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衛星観測による黄砂や大気エーロゾルの監視と予測への活用
- 1. 衛星観測による黄砂や大気 エーロゾルの監視と予測への活用 田中 泰宙 気象庁気象研究所 環境・応用気象研究部 日本気象学会 第51回夏季大学 「新世代の衛星が切り開く新しい気象の世界」 2017年7月29日
- 2. はじめに 自己紹介 ➢ 気象庁気象研究所で全球エーロゾルモデルの開発と、 それを用いた研究を行っています。 ➢ 略歴： 工業高専 ➔ 就職 ➔工業大学➔ 退職 ➔ 大学院で気象・エーロゾル専攻 ➔ 気象研究所で重点研究支援協力員➔ 気象庁、と 工学と理学のハイブリッド系。 ➢ Researchmap: https://researchmap.jp/Taichu_Y_Tanaka/ ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Taichu_Tanaka Twitter: @Taichu_Y_Tanaka このスライドについて ➢ 2017年日本気象学会夏季大学で用いたスライドに、若干の 加筆・修正を行ったものです。 ➢ 情報は2017年のものです。
- 3. 本講の内容 • はじめに ➢ 「新時代」の衛星 ➢ 衛星から観たエーロゾル • エーロゾルとは何か？ ➢ 粒径・発生起源・性質 • 粒子の大きさと光の波長の関係 ➢ 光学的厚さ ➢ オングストローム指数 • 観測衛星・センサー ➢ 衛星の軌道 ➢ イメージャとライダ ➢ 利用可能な観測データ • エーロゾル予測とデータ同化
- 4. 「新世代」の衛星：ひまわり8号の何が新しい？ • 多くの観測波長帯 : ~ 16 バンド • 高い空間分解能 : 500m ~ 2 km • 高頻度観測 ➢ フルディスク: ~ 10min, ➢ 設定区域のラピッド・スキャン: ~2.5 min • 新世代の静止気象衛星 Himawari-8/9, GOES-R(16), FY-4A/B, Meteosat Third Generation (MTG) Himawari-8 True Color reproduction GOES-16 FY-4A
- 6. 新世代衛星の 観測波長帯 可視 おおよそ 16の観測 波長帯 (ひまわり7 号は５波長) 水蒸気 窓領域 WMO website (https://public.wmo.int/en/resources/bulletin/preparing-use-of-new-generation-geostationary-meteorological-satellites)
- 9. シベリアから流れ出る森林火災の煙 2016年5月18日シベリアから日本海・北海道・択捉にかけて煙が見える。 右: SuomiNPP 搭載 VIIRS の観測によるTrue color 画像 https://worldview.earthdata.nasa.gov/ 左: ひまわり8号によるエーロゾル光学的厚さ https://www.eorc.jaxa.jp/ptree/
- 10. 中国沿岸部の大気汚染 https://earthobservatory.nasa.gov/IOTD/view.php?id=89344 2016年12月18日の中国東部の MODISによるTrue color画像(左) と エーロゾル光学的厚さ(右) True color画像 👆 エーロゾル光学的厚さ 👇
- 11. サハラ砂漠から流れ出すダスト 衛星から観たダスト: 大規模な砂塵嵐から発生したダスト は、ときには数千 km もの距離を運ばれます。 モロッコから大西洋に運ばれるダスト (SeaWIFSによる衛星画像) 2004年3月6日: サハラから大西洋へ
- 12. エーロゾルってどんなもの？
- 13. 「エーロゾル」とは 気体中に浮遊する微小な液体または固体の 粒子を含む分散系 ➢通常は(水滴の)雲は含まない ➢含まれる微粒子を「エーロゾル粒子」という ➢微粒子そのもののことを単に「エーロゾル」というこ ともある ➢「エアロゾル」「エアロソル」ともいう (「エアロゾル」がたぶん主流） エーロゾル粒子の大きさ ➢おおよそ0.01 ～ 10 μm 程度 写真: CNN2013/1/29
- 14. エーロゾルの大きさと落下速度 微小な粒子はなかなか落下しない。 1秒間に 2 cmくらい 1秒間に 0.01 mm以下 1mm 1秒間に 10 m 鉱物粒子の落下速度（終端速度） →1km落下 に1分40秒 →1km落下 に14時間 →1km落下 に3年 エーロゾル 雲粒 落下速度
- 15. 主なエーロゾルの種類 粒子として直接放出されるもの(一次粒子) ➢土壌ダスト ➢海塩 ➢燃焼による煤 ➢花粉 大気中の化学反応によって粒子化するもの (二次粒子) ➢硫酸塩 ➢有機炭素 ➢硝酸塩
- 16. 大気エアロゾルの起源と種類 • （主に）人為起源 – 1μm 以下の微小粒子に多い。 – 大気汚染・PM2.5に影響 • （主に）自然起源 – 粗大粒子に多い。 硫酸塩 人為・生物・火山起源の SO2 から化学反応によって生成 黒色炭素 燃焼（産業・バイオマス燃焼） 起源 有機エアロゾル 燃焼（産業・バイオマス燃焼） 及び生物起源 鉱物ダスト（黄砂） 乾燥地の風食から発生 海塩 海上の風による飛沫・泡から発生 硝酸エアロゾル NOx の化学反応（燃焼及び生 物起源） 花粉
- 19. 小まとめ エーロゾル粒子とは… ➢0.01 ～ 10 μm くらい大気中に浮遊する微粒子 ➢大気放射を散乱・吸収する ➢雲の凝結核となる ➢地球の気候に影響を及ぼす ➢大気汚染の原因となる ➢様々な発生源・様々な化学成分 エーロゾルを知るには ➢ 量・粒径（粒子の大きさ）・形状・組成… を知る必要 がある。
- 20. 粒子による放射の散乱 波長を λ、 粒子の大きさ D として、 • レイリー散乱： 光の波長より粒子が十分小さ いとき: λ >> D ➔ 大気分子と可視光線 ➢ 散乱強度は 1/λ4 に比例➔短い波長ほど強く散乱 • ミー散乱：粒子が光の波長と同程度: λ ≈ D ➔ （サブミクロンの）エアロゾル粒子と可視 光線 ➢ 散乱強度は波長にあまり依存しない。 • 幾何光学散乱： 光の波長よりも粒子が十分に 大きいとき: λ << D
- 21. 光の波長と色の関係 • 可視光線は 0.38 – 0.75μm 程度。 色相環 (Wikipediaより) 「一般気象学」より
- 22. 太陽の角度と色の関係 正午 午後 日没 大気分子 による散 乱 地球 大気 図: Jacobson (2011)より改変
- 23. エーロゾルの光学的厚さ 光（電磁波）粒子に衝突すると ➢散乱する （進行方向を変える） ➢吸収される （熱エネルギーに変わる） ➔ 光は進むにつれて強さは弱くなる（消散： 減衰する） I I + ΔI Δx ΔI = – σ I Δx 比例定数 σ: 消散係数
- 24. 光学的厚さ 1 𝐼 ∆𝐼 = − 𝜎∆𝑥 න 𝐼0 𝐼 1 𝐼 𝑑𝐼 = − න 𝑥0 𝑥 𝜎 𝑑𝑥 log 𝐼 − log 𝐼0 = − න 𝑥0 𝑥 𝜎 𝑑𝑥 log 𝐼 𝐼0 = − න 𝑥0 𝑥 𝜎 𝑑𝑥 𝐼 = 𝐼0 exp − න 𝑥0 𝑥 𝜎 𝑑𝑥 = 𝐼0 exp −𝜏 ここで、 𝜏 ≡ න 𝑥0 𝑥 𝜎 𝑑𝑥 を光学的厚さ（または光学的深さ）という。
- 25. 光学的厚さ エーロゾルが多い ➔光をより多く散乱・吸収する ➔消散係数 σ が大きい ➔消散係数を積分したもの=光学的厚さも大きい したがって、 光学的厚さを衛星で観測 ➔ エーロゾル量を推定 することができる。 ちなみに 𝐼 = 𝐼0 exp −𝜏 より、光学的厚さ τ = 1.0 のとき、光の強度は 𝐼 𝐼0 = 1 𝑒 = 1 2.718 … = 0.367879 … となり、もとの光の強度の約 37% まで減衰する。
- 26. オングストローム指数 赤は黄砂現象のとき (気象庁 wwwサイトより) エーロゾルは粒子が小さいほど、短い波長の光を散乱しやすく なる➔エーロゾルの光学的厚さの波長への依存性を調べれば、 エーロゾルの粒径情報を推定できる。 𝜏 = 𝛽 𝜆−𝛼 と置いたとき、αをオングストローム指数 という。 α が大きい ➔ 粒径小さい 𝜏2 𝜏1 = 𝜆2 −𝛼 𝜆1 −𝛼 𝛼 = − log 𝜏2 − log 𝜏1 log 𝜆2 − log 𝜆1 ➔波長と光学的厚さの関係を両対数でグラフにした ときの線の傾きがオングストローム指数。
- 27. 偏光観測と粒子の球形性 • 光は横波 • 光の波の振幅がある方向に偏っている場合、 これを偏光という。 • 球形のエーロゾルでは、後方散乱される光の 偏光状態は入射する光と同じに保たれる • 球形でない粒子（鉱物や火山灰）の場合は、 粒子の形状に応じて後方散乱光（反射光）の 偏光面が変化する。 • 光の偏光の変化を調べることで、エーロゾル 粒子の球形・非球形を判別することができる。
- 28. 衛星によるエーロゾルの観測
- 29. 衛星によるエーロゾルの観測 衛星観測は大気エーロゾルの監視とデータ同化に非 常に役立つ。 利点 • 広い範囲を観測できる ➢ 人間の行くことの出来ないところ、観測を維持できないところで も観測可能 • (特に静止軌道では)高い時間分解能で観測できる 弱点 • 雲があると観測できない、誤差が大きくなる • リトリーバルに不確実性が大きく、定量的な観測 は難しい場合がある ➢ 特に砂漠のように反射率の高い陸面上など ➢ 地上観測による検証が必要！
- 30. 衛星の軌道 地球低軌道 (Low Earth Orbit; LEO) ➢極軌道, 非極軌道 ➢太陽同期軌道 – 太陽非同期軌道 静止軌道 (Geostationary orbit, GEO) ➢地球の自転周期と衛星の公転周期が同じ ➢周期高度35,786 km Low Earth Orbit (Polar orbit) Geostationary Orbit 水平分解能 High (MODIS: 0.25-1km) Low* (*Himawari-8: 0.5-2km) 時間分解能 Low High 観測範囲 Global Localized disk
- 32. エーロゾル観測に利用されている主な低軌道衛星 Terra ➢ MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) ➢ MISR (Multi-angle Imaging Spectro-Radiometer) Aqua ➢ MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) ➢ AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) CALIPSO ➢ CALIOP (Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization) Aura ➢ OMI (Ozone Monitoring Instrument) PARASOL ➢ POLDER (Polarization and Directionality of the Earth's Reflectances) Suomi NPP ➢ VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) ➢ OMPS (Ozone Mapping and Profiler Suite) MetOp (-A/B) ➢ GOME-2 ➢ AVHRR/3 “A-Train” PMAp Upcoming: GCOM-C: SGLI EarthCARE: ATLID, MSI JPSS series MetOp-C
- 33. A-Train コンステレーション A-Train : Afternoon Constellation https://atrain.nasa.gov/
- 34. 静止衛星 Meteosat (EUMETSAT) ➢SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and InfraRed Imager) ➢Now: MSG (Meteosat Second Generation): Next gen. MTG Himawari-8/9 (JMA) ➢AHI (Advanced Himawari Imager): 16 spectral bands GOES (NOAA) ➢Next generation: GOES-16 with ABI (Advanced Baseline Imager) will be operational: 16 spectral bands FY-2/4 (CMA) ➢Next generation: FY-4A: AGRI (Advanced Geostationary Radiation Imager) will be operational: 14 spectral bands
- 35. エーロゾルを観測する測器 • 放射計 (イメージャ Imager) ➢ ある波長帯の放射を観測するもの ➢ 水平方向の観測 • ライダ (Lidar) ➢ レーザー光線を照射し、その散乱を 観測することで、エーロゾルの消 散・偏光特性の鉛直分布を測定でき る。 • 掩蔽観測 ➢ 主に成層圏エーロゾルを観測 ライダー観測 (国立環境研究所wwwより)
- 36. エーロゾル光学的厚さ (AOT) • 大気中のエーロゾルによる光学的厚さ ➢大気の気体分子や雲を除く • 大気中に含まれるエーロゾルの定量的指標 ➢地表から上空まで全て合計した値 ➢エーロゾルの監視・データ同化に利用 • (ほとんどの場合) 可視光領域を用いるため、 観測できるのは日中のみ
- 37. 現在入手可能な AOT 観測値 • MODIS (Collection 6) ➢2000年~ ➢現在、エーロゾルの監視とデータ同化に最も用いられ ている • PMAp • VIIRS AOT • SEVIRI dust AOT (MSGAOD) • Himawari-8 エーロゾルプロダクト (JAXA) ➢GOES-16, MTG, FY-4A などの新世代静止衛星でもエー ロゾルプロダクトが公表されることが期待されている。
- 38. MODIS による AOT (NASA Worldview) https://worldview.earthdata.nasa.gov/
- 39. JAXA EORC によるひまわり8号衛星プロダクト JAXA 地球観測研究センター (EORC) はひまわり8号のエーロゾル プロダクトを提供しています。 https://www.eorc.jaxa.jp/ptree/
- 40. イメージャとライダによる衛星エーロゾル観測の比較 Imager Lidar 観測範囲 主に水平方向 主に鉛直方向 プロダクト Dust RGB Aerosol Optical Depth (AOD) Angstrom Exponent DEBRA-Dust Infrared Difference Dust Index (IDDI) Absorbing Aerosol Index (OMI, OMPS) Dust score (by AIRS) Aerosol extinction Attenuated backscatter Depolarization ratio 波長帯 紫外 ～ 赤外 (センサーによる) Limited to specific laser bands (typically, 355/532/1064nm) 衛星軌道 限定されない 低軌道のみ
- 41. RGBプロダクトによるダスト観測 • 欧州気象衛星開発機構 (EUMETSAT) が開発した、ダスト を強調するアルゴリズム。 • ピンク～マゼンタでダスト の存在が示唆される。 • 日中・夜間とも利用可能 • 定性的だが、ダストの監視 に向いている。 From SDS-WAS NA-ME-E website https://sds-was.aemet.es/
- 43. その他のエーロゾル観測値 衛星データからエーロゾルを検出ため、他にも 様々な方法が提唱されている。 • DEBRA-dust ➢ 補助的に地表面のデータを用い、衛星による多数の波長の データを用いてダストを検出する新しいアルゴリズム。 (右図は SDS-WAS NA-ME-E node website より) • Absorbing Aerosol Index (OMI, OMPS) ➢ 紫外線波長帯で、観測と純粋なレイリー 散乱を仮定したときの対数的な差から、 紫外線を吸収するエーロゾルの存在を 検出する方法。 ➢ ダストや煤のように光を吸収する エーロゾルを検出できる。 • Infrared Difference Dust Index ➢ 赤外線チャンネルの差からダストを検出する方法。 （ひまわり7号まではこの手法が用いられていた） From https://ozoneaq.gsfc.nasa.gov/omps/blog/2014/04/dust-over- united-kingdom
- 44. 衛星搭載ライダ • エーロゾルの消散係数・偏光特性 の鉛直分布を観測できる。 ➢ エーロゾルの監視・データ同化 に利用 ➢ 偏光特性から、エーロゾル粒子 の形状（球形・非球形）を区別 できる。 ➔ ダストや火山灰観測に • エーロゾルデータ同化の 研究に用いられている。 • 日中・夜間とも利用可能 (日中はノイズが大きい) From https://svs.gsfc.nasa.gov/4273 https://www-calipso.larc.nasa.gov/
- 45. 研究例：衛星搭載ライダCALIOPで捉えた ダスト輸送の3次元構造 (Yumimoto et al. 2009, https://doi.org/10.5194/acp-9-8545-2009)
- 46. 現在および計画中の衛星搭載ライダ 現在運用されているもの • CALIPSO衛星搭載 CALIOP ➢End of lifetime is approaching • 国際宇宙ステーション搭載 CATS 予定されているもの • EarthCARE 衛星搭載 ATLID (2019?) EarthCARE
- 47. エーロゾルの予測・データ同化
- 48. 数値モデルによる予測 数値予測に必要なものは… • 数値モデル：現象の時間発展を記述する方程式 (+ そ れを有限差分で表現したコンピュータプログラム) • 観測（データ同化に取り込むことの出来るもの） • データ同化システム：数値モデル結果（第一推定値） と観測値から最も尤もらしい結果（解析値）を推定し、 初期値を作成するもの Time Analysis Observation Obs. Obs. Obs. Obs. PredictionData assimilation Analysis Extrapolation
- 49. データ同化 Observation First guess (a priori) Analysis (a posteriori) Data assimilation Usually, forecast from the previous analysis Observations are not necessarily taken at model grids. Analysis values seamlessly reflects the observations From http://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/nwptext/45/1_chapter3.pdf
- 50. 気象庁黄砂予測モデル 全球エーロゾルモデル MASINGAR 気象庁黄砂予測情報 気象庁は2004年1月から数値モデルを用いた黄砂予測情報を提供している。 http://www.jma.go.jp/en/kosa 気象研究所での研究・開発 温暖化予測気候モデルの一部 として利用 (CMIP6, CCMI)
- 51. 数値モデルによるエーロゾル分布 気象研究所全球エーロゾルモデルで計算されたエーロゾル分布。 オレンジ: 鉱物ダスト, 青: 海塩, 灰色～白: 硫酸塩, 緑: 煙
- 52. ひまわり8号を用いたエーロゾルのデータ同化研究 Yumimoto et al. (2016), https://doi.org/10.1002/2016GL069298 ひまわり8号による エーロゾル光学的厚さ観測 データ同化なし データ同化あり 過大なダストが減少。 過小なエーロゾルが増加 データ同化なし ひまわり8号データ同化あり ひまわり8号観測
- 55. エーロゾルの衛星観測リンク集 • SDS-WAS NA-ME-E Regional Center ➢ http://sds-was.aemet.es/forecast-products/dust-observations • SDS-WAS Asia Regional Center ➢ http://eng.nmc.cn/sds_was.asian_rc/ • NASA worldview ➢ https://worldview.earthdata.nasa.gov/ • Goddard Earth Sciences Data and Information Service Center (GES DISC) ➢ https://disc.gsfc.nasa.gov/ • JAXA Himawari Monitor: http://www.eorc.jaxa.jp/ptree/ • The Regional and Mesoscale Meteorology Branch (RAMMB) of NOAA/NESDIS ➢ http://rammb.cira.colostate.edu/ramsdis/online/index.asp • EUMETSAT ➢ http://www.eumetsat.int/website/home/index.html