| 研究課題/領域番号 |
19K15872
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分40010:森林科学関連
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| 研究機関 | 高知大学 |
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研究代表者 |
守口 海 高知大学, 教育研究部自然科学系農学部門, 講師 (70814979)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 森林施業体系 / 大域的最適解 / 焼きなまし法 / 高速化 / ゾーニング / GIS / 造林補助金制度 / ニューラルネットワーク / 補助制度設計 / 最適伐採スケジュール / 最適植栽密度 / GPU / 施業体系 / 最適化 / GPGPU / 森林 / 伐採 / 間伐 / 主伐 / スケジュール / 伐採スケジュール / 林業 / 収益性 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
森林の成長モデルとコンピュータの力を借りて導き出す最適伐採(主間伐)スケジュールは、個々の林分を効率的に経営する際や、全国規模の効率的な収穫計画や補助金制度を設計する際に、有用な情報となる。しかし、「真に最適」な伐採スケジュールを実用的な時間で導き出すためには、様々な工夫がいる。現在のところ、時間をかければ殆ど「真に最適」な伐採スケジュールを発見できるようになっている。そこで本研究では、この技術を現場でも実用可能にすることを目標として、「最適さ」に関する信頼性を持ち、かつ高速な探索が可能な、最適伐採スケジュールの探索手法の開発を行う。
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| 研究成果の概要 |
本課題の目的は、林分の成長モデルと並列計算技術を活用することで、高速かつ信頼性の高い、最適植栽密度・主間伐スケジュールの探索手法を確立することである。まず、GPUの活用に加えて、最適化モデルに工夫を加えることで、実用的な時間で最適施業体系を提示できる探索手法を明らかにした。さらに、最適施業体系の属性値をゾーニングや造林補助体系の設計に用いる、基礎的・具体的な方法について取り組んだ。造林補助政策の下で、どのように木材生産林を選定すべきかを明らかにするとともに、ニューラルネットワークを援用して現実的な問題を扱う手法を提示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
最適施業体系の探索手法は、目的とする森林の機能を最大限に発揮するための方策を考案するための基盤技術であるが、得られた解が真に最適である、もしくは十分にそれに近いという信頼性は、長年曖昧なままであった。本研究ではこの信頼性を一定程度保証する解を、実用的な時間で与える手法を開発した。さらに、最適施業体系の持つ情報は、補助金制度下における木材生産林のゾーニングでとりわけ重要であることを示すとともに、無数の林分が存在する地域・国スケールでも実用可能な、ゾーニングへの現実的な応用方策を示した。
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