報告書番号

SS25020

タイトル（和文）

SAR衛星による積雪水量推定に関する調査と融雪期検出手法の適用性検討

タイトル（英文）

Review of Snow Water Equivalent Estimation and Evaluation of Snowmelt-Season Detection Methods Using Satellite SAR Data

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

背　　景
水力発電では融雪期の融雪流入量とそのタイミングは発電計画およびダム運用において重要な要素である。一方、融雪は標高、斜面方位、植生、気象条件等により時空間的に不均一に進行するため、点在する地上観測データのみでは流域の融雪流入量を十分に把握できない場合がある。合成開口レーダ（Synthetic Aperture Radar：SAR）衛星（以下、SAR衛星）は、天候や夜間の影響を受けにくい特長を持ち、安定して広域を連続的に観測可能である。観測された後方散乱係数注1)を用いることで、湿雪化や融雪に伴う積雪内部の水分変化を捉えられるため、融雪過程の把握や積雪水量（Snow Water Equivalent: SWE）の推定に有益なデータとなる可能性がある。
目　　的
SAR衛星を用いた積雪水量推定および融雪期検出に関する既往研究を調査し、手法の適用条件や課題について整理する。また、調査した手法の内、融雪期検出手法の国内山岳域における適用性について試験的に検討する。
主な成果
1. SAR衛星を用いた積雪水量推定、融雪期検出に関する研究動向の調査
積雪水量推定手法を物理モデル、経験型モデル、統計型モデル、データ同化等に分類し、前提条件、適用範囲および課題について取りまとめた。その結果、積雪水量推定は雪質（乾雪、湿雪）、積雪内部の状態、地表面粗度、植生、森林被覆率の影響を強く受けることがわかった。特に、森林域のような複雑な地形では、推定結果の誤差が大きくなる傾向がある。また、積雪水量推定に重要な湿雪進行の把握および融雪期の検出については、SAR後方散乱係数の時系列を用いて、融雪期における後方散乱係数の低下や最小後方散乱係数を指標として推定する手法が用いられていた。ただし、積雪水量推定手法は乾雪期を前提としたものが多く、雪質の変化によって積雪水量推定に用いる手法選択を判断することが求められる。そのため、融雪期検出手法などを用いて融雪期を把握することが重要と考えられる。
2. 融雪期検出手法の国内山岳域に対する適用
調査した手法の一つである後方散乱係数の時系列を用いた融雪期検出手法（Bucheltら（2022））の青森県八甲田山周辺（図1）に対する適用性を確認した。2025年2月24日から5月19日にかけて観測された8画像のSentinel-1データから最小の後方散乱係数（σmin）を算出し、各日付の後方散乱係数とσminとの差分（Δσ）を算出した（図2）。Δσは融雪進行に伴う積雪内部の水分量増加により減少し、地表面露出により再び増加することが報告されており、本解析の結果と一致した（図3）。また、高標高域でσminの増減が遅くなっており、一般的な融雪過程と一致していることが確認された。

今後の展開
本解析は草原や低木林等の森林被覆率の影響を強く受けない地域で実施し、良好な結果が得られた。今後は高木林が多い領域や複数の融雪期を対象とした解析を実施するとともに、土地被覆毎の後方散乱係数の時系列解析、地上観測データとの比較を行い、適用範囲（斜面方位、植生、気象条件等）を整理する。また、本解析から推定される融雪流出開始時期の積雪水量推定に対する有効性を検討する。

概要 （英文）

Snowmelt runoff and the timing are critical for hydropower generation planning and dam operation. Snowmelt progresses heterogeneously in space and time depending on elevation, slope aspect, vegetation, and meteorological conditions. Therefore, sparsely distributed in situ observations alone may be insufficient to capture snowmelt runoff at the catchment scale. Synthetic aperture radar (SAR) satellite data are largely insensitive to weather conditions and nighttime and enable continuous wide-area observations, making them valuable for characterizing snowmelt processes and estimating snow water equivalent (SWE). This report reviews and organizes previous studies on SAR-based SWE estimation and snowmelt-process characterization. It also examines the applicability to mountainous regions in Japan. The literature survey shows that SWE retrieval is strongly influenced by snow type, internal snow structure, surface roughness, vegetation, and forest cover. Quantitative SWE estimation during the melt season is thus challenging. In contrast, wet-snow and melt onset can be detected using time-series changes in SAR backscatter coefficient. As a case study, a Sentinel-1 based melt-season detection approach was applied to the Hakkoda Mountains area to investigates the minimum backscatter (sigma-min) and its difference (delta-sigma). In high elevation areas, delta-sigma decreased during the melt season and then recovered. These results suggest that the onset of snowmelt runoff may be detectable mountainous regions in Japan. Future work is to clarify the effects of low elevation areas and structures. This requires land cover evaluation, multi-year validation, application to other regions, and comparison with in situ observations.

報告者

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