人間活動を考慮した
世界水循環水資源モデルの
構築に向けて:
農業生産モデルEPICを用いた
世界の灌漑水量必要量の推定
安形康(JST-CREST,東大生産研)
談国新(東大生産研)
鼎信次郎(東大生産研)
沖大幹(総合地球環境学研究所)
虫明功臣(東大生産研)
2002年8月2日
第6回水資源に関するシンポジウム
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世界水資源アセスメント現状
• 今回発表(沖ら,講演番号98)を参照
– 年河川流量40000km3,取水量3800km3 ,大半が農業用水
• 時間スケール:年間
• 空間スケール:0.5度グリッド陸域全球
• 世界で4~5グループ程度
• 東大生産研Ver.1完成 (2000年後半)
– 農業用水:国別統計値を,各国内のグリッドに
灌漑面積比例配分
– Crop種類,CropCalendarなど一切無視
2002年8月2日
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農業用水マップ ver.1
• 「世界水資源アーカイブ」で公開中
http://hydro.iis.u-tokyo.ac.jp/GW/
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灌漑面積マップ
• Kassel大学作成 0.5度グリッド
• Petra Döll氏に申し込む
2002年8月2日
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世界水資源アセスメントへ本格参戦
• JST/CRESTプロジェクト
「人間活動を考慮した
世界水循環・水資源モデル」
• 東大生産研版Ver.1を発展させる
– 農業用水等各セクタをすべてモデリングし,
それらを統合する
– アジアからの寄与をめざす
• 今回は農業モデルのテストランを紹介
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従来農業用水推定法の問題点
• 空間的
– 各国内の穀物種類分布が無視されている
• 時間的
– 農事暦が反映されていない
– 季節・月といった単位のアセスメントが不可能
• 根本的
– 現実的な将来推計が原理的に不可能
• 農業プロセスを現実的に反映するグリッドベース
モデルが必要 → プロジェクトの最初の目標
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農業(灌漑)用水推定モデル
• 農業用水モデルは,
世界的には試作品レベル
• しかし独Kassel大学が精力的に開発している
– Döll and Siebert (2002, W.R.R.) : ver.1
– 農業データを一切使わず灌漑面積データと
気象土壌データから算出
– ゼロからのモデリング作業
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Kassel大の農業(灌漑)用水推定
• 手法:グローバル0.5度グリッドで…
– 気象データから各グリッド最適播種日を決定
– 全灌漑面積マップと各国の灌漑稲作面積データから,
気候的に最適であるグリッドに優占的に灌漑農地を割り振
ることにより,
グリッドごとの作物種と農事暦を決定
– 作物の生育に必要な水量は,可能蒸発散量から推定
– →グローバルな灌漑用水使用量を推定
• 既存データとよく合う
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Kassel大法の問題点と
モデル要件
• 穀物種類が二種類(米とそれ以外)
– →少なくとも主要四穀物程度は押さえられること
• 生産量,Yieldでの検証ができない
– →生産量やYieldも算出でき,既存データと検証できること
• Crop Calendarの作り方に関する吟味が必要
– → Crop Calendarを入力可能,
ないしCrop Calendar作りを自力で行えること
• 既存農業モデルを援用すれば簡便確実
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ソリューション:EPICの応用
• EPIC: erosion-productivity impact calculator
• 米国などでよく使われてきた農業モデル
– 気象や農事暦・作物価格等をInputとし,日単位以下
など細かい時間ステップで,作物の成長を再現
– 単位面積あたり収量の算定によく使われる
• 作物の成長に必要な水量がわかる
→それから降水で直接得られる水量を
さし引けば,灌漑水量がわかる
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EPICによる灌漑水量推定の試み
• 0.1度グリッド
• Input
– 気象:1987年を対象.グローバルグリッド(Tan and
Shibasaki, 2000)
– 土地利用:USGS LandUseData
– 作物種と農事暦:Tan and Shibasaki, 2001の
Multiple Choice Modelによる
• Simulation & Validation
– 主要四穀物
– FAOの国別Yieldにあわせるように
耕作マップをチューニング (第一段階)
– グリッド内の実灌漑面積率一定
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結果
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結果の比較
• EPIC版総量:5000km3以上.既存値より過大
• 分布も多少異なる(米国内など)
従来版(計約2400km3)→
←EPIC版(計約5600km3)
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どこで問題が起こっているか
• インドが極端に
大きな乖離を
みせている
• 中国は良好
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今回結果(国別集計)
• 従来版(国別取水量データ)との比較
インド
米国
国別取水量統計値
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(by WRI)
中国
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インドの農耕
• 米が主力
• 米の実灌漑面積の
過大評価?
– 灌漑可能面積の全てに
水が行き渡っている
わけではない
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米
小麦
大豆
トウモロコシ
粟
ソルガム
38,806,304
23,131,200
1,542,600
5,560,900
13,851,100
15,999,400
↑
インドにおける主要作物
植付け面積(ha) by FAO
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インドの農耕
• 米の生産量:インド
のみ極端な過大評価
– おおよそ2倍
• 原因:面積過大(2倍)
• グリッド内の実灌漑
面積率推定値が過大か?
– インフラ未整備?
– 今回は50%とするのが妥
当?
2002年8月2日
↑
各国の米生産量の比較:
FAO統計とEPIC結果16
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季節変化の検討
1.
デカン高原
経度:72.5~85E
緯度: 7.5~25N
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デカン高原における
灌漑水量推定値の季節変化
• 春に大きな需要
– 供給不足
青:使用可能
水資源
• 過剰需要は
250km3
• 一方,
地下水過剰汲上>
133km3
(IWMI, 2001)
– 貯水池利用などを
赤:灌漑水量,赤点線:×1/2
考えれば,悪くない
値か?
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まとめ
•
農業プロセスモデルEPICを用いて,
グローバル0.5度グリッドで灌漑水量を推定する
フレームワークを開発した
•
グリッド内実灌漑面積の推定がインドに関して
過大であり,灌漑水量推定値も過大となった
•
今回は国別yieldのみでチューニングを行ったが,
productionデータも用いて実灌漑面積率を
推定する手法も併用する必要がある.
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