プログラム概要:教育の目的

本プログラムは,地域の環境保全を図りながら持続的食料生産システムや地域の環境整備を行うための高度な知識と技術に関する教育研究を行います.機能的で美しい農村の創成と整備,地域の土地利用及び水資源の効率的かつ環境保全的な利用法,合理的で安全な利水施設の設計・施工,農作業システム・機械施設の最適な設計とその評価,情報センシング技術やモデル予測を用いた農業生産システムの構築,環境負荷が少なく持続的な生物資源の生産や循環利用などに関して,農学・工学の手法を駆使して,海外も含めた農山村地域の発展に貢献できる人材の養成を目的としています.

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新着情報!

イベント情報

  • 2024年4月入学に向けた大学院入試説明会を開催いたします(要申込;下記参照).
    今夏,受験を検討している皆さんはご参集ください.

    農学専攻食農情報工学プログラム進学説明会

    開催概要

    日時:2023年6月22日(木)17時00分〜18時00分
    形式:ハイブリッド(対面+オンライン)
    場所:農学部3号館 2階205教室
    オンライン(Zoom):申込者にURLを連絡します.
    【要申込】
    食農情報工学プログラム説明会参加申込フォーム:https://forms.gle/NUnznCgiYrxeYfPv5

プログラムの体制

本プログラムは10名の教員からなり,地域環境工学教育研究分野および生物生産工学教育研究分野の二つの教育研究分野で,教育・研究を進めています.

教育研究分野 内容
地域環境工学 農業生産の行われる場としての地域における生産環境,自然環境,生活環境の調和を図り,また,農業者の生活環境整備に資する農村計画,住環境整備について教育研究を行う.
生物生産工学 生産と環境保全の問題を同時に解決しうる食糧生産供給システムの構築を目指す知識と技術に関する教育研究を行う.

大学院生募集

食農情報工学プログラムでは,修士課程進学希望の大学院生を募集しています.大学院の入学試験は毎年8月下旬に行われます(二次募集は12月上旬).また,7月頃に大学院進学説明会を実施いたします.説明会の詳細はこのHP上にて発表いたします.

食農情報工学プログラムには,これまで東京農工大学農学部地域生態システム学科の卒業生のみならず,他大学(農学部・薬学部・工学部など)および高専からの進学者も多数います.進学希望の方は,本部門の教員まで気軽にお問い合わせください.

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修了生インタビュー

各方面で活躍している食農情報工学プログラム(旧・農業環境工学専攻)の修了生にインタビューしました.進学に至った経緯や,在学中のエピソード等語っていただきました.進学を検討している皆さん,参考にしてください.

平成28年3月修了:岩崎俊樹(現(株)NTCコンサルタンツ)

平成28年3月修了:田中沙知(現農林水産省)

就職状況

卒業生・修了生の就職先は,こちらを参照ください.

東日本大震災復旧・復興研究会「現場知」研究グループからの報告

東日本大震災の災害復旧現場における, 被災県の農業農村整備部局の現場担当者が発災後に当面した事項からえた「現場知」を記録として取りまとめました. 今後,大規模地震・津波の被害が予想される地域における予備対策や,被害が生じた地区の災害復旧対策に役立てて頂ければ幸いです.
窓口教員:中島正裕
農業・農村 震災対応ガイドブック2018

最新の研究成果

  • プレスリリース「時間を考慮した種分布モデルにより、淡水魚カワムツの 空間分布の季節変化の高精度な予測手法を開発」しました。
  • Matsuzawa, Y., Fukuda, S., Ohira, M., De Baets, B., 2023, Modelling fish co-occurrence patterns in a small spring-fed river using a machine learning approach. Ecological Indicators, 151, 110234. DOI: 10.1016/j.ecolind.2023.110234
  • K. Ishihara, T. Chuma, M. Andoh, M. Yamashita, H. Asakura, and S. Yamamoto, 2016, Effect of climatic elements on Campylobacter colonization in broiler flocks reared in southern Japan from 2008 to 2012, Poultry Science, 96(4):931-937
  • Fukuda, S., De Baets, B., 2016, Data prevalence matters when assessing species' responses using data-driven species distribution models. Ecological Informatics, 32, 69-78
  • Hien Thi Ngo, Seishu Tojo, Takuya Ban, Tadashi Chosa, 2017, Effects of Prior Freezing Conditions on the Quality of Blueberries in a Freeze-Drying Process, Transactions of the ASABE, 60(4):1369-1377
  • K. Tatsumi, 2016. Cropping intensity and seasonality parameters across Asia extracted by multi-temporal SPOT vegetation data, Journal of Agricultural Meteorology 72(3-4), 142-150
  • G Brunetti, H Saito, T Saito, J Simunek, 2017, A computationally efficient pseudo-3D model for the numerical analysis of borehole heat exchangers, Applied Energy 208, 1113-1127

過去のトピックス

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