Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
本研究で開発されたエアロブル（特に黄砂）のデータ同化技術は気象庁業務（黄砂情報提供）の精度向上のために現業化される予定である（2015年度予定）。また、黄砂の解析値は環境省における黄砂情報提供サービスの向上に寄与することが可能であり、さらに発生源・発生量の情報は東アジア各国での黄砂被害対策・砂漠化対策などの基礎資料として用いることができ、日本の国際貢献としての活用が期待できる。

### 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：Chun氏（韓国気象庁）、Wang氏（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: Nickovic氏（WMO事務局）、Zhang氏（中国気象局）、Park氏（ソウル大）、杉本信夫（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 ) 大気トレーサー輸送モデル相互比較実験（TRANSCOM）

カウンターパート：欧米の研究機関多数（Peylin氏（フランス気候科学研究センター）等）

連携状況：データ同化結果の相互比較、輸送モデル検証

国際的な位置づけ：地球圈－生物圈国際協同研究計画（IGBP）により設立

4)エアロゾル予測のための国際協力フォーラム（International Cooperative for Aerosol Prediction (ICAP)）

カウンターパート：

Angela Benedetti（ヨーロッパ中期気象予報センター研究官・英国）

Peter Colarco（米国航空宇宙局研究官·米国）

Sarah Lu（米国環境予測センター研究官・米国）

Miha Razinger（ヨーロッパ中期気象予報センター研究官・英国）

Jeff Reid（米国海軍研究所研究官·米国）

連携状況：現業向けエアロゾル予報モデルの開発協力

国際的な位置づけ：研究者ベースでの共同研究

5) アンサンブルカルマンフィルターによるデータ同化の大気化学への応用に関する研究

カウンターパート：三好建正（メリーランド大学准教授・米国）

連携状況：データ同化システムの共同開発

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. Maki, M. Ikegami, T. Fujita, T. Hirahara, K. Yamada, K. Mori, A. Takeuchi, Y. Tsutsumi, K. Suda, T. J. Conway: Tellus B, 62, 797-809 (2010) “New technique to analyse global distributions of CO $ _{2} $ concentrations and fluxes from non-processed observational data”

2) T. Maki, T. T. Sekiyama, T. Y. Tanaka, and M. Mikami: SOLA, 7A, 021-024 (2011) "The Impact of Ground-based Observations on the Inverse Technique of Aeolian Dust Aerosol"

3) K. Miyazaki, Journal of Geophysical Research, 114, D19304, doi:10.1029/2009JD011892 (2009) "Performance of a local ensemble transform Kalman filter for the analysis of atmospheric circulation and distribution of long-lived tracers under idealized conditions"

4) K. Miyazaki, T. Maki, P. Patra, and T. Nakazawa: Journal of Geophysical Research, 116, D16306, doi:10.1029/2010JD015366 (2011) “Assessing the impact of satellite, aircraft, and surface observations on CO $ _{2} $ flux estimation using an ensemble-based 4-D data assimilation system”

5) T. T. Sekiyama, T. Y. Tanaka, A. Shimizu, and T. Miyoshi: Atmospheric Chemistry and Physics, 10, 39-49 (2010) "Data assimilation of CALIPSO aerosol observations"

6) T. T. Sekiyama, T. Y. Tanaka, T. Maki and M. Mikami: SOLA, 7A, 40-43 (2011) “The Effects of Snow Cover and Soil Moisture on Asian Dust: II. Emission Estimation by Lidar Data Assimilation”

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) 関山剛: 日本気象学会第 44 回夏季大学「新しい気象学」講義テキスト, (2010)「大気微量成分のデータ同化」

2) 関山剛：日本気象学会関西支部第33回夏季大学「最新の衛星観測」講義テキスト，(2011)「エアロゾルを宇宙から観る」

## （2） 口頭発表（学会等）

1) T. T. Sekiyama, T. Y. Tanaka, A. Shimizu and T. Miyoshi, : Aerosol Data Assimilation with an Ensemble Kalman Filter Using CALIPSO and Ground-Based Lidar Observations, IAMAS-IAPSO-IACS 2009 Joint Assembly (MOCA-09), J21.11/24417, 2009.

2) K. Miyazaki, Performance of local ensemble transform Kalman filter data assimilation system on analysis of long-lived tracer distributions in the troposphere and stratosphere, MOCA-09: IAMAS – IAPSO – IACS 2009 Joint Assembly, Montreal, Canada, July, 2009.

3) K. Miyazaki, A local ensemble transform Kalman filter data assimilation system for the analysis of the global distribution of CO $ _{2} $ , 8th International Carbon Dioxide Conference, 2009.

4) K. Miyazaki, T. Machida, P.K. Patra, T. Iwasaki, Y. Sawa, H. Matsueda, M. Takigawa, and T. Nakazawa, Global-scale transport of carbon dioxide in the troposphere, 8th
International Carbon Dioxide Conference, 2009.

5) K. Miyazaki, Performance of a local ensemble transform Kalman filter data assimilation system for the analysis of the atmospheric circulation and the distribution of long-lived tracers, The 5TH WMO Symposium on Data Assimilation, Melbourne, Australia, 5–9 October, 2009

6) T. T. Sekiyama, T. Y. Tanaka, A. Shimizu and T. Miyoshi, : Aerosol Data Assimilation with an Ensemble Kalman Filter Using CALIPSO and Ground-Based Lidar Observations, The Fifth WMO Symposium on Data Assimilation, P138, 2009.

7) T. T. Sekiyama, T. Y. Tanaka, A. Shimizu and T. Miyoshi, : DATA ASSIMILATION OF CALIPSO AEROSOL OBSERVATIONS USING AN ENSEMBLE KALMAN FILTER, Fourth Japan-China-Korea Joint Conference on Meteorology（第4回日中韓気象学会共同会議），S3-22，8-10 November 2009.

8) T. T. Sekiyama and T. Y. Tanaka, 2010: Dust aerosol analysis and prediction with 4D-EnKF data assimilation, EGU General Assembly 2010, Vienna, Austria, 02–07 May 2010.

9) K. Miyazaki, Potential impacts of GOSAT, CONTRAIL, and surface observations on carbon flux estimation with an ensemble-based 4D data assimilation, The Seventh Stratospheric Processes And their Role in Climate (SPARC) Data Assimilation (SPARC-DA7), Exeter, England, 21-23 June 2010.

10）関山剛，田中泰宙，清水厚，三好建正，2010：大気エアロゾルのデータ同化，第27回エアロゾル科学・技術研究討論会，名古屋大学，2010年8月3日～5日，G06.

11) T. T. Sekiyama, 2010: Aerosol Data Assimilation with Lidar Observations and Ensemble Kalman Filter, The Second GAW Aerosol Lidar Observation Network (GALION) Workshop at the WMO Headquarters in Geneva, Switzerland on 20–23 September 2010.

12) T. T. Sekiyama and T. Y. Tanaka, 2010: Dust analysis and prediction with ensemble-based data assimilation, 9th AeroCom Workshop, University of Oxford, UK, 27-30 September, 2010.

13) T. T. Sekiyama and T. Y. Tanaka, 2010: Overview – MRI/JMA – Asian Dust Simulation, Prediction, and Verification, The Second International Cooperative for Aerosol Prediction (ICAP) Workshop, University of Oxford, England, 30 September–1 October, 2010.

14） 眞木貴史，関山剛，柴田清孝，宮崎和幸，三好建正，山田和孝，岩崎俊樹，2010年：炭素循環解析へのGOSAT観測データの利用について，日本気象学会2010年度秋季大会，京都，2010年10月27日.

15) T. Maki, T. Tanaka, T. Sekiyama and M. Mikami: Modeling Study for the TAD Case JAPAN, The 3rd Meeting of Working Group (I) for Joint Research on DSS among Mongolia, China, Korea and Japan, Cheju, Korea, 8–10 Nov 2010.

16) T. T. Sekiyama, T. Y. Tanaka, A. Shimizu, and T. Miyoshi: Dust Aerosol Analysis and Prediction with Lidar Observations and Ensemble Kalman Filter, AGU Fall Meeting 2010, San Francisco, USA, 13–17 December (2010).

17) T. T. Sekiyama, : Fundamentals of Ensemble Kalman Filter in an operational system,
The Third International Cooperative for Aerosol Prediction (ICAP) Workshop, University of Colorado, Boulder, CO, USA, May 11, 2011.

18）眞木貴史，山田和孝，岩崎俊樹：「気象庁二酸化炭素分布情報を用いたGOSATのバイアス調査」，日本気象学会春季大会専門分科会「気象庁が提供する気象データの利用と数値モデル開発の現状・課題」、国立オリンピック記念青少年総合センター、2011年5月18日.

19) K. Miyazaki, T. Iwasaki, T. Maki: Four-dimensional data assimilation of GOSAT data using an ensemble Kalman filter, The 3rd GOSAT RA PI Meeting, John McIntyre Conference Centre, Edinburgh, Scotland, UK, May 20, 2011.

20) T. T. Sekiyama: Data Assimilation of Lidar Aerosol Observations, Seminar at the School of Earth & Environmental Sciences, Seoul National University, Seoul, South Korea, July 26, 2011.

21）関山剛：エアロゾルを宇宙から観る，日本気象学会関西支部第33回夏季大学「最新の衛星観測」，キャンパスプラザ京都，2011年8月27日.

22）貞木貴史，関山剛，田中泰宙：「数値モデルを用いた地球環境解析」（招待講演）、日本農業工学会第27回シンポジウム・日本学術会議公開シンポジウム「地球環境・気候変動と農業環境工学」、タワーホール船堀、2011年9月21日.

(23) T. T. Sekiyama and T. Y. Tanaka: Object-Based Verification of Aerosol Simulations, 10th AeroCom Workshop, Kyushu University, Fukuoka, Japan, October 3, 2011.

24) F. Hasebe, Y. Domon, K. Miyazaki, Y. Inai, SOWER (Soundings of Ozone and Water in the Equatorial Region): Application of Data Assimilation to the Study of TTL Dehydration, WCRP OSC Climate Research in Service to Society, Denver, CO, USA, 25 October 2011.

25) T. T. Sekiyama, T. Y. Tanaka, T. Maki and M. Mikami: Asian Dust Emission Estimated by Ensemble Data Assimilation of Satellite-Borne Lidar Observation, 5th Korea-Japan-China Joint Conference on Meteorology, BEXCO, Pusan, South Korea, October 25, 2011.

26) T. Maki, T. T. Sekiyama, T. Y. Tanaka, K. Yamada, M. Mikami: The Dust Modeling Research Activities in Meteorological Research Institute, The fourth Meeting of Working Group I for Joint Research on Dust and Sand Storms, Beijing, China, 11 November 2011.

27）眞木貴史，関山剛，柴田清孝，宮崎和幸，三好建正，横尾好朗，岩崎俊樹：「実観測データを用いた炭素循環解析システムの構築」，日本気象学会秋季大会スペシャルセッション「大気中の二酸化炭素観測手法の新たな展開とそのデータ利用」，名古屋大学，2011年11月18日.

28）関山剛，真木貴史，田中泰宙，出牛真：「エアロゾルと大気微量成分のデータ同化」（招待講演），科研費新学術領域「東アジアにおけるエアロゾルの植物・人間系へのインパクト」シンポジウム，京都大学，2012年1月25日.

29) T. Maki, T. T. Sekiyama, K. Shibata, K. Miyazaki, T. Miyoshi, K. Yamada, Y. Yokoo and T. Iwasaki: Carbon Cycle Analysis using real observation data and LETKF, The GOSAT WORKSHOP 2012 – towards GOSAT-2 mission, Tokyo, 29 February 2012.

30）真木貴史，関山剛，柴田清孝，宮崎和幸，三好建正，横尾好朗，岩崎俊樹：衛星観測データを用いた炭素循環解析，日本気象学会春季大会専門分科会「温室効果ガス観測技術衛星GOSAT
「いぶき」の利用研究」，つくば国際会議場，2012年5月29日（予定）.

## （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) Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC): Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 881 pp., (2001) “Aerosols, their Direct and Indirect Effects, In Climate Change 2001: The Scientific Basis. Contribution of Working Group I to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Houghton, J.T., et al. (eds.)]”

2) Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC): Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 996 pp., (2007) "Changes in Atmospheric Constituents and in Radiative Forcing, In Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Solomon, S., et al. (eds.)]"

3）気象庁予報部予報課：数値予報課報告・別冊第55号，気象庁予報部，183 pp.，（2009）「全球モデルの課題と展望」

4) World Health Organization (WHO) Regional Office for Europe: WHO Regional Office for Europe, Copenhagen, Denmark, (2006) “Air Quality Guidelines Global Update 2005: Particulate matter, ozone, nitrogen dioxide and sulfur dioxide”

5) United Nations Environment Programme (UNEP): UNEP, Nairobi, Kenya, 354 pp., (2008) "Atmospheric Brown Clouds Regional Assessment Report with Focus on Asia"

6) Onogi, K., Koide, H., Sakamoto, M., Kobayashi, S., Tsutsui, J., Hatsushika, H., Matsumoto, T., Yamazaki, N., Kamahori, H., Takahashi, K., Kato, K., Oyama, R., Ose, T., Kadokura, S. and Wada, K: Q. J. R. Meteorol. Soc., 131: 3259–3268, (2005) “JRA-25: Japanese 25-year re-analysis project—progress and status”

7) Evensen, G: Springer, Berlin, Germany, 279 pp., (2007) "Data Assimilation"

8) Miyoshi, T. and Yamane, S: Mon. Wea. Rev., 135, 3841-3861, (2007) "Local Ensemble
Transform Kalman Filtering with an AGCM at a T159/L48 resolution"

9) Miyoshi, T., Yamane, S., and Enomoto, T.: SOLA, 3, 089-092, doi:10.2151/sola.2007-023, (2007) "Localization the error covariance by physical distances within a Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF)"

10) Miyoshi, T. and Aranami, K.: SOLA, 2, 128–131, (2006) "Applying a Four-dimensional Local Ensemble Transform Kalman Filter (4D-LETKF) to the JMA Nonhydrostatic Model (NHM)"

11) Miyoshi, T. and Sato, Y.: SOLA, 3, 037-040, (2007) “Assimilating Satellite radiances with a Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) applied to the JMA Global Model (GSM)”

12) Miyoshi, T., Yamane, S., and Enomoto, T.: SOLA, 3, 045–048, (2007) “The AFES-LETKF experimental ensemble reanalysis: ALERA”

13) Tanaka, T. Y., Orito, K., Sekiyama, T. T., Shibata, K., Chiba, M., and Tanaka, H.: Pap. Met. Geophys., 53, 119–138, (2003) “MASINGAR, a global tropospheric aerosol chemical transport model coupled with MRI/JMA98 GCM”

14) Tanaka, T. Y., and Chiba, M.: MASINGAR. J. Meteor. Soc. Japan, 83A, 255-278, (2005) "Global simulation of dust aerosol with a chemical transport Model"

15) Winker, D. M., Hunt, H. H., and McGill, M. J.: Geophys. Res. Lett., 34, L19803, doi:10.1029/2007GL030135, (2007) “Initial performance assessment of CALIOP”

16) Sekiyama, T. T., Tanaka, T. Y., Shimizu, A., and Miyoshi, T.: Atmos. Chem. Phys., 10, 39–49, (2010) “Data assimilation of CALIPSO aerosol observations”

17) Li, H., Kalnay, E., Miyoshi, T., and Danforth, C.M.: Mon. Wea. Rev., 137, 3407–3419, (2009) "Accounting for Model Errors in Ensemble Data Assimilation"

18) Sekiyama, T. T., Tanaka, T. Y., Maki, T., and Mikami, M.: SOLA, 7A, 40-43, (2011) “The effects of snow cover and soil moisture on Asian dust: II. Emission Estimation by Lidar Data Assimilation”

19) Maki, T., T. Y. Tanaka, T. T. Sekiyama, and M. Mikami: SOLA, 7A, 21-24, (2011) “The Impact of Ground-Based Observations on the Inverse Technique of Aeolian Dust Aerosol”

20) Machida, T., H. Matsueda, Y. Sawa, et al: J. Atmos. Oceanic. Technol. 25 (10), 1744–1754, (2008) “Worldwide measurements of atmospheric CO $ _{2} $ and other trace gas species using commercial airlines”

21) Tanaka, T. Y., Sekiyama, T. T., Maki, T., and Mikami, M.: SOLA, 7A, 36–39, (2011) “The effects of snow cover and soil moisture on Asian dust: I. A Numerical Sensitivity Study”
## (3) 大気環境再解析システムの開発

（独）海洋研究開発機構 宮崎 和幸

<研究協力者>

国土交通省気象庁気象研究所

環境・応用気象研究部 第一研究室 柴田 清孝・出牛 真

気候研究部 第五研究室 小林 ちあき

平成21～23年度累計予算額：7,504千円

（うち、平成23年度予算額：3,642千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 密な衛星観測データを同化に利用することで、大気微量成分のデータ同化システムから時空間に均一で均質な大気環境データセットを作成可能となると期待されている。データ同化から衛星観測データの情報を最大限に引き出すとともに、同化プロセスを解析することで現在の大気化学輸送モデルが持つ問題点を調査することが可能となる。本研究では、（1）東アジアおよび全球の大気汚染の把握に向けた最適な観測網に関する考察に向けて、データ同化システムを用いた観測システムシミュレーション実験(OSSE)を行った。OSSEでは、新たな観測の持つインパクトを測器が開発される以前に数値シミュレーションから調査できる。（2）更に、実際の衛星観測データを利用した同化実験を実施した。対流圈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。データ同化により最適化された排出量データ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。衛星観測情報をデータ同化で統合し対流圈および成層圈の化学場を包括的に解析した研究は世界でも僅かであり、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。

[キーワード]

データ同化、大気汚染、成層圏オゾン

### 1. はじめに

## （１）大気微量成分のデータ同化

大気微量成分の時空間変動に関する情報は、大気環境の実況監視および気候システムを理解する上で非常に重要である。近年、地上観測や衛星搭載センサによる大気化学の観測データが蓄積されているが、全球および領域スケールの大気質変動を把握する上でその量は依然として十
分ではない。また、複数の化学種の挙動を高精度な観測から連続的に捉えるには技術的な問題が残っており、大気中の化学反应に関する理解を妨げている。一方、詳細な化学過程を含む大気化学輸送モデルが開発・利用されているが、大気汚染を引き起こす複雑な化学過程の表現には未だ問題を抱える状況にある。データ同化により、限られた観測データから大気質の時空間変動を連続的に最適推定する取り組みが望まれている。

本研究では、局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)と全球化学輸送モデルCHASER (Sudo et al., 2002) $ ^{1)} $ を用いて開発した大気微量成分のデータ同化システムの有用性を議論する。まず、モデルは完全であると仮定した仮想実験においてデータ同化システムの性能を検証する。次に、大気化学衛星観測データの利用に向けて実施した観測システムシミュレーション実験(OSSE)の結果について報告する。最後に、実際に衛星搭載センサにより取得された観測データを利用した実観測データ同化実験の結果について報告する。

## （２）成層圏オゾンのデータ同化と短中期予測

南極オブンホールに代表される深刻な成層圏オブンの破壊は、1980年代以降現在に至るまで続いていることが種々の観測事実より明らかになっている。近年においては、北半球高緯度域においても成層圏オブンの顕著な破壊が観測されている(Manney et al., 2011) $ ^{2)} $ 。このため、全球的な成層圏オブン分布の実況監視技術を高度化し、この実況監視データに基づいた紫外線予測の精度を高めることは社会的に重要な課題となっている。

## 2 ．研究開発目的

## （１）大気微量成分のデータ同化システム

本研究ではオゾンに関するデータ同化システムを開発した。オゾンのデータ同化は、大気環境の実況監視、初期値改良を通して化学天気・UV予報の向上、放射結合を介して気象解析の改善、大気輸送・化学プロセスの理解に重要な役割を果たす。欧米ではオゾンデータ同化の相互比較プロジェクトなどが実施されているが、データ同化スキームの未熟さやモデル自身の性能の問題に起因して依然として解析精度に問題を抱える。また、広く使用されている変分法で用いられるアジョイントモデルは、詳細な化学過程を含んだシステムに適用するのは難しく、詳細な化学過程を含んだ化学輸送モデルを用いたデータ同化システムはごく限られており、新たな同化システムが望まれている。高精度なオゾンの解析のためには、オゾンのみならず関連する化学種を同化する重要性も指摘されているが、その効果は明らかではない。

本研究では、局所アンサンブル変換カルマンフィルタを用いてオゾンのデータ同化システムを構築した。この手法では、詳細な化学スキームを含む場合でも、データ同化スキームが難なく構築できるといった利点がある。本スキームでは、アンサンブル予報は確率論的な予報を行い、カルマンフィルタで要求される誤差の時間発展に関する情報を供給し、流れに依存した誤差情報を反映することが可能であり、4次元変分法と同様に高度なデータ同化手法として知られる。
図(3)-1．オゾンデータ同化システムの概念図

図(3)-1 に構築したデータ同化システムの概念図を示す。予報モデルには対流圏の詳細な化学過程を含むCHASERを利用し、CHASERのアンサンブルシミュレーションから大気微量成分分布の背景誤差分散を作成し、観測情報を併せて同化を行うことで、データ同化によるオゾンの解析値を取得する。6時間間隔の同化サイクルを介して観測情報を蓄積する。

## （２）成層圏オゾンのデータ同化と短中期予測

成層圏オゾンの高度な実況監視を目指して、最先端のデータ同化手法であるアンサンブルカルマンフィルター（EnKF）と大気中の複雑なオゾン化学・輸送過程を取り入れた全球化学気候モデルを用いた4次元データ同化システムを構築する。このデータ同化システムでは、主に衛星に搭載された各種測器によって得られる観測情報を取り入れ、オゾン濃度の全球時空間分布を推定する。同化システムの開発に当たっては、長期的に安定して精度良く動作するシステムの開発に取り組む。

本研究で開発したデータ同化システム（以下、本データ同化システム）によって得られた解析値の精度を、同化時には使用していない独立観測データなどを用いて検証する。また、この実況監視システムから得られた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構築しその予測精度を検証する。
### 3. 研究開発方法

## （１）大気微量成分のデータ同化

## 1 ）対流圏オゾンのOSSE（仮想化実験）

データ同化の動作を理解するために、仮想オゾン観測データを同化した際の下部対流圏におけるオゾン濃度の変動を調査した。本調査には、真値と予報値との差である背景誤差、データ同化による修正量である解析インクリメントを利用し、これらはデータ同化の挙動を理解する上で重要な物理量である。仮想状況下におけるOSSEでは、データ同化システム、数値モデル、擬似的な観測データセットを使用して、新たな観測が同化解析場に持つインパクトを、測器が開発される以前に調べることができる。同時に、十分な観測情報を想定した場合には、データ同化システムが十分な性能を示すかどうかを確認することができる。

## 2 ）実データ同化による対流圏オゾン解析

窒素酸化物は大気汚染および気候に影響を及ぼす重要な化学種である。窒素酸化物は対流圈のオゾンバジェットをコントロールし、更にはOHラジカル濃度に影響し対流圈の化学過程に重要な影響を及ぼす。窒素酸化物の主な排出源には、人為起源、生物燃焼起源、土壌起源がある。これらの排出量分布は統計情報を基にしたポトムアップインベントリーにより推定されているが、依然として大きな不確定性を持つ事が指摘されている。二酸化窒素の衛星観測データを用いたトップダウン解析から、それらの不確定性を軽減し窒素酸化物排出量の高精度な推定が行える可能性がある。本研究では、OMIによる衛星観測データを用いたデータ同化計算から、窒素酸化物排出量の全球分布とその季節変動を推定することを試みた。

本研究では、窒素酸化物の排出量を推定する高度なデータ同化システムを開発した。データ同化手法にはアンサンブルカルマンフィルターを採用した。更に state augmentation手法を利用することで、OMIによる二酸化窒素の観測情報から日々の窒素酸化物の排出量を2.8度格子の分解能で推定することを可能とした。この手法を利用することで、（1）時間とともに観測情報を蓄積し、（2）CTMのアンサンブルシミュレーションにより動的に見積もられる背景誤差共分散情報を利用し排出量と濃度の間接的な関連性を反映することが可能となる。観測のモデル格子に対する観測データの時空間代表制を高めるためにスーパーオブザーベーション法を採用した。

## （２）成層圏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、数値予報モデルによって得られる予測場（背景場）と衛星などによって得られる観測情報を、EnKF手法によって最適に統合することで解析値の作成を行う。このため、本研究で用いる化学気候モデルの性能が解析場の精度に大きな影響を及ぼす可能性があり、モデルの精度検証をおこなう必要がある。そこでゾンデ観測データや衛星観測データを用いて、データ同化に用いる化学気候モデルの性能を検証する。

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

成層圈オゾンは現在複数の衛星によって常時観測が行われており、本データ同化システムの開発に当たっては、これら複数の衛星測器による観測情報を有効に利用する必要がある。オゾン
衛星観測は、周縁観測・直下視観測など幾つかの観測手法、波長帯で測定されている。また観測値として得られる物理量も3次元的なオゾン濃度分布のほか、大気の下端から上端までのオゾン量を積算した気柱全量（以下、オゾン全量）としても得られる。複数の異なる衛星観測データを同時にデータ同化に利用することで解析場の精度が改善できるよう、データ同化手法の開発に取り組む。本データ同化システムで作成した解析場の精度検証を行う。精度検証は、解析場とオゾンゾンデ観測などを比較することで行う。また、本データ同化システムで用いるEnKF手法の有効性を検証するため、EnKF手法とは異なる同化手法（ナッジング手法）によって得られた解析場との比較も行う。

## 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解析値を初期値とした、成層圏オゾンの短期予測システムを構築する。この短期予測システムを用いたハインドキャスト実験を行ない、成層圏オゾン予測精度の検証を行う。

## 4 ．結果及び考察

## （１）大気環境のデータ同化システム

## 1 ）対流圏オゾンのOSSE

### a. 佞想化実験

仮想実験から得られた背景誤差と解析インクリメントの空間構造を図(3)-2に示す。アンサンブルスプレッドは背景誤差パターンを良く捉え、流れに沿った構造について背景誤差を適切に修正していることが分かる。

図(3)-2 理想化実験により得られたオゾンの背景誤差と解析インクリメント

次に図(3)-3にはヨーロッパからの越境汚染のケースを示す。真値では、ヨーロッパからユーラシア大陸中央部への高オゾン濃度大気の越境汚染が発生している。一方、データ同化を行わない場合には、正確な大気微量成分の初期分布を知らないために、このような局所的な越境輸送を表現できないが、データ同化で観測データを取り込むことで、分布変動を精度良く表現することが
できる。

ヨーロッパからの汚染大気の長距離輸送（解析4日目）

図(3)-3 下部対流圏におけるオゾン濃度の全球分布。左から、真値、データ同化を行わないシミュレーション結果、データ同化結果を示す。

このように、十分な観測情報が与えられた場合には、開発したデータ同化システムは精度の高いオゾンの解析場を提供する。次に、計画されている静止衛星観測データのデータ同化への利用について理想化実験から調査した結果を報告する。

### b. 衛星観測OSSE

東アジアにおける地表オゾンの推定に最適な静止衛星観測網を調査することを目的としたOSSEを実施した。実験手順を以下に示す。

i）モデルによる予報の一つを真の大気の状態（Nature run）とする。

ii）Nature runを基に、想定される観測誤差、観測範囲、分解能、観測変数を考慮し、擬似的な観測データセットを生成する。

iii）初期値に不確定性を考慮した不完全モデル予報結果に擬似的な観測を同化し、各化学種の時間空間分布を推定する。

iv）データ同化による推定結果とNature runを比較し、想定した観測網が持つインパクトを評価する。

静止衛星による観測データは、ユーラシア大陸域に水平2.8度間隔、鉛直各層に均一に6時間間隔に存在すると仮定し、大気と地表フラックスにエラーはなし、観測誤差は5%で正規分布に従い、バイアスはなしと仮定した。
図(3)-4 想定した軌道観測衛星および静止観測衛星（図中・左上）による観測データ分布

軌道衛星(LEO)による粗い観測に加えて、静止衛星(GEO)による高分解能な観測を追加して利用することで、地表オゾンの解析度差がどの程度改善するのかを調査した。図(3)-5にはデータ同化により解析された地表オゾン濃度の分布を示す。軌道観測データを同化した場合には全球的に1ppb近い解析誤差が存在するが（図右上）、静止衛星観測を追加することで観測領域では著しく誤差を軽減する（図右下）。静止衛星観測を同化することで、東アジアのオゾン解析誤差は1/8程度に軽減し、同化サイクルを通して北米などでもエラーを20%程度軽減できる。

地表オゾン濃度(ppb) LEO

地表オゾン濃度(ppb) LEO+GEO

図(3)-5 軌道衛星（上段）および静止衛星（下段）をデータ同化した場合のオゾン濃度分布（左）とその解析誤差（右）。右の図で赤色（青色）は真値よりもオゾン濃度が高い（低い）領域を示す。
### c. 各化学種の重要性

次に、静止衛星観測によって得られる異なる化学種の観測情報が、それぞれ地表オゾンの推定にどの程度影響を及ぼすかについて調べた結果を図(3)-6に示す。図の縦軸には、データ同化を行わない場合に存在した誤差がデータ同化によってどの程度改善したのかを百分率で示す。縦軸にはデータ同化に用いた化学種を示す。大気微量成分の濃度自身のデータ同化を行うことで、大気微量成分の分布推定は著しく改善する。大気中には複雑な化学システムが存在し、データ同化により取り込んだ観測情報は化学システムおよび解析サイクルを介して非同化化学種へと素早く影響してゆく。一方、反応速度の非常に速い化学種の分布推定に対しては、データ同化による修正が難しく推定結果に悪影響を及ぼす場合もあり、大気微量成分の効果的なデータ同化システムの構築に向けて同化化学種の選択が重要である。

OSSEに基づく解析結果から、化学システムを介して$\mathrm{NO_{X}}$、$\mathrm{CO}$、$\mathrm{HNO_{3}}$、PAN（acyl peroxynitrates）、MPAN（peroxymethacryloyl nitrate）などの関連する化学種の観測情報が地表オゾンの推定に重要であることが明らかとなった。すなわち、オゾン自身を同化しなくでも、化学システムを介して関連する化学種の観測情報からオゾンの推定を改善できる可能性がある。一方、自由対流圏内のオゾンを推定するためには、関連する化学種の観測データによる推定修正効果は小さく、オゾン自身を高精度に観測することが重要であった。また、地表オゾンの推定に対して、昼間には$\mathrm{NO_{X}}$、PANの重要性が高く、夜間には関連化学種による修正は難しくオゾン自身による修正が重要な役割を果たすことがあった。これらの結果はモデルの性能に依存するので注意が必要だが、観測デザインに有用な情報が得られた。

図(3)-6 各化学種の濃度を同化することによるオゾン濃度の改善率（%）
### d. 化学気象結合同化システムの利用

最後に、化学場と気象場を同時にデータ同化する結合同化システムに関する理想化実験を実施した（図(3)-8）。大気微量成分のデータ同化を行わない化学-気候結合モデルでは、大気微量成分の予報誤差が大気場の推定にも悪影響を及ぼす。大気微量成分のデータ同化を行った結合同化システムでは、大気微量成分の改善が放射過程を通して気象場の改善にも良い影響を及ぼすことが明らかとなった。一方で、寿命の長い大気微量成分の分布と大気循環場の変動には通常大きな相関があり大気場と微量成分を同時に同化しそれらの共分散を考慮することで、より精度の高い微量成分解析が実施可能となる可能性がある。気象と大気微量成分の結合システムでの利用や同時解析も今後の重要な研究課題となる。

化学-気象結合同化システムの利用 # 気象場・化学場共に同化

化学-気候結合モデル (結合なし)

オゾン予報誤差が大気場に悪影響

東西風の誤差：6/s程度

化学-気候結合同化システム (放射結合あり)

オゾン観測情報がデータ同化を介して大気場を修正する。東西風の誤差：最大で2 m/s 程度

300 hPa 東西風誤差

図(3)-8. 化学-気象結合同化システムによる東西風の解析誤差。

## 2 ）実データ同化による対流圏オゾン解析

### a. 解析結果

データ同化を実施する前に、データ同化に用いるモデルと観測の一致について調査した。図(3)-9にはモデルおよび衛星観測により取得された二酸化窒素対流圈鉛直積算濃度の季節変動を各領域について示す。大まかにモデルと衛星データは良い一致を示す。しかし、大気汚染の多くの領域でモデルは二酸化窒素濃度を過小評価する傾向があり。過小評価は冬に顕著であり、ボトムアップインベントリーによる排出量が過小評価されている可能性を示唆する。生物燃焼域においてもモデルは濃度を過小評価する傾向が見られる。
図(3)-9. モデルおよび衛星リトリーバルによる領域平均した二酸化窒素対流圈鉛直積算濃度の時系列分布。左の図はOMI（DOMINO v1:黒色、DOMINO v2:赤色）および対応する観測時刻のモデルの時系列（DOMINO v1:紺色、DOMINO v2:青色）、右の図はSCIAMACHY（黒色）および対応する観測時刻のモデルの時系列（紺色）を示す。
対流圏における二酸化窒素濃度は著しい日変化を示す。モデルによるシミュレーション結果を改善する上で、日変化の再現性は重要である。本研究では、それぞれ異なるカテゴリーの排出量に異なる日変化関数を適用しシミュレーション結果の改善を試みた（図(3)-10）。本取り組みにより、衛星リトリーバルとの不一致の一部は解消される事が分かった。

(a) Europe

(b) Central-Africa

図(3)-10 モデルおよび衛星リトリーバルにより取得された二酸化窒素対流圏鉛直積算濃度の日変化。ヨーロッパおよび中央アフリカにおける領域平均値を示す。太線は濃度、細線は排出量の日変化プロファイルを示す。太線の実線は日変化プロファイルを適用したシミュレーション結果、破線は日変化のない排出量を与えたシミュレーション結果を示す。

本研究により推定された窒素酸化物の排出量は、解析の元としたポトプアップエミッションデータ（統計報告値などから作成されたデータ）と比較して、窒素酸化物の排出量は中国東部、アメリカ東部、南アフリカ、ヨーロッパ中東部においてより大きな排出量を示した（図(3)-11）。これら本解析による増加は、ポトムアップインベントリーによる推定は人為起源の推定を過小評価している可能性を示唆する。データ同化による著しい増大は中国東部にみられ、元の排出量と比較して約1.7倍となった。著しい増加は南アフリカのHighveld地域およびアメリカ東部にも見られ、約1.4-2.5倍の増加があった。その他の人為起源の排出が支配的な領域と異なり、ヨーロッパではデータ同化により領域平均した排出量は減少した。領域平均では減少したもの、解析インクリメントは格子間で大きく異なり、ヨーロッパ北西部や南西部では排出量の増加があった。
図(3)-11. ボトムアップインベントリーおよび本研究によるデータ同化解析から取得された窒素酸化排出量(kg m^{-2} s^{-1})の空間分布。2005年の平均値を示す。
データ同化は生物燃焼起源の排出量の季節変動とその振幅も大きく変化させた（図(3)-12）。著しい増加はアフリカ中央部およびアジアで4月に、南米で10月にあった。これらの増加の結果として、推定された生物燃焼域での排出量の極大は春に現れ、エミッションインベントリーによる冬の極大とは大きく異なった。推定された排出量は、解析の基とした排出量データよりも新しいインベントリー（EDGAR 4.1, GFED 3.1, GEIA）とより良い一致を示した。しかしながら、それらのインベントリーデータと推定された排出量の間には、ヨーロッパ、アメリカ東部、中央アフリカ、東南アジアなどで大きな不一致が見られた。

a posteriori (DOMINO v2)

EDGAR4.1+GFED3.1+GEIA a posteriori (DOMINO v1)

図(3)-12 領域積算した窒素酸化物排出量(TgN/yr)の季節変化。データ同化による解析値（赤色）、モデルに用いたインベントリーデータ（黒色）、より新しいインベントリーデータ（水色）による結果を示す。データ同化による解析値は、DOMINO v2をデータ同化に利用した結果（赤色実線）とDOMINO v1を利用した結果（赤色点線）を示す。

データ同化結果は、修正した排出量を用いたシミュレーション結果とデータ同化に利用していない独立観測データを比較することで検証した。独立検証データにはSCIAMACHY（ESAによる衛星搭載センサ）によるリトリーバルデータ、INTEX-B（NASAによる航空機観測）キャンペーン期間中の航空機観測データ、DANDELIONS（KNMIによる地上ライダー観測）キャンペーン期間中のライダー観測データを用いた。衛星リトリーバルとの比較結果を表(3)-1にまとめる。INTEX-BおよびDANDELIONSとの比較は図(3)-13および図(3)-14に示す。排出量の修正は観測データとの一致を大きく改善させ、これは排出量の表現がデータ同化により改善された可能性を示唆する。二酸化窒素濃度に対する排出量修正の効果は高度500m以下で顕著であった。自由対流圈においてはそ
の影響は非常に小さかった。自由対流圏内の二酸化窒素分布を改善するためには雷による生成過程など上空における生成過程を改善する必要がある。対流圏下層における二酸化窒素の表現の向上は、オゾン濃度の観測との一致にも大きく貢献した（図(3)-14）。同時に、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ことが分かった。

表(3)-1 データ同化結果（およびモデルシミュレーション（括弧内））と衛星リトリーバル間の二酸化窒素対流圈鉛直積算濃度のバイアス。

January	April	July	October
E-China	vs. OMI	-0.67 (-4.58)	-0.19 (-1.64)	-0.08 (-0.78)	-0.53 (-2.42)
vs. SCIA	-1.37 (-7.24)	-0.64 (-2.54)	-0.77 (-1.93)	-1.09 (-2.85)
Europe	vs. OMI	-0.12 (0.84)	-0.40 (-0.35)	-0.09 (-0.26)	-0.31 (-0.25)
vs. SCIA	-0.58 (0.08)	-0.21 (-0.11)	0.07 (-0.04)	0.29 (0.36)
E-USA	vs. OMI	-1.92 (-2.65)	-0.96 (-1.68)	-0.04 (-0.31)	-0.52 (-1.46)
vs. SCIA	-4.79 (-5.40)	-0.92 (-1.85)	-0.23 (-0.52)	-0.78 (-1.63)
S-America	vs. OMI	0.02 (-0.03)	0.05 (0.02)	-0.06 (0.10)	0.03 (-0.43)
vs. SCIA	0.09 (0.05)	0.54 (0.49)	0.03 (0.15)	-0.02 (-0.43)
N-Africa	vs. OMI	0.12 (0.15)	0.11 (-0.07)	-0.11 (-0.22)	-0.04 (0.05)
vs. SCIA	-0.07 (-0.07)	0.21 (0.19)	-0.12 (-0.21)	0.18 (0.29)
C-Africa	vs. OMI	-0.17 (-0.25)	0.13 (-0.05)	-0.19 (-0.27)	-0.37 (-0.50)
vs. SCIA	-0.22 (-0.31)	0.30 (0.02)	-0.48 (-0.54)	-0.33 (-0.43)
S-Africa	vs. OMI	-0.54 (-0.73)	-1.17 (-1.42)	-1.58 (-2.80)	-0.74 (-1.38)
vs. SCIA	-2.16 (-2.47)	-2.74 (-3.02)	-3.42 (-4.73)	-0.54 (-1.79)
SE-Asia	vs. OMI	-0.01 (-0.32)	-0.14 (-0.44)	0.16 (-0.09)	-0.09 (-0.15)
vs. SCIA	0.24 (-0.21)	-0.29 (-0.54)	0.18 (0.16)	0.19 (0.17)
図(3)-13 DANDELIONキャンペーン中にライダー観測により取得された二酸化窒素濃度の鉛直分布との比較結果。モデルシミュレーション結果およびデータ同化結果との比較結果を示す。鉛直プロファイルを(a)に、観測（横軸）とモデルおよびデータ同化解析（縦軸）による濃度(ug/m³)を比較した散布図を(b,c)に示す。

(a) $ NO_{2} $ : Morning

(b) NO $ _{2} $ : Afternoon

(c) $ O_{3} $

図(3)-14 INTEX-Bキャンペーン中に航空機観測により取得された二酸化窒素およびオゾン濃度の鉛直分布との比較結果。モデルシミュレーション結果およびデータ同化結果との比較結果を示す。