金星の雲の色は清らかに白い。だが、嵐のように荒れ狂い、その香りは硫酸の匂いがする。高度 65～70 km の範囲の大気温度と低緯度から中緯度の範囲 (-60 ∘ 未満の緯度)の対応する領域の UV 輝度の間に逆相関が検出される兆候があることがわかりました
ビーナス・エクスプレスの電波掩蔽測定のためのコンテキスト画像: 金星の雲の温度構造と紫外線コントラストの相関関係の調査
要約
背景。金星は紫外線波長において、雲や雲層の動きと明らかに関係する強い変化するコントラストを示すが、現在までその起源は不明のままである。
目的:金星の雲が示す紫外線コントラストの性質を、金星エクスプレスで観測された電波掩蔽データから推定される熱構造と画像データからの紫外線輝度の間の相関関係を調べることによって調査します。
方法：同じ地域の電波掩蔽測定の11時間前から数時間後までの間に取得された金星エクスプレスの画像を分析します。帯状風と子午線風による雲の移流を考慮し、変化する視野ジオメトリを補正するために位相角補正を適用します。
結果。 低緯度では、高度 65 ～ 70 km の範囲で UV 輝度と大気温度の間に逆相関の可能性があることがわかりました。この高度と緯度領域では、UV 吸収体の増加により加熱が起こることが放射強制力の研究で予測されています。予測は、UV 暗領域と UV 明領域の間で観測された温度振幅とほぼ一致しています。高度 50 ～ 80 km の範囲では、大気中の UV 輝度と静的安定性の間に相関関係があるという証拠は見つかりませんでした。
結論：これは、金星の雲の高度65～70kmの領域における紫外線輝度と大気温度の直接的な関係を示す最初の観測的証拠となる可能性がある。
キーワード: 金星 – ビーナス・エクスプレス – 雲 – 電波掩蔽 – 温度プロファイル – UV画像
1 導入
金星は反射率の高い雲に完全に覆われています。その位相関数とスペクトルの分析によると、上層の雲は主に硫酸で構成されていることがわかっています。可視光線と赤外線の波長では、金星の雲は非常に均質に見えます。しかし、紫外線の波長では強いコントラストがあり、これは 20 世紀初頭に初めて観測されました(Wright、1927; ロス、1928) . ロス (1928）は、これらの紫外線コントラストが金星の北半分と南半分の温度差と相関している可能性があると示唆した。これは、コブレンツとランプランド（1925300nm以下の波長での顕著な紫外線吸収は、極地の緯度における二酸化硫黄とオゾンによるものである。
±50 ∘ (Marcq et al.,2019）ですが、観測されたスペクトルと一致させるためには、300～450 nmで追加のUV～青色吸収剤（1つまたは複数）が必要です（Pollack et al.、1980; マルクら、2020この紫外線から青色への吸収剤の化学的正体はまだ不明です。提案されている組成には、元素硫黄同素体の混合物が含まれています（Toon et al.、1982）、塩化鉄（Esposito et al.、1997）および二酸化二硫黄（Frandsen et al.、2016)。垂直分布に関しては、降下プローブからの測定により、紫外線から青色の吸収体が 57 km より上に存在することが確認されています(Tomasko et al.、1980; エコノモフら、1984）、しかし、ピーク吸収は高度66～73 kmの範囲の雲頂レベル付近で雲頂レベルより低いはずである（Crisp、1986; リーら、2015b）は、コントラストの位相角依存性を説明するために提案された（Pollack et al.、1980） とディスクの明るさの平均位相曲線（Lee et al.、2021)。
UV から青色への吸収体の正体が不明であるのと同様に、UV コントラストの理由も不明です。Titovら (2008Cottini et al . ) は、紫外線コントラストの変化は、金星エクスプレス / VIRTIS 機器のデータから推測される雲頂高度の変化ではなく、下からの湧昇と関連していると報告しています。しかし、湧昇がポリ硫黄や FeCl 3などの紫外線暗物質を移流させるのか、それともより空間的に変化する硫酸ヘイズ粒子などの紫外線明物質を移流させるのかは明らかではありません。コントラストが雲層の湧昇と関連している場合、この湧昇は紫外線暗物質を雲頂に運んでいるのでしょうか、それとも紫外線明物質を雲頂に運んでいるのでしょうか? Cottini et al. (2015)は、金星エクスプレス VIRTIS-H スペクトルから 2.5 ミクロンの波長で測定された雲頂高度と、同時に VIRTIS-M によって 375 nm から 385 nm の間で測定された紫外線輝度との間の相関関係の調査を発表しました。彼らは、より高い雲頂 (より密度の高い雲) に対応するより暗い紫外線領域との逆相関があるかもしれないと報告していますが、それは体系的ではありません (図 8)。Patsaeva ら (2015) は、 VIRTIS-M の高度測定装置を使用して VMC UV 画像を作成し、隣接する明るい領域より 1～1.5 km 上にある暗い領域で得られた雲の動きのベクトルが、異なる水平方向の流れを与えることを示した (図 11)。Lee ら (2020) は、あかつきの数年間のデータから、金星の 283 nm (SO2 吸収) と 365 nm (未知の吸収体) および 2.02 ミクロンにおける全体的な明るさの間に明らかな逆相関があることを報告しています。2.02 ミクロンの波長領域は、二酸化炭素の吸収の影響を強く受けるため、雲頂高度に非常に敏感です。
これらは、温度コントラストとダイナミクスが紫外線輝度の変化につながるメカニズムです。しかし、紫外線から青色への吸収体には放射効果もあります。特に、紫外線が暗い領域は、少なくともスペクトルの紫外線部分では太陽光をより多く吸収することが予想され、したがって紫外線が明るい領域よりも高い温度になることが予想されます。共存する紫外線画像と電波掩蔽測定の現在の分析は、紫外線吸収の垂直分布に制約を与え、紫外線コントラストに関連する加熱率の以前の計算を検証する可能性があります (Crisp、1986; リーら、2019)。
金星エクスプレスミッション（スヴェドヘム他、2007）は、非常に有用でユニークなデータセットを作成しました。このデータの分析は、上記の質問に答えるのに役立ちます。特に、VEnus RAdio science（VeRa）実験では、電波掩蔽を使用して、高い垂直解像度で大気の垂直密度プロファイルを取得し、それを積分して静水圧バランスを仮定することで、圧力と温度のプロファイルを計算できます（Tellmann et al.、2009雲のコントラストは、未知の紫外線吸収のピークである365nmの波長を中心とするバンドパスを持つ金星監視カメラ（VMC）の紫外線チャンネルで得られた画像で最も簡単に観察できます（Markiewicz et al.、2007)。可視赤外線熱画像分光計 (VIRTIS) は、UV の特徴を含むハイパースペクトル画像を取得しますが、この分析では 2 つの理由から好ましくありません。1 つ目は、UV VIRTIS 画像の数が UV VMC 画像の数よりはるかに少なく、視野が狭いためカバーする領域が小さいことです。2 つ目は、VIRTIS UV-VIS チャネルは 500 nm 未満の波長で迷光の問題を抱えており、これはまだ完全には解決されていません。一方、VIRTIS-IR 観測は、雲のプロセスに関する 2 つの関連する観測上の制約を提供します。(1) 昼側の CO 2線深度の観測は、これらの波長での雲頂の高さを測定します(Ignatiev ら、2009）；（２）1.7と2.3の夜側観測
μmウィンドウは、より低い雲の光学的厚さを制限する可能性を提供します（Barstow et al.、2012)。
本研究では、VeRa 電波掩蔽探査と VMC 画像の両方が行われた軌道を特定しました。このデータの分析により、VMC で測定された UV 輝度による VeRa 温度プロファイルと静的安定性の相関関係を調べることができます。観測と分析の手順はセクション2で説明し、続いてセクション3で結果の分析と考察を行います。VIRTIS 夜側画像を使用して相関関係を調査する可能性を評価しましたが、共存観測が少なすぎて意味のある分析を行うことができませんでした。
2 データと削減
2.1 観察の選択
ビーナス・エクスプレスには、それぞれ探査機の +X 軸と –X 軸とほぼ一致する方向を向いた 2 つの高利得アンテナが搭載されていました。一方、VMC 機器の照準器は +Z 方向に向けられていました。そのため、VMC と VeRa が同時に同じ場所を観測することは決してできませんでした。VeRa の観測場所の画像を取得するには、VeRa の観測の前か後に探査機を旋回させる必要がありました。北半球の観測では、雲上の探査機の高度が低すぎたため、探査機の速度が高すぎたため、これは実現可能ではありませんでした。南半球の観測では、探査機が楕円軌道上で惑星からはるかに離れ、軌道速度がはるかに低い場合にのみ可能でした。
図1 :金星の周りを周回するビーナス・エクスプレスの軌道の概略図。進入時と退出時に VMC 撮影が行われ (青い点)、近点直後の VeRa 電波掩蔽 (赤い点) が見られます。
専用の南極ダイナミクスキャンペーン (SPDC) が 2013 年 11 月 25 日から 12 月 31 日にかけて実施され、特に VeRa の観測地点 (軌道番号 2775 から 2811、表1の最後のセクション) の画像が撮影できるように設計されました。各軌道で、近点通過直後に 1 回の VeRa 大気観測が取得され、南半球の高緯度 (-48° から -83°) が観測されました。VeRa 観測の前後に、VMC カメラの照準が惑星に向けられ、画像が撮影されました。進入時に、VMC は数時間にわたって 30 分間隔で画像を取得しました。観測のジオメトリは、図 1に模式的に示されています。近点通過後、約 1 時間の短い期間が画像撮影に利用できました。SPDC からの 30 軌道では、VeRa と VMC の両方からの良好なデータが、互いに 12 時間未満の時間間隔で利用できます。
残りの Venus Express ミッションでは、VeRa の観測地点を含む金星の VMC 画像は、観測後数時間以内には計画されていませんでしたが、実際に発生しています。VeRa と VMC の共存データが利用可能で、分析に使用できる軌道をさらに 26 周回特定しました。これらは、軌道番号 1191 から始まる VEX ミッション拡張 2 から 4 をカバーしています。これらの観測を含めることで、分析を南半球の低緯度まで拡張できます。選択された観測はすべて表1にリストされており、金星の VeRa プロファイルの分布は、 緯度、経度、地方太陽時の関数として図2に示されています。
図2 :この研究に含まれるすべての VeRa 電波掩蔽観測の金星上の位置を、緯度 - 経度 (左) および緯度 - 地方太陽時 (右) の観点から示します。
2.2VeRaデータセット
VeRaデータについてはPätzoldらによる論文で詳しく説明されている。2007)およびTellmann et al. (2009)。処理された VeRa データセットは、高度約 50 ～ 100 km の中性大気の密度、圧力、温度プロファイルで構成されています。VeRa 温度プロファイルの垂直解像度は観測ジオメトリによって異なりますが、通常は数百メートルのオーダーです。分析では、各プロファイルにビニング スキームを適用します。つまり、高度 46 ～ 102 km の間で 1 km のビン内の VeRa 温度と圧力の平均値を計算します。これはローパス フィルターを適用するのと同等であり、データ、ひいては分析に対する重力波の影響を最小限に抑えるのにも役立ちます。重力波については、以下で詳しく説明します。
図 3 a-c では、このようなビン分けされたプロファイルの例を、その完全なプロファイルと比較しています。また、温度勾配 (図 3 d) と各温度プロファイルの静的安定性プロファイル S(z) (図 3 f) も計算しています。静的安定性は、観測された温度勾配率から断熱減率を引いたものとして定義されます。断熱減率は、Seiff らの図 18 から導出しました (1980) (図 3e ) を描き、図3fに示すように 1km 間隔で S(z) を計算します 。高度 50～60km の間の下層雲層の対流反転を示す低い安定性から、高度 60km から上方に広がる高い安定性の上層雲層への急激な変化が見られます。本研究では、関連するすべての高度で UV 輝度と温度および静的安定性の両方との相関関係を調べます。
図3 :軌道 ID 2811 (2013 年 12 月 31 日) の VeRa 電波掩蔽データから得られた温度プロファイルの例。(a) 1 km のビン プロファイル (点) と元のプロファイル (線)。ビン化により高周波成分が除去されます (本文を参照)。(b) 各高度ビンで平均化された温度値の標準偏差。これはビン化された温度値の不確実性を示しています。(c) 各高度ビン内の値の数。(d) 温度プロファイルから得られた温度勾配。(e) Seiff らによる断熱減率 (1980（f）静的安定性は温度勾配から断熱減率を引いたものである。
強い逆転現象が発生する場合、電波掩蔽温度データの解析には特に注意が必要です。これは、高度60km付近の対流圏界面付近の高緯度で発生する可能性があります。この場合、電波信号は大気中を複数の経路をたどる可能性があり、取得した温度プロファイルに誤差が生じる可能性があります。
≈5Kの大きさ（Herrmann et al.、2014)。マルチパス効果の補正は執筆時点では日常的に利用できないため、今回の分析では使用しなかった。高度58～62kmの範囲、極地の高緯度で温度プロファイルに誤差が生じる可能性があることに注意する。
±60°。この分析で対象とした高度は65km以上であり、この研究で評価された56のプロファイルのうち17は-60°より高い緯度で取得されました（表1）。
熱潮汐と重力波により、雲レベルおよび雲レベルより上の温度構造に影響を及ぼすことも知られています。これらの影響は、さまざまな金星探査ミッションのデータを使用して多くの研究者によって研究されてきました。Zasova et al. (2007)および今村ら (2018）は、金星エクスプレスのデータの分析を発表し、Kouyama et al.（2017)、今村ら (2018)およびAkiba et al. (2021) は、あかつきデータの解析結果を発表した。熱潮汐は緯度と地方太陽時の関数である。Akiba et al. (2021) は、これらの潮汐の振幅を緯度と高度の関数として示しています。ただし、高度の範囲は 65 ～ 72 km に制限されています。私たちの分析は、高度 50 ～ 80 km の範囲に及びます。報告されている熱潮汐の振幅は、ほとんどが 1 ～ 3 K の範囲にあり、これは私たちの分析における温度値の不確実性のオーダーです (図 3 b)。熱潮汐補正を適用する効果を評価するために、Akiba らの図 5 の利用可能なデータを使用しました (2021) を対応する Zenodo リポジトリからダウンロードしました。このデータは高度 69 km レベルのものです。使用した VeRa 探査の緯度と地方太陽時の熱潮汐振幅を抽出しました。第3章で詳しく説明する統計分析を、熱潮汐補正の有無にかかわらず実行しました。定義した 3 つの緯度区分 (低緯度、中緯度、高緯度、第3章で詳細を参照) のピアソン相関係数とスピアマン相関係数の結果値は、不確実性の範囲内で同じです。したがって、使用するデータとその分析方法では、熱潮汐の補正は必要ないと判断しました。
金星の大気中の重力波の正確な起源については、まだ議論が続いています。 テルマンら (2012）は、最大で
±4Kは、金星全体のVeRaデータの分析から導き出されたものです。彼らは、雲層の真ん中にある対流圏界面である高度60km付近で波状の温度変動が始まるのを観測しています。ここで、大気は断熱状態から対流的に安定した状態へと変化し、雲層全体の薄い閉じ込め層で断熱状態に戻ります。温度変動の振幅は、高度90kmまでずっと減少します。
±60 ∘の極襟地域では、温度変動の全体的な振幅が大きくなります。この緯度では極襟が観測され、対流圏界面温度がはるかに低くなりますが、この現象はまだ完全には理解されていません。 今村ら (2018) は、この種の電波掩蔽データに対して初めて、いわゆるフルスペクトル反転法を使用して、金星エクスプレスのデータとあかつきのデータを再解析しました。この技術により、多重経路の光線を考慮することができます。その結果得られた垂直解像度は、VeRa 解析で適用されてきた従来の幾何光学法と比較して約 7 倍 (150 メートル) 高くなっています。彼らはまた、Tellmann ら (2012) を1 km の垂直解像度レベルで観測しました。垂直解像度が高くなったことで、雲層の上部全体に薄い断熱層がより鮮明に見えます。
甲山ら（2017）は、山岳地帯の4つの地形地域に関係する半定常重力波の発見について報告している。これらの波は、最大振幅の熱赤外線温度の最大値の形で見られる。
±1.5K。経度方向に半静止しており、地形地域が現地の午後にあるときに最も強く現れ、夜間に消えます。
重力波は大気圏のどこでも発生する可能性があり、局所的な時間依存性があるとは報告されていません。この段落で前述したように、1 km 幅のビンで平均化を適用しました。これはローパス フィルターとして機能し、重力波が分析に与える影響を最小限に抑えます。
2.3 VMCデータセット
VMC と VeRA の相関関係を検証するために、2 つのステップが実行されました。まず、VMC 画像と VeRa 電波掩蔽観測の間の風による大気の動きを考慮しました。次に、機器の較正と照明条件を考慮して、位相補正された相対輝度を計算しました。
2.3.1風の移流の補正
VMCとVeRaの観測時間差tveRa-tVMC範囲は -11 時間から +1 時間でした。この時間間隔では、雲場は大気の風によって移流されるため、観測値を比較する際にはこれを考慮する必要があります。この補正には、平均風場と軌道固有の風場を使用する 2 つの可能なアプローチを評価します。
VMC-UV データを使用した雲頂レベルの平均帯状風速と南北風速の最も包括的な分析は、Khatuntsev らによって報告されたものです (2013)。彼らの論文の図 10 では、平均帯状風と子午線風が緯度 0 度から -80 度までの緯度の関数として示されています。強い帯状風は、赤道での約 -90 m/s から -46 度緯度の -100 m/s までゆっくりと増加します。極では 0 m/s に向かって低下します。子午線風は、赤道と極付近の 0 m/s から -45 度緯度付近の約 -10 m/s まで変化します。この図には、測定された風速の分散も示されています。
帯状風速は ±20m/s、子午線風では ±12.5 m/s です。任意の緯度での風速を取得するために、誤差範囲内に収まるように、緯度セクションの曲線の線形パラメータ化を使用します。帯状風については、[-90 ∘、-50º]、[-50º、-40 ∘ ]、[-40º、-15 ∘ ]、および緯度 ¿-15º の間の緯度セクションをパラメータ化します。子午線風の場合、緯度セクションは [-90 ∘、-75º]、[-75 ∘、-50 ∘ ]、[-50º、-20 ∘ ]、および緯度 ¿-20º です。平均風の経度または地方太陽時の変動は考慮されていません。
次のステップは、VeRa電波掩蔽中に観測された大気の塊が位置（ϕveRa、θveRa) は VMC 画像が取得された時点でどこまで移動したかを示します。この点の座標 (ϕu−average、θvu−average）、VMC画像とVeRa観測の時間差と緯度の平均風速から算出した。
θveRa、東西方向と南北方向の両方で不確実性を評価する。
ϕu−average、θvu−average)、ゾーン内の広がりを使って同じ計算を行うことで、(±20 m/s）および南北方向（±12 m/sの風。これにより、（ϕu−average、θvu−average)このボックスの大きさは、最大時差 -11 時間では経度約 30 度、緯度約 5 度、最小時差 +1 時間ではその約 10分の1 になります。
最後のステップは、このボックス内の UV 輝度の平均を決定し、これをその画像の観測場所の VMC 放射輝度とすることです。各ピクセルの UV 輝度は、セクション2.3.2で説明したように、観測の入射角と位相角を考慮して計算されます。不確実性は、上記の緯度経度ボックス内のすべてのピクセルの平均の標準偏差と見なされます。
風は、ある時点で平均値から外れることがあります。私たちは、特定の軌道で得られた風速値を使用すると、ミッション平均風速を使用する場合と比較して、より正確な移流補正が得られるかどうかを評価しました。これは、VMC画像が一定間隔（約30分）で撮影されたため、南極ダイナミクスキャンペーンのデータでは特に可能でした。Khatuntsev ＆Patsaeva（2024)には、南極ダイナミクス キャンペーンから 18 回の軌道の風ベクトルが提供されています。この方法で導出された緯度経度ボックスの中心を、ミッション平均風速値を使用して導出されたものと比較すると、不確実性の範囲内で重なり合っています。実際、軌道固有の風速値を使用した場合の位置の不確実性の方が高いことがわかりました。そのため、分析全体を通じてミッション平均値を使用する方が一貫性があると判断しました。
図4 :2013年12月25日の軌道 2805 進入時に 2 時間間隔で撮影された 3 枚の画像。十字は、それぞれ 8 時間、6 時間、4 時間後に発生する VeRa 電波掩蔽のスポットを示しています。長方形は、風によって移流された緯度/経度のボックスで、帯状風と子午線風によって移流された VeRa の位置に対応しています。ボックスの境界は、帯状風と子午線風の不確実性の尺度です (詳細については本文を参照)。時間的に (したがって空間的に) VeRa の観測位置に近づくにつれて、長方形が小さくなることがわかります。
図 4a -cは、この手順の結果を示しており、軌道2805（2013年12月25日）から、その軌道でのVeRaの観測の8時間前、6時間前、4時間前に取得された一連の画像を示しています。各図では、VeRaの観測場所の緯度経度位置が十字でマークされ、観測された空気塊の予測位置（ϕu−average、θvu−average) は灰色の四角でマークされています。この四角は、VMC 観測と VeRa 観測の間の期間において、雲の特徴に関してほぼ同じ位置に留まっていることがわかります。これは、平均風速場が実際の雲の動きを十分正確に捉えていることを示しています。
2.3.2 相対的な紫外線輝度の計算
この分析に使用された VMC データは、ESA 惑星科学アーカイブから取得したレベル 2 の較正済み画像です。画像で測定された放射輝度は、観測の入射角、放射角、位相角の関数です。測光補正として、単純なランバート ディスク関数 (放射輝度を入射角のコサインで割ったもの) を適用しました。Lee ら (2015a）は、位相角が 130 ∘を超えず、入射角と放射角がそれぞれ 84 ∘と 81 ∘より小さい観察ジオメトリでは、これが十分に正確であることを示しています（段落 3.3） 。私たちは、分析の画像にこれらの同じ制約を適用します。
異なる位相角で撮影された画像から取得した放射輝度を比較できるようにするには、散乱位相関数を考慮する必要があります。このために、分析では 56 軌道から取得した 972 枚の画像すべてを使用して位相曲線を作成します。平均放射輝度係数を計算します(Lee ら、2015a、式 2) を、前の段落で説明したジオメトリ条件ですべてのピクセルを取得した各画像に対して適用します。図 5 a に、このデータを使用した位相曲線と、2 次最小二乗近似を示します。結果を 1 ∘幅の位相角ビンに分割し、各ビンの平均を取ると、図5 bに示すように、信頼度レベルが高く、適合度が向上することが わかりました。
図5 :この研究のすべての有効な画像の位相曲線: (a) すべての画像を個別に (b) (a) と同じですが、1 ∘幅のビンに分割され、ビン内で平均化されています。オレンジ色の曲線は、ポイントに最もよく適合する二次曲線であり、灰色の帯は曲線上の不確実性の尺度です。
図5のモデル曲線の周りの灰色の領域は 不確実性の範囲です。この不確実性の範囲は、各ビン平均放射輝度係数をランダムに変化させることによって導き出しました。これを行うには、ガウス分布からランダムに抽出した値を各ビン平均放射輝度係数値に追加します。この分布の平均がビン平均放射輝度係数値であり、標準偏差はビン内の個々の放射輝度係数値のすべての不確実性の最大値であり、不確実性はBevington & Robinson の式 3.14 によって評価されます (2003)。この演習を 1000 回実行し、これらの順列ごとに新しいモデルを適合させます。各位相角ビンの 1000 回の実験のモデルの平均放射輝度係数値が、実際のビン平均放射輝度係数の 0.5% 以内であることを確認します。各ビンのモデル放射輝度係数の不確実性を導き出すには、1000 回の実験の標準偏差を取るか、1000 回の実験の最大値から最小値を引いた値の半分を取るかの 2 つの方法があります。両方を比較し、2 つの最大値を取ることにしました。これは 2 番目のオプションであることが判明し、各ビンの放射輝度係数で約 10% になります。
セクション2.3.1で示したように、軌道上に撮影されたさまざまな画像で VeRa サウンディングの領域 (緯度 / 経度のボックス) を追跡します。緯度 / 経度のボックスのスケールと関連する不確実性 (図 4 a-c) を考慮すると、1 つの軌道の各画像から測定された緯度 / 経度のボックスの平均放射輝度係数は同様になるはずです。観測ジオメトリは、軌道上の画像間で異なります。したがって、1 つの軌道上の画像を比較するには、モデル位相曲線を使用して各画像の平均放射輝度係数を正規化します。これらの正規化された放射輝度係数を放射輝度係数比 (RFR) と呼びます。図 6では、VMC 画像と VeRa サウンディングの間の時間差 (左の列) と位相角 (右の列) の関数として、3 つの異なる軌道で追跡された VeRa 領域の RFR の例を示します。最後の行は軌道 2805 のもので、図 4に示す例の画像と同じです。赤い線は軌道上のすべての画像の平均 RFR 値で、関連する不確実性 (標準偏差) は赤で塗りつぶされた領域で表されます。緑の線と緑の共有領域は、中央値と関連する不確実性を表します (表 1を参照)。1 つの軌道上の画像ごとの RFR 値は、不確実性 (青いエラー バー) を考慮しても一貫しています。
図6 :同じ軌道上の画像シーケンスの放射輝度係数比の例。これは、風の影響を受ける領域の緯度/経度ボックスから抽出された放射輝度係数から導出され (図 4 )、位相曲線モデル (図 5 ) が適用されます。これらの値は、1 周回を通じて非常に類似していると予想されます。平均値と標準偏差は赤で示され、中央値と関連する不確実性は緑で示されます。表 1も参照してください。
我々は、位相関数が明るい部分と暗い部分の両方を含む惑星のすべての領域に適用可能であるという仮定は、散乱粒子の微物理的特性や雲頂高度の局所的な変化の可能性を無視していることを認識しています。しかし、高次の位相関数補正スキームは、ここで使用している比較的まばらでノイズの多いデータセットではサポートされないことに注意してください。位相関数のより感度の高い 0 ～ 45° 領域を使用して、金星の暗い領域から明るい領域まで位相関数がどのように変化するかについての詳細な分析は、他の場所で見つけることができます。たとえば、 Petrova ら (2015)およびShalygina et al. (2015)。
3 分析
私たちの分析の目的は、金星の小さな領域におけるVeRa観測から得られた温度構造と、同じ領域の紫外線輝度との間に相関関係があるかどうかを調べることです。導入部で述べたように、紫外線コントラストは上層雲の標高約70±4km 付近で発生すると考えられています。
（クリスプ、1986; サンチェス・ラベガら、2008; イグナティエフら、2009; リーら、2015b)で、太陽の紫外線エネルギーの約半分が蓄積されます。したがって、相関関係は、この高度範囲で優先的に発生することが予想されます。雲は垂直に伸びており、スケールの高さは数キロメートルです。したがって、エネルギーの蓄積は、高度の範囲にわたって発生し、明確に制限されないことが予想されます。私たちは、軌道あたりの平均 (紫外線) 放射輝度係数比 (RFR) と VeRa 電波掩蔽から得られる温度、および RFR と高度 50 ～ 80 km の領域での静的安定性を比較することで、この問題を体系的に調査します。
金星の温度と上層雲の構造が緯度によって変化することはよく知られています。しかし、この変化のすべてが説明されているわけではありません(Lee et al.,2015b)。また、全体的な紫外線輝度は緯度によって変化します。図 7では、緯度に対して選択した画像 (表1 )から得られた平均放射輝度係数比を示しています。
図7 :VeRa 観測地点の緯度の関数としての、VeRa 観測地点の平均 UV 放射係数比。緑の縦線は、緯度による UV 輝度の変化の影響を最小限に抑えるために、緯度に関して統計分析を行う際に行う分割を示しています。
より徹底的な分析から、最も高い紫外線輝度は通常中緯度（-40 ∘から -60 ∘）で見られ、最も暗い領域は低緯度で見られることが わかっています（Lee et al.、2015aこの傾向は図7からもわかります 。
図 8では、56の温度プロファイル（表1 ）から得た緯度の関数として、高度60、69、80 kmでのVeRa温度を示しています。
図8 :高度 60、69、80 km における緯度の関数として、 56 回の VeRa 測深から得られた温度 (表1 )。低高度と高高度では明確な相関関係がありますが、その間では明確な相関関係はありません。これは、高度の関数として Spearman 順位相関係数と Pearson 相関係数が示されている図9でも明確に示されています。相関関係がある場合、それは線でかなりうまく説明されるように見えますが、その理由は明らかではありません。
この緯度の変化は、Tellmann らによる VeRa データセット全体について以前に報告されたものと一致しています。2009)、および IR サウンディング(Zasova et al.,2007) : 高度が高いほど、極は低高度に比べて赤道より暖かく、雲頂付近ではより均等な状況になっています。特定の関数を仮定せずに気温と緯度の相関関係を把握することは興味深いことです。これを評価する適切な方法は、スピアマンの順位相関係数を計算することです。この係数は、データの順位付けバージョンの直線性を評価することにより、データがどれだけ単調に相関しているかを測る尺度です。スピアマンの順位相関係数は -1 から +1 の間の値を取ります。(-)+1 に近いほど (反) 相関が強くなり、ゼロ付近では相関はありません。図 9では、データ ポイント (図 8a-c) から導出された高度の関数として、スピアマンの順位相関係数を青で示しています。
高度 50 - 60 km では強い相関関係があり、70 - 80 km では強い反相関関係があり、65 - 70 km では弱いか相関関係がないことがわかります。図 8の例を視覚的に検査すると、線形相関が存在するように見えますが、相関がなぜ線形であるかは不明です。ピアソン相関係数は、線形性の度合いを測る指標です。2 つの変数の共分散をそれらの標準偏差の積で割ったものです。スピアマンの順位相関係数は、順位付けされたデータのピアソン相関係数であることに注意してください。ピアソンの相関を使用して線形関係を評価するのに対し、スピアマンの相関では、線形かどうかに関係なく単調な関係を評価します。この係数を計算して、図 9に赤で示します。次のセクションで説明するように、これを使用して緯度の変化を補正します。
図9 :高度 50 ～ 80 km における緯度の関数としての温度のピアソン相関係数 (赤) とスピアマン順位相関係数 (青)。図 8も参照してください。低高度と高高度では、温度と緯度の相関は直線でかなりよく表れているように見えますが、その理由は明らかではありません。
緯度変化の影響を最小限に抑えるために、緯度ビンで分析を行うことにしました。図 7と図 9から、そして放射バランスに影響を与える雲頂高度の変化を考慮すると（Lee et al.、2015b）私たちは3つの緯度範囲を決定しました。0 ∘から-40 ∘までの低緯度（9データポイント）、-40 ∘から-60 ∘までの中緯度（30データポイント）、-60 ∘から-90 ∘までの高緯度（17データポイント）です。これらは図7に緑の縦線で示されています 。
3.1 UV輝度と温度の相関関係
3 つの緯度範囲のそれぞれにおいて、高度 50 ～ 80 km で RFR と VeRa 温度のスピアマン順位相関係数を計算します。係数の不確実性は、各 RFR と温度値の平均と標準偏差によって特徴付けられるガウス分布からのランダム値を追加することにより、RFR と温度値を変更した 1000 回の実験を実行することで推定します。結果は図 10 a に、高度 67 km での RFR と VeRa 温度の例は図 11 a に示されています。図の緑色の領域は、中程度から強い相関を示しています。負のスピアマン順位相関係数は、温度が上昇すると UV 輝度が減少することを意味します。
図10 :スピアマンは、高度 50 ～ 80 km の 3 つの緯度区分における (a) 温度と (b) 正規化された温度の関数として、UV 放射係数比の相関係数を順位付けしました。温度の正規化は、データを 3 つの緯度区分に分割しただけでは十分に説明できない緯度による温度の変化を補正するために行われます。最も大きな効果は、緯度による温度の変化が最も強い低高度と高高度にあります (図 8、図 9、図 11 )。
上で述べたように、また図8と図 9からわかるように 、高度 65～70 km の範囲では温度は緯度による変化がほとんど見られませんが、その他の高度ではより大きく変化します。緯度ビニング プロセスでは、これらの温度変化の影響が完全には考慮されません。これに対処する 1 つの方法は、緯度による温度変化の線形モデル推定値に対して温度を正規化することです。緯度による温度変化のピアソン相関係数の評価により、最小二乗近似線が適切なオプションであることが検証されたようです (図 9 )。正規化された温度の関数としての RFR の例を、高度 67 m について図 11 b に示します。各高度についてこのようなモデルに対して温度を正規化し、相関分析を実行すると、図 10 b に示すような相関プロットが得られます。予想どおり、構造とスピアマン順位相関係数の値は高度 65 ～ 70 km の範囲では非常に類似していますが、他の高度では多少の調整が行われます。
図11 :高度 67 km における放射係数比と (a) 温度、および (b) 正規化された温度の関係。正規化は、高度 50 km から 80 km の間の各レベルで、温度を緯度の関数として線形最小二乗近似して行われます。図 8と図 9を参照してください。
データをできるだけ正確かつ厳密に削減しようと努力しましたが、データにはかなりノイズが多く、かなりのばらつきが生じています。それでも、確信できる特徴をいくつか特定できます。最も明らかなのは、高度 65 ～ 70 km の範囲の低緯度および中緯度ビンでは、紫外線の明るさと温度の間に逆相関の傾向が強く見られることです。これらの地域では、紫外線の暗い領域は紫外線の明るい領域よりも数度高温です。これは、この高度範囲での紫外線エネルギーの蓄積を直接検出したものと考えられるため、この温度差が理論上の予測とどのように比較されるかを調べることは有益です。Crisp (1986、図11）およびTomasko et al.（1985) は、主にパイオニア金星探査機のデータの解析から定義される、紫外線吸収率の高いケースと低いケースの全球平均加熱率を示しており、それぞれ加熱率が高い場合と低い場合である。これらのモデルの極値は、紫外線放射係数比で観測される変動の代理として考えることができる。高度 65～70 km の範囲では、2 つのモデルの全球平均加熱率の差は 2～4 K/(地球)日程度である。太陽直下の地点での加熱率は、全球平均加熱率の 4 倍と推定できる (球面積と円面積)。赤道での紫外線暗または紫外線明の特徴が 2 地球日間持続する場合、これらの高度で夜明けから夕暮れまで移動するのにかかる時間、つまり 12 時間の地方太陽時と変化する太陽入射角における平均加熱率は、2π 太陽熱の加熱率。この結果、合計で約5（4×2（地球日））の係数が得られます。
2πしたがって、Crisp モデルの加熱率から計算される高 UV 吸収体と低 UV 吸収体の温度差は、10 ～ 20 K 程度になります。これは赤道での計算値であり、他の緯度では cosine(緯度) の係数でそれに応じて減少します。0 ～ 40 度の緯度帯域で平均すると、計算される温度差は 10 パーセント程度小さくなり、9 ～ 18 K 程度になります。高度 67 km での UV 放射比係数と温度の関係を示す図 11 a では、緑の点 (低緯度、反相関を示す、図 10を参照) は約 10 K の範囲に及び、これは間違いなくモデルの推定値とほぼ同じです。観測値とモデル予測の一致は、特にこれが低緯度帯（太陽熱が最も顕著であると予想される場所）でのみ観測されていること、また、加熱が観測される高度範囲も Crisp のモデルの高度範囲と一致していることを考えると、心強いものです。ただし、観測データのばらつきがあるため、これを確実な確認と見なすことはできません。
図12 :高度 50 ～ 80 km の範囲における静的安定性の関数としての放射係数比の Spearman 順位相関係数。結果にはかなりの不確実性とばらつきが見られ、傾向を示す証拠はありません。
3.2 UV輝度 – 安定性の相関関係
また、UV 輝度と静的安定性の相関関係も分析しました。前のセクションで示した温度との相関関係の分析と同様のプロセスに従いました。違いは、高度 50 ～ 80 km の範囲では緯度による静的安定性の変化がないため、正規化補正を実行する必要がないことです。各高度レベルの RFR と静的安定性のスピアマン順位相関係数を図 12に示します。この結果は温度の比較よりもさらにばらつきがあり、有意な相関関係や傾向を示す明確な証拠は見つかりませんでした。
4 結論
私たちは、金星探査機「ビーナス・エクスプレス」から得た独自のデータを使用して、大気中の紫外線輝度と温度構造の相関関係の可能性を分析しました。これらのデータは、一方では、金星の非常に狭い領域における電波掩蔽データ (VeRa 実験) からの温度構造の測定値であり、他方では、電波掩蔽実験 (VMC 装置) の 11 時間前までと数時間後の同じ地点の紫外線画像です。このような分析は、以前のミッションからそのようなデータは存在しないため、これまで発表されたことはありませんでした。
不確実性のすべての原因を考慮してデータを削減しました。最終結果はまだかなりノイズが多いですが、高度 65～70 km の範囲の大気温度と低緯度から中緯度の範囲 (-60 ∘ 未満の緯度)の対応する領域の UV 輝度の間に逆相関が検出される兆候があることがわかりました。極緯度ではこのような相関は存在しないようです。理論的な放射強制研究と純放射フラックスの現場降下プローブ測定から、太陽の UV エネルギーはこの高度範囲に蓄積されることがわかっています。UV が暗い領域と UV が明るい領域の温度差、およびその高度依存性は、UV が暗い領域での太陽熱吸収の増加から予想されるものと似ており、予想とほぼ一致しています。私たちの結果は、太陽エネルギーの沈着が高度65～70kmの範囲で垂直方向に位置している可能性も示しており、この垂直層に紫外線から青色の吸収体が存在する可能性があることを示唆しています（Tomasko et al.、1985; クリスプ、1986; リーら、2015b、2021）は、上層のヘイズ層を通して十分に混合されるのではなく（Molaverdikhani et al.、2012)雲頂層より上のよく混合された未知の紫外線から青色の吸収体が存在するという仮定は、他のスペクトルデータの解析にも使用された(Pérez-Hoyos et al.,2018; マルクら、2020)、太陽熱加熱への影響はまだ定量化されていない。このような垂直分布は時間の経過とともに変化する可能性がある(Lee et al.)2015a）ですが、以前の他のミッションに関する同様のデータセットがないため、現時点では加熱高度の時間的変化の可能性を調べることはできません。
現在の分析では、紫外線の明るさと安定性の間に相関関係は示されていません。紫外線の明るさと安定性の間に相関関係がある場合、対流の反転によって紫外線から青色への吸収物質が雲頂に運ばれている可能性があります。逆に、反相関関係がある場合は、対流の反転によって雲を形成する揮発性物質が雲頂に運ばれている可能性があります。今村らが行ったのと同様の、電波掩蔽測定の非常に細かい垂直解像度のデータを使用して、静的安定性をターゲットにしたさらなる研究が行われる可能性があります。(2018）達成。
現在の分析では、Venus Express のデータを使用して確固とした結論には達していませんが、ここで示した手法は、将来のミッションからのより大きなデータセットに適用できる可能性があります。
ビーナス・エクスプレスの電波掩蔽測定のためのコンテキスト画像: 金星の雲の温度構造と紫外線コントラストの相関関係の調査
要約
背景。金星は紫外線波長において、雲や雲層の動きと明らかに関係する強い変化するコントラストを示すが、現在までその起源は不明のままである。
目的:金星の雲が示す紫外線コントラストの性質を、金星エクスプレスで観測された電波掩蔽データから推定される熱構造と画像データからの紫外線輝度の間の相関関係を調べることによって調査します。
方法：同じ地域の電波掩蔽測定の11時間前から数時間後までの間に取得された金星エクスプレスの画像を分析します。帯状風と子午線風による雲の移流を考慮し、変化する視野ジオメトリを補正するために位相角補正を適用します。
結果。 低緯度では、高度 65 ～ 70 km の範囲で UV 輝度と大気温度の間に逆相関の可能性があることがわかりました。この高度と緯度領域では、UV 吸収体の増加により加熱が起こることが放射強制力の研究で予測されています。予測は、UV 暗領域と UV 明領域の間で観測された温度振幅とほぼ一致しています。高度 50 ～ 80 km の範囲では、大気中の UV 輝度と静的安定性の間に相関関係があるという証拠は見つかりませんでした。
結論：これは、金星の雲の高度65～70kmの領域における紫外線輝度と大気温度の直接的な関係を示す最初の観測的証拠となる可能性がある。
キーワード: 金星 – ビーナス・エクスプレス – 雲 – 電波掩蔽 – 温度プロファイル – UV画像
1 導入
金星は反射率の高い雲に完全に覆われています。その位相関数とスペクトルの分析によると、上層の雲は主に硫酸で構成されていることがわかっています。可視光線と赤外線の波長では、金星の雲は非常に均質に見えます。しかし、紫外線の波長では強いコントラストがあり、これは 20 世紀初頭に初めて観測されました(Wright、1927; ロス、1928) . ロス (1928）は、これらの紫外線コントラストが金星の北半分と南半分の温度差と相関している可能性があると示唆した。これは、コブレンツとランプランド（1925300nm以下の波長での顕著な紫外線吸収は、極地の緯度における二酸化硫黄とオゾンによるものである。
±50 ∘ (Marcq et al.,2019）ですが、観測されたスペクトルと一致させるためには、300～450 nmで追加のUV～青色吸収剤（1つまたは複数）が必要です（Pollack et al.、1980; マルクら、2020この紫外線から青色への吸収剤の化学的正体はまだ不明です。提案されている組成には、元素硫黄同素体の混合物が含まれています（Toon et al.、1982）、塩化鉄（Esposito et al.、1997）および二酸化二硫黄（Frandsen et al.、2016)。垂直分布に関しては、降下プローブからの測定により、紫外線から青色の吸収体が 57 km より上に存在することが確認されています(Tomasko et al.、1980; エコノモフら、1984）、しかし、ピーク吸収は高度66～73 kmの範囲の雲頂レベル付近で雲頂レベルより低いはずである（Crisp、1986; リーら、2015b）は、コントラストの位相角依存性を説明するために提案された（Pollack et al.、1980） とディスクの明るさの平均位相曲線（Lee et al.、2021)。
UV から青色への吸収体の正体が不明であるのと同様に、UV コントラストの理由も不明です。Titovら (2008Cottini et al . ) は、紫外線コントラストの変化は、金星エクスプレス / VIRTIS 機器のデータから推測される雲頂高度の変化ではなく、下からの湧昇と関連していると報告しています。しかし、湧昇がポリ硫黄や FeCl 3などの紫外線暗物質を移流させるのか、それともより空間的に変化する硫酸ヘイズ粒子などの紫外線明物質を移流させるのかは明らかではありません。コントラストが雲層の湧昇と関連している場合、この湧昇は紫外線暗物質を雲頂に運んでいるのでしょうか、それとも紫外線明物質を雲頂に運んでいるのでしょうか? Cottini et al. (2015)は、金星エクスプレス VIRTIS-H スペクトルから 2.5 ミクロンの波長で測定された雲頂高度と、同時に VIRTIS-M によって 375 nm から 385 nm の間で測定された紫外線輝度との間の相関関係の調査を発表しました。彼らは、より高い雲頂 (より密度の高い雲) に対応するより暗い紫外線領域との逆相関があるかもしれないと報告していますが、それは体系的ではありません (図 8)。Patsaeva ら (2015) は、 VIRTIS-M の高度測定装置を使用して VMC UV 画像を作成し、隣接する明るい領域より 1～1.5 km 上にある暗い領域で得られた雲の動きのベクトルが、異なる水平方向の流れを与えることを示した (図 11)。Lee ら (2020) は、あかつきの数年間のデータから、金星の 283 nm (SO2 吸収) と 365 nm (未知の吸収体) および 2.02 ミクロンにおける全体的な明るさの間に明らかな逆相関があることを報告しています。2.02 ミクロンの波長領域は、二酸化炭素の吸収の影響を強く受けるため、雲頂高度に非常に敏感です。
これらは、温度コントラストとダイナミクスが紫外線輝度の変化につながるメカニズムです。しかし、紫外線から青色への吸収体には放射効果もあります。特に、紫外線が暗い領域は、少なくともスペクトルの紫外線部分では太陽光をより多く吸収することが予想され、したがって紫外線が明るい領域よりも高い温度になることが予想されます。共存する紫外線画像と電波掩蔽測定の現在の分析は、紫外線吸収の垂直分布に制約を与え、紫外線コントラストに関連する加熱率の以前の計算を検証する可能性があります (Crisp、1986; リーら、2019)。
金星エクスプレスミッション（スヴェドヘム他、2007）は、非常に有用でユニークなデータセットを作成しました。このデータの分析は、上記の質問に答えるのに役立ちます。特に、VEnus RAdio science（VeRa）実験では、電波掩蔽を使用して、高い垂直解像度で大気の垂直密度プロファイルを取得し、それを積分して静水圧バランスを仮定することで、圧力と温度のプロファイルを計算できます（Tellmann et al.、2009雲のコントラストは、未知の紫外線吸収のピークである365nmの波長を中心とするバンドパスを持つ金星監視カメラ（VMC）の紫外線チャンネルで得られた画像で最も簡単に観察できます（Markiewicz et al.、2007)。可視赤外線熱画像分光計 (VIRTIS) は、UV の特徴を含むハイパースペクトル画像を取得しますが、この分析では 2 つの理由から好ましくありません。1 つ目は、UV VIRTIS 画像の数が UV VMC 画像の数よりはるかに少なく、視野が狭いためカバーする領域が小さいことです。2 つ目は、VIRTIS UV-VIS チャネルは 500 nm 未満の波長で迷光の問題を抱えており、これはまだ完全には解決されていません。一方、VIRTIS-IR 観測は、雲のプロセスに関する 2 つの関連する観測上の制約を提供します。(1) 昼側の CO 2線深度の観測は、これらの波長での雲頂の高さを測定します(Ignatiev ら、2009）；（２）1.7と2.3の夜側観測
μmウィンドウは、より低い雲の光学的厚さを制限する可能性を提供します（Barstow et al.、2012)。
本研究では、VeRa 電波掩蔽探査と VMC 画像の両方が行われた軌道を特定しました。このデータの分析により、VMC で測定された UV 輝度による VeRa 温度プロファイルと静的安定性の相関関係を調べることができます。観測と分析の手順はセクション2で説明し、続いてセクション3で結果の分析と考察を行います。VIRTIS 夜側画像を使用して相関関係を調査する可能性を評価しましたが、共存観測が少なすぎて意味のある分析を行うことができませんでした。
2 データと削減
2.1 観察の選択
ビーナス・エクスプレスには、それぞれ探査機の +X 軸と –X 軸とほぼ一致する方向を向いた 2 つの高利得アンテナが搭載されていました。一方、VMC 機器の照準器は +Z 方向に向けられていました。そのため、VMC と VeRa が同時に同じ場所を観測することは決してできませんでした。VeRa の観測場所の画像を取得するには、VeRa の観測の前か後に探査機を旋回させる必要がありました。北半球の観測では、雲上の探査機の高度が低すぎたため、探査機の速度が高すぎたため、これは実現可能ではありませんでした。南半球の観測では、探査機が楕円軌道上で惑星からはるかに離れ、軌道速度がはるかに低い場合にのみ可能でした。
図1 :金星の周りを周回するビーナス・エクスプレスの軌道の概略図。進入時と退出時に VMC 撮影が行われ (青い点)、近点直後の VeRa 電波掩蔽 (赤い点) が見られます。
専用の南極ダイナミクスキャンペーン (SPDC) が 2013 年 11 月 25 日から 12 月 31 日にかけて実施され、特に VeRa の観測地点 (軌道番号 2775 から 2811、表1の最後のセクション) の画像が撮影できるように設計されました。各軌道で、近点通過直後に 1 回の VeRa 大気観測が取得され、南半球の高緯度 (-48° から -83°) が観測されました。VeRa 観測の前後に、VMC カメラの照準が惑星に向けられ、画像が撮影されました。進入時に、VMC は数時間にわたって 30 分間隔で画像を取得しました。観測のジオメトリは、図 1に模式的に示されています。近点通過後、約 1 時間の短い期間が画像撮影に利用できました。SPDC からの 30 軌道では、VeRa と VMC の両方からの良好なデータが、互いに 12 時間未満の時間間隔で利用できます。
残りの Venus Express ミッションでは、VeRa の観測地点を含む金星の VMC 画像は、観測後数時間以内には計画されていませんでしたが、実際に発生しています。VeRa と VMC の共存データが利用可能で、分析に使用できる軌道をさらに 26 周回特定しました。これらは、軌道番号 1191 から始まる VEX ミッション拡張 2 から 4 をカバーしています。これらの観測を含めることで、分析を南半球の低緯度まで拡張できます。選択された観測はすべて表1にリストされており、金星の VeRa プロファイルの分布は、 緯度、経度、地方太陽時の関数として図2に示されています。
図2 :この研究に含まれるすべての VeRa 電波掩蔽観測の金星上の位置を、緯度 - 経度 (左) および緯度 - 地方太陽時 (右) の観点から示します。
2.2VeRaデータセット
VeRaデータについてはPätzoldらによる論文で詳しく説明されている。2007)およびTellmann et al. (2009)。処理された VeRa データセットは、高度約 50 ～ 100 km の中性大気の密度、圧力、温度プロファイルで構成されています。VeRa 温度プロファイルの垂直解像度は観測ジオメトリによって異なりますが、通常は数百メートルのオーダーです。分析では、各プロファイルにビニング スキームを適用します。つまり、高度 46 ～ 102 km の間で 1 km のビン内の VeRa 温度と圧力の平均値を計算します。これはローパス フィルターを適用するのと同等であり、データ、ひいては分析に対する重力波の影響を最小限に抑えるのにも役立ちます。重力波については、以下で詳しく説明します。
図 3 a-c では、このようなビン分けされたプロファイルの例を、その完全なプロファイルと比較しています。また、温度勾配 (図 3 d) と各温度プロファイルの静的安定性プロファイル S(z) (図 3 f) も計算しています。静的安定性は、観測された温度勾配率から断熱減率を引いたものとして定義されます。断熱減率は、Seiff らの図 18 から導出しました (1980) (図 3e ) を描き、図3fに示すように 1km 間隔で S(z) を計算します 。高度 50～60km の間の下層雲層の対流反転を示す低い安定性から、高度 60km から上方に広がる高い安定性の上層雲層への急激な変化が見られます。本研究では、関連するすべての高度で UV 輝度と温度および静的安定性の両方との相関関係を調べます。
図3 :軌道 ID 2811 (2013 年 12 月 31 日) の VeRa 電波掩蔽データから得られた温度プロファイルの例。(a) 1 km のビン プロファイル (点) と元のプロファイル (線)。ビン化により高周波成分が除去されます (本文を参照)。(b) 各高度ビンで平均化された温度値の標準偏差。これはビン化された温度値の不確実性を示しています。(c) 各高度ビン内の値の数。(d) 温度プロファイルから得られた温度勾配。(e) Seiff らによる断熱減率 (1980（f）静的安定性は温度勾配から断熱減率を引いたものである。
強い逆転現象が発生する場合、電波掩蔽温度データの解析には特に注意が必要です。これは、高度60km付近の対流圏界面付近の高緯度で発生する可能性があります。この場合、電波信号は大気中を複数の経路をたどる可能性があり、取得した温度プロファイルに誤差が生じる可能性があります。
≈5Kの大きさ（Herrmann et al.、2014)。マルチパス効果の補正は執筆時点では日常的に利用できないため、今回の分析では使用しなかった。高度58～62kmの範囲、極地の高緯度で温度プロファイルに誤差が生じる可能性があることに注意する。
±60°。この分析で対象とした高度は65km以上であり、この研究で評価された56のプロファイルのうち17は-60°より高い緯度で取得されました（表1）。
熱潮汐と重力波により、雲レベルおよび雲レベルより上の温度構造に影響を及ぼすことも知られています。これらの影響は、さまざまな金星探査ミッションのデータを使用して多くの研究者によって研究されてきました。Zasova et al. (2007)および今村ら (2018）は、金星エクスプレスのデータの分析を発表し、Kouyama et al.（2017)、今村ら (2018)およびAkiba et al. (2021) は、あかつきデータの解析結果を発表した。熱潮汐は緯度と地方太陽時の関数である。Akiba et al. (2021) は、これらの潮汐の振幅を緯度と高度の関数として示しています。ただし、高度の範囲は 65 ～ 72 km に制限されています。私たちの分析は、高度 50 ～ 80 km の範囲に及びます。報告されている熱潮汐の振幅は、ほとんどが 1 ～ 3 K の範囲にあり、これは私たちの分析における温度値の不確実性のオーダーです (図 3 b)。熱潮汐補正を適用する効果を評価するために、Akiba らの図 5 の利用可能なデータを使用しました (2021) を対応する Zenodo リポジトリからダウンロードしました。このデータは高度 69 km レベルのものです。使用した VeRa 探査の緯度と地方太陽時の熱潮汐振幅を抽出しました。第3章で詳しく説明する統計分析を、熱潮汐補正の有無にかかわらず実行しました。定義した 3 つの緯度区分 (低緯度、中緯度、高緯度、第3章で詳細を参照) のピアソン相関係数とスピアマン相関係数の結果値は、不確実性の範囲内で同じです。したがって、使用するデータとその分析方法では、熱潮汐の補正は必要ないと判断しました。
金星の大気中の重力波の正確な起源については、まだ議論が続いています。 テルマンら (2012）は、最大で
±4Kは、金星全体のVeRaデータの分析から導き出されたものです。彼らは、雲層の真ん中にある対流圏界面である高度60km付近で波状の温度変動が始まるのを観測しています。ここで、大気は断熱状態から対流的に安定した状態へと変化し、雲層全体の薄い閉じ込め層で断熱状態に戻ります。温度変動の振幅は、高度90kmまでずっと減少します。
±60 ∘の極襟地域では、温度変動の全体的な振幅が大きくなります。この緯度では極襟が観測され、対流圏界面温度がはるかに低くなりますが、この現象はまだ完全には理解されていません。 今村ら (2018) は、この種の電波掩蔽データに対して初めて、いわゆるフルスペクトル反転法を使用して、金星エクスプレスのデータとあかつきのデータを再解析しました。この技術により、多重経路の光線を考慮することができます。その結果得られた垂直解像度は、VeRa 解析で適用されてきた従来の幾何光学法と比較して約 7 倍 (150 メートル) 高くなっています。彼らはまた、Tellmann ら (2012) を1 km の垂直解像度レベルで観測しました。垂直解像度が高くなったことで、雲層の上部全体に薄い断熱層がより鮮明に見えます。
甲山ら（2017）は、山岳地帯の4つの地形地域に関係する半定常重力波の発見について報告している。これらの波は、最大振幅の熱赤外線温度の最大値の形で見られる。
±1.5K。経度方向に半静止しており、地形地域が現地の午後にあるときに最も強く現れ、夜間に消えます。
重力波は大気圏のどこでも発生する可能性があり、局所的な時間依存性があるとは報告されていません。この段落で前述したように、1 km 幅のビンで平均化を適用しました。これはローパス フィルターとして機能し、重力波が分析に与える影響を最小限に抑えます。
2.3 VMCデータセット
VMC と VeRA の相関関係を検証するために、2 つのステップが実行されました。まず、VMC 画像と VeRa 電波掩蔽観測の間の風による大気の動きを考慮しました。次に、機器の較正と照明条件を考慮して、位相補正された相対輝度を計算しました。
2.3.1風の移流の補正
VMCとVeRaの観測時間差tveRa-tVMC範囲は -11 時間から +1 時間でした。この時間間隔では、雲場は大気の風によって移流されるため、観測値を比較する際にはこれを考慮する必要があります。この補正には、平均風場と軌道固有の風場を使用する 2 つの可能なアプローチを評価します。
VMC-UV データを使用した雲頂レベルの平均帯状風速と南北風速の最も包括的な分析は、Khatuntsev らによって報告されたものです (2013)。彼らの論文の図 10 では、平均帯状風と子午線風が緯度 0 度から -80 度までの緯度の関数として示されています。強い帯状風は、赤道での約 -90 m/s から -46 度緯度の -100 m/s までゆっくりと増加します。極では 0 m/s に向かって低下します。子午線風は、赤道と極付近の 0 m/s から -45 度緯度付近の約 -10 m/s まで変化します。この図には、測定された風速の分散も示されています。
帯状風速は ±20m/s、子午線風では ±12.5 m/s です。任意の緯度での風速を取得するために、誤差範囲内に収まるように、緯度セクションの曲線の線形パラメータ化を使用します。帯状風については、[-90 ∘、-50º]、[-50º、-40 ∘ ]、[-40º、-15 ∘ ]、および緯度 ¿-15º の間の緯度セクションをパラメータ化します。子午線風の場合、緯度セクションは [-90 ∘、-75º]、[-75 ∘、-50 ∘ ]、[-50º、-20 ∘ ]、および緯度 ¿-20º です。平均風の経度または地方太陽時の変動は考慮されていません。
次のステップは、VeRa電波掩蔽中に観測された大気の塊が位置（ϕveRa、θveRa) は VMC 画像が取得された時点でどこまで移動したかを示します。この点の座標 (ϕu−average、θvu−average）、VMC画像とVeRa観測の時間差と緯度の平均風速から算出した。
θveRa、東西方向と南北方向の両方で不確実性を評価する。
ϕu−average、θvu−average)、ゾーン内の広がりを使って同じ計算を行うことで、(±20 m/s）および南北方向（±12 m/sの風。これにより、（ϕu−average、θvu−average)このボックスの大きさは、最大時差 -11 時間では経度約 30 度、緯度約 5 度、最小時差 +1 時間ではその約 10分の1 になります。
最後のステップは、このボックス内の UV 輝度の平均を決定し、これをその画像の観測場所の VMC 放射輝度とすることです。各ピクセルの UV 輝度は、セクション2.3.2で説明したように、観測の入射角と位相角を考慮して計算されます。不確実性は、上記の緯度経度ボックス内のすべてのピクセルの平均の標準偏差と見なされます。
風は、ある時点で平均値から外れることがあります。私たちは、特定の軌道で得られた風速値を使用すると、ミッション平均風速を使用する場合と比較して、より正確な移流補正が得られるかどうかを評価しました。これは、VMC画像が一定間隔（約30分）で撮影されたため、南極ダイナミクスキャンペーンのデータでは特に可能でした。Khatuntsev ＆Patsaeva（2024)には、南極ダイナミクス キャンペーンから 18 回の軌道の風ベクトルが提供されています。この方法で導出された緯度経度ボックスの中心を、ミッション平均風速値を使用して導出されたものと比較すると、不確実性の範囲内で重なり合っています。実際、軌道固有の風速値を使用した場合の位置の不確実性の方が高いことがわかりました。そのため、分析全体を通じてミッション平均値を使用する方が一貫性があると判断しました。
図4 :2013年12月25日の軌道 2805 進入時に 2 時間間隔で撮影された 3 枚の画像。十字は、それぞれ 8 時間、6 時間、4 時間後に発生する VeRa 電波掩蔽のスポットを示しています。長方形は、風によって移流された緯度/経度のボックスで、帯状風と子午線風によって移流された VeRa の位置に対応しています。ボックスの境界は、帯状風と子午線風の不確実性の尺度です (詳細については本文を参照)。時間的に (したがって空間的に) VeRa の観測位置に近づくにつれて、長方形が小さくなることがわかります。
図 4a -cは、この手順の結果を示しており、軌道2805（2013年12月25日）から、その軌道でのVeRaの観測の8時間前、6時間前、4時間前に取得された一連の画像を示しています。各図では、VeRaの観測場所の緯度経度位置が十字でマークされ、観測された空気塊の予測位置（ϕu−average、θvu−average) は灰色の四角でマークされています。この四角は、VMC 観測と VeRa 観測の間の期間において、雲の特徴に関してほぼ同じ位置に留まっていることがわかります。これは、平均風速場が実際の雲の動きを十分正確に捉えていることを示しています。
2.3.2 相対的な紫外線輝度の計算
この分析に使用された VMC データは、ESA 惑星科学アーカイブから取得したレベル 2 の較正済み画像です。画像で測定された放射輝度は、観測の入射角、放射角、位相角の関数です。測光補正として、単純なランバート ディスク関数 (放射輝度を入射角のコサインで割ったもの) を適用しました。Lee ら (2015a）は、位相角が 130 ∘を超えず、入射角と放射角がそれぞれ 84 ∘と 81 ∘より小さい観察ジオメトリでは、これが十分に正確であることを示しています（段落 3.3） 。私たちは、分析の画像にこれらの同じ制約を適用します。
異なる位相角で撮影された画像から取得した放射輝度を比較できるようにするには、散乱位相関数を考慮する必要があります。このために、分析では 56 軌道から取得した 972 枚の画像すべてを使用して位相曲線を作成します。平均放射輝度係数を計算します(Lee ら、2015a、式 2) を、前の段落で説明したジオメトリ条件ですべてのピクセルを取得した各画像に対して適用します。図 5 a に、このデータを使用した位相曲線と、2 次最小二乗近似を示します。結果を 1 ∘幅の位相角ビンに分割し、各ビンの平均を取ると、図5 bに示すように、信頼度レベルが高く、適合度が向上することが わかりました。
図5 :この研究のすべての有効な画像の位相曲線: (a) すべての画像を個別に (b) (a) と同じですが、1 ∘幅のビンに分割され、ビン内で平均化されています。オレンジ色の曲線は、ポイントに最もよく適合する二次曲線であり、灰色の帯は曲線上の不確実性の尺度です。
図5のモデル曲線の周りの灰色の領域は 不確実性の範囲です。この不確実性の範囲は、各ビン平均放射輝度係数をランダムに変化させることによって導き出しました。これを行うには、ガウス分布からランダムに抽出した値を各ビン平均放射輝度係数値に追加します。この分布の平均がビン平均放射輝度係数値であり、標準偏差はビン内の個々の放射輝度係数値のすべての不確実性の最大値であり、不確実性はBevington & Robinson の式 3.14 によって評価されます (2003)。この演習を 1000 回実行し、これらの順列ごとに新しいモデルを適合させます。各位相角ビンの 1000 回の実験のモデルの平均放射輝度係数値が、実際のビン平均放射輝度係数の 0.5% 以内であることを確認します。各ビンのモデル放射輝度係数の不確実性を導き出すには、1000 回の実験の標準偏差を取るか、1000 回の実験の最大値から最小値を引いた値の半分を取るかの 2 つの方法があります。両方を比較し、2 つの最大値を取ることにしました。これは 2 番目のオプションであることが判明し、各ビンの放射輝度係数で約 10% になります。
セクション2.3.1で示したように、軌道上に撮影されたさまざまな画像で VeRa サウンディングの領域 (緯度 / 経度のボックス) を追跡します。緯度 / 経度のボックスのスケールと関連する不確実性 (図 4 a-c) を考慮すると、1 つの軌道の各画像から測定された緯度 / 経度のボックスの平均放射輝度係数は同様になるはずです。観測ジオメトリは、軌道上の画像間で異なります。したがって、1 つの軌道上の画像を比較するには、モデル位相曲線を使用して各画像の平均放射輝度係数を正規化します。これらの正規化された放射輝度係数を放射輝度係数比 (RFR) と呼びます。図 6では、VMC 画像と VeRa サウンディングの間の時間差 (左の列) と位相角 (右の列) の関数として、3 つの異なる軌道で追跡された VeRa 領域の RFR の例を示します。最後の行は軌道 2805 のもので、図 4に示す例の画像と同じです。赤い線は軌道上のすべての画像の平均 RFR 値で、関連する不確実性 (標準偏差) は赤で塗りつぶされた領域で表されます。緑の線と緑の共有領域は、中央値と関連する不確実性を表します (表 1を参照)。1 つの軌道上の画像ごとの RFR 値は、不確実性 (青いエラー バー) を考慮しても一貫しています。
図6 :同じ軌道上の画像シーケンスの放射輝度係数比の例。これは、風の影響を受ける領域の緯度/経度ボックスから抽出された放射輝度係数から導出され (図 4 )、位相曲線モデル (図 5 ) が適用されます。これらの値は、1 周回を通じて非常に類似していると予想されます。平均値と標準偏差は赤で示され、中央値と関連する不確実性は緑で示されます。表 1も参照してください。
我々は、位相関数が明るい部分と暗い部分の両方を含む惑星のすべての領域に適用可能であるという仮定は、散乱粒子の微物理的特性や雲頂高度の局所的な変化の可能性を無視していることを認識しています。しかし、高次の位相関数補正スキームは、ここで使用している比較的まばらでノイズの多いデータセットではサポートされないことに注意してください。位相関数のより感度の高い 0 ～ 45° 領域を使用して、金星の暗い領域から明るい領域まで位相関数がどのように変化するかについての詳細な分析は、他の場所で見つけることができます。たとえば、 Petrova ら (2015)およびShalygina et al. (2015)。
3 分析
私たちの分析の目的は、金星の小さな領域におけるVeRa観測から得られた温度構造と、同じ領域の紫外線輝度との間に相関関係があるかどうかを調べることです。導入部で述べたように、紫外線コントラストは上層雲の標高約70±4km 付近で発生すると考えられています。
（クリスプ、1986; サンチェス・ラベガら、2008; イグナティエフら、2009; リーら、2015b)で、太陽の紫外線エネルギーの約半分が蓄積されます。したがって、相関関係は、この高度範囲で優先的に発生することが予想されます。雲は垂直に伸びており、スケールの高さは数キロメートルです。したがって、エネルギーの蓄積は、高度の範囲にわたって発生し、明確に制限されないことが予想されます。私たちは、軌道あたりの平均 (紫外線) 放射輝度係数比 (RFR) と VeRa 電波掩蔽から得られる温度、および RFR と高度 50 ～ 80 km の領域での静的安定性を比較することで、この問題を体系的に調査します。
金星の温度と上層雲の構造が緯度によって変化することはよく知られています。しかし、この変化のすべてが説明されているわけではありません(Lee et al.,2015b)。また、全体的な紫外線輝度は緯度によって変化します。図 7では、緯度に対して選択した画像 (表1 )から得られた平均放射輝度係数比を示しています。
図7 :VeRa 観測地点の緯度の関数としての、VeRa 観測地点の平均 UV 放射係数比。緑の縦線は、緯度による UV 輝度の変化の影響を最小限に抑えるために、緯度に関して統計分析を行う際に行う分割を示しています。
より徹底的な分析から、最も高い紫外線輝度は通常中緯度（-40 ∘から -60 ∘）で見られ、最も暗い領域は低緯度で見られることが わかっています（Lee et al.、2015aこの傾向は図7からもわかります 。
図 8では、56の温度プロファイル（表1 ）から得た緯度の関数として、高度60、69、80 kmでのVeRa温度を示しています。
図8 :高度 60、69、80 km における緯度の関数として、 56 回の VeRa 測深から得られた温度 (表1 )。低高度と高高度では明確な相関関係がありますが、その間では明確な相関関係はありません。これは、高度の関数として Spearman 順位相関係数と Pearson 相関係数が示されている図9でも明確に示されています。相関関係がある場合、それは線でかなりうまく説明されるように見えますが、その理由は明らかではありません。
この緯度の変化は、Tellmann らによる VeRa データセット全体について以前に報告されたものと一致しています。2009)、および IR サウンディング(Zasova et al.,2007) : 高度が高いほど、極は低高度に比べて赤道より暖かく、雲頂付近ではより均等な状況になっています。特定の関数を仮定せずに気温と緯度の相関関係を把握することは興味深いことです。これを評価する適切な方法は、スピアマンの順位相関係数を計算することです。この係数は、データの順位付けバージョンの直線性を評価することにより、データがどれだけ単調に相関しているかを測る尺度です。スピアマンの順位相関係数は -1 から +1 の間の値を取ります。(-)+1 に近いほど (反) 相関が強くなり、ゼロ付近では相関はありません。図 9では、データ ポイント (図 8a-c) から導出された高度の関数として、スピアマンの順位相関係数を青で示しています。
高度 50 - 60 km では強い相関関係があり、70 - 80 km では強い反相関関係があり、65 - 70 km では弱いか相関関係がないことがわかります。図 8の例を視覚的に検査すると、線形相関が存在するように見えますが、相関がなぜ線形であるかは不明です。ピアソン相関係数は、線形性の度合いを測る指標です。2 つの変数の共分散をそれらの標準偏差の積で割ったものです。スピアマンの順位相関係数は、順位付けされたデータのピアソン相関係数であることに注意してください。ピアソンの相関を使用して線形関係を評価するのに対し、スピアマンの相関では、線形かどうかに関係なく単調な関係を評価します。この係数を計算して、図 9に赤で示します。次のセクションで説明するように、これを使用して緯度の変化を補正します。
図9 :高度 50 ～ 80 km における緯度の関数としての温度のピアソン相関係数 (赤) とスピアマン順位相関係数 (青)。図 8も参照してください。低高度と高高度では、温度と緯度の相関は直線でかなりよく表れているように見えますが、その理由は明らかではありません。
緯度変化の影響を最小限に抑えるために、緯度ビンで分析を行うことにしました。図 7と図 9から、そして放射バランスに影響を与える雲頂高度の変化を考慮すると（Lee et al.、2015b）私たちは3つの緯度範囲を決定しました。0 ∘から-40 ∘までの低緯度（9データポイント）、-40 ∘から-60 ∘までの中緯度（30データポイント）、-60 ∘から-90 ∘までの高緯度（17データポイント）です。これらは図7に緑の縦線で示されています 。
3.1 UV輝度と温度の相関関係
3 つの緯度範囲のそれぞれにおいて、高度 50 ～ 80 km で RFR と VeRa 温度のスピアマン順位相関係数を計算します。係数の不確実性は、各 RFR と温度値の平均と標準偏差によって特徴付けられるガウス分布からのランダム値を追加することにより、RFR と温度値を変更した 1000 回の実験を実行することで推定します。結果は図 10 a に、高度 67 km での RFR と VeRa 温度の例は図 11 a に示されています。図の緑色の領域は、中程度から強い相関を示しています。負のスピアマン順位相関係数は、温度が上昇すると UV 輝度が減少することを意味します。
図10 :スピアマンは、高度 50 ～ 80 km の 3 つの緯度区分における (a) 温度と (b) 正規化された温度の関数として、UV 放射係数比の相関係数を順位付けしました。温度の正規化は、データを 3 つの緯度区分に分割しただけでは十分に説明できない緯度による温度の変化を補正するために行われます。最も大きな効果は、緯度による温度の変化が最も強い低高度と高高度にあります (図 8、図 9、図 11 )。
上で述べたように、また図8と図 9からわかるように 、高度 65～70 km の範囲では温度は緯度による変化がほとんど見られませんが、その他の高度ではより大きく変化します。緯度ビニング プロセスでは、これらの温度変化の影響が完全には考慮されません。これに対処する 1 つの方法は、緯度による温度変化の線形モデル推定値に対して温度を正規化することです。緯度による温度変化のピアソン相関係数の評価により、最小二乗近似線が適切なオプションであることが検証されたようです (図 9 )。正規化された温度の関数としての RFR の例を、高度 67 m について図 11 b に示します。各高度についてこのようなモデルに対して温度を正規化し、相関分析を実行すると、図 10 b に示すような相関プロットが得られます。予想どおり、構造とスピアマン順位相関係数の値は高度 65 ～ 70 km の範囲では非常に類似していますが、他の高度では多少の調整が行われます。
図11 :高度 67 km における放射係数比と (a) 温度、および (b) 正規化された温度の関係。正規化は、高度 50 km から 80 km の間の各レベルで、温度を緯度の関数として線形最小二乗近似して行われます。図 8と図 9を参照してください。
データをできるだけ正確かつ厳密に削減しようと努力しましたが、データにはかなりノイズが多く、かなりのばらつきが生じています。それでも、確信できる特徴をいくつか特定できます。最も明らかなのは、高度 65 ～ 70 km の範囲の低緯度および中緯度ビンでは、紫外線の明るさと温度の間に逆相関の傾向が強く見られることです。これらの地域では、紫外線の暗い領域は紫外線の明るい領域よりも数度高温です。これは、この高度範囲での紫外線エネルギーの蓄積を直接検出したものと考えられるため、この温度差が理論上の予測とどのように比較されるかを調べることは有益です。Crisp (1986、図11）およびTomasko et al.（1985) は、主にパイオニア金星探査機のデータの解析から定義される、紫外線吸収率の高いケースと低いケースの全球平均加熱率を示しており、それぞれ加熱率が高い場合と低い場合である。これらのモデルの極値は、紫外線放射係数比で観測される変動の代理として考えることができる。高度 65～70 km の範囲では、2 つのモデルの全球平均加熱率の差は 2～4 K/(地球)日程度である。太陽直下の地点での加熱率は、全球平均加熱率の 4 倍と推定できる (球面積と円面積)。赤道での紫外線暗または紫外線明の特徴が 2 地球日間持続する場合、これらの高度で夜明けから夕暮れまで移動するのにかかる時間、つまり 12 時間の地方太陽時と変化する太陽入射角における平均加熱率は、2π 太陽熱の加熱率。この結果、合計で約5（4×2（地球日））の係数が得られます。
2πしたがって、Crisp モデルの加熱率から計算される高 UV 吸収体と低 UV 吸収体の温度差は、10 ～ 20 K 程度になります。これは赤道での計算値であり、他の緯度では cosine(緯度) の係数でそれに応じて減少します。0 ～ 40 度の緯度帯域で平均すると、計算される温度差は 10 パーセント程度小さくなり、9 ～ 18 K 程度になります。高度 67 km での UV 放射比係数と温度の関係を示す図 11 a では、緑の点 (低緯度、反相関を示す、図 10を参照) は約 10 K の範囲に及び、これは間違いなくモデルの推定値とほぼ同じです。観測値とモデル予測の一致は、特にこれが低緯度帯（太陽熱が最も顕著であると予想される場所）でのみ観測されていること、また、加熱が観測される高度範囲も Crisp のモデルの高度範囲と一致していることを考えると、心強いものです。ただし、観測データのばらつきがあるため、これを確実な確認と見なすことはできません。
図12 :高度 50 ～ 80 km の範囲における静的安定性の関数としての放射係数比の Spearman 順位相関係数。結果にはかなりの不確実性とばらつきが見られ、傾向を示す証拠はありません。
3.2 UV輝度 – 安定性の相関関係
また、UV 輝度と静的安定性の相関関係も分析しました。前のセクションで示した温度との相関関係の分析と同様のプロセスに従いました。違いは、高度 50 ～ 80 km の範囲では緯度による静的安定性の変化がないため、正規化補正を実行する必要がないことです。各高度レベルの RFR と静的安定性のスピアマン順位相関係数を図 12に示します。この結果は温度の比較よりもさらにばらつきがあり、有意な相関関係や傾向を示す明確な証拠は見つかりませんでした。
4 結論
私たちは、金星探査機「ビーナス・エクスプレス」から得た独自のデータを使用して、大気中の紫外線輝度と温度構造の相関関係の可能性を分析しました。これらのデータは、一方では、金星の非常に狭い領域における電波掩蔽データ (VeRa 実験) からの温度構造の測定値であり、他方では、電波掩蔽実験 (VMC 装置) の 11 時間前までと数時間後の同じ地点の紫外線画像です。このような分析は、以前のミッションからそのようなデータは存在しないため、これまで発表されたことはありませんでした。
不確実性のすべての原因を考慮してデータを削減しました。最終結果はまだかなりノイズが多いですが、高度 65～70 km の範囲の大気温度と低緯度から中緯度の範囲 (-60 ∘ 未満の緯度)の対応する領域の UV 輝度の間に逆相関が検出される兆候があることがわかりました。極緯度ではこのような相関は存在しないようです。理論的な放射強制研究と純放射フラックスの現場降下プローブ測定から、太陽の UV エネルギーはこの高度範囲に蓄積されることがわかっています。UV が暗い領域と UV が明るい領域の温度差、およびその高度依存性は、UV が暗い領域での太陽熱吸収の増加から予想されるものと似ており、予想とほぼ一致しています。私たちの結果は、太陽エネルギーの沈着が高度65～70kmの範囲で垂直方向に位置している可能性も示しており、この垂直層に紫外線から青色の吸収体が存在する可能性があることを示唆しています（Tomasko et al.、1985; クリスプ、1986; リーら、2015b、2021）は、上層のヘイズ層を通して十分に混合されるのではなく（Molaverdikhani et al.、2012)雲頂層より上のよく混合された未知の紫外線から青色の吸収体が存在するという仮定は、他のスペクトルデータの解析にも使用された(Pérez-Hoyos et al.,2018; マルクら、2020)、太陽熱加熱への影響はまだ定量化されていない。このような垂直分布は時間の経過とともに変化する可能性がある(Lee et al.)2015a）ですが、以前の他のミッションに関する同様のデータセットがないため、現時点では加熱高度の時間的変化の可能性を調べることはできません。
現在の分析では、紫外線の明るさと安定性の間に相関関係は示されていません。紫外線の明るさと安定性の間に相関関係がある場合、対流の反転によって紫外線から青色への吸収物質が雲頂に運ばれている可能性があります。逆に、反相関関係がある場合は、対流の反転によって雲を形成する揮発性物質が雲頂に運ばれている可能性があります。今村らが行ったのと同様の、電波掩蔽測定の非常に細かい垂直解像度のデータを使用して、静的安定性をターゲットにしたさらなる研究が行われる可能性があります。(2018）達成。
現在の分析では、Venus Express のデータを使用して確固とした結論には達していませんが、ここで示した手法は、将来のミッションからのより大きなデータセットに適用できる可能性があります。
表1 :ビーナス・エクスプレスはVeRa電波掩蔽観測で周回軌道を周回
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