Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図20. 低濁度と高濁度水域を合わせた透明度推定モデルの検証結果

先行研究で提案された14個の透明度推定モデルとの比較を行った。公平な比較を行うために、同じデータセットを用いて従来の14個の透明度推定モデルの係数を再回帰分析で求め、それぞれのモデルの検証を行った。その結果を表7に示す。表7からは、本研究で提案した透明度推定モデルの相関係数は最も高く、誤差は最も小さい結果が得られた。また、低濁度と高濁度水域を分けた場合は透明度の推定精度が高いことが判った。これは、低濁度と高濁度水域に対してそれぞれの有効な波長帯が異なるからと考えられる。

表7. 先行研究で提案された透明度推定モデルとの比較結果

Author(s)	MERIS band&band-ratio indices	All data	Clear	Turbid
R²	RMSE (m)	MNB (%)	NRMS (%)	R²	RMSE (m)	MNB (%)	NRMS (%)	R²	RMSE (m)	MNB (%)	NRMS (%)
This study	B5, B3, B5, B1, B2, B9, B7, B9, B7, B5	0.93	1.54	-1.87	23.84	0.81	2.25	-2.48	30.49	0.60	0.09	-1.34	16.43
Nas et al., 2010	B3, B7, B3	0.12	2.91	150.23	201.70	0.01	2.97	43.66	89.11	0.50	0.08	2.02	15.56
Mancino et al., 2009	B7, B5, B3, B5, B3, B5, B3	0.70	1.69	27.28	145.58	0.48	2.15	17.78	43.97	0.50	0.08	2.01	15.55
Wu et al., 2009	B7	0.40	2.89	36.88	96.50	0.01	3.10	20.21	74.91	0.53	0.08	1.02	14.92
Kabbara et al., 2008	B3, B5	0.73	2.18	16.88	62.50	0.54	2.29	8.20	40.55	0.53	0.08	1.02	14.55
Kratzer et al., 2008	B3, B6	0.49	6.00	34.05	108.24	0.39	3.18	10.86	46.80	0.00	0.11	2.26	22.92
Olmanson et al., 2008	B3, B7, B3	0.24	3.13	46.17	108.44	0.01	3.09	20.33	74.57	0.54	0.08	1.01	14.74
Wu et al., 2008	B3, B7	0.54	2.56	27.07	78.25	0.26	2.92	13.82	56.69	0.53	0.08	1.02	14.92
Alparslan et al., 2007	B3, B5, B7, B10	0.54	2.10	56.61	252.56	0.65	1.77	8.45	53.27	0.54	0.08	1.80	14.25
Sass et al., 2007	B7	0.22	2.73	113.44	235.67	0.00	2.98	43.87	90.08	0.49	0.08	2.04	15.87
Hellweger et al., 2004	B7	0.45	3.02	29.50	77.04	0.02	3.11	19.90	73.47	0.51	0.08	1.05	14.85
Lillesand et al., 2004	B3, B7	0.00	3.36	62.14	125.04	0.00	3.10	20.59	75.88	0.05	0.11	2.09	21.45
Kratzer et al., 2003	B3, B5	0.44	2.44	39.66	112.01	0.44	2.41	10.91	51.66	0.00	0.11	2.27	23.01
Koponen et al., 2002	(B4-B10) (B9-B10)	0.03	3.06	192.67	218.87	0.02	2.96	44.72	93.79	0.02	0.11	4.29	22.64
Giardino et al., 2001	B3, B5	0.50	2.19	93.72	220.84	0.38	2.35	23.14	56.88	0.01	0.11	4.40	23.62

## （５）上記手法の霞ヶ浦、琵琶湖への適用とその他水質の推定

## 1 ）データの選別

衛星画像データは、日付や地点により、雲など大気の影響を受け、大気補正で大きなエラーを生じることがあるため、この様なデータは、解析から除外する必要がある。Statistical-modelで透明
度を推定する場合、水中成分濃度が入力変数として必要である。水中成分濃度は衛星画像データから推定しているが、大気補正のエラーにより、両湖沼で負の推定値が確認されたため、この様なデータは解析から除外した。

琵琶湖におけるBand-modelでは、大気補正のエラーが大きい短波長域（バンド1、2、3）を用いており、水中成分濃度の推定と同様、異常な透明度推定値が得られる可能性がある。そこで、Band-modelで用いられている、Chl-a、トリプトン、CDOM濃度に対応するバンドのRrs比、ないしはバンドのRrs（それぞれバンド5/バンド3、バンド5、バンド2/バンド1）と、透明度の関係を解析した（図21）。

図21．Chl-a、トリプトン、CDOM濃度に対応するバンドの反射率の比、ないしはバンドの反射率（それぞれバンド5/バンド3、バンド5、バンド2/バンド1）と、透明度の関係。破線はBand-modelの構築時に使用したデータセットの、バンドの反射率比、ないしは反射率の平均値を、点線はその標準偏差を示す。

透明度は、バンド5のRrs、またはバンド2/バンド1のRrs比に関わらず、大きく分散していた。
一方、Chl-aを表わすバンド5/バンド3のRrs比が小さい値になるほど、透明度は顕著に大きい値、または負の値を示し、透明度とバンド5/バンド3のRrs比の間に、明らかな関連性が確認された。特にバンド5/バンド3のRrs比が1.0以下の場合、透明度は数十m以上、ないしは負の値となる。以上の結果は、大気補正のエラーによりバンド3のRrsが過大評価され、バンド5/バンド3のRrs比が小さくなることで、透明度推定値が顕著に過大評価されることを示している。一方、バンド5/バンド3のRrs比が大きい値となった場合、透明度は過小評価されるが、そのエラーは図21に示されるように、小さい。

琵琶湖におけるBand-modelの構築に用いたデータセットのバンド5/バンド3のRrs比は平均1.23（標準偏差の範囲は0.90-1.56）であるのに対し、衛星画像データのバンド5/バンド3のRrs比は0.2-0.1.97と、大きく分散していた。以上の結果は、大気補正のエラーが、バンド5/バンド3のRrs比に大きく影響し、透明度の推定値に大きなエラーを引き起こすことを示唆している。そこで、大気補正のエラーを含んだデータを省くため、琵琶湖ではバンド5/バンド3のRrs比が1.1-1.4のデータについて、実測値と、Band-modelによる推定値を比較した。一方、霞ヶ浦のBand-modelでは、大気補正のエラーが小さい、バンド5よりも長い波長のRrsを用いているため、Rrs比によるデータの選別は行わなかった。

透明度の実測値と、半理論分析モデルによる推定値の比較は、上述のデータ選別を行い、さらに衛星画像の撮影日と、観測日の差が4日間以内のデータについて行った。解析に用いた衛星画像データ、および実測データの日付と透明度を、表8にまとめる。
表8．透明度推定値と実測値の比較に用いたデータセット（琵琶湖）（Band-modelではバンド5/バンド3比が1.1-1.4のデータを、Statistical-modelでは水中成分濃度が正の値であったものを選択。）

st. 12B

Band model	Statistical model	Measured
Date	SD(m)	Date	SD(m)	Date	SD(m)
2004/3/16	5.9	2004/3/16	6.0	2004/3/15	4.4
2004/4/5	8.0	2004/4/5	7.3
2004/5/26	11.1	2004/5/24	3.2
2004/6/14	11.9	2004/6/14	8.2
2004/7/6	10.8	2004/7/5	3.9
2005/5/17	5.4	2005/5/17	6.6	2005/5/16	4.1
2006/5/21	6.4	2006/5/22	9.2
2006/8/6	12.2	2006/8/7	6.3
2006/9/3	9.6	2006/9/4	7.8
2006/9/22	11.6	2006/9/19	6
2007/5/9	9.8	2007/5/7	7.6
2007/5/22	9.6	2007/5/22	8.5	2007/5/21	7.1
2007/6/4	12.3	2007/6/4	8.2
2007/12/2	7.5	2007/12/3	7.3
2008/5/22	7.8	2008/5/26	6.7
2008/6/13	8.2	2008/6/16	4.8
2008/9/16	7.2	2008/9/16	7.8
2008/12/2	5.3	2008/12/1	4.6
2008/12/15	12.0	2008/12/15	8.8
2009/1/28	9.5	2009/1/26	9.2
2009/3/17	3.9	2009/3/17	4.6	2009/3/16	6.1
2009/4/8	3.1	2009/4/8	4.7	2009/4/6	4.4
2009/4/18	8.7	2009/4/20	4.1
2009/5/10	7.9	2009/5/11	3.4
2009/5/20	13.8	2009/5/18	5.7
2009/9/5	11.0	2009/9/7	7
2009/10/16	5.3	2009/10/16	4.6	2009/10/19	5.4
2009/11/7	8.3	2009/11/9	5.4

st. 17B

Band model	Statistical model	Measured
Date	SD(m)	Date	SD(m)	Date	SD(m)
2004/3/16	4.9	2004/3/16	4.6	2004/3/15	8.1
2004/5/26	9.6	2004/5/24	3.8
2004/6/14	13.4	2004/6/14	7.4
2004/7/6	12.7	2004/7/5	5.4
2005/5/17	7.6	2005/5/16	6
2006/5/21	6.9	2006/5/22	9.2
2006/8/6	11.4	2006/8/7	7.4
2006/9/3	8.7	2006/9/4	7.3
2006/9/22	11.2	2006/9/19	5
2007/5/9	6.3	2007/5/7	7.3
2007/5/22	11.3	2007/5/21	9.8
2007/6/4	13.0	2007/6/4	9
2007/12/2	6.1	2007/12/3	7.2
2008/5/22	5.4	2008/5/26	5.9
2008/9/16	9.6	2008/9/16	6.5	2008/9/16	8.6
2008/12/15	9.6	2008/12/15	8.6
2009/1/28	4.5	2009/1/26	7.7
2009/4/8	4.2	2009/4/8	5.6	2009/4/6	6.8
2009/4/18	10.8	2009/4/20	5.7
2009/5/10	8.8	2009/5/11	6.7
2009/5/20	4.9	2009/5/20	5.5	2009/5/18	5.5
2009/9/5	14.6	2009/9/7	7
2009/10/16	7.0	2009/10/16	7.0	2009/10/19	5.6
2009/11/7	4.7	2009/11/9	7.2

st. 15B

Band model	Statistical model	Measured
Date	SD(m)	Date	SD(m)	Date	SD(m)
2004/4/5	9.1	2004/4/5	8.3
2004/7/6	10.1	2004/7/5	3.9
2006/8/6	12.3	2006/8/7	7.2
2006/9/3	8.8	2006/9/4	7.5
2007/5/9	7.2	2007/5/7	7.8
2007/6/4	12.4	2007/6/4	8.9
2007/12/2	9.1	2007/12/3	7.5
2008/12/2	8.6	2008/12/1	7
2009/4/8	3.6	2009/4/8	4.8	2009/4/6	5.6
2009/5/10	7.5	2009/5/11	4.7
2009/9/5	15.3	2009/9/7	7.4
2009/11/7	4.5	2009/11/9	6.5

## 2 ）透明度実測値と推定値の比較

霞ヶ浦の透明度実測値と、Band-modelによる推定値の経時変化を図22に、実測値とStatistical-modelによる推定値の経時変化を図23に示す。霞ヶ浦の透明度実測値は、平均で0.66m（変動幅；0.30-1.00m）であった。Band-modelによる透明度推定値は、平均で0.63m（変動幅；0.45-0.74m）であり、実測値と非常に近似した透明度が、Band-modelにより推定された。透明度の実測値とBand-modelによる推定値の経時変化は、部分的な差異はあるものの、ピーク時期の重なり（St. 6の2009年1月や12月など）が多く確認され、透明度の変動についても、Band-modelでよく再現された。また、Statistical-modelによる推定値は、平均で0.55m（変動幅；0.38-0.82m）であり、透明度が実測値よりもやや過小評価された。また、透明度の実測値と推定値の経時変化は、部分的な一
致は認められたが、ピーク時期がずれる、ないしはピークが確認されないなど、変動の一致性はBand-modelに比較して低かった。

図22. 霞ヶ浦の透明度。実測値とBand-modelによる推定値の経時変化。
図23. 霞ヶ浦の透明度。実測値とStatistical-modelによる推定値の経時変化。

琵琶湖の透明度実測値とBand-modelによる推定値の経時変化を図24に、実測値とStatistical-modelによる推定値の経時変化を図25に示す。透明度の平均値は実測値で6.5m（変動幅；3.2-9.8m）、Band-modelで6.6m（変動幅；3.1-12.0m）、Statistical-modelで9.1m（変動幅；4.6-15.3m）と、Band-modelで実測値と同程度の値が得られた一方で、Statistical-modelで透明度が過大評価される傾向にあった。Band-modelは、St. 12Bの2008年12月、2009年1月のピークなど、実測値の変動を良く再現した一方、Statistical-modelによる推定値の変動は、実測値の変動と一致しなかった。
図24. 琵琶湖の透明度。実測値とBand-modelによる推定値の経時変化。

図25. 琵琶湖の透明度。実測値とStatistical-modelによる推定値の経時変化。

Band-modelおよびStatistical-modelによる透明度の推定値と、実測値の相関を、霞ヶ浦および琵琶湖それぞれで評価した（図26）。併せて、推定精度として実測値との相関係数（R）、p値、Root mean square error（RMSE）を表9にまとめる。霞ヶ浦の透明度の変動は、Band-model、Statistical-model共に、有意に再現することができたが、R値はBand-model（0.52）でStatistical-model（0.49）よりも高い値が得られた。また、RMSEに関しても、Statistical-modelの0.16mに比べ、Band-modelで0.14mと、Band-modelでやや高い精度が得られた。
Band-modelによる琵琶湖の透明度の推定値は、実測値と有意な相関を示し（表9）、琵琶湖の透明度の変動は、Band-modelで再現できることが確認された。一方、Statistical-modelによる透明度推定値は、実測値と有意な相関を示さなかった。RMSEは、Band-modelで1.9 m、Statistical-modelで4.0 mと、Band-modelで高い精度が確認された。以上の結果から、両湖沼共に、透明度の推定にはBand-modelが有用であることが示された。

Band-modelで高い精度が確認された理由としては、各バンドの反射率からダイレクトに透明度を推定したためと思われる。一方、Statistical-modelでは、バンドの反射率から水中成分濃度を推定し、その水中成分濃度から透明度を推定するため、透明度を推定するプロセスがBand-modelより一つ多く、各段階のエラーが最終プロダクトである透明度に積算され、精度がBand-modelよりも低下したと考えられる。Statistical-modelの精度向上には、より多くのデータを用いてモデルを構築し、モデル係数の精度を上げると同時に、水中成分濃度の推定モデルについても、改良する必要があると思われる。また、琵琶湖のBand-modelで、霞ヶ浦よりもp値が高かった（相関が低かった）理由としては、モデルに短波長のバンド帯（バンド1、2および3）を用いているため、大気補正のエラーが、琵琶湖で霞ヶ浦よりも大きく影響したためと考えられる。今後、モデルに使用するバンドの波長帯を考慮することでも、モデル精度の向上が期待される。

図26. 透明度推定値と実測値の比較

表9．透明度推定精度一覧。Nは解析に用いたデータ数を表わす。

N	R	p	RMSE
Lake Kasumigaura
SD (Band-model)	92	0.52	< 0.001	0.14 m
SD (Statistical-model)	75	0.49	< 0.001	0.16 m
Lake Biwa
SD (Band-model)	24	0.60	< 0.005	1.9 m
SD (Statistical-model)	52	0.16	-	4.0 m
## 3 ）透明度の空間分布

霞ヶ浦で、Band-modelにより推定された透明度の空間分布を図27に示す。2007年1月9日から2010年12月20日にかけた衛星画像データの内、水域の大部分が雲で覆われた画像は省いた。上記期間において、64枚の透明度の空間分布を得ることができ、頻度良く、透明度空間分布が得られることが確認された。

透明度は、2007年3月や2008年10月のように、St.6のある高浜入りやSt.17のある土浦入りと、St.10のある湖心付近で、異なる透明度が示されるなど、日によって空間的に不均一な分布が確認された。図の観測点における透明度推定値について分散分析を行った結果、有意な空間変動が確認された（p<0.0001）。透明度の実測値も、推定値と同様に有意な空間変動を示しており（p<0.0001）、上記結果と一致した。以上の結果から、Band-modelを用いた霞ヶ浦の透明度推定は、透明度の空間分布を評価する上で、非常に有用であることが示された。

高浜/土浦入りと湖心で、しばしば異なる透明度が示された一方、上流/下流、湖心/その他水域とで、透明度の変化に明確な傾向は認められなかった。これは、植物プランクトンの増減の他、強風時の底泥の巻き上がり、降雨による河川を介した土砂の流入など、一時的・局地的な要因が、透明度の不均一な分布に寄与したためと考えられる。今後、上記環境要因と、Band-modelで得た透明度空間分布を解析することで、透明度の空間分布に及ぼす環境要因について、評価が可能と思われる。
図27-1．霞ヶ浦の透明度空間分布
図27-2. 霞ヶ浦の透明度空間分布
図27-3. 霞ヶ浦の透明度空間分布
図27-4. 霞ヶ浦の透明度空間分布
図27-5. 霞ヶ浦の透明度空間分布
図27-6. 霞ヶ浦の透明度空間分布
図27-7. 霞ヶ浦の透明度空間分布
図27-8. 霞ヶ浦の透明度空間分布
図27-9. 霞ヶ浦の透明度空間分布
図27-10. 霞ヶ浦の透明度空間分布
図27-11. 霞ヶ浦の透明度空間分布

琵琶湖におけるBand-modelを用いた透明度推定は、大気補正のエラーの影響を強く受ける。特に、バンド5/バンド3のRrs比が1.0以下の衛星画像データは、透明度が数十mにまで至る、非現実的な値となる。そこで、琵琶湖の透明度の空間分布は、大気補正のエラーが顕著に大きいデータを省くため、バンド5/バンド3のRrs比が1.0以上のデータについて、Band-modelを用い推定した（図28）。また、水域の大半を雲が覆っているデータも、解析から除いた。

琵琶湖の透明度は、霞ヶ浦に比較して空間的に大きな変動を示した。特に、南湖と北湖東岸の透明度は低くなる傾向にあった。観測調査で測定した、St.13A（北湖南部の西岸）とSt.13C（北湖南部の東岸）の透明度は、それぞれ8.0±1.4m、6.3±1.3mであり、西岸ほど高い透明度が得られた。また、南湖の透明度実測値は3.0±0.4mであり、北湖より顕著に低かった。このように、実測値と推定値で、透明度の空間分布に同じ傾向が観察された。以上の結果から、Band-modelによる琵琶湖の透明度推定は、現地透明度の空間分布を再現できている事が確認された。

2005年5月17日や2007年4月29日、5月3日の空間分布に見られるように、琵琶湖西岸付近の透明度は、いくつかの衛星画像データで値が得られなかった。これは、西岸付近では顕著にバンド5/
バンド3比が減少し、データの選別時に、除去されたためである。西岸付近でバンド5/バンド3比が頭著に減少する原因については、太陽光の入射角と衛星のセンサー角度の問題、西岸と他水域との間における大気の不均一性などが考えられるが、現在、調査中である。一方、2003年11月26日や2008年11月29日、12月15日のように、琵琶湖の広範囲で透明度分布の評価ができたデータも存在する。また、西岸付近のデータが欠損していても、西岸の沖合から東岸沿岸にかけての透明度分布は、多くのデータで得られている。この様に、一部の水域や日付によって透明度が欠損する問題は残されているが、琵琶湖の大部分の水域（特に湖の中央部から東岸）で、Band-modelにより観測データと同様の透明度空間分布を再現できることが確認された。
26 Nov. 2003

17 May 2005

25 Mar. 2006

図28-1．琵琶湖の透明度空間分布

11 Dec. 2006
29 Apr. 2007

3 May 2007

30 Apr. 2008

図28-2. 琵琶湖の透明度空間分布

6 May 2008
16 Sep. 2008

29 Nov. 2008

図28-3．琵琶湖の透明度空間分布
11 Apr. 2009

16 Oct. 2009

29 Oct. 2009

図28-4. 琵琶湖の透明度空間分布

30 Mar. 2010

## 4 ）水中成分濃度

霞ヶ浦における水中成分濃度の実測値と推定値の経時変化について、Chl-a濃度を図29に、トリプトン濃度を図30に、DOC濃度を図31に示す。
図29. Chl-a濃度の実測値と推定値の比較（霞ヶ浦）
図30. トリプトン濃度の実測値と推定値の比較（霞ヶ浦）
図31. DOC濃度の実測値と推定値の比較（霞ヶ浦）

実測値と推定値は、St. 6、10、11、13、17および20の結果について比較した。Chl-a濃度の推定値（70.3±11.9 mg m⁻³）は、実測値（71.0±29.0 mg m⁻³）と同程度の濃度を示した。Chl-a濃度の経時変化は、実測値と推定値で部分的な差異はあるものの、実測値で観察されたピークが多く再現されていた。一方、トリプトン濃度は実測値で18.5±8.3 g m⁻³、推定値で13.5±12.3 g m⁻³と、推定値で過小評価される傾向にあった。また、トリプトン濃度の経時変化は、実測値と推定値で異なり、
実測値は2007年1月10日と2010年5月18日を除いて、全体的に大きな変動を示さなかった一方、推定値は複数の明瞭なピークを示した。DOC濃度は、2009年12月12日を除き、実測値と推定値で類似した値が得られたが、実測値はほぼ一定の値を示した一方、推定値は大きく変動した。

水中成分濃度の推定値と実測値の分布図を図32に示す。

図32. Chl-a濃度（左上）、トリプトン濃度（右上）、DOC濃度（左下）の推定値と実測値の分布図（霞ヶ浦）

Chl-a濃度の推定値は、実測値と有意な相関を示し（N=91、R=0.63、p>0.001）、SAMO-LUT法によりChl-a濃度の変動を表現できる事が確認された。SAMO-LUT法によるChl-a濃度の推定精度は、RMSEとして23.4 mg m $ ^{-3} $ であった。一方、トリプトン濃度およびDOC濃度の実測値と推定値の間に、有意な相関は確認されなかった。この様な、トリプトン濃度、DOC濃度の推定精度の低さは、Statistical-modelによる透明度の推定精度の低下に寄与したと考えられる。

トリプトン濃度とDOC濃度の推定精度が低くなった理由としては、大気補正のエラーおよびSAMO-LUT法による水中成分濃度推定モデルのエラーの二つが考えられる。しかし、SAMO-LUT
法により、現地の反射スペクトルから水中成分濃度を推定した結果、良好な結果が得られている（4－（1））。そのため、衛星画像データとしての反射スペクトルを、現地の反射スペクトルに変換する大気補正に問題があると考えられる。透明度の推定に用いたBand-modelは、SAMO-LUT法と同じバンドを使用しており、良好な推定結果を得ている。Band-modelの良好な結果は、各バンドの反射率に問題があったとする上記考察と矛盾するが、これは恐らく、大気補正のエラーに対する感度が、Band-modelとSAMO-LUT法で異なるためと考えられる。今後は、大気補正について更なる検討、改良が必要と考えられる。

琵琶湖のSt. 12B、15Bおよび17Bにおける、水中成分濃度の実測データと推定結果をChl-a濃度（図33）、DOC濃度（図34）について比較した。トリプトン濃度は、琵琶湖のSS濃度が非常に低く、その正確な実測値が公開されていないため、実測値と推定結果の比較は行わなかった。Chl-a濃度は実測値、推定値ともに、数一十数 mg m⁻³と、同程度の濃度を示した。しかし、2007年12月の各地点で実測値と推定値のピークが一致したことを除き、その経時変化は一致しなかった。DOC濃度の推定値は、全データで実測値の4-85%の値を示し、本研究で用いた手法は、DOC濃度を過小評価することが確認された。また、実測値、推定値それぞれ異なる経時変動を示していた。

図33. Chl-a濃度の実測値と推定値の比較（琵琶湖）
図34. DOC濃度の実測値と推定値の比較（琵琶湖）

水中成分濃度の、実測値と推定値の分布図を図35に示す。Chl-a濃度、DOC濃度共に、実測値と推定値で有意な相関を示さなかった。以上の結果から、MERIS case II water processorによる琵琶湖のChl-a濃度の推定およびMERIS case II water processorで得た $ a_{CDOM} $ と、式4を用いたDOC濃度の推定が、困難であることが確認された。

琵琶湖におけるChl-a濃度およびDOC濃度の推定結果は、透明度と同様にバンド5/バンド3のRrs比によるデータの選別を行っている。そのため両成分の推定において、大気補正のエラーが影響した可能性は低い。Chl-a濃度およびDOC濃度を得るための $ a_{CDOM} $ の推定に用いたMERIS case II water processorは、琵琶湖と同様にCase II水域に分類されるヨーロッパの湖沼で広く使われている、一般的なアルゴリズムである。しかし、琵琶湖の水中成分の光学特性と濃度の関係は、ヨーロッパの場合と異なる可能性がある。そのため、アルゴリズムのエラーが、Chl-a濃度やDOC濃度の推定における低いパフォーマンスに影響した可能性がある。今後は、琵琶湖固有のChl-a濃度/DOC濃度の推定アルゴリズムを検討する必要があると思われる。

実測値と推定値の差に影響を及ぼした他の要因としては、実測値と衛星画像データが有する、光学および濃度情報の深度範囲が考えられる。Chl-a濃度およびDOC濃度の実測値は、表層水から得られている。一方、衛星画像データが有する水面からの反射スペクトルは、光が届く水深までの水柱から水面上まで反射してきた（すなわち、水柱で積算された）光学情報である。琵琶湖のChl-a濃度は、霞ヶ浦と異なり水柱で不均一に分布している。成層する時期は、表層の数倍のChl-a濃度が表層以深で確認されている（4－（9）－1）。この様に、水中成分が鉛直方向に不均一な分布を示す場合、実測される表層濃度と、衛星画像データが有する、濃度を反映した水柱積算光学情報の間に、大きな差が生じる。そのため、実測値と衛星画像データが有する、光学および濃度情報の深度範囲の違いも、琵琶湖におけるChl-a濃度、DOC濃度の実測値/推定値間の差に、
影響したと考えられる。

DOC濃度の実測値/推定値の差に関しては、 $ a^{*}_{CDOM} $ の変動の影響も考えられる。本研究の $ a^{*}_{CDOM} $ は、実測結果から定数として設定したが、その時・空間変動に関する検討は不十分である。霞ヶ浦に関しては、空間的に変動することが分かっており、空間を分割することで精度の高い $ a^{*}_{CDOM} $ を設定することが可能であった（4－（8）－1）。したがって、琵琶湖の実際の $ a^{*}_{CDOM} $ が時・空間的に変動していた場合、式4の $ a^{*}_{CDOM} $ も、時期や水域を考慮して設定する必要がある。今後は、琵琶湖の水中成分濃度を推定するため、水中成分の鉛直分布や $ a^{*}_{CDOM} $ の変動を考慮した、琵琶湖に適した濃度推定アルゴリズムの検討が必要と思われる。

図35. Chl-a濃度（左）、DOC濃度（右）の推定値と実測値の分布図（琵琶湖）。

## （６）透明度変化特性の解析と成分寄与の評価

透明度変動にどの成分変動の影響が大きいかを検討した。解析にはGlobal sensitivity analysis (GSA)を用いた。この方法は、推定式と各成分の変動幅が与えられた時、Monte Carlo法により各成分の変動がどの程度推定値の変動をもたらすかを統計的に解析するものである。表10には各データセットにおけるクロロフィルタ、トリプトン、CDOMの変動幅を示す。変動割合の推定結果を、準解析モデルについては図36に、Statistical-modelについては図37に示す。

Statistical-modelでは、それぞれのデータセットに対する透明度推定式が大きく異なるため、変動割合の推定結果はそれぞれで異なっている。特に、CDOMの影響が大きく見えるケースがあるところに特徴がある。一方、準解析モデルでは、どのケースでも、トリプトン、クロロフィルa、CDOMの順番に影響割合が低下する。こちらの方式の方が、SIOPsの与え方などの問題は残るものの、影響割合評価に際しては適切な答えを出しているのではないかと考えられる。
表10. 各データセットでの各成分の変動範囲

EMC	EMC	EMC	NIES	IBARAKI
7/8/2008	1/9/2009	15/12/2009	1988-2002	1988-2009
Parameters	Unit	N=25	N=26	N=26	N=1616	N=575
SD	m	[0.5 - 0.75]	[0.3 - 0.7]	[0.45 - 0.95]	[0.2 - 3.8]	[0.1 - 2.5]
Chl-a	$ \mu $ gl $ ^{-1} $	[45 - 133]	[39 - 118]	[45 - 82]	[1 - 352]	[5.6 - 288.8]
Tripton	mgl $ ^{-1} $	[5 - 15]	[11 - 53]	[1.5 - 20]	[0 - 78.6]	[0 - 43.7]
acdom(440), DOC	mgl $ ^{-1} $	[0.8 - 1.8]	[0.8 - 1.8]	[0.6 - 1.5]	[1.2 - 7.7]	[1.8 - 7.9]

図36. 実測の透明度と準解析モデルで推定された透明度の比較。透明度変動に占める各成分の影響割合も合わせて示す
図37. 実測の透明度とStatistical-modelで推定された透明度の比較。透明度変動に占める各成分の影響割合を示す

## （7） 透明度推定結果をもとにした、水質改善方法の提案

図38には、琵琶湖、霞ヶ浦において、Statistical-model、解析モデルを利用して得られた各成分の透明度の逆数への寄与割合を示す。

図38. 琵琶湖（左）と霞ヶ浦（右）における、透明度に寄与する割合の比較

琵琶湖においては両モデルともトリプトンの寄与率が35%程度となる。霞ヶ浦ではトリプトンの寄与がStatistical-modelで43%、解析モデルで75%と推定された。これらから、トリプトンが両湖において、透明度への寄与が最も大きくなったが、これは既往の論文でも指摘されたことと一致している。琵琶湖では流域から運ばれた懸濁物、霞ヶ浦では巻き上がった底泥などがその原因物
質と考えられ、流域からの懸濁物を効率的に除去できる内湖や巻き上げ量を抑える沈水植物の繁茂などが透明度改善に効果的と推測された。トリプトンに次いで寄与が大きい成分は、琵琶湖の解析モデルを除くと、Chl-aの寄与が大きい。栄養塩対策が重要であること示している。琵琶湖では、CDOMの寄与も無視できなく、特に流入水中の溶存有機物質の影響と考えられるが、それらの多くは自然起源であることから、その削減は簡単ではないと推測される。

## （８）水中粒子の光吸収、散乱特性の測定とモデル化

## 1 ）特定吸收係数の時・空間変動

各水中基本成分の特定吸収係数の変動として、空間(地点間)変動を図39に、時間変動を図40に示す。

Station numbers

Station numbers

Station numbers

Station numbers

Station numbers

図39. a*ph(440)、a*ph(675)、Trp-a*trp(440)、SS-a*trp(440)およびa*cDOM(440)の空間変動。霞ヶ浦の3つの異なる水域は、St.13-14、St.23-24の間の破線により分ける。
図40. a*ph(440)、a*ph(675)、Trp-a*trp(440)、SS-a*trp(440)およびa*cDOM(440)の時間変動

各種モデルに用いられている、重要な波長の値（ $ a^{*}_{ph} $ ；440、675 nm、 $ a^{*}_{trp} $ ；440 nm、 $ a^{*}_{CDOM} $ ；440 nm）について各特定吸収係数の変動を解析した。 $ a^{*}_{ph}(440) $ および $ a^{*}_{ph}(675) $ の空間変動は、上流域(観測点(St.)1-8、およびSt.14-19)に比較して、下流域(St.9-13、およびSt.20-26)で比較的高い値を示したが、分散分析の結果、有意な空間変動は確認されなかった。これは各地点におけるエラーバーが、地点間との差よりも大きいためである。一方、 $ a^{*}_{ph}(440) $ は、夏季(8月)から初春(4月)にかけ、ほぼ一定の値を示し、0.017-0.030 m² mg⁻¹であった。その後、5月に非常に高い値(0.039 ± 0.006 m² mg⁻¹)を示し、6月には値が減少した。分散分析の結果、有意(P < 0.001)な季節変動が認められた。
Trp-a*trp(440)、SS-a*trp(440)ともに、上流から下流にかけて減少する傾向にあったが、観測点ごとの変動が大きく、有意な変動は確認されなかった。Trp-a*trp(440)、SS-a*trp(440)の季節変動は、夏季(8月)から秋季(10月)にかけほぼ一定の値(0.030-0.038 m²g⁻¹)、12月から1月にかけて高い値(0.051-0.040 m²g⁻¹)、2月以降は低い、ほぼ一定の値(0.027-0.035 m²g⁻¹)を示した。以上の時間変動はSS-a*trp(440)にも認められた。分散分析の結果、Trp-a*trp(440)、SS-a*trp(440)ともに有意(P<0.01)な季節変動が認められ、冬季(12-1月)に他の季節よりも高い値を示すことが確認された。以上から、Trp-a*trp(440)およびSS-a*trp(440)の変動は、主に季節的な要因に支配されている事が確認された。

a*cDOM(440)はa*ph(440)、a*trp(440)と異なり、一年を通して一定の値(0.37-0.50 m²g⁻¹)を示し、分散分析においても有意な時間変動は確認されなかった。一方で、上流から下流へかけた有意(P<0.01)な減少が確認された。

## 2 ）特定吸收係数のパラメタリゼーション

各水中成分の特定吸收係数は、吸收係数と成分濃度をつなぐ重要なパラメーターとして、多種のモデルに用いられている。パラメタリゼーションした特定吸收係数の波長は、モデルでの重要性を考慮し、 $ a^{*}_{ph} $ で440 nmと675 nm、 $ Trp-a^{*}_{trp} $ 、 $ SS-a^{*}_{trp} $ および $ a^{*}_{CDOM} $ で440 nmとした。

a*ph (440)、a*ph (675)、Trp-a*trp (440)およびSS-a*trp (440)は、有意な時間変動を示したため（4－（8）－1））、時期を分けてパラメタリゼーションを行った（表11）。各特定吸収係数において、時期を分けることにより、変動の小さいパラメータ一を得られた。

a*_{CDOM}(440)は空間変動を示し、高浜入り（St. 1およびSt. 2）で他水域よりも有意に高い値を示したため（4－（8）－1））、高浜入りと他水域に分けてa*_{CDOM}(440)のパラメタリゼーションを行った（表11）。その結果、高浜入りと他水域で大きく異なるa*_{CDOM}(440)が得られた。特に、高浜入りのa*_{CDOM}(440)は、全データの平均値の約1.6倍の値を示した。以上の結果は、霞ヶ浦でa*_{CDOM}(440)をモデルの係数として用いる場合、空間変動を考慮することが非常に重要であることを示している。高浜入りのa*_{CDOM}(440)は、大きな変動を示したが、これは腐植物質といった陸起源CDOMの、河川を介した流入が季節によって大きく変動することによると考えられる。しかし、St. 1およびSt. 2は、高浜入り奥のごく一部であり、その他水域は霞ヶ浦の大半を占める。以上から、本研究により高浜入りを除いた霞ヶ浦の広範囲の水域で、変動の少ないa*_{CDOM}(440)が得られた。

表11. 各特定吸收系数で得られたパラメーター

変動	全データ平均	Aug. 2009-April. 2010 and Jun. 2010	May 2010
a*ph(440)	時間変動(5月に高い)	0.028±0.009	0.025±0.005	0.043±0.007
a*ph(675)	0.018±0.005	0.016±0.003	0.025±0.002
全データ平均	Sep. 2009-Jan. 2010	Aug. 2009 and Feb.-Jun. 2010
SS-a*trp(440)	時間変動(9-1月に高い)	0.067±0.014 m² g⁻¹	0.082±0.018 m² g⁻¹	0.058±0.009 m² g⁻¹
Trp-a*trp(440)	0.079±0.022 m² g⁻¹	0.094±0.023 m² g⁻¹	0.066±0.011 m² g⁻¹
表11．各特定吸收系数得られたパラメーター（つづき）

変動	全データ平均	上流域（St. 1、2）	下流域（St. 3-26）
a*cDOM(440)	空間変動(上流で高い)	0.294±0.083m²gC-1	0.459±0.151m²gC-1	0.284±0.065m²gC-1

表12-1, 12-2には、本研究で得られた、霞ヶ浦における各波長の特定吸収係数一覧をまとめる。 $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(\lambda) $ 、 $ a^{*}_{\mathrm{trp}}(\lambda) $ については時間変動を、 $ a^{*}_{\mathrm{CDOM}}(\lambda) $ は空間変動を考慮してある。

表12-1．霞ヶ浦の $ a^{*}_{\mathrm{ph}} $ ( $ \lambda $ )一覧(All season other than May)

Wavelength (nm)	a*trp(λ)	標準偏差	Wavelength (nm)	a*trp(λ)	標準偏差
350	0.011	0.005	526	0.009	0.003
354	0.011	0.005	530	0.008	0.002
358	0.011	0.004	534	0.007	0.002
362	0.012	0.004	538	0.007	0.002
366	0.012	0.004	542	0.007	0.002
370	0.013	0.004	546	0.006	0.002
374	0.014	0.004	550	0.006	0.002
378	0.015	0.004	554	0.005	0.002
382	0.016	0.004	558	0.005	0.002
386	0.016	0.004	562	0.005	0.002
390	0.017	0.004	566	0.005	0.002
394	0.017	0.004	570	0.005	0.002
398	0.018	0.004	574	0.005	0.002
402	0.018	0.004	578	0.005	0.002
406	0.019	0.004	582	0.005	0.002
410	0.020	0.005	586	0.005	0.002
414	0.021	0.005	590	0.006	0.002
418	0.022	0.005	594	0.006	0.002
422	0.022	0.005	598	0.006	0.002
426	0.023	0.005	602	0.006	0.002
430	0.024	0.005	606	0.006	0.002
434	0.025	0.005	610	0.007	0.002
438	0.025	0.005	614	0.007	0.002
442	0.025	0.005	618	0.007	0.002
446	0.023	0.005	622	0.008	0.002
450	0.022	0.005	626	0.008	0.002
454	0.020	0.005	630	0.008	0.002
458	0.019	0.004	634	0.008	0.002
462	0.019	0.004	638	0.008	0.002
466	0.018	0.004	642	0.008	0.002
470	0.018	0.004	646	0.008	0.002
474	0.017	0.004	650	0.008	0.002
478	0.016	0.004	654	0.008	0.002
482	0.016	0.004	658	0.009	0.002
486	0.016	0.004	662	0.011	0.002
490	0.016	0.004	666	0.013	0.002
494	0.015	0.004	670	0.015	0.003
498	0.015	0.004	674	0.016	0.003
502	0.014	0.003	678	0.016	0.003
506	0.013	0.003	682	0.016	0.003
510	0.012	0.003	686	0.014	0.003
514	0.011	0.003	690	0.011	0.002
518	0.010	0.003	694	0.007	0.001
522	0.009	0.003	698	0.005	0.001

表12-2. 霞ヶ浦の $ a^{*}_{\mathrm{ph}} $ ( $ \lambda $ )一覧 (May)

Wavelength (nm)	a*CDOM(λ)	標準偏差	Wavelength (nm)	a*CDOM(λ)	標準偏差
350	0.017	0.005	526	0.016	0.004
354	0.017	0.005	530	0.015	0.003
358	0.017	0.005	534	0.014	0.003
362	0.018	0.005	538	0.013	0.003
366	0.018	0.005	542	0.012	0.003
370	0.020	0.005	546	0.011	0.002
374	0.021	0.005	550	0.010	0.002
378	0.023	0.005	554	0.009	0.002
382	0.024	0.005	558	0.008	0.002
386	0.025	0.005	562	0.008	0.001
390	0.026	0.005	566	0.007	0.001
394	0.026	0.005	570	0.007	0.001
398	0.027	0.005	574	0.008	0.001
402	0.029	0.005	578	0.008	0.001
406	0.030	0.006	582	0.008	0.001
410	0.032	0.006	586	0.008	0.001
414	0.034	0.006	590	0.009	0.001
418	0.036	0.006	594	0.009	0.001
422	0.037	0.006	598	0.009	0.001
426	0.039	0.006	602	0.009	0.001
430	0.040	0.007	606	0.010	0.001
434	0.042	0.007	610	0.010	0.001
438	0.043	0.007	614	0.011	0.001
442	0.043	0.007	618	0.011	0.001
446	0.041	0.007	622	0.012	0.001
450	0.038	0.007	626	0.012	0.001
454	0.036	0.007	630	0.013	0.001
458	0.034	0.007	634	0.013	0.001
462	0.033	0.006	638	0.013	0.001
466	0.032	0.006	642	0.013	0.001
470	0.031	0.006	646	0.012	0.001
474	0.030	0.006	650	0.012	0.001
478	0.029	0.006	654	0.013	0.001
482	0.029	0.006	658	0.014	0.001
486	0.029	0.006	662	0.016	0.001
490	0.028	0.006	666	0.020	0.002
494	0.028	0.005	670	0.023	0.002
498	0.027	0.005	674	0.025	0.002
502	0.025	0.005	678	0.026	0.002
506	0.024	0.005	682	0.025	0.002
510	0.022	0.004	686	0.022	0.002
514	0.021	0.004	690	0.017	0.001
518	0.019	0.004	694	0.012	0.001
522	0.018	0.004	698	0.008	0.001

表13-1．霞ヶ浦のTrp-a*trp(λ)一覧(Sep.-Jan.)

Wavelength (nm)	a*trp(λ)	標準偏差	Wavelength (nm)	a*trp(λ)	標準偏差
350	0.183	0.050	526	0.047	0.011
354	0.179	0.049	530	0.045	0.011
358	0.175	0.047	534	0.044	0.010
362	0.170	0.045	538	0.043	0.010
366	0.166	0.044	542	0.042	0.010
370	0.161	0.042	546	0.041	0.010
374	0.157	0.041	550	0.040	0.009
378	0.153	0.039	554	0.039	0.009
382	0.148	0.037	558	0.038	0.009
386	0.144	0.036	562	0.037	0.009
390	0.140	0.035	566	0.036	0.008
394	0.137	0.034	570	0.035	0.008
398	0.133	0.033	574	0.035	0.008
402	0.130	0.032	578	0.035	0.008
406	0.126	0.031	582	0.034	0.008
410	0.123	0.030	586	0.034	0.008
414	0.120	0.029	590	0.033	0.007
418	0.116	0.028	594	0.032	0.007
422	0.112	0.027	598	0.032	0.007
426	0.108	0.026	602	0.031	0.007
430	0.104	0.025	606	0.031	0.007
434	0.099	0.024	610	0.030	0.006
438	0.095	0.023	614	0.030	0.006
442	0.092	0.022	618	0.030	0.006
446	0.088	0.021	622	0.029	0.006
450	0.084	0.020	626	0.028	0.006
454	0.082	0.020	630	0.028	0.006
458	0.078	0.019	634	0.027	0.006
462	0.075	0.018	638	0.027	0.005
466	0.073	0.018	642	0.026	0.005
470	0.071	0.017	646	0.026	0.005
474	0.068	0.017	650	0.026	0.005
478	0.067	0.016	654	0.025	0.005
482	0.065	0.016	658	0.025	0.005
486	0.063	0.016	662	0.025	0.005
490	0.061	0.015	666	0.025	0.005
494	0.059	0.014	670	0.025	0.005
498	0.057	0.014	674	0.023	0.004
502	0.055	0.014	678	0.022	0.004
506	0.054	0.013	682	0.021	0.004
510	0.052	0.013	686	0.020	0.004
514	0.050	0.012	690	0.019	0.004
518	0.049	0.012	694	0.019	0.004
522	0.048	0.012	698	0.017	0.003

表13-2. 霞ヶ浦のTrp-a*trp(λ)一覧(Feb.-Aug.)

Wavelength (nm)	a*CDOM(λ)	標準偏差	Wavelength (nm)	a*CDOM(λ)	標準偏差
350	0.128	0.031	526	0.034	0.006
354	0.125	0.030	530	0.033	0.006
358	0.122	0.028	534	0.033	0.006
362	0.119	0.027	538	0.032	0.006
366	0.116	0.026	542	0.031	0.006
370	0.113	0.025	546	0.030	0.006
374	0.110	0.023	550	0.030	0.005
378	0.107	0.022	554	0.029	0.005
382	0.104	0.021	558	0.029	0.005
386	0.101	0.020	562	0.028	0.005
390	0.098	0.019	566	0.028	0.005
394	0.095	0.018	570	0.027	0.005
398	0.093	0.017	574	0.027	0.005
402	0.091	0.017	578	0.027	0.005
406	0.089	0.016	582	0.026	0.005
410	0.086	0.015	586	0.026	0.004
414	0.084	0.015	590	0.026	0.004
418	0.081	0.014	594	0.025	0.004
422	0.078	0.013	598	0.025	0.004
426	0.076	0.013	602	0.025	0.004
430	0.072	0.012	606	0.024	0.004