Development of a global standard forest resource prediction method that contributes to consensus building on global warming prevention measures

• Project/Area Number: 24KK0190
• Research Category: Fund for the Promotion of Joint International Research (International Collaborative Research)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 中島 徹 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 助教 (10598775)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 芝野 恭平 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (10854698) ; 塙 敏博 東京大学, 情報基盤センター, 教授 (30308283) ; 北川 直哉 国立情報学研究所, 学術ネットワーク研究開発センター, 特任准教授 (50749900) ; 美濃羽 靖 京都府立大学, 生命環境科学研究科, 教授 (80285246)
• Project Period (FY): 2024-09-09 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥20,800,000 (Direct Cost: ¥16,000,000、Indirect Cost: ¥4,800,000); Fiscal Year 2026: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000); Fiscal Year 2025: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000); Fiscal Year 2024: ¥7,670,000 (Direct Cost: ¥5,900,000、Indirect Cost: ¥1,770,000)
• Keywords: 地球温暖化

Outline of Research at the Start

米国の天然林は観測の規制が緩やかなこと、共同申請者の所属するNISTは米国内に大きな天然林を有しており、かつ豊富な地上データを活用できること、等の好条件がそろっているため、申請者らの将来予測方法を米国で検証することが可能である。本研究では米国において、これに最先端のIoT観測網・人工知能分析を組み合わせ、従来の経験モデルと過程モデルを融合させるという画期的な手法により、森林資源量の将来予測を正確なものとし、再生可能資源としての木材利用による炭素収支のポテンシャルが現状、どの程度で、どうしたら、より温暖化防止に貢献できるのかを明らかにする。