LAGUNA（汽水域研究）8，23〜30 頁（2001 年 3 月）
LAGUNA 8，p.23−30（2001）

衛星リモートセンシングによる宍道湖の一次生産量モニタリングの試み
作野裕司1・松永恒雄2・高安克己3・國井秀伸3
中村幹雄4・六川修一5
Monitoring primary production in Lake Shinjiusing satellite remote sensing
Yuji Sakuno1, Tsuneo Matsunaga2, Katsumi Takayasu3, Hidenobu Kunii3,
Mikio Nakamura4 and Shuichi Rokugawa5

Abstract: To monitor the gross primary production（Pg）in Lake Shinji, a simple algorithm of
the Pg estimation using chlorophyll−a（Chl.a）derived from satellite remote sensing data andthe maximum primary production per Chl.a（P Bm）derived from the in−situ water temperature（Tw）was proposed. Some assumptions for developing the algorithm were verified using fieldsurvey data obtained in the lake, 1995−1998. And the algorithm was applied to images and Tw
data of different dates in the Lake. The following results were obtained. 1）The area average
SPOT/HRV band ratio after offset removal showed high correlation（R =0.98）for the area
average in−situ Chl.a. 2）The primary production per Chl−a（P B ）almost reached saturation（≒P Bm ）under the irradiance below 400μEin/m2 /s condition. 3）The P Bm showed relative
high correlation（R =0.71−0.73）for Tw. 4）The estimated Pg using the algorithm changed within
the range of about 50−700 mgC/m3/hr in the lake.
Key words: Lake Shinji, monitoring, primary production, remote sensing

1．はじめにパラメータの一つである一次生産量は時空間的な変動が大きく，その広域分布の推定は難しかった．
そこで筆者らは宍道湖全域における一次生産量を推定するために，1995 年から 1999 年まで高分解能衛星センサを用いた一次生産量モニタリングの技術開発に関わる現地調査を継続して行ってきた（例えば

近年，宍道湖に生息するシジミによる水質浄化能力を評価する目的で，複数の物質循環モデル（Nakamura et al. , 1988；山室，1997）が提案されている．しかしその物質循環モデルの中で最も重要な

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広島大学工学部 Faculty of Engineering, Hiroshima University, Higashihiroshima, 739−8527, JapanE−mail: ysakuno@naoe.Hiroshima−u.ac.jp
東京工業大学大学院総合理工学研究科 Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology,
Yokohama, 226−8502, Japan
島根大学汽水域研究センター Research Center for Coastal Lagoon Environments, Shimane University, Matsue, 690−8504, Japan
島根県内水面水産試験場 Shimane Prefectural Fisheries Experimental Station, Hirata, 691−0076, Japan東京大学大学院工学系研究科 Graduate School of Engineering, The University of Tokyo, Bunkyo−ku 113−8656, Japan

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作野裕司・松永恒雄・高安克己・國井秀伸・中村幹雄・六川修一

作野ほか，1996）．一般に衛星データを用いて一次生産量推定を行う場合，通常衛星データからクロロ
フィル a 濃度（以下 Chl.a と略す）を推定する過程（第 1 段階）と Chl.a から一次生産量を推定する過程（第 2 段階）に分けられる．筆者らはまず第 1 段階
についてまとめ，ある一時期の衛星データから宍道
湖の表層 Chl.a 分布を推定する比演算回帰モデルを提案した（作野ほか，1999）．この結果を受け，本報では多時期の衛星データでも同様の Chl.a 推定モ
デルが適用可能であるか，そしてまだ研究に着手していない Chl.a から一次生産量を推定する方法についてそれぞれ検討したのでここに報告する．

2．衛星データを用いた宍道湖用簡易一次生
産量推定アルゴリズムの提案
筆者らは 1997 年 10 月 9 日の衛星データと現場データを使って宍道湖の表層 Chl.a 分布推定を行い，SPOT/HRV センサのバンド 1（XS1:0.50−0.59μm）とバンド 2（XS2:0.61−0.68μm）の比演算モデルがChl . a 推 定 に 有 効 で あ る と 報 告 し た（ 作 野 ほ か ，
1999）．多時期の衛星データについても同様のモデルが有効であるとすると，宍道湖の表層 Chl.a と衛星データとの関係は次式で表せる．

ないと仮定して式 2−3 を以下の式で表す．
Pg＝P Bm C （式 2−3）
また P Bm は温度の関数であることが知られており（Epply, 1972; Balch and Byrne, 1992），霞ヶ浦でもP Bm と水温は高い相関があることが報告されている（岩熊・安野，1981）．宍道湖でも霞ケ浦と同様，
水温の関数で表せると仮定し，P Bm と水温の関係を以下の式で表す．
P Bm＝cT ＋d （式 2−4）または P Bm＝c’EXP（d’T ）（式 2−5）
ここで，T は水温，c，d ，c’ ，d’ はそれぞれ定数である．ただし宍道湖は水平・鉛直の水温差が平均 0.5℃程度以下と小さいことから（橋谷ほか，1991），P Bmの値も鉛直的に均一とする．
以上の仮定が妥当であれば，Pg は Chl.a と水温の関数で求めることができ，衛星データと水温データを使って宍道湖の総一次生産量を比較的簡便に推定することが可能となる．

3．宍道湖用簡易一次生産量推定アルゴリズ
ムにおける仮定の検証

C ＝a（XS1/XS2）＋b（式 2−1）
ここで，C は Chl.a, XS1 及び XS2 はオフセット除去
後（暗画素法と呼ばれる簡便大気補正後）の SPOT/
HRV データの DN, a 及び b は定数である．ただし宍道湖の Chl.a は上下層間で差が数μg/l と小さく
（橋谷他，1991），上下間の濃度差は均一とする．
一方，一次生産量を衛星データから導く場合，一般に以下のような式が用いられる．
Pg＝P B C（式 2−2）
ここで，Pg は総一次生産量，P B は「Chl.a あたりの総一次生産量」である．また P B は通常，照度や水温等の関数として表され，一般にその設定は観測値が使用される．しかし，宍道湖において P B の観測例は少なく，その設定方法の議論もなされていない．
そこで，ここでは衛星が飛来する午前 10〜12 時前
後の時刻には宍道湖の P B が最大（P Bm）となり（森本ほか，1977），かつ良好な衛星画像が取得できるのは晴天の日に限られ照度は P B の律速条件になら

3.1 多時期衛星データによる比演算モデルの妥当性
3.1.1 使用データ
式 2−1 のモデルの検証に使用したデータは，1995
年 11 月 7 日，1996 年 10 月 11 日，1997 年 8 月 8日，10 月 9 日，1998 年 3 月 3 日，3 月 4 日に筆者らが収集した衛星（SPOT/HRV）／現場（Chl.a）デー
タセットである．Chl.a の値は現場で採水した試料を実験室に持ちかえり，アセトン・抽出吸光度法により求めた．天候や調査機器等の関係上，調査日によってデータの取得数は異なるが，基本的な測点は
図 1 に示す通りである．また取得した水質データ（Chl.a）データを取得した同地点で取得した透明度，SS の各データも含む）の概要を表 1 に示す．
衛星データは，地上基準点（GCP）による精密幾
何補正処理により現場調査測点と対応づけた画素の
DN を使った．また各測点の DN は，センサノイズ
及び測点位置決定誤差の影響を軽減する目的で，現地調査測点を中心とした 3×3 画素（60 m×60 m）の平均値を用いた．さらに大気補正には暗画素法（作野他，1999）を採用し，清浄な日本海域の DN を各

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表 1 1995〜1998 年に宍道湖衛星同期調査で得られた水質データのレンジ．
Table 1 Ranges of simultaneous water quality survey datawith satellite observation in Lake Shinji, 1995−1998.

図 1 宍道湖における基本調査測点．
Fig.1 The standard stations of water quality survey in Lake
Shinji.

測点の DN から差し引いた．
3.1.2 結果及び考察
図 2（a），（b）はそれぞれ，オフセット除去前のSPOT/HRV の比演算値と現場表層 Chl.a の関係を示している．
（a）と比べて（b）は全データが直線的に並び，両者の相関は非常に高い（相関係数 0.81）．
これは宍道湖の HRV データにおけるオフセット除去が時期間の大気補正処理手法として，十分な効果があったことを示している．しかし図 2（b）で各測
定日ごとの値を見ると，両者の相関は悪く，ここに示した回帰式では各測定日ごとの Chl.a 分布を推定する式としては不適当である．このような問題は多時期の Landsat/TM データを使った東京湾の表層

Chl.a 推定例（水尾，1998）でも報告されている．このことは現状の衛星センサデータから 1 つの Chl.a
推定式で全測定日の Chl.a 分布を推定することの難しさを示しているといえる．これは，湖内や湾内の表層 Chl.a の濃度差に比べて時期的な表層 Chl.a の濃度変化の方が大きいことに起因すると考えられる．
一方，図 3 は図 2（b）を各測定日の SPOT HRVの比演算値と現場表層 Chl.a のそれぞれ面平均値をとった時の関係を示した図である．この図において両者の相関は高い（相関係数 0.89）
ことがわかる．このことは，衛星データからただ 1 つの回帰式で多時期における宍道湖の面平均表層 Chl.a を比較的精度よく推定することができる可能性を示している．そこで，式 2−1 を次式に修正した場合，多時期衛星

図 2 宍道湖における SPOT/HRV の比演算値と現場表層クロロフィル a 濃度との相関．
（a）オフセット除去前，（b）
オフセット除去後．
Fig.2 Correlation between SPOT/HRV band ratio and the in−situ surface chlorophyll−a concentration in Lake Shinji.（a）before offset removal,（b）after offset removal.

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図 3 宍道湖における SPOT/HRV の面平均比演算値と現場の面平均表層クロロフィル a 濃度との相関．
Fig . 3 Correlation between the area average of SPOT /HRV band ratio and the average in − situ surface
chlorophyll−a concentration in Lake Shinji.

図 4 宍道湖湖心における光（I ）−一次生産量（P ）曲線の例（1994 年 8 月 1 日）．P と I は國井（未発表）のデータを使用．
Fig.4 Example of P −I curve at the center of Lake Shinji.
P and I data from Kunii（unpublished）.

データによる比演算モデルは宍道湖の表層 Chl.a 推定に妥当だといえる．

値を 0.47 倍（気象庁，1977）して炭素単位（mg C）に変換した．このようにして求めたデータの一覧を
表 2 に示す．
一方，P B の最大値（P Bm ）は先に示した國井の Iと P B のデータを使って両者の関係を次式のような双曲線（関，1996）で近似することによって求めた．

Cave＝a（XS1/XS2）（式 3−1）
ave＋b
ここで，Cave は表層 Chl.a の面平均値，（XS1/XS2）
ave
は SPOT/HRV の比演算値の面平均値，a，b はそれぞれ定数である．
3.2．
「Chl.a あたりの一次生産量」の光依存性及び温度依存性について
3.2.1 使用データ
宍道湖における光（照度）と一次生産量のデータ
は，國井（未発表）のデータを用いた．このデータ
は，1994 年 8 月から 1995 年 11 月まで毎月宍道湖
湖心表層で採取した 14 試料を用いて，実験室において種々の照度（I ）下で明暗瓶法により一次生産量を測定したものである．本報では國井が測定した各光量下の純一次生産量と呼吸量を足すことによって，総一次生産量を求めた．また一次生産量と同じ
湖水試料で測定された水深 0 m と 1 m に お け る
Chl.a の平均値を表層 Chl.a とした．そしてこの表
層 Chl.a で総一次生産量を割って，「Chl.a あたりの一次生産量」（P B ）を求めた．ただし，この測定値
は酸素単位（mg O2）であるため，先に求めた P B のP B＝αI /（β＋I ） （式 3−1）
このうち，αとβは定数で，それぞれ P Bm と半飽和定数（P Bm の 1/2 のときの光強度，KI ）に相当す
る．本報ではこの定数αを P Bm のデータとした．またこの時の水温（T ）は I と P B を測定した水槽内の水温とした．
3.2.2 結果及び考察
図 4 は宍道湖湖心表層における I と P B の関係を
式 3−1 で双曲線近似した結果を表した例である．図中の近似式のうち，分子側の定数 16.1，分母側の定数 305.3 がそれぞれ P Bm，KI の値に相当する．また
表 3 には同様にして求めた全データの P Bm，KI，相関係数（R ），RMS 誤差（RMSE ）を，図 5 には全デー
タから求めた近似曲線をそれぞれ示す．
表 3 より 1995 年 1 月，2 月の相関が他の日にちと比べ若干悪い（R ＝0.88，0.73）がその他の相関は

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表 2 疑似現場法によって得られた宍道湖湖心のクロロフィル a 濃度あたりの一次生産量，呼吸量とクロロ
フィル a 濃度及び水温のデータ（國井，未発表）．クロロフィル a 濃度データは水深 0 m と 1 m の平均値
Table 2 Original data primary production per chlorophyll−a（P B ）, using the simulated in−situ method, chlorophyll−aconcentration（Chl.a）, and water temperature at the center of Lake Shinji（Kunii, unpublished）. Chl.a data are the averagesof values at 0 m and 1 m depths.

R ＝0.96 以上と極めて高い．このことは，宍道湖湖
心表層における I と P B の関係は式 3−1 の双曲線で近似することが妥当であることを示している．また，
P Bm の値は 1.5〜18.4 mg C/mg Chl.a/hr 範囲にあり，一般の富栄養湖で観測された P Bm の値 2〜6 mg C/
mg Chl.a/hr（有賀，1973）と比べても同等かそれ以上の高い値を示している．同様な指摘は山室（1991）
でもなされている．一方，図 5 からほとんどのデー
タが 400μEin/m2/s 以下の照度下で P B は飽和しており，衛星データ取得条件である晴天時・午前 10〜12時前後にはほぼ飽和状態つまり P Bm の状態に達している場合が多いと推測される．以上から衛星デー
タ観測日時における宍道湖湖心表層では P B ＝P Bmの仮定は妥当であると考えられる．
図 6 は，異なる水温下における典型的な光−一次生産量曲線を示す．また図 7 には P Bm と水温の関係を表す．両者には R ＝0.71〜0.73 程度の相関があり，値はほぼ岩熊・安野（1981）が示した回帰曲線上に近いところへプロットされた．このことから，宍道湖の P Bm と水温の間にも深い関係があることが示唆された．しかし，推定誤差（RMSE で表す）は 3 mg C/mg Chl.a/hr 程度あり，水温の関数で P Bm
を推定する場合にはこの程度の誤差を考慮しなけれ

図 5 1994 年 8 月から 1995 年 11 月まで毎月の光（I ）−一次生産量（P ）データを使って推定した宍道湖の全 P −I 曲線．P と I は國井（未発表）のデータを使用．
Fig.5 P −I curves estimated from P and I data for eachmonth between Aug.1994 and Nov.1995 in Lake Shinji. P
and I data from Kunii（unpublished）.

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作野裕司・松永恒雄・高安克己・國井秀伸・中村幹雄・六川修一

表 3 式 3−1 によって導き出された宍道湖の Chl.a あ
たりの最大一次生産量（P Bm）及び半飽和定数（KI ），相関係数（R ），RMS 誤差（RMSE ）．単位：P Bm（mg C/mg Chl.a/hr），KI（μEin/m2/s），RMSE（mg C/mg Chl.a/hr）．
Table 3 Maximum primary production per chlorophyll−a（P Bm ）, P −I saturation parameter（KI ）in Lake Shinji
derived from equation 3−1, and correlation coefficient（R ）and RMS error（RMSE ）. Unit: P Bm（mg C/mg Chl.a/hr）,
KI（μEin/m2/s）, RMSE（mg C/mg Chl.a/hr）.

ばならない．このような比較的大きなばらつきが生じる原因としては，主に栄養塩の影響が考えられるが（秋山ほか，1986），本報では栄養塩のデータを入手することができなかったためその原因については十分な検討ができなかった．しかし，現状では宍道湖の P Bm を設定する他のよい方法がないため，水温を関数とした図 7 中の回帰式を使用するのが妥当だと考えられる．

4．提案した宍道湖用簡易総一次生産量推定
アルゴリズムの適用と問題点
図 8 は 2 で提案した式 2−3 を使って推定された
平均的な宍道湖全体における総一次生産量の季節変化である．使用したデータは，HRV から推定された面平均 Chl.a（図 3 参照）と実測した面平均水温のデータである．P Bm の設定には図 7 に示す回帰曲
線式（宍道湖のデータで計算した回帰式）を用いた．
これによると推定された宍道湖の総一次生産量は約50〜700 mgC/m3/hr の範囲内で変化している．一方，秋山（1991）が 1974〜1985 年に宍道湖で実測した
総一次生産量の最小，最大はそれぞれ 20〜80，130〜
420 mgC/m3/hr であった．本アルゴリズムを使って

図 6 3 時期の異なる水温下における宍道湖の典型的な P−I 曲線．Pと I は國井（未発表）のデータを使用．
Fig . 6 Typical P −I curves in Lake Shinji under threedifferent water temperature condition in Lake Shinji . P
and I data from Kunii（unpublished）.

図 7 宍道湖における水温（T ）と Chl.a あたりの最大一次生産量（P Bm）の相関．
Fig.7 Correlation between the water temperature（T ）and
the maximum primary production per chlorophyll − a（P Bm）．

衛星リモートセンシングによる宍道湖の一次生産量モニタリングの試み

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る一次生産量の季節変化について若干の考察を行った．
そして以下のような事項が明らかになった．
1．オフセット除去をした多時期の SPOT/HRV デー
タの比演算値と現場 Chl.a の相関は全体としては高いが，各調査日における両者の相関は低い．一方
HRV の比演算値と現場表層 Chl.a のそれぞれ面平均値をとった場合の相関は高い．これらの結果は，湖内 の 表 層 Chl . a の 濃 度 差 に 比 べ て 時 期 的 な 表 層
Chl.a の濃度変化の方が大きいことに起因する．
2．
季節に関わらず 400μEin/m2/ s 以下の照度下で宍図 8 本報で提案した方法を用いて推定した宍道湖の面平均総一次生産量の季節変化．
Fig . 8 Seasonal change of the area average of theestimated gross primary production using the proposed
method in Lake Shinji, 1995−1998.

得られた総一次生産量はアオコ発生時の 10 月のデータを除くと妥当な推定値であると考えられる．
図 8 のグラフから推定される宍道湖全体の一次生産
量は 3 月（冬〜春）は低く，8 月〜10 月（夏〜秋）は高い．このような季節的な変動は國井（1995）も指摘しており，宍道湖の一次生産量の季節変化が大きいことを示唆している．
一方，本報で提案したアルゴリズムの精度を求めるには，衛星データと同期して得られた現場の総一次生産量測定値が必要である．またこのアルゴリズ
ムでは前述したように P Bm の推定誤差が大きいた
め，時期によって推定値が大きく異なる場合が考えられる．さらに，現時点では SPOT データが得られない場合，面平均 Chl.a 推定は不可能であり，SPOT
データも高価でありかつ衛星と同期した現場の水温データも得ることが難しいことから現実的な方法とはいえないという問題点がある．従って，今後はTerra/ASTER（岸野，1995）等比較的安価で購入でき広域の Chl.a や水温を推定可能な衛星センサデー
タや建設省等が観測している水温，塩分，
栄養塩デー
タ等を活用するアルゴリズムに改良することが重要だと考えられる．

5．まとめ
多時期の衛星データを用いて一次生産量を推定す
るアルゴリズムの提案をし，そのアルゴリズムにおけるいくつかの仮定の検証を行った．また提案したアルゴリズムを現場データに適用し，宍道湖におけ道湖の P B はほぼ飽和状態に達していることから，
衛星データ取得条件である晴天時・午前 10〜12 時
前後には P B＝P Bm とする仮定は妥当である．
3. P Bm と水温には R ＝0.71〜0.73 程度の相関があり，現状では宍道湖の P Bm を水温から推定するのが妥当である．
4．推定された宍道湖の総一次生産量は約 50〜700
mgC/m3/hr の範囲内で変化し，従来の研究値から判断して妥当な推定値といえる．
今後は本報で提案したアリゴリズムの検証のための一次生産量測定を行いたい．また，本アルゴリズ
ムを改良して比較的安価で入手できる可視センサ及び熱赤外センサを搭載した Terra/ASTER センサに適用できる新しい一次生産量推定アルゴリズムの開発を行いたい．

謝辞島根大学大学院理学研究科地質学専攻修士課程（当時）の中山大介氏には，現場調査の準備，実施，データ処理等，終始手伝って頂きました．その他にも船舶による現地調査ではたくさんの方々にお世話になりました．
お世話になった皆様に感謝致します．

引

用

文

献

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