物理プロセスを組み込んだ深層学習による水田内温度環境の予測モデルの構築

2022年6月から10月まで、奈良県高山町の水田で観測実験を行いました。観測項目は、群落外の気象データに加えて、群落内の日射量、湿度、気温、風速を観測しました。また、植物層のLAIを月に2回測定しました。論文発表では、2019年から2020年の水田観測データに基づいて、深層学習モデルと水田の熱収支モデルを組み合わせた物理モデルに基づくニューラルネットワークを提案しました。そして、実験結果を整理し、"Interpretable Framework of Physics-guided Neural Network with Attention Mechanism: Simulating Paddy Field Water Temperature Variations" という論文を作成し、Water Resources Researchに投稿して発表しました。さらに、物理モデルを基にした大規模水田の灌漑システムを開発し、その結果を整理し、"Development of Short-term Hybrid Forecast Model of Paddy Water Temperature as Alert System for High-Temperature Damage" という論文を作成し、論文集Irrigation and Drainageに投稿して発表しました。また、学会発表では、"Interpretable Framework of Physics-guided Neural Network with Attention Mechanism: Simulating Paddy Field Water Temperature Variations" の内容を整理し、アメリカの学会AGU Fall Meeting 2023でポスター発表を行いました。

2022年6月から10月まで、奈良県高山町の水田で観測実験を行いました。観測項目は、群落外の気象データに加えて、群落内の日射量、湿度、気温、風速を観測しました。また、植物層のLAIを月に2回測定しました。論文発表では、2019年から2020年の水田観測データに基づいて、深層学習モデルと水田の熱収支モデルを組み合わせた物理モデルに基づくニューラルネットワークを提案しました。そして、実験結果を整理し、"Interpretable Framework of Physics-guided Neural Network with Attention Mechanism: Simulating Paddy Field Water Temperature Variations" という論文を作成し、Water Resources Researchに投稿して発表しました。さらに、物理モデルを基にした大規模水田の灌漑システムを開発し、その結果を整理し、"Development of Short-term Hybrid Forecast Model of Paddy Water Temperature as Alert System for High-Temperature Damage" という論文を作成し、論文集Irrigation and Drainageに投稿して発表しました。また、学会発表では、"Interpretable Framework of Physics-guided Neural Network with Attention Mechanism: Simulating Paddy Field Water Temperature Variations" の内容を整理し、アメリカの学会AGU Fall Meeting 2023でポスター発表を行いました。