科学者は、新しいテクノロジーを使用して、トウヒノスリ虫などの昆虫の侵入が気候変動にどのように影響するかを研究できます。 ポール・ウィリアムズによる写真
アメリカ西部では破壊的なサイクルになっています。気温が上昇し、干ばつにより、マツカブトムシの寿命が延び、山を覆う松、トウヒ、モミの木を捕食することができます。 国立公園局が「カナダからメキシコへの伝染病の広がり」と見なした現象である木々は、赤褐色に変色します。このような木の死滅は、山火事の優れた燃料源となるという広範な懸念があります。
最近まで、科学者たちは地面からの被害を調査するために残されていましたが、原因とプロセスを理解する能力はほとんどありませんでした。 しかし現在、新しい技術により、衛星画像を使用して、生態系を変化させる小さなイベントの原因を特定できるようになりました。たとえば、甲虫の発生など、気候変動の要因に関連するものもあります。 ボストン大学地球環境教授のロバートケネディによって開発されたLandTrendrと呼ばれるコンピュータープログラムにより、科学者は地上で収集したデータを米国地質調査所（USGS）およびNASAからの衛星画像と組み合わせて、環境障害のより良い理解を得ることができます。
1972年以来、NASAとUSGSは、地球の風景の特殊なデジタル写真を撮影する衛星を展開しています。 近赤外と呼ばれる可視光よりわずかに長い波長を含む、人間の目に見えない波長に存在する詳細をキャプチャできます。 健康な植物はエネルギーを近赤外線で反射し、画像をスキャンすることにより、科学者は地球の景観の混乱を検出できます。
過去には、これらの画像は法外に高価であり、科学者のアクセスを制限していました。 「2000年の画像と2005年の画像を見て、「何が変わったのか」と尋ねました」とケネディは説明しました。 「2つの画像だけを見ている場合、ゆっくりと変化する変化を追跡することは非常に困難です。 何かが変わったと言うことはできますが、どれくらい時間がかかったかはわかりません。」
USGSが2008年にこれらの画像を無料で提供し始めたとき、地球科学者にとってのターニングポイントでした。 彼らは現在、ケネディのLandTrendrツールが利用する画像の任意の地理的領域の何千ものショットにアクセスできました。 「すべての画像を見ると、展開を見ることができます。 実際にトレンドを見ているという自信があります」と彼は言いました。 ケネディによると、これは特に気候変動と土地利用の変化を理解するのに役立ちます。
ケネディは現在、LandTrendrテクノロジーを使用して、森林の正味の炭素交換を調べています。 とりわけ、彼の研究は、火災、皆伐、部分伐採、都市化により森林で失われた炭素の量を分析しています。 北極圏および生態系間の移行帯での気候変動の研究もLandTrendrを利用しています。 しかし、太平洋岸北西部では、オレゴン州立大学の林学博士候補であるGarrett Meigsが、LandTrendrを使用して野火と昆虫の交差点を研究しています。
具体的には、メイグスは1985年以降ワシントンとオレゴンを荒廃させた大規模な山火事、およびマツカブトムシとトウヒノスリ虫の発生がその後の火災活動にどのように影響するかを調査しています。 「干ばつ、ストレス、侵入に対する高い感受性があるとき、私たちは森林の衰退を見ることができます」と彼は言いました。
LandTrendrアルゴリズムは、火災やバグの影響を受けた地域の衛星画像に、マイグ自身のフィールドワークと、昆虫の侵入を調査するために飛行機を長年使用してきた米国森林局の過去の航空データを組み込みます。 「以前は検出も表示もできなかったことがありましたが、今では検出できました」とメイグスは言いました。
以下は、太平洋北西部のLandTrendrの視覚化を示すビデオです。 ケネディはその仕組みを説明します。安定した常緑樹林は青いエリアで表されます。 この場合、オレゴン州のスリーシスターズエリアで、マツカブトムシの侵入が発生すると、画像が赤く光ります。 そして、動きの遅い西部トウヒノシントメハマキがエリアに移動すると、そこにフッド山の南山–が黄色に変わります。
LandTrendrは気候変動の予測に役立ちますか？ おそらく。 「未来は見えません。何が起こったのかを衛星で文書化することしかできません。 しかし、科学とのゲーム全体は、予測を可能にする理解を発展させることです」とケネディは言います。 「これらのマップを作成し、これまで見たことのない方法でこれらのプロセスをキャプチャすることで、予測される効果がどこで、いつ、どのように発生するかを文書化することで、仮説をテストできることを願っています。
昆虫と山火事に関するMeigsの研究は主に回顧的ですが、将来の予測の取り組みを支援する可能性があります。 「将来の変化を測定するためのベースラインがあります」と彼は言います。 「大きな昆虫の発生や山火事に至るまでの状況を見ることで、それらが将来現れるときにそれらを認識することができるかもしれません。」
