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2021 年度 実施状況報告書

衛星観測を活用したデータ駆動型の水文季節予報手法の開発

研究課題

研究課題/領域番号 18KK0117
研究機関東京大学

研究代表者

金 炯俊  東京大学, 生産技術研究所, 特任准教授 (70635218)

研究分担者 渡部 哲史  京都大学, 防災研究所, 特定准教授 (20633845)
内海 信幸  京都先端科学大学, ナガモリアクチュエータ研究所, 助教 (60594752)
研究期間 (年度) 2018-10-09 – 2023-03-31
キーワードlake surface area / remote sensing / water big data
研究実績の概要

Pandemic situation has not been alleviated enough, and, therefore, we could not take any international travel to exchange. Instead, we heavily utilized remote meeting solutions and could make several significant achievements. Referring to Pekel’s global surface water data, in total, 1.4 million global lakes listed in the HydroLAKES database have been investigated for their long-term monthly variability during recent 34 years. Originally, it was planned to utilize Google Earth Engine, but we successfully implemented a set of native analysis codes and achieved a significant performance gain. This is the first dataset available in the world. Two papers are under preparation, and these dataset will be available to the public onward. It has been found that the global lake surface area is slowly decreasing during recent two decades, and the seasonal variations is gradually increasing.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

1: 当初の計画以上に進展している

理由

Originally, it was planned to utilize Google Earth Engine, but we successfully implemented a set of native analysis codes and achieved a significant performance gain.

今後の研究の推進方策

In the next fiscal year, we will investigate the relationship between the variability of global lake surface area and various climate modes such as ENSO, NAO, and AO. Further, AI-based lake area prediction model will be developed to investigate the possibility of data-driven seasonal prediction.

次年度使用額が生じた理由

新型コロナウィルス感染症による移動制限・自粛により出張が取りやめとなった。また、
採用予定だった外国人研究員が長期間来日ができず、その後本人の申し出により、採用見送りとなったため。今年度新たに研究員を募集し採用予定であり、その人件費に充当、および、渡航が緩和されたことにより、海外出張を積極的に行い、海外研究者との連携を加速させる予定。

  • 研究成果

    (4件)

すべて 2021

すべて 雑誌論文 (4件) (うち国際共著 2件、 査読あり 2件、 オープンアクセス 2件)

  • [雑誌論文] Empirical strategy for stretching probability distribution in neural-network-based regression2021

    • 著者名/発表者名
      Koo Eunho、Kim Hyungjun
    • 雑誌名

      Neural Networks

      巻: 140 ページ: 113~120

    • DOI

      10.1016/j.neunet.2021.02.030

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] [Global Climate] River Discharge and Runoff [in “State of the Climate in 2020“]2021

    • 著者名/発表者名
      Hyungjun Kim, Daisuke Tokuda
    • 雑誌名

      Bull. Amer. Meteor. Soc.

      巻: 102 ページ: S63-S65

    • DOI

      10.1175/BAMS-D-21-0098.1.

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Development of a coupled simulation framework representing the lake and river continuum of mass and energy (TCHOIR v1.0)2021

    • 著者名/発表者名
      Tokuda Daisuke、Kim Hyungjun、Yamazaki Dai、Oki Taikan
    • 雑誌名

      Geoscientific Model Development

      巻: 14 ページ: 5669~5693

    • DOI

      10.5194/gmd-14-5669-2021

  • [雑誌論文] Recurrent pattern of extreme fire weather in California2021

    • 著者名/発表者名
      Son Rackhun、Wang S-Y Simon、Kim Seung Hee、Kim Hyungjun、Jeong Jee-Hoon、Yoon Jin-Ho
    • 雑誌名

      Environmental Research Letters

      巻: 16 ページ: 094031~094031

    • DOI

      10.1088/1748-9326/ac1f44

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公開日: 2022-12-28  

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