2023 Fiscal Year Annual Research Report
Data-driven diagnistics of terrestrial water and carbon cycles using observation-based big data
Publicly Offered Research
| Project Area | Digital biosphere: integrated biospheric science for mitigating global environment change |
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| Project/Area Number |
22H05711
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
市井 和仁 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 教授 (50345865)
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| Project Period (FY) |
2022-06-16 – 2024-03-31
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| Keywords | 陸域炭素循環 / 気候変動 / リモートセンシング / 機械学習 / 広域推定 / 陸域水循環 / フラックス観測 / 衛星観測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、地上観測、衛星観測といった観測データを地球観測ビッグデータとして集約し、地上観測・衛星観測・簡易モデル（機械学習・簡易生態系モデル）を統合させることで、広域の水・炭素フラックスの推定を行い、陸域植生の変動のスポットを見つけることを目的としている。本年度は、「データ集約」「データ統合」「相互比較」を実施した。
「データ集約」については、昨年度収集したフラックス観測データに対して、さらに文献調査やWeb調査を進め、Ameriflux、European Database、OzFlux、ChinaFluxなどのデータを追加した。特にOzFluxとChinaFluxの追加により、熱・水フラックスについてはアジア・オセアニアで30サイトを超えるデータが整備できた。
「データ統合」については、機械学習による手法の実行、リモートセンシングベースのプロセスモデル(BESSモデル)の実行によりグローバルスケール・アジア域の両面のデータセットのアップデートを行った。これによりグローバルスケール・アジア域の両方で0.25度・2000-2021年のデータセットを構築した。
「相互比較」については、これらの結果と陸域モデル相互比較プロジェクトの成果であるTRENDYデータセットを用いて、特に経年変動成分に関して相互比較を進めた。昨年度のMODISの旧バージョンの結果と新バージョンの結果では経年変動成分が大きくことなり、新バージョンでは光合成量の顕著な増加がみられた。これは、TRENDYデータセットと一致する傾向であった。これらデータセットについて、本研究独自プロダクトについては、Webで公開できる準備を進めており、近い将来公開する予定である。
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| Research Progress Status |
令和5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5年度が最終年度であるため、記入しない。
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