2019 Fiscal Year Annual Research Report

熱赤外域分光リモートセンシングによる都市空間の気温分布の逆推定手法の構築

Research Project

Project/Area Number	17H03353
Research Institution	Tokyo Institute of Technology
Principal Investigator	淺輪貴史東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (50361796)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	小林秀樹国立研究開発法人海洋研究開発機構, 北極環境変動総合研究センター, ユニットリーダー代理 (10392961)
Project Period (FY)	2017-04-01 – 2020-03-31
Keywords	リモートセンシング / 熱赤外分光放射 / 都市空間 / 気温 / 逆推定
Outline of Annual Research Achievements	研究最終年度である本年度は、構築した手法を実際の都市空間における気温分布推定に適用し、その有効性を確認するとともに、適用範囲・限界を提示することを主な目的とした。前年度に取得した街路空間における熱赤外分光リモートセンシングの実測結果に加えて、屋内実験室においてパス上の温湿度条件を系統的に変化させた条件を設定した実測を行い、推定精度の確認と推定誤差について検討した。屋内実験では、10mのパス上を4層に分割をしたうえで、各層を加温して強制的に温度差を付けることにより、温度差を推定可能かを確認した。比較検証用のデータとして、空間内の複数点に温湿度センサを設置し、気温推定の精度を明らかにした。その結果、2層目までは良好に気温を逆推定できることを確認した。また、遠方境界面の表面温度、および放射率が不明な場合にも本手法が適用できるよう、大気透過率の高い波長の情報を境界面情報に適用するSplit-window法等の手法の適用性についても検討した。街路空間における実験において、100～150m程度の距離の境界面に適用した結果、0.2～0.9℃の精度で境界面温度の推定が可能であることが示された。また、前年度までに検討した大気放射伝達モデルとMAP法（Maximum a posteriori）を組み合わせた数値解析により、同条件を数値シミュレーションによる模擬実験で再現したうえで、事前分布の誤差、観測による誤差の推定結果への影響を分析した。また、各種パラメータの感度分析を実施した。以上より、本手法が 100～150mの街路空間を4層に分割した場合に2 層目までの水平気温分布の逆推定に有効であることを総合的に確認した。3層目以降は事前分布の寄与度が大きくなることも明らかとなったが、これに関しては、本研究期間内では装置の限界で実施できなかった部分で改善の可能性があるため、重要な研究課題である。
Research Progress Status	令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
Strategy for Future Research Activity	令和元年度が最終年度であるため、記入しない。