2020 Fiscal Year Annual Research Report
Mechanisms of carbon runoff in river basin to control climate change
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18K13835
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
丸谷 靖幸 九州大学, 工学研究院, 助教 (50790531)
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2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 気候変動 / 物質循環 / 陸域物質循環モデル / 水文流出モデル / 擬似観測データ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
地球上で早急に対応すべき課題として，気候変動の抑制が挙げられる．その要因は二酸化炭素などの温室効果ガスであり，それらは例えば炭素が化学反応することで生成される．そのため，温室効果ガスの削減には流域圏における炭素収支を理解することが重要である．既往の研究では炭素収支については，現地観測や全球シミュレーションにより研究されているものの，山地から平野，沿岸域といった人々が生活する流域圏を対象とした研究例は少ない。そこで本研究では流域圏に着目し，炭素流出機構を解明し，定量的に炭素流出量を推定可能な手法を構築することを目的とする．
最終年度である本年度は，昨年度に引き続き，物質（主なターゲットは炭素）流出機構を再現可能な水文流出モデルの改良に取り組んだ。本研究で用いる水文流出モデルと陸域物質循環モデルの時空間解像度が異なり，統合モデルによる計算時間は時間解像度が細かい水文流出モデルに依存する．そこで流出モデルの再現精度と計算時間の兼ね合いから，水文流出モデルの流出機構を簡便かつ短時間で計算可能なタンクモデルへ変更した．陸域物質循環モデルの多くの水収支はタンクモデルで計算されているため，水文流出モデルと陸域物質循環モデルの統合時の親和性を向上させることが可能となった．さらに水文流出モデルによる流出量の予測幅に関する議論を可能とするため，ランダムサンプリングによりモデルパラメータを予測し，パラメータが変化した場合における流出量予測値のばらつきについても検討を行った．
さらに，昨年度取り組んだ少ない気象観測データから長期的な疑似観測データを作成する手法についてさらなる検討を行った．例えば山地流域のような気象データが乏しい地域において気候変動や長期的な水・物質動態の評価・予測を行うに当たり，最低限観測すべき期間数の検討を行った．
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