第 23 回 CEReS
環境リモートセンシングシンポジウム
資料集
Proceedings of the 23rd Symposium on
Remote Sensing for Environment

2021 年 2 月 18 日
Online Slack
千葉大学環境リモートセンシング研究センター
Center for Environmental Remote Sensing(CEReS)
Chiba University

第 23 回環境リモートセンシングシンポジウム資料集（2020 年度 CEReS 共同利用研究発表会資料集）
目次【プログラム‐1】
3 次元データを用いた森林災害予防技術の開発 ····················· 2
加藤顕（千葉大学 園芸学研究科）, 三浦朋恵, 田中陽菜, 若林裕之, 堤田成政, 早川裕弌,
小花和宏之, Josaphat Tetuko Sri Sumantyo
気候モデル数値実験結果による衛星プロダクト導出アルゴリズムの検証―全球バイオマス量変動監視・解析に向けて（その 2）― ················ 4
馬淵和雄, 本多嘉明, 梶原康司
火星ローバ用ミニライダーの定量性評価 ························ 6
椎名達雄（千葉大学 工学研究院）, 千秋博紀, 乙部直人, はしもとじょーじ,Nofel Delacruz Lagrosas, 久世宏明, 眞子直弘, 梅谷和弘
赤外吸収を用いたガス可視化技術の開発―CO ガス可視化への初期検討― ··························· 8
染川智弘（公益財団法人レーザー技術総合研究所）, 椎名達雄, 久世宏明
ラマン法と蛍光法を組み合わせた分光型ライダーでの長野市環境観測 ···········10
齊藤保典（信州大学）, 切中拓矢, 椎名達雄
IoT ネットワークを用いた環境情報収集システムの開発 ·················11
小室信喜（千葉大学 工学研究院）, 藤井瞭
Sentinel-1 SAR データを用いたインドネシア稲作地の洪水領域検出精度評価 ········12
若林裕之（日本大学）, 日高亨人, 本郷千春, Boedi Tjahjono, Intan Rima Ratna Permata
地圏ー大気圏ー電離圏結合と衛星リモートセンシング ··················13
服部克巳（千葉大学）, 宋鋭, 三石卓也, 根本和秀, 吉野千恵, 劉正彦, Nicola Genzano,
Dimitar Ouzounov
Scalability of pre-earthquake signatures in Atmosphere/Ionosphere with the earthquake preparation
zone········································16Dimitar Ouzounov (Chapman Univ), Sergey Pulinets, Jann-Yenq Liu, Katsumi Hattori
合成開口レーダ画像を用いた 2020 年 7 月豪雨による橋梁被害の把握 ···········21
劉ウェン(千葉大学 工学研究院), 丸山喜久, 山崎文雄
UAV 搭載小型分光センサ統合システムの開発 ·····················24
大前宏和（(株)センテンシア）,三宅俊子, Josaphat Tetuko Sri Sumantyo
Ionospheric Tsunami Early Warning System: The 28 September 2018 Sulawesi Event as an Example·········································25
Jann-Yenq Liu (National Central University), Chi-Yen Lin, Tien-Chi Liu, Katsumi Hattori,
Dimitar Ouzounov, Yuh-Ing Chen

Learning from Multimodal and Multitemporal Earth Observation Data for Building Damage Mapping·········································26
Bruno Adriano（理化学研究所）, Naoto Yokoya, Junshi Xia, Hiroyuki Miura, Wen Liu,
Masashi Matsuoka, Shunichi Koshimura【プログラム‐2】
巨大水災害のための公園を兼ねた函体内蔵型堤防の構造要件― 多目的利用と安定性に関する規模と分野別の崩壊しない基本構造設計 ― ·······28
金子大二郎 ((株) 遥感環境モニター)
千葉大学 CEReS における静止気象衛星データアーカイブの現状 ·············32
樋口篤志 (千葉大学 環境リモートセンシング研究センター)
衛星データ同化による全球大気モデル NICAM の高度化
―雷予測モデルの構築への取り組み― ·························34
小槻峻司 (千葉大学 環境リモートセンシング研究センター), 佐藤陽祐
Monitoring of urban expansion of jakarta using MODIS land surface temperature ·······37
Fitria Nucifera, Widiyana Riasasi, Da Wang, Yuhei Yamamoto, Kazuhito Ichii
都市域における二酸化窒素(NO2)鉛直分布観測の高度化 ·················38
高島久洋（福岡大学）, 植木洸亘, 乙部直人, Martina M. Friedrich, 原圭一郎, 田代尚輝,
Alexis Merlaud, Frederik Tack, 入江仁士
東京神楽坂及び富士山麓太郎坊で測定したエアロゾルの光学的厚さ ············39
齋藤天眞（東京理科大学）, 三浦和彦, 森樹大, 桃井裕広, 青木一真
逆解析システム NISMON-CO2 による長期全球 CO2 フラックスデータ ············42
丹羽洋介（国立環境研究所）
上部対流圏のメタン変動について ···························43
江口菜穂（九州大学）, 齋藤尚子, 丹羽洋介
静止衛星高頻度観測を用いた降雨開始予測に関する統計的解析 ··············44
濱田 篤 (富山大学), 染谷由樹, 安永数明
ひまわり 8 号による土砂災害観測について ·······················46
三浦知昭（ハワイ大学）, 永井信
静止衛星からの地表面温度推定アルゴリズム改良 ····················49
森山雅雄（長崎大学)
Exporting the normalized hotspot indices(NHI) on Himawari-8/AHI observations : a preliminary study on
krakatau volcano(indonesia)during the eruption on september 2018 ·············50
Genzano Nicola (Univ. of Basilicata), Hattori K. , Higushi A. , Marchese F. , Pergola N. ,Tramutoli V.

【プログラム‐3】
熱赤外カメラ搭載ドローンによる水稲いもち病の早期発見の可能性の検討 ·········52
牧雅康（福島大学）, 宮野法近, 佐々木次郎, 本間香貴, 本郷千春
千葉大学 Future Earth と活動の概要 ··························55
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）
SDGs のための 3 次元データ活用 ···························56
加藤顕（千葉大学 園芸学研究科）
GIS データの都市緑地政策への活用可能性 ·······················57
竹内智子（千葉大学 園芸学研究科）
里山・都市近郊の樹林地の生態系機能把握におけるリモートセンシング利用の可能性 ····60
梅木清（千葉大学 園芸学研究科）
GIS と疫学調査 研究事例紹介「環境と健康を考えた未来世代のための街づくり」 ···················62
鈴木規道（千葉大学 予防医学センター）
都市の自然環境との触れ合いと COVID-19 流行下におけるこころの健康維持+地球変動データ
ベース ······································64
李想（千葉大学 社会科学研究院）
シミュレーションモデルとリモートセンシングを用いた作物生産量推定法の検討 ······67
第 4 報 病害虫の検出と影響評価の試行
本間香貴（東北大学）, 宮野法近, 佐々木次郎, 芮秋治, 叶戎玲, 中村航太, Iskandar Lubis,
牧雅康, 本郷千春
インネシア、デンパサール市における植生と都市のヒートアイランドの関係 ········68
大澤高浩（ウダヤナ大学）, Abd. Rahman As-syakur, I Made Oka Guna Antara
ドローン水稲モニタリングによる生育のバラつきと作土深の関係 ·············69
田中 圭（日本地図センター）, 濱 侃, 近藤昭彦

【プログラム研究

研究会】

研究会報告：ひまわり 8/9 号の陸域利用に関する研究会 ·················74
小畑建太（愛知県立大学）, 市井和仁, 松岡真如, 山本雄平, 三浦知昭, 永井 信, 小林秀樹,
山本浩万【一般研究】
太陽光誘起による植物樹冠蛍光画像の広域計測 ·····················76
増田健二（静岡大学）, 眞子直弘, 久世宏明, 王 権機械学習を用いたイオノグラムにおける Spread F の自動検出法の開発 ··········79
中田裕之（千葉大学 工学研究院）, 清水淳史, 大矢浩代, 鷹野敏明
UAV 搭載 CP-SAR 画像処理システムに向けた FPGA を用いた基板の仕様と設計 ·······80
青山 拓未（千葉大学）, 室賀 元晴, 難波 一輝, Josaphat Tetuko Sri SumantyoStudies of circular polarization plane antenna with direct feeding ··············81
瀧澤由美（統計数理研究所）, 深澤敦司, Cahya Edi Santosa, Josaphat Tetuko Sri Sumantyo
AI 技術を用いた観光支援を目的とする観測データの応用について ·············83
宮﨑 貴大（香川高等専門学校）
宇宙からのリモートセンシングによる地球惑星大気環境の研究 ··············84～火星大気ダストの解析～
野口克行（奈良女子大学）, 下地奈央, 上田真由, 入江仁士, 林寛生
2019 年 4 月、ゴビ砂漠のホットスポットで遭遇したダストストームの解析 ········86
甲斐憲次（茨城大学）, 河合慶, E. Davaanyam, 久世宏明, 椎名達雄
GPM 降水量プロダクトを用いたインド亜大陸北東部における降水過程の研究 ········89
寺尾徹（香川大学）, 村田文絵, 木口雅司, 山根悠介, 福島あずさ
環境ゲノミクスと環境リモートセンシングを利用した花粉由来エアロゾルの統合解析 ····92
田中啓介（東京農業大学）, 山口航大, 入江仁士
地上光学観測による奈良盆地におけるエアロゾルの研究 ·················93
久慈 誠, 横田 青奈, 中川 真友, 山田 奈直, 下出 有実, 高田 真奈, 神谷 美里（奈良女子大学）
バイオマスバーニング域における再解析エアロゾルデータの精度検証とエアロゾルの変動要因の解明 ·······································94
大野健（千葉大学 理学部）, 入江仁士, Govindaraju, R. C.
Consistency between observations of aerosol concentrations and their optical properties ····95
Alessandro Damiani（千葉大学 環境リモートセンシング研究センター）, Hitoshi Irie,
Kodai Yamaguchi, Hossain M. S. Hoque, Tomoki Nakayama, Yutaka Matsumi, Yutaka Kondo
衛星搭載レーダを用いた沿岸域における降水分布特性の解析 ···············97
青木 俊輔（京都大学）, 重 尚一
The historical burned area extracting in Chernobyl Exclusion Zone using Random Forest ····98
Jun Hu（千葉大学 環境リモートセンシング研究センター）, Shunji Kotsuki,
Yasunori Igarashi
1982 年以降の土地被覆変動解析 ·························· 100
堤田成政（埼玉大学）
数理感染モデルによる COVID-19 の感染力推定と衛星 NO2 観測による経済活動推定との関連分析········································ 101
樺山修（千葉大学 環境リモートセンシング研究センター）, 岡崎淳史, 小槻峻司

大気汚染常時監視局測定値の準リアルタイム公開 ··················· 103
早崎将光（日本自動車研究所）

第 23 回 CEReS 環境リモートセンシングシンポジウム

プログラム ··········· 106

プログラム‐１

1

2

3

GLCV1 Vegetation Map

気候モデル数値実験結果による衛星プロダクト導出アルゴリズムの検証－ 全球バイオマス量変動監視・解析に向けて（その２） －馬淵和雄
本多嘉明（千葉大）、梶原康司（千葉大）

第23回 CEReS環境リモートセンシングシンポジウム
2021.2.18

Land surface process model
The carbon storage is divided into
five components, i.e.,leaves, trunk, root, litter, and soil.
The carbon exchanges among
the components of vegetation andthe atmosphere are estimated at eachtime step of the on-line model
integration.

数値実験
全球気候モデルによる７年積分を行った（２０１３-２０１９）。
大気側初期値として２４時間ごとの００Ｚ客観解析値（JRA-55)を使用した４８時間積分の並行連続実行を行い、大気中ＣＯ２濃度および陸域諸要素の値は７年積分期間中、モデル計算結果をそのまま引き継ぐ手法を採った。
ＳＳＴおよび海氷：HadISST月別値。
CO2人為排出量：CDIACデータ。
海洋ー大気CO2 flux：TransCom データ（月別値）（Takahashi et al. 2009）。

Energy fluxes and carbon dioxide flux
between terrestrial ecosystems andthe atmosphere are estimated.

解析は各積分後半の２４時間の結果を対象とした。
これらにより、現実に近い大気環境を再現しつつ、大気―陸域物理生物過程相互作用および陸域諸要素の時間的・空間的変動をフルカップルで再現できる。

Biosphere-Atmosphere Interaction Model (BAIM) (Mabuchi et al. 1997)
C3 and C4 plants photosynthesis processes
Snow accumulation and melting processes
Soil water freezing and melting processes

大気中二酸化炭素濃度検証（２０１５～２０１９年の５年間）

丸印太実線：観測所観測値
細実線：モデル計算値
左上：Alert
左中：Pallas
左下：Ryori
中上：Mauna Loa
中中：Mahe Island
中下：Easter Island
右上：Cape Grim
右中：Palmer Station
右下：South Pole
葉炭素量（７年平均値との差）
左上：２０１３－７年平均値
左中：２０１４ー７年平均値
左下：２０１５ー７年平均値

右上：２０１８ー７年平均値
右中：２０１９ー７年平均値
右下：７年平均値

中上：２０１６－７年平均値
中中：２０１７ー７年平均値

4幹炭素量（７年平均値との差）

リター炭素量（７年平均値との差）

左上：２０１３－７年平均値
左中：２０１４ー７年平均値
左下：２０１５ー７年平均値

左上：２０１３－７年平均値
左中：２０１４ー７年平均値
左下：２０１５ー７年平均値

右上：２０１８ー７年平均値
右中：２０１９ー７年平均値
右下：７年平均値

右上：２０１８ー７年平均値
右中：２０１９ー７年平均値
右下：７年平均値

中上：２０１６－７年平均値
中中：２０１７ー７年平均値

中上：２０１６－７年平均値
中中：２０１７ー７年平均値

まとめ◆ ２０１３年から２０１９年の７年間の全球気候モデル数値積分を行った。本年度は特に、大気―陸域物理生物過程相互作用および陸域諸要素の時間的・空間的変動をフルカップルで再現できる方法の精度の向上を図った。これにより衛星プロダクトとの相互利用のためのモデルプロダクト作成手法が確立できた。
◆今後、２０１８年以降取得されているGCOM-C観測データを中心とする衛星観測プロダクトとモデルプ
ロダクト相互利用によるバイオマス量等の変動監視・解析に実質的に貢献することを目指す。
◆リモートセンシングプロダクトは、モデル数値実験の実施およびその結果の解析から物理的・生物生態学
的変動メカニズムを解明するうえで、非常に有用である。
◆一方で、モデルで再現される各要素は、総合的な検証は必要であるものの、物理的および生物生態学的に矛盾しない相互作用関係を構築している。よって、モデルプロダクトについても、リモートセンシングによる間接観測データから個別にそれぞれのアルゴリズムにより抽出される各要素プロダクトの、広域的相互検証のための、相対的基準情報と成り得ると考えられる。
各要素の２０１９－２０１８差
左上：降水量
左中：地表面下向短波放射量
左下：地面温度

右上：葉炭素量
右中：幹炭素量
右下：総一次生産量◆リモートセンシングプロダクトとモデル数値実験プロダクトを相互利用することにより、それぞれのプロ
ダクトの相互検証、および各要素の変動メカニズムを解明することができると考えられる。

中上：土壌内水量
中中：土壌内氷量◆相互利用と共に、衛星プロダクトと気候モデル出力プロダクトの独立したプロダクトとしての相互比較検証は、双方のプロダクトの精度向上にとって非常に有効である。

5

6

7

8

9

第2３回CEReS環境リモートセンシングシンポジウム, 202１年2月１８日, WebPoster

ラマン法と蛍光法を組み合わせた分光型ライダーでの長野市環境観測齊藤保典1*，切中拓矢1，椎名達雄2
1 信州大学，2 千葉大学

*saitoh@cs.shinshu-u.ac.jp
齊

藤

研

究

室

1. はじめに自然環境が良好と思われている長野市での大気環境調査を行うため、エアロゾルのミー散乱・ラマン散乱・蛍光の同時計測が可能な分光型ライダーを開発した。本分光型ライダーで観測した逆転層発生時の大気観測結果について報告する。
2. 長野市の特長

4. 長野市内観測結果

・気象学的には、内陸性の気候で、昼と夜、夏と冬の温度差が大きく、 ・2020年10月後半から2021年1月中まで、およそ一週間おきに観測
湿度は低い。平均気温11.9℃、平均降水量932.7mm、年平均日射・図2は、2021年1月19日15時～1月20日9時の一晩に渡る一時間ご時間1939.3h、平均降雪量225mmとのエアロゾル濃度指標（エアロゾルミー散乱信号（355nm強度)を・地形学的には、約350mに位置し周辺を1000m級の山林で囲まれ
大気N2ラマン散乱信号強度（387nm）で規格化）の高度分布結果た典型的な高海抜盆地

3. 分光型ライダー
3.1 システム・生活圏内の大気環境を調査することを目的に、呼吸する高度領域（10階ビル40m以下程度）でのエアロゾル観測を目的に設計

Hight (m)・都市構造的には、低構造家屋が殆どで中心部でも10階以下のビル（高さ40m程度）が大半

・ミー散乱（エアロゾル量）＋大気N2ラマン散乱（大気基準）＋エアロ
ゾル蛍光（エアロゾル種の同定）・装置（図１）仕様
レーザー 355 nm, 20 mJ, 6 ns, 10 Hz
望遠鏡 直径 250 mm
分光検出 PMTs: 各種フィルター＋干渉フィルター＋光電子増倍管
5セット
干渉フィルター 355nm （エアロゾルミー散乱）
387nm （N2ラマン散乱）
425 nm（エアロゾル蛍光）475 nm（エアロゾル蛍光）575 nm（エアロゾル蛍光0レベル）
PMA：マルチチャネル分光検出器
信号処理 オシロスコープ＋PCTime

図2：長野市内大気観測結果例

5. 考察
・高度33m付近と43m付近に濃いエアロゾル層が見られた。逆転層の影響と思われる（明け方写真観察との照合で確認）
・19時近辺の高濃度は弱い降雪（積雪量0mm）の影響である・水蒸気量との関係（図3）より、水蒸気量とエアロゾル濃度指標とは相関が高く（0.8）、単位エアロゾル濃度における蛍光強度指標(蛍光信号(425nm強度/（355nm強度/387nm強度)）とは相関がみられな
い

3.2 動作試験
・25m上空に設置した白紙からの蛍光スペクトルをPMAにより測定

・水蒸気に溶け込まない蛍光物質の存在の可能性

・PMTｓ計測結果と比較し正常な動作を確認

From
Pulse
Generator

Nd:YAG laser(355nm)AerosolBeam expander

To Oscilloscope

Photodiode

Fluorescence
UV scattering

Flipper mirror

PMTs

F=250
387nm

425nm

355nm

475nm

575nm

Telescope

Fiber
Oscilloscope

PMA
To laser
Pulse
Generator

PC

Large mirror

図3：水蒸気量（水色）とライダーで得られたエアロゾル濃度指標（紫）と単位エアロゾル濃度における蛍光強度（緑）の時間変化

6. まとめPC

PMA

・分光型ライダーとすることで大気に関する情報（特に蛍光）が増加
IndoorOutdoor・エアロゾルと蛍光物質の分離計測の可能性が得られた
・長野市大気の特長を捕らえることができた

図１：分光ライダーの構成

10

CEReS Symposium 2021

IoT ネットワークを用いた環境情報収集システムの開発
小室 信喜, 藤井 瞭
千葉大学工学部総合工学科
はじめに
将来の地球温暖化抑制を目的にパリ協定が締結され，これを受けて日本は 2030 年までに 2013 年比 26%の二酸化炭素排出削減を求められているほか，2050 年までに 80%程度の削減努力が求められている．[1] このような背景から，環境モニタリングシステムで地域の CO2
濃度を監視し，居住地域のコンパクト化や緑地計画の推進を促すことは重要であると考えられる．
CO2 濃度などの環境状況を大域的にモニタリングする手段として, リモートセンシング技術が用いられている. 一方, 局所的に環境モニタリングする手段として, 無線センサネットワーク (WSN) が取り入れられつつある．[2] 小規模なセンサネットワークを用いて取得出来る環境データであっても, 災害予測や作物の栽培量予測等, 様々な分野に応用できる. しかし, 無線セン
サネットワークは電源が確保できないような環境での動作が求められるため, バッテリーやソーラーパネル
等で長時間稼働できるようなシステムが求められる．
本研究では，WSN を用いた屋外環境モニタリング
システムを開発した．システムに必要な電力を供給するためソーラーパネルを使ったバッテリーをセンサモ
ジュールに組み込み，消費電力を抑えるためにスリー
プ制御を行った．また, 提案システムにおける時系列
環境予測の影響について検討するため, LSTM(Long
Short Term Memory) モデルを用いた気温の予測を行い，精度を評価して提案システムの有効性を評価する．

1

システム構成本研究では ZigBee 規格の XBee を通信に使用し，温度・気圧センサ，CO2 濃度センサ，照度センサを Arduino に接続して屋外に設置した．また，ソーラーパネ
ルを使ったバッテリーを組み込み，Arduino にスリープ機能を搭載することで電力供給と消費電力削減をした．
スリープ機能には日中の照度に応じて夜間のスリープ
時間を調節する仕組みを入れた．例えば，曇天時は晴天時に比べて日中の発電量が少ないと予想されるため，夜間のスリープ時間を長くする．これにより天候に関わらず長時間動作が可能になると考えられる．収集したデータに関して，LSTM モデルにより，訓練データ
を７割、残り３割を検証データとして気温の推定精度を評価する。

2

実験結果
7 日間測定を行い，温度，気圧を 17 分間隔で測定したデータをグラフ化したものを図 1-2 に示す．また，照度センサの値を元に夜間のスリープ時間を調整しな
がら CO2 センサと照度センサを稼働させた結果を図3 に示す．スリープ機能の実装結果を表 1 に示す．表
1 から，スリープ機能を実装してさらに夜間のスリー
プ時間を調節することで連続稼働時間が伸びたことが分かる．他にも，気温の検証データの推定結果および平均誤差，相関係数を図 4, 表 2 に示す．破線が実デー

3

11タ，実線が予測データである．推定精度がかなり良いことが分かる．
表 1: スリープ機能の効果
スリープ機能なし
あり
スリープ時間調整

稼働時間
12 時間
52 時間
74 時間

図 1: 温度グラフ

図 3: CO2・照度グラフ

表 2: 推定結果
データ
訓練データ
検証データ

平均誤差
1.65 ℃
1.73 ℃

相関係数
0.93
0.89

図 2: 気圧グラフ

図 4: 気温の推定結果

考察
正常にデータを取得し，遠隔でそのデータを確認してグラフにプロットできたことで，無線センサネット
ワークによる環境測定の有用性を示すことが出来た．
また日中の発電量を予測して夜間のスリープ時間を制御することにより，発電したエネルギーを効率的に利用した．これにより電源供給がない場所でも環境モニ
タリングシステムを 3 日以上稼働し続けることが可能だと分かった．

4

おわりに
本研究では WSN による環境モニタリングシステムを構築し，消費電力を抑えるためのスリープ機能を実装した．今後の課題として，LSTM 以外の推定方法との比較や，百葉箱のようなパッケージを作成して様々な環境下で正確なデータを測定できるようにすること
を目指す．

5

参考文献
[1] 藤原 貴弘; 田部 豊; 近久 武美, “北海道における温室効果
ガス排出削減目標に対する長期的な最適導入技術解析 “,
日本機械学会論文集, 2018, 84 巻, 859 号, p. 17-00449.
[2] Andreas P.Plageras, et al., ”Eﬃcient IoT-based sensor BIG Data collection-rocessing and analysis insmart buildings,” Future Generation Computer Systems, Vol.82, pp.349–357, May 2018.

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

8$9࿌ൗ৵஑ী୾崣嵛崝ଁ়崟崡崮嵈峘৫৅-Development of compact integrated system for Mini-Spectrometer on UAVপ৐๒ਮ‫ ؜‬ਕ୧෥৕‫ق‬ઙૄভ঺崣嵛崮嵛崟崊‫ ؜ ك‬嵐崝崽崉崫崰 崮崰崑崛 崡嵒 崡嵆嵛崮崋嵏‫୴૸ق‬প৾‫ك‬
Hirokazu Ohmae, Toshiko Miyake (Sentencia Corporation.) , Josaphat Tetuko Sri Sumantyo(Chiba Univ.)峙峂峫峕આফ২ঽ঺৫৅峘崷崌崹嵤ী୾崣嵛崝峒த৵஑ী୾ஓ峼ଲ੿峁峐ਠৃ峑峘৊ৎী୾௴೾峼ৰ઱峁峉岽島峨峑岝ŸŤŹ࿌ൗ峼୛୍峕৵஑崣嵛崝థ峼৫৅ਫ਼ୈ峁岝ଲ੿峁峉峬峘峼঳ᅖ峨峒峫峐峩峉岞岽島峳峘崣嵛崝థ峙岝ಌ峔峵৵஑৲岿島峉峬峘岶৘ৃ峕ল৚峍峐岴峴岝岵峎ŸŤŹ峬岝ŋŤŌৈਙચ崓嵉嵑峼਌峒峁峉崱嵕嵤嵛岝岮峹峚ৈ઺ಞਯ৲峕峲峵ਙચ਱঱崧崌崿岝ŋťŌ࿌ൗ੎୤਱঱Œਗ਼౱ਙચ਱঱峕峲峵崱嵕嵤嵛ਙચ਱঱崧崌崿峒શ島峎峎岬峴岝岽島峨峑࿌ൗ峼୛୍峕઼岮峐岮峉崱嵕嵤嵛峬ரథ岶ੜ岲峐岮峵岽峒岵峳岝৵஑崣嵛崝峘ಌ峔峵৵஑৲峒ಡ峅峐౐ਃચ崣嵛崝峘峩峘࿌ൗ岻峽峒岰岵峳岝岮岹峎岵峘崣嵛崝峼ੌ峩়峹峅峉ଁ়஑௴೾崟崡崮嵈峘࿌ൗ峬ਫ਼ୈ峘ଳ৙峕岬峵峒અ岲峐岮峵岞崷崌崹嵤ী୾崣嵛崝峘࿌ൗ岶૭ચ峒峃峵崱嵕嵤嵛峬ோ૔峃峵峘峑岝੺岮లਟ࿌ൗ峘ൂ౅岶লਟ峵岽峒峼஦峽峑岮峵岶岝ਈર੔峑峙峔岹岝౐ਃચ崣嵛崝峘৵஑৲峼ਤ峫峐岷峉岽峒峬岬峴岝峨峄峙岽島峨峑৫৅峁峉崣嵛崝థ峼峓岽峨峑峔峳ଁ়峑岷峵岵峼ਫ਼ୈ峁峉岞ৰ੠峕峙ਃ౫峘ૐ৺峕ু৑਄峍峉峉峫岝峨峉岝૚ரহੲ峕峲峴ଁ়஑௴೾崟崡崮嵈峘ଲ੿峕峙ඹ峳峔岵峍峉岶岝峇峘৫৅্ଉ峼ં峁峉岞৊ৎ峕੺஧ਗୠ嵇崳ী୾ஓ峘พৎলৡଓਫ৏崯嵤崧岵峳੷峫峉ખೝ૨峕প岷峔崸崌崊崡岶岬峍峉হ଴峼ੰ๸峃峵峉峫ణশશ峘୾୤ૅਫ峼ලಔ৓峔ু১峑ষ峍峉岞崷嵕崚嵛嵑嵛崿఺峝୬഻୾峘ස২峼೾৒峃峵岽峒峑岽峘崸崌崊崡峘ૅਫ岶লਟ峵岵峼૥峩峉
.H\ZRUG৵஑੕়崣嵛崝ૅਫ崣嵛崮嵛崟崊৫৅崷崌崹嵤ী୾崣嵛崝Q6L6 1,5 ŸŤŹ࿌ൗ峘峉峫峕ਫ਼ୈ৫৅峁峉崣嵛崝థ峘࿌ൗ૭ચਙਖ਼৒
>PP¼ۜۜ¼PP K @‫س‬峙࿌ൗ૭ચ峔崣嵛崝৫৅ੋ峩岝‫ିقٺ‬๸થ峴‫ك‬崣嵛崝峙ୖ਻๞സ岶૑ਏ岽島峨峑岝ŸŤŹ࿌ൗ峼୛୍峕৵஑崣嵛崝థ峼৫৅ਫ਼ୈ峁岝ଲ੿峁峉峬峘峼ਰৣ峕੶ൗ峃峵岞岽島峳峘崣嵛崝థ峙岝ಌ峔峵৵஑৲岿島峉峬峘岶ఴ঱峕ল৚峍峐岴峴岝岵峎ŸŤŹ峬ৈਙચ崓嵉嵑峼਌峒峁峉崱嵕嵤嵛‫ق‬ৈ઺ಞਯ৲峕峲峵ਙચ਱঱崧崌崿‫ك‬峒࿌ൗ੎୤਱঱Œਗ਼౱ਙચ਱঱峕峲峵崱嵕嵤嵛ਙચ਱঱崧崌崿峒શ島峎峎岬峴岝岽島峨峑࿌ൗ峼୛୍峕઼岮峐岮峉崱嵕嵤嵛峬ரథ岶ੜ岲峐岮峵岽峒岵峳岝৵஑崣嵛崝峘ಌ峔峵৵஑৲峒岮岹峎岵峘崣嵛崝峼ੌ峩়峹峅峉ଁ়஑峅峽岿峘࿌ൗ峼ਫ਼ୈ峁峐峬ଐ岮஺మ峕峔峴峎峎岬峵岞峇岽峑岝岽島峨峑৫৅峁峉崣嵛崝థ峼峓岽峨峑峔峳ଁ়峑岷峵岵峼ਫ਼ୈ峁峉岞ਃ౫峘ૐ৺峕ু৑਄峍峉峉峫岝峨峉岝૚ரহੲ峕峲峴ଁ়஑崣嵛崝峘ଲ੿峕峙ඹ峳峔岵峍峉岶岝峇峘৫৅্ଉ峼ં峁峉岞‫ س‬ਞಓੑ峼੦峕峁峉ৈ২ੑ‫ س‬ആ২崣嵛崝‫ س‬ŦŲŕ崣嵛崝‫ ٺ‬62崣嵛崝‫ۃۈق‬岶ଌ峴峄‫ڀ‬ৌ଴崔崡৔峘୾ଡ଼শਂଌ‫ڀ‬শ୾ଡ଼୾৾௺峘ਝੑ峨峑峙ৰ઱‫ك‬‫ ٺ‬૮଍/$1‫ৢৄق‬峁峑f⋷峒岮岰ኚ岮ધ཭峑岬峍峉岶岝ৰ੠峕峙fۜ‫ڀ‬ଛਦলৡ峔峘岵ਭਦਹ੭峔峘岵‫ؼ‬౞峊ਖ਼શ峑岷峄‫ك‬‫ س‬த৵஑ী୾崣嵛崝‫ق‬૭ଳ୾ୠ‫ك‬௴೾ୠનੳ႗઺ಞ崓嵉嵑‫ س‬த৵஑ী୾崣嵛崝‫੺ق‬஧ਗ୾ୠ‫ك‬ী୾崣嵛崝‫ق‬9,6

୭୆崣嵛崝ණ
ਞആ岝ਞಓ岝ဒ২岝৉჌ਞ岝୾২

૭ଳୠத৵஑ী୾ஓ

ী୾崣嵛崝‫ق‬1,5

嵄嵤崱3&
6'崓嵤崱
૮଍/$1

ৈ઺ಞ崓嵉嵑
‫ق‬9,61,5‫ك‬岽峘৖ী峙શ崱嵕嵤嵛峑峘ৌૢ

8$9崱嵕嵤嵛࿌ൗଁ়஑崣嵛崝崟崡崮嵈ৣ଍હ岷஧࿿ஊ峙౞৫৅崣嵛崝੺஧ਗ୾ୠத৵஑ী୾ஓ‫ ٺ‬৵஑崓嵉嵑‫ق‬ଲ੿ਊৎ峙岽島峊岻峑প岷岹੎峉岵峍峉岶岝ਠ૔峑峙岝ŔŒŘங২峘崓嵉嵑岶ল峐岮峵岞嵔嵛崢峘৵஑৲岶ୖ਻‫ك‬‫ڀ‬࿌ൗ峁峐峁岵峵峣岷崣嵛崝峑岬峵峘峑ગਝੑ峃峣岷崣嵛崝峑岬峵岞峉峊峁ৈ઺ಞ岝ৈਙચ峑峙峔岹௴೾ୠનੳ峘႗઺ಞ崓嵉嵑‫ڀ‬ৈਙચ崓嵉嵑峙峇島ঽ৬峼࿌ൗ峁峉崱嵕嵤嵛峼ણ৷峁岝崛嵛崡崮嵔嵤崟嵏嵛峔峓峑ৌૢ峃峵্岶਍੼

୬഻୾৸ୠ

ස২ੑ

崷嵕崚嵛嵑嵛崿୾峘ੑ೾崛嵛崽崋崖嵍嵔嵤崟嵏嵛

૭ଳ୾ୠ

ලಔૅਫ
૭ଳ୾ୠ఺峝੺஧ਗୠ嵇崳ী୾ஓ峕峲峵ੑ೾岝ధ峝峕୬഻୾఺峝崷嵕崚嵛嵑嵛崿୾峼ŕரథ峘ස২ੑ峑ੑ೾峁峉岞ස২ੑ峕峙૎୾৖峘ਫએ峕崸嵛崱崹崡崽崋嵓崧嵤‫ق‬઄க்ŘœƑƐ‫ك‬峼ਝ઼峁岝ణশશ峘ස২峼਄੭峁峉岞
崷嵕崚嵛嵑嵛崿୾峘੥ટ峼ં峃岞ణশશੑ೾க峙岝૭ଳ୾ୠ峑峙岝崷嵕崚嵛嵑嵛崿୾峘ੑ઴க峕੺岹岝੺஧ਗ୾ୠ峑峙岝ಗ峕崷嵕崚嵛嵑嵛崿୾峘ੑ઴க峲峴峬岝Ⴀ峷୬഻୾峘ੑ઴க峕੺岮岞ੑ೾ৎ峕୬഻୾峼ኇ岲峐岮峉૭ચਙ峬岬峴岝ૅਫু১峘੝ଐ峼ಲਢ峁峐岝崸嵛崱崹崡崽崋嵓崧嵤峼ੜ峮峁峐ੑ೾ਡ峼ੜ峮峃峔峓峁峐ලಔૅਫ਀峼੿ਛ峃峵੒৒峑岬峵岞පോ ŝŃ૸୴প৾୭୆嵒嵊嵤崰崣嵛崟嵛崘ଢ଼஢崣嵛崧嵤峘ુ৊ଢ଼஢ા峼ઞ৷岿峅峐ຘ岮峉ő੗প峔峵岾੍ର峕૎පಱ峁峨峃ő24崷嵕崚嵛嵑嵛崿୾峘ణশશੑ೾ස২岽峘嵅崡崧嵤峕ঢ়峃峵岴ਖ岮়峹峅峙ઙૄভ঺崣嵛崮嵛崟崊 প৐峨峑岴ൢ岮ಱ峁峨峃
(PDLORKPDH#VHQWHQFLDFRMS

!"#"$%&'()*+,$-#./)+0.(12+3.(#)#4+52$6'/7+,&'+89+5'%6'/:'(+8;<9+
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
4:@34 ?+:589B*3;#9 JK&& +#@#<G#+; @38 *# 5;#9 (: @:8A<+) ("# (;583)< :@@5++#8@#6 A<89 ("# (;583)< 4:@3(<:86 389 ;5'':+( ("# (;583)< #3+4I /3+8<8?10,-/@A/5-+$-2"-%/@BCA/517&D-#./0#1*&2./()*)#+,-%.'/0#1*&2./3()*)*&2.4/5.6*&7#!"#$#%&'(()&'*+,+,%-)./0,%-)! !"#$%& '( !"# $%&'#(" )*$+%&,#-("$ *-)%(") ,. +$%-#/* 0&10#2#+" *-+1 *1-1$03"&"4 53*6" # 2&1%-)7,#$")
89!! &"("*:*-2 $+#+*1- /1-*+1&$ *1-1$03"&*( )*$+%&,#-("$; <3" +3*-7$3"66 *1-1$03"&*( =*;"; *1-1$03"&*(0*"&(" 1& *1-1$03"&*(> 3"*23+ *$ #+ ?@A B/ #6+*+%)"; =C*% "+ #6;4 @DEF>! !"#$%& ,( <3" <<KL $*2-#6$ 1' !%6#5"$* +$%-#/* %$*-2 89!! <UR; =#> <3" 61(#+*1-$ 1' "0*("-+"& =&") $+#&> #-) 89!!
&"("*:*-2 $+#+*1-$ =,6#(B +&*#-26">; I6%" 10"- +&*#-26"$ )"-1+" +3" 61(#+*1-$ 1' <<KL $*2-#6$; =,> EA )"+"(+") <<KL$ '&1/ A
2&1%-)7,#$") 89!! $+#+*1-$ #&" $315- #$ ,6#(B 6*-"$ #-) ,6%" +&*#-26"$ &"0&"$"-+ +3" $+#&+ +*/" 1' <<KL$; I6#(B )#$3 6*-"*-)*(#+"$ +3" 1((%&&"-(" +*/" 1' "#&+3H%#B"; =C*% "+ #6;4 @D@D>/01234&56!"#$%&$'#(#)*#+$%,,-$./012/$3(#2/$456/2)1

5$&$.#$.'&7/&*&7E#-#/); 00(8/#)1%'-/7)'&$.)*! !"#$%& *( <$%-#/* 5#:" )*$+&*,%+*1-$ #+ DDNAO4 D@NAO4 DPNAO4 DQNAO4 DONAO4 EDNAO M<R (1/0%+") ,. +3" RSTRS</1)"6 #-) +3" #$$1(*#+") <UR :#&*#+*1-$ #-) $*/%6#+") +$%-#/* 5#:"$; <<KL$ 1' +3" <UR #-) RSTRS< +$%-#/*
5#:"$ #&" )"-1+") *- &") #-) ,6%" (%&:"$; !":"- 0#*& 1' <URG+$%-#/* 5#:"$ 1:"& +3" 1("#- #&"# #-) ? &") (%&:"$
1:"& +3" 6#-) #&" 0&"$"-+"); <3" +*(B*-2 +*/"$ 1' +3" <<KL$ #-) RSTRS< +$%-#/* 5#:"$ #&" )"-1+") ,. &")+&*#-26"$ #-) ,6%" $H%#&"$4 &"$0"(+*:"6.; =C*% "+ #6;4 @DEF>

5)1%'-/8-$-'$.)*!"#$%&'($)*+%,"-.*)/0"1%2#3%,(#-)*+%,"-.*)/0"1%!"! #$"! % "" !&! #$&! % &#!.$! #$"('$ !.%! #$/('%'! #$!"!(!&! )! #$!*+'! ,!(-""#!

!.&! #!.$! 0!.%! ."! #$.! 0$!.&!

!"#$%&'$"()'*+,"%-".,)")/0+)1.)*"&2'"#03)1"%1().".04)5"/01234&56!"#$%&$'#(#)*#+$%,,-$./012/$3(#2/$456/2)1!"#$%&'$"()'*+,"%-".,)")/0+)1.)*"&2'"#03)1"3)$%+0.2"4%6)$")! #$!*+."!,!(-""#!

! !"#$%& -( R1-+1%& 1' !<L 1' =#> +&#:"6 +*/"$ #-) =,> $0"")$ "$+*/#+") ,. +3" &#.7+&#(*-2 #-) ,"#/'1&/*-2 +"(3-*H%"4$"0#&#+"6.; <3" ,6%" 10"- +&*#-26"$ *-)*(#+" +3" <<KL 61(#+*1-$; <3" 53*+" $+#& *-)*(#+"$ +3" "0*("-+"& &"01&+") ,. +3"
M!8!4 #-) &") (&1$$"$ &"0&"$"-+ +3" "$+*/#+") +$%-#/* $1%&("$; <3" ,11+$+&#0 +$%-#/* $1%&("$ ,. %$*-2 &#.7+&#(*-2=(> #-) ,"#/'1&/*-2 =)>; <3" ."6615 )1+$ *-)*(#+" +3" ,11+$+&#0 61(#+*1-$ 1' +$%-#/* $1%&("; <3" 53*+" "66*0$"$&"0&"$"-+ +3" FDY (1-'*)"-(" *-+"&:#6 '1& +3" 01$$*,6" +$%-#/* $1%&(" 61(#+*1-$; =C*% "+ #6;4 @D@D>

F&7.=&$.)*! !"#$%& )( <3" +$%-#/* 1&*2*-G$1%&(" )"+"(+") ,. +3" (*&(6" /"+31) =#>4 +3" &#.7+&#(*-2 =,>4 #-) +3" ,"#/7'1&/*-2 +"(3-*H%" =(>;
I6#(B #-) 53*+" +&*#-26"$ #&" +3" 2&1%-)7,#$") 8J! $+#+*1-$ #-) #$$1(*#+") <<KL 61(#+*1-$; <3" &") $+#& )"-1+"$ +3" "0*("-+"&&"01&+") ,. +3" M!8!4 #-) +3" (&1$$ &"0&"$"-+$ +3" (1/0%+") +$%-#/* $1%&("; =C*% "+ #6;4 @DEF>

9):-%&6-/);/<%)1*=>"&#-=/<?55/5$&$.)*#! !"#$%& .( Z#6*)#+*1- ,. %$*-2 (*&(6" /"+31); I6%" (*&(6"*-)*(#+"$ +3#+ +3" 01$$*,6" +$%-#/* $1%&(" 61(#+*1-$("-+"&*-2 #+ J#-+161#-7!%6+"-2 +*)" 2#%2" 5*+3 &#)** 1'+3" *--"& ")2" 1' @P B/ =[OD /G$ ! A /*-> #-) +3" 1%+"&")2" 1' @F B/ =[OD /G$!Q /*-> B/; 8&#. (*&(6" *-)*(#+"$+3#+ +3" 01$$*,6" +$%-#/* $1%&(" 61(#+*1-$ ("-+"&*-2 #+ +3"
J#6% ,"#(3 #&"# 5*+3 &#)** 1' +3" *--"& ")2" 1' ?P B/=[OD /G$ ! \ /*-> #-) +3" 1%+"& ")2" 1' AO B/ =[OD /G$! E@ /*-> B/; =C*% "+ #6;4 @D@D>

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
$+#+*1-$; 8&#. (%&:"$ )"-1+" +3" 0#+3 1' *1-1$03"&*( 0*"&(" 01*-+$; V") )1+$ )"-1+" +3" *1-1$03"&*( 0*"&(" 01*-+$ 1'
I"*L1% 2"1$.-(3&1-1%$ $#+"66*+"$; W,1%+ EDDX $+#+*1-$ 1' +3"/ 0&1:*)" )#+# *- &"#6 +*/"; =C*% "+ #6;4 @DEF>!"#$ %& '&$ !"($ )& '&$ *+,"$ '& !&$ !"#$ *& )&$ -,../0"$ 1&$ 2#($ '& '&$ ,(3 4#$ *& 5& 6789:;& </(/+=>?0"@ AB22 */.,C DC?@.0/( )/(.?(. E/0 *+#(,F" 4,0("(G$ %/#0(,C /E
D,0.>H#,I? ,(3 *+#(,F"$ 3/"J98&99K7L29M:NKN999:K988M8&!"#$ %&'&$ !"($ )&'&$ )>?($ '&<& !" #$& 67878;& *>? +/#0@? 3?.?@."/( /E 7O 2?=.?FP?0 789O 2#C,Q?+" .+#(,F" PR #+"(G "/(/+=>?0"@ AB22 ./.,C ?C?@.0/( @/(.?(.
3"+.#0P,(@?$ %!&'()* +!""* !" 99& >..=+JLL3/"&/0GL98&99OSL+K8TS7U878U889S8UQ&

25

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

M( 4)*+-/B2( 1 /1:15( :1>>4)5 ,+1:(Q-+F ,-+ *C( 231;;4,421*4-) -, HB43/4)5 /1:15( ,+-: ;>12( B;4)5 :-/(+) /((> 3(1+)4)5 135-+4*C:;O EC( :14)2-)*+4HB*4-) -, *C4; Q-+F 4; *C+((,-3/O !"# M( 2-);*+B2* 1 B)4NB( 53-H13 :B3*4*(:>-+13 1)/ :B3*4:-/13 $R /1*1;(* *-5(*C(+ Q4*C 31H(3(/ HB43/4)5 ,--*>+4)*; ,+-:
31+5(P;213( (1+*CNB1F( 1)/ *;B)1:4 (0()*; Q-+3/Q4/(O !""# M( >+->-;( 1 /1:15( :1>>4)5 ,+1:(Q-+F *C1* 4)*(5+1*(; +(:-*( ;();4)5 1)/ /((> 3(1+)4)5 *231;;4,@ *C( 3(0(3 -, HB43/4)5 /1:15( 2-);4/(+4)5 ;(0(+13 /1*1 101431H434*@ ;2()1+4-;O !"""# M( 2-)/B2* (?*();40( (?>(+4:()*; 1)/ (013B1*( *C( >(+,-+:1)2( -,*C( >+->-;(/ ,+1:(Q-+F Q4*C -*C(+ ;*1*(P-,P*C(P1+* /((> 3(1+)4)5 1>>+-12C(; B;(/ ,-+ /1:15( +(2-5)4*4-)O

M(&>+->-;(&1&,+1:(Q-+F&,-+&HB43/4)5&/1:15(&:1>>4)5&B;4)5&'-)0-3B*4-)13&)(B+13&)(*Q-+F;&K'%%LO&EC4;&1+2C4*(2*B+(&2-);4;*;&-,&1)&()2-/(+P/(2-/(+&/(;45)&,-+&;(:1)*42&;(5:()*1*4-)O&")&*C4;&Q-+F8&Q(&:-/4,@&*C(&()2-/(+&/(;45)&H@&1/->*4)5&*Q-&()2-/(+&;*+(1:;&*-&/(+40(&,(1*B+(;&,+-:&*C(&>+(P 1)/&>-;*P/4;1;*(+&/1*1;(*;&;(>1+1*(3@O&J@&;(**4)5&1&
2C1)5(&/(*(2*4-)&1>>+-12C8&*C(&()2-/(+;&;C1+(&*C(4+&(?*+12*(/&,(1*B+(;&*C+-B5C&2-)21*()1*4-)&1)/&SI&2-)0-3B*4-)&->(+1*4-);O

M(&4)23B/(/&HB43/4)5&/1:15(&2C1+12*(+4;*42;&,+-:&*C+((&/4;1;*(+&*@>(;8&)1:(3@8&(1+*CNB1F(;8&*;B)1:4;8&1)/&*@>C--);8&1)/&2-);4/(+(/&*C+((&
HB43/4)5&/1:15(&21*(5-+4(;O&EC(&53-H13&/1*1;(*&2-)*14);&C45CP+(;-3B*4-)&
KG!L&->*4213&4:15(+@&1)/&C45CP*-P:-/(+1*(P+(;-3B*4-)&A.!&/1*1&12NB4+(/&H(,-+(&1)/&1,*(+&(12C&/4;1;*(+
Kermanshah (2016)

Kumamoto (2016)(2015)
Kumamoto

Tohoku (2011)

Puebla (2016)*DWLQJVLJQDO,QSXWV

6NLSFRQQHFWLRQ

Haiti (2010)

[

[

[

[

Tacloban (2013)

[&RQFDWHQDWLRQ &RQY[3UHGLVDVWHUIHDWXUHV!"#$%&'()")#*($')$%+#),-,+"#&.,/,&0"/$10$&1#2/3-#0./""#)$1,10"/#045"16#%,-"'46#",/0.7(,8"16#01(%,-$16#,%)#045.33%16#,%)#&3%1$)"/")#0./""#*($')$%+#$WWHQWLRQJDWH),-,+"#&,0"+3/$"19#:."#+'3*,'#),0,1"0#&3%0,$%1#.$+.;/"13'(0$3%#<=>?#350$&,'#$-,+"/4#,%)#.$+.;03;-3)"/,0";/"13'(0$3%#@A>#),0,#,&7($/")#*"23/"#,%)#,20"/#",&.#)$1,10"/9!"#$%&'()")#*($')$%+#),-,+"#&.,/,&0"/$10$&1#2/3-#0./""#)$1,10"/#045"16#%,-"'46#",/0.7(,8"16#01(%,-$16#,%)#045.33%16#,%)#&3%1$)"/")#0./""#*($')$%+#),-,+"#&,0"+3/$"19#:."#+'3*,'#),0,1"0#&3%0,$%1#.$+.;/"13'(0$3%#<=>?#350$&,'#$-,+"/4#,%)#.$+.;03;-3)"/,0";/"13'(0$3%#@A>#),0,#,&7($/")#*"23/"#,%)#,20"/#",&.#)$1,10"/9





[

[

[

[

[

[







1RXW

[

[







N

Reference data

0D[SRROLQJ NHUQHO 

3RVWGLVDVWHUIHDWXUHV!/(/+0)./2&(4+#$"*/%&)#5&RQY7UDQVSRVH[ VWULGH  &RQY[%15H/8

N

Reference data





Mode 1Mode 2Mode 1Mode 2Pre-disaster images

&RQY[%1 5H/8 [Q(&,-B)/&*C1*&-B+&)(*Q-+F&*+14)(/&Q4*C&->*4213&4:15(;&21)&122B+1*(3@&(?*+12*&
1)/&231;;4,@&HB43/4)5&/1:15(&Q4*C-B*&
1)@&1//4*4-)13&4)>B*&KHB43/4)5&:1;F;LO&
DB+*C(+:-+(8&122(>*1H3(&231;;4,421*4-)&+(;B3*;&2-B3/&H(&-H*14)(/&H@&4)*(5+1*4)5&>+(P/4;1;*(+&->*4213&4:15(;&1)/&>-;*P/4;1;*(+&A.!&/1*1O

Mode 3Mode 4Mode 5!"#$%&'()* +,#(-".#/0+(&)')1#2&*3#
45-,'3*%(-#()%#45-,',+36*&(-#7(&,8#9:;+&<(,'*)#=(,(#2*&#!5'-%')1#=(3(1+#4(66')1.>#(&?'<@ABBC"BDABB"
Destroyed
Moderate
Survived
100 m
N

Destroyed

Moderate

Survived(a)Mode 5

Post-disaster images

Mode 4Mode 3!"#$%&'()")#*($')$%+#),-,+"#&.,/,&0"/$10$&1#2/3-#0./""#)$1,10"/#045"16#%,-"'46#",/0.7(,8"16#01(%,-$16#,%)#045.33%16#,%)#&3%1$)"/")#0./""#*($')$%+#),-,+"#&,0"+3/$"19#:."#+'3*,'#),0,1"0#&3%0,$%1#.$+.;/"13'(0$3%#<=>?#350$&,'#$-,+"/4#,%)#.$+.;03;-3)"/,0";/"13'(0$3%#@A>#),0,#,&7($/")#*"23/"#,%)#,20"/#",&.#)$1,10"/9

Reference data!"#$%&'(&)*#+),+(-"+./0/1"+$2/##"#+.",&*".+&*+(-&#+#(3.4,QSXWV

1LQW

E-&,12434*1*(&*C(&2-:>1+4;-)&-,&*C(&/4,,(+()*&/1:15(&231;;4,421*4-)&
3(0(3;8&Q(&/(,4)(/&1&*C+((P21*(5-+@&;213(&-,&HB43/4)5&/1:15(O&RB+&/1:15(&/(,4)4*4-)&4;&H1;(/&-)&*C(&HB43/4)5&;*+B2*B+13&2-)/4*4-)&
1,*(+&*C(&/4;1;*(+O&[

Pisco (2007)

[Palu (2018)[

Typhoon[

Tsunami[

Kathmandu (2016)
Earthquake

2XWSXWV

Destroyed

Moderate

Survived

100 m

(b)

!"# $%&"'() *'%+, +-.# &' &"$/. 0121 3'( 4('5-,-/6 &"# 1789:; <1791=:; ,$&$)#& &"('%6" &"# ;/, =#)#$(>" 1//'%/>#?#/& '/ &"# @$(&"
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

100 m

26

プログラム‐２27

目的： 巨大水災害を対象：崩壊しないハード対策 （防災丘陵）

千葉大学第23回環境リモートセンシングシンポジウム、Feb 18,2021

１．津波海岸堤防（遡上防止）
２．スーパー台風に対する高潮堤防
３．重点氾濫危険地域への河川堤防
４．原子力発電所の津波海岸堤防（防潮堤）

巨大水災害のための公園を兼ねた函体内蔵型堤防の構造要件－

多目的利用と安定性に関する規模と分野別の崩壊しない基本構造設計(株）遥感環境モニター 代表取締役

－

金子大二郎

キーワード：
崩壊しない函体公園，景観（住民合意）
多目的（道路，広域避難地を兼用）
首都圏の巨大水災害

図-1 巨大水災害に対する社会的要請．多目的利用化に向けたハード対策への構造要件とその防災効果

臨海部の人口分布

首都圏の巨大水災害
越流保護逆T型擁壁工とタイロッド

海側

天端

陸側

維持管理

25m

or

15m

高規格道路

砕石

広域避難所

砕石

基礎割栗石
地盤改良

場所により地盤改良 （置換砂，注入固化， 深層混合処理）

35m
全幅
100m
図-3 臨海公園型であって堤体の安定性を重視した津波海岸堤防であり広域避難地または高規格道路を内蔵した安価な普及型函体構造．10ｍから15ｍの津波に対応する１階中詰型．
津波波高5から10ｍ級までは，函体構造形式は同様．

図 利根川栗橋付近の破堤に対する函体内蔵型河川堤防（防災丘陵）の配置，
および利根川破堤を考慮した衛星データであるLandsat8のNatural画像．
浸水図は「川の防災情報 浸水想定区域：利根川」．

越流保護逆T型擁壁工

天端

天端
防災物資

高規格道路

維持 広域避難所

砕石

砕石

15m

合田式
参考形

25m

波力

重力式函体 （広域避難所）
沈埋函（鋼殻）（高規格道路）

重厚床板鉄筋コンクリート

基礎割栗石

地盤改良

函体重量

場所により地盤改良 （置換砂，注入固化， 深層混合処理）

35m

長時間帯水
（浮力）
揚圧力

全幅100m

図

設計用の外力比較図．
左図は函体への作用力分布．数値波動水路CARDAS津波によって堤体前法面が洗掘されたとした場合の堤体内部の函体に作用する最大外力（波力，浮力）の概念
図．海浜利用によって函体2階部は高規格道路または広域避難地．
右図は，東北電力により原子力発電所で採用されているJFEの鋼管鉛直壁型防潮堤．

図

28

海岸レジャー客（海水浴・花火・イベント類）で著名な海岸用．
レジャー客の広域避難地と海岸交通量の高規格道路が必要な場合であって，広域避難地も高規格道路も必要な場合．鋼殻沈埋函トンネル構造と重厚床版コンクリートおよび組杭により津波による滑動と浮力に対抗．

１．函体内蔵型多目的堤防に関する概略設計の追加方針
首都への氾濫流：利根川，
荒川・入間川の治水

新旧のマウンドと地盤改良への対策に関する比較：（１）割石マウンドについての従来の浸透対策（縦型配置の大きなケーソン荷重の場合）
１）割石マウンドの場合における安定（揚圧力，浸透防止）対策
割石マウンドの上の函体前面まで被覆ブロックを敷いて揚圧力（浸透防止）をゼ
ロとして設計．
２）波力による函体の活動防止対策
ケーソン背後の割石マウンド上に根固めブロックを配置し滑動と転倒を防止させた．
（２）地盤改良に薬液注入固化工法を採用（横据え型の幅広接地面による小さな単位面当たり荷重の場合）
１）基礎の全断面注入浸透固化によって支持力十分と判断
堤体内の安定な横倒し型ケーソンによって単位面積荷重が小さくなり，大型の割石マウンドを建設せずとも済む場所が増大する．その場合は大型の割り石マウン
ドではなく薬液注入固化工法により地盤改良すれば十分な強度と判断，
２）注入固化は，遮水壁を兼ねて河川の場合に特に有効となる．
３）陸上工事であるため，薬液注入固化工法は施工が容易で且つ工事費が経済的．
（３） 天端の保護工
１）津波の波力が高潮や河川氾濫に比較して大きいため，大型函体の上部壁構造に接続した小型のケーソンが３階として一体化し，天端を安定させた構造．
２）天端に逆T型擁壁と土砂の簡易舗装を計画して天端の多目的利用を可能化．
３）また，堤体の沈下・嵩上可能な設計とした．
４）この天端についての越流の有無および越流津波波高・流速等を把握したい．

29

原子力構造工学JASMiRT用

原発用

函体内蔵型津波海岸堤防の概略構造設計図（TKB2型）（津波波高１５ｍ級）
越流保護逆T型擁壁工とタイロッド

海側

天端

25m

15m

陸側

砕石
重厚床板鉄筋コンクリート

薬液注入固化工法
沈下・浸透の防止

地盤改良（注入固化， 深層混合処理）
35m

沈下対策
天端嵩上げ可能構造化

全幅
100m

30

２．研究方針と途中経過

追補説明７/７

巨大水災害のための公園を兼ねた函体内蔵型堤防の構造要件－（１）方針：a) Windows Ver.10用のMicrosoftソフトに依存しない，独自セキュリティ重視のシステム構成へb) 公開された並列計算用ライブラリー悪意あるVirusがセットされている問題在り.
従って，CygwinベースのFortranとCADMAS SURF およびCADMAS/3Dへ：

多目的利用と安定性に関する規模と分野別の崩壊しない基本構造設計

－

４．まとめ
１） 本研究は，津波・高潮・河川氾濫の巨大水災害への多目的な対策として，景観に配慮した公園である函体内蔵型堤防（防災丘陵）を提案した．
２） 地権者からの合意形成のために，臨海部の再開発とマンション建設を堤体脇に備えた断面形状の計画としている．
３） 堤体内に，広域避難地あるいは高規格道路を内蔵した多目的な海岸堤
防と，より規模は小さいが氾濫地域の多い河川堤防について浸透水に配慮した地盤改良の設計断面を示した．
４） 河川堤防の場合には，透水性を考慮して地盤改良に深層混合処理または注入固化工法を採用している．
５） 如何なる想定外の津波に対しても津波海岸堤防の基本構造を保ち，背後の（自ら避難できない）原発を守る断面形を提案した．確率論的リスク評価法
から基本設計への簡明化によって原発の安全化が可能となる．
以上，災害設計規模に応じて断面設計の要件を考察し，安定した堤体断面形状を提案した．
継続中の予定：１）日本各地の巨大災害地について，想定災害に対応可能な断面形状が定まったので，次の段階として，波動数値水路（CARDAS SURF，同 /３D）を使い，函体の安定性に関する数値実験の準備を進めている．

既存開発のCygwinを使った全球気象による光合成・炭素固定の利便性
およびセキュリティの視点から，Version更新とCygwinの兼用を図る．
CAMDAS数値波動水路・水槽のVisual Studioと異なる計算システムを試験的に構成中である．

c) 計算時間： Navier-Stokes方程式の数値解であるため重い計算量．
（教育分野であるがCygwinによる並列計算に関する既存研究論文が存在）．
（２） 途中経過 ： 想定津波の入力波の検討
a) CADMAS SURF，/3Dともは入力波に検討を要す．遡上計算領域端（沖合８km，大陸棚）の位置に想定最大の津波につき孤立波の波形入力し，伝播させて海岸部を遡上させる境界条件を採用．
b) 津波条件は，津波波高が想定最大と越流計算用の二種．周期は２０分．
また，MPICH.dllライブラリーのInclude文およびmpif.hライブラリーの追加による新たな実行ファイルの作成が必要
ｃ） 福島県相馬沖５ｋｍの巡視船の波切航行映像（水深３８ｍ～７０ｍ）
では孤立波の波形．入力波形とし段波の遡上とする．
ｄ） 金華山沖NAWPHASのGPSブイによる波形記録と参考文献在り．
震源３か所からの複合波形問題．

国家経済（GDP)上の重要域：

Thank you foryour attention.

31

32

33

34

35

36

Monitoring of urban expansion of Jakarta using
MODIS land surface temperature

Fitria Nucifera1, Widiyana Riasasi1, Da Wang2, Yuhei Yamamoto2, Kazuhito Ichii2
1.Universitas AMIKOM Yogyakarta, Indonesia
2. Center for Environmental Remote Sensing (CEReS), Chiba University, Japan

Background

Methods

Urban expansion is a serious environmental issue in many counties.
Jakarta, as the capital city, is the centre of economic and civilizationin Indonesia. As the result of industrialization and deforestation, theair composition on the atmosphere has been changing, in Jakarta
itself, the air temperature increased about 0.152°C per decadeduring 1901-2002 (Subarna, 2017).
Regions with high cloud coverage needs caution for the selection
for cloud-free data. So far, many analysis rely on LANDSAT type
data with about 100m or less spatial resolution. However, very few
cloud-free data are available for these satellite datasets.MODIS
provides moderate spatial resolution and high temporal resolution
allowing to monitor seasonal variation of land surface temperaturein tropical area.

Objectives
1.Identifying the urban expansion of Jakarta urban area
2.Identifying the temperature change of Jakarta urban area

Urban expansion by land cover datasets

LST Changes in Urban Area (Day)

Quantifying Urban Area

LST Changes in Urban Area (Night)

Conclusion and Future Works
Land surface temperature in Jakarta urban area tends toincrease during 2000-2014 and decrease during 2015-2019.
For seasonal variation, the highest LST occured in SON andthe lowest LST occured in JJA. For diurnal variation, the day
LST is warmer than the night LST.
We could show urban area expansion in Jakarta from visiblenear infrared satellite data and thermal data. Our approachrelies on multiple data sets, which can produce better quality
data by picking up cloud-free image.
Application of geostationary satellites (e.g. Himawari-8) are
one of the approach to increase number of cloud-freedatasets. Before analysis, we need to check how much more
cloud-free datasets are available. We also need to analysis
other large cities in tropical Asia.

References
Subarna, D. (2017). Analysis of Long-Term Temperature Trend as
an Urban Climate Change Indicator. Forum Geografi, 31(2), 196–
208. https://doi.org/10.23917/forgeo.v31i2.4189

37

38

39

40

41

逆解析システムNISMON-CO2による長期全球CO2フラックスデータ
丹羽 洋介

国立環境研究所地球環境研究センター/気象庁気象研究所
参考文献

概要
逆解析システムNISMON-CO2を用いて全球のCO2フラックスについて
逆解析を実施した。この逆解析では、地球表面におけるCO2フラックスの時空間変動が、大気CO2濃度観測データで拘束されている。ここで、季節変化のみならず長期変動も評価できるよう、長期の解析期間となっている（1990-2019年）。得られたフラックスデータは 国立環境研究所地球環境研究センターの地球環境データベースよりDOIを付与して公開している。また、この逆解析はGlobal Carbon Projectの統合CO2収支解析Global Carbon Budget 2020でも用いられている。

!"#$ %& $'( )*+,,-. /01%%23"4%56"75$' 8976$0%:1$' ;1": <:=%9&"75 >90%4% ?1%6%1="5@ A757&75"9"&B $5:
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
,+. **+,2**,H. :7"Q,+(J,HNT@4:2,+2**+,2*+,M(
W1"%:'"5@6&%"5 %& $'( )*+*+-. ;'7P$' C$1P75 XD:@%& *+*+. 5+'%6 )70%" )*1" 3+%+. ,*. I*LHKIIN+. :7"Q,+(J,HNT%66:2,*2I*LH2*+*+(NISMON-CO2

Global Carbon Budget 2020

NISMON-CO2
NICAM-based Inverse Simulation for Monitoring CO2
89,:45.;<;67!

6(*7,'.+/"J#!

(v) /012345(iv) !"#$%&' ()*!+,-+."MT#(iii)$%&'()*+,-./"c#!

!

(ii) =$5>45".()*!+,-+ "M#!

!

Global Carbon Budget 2020
Q2"1<4"-.;01"- 10%$4C%&'('()%

大気物質輸送モデルNICAM-TM (Niwa et al.,2011)をベースとした４次元変分法による逆解
析システム。フォーワード計算、アジョイント
計算（NIwa et al., 2017a）を反復させ、評価関数およびその勾配を使って準ニュートン法により最適解を探索する（Niwa et al., 2017b）。

Future Earthのリサーチプロジェク
トの１つ、Global Carbon Projectによる全球CO2収支解析。
解析は毎年、更新され、12月頃に論文として公開される。

01(2*3'/2415/"x#:(3;,)'7/<'+'-(-4-=,3*4/7*+*!

陸域30-90N!

(i) 0&6%&7 ()*!+

!

!

海洋

8'*.*49&,&/7*+*

逆解析システムNISMON-CO2の概念図 (Niwa et al., 2017bより)
国立環境研究所地球環境研究センターの地球環境データベースよりデータ公開 →30S-30N!"#$%&'('()*%+,-./0123%.4,5$4%67! 849:1;%
1;0"3$01<%5=%!>6?@/5$;1<%>-A12;1%B"394$0",-%8,2%@,-"0,2"-.%67! &!>B@7!/67!)*%
A12C::::C:"#*%61-012%8,2%D4,5$4%E-A"2,-31-0$4%
F1;1$2GH*%!>EB*%I7>JK(CKLMNMO'('(KK'LC((K*%&F18121-G1%<$01"!J%PPPPO@@OII)
として引用可能。現在のバージョンはver.2020.1

90-30S

逆解析で得られたCO2濃度値と航空機観測との比較（系統誤差）

各緯度帯の吸収量の年々変動
黒：プロセスモデル、ピンク：逆解析（６種類 incl. NISMON）
青：海洋観測に基づく診断解析

長期CO2逆解析結果
NISMON-CO2で推定されたCO2フラックスの長期変化（2005-2019年と1990-2004年の平均値の差）。赤、緑はそれぞれ放出が増加または吸収が減少、吸収が増加または放出が減少していることを示す。

全球CO2収支の年々変動（左）と季節変動（19902019年の平均）（右）。
正が大気への放出を示す。
ピンク：逆解析結果
水色：初期推定値

観測 モデルNISMON-CO2で得られた各月のCO2フラックスの分布（2000-2009年の期間の平均）。緑、赤それぞれの色は吸収、放出を意味する。

謝辞：

逆解析で得られたCO2
フラックスを再度、
NICAM-TMに入力して計算された大気CO2濃度。南鳥島における時系列を示す。黒が観測、赤がモデルの結果を示す。

逆解析に用いた大気CO2濃度の観測データは、obspack̲co2̲1̲GLOBALVIEWplus̲v5.0̲2019-08-12 (doi: 10.25925/20190812), obspack̲co2̲1̲NRT̲v5.2̲2020-06-03 (doi:10.25925/20200601)に収納されているアメリカ海洋大気庁（NOAA）、オーストラリア連邦科学産業研究機構（CSIRO）、カナダ環境・気候変動省（ECCC）、フィンランド気象研究所（FMI）、 フランス気候環境科学研究所（LSCE）,
気象庁（JMA）、アメリカ大気研究センター（NCAR）, スクリプス海洋研究所（SIO）、東北大学（TU）、国立極地研究所（NIPR）、スイス連邦材料試験研究所（EMPA）、ノルウェー大気研究所（NILU）のデータを用いました。さらに、国立環境研究所（NIES）の観測データ（NIES GEDより公開）を用いました。なお、LSCEの観測データは"French monitoring network SNO-ICOS-France-Atmosphere"により得られたものです。本研究で用いた逆解析システムは（独）環境再生保全機構の環境研究総合推進費（JPMEERF20142001 & JPMEERF20172001）の支援を受けて開発されました。また、逆解析システムのベースとなっている大気モデルNICAMは東京大学、海洋研究開発機構、理化学研究所、国立環境研究所のグループによって開発されています。本プロダクト生成のためのモデルシミュレーションは国立環境研究所および気象研究所のスーパーコンピュータ（NEC SX-Aurora TSUBASA, FUJITSU PRIMERGY CX2550M5）を利用して行いました。

42

P30

第23回環境リモートセン
シング シンポジウム
2021/02/18

上部対流圏のメタンの変動について○江口菜穂1、齋藤尚子2、丹羽洋介3

1 : 九州大学 応用力学研究所, 2 : 千葉大学 環境リモートセンシング研究センター, 3 : 国立環境研究所

２．データ：処理方法と特徴

１．はじめに

解析には、FTS TIR L2 V01.xx メタン鉛直プロファイルデータを用いた。
対象とした気圧面は、主に対流圏上層の 237 hPa である。(リトリーバ
ル手法の詳細は、Saitoh et al. [SOLA, 2012] を参照。) TIR L2 V01.xx
メタンデータは、他衛星や地上FTSとの比較解析でデータ質が評価されており、緯度帯や高度によるデータ質の差異が報告されている [Holl etal., AMT,2016; Zou et al., 2016; Olsen et al., AMT, 2017]。現在、各種航空機データとの検証解析が進められており、低緯度についてはおおむ
ね10-15 ppb程度で一致、北半球中緯度の夏季は若干GOSATのメタンが低めであることがわかっている [Saitoh et al., in preparation]。
解析期間は 2010 年 1 月から 2013年12 月の4年間である。L2 データ
から日毎に5度グリッドのグリッドデータを作成し、解析に用いた。各グリッド内の L2 データの月平均数は、2～3 個であった。海上のサングリ
ント等の観測頻度が多いところでは、10 個以上であった。
図 １より、自由度 (DOF : Degree of Freedom)は、夜間よりも昼間の値の方が高く、また高緯度 (60 度以北、以南) や雲高頻出域で、値が低い特徴がみられた。解析では、DOFが 0.2 以上かつ、各緯度、月毎にDFの平均値と標準偏差をとり、[平均値ー標準偏差×2] 以上のデータを用いた (図 ２) 。

GOSAT (Greenhouse gases Observing SATellite: 温室効果ガス観測技術衛星) の主センサである TANSOFTS (Thermal And Near infrared Sensor for carbon
Observation Fourier Transform Spectrometer) の熱赤
外域 (Thermal InfraRed: TIR) スペクトルより、二酸化炭
素とメタンの鉛直濃度プロファイルデータが導出され、Level 2 (L2) プロダクトとして一般に公開されている。
本発表では、FTS TIR L2 Version 01.xx (最新版) のメ
タン CH4 鉛直プロファイルデータを用いて、特に上部対流圏のメタンの季節・季節内変化と、数値モデルとの比較結果を報告する。
比較解析では、リトリーバル時に a prior として使用した国立環境研の大気輸送モデル (NIES-TM; Transport
Model ver.5) [Saeki et al., GMD, 2013] と非静力学全球モデル Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model(NICAM)–based Transport Model (TM) [Niwa et al.,JMSJ, 2011] で計算されたメタンデータを使用した。

図 1：自由度 DOF の分布。2010-2013 年1 月。赤、青線は日中と夜間、黒線は昼夜。実線は陸上、破線は海上。縦実線は平均値、縦破線は標準偏差、縦点線は標準偏差×2。

図 2：各緯度帯毎の自由度 DOF の季節変化。ただし、[DOFの平均値ー標準偏差×2] の分布。赤、青線は日中と夜間。実線
は陸上、破線は海上、点線は混合域。

解析に有効なデータは、低中緯度(40S-40N)ではほぼ
年中、高緯度では、北半球冬季の夜間のデータが解析から省かれる。

３．水平分布と季節変化
昼夜の違い

図 3b ： 図3aと同じ。ただし、昼間ー夜間の濃度差。1月と7月。

図 3a ：TIR リトリーバスのCH4 [ppmv] の水平分布。237hPa。
各月、日中。白抜きはデータ欠損。2010－2013年平均。

図 4 ：a priori のCH4 [ppmv] の水平分布。250hPa。各月。

• 年中、北半球の中高緯度で濃度が高く、南半球に行く程、濃度が低くなる。
• 北半球冬季、高緯度陸上および夏季の中央・東アジア域で濃度が高い。

図 5 ：NICAM-TM のCH4 [ppbv] の水平分布。250hPa。各月。但し、2009－2013年平均。

• 北半球冬季から春季の南半球中部太平洋で濃度が低い、
夏季から秋季は赤道インド洋から西部太平洋域にかけて濃度が低い。

４．緯度変化と年々変動

昼夜の違いは、約1％夜間の濃度が高い。高緯度陸上
で夜間が高く、低緯度陸上で昼間が高い。

• 数値モデルと同様な傾向がみられているが、数値モデルの方が南北両半球の濃度コントラストがきつい。

５．鉛直分布

図 6a ：237hPaの経度平均したCH4 [ppmv] の時間緯度断面図。
(上) リトリーバル値, (下) a priori。(左) オリジナル、(右) トレンドからの偏差。

図 7 ： 経度平均した TIR CH4 [ppmv] の緯度気圧断面図。2010－2013年平均。コンターは0.1 [ppmv] 毎。

図 6b ：図6a と同じ。ただし、464hPa 気圧面。

• 季節変化は、中高緯度で明瞭。低緯度は年々変動の方が卓説しているようだ。北半球高緯度は冬季に高く、春季に低い、中緯度は、秋季から冬季にかけて濃度が高い。
• 南半球も同様に中緯度では冬季に濃度が高い。10、11月の極大はエラーか？
• 対流圏中層では、中高緯度の変動がほぼ同時に起こっている。冬
季に濃度高く、夏季に低くなる。
• トレンドの傾向は、対流圏中、上層共に亜熱帯域で高くなっている。

６．考察
これまでの先行研究で指摘されている、南北半球間のコントラスト、北半球夏季のシベリア、北米大陸北部での極大と季節変化の特徴がリトリーバル値にみられていた。
上部対流圏においては、対流活発域での上層への輸送がみ

図 8 ： 図7と同じ。ただし、a priori (NIES TM).

CH4 の高濃度域は北半球高緯度地表面付近にみられ、そこから、上層および南側に広がっている様子がみられる。対流活動が活発な低緯度で、上部対流圏への伸長および、上部対流圏での南半球への延伸がみられる。特に北半球夏季に顕著である。8～11月の南半
球上部対流圏の極大は不明。
南半球への水平方向の広がりは、数値モデルの特徴と異なる。NIES TM は特に積雲による鉛直輸送の特徴
が他のモデルよりも強いことが指摘されており [Eguchi
et al., ICDC8, 2009]、対流圏内の特に北半球側で濃度
コントラストがみられる。それ以高の成層圏との境が明瞭である。一方、NICAM-TM は上部対流圏での南半球への延伸は見られない。また成層圏も含めて、濃度が一様で、混合過程が卓越していることが示唆される。
図 9 ： 図7と同じ。ただし、NICAM-TM。

られているが、その北側の成層圏領域との間の壁が明瞭に見られている。また対流圏中層の南への広がりと、対流圏最下層の低濃度の信憑性を今後、確認していく。
メタンは水蒸気と気温に敏感な物質であるので、これらの他の物理量と合わせて、今後解析をおこなっていく予定である。

謝辞：本研究はGOSAT の Research Announcement (RA) 課題として取り組んでいる。また本研究の一部は、環境省環境研究総合推進費 2－1701 (温室効果ガスの吸排出量監視に向けた統合型観測解
析システムの確立) の支援を受けて実施した。

43

７．参考文献Holl et al., AMT, 9, 1961–1980, doi:10.5194/amt-9-1961-2016, 2016
Niwa et al., JMSJ, 89, 255-269, doi:10.2151/jmsj.2011-306, 2011
Olsen et al., AMT, 10, 3697－3718, doi:10.5194/amt-10-3697-2017, 2017
Saeki et al., GMD, 6, 81–100, doi:10.5194/gmd-6-81-2013, 2013
Saitoh et al., SOLA, vol.8, doi:10.2151/sola.2012-036、2012.
Zou et al., AMT, 9, 3567–3576, doi:10.5194/amt-9-3567-2016, 2016

44

45

46

47

48

49

Exporting the Normalized Hotspot
Indices (NHI) on Himawari-8/AHI
observations: a preliminary study on
Krakatau volcano (Indonesia) during
the eruption on September 2018

GENZANO NICOLA 1,*, HATTORI K.2,3,
HIGUCHI A.3, MARCHESE F. 4, PERGOLA N. 4,
TRAMUTOLI V. 1
1 School of Engineering, University of Basilicata, Via dell’ Ateneo Lucano, 10,85100 Potenza, Italy

2 Graduate School of Science, Chiba University, Yayoi 1-33, Inage, Chiba, 263-8522,

Japan
3 Center for Environmental Remote Sensing, Chiba University, Yayoi 1-33, Inage,
Chiba, 263-8522, Japan
4 National Research Council, Institute of Methodologies for Environmental
Analysis, C. da S. Loja, 85050 Tito Scalo (Pz), Italy* Contact author: nicola.genzano@unibas.it

The NHI (Normalized Hotspot Indices; Marchese et al., 2019) algorithm identifies volcanic thermal anomalies in daylight conditions, exploiting the sensitivity of SWIR
observations provided by mid-high spatial resolution satellite data. Through the computation of two normalized indices, high-temperature features are identified as in
the following equations:𝐿�.� − 𝐿�.�𝐿�.� − 𝐿�.�𝑁𝐻𝐼��𝐼� =𝑁𝐻𝐼��𝑁𝐼� =𝐿�.� + 𝐿�.�𝐿�.� + 𝐿�.�where, L2.2, L1.6, and L0.8 are the TOA radiances [W⸱m-2⸱sr-1⸱m-1] measured, foreach pixel of the analyzed scene, at around 2.2 µm, 1.6 µm(SWIR), and 0.8 µm(NIR) wavelengths. Values of 𝑁𝐻𝐼��𝐼�  0 OR 𝑁𝐻𝐼��𝐼�  0 are used to detect
volcanic hotspots.

Sentinel 2/MSI image on Sep 30, 2018

Recently, the free-accessible NHI-tool (Genzano et al., 2020;
https://nicogenzano.users.earthengine.app/view/nhi-tool) has been developed
under Google Earth Engine platform to investigate and map worldwide volcanic
thermal anomalies by means Landsat-8/OLI and Sentinel-2/MSI scenes.

In this work, we export NHI algorithm on the radiances collected by thegeostationary satellite sensor HIMAWARI 8/AHI, which is able to provide hightemporal resolution data (10 minutes) over East Asia and Pacific Ocean.
Although, AHI sensor are able to collect information in the MIR channels, which
are more suitable for volcanoes thermal monitoring in comparison to SWIR
bands, as first step, here we asses the capabilities of the NHI approach todetect volcanic thermal features as originally proposed.
The eruption of the Krakatau volcano (Indonesia) occurred during September
2018 has been taken in account as test case.

Screenshot of the NHI-tool developed as Earth Engine Apps.

INVESTIGATIONS OVER KRAKATAU VOLCANO DURING SEPTEMBER 10-20, 2018 BY USING HIMAWARI 8/AHI AND SENTINEL 2/MSI OBSERVATIONS By using NHI-tool, space-time evolution of lava flows emitted by the Krakatau volcano
during September 10-20, 2018 have been mapped on the basis of Sentinel 2/MSI data.
SEP 10, 2018

SEP 12, 2018

SEP 15, 2018

SEP 17, 2018

H8 image on Sep 17, 2018 at 10:00 LT (RGB-B7B6B5)

SEP 20, 2018+
High intensity pixels

Mid-low intensity pixels

 By using HIMAWARI 8/AHI daytime observations, i.e. from 06:00 LT (00:00 UTC) to 15:50
LT (09:50 UTC), NHISWIR index has been computed on radiances recorded at 2,3 m (Band06) and 1,6 m (Band 05).
 In the following graph, the HIMAWARI time-series of the NHISWIR index (black line)
computed over the Krakatau volcano is shown. It is compared with the total SWIR
radiances computed by means the NHI-tool on the basis of Sentinel 2 images. A good
agreement between the two different observations is possible recognize.

+++

Krakatau
volcanoCross symbols indicate locations where NHI-trends have been computed(green cross indicate P1, orange cross P2, red cross P3 and purple cross P4)

CONCLUSIONS Our (preliminary) results highlights that useful
information can be obtained by the
implementation of NHI algorithm on the
HIMAWARI 8/AHI data.
 Thanks to capabilities of AHI to collect data in the
MIR spectral range (Band 07), more indications
 Different NHISWIR time-series have been reconstructed on different pixels in the analyzed
on volcanoes activities could obtained byportion of the H8 scene, with the purpose to verify whether or not trends similar to thedefining a new NHI index (i.e. NHIMSWIR).
observed on Krakatau could be recognized. In the following graph, it is possible to note  The use of consolidated change detectionthat NHISWIR values over Krakatau volcano are greater than the other analyzed pixels,
methods, e.g. Robust Satellite Techniqueand the trend over "Krakatau pixel" is more different from those pixels not affected by(Tramutoli, 1998; 2007), on the “NHI images”
volcanic activities.
could allow to identify anomalous volcanicfeatures.
References- Genzano, N.; Pergola, N.; Marchese, F. (2020). A Google Earth Engine tool to investigate, map andmonitor volcanic thermal anomalies at global scale by means of mid-high spatial resolution satellite data.
Remote Sensing, 12(19), 3232, https://doi.org/10.3390/rs12193232- Marchese, F.; Genzano, N.; Neri, M.; Falconieri, A.; Mazzeo, G.; Pergola, N. (2019). A Multi-Channel
Algorithm for Mapping Volcanic Thermal Anomalies by Means of Sentinel-2 MSI and Landsat-8 OLI Data.
Remote Sensing, 11(23), 2876, https://doi.org/10.3390/rs11232876.
- Tramutoli, V. (1998). Robust AVHRR Techniques (RAT) for Environmental Monitoring: theory andapplications, in Proceedings of SPIE, vol. 3496, edited by E. Zilioli, pp. 101–113,
https://doi.org/10.1117/12.332714- Tramutoli, V. (2007). Robust Satellite Techniques (RST) for Natural and Environmental Hazards
Monitoring and Mitigation: Theory and Applications, in 2007 International Workshop on the Analysis ofMulti-temporal
RemoteSensing
Images,
pp.
1–6,
IEEE,
https://doi.org/10.1109/MULTITEMP.2007.4293057

50

プログラム‐３51

目的
いもち病による減収リスク評価手法の構築を最終目標として、

熱赤外カメラ搭載ドローンによる
水稲いもち病の早期発見の可能性の検討発生徴候の検出のためのドローンから空撮した
熱赤外画像の利用の可能性について検討する。

牧 雅康（福島大学）
宮野法近（宮城県古川農業試験場）
佐々木次郎（宮城県古川農業試験場）
本間香貴（東北大学）
本郷千春（千葉大学）

撮影範囲と罹患箇所使用した機器とデータ
機体：DJI Matrice 600
カメラ：DJI Zenmuse-XT2（13㎜レンズ）
病斑確認および空撮日：2020年7月（3日）, 6日, 7日
撮影高度：60m

紫：7月6日紫＋赤：7月7日

熱赤外画像とRGB画像の比較

上空60mから

上空5mから

解像度：約7.5㎝

ある程度の大きさであれば顕著に温度差が現れる。

解像度：約1.5㎝）

52

解析手順

2. 発病の有無による稲の表面温度の比較• 空撮条件が異なる日の比較• 全体での比較• 選択箇所での比較

1.稲のみを抽出するためのマスク作成
基準化緑画像の生成
G/(R+G+B)

閾値による緑域の抽出

全体での比較

結果および考察

空撮時の環境気温：26.6 ℃
湿度：88.5 ％日射：403.1 W/m2

空撮時の環境
気温：20.4 ℃
湿度：95.5 ％日射：81.9 W/m2

温度 (℃)

2020年7月7日
2020年7月6日
温度 (℃)

n=83,364
罹患箇所
n=75,232
罹患箇所

n=47,545

温度差は無い非罹患箇所

全体で比較した場合に温度差が無いのはレンズの影響？

隣接箇所での比較

エリア1

エリア2

エリア3

2020年7月6日

2020年7月7日

レンズ中心直下の温度が高くなる？

53

n=50,784
非罹患箇所

エリア2

7月6日

7月6日
温度 (℃)

温度 (℃)

エリア1

n=394
罹患箇所

非罹患箇所

罹患箇所

非罹患箇所

7月7日

エリア3

罹患箇所

非罹患箇所

罹患箇所

非罹患箇所

確実に発病していない箇所と比較

7月6日

温度 (℃)＊7月3日の罹患箇所と7月7日の非罹患箇所の比較

エリア1

n=375

エリア2

n=278

罹患箇所

非罹患箇所

罹患箇所

非罹患箇所

エリア3

温度 (℃)

7月7日

n=726

温度 (℃)

温度 (℃)

7月7日

n=695

n=368

温度差は無い

n=460

n=400

n=630

n=803

上空60mから撮影した熱画像を用いて、いもち病
罹患箇所の検出の可能性について検討した。

温度 (℃)

温度 (℃)

まとめ

今回用いた画像では、罹患・非罹患で有意な温度差は確認できなかった

温度 (℃)

今後の検討課題• 撮影時刻・日照条件• 撮影高度（解像度）• レンズの種類（焦点距離）
の検討必要

n=467
罹患箇所

n=344
非罹患箇所

温度差は無い

54

千葉大学 Future Earth
千葉大学Future Earth

Keyword「食」「健康」「環境」
学際的な組織（複数部局）

市井 和仁

園芸学研究科
予防医学センター
法政経学部
看護学研究科環境リモートセンシング研究センター（事務局）

千葉大学 環境リモートセンシング研究センター

主な活動
定期的な会合・情報交換
シンポジウム・ワークショップなど

https://futureearthchiba.weebly.com/

地域スケール→←

知識統合
カスタマイズ→←地球スケール
現状把握・予測

森林資源・地方の強靭化

CO2吸収・排出

代表

小林＠園芸

倉阪＠社会

宮崎＠看護

森＠予防医

鈴木＠予防医

梅木＠園芸

加藤＠園芸

李＠社会

鈴木＠看護

竹内＠園芸

持続可能な農業

大気汚染の変化

健康なまちづくり・
高齢化社会への対応
災害・復興支援

近藤＠CEReS

標準化、
基準作成

市井＠CEReS55

6'*V͹ͪΌ͹࣏‫ݫ‬υʖν‫༽׈‬એཁ୉ָ Ԅָܵ‫ڂݜ‬ՌՅ౽ ‫ݨ‬

6'*V΃͹ఴ֋߁ҮΝ‫ܩ‬କదͶ௒ࠬͲ͘Ζ͖ʃ߁Ү͹υʖν͖Δ
ࢤۢௌଞ͹ಝ௅Νபड़ਫ਼ସ‫ܧ‬γʖϑη͹඲Ճ΃ʤਦӀ༽$SSOLHG *HRJUDSK\  SS ʥ
KWWSVGRLRUJMDSJHRJʥ

͞ΗΉͲͶ౨‫Ͳ౐ښ‬खಚ͠Ηͪߦ‫ؽۯ‬Ϫʖδʖ͹൥ҕ৪ਫ਼ਦ͹қັʃ
৪ਫ਼ਦͳ‫ࡃܨ‬దՃ஍͹Ϩϱέ&LWL]HQ6FLHQWLVWͶυʖνफॄΝғབͤΖɽએཁ‫ݟ‬͹κϫΦϝρεϥϱ΃
ΓΕྒྷ͏‫ેخ‬υʖνΝ఑‫ڛ‬KWWSVQDWJHRQLNNHLESFRMSDWFOQHZV

56

57

58

59

里山・都市近郊の樹林地の過去と現在
 里山樹林地の過去（〜1960） 様々なものの供給源
 木材・燃料・肥料・飼料…

里山・都市近郊の樹林地の生態系機能把握におけるリモートセンシング利用の可能性

 オーバーユース
 草山・禿山化 里山樹林地の現在（1960〜）
 拡大造林＝人工林が森林面責の40％を占める
 需要の激減
 建築材→輸入材

千葉大学園芸学研究科
梅木 燃料→化石燃料
 肥料→化学肥料

清 飼料→輸入穀物

松戸市21世紀の森と広場 空中写真
（上: 1953年，下: 2013年）

 アンダーユース
 バイオマス増大・生物多様性減少

里山・都市近郊の樹林地の今後

里山・都市近郊の樹林地の状況把握≒
 人工林の状況を示す指標

 土砂災害防止機能

 林齢

 水源涵養機能 上層樹高 保健・レクリエーション機能

 林分密度 快適環境形成機能

 林分材積 生物多様性保全
 物質生産機能（カーボン・ニュートラルな木質バイオマスエネルギー）

成長

皆伐

 人工林の現状把握

 地球環境保全（炭素貯留…）

林分材積（m3 ha-1）

 従来位から変わらない金額で評価されない価値
多面的機能 ≒生態系機能 ≒生態系サービス

国土地理院 地図・空中写真閲覧サービス
https://mapps.gsi.go.jp/maplibSearch.do#1

 比較的広範囲の管理

成長 共有財産としての管理
森林経営管理制度（森林経営管理法）

 新しい動的バランス＝サステナビリティー
 状況把握と動態予測

林分密度（本 ha-1）

里山・都市近郊の樹林地の状況把握

里山・都市近郊の樹林地の状況把握
 航空機LiDARデータを使用した森林の状況把握

航空機LiDARデータを使用した森林の状況把握

上層樹高

林分材積

国土交通省 政策統括官 (2018) 公共測量による航空レーザ計測成果の 林業への活用
可能性についてhttps://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizai
saisei/miraitoshikaigi/suishinkaigo2018/
nourin/dai9/siryou5.pdf

60

林分密度

地域内の里山・都市近郊の樹林地の広域管理

1960年代以降，里山・都市近郊の樹林地は大きな状況変化を経験した。
過去〜現在〜未来で変化しない里山・都市近郊の樹林地の価値がある。
今後，広域の里山・都市近郊の樹林地の状況把握・動態予測が必要となる。
広域の里山・都市近郊の樹林地の状況把握のために
リモートセンシング技術が利用できる。
広域の里山・都市近郊の樹林地の動態予測のツールも開発中

開発中のQGISプラグイン

成長

成長

林分材積（m3 ha-1）

皆伐

まとめ

林分密度（本 ha-1）

61

62

63

１．都市の自然環境との触れ合いとCOVID-19 流⾏下におけるこころの健康維持都市の自然環境との触れ合いとCOVID-19
流⾏下におけるこころの健康維持+気候変動
データベース• 健康とは•• Wellは「より良く」、beingは「存在すること」という意味で、well-beingとは「より良く存在すること」ということ。

Li Xiang(李想)千葉大学

単に病気あるいは虚弱でないというだけでなく、肉体的、精神的、社会的完全に良好な状態（wellbeing）である」（WHO １９４８）。

• 国連持続可能な開発目標 (SDGs)の目標３「すべての人に健康と福祉を」も健康の重要性を強調いている。

社会科学研究院• しかし現状では、• うつ病の人数は2015年時点の世界総数推計で3億2,200万人に達し、2005年比で18%以上増加した世界保健機関（WHO）。
• うつ病は，がんに次ぐ社会的損失の原因となっている（尾崎 2010） 。
• 新型コロナウイルス感染拡大に伴う社会環境の変化と生活の変化• 都市封鎖（ロックダウン）、• オンライン授業への切り替え、• 在宅勤務など

１．都市の自然環境との触れ合いとCOVID-19 流⾏下におけるこころの健康維持 続き

１．都市の自然環境との触れ合いとCOVID-19 流⾏下におけるこころの健康維持 続き• 新型コロナウイルス感染拡大に伴う社会環境の変化と生活の変化• ①自然が豊かなところに行く• メンタルヘルスに影響• ②運動• 重いストレスや苦痛をもたらしている• ③質の良い睡眠• コロンビア、レバノン、フィリピン、南アフリカ、スイス、ウクライナ、イギリスの７ヵ国の3,500人を対象に実施した調査では、半数以上の51％が「COVID-19の拡大がメンタル面に悪影響を与えている」と回答［赤十字国際委員会(ICRC)］。

• ③人生における意味や目的↑• ④家族や友人と交流など• キーポイント：厳しい状況の中、精神疾患の発生の予防や、精神的健康や自信を保ちながら生活を送ることが大事である。
• 対策法：心身の健康の維持、どうやって？

１．都市の自然環境との触れ合いとCOVID-19 流⾏下におけるこころの健康維持 続き

１．都市の自然環境との触れ合いとCOVID-19 流⾏下におけるこころの健康維持 続き• ①自然が豊かなところに行く• 問題：移動制限（感染拡大する中）、都市部から離れ、森林を訪れることは容易ではないかもしれない。
• 代替案：森林浴に代わる対応策が必要である(Li and Abe 2021）• 人は昔から自然と共存してきた。
• 自然体験による心身への影響（多数の研究報告）• （都市）自然が豊かなところに行く効果• 自然の中で過ごす時間に反応して、ストレスが緩和され、精神的な疲労が軽減された。

• メンタルヘルスの観点から，重要な対処法 （Zita Sebesvari 2020）。

••• 例：森林浴、ストレスに対するコーピングの手段のひとつ• その効果については医学的研究で実証された。
• 森林浴が人の免疫機能に及ぼす影響の調査結果では、森林浴が体内の免疫細胞であるナチュラ
ル・キラー(NK)細胞の活性をアップし、体内の免疫機能を高めた。その効果は、森林浴の後も30 日以上持続した（Li, Q. 2010) 。
• 被験者の気分状態が改善され、ポジティブな感情が高くなったことが検証された（綛谷2007) 。

64

その効果を検証（都市）自然が豊かなところに行く（利用）経験：ありとなしのグループの学生•（都市）自然が豊かなところに行く（利用）経験と睡眠の質、運動、人生の意義の探求スコア
との関係性

•

論文：Li and Abe, 2021（Urban nature exposure, physical activity, sleep quality and the search for meaning in life of university students
in Japan -a natural solution to maintain health and implications for reducing depression during the COVID-19 pandemic）

１． （都市）自然が豊かなところに行く（利用）経験と睡眠の質

Sleep quality percentages)

49.7

50

Variables

50.3

n (%)

38.9

40

60

Urban nature exposure

61.1

60

30

No
exposure
to urbannature(n=193)(ref.)

Exposed tourban
nature(n=193)

χ2 /
test

50

t-

Physical activity (percentages)70

２． （都市）自然が豊かなところに行く（利用）経験と運動

20

Sleep quality

10

Good
Not good0

No exposure group
Exposed group
Urban nature exposure

Figure １ Sleep quality under two
statuses of urban nature exposure

4.6*

Good

171
(44.3%)

75(38.9%)

96(49.7%)

Not good

215(55.7%)

118(61.1%)

97(50.3%)

Search for meaning in life (means)

Variables

n (%)

7.8
7.6
7.4

7.4
7.2
7

No
exposure tourban
nature(n=193) (ref.)Exposedto urbannature(n=193)7.4±2.5

8.1 ±2.7

χ2 /
test

Mean search for meaningin lifeFigure 3 The search for meaning inlife under two statuses of urban
nature exposure

Gender (percentages)

50

Actively engaged
lack of physicalactivity

Exposed group109(56.5%)

188(48.7%)

104(53.9%)84(43.5)

4.1*

Table 1. Physical activity under two
statuses of urban nature exposure in thesurvey [n (%)]*p≤.05, ** p≤.01

Good sleep
qualityHigh levels of thesearch for meaningin life

OR
(95%
CI)

aORa
(95%
CI)

OR
(95%
CI)

aORa
(95% CI)No exposure to
1 (ref.) 1(ref.)urban nature (ref.)1(ref.)

1(ref.)

1(ref.)

1(ref.)

Exposed to urban
nature1.6*(1.02.3)

1.5*(1.02.3)

2.4**(1.44.1)

2.4**(1.3-4.1)

Urban nature
exposure

2.7**

Activeengagement inphysical
activity
OR
aORa
(95%
(95%
CI)
CI)

1.5*
(1.02.3)

1.5*(1.02.2)

まとめ• 自然空間の利用は、心身の健康によい。

65.3• 特に、今のような公共的緊急事件が起きた時に、ストレスの解消や免疫力の向上などに大きな意味を持つともいえよう。

44.6
34.7

20

Male

10

No exposure group

No exposure group

t-

30

0

89(46.
1%)

Physical activity

Table 4. Effects of urban nature exposure on active engagement in physical activity, good sleep quality andhigh levels of the search for meaning in life. Odds Ratios and adjusted Odds Ratio (aORs).

55.4

40

198
(51.3%)

χ2 / ttest（都市）自然が豊かなところに行く（利用）効果

都市自然との触れ合い～男女の違い

60

Active engaged

Figure ２．Physical activity under two statuses ofurban nature exposure

Table 3. The search for meaning in life under two
statuses of urban nature exposure in the survey
Mean± SD. *p≤.05, ** p≤.01

70

Exposedto urbannature(n=193)20

Exposure to nature

Search for meaning inlife
No exposure group Exposed group
Urban nature exposureNo
exposure tourban
nature(n=19
3)(ref.)

30

0Urban nature exposure

8.1

n (%)

40

not active

Table １. Sleep quality under two statuses ofurban nature exposure in the survey [n (%)]
*p≤.05, ** p≤.01

8

Variables
43.5

10

３． （ 都市）自然が豊かなところに行く（利用）経験と人生の意義の探求スコア
8.2

Urban nature exposure

56.5

53.9
46.1

FemaleExposed group
Urban nature exposure

65気候変動データベース• 過去と現在の日本全国のデータ• 都道府県市町村レベル：平均気温、平均降水量、1時間最大降水量、平年値• 過去、現在（1981年1月～2020年12月のデータ）• 将来予測• 活用：

食料安全保障の研究など

66εϝϣϪʖεϥϱϠυϩͳϨϠʖφιϱεϱήΝ༽͏ͪࡠ෼ਫ਼ࢊྖਬఈ๑͹‫ݗ‬౾୊4ๅ බ֒ம͹‫ݗ‬ड़ͳӪ‫ڻ‬඲Ճ͹ࢾߨຌؔߵ‫ي‬1ʀ‫ٸ‬໼๑ۛ2ʀࠦʓ໨࣏࿢2ʀ㫆व࣑1ʀ‫א‬ोྲ1ʀ஦ଞߦଢ1ʀIskandar Lubis3ʀຂկ߃4ʀຌ‫ڹ‬એॡ5 ʤ1౨๼୉ָ୉ָӅ೸ָ‫ڂݜ‬Ռʂ2‫ٸ‬৕‫ݻݟ‬ઔ೸‫ݩࢾۂ‬৖ʂ3IPB University,
Indonesiaʂ4ෳౣ୉ָ೸ָ‫܊‬ৱ೸ָྪʂ5એཁ୉ָ‫ڧ؂‬ϨϠʖφιϱεϱήιϱνʖʥ໪ద͞ Η ΉͲ Ͷ ϨϠ ʖφ ιϱ ε ϱή ͶΓ Ζ ؏଎υʖνΝεϝϣϪʖεϥϱϠυϩͶૌΊࠒΊɾकͶਭҶΝଲেͳͪ͢फྖਬఈΝߨͮͱͪ͘ɿ
͞ΗΉͲͺकͶౖৗ඄ཌౕΏࢬ඄͵ʹΝकҾͳͤΖਫ਼үࠫͶ঱఼Ν౲ͱͱͪ͗͘ɾຌๅͲͺ ͏ ΍ͬ බ ͶΓ ΖӪ ‫ڻ‬඲ Ճ Ͷͯ ͏ͱ մ ੵΝ
ߨͮͪɿ

ࡒྋͳ๏๑

‫ݻ‬ઔ೸‫ݩࢾۂ‬৖Ͳࣰ‫ݩ‬Νߨͮͪɿ୊1ਦͶࣖͤา৖Ͷ͕͏ͱҒ஖1͕Γ;17͹֐ଈͶ͏΍ͬබጸබමΝఏৰ͢ɾ‫״‬ઝ͹߁͗ΕΝ௒ࠬͪ͢ɿ7݆6ೖ͹‫״‬ઝয়‫ڱ‬ͺ୊2ਦͶࣖ͠ΗΖɿॴཀྵͺҐԾ͹ͳ͕ΕͲ͍Ζɿ
ॴཀྵ1ʁ඾झͽͳΌ·Ηɾໃॴཀྵ
ॴཀྵ2ʁ඾झͽͳΌ·Ηɾࡶۗࡐමസࢬ༽
ॴཀྵ3ʁ඾झͽͳΌ·Ηɾࡶۗࡐਭ໚ࢬ༽
ॴཀྵ4ʁ඾झͽͳΌ·Ηɿໃॴཀྵ
ॴཀྵ5ʁ඾झ౨๼211ߺɾໃॴཀྵ
ॴཀྵ6ʁ඾झ౨๼211ߺɾࡶۗࡐමസࢬ༽
Matrice210Ͷ౧ࡎͪ͢RedEdgeΝ༽͏ͱࡳӪͪ͢ժ଀͖Δɾ୊1ਦͶࣖͤ෾ׄۢ͟ͳͶNDVIΝ‫ٽ‬ΌɾਭҶਫ਼үεϝϣϪʖεϥϱϠ
υϩSIMRIW-RSΝ༽͏ͱफྖ༩଎Νߨͮͪɿ

ॴཀྵ1
ॴཀྵ2

ॴཀྵ3
ॴཀྵ4
ॴཀྵ5
ॴཀྵ6

Ғ஖ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
୊1ਦ ௒ࠬา৖͹χϫʖϱժ଀ɿॴཀྵۢΝ2.5m͟ͳͶ17
෾ׄ͢ͱNDVIΝ‫ٽ‬ΌɾմੵͶ‫ͪ͢ڛ‬ɿ
ॴཀྵ1
ॴཀྵ2
ॴཀྵ3
ॴཀྵ4
ॴཀྵ5
ॴཀྵ6
୊2ਦ ௒ࠬา৖Ͷ͕͜Ζ͏΍ͬබබ൙Ϝρϕʤ7݆6ೖʥɿࠉһ͹‫͏͗ॶݺ‬΍ͬබ൙͹֮೟͠Ηͪ৖ॶɿ

݃Վͳߡࡱ

NDVI

1

ॴཀྵ1

600
500
400
300

0.5
Ғ஖1
0

125

1

NDVI

700

फྖʤg m-2ʥਬఈ͠Ηͪफྖͺ‫״‬ઝ͹ࠇ͏Ғ஖1Ώ17Ͳఁ
ԾͤΖܑ޴Νࣖͪ͢ʤ୊3ਦʥɿ͖͢͢͵͗
Δॴཀྵ֋࢟‫͖ޛ‬ΔNDVIͶࠫ͗ΊΔΗΖͪΌ
ʤ୊5ਦʥɾබ֒͹Ӫ‫ڻ‬඲ՃͶͯ͏ͱͺ࠸‫ݗ‬౾͗චགྷͲ͍Ζɿන໚Իౕ‫ܯ‬଎ʤ୊6ਦʂຂ
Δ޳ಆ൅නʥ͵ʹ͹‫ౕ״‬͹߶͏‫ܯ‬଎๑ͳ͹ૌΊ߻Κͦ͗චགྷͲ͍Ζͳߡ͓ΔΗͪɿ

175

225

ॴཀྵ1
ॴཀྵ3
ॴཀྵ5
1

୊3ਦ

Ғ஖8

5

9

ॴཀྵ2
ॴཀྵ4
ॴཀྵ6
13

Ғ஖
֦ॴཀྵɾ֦Ғ஖Ͷ͕͜Ζਬఈफྖɿ

17

275

ॴཀྵ5

0.5
Ғ஖1
0

125

୊5ਦ

Ғ஖8

୊6ਦ ࣰ‫ݩ‬า৖Ͷ͕͜Ζන໚Իౕ‫ܯ‬଎ྭɿ͏΍ͬබ225
275‫״‬ઝ՗ॶͲͺԻౕ৏ত͗ΊΔΗΖɿDOYॴཀྵ1͕Γ;5Ͷ͕͜ΖNDVI͹ࣰ଎஍ͳਬఈ஍ɿ
175

67

The Relationship of LST among NDVI and NDBI in Denpasar City
Based on Landsat-8 Level-2 Data
Abd. Rahman As-syakur, Takahiro Osawa, and I Made Oka Guna Antara
Center for Remote Sensing and Ocean Sciences (CReSOS), Udayana University, P.B. Sudirman Street, Bali 80234, Indonesia
E-mail: assyakur@unud.ac.id
Location of Study

Introduction
 In Bali, Indonesia, an increase in the tourism industry andthe population is creating huge social and environmental
problems, especially on urban land changes.

The study have done in Denpasar City, Bali Province, Indonesia. Denpasar City has four districts; North
Denpasar, South Denpasar, West Denpasar, and East Denpasar. Figure 1 indicates the distribution of
Denpasar City and three graphic profiles (transects) to examine their intra-urban variations.

 A most noticeable phenomenon that has arisen as a resultof city expansion is that urban climates are warmer andmore polluted than their rural counterparts (Lo andQuattrochi, 2003), or called the urban heat island (UHI)
effect.

The population of Denpasar City reached897,300 people in 2016 and decreased to725,314 people in 2020, a decreasearound 171,986 people.
The main remote sensing data used in thisstudy is daytime Landsat 8 OLI/TIRS
sensor with Level-2 data processing,acquisitioned in June until October 2016,2017, 2018, 2019 and 2020 in Path
166/117 and Row 66. We used Thermal
Infra-Red (TIR) Sensor band-10 (10.611.19 μm) to estimate Land Surface
Temperature (LST).
The Band-4 Red (0.64-0.67 μm) and Band5 Near Infra-Red (NIR) (0.85-0.88 μm) is toused for calculate Normalized Difference
Vegetation Index (NDVI) to knowing
density of vegetations. On the other hand,Band 5 and Band-6 Short-Wave Infra-Red1 (SWIR-1) (1,57-1,65 μm) is to used for
calculate Normalized Difference Build-up
Fig 1. The study area of Denpasar City, Bali Province, Indonesia. Lines Index (NDBI) to knowing density of Buildindicating the transect cross section to examine LST inter-urban variation.
up (Chen, et al., 2013; USGS, 2020).

 The UHI is the characteristic warmth of urban areas
compared to their (non-urbanized) surroundings. Generally,
it refers to the increase in air temperatures, but it can also
refer to the relative warmth of surface or subsurface
materials (Voogt and Oke, 2003)
 The availability of land surface temperature (LST) fromLandsat data has significantly facilitated the study of therelationship between UHI and surface biophysicalparameters (Li et al., 2011).

 The objective of this study was to quantify the entire UHI
over Denpasar, Bali, Indonesia as a continuosly varying
surface by using Landsat satellite data. It was expectedthat the dependece of measured heat island magnitude on
spatial variations could be overcome.

MethodTo calculate LST from Landsat 8 OLI/TIRS level-2 is used scaling factor(0.00341802+149.0), the equation shown in equation (1);

However, for calculate NDVI and calculate NDBI is used equation (2);ேூோ ି ோ௘ௗௌௐூோ ିேூோ, ܰ‫ ܫܤܦ‬ൌேூோ ା ோ௘ௗௌௐூோାேூோܰ‫ ܫܸܦ‬ൌ

(1)‫ ܶܵܮ‬ൌ ‫Ͳ כ Ͳͳ݀݊ܽܤ‬ǤͲͲ͵ͶͳͺͲʹ ൅ ͳͶͻǤͲ െ ʹ͹͵Ǥͳͷ

(2)

Where NIR is Band-5, Red is Band-4, and SWIR is Band-6 (Chen, et al., 2013; USGS, 2020).

Where the value 273.15 is conversion Kelvin to degree Celsius.

Result

20
10
0

A

B

2018

2019

2020

2016

30
20
10
0

C

D

60
50
40
30
20
10
0

2017

2018

2019

2020

E

F
-0,1

45
40
35
30
25
20
15
10
5
0

y = -17,854x + 41,772
R² = 0,3448
00,1

Pixel Numbers

0,2

0,3

0,4

45
40
35
30
25
20
15
y = 23,212x + 38,917 10
R² = 0,5698
5
0
-0,3
-0,2
-0,1
0

LST (°C)

40

30

2017

0,5

(a)

Fig 2. Daytime LST profile (transects) in 2016, 2017, 2018, 2019, and 2020 at three difference places in Denpasar City
extracted from line cross Fig 1.
LST (°C)

45
40
35
30
25
20
15
10
5
0

-0,2

45
40
35
30
25
20
15
y = 13,627x + 38,896
10
R² = 0,3688
5
0
-0,3
-0,2
-0,1
0

y = -10,239x + 40,557
R² = 0,2587
0

0,2

0,4

0,6

(b)

0,1

0,2

0,3

50
40
LST (°C)

40
LST (°C)

0,2

(e)

50

30
20
y = -15,731x + 41,528
R² = 0,2947

10
0

0,1

(d)

LST (°C)

40
LST (°C)

50

LST (°C)

2016

2020

LST (°C)

2019

1
16
31
46
61
76
91
106
121
136
151
166
181
196
211
226
241
256
271
286

2018

1
16
31
46
61
76
91
106
121
136
151
166
181
196
211
226
241
256
271
286

2017

1
25
49
73
97
121
145
169
193
217
241
265
289
313
337
361
385
409
433
457

LST (°C)

2016
50

0

0,1

0,2
0,3
NDVI

(c)

0,4

0,5

-0,3

30
y = 21,806x + 39,086
R² = 0,4691
-0,2

-0,1
NDBI

20
10
0

0

0,1

(f)

Fig 4. Relationship the average value in 2016 until 2020 of LST with NDVI in(a) A – B profile, (b) C – D profile, and (c) E – F profile; and LST with NDBI
in (d) A – B profile, (e) C – D profile, and E – F profile.

Fig 4. Map of daytime LST averages from June until October each year in 2016 to 2020.

Conclusions

 The LST in Denpasar City has been found in 2016 until 2020. The LST is related to Urban Heat Island (UHI), UHI dominant occurred in central part of urban area andsignificantly increased to the surrounded area.
 The LST average in 2016 is the highest, on the other hand, the LST average in 2020 is the lowest. It related to La Nina phenomena.
 The LST doesn't have much change from 2016 to 2020 because the land use and land cover not get significantly change.
 In this research, the relationship among LST with NDVI shown negative correlations, it interprets the higher the vegetation density, the lower the LST. Whereas therelationship among LST with NDBI shown a positive correlation, it interprets as the more man-made objects the LST will increase.

References

Chen, L., Li, M., Huang, F., & Xu, S. (2013). Relationships of LST to NDBI and NDVI in Changsha-Zhuzhou-Xiangtan area based on MODIS data. 6th International Congress on Image and Signal Processing (CISP 2013), (Cisp), 840–845. Retrieved
from http://en.cnki.com.cn/Article_en/CJFDTOTAL-DLKX200902018.htm
Li, J., Song, C., Cao, L., Zhu, D., Meng, X., and Wu, J. (2011). Impacts of the Landscape structure on surface urban heat islands: A Case Study f Shanghai, China. Remote Sensing of Environment. 115: 3249-3263.
Lo, C.P. and and Quattrochi, D.A. (2003). Land-Use and Land-Cover Change, Urban Heat Island Phenomenon, and Helath Implications: A Remote Sensing Approach. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 69: 1053 - 1063.
USGS. (2020). Landsat Collection 2 Level-2 Science Products. Retrieved February 14, 2021, from https://www.usgs.gov/core-science-systems/nli/landsat/landsat-collection-2-level-2-science-products
Voogt, J.A. and Oke, T.E. (2003). Thermal Remote Sensing of Urban Climates. Remote Sensing of Environment. 86: 370-384.

68

69

70

71

72

プログラム研究73

研究会‫ڂݜ‬ճๅࠄ:ͽΉΚΕ 8/9 ߺ͹཰Үཤ༽Ͷ‫ͤؖ‬Ζ‫ڂݜ‬ճѬஎ‫ཱིݟ‬୉ָ ঘീ‫ݒ‬ଢ

CEReSଲԢ‫گ‬ҽ ࢤҬ࿪ਖ໪ద ࠅ಼֐͹‫ߑͲ໌̗ंڂݜ‬੔ͤΖຌ‫ڂݜ‬ճͺɾ཰Ү؏଎෾໼Ͷ͕͜Ζ“ͽΉΚΕ8/9ߺ͹ཤ༽”Ν‫׈‬੓ԿͤΖͪΌͶɾ2019೧
ౕ͖Δ‫ܩ‬କ͢ͱ͏ΖखΕૌΊͲ͍Ζɿ‫ڂݜ‬ճ͹໪ඬͺʤ̏ʥ৪ਫ਼Ν஦ৼͳͪ͢཰Ү‫ڧ؂‬ϠωνϨϱή͹ͪΌ͹մੵΠϩβϨθ
Ϟɾϕϫξέφਫ਼੔घ๑ɾ؏଎υʖν͹Ԣ༽Ͷ‫ͤؖ‬Ζ‫ڂݜ‬Νਬ਒͢ɾʤ̐ʥՌ‫ݜ‬ඇ౵͹༩ࢋ‫ܯ‬ժͶͯ͏ͱ͹٠࿨Νଇ͢ɾࣰࡏ
͹‫ڂݜ‬఑ҌͶ݃;ͯ͜Ζ͞ͳͲ͍ΖɿΉͪɾʤ̑ʥຌճߑ੔ҽ͹‫ڂݜ‬τʖϜͳ֦τʖϜͶ͕͜Ζঀ໲ୌΝ੖ཀྵͤΖͳͳ΍Ͷɾʤ̒ʥࠕ‫ޛ‬͹‫֋ڂݜ‬൅ΝްՎదͶ਒ΌΖ͞ͳΝ໪ࢨ͢ͱ͏Ζɿ֕གྷ

2019೧ౕ຦ʛ2020೧12݆ΉͲ͹क͵‫׈‬ಊ֕གྷ

2020೧ౕ‫ڂݜ‬ճ‫ؖ‬࿊੔ՎOA-Journal Remote Sensing ͹GEOಝॄߺͶ‫͠ࡎܟ‬Ηͪ‫ݬ‬ஸ࿨ชʁ2020೧2݆ GEOӶ੗ͶΓΖ཰Ү෾໼͹‫ڂݜ‬ಊ޴Ͷ‫ͤؖ‬Ζ௒ࠬ݃ՎʤࢂՅंʁ̓໌ ଲ໚ͶΓΖ଩ͬ߻Κͦˑ໌‫ݻ‬Բʥ• Yamamoto, Y., et al., “Geolocation Accuracy Assessment of Himawari-8/AHI Imagery for Application to Terrestrial
Monitoring.” Remote Sens. 2020, 12(9), 1372.
• Miura et al., “Landslide Detection with Himawari-8 Geostationary Satellite Data: A Case Study of a Torrential Rain
Event in Kyushu, Japan.” Remote Sens. 2020, 12(11), 1734.
• Obata and Yoshioka, “A Simple Algorithm for Deriving an NDVI-Based Index Compatible between GEO and LEO
Sensors: Capabilities and Limitations in Japan.”Remote Sens. 2020, 12(15), 2417.

2020೧4݆ JpGUιρεϥϱ͕Γ;࿨ชࢿಝॄߺ͹఑ҌͶͯ͏ͱ͹қ‫׷ިݡ‬ʤࢂՅंʁ̔໌ Ψϱϧ΢ϱͶΓΖқ‫׷ިݡ‬ʥ

JpGU2020SpringͶ͕͜ΖGEO‫ؖ‬࿊ιρεϥϱͲ͹൅නʁ

2020೧5݆ ‫ڂݜ‬఑Ҍॽ͹ࡠ੔ʤͨ͹̏ʥʁࠅࡏ‫ڠ‬ಋ‫کڂݜ‬ԿͶͯ͏ͱʤࢂՅंʁ̓໌ʥ• Yamamoto, Y., and Ichii, “An analysis of land surface temperature during summer clear-sky days focusing on the diurnalchange characteristics using Himawari-8 data.”• Miura and Nagai, “Analysis of the spatial variations in the phenology of deciduous broadleaf forests in Japan with
Himawari-8 NDVI hyper-temporal signatures.”• Yamamoto, H., and Tsuchida, “Preliminary research on validation for the atmospheric correction of HIMAWARI-8 AHI
data using SKYNET data.”• Obata and Yoshioka, “Analysis of differences between NDVI-based indices of Himawari 8 AHI and Aqua MODIS using
Rayleigh-corrected reflectances.”2020೧7݆ JpGUͶ͕͜ΖGEO‫ؖ‬࿊ιρεϥϱ͹ࣰࢬ
Terrestrial monitoring using new-generation geostationary satellitesʤେනʀ‫ڠ‬ಋαϱϑʖψʁຌճ͖Δ̑໌ʥ
2020೧9݆ ‫ڂݜ‬఑Ҍॽ͹ࡠ੔ʤͨ͹̐ʥʁ‫خ‬൭‫ڂݜ‬Ͷͯ͏ͱʤࢂՅंʁ̔໌ʥ

Ռ‫ݜ‬ඇࡀ୔՟ୌʁࠅࡏ‫ڠ‬ಋ‫کڂݜ‬ԿʤBʥʁࢤҬʤ੻೜ंʥɾࢃຌʤ༦ʥɾࢀӞɾঘീɾনԮ
՟ୌ໌ʁೖธ͹৿੊େ੫ࢯӶ੗؏଎ϋρφϭʖέͶΓΖ߶࣎ؔ෾մ೵཰໚ϠωνϨϱή
ࣰࢬ‫ؔغ‬ʁ2021೧ౕʛ2023೧ౕ‫ڠ‬ಋ‫ॶंڂݜ‬଒‫ؖؽ‬ʁNASA-Ames Research Centerɾύϭ΢୉ָ2020೧12݆ ࿨ชࢿಝॄߺ͹఑ҌͶͯ͏ͱ͹‫ݗ‬౾ʤࢂՅंʁ̑໌ Ψϱϧ΢ϱͶΓΖқ‫׷ިݡ‬ʥ

ಝॄߺʁRemote Sensing: GEO‫ؖ‬࿊͹ಝॄߺ༩ఈʤ2021೧1݆Ծ२~12݆31ೖʥʁࢤҬɾࢀӞɾ٤Ԯࡀ୔՟ୌ͕Γ;‫ڂݜ‬੔Վ͹ൊਰࠅࡏ‫ڠ‬ಋ‫کڂݜ‬ԿͶͯ͏ͱೖธ͹৿੊େ੫ࢯ‫ـ‬েӶ੗؏଎໤ͶΓΖ߶࣎ؔ෾մ೵཰໚ϠωνϨϱή

Yamamoto, Y., et al., “Geolocation Accuracy Assessment of Himawari-8/AHI Imagery
for Application to Terrestrial Monitoring.” Remote Sens. 2020, 12(9), 1372.

Miura et al., “Landslide Detection with Himawari-8 Geostationary Satellite Data: A
Case Study of a Torrential Rain Event in Kyushu, Japan.” Remote Sens. 2020, 12(11),1734.

Obata and Yoshioka, “A Simple Algorithm for Deriving an NDVI-Based Index
Compatible between GEO and LEO Sensors: Capabilities and Limitations inJapan.”Remote Sens. 2020, 12(15), 2417.

ʤ֕གྷʥGEOӶ੗ͶΓΖஏ‫׊‬Εஏ఼͹‫ݗ‬ड़੓೵Ͷ‫ͤؖ‬Ζ‫ڂݜ‬߿ӏ͹Ӫ‫ڻ‬ͶΓΖஏ‫׊‬Ε൅ਫ਼ஏ఼͹‫ݗ‬ड़Ն೵੓ɿ

ʤ֕གྷʥGEO VS. LEOؔ͹ർֳ‫ڂݜ‬஦ҤౕͶҒ஖ͤΖ྘ҮͲત‫߻ࠠܙ‬ϠυϩͶ΍ͳͰ͚ྚඅིΝཤ༽ɿ

Himawari-8ͶΓΖ߶࣎ؔ෾մ೵͹؏଎݃ՎΝLEOӶ੗ʤ Suomi-NPP
Landsat-8ɾSentinel-2ʥͶΓΖ؏଎݃Վͳർֳɿ

ΦϱχϟϱώʖΝ͍Ζড়݇Ͳபड़ͤΖͳ‫ش‬Ձড়݇͹ҡ͵ΖʤԾਦʥ؏଎݃ՎʤGEO vs. LEGʥ͹ؔ͹ࠫ͗‫ݰ‬ঙɿ

GEOӶ੗Ν༽͏ͪஏ‫׊‬Ε൅ਫ਼ஏ఼͹૥‫ݗغ‬ड़Ͷͯ͏ͱ͹Ն೵੓Νࣖࠨɿ

஦ҤౕͶ͕͜ΖGEO vs. LEO
͹ർֳ͕Γ;ร‫׷‬Ͷͳͮͱ༙ް͵৚ๅɿʤࢂՅंʥࢤҬɾࢃຌʤ༦ʥɾࢀӞɾনԮɾঘീɾଠຌ఑Ҍͺ, ೖธ͹࣏੊େ‫ܗ‬͹੫ࢯӶ੗ΝૌΊ߻Κͦͱ, ҡ͵ΖӶ੗Ͳ͍Ε͵͗Δ, ౨ΠζΠʀ‫؂‬ଢฑ༺ஏҮʤ֕གྷʥ‫ش‬Ձ੠ౕͶ‫ͤؖ‬Ζ‫ڂݜ‬ͳ๼ธʀೈธ୉཰Ν౹ҲదͶѽ͑͞ͳΝՆ೵ͶͤΖ௔߶؏଎ළౕ͹཰ҮϠωνϨϱήΝࣰ‫ͦ͠ݳ‬ΖͪΌ͹ CEReS͗ޮ֋͢ͱ͏Ζࠅࡏ‫ڠ‬ಋ‫͍Ͳڂݜ‬Ζ.ΠζΠʀΨιΠωΠ͕Γ;ೈ๼ΠϟϨΩ୉཰Ν؏଎ͪ͢พʓ͹υʖνͺଚࡑͤΖ΍
Himawari8ߺ͹؏଎υʖν͹͹͹ɾͨΗΔΝʰҲؑͪ͢ʱυʖνͳ͢ͱѽ͑ͪΌ͹๏๑Νཱི֮ͪ͢‫ڂݜ‬ͺ͵͏ɿຌ‫Ͳڂݜ‬ͺɾ཰Ү؏଎૮ଲద͵‫ش‬Ձ੠ౕਬఈ͹ࢾΊɿͶखΕૌΞͲͪ͘ೖธ͹‫ڂݜ‬ήϩʖϕΝૌ৭͢, ૮‫ޕ‬͹ϕϫξέφ͹‫ڠ‬௪Կͳ੠ౕ඲ՃΝߨ͵͑͞ͳͲɾ
͞ΗΉͲਕྪ͗‫ͳͪ͞ݡ‬͹͵͏௔߶ළౕસ‫؏ځ‬଎υʖνΝਫ਼੔ͪΌ͹घ๑ߑ஛͕Γ;ཤ༽‫ڂݜ‬ΝࣰࢬͤΖɿ JMAͶΓΖඬ६υʖνͳCEReSʤ໪ඬʥ͹υʖνͳ͹ؔ͹૮ଲద͵
1. ΠζΠͳΠϟϨΩΝΉͪ͛౹Ҳద͵௔߶࣎ؔ෾մ೵υʖνιρφ͹ߑ஛‫ش‬Ձ੠ౕΝɾ͕࣎ؔΓ;ஏ఼
2. ߑ஛ͪ͢υʖνιρφΝ༽͏ͪ཰Ү৪ਫ਼ͶΓΖޭ߻੔ྖ͹௔߶ළౕਬఈ
͟ͳͶർֳɿ
3. ΠζΠͳΠϜμϱ͹೦ଵӏྜྷಋ࣎؏଎݃ՎͶ‫཰͚Ͱخ‬Ү৪ਫ਼͹รಊϟΩωθϞ͹մ໎
ऑघ2໌Ν‫؜‬΋5໌͹ೖຌଈ‫ंڂݜ‬͹οʖϞΝߑ੔͢, NASA Ames RC, ύϭ΢୉ָ͹‫ंڂݜ‬Δͳ࿊Ӽ
CEReSυʖν͹࣎‫ؔۯ‬ద͵҈ఈ੓ΝࣖࠨɿࢂՅं͖Δ͹Ҳ‫ݶ‬ࢤҬʁև͠Ή͹‫ͳͳྙڢ‬΍Ͷॳ௒Ͷ‫֨͗ڂݜ‬୉͢ͱ͘Ήͪ͢ɽࠕ‫ޛ‬ͺԢ༽໚͵ʹͶ΍஭ྙ͢͵͗
Δɼࠅࡏద͵ϕϪκϱηΝ͠ΔͶ߶ΌΖ͞ͳ͗Ͳͪ͘Δͳߡ͓ͱ͏Ήͤɽ͞͹‫ڂݜ‬ͺΉ͠Ͷࠕɼ୉͚͘ಊ͍ͯͯ͘Ζͳ͞ΘͲͤɽඉ৙Ͷ‫ັڷ‬਄͚खΕૌΞͲ͏ΉͤɽࢀӞʁཔ೧ౕͺͽΉΚΕυʖνͶ‫؜‬ΉΗΖ৪ਫ਼ϓΥόϫζʖ͹৚ๅྖΝఈྖԿɾ͕Γ;ఈྖԿͪ͢ϓΥόϫζʖͳ‫ڧ؂‬Ҿࢢͳ͹૮‫ؖ‬մੵΝࢾΊͪ͏ͳߡ͓ͱ͕ΕΉͤɿনԮʁࢃຌ(༦)ʁ

ஏන໚Իౕਬఈघ๑͹‫ͳৄݗ‬໢ॷࣆྭ΃͹Ԣ༽ͶखΕૌΞͲ͏Ήͤɽ೦੼֐ϨϠιϱ͹؏଎ͳԢ༽͹ྈ໚Ν൅ఴͦ͠Ζ͞ͳͲɼ཰Үཤ༽෾໼͹ౖୈͰ͚ΕͶ߫‫͘͏ͱ͢ݛ‬Ήͤɽࢃຌ(ߔ)ʁ

ஏ৏؏଎υʖνΝ༽͏ͪߏਜ਼‫׈ৄݗ‬ಊΝ஦ৼͶɼ཰Ү؏଎Ͷ͕͜Ζ෼ཀྵྖபड़͹ͪΌ͹న઀͵୉‫ึـ‬ਜ਼ΠϩβϨθϞ͹ߑ஛Ν໪ࢨ͢Ήͤɽঘീʁ

Himawari-8͹߶ළౕ؏଎υʖνΝ‫͏ͱݡ‬Ζͳɼஏ‫؏͗ܙ‬଎஍Ͷ୉͚͘Ӫ‫͏ͱ͢ڻ‬Ζ͞ͳ
͗෾͖ΕΉͤɽஏ‫ܙ‬͹Ӫ‫ڻ‬ΝఈྖԿͤΖ͞ͳͲɼ৪ਫ਼͹য়ସΏรԿΝΓΕ߶੠ౕͶபड़Ͳ͘Ηͻͳࢧͮͱ͏Ήͤɽ੫ࢯӶ੗Ν‫؜‬΋ଡझଡ༹͵ਕ޽Ӷ੗ͶΓΖ཰Үϕϫξέφ͹౹༧߻Ͷ޴ͪ͜ΠϩβϨθϞ
͹֋൅Ν਒Όͪ͏ͳࢧ͏ΉͤɽCEReS‫ڠ‬ಋ‫ڂݜ‬ͶΓΖ༹ʓ͵ࢩԋͺɾ‫ؖ‬࿊ͤΖ‫ंڂݜ‬Δͳ͹қ‫׷ިݡ‬Ώஎ‫ݡ‬͹‫༙ڠ‬Ͷༀཱིͮͱ͏ΉͤɽಝͶऑघ‫ंڂݜ‬͹Ҳਕͳ͢ͱͺɼ͞ΗΔ͹‫ؽ‬ճΝ఑‫ͫͪ͘͏ͱ͢ڛ‬୉ร‫״‬ः͢ͱ͏Ήͤɽ‫ؖ‬࿊ࣆߴΉͳΌ OA-Journal Remote SensingͶ͕͜ΖGEOಝॄߺ͹ࣰࢬ̐̎̐̏೧݆̏Ծ२ ʛ Himawari-8/AHIυʖνΝ఑‫ڛ‬/մੵ͢ͱ͏ΖCEReS͹ༀׄͺ୉͘͏ʻʾͨ͹Ӫ‫ྙڻ‬ͺࠕ‫ޛ‬΍Ҳ૜߶ΉΖͳ༩૟ CEReS͗Himawari͹཰Ү‫ڂݜ‬͹αϝϣωτΡΝϨʖχͤΖ͞ͳͶ‫غ‬ଶʻʾૌ৭ద͵खΕૌΊͶΓΖࠅࡏద͵‫ڟ‬૬ྙ͹޴৏ ‫ڂݜ‬ճͶ‫ܩ‬କద͵ࢩԋΝ͕‫͏ͪ͢͏ب‬݆̏̐̑̏ೖ
ʤGuest EditorʁࢤҬʀࢀӞʀ٤Ԯʥ ࢂՅंͶΓΖ‫ؖ‬࿊ͤΖτʖϜ͹Ռ‫ݜ‬ඇ֭ಚয়‫ڱ‬ऑघ‫ڂݜ‬ʁࢃຌʤ༦ʥ̐̎̐̎ʛ̑೧
‫خ‬൭‫ڂݜ‬ʤCʥʁঘീ̐̎̐̎ʛ̒೧
ேકద‫ڂݜ‬ʤ֋୕ʥʁ٤ԮʀনԮଠ̐໌ ̗̐̎̏ʛ̔೧
ࠅࡏ‫ڠ‬ಋ‫کڂݜ‬ԿʤBʥʁࢤҬଠ̒໌̐̎̐̎ʛ̑೧

ःࣛʁຌ‫ڂݜ‬ճͺɼ2020೧ౕએཁ୉ָ‫ڧ؂‬ϨϠʖφιϱεϱή‫ڂݜ‬ιϱνʖ‫ڠ‬ಋཤ༽‫ڂݜ‬͹ࢩԋΝण͜ͱ֋࠷͠ΗΉͪ͢ɽ

74

一般研究

75

76

77

78

P08

機械学習を用いたイオノグラムにおけるスプレッドF自動検出法の開発
Development of automatic detection of Spread-F on ionogram using Machine Learning.
*中田 裕之, 清水 淳史, 大矢 浩代, 鷹野 敏明*Hiroyuki Nakata, Hiroyuki Nakata, Hiroyo Ohya, Toshiaki Takano(千葉大学大学院工学研究院)(Graduate School of Engineering, Chiba University)

1.Introduction

3. Method

電離圏はプラズマを含む領域であり，様々な帯域の電波に対して分散性を示す。衛星と地上の間に存在するため，電離圏に激しい擾乱が発生すると，電波による通信が乱れたり，GPSな
どの測位誤差を大きくするなど，通信環境に対する様々な影響が発生する。近年では，航空機の自動航法にGPSが用いられつつあり，また運航に際し，電離圏の情報が提供されるなど，精度の高い電波通信環境情報が重要になりつつある。
電離圏を常時観測する観測装置の一つにイオノゾンデがある。電離圏は電波を反射するが，その反射される周波数は、電子密度に応じて決まることを利用して，電離圏の鉛直方向分布を観測するシステムである。観測結果はイオノグラムとして表示される。電離層に不規則性があると、電波が散乱され、反射エコーが乱される。この散乱エコーは、スプレッドFと呼ばれる。 現状では目視にてスプレッドFが検出されているが，情報提供の即時性において，その自動検出が注目されている。イオノゾンデの観測結果、すなわちイオノグラムは画像で提供されるため、機械学習を用いた画像認識によりイオノグラムのスプレッドFを自動的に検出できることが期待される。
そこで、本研究では、機械学習を使用してスプレッドFの自動検出を試みる。

・検出アルゴリズム：YouOnlyLookOnce(YOLO)
検出と識別を同時に行い高速化された物体検出手法。
画像をSxSのグリッドにわけ，それぞれのグリッド内で検出対象の物体が存在するかを判定し，全部のグリッドでの存在確率を求めることで，画像内に検出対象があるかどうかを判定する。

Redmon et al. (2016)

Fig.4 YOLOのアルゴリズムの模式図

2. Observation and Data

検出対象
• 周波数型スプレッドF• レンジ型スプレッドF• 混合型スプレッドF（周波数型，レンジ型の両方の判定が重なったもの）• スプレッドFの発生していないもの（通常のE, F領域のトレースのみ）

学習対象• 周波数型スプレッドF• レンジ型スプレッドF• 通常のE領域，F領域トレース

電離圏にはプラズマが存在するため電波を反射する。磁場（地磁気）の存在，粒子同士の衝突を考慮したプラズマの分散式より，反射される電波の周波数f[Hz]と電子密度nの[/m3]は以下の関係がある。

いずれも100枚を学習

𝑓=9 𝑛

電離圏電子密度は約300 kmでピークを持つ高度分布であることから，周波数を変化させながら電波を地上から上空へ打ち上げると，帰ってくる
電波の遅延時間は周波数で異なり，この遅延時間から電子密度分布を調べることができる。この原理を応用した観測装置がイオノゾンデである。

・検出結果例

Fig. 1 イオノグラム観測の原理の模式図(https://wdc.nict.go.jp/IONO/HP2009/contents/Ionogram.html)

通常はFig. 2(a)に示すように，電離圏からの反射によるトレースが細い線のように現れる。この変化が電子密度分布を反映している。しかし，電離圏に激しい擾乱が発生すると，Fig.2(b)，(c)のようにトレースが乱れ，拡散するような形状になる。電離圏のF領域からのトレースが拡散するという意味で，スプレッドFと呼ばれる。
スプレッドFは、トレースの形状に応じて周波数型とレンジ型（および混合型） の2つのタイプに分類される。Glover（1961）は、スプレッドFのタイプを以下のように分類した。
 周波数型スプレッドF：拡散の度合いは、トレースの上方にスイープしているため、侵入値
または臨界周波数の値に多少の曖昧さがある。
 レンジ型スプレッドF：スプレッドは、広範囲の周波数にわたって、周波数にほぼ依存しない。

Fig.5 検出結果例 （左）周波数型 （右）レンジ型

4.Results
総画像数 周波数型

稚内
周波数型
レンジ型
混合型
スプレッドFなし

周波数型
スプレッドFなし
Fig.2 (b) 周波数型スプレッドF

Fig.2 (c) レンジ型スプレッドF

国分寺

山川

大宜味

イオノゾンデは，情報通信研究機構（NICT）によって国内４地点（稚内、国分寺、
山川、大宜味）に設置されている。本研究でも，これらの観測点で2018年に取得されたデータを用いて，自動検出の開発を
進めた。

周波数型
スプレッドFなし

100
100

73
4

レンジ型 検出な
し
0
27
0
96

周波数型
レンジ型
混合型
スプレッドFなし

総画像数
100
100
100
100

周波数型
79
19
57
2

レンジ型 検出なし
14
7
13
68
34
9
24
74

上記はイオノゾンデ４地点でのデータに対して学習し，検出を進めた結果である。
表において，所望の欄の色をオレンジで色付けしている。なお，国分寺と山川については，レンジ型スプレッドFが観測されなかったため，周波数型のみの検出を進めた。大宜見，稚内では，タイプ別のスプレッドFは7割以上の割合で検出ができている。
また，国分寺，山川においても同様であり，さらにスプレッドFなしの画像に対しての誤検出の割合は5%いかに押させることができていることがわかる。

5.Conclusion
本研究は機械学習の一つである画像認識技術を用いてスプレッドFの自動検出を行なった。
日本の4つのイオノゾンデ観測点で取得されたデータに対して，周波数型，レンジ
型のスプレッドFを抽出し，それぞれ100枚の学習データを用いて分類器を作成し，検出を行った。その結果，各タイプ別のスプレッドFについては7割以上の自動検出を行うことが可能であり，観測点によっては9割以上の検出が可能であることが明らかとなった。
現在の学習データはまだ十分な枚数であるとはいえず，今後枚数を増やすこと
で，より精度の高い自動検出が期待される。
環境リモートセンシングシンポジウム92
5レンジ型 検出な
し
0
8
0
95

Table 1 イオノゾンデ４地点でのスプレッドF自動検出の結果

大宜味

Fig.3 情報通信研究機構のイオノゾンデ位置

第23回

100
100

総画像数 周波数型

山川

稚内

80
19
59
10

総画像数 周波数型

国分寺

Fig.2 (a) スプレッドFなし

100
100
100
100

レンジ型 検出な
し
15
5
76
5
37
4
2
88

2021年2月18日

6. Acknowledgment
イオノグラムデータは情報通信研究機構（NICT）より提供いただいた。

7. Reference
F.N.Glover, “A Survey of Spread-F”, NBS Technical Note 82, 1960

オンライン開催

79UAV搭載CP-SAR画像処理システムに向けた
FPGAを用いた基板の仕様と設計

青山拓未
室賀元晴, 難波一輝, Josaphat Tetuko Sri Sumantyo
千葉大学




背景

基板設計

CP-SAR(円偏波合成開口レーダ)の開発

設計目的

千葉大学でCP-SAR衛星の開発準備としてUAVを用いた地上実験

KC705は評価基板で画像処理に必要ない部品もついている
メモリの容量が小さい↓
Kintex-7FPGAをコアとした画像処理用の基板
の設計





UAV(無人航空機)



必要部品
FPGA
DDR3 SDRAM
Ethernet
JTAG
電源など

準備
円偏波(Circularly Polarized) - SAR

縦:12.20cm
横:14.20cm

全天候型,一日中観測出来るレーダ
円偏波を使うことによって地球の電離層の影
響を受けないKC705との比較

SAR画像処理

画像データは不鮮明なので信号処理が必要
Range-Dopplerアルゴリズムを使用
Kintex-７ FPGAを用いた評価基板に実装され
ている




KC705 縦13.52cm 横26.67cm 面積 360.58㎠提案基板 縦12.20cm 横14.20cm 面積 173.24㎠



画像処理に必要なメモリを1GBから8GBに増加

まとめ・今後の予定

FPGA



製造後に何度も再設計できる集積回路
コストや消費電力を抑えられる

まとめ





Kintex-7 FPGAを用いたSAR画像処理用基板の設計
KC705の約半分の面積
メモリ容量の拡大

今後の予定



80

提案基板の改良・実装
提案基板におけるSAR画像処理システムの
動作実験

81

82

ϛηνʖιρεϥϱ ϕϫήϧϞ 3$,ٗढ़Ν༽͏ͪ؏ޭࢩԋΝ໪దͳͤΖ؏଎υʖν͹Ԣ༽Ͷͯ͏ͱ‫ٸ‬㟔 ‫ي‬୉ ʤߵઔ߶౵઒໵ָߏʥ

֕གྷຌ߶઒͹͍Ζߵઔ‫ࢀݟ‬๝ࢤͺɾ෗฾ϴශͲ‫ݡ‬ΔΗΖ༨‫ܢ‬ʲੋ‫಼ރ‬͹ళ‫ۯ‬͹‫ں‬ʳ͵ʹଡ͚͹؏ޭࣁ‫ݱ‬Ν༙͢ɾஏ஦քͶࣇͪԻஈঙӏ͵ੋ‫಼ރ‬քࣞ‫ޫـ‬ɾੋ‫಼ރ‬ք͹༨ಾ͵ʹ‫ـ‬েͶͯ͏ͱ΍ಝ௅దͲ͍Ζɿ͖͢͢ɾ؏ޭ‫ࣙٮ‬ਐ͗ɾళ‫ـ‬Ώೖ͹೘Εɾ‫ױ‬ொ࣎ࠃɾ෫͹༙ໃ͵ʹΝ௒΄Ζචགྷ͍͗ΕɾଏΝӣΞͫ΍͹͹༨‫ܢ‬Ν‫ݡ‬Ζ͞ͳ͗Ͳ͘͵͏͞ͳ΍ଡ͏ɿຌ‫Ͳڂݜ‬ͺɾ෗฾ϴශͲ‫ݡ‬ΔΗΖ༨‫ܢ‬Νଲেͳ͢ɾ༨‫͓ݡ͗ܢ‬Ζ͖ʹ͖͑Νනͤʲ༨‫ࢨܢ‬਼ʳ͹఑‫ڛ‬Ν໪ඬͳͤΖɿ‫ڂݜ‬๏๑ͳ͢ͱͺɾ༨‫ܢ‬͹‫͓ݡ‬๏Ͷ‫ͤܐؖ‬Ζళ‫ـ‬ɾ‫ـ‬ѻɾౕ࣬ɾӤ͹༹ࢢ͵ʹ༹ʓ͵؏଎υʖνΝυΡʖϕϧʖωϱή౵Ν༽͏ͱմੵʀ෾ྪͤΖ͞ͳͲ༨‫ݡ͗ܢ‬
͓Ζ͖ʹ͖͑Ν൓இͤΖɿ๏๑‫ࢥگ‬υʖν͹ࡠ੔‫ـ‬ে؏଎υʖνӶ੗ժ଀υʖν‫ݳ‬ஏ؏଎υʖνళ‫ـ‬ʀ࣬Իౕʀ෫޴ʀ෫ଐ

Ӥ͹ժ଀ϧ΢ϔηφϨʖϝϱήժ଀υΡʖϕϧʖωϱήΝཤ༽ͪ͢մੵʀ෾ྪ
ʀඔ͢͏༨র͗͜‫͓ݡ‬Ζড়݇ͺ༹ʓͲ͍Ζ͗ɾ୉෨෾͗‫ݩܨ‬ଉΝઐΌΖʀυʖν͖Δಝ௅఼Νָसʀ෾ྪՆ೵Ͳ͍ΖυΡʖϕϧʖωϱήΝཤ༽ʀ෾ྪ݃Վ͖Δɾ‫ٱ‬Ͷ༨‫ܢ‬Ν‫ݡ‬ΖͪΌ͹༙༽͵υʖν͹ࢋड़΍Ն೵༨‫͓ݡ͗ܢ‬Ζ͖ʹ͖͑ʲ༨‫਼ࢨܢ‬ʳຌ೧ౕ͹खΕૌΊຌ೧ౕͺɾ‫ݳ‬ஏ͹௒ࠬΏ‫ـ‬েυʖν͹फॄΝߨ͏ɾ‫ؽ‬փָसͲ॑གྷͳ͵Ζʲ‫ࢥگ‬υʖνʳ͹ࡠ੔Ν஦ৼͶߨͮͪɿΉͪɾ‫ـ‬েυʖνΏӤժ଀Ͷͺब‫غ‬੓Ώ‫ل‬ઇ੓͗‫ݡ‬ΔΗΖ෼͗ଡ͚೧෾
͹‫ࢥگ‬υʖνͲͺ෈ॉ෾Ͳ͍Ζɿࠕ‫ޛ‬΍υʖνफॄΝ਒ΌΖͳͳ΍Ͷɾ‫ݸ‬ΔΗͪυʖνΝ༽͏ͱ༨‫਼ࢨܢ‬͹఑‫ڛ‬Ν໪ࢨͤɿ೧݆ೖ

83

84

85

86

Dust storm video records on 28 April 2019, showing the dynamic motion of thedust storm during 16:40 and 17:08 LST.

87

88

89

90

91

P14
厴 &RQWDFWLQIRUPDWLRQ厴$GGUHVV ‫ূ ٿ‬਎੃਼িદય඙ഗ ূ਎஗঵প৾ ে੟ৱ౺।ঀ঒ੰෲ७থॱ‫ش‬(PDLO  NW#QRGDLDFMS
7HO)D[

⅟ ဋ ɶ գ ʼ ‣∝ ‫ ޛ‬ӝ ᑋ ‫ ∝‒․ ٻ‬λ ൶ ʶ ٟ ․‫ূ  ق‬਎஗পে੟ৱ౺।ঀ঒ੰෲ७

૸୴প୭୆জঔ‫ॺش‬७থ३থॢଢ଼஢७‫ك‬

Introduction

Discussionমଢ଼஢म‫َؚ‬૬ਞ॑१থউজথॢखथষअইॕ‫ش‬ঝॻড‫ش‬ॡُ॑॥থ७উॺप‫ؚ‬পਞग़॔ট॰ঝपஅऽोॊ
୨໨भ୭୆'1$ੰෲ॑ষढथऌञ‫؛‬পਞরभ୨໨ऊै
।ঀ঒ੲਾ॑ੰഭख‫ؚ‬୨໨੪भ೘੟ரृ৉ୠ॑௓৒
दऌोय‫ؚ‬஍૨৓ऩ೘ে৹ਪृ‫ؚ‬୨໨ඪभਉ౤धऩॊ
যੵ௔॑৹ਪ‫؞‬ଵ৶घॊञीभ஌௔ତ૟ਅറप૽য়ण
ऒधऋ਋ୄऔोॊ‫؛‬০৚‫ؚ‬୭୆'1$ੰෲप୭୆জঔ‫ॺش‬७থ३থॢૼ୒॑ੌा়ॎचॊऒधद‫ؚ‬୨໨੪भ৉ୠ॑
ेॉถखऎ௓৒दऌॊधઅइ‫ؚ‬ऒोैणभૼ୒॑੆়
खञॹ‫ੰॱش‬ෲ॑૥ाञ‫؛‬‫ٲ‬ফ‫؞‬ফभஐఛ‫ق‬া‫ع‬া‫ك‬प਄ढञॹ‫ॱش‬धम౮ऩॊ೘੟ர
॑ਫ਼লघॊऒधऋदऌञऋ‫ؚ‬ரథभ੗஘২म৊ங২‫ق‬ர‫ك‬टढञ‫؛‬‫ٲ‬ਫ਼লऔोॊ੗஘২धਞ଴ॹ‫ॱش‬पउःथ‫ؚ‬ਞആऋ଀भৼঢ়ൊ਱पँढञभम
ஐఛधम౮ऩॊ੥ટटढञ‫؛‬‫ॺٲ‬ছ४ख़ॡॺজ‫ੰش‬ෲपेढथ‫ؚ‬ਫ਼লऔोॊ೘੟ரभ੗஘২ऋৈःभम
পಮऊैপਞऋ૴োखथःॊൊ਱पँॊऒधऊैંྮऔोॊ‫؛‬Acknowledgmentমଢ଼஢म‫୴૸ؚ‬প৾୭୆জঔ‫ॺش‬७থ३থॢଢ଼஢७থॱ‫ુش‬৊ਹ৷ುਡभৣदຄষखञ‫؛‬‫ܐ‬ফা঩भ
঩৽ਓ঵ৗୂपथൕൗ

Materials and Methods୨໨भ१থউজথॢ

プライマーセット୭୆'1$ওॱং‫ش‬॥‫ॹش‬ॕথॢឺ ॲ‫ش‬ছ঒஘१থউছ‫੿॑ش‬ਛखथ૸୴প৾भ
ਧ૸୴य़কথঃ५ऊै१থউজথॢ॑ৰ઱

rbcL

バーコードプライマー（CBOLの公式）【600bp程度】→ ←200 bp

ミニバーコードプライマー（本研究で作製）→ ←【365bp程度】
Wet

1 mm

MiSeq (Illumina)‫ ܐ‬ৰଙႀ๶ྰपेॊ௴೾

‫ٴ‬ফা‫ع‬ফাप१থউজথॢ‫ق‬ੑ৚ী‫ك‬'1$ྴল
‫ ܐ‬ਗ਼৕ႀ๶ྰपेॊ௴೾

୭୆জঔ‫ॺش‬७থ३থॢ

Dry

3&5ੜ்

ছॖঈছজ‫ش‬ଡണ৐૪৶‫ॲ॔ق‬উॱ‫ॺش‬জ঑থॢ‫ؚ‬ঌ॔জ‫ॻش‬঳ম৲ॡड़জॸॕইॕঝॱজথॢ‫ؚ‬य़ওছଦഔ௾ு‫ك‬‫॔پ‬থঌ॔‫ش‬জ‫ुॻش‬ઞ৷३‫ॣش‬থ३থॢ

ரभƕƅƆ/఩஫৕ଦഔ॑਄੭ ‫ؚ‬ওफ़॔ছॖওথॺ॑ষः‫ؚ‬ং‫ش‬॥‫ॻش‬୩ୠ৔द৳ோਙभৈःਜ਼઼॑௓৒

ଦഔॡছ५ॱজথॢ

঍ঔট४‫ش‬ਫ਼ด
Local BLAST by “blast+”ឺ ৉঱௴೾ॹ‫॑ॱش‬৷ःञੰෲ

http://http://www.usadellab.org/cms/?page=trimmomatic‫ ܙ‬ୋయ௴೾ॹ‫॑ॱش‬৷ःञੰෲ‫ٴ‬৉঱௴೾पेॊਞ଴ॹ‫ॱش‬ध୭୆'1$ॹ‫ॱش‬धभ৑भৌૢહऐ
‫ٴ‬ୋయ௴೾पेॊग़॔ট॰ঝॹ‫॑ॱش‬৷ःञॺছ४ख़ॡॺজ‫ੰش‬ෲ‫ٴ‬0L6HTदमং‫ش‬॥‫ॻش‬୩ୠ৸শ॑ੰഭघॊऒधऋ൑୔ऩञी‫ؚ‬মଢ଼஢दम঑ॽং‫ش‬॥‫ॻش‬୩ୠ॑઀੧ख‫ؚ‬ইज़ড‫ॻش‬ડप঑ॽং‫ش‬॥‫ॻش‬উছॖঐ‫ؚش‬জং‫ش‬५ડपং‫ش‬॥‫ॻش‬উছॖঐ‫ش‬৷ःथ३‫ॣش‬থ५॑ৰষ
‫ٴ‬঍ঔট४‫ش‬ਫ਼ดपेॉ‫ؚ‬థ๚২ਰ঱द௙શऔोञ278॑ਫ਼ল

Results
୭୆'1$ওॱং‫ش‬॥‫ॹش‬ॕথॢपेॊ௙શঃॱ‫ش‬থফŶƓƈƆƌƈƖਮ੡ఐ‫؞‬া

াা୭୆‫ॱشॹڶۃڹ‬धਞ଴ॹ‫ॱش‬धभৼঢ়ঢ়બফা া

ŤƅƌƈƖ ƐƄƊƑƌƉƌƆƄ
ঐॶఐŤƈƊƌƏƒƓƖŃƗƄƘƖƆƋƌƌ
ॱঝ঍॥঒ॠ
ॖॿఐŤƈƊƌƏƒƓƖŃƘƐƅƈƏƏƘƏƄƗƄ
ॖॿఐŤƑƊƜƏƒƆƄƏƜƛ ƒƏƌƊƒƓƋƜƏƏƘƖ
ঐওఐŤƑƊƜƏƒƆƄƏƜƛ ƖƓőঐওఐŤƓƋƄƑƄƑƗƋƈ ƄƖƓƈƕƄ
঒ॡঀय़॔१ఐŤƓƌƒƖ ƄƐƈƕƌƆƄƑƄ
॔ওজढ़঍ॻ
ঐওఐŤƗƋƜƕƌƘƐŃƖƌƑƈƑƖƈ
ॖডॹথॲఐ
ŤƘƖƗƕƄƏƒƓƜƕƘƐ ƕƈƗƕƒƉƕƄƆƗƘƐ ॖॿఐťƕƄƖƖƌƆƄŃƍƘƑƆƈƄ
ढ़ছ३ॼ
॔ঈছॼఐ
ťƕƄƖƖƌƆƄŃƕƄƓƄ
॔ঈছॼ
॔ঈছॼఐ
ťƕƒƐƘƖ ƍƄƓƒƑƌƆƘƖ
५६ওঀॳক঄य़
ॖॿఐŦƄƗƋƈƇƕƄŃƄƆƘƐƌƑƄƗƄ
॔উॱথॻছఐ
ŦƈƇƕƘƖ ƇƈƒƇƄƕƄ
঄ঐছখ५ॠ
ঐॶఐŦƈƏƗƌƖ ƕƈƗƌƆƘƏƄƗƄ
॔१ఐŦƈƑƗƄƘƕƈƄŃƑƌƊƕƄ
य़ॡఐŦƋƈƑƒƓƒƇƌƘƐŃƖƈƕƒƗƌƑƘƐ
॥॔ढ़२঄ঘఐŦƕƒƆƒƖƐƌƄ ƛ ƆƕƒƆƒƖƐƌƌƉƏƒƕƄ ঄ও঄ड़क़ॠ६ॖ७থ ॔খওఐŦƕƜƓƗƒƐƈƕƌƄŃƍƄƓƒƑƌƆƄ
५ॠ঄ঀय़ఐŧƄƏƅƈƕƊƌƈƏƏƄ ƑƜƄƖƄƈ
ঐওఐŪƏƜƆƌƑƈŃƐƄƛ
ॲॖ६ঐওఐŪƏƜƆƌƑƈŃƖƗƈƑƒƓƋƌƗƄ
ঐওఐūƒƉƉƐƄƑƑƖƈƊƊƌƄ ƕƈƓƈƑƖ
ঐওఐūƒƉƉƐƄƑƑƖƈƊƊƌƄ ƚƄƗƖƒƑƌƌ
ঐওఐūƘƐƘƏƘƖ ƖƆƄƑƇƈƑƖ
ढ़ॼ঒ॢছ
॔१ఐ
ůƄƇƈƄƑƌƄ ƏƄƑƆƈƒƏƄƗƄ
ঐওఐůƌƔƘƌƇƄƐƅƄƕŃƉƒƕƐƒƖƄƑƄ
ইक़ইक़ఐůƌƔƘƌƇƄƐƅƄƕŃƖƗƜƕƄƆƌƉƏƘƄ
ঔ঑४ংইक़
ইक़ఐŰƈƇƌƆƄƊƒŃƄƕƄƅƌƆƄ
ঐওఐŰƈƇƌƆƄƊƒŃƉƄƏƆƄƗƄ
ঐওఐŰƈƇƌƆƄƊƒŃƖƄƗƌƙƄ
঒ছ१य़क़ঐ०খ३ ঐওఐŰƒƑƌƏƌƉƒƕƐƒƓƖƈƖ ƖƓő३ॲ೘੟űƈƌƏƏƌƄ ƋƄƑƆƈƄƑƄ
ংছఐųƋƏƈƘƐŃƓƕƄƗƈƑƖƈ
ड़ड़॔ডफ़ग़জ
ॖॿఐųƗƈƕƌƇƌƘƐ ƄƔƘƌƏƌƑƘƐ
ডছঅ॥ংঀॖ३ढ़ॢঐఐ
ųƘƈƕƄƕƌƄŃƆƄƑƇƒƏƏƈƌ
উग़ছজ॔
ঐওఐ
ųƜƆƑƒƖƓƒƕƄ ƏƘƗƈƖƆƈƑƖ
ঐওఐŴƘƈƕƆƘƖŃƖƈƖƖƌƏƌƉƒƏƌƄ
ॶॡংॿफ़३
ঈॼఐŶƌƑƄƓƌƖ ƄƕƙƈƑƖƌƖ
ঀঁছफ़ছ३
॔ঈছॼఐŶƗƈƊƑƒƊƕƄƐƐƄ ƓƒƝƒƌ
঑॰३ॲ
३ॲ೘੟
ŶƗƜƓƋƑƒƏƒƅƌƘƐ ƍƄƓƒƑƌƆƘƐ ग़থ४গঐওఐŷƄƕƄƛƄƆƘƐ ƒƉƉƌƆƌƑƄƏƈ
७ॖচक़ॱথএএ
य़ॡఐŷƕƌƉƒƏƌƘƐ ƐƄƆƕƒƆƈƓƋƄƏƘƐ
ঐওఐŷƕƌƗƌƆƘƐŃƄƈƖƗƌƙƘƐ
ঃথ॥঒ॠ
ॖॿఐ
ŸƏƐƘƖ ƓƄƕƙƌƉƒƏƌƄ
॔य़ॽঞॽঞఐŹƌƆƌƄ ƄƐƈƕƌƆƄƑƄ
ঐওఐŹƌƆƌƄ ƖƄƗƌƙƄ
খঁ६ग़থॻक़
ঐওఐŹƘƏƓƌƄ ƒƆƗƒƉƏƒƕƄ
ॖॿఐŽƈƏƎƒƙƄŃƖƈƕƕƄƗƄ
ॣখय़ॽঞఐ

ਞಓ K3D

ਠ৉

਴಑

ਲએ

਴಑



়ੑ



ఋ਷୤ PP

ਈপ

ਞആ ٦

ဒ২ ٫

ৎ৑



ী৑



਴಑



ਈৈ



ਈ଩



਴಑



ਈ৵

௯਱‫؞‬௯ச PV
঩ස



ৎ৑

‫ٴ‬ਞആधभৼঢ়ध
म଀भৼঢ়ൊ਱



਴಑

௯ச



ਈপ௯ச

௯ச



ਈপໍ৑௯ச

௯ச



K

‫ٴ‬ਫ਼লऔोञ೘੟
ரभ੗஘২धਞ
ಓ‫؞‬ਈপ௯ச‫؞‬঩සৎ৑धभ৑
दਫभৼঢ়ൊ਱

 ୋయॹ‫ॱش‬प੦तऎপਞभ૴৿३঑গঞ‫ش‬३ঙথ‫ٴ‬१থউজথॢ਋৑भ৑दரभ೘੟ऋਫ਼ল‫਀৻ق‬ரधखथர॑਀ં‫ك‬‫਀৻ٴ‬ரभअठ઄ਯऺनम‫ؚ‬ਮ੡भऩःਲਗभ೘੟ர
‫ٴ‬঄ঐছখ५ॠृইक़म‫ऺؚ‬ध॒नभৎ਋दਫ਼ল
‫ٴ‬५ॠम‫ڭڭؚ‬াਰఋऊैਫ਼ল

‫ٴ‬೘੟ரभ੗஘২ऋૻຎ৓प଩ःৎ਋म‫ؚ‬ব৔टऐदপਞऋ૴৿ुखऎम
વऊैপਞऋ૴ো
‫ٴ‬೘੟ரभ੗஘২ऋૻຎ৓पৈःৎ਋म‫ؚ‬পಮऊैপਞऋ૴োघॊൊ਱

92

@0#$ABCDEFGH@CIJEKLMNO2PQ
RST 9:UVF9WXYZ9[UF\9]^_`9aUYF 97bc de.FGf*g$1
F#%êë(Í%KLMNO8gžìíCãä;îïEðñ2òái’E5½Œ9LÊLói8ôõÔö÷øùCúÓgž¥¦²&–Ò~ˆIû9KLMNOCDEgžìíü2ãä²ý
þ'±ˆ¡E5ÿ2!9KLMNO2Ñ";#$=E¢(9%C&˜²'(;)*gž]+2KLMNO2Ñ";#$=E¢(8,ði’E5ÿ¢i9hø<i8-žst./t09Ío9qrC/1yw2t3t0{yz;}¡ˆFG¨CIJEKLMNO2%4;565>#%AB{yzhPQi8989+,-).%()*+,-./%:;<4+/*%.8(:19jk)*lmn.()*+,-<.)+/%=)++/*%>#?"(=>#?19op9qrCstuvwxyz@=A:B8C8(D"=CEAB{yz ;|}~5€AB@Å;!FC‚=5ƒ8(:„ #…†CD‡ˆKLMNO2)*+,-;)‰ŠCB‹=E5AB)‰89>"F$Œ5çŽè>"F3ŒGçêi8"#$%H'/09"#?%H'/09"#6%H'/09F#"%H'/09>#"%H'/09?#"%H'/0.BA8I%JBKF>L1M%>"F3ŒF"ç/‘8"#$%&'/09"#?%&'/
09F#"%&'/09>#"%&'/09?#"%&'/0.BA8I%J:K?>1i’E5AB“”8FGf*g$9AB•–8F3N""%ODCi’E5AB—˜8>"F$ŒGçŽè™š›œùWi’E5
ƒ(=>#?„ (=>#?(89gžWCŸ ~ˆ¡E)‰>#?%&'/]2)*2¢(i’E5AB“”8£¤gž¥¦B‹§.FG¨V©
k$ª«¬1i’E5AB8F•˜ŠCF­>3®¯°±ˆ¡E²98(:2AB•–C³°´ˆF3•2F•˜µ;|}~5AB—˜
8>"F>Œ3çŽè™š›œùWi’E5¶9¢2{yz8FG¨·”Žè¸¹;ºJ5ƒop„ op(89@<»¼½2gž2¾¿À³;ÁÂ~2ÃÄi<~›2i’E5hPQi89žÅÆÇyÈÉyÊiËÌ'±ˆ¡EFG2opAB{yz;|}~5AB8 >">"Œ >ç>­êi8ÍoCD EABi9GN""9F?N""9>FN""%ODC2F­$®¯°±ˆÎ98(:2AB•–CÏ›½¡F?N""%ODC2{yz;|}~ˆ¡²9>">"%Œ >%ç $%­/‘8AB²ÐÑÒ' ±9F%•˜ŠC
F%­ >3%®¯°±EDÓCÔ‡Î98(:%2AB•–(³°´ˆ F3N""%ODC%2{yz;|}=E¢(C~5
ƒ=C„ ÕÖ\×#2ØÙÚ2B‹Žè9KLMNOÛC3Ü=E#$%&'.L/*;0;.%89+,-).%P/9+QR%L8P1;Ý‹=E¢(²iÞE !F" AB@Å5.F1FGf*g$9.>1.D;.)*%2,SQ+%=A:B8C8(D%AA15ABØÙ8$5"933"9!6?956"9G$!%4'i’E5AB“”8FGf*g$9AB•–8F3N""%ODC FG@VžÅW9.$1£¤gž¥¦B‹§5FGf*g$Žè2\XÃÄ8F
i’E5AB—˜8>"F3Œ>çŽè™š›œùWi’E5
G@VžÅW²Y6$"%'9£¤gž¥¦¶98(:(op2ßàCá¡ˆ8‘âCDEãä;åæÎç‘â•2{yz;98(:(=A:B8C8(D2ßàCá¡ˆ8èé•2{y B‹§²Y5%U'i’E5z;|}~5$#%;<=>)*+,-.8(:1(@FE%nÛ,-.(=>#?19@>E%op9@$E#$%&'.=C1;ÿ±?±ßà~=>Cá¡ˆ/]C‚=5

ƒ@FE%)*+,-."#$@>#"%&'1 T0 nÛ,-.(=>#?1„%!!!!!

!"#$%& '()&*+,-%. /!"0!"#$"!!!!
!"#$%& '()&*+,-%. /!"0!""(1234 '56 #!#0

!"!
("
'"
&"
%"
$"
!"
"
#!"

$!!!!!
#"!!!!
#!!!!!
"!!!!

$"!&

$"!'

$"!(

$"!)
,-./

$"!*

$"!+

!
&#!

$"$"

!>" )*+,-."#$@>#"%&'1(nÛ,-.(=>#?12•HI.>"F$ŒGçF­Žè>">"Œ5ç$F­150678)*+,-.()*V-./01219]678nÛ
,-.&S1'$19:78ç;<=5Z8)*+,-9V8nÛ,-i’E5

!

#!

$!
%!
)*$+" ,-. /!"0'!

"!

!$" )*+,-."#$@>#"%&'1(
nÛ,-.(=>#?12345678)*+,-.()*V-./01219:78
nÛ,-.&S1'$1;<=5

ƒ@>E%)*+,-."#$@"#?9"#?@F#"9F#"@>#"%9>#"@?#"9?#"%&'/01 T0 op„(!

FGf*g$28(:8F@ÅABi’EÎ9£¤gž¥¦B‹§iAB'±ˆ¡E(=>#?2nÛ,(ßà=E¢(i98(:²FG¨2KLMNO2AÑ;Bïˆ¡EŽCD;¯‡5(=>#?(2ßà2Î98(:2)‰E˜8"#$%H'/0Žè >#"%H'/0;F~G¡ "#$@>#"%H' (~5!>C)*+,-."#$@>#"%&'1(nÛ,.(=>#?12•HI;‚=5)*+,-(nÛ,-8
JKLM2AÑ;~ˆ¡E¢(²NŽE5
OP24Q;DûRSC=EÎ934;(‡.!
$15ÿ2=>934Q+8"#!!(Ôû9T234;‚~5¢±Dû98(:8FGH@2KLMNO2AÑ;JKBïˆ¡E(Uïè±E5
!"(
!"'

#"
*"

!"&

!"#$%& '()&*+,-%. /!"0%$!"#"$"%"&' ()*+$"
abcCIJEop8d(~ˆKLMNOCDEÕÖef2…†igêEhFiÎ9KLMNO2)*!"%"+,-²opCîïEãäCá¡ˆ565!"&"!3C)*+,-(op2ç[\2•HI;‚=5"#$@"#?.j19"#?@F#".W19F#"@>#".k1!"'"&'2k)‰2)*+,-8op.l1(JKLM2AÑ;~ˆ¡E¢(²NŽE5òVi9>#"@?#"!"(".m19?#"%&'/0.n12g)‰2)*+,-8op.l1(LM2AÑ8Áè±Ô¡5)"!"
OP24Q;DûRSC=EÎ934;565ÿ2=>934Q+8"#$@"#?%&'i K"#369"#?
#"!$
#"!%
#"!&
#"!'
#"!(
#"!)
#"#"
+,-.
"6% 7 !6" 89#6" 7 %6" 89/010203045@F#"%&'i K"#359F#"@>#"%&'i K"#$69>#"@?#"%&'i K"#>59?#"%&'/0i K"#F5i’‡5o)"6* 7 "6% 89!6" 7 #6" 89%6" 89 7‰E˜ip234²Áè±5¢±Dû9op8g)*Dû›k)*2ãä;ºJ9k)*²qr= !3" )*+,-(op2ç[\2•HI.>"F$ŒGçŽè>">"Œ5ç15>678)*+,-.()*V-./01219?678op.U'19:78ç;<E(op8DûsÒ=E(Uïè±E5#"!

=5Z8"#$@"#?%&'9]8"#?@F#"%&'9^8F#"@>#"%&'9_8>#"@?#"%&'9V8?#"%&'/02)*+,-9`8opi’E5

ƒ@$E%)*+,-."#$%&'/01 T0 #$%&'.33"956"%4'1„!?CKLMNO2#$%&'.33"956"%
4'1()*+,-."#$%&'/012•H
440nm
870nm
I;‚=5)*+,-²›œ=E(#$11%&'8›œ~9òVi)*+,-²
0.8
0.8
ùž=E(#$%&'8ùž=E¢(²N
0.6
0.6
ŽE5
0.4
0.4
OP24Q;DûRSC=EÎ934
0.2
0.2
0
;56.!!15ÿ2=>934Q+8001000002000003000000100000200000300000-1
33"4'%@56"%4'Ei "#6F%@"#3!E (¡ÓT2
Number (Particles L )Number (Particles L-1)
34;‚~5¢±Dû9gž]+2)*!?" #$%&'()*+,-."#$%&'/012•HI.>"F3Œ>!!" #$%&'()*+,-."#$%&'/01234!5678#+,-(gžo+2KLMNOÛ8JK
çŽè>">"Œ5ç15>678KLMNO2#$%&'9?678$%&'9:78)*+,-.()*+,-./0121;<=5
LM2AÑ;~ˆ¡E(Uïè±E5)*+,-.()*+,-./01219:78­¼;<=5V833"%4'9^8.>133"%4'9.?156"%4'5
200000

AOD

1000000-1

0.5

Number (Particles L )1

2015/01

2016/012017/012018/01
Year/Month2019/01

2020/01

AOD

440nm
870nm
OPC

AOD

1.5

0

56"%4'CIJE#$%&'9`8)*+,-i’E5

3#%ê(Î(7829:-žst./t09Ío9qrC/1yw2t3t0{yz;}¡ˆ9FG¨CIJEKLMNO2%4;565
êŸ98(:((=>#?2ßàDû9FGf*g$iAB~ˆ¡E8(:8FG¨2KLMNO;JKBïˆ¡E(Uïè±E5 C98(:(op2ßàDû9opsÒC8k)*2›œ²gÞæãä~ˆ¡E¢(²NŽ‡5'èC98(:(=C2ßàDû9gž]+2)*+,-(gžo+2KLMNOÛ8JKLM2AÑ;~ˆ¡¢(²N
Ž‡5788žÅAB¡¢(ßà=E¢(i9Dû£¤Cgžìí2@ó%¥Cá¡ˆ56E¦‹i’E5

tu

ÅU‚ƒ

opAB{yz8žÅÆDû9(=>#?AB{yz8FG¨·”Dû¸¹;ºJê~5vwx~0yê=5ê98(:1=C2ABCz{|}¡~MCt€~ê=5

hFi P#%O#%Ê„…†‡.ˆ1M%½‰ Š.‹1M%gžÒ$ŒçM%Žèg$^ê‘M%>"F"#h>i ’“ T”M%gžef$2•–M%—˜™šM%>"F"#

93

P21

ংॖड़ঐ५ং‫ॽش‬থॢୠपउऐॊ
ગੰෲग़॔ট॰ঝॹ‫ॱش‬भಖ২ਫ਼઒धग़॔ট॰ঝभ૗৿ਏ౤भੰ৥
‫ٮ‬প৙ ௏1, ো௖ึ૒2, Govindaraju, R. C.3

'HSDUWPHQWRI(DUWK6FLHQFHV)DFXOW\RI6FLHQFHV&KLED8QLYHUVLW\&HQWHUIRU(QYLURQPHQWDO5HPRWH6HQVLQJ&KLED8QLYHUVLW\*OREDO0RGHOLQJDQG$VVLPLODWLRQ2IILFH1$6$*RGGDUG6SDFH)OLJKW&HQWHU*UHHQEHOW0DU\ODQG

1) मगीप

2)ઞ৷ॹ‫ॱش‬धৌ଴৉ୠ

ग़॔ট॰ঝभ৅ে౺भরद‫ؚ‬ংॖड़ঐ५ং‫ॽش‬থॢ(BB)मથਃຍಞ(OC)ृహ౦ຍಞ(BC)ग़॔ট॰ঝ॑ൾলख‫ؚ‬পਞସप୶஭॑఺ऻघ‫ॅ؛‬इप‫ؚ‬ग़॔ট॰ঝभপਞළഉषभ୶஭पणःथෆฐ৓ऩ৶ੰऋ૑ਏਂ૭ಳदँॊ‫؛‬ॖথॻ३ॼ઄ਣ(ICP)म‫ؚ‬ংॖड़ঐ५ং‫ॽش‬থॢକ౺धযನକ౺ग़॔ট॰ঝ
भ୶஭॑ਭऐॊ*1,2਼ੀથਯभ৉ୠदँॉ‫ؚ‬जभ৶ੰऋਂેীदँॊ‫؛‬खञऋढथ‫ؚ‬जोैभ୶஭॑৒୤৓प৥ैऊपघॊञीप‫ؚ‬ৎ૬৑৓प಑ସऩ
ॹ‫ॱش‬दँॊNASAभગੰෲग़॔ট॰ঝॹ‫ॱش‬Modern-Era Retrospective
analysis for Research and Applications, Version 2(MERRA-2)॑৷ःथੰෲ॑
ষढञ‫؛‬(=AOD-SAOD)‫؞‬AEC (532 nm)

ERROR
MAE: Mean Absolute Error
RMSE: Root Mean Squared Error
RMB: Relative Mean Bias

MERRA-2 ग़॔ট॰ঝॹ‫ॱش‬भಖ২॑ਫ਼઒ (SKYNET আঐॖ१ॖॺ)
ICPषभBBକ౺धযನକ౺ग़॔ট॰ঝभ୶஭॑৒୤৓पੰ৥

3-1)੥ટ‫ش‬ಖ২ਫ਼઒

MERRA-2

MERRA-2

MERRA-2୾ลઽਙग़॔ট॰ঝ: OC&BC

Dry(Mar. 2016)0‫ش‬1 km

SKY RADIOMETER

௕3) 2009‫ش‬2019ফपउऐॊ५ढ़ॖছ४ड़
ও‫شॱش‬धMERRA-2भAAOD(380 nm)ৼঢ়উ
টॵॺ. ஒःৰ଍म৚షઉ଍, హः୊଍म1:1भ
ઉ଍, R:ৼঢ়બਯ, N:ॹ‫ॱش‬ਯ॑ંघ.

‫؞‬AODधAAOD MERRA-2भૌ৵௬੼(௕2,3)‫؞‬AAODэAODेॉुங২ऋপऌः(௕2,3)

௕1) মଢ଼஢भৌ଴৉ୠ. ஧भউটॵ
ॺऋআঐॖ,NWIC: ਨਧICP,NEIC:ਨ
ূICP,SIC:વICP, China: রব.

MERRA-2 vs MAX-DOAS
AEC(532 nm) 2014‫ش‬2019

MERRA-2 vs SKY RADIOMETER
AOD(550 nm) 2009‫ش‬2019
AAOD(380 nm) 2009‫ش‬2019

SKY RADIOMETER

Sky Radiometer‫؞‬AOD (550 nm)*‫؞‬AAOD (380 nm)
MAX-DOAS‫؞‬AEC (532 nm)*

AOD: ग़॔ট॰ঝभ୾৾৓஥औ
*ణশ૗ఌ॑઱खथःॊ
AAOD: ୾ลઽAOD
AEC: ग़॔ট॰ঝभ଎ങબਯ(km-1)

মଢ଼஢भ৯ఏ

௕2) 2009‫ش‬2019ফपउऐॊ५ढ़ॖছ४ड़ও‫ش‬ॱ‫ش‬धMERRA-2भAOD(550 nm)ৼঢ়উটॵॺ.
ஒःৰ଍म৚షઉ଍, హः୊଍म1:1भઉ଍, R:ৼ
ঢ়બਯ, N:ॹ‫ॱش‬ਯ॑ંघ.

DATA

MERRA-2भૌ৵म࿺ఛम୾ลઽਙग़॔ট॰ঝ
(BC‫٭‬OC)ऋਉ౤ध௓೾

Wet(Sept. 2016)

Height(km)1.
2.

MERRA-2‫؞‬AOD (550 nm)‫؞‬AAOD (380 nm)*

MAX-DOAS

AEC(km-1)

௕5) Mar. 2016(࿺ఛ)धSept. 2016(ංఛ)पउऐ
௕4) 2014‫ش‬2019ফपउऐॊMAX-DOASधMERRA-2भAEC(532 nm)ৼঢ়উটॵॺ. ஒःৰ ॊMAX-DOASधMERRA-2भAEC(532 nm)ৈ২
଍म৚షઉ଍, హः୊଍म1:1भઉ଍, R:ৼঢ়બ ীഘ. ஒःৰ଍MERRA-2, ड़ঞথ४भৰ଍म
MAX-DOAS, ग़ছ‫ش‬ং‫ش‬मఏ૆ု୷.
ਯ, N:ॹ‫ॱش‬ਯ॑ંघ.

‫؞‬৉঱હ੺भAEC MERRA-2भૌ৵௬੼(௕4)‫؞‬࿺ఛभAECআ‫ش‬ॡभৈ২ਂ঳ಱ(௕5)ঔॹঝभৈ২ীഘभਂનৰਙ
ऋਉ౤ध௓೾

4)ऽधी

3-2)੥ટ‫ش‬ఛත૗৿

MERRA-2 ಖ২ਫ਼઒Seasonal Variation AOD(550 nm) 2009‫ش‬2019‫؞‬AODэ࿺ఛ15 %ਰ৔भෙ୷द३঑গঞ‫ش‬३ঙথ

AOD(550 nm)‫؞‬AOD, AAOD఺लAECभૌ৵௬੼(जोझो13%, 34%఺ल58%)
э୾ลઽਙग़॔ট॰ঝभૌ৵(࿺ఛ)‫ ؞‬ঔॹঝभৈ২ীഘभਂનৰਙ
BBृযನକ౺ग़॔ট॰ঝभ୶஭॑ਘऎਭऐॊ৉ୠ
ગੰෲग़॔ট॰ঝॹ‫ॱش‬भಖ২਱঱प૽য়णऒधऋ਋ୄऔोॊ

ఛත૗৿ੰෲ
‫؞‬Dry: BB(OC AOD)पेॊ੍ଦ (ਈপ~50%)‫؞‬All Season: ᆼ෷වAOD (Ӎ25%, NEICਈপ75%)‫ॺ؞‬ঞথॻੰෲ আঐॖ‫؞‬NEIC(9‫ش‬11া, 2009‫ش‬2019): রবऊैभ୶஭(ঔথ५‫ش‬থ)AODऋ1.0% ‫؞‬1.2% year-1੖૘

௕6) 2009‫ش‬2019ফपउऐॊ৉ୠओधभMERRA-2भAOD(550 nm)ఛත૗৿.
࿺ఛम12‫ش‬4া, ංఛम5‫ش‬11া.
ূવ॔४॔दຍಞସ
৸৉ୠग़॔ট॰ঝऋ60%॑
਌ OC AOD(MERRA-2)
ಚीॊ(MERRA-2भ
࿺ఛ(12‫ش‬4া)эਈপ(3া)~50%ऩ
3ॹ‫ॱش‬७ॵॺ).*эாপᆼ෷ව AOD(MERRA-2)

ංఛ(5‫ش‬11া)
эா৵

ਉ
౤

эৢফ Ӎ25%
эNEIC 75%

OCमBBद৅েघॊग़॔ট॰ঝ

References

ͤ %म৸৬भAODपಚीॊસ়
Total AOD= BC+OC+
ॲ५ॺ+ਲව+ᆼ෷ව

[1]ๅি੘௟, Chotpitayasunon, J., Thana, B., Khatri, P., ৈ੨ড়௟, ೼ઢ੎য, ৪੨ਫ঳୙, ਼ଐ࿊঳୙, ผઢଝ൞, ஜෛඥ঳୙, ਴৙࿊঳୙, ଫ௳ෑඥ, রਣ಩ඹ(2008). ॱॖभআঐॖपउऐॊপਞग़
॔ট॰ঝभ৲৾ਛীभ્ඉ. NMCCુ৊ਹ৷ଢ଼஢ਛટਾધૐ15.
[2]ๅি੘௟, Chotpitayasunon, J.,Thana, B., ৈ੨ড়௟, ೼ઢ੎য, ৪੨ਫ঳୙, ਼ଐ࿊঳୙, ผઢଝ൞, ஜෛඥ঳୙, ਴৙࿊঳୙, ଫ௳ෑඥ, রਣ಩ඹ(2009). ॱॖभআঐॖपउऐॊপਞग़॔ট॰ঝभ
৲৾ਛীभ્ඉ(जभ‫―)ڮ‬৲લ೤મ೤൏धংॖड़ঐ५೤൏఺ल਀ಽଅယभఞଖ―. NMCCુ৊ਹ৷ଢ଼஢ਛટਾધૐ16.
[3] Kalita, G., Kunchala, R., Fadnavis, S., and Kaskaoutis, D. G. (2020). Long term variabilityof carbonaceous aerosols over Southeast Asia via reanalysis: Association with changes invegetation cover and biomass burning. Atmos. Res., 245(15), 105064.
doi:10.1016/j.atmosres.2020.105064

AODॺঞথॻੰෲ(9‫ش‬11া: ංఛ)‫؞‬রবऊैभযನକ౺ग़॔ট॰ঝ
௭୆ୟଛ*1,2‫؞‬ঔথ५‫ش‬থ: ௯਱ વਧэਨূ

NEICधআঐॖ 2009‫ش‬2019(11ফ)द
जोझो, AOD −1.0%ध−1.2% year-1(଀भॺঞথॻ)

94

95

96

衛星搭載レーダを用いた沿岸域における降水分布特性の解析*青木俊輔 ・ 重尚一 （京都大学大学院理学研究科）

研究背景・目的

データ・手法TRMM PRおよびGPM KuPRの各軌道(Level2)の降水観測
データ（表1）を， 0.25ιൈ0.25ιのグリッドにリサンプルし，各グ
リッド点に対して海岸線からの距離(Ogino et al. 2016)と陸方向ベクトル(Aoki and Shige 2021)を定義した（図1）．
海岸線からの距離と陸方向の下層風速（陸方向の単位ベクトルと大気再解析データERA5による850hPa水平風の内積）をパラメータとして分類．
э全球沿岸域の降水の統一的な理解を得る．

衛星搭載レーダは海陸を問わず均質な降水観測を行うことができるため，沿岸域の観測を行うのに適している．これまでに，熱帯降雨観測衛星TRMM搭載の降雨レーダPRによって熱帯沿岸域での降水についての研究が進められ，海洋から陸域へと流入する
水蒸気のうちの多くが沿岸域で降水へと変換されていることが明らかとなった(Ogino et al. 2017)．
TRMM PRでは低緯度域の観測に限られていたが，2014年打ち上げの全球降水観測計画GPM主衛星に搭載される二周波降水レーダ(DPR)のKu帯レーダ（KuPR）により，高緯度域においても衛星搭載レーダ
による降水観測が新たに可能となった．

図1．南アジア～東南アジア周辺におけるэ
海岸線からの距離と陸方向ベクトル

表1．本研究に使用した衛星搭載レーダ

衛星レーダ 周波数
観測対象 解像度 解析範囲（緯度範囲）
解析期間
TRMM PR 13.8GHz (Ku帯) 雨
熱帯(−22.5°–22.5°)
1998/01–2014/12（17年間）
約5km
GPM KuPR 13.6GHz (Ku帯) 雨・強雪
中高緯度(22.5°–67.5°) 2014/04–2019/03（5年間）

本研究の目的：TRMM PRとGPM KuPRを用いることで，熱帯と中高緯度の沿岸降水の類似点・相違点を明らかにする．

【解析1】 熱帯域：陸方向風速と降水日変化
海上～海岸付近では，陸方向に風が強く吹くときほど，海上からの蒸発量と沿岸への水蒸気輸送量が多いため，降水量が多くなる（図2; 図3a）．
各海岸線からの距離での陸方向風の強さから6つに分類し，各強さでの日周期変動性について調査した．

熱帯域 17yr-TRMM PR 平均降水量 (mm/day)

Landward（海э陸）Strong (90%点～)
Medium (70～90 %点)
Weak (50～70 %点)
Weak (30～50 %点)
Medium (10～30 %点)
Strong (～10%点)
Seaward （陸э海）

海岸線からの距離 (km)図2．TRMM PR降水量．等値線は各海岸線からの距離での延べ観測面積を，陸方
向風速が負のものから順に並べたときのパーセンタイル(%点)値を示している．

＜熱帯：陸方向へ強風時＞
モンスーン流による継続的な水蒸気の流入＋海岸山脈による地形性上昇
э海岸付近で多量の降水・日変化小さい．
降水伝播は確認できない．
夏季インド半島・インドシナ半島南西部(Shige et al. 2017)などでみられる．

陸方向（Landward）＜熱帯：弱風時＞
地表面の加熱に起因する日周期変動の大きい降水（午前に海上・午後に陸上）
海岸から離れる方向に降水域・無降水域が伝播が確認できる．
インドネシア周辺(Mori et al. 2004)・南米北西部(Mapes et al. 2003)などでみられる．
図4． TRMM PRによる22.5ιS–22.5ιN/30ι–180ιEでの(a,b)年換算平均降水量，(c)地形標高．(a, b)では海岸線からの距離−1500 kmから1000 kmのみ表示．

＜熱帯：海方向へ吹く時＞
降水量少ない．海方向への降水伝播が確認できる．伝播速度は速い．ベンガル湾(Yangand Slingo 2001)などでみられる．

図3．各風速クラスでの(a)平均降水量，(b)NRA．
午後降水量 െ 午前降水量ܴܰ‫ ܣ‬ൌ
平均降水量

海方向（Seaward）

平均降水量 (mm/h)

図5．各風速クラスでTRMM PRの17年間の観測データを集計し，横軸海岸線からの距離として表した，平均降水量の時系列図（下）および平均地形標高（上）．

【解析2】 熱帯と中高緯度の沿岸降水の比較
北半球中高緯度域 5yr-GPM KuPR 平均降水量 (mm/day)‫ک‬෫࣎Ͷ߳ਭྖ͗ଡ͏೦ଵΓΕ΍߳ਭ͹ೖรԿ͗ঘ͠͏
ओ෫࣎Ͷ߳ਭྖ͗
ঙ͵͏

図6．図2と同じ．ただし，GPM KuPRによる北半球中高緯度についての図．

図7．図3と同じ．ただし，GPM KuPRによる北半球中高緯度についての図．

熱帯域では，地表面が受け取る太陽からの放射量が多いために，1日周期での加熱量の変化が大きく，ローカ
ルな海陸の加熱コントラストに伴う日周期性の降水が見られた．これにより，弱風時（30–70%点）にも沿岸域に降水量のピークが存在した（図2; 図3a）．
一方，中高緯度域では弱風時には沿岸域に降水量のピークは存在せず（図6; 図7a），風速に関わらず降水の日変化も小さい（図7b）．このことから，中高緯度域では
太陽放射量が小さいために日中の地表面加熱に伴う降水の寄与が小さく，力学的な要因が沿岸域の降水分布を左右することを示している．

まとめ

参考文献

熱帯の降雨データ（TRMM PR）と中高緯度での降水データ（GPM KuPR）を，海岸線からの距離・陸方向
風速により分類することで，全球沿岸域の降水分布の比較を行った．その結果，以下の結論が得られた．
 熱帯域で風が弱い場合：地表面の加熱に起因する降水の日周期変動が卓越し，海陸ともに海岸線から離れる方向に降水域・無降水域が伝播するモードが確認された．
 熱帯域で陸方向の風が強い場合：モンスーン流が海岸山脈にぶつかり，地形性強制上昇を受けること
で，日周期変動の小さい継続的な降水が沿岸域にもたらされていた．
 中高緯度域：風速に関係なく日周期変動が小さい．また，陸方向の風が強くなるほど降水量が多くなる
ことから，沿岸山岳による力学的な強制を受けることで起こる降水が支配的である．

Aoki and Shige, 2021, J. Meteorol. Soc. Japan, 99, in press.
Ogino et al., 2016, J. Clim., 29, 1231–1236.
Ogino et al., 2017, Geophys. Res. Lett., 44, 11636–11643.
Mapes et al., 2003, Mon. Weather Rev., 131, 830–844.
Mori et al., 2004, Mon. Weather Rev., 132, 2021–2039.
Shige et al., 2017, J. Clim., 30, 9365–9381.
Yang and Slingo, 2001, Mon. Weather Rev., 129, 784–801.

97

98

99

1982ଙզᴳ΄ࢿࣈᤩᥟ䄜㵕ᥴຉनኦ౮඲ (Narumasa Tsutsumida)
narut@mail.saitama-u.ac.jp䁈ሳय़਍ቘૡ਍Ꮈᑪᑀ๜Ꮈᑪͽ΅̵䦒ᔮ‫ڜ‬ϷϯЄϕψЀτЀνϔЄόΨΘͷ͚ͼ晃݄37ଙ΄ࢿࣈᤩᥟ䄜㵕Ψᥴຉͭ͵̶‫ق‬ቖϹϦϸ΄檕ऒ憶介͡Ο᠏坌ͫ΢͵AVHRR
CDR΄෭ེϔЄόΞΠ̵ࢿࣈᤩᥟ͢䦒ᑮ樌Ӥͽ昧姆ጱ΁䄜۸ͯΡ䯭ৼΨ‫ݢ‬憙۸ͭ͵̶

リモートセンシングデータ

DATA

1982-2019ଙ΄AVHRR CDRϔЄόΨአ͚͵̶෭ེϔЄόͽ͘Ρ͵Η̵‫ݱ‬ଙ΄ҏϝЀϖғsurface reßectance (640 nm, 860 nm, 3.75 !m), 斝ଶჅଶ(3.75 !m, 11.0 !m, 12.0 !m) ΄ଘ̵࣐䰤伛؇૧Ψᓒ‫̶͵ͭڊ‬参照データ
ҍͺ΄‫ق‬ቖࢿࣈᤩᥟϤϺύμϕ(DISCover (1992-1993), GLC2000 (2000,
version 1.1), and GlobCover (2005, version 2.2; 2009, version 2.3)Ψ9ͺ
΄μ϶φ΁妞‫̵ͭ͡ݳ‬ͺAVHRR CDR;‫ݶ‬䯭΄ᑮ樌ᥴ‫؟‬ଶҁ0.05°҂΁ϷςЀϤϷЀν̵ͭࢿࣈᤩᥟሲ͢100Ѿ;΀Ρϡμψϸ΄ΕΨು‫̶͵ͭڊ‬Ӥ懿ොဩͽ݇ᆙϔЄό͢੝΀͡͹͵Mixed/Other Trees̵Snow/Ice΁樛ͭͼ΅ͳ΢ʹ΢85%, 63%΄樷㮔ͽ‫ݐ‬஑ͭ͵̶݇ᆙϔЄόҁ400,438ᅩ҂΅̵϶Ѐύϭ΁晝䝑ͫ΢͵䭥戣ϔЄόҁ2,970
ᅩ҂;ͳ΢զक़΄ර䒍ϔЄόҁ397,468ᅩ҂̵΁‫̶͵ͭۆړ‬

図１．参照データの分布

MODEL

CONCLUSIONӤ懿ϔЄόΨXGBoost classiÞer΁晒አͭͼ‫ݱ‬ଙ΄ࢿࣈᤩᥟ‫ړ‬气㾩Ψ֢౮ͭ͵̶̵ͭͭͩ͡΄ΔΔͽ΅‫ݱ‬ଙͽᇿᒈͭ͵ϯϔϸ奾ຎΨྲ斃ͭ͵‫ړ‬气奾ຎྲ斃ဩ (Post ClassiÞcation Comparison)΄抓氂͢ྜΡ̶ͳͩͽ奺ଙ䄜۸͢ჶΟ͡΁΀ΡΞ̵͜ϡμψϸͪ;΁‫ړ‬气嘦ሲΨ䦒樌數Ӥͽग़殻Ϻυφϓΰϐμࢧ䒐΁晒አ̵๋ͭय़嘦ሲ;΀͹͵μ϶φΨ䟖አͭ͵̶๜Ꮈᑪͽ΅槱๗檕ऒ憶介ϔЄόͽ͘ΡAVHRR CDR΁፳ፓ̵ͭࢿࣈᤩᥟ΄䄜㵕Ψᥴຉͭ͵̶ᥴຉಋဩ;ͭͼ̵ᑮ樌ጱ΀‫ړ‬气ϯϔϸ;̵䦒ᔮ‫ڜ‬ϯϔϸΨ奲Ε‫ݳ‬Υͱ̵‫ړ‬气奾ຎྲ斃ဩ΁ΞΡ䦒ᔮ‫ڜ‬Ӥ΄抅૧㬃൪΄抓氂΁䌏㳌ͭ͵̶ࢿࣈᤩᥟ;ͭͼ΅̵ςϣςϜ϶ࣈऒ΄កܻ۸Κ۹ίϮϷθय़檕΄旷ࣈ䝭य़΀Ϳ͢ᐏࠄͫ΢ͼ͠Π̵Ք஍΅ͩ΢Ο䄜۸΄ͫΟ΀Ρ䭥戣ΨͯͯΗΡ̶Δ͵̵‫ق‬ቖ䶲‫ײ‬䄜㵕ϯϔϸ΀ͿΎ΄‫ێف‬䄜හ;ͭͼ΄‫ڥ‬አΨፓ೰ͭ͵ϤϺύμϕ;΀ΡΏͥදᜉΨͯͯΗΡ̶

RESULTS

1982

2010

2000

1990

2019
1982-2019΄ࢿࣈᤩᥟ䄜㵕㵕ኮ΅ͩͷΟ͡ΟΕΟ΢ΔͯEVALUATION

ग़殻Ϻυφϓΰϐμࢧ䒐Ψ晒አͭ͵奾ຎ΅̵晒አͭ΀͚Θ΄΁ྲΏͼᔜଶ͢ṛ̵ͥ͡ͺ̵‫֛ق‬ᔜଶ΄ΆΟͺͣ͢੝΀ͥ΀͹͵̶΀̵͠㳨΄φϭЄυЀνಋဩ;ͭͼ檱΢ϫϸπϢ
ϯϔϸΘ晒አͭ͵̵͢ग़殻Ϻυφϓΰϐμࢧ䒐΁ྲΏͼࢿࣈᤩᥟ͢毱ᔺ΁䄜۸ͭͼͭΔ͚ҁֺғMixed
Forest!Shurb!Mixed Forests΀Ϳ҂̵匍䋚ጱ΀ࢿࣈᤩᥟ䄜㵕Ψᐏͱͼ͚΀͚;ᐏࠄͫ΢Ρ̶

憶介ϔЄόΨच΁ͭ͵ࢿࣈᤩᥟ䄜㵕΅̵‫֛ق‬ጱ΁憎Ρ;Cultivated & managed
vegetationμ϶φ͢䃀य़ͭͼ͠Π̵Ո傶ጱ΀ࢿࣈᤩᥟ΄ද䄜͢ᐏࠄͫ΢ͼ͚Ρ̶

Acknowledgement: ‫܉‬巃य़਍厏हϷϯЄϕψЀτЀνᎸᑪψЀόЄ‫ڥݶو‬አᎸᑪ̵JHPCNៗ᜶ࣳ‫ݶو‬Ꮈᑪ΁ΞΠ䋚ෞͫ΢͵

100

101

102

2021-02-18 千葉大CEReSシンポジウム（オンライン; Slack使用）

目次
 はじめに
 使用データ– 大気汚染常時監視局– 気象庁メソ気象モデル予報値– 米国大使館・公使館PM2.5測定値（中国・韓国．環境省が公開）

大気汚染常時監視局測定値の準リアルタイム公開 公開コンテンツの例– AEROS 測定値空間分布図（NOx, PM2.5, Ox）[例1] サムネイル表示（任意期間の選択可能）[例2] 動画表示（任意期間の選択可能）– 地域別濃度範囲時系列[例3.1] 西之島噴火影響によるPM2.5高濃度[例3.2] 関東地方での冬季NOx・PM2.5高濃度

早崎将光

 まとめ・今後の課題

日本自動車研究所

2

1

使用データ

はじめに

 大気汚染常時監視局測定値

 日本国内の大気汚染物質濃度，「そらまめ君」webにて公開
 公開情報は有益だが，研究・教育目的では使いづらい点アリ– 愛称「そらまめ君」，環境省大気汚染物質広域監視システム
Atmospheric Environmental Regional Observation
System (AEROS)– 計測時間から約1-2時間遅れで AEROS web にて公開
– 測定時間間隔： 1時間– 画像作成成分： NOx, Ox, PM2.5– 本研究では，著者が参加する国立環境研究所の共同研究プロジェクトページからデータ取得（AEROSと同一データ）– 地域ごとに分割された濃度分布表示（全国的な濃度分布は表示なし）– 期間が限定（直近7日間のみ）– 地上観測のみのため，国外から長距離輸送の有無などの判読が困難

 気象庁メソ気象モデル予報値– 日本領域（ 22.4˚-50˚N , 120˚−150˚E），緯度経度
0.05˚×0.0625˚間隔（481×505グリッド）– 地上，解析値＆予報値（39時間, 51時間予報(00, 12UTCのみ)）– 使用要素： 地上風– データ取得元：京都大学 生存圏研究所

研究利用を想定した，全国濃度動態（含，過去数年分）のネット上での公開を主な目的とする
参照元： http://soramame.taiki.go.jp

43

例1：空間分布図（サムネイル表示）

公開コンテンツ 例1：空間分布図（サムネイル表示）

 表示したい地域・期間･成分を選択 サムネイル表示部をクリックすることで，オリジナル
画像を表示

 汚染物質ごとに地上風と合わせて画像作成– 濃度階級別に色分け記号で表示– 地上風は大雑把な風向・風速が判別できる程度の表示．数値の読み取りよりも「汚染物質の輸送経路」が初見でもわかることを主眼とする

 作図範囲内の一部濃度情報も併記– 濃度ランク別の測定局数– 濃度上位10局の情報（位置＆濃度）

 複数の作図対象範囲を用意．閲覧者が地域を選択– 西日本ー南西諸島： 「越境汚染確認用」– 主要4島（北海道･本州･四国･九州）： 「全国濃度動態確認用」– 関東地方： 東京近郊の濃度動態確認用

PM2.5濃度分布図
2020年8月3日18時
西ノ島噴火影響による
PM2.5高濃度【参考】PM2.5環境基準・注意喚起情報】
環境基準：年平均 15 µg/m3 未満，
日平均の年間98%値 35 µg/m3 未満
注意喚起情報：日平均 70 µg/m3

6

5

103

公開コンテンツ 例2：動画表示

動画表示ページ 例1の空間分布図を短時間で切り替える「疑似動画」表示

 サムネイル表示同様，
地域・期間･成分を選択
 実際には各時刻の静止画を短時間（0.5秒）
で切替表示– 表示切替時間： 0.5秒間隔（デフォルト）– 閲覧者の好みに応じて再生速度調整可能（停止，コマ送り･戻し，スキッ
プ，早送り･戻しなど）– 多数の静止画を切り替えての疑似アニメーション表示なので，閲覧者が望む日時の画像を抜き出しての利用が可能– 表示サイズは変更可能（3段階．Javascript にて縮小表示）– 任意時刻での停止，コマ送り・戻し，早送りも可能– 画像サイズが比較的大きいため，通信速度が十分でない接続では連続表示に不備がでることあり 表示地域– 西日本ー南西諸島： 「越境汚染確認用」– 主要4島（北海道･本州･四国･九州）： 「全国濃度動態確認用」– 関東地方： 東京近郊の濃度動態確認用

7

8

公開コンテンツ 例3：領域内濃度時系列

例3.1 西之島噴火に伴う広域PM2.5高濃度（2020年8月）

 日本国内を緯度経度の矩形範囲に分割，各範囲内での濃度統計値の時系列を表示

 九州北部〜山陰地方でPM2.5高濃度

 異なる表示期間を用意．閲覧者は目的に応じた時間スケールを選択可能

 時間経過に伴い東側に高濃度拡大，
8/5〜6 には東北地方まで到達– 8/2 午後から九州北部で濃度上昇開始– 梅雨明け後，高気圧がほぼ停滞– 高気圧の周縁の流れに乗るように西之島の噴煙起源と思われるPM2.5濃度上昇– 国内9分割（全国，北海道，東北，... 中四国，九州，南西諸島）– 同時刻での領域内測定局の10% & 90%値（領域内の濃度バラツキの指標），中央値（領域内代表値）を表示– 利用可能時間スケール：1年間（暦年），1ヶ月，1週間

max 82 µg/m3
（長崎）

全国

 広域的な大気汚染状況を把握するのに有効

2020年8月3日18時
地上天気図– 例3.1： 西之島噴火に伴う広域的なPM2.5
高濃度（2020年8月）– 例3.2： 関東での冬季NOx & PM2.5高濃度（2021年1月）

東北×

8/3 18時

9

8/5 – 6 で濃度ピーク（九州北部より2-3日遅れ）

西之島(27.3˚N, 140.9˚E)

例3.2 関東地方での冬季NOx・PM2.5高濃度（2021年1月）

まとめ 1/22 夕方〜夜間，NOx & PM2.5 が関東地方で高濃度 AEROS の空間分布図を準リアルタイムで更新･公開

NOx– 汚染物質濃度ランク別の色分け表示，濃度上位10局などを図の余白部
分に併記– 1時間値濃度＆地上風との同時表示により，高濃度汚染気塊の水平移流を視覚的に伝えることが可能– 領域内濃度時系列は，地域的な汚染イベント検出に有効– 停滞前線の北側．地上は弱風・薄曇り，冬季としては高温 （21時の東京，11.1℃，RH=44%）

 地域的な大気汚染イベントを検出するのに有効
max 194 ppbv
（神奈川）
NOx

10

 過去画像をアーカイブ，web 画面から閲覧者が希望期間･地域･要素を指定してサムネイル表示・動画表示が可能

PM2.5– 「そらまめ君」サイトで提供されていない機能．研究目的で利用しやすい– 現時点で2018年1月〜の画像を作成済み．年度内に2015年以降の画像を作成，公開見込み

max 66 µg/m3
（千葉）
PM2.5

M: 月曜日1/22 21時

2021年1月22日21時
地上天気図

11

12

104

今後の課題謝辞 雲･降水域，エアロゾル光学的厚さ（AOT） などとの重ね合わせ表示

 本研究は，国立環境研究所と地方自治体環境研究所とのII型
共同研究課題 『光化学オキシダントおよびPM2.5汚染の地域
的・気象的要因の解明』のサポートを受け，同テーマにて提供されている常時監視局測定値（速報値）を利用しました– 汚染物質の wash-out/rain-out などの動態把握に有効– 現在のイメージファイル（PNG形式）での作成･配布に加え，GISソフト・
アプリ等を用いたレイヤー表示も用意 更新の迅速化– 現時点では稼働テスト版のため，3時間に一度の更新

 複数の閲覧対象者を想定し，各ユーザに合わせた操作インタ
フェース・Q&A集などを提供予定– 研究者： 研究用資料．高濃度イベント時の濃度動態の概要把握に利用– 地方自治体大気汚染担当者： 高濃度イベントの事後解析，更新がもう少し早ければ，注意報発令等の判断材料にもなりうる（全国分布＆水平風の表示情報が特に有益との助言あり）– （検討中）教育機関：中･高生や大学生向け教材
以上

13

14

105

୊յ‫ڧ؂‬ϨϠʖφιϱεϱήεϱϛζΤϞɻ޳ಆ൅නϕϫήϧϞ
7KHUG(QYLURQPHQWDO5HPRWH6HQVLQJ6\PSRVLXP 2UDO3URJUDP)HE 2QOLQH6ODFN孳孼孽孶孳孰孳孼孽孶學峈峐峄峴崀孴孴 孳孼孽孶學孰孳孼孽學孳孵 孳孼孽學孳孰孴孳孽孳學孶 孴孳孽孳學孰孴孳孽孵孳孷 孴孳孽孵孳孰孴孳孽孶學

֋ճ
֋ճ岈ѭࡲ

ෲ෨ࠂິʤ宆守宕宨宖峈崀峌屎ௗʥ๹ࡄ屇ࡄ֒ஏ‫ݏ‬屎୉‫ݏـ‬屎ు཯‫߻݃ݏ‬岂Ӷ੗峷峯屎峕峈崀峄崀岽࢚ճʁׁ‫࢚߃ݬ‬ːෲ෨ࠂິʤએཁ୉ָʥ孯季૛Ӹ孯季ࢀ੶൑໷孯季季季ࠞຌ࿪ऴ孯季٤໼એ‫ܛ‬孯季ཷਜ਼ඛ孯季宑宬宦宲宯室季宊宨宱宽室宱宲孯季季季宇宬宰宬宷室宵季宒宸宽宲宸宱宲容宖宦室宯室宥宬宯宬宷宼季宲宩季害宵宨孰宨室宵宷宫宴宸室宮宨季家宬宪宱室宷宸宵宨家季宬宱季宄宷宰宲家害宫宨宵宨孲完宲宱宲家害宫宨宵宨季宺宬宷宫季宷宫宨季宨室宵宷宫宴宸室宮宨季害宵宨害室宵室宷宬宲宱 ː宇孱季宒宸宽宲宸宱宲容ʤ宆宫室害宰室宱季官宱宬容宨宵家宬宷宼ʥ孯宽宲宱宨
季季季季宖孱季宓宸宯宬宱宨宷家孯季宍孱宜孱季宏宬宸孯季宎孱季宋室宷宷宲宵宬߻੔֋޳峹屎峍ժ଀岬༽属屹孵孳孵孳೧孺݆߿ӏ岅岢岥‫ྌڰ‬අ֒岈೼Ѵːཷ岳岴崀ʤએཁ୉ָʥ孯季‫ٳجࢃ؛‬孯季ࢃ࡜ช༦‫ڌ‬୉ਭࡄ֒岈屹岛岈ޮԄ岬‫݋‬岇屹ഷର಼଄‫ܗ‬ఇ๹岈ߑଆགྷ݇ۜࢢ୉್࿢ʤ᷄ཆ‫ڧ؂״‬峯峘峌屎ʥ彁ɻଡ໪దཤ༽岂҈ఈ੓岅‫ؖ‬屳岥‫و‬ໝ岂෾໼พ岈๊շ山岄属‫خ‬ຌߑଆઅ‫ܯ‬ɻ彁峈峐峄峴崀孵學 孴孳孽學孳孰孴孴孽孳學孹 孴孴孽孳學孰孴孴孽孵孳༹ʓ岄෾໼岒岈Ԣ༽Ӌந履岣岈峷峯屎峕峈崀峄崀岽岅岢岥ஏ‫ځ‬࿯੗୉‫ڧ؂ـ‬岈‫ڂݜ‬ଢཇޭ༢ً岅岢岥৪෼ध‫ޭܮץ‬ժ଀岈߁Ү‫ܯ‬଎घ๑孺 孴孴孽孵孳孰孴孴孽孶學೦੼֐岸峮島౧ࡎ峖峺屎崀岅岢岥ਭҶ属岜屻බ岈૥‫غ‬൅‫ݡ‬岈Ն೵੓岈‫ݗ‬౾孻 孴孴孽孶學孰孴孴孽學孳峖峺屎崀ਭҶ峯峘峌峷崀岽岅岢岥ਫ਼ү岈峝島屾屧岂ࡠౖ਄岈‫ܐؖ‬峪峆峌屎峈峐峄峴崀孴孶孽孳孳孰孴孷孽孳孳

9HUVLRQ )HE

࢚ճʁຌ‫ڹ‬એॡː໼޳ࠂߨʤ಺ྒྷঃࢢ୉ָʥ孯季೘ߒਖ࢞ːଁీ್݊ʤ੫Ԯ୉ָʥ孯季ᚺࢢ௜߄孯季‫޼੊ٳ‬໎孯
季季季季Ԩɻ‫ݘ‬ʤ੫Ԯ୉ָʥ
ːຂɻկ߃ʤෳౣ୉ָʥ孯季‫ٸ‬໼๑ۛ孯季ࠦʓ໨࣏࿢孯季季季ຌؔߵ‫ي‬孯季ຌ‫ڹ‬એॡ
ːీ஦季‫ܕ‬ʤೖຌஏਦ峈崀峌屎ʥ孯季ᖝ季季季‫פ‬孯季ۛ౽দඛ‫ࣞܙ‬岉居௪৙岈峪峆峌屎‫ࣞܙ‬孲峆島岱峖‫ࣞܙ‬岈岃屻岣岁岜ߑ属岘屵岭

峈峐峄峴崀孶孼 孴孷孽孳孳孰孴孷孽孴學孴孳 孴孷孽孴學孰孴孷孽孶孳੫ࢯ‫ـ‬েӶ੗岈Ԣ༽એཁ୉宆守宕宨宖岅層屫岥੫ࢯ‫ـ‬েӶ੗峔屎峌岯屎岸岱峣岈‫ݳ‬য়岂ཤ༽ʤՀୌ
孵孳孴孼೧孷݆居峁峠࠯റ岈峨峐峕峆峪峐峕岁ૼ۲山屹峍峆峕峆峕屎峭岈մੵ孴孴 孴孷孽孶孳孰孴孷孽孷學੫ࢯӶ੗߶ළౕ؏଎岬༽属屹߳ӏ֋࢟༩଎岅‫ؖ‬屳岥౹‫ܯ‬దմੵ孴孵 孴孷孽孷學孰孴學孽孳孳岌岘岩岤̖ߺ岅岢岥ౖ࠯ࡄ֒؏଎岅屾属岀
宏室宱宧家宯宬宧宨季宇宨宷宨宦宷宬宲宱季宺宬宷宫季宋宬宰室宺室宵宬孰孻季宊宨宲家宷室宷宬宲宱室宵宼季宖室宷宨宯宯宬宷宨ːࢀӞ季எদ季孫峜峼岱୉ָ峫峛岯ߏ屇宍宄宐宖宗守宆孬ɾ
季季季季ӮҬ季৶季孫宍宄宐宖宗守宆孬ɻ宗宲宰宲室宮宬季宐宬宸宵室季孫官宱宬容宨宵家宬宷宼季宲宩季宋室宺室宬宬季室宷季宐室宱宲室季季季季室宱宧季宍宄宐宖宗守宆孬孯季室宱宧季宖宫宬宱季宑室宪室宬季孫宍宄宐宖宗守宆孬峈峐峄峴崀孷孴孶 孴學孽孴學孰孴學孽孵孳孴孷 孴學孽孵孳孰孴學孽孵學孴學 孴學孽孵學孰孴學孽孶學孴孹 孴學孽孶學孰孴學孽孷學孴孺 孴學孽孷學孰孴學孽學學孴孻 孴學孽學學孰孴孹孽孳孳孴孹孽孳孳孰孴孹孽孴學季

એཁ୉ָ安宸宷宸宵宨季守室宵宷宫岈खૌએཁ୉ָ安宸宷宸宵宨季守室宵宷宫岂‫׈‬ಊ岈֕གྷ
宖宇宊家岈屹岛岈孶࣏‫ݫ‬峔屎峌‫༽׈‬岅屾属岀宊完宖峔屎峌岈౐ࢤྚஏ੕ࡨ岒岈‫༽׈‬Ն೵੓཮ࢃ屇౐ࢤۛ߭岈धྜྷஏ岈ਫ਼ସ‫ؽܧ‬೵೼Ѵ岅層屫岥峷峯屎峕峈崀峄崀岽ཤ༽岈Ն೵੓宊完宖岂Ӻָ௒ࠬɻ‫়ྭࣆڂݜ‬ղ౐ࢤ岈ࣙષ‫ڧ؂‬岂岈ৰ岦߻属岂宆宒宙完宇孰孴孼季ླྀߨԾ岅層屫岥屭屭岧岈݊߃ң࣍孮ஏ‫ځ‬รಊ峔屎峌峦屎峆٠࿨࢚ճʁࢤҬ࿪ਖ
ࢤҬ࿪ਖʤએཁ୉屇宆守宕宨宖ʥՅ౽ɻ‫ݨ‬ʤએཁ୉屇Ԅָܵ‫ڂݜ‬Ռʥ஝಼ஒࢢʤએཁ୉屇Ԅָܵ‫ڂݜ‬Ռʥഗ໨ɻੜʤએཁ୉屇Ԅָܵ‫ڂݜ‬Ռʥྵ໨‫و‬ಕʤએཁ୉屇༩๹ҫָ峈崀峌屎ʥཧɻ૟ʤએཁ୉屇ऀճՌָ‫ڂݜ‬Ռʥ峈峐峄峴崀學孴孼 孴孹孽孶孳孰孴孹孽孷學ஏ‫ڧ؂ځ‬峯峘峌峷崀岽屇峯峔峷崀岽孶࣏‫ݫ‬峔屎峌岬༽属屹ਁྜྷࡄ֒༩๹ٗढ़岈֋൅孵孳 孴孹孽孷學孰孴孺孽孳孳孵孴 孴孺孽孳孳孰孴孺孽孴學‫ޫـ‬峯峔峸਼஍ࣰ‫݃ݩ‬Վ岅岢岥Ӷ੗峤峺峍岼峕಍ड़岯峸峁峷峇峭岈‫ৄݗ‬彁ɻસ‫ځ‬峝岱岷峫峆ྖรಊ؄ࢻ屇մੵ岅޴屫岀ʤ屷岈̐ʥɻ彁宊宓宐߳ਭྖ峤峺峍岼峕岬༽属屹岱崀峖ѧ୉཰๼౨෨岅層屫岥߳ਭգఖ岈‫ڂݜ‬࢚ճʁࡊ౽চࢢ
ːՅ౽ɻ‫ݨ‬ʤએཁ୉ָʥ孯季ऑྜྷ༡೯孯季ఇీ੔੕孯季季季૥ઔ༡࿼孯季ঘ՘࿪޼೯孯季宍孱宗孱峆峷季峆峫崀峓岰峵孵孵 孴孺孽孴學孰孴孺孽孶孳Ӷ੗峔屎峌ಋԿ岅岢岥સ‫ځ‬୉‫ـ‬峯峔峸宑完宆宄宐岈߶ౕԿʁབྷ༩଎峯峔峸岈ߑ஛岒岈ख岤ૌ岙

ː࣋ඎ季季బʤߵઔ୉ָʥ孯季ଞీชֈ孯季໨޳կ࢚孯季季季季ࢃࠞ༖ղ孯季ෳౣ屜屴屯ːঘ௮ॠ࢚ʤએཁ୉ָʥ孯季ࠦ౽ཇ༠ถճ࣏೧ౕ岈ޮู岅屾属岀ถճ岈ѭࡲ࢚ճʁࢤҬ࿪ਖ
ࢤҬ࿪ਖʤ‫ڠ‬ಋཤ༽җҽௗʥۛ౽দඛʤ宆守宕宨宖෯峈崀峌屎ௗʥ106࢚ճʁ༸ɻҔ
Ṧ޳ಠࢦʤએཁ୉ָʥ
ːߗൻ‫࣏ݓ‬ʤἜ৕୉ָʥ孯季Ց߻‫ܜ‬孯季守孱季宇室容室室宱宼室宰孯
季季季季‫޼੊ٳ‬໎孯季௥໌ୣ༦ːᖝీɻಠʤ෍ࢃ୉ָʥ孯季ઝ୫༟ध孯季҈Ӯ਼໎ːഇ෷࿪༦孯季ຌଡՇ໎孯季ׁ‫࢚߃ݬ‬第23回 環境リモートセンシングシンポジウム ポスター発表プログラム
The 23rd Environmental Remote Sensing Symposium (Poster Program)Feb 18, 2021 (Online Slack)
番号
P01
P02
P03
P04
P05
P06
P07
P08
P09
P10

P11

P12
P13
P14
P15
P16
P17
P18

P19

P20
P21

P22

P23
P24
P25
P26
P27
P28
P29
P30
P31

題⽬

Version 2.0 (Feb 15, 2021)

発表者＊⻘⼭拓未（千葉⼤学）, 室賀元晴, 難波⼀輝,
UAV搭載CP-SAR画像処理システムに向けたFPGAを⽤いた基板の仕様と設計
Josaphat Tetuko Sri Sumantyo＊瀧澤由美（統計数理研究所）, 深澤敦司, Cahya Edi Santosa,
X-band 円偏波レーダーアンテナの基礎と応⽤研究
Josaphat Tetuko Sri Sumantyo
UAV 搭載⼩型分光センサ統合システムの開発＊⼤前宏和（㈱センテンシア）, 三宅俊⼦, ヨサファット＊椎名達雄（千葉⼤学）, Nofel Lagrosas, 千秋博紀, ⼄部直⼈,
⽕星ローバ⽤ミニライダーの定量性評価
はしもとじょーじ
⾚外吸収を⽤いたガス可視化技術の開発
染川智弘（㈶レーザー技術総合研究所）
ラマン法と蛍光法を組み合わせた分光型ライダーでの⻑野市環境観測＊⿑藤保典（信州⼤学）, 切中拓⽮, 椎名達雄
IoTネットワークを⽤いた環境情報収集システムの開発＊⼩室信喜（千葉⼤学）, 藤井瞭
機械学習を⽤いたイオノグラムにおける Spread F の⾃動検出法の開発＊中⽥裕之（千葉⼤学）, 清⽔淳史, ⼤⽮浩代, 鷹野敏明
＊若林裕之（⽇本⼤学）, ⽇⾼亨⼈, 本郷千春, Boedi Tjahjono,
Sentinel-1 SARデータを⽤いたインドネシア稲作地の洪⽔領域検出精度評価
Sitaresmi Dewayani, Intan Rima Ratna Permata
Ionospheric Tsunami Warning System: The 28 September 2018 Sulawesi Event as Jann-Yenq Liu（National Central University）, Chi-Yen Lin, Tien-Chi
an Example
Liu, Katsumi Hattori, Dimitar Ouzounov, Yuh-Ing Chen
＊Bruno Adriano（理化学研究所）, Naoto Yokoya, Junshi Xia,
Learning from Multimodal and Multitemporal Earth Observation Data for Building
Hiroyuki Miura, Wen Liu, Masashi Matsuoka,
Damage Mapping
Shunichi Koshimura
シミュレーションモデルとリモートセンシングを⽤いた作物⽣産量推定法の検討．第4報 病害 ＊本間⾹貴（東北⼤学）, 宮野法近, 佐々⽊次郎, 芮秋治,⾍の検出と影響評価の試⾏
叶戎玲, 中村航太, Iskandar Lubis, 牧雅康, 本郷千春
AI技術を⽤いた観光⽀援を⽬的とする観測データの応⽤について
宮﨑貴⼤（⾹川⾼等専⾨学校）
環境ゲノミクスと環境リモートセンシングを利⽤した花粉由来エアロゾルの統合解析＊⽥中啓介（東京農業⼤学）, ⼭⼝航⼤, ⼊江仁⼠
インネシア、デンパサール市における植⽣と都市のヒートアイランドの関係＊⼤澤⾼浩（ウダヤナ⼤学）, アブドラマンアサク
Fitria Nucifera (Universitas AMIKOM Yogyakarta), Widiyana
Monitoring of urban expansion of Jakarta using MODIS land surface temperature
Riasasi, Da Wang, Yuhei Yamamoto, Kazuhito Ichii
⼤気汚染常時監視局測定値の準リアルタイム公開
早崎将光（⽇本⾃動⾞研究所）
久慈誠（奈良⼥⼦⼤学）, 横⽥⻘奈, 中川真友, ⼭⽥奈直,
地上光学観測による奈良盆地におけるエアロゾルの研究
下出有実, ⾼⽥真奈, ＊神⾕美⾥＊⾼島久洋（福岡⼤学）, 植⽊洸亘, ⼄部直⼈, Martina M.
都市⼤気における⼆酸化窒素鉛直分布観測の⾼度化
Friedrich, 原圭⼀郎, ⽥代尚輝, Alexis Merlaud, Frederik Tack,⼊江仁⼠＊齋藤天眞（東京理科⼤学）, 三浦和彦, 森樹⼤, 桃井裕広,
東京神楽坂及び富⼠⼭麓太郎坊で測定した光学的厚さ
⻘⽊⼀真バイオマスバーニング域における再解析エアロゾルデータの精度検証とエアロゾルの変動要因の＊⼤野健（千葉⼤学）, ⼊江仁⼠, Govindaraju, R. C.
解明＊ Alessandro Damiani （千葉⼤学）, Hitoshi Irie ,Consistency between observations of aerosol concentrations and their
Kodai Yamaguchi, Hossain M. S. Hoque , Tomoki Nakayama,
optical properties
Yutaka Matsumi, and Yutaka Kondo＊⼩畑建太（愛知県⽴⼤学）, 市井和仁, 松岡真如, ⼭本雄平,
ひまわり8/9号の陸域利⽤に関する研究会
三浦知昭, 永井信, ⼩林秀樹, ⼭本浩万
静⽌衛星からの地表⾯温度推定アルゴリズム改良
森⼭雅雄（⻑崎⼤学）
Exporting the Normalized Hotspot Indices (NHI) on Himawari-8/AHI observations:*Genzano N.（University of Basilicata）, Hattori K., Higuchi A.,
a preliminary study on Krakatau volcano (Indonesia) during the eruption on
Marchese F., Pergola N. and Tramutoli V.
September 2018
衛星搭載レーダを⽤いた沿岸域における降⽔分布特性の解析＊⻘⽊ 俊輔（京都⼤学）, 重 尚⼀
逆解析システムNISMON-CO2による⻑期全球CO2フラックスデータ
丹⽻洋介（国⽴環境研究所）
The historical burned area extracting in Chernobyl Exclusion Zone using Random
Jun HU（千葉⼤学）, Shunji KOTSUKI, Yasunori IGARASHI
Forest1982年以降の⼟地被覆変動解析
堤⽥成政（埼⽟⼤学）
上部対流圏のメタン変動について＊江⼝菜穂（九州⼤学）, 齋藤尚⼦, 丹⽻洋介
数理感染モデルによるCOVID-19の感染⼒推定と衛星NO2観測による経済活動推定との＊樺⼭修（千葉⼤学）, 岡崎淳史, ⼩槻峻司
関連分析

107

第 23 回 CEReS 環境リモートセンシングシンポジウム
資料集
編集 千葉大学環境リモートセンシング研究センター
共同利用研究推進委員会〒263-8522 千葉市稲毛区弥生町 1-33
千葉大学 環境リモートセンシング研究センター
電話 043-290-3832 FAX 043-290-3857
URL https://ceres.chiba-u.jp/
印刷(株)ハシダテ