2023 Fiscal Year Research-status Report
農家の経験と見極める目を取り入れた茶の収量と品質予測のモデリングと高精度化
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21K05848
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
柴田 勝 山口大学, 教育学部, 教授 (30300560)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 茶 / Camellia scinensis / 予測技術 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
複数年度のデータを用いて収量予測モデルの改良および検証を行った。気象条件が異なる複数年度での収量予測の精度を明らかにするために、モデルの回帰式および出開き、摘採高さ、樹冠状態を補正項として、複数年度の予測収量と摘採量との比較を行った。被覆下での収量予測を検証するために一番茶の露地および被覆条件下で収量調査を行った。被覆栽培では露地栽培よりも誤差が出やすい。このため、複数年年間で得られた露地栽培データを用いて再度、パラメータ設定を行った。その結果、露地栽培において収量が大きく異なる圃場において年次間の誤差は、9.2％程度であった。現在のモデルは新芽の初期生長を組み入れていないモデルであることから、葉の展開（生長）を示す出開き度が15％以下では、予測収量が実際の収量よりも少なく予想される。しかし、得られた結果は、年度に関係なく露地栽培での収量予測が可能でることを示していた。被覆栽培の収量予測は、露地栽培よりも誤差が出やすいために同一年度で誤差を最小にするパラメータ設定を行い、2021～23年度の3年間のデータを用いて、被覆栽培においても異なる年度での収量の予測が可能かについて調べた。その結果、葉の生育が明らかに悪い部位を除いた場合の年次誤差は10％程度、各年度内での分散は同程度であった。これらのことから、現状のモデルにおいても社会実装に必要な精度を確保できることが示された。今後、自動計測が可能なシステム開発及びそのシステムに最適化したパラメータ設定を必要とする。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
予定した研究は順調に進み、完了した。
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| Strategy for Future Research Activity |
各年度での進捗は順調であり、計画通りである。
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| Causes of Carryover |
次年度に使用額が生じた理由は2つ。1つは、現在作成している論文投稿の必要な予算を2023年度に確保していたが、投稿が2024年春になり、次年度での支払いとなったため。2つ目は、2022年度に茶園の一部が霜害により測定数が減少しその精度が低下したことから、2023年度にサンプル数を増やし対応をしたが、年度内のデータは確保し研究計画としての進捗は確保したが、年次間のデータの精度が低下した。このため、2024年4月摘採データを組み入れることでより正確な予測を行うこととした。
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