2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a rice yield prediction system based on stochastic photosynthesis model and rice growth model(Fostering Joint International Research)
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16KK0169
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
辰己 賢一 東京農工大学, (連合)農学研究科(研究院), 准教授 (40505781)
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| Project Period (FY) |
2017 – 2019
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| Keywords | イネ生長応答モデル / 野外圃場 / 米国 / 光合成能力 / 日射環境 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本課題研究では，光合成特性情報とキャノピーによる光合成有効放射の受光量を主変数とするイネ成長応答モデルの開発およびベイズ推定に基づくモデルパラメータの事後確率分布の推定により実測データの偏りや絶対的な情報量の不足を補い，農業現場で応用可能な高汎化型モデルを構築することを目的とした．最終年度は主に以下の内容を実施した．
(1) 野外圃場データの整備とモデル開発
Rice Experiment Station内の試験圃場で得られた生育調査および器官別乾物重，ガス交換測定データを整備し，モデルの入力値および検証用データとして利用できるようにした．本データを用いて，開発したモデルの精度検証を実施した．なお，モデルにおける主要な光合成モデルパラメータは，得られた光合成特性情報を統計的に表現することにより同定した．以上により，少ない実測データにおいてそのデータの偏りや不足を軽減し，リスク評価なども可能とする技術基盤システムの構築およびその応用方法を検討した．
(2) 高汎化型イネ収量予測システムの構築
研究期間全体に渡って開発を進めてきた確率光合成モデルとイネ生長応答モデルモデルを野外圃場データで得られた収量の再現計算に使用した．光合成特性やその日変化量を統計解析して得られた出現確率分布や確率光合成モデルにより，イネの収量を概ね適切に表現できることを確認した．しかしながら，現時点ではモデルを適用した地点と年数が限定的であるため，モデルが有する系統誤差の扱いを適切に処理してきれていないため，十分な検証は今後得られる多様な地点・地域における実測データを用いて実施する予定である．
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[Int'l Joint Research] カリフォルニア大学デービス校(米国)2018
Year and Date
2018-03-16 – 2019-03-30
Country Name
U.S.A.
Counterpart Institution
カリフォルニア大学デービス校
Co-investigator Overseas
Bruce Linquist
Department
Plant Science
Job Title
Rice Specialist
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