2021 Fiscal Year Research-status Report
電磁法探査による地下水情報を活用した農業被害の空間的ダウンスケール手法の開発
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20KK0346
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
吉田 貢士 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (20420226)
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| Project Period (FY) |
2021 – 2023
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| Keywords | 農業被害 / 地形モデル / 作物モデル / 農業保険 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
東南アジアにおける主な食糧生産場である水田は，湛水構造を有しており，低平地では地下水位変動が根圏の水収支に影響を及ぼす．さらに，作付けは水利条件が良い低平地から高位水田へと進み，作付面積は雨季の降水量により変化する．このような現地の適応戦略に即したモデル構築を行うため，電磁法探査による浅層地下水の特性評価とドローン測量による微地形情報を組み合わせた地形－作物生長結合モデルを開発し，乾燥・半乾燥地域における農業被害情報を空間的にダウンスケーリングする手法を確立することが本研究の目的である．本年度はコロナ禍による現地受け入れ期間の入構制限により海外渡航を行うことができなかったため，微地形情報を取り入れたコメ生育モデルの開発を中心として研究を実施した．具体的には，これまで10㎞グリッドスケールで行っていたコメの生産量と農業被害推計モデルを5㎞メッシュスケールの標高情報に合わせたモデルにダウンスケールすることにより，実際の農業統計データの再現実験を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
シミュレーションモデルの開発においては、タイ国全土を対象として5㎞メッシュの空間スケールでコメの生産量と農業被害を計算可能なモデル構築を行い、統計値と比較して概ね妥当な結果が得られている。一方で、計画では2022年2月～3月に訪タイし、タイ東北部において土壌情報と微地形マッピングに関する現地観測を実施する予定であったが、コロナ禍により現地に渡航することができず観測体制の構築が遅れているため、現状では「やや遅れている」と評価した。
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年5月～6月に訪タイし、観測機器の設置を行う。その後12月に雨季米の収穫量調査を実施し、栽培期間中に継続的に得られた現地観測データに基づきシミュレーションモデルのアップデートを行うことにより、計算の解像度がコメの生産量予測や被害額推計に及ぼす影響を評価する。
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