New development of the technique for observing water vapor in the lower atmosphere with low-cost passive visible spectroscopy toward linear precipitation zone study
低成本被动可见光谱观测低层大气水汽技术的新进展,用于线性降水带研究
基本信息
- 批准号:22H03727
- 负责人:
- 金额:$ 10.9万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- 财政年份:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-04-01 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究の目的は、低コストの受動型可視分光法による大気下層水蒸気濃度の鉛直分布の無人自動連続観測技術を確立させ、気候変動の影響で顕在化している線状降水帯をはじめとした多くの人命に関わる極端降水現象の予測技術の向上を目指し、新展開を図ることである。そのために、本観測技術と既存の観測技術(ラジオゾンデやマイクロ放射計など)から得られる水蒸気データとの比較による定量的な精度評価研究を基に、大気下層(高度3 km以下)の水蒸気観測の精度(~10%)を高く保ちつつ、雲スクリーニング方法を工夫したり、リアルタイムデータ配信できるよう改良して線状降水帯予測に活用できるよう観測システムを最適化する。そのうえで、本観測技術で得られた水蒸気データをデータ同化システムに導入し、線状降水帯予測に対する有効性を定量的に明らかにする。R04年度は、国内4サイトで低コストの受動型可視分光法(MAX-DOAS法)による連続観測を実施した。また、線状降水帯予測研究に対するMAX-DOAS法による観測のパフォーマンスを最大限に高めるための改良点を、本研究の枠組みとこれまでの知見やデータなどを基に整理し、検討を進めた。具体的には、a) 曇天時の観測データ数の向上と精度評価、b) 観測から同化モデル導入までの時間短縮(リアルタイムデータ配信)を検討した。また、同化モデルとして、比較的計算コストが低く速報性の高い予測が可能な三次元変分法同化法を利用できるCReSS-3DVARを用いた予測法をベースに、低コストで自動連続観測可能なMAX-DOAS法によるリトリーバル結果を同化できるようにするために、MAX-DOAS法による観測誤差の調査と最適な設定方法を検討し、過去に得られた観測データを用いた導入試験を行い、データ同化手法の実現可能性を検討した。
项目成果
期刊论文数量(27)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Trace gases measurement from MAX-DOAS, TROPOMI, and GOME-2 over the Himalayan foothills: Satellite Assessment and Source Attribution
喜马拉雅山麓 MAX-DOAS、TROPOMI 和 GOME-2 的痕量气体测量:卫星评估和来源归因
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Rawat;P.,M. Naja;and Irie;H.
- 通讯作者:H.
Quantitative evaluation of mixed biomass burning and anthropogenic aerosols over the Indochina Peninsula using MERRA-2 reanalysis products validated by sky radiometer and MAX-DOAS observations
使用经天空辐射计和 MAX-DOAS 观测验证的 MERRA-2 再分析产品对中南半岛上空的混合生物质燃烧和人为气溶胶进行定量评估
- DOI:10.1186/s40645-022-00520-4
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:3.9
- 作者:Ohno Takeru;Irie Hitoshi;Momoi Masahiro;da Silva Arlindo M.
- 通讯作者:da Silva Arlindo M.
地上と衛星リモートセンシングを複合利用した雷起源窒素酸化物の検出方法の検討
地面与卫星遥感联合探测雷电氮氧化物检测方法研究
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:藤井雪乃;入江仁士
- 通讯作者:入江仁士
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Simultaneous multi-component measurements by MAX-DOAS in Okinawa, Japan
日本冲绳的 MAX-DOAS 同步多分量测量
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2022 - 期刊:
- 影响因子:0
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板橋 秀一
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入江 仁士
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