著者
高樋 さち子 首藤 登志夫 下渡 敏治 小川 克郎 福岡 克也 成田 堅悦
出版者
秋田大学
雑誌
基盤研究(B)
巻号頁・発行日
2007

本研究は,環境負荷を低減するパーム油の利用促進とパーム油生産の大規模プランテーション開発に伴う環境破壊の修復との両側面から進められた。パーム油などから作られるバイオディーゼル燃料にバイオエタノールを混合し,環境負荷の減少を試みるとともに,今後持続的水質修復効果を進めるため,現地生産品の"炭"の有効利用を研究することに発展した。
著者
陶山 淳治 石井 吉徳 山口 靖 鎌田 浩毅 長谷 絋和 小川 克郎
出版者
一般社団法人 日本リモートセンシング学会
雑誌
日本リモートセンシング学会誌 (ISSN:02897911)
巻号頁・発行日
vol.2, no.4, pp.57-65_9, 1982

This paper reviews the method and results of the airborne SAR survey which was conducted by NEDO (New Energy Development Organization) as a part of the Nation-Wide Geothermal Survey Project. The whole Japanese Islands except IzuOgasawara Islands were covered by non-stereo/west-look SAR images. In addition to this, main geothermal area was covered by non-stereo/northlook images and Izu peninsula was covered by stereo/north and west-look images. The SAR holographic date was processed through an optical correlator to present the mosaic image of scale 1 : 200, 000. The geological and geothermal interpretation of the images are now under progress.<BR>This paper presents several SAR images as well as maps produced from SAR images. Some technical problems arisen during the data acquisition (flight) are also presented.
著者
市井 和仁 松井 洋平 村上 和隆 山口 靖 小川 克郎
出版者
The Remote Sensing Society of Japan
雑誌
日本リモートセンシング学会誌 (ISSN:02897911)
巻号頁・発行日
vol.22, no.5, pp.625-636, 2002

これまで大気CO<SUB>2</SUB>濃度の予測等に用いられてきたシンプルモデルは,生物圏における炭素循環素過程の経年変動データが不足していたために,生物圏に関して十分な検証が行われていなかった。本研究では,過去20年程度のAVHRRデータを利用して全球NPPの変動を解析し,一方では炭素一エネルギー循環結合モデルを構築し,両アプローチの相互検証を行った上で信頼性を確認した上で,将来予測を行った。<BR>過去のNPPトレンドに関して,気候フィードバックを考慮したモデルでは,考慮しないモデルに比較して,衛星データの結果により近い結果を示した。従って,気候フィードバック効果を導入したことは,妥当であったと結論付けられる。しかし,衛星データから算出されたNPPのトレンドは,モデルから求めた値よりも依然として大きな値である。気候フィードバック効果を考慮したモデルと比較しても2.5倍の開きがあるので,双手法のさらなる改善が必要である。衛星データについては,不十分な大気補正や地表面BRDF補正等の様々なデータ品質の改善が必要である。4-SCEMについては,過去の大気CO<SUB>2</SUB>との不一致の改善や,窒素による肥沃化効果,水分条件の考慮等が必要である。<BR>将来のCO<SUB>2</SUB>濃度や気温の予測の結果,ISAM等他のモデルと比較して,2100年時点で大きな違いは見られなかった。しかし,NPP等の生物圏プロセスについても検証を行うことにより生物圏についても簡単ながら議論ができるようになり,モデルの精度向上と改善へとっながった。<BR>リモートセンシングデータは,過去20年以上にわたって高い時間・空間分解能の地表面等の情報を与えてくれる唯一のデータである。現段階では,衛星データを用いて生物圏等の経年変動や長期トレンドをモニタリングするためには,依然としてノイズが大きく精度が十分でないため,補正等によるS/N比の向上が非常に重要である。現在の地球環境の将来予測モデルでは,生物圏炭素収支の経年変動データが不足しているために,生物圏モデルに十分な制約を与えていない。今後,リモートセンシング等によるより精度の高いグローバルモニタリングにより,モデルにより強い制約を与え,さらには,大気CO<SUB>2</SUB>濃度や気温,各炭素循環プロセスにっいて,より正確な将来予測を行うことが可能となる。