Data-driven dignostics and prediction of terrestrial water and carbon cycles using observation-based big data

Publicly Offered Research

Project Area	Digital biosphere: integrated biospheric science for mitigating global environment change
Project/Area Number	24H01504
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (IV)
Research Institution	Chiba University
Principal Investigator	市井和仁千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 教授 (50345865)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥20,800,000 (Direct Cost: ¥16,000,000、Indirect Cost: ¥4,800,000) Fiscal Year 2024: ¥10,400,000 (Direct Cost: ¥8,000,000、Indirect Cost: ¥2,400,000)
Keywords	陸域炭素循環 / リモートセンシング / ビッグデータ / モデリング / 広域推定
Outline of Research at the Start	本研究では、地上観測ネットワークデータ・衛星観測データ・機械学習・簡易生態系モデルを駆使して、様々な観測データを地球観測ビッグデータととらえ、このデータをよく再現する広域の陸域水・物質循環を推定することを目的とする。機械学習に基づく方法と簡易生態系モデルに基づく方法の2種類の手法で推定し、高空間解像度(グローバル5km、東アジア1km程度)の広域の陸域水・物質循環データを1980年～2100年までの期間で構築する。