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Development of Watershed Management Models Integrating Land-and-sea Areas in South-east Asian Developing Countries by overcoming the Scarce Watershed Data

克服流域数据稀缺的问题，开发东南亚发展中国家陆海一体化流域管理模式

基本信息

批准号：
21K05833
负责人：
平松和昭
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

東南アジアの新興国・発展途上国では，経済発展に伴う都市化・混住化の進行で，農村地域や閉鎖性水域での有機汚濁が急速に拡がっている．日本が1970年代以降，経験してきた農業・農村地域での有機汚濁を，新興国・発展途上国では，近年，より深刻な水環境の悪化を伴って急速に経験しつつある．高い農業生産性を維持しつつ，陸域から排出される窒素・リンの負荷を削減するとともに，閉鎖性水域の水環境保全を図ることが喫緊の課題となっている．流域圏における水環境は，陸域上流から下流の閉鎖性内湾に至る流域圏の物質フロー系によって形成されるため，流域圏の水環境保全のためには，陸域と海域を個別に考えるのでは無く，連続的に捉え，陸海域流域圏全体の水循環系と物質循環系を統合的に俯瞰する，いわゆる陸海域統合－流域圏水環境管理が極めて重要である．本課題では，以上の問題意識を背景に，ベトナムの研究機関との強固なネットワークに基づき，4グループの研究組織を構成し，先ず陸域を対象に，面源負荷グループとGIS流域解析グループは連携してGIS援用－流域モデルの構築を進めた．両グループの成果を負荷源入力として，閉鎖性湖沼グループと閉鎖性海域グループは水理学－生態系モデルの開発を進めた．その際，東南アジア流域圏で不可避のデータ寡少性を補完するため，人工知能技術（AI）や機械学習技術，衛星リモートセンシング技術の援用を目指した．また，本課題では，東南アジア新興諸国のようなデータが寡少な地域でも適用可能で，将来的な地域開発や気候変動に対する流出量の長期的変化を予測可能な流出モデルの開発を目的に，分布型降雨流出モデルを既に開発している．このモデルを実流域に適用して，効率的かつ高精度で解析を行うためのモデル要件についても検討を行う必要がある．

Southeast China is developing rapidly with urbanization and urbanization, and rural areas are closed to organic pollution. Since the 1970s, Japan has experienced a rapid decline in organic pollution in agriculture and rural areas, and in recent years, it has experienced a rapid decline in water environment. High agricultural productivity is maintained, and the discharge of pollutants from land is reduced. The water environment in closed water areas is protected. The water environment of the basin is formed by the closed inner bay from the upper reaches of the land to the lower reaches of the basin, and the water environment of the basin is preserved. The water environment of the basin is preserved by the separate examination of the land and sea areas. The water circulation system of the whole basin is integrated. The water environment management of the basin is extremely important. In this paper, based on the background of the above problems, the research organization and the strengthening of the infrastructure, the structure of the research organization, first of all, the land object, the non-point source load, GIS watershed analysis, GIS application and watershed construction. The results of the study are as follows: (1) the development of closed lakes and closed seas; and (2) the development of hydrology-ecosystems. At the same time, the Southeast China Basin has an unavoidable shortage of information technology. Artificial intelligence technology (AI), mechanical learning technology, satellite technology and application technology are all pointed out. This paper aims to predict the long-term variation of runoff in the southeast emerging countries and to predict the development of distributional rainfall runoff in the future. This is the case with the analysis of the flow field. It is necessary to analyze the flow field with high accuracy.