合成開口レーダ(SAR)によるサロマ湖の氷厚分布の推定

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(1)Title. 合成開口レーダ(SAR)によるサロマ湖の氷厚分布の推定. Author(s). 西尾, 文彦; 中村, 和樹; 若林, 裕之. Citation. 北海道教育大学紀要. 自然科学編, 49(1): 49-63. Issue Date. 1998-08. URL. http://s-ir.sap.hokkyodai.ac.jp/dspace/handle/123456789/644. Rights. Hokkaido University of Education.

(2) . 北海道教育大学紀要（自然科学編）第４９巻第１号ｌｏｆＨｏｋｋａｉｄｏＵｎｉｉＪｏｕｒｎａｆＥｄｕｃａｉＩＳｃｔｙｏｉ）Ｖｏｔｌｖｅｒｔｕｒａ１ｓｏｎ（Ｎａｅｎｃｅｓ．４９．，Ｎｏ. 平成１０年８月Ａｕｌ犯ｓｔ，１９９８. 合成開ロレーダ（ＳＡＲ）によるサロマ湖の氷厚分布の推定. 西尾. 文彦＊・中村. 和樹＊・若林. 裕之＊＊. 北海道教育大学教育学部釧路校応用理学コース（地球惑星科学研究室）＊宇宙開発事業団地球観測システム＊＊. ｌｃｅｔｈｉｃｋｎｅｓｓｄｉｉｂｕｔｉｓｔｒｏｎｏｎＬａｋｅｓａｒｏｍａｕｓｌｎｇＳＡＲｄａｔａ. ＦｕｍｉｈｉｋｏＮＩＳＨ工０＊ＫａｚｕｋｉＮＡＫＡＭＵＲＡ＊ａｎｄＨｉ＊＊ｒｏｙｕｋｉＷＡＫＡＢＡＹＡＳＨＩ，Ｅａｒ１ｉｔｈａｎｄＰｉａｎｅｔａｒｙＳｃｔｉｄｏＵｎｉｅｎｃｅＬａｂｏｒａｉｆＥｄｕｃａｉｏｒｙｒｏＣａｍＰｕｓｔｙｏｔｖｅｒｓｏｎ＊，Ｋｕｓｈ，ＨｏｋｋａＥａｒｉｔｈｏｂｓｅｒｖａｉＩＳＰａｃｅＤｅｖｅｔｌｔｅｍ，ＮａｔｏｎＳｙｓｏｎａＯＰｍｅｎｔＡｇｅｎｃｙｏｆＪａＰａｎ＊＊. ＡｂｓｔｒａＣｔＴｈｉｓｓｔｕｄｙｕｓｅｄＳＡＲｄａｔａｔｈａｔｃａｎａｃｑｕｉｒｅｄａｔａｕｎｄｅｒｃｌｉ６ｅｄｔｈｅｐｏｓｓｉｂｎｉｏｕｄｃｏｖｅｒａｎｄｖｅｒｔｙｔｏｍｅａｓｕｒｅｔｈｅｓｅａｉｃｅｔｈｉｃｋｎｅｓｓｉｎＬａｋｅｓａｒｏｍａ．ＦｒｏｍｔｈｅｇｒｏｕｎｄｔｒｕｔｈｄａｔａｉｎＬａｋｅｓａｒｏｍａａｎｄｔｈｅｂａｃｋｓｃａｔｉｎｇｃｏｅ畳ｉｔｅｒｉｆＳＡＲｄａｔａｔｉｃｅｎｔｓｏｉｉｖｅｒｅ１ａｔｓｃｏｎ６ｒｌエーｅｄｔｏｂｅｎｅｇａｔｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｉｃｅｔｈｉｃｋｎｅｓｓ，ｉｉｎｇｃｏｅｆ６ｉｔｅｒｌｉｖｅｒｅａｎｄｂａｃｋｓｃａｔｌａｔｉ１ｃｅｎｔｓｓｏｎｅｇａｔｏｎｂｅｔｗｅｅｎｉｃｅｔｈｉｃｋｎｅｓｓａｎｄｓｅａｉｃｅｓｕ唖ａｃｅ，ａｎｄａｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｂｙｃｏｍｐａｈｉｌｙｓｉｓｏｎａｎａｓ．. １．はじめに. ガスの増大けている。全球平また、南極やグリ. い、地球温暖化現象が懸念されるなかで、地球の全球平均気温は確実に上昇を続昇は、世界各地における降水量が変化して、植物の生育や分布に影響を与える。ドといった極地の氷床が融解することにより、全球規模で海水面が上昇するこ。. のことは、土地. 化による砂漠化や、海抜がｏｍ以下の土地の水没をわれわれにもたらす現在。、温暖化現象の全てを回避することはほぼることはほぼ不可能であるため、温暖化による気候や海水面の変化への対応を考える必要がある。オホーツク海は北半球において海氷が発生する最南端に位置する海域として知られているオホーツク海。における海氷の発生が、地球温暖化の影響を顕著に受けることが、気象研究所のモデル（Ｎｏｄａｅｔａｌ），１９９６によって示されている。オホーツク海の海氷を観測することは地球温暖化による影響の１つの指標となる、. と考えられることから、オホーツク海の海氷の変化を、継続的に観測することは大変重要であると考えられる。また近い将来、地球温暖化によって、オホーツク海で海氷を見ることができなくなると懸念されている。. なかでも、氷の厚さは年々生成される海氷の成長量と、大気との熱収支を知る上で重要である。（４９）.

(3) . . 西尾. ５０. 文彦・中村. 和樹・若林. 裕之. この研究ではマイクロ波レーダを利用し、海氷の厚さを測定できる可能性について、サロマ湖の安定して. 存在する氷を対象に検証した結果を示す。）は、マイクロ波が雲を透過して地球ｈｅｉｔ衛星マイクロ波合成開ロレーダ（ＳＡＲ：ＳｙｎｔｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄｅｒ. を観測できることから、雲の有無に関係なく高分解能データが取得できる。ＳＡＲを搭載した衛星として、１９９１年７月にヨーロッパ宇宙機関（ＥＳＡ）が、地球観測衛星（ＥＲＳ‐１：ＥｕｒｏｐｅａｎＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ. ）と共同で、地球資源衛星）を、１９９２年２月に宇宙開発事業団（ＮＡＳＤＡ）が通商産業省（ＭＩＴＩｉ１ｌｌＳａｔｔ ‐ ｅｅ７ｃｍで）を打ち上げた。ＥＲＳ一員こ搭載された、観測波長が５１ｌｈｔｔ（ ‐ ｅ．ｅＪＥＲＳ‐１：ＪａｐａｎｅｓｅＥａｒｔｈＲｅｓｏｕｃｅｓａ５ｃｍであるＬバンドＳＡＲ（ＪＳＡＲ）からのデ）、ＪＥＲＳ‐１に搭載された観測波長が２３あるＣバンドＳＡＲ（ＡＭＩ．ータは、オホーツク海の海氷の振る舞いを把握するために役立つと期待されている。. ２．海氷観測実験サイトおよび取得データ１９９３年から海氷観測におけるＳＡＲの有効性を調査するために「オホーツク海氷観測実験」が実施されており、地上における海氷観測の実験サイトとしてサロマ湖が選定された。北海道におけるサロマ湖の位置を図１に示す。オホーツク海周辺の外洋の海氷は時々刻々と動くことから、海氷が安定して存在しない。このため、氷厚といったトルースデータを取得するのは困難である。また、海氷の移動が早く、衛星データ上にお. いて観測対象である海氷を同定するのが難しい。１年氷）とサロマ湖は、オホーツク海に接続している塩水湖であり、湖氷は塩分を含む海水が凍った氷（ほぼ同じと考えられる。サロマ湖の氷はある程度の厚さがあるため、湖氷の上でトルースデータを取得することが可能である。また、近くに岸壁などの目標物が存在しているため、衛星データからトルースデータの. 取得場所を同定するのも容易である。以上の理由により、観測実験サイトとしてサロマ湖を選定した。ｉｌｌｉｔｔｔｏｒｅｅＰｒｏｂａｅ衛星データの取得は、ＥＲＳ‐１、ＩＥＲＳ‐１以外に、フランスの地球観測衛星（ＳＰＯＴ：ＳａｉｂｌｉｌｓｅｏｎＶｉｕｔ）が実験に同期した。ＳＰＯＴは、光学センサ（ＨＲＶ：Ｈｉ２ｉｇｈＲｅｓｏｄ’ ○ｂｓｅｒｖａｔａＴｅｒｒｅ ‐ ｏｎｄｅｌｉｌｎｓｔｔｏｎ）を搭載している。衛星に搭載されたセンサの仕様を表１に、ＳＡＲによるサロマ湖東岸の画ａｒｕｍｅｎｔ. 像を図２に示す。. オホーツク海ｋｓｏｋｈｏｔｓｅａ. . . ＪｅＳｅａａｎｅｓａｐ. 大平洋Ｐｉ行ｃｏｃｅａｎｓａ. 図１. . . 図２. サロマ湖の位置. （５０）. サロマ湖東岸画像.

(4) . ＳＡＲによるサロマ湖の氷原分布の推定. ５１. 航空機によるデータ取得も衛星と同期して行われており、１９９６年からは航空機マイクロ波放射計（ＡＭＲ：Ａｉｉ）によるデータを取得した。ｒｂｏｒｎｅＭｉｃｒｏｗａｖｅＲａｄｔｏｍｅｅｒ. サロマ湖上でのトルースデータの取得は、ＧＰＳを使用して取得サイトを設定した。取得サイトの設定につ. いては、衛星の進行方向に平行となるように、ＧＰＳを使用して緯度方向、また、栄浦漁港に近いサイトの１つから経度方向に約１５秒間隔で行った。１９９６年２月に実施した実験における、トルースデータ取得サイトを図３に示す。取得サイトでは、湖氷上の積雪深、雪および氷の塩分濃度、表面温度、表面粗度、気温を測定ぷ′竪【ー餐滞粘－. した。. オホーツク海の海氷の観測は、網走港から就航している流氷砕氷観光船おーろら号に乗船して行った。お. －ろら号の乗船中に、ビデオがラを船体に固定し、ビデオがラの画像から海氷（流氷）の厚さの測定を行った。. とくに、氷厚に関するトルースデー難、ＳＡＲによる画像データから氷厚をるために、重要な基礎死データとなる。オホーツ. ｉｍｄＮｉＳＮｄＥｉ｛）ｔｔｔ（）ＬｔｅＯａｕ熊叩ｅｅｏｎｕＳＮ醐ｄＥｇ｛｝ＱＬａｅ．Ｌ＃ｉ＃２＃３＃３＃４＃５＃６＃７＃１＃８＃９ギま１＃丁０。＃１１１＃１. ・５・ ’ ” ・．・？４６４４０５３０３０４」 ≧ ３．・．５， ’ｏ・． ’ ‘１４ ’ ” ４４４７４３「０５Ｓ１７４６・．．・．＊１１１ ’ ‘１Ｓ４６５３６６ “げ４４０６０４テ２４ザ４．．・・． ” １４ ’ ” ４３５４０６Ｔ３８３５６１．． “ － ’ ． ↑ ’ ′ ．４０９１４４６２．８３５６４Ｚ６．・０６，・・．５．字 ” ４４４３５Ｓ６ヱ” ．６４ α １４０ ‐ ・０７－５ ’ ‘ ‐？４１モ４２７０１４３０８ア．．：蟹壱繋；義美驚 ≧ ・・５１ ” １４ ’ ” ：０７４４１８３３７ｉ８６．．・０・ ’ ” ’ ．１Ｉ４ケ６１１ｇ５７１９４７３２４２．． ◆Ｕｂ・５・１．１４． ’ ．４ぎ６４３が坪４６３８４げ〉軌）９． ‐ ・０ ‘５ ’ ・ｒ１４ ’ ” ６５４４８０３６１４５ ” 轍【ぽ禦．．. ：盗品躍 ≧ ；無量蟹容器叢＃る. ・・ｏ＃・ｏ灘‘ｏ＃遁も。＃２０. －お. 、．き・. ＃５０. ≦裟慧. 墓ピ・・ドに．. １１９９６年２月１. の取得デー. ＥＲＳ１ ‐ ＪＳＡＲＥＲＳＪｈｉ ‐ｒｓＳｙｔｔｎｅｃＡｐｔｅｒｕｒｅＲａｄｅｒ２３５ｃｍ．ｂ２７５ＭＨｚＬ（ ‐ ａｎｄ：１），１８ｍ. 《. ミ＃ぎ墜. ；蝿. ．，、取れ』、せま〆. 図３. 搭戯センサＳｅｎｓｏｒ. ＼. １．衛星観測データ. ＡＭＩｉＡｃｉｔｖｒｅＭｃｏｗａｖｅｌｉｔｔｔｎｒｕｍｅｓｎａｏｎ５７ｃｍ．ｂａＣ３０ ‐ （ｎｄ：５，３０ｍ. 波長Ｗｈｔａｖｅｌｎｅｇ地上分解能ｌＧｉｉｔｅｓｏｕｔｅｏｍｅｒｃｒｏｎ走養幅７５ｋｍ８０ｋｍＳｈｗｉｄｈｔｔｗａ入射角３９ｄｔＳｃｔｅｇｅｎｒ２３ｄｔＳｃｅｎｅｃｅｅｇｅｎｅ．ａ．ａｌｉｄｌｔａｎｃｅｎｎｅｇＥＲＳ一：ＪＥｈＲｌ旅ａａｎｓＩｌｐ… 閤陀ａｃｔ ‐ ｒｓｏ『ｃｃａｃｅＥＲＳ ← ｝：ＥＳＡＲ森１ｌｌｉｓｅｍめｔｔｏｓｏａｔｅｎｃ一・ｅ島～９ｇＳ. Ｓｌｌｉｔｔｔｅｄａａａｅ. トルースデータ取得サイト. ＪＥＲＳ１／ＪＳＡＲ，ＥＲＳ１／ＡＭＩ ‐ －Ｍｉｌ：ｉｔｔｔｃｒｏｖ噛ｖｅｎｓｒｕｍｅｎａｏｎ … ，，（ＳＰＯＴ一″ＨＲＶ）伽ｖｉｉｅｌｓｎｓ廿ｕｍｅｎｔａｔｏ ‘ ｎ. ２．航空機観測データ：ｉｍｅｌＴｈｌｌｔｔｅｒｅｍａｍａｇｅＬａｓｅｒａＡＭＲ（ＡｉｂＡｄｄＭｉｉｒｃｎｅｄａｔａｄ１９９６一「ｔｖａｎｃｅｏｒｏｖ ” ａｖｅＲａｏｍｅｅｒ … ，．ーータ３．トゥルース丁ドＳｎｏｗ＝ｈ，ＳａｌＤｅＰｉｉｆｔＴｈｄｔｒｒｔｔｔｎａｃｅｔｅｍＰｅａｕｒｅｒｕａａｙ，Ｓｕ. 表ＩＳＡＲ搭載センサ仕様. ｃｅ＝＝ｌＳｕｆｌＣｏｉｌｉｉｔｒａｃｅｒｏｕｇｈｎｅｓｓｓｒｅａｎａｓｓａｎｙｙ，，Ｖａｔ＝Ｖｒ，ｅｔｅｃ＝Ｓｌｉｉｉｔｉａｔ（ＧＰＳｔｎ），Ａａｏｎｒｔｅｍｐｅｒａｕｒｅｙ，ＬｏｃＶｉｌａｎａｌｌｉｉｓｕａｓｓｆ「ｏｍＳｈｐｙ. 表２実験時取得データ一覧. ３．取得データの処理３ー１．衛星データの処理. 衛星データの処理は、サロマ湖を含む画像データ（ＥＲＳ‐１ＪＥＲＳ‐１）について処理を行った一般的、。に、観測波長の１／８から１／１０以下の反射面の荒さを識別することはできないのでＥＲＳ‐１の方が荒さの、、を見程度分ける能力が高い。このことから、この研究ではＥＲＳ‐１の画像データを中心に処理を行たっ。ＳＡＲの出力カウント値は、後方散乱係数（ぴｏ）に対応している。ターゲットの特定方向の散乱係数は、. その方向へ同じ散乱を与えることができる等方性散乱体の全散乱電力と分布ターゲットの照射エリアへの、全入射電力の比で与えられる。入射方向と反対方向への散乱係数をとくに後方散乱係数と呼んでいる後、。方散乱係数の定義は、ターゲットからマイクロ波がレーダの方向（後方）に散乱する量である。トルースデータの取得サイトにおける、後方散乱係数を算出するために図４に示す手順で行った、。地図投影は、画像上において岬などの識別しやすい場所を４点以上コントロールポイントとして使用し、. （５１）.

(5) . 西尾文彦・中村和樹・若林格之. ５２. て行った。画像上のノイズは、スペックルノイズのことを指す。スペックルノイズとは、画像データ上で観察される、例えて言えばゴマ塩状のランダムな濃度の揺らぎ（斑点模様）のことである。スペックルノイズは、ＳＡＲを. 成立させるためには原理的に避けることができないが、画像データを利用する上で障害となる。このことからスペックルノイズを低減させる必要がある。スペックルノイズを低減させるフィルタ処理にはいくつかあるが、この研究では、メディアンフィルタを使用し、７ｘ７画素を１ブロックとする処理で行った。メディアンフィルタを使用することで、サロマ湖の輪郭を損なうこと無くフィルタ処理を施すことができた。スペッ. クルノイズを低減させる前後の画像を、図５に示す。. ｌｓＡＲ画像. ｉ・Ｓ余馬島夕今画像再生処理今聡壷夕. ↓ …. 低減前. 地図投影. …. ・コントロールポイントを４～５点設定して、画像データを地図と震ね合わせる. ↓ １フィルタリングリ・ＳＡＲ特有のスペックルノイズを低滅する ↓. 匝亡回. ＤＮ）ヰ校正式・カウント値（. Ｌ係数後方散舌. 低減後. 図５ノイズ低減前後の画像. 図４ＳＡＲデータの処理. ）に基づいて、ＳＡＲの出力カウント値を後方ｉｍａｄａ後方散乱係数を算出するには、校正式（１）（Ｓｈ，１９９３. 散乱係数に変換した。メニ２の０ｇｏＤＮ一ＣＦヱ. ｄＢｊ. （１）. ここに、. ＤＮ. ：ＳＡＲの出力カウント値. ＣＦ. ：センサの固有の定数. ５である。３ＣＦは、ＡＭＩで６５、ＪＳＡＲで６８．．. ３ー２．航空機データの処理）を使用して、氷の厚さの違いによる表面ｉｔａ１１９９６航空機に搭載した赤外カメラのデータ（Ｔａｋａｈａｓｈ，ｅ温度の違いを確認した。データ取得中に、ＧＰＳのデータを併せて取得した。ＧＰＳのデータから、トルースデ. ータ取得サイトにおける表面温度を測定した。. （５２）.

(6) . ＳＡＲによるサロマ湖の氷厚分布の推定. ５３. ３一３．トルースデータの処理衛星データおよび航空機データとトルースデータを比較するために、積雪深と氷厚については各サイトの. 中心点のほかに数点においてデータを取得し、その平均値を各サイトの値とした。トルースデータの代表的な測定値を表３にまとめる。１９９６／０２／１８ｌｆＵ１ｄｅＡｉ税雨記ｌｑｌｉｋｉｉｉｕｌａＣｅｔｒめＷｄｅＰ１納ｈｌｄｈＳｉｔｔｔｔｔ「ｔｃｅｓｓｒｅｍＰｃｅｔｅｌａｕｄｅＬｏｎｇｒｅｍＰＩｐｐ・Ｓ・Ｓ．． ‐ ◆ ｄｅｇＮｏｄｅｑ ℃ ℃ （ｃｍｃｍｓｏｗ）ｎ．．．１４４２１５０９３１４３９３５１４９０Ｉ－５１１ ‐ ． ‐ ．． ‐０．２４４．０９７１４３９３８８ＪＺ７３－６０Ｏ４８１２．．．．．１０１１４３４４９４０４１１之７５４６－７１０ ‐ ．．．．．４４１０４１４３９４３５ｌ１０ｌｏ６３３－６－４．．．．．．４４９４５１０８１４３ｌｏｌ０１３８３１．０－７ ‐ ．．・．．４４１１３１４３９４８Ｉ９１１．０３２７－ ‐６５．．．．１１７１４３４４９５２２４１２３３０４－６－８．．．．．．４４１２２１４３９５５２８．６８Ｏ３３５－６－．．． ‐ ‐ ４４１２４１４３９５６Ｉ５７－６５３０８－７．．．．．．ｌｏ４４１１７１４３９４４７ｌ０ ‐ ｌｏ０－６３１．０．．．・・１１４４．７１６１４３９３７４６９６ｌｏ－０２９３ ★ ・．・・． ‐ ．．. 表３. トルースデータ代表値. ４．取得データの解析. ４ー１．サロマ湖の氷の性質サロマ湖の氷は塩分を含んでおり、成分的にはオホーツク海の海氷と同じであるとみなすことができる。このことを、サロマ湖の氷を解析して確認した。氷の採取（コアサンプリング）については、トルースデータ取得サイトにおいて採取した氷の解析につ。いては、コアを２ｃｍ毎のスライスにして、各々スライスにしたコア片を融かして塩分濃度を測定した塩分。. 濃度の測定について、実際には電気伝導度（ＥＣ）を測定し、ＥＣから塩分濃度を算出した。トルースデータ取得サイトにおける代表的な塩分濃度のプロファイルを図６に示す。この図はＣ文字型の形を描き典型的な、北極海で見られる１年氷の塩分濃度プロファイルを示している。. ４ー２．サロマ湖の氷からの後方散乱係数の特徴サロマ湖の氷からの後方散乱係数の特徴を、トルースデータ取得サイトにおけるＥＲＳ‐１とＪＥＲＳ‐１の後方散乱係数から比較した。比較する際に、トルースデータが１９９３年・１９９６年はサロマ湖東岸の南北方向に、１９９５年はサロマ湖の東西方向に取得されていることから、この３年のデータを使用した図７にその結果を示す。。トルースデータ取得サイトにおける後方散乱係数の平均値がＥＲＳ‐１で‐６ｏｄＢＪＥＲＳ‐１で‐１５５ｄＢで、．、．あり、ＥＲＳ‐１の後方散乱係数は、ＪＥＲＳ‐１よりも９ｄＢ程度高い。ＥＲＳ‐１の後方散乱係数の範囲はＪＥＲＳ‐１、. よりも大きい。これらの後方散乱係数の範囲の違いは、観測波長および入射角の違いのためであると考えられる。. （５３）.

(7) . 西尾文彦・中村和樹・若林裕之. ５４. ４－３．氷厚と後方散乱係数の関係一年氷は、氷厚が大きくなるにつれて後方散乱係数が小さくなるという観測事実から、サロマ湖の氷について、氷厚と後方散乱係数の関係を確認した。トルースデータ取得サイトにおいて、氷厚と後方散乱係数の関係を抽出した結果を図８に示す。図において、縦軸は後方散乱係数を示し、横軸は氷厚を示している。氷厚が３０ｃｍから６０ｃｍに増すと、ＥＲＳ‐１の後方５ｄＢへと下がることを確散乱係数が‐２ｄＢから‐１ｏｄＢへ下がり、ＪＥＲＳ－１の後方散乱係数が‐１５ｄＢから‐１５ ‐ 認できた。ＥＲＳ－１、ＪＥＲＳ‐１は共に、先述の関係と同様の結果が得られた。しかし、ＪＥＲＳ‐１では氷厚と. 後方散乱係数の間に、明確な相関を見ることはできなかった。一方、ＥＲＳ－１では、明確な負の相関を見ることができた。. ｉｋｓｎｔ【ｔｅｉｈｉｄ前ｅｄｂ（治ｅｎｏｅ折ｃｎｌｑｔｓｓａｎａｃＲｏｎｂｅｗｅｅｎｃｅｔｇｃｅａ. Ｒ１ＥＲ＝ …１ａｄＥｆＲｉｔｗｎｎｔｂ ” ｆｂｋｓｔｅｅｅｎＪＣｔｏｅｃｅｎａｃｃａｅｎａｓｏｎｏｏｍｇｃｐ３. １２－. …. ご鵬. 三. Ｉ馨 . 三. . 園 . 三. . ー１ニ. … . . 露瞥 . 三. … 霊遁瞬１圏：ーー・ ‐ニニ ‐ ‐晦１一「蘭－－－－十一－－－－ ‐ 里 ‐ . ，．. 三. … ：４８ …. ＊. 竃. １１１２ ‐ －. －・．．．・．、．・．．，. ８０ ‐ ９ ‐. ４５ ‐ 毛・／ｄＢ駅１ＡＭ１）（. １之 ‐ ３．・. ぷ－１２. １０. ０. 州麹 . 、鴎弼 ‐ 鰍圏囲囲ー囲 . ｉ“. ぶｉぎｇ薙１歴喜. 回Ｅ粘‐ ．. ー. 卿磁樋一. 囲帯、、囲、. . １８呂‐ ２１ ”. 浄 . ＼. 、 . ＼箇浄. 園. 御－. ２０. 塾塾鰹噸でＬ励一竪雫灘雷鴫譜 … －鰍碑睡－喝５０００４３１ｈｉｋｃｍ）ｃｅｔｃｎｅｓｓ（. 圏. 悩ｆ而. ６０. ７０. 図８氷厚と後方散乱係数の関係. 図７後方散乱係数の比較. ４ー４．氷厚と表面温度の関係. 外気温が、雪や氷の下にある水の温度よりも低い状態では、氷の上の積雪が断熱材のはたらきをし、氷の）にｉｎｈａ表面温度は氷の下面よりも低いと考えられ、そのことを観測結果と式（２）（ＮａｋａｗｏａｎｄＳｈ，１９８１. よる計算から確認した。. （Ｇｘｒ乙）ｚ－ｇ手芸ｒ. ２）（. ここに、. 雪. ：氷の表面温度. （℃）. ７ｉ. ：外気温. （℃）. Ｔｗ. ：氷の下の水温. （℃）. さらに、式（２）においてＣＩ、Ｃ２は以下の式の通りである。. ０，鰯. （５４）. （３）.

(8) . ＳＡＲによるサロマ湖の氷庫分布の推定. Ｃ＝２. ５５. ０５．駅）. （４）. . ここに、 . 積雪深. （ｃｍ）. 月．. 氷厚. （ｃｍ）. 外気温が‐４５℃、氷の下の水温が海水の結氷温度である－１８℃、積雪深をサロマ湖の平均的な積雪深で．．ある１ｏｃｍとしたとき、氷厚が３０ｃｍ、６０ｃｍのときの氷の表面温度は式（２）により、各々 ‐２５１℃、 ‐２９３℃ ．．と求められた。この氷の厚さによる温度の違いを、航空機データおよびトルースデータから確認した。た. だし、どちらのデータも積雪がある場合は、積雪の表面温度を測定しているため、直接、氷の表面温度を測定していない。航空機データによる表面温度データは航空機に搭載したセンサにより、１９９６年２月１４日に観測された。. 観測時の平均気温は１８℃ であり、海氷結氷温度‐１８℃ よりも高かったが、氷厚が増すにつれて、表面温度 ‐ ．が下がることを確認した。航空機データによる、氷厚と放射温度の関係を図９に示す。トルースデータによる表面温度データは、１９９６年２月１８日に観測したもので、観測時の平均気温は‐６１℃ ．であった。トルースデータによる、氷厚と放射温度の関係を図１０に示す。氷厚が３０ｃｍから５０ｃｍに増すと、表面温度が‐８℃ から－１３℃ へと‐５℃ 下がることを確認できた。. －醐ぽ：端扇ぎ竺ニヨｉｄｎｏｈ三豊＝. Ｒｌｉｔｔｈｉｋｄａｔｅｏｎｂｅ鮒ｅｅｎｃｅｔｕ雨ｃｔｅｒａｕｃｎｅｓｓａｎｓｅｅｎｅｍｐ・１．・１ ‘. ５Ｏ－５０．ー．. ｉも ‐，醐 ◆ 二：を－一６５，ｉ－Ｅ、ミニＪ．．Ｌｒ－．瞳喜三豊. 「. 廟“ 司Ｅに国雪ニゴ. 屡 ▲. ～. ＲｌｉｉｈｋｄＳｆｔＶＶｅａｒｏｎｂｅｅｅｅｔｎｉｃｃｎｅｓｓａｎｕｒｃｅｔｅｔａｎ「ＩｅｎａｕｒｅＰＤｉｄｇｍｕｄ▽ｕｈｉｔ９６ａａａｃｕｒｅｎｔｎ１９ｑ. ６； ‐. . ミ・ー、. Ｅ. 閣. に呈：３０ｋｈ－ｌ傑ｔｃｎｅｓｓ（ｃ）ｍ. ４０. 図９航空機による氷厚と放射温度の関係. １４８‐ １６ヒ‐ の‐ １８２５. 霊喝盗圏憲. 蝋亀も鶴幽、ー. ＼. Ｒ座十じ園. 囲囲. ３０. ４３５０５４ｉｈｉｋｃｅｔｃｎｅｓｓ（ｃｍ）. ５０. ５５. 図１０トルースデータによる氷厚と放射温度の関係. ５．氷からの後方散乱の関係. ５ー１．ラフネスによる後方散乱のメカニズム. 後方散乱係数を支配する要因のなかに、表面の粗さ（ラフネス）は誘電率、入射角と並んで重要である。ラフネスの種類による後方散乱のモデルを図１１の（）から（）に示す。ａｃ. （）のようにラフネスが小さな場合は、入射してくる電磁波の反射は鏡面反射となる。このため後方へのａ散乱は小さく、受信アンテナの方向に入射した電磁波が返ってこないので、後方散乱も小さい（）のよう。ｂにラフネスがある場合は、鏡面反射の他に散乱が生じる。この散乱の成分は拡散成分と呼ばれあらゆる方、向に散乱する成分を持っている。拡散成分は、ラフネスが大きくなるにつれて大きくなる。拡散成分が大きくなるにつれて、後方散乱も大きくなる。（）のように、ラフネスが大きい場合は、ほぼ全方向に散乱するｃ（５５）.

(9) . 西尾. ５６. 文彦・中村. 格之. 和樹・若林. ため、受信される電磁波が強くなる。つまり、後方散乱は最も大きくなる。. カニズム５ー２．１年氷と多年氷における後方散乱のメ. ）に示すように、３種類に分けるこ）から（ｆ海上における氷からの後方散乱は、大きく分けて図１２の（ｄとができる。. ）のようなモデルとして表わすことができる。静かな海面のように滑らｄ静かな海面からの後方散乱は、（）のように後方散乱はほとんど無い。かな表面状態では、（ａ）のようなモデルとして表わすことができる。１年氷は、氷の上１年氷における氷からの後方散乱は、（ｅ. 層と下層における塩分濃度は高い。氷の上層部分は塩分濃度が高いため、入射してくる電磁波が氷の内層深）のように、表面のラフネスによって）、（ｂｃく到達することは無く、表面散乱が支配的である。つまり、（支配される。）のようなモデルとして表わすことができる。多年氷は、ブライｆ多年氷における氷からの後方散乱は（ンが排出されることにより、氷の上層における塩分濃度が低い。このため、入射してくる電磁波は氷の内層深く及ぶため、表面散乱よりも体積散乱が支配する。. ）（ｄ. （ｃ）. ）（ｂ. （）ａ. ｆ）（. （ｅ）. ←鋭醸反射成分１. 氷内層. ←拡敏成分海面. 氷表面. 図１２海面と海氷からの後方散乱モデル. 図１１ラフネスによる後方散乱モデル. ５ー３．サロマ湖における後方散乱のモデル）ため、マイクロ波の損失が高く、１１９８６ｔａ一般的な１年氷の場合、塩分濃度が４～１２ｐｐｔと高い（Ｕ１ａｂｙ，ｅ）のモデルを参考にすると、氷から１９８６マイクロ波の侵入の深さが小さくなる。このことを考慮し、Ｋｉｍ（. ）のように表現される。５の後方散乱は式（ｏｏｏ瀞（げ）＋ｏ鳶（げ）。を』 β ．（）＠）＝十（の。 α γ ′ 差＠），. ここに、. 〆（β）びｏｓ. （β）：雪の表面散乱. ァも（のびｏｓ. ：後方散乱係数. ：電力透過係数. ’）：雪の体積散乱（β. ’ ぴ偽（β ）：氷の表面散乱. （５６）. （５）.

(10) . . ＳＡＲによるサロマ湖の氷厚分布の推定. Ｌも（β’）. ５７. ：雪によるマイクロ波の一方向の電力損失. さらに、雪の表面散乱および体積散乱についても、雪の表面が非常に滑らかであったこと、積雪深が１ｏｃｍ前後であることを考慮すると、Ｃ、Ｌバンドにおける後方散乱への雪の寄与は非常に小さく、サロマ湖. 上の氷の後方散乱は氷の表面における後方散乱が支配的であると考えられる。. ６．後方散乱係数のモデルによる考察６ー１．後方散乱係数のモデル化. 氷の表面からの後方散乱係数に関連するパラメータには、誘電率とラフネスがある。ここでは、誘電率に着目して、氷厚と後方散乱係数の関係を考察した。後方散乱係数のモデル化を図１３にまとめる。後方散乱係数をモデル化すると式（６）のように表現できる。. に『十にＦ ’ に＋らＪメリ. 撚の表面温度丁Ｊ. ７. ｃ；欝７ＣＦ. 警. 汐」. ↓. ライン体穣ｖｂｉ. 氷の誘電率８１趣. . ↓. ”＝掻. か. 謡浩“. ′－Ｑ９粋Ｑ仰跳ｘ臨｛. ‐Ｑｏ “ 鞘. ゴｂｄキ ‐ ａｎ. Ｆ艦緋賜震う . も. ・ ”. . 濁琵可ト躯悶だ〆騨〆〃ー氷の後方散乱係数ぴｏ ′ “ 鈎瑚臨鰯’ 昭延々ｓｍタノニ○ 女鯛“の２ｒｘ ‐ ＪＰｆ．５だｅ. 図１３後方散乱係数のモデルｏ. ８た４〆即Ｓ４６１α を（２たＳｉ。）ｎｅ，。. （６）. ここに、ｋ. ：波数. びＬ. ：ラフネスの高さの標準偏差. さらに、Ｗｒｚ貴ｓｍ夕のと αｐ）は以下の通りである。ｑ（反射偏波ｐ・入射偏波ｑ. ｗ（鮪. ２［（賜輔｝－をＦｅ］ｘ ‐ ｐ. ，善奇禍＝ぼりバ（ンＣド）α ｗ〔 . （５７）. （７）. （８）.

(11) . 西尾文彦・中村和樹・若林裕之. ５８. α）ｓｅ－. （Ｌバンド）. コ」■Ｓｉｎ２８. ｅ・. α肋＝のｓｅ十. （９）. 急 ‐ｓｉｎ . 式（８）、（９）から、氷の表面の後方散乱係数をモデル式から算出するには、誘電率を与える必要がある。誘電率は、実際に観測することが非常に困難であること、また、データが取得がされても、精度の点で良い結果が出ていないことから、誘電率を以下に示すようにモデルを使用して算出した。 ′ ′ ′ ８＝ｅ一彦. （１０）. （１０）式のど’、どりは、Ｃ、Ｌバンドの違いから次の式のように決められている。各バンドにおける誘電率のパラメータは、以下の通りである。. （Ｃバンド）. （Ｌバンド）. ′；（０９９５‐０００１４５ｘ５３）ｅ８ ‐ ，．．. （１１）. ′ ′；（０９１４－０側鈎５ｘ５３８．）ら．，. （１２）. ３０５７２０▽ ８も１＝ ‐ 十．. （１３）. ６２；０‐ｏ２４十３．２９” わ. （１４）. ぎ＝ｅ；３．１２十９．ｍ乾，. （１５）. メニｅ２. （１６）. ＝００３９十５‐… ｗわ. ）において、Ｖはブライン体積である。これらにより誘電率を算出するには、ブライン１６式（１３）から（ｂ. 体積を算出する必要がある。. （１７）. . . （１８）. ｐ兆 ‐Ｓ（ｐ ‐ｇ）. ここに、. β. ３：全体の密度（Ｍー瓢－）. ４. ３）：ブライン密度（Ｍｂ）（Ｚｕｂｏ云１９４５伽‐. β ′ Ｓ，. ３）９１８：純氷密度（ＭＩ醜－）（＝０ ‐ ：氷の塩分濃度（）ｐｐｔ. （５８）.

(12) . ５９. ＳＡＲによるサロマ湖の氷庫分布の推定. Ｓｂ. ：ブラインの塩分濃度（）（ＣｏｘａｎｄＷｅｅｋｓｐｐｔ，１９８６）. 式（）、（）において、角とＳはさらに以下の式によって算出できる。１８１７ｂＲｂ＝１十○ ．０００８角. （１９）. 」００１“ ％ｚ３９９２１一ｓＳ＝一１一１ｏ０ｏ１５ｚＺ２も ‐２２・．０．７ｚわ＝ー３．. （２０）. 以上の式からわかるように、氷の表面からの後方散乱係数は、氷の表面温度が求まれば算出することができる。このことから、氷の表面において、後方散乱係数と表面温度に強い結びつきがあることが確認できる。. ６ー２．モデルによる後方散乱係数と氷の表面温度気温、氷の表面の塩分濃度、ラフネスのパラメータを、１９９６年に取得したサロマ湖におけるトルースデータ. の平均値を用いることにより一定として、氷厚のみを変化させた時の後方散乱係数と氷の表面温度を算出した。算出した結果をグラフとして図１４に示す。後方散乱係数と氷の表面温度のいずれからも、氷厚との間に負の相関を見ることができるが、氷厚１ｏｃｍ当たりの増加量を見ると、ＢＲＳ‐１が０２７４℃ であった。１３１ｄＢ、ＪＥＲＳ‐１が０１４７ｄＢ、氷の表面温度が０．．，. Ｒ耐如ｎ』ー６ｎ鹸漸騰霊園脳潔ｇ閣鵡ｎｔ備【ｎｇ耐に。議罵蓄. ｔ豊－＼」Ｌ蛭悪富ゴキ↓ 巨蔓豊三コ三ーー－－下. 枇. ５℃ ～６・. ｍ。－－. ｉａｒｔｅｎｎｐ－. ＝：：ｓｎｏｗｄｅｐ１ｏ０ｃｍ：：：１：：Ｐｔｈ９．６ｐｐｔ. ｉｆｃｅｓｕｒａＣｅｉｉけｌｓａｎ. １０～７０ｃｍ. ｉｉｃｅｔｈｃｋｎｅｓｓ. 髪慈峯霧 “醐詑叩. －. ；. ；. ｌ. ｔ. 一. ．. ：. ２。－．. 馨‐ １２ｏ …－……＊……－… β ‐－－……‐‐ ‐ ３５言 ‐ － …‐ ． ‐ ‐…… ・一‐ ‐－－－“ ‐ 号１２５ ‐ 茎・；ｔ三‐ １３０４ｓ達．．碁１３Ｓ ▲ を１４０ ‐ ．４Ｓ ‐ １．. ３０３５４０４ＯＳＳＳＳ６０６５７０ｂｈにｋ ‐ｔｎ）・縞（ｃｍ. 図１４モデルによる後方散乱係数と氷の表面温度. ６ー３．気温の違いによるモデルからの後方散乱係数と氷の表面温度氷の表面温度は、気温の変動に左右されることから、気温の違いによる後方散乱係数と氷の表面温度を算出した。算出した結果をグラフとして図１５、１６にそれぞれ示す。気温が低くなるにつれて、氷厚の増減による後方散乱係数と氷の表面温度の変動が大きくなることが確認できた。氷の表面温度の変動は直線的であるのに対して、後方散乱係数の変動は気温が低い程、氷厚の小さい範囲での後方散乱係数による氷厚の検知能力が高いと考えられる。. （５９）.

(13) . 西尾文彦・中村和樹・若林裕之. ６０. ７．サロマ湖の氷厚分布の推定７ー１．ＳＡＲによるサロマ湖のシュードカラー画像と氷原分布）を総オホーツク海氷観測実験で取得したトルースデータ、および実験に同期した衛星データ（ＥＲＳ‐１合的に解析することによってサロマ湖上の氷厚が、衛星画像データを疑似的な色づけ（シュードカラー）を施すことによって推定できる。１９９６年２月１５日に取得されたＥＲＳ‐１のデータを元に、シュードカラー化した５ｄＢの範囲において、２ｄＢ間ｏｄＢ～十５画像を図１７に示す。後方散乱係数へ変換したＥＲＳ‐１データの、一２０．．. 隔でシュードカラー化し、氷厚と後方散乱係数の関係を対応させることで氷厚を視覚的に把握することができる。. ７ー２．シュードカラー画像による氷厚分布の考察湖口付近では結氷していなかったが、シュードカラー化した画像では結氷していると見ることができる。これは、海水面の後方散乱のメカニズムが、海氷の後方散乱のメカニズムと異なることが原因であると考え. られる。海水の誘電率は、海氷の誘電率よりも大きく、虚部の大きさが大きいことから、マイクロ波の損失が大きく表面散乱のみとなる。このことから、海水の後方散乱はかなり小さなラフネスパラメータでも、海氷よりも大きくなる。また、. 海水面は海上風によってかなり状態が変化することから、小さな凡浪でも後方散乱に大きく寄与することになる。特に、ＥＲＳ‐１はＪＥＲＳ‐１よりも入射角が大きいため、凡浪といった小さなラフネスにより敏感に反. 応することから、海水面上でも後方散乱係数が大きな値を示す可能性が考えられる。. ８．今後の課題サロマ湖上の氷について、ＥＲＳ‐１データから算出した後方散乱係数が氷厚に対して負の相関を持つこと、. また、氷厚と表面温度の関係から、積雪状態およびラフネスがほぼ同一であれば、ＥＲＳ－１後方散乱係数から氷厚推定ができる。将来、この事実をオホーツク海に応用していくことを考えているが、オホーツク海の海氷はサロマ湖の氷. と異なり、ラフネスが多様であること、前述の通り、海水面と海氷面の誘電率が大きく異なることを考慮すると、ＳＡＲデータのみを使用して、海氷厚、海氷量の推定を行うのは困難であろう。このため、先ず海水面と海氷面を分離してＳＡＲの画像を解釈する必要がある。このことを、ＳＡＲデータと同時観測された光学センサを搭載した衛星のデータを補助データとして、海氷厚の推定、海氷量の定量的な算出を行うことを考えていかなければならない。光学センサを搭載した衛星であるＮＯＡＡ（ＡＶＨＲＲ）、ＬＡＮＤＳＡＴ（ＴＭ）、ＳＰＯＴ. （ＨＲＶ）、ＡＤＥＯＳ（ＡＶＮＩＲ）といった衛星データから温度、若しくは赤外値から海水面と海氷面を分離して、ＳＡＲの後方散乱係数と光学センサを搭載した衛星データを複合解析を行い、さらに気象学的背景を加味すれば、オホーツク海の海氷厚と海氷体積の推定が可能となると期待できる。. （６０）.

(14) . ｓＡＲによるサロマ湖の氷厚分布の推定. ９．謝. ６１. 辞. サロマ湖養殖漁業共同組合の方々に、トルースデータの取得の際に多大な支援を頂いた。リモートセンシング技術センター（ＲＥＳＴＢＣ）の方々には、観測器材を貸し出して頂き、さらに、通信総合研究所（ＣＲＬ）の方々と共に、トルースデータ取得に協力して頂いた。北海道教育大学大学院釧路校の中山雅茂、西島博樹には御指導、御助言を頂いた。また、北海道教育大学釧路校の土田幸子、戸山陽子、三浦二郎、直木和弘にはトルースデータの取得および解析において協力して頂き、佐々井崇博には衛星画像処理に協力して頂いた。北見工業大学の榎本浩之教授、館山一孝をはじめとする学生の方々には、航空機データの取得、処理において協力して頂いた。最後に、衛星画像の提供を宇宙開発事業団から受けた。ここに記し、深く感謝を申し上げる次第である。また、この研究の費用は宇宙開発事業団との共同研究「ＡＭＳＲによるオホーツク海の海氷密接度アルゴリズムの開発」によって行われた。. （６１）.

(15) . ６２. 西尾文彦◆中村和樹・若林裕之. １０．参考文献Ｋｉｍ，Ｙ．Ｓ１９８４ｉｍｅｎｔａｌｓｉｌａｎｄｅｘｐｅｒ）：Ｔｈｅｏｒｅｔｔｕｄｙｏｆｒａｄａｒｂａｃｋｓｃａｔｔｅｒｆｉｃａｔａｔｒｏｍｓｅａｉｃｅｓｓｅｒｏｎ．（ ‐ Ｐｈ．Ｄ．Ｄｉ，ｔｈｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＫａｎｓａｓ ‐ “Ｌａｗｒｅｎｃｅ，ＫＳＮａｋａｗｏｉｉｎｉ１９８１ｔｙｐｒｏ五１）：ＧｒｏｗｔｈｒａｔｅａｎｄｓａｌｉｉｎｈａｅｏｆＦｉｒｓｔ ‐Ｙｅａｒｓｅａｉｃｅｉｎｔｈｅｈｃ，Ｍ．ａｎｄＳｈｇｈａｒｃｔ，Ｎ．Ｋ．（．ｊ．Ｇ１ｉｌ３２９ａｃｏｏｇｙ ‐ ．，２７，３１５. Ｎｉｉ１９９３ｓｈｏ）：Ｖａ互ａｂｎｔｙｏｆｓｅａｉｃｅｅｘｔｅｎｔｉｎｔｈｅｏｋｈ１ＧＡＲＳＳｔｏｓｋｓｅａ．Ｆ“ Ａｏｔａ，Ｍ．ａｎｄｃｈｏ．（，Ｋ ‐ ．， ’ ’ Ｓｈｉｍａｄａｉ１９９３ｄｅｔ）：ＵｓｅｒｓｇｕｉＩＮｏｔＨＥ９３０１４ｏＮＡＳＤＡｓＳＡＲｐｒｏｄｕｃｔｓ ‐ ｃａｅ，Ｍ．（．ＮＡＳＤＡＴｅｃｈｎ．．，２４ｐＳｏｕｌｉＥＬｓＦＤｋｄ９ＥＷＣ１８９ｉｉｆｔｈｈｉｋｓ（ｆｄ〕ｄ症ｔｔｔｅｎｎｏｘＪｄｓ）ａｎｉｎｇｒａｄｅｒｅｔ：ｓｍーａｏｎｏｅｃｅｓｙ，．．ｎｓｏｕｎｅｏｒｍｅｓｙｅａｒｉｃｅｕｓ，．，．‐ ｂａｃｋｓｃａ２３６９ｔｔｅｒ ‐ ，ＩＧＡＲＳＳ ‐ ，２３６６Ｕ１ｉ１９８２ｉｌｕｍｅｌａｂｙ）：Ｍｉｌ：Ｒａｄｅｒｃｒｏｗａｖｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ：Ａｃｔｖｅａｎｄｐａｓｓｖｅ ‐ＴＭｏｏｒｅ，Ｆ．ａｎｄＦｕｎｇ，Ａ．Ｋ．（，Ｒ．Ｋ，ｖｏｉｎｇａｎｄｓｕｒｆｉｉｔｔｔｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｔｅｃｈＨｏｕｓｅｎｇａｎｄｅｍｉａｃｅｓｃａｔｏｎｔｈｅｏｅｒ１γ．Ａｒ ‐ ，Ｎｏｒｗｏｏｄ，ＭＡ，６０８ｐＵ１ＦＭＲＴＫｄＦＡＫａｂｙｉｉｉｖｅ１９８６ｌｕｍｅ＝１：Ｆｒｏｍｕｎｇ〉：Ｍｉｖｅａｎｄｐａｓｓｃｒｏｗａｖｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｎｇ：Ａｃｔ，．りｏｏｒｅ， ‐ ‐ａｎ，．．（，ｖｏｉｉＡｔｈｅｏｒｙｔｏａｐｐｌｈＨＮｄＭＡｔ１０９８ｃａｔｏｎｒｅｃｓｏｏｕｅｒｗｏｏｐ．，．，，Ｗａｋａｂａｙａｓｈｉｆｌｉｅｓｌおｒｌ１９９３ｂａｎｄｂａｃｋｓｃａｔｔｅｒｍｏｄｅｅｋｓ）：ＡＣ‐ ａｋｅｉｃｅｉｎＡ１ａｓｋａＩＧＡＲＳＳ，ＨＷｅ，Ｗ．Ｆ．ａｎｄＪｅた，Ｍ．○‐（. ，. ，. １２６４ ‐１２６６．Ｗａｋａｂａｙａｓｈｉｉｉｓｈｏ１９９４）：ＡＳｅａｌｃｅＳｔｕｄｙＵｓｉｎｇＳＡＲＤａｔａｉｎｔｈｅＳｅａｏｆｏｋｈｏｔｓｋ：，ＨＮｉ，ＦＡｏｔａＭ．ａｎｄＴａｋａｈａｓｈ，Ｓ．（ｌｏｆＧｅｏ仰ごａｐｈｙ，ｖｏｌｕｍｅ３，Ｎｕｍｂｅｒ６９９１４１ｏｕｒｎａ６６７冬８３ｐ，，Ｗａｋａｂａｙａｓｈｉｉ１９９６ｌｏｆＴｈｅＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｓｈｉｏ）：ＡｓｔｕｄｙｏｆｉｃｅｏｎＬａｋｅＳａｒｏｍａｕｓｎｇＳＡＲｄａｔａ：ｊｏｕｒｎａｎｇ，Ｈ．ａｎｄＮｉ，Ｆ．（Ｓｏｃｉｌｕｍｅ１６Ｎｕｍｂｅｒ２９６６ｐｅｔｙｏｆｊａｐａｎ：Ｖｏ ‐ ，１９９６，５Ｎｏｄａｉｉｍｏｔｏｉ１９９６ｌｗａｒｍｉ）：Ｇ１ｏｋａｏｂａｎｇｉｎｄｕｃｅｄｂｙＣ０２ａｔｎｄｔｈｅｏｋｈｏｓｋ，ＡＮａｋａｇａｗａ，ＳりＭｏｔｏ，ＴりＹｕｋ．ａｎｄＴｏｋ，Ｓ，Ｔ‐（Ｓｅａ：ＪｆｈＲＳｉＳ副ｆＶｌｔｉＳｏｕｒｎｏｅｅｍｏｔｅｅｎｓｎｇｏｃｅｔｙｏＪａｐａｎ：ｏ．１６Ｎｏ．２，ｐｅｃｉａｌｌｓｓｕｅ，３－１３ｐ．Ｎｉ１９９６Ｐｒｅｐｒｉｎｔｓｏｆｔｈｅｌ９９６ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｓｈｉｏｉｅｔｙｏｆｓｎｏｗａｎｄ，ＦりＮａｋａｍｕｒａＫ．ａｎｄｗａｋａｂａｙａｓｈｉ，日‐（，ｊａｐａｎｅｓｅＳｏｃｌｃｅ：ＳｌＴｈｉｉｏｎＤｅｒｖｅｄ丑ｏｍＳＡＲｉｍａｇｅｉｎＬａｋｅＳａｒｏｍａｅａｃｅｉｃｋｎｅｓｓＤｉｓｔｒｉｂｕｔ，２４１，８５Ｐ．ＴａｋａｈａｓｈｉＡｄＦｋＴＰｉＣ９９ｆｈｌ９９６ｆ１６ｔｔｉａｎｉｕｒｕａｗａ：ｎＪｔｅｒ（）ｒｅｒｓｏｅｏｎｅｒｅｎｃｅａａｅｔｙｏｆｓｎｏｗａｎｄｌｃｅ：Ｓｃａｔｎｇｐ， ‐ ， “ ，ｐｎｅｓｅＳｏｃｉｉ］駈ｔｅＳＡＲｉｍａｇｅｒｙｏｎｔｈｅＡｎｔｚｕ「ｃｔｃｉｃｅｓｈｅｅｔｕｓｎｇｓａｔｅ－，２４２，８６ｐＮｉｉｉ１９９６ｓｈｏ）：Ｐｒｅｐｈｎｔａｈａｓｈｓｏｆｔｈｅｌ９９６Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，ＪａｐａｎｅｓｅＳｏｃｉｅｔｙｏｆ，ＦりＫｉｍｕｒａ，Ｈ．Ｆｕｒｕｋａｗａ，Ｍ．ａｎｄＴａｋ，Ｍ．（Ｓｎｏｗａｎｄ．ｃｅ：Ｍｅａｓｉｌｉ】ｄｅｒｏｍｅｔｉｔ刀ｒｅｍｅｎｔｏｆＡｎｔａｒｃｔｃｉｃｅａｎｄｇａｃｅｒｍｏｖｅｍｅｎｔｂｙＳＡＲｍｔｅｎｇｒγ ｐｒｏｃｅｓｓ．，２４３，８７ｐＴａｋａｈａｓｈｉ１９９６）：衛星によるオホーツク海氷のプログラムワークショップ：Ｅａｒｔｈ，ＳりＥｎｏｍｏｔｏ，ＨりＨｙａｋｕｔａｋｅＫ．（Ｅｎｖｉｉｔｔｔｒｏｎｍｅｎｔｏｂｓｅｒｖａｏｎｃｏｍｍｉｅｅ：地球環境観測委員会，極域雪氷圏サイエンスチーム. （６２）.

(16) ＳＡＲによるサロマ湖の氷厚分布の推定. ６３. 図. －５. Ｓａｌｉｎｉｔｙｐｒｏｆｉｌｅｃｏｒｅａｔｓａｍｐｌｉｎｇｓｉｔｅ. ０. ／＼. ｌｏ. 竺宣. ′. . 〆. . １・，，．セミ．キーｒ：. . ＼. １桃犠『. ２５０．０. ５．０. １二：：二：：‐：：二：：憲三. 、. －二‐ ： ▼箆. １０．０１５．０Ｓａｌｉｎｉｔｙ（ｐｐｔ）. 図６. ａｌｒｔｏｍＰ．ｓａｌｉｎｉけ. ａｉｒ. ‐６．５ ℃. ｓ ‐？２０一 ‐キ … ｝ ‐ ； ‐‐ｒ‐ ‐ ‐ ，－－ｒ‐ ． ‘ ‘ ．（Ａ言｛量－，２５－－、一、 ↓．”‐ ▲. . －１４．５. 図１５. . ニー. 氷の塩分濃度プロファイル. ０．０量 ‐１・ｏ. . ’ ▼．. ２０．Ｏ. 、菰１Ｉｖｏｎｏｔｙｏｆｏｌｒｔｃｍｐｃ閏ｔｕｒｃ－６．５ ℃ ９・６Ｐｐｔ. ‐. －－. . ’ ． ’ ・・． ’ ’ ． ’ ．１０ ’５２０２５３０３５４０４５５０５５６０６５７０ｉｃｅｔｈｉｃｋｎｅｓｓ（ｃｍ）. ‐１０．０－１０. 気温の違いによる後方散乱係数のモデル. 図１６. … トー・、も、. ．１・・．・．．・．．・ＳＩＯ１５２０２５３０３５４０４４５５０５５６０６５７０１ｃｃ山に師ｃ３５（ｃｍ）. 気温の違いによる氷の表面温度のモデル. ﹇一 ■ 第１湖口. ‐３. 第２湖ロ. ー６ ‐９ ‐１２. 蹟. 国ｉ■ ｌｏ. 鰻響 ■ ■ ■ ■. ー ≦８. ４０. 瀦す５０６０. ７０. ‐１５－１８. ＥＲＳ ‐１／ＡＭＩ. Ｉ９９６／０２月５６２図１７. ２２７. ＣｕｔｔｉｎｇＬａｋｅｓａｒｏｍａ. サロマ湖のシュードカラー画像による海氷厚分布. （６３）. （ｄＢ）. （ｃｍ）.

(17)