宇宙と気候変動研究最前線 - 気候変動研究における衛星蛍光観測（SIF）データの活用：植生応答評価と炭素吸収量推定の解析アプローチ

気候変動研究における衛星蛍光観測（SIF）データの活用：植生応答評価と炭素吸収量推定の解析アプローチ

Tags: 衛星蛍光観測, SIF, 気候変動研究, 植生応答, 炭素循環, 衛星データ解析, リモートセンシング

はじめに：衛星蛍光観測（SIF）データの重要性

気候変動は陸域生態系に深刻な影響を与えており、特に植生の生理的活動の変化は炭素循環に大きな影響を及ぼします。従来、衛星による植生の状態評価には正規化植生指標（NDVI）や拡張植生指標（EVI）などが広く用いられてきました。しかし、これらの指標は葉面積や構造の変化を捉えるのには適していますが、植生の光合成能力やストレス応答といった生理的機能の変化を直接的に捉えることは困難です。

これに対し、太陽光によって植物のクロロフィルから放出される太陽誘導蛍光（Solar-Induced Fluorescence: SIF）は、光合成の副産物であり、植生の光合成活動レベルをより直接的に反映する指標として近年注目されています。衛星からSIFを観測することで、広域における植生の生理的状態や炭素吸収能力を把握し、気候変動下の植生応答や陸域炭素循環の動態を詳細に研究することが可能になります。本記事では、SIFデータの気候変動研究への応用、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。

主要なSIF観測衛星ミッションとデータセット

現在、地球観測衛星によってSIFが観測されており、気候変動研究に利用可能なデータセットが提供されています。主要なミッションとしては以下のものが挙げられます。

OCO-2 (Orbiting Carbon Observatory-2): NASAの炭素観測衛星で、主に二酸化炭素濃度測定を目的としていますが、その観測波長域と高いスペクトル分解能を利用して、高精度なSIFデータを全球で取得しています。空間分解能は比較的小さいですが、高精度なデータを提供します。
OCO-3 (Orbiting Carbon Observatory-3): 国際宇宙ステーション（ISS）に搭載されたOCO-2の後継機で、OCO-2と同様の高精度SIFデータに加え、ターゲットモードによる特定の場所の観測やスナップショットモードによる広範囲の面観測が可能です。
TROPOMI (TROPOspheric Monitoring Instrument): 欧州宇宙機関（ESA）のSentinel-5P衛星に搭載された観測装置で、大気組成の観測が主目的ですが、その観測データからSIFを高空間分解能（数kmオーダー）で取得できます。OCOシリーズに比べると精度はやや劣る場合もありますが、広範囲をカバーする点で強みがあります。
GOME-2 (Global Ozone Monitoring Experiment-2): MetOp衛星に搭載されており、歴史のあるSIFデータを提供しています。時間分解能が高く長期的なトレンド分析に有用です。

これらのデータセットは、それぞれのミッションの公式サイトや地球観測データ配布サイト（例：NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), ESA Copernicus Open Access Hubなど）から入手可能です。データのフォーマットはHDFまたはNetCDF形式が一般的です。

SIFデータの気候変動研究への応用事例

SIFデータは、気候変動下の陸域生態系の様々な側面の研究に活用されています。

異常気象イベントに対する植生応答の評価: 熱波や干ばつといった極端な気象イベント発生時における植生の光合成活動の急激な低下を、SIFデータは捉えることができます。NDVIのような構造指標よりも早期かつ明確にストレス応答を検出できるため、生態系の脆弱性評価に役立ちます。
光合成活動と炭素吸収量の推定: SIFは光合成の生理的プロセスと強く関連しているため、SIFデータを基に生態系スケールでの総一次生産量（Gross Primary Production: GPP）や実効光合成量（Effective Photosynthesis）を推定する研究が進んでいます。これにより、気候変動が陸域炭素吸収源・排出源のバランスに与える影響を評価できます。
陸域生態系モデルの検証と改良: SIFデータは、植生の光合成や炭素交換プロセスをシミュレートする陸域生態系モデルの出力を検証・校正するための貴重なデータとなります。モデルの予測精度向上に貢献します。
特定の生態系（例：農地、森林、湿地）の生産性モニタリング: 高空間分解能SIFデータ（特にTROPOMI）を用いることで、特定の土地被覆タイプや生態系における光合成活動を詳細にモニタリングし、気候変動適応策や緩和策の効果を評価することが可能です。

SIFデータの解析アプローチと実践的なツール

SIFデータの解析には、一般的な衛星データ解析と同様のスキルに加え、SIFデータの特性を理解したアプローチが必要です。

データへのアクセスと前処理:
- データアーカイブから必要なデータをダウンロードします。GES DISCのようなサイトでは、特定の期間・領域のデータを検索・取得できるツールが提供されています。
- Google Earth Engine (GEE) のようなクラウドプラットフォームもSIFデータ（特にTROPOMIやGOME-2の一部データ）を提供しており、大規模データに効率的にアクセス・処理するのに有用です。
- ダウンロードしたデータは、一般的に座標変換、リサンプリング、欠損値処理、ノイズ除去といった前処理が必要です。Pythonのxarrayやrioxarrayライブラリは、これらの処理を効率的に行うのに役立ちます。
SIFデータの解析:
- 時系列分析: 特定の場所や領域におけるSIFの季節変化、年々変動、トレンドなどを分析します。季節分解（例：Seasonal-Trend decomposition using Loess, STL）や異常値検出手法が用いられます。
- 他の衛星データとの組み合わせ: NDVI, EVI, 地表面温度（LST）, 土壌水分（SMAP, SMOSなど）といった他の衛星データとSIFを組み合わせて分析することで、植生の状態と生理的活動の関連性や、環境ストレス要因（例：高温、乾燥）がSIFに与える影響をより深く理解できます。
- GPP推定モデル: SIFデータを用いてGPPを推定するための経験的モデルや物理ベースモデルが開発されています。SIFとGPPの間には強い線形関係が見られることが多いですが、植生タイプや環境条件によって関係性が変化するため、地域や状況に応じたモデル構築やパラメータ調整が必要です。
- 機械学習/深層学習: SIFを含む複数の衛星データや地上データを用いて、GPPや総生態系炭素交換量（Net Ecosystem Exchange: NEE）などを推定する機械学習モデル（ランダムフォレスト、勾配ブースティングなど）や深層学習モデル（リカレントニューラルネットワーク, 畳み込みニューラルネットワークなど）を構築する研究も進んでいます。

解析コード例（Python）

SIFデータの読み込みと簡単な時系列プロットの例を以下に示します（NetCDFファイルを使用する場合）。

import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# SIFデータファイルのパスを指定
sif_file = 'path/to/your/sif_data.nc'

# xarrayでデータセットを開く
try:
    ds = xr.open_dataset(sif_file)
    print("Dataset loaded successfully.")
    print(ds.data_vars) # 利用可能な変数を表示

    # 例：SIF変数を読み込み (変数名はデータセットによって異なる場合があります)
    # 例として 'SIF' という変数名があるとして進めます
    if 'SIF' in ds.data_vars:
        sif_data = ds['SIF']

        # 特定の地点（例：緯度lon, 経度lat）の時系列を抽出
        # データセットの次元名を確認してください (例: 'time', 'latitude', 'longitude')
        # nearestメソッドで最も近い点を検索
        if 'latitude' in sif_data.dims and 'longitude' in sif_data.dims and 'time' in sif_data.dims:
            target_lat = 35.0 # 例：ターゲット地点の緯度
            target_lon = 135.0 # 例：ターゲット地点の経度

            # 欠損値や無効な値をNaNに変換（スケールファクターなどの適用が必要な場合あり）
            # データセットのメタデータを参照して正しくスケーリングしてください

            sif_ts = sif_data.sel(latitude=target_lat, longitude=target_lon, method='nearest')

            # 時系列プロット
            plt.figure(figsize=(12, 6))
            sif_ts.plot()
            plt.title(f'SIF Time Series at ({target_lat:.2f}, {target_lon:.2f})')
            plt.xlabel('Time')
            plt.ylabel('SIF')
            plt.grid(True)
            plt.show()

        else:
            print("Required dimensions ('time', 'latitude', 'longitude') not found in SIF data.")
    else:
        print("'SIF' variable not found in the dataset.")

except FileNotFoundError:
    print(f"Error: File not found at {sif_file}")
except Exception as e:
    print(f"An error occurred: {e}")

finally:
    # データセットを閉じる
    if 'ds' in locals() and ds is not None:
        ds.close()

上記のコードはあくまで基本的な例であり、実際のSIFデータセットの構造や変数名に合わせて修正が必要です。データセットによっては、品質フラグやスケールファクターの適用など、追加の前処理が必須となります。

SIFデータ利用の課題と将来展望

SIFデータは強力なツールですが、利用にあたってはいくつかの課題があります。衛星SIFデータは一般的に空間分解能が粗い傾向にあり、複雑な地形や土地被覆の細かい変化を捉えるのが難しい場合があります。また、観測は雲に大きく影響され、晴天時に限られるため、連続的な時系列データの取得が困難な場合があります。さらに、異なる衛星ミッション間でのデータの一貫性やバイアスの問題も存在します。

これらの課題に対処するため、高空間分解能のSIFデータ取得を目指す次世代ミッションの開発や、データ融合、機械学習を用いた時系列補完、物理ベースモデルとのデータ同化といった解析手法の高度化が進められています。SIFデータと他のリモートセンシングデータ、地上観測データを組み合わせることで、気候変動下の陸域生態系ダイナミクスに関する理解はさらに深まることが期待されます。

まとめ

衛星蛍光観測（SIF）データは、従来の植生指標では捉えきれなかった植生の生理的活動を定量化するための重要な手段を提供します。OCO-2, TROPOMIなどの主要ミッションから提供されるSIFデータは、気候変動下の異常気象に対する植生応答評価、光合成活動や炭素吸収量の推定、陸域生態系モデルの検証・改良など、幅広い研究分野で活用されています。データアクセス、前処理、時系列分析、データ融合、機械学習といった解析手法を適切に適用することで、SIFデータは気候変動が陸域生態系に与える影響の理解を深め、将来予測の精度向上に貢献する強力なツールとなります。SIFデータの特性と解析手法を理解し、ご自身の研究に積極的に活用されることをお勧めします。