地球環境研究,Vol.12(2010)NOAA 衛星画像を用いた関東地方における明け方の地表面温度の特徴
白木洋平＊キーワード：NOAA/AVHRR､ リモートセンシング､ 地表面温度､ 斜面温暖帯

１. はじめに(Metropolitan

EnvironmentalTemperatureandRainfall Observation System; 以下 METROS) を用

戦後から始まった高度経済成長期を経て著しく発展しいた解析例も多い｡ これは､ METROS20および MET-た関東圏では､ 多くの人間が流入しライフラインの整備

ROS100と呼ばれる２種類の気象観測システムにより､に伴う地表面構造の改変が行われてきたが､ 同時に熱環都区部を中心とした多数の地点において気温や風などの境の悪化､ いわゆるヒートアイランド現象を招いてきた｡

多項目の気象要素について観測を行うものであり､ここでヒートアイランド現象とは､ 都市の気温が周辺とAMeDAS よりも観測点が密であるという利点を持って比べて高くなる現象をいい､ 主に人間活動が要因となりいる｡ たとえば三上ら (2004) は､ METROS から得ら発生している (たとえば､ Chandler 1967, Oke 1979)｡

れた平均気温に対する各地点の気温偏差分布の特性を風

このヒートアイランド現象は､ 冬季早朝の晴天弱風日に系と関連付けて解析し､ 東京都区内の気温偏差分布が海最も良く現れることが知られているが､ 一方夏季におい陸風循環と密接に関連していることを明らかにしている｡ても日最低気温が25度以下にならない日､ いわゆる熱帯

しかしながら､ 近年では同時期同時刻の観測データを夜の日数増加も大きな問題となっており､ これまでも様々面的に取得することができる衛星画像の地表面温度デーな研究がなされている (たとえば､ 藤部 1998, 安藤ほタも多く利用されている (たとえば､ 近藤ほか 1993,か 2003)｡

原田・近藤 2005)｡ たとえば近藤・開發 (1995) は､ 都

このヒートアイランド現象を把握するために､ これま心に集中する高層建築物や密集市街地の影が日中の輝度で様々な観測的研究が行われてきた｡ ここで観測方法を

温度上昇を遅らせるが､ 夜間の輝度温度分布と気温分布大別すると､ 移動観測､ 定点観測の利用､ 衛星画像の利には高い相関があることを指摘している｡ このような衛用などが挙げられる｡ 移動観測は､ 一般的に自動車など星画像を用いた都市域の地表面温度分布の把握や要因解に温度計を取りつけて対象地域を周回することで気温分

析は､ 分解能の高い Terra/ASTER や Landsat MSS/-

布図を作成するものであり､ たとえば武市 (2002) は､TM/ ETM＋などを用いて日中や夜間を対象とすること

高知県南国市のヒートアイランドを対象として統計解析が多く､ 分解能は低いが観測幅が広い NOAA/AVHRRを行い､ 市街地周辺域は地理的要因が市街地中心部ではを用いて都市の地表面温度分布の把握や要因解析を行っ人為的要因が影響していることを明らかにしている｡ また研究は決して多くはない｡

た､ 定点観測の利用では代表的なシステムとして地域気そこで､ 本研究では関東地方を研究対象地域とし (図象観測システム (Automated Meteorological Data Ac-１)､ NOAA/AVHRR より得られた輝度温度から関東

quisition System; 以下､ AMeDAS) がある｡ たとえ地方の地表面温度分布を推定するとともに､ 地表面温度

ば 藤 部 (1993) は ､ 関 東 平 野 に お い て 12 年 間 の分布の形成に影響を与えている要因について考察を行う

AMeDAS 資料を用い､ 春・夏季晴天日を対象に風系別こととする｡ また､ 対象とする時間帯はヒートアイランの気温分布を調べ､ ヒートアイランドを含めた気温分布ド現象が明瞭に現れる冬季明け方と､ 比較対象として夏の特性や海風による冷気移流の影響などを示した｡ また､

季明け方とした｡ ここで､ 本研究における夏季は７月８

近年東京都では都の広域気温分布を作成する際､月､ 冬季は１月２月と定義したことを追記する｡

AMeDAS よりも首都圏環境温度・降雨観測システム＊

立正大学地球環境科学部

155NOAA 衛星画像を用いた関東地方における明け方の地表面温度の特徴 (白木)表１. 本研究で使用した NOAA14/AVHRR のシーン一覧(time はグリニッジ標準時)
Year

1997

July (day̲time)

18̲17

1998

1999

2000

2001

10̲184̲20

16̲19 12̲20
13̲20
14̲1923̲19
August (day̲time)

03̲18

2̲19

31̲18 10̲1928̲1929̲19

図１. 研究対象地域

Year
Janualy (day̲time)

1997

1998

1999

2000

2001

24̲18 04̲18 27̲18 01̲1919̲18 28̲18 03̲19

２. 関東地方における夏季明け方と冬季明け方の地表面温度分布２. １

22̲1805̲19

29̲18

11̲19
17̲20

使用データ

29̲19

夏季と冬季の明け方の地表面温度分布を求めるために､

30̲19

千葉大学環境リモートセンシング研究センター(CEReS: http://www.cr.chiba-u.jp/) よりダウンロー

February (day̲time)

07̲18 06̲18 05̲1915̲18 11̲19 16̲19

ド可能な NOAA のプロダクトデータのうち NOAA1416̲18 12̲19 21̲19(1997年−2001年) を用いた｡ NOAA は､ アメリカ海洋

25̲18 23̲18 22̲19

大気庁 (NOAA: National Oceanic and Atmospheric24̲18Administration) により運用されている気象観測衛星である｡ 軌道は真円に近い太陽同期極軌道であり､ 軌道ことで対応した｡ さらに､ 本研究では地表面温度の算出

高度は870km および833km､ 軌道傾斜角は98.9度およを行うため､ 関東地方に雲が顕著にかかっているシーン

び98.7度､ 周期は101.4分である｡ NOAA に搭載されてを目視により除外した｡ 以上の使用データ制限を行った

いるセンサとして､ AVHRR (Advanced Very High

結果､ 夏季では14シーン､ 冬季では27シーンを取得する

Resolution Radiometer) と TOVS (TIROS Opera-ことが出来た (表１)｡tional Vertical Sounder) がある｡ ここで､ AVHRR

次に､ 得られた輝度値から地表面温度の算出を行うたは､ 雲の分布､ 地表面の温度分布などの観測を目的とす

めに､ スプリットウィンドウ法 (split window method)

るセンサであり､ TOVS は､ 大気中の気温や湿度の鉛を用いた (Price, 1984)｡ これは､ AVHRR の Channel直分布を求めるための多チャンネル分光計である｡ 地上4および Channel5の輝度温度差を利用して地表面温度分解能は､ AVHRR の軌道直下で1.1km である｡ 本研

Ｔを算出する方法であり､ 次式によって表わされる｡

究では､ 地表面温度の算出において AVHRR の熱赤外データを使用した｡

T＝Channel4＋3.3 (Channel4−Channel5)(1)

また､ これによって得られる地表面温度は絶対温度
２. ２

地表面温度への変換とコンポジット画像の作成

本研究における明け方の対応時間として､ NOAA14であるため､ 得られた値から (−273.15) を行い摂氏(℃) とした｡

にて撮影がなされている午前３時から午前５時のデータ得られた夏季明け方の地表面温度分布を図２に､ 冬季を使用した｡ また､ 使用した NOAA14/AVHRR のプ

明け方の地表面温度分布を図３に示す｡ これによると､

ロダクトデータには幾何補正が施されているが､ 視野角

夏季明け方の高温域は東京都心部から関東南部の幹線沿が大きくなると幾何補正の精度が悪くなる｡ そこで､いに拡がっている様子が見て取れる｡ 理由として､ 夜間

AVHRR の視野角が40度以下のデータのみを使用する

において地表面は放射冷却により冷却されるが､ アスファ

156

地球環境研究,Vol.12(2010)の高温域は都市の影響ではなく､ 近藤ほか (1992) でも指摘されているように斜面温暖帯を捉えているものと考えられる｡

３. 地表面温度分布の形成に影響を与えている要因の評価方法
本研究では､ 図２および図３で示した関東地方の地表面温度分布から､ 都市域の分布が夏季明け方の地表面温度分布を､ 都市域の分布と標高 (斜面温暖帯) が冬季明け方の地表面温度分布を形成している大きな要因であると推測し､ それぞれについて評価を行うこととした｡ 以下にその評価方法について示す｡
図２. NOAA14/AVHRR から作成した夏季明け方の地表面温度分布図

３. １

都市域の分布と地表面温度の関係評価方法

都市域の分布と地表面温度の関係を知るためには､ 本
来詳細な都市形態と地表面温度の関係を評価することが重要となってくる｡ しかしながら､ 本研究対象地域のように広域な都市形態を詳細に把握することは極めて困難である｡ そこで本研究では､ まず国土数値情報の1/10細分区画土地利用データから建設用地の抽出を行った｡
次に５km×５km の格子を作成し､ 格子内の建設用地のピクセル数と平均地表面温度の関係を評価することで都市域と地表面温度の関係を考察することとした｡ ここで､ 国土数値情報の1/10細分区画土地利用データは1976年､ 1987年､ 1991年､ 1997年､ 2006年に作成されているが､ 本研究では1997年のデータを使用している｡ 図４に５km×５km 格子内の建設用地のピクセル数の分布を
図３. NOAA14/AVHRR から作成した冬季明け方の地表面温度分布図示す｡

ルトやコンクリートといった熱容量の大きな構成物質が多くを占めている地域では､ 日中に吸収した熱を夜間にゆっくりと放出していること､ さらに最も高温である東京都心部においては高層建築物や密集市街地の集中により天空率が減少 (放射冷却の減少) していることなどが考えられる｡
一方､ 冬季では夏季のように幹線沿いに高温域は拡がっておらず東京都心部および千葉県南部､ 関東北部の山地斜面などに高温域が拡がっている様子が見て取れる｡ 幹線沿いに拡がらない理由として､ 冬季明け方の放射冷却の強さが夏季明け方より強いこと､ 郊外では都心のように放射冷却の減少を促す高層建築物や密集市街地が集中

図４. ５km×５km 格子内の建設用地のピクセル数の分布図していないことなどが考えられる｡ また､ 千葉県南部､関東地方北部といった山地斜面上に形成されている帯状157

NOAA 衛星画像を用いた関東地方における明け方の地表面温度の特徴 (白木)見ることが出来るが､ 図７のに示す通り建物用地のピクセル数が少なく標高の高い地域でも地表面温度が高くなる様子も見て取れる｡ ここで､ 図８にに含まれる地域のうち､ 標高が150m 以上かつ地表面温度が−５度以上の地域を示す｡ これによると､ 前述した斜面温暖帯の地域 (図３) と概ね一致することがわかる｡ このことから､ 夏季明け方には建設用地が地表面温度分布の形成に影響を与えているが､ 冬季明け方においては建設用地の分布のみならず､ 一部地域の山地斜面では斜面温暖帯が形成されているため､ 夏季明け方と冬季明け方では異なった地表面温度分布を形成していることが示唆される｡
図５. ５km×５km 格子内の平均標高分布図

３. ２

標高と地表面温度の関係評価方法

標高と地表面温度の関係を知るために､ 本研究では米国地質調査所 (USGS：http://www.usgs.gov/) よりダウンロード可能な GTOPO30を用いることとした｡ ここで､ GTOPO30とは全球を水平方向30秒 (約１km)間隔の格子でモデル化された DEM データである｡ これから上述したように５km×５km の格子を作成し､ 格子内の平均標高と平均地表面温度の関係を考察することとした｡ 図５に５km×５km 格子内の平均標高分布を示す｡

４. 考察

図６. 夏季明け方における５km×５km 格子内の建設用地のピクセル数と地表面温度の関係

図４に示した５km×５km 格子内の建設用地のピクセル数の分布を見ると､ 東京都内に建設用地が密集しており､ また幹線に沿って関東北部へ広がっていく様子が見て取れる｡ また､ 図５に示した GTOPO30より作成した５km×５km 格子内の平均標高分布を見ると､ 北関東の山地や千葉県南部の丘陵地などが明確に表現されている｡
ここで､ 図６に夏季の５km×５km 格子内の建設用地のピクセル数と平均地表面温度の関係を示す｡ これによると建設用地のピクセル数と平均地表面温度の間には､地表面温度が上昇するにつれて建設用地のピクセル数が急激に増加するという関係を見ることが出来る｡ また､標高の低い地域ほど建設用地のピクセル数が多い様子も見て取れる｡ しかしながら､ 図７に示した冬季の５km×５km 格子内の建設用地のピクセル数と平均地表面温度の関係を見ると､ 夏季と同様に地表面温度が上昇するにつれて建設用地のピクセル数が増加するという傾向を158

図７. 冬季明け方における５km×５km 格子内の建設用地のピクセル数と地表面温度の関係

地球環境研究,Vol.12(2010)

NOAA14/AVHRR を用いたが､ 雲量などの問題により多くのシーンを得ることが出来なかった｡ そのため､ 今後は観測時間が NOAA14に近い NOAA12の AVHRRデータも使用するとともに､ 2002年以降のデータについても随時追加していくことで信頼性を向上させる予定である｡ また､ 本研究では詳細な地表面構造と地表面温度の関係についての評価は行っていない｡ 今後は詳細な地表面構造のデータを取得し､ 明け方の地表面温度の関係について更に評価を行っていく必要がある｡

参考文献
安藤晴夫・塩田勉・森島済・小島茂喜・石井康一郎・泉岳樹・

図８. に含まれる地域の分布図

三上岳彦, 2003：2002年夏季における都区部の気温分布の特徴について, 東京都環境科学研究所年報2003, 81−87.
近藤昭彦・菅野洋光・三上岳彦, 1992：ランドサット TM 夜５. まとめ

間熱映像と DTM の重ね合わせによる斜面温暖帯の解析, 日本リモートセンシング学会誌, 12, 169−178.

本研究では､ NOAA14/AVHRR を用いて関東地方の近藤昭彦・栗原昭子・三上岳彦1993：ランドサットデータによ

夏季と冬季の明け方に形成された地表面温度分布の違いる関東平野の諸都市のヒートアイランド強度の解析, 日本リについて考察を行うとともに､ 建設用地の分布および標モートセンシング学会誌, 13, 120−130.

高との関係についても併せて評価・考察を行った｡ その結果､ 以下のことが明らかとなった｡①夏季明け方は東京都心部を中心とした関東南部の幹線沿いに高温域が広がっていたが､ 冬季では夏季とは異なり東京都心部および千葉県南部､ 関東地方北部といった山地斜面に高温域が広がっていた｡②夏季明け方の都市域と地表面温度の関係を知るために５km×５km の格子を作成し､ 格子内の建設用地のピクセル数と平均地表面温度の関係の評価を行った｡
その結果､ 建設用地のピクセル数と地表面温度の間には地表面温度が上昇するにつれて建設用地のピクセル

近藤昭彦・開發一郎, 1995：広島市市街地におけるランドサッ
トデータによる輝度温度と気温および都市キャノピー層の構造との対応関係, 地学雑誌, 104, 225−238.
武市伸幸, 2002：高知県南国市のヒートアイランドと形成要因,天気, 49, 47−56.
原田一平・近藤昭彦, 2005：TM/band6の熱赤外画像データとAMeDAS の気温データを利用した東京大都市圏の都市化とヒートアイランドの広域化の解析, 地学雑誌,
114, 705−723.
藤部文昭, 1993：関東平野における春・夏季晴天日の気温分布の日変化, 天気, 40, 759−767.
藤部文昭, 1998：関東内陸域における猛暑日数増加の実態と都市化の影響についての検討, 天気, 45, 643−653.

数が急激に増加するという関係を見ることが出来た｡

三上岳彦・安藤晴夫・横山仁・山口隆子・石井康一郎・塩田勉・

また､ 標高の低い地域ほど建物用地のピクセル数が多森島済・小島茂喜・泉岳彦, 2004：東京都区内における夏期くなる様子も見て取れた｡ 一方冬季では､ 夏季と同様ヒートアイランドの時空間変動, 東京都環境科学研究所年報に地表面温度が上昇するにつれて建設用地のピクセル数が増加するという傾向を見ることが出来たが､ 建物用地のピクセル数が少なく標高の高い地域でも地表面温度が高くなる様子も見て取れた｡ これは､ 夏季明け

2004, 11−17.
Chandler, T.J., 1967: Night-time temperature in relation toLeicesters urban form, Meteorol. Mag., 96, 244-250.
Oke, T.R., 1979: Review of urban climatology, 1973-76. WMO
Technical Note, 169, 100.

方とは異なり､ 冬季明け方では一部地域の山地斜面でPrice, C. J., 1984: Land surface temperature measurement

斜面温暖帯が形成されているためであることが示唆さfrom the split window channels of the NOAA 7 Advancedれた｡

Very High resolution Radiometer, J. Geosphys. Res., 89,

今後の課題として､ 本研究では地表面温度のコンポジッ

7231-7237.

ト 画 像 を 作 成 す る た め に 1997 年 か ら 2001 年 ま で の159

NOAA 衛星画像を用いた関東地方における明け方の地表面温度の特徴 (白木)Some Characteristics of Surface Temperature in Kanto Region
before Daybreak Using NOAA Satellite Images
SHIRAKI Yohei＊＊

Faculty of Geo-environmental Science, Rissho University

Keywords: NOAA/AVHRR, remote sensing, surface temperature, thermal belt160