リモートセンシング手法とモデルを用いた蒸発散量のモニタリング

リモートセンシングを用いた蒸発散量モニタリングは、過去20年間における農業水科学の最も重要な進歩の一つである。衛星から得られる熱データ、植生指数、エネルギー収支の物理学を組み合わせることで、科学者や農家は、地上センサーを一切使用することなく、数百万ヘクタールに及ぶ土地の表面からどれだけの水が蒸発するかを推定できるようになった。.

この技術は、農学者が灌漑計画を立てる方法、政府が干ばつを追跡する方法、研究者が河川流域全体の水使用量を定量化する方法を大きく変えつつあります。農業は世界の淡水取水量の約70%を消費していますが、そのほとんどは圃場レベルで直接測定されることはなく、リモートセンシングによる蒸発散量モニタリングによって、この重要なギャップが急速に埋められつつあります。.

蒸発散とは何ですか？

蒸発散（ET）とは、水が地表面から大気中へ移動する一連の過程のことです。蒸発散には2つの要素が同時に働いています。1つは蒸発で、土壌、水域、植物表面の液体の水が直接水蒸気に変化する過程です。もう1つは蒸散で、植物の根から吸収された水が茎を通って上方に運ばれ、葉の気孔と呼ばれる小さな孔から水蒸気として放出される生物学的な過程です。.

これら二つのプロセスは、陸上生態系から流出する水の最大の流れを占めています。ほとんどの農業地帯では、蒸発散（ET）によって降水量の60～80%が大気中に戻ります。この数値から、ETは土地の水収支において最も支配的な変数であり、ほとんどの耕作地では流出や深層浸透よりも影響力が大きいことがわかります。.

蒸発散（ET）は水循環の中心に位置し、地表面、生物圏、大気を結びつけています。ET率が高いと、土壌水分の減少が速くなり、河川の基底流量が減少し、帯水層の涵養率が低下します。干ばつ、作物の枯死、土地利用の変化などによってETが低下すると、その影響は下流の水資源に波及します。.

気候科学において、蒸発散（ET）は炭素循環と水循環を結びつける主要なメカニズムである。植物は光合成のために気孔を開いて二酸化炭素を吸収するが、その際に同時に水蒸気を放出する。地球規模の植生被覆、気温、二酸化炭素濃度に変化が生じると、地球全体の蒸発散バランスが変化し、地域的な降水パターンに影響を与える。.

蒸発散量のモニタリングが水管理の優先事項である理由とは？

正確な蒸発散量データは、複数の分野においてより良い意思決定を促進します。農業においては、圃場レベルでの実際の作物の水分使用量を把握することで、灌漑管理者は、作物に目に見えるストレスが現れる前に、どれだけの水を、いつ、どこで散水すべきかを正確に判断できます。.

この精密な灌漑により、水を浪費し養分を流出させる過剰灌漑と、収量を低下させる灌漑不足の両方を防ぐことができる。.

1. 灌漑スケジュール： 蒸発散量に基づいた灌漑計画は、推測に頼るのではなく、物理学に基づいた計画を実現します。農家は、7月のトウモロコシ畑が1日に7mmの水分を蒸発散によって失っていることを知っていれば、決まった暦日間隔で灌漑するのではなく、その不足分を正確に補うことができます。.

2. 干ばつ監視： 基準蒸発散量（無制限の給水条件下で蒸発する量）と比較して、実際の蒸発散量が持続的に減少すると、干ばつストレスの兆候が現れます。リモートセンシングは、収量減少が目に見えるようになる数週間前に、この兆候を捉えることができます。.

3. 水資源計画： 流域レベルの水収支計算には、流域規模での蒸発散量（ET）データが必要です。衛星によるETモニタリングは、地上観測網に比べてはるかに低いコストで、この空間的な網羅性を提供します。.

4. 気候変動評価： 長期的な蒸発散量の傾向は、気温の上昇と降水パターンの変化が生態系の水利用をどのように変えているかを明らかにし、地域レベルおよび国レベルでの適応計画に役立つデータを提供する。.

5. 生態系の健全性モニタリング： 湿地の蒸発散量、森林の蒸散量、草原の水利用量はいずれも、生態系の撹乱に敏感に反応する。リモートセンシングによる蒸発散量測定は、広大でアクセス困難な地域におけるこれらの変化を捉えることができる。.

蒸発散に影響を与える要因は何ですか？

蒸発散量（ET）は、気候条件、地形特性、植物の生物学的特性の組み合わせによって決まります。以下に、関連する主要な要因をまとめました。.

1. 土壌の種類。. 土壌の組成は、保水力と蒸発に重要な役割を果たします。砂質土壌や砂利質土壌は保水力が低く、蒸発によって水分を多く放出する傾向がありますが、壌土や粘土質土壌は保水力に優れています。.

2. 気温. 気温は蒸発散量に直接影響を与える。暖かい空気はより多くの水分を保持できるため、気温の上昇は水が水蒸気に変化する速度を速め、結果として蒸発散量を増加させる。.

3. 太陽放射。. 太陽放射は単に熱を発生させるだけでなく、エネルギーレベル、周波数、アルベドといった様々な要素によって変化し、これらすべてが蒸発散量（ET）に影響を与える。これらの要素は場所や時期によって異なり、正確に測定するには高度な技術が必要となる場合が多い。.

4．湿度. 相対湿度（RH）とは、空気中に含まれる水蒸気の量を、空気の最大許容量に対して相対的に表したものです。湿度が高いと、空気はそれ以上水分を吸収しにくくなり、蒸発散速度が低下します。逆に、空気が乾燥していると、より多くの水蒸気を吸収できるため、蒸発散速度が速くなります。.

5. 植物被覆。. 植物の種類によって、水との関わり方は異なります。乾燥期に効率的に水分を蓄えるものもあれば、水分をより速やかに失うものもあります。蒸発散量（ET）は、植物の年齢、健康状態、根の深さにも影響されます。根が深いほど、作物は灌漑なしでより長く生育できます。こうした生理的な違いにより、ETは作物の種類によって大きく異なり、それぞれの作物に合わせた灌漑戦略が必要となります。.

6. 風速. 風は蒸発と蒸散の両方において重要な要因です。風は植物上に蓄積された湿った空気層を拡散させ、蒸発散量を増加させます。また、植物の気孔を通る水蒸気の拡散を助け、蒸散を促進します。しかし、非常に強い乾燥した風は水蒸気の拡散を妨げ、特定の条件下では蒸発散量をわずかに減少させる場合もあります。.

蒸発散の主要概念

ET(0)は、大気による水分損失の能力を反映しており、純粋に気候に基づいています。ET(c)は、理想的な条件下で最大限の収量ポテンシャルを発揮して生育する、健全で十分に灌漑された作物からの水分損失を測定します。作物が最適とは言えない管理や環境上の課題に直面した場合、ET(c)はET(c adj)となるように修正する必要があります。作物の蒸発散は、次の3つの異なる概念を通して理解されます。

1. ET(0) — 基準蒸発散量
2. ET(c) — 標準条件下での蒸発散量
3. ET(c adj) — 非標準条件下での蒸発散量

1. 基準蒸発散量 — ET(0)

ET(0)は、十分に水が与えられた基準面（通常は特定の基準を満たす理想的な芝生被覆としてモデル化される）からの水の蒸発速度を表します。.

この指標は、作物の種類、生育段階、または農法に関係なく、大気の蒸発要求量を捉えます。基準面は完全に湿潤していると仮定されているため、土壌の状態は計算から除外され、作物ごと、生育段階ごとに個別の蒸発散閾値を定義する必要がなくなります。.

ET(0)は完全に気候変数によって決定され、典型的な値は農業気候帯によって異なりますが、これらの数値は一般的な基準値としてのみ役立ちます。.

2. 標準条件下での蒸発散量 — ET(c)

ET(c)は、良好な気象条件下で、十分な灌漑が行われた広い畑で、生産性が最大限に発揮されている、健康で栄養状態の良い作物から放出される水分量を定量化したものです。これは、基準ETに作物係数K(c)を乗じることで算出されます。

ET(c) = ET(0) × K(c)

3. 非標準条件下での蒸発散量 — ET(c adj)

ET(c adj)は、理想的な生育条件からの現実世界の偏差を考慮に入れています。病害虫の発生、水分不足または過剰、土壌塩分濃度、土壌肥沃度の低さなどの要因により、実際の作物の水分利用量はET(c)と大きく異なる可能性があります。これらの影響を捉えるために、作物係数に加えて水分ストレス係数K(s)が導入されています。

ET(c adj) = ET(0) × K(c) × K(s)

蒸発散量を測定する従来の方法

リモートセンシングが登場する以前は、科学者たちは物理的な計測機器を用いて直接蒸発散量を測定していた。それぞれの方法は特定の規模では有効だが、農業分野への幅広い応用を制限する大きなトレードオフが存在する。地上で実施できる最良の蒸発散量測定技術には以下のようなものがある。

1. ライシメーター： ライシメーター（土壌と栽培作物を詰めた大型容器で、地面と水平に設置される）は、土壌ブロックの重量を時間経過とともに測定することで蒸発散量（ET）を測定する。降水量を制御し、排水を収集すれば、各時間ステップ間の質量の差が実際の蒸発散量となる。.

ライシメーターは、入手可能な中で最も正確な蒸発散量測定値を提供するが、1台あたり数十万ドルもする上に、わずか数平方メートルしかカバーできず、実際の圃場の空間的な変動性を表現することはできない。.

2. 渦相関システム： 渦相関法は、高速応答センサーを用いて樹冠上の垂直風速と水蒸気濃度の共分散を計算することで蒸発散量（ET）を測定する。測定範囲は数百メートルから数キロメートルに及び、ライシメーターよりもはるかに代表的な値を示す。.

しかし、フラックスタワーの設置と維持には5万ドルから30万ドルの費用がかかり、世界的なFLUXNETネットワークには約900の稼働サイトしかなく、農業における蒸発散量を国レベルで監視するにはあまりにもまばらである。.

3. ボーエン比法： ボーエン比法は、樹冠上部の温度勾配と湿度勾配を用いて顕熱フラックス（空気を加熱する熱流束）と潜熱フラックス（ET）の比率を測定することでETを推定する。渦相関法よりも簡便だが、均一な風向条件が必要であり、複雑な地形では使用できない。.

4. 気象観測所に基づく蒸発散量計算 FAOのペンマン・モンティス式を用いて、気温、湿度、風速、日射量データから基準蒸発散量（ET0）を算出します。この方法は灌漑計画に広く用いられていますが、実際の圃場作物ではなく、十分に水が供給された基準作物を前提としているため、実際の蒸発散量ではなく基準蒸発散量を算出することになります。.

地上観測法における根本的な問題は、その規模にある。ライシメーター1つが表す面積はわずか数平方メートルだ。フラックスタワーがカバーできる面積はせいぜい数百ヘクタールに過ぎない。しかし、現代の農業用水管理には、河川流域全体にわたる圃場レベルでの蒸発散量データが必要となる。これは、リモートセンシングだけが解決できる空間的な課題である。.

ETモニタリングのためのリモートセンシングの基礎

蒸発散量モニタリングの文脈におけるリモートセンシングとは、衛星や航空機から得られたデータを取得・分析し、地表面に直接触れることなく、地表面から流出する水量を推定することである。.

この手法が有効なのは、植物と土壌が大気とエネルギーを交換する際に、宇宙からでも検出可能なエネルギー交換が行われるためである。特に、熱赤外線放射の放出がその証拠となる。植物が効率的に蒸散すると、入射する太陽エネルギーを熱として利用するのではなく、水分の蒸発に利用する。土壌水分が十分な植物群落は、比較的涼しい状態を保つ。.

一方、水分不足に陥った樹冠は、水分を節約するために気孔を閉じ、入射エネルギーを消費する潜熱（ET）が減少するため、樹冠表面温度が上昇する。これが、熱リモートセンシングが捉える基本的な物理的信号である。.

衛星による蒸発散量推定を支える主要な物理原理

の エネルギーバランス が支配的な枠組みです。あらゆる地表面において、太陽と大気から到達する正味放射量（Rn）は、3つのエネルギー吸収源、すなわち土壌熱流束（G）、顕熱流束（H、空気を加熱する）、および潜熱流束（LE、蒸発散量（ET）を駆動する）の合計に等しくなければなりません。式で表すと、Rn = G + H + LE となります。衛星データからRn、G、Hを推定することで、モデルは残差としてLE、ひいてはETを導き出します。.

1. 地表面温度 熱赤外線帯域で測定される地表面温度（LST）は、顕熱フラックスHを推定するために用いられる主要な観測量である。地表面温度が高いほど、より多くの熱が空気中に伝達され（Hが高い）、蒸発散（ET）に利用できるエネルギーが少なくなる（LEが低い）。一方、地表面温度が低く、十分に灌漑されている場所では、Hが低く、LEが高くなる。.

2. 植生指数 NDVIのような指標は、地表面を覆う緑色の光合成活性植物の量を把握し、それが蒸散速度を左右します。密生した緑の樹冠は、裸地やまばらな樹木群落よりも蒸散量が多くなります。.

3. 正味放射量 これは、リモートセンシングによって地表面アルベド、植生被覆、および熱放射データから推定される短波放射束と長波放射束から計算されます。.

衛星による蒸発散量モニタリングは、地上観測データの代替となるものではありません。しかし、農業や水文学に関する意思決定が実際に行われる規模で、空間的に連続した水利用データを提供できる唯一のツールです。.

リモートセンシングが地上調査手法よりも優れている点は、空間的なカバー範囲だけではありません。衛星データは、非常に多様な地形全体にわたって、概観的で再現性の高い測定結果を提供します。これは、同等のコストで地上ネットワークでは再現できないものです。.

蒸発散量推定のためのリモートセンシングデータソース

宇宙から蒸発散量を推定するには、複数のセンサーからのデータを組み合わせる必要がある。単一の衛星では、完全な蒸発散量モデルに必要なすべての入力データを提供できないため、運用されている蒸発散量推定製品は通常、複数のプラットフォームからのデータを統合している。.

1. 蒸発散量推定のための衛星プラットフォーム

i. ランドサット （USGS/NASA）は1972年から継続的に運用されており、空間解像度30メートルのマルチスペクトル画像と熱画像を16日周期で提供しています。その長期にわたるアーカイブは、過去の蒸発散量分析や作物モニタリングに不可欠です。SEBALやMETRICを含むほとんどのエネルギー収支ETモデルは、もともとLandsatデータに基づいて設計されました。.

ii. センチネル2号 （ESA）は、高解像度の植生指数計算のために、5日間隔で10メートル解像度のマルチスペクトル画像を提供します。熱赤外線バンドは搭載していませんが、植生ベースの蒸発散量モデル向けに、より頻繁で高解像度のNDVI、EVI、LAIデータを提供することで、Landsatを補完します。.

iii. MODIS （NASAの中分解能撮像分光放射計）は、250mから1kmの解像度で毎日地球全体を観測します。その粗い空間解像度は、現場規模での応用を制限しますが、MOD16などの製品を通じて大陸規模および地球規模の蒸発散量モニタリングに最適です。.

iv. エコストレス （NASA）は国際宇宙ステーションに搭載されており、70メートル解像度の熱赤外線データを1～5日周期で提供します。ECOSTRESSは、作物の水分ストレスと蒸発散量を近距離で測定するために特別に設計されました。これは、MODISや以前の衛星では満たせなかった機能です。.

v. VIIRS Suomi NPPおよびJPSS衛星に搭載された可視赤外線画像放射計スイート（NOAA/NASA）は、改良されたセンサー校正によりMODISのグローバルな日々の観測実績を継承し、地域規模から地球規模までの運用可能な蒸発散量製品をサポートします。.

2. UAVおよびドローンを用いた地球外天体観測

熱カメラとマルチスペクトルセンサーを搭載した無人航空機（UAV、またはドローン）は、個々の圃場における蒸発散量（ET）をサブメートル単位の空間解像度でマッピングできる。ドローンに搭載された熱カメラは樹冠温度を直接測定し、地上の気象データと組み合わせることで、衛星では到底及ばない解像度のETマップを作成する。.

• 熱画像撮影ドローン 目に見える症状が現れる前に、圃場内の水不足の植物領域を検出し、圃場内規模での可変灌漑を可能にする。.
• マルチスペクトルセンサー ドローン上でNDVIとEVIをセンチメートル単位の解像度で計算し、作物係数に基づくETモデルにデータを提供することで、正確な圃場計画策定を可能にする。.
• 高解像度ETマッピング UAV（無人航空機）によるデータは、特に果樹、ブドウ、野菜などの特殊作物において非常に有用である。これらの作物では、圃場内のばらつきが大きく、水不足によるコストも大きいからである。.

ETモニタリングで使用される主要なリモートセンシング変数

衛星データから抽出される各変数は、蒸発散量推定というパズルの特定のピースを構成する。それぞれの変数が何を測定しているのか、そしてなぜそれが重要なのかを理解することで、実務者は適切なモデルを選択し、結果を正しく解釈することができる。.

1. 正規化植生指数 NDVI（正規化植生指数）は、近赤外線と赤色の反射率を用いて（NIR – Red）/（NIR + Red）として計算されます。その値は-1から+1の範囲で、密生した緑の植生は通常0.6から0.9の範囲になります。NDVIは樹冠の密度と緑度を捉え、これは葉面積と蒸散能力に直接相関します。.

2. 強化植生指数 （EVI）は、青色のバンドを追加することで、植生が密集している地域や曇りの多い地域でNDVIを劣化させる大気干渉や土壌背景の影響を軽減します。EVIはバイオマス量の多い地域ではNDVIよりも感度が高く、MOD16 ETアルゴリズムで使用されています。.

3. 葉面積指数 葉面積指数（LAI）は、単位地表面積あたりの片面葉面積の合計を定量化したものです。LAIは、大気との間で水蒸気を交換する葉の表面積を決定することで、蒸散量を直接制御します。衛星データから得られるLAIは、多くの物理ベースの蒸発散量モデルにおける重要な入力値です。.

4. 表面アルベド アルベドとは、入射する太陽放射のうち、地表面で反射される割合のことです。これは地表面が吸収する太陽エネルギーの量を制御し、ひいては蒸発散（ET）を促進するために利用できるエネルギー量を決定します。暗く湿った土壌はアルベドが低く（より多くのエネルギーを吸収する）、むき出しの砂地はアルベドが高く（より多くのエネルギーを反射する）なります。.

5. 土壌水分 マイクロ波センサーからのデータは、根圏に蒸散需要を支えるのに十分な水分があるかどうかを示すことで、蒸発散量（ET）モデルに制約を与える。土壌水分が臨界閾値を下回ると、エネルギーが利用可能であっても、実際の蒸発散量は潜在的な蒸発散量よりも少なくなる。.

Bastiaanssen ら (Frontiers in Remote Sensing、2026 でレビュー) は、SEBAL が検証され、 30カ国以上, 達成する 日々の蒸発散量推定値の精度は85%、季節ごとの蒸発散量推定値の精度は95% 現場規模で。.

季節ごとの精度が95%ということは、灌漑地区全体における作物用水量の計測を衛星データのみを用いて確実に実施できることを意味し、高密度な地上観測網の必要性を排除する。.

蒸発散量推定モデル

1. エネルギーバランスモデル

エネルギー収支モデルでは、ETは地表面エネルギー収支の残差として計算されます。ET = Rn – G – H。各モデルは顕熱フラックスHの推定方法が異なり、顕熱フラックスHは最も計算負荷が高く、誤差の影響を受けやすい要素です。.

i. 陸地の表面エネルギーバランスアルゴリズム SEBALは1998年にBastiaanssenによって開発され、現在も世界で最も広く利用されている衛星蒸発散量モデルの1つです。SEBALは、地表面温度（T0）、地表面半球反射率（アルベドr0）、NDVIという3つの主要な衛星由来パラメータを使用します。.

顕熱フラックスを推定するために、SEBALは2つの基準ピクセル（「ホットピクセル」（乾燥した裸地で蒸発散量がほぼゼロ）と「コールドピクセル」（十分に水が供給された作物で蒸発散量が最大））を特定し、これらの極値に基づいてシーン全体の顕熱フラックスを補間します。この自己校正機能により、SEBALは気象入力における絶対的な校正誤差の影響を受けにくくなります。.

ii. 内部較正による高解像度蒸発散量のマッピング （METRIC）モデルはSEBALをベースにしていますが、気象観測所から算出された基準蒸発散量（ET）に対する自動較正機能を追加しています。METRICは、気象データネットワークが整備されている地域に適しており、米国西部における灌漑管理の運用に広く採用されています。.

iii. 地表面エネルギー収支システム SEBSは乱流フラックス理論を用いて、衛星データから得られた地表面温度、地表面粗度、風速から顕熱フラックスを推定します。SEBSはSEBALよりも物理的に厳密ですが、追加の入力データが必要となるため、実際の農場管理よりも研究用途に適しています。.

蒸発散量モデルの選択は、単なる技術的な決定ではなく、どのような問いに答えようとしているのかという決定でもあります。流域レベルの水収支分析と圃場レベルの灌漑計画ツールでは、空間解像度と時間的頻度が根本的に異なるレベルを必要とします。.

iv. 2つのエネルギー源のバランス （TSEB）モデルは、土壌と樹冠をそれぞれ独立した蒸発散源として扱い、それぞれに独自の温度とエネルギーバランスを持たせています。このアプローチは、植生がまばらな場所や、単一源モデルでは土壌蒸発と植物蒸散が混同される可能性があるような、混合地被覆の場所でより正確です。.

2. 植生指数に基づく蒸発散量モデル

すべてのETモデルが熱画像を必要とするわけではありません。植生指数に基づくモデルは、 作物係数アプローチ (Kc x ET0) は、作物係数 Kc が NDVI または EVI から導出され、基準蒸発散量 (ET0) が気象観測所から得られる式です。FAO-56 方式はこのアプローチを体系化しており、熱赤外線バンドデータを必要としないため、灌漑計画に広く用いられています。.

機械学習モデル、以下を含む ランダムフォレスト, 人工ニューラルネットワーク（ANN）, 、およびディープラーニングアーキテクチャは、衛星由来の入力（LST、NDVI、アルベド、LAI）とフラックスタワーET測定値間の複雑な非線形関係を学習することにより、ET推定にますます応用されています。.

2023年に「Remote Sensing of Environment」誌に掲載された研究では、MODISと気象データに基づいてトレーニングされたランダムフォレストモデルが、多様な生物群系において、日平均蒸発散量をR2値0.87、RMSE値0.51mm/日で予測できることが分かりました。これは従来のエネルギー収支モデルと同等の精度でありながら、パラメータ設定の手間ははるかに少なくて済みます。.

Taylor and Francis Open (2021) に掲載された研究では、トルコのアダナにあるトウモロコシ栽培地域の Landsat 8 画像に適用された SEBAL アルゴリズムによって、ET 推定値が得られ、 相関係数R = 0.91 FAOペンマン・モンティス法とRMSEはわずか 1.14 mm/日.

SEBALの圃場規模での精度は、衛星データに基づく蒸発散量（ET）が、運用中の灌漑管理システムにおける高価なライシメーター設置の必要性を代替または大幅に削減できることを意味する。.

運用可能な衛星ベースのET製品

現在、複数のグローバルおよび地域レベルのET（エネルギー収支）製品が、リモートセンシングの入力データをすぐに使用できるETデータレイヤーに変換しています。実務担当者は、独自のエネルギー収支モデルを実行する必要がなくなり、これらの事前計算済みデータセットに直接アクセスできるようになりました。.

1. MOD16 ET製品 （NASA）は、MODISの土地被覆、LAI、EVI、および全球再解析気象データに基づいて駆動されるペンマン・モンティスアルゴリズムを用いてMODISデータを使用します。これにより、世界規模で500メートル解像度の8日間および月間ET合成データが得られます。MOD16は景観規模の研究には適していますが、個々の圃場管理には解像度が粗すぎます。.

2. SSEBop USGSが開発した簡略化地表エネルギー収支運用モデル（SSEBop）は、長期気候データから導出された事前定義された温度境界を使用することで、SEBALにおけるホットピクセル／コールドピクセル較正の課題を簡素化します。SSEBopはLandsatデータを使用して30メートル解像度で運用されており、OpenETアンサンブル内の6つのモデルの1つを構成しています。.

3. OpenETプラットフォーム, 2021年に開始され、NASA、USGS、カリフォルニア州立大学モントレーベイ校、環境防衛基金、砂漠研究所が主導する官民連携事業として運営されているこのプロジェクトは、米国西部全域で30メートル解像度のフィールド規模の蒸発散量データを提供している。.

2024年1月にNature Water誌に掲載された画期的な研究では、OpenETの推定値と152か所の地上フラックス観測地点での測定値を比較し、OpenETが小麦、トウモロコシ、大豆、米などの一年生作物、特に水不足のため灌漑の精度が最も重要となる乾燥地域において高い精度を達成していることが確認された。.

4. WaPORポータル （FAO）は、アフリカと近東向けに30メートル、100メートル、250メートルの解像度で蒸発散量データを提供しており、これは特にデータが不足している開発途上地域における農業用水生産性分析を支援するために設計されています。.

5. 輝き （全球陸域蒸発アムステルダムモデル）は、マイクロ波土壌水分データと衛星植生データに基づいて、蒸発散量を蒸散、裸地蒸発、遮断損失、開水面蒸発の各成分に分離します。このモデルは、蒸発散量を生物学的成分と物理的成分に分解することに優れています。.

リモートセンシングの応用

1. 精密灌漑と作物水管理

衛星による蒸発散量（ET）データの最も直接的な活用例は、灌漑計画の策定です。農家は、週ごとの圃場規模のETマップにアクセスすることで、実際のETと有効降水量の差である灌漑不足量を計算し、その不足量に見合った量の水を散水することができます。これにより、収量増加に繋がらないにもかかわらず水を浪費する、慢性的な過剰灌漑の習慣をなくすことができます。.

カリフォルニア州サクラメント・サンホアキンデルタ地域では、水資源管理者がOpenETを活用し、農家が正確な水使用量報告を義務付ける州の規制を遵守できるよう支援している。.

衛星による年間作物の蒸発散量データの高い精度は、地上調査による方法ではこれほど広範囲な空間データを提供することが不可能な、法的にも妥当な水資源管理の根拠を提供する。.

2024年に『Agricultural Water Management』誌に掲載された研究（Ott et al., 2024; Desert Research Institute）では、OpenETをネバダ州の地下水盆における計測灌漑データと比較して評価した。.

ダイヤモンドバレーでは、OpenETの推定では、 7% 計測された水使用量データとの差, 規制に基づく地下水管理における運用上の信頼性を実証する。.

流域規模での誤差が7%であるということは、地下水が深刻に枯渇している地域では、衛星による蒸発散量データが高価な計測インフラの代替となり得ることを意味する。.

2. 干ばつ評価および早期警報システム

干ばつ監視も、影響力の大きい応用例の一つです。 蒸発ストレス指数 ECOSTRESSとMODISの熱データから導出されるESIは、実際の蒸発散量と潜在的な蒸発散量の比率を測定する。.

ESIが1.0を大幅に下回ると、植物が水分ストレスを受けていることを示しており、これは農業干ばつの信頼できる早期指標であり、作物の収量損失が測定可能になる4～8週間前に検出できることが多い。.

米国農務省（USDA）の国立干ばつ緩和センターは、衛星による蒸発散量（ET）に基づく干ばつ指標を、州政府、作物保険機関、緊急事態管理機関が使用する運用上の干ばつ監視マップに統合しています。この統合により、暦日ベースまたは降水量のみに基づくアプローチよりも、干ばつへの対応が迅速かつ的確になります。.

3. 流域規模での水資源管理

流域規模の水収支を把握するには、数百万ヘクタールに及ぶ土地表面から蒸発散量（ET）としてどれだけの水が流出するかを知る必要があります。MOD16、GLEAM、WaPORといった衛星ETプロダクトは、まさにこの情報を地球規模で提供するものです。.

• 貯水池管理機関 ETデータを使用して集水域の水収量（降水量とETの差）を推定し、それによって実際に河川や貯水池に到達する水の量を決定します。.
• 国境を越える河川流域当局 衛星ET法を適用することで、国の地上データネットワークへのアクセスを必要とせずに、国の水使用量報告を独自に検証する。.
• 灌漑地区管理者 ETを使用して、サービスエリア全体における作物種別の水消費量を追跡し、公平な水配分と規制遵守を支援します。.

4. 環境および生態学的応用

衛星データを用いた湿地蒸発散量モニタリングは、地上センサーを設置できないアクセス困難な湿地、泥炭地、河口域における生態系の水利用量を定量化します。森林蒸発散量モニタリングは、森林伐採、植林、山火事が流域全体の水収支をどのように変化させるかを明らかにします。これは、森林炭素会計や水供給計画にとって重要なデータです。.

蒸発散は、地球上のあらゆる植物を地球規模の水循環に繋ぐ目に見えない糸です。リモートセンシングは、水資源管理にとって重要なスケールで蒸発散を捉えることができる唯一のツールです。.

衛星ET製品の精度評価と検証

厳密な検証なしには、いかなる蒸発散量（ET）製品も役に立ちません。標準的な手法では、衛星によるET推定値を、渦相関フラックスタワーによる測定値と比較します。これは、景観規模でのETに関する最も正確な地上真値です。.

世界的な FLUXNet このネットワークは、多様な生物群系にわたる数百のサイトからオープンアクセスのフラックスタワーデータを提供します。ET製品開発者は、モデルの出力をFLUXNETの測定値と比較し、統計的パフォーマンス指標を計算します。

• R2（相関係数）,
• RMSE（二乗平均平方根誤差）および
• バイアス（体系的な過大評価または過小評価）。.

ETモデルの精度はこれらの条件によって大きく異なるため、検証は土地被覆の種類、気候帯、季節ごとに別々に実施されます。.

SEBALやMETRICといったエネルギー収支モデルは、一般的に晴天の半乾燥地帯の農業景観において最高の性能を発揮する。一方、湿潤な熱帯林、複雑な山岳地帯、雲に覆われる頻度の高い地域では性能が低下する。.

Nature Waterに掲載されたOpenET精度研究では、6つのETモデルを以下の測定値と比較しました。 フラックスタワー設置場所152箇所 米国全土で調査した結果、OpenETアンサンブルは特に乾燥した西部地域の一年生作物において最も優れた性能を発揮することがわかった。これらの地域は、灌漑管理が経済的にも生態学的にも最も重要な地域である。.

乾燥地帯の水管理者は、高価な計測インフラを置き換えることで、OpenETデータを高い信頼性で灌漑遵守状況や水収支追跡に活用できる。.

リモートセンシングによるETモニタリングにおける課題

急速な進歩にもかかわらず、いくつかの技術的および運用上の課題が、衛星を用いたETモニタリングの精度と適用性を制限している。.

1. 雲量の制限： 光学式および熱式リモートセンシングには、雲のない状態が必要です。湿潤な熱帯地域やモンスーン期には、雲が長時間覆うことで数週間から数ヶ月にわたるデータ欠落が生じ、灌漑管理に必要な時間的な連続性が損なわれる可能性があります。.

2. 空間解像度の制約： 最も観測頻度の高い衛星であるMODISは、500メートル解像度の蒸発散量データを提供するが、これは約25ヘクタール以下の農地には粗すぎる。一方、Landsatの30メートル解像度はほとんどの農地に適しているが、再訪周期が16日と長いため、水ストレスの急激な変化を捉えることができない。.

3. 時間分解能のトレードオフ： 高空間分解能（Landsat、Sentinel-2、ECOSTRESS）と高時間分解能（MODIS、VIIRS）は逆相関の関係にある。このギャップを埋めるには、データ融合技術が必要となる。.

4. 異質な景観におけるモデルの仮定： 単一エネルギー源に基づくエネルギー収支モデルは、均一な樹冠を前提としているが、植生がまばらな場合、混作栽培システムの場合、あるいは土壌温度と植物温度が大きく乖離する都市と農業の境界地域では、この前提は成り立たなくなる。.

5．開発途上地域におけるデータ入手可能性： 蒸発散量モデルを制約するために必要な地上気象観測所のデータは、サハラ以南のアフリカ、南アジア、中央アジアの大部分で不足している。これらの地域はまさに、水管理の改善が最も緊急に必要とされている地域である。.

地球外天体観測における新興技術と将来展望

複数の技術開発が融合することで、今後5年から10年以内に、リモートセンシングによる蒸発散量モニタリングの精度、範囲、およびアクセス性が劇的に拡大する見込みである。.

1. AI、機械学習、データ融合

大規模なマルチセンサーデータセットで学習させた深層学習モデルは、特定の地形において従来のエネルギー収支モデルを凌駕し始めている。畳み込みニューラルネットワークは、Landsat、Sentinel-2、MODIS、および気象再解析データを同時に統合し、単一センサーモデルでは捉えられない時空間的な蒸発散パターンを学習することができる。.

一方、データ融合アルゴリズム、中でも最も代表的なのはSTARFM（空間・時間適応型反射率融合モデル）アプローチは、高解像度のLandsat画像と日々のMODISデータを融合させ、30メートル解像度の合成日別蒸発散量マップを作成することで、現在精密農業の応用を制限している空間的・時間的なトレードオフを効果的に解決している。.

2. 高解像度熱画像衛星およびキューブサットコンステレーション

次世代の専用熱地球観測衛星は、30メートル以下の解像度で、毎日観測を行う熱画像を提供する予定だ。.

ランドサット・ネクストの後継機や商用キューブサット熱画像衛星群を含む計画中のミッションは、これまで野外規模の蒸発散量モニタリングを制約してきた、空間的な詳細さと時間的な頻度との間のトレードオフを解消するだろう。.

Future Market Insightsレポート（2025年版）が指摘しているように、リモートセンシングサービス市場は、2025年には228億7000万米ドルと評価されていたが、低軌道衛星コンステレーションの拡大に大きく牽引され、2035年までに842億8000万米ドルに達すると予測されている。.

3. 水管理のためのデジタルツイン

デジタルツインフレームワーク（衛星やIoTセンサーからのフィードに基づいてほぼリアルタイムで更新される、農業景観の動的な仮想レプリカ）は、蒸発散量（ET）のリモートセンシングをコアデータストリームとして統合している。これらのシステムは、衛星ETマップ、土壌水分センサーデータ、天気予報、作物生育モデルを同期させ、将来の圃場水分状態をシミュレーションし、灌漑を自動的に指示する。.

ETモニタリングのためのソフトウェアとツール

現在では、豊富なプラットフォームのおかげで、高度なプログラミング知識を持たない実務者でも、リモートセンシングによる地球温暖化分析を利用できるようになっている。.

1. Google Earth Engine (GEE) GEEは、Landsat、MODIS、Sentinel、ECOSTRESSの全アーカイブと、事前に構築されたETアルゴリズムをホストするクラウドベースの地理空間コンピューティングプラットフォームです。アナリストは、ローカルに画像をダウンロードすることなく、地域全体の複数年にわたるデータに基づいてET計算を実行できます。GEEは、広範囲のETマッピングにおける主要な研究プラットフォームとなっています。.

2. OpenETプラットフォーム 本システムは、登録ユーザーであれば誰でも米国西部全域の農地における圃場規模の蒸発散量（ET）データにアクセスできるウェブインターフェースを提供します。ユーザーは、プログラミングの知識がなくても、個々の圃場または水管理区域全体のETサマリーを日次、月次、または季節ごとにエクスポートできます。.

3. WaPORポータル （FAO）は、アフリカと近東向けに、農業用水生産性指標への直接リンクを備えた、同様のポイントアンドクリック式のETダウンロードインターフェースを提供している。.

4. PythonとRのワークフロー rasterio、xarray、geopandas（Python）やterra、raster（R）などのライブラリを使用することで、研究者は衛星データと地域の気象記録、作物モデル、灌漑データベースを統合する独自のET処理パイプラインを構築できます。.

リモートセンシングによる蒸発散量モニタリングの事例研究

1. 乾燥地域における灌漑管理

地球上で最も集中的に灌漑が行われている農業地帯の一つである、米国のハイプレーンズ帯水層地域において、砂漠研究所の研究者たちは、OpenETデータと気候データセットを統合することで、地下水揚水量を十分な精度で推定できることを実証し、帯水層水位の低下に対する規制管理を支援することに成功した。.

この研究では、衛星による蒸発散量の推定値と計測されたポンプの記録を照合し、調査対象のほとんどの流域で17%未満の偏差であることが判明した。これは、水利権管理に十分な精度レベルである。.

2. 作物の種類を問わず実施される精密農業

リモートセンシングによる蒸発散量モニタリングは、SEBALおよびMETRICモデルを用いて綿花の灌漑計画に導入され、生育期間中の個々の圃場における実際の蒸発散量をマッピングしている。.

天体物理学データシステム（2020年）に掲載された研究によると、両方のモデルとも、裸地からの蒸発量が多いため、作物の初期段階で予想よりも高い実際の蒸発散量を検出した。これは、標準的な作物係数アプローチでは見落とされていた発見であり、その重要な時期に過剰灌漑につながっていた。.

3. 流域規模の水収支

FAOのWaPORプラットフォームは、エチオピア、エジプト、ヨルダンの灌漑システムにおける水生産性分析を実施するために使用され、生産された作物バイオマス単位あたりの蒸発散量を定量化している。.

これらの分析により、流域平均を下回る水生産性の圃場が特定され、生産性の低い地域における灌漑効率を改善するための、対象を絞った普及プログラムの空間的な根拠が得られた。.

ETモニタリング手法を選択するためのベストプラクティス

衛星データ、蒸発散量モデル、検証戦略の適切な組み合わせを選択するには、解決しようとする具体的な問題、利用可能なリソース、および許容できる不確実性のレベルを考慮する必要があります。.

1. まず、空間的および時間的なスケールを定義する。. 流域規模の月間水収支管理には、圃場規模の日々の灌漑計画とは異なるツールが必要です。モデルを選択する前に、衛星プラットフォームの解像度と観測頻度を管理ニーズに合わせてください。.

2. モデルを地形の種類に合わせてください。. SEBALやMETRICのようなエネルギー収支モデルは、半乾燥地帯で農作物が中心の晴天の地域で最も効果を発揮します。植生指数に基づくモデルは、熱データが限られている地域でより効果的です。機械学習モデルは、大規模で地域検証済みのトレーニングデータセットが利用可能な場合に最も効果を発揮します。.

3. 必ずローカルで検証を行う。. 最も精度の高いグローバルET製品であっても、運用開始前に少なくとも1つのローカルフラックスタワーまたはライシメーターのデータセットを用いて検証する必要があります。発表された研究で得られた性能指標は、新しい場所や作物の種類にそのまま適用できることはほとんどありません。.

4. 雲の切れ間を考慮して計画を立てる。. 湿潤地域や熱帯地域では、データ融合やデータ欠損補完の戦略を最初から計画しておくべきです。16日周期で観測を行う単一の熱赤外線衛星に頼ると、作物の生育に重要な時期に許容できないほどのデータ欠損が生じます。.

5．可能な限りオープンなプラットフォームを利用する。. Google Earth Engine、OpenET、およびWaPORは、検証済みで詳細なドキュメントが付属した蒸発散量（ET）製品を無料で提供しています。独自のETモデルをゼロから構築することは、特別な地域条件がない限り、ほとんど正当化されません。.

6. ETデータを既存の農場管理システムと統合する。. ETデータは、単独の衛星出力として存在するよりも、灌漑計画ソフトウェア、意思決定支援ツール、または水収支データベースに直接取り込まれる場合に最も価値を発揮する。.

結論

リモートセンシングによる蒸発散量モニタリングは、実験的な研究分野から、農業用水管理における重要な運用ツールへと発展を遂げました。精度が向上した衛星ETプロダクト、OpenETやWaPORといったオープンアクセスプラットフォーム、そしてAIを活用したデータ融合技術の組み合わせにより、かつては資金力のある研究機関に限られていた衛星ETモニタリングの障壁が取り払われつつあります。.

現在の機能は非常に充実しています。30か国以上で検証済みのエネルギー収支モデル、主要な年間作物について90%を超える季節精度を達成した衛星ET製品、そしてインターネット接続があればどの農家や水管理者にも圃場規模のETデータを提供するクラウドベースのプラットフォームなどです。これらの機能は既に、コロラド川における灌漑遵守状況の管理、ハイプレーンズ帯水層における地下水枯渇の監視、そしてFAO WaPORシステムを通じたアフリカ全土の農業用水生産性の向上などに活用されています。.