陸域モデルは洪水・旱魃予測などにおいて重要な役割を果たす．モデルの精度向上のためには未知パラメータの調整を行い，水・生態系・熱の互いに影響し合う複数の変数を同時に観測値に近づける必要がある．しかし，多変数観測に対する陸域モデルのパラメータ最適化と不確実性推定の手法は未確立である．そこで，本研究では複数衛星による多変数観測を用いることにより，不確実性推定を伴う，多変数観測に対するパラメータ最適化手法を開発した．土壌水分，葉面積指標(LAI: Leaf Area Index)，地表面温度の3つに関し，観測－モデル変数間の誤差が3種とも同時に校正されるように最適化を行った．結果として，2地点における観測－モデル変数間での𝑅𝑀𝑆𝐸の総合的な減少に成功した．また，生態系に関する観測がモデル精度向上に最も強く影響することが明らかになった．