非線形ニューラルネットワーク手法による穀物生産予測の実証

研究課題

研究責任者	松村寛一郎関西学院大学, 総合政策学部, 准教授
研究期間 (年度)	2013
概要	カナダのプレーリー地域の春小麦と中国・吉林省のトウモロコシを対象として、収穫の数か月前に収量を予測する技術の開発を行った。収量を被説明変数として、積算気温、積算降水量、前年度の収量、気圧場のスコアを説明変数とした推計式を時系列データにより求めた。入手困難な肥料投入量データの代替として前年度収量を説明変数に加えたことで適用範囲の拡大が期待できる。また、北極振動を考慮することで、穀物生産量の予測精度が改善されることも確認された。さらに、データ提供機関との交渉を行い、地球上の任意の地点の気象条件を抽出する仕組みを構築するとともに、穀物生産予測結果をスマートフォンのアプリを用いて社会に公開する手法を開発した。