季節予報を用いた高解像度作物収量予報・早期警戒システムの開発

• 研究課題/領域番号: 23H00351
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分41:社会経済農学、農業工学およびその関連分野
• 研究機関: 国立研究開発法人国立環境研究所
• 研究代表者: 増冨 祐司 国立研究開発法人国立環境研究所, 気候変動適応センター, 室長 (90442699)
• 研究分担者: 仲江川 敏之 気象庁気象研究所, 応用気象研究部, 室長 (20282600) ; 石崎 紀子 国立研究開発法人国立環境研究所, 気候変動適応センター, 主任研究員 (20843212) ; 高谷 祐平 気象庁気象研究所, 全球大気海洋研究部, 主任研究官 (30782289) ; 飯泉 仁之直 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業環境研究部門, 上級研究員 (60616613) ; 滝本 貴弘 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業環境研究部門, 主任研究員 (60788694) ; 吉兼 隆生 東京大学, 生産技術研究所, 特任准教授 (40392964)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 46,800千円 (直接経費: 36,000千円、間接経費: 10,800千円); 2024年度: 15,080千円 (直接経費: 11,600千円、間接経費: 3,480千円); 2023年度: 16,640千円 (直接経費: 12,800千円、間接経費: 3,840千円)
• キーワード: 収量予報 / 季節予報 / ダウンスケーリング / 機械学習 / 気候変動 / 適応

研究開始時の研究の概要

世界の栄養不足人口は2014年にそれまでの減少から増加に転じた。この増加の要因に挙 げられているのが気候変動による異常気象である。このような気象に関連した災害は特定の場所や時期に発生する訳ではない。そのため気象予報などを用いて災害が発生する前にできる限り早くその場所や時期を特定し、有効な事前事後の対策を進めていくことが重要である。これに対し本研究の目的は、3ヶ月先までの作物収量を高解像度に予報し、作物不良等の早期警戒情報を配信する「高解像度作物収量予報・早期警戒システム」を構築することである。