| Project/Area Number |
24K01874
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 41030:Rural environmental engineering and planning-related
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| Research Institution | National Agriculture and Food Research Organization |
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Principal Investigator |
石郷岡 康史 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業環境研究部門, グループ長 (50354006)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊川 浩樹 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 北海道農業研究センター, 上級研究員 (10754393)
臼井 靖浩 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 中日本農業研究センター, 上級研究員 (20631485)
滝本 貴弘 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業環境研究部門, 主任研究員 (60788694)
桑形 恒男 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業環境研究部門, 再雇用職員 (90195602)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000)
Fiscal Year 2026: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
Fiscal Year 2025: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2024: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
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| Keywords | 耕地微気象環境 / 気候変動 / 作物生産管理 / スマート農業 / 農業生産環境 |
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| Outline of Research at the Start |
国内の農業は、担い手減少や国際競争力の不足、気候変動による収量・品質の不安定化や生産基盤の脆弱化など、多くの問題に直面している。これら問題の解決のために、先端技術や各種データを積極的に活用したスマート農業に期待が寄せられている。気象情報は重要な基礎データの一つであるが、高度な作物生産管理を実施するためには、一般に観測されている気象要素だけでは不十分で、地温や土壌水分、作物体の濡れなど、微気象環境の把握が必要である。本研究では、気象庁の気象観測・予報データと独自開発の耕地微気象モデルを用いて、農耕地の微気象環境をリアルタイムで評価するための基本システムを構築する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
① 耕地微気象モデルの改良
畑地における地温と土壌水分の変化を再現するために、蒸発散と降水の影響を考慮した土壌熱輸送・水収支サブモデルを整備した。また畑作物の蒸散量や光合成に対する土壌水分の影響が評価できるように、これまで水稲を対象に開発した群落微気象サブモデルの改良に着手した。テンサイとコムギ（北海道）、ダイズ（茨城県）を対象として、耕地微気象モデルの検証に必要なパラメータ（作物群落の形態、葉面積指数LAI、気孔コンダクタンスなど）と微気象データ（群落温度、群落内気温・湿度、地温・土壌水分、結露量、蒸散量・光合成など）を、生育期間を通して計測・収集した。
② 耕地微気象環境評価シミュレータの基本システムの構築
基本システムのプラットホームを、ネットワーク上に整備した。耕地微気象モデルの入力気象データ（時別値）として、アメダス地点の観測データと数値予報データ（メソ数値予報モデルMSMなどのデータ）に加え、対象とする農耕地で観測した気象データも利用できる構造とした。ここでアメダスの気象データ（気温・湿度など）を利用する場合は、土地利用の違いと気象条件に依存した農耕地とアメダス地点間の気象環境の違いを考慮する。地温・土壌水分推定や作物の窒素動態の把握のため、日本土壌インベントリー（農研機構）に収納された農耕地の土壌種類と物理性に関する情報を利用する。作物種類や品種、肥培管理に関する情報は、入力データとして準備する。
アメダス地点と近隣の農耕地との間の気象環境の違いを定量化するために、全国の農耕地において気象データを計測・収集した。さらに耕地微気象モデルの計算に必要な作物パラメータと地面・気象データの一部を対象に、気象衛星の赤外・可視画像のデータ同化による推定の可能性について検討を開始した。
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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
研究代表者、研究分担者ならびに研究協力者が手分けをして、以下に示す研究計画を推進した。サブテーマ①ならび②とも、当初予定していた内容をほぼ実施することができた。また本研究課題に関わる原著論文2編（査読付き）を、一流の国際誌で公表することができた。研究計画は、おおむね順調に進展しているものと判断される。
研究計画（３年間を通した内容）：
① 耕地微気象モデルの改良：水田対象の耕地微気象モデルを、畑地でも使用できるように改良する。
② 耕地微気象環境評価シミュレータ基本システムの構築：サブテーマ①で構築した耕地微気象モデルを用いて、農耕地における微気象環境をリアルタイムで評価するための「耕地微気象環境評価シミュレータ」の基本システムを構築し、構築した基本システム全体のパフォーマンスを調整する。
③ 耕地微気象環境評価シミュレータの適用と有効性の検証：開発した基本システムを用いて、作物の生育や病害に影響を与える、蒸散量・土壌水分、地温、濡れ時間などを評価し、水稲や畑作物の栽培管理への適用を検討する。完成した基本システムを試験運用し、全国レベルでの実用化に向けた課題を抽出する。本サブテーマに関しては、2年目より開始する。
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| Strategy for Future Research Activity |
① 耕地微気象モデルの改良
全体計画：水田対象の耕地微気象モデルを、畑地でも使用できるように改良する。次年度計画：初年度に引き続き、テンサイやコムギ、ダイズなどの畑作物を対象に、耕地微気象モデルの検証に必要な微気象環境データを計測・収集する。これまで取得した畑地と水田の微気象環境データを用いて、初年度より構築中の畑地と水田の両者に適用可能な耕地微気象モデルの検証を実施する。具体的には、耕地微気象モデルで計算される微気象要素（地温や土壌水分、結露量など）を実際の計測データと比較することで、モデル計算結果の精度を評価し、必要に応じてモデル本体とモデルパラメータの調整を実施する。また、畑作物の発育予測モデルを構築する。
② 耕地微気象環境評価シミュレータ基本システムの構築
全体計画：サブテーマ①で構築した耕地微気象モデルを用いて、農耕地における微気象環境をリアルタイムで評価するための「耕地微気象環境評価シミュレータ」の基本システムを構築し、構築した基本システム全体のパフォーマンスを調整する。次年度計画：昨年度にネットワーク上に整備した基本システムのプラットホームに、畑地と水田の両者を対象とした耕地微気象モデルを組み入れる。アメダス地点と近隣の農耕地との間の気象環境の違いの定量化、ならびに気象衛星データの利用の可能性について、初年度に引き続き検討する。
③ 耕地微気象環境評価シミュレータの適用と有効性の検証
全体計画：開発した基本システムを用いて、作物の生育や病害に影響を与える、蒸散量・土壌水分、地温、濡れ時間などを評価し、水稲や畑作物の栽培管理への適用を検討する。完成した基本システムを試験運用し、全国レベルでの実用化に向けた課題を抽出する。次年度計画：耕地微気象環境評価シミュレータによる作物の微気象環境の評価を通した、水稲や畑作物の栽培管理への適用可能性の検討を開始する。
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