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

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1 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

2 GPS VLBI

3 大気

4 (GPS Earth Observation Network System)
GEONET by GSI (GPS Earth Observation Network System) (Seko et al., 2003)

5 大気伝搬遅延とは？ 伝搬遅延 中性大気による伝搬遅延量 経路の曲がり 経路上での減速 乾燥大気 水蒸気 <屈折率の計算>
~2.3m(天頂) 水蒸気 m(天頂) <屈折率の計算> P/T: 乾燥大気 e/T+e^2/T:水蒸気 [P:気圧, T:温度, e:水蒸気分圧 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

6 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
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

7 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)

8 マッピング関数(続き) Atmospheric delay Mapping function elevation azimuth
coefficients

9 マッピング関数の作り方 波線追跡法 (ray tracing) Atmosphere model Numerical Weather

10 Numerical Weather Model
気象庁サイトより Numerical Weather Model 数値(天気)予報

11 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

12 Vienna Mapping Function

13 2.5°X2.0°

14 (Shimada et al., 2001) 1日目：西へ最大1.5cm 2日目：東へ1cm

15 山岳波の影響 Mt. Fuji mountain lee wave Izu peninsula cool cool wet wet warm
wind cool wet cool wet mountain lee wave warm dry wind Izu peninsula

16 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 まずは、ray tracing プログラムの開発から

17 Mesoscale Model (MSM) 18 hours 00, 03, 06, 09, 12, 15, 18,21 UTC Japan
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 - Lambert Conformal Horizontal Grid # 640 x 320 325 x 257 361 x 289 Truncation Wave # T213 214 x 169 238 x 190 Grid spacing deg.(~60km) 20km 5km Vertical layers 40 Top Layer Pressure 0.4hPa 10hPa Precipitation process Prognostic Arakawa-Schubert Large-scale condensation Prognostic cloud water content Moist convective adjustment

18 900hPa 00UT 10/01/2004 925hPa 950hPa 1000hPa 地表

19

20 札幌 つくば 鹿島 内之浦 上海 父島

21 オンラインで入手可能な 気象庁の数値予報データ
地球流体電脳倶楽部 [

22 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 独自のマッピング関数開発
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マッピング関数を計算するシステムの開発 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。

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25 Vienna Mapping Function