by Aspen Nielsen | 更新日: 10/14/2025 | コメント: 0
あなたの周りには、肉眼では見えないものは何がありますか?
この質問を聞くと、最先端の望遠鏡でしか見られない遠方の銀河の画像を思い浮かべるかもしれません。あるいは、特殊なカメラでしか見られない赤外線や紫外線を思い浮かべるかもしれません。理科の授業で顕微鏡を使って観察する微生物を思い浮かべるかもしれません。
しかし、微気象学者であれば、おそらく地表フラックスを思い浮かべるでしょう。私たちの目には見えないものの、常に存在しています。
フラックスの測定は、センサーを設置して立ち去るほど単純ではありません。現場で働いた経験のある人なら誰でも、小さな見落としがデータの質を左右することを知っています。
これは特にミクロ気象学において顕著であり、渦共分散法などの手法を用いて、地表と大気間のエネルギーや水、二酸化炭素、メタンなどのガスの交換を定量化します。フラックスとは、特定の面積と時間におけるエネルギーまたは質量の移動です。大気中のフラックスは主に様々な大きさの乱流渦によって駆動されるため、測定値は機器の設計に大きく左右されます。たとえわずかな測定誤差であっても、時間の経過とともに蓄積されたり、生データの集中的な処理工程を通じて伝播したりし、最終的に報告されるフラックス値にバイアスが生じる可能性があります。
Campbell Scientificのミクロ気象学主席アプリケーションエンジニアであるエドワード・スウィアテック氏との最近の会話の中で、現在利用可能なセンサーを用いて渦相関観測所の構成を最適化する方法について深く検討しました。このブログ記事では、その検討事項の一部をご紹介します。
あなたのアプリケーションには、オープンパス渦共分散システムとクローズドパス渦共分散システムのどちらが適しているでしょうか?この問いに答えるために、私たちは「状況によって異なる」という悪名高い工学格言を使います。
オープンパス型とクローズドパス型のガス分析装置には、それぞれ異なる利点とトレードオフがあります。以下の表は、それぞれの設計の一般的な利点と欠点をまとめたものです。
メリット | デメリット | |
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オープンパス |
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クローズドパス |
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ご存知のとおり、渦の大きさは地表からの距離に応じて異なります。
想像してみてください。素晴らしいコンサートホールに座り、世界クラスのオーケストラの演奏を聴いています。交響曲は弦楽セクションの豊かな音色で始まり、オーボエとトランペットがシームレスに繋がって、それぞれの音符が完璧に調和しています。そしてスネアドラムが加わりますが、一拍一拍が遅れています。途端にハーモニーが崩れ、音楽が…違和感を覚えます。
同様に、渦共分散システムも同時に測定を行う必要があります。渦共分散法はその名の通り、2つの量(鉛直風速とスカラー(温度とガス)の変動)がどのように同時に変化するかを測定します。共分散の大きさはフラックスの強度を表し、符号はフラックスの方向を示します。
同時測定を行わない場合、共分散が過小評価され、フラックスが過小評価され、結果として不正確なデータとなります。同期測定の重要性については、Fratiniら (2018) で解説されています。Swiatek1氏はさらに、「同時測定が不可能であれば、すでにデータは破損している」と述べています。さらに、同時測定を確実に行うには3つの方法があると説明しました。
渦共分散センサーは乱流を測定します。センサーを現場に設置すると、その存在自体が風速場(平均流と乱流の両方)に影響を与えます。センサー、取り付け金具、そしてタワーによって引き起こされる流れの歪みを軽減する唯一の方法は、乱流センサーを卓越風の方向に向けて設置することです。
現場でのセンサー設置を効率化するには、センサー設計の改良が不可欠です。センサー設計において重要な考慮事項は、Wyngaard (1988) が示唆しているように、超音波分析計とガス分析計の両方において水平対称性を確保することです。水平対称に設計されたセンサー2、は、平均気流を機器の上部と下部に対称的に分割し、センサーの形状に起因する平均気流の歪みを「打ち消す」ことができます。
目に見えないにもかかわらず、フラックスは私たちの環境に大きな影響を与えています。フラックスを正確に測定するには、単に機器を設置するだけでは不十分です。センサーの慎重な選定とシステム設計、細部への配慮、そしてシステム内のあらゆるコンポーネントがデータ品質に及ぼす影響を理解することも必要です。
この記事の原則を適用することで、ミクロ気象学者は不確実性を減らし、データの整合性を保護し、地球の表面と大気の間の複雑なやり取りをさらに理解することができます。
私たちの周りの世界をより良く測定すればするほど、より良く理解できるようになります。
当社のミクロ気象学者は、研究者の皆様に可能な限り信頼性の高いデータを提供することに誇りを持っています。ぜひお気軽にご相談ください。専門家が対応いたします。
Credits: Edward Swiatek of Campbell Scientific, Inc. contributed to this article.
References
1 Fratini, G., Sabbatini, S., Ediger, K., Riensche, B., Burba, G., Nicolini, G., Vitale, D., and Papale, D. (2018). Eddy covariance flux errors due to random and systematic timing errors during data acquisition. Biogeosciences, 5473-5487.
2 Wyngaard, J. (1988). The Effects of Probe-Induced Flow Distortion on Atmospheric Turbulence Measurements: Extension to Scalars. Journal of the Atmospheric Sciences, 3400-3412.
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