2021 Fiscal Year Annual Research Report
マイクロ波放射計による全球の洪水氾濫浸水域の迅速な推定手法の開発
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21H01439
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| Research Institution | Nagasaki University |
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Principal Investigator |
瀬戸 心太 長崎大学, 工学研究科, 准教授 (50533618)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
久保田 拓志 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 第一宇宙技術部門, 研究領域主幹 (90378927)
山崎 大 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (70736040)
山本 晃輔 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 第一宇宙技術部門, 研究開発員 (50817179)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 洪水氾濫 / グローバル河川モデル / マイクロ波放射計 / 植生下の浸水 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
GMI,AMSR2用に開発されたNDFI推定手法をSSMISのF16・F17・F18に適用し、2013年1月から2022年12月までの10年間のデータセットを作成した。GMIについても、2014年3月から2022年12月までのデータセットを作成した。さらに事例解析を行い、SSMISではGMIと比べて、分解能が粗いが、大まかな洪水の特徴を捉えていることを確認した。
また、GSMaWSのリアルタイム処理の検討を行い、SSMISの準リアルタイム処理プロダクトは、観測から約2.5時間後に受信されるため、リアルタイム処理に向いているが、NDFIで評価したところ、輝度温度バイアスに由来すると考えられるバイアスがあることが分かった。
JAXAと東京大学が開発・運用する陸域水循環シミュレーションシステムToday's Earthが推定した氾濫面積割合とNDFIを月単位で比較した。水面のシグナルを検知しづらい森林域などではその変動がやや過小評価となっている事例もあるものの、主要河川下流部においては概ね季節変動をよく捉えていることがわかった。
マイクロ波放射計で浸水域ダウンスケーリングを行う際に参照する高解像度の想定浸水頻度データを、グローバル河川モデルCaMa-Floodを用いて全球・90m解像度で構築した(CMFデータ)。既存の可視光Landsatを用いた全球浸水頻度プロダクト(GSWデータ)では過小評価されていた植生下の浸水についても表現することが可能になった。
CMFデータとGSWデータを組み合わせて、冠水可能性の全球データを作成した。これを用いて、15秒解像度での全球地表水マップ(GSMaWS Version4)を2018年7月を対象に試作した。NDFIを冠水率に変換する際の係数の温度依存性、マイクロ波放射計による観測時の降水データの影響について検討を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初計画に示した実施予定項目は、①-(a)GMI,AMSR2以外のセンサへの適用、①-(b)GSMaPと大気放射伝達モデルを組み合わせた補正、①-(c)複数のデータの組み合わせによる冠水可能性の全球データの作成、②プロダクトの作成・リアルタイム処理の検討、③プロダクトとToday's Earthとの比較であった。
①-(a)についてはSSMISへの適用を行った。①-(b)についてはGSMaPを利用して観測への影響を検討した。①-(c)についてはCaMa-Flood由来のデータとGSWデータの組み合わせで全球の冠水可能性データを作成した。②についてはGMI,SSMISのプロダクトを作成し、リアルタイム処理の検討を開始した。③についてはToday's Earthとの比較を全球で行った。
このように、ほぼすべての項目について研究を実施している。さらに、本課題の最終目標である全球高解像度GSMaWS(Version 4)の試作にも着手している。以上のことから、おおむね順調に進展していると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
観測頻度を大幅に向上させるために、SSMISの利用を進める。これまでの検討で、SSMISは解像度が粗いこと、輝度温度にバイアスがあることが指摘されている。解像度については、冠水可能性データを用いたダウンスケーリングにより改善できると考えている。輝度温度バイアスについては、他のセンサを基準として補正する手法を検討する。
GSMaWS Version4について試作データの解析と作成手法の改良を行う。マイクロ波放射計の観測時に降水がある場合、NDFIや冠水率の推定に影響を与えることが分かっているが、降水強度の閾値の決定や、補正が可能かについて引き続き検討する。
GSMaWSでは、森林域でのシグナルを捉えづらいことが指摘されている。この対策として、CaMa-Floodデータの利用による冠水可能性データの改善が期待できる。一方で、マイクロ波放射計自体が森林域で感度低下することを考慮して、観測可能性について考慮し、推定値に信頼度フラグを付けることも合わせて検討する。
GMI, AMSR2, SSMISのマイクロ波放射計を活用した長期の全球データセット作成を行い、リアルタイムでの情報提供も検討する。また、GSMaWSをToday's Earthや他のプロダクトと比較して検証を行う。
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