粒子フィルタを用いた森林植生モデルのデータ同化手法の確立と環境変動下の植生動態の将来予測

研究課題

体系的番号	JPMJPR15O1
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJPR15O1
研究代表者	伊勢武史京都大学, フィールド科学教育研究センター, 准教授
研究期間 (年度)	2015 – 2018
概要	大規模データ同化手法を開発し、生態系観測で得られたビッグデータを用いて森林植生の変動を予測するシミュレーションモデルを最適化します。これにより、客観的で適切な将来予測を行い、気候変動などさまざまな環境下で農林資源を持続的に供給することに貢献します。開発された技術と得られた成果を積極的に公開し、フィールド研究者との情報共有を行うことで、データ同化技術の食料用作物への応用を目指します。
研究領域	情報科学との協働による革新的な農産物栽培手法を実現するための技術基盤の創出

報告書

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