千葉大学，国立環境研究所（NIES），森林総合研究所，宇宙航空研究開発機構（JAXA）は，気象衛星「ひまわり8号・9号」の観測データを活用し，東アジア地域における植生の光合成量を30分ごとに推定する新たな手法を開発した（ニュースリリース）。
植生の光合成活動を含む陸域の観測には，同じ地点を飛来する頻度が低い極軌道の人工衛星が主に利用されており，光合成量の推定は数日から一ヶ月単位で行なわれてきた。また，衛星観測データをもとに光合成量を推定する従来の光利用効率モデルは，真昼の強光・高温・乾燥条件や，日の出直後や日没前の薄暗さ，放射環境の急激な変化など，一日の中で起こる多様な気象環境の変動を考慮していなかった。
研究グループは，静止軌道衛星であるひまわり8号・9号による高頻度の観測データを活用し，東アジア地域における光合成量を30分ごとの時間間隔で推定する新たな手法を検討した。
従来モデルを日周スケールへと拡張するにあたり，①一日の中で変化する光の吸収量，②光の強さに応じて変わる光合成の効率，③猛暑時の高温ストレスに着目して精度の向上を図った。
①をモデルに考慮したものをDD（Direct/Diffuse）設定，①と②にを考慮したものをDD-NL（DD with Non-Linear relationship）設定とし，従来モデルと比べてどれだけ精度が向上するかを調べた。③については，最も精度の高かったDD-NLモデルを使って評価した。
従来モデルでは，晴れた日の昼間に光合成量を過大に見積もり，逆に朝夕や曇りの日には少なく見積もる傾向があった。森林では，DD-NL設定によってこれらの誤差を大きく軽減できた。一方，水田では強い光による制約が小さく，DD設定でも十分な改善が見られた。
ひまわりの観測データを従来のモデルにそのまま適用すると，朝夕や曇りなどの弱光条件で生じた推定誤差が積み重なり，日単位や年単位の積算量に大きな負のバイアスが生じることが分かった。従来モデルをDD-NL設定で制御することでこのバイアスを大幅に抑えることができ，異常気象の影響が現れやすい日内スケールから，気候変動の影響が現れる年スケールまでをつなげた解析が可能になる。
従来の数値気象モデルの気温データの代わりにひまわりで推定された植生面温度データを用いることで，猛暑時の日中に光合成活動が低下する，昼寝現象をより高い感度で検出できるようになった。
研究グループは，この成果は，日周から年スケールの炭素収支を一貫して捉える新たな枠組みとしての活用も期待されるとしている。
