多様な作物分布を考慮した
全球農業水需要量推定

2011年9月9日
環境科学会2011年会○小槻 峻司1), 田中賢治2) , 小尻利治2)
1)京都大学大学院

博士課程1年
2)京都大学防災研究所

本研究の目的
GEWEX: http://www.gewex.org////

研究テーマ
全球陸域水循環モデルの開発
1. 物理過程に根差した陸域水循環の表現
2. 農業水需要量の推定と水循環プロセスとの応答
3. 人間活動が水循環システムに与える影響を考慮
解像度：20km×20km (MRI‐AGCM20に一致)
計算ステップ：陸面1時間，河道プロセス10分
出力：日単位陸域水循環のモデル化

開発中のモデル
人間活動を組み込んだ水循環モデルを開発中
陸面過程オフライン計算の後，河道計算
水文陸面過程灌漑スキーム
土壌水分量

気象強制力

SiBUC (Tanaka, 2005)
全球パラメーター

灌漑取・排水SiBUC (Tanaka, 2005)
灌漑放流要求流出量

河道流下過程貯水池操作
流入・放流量水移動
データ伝達

Kinematic wave method

ROM(花崎ら, 2003)

本日の発表内容

1. 農業水需要量推定‐ 灌漑モデルの表現‐ 農事暦・作物別灌漑マップの作成手法
2. 解析結果
3. 灌漑が陸面の鉛直水蒸気FLUXに与える影響
4. まとめと今後の活動

灌漑の表現1.陸面過程の物理解析により水位（水田）や土壌水分（畑地）を追跡

PcanopyEx) 水田の水位追跡式

水位調節概念図EEvap

DDw  TWS  SMs
TWS: 地表面総貯留量
SM ：土壌水分量SMs：飽和土壌水分量
Dw : 水深Prec

discontinuation
W1

Edc1

W2

Edc2

W3

Q12
Q23
Q3

Dw
D1
Surface layer
D2 Root zone
D3
Recharge zone

2.作種・農事暦により定められた規定値を超過した場合に，取水・排水をするとモデル化

Wi  Wopt  Dw
Win
D  ( SMSMs  SM )Wout  Dw  Wopt

Win: 灌漑要求水量
Wout ：灌漑排水量
W t 最適水深
Wopt：最適水深

陸面過程解析により物理的に表現

灌漑パラメータ
作物種

作物種と生育段階
物種
育 階
から土壌水分量(水深）の維持範囲が決定

生育段階

12

345

春小麦

0.70

0.60

0.80

0.80

0.55

冬小麦
トウモロコシ
大豆

0.70
0.75
0.75

0.70
0.65
0.65

0.80
0.70
0.65

0.80
0.75
0.70

0.55
0.65
0.65

none

0.5

0.55

0.55

0.5

最低水深(mm)

20

020

100

最適水深(mm)

50

50

60

40

30

最高水深(mm)

100

120

160

80

60

最低土壌水分量

綿花
稲

中国水利電力出版社

2期作地点のNDVI年変化（タイ）
植生大

NDVI NIR  RED
NIR  RED

NIR : 近赤外領域の反射率
RED : 赤外領域の反射率（植物が吸収）
植生小衛星データの時系列変化から作物の生育段階を特定

NDVI

農事暦作成手法
1. 衛星データの時系列変化から作物の農期を特定

NDVIfn ts t  i tf i  t  tmax  NDVI (t )  NDVIsti when and
 t  tmax  NDVI (t )  NDVIfni ts : 生育開始時期
tf : 生育終了時期
生育終 時期2. 作物種類ごとに生育段階を特定(各生育期間が異なるため)各生育期間が異なるため

NDVIstts tmax tf time

生育期間

tstf

春小麦: Stage 2: Stage 3コーンn

 FL  1i, ji1

FLi,j:作物iのステージjの長さ(百分率）: Stage 1: Stage 4
稲: Stage 5
FL1FL2FL3FL4 FL5農事暦(小麦)１～１２月まで３６分割/36

生育段階

全球適用へのデータセット

全球灌漑面積率 (Siebert et al.)

各国の小麦耕作比率 (FAOSTAT)

国統計値をベ スに作物毎の国統計値をベースに作物毎の灌漑土地利用マップを作成
扱う作物
1. 春小麦4. 大豆
2. トウモロコシ 5. 綿花
3. 稲そ6. その他
詳細な作物分布マップの開発については後述

小麦の灌漑面積率

解析条件
 何故，農事暦を衛星データから抽出するのか？
メリット：全球観測情報であり，モデル化に比して現実的
メ ト 全球観測情報 あり
デ 化 比
現実的
メリット：実際にその農地で灌漑が行われたと判断可能
デメリ ト 将来予測計算にはそのまま活用できないデメリット：将来予測計算にはそのまま活用できない

気象強制力 （1994‐2003年）・降水量
降水量
GPCC,APHRODITE,GSMaP・下向き短波，気温下向き長波放射，比湿H08プロダクト…Hirabayashi et al.(2008)

風速，気圧
気圧・風速
JRA25再解析データ

地表面パラメーター
・土地利用
土地利用
GLCC version2

・土壌分類
Ecoclimap (Meteo‐France：解像度1km)・植生指数（NDVI）
SPOT vegetation (10days composite)
BISE法により雲の影響を除去

適用結果
年要求量[mm]：稲

小麦

トウモロコシ

作物別要求水量月変化[Gt] 作物別の単位面積水需要を算出 小麦(584mm),大豆（487mm），トウモロコシ（460mm），稲（579mm），綿花(綿花(193mm))
 綿花の水需要量が少ない（アラル海で実態調査）

検証
全球灌漑要求水量[mm]1000

Estimated [Gt]
Est

100

1010.10.010.010.11101001000

AQUASTAT [Gt]

灌漑要求水量を国統計値と比較[Gt]灌漑要求水量を国統計値と比較
統計値との概ねの一致を確認
二期作国（ベトナム，ラオス等）で過小評価傾向
農事暦の作成手法を，変更していく予定

地表面水蒸気FLUXへの効果
灌漑あり，なし解析による感度実験
50

2000

diffvaporor flux [mm]vapor
or flux [mm]403020100-60

FLUX減少FLUX増加灌漑を考慮する事による気[]
年水蒸気フラックスの増加量[mm]-40-200204060latitude

緯度平均値[mm]80simEvap(irri)
simEvap(noirri)
JRA-Evap
ERA-Evap

1500

1000

500

0-60-40-20020406080latitude

大気水収支法から得た気[]
年水蒸気FLUXとの比較[mm]地球水循環に与える影響としては小さい
循環影響
地域気候への影響は，CReSiBUC(SiBUCを下部境界境界とした非静力学気象モデル)を用いて解析・非静 学気象)を用解析検証していく予定

気候変動の影響
 MRI‐AGCM20後期RUN出力（2075‐2099年）を利用して影響評価
国別灌漑必要水量の変化

年灌漑要求水量への影響[mm]Future22 [[Gt]200160180140160
120140100120

将来増加

1008080606040402020

将来減少

00減少

204080100120140160

Present [Gt]増加

・ 灌漑要求水量は，全球で増加傾向．
・ 稲作地帯や，綿花栽培地帯で顕著．

20

将来増加

Future2 [G[Gt]15

物理過程解析により気候変動が灌漑用要求水量に与える影響を解析可能。

60105

将来減少

※ただし、農事暦は固定と過程
00510

Present [Gt]1520

まとめと今後の活動
 全球農業水需要量算定
衛星データを使用した農事暦の作成
モデル出力値の検証
灌漑が水蒸気FLUXに与える影響を評価

 作物成長・収量予測モデルの開発
蒸散量着目型の作物成長モデル
高解像度作物分布マップの開発

 陸面過程と河道流下過程のオンライン化東大・山崎モデル(CaMa‐Flood)を使おうと勉強中

1km解像度で作物分布マップを開発中
高解像度全球作物分類図の作成 （H23,北宅洋，修士論文）

開発中の作物分布マップを使用して行く方向