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

• Project/Area Number: 19K21659
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 4:Geography, cultural anthropology, folklore, and related fields
• 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 茨城大学, 農学部, 准教授 (90442699)
• Project Period (FY): 2019-06-28 – 2022-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000); Fiscal Year 2021: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000); Fiscal Year 2020: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2019: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• 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 Research at the Start

近世（1600-1850年）において、我が国の最重要作物であるコメ収量の年々変動は、気候変動（冷害・干ばつなど）が主な原因であると考えられている。しかし、実際の水田のコメ収量について、全国規模の収集と復元気候データとの統合的な比較はほとんど行われていない。また水稲生育モデルが開発されているが、パラメータ調整は現在の品種に対してのみ行われており、過去の品種に対応できていない。そこで本研究は、篤農家による稲刈帳に記録された実測コメ収量と、古環境復元データと、水稲生育モデル・パラメータ最適化を組み合わせ、近世250年間における気候変動がコメ収量に及ぼした影響を定量的に解明することを目的とする。

Outline of Annual Research Achievements

昨年度デジタル化した稲刈帳からの玄米重量を解析したところ、収量の長期トレンドは、ほとんどの場所にて上昇を示していた。一方で、微小変化成分は特に天保の大飢饉とされる期間(1832-1839年)において、東日本の地点では大きく負の値を取っていた。さらに、古くにデータが存在している山形・山梨では天明の大飢饉があったとされる期間（1783-1786年）においても、収量が大きく低下する年が見られた。しかし、主に西日本で被害があったとされる享保年間には、山形のデータしか残っていなかったために、明瞭は収量の低下は見られなかった。
復元気候データ（樹木年輪より復元した夏季気温データとエルニーニョ・南方振動指数）との水稲収量の変動成分は、すべての地点で相関を示さなかった（相関係数が全ての地点と復元気候データの間で0.01以下）。これは水稲収量が地形などによる微気象変動から影響を受けているが、対比に利用した年輪解析の気候データは、多数の観測データを平均しているために、微気象を反映できていないことから来ていると思われる。また、エルニーニョ・南方振動指数は、北米の年輪データを元にしていることや、エルニーニョ現象よりもPDOなどのより日本付近の気候モードに支配されていることを示唆している。
水稲生育モデルMATCRO-Riceを利用するための、入力気候データを米国大気海洋局２０世紀再解析データ（NOAA-CIRES-20CRV3, T254, 512x256グリッド, 3時間ステップ, 1806-2015年）より準備を進めた。空間解像度を0.5°x0.5°(720x360グリッド)に、時間ステップを1日に変更した。長期ランの実行時間を削減するために、モデルの動作時間ステップをオリジナルの３時間から１日へプログラム改変している。またオリジナルモデルによって、茨城県を対象にしたテストランを行なった。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

稲刈帳デジタルデータと、年輪からの気温データおよび気候指数との関係を調べることができた。またモデルについて、入力気候データの加工がスタートし、最終年度に予定されているモデルによる気候変動推定への準備が揃った。

Strategy for Future Research Activity

稲刈帳データの解析については、使用している年輪からの復元気温データに対象地環境についての代表性が乏しいと思われるために、方向性を変更し複数地点間の同時性や明治以降の県別収量についての統計資料との比較を行う。
水稲生育モデルMATCRO-Riceのパラメータ最適化については、気温感受性・窒素肥料応答性・炭水化物転流に関するいくつかのパラメータを、シンプレックス法等で実測データに合わせて調整する。また面的な分布シミュレーションについては、水田面積マップを作成する。