限られた気象データからSRI水田の土壌水分を推定するニューラルネットワーク法 (農業農村工学会要旨)



農業農村工学会全国大会講演要旨集 pp., 2012

発表番号 [4-30(P)]

Application of Neural Networks for Soil Moisture Estimation in SRI Paddy Field with Limited Meteorological Data

Chusnul Arif [Graduate school of Agricultural and Life Sciences, The University of Tokyo]
Budi Indra Setiawan [Dept. of Civil and Environmental Engineering, Bogor Agricultural University]
Masaru Mizoguchi [Graduate school of Agricultural and Life Sciences, The University of Tokyo]
Ryoichi Doi [Graduate school of Agricultural and Life Sciences, The University of Tokyo]

限られた気象データからSRI水田の土壌水分を推定するニューラルネットワーク法

○クスヌル・アリフ [東京大学大学院農学生命科学研究科]
ブディ・インドラ・セチワン [ボゴール農科大学環境土木学科]
溝口勝 [東京大学大学院農学生命科学研究科]
土居良一 [東京大学大学院農学生命科学研究科]

SRI水田の灌漑計画には土壌水分SMの測定が重要である。本研究では2つのニューラルネットワークモデル(NNM)を組み合わせて、限られた気象データからSMと蒸発散量ETを推定した。まず実測された気温の最大・平均・最小値からETを推定した。次に動的NNMにより推定ETと実降水量からSMを求めた。作付期間の異なる気象条件で検証した結果、本推定法は寄与率0.80で実測SMを良好に再現できることが分かった。

Keyword: 土壌水分, SRI水田, ニューラルネットワーク
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