Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
この結果を用いて実観測データを利用したデータ同化システムのプロトタイプを構築した。今回、利用予定だった衛星のうち、OCO（NASA）の打ち上げ失敗により利用できる観測データ数が十分でなかったことや、もう一つの衛星（GOSAT）に2%程度という無視できないバイアスの存在が確認できたため、急遽バイアス補正システム（上記）の開発を行った。加えて、観測データ数の不足を補うために大気赤外サウンダ（AIRS）の観測データに関しても先に述べたバイアス補正システムを利用してデータ同化の入力として利用できる体制を整えた。

最終的に収集し、品質管理を施した観測データ群と改良された輸送モデルを利用してデータ同化システムによる解析実験を行い、先験情報として与えた二酸化炭素気候値フラックスが観測データによってどのように修正されたかを把握した。

## (2) エアロゾルのデータ同化

最新のデータ同化手法である変分法あるいはアンサンブルカルマンフィルターは古典的なデータ同化手法（最適内挿法、緩和法など）と異なり、モデル予報変数の解析値を作成するだけでなく、モデル予報変数と相関関係にあるモデル内パラメータの最適推定を行うことが可能である。モデル内パラメータとしてエアロゾル（黄砂など）の地表面フラックスに修正を施す係数を定義すれば、観測データで得られた情報を過去に遡りエアロゾルの地表面フラックスを逆推定することが理論上可能である $ ^{7} $ 。それを図示したものが図(2)-8である。すなわち、データ同化解析と同時に（あるいはデータ同化解析の中で）逆解析を行うのである。我々は、このデータ同化を使った逆解析を黄砂に適用することによって、ゴビ砂漠・タクラマカン砂漠といった黄砂発生域での地表面フラックス量の推定を目指している。そのため、独自のエアロゾルデータ同化システムの開発と改良を行った。ここで最新のデータ同化手法の中でも大気環境シミュレーションとの親和性が最も高く、計算機負荷の低い手法の一つである局所アンサンブル変換カルマン・フィルタ $ ^{8,9,10,11,12} $ （アンサンブルカルマンフィルターの一種）を用い、数値シミュレーションモデルには気象庁の黄砂予測業務にも使われている全球エアロゾルモデルMASINGAR $ ^{13)} $ $ ^{14)} $ を使用した。一連の実験は水平解像度を約2.8°（およそ300km）に設定して実行した。観測データには米国航空宇宙局（NASA）の人工衛星CALIPSOに搭載されているライダー装置 $ ^{15)} $ によって得られた2波長（532nmと1064nm）の減衰後方散乱係数と偏光解消度（532nmのみ）を使用し、独自の観測演算子（データ同化においてモデル変数を観測量へ変換するプログラム）を開発してデータ同化計算を行った $ ^{16)} $ 。また、データ同化の精度を極めて大きく損なう要因である数値モデルのバイアスを補正するため、動的バイアス推定スキーム $ ^{17)} $ をデータ同化システムへ組み込んだ $ ^{18)} $ 。このEnKFデータ同化システムによって黄砂の大気中濃度分布の解析値を作成し、その上で黄砂の地表面フラックス強度（放出量）の最適推定を行った。

データ同化システム自体の動作検証のために、まずは双子モデル実験によって衛星搭載ライダー（CALIPSO）の観測値を擬似的に作成し、観測システムシミュレーション実験(OSSE)を行った。それによりエアロゾルデータ同化システムの解析精度を客観的に検証することが可能となった。OSSEはシミュレーションモデルによって作成した仮想地球の疑似観測値（これには観測誤差もランダムノイズを加えてある）を実際の観測値のように扱い、データ同化する実験である。データ同化に使用するモデルと仮想地球を作成するために用いるモデルは同じMASINGARであるが、モデル内パラメータを変更することによって異なる挙動を示すようにした。OSSEでは地球の状態が厳
密に既知であるため（地球の状態はすべてモデルシミュレーションによって疑似的に作成されるため）、データ同化の精度検証に必要な“正解”との比較が容易に可能である。これは実観測データを利用していては不可能であり、OSSEの極めて大きな利点である。本研究ではこの利点を利用してデータ同化システムの性能を検証する。また、エアロゾル解析精度の検証作業においてMODE（オブジェクトベース診断法）と呼ばれる画像クラスター認識スキームを導入することによって、エアロゾル濃度の分布をより定量的に診断することが可能となった。MODEは領域気象モデルで計算される降水量予報の検証のために米国大気研究センター（NCAR）において開発された技術であり、エアロゾルのプリューム解析の精度検証にも流用可能であることが本研究において確認できた。MODEはプリュームの形を解析対象とし、そのプリュームの重心位置や面積、プリューム内の最大強度を比較することによって解析値と現実の比較（どれくらい似ているか）を算出する。

その後、実際の衛星搭載ライダー（CALIPSO）観測値を用いて2007年春季のデータ同化実験を行った。2007年は3月上旬から6月上旬まで長い期間にわたって黄砂が発生し、非常に強度の強いダスト発生イベントも頻発した年である。このデータ同化結果における大気黄砂濃度を独立観測（データ同化に用いなかった観測値）と比較することによって解析精度の検証を試みた。さらにこの時期の黄砂発生源におけるフラックス強度（発生量）を逆推定し、EnKFとは別の手法を用いて逆推定された黄砂発生量 $ ^{19)} $ と比較した。

Dust flux&conc Correlation 00Z30MAR2007

図(2)-8. 2007年3月30日00UTCにおける（図の中央の黄色い四角の領域から放出される）ダストフラックス量とその周囲の地表面ダストエアロブル濃度との相関係数。緑色の矢印は2007年3月30日00UTCにおける地表面の風を表す。相関係数は2007年3月29日00Zからの24時間アンサンプル予報の結果を元にして計算した。ダスト放出領域の風下で大きな正の相関が見られることが分かる。この風下における相関の存在を手がかりにして、EnKFデータ同化では地表面フラックス量の逆推定を行う。すなわち、観測値が入手できた地点における相関の大きさに比例してその観測値の重要性の重み付けを行い、その観測値の値に合わせてダスト放出領域のフラックス量を増減させる。風上側における正あるいは負の相関の存在はサンプリングエラーが原因と思われる。
## 4 ．結果及び考察

## (1) 二酸化炭素のデータ同化

データ解析システムに関しては、エーロゾルのデータ同化システムを二酸化炭素用に移植した。解析対象はモデル格子点（水平約300km）の数日平均の二酸化炭素フラックスとした。従来の逆解析では全球を数十個の領域に分割した月平均二酸化炭素フラックスの解析が主な対象であったので、時間・空間解像度共に大きく向上している。この際、二酸化炭素に特有の観測データ等への対応を行った。利用する観測データとしては、地上（連続観測、フラスコ観測）、航空機（CONTRAIL） $ ^{20} $ 、衛星（GOSAT、AIRS）の観測データを収集した。これらの観測データは観測点の場所などによって時間的、空間的な代表性が異なり、解析対象の時間、空間解像度によっては望ましくない情報を有している場合がある。そこで、まず従来の手法である逆解析を用いて逆解析と観測値のずれが大きな観測値を除外した後に逆解析を行う、といった操作を除外される観測値がなくなるまで繰り返すことによって、解析対象となる時間・空間解像度の情報を持つ観測地点の選別を行った（図(2)-8） $ ^{19} $ 。この図によると、海洋もしくは南半球といった比較的二酸化炭素濃度変動が少ない観測地点の観測値選別率がよくなっており、全球的な二酸化炭素収支を解析するための観測値選別を行うことができた。

航空機観測に関しては、観測頻度が約1分と極めて短く、全ての観測データを解析に用いると同

JMA analysis for GOSAT avg. kernel at JUL 2009

GOSAT Trop. CO2 at JUL 2009

GOSAT - JMA analysis at JUL 2009

GOSAT available observation per Month at JUL. 2009

図(2)-9 GOSATのバイアス調査例（2009年7月）。左上：独立解析値（単位：ppm）、右上：GOSATによる観測値、左下：GOSATのバイアス（右上－左上）、右下：GOSATの観測頻度（観測数／月）
ビモデル格子内に矛盾した情報が多く含まれることになることや、解析に要する計算コストが飛躍的に大きくなることなどから、モデル格子内の観測値を時間平均したスーパーオブザベーションを作ることによって空間、時間代表性の問題を解決した。航空機観測データは空港近傍で鉛直観測データが得られ、それ以外の場所では対流圏上部～成層圏下部の観測データが得られるが、空港付近では今回の解析対象よりも小さな空間スケールの二酸化炭素放出吸収源の影響を受けた観測データが得られることが多いため、地表より2km以下の観測データは今回の解析では利用しないこととした。

衛星観測に関しては、当初利用を想定していた温室効果ガス観測技術衛星（GOSAT）と米国航空宇宙局（NASA）のOCOのうち、OCOの打ち上げ失敗により利用可能観測データの大幅な減少が懸念された。さらに、GOSATも雲の影響や、海洋は観測がサングラント（海面における太陽からの反射光）に限定できることなどから当初想定していたよりは利用可能な観測データが大幅に減少した。加えて、GOSATが観測した気柱平均二酸化炭素濃度（Level 2 SWIR、Ver. 1.X）には2%前後かつ季節・緯度帯により異なるバイアスが存在していたため、このまま解析に用いることは困難な状況であった。そこで、先に述べた従来型の逆解析（地上と航空機観測データのみを利用しているため、GOSAT解析値とは独立した解析データとなる）から得られた二酸化炭素解析値とGOSATの気柱平均二酸化炭素濃度を月平均値同士で比較し、その差を補正するスキームを考案して実装した（図(2)-9）。このバイアスは、緯度帯（図(2)-10）や季節（図は省略）に応じて変化していることも分かった。このバイアス補正スキームは原理的には他の衛星観測データにも利用することが可能であるため、NASAの赤外サウンダ（AIRS）が観測した対流圏上部に感度の極大を持つ二酸化炭素気柱量に対してもこの手法を適用し、利用可能な観測データ数の増加を試みた。

次に解析に利用する輸送モデルの改良を実施した。これまでの逆解析等では一定時間間隔の気象データから計算時刻における気象データを内挿して輸送計算を行うといったオフラインモデル（CDTM、Sasaki et al., 2002）を用いていた。このモデルは気象場の計算を行う必要がないため高速な計算が可能であるといった特徴を持っていたが、データ同化で使うには輸送精度に問題がある懸念があった。また、実際に輸送モデルによる実験を行ってみると、鉛直輸送が他のモデルと比較して弱いことに加えて、成層圏界面が表現できず対流圏と成層圏の物質の交換が速すぎるなどといった問題点があった。そこで、気象研究所・気象庁が開発した大気大循環モデルと直接結合する（オンラインモデル、MJ98-CDTM）ことによって大気大循環モデルが計算した毎ステップの気象データを輸送計算に用いることによって、輸送計算の精度を向上させることとした。同一の二酸化炭素フラックス（化石燃料燃焼、海洋との交換、陸上生物圈）を与えてCDTMとMJ98-CDTMの成田上空における二酸化炭素濃度の変動を比較した図を(2)-11に示す。CDTMでは対流圏の二酸化炭素がほぼ一定の割合で成層圏に到達しているが、MJ98-CDTMでは100hPa付近に壁のようなものが存在し、対流圏の二酸化炭素がすぐには成層圏に到達していないことが分かる。また、CDTMと比較してMJ98-CDTMの方が対流圏における鉛直輸送が強い（地表面と上空の濃度勾配が小さい）特徴も見られた。しかしながら、モデル比較相互実験（Niwa et al., 2011）によるとMJ98-CDTMの比較的強化された鉛直輸送も他のモデル群と比較して鉛直輸送が弱かったことなどから、従来オフラインモデルで用いていたKuoスキームを基にした拡散による鉛直輸送の計算をMJ98で採用されているArakawa-Schbert積雲対流スキームが計算する鉛直方向のマスフラックスから鉛直輸送を計算するスキームを導入した。その結果、ラドン等の物質を用いた輸送計算結果を見ても、鉛
直輸送が従来のKuoスキームを基にしたものよりも強化され、他の輸送モデルと近い結果が得られるようになった（図(2)-12）。

OCEAN

図(2)-10. 緯度帯におけるGOSATのバイアス。上段が陸域、下段が海洋のみの結果を示す。

図(2)-11 成田上空におけるオフラインモデル（左）とオンラインモデル（右）の二酸化炭素輸送実験結果（2006～2007年）。縦軸は地上を1とした際の気圧を示す。単位はppm。
データ同化システムとしては、計算効率や実装の容易さ等の面から最近脚光を浴びつつあるアンサンブルカルマンフィルターを用いた。この手法は逆解析などと比較すると比較的少数（数十～百）の輸送モデルに微少な摂動を与えたアンサンブル計算を行うことによって背景誤差を見積もり、観測データを導入することによって最適な解析値（アンサンブル平均と散らばり具合）を導出する手法のことである（図(2)-1）。海洋研究開発機構では、このシステムを用いて各観測プラットフォームが二酸化炭素フラックス推定にどの程度寄与するのかを確認するため、観測システムシミュレーション実験（OSSE）を実施した。現実の自然界では正解の二酸化炭素フラックスは未知であるが、OSSEでは正解があらかじめ分かっているものとして輸送モデル（AGCM、Numaguchi et al.，1995）と気候値フラックスによるシミュレーションにて正解と考える二酸化炭素濃度分布をあらかじめ計算しておき、これに対して各プラットフォームの観測誤差を設定して疑似観測データを作成した。より現実的な設定とするため、地上、航空機（CONTRAIL）、衛星観測（GOSAT）の観測頻度は実際のものを利用した。3つの異なるプラットフォーム（地上観測、CONTRAIL航空機観測、GOSAT衛星観測）により取得された観測データを用いたOSSEを実施した。各観測データの信頼性はこれまでの研究により報告された値を用いた。図(2)-12想定した観測データの分布を示す。

(a) Surface: flask

(c) CONTRAIL: vertical profile

(b) Surface: continuous

(d) CONTRAIL: upper air

(e) GOSAT

図(2)-12 OSSEで想定した観測データの分布。色は格子当たりの観測データ数（一ヶ月あたり）を示す。
図(2)-13は、OSSEから見積もった各観測データの同化による地表フラックスの改善率を示す。地上観測データはフラックスの推定を大きく改善する。特に、北米、温帯アジア、ヨーロッパにおいて大きな改善が見られた。改善率は領域スケールで50%程度、グリッドスケースでは60%程度であった。同時に、GOSATによる鉛直精算濃度とCONTRAILデータもフラックス修正に対する強い拘束力を保持する可能性があることが分かった。全球平均では、それぞれのデータを個別に同化した場合、CONTRAILデータの持つ潜在能力はGOSATデータの能力とほぼ同等であった。領域スケールでは、GOSATデータは南北アメリカの温帯、南アフリカ、温帯アジア、ヨーロッパで大きな改善効果を与える。領域平均フラックスに対する改善率は30%に達し、グリッドスケールでは最大で50%程度の大きな改善があった。一方、熱帯のフラックスに対する改善効果は十分ではなく、雲の存在に関連するデータ取得頻度と品質の不十分さに起因することが指摘される。CONTRAILデータはヨーロッパ、熱帯、温帯アジアにおいて大きな改善をもたらした。CONTRAILの上空のデータはシベリア上でのフラックスの改善に大変重要であった。上空のデータを同化することで、領域平均のフラックスの改善率は40%に達した。インド上においてもCONTRAILデータ同化による大きな改善があった。これらの領域ではCONTRAILデータのみが大きな改善を与え、フラックスの修正に対して極めて重要なデータセットであることが明らかとなった。一方、対流圏界面よりも上空で取得されたデータはフラックスの改善に寄与せず、同化に利用するデータの選択には注意を要することが明らかとなった。CONTRAILデータおよびGOSATデータを地表観測データと同時に同化した場合、CONTRAILデータの影響はGOSATデータの影響よりも小さくなることが分かった。CONTRAILデータと地上観測データの間にはその観測領域に大きな重複があるが、GOSATは新たな観測領域上でデータを提供するためである。

全ての観測データを同時に同化することで、データ同化システムは全空のフラックスの推定を大幅に改善する。図(2)-14から分かるように、各観測がそれぞれの観測の欠損領域を補い合い、多くの領域で推定が向上することとなった。結果として、フラックスの改善率は、陸上の多くの領域で50%以上になる。全球平均では、全ての観測を利用することで、地上観測のみを利用した場合と比較してフラックスの推定誤差は20%程度小さくなった。この結果は、様々なプラットフォームにより取得されるデータを同時に適切にデータ同化可能とする最先端のデータ同化システムを開発することで、炭素循環に関する理解の向上に貢献し得る可能性を示唆するものである。しかしながら、推定されたフラックスは大きな誤差を含む領域もある。例えば、アフリカ北部、熱帯南米、北米南部、中東、オーストラリア西部においては更なる観測データが依然として望まれる。
(a) Surface network

(c) CONTRAIL

(b) GOSAT

(d) All

(e) Surface network (diurnal flux)

図(2)-13 OSSEにより見積もられた二酸化炭素地表フラックスの改善率の全球分布。異なるデータの同化によって得られた結果と全ての観測データを同時に同化し得られた結果を示す。下図(e)にはエミッションの日変化を考慮した場合に地表観測データを同化し得られた結果を示す。
図(2)-14 OSSEにより見積もられた二酸化炭素地表フラックスの改善率の領域分布。異なるデータ及び全てのデータの同化によって得られた結果を示す。

更にいくつかの感度実験を実施し、OSSEの結果はその設定（例えば、利用するフラックスの初期値及びその不確定性、観測エラーなど）に強く依存することが分かった。観測とモデルに内在する様々な誤差要因がフラックスの推定結果に多大な影響を及ぼし、データ同化によるフラックス改善を妨害する。例えば、現実に報告されているGOSATの大きな観測エラーを適用することで、GOSATデータのフラックス誤差軽減に対する能力はおおよそ半減することが分かった。更に、図(2)-15に示すように、フラックスの初期誤差の空間構造がOSSEによる改善の様子に多大な影響を及ぼすことも分かった。フラックス誤差の様子が各格子で大きく異なる場合には、データ同化による修正がより困難となることを示す結果である。また、データ同化システム自身のパラメーターにも解析結果は敏感であった。例えば、データ同化に利用するアンサンブルメンバーの数が十分でない場合には、顕著なサンプリングエラーが生じ、データ同化による効果的な改善を妨げる可能性がある（図(2)-16）。これらの要素はOSSEの結果に多大な影響を及ぼすが、異なる設定下においても各観測データの相対的な重要性についてほぼ共通であることも分かった。
(a) High spatial correlation

(b) Low spatial correlation

図(2)-15 OSSEにより見積もられた二酸化炭素地表フラックスの改善率の空間分布。フラックス初期誤差の空間相関が高い場合と低い場合の結果を示す。

(a) 48 members

(b) 98 members

図(2)-16 OSSEにより見積もられた二酸化炭素地表フラックスの改善率の空間分布。異なるアンサンブルメンバーのデータ同化から得られた結果を示す。

本研究の今後の展開は、実際に観測されたデータを本研究によって開発されたシステムに適用することである。実観測データ実験は炭素循環に関する知見を得るために有用である。しかしながら、実データ実験からはシステムの最適化やそれぞれの観測データの相対的な重要性を客観的に判断することは困難である。本研究により取得された知見は、実データ実験におけるそれら不明な要素に対する重要な提言となり得る。

最後に、これまでに開発してきたデータ同化システム、輸送モデルと収集した観測データを用いて2006～2009年にかけてのデータ同化実験を実施した。地上観測データに関しては逆解析で選別（データ選別率が0.5以上の地点）し、衛星観測データに関しては独立解析データでバイアスを補正した後のGOSATとAIRSデータを用いた。航空機観測データと衛星観測データに関してはモデル格子内で時間平均したスーパーオブザベーションを用いた。逆解析との比較結果を図(2)-17に示す。
図(2)-17. 2009年4月における月平均二酸化炭素濃度。最左列は逆解析による解析値を示す。左から2列目は輸送モデル実験結果（データ同化なし）を、3列目は地上＋航空機によるデータ同化結果を、最右列は全データを用いたデータ同化結果を示す。最上段は850hPa、上から2段目は700hPaの、上から3段目は500hPaの、最下段は250hPaの結果を示す。単位はppm。

Estimated flux increment at APR 2009

-1e-08-8e-09-6e-09-4e-09-2e-09 0 2e-09 4e-09 8e-09 8e-09 1e-08

Estimated flux increment at APR 2009

-1e-08-8e-09-6e-09-4e-09-2e-09 0 2e-09 4e-09 6e-09 8e-09 1e-08

図(2)-18 2009年4月におけるデータ同化による二酸化炭素フラックスの月平均修正量（単位： $ kgCm^{-2}s^{-1} $ ）を示す。左図は地上＋航空機観測データをデータ同化した結果を、右図は全観測データ（地上＋航空機＋衛星）をデータ同化した結果を示す。
輸送モデルのみの結果で見られる解析値との差が観測データを増やすことによって小さくなっている（但し、衛星観測データはこの解析値を用いたバイアス補正を行っているために当然の結果でもある）。次に、あらかじめ与えておいた気候値フラックスに対して解析が与えた修正量を図(2)-18に示す。地上＋航空機観測データを用いた場合には、主に観測データの多い陸域でフラックスの修正が行われ、衛星観測データを追加することによってほぼ全球における二酸化炭素フラックスの修正が可能となることが分かった。

次に、実際の観測データを用いたデータ同化実験によりその性能を評価した。

a）データ同化のインパクトと植生フラックス依存性の評価

地上、航空機、衛星の実際の観測データを4次元データ同化した結果、特に、中高緯度で、大陸上で二酸化炭素の地表面フラックスに相違が認められた。このインパクトはおおむね妥当な効果だと判断される。中高緯度の陸上での二酸化炭素フラックスの誤差は他の地域に較べて大きい。中高緯度では、日射量が植物活動に起因する二酸化炭素フラックスに大きな季節変化を引き起こす。日射量の多い春季は、植物の成長期で、炭酸同化作用により多量の二酸化炭素を吸収する。しかし、秋季には、炭酸同化作用は著しく減り、呼吸と枯死のために二酸化炭素を放出する。その結果、中高緯度の大陸上の二酸化炭素フラックスは季節変化がたいへん大きい。季節変化の振幅が大きいので、誤差も連動して大きくなる。従って、大陸上のフラックスは、観測データの精度がそれほどよくなくとも、同化することにより有為に修正される。ただし、都市では二酸化炭素濃度が局所的に高く、その周辺の観測データの同化は今回の方法では難しい。今後、フラックスの地域性に配慮した特別の同化手法を開発する必要がある。都市周辺の観測データの扱いについては次節で述べる。海上では、もともとフラックスの変動の幅が小さいために濃度変動も小さく、相当に精度の高い観測データでなければ、同化してもフラックスの合理的な修正は難しい。海上で二酸化炭素炭素フラックスの解析精度を向上のためには、現在計画中の精度の高い衛星観測に期待するところが大きい。

二酸化炭素の地表面フラックスは、第一推定値として気候値を用いている。第一推定値として前日値を用いことも考えられるが、データ量が少ないと追随しない危険性がある。ここでは、気候値を用いている。地表面フラックスの収束性を調べるため、第一推定値として2つの異なる植生フラックス気候値を用いデータ同化の比較実験を行った。4次元データ同化が適切に機能すれば、濃度が観測データに近づくことで、フラックスも適当な値に収束することが期待される。大気下層の二酸化炭素濃度と地表面フラックスの根平均自乗差（RMSD）をデータ同化の実施前後で比較した。データ同化後、濃度もフラックスもRMSDがデータ同化前に較べてわずかに増え、必ずしも収束に向かっていないことが分かった。濃度やフラックスの地理的な分布をよく見ると、データ同化後に相対的にスケールの小さな変動が増え、これが2つの解析間のRMSDの値を大きくしているように見える。さらに、データ同化における地表面フラックスの収束性は、データ同化スキームにおける局所化距離の変更にも敏感に反応した。少ない観測データの有効活用を図るためにも、局所化距離や背景誤差相関の妥当性を含めて、データ同化スキームのさらなる調整の必要がありそうである。

二酸化炭素の衛星観測データなどが増えれば、濃度の収束性は改善するはずである。地表面フラックスも第一推定値にあまり依存しなくなることが期待される。今回の調査では、データ同化
の際に少ない観測データに過剰に応答しているように見える。観測データが少ない場合でも機能するように、データ同化スキームをさらに改良する必要がある。現状では、第一推定値に使用する地表面フラックスの気候値の精度も重要である。

## b）GOSAT 観測データのみのデータ同化試験

GOSAT-IIやOCO-IIが計画されるなど、将来、衛星による二酸化炭素観測は大きな進展が予定されている。GOSATのデータ同化は将来の衛星データ利用の試金石である。GOSATの観測データのインパクトを明らかにするために観測システム実験を行った。この実験では、二酸化炭素濃度の地上観測は、すべて検証用の独立観測データとして扱った。

ただし、検証に用いる地上観測データの選び方には注意が必要である。データ同化の出力値の空間代表性は数値モデルの解像度で決まる。今回の4次元データ同化実験では水平解像度はT42（スペクトルモデルで波数42の三角形切断：水平格子間隔およそ280kmに相当）である。これに対して、地上観測が直接代表している範囲は極めて狭い。地表面状態が一様であれば、地上観測の実質的な空間代表性は広くなる。しかし、土地利用が複雑な場合は地域代表性が低下する。観測点の地表面状態が地域平均と異なっていれば、バイアスが発生する。観測点周辺での土地利用が異方的であれば、風向によって代表する地域が異なる。特に、都市の二酸化炭素濃度は森林や耕作地との差が大きく、大きなバイアスや著しい風向依存性の原因となる。一般に、4次元データ同化出力の解像度、数100km程度にわたる一様性を仮定することは難しい。今回は都市の影響の少ない地上観測データのみを選んで検証に利用した。

図(2)-19は比較的人為的な影響の少ない地点で、GOSATのデータ同化のインパクトを地上観測と比較したものである。両ポイントとも緯度が比較的高く、かつ、大陸上であり、比較的季節変化が大きい。また、季節変化の振幅と同様に誤差も大きく、衛星データで修正が十分可能である。Lac-la-bicheの冬を除いて、GOSATを同化した場合はしない場合に較べて地上観測に近づいている。これは期待された結果と言える。Lac-la-bicheの冬の場合は、近くのGOSATの観測と地上観測との間にバイアスがあったと考えられる。このほか、都市の影響が少ない地点でさえ、地上観測データによる検証で改善が認められる場合が多い。ただ、森林での観測データといえども、データ同化が何時もフラックスを改善しているわけではなく、二酸化炭素の衛星観測のデータ同化の難しさを表している。

同化に利用するGOSATの観測データの解像度も考慮する必要がある。GOSATのスポットは約10km×10kmであり、ここで用いた全球のデータ同化システムの格子点間隔は数100kmよりはるかにスケールが小さい。つまり、データ同化の格子点が代表する領域内に、GOSATの観測点がたくさんあれば、GOSATの観測から格子点の観測データを推定することが可能である。しかし、さすがにそれだけ超密な観測データを得ることは難しい。今後、限られた衛星観測データから粗い解像度のデータを推定する手法の開発や、高解像度モデルによるデータ同化など、様々な工夫が期待される。
図(2)-19 Lac-la-biche（カナダ、lon=-112.45, lat=54.95）とMt.Waliguan（中国、lon=100.9, lat=36.28）における地上の二酸化炭素濃度(ppm)。日数は2009年7月1日を起点とする。 赤：観測、緑：データ同化なし、青：GOSATを同化。

これまでの研究で二酸化炭素の地表面フラックス推定のために広く用いられてきたベイズ推定に基づくインバージョン解析と比較して、本研究により開発したアンサンブルカルマンフィルターに基づく手法はいくつかの利点を持つことが考えられる。第一に、各格子のフラックス分布を近隣の観測データのみを用いて修正することで高分解能な推定が可能となることが考えられる。従来のインバージョン解析では地球を例えば22個に領域に分割して、それぞれの領域に対する大まかな修正を施していた。更に、大気中濃度と排出量の背景誤差共分散構造は大気輸送モデルのアンサンブル計算により随時、動的に見積もられ、モデル誤差に応じた排出量の適切な修正を施すことが期待できる。しかしながら、高分解能領域に対して十分な拘束力を与えるほど現在利用可能な観測データの数は沢山ではなく、解析された解析場の空間構造と個々の解析に用いる観測範囲には注意を要する。更に、アンサンブルカルマンフィルターを用いた解析では限られたアンサンブル数に起因して背景誤差に関する深刻なサンプリングエラーが存在する可能性がある。

上述のアンサンブルカルマンフィルターの欠点を克服するために、アンサンブル数120、局所化半径2200km、同化ウィンドウ3日とするシステムを開発し、従来のインバージョン解析による推定と比較した。本アンサンブルカルマンフィルターシステムの計算には多大な計算コストを要するため、本研究の範囲内では試験的な利用であるが、計算機環境の向上を見据えれば将来に現業的に利用できる可能性は大いにある。図(2)-20に、本アンサンブルカルマンフィルターシステムと従来のインバージョン解析による二酸化炭素地表面フラックスの比較を示す。大まかに類似する解析値が得られたが、例えば、北米南東部やユーラシア大陸の中央部で顕著な違いが見られた。これらの違いは、解析手法の本質的な違いだけではなく、計算に利用するパラメータにも依存する。今後、それらの依存性を明らかにし、解析手法の改善が排出量の推定に及ぼす影響を明確にする必要がある。更に、解析手法の違いは空間構造だけではなく経年変化など時間構造にも多大な影響を及ぼす可能性がある。炭素循環過程の解明のために高精度な解析システムの開発が望まれる。
図(2)-20アンサンブルカルマンフィルターデーダー同化システム（上）およびベイズ推定に基づくインバージョン解析（下）により解析した二酸化炭素地表フラックスの全球分布。両者の計算には、同一の地上観測データを利用している。

(a)黄砂の解析精度

(b) 硫酸塩の解析精度

図(2)-21 OSSE（観測システムシミュレーション実験）における解析値と真値のエアロブルプリュームの重心間距離（東アジア域のみの平均値）を時系列で示す。ここで解析値はモデルフリーラン（青色▲：Cent_Dist_FreeRun）およびデータ同化（赤色●：Cent_Dist_DataAssim）の結果であり、真値は双子モデル実験によって擬似的に作成されたもの。（a）はダストエアロブルすなわち黄砂、（b）は硫酸エアロブルについて2007年3月～5月について診断した結果。縦軸は重心間距離（1 unit = 約250km）を表し、横軸は時間（3月1日から5月31日まで）。モデルフリーランの結果よりもデータ同化の結果において重心間距離が短い傾向が見られる。すなわちデータ同化によって真値との差が小さくなったことが示されている。

## （２）エアロゾルのデータ同化

図(2)-21はOSSE（観測システムシミュレーション実験）によって診断されたダストおよび硫酸エ
アロゾルの解析精度の時系列変化である（値が小さいほど解析値と真値の差が小さいことを示す）。エアロゾルが発生し、大気中にそのプリュームが流れていった場合、そのプリュームの形状をMODE（オブジェクトベース診断法）によってクラスター認識させ、その重心位置を特定し、モデルシミュレーション結果もしくはデータ同化結果の重心位置と真値の重心位置の距離を測ることによって解析精度の診断を行った。明らかにモデルフリーランの結果よりもデータ同化の結果において、重心間距離が短い傾向が見られる。すなわちデータ同化結果と真値の差がより小さいということが示されている。これによってCALIPSOデータ同化によるダストエアロゾル（黄砂）解析の有意性が確認された。またそれとともに、ダストエアロゾルだけでなく硫酸エアロゾルの解析もCALIPSOデータ同化によって可能であることが分かった。このことは硫酸エアロゾルとダストエアロゾルが重なってしまい（これを外部混合と呼ぶ）、ライダー観測において硫酸エアロゾルとダストエアロゾルのシグナルが重なって得られることになっても、データ同化によってそれらのシグナルは分離されて解析されていることを示している。東アジアは世界有数の硫酸エアロゾル発生地域であり、硫酸エアロゾルのシグナルの中からもダストエアロゾルのシグナルを取り出すことができるデータ同化システムの能力は黄砂（＝東アジアのダストエアロゾル）の解析を行う際に必須の要件である。

図(2)-22は同じOSSEによって逆推定された中国及びモンゴルの黄砂発生域（北緯35°から50°、東経75°から120°の範囲）における黄砂発生量の時系列である。緑線はデータ同化を行わなかった場合のモデルシミュレーション結果、赤線はOSSEで真値と仮定される疑似的な仮想地球の状態、黒線がデータ同化の結果である。データ同化を行わないフリーのモデルシミュレーション結果（緑線）が真値（赤線）から大きく外れている一方、データ同化の結果（黒線）は真値（赤線）に非常に良い一致を見せる。これでCALIPSO観測とEnKFデータ同化システムを用いた黄砂の地表面フラックス推定（発生量の逆推定）が精度良く動作していることが確認できた。ただし、フリーのモデルシミュレーションで黄砂が全く発生していない状況では、真値において黄砂が発生していても、データ同化による逆推定（＝発生量の補正）が上手く働かない傾向があるのは残念である。これはEnKFの原理的な弱点であり、「物がある」状態においてはその物の統計的特性を調べることはできるが、「物がない」状態ではそもそもその物の統計的特性をアンサンブル予報で調べることができないために起こる。これは将来の改善すべき点として残る。
図(2)-22 OSSE（観測システムシミュレーション実験）における中国及びモンゴルの黄砂発生域（北緯35°から50°、東経75°から120°の範囲）における黄砂発生量の時系列。縦軸は1時間1km²あたりの発生量の積算平均値、横軸は2007年5月24日から30日までを表す。緑線（▲）はデータ同化を行わなかった場合のモデルシミュレーション結果、赤線（●）はOSSEで真値と仮定される疑似的な仮想地球の発生量、黒線（■）がデータ同化の結果。データ同化を行わないモデルシミュレーション結果（緑線：▲）は真値（赤線：●）から大きく外れている一方、データ同化の結果（黒線：■）は真値（赤線：●）に非常に良い一致を見せている。

OSSEによってデータ同化システム自体の性能を検証し、CALIPSOレベル1データ（リトリーブ処理前）の利用が可能であることが確かめられた。また新規開発したLIDAR観測演算子も正常に動作していることが確認できた。そこで、実際の衛星搭載ライダー（CALIPSO）観測値を用いてエアロゾルのデータ同化実験を行い、大陸での黄砂発生状況と風下（日本あるいは朝鮮半島）への輸送（プリューム）を解析した。ここで解析時期として日本での黄砂被害が多発した2007年春を対象として選ぶこととした。図(2)-25ではデータ同化を行わなかった場合と行った場合の2007年5月28日における地表面ダスト濃度推定値とその日に黄砂を目視観測した気象官署の位置を比較している。この日、九州・四国地域は黄砂に覆われていたことが目視観測によって報告されていたが、その他の地域の大半では黄砂が観測されていなかったことが分かる。データ同化を行わない場合、黄砂プリュームが日本へ到達していたことは計算できているが、そのプリュームが覆う領域は実際の目視観測で推定される領域とは大きく異なっている。一方、データ同化を行うことによって黄砂プリュームの位置と目視観測の報告地点が極めて良い一致を見せるようになる。図(2)-25では衛星搭載イメージヤーMODISによって観測された同じ日のエアロゾル光学的厚さ（値が大きいほどエアロゾル濃度の鉛直積算量が多い）が示されている。データ同化によって得られた黄砂プリュームの形状はMODISによって独立に観測されたエアロゾル高濃度領域（＝光学的厚さの大きな領域）とよく一致していることも見て取れる。
Surface Dust [μg/m³] w/o EnKF 28MAY2007

Surface Dust [μg/m3] with EnKF 28MAY2007

図(2)-23（a）データ同化を行なわなかった場合と（b）行なった場合の2007年5月28日における地表面ダスト濃度推定値（日平均；一般的な環境基準値である100μg m^{-3}以上の領域に濃淡を付加；色が濃いほど高濃度）及びその日に黄砂を観測した気象官署（黒丸で示した場所；ただし日本国内のみ）。データ同化には現実のCALIPSO観測値を用いた。（c）MODIS/NASAによって観測された同日のエアロゾル光学的厚さ（濃淡が濃いほどエアロゾル鉛直積算量が多い）。この日、九州・四国地域は黄砂に覆われて観測が報告されていたが、その他の地域ではほとんど黄砂が観測されなかったことが分かる。データ同化結果のプリュームの形状はこの独立観測結果と非常によく一致している。また、このデータ同化結果のプリューム形状はMODISによって観測されたエアロゾル高濃度領域（＝光学的厚さの大きな領域）とよく一致していることも見て取れる。
(a)

(b)

(c)

図(2)-24 2007年5月における島根県松江市上空ダスト消散係数の比較。(a)国立環境研究所の地上設置ライダーによる観測値、(b)データ同化をしなかった場合のモデルシミュレーション結果、(c)CALIPSO観測値をEnKFでデータ同化した結果。横軸は日付、縦軸は高度である。(a)の実観測では偏光解消度を用いてダストのシグナルを取り出している。消散係数が大きいと一般的にダスト濃度が高い。データ同化前(b)ではプリュームの濃度、高度、タイミングが少しずつ現実から離れているが、データ同化後(c)では改善されている（特に5月14日、18日、26日のプリュームで顕著）。(a)のライダー観測はデータ同化に利用されておらず（＝独立観測）、CALIPSOが偶然この上空を通過する可能性も低いため、データ同化による解析精度の向上はこれよりも上流においてCALIPSOによって観測された情報の影響であると言える。

図(2)-24は2007年5月における島根県松江市上空のダスト消散係数を比較したものである。国立環境研究所の地上設置ライダーによる観測が最上段、データ同化をしなかった場合のモデルシミュレーション結果が中段、CALIPSO観測値をEnKFでデータ同化した結果が下段である。地上ライダーの観測値はデータ同化には用いていない（=独立観測）。また、この実観測では偏光解消度の大きさを用いてダストのシグナルを同定し、消散係数を計算している。一般的に消散係数が大きいとエアロゾル濃度が高い。データ同化前ではプリュームの濃度、高度、タイミングが少しずつ現実（独立観測値）から離れているが、データ同化後はそれらが改善されている（特に5月14日、
18日、26日のプリュームで顕著）。地上ライダー観測はデータ同化に利用されておらず、CALIPSOが偶然この上空を通過する可能性も低いため、データ同化による解析精度の向上はより上流においてCALIPSOによって観測された情報がデータ同化された影響と考えられる。図(1)-4および図(1)-5から、本研究で開発されてデータ同化システムは東アジアのダストエアロブル（黄砂）の分布解析において良好に動作していることが確認できた。

図(2)-25. （上段）2007年3月25日～4月3日に起きた黄砂の地表面フラックス積算量：(a) モデルシミュレーションのみによって推定した結果、(b) 現実のCALIPSO観測を用いたデータ同化によって逆推定した結果、(c) それら両者の差。（下段）2007年5月21日～30日に起きた黄砂の地表面フラックス積算値：(d)(e)(f) はそれぞれ(a)(b)(c) と同様。

次にエアロゾル地表面フラックス推定の一例として黄砂の発生源推定を検証する。主な黄砂発生域（内モンゴル・外モンゴル）では初春（3月～4月上旬）には残雪などが原因で、晩春（5月頃）には植生被覆が原因で黄砂発生量のモデル推定値に大きな誤差が発生する $ ^{21} $ 。これらをデータ同化によって補正し、真値に近い発生量を逆推定することが本研究の究極の目的と言える。図(2)-25の上段は2007年3月25日から4月3日に起きた黄砂大発生時の地表面フラックス（＝発生量）積算量であり、(a)はモデルシミュレーションのみによって推定した結果、(b)は現実のCALIPSO観測を用いたデータ同化によって逆推定した結果、(c)はそれら両者の差を表す。下段は2007年5月21日から30日に起きた黄砂大発生時の地表面フラックス積算値である。両者の差を観ると逆推定による補正量は決してランダムに分布しているわけではなく、正の補正や負の補正が特徴的な集まりを持っていることが分かるが、残念ながらこの解析結果を直接何らかの観測値で検証することは不可能である。そこで本研究と同じエアロゾルモデルMASINGARを用い、異なる観測値（主に韓国および日本で観測された地表面PM $ _{10} $ 濃度）と異なる地表面フラックス逆推定スキーム（ベイズ線形合成法）を用いて計算した同じ時期の地表面フラックス補正量 $ ^{18)} $ との比較を試みた（図(2)-26）。
図(2)-26. （上段）2007年3月25日～4月3日に起きた黄砂の地表面フラックス積算量：図(1)-6と同様に(a)モデルシミュレーションのみによって推定した結果、(b)CALIPSOデータ同化によって逆推定した結果、(c)それら両者の差。（下段）本研究と同じエアロブルモデルを用い、異なる観測値（主に韓国および日本で観測された地表面PM $ _{10} $ 濃度）と異なる地表面フラックス逆推定スキーム（ベイズ線形合成法）を用いて計算した同じ時期の地表面フラックス補正量 $ ^{18} $ 。ゴビ砂漠近辺における修正量の分布がCALIPSOデータ同化の結果とPM $ _{10} $ ベイズ逆推定の結果との間で定性的には良く一致していることが分かる。PM $ _{10} $ 観測によるベイズ逆推定の場合、ゴビ砂漠西方では修正が行われていないが、これは修正が必要ないと推定されたからではなく観測地点からの距離が離れすぎたために最適推定が行えなかった（シグナルがノイズに埋もれてしまった）ためだと思われる。

この比較から、ゴビ砂漠近辺における修正量の分布（データ同化前とデータ同化後のダスト発生量の差）が、本研究におけるCALIPSOデータ同化の結果とMaki et al.によるPM $ _{10} $ ベイズ逆推定の結果との間で定性的には良く一致していることが分かる。ただし、PM $ _{10} $ 観測によるベイズ逆推定ではゴビ砂漠よりも西方では修正が行われていないが、これはモデルの修正が必要ないとベイズ線形合成法によって推定されたからではなく、この領域が観測地点から離れすぎていたために最適推定が行えなかった（取り出すべきシグナルがノイズに埋もれてしまった）ためだと思われる。

また、CALIPSOデータ同化によって黄砂の発生量を推定した結果、下流域（日本）へ到達する黄砂プリュームがどのように再現されるのかを調べた結果が図(2)-27である。ここで比較したのは2007年3月における長崎県長崎市上空のダスト消散係数であり、観測値は国立環境研究所の地上設置ライダーによる独立観測で得られたものを用いた。ここでダストの消散係数は先ほどと同様に偏光解消度の値を用いて分離している。データ同化をしなかった場合のモデルシミュレーション結果とデータ同化によって得られた結果をそれぞれ独立観測と比較すると、データ同化をしなかった場合では大規模な黄砂の到来がほとんど再現できていないにもかかわらず、データ同化をした場合ではほとんどの黄砂到来が再現されている。これは特に3月6～15日、19～22日、27日以降
に到来したプリュームで顕著である。先に述べたとおり初春の黄砂発生域は積雪や土壌水分量が多く、黄砂の発生をモデル単独で再現することが難しい。一方、データ同化結果では黄砂放出量が逆推定されて放出量再現精度が著しく向上したため、非常に現実に近い黄砂濃度が下流域（日本）において再現できている。この比較結果によって、間接的にデータ同化による逆推定が成功していることが確認できたと言えよう。

以上の結果より、東アジアのダストエアロブル（黄砂）に関してEnKFデータ同化システムは当初の期待どおり良好な動作を示していると言える。また、OSSEによって東アジアの硫酸エアロブルの解析も可能であることが示唆されている。一方、CALIPSOは全球をカバーして観測を行っており、このデータ同化システムでも東アジアに限定せず全球のダストおよび硫酸エアロブルを同時に解析している。本研究では解析結果の検証を東アジアに限定しただけである。世界ではサハラ砂漠や南アジア、オーストラリアや南米大陸でもダストエアロブルが大量に発生しており、それらの解析も非常に重要である。今後はこれら世界規模のダストプリューム解析を予定している。また、本研究では硫酸エアロブルの実データによる検証は観測情報の不足から断念したが、新規観測（今後打ち上げ予定の衛星観測など）が得られた場合には非常に重要な目標となろう。
図(2)-27 2007年3月における長崎県長崎市上空ダスト消散係数の比較。(a)国立環境研究所の地上設置ライダーによる観測値、(b)データ同化をしなかった場合のモデルシミュレーション結果、(c)CALIPSO観測値をEnKFでデータ同化した結果。横軸は日付、縦軸は高度である。(a)の実観測では偏光解消度を用いてダストのシグナルを取り出している。消散係数が大きいと一般的にダスト濃度が高い。データ同化前(b)では黄砂の到来がほとんど再現できていないが、データ同化後(c)ではほとんどの黄砂到来が再現されている（特に3月6～15日、19～22日、27日以降のプリュームで顕著）。初春の黄砂発生域は積雪や土壌水分量が多く、黄砂の発生をモデル単独で再現することが難しい。一方(c)では、データ同化によって黄砂放出量が逆推定されて放出量再現精度が向上したため、実観測値と非常に近い黄砂濃度が再現できている。
## 謝辞

本研究にあたり、衛星（GOSAT）観測データはGOSAT研究公募事務局より提供を受けた。航空機（CONTRAIL）観測データはCONTRAILプロジェクト（国立環境研究所、気象研究所）より提供を受けた。大気赤外サウンダ（AIRS）観測データは米国航空宇宙局（NASA）より提供を受けた。二酸化炭素地上観測データに関しては、以下の諸機関から気象庁温室効果ガス世界資料センターを通じて提供を受けた。

## 略語

AEMET: Agencia Estatal de Meteorología (Spain)

BoM: The Breau of Meteorology (Australia)

CNR-ICES: International Center for Earth Sciences, Consiglio Nazionale delle Ricerche (Italy)

DNA-IAA: Direccion Nacional del Antartico-Instituto Antartico Argentino (Argentina)

CSIRO: Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (Australia)

EC: Environment Canada (Canada)

ENEA: Italian National Agency for New Technology, Energy and the Environment (Italy)

FMI: Finnish Meteorological Institute

IAFMS: Italian Air Force Meteorological Service (Italy)

ITM: Department of Applied Environmental Science, Stockholm University, (Sweden)

JMA: Japan Meteorological Agency (Japan)

Eco-Mo: Foundation for Promoting Personal Mobility and Ecological Transportation (Japan)

LSCE: Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement (France)

MGO: Main Geophysical Observatory, Roshydromet (Russian Federation)

MRI: Meteorological Research Institute, JMA (Japan)

NIES: National Institute for Environmental Studies (Japan)

NIWA: National Institute of Water & Atmospheric Research (New Zealand)

NOAA/ESRL: Earth System Research Laboratory, NOAA (USA)

RSE: Ricerca sul Sistema Elettrico (Itary)

Saitama Prefecture (Japan)

SAWS: South African Weather Service (South Africa)

UBA: Umweltbundesamt (Germany)
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

地上、航空機、衛星観測を一体的に取り扱う二酸化炭素データ同化システムのプロトタイプを構築することができた。このようなシステムは日本国内では現時点でほとんど存在せず、世界においてもごく限られている。このシステムの構築過程において、客観的な観測データの品質管理システムや衛星観測データのバイアス補正システムを構築した。これらの手法は今後新たな観測プラットフォームが運営された際にもそのデータを比較的容易にデータ同化システムに導入することが可能となったことを示す。また、輸送モデルもいくつかの改良を施すことによって国際的に標準レベルの性能を維持できるようになった。

データ同化の面では、観測システムシミュレーション実験によって各観測プラットフォームの二酸化炭素フラックス推定誤差の減少量を評価ができることを示した。この手法は、新たな衛星等の観測を実施する前にその効果を定量的に把握することができるため、利用価値は極めて高い。実際の観測データを用いたデータ同化の面では、データ数や観測データのバイアス等の制約条件下で有意義な結果を得ることができた。二酸化炭素濃度の面ではデータ同化による精度向上が見られた。二酸化炭素フラックスに関しては、衛星観測データバイアス補正の寄与があるため定量的な評価は困難であるが、陸域での修正量が大きくなるなどの合理的な結果が得られた。

衛星ライダー観測のデータ同化システム開発に成功したのは我々の研究グループが世界で最初であり、現在においてもレベル1のデータ（リトリーブ処理前の物理量）を同化できる唯一のグループである。また、アンサンブルカルマンフィルターを用いた黄砂の地表面フラックス推定に着手し、かつ成功したのも世界で我々のみである。ここで開発された技術は黄砂だけでなく他の大気汚染物質の発生源推定にも応用可能なツールであり、モデルと観測を融合する基礎技術として非常に有用である。東アジア域の越境汚染を実況監視する基礎技術の一つとして、このデータ同化システムが利用可能であることが確認できた意義は大きい。

ここで得られた黄砂の解析値は黄砂研究における基礎データとなるだけでなく、黄砂の地表面フラックス（発生）推定量は黄砂予報における境界値として利用可能であり、地表面フラックス推定値と同時に得られる黄砂の大気中濃度解析値は黄砂予報における初期値として利用可能である。

人工衛星によるエアロゾル観測の高精度データ同化システム開発に成功している研究グループは世界でも僅かであり、我々はヨーロッパ中期気象予報センター(ECMWF)と並んで最先端の技術力を維持している（ECMWFは4次元変分法とMODIS観測を利用）。この技術力は黄砂予報精度の向上のみならず、気候変動予測のモデル精度向上にも寄与可能である。

## （２）環境政策への貢献

本研究で開発された二酸化炭素データ同化システムをより多くの観測データに用いることによって、従来の逆解析よりも高い時間・空間解像度での二酸化炭素フラックス解析を行うことが可能となる。二酸化炭素フラックスの実況監視精度の向上は将来的には二酸化炭素の人為排出量を推定する際の基礎資料となると同時に、炭素循環モデルの改善を通じて地球温暖化予測精度の向上に貢献することができる。