2020 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 / 水管理 / エージェントベースモデル / 労働資源 / 水収支 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、a）水配分の社会的なメカニズムに関連する自然条件および農業管理の実態調査と水収支・作物生産予測サブモデルの開発・検証、b）農家間の水配分の「行動」と「報酬」に基づくエージェントベースモデルによるシミュレーション、c) 水管理者向けの対話型意思決定支援システムの開発と社会実装に向けた小規模地区での実証試験、を目的として研究を進めてきた。
a)については、カンボジア国ポーサット流域の灌漑地区を対象に、流域スケールの水収支及び、水田の水管理を検討することができた。また比較対象として、日本の茨城県の新利根川の灌漑地区を行い、異なる水管理に基づき水収支にどのような影響が出るかについて検討した。結果として、乾季の卓越するカンボジアでの水管理は、上流の森林域からのダムの流出量に支配され効率的な水配分にまでは至っていない。特に、雨季の始まりが近年は安定せず、水需要の予測、作付け開始時期の不安定化が収量の減少につながっている現状を把握することができた。
b）については、通常の水管理スケジュール以外にも、収穫時の農村域外からくる労働力の多少が、水配分スケジュールに影響を及ぼすことを明らかにした。この現象をエージェントベースモデルに反映させて、シミュレーションを実施することが出きた。結果として、労働力が少ない場合、収穫時間が延長し、次の作付けが遅れる事象が発生するため、栽培スケジュールと労働力獲得が水配分の大きな要因であることが示された。
c）については、本年度、コロナ禍のため海外出張ができなかったため、検証作業に遅れが生じているが、それでも、カンボジア国ポーサット流域を事例とした水配分についての農家聞き取りの研究を進めることができた。インドネシアについては、ジャワ島中部を対象にしたものはリモートセンシングデータの解析を中心に行い、洪水時の水管理の実態について解析を進めている。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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