シーウィフス

SeaWiFS（Sea-Viewing Wide Field-of-View Sensor）は、全球海洋生物データを収集するために設計された衛星搭載センサーです。1997年9月から2010年12月まで運用され、主なミッションは海洋植物プランクトン（微小植物）が生成するクロロフィルの定量化でした。その目的の多くは、 Terra MODIS、Aqua MODIS、Sentinel-3、PACEミッションなど、他のプロジェクトにも引き継がれています。

楽器

SeaWiFSを搭載したSeaStar衛星

SeaWiFSはジオアイのOrbView-2（別名SeaStar）衛星に搭載された唯一の科学機器であり、ニンバス7号の沿岸域カラースキャナの後継実験であった。1997年8月1日にオービタル・サイエンシズのペガサス小型空中発射ロケットで打ち上げられたSeaWiFSは、1997年9月18日に科学運用を開始し、2010年12月11日にデータ収集を停止した。[ 1 ]設計された運用期間の5年を大幅に超過している。[ 2 ]センサーの解像度は1.1 km（LAC、「ローカルエリアカバレッジ」）および4.5 km（GAC、「グローバルエリアカバレッジ」）である。センサーは次の光帯域で情報を記録した。

バンド 波長
1 402～422 nm
2 433～453 nm
3 480～500 nm
4 500～520 nm
5 545～565 nm
6 660～680 nm
7 745～785 nm
8 845～885 nm

この機器は、クロロフィルa濃度や水質透明度といった海洋特性の監視を目的として特別に設計されました。海面からの太陽光を避けるため、最大20度まで傾けることができます。この機能は、太陽光の反射によって水色が不明瞭になりがちな赤道付近では重要です。SeaWiFSは、海洋光学ブイを代替校正に使用していました。

SeaWiFSミッションは産官学連携プロジェクトであり、NASAゴダード宇宙飛行センターの海洋生物学処理グループがデータの収集、処理、較正、検証、アーカイブ、配信を担当しています。現在のSeaWiFSプロジェクトマネージャーは、ジーン・カール・フェルドマンです。

クロロフィル推定

SeaWIFS が算出した1998 年から 2006 年までの海面クロロフィルの平均値。

クロロフィル濃度は、海の色の画像から算出されます。一般的に、水が緑色になるほど、水中の植物プランクトンが多く存在し、クロロフィル濃度も高くなります。クロロフィルaは緑色よりも青色と赤色の光を多く吸収するため、水中のクロロフィル量が増えるにつれて、反射光は青色から緑色へと変化します。この知見に基づき、科学者たちは反射光の色の比率からクロロフィル濃度を推定することができました。

ナノメートル単位の波長に対応する可視色スペクトル

多くの計算式では、青色光と緑色光の比率を比較し、それらの比率を衛星観測と同じ時間と場所で得られた既知のクロロフィル濃度と関連付けることでクロロフィル量を推定します。光の色は波長によって定義され、可視光は400～700ナノメートルの波長を持ち、紫（400 nm）から赤（700 nm）へと進みます。SeaWiFSデータに使用される一般的な計算式（OC4v4と呼ばれる）は、複数の波長（443、490、または510 nm）の最大値の反射率を550 nmの反射率で割ります。これは、分子となる波長のうち2つについては青色光と緑色光の比率、もう1つについては2つの異なる緑色波長の比率にほぼ相当します。

この式で得られる反射率（R）は、バンド比とクロロフィルを関連付ける3次多項式に代入されます。[ 3 ]

Chl＝1つのnt私loグラム（0.366−3.067R+1.93R2+0.64R3−1.53R4）{\displaystyle Chl=antilog(0.366-3.067{\mathsf {R}}+1.93{\mathsf {R}}^{2}+0.64{\mathsf {R}}^{3}-1.53​​{\mathsf {R}}^{4})}[ 4 ]

この式は、他の式と同様に、観測されたクロロフィル濃度を用いて経験的に導き出されました。これらの比較を容易にするために、NASAはSeaBASS（SeaWiFS Bio-optical Archive and Storage System）と呼ばれる海洋・大気データシステムを維持しています。このデータアーカイブは、直接測定されたクロロフィル濃度と衛星から遠隔推定されたクロロフィル濃度を照合することにより、新しいアルゴリズムの開発や衛星データ製品の検証に利用されています。これらのデータは、クロロフィル濃度の計算に大きな影響を与える可能性のある大気補正（後述）の評価にも使用できます。

多数のクロロフィルアルゴリズムがテストされ、どのアルゴリズムが地球全体のクロロフィル濃度に最も適合するかが検証されました。様々なアルゴリズムは、環境によって動作が異なります。多くのアルゴリズムは、浅瀬よりも深海の透明水域でクロロフィル濃度をより正確に推定します。浅瀬では、他の色素、デトリタス、海底からの反射によって不正確さが生じる可能性があります。SeaWiFSクロロフィル推定の目標は、「…透明水域で5%の不確実性で水面放射輝度を生成し、0.05～50 mg m-3の範囲でクロロフィルa濃度を±35%以内に保つこと」です。[ 2 ]精度を地球規模で評価し、すべての観測データをまとめると、この目標は明らかに達成されます。[ 5 ]多くの衛星推定値は、海上で直接記録された値の3分の1から3倍の範囲ですが、全体的な関係は依然として非常に良好です。[ 4 ]地域ごとに検証すると差異が生じますが、全体としては依然として非常に有用な値です。 1ピクセルの精度は必ずしも高くないかもしれませんが、より広い範囲で平均をとると値が平均化され、より広い範囲のパターンを捉えた有用かつ正確な画像が得られます。衛星からのクロロフィルデータの利点は、その空間的および時間的範囲の広さという点において、精度の欠点をはるかに上回ります。船舶によるクロロフィル測定は、衛星データが提供する頻度と空間的範囲に近づくことはできません。

大気補正

アラスカ沖の円石藻植物プランクトンブルームのSeaWiFSによるカラー画像

海面下からの反射光は水面放射輝度と呼ばれ、クロロフィル濃度の推定に用いられる。しかし、大気上端の光のうち、水面放射輝度はわずか5～10%程度である。[ 6 ] [ 7 ]残りの光は大気と大気中のエアロゾルから反射される。クロロフィル濃度を推定するには、この水面放射輝度以外の放射輝度も考慮する必要がある。また、白波や太陽の反射光など、海面下からの反射光もクロロフィル濃度の計算から除外する必要がある。なぜなら、これらの反射光は海面下ではなく、海の波や太陽の角度を反映しているからである。これらの成分を除外する処理は大気補正と呼ばれる。[ 8 ]

衛星のセンサーによって観測される光、つまり放射輝度の説明は、次の放射伝達方程式によってより正式に表現できます。

LT（λ）＝Lr（λ）+L1つの（λ）+Lr1つの（λ）+TLグラム（λ）+t（Lf（λ）+LW（λ））{\displaystyle L_{T}(\lambda )=L_{r}(\lambda )+L_{a}(\lambda )+L_{ra}(\lambda )+TL_{g}(\lambda )+t(L_{f}(\lambda )+L_{W}(\lambda ))}

ここで、L T (λ) は大気圏上端の全放射輝度、L r (λ) は空気分子によるレイリー散乱、L a (λ) は空気がない場合のエアロゾルによる散乱、L ra (λ) は空気分子とエアロゾルの相互作用、TL g (λ) は光からの反射、t(L f (λ) は泡からの反射、L W (λ)) は水面下からの反射、つまり水から出る放射輝度です。[ 2 ]放射輝度を若干異なるいくつかの要素に分割する人もいますが[ 8 ] 、いずれの場合も、水から出る放射輝度、ひいてはクロロフィル濃度を推定するためには、反射率パラメータを解析する必要があります。

データ製品

SeaWiFSは主に宇宙から海洋クロロフィルa濃度を監視するために設計されましたが、研究・教育目的で一般公開されている多くのパラメータも収集しました。クロロフィルa以外にも、反射率、拡散減衰係数、粒子状有機炭素（POC）濃度、粒子状無機炭素（PIC）濃度、有色溶存有機物（CDOM）指数、光合成有効放射（PAR）、正規化蛍光線高（NFLH）などのパラメータが含まれています。さらに、SeaWiFSは海洋クロロフィルを測定するために設計されていますが、陸上における光合成の指標である 正規化植生指数（NDVI）も推定します。

データアクセス

SeaWiFSの擬似カラー画像は、アルゼンチン東部のブラジル海流合流域における植物プランクトンクロロフィルの高濃度を示しています。暖色はクロロフィル濃度が高いことを示し、寒色はクロロフィル濃度が低いことを示します。

SeaWiFSデータは、主に政府が運営するさまざまなウェブサイトから無料で入手できます。SeaWiFSデータの主な場所はNASAのOceanColorウェブサイト[1]で、SeaWiFSミッション全体の時系列データを維持しています。このウェブサイトでは、時間とエリアの選択に基づいて、個々のSeaWiFS画像を閲覧できます。また、このウェブサイトでは、マップされたデータの空間スケールが4kmから9kmに及ぶ、さまざまな時間的および空間的スケールの閲覧も可能です。データは、日次、複数日（例：3日、8日）、月次、季節ごとの画像から、ミッション全体の合成画像まで、さまざまな時間的スケールで提供されます。データは、FTPや一括ダウンロードでも入手できます。

データは様々な形式と処理レベルで閲覧・取得することができ、未処理からモデル化出力までの4つの一般的なレベルがあります。[ 9 ]レベル0は未処理データで、通常はユーザーに提供されません。レベル1のデータは再構築されていますが、未処理または最小限の処理しか施されていません。レベル2のデータには導出された地球物理学的変数が含まれますが、均一な空間/時間グリッド上にはありません。レベル3のデータには、均一なグリッドにビン化またはマッピングされた導出された地球物理学的変数が含まれます。最後に、レベル4のデータには海洋の一次生産性などのモデル化または導出された変数が含まれます。

OceanColorウェブサイトで提供されているものとは異なるクロロフィルやその他のパラメータの計算結果を作成しようとする科学者は、レベル1またはレベル2のデータを使用する可能性が高いでしょう。これは、例えば地球上の特定の地域のパラメータを計算する場合に使用されますが、SeaWiFSの標準データ製品は、特定の地域に必要なトレードオフを伴いながらも、地球全体の精度を実現するように設計されています。SeaWiFSの標準出力を他のプロセスと関連付けることに関心のある科学者は、特にレベル1またはレベル2のデータを扱う能力、トレーニング、または関心がない場合、一般的にレベル3のデータを使用します。モデル化された製品に関心がある場合は、レベル4のデータを同様の研究に使用できます。

ソフトウェア

NASAは、海洋色ウェブサイトを通じて、SeaWiFSデータを扱うために特別に設計された無料ソフトウェアを提供しています。SeaDAS （SeaWiFS Data Analysis System）と呼ばれるこのソフトウェアは、衛星データの可視化と処理を目的として構築されており、レベル1、2、3のデータに対応しています。元々はSeaWiFSデータ用に設計されていましたが、その後、他の多くの衛星データソースにも対応できるように機能が拡張されました。Matlab 、IDL、Pythonなどの他のソフトウェアやプログラミング言語を使用してSeaWiFSデータを読み込み、操作することも可能です。

アプリケーション

生物ポンプ、大気海洋循環、CO2の隔離

世界全体または地域全体のクロロフィル量、ひいては植物プランクトンの量を推定することは、気候変動や漁業生産に大きな影響を与えます。植物プランクトンは、気候変動の主な原因である世界の二酸化炭素の吸収に大きな役割を果たしています。これらの植物プランクトンの一部は海底に沈み、大気中から二酸化炭素を効果的に吸収し、少なくとも1000年間深海に隔離します。したがって、海洋の一次生産の程度は、気候変動を遅らせる上で大きな役割を果たす可能性があります。あるいは、一次生産が鈍れば、気候変動が加速される可能性があります。植物プランクトンの増殖を促進し、大気中から二酸化炭素を除去するために、海に鉄を施肥することを提案する人もいます。これらの実験が実施されるかどうかにかかわらず、世界の海洋のクロロフィル濃度と、それらが海洋の生物ポンプで果たす役割を推定することは、気候変動を予見し、適応する能力において重要な役割を果たす可能性があります。

植物プランクトンは海洋食物連鎖の基盤となる重要な構成要素であり、海洋学者は以前から海洋のクロロフィルと漁業生産の間に関連があると仮説を立ててきた。[ 10 ]植物プランクトンが海洋魚の生産に関係する程度は、食物連鎖の栄養段階の数と、各段階の効率によって決まる。植物プランクトンから商業漁業までの栄養段階の数と栄養効率の推定は広く議論されてきたが、ほとんど実証されていない。[ 11 ] より最近の研究では、クロロフィル a と漁業生産の正の関係をモデル化でき[ 12 ] 、適切なスケールで調べると非常に高い相関関係があることが示唆されている。例えば、Ware と Thomson (2005) は、定住魚の生産量 (メトリックトン km-2) と平均年間クロロフィル a 濃度 (mg m-3) の間の r 2が 0.87 であることを発見した。[ 13 ]太平洋の遷移層クロロフィルフロント（クロロフィル密度0.2 mg m-3）がアカウミガメの分布の特徴的な特徴であることを発見した研究者もいる。[ 14 ]

参考文献

  1. ^ NASA、ゴダード宇宙飛行センター（2011年2月14日）「Ocean Color Browse」 。 2011年2月14日閲覧。
  2. ^ a b c Hooker, SB; McClain, CR (2000年4月1日). 「SeaWiFSデータの較正と検証」 . Progress in Oceanography . 45 ( 3–4 ): 427–465 . Bibcode : 2000PrOce..45..427H . doi : 10.1016/S0079-6611(00)00012-4 .
  3. ^ O'Reilly, John E.; Maritorena, Stéphane; Mitchell, B. Greg; Siegel, David A.; Carder, Kendall L.; Garver, Sara A.; Kahru, Mati; McClain, Charles (1998年1月1日). 「SeaWiFSのための海洋色クロロフィルアルゴリズム」 . Journal of Geophysical Research . 103 (C11): 24937– 24953. Bibcode : 1998JGR...10324937O . doi : 10.1029/98JC02160 .
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  6. ^ Gene Carl Feldman、「SeaWiFS Project 970 BROCHURE」。2014年3月28日時点のオリジナルよりアーカイブ。2013年10月29日閲覧。「SeaWiFSプロジェクト – 詳細な説明」、OceanColor WEB、2003年7月30日
  7. ^ Gordon, Howard R.; Brown, Otis B.; Evans, Robert H.; Brown, James W.; Smith, Raymond C.; Baker, Karen S.; Clark, Dennis K. (1988年1月1日). 「海洋色の半解析的放射輝度モデル」. J​​ournal of Geophysical Research . 93 (D9) 10909. Bibcode : 1988JGR....9310909G . doi : 10.1029/JD093iD09p10909 .
  8. ^ a bフランツ、ブライアン. 「衛星海洋色センサーからのリモートセンシング反射率取得アルゴリズム」 .オーシャンカラーウェブ. 2013年6月13日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2013年10月29日閲覧。
  9. ^ 「製品レベルの説明」 . Ocean ColorWeb . 2014年2月3日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2013年10月29日閲覧。
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