2023 Fiscal Year Annual Research Report
The geo-anthrosphere from a perspective of dust: broad-area estimation of dead vegetation amount to improve the accuracy of numerical dust model
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22H01310
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Tottori University |
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Principal Investigator |
黒崎 泰典 鳥取大学, 乾燥地研究センター, 教授 (40420202)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石塚 正秀 香川大学, 創造工学部, 教授 (50324992)
関山 剛 気象庁気象研究所, 全球大気海洋研究部, 主任研究官 (90354498)
大黒 俊哉 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 教授 (70354024)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 枯れ草 / ダスト / 黄砂 / 砂塵嵐 / 風食 / 砂漠化 / ゴビ砂漠 / 草原生態系 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、(1)ゴビ砂漠における枯れ草量測定を行い、(2)この測定データを用いたSoil Tillage Index (STI, 衛星観測データを用いた土壌耕起指数)による枯れ草量推定法を確立することで、(3)「枯れ草仮説」の定量的検証と(4)ダスト発生モデルの精度向上を実現することである。
コロナ禍においては、モンゴル気象水文環境情報研究所（IRIMHE）の共同研究者の協力で、現地気象台職員等によって植生調査を行ってきたが、2023年度は春(4～5月)と夏(8～9月)の2回、植生調査を行った。春は昨年度用意した気象測器を用いた飛砂、風速、粗度長などの調査を行った。植生調査の内容はSTIの元データとなるMODISプロダクトのピクセル領域を参考にした、1m×1mコドラートの写真撮影、地上部バイオマス測定である。MODISは衛星センサーの名称である。
枯れ草のダスト発生への影響には、枯れ草が土壌を覆う効果（被覆効果）と粗度物質として乱流に影響する効果（粗度効果）の2つが存在する。被覆効果については、これまでに取得した写真データの画像解析結果（植被率）と衛星データの比較を行っている。本研究ではSTIと植被率の比較のみを計画していたが、過去文献を参考にして、STIとNDVI(正規化植生指数)の組み合わせによる植被率推定の精度向上を試みている。粗度効果については、飛砂、風速等のデータ解析を進めている。これらの解析から「枯れ草仮説」の定量的検証を進めていく。
ダスト発生モデルの精度向上については、予備調査データで得られたSTIを用いた枯れ草被覆率の推定式（Wu et al. 2021)をダスト数値モデルに導入した実験を行っている。
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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
本研究の目的は、(1)ゴビ砂漠における枯れ草量測定を行い、(2)この測定データを用いたSoil Tillage Index (STI, 衛星観測データを用いた土壌耕起指数)による枯れ草量推定法を確立することで、(3)「枯れ草仮説」の定量的検証と(4)ダスト発生モデルの精度向上を実現することである。
初年度（2022年度）は新型コロナの影響があったが、IRIMHEの共同研究者の協力で規模を縮小しながらも現地調査を実施出来た。2023年度は春(4～5月)と夏(8～9月)に植生調査を実施した。春は昨年度用意した気象測器を用いた飛砂、風速、粗度長などの調査を行った。3月はIRIMHEの協力で翌年度4～5月の観測に向けた観測環境の確認、測定インターバルの変更、測定機材の電池交換といった準備を実施した。これまでに得られた現地植生写真データの画像解析を進めている。このように、目的(1)(2)は実現に向かって進捗している。また、4～5月の飛砂、風速、粗度長などの調査と植生調査の結果を組み合わせることで、(3)「枯れ草仮説」の定量的検証を進めている。(4)ダスト発生モデルの精度向上については、予備調査データで得られたSTIを用いた枯れ草被覆率の推定式（Wu et al. 2021)をダスト数値モデルに導入した実験を行っている。
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年度は今年度(2023)と同様にダスト発生の季節(4～5月)及びNDVIが年最大値になる（植物が最も繁茂した状態と期待できる）8～9月に現地調査を実施する。植生調査と昨年度(2022年度)に輸送した測器による飛砂、気象観測を今年度から実施しており、これらのデータを用いることで、Soil Tillage Index (STI, 土壌耕起指数)による枯れ草量推定法を確立及び「枯れ草仮説」の定量的検証のための解析を進める。今年度4～5月は極端に植生量の少ない年であったため、2024年度は昨年度よりも枯れ草の評価をしやすいデータが取れることが期待できる。
これまでSTIによる枯れ草被覆率推定の精度向上を目指してきたが、STIとNDVIの組み合わせによる精度向上も試みる。一方、ダスト数値モデル精度向上においては、STIとNDVIの組み合わせた手法の導入は本科研期間では間に合わないため、Wu et al. (2021)等のSTIのみによる枯れ草被覆率推定式を数値モデルに導入し、数値実験を行う。
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