重回帰式による早生温州の果汁品質予測

• 担当機関: 四国農業試験場
• 研究期間: 2000～2002
• 研究担当者: 草塲新之助; 瀧下文孝; 内田誠
• 発行年度: 2000
• 要約: 早生温州の11月の果汁の糖度は９月１日の果径、９、10月の合計降水量、８月の気温を用いた重回帰式を適用し 、定数項を各地域毎に補正することで精度よく予測できる。また、クエン酸は満開日、果径、９、10月の合計降水量 、10月気温により予測できる。
• 背景・ねらい: カンキツの果実品質をできるだけ早い時期から予測することは販売戦略や栽培上の工夫改善を行う上で極めて重要である。これまでにも気象要因を用いた重回帰式の作成例はあったが、十分な精度が得られず、最近は収穫前の果汁分析をもとに収穫時期を判断している例が多くみられる。そこで、気象要因だけでなく、生態調査項目、収穫前の果汁分析値を取り入れた重回帰式の作成を試みる。

成果の内容・特徴

1. 11月１日の糖度（Brix）は、９月１日の果径、９、10月合計降水量、８月気温を説明変数とする予測式で予測できる。果径を変数から除くと予測精度はやや劣り、９月１日の糖度の値を変数に加えると、果径や８月の気温といった変数は不要となり、最も精度が高くなるが、いずれの式も十分適用可能である（表１）。
2. 11月１日のクエン酸は、満開日（５月１日を１とし、２日、３日をそれぞれ２、３と表す）、９月１日の果径、９、10月合計降水量、10月気温を説明変数とする予測式で予測できる。果径を変数から除くと予測精度はやや劣り、９月１日のクエン酸の値を変数に加えると、精度が上がる（表１）。
3. この予測式を使って、過去の分析データとの差（残差）をみると、各地域により特徴ある傾向がみられ、残差をもとに定数項を補正することで地域毎に精度の高い（糖度で±0.5、クエン酸で±0.1程度）予測式を作ることができる（表２、３、４）。

成果の活用面・留意点

1. 地域で早生温州のデータを過去数年にわたって保有している場合に使える。気象データはできるだけ近い所の値を用いる。９、10月の降水量が分からない時点での予測は９、10月の平年値を用いる。
2. 平年値と大きく異なる異常年においては、この重回帰式では予測値と実測値との差が大きく出ることもある。
   

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