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

利用结合物理过程的深度学习构建稻田内温度环境的预测模型

基本信息

批准号：
22KJ0781
负责人：
謝文鵬
金额：
$ 1.09万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ0781/
关键词：
PGNN 水田水温熱収支モデル

项目摘要

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。

从2022年6月至1022年10月，在高山镇的稻田进行了观察实验。除了社区之外的天气数据外，还观察到有关太阳辐射，湿度，温度，温度和风速的观察项目。此外，每月两次测量工厂层的LAI。在论文中，我们提出了一个基于物理模型的神经网络，该模型将深度学习模型与稻田热平衡模型相结合，该模型基于2019年至2020年的稻田现场观察数据。然后组织了实验结果，并写了一篇论文，并写了一篇论文，“可解释的物理学指导的神经网络和注意力机制的可解释的框架：仿真田地水温度变化，以介绍水资源，以介绍水资源。此外，我们基于物理模型开发了一个大规模的稻田灌溉系统，组织结果，并创建了一篇名为“开发帕迪水温的短期混合预测模型，作为高温损害的警报系统”，并将其提交给收集纸张灌溉和排水以进行演示。此外，在会议介绍中，组织了“具有注意机制的物理学引导的神经网络的可解释框架：模拟稻田水温变化”的内容，并在2023年的美国Agu秋季会议上进行了海报演示。