Aquariusによる海面塩分の観測原理
■ 項目
1. Aquariusとは
2. Aquariusの現状
3. 観測原理
4. マイクロ波の塩分感度
5. その他の問題点
***
(2015年2月10日)
1.Aquariusとは


　米国宇宙航空局（通称NASA）が開発した衛星搭載型塩分センサのことを指す．この塩分センサは，アルゼンチンの地球観測衛星SAC-D衛星に搭載され，2011年6月10日にアメリカ空軍基地から打ち上げられた．
　観測された全球の海面塩分データは，全球の淡水循環や海洋循環の理解向上，そして気候予測の精度向上のために利用される．これらの科学的研究を遂行するためには，1か月・150km平均で0.2psu程度の観測精度が必要とされている．その目標達成のためのアルゴリズム改良は，今なおNASAの研究者を中心に精力的に行われている．

図１：Aquarius/SAC-D衛星(出典：http://aquarius.nasa.gov/)．
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2.Aquariusの現状


　2011年8月から塩分観測を開始したAquariusは，順調にデータを取得し続け，3年経過した現在(2014年8月時点)でも，海面塩分観測は継続されている．
　左図はAquariusによって観測された海面塩分の一例(2011年9月-11月の3か月平均値)を表す．従来から知られている表層塩分の地理学的特徴が，Aquariusによって捉えられている．Aquarius/SAC-Dの回帰日数は7日であるので，このような海面塩分の全球マップが毎週得られることになる．

 図２：Aquariusが観測した海面塩分の3か月平均値(出典：http://aquarius.nasa.gov/)．
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3.観測原理


　衛星による海面塩分の観測には，主にマイクロ波放射計が用いられている．海面から放射されるマイクロ波の放射輝度（または輝度温度）が海面の比誘電率に依存し，さらにそれが塩分の関数である性質を利用することで，海面塩分を遠隔的かつ間接的に観測している．塩分に対する輝度温度の変化（つまり塩分感度）は，低周波マイクロ波帯で最大となるため(Swift and McIntosh 1983)，Aquariusの受信周波数(L-バンド，1.4GHz)もそれに応じた設計となっている．ただし，塩分感度が最大となるこの周波数においても塩分に関する信号が微弱であるため，受信アンテナのサイズを大きくする等，観測精度を向上させるための工夫が凝らされている(「5．その他の問題点」を参照)．

図３：各種物理量の変化に対する放射輝度温度の変化(出典：Wilheit et al. 1980)．
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4.マイクロ波の塩分感度


　輝度温度の塩分感度は，周波数のみならず，水温にも依存することが知られている．左図は，実験室で得られた輝度温度，塩分，水温の関係を表す．塩分に対する輝度温度の変化(つまり曲線間の縦幅)は，高水温であるほど広い．この縦幅は，ある一定の輝度温度の観測精度の下で分解できる塩分値を意味するため，縦幅が広い高水温下では原理上，高い精度で塩分を分解できることになる．一方で低水温下では塩分感度が著しく低下する．例えば，黄色の領域で示されている6psuの塩分の変動幅に対する輝度温度の変化は，水温5℃では2K程度である．輝度温度の較正精度は最大でも0.6K程度であり，それから逆算される塩分の観測精度は原理上，2psu程度にとどまることになる．

図４：実験室で得られた1.4GHzにおける輝度温度(縦軸，K)，塩分，水温(横軸，℃)の関係．典型的な塩分値である32psu〜38psuを黄色の領域で示している(出典：LeVine et al. 2010)．
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5.その他の問題点


　衛星による塩分観測には，海面の放射輝度を，塩分感度の高い低周波マイクロ波帯で，かつ高い精度で観測する必要があるが，放射輝度それ自体は塩分のみならず，水温，海上風，大気中の水蒸気量・雲水量・降水量など，様々な要素の影響を受けるため，これらの寄与を高精度で補正することが要求される．

図５：L-バンドマイクロ波帯の放射輝度に寄与し得る塩分以外の要素(出典：http://www.jpl.nasa.gov/)．
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参考文献
  • Ebuchi, N., and H. Abe, 2013: Evaluation of sea surface salinity observed by Aquarius and SMOS. Proc. IGARSS 2013, Melbourne, Australia, July 2013, 656-659, doi: 10.1109/IGARSS.2013.6721242.
  • Ebuchi, N., and H. Abe, 2012: Evaluation of sea surface salinity observed by Aquarius. Proc. IGARSS 2012, Munich, Germany, July 2012, 5767-5769, doi:10.1109/IGARSS.2012.6352300.
  • Chassignet, et al. (2009), U.S. GODAE: Global ocean prediction with the HYbrid Coordinate Ocean Model (HYCOM), Oceanography, 22(2), 48-59.
  • Lagerloef, G., F. R. Colomb, D. LeVine, F. Wentz, S. Yueh, C. Ruf, J. Lilly, J. Gunn, Y. Chao, A. deCharon, G. Feldman, and C. Swift (2008), The Aquarius/SAC-D Mission: Designed to meet the salinity remote-sensing challenge, Oceanography, 21(1), 68-81.
  • Lagerloef, G., H.-Y. Kao, O. Melnichenko, P. Hacker, E. Hackert, Y. Chao, K. Hilburn, T. Meissner, S. Yueh, L. Hong, and T. Lee (2013), Aquarius salinity validation analysis; Data version 2.0, Aquarius project document: AQ-014-PS-0016, pp. 36.
  • LeVine, D. M., G. S. E. Lagerloef, and S. E. Torrusio (2010), Aquarius and remote sensing of sea surface salinity from space, Proc. IEEE, 98(5), 688-703, May 2010.
  • Swift, C. T., and R. E. McIntosh (1983), Considerations for microwave remote sensing of ocean-surface salinity, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 21(4), 480-491, Oct. 1983.
  • Yueh, S., and J. Chaubell (2012), Sea surface salinity and wind retrieval using combined passive and active L-band microwave observations, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 50(4), 1022-1032, April 2012.
  • Wentz, F. J., and D. M. LeVine (2012), Aquarius salinity retrieval algorithm version 2: algorithm theoretical basis document, RSS Technical Report 082912, pp. 45.
  • Wilheit, T., A. T. C. Chang, and A. S. Milman (1980), Atmospheric corrections to passive microwave observations of the ocean, Boundary-Layer Meteorology, 18, 65-77.