北海道水稲の発育予測モデルにおける品種の早晩を適切に推定するパラメータ作成法

• 担当機関: （国研）農業・食品産業技術総合研究機構 北海道農業研究センター
• 研究期間: 2012～2018
• 研究担当者: 濵嵜孝弘; 廣田知良; 根本学; 三浦周; 藤倉潤治
• 発行年度: 2018
• 要約: 北海道の水稲品種の発育予測モデルのパラメータ作成に際し、道内の広範な地域でデータが取得されている品種を基準品種とし、そのデータを用いて他品種のデータを推定・補完することにより、早晩の違いを適切に評価できるパラメータが得られる。
• キーワード: 早晩性、データ補完、発育予測、パラメータ作成、北海道水稲品種
• 背景・ねらい: 北海道の水稲生産では、温暖化による晩生品種の栽培地域の拡大が進んでおり、また大規模化を背景に作期分散を目的とした早晩性の異なる複数品種の導入が予想され、栽培適地判定と栽培管理判断支援の両面から、早晩性の異なる品種への発育予測モデルの対応が求められている。北海道では、水稲の発育予測に簡易有効積算温度を用いた方法と、発育指数(DVI)発育予測モデルが用いられ、後者が利便性と推定精度が高いが、対応している品種は早晩性"やや早"の一部の品種に限られている。そこで、DVI発育予測モデルについて、"やや早"以外の品種を含む主要品種についてパラメータの作成を行う。また、上記の利用目的を踏まえ、パラメータの作成においては個々の品種の推定精度だけではなく、品種間の早晩の差を適切に評価できることに重点を置く。

成果の内容・特徴

1. 対象品種は、"早"の「大地の星」、"やや早"の「ゆめぴりか」、「ほしのゆめ」、「おぼろづき」、「ななつぼし」、「きらら397」、「きたあおば」、"やや晩"の「ふっくりんこ」、"かなり晩"の「たちじょうぶ」である。
2. 北海道水稲品種は、幼穂形成期や出穂期の品種間の相関が高く、同一地点・条件で栽培された場合、その関係は傾きがほぼ1の線形回帰式で表すことができる(図1)。
3. 気温を用いたDVI発育予測モデルによる水稲の発育ステージの推定では、栽培地点に依存する系統誤差を生じるため、品種によってデータ取得地点毎のデータ数に違いがある場合は、品種間の早晩差を正確に推定できない(データ略)。それを解決するため、北海道各地で栽培され、データ数が最も多い「きらら397」を基準品種とし、それ以外の品種について、基準品種と比較してデータが無い地点・年度のデータを、基準品種のデータと上記線形回帰式(成果の内容・特徴2、図1)により推定・補完し、DVI発育予測モデルのパラメータを求める手法を提案する(補完方式:図2)
4. 新たに提案する補完方式により、補完しないデータを用いてパラメータを作成した場合(従来方式)に比べて、品種間の早晩の違いの推定が改善する(図3)。

成果の活用面・留意点

1. 本パラメータ作成方法は北海道水稲品種を対象とし、新規導入品種等、データの少ない品種やデータ取得地域に偏りがある品種のパラメータ作成に有効である。
2. 本手法で求めたパラメータは、早晩性の異なる複数品種を栽培する場合の発育予測や、各品種の適地判断に活用できる。

• 研究内容: http://www.naro.affrc.go.jp/project/results/4th_laboratory/harc/2018/harc18_s11.html
• カテゴリ: くり 栽培技術 水稲 大規模化 品種