高速フィールドフェノタイピング手法による土壌乾湿対応型ダイズ生育モデルの開発

Research Project

Project/Area Number	23K26892
Project/Area Number (Other)	23H02199 (2023)
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Multi-year Fund (2024) Single-year Grants (2023)
Section	一般
Review Section	Basic Section 39020:Crop production science-related
Research Institution	National Agriculture and Food Research Organization
Principal Investigator	熊谷悦史国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業環境研究部門, 主任研究員 (80583442)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	屋比久貴之国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 東北農業研究センター, 研究員 (20824270) 野見山綾介国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 九州沖縄農業研究センター, 研究員 (60779750)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000) Fiscal Year 2026: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000) Fiscal Year 2025: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000) Fiscal Year 2024: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000) Fiscal Year 2023: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000)
Keywords	ハイスループットフェノタイピング / リモートセンシング / 生育モデル / 土壌乾燥害 / 湿害 / ダイズ生育モデル / 土壌水分 / 乾湿害
Outline of Research at the Start	日本特有の水田転換畑での土壌の過湿や乾燥はダイズの低収要因である。ダイズ生育モデルは、収量への土壌乾湿の影響を定量化するのに有効なツールである。しかし、生理プロセスの土壌水分応答に関するデータ取得には多大な時間と労力を有するため、土壌乾湿を考慮できる生育モデルの開発には至っていない。本研究では、まず、スペクトル反射率の機械学習による高速フィールドフェノタイピング手法を開発し、土壌乾湿条件下での生理プロセスの速度変数の効率的なデータ取得を行う。次に、取得データから生理プロセスの土壌水分応答を定式化し、既存の生育モデルを改良する。最後に、改良したモデルを使い、国内の複数地点で乾湿害を定量化する。