Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 2. 研究開発目的

「いぶき」は、対流圏までの温室効果ガスを専用に観測する世界初かつ世界唯一の衛星であり、定常運用が終了後の現在も観測を継続している。その解析結果には従来の大気組成成分観測衛星に求められている精度（数％程度）をはるかに超える1％以下の精度が要求されている。「いぶき」に搭載されたTANSO-FTSの校正、解析処理アルゴリズムの改良と初期値の改訂、検証作業を繰り返すことにより、2010年秋までにCO₂の場合、9 ppm程度の負のバイアスと4 ppm程度のばらつき（不確かさで10 ppm程度）に抑えることに成功している。

一方、観測データのインバースモデル解析による温室効果ガス収支の研究利用については、温室効果ガス濃度の更なる高精度化が要求されている。濃度データ解析における誤差要因は、観測装置（特性）の校正、解析アルゴリズムの不完全性、初期値誤差等であるが、これまで研究的要素が低い業務は既に実施した。

本研究ではより高度な検証と解析アルゴリズムの改良を行って、「いぶき」観測データの解析から得られた温室効果ガス濃度の高精度化を目的とする。目標として、CO₂の場合2 ppm程度のバイアス、ばらつき2 ppm（不確かさで3 ppm）と、現在の不確かさ（推定誤差）の半減を目指す。

### 3. 研究開発の方法

研究開発方法は図1に示し、サブテーマにそって以下に記載する。

長期検証データを用いた季節変動・経年変動などの大気化学的検証

図1 本研究の概念図

(1) 長期間検証データの評価、「いぶき」データ検証とアルゴリズム改良に関する研究

3年以上の長期間検証データの解析を行い、そのデータ質を評価する。長期間検証データを用いた「いぶき」データの検証、更に、サブテーマ（2）、（3）と協力して重点サイトにおける「いぶき」データの検証を実施する。感度解析結果と検証結果をもとに、解析アルゴリズムの改良と初期値の改訂を行い、「いぶき」観測データの再解析を実施する。この結果をサブテーマ（2）、（3）と協力して検証し、「いぶき」データの高精度化の確認をする。

(2)重点サイトにおける巻雲・エアロゾル光学特性観測に関する研究

重点サイトにおいて地上高精度温室効果ガス観測装置に同期してライダー及び放射計による観測体制を構築する。観測を実施し、取得データの解析を行い、それらのデータ質を評価する。この研究によって得られた巻雲・エアロゾル光学特性データはサブテーマ（1）を中心とした検証に活用される。更に、サブテーマ（1）の重点サイトにおける「いぶき」データの検証と高精度化の確認を協力して実施する。

(3)重点サイトにおける高精度温室効果ガス観測に関する研究

重点サイトにおいて地上設置高精度温室効果ガス観測装置を用いた観測体制を構築する。観測を実施し、解
析を行い、そのデータ質を評価する。この研究によって得られたデータはサブテーマ（1）を中心とした検証に活用される。更に、サブテーマ（1）の重点サイトにおける「いぶき」データの検証と高精度化の確認を協力して実施する。

### 4. 結果及び考察

## (1) 長期間検証データの評価、「いぶき」データ検証とアルゴリズム改良に関する研究

「いぶき」観測データの解析より得られた温室効果ガスのデータ質を評価するために、3年以上の長期間検証データを用いて季節変動成分や経年変動成分等の大気化学的視点を考慮した検証、重点サイトにおける検証と誤差要因の特定を実施した（重点サイトにおける検証と誤差要因の特定は（2）に記載）。感度解析結果と上記検証結果をもとに、解析アルゴリズムの改良と初期値の改訂を行い、「いぶき」観測データの再解析を実施し高精度化を確認した。多くの結果を得たが顕著なものは下記の通りである。

## 1 ) 長期間検証データの評価と「いぶき」データ検証

改善された「いぶき」データに対して長期間検証データを用いた季節変動・経年変動などの大気化学的検証を行い、バイアスの特徴を明らかにした。航空機観測データを用いて検証を行い、TCCON(Total Carbon Column Observing Network)データによる検証と同様の結果を得た。殆どバイアスはなくなったが完全にゼロではなかった。このためTCCONデータを用いたバイアスの経験的補正手法を開発し、経験的補正を行い、独立した検証データの航空機観測データを用いて、補正後の「いぶき」データ質の改善を確認した。

補正法は、次の手順で行った。「いぶき」データとTCCONデータの差(二酸化炭素の場合$\Delta XCO_{2}$)と、各物理量との相関を調べた。調査した物理量は、地表面気圧の導出値、地表面気圧の先験値と導出値の差(地表面気圧差)、エアマス、O₂吸收バンドにおけるアルベド、CO₂吸收バンドにおけるアルベド、O₂吸收バンドにおける信号雑音比(SNR)、CO₂吸收バンドにおけるSNR、エアロゾル光学的厚さ(AOD)などである。これらのうち相関が大きく、二酸化炭素とメタンに共通である4物理量、地表面気圧差、AOD、エアマス、O₂吸收バンドにおけるアルベドを採用し補正を行い、補正後は物理量の相関が無くなったことを確認した。なお、メタンの場合も同様の結果を得ることができた。つぎに、補正結果を確認するために、補正前後の「いぶき」データと航空機観測データの比較を行った。図2に散布図を示す。二酸化炭素の場合は、補正後「いぶき」時系列データは航空機観測データに対して一致度が改善されたことが分かった。更に、散布図を比較したところバイアスとばらつきともに改善されたことが確認できた。一方メタンの場合は、陸域でバイアスが小さくなったが、海域は大きな変化はなかった。陸域の相関係数は変化しなかった。

Land -0.98±2.47 ppm

Ocean -2.51±1.84 ppm

Land 0.62±2.36 ppm Ocean -0.05±1.73 ppm

陸域 182 海域 10

図2 補正前後の「いぶき」データと航空機観測データの散布図

陸域306、海域50等は「いぶき」データの検証に用いたデータセット数である。
## 2 ) アルゴリズム改良と初期値改良

本推進費の研究開始時における前バージョンのアルゴリズムを用いた「いぶき」の二酸化炭素カラム平均濃度 $ (\mathrm{XCO}_{2}) $ のデータ質は、バイアス-9 ppm程度（-2%程度）、バラツキ4 ppm程度（1%程度）であったが、下記のつくばにおけるケーススタディと連携しながら解析アルゴリズム改良と参照値の改良を行った結果、バイアス-1.48 ppm（-0.3%程度）、ばらつき2.1 ppm（0.5%程度）まで改善し、本推進費の目標を達成した。主な改善項目を表1にまとめた。

表1 主な改訂項目とTCCONデータを用いて評価した「いぶき」データのバイアスの変化

$ XCO_{2} $	$ XCH_{4} $
V01.xx	-8.85 ppm	-20.4 ppb
太陽照度データ	(+3 ppm)	(-7 ppb)
エアロゾル光学特性	(+3 ppm)	(+12 ppb)
エアロゾル高度分布	(-1 ppm)	(-4 ppb)
$ O_{2} $ 分光パラメータ	(+2 ppm)	(+10 ppb)
V02.00	-1.20 ppm	-7.2 ppb
V02.xx	-1.48 ppm	-6.0 ppb

[注]V01.xx, V02.00: TCCON データ（2009 年公開版）を使用。V02.xx: TCCON データ（2012 年公開版）を使用。V02.00: 2009/06～2010/07 観測分。V02.xx: 2009/06～2012/11 観測分。

更なる改善を目指して、FTS SWIR L2（Short Wave InfraRed レベル2）Ver. 02.11プロダクトの実態把握、および、雲の影響が比較的小さい事例に対する検討を実施した。雲の影響が「いぶき」推定結果にどのように影響するかについては、雲の割合が1％よりも小さい場合は、影響が無視できることを明らかにした。また、巻雲の存在する場合の同時推定を試みた結果、バイアス・ばらつきは改善された「いぶき」データと概ね一致した。

## 3 ) 重点サイトTsukubaにおけるケーススタディ

重点サイトの1つであるつくばにおける高精度温室効果ガスと巻雲・エアロゾル光学特性の観測結果を用いたケーススタディを行った。エアロゾルの高度分布としてSPRINTARS(Spectral Radiation-Transport Model for Aerosol Species)のシミュレーション値を先験値として、またToonの太陽スペクトルを用いて、バンド1、バンド2に加えてバンド3の観測スペクトルに対してエアロゾルと巻雲も同時推定した結果、図3に示すように $ XCO_{2} $ のTCCONデータに対するバイアスは、0.17 ppm (0.04 %)と大幅に改善することを確認した。

図3 「いぶき」の観測による解析で最も現実的な条件で推定した「いぶき」データ(青▲: Case 3)のTsukuba地上設置高分解能FTSデータ(赤●: Tsukuba TCCON)を用いた評価。緑▲は先験値である。

## （２）重点サイトにおける巻雲・エアロゾル光学特性観測に関する研究

「いぶき」で観測する二酸化炭素とメタンの観測データの高精度化のため、巻雲やエアロゾルの高度分布が測定できるライダーと、精密な光学特性が観測可能な放射計（スカイラジオメーター）を、「いぶき」データの検証のために設定された重点サイト4地点（Moshiri、Tsukuba、Saga、Lauder）に展開し、「いぶき」に同期した検証観測
を行った。表2に4重点サイトにおけるライダーデータ取得状況を示した。

表2 重点4サイトにおけるライダーデータ取得状況（2013年10月17日現在）

観測点	母子里 (44°N)	つくば (36°N)	佐賀 (33°N)	Lauder (45°S)
観測開始日	09/4/14	09/2/2	11/3/23	09/2/18
オーバー パス日数	550	574	312	569
観測日数	109	510	167	272
データ取得 率(%)	20	89	54	48

地上FTS、ライダー、スカイラジオメーター、「いぶき」のデータを比較することにより、1）巻雲のスクリーニング・解析方法を改善することによりデータ数を増加させることが可能なこと、2）図4に示すように下層エアロゾルの過小評価により$\mathrm{XCO_{2}}$ データに誤差が生じる可能性があること、3）成層圏エアロゾルの影響は無視できないことなどを示した。また、放射計観測からは、1）1年に1回程度は放射計の正確な検定を行う必要があること、2）可降水量を推定することにより水蒸気の影響を考慮した光学的厚さの推定が可能になったこと、3）近赤外の波長域でエアロゾル光学特性が分かるようになりエアロゾルの誤差への影響をより正確に評価できるようになったこと、などの成果があった。

図 4 Sagaで観測された高濃度エアロゾルの事例（2012年5月29日、図左赤丸で囲んだデータ）。図右上：同時刻にライダーで観測した後方散乱比（青線）と偏光解消度（緑線）、後方散乱係数の波長依存性（マゼンタ線）の高度プロファイル。図右下：同時刻におけるスカイビューカメラの画像。

## (3) 重点サイトにおける高精度温室効果ガス観測に関する研究

「いぶき」の観測は、大気中に存在する巻雲やエアロゾルが二酸化炭素とメタンの測定結果に大きな影響を及ぼすことが知られている。これらの影響を取り除き「いぶき」の観測データの精度を向上させるためには、巻雲やエアロゾルの影響が少ない二酸化炭素のカラム量の地上観測データで検証する必要がある。このため、重点サイトを設け、地上設置高精度温室効果ガス観測装置の整備および観測を実施した。「いぶき」に同期した観測を実施し、スペクトルや解析に必要な気温、湿度、日射データ等の付随データを取得し、データ質の確認と整理を行い、検証に利用可能なデータセットを作成した。このデータとサブテーマ（2）のライダーデータ等を用いて、サブテーマ（1）に記載された重点サイトTsukubaにおけるケーススタディ（全サブテーマ共同で実施）やサブテーマ（1）に記載された地上FTS、ライダー、スカイラジオメーター、「いぶき」のデータを比較（全サブテーマ共同で実施）に使用した。
表3 重点4サイトにおけるFTSデータの取得状況(2013年12月31日現在)

Sites	観測開始日	オーバーパス日	データ入手状況(観測日)
Tsukuba	2009/01/01	586	230 (2013/11/22まで)
Lauder	2009/01/01	586	188 (2013/12/03まで)
Saga	2011/06/01	314	121
Moshiri	2009/08/21	408	47*
Rikubetsu	2013/11 -	--	--

更に、Saga、Tsukuba、Lauderサイトにおける地上FTSと「いぶき」XCO_{2}の推定結果、スカイラジオメーターのデータから推定した760 nmのエアロゾルの光学的厚さを比較した。図5にSagaサイトの場合を示す。Tsukuba、Lauderサイトでの地上FTSと「いぶき」FTS SWIRからの推定値を比較した場合、SagaサイトでのGOSATデータのばらつきが地上FTSより大きく見える。Sagaサイトのエアロゾルの光学的厚さは、Tsukuba、Lauderと比較して、高くばらつきも大きい。このことから、サブテーマ「長期間検証データの評価、「いぶき」データ検証とアルゴリズム改良に関する研究において、「いぶき」のアルゴリズム改良を実施することにより精度向上しているが、更にエアロゾルの扱いを適切にすることにより精度向上が見込まれることが示唆される。

図 5 Sagaサイトにおける地上設置FTS（黒）と「いぶき」（緑）によって観測された $ XCO_{2} $ の時系列（下図）。スカイラジオメーターから推定した760 nmのエアロゾルの光学的厚さ（黒）と「いぶき」FTS SWIRから推定したエアロゾルの光学的厚さ（緑）（上図）

### 5. 本研究により得られた主な成果

## (1) 科学的意義

1)「いぶき」観測データの解析より得られた温室効果ガスのデータ質を評価するために必要な長期検証データの確保とそのデータ質の確認を行った。長期間検証データを用いた季節変動・経年変動などの大気科学的検証を行い、バイアスの特徴を明らかにすることができた。航空機観測データを用いて改善された「いぶき」データの検証を行い、TCCONデータによる検証と同様の結果、つまり殆どバイアスがないことを確認できたが、バイアスは完全にゼロではなかった。このためTCCONデータを用いたバイアスの経験的補正手法を開発し、経験的補正を行い、独立した検証データである航空機観測データを用いて、補正後の「いぶき」データ質の改善を確認した。

2)本推進費の研究開始時における前バージョンのアルゴリズムを用いた「いぶき」のXCO_{2}は、バイアス-9 ppm
程度( $ -2\%程度 $ )、バラツキ4 ppm程度(1%程度)であるが、下記のつくばにおけるケーススタディと連携しつつ解析アルゴリズム改良と参照値の改良を行った。この結果、バイアス-1.48 ppm(-0.3%程度)、ばらつき2.1 ppm(0.5%程度)まで改善し、目標を達成することが出来た。

更なる改善を目指して、FTS SWIR L2 Ver. 02.11プロダクトの実態把握、および、雲の影響が比較的小さい事例に対する検討を実施した。雲の影響が「いぶき」推定結果にどのように影響するかについては、雲の割合が1％よりも小さい場合は、影響が無視できることを明らかにした。また、巻雲の存在する場合の同時推定を試みた結果、バイアス・ばらつきは改善された「いぶき」データと概ね一致した。

3) 重点サイトにおける高精度温室効果ガスと巻雲・エアロゾル光学特性の観測の観測を行い、地上FTS、ライダー、スカイラジオメーター、「いぶき」のデータを比較することにより、a) 巻雲スクリーニング・解析方法を改善することにより $ XCO_{2} $ データ数を増加させることが可能であること、b) 下層エアロゾル過小評価により $ XCO_{2} $ データ誤差が生じる可能性の例示、c) 成層圏エアロゾルの影響は無視できないこと、を明らかにした。

また放射計観測からは、d)スカイラジオメーターの検定定数が経年変化をしており、1年に1回程度は正確な検定を行う必要があること、e)940 nmチャンネルから可降水量を推定することにより、1627 nmや2200 nmで水蒸気の影響を考慮した光学的厚さの推定が可能になったこと、f)温室効果ガスの量を推定するために使われる近赤外の波長域でのエアロゾルの特性が直接分かるようになり、より正確にエアロゾルの誤差への影響を評価できるようになったこと、を明らかにした。

4) 重点サイトの1つであるつくばにおける高精度温室効果ガスと巻雲・エアロゾル光学特性の観測結果を用いたケーススタディを行った。エアロゾルの高度分布としてSPRINTARSのシミュレーション値を先験値として、またToonの太陽スペクトルを用いて、バンド1、バンド2に加えてバンド3の観測スペクトルに対してエアロゾルと巻雲も同時推定した結果、二酸化炭素カラム平均濃度はTCCONデータに対してバイアス0.17 ppm (0.04 %)と改善することを確認できた。

## (2) 環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

1) GOSAT 中間総括会議における本推進費の成果の活用(2012年1月～3月)

GOSAT後継機への反映事項を提言することを目的にGOSAT中間総括会議が3回開催され、本研究の成果である解析アルゴリズム改良と参照値の改良による「いぶき」データ改善の見通しを示し、GOSAT後継機を推進する環境省、JAXA及びNIESに重要な知見を与えることができた。

2)「いぶき」データ FTS SWIR Ver. 02.xxデータの一般公開(2012年6月)

本研究の成果である解析アルゴリズムと参照値の改良結果を反映した「いぶき」データの再処理が行われ、そのデータ質の大幅な改善が確認された。この結果を基に新バージョンプロダクトが公開された。

3)第4回研究公募課題代表者会合での国際アピール(2012年6月)

GOSATプロジェクトから得られる成果をさらに豊かに有効なものとするため、一般からの研究公募を実施している。米国カリフォルニア工科大学で、環境省、NIES、JAXAの主催で研究公募課題代表者会合が行われ、本研究の成果である解析アルゴリズムと参照値の改良結果を用いて再処理された「いぶき」データの改善結果を報告した。

4) 第5回研究公募課題代表者会合での国際アピール(2013年6月)

GOSATプロジェクトから得られる成果をさらに豊かに有効なものとするため、一般からの研究公募を実施している。横浜シンポジアで、環境省、NIES、JAXAの主催で研究公募課題代表者会合が行われ、本研究の成果である解析アルゴリズムと参照値の改良結果を用いて再処理された「いぶき」データの改善結果を報告した。

5) GOSATサイエンスチーム会合における研究成果の発表(2013年10月)

環境省、NIES、JAXAよって設置され定期的に開催されているGOSATサイエンスチーム会合で、本推進費の研究成果である航空機観測データを用いた検証解析について、情報を提供し、議論を行った。

6) 温室効果ガス観測技術衛星定常運用終了審査会における本推進費の成果の活用(平成26年2月14日)

温室効果ガス観測技術衛星定常運用終了審查会が行われ、環境省、NIES、JAXAの作成した資料を用いて発表が行われた。本研究の研究成果である解析アルゴリズムと参照値の改良結果を用いて再処理された「いぶき」データを用いた成果が報告された。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

1) 第6回研究公募課題代表者会合での国際アピール(2014年6月)

本会合はつくば市つくば国際会議場で、環境省、NIES、JAXAの主催で行われ、本研究の成果である解析アルゴリズムと参照値の改良結果を用いて再処理された「いぶき」データの研究結果が活用される予定である。
lidar, skyradiometer and FTS data at prioritized observation sites"

25) Y. Yoshida, N. Kikuchi, M. Inoue, I. Morino, O. Uchino, T. Yokota, TCCON partners: The 9th International Workshop on Greenhouse Gas Measurements from Space (2013)

“Extension of the targets for the GOSAT SWIR XCO $ _{2} $ and XCH $ _{4} $ retrievals”

26) H. Ohyama, S. Kawakami, T. Fukamachi, K. Arai, H. Okumura: NDACC IRWG/TCCON Meeting 2013 (2013) "Status of Saga site"

27) I. Morino, T. Matsuzaki, H. Ikegami, H. Ohyama, N. Yokozeki: NDACC IRWG/TCCON Meeting 2013 (2013) "Status of Tsukuba and Rikubetsu TCCON sites"

28）吉田幸生、菊地信弘、井上誠、森野勇、内野修、横田達也：日本気象学会2013年度秋季大会（2013）「GOSAT TANSO-FTS SWIR L2 カラム量プロダクト一次期バージョン(V03)へ向けた検討ー」

29) S. Kawakami, H. Ohyama, K. Shiomi, F. Fukamachi, C. Taura, K. Arai, H. Okumura: International Symposium on Remote Sensing 2013 (2013)

"Observations of Carbon dioxide and Methane column amounts measured by high resolution FTIR at Saga in 2011–2012"

30) M. Inoue, I. Morino, O. Uchino, Y. Miyamoto, T. Saeki, Y. Yoshida, T. Yokota, T. Machida, Y. Sawa, H. Matsueda, C. Sweeney, P. P. Tans, A. E. Andrews, S. Biraud, T. Tanaka, S. Kawakami: 2013 AGU Fall Meeting (2013)

“Validation of GOSAT SWIR XCO₂ and XCH₄ using TCCON data and aircraft measurements: Parameter dependency of GOSAT biases and the bias correction”

### 7. 研究者略壓

## 課題代表者:森野勇

総合研究大学院大学数物科学研究科修了(博士課程)、博士(理学)、

現在、(独)国立環境研究所地球環境研究センター主任研究員

## 研究分担者

## 1 ) 永井智広

名古屋大学学院環境学研究科(博士課程)修了、博士(理学)、

国土交通省気象庁気象研究所気象衛星・観測システム研究部主任研究官、

現在、同室長

## 2 ）川上修司

名古屋大学学院理学研究科(博士課程)修了、博士(理学)、

独立行政法人宇宙航空研究開発機構第一衛星利用ミッション本部地球観測研究センター主任開発員
# 2A-1102 「いぶき」観測データ解析により得られた温室効果ガス濃度の高精度化に関する研究

（１）長期間検証データの評価、「いぶき」データ検証とアルゴリズム改良に関する研究

（独）国立環境研究所 地球環境研究センター 衛星観測研究室

森野 勇、吉田 幸生、横田 達也

平成23～25年度累計予算額：130,169千円

（うち、平成25年度予算額：40,752千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

「いぶき」観測データの解析より得られた温室効果ガスのデータ質を評価するために、3年以上の長期間検証データを用いて季節変動成分や経年変動成分等の大気化学的視点を考慮した検証、重点サイトにおける検証と誤差要因の特定を実施した（重点サイトにおける検証と誤差要因の特定はサブテーマ（2）に記載）。感度解析結果と上記検証結果をもとに、解析アルゴリズムの改良と初期値の改訂を行い、「いぶき」観測データの再解析を実施し高精度化を確認した。多くの研究成果を得たが顕著なものは下記の通りである。

改善された「いぶき」データに対して長期間検証データを用いた季節変動・経年変動などの大気化学的検証を行い、バイアスの特徴を明らかにした。航空機観測データを用いて検証を行い、TCCONデータによる検証と同様の結果を得た。殆どバイアスはなくなったが完全にゼロではなかった。このためTCCONデータを用いたバイアスの経験的補正手法を開発し、経験的補正を行い、独立した検証データの航空機観測データを用いて、補正後の「いぶき」データ質の改善を確認した。

本推進費の研究開始時における前バージョンのアルゴリズムを用いた「いぶき」の二酸化炭素カラム平均濃度 $ (\mathrm{XCO}_{2}) $ のデータ質は、バイアス-9 ppm程度（-2%程度）、バラツキ4 ppm程度（1%程度）であったが、下記のつくばにおけるケーススタディと連携しながら解析アルゴリズム改良と参照値の改良を行った結果、バイアス-1.48 ppm（-0.3%程度）、ばらつき2.1 ppm（0.5%程度）まで改善し、本推進費の目標を達成した。

重点サイトの1つであるつくばにおける高精度温室効果ガスと巻雲・エアロゾル光学特性の観測結果を用いたケーススタディを行った。エアロゾルの高度分布としてSPRINTARSのシミュレーション値を先験値として、またToonの太陽スペクトルを用いて、バンド1、バンド2に加えてバンド3の観測スペクトルに対してエアロゾルと巻雲も同時推定した結果、$\mathrm{XCO}_{2}$ のTCCONデータに対するバイアスは、0.17 ppm（0.04%）と大幅に改善することを確認した。

## [キーワード]

温室効果ガス観測技術衛星、二酸化炭素、メタン、解析アルゴリズム、検証
### 1. はじめに

温室効果ガス観測技術衛星「いぶき」は、2009年1月23日に宇宙航空研究開発機構(JAXA)種子島宇宙センターから打ち上げられ、5年間の定常観測運用が終了し後期利用運用に移行した。現在も順調に全球観測を継続しており、対流圏までの温室効果ガスを観測する世界唯一の衛星である。その解析結果には従来の大気組成成分観測衛星に求められている精度(数%程度)をはるかに超える1%以下の精度が要求されていた。「いぶき」に搭載されたTANSO-FTS(Thermal And Near-infrared Sensor for carbon Observation-Fourier Transform Spectrometer)の校正、解析処理アルゴリズムの改良と初期値の改訂、検証作業を繰り返すことにより明らかに異常値である温室効果ガス濃度データの数は飛躍的に減少し、2010年秋までに二酸化炭素の場合、9 ppm程度の負のバイアスと4 ppm程度のばらつき(不確かさで10 ppm程度)に抑えることに成功した。

しかしながら、衛星観測データのインバースモデル解析による温室効果ガス収支推定等の科学研究のためには、温室効果ガス濃度の更なる高精度化が要求されていた。「いぶき」観測データの解析における誤差要因は、観測装置(特性)の校正、解析アルゴリズムの不完全性(巻雲やエアロゾルなどの影響を完全に記述出来ない)、初期値誤差などであるが、これまで推進費等の研究成果に基づく研究的要素が低い業務は既に実施していたが、これだけでは不十分であった。

## 2 ．研究開発目的

「いぶき」観測データの解析から得られた温室効果ガス濃度の更なる高精度化を目的とした。具体的には、長期間の検証データを取得しそれらを用いた継続的な検証を行って季節変動や経年変動について評価し、また地上設置高分解能FTSによる観測と同時に地上の高精度観測装置を用いて巻雲・エアロゾル光学特性を取得し、「いぶき」の温室効果ガス濃度データとの相関解析等を行う。並行して感度解析により解析アルゴリズムの改良と初期値の改訂の検討を行う。これらの結果を解析アルゴリズムの改良と初期値の改訂などに反映させ、「いぶき」観測データの解析により得られた温室効果ガス濃度の高精度化を行う。目標として、二酸化炭素の場合2 ppm程度のバイアス、ばらつき2 ppm(不確かさで3 ppm)と、推進費開始時の不確かさ(推定誤差)の半減を目標とした。

### 3. 研究開発方法

地上設置高分解能フーリエ変換分光計観測網(Total Carbon Column Observing Network, TCCON データ)、CONTRAIL(Comprehensive Observation Network for Trace gases by AIrLiner)データ、NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)データ等の3年以上の長期間検証データの解析を行いそのデータ質を評価し、これらのデータを用いて季節変動成分や経年変動成分等の大気化学的視点を考慮した「いぶき」観測データの解析より得られた温室効果ガスの検証を実施する。更に、サブテーマ（2）、（3）と協力して重点サイトにおける検証と誤差要因の特定を実施する。

感度解析により解析アルゴリズムの改良や初期値の改訂を実施する。感度解析結果と上記検証結果をもとに、解析アルゴリズムの改良と初期値の改訂を行い、「いぶき」観測データの再解析を実施する。この結果をサブテーマ（2）、（3）と協力して検証し、「いぶき」データの高精度化の確認を行う。
## 4 ．結果及び考察

## （１）長期間検証データの評価と「いぶき」データ検証

## 1 ）長期間検証データの評価

長期間検証データを用いた検証解析に使用するTCCONデータ、CONTRAILデータ、NOAA等の航空機観測データなどの解析を行いデータ質の評価を行った。

TCCONデータは、「いぶき」の短波長赤外領域(SWIR)データと同じ物理量であるために直接検証が可能で、3年以上のデータを蓄積することが出来た。航空機観測による検定後の $ XCO_{2} $ （二酸化炭素のカラム平均濃度）の不確かさは、概ね1 ppm 弱で、環太平洋のTCCON検定論文とほぼ同様の結果となった。更に、TCCONサイト毎の違いを確認した結果、つくばのように都市近郊のサイトは不確かさが1 ppmを越える場合があることが確認できた。検証解析を行う際はこのような特徴を踏まえる必要があることが分かった。

航空機観測データを用いた検証は、「いぶき」データの検証が可能な期間として2年程度のデータを蓄積することが出来た。航空機観測データは高度プロファイルであるため、「いぶき」のSWIRデータつまり、 $ XCO_{2} $ を直接検証することが出来ない。そのため乾燥空気数密度プロファイル(CIRA86)を用いて $ XCO_{2} $ の計算を行った。この際、航空機観測データの存在しない低い高度及び高い高度は何らかの仮定が必要となる。航空機観測最低高度より低い高度のデータは、タワー観測が行われている所はタワー観測のデータを用い、存在しない場合は航空機の最低観測高度の値を地表まで一定とする。航空機観測最高高度より高い高度のデータは、圈界面より低い場合は観測最高高度の値を圈界面まで一定とする。成層圈のプロファイルは全球大気輸送モデル(ACTM, Patra et al.¹)により計算されたair age(大気の年齢)データを用い、世界気象機関温室効果ガス年報²を参考に、 $ CO_{2} $ の混合比を計算した。 $ CH_{4} $ については、 $ CO_{2} $ の場合とほぼ同様であるが、成層圈・中間圈(〜85km)のプロファイルにはHALOE (Grooß and Russell³)またはACE (Jones et al.⁴)の気候値を用いた。

航空機観測データは必ずしも「いぶき」と同期して取得されたものではないため、検証可能な期間が短い間は「いぶき」データとの同期数が少なく統計的に有意な検証解析が出来なかった。このため、航空機観測から計算した $ XCO_{2} $ 及び $ XCH_{4} $ に対して経年変動、年変動、半年変動を考慮したカーブフィッテングを行い、この計算値を用いて検証解析を行ってきた。この方法は、統計的に有意なデータセット数を得ることができるが、総観スケールの情報が抜け落ちる欠点がある。このため、見かけより不確かさの小さい検証結果となる可能性がある。本推進費実施期間中に「いぶき」データの検証が可能な期間が2年程度となったため、統計的に航空機観測データと「いぶき」データが直接検証を行える状況になった。一方、直接検証を行うときは、カラムアベレージングカーネル(Column Averaging Kernel, CAK)を考慮することが可能で必須である。CAKとはリモートセンシングデータ解析を行うときに使用する高度に対する感度を示す指標で、一般的にはこれを正しく取り扱わないと高精度な検証解析を行うことが出来ない。しかしながら解析手順が複雑になるため、CAKを考慮するかしないかで検証結果が統計的に有意に変化するか検討した。CAKを適用するかしないかの差は $ XCO_{2} $ の場合+0.022±0.088 ppmとなり、原則CAKを適用しなくても検証解析で評価されるバイアスに大きな差が生じないことが分かった。これにより、カーブフィッテングによる計算値を用いた検証解析には大きな問題がないことが分かった。
## 2 ）長期検証データを用いた大気化学的検証解析により得ることが期待される知見の検討

長期検証データを用いた大気化学的検証解析を行うことによりどのような情報を得ることができ、「いぶき」の解析アルゴリズムの改良や初期値の改訂に役立てることが出来るか検討を行った。まず、時系列プロットと散布図からは、バイアスの季節変動・経年変動及び緯度依存性を明らかにすることができる。更に、バイアスの成分分析により特定できる誤差要因として以下のように考えることが出来る。全球に一様なバイアス成分は、温室効果ガスの分光パラメータ及び観測装置の感度特性による可能性がある。バイアスの経年変動成分は、装置の感度劣化によると考えられる。季節変動又は太陽天頂角に依存する場合、先験値や観測モードによる影響が考えられる。一方、気圧依存性は、酸素の分光パラメータの誤差による可能性が考えられる。その他エアロゾル光学的厚さ、アルベド、スペクトルオフセット等の依存性についても調査することが有効であると考えられる。

これらの解析をもとに解析アルゴリズムの改良や初期値の改訂を行うことになるが、原因がどうしても分からない場合は、バイアスの成分分析を基にバイアスの経験的補正を行うことが有効である。一例としてNASA/JPLのACOSチームによる方法が報告されている(Wunch et al. 5)。本研究においても、解析アルゴリズムの改良や初期値の改訂を反映した再解析データ（Ver. 02.xx）を用いて、5）、6）に示すように同様の補正手法を開発し有効性を示した。

## 3 ）TCCONデータを用いた「いぶき」データの検証によるバイアス特徴の解明

本作業では「いぶき」データは現在一般に公開されているFTS SWIR L2（レベル2）Ver. 02.xxを用いた。TCCONデータは解析手法が更新され再解析された最新データ（GGG 2012解析版）を用いた。解析は、（a）「いぶき」の月別緯度分布のTCCON及び航空機観測データとの比較、（b）「いぶき」の各緯度における帯状月平均値の時間変動のTCCONデータとの比較、（c）TCCON地点における「いぶき」の月平均値の時間変動のTCCONデータとの比較を行うことにより、バイアスの特徴を解明することを試みた。

(a) 「いぶき」データの月別緯度分布は、全期間で検証データと概ね良い一致を示した。月別緯度分布の例を図(1)-1、図(1)-2に示す。前バージョンVer.01.xxに対して、特に $ XCO_{2} $ のデータ質が大幅に改善されていることがこの解析でも明らかとなった。

(b) この比較は、(a)における「いぶき」データを、ある緯度幅でまとめて時間軸方向に図示化することにより評価した。図(1)-3と図(1)-4にそれぞれ二酸化炭素、メタンの例を示す。これにより、バイアスの緯度や時間による変化が明らかとなったが、帯状平均であるため解釈が容易でないことが分かった。

(c) TCON地点における±5度以内の「いぶき」の月平均値の時間変動をTCONデータと比較することにより、バイアスの季節変動や経年変化が存在することを明らかにすることができた。その例を図(1)-5 (Park Falls)、図(1)-6 (Tsukuba)、図(1)-7 (Lamont)、図(1)-8 (Wollongong)、図(1)-9 (Lauder)に示す。季節変動成分は、観測方式、太陽天頂角、先験値等の誤差によると考えた。一方、経年変化成分は、「いぶき」センサの劣化係数や先験値等の誤差によると考えた。
GOSAT: 15deg.刻みの緯度帯で平均した値 TCCON: GOSAT overpass ±30分内取得データの月平均値 Aircraft: 月平均値

図(1)-1 「いぶき」二酸化炭素データの月別緯度分布とTCCON及び航空機観測データの比較の例北半球の夏期、秋期、冬期、春期について示した。縦軸は $ XCO_{2} $ 、横軸は緯度である。黒丸(●)と緑丸(●)は、「いぶき」の陸域及び海域データで、青三角(▲)はTCCONデータ、赤四角(■)は航空機データである。エラーバーは平均時の標準偏差である。

図(1)-2 「いぶき」メタンデータの月別緯度分布とTCCON及び航空機観測データの比較の例北半球の夏期、秋期、冬期、春期について示した。縦軸は $ XCH_{4} $ 、横軸は緯度である。黒丸(●)と緑丸(●)は、「いぶき」の陸域及び海域データで、青三角(▲)はTCCONデータ、赤四角(■)は航空機データである。エラーバーは平均時の標準偏差である。
図(1)-3 「いぶき」二酸化炭素データの各緯度における帯状月平均値の時間変動のTCCONデータとの比較。縦軸は$\mathrm{XCO}_{2}$、横軸は時間で年と月(英語の頭文字)である。黒丸(●)と緑丸(●)は、「いぶき」の陸域及び海域データで、それぞれの三角はそれぞれのサイトのTCCONデータである。エラーバーは平均時の標準偏差である。
図(1)-4 「いぶき」メタンデータの各緯度における帯状月平均値の時間変動のTCCONデータとの比較。縦軸は $ XCH_{4} $ 、横軸は時間で年と月(英語の頭文字)である。黒丸(●)は、「いぶき」の陸域及び海域データで、それぞれの三角はそれぞれのサイトのTCCONデータである。エラーバーは平均時の標準偏差である。
図(1)-5 TCON地点(Park Falls)における±5度以内の「いぶき」の月平均値の時間変動のTCCONデータとの比較。左は二酸化炭素、右はメタンで、上図の縦軸は $ XCO_{2} $ 及び $ XCH_{4} $ 、下図の縦軸は「いぶき」データとTCCONデータの差、横軸は時間で年と月(英語の頭文字)である。黒丸(●)と緑丸(●)は、「いぶき」の陸域及び海域データで、青三角(▲)はPark FallsのTCCONデータである。上図のエラーバーは平均時の標準偏差で、下図のエラーバーは「いぶき」データとTCCONデータの差の平均時の標準偏差である。上図のrは相関係数、Nはデータセット数、下図はバイアスの平均とそのばらつきである。

図(1)-6 TCON地点(Tsukuba)における±5度以内の「いぶき」の月平均値の時間変動のTCCONデータとの比較。左は二酸化炭素、右はメタンで、上図の縦軸は $ XCO_{2} $ 及び $ XCH_{4} $ 、下図の縦軸は「いぶき」データとTCCONデータの差、横軸は時間で年と月（英語の頭文字）である。黒丸（●）と緑丸（●）は、「いぶき」の陸域及び海域データで、青三角（▲）はTsukubaのTCCONデータである。上図のエラーバーは平均時の標準偏差で、下図のエラーバーは「いぶき」データとTCCONデータの差の平均時の標準偏差である。上図のrは相関係数、Nはデータセット数、下図はバイアスの平均とそのばらつきである。
図(1)-7 TCON地点(Lamont)における±5度以内の「いぶき」の月平均値の時間変動のTCCONデータとの比較。左は二酸化炭素、右はメタンで、上図の縦軸は $ XCO_{2} $ 及び $ XCH_{4} $ 、下図の縦軸は「いぶき」データとTCCONデータの差、横軸は時間で年と月（英語の頭文字）である。黒丸（●）は、「いぶき」の陸域及び海域データで、青三角（▲）はLamontのTCCONデータである。上図のエラーバーは平均時の標準偏差で、下図のエラーバーは「いぶき」データとTCCONデータの差の平均時の標準偏差である。上図のrは相関係数、Nはデータセット数、下図はバイアスの平均とそのばらつきである。

図(1)-8 TCON地点(Wollongong)における±5度以内の「いぶき」の月平均値の時間変動のTCCONデータとの比較。左は二酸化炭素、右はメタンで、上図の縦軸は $ XCO_{2} $ 及び $ XCH_{4} $ 、下図の縦軸は「いぶき」データとTCCONデータの差、横軸は時間で年月（英語の頭文字）である。黒丸(●)と緑丸(●)は、「いぶき」の陸域及び海域データで、青三角(▲)はWollongongのTCCONデータである。上図のエラーバーは平均時の標準偏差で、下図のエラーバーは「いぶき」データとTCCONデータの差の平均時の標準偏差である。上図のrは相関係数、Nはデータセット数、下図はバイアスの平均とそのばらつきである。
図(1)-9 TCCON地点(Lauder)における±5度以内の「いぶき」の月平均値の時間変動のTCCONデータとの比較。

左は二酸化炭素、右はメタンで、上図の縦軸は $ XCO_{2} $ 及び $ XCH_{4} $ 、下図の縦軸は「いぶき」データとTCCONデータの差、横軸は時間で年と月（英語の頭文字）である。黒丸（●）と緑丸（●）は、「いぶき」の陸域及び海域データで、青三角（▲）はLauderのTCCONデータである。上図のエラーバーは平均時の標準偏差で、下図のエラーバーは「いぶき」データとTCCONデータの差の平均時の標準偏差である。上図のrは相関係数、Nはデータセット数、下図はバイアスの平均とそのばらつきである。

## 4 ）航空機観測データを用いた「いぶき」データの検証

「いぶき」データはFTS SWIR L2 Ver. 02.00を用いた。航空機観測データは、二酸化炭素では47サイト(CONTRAIL、NOAA、DOE(US Department of Energy)、NIES、HIPPO(HIAPER Pole-to-Pole Observations)、NIES(国立環境研究所)-JAXAキャンペーン)、メタンでは、28サイト(NOAA、DOE、NIES、HIPPO、NIES-JAXAキャンペーン)で取得した高度分布データを用いて、高度分布データの存在しないところはモデルデータ、衛星データ、地上データ等を用いてカラム平均濃度を算出した。比較期間は1年2ヶ月である。

検証解析では航空機観測サイトを中心に±2度、±5度以内に存在する「いぶき」データと、(a)同一観測日に得られた航空機観測データからCAKを考慮して算出したカラム平均濃度との比較(direct comparison)、(b)サイト毎の全航空機観測データから算出したカラム平均濃度を用いて季節変動及び経年変動を考慮した曲線にフィットし、決定した係数を用いて計算した「いぶき」観測日の航空機カラム平均濃度データを比較(curve fitting)する二種類の方法で行った。航空機観測データは必ずしも「いぶき」と同期して取得されたものではないため、後者の方法は比較するデータセットを増やすという観点で有用である。

二酸化炭素の結果を図(1)-10に示す。(a)の場合±5度のデータセット数は陸域の「いぶき」データで182、海域の「いぶき」データで40となり、(b)の場合陸域は11146、海域で708となった。バイアス±ばらつきは、(a)の場合、陸域で-0.99±2.51 ppm、海域で-2.27±1.79 ppm、(b)の場合、陸域で-1.81±2.37 ppm、海域で-1.73±2.35 ppmとなった。相関係数は海陸ともにR=0.8程度であ
った。誤差範囲内で両方法は同じ結果を得ることができた。メタンの場合を図(1)-11に示す。(a)の場合±5度のデータセット数は陸域で102、海域で10となり、(b)の場合陸域は8060、海域で207となった。バイアス±ばらつきは、(a)の場合、陸域で2.0±16.0 ppb、海域で6.5±8.8 ppb、(b)の場合陸域で1.5±15.3 ppb、海域で8.4±14.0 ppbとなった。相関係数は陸域でR=0.5～0.6、海域でR=0.8程度であった。誤差範囲内で両方法は同じ結果を得ることが出来た。「いぶき」データの取得範囲による違いは、二酸化炭素とメタン共にばらつきの範囲内であったため、ないと判断できる。結果はTCCONデータを用いた場合と同じで、上記通り前バージョンVer. 01.xxに対して、特に二酸化炭素が大幅に改善されていることが、本解析でも明らかとなった。

図(1)-10 2010年までのデータセットに対する航空機観測データを用いた「いぶき」二酸化炭素データの散布図

上2枚はdirect comparison、下2枚はcurve fittingによる方法である。左は航空機観測サイトを中心に±2度以内、右は航空機観測サイトを中心に±5度以内に一致した「いぶき」データの比較である。陸域データを緑、海域データを青で示した。縦軸は「いぶき」データ、横軸は航空機観測データである。「Land:」と「Ocean:」の後に記載した数字は、比較したデータセット数を示し、その下の数字はバイアス±ばらつきである。
図(1)-11 2010年までのデータセットに対する航空機観測データを用いた「いぶき」メタンデータの散布図

上2枚はdirect comparison、下2枚はcurve fittingによる方法である。左は航空機観測サイトを中心に±2度以内、右は航空機観測サイトを中心に±5度以内に一致した「いぶき」データの比較である。陸域データを緑、海域データを青で示した。縦軸は「いぶき」データ、横軸は航空機観測データである。「Land:」と「Ocean:」の後に記載した数字は、比較したデータセット数を示し、その下の数字はバイアス±ばらつきである。

## 5 ）「いぶき」データのバイアスの経験的補正法の開発：その1

GOSATプロジェクトは、TCCONデータを用いて評価したバイアス値を定数として明記した検証結果文書を付して「いぶき」データを公開している。大気輸送モデルの逆計算による地域フラックス推定の誤差を一層低減させるためには、「いぶき」データのより詳細なバイアスを明らかにすることとその補正が必要であることが明らかとなってきた。これを実現するためには、「いぶき」データと各物理量の相関解析を基にバイアスの経験的補正を行う方法をあげることができる。先行研究例としてNASA/JPLのACOS(Atmospheric CO₂ Observations from Space)チームによる方法が報告されている(Wunch et al.⁵)。ここでは、TCCONデータを用いたバイアスの経験的補正手法を検討し、経験的補正を行い、補正後の「いぶき」データ質の改善をTCCONデータを用いて確認した。

まず「いぶき」データとTCCONデータの差(二酸化炭素の場合ΔXCO₂)と、各物理量との相関を調
ベた。調査した物理量は、地表面気圧の導出値、地表面気圧の先験値と導出値の差（地表面気圧差）、エアマス、 $ O_{2} $ 吸収バンドにおけるアルベド、 $ CO_{2} $ 吸収バンドにおけるアルベド、 $ O_{2} $ 吸収バンドにおける信号雑音比（SNR）、 $ CO_{2} $ 吸収バンドにおけるSNR、エアロゾル光学的厚さ（AOD）などである。これらのうち相関が大きく、二酸化炭素とメタンに共通である4物理量、地表面気圧差、AOD、エアマス、 $ O_{2} $ 吸収バンドにおけるアルベドを採用し補正を行い、補正後は物理量との相関が無くなったことを確認した。なお、メタンの場合も同様の結果を得ることができた。これらの結果を図(1)-12、図(1)-13に示す。

次に補正前後で「いぶき」データのデータ質がどの程度改善されたのか、(a)TCCONサイトであるPark Fallsにおける時系列と散布図、(b)全TCCONサイトにおける散布図、(c)水平分布による確認を行った。

(a) 二酸化炭素とメタンともに補正後、「いぶき」時系列データはTCCONデータに対して一致度が改善されたことが分かった。更に、散布図を比較したところバイアスとばらつきともに改善されたことが確認できた。相関係数も補正後大きくなった。

(b) 全TCCONサイトにおける散布図を比較したところバイアスとばらつきともに改善されたことが確認できた。相関係数も補正後大きくなった。図(1)-14に二酸化炭素の散布図を示す。ただし、本解析では北大西洋カナリア諸島のIzanaは解析から除外する必要があった。Izana周辺の「いぶき」データは海面反射の観測データである。一方、Izanaサイトは大西洋上の島の海拔2000 m以上の山頂、つまり接地境界層以下の情報が含まれていないことが多いTCCONデータであり、「いぶき」データとそのまま比べることは誤解を招くためである。

(c) 水平分布による比較を行ったところ、補正の効果は地域性があることが分かった。図(1)-15～図(1)-22に例を示す。前半は二酸化炭素、後半はメタンで、北半球の夏期、秋期、冬期、春期の結果である。その地域の詳細な要因解析を行うことが必要である。これにより、バイアスの地域性の解明又は何らかの現象の発見につながると考えられる。

本作業では、TCCONデータを基準に補正を行い、補正後の確認をTCCONデータより行った。TCCONデータを基準と評価に重用することは、客観性として不満が残る。本推進費の研究では1）に示したように、長期にわたり取得した航空機観測データを「いぶき」データと比較可能なデータに変換し、そのデータ質を明らかにしている。そこで、このデータを用いて補正後の「いぶき」データをより客観的に評価した結果を次に示す。
$ \Delta P_{s} = \text{ret } P_{s} - \text{prior } P_{s} $

図(1)-12 補正前後の$\Delta XCO_{2}$と各物理量の相関図。2009～2012年の3年間の「いぶき」データに対して補正を行った。データセット数は陸域3721、海域33である。上図は補正前、下図は補正後の相関図である。縦軸は「いぶき」とTCCONデータの差、横軸は左から「いぶき」で導出した地表面気圧と先験値地表面気圧の差、同時推定されたエアロゾルの光学的厚さ、エアマス、同時推定されたband1の地表面アルベドである。緑は陸域の「いぶき」データ、青は海域の「いぶき」データである。rは相関係数である。補正後相関係数がゼロになっていることが分かる。
$ \Delta P_{s} = ret P_{s} - prior P_{s} $

図(1)-13 補正前後の$\Delta XCH_{4}$と各物理量の相関図

2009～2012年の3年間の「いぶき」データに対して補正を行った。データセット数は陸域3721、海域33である。上図は補正前、下図は補正後の相関図である。縦軸は「いぶき」とTCCONデータの差、横軸は左から「いぶき」で導出した地表面気圧と先験値地表面気圧の差、同時推定されたエアロゾルの光学的厚さ、エアマス、同時推定されたband 1の地表面アルベドである。緑は陸域の「いぶき」データ、青は海域の「いぶき」データである。rは相関係数である。補正後相関係数がゼロになっていることが分かる。
図(1)-14 補正前後の「いぶき」データとTCCONデータの散布図。2009～2012年の3年間の「いぶき」データに対して補正を行った。データセット数(N)は陸域3721、海域33である。補正と散布図作成ではIzanaのTCCONデータを除外した。それぞれの散布図の縦軸は「いぶき」データ、横軸はTCCONデータである。図中の緑色は陸域の「いぶき」データ、青色は海域の「いぶき」データで、図の下の数字は航空機観測データを用いて検証した「いぶき」データのバイアス土ばらつきである。rは相関係数である。左は補正前、右は補正後の散布図である。
※TCCON真の場合

図(1)-15 2009年7月における二酸化炭素の補正前後の水平分布比較上図の左が補正前、右が補正後、下図がその差(補正前-補正後)である。

図(1)-16 2009年10月における二酸化炭素の補正前後の水平分布比較上図の左が補正前、右が補正後、下図がその差(補正前-補正後)である。
※TCCON真の場合

図(1)-17 2010年1月における二酸化炭素の補正前後の水平分布比較上図の左が補正前、右が補正後、下図がその差(補正前-補正後)である。

図(1)-18 2010年4月における二酸化炭素の補正前後の水平分布比較上図の左が補正前、右が補正後、下図がその差(補正前-補正後)である。
図(1)-19 2009年7月におけるメタンの補正前後の水平分布比較 上図の左が補正前、右が補正後、下図がその差(補正前-補正後)である。

図(1)-20 2009年10月におけるメタンの補正前後の水平分布比較。上図の左が補正前、右が補正後、下図がその差(補正前-補正後)である。
Difference (補正後 - 補正前)

※TCCON真の場合

図(1)-21 2010年1月におけるメタンの補正前後の水平分布比較 上図の左が補正前、右が補正後、下図がその差(補正前-補正後)である。

Difference (補正後 - 補正前)

※TCCON真の場合

図(1)-22 2010年4月におけるメタンの補正前後の水平分布比較 上図の左が補正前、右が補正後、下図がその差(補正前-補正後)である。