1。雲の汚染： エアロゾル粒子と雲は両方とも衛星画像の明るいオブジェクトとして表示されるため、それらを区別することが困難になります。これにより、雲の明るさに対するエアロゾル効果の過大評価につながる可能性があります。
2。サブピクセルの変動性： エアロゾルと雲のサイズと密度は、単一の衛星ピクセル内で大きく異なります。このサブピクセルのばらつきは、雲の明るさに対するエアロゾル効果を推定する際の不正確さにつながる可能性があります。
3。非線形相互作用： エアロゾルと雲の間の相互作用は複雑で非線形です。これは、雲の明るさに対するエアロゾルの効果を予測するのが難しく、大気の特定の条件によって異なる場合があることを意味します。
4。衛星検索アルゴリズムの制限： 衛星データからエアロゾルと雲の特性を取得するために使用されるアルゴリズムには、固有の不確実性があります。これらの不確実性は、雲の明るさに対するエアロゾル効果の推定の精度に影響を与える可能性があります。
5。現場測定の欠如： 衛星データは、エアロゾルと雲のグローバルな見解を提供しますが、現場測定から取得できる詳細情報がありません。これにより、雲の明るさに対するエアロゾル効果の衛星ベースの推定値を検証することが困難になる可能性があります。
これらの制限にもかかわらず、衛星データは、エアロゾルクラウドの相互作用を研究するための貴重な情報を提供します。衛星データと現場測定とモデルシミュレーションを組み合わせることにより、科学者は雲の明るさに対するエアロゾル効果の空間ベースの推定値の精度を改善するために取り組んでいます。
