Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
るが、地表面から数 m 高さまでの観測しか行われていない。そこで、ダスト輸送モデルのダストスキームの導入方法の妥当性を検証するための基礎データを提供することを目的として、10 m 高

さの観測塔を設置し、ダスト濃度の鉛直分布

の予備的観測を行った。

2010 年 6 月 20～23 日まで、モンゴル国ウランバートルの南西約 85 km にある半乾燥草地のバヤンウンジュールで観測を実施した。ダスト濃度の測定にはダストトラック（TSI 社製、DRX Model8533）を用いた。ダストトラックは 5 個のマルチチャンネルを有し、PM1、PM2.5、PM4、PM10、Total 濃度を 1 秒毎に計測できる。測器の設置高さは 1 m と 10 m として、10 秒毎に記録した。また、観測を行う前に測定器の比較検定を現地で行った。

今回の観測期間中は、大きなダストイベントは無かったが、短時間の強風時（3 m 高さにおいて1 分平均風速 5.6～6.4 m/s）における観測データの取得に成功した（図(2)-3）。また、降水はなく地表面は乾燥しており、約十数 cm までの植生がまばらに分布する状態であった。図(2)-3 より、1 m 高さと 10 m 高さにおいて、同時にダスト濃度が増加する様子が観測された。高度によるダスト濃度の違いが得られたことでダストイベント時に鉛直フラックスを推定できることが示唆された。また、粒径別特性をみると（図(2)-4）、10 m 高さでは強風時に大きい粒子が増加し、1 m 高さにおいても若干の増加が観測された。また、1 m 高さでは 10 m 高さと比較して、継続的に粒径の大きいダストが飛散していることがわかった。

## 3 ）サルテーションフラックスの比較

Owen (1964) $ ^{3)} $ および White (1979) $ ^{4)} $ の双方のモデルとも、観測されたサルテーションフラックスに対して線形係数を調整するのみで、観測されたサルテーションフラックスをよく表現することが示された。JADE 観測での SPC を用いたサルテーションフラックスの観測値

図(2)-3 1mと10m高さにおけるダスト濃度の時間変化（2010年6月20日,10秒間隔）

(a) 10 m

(b) 1 m

図(2)-4 Total濃度に対するPM1、PM2.5、PM4、PM10の比率の時間変化（高さ毎の比較）
と White (1979) $ ^{4)} $ モデルによるサルテーションフラックスの比較の例を図(2)-5に示す。JADE 観測との比較では、White (1979) $ ^{4)} $ モデルの場合、線形係数を 8.6とすることで観測ともっとも近い結果となった。

## 4 ）ダスト発生モデルの比較

Marticorena and Bergametti (1995) $ ^{5)} $ 、Lu and Shao (1999) $ ^{6)} $ および Shao (2004) $ ^{7)} $ の 3 つのモデル（以下、それぞれ MB、LS、S04 スキームと記述する）を比較すると、その振る舞いは大きく異なる（図(2)-6）。一般的に、MB スキームによるダスト発生量は LS、S04 スキームよりも非常に大きくなっている。また、土壤の種類によって各モデル間のダスト発生量

図(2)-5 オーストラリアJADE観測値とWhite (1979) によるサルテーションフラックスの比較

の差は非常に異なり、特に粘土質 (Clay) の場合はその差は 100 倍のオーダーとなっている。

ダストの発生量は土壌中の微小粒子の含有量に依存する。このため MB スキームでは、サハラ砂漠の観測データを基にして土壌粒の粘土粒子の割合が多いほどサルテーションフラックスに対

Clay

図(2)-6 各ダスト発生モデルにおけるダスト発生量と摩擦速度、土壌の粒度との関係 MB: Marticorena and Bergametti (1995), LS: Lu and Shao (1999), S04: Shao (2004)
するダスト放出量（F/Q）が多くなるように定式化を行っている。しかしながら LS スキームや S04 スキームでは土壌表面の硬度などのパラメータを考慮に入れるため、F/Q は必ずしも粘土粒子の存在量に依存しない。図(2)-7 はこの3つのスキームにおける粘土粒子の割合と F/Q の値を示している。MB スキームでは粘土粒子の割合が大きくなるにつれて F/Q は数100倍のオーダーで変化しているのに対し、LS、S04 スキームでは粘土粒子の割合に必ずしも依存していない。

これらのダスト発生モデルを

WRF-Chem モデルに組み込み、2007

年3月30日から4月1日にかけて発

図(2)-7 サルテーションフラックスに対するダスト放出量比(F/Q)と土壌中の粘土成分の割合の関係

生したダストストーム事例のシミュレーションを行った。図(2)-8はダスト発生領域での平均ダスト発生量を時系列で示したものである。この事例ではLS、S04スキームによるダスト発生量は同程度であるが、MBスキームは非常に大きな値を示している。ダスト発生の極大となる3月30日のダスト発生量を比較すると、MBスキームはLSスキームの1000倍以上となっており、各ダスト発生モデルの間での差が顕著である。シミュレーションの結果から、MBスキームは東アジアのダストストームにおいて大幅な過大評価が見られたことから、東アジアにおいてはLSスキームやS04スキームのように土壌の硬度など、より複雑な土壌条件に対応できるダスト発生モデルを使用することが重要であることが示唆された。

図(2)-8 2007年3月のダストストーム事例における平均ダスト発生量
## （２）黄砂発生過程モデルの改良

## 1 ）積雪および土壌水分の影響

図(2)-9 は、2007 年 3 月および 5 月の黄砂イベントについて、韓国および日本の観測点での MASINGAR によるシミュレーションと観測による PM10 濃度を示したものである。MASINGAR で積雪および土壌水分の影響を考慮した「Control 実験」では、韓国および日本における PM10 観測点において、3 月は明らかにダスト濃度を過小評価しているのに対して、ダスト放出源である中国大陸上の積雪とその融雪による土壌水分量の影響を除いた実験ではダスト放出量が増加した結果、モデルシミュレーションと PM10 観測値の不一致は大きく減少している。一方 5 月は、ダスト発生域における積雪はなくなるため、シミュレーションによるダスト濃度に対する積雪と土壌水分量の影響はほとんど見られなかった。2007 年 3 月の事例において、シミュレーションでの積雪及び土壌水分の影響を受ける領域はモンゴル・内モンゴルおよび中国東北部に位置し、これは地上気象観測でダストを報告している地域とよく対応していた。この結果から、春先のモデルの誤差は、特にモンゴル・内モンゴルおよび中国東北部における積雪とその融雪による土壌水分量の不確実性に起因する可能性が高いという結論が得られた。

(b) Busan, March–April

(c) Banryu, March–April

(d) Hedo, March–April

(e) Busan, May

(f) Ganghwa, May

図(2)-9 韓国・日本で観測されたPM10（黒丸）とモデルシミュレーションで再現された地表面ダスト濃度の時間変化の比較（単位は $ \upmug\ m^{-3} $ ）

(a), (b), (c), (d) は2007年3月に起きた黄砂事例、(e), (f) は2007年5月に起きた事例。

緑線は通常条件下のControl実験、青線fw1は土壌水分量の影響を無くした実験、

赤線As0fw1は積雪および土壌水分量の影響を無くした実験の結果。

## 2 ）土壌凍結の影響

土壌凍結の影響を検証するための事例として、2009年12月25日～26日にかけて観測された黄砂イベントのシミュレーションを行った。この黄砂事例では、韓国気象局は黄砂警報を発令している。ダストは12月23日と24日にモンゴル・内モンゴル及び中国東北部地域で発達する低気圧の後面で、モンゴル・内モンゴルの南部で発生し、東に輸送された。そして、2009年12月25日～26日に韓国では激しい冬期ダストイベントとなった。
図(2)-10 に、ダストの発生期間の Control 実験および FROZEN40 実験によるダスト放出量の分布と地上 10 m 風速を示す。2009 年 12 月 23 日と 24 日に、モンゴルの東部地方の上を反時計回りの風速場で示される低気圧が存在し、その後面にある 13 ms $ ^{-1} $ に達する強い風速によってダストが発生する様子が示されている。土壌凍結を考慮しない Control 実験では、モンゴルの南部・中部および東地域と内モンゴルの大部分で、強風によるダスト放出が示されている。一方、土壌凍結によるダスト放出の抑制を考慮した FROZEN40 では、低温による土壌凍結のためダスト放出量は減少し、北緯 45°以北では発生していない。このようにシミュレーション結果は、土壌凍結による大きな違いを示している。

(a)

(b)

図(2)-10 2009年12月23～24日の(a)Control実験および(b)FROZEN40実験によるダスト放出量の分布と地上10m風速
図(2)-11 は、韓国および日本の観測点におけるシミュレーションと観測による PM10 濃度を示している。シミュレーション結果では Control 実験、FROZEN40 実験とともに、感度実験として、FROZEN36 と FROZEN44 による PM10 濃度も示されている。シミュレーションによるダスト濃度と観測による PM10 濃度データを比較すると、シミュレーションはダストイベントの開始時間を非常によく再現している。しかし、Control 実験によるダスト濃度は、観測と比較すると約3倍の過大評価となっている。これに対して、土壌凍結を考慮した FROZEN40 では、観測とより整合するものとなっている。また、FROZEN36、FROZEN44 の結果を比較すると、土壌凍結の効果は閾値の値に敏感であることが示唆されている。

(f)

(g)

図(2)-11 韓国および日本の観測点におけるシミュレーションと観測による PM10 濃度の比較
## 3 ）枯れ草の影響

図(2)-12 は、NDVI による 2007 年と 2008 年の植生被覆の最大値と、それにより推定される 2008 年と 2009 年 2 月の枯れ草の被覆率割合を示したものである。2008 年の植生被覆の最大植は 2007 年よりも大きく、従って 2009 年の枯れ草の割合は 2008 年よりも大きくなっている。この割合は特にモンゴル東部で顕著になっている。

ダスト発生量への枯れ草の効果を検証するため、2009年2月20日の黄砂イベントのシミュレーションを行った。シミュレーションでは、枯れ草の効果を取り入れた実験（DL run）と、枯れ草の効果を取り入れない Control 実験とを行った。モデル領域はゴビ砂漠とモンゴルが含む水平解像度は30 km の領域に設定した。

(a)

MaxVeg_2007

(b)

MaxVeg_2008

(c)

Dead-leaf_2008

(d)

図(2)-12 NDVI による(a)2007 年と(b)2008 年の植生被覆の最大値と、それにより推定される(c)2008 年と(d)2009 年 2 月の枯れ草の被覆率割合

図(2)-13(a), (b) は、Control 実験と DL run のダスト放出量および地上 10m 風速の分布を示したものである。図中には Control 実験と DL run のダスト放出量と差分も示されている。ダスト放出は最高 15 ms^{-1} に達する強風のため、南モンゴル上に 2 月 18 日 12 UTC 頃に起こり始め、時間の経過とともにダスト発生域は東に移動した。Control 実験と DL run のダスト放出量の空間分布はおおむね同様であるが、特にモンゴルと内モンゴル地域の南東部等のエリアにおいて、Control 実験は DL run よりも 1000 μg m^{2} s^{-1} 以上高いダスト発生量となっている。枯れ草量はモンゴル東部において多くなっているが、この事例では南部の強風域で大部分のダストが発生するため、枯れ草の影響は内モンゴル南部で重要となっている。
図(2)-13 (a)Control 実験と(b)DL run のダスト放出量および地上 10 m 風速の分布 (c)Control 実験と DL run のダスト放出量と差分

図(2)-13(c)は、韓国におけるPM10濃度観測データと、シミュレーションによるダスト濃度を比較したものである。シミュレーションでは、Control実験およびDL runともに、ダストイベントの始まるタイミングをよく再現している。しかしながら、Control実験はPM10濃度を過大評価しているのに対して、DL runのモデル濃度は、観測データと非常によく一致しており、ダスト発生量モデルへの枯れ草影響のパラメタリゼーションがモデル結果を向上させることを示唆している。
## （３）データ同化によるモデル改良

## 1 ）NIES ライダーデータを用いた黄砂同化システムの開発

我々は日本での黄砂被害が多発した 2007 年春を再現するデータ同化実験を繰り返し、黄砂シミュレーションモデル MASINGAR の誤差情報およびバイアス情報を集めた。これらの解析結果はデータ同化を行わないフリーモデルによる予測結果に比べて大幅に精度が改善されていることが確認された（図(2)-14）。図(2)-15 は 2007 年 5 月 13 日におけるエアロゾル光学的厚さ（AOT）の比較を示している。国立環境研究所の東アジアライダーネットワークの観測値をアンサンプル・カルマン・フィルタによってデータ同化した結果と共に、CALIPSO 衛星搭載ライダーの観測値を同様にデータ同化した結果も示している。また、比較対象として独立観測の MODIS/NASA からリトリーブされた AOT も掲げられている。ここで、データ同化無しのモデル結果で見られる朝鮮半島根元付近の高い AOT 領域は MODIS 観測では見られず、不自然さを拭えない。一方、この不自然な AOT 領域はデータ同化の結果では消失しており、日本列島上空でも MODIS 観測値に近い AOT の分布がデータ同化で得られている。ただし、CALIPSO ライダーのデータ同化結果と国立環境研究所ライダーネットワークのデータ同化結果では、AOT の分布は類似しているが、その濃さに差が見られる。現在のところ、国立環境研究所ライダーネットワークデータのみをデータ同化に使った場合、CALIPSO 搭載ライダー観測データを併用してデータ同化した場合に比べて黄砂濃度解析値にネガティブバイアスがかかってしまう傾向が若干であるが見られる。このようにデータ同化によって得られた黄砂の解析情報からモデルシミュレーションの誤差が定量的に見積もられ、その分布や時間変動が把握できた。これらの誤差情報はモデルの精度向上に役立てられる。

図(2)-14 枯れ草の効果を考慮したシミュレーション（赤）および考慮しないシミュレーション（青）と PM10 濃度観測データとの比較
(c)500nm AOT w/o EnKF 13MAY2007

(d) MODIS Optical Depth 13MAY2007

図(2)-15 2007年5月13日におけるエアロゾル光学的厚さ（AOT）の比較

(a)CALIPSO 衛星搭載ライダーの観測値をアンサンブル・カルマン・フィルタによってデータ同化した結果、(b)国立環境研究所の東アジアライダーネットワークの観測値を同様にデータ同化した結果、(c)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、(d)MODIS/NASA の観測値。濃淡が濃いほど AOT の値が高く、エアロゾルの鉛直積算量が多い。データ同化無し(c)で見られる朝鮮半島の根元付近の高い AOT 領域は実観測値(d)では見られず不自然なシミュレーション結果である。この不自然な領域はデータ同化の結果(a)および(b)では消失し、日本列島上空でも実観測値に近い AOT の分布が得られている。しかし、CALIPSO ライダーのデータ同化結果と国立環境研究所ライダーネットワークのデータ同化結果では、AOT の分布は類似しているが、その濃さに差が見られる。

## 2 ）黄砂シミュレーションにおける誤差原因の検証

図(2)-16 は 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である。(a) は国立環境研究所の NIES ライダーネットワークによって得られた観測値、(b) は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) は CALIPSO 観測のデータ同化によって積雪および土壌水分量に関わるパラメータの最尤推定を行い、その推定結果を用いて黄砂シミュレーションを再度
行った結果である。データ同化前は残念ながら黄砂の日本への到来がほとんど再現できていないが、データ同化後は多くの黄砂到来が再現されている。特に3月6～15日、19～22日、27～30日のプリュームは独立観測（NIESライダーネットワーク観測）とデータ同化による修正結果が極めて良い一致を見せている。これはデータ同化によって黄砂放出量に関わるパラメータが最尤推定されて放出量再現精度が向上したため、発生域において現実に近い黄砂放出が再現できたからだと思われる。この実験結果によって、早春におけるダスト濃度の解析誤差は積雪とその融雪による土壌水分量の不確実性に大きく起因することが確認できた。また、ここで得られたパラメータの最尤推定値によって黄砂シミュレーションモデルの改良を行うことができた。

(a)

図(2)-16 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)国立環境研究所のライダーネットワークによって得られた観測値、(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観測のデータ同化によって積雪および土壌水分量に関わるパラメータの最尤推定を行い、その推定結果を用いて黄砂シミュレーションを再度行った結果。横軸は日付、縦軸は高度である。(a)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の再現性向上で顕著）。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、実観測値に非常に近い黄砂濃度が再現できている。
## （４）逆解析による黄砂の放出量解析

逆解析後の各観測地点における PM10 濃度を逆解析に用いなかった地点のデータを用いて検証した（図(2)-17）。その結果、逆解析に用いる観測データが増えることに応じて解析値も観測値に近くなる傾向が見られた。観測ネットワーク毎に考えると、韓国の観測データの寄与が大きかった。これは、観測値点数が比較的多かったことや黄砂発生源に近いことなどが理由として考えられる。次に、黄砂放出量の逆解析を行わなかった黄砂予測モデル（標準実験）に対する修正量を計算した（図(2)-18）。ゴビ砂漠中央から東部の中国・モンゴル国境付近で標準実験の放出量を大きく上方修正している。この傾向は利用する観測ネットワークや各種感度実験でもほぼ同様の結果が得られた。今回の観測データはゴビ砂漠以東の観測データが中心であったため（図(2)-1参照）、ゴビ砂漠中部以西の解析は難しかったものと推察できる。全期間（2007年3月26日～4月3日）のゴビ砂漠周辺の黄砂放出量は標準実験が19.5 Tgであったのに対して、全観測データを利用した場合23.4～42.7 Tgと放出量を上方修正している。一方、解析された総放出量は黄砂放出量の第一推定値や利用した観測ネットワークにも敏感であり、さらなる観測網の充実が必要であることも分かった。これらの結果は、同期間の黄砂放出量を衛星データとアンサンブル・カル

図(2)-17 PM10 濃度の独立観測値（黒）との比較。オレンジが標準実験（逆解析なし）、緑がアジア大気汚染研究センター（日本）と韓国気象研究所（韓国）の観測データを用いた逆解析、赤が韓国のみ、青が日本のみの観測データを用いた逆解析の結果を示す。

図(2)-18 黄砂予測モデル標準実験における 2007 年 3 月 26 日から 4 月 3 日にかけての黄砂総放出量（左図、単位: $ Mg\ km^{-2} $ ）と全観測データを利用した逆解析による修正量（右図、単位: $ Mg\ km^{-2} $ ）
マン・フィルタで解析した結果とも整合的であり、本手法が黄砂放出量の定量的な解析に有効な技術であることを示すことができた。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

本研究は、気象庁の黄砂予測業務に用いられている全球黄砂予測モデル MASINGAR の黄砂予報精度の向上を目的とした研究であり、その目的に向け様々な研究アプローチを積み重ね、結果として着実な研究成果を挙げることができた。今後、NIES のライダーネットワークデータを準リアルタイムで利用することにより、気象庁の黄砂予測業務の高度化を可能とする技術的基盤を作った点で、本研究は意義深い。本研究の科学的意義は以下の通りである。

1）黄砂発生モデルの境界条件である黄砂の鉛直フラックスのモデルを直接検証するデータは、世界的にもほとんど得られておらず、今回オーストラリアの砂漠で得られた飛砂と黄砂の鉛直プロファイル精密観測データから粒径毎の飛砂フラックスと黄砂の鉛直フラックスを気象要素と同時にデータセットとして整備した。

2）今回、これらの検証用フラックスデータセットを用いて、黄砂発生モデル間の詳細な比較と観測との検証を行った結果、ダスト発生過程におけるパラメータ設定の改良の基となる基礎的データを得ることができた。また、ここで得られた黄砂シミュレーションの誤差情報すなわちダスト地表面フラックス補正に関する情報は黄砂研究における基礎データの一つとなる。また、モンゴルの半乾燥草地においても同観測システムを用いて、黄砂の飛散における植生の影響を評価できる黄砂と飛砂のフラックスを高い時間分解能で取得できることが可能となった。

3）ライダー観測を直接データ同化するシステムの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、現在も唯一のグループである。ここで開発された技術は黄砂だけでなく他のエアロゾルの研究解析にも強力なツールとしてそのまま利用可能である。また、このデータ同化システムで得られた黄砂の大気中濃度解析値は黄砂予報における高精度な初期値として利用可能である。

4）MASINGAR の高精度化は、同モデルが地球システムモデルのエアロゾル過程モデルとして活用されるため、地球システムモデルの高精度化にも寄与する。

本研究成果として得られた全球エーロゾルモデルの輸送沈着過程の精度向上、および放出過程の高度化は、黄砂予報精度の向上に寄与すると共に、気候変動予測実験の精度向上においても重要である。また、ダストエアロゾルのデータ同化は本庁現業業務（黄砂情報提供）の精度向上に大きく寄与すると考えられる。ライダー観測で得られた減衰後方散乱係数や偏光解消度を直接データ同化すること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、現在においてもデータ同化システムによってライダー観測のリトリーブ処理を行うことのできる唯一のグループであり、本課題研究グループはECMWFと並んで最先端の技術力を維持している。また、ここで得られた黄砂濃度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、黄砂予報における初期値として利用可能である。

さらに、これまでに推定が困難であった黄砂放出量について、逆解析を用いても合理的な推定が可能であることを明らかにすることができた。黄砂放出量推定の高精度化には日中韓における観測データ共有の強化が必要であることも示された。本研究で技術開発した黄砂逆解析手法は、
黄砂の放出源評価を通じて気象庁の黄砂予測精度向上に寄与できる。また、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。また、本技術は放出源が比較的限定されている現象（原発事故、火山等）における放出量の推定にも有効であり、応用例として、国内ではまだ例がない福島原子力発電所からの放射性物質の数理統計解析を実施することを可能とする技術基盤をも本研究で確立することができた。

## （２）環境政策への貢献

本課題の研究成果やデータは TEMM 内で合意された黄砂国際共同研究に直接的な貢献ができる。NIES 型ライダーネットワークデータを用いた黄砂予報モデルのデータ同化技術は、黄砂問題に悩む中国、韓国のほかモンゴルにとっても有用な成果である。国内においても、本研究の成果である高精度黄砂予報モデルと影響被害に関する研究結果を活用し、今後、気象庁・環境省共同運営の黄砂情報ホームページの質的向上を通じて環境政策への貢献に努める。

本研究で得られたダスト発生過程モデルを基に、気象研究所の全球ダスト予測モデル MASINGAR のダスト発生過程の実装を現在進めている。このモデルは、気象庁において次期更新される黄砂予測数値モデルとして用いるため、現在気象庁本庁と共同して開発作業を開始する予定であり、気象庁・環境省共同運営の黄砂情報ホームページの黄砂予報情報の質的向上を通じ、黄砂に係わる我が国国民への高精度の予測情報の提供により、環境政策へ貢献する技術基盤を確立した。

本研究で開発された NIES 型ライダーネットワークデータを用いた黄砂予報モデルのデータ同化技術は、我が国国内の黄砂予報の精度向上のために活用されると共に、黄砂問題に悩む中国、韓国のほかモンゴルにとっても今後有用な技術として活用可能である。

また本研究成果によって得られたシミュレーションの誤差情報すなわちダスト地表面フラックス補正に関する情報は、モデルの再現性向上による黄砂予報精度の向上に活用可能であり、これにより気象庁および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できる。

さらに、本研究成果として得られた黄砂の発生源・発生量の解析値情報は、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る。また、本研究で開発された逆解析手法による黄砂発生源・発生量情報の高精度化のためには、関係諸国の観測データ共有が有効であることが示された。これは、TEMMの下における東アジア各国の黄砂データの共有化を図る上で大きな技術的背景となる知見であり、東アジア各国の環境施策の推進への間接的寄与となるものである。

## 6 ．国際共同研究等の状況

（1）アンサンブル・カルマン・フィルタを用いた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（米国メリーランド大学准教授）。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。

（２）黄砂発生理論及びモデル化に関する研究。カウンターパート：Yaping Shao（ドイツ・ケルン大学教授）。連携状況：黄砂発生スキームの開発。国際的な位置づけ：研究者ベースでの共同研究。
（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 Ried (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。

（4）日中韓黄砂共同研究。カウンターパート：Y. S. Chun（韓国気象庁）、Wang（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。

（5）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（WMO 事務局）、Zhang（中国気象局）、Park（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。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

<論文（査読あり）>

1) Sekiyama T. T., T. Y. Tanaka, A. Shimizu, and T. Miyoshi: Atmospheric Chemistry and Physics, 10, 39-49 (2010)

“Data assimilation of CALIPSO aerosol observations”

2) 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”

3) Tanaka T. Y., T. T. S Sekiyama, T. Maki, and M. Mikami: SOLA, 7A, 36-39, (2011) "The effects of snow cover and soil moisture on Asian dust: I. A Numerical Sensitivity Study"

4) Sekiyama T. T., 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) Mikami M., T. MAKI and T.Y. TANAKA : Earth and Environmental Science, 7, 1-6 (2009) doi:10.1088/1755-1307/7/1/012010

“Dust forecasting system in JMA”

2）三上正男：雪氷、71,91-103(2009)

「ウィンドエロージョン研究の変遷と現状」

3）岩坂泰信、西川雅高、山田丸、洪天祥 編：黄砂、古今書院、31-36 (2009)「3.1 節 黃砂の予報（執筆担当：田中泰宙）」

4) 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（関山剛）」

5) 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（関山剛）」
（2）口頭発表（学会等）

1) Tanaka T. Y., T. Sakami, S. Yukimoto and M. Deushi: 4th Japan-China-Korea Joint Conference on Meteorology, 92 (2009)

“DEVELOPMENT OF AN AEROSOL MODULE IN AN EARTH SYSTEM MODEL FOR GLOBAL WARMING PREDICTION”

2) Mikami M., M. Ishizuka, J. Leys, and Y. Shao: International Workshop on “Mineral Aerosol and Its Impacts on Climate and Environment” (2009)

“Towards the improvement of dust model - Introduction to DEMI experiment-”

3) Sugimoto N. and M. Mikami: Proceedings of the workshop on the implementation of the WMO SDS-WAS Asia Node, 8 (2009)

“Current aerosol observation network operated by Japan”

4) Mikami M.: Proceedings of the workshop on the implementation of the WMO SDS-WAS Asia Node, 20 (2009)

“SDS-WAS user interface of JMA”

5) Mikami M.: Proceedings of Fourth Japan-China-Korea Joint Conference on Meteorology, 91 (2009)

“TOWARDS THE UNDERSTANDING OF ASIAN DUST : ITS PHYSICS, MODELING, AND ROLES IN THE ATMOSPHERE AND CLIMATE SYSTEM”

6) Sekiyama T. T., T. Y. Tanaka, A. Shimizu and T. Miyoshi: Proceedings of Fourth Japan-China-Korea Joint Conference on Meteorology, S3-22 (2009)

“DATA ASSIMILATION OF CALIPSO AEROSOL OBSERVATIONS USING AN ENSEMBLE KALMAN FILTER”

7) Sekiyama T. T., T. Y. Tanaka, A. Shimizu and T. Miyoshi: IAMAS-IAPSO-IACS 2009 Joint Assembly (MOCA-09), J21.11/24417 (2009)

“Aerosol Data Assimilation with an Ensemble Kalman Filter Using CALIPSO and Ground-Based Lidar Observations”

8) Sekiyama T. T., T. Y. Tanaka, A. Shimizu and T. Miyoshi: The Fifth WMO Symposium on Data Assimilation, 138 (2009)

“Aerosol Data Assimilation with an Ensemble Kalman Filter Using CALIPSO and Ground-Based Lidar Observations”

9) 関山剛、田中泰宙、清水厚、三好建正：第15回大気化学討論会(2009)

「ライダーによるエアロゾル観測をアンサンブル・カルマン・フィルタでデータ同化する」

10） 眞木貴史、関山剛、柴田清孝、宮崎和幸、三好建正、岩崎俊樹：日本気象学会 2010 年度春季大会 (2009)

「アンサンブルカルマンフィルタを用いた炭素循環解析システムの構築」

11) Mikami M.: 2010 Kochi International Workshop on Paleo, Rock and Environmental Magnetism - Asian Monsoon and Global Climate Change, 7 (2010)

“Emission, Transport, and Deposition Processes and its Interaction with the Atmosphere and the Climate System, Aeolian Dust”
12) Sekiyama T. T. and T. Y. Tanaka: EGU General Assembly 2010, Vienna, Austria (2010) "Dust aerosol analysis and prediction with 4D-EnKF data assimilation"

13）三上正男、石塚正秀、Yaping Shao、山田豊、John Leys：日本気象学会2010年度春季大会(2010)

「JADE IOP 期間中の休耕農地における飛砂フラックスデータの作成」

14）石塚正秀、三上正男、山田豊、Yaping Shao、John Leys：日本気象学会2010年度春季大会(2010)

「JADE IOP 期間中の OPC を用いた休耕地におけるダストフラックスの観測」

15）関山剛、田中泰宙、清水厚、三好建正：第27回エアロゾル科学・技術研究討論会（2010）「大気エアロゾルのデータ同化」

17）石塚正秀、三上正男、山田豊、John Leys、Yaping Shao：第27回エアロブル科学・技術研究討論会(2010)

「オーストラリア JADE IOP における休耕地上のダストフラックス」

18）長田和雄、三上正男、的場澄人、青木一真、篠田雅人、黒崎泰典、林政彦、清水厚、田中泰宙、香川雅子、浦幸帆、植松光男：第27回エアロブル科学・技術研究討論会(2010)「ダスト沈着量の季節変化と水平分布」

19）田中泰宙、ダスト沈着ネットワークグループ：第27回エアロブル科学・技術研究討論会(2010)

「ダストエアロブル沈着ネットワークと数値シミュレーションの比較実験」

20）関山剛、田中泰宙、清水厚、三好建正：第27回エアロゾル科学・技術研究討論会(2010)「大気エアロゾルのデータ同化」

21) Ishizuka M., M. Mikami, Y. Yamada: Proceedings of ICAR7 (2010)

“DEVELOPMENT OF NEW SAND PARTICLE COUNTER AND ITS CALIBRATION IN A WIND TUNNEL EXPERIMENT”

22) Shao Y., M. Ishizuka, M. Mikami, J. F. Leys: Proceedings of ICAR7 (2010)

“SIZE-RESOLVED DUST EMISSION SCHEME AND VALIDATION WITH FIELD MEASUREMENTS”

23) Sekiyama T. T.: The Second GAW Aerosol Lidar Observation Network (GALION) Workshop at the WMO Headquarters in Geneva, Switzerland (2010)

“Aerosol Data Assimilation with Lidar Observations and Ensemble Kalman Filter”

24) Sekiyama T. T. and T. Y. Tanaka: 9th AeroCom Workshop, University of Oxford, U.K. (2010) "Dust analysis and prediction with ensemble-based data assimilation"

25) Tanaka T. Y. and MRI Earth System Modelling Group: AeroCom 2010 workshop, Oxford University, U.K. (2010)

“Development of an Aerosol Model in the Earth System Model of Meteorological Research Institute of Japan Meteorological Agency”
26) Sekiyama T. T., T. Y. Tanaka: The Second International Cooperative for Aerosol Prediction (ICAP) Workshop, University of Oxford, England (2010)

“Overview – MRI/JMA - Asian Dust Simulation, Prediction, and Verification”

27）三上正男、長田和雄、清水厚、関山剛、田中泰宙：日本気象学会2010年度秋季大会(2010)「ダストの発生・輸送・沈着過程の観測・解析・モデリング」

28）石塚正秀、三上正男、山田豊、E. Munkhtsetseg、篠田雅人：日本気象学会2010年度秋季大会(2010)

「モンゴル半乾燥草地における10メートル観測塔のダスト濃度の予備観測」

29) Kang J.-Y., M. Mikami, Y. Shao, S.-C. Yoon, T. Y. Tanaka, T. T. Sekiyama: 日本気象学会 2010 年度秋季大会 (2010)

“Comparison of different dust emission schemes by implementing them into WRF/Chem”

30）田中泰宙、ダスト沈着ネットワークグループ：日本気象学会 2010 年度秋季大会 (2010)

「乾性・湿性別観測との比較による全球ダストモデルの改良」

31） 貞木貴史、関山剛、柴田清孝、宮崎和幸、三好建正、山田和孝、岩崎俊樹：日本気象学会2010年度秋季大会 (2010)

「炭素循環解析への GOSAT 観測データの利用について」

32) Sekiyama T. T., T. Y. Tanaka, A. Shimizu and T. Miyoshi: AGU Fall Meeting 2010, San Francisco, USA (2010)

“Dust Aerosol Analysis and Prediction with Lidar Observations and Ensemble Kalman Filter”

33) Maki T., T. T. Sekiyama, K. Shibata, K. Miyazaki, T. Miyoshi, K. Yamada and T. Iwasaki : AGU Fall Meeting 2010, San Francisco, USA (2010)

“Constructing a Carbon Cycle Analysis System with the Local Ensemble Transform Kalman Filter and Online Transport Model”

34）三上正男、貞木貴史、田中泰宙、関山剛：環境研究成果発表会（2011）「黄砂予測モデルの高度化に向けて」

35) American Meteorological Society Annual Meeting, Seattle, USA (2011)

“Modeling study of Asian dust: Assessment of various dust emission schemes using WRF/Chem”

36) Tanaka T. Y.: Fifth Korea-Japan-China Joint Conference on Meteorology, Busan, Korea (2011) "Numerical simulation of the seasonal variation of elevated dust aerosol from Taklimakan desert"

37) Sekiyama T. T.: The Third International Cooperative for Aerosol Prediction (ICAP) Workshop, University of Colorado, Boulder, CO, USA (2011)

“Fundamentals of Ensemble Kalman Filter in an operational system”

38) Sekiyama T. T.: Seminar at the School of Earth & Environmental Sciences, Seoul National University, Seoul, South Korea (2011)

“Data Assimilation of Lidar Aerosol Observations”

39) Maki T., T. T. Sekiyama, T. Y. Tanaka, M. Mikami: Fourth Meeting of Working Group I for Joint Research on Dust and Sand Storms, Beijing (2011)

“The Dust Modeling Research Activities in Meteorological Research Institute”
40）田中泰宙、猪俣弥生、五十嵐康人、梶野瑞王、眞木貴史、関山剛、三上正男、千葉長：日本気象学会2011年度秋季大会(2011)

「気象研究所全球モデルによる放射性物質輸送シミュレーションの現状と課題点」

41） 貞木貴史、関山剛、田中泰宙：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」(2011)

「数値モデルを用いた地球環境解析」

42）眞木貴史、梶野瑞王、田中泰宙、関山剛、千葉長、五十嵐康人、三上正男：日本気象学会2011年度秋季大会(2011)

「逆解析を用いた放射線放出量推定システムの構築」

43）三上正男：第30回混相流シンポジウム(2011)「砂塵嵐の観測・物理・モデリング」

44）三上正男、貞木貴史、関山剛：環境観測衛星シンポジウム（2011）「数値モデル・衛星が一体となった大気環境の実況・予測の高度化」

45) Kang J.-Y., M. Mikami, Y. Shao, S.-C. Yoon, T. Y. Tanaka, T. T. Sekiyama: Goldschmidt 2011 Conference, Prague, Czech Republic (2011)

“Validation of saltation flux parameterization with observation”

46) Kang J.-Y., M. Mikami, Y. Shao, S.-C. Yoon, T. Y. Tanaka, T. T. Sekiyama: 10th AeroCom workshop, Kyushu University, Fukuoka, Japan (2011)

“Simulation of Asian dust aerosol using three different dust emission schemes”

47) Sekiyama T. T. and T. Y. Tanaka: 10th AeroCom Workshop, Kyushu University, Fukuoka, Japan (2011)

“Object-Based Verification of Aerosol Simulations”

48) Sekiyama T. T., T. Y. Tanaka, T. Maki and M. Mikami: 5th Korea-Japan-China Joint Conference on Meteorology, BEXCO, Pusan, South Korea (2011)

“Asian Dust Emission Estimated by Ensemble Data Assimilation of Satellite-Borne Lidar Observation”

49）田中泰宙、Jung-Yoon Kang、関山剛、真木貴史、三上正男：日本気象学会2011年度春季大会(2011)

「全球エーロゾルモデルによる黄砂予測シミュレーションの精緻化」

50）田中泰宙、関山剛、Jung-Yoon Kang、真木貴史、三上正男：日本気象学会2011年度秋季大会(2011)

「次期全球エーロゾル予測モデルの開発：エーヅロル予測の高度化に向けて」

51）真木貴史、田中泰宙、関山剛、三上正男：日本気象学会2011年度春季大会(2011)「逆解析を用いた黄砂放出量解析手法の開発」

52）猪股弥生、五十嵐康人、直江寛明、高橋宙、清水厚、杉本伸夫、田中泰宙：「東アジアにおけるエアロブルの植物・人間系へのインパクト」シンポジウム (2012)

「関東平野へのダスト流入に山岳遮蔽効果と局地前線が及ぼす影響」
## （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

1) NHK 教育「サイエンス ZERO」（平成 21 年 5 月 30 日放送「黄砂 その知られざる素顔に迫る」三上正男：専門家ゲスト、田中泰宙：取材協力）

2) NHK 教育「サイエンス ZERO」（平成 21 年 7 月 4 日放送「ZERO スペシャル・砂 その不思議に迫る」三上正男：コメンテーター）

3) NHK BS プレミアム「体感！グレートネイチャー」（平成23年6月11日放送「“黒い嵐”を追跡せよ〜モンゴル・ゴビ砂漠〜」三上正男：出演、コメンテーター）

4) NHK BS1 「ワールド WAVE モーニング」（平成 24 年 4 月 9 日放送「黄砂研究 最前線」三上正男：コメンテーター）

## (6) その他

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1) T. Y. Tanaka, K. Orito, T. T. Sekiyama, K. Shibata, M. Chiba, and H. Tanaka: Pap. Meteor. Geophys., 53(4), 119–138 (2003)

“MASINGAR, a global tropospheric aerosol chemical transport model coupled with MRI/JMA98 GCM: Model description”

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

3) Owen, P. R.: J. Fluid. Mech., 20, 225–242 (1964) "Saltation of uniform grains in air"

4) White, B. R.: J. Geophys. Res., 84, 4643–4651 (1979) "Sand transport by winds on Mars"

5) Marticorena, B. and G. Bergametti: J. Geophys. Res., 100, 16415–16430 (1995)

“Modeling the atmospheric dust cycle: 1. design of a soil-derived dust emission scheme”

6) Lu, H., and Y. Shao: J. Geophys. Res., 104(16), 827–16, 842, doi:10.1029/1999JD900169 (1999) "A new model for dust emission by saltation bombardment"

7) Y. Shao: J. Geophys. Res., 109, D10202, doi:10.1029/2003JD004372 (2004) "Simplification of a dust emission scheme and comparison with data"

8) Han, L., A. Tsunekawa, and M. Tsubo: Geomorphology, 129, 412-416 (2011)

“Effect of frozen ground on dust outbreaks in spring on the eastern Mongolian Plateau”