Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 6 ）「いぶき」データのバイアスの経験的補正法の開発：その2

ここでは、2014年4月25日現在最も解析期間の長いバージョンVer. 02.11を用いて、TCCONデータを真値とした場合のバイアスの経験的補正を行い、補正後の「いぶき」データ質の改善を確認した。前に示したような補正前後の評価の客観性の問題を解決するために、航空機観測データを用いてデータ質の改善の確認を行った。

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、航空機観測データを用いて確認を行った。なお、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では、Ver.02.1xに対して行ったので、その違いを確認するためにTCCONデータによる結果も再確認した。経験的補正前後の相関係数が、Ver.02.1xよりもVer.02.11が僅かながら大きい値となっていることから、Ver.02.11のデータ質が、Ver.02.1xよりも改善されていることが分かった。

図(1)-23 に補正前後の「いぶき」データと航空機観測データの散布図を示す。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。

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。相関係数は、陸域は改善されなかった。ただし、ばらつき内の変化であることと、海域のデータセットが10と多くないことに注意しなければならない。メタンの改善があまり良くなかった原因として、TCCONデータと航空機観測データの一致度、「いぶき」データの先験値の不確かさ、重回帰を行う物理量の選択が適切であるか等を挙げることが出来る。これらの要因を検討した結果、現在のところ重回帰を行う物理量の数が多すぎることが一つの要因であることが明らかになった。つまり、均一バイアスの項とAODのみを用いて重回帰を行った場合、相関係数は殆ど変化しないが、バイアスとばらつきが改善することを確認することが出来た。今後詳細な検討を行いこの研究結果を論文にまとめる予定である。
Land -0.98±2.47 ppm Ocean -2.51±1.84 ppm

Land 0.62±2.36 ppm Ocean -0.05±1.73 ppm

Ocean 3.3±12.5 ppb

図(1)-23 補正前後の「いぶき」データと航空機観測データの散布図

それぞれの散布図の縦軸は「いぶき」データ、横軸は航空機観測データである。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±ばらつきである。rは相関係数である。上の2枚は二酸化炭素(単位：ppm)、下の2枚はメタン(単位：ppb)の散布図である。左の2枚は補正前、右の2枚は補正後の散布図である。

## （２）アルゴリズム改良と初期値改良

## 1 ）はじめに

2010 年 8 月に一般に公開された「いぶき」データ FTS SWIR L2 Ver. 01.xx の二酸化炭素カラム平均濃度（ $ XCO_{2} $ ）には 9 ppm 程度の負のバイアスと 4 ppm 程度のバラツキがあり、これらの半減が本研究の目標である。「いぶき」データの高精度化のために解析アルゴリズムの改良や初期値の改訂によりバイアス・バラツキ低減が期待される項目の検討を実施した。本研究と「（3）重点サイト Tsukuba におけるケーススタディ」を並行して、途中で得られた知見を互いにフィードバックさせながら研究を進めた。

FTS SWIR L2 Ver. 01. xx からのアルゴリズム改良項目として、エアロゾル高度分布の扱いの変更、TANSO-FTS バンド 1 輝度オフセット項の導入を行った。初期値（= 参照値）改良項目として、太陽照度データベース、エアロゾル光学特性、分光パラメータ、TANSO-FTS 感度劣化特性の改訂
を行った。以下にこれらの検討結果について記載する。

## 2 ）太陽照度データベース（参照値）の改訂

太陽照度データベースは Ver. 01. xx まで Kurucz が作成したもの $ ^{6)} $ を使用していた。本データベースは Kitt Peak 国立天文台に設置された高分解能 FTS で観測された太陽光観測スペクトルをベースとして、地球大気による吸収構造を理論計算と手作業によって除去することで作成されたものである。しかしながら、地球大気による吸収構造の除去が不十分であったためか、作成された太陽照度データベースには二酸化炭素やメタン等の吸収線位置に極僅かな凹凸が残っており、これが $ XCO_{2} $ ， $ XCH_{4} $ にエアマス依存のバイアスを生じる要因の一つとなっていたことが判明した。これを解決するため、TCCON や ACOS で用いられている Toon の太陽照度データベース $ ^{7)} $ に差し替えた。Toon は太陽光の吸収構造（Fraunhofer 線）を経験的な関数形で表現し、Kitt Peak 国立天文台で観測されたスペクトルに加え、気球搭載 FTS で高度 30 km 以上で観測されたスペクトル等も併用し、太陽光の吸収構造と地球大気の吸収構造を同時にスペクトルフィッティングで解析した後に、太陽光の吸収構造に対応する部分のみを用いて太陽照度データベースを再構成しているため、地球大気の吸収構造による影響がない。図(1)-24 に Kurucz と Toon の太陽照度データベースの比較を、図(1)-25 に太陽照度データベースの改訂による $ XCO_{2} $ ， $ XCH_{4} $ の変化をエアマスの関数として示す。太陽照度データベース（参照値）の改訂による $ XCO_{2} $ ， $ XCH_{4} $ の変化はそれぞれ +3 ppm、−7 ppb 程度である。

図（1）-24 （上段）Kurucz（赤）とToon（青）の太陽照度データベース、および（下段）両者の比（黒）と二酸化炭素の吸収線位置（橙）。比に見られる構造はKuruczの太陽照度データベースに起因しており、二酸化炭素の吸収線位置に対応して比が小さくなっている（二酸化炭素の吸収構造を除外しきれていない）ことがわかる。
図（1）-25 太陽照度データベースの改訂に伴う（左）$\mathrm{XCO}_{2}$、（右）$\mathrm{XCH}_{4}$ の変化。Case1-1 では Kurucz の太陽照度データベースを、Case1-2 では Toon の太陽照度データベースを使用した。Kurucz の太陽照度データベースに残っている吸収構造に相当する光路長の影響はエアマスが大きいほど（光路長が長いほど）相対的に小さくなる。

## 3 ）エアロゾルの光学特性（参照値）、高度分布の扱い（アルゴリズム）の改訂

$ XCO_{2} $ ， $ XCH_{4} $ 導出における最大の誤差要因は雲・エアロゾルの散乱による光路長の変化である。光路長変動は雲・エアロゾルの量や種類だけでなく地表面の明るさにも依存し、一般に地表面が暗い場合には光路長が短く、明るい場合には長くなる傾向にある。また、「いぶき」では地球-大気系からの反射光を観測するため、雲・エアロゾルの量や種類、地表面の明るさに違いが無くても雲・エアロゾルの存在高度が高くなるほど光路長変動の影響は大きくなる。加えて、雲・エアロゾルの散乱特性や地表面反射率は波長依存性を示すため、光路長変動の影響も波長依存性を示す。「いぶき」データの解析において、雲・エアロゾルの散乱による光路長変動の影響は適切に除去・補正されなければならない。GOSATプロジェクトによるFTS SWIR L2処理の方針は、TANSO-FTSの視野内に雲が存在しない事例に対して、エアロゾルの補正を行いカラム平均濃度を導出するというものであり、エアロゾルの地域性・季節性をエアロゾル輸送モデルSPRINTARS (Spectral Radiation-Transport Model for Aerosol Species)の計算結果を利用することで考慮する点に特徴がある。なお、エアロゾルに対する多くの仮定と現実とのズレが解析結果に誤差として表れるため、解析結果の品質評価過程において、エアロゾル光学的厚さがある閾値よりも大きい場合には解析結果が低品質であるとして除外することとなる。

FTS SWIR L2 Ver.01.xx 処理では、光路長変動の補正を目的として、カラム平均濃度と同時にエアロゾル光学的厚さ（AOD）と地表面気圧を推定した。この際、エアロゾルは地表から高度2 kmの範囲に一様に存在すると仮定した。しかしながら、エアロゾル光学的厚さと地表面気圧の双方を同時に過大評価し、かつ、カラム平均濃度を大幅に過小評価する事例が多発した（図（1）-26）。品質評価過程で用いるエアロゾル光学的厚さに対する閾値はこの結果を踏まえて0.5（波長1.6μmにおける値）としたが、この値は非現実的といえるほど大きな値であるにも関わらず、多くの事例が低品質として除外されることとなった。Ver.01.xx処理に使用された初期値等の調査や感度解析を通して、このエアロゾル光学的厚さと地表面気圧の同時過大評価傾向には複数の要因が関係していることが判明した。まず、Ver.01.xxまで使用していたSPRINTARSのバージョン（V3.54）では大粒子の寄与が大きすぎたため、適切なエアロゾル光学特性やその波数依存性が再現できていないという問題が見つかった。最新バージョンであるSPRINTARS（V3.84）ではより確
からしいエアロゾル光学特性やその波数依存性が得られることが判明したため、SPRINTARS のバージョンアップを実施した（図（1）-27）。また、エアロゾルの高度分布の違いが理論スペクトルに与える影響は地球大気による吸収の強さに依存するため、層厚 2 km の単一エアロゾル層の仮定が誤差をもたらすことが判明した。これを解決するために、SPRINTARS で計算されたエアロゾル高度分布を先験値としてエアロゾル高度分布を同時推定することにした。これらの改訂により、特に同時推定されたエアロゾル光学的厚さの過大評価傾向が大幅に緩和され、解析結果の品質判定で除外される事例数が減少した（有効解析データ数が増加した）。また、同時推定された地表面気圧に見られた大きな外れ値が減少し、これに伴い $ XCO_{2} $ ， $ XCH_{4} $ の外れ値も減少した。エアロゾルの扱いの違いによるエアロゾル光学的厚さ、地表面気圧、 $ XCO_{2} $ の変化を図（1）-28 に示す。エアロゾル光学特性（参照値）の改訂による $ XCO_{2} $ ， $ XCH_{4} $ の変化はそれぞれ +3 ppm、+12 ppb 程度、エアロゾル高度分布の扱い（アルゴリズム）の改訂による変化はそれぞれ -1 ppm、-4 ppb 程度である。

図（1）-26 FTS SWIR L2 Ver. 01.xx において、カラム平均濃度と同時推定されたエアロゾル光学的厚さと地表面気圧の関係。地表面気圧は先験値で規格化している。また、色は$\mathrm{XCO}_{2}$ の濃度を表す。エアロゾル光学的厚さと地表面気圧が同時に大きくなっている事例（図中右上）では、$\mathrm{XCO}_{2}$ が極端な低濃度を示すことが確認できる。黒線はエアロゾル光学的厚さが 0.5 の線で、これよりもエアロゾル光学的厚さが大きな事例は低品質であると判断し、品質評価過程で除外した。

(b)

図（1）-27 SPRINTARS のエアロブル分布を基に計算したエアロブル光学的厚さの頻度分布。(左) V3.54、(右) V3.84。色の違いは波長の違い（TANSO-FTS のバンドに対応）を表す。一般に粒子の大きさが小さいほど波長が長くなるにつれ光学的厚さが小さくなることから、V3.54 では大粒子の寄与が大きいと考えられる。
(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

LAND, GAIN-H LAND, GAIN-M OCEAN, GAIN-H

(a)

(b)

(c)

(e)

(f)

図（1）-28 エアロゾルの扱いを変えた事例解析における（上段：a-c）エアロゾル光学的厚さ、（上段：d-f）地表面気圧、（下段：a-c） $ XCO_{2} $ の頻度分布と（下段：d-f）事例解析間の $ XCO_{2} $ の差の頻度分布。地表面気圧は先験値からの差で表した。色の違いは海陸・ゲインの違いを、黒線はエアロゾル光学的厚さ0.5（Ver.01.xxにおける品質判定条件）を表す。層厚2 kmの単一のエアロゾル層に対し、Case2-1ではSPRINTARS V3.54のエアロゾル光学特性を、Case2-2ではSPRINTARS V3.84のエアロゾル光学特性を使用してエアロゾル光学的厚さを推定した。Case2-3はSPRINTARS V3.84のエアロゾル光学特性を使用し、エアロゾル高度分布を推定した。エアロゾルの扱いの改訂に伴い、エアロゾル光学的厚さの過大評価傾向が大幅に緩和され、品質評価過程で低品質と判定される事例が減少したことがわかる。また、地表面気圧の外れ値とそれに伴う $ XCO_{2} $ の外れ値も少なくなり、全体的にバラツキが小さくなっている。
## 4 ）TANSO-FTS バンド1輝度オフセット項の組込（アルゴリズム）

JAXA における TANSO-FTS データの解析により、TANSO-FTS バンド 1 には検出器以後のアナログ回路に非線形性が存在することが判明し、これにより観測スペクトルには入力輝度の強さに依存する誤信号が混在していることが明らかとなった。非線形性をもたらすアナログ回路はローパスフィルタとプリアンプのニか所であり、その影響度はゲインによっても異なる。観測スペクトルに対する非線形性の補正手法の開発・改良は JAXA において現在も検討が続けられている。

この TANSO-FTS バンド 1 の非線形性が解析に及ぼす影響を調べるため、海洋上で取得された観測スペクトルに対して、雲・エアロゾルが存在しないと仮定して地表面気圧を推定した結果を図（1）-29 に示す。海面の反射率は鏡面反射方向周辺を除いて十分に小さいため、雲・エアロゾルの散乱によって光路長が短くなる効果が卓越していると考えられる。したがって、雲・エアロゾルが存在しないと仮定して地表面気圧を推定した場合、得られる地表面気圧には雲・エアロゾルの量に応じた過小評価が生じると考えてよい。すなわち、得られた地表面気圧の上端包絡線は雲・エアロゾルの影響をほとんど受けていない事例とみなすことができる。上端包絡線のみに着目した場合、観測スペクトルの信号対雑音比（SNR）が大きくなるにつれ（入力輝度が強くなるにつれ）、地表面気圧が過小評価されており、おそらくは非線形の影響であると思われる。JAXA の検討によると、ローパスフィルタの非線形性は緩やかな波数構造を持つものの、観測スペクトルに対してオフセット的な誤信号をもたらすとのことである。そこで、TANSO-FTS バンド 1 の観測スペクトルに波数依存性の無い輝度オフセットがあると仮定して、輝度オフセット項を同時推定することとした（アルゴリズム改訂）。輝度オフセット項を同時推定することで地表面気圧の SNR 依存性が低減された（図（1）-30）。なお、輝度オフセット項の同時推定は SNR 依存性を低減させただけであり、非線形性そのものが適切に補正されているわけではない点に注意すべきである。

図（1）-29 海洋上で観測されたスペクトルに対して、雲・エアロゾルが無いと仮定して推定した地表面気圧。地表面気圧は先験値で規格化している。推定された地表面気圧の上端包絡線は雲・エアロゾルの影響をほとんど受けていない事例とみなすことができる。Case3-1では非線形性未補正のスペクトルを、Case3-2ではローパスフィルタの非線形性を補正したスペクトルを用いた。いずれの場合も地表面気圧はSNR依存性を示す。
(a)

図（1）-30 海洋上で観測されたスペクトルに対して、雲・エアロブルが無いと仮定して推定した（左）地表面気圧と（右）同時推定された輝度オフセット項。地表面気圧は先験値で規格化している。Case3-3では非線形性未補正のスペクトルを、Case3-4ではローパスフィルタの非線形性を補正したスペクトルを用いた。輝度オフセット項を同時推定することで地表面気圧のSNR依存性が低減した。また、同時推定された輝度オフセット項はCase3-4（ローパスフィルタの非線形性を補正したスペクトルを用いた）の方がゼロに近付いており、少なくとも非線形補正の方向性が間違っていないことが確認された。

## 5 ）酸素の分光パラメータ（参照値）の改訂

さて、図（1）-30において、先験値で規格化した地表面気圧の上端包絡線は1より大きな値となっている。地表面気圧に誤差をもたらす要因としては、雲・エアロゾルの散乱による光路長変動、酸素の分光パラメータの系統誤差、TANSO-FTSバンド1の非線形性等が考えられるが、上端包絡線は雲・エアロゾルの影響をほとんど受けていない事例とみなせるため、地表面気圧の系統的な先験値からのズレは、酸素の分光パラメータかTANSO-FTSバンド1の非線形性によると考えられる。今回は便宜上このズレが全て酸素の分光パラメータの系統誤差であるとみなし、分光パラメータを調整することで地表面気圧の系統誤差の低減を狙う。分光パラメータは気圧依存性を示すため、地表面気圧のズレ量をそのまま分光パラメータのズレ量とみなすことはできない。そこで、地表面気圧は先験値のまま固定し、酸素濃度の高度分布を一律に調整するスケーリング係数を推定し、それを分光パラメータのズレ量とみなした（図（1）-31）。酸素の分光パラメータ（参照値）の改訂に伴う$\mathrm{XCO}_{2},\mathrm{XCH}_{4}$の変化は+2ppm、+10ppb程度である。

図（1）-31 海洋上で観測されたスペクトルに対して、雲・エアロブルが無いと仮定して推定した酸素濃度の高度分布を一律に調整するスケーリング係数。地表面気圧は先験値のまま固定している。スケーリング係数の上端包絡線1.01が酸素の分光パラメータの系統的なズレであるとみなし、分光パラメータの改訂を行った。
## 6 ）TANSO-FTS 感度劣化モデル（参照値）の改訂

一般に衛星センサの感度は経年変化（劣化）を示すことが知られており、FTS SWIR L2 Ver.01.xxでは2010年8月にJAXAより提供された感度劣化モデルを用いて感度の経年変化を補正してきた（図（1）-32）。しかしながら、提供時点以後の感度劣化は予測値であり、実際の感度劣化からずれていることが年1回の頻度で実施されている代替校正実験の解析によって判明している。Ver.01.xxの解析結果からは、本来時間変化しないことが期待される残差スペクトルの形状やバンド間感度調整係数の値が時間と共に徐々に変化している様子が確認されており（図（1）-33）、感度劣化モデルのズレの影響と推測された。TANSO-FTSは軌道上太陽照度校正のための拡散板を有しており、拡散板表面による太陽照度校正を毎周回、拡散板裏面による太陽照度校正を月1回の頻度で実施している。拡散板そのものも経年変化をするため、より変化が小さいと考えられる拡散板裏面による太陽照度校正データを用いてTANSO-FTSの感度変化を調べ、新たな感度劣化モデルを作成した（図（1）-34）。新しい感度劣化モデルを用いることで、解析結果に生じていた望ましくない時間変化は解消された（図（1）-35）。感度劣化モデル（参照値）の改訂により、解析結果の精度が時間変化する危険を回避することができている。

図（1）-32 2010 年 8 月に JAXA より提供された感度劣化モデル。色の違いは TANSO-FTS のバンドの違いを表す。感度劣化は $ a * \exp[-b * t] $ （t は打上からの経過日数 (day after launch)）としてバンド毎にモデル化され、偏光成分間の違いやバンド内の波数依存性は考慮されていない。時定数が大きいため、感度劣化が長期間継続するようなモデルとなっている。
(a)

図（1）-33 海洋上で取得された観測データに対する FTS SWIR L2 Ver. 01.xx の（上段）バンド1 のスペクトル残差二乗和、（中段）バンド1 の平均的なスペクトル残差構造、（下段）バンド間感度調整係数の時間変化。スペクトル残差構造の変化に伴いスペクトル残差二乗和の最小値が時間とともに大きくなっていることがわかる。バンド間感度調整係数は、感度補正が不十分であった場合に海上風速のみで全波数域の海面反射率を計算した際に生じる系統的なスペクトル誤差を低減するために導入した係数であり、バンド間の輝度補正に生じている不整合が時間と共に変化していることを表している。
図（1）-34 太陽照度校正データより評価した新しい感度劣化モデル。感度劣化は $ a + b * \exp[-c * t] $ （t は打上からの経過日数）としてバンド・偏光成分毎に複数の波数点に対して評価した。図中の等高線は2009年3月時点を1とした劣化率である。感度変化が時間と共に緩やかになる傾向は代替校正実験の傾向と一致している。

(a)

図（1）-35 海洋上で取得された観測データに対して、新しい感度劣化モデルを使用して解析した（上段）バンド1のスペクトル残差二乗和、（中段）バンド1の平均的なスペクトル残差構造、（下段）バンド間感度調整係数の時間変化。図（1）-33で見られた望ましくない時間変化が解消されていることがわかる。
#### 7 ）アルゴリズム、初期値改良の結果：FTS SWIR L2 Ver. 02. xx プロダクト

これらの改良点を反映した解析アルゴリズムは GOSAT プロジェクトヘフィードバックされ、その解析結果が検証解析によりデータ質が評価された後 FTS SWIR L2 Ver. 02.xx として 2012 年 6 月に公開された。図 (1)-36 に 2009 年 7 月の XCO_{2} について Ver. 01.xx と Ver. 02.xx を比較した結果を、図 (1)-37 に Ver. 02.xx と TCCON データとの比較を示す。また、サイト別の詳細については図 (1)-38、39、および、表 (1)-1、2 に示す。XCO_{2} のバイアス ± ばらつきは -1.48 ± 2.09 ppm となり、バイアスとばらつき共に半減以下、XCH_{4} は -5.9 ± 12.6 ppb と、バイアスは半減以下、ばらつきも半分近くになり、本研究の目標が達成されたことがわかる。

図（1）-36 FTS SWIR L2（上段）Ver. 01.xx と（下段）Ver.02.xx の比較。2009 年 7 月の XCO_{2} の例。5 度グリッド内の（左）有効解析データ数、（中）平均値、（右）標準偏差。Ver.02.xx ではVer.01.xx と比べ、有効データ数の増加・データ存在領域の拡大・バイアスの低減・バラツキの低減が確認できる。
COINSIDENCE CRITERIA: GOSAT +/- 2 deg. latitude/longitude box, TCCON +/- 30 min

図（1）-37 TCON サイト周辺の「いぶき」による観測データの解析結果（FTS SWIR L2 Ver. 02. xx）と TCON データの比較。TCON データは「いぶき」のオーバーパス ±0.5 時間の平均値、「いぶき」データは TCON サイトを中心に緯度・経度 ±2 度の枠内に含まれるデータを用いた。黒線は 1 対 1 の直線で、青線は $ y = x + a $ としてフィッティングした直線。
TCCON (GGG2012) GOSAT (SWIR L2 V02.xx) DIFF. = GOSAT - TCCON COINSIDENCE CRITERIA: GOSAT +/- 2 deg. latitude/longitude box, TCCON +/- 30 min

図（1）-38 TCON サイト別の「いぶき」による観測データの解析結果（FTS SWIR L2 Ver. 02. xx）と TCON データとの比較結果。 $ XCO_{2} $ の場合。青色は TCON、赤色は「いぶき」データで、黒色は「いぶき」データと TCON データの差である。
TCCON (GGG2012) GOSAT (SWIR L2 V02.xx) DIFF. = GOSAT - TCCON COINSIDENCE CRITERIA: GOSAT +/- 2 deg. latitude/longitude box, TCCON +/- 30 min

図（1）-39 TCCON サイト別の「いぶき」による観測データの解析結果（FTS SWIR L2 Ver. 02. xx）と TCCON データとの比較結果。 $ XCH_{4} $ の場合。青色はTCCON、赤色は「いぶき」データで、黒色は「いぶき」データとTCCONデータの差である。
表 (1)-1 TCCON サイト別の「いぶき」による観測データの解析結果（FTS SWIR L2 Ver. 02. xx）と TCCON データとの比較結果。 $ XCO_{2} $ の場合。

サイト	緯度[deg.]	経度[deg.]	GOSAT - TCCON (GGG2012)
N	A [ppm]	$ \sigma $ [ppm]
Eureka	80.05	-86.42	5	-1.49	0.98
Sodankyla	67.37	26.63	28	-0.97	1.57
Bialystok	53.23	23.03	4	0.61	2.04
Bremen	53.10	8.85	6	0.25	1.25
Karlsruhe	49.10	8.44	32	-1.48	2.12
Orleans	47.97	2.11	20	-1.14	1.55
Garmisch	47.48	11.06	20	-0.35	2.20
Park Falls	45.95	-90.27	49	-1.56	1.70
Lamont	36.60	-97.49	326	-2.23	1.62
Tsukuba	36.05	140.12	77	0.90	2.04
Darwin	-12.42	130.89	32	-1.82	1.63
Wollongong	-34.41	150.88	92	-1.25	2.66
Lauder	-45.04	169.68	28	-1.67	1.30
Total (single scan)	719	-1.48	2.09
Total (station bias A)	13	-0.94	0.98

[注]N：「いぶき」とTCCONのデータセット数、A：バイアス、σ：ばらつき

表 (1)-2 TCCON サイト別の「いぶき」による観測データの解析結果（FTS SWIR L2 Ver. 02. xx）と TCCON データとの比較結果。 $ XCH_{4} $ の場合。

サイト	緯度[deg.]	経度[deg.]	GOSAT - TCCON (GGG2012)
N	A [ppb]	$ \sigma $ [ppb]
Eureka	80.05	-86.42	5	10.3	10.2
Sodankyla	67.37	26.63	28	-7.8	9.6
Bialystok	53.23	23.03	4	7.8	9.7
Bremen	53.10	8.85	6	2.6	7.8
Karlsruhe	49.10	8.44	32	-6.2	12.3
Orleans	47.97	2.11	20	-4.5	8.8
Garmisch	47.48	11.06	20	3.9	16.1
Park Falls	45.95	-90.27	49	-1.1	11.0
Lamont	36.60	-97.49	326	-7.5	10.7
Tsukuba	36.05	140.12	77	4.0	10.6
Darwin	-12.42	130.89	32	-10.3	9.6
Wollongong	-34.41	150.88	92	-12.3	14.8
Lauder	-45.04	169.68	32	-7.9	15.1
Total (single scan)	719	-5.9	12.6
Total (station bias A)	13	-2.2	7.3

[注]N：「いぶき」とTCCONのデータセット数、A：バイアス、σ：ばらつき
#### 8 ）FTS SWIR L2 Ver. 02. xx に見られる問題点

FTS SWIR L2 Ver. 02. xx データは Ver. 01. xx データと比べ大幅に精度が改善してはいるものの、表（1）-1、2 からサイトによってバイアスの大きさが異なることがわかる。こういった地域的なバイアスの違いはカラム平均濃度データをフラックス解析等に用いた場合の誤差要因となるため望ましくない。FTS SWIR L2 Ver. 02. xx データの誤差の傾向を把握することは、さらなる「いぶき」データの高精度化に必要不可欠である。そこで、TCCON データを真値とみなし、Ver. 02. xx データとの差を同時推定パラメータ等に対してプロットし、傾向を調べた（図（1）-40）。Ver. 02. xx 導出値と TCCON データとの差は、同時推定された地表面気圧の先験値からのズレと明瞭な相関があることが見て取れる。これは同時推定された地表面気圧・水蒸気量から計算される乾燥大気のカラム量を用いてカラム平均濃度を計算しているためである。地表面アルベドとの関係を見てみると、アルベドが高い領域でカラム平均濃度を過小評価していることがわかる。アルベドが高い、すなわち地表面が明るい場合には、エアロゾルは光路長を長くする効果が卓越することをふまえると、解析時に見積もられた有効光路長が実際の光路長よりも長かった、つまり同時推定されたエアロゾル量を過大評価している可能性があることを示唆している。また、導出値と TCCON データの差の時系列からは、最初の半年程度は過小評価傾向が若干大きいものの、それ以降は時間変動があまり大きくない様子が見て取れる。観測開始直後は TANSO-FTS の感度変化が急激に起きた時期でもあり（図（1）-34）、新しい感度劣化モデルでもこの時期の感度劣化を十分に再現できていない可能性がある。
(b)

(d)

(e)

(f)

(g)

(h)

図（1）-40 FTS SWIR L2 Ver. 02. xx 導出値と TCCON データとの差と同時推定パラメータ等との関係。（左）$\mathrm{XCO_{2}}$、（右）$\mathrm{XCH_{4}}$ で、上から地表面気圧の導出値と先験値の差、地表面アルベド、エアロブル光学的厚さ、時系列。赤点は個々の結果を、青四角とエラーバーは横軸を適当に分割した時の各区間内の平均と標準偏差を、灰色棒は区間内のデータ数（右軸）を表す。

ところで、TANSO-FTS は地表面反射率が高いサハラ砂漠上空やオーストラリア中央部において、観測信号が飽和しないようプリアンプのゲインを通常の Gain-H (high) から Gain-M (medium) へ切り替える運用が実施されている。また、FTS SWIR L2 処理では陸上と海上とで地表面反射率の扱いが異なる。こういった装置や処理の特性の違いは解析結果の精度とも関連すると考えられるが、Gain-M で運用されている領域の周辺には TCCON サイトがない、海上のデータを検証できる TCCON サイトは数が限られており、また、比較的最近になって運用が開始されたために十分な期間の検証ができない、など、TCCON データによる検証は陸域の Gain-H データのみに限られるという問題がある。Gain-M データや海上のデータは別途評価方法を考える必要がある。
オーストラリアは濃度変化が比較的小さいため、Gain-H データと Gain-M データの比較に適していると考えられる。オーストラリア上で取得されたデータをゲイン別に比較した結果を図(1)-41 に示す。$\mathrm{XCO}_{2}$, $\mathrm{XCH}_{4}$ 共に Gain-M データの方が大きな値を示す（系統的な差が生じている）ことが確認された。同時推定された地表面気圧とエアロブル光学的厚さを調べたところ、エアロブルには明瞭な違いが無いものの、地表面気圧には系統的な差が生じており、これがカラム平均濃度の系統的な差の直接的な原因であることがわかった。また、図（1)-42 に海上のデータの時系列を示す。あくまでも参考でしかないが、先験値として用いているモデル計算値と導出値の差を確認したところ、毎年 4 ～ 7 月にかけて両者の差が他の時期よりも大きくなる傾向が見られた。先ほどと同様に同時推定された地表面気圧とエアロブル光学的厚さとの関連を調べた結果、大気上層のエアロブル大粒子の光学的厚さの変動の様子と良い対応を示すことがわかった。一般に、海上では大気下層に海塩エアロブルが卓越することが多いため、この大気上層で見られたエアロブル大粒子の変動は実際の変動を表しているわけではなく、スペクトル残差を最小とする過程で生じた誤差である可能性も否定できない。地表面気圧・エアロブルは共に TANSO-FTS バンド1 に多くの情報をもつ一方で、このバンドには非線形性という大きな問題が残っている。アナログ回路の設計から、非線形性の影響度がゲインで異なることが判っているため、オーストラリアで見られたゲイン間の差は、非線形性と何らかの関係があることはほぼ間違いないと思われる。JAXA GOSAT プロジェクトにおいて続けられている非線形性の補正手法の検討と連携して問題解決にあたる必要がある。

GAIN-H (single shot, monthly average) GAIN-M (single shot, monthly average)

図（1）-41 オーストラリアにおける TANSO-FTS のゲイン運用状況（左上）と FTS SWIR L2 Ver.02.xx 導出値の時系列プロット（左上以外）。緑は Gain-H、赤・橙は Gain-M を表す。時系列プロットの点は個々の結果、四角はそれぞれの月平均値を表す。
DATE (YYYY/MM)

DATE (YYYY/MM)

DATE (YYYY/MM)

図（1）-42 海上における FTS SWIR L2 Ver. 02. xx 導出値の時系列プロット。（左上）観測点の緯度、色は $ XCO_{2} $ の値、（左下） $ XCO_{2} $ 導出値と先験値の差、（中上）大気上層のエアロゾル小粒子、（中下）大気下層のエアロゾル小粒子、（右上）大気上層のエアロゾル大粒子、（右下）大気下層のエアロゾル大粒子。赤点は個々の結果を、青四角とエラーバーはそれぞれの月平均値と標準偏差を表す。

## 9 ）さらなる改善検討：雲の影響が小さいと思われる事例

個々の事例に対するバイアス・バラツキの低減による高精度化のみならず、観測全体に対する有効解析データ数の増加、も「いぶき」データのさらなる利用拡大にとって重要な課題である。FTS SWIR L2処理は、解析に適するデータの選択（pre-screening）・カラム平均濃度推定・推定結果の品質評価（post-screening）、という三段階の処理からなっている。図（1）-43にVer.02.11全期間（2009/06～2013/04）に対するpre-/post-screening通過率を示す。Ver.02.xx処理ではこれまで同様、FTS視野内に雲が存在せず、観測スペクトルのSNRが比較的大きな事例を解析対象としているため、pre-screeningを通過したデータの分布は晴天率の高い亜熱帯域で多く、晴天率の低い熱帯域や中高緯度で少ないといった雲の分布を反映した結果となっている。海上は雲に加えてサングリント域周辺以外では十分なSNRが確保できないことによる制約が加わる。なお、TANSO-FTSの迷光防止のフードによる視野制限により、「いぶき」が観測できるサングリント域は太陽天頂角が30度よりも小さい領域に限定される。post-screeningでは、サハラ砂漠周辺など、エアロゾルの影響が大きいと考えられる地域の周辺で低品質の結果が多くなっているものの、それ以外の地域ではpre-screening通過数の9割程度がpost-screeningを通過していることが確認された。
図（1）-43 FTS SWIR L2 Ver. 02.11 処理における pre-/post-screening 状況。（上段）全日照観測に対する pre-screening 通過率、（中段）全日照観測に対する post-screening 通過率、（下段）pre-screening 通過数に対する post-screening 通過率。通過率がゼロの場合は白抜きとなっている。

図（1）-43から、有効解析データ数の増加には post-screening 通過率を上げるよりも pre-screening 通過率を上げる方が効果的であると考えられる。主要な pre-screening 項目のうち SNR に対する条件緩和は、低 SNR データには十分な情報が含まれないことを考えると有効ではない。FTS 視野内に雲が含まれる事例への拡張が有効と考えられるが、全力ラム平均濃度の導出が目的であることを考えると、光学的に薄い巻雲のような事例や、低層の積雲など、視野内の極一部のみを雲が覆っているような事例のみが対象となり得るだろう。

視野内の一部のみが雲に覆われているような事例は厳密には三次元放射伝達問題として扱う必要があるが、計算コストが膨大になるうえ観測量には三次元構造に関する十分な情報が含まれないため現実的ではない。視野内の雲量が少ない場合などはむしろ雲が存在しないとして扱っても大きな誤差を生じない可能性がある。そこで、pre-screeningで判断される視野内の雲の有無に関わらず、雲を考慮せずにカラム平均濃度推定処理を行い、推定結果を雲が存在しない事例の結果と比較することで、雲の影響が無視できる限界を調査した。図（1）-44に結果を示す。視野内の雲量が多くなるにつれ、解が求まらない・スペクトル残差が大きい等post-screeningで除外される割合が増加するものの、視野全てが雲に覆われているような事例であっても
post-screening を通過することがあった。地表面気圧と $ XCO_{2} $ のそれぞれについて導出値と先験値の差の頻度分布を視野内雲量の範囲を変えて調べた。視野内に雲が含まれる場合、雲より下層の大気による吸収を受けないため、地表面気圧・カラム平均濃度ともに過小評価する傾向にある。影響の度合いは雲量だけでなく雲の高度や波長の違いにも依存するため単純ではなく、雲が存在しない事例と大差ない結果を示すこともあるが、視野内雲量が増えるにつれ、明らかな外れ値の頻度が増えることがわかる。 $ XCO_{2} $ に対しては、視野内雲量 0.01 以下であれば外れ値をほとんど増やすことなく約 10% の有効解析数の増大が期待できる。ところで、視野内に雲が存在するにもかかわらず、post-screening を通過した事例について、発生時期等を調べた結果を図（1）-45 に示す。視野内雲量が 1（視野全面を雲が覆っている）である事例が北半球中高緯度の冬から春に集中していることがわかる。なお、視野内雲量の評価には「いぶき」搭載の TANSO-CAI から求めた雲フラグデータを利用しているが、雪氷域と雲域の判別が困難であることが判っている。今回の調査において、視野内雲量が 1 で post-screening を通過した事例の中には雪氷域を雲域と誤判定したことで混入した事例も含まれていると考えられる。雲フラグデータの精度改善も有効解析データ数増加には重要であろう。

図（1）-44 （左上）FTS 視野内雲量の頻度分布。赤は全日照データ、青はカラム平均濃度推定処理で post-screening を通過したデータ。（右上）FTS 視野内雲量別の全日照データに対する post-screening 通過率。（左下）地表面気圧の導出値と先験値の差の頻度分布。色は視野内雲量の範囲を表す。（右下） $ XCO_{2} $ の導出値と先験値の差の頻度分布。色は視野内雲量の範囲を表す。
図（1）-45 FTS 視野内に雲が存在するものの post-screening を通過する事例の観測点の緯度の時系列プロット（視野内に雲が存在しない事例はプロットしていない）。色は視野内雲量を表す。

## 10 ）さらなる改善検討：巻雲が存在する事例

FTS 視野内を巻雲が覆っているような事例の場合、たとえ巻雲の光学的厚さが小さくても、その存在高度の高さから光路長変動に与える影響は大きいことを考慮する必要がある。つまり、巻雲が存在する事例に対しては、巻雲物理量をカラム平均濃度と同時推定するべきである。考慮すべき巻雲物理量は、光路長変動を表すための巻雲の光学的厚さ・存在高度と光学特性の波長依存性を表すための巻雲粒子の代表的な大きさが考えられる。今回は均質な単層の巻雲を考え、光学的厚さ・雲頂気圧・有効粒径を同時推定パラメータとした。この際、巻雲の雲頂気圧と雲底気圧の差は30 hPaであるとした。また、巻雲の光学特性を扱う場合は、巻雲を構成する粒子の形状が六角柱型を基本とする非球形粒子である点に注意しなければいけない。今回はIce Cloud Bulk Scattering Model Ver. 3⁸を巻雲の光学特性として用いた。加えて、従来巻雲検知に使用していたTANSO-FTSバンド3の水蒸気吸収帯の観測スペクトルを観測信号として解析に使用した。図(1)-46に巻雲を考慮した場合の有効解析データの分布とFTS SWIR L2 Ver. 02.11に対する増加率を示す。有効解析データ数の増加率は地域・季節で変わるものの、全球平均で約10%の増加、熱帯域に限定すると約2倍となる領域もある。月有効解析データ取得率（一か月間に1個以上の有効解析データが得られる頻度）としては全球平均で約5%の増加であった。導出されたカラム平均濃度をTCCONデータと比較したところ（図(1)-47）、バイアス±ばらつきは$\mathrm{XCO}_{2}$に対して$-1.38\pm1.96\ \mathrm{ppm}$、$\mathrm{XCH}_{4}$に対し$-4.0\pm12.5\ \mathrm{ppb}$とFTS SWIR L2 Ver. 02.xxの結果と概ね一致しており、巻雲が含まれる事例に対象を拡張したとしても大幅な精度劣化が起こらないことが確認できた。また、導出された巻雲の光学的厚さと雲頂気圧をCALIPSO衛星による結果と比較した。CALIPSO衛星にはライダーが搭載されており、雲の存在高度や光学的厚さがプロダクトとして提供されている。ここでは、CAL_LID_L2_05kmCLay-Prov-V03を使用し、マッチアップ条件は観測点間距離が100 km以内で観測時刻差が30分以内とした。雲頂気圧は同時推定された巻雲の光学的厚さが比較的大きい場合にはCALIPSO衛星から得られた雲頂気圧と良い一致を示した。巻雲が光学的に薄い場合には、観測スペクトルが持つ巻雲の情報が少ないため、一致度が悪くな
ると考えらえる。また、光学的厚さの一致度はそれほど高くなかった。これは、雲頂気圧が水蒸気や気温、風の場といった比較的大きな空間スケールで変動する物理量と関連が大きいのに対し、光学的厚さはより小さな空間スケールでの雲粒の発達・成長過程を反映していることや、マッチアップ条件の緩さ、「いぶき」とCALIPSO衛星の視野サイズの違いなども影響していると考えられる。

図（1）-46 （左）巻雲を考慮してカラム平均濃度推定を行った場合の5度グリッド内の（上段）有効解析データ数と（下段）月有効解析データ取得率（グリッド内に月1個以上の有効解析データが得られる頻度）、および（中）それらのFTS SWIR L2 Ver. 02.11に対する比率、（右）月別値の時系列。

図（1）-47 巻雲を考慮してカラム平均濃度推定を行った場合の（左）TCCON データとのカラム平均濃度の比較、および、CALIPSO 衛星データとの（右上）巻雲光学的厚さ、（右下）雲頂気圧の比較。
## １１）その他の課題

最後に上記以外のカラム平均濃度の精度や有効解析データ数に影響する可能性のある項目について触れておく。以下の項目については現時点で十分な調査・検討が実施されていない点に注意が必要である。

TANSO-FTS バンド 1 の波数域には、植生蛍光やラマン散乱があることがわかっているが、これらは FTS SWIR L2 Ver. 02.xx 処理では考慮されていない。いずれも吸収線の深さを浅くする効果を持っているため、エアロゾル量の過大評価を介してカラム平均濃度の誤差となりうる。ただし、影響の一部は非線形対策で導入した輝度オフセット項で緩和されている可能性もある。

近年、成層圏エアロゾルが増加しているという報告がある。先にも触れたが、高高度に存在する散乱物質は大きな光路長変動をもたらすことから、解析において成層圏エアロゾルを適切に表現する必要がある。FTS SWIR L2 Ver. 02. xx 処理では大気を気圧で等分されるように 15 層に分割しているため、このままでは成層圏の鉛直構造が適切に表現できない。何らかの工夫が必要である。

FTS SWIR L2 Ver. 02. xx 処理では、雪氷域において系統的な低濃度バイアスを示すことがわかっている。おそらくは地表面反射率に角度依存性があるためと考えられる。Ver. 02. xx 処理では陸面は Lambert 面(完全拡散面)として等方的に反射が起きるとしているが、BRDF（双方向反射率分布関数）を扱うように改訂すべきであろう。

「いぶき」データの処理の多くは平行平板大気の仮定をおいている。このため、太陽天頂角が70度よりも大きなデータはFTSSWIRL2処理やCAI雲フラグ処理の対象外となっている。球面大気を扱えるような改訂を行うことで、現在よりもより高緯度側で有効解析データ数が増えることが期待される。

## （３）重点サイトTsukubaにおけるケーススタディ

本研究はサブテーマを横断して実施したものである。つまり、Tsukubaにおけるライダー及びスカイラジオメーターを用いた巻雲・エアロゾル光学特性観測はサブテーマ（2）が担当、Tsukubaにおける高精度温室効果ガス観測はサブテーマ（3）が担当、検証解析はサブテーマ（1）が主導し、アルゴリズム改良と再解析はサブテーマ（1）が担当した。なお、本研究と「（2）アルゴリズム改良と初期値改良」を並行して、途中で得られた知見を互いにフィードバックさせながら研究を進めた。

今回、Tsukubaの2009年9月11日～2010年3月22日における「いぶき」による温室効果ガスデータが推定され、地上設置高分解能FTSデータ、ライダー及びスカイラジオメーターデータが完全にそろっている9日を対象とした。推進費開始時に一般公開されていた前バージョン(Ver. 01.xx)による解析アルゴリズムを用いて推定した「いぶき」データは、図(1)-48に示すように地上設置高分解能FTSデータに対して-10.99±3.83 ppmと地上設置高分解能FTSを用いた検証(Morino et al. 9)，-7.70±2.75 ppm)より大きな負のバイアス(表記はバイアス±ばらつき)を示した。Ver. 01.xxでは、層厚2 kmのエアロゾル層を仮定し、エアロゾル光学特性はSPRINTARSから計算した結果を使用し、エアロゾル光学的厚さのみを同時推定し、巻雲を同時推定せず、Kuruczの太陽照度データベースを用いて推定していた。「いぶき」データと地上設置高分解能FTSデータのバイアスとライダー及びスカイラジオメーターデータとの関係を確認した結果、有意な相関があることが分かった。つ
まりライダーによる巻雲やエアロブルの高度分布やスカイラジオメーターによる観測結果を用いれば、バイアスが改善する可能性が示唆された。このため、次の3ケースについて推定を行いバイアスがどのように変化するか調査を行った。

Case(1)：ライダー観測に基づくエアロゾル・巻雲高度分布を仮定し、エアロゾル光学特性はライダー及びスカイラジオメーターの観測結果を使用し、エアロゾル・巻雲の光学的厚さを同時推定、Kuruczの太陽照度データベースを用いた場合。これは巻雲やエアロゾルの高度分布・光学特性に関する情報として高精度な観測データを用いた場合である。

Case(2)：ライダー観測に基づくエアロゾル・巻雲高度分布を仮定し、エアロゾル光学特性はライダー及びスカイラジオメーターの観測結果を使用し、エアロゾル・巻雲の光学的厚さを同時推定、Toonの太陽照度データベースを用いた場合。これはアルゴリズム改良と初期値改良で指摘があった太陽照度データベースを改善した場合である。

Case(3): SPRINTARSによるエアロブル高度分布・光学特性を先験値として使用し、エアロブル高度分布を同時推定し、巻雲を均質単層であるとして雲頂気圧と光学的厚さを同時推定、Toonの太陽照度データベースを用い、更に観測スペクトルとしてバンド3を追加し3バンドを用いて同時推定した場合。ライダー及びスカイラジオメーター観測データは「いぶき」の全ての観測地点で取得することは不可能であり、Case(3)は、「いぶき」観測データの解析で最も現実的な推定条件である。

それぞれ結果は、Case(1)の場合-7.40±2.39 ppm、Case(2)の場合-2.43±2.45 ppm、Case(3)の場合+0.17±1.49 ppmとなった。Case(3)の場合の結果を図(1)-49に示す。このことよりエアロブルの高度分布・光学特性の先験値にSPRINTARSを用い、エアロブル高度分布を同時推定した場合2 ppm程度のバイアスが改善できたことが分かる。また、Toonの太陽照度データベースに変更することにより5 ppm程度バイアスが改善されたことが分かる。しかしながら、これは非常にうまく行った場合であると考えられる。更にデータセット数は9日と少ないこと、気象を含む観測条件によってどうなるかハッキリしない部分がある。このため上述の重点サイト4カ所において取得された多くのデータセットを用いて、同様の研究を行う必要がある。各サイトの巻雲・エアロブルの分布と$\mathrm{XCO}_{2}$の比較についてはサブテーマ（2）に記載されている。

図(1)-48 前バージョン(Ver01.xx)の解析アルゴリズムを用いて推定した「いぶき」データ(緑▲)のTsukuba地上設置高分解能FTSデータ(赤●)を用いた評価
図(1)-49 つくばにおけるケーススタディの結果。「いぶき」の観測による解析で最も現実的な条件、つまりCase（3）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 TCON）を用いた評価。緑▲（A priori（NIES TM））は先験値である。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

「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。

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）であったが、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。
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。

更に、Tsukubaを含む重点サイト4地点における検証と誤差要因の特定では、ライダーによるエアロゾル・雲データで分類した「いぶき」XCO₂（Ver. 02.11）を地上FTS XCO₂（GGG 2012解析アルゴリズム）で評価し、エアロゾルや雲の関係を明らかにした（サブテーマ（2）に記載）。これらの知見は、更なる解析アルゴリズム改良と参照値の改良に継続して活用する予定である。

## （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回開催された。本会議では、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、宇宙航空研究開発機構(JAXA)及び国立環境研究所(NIES)に重要な知見を与えることができた。

#### 2 ）「いぶき」データ 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。本会合は米国カリフォルニア工科大学で、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）

本会合は横浜シンポジアで、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」データを用いた成果が報告された。

## 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に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（GOSAT）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（GOSAT）定常運用終了審査会が行われ、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。