- 予算区分
- AQ センター調査研究
- 研究課題コード
- 1214AQ001
- 開始/終了年度
- 2012~2014年
- キーワード(日本語)
- エアロゾル,ライダー,大気汚染粒子,海塩粒子,鉱物ダスト
- キーワード(英語)
- aerosol, lidar, air pollution particle, sea salt particle, mineral dust
研究概要
東アジアに約20地点展開してるNIESの2波長偏光ライダーネットワークの観測データを用いて、エアロゾル種毎(大気汚染粒子、海塩粒子、鉱物ダスト)の時空間分布変動を明らかにする。大気中には様々なエアロゾル種が混在する。エアロゾルの気候・環境影響を評価するには、個々種エアロゾル毎の光学特性や時空間分布変動を把握する必要がある。特にアジア域は人為起源の大気汚染粒子、海域で発生する海塩粒子、黄砂に代表される鉱物ダスト粒子が輸送過程を経て混在することから、本解析は重要となる。先行研究として、2波長偏光ライダーデーターから3種エアロゾル種を推定する解析アルゴリズムを確立した。本研究では、このアルゴリズムを約10年間にわたり継続観測されてきたネットワークライダーデータに適用することで、長期間でのエアロゾル種毎の時間・空間分布を把握する。
研究の性格
- 主たるもの:応用科学研究
- 従たるもの:基礎科学研究
全体計画
2012年度
開発したエアロゾル種分類アルゴリズム(プログラム)を長期観測データに適用できる自動処理システムを構築する。長期間データ解析を容易にするために、解析自体の自動化と供に抽出したエアロゾルデータの自動描画も必要となる。また、他の研究者(特に数値モデル研究)へのデータ提供を念頭とした、データセット構築システムを構築する。
2013年度
開発した上記システムを用いてデータ解析を実施する。推定値の検討(欠損、ノイズ、推定の不備)を行い、データの取 捨選択する。また、アルゴリズム自体に不備が有る場合は、改良し再解析を実施する。以上の過程を経て、データセットを構築する。
2014年度
構築したデータセットを用い、観測地点毎の時空間変動(季節変動や長期変動)や、多地点データを用いたイベント発生頻度(黄砂等)を考察する。
今年度の研究概要
今年度は、長期解析へ向けた準備を行う。開発したエアロゾル種分類アルゴリズム(プログラム)を長期観測データに適用できる自動処理システムを構築する。長期間データ解析を容易にするために、解析自体の自動化と供に抽出したエアロゾルデータの自動描画も必要となる。また、他の研究者(特に数値モデル研究)へのデータ提供を念頭とした、データセット構築システムを構築する。
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