第３世代衛星システムを用いた雲の発生-成長-消滅過程の統合的解析

利用第三代卫星系统综合分析云的生成-增长-消失过程

• 批准号: 21H01159
• 负责人: 中島 孝
• 金额: $ 10.65万
• 依托单位: Tokai University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H01159/
• 关键词: 雲特性解析; 衛星リモートセンシング; 雲成長過程のモデリング; 雲成長過程; 雲特性; 人工衛星; 雲成長モデル; 衛星解析; モデルシミュレーション; 雲成長モデリング

2022年度は，2021年度に収集した大量の人工衛星データの解析を実施した．さらに科研費補助金の総額と年次推移を再確認し，もっとも効率の良い研究費執行計画を再立案した．実際に2022年度に実施した研究内容は次のとおりである．(1) 研究環境整備では，2021年度に整備したサーバーシステムに加えて，2022年度にやや小ぶりのサーバーシステムを導入した．この導入により2023年度以降の解析がよりスムーズになる．(2) 本研究課題では膨大な衛星データの解析を実施する．2022年度は2021年度に収集したAqua衛星搭載MODISセンサー観測データ，CloudSat衛星搭載CPRセンサーデータの本格解析を行なった．結果，2007年から2014年のあいだの7年間について1月，4月，7月，11月のデータ解析が終了した．なお，2012年は必要なデータが揃わなかったため解析期間外となった．(3) 雲モデル計算データについては，北海道大学にて計算された全球数カ所の雲成長過程シミュレーション結果（LESモデルシミュレーションデータ）が東海大にアーカイブされており，次年度以降，衛星解析結果と比較する形で活用する予定である．ここまでに得られた研究成果について，国際学会での発表を行うとともに，ジャーナル投稿論文を作成し投稿した．国際学会では複合衛星データ解析による海域および陸域での雲成長過程の違いについての発表を行った．ジャーナル投稿論文では，複合衛星データ解析による，東アジア域，カリフォルニア沖，ペルー沖における雲成長過程についての結果を報告している．以上は科研費申請時の研究計画調書において予定していた内容である．すなわち当初予定した内容については大きな障害はなく進められることができた．

In 2022, the analysis of a large number of artificial satellites was carried out in 2021. The annual amount of research grant is reconfirmed. The implementation plan of research grant is re-established. In 2022, the research content of the project was changed. (1)The research environment will be improved in 2021, and will be improved in 2022. The introduction of this article in 2023 to reduce the analysis of this article. (2)This research topic is to carry out the analysis of satellite data from 2022 to 2021, and to carry out the analysis of satellite data from CloudSat satellite. As a result, in 2007 and 2014, the analysis of 7 years in January, April, July and November ended. The year 2012 is the year when it is necessary to analyze the period outside the country. (3)The cloud growth process (LES) of the global data center calculated by Hokkaido University was reduced in the following year, and the satellite analysis results were compared with the predetermined ones. As soon as the research results are obtained and the international society's presentation is carried out, the papers submitted by ールwill be completed and submitted. The International Society for the Analysis of Composite Satellite Data and the Evolution of Cloud Growth Processes in Sea and Land. In this paper, composite satellite data analysis is carried out, and the results of cloud growth are reported. The contents of the research plan are determined when applying for the scientific research fee. The content of the book is predetermined.

项目成果

Investigation of ice cloud modeling capabilities for the irregularly shaped Voronoi ice scattering models in climate simulations

• DOI: 10.5194/acp-22-4809-2022
• 发表时间: 2022
• 作者: Ming Li;H. Letu;Yiran Peng;H. Ishimoto;Yanluan Lin;T. Nakajima;A. Baran;Zengyuan Guo;Yonghui Lei;Jiancheng Shi

Maintain of the SGLI cloud retrieval algorithms and collection of validation data: activities in FY2021

维护 SGLI 云检索算法并收集验证数据：2021 财年的活动

• 发表时间: 2021
• 作者: Nakajima;T. Y.;H. Letu;H. Okamoto;K. Suzuki;T. M. Nagao;N. Shin;Y. Matsumoto;K. Shimizu and T. Eto
• 通讯作者: K. Shimizu and T. Eto

Evaluation of the spectral misalignment on the Earth Clouds, Aerosols and Radiation Explorer/multi-spectral imager cloud product

地球云、气溶胶和辐射探测器/多光谱成像仪云产品光谱失准的评估

• DOI: 10.5194/amt-16-603-2023
• 发表时间: 2023
• 期刊: Atmospheric Measurement Techniques
• 影响因子: 3.8
• 作者: Minrui Wang;T. Y. N.;Woosub Roh;Masaki Satoh;Kentaroh Suzuki;Takuji Kubota;and Mayumi Yoshida
• 通讯作者: and Mayumi Yoshida

機械学習による全天雲カメラ雲量推定

使用机器学习估计全天摄像机云量

• 发表时间: 2022
• 作者: 清水完太;松本由布;王敏睿;永井信 and 中島孝
• 通讯作者: 永井信 and 中島孝

Development of the EarthCARE cloud retrieval algorithms using recent scientific knowledges of the cloud droplet growth process

利用云滴生长过程的最新科学知识开发 EarthCARE 云检索​​算法

• 发表时间: 2022
• 作者: Nakajima;T. Y.;M. Wang;Y. Matsumoto and K. Shimizu
• 通讯作者: Y. Matsumoto and K. Shimizu