2020 Fiscal Year Annual Research Report
Agronomic studies on wheat and soybean production with high stality of yield and quality in large-scale paddy fields
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18K14452
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| Research Institution | Gifu University |
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Principal Investigator |
田中 貴 岐阜大学, 応用生物科学部, 助教 (20805436)
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2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 大規模区画圃場 / 小麦 / 大豆 / リモートセンシング / 2年3作輪作体系 / 空間変動解析 / 作業体系 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、大規模区画圃場で実施される輪作体系において、作物の収量・品質に及ぼす要因を、大規模区画圃場の前歴・作物の前作と後作との相互関係（水稲栽培の作業体系が後作に及ぼす影響を含む）などの観点から明らかとし、輪作体系全体の生産性・安定性・持続性を確保する方策を提示することを目的としている。大規模区画圃場における作物の生育・収量そして品質の空間分布を把握するために、従来の破壊調査では多大な労力を要する。そこで、マルチスペクトルカメラを搭載したドローンによるリモートセンシング技術と機械学習を用いることで、簡易的に小麦の収量及び子実タンパク質含有率を推定するモデルを開発した。また、土壌特性値や過去の作業体系・土地利用が作物の収量等に及ぼす影響を評価する上で、収量の空間変動が推定結果にバイアスを生み出してしまうことが明らかとなった。そこで、未観測な土壌要因を考慮する統計手法として、空間線形混合効果モデルを開発した。これによって、試験区の反復やランダム配置が困難な要因の影響評価が可能となった。本モデルを用いた解析の結果、大規模区画圃場が造成される際に埋め戻された過去の排水路などの影響が、小麦収量に多大な影響を与えていることが示唆された。また、研究期間中に500点以上の土壌試料を分析した結果、土壌特性値を効率的に空間補完できるサンプリング手法を最適化できた。これによって、広域土壌マップを作成し、作物の収量や品質に及ぼす影響を広域に評価する体制が構築できた。以上より、今後も引き続き、より広域における農家圃場の土壌・作物のデータを蓄積・解析し、輪作体系における栽培管理技術の改善策を提示するより実践的な栽培学的な研究に発展させる予定である。
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