日本地球惑星科学連合2014年大会

講演情報

インターナショナルセッション(ポスター発表)

セッション記号 A (大気海洋・環境科学) » A-CG 大気海洋・環境科学複合領域・一般

[A-CG06_29PO1] Satellite Earth Environment Observation

2014年4月29日(火) 18:15 〜 19:30 3階ポスター会場 (3F)

コンビーナ:*沖 理子(宇宙航空研究開発機構)、本多 嘉明(千葉大学 環境リモートセンシング研究センター)、奈佐原 顕郎(筑波大学生命環境系)、中島 孝(東海大学情報デザイン工学部情報システム学科)、沖 大幹(東京大学生産技術研究所)、横田 達也(国立環境研究所 地球環境研究センター)、高薮 縁(東京大学大気海洋研究所)、村上 浩(宇宙航空研究開発機構地球観測研究センター)、岡本 創(九州大学 応用力学研究所)

18:15 〜 19:30

[ACG06-P04] 水色衛星観測による海洋植物プランクトンのグループ別一次生産速度の推定

*平田 貴文1杉江 恒二1鈴木 光次1齋藤 宏明2 (1.北海道大学 大学院地球環境科学研究院、2.水産総合研究センター 東北海区水産研究所)

キーワード:水色, 衛星観測, 植物プランクトン, 一次生産

The ocean is a major sink of carbon dioxide released into the atmosphere. Phytoplankton conducting primary production plays a significant role on temporal and spatial variability in the absorption of the carbon. Also phytoplankton transfers carbon to higher trophic levels in a marine ecosystem, and the carbon pathways to the higher trophic levels affect vulnerability of food web, or the ecosystem, against external forcings. Tremendous efforts to measure primary productivity of the total phytoplankton community in the global oceans have been made historically. On the other hand, measurements of primary productivity of individual phytoplankton groups composing of the total community are relatively sparse. This is partly due to methodological difficulties to differentiate such productivity of individual groups in situ, on top of practical circumstance that in situ observation requiring ship time is usually expensive. Therefore, it is of great interest if satellite remote sensing can overcome these problems, given that a number of earth observation satellites have been and will be launched. Especially, it is a great advantage of satellite observation that one can hindcast primary productivity of individual phytoplankton groups using historical remote sensing data, once a remote sensing methodology/algorithm is developed. In this presentation, we show a primitive result of development of such methodology to estimate primary productivity of diatoms and haptophytes in Kuroshio waters using ocean colour remote sensing.