研究課題/領域番号 |
23K25928
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補助金の研究課題番号 |
23H01232 (2023)
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 (2024) 補助金 (2023) |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分17010:宇宙惑星科学関連
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研究機関 | 高知大学 |
研究代表者 |
長谷川 精 高知大学, 教育研究部自然科学系理工学部門, 准教授 (80551605)
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研究分担者 |
小松 吾郎 千葉工業大学, 惑星探査研究センター, 研究員 (30600853)
関根 康人 東京工業大学, 地球生命研究所, 教授 (60431897)
宮本 英昭 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (00312992)
福士 圭介 金沢大学, 環日本海域環境研究センター, 教授 (90444207)
田村 亨 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 地質調査総合センター, 上級主任研究員 (10392630)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円)
2025年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2024年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
2023年度: 8,450千円 (直接経費: 6,500千円、間接経費: 1,950千円)
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キーワード | 火星 / 地下氷分布 / 地球アナログ / 周氷河地形 / 塩湖地形 / 浅部地下氷 / モンゴル / アメリカ南西部 |
研究開始時の研究の概要 |
火星有人探査が2040年代に計画されており,現地での水資源となる浅部地下氷の分布推定が喫緊の課題である。特に電力供給も考慮した探査候補のN30°付近の地下氷分布の把握が必要である。本研究では,火星中緯度の地球アナログである,モンゴルの周氷河地形を対象とし,永久凍土末端域における地下氷分布の正確な推定法の構築を試みる。モンゴルの現地調査でドローンによる空撮,地中レーダやトレンチ掘削による地下構造探査,年代測定を行い,表層地形の形状と地下氷深度の関係性や,その形成過程を実証的に明らかにする。この知見を火星に応用し,火星中緯度に現存する地下氷分布の把握と,過去から現在の地下氷分布変遷の解明を試みる。
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研究実績の概要 |
本研究では,火星有人探査の探査候補領域(中緯度域)の地球アナログである,永久凍土南限域のモンゴルに発達する周氷河地形を主な研究対象とし,表層地形の形状から地下氷(深度)分布を正確に推定する方法の構築を試みている。 2023年6~7月に,モンゴル北部(凍土帯)から南部(砂漠帯)に見られる周氷河地形の現地調査を行い,3D地形解析のためのドローンによる空撮,トレンチ掘削による地下構造探査,そして光ルミネッセンス年代測定のための試料採取を行った。その結果,モンゴル北部の連続永久凍土から,南部の不連続および孤立的永久凍土帯に向けて,周氷河地形の形状が変化することが明らかになった。さらにトレンチ掘削による地下構造探査により,表層地形の形状が変化するメカニズムについても明らかにすることが出来、地下氷の消耗に対する表層地形形状の変化を把握することができた。一方で、過去(氷期)に形成されたrelict地形と、塩湖で形成された地形との識別に課題が残った。 そこで2024年度には、塩湖ポリゴン地形が良く発達する、アメリカ南西部のカリフォルニア州とニューメキシコ州での地形調査の実施を計画している。ドローンで空撮した地形から詳細な3次元地形モデルを作成し,画像認識畳み込みニューラルネットワークモデルの改良モデルで深層学習を行い,モンゴルの周氷河地形との識別や分類を試みる予定である。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2023年6~7月に,モンゴル北部(凍土帯)から南部(砂漠帯)に見られる周氷河地形の現地調査を行い,3D地形解析のためのドローンによる空撮,トレンチ掘削による地下構造探査,そして光ルミネッセンス年代測定のための試料採取を行った。その結果,モンゴル北部の連続永久凍土から,南部の不連続および孤立的永久凍土帯に向けて,周氷河地形の形状が変化することが明らかになった。さらにトレンチ掘削による地下構造探査により,表層地形の形状が変化するメカニズムについても明らかにすることが出来、地下氷の消耗に対する表層地形形状の変化を把握することができた。
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今後の研究の推進方策 |
2023年度のモンゴル調査の結果,地下氷の消耗に対する表層地形形状の変化を把握することができた。一方で、過去(氷期)に形成されたrelict地形と、塩湖で形成された地形との識別に課題が残った。 そこで2024年度には、塩湖ポリゴン地形が良く発達する、アメリカ南西部のカリフォルニア州とニューメキシコ州での地形調査の実施を計画している。ドローンで空撮した地形から詳細な3次元地形モデルを作成し,画像認識畳み込みニューラルネットワークモデルの改良モデルで深層学習を行い,モンゴルの周氷河地形との識別や分類を試みる予定である。 さらにモンゴルとアメリカ南西部で採取した試料に対して光ルミネッセンス年代測定や堆積物組成分析を行い,地形の形成過程や形成年代を解明する。
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