農業モデル開発用フレームワークJAMF

• 担当機関: （国）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
• 研究期間: 2011～2015
• 研究担当者: 田中慶
• 発行年度: 2015
• 要約: 農業モデル開発用フレームワークJAMFは、作物モデルのプログラム開発環境を提供するとともに、様々な気象データベースから気象データを取得して、栽培シミュレーションを行うためのWebアプリケーション実行環境を提供する。
• キーワード: JAMF、作物モデル、気象データ取得、栽培シミュレーション、Webアプリ
• 背景・ねらい: 作物モデルは、農家による収穫日予測だけでなく、将来予想される気候変動が農作物に及ぼす影響評価などにも利用されている。作物モデルの実行には、気象データの取得から、作物モデル実行を経て、出力するまでの時系列データ処理が必要である。また、作物モデルの結果を他のアプリケーションで利用するためには、API (Application Programming Interface) やデータ形式の標準化(XML Schema等)が必要である。さらに、メッシュ気象データの多くの地点に対して、様々な条件で作物モデルを繰り返し実行するためには計算高速化手法が必要である。農業モデル開発用フレームワークJAMF (Java Agricultural Model Framework) は、これらの要求を解決するために、アプリケーション開発者向けの開発環境と、利用者向けの実行環境を提供する。

成果の内容・特徴

1. 作物モデルWebアプリケーション(図1)は、4つの主要要素から構成されている。(1)気象データ取得機能。(2)モデル実行エンジンと各種作物モデル。(3)データ出力機能。(4)データの表示機能
2. 気象データの取得先として、MetBroker(アメダスやNOAA/WMOなどの気象データベースに対応)とメッシュ農業気象データ(http://adpmit.dc.affrc.go.jp/technical/cont67.html)を利用できる。
3. 作物モデルはJAMFのモデル実行エンジンの制御のもとに実行される。JAMFを利用して開発された作物モデル(SIMRIWやJAPONICA)だけでなく、Javaの外部プロセス起動機能を利用することにより、DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) のようなアプリケーションも実行できる。また、新たに作物モデルを実装する場合には、JAMFが作物モデルの共通部分を提供するため、計算部分の記述が主な作業となる。
4. 作物モデルの1回の計算時間は数十ミリ秒であるが、実行地点、品種、比較条件の組み合わせにより数日単位となる(例:メッシュ農業気象データの茨城県内の約6000地点に対して、10品種、15通りの条件で約1日間)。そのため、並列計算の計算高速化手法を提供している(図2)。
5. 気象データや結果データ等の時系列データは、グラフ画像、HTMLの表、CSV形式、Excelブック、XML形式、Google Earth用のKML形式、JSON形式で出力できる(図3)。また、汎用的なデータ形式であるXMLやJSON形式で出力しておけば、ユーザに応じた表示アプリケーションで結果を表示できる(図4)。
6. Web API経由で作物モデルを実行することにより、URLパラメータの文字列を変化させるだけで、実行条件(地点、品種、播種日等)や出力形式を設定できる(図3)。

成果の活用面・留意点

1. 1.作物モデルをスタンドアロンのアプリケーションとして利用する場合は、Java 8が必要である。Webアプリケーションとして利用するためには、サーバ上でTomcatなどのサーブレットコンテナを利用できることが必要である。
2. MetBrokerやメッシュ農業気象データの気象データを利用するためには、それぞれの運用者に対して利用申請が必要である。
3. 各作物モデルの精度はオリジナルの作物モデルに依存し、対応品種や地域はパラメータの存在に依存する。

• 研究内容: http://www.naro.affrc.go.jp/project/results/laboratory/narc/2015/narc15_s28.html
• カテゴリ: データベース 播種 品種