2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of the diagnosis method for rice production system using variation analysis of yield and quality
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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, 農学研究院, 准教授 (10432949)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山川 武夫 九州大学, 農学研究院, 准教授 (20220238)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 水稲 / 要因解析 / パターン認識 / 収量構成要素 / 籾数 / 登熟歩合 / 千粒重 / サポートベクターマシン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，水稲の収量構成要素である籾数，登熟歩合および千粒重を対象にして，パターン認識を用いて予測モデルを作成することにより，各構成要素の決定要因を明らかにすることを目的とした．予測モデルの作成には，福岡県糸島市のヒノヒカリ栽培水田で2010～2016年の期間に収集した延べ99事例のデータセットを使用した．説明変数の候補として，籾数については幼穂形成期の草丈，茎数/m2，SPAD値および推定窒素吸収量，幼穂形成期～出穂期の期間の無機態窒素供給量，さらに同期間の平均気温および平均日照時間の7変数を準備した．登熟歩合と千粒重については，幼穂形成期～出穂期および出穂期～登熟期（出穂後30日）の平均気温，平均日照時間，無機態窒素供給量に加えて，幼穂形成期～登熟期の無機態窒素供給量，籾数の8変数を準備した．サポートベクターマシーンを用いて，各収量構成要素について低中高の3水準を予測するモデルを作成した．その結果，籾数については， SPAD値，推定窒素吸収量，幼穂形成期～出穂期の期間の無機態窒素供給量の3変数を選択した場合に正答率が68%と最大になった．また，籾数の少・中・多の時の説明変数領域の可視化により，追肥前の幼穂形成期のSPAD値が38以下になると籾数が不足する傾向が確認された．登熟歩合については，出穂期～登熟期の平均気温・日照時間および籾数の3変数を選択した場合に正答率が62%と比較的高かった．また，登熟歩合の低・中・高の3水準を達成する説明変数領域の可視化により，籾数が24000 m-2以下で日照時間が4.4時間以上の時，登熟歩合が高い水準になることが明らかになった．千粒重については，特徴的な決定要因は検出されなかった．以上，パターン認識手法を用いて多様な環境・管理方法の水田データから，一部の収量構成要素の決定要因を特定できることが示された．
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Research Products
(1 results)
