ライダーとは、Light Detection And Rangingの略であり、指向性の良いレーザーを光源とするレーダー（Radio Detection And Ranging）手法である（Wandinger, 2005）。そのため、レーザーレーダーともよばれる。離れたところから対象物の種類や性質を推定するリモートセンシング機器の一種でもある。大気計測を目的とする一般的なライダーは、光源としてのレーザー、散乱された光を集める望遠鏡、および集光された光の強度または光子数を計測する受光・分光装置で構成される（図1）。パルスレーザー光を射出して、その後方散乱光が戻ってくるまでの時間から距離を、散乱光強度や周波数変化から測定対象の分布や速度を計測する。測定対象は、エアロゾルと呼ばれる微粒子や雲、オゾンや二酸化窒素などの微量気体成分、気温・水蒸気・風などの気象要素など多岐にわたる。時空間的な変動が大きい大気環境をモニタリングするうえで、ライダーは有効な計測手法の一つである。レーザー光と大気との相互作用で分類されるライダーの主な種類を表1に示す。

ミー散乱ライダー

エアロゾルの発生源に近い対流圏では、ミー散乱ライダーがエアロゾルや雲の計測に広く利用されている。入射光に対して1回だけ各粒子で散乱される単散乱を仮定したときの、ミー散乱ライダーの受信光強度P (z )は、以下のように表すことができる。

ここで、Kは光学系効率や射出強度等の距離に依存しないすべての定数、G(z )は幾何学的効率因子（レーザーと望遠鏡の視野重なりの関数）、zは距離（垂直に射出していれば高度）、α_i (z )、β_i (z )は距離zにおける消散係数および後方散乱係数である。添え字i = (aerosol, molecule)は、それぞれエアロゾル・雲（ミー散乱）、および空気分子（レイリー散乱）の成分を表す。

　ミー散乱ライダーから得られる一次データは、得られた信号を式(1)の定数項で規格化した減衰付き後方散乱係数（attenuated backscatter coefficient）

である。ここで、G (z)は、良く混合され視野重なりが1となる距離まで、一様にエアロゾルが分布していると仮定できる大気条件下の信号を用いて推定することができる。観測視野方向が可変のライダーでは、水平観測から求めることが多い（Welton and Campbell, 2002）。装置定数は、散乱強度が既知の領域、つまりレイリー散乱が卓越する高度（10 km付近）の信号を用いて求める。そのため、衛星搭載ライダーのように、ライダーから見て手前側にレイリー散乱が卓越する領域がある場合は、比較的容易に求めることができる。一方、地上設置のライダーは、地上付近のエアロゾルにより減衰した信号を用いるため校正には工夫が必要となる。地上ライダー校正方法の詳細については、杉本ら（2014a）の文献を参照されたい。

　式（1）のうち、空気分子に関する成分は、空気分子密度の鉛直分布が分かれば、レイリー散乱の理論値を適用することにより導出可能である。空気分子密度の推定には、ラジオゾンデによる温度・気圧計測、もしくは標準大気モデルプロファイルを用いる。一方、推定したいミー散乱に関連したパラメータには、消散係数と後方散乱係数の2つの未知数を含むため、この式のみでは解くことはできない。そこで、Fernald（1984）は、消散係数と後方散乱係数の間に、ライダー比と呼ばれる線形の仮定（α(z)/β(z)）を与えて、遠方に境界条件を設け、微分方程式を解くことで安定解を得る手法を示した。ライダー比は、エアロゾルの性質に依存するため、エアロゾル消散係数（または後方散乱係数）推定における不確定要素の一因となる。また、ライダー信号強度のみでなく、偏光解消度を計測することで、散乱体にどれだけの非球形粒子が含まれているかを推定することができる。この偏光計測は、黄砂や雲相を識別する際に有効である。さらに、多波長計測することで、エアロゾルの粒径に関する情報が抽出できる。偏光解消度と散乱の波長依存性の計測、さらに後述するラマン散乱計測等の複数の観測項目を組み合わせから、エアロゾルの種類（大気汚染物質、鉱物ダスト、海塩粒子等）を分類することが可能となる（Nishizawa et al., 2010; 2012）。ミー散乱ライダーは、国立環境研究所が中心となりアジア域に展開するAd-Net（Asian Dust and aerosol lidar observation Network）（杉本ら, 2014b）や、NASAが主導するMPLNET（Welton et al., 2001）など広域ネットワークによる観測が行われている。また、衛星からのライダー計測が、1994年のスペースシャトルLITE計画以降、断続的に試みられ、最近では2006年にNASAより打ち上げられたCALIPSOによる長期運用が行われている（Winker et al., 2007）。

その他のライダー

　ラマン散乱ライダーは、分子ごとに特有の波長遷移を示すラマン散乱を計測するライダーである。下層大気では高度によらず組成比が一定とみなせる窒素分子のラマン散乱信号を利用すると、光路中の減衰成分（式(1)の指数部分）のみを抽出できるため、仮定なしにエアロゾル消散係数が求まる。さらに、水蒸気振動ラマン散乱や、気温に依存する回転ラマン散乱を検出することで、水蒸気・気温のプロファイルを同時に得ることができる。ミー散乱とレイリー散乱のスペクトル幅の違いを利用して、両成分を分離する高スペクトル分解ライダーは、ラマンライダーと同様の手法でエアロゾル消散係数を直接求めることが可能である。ラマン散乱と比べてレイリー・ミー散乱の強度は数桁大きいため、高スペクトル分解ライダーは高感度のエアロゾル定量計測手法として期待されている。このほか、蛍光ライダーによる蛍光性エアロゾルの検出の試みも行われている（Sugimoto et al., 2012）

参考文献

Fernald, F.G.: Analysis of atmospheric lidar observations: some comments, Appl. Opt., 23, 652-653, 1984.

Nishizawa, T., Sugimoto, N., Matsui, I., Shimizu, A. and Okamoto, H.: Algorithms to Retrieve Optical Properties of Three-Component Aerosols from Two-Wavelength Backscatter and One-Wavelength Polarization Lidar Measurements Considering Nonsphericity of Dust, J. Quantitative Spectroscopy & Radiative Transfer, 112, 254–267, doi:10.1016/j.jqsrt.2010.06.002, 2010.

Nishizawa, T., Sugimoto, N., Matsui, I. and Shimizu, A.: Improvement of NIES Lidar Network Observations by Adding Raman Scatter Measurement Function, Proc. SPIE, 8526, 85260Q, doi: 10.1117/12.977215, 2012.

Sugimoto, N., Huang, Z., Nishizawa, T., Matsui, I. and Tatarov, B.: Fluorescence from Atmospheric Aerosols Observed with a Multi-Channel Lidar Spectrometer, Optics Express, 20, 20800–20807, 2012.

Wandinger, U., “Introduction to lidar.” In:Weitkamp C. E. (ed.) Lidar:Range-Resolved Optical Remote Sensing of the Atmosphere, Springer Series in Optical Sciences , Vol. 102, ISBN: 0-387-40075-3, Springer, New York, 1–18, 2005.

Welton, E. J. and J. R. Campbell: Micropulse lidar signals: Uncertainty analysis, J. Atmos. and Ocean. Tech., 19, 2089-2094, 2002.

Welton, E. J., J. Campbell, J. Spinhirne, and V. Scott.: Global Monitoring of clouds and aerolsols using a network of micro-pulse lidar systems in Lidar Remote Sensing for Industry and Enviormental Monitoring." Proc SPIE, 4153: 151-158, 2001.

Winker, D., Hunt, W., and McGill, M.: Initial performance assessment of CALIOP, Geophys. Res. Lett., 34, L19803, doi:10.1029/2007GL030135, 2007.

杉本伸夫, 西澤智明, 財前祐二, 清水厚, 松井一郎, 五十嵐康人, ライダーおよび地上モニタリングネットワークによるエアロゾル動態解明, エアロゾル研究, 29(S1), 72-81, 2014.

杉本伸夫, 西澤智明, 清水厚, 松井一郎: エアロゾルライダー：データ品質保証と観測の整合性の確保, エアロゾル研究， 29（3）, 166–173, 2014.

日本エアロゾル学会（編）,『エアロゾル用語集』, 京都大学学術出版会, pp. 94-95, 2004.

参考となるサイト, 本

杉本伸夫、劉　兆岩, ミ－散乱ライダー信号の解析手法 (国立環境研究所 )

Wandinger, U., “Introduction to lidar.” In:Weitkamp C. E. (ed.) Lidar:Range-Resolved Optical Remote Sensing of the Atmosphere, Springer Series in Optical Sciences , Vol. 102, ISBN: 0-387-40075-3, Springer, New York, 1–18, 2005.

Chiao-Yao She, Jonathan S. Friedman, Atmospheric Lidar: Fundamentals Laser Light Scattering from Atoms and Linear Molecules, Cambridge University Press, pp.400, 2022.

（京都大学・矢吹正教） 2022年4月30日　　★