Carbon-balance-based prediction of flowering and fruiting of crop canopies
| Project/Area Number |
21K14946
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
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| Research Institution | Kochi University |
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Principal Investigator |
野村 浩一 高知大学, 教育研究部自然科学系農学部門, 准教授 (90897852)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 光合成 / 呼吸 / 炭素収支 / LAI / 画像解析 / モデル化 / タイムラプスカメラ / 果菜 / 施設園芸 / チャンバー法 |
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| Outline of Research at the Start |
ナスやトマトなどの果菜類の果実収量を高精度で予測するためには，将来，果実となる“花”の数を予測する必要がある．本研究では，ナスの開花・着果数を，炭素収支（光合成による炭素の獲得とその使途）に基づいて予測する技術を確立する．
まず，多様な環境下でのナス個体群の炭素収支を，光合成，呼吸，炭素分配の計測によって定量化する．次に，人工知能（AI）を用いた画像解析と，作物の生理生態に基づく数理モデル群により，栽培現場で取得容易な情報（画像・環境情報）のみから，ナスの炭素収支を推定する手法を開発する．最後に，推定した炭素収支と開花・着果数との関係を解析し，数理モデルで表現することを試みる．
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| Outline of Annual Research Achievements |
ナスやトマトなどの果菜類の果実収量を高精度で予測するためには，将来，果実となる“花”の数を予測する必要がある．本研究では，ナスの開花・着果数を，炭素収支（光合成による炭素の獲得とその使途）に基づいて予測する技術を確立する．3年目の2023年度においては，果菜の炭素収支に関する実験・解析を行い，以下のような研究成果を得た．
●ナスの個体群光合成速度をさらに高精度で推定するために、温室内の畝と通路といった個体群の構造を考慮した個体群光合成モデルを構築した．本モデルのバリデーションを、以前取得した個体群光合成データによって行った。また、本モデルを用いて、個体群の高さ、温室の被覆資材、環境制御などが、個体群光合成速度にどのような影響を及ぼすかについて検討を行った。●ナス果実の肥大成長速度が、どのような環境要素によって影響を受けているかについて、解析を行った。●ナスの開花数・着果数に対して、かん水量がどのような影響を及ぼすかどうかを、圃場実験により検討した．●これらの成果を，国内学会（8報）にて発表した．
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Report
(3 results)
Research Products
(29 results)
