| 研究領域 | デジタルバイオスフェア：地球環境を守るための統合生物圏科学 |
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| 研究課題/領域番号 |
22H05711
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅳ)
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
市井 和仁 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 教授 (50345865)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-16 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
19,500千円 (直接経費: 15,000千円、間接経費: 4,500千円)
2023年度: 9,750千円 (直接経費: 7,500千円、間接経費: 2,250千円)
2022年度: 9,750千円 (直接経費: 7,500千円、間接経費: 2,250千円)
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| キーワード | 陸域炭素循環 / 気候変動 / リモートセンシング / 機械学習 / 広域推定 / 陸域水循環 / フラックス観測 / 衛星観測 / 統合解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
陸域生態系における水・物質循環については、これまで地上観測データ、衛星観測データの不足や陸面の不均質性のために、推定の不確実性が高いとされてきた。本研究では、地上観測ネットワークデータ・衛星観測データ・機械学習・簡易生態系モデル（診断型モデル）を駆使して、観測ビッグデータに基づく広域の陸域水・物質循環を機械学習に基づく方法と簡易生態系モデルに基づく方法の2種類の手法で推定し、過去約20年に渡る変動を評価し、信頼性の高い変動シグナルを抽出し、その変動メカニズムを解明することを実施する。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、地上観測、衛星観測といった観測データを地球観測ビッグデータとして集約し、地上観測・衛星観測・簡易モデル（機械学習・簡易生態系モデル）を統合させることで、広域の水・炭素フラックスの推定を行い、陸域植生の変動のスポットを見つけることを目的としている。本年度は、「データ集約」「データ統合」「相互比較」を実施した。
「データ集約」については、昨年度収集したフラックス観測データに対して、さらに文献調査やWeb調査を進め、Ameriflux、European Database、OzFlux、ChinaFluxなどのデータを追加した。特にOzFluxとChinaFluxの追加により、熱・水フラックスについてはアジア・オセアニアで30サイトを超えるデータが整備できた。
「データ統合」については、機械学習による手法の実行、リモートセンシングベースのプロセスモデル(BESSモデル)の実行によりグローバルスケール・アジア域の両面のデータセットのアップデートを行った。これによりグローバルスケール・アジア域の両方で0.25度・2000-2021年のデータセットを構築した。
「相互比較」については、これらの結果と陸域モデル相互比較プロジェクトの成果であるTRENDYデータセットを用いて、特に経年変動成分に関して相互比較を進めた。昨年度のMODISの旧バージョンの結果と新バージョンの結果では経年変動成分が大きくことなり、新バージョンでは光合成量の顕著な増加がみられた。これは、TRENDYデータセットと一致する傾向であった。これらデータセットについて、本研究独自プロダクトについては、Webで公開できる準備を進めており、近い将来公開する予定である。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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