研究課題
本研究では，1. 進化型多目的最適化手法によるモデルパラメータの最適解群の導出，2. 作物収量予測にとって重要なモデルパラメータの精緻化と逐次更新手法の開発により，高い汎化能力を持つイネ生長応答モデルの開発してきた．最終年度は以下の内容を実施した．(1) 野外圃場での生育調査とモデル開発これまで行ってきたイネ生長モデルの開発を進めると同時に，東京農工大学FM府中本町圃場において，コシヒカリおよびアキタコマチの生育調査を定期的に行い，時系列の地上部における器官別乾物重測定を実施した．収穫時には収量調査および収量構成要素調査を実施した．また，研究期間全体を通して得られた実測データの整備を行った．モデルは得られた圃場データを活用して開発を進めた．なお，開発したモデルは，1) イネのフェノロジーと葉面積推定，2) 葉面積と葉傾斜角の鉛直分布推定，3) イネキャノピーのエネルギーバランスと微気象推定，4) キャノピー光合成推定，5) バイオマス分配，6) 窒素および水ストレス推定，7) 土壌および作物の窒素収支推定，の各モジュールからなるものである．(2) 開発したモデルの野外圃場への適用とデータ同化研究期間を通して開発を進めてきたモデルをFM府中本町で得られた生育調査結果の解析に利用した．その結果，イネの葉・茎・穂の器官別乾物重の時系列変化を概ね良好な精度で推定することができた．また，データ同化として粒子法をモデル内パラメータに適用し，その結果の精度検証を行った．その結果，データ同化を入れない計算結果と比較して，データ同化を入れたほうがシミュレーション結果と実測値の差を小さくできることを確認した．
すべて 2020 2019
すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 1件)
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