2021 Fiscal Year Research-status Report
熱帯域の植生面温度に関する新知見獲得と植生呼吸・光合成量の推定精度向上への展開
| Project/Area Number |
20K19952
|
|---|
| Research Institution | Chiba University |
|---|
Principal Investigator |
山本 雄平 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 特任助教 (30845102)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 地表面温度 / ひまわり８号 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
(1) 地上観測ネットワークで強化されたひまわり8号植生面温度プロダクトの確立
昨年度までに構築した３つの植生面温度アルゴリズム（YAMアルゴリズム、WANアルゴリズム、SOBアルゴリズム）の検証を、昨年度のオーストラリアのサイトに加えて日本と韓国のサイトでも行った。検証の結果、YAMアルゴリズムが最も推定精度が高く、入力誤差に対してもロバストであることが示された。この成果はAsiaFlux Online Conference 2021で発表した。また、論文にまとめて国際誌（ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing）に投稿し、Major revisionの査読結果を受けて現在改訂中である。
(3) 植生面温度の日変化情報による植生呼吸量・光合成量推定モデルの精緻化
日本・韓国の４つの植生サイトで得られた下向き短波放射量・気温・飽差を入力データとして、既存の光合成量推定モデル（LUEモデル）を用いて光合成量の日変化の推定を試みた。検討したLUEモデルは広く利用されているMODISモデルとEC-LUEモデルであり、どちらのモデルが光合成量の日内変動を推定するのに適しているかを比較した。その結果、EC-LUEモデルの方が推定精度が高いことが示されたが、太陽の日周運動に伴う植生の光利用効率の変動を表現できていない問題が明らかとなった。この問題による推定精度の低下に関しては、LUEモデルを光合成有効放射量の関数に修正することで改善することができた。サイト解析を通して構築した光合成量推定モデルを、ひまわり8号から推定された下向き短波放射量と植生面温度、および数値気象データを入力データとすることで広域推定仕様に拡張した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究計画は最終段階の（３）まで進められてはいるが、コロナ禍の影響で海外の他機関との議論が十分に行えていない状況である。
|
| Strategy for Future Research Activity |
研究計画（１）：国際誌に掲載させる。
研究計画（２）：膨大なデータの作成が必要であり、未だ作成に時間がかかっているため、計画（３）の後に回す。
研究計画（３）：当初想定していた２度の打ち合わせを今年度（本プロジェクトの延長が可能であれば来年度）までに実現させ、具体的な方針を固める。その後、論文にまとめて国際誌に投稿する。
|
| Causes of Carryover |
コロナウイルス関連の渡航制限と、出張を予定していたNASA Amesで自宅待機命令が出ており、出張分の旅費を使用できていないことが主な理由である。出張が可能となった際に計画を遂行する予定である。
|
