私たちはこれまで全球非静力学正20面体格子大気モデルNICAMと結合した大気汚染物質輸送モデルNICAM-Chemを用いて、大気汚染物質シミュレーション及びデータ同化を十分に行ってきました（例えば、Goto et al., 2020; Dai et al., 2019）。またその一方で、我が国の大気汚染予測システムには、データ同化を利用した高精度予測が望まれており、国外では2020年以降に大気化学物質監視のための全球静止化学衛星網が世界で初めて構築され、大気汚染予測システムの高精度化が加速していくことが予想されます。このため、これらの全球静止化学衛星に加えて、既存の衛星（例えば、ひまわりやMODIS/TERRA）や地上観測（例えば、AD-netやそらまめくん）等を融合した高時空間分解能観測データによる同化を行うことで、我が国でも大気汚染予測システムをさらに発展させるチャンスがあります。そこで本プロジェクトでは、全球規模での大気汚染予測システムのための手法開発を行います。

1. 2020年度: NICAM-Chemのモデル実行条件を整備し、2次元変分法（2D-Var; Yumimoto et al., 2017）および3次元変分法（3D-Var）によるデータ同化に着手します。また、衛星データを収集し、新しい品質管理（QC）によってデータ精査を行うと共に、地上ライダーと衛星データを組み合わせた全球高時空間分解能観測データの作成に着手します。
2. 2021年度: NICAM-Chem+2D/3D-Varを用いて、テスト版の予測システムを構築し、全球静止化学衛星データを利用することで、予測精度改善を評価すると共に、NICAM-Chemモデル高度化も進めます。また、衛星データのダウンロード及びQCを継続して実行します。また、予測モデルの精度向上を検証する上で重要な大気汚染現象を調査し現象解析に着手します。
3. 2022年度: 前年度構築したNICAM-Chem+2D/3D-Varによる予測実験を行い、精緻化を進めます。また、前年度に引き続き、衛星データのダウンロード及びQCを継続して実行すると共に、注目した大気汚染現象を調査を継続して行います。最終的には、本研究で新しく計算した全球規模大気汚染物質の4次元データを公開する予定です。

NICAM-Chemは、全球から領域規模の大気汚染を高解像度でシミュレーションすることができる数値モデルです。全球非静力学正二十面体格子大気モデルNICAMに結合したエアロゾルおよび短寿命気体を計算することができるモジュールを包括して、NICAM-Chemと呼んでいます。現在では、エアロゾルモジュールはSPRINTARSが主に用いられており、短寿命気体モジュールはCHASERが用いられています。
これまでの実績では、地球シミュレータを用いて全球7km解像度で1週間（Suzuki et al., 2008）あるいは京コンピュータを用いて全球3.5km解像度で2週間（Sato et al., 2016）の積分に成功しており、エアロゾルと雲の相互作用のモデル再現性がそれまでの数値モデルよりも格段に向上したこと（Sato et al., 2018）が明らかとなりました。また、エアロゾル自体の輸送再現性も向上し、低解像度では再現できない様々な問題を解決することができ、最近では京コンピュータを用いて全球14km解像度で３年間積分することに成功しました（Goto et al., 2020）。
これらの成功には、スーパーコンピュータの性能の向上に加えて、NICAM特有のモデルシステムが重要な役割を果たしてきました。それは、NICAMの特殊グリッドであるストレッチ格子法（Tomita, 2008）です。ストレッチ格子は、ある特定の地点を中心として、モデル格子の大きさを細かくし、部分的に高解像度計算を行うことが可能となります。その結果、低コストで高解像度計算を行うことが可能となりました。例えば、日本など狭い領域を対象にして行い、観測との比較検証を経て、領域規模の大気汚染物質の環境問題に迫ることができると共に、モジュールを改良することができました（Goto et al., 2015; 2016; 2019; Trieu et al., 2017）。
以上のような全球から領域をシームレスに取り扱うことができるNICAM-Chemは、大気汚染の環境・気候問題の解明に役立つものと信じております。
なお、NICAM-Chemのモデル開発は、文部科学省気候変動適応研究推進プログラムRECCA「大気環境物質のためのシームレス同化システムの構築とその応用（SALSA）」（2010-2014年度、代表：東京大学中島映至教授、現在、国立環境研究所）、環境省環境研究総合推進費戦略的研究開発領域課題S-12「SLCPの環境影響評価と削減パスの探索による気候変動対策の推進」（2014-2018年度、代表：東京大学中島映至教授、現在、国立環境研究所）、等の多数のプロジェクトの支援を受けて行われてきました。

 
図. NICAM-Chemモデリングシステム

1. Cheng, Y., Dai T., Goto D., Murakami H., Yoshida M., Shi G. and Nakajima T. (2021) Enhanced simulation of an Asian dust storm by assimilating GCOM-C observations, Remote Sens., 13(15), 3020, https://doi.org/10.3390/rs13153020.
2. Dai T., Cheng Y., Goto D., Li Y., Tang X., Shi G. and Nakajima T. (2021) Revealing the sulfur dioxide emission reductions in China by assimilating surface observations in WRF-Chem, Atmospheric Chemistry and Physics, 21, 4357-4379, http://doi.org/10.5194/acp-2020-1259.

 現在整備中です。

• AD-Net（ライダー）
• SKYNET（エアロゾル鉛直積算量観測）

• MODIS/Terra, Aqua（受動型極軌道衛星/NASA; 2000-）
• CALIOP/CALIPSO（能動型極軌道衛星/NASA; 2006-）
• TROPOMI/Sentinel-5P（受動型極軌道衛星/ESA; 2017-）
• AHI/HIMAWARI（受動型静止衛星/気象庁; 2016-）
• SGLI/GCOM-C（受動型極軌道衛星/JAXA; 2018-）

• AERONET（エアロゾル鉛直積算量観測/NASA; 2000-）
• そらまめくん（大気汚染物質直接観測/環境省; 1995-）

1. 気候変動・大気質研究プログラム (FY2021-2025)

1. 高分解能気候モデルを用いた短寿命気候強制因子による気候変動の定量的評価 (環境省環境研究総合推進費S-20) （FY2021-2025）
2. 防災・減災に資する新時代の大アンサンブル気象・大気環境予測 (「富岳」成果創出加速プログラム) （FY2020-2022）
3. 階層的数値モデル群による短寿命気候強制因子の組成別・地域別定量的気候影響評価 (科学研究費補助金基盤研究S) （FY2019-2023）
4. SGLI等によるエアロゾルデータ同化を活用した大気汚染予測システムの構築 (JAXA第二回地球観測研究公募) （FY2019-2021）

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