Quantification of climate change effect on rice production in early modern period in Japan

2021 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 19K21659
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 加藤 知道 北海道大学, 農学研究院, 准教授 (60392958)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 増冨 祐司 国立研究開発法人国立環境研究所, 気候変動適応センター, 室長 (90442699)
• Project Period (FY): 2019-06-28 – 2022-03-31
• Keywords: 稲刈帳 / 水稲生育モデル / 復元気候データ / パラメータ最適化

Outline of Annual Research Achievements

農林水産省や農林省作成の作物統計資料を利用して、MATCRO-Riceの植物季節mGDH、窒素感受性SLNY, SLNYMN、冷害感受性Tcmin、全穂バイオマス中の子実重量割合HIの5つのパラメータを、岩手県、新潟県、愛知県、熊本県の水稲子実収量データに対して準ニュートン法L-BFGSによって最適化した。その際に、入力気候データは県庁所在地のアメダスデータと、WFDEIの再解析気候データを調和させたものを利用した。その結果、21年ウィンドウで過去に10年ずつ遡り、各ウィンドウの初期パラメータを10年前の値にして最適化を行うと、徐々にパラメータ値を変化させながらスムースに収量を統計データに合わせることができることがわかった。最終的に統計データを利用して1883-1903年の最適パラメータが作成できると、品種改良の速度が遅い近世の標準的なパラメータセットとして利用できることが示唆された。
次に面的な計算を行うための入力気候データとして、米国大気海洋局２０世紀再解析データ（NOAA-CIRES-20CRV3, T254, 512 x 256グリッド, 3時間ステップ, 1806-2015年）を、空間解像度を0.05° x 0.05°(5km x 5kmグリッド)に再グリッディングし、時間ステップを１日に改変した。さらに、農研機構メッシュ農業気象データ(1km x 1kmグリッド、1日ステップ、1980年-2019年)を、0.05° x 0.05°(5km x 5kmグリッド)に再グリッディングし、これに対してNOAA-CIRES-20CRV3のデータを調和させた。最後に1850年の水田分布を文献よりデジタル化して作成した。これにより、天保の大飢饉（1830年代）を含む近世末の水稲子実収量の面的計算が可能になると考えられた。