第44回夏季大学「新しい気象学」講義資料

21世紀に入り、ドップラー機能や二重偏波機能を備えた気象レーダーが実用化された。 しかし、気象レーダーは1940〜50年代に遡る歴史を持つ、古い観測装置である。 この講義では、気象レーダーの仕組みとともに、近年の高機能化の流れの背景について話す。 また、ドップラーレーダーの画像を用いて、実際に、風向・風速や渦（メソサイクロン）等 の情報を読み取る実習を行う。

大気中の微粒子（エアロゾル）は、雲ができるとき水蒸気凝結の核になる。 それは、どこからきて、何でできているのか、雲にどのように影響するのかについて学ぶ。 また、午後の気象研見学時に、実際に電子顕微鏡で微粒子を観察する実習を行う。

最近は存在しないものを見せてくれるバーチャルリアリティ流行りであるが、 一方、現実に存在するもので見えていないものが沢山ある。その典型が風である。 我々にとって風は、感じるものであって見るものでは無かった。 ところが最近、レーザー光を使って空気の動き（風）を3次元的に観ることができる 装置が開発され、我々もこの装置を使って観測を開始した。 講義では、我々の「風流から風雲の研究」の一端を紹介する。実習は、 ストロー、洗剤などを用いて「シャボンの中の雲実験」を行う。

黄砂や大気汚染エアロゾル、森林火災の煙など、アジア大陸から輸送される エアロゾルの動態把握を目的として、自動連続観測ができる後方散乱ライダーを 東アジアの約20地点に設置して継続的観測を行っている。散乱の波長依存性と偏光特性から 水雲と氷雲、大気汚染性のエアロゾルと黄砂を分離して、それぞれの分布が得られる。 当日は、ウェブで公開しているライダーデータの見方について、印刷した画像を用いて 雲とエアロゾルの識別や、黄砂と煙霧の識別などの実習を交えながら講義を行う。

天気予報の分野で大きな発展を遂げたデータ同化の手法は、大気微量成分観測の解析にも 応用されつつある。いまや天気予報や気候変動予測の精度向上には、大気微量成分の挙動把握が 必須となっており、データ同化の果たす役割は大きい。 講義では、データ同化の概念を分かりやすく説明するとともに、ライダーデータなどを用いた数値モデルの データ同化の実例を紹介する。