マイクロ波放射計による全球の洪水氾濫浸水域の迅速な推定手法の開発

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GMI,AMSR2用に開発されたNDFI推定手法をSSMISのF16・F17・F18に適用し、2013年1月から2022年12月までの10年間のデータセットを作成した。GMIについても、2014年3月から2022年12月までのデータセットを作成した。さらに事例解析を行い、SSMISではGMIと比べて、分解能が粗いが、大まかな洪水の特徴を捉えていることを確認した。また、GSMaWSのリアルタイム処理の検討を行い、SSMISの準リアルタイム処理プロダクトは、観測から約2.5時間後に受信されるため、リアルタイム処理に向いているが、NDFIで評価したところ、輝度温度バイアスに由来すると考えられるバイアスがあることが分かった。JAXAと東京大学が開発・運用する陸域水循環シミュレーションシステムToday's Earthが推定した氾濫面積割合とNDFIを月単位で比較した。水面のシグナルを検知しづらい森林域などではその変動がやや過小評価となっている事例もあるものの、主要河川下流部においては概ね季節変動をよく捉えていることがわかった。マイクロ波放射計で浸水域ダウンスケーリングを行う際に参照する高解像度の想定浸水頻度データを、グローバル河川モデルCaMa-Floodを用いて全球・90m解像度で構築した(CMFデータ)。既存の可視光Landsatを用いた全球浸水頻度プロダクト(GSWデータ)では過小評価されていた植生下の浸水についても表現することが可能になった。CMFデータとGSWデータを組み合わせて、冠水可能性の全球データを作成した。これを用いて、15秒解像度での全球地表水マップ(GSMaWS Version4)を2018年7月を対象に試作した。NDFIを冠水率に変換する際の係数の温度依存性、マイクロ波放射計による観測時の降水データの影響について検討を行った。