Global roof albedo database development and its application for urban climate change mitigation and adaptation

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2022年度は、2021年度に引き続きアルベドデータベース開発と数値モデル開発・整備を実施した。アルベドデータベース開発では、非商用衛星データを超解像し屋根面アルベドを推定するAIアルゴリズムを構築した。既存の画像補間手法よりも構築手法はより鮮明に精度良く個別屋根面のアルベドを推定することが可能となった。本技術を用いて日本全土の屋根面アルベドデータベースを構築した。また、2022年夏に東京都内の実建物の屋上で屋根アルベドの実測を行った。４成分放射計を用いた従来手法に加え、ハイパースペクトロメータ、マルチスペクトルカメラ（地上、空撮）、衛星画像の分析と、既存のアルベド測定・推定手法を総動員し手法間比較を行った。リモートセンシングによる手法間比較（マルチスペクトルカメラによる空撮とWorldView３の比較）では両者に相関は見られるものの分散が大きいことが確認された。ハイパースペクトルメータと空撮・衛星データの比較では相関はさらに低くなり、屋根面タイプによらず手法間の差が大きいことが確認された。超解像による屋根面アルベド推定精度のベンチマークとして利用する。モデル開発・整備パートでは、2021年度に引き続き１）都市気候モデルによるクールルーフ評価に係る数値計算、および２）統合陸域シミュレータ（ILS）への結合作業を行なった。１）では、都市気候モデルを首都圏に適応し、ヒートアイランド対策の一例として新型コロナ外出自粛を取り上げ、行動変容がヒートアイランドにどのような影響をもたらし得るかについて評価し、論文として発表した。２）では、都市気候モデルとILSとの結合作業を進めた。ILSに関連する研究者と共同作業を実施し、ILSに都市気候モデルを結合することができた。現在、結合済みモデルによる計算結果の確認や、アルベドデータベース等の都市気候計算に必要なパラメータの入力に取り組んでいる。