2022 Fiscal Year Annual Research Report
Implementation of a dynamic erosion model in Japan to predict climate change impacts and rainfall event-based erosion
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19H00958
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
西村 拓 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 教授 (40237730)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
酒井 一人 琉球大学, 農学部, 教授 (10253949)
大澤 和敏 宇都宮大学, 農学部, 教授 (30376941)
林 直樹 金沢大学, 人間科学系, 准教授 (50446267)
吉野 邦彦 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 教授 (60182804)
加藤 千尋 弘前大学, 農学生命科学部, 准教授 (60728616)
吉田 修一郎 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 教授 (90355595)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 水食 / 将来予測 / WEPP / ダウンスケーリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
土壌は，その地域の母材や自然環境，人為によって大きく異なるため，プロセス型水食モデルWEPPについて，米国で実証されたモデルパラメータの日本への適用の可否が重要な課題になる．そこで，パラメータの鋭敏度を評価するためのエミュレータの構築や受食係数等モデルパラメータと土壌物理性の関連についての検討を進めた．また，GISと連携して広域で水食の予測・評価を行うGeoWEPPモデルにおいて従来課題とされていた降雨の地表面流出予測の精度を向上させる手法の提案を行った．関連する事例研究としては，福島県における放射性Csの動態や温暖化緩和のために行われるバイオ炭の土壌施用における水食の影響，水食防止対策手法の効果について検討した．
将来の気候変動下における水食の予測のために入力データとなる降雨データについて検討を進めた．従来の将来気象予測値のデータは，高時間解像度であっても日別のデータが大半であったが，日別よりも短い時間スケールの降雨が水食には重要であることを示し，これを考慮した時間ダウンスケーリング手法の提案を行った．さらに途上国など土壌データの整備されていない地域における実装を念頭に，リモートセンシングを用いた土壌分類法の検討を行った．
社会実装に向けては，高校生に向けた環境教育の試行，中山間地の人口減少に伴う土地利用変化の時間スケールの検討など，人の視点からの検討を進めた．また，今後，人口減少の下で中山間地における放棄農地等の保全が重要であるという視点から，農業農村整備に関わる研究者・技術者が多く参加する農業農村工学会大会において，「プロセスベースモデルを用いた水食予測とその活用について」というタイトルの企画セッションを開催し，成果の普及を図った．
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| Research Progress Status |
令和4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4年度が最終年度であるため、記入しない。
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