Comprehensive picture of atmospheric circulation of Venus revealed by AKATSUKI data assimilation

観測継続中の「あかつき」に対し雲風ベクトルデータの生成更新を継続した。モデルの改良とデータ同化の標的とするための特徴量抽出としては、LIR（中間赤外）データを用いて夜間も含む全ての時刻での雲頂風速を求めることに成功し、平均子午面構造と熱潮汐波構造を明らかにした。さらに、LIR データによる雲頂でのあるいは電波掩蔽観測による鉛直方向の温度情報からは、それぞれ、惑星規模波動や内部重力波の振動数・緯度分布構造が抽出できた。力学モデル開発に関しては、熱潮汐波による東西流加速・減速経度領域から、内部重力波の自発的放射が発生していることを超高解像度実験によって発見、それによる運動量鉛直輸送の可能性を示唆した。また、4～5日周期の大規模波動擾乱の励起には、赤道ケルビン波と中高緯度ロスビー波の不安定結合の寄与が明らかになってきた。さらに、前年度に構築した簡易版雲物理過程を実装したモデルによって、赤道ケルビン波による温度変動が雲の濃淡をもたらしている可能性を示した。力学的データ同化に関しては、前年度の考察を継続し、より現実的な疑似観測データを用いての観測システムシミュレーション実験を実施し、赤道ケルビン波の東西平均流変動に与えるインパクト調査を行った。また、データ同化システムを活用した擾乱解析手法である、成長度（Bred Vector）調査を行うための予備実験に着手した。雲と放射モデルに関しては、CO、H2O、H2SO4 を含む子午面物質循環モデルを構築した。子午面内における物質分布は子午面循環によって大きく変わることを示され、観測される物質の子午面分布に基づいて大気循環を推定する道が開かれた。雲画像データ同化に向けては、機械学習を用いる方法や非線型最適化手法、複素数ネットワークに基づく情報の最適輸送理論の適用などについて検討を行った。

観測継続中の「あかつき」に対し雲風ベクトルデータの生成更新を継続した。モデルの改良とデータ同化の標的とするための特徴量抽出としては、LIR（中間赤外）データを用いて夜間も含む全ての時刻での雲頂風速を求めることに成功し、平均子午面構造と熱潮汐波構造を明らかにした。さらに、LIR データによる雲頂でのあるいは電波掩蔽観測による鉛直方向の温度情報からは、それぞれ、惑星規模波動や内部重力波の振動数・緯度分布構造が抽出できた。力学モデル開発に関しては、熱潮汐波による東西流加速・減速経度領域から、内部重力波の自発的放射が発生していることを超高解像度実験によって発見、それによる運動量鉛直輸送の可能性を示唆した。また、4～5日周期の大規模波動擾乱の励起には、赤道ケルビン波と中高緯度ロスビー波の不安定結合の寄与が明らかになってきた。さらに、前年度に構築した簡易版雲物理過程を実装したモデルによって、赤道ケルビン波による温度変動が雲の濃淡をもたらしている可能性を示した。力学的データ同化に関しては、前年度の考察を継続し、より現実的な疑似観測データを用いての観測システムシミュレーション実験を実施し、赤道ケルビン波の東西平均流変動に与えるインパクト調査を行った。また、データ同化システムを活用した擾乱解析手法である、成長度（Bred Vector）調査を行うための予備実験に着手した。雲と放射モデルに関しては、CO、H2O、H2SO4 を含む子午面物質循環モデルを構築した。子午面内における物質分布は子午面循環によって大きく変わることを示され、観測される物質の子午面分布に基づいて大気循環を推定する道が開かれた。雲画像データ同化に向けては、機械学習を用いる方法や非線型最適化手法、複素数ネットワークに基づく情報の最適輸送理論の適用などについて検討を行った。