海色リモートセンシングの最近の傾向（自身の研究を例に）

平田貴文
北海道大学 地球環境科学研究院 特任助教
（今月、博士研究員から出世しました）
新たな宇宙からの地球観測を考えるワークショップ 2011年5月24日 東京大学農学部

1

科学的背景
炭素Atmos.
750 GtC
Ocean 39000 GtC
Land2190 GtC

Doney and Schimel (2001)

C reserve (GtC)
Surface ocean
Σ CO21020
DOC
700
Marine biota 3
Deep ocean
Σ CO238100
sediment
150

C flux (GtC/y)
Atmos.-Ocean
Terrestrial biota
Land use
Marine biota~ 2~1.4~ 1.1～ 10

Surface to deep ocean~ 8.4 (by physics)~ 10 (by biology/DOC)

海洋生態系が炭素循環（フラックス）に与える影響は大きい

2

科学戦略Our strategy to observe the oceans•Increase temporal resolution (diurnal)
and coverage (decades, centuries, and longer)•Initial & BoundaryConditions•Parameterization•Validation•Assimilations

Policy making•Increase spatial coverage (global)
and temporal resolution (1~8 days)

Observation design

衛星で得られる海洋衛星で得られる海洋生物・化学的変数は比較的少ないで得られる海洋生物・化学的変数は比較的少ないが、生物・化学的変数は比較的少ないが、海色観測がそれらを全て賄っている
海色観測がそれらを全て賄っている

80oN

o40 No0

物理

化学

生物

SST,SSW,SSH,SICE,SSS, 粒径
分布

CDOM,POC,（硝酸）Chla,PP,（漁場）o40 S

海洋80oSo180 W

o120 Wo60 W

o0o60 Eo120 Eo180 W

海色は現在唯一の生物海洋化学的変数の衛星観測手段

3アプローチ*光学に基づいたアプローチ（理論に基づくアルゴリズム）
海色

光学的性質


IOPs

radiativetransfer

Chla, 懸濁物質, CDOM,粒径分布

spectrophotometry

Ocean
Colour

Ocean
Absorption
byseawater

Scatteringbyseawater

Absorption
By atmosphere

Scattering
By atmosphereSea surface
roughness

Observationgeometry

現場では計れるのだが。。。 衛星観測にアップスケールしたい

Etc.
(e.g.
adjacencyeffects)

IOP (aph(443) [m-1])

センサは光を感知するので、海水の光学的性質(Inherent Optical Properties, IOPs)
を「見ている」.（同じ光学的性質の物質は、センサは原則的に見分けられない）R2=0.91

Chla [mg/m3]

IOPから生物地球化学的変数が導ける*統計的アプローチ（経験式アルゴリズム）

海色“numerical forcing”(black box)Chla, 懸濁物質, etc.

*光学に基づいたアプローチ （Inversion Algorithm)

1 ∂LL+ Ω • ∇LL = −( aa + ββ ) LL + S
cn ∂t
反射率（輝度） = 比例係数（観測幾可、吸収比例係数（観測幾可、吸収・吸収・散乱）散乱） ｘ 散乱/吸収散乱 吸収Monte Carlo Simulations Morel and Prieur, 1977, Morel and Gentili, 1993;
Analytical derivations Hirata, 2003; Smyth et al., 2006; Hirata & Højerslev, 2008; Hirata et al., 2009

反射率(λ1) = 比例係数 (λ1) x 散乱(λ1) / 吸収(λ1)
反射率(λ2) = 比例係数(λ2) x 散乱(λ2) / 吸収(λ2)
反射率(λ3) = 比例係数(λn) x 散乱(λn) / 吸収(λn)
吸収(λ)+ CDOM等の吸収等の吸収(λ)
吸収 = 純海水の吸収(λ)
純海水の吸収 + 植物プランクトン(λ)
植物プランクトン等の吸収散乱(λ)
散乱 = 純海水の散乱 (λ) + 懸濁物質の散乱 (λ)

inversionの骨格をなすのは簡単な線形代数

45Intitial valueof algorithm parameters

In reality,a LUT is used (a,b,θs,θv,φv,λ)Radiative Transfer
Simulations

SatelliteObservation
Geometry(比例係数, 吸収波長依存性、散乱波長依存性)
吸収波長依存性、散乱波長依存性

490とと510nm間では間では定数扱いが可New parameter value （比例係数）

ReflectancemeasurementSimultaneousEquations
反射率(λn) = 比例係数 (λn) x 散乱(λn) / 吸収(λn)

Tentative Output
The absorption &(back-)scattering coefficients

Bidirectionality of the reflectance is explainedby the rad. trans. simulations

FinalOutput

6
植物プランクトン吸収係数

λ=412nm

デトライタス＋CDOM
デトライタス＋吸収係数

RMSE=0.48

λ=443nm
RMSE=0.12λ=490nmλ=510nm

RMSE=0.09

RMSE=0.08

λ=412nm

λ=443nm

RMSE=0.34
λ=490nm

RMSE=0.22
λ=510nm

RMSE=0.12

RMSE=0.09

Ours

Rrs(490) + 10 %&Rrs(510) + 10 %Separation between CDOM and Detritus (ag+CDOM  ag and aCDOM)
ここでは示していないが（後方）散乱係数も取得可能  粒径分布
デトライタス吸収や粒径分布など新たな変数の観測の開拓に寄与
新たな変数の観測の開拓に寄与*統計的アプローチ（経験式アルゴリズム）

7

反射率  植物プランクトンに関する情報
プランクトンに植物関する情報  目的変数（ここでは植物プランクトン群集構造）
Can be derived from satellite
as an operational producto80 N

40oNo0

現場データを見てみるとChlaと群集構造の間で統計的関係がある

o40 So80 So180 W

o120 Wo60 Wo0o

60 Eo120 Eo180 W

Global Data Set;
BEAGLE, AMT, SEEDSII, SeaBass,Oshoro, NOMAD

8
衛星観測に拡張
Validation
r2=0.74
p<0.001

r2=0.56p<0.001

Satellite retrievals>7060

r2=0.72
p<0.001

r2=0.31p<0.001

r2=0.37p<0.001[% in Chla]50

r2=0.73
p<0.001

4030

20

10

r2=0.72
p<0.001

r2=0.40p<0.001

r2=0.00p<0.106

新プロダクトとして植物プランクトン9 種類の分布が観測可能に

0Uncertainty [%]r2=0.65
p<0.001

Hirata et al., 2011

9

JPN: HU (9)GBR: PML (3)
FRA: U.Littoral (5)FRA: VFM (2)USA: UCSB (3)USA: SIO (3)CAN: BIO (3)GER: AWI (2)etc

9 種類の分類を行なえているのは日本だけ
今年、日本でアルゴリズム相互比較のワークショップを開催

共同議長:
共同議長
T. Hirata (JPN)
N. Hardman-Mountford (UK)

モデリングにおける衛星データの利用（例： 全球生態系モデルの検証）

10

PL=Diatom
PS=Nano+Pico
Hindcasted
for 1998-2007（SeaWiFS 衛星データにあわせて）NCEP reanalysis data
for external forcing
IronForcing  MIROC
Initial Cond.  O-CMIP

Physics (GCM)
Biogeochemistry &Ecosystem•COCO3.4 (CCSR Ocean COmpoment Model,Hasumi et al.,2000)• Marine Ecosystem Model with Optimum Nutrient Uptake
Kinetics (MEM-OU)

11ModelEOF analysis
Eigen Vector

TChla

Eigen Value (Satellite)

PSSatellite

PLMonth

2D Haar Wavelet Image Analysis
Spatial Scale

Larger

PLPS>~3600km>~3600km~230km~230kmfractional Chla (mean=0, variance=1)

衛星データを用いることで、全球規模でモデルの性能評価が可能。
初期条件やForcing（同化を含む）としても利用できる（同化を含む）としても利用できる初期条件やGood
0.5=

On what spatial scales does
the model agree with satellite ?

Difference

Eigen Value (Model)

Spatial Scale A （ｘ or y）+Poor

Spatial Scale B （ｘ or y）

・・・

Calculate Mean
Sqaure Error (MSE)for each spatial
scale to give a model
skill score.

12

MARine Ecosystem Model
Intercomparison Project (MAREMIP)

BEC(WHOI, USA)

PlankTOM5(UEA, GBR)PISCES
COCO-NEMURO(IPSL, France) (JAMSTEC/HU)

MAREMIP Phase 0 (~2010）

MRI.COM-MEM(MRI)(JAMSTEC/HU)

COCO-MEM

http://lgmacweb.env.uea.ac.uk/maremip/index.shtml

Phase 1 Participants from 2011

GBR：UEA（PlankTOM）
JPN：JAMSTEC/HU （NEMURO/MEM)
USA：WHOI（BEC）
FRA：IPSL（PISCES）+MAREMIP Phase 1（2011~）

Eg.) Same ecosystem model with different GCMs

Co-Chairs: Y. Yamanaka (HU, JPN)
S. Doney (MIT, USA)
Executive Officer: T. Hirata (HU, JPN)
Ex. Co-Chair: C. LeQuére (TCCCR, GBR)

今年度はモデル間で植物プランクトンの群集構造が比較され、衛星観測による植物プランクトン分類データを参照する

JPN： MRI （MEM）
USA：GFDL (TOPAZ)
USA：MIT (DARWIN)
USA：NASA (NOBM)
GBR：PML (ERSEM)ITA：INGV (BFM-PELAGOS)前述の研究活動から見える事

13

1. 海色の威力は、生物地球化学および海洋生態系変数
海色の威力は、生物地球化学および海洋生態系変数の観測で発揮される（
生物地球化学および海洋生態系変数の観測で発揮される（気候変動および水産資源分野の観測で発揮される（気候変動および水産資源分野で重要）気候変動および水産資源分野で重要）
2. 世界のプロジェクトに関与し、世の中の「潮流」を一早く感知し、新しいプロダクトを開発
世界のプロジェクトに関与し、世の中の「潮流」を一早く感知し、新しいプロダクトを開発してきた結果、新しいプロダクトを開発してきた結果、モデリングにおしてきた結果、モデリングにお植物プランクトン機能別分類）。
ける衛星データ利用研究で、日本は海色分野で世界をリードできる環境にある（で、日本は海色分野で世界をリードできる環境にある（
ける衛星データ利用研究で、日本は海色分野で世界をリードできる環境にある（IOP,植物プランクトン機能別分類）。
NASA 国際IOP
アルゴリズム比較ＷＳに参加
国際
ESA Climate Change Initiative の海洋地球観測部門、モデリング部門 研究協力者
ESA CoastColourプロジェクト依頼講演
プロジェクト依頼講演
IGBP 国際プロジェクトMAREMIPののExecutive Officer
国際プロジェクト
国際PFTアルゴリズム比較プロジェクト共同議長
アルゴリズム比較プロジェクト共同議長
国際注意点）ただし新しいプロダクトの開発には対応したハードウェアも必要注意点）ただし新しいプロダクトの開発には対応したハードウェアも必要;
新しいプロダクトの開発には対応したハードウェアも必要
510nmは、次期計画では外せない？
は、次期計画では外せない？
（Quasi-)geostationary & ハイパースペクトラル（+UV)?
ハイパースペクトラル（

3. 次のステップはモデルへの衛星データ同化。個人研究レベルでは資金、人材、人脈に限界（先月までポスドク！）
次のステップはモデルへの衛星データ同化。個人研究レベルでは資金、人材、人脈に限界（先月までポスドク！） 。今、日本の海色研究は国際社会の中で組織だった戦略が必要。
日本の海色研究は国際社会の中で組織だった戦略が必要。

4. 世界の一般海色利用者（水産関係者、モデラーなど）から衛星データを極々簡単に提供できるシステム（組織や世界の一般海色利用者（水産関係者、モデラーなど）から衛星データを極々簡単に提供できるシステム（組織やソフ
一般海色利用者（水産関係者、モデラーなど）から衛星データを極々簡単に提供できるシステム（組織やソフtトウェア）が強く望まれている。衛星データのと思われる。
トウェア）が強く望まれている。衛星データの「マーケティング」と供給体制の整備が非常に大事）が強く望まれている。衛星データの「マーケティング」と供給体制の整備が非常に大事と思われる。
「マーケティング」と供給体制の整備が非常に大事
JSPS 東アジア海色WS開催
東アジア海色開催
Nippon-Foundation POGOでトレーニングコース参加
でトレーニングコース参加

謝辞：ＪＡＸＡ EORC 村上浩, 北大 山中康裕, 他GCOM-C 海洋チームPIs