宇宙と気候変動研究最前線

衛星海色データを用いた海洋生態系変動の追跡：クロロフィルa濃度と一次生産性の解析手法

Tags: 衛星データ, 海色データ, 海洋生態系, クロロフィルa, 一次生産性, 気候変動, リモートセンシング, データ解析, Python, MODIS, VIIRS, OLCI

はじめに

地球の気候システムにおいて、海洋は熱や二酸化炭素の貯蔵庫として、また生物地球化学的循環において重要な役割を果たしています。特に海洋の一次生産は、大気中の二酸化炭素を海洋へと固定する重要なプロセスであり、気候変動の緩和や海洋生態系の健全性維持に不可欠です。海洋の一次生産を担うのは主に植物プランクトンであり、その現存量はクロロフィルa濃度によって示されることが一般的です。植物プランクトンの分布や変動は、水温、栄養塩濃度、光環境、海流などの様々な海洋物理・化学的要因に影響され、気候変動によってこれらの環境が変化することで、海洋生態系も応答します。

広大な海洋における植物プランクトンの分布や変動を継続的かつ広域的に観測するために、衛星リモートセンシング、特に「海色データ」が極めて有効な手段となります。本稿では、衛星海色データを用いて海洋生態系、特に植物プランクトンの現存量（クロロフィルa濃度）や一次生産性の変動を追跡するための基本的な知識、主要なデータセット、そして実践的な解析アプローチについて解説します。

衛星海色データとその観測原理

衛星海色データは、海水中の物質（植物プランクトン、懸濁物、溶存有機物など）によって反射・吸収・散乱された太陽光を、衛星搭載センサーで観測することで得られます。特に植物プランクトンは、光合成色素であるクロロフィルaを多く含んでおり、これが特定の波長帯（特に青色光）を強く吸収するため、海水の分光特性に影響を与えます。衛星センサーは、複数の狭帯域波長チャンネルで海水の反射光を観測し、そのスペクトル特性から海水中の成分濃度を推定します。これが一般的に「海色プロダクト」と呼ばれるものです。

主要な海色プロダクトには、以下のようなものがあります。

主要な衛星ミッションとデータセット

海洋研究に広く利用されている主要な衛星海色センサーを搭載したミッションには、以下のようなものがあります。

これらのデータは、主に以下のようなデータプロバイダから入手可能です。

データ形式はNetCDFやHDF4/5が一般的です。これらのファイル形式を扱うためには、PythonのnetCDF4やh5py、あるいはより高レベルな配列操作ライブラリであるxarrayなどが便利です。クラウドネイティブな形式であるZarrやCOG（Cloud Optimized GeoTIFF）で提供されるデータセットも増えており、クラウド環境での大規模解析に適しています。

クロロフィルa濃度データの解析実践

衛星海色データ、特にクロロフィルa濃度データの解析は、以下のようなステップで行われることが一般的です。

  1. データの取得と前処理:

    • 対象期間・海域のL3プロダクト（例: 日別、週別、月別のグリッドデータ）をデータプロバイダからダウンロードします。
    • 海色プロダクトは、大気や雲の影響を補正して算出されますが、完全に除去できないノイズや雲による欠損が含まれることがあります。
    • 解析対象海域を切り出し、陸域や海氷などで有効な値がないピクセルをマスキングします。
    • 必要に応じて、欠損値の補間（例: 線形補間、経験的直交関数 (EOF) を用いた補間など）を行います。ただし、補間手法の選択とその不確実性への考慮は重要です。

  2. 時系列解析:

    • 特定の地点や領域平均におけるクロロフィルa濃度の時間変化を分析します。
    • 季節変動、年々変動、そして長期トレンドの抽出を行います。移動平均や季節成分除去などの統計的手法が用いられます。
    • 例えば、xarrayライブラリは時空間データの操作に非常に強力で、時間・空間平均やリサンプリングを容易に行うことができます。

    • Pythonによる時系列プロット例： ```python import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt

      データセットを読み込み（例: NetCDFファイル）

      ds = xr.open_dataset("path/to/chlor_a_data.nc")

      特定領域の平均時系列を計算

      緯度・経度範囲を指定して領域平均

      region_mean = ds['chlor_a'].sel(latitude=slice(lat_min, lat_max), longitude=slice(lon_min, lon_max)).mean(dim=['latitude', 'longitude'])

      時系列プロット

      plt.figure(figsize=(12, 6)) region_mean.plot() plt.title('Area-averaged Chlorophyll-a Time Series') plt.ylabel('Chlorophyll-a (mg/m³)') plt.xlabel('Time') plt.grid(True) plt.show() ```

  3. 空間解析:

    • 特定の時点におけるクロロフィルa濃度の空間分布パターンを可視化・分析します。
    • GISソフトウェア（QGIS, ArcGISなど）やPythonの地理空間ライブラリ（cartopy, geopandas, rasterioなど）を使用して地図上にプロットします。
    • 例えば、海洋フロントや渦などの物理構造とクロロフィルa濃度の関係を調べることができます。
    • 空間相関やクラスター分析などの手法も応用可能です。

一次生産性の推定

衛星海色データから直接一次生産性を観測することはできませんが、クロロフィルa濃度、PAR、SSTなどの衛星観測データやその他のデータセットを用いて、生物地球化学モデルに基づき一次生産性を推定することが可能です。

代表的な衛星ベースの一次生産性モデルには、以下のようなものがあります。

これらのモデルを実行するためには、以下のデータセットが必要になります。

一次生産性モデルから得られる値は、あくまでモデルによる「推定値」であることに注意が必要です。モデルにはそれぞれ仮定があり、特に海洋の鉛直構造（例えば、深部クロロフィル極大層）を考慮していない点や、種組成の違いによる光学特性・生理特性の違いを反映できていない点などが限界として挙げられます。

他の衛星データとの連携解析

海洋生態系の変動は、物理的な海洋環境と密接に関連しています。したがって、海色データ単独ではなく、他の衛星データと組み合わせて解析することで、より深く現象を理解することができます。

気候変動研究への応用例

衛星海色データを用いた気候変動研究は多岐にわたりますが、いくつかの例を挙げます。

課題と展望

衛星海色データを用いた研究には、いくつかの課題も存在します。

今後は、機械学習技術を用いた海色プロダクトのアルゴリズム開発、クラウドプラットフォーム上での大規模データ解析環境の普及、そして異種データ（衛星、現場観測、モデル）の統合解析によって、気候変動下の海洋生態系変動に関する理解がさらに深まることが期待されます。

まとめ

衛星海色データは、地球規模での海洋生態系、特に植物プランクトンの現存量や一次生産性の変動を追跡するための強力なツールです。MODIS, VIIRS, OLCIなどの主要な衛星ミッションから提供されるクロロフィルa濃度やPARなどのプロダクトは、適切に前処理・解析することで、海洋の季節変動、年々変動、そして気候変動に関連する長期的なトレンドを明らかにすることができます。さらに、SSTや海面高度などの他の衛星データと連携させることで、海洋物理プロセスと生物応答の関係性を深く掘り下げることが可能です。

衛星海色データ解析には、雲による欠損や沿岸域での精度といった課題もありますが、これらの課題克服に向けた技術開発や、モデルとの統合、機械学習の応用など、研究は常に進展しています。本稿が、若手研究者の皆様が衛星海色データを自身の研究に活用し、気候変動下の海洋生態系変動メカニズムの解明に貢献するための糸口となれば幸いです。