Global monthly 1-km rice yield mapping for attributing the impacts from extreme weather events

2022年度は多期作地域におけるコメ収量推定手法の開発と試験的な適用を目的とする。多期作地域に適用可能な手法であれば、作期が一つの中緯度地域にも適用が可能である。まず、世界の主要コメ生産地域であるアジアのうち二期作および三期作地域が行われているベトナム・メコンデルタ地域を対象とした。衛星リモートセンシングにより得られた植生指数（MOD13A1 Version 6.1 EVI、空間解像度500m、時間解像度16日）にSavitzky-Golayフィルターを適用して時系列データを平滑化し、作期ごとにEVIのピーク日（イネの出穂日に相当）を特定した。水田の位置の特定には2005年頃の水田マップ（GRIPC、Salmon et al. 2015 Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf.）を使用した。複数年について年間のEVIピーク日数を数え、その平均値が既存研究（Sakamoto et al. 2006 Remote Sens. Environ.など）で報告されている作期数と概ね対応することを確認した。上記に加えて、全球作物モデルCYGMAにより、播種日を変えた生育シミュレーションを行い、バイオマス、出穂日、収穫日、収量、生育期間の気温や降水量、日射量、ストレス指標などを出力した。CYGMAに入力条件として与えた播種日のうち、出穂日のシミュレーション結果がEVIピーク日に最も近かった播種日を現実に即しているものとして、それぞれの作期と作物モデル出力を対応付けた。対応付けた作物モデル出力は以降の解析において機械学習モデルの学習データに用いる予定である。また、推定値との比較のためにコメ統計データをカンボジアの州、ベトナムの郡について収集した。国際稲研究所（IRRI）などで行われた圃場試験データについても収集中である。

2022年度は多期作地域におけるコメ収量推定手法の開発と試験的な適用を目的とする。多期作地域に適用可能な手法であれば、作期が一つの中緯度地域にも適用が可能である。まず、世界の主要コメ生産地域であるアジアのうち二期作および三期作地域が行われているベトナム・メコンデルタ地域を対象とした。衛星リモートセンシングにより得られた植生指数（MOD13A1 Version 6.1 EVI、空間解像度500m、時間解像度16日）にSavitzky-Golayフィルターを適用して時系列データを平滑化し、作期ごとにEVIのピーク日（イネの出穂日に相当）を特定した。水田の位置の特定には2005年頃の水田マップ（GRIPC、Salmon et al. 2015 Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf.）を使用した。複数年について年間のEVIピーク日数を数え、その平均値が既存研究（Sakamoto et al. 2006 Remote Sens. Environ.など）で報告されている作期数と概ね対応することを確認した。上記に加えて、全球作物モデルCYGMAにより、播種日を変えた生育シミュレーションを行い、バイオマス、出穂日、収穫日、収量、生育期間の気温や降水量、日射量、ストレス指標などを出力した。CYGMAに入力条件として与えた播種日のうち、出穂日のシミュレーション結果がEVIピーク日に最も近かった播種日を現実に即しているものとして、それぞれの作期と作物モデル出力を対応付けた。対応付けた作物モデル出力は以降の解析において機械学習モデルの学習データに用いる予定である。また、推定値との比較のためにコメ統計データをカンボジアの州、ベトナムの郡について収集した。国際稲研究所（IRRI）などで行われた圃場試験データについても収集中である。