高橋芳幸 共同研究者 林祥介 （神戸大学） 小高正嗣 （北海道大学） 大淵済 （地球シミュレータセンター）

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1 高橋芳幸 共同研究者 林祥介 （神戸大学） 小高正嗣 （北海道大学） 大淵済 （地球シミュレータセンター）
火星大気大循環の 数値シミュレーション 高橋芳幸 共同研究者 林祥介 （神戸大学） 小高正嗣 （北海道大学） 大淵済 （地球シミュレータセンター）

2 話の構成 計算機シミュレーションによる火星大気の研究について紹介します. はじめに 火星大気大循環モデル シミュレーション結果 まとめ
火星 / 火星表層環境 我々の問題意識 火星大気大循環モデル シミュレーション結果 まとめ

3 はじめに

4 はじめに：火星 太陽―火星間距離 1.5 AU 大きさは地球の約半分 自転周期、地軸の傾きは地球とほぼ同じ T=1 地球日
25.2 23.4 RM3391 km RE6371 km T1.03 地球日 T=1 地球日 太陽―火星間距離 1.5 AU 大きさは地球の約半分 自転周期、地軸の傾きは地球とほぼ同じ

5 火星大気/表層環境 大気主成分 大気質量 寒冷・乾燥した大気／地面 CO2 > 95% 地球大気の 1/100
Ps  6-8 hPa 寒冷・乾燥した大気／地面 平均地面温度 220 K (-53 ℃) 液体の水がない 図. Hubble space telescope が観測した火星 古火星

6 図 Mars Pathfinder が観測した火星表面

7 火星“気象”の特徴 大気量の変化 大気中のダストの存在/ダストストームの発生

8 火星“気象”の特徴 大気量の変化 大気中のダストの存在/ダストストームの発生

9 火星“気象”の特徴 大気量の変化 CO2 の凝結/昇華 季節変化 > 20% 太陽光
季節変化 > 20% 太陽光 ドライアイス, 200 K 位 (-79 1 atm 液体窒素, 77 K, -196 ℃ 図 Mars Global Surveyor が観測した南極冠

10 火星“気象”の特徴 大気量の変化 CO2 の凝結/昇華 季節変化 > 20% 地球の場合, 例えば台風に伴う気圧変化は 5% 程度
季節変化 > 20% 地球の場合, 例えば台風に伴う気圧変化は 5% 程度 図 Mars Global Surveyor が観測した南極冠

11 火星“気象”の特徴 大気量の変化 CO2 の凝結/昇華 局地循環の形成 大きな温度差 太陽光
図 Mars Global Surveyor が観測した南極冠

12 火星“気象”の特徴 大気量の変化 大気中のダストの存在/ダストストームの発生

13 火星“気象”の特徴 大気中のダストの存在/ダストストームの発生 火星の大気中にはダストが常に浮いている
図 Mars Pathfinder が観測した火星表面

14 火星“気象”の特徴 火星では頻繁にダストストームが発生 図 Mars Global Surveyor が観測した火星のダストストーム
図 OrbView-2 衛星が観測した黄砂

15 火星“気象”の特徴 図. Mars Global Surveyor が観測したダストストーム

16 火星“気象”の特徴 しばしば全球規模ダストストームに発達 ダストの放射効果（太陽放射遮蔽など）によって温度が 20-40 K 変動
図 Hubble space telescope が観測した全球規模ダストストーム

17 疑問・問題意識 大気循環構造に関する問題 ダストに関する問題 これらの問題を調べたい. そもそも火星の大気の温度・循環はどのようなっている?
大気の温度は何度? どのような風が吹く? ダストに関する問題 どのような時にダストストームが発生するのか？ どのような時にダストが地面から巻き上げられるのか？ どのような時に全球規模ダストストームに発達するのか？ 全球規模ダストストームは毎年発生するわけではない。 これらの問題を調べたい.

18 地球大気の流れ

19 研究手段 方法の一つは, 観測. 望遠鏡を使って火星を観測 探査機を火星に送って観測 岡山天体物理観測所 188 cm 反射望遠鏡
ハッブル宇宙望遠鏡

20 研究手段 方法の一つは, 観測. 望遠鏡を使って火星を観測 探査機を火星に送って観測
火星周回機

21 研究手段 方法の一つは, 観測. 別の方法は, 計算機シミュレーション / 実験 望遠鏡を使って火星を観測 探査機を火星に送って観測
物理法則に基づいて数値モデルを構築し, 計算機上で 「”仮想”火星（惑星）」 を再現. 天気予報・気候予測も同じようなモデルを用いた計算結果に基づいている.

22 シミュレーションモデル

23 火星大気大循環モデル 火星全球の風速, 温度, 物質（ダストなど）の全球 3 次元分布を計算. 様々な物理過程を考慮.
流体としての大気の運動, 放射, 乱流, … 惑星を格子点に区切って, それぞれの格子点での値を求める. 大気大循環モデルにおける格子点配置の模式図 [地球シミュレーター研究開発センター,

24 流体としての大気の流れを支配する 物理法則・方程式系

25 火星大気大循環モデルで考慮している過程 火星大気を表現する上で重要な多くの物理過程含む 放射過程（CO2、ダスト） 乱流過程 地表面過程
ダスト巻上げ/重力沈降過程 CO2 大気の凝結/昇華過程による大気量変動 図. 火星大気大循環モデルで考慮される過程の模式図。

26 火星の地形

27 地球シミュレータ概要 5120 ベクトルプロセッサ 8 AP/node  640 node = 5120 ピーク性能 40 Tflops

28 計算結果

29 計算される地面温度 地面温度分布 温度の日変化 日変化が大きい, 緯度差が大きい, 極冠の温度差が大きい,

30 モデルと観測の比較 地面気圧の年変化 Viking Lander と比較
Figure 4. Daily mean surface pressure at Viking lander 1 site: GCM simulation (green) and Viking lander 1 observation (red) [Lee et al., 1995]. Figure 4. Daily mean surface pressure at Viking lander 1 site: GCM simulation (green) and Viking lander 1 observation (red) [Lee et al., 1995].

31 モデルと観測の比較 極冠の年変化 Viking の観測との比較
Figure 5. Zonal and diurnal mean CO2 ice mass density (color). The polar cap edge observed by Viking is plotted as solid line [Pollack et al., 1993].

32 計算される火星大気循環 大気温度分布 温度の日変化 日変化が見える, 中緯度では渦・波が見える（温帯低気圧） 地球と似てますね

33 計算される火星大気循環 大気温度＋風分布 温帯低気圧に伴う波上の風, 前線では強い風が吹いている 南半球でも同様,
低緯度では比較的弱い風があっち向いたりこっち向いたり

34 計算される火星大気循環 風分布＋渦の強さ 渦の強さ：渦度 渦度で見てみましょう 小さい渦がたくさん見えますね
中高緯度では温帯低気圧が渦として見える Alba Patera では中期ボウズができたり消えたり 低緯度では小さな渦がたくさん

35 火星の大気循環 大きな日変化, 大きな緯度変化, 山の裏側での渦の発生, 中高緯度では温帯低気圧が発達, 低緯度では小さな渦がたくさん発生,
地球と似ている 低緯度では小さな渦がたくさん発生, 地球の雲対流のようなもの ?

36 計算されるダスト巻上げ ダスト, 温度, 風分布 色々なところでダストが巻き上がる わかりやすいものは温帯低気圧があるところ.
巻き上げられたダストは風に乗って流されて, 細長く引き伸ばされたダストの帯となっている しかし他にもいたるところでボツボツとダストが巻き上がっている.

37 ダストの巻き上がりやすい地域 先程の絵で, 個々のイベントとして重要なものはみえる. ちいきさがあることもわかった.
では, 平均としてみたときのダストが巻き上がりやすい場所はどこ? 一番多いのは, 高地の東斜面, 温帯低気圧の通り道. (北半球 2 箇所) これらには共通点があって, 次のページ. また, 他にダストがたくさん巻き上げられる領域は, Hellas 盆地の斜面, マリネリス渓谷付近.

38 地球の冬における降水量分布 2003 年 12 月, 2004 年 1 月, 2 月 ダストと雨は違うけれど,
大陸の東側では温帯低気圧が発達しやすい.

39 マリネリス渓谷におけるダストの巻き上げ 特にマリネリス渓谷の北側斜面が重要 マリネリス渓谷付近に注目.
地形を見ると, この付近には急峻な谷があることがわかる. 5 km 位の高低差のある断崖. その領域のダストの巻き上げ量を見ると, 多くなっている.

40 マリネリス渓谷でのダスト巻き上げ過程 子午面循環と斜面風（下降流）の重ね合わせが強風の原因
実際, 当該領域でのダスト巻き上げは夜中の時間に起こっている. 斜面風模式図 子午面循環模式図

41 まとめ 地球とは異なる特徴を持つ火星の大気の流れと, 火星におけるダストの巻き上げ過程を調べるために, コンピュータシミュレーションを行っている. 火星の大気の流れは, ある程度地球のそれに近いかもしれない. しかし, 日変化が非常に大きく, それに伴い, たくさんの渦が発生しているかもしれない. ダストは色々なところで巻き上げられる. 目立つものは温帯低気圧に伴う巻き上げイベント / ダストストーム その他, 地形に伴う循環によってもダストが巻き上げられている.

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46 温度子午面 火星, 地球

47 結果 一年を通しての極冠の成長・衰退

48 まとめ 火星におけるダスト巻き上げ過程を調べるために、地球シミュレータと AFES を利用した高解像度火星大気大循環シミュレーションを計画中。 モデル性能はまぁまぁ（？） T159L48 (∆x45 km, 鉛直 48 層) では ベクトル化率 99% 並列化率 99.9% しかし、データサイズは問題 解像度 T79L24 (∆x90 km) でテストシミュレーションを実施 前線構造や、高い山の風下での渦の生成が表現された。 これらの循環はダスト巻き上げ、ダストストーム発生に重要な役割を果たしている可能性が示唆された。 今後はより高解像度での実験を予定。

49 ダスト巻き上げ量解像度依存性 FT319L96 - FT79L96 （高解像度－低解像度）
特にマリネリス渓谷の北側斜面が重要

50 結果 ダストの巻き上げ 温帯低気圧が重要 温度も載せる? 渦度は難しいだろう

51 結果 ダストの巻き上げ 地形問題

52 結果 温度の日変化 日変化が大きい 温帯低気圧が 図を置き換える? 火星大気シミュレーションから得られた温度分布

53 どんな数値計算が有効か？ 高解像度全球モデルシミュレーション 惑星規模から中小規模まで広いスケールの現象を扱える計算が必要。
いらないか? 惑星規模から中小規模まで広いスケールの現象を扱える計算が必要。 火星大気中ではたくさんの中小規模ダストストームが発生 [e.g., Cantor et al., 2001] 惑星規模ダストストームの発生に中小規模ダストストームが寄与している可能性 [Strausberg et al., 2005] 様々なスケールの現象が相互に関係 高解像度全球モデルシミュレーション

54 火星大気大循環モデル：力学過程 AFES (AGCM [Atmospheric General Circulation Model] for the Earth Simulator) [Ohfuchi et al. 2004] 東京大学気候システム研究センター (CCSR) / 国立環境研究所 (NIES) AGCM version を基に地球シミュレータに最適化 “古典的な”プリテミィブ方程式に基づくスペクトルモデル 流体の支配方程式において鉛直方向は静水圧近似 解の水平構造を球面調和関数で表現 初めての 10 km 格子地球全球シミュレーションを実行（ES 上で、ピーク性能比 65%）

55 テストシミュレーション結果：北半球の秋 渦度 & ダストフラックス: movie

56 テストシミュレーション：実験設定 “Passive dust” 実験 解像度 輸送されるダストは循環に影響を及ぼさないと仮定。
T79L24 (∆x1.5, 90 km; 鉛直 24 層) 一般的な火星大気大循環モデルの解像度の 2-4 倍 マリネリス渓谷 タルシス高地 ヘラス盆地 図. T79 の解像度での地形 図. T21 の解像度での地形

57 テストシミュレーション結果：北半球の春 渦度 : movie 渦度（低解像度） : movie 渦度 & ダストフラックス : movie

58 テストシミュレーション結果：季節変化 主要なダスト巻き上げ領域 春と秋における極冠付近 南半球の夏における低緯度領域
図. ダストのカラム密度（上図）とダストフラックス（下図）の季節変化 主要なダスト巻き上げ領域 春と秋における極冠付近 南半球の夏における低緯度領域

59 Location of observed dust storms
図. Mars Global Surveyor が観測した中小規模ダストストームの位置 [Cantor et al., 2001]

60 ES と AFES を用いた 高解像度火星全球計算の可能性
ES (Earth Simulator) のピーク性能 40 Tflops AFES (AGCM [Atmospheric General Circulation Model] for the Earth Simulator) のピーク性能 26.6 Tflops （ピーク性能比 65%） 図. 地球シミュレータ [The Earth Simulator Center;

61 我々の研究目的／方法 地球シミュレータと AFES を利用し、高解像度火星大気大循環シミュレーションを実施。
火星におけるダストストーム発生・発達を調べたい。

62 AFES の最適化 （受け売り） 三階層の最適化 これらのバランスを保ちながら最適化。 ベクトル処理 共有メモリ型並列 分散メモリ型並列
ベクトルレジスタ数 256 共有メモリ型並列 マイクロタスク 最大 8 並列（AP 数） 分散メモリ型並列 MPI 最大 640 並列（ノード数） ループの融合等によりベクトル長を長く取る オーバーヘッドを小さくするために指示は上位のルーチンに挿入 ノード間通信をまとめる これらのバランスを保ちながら最適化。

63 計算性能 ES を用いた、解像度 T159L48† の実験における性能 使用ノード数 16 node 使用 AP 数
16 node × 8 AP/node = 128 メモリサイズ GB ベクトル化率 99.17% 並列化率 99.9% †∆x45 km; Nx=480, Ny=240、鉛直 48 層

64 データサイズ 例えば以下の条件で出力 T159L48 （∆x45 km; 48 層）では
出力データは U, V, T, Ps, Ts, Qdust 出力間隔は 2 時間 出力期間は 2 火星年 値は 4 byte データで出力 T159L48 （∆x45 km; 48 層）では 90 MB/step  12 step/sol  669 sol/yr  2 yrs = 1.5 TB T319L96 （∆x22 km; 96 層）では 1.5 TB  8 = 12 TB T639L48/L96, T1279L48/L96/L192 … ??? PB?

65 これまでの火星大気モデル （大きく分けて）２種類のモデルを用いた研究
大気大循環モデル (General Circulation Model; GCM) 全球の風速、温度、密度、物質分布を計算 一般的に低解像度 ∆x  Mars 領域モデル 限られた領域 (<1000 km) の風速、温度、密度、物質分布を計算 高解像度 ∆x  Mars 境界条件として大循環モデルの結果を使用

66 火星“気象”の特徴 大きな日変化 気温の日変化 70 K 液体の水がない 薄い二酸化炭素大気
Mars Pathfinder によって観測された 大気温度 [Schofield et al., 1997]

67 火星大気大循環モデル概要：ダスト巻き上げ過程
ダスト巻き上げ量は Newman et al. [2002] の方法に基づく。 モデルで表現される風速がある閾値を超えた時のみ巻き上げられる。 ダストは極冠では巻き上げられないと仮定。 ダストはモデルで表現できる風がある閾値よりも強くならなければ巻き上げられない。 図. 5 m 高度での風に対するダスト巻き上げ量。地面気圧 6.1 hPa, 大気温度 20 K の条件で計算した。

68 Motivation (contd.) Recent spacecraft observation revealed that there are a number of local to regional scale dust storms. Figure. Distribution function of dust storms observed by MOC [after Cantor et al., 2001]. These observations imply that there are a lot of local to regional atmospheric disturbances in the Martian atmosphere and those disturbances play an important role in lifting dust into the atmosphere.