New development of the technique for observing water vapor in the lower atmosphere with low-cost passive visible spectroscopy toward linear precipitation zone study

低成本被动可见光谱观测低层大气水汽技术的新进展，用于线性降水带研究

• 批准号: 22H03727
• 负责人: 入江 仁士
• 金额: $ 10.9万
• 依托单位: Chiba University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03727/
• 关键词: 線状降水帯; 大気下層水蒸気; 受動型可視分光法; データ同化; MAX-DOAS; 同化モデル

本研究の目的は、低コストの受動型可視分光法による大気下層水蒸気濃度の鉛直分布の無人自動連続観測技術を確立させ、気候変動の影響で顕在化している線状降水帯をはじめとした多くの人命に関わる極端降水現象の予測技術の向上を目指し、新展開を図ることである。そのために、本観測技術と既存の観測技術（ラジオゾンデやマイクロ放射計など）から得られる水蒸気データとの比較による定量的な精度評価研究を基に、大気下層（高度3 km以下）の水蒸気観測の精度(~10%)を高く保ちつつ、雲スクリーニング方法を工夫したり、リアルタイムデータ配信できるよう改良して線状降水帯予測に活用できるよう観測システムを最適化する。そのうえで、本観測技術で得られた水蒸気データをデータ同化システムに導入し、線状降水帯予測に対する有効性を定量的に明らかにする。R04年度は、国内４サイトで低コストの受動型可視分光法（MAX-DOAS法）による連続観測を実施した。また、線状降水帯予測研究に対するMAX-DOAS法による観測のパフォーマンスを最大限に高めるための改良点を、本研究の枠組みとこれまでの知見やデータなどを基に整理し、検討を進めた。具体的には、a) 曇天時の観測データ数の向上と精度評価、b) 観測から同化モデル導入までの時間短縮(リアルタイムデータ配信)を検討した。また、同化モデルとして、比較的計算コストが低く速報性の高い予測が可能な三次元変分法同化法を利用できるCReSS-3DVARを用いた予測法をベースに、低コストで自動連続観測可能なMAX-DOAS法によるリトリーバル結果を同化できるようにするために、MAX-DOAS法による観測誤差の調査と最適な設定方法を検討し、過去に得られた観測データを用いた導入試験を行い、データ同化手法の実現可能性を検討した。

は の purpose this study, low コ ス ト の by moving type visible spectrometry に よ る big 気 lower concentration of water steam 気 の の unmanned automatic vertical distribution even 続 観 を measurement technology to establish さ せ, 気 - influencing で の 顕 in turn し て い る linear precipitation 帯 を は じ め と し た more く の lives に masato わ る の extreme precipitation phenomenon to measuring technology の upward を refers し, new launched を 図 る こ と で あ Youdaoplaceholder0. そ の た め に, this 観 measuring technology と existing の 観 measuring technology (ラ ジ オ ゾ ン デ や マ イ ク ロ radiation meter な ど) か ら have ら れ る water steam 気 デ ー タ と の is に よ る な accuracy of quantitative evaluation of 価 を に was studied, the big 気 lower level (level 3 Km) の water steam 気 観 の measurement precision (~ 10%) を high く keep ち つ つ, cloud ス ク リ ー ニ ン グ method を time し た り, リ ア ル タ イ ム デ ー タ with letter で き る よ う improved し て linear precipitation に 帯 to test use で き る よ う 観 measuring シ ス テ ム を optimization す る. そ の う え で, this 観 measuring technology で ら れ た water steam 気 デ ー タ を デ ー タ assimilation シ ス テ ム に import し and precipitation 帯 to measure linear に す seaborne る have sharper sex を quantitative に Ming ら か に す る. R04 annual は, domestic 4 サ イ ト で low コ ス ト の by moving type visible spectrometry (MAX - DOAS method) に よ る even 続 観 を measurement be applied し た. ま た, linear precipitation 帯 to study に す seaborne る MAX - DOAS method に よ る 観 measuring の パ フ ォ ー マ ン ス を the deadline に high め る た め を の improvement point, this study の 枠 group み と こ れ ま で の knowledge や デ ー タ な ど を に finishing し, beg を 検 into め た. Specific に は haze days, a) の 観 measuring デ ー タ の と precision evaluation 価 upward, b) 観 measuring か ら assimilation モ デ ル import ま で の time shortening (リ ア ル タ イ ム デ ー タ with letter) を beg し 検 た. ま た, assimilation モ デ ル と し て, comparative calculation コ ス ト が low く speed high の い may be が な three yuan - points of assimilation を using で き る CReSS - 3 dvar を with い た to measure method を ベ ー ス に, low コ ス ト で automatically even 続 観 may な MAX - measuring method of DOAS に よ る リ ト リ ー バ ル results を assimilation で き る よ う に す る た め に, MAX - DOAS に よ る 観 measurement error の survey set the optimal な と を beg し 検, past に ら れ た 観 measuring デ ー タ を with い た import test を い, デ ー タ assimilation technique の possibility be presently を beg し 検 た.

项目成果

Trace gases measurement from MAX-DOAS, TROPOMI, and GOME-2 over the Himalayan foothills: Satellite Assessment and Source Attribution

喜马拉雅山麓 MAX-DOAS、TROPOMI 和 GOME-2 的痕量气体测量：卫星评估和来源归因

• 发表时间: 2022
• 作者: Rawat;P.,M. Naja;and Irie;H.
• 通讯作者: H.

Quantitative evaluation of mixed biomass burning and anthropogenic aerosols over the Indochina Peninsula using MERRA-2 reanalysis products validated by sky radiometer and MAX-DOAS observations

使用经天空辐射计和 MAX-DOAS 观测验证的 MERRA-2 再分析产品对中南半岛上空的混合生物质燃烧和人为气溶胶进行定量评估

• DOI: 10.1186/s40645-022-00520-4
• 发表时间: 2022
• 期刊: Progress in Earth and Planetary Science
• 影响因子: 3.9
• 作者: Ohno Takeru;Irie Hitoshi;Momoi Masahiro;da Silva Arlindo M.
• 通讯作者: da Silva Arlindo M.

メラ画像、環境化学センサー及び深層学習による新しい展開

使用相机图像、环境化学传感器和深度学习的新进展

• 发表时间: 2023
• 作者: 境野英朋;入江仁士
• 通讯作者: 入江仁士

首都圏における大気中の二酸化炭素の濃度変動とその要因解明

东京都地区大气二氧化碳浓度的变动及其原因的解析

• 发表时间: 2022
• 作者: 野本真孝;入江仁士
• 通讯作者: 入江仁士

地上と衛星リモートセンシングを複合利用した雷起源窒素酸化物の検出方法の検討

地面与卫星遥感联合探测雷电氮氧化物检测方法研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 藤井雪乃;入江仁士
• 通讯作者: 入江仁士