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

全球每月 1 公里水稻产量图，用于归因极端天气事件的影响

• 批准号: 22H00577
• 负责人: 飯泉 仁之直
• 金额: $ 12.65万
• 依托单位: National Agriculture and Food Research Organization
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H00577/
• 关键词: コメ収量; 全球データプロダクト; 衛星リモートセンシング; 作物モデル; 極端気象影響

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。

In 2022, the method of presumption of the amount of money in multiple periods of the year will be used for the purpose of deducing the amount of money used in the year 2022. It is possible to use the possible techniques in the multi-period regional planning, and to use the possible techniques in the first phase of the project. The main areas of the world are the regions, the regions. The satellite equipment and equipment equipment can obtain the plant health index (MOD13A1 Version 6.1EVI, space resolution 500m, time resolution 16 days). The time series of Savitzky-Golay weather stations will be smoothed out, and the weather will be smoothed during the operation period on EVI weather days (which are similar to each other). Paddy field location specific 2005 paddy field location (GRIPC, Salmon et al. 2015 Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf.) "use the license." The existing study on the number of EVI days and the average number of days in a complex year (Sakamoto et al. 2006 Remote Sens. Environ. ) reports

项目成果

主要作物のフェノロジーイベントを含む全球栽培暦データプロダクトの開発

开发全球作物日历数据产品，其中包括主要作物的物候事件

• 发表时间: 2023
• 作者: Takamasa Mori;Fuki Koike;Yu Ito;Kenta Kitamura;安田陽;塚本昌彦;飯泉仁之直
• 通讯作者: 飯泉仁之直

エチオピア・フォガラ平原における水稲栽培適地の検出

埃塞俄比亚福加拉平原适宜水稻种植土地的检测

• 发表时间: 2022
• 作者: Takamasa Mori;Fuki Koike;Yu Ito;Kenta Kitamura;安田陽;塚本昌彦;飯泉仁之直;森隆昌;酒井徹，糟谷正広，新井圭介，白鳥清志，小川諭志
• 通讯作者: 酒井徹，糟谷正広，新井圭介，白鳥清志，小川諭志

全球適用可能なイネの収量把握に向けた複数データソース結合の試み

尝试结合多个数据源来了解可在全球范围内应用的水稻产量

• 发表时间: 2023
• 作者: 眞﨑良光，飯泉仁之直;酒井徹;大吉慶
• 通讯作者: 大吉慶

GCPE: The global dataset of crop phenological events for agricultural and earth system modeling

GCPE：用于农业和地球系统建模的作物物候事件全球数据集

• DOI: 10.2480/agrmet.d-23-00004
• 发表时间: 2023
• 期刊: Journal of Agricultural Meteorology
• 影响因子: 1.3
• 作者: MORI Akira;DOI Yasuhiro;IIZUMI Toshichika
• 通讯作者: IIZUMI Toshichika