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• 日射スペクトル(※1)の植物影响评価には、日射の高精度観测やデータのモデル化が必要不可欠
• 简易な観测データから日毎の日射特性分类（クラスタリング）を再现できる新しい机械学习モデルの开発に成功
• 気候変化に伴う日射変化が、植物成长や生物応答、太阳光発电に及ぼす影响の広域评価に期待

植物は、日射を光合成に利用するだけではなく、日射のさまざまな光波长の比率（色彩バランス）を光受容体の応答を通じて环境シグナルとして利用しています。色彩バランスは大気や云、太阳の高さなどの影响を受けますが、これらの情报は植物生理生态学的には整理されておらず、実态にそぐわない日射モデルによって生物応答が研究されてきました。

そこで、新规に开発された回転シャドウバンド型分光放射计で日射スペクトルの长期観测を行い、日平均日射スペクトルがどのように分类できるか1年间の観测データから解析しました。そして、晴れから曇りまで、5つの异なる分类カテゴリを特定し、日射量や湿度など単纯な観测データからこの分类を再现できる新しい机械学习モデルを开発しました。

国立大学九州大学大学院生物資源環境科学府博士課程3年のAmila Nuwan Siriwardana氏と大学院农学研究院の久米篤教授は、日射スペクトル観測データに累積ユークリッド距離行列に基づく凝集型階層的クラスタリングを適用し、赤から青へのスペクトルシフトを伴う5つの日射特徴クラスター（SCI）を特定しました。そして、比較的簡単に取得できる環境変数（日射拡散率、全天日射、日射の変動率、太陽高度、大気湿度）を使用してSCIを再現できる機械学習モデルを開発しました。

この革新的なアプローチにより、世界のさまざまな场所で、天候に依存する日射波長比率の違いのモデル化が可能となり、植物と生態系機能に関する光応答研究が促進されることが期待されます。

本研究成果はエルゼビア社の学術雑誌「Ecological informatics」に2024年12月11日（水）に掲載されました。

(※1) 日射スペクトル
太阳からの光は地球の大気を通过する过程で波长分布が変化する。太阳光のスペクトルと地上で観测される日射スペクトルとの违いは、日射が大気を通过する过程での変化过程を反映している。

掲載誌：Ecological Informatics
タイトル：Introducing the spectral characteristics index: A novel method for clustering solar radiation fluctuations from a plant-ecophysiological perspective
著者名：Amila Nuwan Siriwardana, Atsushi Kume
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