農林生態系時空間変動の時空間埋込によるダイナミクス再構成と決定論的非線形予測
Project/Area Number |
15658074
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Research Category |
Grant-in-Aid for Exploratory Research
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Allocation Type | Single-year Grants |
Research Field |
Agricultural information engineering
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Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
Principal Investigator |
酒井 憲司 東京農工大学, 大学院・共生科学技術部, 助教授 (40192083)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
浅田 真一 神奈川県農業総合研究所, 根府川試験場, 主任研究員
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Project Period (FY) |
2003 – 2005
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2005)
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Budget Amount *help |
¥3,200,000 (Direct Cost: ¥3,200,000)
Fiscal Year 2005: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2004: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2003: ¥1,400,000 (Direct Cost: ¥1,400,000)
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Keywords | 隔年結果 / カオス / 時空間カオス / CML / 豊凶現象 / 非線形時系列解析 / カオス解析 / 複雑系 / 生態系 / 定常性 / 自己回帰型差分分布関数 / シンプレックス法 / 時空間埋め込み / オブザベーションマップ / カオス農学 / ハイパースペクトル / 非線形時空間ダイナミクス / コナラ / 決定論的非線形予測 / MATLAB_GUI |
Research Abstract |
1.温州みかん48個体データに関して実施した1998年〜2005年の収量アンサンブルデータを取得する。これに対して、RSMを用いた大域的モデリングを行い,さらに決定論的非線形予測の意味での1年先収量予測をいった.高精度の予測に成功し,ダイナミクスが有効に再構成されていることが確認された. 2.また,データ集合の分布についても予測を行い,おおよその豊凶の予測が集団レベルでも可能であることが示されたが,大域的モデルでは精度向上が限界のようであり,局所モデルの必要性が認められた. 3.上記で開発した手法をハイパースペクトルおよびマルチスペクトル画像に適用するためのアルゴリズムを開発した。ニューラルネットワークスを用いた,局所ダイナミクスの同定である.カリフォルニア大学から提供されたピスタチオ収量データについて適用し,有効性を検討した. 4.代表的なカオス制御の手法であるOGY法を用いて,同定されたダイナミクスに適用した.良好に不安定平衡点を安定化することに成功した. 5.研究成果発表のためのワークショップを,「カオス・複雑系の生態情報学」国際ワークショップと共催した。研究成果報告書を刊行した。 6.研究協力者 1)浅田真一:神奈川県農業技術センター・主任研究員(温州みかん栽培試験と葉内養分検出) 2)Nikolay Vitanov:ブルガリア科学アカデミー教授(時空間データの非線形解析) 3)Devola Wolfshon:デンマーク王立獣医農科大学准教授(画像解析による花数計測) 4)Alan Hastings:カリフォルニア大学デービス校・環境・生態系学科・教授(生態系のカオス解析)
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Report
(3 results)
Research Products
(15 results)