リモートセンシングによる世界主要河川の衛生学的水質評価手法の開発と適用（令和 2年度）
Evaluating microbial water quality of major rivers using remote sensing technologies

研究概要

急速な人口増加や経済発展にともない、特に途上国で深刻な水質汚染が問題となっている。本研究は、リモートセンシング技術で得られる反射強度データに人口分布、土地利用、経済発展の程度等のデータを加えることで、実測によらない表流水質評価手法の開発を目指す。個々の水域の水質評価モデルを構築し、モデル（説明変数、パラメータ等）を比較することで水質（特に衛生学的水質）評価の可能性と限界について考察する。

研究の性格

• 主たるもの：基礎科学研究
• 従たるもの：技術開発・評価

全体計画

本課題は以下のような計画で研究を進める。研究期間全体の目標は、異なる地域の水域における水質評価モデル（個別モデル）の構築と、異なる地域の水域に適用できる単一の水質評価モデルの構築の2点である。
１）ケーススタディとする水域の選択、データの収集
リモートセンシングデータや水質データベースを精査し、解析データがそろう水域を選択する。衛星写真の取得時期やデータの質、水質データの諸項目（測定地点、項目、時期）など検討する。あわせて他のデータ（人口密度、GDP等）も取得する。
２）水域ごとの水質評価モデル（個別モデル）の構築
１）で取得したデータをArcGIS上で統合し、水質を被説明変数としたモデルを構築する。衛星写真の波長バンドごとの反射強度、周辺一定範囲内の人口や土地利用（都市化率等）、GDPなどが説明変数として考えられる。上記の水質指標を精度よく推定できない場合は、個々の水質項目の値を正しく推定することより、汚染の程度により数グループに分けた水質カテゴリーを判定するモデルの構築を優先する。
３）衛生学的水質を統合的に評価するモデルの構築
複数の水域に適用できる水質評価モデルの構築を目的とし、２）で構築した個別モデルで用いられた説明変数について解析する。人口やGDPは流域全体の水質汚染状況、反射強度は水域内の水質分布を表現すると予想される。次に、ケーススタディのすべてのデータを結合し、単一のモデルで水質を評価することに挑戦する。

今年度の研究概要

令和２年度は，チェサピーク湾でのケーススタディを進め，また次のケーススタディに着手する。各項目の今年度の予定は以下のとおりである。
１）ケーススタディとする水域の選択，データの収集
次のケーススタディ水域の選定を進める。衛星データはチェサピーク湾と同じLandsat 8を基本とする。また，衛星データに加えて使用する社会経済データ（人口，GDP等）について，利用可能なデータベースの探索を進め，データを取得する。途上国における調査については，COVID-19の状況を確認し，可能な範囲で調査を進める。

２）水域ごとの水質評価モデル（個別モデル）の構築
チェサピーク湾のケーススタディを引き続き進める。水質項目としてこれまでの知見の蓄積がある懸濁物質を選択し，衛星データ（Landsat 8 OLI）や水質データの取得・処理を進める。次に，これまで用いられてきた回帰関数を用いたモデルと，機械学習を活用したモデルを比較し，後者の利点や限界について考察する。
次に，より基本的な水質項目（BOD，衛生学的水質指標）に対するモデルを構築する。懸濁物質よりモデルの制度が落ちると想定される。それを補うために有効な社会経済データが存在するかを調査し，よいパラメータが見つかればそれを組み込んだモデルに改良する。
並行して，１）で選択した次のケーススタディにも着手する。チェサピーク湾で構築したモデルとの比較を行うため，極力使用するデータやモデルの形式をあわせるよう留意する。