2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development and application of interactive decision support system based on Artificial Intelligence for allocation of irrigation water
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18H02295
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
加藤 亮 東京農工大学, (連合)農学研究科(研究院), 教授 (10302332)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
桂 圭佑 東京農工大学, (連合)農学研究科(研究院), 准教授 (20432338)
福田 信二 東京農工大学, (連合)農学研究科(研究院), 准教授 (70437771)
斎藤 広隆 東京農工大学, (連合)農学研究科(研究院), 教授 (70447514)
宗村 広昭 岡山大学, 環境生命科学研究科, 准教授 (90403443)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 水配分 / エージェントベースモデル / 乾期 / 棚田 / 労働資源 / 環境制約 / 水収支 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，持続的な水田農業に向け参加型水資源管理に資するため，灌漑用水の水配分の実態調査と，水配分シナリオの構築について，エージェントベースモデルの開発とその適用を実施する。東南アジアに広く分布する水田農業の灌漑システムにおいて，多くの各農家が栽培管理上のリスク管理として必要以上に取水し，結果として本来配分されるべき灌漑用水が下流側に供給されない場合がある。そこで，水管理者が水配分をする際の農家との調整を助け，より良い水配分を提示するため，人工知能（AI）の分野で活用されるエージェントベースモデル（ＡＢＭ）において，エージェントに強化学習を入れる仕組みを考え，自然・社会・心理的側面を内包する対話型の意思決定支援システムの開発を目的としている。本年度は研究対象地として，インドネシアおよびカンボジアの水田地帯において，水配分メカニズムの検証とモデル開発を実施した。１）インドネシアのバリ島におけるスバックと呼ばれる水配分組織について，既存のAgent Based Modelを改良し，特に労働力資源の影響について解析を行った。２）棚田地帯における水収支の解析に基づき，地下水の利用による灌漑用水配分の影響を把握した。３）カンボジアの水配分状況について，データを収集し用水管理の実体を明らかにした。
１）については，労働力資源が灌漑ブロック外からも流入していることを確認し，ＡＢＭにあらたな目的関数を導入することで解析を可能とした。各エージェントの判断ルールを更新することができた。２）については，棚田地域特有の地下水による湧水についてリモートセンシングデータと現地調査の両面から定量的に明らかにすることができ，論文として出版することができた。３）では，ゲート操作の実態データが取得でき，観測データと合わせた検討を開始している。
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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
論文発表３本，国際会議発表５本，国内学会発表９本と，研究成果を着実に公開している。特に，インドネシアの事例を発表することができ，そのテーマで博士課程の学生が博士号を取得することができた。また，本研究成果をもとに，他研究機関との共同研究も視野に入れることができるようになり，知見の深化と共有を進めることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は最終年度であるため，モデルの統合化と将来シナリオの開発に重点をおいて行いたい。そのなかでエージェントの判断ルールについて強化学習によるルールの更新を取り入れたい。また，現地への適用について，インタビューを通じて研究成果の社会実装に向けて検討する。
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