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地球環境変動下における農業生産最適化支援システムの構築

二宮 正士(東京大学)

研究領域
農林漁業
研究テーマ
3:地球環境変動下における農業生産支援シミュレーションモデルの開発
研究者インタビュー



  研究目的  対象地域と実施体制  研究成果  各年度の主な成果  発表論文  (参考)研究構成  

研究目的

(1)気候変動下(高温等)でも水稲や麦類の品質や収量を確保するために最適な作期や肥料条件を判断するための情報を提供するシステムを作ること。
(2)降雪、融雪等の中長期予測から潅漑水の年内変動情報等を提供し、作期や水管理に関する施策決定を支援すること。

研究地域と実施体制

対象地域
富山県、石川県、福井県
実施体制
共同研究参画機関: 農業・食品産業技術総合研究機構中央農業総合研究センター、農業環境技術研究所、石川県立大学、富山県農林水産総合技術センター
協力連携機関: 福井県農業試験場、手取川七ヶ用水土地改良区、東京農工大学
北陸の安定的農業
研究成果

 人口の増加や食遷移(より豊かな食への移行;穀物から肉類へ)により、2050年には地球の食料が大幅に逼迫すると予想されており、肥料、農薬、水、エネルギーの適切な利用など環境保全をはかりながら、食料を持続的かつ安定的に増産することが必要となっています。また、21世紀に入ってから気候変動の影響が深刻となり、持続的・安定的増産への大きなリスクとなっており、既に日本でも高温による品質悪化なども起きています。日本の農業生産では、量だけではなく品質の担保も重要で、品質の良いものを生産しなければ農家の収益は上がりません。また、高品質の農産物を生産すれば、日本農業の国際競争力強化にもつながります。そのため、気候変動への適応策は高品質維持にも配慮したもので無くてはなりません。

 以上の背景を踏まえ、本研究は、次の2つを主な目的として、主要な高品質水稲生産地である北陸3県を対象に、現地の農業試験場などと連携して実施しています。

  • 気候変動下(高温等)でも水稲や麦類の品質や収量を確保するために最適な作期や肥料条件を判断するための情報を提供するシステムを作ること。
  • 降雪,融雪等の中長期予測から潅漑水の年内変動情報等を提供し、作期や水管理に関する施策決定を支援すること。

 1つ目の目的である高品質を担保するための情報提供については、以下の成果が得られました。

 一般に高温下で米の品質が低下しますが、一方で栽培方法によっても品質は大きく変わり、とくに肥料栽培条件が品質に影響することが分かりました。つまり、施肥の量やタイミングを上手に管理することで、高温下でも高品質の米を生産できるということです。そこで、気温・日射量等の環境条件から生育時期や収量を予測する水稲の生育モデルに加え、新に品質予測モデルを開発して組み合わせることで、収量だけでなく、施肥条件によって品質がどのように変化するかも予測できるようになりました。(図1

 さらに、水稲との輪作が行われているオオムギや、将来輪作の可能性があるコムギの生育モデルも開発して、水稲・オオムギ・コムギモデルを組み合わせた輪作体系シミュレーションを実現しました。これにより、気候変動下での輪作体系の検討が可能になりました。

 高温下、気候変動下でも安定的に高品質の米を生産できるような指針や情報提供システムができました。栽培適期や施肥管理に関する情報等は、既に現場に提供しており、富山県や福井県の農業試験場が指導に活用しています。(図2

 水稲の生育予測には、近未来の気象データ等が必要ですが、気象データの予測は中長期(2〜3ヶ月先)になると信頼性が低下し不確実性が増大します。そこで、過去のデータのばらつきを活用して予測値のばらつき程度も合わせて示せるようになりました。

 2つ目の目的である作期や水管理に関する施策決定の支援に関しては、気候変動下で将来農業のために使える水量や水温の年間変動予測を行うモデルを開発しました。これらにより、品質に影響する水田の水温管理や将来の水利・水路設計等の水管理施策ための指針を提示できるようになりました。

 これらの作物モデル群や水モデル群を利用するための基盤として、地域の農業現場で使用するための高精度の気象データ(1kmメッシュ気象データ)を整備しました。また、水稲やムギ類の生育をモニタリングする機器を開発し、気温、日射量など環境条件に加え時系列画像も収集できるようになりました。時系列画像を利用しながら、水稲の生育量を自動的に解析することや、これまで目で見て判断していた開花や出穂の時期を自動的に予測したりする方法を開発しました。(図3)これらモニタリングとモデルを組み合わせることにより、さらに精度の高い生育予測が可能となることが期待できます。

 今回開発したモデル等で示される流域水量、流域水温、イネ・麦類の輪作体系シミュレーションなどを組み合わせることにより、将来どのように農業を進めればよいかの指針の基礎となる情報を提供できるようになりました。また、これらの情報は、水路、排水路、暗渠等の設計にも役立ちます。得られる情報は、一緒に研究を進めてきた農業試験場等の行政機関等を通して、さらに現場に届くようにしたいと考えています。


図1 品質も予測できる水稲生育モデル

図2 栽培管理最適化支援ツール

図3 画像による地上モニタリングの高精度化

各年度の主な成果


発表論文


(参考)研究構成

  気象モデル、作物モデル、土・水モデル等を開発して気象条件、土壌条件、水条件という作物栽培を決定する3要素をダウンスケーリングデータから高精度に推定し、それを元に作物の収量と品質のシミュレーションを実施します。また、シミュレーション結果を統合して農家レベルでの収益性も配慮した最適な栽培管理(肥料や潅漑、栽培時期・輪作体系など)や、地域・流域レベルでの最適な水管理などを実現するための農業生産最適化支援システムを開発します。

 

研究テーマ3:地球環境変動下における農業生産支援シミュレーションモデルの開発

高精細ダウンスケーリング気象モデル開発 地域農業利用に耐える解像度での日別気象データ作成 複数の気候シナリオを使用
(データ投入) (データ投入)
作物モデル開発 (データ投入) 土・水モデル開発
・気象条件と土壌の養水分条件から、作物の収量・品質を予測可能なシミュレーションモデルを開発(対象:イネ(夏作)とムギ(冬作)) ・開発モデルを統合し、地域の農業生産最適化に資する輪作体系策定支援システムを構築 ・水資源の質と量、土壌水分・作物栄養条件の変化を予測するためのモデル開発 ・気候変動適応策の地域土・水資源への影響評価 ・気候変動下における土・水資源の合理的な利用シナリオを提案
モデルの統合
検証 地上モニタリングによる検証 ・対象地域での栽培・実測により各モデルの精度を検証 ・農業生産最適化支援システムの効果を検証
検証
農業生産最適化支援システムの構築
・農家や自治体職員が、気候変動下でも収益性に配慮した最適な栽培時期・品種選択・肥料管理・水管理などについて意思決定する際に利用可能
極端気象の頻発や長期的な温暖化傾向の中でも、
頑健で安定的な農業生産を実現することに貢献