11:30 〜 11:45
[ACC25-09] 人工衛星を用いた2022年の立山周辺積雪域の雪氷藻類の分布評価
キーワード：雪氷藻類、リモートセンシング、赤雪
雪氷藻類は雪や氷に生息する藻類で，その繁殖に伴い氷雪のアルベドが低下するため，氷河や氷床，積雪域の融解を促進させる原因となることが知られている．立山周辺では融雪期にかけて毎年雪氷藻類の繁殖によって発生する赤雪が現地調査によって報告されている．しかしながら人工衛星を用いてこの地域の赤雪分布を調査した例はほとんどない．その理由として，赤雪の分布範囲が狭域であること，起伏の激しい山岳域であること，他被覆要素（黄砂雪，硫黄雪，黒雪，白雪）が混在することが挙げられる．そこで本研究では，地域の特性を考慮して立山周辺の赤雪広域分布の評価を目的に，衛星画像解析と現地調査を行った．衛星画像の解析には，被覆要素毎に分光反射率を与え，衛星画像の1画素中に含まれる各被覆要素の面積割合を算出できるSpectral Mixing Analysis（SMA）法を用いた．なお，各被覆要素の分光反射率には現地で計測したものを用い，衛星画像には空間解像度3.7mのPlanetScope衛星で撮影された8バンドの画像データを使用した．解析の結果，2022 年 6 月 22 日と 2022年 7 月 11 日の衛星画像で赤雪分布の抽出に成功した．赤雪が広く確認できた範囲は，両月ともに雷鳥沢や立山山荘の裏手側であり，ライブカメラ画像や現地観測で確認できた赤雪の分布域とも一致していた．図はSMA法による2022年6月の立山周辺赤雪分布を示し，赤波線はライブカメラ画像内の赤枠と対応する．また，SMA法で用いる赤雪の分光反射率を藻類中のクロロフィル a とカルテノイドの存在量（赤バンドと緑バンドの反射率の比：R/G比）が異なるものに入れ替えて感度実験を行った．その結果，硫黄雪以外のすべての被覆要素の面積割合が赤雪の分光反射率を入れ替えることによって変化し，赤雪の面積割合はクロロフィルaの存在量が少ない（多い）反射率を用いるときに大きく（小さく）なることが分かった．今後は一画素中に存在する正味のクロロフィルaの量が赤雪の分光反射率によって依存しないことを検証して，藻類細胞数との関係が深いR/G 比を考慮することで，SMA解析で求めた赤雪の面積割合から，赤雪の原因となる雪氷藻類の存在量を定量的に導くことに繋げていきたい．雪氷藻類は雪や氷に生息する藻類で，その繁殖に伴い氷雪のアルベドが低下するため，氷河や氷床，積雪域の融解を促進させる原因となることが知られている．立山周辺では融雪期にかけて毎年雪氷藻類の繁殖によって発生する赤雪が現地調査によって報告されている．しかしながら人工衛星を用いてこの地域の赤雪分布を調査した例はほとんどない．その理由として，赤雪の分布範囲が狭域であること，起伏の激しい山岳域であること，他被覆要素（黄砂雪，硫黄雪，黒雪，白雪）が混在することが挙げられる．そこで本研究では，地域の特性を考慮して立山周辺の赤雪広域分布の評価を目的に，衛星画像解析と現地調査を行った．衛星画像の解析には，被覆要素毎に分光反射率を与え，衛星画像の1画素中に含まれる各被覆要素の面積割合を算出できるSpectral Mixing Analysis（SMA）法を用いた．なお，各被覆要素の分光反射率には現地で計測したものを用い，衛星画像には空間解像度3.7mのPlanetScope衛星で撮影された8バンドの画像データを使用した．解析の結果，2022 年 6 月 22 日と 2022年 7 月 11 日の衛星画像で赤雪分布の抽出に成功した．赤雪が広く確認できた範囲は，両月ともに雷鳥沢や立山山荘の裏手側であり，ライブカメラ画像や現地観測で確認できた赤雪の分布域とも一致していた．図はSMA法による2022年6月の立山周辺赤雪分布を示し，赤波線はライブカメラ画像内の赤枠と対応する．また，SMA法で用いる赤雪の分光反射率を藻類中のクロロフィル a とカルテノイドの存在量（赤バンドと緑バンドの反射率の比：R/G比）が異なるものに入れ替えて感度実験を行った．その結果，硫黄雪以外のすべての被覆要素の面積割合が赤雪の分光反射率を入れ替えることによって変化し，赤雪の面積割合はクロロフィルaの存在量が少ない（多い）反射率を用いるときに大きく（小さく）なることが分かった．今後は一画素中に存在する正味のクロロフィルaの量が赤雪の分光反射率によって依存しないことを検証して，藻類細胞数との関係が深いR/G 比を考慮することで，SMA解析で求めた赤雪の面積割合から，赤雪の原因となる雪氷藻類の存在量を定量的に導くことに繋げていきたい．