[論文レビュー] Universal Spectrum for Atmospheric Suspended Particulates: Comparison with Observations

A. M. Selvam|arXiv (Cornell University)|May 8, 2010

Complex Systems and Time Series Analysis参考文献 67被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、自己組織的臨界性と黄金比に基づく一般系理論を出発点として、大気中浮遊微粒子の普遍的逆べき則スペクトルを提案する。モデルは、4つの独立したデータセットにおいて観測されたエアロゾル、雲滴、雨滴の粒径分布を高精度で再現するフラクタル渦連続体を予測する。

ABSTRACT

Atmospheric flows exhibit self-similar fractal space-time fluctuations on all space-time scales in association with inverse power law distribution for power spectra of meteorological parameters such as wind, temperature, etc., and thus implies long-range correlations, identified as self-organized criticality generic to dynamical systems in nature. A general systems theory based on classical statistical physical concepts developed by the author visualizes the fractal fluctuations to result from the coexistence of eddy fluctuations in an eddy continuum, the larger scale eddies being the integrated mean of enclosed smaller scale eddies. The model satisfies the maximum entropy principle and predicts that the probability distributions of component eddy amplitudes and the corresponding variances (power spectra) are quantified by the same universal inverse power law distribution which is a function of the golden mean. Atmospheric particulates are held in suspension by the vertical velocity distribution (spectrum). The atmospheric particulate size spectrum is derived in terms of the model predicted universal inverse power law characterizing atmospheric eddy spectrum. Model predicted spectrum is in agreement with the following four experimentally determined data sets: (i) CIRPAS mission TARFOX_WALLOPS_SMPS aerosol size distributions (ii) CIRPAS mission ARM-IOP (Ponca City, OK) aerosol size distributions (iii) SAFARI 2000 CV-580 (CARG Aerosol and Cloud Data) cloud drop size distributions and (iv) TWP-ICE (Darwin, Australia) rain drop size distributions.

研究の動機と目的

• 乱流渦運動に基づく根本的なメカニズムに裏付けられた、大気微粒子粒径分布の普遍的理論枠組みの構築を目的とする。
• 統計力学および自己組織的臨界性の原則を用いて、大気中微粒子スペクトルに観測されたべき則スケーリングを説明することを目的とする。
• さまざまな大気ミッションおよび地域からの実測データと照らし合わせて、モデルの予測能力を検証することを目的とする。
• 大気流れのフラクタル構造と浮遊微粒子の粒径分布との間の関係を確立することを目的とする。
• 黄金比パラメータを介して、気象の揺らぎと微粒子粒径分布の両方に同じ普遍的スペクトルが支配的であることを示すこと

提案手法

• 古典的統計力学および最大エントロピー原理に根ざした一般系理論を用いて、大気渦の揺らぎをモデル化する。
• 大気を、より小さなネストされた渦構造の統合から生じる大きな渦が存在する連続体としてモデル化する。
• 黄金比（φ）でパラメータ化された逆べき則関数を用いて、渦の振幅の確率分布を導出する。
• 微粒子の浮遊を支配する垂直速度スペクトルを、普遍的渦スペクトルと関連づけ、微粒子粒径分布を予測する。
• 導出されたスペクトルを用いて、複数の観測データセットにおけるエアロゾル、雲滴、雨滴の粒径分布を予測する。
• TARFOX、ARM-IOP、SAFARI 2000、TWP-ICEミッションからの測定データとモデル出力を比較することで、予測の妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大気渦運動に由来する普遍的逆べき則スペクトルが、観測された微粒子粒径分布を説明できるか？
• RQ2 黄金比が、大気中微粒子スペクトルのべき則スケーリングをどの程度適切にパラメータ化できるか？
• RQ3 本モデルは、さまざまな大気条件下でエアロゾル、雲滴、雨滴の粒径分布をどの程度正確に予測できるか？
• RQ4 自己組織的臨界性および長距離相関が、大気中微粒子分布をどのように形作っているか？
• RQ5 同じスペクトルモデルが、気象の揺らぎと浮遊微粒子粒径分布の両方を記述できるか？

主な発見

• モデルは、黄金比でパラメータ化された普遍的逆べき則スペクトルを、多様なデータセットにおける観測された粒径分布と一致させる。
• CIRPAS TARFOX_WALLOPS_SMPSエアロゾルデータとの比較において、粒子径全域で一貫したべき則スケーリングを示し、良好な一致を示した。
• オクラフホマのポンカシティで実施されたARM-IOPミッションのエアロゾル粒径分布も、モデルの予測と一致し、地理的・気象的条件の違いを越えた頑健性を確認した。
• サファリ2000のCV-580ミッションから得られた雲滴粒径分布は、モデルの予測とよく一致し、雲微物理学への応用の妥当性を裏付けた。
• オーストラリア・ダーウィンで実施されたTWP-ICEミッションの雨滴粒径分布も、予測された普遍的スペクトルと一致し、降水プロセスへの適用範囲を拡大した。
• 4つの独立したデータセットにおける一致は、自己組織的臨界性によるフラクタル渦ダイナミクスが、大気中微粒子粒径スペクトルを支配する同一の物理的メカニズムであるという仮説を支持する。