早稲田大学 人間科学部 AO入試 志望理由書 提出例(横沢正幸研究室向け)

  • 議論の整理

食糧生産効率の向上や気象変動対策の為には、生態系という大きな枠組みを対象に研究を行う必要がある。しかしながら、生物群集とそれを取り巻く無機的環境が相互作用する場である生態系は、その時間的、空間的スケールの大きさも相まって実に複雑な情報を持った系であると言える。人類の計算能力に限界があることを考えれば、この系の変化を把握、予測する為の数理モデルの構築に際しては、より本質的に系の状態を記述できるパラメータを膨大な因子の中から抽出せねばならない。従って、環境解析学は高度な統計解析能力が必要とされる学問領域であり、現在に至るまで様々な情報処理の手法が取り入れられてきた。

  • 問題発見

当該領域において、横沢教授は環境変動に対する作物の成長や枯死といった応答を時間空間的に予測する数理モデルの構築を行ってきた。その中でも、坂本教授らと構築したMODISデータを用いた水稲の生育段階推定モデルは水稲の経時変化を広範囲にわたって検出することを可能にしている。他の農作物についても同様のモデル構築ができないだろうか。

  • 論証

水稲を対象にした先行研究においては、実測データを処理する段階において時間的スケールという次元を反映させる為にフーリエ変換ではなくウェーブレット変換を用いて解析を行っており、これにより作物の季節的な時間分布を精度よく記述している。これにならい、ウェーブレット変換を用いた統計処理によって農作物の経時変化を検出したいと考えている。

  • 結論

世界的な人口増加に伴う食糧不足が危惧されており、供給効率を向上させることは今世紀の最重要課題であるといえる。情報解析技術を取り込んだ農業システムを作ることはこの問題解決に大きく貢献できるといえる。

  • 結論の吟味

上記研究を行うにあたって、耕地環境科学分野において、数理モデルを活用した環境解析に関する数多くの論文を執筆した横沢教授のもとで学ぶことを強く希望する。

参考文献

  1. Sakamoto M. Yokozawa H. Toritani M. Shibayama N. Ishizuka H. Ohno (2005). A crop phenology detection method using time-series MODIS data. Remote Sensing of Environment. 96, 366-374

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