研究成果（平成23年度）

《研究課題コ−ド》 0911BA001

《課題名》
	大気環境に関する次世代実況監視及び排出量推定システムの開発 Development of a system for monitoring atmopheric environment and estimating emissions
《区分名》 BA 環境-地球推進 B-093
《担当者》
	○秋吉英治（地球環境研究センター）,中村哲
《キ−ワ−ド》
	データ同化,アンサンブルカルマンフィルター,二酸化炭素,オゾン,エアロゾル data assimilation, Ensemble Kalman Filter, carbon dioxide, ozone, aerosol
《目的》
	本研究では、最先端のデータ同化手法であるEnKFと高性能の化学輸送モデルを用いて、大気微量成分のための4次元データ同化システムを開発する。また、炭酸ガス、オゾン、エアロゾルのそれぞれについて、衛星観測データの利用環境の整備、EnKFの最適化、化学輸送モデルの精度向上を図り、4次元データ同化システムの性能向上を図る。従来手法のナッジングによるデータ同化結果と比較し、性能を評価する。特に、EnKFの大気微量成分解析の応用例は欧米でもまだ少ないので日本独自の研究として発展させる。
《内容及び成果》
	化学輸送モデルのもつバイアスが同化に与える影響を調べるため、日本の３研究機関（環境研・気象研・JAMSTEC)で現在開発されている3つの異なる化学輸送モデルへ局所アンサンブル変換カルマンフィルター（LETKF）を適用し、Aura衛星に搭載されたMicrowave Limn Sounder （MLS）で観測された3次元オゾン濃度およびOzone Monitoring Instrument（OMI）-Total Ozone Mapping Spectrometer（TOMS）から得られたオゾン全量の同化実験を行った。同化のための実験設定は、3つのモデルに共通に適用した。その結果、バイアスの異なる化学気候モデルを使っても、オゾン濃度分布（主に成層圏）とオゾン全量分布（全球）の両方を同化することで、オゾン全量の誤差をほぼ同程度の小さい値にすることができた。しかしながら、より精度の高い同化のため、化学気候モデル自身のバイアスを小さくすることは必要であり、環境研ではIPCCの温暖化実験に使われたMIROCモデルをベースに新化学気候モデルを構築し、バイアスの小さなモデルの開発に取り組んでいる。
《期間》　平成21〜平成23年度（2009〜2011年度）
《備考》