理事長メッセージ

[2] GOSATのセンサーと観測方法

[3] GOSATデータの解析方法

[4] データの定常処理と提供

[5] GOSATのプロダクト

[6] GOSATプロダクトの検証

[7] プロジェクトに関する情報発信と研究公募

[8] 体制と今後の予定

FTSとCAIを用いて測定されたデータは、図７に示す流れでデータ処理がなされプロダクトが作成されます。FTSによる観測値からスペクトルが得られ、CAIからは雲やエアロゾルに関するデータが作成されます。これらのデータを統合し、雲やエアロゾルの少ない観測点において、二酸化炭素(CO2)とメタン(CH4)のカラム量を算出し、大気輸送モデルを利用した解析により、全球におけるそれら気体の吸収・排出量の分布、および気体濃度の三次元分布を推定します。

 

 

　大気中に存在する二酸化炭素(CO2)とメタン(CH4)は、ある特定の波長の光を吸収する性質があるため、大気中を透過してきた光の吸収の度合いにより、光の通り道に存在したCO2とCH4の量を算出することができます。図８はFTSの観測で得られたスペクトルの例です。櫛状のへこみがCO2やCH4などの気体による吸収を表しており、その深さがそれらの気体のカラム量（表３の注３参照）に関係しています。

 

 

　データ解析は以下の流れで行われます。まず、取得されたFTSのスペクトルデータのうち、その視野内に雲がないものを、より高い空間分解能を持つCAI画像などを用いて選び出します。次に、気体による吸収の特性に基づいて、スペクトルを逆推定と呼ばれる数値計算手法を用いて解析し、CO2とCH4のカラム量を算出します。CO2濃度の変化は、主に地表面付近で顕著に表れます。1.6μm付近や2.0μm付近のCO2の吸収帯は、地表面付近の情報を多く含む波長帯として重要です。一方、14 μm付近の吸収帯は、主に2 kmより高い高度の情報を得るために利用されます。