Transcript 090409ŠCŠOŽ– î u‰‰‰ï.. - 国際情報農学研究室

2008年4月9日
農業農村工学会国際委員会
第22回 海外事情講演会
情報通信技術を用いた持続可能な
生物資源の生産・利用システムの構築
東京大学
東京大学大学院情報学環
（大学院農学生命科学研究科）
教授 溝口 勝
地球規模課題の動向
• 地球観測データの蓄積
– 気候変動や水循環変動等
• 出口研究の必要性
– データ解析・統融合
– 有用な情報への変換
• データ統合・解析システム
– 2006年開始
– 農業分野における応用研究
– リアルタイム土壌水分モニタリング
GEOSS
Global Earth Observation System of Systems
• 複数の観測システムからなる包括的な地球観
測システム
– 人工衛星観測および現場／地上観測を統合
• 技術開発主導から利用ニーズ主導のシステム
– 地球温暖化などの諸問題に対して持続可能な社
会の実現
• 国際的に共通な利用ニーズ
– 9項目が公共的利益分野
GEOSSにおける
公共的利益分野
災害
自然及び人為起源の災害による，人命及び財産の損失の軽減
健康
人間の健康と福祉に影響を与える環境要因の理解
エネルギー
エネルギー資源管理の改善
気候
気候変動と変化の理解，評価，予測，軽減及び適応
水
水循環のより良い理解を通じた，水資源管理の向上
気象
気象情報，予報及び警報の向上
生態系
陸域，沿岸及び海洋生態系の管理及び保護の向上
農業
持続可能な農業及び砂漠化との闘いの支援
生物多様性
生物多様性の理解，監視，保全
DIAS
Data Integration and Analysis System
• 国家基幹技術
– 第３期科学技術基本計画（2006-2010）
– 予算を集中投資する３００億円以上のプロジェクト
• 「海洋地球観測探査システム」の基幹要素
– 地球規模観測や各地域での観測で得られるデータ
を収集
– 永続的な蓄積，統合・解析, 社会経済情報との融合
– 地球規模の環境問題や大規模自然災害等の脅威
に対する危機管理に有益な情報へ変換
DIAS農
• 農業分野における地球観測データの応用研究
チーム（俗称）
• 東京大学／農業・食品産業技術総合研究機構
／農業環境技術研究所＋α
• 農作物生産管理情報システムの開発
– フィールドサーバによるリアルタイム観測
– Metbroker農業気象統合技術
– 作物生育モデルとのリンク
ＤＩＡＳ農における全体目標
• コアシステムで提供されるデータ群を効率的に統合し
農業分野で利用できるようにする
• 誰でも簡単に知ることができ，政策決定者の判断のよ
りどころになるシステムを実現する
個人農家
– 農業生産管理支援情報
– 地球温暖化による食料生産への影響等
政策決定者
• 安全で安心かつ安定的で高品質な食糧供給を求める
公共益に供する
7
データ統合・解析システムの生態系分野の応用例
データ統合・解析システムによる農作物管理への適用
国民の社会的ニーズへの対応
農水系研究機関と
大学との共同研究
データ・モデル等を用いた統合・解析に
よる科学的知見に基づいた情報を提供
↓
低コスト・高品質・安全な農林水産物の
安定供給
生態系
モデル
第1期H9-H12
増殖情報ベースによる
生産支援システム開発
のための基盤研究
第2期H13-H17
データベース・モデル
協調システムの開発
土壌水分予測モデル
農業情報の
統融合ツー
ルの提供
X年後の
キャベツ
の作付け
可能性
最適作付け日
予測情報図
イネ生育モデル
モデルとの結合
多様な観測
データ収集
ツールの提供
提供情報事例
データ統合・解析システム
農作物に関係する多様な地球観測データ
モデルによ
る気候予
測データ
投入
種まき日の決定移植日の決定
いつ農薬を散布するかどのくらい
の量を散布すればよいか
最適な施肥時期
地上観測によ
る気温等の蓄
積されたデータ
水分量管理
将来の応用システム例
・水稲冷害早期警戒システム
（冷害の予測により冷害に強い種の作付け、時期等の提案）
・適地適作判定支援システム
（気候変化に対応した地域に適した農作物の選択・提案）
衛星観測による
農地リアルタイム
植生データ
観測データ
農作物の過去の作付け時
期、施肥時期、生産量な
どの蓄積されたデータ
国際的な食料・環境問題の解決
安全な農作物生産管理技術とトレーサビリティシステムの開発
（H19年度研究成果）
溝口 勝（農学生命科学研究科）・二宮正士（農業・食品産業技術総合研究機構）・鳥谷均（農業環境技術研究所）
1.
コアシステムにある地上気象観測データ群をメッシュ気象値化
・フィールドサーバおよびMetBrokerによる画像を含む地上気象観測データをコアシステムに
構築
・データベース生成ツールとフィールドサーバ画像データ解析ツールを開発
→ データの統融合による農作物管理情報生成の基盤ができた
3. 広域土壌水分モニタリング・評価システムの拡張
・東北タイにおける広域土壌水分モニタリングサイトを拡張
・全天日射量と炭酸ガス濃度モニタリング機能を追加
→ 衛星による土壌水分バリデーションサイトの運用基盤ができた
→ 土壌水分の有効利用による適地適作検証用サイトとしても発展させる
→ 高度データマイニングによる安全安心な農産物情報伝達ツールの開発につなげる
1.2
1
0.8
作
付
け
画像データと数値デー
タの統合利用ツール
0.6
0.4
画像算出被覆率の変動幅が
キャベツの生育と関係してい
るのかも知れない！
収
穫
2006/09/14 16:30
2006/09/17 11:30
2006/09/19 15:30
2006/09/22 10:30
2006/09/05 09:00
2006/09/07 13:00
2006/09/10 08:30
2006/09/12 12:30
2006/08/26 10:00
2006/08/28 15:00
2006/08/31 10:00
2006/09/02 14:00
2006/08/14 08:00
2006/08/16 12:00
2006/08/18 16:00
2006/08/21 11:00
2006/08/23 15:00
16:30
11:30
15:30
10:30
14:30
10:00
14:00
14:00
2006/07/14
2006/07/17
2006/07/19
2006/07/22
2006/07/24
2006/07/27
2006/07/29
2006/08/01
2006/08/04 09:00
2006/08/06 13:00
2006/08/09 08:00
2006/08/11 13:00
08:00
12:00
16:30
13:30
08:30
12:30
2006/06/30
2006/07/02
2006/07/04
2006/07/07
2006/07/10
2006/07/12
0
土壌水分バリデーションサイト
2006/09/24 14:30
2006/09/27 09:30
2006/09/29 13:30
0.2
06/27
07/23
08/12
08/22
08/02
コアシステム
地上観測データ群
GPV予報データ群
09/02
イネの湛水面積の変化
MetBrokerインタフェース
成長が速い！
土浦より１ヶ月早い収穫
同じ方式で全球レベルで栽培可能性を判定できる！
（ただし、現時点では十分な水があるという条件付）
水利用可能性とのリンクが必要
地上観測とGPVの比較
2. 長期気象予測変動データMetBrokerインタフェースの開発
水稲適地適作検証ツール
4. グローバルスケール・ボトムアップアプローチ農業生産モデルの開発
・Web水稲適地適作検証ツールを開発
・CMIP3／AR4長期気象予測変動データのグリッド化のためのプログラム開発
・多様な作物・品種の生育パラメータ推定を簡便化するツールを開発
→ 地上観測気象DBとGPV短期気象予報DBを時間軸上で統合した
→ 全球レベルでイネの適地適作予測が可能になった
→ 各種気象観測データ群をシームレスに統合できるようにする
→ 任意の作物・品種の栽培可能性をマップ表示できるようにする
アジアにおける水稲栽培可能性
フィールドサーバ
• フィールドに長期間設置して，環境
の計測，動植物のモニタリング，農
園の監視等を行う超分散モニタリン
グデバイス
–
–
–
–
–
Webサーバ
複数のセンサ（土壌水分センサ）
ネットワークカメラ
無線LAN通信モジュール
超高輝度LED照明など
• 相互にWi-Fi通信
土壌情報モニタリングシステム
Soil information system
土壌水分センサーをFSに繋ぐ
農地情報モニタリングシステム
一般人PC
（インターネット接続）
東京大学内
データサーバ
データセンター
インターネット
EDITORIA
管理用PC
NARO
NIAES
ISDN回線
モデル計算サーバ
嬬恋村
インドネシア
固定IP
ISDNモデム兼
ルータ
無線LAN
IEEE802.11b
ＬＡＮポート
無線ブリッジ
WZR-RS-G54HP
192.168.*.*
土壌水分センサー開発社
（USA)
東北タイ
めざせ，地べたモニタリング
画像も含めた農地の状況
（気象・土壌情報）をリア
ルタイムでモニタリング
事例１－キャベツの生長モニタリング
Images of cabbage growth obtained by a web-camera of Field
Server
6 /3 0
7 /8
7 /1 6
農地情報観測データと土壌・植生モデルのリンク
（群馬県嬬恋村キャベツ畑）
780
5
S o il W ate r (m V )
760
4
740
3
720
R ain (m m / h )
収穫前(6/23)
収穫 (7/18)
6
S o il w ate r
R ain (m m / h )
2
700
1
680
0
7/4
7/9
7/14
7/19
7/24
D ATE
二期作準備 (7/24)
苗の植付 (7/26)
夏秋キャベツ生育中
(7/26)
事例２－東北タイ天水田の
土壌情報モニタリング
↑
2007.12.25
↑
2008.5.23
Monitoring data
• Meteorological data
–
–
–
–
–
air temperature
humidity
radiation
wind speed
Precipitation
• Soil data at 4, 8, 16, 32 cm
– soil moisture content
– ground temperature
– electrical conductivity
• Image data of the site
土壌情報モニタリングシステム
WDS
MeshNet
DWL-2100AP
Meshnet router
FS11
RS232C
Em50
FS02
Soil moisture sensors
MicroClient JR(FSAB)
DWL-2100AP
DSL-520T
OpenVPN
PacketiX
WiFi for
community
ADSL Internet
AIT
UT
Data storage
(AIT – NARO – UT)
Real-time monitoring data sent from a rain-fed field
Fukatsu, et.al
Meteorological data are obtained as a xml-table and graphs
土壌水分の変化（2008-2009）
地温の変化（2008-2009）
3/1からの積算降雨量 (mm)
年変動に順応した現地の農作業
1400
2007
2008
1200
1000
800
2008/7/1
600
400
200
0
3/1
4/1
5/1
6/1
7/1
8/1
9/1
10/1
3/1
4/1
5/1
6/1
7/1
8/1
9/1
10/1
50
水田の水位（cm）
0
-50
1/1
2/1
2007/7/1
-100
-150
-200
-250
2007
2008
-300
水田の水位と降雨量の特徴およびフィールドサーバによる水田モニタリング
（2007年と2008年の比較；農業環境技術研究所；未発表）
コンケン郊外の調査圃場の概要
全240筆，約10日毎に調査
調査項目：
水稲作付タイプ
（移植，直播，苗床，放棄地）
湛水状況
（全湛水，部分湛水，無湛水）
250
水田筆数
200
直播(2007)
移植(2007)
直播(2008)
移植(2008)
150
100
50
0
6/01
6/16
7/01
7/16
7/31
日付
8/15
8/30
9/14
コンケン調査圃場における，2007,2008年の水稲作付状況の推移
（農業環境技術研究所；未発表）
東北タイにおける
持続可能な農業のあり方
農民は畦をタイミングよく崩しながら、
溜池の水を上手に使っている
10kmスケールの土壌水分測定
事例３ー食の安全モニタリング
• 輸入野菜の生育・加工の現
場と流通過程をモニタリング
する手法の検討
→ 国民に安全な輸入農産物
を提供するプロトタイプモデ
ル開発基盤
•
http://www.cooplife.jp/horenso/
タイのほうれんそう栽培現場
モニタリング
2007年12月20日にFS設置
安全な輸入農産物に関する情報利用実験
生産者と消費者がデータを共有
モニタリングセンサー
（タイほうれん草畑）
情報発見・統合ツール
ディスプレイ
（東大農学部食堂）
5%
Thailand
Don't know
28%
72%
95%
東大生協食堂の
ほうれん草は
100%タイ産
Before (Nov.5, 2008)
After (Dec.8-11, 2008)
利用者の認知度が向上
コンテンツの制作と実証実験（溝口研）
Food communication
農業ICT－農学/農業分野における
新たな情報利用の可能性を探る
• 問題意識
– 地球規模の食料問題の解決
– 食の安全・安心の確保
– 農地の適切な管理システム
→ 農業に対する正しい理解
• 目標
– インターネットを始めとするICT技術を積極的に農
学/農業分野に導入することにより、世界の食料
生産、地球環境保全、日本農業に貢献する
JST-JICA：その無謀な挑戦
• 2008年5月ーチャレンジ
–
–
–
–
課題：農業による気候変動への適応と生態系の保全
領域：気候変動の適応又は緩和に資する研究
母体：東京大学 農学国際専攻 （代表：黒倉）
結果：不採択
• 2008年11月ーリベンジ
– 課題：情報通信技術を用いた持続可能な生物資源の生産・利
用システムの構築
– 領域：生物資源の持続可能な利用に資する研究
– 母体：東京大学 情報学環 （代表：溝口）
– 結果：不採択
JST-JICA（11月）の要点
• 環境・エネルギー２【領域特定型】
– 生物資源の持続可能な利用に資する研究
• 提案課題名
– 情報通信技術を用いた持続可能な生物資源の
生産・利用システムの構築
• 国内参画機関
– 東京大学、農業環境技術研究所、農業・食品産
業技術総合研究機構
• 相手国名
ベトナム
– 南部水資源計画研究所
概要
• 目的
– 気候変動の適応策の立案に資するために、情報通信技
術を用いて現地の生態系サービスをモニタリングするシ
ステムを構築し、持続可能な生物資源の生産・利用の方
法を提案する。
• 概要
– ICT（情報通信技術）を用いて農業気象・土壌状態・農業
用排水路の水質等、農林水産業に関わる生態系サービ
スの現状を現地モニタリングするシステムを構築する。そ
れらのデータに基づいて、生態系サービスの気候変動へ
の脆弱性・適応性を定量的に評価し、土地利用計画、水
利・防災、農家経営、農林水産技術等、アジアモンスーン
地域における持続可能な生物資源の生産・利用の普及
方策を提案する。
審査結果－不採択：ほとんど門前払い
• 理由（JSTからの公文書）
– 生態系サービスの気候変動に対する脆弱性･適応性を定量的に
評価することは､実用的観点からも興味深いご提案です.しかしな
がら､極めてローカルなフィールドサーバーからのデータを､どの
ように生態系サービスの脆弱性･適応性評価まで結びつけるの
かについての具体的な記述が無く､研究の出口が不明瞭です｡更
に､どのようなモデルや評価システムを活用するのかについての
説明が不足しており､サブテーマを全体目標に沿ってどのように
総合化するのかが見えません｡以上により､残念ながら不採択と
させていただきました。
• 敗因分析
– 準備不足
• 綿密な計画
• 相手国との事前交渉不足
• いかに相手国研究機関から挙げさせるか！
– テーマの絞込み不足
• 総花的ではいけない！
NN分野の宿命的な悩み
１． 今回応募した分野
• 主分野
0302
環境(地域環境)
• 副分野
0210
情報通信(センサ)
•
0304
環境(循環型社会システム)
•
0723
社会基盤(広域地域研究)
２． 今回選択した提案内容に関するキーワード
• 025 農林水産物
• 074 モニタリング（リモートセンシング以外）
• 076 気候変動
• 090 環境調和型農林水産
• 237 地球観測
 どの分野で応募すべきか？
 JSTの分野区分の問題
 農業農村工学系が出し易い分野は何か？
 科学技術政策にいかに絡むか
 代表をどのように送り込むか
結論ー学会としての戦略的な研究推進
• 研究ニーズの把握
– 科学技術動向の把握と分析
• 研究内容の充実
– 誰もが納得する良い研究・提案
• 審査区分に対する綿密な調査
– 情報戦を勝ち抜く
– 場合によっては審査区分の設計に関わる
• 相手国とのWin-Win関係の構築
– カウンターパートとの信頼関係