2023 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Watershed Management Models Integrating Land-and-sea Areas in South-east Asian Developing Countries by overcoming the Scarce Watershed Data
| Project/Area Number |
21K05833
|
|---|
| Research Institution | Kyushu University |
|---|
Principal Investigator |
平松 和昭 九州大学, 農学研究院, 学術特任教員 (10199094)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | 統合流域管理 / 水理モデル / 水文モデル / 人工知能技術 / 機械学習技術 / 分布型モデル / 衛星気象データセット |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
東南アジアの新興国・発展途上国では，経済発展に伴う都市化・混住化の進行で，農村地域や閉鎖性水域での有機汚濁が急速に拡がっている．高い農業生産性を維持しつつ，陸域から排出される窒素・リンの負荷を削減するとともに，閉鎖性水域の水環境保全を図ることが喫緊の課題となっている．
流域圏における水環境は，陸域上流から下流の閉鎖性内湾に至る流域圏の物質フロー系によって形成されるため，流域圏の水環境保全のためには，陸域と海域を個別に考えるのでは無く，連続的に捉え，陸海域流域圏全体の水循環系と物質循環系を統合的に俯瞰する，いわゆる陸海域統合－流域圏水環境管理が極めて重要である．
本課題では，以上の問題意識を背景に，ベトナムの研究機関との強固なネットワークに基づき研究組織を構成し，日本国内の九州やベトナムの流域圏を対象に，陸域を対象としたGIS援用－流域モデル，水域を対象とした水理学－生態系モデル，両者の統合モデルの開発を進めた．その際，東南アジア流域圏で不可避のデータ寡少性を補完するため，人工知能技術（AI）や機械学習技術，衛星リモートセンシング技術を積極的に導入した．
すなわち，東南アジア新興諸国のようなデータが寡少な地域でも適用可能で，将来的な地域開発や気候変動に対する流出量の長期的変化を予測可能な分布型降雨流出モデルの開発，人工衛星に搭載した可視・赤外の放射計やマイクロ波チャネルによって観測したデータを基に降雨量や蒸発散量，気温などを推定し，地域規模または世界規模で記録した衛星気象データセットの利用可能性の定量的検討，博多湾や農業用ため池などを対象とした水理学－生態系モデルの開発，水質予測のための階層型ニューラルネットワークモデルや再帰型ニューラルネットワークモデルの開発，閉鎖性水域の水質の内部動態把握のための時間周波数解析手法の開発などを行った．
|
