衛星搭載能動型センサーを用いたタクラマカン砂漠におけるダストの氷晶核に関する研究

利用星载有源传感器研究塔克拉玛干沙漠尘埃中的冰晶核

• 批准号: 12J09094
• 负责人: 神 慶孝
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: Nagoya University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2012
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2012 至 2013
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-12J09094/
• 关键词: エアロゾル; 雲物理; ダスト; ライダー; 雲レーダー; 放射; 衛生解析; 統計解析; 氷晶核

本研究の目的は、タクラマカン砂漠で発生するダストが氷雲の形成・微物理・光学特性に与える影響を定量的に明らかにすることである。平成25年度で実施した研究の成果を以下に示す。本研究では、ダストと氷雲の微物理・光学特性を調べるために衛星搭載能動型センサー(ライダー・雲レーダー)を用いた。ライダーによってダストの氷晶核に関する研究を行うためには、ライダーデータから雲とダストを正確に検出・分類しなければならい。しかし、解析を進めていくにつれて、ダストを雲と誤分類しているケースが多々見られた。そのため、まずは雲-ダスト分類法の確立が必要となった。ライダーデータから雲を検出する際、ある信号強度の閾値を超えた信号を雲としている。濃いダストが存在する領域では、後方散乱信号が強いために雲と誤判別されてしまう。そこで、本研究では雲マスクで検出された雲データについて、判別分析による雲と誤判別雲の2群判別を行った。判別分析の判別モデルを構築するため、ライダーデータから雲と誤判別雲の学習データを決定した。このとき、学習データの誤分類を最小限にするため、ライダー以外に雲レーダーとMODISの雲マスク、相対湿度のデータを用いて雲と誤判別雲が決定された。得られた判別モデルを用いてライダーの雲データを再分類した結果、91.7%の検出精度で誤判別雲を識別することができた。タクラマカン砂漠においては、ダストが存在する信号のうち、34.6%が雲と誤判別されていた。雲とダストの再分類後は、再分類前と比べてダストの消散係数の値が最大約2.6倍大きかった。本研究の判別手法によって、ダストと氷雲の光学特性・微物理特性の推定誤差が減少すると期待される。

The purpose of this study is to quantify the effects of microphysical and optical properties on cloud formation and development. The results of research conducted in 2015 are shown below. In this study, the microphysical and optical properties of the cloud were modulated and applied to the satellite active system. The study of the relationship between the crystal nucleus and the color of the crystal nucleus is carried out in a timely manner. The analysis of the problem is that there are many problems in the analysis of the problem. It is necessary to establish the classification method of. The signal intensity threshold value of the signal is higher than the threshold value of the signal. There is a strong background signal and a strong background signal. In this study, the two groups of clouds were identified by discriminant analysis. Discriminant analysis of the structure of the discriminant cloud, cloud, cloud The minimum error classification of the cloud is determined by the cloud and humidity. The result of classification is 91.7% accuracy and the result of classification is 91.7% accuracy. 34.6% of the samples were misjudged. The coefficient of dissipation after classification is 2.6 times larger than that before classification. The identification method of this study is expected to reduce the estimation error of optical and microphysical properties of cloud.

项目成果

CloudSat/CALIPSOを用いたエアロゾル層内における氷粒子の微物理特性

使用 CloudSat/CALIPSO 分析气溶胶层中冰粒的微物理特性

• 发表时间: 2013
• 作者: 神慶孝;甲斐憲次;岡本創;萩原雄一朗
• 通讯作者: 萩原雄一朗

Ice nucleating ability of dust aerosols revealed by supersaturation and ice cloud frequencies

通过过饱和度和冰云频率揭示尘埃气溶胶的冰成核能力

• 发表时间: 2012
• 作者: 神慶孝;甲斐憲次;岡本創;萩原雄一朗;神慶孝;神慶孝;神慶孝;神慶孝
• 通讯作者: 神慶孝

地上ライダー観測によるアジアダストと氷粒子の発生頻度

地面激光雷达观测到的亚洲尘埃和冰粒的频率

• 发表时间: 2012
• 作者: 神慶孝;甲斐憲次;岡本創;萩原雄一朗;神慶孝;神慶孝
• 通讯作者: 神慶孝

Lidar observation and numerical simulation of a summer dust storm and its arc clouds in the Taklimakan Desert

塔克拉玛干沙漠夏季沙尘暴及其弧云激光雷达观测与数值模拟

• 发表时间: 2012
• 期刊: Reviewed and Revised Papers of the 26^<th> International Laser Radar Conference
• 作者: Kenji Kai;Hiroyuki Iwanaga;Yoshitaka Jin;Hongfei Zhou
• 通讯作者: Hongfei Zhou

衛星ライダーを用いたダストの光学特性の推定に及ぼす雲-エアロゾル誤判別の影響

云-气溶胶错误分类对卫星激光雷达估计灰尘光学特性的影响

• 发表时间: 2014
• 作者: 神慶孝;岡本創;萩原雄一朗;甲斐憲次
• 通讯作者: 甲斐憲次