2008 Fiscal Year Annual Research Report
ニューラルネットワークモデルを用いた多年生草本観賞植物の群落光合成特性の解析
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18580038
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| Research Institution | National Agricultural Research Organization |
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Principal Investigator |
稲本 勝彦 National Agricultural Research Organization, 東北農業研究センター・寒冷地野菜花き研究チーム, 主任研究員 (50223235)
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| Keywords | ユリ / 光合成 / 二酸化炭素濃度 / 温度 / 光量 / 生育段階 / ニューラルネットワーク / 乾物生産 |
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| Research Abstract |
温度・光量を調節可能な無色透明アクリル製の開放型同化箱に1/5000aワグネルポットに植えたユリ「シベリア」植物を入れ、同化箱入口と出口の二酸化炭素濃度差、導入空気の流量から植物の個体光合成ならびに呼吸量を算出した。
1発芽時における光合成速度はきわめて低く、発蕾時に著しく高くなった。その後、開花時には光合成速度がさらに増加する場合(秋冬期)とやや減少する(夏期)場合がみられた。
2光合成の最大値は夏期において、秋冬期と比較して、高い温度域で示された。このことには、生育時の環境前歴が関与している可能性がある。
3二酸化炭素濃度と光合成速度との関係をみた。二酸化炭素濃度を1000ppm以上とした場合、光合成速度はなりゆき(約400ppm)の2〜3倍の値となった。
4湿度と光合成速度との関係をみた。湿度が上昇するにしたがって、光合成速度は増加した。
5栽培温度(昼温/夜温:28/23℃、24/19℃、20℃/15℃に設定)と開花時における植物体各部位の乾物重との関係をみた。栽培温度が高いほど、開花は早まる一方、開花における全体乾物重および部位別の乾物重は小さくなり、また相対生長率も小さかった。このことは、少なくとも部分的には光合成特性が関与しているものと考えられる。
6温度、光量、二酸化炭素濃度と光合成に関するデータをニューラルネットワークモデル作成のソフトウェアであるNEUROSIMに入力し、モデル作成を試みたところ、データは収束し、学習データと同時に採取した確認データの予測は良好であった。また、学習データと別個に採取した確認データの場合、実測値と予測値との若干のずれが生じたが、パラメータを追加したネットワークを作成することにより、より良好に予測できるものと考えられた。
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