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全球農業水資源モデルの構築及び全球収量ポテンシャルの推定

全球农业水资源模型构建及全球产量潜力估算

基本信息

批准号：
12J03816
负责人：
小槻峻司
金额：
$ 1.15万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2012
资助国家：
日本
起止时间：
2012 至 2013
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、農業生産活動と陸域の水循環との関わりを解析可能な農業水資源モデルを構築する事である. 開発目標である農業水資源モデルについては, 既に昨年度までにその枠組みの開発を終えており, 今年度に論文として掲載された. 本年度は, 昨年度までの活動を踏まえた上で, モデル自体の改良や, 入カデータの高精度化により, モデル出力をより現実に擦り合わせるための作業に重点を置いて研究を行った. 本年度の主な研究成果は, 以下の通りである.1. 衛星観測植生指標を用いた全球農事暦推定アルゴリズムの高精度化陸上の水循環, 及び, 作物モデルの開発・検証・適用に際して, 農事暦情報が必要となる. 本研究では, 近年利用が可能になってきた全球作物分布情報を利用することで, 衛星観測植生指標NDVIを用いた全球農事暦推定アルゴリズムを高精度化した. 特に作物の播種日は, 人為的な影響を強く受けるため気象・気候条件により決定する事が困難であった. 本研究で行ったアルゴリズムの改良により, 各国の作物統計情報と比較して, 作成される農事暦の再現性が向上する事を示した.2. タイ・チャオプラヤ川対象としたケーススタディ : 再現実験と将来の変化予測水関連災害の多いタイ・チャオプラヤ川におけるケーススタディを行った. 再現実験では, モデルが対象流域の年流出量や流出量の季節変化を再現しうる事を示すと共に, 同流域で雨季中盤の大雨が, 雨季後期の大出水につながるという知見を得た. 将来の気候条件を用いた将来予測計算では, GCM (Global Climate Model)や温室効果ガスの排出シナリオに関する不確実性を考慮した, 将来の水資源変化予測を行った. 解析では, GCMの違いによる不確実性を低減する為に, 複数のGCM出力を用いた結果, 多くのモデル出力が将来にかけての大幅な流量増加を支持することを示した.3. 乾燥域における水収支解析精度の高精度化への取り組み現在の全球水文モデルは, 乾燥域の河川で流量過大となる問題を抱えている. その理由は, 乾燥域における水文観測密度が低い事と, 現状の水文モデルが乾燥域の陸面プロセスを十分にモデル化できていないことが原因である. 地上観測情報の不十分さや, 乾燥域のモデルパラメータのキャリブレーションは, 衛星観測情報を用いた同化やフィルタリングにより改善される可能性がある. 本研究では, 地表面水文量の一つである土壌水分量に着目し, JAXAの提供するAMSR-E土壌水分量の利用を開始した. AMSR-E土壌水分に関しては, その利用可能状況を判断した上で, モデルの同化システムに組み込むことが今後の課題として残された.

The purpose of this study is to analyze the relationship between agricultural production activities and land water cycle. The development of agricultural water resources has been carried out in the past year, and the development of agricultural water resources has been carried out in this year. This year, the activities of the previous year have been stepped up, and the improvement of the self-improvement system has been carried out. The main research results of this year are as follows: 1. Satellite measurements of vegetation indicators are used to estimate global agricultural data and to improve the accuracy of water cycles on land, and crop data development, detection, and application. In this study, the global crop distribution information was used to estimate the global crop distribution with high precision. Special crop planting date, man-made influence, weather conditions, decisions and difficulties. This study aims to improve crop statistics by comparing crop statistics from different countries and to demonstrate the reproducibility of crop statistics. 2. The water quality of the river is very high. The annual outflow and seasonal variation of the outflow of the corresponding basin are reproduced. The heavy rain in the middle of the rainy season in the same basin and the heavy outflow in the late rainy season are observed. The future prediction calculation of future climate conditions is based on GCM (Global Climate Model) and the uncertainty of future water resources prediction. The analysis shows that the GCM's non-compliance is inaccurate, and the GCM's output is low, and the GCM's output is low, and the GCM's output is high, and the GCM's output is high. High accuracy of analysis of water flow in dry areas and high accuracy of analysis of water flow in dry areas. The reason for this is that the hydrological density in dry areas is low, and the hydrological density in dry areas is very low. The ground survey information is not very good, the dry domain is not very good, the satellite survey information is very good, the satellite survey information is very good. This study focuses on the soil moisture component of surface hydrology and begins to utilize the soil moisture component provided by JAXA. AMSR-E soil moisture is related to the determination of possible utilization conditions, and future problems are discussed.