気候変動とそれに伴う海面上昇は、バングラデシュのような海抜の低い国にとって差し迫った避けられない脅威です。さらに、沿岸地域が海に浸水しているため、塩分濃度の上昇が新たに懸念されています。塩分濃度の上昇と塩分侵入は単なる環境問題ではなく、広範囲にわたる公衆衛生と政策への影響もあります。
国の沿岸地域には、すでに約 4,000 万人が住んでいます。この人口の大部分は、生計と栄養を天然資源に直接依存しています。したがって、塩分濃度の上昇は、この地域が河川からの真水の深刻な不足、塩の蓄積による土壌の肥沃度の低下、そしてさらに重要なことに、生計の喪失による海岸からの大規模な移住を経験することを意味します.
この状況にとどまり、対処し、適応することを決定した人々にとって、塩分濃度の上昇は致命的な健康上の結果をもたらす可能性があります.飲料水中の塩分濃度が高いと、腎不全、高血圧、心臓発作、脳卒中、骨粗鬆症 (骨が弱くなる) に関連することがすでに科学的に証明されています。最近では、流産のリスクが高くなり、中絶率が上昇することにも関連しています。したがって、バングラデシュ沿岸の塩分状態は、特にその場での適応および開発戦略を考案するために、注意深く頻繁に監視する必要があります.
これらの適応プログラムの有効性は、塩分の影響を受ける地域の迅速な特定と、周囲の地球生理学の変化する性質の検出に直接依存します。
塩分侵入は定期的な観測を必要とする動的なプロセスであるにもかかわらず、土壌塩分を測定する従来のフィールドベースの方法は時間と費用の両方がかかることを考慮することも重要です。これは主に、プロセスが広大な地理的領域での密なサンプリングと、それに続く大規模な実験室ベースの分析を含むためです。さらに、従来の土壌サンプル調査は資源集約的すぎるため、バングラデシュのような資源の乏しい国で頻繁に実施することはできません。その結果、土壌塩分測定は数年間隔で行われ、中間期間中の塩分状態は影響を受ける地域では利用できず、塩分状態の継続的な監視が妨げられます.
リモート センシングや地理情報システム (GIS) などの地理空間技術の出現により、容易に入手できる衛星画像から塩分レベルの推定値を取得することが可能になりました。植生の内容、地表水の流れ、地域の塩分状態など、さまざまな環境変数の計算を可能にする衛星画像をキャプチャできるようになりました。このような画像は、土壌の塩分を推定するために乾燥および半乾燥地域で定期的に使用されていますが、バングラデシュの沿岸地域の塩分レベルを測定するための使用は、海岸の非常に多様な地理的設定のために複雑です.
異質な海岸地域は、マングローブの湿地、干潟と小川、自然の堤防、河口、干潟、砂浜によって特徴付けられます。その結果、植生被覆は、入ってくる太陽放射が地殻塩に到達するのを妨げ、衛星への反射も妨げます。衛星画像は、各衛星が受け取る放射線の種類と量に基づいて生成されるため、スペクトルの曖昧さのために塩分に関する重要な情報が失われます。
この問題に加えて、水文学的活動がこれらの衛星画像のスペクトルの不一致に寄与しています。たとえば、潮や洪水のために、塩は絶えず堆積し、洗い流されています。これは、塩分レベルが季節的および毎年変動する傾向があるため、衛星データからの塩分推定を非常に複雑にします。
科学者チームは、この問題に対する最善の解決策を見つけるために着手しました。彼らの主な目的は、植生に覆われ、水文学的に活発な地球物理学的環境で土壌塩分を測定する最良の技術を見つけることでした。これは、バングラデシュのように海岸近くにかなりの部分の土地を持つ国に共通しています。この目的で、彼らは、バングラデシュ南西部の間接 (図 1a)、直接 (図 1b)、およびこれら両方の土壌塩分測定技術の組み合わせ (図 1c) を備えた 3 つの土壌塩分モデルを開発しました。
直接測定には、乾燥および半乾燥地域 (中東諸国など) の塩分レベルを推定するために一般的に使用される 5 つの従来の塩分指数の採用が含まれていました。 「直接」という用語は、これらの指標が衛星画像から直接計算できることを意味し、地域の塩分含有量を直接推定することもできます。対照的に、間接的な測定は、一般的に塩分の代理測定として使用される 11 の環境変数で構成されます。これらの変数は、土壌の塩分によって直接影響を受けるか、塩分の増加に寄与します。したがって、それらのレベルを推定することで、調査地域の塩分濃度に関する重要な洞察を得ることができます。
たとえば、塩分濃度の上昇が地域の植生に悪影響を与えることは一般的に確立されています。したがって、地域の植生状態に対応する環境変数は、塩分状態の良い指標になる可能性があります。変数の増加は塩分レベルの減少に対応し、その逆も同様です。
「合成モデル」と呼ばれる 3 番目のモデルでは、主成分分析と呼ばれる高度な統計手法を使用して、以前の 2 つのモデルを組み合わせました。 2 つのモデルを結合するのは非常に簡単に聞こえるかもしれませんが、実際には、計算された変数の性質が大きく変動するため、結合プロセスは非常に複雑です。マージ プロセス中にモデルが内部的に競合しないように、必要な予防措置を講じる必要がありました。次に、3 つのモデルの予測可能性が、政府の土壌調査による地上ベースの土壌塩分測定値と比較して評価されました。
精度と予測可能性の両方の点で、合成モデルは、直接的および間接的な測定技術から開発されたモデルよりも優れています。これは、2 つの特異なモデルと比較して、合成モデルがより多くの変数を取り込み、変数間の相互作用を含めることができるためです。合成モデルの高い予測可能性は、大規模で費用のかかるフィールド ベースの塩分調査の非常に優れた代替手段として使用できることを示しています。
さらに、構築された合成塩分モデルを、地上での実際の土壌塩分測定のために定期的なランダム サンプリングと統合できる場合、モデルを継続的に検証し、精度を高めるためにアップグレードすることができます。定期的な無作為サンプリングは、特に広大な沿岸地域の広範なフィールドベースの土壌塩分測定と比較すると、費用対効果が高く、時間もかかりません。
衛星データは安価で、頻繁に取得できるため、開発されたプロセスにより、塩分の影響を受ける地域を常時監視できるようになります。バングラデシュのような資源に制約のある国にとって、この知識は、塩類化を減速させ、早期警報システムを策定し、バングラデシュの沿岸地域に住む何百万人もの人々の生活の喪失を防ぐための政策を迅速に戦略化するために使用できます.
