共同研究・競争的資金等の研究課題

本研究は、空間的かつ時間的に粒度の異なる計測データを統合的に活用して、大都市圏での地球温暖化対策を実現することを目指し、地表面温度の高度な時空間解析技術の開発に取り組む。低分解能の地上気象観測による気象要素の時系列計測データに加えて、高分解能の人工衛星による地表面温度の時系列計測データを用い、統計解析手法を高度に融合させることによって、これまで捉えられなかった大都市圏における地表面温度分布の時空間変動の高精度な推定方法と、厳しい熱波状況などの極端な極値事象発生に関与する要因の高度な検出方法の開発を行う。将来的に本技術は大都市圏での地球温暖化対策立案に貢献することが期待される。 当該年度は、クラスタリングとSpatial Best Linear Unbiased Estimator (Spatial-BLUE)を組み合わせた解析を行うことで、熱波状況の背後に潜む分布構造、具体的には期待値、分散、歪度、尖度が異なることを明らかにした。さらに、この結果を発展させて、上記解析のパラメータを、熱波の時空間過程とともに場所毎に推定する方法を新規開発した。ここでは局所空間過程の高速推定手法であるlocal approximate Gaussian process（laGP）とTukey g-and-h （TGH）modelを組み合わせた。それにより、衛星観測熱画像のような高解像度データから、各地の暑熱特性（期待値、分散、歪度、尖度）を現実的な時間スケールで推定することができた。この結果、真夏日の暑熱特性には尖度や歪度といった分布の裾の特徴量が顕著となることがわかった。 本研究課題については、①高度解析手法の開発、②計測データの収集と観測実験、③地表面温度の高度な時空間解析技術の開発、④熱波状況のシミュレーションと解析実験の四つの検討を実施する計画であった。 ①については、物理モデルを想定しない場合について、クラスタリングとSpatial Best Linear Unbiased Estimator (Spatial-BLUE)を組み合わせた解析手法を開発した。物理モデルを想定する場合については未着手である。②については、MODISデータ（気象関連）を整備した。③については、上記①の手法、上記②のデータを用いて、熱波状況の背後に潜む分布構造、具体的には期待値、分散、歪度、尖度が異なることを明らかにした。さらに、この結果を発展させて、上記解析のパラメータを、熱波の時空間過程とともに場所毎に推定する方法を新規開発した。ここでは局所空間過程の高速推定手法であるlocal approximate Gaussian process（laGP）とTukey g-and-h （TGH）modelを組み合わせた。④については、上記③の成果をもとに、各地の暑熱特性（期待値、分散、歪度、尖度）を現実的な時間スケールでシミュレーションした。この結果、真夏日の暑熱特性には尖度や歪度といった分布の裾の特徴量が顕著となることがわかった。 以上、概ね順調に進展していると自己評価する。 方法と応用の2チーム体制で実施する。方法チームは、前年度に引き続いてモデリングの研究を行って、共変量の組み込みなどによるモデルの洗練化をはかるとともに、キャリブレーションの研究を行う。具体的には、物理モデルを想定する／しない場合に分けてモデリング、キャリブレーションを行う。物理モデルを想定する場合、並列計算効率に優れた局所アンサンブル変換カルマンフィルタなどの高速なデータ同化手法を適用する。物理モデルを想定しない場合には、状態空間モデルの観測、状態方程式は、表現力の優れたノンパラメトリックなガウス過程を用いて表す。計算コストが非常に小さいST-BLUEのアルゴリズムを新たに組み込むことについて検討する。 また、応用チームは、応用チームは前年度に引き続き計測データの取得・整備、地表面温度の観測実験を行う。 さらに、方法と応用の両チームとの協働のもと、GCPの海外の主要関連研究者の協力を得て、各種センサーからの計測データを用い、上記高度解析手法を応用して、衛星熱画像を高精度に時空間補間し、地表面温度分布の時空間変動を高精度に推定する方法を開発する。その際、計測データの時空間解像度、種類、精度を反映させた地表面温度分布のモデルを設計する。また、厳しい熱波状況などの極端な極値事象発生に関与する要因を高度に検出する方法を開発する。

Bioenergy in Japan: Two papers were recently completed in May and July 2019, respectively, after a few round of internal revisions, with the content mainly based upon (i) a workshop was organised at UNU attended by 35 experts from governments, academia, industries and NGOs and (ii) an international workshop was co-organized by IEA Bioenergy and NEDO in September 2018, which received about 100 international participants. Two papers were recently accepted to be published on Sustainability Science (Springer). Bio-economy in Borneo: A paper was recently completed in July 2019, based upon extensive field trips made in Indonesia, Malaysia and Singapore in October 2018, which include multiple interviews and meetings were made with a large number of stakeholders from various background and sectors to investigate the latest development of bio-economy in the region. The paper was submitted in July 2019 to Environmental Development (Elsevier), and then revised after the first round of review. It is currently under the second round of review. For the entire period of the fellowship, three (3) papers have been accepted / published in peer-reviewed journals, one (1) were submitted and currently under 2nd round of review, and one (1) book chapter (Springer) which is currently in editing.

地理情報データを用いた水害リスクのシミュレーション手法の開発を行った。対象時点は平成27年9月関東・東北豪雨の期間を含む2015年9月9日～16日、対象地域は水害の発生した茨城県常総市である。特に把握が困難と考えられる対象期間内の人々の動きを推定・再現することに焦点をあてて、捕捉率が必ずしも十分ではない（１%程度）携帯GPSデータから空間詳細な避難行動を推定する方法を検討し、カーネル関数を用いた道路リンク別・時点別の移動人数を時空間補間する方法を開発した。次に、同時空間補間手法を常総市の実データに適用することで、直感に整合した形で水害時の避難行動が再現されることを確認した。 水害リスクに対する人間行動のミクロデータを用いたエージェントベースモデルの開発は、ビックデータ時代のモデル研究の新たな方向として学術的に革新的成果が期待され、各分野における人間行動を考慮した情報提供サービスへの幅広い貢献が可能である。特に、実際に住民が直接的な被害に直面するまで、リスク情報が割引いて評価され避難等の対策が遅れるという正常性バイアスが広く知られているが、対策が遅れているリスク管理上の大きな課題について、集団心理的な効果も考慮したエージェントベースモデルを用いた定量的な分析は、学術的にも社会的にもインパクトは大きい。