日 本 雪 氷 学 会 誌

雪

氷84 巻 1 号（2022 年 1 月）13 - 27 頁

論文

合成開口レーダによる大雪山系における季節的凍土融解に伴う地表面変位量分布
阿 部 隆 博1＊，岩 花

剛2, 3，曽 根 敏 雄4，内 田 昌 男5
要旨

寒冷地帯の広範囲に分布する永久凍土は，近年の気候変動によって大きな影響を受けている．特に山岳地域に存在する永久凍土の融解は，地面の安定性を変化させうる．永久凍土の融解量は，各年の凍土の季節的な凍結・融解の正味量に関係する．山岳永久凍土の融解速度を明らかにすることは，気候変動適応対策の構築のために重要であり，その監視手法の開発が望まれる．そこで本研究は，国内で最も広く山岳永久凍土が分布すると考えられる大雪山系において，現地測量と合成開口レーダ干渉
解析により，凍土の季節的な融解沈降量の検出を試みた．2020 年無積雪期の現地測量では，5 月下旬
から 6 月下旬にかけて 2 cm 強の沈降が測定され，その後 8 月末までの沈降は 0.5 cm 強であった．干渉解析で得られた沈降分布は，植生のほとんどない風衝砂礫地と概ね一致していた．また，現地測量
点における沈降の時間変化は実測変位データと同様の変化傾向を示しており，干渉解析の有効性が確認できた．しかし，干渉解析で検出された 5-6 月の沈降量は 1 cm 弱であり，測量結果と比べて過小評価となった．この差異は，現地測量と干渉解析の空間代表性の違いによると考えられる．
キーワード：永久凍土，季節融解，気候変動適応，大雪山系，合成開口レーダ
Key words : Permafrost, Seasonal thaw, Climate change adaptation, Daisetsu Mountains, Synthetic
Aperture Radar

1． はじめに「活動層」と呼ばれる．永久凍土は主に，アラスカ

2 年以上連続して 0 ℃以下を維持する土壌またやシベリアなどの高緯度域タイガ・ツンドラ地帯

は岩石は「永久凍土（permafrost）」と呼ばれ，北や，緯度に関わらず標高の高い山岳地域に広く存

極 陸 域 で は 広 範 囲 に 分 布 し て い る（van在する．近年の気候変動によって永久凍土融解がEverdingen, 2005）．一方，永久凍土の上にある，

全球的に進んでおり，それに伴う地形や水循環，

季節的に凍結・融解を繰り返す土壌または岩石は生態系の変化が注目を集めている．また，高緯度

1 三重大学大学院生物資源学研究科〒514-8507 三重県津市栗真町屋町 1577
2 アラスカ大学フェアバンクス校国際北極圏研究センター〒2160 Koyukuk Dr, Fairbanks, AK 99775, USA
3 北海道大学北極域研究センター〒001-0021 北海道札幌市北区北 21 条西 11 丁目
4 北海道大学低温科学研究所〒060-0819 北海道札幌市北区北 19 条西 8 丁目
5 国立環境研究所地球システム領域〒305-8506 茨城県つくば市小野川 16-2＊
問合せ先：abe@bio.mie-u.ac.jp

域の永久凍土に含まれる有機炭素は，大気中に含まれる炭素量の 2 倍相当であることが知られ（Schuur et al., 2015），永久凍土融解に伴う温室効果ガスの大気への放出による温暖化への正のフ ィ ー ド バ ッ ク が 懸 念 さ れ て い る（例 え ば
Schaefer et al., 2014）．
日本国内においては，富士山や立山連峰，北海道大雪山系において永久凍土の存在が報告されている（例えば Sone et al., 1988；福井，2004；岩花ら，2011；池田ら，2012）．山岳地帯における永久凍土の融解は，落石や斜面崩壊の発生機構に影響

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阿 部 隆 博，他

雪氷 84 巻 1 号（2022）

図 1 （a）北海道の標高地図と Sentinel-1A/1B による撮像範囲．黄色の矢印は観測方向，黒色の矢印は衛星進行方向を表している．星印は研究対象地域である大雪山系の場所．（b）解析範囲周辺の標高地図．点線は干渉 SAR の解析範囲を示す．×は干渉 SAR の基準点である白雲岳避難小屋．●は現地測量点である五色岳
サイト（標高 2035 m）．

を与え（例えば Kääb, 2002），登山道の安定性を変れており，険しい地形と厳しい気候のため，長期化させる可能性がある．また，山岳永久凍土の融にわたる網羅的な観測が難しい．そのため，山岳解に伴う水文環境の変化は，地形と植生被覆の変

凍土の凍結・融解過程の包括的な把握には至って化を通じて景観を変化させ，さらに高山域に生息おらず，広域的かつ長期的に山岳凍土の凍結・融する特殊な生態系（例えば佐藤・髙橋，2016）に解速度が把握できる監視手法の開発が望まれる．

も影響を与えうる．国内で最も広範囲に山岳永久

さらに，土壌の凍結・融解に伴う地形変化につい凍土を擁する大雪山系（図 1a）では，永久凍土のても同様である．

現状把握とその長期的変化のモニタリングを目的

そこで本研究では，地表面に観測機器を必要ととして，岩花ら（2011）による現地調査が行われせずに面的に観測可能な合成開口レーダ（Syn-

た．五色岳山頂部（以下，五色岳サイト：図 1b）

thetic Aperture Radar, SAR）を使用した．SAR

において，2005 年から 2010 年にかけて 10 m 深

データを用いた干渉解析は，干渉 SAR（Inter-までの地温・土壌水分測定とボーリングによる凍ferometric SAR, InSAR）と呼ばれ，2 つの異なる

土コア解析が行われ，この 5 年間における凍土の日付の SAR データを干渉させることで地表面の温度分布や土壌水分量の時間変化が得られた．そ変 位 を 計 測 で き る 技 術 で あ る．こ の 干 渉 SARの後，曽根（2018）では 2014 年から 2016 年にかは，北極陸域の永久凍土帯における地表面変位計

けて，永久凍土の下限分布推定のための地表面温測 に 使 わ れ て い る（例 え ば Liu et al., 2010；

度観測が五色岳サイトを含む複数の箇所で行われIwahana et al., 2016；Abe et al., 2020；Yanagiya

た．その結果，観測された地表面温度のみから永and Furuya, 2020）．永久凍土の経年的融解に伴久凍土の存在の有無を判断することは，下限付近

う地表面変動は，各年における凍土の季節的な凍においては容易ではないことが示された．このよ

上と融解沈降の正味量で表される．活動層厚の増うに，山岳凍土の観測は数少ない現地調査に限ら加は，その下層にある永久凍土融解へ大きな影響

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大雪山系の季節的凍土融解に伴う地表面変位15を与える．そのため，凍土の季節的な凍上と融解後の適応策を考えるための重要な知見となりうる沈降の年々変動を検出することは，現在の山岳永ことを示したい．

久凍土の融解速度を把握し，今後の永久凍土の将
来予測を行う上で重要である．本研究では，欧州

2． データと解析方法

宇宙機関が 2014 年に打ち上げた Sentinel-1 によ2．
1

検証サイトと現地測量

る 12 日間隔の高時間分解能な SAR データを用

本研究では，調査対象地として五色岳サイト（標いた干渉 SAR 解析により，大雪山系五色岳周辺

高 2035 m，図 1b）を設定した．この調査地は，大における凍土の季節的な融解沈降に伴う地表面変

雪山系で永久凍土が確認されている山頂部の風衝

位量分布を検出することを目的とした．2019 年・

砂礫地であり（図 2a），緩やかに傾斜する平坦面

2020 年に五色岳サイト（図 1b）で現地測量を行からなる火砕流台地で，比較的広い範囲で均一ない，干渉 SAR の検証データを取得した．国内に微気象条件であると考えられる．この五色岳サイ

おいて，本研究のような山岳永久凍土における融トでは，岩花ら（2011）の調査により，10 m 深で解過程把握のための干渉 SAR 利用検討は初めても永久凍土が存在することが判明した．また，活の試みである．

動層厚は 2005 年から 2010 年の 5 年間で 1.2〜1.5

日本では 2018 年に気候変動適応法が制定され，m 程度で推移していた．1.2 m 深までの土壌水分

地方自治体などが気候変動に対する適応策を立案

変化によると，2005 年から 2009 年にかけては，5することに対して，国立環境研究所気候変動適応

月から 6 月にかけて表層部分が 30 % を超える高センターが支援する役割を担うことになった（環含水率で維持される傾向を示し，7 月以降は融解

境省，2018）．本研究では，山岳永久凍土融解が引深の増加に伴って高含水層が活動層深部へと移動き起こす様々な問題に対処するための凍結・融解していた．7 月以降においても降雨イベントのた

過 程 の 実 態 を 把 握 す る こ と を 目 標 と し，干 渉

びに地表層まで高含水層となり，降雨後 2-3 日でSAR による凍土全般の季節融解速度の把握は今

再び 0.5 m より浅い層が乾燥化することが観測さ

図 2 （a）干渉 SAR の解析範囲．背景は 2019 年 7 月における Google Earth 画像．×は干渉 SAR の基準点である
白雲岳避難小屋．●は現地測量点である五色岳サイト．赤枠は主要な風衝砂礫地を含む範囲を示す．（b）
2019 年 6 月 29 日における現地測量点周辺の様子．

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阿 部 隆 博，他

れた．2010 年は夏期の気温上昇と降水量増加に

雪氷 84 巻 1 号（2022）

本研究対象地域は，南行軌道（Descending）の伴い，1.2 m 深までの全層が 35 % から飽和状態に

Sentienl-1A と北行軌道（Ascending）の Sentinel-

近い高含水率で推移していたことが明らかになっ

1B がカバーしており（図 1a），この 2 つのデータ

た．

セットを使用した．同期間の異なる 2 つの軌道のこの五色岳サイトを干渉 SAR の検証サイトとデータを解析することで，時間的にランダムなノして設定し，2019-2020 年の無積雪期（5-9 月）にイズの有無について考察することができ，そこか

地表面変位のレベル測量を実施した．五色岳サイ

ら解析結果の妥当性について議論することでき

トは風衝砂礫地（図 2b）である．ここに 50×50

る．また，平地の凍土の場合，基本的に上下の変

m2 の格子点（5 m 間隔）に固定目印を設置し，繰

位のみ起こると仮定し，視線方向を垂直方向に換

り返し測定点とした．2019 年 6 月 29 日および 9

算することが多い（Liu et al., 2010；Iwahana et al.,

月 4 日にレベル測量を実施し，光学式オートレベ

2016；Abe et al., 2020）．本研究での検証サイトはル（Nikon AC-2 S，観測分解能 0.5 cm）を用いて緩やかに傾斜する平坦面であることから，上記の各格子点における地表面の相対高度を 0.5 cm の仮定の下，視線方向の変位をマイクロ波の入射角

精度で測量した．これまでの観測によって凍着凍の余弦で除することによって鉛直方向に換算し，上が見られないことが確認されている地中測温用得られた結果について議論した．

の塩化ビニルパイプを測量基準点とした．このパ

2．
2．
2

イプは，5 m 深まで永久凍土層に固定されている．

干渉 SAR 解析

本研究における干渉 SAR 解析には，Gamma 社

各 格 子 点 の 座 標 は 2019 年 9 月 5 日 に 高 精 度の 解 析 ソ フ ト ウ ェ ア Gamma を 使 用 し た

GNSS（Global Navigation Satellite System）測定（Wegmüller and Werner, 1997）．解析期間は現地システム（Trimble R9 s/R2）によって測定した．

での測量実施とほぼ同じ期間である 2019 年 5 月

2020 年は，無積雪期の 5 月 22 日から 8 月 27 日に下旬から 9 月上旬（表 1, 2）と 2020 年 5 月中旬か

おいて 10 回，測量基準点と近傍の地面との比高ら 8 月下旬に獲得されたもの（表 3, 4）を用いた．

の変化を測定することにより，地表面の沈降量を

対象地域をカバーするスワス・バーストを各衛星求めた．

画像から切り出したあとに 2 枚の画像の位置合わ

2．2

せを行い，干渉処理を行った．地形縞の除去にはSAR データと干渉 SAR 解析

2．2．1

SAR データ

ALOS World Digital Surface Model - 30 m

本研究では，高頻度に観測を行っている欧州宇（AW3D30）を用いた（例えば Takaku et al., 2020）．

宙 機 関 の Sentinel-1 の デ ー タ を 使 用 し た．

位相アンラッピングには Minimum Cost Flow のSentinel-1 は Sentinel-1A と Sentinel-1B という 2

アルゴリズムを使用した（Costantini, 1998）．最つの同じ衛星が同一軌道上を周回しており，それ終的には 30 m グリッドの UTM 座標にリサンプ

ぞれ 12 日間隔で地球上の同じ場所を撮像していリングし，各干渉画像内における位相の基準点はる．こ の Sentinel-1 は C バ ン ド（波 長 が 約 5.6

白雲岳の避難小屋（標高 2000 m, 図 1b）に設定しcm）のマイクロ波を用いており，日本の ALOS-2

た．この小屋周辺の土壌は岩石の割合が多く，小（Advanced Land Observing Satellite-2）に搭載さ屋が 40 年以上崩壊せずに維持されていることかれている L バンドと比べると，干渉性の時間劣化

ら，解析範囲内の他の場所に比べて凍上融解沈降が大きく，永久凍土融解に伴う地表面の経年沈降の影響が小さいと考えられる．なお，この小屋は検 出 に 向 い て い る と は 言 え な い．一 方 で，

2020 年 7 月 5 日以降小屋の建て替え作業が実施

Sentinel-1 は 世 界 中 の 多 く の 地 域 で 12 日 毎 のされていたものの，その影響による干渉 SAR の

データセットがあり，凍土の季節的な凍結・融解

地表面変位への影響は無視できることを確認しに伴う地表面変位を検出するには適当だと言えた．

る．Sentinel-1 の詳細な仕様や地球科学研究への干渉 SAR によるシグナルは地表面変位に起因利用については，橋本（2018）に詳細にまとめらするシグナルとは別にいくつかの誤差が含まれれている．

る．その主なものとして，対流圏遅延による誤差

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大雪山系の季節的凍土融解に伴う地表面変位

17

表 1

図 5 で使用した 2019 年 Sentinel-1A の干渉ペアの詳細．B-perp は 2 枚の衛星画像撮像時における衛星間距離の垂直成分．

表 2

図 6 で使用した 2019 年 Sentinel-1B の干渉ペアの詳細．B-perp は 2 枚の衛星画像撮像時における衛星間距離の垂直成分．

表 3

図 7 で使用した 2020 年 Sentinel-1A の干渉ペアの詳細．B-perp は 2 枚の衛星画像撮像時における衛星間距離の垂直成分．

表 4

図 8 で使用した 2020 年 Sentinel-1B の干渉ペアの詳細．B-perp は 2 枚の衛星画像撮像時における衛星間距離の垂直成分．

がある（Hanssen, 2001）．この誤差には，2 枚の画

観測時刻における対流圏遅延量を推定し，基とな

像撮像時において大気の成層構造が異なることにる干渉画像から差し引くことで対流圏遅延誤差を起因する成分と乱流に起因する成分が存在し，成低減するという手法が用いられる（例えば小澤・層成分による誤差量は標高と相関があることが知清水，2010；小林ら，2014；森下・小林；2018）．

られている（例えば藤原ら，1999）．成層成分の誤そ こ で 本 研 究 で は，GACOS（Generic Atmos-

差低減は，標高と変位量の相関を 1 次関数で近似

pheric Correction Online Service for InSAR）が提して差し引く方法が頻繁に行われる．しかしなが供する大気遅延補正プロダクト（Yu et al., 2017；

ら，この手法では火山における地殻変動や本研究

Yu et al., 2018）を用いて，対流圏遅延による誤差

対象のような山岳地域における凍土変動など，地低減を行った．残存する電離層や軌道誤差による

表面変位が標高と相関する可能性がある場合，変と考えられる長波長のシグナルは平面近似して除位も誤差として低減してしまうことが起こりう去した．一方，乱流成分については 1 日以上の時る．そのため，数値気象モデルを用いて SAR の間的な相関はなく，SAR の撮像時間間隔では時18

阿 部 隆 博，他

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間 的 に ラ ン ダ ム で あ る と 考 え ら れ る（例 え ば
Hanssen, 2001；森下・小林，2018）．そのため，複数の独立したペアを用いることで誤差を低減でき
る．干渉 SAR 時系列解析においては，解析結果に対して時空間フィルタを適用することで誤差を低減させることがしばしば行われているが（例えば Hooper et al., 2007；森下・小林，2018），本研究
で地表面変位が検出可能な空間スケールは未知であり，また解析期間が短いため時空間フィルタの処理は施していない．また，数値気象モデルによる誤差低減処理はモデルと干渉画像の時空間分解能に大きな差があることから，全ての干渉画像において効果的であるとは限らない（小林ら，2014；
小林，2016）．
上記の方法により，現地観測の期間に合わせて2019 年 5 月中旬から 9 月上旬と 2020 年 5 月中旬
から 8 月下旬までの Sentinle-1A の南行軌道と

図 3

Sentinel-1B の北行軌道のデータ（表 1-4）を用い

GACOS による対流圏遅延補正前と補正後における各干渉画像の位相の標準偏差．

て，それぞれ作りうる全ての干渉画像の生成/補正を行った．しかしながら，5 月から 6 月下旬/7

0.8 cm，6 区間（72 日間）では約 1.0 cm であった．

月上旬までのデータを用いた干渉画像は，最も時

この値は，0.2 cm を各干渉画像の誤差として計算

間間隔の短い 12 日間隔のペア以外は対象地域でしている Yanagiya and Furuya（2020）による誤の干渉性が悪いことが多く，当該期間で異なる時

差伝播量とほぼ同じであった．

間間隔のペアで変位を測定することができなかった．そのため，異なる時間間隔の干渉画像を複数

3． 調査・解析結果

用いる干渉 SAR 時系列解析を行うことができな

3．
1

現地測量

かった．そこで本研究では，5 月中旬/下旬から 6

図 4a は 2019 年の 6 月 29 日と 9 月 4 日に実施

月下旬/7 月上旬までの期間は 12 日間隔の干渉画

したグリッド測量における各グリッドの差分値と像を数枚足し集めることで累積変位を計算した．

頻度分布を示している．一番多い観測値は−1

一方 6 月下旬/7 月上旬から 8 月下旬/9 月上旬まcm（40 %）であり，次に−0.5 cm（24 %），その次では，生成しうる干渉ペアをすべて用いて干渉に 0 cm（16 %）であった．この 3 つの値の頻度でSAR 時系列解析を行い，累積変位を計算した．解およそ 80 % を占めており，これらの観測におけ析手法は Small BAseline Subset（SBAS）型の方

る平均変位量は−0.6 cm であった．図 4b は 2020法を用いた（Berardino et al., 2002；Schmidt and

年 5 月 22 日から 8 月 27 日までの測量基準点近傍

Bürgmann, 2003；Biggs et al., 2007；Yanagiyaの地表面変位の時間変化を示している．5 月 22

and Furuya, 2020）．得られた累積変位場に対し日から 6 月 7 日までの期間で，2 cm 程度の沈降て，現地測量点を含むピクセルを現地測量点におを得た．その後，6 月 23 日までに約 0.4 cm の沈ける変位として時間変化の図を作成した．

降，6 月 23 日から 8 月 27 日までに約 0.3 cm の沈

対流圏遅延補正後の各干渉画像の位相の標準偏差は 0.2 cm 程度であり（図 3），この値を用いて降を得た．
3．2 干渉 SAR 解析

時 系 列 解 析 に お け る 誤 差 伝 播 量（Biggs et al.,

図 5 から図 8 は図 2a の範囲における Sentinel-

2007；Yanagiya and Furuya, 2020）を計算したと

1A/1B 干渉 SAR 解析による結果を示している．

ころ，基準の画像撮像日から 4 区間（48 日）で約

図 5 は 2019 年の Sentienl-1A による解析結果で

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図 4

大雪山系の季節的凍土融解に伴う地表面変位

19

現地測量結果．（a）2019 年のグリッド測量における地表面変位と頻度分布．
（b）2020 年に実施した実測変位データ．

ある．図 5a は 5 月 22 日から 6 月 27 日までの累

28 日から 9 月 8 日までの期間（図 6b）では，図積変位（3 枚の干渉画像の足し集め）を表してお5b と同様に現地測量点の南側で東西に渡って最り，現地測量点とその南南西・南東の地域で最大

大 0.7 cm の沈降センスが見られた．現地測量点

1.4 cm の沈降センス（マイナス）のシグナルが見における地表面変位の時間変化（図 6c）を見ると，られた．これらのシグナルの分布は，主要な風衝

5 月 23 日から 6 月 16 日までは約 0.6 cm の沈降

砂礫地を含む範囲の分布（図 2a）と概ね一致してセンスが見られ，その後はややばらついているもいた．一方，現地測量点の北西部と干渉 SAR 位のの，図 5c と同様にほぼ変位が見られなかった．

相基準点の南西・南東部で最大 1 cm の隆起セン

図 7 は 2020 年の Sentienl-1A による解析結果

ス（プラス）のシグナルが見られた．6 月 27 日かを示している．図 7a は 5 月 16 日から 7 月 3 日まら 9 月 7 日までの期間（図 5b）では，現地測量点

での累積変位（4 枚の干渉画像の足し集め）を表の南側で東西に渡って若干の沈降センス（最大でしている．現地測量点とその南南西にかけて最大

0.5 cm）が見られるものの，領域全体として変位

3 cm，南東部にも最大 1 cm の沈降センスのシグはほとんど見られなかった．現地測量点におけるナルが見られた．特に沈降量は，解析範囲西側の地表面変位の時間変化（図 5c）を見ると，5 月 22

風衝砂礫地で明瞭に大きかった．これらのシグナ日から 6 月 15 日までは約 0.7 cm の沈降センスがルの分布は，2019 年の沈降分布（図 5a, 図 6a）と見られ，その後はほぼ変位が見られなかった．

同様に，主要な風衝砂礫地を含む範囲の分布（図図 6 は 2019 年の Sentienl-1B による解析結果2a）と概ね一致していた．─方，現地測量点の北で，図 5 とほぼ同じ解析期間である．図 6a は 5部と干渉 SAR 位相基準点の南西・南東部で最大

月 23 日から 6 月 28 日までの累積変位（3 枚の干

1.2 cm の隆起センスのシグナルが見られた．7 月

渉画像の足し集め）を表している．図 5a と同様

3 日から 8 月 20 日までの期間（図 7b）では，解析に，現地測量点とその南南西・南東の領域で最大範囲全体にわたって変位らしきシグナルは見られ1.2 cm の沈降センスのシグナルが見られ，その分なかった．現地測量点における地表面変位の時間

布は主要な風衝砂礫地を含む範囲の分布（図 2a）変化（図 7c）を見ると，5 月 16 日から 6 月 9 日まとおおよそ一致していた．一方，現地測量点の北では約 0.8 cm の沈降センスが見られ，その後は部と干渉 SAR 位相基準点の南西・南東部で最大

ほぼ変位が見られなかった．現地の実測変位デー

1.6 cm の隆起センスのシグナルが見られた．6 月

タ（図 7c, 図 4b）と比較すると，5 月中旬から 6

20

図 5

阿 部 隆 博，他

Sentinel-1A 干渉 SAR による 2019 年の地表面変位分布．（a）5 月 22 日から 6 月 27 日までの干渉画像 3 枚の足し集めによる累積変位．×は干渉画像の位相の基準点．●は現地測量場所．
赤枠は図 2a で示した主要な風衝砂礫地を含む範囲を示す．
（b）6 月 27 日から 9 月 7 日までの干渉画像 21 枚を用いた SBAS 解析による累積変位．
（c）●における地表面変位の時間変化．
「Stacked」は干渉画像の足し集め（a），「SBAS」は SBAS 解析（b）よる解析の期間を示す．

月中旬にかけて大きな沈降が発生し，その後変位

図 6

雪氷 84 巻 1 号（2022）

Sentinel-1B 干渉 SAR による 2019 年の地表面変位分布．（a）5 月 23 日から 6 月 28 日までの干渉画像 3 枚の足し集めによる累積変位．×は干渉画像の位相の基準点．●は現地測量場所．
赤枠は図 2a で示した主要な風衝砂礫地を含む範囲を示す．（b）6 月 28 日から 9 月 8 日までの干渉画像 21 枚を用いた SBAS 解析による累積変位．（c）●における地表面変位の時間変化．
「Stacked」は干渉画像の足し集め（a），「SBAS」は SBAS 解析（b）よる解析の期間を示す．

に，主要な風衝砂礫地を含む範囲の分布（図 2a）がほぼない同様の変化傾向が見られた．しかしなとおおよそ一致していた．─方，現地測量点の北

がら，5 月中旬から 6 月中旬にかけての沈降量の西・北東部と干渉 SAR 位相基準点の南西・南東

大きさに差異が見られ，干渉 SAR の結果は実測部で最大 1.7 cm の隆起センスのシグナルが見ら変位データと比べ過小評価となった．

れた．7 月 4 日から 8 月 21 日までの期間（図 8b）

図 8 は 2020 年の Sentienl-1B による解析結果

では，解析範囲の北北東から南南西にわたってを示している．図 8a は 5 月 17 日から 7 月 4 日ま

0.5 cm 程度の沈降センスのシグナルが見られた．

での累積変位（4 枚の干渉画像の足し集め）を表

現地測量点における地表面変位の時間変化（図している．図 7a と同様に，現地測量点からの南8c）を見ると，5 月 17 日から 6 月 10 日までは約

南西にかけての領域で最大 2.2 cm の沈降センス

0.9 cm 沈降し，その後 7 月中旬に短期的な沈降セのシグナルが見られ，南東部にも最大 1.4 cm のンスのシグナルが見られ，そこから隆起センスの沈降センスのシグナルが見られた．特に南東部の変動の時間変化が確認された．5 月から 6 月中旬

シグナルは，沈降の大きい領域が図 7a よりも広にかけての沈降センスは Sentinel-1A（図 7a, 7c）

がっていた．全体的な沈降シグナルの分布は，と同様で，実測変位データと同様の変化傾向であ2019 年の解析結果（図 5a, 図 6a）や図 7a と同様

るもののその大きさが明らかに異なる．一方，7

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図 7

大雪山系の季節的凍土融解に伴う地表面変位

Sentinel-1A 干渉 SAR による 2020 年の地表面
変位分布．
（a）5 月 16 日から 7 月 3 日までの干渉画像 4 枚の足し集めによる累積変位．×は干渉画像の位相の基準点．●は現地測量場
所．赤枠は図 2a で示した主要な風衝砂礫地を含む範囲を示す．
（b）7 月 3 日から 8 月 20 日までの干渉画像 10 枚を用いた SBAS 解析による累積変位．（c）黒線は●における地表面変位の時間変化，点線は実測変位データ（図 3b と同じ）を表す．「Stacked」は干渉画像の足し集
め（a），「SBAS」は SBAS 解析（b）よる解析の期間を示す．

21

図 8

Sentinel-1B 干渉 SAR による 2020 年の地表面変位分布．（a）5 月 17 日から 7 月 4 日までの干渉画像 4 枚の足し集めによる累積変位．×は干渉画像の位相の基準点．●は現地測量場所．赤
枠は図 2a で示した主要な風衝砂礫地を含む範囲を示す．（b）7 月 4 日から 8 月 21 日までの干渉画像 10 枚を用いた SBAS 解析による累積変位．（c）黒線は●における地表面変位の時間変化，点線は実測変位データ（図 3b と同じ）を表す．「Stacked」は 干 渉 画 像 の 足 し 集 め（a），「SBAS」は SBAS 解析（b）よる解析の期間を示す．赤線で囲んだ範囲は地表面変位の不自然な
短期的変化を表している．

図 9

Sentinel-1B による（a）2020 年 7 月 4 日と 7 月
16 日，（b）7 月 16 日と 7 月 28 日の干渉画像．
赤枠は対流圏起因と考えられるノイズの範囲を表す．

月中旬の短期的なシグナルは実測変位データには見られず，また Sentinel-1A の結果（図 7c）でも見られなかったので，この時期の SAR データに含まれる対流圏由来の誤差である可能性が考えられる．
図 9 は，Sentinel-1B による 2020 年 7 月 4 日と
7 月 16 日（図 9a），7 月 16 日と 7 月 28 日（図 9b）のペアによる干渉画像である．これらの干渉画像
中には対流圏遅延と考えられるシグナルが現地測
量点周囲を覆うように存在している．さらに，その符号は図 9a ではマイナス，図 9b ではプラスの値として検出されているので，これは 7 月 16 日のデータに対流圏遅延のシグナルが含まれると考えられる．そのため，このデータを含む干渉画像

22

阿 部 隆 博，他

雪氷 84 巻 1 号（2022）

を合わせて時系列解析を行ったために，図 8c に

1ヶ月にわたって進行するとは考えにくい．また疑似的な変位が検出されたと考えられる．

火山性の地殻変動とも異なることから，これらの干渉 SAR 解析の結果（図 5-9）をまとめると，シグナルは地表面変位ではないと考えられる．こ2019 年・2020 年共に現地測量点とその周囲ではれらのシグナルが見られた場所は沈降が検出され同等の季節的な沈降のシグナルを示しており，そた風衝砂礫地ではなく，周囲に比べて積雪や植生の時間変化は 5 月中旬から 6 月中旬までにがあるところであり，その影響によるノイズの可0.6-0.9 cm の沈降とその後は変位がほとんどない能性が考えられる．このようなノイズ（コヒーレという結果が得られた．また，2019 年と 2020 年

ントなノイズの場合）は，複数の独立なペアを用

それぞれの南行軌道の解析結果（図 5a, 7 a）と北いた時系列解析で低減が可能である．しかしなが行軌道の解析結果（図 6a, 8 a）において，変位のら，5 月中旬から 6 月下旬までの期間は，干渉性

空間パターンや大きさがほぼ同等であった．これの問題から複数の独立なペアを用いた時系列解析

は，地表面変位がほぼ鉛直方向であるとの仮定がを行えなかったため，各々の干渉画像中に含まれ正しいことを示している．干渉 SAR で得られたるノイズが上手く低減できずに残存していると考地表面変位分布は，主要な風衝砂礫地を含む範囲

えられる．

の分布（図 2a）と概ね一致しており，現地測量点

また，これらのシグナルは対流圏遅延によるノでの時間変化は実測変位データの変化傾向と似てイズの可能性もある．本研究では，GACOS プロ

いた．風衝砂礫地は主に稜線上とその西向き斜面

ダクトを用いて対流圏遅延誤差の低減を行った側に発達し，冬期でも風が強く積雪が吹き払われが，補正前と比べて全体的には対流圏遅延誤差をるため，積雪の少ない場所である．植生がほとん低減できたものの（図 3），まだ誤差と想定される

どなく砂礫が露出していることもあり，土壌凍結

ノイズが残っていたと考えられる（図 5a, 図 6a,が生じやすく，永久凍土の発達が期待される．ま図 7a, 図 8a, 図 9）
．この要因として，GACOS にた，凍上・融解沈降も生じやすい場所である．こ

よる対流圏遅延補正は 0.125 度グリッド（10 kmのことから，干渉 SAR 解析による結果は風衝砂程度）の空間分解能で 6 時間毎に計算する数値気礫地における凍土の季節的融解に伴う地表面沈下

象 モ デ ル か ら 推 定 さ れ て い る の で（Yu et al.,

傾向を捉えていると考えられる．同様の沈下傾向，今回の解析範囲（数 km 程度）での対流圏
2018）

は，五色岳サイト周辺と同様の風衝砂礫地でも見

遅延補正は不十分である可能性が考えられる．まられた．一方で，解析範囲内には隆起センスのシ

た，気温が高いほど空気中の水蒸気量が多いためグナルが見られた箇所があり，特に 5-6 月の解析に，対流圏遅延は標高や季節に依存することが指結果に明瞭に見られる．これらについては地表面

摘されており（例えば藤原ら，1999），5 月から 6

変位ではなくノイズであると考えられる．

月下旬/7 月上旬にかけての 3-4 枚の干渉画像を足し集めた際（図 5a, 図 6a, 図 7a, 図 8a）に最初

4． 考察と今後の展望と最後の SAR データに含まれる対流圏遅延誤差

4．
1が影響した可能性も考えられる．

干渉 SAR の誤差

干渉 SAR の結果には，目的とする地表面変位

さらに，土壌水分の変化による誤差が含まれる以外の要因による疑似的なシグナルが検出される可能性も考えられる．Zwieback et al.（2015）は，場合がある．本研究で得られた融解初期の干渉

干渉 SAR におけるマイクロ波の土壌水分変化へ

SAR 画像を数枚足し集めた結果（図 5a, 図 6a, 図の影響を調べ，マイクロ波の波長の 10 % 程度の7a, 図 8a）では，解析範囲内に隆起センスのシグ

誤差（C バンドでは約 0.5 cm）が生じうることをナルが多く見られた．現地測量点での地表面温度示した．本研究において，五色岳サイトにおけるデータから，5 月中旬から 6 月中旬にかけて一時

2019-2020 年の土壌水分量データはないものの，的に 0 ℃を下回る時間帯のある日が存在するもの

2005 年から 2009 年の期間では 5 月から 6 月にかの，1 日の平均としてはプラスの気温で推移してけて表層部分が 30 % を超える高含水率で維持さいる．したがって，この時期に数 cm の凍上がれる傾向にあった（岩花ら，2011）．このことから，

雪氷 84 巻 1 号（2022）

大雪山系の季節的凍土融解に伴う地表面変位23

土壌水分由来の干渉 SAR における誤差は，図 3判断ができない．そのため，干渉 SAR による地で示した位相の標準偏差内（約 0.1-0.4 cm）に収

表面変位検出には，連続的な値をもつピクセルのまる程度であると考えられる．

空間分布が必要である．例えば国土地理院では

4．2

ALOS-2 の 3 m 分解能データを用いた干渉 SAR

干渉 SAR の空間代表性

本研究で得られた 2020 年の干渉 SAR 解析結解析の場合，10×10 ピクセル（およそ 100 m2）に果（図 7, 8）では，沈降の空間分布が主要な風衝砂わたって，その周囲と比べ約 3 cm（波長の約 1/8

礫地を含む範囲の分布と概ね一致しており（図cm）以上の異なる値を示せば何らかの変化があっ2a），現地測量点周囲における地表変化面変位のたと判断する目安になる，としている（国土地理

時間変化は現地の実測変位データと同様の変化傾院）．この数値は解析者の経験や主観によるとこ向を示した（図 7c, 図 8c）．この変化傾向は，同年

ろ が あ る も の の，こ の 指 標 を 本 研 究 で 用 い たの異なる軌道データ（北行軌道と南行軌道，図 7c

Sentinel-1 の場合に当てはめると，およそ 300×と図 8c）や，2019 年の同時期でも同様に検出され300 m2 にわたって，0.7 cm 以上の変位が目安になている（図 5c, 6c）．このことから，この傾向がラる．本研究で得られた実測変位データから，季節

ンダムなノイズによって検出されたものではな

沈降量（2.7 cm 以上）については干渉 SAR で十く，凍土の季節的な融解による沈降を捉えている分に検出可能な変位量である．一方で，本研究にと考えられる．しかしながら，得られた変動量はおける干渉 SAR の結果では，現地測量範囲とそ

実測変位データと比べ 3 分の 1 程度の大きさであの周辺で沈降量に差が見られなかった．このことり，明らかに過小評価である．この要因として，実から，現地測量範囲（50×50 m2）ではその周辺に

測変位データと干渉 SAR の空間解像度の差が考比べ大きな沈降量であったが，干渉 SAR はそのえられる．2020 年の実測変位データは測量基準

沈降量を捉えられなかった可能性が考えられる．

点近傍 1ヶ所のデータであり，時系列現地測定の干渉 SAR の結果は，現地測量点とその周辺のピ

誤差は十分に小さいものの，その空間代表性に乏クセルで実測変位データと同等の沈下傾向を示し

しい．一方，干渉 SAR の 1 ピクセルは数十メーたが，沈降量の空間的な広がりを検証するためのトルの平均的な変位を捉えているため，地表面が複数の測量点があることが望ましい．しかしながより小さな空間スケールで変動している場合，結ら，山岳地域において，300×300 m2 以上の範囲

果に差異が出ると考えられる．例えば，Abe et al.

を網羅するような現地測量エリアを設定し，測量（2020）では，東シベリアにおけるサーモカルストを行うことは平地に比べ容易ではない．また，地沈下（永久凍土帯における地下氷融解による地盤殻変動とは異なる山岳凍土帯における凍結・融解

沈下）を，干渉 SAR と現地測量によって検出しに伴う地表面変位は，300×300 m2 より小さな範

た．干渉 SAR はサーモカルストによる沈降のセ

囲でも大きく変動する．そのため，50×50 m2 のンスは捉えたものの，局所的なサーモカルスト（お格子点を用いた本研究の現地測量における地表面

2

よそ 30×30 m ）による 2-3 cm の沈降量を捉えら変位の空間代表性は不明である．干渉 SAR によれなかった．この差異の要因として，サーモカル

る沈降量の正確さを調査するための現地測量の方

2

ストは 30×30 m の範囲でより細かい沈降の空間法としては，東シベリアやアラスカのような平坦分布を持つために，干渉 SAR では過小評価になな永久凍土帯において，数メートルから数百メーると考えられている（Abe et al., 2020）．

トルの基線長による現地測量を実施する方法

本研究の場合，干渉 SAR の空間解像度は約 30m（つまり 1 ピクセルが 30×30 m2 の大きさを持
2（Nelson et al., 1999）が考えられる．
また，干渉 SAR の基準点の変位による過小評つ）であるので，30×30 m より小さな空間スケー

価 の 可 能 性 も 考 え ら れ る．本 研 究 で は，干 渉

ルの変動に対して同じ変位量の検出は難しいと考SAR の基準点として白雲岳避難小屋の地点を設えられる．また，干渉 SAR による変位マップは定したが，干渉 SAR の 1 ピクセルの範囲は小屋

地表面変動以外に様々な要因による誤差を含むたと周辺の地表面を含むため，小屋そのものを基準

め，1 ピクセルの値のみでは変位である否かかの点として設定はできない．自然の地表面，特に永24

阿 部 隆 博，他

久凍土分布域で衛星画像の 1 ピクセル範囲全体でとなりうる．

変位の無い点を選ぶことは困難であり，この基準

4．
4 今後の展望雪氷 84 巻 1 号（2022）

点における地表面が季節的に変位している可能性

本 研 究 で は，12 日 毎 に 当 該 地 域 を 観 測 す るがある．この基準点の地表面変位によって，現地

Sentinel-1 衛星による SAR データを用いた．し測量点における干渉 SAR の沈降量を過小評価しかしながら，短い波長特性のため，融雪によってている可能性は考えられる．

地表面状態が大きく変化する 5-6 月においては干本研究において，2020 年 5-6 月における干渉

渉性が悪く，地表面変位を測定することが困難でSAR による現地測量点周辺の変位が実測変位あった．Sentinel-1 は 1A と 1B で同一軌道上をデータの値より小さかった要因として，現地測量

飛ぶので，最短で 6 日毎の干渉処理が可能な場合

対象範囲の沈降量が干渉 SAR で検出した 300がある．本研究地域でこのような高頻度観測が実メートルスケールの平均的な変位より大きかった

施されれば，より精度の良い地表面変位測定がでことが考えられる．あるいは，干渉 SAR 基準点

きるかもしれない．干渉性の観点では，L バンド

における季節的な地表面変位によるオフセット

SAR の高頻度観測が凍土の凍結・融解に関するや，風衝砂礫地から外れて植生に覆われた領域で

地表面変位検出の研究には望まれる．すでに我々のノイズの影響を受けたことが考えられる．

は ALOS-2 データを用いた大雪山系における地

4．3

得られた地表面変位

表面変位の経年変化に関する研究を進めており

Matsumoto et al.（2010）では，永久凍土存在域の（Iwahana et al., 2020），結果については別途報告

境界と考えられている（Ishikawa and Hirakawa,

する予定である．また，2022 年度打ち上げ予定の2000）大雪山系熊ケ岳周辺において，1998 年秋かALOS-4 は ALOS-2 と同じ分解能であり，観測幅

ら 99 年秋にかけて凍土の季節的凍結・融解に伴が 200 km になることで ALOS-2 と比べて高頻度

う地表面変位を変位計を用いて測定した．その結に観測される（本岡ら，2018）ため，L バンドの高果，1999 年の 6 月から 7 月中旬まで約 4 cm 程度，

い干渉性を活かした凍土の季節的な凍結・融解に

その後 8 月までに 0.5 cm 程度の季節沈降を得た．

よる地表面変位と永久凍土の融解による経年的な

この地表面変位の時間変化傾向は，本研究で得ら

地 表 面 変 位 の 同 時 抽 出 が 期 待 で き る．ま た，れた季節沈降量の時間変化傾向（図 4b）と同様で

ALOS-2 との干渉解析によって，より長期の季ある．また，五色岳サイトにおける凍土コア分析

節・経年変化を検出することができる．これによによると，活動層上部に含氷率の高い層が確認さり，大雪山系における山岳凍土の凍結融解過程のれており（岩花，2010），凍土の季節的沈降は融解

把握がさらに前進する可能性があり，そのデータ期の前期であると考えられる．これらのことは，

は気候変動適応策を考えるための重要な知見とな大雪山系における凍土の季節的な融解沈降は，融りうる．そのデータを基に，将来大きく変化しう

解期前半にその大半が発生し，その後若干沈降す

る環境に適応するための方策を提供することが重るという時間変化であることを支持する結果であ要である．

る．本研究では，凍土の季節的な融解沈降に注目

気候変動適応のための環境監視は山岳地域に限したが，凍上による隆起も干渉 SAR から観測でらず，様々な場所で必要である．例えば湿原におきる可能性がある．従来干渉 SAR は積雪期の干ける環境監視には干渉 SAR が有効であることが渉性が悪く，干渉しないと考えられてきた．しか知られている．これは Wetland-InSAR と呼ばれしながら，最近の研究では積雪期の東シベリアにる分野であり（Wdowinski and Hong, 2015），国内

おいて，Sentinel-1 でも良質な干渉画像が得られ，に お い て は 釧 路 湿 原 の 地 表 面 変 動 を ALOS-2

凍上による地表面変位を検出した例がある

データを用いた干渉 SAR で調べた研究例がある（Yanagiya and Furuya, 2020）．Matsumoto et al. （藤原ら，2019）．湿原における環境監視と気候変（2010）で観測されたような凍上を干渉 SAR で観動適応策を構築するための重要な知見を得られる

測することができれば，大雪山系における山岳永干渉 SAR は非常に有用であり，今後他の場所に

久凍土の融解過程把握のための新たな基礎データ

おいても干渉 SAR は強力なツールとして使われ雪氷 84 巻 1 号（2022）

大雪山系の季節的凍土融解に伴う地表面変位ると期待される．

25

revealed by L-band InSAR analysis in the Mayya
area, Central Yakutia, underlain by continuous perma-

5． まとめ本研究では，気候変動下における日本国内の山
岳永久凍土に対する融解速度監視手法開発のた

frost. Earth Planets Space., 72, 138, doi:10.1186/s40623020-01266-3.
Berardino, P., Fornaro, G., Lanari, R. and Sansosti, E.

め，大雪山系において現地測量と干渉 SAR 解析(2002): A New Algorithm for Surface Deformation
Monitoring Based on Small Baseline Differential SAR

による凍土の季節的な融解沈降量の検出を国内でInterferograms. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.,

初めて試みた．現地測量の結果，2020 年 5 月下旬

40 (11), 2375-2383, doi:10.1109/TGRS.2002.803792.
Biggs, J., Wright, T., Lu, Z. and Parsons, B. (2007): Multi-から 6 月下旬にかけて 2 cm 強の沈降が検出され，その後 8 月下旬までに 0.5 cm 強の沈降を示した．干渉 SAR の結果，2019 年・2020 年共に主に風衝砂礫地での沈降が見られた．現地測量点における沈降の時間変化は，実測変位データの結果と同様の変化傾向を示した．しかしながら，5-6
月の沈降量は 1 cm 弱であり，実測変位データと比べ過小評価となった．これは，干渉 SAR と現地測量の空間代表性の違いによるところが大きいと考えられる．今後の山岳永久凍土融解速度の監視手法開発に向けて，さらなる検証が必要である
ものの，なだらかな山容の大雪山系では山岳季節
凍土の融解に伴う地表面変位観測を目的とした干渉 SAR 利用の有効性が確認できた．
謝辞

本研究は国立環境研究所気候変動適応センター
気候変動適応研究プログラム（PJ1-7, 山岳凍土動
態変化の長期的監視と気候変動による土地脆弱性評価），並びに JSPS 科研費 JP18H03353 の助成を受けた．本研究で用いた Sentinel-1 の SAR デー
タ は https : //scihub. copernicus. eu/か ら ダ ウ ン
ロ ー ド し た．AW3D30 の 標 高 デ ー タ は https ://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/aw3d30/index_j.htm
からダウンロードした．査読の過程では，2 名の査読者と担当編集委員である中村和樹博士より大変有益なコメントを頂いた．心より感謝申し上げ
ます．
文

献

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Surface displacement induced by seasonal ground thaw, measured bysynthetic aperture radar in the Daisetsu Mountains, Japan
Takahiro ABE1＊, Go IWAHANA2, 3, Toshio SONE4 and Masao UCHIDA5
1

Graduate School of Bioresources, Mie University, 1577 Kurimamachiya-cho, Tsu, Mie 514-8507
2International Arctic Research Center, University of Alaska Fairbanks,
2160 Koyukuk Dr, Fairbanks, USA AK 99775

3
4Arctic Research Center, Hokkaido University, N21W11 Kita-ku, Sapporo, Hokkaido 001-0021

Institute of Low Temperature Science, Hokkaido University, N19W8 Kita-ku, Sapporo, Hokkaido 060-0819
5

Earth System Division, National Institute for Environmental Studies,
16-2 Onogawa, Tsukuba, Ibaraki 305-8506＊

Corresponding author: abe@bio.mie-u.ac.jp

Abstract: Permafrost, which is widely distributed in cold regions, has been greatly affected by recent
climate change. Thawing of permafrost, especially in mountainous areas, can change the stability of theground. Clarifying the dynamics of mountain permafrost is important for constructing climate change
adaptation measures, and so is the development of monitoring methods for these measures. In this study,
field observation and Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) analyses were conducted todetect seasonal thaw subsidence in the Daisetsu Mountains, Hokkaido, considered to have the widest
mountainous permafrost in Japan. A field observation carried out during the snow-free season in 2020
resulted in more than 2 cm seasonal subsidence from the end of May through June, followed by more than
0.5 cm in subsidence through the end of August. InSAR results have shown that spatial variation in
subsidence coincided with that of wind-swept terrains with almost no vegetation and have the sametendency for change as the field observation data, confirming the effectiveness of InSAR. However, themagnitude of seasonal thaw subsidence in May̶June by InSAR was less than 1 cm, smaller than the fieldobservation. This difference is considered result from the difference in spatial representativeness between
the leveling survey and InSAR.
（2021 年 5 月 6 日受付，2021 年 7 月 9 日改稿受付，2021 年 9 月 2 日再改稿受付，2021 年 9 月 21 日受理，討論期限 2022 年 6 月 15 日）