世界土壌水分データの選択には注意が必要と研究者が指摘(Researchers Highlight Need for Caution in Selecting Global Soil Moisture Data)

2025-11-29 中国科学院(CAS)

中国科学院・新疆生態地理研究所のDUAN Weili研究チームは、全球土壌水分研究における「データセット選択の重要性」を強調する大規模評価を実施した。1980〜2023年の23種類の主要データセットを対象に、国際土壌水分ネットワーク(ISMN)の992地点と、空間代表性を精査した483地点を用いた二重検証フレームワークを構築。その結果、長期的にはわずかな乾燥傾向がみられる一方、2010年以降は多くのデータで湿潤化を示すなど、データセット間で大きな矛盾が存在することが判明した。特に、衛星が広域を観測するのに対し地上観測は点情報であるため生じる「空間代表性誤差」が、データ品質評価を誤らせる主要因であることが明確になった。SMAP衛星プロダクトは時間変化の捉え方で優れていたが、乾燥地域では依然として不確実性が大きい。研究者らは、地域特性に応じてデータを比較・選択することが、水循環・気候研究の信頼性向上に不可欠だとして注意を促している。

<関連情報>

1980年以降の世界の土壌水分動態:データセットの偏り、傾向、そして科学に基づいた選択Global soil moisture dynamics since 1980: datasets biases, trends, and science-informed selection

Ziyang Zhu, Meiqing Feng, Wim Cornelis, Diego G. Miralles, Zhenzhong Zeng, Yaning Chen, Zhenlei Yang, Shan Zou, Yongchang Liu, Philippe De Maeyer, Weili Duan
Science Bulletin  Available online: 31 October 2025
DOI:https://doi.org/10.1016/j.scib.2025.10.046

Graphical abstract

世界土壌水分データの選択には注意が必要と研究者が指摘(Researchers Highlight Need for Caution in Selecting Global Soil Moisture Data)

Abstract

Soil moisture is critical for climate prediction, ecological management, and disaster warning. However, multi-source datasets show spatiotemporal inconsistencies and uncertain regional applicability due to algorithmic and observational limitations. We assess the statistical performance and spatiotemporal variations of 23 global surface soil moisture datasets (1980–2023) from reanalysis, land surface models, and microwave remote sensing across global and regional scales (classified by Köppen climates and IPCC land uses). Results show a slight long-term (1980–2023) global surface soil moisture decline (−4.30 × 10–4 m3 m–3 a–1), with some datasets indicating short-term wetting (7.17 × 10–4 m3 m–3 a–1) post-2010 (2010–2023). A dual-validation against 992 and a filtered subset of 483 highly representative in situ stations shows that most products perform moderately well (Pearson R ≈ 0.5–0.7). Microwave remote sensing products, especially those based on SMAP, consistently demonstrate superior performance in capturing temporal dynamics (R ≈ 0.7). Our analysis demonstrates that spatial representativeness error can mask true performance, with validation in the tropics improving dramatically after site filtering (mean R increase of 0.41). The findings highlight product-specific strengths and weaknesses, underscoring the necessity of a science-informed, application-specific approach to dataset selection for robust hydrological and climatic research.

1702地球物理及び地球化学
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