GCOM-C（しきさい）衛星搭載SGLI雲プロダクトのアルゴリズムと初期解析結果
- Keywords:
- GCOM-C, Shikisai, SGLI, Climate change, Cloud properties, Remote sensing, Cloud evolution process, Radiation budget, CLAUDIA, CAPCOM
本論文では、宇宙航空研究開発機構（JAXA）が2017年12月23日に打ち上げたGCOM-C（日本名：しきさい）衛星搭載SGLIセンサーで用いられる雲識別アルゴリズム（CLAUDIA）と雲特性解析アルゴリズム（CAPCOM）の理論的背景を解説し、さらにこれらのアルゴリズムを用いた初期データ解析の結果を示し、議論した。
CLAUDIAを用いたSGLIセンサー雲識別の検証は、地上７カ所に設置された全天雲カメラのRGB画像からSI-BI法で推定した雲量との比較で実施された。その結果、User’s accuracyおよびProducer’s accuracyの値は高く、それぞれ90%前後であった。Overall accuracyは83%から100%の間であった。
CAPCOMを用いたSGLIセンサー雲特性の検証は、米国航空宇宙局（NASA）のTerra衛星搭載MODISセンサーにおける同類プロダクト（MOD06）との比較で行われた。比較の期間は2018年8月22日から同年9月14日で、データの範囲は中低緯度（60°N〜60°S）であった。その結果、SGLIセンサー雲特性とMODISセンサー雲特性に強い相関があることが分かった。海上（陸上）における水雲の雲光学的厚さ、雲粒有効半径、雲頂温度の相関係数はそれぞれ0.88(0.83)、0.92(0.88)、0.94(0.92)であった。一方、氷雲の光学的厚さの相関係数は、海上（陸上）で0.86(0.82)であった。
CLAUDIAアルゴリズムによるSGLIセンサー雲識別プロダクトおよびCAPCOMアルゴリズムによるSGLIセンサー雲特性プロダクトは、JAXAが事前に定めていたGCOM-Cミッションのミニマムサクセス・クライテリア（プロダクトを公開して良いと判断される精度の閾値）を満足することが確認されたため、2018年12月から公開されている。