に減少している。一方、OMI観測データを同化した場合は、バイアス・誤差ともに軽減している高度領域があるものの、その領域はかなり限定的である。これは、極夜域ではOMIによる観測が出来ないため、この領域・季節において得られるOMI観測データが少ないためであると考えられる。

その他の緯度帯においても、オゾン鉛直プロファイルの解析精度が最も良かったのはOMIおよびMLS観測データをともに同化した実験であり、複数の衛星観測データを効果的に組み合わせることでオゾン解析場の精度が大幅に向上することが本実験により示されたといえる。ただし、OMI観測データを同化することによっても、オゾン鉛直プロファイルの解析精度はおおよその高度領域において向上している。

図(3)-21には、4つの実験で得られた解析場の帯状平均オゾン全量をOMI観測データで検証した結果を示す。赤色陰影がオゾン全量の二乗平均平方誤差を示し、陰影が濃い領域で誤差が大きい。オゾン全量についてもOMIおよびMLS観測データを同時に同化した解析場の精度が最も良いことが分かる。
図(3)-21 オゾン全量解析値のOMI観測データによる精度検証。オゾン全量の二乗平均平方誤差(単位：DU)帯状平均緯度－時間断面。期間は2006年7月1日～9月30日。二乗平均平方誤差値を赤色陰影で示す。（左上）実験①、（右上）実験②、（左下）実験③、（右下）実験④。

次に、本データ同化システムで用いたEnKF手法が解析精度の向上に有効であることを検証するために、これまで気象庁で利用されてきた同化手法（ナッジング手法）で作成された解析値と本実験で得られた解析値との比較を行った。比較はオゾンホール生成時の南半球極域の9月～10月についておこなった。図(3)-22には、それぞれの手法で解析された高度80hPaのオゾン濃度分布が渦位分布とともに示されている。また図(3)-23には、それぞれの手法によるオゾン解析値がホフメラー図としてMLS観測値および高度場の偏差とともに示されている。
図(3)-22 南半球極域における高度80hPaの（上段、中段）オゾン濃度分布および（下段）425K 温位面上の渦位分布。オゾン濃度（上段、中段）および渦位（下段）をカラー陰影で示す。9月15日00UTC～17日00UTCにおける12時間ごとのスナップショットを示す。（上段）ナッジング手法によるオゾン解析値、（中段）EnKF手法によるオゾン解析値。単位はmPa。

図(3)-23 （左図）ナッジング手法および（中左図）EnKF手法によって作成されたオゾン解析値、（中右図）MLSオゾン観測値（単位：mPa）の南緯69度・高度80hPaにおける経度－時間断面図。オゾン濃度をカラー陰影で示す。ただし、（中右図）MLS観測値の灰色領域は観測データの空白域。（右図）高度場の帯状平均からの差（単位：m）。高度場の帯状平均からの差をカラー陰影で示す。
図(3)-22、図(3)-23が示すように、EnKF手法によって作成されたオゾン濃度分布はナッジング手法と比較して、より時空間的にスケールの小さい変動を再現している（それぞれの解析値の作成にあたって用いたモデルの時空間解像度は同じであることに注意されたい）。またMLS観測データのみでは、観測空白域のため小スケールのオゾン濃度変動を詳細に検出することが困難となっている（図(3)-23）。この小スケールのオゾン濃度変動は、渦位の変動（図(3)-22）および高度場の変動（図(3)-23）との対応が良く、極向きロスビー波の砕波により極渦境界域に起源をもつ空気塊が細いフィラメントを形成したために引き起こされたと考えられる。

## 3 ）成層圏オゾン短期予測システムの開発とその精度検証

本データ同化システムによって作成したオゾン解析値を初期値とした成層圏オゾン短期予測システムを用いて、7日間のハインドキャスト実験を2006年8～9月の期間について行なった。なお、このハインドキャスト（過去の現象に対する予測）実験の期間中、気象場は常に気象庁JRA-25再解析データ用いて同化している。図(3)-24には、このハインドキャスト実験で得られたオゾン全量の予測精度の検証結果を示している。

実験④（気象場のみ同化）のオゾン解析値を初期値として用いた場合、北半球中緯度における予測期間内のオゾン全量バイアスが4-6%，誤差が5-6%であったのと比較して（図(3)-24：赤線）、実験①（気象場、MLSおよびOMIともに同化）によって作成されたオゾン解析場を用いた場合、バイアスが1%、最小二乗誤差が3%以内と減少し（図(3)-24：青線）、オゾン観測データ同化による初期値の改善によってオゾン全量の短期予測の精度は予測期間内において向上している。

RMSE(%)

BIAS (%)

図(3)-24 7日間のハインドキャスト実験（期間2006年8～9月）によって得られた、北半球中緯度（30N-60N）におけるオゾン全量の予測精度。（左図）最小二乗誤差（%）、（中図）バイアス（%）、（右図）アノマリー相関。予測の検証データとしてAura/OMI観測データを用いた。

黒線：実験①で作成された解析値、青線：実験①（気象場、MLSおよびOMIともに同化）のオゾン解析値を初期値とした予測実験、赤線：実験④（気象場のみを同化）した解析値を初期値とした予測実験。
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

対流圏微量成分のモデルシミュレーションでは、大気中の化学／輸送過程に加えて地表面での排出／沈着過程に起因する大きな不確定が存在する。複数の衛星搭載センサにより取得された複数の化学物質の観測情報を併せて利用することで、オゾンとその前駆気体の大気中濃度と排出量を同時に最適化可能とするシステムを構築した。データ同化で作成した排出量分布は主に人為起源および生物燃焼と関連する重要な情報を提供し、解析された濃度の時空間変動に関する情報は大気環境の実況監視と大気プロセスの理解に役立つ。複数の衛星観測情報をデータ同化で統合し対流圏化学場を包括的に解析した研究は世界でも僅かである。先駆的な試みを実施した本研究から、全球および東アジア域における数十年に及ぶオゾンおよび関連化学種の長期再解析データ作成の足掛かりとなる重要な成果が得られた。

本データ同化システムをもちいた成層圏オゾンのデータ同化実験により、オゾン全量観測データとともに3次元オゾン濃度観測データを同化に用いた場合に最も解析精度が良くなることが明らかになり、高精度な3次元オゾン解析データの作成には複数の異なる衛星観測データを利用してデータ同化を行うことが有効であることが示された。

冬季南半球極域の事例解析によって、本データ同化システムで用いたEnKF手法はナッジング手法と比較して、より時空間的に小スケールのオゾン濃度変動を再現できることが明らかになり、EnKF手法の優位性が示された。

成層圏オゾン短期予測実験を行なうことで、オゾン観測データ同化による初期値の改善によってオゾン全量の短期予測精度が大幅に向上することが明らかになった。

## （２）環境政策への貢献

本研究で開発された成層圏オゾンのデータ同化技術によってオゾン短期予測精度が向上したため、気象庁業務（紫外線情報提供）の高度化のため現業化される予定となっている（平成26年度）。大気汚染を引き起こす化学物質の排出量と大気中濃度の変動を、これまでの解析手法と比較してより高精度に解析することが可能となった。これらの情報は大気汚染状況の監視／警報の発令／予報、汚染物質排出の取り締まりに寄与することができる。

## 6 ．国際共同研究等の状況

衛星観測データの利用に関してオランダ王立気象研究所(KNMI)との共同研究を実施している。

## 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, M. Deushi, and T. Miyoshi: SOLA, Vol. 7, 041-044, doi:10.2151/sola.2011-011 (2011). "Operation-Oriented Ensemble Data Assimilation of Total Column Ozone"

2) M. Deushi., and K. Shibata: Papers in Meteorology and Geophysics, 62, 1–46 (2011). “Development of a Meteorological Research Institute Chemistry-Climate Model version 2 for the Study of
Tropospheric and Stratospheric Chemistry"

3) C. Kobayashi, and K. Shibata: J. Meteor. Soc. Japan, 89, No. 4, pp.363-376 (2011). “Evaluation of Dynamical Contribution to Lower Stratospheric Ozone Trends in Northern Mid-latitudes over the Last Two Decades (1980-2006) Using a Chemical Transport Model”

4) K. Miyazaki, Eskes, H. J., and Sudo, K.: Atmos. Chem. Phys., 12, 2263-2288, doi: 10.5194/acp-12-2263-2012 (2012). “Global NO $ _{x} $ emission estimates derived from an assimilation of OMI tropospheric NO $ _{2} $ columns”,

<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.) M. Deushi, and K. Shibata: Development of an MRI chemistry-climate model coupled with data assimilation system for ozone forecasts, MOCA-09 IAMAS/IAPSO/IACS Joint Assembly, J467, July 2009 in Montreal, Canada

2.) M. Deushi, T. T. Sekiyama, and K. Shibata: Ensemble Kalman filter assimilation of atmospheric chemical constituents data with a MRI chemistry-climate model: OSS Experiments, THE 5TH WMO International Symposium on Data Assimilation, 205, October 2009 in Melbourne, Australia.

3.) K. Kita, Y. Kasai, K. Sagi, S. Hayashida, Y. Kanaya, H. Irie, K. Noguchi, K. Miyazaki, M. Takigawa, Y. Kondo, M. Koike, and H. Akimoto, Transboundary air pollution in East/Southeast Asia and geostationary observation, AGU2009 fall meeting

4.) M. Deushi, and Y. Kuroda, Role of the stratospheric ozone on the medium-range weather forecast: A case study of northern winter 2003-2004, SPARC DynVar Workshop 2, November 2010 in Boulder, Colorado.

5.) K. Miyazaki, H. Eskes, Global NOx emission estimates using OMI NO2 data and ensemble-based data assimilation, The EGU General Assembly 2011, Vienna, Austria, 03-08 April 2011.

6.) K. Miyazaki, H. Eskes, Global NOx emission estimates from OMI NO2 data and ensemble Kalman filter data assimilation, MACC Conference on Monitoring and Forecasting Atmospheric Composition, Utrecht, The Netherlands, 23-27 May 2011.

7.) K. Miyazaki, T. Sekiyama, T. Nakamura, M. Deushi, T. Maki, C. Kobayashi, H. Akiyoshi, K. Shibata, Y. Yokoo, M. Sawada, T. Nakazawa, S. Aoki, and T. Iwasaki, Recent developments in chemical data assimilation for atmospheric gases and aerosols in Japan, The 8th Stratospheric Processes and their Role in Climate (SPARC) Data Assimilation workshop, Brussels, Belgium, June 20-22, 2011.

8.) K. Shibata, M. Deushi, and C. Kobayashi, Evaluation of the separate effects of stratospheric ozone assimilation and total ozone assimilation, and their impacts on the predictability of stratospheric and
tropospheric ozone, SPARC Workshop on Data Assimilation, June 2011 in Brussels, Belgium.

9.) T. Nakamura $ ^{1} $ , M. Deushi, K. Miyazaki, C. Kobayashi, H. Akiyoshi, K. Shibata, and T. Iwasaki: An Inter-comparison of Observation System Experiments for Stratospheric Ozone between LETKF Data Assimilation Systems with CCSR/NIES CCM, MRI CCM, and CHASER CTM, IUGG General Assembly 2011, JM02-#4800, July 2011 in Melbourne, Australia.

10.) K. Miyazaki, H. Eskes, Global NOx emission estimates from OMI NO2 data and ensemble Kalman filter data assimilation, AIR QUALITY AND CLIMATE CHANGE: Interactions and Feedback, Urbino, Italy, 13-16 September 2011.

11.) 中村哲、秋吉英治、出牛真、宮崎和幸、小林ちあき、柴田清孝、岩崎俊樹: CCSRNIES 化学気候モデル・気象研化学気候モデル・CHASER を用いた局所アンサンブル変換カルマンフィルター(LETKF)による成層圈オゾンデータ同化実験の相互比較，第17回大気化学討論会, P33, 京都, October 2011.

12.) K. Miyazaki, H. Eskes, Surface and lightning NOx emission estimates from data assimilation of OMI and TES satellite data, AGU Fall Meeting 2011, San Francisco, 5 December 2011.

13.) K. Miyazaki, Simultaneous assimilation of satellite NO $ _{2} $ , O $ _{3} $ , CO, and HNO $ _{3} $ data for the integrated analysis of tropospheric compositions, Eindhoven University of Technology, 23 February 2012.

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

（４）シンポジウム、セミナーの開催（主催のもの）

特に記載すべき事項はない。

## （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) Manney, G. L., Santee, M. L., Rex, M., Livesey, N. J., Pitts, M. C., Veefkind, P., Nash, E. R., Wohltmann, I., Lehmann, R., Froidevaux, L., Poole, L. R., Schoeberl, M. R., Haffner, D. P., Davies, J., Dorokhov, V., Gernandt, H., Johnson, B., Kivi, R., Kyro, E., Larsen, N., Levelt, P. F., Makshtas, A., McElroy, C. T., Nakajima, H., Parrondo, M. C., Tarasick, D. W., von der Gathen, P., Walker, K. A., and Zinoviev, N. S.: Nature, doi:10.1038/nature10556 (2011) “Unprecedented Arctic ozone loss in 2011”

2) Sudo, K., M. Takahashi, J. Kurokawa, and H. Akimoto, CHASER: J. Geophys. Res., 107, 10.1029/2001JD001113 (2002) “A global chemical model of the troposphere 1. Model description”
3) Miyoshi, T. and S. Yamane: Mon. Wea. Rev., 135, 3841-3861. doi:10.1175/2007MWR1873.1 (2007). "Local ensemble transform Kalman filtering with an AGCM at a T159/L48 resolution".
## (4) データ同化情報を活用したモデルの改良

(独) 国立環境研究所

地球環境研究センター 気候モデリング・解析研究室 秋吉 英治

中村 哲

<研究協力者>

（独）海洋研究開発機構 地球環境変動領域 宮崎 和幸

東北大学大学院理学研究科 岩崎 俊樹

平成21～23年度累計予算額：18,323千円

（うち、平成23年度予算額：7,146千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 気象予報モデルへのオゾン濃度の同化は、気象予報の精度を向上させることが期待されている。本サブテーマでは、オゾン濃度の同化を、アンサンブルカルマンフィルターと国内の4つの化学気候モデル／化学輸送モデルを用いて行い、モデルのもつバイアスと同化性能との関係を調べた。その結果、以下のことがわかった。（1）モデルの成層圈のオゾンバイアスは、オゾンの同化性能のみならず気温の同化性能にも悪影響を及ぼす。（2）オゾン全量の同化に関して、モデルのオゾンの鉛直分布に正・負両方のバイアスが混在している場合は、オゾン全量観測データのみでオゾン濃度の鉛直分布の良好な同化結果を得ることは難しい。（3）現状のバイアスのある化学気候モデルでも、グローバルな成層圈オゾン濃度データとグローバルなオゾン全量データの両方を同化データとして用いることによって、オゾン濃度および全量の両方について良好な同化結果を得ることができた。以上の結果はアンサンブルカルマンフィルターによる同化のパラメータ（アンサンブル数、局所化スケール、同化時間間隔、共分散等）や観測データの誤差の大きさなどにある程度依存することに注意する必要がある。また、少しでもバイアスの少ないモデルの開発を進めていくことも同化精度を向上させるためには必要である。このようなオゾン同化によって、現状の化学気候モデルを使って気温や風速などの気象要素の同化の精度の向上が期待できる。

[キーワード] オゾン層、データ同化、化学気候モデル、アンサンブルカルマンフィルター、バイアス

### 1. はじめに

オゾンは成層圏大気の熱源であり、成層圏大気のグローバル循環に重要な役割を果たしている。また、成層圏は対流圏の上に位置するが、熱帯積雲対流、ジェット気流などを通して対流圏の気象と相互作用をしている。さらに、成層圏オゾン量は地表の紫外線量に影響を及ぼす。このようなことから、オゾンを含んだデータ同化を行うことは、成層圏のみならず地表や対流圏の気象デ
一夕の同化の精度を上げると考えられる。そしてオゾンなど複雑な化学反応が関与する化学種を含んだデータ同化は、4次元変分法よりもアンサンブルカルマンフィルターの方が、精度を落とさずにより簡単な手順で行うことができると言われている。本研究では、アンサンブルカルマンフィルターを化学気候モデルに適用し、オゾン濃度と気象要素の同化を行った。そして、モデルのバイアスがオゾン同化に及ぼす影響について解析を行った。

## 2 ．研究開発目的

国立環境研究所の化学気候モデル（CCSR/NIES化学気候モデル）にアンサンブルカルマンフィルターを適用し同化計算を行い、気温、風速、オゾン濃度など、モデルの観測データとのずれ（バイアス）が、アンサンブルカルマンフィルターを用いた同化結果に及ぼす影響について調べる。さらに、国内に存在する他の3つの化学気候モデル／化学輸送モデルについても同様な解析を行い、モデルのバイアスが同化に及ぼす影響についてまとめ、結果に基づきモデルの改良を進め、オゾンを含めた高精度の再解析データの作成に資する。

### 3. 研究開発方法

アンサンブルカルマンフィルターを環境研の化学気候モデルに適用して、東西風速、南北風速、気温、オゾン濃度の同化を行う。研究開発の手順は以下のとおり。

(1)CCSR/NIESモデルに対してこれらの変数のモデルのアウトプットをそのまま入力データとして使う完全実験（したがって、同化入力データに対しモデルのバイアスはないと見なされる）を行ってアンサンブルカルマンフィルターによる同化がうまく働いているかどうかの確認を行う。

(2)実際の観測データを使った同化実験を行い、モデルの風速、気温、オゾン濃度のバイアスが同化結果に及ぼす影響を調べる。

(3) 同じ同化パラメタを用いた同様な実験を、CCSR/NIES気候モデル（MIROC3.2モデル）、気象研化学気候モデル、およびJAMSTEC化学輸送モデル（CHASER）を使って共通の期間について行う。これらの異なるバイアスをもつ複数のモデルによる同化の結果を解析し、それぞれのモデルのもつバイアスが同化にどのような影響を与えるかについて解析を行う。また、これらの現有モデルのバイアスおよび同化に使用するデータの種類と同化性能との関係を明らかにする。

## 4 ．結果及び考察

## （1） 環境研の化学気候モデルとオゾンのデータ同化

（独）国立環境研究所では化学気候モデルの開発を行った。このモデルは東京大学気候システムセンター／国立環境研究所化学気候モデル（CCSR/NIES CCM）として、国連環境計画／世界気象機関（UNEP/WMO）傘下の国際プロジェクト・化学気候モデル検証(CCMVal)に参加し、オブン層の将来予測実験を行って、世界気象機関(WMO)オブンアセスメント2006 $ ^{1} $ 、2010 $ ^{2} $ )に貢献してきた。また同時に、このモデルのもつバイアスについても明らかとなった。本研究では、このCCSR/NIES化学気候モデルにアンサンブルカルマンフィルターを適用し、気象場（水平風速、気温）とオブン濃度の同化を行った。

まず、アンサンブルカルマンフィルターを使った完全実験を行った。完全実験とは、モデルのアウトプットを観測値（同化のインプットデータ）として同化を行うもので、いわば動作テスト
の類である。従って、完全実験では、使用したモデルのバイアス（観測値からのずれ）はないと仮定する。これによって、アンサンブルカルマンフィルターによる同化がうまく働いているかどうかを確認した。理想的には、モデルのアウトプットは入力データに完全に一致すべきであるが、結果は、変動の激しい部分に少しずれが生じていた。これは、計算時間の節約およびコストパフォーマンスのため、この同化の時間分解能をある程度の長さに取らざるを得ない（本研究では6時間に設定）ことが関係している。同化の時間分解能をさらに短くとれば解消すると思われる。

## （２）モデルの誤差がデータ同化に与える影響

次に、実観測データをアンサンブルカルマンフィルターによって同化した実験を行った。図(4)-1に、2000年3月について、気象庁JRA25再解析データの東西風速、南北風速、気温、オゾン濃度を入力データとし、CCSR/NIES化学気候モデルを用いてアンサンブルカルマンフィルターによる同化を行った結果の、東西風、気温、オゾン濃度時間変化を示す。この場合、モデルのこれらの変数と観測値との間には食い違いがある（モデルは観測値を完全に再現できるものではないため）。それによって、同化結果（グレーの実線）は、観測値からの一定のずれを生じる。下部成層圏の50hPaでは、同化結果は観測値に近い値と変動を示しているが、上部成層圏の5hPaでは、変動は近いが値にずれを生じている。特にオゾン濃度と気温のずれが目立つ。オゾンに関しては変動についてもかなりずれている。これは、モデルのもつバイアスに関係している。このことを確認するため、図(4)-2に、東西風速、気温、オゾン濃度の化学気候モデルの2000年3月の平均値とJRA25再解析データの同年同月の平均値との差の緯度－高度分布を示す。図(4)-1と図(4)-2に用いた80N付近を見ると、気温とオゾン濃度に関して、50hPaに比べて5hPaのバイアスが大きいことがわかる。

図(4)-1 CCSR/NIES 化学気候モデルとアンサンブルカルマンフィルタを用いた同化結果（3月、緯度80N）。気象庁 JRA25 再解析データの東西風速、南北風速、気温、オゾン濃度を同化した結果。黒実線が入力データ、グレーの実線がアンサンブル平均の同化結果、○印がモデルの予報値を表す。（上）5hPaの高度、（下）10hPaの高度、左から右へ東西風速、気温、オゾン混合比の時間変化。
図(4)-2 2000年3月平均の東西風速(左)、気温(中)、オゾン濃度(右)の、(化学気候モデル)—(観測)の緯度高度分布。

以上により、CCSR/NIES化学気候モデルの成層圏におけるバイアスが同化性能に悪影響を与えていることがわかったので、このモデルに内在する気温バイアスを除去すべく、IPCC-AR4 $ ^{3)} $ に使われた大気大循環モデルMIROC3.2をベースとして新しい化学気候モデルの開発を行なった。図(4)-3に、CCSR/NIES化学気候モデルの3月平均の気温の観測値(JRA25)からの差と、MIROC3.2化学気候モデルと観測値との差を示す。MIROC3.2化学気候モデルではより高い放射スペクトル分解能と新しい吸収帯データベースを使用した放射スキームを搭載しており、これによって熱帯圏界面付近の低温バイアスが著しく除去されている。また、上部成層圏のオゾン濃度の正バイアスもかなり解消された（図略）。次節で述べるシステム間比較においては、MIROC3.2化学気候モデルも使用することとする。

図(4)-3 CCSR/NIES 化学気候モデル(左)と MIROC3.2 化学気候モデル(右)の 2000 年 3 月平均の気温バイアス。JRA25 データからの差を緯度高度断面で表す。
## （３）システム間比較

前節では、CCSR/NIES化学気候モデルを用いた同化実験の結果を示した。本節では、CCSR/NIES化学気候モデル、MIROC3.2化学気候モデル（IPCC-AR4 $ ^{3} $ ）に使われたMIROC3.2モデルに、CCSR/NIES化学気候モデルの化学計算モジュールを搭載して新しく開発された化学気候モデル）、気象研化学気候モデル、CHASER（対流圏化学輸送モデル）の4つのモデルを使った、共通のアンサンブルカルマンフィルタの同化パラメタを用いた同化実験によるモデルバイアスと同化性能との関係について述べる。それぞれのモデルのもつバイアスによって同化性能がどう異なってくるのか、また、4つのモデルに共通の影響は何か、を調べることが目的である。

## 1 ） 使用したモデル

i CCSR/NIES化学気候モデル

CCSR/NIES AGCM5.4g大循環モデルをベースにした化学気候モデル。解像度はT42L34（水平解像度2.8度、鉛直解像度1-3km、上端高度約75km）。放射スペクトルの分割数は18。

ii MIROC3.2化学気候モデル

CCSR/NIES/JAMSTEC共同開発のMIROC3.2大循環モデルをベースにした化学気候モデル。解像度はT42L34（水平解像度2.8度、鉛直解像度1-3km、上端高度約75km）。放射スペクトルの分割数は32。

## iii 気象研化学気候モデル

MRI大循環モデルをベースにした化学気候モデル。解像度はT42L68（水平解像度2.8度、鉛直解像度500m-2km、上端高度約75km）。

## iv CHASER

MIROC3.2大循環モデルをベースにした対流圏化学輸送モデル。解像度はT42L34（水平解像度2.8度、鉛直解像度数100m～2km、上端高度約40km）。

## 2 ）同化実験のパラメタ

i アンサンブル数：32

ii 局所化スケール：水平650km、鉛直0.4(logP座標)

iii 同化時間ステップ：6時間

iv 共分散：気象変数（気温、東西風速、南北風速）間では考慮するが、これらの気象変数とオゾン濃度またはオゾン全量との間では考慮しない。オゾンとオゾン全量間では考慮する。

v 共分散膨胀：100%-200%（adaptive）

## 3 ）同化に使用したデータ

i 気象データ（気温、東西風速、南北風速）: JCDASデータ（経度、高度、気圧面（高度））

・時間分解能：6時間毎のデータ

・解像度：化学気候モデルの分解能を考慮して、赤道で東西5度・南北5度の間隔に対応するように全球でデータを間引いた。鉛直方向は1000-0.4hPaの高度範囲で23層。

・観測誤差の設定：複数再解析データ(JRA25, ERA40, Era-interim, N・RA1, NRA2)間のアンサンブル標準偏差を観測誤差とした。

ii オゾン濃度の3次元データ（経度、緯度、気圧面（高度））：MLSデータ