研究課題/領域番号 |
21K05686
|
研究種目 |
基盤研究(C)
|
配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分40010:森林科学関連
|
研究機関 | 島根大学 |
研究代表者 |
米 康充 島根大学, 学術研究院農生命科学系, 准教授 (30467716)
|
研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
|
配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
|
キーワード | 災害に強い森林 / 森林リモートセンシング / 風況シミュレータ / UAV / 森林整備 / 深層学習 / 台風被害 / 森林計画 / 防災 / 数理風況予想 / リモートセンシング |
研究開始時の研究の概要 |
近年スーパー台風と呼ばれる強力な台風が増えてきており、スギ・ヒノキ・カラマツ等の針葉樹人工林において甚大な風倒被害が発生している。本研究は、平成30年台風21号で甚大な風倒被害を受けた森林をモデルケースとして、①台風被害状況の把握と風倒原因の解明、②林分スケールでの台風リスクを評価し、③算出した台風リスクや立地環境に応じた林種選択と自然配植志向の森林整備計画を立案し、安心安全な防災に配慮した森林づくりに寄与することを目的とする。
|
研究実績の概要 |
前年度、台風の風倒被害を受けた地域において、風倒原因の解析と森林整備の考察に必要となる森林の林分構造、立地環境、倒壊の有無の地理情報データを、風倒害直後のUAV、風倒害前後の衛星写真、風倒害前の航空写真、航空レーザ由来の国土地理院DEMデータを用いて解析、整備を行った。 今年度は、さらに風倒害前の航空写真から深層学習を用いて、針葉樹・広葉樹、主要樹種の分類を行い、風倒害前の林分構造データの拡充を行った。 一方、台風通過時に実際にどのような風が林分に吹き付けたのかを明らかにするため、複雑山岳地形上の風況の予測を可能とする数値流体力学Large Eddy Simulation (LES)を利用した風況シミュレータソフトを入手した。対象地域のDEMデータを整備し、近隣の気象・風向・風速データを入手し、現在、50mグリッドでの時刻ごとの風速分布の解析を進めているところである。時刻毎の風速の地理情報データを整備することで、最大風速や風速の周波数分布を抽出し、対象林分の林分構造や林木の動揺特性、倒木の有無との関連性を解析するために必要なパラメータとなる。この風況シミュレータソフトによる解析は、さまざまな経路の台風の風況をシミュレートできることから、対象地域を通過するいくつかの台風のパターンを設定して、その風況のパターンから対象林地が被害を被るリスクの解析も可能となる。また、そのリスクを元に森林計画を立案するときの資料となる。
|
現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
研究の中核である風況のシミュレートについて、研究予算要求額に対し交付額が大幅減額になったため風況シミュレータソフトの購入と研究経費が捻出できず、「①台風被害状況の把握と風倒原因の解明」の後半課題である風倒原因の解明、および「②林分スケールでの台風リスク評価」にとりかかることができない状況であったが、年度末に別予算の確保が可能となり、その時点から解析を再開しているところである。 以上のことから1年程度の遅れが生じている状況である。
|
今後の研究の推進方策 |
別予算も追加して、研究資源の確保ができたことから、①台風被害状況の把握と風倒原因の解明におけるデータ整備を進めるとともに、これらのデータをベースーとして研究の核心といえる、②林分スケールでの台風リスク評価と立地環境データの整備、③森林整備計画の立案を進めていきたいと考える。
|