イラン上空の大気中のCO2と貯水量の変化を衛星観測

Dec 09, 2023

Scientific Reports volume 13、記事番号: 3036 (2023) この記事を引用

1221 アクセス

1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

他の多くの中東諸国と同様、イランは過去20年間、地表水と地下水の水位の大幅な低下が示すように、深刻な水不足に悩まされている。 観察された貯水量の変化は、人間活動、気候変動、そしてもちろん気候変動の相互強化効果に起因すると考えられます。 本研究の目的は、イランの水不足に対する大気中のCO2増加の依存性を解析することであり、大規模衛星データを用いて貯水量の変化とCO2濃度の空間的関係を調査する。 私たちは、2002 年から 2015 年までの GRACE 衛星からの貯水量変化データと、GOSAT 衛星と SCIAMACHY 衛星からの大気 CO2 濃度を使用して分析を行っています。 時系列の長期的な挙動を分析するにはマン・ケンダル検定の恩恵を受け、大気中の CO2 濃度と総貯水量の関係の調査には正準相関分析 (CCA) と回帰モデルを使用します。 私たちの結果は、特にイランの北部、西部、南西部（フーゼスターン州）、そして南東部（ケルマーン、ホルモズガーン、シスターン、バルーチェスターン州）において、貯水量変化の異常と二酸化炭素濃度が負の相関関係にあることを示しています。 CCA の結果は、北部地域のほとんどで貯水量の減少が CO2 濃度の増加に大きく影響されていることを明らかにしています。 この結果はさらに、高地や山頂での降水量は CO2 濃度の長期および短期変動の影響を受けないようであることを示しています。 さらに、我々の結果は、CO2濃度が農業地域における蒸発散量の弱い正の傾向とわずかに相関していることを示しています。 したがって、蒸発散量の増加に対する CO2 の間接的な影響は、イラン全土で空間的に観察されます。 総貯水量変化と二酸化炭素 (R2 = 0.91)/排水量/水消費量との間の回帰モデルの結果は、二酸化炭素が大規模な総貯水量変化に対して最も大きな影響を与えることを示しています。 この研究の結果は、CO2排出量削減の目標を達成するための水資源管理と緩和計画の両方に貢献します。

産業革命以来、地球の平均気温（摂氏 15 度）は上昇しています。 NASAは、1880年から2015年までに地球の表面温度が平均0.9℃上昇したと報告しています（NASAのゴダード研究所）。 二酸化炭素（CO2）は大気中の最も重要な温室効果ガスとして認識されており 1、対流圏の濃度は 1750 年の約 277 ppm から 2019 年には 408.12 ppm まで増加しました 2,3)。 二酸化炭素 (CO2) 排出量の 20% 削減は、世界の平均気温の上昇を 2 °C 未満に抑えるという長期目標を持つパリ協定内の、いわゆる 20/20/20 目標の 1 つです。産業革命以前のレベルを上回っています。 水と炭素の循環は地球上の生命の構成要素として認識されており、気候変動と水/食料の安全保障において重要な役割を果たしています4。 異なる生態系と大気の間での CO2 の交換は、地球の温度に重要な役割を果たし、気候特性の変化は水循環に影響を与えます5。 大気中の CO2 濃度が増加するにつれて、気候と水循環が変化し、気温、雲量、蒸発散量、流出水の形成、降水量の強度と分布に対する影響が自然生態系で観察されています4,5。

中東の気候は乾燥していて暑いです。 特に 2007 年に干ばつが始まって以来、水不足が最大の課題として認識されています。2007 年の世界銀行の統計によると、中東諸国の約 50% は降水量よりも多くの水を平均して消費しています。地表水と地下水の合計の 85% が農業部門で消費されました。 砂漠化現象は中東全域、特にシリア、イラン、ヨルダン、イラクで起きている。 イランの水資源は、ここ数十年間の人口増加、都市化などの土地利用の変化、農業の拡大、およびそれらに関連した影響により、高いストレスにさらされています6。 人口増加（2019 年で約 8,300 万人）が水資源に及ぼす間接的な影響は、農地と灌漑地の開発に対する需要の増加でしたが、その直接的な影響は都市部と農村部における淡水の必要性の増大をもたらしました7。 サラフら8は、イラン全土の総水貯留量は1960年以来65％以上減少しており、2025年までに16％の減少が見込まれると述べた。一部の州での灌漑は、イランの大部分の地域における将来の地下水盆地の保存にとって課題となる主な原因となっている9、Mohammadi Ghaleni & Ebrahimi10)。 注目に値するのは、灌漑用水量の約 50% が湖や川などの地表水源から供給され、残りの 50% が地下水から供給されているということです7。 過去 30 年間にわたり、地下水資源の過剰開発により、イランの大部分の流域で水位の低下が引き起こされました9。 また、工業活動や農業活動などの一部の活動により、イランの大部分の地域で地下水の水質の深刻な低下が引き起こされています11。 その間に、蒸発現象により、農地の土壌や地表水、通常は川や自然の湖の塩分濃度が上昇する可能性があります。

大気中の CO2 量と水循環との二者関係の研究は、環境科学と気候変動における興味深いテーマです。 この研究では、大気中のCO2と内陸水貯留との関係を地域規模で調査するために、リモートセンシング技術の進歩を初めて利用しようと試みています。 その中でも、さまざまな目的のために計画された宇宙搭載測地センサーは、海洋学、雪氷圏、さらには水文学上の用途に有用な機器としての地位を確立しています。 たとえば、レーダー衛星高度計は、もともと海洋学と測地学の用途のために設計されましたが、仮想の湖や河川の計測器としての可能性を示しています12、Papa et al.13。 参考文献14、15、16。 2002 年に開始された重力回復と気候実験 (GRACE) 17 により、低低衛星間追跡 (llSST) を使用した集水域規模での時間可変重力場の回復が可能になりました。 GRACE データは、高精度の衛星間 K バンド マイクロ波リンクを使用した双衛星の質量中心の相対運動の計算を通じて、毎月の重力場の変動を直接推定します。 GRACE は、大陸水の貯留を短時間スケールで調査できるため、他のすべての宇宙搭載センサーの中でも特別なミッションです 18。 等価水高 (EWH) 変化の分析に GRACE データを使用するために、多くの種類の研究が行われました 19,17、Forotan et al.20、Ref.21、22、23。 このような衛星ミッションの存在により、GRACE によって観測された総貯水量の変化と、同じく宇宙から測定された CO2 濃度との関係を理解することがこの研究の動機となった。

リモートセンシング技術を使用した温室効果ガスモニタリングは、ENVISAT 搭載の SCIAMACHY によって 2002 年に始まり、GOSAT、OCO-2、Tansat によって継続されています24、Schneising et al.25、Ref.26、27。 たとえば、Shim et al.28 は、調査地域で GOSAT 衛星データを使用して、2009 年 4 月から 2011 年までの東アジアの温室効果ガス排出量を調査しました。彼らは、4 月に二酸化炭素濃度が最も高くなるのは、植物がまだ稼働していないことを示しました。成長する。 最も少ないのは、光合成強度が最高レベルに達する 7 月と 8 月です。 Jing et al.29 は、従来のクリギング補間法と GOSAT と SCIAMACHY 衛星データの併用を使用して、2012 年 9 月に地球規模の二酸化炭素分布のマッピングを作成しました。 Sun et al.30 は、GOSAT 衛星 (2009 年 7 月から 2014 年 4 月まで) と ENVISAT からの二酸化炭素空間データと、ロア マヌアと MEI からの月平均大気二酸化炭素排出量を使用しました。 彼らの研究の目的は、大気中の CO2 濃度と ENSO の関係を明らかにすること、また ENSO のさまざまな段階における南アメリカの CO2 濃度の空間分布の変化を調査することでした。 彼らは、月平均二酸化炭素増加率が MEI と正の相関があることを示しました。 Mousavi ら 31 は、GOSAT レベル 2 データと気象パラメータからのフーリエ炭素分光観測 (TANSO-FTS) に近赤外線熱センサーを使用して、2009 年から 2015 年の CO2 変動を推定しました。彼らは、CO2 変動が月に大きく依存していると表明しました。 、CO2濃度は4月と5月に最も高く、8月と9月に最も低くなります。 XCO2 と月平均気温との相関関係も負であることが示され、気温の上昇に伴う XCO2 の減少は暑い季節の植生による光合成プロセスに依存していることが示されました。 Falahatkar et al.32 は、XCO2、正規化された差異植生指数、および気温、湿度、降水量などのいくつかの気象変数との関係を国家規模で研究しました。 彼らの調査結果は、二酸化炭素濃度の最高値と最低値がそれぞれイランの南東部、北部、北西部に分布していることを示した。 同様の研究で、Siabi ら 33 は、イラン全土における 4 月から 9 月までの大気中の CO2 の空間分布を評価しました。 彼らは、大気中の CO2 と環境パラメーターの関係を見つけるために、OCO-2 データとさまざまな環境変数を使用しました。

Velicogna ら 34 は、GRACE データを使用して、総貯水量の変動と植生の成長の関係を調査しました。 彼らの結果は、総水貯蔵量の利用可能性が、温度変動に対する植生の反応を調整する上で重要な役割を果たすことを示しました。 私たちの研究のアイデアと同様に、Humphrey ら 35 は、GRACE から抽出された EWH の変化を使用して、炭素循環動態に対する内陸水の影響を大規模に研究しました。 彼らは、CO2 変化率が内陸水貯留で得られた変化に大きく依存しており、乾燥した年には CO2 の増加傾向がより速いことが観察されました。 さらに、彼らは普遍的な関係が既知の気温の影響とは無関係であり、現在の炭素循環モデルでは過小評価されていることを実証しました。 Gentine et al.5 は、炭素循環における内陸水の利用可能性の重要な役割を調査し、大気中の二酸化炭素と水の循環の関係を研究する際の衛星の効果的な役割を強調しました。

総貯水量の変化は、リモートセンシングデータと、気候特性および経済パラメータを含む現場データの両方を使用して研究されていますが、私たちの知る限り、CO2と貯水量の変化との二者関係を調べた研究はありません。イラン。 2008 年以来イランでも同様に、干ばつや水不足の増加に伴って陸域炭素吸収量が減少していることを思い出します。したがって、私たちは総水貯留量と当時の CO2 変化との関連性を調査することを目的としています。 この目的のために、私たちは初めて、過去 15 年間の GRACE データによる等価水高異常と大気中の CO2 濃度との間の依存性を注意深く分析しました。 私たちの結果は、イランの水文学、生態学、気候変動に関する将来の研究にとって重要かつ有益であり、水資源管理と二酸化炭素削減計画の両方に不可欠なものとなるでしょう。 このような分析には次の手順が含まれており、これはこの研究の目的を特徴付けるものでもあります。

15年間の総貯水量とCO2濃度変化の時系列分析、

総水貯留量と大気中のCO2の関係を国家規模で定量化し、

イラン全域の水の総変化量と大気中のCO2/排水量/水消費量との関係を調べる。

イランは北緯25度から40度、東経44度から63度の間に位置し、面積は1,648,000平方キロメートルです（図1）。 イランは乾燥国および半乾燥国として知られています。 標高の範囲は -30 m から 5500 m 以上で、さまざまな気候に大きな影響を与えます。 しかし、イランには降水量の範囲（中央部と東部の州では年間平均120mm、北部地域では年間平均2000mm）と気温の変動（範囲は-20°）を伴う、非常に多様な気候地域があります。北西部でC、イラン南部で50℃）。 イランには二つの有名な山があります。 アルボルズ山脈とザグルス山脈はイランの北部と西部にあります。 アルボルズとザグロスの間の地域の 50% 以上は、ダシュト・エ・カヴィルとカヴィル・エ・ルートの塩辛い沼地で覆われています。 イラン全体は 6 つの主要な流域で構成されています。 カスピ海、ウルミア湖、ペルシャ湾、オマーン湾、中央高原、カラクム、ハムーン湖は、イラン北部、北西部、南部、中部、北東部、東部に位置しています。

中東におけるイランとその近隣諸国の位置。 これは、汎用マッピング ツール (GMT) を使用して生成されます。

重力回復と気候実験 (GRACE) は、30 日ごとに約 400 km の空間解像度で地球規模の重力場マップを作成する衛星ミッションです 36,37。 GRACE には、高度 500 km、傾斜 89.5 度にある 2 つの同一の衛星が含まれており、軌道に沿って約 220 km 離れています。 GRACE は、高精度の衛星間 K バンド マイクロ波リンクを使用して測定される 2 つの衛星の重心の相対運動を観測することにより、月ごとの重力場の変動を直接推定します。 この測定は、陸上での時間の経過に伴う重力変動によって得られます。これは、エイリアス信号を考慮し、時間的および空間的解像度を考慮した上で、水質量の変化を表します 38。 この研究では、2003 年から 2015 年までの GRACE 衛星 (マスコン) のレベル 2 からのデータを使用しました。 JPL RL06M マスコン ソリューションは、等面積 3 x 3 度の球形キャップ マスコンに関して毎月の重力場の変動を提供します。 。 データは、0.5 度セルの等価水高 (EWH) 異常 (mm) の形式で入手でき、https://grace.jpl.nasa.gov/data/get-data/jpl_global_mascons からダウンロードされました (表 1)。

ENVISAT 衛星と GOSAT 衛星にそれぞれ搭載されている SCIAMACHY センサーと TANSO-FTS センサーから取得した XCO2 (対流圏 CO2 のモル分率) データセットの平均を使用します 39,40。 XCO2 には次元がありません (単位: mol/mol)。空気垂直塔内の CO2 分子数を乾燥空気分子数で割ったものとして説明されます。 Obs4MIPs 製品は、レベル 2 XCO2 製品を入力として使用して生成されています。 より優れたノイズ制御を確保するために、5° × 5° の分解能が選択されていることに注意してください。 この研究では、GOSAT と SCIAMACHY を Obs4MIPs アルゴリズムと組み合わせ、2003 年から 2015 年までのデータをブレーメン大学環境物理研究所からダウンロードしました (表 1)。

降水量と蒸発散量の両方については、ERA5 データセットの月次データセットを使用します (https://www.ecmwf.int/en/forecasts/datasets/reanalysis-datasets/era5)。 ERA5 データセットには、大気、水圏、陸地における時間ごとの異なる気候パラメータが含まれており、1950 年から現在まで利用可能です (コペルニクス気候変動サービス (C3S)41) (表 1)。

上記のデータセットとは別に、結果の妥当性を評価するために、ピエゾメトリック井戸、排水量 (湧水、水道橋、深井戸、半深井戸)、および 3 つの部門 (農業、工業、および水) における水消費量の統計などのデータに依存しました。国内) はイラン水資源研究のサイトから入手しました。

CO2 と貯水量の関係に関する私たちの分析は、まず第一に、時系列分析を実行して、これらの時系列の統計的挙動とその長期的な傾向を理解することに依存しています。 さらに、2 つのデータセットの関連するパターンを捕捉するために、正準相関分析 (CCA) を使用しました。

時系列分析では、時系列のグラフィカル検査や相関分析のほかに、マン・ケンダルトレンドテストを実施します。 Kendall と Ord (1990) は、トレンドを長期的な動きとして説明しました。 単調トレンド (Mann-Kendall) は、トレンドが継続的に増加または減少している程度を推定する非線形トレンド指標を提供します。 マン・ケンダル値の範囲は負の 1 から正の 1 までです。 + 1 の値は、学習期間が一貫して増加し、減少がない傾向を表します。 − 1 の値は、研究期間中に一貫して減少していることを示します。 ゼロ値は一貫した傾向がないことを表します。 Theil-Sen の傾きは、中央値の傾向に基づいて推定されます。 値のペアごとの組み合わせはすべて、調査時間中にピクセルごとに評価され、時間の経過とともに増加または減少している数の集計が行われます。 Mann-Kendall 有意性により 2 つのマップが生成されます。 Z スコアとして表される有意性マップと、取得された傾向が偶然に発生した可能性がある確率 (P 値) を示す 2 番目の画像。 さらに、P 値は、長期にわたるマン・ケンダル傾向の重要性を表します42。

正準相関分析 (CCA) は、2 つの時系列変数間の結合モードを抽出する手法です 43。 この手法は、2 つのデータセット間の共分散行列に対して一意の値分解を実行することにより、2 つの時系列データセットの双方向情報を抽出します。 この方法は、大きさに対して不変であるデータセット間の相関に依存するため、単位を考慮せずに 2 つの異なる時系列データセットの基底ベクトルを検出できます。 PCA とは異なり、CCA では分散の最大値ではなく、変数間の共分散の最大値が考慮されます44、Zhang et al.45)。 双方向の相関情報は、両方のフィールドの異なる標準モードで取得されます。 CCA は 2 つのフィールド シリーズ間の関係を区別して、シリーズ間の関連パターンを特定します。

ここで使用される CCA は、ダブルバレル PCA42 と呼ばれます。 2 つの変数 X (t1 × n1) と Y (t2 × n2) は、それぞれ、時間 1 と時間 2 に取得された、空間特性の n1 および n2 グリッド点における大気 CO2 濃度と EWH 異常値です。 2 つの変数 (X と Y) の次元は同じサイズでなければなりません。 したがって、時間は X 変数と Y 変数の同じ次元とみなされました。 一意値分解が適用される X 変数と Y 変数の間の共分散行列 XTY (n1 × n2) を推定します。

式では、 (1)、UC、VC は標準モードであり、ΣC (n1 × n2) は両方の時系列間の共分散の特異値を表します。 n1、n2次元のUC、VCは空間情報を示します。 各時系列データセットの標準モードを使用して、対応する関連コンポーネントが、それらのデータセットの予測によって計算されます (式 (2) および (3))。

ここで、VX (t × r) と VY (t × r) は、それぞれ時間 (t) 次元を持つ時系列 X と Y に関連付けられた時間特性です。 また、CXYは独立に計算された時間であるため、UC、VCは空間パターンを示し、結果的にVX、VYは時間相関情報を指します。 両方の時系列の正規モードのサブグループが、最大の分散に基づいて考慮されます。

統計研究の主な目的の 1 つは、2 つ以上の変数間の関係を見つけることです。 回帰法とは、そのような関係を分析する統計モデリングの方法を指します (Adab46)。 この研究では、水/地下水の総変化と大気中のCO2/排水/水消費量の関係を見つけるために段階的回帰モデリングを使用しました。 段階的回帰モデリングの詳細については、Farajzadeh47 を参照してください。

図 2 は、EWH 異常の時系列とイラン全土の CO2 濃度の時系列を示しています。 2003 年から 2015 年にかけて、大気中の二酸化炭素濃度の季節変動を伴う上昇傾向が見られます。二酸化炭素濃度の最高値と最低値は、それぞれ春と夏に観察されます。 この結果はキーリング曲線 3 と一致しています。 この期間中、正弦波状の減少する振動は、EWH 異常の時系列の変化としても示されます。 時系列は、相関係数 – 0.74 (R2 = 0.55) を示し、イランの大気中の二酸化炭素濃度の増加が EWH 異常の減少を伴うことを表しています。 負の相関は主に、これらの時系列の傾向の負の符号によるものです。 ただし、季節性の観点からは、両方の時系列は正の相関を示しています。 トレンド除去された時系列は + 0.7 (R2 = 0.5) の相関係数を示し、CO2 と EWH の異常の間に強い相関があることを示しています (図 3)。

2003 年から 2015 年までのイラン上空の EWH 異常と CO2 濃度の時系列 (上) と CO2 濃度の完全な記録 (カリフォルニア大学サンディエゴ校のスクリップス海洋研究所) (下)。

2003 年から 2015 年の CO2 濃度 (Y 軸) と EWH 異常値 (X 軸) の散布図。

EWH 異常の時系列は、2003 年から 2015 年の間に 13.6 mm/y の負の傾向を示しています。一方、CO2 濃度の時系列は、同じ期間で 2.1 ppm/yr の正の傾向を示しています。

図4aのマン・ケンダル・テストの結果は、イラン全土で二酸化炭素が増加傾向にあることを明確に示しています。 単調マン・ケンダルの最高値は、イラン北部、西部、南西部（フーゼスターン州）、次に南東部（ケルマーン、ホルモズガーン、シスターン、バルーチェスターン州）で観察されました。 最低の単調マン・ケンダル値は国の北西部で観察されました。 p 値 (図 4b) によると、2003 年から 2015 年にかけてイランで顕著な増加傾向が観察されたと言えます。Theil-Sen の傾きの範囲は、イランの CO2 濃度の変動に対して非常に低く推定されました (約 0.02)。 ）。 イランの北西部と西部、および国の南部と南東部では、二酸化炭素濃度の変化率が他の地域よりも高い（図4c）。 Mousavi et al.31 も述べているように、二酸化炭素濃度の変化は季節と大きく関係しています (図 2)。 実際、ブレジルの OCO-2 データに基づくと、CO2 濃度は 4 月と 5 月に最高、8 月と 9 月に最低濃度 48 となり、XCO2 の最高値は寒い季節に、最低値は暑い季節に観測されました。 Mousavi et al.49 は、イラン東部および南東部における二酸化炭素濃度の高さは、この地域の高温と密な植生の欠如によるものであると考えています。 さらに、森林伐採、開墾、農業活動、バイオマス燃焼などの人為的活動は、温室効果ガスの排出プロセスを加速します50。 一部の研究者は、耐え難い農業行為によって引き起こされる土地劣化が温室効果ガス排出量増加の主な原因であることを発見しました。

Mann-Kendall 検定 (a)、P 値 (b)、および Theil-Sen 勾配 (c) を使用した二酸化炭素濃度の時系列傾向分析。

同様の分析がイラン上空の EWH 異常についても実行されます。 一般に、イラン西部と南西部の一部だけが、イランの他の地域に比べて減少傾向が少ないことが示されています。 最も低い減少傾向が観察されたのはコキルエ州とボイェル・アフマド州で、次いでフゼスターン州とブーシェフル州の一部であった。 最も高い減少傾向がセムナン県、南ホラーサーン県で観察され、次いでホラーサン・ラザヴィ、ヤズド、ケルマーン県で観察されたことは注目に値します（図5a）。 このパラメータの p 値は、スィース​​ターン州とバルーチェスターン州の一部と、コキロイェとボイヤー・アフマド、ブーシェフル、フゼスターン州の一部を除き、イラン全土で顕著な減少傾向（p ≤ 0.05）があることを示しました。州（図5b）。 EWH 異常結果の月次変化率によると、フーゼスターン州、シスターン東部、バルーチェスターン州を含む地域で高い変化率が観察されています（図 5c）。 Abou Zaki et al.51 は、2002 年から 2011 年にかけて地下水位が年間約 7.6 mm 減少し、これはバフテガン盆地の総水量 2.6 km3 に相当することを示した。 Moshir Panahi et al.52 は、イランが温暖化し、ほとんどの地域で降水量が減少し、1986 年から 2016 年にかけて総貯水量が枯渇したためと考えられます。このような劇的な水損失の理由は、限られた水資源に対する需要の増加につながった干ばつ、人口増加、経済成長である可能性があります20。 、53、Shamsi と Ghorbani54、Moshir Panahi 他52、および Abou Zaki 他51。

EWH 異常の時系列傾向 Man-Kendall 検定 (a)、P 値 (b)、Theil-Sen 勾配 (c) を使用。

正準相関分析 (CCA) は、2 つの多次元変数間の関係を見つけるために適用されました。 次のペアに対して分析を実行しました。

CO2濃度とEWHの異常。

CO2濃度と降水量。

CO2濃度と蒸発散量。

CO2 と水文変数の間のパターンを調査するために、以下では、入力としての降水量と、地球の水、エネルギー、炭素循環を結び付ける蒸発散量との正準相関を分析します。

正準相関は、CO2 異常と EWH 異常の 2 つの変数系列 (X に依存しない) と (Y に依存する) の間でそれぞれ決定されました。 図 6 と 7 は、CO2 濃度と EWH 異常の間の相互共分散の特異値を示しており、相関関係の 99% が最初の 3 つのモード内にあることが強調されています。 貯水量の異常と CO2 濃度の間の正準相関の 93% を持つモード 1 は、得られた正準モード VX、VY の投影に見られる傾向と季節変動の組み合わせを捉えています (図 7)。 取得された UX、UY は、捕捉された相関の空間パターンを表します。 ホラーサーン州と西アゼルバイジャン州を除くイラン北部における貯水量の変化が、CO2濃度の増加からより強い影響を受けていることを観察するのは興味深い。 この地域でこのような強いパターンが見られる理由は、テヘランとアルボルズ州の工業地域と人口密度が高く、人間の活動率が高く、二酸化炭素排出量が多いためである可能性があります。 他方、イラン北部のヒルカニア森林は二酸化炭素の主な吸収源として、そのような関係を形成する上で重要な役割を果たす可能性がある。 同時に、ペルシャ湾とオマーン海の沿岸に沿ったイラン南部では、CO2濃度とEWHの異常があまり関連していないことが観察できます。 理由の 1 つは、ペルシャ湾沿岸、特に温室効果ガス排出に大きく寄与しているブーシェフル州でのガスの爆発である可能性があります55。 Humphery ら 35 は、GRACE データに基づく TWS が半乾燥地域における CO2 増加率と良好な相関関係があることを示しました。 相関関係が 5% のモード 2 は、イラン北西部のアゼルバイジャン州での依存度がより強く、顕著な長期的な行動は見られず、年次変動を示しています。 平均して、CO2 値は北の中緯度から高緯度で大きく、これはさまざまな炭素源と吸収源、および地球規模の風のパターンに関連している可能性があることに言及することが重要です。 実際、この地域の風は、北緯から南緯までの産業/人為起源の CO2 排出量をすべて混ぜるほど速くも強くもありません 56。 さらに、イラン西部における CO2 と EWH の異常との間の高い依存関係は、この地域での重大な農業活動によるものである可能性があり、それが CO2 排出率の増加の結果として地下水の枯渇につながっている57。 Humphrey et al.35 は、地球規模では気温と CO2 増加率の関係が有意ではないことを発見しました。 彼らはまた、CO2 の増加速度は温度と総貯水量によって変化するが、TWS の役割は温度よりも重要であることも観察しました。 Zhou ら 58 は、中国上空の潜在的な蒸発散量変動に対する重要な要因の役割を調査した。 彼らの結果は、放射線、温度、CO2 濃度がそれぞれ潜在的な蒸発散量の重要な要因であることを示しました (図 8)。

GRACE からの CO2 濃度と EWH 異常の間の正準相関。

最初の 3 つのモードに関する CO2 異常と EWH 異常の間の CCA 分析の結果は、99% の相関関係を示します。 各モードについて、CO2 濃度 (左) と GRACE からの EWH 異常 (右) の両方について、標準モードの時系列とマップが表示されます。

降水量と CO2 データセットの間の正準相関では、CO2 と EWH 異常の間のような強い正準モードは明らかになりません。 この場合、モード 1 は CO2 と降水量の間の相関関係の 54% を示し、明確な季節的挙動を示します (図 8 および 9)。 最初のモードの両方の時間変動は明確に結合した季節変動を示しますが、降水量データの時間的挙動は長期的な挙動を示しません。 最初のモードの空間パターンにより、ザグロス山脈の西部と桂蘭県の降水量が CO2 と正の相関があると思われる興味深い発見を特定することができます。 さらに、イラン北部と西部のヒルカニア森林とザグルス森林は、温暖な季節の自然吸収源として炭素吸収に重要な役割を果たしています。 イラン西部および北部における光合成プロセスによる生育期の CO2 の減少は、この地域の降水量の減少と同時に起こります。 一方、2003 年から 2006 年にかけて、CO2 と降水量の大きな振幅が観測されました。相関性 28% のモード 2 も、まったく異なる空間パターンを持つ季節的挙動を表しています。 これは、高山における降水量の季節変動と CO2 濃度との間の強い負の相関関係を反映しています。 イランの北部と西部には、それぞれアルボルズ山脈やザグルス山脈などの高地があり、これらの地域で低温と風流の原因となります。 気流は、大量の CO2 をイランの東および南東に輸送するために重要な役割を果たしています33。 Mousavi et al.59 は、2003 年から 2020 年までの異なる月における XCO2 とイランの降水量との間に負の相関関係があることを発見しました。 彼らは、大気中の二酸化炭素と植生密度との間に同様の相関関係を観察しました。 Costa et al.48 は、ブラジルにおける毎日の XCO2 推定に経験モデルを適用しました。 彼らの結果は、放射線、太陽によって引き起こされるクロロフィル蛍光、および相対湿度がモデリングにおいて最も重要なルールを持つことを示しました。 したがって、この地域では CO2 濃度と降水量の間に負の依存性が観察されることが予想されます。 さらに、イランの高地での降水量の多さは、ペルシャ湾およびオマーン海の海岸沿いの二酸化炭素濃度と負の相関があるようです。 正準相関がわずか 5% のモード 3 では、CO2 濃度と降水量の間に負の相関がある半環状の依存関係が明らかになり、カスピ海沿岸でより強い振幅が見られます。 一般に、結果は、高地や山頂での降水量は、CO2 濃度の長期および短期変動とそれほど相関していないことを示しているようです。 しかし、これまでのいくつかの研究で示されているように、CO2 濃度による降水量の急激な減少または増加は観察されません (Andrews et al.60; Ref.61。ただし、地球の気候に対する大気中の CO2 の変動は地表水や地表水に重大な影響を及ぼしますが、自然生態系における地下水（水循環）、蒸発散量、降水と流出のパターンを分析した結果、炭素変化と降水量の間に強い相関関係は観察されませんでした。

CO2 と降水量の時系列間の正準相関

最初の 3 つのモードに関する CO2 と降水量の間の CCA 分析の結果は、87% の相関関係を示します。 各モードについて、CO2 濃度 (左) と降水量 (右) の両方について、標準モードの時系列とマップが表示されます。

CO2 と蒸発散量の時系列間の正準相関の結果 (X 独立および Y 依存) をそれぞれ図 1 と 2 に示します。 最初の 3 つのモードは、これら 2 つのデータセット間の相関の 91% を保持します。 最初のモードは、イランの西部と北部のザグロス山脈とアルボルズ山脈に加えて、イランの山岳地帯における蒸発散量の興味深いパターンを抽出します。 暑い季節の雪のない山では、緯度に応じて蒸発散量が増加することが観察されました。 曇り、地表気圧、風速、日射量、気温などの一部の気象パラメータは蒸発散量に重要な影響を及ぼし、緯度に応じて蒸発散量の増加につながる可能性があります62。 一方、CO2ガスは密度が高く、空気より重いです。 したがって、大気中に放出されると低高度につながります。 この問題は最初のモードで観察され、降水の最初のモードと同様のパターンを示しています。 モード 2 は、CO2 の 2 つの異なる空間パターンを示します。CO2 濃度は、緯度 30 度を超えると負の傾向を示し、緯度 30 度を下回ると正の傾向を示します。 これは、地理的緯度による対流圏 CO2 濃度の変化に関連しています。 このようなパターンを持つモード 2 は、ザグロスの高山とウルミア湖の蒸発散量と標準的に相関しています。 さまざまな微細藻類の種が、塩分湖の炭素隔離に重要な役割を果たしています。 ウルミア湖、クム湖、マハルー湖などのイランの塩湖に存在するこれらの微細藻類や、ザグロス山の浅海にある石灰岩は、炭素循環に効果的な影響を与えています63。 CCA は CO2 の正の傾向と相関する蒸発散量データの有意な長期挙動を示しませんが、3 番目のモードではわずかに正の傾向のみが見られます (空間マップでは、時系列の負の傾向を正に変える負の数値が示されています)傾向）。 このようなわずかなプラス傾向の考えられる理由は、気候変動による気温の変化と正味放射線量の変化です(Oguntunde et al.64)。 この結果は、潜在的な蒸発量と降水量の間に弱い逆相関関係を示した Tabari と Marofi65 による以前の研究と一致しています。 ただし、この弱いプラスの傾向は、主にオルミエ湖流域、ギラン、マザンダラン、ゴレスターン州を含む農業地帯に分布する特別な空間パターンを示しています（モード 3 のマップを参照）。 また、一部の研究では、大気中の CO2 濃度の増加が植生被覆と水文学に直接的および間接的に影響を与えることを示しています。 CO2 濃度が増加すると、作物水の必要量を減らす役割があるため、蒸発散量の大幅な減少が観察されました66。 Liao et al.67 は、蒸発散量を予測するために、さまざまな RCP シナリオの下で大循環モデルを使用しました。 彼らは、中国の農地で二酸化炭素濃度が2倍になると蒸発散量が減少することを示した。 パンら。 彼らは、高温と多降水量が 2100 年まで蒸発散量の増加を引き起こしたことを示しました。また、大気中の CO2 濃度が、特に中央アジアと西アジアで将来の蒸発散量減少の原因となることも示しました。

CO2 と蒸発散量の時系列間の正準相関。

最初の 3 つのモードの CO2 と蒸発散量間の CCA 分析の結果は、91% の相関関係を示します。 各モードについて、CO2 濃度 (左) と蒸発散量 (右) の両方について、標準モードの時系列とマップが表示されます。

段階的回帰では、最初の変数は最大効果に基づいてモデルに入力され、他の変数が従属変数に大きな影響を与える可能性がある場合は、次のステップでモデルに入力されます。 この研究の従属変数 (Y) は総貯水量で、独立変数 (X) は二酸化炭素、深井戸、半深井戸の放流量、湧水、水道橋、農業、家庭用水の消費量に関連する統計情報です。 、産業部門。 調整後の決定係数 (調整済み R2) は、CO2 の信頼度が、本研究で 0.9 と推定される決定係数 (R2) よりも高いことを示しています。

表 2 によると、二酸化炭素変数は回帰モデルの出力に最も大きな影響を与えます。 その結果、水資源における有効な要因としての大気中のCO2の増減は、降水量、蒸発量、蒸散量の観点から補正できることがわかりました。 言い換えれば、二酸化炭素は地球温暖化における重要な温室効果ガスであり、降水量、気温、蒸発、蒸散に直接的または間接的に影響を及ぼし、イランの水資源の研究にとって影響力のある気候変数と考えることができる。 Saifullah et al.24、Zhuang et al.68、Umair et al.69、Ougahi70 など、現在および将来の水文パラメータに対する気候変動の影響。

Y は等価水高、X は CO2 濃度です。

私たちは、2003 年から 2015 年にかけて、大気中の二酸化炭素濃度の正弦波変動に伴う増加傾向を観察しました。二酸化炭素濃度が最も高くなるのは春であり、二酸化炭素濃度が最も低くなるのは夏でした。 これらの結果はキーリング曲線データと一致しました。 空間分布の観点から見ると、二酸化炭素濃度が最も高かったのはイラン南部と南東部で、次いでイラン南西部と中央部で観察されました。 時系列分析により、最も低い単調傾向が国の北部と北西部をカバーするピクセルで発生していることがわかりました。 EWH の異常について同様の分析を行ったところ、イラン全体で減少傾向が見られました。 この期間中、正弦波状の減少する振動は EWH 異常の変化を表していました。

さらに、CCA による大気 CO2 (X 独立変数) と EWH 異常、降水量、蒸発散量 (Y 従属変数) との依存関係を調査しました。 その結果、ホラーサーン州と西アゼルバイジャン州を除くイラン北部における貯水量の変化は、二酸化炭素濃度の増加により強い影響を受けることが示された。 このような結果は、昼夜を問わず炭素排出率が高いテヘラン州やアルボルズ州などの大都市や工業都市に起因すると考えられます。 私たちの分析では、降水量と CO2 データセットの間の正準相関は、CO2 と EWH の異常の間のような強い正準モードを強調していないことを示しています。 最初の 3 つのモードに従って、高地地域における CO2 と降水量の相関関係が考慮されました。 ザグルス山や桂蘭県とは異なり、イラン南部の海岸沿いでは、CO2と降水量の間に負の相関関係が観察されました。 私たちの結果は、イラン西部と北部のザグルス山脈とアルボルズ山脈に沿ったイラン山岳地帯の蒸発散量が、イラン北西部の二酸化炭素濃度と高い相関があることを示しています。 植物は葉の気孔によって周囲の空気とのガス交換を調節しました。 光合成過程で植物が放出する CO2 の吸収と水蒸気は気温に依存します。 気温は高度や地理的緯度に応じて徐々に変化しますが、イラン上空では CO2 と蒸発散量依存性の空間パターンが観察されます。 イラン各地の土壌タイプ、土壌水分、植生タイプ、植生密度の多様性が、これらの結果の形成に重要な役割を果たしたことは明らかです。 私たちの CCA の結果は、地域的な炭素循環分析のためのリモートセンシング TWS の応用に関する新たな視点を提供します。

一方、地球温暖化における重要な温室効果ガスとしての二酸化炭素は、降水量、気温、蒸発散量、蒸散量に直接的または間接的に影響を及ぼし、水資源の枯渇を減らすことでEWH異常値の変化に影響を及ぼし、二酸化炭素（CO2）の削減に使用できます。 ）排出量。 私たちの結果は、総貯水量が地域規模での大気中の CO2 濃度、蒸発散量、降水量の変化に関連していることを示しています。 CO2 濃度の重要性は、TWS における蒸発散量や降水量と区別できるよりも効果的です。 さらに、特にイラン西部と北部において、炭素吸収源としてのヒルカニア森林やザグルス森林などの自然生態系を保全するとともに、農地の持続可能な管理を行うことは、CO2変動の効果的かつ長期的な影響をもたらすだろう。 一方で、CO2 と総貯水量の間には二者関係があるようです。 そのため、大気中の CO2 の変化は貯水量に影響を与える可能性があり、地下水の枯渇は CO2 排出を引き起こす可能性があります。 イランにおける地下水の枯渇という環境問題は、それに伴う CO2 排出と同様に厳しいものであるため、地下水採取のルールが必要です。 イランでは地下水採取が深刻な課題となっており、採取された地下水の緩和政策はイランの環境政策と炭素管理にとって極めて重要である。

しかし、CO2 データは非常に大まかに分解されており、この研究の焦点は気候パラメータと EWH と CO2 データとの関係を決定することにあったため、異なるデータセットを交互に使用しても結果が劇的に変わるとは考えていません。 ただし、これらの相関関係は必ずしも直接的な影響を意味するわけではないことに注意することが重要です。 また、これらの関係はマクロレベルでは明白である一方、管理慣行は水資源、特に地域規模での地下水の変化により大きな影響を与えることにも留意すべきである。 一方、大気中のCO2濃度は工業生産や人間の活動（土地利用の変化、化石燃料の燃焼など）に強く影響され、同様のことが陸水貯留（水移送プロジェクト、土地利用の変化、ダム建設など）にも当てはまります。 この研究は、大規模な炭素循環研究のためのリモートセンシングデータによる、水文学における気候変動による振動の潜在的な影響に基づいて、大気中のCO2とTWSの間の相互作用の変動という新しい視点を強調しました。 今後の研究では、イランにおける大気中のCO2濃度とEWHの異常、降水量、蒸発量の関係をより良く解釈するために、人為的要因を評価することが推奨される。

現在の研究中に分析されたデータセットは、研究参加者のプライバシーを侵害する可能性のある情報（水の消費量と地下水抽出データ）が含まれているため一般には公開されていませんが、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。

Davidson, O.、Bosch, P.、Dave, R. & Meyer, L. 気候変動の緩和 (ケンブリッジ大学出版局、2007)。

Google スカラー

Dlugokencky, E. & Tans, P. 大気中の二酸化炭素の傾向、米国海洋大気庁、地球システム研究所 (NOAA/ESRL) (2014)。

https://scripps.ucsd.edu/programs/keelingcurve。

Evans, M. 炭素と水の循環。 地理と地理学習の進歩、1–19 (2014)。

Gentine、P. et al. 陸域の炭素循環と水循環の結合 - レビュー。 環境。 解像度レット。 14、083–0103。 https://doi.org/10.1088/1748-9326/ab22d6 (2019)。

記事 CAS Google Scholar

FAO。 FAO 水報告書、34 (2009)。

アルダカニアン、R. イランにおける水管理の概要。 「水の保全、再利用、リサイクル: イラン系アメリカ人ワークショップの議事録」、J. Natl. アカド。 プレス、18–33 (2005)。

Sarraf, M.、Owaygen, M.、Ruta, G. & Croitoru, L. イラン・イスラム共和国: 環境劣化のコスト評価 (世界銀行、2005)。

Google スカラー

Motagh、M. et al. 広範な貯水池の乱開発によって引き起こされたイランの地盤沈下。 Ｊ．Ｇｅｏｐｈｙｓ． 解像度レット。 https://doi.org/10.1029/2008GL033814 (2008)。

記事 Google Scholar

Mohammadi-Ghaleni, M. & Ebrahimi, K. 地表水資源および地下水資源に対する灌漑排水ネットワークの影響の評価 - ケーススタディ: イラン、サベ平原。 ICID 第 21 回国際灌漑排水会議、15 ～ 23 (2011)。

AT ティズロおよびカンザス州ヴドゥリス イラン西部チャハルドゥリー盆地の半乾燥地域の地下水の水質。 Ｊ．ハイドロール． プロセス。 22、3066–3078。 https://doi.org/10.1002/hyp.6893 (2008)。

記事 ADS CAS Google Scholar

JF クレトーと C. バーケット レイクは、衛星レーダー高度計から研究を行っています。 J.コンプ。 地理的レンダリング。 338、1098–1112。 https://doi.org/10.1016/j.crte.2006.08.002 (2006)。

記事 ADS Google Scholar

Papa, F.、Durand, F.、Rossow, WB、Rahman, A. & Bala, SK 衛星高度計によるガンガ ブラマプトラ川の月次流量と、1993 年から 2008 年までの季節変動から年々変動まで。J. Geophys. 解像度オーシャンズ https://doi.org/10.1029/2009JC006075 (2010)。

記事 Google Scholar

Berry、PAM、Garlick、JD、Freeman、JA、Mathers、EL マルチミッション高度計による世界規模の内水モニタリング。 Ｊ．Ｇｅｏｐｈｙｓ． 解像度レット。 https://doi.org/10.1029/2005GL022814 (2005)。

記事 Google Scholar

Lorenz, C.、Tourian, MJ、Devaraju, B.、Sneeuw, N. & Kunstmann, H. 流域規模の流出予測: 地球規模の水文気象データセットに基づくアンサンブル カールマン フィルター フレームワーク。 J. 水資源。 解像度 51、8450–8475。 https://doi.org/10.1002/2014WR016794 (2015)。

記事 ADS Google Scholar

トゥーリアン、MJ 他マルチミッション衛星高度計による河川水位時系列の時空間密度化。 J. 水資源。 解像度 52、1140–1159。 https://doi.org/10.1002/2015WR017654 (2016)。

記事 ADS Google Scholar

Tapley, BD、Bettadpur, S.、Ries, JC、Thompson, PF および Watkins, MM による地球系の質量変動の GRACE 測定。 J.Sci. 305、503–505。 https://doi.org/10.1126/science.1099192 (2004)。

記事 ADS CAS Google Scholar

レッテンマイヤー、DP、ファミリエッティ、JS 上空からの水。 自然 444、562–563。 https://doi.org/10.1038/444562a (2006)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

Klees、R. et al. 陸上水文学に関する世界的および地域的な GRACE モデルの比較。 Ｊ．Ｓｕｒｖ． 地球物理学。 29、335–359。 https://doi.org/10.1007/s10712-008-9049-8 (2008)。

記事 ADS Google Scholar

フォルータン、E. et al. GRACE、高度測定および水文データを使用した、イラン上空の大規模な貯水パターンの分離。 J. 遠隔感覚環境。 140、580–595。 https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.09.025 (2014)。

記事 ADS Google Scholar

Hassan, A. & Jin, S. GRACE と水文学モデルによって観測されたアフリカの水貯留の変化とバランス。 J. 測地学 Geodyn。 7、39–49。 https://doi.org/10.1016/j.geog.2016.03.002 (2016)。

記事 Google Scholar

カーキ、M.ら。 GRACE データを W3RA 水文モデルに統合することにより、イラン国内の貯水量の枯渇を判定します。 J.Adv. 水資源。 114、1-18。 https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2018.02.008 (2018)。

記事 ADS Google Scholar

トゥーリアン、MJ 他イランのウルミア湖の乾燥を監視するための宇宙搭載マルチセンサーアプローチ。 J.レム。 センズ・エンビロン。 156、349–360。 https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.10.006 (2015)。

記事 ADS Google Scholar

Saifullah, M.、Li, Z.、Li, Q.、Zaman, M. & Hashim, S. 統計モデリングによる、降水量と地表面の変化が水文学的プロセスに及ぼす影響の定量的推定。 上級メテオロール。 2016、15。 https://doi.org/10.1155/2016/6130179 (2016)。

記事 Google Scholar

Schneising, O. 衛星から取得した 3 年間の温室効果ガスのカラム平均乾燥空気モル分率 - パート 2: メタン。 Ｊ．アトモス。 化学。 物理学。 9、443–465。 https://doi.org/10.5194/acp-9-443-2009 (2009)。

記事 ADS CAS Google Scholar

クリスプ、D. et al. 周回炭素天文台 (OCO) ミッション。 J.Adv. スペース解像度 34、700–709。 https://doi.org/10.1016/j.asr.2003.08.062 (2004)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Ran, Y. & Li, X. TanSat: 中国の世界的な炭素モニタリングの新星。 J.Sci. ブル。 64、284–285。 https://doi.org/10.1016/j.scib.2019.01.019 (2019)。

記事 Google Scholar

Shim, C.、Lee, J. & Wang, Y. 東アジアにおける大気中の二酸化炭素の季節勾配および緯度勾配に対する大陸の発生源と吸収源の影響。 Ｊ．アトモス。 環境。 79、853–860。 https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2013.07.055 (2013)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Jing, Y.、Shi, J. & Wang, T. クリギング補間法を使用した、GOSAT と SCIAMACHY の測定値からの地球の土地 XCO2 のマッピング。 2014 年の IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium (Jing, Y. 他編) 3017–3020 (IEEE、2014)。 https://doi.org/10.1109/IGARSS.2014.6947112。

Google Scholar の章

Sun, Z.、Wang, X.、Tani, H.、Zhong, G.、および ying, S. GOSAT データを使用した、ENSO エピソード中の南アメリカの CO2 濃度の空間分布。 午前。 J.クライム。 5、77 ～ 87 を変更します。 https://doi.org/10.4236/ajcc.2016.51009 (2016)。

記事 Google Scholar

Mousavi, SM、Falahatkar, S.、Farajzadeh, M. GOSAT データを使用したイランにおける二酸化炭素濃度の季節変動の評価。 J.ナット。 リソース。 フォーラム 41、83 ～ 91。 https://doi.org/10.1111/1477-8947.12121 (2017)。

記事 Google Scholar

Falahatkar, S.、Mousavi, SM & Farajzadeh, M. イラン上の GOSAT データを使用した二酸化炭素ガスの空間的および時間的分布。 Ｊ．Ｅｎｖｉｒｏｎ． モニト。 評価 189、627。https://doi.org/10.1007/s10661-017-6285-8 (2017)。

記事 CAS Google Scholar

Siabi, Z.、Falahatkar, S. & Alavi, SJ 成長期の OCO-2 データを使用した XCO2 の空間分布。 Ｊ．Ｅｎｖｉｒｏｎ． 管理。 244、110–118。 https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.05.049 (2019)。

記事 CAS Google Scholar

Velicogna、I. Kimball、J. S Kim、Y. GRACE 由来の陸水貯留の変化がユーラシアの植生成長に及ぼす影響。 環境。 解像度レット。 10、124024。(2015)。

記事 ADS Google Scholar

Humphrey, V. et al. 観測された陸水貯留量の変化に対する大気中の CO2 増加率の感度。 J.ナット。 560、628–631。 https://doi.org/10.1038/s41586-018-0424-4 (2018)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Tapley, BD & Reigber, C. GRACE ミッション: 現状と将来の計画。 AGUFM、G41C-02 (2001)。

Watkins, M. & Bettadpur, S. グレースミッション: 地球の重力場を測定するためにミクロンレベルの衛星間測距を使用するという課題 (2000)。

Tourian, MJ、Reager, JT & Sneeuw, N. アマゾン川流域の排水可能な総貯水量: GRACE を使用した最初の推定。 J. 水資源。 解像度 54、3290–3312。 https://doi.org/10.1029/2017WR021674 (2018)。

記事 ADS Google Scholar

Bovensmann、H. et al. シアマシーのミッション目標と測定モード。 Ｊ．アトモス。 科学。 56、127–150。 https://doi.org/10.1175/1520-0469(1999)056%3c0127:SMOAMM%3e2.0.CO;2 (1999)。

2.0.CO;2" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1175%2F1520-0469%281999%29056%3C0127%3ASMOAMM%3E2.0.CO%3B2" aria-label="Article reference 39" data-doi="10.1175/1520-0469(1999)0562.0.CO;2">記事 ADS Google Scholar

久世 明、須藤 博、中島 正人、浜崎 哲也 炭素観測用熱・近赤外線センサー 温室効果ガス監視衛星のフーリエ変換分光計。 Ｊ．Ａｐｐｌ． 光学。 48、6716–6733。 https://doi.org/10.1364/AO.48.006716 (2009)。

記事 ADS CAS Google Scholar

コペルニクス気候変動サービス (C3S)。 ERA5: 第 5 世代の ECMWF による地球気候の大気再解析。 コペルニクス気候変動サービス気候データ ストア (CDS)。 https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/home (2017)。 2019 年 6 月 28 日にアクセス。

Eastman、JR IDRISI Terrset Manual (Clark Labs-Clark University、2016)。

Google スカラー

Glahn、HR 正準相関と、判別分析および重回帰との関係。 Ｊ．アトモス。 科学。 25、23–31 (1968)

2.0.CO;2" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1175%2F1520-0469%281968%29025%3C0023%3ACCAIRT%3E2.0.CO%3B2" aria-label="Article reference 43" data-doi="10.1175/1520-0469(1968)0252.0.CO;2">記事 ADS Google Scholar

Jolliffe、IT 回帰分析の主成分。 主成分分析 (IT. Jolliffe 編) 129–155 (Springer、1986)。

Google Scholar の章

Zhang, J. 陸域水量変化と水文変数および気候変動との統計的関係を評価する。 大学シュツットグ。 https://doi.org/10.18419/opus-10474 (2019)。

記事 Google Scholar

Presian 語: Adab, H. GIS 環境における多変量回帰法を使用した秋の菜種作物推定のモデリング Sabzevar のケーススタディ M.Sc. タルビアト・モダレス大学人文学部図書館情報科学の論文（2009年）。

プレジアン語: ファラジャデ、M. 気候技術。 サマット出版、283 (2007)。

Costa、LMD、Santos、GADA、Panosso、AR、Rolim、GDSR & Scala、NL ブラジル、サンパウロ州上空の毎日の大気柱平均 CO2 濃度を推定するための経験的モデル。 カーボンバランス管理 https://doi.org/10.1186/s13021-022-00209-7 (2022)。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

プレジアン語: Mousavi, SM、Falahatkar, S.、Farajzadeh, M. 衛星 GOSAT データを使用したイランの CO2 の月次変化の調査。 環境汚染物質のサンプリングとモニタリングに関する第 1 回国際会議 (2016 年)。

Guo, M.、Wang, X.、Li, J.、Wang, H.、Tani, H. 乾燥地域および半乾燥地域における温室効果ガス濃度の空間分布: 東アジアにおけるケーススタディ。 J.乾燥環境。 91、119–128。 https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2013.01.001 (2013)。

記事 ADS Google Scholar

アボウ・ザキ、N.、トラビ・ハギギ、A.、ロッシ、PM、トゥーリアン、MJ、Kløve、B. イランのバフテガン流域における重力回収と気候実験（GRACE）データを使用した地下水貯留量の減少のモニタリング。 水 11、1456。https://doi.org/10.3390/w11071456 (2019)。

記事 Google Scholar

Moshir Panahi, D.、Kalantari, Z.、Ghajarnia, N.、seifollahi-Aghmiuni, S. & Destouni, G. 最近 30 年間のイランの水文気候と水資源の変動と変化。 科学。 議員 10、7450。https://doi.org/10.1038/s41598-020-64089-y (2020)。

論文 ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Joodaki, G.、Wahr, J. & Swenson, S. GRACE データ、地表モデル、井戸の観察から、中東の地下水枯渇に対する人間の寄与を推定します。 J. 水資源。 解像度 50、2679–2692。 https://doi.org/10.1002/2013WR014633 (2014)。

記事 ADS Google Scholar

Shamsi, S. & Ghorbani, Z. Google Earth エンジン システムの GRACE と CHIRPS データを使用して、イランの貯水量の変化を調査しています。 内部。 アーチ。 フォトグラム。 リモートセンシングスパッツ。 情報科学。 https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W18-981-2019 (2019)。

記事 Google Scholar

Mirzaei, A.、Saghafian, B.、Mirchi, A. & Madani, K. イラン農業部門における地下水、エネルギー、食料のつながり: 水の安全保障への影響。 J. Water 11、1835年。https://doi.org/10.3390/w11091835 (2019)。

記事 Google Scholar

Cao、L.ら。 対流圏中期 CO2 濃度の全球時空間分布とその制御因子の解析。 J. Remote Sens. 11、94 (2019)。

記事 ADS Google Scholar

ウッド、WW およびハインドマン、DW 地下水の減少: 報告されていない大気中の二酸化炭素の重要な発生源。 J. Earth Future 5、1133–1135。 https://doi.org/10.1002/2017EF000586 (2017)。

記事 ADS Google Scholar

Zhou、J.ら。 将来の気候において潜在蒸発散量推定に対する CO2 の影響を考慮する必要がある理由。 水 14、986。https://doi.org/10.3390/w14060986 (2022)。

記事 CAS Google Scholar

Mousavi, SM、MobarghaeeDinan, N.、Ansarifard, S.、Sonnentag, O. 2003 年から 2020 年までのイラン全土の大気中の二酸化炭素濃度の時空間パターンを分析。 環境。 14、100163。https://doi.org/10.1016/j.aeaoa.2022.100163 (2022)。

記事 CAS Google Scholar

Andrews, T. & Forster, PM 二酸化炭素レベルの増加に対する地球平均降水量の過渡的応答。 Ｊ．Ｅｎｖｉｒｏｎ． 解像度レット。 5、025212。https://doi.org/10.1088/1748-9326/5/2/025212 (2010)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Chadwick, R.、Good, P.、Andrews, T. & Martin, G. 地表温暖化パターンは、あらゆる時間スケールでの CO2 強制に対する熱帯降雨パターンの反応を促進します。 Ｊ．Ｇｅｏｐｈｙｓ． 解像度レット。 41、610–615。 https://doi.org/10.1002/2013GL058504 (2014)。

記事 ADS Google Scholar

Henning, I. & Henning, D. 高度と緯度が異なる山岳地生態系における潜在的な蒸発散量。 Ｊ．Ｍｔ．Ｒｅｓ． 開発者 1、267–274 (1981)。

記事 Google Scholar

Ghorbani, A.、Rahimpour, HR、Ghasemi, Y.、Zoughi, S. & Rahimpour, MR イランにおける炭素捕捉と隔離のレビュー: イランにおける微細藻類の生物固定の可能性。 更新します。 持続する。 エネルギー改訂 35、73–100。 https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.03.013 (2014)。

記事 CAS Google Scholar

Oguntunde、PG、Friesen、J.、van de Giesen、N.、Savenije、HH 西アフリカのヴォルタ川流域の水文気候学: 1901 年から 2002 年までの傾向と変動。J. Phys. 化学。 アースパーツ A/B/C 31、1180–1188。 https://doi.org/10.1016/j.pce.2006.02.062 (2006)。

記事 ADS Google Scholar

Tabari, H. & Marofi, S. イラン西部におけるパン蒸発の変化。 J. 水資源。 管理。 25、97–111。 https://doi.org/10.1007/s11269-010-9689-6 (2011)。

記事 Google Scholar

チェン、Y.ら。 土地被覆の変化による蒸発散量の増加により、中国北西部の乾燥した河川流域の水危機が激化しました。 Ｊ．ハイドロール． 574、383–397。 https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.04.045 (2019)。

記事 ADS Google Scholar

Liao, D.、Niu, J.、Kang, S.、Singh, SK、Du, T. 中国北西部の農地における蒸発散量に対する CO2 上昇の影響。 Ｊ．ハイドロール。 593、125858。https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125858 (2021)。

記事 CAS Google Scholar

Zhuang、XW、Li、YP、Nie、S.、Huang、GH 水資源に対する気候変動の影響をモデル化します。 10位 国際会議環境。 科学。 テクノロジー。 356、7–9 (2019)。

Google スカラー

Umair, M.、Kim, D. & Choi, M. 複数の土地被覆タイプにおける水利用効率に対する、気候、大気中の二酸化炭素の上昇、その他の環境要因の影響。 科学。 議員 10、11644。https://doi.org/10.1038/s41598-020-68472-7 (2020)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Ougahi, JH、Cutler, EJ & Cook, MJ 半乾燥河川流域における植生と河川水文学に対する気候変動の影響の評価。 PLoS ONE 17(8)、e0271991。 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0271991 (2022)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

リファレンスをダウンロードする

この研究はイラン国立科学財団（助成金番号 98020586）の支援を受けました。 すべての著者は、GRACE/GRACE-FO Mascon データについては NASA、ERA5 データについては ECMWF、XCO2 Obs4MIPs 製品についてはブレーメン大学を含む、この研究で使用されたリモート センシング製品を作成したすべての組織に感謝します。

タルビアト・モダレス大学、天然資源学部環境科学科、ヌール、マーザンダラーン、イラン

サマネ・サファイアン & サメレ・ファラハトカル

シュトゥットガルト大学測地学研究所、シュトゥットガルト、ドイツ

モハマド・J・トゥーリアン

PubMed Google Scholar でこの著者を検索することもできます

PubMed Google Scholar でこの著者を検索することもできます

PubMed Google Scholar でこの著者を検索することもできます

順序著者名は次のとおりです。 第一著者: SS 第二著者: SF 第 三著者: MJT 著者声明: SF: マン・ケンダル分析におけるこの研究の概念化および監修者。 SS: 理学修士号取得のためにこの研究を行っており、原案を書いています。 MJT: CCA 分析と GRACE データの使用におけるこの研究のアドバイザー。

サメレ・ファラハトカル氏への通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガー ネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

オープン アクセス この記事はクリエイティブ コモンズ表示 4.0 国際ライセンスに基づいてライセンスされており、元の著者と情報源に適切なクレジットを表示する限り、あらゆる媒体または形式での使用、共有、翻案、配布、複製が許可されます。クリエイティブ コモンズ ライセンスへのリンクを提供し、変更が加えられたかどうかを示します。 この記事内の画像またはその他のサードパーティ素材は、素材のクレジットラインに別段の記載がない限り、記事のクリエイティブ コモンズ ライセンスに含まれています。 素材が記事のクリエイティブ コモンズ ライセンスに含まれておらず、意図した使用が法的規制で許可されていない場合、または許可されている使用を超えている場合は、著作権所有者から直接許可を得る必要があります。 このライセンスのコピーを表示するには、http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ にアクセスしてください。

転載と許可

Safaeian, S.、Falahatkar, S. & Tourian, MJ イラン上空の大気中の CO2 と貯水量の変化の衛星観測。 Sci Rep 13、3036 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41598-023-28961-x

引用をダウンロード

受信日: 2022 年 5 月 24 日

受理日: 2023 年 1 月 27 日

公開日: 2023 年 2 月 21 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-28961-x

次のリンクを共有すると、誰でもこのコンテンツを読むことができます。

申し訳ございませんが、現在この記事の共有リンクは利用できません。

Springer Nature SharedIt コンテンツ共有イニシアチブによって提供

コメントを送信すると、利用規約とコミュニティ ガイドラインに従うことに同意したことになります。 虐待的なもの、または当社の規約やガイドラインに準拠していないものを見つけた場合は、不適切としてフラグを立ててください。