宇宙と気候変動研究最前線 - 衛星データとグラフニューラルネットワーク（GNN）による気候変動研究：空間・時間的相互作用の解析手法

衛星データとグラフニューラルネットワーク（GNN）による気候変動研究：空間・時間的相互作用の解析手法

Tags: 衛星データ, グラフニューラルネットワーク, GNN, 気候変動研究, AI, データ解析, 深層学習

はじめに

気候変動研究において、地表や大気、海洋における様々な現象は空間的、時間的に複雑に相互作用しています。衛星データはこれらの現象を広範囲かつ継続的に観測する強力な手段ですが、膨大なデータから局所的または離れた場所との複雑な相互関係を捉え、解釈することは容易ではありません。近年、機械学習、特に深層学習技術の進展は、このような複雑なデータの解析に新たな可能性をもたらしています。中でもグラフニューラルネットワーク（GNN）は、データ間の関係性をグラフ構造としてモデル化し、ノード（地点やエンティティ）間の相互作用を学習する能力に優れています。本記事では、衛星データを用いた気候変動研究におけるGNNの応用可能性と、その解析手法について紹介します。

グラフニューラルネットワーク（GNN）とは

GNNは、ノード、エッジ（ノード間の接続）、そしてノードやエッジに付随する特徴量で構成されるグラフデータを扱うための深層学習モデルです。基本的なアイデアは、各ノードの特徴量を、そのノード自身の特徴量と隣接するノードの特徴量から繰り返し集約（Aggregation）し、更新（Update）していく「メッセージパッシング」機構にあります。これにより、GNNはグラフ構造を通して情報を伝播させ、ノードやエッジ、あるいはグラフ全体の構造的な特徴を学習することができます。

気候システムは、観測地点、気候要素（気温、湿度、植生指数など）、地理的な接続性などをノードやエッジとして定義することで、自然な形でグラフ構造として捉えることが可能です。例えば、異なる観測地点をノードとし、その距離や物理的なつながり（河川流域、大気循環など）をエッジと見なすことで、気候現象の空間的な相互作用をグラフとして表現できます。

衛星データを用いた気候変動研究におけるGNNの応用

衛星データは、グリッド形式（ラスタデータ）で提供されることが多いですが、これをノードの集合として捉え直すことでGNNを適用することが可能です。

空間的相互作用の解析:
- 極端気象現象の伝播: 豪雨や熱波、干ばつなどの異常気象が、地域間でどのように伝播し、相互に影響し合うかを、隣接または物理的に関連のある領域（ノード）間のエッジを通じて解析します。SARデータによる洪水域の拡大、熱赤外データによる熱波の広がりなどが対象となり得ます。
- 生態系応答の連鎖: ある地域の植生変化（NDVIなどの光学データ）が、隣接または関連する生態系にどのような影響を与えるか。例えば、森林破壊が下流の河川流量に影響するといったケースを、流域をノード、河川ネットワークをエッジとしてモデル化します。GRACE/GRACE-FOデータによる陸水貯水量変化と、その周辺の植生・気温データの関連解析などが考えられます。
- 都市と周辺域の相互作用: 都市域のヒートアイランド現象が周辺の農地や森林に与える影響などを、都市・郊外・農地・森林をノードとし、近接性や物質交換をエッジとして解析します。高分解能光学・熱赤外データが有効です。
時間的相互作用と時空間ダイナミクスの解析:
- GNNは、時系列データを扱うように拡張することが可能です（Spatio-Temporal Graph Neural Networks; STGNN）。これにより、特定の地点（ノード）における過去の気候データや衛星観測データが、将来のその地点あるいは他の地点の気候状態にどのように影響するかを学習できます。
- 気候ネットワークの変化検出: 長期時系列衛星データ（例: AVHRR, MODIS, VIIRSなどの植生指数、陸表面温度、雲観測データ）を用いて、異なる地域間の気候的な相関関係（エッジの重み）が時間とともにどのように変化するかを追跡し、レジームシフトやフィードバック機構の変化を検出します。
- 複雑な気候モードの解析: エルニーニョ・南方振動（ENSO）など、地球規模の気候モードが、特定の地域の気候に及ぼす影響を、グラフ構造を通じてモデル化し、その伝播経路や影響度を解析します。海面水温（SST）、海面高度（Altimetryデータ）、大気組成データなどが活用されます。

データセットと解析ツールの例

GNNを用いた衛星データ解析には、まず解析対象とする物理現象に適した衛星データセットを選定することが重要です。

光学データ: Landsat, Sentinel-2, MODIS - 植生、地表面被覆、水域など
SARデータ: Sentinel-1, ALOS-2 PALSAR-2, NISAR - 地殻変動、洪水、植生構造など
熱赤外データ: Landsat, MODIS, Sentinel-3 SLSTR - 陸表面温度、海面水温など
ライダーデータ: ICESat-2, GEDI - 植生構造、氷床・氷河の高さなど
マイクロ波放射計/散乱計データ: SMAP, SMOS, ASCAT - 土壌水分、海面風、積雪など
重力データ: GRACE/GRACE-FO - 陸水貯水量、氷床質量変化など

これらの衛星データは、Google Earth Engine (GEE) や Copernicus Open Access Hub, NASA Earthdata Search などから取得できます。GNNを構築・学習するための主要なツールとしては、Pythonの深層学習ライブラリであるPyTorchやTensorFlowがあり、それぞれグラフ処理に特化した拡張ライブラリが利用可能です。

PyTorch Geometric (PyG): PyTorchベースのGNNライブラリで、多くのGNNモデル実装やデータセットローダー、ユーティリティを提供しています。
Deep Graph Library (DGL): PyTorch, TensorFlow, MXNetなど複数のバックエンドをサポートするGNNライブラリで、スケーラブルなグラフ処理に強みがあります。

GNNを衛星データに適用する際、グリッドデータをどのようにグラフ構造に変換するか（例：各ピクセルをノードとする、領域分割して領域をノードとするなど）が最初の重要なステップとなります。また、ノード間のエッジをどのように定義するか（例：物理的な距離、機能的な類似性、地形的なつながりなど）も解析の目的に応じて慎重に設計する必要があります。

実装における課題

GNNを用いた衛星データ解析にはいくつかの課題も伴います。

グラフ構造の定義: 複雑な気候システムをどのように有効なグラフ構造として表現するかは、ドメイン知識と試行錯誤が必要です。
データ規模と計算コスト: 衛星データは膨大であり、大規模なグラフを扱うGNNの学習は計算資源を多く必要とします。クラウド環境や高性能計算資源の活用が不可欠です。
解釈性: GNNの学習結果（特に複雑なモデル）が、実際の物理プロセスとどのように対応するのか、その解釈は容易ではない場合があります。Explainable AI (XAI) の手法と組み合わせる研究も進められています。
時空間データの統合: STGNNモデルの構築や、異なる時間・空間解像度を持つ衛星データを統合してグラフ特徴量を作成する前処理には、高度なデータハンドリングスキルが求められます。

# PyTorch Geometric (PyG) を用いた簡単なグラフデータの例
# 実際の衛星データ適用には複雑な前処理とモデル構築が必要
# import torch
# from torch_geometric.data import Data

# 仮のノード特徴量 (例: 各地点の気温、植生指数など)
# x = torch.tensor([[...], [...], ...], dtype=torch.float) # shape: [num_nodes, num_node_features]

# 仮のエッジ情報 (例: 隣接関係、物理的なつながり)
# edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2, ...],
#                            [1, 0, 2, 1, ...]], dtype=torch.long) # shape: [2, num_edges]

# グラフデータの作成
# data = Data(x=x, edge_index=edge_index)

# この data オブジェクトを GNN モデルに入力して学習を行う
# model = GCN(...) # グラフ畳み込みネットワークなどのGNNモデル
# optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
# criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() # または回帰タスクに応じた損失関数

# model.train()
# optimizer.zero_grad()
# out = model(data.x, data.edge_index)
# loss = criterion(out, data.y) # data.yはターゲットラベルや回帰値
# loss.backward()
# optimizer.step()

まとめ

グラフニューラルネットワーク（GNN）は、衛星データを用いた気候変動研究において、従来の解析手法では捉えきれなかった複雑な空間的・時間的相互作用をモデル化し、新たな知見をもたらす可能性を秘めた強力なツールです。衛星データからグラフ構造を構築し、GNNを適用することで、極端気象の伝播、生態系応答の連鎖、気候ネットワークの変化など、多岐にわたる気候変動現象のメカニズム解明や予測精度向上に貢献が期待されます。データセットの選定、適切なグラフ構造の設計、計算資源の確保といった課題はありますが、PyTorch GeometricやDGLのようなライブラリの登場により、GNNの実装は以前に比べてアクセスしやすくなっています。若手研究者の皆様にとって、GNNは気候変動研究の新たなフロンティアを開拓するための有力な手法となるでしょう。