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J-GLOBAL ID：201602286762367350   整理番号：16A1349357

イネ収量を衛星ベースで予測をするための多重モデル集合によるシーズン・ハインドキャストの評価

Assessment of Multimodel Ensemble Seasonal Hindcasts for Satellite-Based Rice Yield Prediction

著者 (5件)： CHUN Jong Ahn (Climate Research Department, APEC Climate Center) ,  KIM Sung (Republic of Korea Air Force Weather Wing) ,  LEE Woo-Seop (Climate Research Department, APEC Climate Center) ,  OH Sang Myeong (Climate Research Department, APEC Climate Center) ,  LEE Hyojin (Climate Research Department, APEC Climate Center)
資料名： 農業気象  (Journal of Agricultural Meteorology)
巻： 72  号： 3-4  ページ： 107-115(J-STAGE)  発行年： 2016年 
JST資料番号： X0731A  ISSN： 0021-8588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： イネ収量の収穫前予測モデルの幾つかが気候変動によるイネ収量を正確に予測できないことがしばしば起こる。ここでは,有効な介入計画用にイネ収量をタイムリーに提供する衛星ベースのイネ収量予モデルに対するAPEC Climate Center Multimodel Ensemble(APCC MME)シーズン・ハインドキャストの評価を試みた。多重回帰分析により開発されたそのモデルは収量=5.635NDVI-0.0012P₉+0.91(ここで収量はt・ha^-1で表した白米収量で,P₉はmm・month^-1で表した9月の月降雨量観測値とする)であった。適合良好度尺度は,調整後R²(決定係数),%バイアス(PBIAS),平方二乗平均誤差(RMSE)および絶対%誤差(MAPE)それぞれに対して0.66,-0.14%,0.13t・ha^-1および2.25%であった。開発モデルに不可欠な9月の月降雨量を経験的直交関数分析(EOFA)と特異値分解分析(SDVA)を用いる統計的ダウンスケーリング法によりハインドキャストした。月降雨量予測値によるイネ収量は,全検討期間では9月15日試料採取法による評価値ほどには良好ではなかったが,9月15日試料採取法により大幅な過小評価がなされた2008年と2009年の2年間に限っては9月15日試料採取法よりも良好であった。ここで提案した方法は,イネ市場での一層有効な介入計画用に気象条件を反映するイネ収量予測値をタイムリーに提供するために利用可能であると結論した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 分光放射計 ,  正規化植生指数 ,  イネ ,  *作物収量 ,  多重回帰分析 ,  *降雨量 ,  係数 ,  比率 ,  バイアス ,  気候モデル ,  予測モデル ,  誤差 ,  シミュレーションモデル ,  気象条件 ,  *数値予報
準シソーラス用語： MODIS ,  NDVI ,  RMSE【誤差】 ,  *ハインドキャスト ,  決定係数 ,  絶対誤差 ,  統計的ダウンスケーリング

著者キーワード (8件)： MODIS NDVI ,  MME (Multimodel Ensemble) ,  Rice Yield ,  Statistical Downscaling ,  MODIS NDVI ,  MME (Multimodel Ensemble) ,  Rice Yield ,  Statistical Downscaling

分類 (3件)： 稲作  (FC03020C) ,  気象学一般  (DC05010D) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (37件)：

• Bastiaanssen, W. G. M., and Ali, S., 2003: A new crop yield forecasting model based on satellite measurements applied across the Indus Basin, Pakistan. <i>Agriculture, Ecosystems & Environment</i>, <b>94</b> (3), 321-340.
• Bolton, D. L., and Friedl, M. A., 2013: Forecasting crop yield using remotely sensed vegetation indices and crop phenology metrics. Agricultural and Forest Meteorology, 173, 74-84.
• Chu, Kang, H., Tam, C.-Y., Park, C.-K., and Chen, C.-T., 2008: Seasonal forecast for local precipitation over northern Taiwan using statistical downscaling. Journal of Geophysical Research, 113, D12118, doi:10.1029/2007JD009424.
• Doraiswamy, P. C., Akhmedov, B., Beard, L., Stern, A., and Mueller, R., 2007: Operational prediction of crop yields using MODIS data and products. International Archives of Photogrammetry. International Archives of Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Science Special Publication.
• ESRI, 2007: ArcGIS Desktop Help 9.2, (Available at: http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.2/index.cfm?TopicName=welcome ).

タイトルに関連する用語 (9件)： イネ ,  収量 ,  衛星 ,  予測 ,  多重モデル ,  集合 ,  シーズン ,  ハインドキャスト ,  評価