気象要因が水稲乾物生産に及ぼす影響を生育モデルで評価する手法

気象要因が水稲乾物生産に及ぼす影響を生育モデルで評価する手法

タイトル気象要因が水稲乾物生産に及ぼす影響を生育モデルで評価する手法
要約毎日の気温と日射量の推移から、水稲の乾物生産量を求める生育モデルを利用して、どの時期の気象要因の変動が、その年の乾物生産にどの程度寄与したかを定量的に評価する手法を開発した。
担当機関東北農業試験場 地域基盤研究部 上席研究官
連絡先019-643-3462
区分(部会名)東北農業
専門農業気象
研究対象稲類
分類研究
背景・ねらい障害不稔や登熟不良のように、
時期別の気象と収量との因果関係が明白な場合を除いて、
年々の収量変動に及ぼす気象の影響を定量的に抽出するのは難しい。
1995年の東北日本海側で起こった特異的な減収がその例である。
この原因となった気象要因を抽出するための従来法は、
時期別の気象要素と収量との関係を統計的に分析する方法である。
しかし、この方法では相互に相関の高い気温や日射量などの影響を
分離して解析することが難しい。ここでは生態的な関係に基づく生育モデルを用いて、
時期別の気象要因が水稲の乾物生産に及ぼす影響を評価する手法を開発する。
成果の内容・特徴
  1. 水稲生育モデル(PRISM)の計算ステップは、
    (気温)→葉面積指数→群落の日射吸収率、
    吸収率×(日射量)→吸収日射量→乾物増加量である。
    ここで、()内がモデルに必要な入力気象値(日別)、→は関係式である。
  2. 1995年の日本海側の減収解析を例とした影響評価は、以下のステップで行う。
    1. 解析対象の1995年に対して、平年的な気象データとして
      極端な低温・高温の年を含まない最近の10年程度の気象値を用意する
      (ここでは'83年~'92年)。以下、これを平均年と呼ぶ。
    2. これらの気象値を用いて、平均年と1995年の乾物重を推定する
      (図1)。
    3. 平均年の気温と1995年の日射量およびその逆の組み合わせデータを用いて
      シミュレーションを行う(表1)。
      日射量に1995年値を用いたときに日本海側の乾物重の減少が著しいので、
      乾物生産量の低下の主因を日射量だと推定できる。
    4. 平均年のデータに、特定の旬だけ1995年の日射量を挿入したデータセットを用意して、
      シミュレーションを行い、平均年に対する乾物の増減量を旬別にプロットする
      (図2)。
      同図には、平均年と1995年の差も併せてプロットする
      (図2左端)。
      この図から、1995年の秋田における乾物生産量の低下が、
      7、8月の低日射で説明できること、また、
      とくに8月上旬の影響が大きいことが分かる。
      一方、盛岡では8月上旬の低日射が負の影響をもたらしたものの、
      他の時期の高日射がこれを打ち消したことが分かる。
成果の活用面・留意点例として用いた1995年は、日射量単独で乾物生産量の低下の大半を説明できた。
通常は、気温と日射量の両方が影響する場合が多い。そのときは、
平均年の一部に当該年の気温、平均年の一部に当該年の日射量および
平均年の一部に当該年の気温と日射量を挿入したデータセットを用意して
解析するのが望ましい。本手法の解析には高精度の日射測定値が必要である。
日照時間からの日射量推定は精度が低いので、
日射観測値のない気象官署やアメダス観測点では、本手法を使用できない。
具体的データ
(図1)
(表1)
(図2)
予算区分軽労化(総合的開発研究)
研究期間1996~1996
発表論文東北における1995年水稲乾物生産の生長モデルによる解析.日本農業気象学会1996年度全国大会講演要旨, 40~41, 1996.
発行年度1996
収録データベース研究成果情報

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