2017 Fiscal Year Annual Research Report
Process based Crop Yield Prediction Using Satellite Observations
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15K18128
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
小槻 峻司 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究機構, 研究員 (90729229)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | データ同化 / 作物収量推定 / 衛星観測 / 陸面過程モデル / パラメータ推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，アンサンブルデータ同化によってモデル計算と衛星観測を双利用した作物生育モニタリング，及び，力学的な広域作物収量予測が可能なシステム開発を目的とする．モデル計算・衛星データ解析による作物生育モニタリング手法を相補的に併用し，両手法の長所を利用できる点に大きな特徴がある．平成29年度の成果は以下の通りである．
(1) モデルパラメータ推定手法の開発を進めた．作物生育モデルのパラメータの推定に先立ち，より簡単な問題として全球大気モデルの大規模凝結スキームのパラメータ推定に取り組み，良好な結果を得た．この成果について，現在論文投稿中である．
(2) 衛星観測植生指標を陸面モデルに同化するための基礎研究を行った．動的植モデルと粒子フィルタを使用し，理想条件下でのデータ同化実験を実施した．また，アンサンブルデータ同化手法において，予報誤差を適切に見積もる方法について統計数理的な研究を行い，成果をまとめて論文を発表した（Kotsuki et al. 2017; QJRMS)．
(3) データ同化の理論研究を進めた．適切な同化システムの設計には，観測データがどの程度天気予報の改善に寄与しているのか定量化することが重要である．観測データが予報をどの程度改善したかを測る手法が観測インパクト推定である．この観測インパクト推定手法の理論的解釈を進め，成果をまとめて論文を発表した (Kotsuki et al. 2017; MWR)．
総括：本研究の目的として掲げた，衛星観測を利用した作物生育モニタリングや力学的な広域作物収量予測可能なシステムが開発されたことには大きな意義がある．また，このシステムを安定的なリアルタイム実行を確認した．システムの開発自体は工学的な目的の強いものであるが，研究開発の中で新たな課題が発見され，それらを解決していくことで当初の計画以上に発展的な科学的成果を挙げた．
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[Journal Article] Modelling surface runoff and water fluxes over contrasted soils in pastoral Sahel: evaluation of the ALMIP2 land surface models over the Gourma region in Mali2017
Author(s)
Grippa, M., Kergoat L., Boone A., Peugeot C., Demarty J., Cappelaere B., Gal L., Hiernaux P., Mougin E., Ducharne A., Dutra E., Anderson M., Hain C., and. ALMIP2 Working Group
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Journal Title
Journal of Hydrometeorology
Volume: 18
Pages: 1847-1866
DOI
Peer Reviewed / Int'l Joint Research
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