Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
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を示している。琵琶湖では、CDOMの寄与も無視できなく、特に流入河川水中の溶存有機物質の影響と考えられるが、自然起源も多いことから、その削減は簡単ではないと推測される。

## (8) 水中粒子の光吸收、散乱特性の測定とモデル化

各種モデルに用いられている、重要な波長の値（ $ a_{ph} $ ; 440、675nm、 $ a_{trp} $ ; 440nm、 $ a_{CDOM} $ ; 440nm）について各特定吸収係数の変動を解析した。解析結果として、各特定吸収係数の変動、および変動を考慮して得たパラメーターを表2に示す。 $ a_{ph}(440) $ 、 $ a_{ph}(675) $ および $ a_{trp}(440) $ は有意な時間変動を示した一方、 $ a_{CDOM}(440) $ は有意な空間変動を示した。各変動を考慮して特定吸収のパラメーター化を行った結果、変動の小さい値が得られた。 $ a_{ph}(440) $ の変動は、パッケージ効果と補助色素効果の両方が影響していたが、僅かながらにパッケージ効果が優占的に影響していた。霞ヶ浦の植物プランクトン組成は季節的な変動を示しており、プランクトン種によって細胞サイズや色素組成が異なる。この様な植物プランクトン相の季節変動が、 $ a_{ph}(440) $ の時間変動に寄与したと考えられる。 $ a_{trp}(440) $ の変動に対し、粒子サイズの影響は確認されなかった一方、トリプトンに占める有機物の割合と $ a_{trp}(440) $ の間に有意な相関が得られた。しかし、有機物の割合だけでは $ a_{trp}(440) $ の全変動が説明できず、トリプトンの無機物組成（特に鉄含有量）が大きな変動要因として推測された。 $ a_{CDOM}(440) $ は空間変動を示し、霞ヶ浦に流入する河川水の影響が大きい地点で、高い $ a_{CDOM}(440) $ が得られたが、これは高い $ a_{CDOM}(440) $ を示す陸起源CDOMの流入に大きく起因していた。

表2. 各特定吸收係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
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

## (9) KdおよびChl−a濃度の鉛直プロファイルと透明度

琵琶湖のChl-a濃度は、時期により不均一な鉛直分布を示し、水深の増加に伴うChl-a濃度の増加や、表層での極大値などが観察された。Chl-a濃度と同様に、 $ Kd_{443} $ でも不均一な鉛直分布が観察された。Kdと透明度の経験式を得るため、しばしば表層のKd（Kd(surface)）と透明度の実測値が用いられてきたが、本研究では透明度はKd(surface)と有意な相関を示さなかった一方、Kd(透明度)と有意(p < 0.001)な負の相関を示し、その相関係数も高い値を示した。以上の結果から、表層のKd(surface)を用いるよりも、水柱積算光学情報であるKd(透明度)を使用した方が、より精度の高いKd／透明度経験式が得られることが確認された。リモートセンシングによるChl-a濃度推定モデルでは、440 nm付近の水中光学特性が広く用いられている。そこで表層のChl-a濃度（Chl-a(surface)）と $ Kd_{443} $ (透明度)、および透明度水深までの平均Chl-a濃度（Chl-a(透明度)）と $ Kd_{443} $ (透明度)の関係を解析した結果、Chl-a(surface)／ $ Kd_{443} $ (透明度)、およびChl-a(透明度)／ $ Kd_{443} $ (透明度)は共に正の相関を示したが、それぞれの相関係数は0.61、0.84と、Chl-a(透明度)／ $ Kd_{443} $ (透明度)で高い値が示された。以上のように、本研究によりChl-aの鉛直分布を考慮することが、 $ Kd_{443} $ との関係式を得る上で重要であることが示された。

## (10) Kdの連続観測
本研究では、水中分光放射照度計を用いた2つの水深の放射照度同時測定により、各波長のKdを連続観測した。9日間を通したKdの時間変化は僅かであったが、霞ヶ浦では強風イベントによる底泥の巻き上げ（透明度の低下）や、動物プランクトンの急増に伴う透明度の上昇など、数日スケールで透明度が急変することがある。本研究において、Kdと透明度の間に、有意な相関が確認されている事から、この様な透明度の一時的な変化も、Kdの連続観測によって把握することが可能と思われる。

## (11) 水域の光環境を表現する指標に関する考察

## 4 ) 光環境を表現する指標の比較

光環境を表現する指標として、透明度（白色板、白/黑色板）およびKdについて、その特徴を表3に示す。

表3. 光環境を表現する指標の比較

特徴	透明度(白色/黑色透明度板)
外観
値段	数万円	数万円	数百万円
測定時間	1-2分	1-2分	準備 10分
観測 5分
精度
(変動係数)	低い
(5.6-17.4%)	低い
(7.7-13.4%)	高い
(0.9-4.4%)
科学的な情報価値
(他分野への応用)	※環境(天候や波)の影響、個人差 大
※精度の低さ、透明度に影響する要因の多様さによる	高い
※透明度、水中植物の光合成、
水域の一次生産などに関連
データの蓄積
(データベース、定期観測での
測定頻度など)	多い	ほとんどない
(海外の湖沼で多い)	SD(白色板)に比べて
少ない
親しみやすさ
(認知度、理解しやすさ)	高い	高い
(理解しやすい)	低い

表の変動係数は、本研究結果から得た。透明度は、値段、測定時間の点から、安く、簡単に観測ができる水質指標だと言えるが、水環境を維持・管理する上で、科学的な価値は低いというデメリットも存在する。Kdは、観測機材が値段や必要とされる知識・スキルの多さから、一般的な定期観測項目に追加することが困難であるが、その測定精度は高く、また水質のみならず、光を吸収する物質の評価や、水中の生態系・化学反応など、多くの分野に応用でき、水質変化の原因や、水質変化による環境への影響に対して、包括的な評価を可能とする。そのため、水環境の維持・管理の上で、行政的・科学的価値は非常に高いと思われる。以上のように、光環境を表わす指標として、透明度とKdは相反する特徴を有しているため、光環境を一つの指標に頼って評価するのではなく、複数の指標で多角的に水の光環境を表わすことが重要と思われる。

### 5. 本研究により得られた主な成果

## (1) 科学的意義

衛星画像から透明度を推定する手法を関して、1)高濁度、低濁度水域に分け、それぞれダイレクトに透明度を推定する方式、2)高濁度水域を対象にChl-a、トリプトン、CDOM濃度を推定し、それらから透明度を推定する
方式を提案した。この結果、透明度、Chl-aなどの季節的な変化を大まかには再現しうることを示した。

なお、不一致が見られるのは、大気補正がうまくいっていないと考えられる場合で、どのような場合にも対応する大気補正方法を開発することが今後に残された大きな課題である。また、日本の様々な湖沼、海域で光反射スペクトルを測定するとともに、水中粒子の光吸收特性を明らかにし、モデル化したので、今後のリモートセンシング活用の基礎が出来た。

## (2) 環境政策への貢献

霞ヶ浦に対しては、茨城県と衛星画像解析データを茨城県環境科学センターのホームページに公開することで合意し、こうしたデータを環境研究機関での活用への道を拓いた。また、霞ヶ浦、琵琶湖の長期モニタリングデータを用いて、Chl-a、トリプトン、CDOM濃度と透明度の逆数との関係を統計モデル、解析モデルを構築した。こうしたモデルを用いると3成分の透明度への寄与割合を定量的に計算できることになり、従来は透明度改善に向けてどのような対策をすればよいのか明確ではなかったが、今後は対象水域の特性に合わせてどのような施策が有効であるかを科学的に提示できるようにした。また、透明度等、水域の水環境を表現する指標の特性を明らかにして、透明度を環境基準項目とする場合に注意すべき事項を示した。

### 6. 研究成果の主な発表状況

## (1) 主な誌上発表

## ＜查読付き論文＞

1) B. Matsushita, W. Yang, J. Chen and T. Fukushima: J. Remote Sensing Soc. Japan, 29, 653–664 (2009) "Possibility of improving three-band model for different phytoplankton species in Case II water: evidences from three experiments"

2) Y. Oyama, B. Matsushita, T. Fukushima, T. Nagai and A. Imai: Int. J. Remote Sens, 31, 1605–1623 (2010) "Testing the spectral decomposition algorithm (SDA) for different phytoplankton species by a simulation based on tank experiments"

3) W. Yang, B. Matsushita, J. Chen, T. Fukushima and R. Ma: IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. Letters, 7, 655–659 (2010)

“An enhanced three-band index for estimating chlorophyll-a in turbid Case II waters: Case studies of Lake Kasumigaura, Japan and Lake Dianchi, China”

4) W. Yang, B. Matsushita, J. Chen and T. Fukushima: Remote Sens. Environ, 115, 1247–1259 (2011) "Estimating constituent concentrations in case II waters from MERIS satellite data by semi-analytical model optimizing and look-up tables"

5) W. Yang, B. Matsushita, J. Chen and T. Fukushima: IEEE Trans. Geosci. Remote Sens, 49, 3381–3392 (2011)

6) J. Zhu, J. Chen, B. Matsushita, W. Yang and T. Fukushima: Int. J. Remote Sens. 33, 3713–3732 (2012) "Atmospheric correction of ENVISAT/MERIS data over Case II waters: the use of black pixel assumption in oxygen and water vapor absorption bands"

7) B. Matsushita, W. Yang, P. Chang, F. Yang and T. Fukushima: ISPRS J. Photogram. Remote Sens., 69, 74–87 (2012)

“A simple method for distinguishing global Case-1 and Case-2 waters using SeaWiFS measurements”

8) M. M. Terrel, T. Fukushima, B. Matsushita, K. Yoshimura and A. Imai: Limnology

“Long-term light environment variability in Lake Biwa and Lake Kasumigaura, Japan: Modeling approach. Limnology” (in press)

9) K. Yoshimura, N. Zaitsu, Y. Sekimura, B. Matsushita, T. Fukushima and A. Imai: Hydrobiologia “Parameterization of chlorophyll a-specific absorption coefficients and effects of their variations in a highly eutrophic lake: A case study at Lake Kasumigaura, Japan” 691, 157–169 (2012)

くその他の誌上発表(査読なし)>

1）福島武彦・松下文経：衛星画像による湖沼評価. 遺伝，63-6，73-79，2009.

2）福島武彦・松下文経：東アジア湖沼水質モニタリング. 水環境学会誌，35-2，43-47，2012.

(2) 主な口頭発表 (学会等)
1) B. Matsushita, W. Yang, J. Chen and T. Fukushima: AGU2009, San Francisco, USA (2009)

“Applicability of three-band model for estimating chlorophyll-a concentration in two Asian lakes (Lake Kasumigaura, Japam and Lake Dianchi, China)”

2) W. Yang, B. Matsushita, J. Chen and T. Fukushima: AGU2009, San Francisco, USA (2009)

“An improved three-band semi-analytical model based on MERIS channels for estimating chlorophyll-a in highly turbid waters”

3) JBONワークショップ, 東京 (2009) 「衛星画像による湖沼と流域評価」

4）全国湖沼環境保全対策推進協議会 平成21年度湖沼環境保全セミナー特別講演，つくば（2009）「湖沼と流域の環境解析」

5）霞ヶ浦の長期モニタリング研究（国立環境研究所地球環境モニタリング），つくば（2009）「リモートセンシングを用いた湖沼水質と流域特性評価」

6) W. Yang, B. Matsushita, and T. Fukushima: Proceedings of the 48th spring conference of the remote sensing society of Japan, 29–30, Tsukuba, Japan (2010)

“Remote estimation of water constituent concentrations in case II waters using a sample-based matrix inversion method”

7) JBONワークショップ, 東京 (2010)

「リモートセンシング手法を日本・アジア地域の湖沼の生物多様性解析に利用できるか？」

9）吉村和也，松下文経，福島武彦：第75回日本陸水学会（2010）

「Case II水域におけるQuantitative Filter Technique (QFT)を用いた懸濁物の吸光度測定」

10) W. Yang, B. Matsushita, T. Fukushima, and K. Yoshimura: Asian Workshop on Ocean Color (AWOC) and The 7th Korea-Japan Workshop on Ocean Color Remote Sensing (KJWOC), Hakodate, Hokkaido, Japan (2010)

“Retrieval of water constituent concentrations in Case II waters by a relaxed matrix inversion method”

11）吉村和也、福島武彦、松下文経：第76回日本陸水学会（2011）

「非植物プランクトン性懸濁物とその吸光度」

12) M. M. Terrel, T. Fukushima, B. Matsushita, K. Yoshimura and W. Yang: 第76回日本陸水学会（2011）“A quasi-analytical approach to predict Secchi depth using simulated MERIS data”

13) W. Yang, B. Matsushita, J. Chen and T. Fukushima: AGU2011, San Francisco, USA (2011) "Performance evaluation of the semi-analytical ocean color model GSM01 in Case 1 and Case 2 waters"

14) K. Yoshimura, N. Zaitsu, Y. Sekimura, B. Matsushita, T. Fukushima and A. Imai: ASLO Aquatic Sciences Meeting, Otsu, Shiga, Japan (2012)

“Parameterization of chlorophyll a-specific absorption coefficient and effects of their variation in a highly eutrophic lake: a case of Lake Kasumigaura, Japan”

15) W. Yang, B. Matsushita, K. Yoshimura and T. Fukushima: ASLO Aquatic Sciences Meeting, Otsu, Shiga, Japan (2012)

“An enhanced quasi-analytical algorithm for retrieving inherent optical properties of turbid inland waters”

### 7. 研究者略壓

課題代表者:福島 武彦

1952生まれ、東京大学工学部卒業、工学博士、国立公害研究所研究員、広島大学工学部教授、現在、筑波大学生命環境系教授、

研究参画者

(1): 福島 武彦(同上)

(2): 松下文経

1968生まれ、北海道大学大学院地球環境科学研究科修了、地球環境学博士、筑波大学生命環境科学研究科講師、現在、筑波大学生命環境系准教授
筑波大学 大学院生命環境系

教授 福島武彦

共同研究者：同上

准教授 松下文経

同上

非常勤研究員 吉村和也

# B-0909 リモートセンシングを活用した水域における透明度分布の高頻度推定手法の開発

平成21～23年度累計予算額：28,449千円

（うち、平成23年度予算額：9,449千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 水質モニタリング経費の削減、水質改善の対策案の提示などを目的として、リモートセンシング手法により湖沼、内湾での透明度、藻類、無機濁質、溶存有機物の分布を高頻度に推定する方法を開発した。

（1）リモートセンシング手法による衛星画像から透明度の推定方法の開発

様々な水域を対象に、いくつかのモデルにより透明度分布を推定し、測定結果との比較を行うことから、それぞれの手法の精度を評価した。また、衛星画像と現地での反射スペクトルの比較などから、大気補正の方式を提案した。

（2）現地での光消散係数の連続測定と実験室での固有光学特性の測定

波長別消散係数測定システムで連続測定を行った。また、様々な湖沼、内湾で定期的に水サンプルを採取し、実験室において、植物プランクトン、無機濁質、溶存有機物各成分の分光吸収、散乱係数といった固有光学特性（IOP）を測定するとともに、透明度などの見かけ光学特性（AOP）を測定した。また、トリプトンの測定方法を開発した。

（3）衛星画像による透明度、藻類、無機濁質、溶存有機物の分布の推定

MERISといった高頻度衛星画像を利用し、（1）、（2）で得られたモデル、基本粒子特性をもとに水質分布を推定し、実測値との比較を行って良好な結果を得た。

（4）水質改善対策の提案、および水質指標としての評価

各水域のIOP、AOP、及び植物プランクトン、無機濁質、溶存有機物濃度、といった情報をもとに、透明度改善のために有効な対策が何であるかを明らかにする手法を確立し、いくつかの水域で例示した。また、水域の光環境を表現する項目のいくつかについて、測定方法、精度、意味するもの、などの観点で比較した。

[キーワード] リモートセンシング、透明度、水質、衛星画像、湖沼・海域

### 1. はじめに

湖沼、海域の水質環境基準にはCODが用いられているが、CODについてはその意味するものが不明確であること、水域の目標として妥当であるか、などの指摘があり、他に代わるべき
指標がないかの検討が続いている。その第一候補として、市民にわかりやすく、測定が容易であり、また親水性、生態系等の観点で意味ある評価がなされる、といった観点から、透明度が挙がっている。一方、国、地方の財政緊縮に伴い、水質モニタリングの経費削減も行われていて、従来の方式による水質モニタリング体制の維持は難しくなってきている。こうした状況から、透明度という水域での光環境の状態を表現する水質指標の特性を明らかにするとともに、簡易かつ安価な手法で時間、空間変化特性を精度高く測定し、さらに水環境改善への方向を科学的に提示することが求められている。また、劣化しつつあるアジア地域の環境、及び地球環境の保全の観点でも、沿岸域から地域海スケールでの水質モニタリングが要望されていることは論を待たない。

透明度に関しては、19世紀より様々な解析、実験、現地観測が行われ、科学的原理、測定の問題点などがまとめられている。また、水中粒子などの固有光学特性（Inherent Optical Property：以下IOP）と透明度などの現地での光学特性（Apparent Optical Property：以下AOP）を結びつける解析がなされていて、測定条件の影響を受けやすい透明度をより頑健性の高い（ロバストな）方法で推定することが検討されている。さらに最近では、衛星画像を利用して透明度の推定を行う研究が進んでおり、従来の重回帰分析による手法に加え、まず消散係数（Kd）を推定し、その後透明度を予測するという2段階方式が提案され、実水域に適用され始めている。衛星画像としても、従来の高空間解像度（30 m）、低時間解像度（16日）のLandsat/TMから、中空間解像度（300-1000 m）、高時間解像度（1-3日）のMODIS、SeaWiFS、MERIS（波長解像度も相対的に高い）の利用に移行し始めている。

以上から、透明度などの光環境に関わる水質項目について、衛星画像を利用して空間分布を高頻度に測定する手法を開発することは極めて価値が高いものといえる。しかし、水質基準は全国ベースのものであり、また改善方向が明確に示されないといけない。すなわち、下記の点に注意しておく必要がある。1）現在までに提案された衛星画像から透明度を推定する手法はすべて水域限定のものであった。こうした手法を全国レベルで活用するためには、その水域の水質特性を入力変数として加味する形で、すべての水域に適用可能な手法として構築しておく必要がある。2）対象水域の特性から、透明度改善に向けて何をなすべきかを的確に示すことができるようにする必要がある。

## 2 ．研究開発目的

透明度といった水域の光環境に関わる水質指標の空間分布を高頻度で推定する手法を開発することを目標とする。なお、Case I水域（植物プランクトンが粒子の大部分を占める水域）では、水質推定方式はほぼ確立されているので、本研究の対象はCase II水域（植物プランクトン以外に無機濁質、溶存有機物が光環境に大きな影響を及ぼしている水域）とした。

1）MERISを利用して透明度を推定する方法を確立する。我々はCase II水域を対象に、SDA法

(Spectral Decomposition Algorithm)を提案し、植物プランクトン、無機濁質、溶存有機物濃度を独立に推定できることを示している。ここでは、これ以外の方式も含めて水質成分ごとの濃度を推定するとともに、それらをもとに透明度を推定する方式を構築し、反射率からダイレクトに透明度を推定する方式との精度比較を行う。
2）画像解析による透明度推定方法が現実の水域でどの程度の精度を有するかを調べるために、基本的には既往の水質観測データベースを活用する。しかし、時間変動の激しい場においては高頻度の透明度観測データが検証データとして必要である。このため、水中放射照度測定装置を湖沼、海域に設置し、Kdの連続測定を行う。また、同時に水サンプルを採取してIOPを測定し、透明度やKdといったAOPとの関係を解析する。また、Kdの鉛直分布の測定を行い、それと表面反射率の関係を解析することから、逆に反射率から水質、透明度を推定する際の問題点を明らかにし、その解決方法を提案する。

3）各水域の透明度が植物プランクトン量（クロロフィルaで表現）、植物プランクトン以外の粒子（トリプトンと呼ぶ）、色付き溶存有機物（以下、CDOM）のどれに支配されているかを、IOPや水質濃度から推定する方式を確立する。この結果をもとに、各水域で透明度を改善するために必要な対策案を提示できるようにする。

4）水域の光環境を表現する項目をいくつか（透明度、Black Disc Visibility、Kd…）を取り上げ、それらの測定方法、精度、意味するもの、などの観点から水質指標としての特質を明らかにする。

### 3. 研究開発方法

## （1） 現地観測と測定

## 1 ）観測

日本の6つの湖沼（霞ヶ浦、琵琶湖、諏訪湖、猪苗代湖、白樺湖、白駒池）、東京湾、中国の漁池（Lake Dianchi）、計8水域を対象として調査を行った（図1）。上記水域のうち、特に霞ヶ浦と琵琶湖では複数の観測点で集中的に調査を行った。霞ヶ浦および琵琶湖の調査地点を図2に示す。霞ヶ浦では2009年7月から2010年6月にかけて、月に1-2回（全12回）、26地点で表層水を採取した。また併せて、2010年11月6日に、霞ヶ浦に流入する主要な10河川（図2のR付き数字）で試水を採取した。琵琶湖では図2の12地点において、計5回の調査を行った。その他の水域では、東京湾で2回の調査で延べ18個、中国の漁池で2回の調査で延べ9個の調査地点、諏訪湖、猪苗代湖、白樺湖、白駒池では1回の調査でそれぞれ10個、2個、1個、1個の調査地点でデータを取得した。観測調査では、水面からの反射スペクトル、透明度およびKdを、以下のように測定した。また採取した試水は、一部をWhatman GF/Fフィルター（孔径0.7μm）でろ過し、試水と併せてフィルター試料およびろ液を得た。これらの試料は実験室に持ち帰った後、クロロフィル（Chl）濃度、懸濁物（SS）濃度、有機態・無機態懸濁物（それぞれOSSおよびISS）濃度、トリプトン濃度、溶存態有機炭素（DOC）濃度、色素組成、各水中基本成分の吸収係数および各水中基本成分の単位濃度あたりの吸収係数（特定吸収係数；a*）について、以下のように分析した。
(a)

(b)

図1. 調査対象水域の位置図 (a)中国 (b)日本

図2. 霞ヶ浦（左）および琵琶湖（右）における調査地点

## 2 ）反射スペクトルの測定

それぞれの調査地点に対して、アメリカASD社製のFieldSpec HandHeldを用いて、水面直上から上向きの反射エネルギー（ $ L_{u}(\lambda) $ ）、太陽からの下向きのエネルギー（ $ E_{d}(\lambda) $ ）、下向きの天空光
$ \left( L_{\mathrm{sky}}(\lambda) \right) $ を測定した．測定した波長範囲は325nm～1075nm、波長間隔は1nmであった．測定値から以下の式を用いて、水面直上のリモートセンシング反射率を計算できる：

$$ R_{r s}\approx(\frac{L_{u}(\lambda)}{E_{d}(\lambda)}-\frac{r_{s k y}\times L_{s k y}(\lambda)}{E_{d}(\lambda)})\times C a l(\lambda)\times100 $$

ここでCal(λ)は標準灰色板の校正係数である。 $ r_{sky} $ は空気－水面における天空光の反射率で、0.022～0.025の範囲で変動するといわれているので、本研究では0.024とする。それぞれの水域から採集してきた水面直上のリモートセンシング反射率の平均値を図3に示す。

図3. それぞれの水域から採集してきた水面直上のリモートセンシング反射率の平均値

## 3 ）透明度

透明度は、直径30cmのセッキ一板を用い、測定した。測定は太陽光の変化の影響を受けないよう、日陰となっている水面にて行った。透明度は、透明度板が見えなくなる水深および見え始める水深の平均とした。

## 4 ) Kd

### a. 测定

水中放射照度は、データロガーに接続した水中分光放射照度計(共にSatlantic社製)で測定した。本研究で用いた水中分光放射照度計は、波長443 nm、555 nm、669 nmの放射照度、及び光合成有効放射照度（PAR; 400-700 nm）の測定が可能である。Kdは式（2）を用いて算出した。

$$ \mathbf{E}_{z2}/\mathbf{E}_{z1}=\mathbf{e}^{-K\mathrm{d}(Z2-Z1)} $$
ここでZ1、Z2は水中分光放射照度計の水深、 $ E_{z1} $ 、 $ E_{z2} $ は水深Z1、Z2における放射照度である。式(2)より、各波長の $ K_{d} $ （ $ K_{d\ 443} $ 、 $ K_{d\ 555} $ 、 $ K_{d\ 669} $ 、 $ K_{d\ PAR} $ ）を求めた。

### b. 連続観測

Kdと透明度の有意な相関は、これまでに多く報告されている。透明度は、現地で人の手により測定される必要がある一方、水中放射照度の測定は、データロガーを用いることにより、長期間の無人連続観測が可能である。そのため、Kdの連続観測は、透明度等を含む水の光環境を、連続的に評価できる可能性がある。そこで本研究では、2009年11月17日から25日までの9日間、茨城県に位置する霞ヶ浦の湖心観測所にて、Kdの連続観測を実施した。水中放射照度は、2つの水中分光放射照度計（共にSatlantic社製）を、50cm間隔でデータロガーに接続し、異なる2水深の値を測定した。この水中分光放射照度計を、上部のセンサーが水深0.5mとなるよう、ブイに連結し、霞ヶ浦湖心観測所に係留した。湖心観測所の影の影響を避けるため、水中照度計一式は、観測所の南西角から1mほど外側に係留した。測定機器、及び設置状況を図4に示す。

図4．ブイに連結した2つの水中分光放射照度計（左）とその設置状況（右）

測定は毎日4:00-17:45の間、15分間隔で実施した。水中分光放射照度は、15分おきの観測ごとに430-440回測定し、異常値を10％除いたデータの平均値を放射照度の測定値とした。Kdは、得られた2水深の放射照度から式(2)を用いて算出した。

## 5 ）Chl濃度、SS濃度、OSS濃度、ISS濃度、トリプトン濃度、DOC濃度

Chl濃度は、SCOR-UNESCO（1966） $ ^{1)} $ に従い、Chl-a、Chl-b、Chl-cを測定した。SS濃度は、試水をろ過して得たフィルター試料を乾燥後、秤量し、フィルター重量を減じて求めた。このフィルター試料は次いで500℃（3 hours）で燃焼し、その減量をOSS濃度とした。ISS濃度は、SS濃度とOSS濃度の差とした。トリプトン濃度は、SSと植物プランクトン性有機物（Phytoplanktonic Suspended Solid; PSS）の差として算出した。PSSの推定には、OSSとChl-a濃度の、式（3）に表わされる経験式を用いた。
$$ OSS=d\times[Chl-a]+c $$

ここで式（3）はChl-a濃度とOSS濃度の相関式であり、dは傾き、cは切片、 $$ Chl-a $$ はChl-a濃度を表わす。上記モデルにおいて、OSSの変動はプランクトン量の変動によるものと仮定し、PSSをd× $$ Chl-a $$ として求めた。

DOC濃度は、ろ液について全有機体炭素計（TOC-VCSH、島津製作所製）により測定した。

## 6 ）色素組成

カロテノイド色素の濃度は、主要な7種類のカロテノイド（ペリジニン、フコキサンチン、アロキサンチン、ジアトキサンチン、ルテイン、ゼアキサンチン、βーカロテン）について、高速液体クロマトグラム/PDA検出器（島津製作所製）により濃度を測定し、その合計をカロテノイド色素濃度として求めた。分析条件はYoshimura et al.（2012）²）に従った。

## 7 ）水中基本成分の吸収係数および特定吸収係数

CDOMの吸光度（OD）は、ろ液に対して紫外・可視分光光度計（島津製作所製、UV-3100）により測定した。CDOMの吸収係数（ $ a_{CDOM} $ ）は、得られたODから次式に従い求めた。

$$ \mathrm{a}_{\mathrm{CDOM}}\left(\lambda\right)\;=\;2.303\times\mathrm{OD}(\lambda)\big/\mathrm{L} $$

ここでLは光路長（石英セルの幅。単位はm）である。

植物プランクトンとトリプトンの吸収係数（それぞれ $ a_{ph} $ 、 $ a_{trp} $ ）は、Quantitative Filter Technique (QFT)により、フィルター試料に対して積分球を付けた紫外・可視分光光度計（島津製作所製、UV-3100）で測定した（Yoshimura et al. (2012) $ ^{2)} $ ）参照）。まず、SSを捕集したフィルターの吸光度（ $ ODf_{p} $ ）を測定後、懸濁粒子中の色素を、メタノールによりフィルター試料から抽出した。フィルター上の抽出残渣はトリプトンであり、この吸光度（ $ ODf_{trp} $ ）も同様に測定した。フィルターの多重散乱による光路長増幅効果を補正するため、得られたODfは以下の式に従いODsへと変換した。

$$ \mathrm{ODs}(\lambda)=\mathrm{a}\times\mathrm{ODf}(\lambda)+\mathrm{b}\times\mathrm{ODf}(\lambda)^{2} $$

ここでaおよびbは、ODsとODfの経験的な関係式から得られる係数であり、湖沼により固有の値をとる。本研究では霞ヶ浦の場合、aおよびbはそれぞれ0.442、0.200と求められた。SSおよびトリプトンについて求めたODsは、次式に従い吸収係数に変換した。

$$ a\left(\lambda\right)=2.303\times O D s\left(\lambda\right)\big/G L $$

ここでGLは、幾何学的光路長（m）であり、ろ過した試料容積（ $ m^{3} $ ）をろ過面積（ $ m^{2} $ ）で除した値である。植物プランクトンの吸収係数（ $ a_{ph} $ ）は、得られたSSの吸収係数と $ a_{trp} $ の差として求めた。植物プランクトン、トリプトンおよびCDOMの特定吸収係数（それぞれ $ a^{*_{ph}} $ 、 $ a^{*_{trp}} $ 、および $ a^{*_{CDOM}} $ ）は、 $ a_{ph} $ 、 $ a_{trp} $ 、および $ a_{CDOM} $ を、それぞれChl-a、トリプトン、DOC濃度で除して求めた。
（２）水中基本成分濃度の推定モデルの開発（SAMO-LUT（Semi-Analytical Model Optimizing and Look-Up Tables）法）

## 1 ）手法の問題点と対象水域

水中基本成分の濃度を推定するための半理論半経験的な手法がいくつか提案されている。一般的に、これらの手法は2つのステップによって構成されている。第一は、水中基本成分の特定固有光学特性（SIOPs）を明らかにしておき、これらのSIOPsを理論的に分析し、求めたい水中基本成分の固有光学特性変化のみに関連する指標を開発する。第二は、第一のステップで提案した指標と求めたい水中基本成分の濃度との関係を回帰分析で経験的に見つける。この方式は推定精度が高く、操作が簡便などの特徴があるため注目されている。しかし、この方式には2つの問題点が残されている。(a)推定モデルの作成はサンプリングデータに強く依存するため、サンプリングデータに地点の特徴や分布の偏りを含めば、作成した推定モデルの適応性に限界がある。(b)提案した指標にはいくつかの仮定が含まれている。しかし、これらの仮定は全ての水域で適切とは限らない。ここでは研究対象地域を霞ヶ浦とし、水中基本成分濃度の推定モデルの構築を検討した。

## 2 ）特定後方散乱係数の測定（生物光学モデル）

水面直下のリモートセンシング反射率は以下の式で表せる：

$$ R_{rs}(\lambda,0^{-})=\frac{f}{Q}\times\frac{b_{b}(\lambda)}{a(\lambda)+b_{b}(\lambda)} $$

ここで $ a(\lambda) $ と $ b_{b}(\lambda) $ はそれぞれ総吸収係数と総後方散乱係数である。 $ f $ は太陽天頂角の関数で、以下の式で表せる：

$$ f=0.975-0.629\mu_{0} $$

ここで $ \mu_{0} $ は太陽天頂角、直達光と散乱光の比率に依存する。Q は幾何因子と呼ばれ、一般的に 3 から 4 の間を変動する。水面直下のリモートセンシング反射率から以下の式を用いて水面直上のリモートセンシング反射率に変換できる：

$$ R_{r s}\left(\lambda,0^{+}\right)=0.544R_{r s}\left(\lambda,0^{-}\right)=0.544\frac{f}{Q}\times\frac{b_{b}\left(\lambda\right)}{a(\lambda)+b_{b}(\lambda)} $$

総吸収係数は以下の式ように展開できる：

$$ a(\lambda)=a_{_{w}}(\lambda)+[\mathrm{Chl-a}]\times a_{_{ph}}^{*}(\lambda)+[\mathrm{TR}]\times a_{_{tr}}^{*}(\lambda)+[\mathrm{CDOM}]\times a_{_{CDOM}}^{*}(\lambda) $$
ここで[Chl-a]と[TR]はそれぞれChl-aとトリプトンの濃度である。[CDOM]は波長440nmにおけるCDOM吸収係数である。 $ a_{\mathrm{w}}(\lambda) $ は純水の吸収係数である。 $ a_{\mathrm{ph}}^{*}(\lambda) $ 、 $ a_{\mathrm{tr}}^{*}(\lambda) $ および $ a_{\mathrm{CDOM}}^{*}(\lambda) $ はChl-a、トリプトンおよびCDOMの特定吸収係数である。 $ a_{\mathrm{CDOM}}^{*}(\lambda) $ は以下の指数関数で表現される：

$$ a_{C D O M}^{*}(\lambda)=\exp[-S_{C D O M}(\lambda-440)] $$

ここで $ S_{CDOM} $ はCDOMの吸収スペクトルの形状を表す因子であり、本研究では現地データより0.0157とする。また、 $ a^{*}_{\mathrm{tr}}(\lambda) $ は $ a^{*}_{\mathrm{CDOM}}(\lambda) $ と同様、以下の指数関数で表せる：

$$ a_{tr}^{*}\left(\lambda\right)=a_{tr}^{*}\left(440\right)\times\exp[-S_{r}\left(\lambda-440\right)] $$

ここで $ a^{*}_{\mathrm{tr}}(440) $ は波長440 nmにおけるトリプトンの特定吸収係数である。 $ S_{tr} $ はトリプトンの特定吸収スペクトルの形状を表す因子である。本研究では、 $ a^{*}_{\mathrm{tr}}(440) $ と $ S_{tr} $ をそれぞれ0.0683、0.0115とする。

同様に、総後方散乱係数は以下のように展開できる：

$$ b_{b}(\lambda)=b_{b,w}(\lambda)+[\mathrm{Chl}-\mathrm{a}]\times b_{b,ph}^{*}(\lambda)+[\mathrm{TR}]\times b_{b,tr}^{*}(\lambda) $$

ここで $ b_{b} $ 、 $ w(\lambda) $ は純水の後方散乱係数であり、文献から引用できる。

## 3 ）SIOPsの推定

植物プランクトン、トリプトン、CDOMのSIOPsは、QFT（3.－（1）－7）参照）を用いて測定できるが、植物プランクトンとトリプトンの特定後方散乱係数の測定法はまだ確立されていない。本研究では、生物光学モデルを用いて、以下の式より、まず植物プランクトンとトリプトンの合計特定後方散乱係数を求めた：

$$ b_{b,p}(\lambda)=\frac{R_{rs}(\lambda,0^{+})\times a(\lambda)}{0.544f/Q-R_{rs}(\lambda,0^{+})}-b_{b,w}(\lambda) $$

そして、「3－（1）－5）」に従い、植物プランクトンとトリプトンの割合を求めた。「3－（1）－5）」の式（3）のd値は、観測データの経験式から、0.148とした。最後に、求めた植物プランクトンとトリプトンのSSに占める割合を用いて、式（14）の結果から植物プランクトンとトリプトンの特定後方散乱係数を分けた。水中基本成分の特定光学特性を図5に示す。
図5. 植物プランクトン、トリプトン、CDOMおよび純水の特定固有光学特性（A）吸收係数、（B）後方散乱係数

推定した水中基本成分の特定光学特性を検証するために、これらの水中基本成分の特定光学特性と生物光学モデルを用いて別の地点の水面直上のリモートセンシング反射率をシミュレーションし、実測値と比較した。その結果を図6に示す。この図から、シミュレーションの反射率と実測の反射率とよく一致していることがわかる。

図6. シミュレーションの反射率と実測の反射率の比較（濃い実線はChl-a=131.79 mg m^{-3}地点の実測値、濃い破線はChl-a=131.79 mg m^{-3}地点のシミュレーション値、薄い実線はChl-a=59.29 mg m^{-3}地点の実測値、薄い破線はChl-a=59.29 mg m^{-3}地点のシミュレーション値）

## 4 ）指標の選択

単バンドの反射率より、各水中基本成分の特定固有光学特性に基づいて提案された指標は、対応する水中基本成分濃度の変化を強調できるため、有効性が高いと考えられる。そこで、本研究では、先行研究に基づいて以下の3つの指標を選定した：
$$ R_{rs}(b_{10})/R_{rs}(b_{7})-R_{rs}(b_{10})/R_{rs}(b_{9})_{; クロロフィル a 濃度の推定 } $$

(b) $ R_{rs}(b_{10}) $ ; トリプトン濃度の推定

$$ R_{rs}(b_{7})/R_{rs}(b_{5});CDOM 濃度 \varnothing 推定 $$

ここで $ b_{5} $ 、 $ b_{7} $ 、 $ b_{9} $ 、および $ b_{10} $ はそれぞれMERISのバンド5（555-565 nm）、バンド7（660-670 nm）、バンド9（703.75-713.75 nm）、バンド10（750-757.5 nm）である。

## 5 ）繰り返し捜索戦略

現実的な問題としては、衛星データのある画素で覆われている水域に対して、水中各基本成分の濃度がどれもわからないため、衛星データから計算した指標に最適な推定モデルの選択は困難である。そこで、本研究では以下のような繰り返し捜索戦略をとることによって、この問題を解決した。

ステップ1：衛星データから選択された水中各基本成分の濃度に対応する指標を計算する。

ステップ2: 推定モデルを用いて、水中各基本成分の濃度の初期値（ $ [Chl-a]_{0} $ 、 $ [TR]_{0} $ 、 $ [CDOM]_{0} $ ）を計算する。

ステップ3：水中各基本成分の濃度の初期値を用いて、LUT（Lookup Table）から水中各基本成分の濃度を推定するための新たなモデルを探し出す。そして、探し出した推定モデルを用いて、水中各基本成分の濃度を新たに計算し $ \left(\left[\mathrm{Chl}-\mathrm{a}\right]_{1},\left[\mathrm{TR}\right]_{1},\left[\mathrm{CDOM}\right]_{1}\right) $ 、初期値を代替する。

ステップ4：ステップ3での作業を繰り返し、毎回新たに計算した水中各基本成分の濃度と前回で計算した濃度と比較し、その差が十分小さくなれば（例えば変化5％以下）、繰り返しを終了する。最後の水中各基本成分の濃度値は最終結果として出力する。

繰り返し回数を変化させた結果、10回の繰り返しがあれば十分な出力精度が得られることがわかった。

## （３）水中基本成分濃度の推定モデルの開発（RMIM (Relaxed Matrix Inversion Method)）

SAMO-LUT法を対象水域へ適用する際、対象水域のSIOPsが必要だが、SIOPsは観測項目として一般的ではない。一方、多くの湖沼ではChl-a濃度、SS濃度（トリプトン濃度への変換可）、DOC濃度（440nmでのCDOMの吸収係数への変換可）がデータベース化されている。さらに衛星画像も、人工衛星が定期的に地球表面を観測しており、入手が容易である。これらのデータを利用すれば、従来、測定されていなかったSIOPsの推定が可能になり、さらにこの推定したSIOPsとSAMO-LUT法を合わせることで、観測日以外の水中基本成分濃度分布の推定も可能となる。水中基本成分濃度を推定する従来のSIOPsを必要とする方法としてMIM（Matrix Inversion Method）、およびSIOPsを必要としないRMIMについて、モデルごとに以下に述べる。

## 1 ) MIM (Matrix Inversion Method)

「（2）－2」における、式（10）と式（13）を式（7）に代入し、書き換えをすれば、以下の式になる。
$$ \frac{r_{\mathrm{rs}}(\lambda)}{f}=\frac{[Chl-a]b_{\mathrm{b,ph}}^{*}(\lambda)+[TR]b_{\mathrm{b,tr}}^{*}(\lambda)+b_{\mathrm{b,w}}(\lambda)}{[Chl-a](a_{\mathrm{ph}}^{*}(\lambda)+b_{\mathrm{b,ph}}^{*}(\lambda))+[TR](a_{\mathrm{tr}}^{*}(\lambda)+b_{\mathrm{b,tr}}^{*}(\lambda))+[CDOM]a_{\mathrm{CDOM}}^{*}(\lambda)+a_{\mathrm{w}}(\lambda)+b_{\mathrm{b,w}}(\lambda)} $$

固有光学特性と反射率は波長によって変化するが、水中基本成分の濃度は波長に依存しない。従って、j番目のバンドにおける式（15）は以下の式へ書き換えできる。

$$ \begin{aligned}&[\mathrm{Chl}-\mathrm{a}]\cdot\left(a_{\mathrm{ph}}^{*}(\lambda_{j})\frac{r_{\mathrm{rs}}(\lambda_{j})}{f}-b_{\mathrm{b},\mathrm{ph}}^{*}(\lambda_{j})\left(1-\frac{r_{\mathrm{rs}}(\lambda_{j})}{f}\right)\right)\\&+[\mathrm{TR}]\cdot\left(a_{\mathrm{tr}}^{*}(\lambda_{j})\frac{r_{\mathrm{rs}}(\lambda_{j})}{f}-b_{\mathrm{b},\mathrm{tr}}^{*}(\lambda_{j})\left(1-\frac{r_{\mathrm{rs}}(\lambda_{j})}{f}\right)\right)\\&+[\mathrm{CDOM}]\cdot a_{\mathrm{CDOM}}^{*}(\lambda_{j})\frac{r_{\mathrm{rs}}(\lambda_{j})}{f}\\&\quad=b_{b,w}(\lambda_{j})\left(1-\frac{r_{\mathrm{rs}}(\lambda_{j})}{f}\right)-a_{w}(\lambda_{j})\frac{r_{\mathrm{rs}}(\lambda_{j})}{f}\end{aligned} $$

M個のバンドがあれば式（16）を以下のマトリクスに書き換えできる。

$$ \begin{aligned}&\left[a_{\mathrm{ph}}^{*}(\lambda_{1})\frac{r_{\mathrm{rs}}(\lambda_{1})}{f}-b_{\mathrm{b,ph}}^{*}(\lambda_{1})\Biggl(1-\frac{r_{\mathrm{rs}}(\lambda_{1})}{f}\Biggr)\quad&\cdots\cdots\cdots\\&\vdots\quad&\cdots\cdots\cdots\\&a_{\mathrm{ph}}^{*}(\lambda_{M})\frac{r_{\mathrm{rs}}(\lambda_{M})}{f}-b_{\mathrm{b,ph}}^{*}(\lambda_{M})\Biggl(1-\frac{r_{\mathrm{rs}}(\lambda_{M})}{f}\Biggr)\quad&\cdots\cdots\cdots\Biggr]_{M\times3}\\&=\left[\begin{aligned}&\boldsymbol{b}_{b,w}(\lambda_{1})\Biggl(1-\frac{r_{\mathrm{rs}}(\lambda_{1})}{f}\Biggr)-a_{w}(\lambda_{1})\frac{r_{\mathrm{rs}}(\lambda_{1})}{f}\\&\vdots\\&b_{b,w}(\lambda_{M})\Biggl(1-\frac{r_{\mathrm{rs}}(\lambda_{M})}{f}\Biggr)-a_{w}(\lambda_{M})\frac{r_{\mathrm{rs}}(\lambda_{M})}{f}\end{aligned}\right]_{M\times1}\end{aligned} $$

式（17）から、バンドでの反射率および水中基本成分のSIOPsが3つ以上分かれば、Chl-a濃度、トリプトン濃度および440nmでのCDOMの吸収係数を求められることが分かる。

## 2 ）SIOPsが必要ない手法の開発：RMIM

従来のMIM手法を利用する際に、SIOPsの情報が不可欠である。従って、SIOPsの情報がない水域に対して、MIMの利用はできない。この制限を緩めるために、RMIMを提案する。

従来のMIMは、SIOPsを既知のパラメーター、水中基本成分の濃度を未知変数としている。同様に、数地点の水中基本成分の濃度が事前に分かれば、SIOPsを未知変数にすることも可能である。この場合、式（15）を以下の式に書き換えできる。