数理地理学: 気候・水文の数理モデル

リモートセンシング、数理モデル、実験観測

【人物名の敬称は省略で統一しました。】

リモートセンシングについては[別ページ(「地球環境観測」教材)]参照。

人工衛星によるリモートセンシングで得られるのは、 ふつう、対象物の方向から来た電磁波の強さであり、 対象物以外のものの影響も受けている。 対象物の状態(たとえば海面水温、たとえば植生の種類)に関する情報を得るためには、 情報を変換する操作が必要となる。 この変換操作を、英語ではふつうretrievalと呼んでいる。 日本語では「推定」と言ったり、かたかなで「リトリーバル」としたりする。

Retrievalには、 放射(電磁波)伝達を主とする物理法則と、経験的関係とを使った、 なんらかの数理モデルが使われるのがふつうである。 ただし、気象・水文の分野では、「モデル」という用語は (物理的でも経験的でもよいが) 対象物の状態が因果関係に従って時間とともに変化することを表現した 数理モデルをさす習慣がある。 電磁波の伝達はわずかな時間で起こるので、 retrievalのためのモデルには時間に伴う変化が明示的には含まれない。 そこで、retrievalのためのモデルは「モデル」と呼ばれず、 retrieval formulaあるいはretrieval scheme、日本語では「推定式」などと 呼ばれることが多い。

しかし、とくに人工衛星によるリモートセンシングでは、 情報がほしい時刻と観測が行なわれている時刻が一致しないことが多い。 そこで、時間に関する内挿・外挿が必要になる。 この内挿・外挿の手段として、対象物の時間変化を表現した数理モデルを使うことがある。 この場合、広い意味のretrievalの仕事を、 retrieval schemeと分担しあう関係で、狭い意味のモデルが担当することになる。 基本的に同じことだが、数理モデルの側から見ると、 時間変化を表現したモデルに、 リモートセンシングの観測データをとりこんで同化(assimilate)する、 と考えることもできる。 データ同化については[別ページ(「地球環境観測」教材)]参照。

リモートセンシングデータは、それだけでは生きてこない。 より直接的に対象物の状態を知る観測(多くの場合は現場観測)による情報を 較正(calibration)・検証(validation)用データとして使う。 これは場所・時刻が限定されてもよいが、精度が高い必要がある。 経験的方法で推定式を作る際には、 リモートセンシング観測値とcalibration用データとのつきあわせに基づいて推定式を作る。 また、経験的・物理的のいずれの方法であっても、 推定式の信頼度を評価するうえで、独立なデータで検証することが重要である。

同様に、対象物の時間に伴う変化を表現する数理モデルも、 経験的なものであればcalibration用データが必要だし、 経験的・物理的のいずれであっても検証を必要とする。

モデルのcalibrationや検証のために、 定常的に行なわれている観測(ルーチン観測)だけではじゅうぶんでないため、 実験観測が行なわれることがある。

とくに、陸面水文過程のモデルのcalibrationや検証には、 土壌・植生とその上の大気の状態を同時に知りたい。 そのために必要な観測を個々の研究グループで行なうことはむずかしいので、 複数のグループが場所・日程を合わせて共同の実験観測を企画することがある。 研究対象はさまざまな時空間スケールにわたる。 個々の葉のスケール、群落のスケール、 気候モデルのます目のスケール(100 km程度)、全球スケール。 また、群落と気候モデルのます目の間に、 さまざまなリモートセンサーの画素の大きさがある (Landsat 100 m、NOAA AVHRR 1 km、マイクロ波放射計 10〜50 kmなど)。 小さいスケールの現象が集団として大きいスケールにどう効いてくるか(up-scaling)、 あるいは、大きいスケールの現象が小さいスケールではどう見えてくるか(down-scaling)という観点で見ていく必要がある。

共同実験観測の例として、1987年に行なわれたFIFE (First ISLSCP Field Experiment)がある (SELLERSほか 1987; HOBBES・MOONEY 1990 第9章)。 アメリカ合衆国Kansas州の草原の15 km四方の区域で、 地上の植生調査・水文観測・気象観測、 飛行機によるリモートセンシングおよび大気境界層観測を行ない、 衛星リモートセンシングとも組み合わせて解析を行なった。 SiBモデル[陸面水文過程モデルのページ参照] の作者でもあるP.J. SELLERSはこの企画の中心人物のひとりでもあった。 杉田倫明(筑波大)は、BRUTSAERT (Cornell大)のチームの一員として 参加し、係留気球で大気境界層を観測した。 MATSUYAMAほか(1999)は、 この実験観測で得られたデータを使って陸面過程の数理モデルJMA-SiBの検証を行なった。

また、GAME (GEWEX Asian Monsoon Experiment)などの共同実験観測については、 [「地球環境観測」教材の「現業観測と実験観測」のページ]参照。

文献


2008-07-14; 更新(最新) 2009-01-09
増田 耕一 (MASUDA Kooiti)
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