Project/Area Number |
22K18497
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Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Medium-sized Section 4:Geography, cultural anthropology, folklore, and related fields
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Research Institution | Hokkaido University |
Principal Investigator |
加藤 知道 北海道大学, 農学研究院, 准教授 (60392958)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
増冨 祐司 国立研究開発法人国立環境研究所, 気候変動適応センター, 室長 (90442699)
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Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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Keywords | 作物モデル / プロセスモデル / アジア / 気候変動 / 飢饉 |
Outline of Research at the Start |
世界のコメの9割以上を生産するアジアにおいて、コメ収量への気候変動影響を調べることは、将来の世界の安全保障の上でも非常に重要である。コメ収量の将来予測をするために、水稲生育モデルが開発されている(MATCRO-Rice)が、生理・生態パラメータは、コシヒカリに対して調整が行われており、広くアジアの現在・過去の品種に対応できていないという課題がある。そこで本研究では、アジア諸国の地方別のコメ収量統計、水稲生育モデル(MATCRO-Rice)とパラメータ最適化を組み合わせ、近現代における気候変動がコメ収量に及ぼした影響を定量的に解明するとともに、歴史的飢饉のうち気候変動によるものを特定する。
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Outline of Annual Research Achievements |
MATCRO-Riceの植物季節・炭水化物分配・冷害感受性・窒素感受性などを制御する4-6個のパラメータを対象に、作物統計とモデルとの差を最小化するための統計的調整を行う準備をした。まず、気象観測データを同化した気候モデルNOAA-CIRES-DOE 20CRv3(米国海洋大気庁20世紀再解析モデル)に よる復元気候データ(0.7ox0.7oグリッド,1806-2015年,3時間平均)を、0.5ox0.5oグリッドに内挿補間してアジアのコメ作地域(50oN-10oS, 70oE-150oE)のモデル入力データ(0.5ox0.5o度・1900-2015年・日平均)を作成した。 また、収集したコメ収量統計データの内容を精査し、異常値を排除などの整理をし、モデル収量との比較とデータ同化システムのための整備をおこなった。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
計画通り、入力気象データの整備がほとんど完了した。また比較のためのコメ収量統計資料の整備も行うことができた。
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Strategy for Future Research Activity |
一地域をモデルにデータ同化のテストを行う。特に、最適化するパラメータについて、日本での先行研究で対象にした4-6つのもので良いのかや、多毛作地域でのワークフローについて詳細に決定することが求められる。
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