資料2-6 NICTにおけるリモートセンシング技術とデータ利活用
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(2) ŰŢ[ÓĘ ü £ª§}§wW\ ü ńBă[£§Z@Ei [ĵß ü Z@EiĒĔƠ§{ªZȑLiòhdžb . . 4 !+-% ¢ª¢o ª ./ . ü ªÛƋƠ ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. .
(3) £ª§}§wW\Ȳ • ęǩlȅȗAgǠƏ4ÙÚLiņƀ. #(*-# #),&)$ȫ£ª§}§wȬ 33ȱ #(*-#ȫȅȗȬȭ3 #),&)$ȫǠƏ4ÙÚȬ • DZǷYÃȰ¥ª ª4¹ĢǗť§{ªȫ^akhYXȬ Ø ǒ×VȠƯƈlÖJUǮțWęǩ[ľǭlƏi»ǘŶB¥ª ªȫǑä§{ªȫmvn§{ªȬȬ . Ø ęǩBƥLiȠƯƈlǞƏLi»ǘŶBřěǠeƢͧ{ª ȫóä§{ªȫ}§{ªȬȬ • =Mjd4ȠƯƈlŷÖȫóÇȬJUÇöÕƝLiʼnǖBȍ • aP4¥ª ªYX[ǑäƧ§{ªV\4ēĕVǭ[ǔ=ȠƯ ƈlÖLʼnǖBȍ ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. .
(4) ûƈśȫƈȎȬZfSUÀBȄ>[AȲ ǝ?id[BȄ> ȫďƂǞƏlÃZȬ. p ov¦ƈ 3ȒƃƿĐȫȝ4ȡ4ȞYXȬ p £ƈ 3ȟƿYX p ¢¤ƈ 3ďƂdžŃȫåđdžŃĂŬ[ƗĺBǝ?iȬ p Ï 3ĹƿĐȫ YXȬ4ďƂdžŃ. "+ )6A4A1+ 0.3μm. ''. 1.4μm -.6B;C* D 100μm(3THz) "+" 10μm 1mm 1cm 10cm 1m. ¹Ȑ[ƩVǝ?iƽā + 8B29:+ 3.5. '
(5) ( C '/-@7?'%D. ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. . ¢¤ƈ. =>&&<.0@(. #'!. ( C '$'. D. ,(. .
(6) ƩƧZļKPǞƏ¢sª[ȇŋ ƓėldPgLŻ6YƂǩƛǩWO[ŦȐ©ƵȐxª¤. 地上での観測 2 ƷĤ 2 Ƴ±ȟ 2 ș®Ǫȝ. p śƦ( ś×;śç× p ś'(;śç'( śŦȐ p śç'(;śƦ'( śŦȐ;śŢ p śƦ'( śŢ;ȮǿȐ. 2 ÝNJ õȧ 宇宙からの観測. ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. ȧ[ǞƏ[ȉǜľ 前兆及び本 体のリアル タイム追跡 観測の重要 性。 雲を形成 する気流 （風）の 把握の重 要性。 進路等予 測のため の広範囲 の風の把 握の重要 性。. .
(7) ŰŢ[ÓĘ ü £ª§}§wW\ ü ńBă[£§Z@Ei [ĵß ü Z@EiĒĔƠ§{ªZȑLiòhdžb . . 4 !+-% ¢ª¢o ª ./ . ü ªÛƋƠ ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. .
(8) ńBă[£§Z@Ei [ĵß 衛星リモセン���データ利活用��造� 衛星センサ開発 製造� �上��. 衛星� �データ�. リモセン基盤技術 開発�. データ� ����. 衛星データ ソリュー ション�. データ利活用研究�. 地上データ 統合ソ リューショ ン�. サービス� 提供・� 販売�. データ統合研究�. [òdž. 第2回 宇宙ｘICTにおけ懇談会（平成28年12月20日）. 7.
(9) #! . Q W T " * .
(10) . 7. B / 1 % $. ' $ % "& ' '. !( . )( ¡¡ |XNQc_z}. . (
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(12) . ¢0£ |SUNTc_z}. )(¡¡ |QSNTc_z}.
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(15) ;? < ¢Y_`¥YmxkslnmK_qrkyktq `rkont£|QQ¦VVh }. ¢a\ c¤gc`b\ g£. . :! A¡ ¡. .'F? <¢gj`f£ ¢^dgYh£ |PSS¦PTU{PVS¦ PXQh }. :! A' < Yeedbd~' <. @J35 G ¡¡eqM gYfR P_y["SiY# 53L?5DKB14H"h WM# | % $ t%. E? <¢h`f£ |QT¦RUh }. ai`[\~' < ¢ai`[\¤gj`£. $
(16) t%. '' . ' . ]`f\~' <. Earth CARE ／CPR `ggN¤a\c A+jI¡¡. P_y[. +' . $ t%. $ t% \ktvpK[Yf\#=+ jI¡¡. $ t%. 53L?5DKB1 4H "N|# $ %. *' . ( . #%&$ . $. $ t% Yeedbd~' <¢ £ :! A' <. wxg[ de\. $ t%. GPM ／DPR. . TRMＭ／PR. Z#. "a. :! A' £ |RQT^_z}. <¢. P_y[ :! A'. P_y["aZ#. Yeedbd~'. ~szb7CEI}IFe[ $! %. <¢ £ <¢ £. NICTIG;L+ g}nQv,*f.r0{x)'(&/. ~szb7CEI}IFe["a Z# $! t% $ 4HC 9. ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. OdVqRe["# |RXS¦VPR } VqR $ % q $ % $ % p $ % ¤ ^cYeMYuqk |RXS¦PLOOOh }. G,. D+. D+6. .
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(18) [Ǘť£ª§}§wȏƥ[GjaV[Dzǯ 1985. TRMM. 2015 . 1997 TRMM. . 2006. GPM/DPR. . &( ( . SPIDAR 2000. EarthCARE/CPR 1990
(19) . 2007.
(20) . . 2018 Earth CPR' CARE. 2009 2014 "( . 2015. SMILES2. #!$%(% ( ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. 2014 GPM/DPR. 2014 2011 W&( (. 1995. JEM/SMILES. . . . .
(21) 2014
(22) . .
(23) ŰŢ[ÓĘ ü £ª§}§wW\ ü ńBă[£§Z@Ei [ĵß ü Z@EiĒĔƠ§{ªZȑLiòhdžb . . 4 !+-% ¢ª¢o ª ./ . ü ªÛƋƠ ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. .
(24) Ǘť. 日米の共同プロジェクト 日本：JAXA・NICT、米国：NASA. （TRMM : Tropical Rainfall Measurement Mission） . p ǗťZƣVØcUmvnqªm¥om§şı[Ȓȝ¥ª ªlŗǴJ4
(25) īūZŇR¬F5 フェーズドアレイ気象レーダ（地上設置型）へ応用 p ǞƏȤĆȰæNj Į;éNj ĮȫƕĦĆȬ p ǡǠĚýȫī¨ūȬlďĩZİȎJ4
(26) īȐȁƠ5 īZȁƠDž²5 GPMへ p ȎŮǞƏZfhŞJ=ȒƃƱđ[×ȊBĬBi5 w¦ª¤YȒȝ[ƶ¿ǞƏȫȒȝƗľȬ4ƌƉ¬[Ȓȝ×ĥƗľȫƂÈċäȬ4ąĆƁ[ȒȝƗľYX1. . ( "# ),!,$+.
(27) #. %'&*$+. 降雨レーダ（TRMM/PR）. フェーズドアレイ気象レーダ. 160. . ("# ),!,$+.
(28) #. %'&*$+. . ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. TRMM/PRで観測された 台風の立体構造. 論文数の推移（1998年～2012年） ※論文引用数は、年間4000以上に. .
(29) ǠƢ. 日米の共同プロジェクト 日本：JAXA・NICT、米国：NASA. （GPM : Global PrecipitaEon Measurement） . p ǠƢ\4¶ûƈȒƃ¥ª ȫ ȬWov¦ƈřěǠȫȬlŗǴJPȮŽ[¯Ǘ ťW4ov¦ƈřěǠlŗǴJPǛśŽ[ÞǗťǎZfSU4ÑƜȒƃ[ȩǀĮ©ȩ ȥĮǞƏlǕY>ăȘèá}¡§5 p ǞƏƽāȰæNj Į;éNj Į[ȤĆ4ǞƏęǩȰȒƃȫȝ4Ȟ4ȡYXȬ p ¯ǗťWÞǗťAgŦȐƁ[ÑƜȒƃÁŃJ4ÑƣZȈÇ5 2ƛĄ\4×ǟǑǂ'(4ũŞȥĮŦȐ[ÑƜȒƃȫ !Ȭ p īȫĪŃ īȬū ŢZƲĐĠAgŇR¬F p ƂÈċä[£§w4Ɗƃ³Ĉ}[źƾ4ƃǬƐƼƝYX HGAS. GMI. KuPR. KaPR. KuPR. GPM主衛星/副衛星群. KaPR. マイクロ波放射計降水量マップの例. ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. .
(30) Ǻ¬ă[Ɗƃ³ƏZǫƙLi4ĒĔAg[ȒƃǞƏ p Ǻ¬ăȫÃ?]Ųém~m÷ăȬ\ŢŰ[{¢oqª§ZdžbǶajU@h4à ?]ī[o[ďƊƃV\4Ţǁ¼ŸZďCYǙėȫÆȕȌŘňȦdčȦȬ5 p ĒĔAg[ȒƃǞƏ\4ƌČ[{¢oqª§[£vƼƝ[PcZĻǜY4ǀĮ [ǔ=ȒƃªeƊƃ³ƏlŔÄVCi5 p ąƜƎŨåZfhȩȥĮåBìĿIjU=iªªõȧ[IJĮeȀǰ³Ə[ȩǀĮ åZdǫƙ5 各国の洪水予警報 システムへ活用. タイ大洪水で被害を受けた日系企業の工場. 複数の衛星データを用い て1時間ごとに提供され る世界の雨分布速報 （GSMaP） GSMaP のデータを活用し たサービスの創出に関す る試みが関連する幾つか の業種の中で始まりつつ ある。. 2015年に石垣島に上陸した大型台風（左：GPMで観測した降雨分布） ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. .
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(32) !+-% Ǘť[ƩƧ[ǐŧ ąƜƎŨå[ĕȋƧǢŝlȜJDJU=iȟ eĹƿĐ[ãŴ[ŊŕlfhſƮYd[ZJ U=DPc4w¦ª¤YȟeĹƿĐ[×ĥ WąĆľZȑLiªBĻǜWYSU=i5. ĹƿĐWȟ [ãŴ. IPCC の５次報告書 n ąƜƎŨå[¯ǜÿWJU[ãŴ\fDƫgjU=iB4ďƂ®[rm¦¤ȫĹƿĐȰȪƬe YXȬ eȟZfiãŴBȢĨZǛȚV<iPc4ª¤[ãŴlŊŕLiGWBȜJ=ƘƆV<i5 n rm¦¤[ãŴ\¢ZdoZdãC4ȟ[ãŴ\oV<iBǝƳdhǥģBȢĨZďC=5 n ȟ[ĴŃZ\rm¦¤BȉǜYĵßlŴPJU=iGWAg4Gjg4rm¤¤4ȟ[ŻĐlª¤ZŊ ŕLiGWBȉǜWYSU=i5 ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. .
(33) !+-% ȫ雲エアロゾル放射ミッションȬ EarthCARE：Earth Clouds, Aerosols and RadiaEon Explorer） p ȟ4rm¦¤[ãŴlfhſƮZŊŕLiPc4ŢžBÒùVȏƥlȀcU =i[B!+-% Ǘť5 p !+-% Ǘť\4 £ƈȫ 0ȬlÂSUȟƿlǞƏȫȟ¥ª ªȬLiW ùŦZ4Ï Ïȫ ȬlÂSUrm¦¤lǞƏȫ¢o ªȬ5 p ŢŰBȟ¥ª ªlōijJ4žġB¢o ªlōij5 HG-‐SPIDER. SPIDER. Time. 高感度雲レーダ（HG-‐SPIDER）と従来型 雲レーダ（SPIDER）の比較観測結果 ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. • 全体的にS/Nが向上 • SPIDERで見えてなかった雲が見えている （赤で囲った部分） .
(34) .
(35) ŰŢ[ÓĘ ü £ª§}§wW\ ü ńBă[£§Z@Ei [ĵß ü Z@EiĒĔƠ§{ªZȑLiòhdžb . . 4 !+-% ¢ª¢o ª ./ . ü ªÛƋƠ ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. .
(36) 大気中＜微量物質＞の 超高感度・高精度センシング . 衛星観測の役割 １）実態の把握 ２）政策遵守の監視. 政策 と <微量物質>. 策定に向けて . モントリオール議定書 . CCAC (The Climate and Clean Air . オゾン層破壊 . オゾンO3,フロン CFCl3、オゾン破壊ハ ロゲン物質ClO, HCl,BrO等 . CoaliEon) . /UNEP(国連環境計画) . 気候変動枠組条約 . ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. . 地球温暖化 二酸化炭素 CO2 . 大気汚染 . 短寿命気候汚染 物質 SLCPs NO2, PM2.5, etc . .
(37) 超高感度SMILESセンサによる超微量物質の実態把握 衛星による実態把握 オゾンホール. 上層大気のオゾン減少： 皮膚ガン、白内障、免疫低下によ るウィルス性の病気（エイズなど）に影響 オゾン減少原因：人為起源の微量ハロゲン物質(ClO, BrO等)。特にBrO は大気中<1兆分の1程度>と超微量であり検出が非常に困難. NICTはBrO日変 オゾン破壊メカニズムの理解・回復予測に貢献 動把握に成功 （世界初） NICTは測器開発・データ処理を一貫して実施 モントリオール議定書による規制に より成層圏オゾンは回復中 大気中Cl+Br量の減少. [hour]. L2,L3 処理 . [km] BrO[ppt]. T.O.Sato et al., 2013. WMO2014レポート. ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. σ=0.3K. １）小ノイズ（高感度） ２）小リップル美しいスペクトル線形 . Y.Kasai et al., 2013 4K 20K 100K. オゾン全量の回復. T.O.Sato et al., 2013. L1処理 . 観測周波数帯 . 625, 650GHz帯 . 受信機システム <Tsys>. 超伝導4K受信機 <300-‐360K>. 観測期間. 2009/10/12-‐2010/4/21. .
(38) ŰŢ[ÓĘ ü £ª§}§wW\ ü ńBă[£§Z@Ei [ĵß ü Z@EiĒĔƠ§{ªZȑLiòhdžb . . 4 !+-% ¢ª¢o ª ./ . ü ªÛƋƠ ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. .
(39) ĒĔAg[ȧ[ǞƏ[ȉǜľ p ǷīĊâBłĽIjiŹƸƂǩƛǩȫªª£xª§4y£¢Ǫȝ4Ɗƃ4ƷĤY XȬ[³ƏǀĮú¬ZĻǜYǜǃBȧZȑLiªV<i59Ƃǩ: p ąƜ¬lȎǮțǵǹIjiȪƬeƅŵƖǭBËįǙėldPgJU=iGWAg4ƞĉ ÆÑ[ǞƔAg4Ojg[ǵǹlſƮZŊŕLiPc[ȧ[ªBĻǜ59ƞĉ:. ąƜǘȣ[ȯßlêciƌ¬[ǞƏŎƔƮÆBȜJ=GWe4Ȕ¬Z@=UdƬƒYX[Ǟ ƏĀȜąĆBč=GWAg4Dzȃ¬ȫĒĔȬAgąƜÑ¿lùKvt£nVǞƏLiǗť ŗǴ¢ª¢o ª[ĖƛBŭajU=i5 õȧȀǰ³ĈZ@Ei ǗťŗǴ¢ª¢o ªªÛƠãŴ 2010/08/30 12Z 84 -, ȫ} ¥ª}¡§ZfiǣÅȫǝƳhȬÃȬ.
(40) . Tropical Storm LIONROCK(07W). ' )*.
(41)
(42) DWL TRMMDWL. "+DWL .
(43) &+ !/-% #($. ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. .
(44) ǗťŗǴ¢ª¢o ªȏƥZúEU p Ėƛ[PcZ\4Dzȃ¬VēĕYľǑlÖL¥ª|ªʼnǖl¹Ȑ[ƩZēÑY ƈȎ[ÏVĖƛLiGW5 BȏƥJU=i¢ª¢o ª ďƂZúEU¥ª|ªÏlƥěJ4ďƂ®[ĹƿĐȫrm¦¤Ȭ ZðěJUħSUDiÏlóÇJUǟųLi5ĹƿĐ\ȧZ°SU ä=U=i[V4ðěLiWCZ¢ªãŴBƥƟJUÏ[ƈ ȎBċåLiGWlÛƠJUȧlǟųLi5 ǗťŗǴƠȩÖᤥª|ª[ȏƥƹ´[ƘƆ 7.28 W=104 mJ,70 Hz
(45) ()$" '1 # -&. レーザービーム（パルス） 波長：２μm（目に安全な赤外線）. • NICTの強みは、レーザーを独自開発する技術の蓄積 と設備があること。 • センサー開発研究と基礎研究が連携してトライアンド エラーを繰り返しながら高度な技術の確立を目指して いくことができ、国際競争等の基礎体力となっている。 . . 2-µm Q-switched, single pulse oscillator 2-µm Mastor oscillator power amplifier (MOPA).
(46) . 10. $"'1 # ,)+ % !/.. 1. ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. NICT φ4mm 33mm Tm,Ho:YLF. !/..
(47) (Hz). 衛星搭載ライダーの性能を決める重要要素 • レーザ出力と目の安全性を両立 • 繰り返し周波数（１秒間にいくつのパルスを出せるか） • 空間分解能 • 受光望遠鏡の口径のトレードオフ . 100. % !/.*0. 10. 100. 1000. (mJ). 10000. .
(48) ŰŢ[ÓĘ ü £ª§}§wW\ ü ńBă[£§Z@Ei [ĵß ü Z@EiĒĔƠ§{ªZȑLiòhdžb . . 4 !+-% ¢ª¢o ª ./ . ü ªÛƋƠ ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. .
(49) 大気汚染高分解能観測のための小型衛星センサの開発 大気汚染物質を1km級の水平分解能で観測 現在の衛星 (7km). uvSCOPE (1km) . 大気汚染やエネルギーに関するマネー ジメント情報の提供に資する. Power Plant ./ 2014 JAXA地球圏総合診断委員会 国際 宇宙ステーション中型ミッション第一 位推薦。研究開発中. Highway. Ship. Fire. ca. 25km 感度解析により、既存の日本技術では精度 5%要求のところ、8%程度で観測が可能。 今後の措置として 1) 周波数分解能を落と し検出器メーカに最適化相談を行う、 2) より低軌道を狙う、などを検討中。 Fujinawa et al., 2016 ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. 観測対象 . NO2, O4. IFOV[km]. 1 x 1,. Swath width[km]. ～200. NO2検出限界[molecs/cm2] *対流圏カラム. 3.0 x 1015 (5%). 波長範囲[THz]. 657.2-‐611.8. 寸法[mm] . 560x350x350. 質量[kg] . 10以下. データレート[bps] . 3M. .
(50) ŰŢ[ÓĘ ü £ª§}§wW\ ü ńBă[£§Z@Ei [ĵß ü Z@EiĒĔƠ§{ªZȑLiòhdžb . . 4 !+-% ¢ª¢o ª ./ . ü ªÛƋƠ ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. .
(51) ǗťªÛƋƠ[ôǑľ p ǗťªZ»ǘIjif>YƴŹ[ƱđªAgư½[Ż6Y©zZȑLiª lŬãZȑǾINUƋƠJU=DʼnǖBĻǜV<i5 p O[Pc[ȮT[m¦ªWJU4ƞĉªeƂǩªWư½ƋäW[ȑǾlªW =>ǞƔVœÔJU=DPc[ƭƴȏƥlǕSU=i5 p ďƂƅŵlªWJPªÛƋƠƭƴ4y£¢ǪȝlªWJPªÛƋƠƭƴlȀ cU=i5 p ƛĄ[ƀȖV\4{or§nnvY§}§wªW¹ȐƋä4ư½ƋäW[Ljøǟ ų[şƇǨ[ƭƴW4OjZfiŞPYÅÉàǽ[ôǑľǸƄ[ƭƴ[ƀȖ5 p ǷůűZĒĔȫDzȃ¬ȬAg[ąƜǞƏªlƋƠLiǒơĮWO[£rª}¡§BĬB iGWV4ůű³Ə[ŦƵȐxª¤BĬBSU=D5. Gjg\4ŪÎƸ ǒDZWOjlÛƠJPÅÉàǽZ@EiŞPY¥§~ WJU4ŮĶIji5 aP4G[ʼnǖ[ĖƛZfh4ŞPY¥oªPRBîÐJeL=ªÛƋ Ơćƨ[ĖƛȫƛƘV\aQȜǟYƱđªlǦdBÂ=GYNif>ZLi ªÛƋƠćƨ[ĖƛȬZTYBSU=DŮĶB<i5 ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ.
(52) .
(53) IoTビッグデータ利活用による社会システムの スパイラル的な最適化・効率化 IoTビッグデータを利活用した交通・物流等社 会システムの最適制御 . 実空間情報分析 異分野IoTデータの横断的分析 . 交通・気象・人の活動状況等を� リ�����に��・���. 創る . IoT ビッグデータ 利活用 観る 目的に最適化 したデータ 取得解析 . ビッグデータ解析. 衛星から地球環境� 全体をミクロに観測�. 環境負担（PM2.5やCO2 等の排出）が最小とな るように最適な配送経 路を選択 . 次世代レーダー、住民 のツイッター情報等を 組み合わせた稠密なゲ リラ豪雨予測等 . 繋ぐ 分析と連動した IoTシステムによ る行動支援 . • センサーデータ取得解析技術 . （電磁波研究所、テラヘルツ研究センター） . • 情報利活用基盤技術 . 状況に応じて 最適経路を選択 . 総務省情報通信審議会 諮問第22号「新たな情報通信技術戦略の在り方」 中間答申より 抜粋 （H27年7月）. 第４期中長期計画か ビッグデータ利活用研究室 ら新たにスタート. （ユニバーサルコミュニケーション研究所） （統合ビッグデータ研究センター（一部、ユニバーサル コミュニケーション研究所情報利活用基盤総合研究室）） . ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. .
(54) ďƂƅŵęƻŘŖZúEPòhdžb l アジア地域～生活空間のスケーラブルかつシームレスな大気汚染予測手法を開発 し、越境汚染を加味した早期かつ高精度な局所大気汚染の予測を実現 • このレベルでのマルチスケール・マルチモーダルな大気汚染予測は前例がない . l 健康リスク予測による大気汚染対策支援の応用実証 . • 様々な大気汚染物質の複合的な分布を抽出し、より詳細化した健康リスクの推定を可能に 広域の面データ 衛星観測データ . （ひまわり8号、GEMS(2019予定)). NICAM . 非静力学正二十面体 大気モデル. 詳細なポイントデータ レーザー光を使って大気中の. ライダー観測データ エアロゾルの位置、量、形状 を観測. 環境測定局やIoT センサーのデータ. 計算のグリッド間隔 を場所によって変え る(Stretch) その他 （分解能200km）. ローカルエリア (目標分解能1km). 身の回りのデータ 大気汚染による健康リスク予報 . アジア地域 (分解能30km) ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. .
(55) Ƥ×Ȋªƪȑ×ų[Pc[ªo§wćƨ l Ż6Y§}§wª[ƵȐƧ© ŦȐƧ©ŀüƧYǛøƪȑª§ lƥǝ©³ƏLiªpqmp }[ȏƥ. ゲリラ豪雨対策支援 フェーズドアレイ気象レーダ 降雨データ 全国気象観測 X-‐RAIN データ 降雨データ 流動人口データ. . n ƛĄ[ĖŠƘƆ. 内水氾濫 データ. • ŦƵȐv¢£§wWƪȑ¤ª¤Ō Ö[ƪ·ŪȆåZfiĞŅƧƪȑ ª§ƥǝşılȏƥ. • Ȃí[ǪȝǙėµÃZȑLiȒȝï_¸ ǻª[ŜÌ4ƪȑª§ƥǝ[ľ ǑǣÅW ª§w. 車両走行データ 渋滞統計データ 環境基準測定 データ. • ȒȝªWƍƑª[ƪȑ×ųYX4 ŦƵȐƧYÊhBIJ=ª[ƪȑ ª§lƥǝ • )!-!"!,#ÕƝZfiȩǼå. • y£¢ǪȝţŮőƫWǾäJP¸ǻ£ v³ƏWȁdzǏŘŖ`[ļƠ. SNSデータ. 感染症流行予測 疫学データ. 大気汚染 対策支援. 大気質健康指数 大気汚染予測データ ライダー観測データ 環境衛星観測データ . （ひまわり8号、 GEMS(2019予定）など）. 時空間クラスタリング 相関ルール抽出 相関データ予測 STICKER. ソーシャルデー タ. センサデータ. IoTデータ サイエンスデー タ. ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. 統計データ. .
(56) ǗťªÛƋƠȫËįǙėlªWJPoª~Ȭ. ×. 衛 星 リ モ ー ト セン シ ン グ 従来研究： 観測器ごとに独立解析. 本研究： 複 数観測 器 デ ー タ同 時解析 に よる 大気汚 染 複数観測器データを 物質地表面存在量グローバル分布導出 同時に解析 �. χ��� � = � y� − F M x , b. 観る. ���. 現在そして 未来の課題. � �� S��. y� − F M x , b. + x − x� � S��� x − x�. 複数観測器データの横断的解析手法の開発 従来は困難とされていた衛星リモセンによる 地表面データの取得. 大気汚染 オゾン，PM2.5等. 健康被害 大気汚染物質による疾患 ・肺がん ・気管支ぜんそく ・慢性気管支炎 ・花粉症 etc.... 「大気汚染による健康被害情報の提供」 大気シミュレーションモデルに大気汚染物質 大気シミュレーションモデルに大気汚染物質を をリアルタイムにセンシングしたデータを組み リアルタイムにセンシングしたデータを組み込み， 込み，AI技術も活用したビッグデータ同化解 AI技術を活用したビッグデータ同化解析により 析により大気汚染物質分布の動向と，それに 大気汚染物質分布の動向と，それに伴う健康 伴う健康被害データを定量的に提供 被害データを定量的に提供 時々刻々変化. CO2増大 過去または 現在の課題. 大気質健康指数による健康被害「見える化」 オゾン層破壊. 大 気 汚染 物質 存 在量情報 を 大気 質健 康指数 （AQHI）に代入 大気汚染による健康被害を定量化 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 =. 1000 × 𝑒𝑒 �.������×�� − 1 + 𝑒𝑒 �.������×���.� − 1 + 𝑒𝑒 �.������×��� − 1 10.4. ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. 注：この図はSPRINTARSによる PM2.5予測結果（HPより）. .
(57) ׌JPǛśǗť£§ª[ùŦǟųÕƝ} 世界データに随時アクセス NASA, NOAA 随時アクセス 周回軌道衛星データ Aura/OMI Aura/TES Aura/MLS. L1 スペクトル. データ処理管理 NICTテストベッド UV. +. IR. +. MW. →. 複数. 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 =. 装置 関数. L1. 単一の解析よりも空間分解能を向上 装置 関数. 入力. L2データ. 存在量・温度等の物理量 高度分布データ. L1 スペクトル. 装置 関数. [Kasai et al., 2013]. L2 観 測 デ ー タ をインプットす ることで、モデ ル単一では捉 えられない突 発的な変動も 捉える. [Sato et al., 2014]. 出力. L3データ 物質量の４次元分布、予測値 ア ウト プ ッ ト の 時 時空間分解能は 目的に合わせて チューニング可能 都市内：1km2 国内：10km2 等. 地上観測データ 福岡大ライダー ライダー そらまめ君 そらまめ君 小型IoTセンサ 小型IoTセンサ. L1 スペクトル. 小型 センサ. 装置 関数 [SPRINTARS HPより]. ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. 入力. モデル同化. ESA, Copernicus 周回軌道衛星データ MetOp/IASI Odin/SMR. L3データを健康リスク指数AQHIに代入 健康リスク４次元分布を導出. [Kasai et al., to be submitted]. 出力. スペクトル. 1000 × 𝑒𝑒 �.������×�� − 1 + 𝑒𝑒 �.������×���.� − 1 + 𝑒𝑒 �.������×��� − 1 10.4. 1-3：害なし/ 4-6：屋外活動してよい/ 7-10：屋外活動を減らすよう検討/ 10以上：屋外活動を減らす. 日本上空 静止衛星データ ひまわり８ GEMS. 応用例： 大気汚染による健康リスクの定量化. 複数測器同時リトリーバル解析. この大気汚染版. 実装例１：福岡市大気汚染予測 実装例１：大気汚染予測 越境汚染等で突発的に発生 する健康リスクを予測 明日は70%の確率で 越境汚染が起こりま す。 外出時はマスクを. 実装例２：パーソナル大気汚染暴露メーター スマホGPS機能と大気汚染物質分布データを組み 合わせ、日々の汚染暴露量を記録。 今日は暴露が多いです 外出は極力控えましょう. 3. .
(58) @khZ ü ĒĔʼnǖ[ȏƥ\4ƴŹ[ŹȓƞĉVäÁLi}lȏƥLi¥§~ Vd<h4O[¦VƚķIjiʼnǖ\4Ĝű4ą¬VčD[}ª§V kjiʼnǖ[ćƨZdYSU=Dd[V<i5ĒĔ[šëlŒFUĬ=ǚȊ[ ďĝ[ʼnǖl¾]JU=DGWV4ă[ʼnǖ[ĭ¬FZYh4Ż6Y«ǓƧʼn ǖ[ĖƛlôǑZLi5 . Ã?]4 • [LJȨWĖnj323qªm¥oƂǩ¥ª [Ėƛ5 • ĒĔ[¥§~\7Ď8W=>ďCYo§v[<iƩżd<iB4ȜŤ Į[ȩ=ƴŹ[¥§~WJU4O[mvnnBñĘLiʼnǖ[ǚd ĬBiȫ§{ª4ǻÇ4Üĸ4¹ĢƫǑ1Ȭ. ü ªÛƠ[ǞƔV\4ĒĔAg[ǞƏVķgjiw¦ª¤ªW4ą¬ [ǞƏljVķgjiąĆHW[ǤDŽª[džbøkNZfh4ąƜÑ¿Ag ¦ªu¤aV[ƞĉlŦƵȐƧZfhŬãZŊŕJ4ªÛƠ[ĩBŏďL i5 • fhĬƽā[momlǒơZr§u¥~J4ÅÉàǽe~àǽZ Ǎ=V=DPcZ4»eȖğZWgkjY=momàÖ[ºdžblºŐ EU=DGWBȉǜ3 23mom§4u§YX ƺþĒĔȳ ZȑLiŁǧ½ȫĪŃ īūŢȬ. .
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