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GCRI · Water Nexus

水のための地球観測

Satellites see the whole basin at once and return every few days: surface water, soil moisture, snow, vegetation stress and, after an event, the extent of the flood. Earth observation fills the gaps that thinning gauge networks leave.

02申請

What earth observation and remote sensing does here.

Earth observation and remote sensing gather information about the Earth’s surface and atmosphere from airborne and spaceborne sensors. They provide consistent, repeatable measurements over areas that are hard to monitor on the ground. In water, climate and hazards and 重要インフラ, earth observation maps exposure, damage and environmental change across borders and sectors. It supports rapid assessment after disasters and long-term monitoring of risk drivers. The canonical description is on STEM Commons.

Flood extent from radar

Synthetic-aperture radar sees through cloud. Change detection between a dry reference and the event image maps open water at ten metres, within hours of acquisition.

Surface water and reservoir monitoring

Optical time series track reservoir area and seasonal wetlands over decades, giving a storage proxy where operators do not publish levels.

Drought stress from vegetation and soil moisture

Vegetation indices, land-surface temperature and radiometer soil moisture are combined into drought indicators that agree, or disagree, with rainfall indices.

03地理

ナイル川流域の水の現在。

Flood water, root-zone soil moisture and rain over the Nile Basin, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 3

このページの現在の水の状況

このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
VIIRS 全球洪水プロダクト(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による検出、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星による検出、雲により欠測あり。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化
出典
SMAP Level 4(NASA NSIDC DAAC)
提供者
NASA NSIDC DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次。衛星データを同化したモデル
ビルド時点で最新
2026-10-11
解決
約 2 km メッシュ
不確実性
衛星データを同化したモデル。提供元が公開する衛星またはモデルのラスター。雲、観測幅の隙間、推定誤差によって欠落やノイズが生じます。値は指標であり、特定の地点での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
GPM IMERG(NASA GES DISC)
提供者
NASA GES DISC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、ほぼリアルタイムの衛星推定値
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 2 km メッシュ
不確実性
ほぼリアルタイムの衛星推定値です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新年)
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化
出典
SMAP Level 4(NASA NSIDC DAAC)
提供者
NASA NSIDC DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次。衛星データを同化したモデル
ビルド時点で最新
2026-10-11
解決
約 2 km メッシュ
不確実性
衛星データを同化したモデル。提供元が公開する衛星またはモデルのラスター。雲、観測幅の隙間、推定誤差によって欠落やノイズが生じます。値は指標であり、特定の地点での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

ナイル川流域を枠組みとした水の現在。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DSWx-S1 · NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • SMAP Level 4 土壌水分と積雪水量、NASA 全球モデリング・同化オフィス。NASA 国立雪氷データセンター DAAC が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • GPM IMERG 降水量、NASA 降水処理システム。NASA ゴダード地球科学データ情報サービスセンター(GES DISC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • ライブ:NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DSWx-S1 (contains modified Copernicus Sentinel-1 data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 河川流量予測、30日間・幅付き(Open-Meteo経由のGloFAS):Copernicus緊急管理サービスの改変情報を含みます(2026年)。洪水警報ではありません。
  • 過去1年の日別気温(ERA5、Open-Meteo 経由):改変した Copernicus 気候変動サービスの 2026 年の情報を含みます。
  • 過去1年の日別気温と日照(NASA POWER):これらのデータは、NASA 地球科学・応用科学プログラムの資金による NASA ラングレー研究センター(LaRC)の POWER プロジェクトから取得しました。
  • Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 任意レイヤー(レイヤー一覧に 14 のソース:ライブ、予報、観測、背景)は、オンにすると地図上とここに提供元のクレジットを表示します。予報はモデル出力であり、派生指数は推定値です。

レイヤーと日付

  • 洪水域、3日間合成:VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日
  • 根域土壌水分、0〜100 cm:SMAP Level 4、NASA NSIDC DAAC · 2026 年 10 月 11 日
  • 降水強度、日平均:GPM IMERG、NASA GES DISC · 2026 年 10 月 12 日
  • トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024
  • 表層土壌水分、0〜5 cm:SMAP Level 4、NASA NSIDC DAAC · 2026 年 10 月 11 日

04データ

手法が使用するもの。

Datasets and records used by earth observation and remote sensing on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 出典の登録簿.

データ役割ラベル
Sentinel-1 radarFlood extent, soil moisture観測
Sentinel-2 and Landsat opticalSurface water, vegetation stress観測
SMAP and SMOS radiometers土壌水分モデル化
GRACE-FO gravimetryTerrestrial water storage anomalyモデル化
MODIS and VIIRSSnow cover, land-surface temperature観測
05監視

Earth observation run.

この手法を追跡するためにチームが使う画面:その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。

Earth observation run

Water · Earth observation for water · Run R-8937

Scene processingGCRI・Water Nexus

Acquisition

revisit and swath

SAT-1SAT-2SAT-3SAT-4対象地域上の観測幅N

精度評価

stratified sample

水9591159
Cropland7979174
Built-up8178122
Forest9489190

Processing chain

  1. 取得するL1
  2. Calibrateradiometric
  3. 訂正atmospheric
  4. Maskcloud · shadow
  5. Classify地球観測
  6. 検証するground truth
Earth observation run: the screen’s structure, terms and states for Water.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。
06検証

結果の確認方法。

Products are assessed against ground reference data using accuracy matrices and independent samples. Cross-calibration between sensors checks consistency over time.

確認実施方法
Ground referenceFlood masks are scored against surveyed high-water marks and gauge-derived extents
Cross-sensor consistencyProducts from different satellites are compared over the same period before a trend is quoted
Cloud and revisit gapsEvery product states its coverage; missing scenes are reported as no data, not as no change

Clouds, revisit gaps and mixed pixels limit what can be observed. Changes in sensors and processing can create artificial trends.

07ツインとカスケードのシミュレーター

Model earth observation for water as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 水リスクの標準: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

ハザード

  • 鉄砲水
  • 気象干ばつ
  • 地下水の枯渇
  • ダム決壊
  • 土石流(下流で誘発)
  • 農業干ばつ(下流で誘発)
  • 水文学的干ばつ(下流で誘発)
  • 林野火災 (下流で誘発)
  • 泥炭火災と地下火災(下流で誘発)
  • Forest dieback (set off downstream)
  • 給水不足(下流で誘発)
  • Acute food crisis (set off downstream)
  • Dust storm (set off downstream)
  • Land subsidence (set off downstream)
  • Saltwater intrusion (set off downstream)
  • 河川洪水(下流で誘発)
  • 大規模な避難(下流で誘発)
  • Amazon rainforest dieback (set off downstream)

システムと連成

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-1 社会を動かし続ける UNI と成果物カタログ(文法 v0.2:分野、部門、地域、環境の区分)
  • NS-3 リスク記録の UNI(文法、旧体系との対照、割当権限)
  • NS-3b データセットとプロダクトのメタデータ・プロファイル(STAC、DCAT、PROV-O)
  • NS-9 文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)
  • NS-10 方針と条項(機械可読な義務:定義、拘束、評価、執行)
  • NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)
  • NRS-U28 ユニバース platform profile: Water Nexus
  • NRS-H61 ハザード・ファミリー:連鎖的な機能不全(NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-K42 ドメイン・パックのプロファイル:越境流域(DOMAIN-042)
  • NRS-N1 水リスクとレジリエンス
  • NRS-N7 水・エネルギー・食料・保健・生物多様性・インフラのネクサス結合
  • NRS-H62 ハザード・ファミリー:複合・マルチハザード事象(NHS-1 sys.compound)

観測

  • USGS Water Data APIs (listed for reference)
  • GloFAS global flood forecasts and reanalysis (listed for reference)
  • GRACE/GRACE-FO terrestrial water storage mascons (listed for reference)
  • Aqueduct 4.0 Water Risk Atlas (listed for reference)
  • CHIRPS quasi-global gridded precipitation (listed for reference)
  • Level of water stress: freshwater withdrawal as a proportion of available freshwater resources
  • Proportion of transboundary basin area with an operational arrangement for water cooperation
  • Proportion of population using safely managed drinking water services
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters

例示の地理

  • The Ganges and Brahmaputra Basin: 178 hexagonal cells
  • 雲を透過した地表水、30 m(OPERA DSWx-S1 レーダー)、NASA GIBS
  • 直近 30 分間の降雨強度(IMERG)、NASA GIBS
  • 表層土壌水分(SMAP)、NASA GIBS
  • 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
09部門の特徴

The sector signature of earth observation for water.

The sectors earth observation for water touches and how strongly they depend on each other: what a study has to observe and model together.

角を選択・線にカーソルを合わせる15 の関係のうち 6

署名

水とそのパートナー

水は食料に灌漑(0.8)を、エネルギーに冷却水と水力(0.6)を、生物多様性に環境流量(0.6)をもたらします。

W · E · I · F · H · B

セクター
4 全 6
関係
6 全 15
結合
0.43 全体に占める割合

作用している最も強い関係

  • Food → Biodiversity ・土地転換0.6
  • Water → Energy ・冷却水と水力発電0.6
  • Water → Food ・灌漑0.8
  • Water → Biodiversity ・環境流量0.6
典型的な都市圏のための教育用の値であり、どの場所の測定値でもありません。結合度は、働いている関係の強さの合計を、全 15 の関係に対する割合で示したものです。
10スチュワードシップ

手法を維持する者。

宇宙と地球観測 stewards earth observation and remote sensing for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11手法とエビデンス

How earth observation for water is modelled, measured and tested.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

システム・モデル

The couplings between the systems in earth observation for water: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−++水気候重要インフラコミュニティ経済R 自己強化B バランス
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
12接続済み

このページがコンソーシアム全体でどこへつながるか。

13プロセス

プロセスの進め方。

Process explorer · Process

Earth observation for water: Earth observation processing chain

9 steps4 段階1 gate

プロセス

Earth observation for water: Earth observation processing chain

Processing levels are mission specific; Sentinel-2 runs from Level-0 raw data to Level-2A, and CEOS Analysis Ready Data sets the minimum for analysis.

  1. 01 Ground segment

    1. 01取得する出典Sensors acquire optical or radar data. For Sentinel-2 the Level-0 product is raw image data in Instrument Source Packet format.
    2. 03Level-1 radiometric and geometric processingステップLevel-1B gives calibrated top-of-atmosphere radiance. Level-1C adds geometric corrections, including orthorectification, for reflectance.
  2. 02 Pre-processing

    1. 04Level-2 atmospheric correctionステップLevel-2A applies an atmospheric correction to the Level-1C orthoimage. Its main output is a surface reflectance product.
    2. 05Scene classification and masksステップLevel-2A includes scene classification, and Level-1C also makes cloud, cirrus and snow or ice masks. Quality flags travel with the product.
    3. 06分析可能なデータデータセットCEOS Analysis Ready Data meet minimum processing requirements and are organised for immediate analysis and interoperability.
  3. 03 Analytics

    1. 02Reference dataデータセットField samples or other independent reference data are used to check the product.
    2. 07Change analysisモデル化するClassification and time-series methods detect change in the analysis-ready data. The method is chosen by the analyst.
    3. 08検証するゲートThe product is compared with reference data and accuracy is reported, for example with a confusion matrix.
  4. 04 Delivery

    1. 09Product to the userDecision · Water utilityThe producer releases the product with its limits stated.

Neutral outline of a published external standard or method, from its issuing body. Not a record of operation. Nexus does not perform, certify or approve any step shown. A gate or decision belongs to the party the source names. Level-1B and Level-1C add corrections; Level-2A adds atmospheric correction and scene classification.

14質問

質問と回答。

What are the limits of earth observation and remote sensing in this field?
Clouds, revisit gaps and mixed pixels limit what can be observed. Changes in sensors and processing can create artificial trends.
結果はどのように確認されますか?
Products are assessed against ground reference data using accuracy matrices and independent samples. Cross-calibration between sensors checks consistency over time.
このページの値は実際のものですか?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
この手法は他にどこで適用されていますか?
社会を動かし続ける 正式な手法のページ には、それを適用するすべてのプラットフォームが掲載されています。
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRIWater Nexusグローバル部門のリスクとレジリエンス国のシステム・リスクとレジリエンスオブザーバトリー・シグナル
Water Nexus

手法、データセット、または問いを持ち込んでください。

情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。