Transcript 数値天気予報データを用いた 大気伝搬遅延量推定ツールの開発

宇科連第５０回講演会
北九州国際会議場, Nov 8-10, 2006
数値天気予報データを用いた
大気伝搬遅延量推定ツールの開発
市川隆一、関戸
衛、小山泰弘
情報通信研究機構 鹿島宇宙技術センター
GPS
VLBI
大気
GEONET by GSI
(GPS Earth Observation Network System)
(Seko et al., 2003)
大気伝搬遅延とは？

伝搬遅延
• 経路の曲がり
• 経路上での減速

中性大気による伝
搬遅延量
• 乾燥大気

[P:気圧, T:温度, e:水蒸気分圧
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~2.3m(天頂)
• 水蒸気

<屈折率の計算>
•P/T: 乾燥大気
•e/T+e^2/T:水蒸気
0.1-0.4m(天頂)
経路上での大気屈折率
を積分することで伝搬遅
延が計算できる
天頂大気遅延を求めるには？

実際に経路上の屈折率を逐次計算
するのは非常に困難→天頂遅延
• 地上の気象データと標準的な大気モ
デルで推定
• 独立の観測で得られた大気遅延をa
prioriに解析で使用
• 解析の過程で観測方程式の未知数と
して最小自乗法で推定
マッピング関数(mapping function)
※仰角依存関数(測地学分野での用語)
元々は衛星通信で大気差(角度)を計算するのが目的
10-40cm
~230cm
Wet delay
(湿潤遅延)
hydrostatic delay
(静水圧遅延)
マッピング関数(続き)
Atmospheric delay
Mapping function
elevation
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azimuth
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coefficients
マッピング関数の作り方
波線追跡法
(ray tracing)
Atmosphere
model
Numerical
Weather
Model
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Numerical Weather Model
数値(天気)予報
気象庁サイトより
10年前の計算
気象庁10km格子・地域モデル
•水蒸気の推定精度低い
•計算領域狭い
•ルーチン的なデータ提供無し
Vienna Mapping Function
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2.5°X2.0°
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(Shimada et al., 2001)
1日目：西へ最大1.5cm
2日目：東へ1cm
山岳波の影響
Mt. Fuji
wind
mountain lee wave
wind
cool
wet
cool
wet
warm
dry
Izu peninsula
わが国とその周辺(アジアモンスーン地域)
では大気変動が極めて顕著
逆に言えば、わが国周辺で充分使
える精度のマッピング関数を作れば、
それは地球全体で通用する
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まずは、ray tracing
プログラムの開発から
Global Spectral Model (GSM)
Regional Spectral
Model (RSM)
Mesoscale
Model
(MSM)
Forecast range
90 hours (00UTC)
216 hours (12UTC)
51hours
18 hours
Initial Times
00, 06, 12, 18UTC
00, 12UTC
00, 03, 06, 09,
12, 15, 18,21
UTC
Forecast Domain
Global
East Asia
Japan
Map projection
-
Horizontal Grid #
640 x 320
325 x 257
361 x 289
Truncation Wave #
T213
214 x 169
238 x 190
Grid spacing
0.5625 deg.(~60km)
20km
5km
Vertical layers
40
40
Top Layer
Pressure
Precipitation
process
0.4hPa
10hPa
Prognostic Arakawa-Schubert
Large-scale condensation
Prognostic cloud water
content
Prognostic Arakawa-Schubert
Moist convective adjustment
Large-scale condensation
Lambert Conformal
900hPa
925hPa
950hPa
1000hPa
地表
00UT 10/01/2004
札幌
つくば
鹿島
上海
内之浦
父島
オンラインで入手可能な
気象庁の数値予報データ
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地球流体電脳倶楽部
[http://gpv.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/GPV/]
今後の計画
MATLABへの移植〜行列計算
 観測点で生じうる測位誤差のシミュレーション
ション

• 観測点での見かけの変位を見抜くのに必要
独自のマッピング関数開発
 ルーチン的にオンラインデータを取り込んで
んでマッピング関数を計算するシステムの開
の開発

謝辞：データ提供、及び発表中の図版類について、気象庁、国土地
理 院 、 ISAS/JAXA 、 MEF( 池 下 氏 ) 、 地 球 流 体 電 脳 倶 楽 部 、
ECMWF、ESA、及びウィーン工科大学に深く感謝致します。
Vienna Mapping Function
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