| 研究課題/領域番号 |
18H02295
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分41030:地域環境工学および農村計画学関連
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| 研究機関 | 東京農工大学 |
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研究代表者 |
加藤 亮 東京農工大学, (連合)農学研究科(研究院), 教授 (10302332)
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| 研究分担者 |
桂 圭佑 東京農工大学, (連合)農学研究科(研究院), 准教授 (20432338)
福田 信二 東京農工大学, (連合)農学研究科(研究院), 准教授 (70437771)
斎藤 広隆 東京農工大学, (連合)農学研究科(研究院), 教授 (70447514)
宗村 広昭 岡山大学, 環境生命科学研究科, 准教授 (90403443)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2020年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2019年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2018年度: 11,310千円 (直接経費: 8,700千円、間接経費: 2,610千円)
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| キーワード | 水配分 / 節水灌漑 / エージェントベースモデル / リモートセンシング / 水収支 / 収量予測 / SWATモデル / 水管理 / 労働資源 / 水田農業の水配分 / 流域水収支モデル / 圃場水収支モデル / 強化学習 / 乾期 / 棚田 / 環境制約 / 平地水田 / 作物モデル / 流域水収支 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、a)水収支・作物生産予測サブモデルの開発・検証、b）農家間の水配分の「行動」と「報酬」に基づくエージェントベースモデルによるシミュレーション、c) 水管理者向けの対話型意思決定支援システムの開発と社会実装に向けた小規模地区での実証試験、を目的として研究を進めてきた。a)については，ドローンを使った米生産予測システムや節水灌漑による生産予測システムを構築した。b)については，エージェントベースモデルを開発し水配分のメカニズムを明らかにした。c)については，コロナ禍のため現地実証試験には至らなかったが，日本の事例を含め，インドネシア，カンボジアでの事例研究を実施することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果は，近年の農業のITおよびAI技術をASEANの水田地帯に適用することを念頭におき，渇水や洪水といった制約条件を明らかにしながら，節水灌漑や適正な水配分技術に対するICTとAI技術の開発を進めてきた。コロナ禍のため，最終年度に渡航できず，社会実装については遅れてしまったが，多様な技術開発面については十分に果たすことができた。
今後，現地の農業者や住民，および行政担当者と連携を取り，開発した技術について社会実装を進めていく。これにより，持続的かつレジリエンスの高い水田農業が可能になることが期待できる。
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