衛星データを用いた雪氷圏変動研究：主要な観測技術、データセット、および解析アプローチ
はじめに
地球の雪氷圏は、積雪、氷河、氷床、湖や河川の氷、海氷、そして永久凍土で構成されています。これらの雪氷は、地球上の淡水の大部分を貯蔵し、太陽放射の反射（アルベド効果）、水循環、海面水位、さらには大気・海洋循環にも大きな影響を与える、地球システムにおいて極めて重要な要素です。気候変動は雪氷圏に顕著な変化をもたらしており、その融解は海面水位の上昇や水資源の変化、自然災害リスクの増加（氷河湖決壊洪水など）など、地球環境および人間社会に広範な影響を及ぼしています。
広大かつアクセスが困難な地域に分布する雪氷圏の変動を継続的かつ包括的にモニタリングするためには、衛星観測が不可欠なツールとなっています。衛星データは、地上観測では捉えきれない広域的な変化や、長期間にわたる変動トレンドの把握を可能にします。本稿では、衛星データを用いた雪氷圏変動研究における主要な観測技術、利用されるデータセット、そして若手研究者が自身の研究に活用できる実践的な解析アプローチについて解説します。
雪氷圏変動観測における主要な衛星技術とデータセット
雪氷圏の様々な物理量を観測するために、多様な特性を持つ衛星センサーが利用されています。それぞれのセンサーは異なる波長域や観測原理に基づき、雪氷の異なる側面を捉えることができます。
光学センサー
光学センサーは可視光や近赤外・短波赤外域の反射光を観測します。積雪域面積、氷河湖の範囲、氷河末端の位置、雪や氷の表面アルベドなどを高空間分解能で捉えるのに適しています。
- 主なデータセット: Landsatシリーズ（例: Landsat 8, 9）、Sentinel-2、PlanetScopeなど。
- 特徴: 空間分解能が高いものが多く、視覚的な理解が容易です。しかし、雲に覆われていると観測ができません。
合成開口レーダー (SAR)
SARはマイクロ波を地表に照射し、その反射波を受信することで画像を生成します。雲や夜間の影響を受けずに観測できるため、悪天候下や極域の冬季でも継続的な観測が可能です。積雪深、氷河や氷床の流速、雪氷の表面特性（融解状態など）の把握に利用されます。
- 主なデータセット: Sentinel-1、ALOS-2/PALSAR-2、TerraSAR-X/TanDEM-Xなど。
- 特徴: 干渉SAR (InSAR) 技術を用いることで、ミリメートルからセンチメートルオーダーの表面変位（氷河流速、積雪圧密など）を高精度で計測できます。
レーダー・レーザー高度計
これらのセンサーは、衛星から地表に向けてパルスを発射し、反射して戻ってくるまでの時間や波形の変化から、表面までの距離や標高を計測します。氷床や氷河の表面高度変化、海氷や湖氷の厚さ変化の計測に用いられます。
- 主なデータセット: ICESat/ICESat-2 (レーザー)、CryoSat-2 (レーダー)など。
- 特徴: 氷床・氷河の体積変化推定に不可欠な高精度な標高データを提供します。
マイクロ波放射計
マイクロ波放射計は、地表から自然に放出されるマイクロ波放射を観測します。マイクロ波は積雪粒子によって散乱される特性があり、この散乱の度合いから積雪水当量 (SWE: Snow Water Equivalent) や積雪の湿潤状態を推定できます。海氷の密接度やタイプ分類にも利用されます。
- 主なデータセット: SSM/I (Special Sensor Microwave/Imager), AMSR-E/AMSR2 (Advanced Microwave Scanning Radiometer) など。
- 特徴: 空間分解能は低い傾向がありますが、広域をカバーし、雲の影響を受けにくいため、高頻度な観測が可能です。
重力場観測
重力場観測衛星は、地球の重力場の微妙な変化を捉えます。氷床や氷河の融解・蓄積による質量の変化は、その地域の重力場に影響を与えます。この変化を観測することで、広域的な氷床・氷河の質量収支を推定できます。
- 主なデータセット: GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment)/GRACE-FO (Follow-On) など。
- 特徴: 数百kmスケールでの大規模な質量変化の検出に特化しており、氷床全体の質量収支変動の把握に貢献します。
これらのセンサーから得られるデータは、それぞれ異なる空間分解能、時間分解能、および観測対象の物理量を持っています。研究目的や対象とする雪氷圏要素に応じて、適切なセンサーデータを選択、あるいは複数のデータを組み合わせて利用することが一般的です。
雪氷圏変動解析の実践的アプローチ
衛星データを用いた雪氷圏変動研究では、データの特性に応じた適切な前処理と解析手法が必要です。以下に一般的なアプローチをいくつか示します。
データ前処理と共通処理
衛星データの利用を開始する前に、多くの場合、幾何補正、放射輝度・後方散乱係数への変換、大気補正（光学データの場合）、ノイズ除去といった前処理が必要です。時系列解析を行う場合は、異なる日付のデータを正確に重ね合わせるためのアライメント処理が重要になります。多くの衛星データ提供機関から提供されるプロダクトは、ある程度の前処理が施されているAnalysis Ready Data (ARD) に近い形で提供されることも増えています。
積雪関連の解析
- 積雪域面積 (SAA) マッピング: 光学データの特定のバンド比（例: NDSI - Normalized Difference Snow Index）を用いて積雪ピクセルを識別し、積雪域の面積を算出します。時系列データを用いることで、融雪期の進行や積雪期間の変化をモニタリングできます。
python # NDSI計算の概念（擬似コード） # Sentinel-2の場合: Band 3 (Green), Band 11 (SWIR) # ndsi = (band3 - band11) / (band3 + band11) # 積雪は概ね ndsi > 0.4 の閾値で識別されることが多い # 具体的なライブラリ（例: rasterio, rioxarray）を用いた処理が必要 - 積雪水当量 (SWE) 推定: マイクロ波データの輝度温度と積雪深・雪密度との関係や、気象モデル・雪氷モデルの出力に衛星観測データを同化する手法、あるいは機械学習モデルを用いた手法などがあります。
氷河・氷床関連の解析
- 表面高度変化と体積変化: レーダー・レーザー高度計データや、異なる時期に取得されたDEM（数値標高モデル）の差分から、氷河・氷床の表面高度変化を計算し、体積変化を推定します。
- 氷河流速計測: SARデータを用いたスペックルトラッキング（特徴点追跡）や、より高精度な干渉SAR (InSAR) 技術を用いることで、氷河や氷床の表面移動速度を計測できます。時系列の流速データは、氷河流動のダイナミクスを理解するために重要です。
- 質量収支推定: GRACE/GRACE-FOのデータは広域の質量変化を直接示しますが、より詳細な解析には、高度計データによる体積変化を雪密度や融解モデルと組み合わせて質量変化に換算したり、表面質量収支モデルと動力学モデルの出力を衛星観測データで検証・調整したりするアプローチが取られます。
解析ツールの活用
効果的な解析には、適切なツールと環境が不可欠です。
* GISソフトウェア: QGISやArcGISは、空間データの表示、基本的な処理、他の地理空間データとの統合に広く利用されます。
* プログラミング言語とライブラリ: Pythonは、衛星データ解析で最も人気のある言語の一つです。xarrayやrioxarrayは多次元配列データ（時系列データなどに便利）の扱いに、rasterioはラスターデータの読み書きや処理に、geopandasはベクトルデータの扱いに、scikit-imageやopencvは画像処理に、scikit-learnやtensorflow/pytorchは機械学習モデルの実装に広く使われています。
* クラウドプラットフォーム: Google Earth Engine (GEE) やAmazon Web Services (AWS) Earth on AWS, Microsoft Azure Planetary Computerなどのクラウドプラットフォームは、大規模な衛星データアーカイブにアクセスし、コンピューティングリソースを借りて解析を実行できるため、ローカル環境の制約を超えた研究を可能にします。特にGEEは、多くの主要な衛星データセットがカタログ化されており、簡便なAPIを通じて広域・長期間の解析を効率的に行えます。
# xarrayを用いたNetCDFデータの読み込みと基本的な時系列解析の例
import xarray as xr
# NetCDFファイルのパスを指定
file_path = 'path/to/your/data.nc'
# データセットを読み込み
try:
ds = xr.open_dataset(file_path)
print(f"データセットの情報を表示:\n{ds}")
# 特定の変数の時系列データを抽出（例: 'temperature'変数、ある地点 'lat', 'lon'）
# time, lat, lon次元を持つと仮定
# ts_data = ds['temperature'].sel(lat=50.0, lon=10.0, method='nearest')
# print(f"\n特定地点の時系列データ:\n{ts_data}")
# 時間平均の計算（例: 全時間ステップでの空間平均）
# if 'lat' in ds.dims and 'lon' in ds.dims and 'temperature' in ds.variables:
# spatial_mean_ts = ds['temperature'].mean(dim=['lat', 'lon'])
# print(f"\n空間平均時系列データ:\n{spatial_mean_ts}")
# else:
# print("\n空間平均に必要な次元または変数が見つかりません。")
# 特定期間のデータ選択
# try:
# ds_subset = ds.sel(time=slice('2000-01-01', '2010-12-31'))
# print(f"\n特定期間のデータセット:\n{ds_subset}")
# except Exception as e:
# print(f"\n期間選択中にエラーが発生: {e}")
except FileNotFoundError:
print(f"エラー: ファイルが見つかりません - {file_path}")
except Exception as e:
print(f"データ読み込み中にエラーが発生: {e}")
# 詳細な利用方法はxarrayの公式ドキュメントを参照してください。
データ融合とモデル結合
異なるセンサーやプラットフォームから得られたデータを組み合わせて解析することで、雪氷圏変動のより包括的な理解が可能になります。例えば、光学データで捉えた氷河湖の範囲変化と、SARデータで得られた氷河流速データ、さらにGRACEデータによる質量変化情報を組み合わせることで、氷河システムの安定性や将来の変動をより詳細に評価できます。また、衛星観測データを数値モデル（気候モデル、雪氷モデル）に同化させることで、モデルの精度を向上させたり、観測データがない領域や期間の情報を補完したりする研究も盛んに行われています。
最新の研究動向と今後の展望
雪氷圏研究における衛星データ利用は、技術と手法の両面で進化を続けています。近年注目されている動向として、CubeSatコンステレーションによる高頻度・高解像度データの活用が挙げられます。これにより、これまで捉えられなかった短期的な雪氷変動の検出が可能になりつつあります。また、機械学習や深層学習を用いた自動的な雪氷域のマッピング、積雪パラメータや氷河流速の推定、さらには時系列データの異常検知や予測に関する研究も活発に行われています。
今後の衛星ミッションとしては、高分解能SARと干渉SAR機能を持ち、植生構造や表面変位の詳細な観測が期待されるNISAR (NASA-ISRO SAR) ミッションや、河川・湖沼・海洋の表面高度を高精度で計測するSWOT (Surface Water and Ocean Topography) ミッションなどが雪氷圏研究にも貢献すると期待されています。
オープンデータポリシーの推進とクラウドベースのデータ処理環境の普及は、研究者が大量の衛星データに容易にアクセスし、計算リソースを気にせずに高度な解析を行うことを可能にしており、雪氷圏研究のフロンティアを拡大しています。
まとめ
衛星データは、地球の雪氷圏の広域かつ継続的な変動をモニタリングするための強力な手段です。光学、SAR、高度計、マイクロ波放射計、重力場観測といった多様なセンサーが、積雪域、氷河・氷床の質量・体積・流速、海氷・湖氷の範囲や厚さなど、雪氷圏の様々な側面に関する貴重な情報を提供しています。
これらの衛星データを研究に活用するためには、データ特性の理解に基づいた適切な前処理と、時系列解析、空間解析、InSAR、データ同化などの専門的な解析アプローチが必要です。Pythonライブラリやクラウドプラットフォームといった現代的なツールや環境を積極的に活用することで、研究の効率性と解析能力を飛躍的に向上させることができます。
今後の衛星技術の進展や解析手法の高度化、特にデータ融合や機械学習の応用は、雪氷圏変動のメカニズムの解明や将来予測の精度向上に大きく貢献すると期待されます。本稿が、若手研究者の皆様が衛星データを用いた雪氷圏研究に取り組む上での一助となれば幸いです。