統合的環境知識データベースと推論システムを用いた東アジアの環境将来予測

Research Project

Project/Area Number	09248229
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
Allocation Type	Single-year Grants
Research Institution	Kyushu University
Principal Investigator	井村秀文九州大学, 工学部, 教授 (20203333)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	松本亨九州大学, 工学部, 助手 (50274519) 藤倉良九州大学, 工学部, 助教授 (10274482)
Project Period (FY)	1997
Project Status	Completed (Fiscal Year 1997)
Budget Amount *help	¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000) Fiscal Year 1997: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000)
Keywords	エキスパートシステム / 知識データベース / 環境将来予測 / 学習曲線 / アジア / 環境と開発 / 食糧受給 / 専門家調査
Research Abstract	1.環境知識データベースの開発モデルの基礎となる数値情報に加えて,人間の洞察・推論に働きかけるあらゆる形態の環境情報を統合したデータベースである。開発にあたっては、(1)さまざまな規格(データ形式)に対応できる入力環境、(2)統一されたデータベース管理形式(data)、(3)データの効果的表示機能(information)、(4)統計解析等のデータ加工機能及び解析結果の統合利用(knowledge)、等の機能を持たせるものとした。 (4)に関しては、経済指標と他のさまざまな環境指標との相関の高さに着目し、一国の経済発展のレベルを記述する指標を説明変数として,各種の環境指標との関係を分析した。 2.推論システムの構築と中国の食糧需給予測への適用 (1) 国レベルのマクロ変数を用いた予測:トップダウン型モデルここで用いた予測モデルの基本は,様々な環境因子を、学習曲線をベースとした関係式によってつないだ連鎖構造(システムダイナミクス)である。また、都市と農村の成長過程の違いを予測結果に反映させるため,全国を都市部と農村部の2つに分割した。反収(単位面積あたり収穫量)について設定したシナリオ1〜3に対し,それぞれ 2008 年,2001 年,1996 年に穀物需要量は供給量を上回る結果となった。 (2) 市・県レベルの詳細なデータを用いた予測:ボトムアップ型モデル穀物生産量は、地域ごとのミクロな自然特性に大きく左右されるので、まず、中国全土の 2,182 の「市、県」を観測単位として、穀物生産量とその説明変数に関するデータ収集を行う。反収の説明変数として,化学肥料投入量,有効灌漑率,農業機械の使用,気象(年平均気温,年平均降水量,年平均雲量)を仮定する。 OECFの値に比べ若干値が上回る結果となったが、これは反収の算出方法や耕地面積のシナリオ設定の違いによる。 3.専門家の総合的判断の集約:専門家調査の実施我が国の中国及び環境の専門家・有識者を対象に、中長期的な中国の将来についての見方を調査した。この調査の目的は,定式化の困難な環境因子についての予測値を,専門家の知識と経験に基づく直感的判断から抽出することである。これは,複雑な要因が絡み合って生じる現実の現象を、人間の持つ総合的判断力で予測するための1つの実際的アプローチとして位置づけられるものである。本調査では,直感的判断を可能な限り定量化するために,グラフ中に現在から 2050 年までの予測ラインを書き込んでもらうという方法を採用した。また、あらかじめ単純なトレンドによる予測ラインを、情報として与えた。