複雑な地形条件でのリモートセンシング蒸発散モデル： アルゴリズムと初期検証

艾 治頻, 王 勤学, 楊 永輝

doi:10.14866/ajg.2017s.0_100333

現在、地域的または世界的規模の蒸発散量（ET）は、通常、リモートセンシング法によって推定され、データの希少地域にとって非常に有用である。近年、Sim-ReSET（Sunら、2009）やTTME（Longら、2012）など一連のリモートセンシングに基づくETモデルが開発されている。しかし、これらのモデルは、通常、平地で平らな地表面で開発・検証されたため、複雑な地形条件で適用する際に誤差が大きい。本研究は、主にPriestley-Taylorモデルをベースにした複数な地形条件を考慮した新しいリモートセンシングETモデルを開発した。このモデルは、少数のリモートセンシングデータのみの入力を備えた2ソースモデルであり、Wangら(1999)とLongら（2010年）が改良した日射、正味放射および日単位のETなどの推定法を導入した。さらに、LongとSingh (2012)が改良した水不足指数（WDI）の推定法も含まれた。ケーススタディエリアとしては中国北部にある地域を選んだ。そこでは、2014年には、Landsat 8 OLI_TRIS画像が9シーン（DOE 14,30,94,142,158,206,222,318、および350）を入手した。また、ASTER Global Digital Elevation Mapデータを用いて標高、勾配、勾配などの地形データを解析した。モデルの性能を検証するため、対象地域に設置していた二つのサイト、つまり、山地（37.90494^oN、114.24903^o E）と平地（37.88444^o N、114.68472^o E）での観測データを用いた。検証の結果によると、適合した散乱点は1：1の線の近くにあり、山地と平野での相関係数（r2）は、それぞれ 0.87と0.97であった。また、相対誤差はそれぞれ0.69と0.4mm day^-1であり、平均の絶対差はそれぞれ0.48と0.3mm day^-1であった。これらの結果から、このモデルが山地と平野の両方で許容可能な精度で地域スケールでETの季節変動を捕捉できることを示した。しかし、モデル中の気温（Ta）と地表面温度（Ts）は、局所的な経験式を用いて推定されたため、モデルの適用範囲を制限する可能性があると考えられる。今後、このような問題に取り組み、特に山地でより多くのデータを収集し、更なる精度検証を行う予定である。

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