衛星で見る福岡 ／ 健康・衛生
福岡市の地表面温度
建物カルテ
— degC
市内の順位
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中央値との差
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建物の高さ
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効いた年数
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地表面温度
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↓ この数字が答えていないこと

この地図が答えていること／いないこと

Landsat 8/9 の熱赤外で 2013〜2026年の夏（7〜8月）を合成し、福岡市の建物に載せたもの。使ったデータはすべて無料で、アカウント登録も課金もありません。

これは気温ではありません

測っているのは地表面の温度です。アスファルトや屋根の表面が何度になっているかで、天気予報の気温とは別物です。真夏の昼は舗装が50度を超える一方、同じ時刻の海面は29度前後になります。体感や熱中症に効くのはこちらの面の分布ですが、気温として読まないでください。

晴れた日の昼にしか測れていない

光学・熱赤外の衛星は雲を見通せないので、曇りと雨の日は欠測です。撮影は太陽同期軌道で午前10時半ごろに固定されており、夜間や夕方の暑さは一切入っていません。「夜まで熱が残る場所」を知りたい場合、この地図では答えられません。

屋根1枚より画素のほうが大きい

熱赤外センサーの分解能は約100mで、配布時に30mグリッドへ再配分されています。建物1棟の屋根は画素より小さいので、この地図の値は「その建物の屋根の温度」ではなく「その建物の周囲90mの地面がどれくらい暑いか」です。隣り合う建物が同じ値になるのはそのためで、細かい差は意味を持ちません。

検証できたことと、できないこと

型としてこの地図は「面を測る」もので、正解が存在しません。誰も福岡市全域の地表面温度を実測していないので、答え合わせができない。当てられる3つを当てた結果が下です。3件のうち1件は、検定そのものが成立しませんでした。

作っている途中で間違えた測り方

どれもエラーを出さず、それらしい数字を返していました。同じ罠は他の人も踏むはずなので残しておきます。

  1. 雲を外していなかった。（以下の数字は、この地図を作る前に1枚のシーンで測っていたときのもので、上に出ている建物どうしの振れ幅とは別の量です。）面の振れ幅が 34.0 degC と出て、最低が 16.6 degC になった。真夏にありえない。雲は上空にあって冷たいので、熱赤外では「とても冷たい地面」として写ります。QA_PIXEL で外したら 22.8 degC、最低は 28.9 degC で海面水温と一致した
  2. 絶対温度で切った。「45度以上が高温」で切ったら対象域の 53.8% が該当した。真夏の都市面はふつうに45度を超えます。閾値は絶対でなく、その画像の中での相対（分位）で置くのが正しい。この地図に「市内の順位」モードがあるのはそのためです
  3. 年ごとの枚数の差を無視しかけた。使えるシーン数は年によって1〜8枚とばらつきます。全部まとめて中央値を取ると枚数の多い年だけが効くので、年内の中央値を取ってから年をまたいで中央値を取る2段にしました
  4. 対象範囲が市域を覆っていなかった。最初の枠だと市の南端の185棟がはみ出していた。「福岡市の」と名乗るなら市域を覆っていないといけないので枠を直しました。現在も小呂島の201棟だけは40km沖合のため対象外です（欠測ではなく対象外）

同じ健康でも、スギ花粉は当てられませんでした

この地図（地表面温度）とは別に、同じ「健康」の用途でよく挙がるスギ花粉を、やはり無料のデータだけで3回測りました。3回とも届いていません。以下はその記録です。

正解は、双眼鏡で数えた雄花の数

春に飛ぶ花粉の量は、前の夏にスギが作った雄花の数でほぼ決まります。その雄花を数えた調査が国にあります。環境省のスギ雄花花芽調査で、各県の林業試験場が11〜12月に、林齢25〜60年のスギ林で40個体を双眼鏡で見て着花量を判定し、県ごとに過去10年平均との比（平年比）として公表しています。令和3〜6年度の4年ぶんで、条件のそろう 33県 × 4年 = 132標本。

衛星側は、MODIS（Terra・1km・8日合成）の7月の地表面温度を県ごとに平均し、その県の平年（2011〜2024年の7月）との差を取りました。「前年の夏が暑く日照が多い年に雄花が多い」という、林業側で言われている仕組みをそのまま当てにいく形です。

3回測って、3回とも届きませんでした

測り方相関判定
1回目　7月・昼の温度・陸地ぜんぶ−0.133符号が逆
2回目　7月・夜の温度・冬のNDVIで作った「常緑林」+0.333 → +0.264偶然の線 0.265 と同じ
3回目　7月・夜の温度・植生図のスギ植林（今回）+0.227上がらなかった

2回目の「+0.333 → +0.264」は、生の値がそのまま使えなかったという意味です（理由は下の囲み）。使える側の +0.264 は、24通りの組み合わせを総当たりしたときに偶然出る範囲（0.265）とぴったり同じでした。

いちばん効くと思っていたマスクが、効きませんでした

2回目までの森林マスクは「冬にNDVIが高い＝常緑林」という代理で、スギ・ヒノキとは限りません（西日本の照葉樹林も竹林も入る）。ページにもそう書いて残していた1点です。今回はそこを本物に替えました。環境省の現存植生図2024（1/25000）は凡例に「スギ・ヒノキ・サワラ植林」を持っていて、北海道を除く10ブロック（7.6GB）を落として、スギ植林の 708,985区画・約 7.4万 km² を抜き出し、5.5km格子ごとの面積率にしました。全国のスギ・ヒノキ人工林の面積とほぼ合います。

走らせる前の予測は「相関が上がる」。結果は下がりました。マスクによって使える県が変わるので、同じ96点に揃えて比べ直すと、こうなります。

7月・夜の温度をどこで測るか年内相関（同じ96点）
マスクなし（陸地ぜんぶ）+0.314
常緑林（冬のNDVI・代理）+0.268
スギ植林が50%以上の格子+0.255
スギ植林が25%以上の格子（凍結した主指標）+0.250

林の場所を正確にするほど、わずかに下がる。理由は測っている量のほうにありました。県平均の偏差で見ると、スギ植林だけで測った値と陸地ぜんぶで測った値は相関 0.980・差の中央値 0.111 K しかありません。7月の気温のように広くなだらかな量は、マスクを厳しくしても平均がほとんど動かず、格子が減るぶん雑音だけが増えます。マスクが効くのは、測る量が場所ごとに大きく違うときだけでした。

4年のうち1年は、符号が逆

プールした +0.227 は、偶然では説明できません（県の並びを4年そろえて入れ替える並べ替えで p = 0.011、2000回）。緯度を統制すると +0.265 に上がります。それでも年ごとに測ると 2021年 +0.25 ／ 2022年 −0.27 ／ 2023年 +0.28 ／ 2024年 +0.45 で、1年は逆を向きます。来年の花粉を当てる道具にはなりません。

福岡だけを見ると、4年とも向きが合っています（図の朱色）。2021年 −0.31K で −36%、2022年 +0.15K で +55%、2023年 −0.77K で −2%、2024年 +0.46K で +78%。ただし4点しかないので、まったくの偶然でも8回に1回は4年そろいます。ここから「福岡では当たる」とは言えません。

-100%+0%+100%+200%+300%-1 K+0 K+1 K青森 2021年 +1.00K +16%岩手 2021年 +0.66K +82%秋田 2021年 +1.20K +90%宮城 2021年 +1.00K -34%山形 2021年 +1.72K -60%福島 2021年 +1.80K +64%茨城 2021年 +1.07K -18%栃木 2021年 +0.25K -18%群馬 2021年 +0.96K -58%埼玉 2021年 +0.92K +14%千葉 2021年 +0.47K +30%東京 2021年 +0.34K +40%神奈川 2021年 -0.40K -8%新潟 2021年 +1.57K +60%富山 2021年 -0.74K +76%石川 2021年 +0.04K +52%福井 2021年 -0.78K +56%静岡 2021年 -0.37K -20%愛知 2021年 -0.93K -18%大阪 2021年 -0.21K -10%兵庫 2021年 -0.63K +26%奈良 2021年 -0.43K -60%岡山 2021年 -0.67K +18%鳥取 2021年 -0.62K -64%島根 2021年 -0.18K -58%広島 2021年 -0.37K -2%山口 2021年 -0.08K -50%香川 2021年 -1.45K -18%愛媛 2021年 -1.51K -52%徳島 2021年 -1.19K -4%高知 2021年 -1.09K -44%大分 2021年 -1.03K +14%青森 2022年 +0.69K -37%岩手 2022年 +0.77K -82%秋田 2022年 +1.14K -67%宮城 2022年 +0.92K -70%山形 2022年 +0.42K -62%福島 2022年 +0.20K +42%茨城 2022年 +0.25K +32%栃木 2022年 -0.29K -48%群馬 2022年 -0.43K -20%埼玉 2022年 -0.22K -34%千葉 2022年 +0.10K -5%東京 2022年 -0.14K +14%神奈川 2022年 +0.27K +58%新潟 2022年 -0.16K +48%富山 2022年 -0.35K +85%石川 2022年 +0.32K +39%福井 2022年 -0.03K +28%静岡 2022年 +0.05K +2%愛知 2022年 -0.32K -26%大阪 2022年 -0.41K -32%兵庫 2022年 -0.39K -1%奈良 2022年 -0.14K -15%岡山 2022年 -0.12K +68%鳥取 2022年 -0.35K +104%島根 2022年 -0.24K +142%広島 2022年 -0.07K +17%山口 2022年 -0.47K -42%香川 2022年 -0.00K -43%愛媛 2022年 -0.61K -42%徳島 2022年 -0.11K -92%高知 2022年 -0.28K -62%大分 2022年 -0.14K +33%青森 2023年 -0.45K -31%岩手 2023年 +0.69K +73%秋田 2023年 -0.72K -27%宮城 2023年 +1.19K -9%山形 2023年 +0.37K -59%福島 2023年 -0.54K +22%茨城 2023年 +0.35K -58%栃木 2023年 +0.77K -11%群馬 2023年 +0.68K -20%埼玉 2023年 +1.27K +26%千葉 2023年 +0.02K +9%東京 2023年 +0.74K +30%神奈川 2023年 +0.30K +7%新潟 2023年 +0.31K +14%富山 2023年 +0.25K +14%石川 2023年 -0.33K -8%福井 2023年 +0.22K +3%静岡 2023年 -0.22K -24%愛知 2023年 +0.13K +84%大阪 2023年 +0.18K +15%兵庫 2023年 +0.00K +41%奈良 2023年 +0.11K -24%岡山 2023年 +0.06K +3%鳥取 2023年 +0.14K +20%島根 2023年 -0.23K +74%広島 2023年 -0.35K -24%山口 2023年 -0.84K -33%香川 2023年 -0.10K -22%愛媛 2023年 -0.63K -6%徳島 2023年 -0.45K -47%高知 2023年 -1.31K -44%大分 2023年 -0.85K +1%青森 2024年 -1.02K -110%岩手 2024年 -0.31K -110%宮城 2024年 -0.33K -87%秋田 2024年 -1.40K -73%山形 2024年 -0.56K -111%福島 2024年 -0.00K -44%茨城 2024年 -0.07K -17%栃木 2024年 +0.06K -9%群馬 2024年 +0.81K -31%埼玉 2024年 +0.67K -29%千葉 2024年 -0.04K +39%東京 2024年 +0.58K -65%神奈川 2024年 -0.20K +8%新潟 2024年 -0.45K -38%富山 2024年 +0.30K -36%石川 2024年 -0.81K -39%福井 2024年 +0.31K -52%静岡 2024年 +0.13K +79%愛知 2024年 +1.23K +46%大阪 2024年 +0.86K +356%兵庫 2024年 -0.05K -33%奈良 2024年 +0.62K +294%鳥取 2024年 -1.13K +15%島根 2024年 -0.69K +9%岡山 2024年 -1.14K -23%広島 2024年 -0.35K -33%山口 2024年 +0.29K -33%徳島 2024年 +0.62K +103%香川 2024年 +0.71K -47%愛媛 2024年 +0.62K +38%高知 2024年 +0.26K -16%大分 2024年 +0.06K -22%福岡 2021年 -0.31K -36%2021福岡 2022年 +0.15K +55%2022福岡 2023年 -0.77K -2%2023福岡 2024年 +0.46K +78%2024
132点＝33県×4年（令和3〜6年度）。横軸はスギ植林の格子だけで測った7月の夜の地表面温度で、その年の33県の平均を引いた値。縦軸は雄花量の平年比から同じように年平均を引いた値。破線は回帰直線で傾き 22 %/K、相関 +0.227。朱色は福岡の4年で、年を添えています。年ごとに測ると 2021年 +0.25 / 2022年 -0.27 / 2023年 +0.28 / 2024年 +0.45 と、2022年だけ符号が逆になります。

走らせる前に凍結した予測と、結果

凍結した予測結果判定
スギ植林マスクにすると年内相関は +0.264 より上がる（+0.26〜+0.36）+0.227（同じ標本でも 0.250 対 0.268）外れ
25%以上と50%以上の差は 0.05 未満0.227 対 0.281（差 0.054）。標本を揃えると 0.250 対 0.255外れ
スギの格子が5つ以上ある県は35県以下・標本150未満44県。標本は2025年の衛星が無く判定不能外れ
プラセボ（県のスギ面積率そのもの）は |r| < 0.15+0.046当たり
昼の温度は |r| < 0.15 のままで、夜だけ効く昼もスギマスクだと +0.22〜+0.28外れ

5本中1本しか当たりませんでした。ただし外れ方は全部同じ向きです。マスクを細かくしても良くならず、昼でも夜と同じくらい出る。どちらも「7月の気温はなだらかで、どこをどう測ってもほとんど同じ値になる」という一つの事情から出ています。

生の相関は、衛星の都合で上がっていました

2回目に出た「夜の温度で +0.333」は、Terra衛星が軌道を保たなくなったことに乗っていました。NASAは2020年2月に最後の軌道維持を行い、以後Terraは通過時刻が早い方向へ漂流しています。夜の地表面温度の全国平均は 2011〜2019年は +0.083 K/年だったのが、2020〜2024年は +0.812 K/年（9.8倍）。日本の気温の実測（0.2〜0.3 K/10年）の何十倍で、温暖化ではありません。対象の4年がまるごとこの期間に入っています。そのため、ここに出した数字はすべて「その年の全国平均を引いたあと」の値です。無料の長期データには、こういう機器側の傾きが混ざります。

正解が増えても、衛星が無いことがある

令和7年度（2025年の夏）の調査は45県に増えて公表済みですが、衛星側がありません。MOD11A2 は Planetary Computer で 2025年7月4日から11月24日までが世界的に欠けていて、7月は6月26日始まりの1合成しか取れません（世界全域で検索して0件、2021年・2023年の同じ検索では5合成）。5年目を足す予定は、この穴で消えました。

有料の線

空から花粉を測る仕事に、国はすでに払っています。令和6年度「AI技術・リモートセンシング技術を活用した花粉観測手法の調査業務」が 1,772万円（日本気象協会）、令和7年度「飛散予測の高度化に向けた航空レーザ計測・解析事業」が4件で 1億6,123万円（国際航業・アジア航測・パスコ）。後者は衛星ではなく航空機です。1本ずつのスギを見分ける仕事は、いまのところ衛星では買われていません。なお正解を作っている「スギ雄花花芽調査業務」自体は 528万円（全国林業改良普及協会）で、双眼鏡の側がいちばん安いという並びになっています。

データと再現

花粉のぶんは別のデータです。

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