人工衛星による分光スペクトル観測を用いた大気成分導出アルゴリズムの開発

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本年度は、大気汚染物質の濃度データ解析と、その結果を受けたりトリーバルアルゴリズムの改良・開発を行った。大気汚染物質の濃度データ解析については、GOMEセンサによるオゾン、二酸化窒素データを解析した。昨年度に入手したGOMEオゾンデータの検証を、気象庁のオゾンゾンデ観測データによって行った。得られた結果は日本気象学会SOLA誌に投稿し、受理された。また、二酸化窒素データは国内の大気汚染監視局の地表観測データ及び数値モデル計算結果との比較を行った結果、定性的には季節変化が一致するなどよい結果が得られたものの、定量的には違いが見られた。また、太平洋上に二酸化窒素の濃度増大が見られる事例について、数値計算結果と比較するなどの解析を行った。このような濃度データ解析と平行して、特に二酸化窒素のリトリーバルアルゴリズムの改良開発に取り組んだ。地表データ・数値計算結果とGOME観測データが定量的に異なる問題については、リトリーバルの中で用いられているエアマスファクターを変更し精度の高いものに改め、実装することを目指した。データフォーマットを一致させるなどの技術的な課題をほぼクリアし、試験的に新しいアルゴリズムを用いてリトリーバルを行うことに成功した。また、海洋上のリトリーバルについては、パラメータ設定の不良など人為的な要因がないかをチェックした。その結果、観測原理的に解決が難しい対流圏量と成層圏量の分離において、当初想定していたよりも大きな不確定性が生じている可能性が明らかになった。