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

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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。