2015 Fiscal Year Research-status Report
収量・品質のばらつき要因の解析に基づくコメ生産システム診断法の開発
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15K07678
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
平井 康丸 九州大学, (連合)農学研究科(研究院), 准教授 (10432949)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山川 武夫 九州大学, (連合)農学研究科(研究院), 准教授 (20220238)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | コメ生産 / 収量 / 品質 / ばらつき / 要因解析 / パターン認識 / 穀物生育モデル / 診断 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
中山間地、平野部および海岸域の多様な環境の水田において、管理方法が異なる約20名の農家のコメ生産事例約100件について、精玄米収量のばらつき要因を解析した。当初の予定では、土壌（土性、CEC、地力窒素）、水利（用水配分量）および気象（気温、日射量、雨量）条件の指標を用いて水田環境の分類した上で、要因解析を行うことにしていた。しかし、収集データは分類可能な構造を有しておらず、環境面での分類はできなかった。したがって、収集データを前処理なしに直接パターン認識手法（サポートベクター）を用いて解析した。解析は登熟の良否と収量の関係に絞り、籾数、幼穂分化期から登熟中期の間の窒素供給量および登熟期の日照時間を説明変数として、高・中・低の3段階の収量水準を予測するモデルを作成した。予測モデルの正答率は70%程度であり、個々の事例の収量の大小の理由を精度良く説明できる水準ではなかった。この結果から、登熟の良否と収量の関係に解析対象を絞ったとしても、ばらつき要因の精度の高い解析は困難であることが示された。このことは、各事例の収量のばらつきは解析対象地域において一般的に抽出できるようなパターンを持っているのではなく、個々の生産者や水田別に解析する必要があることを示している。したがって、生産者と水田を固定してデータセットにおいて、収量水準、標準偏差および年次変動を求め、他のデータセットと比較するようなアプローチを取る必要があると考える。
他方、穀物生育モデルを用いた収量の解析も行った。解析プログラムの作成とパラメータの推定を行い、藁および籾収量の予測精度を評価した。現時点ではモデルによる予測値は大きな誤差を伴っているが、土壌の保肥力や水管理による生育抑制等の因子を考慮する必要性が示されるなど、課題の整理を行うことができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
多様な環境の水田における、様々な管理方法でのコメ生産事例（土壌環境、気象、生産管理履歴、生育、収量、品質データ）の収集については順調に進んでいる。平成27年度は33事例のデータを新たに蓄積した。
多変量解析手法を用いた収量のばらつきの解析については、H27年度に予定していた水田環境の分類が機能せず、パターン認識による予測モデルの作成についても成果を上げることができなかった。アプローチ法を見直すことにより、計画の遅れを取り戻す必要がある。
穀物生育モデルについては、初年度で解析プラットフォームの構築と課題の整理が完了し、順調に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
収量のばらつき要因の解析については、同一生産者と同一水田のコメ生産事例を基本のデータセットとして解析する。平均値、標準偏差および年次変動の傾向を、他のデータセットと比較することにより、ばらつきの要因を解析する。
穀物モデルについては、生産現場における計測項目を増やすことにより（生育指標の変動、地力窒素の無機化等）、現在の誤差発生の理由を詳細に解析する。また、その結果に基づきモデルの修正を行う。
H28以降に予定していた「コメ生産システム診断チャート」の作成は、収量のばらつき要因の解析の成果が出た段階で着手する。
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