世界の主要な山岳地帯にある高地湿地の地図

高山に隠れた水の庭

世界の大きな山脈の高所では、森林の上、永久雪の下に、静かに水と炭素を蓄える湿った地帯が帯状や斑点状に広がっています。これらの高地湿地は、乾季に河川の流れを維持し、独特の動植物を支える一方で、現地で到達・観察するのが難しく、地上からは見えにくい存在です。本研究は、地球上の主要な四つの山岳システムにまたがるこうした遠隔の湿地を、初めて詳細かつ一貫した形でマップ化し、温暖化が進む世界で山岳の「水の塔」がどのように機能するかを窺う新たな窓を提供します。

なぜ山頂の湿地が重要なのか

高地湿地は天然のスポンジのように働きます。雨、雪解け、氷河の融水により潤され、湿期に水を蓄え、後にゆっくりと放出して河川の流量を平滑化し、下流のコミュニティを支えます。水分を多く含む厚い土壌は大量の炭素を封じ込め、スゲ類やコケ、クッション状植物といった逞しい植物が、岩だらけの地形に生命の島を作り出します。氷河や季節的な残雪が気候変動で縮小する中、こうした湿地はバックアップの水貯蔵や極端な干ばつへの緩衝として重要性を増しています。

既存地図における世界的な盲点

重要性にもかかわらず、高地湿地は世界的な土地被覆プロダクトではほとんど可視化されてきませんでした。既存の地図は沿岸の湿地や低地の沼沢地を比較的よく捉えますが、小規模で散在し、周囲の草地に似ることが多い山岳湿地は見落とされがちです。これまでのマッピングは多くの場合、単一地域に焦点を当て、局所条件に合わせた手法が用いられてきました。そのため、山岳湿地を大陸間で比較したり、水・炭素循環における全球的な役割を研究したりすることが困難でした。

宇宙から湿った地面を見分ける

このギャップを埋めるため、研究者らはアンデス、ロッキー山脈、アルプス、そして高山アジアに跨って機能する統一的なマッピング手法を構築しました。彼らは光学とマイクロ波の両方を感知する無償の衛星データに、標高や生態系情報を組み合わせました。Sentinel‑2の光学画像は地表の緑や湿り気の見え方を捉え、Sentinel‑1のレーダー画像は表面水や植生構造に特に敏感です。標高や斜面は水がたまりやすい平坦な渓谷底を特定するのに役立ち、既存の世界的生態地域マップは広範な気候・植生文脈を提供します。全てのデータは、巨大な画像アーカイブと大規模な演算を扱えるGoogle Earth Engineで処理されました。

湿地を見つけるためにコンピュータを教える

次にチームは、ランダムフォレストとして知られる機械学習モデルを訓練し、湿地と非湿地を識別させました。彼らは異なる気候帯や山岳環境にまたがる12の試験地域から3万5千点を超えるラベル付き点を収集しました。いくつかの地域では国の湿地インベントリを利用でき、他の地域では専門家が超高解像度画像と現地知見を使って湿地斑を手作業でトレースしました。モデルは植生の色、湿潤度、レーダー後方散乱、地形位置、そして生態系タイプに見られるパターンから湿地／非湿地を学びました。異なるサイトや地域全体を訓練から除外するなどの厳密な交差検証により、手法は全体として頑健であることが示されましたが、山脈によっては性能に差があることも分かりました。

新しい地図が明らかにするもの

得られた30メートル解像度の地図は、モデルが最も確信を持つ領域だけで四つの山岳地域における高地湿地が合計で3万500平方キロメートル以上を覆っていることを示し、確信度の低い領域も含めると13万平方キロメートル超に及びます。精度は、湿地がより大きく周囲と明確に異なる傾向にあるアンデスと高山アジアで最も高く、湿地が小さく断片化し、湿った草地や灌漑された畑と区別しにくいアルプスや一部のロッキーでは低くなります。マップは各ピクセルの確率値も提供しており、利用者は最も信頼できる領域に注目したり、不確実性のパターンを詳しく調べたりできます。

水と気候計画のための新たな基盤

専門外の読者への要点は、膨大でありながら見過ごされてきた湿地ネットワークが世界の高山に隠れており、氷河が後退する高度帯で水と炭素を貯えているということです。散在する局所調査と衛星信号を単一で一貫した図に変換することで、この研究はこうした繊細な“水の庭”を守るための出発点を提供します。計画担当者や自然保護関係者、研究者は、高地湿地が時間とともにどのように変化するかをより良く追跡し、河川や地域社会を支える役割を評価し、気候適応や自然保護の戦略にこれらを組み込むことができるようになります。

引用: Becker, R., Kropáček, J., Ross, A.C. et al. A map of high-altitude wetlands in the world’s major mountain regions. Sci Data 13, 656 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-07020-w

キーワード: 高山湿地, 衛星マッピング, 水資源, 山岳生態系, 気候変動