Study on simultaneous assimilation of multiple aerosol elements by integrating remote sensing and numerical modeling

遥感与数值模拟相结合的多种气溶胶成分同时同化研究

• 批准号: 22H00562
• 负责人: 弓本 桂也
• 金额: $ 26.62万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H00562/
• 关键词: エアロゾル; リモートセンシング; データ同化; 化学輸送モデル

初年度である2022年度は同化システムの拡張、エアロゾル輸送モデルおよび観測データの整備に焦点をあてて研究を行った。得られた結果は以下の通りである。・【同化システム】エアロゾル同化予測システムMASINGAR/2D-Var[Yumimoto et al., 2018]を基に開発を進めた。まず、ライダー観測データに対応するために、２次元変分法(2D-Var)を３次元(３次元変分法、3D-Var)に拡張しMASINGAR/3D-Varを開発し、ライダー観測データに対応した観測演算子を構築した。また、光学的厚さ(AOT)に加え、単散乱アルベドなどを同時に同化できるよう観測演算子を拡張し、疑似アンサンブル計算から背景誤差共分散を推定する手法[Yumimoto et al., 2018]を多元要素に拡張した。・【衛星搭載放射計】GCOM-Cの計測から推測されたAOTに加え、単散乱アルベドを同化するモジュールを構築、吸収性エアロゾルである黄砂イベントを対象とした同化実験を実行、AOTだけではなく単散乱アルベドも修正されることを確認した。さらに、ひまわり９号データに加えGCOM-Cのデータを同時同化するためのコンポジットデータの作成を行った。さらに、コンポジットデータを用いた予備同化実験を行った。・【ライダデータ】MASINGAR/3D-Varの開発に合わせ、ライダデータを対象とした観測演算子の開発を行った。また、衛星搭載ライダであるCALIOP/CALIPSOを用いた同化実験をシベリア森林火災起源のスモークに対して行い、良好な結果を得た。

From the beginning of the year to the end of 2022, the focus of research on the development and maintenance of the system will be carried out. The result is the following: [Assimilation] MASINGAR/2D-Var[Yumimoto et al., 2018] The foundation is open. MASINGAR/3D-Var is developed by the 2D analysis method and the 3D analysis method. Methods for estimation of background error co-dispersion in optical thickness (AOT) addition, dispersion, simultaneous assimilation, measurement algorithm expansion, suspected dispersion calculation [Yumimoto et al., 2018] Multi-dimensional elements are not easy to understand.·[Satellite-borne radiometer] GCOM-C measurement, estimation, AOT addition, dispersion, assimilation, construction, absorption, dispersion, absorption, dispersion, assimilation, implementation, AOT correction, dispersion correction, etc. The number 9 is the same as the number 9.さらに、コンポジットデータを用いた予备同化実験を行った。·MASINGAR/3D-Var development and integration, and MASINGAR/3D-Var development and integration CALIOP/CALIPSO is used to analyze the origin of forest fires, and good results are achieved.

项目成果

データ同化に向けたエアロゾル等衛星観測データセットの構築

构建气溶胶和其他卫星观测数据集以进行数据同化

• 发表时间: 2022
• 作者: 西澤智明;神慶孝;日暮明子;清水厚;谷本浩志;五藤大輔
• 通讯作者: 五藤大輔

Changes in Dust Emissions in the Gobi Desert due to Global Warming Using MRI-ESM2.0

利用 MRI-ESM2.0 研究全球变暖导致戈壁沙漠沙尘排放的变化

• DOI: 10.2151/sola.2022-035
• 发表时间: 2022
• 期刊: SOLA
• 影响因子: 1.9
• 作者: Maki Takashi;Tanaka Taichu Y.;Koshiro Tsuyoshi;Shimizu Atsushi;Sekiyama Tsuyoshi T.;Kajino Mizuo;Kurosaki Yasunori;Okuro Toshiya;Oshima Naga
• 通讯作者: Oshima Naga

Implementation of an ensemble Kalman filter in the Community Multiscale Air Quality model (CMAQ model v5.1) for data assimilation of ground-level PM2.5

• DOI: 10.5194/gmd-15-2773-2022
• 发表时间: 2022-04
• 期刊: Geoscientific Model Development
• 影响因子: 5.1
• 作者: Soon-Young Park;U. Dash;Jinhyeok Yu;K. Yumimoto;I. Uno;C. Song

Aerosol data assimilation with data from multiple space-borne observation platforms

气溶胶数据同化来自多个星载观测平台的数据

• 发表时间: 2022
• 作者: Yumimoto;K.
• 通讯作者: K.

Aerosol profile measurement with dual-wavelength high-spectral-resolution lidar using a scanning interferometer

使用扫描干涉仪通过双波长高光谱分辨率激光雷达进行气溶胶轮廓测量

• DOI: 10.1364/ao.451707
• 发表时间: 2022
• 期刊: Applied Optics
• 影响因子: 1.9
• 作者: Jin Yoshitaka;Nishizawa Tomoaki;Sugimoto Nobuo;Takakura Satoru;Aoki Makoto;Ishii Shoken;Yamazaki Akihiro;Kudo Rei;Yumimoto Keiya;Sato Kaori;Okamoto Hajime
• 通讯作者: Okamoto Hajime