Effects of BVOC emissions from Yambaru forest on local atmospheric environment: machine learning based evaluation

Research Project

Project/Area Number	23K05320
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 40010:Forest science-related
Research Institution	Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University
Principal Investigator	飯沼賢輝沖縄科学技術大学院大学, 機器分析セクション, リサーチサポートスペシャリスト (60834588)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000) Fiscal Year 2023: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Keywords	機械学習 / テルペン / イソプレン / SOA / やんばる
Outline of Research at the Start	本研究では世界的にユニークな生態系を持つ沖縄県やんばる地域にある森林から得られた植物性由来の揮発性化合物とPM2.5を網羅的に化学分析し、植物性由来の揮発性化合物とPM2.5の関係を特徴づけることを行う。また機械学習を用いることで植物性由来の揮発性化合物とPM2.5化合物の間の複雑な関係やサンプル間における類似性を可視化し環境動態解析を行う。