インドの半島河川は、モンスーンに大きく依存しています。モンスーンのパターンが変化するにつれて、気候変動が状況を悪化させる可能性があります。さまざまなセクターからの膨大な水需要により、水資源は限られており、乱開発につながっています。参照蒸発散量 (ETo) の正確な推定は、水資源管理において重要な役割を果たします。
ETo は、目的が相反する灌漑需要とスケジューリング、気候学的および環境影響評価、水資源管理に広く適用されているため、農業気象学の標準となっています。 ETo は気候パラメータであり、作物の種類、作物の発育、管理方法に関係なく、大気の蒸発需要を測定します。
ETo を直接測定することは困難であるため、食糧農業機関 (FAO) はペンマン-モンテイス法 (FAO56-PM) を提案しました。ただし、FAO56-PM で必要なすべての気候変数を気象観測所から取得することは困難です。したがって、研究者は、より少ない気候変数 (気温と放射) を必要とする温度と放射タイプなどの代替モデルを開発し、気候変数の要件に基づいて名前を付けました。
従来の気象観測所は、代替モデルに必要な気候変数を優れた空間的および時間的解像度で提供することができません。これは、多くの開発途上国でそれらの高密度ネットワークを設置および維持するのに費用がかかるためです。この文脈では、衛星は、地域規模から地球規模まで、さまざまな時空間解像度で気候変数を提供する上で重要な役割を果たします。
気温 (Ta) は、ETo の推定に不可欠なパラメータです。この研究では、Cauvery 川流域のリモート センシングに基づく気温と植生指数 (TVX) および高度な統計 (ASA) アプローチを使用して、Ta を推定しました。地表面温度 (LST) と植生情報は、Ta の推定に不可欠なパラメーターであり、これらは中解像度イメージング分光放射計 (MODIS) センサーから導出されました。このセンサーは 2002 年に打ち上げられ、NASA (米国航空宇宙局) の極軌道を周回する Aqua 衛星で運ばれました。さらに、Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) からのデジタル標高データも使用されました。推定 Ta は、インド宇宙研究機関 (ISRO) によって設置された自動気象観測所 (AWS) の観測値で評価されました。結果は、ASA アプローチが TVX アプローチよりもより良い Ta を予測したことを示しました。
その結果、Ta は、温度 [Hargreaves-Samani (HS)、単純な LST ベースの方程式 (SLBE)、および Penman-Monteith 温度 (PMT)] および放射 (Makkink) タイプのモデルで ETo を推定するために使用されます。マキンク モデルに必要な太陽放射は、2002 年から 2017 年まで運用されていたインドの静止衛星カルパナ 1 号から得られました。これらの代替モデルは、ポイント スケールで自動気象観測所 (AWS) からの気候変数情報を使用して推定された FAO56-PM ETo で評価されました。 LST を入力として過大評価された ETo (SLBE を除く) を使用した温度および放射タイプのモデル。統計分析は、入力として Ta を使用した PMT モデルが、Cauvery 盆地のさまざまな土地被覆クラスおよびさまざまな気候条件について、他の ETo モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することを示唆していました。 LST と Ta の間のエラーを最小化することによって ASA アプローチを使用して推定された Ta は、入力として Ta を使用する ETo モデルのパフォーマンスを向上させました。
私たちの研究は、これまで調査されていなかったインドの河川流域での衛星ベースの Ta および ETo 推定の実用的な適用性を実証しました。この研究は、水資源管理、灌漑計画、および気候変動研究のための適切な衛星ベースの ETo および Ta モデルを選択するのに役立ちます。
これらの調査結果は、最近 Hydrological Sciences Journal に掲載された、毎日の気温と基準蒸発散量の推定のための衛星ベースのアプローチのパフォーマンス評価というタイトルの記事で説明されています。 .この作業は、インドのバンガロールにあるインド科学研究所の土木工学科の H. R. Shwetha と D. Nagesh Kumar によって行われました。
