安部

それでは日南川さん、お願いします。

日南川

はい、冒頭でも申し上げましたが
わたしがやっているのは
「大気密度モデリング」です。
具体的には、人工衛星にはたらく
空気抵抗を研究しています。

──

どうして「それ」を、つきつめようと。

われわれ、ただの宇宙好きからすると
純粋に不思議なことが多いんです。
どういったきっかけで、
空気抵抗という
「目に見えないもの」を調べようと
思ったのか‥‥とか。

日南川

はい、宇宙空間に浮かぶ物体同士には
つねに衝突の可能性があり、
そのリスクを正しく把握するためには、
軌道の予測精度が重要になってきます。

──

ええ。

日南川

さらに、
宇宙のゴミって、だんだん落ちてきて
大気圏に突入して
たいていは燃え尽きるんですけど、
サイズが大きいと
一部が地上に落ちてくる可能性がある。

──

なんと。

日南川

そういうとき、予測の精度が高ければ
どのあたりへ落下するか、
正確に把握することができますよね。

たとえばそういうときに、
誤差の大きい空気抵抗を研究することが、
非常に役に立つわけです。

──

なるほど、そうした目的があるんですね。

でも、そうなんですか。
宇宙のゴミって、落ちてくるんですか。

日南川

高度にもよりますが、落ちてきますね。

高度「800キロ以下」あたりの軌道には
地球観測衛星が
うじゃうじゃ飛んでいるんです。
それらは、数十年とか数百年後には
どんどん落ちてくるはずです。
これを大気圏への再突入、
リエントリ（re-entry）と言います。

──

そいつはデンジャラスですね‥‥。

日南川

ちなみに大気密度の計算に関しては、
偉大な先人たちによって、
たくさんモデルがつくられています。

ちょっと専門的になりますけれど、
「Jacchia-Roberts」とか、
「NRLMSISE 2000」とか‥‥。

──

当然ですが、はじめて耳にしました。
いまのはいったい、どのような？

日南川

太陽活動などの
いくつかの情報を入力すると、
「そのへんの空気の濃さは、
これくらいですよ」
って計算してくれるものです。

──

おおー、そんな便利グッズが。

日南川

ただそれらは「経験的なモデル」で、
過去のデータに基づく計算なので、
未来を予測するには
厳密には正確でないこともあるので、
補正してやる必要もあるんです。

──

そこで日南川さんの腕がなる、と。

日南川

わたしは、具体的には
ダイナミック・キャリブレーション・
オブ・アトモスフィア‥‥
という研究分野に取り組んでいます。

刻々と変わる大気の変動を把握して、
データを修正していく仕事です。

──

おお。

日南川

ご存知のように、地球のまわりには、
無数の人工衛星が飛んでいます。

それらが直接的に受けている
実際の大気抵抗を解析したデータと、
数学的なモデルの数値を比較して
データの修正を試みます。
1999年から2019年まで、
ここ20年間の修正結果を調べてみると、
低高度では、数学モデルによって、
わりと正しい値を計算できているのですが、
高度が高くなると、
かなり誤差が生まれてしまうんです。

──

高度が高くなればなるほど、
経験的なモデルによる計算の結果と
実際との乖離が大きくなる。

安部

高度が低いほうが大気が濃いわけだし、
数学モデルとの誤差も、
大きくなりそうな気がするんですけど。

日南川

高度が高いと、
現状、太陽活動や地球の磁場の影響を
うまく取り込めないんです。

逆に、高度が低ければ、
空気が膨張しても、
比較的ちいさい影響ですむんですよね。

──

単純に「距離が遠い」ってだけで、
いろいろ難しいことがあるんですねえ。

日南川

そうした影響を数式で表わせないかと。

2018年くらいには、
宇宙とは関係ない流体力学の分野から
画期的な研究が発表されまして、
なかなか果てしない話なんで
学会で発表しても、
ポカンとされることも多いんですけど、
とにかく、その研究を応用すると
「ひとつ先の予測」が、
じょじょに、可能になってきたんです。

──

繰り返しますが、ぼくたちからすると、
「大気の濃度」という
目に見えないものを計測しようなんて、
とんでもない試みに思えます。

日南川

ははは、そうですか。

軌道上の人工衛星などの物体の様子を
正確に把握する研究もやっています。
人工衛星がどこを飛んでいるのかは、
基本的には、地上のレーダーや
望遠鏡で、観測しているんですけれど。

──

ええ。

日南川

アメリカが資金も人材も豊富なので、
世界中に
レーダーや望遠鏡を配備して、
ある程度サイズの大きな物体を
監視してくれてはいるんですけれど、
逆に、自分の人工衛星に
衝突するかもしれない物体に集中して
観測してもらうのはなかなか難しい。

そこで取り組んでいるのが、
人工衛星にもともと搭載されている
スタートラッカーというセンサーを
活用する方法なんです。

──

スタートラッカー‥‥星追い人？

日南川

これは、画像を撮影し、
星のカタログと照らし合わすことで、
衛星がどういう姿勢をとっているか、
どれくらい傾いているか‥‥を、
検知するセンサーなんですけれども。

安部

昔の船乗りみたいな原理ですよね。
星座を見て自分の位置を決めると。

日南川

はい。で、その撮影データに、
他の人工衛星だとか宇宙のゴミが
写り込むんですね、たまに。

であるならば、
そういった宇宙で記録したデータを
うまく利用して
物体の軌道を計算できないか‥‥と。

──

宇宙でも、ゴミの有効活用！

日南川

画像をたくさん撮って重ねていくと、
１枚では
暗すぎて見えなかった物体が見える。
すでに確立している技術や
もともと持っている軌道のデータを
あれこれ組み合わせて、
より信頼性の高い観測と軌道解析をしています。

2021年には、「S-Booster」という
宇宙を活用した
ビジネスアイデアのコンテンストで、
審査員特別賞をいただきました。

──

おおお、すばらしい。
日南川さんたちの宇宙のクリエイティブ、
しかと理解しました。

ちなみに、
むかしから疑問に思っていたことを
うかがってもいいですか。
深宇宙へ向けてものを飛ばす場合、
どこまで飛ばすか、
最初から決めていたりするんですか。

安部

尾崎さんですかね。

尾崎

はい、衛星の目標地点のことですね。
それは、ものによりけりです。

たとえば
小惑星を探査するミッションならば、
「この小惑星」
と決めているケースは少ないんです。
なぜなら、小惑星って、
100万個以上発見されていますから。

──

うわー、そんな数なんだ。

尾崎

そうなんです。小惑星のなかでも
ざっくりとしたジャンルがあるので、
その中のどれかに行こう‥‥
みたいな状態から、スタートしたり。

──

ざっくりあのへん‥‥で飛ばす。

尾崎

その場合、がんばって軌道計算して、
この小惑星なら行きやすい、
こっちは行きにくいです‥‥とか
フィードバックをして
「じゃあ、行きやすいこっちの星で」
みたいに決まったりとか。

安部

大まかな目的地しか決めずに飛ばす。

ぼくらの地球観測だと、
ピンポイントで「ここの数値を出せ」
という世界なんで、
だいぶ考え方がちがいますよね。

──

行ってみてわかったことがあって、
「じゃあ、また別の場所へ行こうか」
みたいな、
あてどない旅になったりとかも‥‥。

尾崎

あります。

安部

「着いたけど、燃料あまってるから、
もう１個くらい行っとく？」とか。

尾崎

ありますね（笑）。

安部

もったいないですもんね。燃料。

秋山

それこそ、「はやぶさ２」の場合も、
もともと目的地が
決まっていたわけじゃないですよね。

燃料がまだあって機体も健全だから、
もうひとつくらい行こうか、と。

尾崎

ミッションが終了した段階で
どれだけ燃料が残っているか‥‥が
わかりますよね。

残燃料を最大限に使って到達できる
小惑星はどこか‥‥って、
次の行き先を決めたりもしています。

「はやぶさ２」１回目のタッチダウン ©池下章裕