Data-driven diagnistics of terrestrial water and carbon cycles using observation-based big data

2022 Fiscal Year Annual Research Report

• Project Area: Digital biosphere: integrated biospheric science for mitigating global environment change
• Project/Area Number: 22H05711
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: 市井 和仁 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 教授 (50345865)
• Project Period (FY): 2022-06-16 – 2024-03-31
• Keywords: 陸域炭素循環 / 陸域水循環 / フラックス観測 / 衛星観測 / 統合解析

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、地上観測、衛星観測といった観測データを地球観測ビッグデータとして集約し、地上観測・衛星観測・簡易モデル（機械学習・簡易生態系モデル）を統合させることで、広域の水・炭素フラックスの推定を行い、陸域植生の変動のスポットを見つけることを目的としている。本年度は、「データ集約」「データ統合」の一部を実施した。
「データ集約」においては、AsiaFluxやJapanFlux, European Databaseなどのデータベースを確認し、利用できるデータを収集した。また、JapanFluxデータセットの一部については、FLUXNET仕様のデータに簡単にできるように、メタデータの収集とFLUXNET仕様のフォーマット整備を行った。また、European Databaseについては、最新のデータを取得し、データの前処理なども行った上で、研究で使えるように整備した。いくつかのサイトは20年以上の期間を観測しており、衛星観測データの長期的な劣化の影響があるかないかといった確認に利用できることが明らかとなった。さらに、MODISセンサデータについては最新のバージョン(6.1)のデータのプロセスを完了させ、2000-2021年のデータセットを構築した。
「データ統合」においては、機械学習によるCO2, H2Oフラックス広域推定モデル（代表者が構築したモデル）と、BESSモデルの両者のセットアップを実施した。機械学習モデルについては、新しいMODISデータに合わせて再実行を行った。BESSモデルについては、MODISセンサに基づく結果を算出できるようなセットアップを行い、2015年までの光合成量や蒸発散量を推定できるようにした。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

当初の計画通りの進捗であったため。

Strategy for Future Research Activity

「データ集約」については、観測データの数を増やすことを目標とし、FLUXNETの動向を確認しながらデータのアップデートを行う。衛星データについては異なるデータセット間での違いを確認し、特に長期観測データの妥当性を確認したい。
「データ統合」については、「データ集約」で得られたデータを用いた結果のアップデートを行う。
「応用解析」においては、機械学習と簡易生態系モデルの両方のアプローチからの結果を利用しアジア・グローバルでの水・炭素フラックスの変動の定量化と要因解明を行いたい。