Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
のバイアスを補正した。解析された二酸化炭素濃度は解析値に近くなる傾向を示すと共に、主に陸域のフラックスを修正することができた。ただし、人間活動の影響の大きい都市近郊では、濃度分布の局地性が著しく強いためにその扱いが難しい。また、海面でのフラックスは変動の幅が小さいことから、データ同化による修正はまだ難しいのが現状である。二酸化炭素濃度、フラックス推定精度に大きな影響を与える輸送モデルに関しては、気象研・気象庁大気大循環モデルとの直接結合を行い、鉛直輸送過程に新しい積雲対流スキームを導入するなど改良を施した。

エアロゾルに関しては、衛星搭載ライダーによるエアロゾル観測とEnKFを用いることによって、エアロゾルのデータ同化システムを新規開発した。このデータ同化システムの動作を確かめるためにOSSEを行い、良好な結果を得た。実観測データによる現実大気のデータ同化では、特に東アジアのダストエアロゾル（黄砂）に着目してその解析結果を気象官署のデータで検証した。CALIPSOの観測データを同化することにより、黄砂の水平分布が大幅に改善された。また、黄砂の発生域から日本へかけての移流の様子が正確に把握できるようになっただけでなく、発生域での地表面フラックス量（黄砂発生量）をデータ同化で逆推定できていることが確認できた。データ同化で推定された地表面フラックスは、大気化学輸送モデルのパラメータ化による推定とかなり異なることが確認された。フラックスの比較を徹底的に行うことにより、化学輸送モデルのダスト生成に関するパラメータ化の改良にも有益である。衛星搭載ライダーのデータ同化に成功したのは我々が世界初であり、この技術を応用することによって黄砂予報の精度を劇的に改善することが可能である。将来、Earth-CARE衛星の観測データが得られるようになれば、一層の予報改善が期待される。

## （３）大気環境再解析システムの開発

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した。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した。まず、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。OSSE結果の解析から、東アジア域での大気環境の実況監視の向上のために静止衛星観測が大変重要であることが明らかとなった。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。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。解析から、従来のポトムアップアプローチによるエミッションインベントリーには大きな不確定性が存在することが明らかとなった。本データ同化システムを用いた成層圏オゾンのデータ同化実験からは、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となった。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。

## （４）データ同化情報を活用したモデルの改良

1）CCSR/NIES化学気候モデルにEnKFを適用して水平風速、気温、オゾン濃度の同化の完全実験を行った。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若干ずれを生じていた。これは、計算時間の節約のため、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考えられる。

２）次に、実観測データをEnKFによって同化した実験を行った。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、同化結果は、観測値からの一定のずれを生じる。CCSR/NIES化学気候モデルでは、下部成層圏の50hPaの高度において、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ずれを生じた。これは、モデルのもつバイアスに関係している。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－高度分布調べたところ、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った。

3）同様な実験を、日本の3研究機関で現在開発されている4つの異なる化学輸送モデルへEnKFを適用
し、NASAの地球観測衛星Auraに搭載されたMicrowave Limn Sounder （MLS）で観測された3次元オゾン濃度およびOzone Monitoring Instrument（OMI）-Total Ozone Mapping Spectrometer（TOMS）から得られたオゾン全量の同化実験を行った。同化のための実験設定は、4つのモデルに共通に適用した。以下の表に示す4つの実験を行い、それぞれの実験による同化のバイアスと誤差（RMSE、root mean square error）を評価した。

実験名	設定概要
03-FREE	オゾン同化なし
MLS	MLS（3次元オゾン濃度，200hPa～0.1hPa）を同化
OMI	OMI-TOMS（オゾン全量）を同化
FULL	MLSとOMI-TOMSを同化

その結果、現状の、バイアスのある化学気候モデルを使っても、全球成層圏オゾン濃度分布と全球オゾン全量分布の両方を同化することで、オゾン全量の誤差をモデル間でほぼ同程度の、観測誤差以下の小さい値にすることができた。また、モデルのオゾンの鉛直分布に正・負のバイアスが混在する場合は、オゾン全量の観測データだけではオゾン濃度の良好な同化結果を得ることが難しいことがわかった。さらに、成層圏のオゾン濃度を固定した対流圏化学モデルでは、誤差を小さくすることは難しいことがわかった。

## 5 ．本研究により得られた主な成果

## （1） 科学的意義

二酸化炭素、エアロゾル、オゾンというそれぞれ性質の異なる大気微量成分に対して、EnKFによる4次元データ同化システムが十分な機能を発揮することが実証された。今後、衛星による大気微量成分観測は発展することが見込まれる。4次元データ同化の高度化により、大気微量成分の実況監視と予測は大幅な精度向上が見込まれる。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。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。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。また、本研究により達成した成層圏オゾンの実況監視の改善は、成層圏オゾンの分布変動を引き起こすプロセスの解明に大いに役立つものである。衛星観測情報をデータ同化で統合し対流圏および成層圏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。

## （２）環境政策への貢献

大気微量成分のデータ同化は、実況監視・予測精度の向上を通じて、様々な応用分野がある。二酸化炭素の地表面フラックスの推定にはまだ課題が多いが、衛星観測データが改善されれば大幅な精度向上が期待される。エアロゾルのデータ同化では、黄砂の予測精度の向上が期待される。将来は、硫化水素や海塩粒子などのエアロゾルへの応用も視野に入れる。

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。本研究で開発し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）。

### 6. 研究成果の主な発表状況

## （１）主な誌上発表

## く査読付き論文>

1) T. Iwasaki, H. Hamada and K. Miyazaki: J. Meteor. Soc. Japan, 87, 997–1006 (2009)

“Comparisons of Brewer-Dobson Circulations diagnosed from Reanalyses”

2) K. Miyazaki: J. Geophys. Res., 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) 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”

5) H. Akiyoshi, Y. Yamashita, K. Sakamoto, L. B. Zhou, and T. Imamura: J. Geophys. Res., 115, D19301 (1–22), doi:10.1029/2009JD012683 (2010)

“Recovery of stratospheric ozone in calculations by the Center for Climate System Research/National Institute for Environmental Studies chemistry–climate model under the CCMVal–REF2 scenario and a no-climate-change run”

6) 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"

8) 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"

9) 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”

10) 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”

11) 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”

12) A. F. Bais, K. Tourpali, A. Kazantzidis, H. Akiyoshi, S. Bekki, P. Braesicke, M. P. Chipperfield, M. Dameris, V. Eyring, H. Garny, D. Iachetti, P. Jöckel, A. Kubin, U. Langematz, E. Mancini, M. Michou, O. Morgenstern, T. Nakamura, P. A. Newman, G. Pitari, D. A. Plummer, E. Rozanov, T. G. Shepherd, K. Shibata, W. Tian, and Y. Yamashita: Atmos. Chem. Phys., 11, 7533–7545, doi:10.5194/acp-11-7533-2011, www.atmos-chem-phys.net/11/7533/2011/ (2011) "Projections of UV radiation in the 21st century: impact of ozone recovery and cloud effects"

“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> （「持続可能な社会・政策研究分野」の課題のみ記載可）特に記載すべき事項はない。

## （２）主な口頭発表（学会等）

1) T. Iwasaki, H. Hamada and K. Miyazaki: Comparisons of Brewer-Dobson Circulations diagnosed from Reanalyses. The 5th WMO Symposium on Date Assimilation, Melbourne, Australia, October, 2009

2) T. T. Sekiyama, T. T. 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.

3) 中村哲、秋吉英治、宮崎和幸、岩崎俊樹：日本気象学会 2010年度秋季大会、京都、2010年10月27-29
日；2010年度秋季大会講演予稿集（96）、193．「環境研CCM-LETKFを用いた大気-オゾン同時推定と三次元オゾンプロファイル利用のインパクト」

4) 中村哲，秋吉英治，宮崎和幸，岩崎俊樹：日本気象学会 2010年度秋季大会、京都、2010年10月27-29日；2010年度秋季大会講演予稿集(96)、509.

5) 岩崎俊樹、横尾好朗、沢田雅洋、中澤高清、青木周司、柴田清孝、小林ちあき、真木貴史、関山剛、出牛真、宮崎和幸、中村哲、秋吉英治：大気環境に関する次世代実況監視及び排出量推定システムの開発、幕張、May, 2011 「化学気候モデルへ適用したLETKFIによるオゾン同化シミュレーション実験」

6) 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.

7) T. Nakamura, M. Deushi, K. Miyazaki, C. Kobayashi, H. Akiyoshi, K. Shibata, T. Iwasaki: 2011 International Union of Geodesy and Geophysics General Assembly, Melborune: 28 June –7 July 2010, PROGRAM HANDBOOK, 243 (2011) "An Inter-comparison of Observation System Experiments for Stratospheric Ozone between LETKF Data Assimilation Systems with CCSR/NIES CCM, MRI CCM, and CHASER CTM"

8) 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.

9) 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：第17回大気化学討論会、2011年10月18日－20日（発表2011年10月18日）、京都大学生存圏研究所、第17回大気化学討論会講演要旨集、P33「CCSR/NIES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カルマン変換フィルター（LETKF）による成層圏オゾンデータ同化実験の相互比較」

10) 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.

11) 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.

### 7. 研究者略历

課題代表者：岩崎俊樹

1952年生まれ、東北大学大学院理学研究科博士課程修了、博士（理学）、現在、東北大学大学院理学研究科教授

研究参画者

（1）1）岩崎俊樹（同上）

2）：中澤高清

1947年生まれ、東北大学大学院理学研究科博士課程单位取得退学、博士（理学）、東北大学理学部助教授、現在、東北大学大学院理学研究科教授

3）：青木周司

1954年生まれ、東北大学大学院理学研究科博士課程修了、博士（理学）、国立極地研究所助手、現在、東北大学大学院理学研究科教授

## （2） 1）：柴田清孝

1953年生まれ、北海道大学大学院理学研究科修士課程修了、博士（理学）、現在、国土交通省気象研究所環境・応用気象研究部第一研究室長

2）: 小林ちあき

1964年生まれ、埼玉大学理学部卒業、現在、国土交通省気象庁気象研究所気候研究部第五研究室主任研究官

3）：真木貴史

1966年生まれ、京都大学理学部卒業、国土交通省気象庁地球環境・海洋部環境気象管理
官付化学輸送モデル開発推進官、現在、国土交通省気象研究所環境・応用気象研究部第一研究室主任研究官

## 4 ）：関山 剛

1970年生まれ、大阪大学理学部卒業、現在、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主任研究官

## 5 ）: 出牛真

1974年生まれ、気象大学校卒業、現在、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研究官

## （3） 1）：宫崎和幸

1978生まれ、東北大学大学院理学研究科博士課程修了、博士（理学）、現在、独立行政法人海洋研究開発機構地球環境変動領域研究員

## （4） 1）：秋吉英治

1961生まれ、九州大学大学院理学研究科博士課程修了、博士（理学）、福岡大学理学部助手、現在、独立行政法人国立環境研究所大気圈環境研究領域主任研究員
## A-0903 大気環境に関する次世代実況監視及び排出量推定システムの開発

(1) 総括および4次元データ同化結果の検証

東北大学大学院理学研究科	岩崎俊樹
中澤高清
青木周司
〈研究協力者〉
国土交通省気象庁気象研究所	倶木貴・小林ちあき
（独）海洋研究開発機構	宮崎和幸

平成21～23年度累計予算額：24,565千円

（うち、平成23年度予算額：5,044千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 本サブプログラムは本研究全体を総括した。本研究の目的は、大気微量成分（二酸化炭素、エアロゾル及びオゾン）の濃度分布や地表面フラックスの実況監視と予測のために、化学輸送モデルを用いた大気微量成分の4次元データ同化システムを構築することである。データ同化スキームには汎用性の高いアンサンブルカルマンフィルター（EnKF）を用いる。異なる大気微量成分のデータ同化システムを並行して開発することにより、大気微量成分のデータ同化に関する一般的な手法の確立を目指した。その結果、EnKFによるデータ同化は、大気微量成分の実況監視・予測に大変有効であることが確認された。

本サブプログラムの2番目の課題では、代表的な大気再解析、気象庁（JRA-25）、米国気象局（NCEP/NCAR&NCEP/DOE）、ヨーロッパ中期予報センター（ERA40、Era-interim）について、ブリューワー・ドブソン循環（BDC）を比較した。化学輸送モデルの精度は、それを駆動するのに用いる大気再解析の精度に依存する。とりわけ平均子午面循環のBDCは、大気微量成分の分布に大きな影響を与える。比較解析の結果、BDCは最も基本的な循環であるにもかかわらず、再解析間に相当大きな相違があることが分かった。さらに、気象庁の新しい再解析、JRA-55の速報的な比較研究も行った。

3番目の課題は、気象研究所で開発された二酸化炭素のデータ同化システム出力の検証を行った。とくに、温室効果ガス観測衛星(GOSAT)の観測データは、大きな季節変化を示す陸上の植生による二酸化炭素フラックスの解析には有効であることが分かった。ただし海洋上のフラックス推定や人間活動の影響を評価するためには、データ同化スキームをさらに改良するとともに、衛星データの精度向上およびデータ量の増加に期待するところが大きい。なお、二酸化炭素の研究は気象研からの報告にまとめる。

[キーワード] データ同化、アンサンブルカルマンフィルター、二酸化炭素、ダストエアロブル、オゾン
### 1. はじめに

地球環境保全のためには、大気微量成分（二酸化炭素、エアロブル、オブンなど）の濃度分布及び排出量に関する精度の高い実況監視情報と予測情報が必要である。このような要請に応える方法として、大気微量成分の4次元データ同化システムの開発が期待されている。4次元データ同化システムとは、観測データを予測モデルに同化することによって、観測データの持つ情報を最大限活用し物理的な整合性の高い実況解析行うものである。気象予測分野などで長く開発されてきた。しかしながら、これまで気象予測分野で用いられてきたデータ同化スキームは、変分法に基づくものである。その場合、予測モデルの自己随伴モデルの構築が不可欠であり、予測モデルが複雑な場合は適用が困難であった。他方、カルマンフィルターによるデータ同化も早くから検討されてきたが、背景誤差共分散の評価に多大な計算を要することが、実利用の大きな障害となっていた。しかし、ここに来て、背景誤差相関を計算するのにアンサンブル予報を利用することにより、計算量を大幅に減らすことが提案された $ ^{1,2} $ 。これを契機に、いわゆるアンサンブルカルマンフィルター（EnKF）によるデータ同化研究が急速に進展した。気象予測分野においては、EnKFは4次元変分法と遜色ない精度を達成した $ ^{3} $ 。EnKFでは、予測式をブラックボックスのまま、予測結果のみを利用する。予測式に関連したコーディングの負荷はほとんどないので、予測式が複雑な大気微量成分のデータ同化に向いている。そこで、本研究では、二酸化炭素、ダストエアロブル、オブンの実況監視・予測のために、EnKFによる4次元データ同化スキームを開発することにした。それぞれの大気微量成分の4次元データ同化スキームは各サブプログラムで開発される。本サブプログラムは、全体を総括する。

本研究で使用する化学輸送モデルは、いずれも大気大循環モデルに結合されている。過去の微量成分の観測データを同化する際には、実際に近い大気状態を実現するために、大気大循環モデルの気象要素を大気再解析の結果に強制的に近づける。したがって、大気微量成分のデータ同化出力の精度は、大気の再解析の精度に影響される。平均子午面循環は、大気微量成分のグローバル輸送を支配するので、その精度は大気微量成分の分布に大きく影響する。とりわけ、下部成層圏のブリューワー・ドブソン循環（BDC）は重要である。そこで、本サブプログラムでは、BDCについて、気象要素の再解析（気象庁（JRA-25）、米国気象局（NCEP/NCARおよびNCEP/DOE）、ヨーロッパ中期予報センター（ERA40、Era-interim））を比較する。また、気象庁では新しい再解析JRA-55を実施中である。本サブプログラムでもJRA-25と速報的な比較解析を実施する。

二酸化炭素では、初めての本格的な二酸化炭素の観測衛星となる温室効果ガス観測衛星(GOSAT)の観測データの同化に大きな関心が集まっている。GOSATの観測データは誤差が比較的大きく、データ量も必ずしも多くはないので、有効利用は簡単ではない。しかし、今後、GOSAT-IIや

OCO(Orbiting Carbon Observatory)-IIなど、衛星による高精度の二酸化炭素観測が計画されており、そのデータ同化はますます重要な課題となるであろう。本研究においては、二酸化炭素のデータ同化システムを構築し、GOSATの観測データがデータ同化出力結果に与えるインパクトを調べる。

### 2. 研究開発目的

## （１）研究計画の総括

本研究では、二酸化炭素、ダストエアロゾル、オゾンなどの大気微量成分の実況監視・予測の
ために、アンサンブルカルマンフィルター（EnKF）による4次元データ同化スキームを開発する。特に、EnKFによるデータ同化スキームが大気微量成分のデータ同化に使えること確認する。本サブプログラムでは、各サブプログラムの研究の進捗状況を掌握し、相互の情報交換を促進する。また、研究計画全体を遅滞なく実施する。

## （２）大気再解析のブリューワー・ドブソン循環の相互比較

本サブプロクラムでは、大気微量成分輸送計算精度に大きな影響を与えるブリューワー・ドブソン循環について、大気の再解析（気象庁（JRA-25）、米国気象局（NCEP/NCARおよびNCEP/DOE）、ヨーロッパ中期予報センター（ERA40、Era-interim））を比較検証する。また、気象庁では現在作成中の再解析JRA-55とJRA-25の速報的な比較解析を実施する。

## （３）二酸化炭素のデータ同化結果の評価・検証

気象研究所で開発された4次元データ同化システムの性能を観測データに基づいて評価する。特に、化学輸送モデルの性能がデータ同化に及ぼす影響を評価する。GOSATの観測データのみを同化した場合、解析結果に与えるインパクトを評価する。

### 3. 研究開発方法

## （１）研究計画の総括

各サブプログラム担当者と十分協議のうえ研究計画を策定する。年2回程度研究打合せを企画し、各サブプログラムの進捗を確認し、各サブプログラム間相互の情報交換を促進する。特に、二酸化炭素、エアロゾル、オゾンの各4次元データ同化システムで発生した共通の問題をについては、協力して解決に当たる。EnKFを用いた大気微量成分のデータ同化スキームについて、課題を体系的に整理する。同時に、それぞれの成分固有の問題を明らかにして、将来の課題として提起する。

## （２）大気再解析のブリューワー・ドブソン循環の相互比較

質量加重付温位面帯状平均法（MIM: Mass-weighted Isentropic zonal Mean）に基づいて、気象要素の再解析（気象庁（JRA-25）、米国気象局（NCEP/NCARおよびNCEP/DOE）、ヨーロッパ中期予報センター（ERA40、Era-interim））のブリューワー・ドブソン循環（BDC）を解析する $ ^{4)} $ 。年々変動や経年変化などの比較解析を通じて、再解析間の共通性とばらつきを評価する。また、気象庁では現在、新しい再解析JRA-55を実施中である。JRA-25の速報的な比較解析を通じて再解析の精度向上を評価する。再解析を用いた化学輸送モデルの長期積分から、BDCとオゾン分布の関係を明らかにする。

## （３）二酸化炭素のデータ同化結果の評価・検証

4次元データ同化の精度は利用する大気輸送モデルの性能に依存する。大気輸送モデルの性能を検証するため、再現された二酸化炭素の帯状平均場の季節変化を、他の解析や数値モデルの結果により比較・検証する。特に、輸送モデルの大きな不確定要因である鉛直拡散を調整する。

今後、GOSAT-IIやOCO-IIなど、衛星観測データが増加することが期待される。このため、GOSATの観測データの利用について検討する。GOSAT衛星観測データのみを4次元同化し、地上観測を検
証データとして扱い、GOSATの観測データを同化しない場合と比較して、GOSAT衛星観測データのインパクトを調べる。

## 4 ．結果及び考察

## (1) 総括

## 1 ）本プロジェクトの背景と目的

## a 大気微量成分の実況監視の重要性

大気環境に大きな影響を与える微量気体やエアロゾルの監視・予測は重要な研究課題である。二酸化炭素は言うまでもなく地球温暖化をもたらす原因物質として、その動態が大きな関心を集めている。人為的な排出量は、化石燃料の消費量に基づいて、様々な推定が試みられている。しかし、どの推定も大きな不確実性を伴っている。また、陸上の植生は春に吸収し秋に放出するという大きな季節変化を示す。その結果、年平均の正味の吸収量については、不確実性が極めて大きい。海洋の吸収量は大気海洋のそれぞれの二酸化炭素分圧を比較することにより求めているが、広い海洋全体のフラックス推定には相当の誤差が混入する。観測データに基づき地表面フラックスを正確に求めたい。このために、インバージョンによる逆推定の研究が進められてきた。しかしながら、インバージョンは観測のデータ量が多い場合は、すべての観測データを有効に使うのは難しいという欠点がある。現在、GOSAT-IIやOCO-IIなど、二酸化炭素の観測データが急速に増えることが見込まれている。これらの観測データを有効に活用するために、大気微量成分の4次元データ同化システムの開発が期待されている。

春には、中国で発生する黄砂がしばしば日本にも降り注ぎ、視程障害や健康被害などで市民生活にも影響を与える。発生源に近い中国や韓国では、その被害は一層深刻である。気象庁でも数年前より数値モデルに基づく黄砂の予測情報を一般に提供している。しかしながら、黄砂の発生量の評価は大変むずかしく、予報誤差の大きな要因となっている。近年ではライダー観測が積極的に行われるようになった。CALIPSO衛星(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder

Satellite Observations)では観測データの分布は線状ではあるが、鉛直分布に関する豊富な観測データを提供している。また、将来は雲エアロゾル放射ミッション(Eearth-CARE衛星)がさらに多量のライダー観測データを提供する見込みである。これらの衛星によるライダー観測データを利用し、数値モデルの初期条件を改善し、予報精度の向上を図りたいと考えている。このため、衛星観測データの4次元同化に大きな期待が集まっている。特に、EnKFによる4次元データ同化では、黄砂の3次元分布のみならず、発生量（地表面フラックス）の情報も得ることができる。発生量が分かれば、発生を診断するためのパラメタリゼーションスキームを検証することが可能であり、データ同化の情報を利用して、予測モデルの精度向上も期待される。

成層圈のオゾンは有害な紫外線を除去する有益な物質である。他方、対流圈のオゾンは光化学オキシダントの原因物質で有害な物質である。紫外線情報を提供するためにオゾンの予測が実施されている。また、光化学オキシダントについて、複雑な対流圈の光化学過程を含む化学輸送モデルにより予測が試みられている。いずれにしても、数値予測のためには精度の高い初期条件が必要である。オゾンについては、OMI（全量データ）やMLS（鉛直プロファイル）などの比較的精度の高い衛星観測データが得られている。しかしながら、OMIからは鉛直分布は分からないし、MLSは鉛直分布が分かるものの軌道に沿う線上でしかデータが得られない。また、オゾンの予測のた
めには関連化学種の初期条件も必要である。観測データを補いグローバルな3次元分布を常時監視・予測していくために、化学輸送モデルを利用した4次元データ同化システムの開発が望まれる。4次元データ同化の精度は数値モデルの精度に依存する。オブンは関連化学種が多く反応も複雑で、化学輸送モデルの精密化が課題である。

## b 大気微量成分の4次元データ同化

前節で述べたように、二酸化炭素、エアロゾル、オゾンの4次元データ同化スキームの開発が焦眉の急となっている。大気微量成分に関する高度なデータ同化の研究はまだ始まったばかりである。それぞれの成分について、目的は異なるものの、大気化学輸送モデルを利用する4次元データ同化という大きなフレームは共通である。本研究では、以上のような背景を考慮し、3つの微量成分に対する4次元データ同化スキームを並行して開発することにした。その理由は、大気微量成分のデータ同化に関する一般的な手法の確立を目指すためである。また、分野の異なる研究者が協力することで、研究の効率化を図るとともに、分野横断的な情報交換を行うためである。

4次元データ同化では、予測のための数値モデルを観測データで修正しながら、時間積分を実行する。特に気象予測の分野では、数値モデルの気温や風の初期条件を得るために、早くから開発が進められてきた。データ同化の原理は図(1)-1に示すとおりである。t1時刻の解析値を初期条件として数値モデルによりt2時刻まで予測する。予測結果を第一推定値とし、観測データにより修正し新たにt2時刻の解析値を得る。次にt2時刻から予測を行う。この手続きを繰り返す。数値モデルの変数の自由度に較べて、観測データ量が圧倒的に少ないために、数値モデルの合理性を最大限に考慮し、実況値を推定。

気象予測の分野では、4次元データ同化手法は、継続的修正法、多変量最適内挿法、3次元変分法、4次元変分法と進化してきた。とくに、4次元変分法は予測モデルそのものを力学的な拘束条件と見なすことにより、大幅な精度向上が図られた。ただし、4次元変分法では、解析値を決定する際に、同化期間のすべての時間ステップの変数値を使用するので、莫大な計算機メモリーを必要とする。また、予測モデルの自己随伴演算子をコーディングするする必要があり、プログラム開発にたいへん手間がかかる。予測変数が多く、かつ、予測モデルが複雑な化学輸送モデルによる4次元データ同化にはあまり向かない。このため、なかなか大気微量成分のデータ同化には取り組まれてこなかった。他方、カルマンフィルターの4次元データ同化への利用は、昔から考えられていた。しかしながら、背景誤差相関（予報誤差相関）の計算に手間がかかるため、気象分野ではあまり利用されなかった。しかし、アンサンブル予報の結果を用いて背景誤差相関を評価する、アンサンブルカルマンフィルター（EnKF）が提案されて、気象分野でも一気に実用化が進みだした。Miyoshi and Yamane, (2007) $ ^{3)} $ は、気象予測においてもEnKFは4次元変分法とそん色のない4次元データ同化を実行できることを明らかにした。また、この手法では、予報結果を利用するだけで予報モデルの詳細には踏み込む必要がないため、4次元変分法に較べて維持管理と移植性がはるかに優れている。

本研究ではEnKFによる大気微量成分のデータ同化システムの確立を目指すことにした。EnKFについて簡単に説明する。図(1)-2で、2次元位置は変数の値を表している。まず点線内に分布しているたくさんの初期条件から、それぞれ1同化期間だけアンサンブル予測（細い矢印）を行う。アンサンブル予測結果は実線の楕円の状態まで広がる。太い破線は予測のアンサンブル平均であ
る。アンサンブル平均を第一推定値と観測データ（星印）とを比較し背景誤差相関を利用して、予報変数の修正量を決めて解析値を得る。さらに摂動の大きさを決めてアンサンブル予報のための多数の初期条件を得る。この手続きを繰り返す。

## c 大気微量成分の4次元データ同化の精度に影響を与える因子

本研究で利用する数値モデルは大気大循環モデルに結合した大気化学輸送モデルである。大気化学輸送モデルは、大気微量成分の風による輸送と光化学反応による生成消滅を計算する。化学輸送モデルを駆動するのには、大気の4次元データ同化結果を利用する。従って、大気のデータ同化の精度は大気微量成分の輸送計算の精度に大きな影響を与える。本プロジェクトでは、世界の数値予報センターの主な再解析プロダクトについて、ブリューワー・ドブソン循環を比較した。また、気象庁の再解析JRA-25と新しい再解析JRA-55との比較を行い、その精度を評価する。

4次元データ同化結果の精度は観測データの品質や量に大きく依存する。本研究では、観測システム実験や観測システムシミュレーション実験などにより、観測システムが4次元データ同化出力の品質に与える影響を評価する。また、大気微量成分の4次元データ同化の見地から、将来の最適な観測システムについての設計に関する情報を提供する。

データ同化プロダクトの品質は数値モデルの性能そのものにも大きく依存する。数値モデルの改善が第一推定値の品質を向上させ、その結果、データ同化の品質向上にも寄与する。

図 $ (1) - 1 $ データ同化システムの概念図。
図(1)－2 アンサンブルカルマンフィルターによるデータ同化の概念図。水平面上の位置は変数の値を意味する。点線による楕円はアンサンブル予報の初期値の分布領域で、実線による楕円は1同化期間の予報結果の分布領域である。細い矢印は1同化期間のアンサンブル予報の各メンバーで太い点線の矢印はその平均値。星印は観測データ。

## 2 ）本プロジェクトのまとめと将来展望

本研究では、二酸化炭素、エアロブル(黄砂)、オブンのそれぞれについて、EnKFを用いたデータ同化システムを開発した。擬似観測データを用いた観測システムシミュレーション実験(OSSE)では、観測データ量を増やすことにより、4次元データ同化の結果がネイチャーラン（数値モデルによって作成した仮想的な正解）に近付くことが確認された。実際の観測データを用いた4次元データ同化実験結果を独立な観測データによる検証を続けている。データ同化試験の結果は、観測データの種類と量を増加すれば、精度が向上することを確認した。観測データの有効利用の手法が担保され、今後の観測システムの展開に向けて大変有意義である。とくに、EnKFは大気微量成分の4次元データ同化に幅広く利用できることを明らかにした。ただし、本研究での開発期間は3年と短く、まだ未解決の問題も多い。引き続き精度向上を目指して開発を続ける必要がある。以下、それぞれの大気微量成分について、4次元データ同化システムの開発の現状と課題を簡単にまとめる。

## i) 二酸化炭素

二酸化炭素では、地上観測、航空機観測および衛星観測（GOSAT(温室効果ガス観測衛星「いぶき」）の3種類の観測データの同化に取り組んだ。観測システムシミュレーション実験では、3種類の観測はそれぞれ相互に補完する傾向があり、すべてを使用したときに最も地表面フラックスの推定精度が高くなることが示された。実際の観測データの同化試験では、とくに季節変化の大きい陸上の地表面フラックスの季節変化の推定精度を向上させることができた。ただし、人間活動の場合は局地性が著しく強いためにその扱いが難しい。また、海面でのフラックスは変動の幅が小さいことから、データ同化による修正はまだ難しいのが現状である。GOSATはまだ相当に誤差が大きくかつデータ量も少ない。しかし、本研究では、慎重にバイアス修正を試みた結果、データ同化結果に相当のインパクトがあった。今後、少ないデータを最大限に活用できるように、4次元データ同化スキームを改善し、GOSATデータの有効利用を図る。
本研究計画の立案時には、アメリカ航空宇宙局(NASA)がOCOの打ち上げを計画中であり、多量の二酸化炭素データが得られることを想定していた。不幸にしてOCOは打ち上げに失敗し、データが得られなかったことは、本研究にとってたいへん残念なことであった。しかし、GOSAT-IIでは大幅な精度向上が図られること、さらに、OCO-IIの打ち上げも計画されていることから、将来は、衛星観測データの精度と量が大幅に改善される見込みである。その時は、4次元データ同化は地表面フラックスの推定の強力な道具となることが期待される。

## ii）エアロゾル

エアロゾルには様々な生成要因があり、大気学輸送モデルではすべてのエアロゾル生成を一律に扱うことは難しい。本研究では、生成過程が比較的簡単なダストエアロゾル（東アジアでは黄砂）のEnKFによる4次元データ同化スキームを開発た。とくに、CALIPSO搭載のライダー観測で得られた減衰後方散乱係数の同化に、世界で初めて成功した。CALIPSOは鉛直分解能の高いデータではあるが、水平的には軌道に沿う線状にのみ分布している。気象官署のデータで検証した結果、CALIPSOの観測データを同化することにより、黄砂の水平分布が大幅に改善された。この成果は、気象庁で行われている黄砂予測の実利用を目指し、精度向上とシステム開発を続けている。将来、Earth-CARE衛星の観測データが得られるようになれば、一層の予報改善が期待される。

ダストエアロブルは地面から舞い上がった塵がソースである。しかし、ダストの放出量の正確なパラメータ化は難しく、数値モデルによる予測や推定の大きな不確定要因である。本研究では4次元データ同化から推定された地表面フラックスの精度を評価した。データ同化結果は、大気化学輸送モデルのパラメータ化による推定とかなり異なることが確認された。このようなフラックスの比較を徹底的に行うことにより、化学輸送モデルのパラメータ化の改良にも有益である。

将来は、様々な種類のエアロゾルを統一的に扱うことが大きな目標である。ただし、エアロゾルの生成消滅はたいへん複雑であり、生成消滅機構に関する研究を通して精密な数値モデルそのものの開発が大きな課題である。

## iii）オゾン

オゾンは場所によって光化学的な活性がたいへん高い。オゾンの光化学反応に関連する化学種はたいへん多く、そのうちのかなり化学種はオゾン同様に予報変数として扱われる。データ同化システムでは、すべての予報変数に初期条件を与える必要がある。複雑な化学反応システムでは、4次元変分法によるデータ同化コードの開発は極めて困難である。コードの開発ではEnKFがたいへん有利である。

オゾンでは、OMI（全量データ）やMLS（鉛直プロファイル）などの衛星観測データが得られている。OMIからは鉛直分布は分からないし、MLSは道に沿う線上でしかデータが得られないことが欠点として指摘されたが、データ同化を通して、鉛直分布は大幅な改善が見られた。また、オゾンの観測データの4次元同化は、他の化学種やラジカル（OH）などの分布にも影響を与えている。

本研究では、オゾンの4次元データ同化システムを海洋科学技術研究センター、気象研究所、国立環境研究所の3つの化学輸送モデルに適用し、比較実験を行った。観測データが増えるに従い数値モデル依存性が減少するという良好な結果を得ている。オゾンの実況監視・予測精度の向上にとってたいへん有望な結果である。
大気微量成分の4次元データ同化結果の精度は、化学輸送モデルを通じて、気象要素の解析結果の品質にも影響される。本研究では、成層圏の微量成分に大きな影響を与える平均子午面循環について、代表的な再解析、気象庁（JRA-25）、米国気象局（NCEP/NCARおよびNCEP/DOE）、ヨーロッパ中期予報センター（ERA40、Era-interim）を比較した。各再解析はブリューワー・ドブソン循環（BDC）が大筋で共通の季節変化の特徴を持つことを示した。しかし、子午面構造は再解析間で不整合が見られた。年々の変動も定性的には共通の特徴を持ち、自然の変動をある程度捉えていることを示した。しかし、経年変化では再解析間の相違が大きく、温暖化シグナルなどの議論はまだ難しい。また、平均鉛直速度の緯度分布には、再解析間であまり整合性のないノイズがみられた。このノイズは、大気微量成分に対する鉛直拡散を過大評価し、微量成分の成層圏における滞留時間を過小評価させる危険がある。ノイズは新しいEra-interimとJRA-25では比較的少ない。現在、気象庁でJRA55の再解析が続行中である。本研究でも速報的な比較解析を行った。JRA25とJRA55では、系統的な相違が見られた。とくに、BDCに顕著な改善が見られた。今後、大気微量成分の歴史的な再解析のためにも、この再解析の完了が待たれる。

## (2) ブリューワー・ドブソン循環の精度検証

## 1 ）再解析の比較

グローバルな地球大気に歴史的再解析（気象庁; JRA-25、米国気象局; NCEP/NCARおよびNCEP/DOE、ヨーロッパ中期予報センター; ERA-40、Era-interim）から平均子午面循環を診断し、相互に比較検証する。診断期間は1979-2001年で、季節平均値の気候値、経年変化および年々変動を調べる。平均子午面循環は、大気微量成分輸送と対応がよい等温位面での質量加重帯状平均（MIM）を用いて評価する $ ^{4,5} $ 。通常、平均子午面循環は等圧面上の帯状平均（東西平均）から求めることが多い。しかし、単なる等圧面上の帯状平均は、中高緯度ではストークスドリフトの効果が大きく、大気微量成分の子午面輸送あまりよく対応しない。このため、大気微量成分輸送には、しばしば、変形されたオイラー平均の残差循環（TEM）を用いる。温位面は物質面ともいわれ、微量成分輸送を表現するのに最適である、MIMはTEMの自然な拡張である。再解析同士の比較を通じて、再解析の平均子午面循環の気候特性や変動特性に関する有意性を確認する。また、大気大循環モデルの結果との比較により、気候特性の物理的整合性を検討する。

図(1)-3は、各再解析（気象庁；JRA-25、米国気象局；NCEP/NCARおよびNCEP/DOE、ヨーロッパ中期予報センター；ERA-40、Era-interim）から診断された12-2月（DJF）および6-8月（JJA）の平均子午面循環の1979-2001年平均値（Era-interim，1989-2001年）である $ ^{6)} $ 。また、比較のために大気大循環モデルの結果（GCM；気候値の海面水温を用いた1年間のシミュレーション）も示す。MIM法（等温位面質量加重付帯状平均）では、対流圈の低緯度にハドレー循環、対流圈中高緯度の直接循環、成層圏に半球単一の直接循環（ブリューワー・ドブソン循環、BDC）がある。いずれの循環も冬半球が圧倒的に強い。対流圈のハドレー循環は、ERA-40が1割程度強いものの、各再解析間でそれほど大きな相違が見られない。成層圏のBDCも、概似たような季節変化を示すが、その強さや微細構造はそれぞれの解析によって相当異なっている。成層圏-対流圈の大気交換効率はERA-40が他に比べて2～3割強い。JJAでは、NCEP/NCARとNCEP/DOEにおける南半球セルと北半球セルの境界が他とは異なり南半球側に傾いている。JRA-25にはJJAに低緯度に不自然な構造が現れる。このような誤差原因として、再解析の4次元データ同化に利用した数値モデルの気温バイアスに起
因する可能性が大きい。成層圏気温バイアスを減少させるためには、数値モデルの放射スキームおよび積雲対流スキームなどの物理過程のパラメタリゼーションの精密化が望まれる。

対流圈-成層圈の質量交換効率の年々変動と経年変動を調べた。図(1)-4の左は、12-2月（北半球が冬）の場合の100hPaの質量流線関数である。最大値は北半球における成層圈-対流圈の、最小値(その-1倍)は南半球の、それぞれ質量交換効率を表している。極大極小の位置はよく一致していて、ブリューワー・ドブソン循環（BDC）の構造は各解析間の違いは少ない。しかしその強度にばらつきが見られる。図には示さないが、6-8月はBDCの構造そのものにも違いが見られる。図(1)-4の右は、交換効率の季節変化を表している。季節変化の位相は各再解析間で一致しているが、その強度は相当にばらつきが大きい。図(1)-5は、100hPaの各緯度における冬季の質量流線関数である。冬季の極向きの成層圈極向きのBDCの質量輸送を表している。北半球の冬については相当異なるものの、年々変動は各解析間である程度相関が認められた。再解析の4次元データ同化の過程で、予報モデルが波と平均流の相互作用を通して平均子午面流を生み出したと考えられる。南半球の冬は、北半球の冬に較べて、解析間の相関も低く、トレンドもばらばらである。大気に関する観測データの少なさが、南半球の総観の悪さと関係している可能性がある。一方、経年変化であるが、再解析されたBDCのトレンドは年々変動や再解析間のばらつきに比べて小さく、現時点で有意な経年変化を見出すことは困難であった。再解析の精度の向上を待ちたい。

再解析から求めた鉛直流の緯度分布は、長期間平均してもランダムな変動が見られる。再解析を用いて、大気の成層圏滞留時間を推定すると、実際の微量成分の観測から推定される滞留時間より短く、再解析から求められた鉛直速度は、相当ノイズが大きいと考えられる $ ^{6)} $ 。ノイズは、GCMではあまり見られないこと、新しい解析、JRA-25やEra-interimでは比較的抑えられていることから、ノイズの原因はデータ同化に関係した第一推定値と観測データの不整合である可能性が高いと推察される。再解析では、数値モデルと観測の誤差を通減し、力学的な整合性を考慮した高度のデータ同化スキームの導入を図ることによって、その精度向上とノイズの除去を達成することが期待される。

以上の結果から、今後実施する大気微量成分の4次元データ同化に関して、用いるべき再解析によって、その結果がある程度異なること、少なくとも成層圏大気輸送に起因する経年変化は、検出が困難であることなどが、指摘される。大気微量成分の4次元データ同化には、精度の高い再解析が望まれている。現在、気象庁で55年の再解析（JRA-55）が進行中である。JRA-55の一層の精度向上のため、本研究の結果はJRA-55の実行グループに伝えられた。次節で、JRA-25とJRA-55のBDCを比較する。
等値線は $ \pm25,\pm20,\pm15,\pm10,\pm7,\pm5,\pm3,\pm2,\pm1,\pm0.5,\pm0.3,\pm0.2,\pm0.1,\pm0.05,\pm0.01 $ （ $ 10^{10}kg\ s^{-1} $ ）. 影は負値を表す。
(c) 100 hPa: max. & min.

(a) 100 hPa: DJF

図 $ (1)-4 $

左：12，1，2月で平均(1979-2001) した100hPa における質量流線関数の緯度依存性（ $ 10^{10} $ kgs $ ^{-1} $ ） 右：平均(1979-2001) した100hPa の質量流線関数の最大値と（−1）最小値の季節変化（ $ 10^{10} $ kgs $ ^{-1} $ ）

(a) 15N: DJF

(b) 45N: DJF

(c) 15S: JJA

(d) 45S: JJA

図(1)－5 100hPa における質量流線関数（ $ 10^{10} $ kgs $ ^{-1} $ ）の経年変化(直線はトレンド）（ $ 10^{10} $ kgs $ ^{-1} $ ）(a)45N，12-2月(b)15N，12-2月(c)45S，6-8月(d)15S，6-8月