| Project/Area Number |
22KJ2226
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| Project/Area Number (Other) |
22J40001 (2022)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2023)
Single-year Grants (2022) |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 41050:Environmental agriculture-related
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
新井 宏徳 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 特別研究員(RPD)
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| Project Period (FY) |
2023-03-08 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | 温室効果ガス / 気候変動 / 湿地 / 低炭素 / 水 / 農業 / ビッグデータ / デジタルツイン / 熱帯水田 / 数値計算 / IoT計測 / リモートセンシング / 合成開口レーダー / GNSS-R / 機械学習 |
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| Outline of Research at the Start |
地上IoT・UAV・衛星観測による統合的MRV技術を開発する。効率的な多次元型土壌・作物モデル数値計算システムを作り、衛星データとの融合を行う。機械学習を用いて、効率的に高時空間多次元数値計算を異なるスケールの観測データと同時に融合する手法とシステムを構築する。炭素クレジットを扱う社会科学研究者およびインフラ実装を行う農業機械研究者・現地民間企業と協同して東南アジアへの社会実装にも挑戦する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
低コスト自動温室効果ガス発生量・水田圃場推移観測IoTシステム・ドローンレーダ等を開発し、ベトナムメコンデルタにて運転・実装を開始した。国際稲研究所およびクーロン稲研究所と合同で、当システムによる水・稲わら管理が異なる試験圃場の計測を実施、開始した。さらに世界銀行により出資されたベトナム政府の1millionHA high quality and low emission rice project siteにも当方のシステムの設置を開始した。アンジャン省agricultural extension centerから個人的な要望を受け、当システムの提供を開始するなど、順調な社会実装を進めることができた。アジア開発銀行との協働で、バングラデシュからの要望をうけ、当システムをベトナムサイトからバングラデシュへ輸送し、システムの国際的な拡張も開始した。そのほか、国際協力機構JICAと合同でさらなる展開準備を開始した。
水田の水・炭素循環・作物生理、２・３次元シミュレーションできる数値計算モデルとそのデータ同化システムを開発した。衛星ＧＮＳＳ－Ｒや地上データなど、さまざまなデータをう同化できるモジュールを開発し、ＮＡＳＡと合同でＡＭＳＲデータの高度利用・アプリケーション化を目指した拡張を開始した。また、国立環境研究所との合同で、大気気象モデルとの結合、温室効果ガス観測衛星データを取り込むシステムの開発準備も開始した。
上述のようなビッグデータシステムを高空間解像モデルで利活用するためには、計算コストの低減化が不可欠となる。上述のような非自律型モデルの計算コストを削減するため、乱択特異値分解を応用した拡張ダイナミックモード分解手法を準備し、様々な実験を行い、その有用性と必要な条件を精査した。機械学習を持ちいたサロゲートモデリングの開発も開始した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
地上観測IoTシステムの開発・社会実装にあたっては、当初の予想より高い期待をベトナム政府から直接求められ、現地ベトナムへ初年度より開発と社会実装を同時並行で急速に進めることができた。多くの国際会議で発表し、情報交換を行うことができた。各種センサーデータにアクセスする携帯電話アプリケーションも開発し、現地普及開始準備も整いつつある。
ベトナムにて農林水産大臣を複数回務められ、国民栄養賞を受賞された、CaoDucPhat氏やベトナム農林水産省plantprotectionofficeのディレクター、現副農林水産大臣などから当システムについて高い評価と期待を得られることができた。https://thesaigontimes.vn/de-1-trieu-hec-ta-lua-chat-luong-cao-khong-di-vao-vet-xe-do/
様々な異なるスケールの異なる観測を同時に取り組めるデータ同化システム・多次元数値計算シミュレーションモデルの開発もできた。多数の国際会議で口頭発表でき、ＮＡＳＡの先端研究者や国際研究ドナーらと交流する過程で様々研究アイデアや共同研究の機会を得ることができた。そうした取り組みや上述したステークホルダーとの会議に当初の予定上にeffortを割くことになってしまった。結果、数値計算・機械学習などへ避けるeffortが当初の予想より小さくなってしまった。また、機械学習アプリケーション研究については、当初の予定よりもさまざまな研究アイデアがみつかった反面、先端技術の複合にあたり、実際に手を動かしてみるとＩＯ周りで様々な予期せぬ調整がもとめられ、デバッグ処理に時間がかかってしまった。今後は、これらのアイデアの実現とそれに伴うバグの除去、本格的な実験の開始を急ぐ必要がある。
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| Strategy for Future Research Activity |
上述の通り、様々な開発アルゴリズムのアイデアを昨年度末中にさらに準備することができた。これらの先端技術の複合は様々な調整を行う必要がある。また、先端技術の複合・応用はしばしば予期せぬデバッグ処理を伴う必要があるので、数値計算・衛星データ処理技術・機械学習研究に割り当てられる時間とeffortを昨年度より多く用意し、そちらに専念する。さらにセンサー観測データにステークホルダーが用意にアクセスるよう準備した携帯電話アプリに、地上ＩｏＴデータだけでなく、衛星データプロダクト・数値計算結果もアクセスできるようにしたり、利用者が播種日などの情報を提供することでより高度な情報を研究コミュニティ側から提供できるツールとなるように目指す。
上述のようなeffortを確保するため、現地地上観測システムの校正と普及については、野外調査については、今後は可能な限り、現地企業・共同研究者に委託する方向で調整を行い、自らが割くeffortを削減する方針であるが、ベトナム政府に多数のシステムを提供する予定となっており、センサー校正・検証の徹底と効率化の支援を行う。
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