金星大気「スーパーローテーション」の長期変動を再現 ーデータ同化技術により断片的な雲頂の観測から大気の3次元構造を推定ー

2026-10-23 神戸大学

神戸大学、慶應義塾大学、JAXAなどの研究チームは、金星大気が惑星の自転より速く周回する「スーパーローテーション」について、長期的な風速変動を再現し、観測がない高度も含めた大気の3次元構造を推定した。金星探査機「あかつき」の紫外線カメラが撮影した雲頂付近の画像から水平風を求め、金星大気データ同化システム「ALEDAS-V」を用いて数値モデルに取り込んだ。2017~2022年のうち風速が異なる5期間を対象に解析した結果、各時期の風速分布や南北方向の違いを再現できた。さらに、大気の南北・上下方向の流れである「子午面循環」にも時期による変化があることを示した。本成果は、限られた観測データと数値シミュレーションを組み合わせて惑星大気の変動を把握する手法であり、金星の大気循環やスーパーローテーションの維持機構の解明、将来の惑星探査データの解析への貢献が期待される。

金星大気「スーパーローテーション」の長期変動を再現 ーデータ同化技術により断片的な雲頂の観測から大気の3次元構造を推定ー
本研究の概念図。雲頂付近・昼側の断片的な観測を数値モデルに取り込み、各時期の雲頂の風を再現するとともに、観測のない高度も含めた大気の3次元構造を推定する。

<関連情報>

限られた観測データから金星の長期的な大気循環を再構築する Reconstructing a long-term atmospheric circulation of Venus from sparse observations

Yukiko Fujisawa, Norihiko Sugimoto, Nobumasa Komori, Shin-ya Murakami, Toshiki Matsushima, Hiroki Kashimura, Yasumitsu Maejima, Hiroki Ando, Masahiro Takagi, Takeshi Imamura, Takeshi Horinouchi, George L. Hashimoto, Masaki Ishiwatari, Takeshi Enomoto, Takemasa Miyoshi & Yoshi-Yuki Hayashi
npj Space Exploration  Published:23 October 2026
DOI:https://doi.org/10.1038/s44453-026-00061-w

Abstract

The atmospheric superrotation of Venus exhibits pronounced long-term variability and meridional asymmetry, yet its underlying dynamics remain poorly understood because available observations are severely limited in both space and time. Here we apply an existing Venus data assimilation system to multiple 6-month periods spanning distinct superrotation regimes beyond previously investigated intensive observation campaigns. Assimilation of intermittent cloud-top wind observations reproduces the observed long-term variability and meridional asymmetry while systematically modifying three-dimensional atmospheric structures through the model’s internal dynamics. The analyses reveal regime-dependent changes in thermal tides and the mean meridional circulation, reflecting how the model’s internal dynamical balance responds to the constrained cloud-top horizontal winds. The assimilation impact retains atmospheric dynamical memory for up to 1 month during observational gaps before gradually decaying, demonstrating that intermittent observations at the cloud-top level used here are sufficient to constrain the long-term evolution of the Venusian atmosphere. These results establish data assimilation as a powerful framework for reconstructing planetary atmospheric circulation from sparse observations, for maximizing the scientific return of future Venus missions, and enabling new insights into Venus’s dynamic atmosphere.

 

1702地球物理及び地球化学
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