Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
4) Kim S-W., S-C. Yoon, J. Kim, J-Y. Kang and N. Sugimoto: Science of The Total Environment 408, 1707-1718, (2010) doi:10.1016/j.scitotenv.2009.12.018.

“Asian dust event observed in Seoul, Korea, during 29-31 May 2008: Analysis of transport and vertical structure of dust particles from lidar and surface measurements”

5) Sugimoto, N., B. Tatarov, A. Shimizu, I. Matsui and T. Nishizawa: SOLA, 6, 093-096 (2010) "Optical characteristics of forest-fire smoke observed with two-wavelength mid-scattering lidars and a high-spectral-resolution lidar over Japan"

6) Sugimoto, N., Y. Hara, K. Yumimoto, I. Uno, M. Nishikawa, and J. Dulam: SOLA, 6, 125-128 (2010)

“Dust emission estimated with an assimilated dust transport model using lidar network data and vegetation growth in the Gobi desert in Mongolia”

7) A. Shimizu, N. Sugimoto, I. Matsui, I. Mori, M. Nishikawa and M. Kido: SOLA, 7A, 001-004, doi:10.2151/sola.7A-001 (2011)

“Relationship between Lidar-derived Dust Extinction Coefficients and Mass Concentrations in Japan”

8) Mori, I., M. Nishikawa, A. Shimizu, M. Hayasaki and T. Takasuga: SOLA, 7A, 5-8 (2011) "Solubility of iron in the aerosol collected during kosa (Asian dust) events in Japan"

9) Nishikawa, M., I. Mori, K. Takahashi, I. Matsui, M. Sugimoto, K. Kawamoto, Y. Wang and S. Dong: SOLA, 7A, 9-12 (2011)

“Short-term variation in aerosol components during the same asian dust (Kosa) event observed in Nagasaki, Japan and Beijing, China”

10) Sugimoto, N., Y. Hara, A. Shimizu, K. Yumimoto, I. Uno and M. Nishikawa: SOLA, 7A, 013-016 (2011)

“Comparison of Surface Observations and a Regional Dust Transport Model Assimilated with Lidar Network Data in Asian Dust Event of March 29 to April 2, 2007”

11) M. Hayasaki, M. K. Yamamoto, A. Higuchi, A. Shimizu, I. Mori, M. Nishikawa, and T. Takasuga: SOLA, 7A, 032-035, doi:10.2151/sola.7A-009 (2011)

“Asian Dust Transport to Kanto by Flow around Japan's Central Mountains”

12) Jugder, D., M. Shinoda, N. Sugimoto, I. Matsui, M. Nishikawa, S-U. Park, Y-S. Chun, M-S. Park: Global and Planetary Change 78, 14-22, 2011, doi:10.1016/j.gloplacha.2011.05.003 (2011) "Spatial and temporal variations of dust concentrations in the Gobi Desert of Mongolia"

13) Nishikawa, M., I. Matsui, D. Badtorj, D. Jugder, I. Mori, A. Shimizu, N. Sugimoto and K. Takahashi: Atmospheric Environment 45, 5710-5715, doi:10.1016/j.atmosenv.2011.07.029 (2011) "Chemical composition of urban airborne particulate matter in Ulaanbaatar"

14）杉本伸夫：レーザー研究、39 (8), 579-584 (2011)

「偏光ライダーネットワークによる黄砂と大気汚染エアロブルのモニタリング」

15) Uno, I., K. Eguchi, K. Yumimoto, Z. Liu, Y. Hara, N. Sugimoto, A. Shimizu, and T. Takemura: Atmospheric Chemistry and Physics, 11 (14), 7333-7341 (2011)

“Large Asian dust layers continuously reached North America in April 2010”
16) He M., T. Ichinose, S. Yoshida, S. Yamamoto, K. Inoue, H. Takano, R. Yanagisawa, M. Nishikawa, I. Mori, G. Sun, T. Shibamoto: Toxicology and Applied Pharmacology 258, 237–247 (2012)

“Asian sand dust enhances murine lung inflammation caused by Klebsiella pneumoniae”

17) K. Onishi, Y. Kurosaki, S. Otani, A. Yoshida, N. Sugimoto, Y. Kurozawa: Atmospheric Environment, 49, 94-102 (2012)

“Atmospheric transport route determines components of Asian dust and health effects in

18) D. Jugder, N. Sugimoto, M. Shinoda, R. Kimura, I. Matsui, M. Nishikawa: Atmospheric Environment 54, 231-241 (2012)

“Dust, biomass burning smoke, and anthropogenic aerosol detected by polarization-sensitive Mielidar measurements in Mongolia”

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) 杉本伸夫：大気環境学会誌、44 (6), 367 (2009)

コラム「ライダー研究 30 年」

2）杉本伸夫：ライダー（強光子場科学研究懇談会編 2009）「光科学研究の最前線 2」

3) Sugimoto, N., I. Matsui, A. Shimizu, T. Nishizawa, Y. Hara and I. Uno: Proc. SPIE, 7860, 78600J (2010)

“Lidar network observation of tropospheric aerosols”

4）杉本伸夫：環境分析ガイドブック、丸善

コラム「ライダーネットワークと黄砂モニタリング」

5）西川雅高：日本分析化学会編、環境分析ガイドブック、412-414、丸善6.7節「黄砂」

6) 杉本伸夫：分光研究、60 (4), 123-129 (2011)

「ライダーによる環境計測」

7) 杉本伸夫 : EICA 16 (4), 2-5 (2012)

「ライダーネットワークによる黄砂と越境大気汚染エアロゾルのモニタリング」

## （2） 口頭発表（学会等）

1) Sugimoto N., I. Matsui, A. Shimizu, T. Nishizawa, Y. Hara, B. Tatarov, I. Uno, K. Yumimoto, Z. Wang, Y. Wang, et al.:, Int. Symp. Atmos. Light Scattering Remote Sensing, Xian, China, 50-52 (2009)

2) Hara Y., K. Yumimoto, I. Uno, A. Shimizu, T. Ohara, N. Sugimoto: Int. Symp. Atmos. Light Scattering Remote Sensing, Xian, China, 35-36 (2009)

"Seasonal variation of aerosols distribution in East Asia based on ground and space lidar observation and a chemical transport model",

3) Sugimoto N., I. Matsui, A. Shimizu, T. Nishizawa, Y. Hara, I. Uno, K. Yumimoto, Z. Wang, Y. Wang, S. Yoon, J. Dulam: Lanzhou, China, 32 (2009)
“Lidar network observations and Validation/Assimilation of dust transport models, Int. Workshop Miner. Aerosol Its Impacts Clim. Environ. (CAS-TWAS- WMO Forum 2009)

4）原由香里、鵜野伊津志、清水厚、杉本伸夫：第27回レーザセンシングシンポジウム、98-101(2009)

「地上/衛星搭載ライダーと化学輸送モデルを用いた東アジア域における球形エアロブル分布の季節変動に関する研究」

5）杉本伸夫、松井一郎、清水厚、西澤智明、原由香里：第27回レーザセンシングシンポジウム、96-97(2009)

「NIES ライダーネットワークの現状と戦略」

6) Shimizu A., N. Sugimoto, I. Matsui: AOGS 6th Annu. Meet. 2009, Singapore (2009) "Data production in NIES lidar network"

7）杉本伸夫、清水厚、松井一郎、西澤智明、鵜野伊津志、弓本桂也：第50回大気環境学会年会、158(2009)

「ライダーネットワークとCALIPSO衛星搭載ライダーによる黄砂の観測」

8) Sugimoto N., I. Matsui, A. Shimizu, T. Nishizawa, Y. Hara, I. Uno, Z. Wang, Y. Wang, C. Xie, S-C. Yoon, et al.: 4th Jpn.-China-Korea Jt. Conf. Meteorol., 218, Tsukuba, Japan (2009)

“Lidar network for observing tropospheric aerosols in East Asia”,

9) Sugimoto N., A. Shimizu, T. Nishizawa, I. Matsui, B. Tatarov, O. Uchino, H. Nakane: Fifth Workshop on Lidar Measurements in Latin America, Buenos Aires, Argentina (2009) "Recent studies on tropospheric and stratospheric aerosols and ozone using lidars",

10）早崎将光、森育子、清水厚、西川雅高、高菅卓三：第50回大気環境学会年会、横浜市、243(2009)

「2006，2007年の大規模黄砂期間における浮遊粒子状物質・汚染物質濃度の特徴」

11）西川雅高、松井一郎、D. Jugder、D. Batdroji、森育子、清水厚、杉本伸夫：第50回大気環境学会年会、横浜市、248(2009)

「ウランバートルにおける都市大気粉塵の化学組成」

12) Sugimoto, N., I. Matsui, A. Shimizu, T. Nishizawa and Y. Hara: SPIE Asia-Pac. Remote Sens., Lidar Remote Sens. Environ. Monit. 11, Abstracts, 7153, 7860-18 (2010)

“Lidar network observation of tropospheric aerosols”

13) Shimizu, A., N. Sugimoto and I. Matsui: 25th Int. Laser Radar Conf., Abstracts, 911-913 (2010) "Detailed description of data processing system for lidar network in East Asia"

14) Hara, Y., I. Uno, A. Shimizu, N. Sugimoto, I. Matsui, J. Kurokawa, T. Ohara, Z. Liu, Y. Zhang, X. Liu and Z. Wang: 25th Int. Laser Radar Conf., Abstracts, 64 (2010)

“An integrated analysis of spherical aerosol distribution in Eastern Asia based on ground/space-based Lidar and a chemical transport model”

15) Huang, Z., N. Sugimoto, J. Huang, T. Hayasaka, T. Nishizawa, J. Bi and I. Matsui: 25th Int. Laser Radar Conf., Proceedings, 528-531 (2010)

“Comparison of depolarization ratio measurements with Micro-Pulse lidar and a linear polarization lidar in lanzhou, China”
16) Sugimoto, N., Matsui, I., Shimizu, A., Nishizawa, T., Hara, Y., Yoon, S-C., T. Takamura: 3rd Asia Pac. Radiat. Symp., Abstracts, 94 (2010)

“Lidar network for observing tropospheric aerosols in East Asia”

17) Satake, S., T. Hayasaka, A. Shimizu, N. Sugimoto, I. Matsui, C-H. Lee and I. Uno: 3rd Asia Pac. Radiat. Symp., Abstracts, 105 (2010)

“Seasonal variation for relationship between aerosol optical thickness and its layer height over East Asia”.

18) Nishikawa, M., I. Matsui, I. Mori, A. Shimizu, N. Sugimoto, D. Batdorj and D. Jugder: 2010 Int. Aerosol Conf. (IAC2010), Helsinki, P2K8 (2010)

“Source estimation by chemical characterization for the urban aerosol in Ulaanbaatar”

19) Sugimoto, N., I. Matsui, A. Shimizu, T. Nishizawa, Y. Hara, M. Nishikawa, K. Yumimoto and I. Uno: Int. Nagoya-Workshop Asian Dust, Proceedings, 15-18 (2011)

“Asian dust study using the NIES lidar network (AD-Net)”

20）杉本伸夫、松井一郎、清水厚、西澤智明、原由香里：第28回レーザセンシングシンポジウム、プログラム(2010)

「エアロゾル観測ライダーネットワークの展開と応用」

21）原由香里、清水厚、杉本伸夫、松井一郎、鵜野伊津志：第28回レーザセンシングシンポジウム、同予稿集、70-73(2010)

「衛星/地上ライダーにより示された東アジア域における非球形エアロゾル分布の季節変動」

22）清水厚、杉本伸夫、松井一郎：第28回レーザセンシングシンポジウム、同予稿集、64-65(2010)「ライダーによるダスト・球形粒子消散係数とOPCによるサイズ別粒子数との比較」

23）原由香里、清水厚、杉本伸夫、松井一郎、鵜野伊津志：第27回エアロブル科学・技術研究討論会、同予稿集、113-114(2010)

「地上／衛星搭載ライダーにより示されたアジアンダストの季節変動」

24）清水厚、杉本伸夫、松井一郎、森育子、西川雅高、原由香里：第27回エアロゾル科学・技術研究討論会、同予稿集、231-232(2010)

「日本国内のライダーで観測された黄砂消散係数と重量濃度との対応」

25）原由香里、鵜野伊津志、清水厚、杉本伸夫、松井一郎：日本気象学会2010年度秋季大会、同講演予稿集、62(2010)

「地上／衛星搭載ライダーにより示された東アジア域における非球形エアロゾル分布の季節変動」

26）西川雅高、松井一郎、清水厚、森育子、杉本伸夫、D. Batdorj、D. Jugder、高橋克行：第19回環境化学討論会、春日井市、306-307(2010)

「ウランバートルにおける都市大気エアロゾルの化学成分的特徴」

27) N. Sugimoto, I. Matsui, A. Shimizu, T. Nishizawa, Y. Hara, M. Nishikawa, K. Yumimoto, and I. Uno: Int. Nagoya-Workshop Asian Dust (2011)

“Asian dust study using the NIES lidar network (AD-Net)”

28）清水厚、杉本伸夫、松井一郎：第15回大気ライダー観測研究会、同予稿集、1(2011)「偏光ライダーによる地上付近の2成分消散係数とOPC粒子数・SPM等との対応」
29) Sugimoto, N.: The 2nd International Symposium on Atmospheric Light Scattering and Remote Sensing, Lanzhou, China (2011)

“Role of ground-based lidar networks in global, regional and urban aerosol observations”

30）清水厚、杉本伸夫、松井一郎、原由香里：第29回レーザセンシングシンポジウム(2011)「ライダー観測による下層の消散係数と地上エアロブル測定・大気現象との対応」

31）清水厚、杉本伸夫、松井一郎、原由香里：日本気象学会2011年度秋季大会(2011)「ライダーによる地上付近の2成分消散係数と黄砂・煙霧等大気現象との対応」

32) Mori, I. and M. Nishikawa: EAC2011, Manchester, UK (2011)

"Relationship between water soluble calcium and anions in a kosa (Asian dust) aerosol"

33）清水厚、杉本伸夫、松井一郎、西澤智明、西川雅高：第52回大気環境学会年会、174-175(2011)「ライダーを用いた環境大気のリモートセンシング」

34）木戸瑞佳、相部美佐緒、近藤隆之、西川雅高、清水厚、杉本伸夫、松井一郎：第52回大気環境学会年会、433(2011)

「黄砂飛来時に富山県で観測された大気エアロブル粒子中の化学成分」

35) Nishikawa, M.: 第5回環日本海域の環境シンポジウム、36(2012)

“Scientific Hints in the Activity of Working Group for Joint Research on Dust and Sandstorm, among North-eastern Countries”

## （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）FM 青森 “エネルギーコミュニケーション”（2009 年 4 月毎金曜日放送、「黄砂」を考える）

2）読売新聞（夕刊）：「黄色い雪、赤い雪」（2012年2月23日、1頁）

3) TV 朝日："やじうまテレビ"で紹介(2012 年 4 月 30 日月曜日放送)

## (6) その他

モンゴル国との黄砂共同観測およびその成果に関する顕著な貢献によって、本研究グループの松井一郎が、モンゴル国気象環境庁から外国人として初受賞。（2012年4月に授与）

### 8 \. 引用文献

1) Yumimoto, K., I. Uno, N. Sugimoto, A. Shimizu, Z. Liu, and D. M. Winker, 2008: Adjoint inversion modeling of Asian dust emission using lidar observations, Atmos. Chem. Phys., 8, 2869-2884.

2) Kanatani, K. T., I. Ito, W. K. Al-Delaimy, Y. Adachi, W. C. Mathews, J. W. Ramsdell, and Toyama Asian Desert Dust and Asthma Study Team, 2010: Desert-dust Exposure is Associated with Increased Risk of Asthma Hospitalization in Children, Am. J. Respir. Crit. Care Med.,
doi:10.1164/rccm.201002-0296OC.

3) Satake, S., I. Uno, T. Takemura, G. R. Carmichael, Y. Tang, D. Streets, N. Sugimoto, A. Shimizu, M. Uematsu, J-S. Han, and S. Ohta, 2004: Characteristics of Asian aerosol transport simulated with a regional-scale chemical transport model during the ACE-Asia observation, J. Geophys. Res., 109, D19S22, doi:10.1029/2003JD003997.

4) Hess, M., P. Koepke, and I. Schult, 1998: Ottical properties of aerosols and clouds: The software package OPAC. Bull. Amer. Motor. Soc., 79, 831-844.
## （２）黄砂予報モデルの精緻化に関する研究

国土交通省気象庁気象研究所

環境・応用気象研究部 部長 三上 正男

環境・応用気象研究部 第一研究室 関山 剛

田中 泰宙

眞木 貴史

平成21～23年度累計予算額：32,897千円（うち、平成23年度予算額：10,930千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 黄砂現象の規模や回数の増加は社会的な影響の観点からも懸念されている。本研究では、北東アジア黄砂発生域の観測情報および分担課題1で収集する国立環境研究所（NIES）型ライダーネットワークデータを用いて、黄砂予測モデル MASINGAR の改良と検証を行い、黄砂の被害緩和に資する高精度な黄砂飛来予測モデルを開発することを目的とする。本研究では、①黄砂発生モデル検証のための観測システムを開発すると共に黄砂発生スキームの検証用データセットをまとめ、②観測情報に基づいて黄砂予測モデルの黄砂発生過程モデルを改良し、さらに③NIES ライダー網の観測値とアンサンブル・カルマン・フィルタ（EnKF）を用いて MASINGAR のモデル誤差情報を推定するシステムを構築するとともに④逆解析による黄砂の放出量解析を行った。得られた成果は以下の通りである。①モンゴルでの現地観測を行い、既有のオーストラリアでの観測データを併用して解析し、モデルの検証に必要な飛砂とダストのフラックスデータセットを作成し、モデルの検証を行った。これは世界で例がない高時間分解能の観測データセットである。②現地観測による知見を元に、従来十分考慮されてこなかったダスト発生に影響する過程として、積雪と融雪による土壌水分・土壌水分の凍結・前年の枯れ草が早春期のダスト発生過程に及ぼす影響についてモデルを改良し、事例解析によって検証を行った。③NIES ライダー網を利用して EnKF によるエアロブルのデータ同化システムを開発した。これにより黄砂発生域から日本へかけての移流の様子を総観規模で正確に把握できるようになった。④逆解析手法によって黄砂放出量の推定に成功し、この手法が定量的な解析に有効な技術であることを示した。本研究の結果から、黄砂予測モデルの誤差の大きさ・分布・変動の特徴をつかむことが可能となりモデルの改良と予報計算の高精度化に貢献できた。

[キーワード] 黄砂、風送ダスト、黄砂予報、数値モデル、データ同化

### 1. はじめに

黄砂は中国内陸部およびモンゴルの砂漠・乾燥地帯から発生する砂塵嵐が長距離輸送されることによって生じる現象である。その規模や回数の増加による社会的な影響については、日本のみならず韓国、中国でも懸念されており、日本を始め韓国・中国においても黄砂の予測モデルが開
発され、黄砂情報の現業モデルとして役立てられつつある。しかしながら、黄砂による被害緩和・低減に資するような黄砂飛来予測は、各国の現行の予報モデルでは十分でないという認識がある。そのため最近の日中韓3カ国環境大臣会合（TEMM）においても、黄砂問題は緊急に対処すべき案件として取り上げられている。また、中国沿岸部の産業活動の進展に伴い発生量が増加している大気汚染成分が黄砂とともに飛来することが多くなっていることから、中国により近い韓国では、日本以上に越境移流する黄砂や随伴する大気汚染物質等による健康被害について強い関心がもたれている。そのような社会的、行政的背景がある黄砂問題について迅速に対応するには、黄砂研究について先端的知見を有する機関が連携して取り組む必要がある。

## 2 ．研究開発目的

本課題では、北東アジア黄砂発生域の観測情報、および分担課題1で収集するNIES型ライダーネットワークデータを用いて、黄砂シミュレーションモデルの改良と検証を行い、北東アジアにおける黄砂の被害緩和に資する高精度な黄砂飛来予測数値モデル（黄砂予報モデル）を開発することを研究目的とする。具体的には、気象研究所が開発し我が国の黄砂予報業務でもすでに利用されている黄砂予報モデル（MASINGAR） $ ^{1),2} $ の改良と高度化を達成することにより、国内の黄砂情報（環境省／気象庁HP上の黄砂情報も含む）の精度向上とTEMM各国の黄砂予報モデルの精度向上への科学・技術的貢献を行うことを達成目標とする。

また、本研究の最終目的は北東アジアにおける黄砂の被害緩和に資する高精度な黄砂飛来予測数値モデル（黄砂予報モデル）を開発することであるが、そこに至る道筋は幾通りも存在する。その中の一つがデータ同化による黄砂解析値の作成を通じたモデル誤差の最尤推定である。黄砂を含むエアロブルのデータ同化は大気物理学・大気化学における非常にチャレンジングな最先端の技術開発であるが、その副次的プロダクトにはモデルの誤差情報も含まれている。その情報を基にしてモデルのパラメータを修正することにより、モデル計算の精緻化を達成することが可能である。本課題では、黄砂予報モデル MASINGAR によるアンサンブル黄砂シミュレーション計算を行い、その結果をアンサンブル・カルマン・フィルタによって分担課題1で収集するNIESライダーネットワークデータと融合させ、黄砂の客観解析値を作成するシステムを開発する。その解析値とモデルシミュレーション結果を比較してデータ同化による修正量、すなわちモデル自身の誤差を定量的に見積もる。

さらに、黄砂予測精度の精緻化を図るためには、黄砂放出量の正確な推定が極めて重要である。近年の黄砂予測モデルはその内部に大気モデルや陸面モデルを含んでおり、黄砂が発生する条件（土壌水分、植生、風速等）が満たされるとモデルの中で黄砂を舞い上がらせる。しかしながら、この黄砂の舞い上がり量の計算が経験的な方程式に留まることや、黄砂発生に必要な諸条件を正確に把握することが難しいことなどから、これまでのモデル相互比較においてもモデル間の黄砂放出量の違いは気象場の違いよりも一般的に大きい。そこで、炭素循環解析で現在よく活用されている逆解析の技術を黄砂放出量推定に応用し、黄砂発生域における黄砂放出量の推定が可能かどうかの調査研究を行う。
### 3. 研究開発方法

## （１）黄砂（ダスト）発生モデルの実測データに基づく検証

砂塵嵐による黄砂発生の主要な発生過程はサルテーションボンバードメントと呼ばれる。これは、強風による摩擦応力によって発生する飛砂（直径50～500μmの砂粒）の跳躍にともない、黄砂（直径数μmの鉱物粒子）が発生するという過程であり、これまでに黄砂モデルの発生過程に導入されるモデルの基礎となっている。そこで表現される全飛砂フラックスQは、ある高さzにおけるサルテーションフラックスq(z)をサルテーション高さ$h_{S}$まで鉛直積分した量である。これは、モデルでは摩擦速度や地表面条件の関数として表現されているが、モデルの検証に用いられるデータはこれまで無かった。一方、サルテーションボンバードメントで発生する黄砂フラックスについての観測はこれまでに数多く試みられてきたが、多くの場合ポンプ吸引によるフィルタリングによる方法がとられてきた。この方法はある一定期間の総量としての黄砂フラックスを算定することができるが、モデルの検証に必要な時間変動や粒径特性を詳細に知ることができない。

そこで、本研究では、オーストラリア JADE 観測の SPC（飛砂計数器）を用いた飛砂フラックス Q のプロファイル観測データからモデル検証用の Q のデータセットを作成すると共に、摩擦速度依存性などのモデル化に必要な特性を解析した。また、黄砂（ダスト）フラックス F については、モデル最下層（高さ 10 m までを対象）の黄砂濃度とフラックスに関する観測がこれまでなく、モデルの予報値と直接検証できるデータが無いことが、モデルの改良上の問題であった。

そこで本研究では、ダスト発生モデル検証のために、①OPC（Optical Particle Counter）を用いた黄砂フラックス $ F(z) $ のプロファイル観測からモデル検証用の F のデータセットを作成し、飛砂のプロファイル観測から求めた Q と共に、既存の Q と F のモデルスキームとの比較検討を行うと共に、②植生のある半乾燥草地面上での黄砂フラックス F のスキームの検証のために、地上付近とモデル最下層高度の粒径別黄砂濃度と鉛直フラックスの同時集中観測装置をモンゴルの半乾燥草地上に設置し、予備観測を行い、手法の妥当性について議論を行った。

本研究では、サルテーション（飛砂）フラックスの数値モデルとして、Owen（1964） $ ^{3)} $ およびWhite（1979） $ ^{4)} $ のモデルを比較対象とする。これはいずれもサルテーションフラックス Q を摩擦速度と臨界摩擦速度の関数として表すモデルである。これらをオーストラリア JADE 観測の SPC（飛砂計数器）を用いた観測によるサルテーションフラックス Q と比較した。サルテーションによって生じる鉛直方向のダストフラックスの発生過程モデルとして、ここでは、全球および領域ダストモデルでよく用いられている Marticorena and Bergametti (1995) $ ^{5)} $ 、Lu and Shao (1999) $ ^{6)} $ および Shao (2004) $ ^{7)} $ の 3 つのモデルを扱い、その特性を調べた。

## （２）黄砂発生過程モデルの改良

黄砂シミュレーション精度向上の鍵となるのは、鉱物ダスト発生過程モデルの高度化である。これまでに多くのダスト発生過程モデルが発表されているが、それらには多くの不確実なパラメータが存在し、その結果、異なるダストモデル間の差も非常に大きい。この誤差原因を追究し、修正することは黄砂の数値シミュレーション精度向上において極めて重要な課題となっている。

現在我々が用いている気象庁・気象研究所の黄砂シミュレーションモデル MASINGAR によって再現されたダスト濃度は3月に過小評価、5月に過大評価となる傾向が見られる。黄砂シーズ
である春季においてこのような系統的な誤差が現れることは他のダストモデルを用いた実験においても問題となっており、特に3月の過小評価は黄砂予報を行う上で最大の障害となっている。そこで、日中韓3カ国環境大臣会合（TEMM）における合意に基づいて入手した東アジアにおけるPM10観測値（大気中の微小粒子濃度）を用いてモデルの誤差原因を調べ、さらにそこで推定された誤差原因をデータ同化によって補正することにより黄砂解析精度が向上するのかどうかを検証した。このため、ここでは近年の数値ダストモデルで用いられるダスト発生過程モデルに、東アジアで重要となるプロセスを採り入れ、観測値と比較しその特性を把握した上でダスト発生過程モデルの改良に取り組んだ。

まず、ダスト発生源における現地観測に基づく経験から、東アジアの黄砂発生源におけるダスト発生量に影響を及ぼすプロセスとして、次の3つに着目した。

① 春季における積雪分布と、積雪の融解による土壌水分増加の数値モデルの再現性

② 冬季における土壌水分の凍結によるダスト発生の抑制

③ 前年の植生が枯れ草として残存し、春季のダスト発生を抑制する効果

これらのプロセスは、積雪や植生の影響が重要な東アジアのダスト現象には重要である可能性があるにも関わらず、これまでのモデルでは直接的には表現されてこなかったものである。そこで、本研究ではこれらのプロセスの影響を調査するための感度実験による研究を行った。

## 1 ）積雪および土壌水分の影響

まず、黄砂の発源地となるモンゴルのゴビ砂漠では早春期まで積雪が存在する。積雪はそれ自体が地表面を覆ってダストの発生を防ぐこと、および融雪によって土壌水分を増加させることによって、ダスト発生臨界摩擦速度を増加させ、ダストを発生しにくくするという作用がある。しかしながら、数値モデル内の陸面過程モデルでの積雪や土壌水分の扱いには誤差が含まれるため、それに起因してダストの発生量に影響を及ぼしている可能性がある。そこで、ここでは2007年の3月と5月の黄砂事例を対象とし、積雪および土壌水分の影響の有無を考慮したシミュレーション実験を行い、結果をPM10観測値との比較によって精査することによって積雪および土壌水分の影響を調査した。数値モデルには気象庁・気象研究所の全球エアロゾルモデル MASINGAR $ ^{1,2)} $ を用い、モデルの水平解像度は約1.125°(T106)、鉛直層は地表から0.4hPaまでの30層とし、現実の気象場に近づけるため、気象庁全球解析値GANALを参照値としたナッジング手法を用いた。

## 2 ）土壌凍結の影響

東アジアのダスト発生域では冬季には土壌表面の温度は氷点下となり、土壌中の水分は凍結する。土壌水分が凍結するとその体積は増大し、その結果凍結した水分が土壌粒子間の空隙を埋め、粒子間結合力を増大させることによって、ダストの放出に必要な摩擦速度が増大する。そのため、氷点下となる土壌ではダスト発生は抑制される可能性がある。これまでに、Han et al. (2011) $ ^{8)} $ はModerate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)および地上気象観測データを用いて、東モンゴルでのダスト発生に対する春の凍土の影響を検討し、凍土の条件でダストが発生する場合には、より強い風が必要なことを示している。しかしながら、このような土壌凍結の影響を数値シミュレーションで陽に扱った事例はほとんどない。

そこで本研究では、土壌が凍結する条件下でダスト発生が抑制される影響を数値シミュレーションによって調査した。このモデルでは、土壌粒子間の孔隙（Porosity）に対する土壌水分量の体積の割合、すなわち相対土壌水分
$$ s=\frac{Volumetric soil moisture}{Porosity}\times100\left[\%\right] $$

が閾値を超え、かつ土壌温度が氷点下を超えた場合に、ダストの発生が停止すると仮定した。ここでは感度実験の結果から、標準的な s の閾値を 40％ と設定し (Kang et al., 2012) $ ^{9} $ 、そこから ±10％、すなわち 36％ と 44％ としたときの感度実験を行った。感度実験において、土壌凍結を考慮しない実験を Control 実験、s の閾値を 40％、36％、44％とする場合をそれぞれ FROZEN40、FROZEN36、FROZEN44 と記す。

この土壌凍結の効果のパラメタリゼーションを検証するため、2009年冬季の黄砂現象のシミュレーションを通じてその妥当性を検証した。数値モデルには WRF/Chem (Grell et al., 2005) $ ^{10)} $ に Shao et al. (2004) $ ^{7)} $ のダスト発生スキームを取り入れたモデルを用いた (Kang et al., 2011) $ ^{12)} $ 。モデルの水平分解能は 30 km、領域の水平方向のグリッドサイズは 190×120 の格子点、鉛直方向層数は 28 とした。気象条件の初期条件と境界条件には NCEP FNL 解析値を用いた。植生データには MODIS/Terra センサーによる Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) プロダクトを、土壌テクスチャクラスのデータは LREIS (Laboratory of Resources and Environment Information System、中国科学アカデミー) と FAO/UNESCO (国連食糧農業機関/国連教育科学文化機関) のデータを用いている。

## 3 ）枯れ草の影響

東アジアにとって最も重要なダスト発生源領域の一つである中国・モンゴルの半乾燥地域は、草原で覆われる領域の多い地域でもある。Kurosaki and Mikami (2007) $ ^{13)} $ は、半乾燥地域で夏季に繁茂した植生は秋季にダスト発生を抑制することを報告している。さらに、我々のモンゴルでの現地調査では、この植生は冬季を超えても枯れ草として残留することが観測されている。この枯れ草が地表を覆うことによってダストを抑制する効果をもつならば、春季のダストストームによるダスト発生量のポテンシャルとその前年の植生量に関係があることになる。これまでの報告例では、Zou and Zhai (2004) $ ^{14)} $ は、中国北部において特定の年の正規化植生指数（NDVI）とその翌年春季の砂嵐の頻度の間に有意な相関があることを指摘している。また、Kimura and Shinoda (2010) $ ^{15)} $ は、植物状況が夏季とその翌年の春季にNDVIを用いた季節つながりがあることを示している。Kurosaki et al. (2011) $ ^{16)} $ は、世界気象機関（WMO）の地上気象観測データ $ ^{11)} $ を用い、前年からの枯れ草の効果が閾値風速の増加を引き起こす可能性があることを示唆している。

このように、観測および解析から前年の植生の残存が春季のダスト発生に影響を及ぼすことは指摘されているものの、数値モデルで直接的にこの効果を表現した例はない。これは植生の変遷を数値モデルによって精度良くシミュレートすることが難しいことや、NDVIのような衛星センサーでは枯れ草を検出することが難しいことに原因がある。本研究では、枯れ草によるダストの抑制効果を表現するNDVIデータを用いた簡潔なパラメタリゼーションを開発し、事例解析によってその効果を検証した。数値モデルには（2）－2）同様にWRF/ChemにShao et al.(2004) $ ^{7)} $ のダスト発生スキームを取り入れたモデルを用いる(Kang et al. 2011) $ ^{12)} $ 。植生データにはMODIS/TerraセンサーによるNormalized Difference Vegetation Index (NDVI)プロダクトを用いる。

このパラメタリゼーションでは、春季に残存する枯れ草の量を推定するために、植生量が最大植生被覆の翌月から直線的に減少し、翌年4月に消えることを仮定した。衛星観測による2001
年から2010年までの平均の植生被覆の最大値( $ \overline{V_{max}} $ )、植生被覆が最大となる平均月( $ \overline{MO_{max}} $ )を、モデルの格子点ごとに次のように計算する。

$$ \overline{V_{max}}=\frac{\sum_{i=2001}^{2010}V_{max,i}}{10} $$

$$ \overline{MO_{max}}=\frac{\sum_{i=2001}^{2010}MO_{max,i}}{10} $$

ここで、 $ V_{max,i} $ が i 年の植生被覆の最大値、 $ MO_{max,i} $ は i 年で植生被覆が最大になった月である。これより、

$$ D L_{\mathrm{i}+1}=V_{\mathrm{m a x},i}-R d $$

から、翌年 $ (DL_{i+1}) $ の毎月の枯れ草の量を推定することができる。dが $ MO_{max,i} $ 月の15日から次の4月15日までの日数で、

$$ R=\frac{\overline{V_{max}}}{\#days from\overline{MO_{max}}15th to April15th in the following year} $$

R は、一日あたりの植生量の減少率である。これにより、各年の月毎の枯れ草の量は、森林・都市・湿地の地域を除いて算出した。ダスト発生に関する臨界摩擦速度に対する植生の影響は、Frontal Area Index または粗密度( $ \lambda $ )として粗度要素補正係数に含める。粗度 $ f_{c} $ の被覆率を用いて、Frontal Area Index は、 $ c_{\lambda}=0.35 $ で

$$ \lambda=-\left.c_{\lambda}\right.\quad\ln(1-f_{c}) $$

によって推定することができる。枯れ草の影響を含めるには、 $ f_{c} $ は、本研究では枯れ草と通常の植生の間の最大値として設定する。

## （３）NIES ライダーデーターを用いた黄砂モデル同化システムの開発

## 1 ）NIES ライダーデータを用いた黄砂同化システムの開発

最新のデータ同化手法であるアンサンブル・カルマン・フィルタは古典的なデータ同化手法（最適内挿法・緩和法等）と異なり、モデル予報変数（黄砂濃度等）の解析値を作成できるだけでなく、時々刻々変化するモデルの誤差やバイアスを物理法則に沿って最尤推定することが可能である。そこで我々はアンサンブル・カルマン・フィルタを用いた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い、黄砂に関するモデル誤差の統計推定を行う。このデータ同化システムで使用するシミュレーションモデルは気象庁の現業業務にも使われている MASINGAR である。したがって、算出したモデル誤差やバイアスの情報は直接的に MASINGAR の改良と精度向上へ利用することが可能である。データ同化に用いる観測データには分担課題1のNIESライダーネットワークによって得られた2波長の減衰後方散乱係数と偏光解消度に加え、米国航空宇宙局（NASA）の人工衛星CALIPSO搭載のライダーによって得られた観測も併用し、独自開発の観測演算子（データ同化においてモデル変数を観測物理量へ変換するプログラム）を用いて同化計算を行う。
## 2 ）黄砂シミュレーションにおける誤差原因の検証

現在我々が用いている黄砂シミュレーションモデル MASINGAR によって再現されたダスト濃度は3月に過小評価、5月に過大評価となる傾向が見られる。黄砂シーズンである春季においてこのような系統的な誤差が現れることは他の研究グループでも同様に問題となっており、特に3月の過小評価は黄砂予報を行う上で最大の障害となっている。この誤差原因を追究し、修正することは黄砂の数値シミュレーション解析において極めて重要な課題となっている。そこで我々はその誤差原因をデータ同化によって推定し、補正することにより黄砂解析精度が向上するかどうかを検証した。具体的には2007年春季の黄砂事例を対象とし、データ同化システム（MASINGARとアンサンブル・カルマン・フィルタを組み合わせた解析システム $ ^{17)} $ ）に衛星CALIPSO搭載ライダーによるエアロブル観測値を入力し、ダスト発生強度の誤差を生んでいると推定されるモデルパラメータの修正を試みた。データ同化によって修正されたこのモデルパラメータを用いて再計算されたダスト濃度は、分担課題1のNIESライダーネットワークから提供された独立的な黄砂観測値と比較することによってその妥当性が検証された。

## （４）逆解析による黄砂の放出量解析

黄砂予測精度向上の鍵を握っている黄砂放出量であるが、先に述べたように黄砂予測モデル間の違いはまだ大きい。加えて、黄砂放出量の直接測定も予算的、人的資源の制約からほぼ不可能である。一方、黄砂が発生した後は気象場によって輸送され、地表面に沈着していくが、これらの過程の方が比較的理解が進んでいる。そこで、黄砂予測モデルと実際に観測された黄砂の大気中の濃度から逆算して黄砂の発生量を推定するという試みが有効であると考えられる。主要な地球温暖化物質である二酸化炭素に関しても、同様の考え方から逆解析を用いて放出吸収量を推定する試みが盛んに行われている $ ^{18)} $ $ ^{19)} $ 。この手法は一定の領域、期間にわたり二酸化炭素を放出させて輸送モデルで輸送過程をシミュレートし、得られた観測データ群を最もよく再現できる領域・期間の二酸化炭素フラックスを求める方法である。現在は亜大陸規模・月平均の解像度での二酸化炭素フラックスを推定可能である。二酸化炭素収支に関してはほぼ全球からの寄与を考慮する必要があり、計算機資源の制約などから時間・空間分解能を現状から大きく上げることは難しい。しかしながら黄砂の場合、放出源はかなり限定することが可能である（例えば海洋、森林等からは放出しない）。そこで、黄砂が発生すると見込まれる領域のみで黄砂予測モデルによる計算を行えばよいことから、二酸化炭素の場合よりも高い時間・空間解像度での解析が可能になると見込まれる。今回は日中韓黄砂共同研究で事例解析の対象となった2007年3月から4月にかけての黄砂事例を対象とし、解析対象範囲をゴビ砂漠周辺に限定することによって、空間解像度をモデル格子点（約300 km）、時間解像度を3時間という高解像度での解析を試みた。黄砂予測モデルは気象研究所が開発を継続しているMASINGAR $ ^{1)} $ を用いた。観測データは日中韓黄砂共同研究第Ⅰ作業部会の元で共有された3カ国のPM10観測値を用いた（図(2)-1）。観測データの品質管理として、黄砂放出の時間分解能に合わせて観測データも3時間の平均を取ることとした。また、一定値以下の観測データは黄砂以外のエアロゾルの寄与が大きいとして解析には用いないこととした。この解析の際に必要となる第一推定フラックスの不確かさ、観測データの不確かさ、利用する観測ネットワークを変更した感度実験を多数行い、各パラメータが与える影響などを評価した。
図(2)-1 逆解析で用いた観測地点一覧と黄砂発生を仮定した領域（黒枠）、赤は中国環境監視センター、黄は韓国環境研究所、緑は韓国気象研究所、紫は環境省（日本）、青はアジア大気汚染研究センターの観測所を示す

## 4 ．結果及び考察

## （１）黄砂（ダスト）発生モデル検証用データの作成

## 1 ）飛砂およびダストフラックスデータセットの作成

飛砂の鉛直分布は、これまでの風洞実験や野外観測で一次ないし二次の指数関数を取ることが知られている。

$$ Q=\int_{0}^{h_{s}}q(z)dz=\int_{0}^{h_{s}}q_{0}\mathrm{exp}\left(-az-bz^{2}\right)dz $$

両者を比較すると、最下層の2点から求めた一次の指数関数と3点から求めた二次の指数関数の結果は非常によい相関を示すが、一次式表現によるQは $ q_{0} $ を過小評価することになるため、二次式に比べ27％ほど小さな値を示した。以下の解析では、二次の指数関数系を採用した。

得られたデータセットを検討すると、従来のモデルでは Q は摩擦速度 $ u_{*} $ の 3～4 乗で表現されているが、1 分積算と 5 分積算した Q はいずれも、 $ u_{*} $ が 0.3～0.4 m/s 付近よりも大きい場合に 5 乗に沿う分布を示した（図(2)-2(a)、図は 1 分値のみ示す）。フラックス算定の元になる高度別のフラックス $ q(z) $ の粒径分布（図省略）は高度が高くなるにつれ大粒子の割合が減少する傾向を示し、小粒子の乱禍輸送と大粒子の重力効果を考慮した非一様飛砂飛散理論（Shao, 2005 $ ^{20} $ ）；Shao
and Mikami, 2005 $ ^{21)} $ を支持する結果が得られた。地表面表層土壌の粒径分布と Q の粒径は、ピーク粒径が前者が 170～180 μm 前後、後者が 200 μm とほぼ対応しており、Q の表層土壌粒径への依存性を示しているが、分布のずれについては今後の検討が必要だと考えられる。

一方、黄砂フラックスの観測データには、地表面から発生した拡散による鉛直上向きの黄砂フラックス $ F_{air,d} $ と重力沈降による黄砂フラックスの双方の影響が含まれる。本研究では、既存の観測結果と比較するために、黄砂フラックス $ F_{air,d} $ は次に示す濃度の鉛直勾配に比例する次式を用いて算定した（中立時）。実際の解析では設置層の安定度を考慮した計算を行った。

$$ F_{air,d}=-K_{p}\frac{\partial c}{\partial z} $$

ここで、 $ K_{p} $ は黄砂粒子に対する拡散係数 $ (K_{p} = \kappa u \cdot z) $ である。

得られた結果によれば、摩擦速度 $ u_{*} $ が 0.3～0.4 m/s 付近よりも大きい場合に、1 分積算した黄砂濃度は摩擦速度のおおよそ 5 乗に比例する関係が明瞭にみられた（図(2)-2(b)）。これまでに得られている観測結果や既存のモデルでは、摩擦速度の 4 乗に比例する関係が用いられているが (Gillette and Passi, 1988) $ ^{22} $ 、これよりも大きな値となった。また、Mari における観測データ (Nickling, 1983) $ ^{23} $ を除くと、今回の結果ではフラックスが大きくなった（図省略）。この理由は、既往の観測とは異なる測定装置を用いたことによると考えられる。砂塵嵐発生時の粒子の粒径分布の観測結果は、2～7 μm の粒子が卓越していることがわかった。また、高さ 1 m と 3.5 m において、粒径分布が変化しないこともわかった。この理由としては、黄砂粒子は粒径が小さいため、重力よりも乱流輸送による影響が強いことが考えられる。これらの粒径別飛砂フラックスと鉛直黄砂フラックスのデータを用いて Shao 黄砂発生スキームの検証を行い、発生域の地表面パラメータ（土壌粒径分布等）を用いることにより、モデルは粒径別の各フラックスを良く再現することが確かめられた。

図(2)-2 (a) 摩擦速度と飛砂フラックスとの関係、(b) 摩擦速度と黄砂フラックスとの関係

## 2 ）ダスト濃度の鉛直分布観測

全球規模や領域規模のダスト輸送モデルでは、地表面から発生するダストフラックスは最下層において摩擦速度の関数として与えられているが、モデル最下層の厚さは数十 m と大きい。一方、現地における観測では、地表ダスト濃度の鉛直プロファイル観測はこれまでに数多く行われてい