米国のNSF(National Science Foundation/全米科学財団/国立科学財団)は2022年08月03日に、世界初のデータセットにより、土地や水の利用、気候変動に関する新たな知見を得ることができると報告した。

https://time-az.com/main/detail/77445

ミネソタ大学ツインシティーズ校(University of Minnesota, Twin Cities)のデータ科学者が率いる研究チームは、米国 NSFの支援を受けて、湖や貯水池に関する世界初のデータセットを発表した。このデータは、これらの水域が過去30年以上にわたってどのように変化してきたかを示している。

ReaLSAT, a global dataset of reservoir and lake surface area variations

https://doi.org/10.1038/s41597-022-01449-5

Received: 13 December 2021;
Accepted: 6 June 2022;
Published: xx xx xxxx

このデータは、土地や淡水の利用、湖や貯水池が人間や気候変動の影響をどのように受けているかについて、環境研究者に新しい情報を提供するもので、また、この研究は、機械学習技術を大きく前進させるものでもある。

この新しいデータセットに焦点を当てた論文は、ReaLSAT(Reservoir and Lake Surface Area Timeseries)と呼ばれ、Scientific Dataに掲載された。NSFの情報・知能システム部門のプログラムディレクターであるシルビア・スペングラー(Sylvia Spengler, a program director in NSF's Division of Information and Intelligent Systems)は、「この重要な研究は、気候変動の影響を測定するためのデータの基準値と新しい分析法を提供するものです。」と述べている。

この研究のハイライトは、
ReaLSATデータセットには、0.1平方km以上の湖と貯水池681,137の位置と表面積の変動が含まれている。これまでの最も包括的なデータベースであるHydroLAKESは、世界の一部の地域について245,420の湖沼と貯水池を特定していた。
RealSATは、1984年から2015年までの各月の水域の表面積のデータを提供している。

これにより、湖や貯水池の面積の経年変化を定量的に把握することができ、気候や土地利用の変化により淡水域がどのように変化しているかを理解する上で重要な情報となる。
研究者らは、「RealSATデータセットは、知識誘導型機械学習を環境科学に応用する上で大きなマイルストーンになる。」と述べている。このデータセットは、機械学習によってほぼ自動的に拡張することができ、より高い解像度で利用可能になる地球観測データに対して迅速に複製することができる。
「世界中で、湖や貯水池が、季節ごとの降水パターン、気候の長期的な変化、人間の管理決定によって急速に変化しているのがわかります」と、この研究の主執筆者であるヴィッピン・クマール(Vipin Kumar)は、
「この新しいデータセットは、気候の変化と人間の行動が地球上の淡水に与える影響を理解する科学者の能力を大幅に向上させます。」と述べている。

2022-07-22---米欧の衛星で世界初の全球淡水調査。