Improving prediction accuracy with a coupled soil/crop model using data assimilation for computer-aided agriculture.

• Project/Area Number: 24K21898
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 41:Agricultural economics and rural sociology, agricultural engineering, and related fields
• Research Institution: Tokyo University of Agriculture and Technology
• Principal Investigator: 斎藤 広隆 東京農工大学, (連合)農学研究科(研究院), 教授 (70447514)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 西脇 淳子 東京農工大学, (連合)農学研究科(研究院), 准教授 (00549892) ; 辰己 賢一 名古屋市立大学, データサイエンス学部, 教授 (40505781) ; 山中 晃徳 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (50542198)
• Project Period (FY): 2024-06-28 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
• Keywords: 計算機支援農業 / 土中物質移動 / 作物モデル / データ同化

Outline of Research at the Start

本研究では，「計算機支援農業」の実現に向け，土・作物連結モデルに，機構的モデルに観測データを取り込み，予測結果を改善する各種データ同化手法を適用し，定期的に観測データを取り込んで作物生長および土中物質動態の未来を定量予測できる技術を確立する．具体的には，土中物質移動モデル（汎用土中水分・溶質・熱移動モデルHYDRUS）と作物生長モデル（群落光合成モデルiRGM）を連結し，観測データを取り込み，作物生長過程および土中の物理環境の予測をデータ同化技術によって改善し高精度化するための枠組みを構築する．そして実際の作物栽培過程において，予測結果をもとにした栽培管理（水・栄養管理）の実証テストを行う．