JP2002305971A - 病害発生予察方法及びそのシステム - Google Patents
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Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 薬剤散布の経済効率の予測を実現した病害発
生予察方法及びそのシステムを提供する。 【解決手段】 作物へ病害を与える伝染源量及び被害許
容率から薬剤の散布条件を求める処理（散布条件入力処
理４１８）、最終被害量を算定する処理（最終被害量算
定処理４１４）、薬剤の散布適否を判定する処理（散布
適否判定処理４２４）を含み、作物の病害による被害状
況を予測し、薬剤散布の要否を判定することにより、薬
剤散布の経済性を高め、地域内等の薬剤散布量や散布回
数の削減により、環境汚染等をも抑制することができ
る。
生予察方法及びそのシステムを提供する。 【解決手段】 作物へ病害を与える伝染源量及び被害許
容率から薬剤の散布条件を求める処理（散布条件入力処
理４１８）、最終被害量を算定する処理（最終被害量算
定処理４１４）、薬剤の散布適否を判定する処理（散布
適否判定処理４２４）を含み、作物の病害による被害状
況を予測し、薬剤散布の要否を判定することにより、薬
剤散布の経済性を高め、地域内等の薬剤散布量や散布回
数の削減により、環境汚染等をも抑制することができ
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、茶園等の圃場で発
生する病害の発生予察に用いられる病害発生予察方法及
びそのシステムに関する。
生する病害の発生予察に用いられる病害発生予察方法及
びそのシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、雨量、湿度、風速等の気象情報を
用いて稲のイモチ病について、感染好適日を求め、発生
量や発病の進展を予測するシステムがある。このシステ
ムの目的は、病害の感染好適日から薬剤散布の適期を求
めることにある。
用いて稲のイモチ病について、感染好適日を求め、発生
量や発病の進展を予測するシステムがある。このシステ
ムの目的は、病害の感染好適日から薬剤散布の適期を求
めることにある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来のシステ
ムでは、薬剤散布の適期を求めることができるものの、
散布の要否やコスト等について、判断していない。この
ため、薬剤散布の適期を知っても、薬剤散布の要否、経
済性等は依然として勘や経験に依存することとなる。
ムでは、薬剤散布の適期を求めることができるものの、
散布の要否やコスト等について、判断していない。この
ため、薬剤散布の適期を知っても、薬剤散布の要否、経
済性等は依然として勘や経験に依存することとなる。
【０００４】そこで、本発明は、薬剤散布の経済効率の
予測を実現した病害発生予察方法及びそのシステムを提
供することを課題とする。
予測を実現した病害発生予察方法及びそのシステムを提
供することを課題とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の病害発生予察方
法は、着目作物と着目病害の伝染源量及び被害許容率か
ら薬剤の散布条件を求める処理（散布条件入力処理４１
８）と、前記作物の最終被害量を算定する処理（最終被
害量算定処理４１４）と、前記作物に対する前記薬剤の
散布適否を判定する処理（散布適否判定処理４２４）と
を含むことを特徴とする。即ち、病害から作物を防護す
る薬剤が環境汚染や経済性等の観点からすれば、必ずし
も有効であるとは言えず、作物の病害による被害状況を
予測し、薬剤散布の要否を判定することにより、薬剤散
布の経済性を高め、地域内等の薬剤散布量や散布回数の
削減により、環境汚染等をも抑制することができる。
法は、着目作物と着目病害の伝染源量及び被害許容率か
ら薬剤の散布条件を求める処理（散布条件入力処理４１
８）と、前記作物の最終被害量を算定する処理（最終被
害量算定処理４１４）と、前記作物に対する前記薬剤の
散布適否を判定する処理（散布適否判定処理４２４）と
を含むことを特徴とする。即ち、病害から作物を防護す
る薬剤が環境汚染や経済性等の観点からすれば、必ずし
も有効であるとは言えず、作物の病害による被害状況を
予測し、薬剤散布の要否を判定することにより、薬剤散
布の経済性を高め、地域内等の薬剤散布量や散布回数の
削減により、環境汚染等をも抑制することができる。
【０００６】本発明の病害発生予察方法は、作物が持つ
葉の湿潤時間、気温、湿度又は雨量、又はこれらを含む
データ（計測データ４０２）と、前記病害の伝染源の感
染好適日、発病率及び薬剤散布適期との相関関係から、
前記病害の伝染源の感染好適日、発病率及び薬剤散布適
期を判定する処理（判定処理４０８）と、伝染源量及び
被害許容率から薬剤の散布条件を求める処理（散布条件
入力処理４１８）と、前記作物の発育ステージ別の感受
性及び気象条件を表すデータ又はこれらを含むデータに
より、前記作物の最終被害量を算定する処理（最終被害
量算定処理４１４）と、前記処理を基に前記作物に対す
る前記薬剤の散布適否を判定する処理（散布適否判定処
理４２４）とを含むことを特徴とする。即ち、従来の薬
剤散布の適期の判定に加えて、薬剤散布の要否やコスト
等についても判定することで、薬剤の散布量を削減可能
としたものである。
葉の湿潤時間、気温、湿度又は雨量、又はこれらを含む
データ（計測データ４０２）と、前記病害の伝染源の感
染好適日、発病率及び薬剤散布適期との相関関係から、
前記病害の伝染源の感染好適日、発病率及び薬剤散布適
期を判定する処理（判定処理４０８）と、伝染源量及び
被害許容率から薬剤の散布条件を求める処理（散布条件
入力処理４１８）と、前記作物の発育ステージ別の感受
性及び気象条件を表すデータ又はこれらを含むデータに
より、前記作物の最終被害量を算定する処理（最終被害
量算定処理４１４）と、前記処理を基に前記作物に対す
る前記薬剤の散布適否を判定する処理（散布適否判定処
理４２４）とを含むことを特徴とする。即ち、従来の薬
剤散布の適期の判定に加えて、薬剤散布の要否やコスト
等についても判定することで、薬剤の散布量を削減可能
としたものである。
【０００７】本発明の病害発生予察システムは、コンピ
ュータを用いて作物の病害発生を予察する病害発生予察
システムであって、病害発生を予察対象の作物が持つ葉
の湿潤時間、気温、湿度又は雨量、又はこれらを含むデ
ータを時系列で取り込み、記憶手段（ＲＡＭ１２）に記
憶させる手段（センサ群１６、中央処理装置４）と、前
記記憶手段に記憶している前記データと、前記病害に関
する感染好適日、発病率及び薬剤散布適期との相関関係
から感染好適日、発病率及び薬剤散布適期を判定する手
段（中央処理装置４）と、伝染源量及び被害許容率から
薬剤の散布条件を取り込む手段（中央処理装置４）と、
前記作物の発育ステージ別の感受性及び気象条件を表す
データ又はこれらを含むデータにより、前記作物の最終
被害量を算定する手段（中央処理装置４）と、前記処理
を基に前記薬剤の散布適否を判定する手段（中央処理装
置４）とを備えたことを特徴とする。即ち、病害発生予
察方法を実施するシステムであって、薬剤散布の要否や
コスト等についても判定し、薬剤の散布量の削減を可能
にしている。
ュータを用いて作物の病害発生を予察する病害発生予察
システムであって、病害発生を予察対象の作物が持つ葉
の湿潤時間、気温、湿度又は雨量、又はこれらを含むデ
ータを時系列で取り込み、記憶手段（ＲＡＭ１２）に記
憶させる手段（センサ群１６、中央処理装置４）と、前
記記憶手段に記憶している前記データと、前記病害に関
する感染好適日、発病率及び薬剤散布適期との相関関係
から感染好適日、発病率及び薬剤散布適期を判定する手
段（中央処理装置４）と、伝染源量及び被害許容率から
薬剤の散布条件を取り込む手段（中央処理装置４）と、
前記作物の発育ステージ別の感受性及び気象条件を表す
データ又はこれらを含むデータにより、前記作物の最終
被害量を算定する手段（中央処理装置４）と、前記処理
を基に前記薬剤の散布適否を判定する手段（中央処理装
置４）とを備えたことを特徴とする。即ち、病害発生予
察方法を実施するシステムであって、薬剤散布の要否や
コスト等についても判定し、薬剤の散布量の削減を可能
にしている。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下、本発明及びその実施の形態
を図面に示した実施例を参照して詳細に説明する。
を図面に示した実施例を参照して詳細に説明する。
【０００９】図１及び図２は本発明の病害発生予察方法
及びそのシステムの実施例を示し、図１はそのコンピュ
ータシステム、図２はシステム構成を示している。
及びそのシステムの実施例を示し、図１はそのコンピュ
ータシステム、図２はシステム構成を示している。
【００１０】この病害発生予察方法及びそのシステム
は、データベース２、中央処理装置４、メモリ６、入力
装置８、出力装置１０及び記憶手段としてＲＡＭ１２等
を備えるとともに、これらはデータ等の授受を行うバス
１４で連係されたコンピュータによって構成されてい
る。
は、データベース２、中央処理装置４、メモリ６、入力
装置８、出力装置１０及び記憶手段としてＲＡＭ１２等
を備えるとともに、これらはデータ等の授受を行うバス
１４で連係されたコンピュータによって構成されてい
る。
【００１１】データベース２は、バックグラウンドデー
タとして、第１に、過去の各種病害の発生消長、平年の
発生消長、前年よりの病菌・細菌の越冬量、前回の発生
量、対象作物の品種特性による発病データ、第２に、薬
剤（保護・治療剤）の効果、流亡・分解モデル、第３
に、肥料成分の違いによる各種病害の発生量との関係、
第４に、病害予察の対象作物の伸育過程中における病菌
・細菌の侵入、潜伏、発病データ等が格納されている。
タとして、第１に、過去の各種病害の発生消長、平年の
発生消長、前年よりの病菌・細菌の越冬量、前回の発生
量、対象作物の品種特性による発病データ、第２に、薬
剤（保護・治療剤）の効果、流亡・分解モデル、第３
に、肥料成分の違いによる各種病害の発生量との関係、
第４に、病害予察の対象作物の伸育過程中における病菌
・細菌の侵入、潜伏、発病データ等が格納されている。
【００１２】中央処理装置４は、データ処理手段であっ
て、作物の葉の濡れ具合の計測や気象条件データの時系
列計測処理及びそのデータ蓄積処理、病害の感染好適
日、発病率、薬剤散布適期等の判定処理、発育ステージ
別の感受性、気象条件等からの最終被害量算定処理、伝
染源量、被害許容率等からの薬剤の散布条件入力処理、
薬剤の散布コスト、散布適否、最適薬剤等の適否判定処
理等の処理を行う。
て、作物の葉の濡れ具合の計測や気象条件データの時系
列計測処理及びそのデータ蓄積処理、病害の感染好適
日、発病率、薬剤散布適期等の判定処理、発育ステージ
別の感受性、気象条件等からの最終被害量算定処理、伝
染源量、被害許容率等からの薬剤の散布条件入力処理、
薬剤の散布コスト、散布適否、最適薬剤等の適否判定処
理等の処理を行う。
【００１３】メモリ６には、処理プログラムの他、固定
データ等が格納されている。
データ等が格納されている。
【００１４】入力装置８には、センサ群１６として、計
測部１８を介して作物の濡れ具合を計測する濡れ葉セン
サ２０、作物の環境条件としての気象条件の計測手段と
して、温度を計測する温度センサ２２、湿度を計測する
湿度センサ２４、雨量を計測する雨量センサ２６等から
計測データが加えられている。濡れ葉センサ２０は、例
えば、作物の葉の濡れ及びその蒸発による湿潤状態を電
気的に検出する手段であって、空気中の湿度とは別のデ
ータを得るものである。また、この入力装置８には、他
の入力手段としてキーボード２８等が接続され、薬剤の
散布条件や伝染源量、被害許容率等が入力される。
測部１８を介して作物の濡れ具合を計測する濡れ葉セン
サ２０、作物の環境条件としての気象条件の計測手段と
して、温度を計測する温度センサ２２、湿度を計測する
湿度センサ２４、雨量を計測する雨量センサ２６等から
計測データが加えられている。濡れ葉センサ２０は、例
えば、作物の葉の濡れ及びその蒸発による湿潤状態を電
気的に検出する手段であって、空気中の湿度とは別のデ
ータを得るものである。また、この入力装置８には、他
の入力手段としてキーボード２８等が接続され、薬剤の
散布条件や伝染源量、被害許容率等が入力される。
【００１５】出力装置１０には、表示装置３０やプリン
タ３２が接続され、表示装置３０には表示出力として、
第１に、病害の感染好適日、発病率、薬剤散布適期等、
第２に、最終被害量、第３に、薬剤の散布コスト、散布
適否、最適薬剤等が表示され、これらの表示出力はプリ
ンタ３２によっても印字される。
タ３２が接続され、表示装置３０には表示出力として、
第１に、病害の感染好適日、発病率、薬剤散布適期等、
第２に、最終被害量、第３に、薬剤の散布コスト、散布
適否、最適薬剤等が表示され、これらの表示出力はプリ
ンタ３２によっても印字される。
【００１６】また、ＲＡＭ１２には、入力装置８に加え
られたデータや出力装置１０から出力されるデータが一
時的に格納され、図示しないバックアップ電源等によっ
てデータが停電等による消失から防護されている。
られたデータや出力装置１０から出力されるデータが一
時的に格納され、図示しないバックアップ電源等によっ
てデータが停電等による消失から防護されている。
【００１７】そして、このコンピュータを用いて実現さ
れるシステムは、図２に示すように、中央処理装置４に
おける処理として、センサ群１６からの計測データ４０
２の計測処理４０４、この計測処理４０４及びその計測
データに基づき、病害の感染好適日、発病率又は薬剤散
布適期の判定結果４０６を求める判定処理４０８、この
判定処理４０８を前提として作物の発育状況を表す発育
ステージ別の感受性、気象条件等の入力データ４１０か
ら最終被害量４１２を求める最終被害量算定処理４１４
を行い、また、伝染源量及び被害許容率の入力データ４
１６の散布条件入力処理４１８を行い、データベース２
から得られた薬剤データ４２０、散布条件入力処理４１
８及び最終被害量算定処理４１４の各結果を参照して薬
剤の散布コスト、散布適否及び最適薬剤の判定結果４２
２を求める散布適否判定処理４２４を行うという構成で
ある。
れるシステムは、図２に示すように、中央処理装置４に
おける処理として、センサ群１６からの計測データ４０
２の計測処理４０４、この計測処理４０４及びその計測
データに基づき、病害の感染好適日、発病率又は薬剤散
布適期の判定結果４０６を求める判定処理４０８、この
判定処理４０８を前提として作物の発育状況を表す発育
ステージ別の感受性、気象条件等の入力データ４１０か
ら最終被害量４１２を求める最終被害量算定処理４１４
を行い、また、伝染源量及び被害許容率の入力データ４
１６の散布条件入力処理４１８を行い、データベース２
から得られた薬剤データ４２０、散布条件入力処理４１
８及び最終被害量算定処理４１４の各結果を参照して薬
剤の散布コスト、散布適否及び最適薬剤の判定結果４２
２を求める散布適否判定処理４２４を行うという構成で
ある。
【００１８】即ち、計測処理４０４では、濡れ葉センサ
２０によって計測される濡れ時間、温度センサ２２、湿
度センサ２４、雨量センサ２６によって計測される気
温、湿度、雨量等の気象条件データ、その他のセンサか
ら得られる計測データ４０２を時系列データとして蓄え
る。この計測データ４０２は、ＲＡＭ１２に格納され
る。判定処理４０８では、感染好適日、発病率及び薬剤
散布適期が求められる。最終被害量算定処理４１４で
は、作物の発育ステージ別の感受性及び気象条件等に基
づいて最終被害量４１２を算定する。散布条件入力処理
４１８では、作物における伝染源量及び被害許容率がキ
ーボード２８等から入力されるが、これらのデータは、
フロッピィディスク等の外部記憶装置から入力してもよ
い。そして、散布適否判定処理４２４では、計測データ
等の諸条件を基に薬剤散布の適否が判定される。
２０によって計測される濡れ時間、温度センサ２２、湿
度センサ２４、雨量センサ２６によって計測される気
温、湿度、雨量等の気象条件データ、その他のセンサか
ら得られる計測データ４０２を時系列データとして蓄え
る。この計測データ４０２は、ＲＡＭ１２に格納され
る。判定処理４０８では、感染好適日、発病率及び薬剤
散布適期が求められる。最終被害量算定処理４１４で
は、作物の発育ステージ別の感受性及び気象条件等に基
づいて最終被害量４１２を算定する。散布条件入力処理
４１８では、作物における伝染源量及び被害許容率がキ
ーボード２８等から入力されるが、これらのデータは、
フロッピィディスク等の外部記憶装置から入力してもよ
い。そして、散布適否判定処理４２４では、計測データ
等の諸条件を基に薬剤散布の適否が判定される。
【００１９】ところで、散布条件入力処理４１８は、人
間が入力しても良いし、センサを用いて自動入力として
も良い。さらに、被害許容率は、データベース２から対
象とする病気及びそれに対して使用する薬剤等の価格や
作業量等を取り出して自動判定しても良い。例えば、病
害Ｑの治療に薬剤Ｐを使用し、その薬剤Ｐは１０アール
の面積当たりｘ円、その散布時間は１０アールの面積当
たりｙ時間かかる。このコストは収穫に換算すると全収
穫のｚ％に相当する。
間が入力しても良いし、センサを用いて自動入力として
も良い。さらに、被害許容率は、データベース２から対
象とする病気及びそれに対して使用する薬剤等の価格や
作業量等を取り出して自動判定しても良い。例えば、病
害Ｑの治療に薬剤Ｐを使用し、その薬剤Ｐは１０アール
の面積当たりｘ円、その散布時間は１０アールの面積当
たりｙ時間かかる。このコストは収穫に換算すると全収
穫のｚ％に相当する。
【００２０】このような処理に基づき、計測処理４０４
で計測されたデータに基づき、判定処理４０８で感染好
適日、発病率及び薬剤散布適期が求められ、最終被害量
算定処理４１４では、散布条件入力処理４１８で求めら
れる伝染源量と発病数（葉／ｍ2 ）を参照するととも、
濡れ葉データ及び気象条件データ等を参照し、作物の発
育ステージ別の感受性を考慮して最終被害量４１２が算
定される。そして、散布適否判定処理４２４では、これ
らの算定結果の対応に要するコストと比較して散布適否
を判定する。
で計測されたデータに基づき、判定処理４０８で感染好
適日、発病率及び薬剤散布適期が求められ、最終被害量
算定処理４１４では、散布条件入力処理４１８で求めら
れる伝染源量と発病数（葉／ｍ2 ）を参照するととも、
濡れ葉データ及び気象条件データ等を参照し、作物の発
育ステージ別の感受性を考慮して最終被害量４１２が算
定される。そして、散布適否判定処理４２４では、これ
らの算定結果の対応に要するコストと比較して散布適否
を判定する。
【００２１】したがって、この病害発生予察方法及びそ
のシステムは、感染好適日を求め、病害の発生量や発病
の進展を予測することができるとともに、伝染源量と被
害許容率から薬剤散布の経済効率を予測でき、即ち、薬
剤散布に掛かる費用Ｂと散布しない場合の損害Ａとを比
較し、Ａ＞Ｂの場合に薬剤散布が必要と判定され、栽培
効率の向上に寄与するものである。
のシステムは、感染好適日を求め、病害の発生量や発病
の進展を予測することができるとともに、伝染源量と被
害許容率から薬剤散布の経済効率を予測でき、即ち、薬
剤散布に掛かる費用Ｂと散布しない場合の損害Ａとを比
較し、Ａ＞Ｂの場合に薬剤散布が必要と判定され、栽培
効率の向上に寄与するものである。
【００２２】次に、図３は、この病害発生予察方法及び
そのシステムにおける感染好適日把握処理を示してい
る。この実施例では対象作物として茶を例に挙げて説明
する。
そのシステムにおける感染好適日把握処理を示してい
る。この実施例では対象作物として茶を例に挙げて説明
する。
【００２３】この処理では、ステップＳ１で対象作物と
して例えば、茶葉の病気に対応する湿潤時間Ｈ（ｈ）、
平均気温Ｔ（℃）及び平均湿度Ｗ（％）を決定し、例え
ば、所定値として、Ｈ＝１０、Ｔ＝２２及びＷ＝８０を
決定する。
して例えば、茶葉の病気に対応する湿潤時間Ｈ（ｈ）、
平均気温Ｔ（℃）及び平均湿度Ｗ（％）を決定し、例え
ば、所定値として、Ｈ＝１０、Ｔ＝２２及びＷ＝８０を
決定する。
【００２４】これら３条件の決定の後、ステップＳ２で
は、湿潤時間を０時間から計測を開始し、ステップＳ３
では、センサ群１６の計測データ４０２から状態把握を
行う。即ち、茶葉の湿潤状態、気温、湿度及び雨量等の
気象条件データを把握する。
は、湿潤時間を０時間から計測を開始し、ステップＳ３
では、センサ群１６の計測データ４０２から状態把握を
行う。即ち、茶葉の湿潤状態、気温、湿度及び雨量等の
気象条件データを把握する。
【００２５】ステップＳ４では、茶葉が濡れているか否
かを判定し、濡れていない場合にはステップＳ２に戻
り、濡れている場合にはステップＳ５に移行する。ステ
ップＳ５では、その湿潤時間を計測し、所定時間後、ス
テップＳ６に移行する。
かを判定し、濡れていない場合にはステップＳ２に戻
り、濡れている場合にはステップＳ５に移行する。ステ
ップＳ５では、その湿潤時間を計測し、所定時間後、ス
テップＳ６に移行する。
【００２６】ステップＳ６では、湿潤時間が所定時間Ｈ
（＝１０）（ｈ）より大であるか否かを判定し、大でな
い場合には感染の好適条件ではないので、ステップＳ３
に戻り、大である場合にはステップＳ７に移行する。
（＝１０）（ｈ）より大であるか否かを判定し、大でな
い場合には感染の好適条件ではないので、ステップＳ３
に戻り、大である場合にはステップＳ７に移行する。
【００２７】ステップＳ７では、平均気温が所定温度Ｔ
（＝２２）（℃）より大であるか否かを判定し、大でな
い場合には感染の好適条件ではないので、ステップＳ３
に戻り、大である場合にはステップＳ８に移行する。
（＝２２）（℃）より大であるか否かを判定し、大でな
い場合には感染の好適条件ではないので、ステップＳ３
に戻り、大である場合にはステップＳ８に移行する。
【００２８】ステップＳ８では、平均湿度が所定湿度Ｗ
（＝８０）（％）より大であるか否かを判定し、大でな
い場合には感染の好適条件ではないので、ステップＳ３
に戻り、大である場合にはステップＳ９に移行する。
（＝８０）（％）より大であるか否かを判定し、大でな
い場合には感染の好適条件ではないので、ステップＳ３
に戻り、大である場合にはステップＳ９に移行する。
【００２９】ステップＳ９では、湿潤時間Ｈ、平均気温
Ｔ及び平均湿度Ｗの３条件から茶葉が病害に感染する感
染好適日が判定され、ステップＳ１０では、この判定結
果が通知され、次の処理に移行する。この通知内容は表
示装置３０やプリンタ３２によって出力される。
Ｔ及び平均湿度Ｗの３条件から茶葉が病害に感染する感
染好適日が判定され、ステップＳ１０では、この判定結
果が通知され、次の処理に移行する。この通知内容は表
示装置３０やプリンタ３２によって出力される。
【００３０】次に、図４は、病害の感染好適日を判定し
た後の最終被害量算定処理４１４を示している。
た後の最終被害量算定処理４１４を示している。
【００３１】ステップＳ１１では、対象作物品種につい
ての作物品種認識（Ｋ）を行い、ステップＳ１２では、
病害の原因である病原菌認識（Ｄ）を行い、ステップＳ
１３では、病害の発病率についての発病率認識（Ｎ）を
行う。茶葉の場合、発病率は単位面積当たりの葉の枚数
（Ｎ枚／ｍ2 ）となる。
ての作物品種認識（Ｋ）を行い、ステップＳ１２では、
病害の原因である病原菌認識（Ｄ）を行い、ステップＳ
１３では、病害の発病率についての発病率認識（Ｎ）を
行う。茶葉の場合、発病率は単位面積当たりの葉の枚数
（Ｎ枚／ｍ2 ）となる。
【００３２】ステップＳ１４では、茶における伸育状態
認識（Ｓ）を行い、ステップＳ１５では、茶葉の摘採の
有無についての摘採有無認識（Ｐ）を行う。即ち、茶の
発育ステージについて、Ｓ番茶の前後、摘採の有無を把
握する。これらの認識把握の後、ステップＳ１６では、
病菌及び祖菌による最終被害量計算として被害Ｘが、 Ｘ＝ｆ（Ｋ，Ｄ，Ｎ，Ｓ，Ｐ） ・・・・・・（１） から求められ、表示装置３０に表示される。この被害Ｘ
が、最終被害量を表している。この場合、データベース
２から病気、作物品種、発育ステージ毎に病菌、祖菌デ
ータが得られ、その侵入日数、潜伏日数及び発病日数が
求められる。
認識（Ｓ）を行い、ステップＳ１５では、茶葉の摘採の
有無についての摘採有無認識（Ｐ）を行う。即ち、茶の
発育ステージについて、Ｓ番茶の前後、摘採の有無を把
握する。これらの認識把握の後、ステップＳ１６では、
病菌及び祖菌による最終被害量計算として被害Ｘが、 Ｘ＝ｆ（Ｋ，Ｄ，Ｎ，Ｓ，Ｐ） ・・・・・・（１） から求められ、表示装置３０に表示される。この被害Ｘ
が、最終被害量を表している。この場合、データベース
２から病気、作物品種、発育ステージ毎に病菌、祖菌デ
ータが得られ、その侵入日数、潜伏日数及び発病日数が
求められる。
【００３３】次に、図５は、最終被害量算定処理４１４
に基づき、薬剤の散布適否判定処理４２４を示してい
る。
に基づき、薬剤の散布適否判定処理４２４を示してい
る。
【００３４】ステップＳ２１では、薬剤散布の要否の対
象である作物品種認識（Ｋ）を行い、ステップＳ２２で
は、病害の原因である病原菌認識（Ｄ）を行い、ステッ
プＳ２３では、茶における伸育状態認識（Ｓ）を行い、
ステップＳ２４では、茶葉の摘採の有無についての摘採
有無認識（Ｐ）を行う。ステップＳ２５では、散布すべ
き薬剤について、散布薬剤と費用（Ｂ）との算出を行
い、ステップＳ２６では、薬剤散布をしなかった場合の
最終被害率認識（Ｘ）を行う。最終被害率と最終被害量
との関係は、最終被害率に収穫量を乗算することによ
り、最終被害量が求められる。そして、ステップＳ２７
では、茶葉によって被害金額が異なることから、茶葉型
について、被害金額（Ａ）の算出を行う。
象である作物品種認識（Ｋ）を行い、ステップＳ２２で
は、病害の原因である病原菌認識（Ｄ）を行い、ステッ
プＳ２３では、茶における伸育状態認識（Ｓ）を行い、
ステップＳ２４では、茶葉の摘採の有無についての摘採
有無認識（Ｐ）を行う。ステップＳ２５では、散布すべ
き薬剤について、散布薬剤と費用（Ｂ）との算出を行
い、ステップＳ２６では、薬剤散布をしなかった場合の
最終被害率認識（Ｘ）を行う。最終被害率と最終被害量
との関係は、最終被害率に収穫量を乗算することによ
り、最終被害量が求められる。そして、ステップＳ２７
では、茶葉によって被害金額が異なることから、茶葉型
について、被害金額（Ａ）の算出を行う。
【００３５】そして、ステップＳ２８では、算出された
被害金額Ａと費用Ｂとの比較を行い、ＡがＢより大きく
ない場合には、ステップＳ２９に移行し、薬剤散布は不
要とし、それを表示装置３０やプリンタ３２に出力し、
この処理を終了する。また、ＡがＢより大きい場合に
は、ステップＳ３０に移行し、薬剤散布が必要であると
し、それを表示装置３０やプリンタ３２に出力し、同様
に、この処理を終了する。
被害金額Ａと費用Ｂとの比較を行い、ＡがＢより大きく
ない場合には、ステップＳ２９に移行し、薬剤散布は不
要とし、それを表示装置３０やプリンタ３２に出力し、
この処理を終了する。また、ＡがＢより大きい場合に
は、ステップＳ３０に移行し、薬剤散布が必要であると
し、それを表示装置３０やプリンタ３２に出力し、同様
に、この処理を終了する。
【００３６】このように、データベース２から病気、作
物品種、発育ステージ毎に被害許容水準を求め、最終被
害率（Ｘ枚／ｍ2 ）を茶葉型として例えば、芽数型、芽
重型に対応する病気、作物品種、発育ステージを割り出
し、この最終被害率に収穫量を乗算することで、最終被
害量が求められる。そこで、これらのデータから算出さ
れた被害金額Ａと費用Ｂとの比較を行うことにより、薬
剤散布の要否を判定している。即ち、薬剤散布の要否が
作業者の勘や経験だけでなく、科学的な分析に基づいて
行われ、その判定結果を参照することで、栽培効率の向
上を図ることができる。
物品種、発育ステージ毎に被害許容水準を求め、最終被
害率（Ｘ枚／ｍ2 ）を茶葉型として例えば、芽数型、芽
重型に対応する病気、作物品種、発育ステージを割り出
し、この最終被害率に収穫量を乗算することで、最終被
害量が求められる。そこで、これらのデータから算出さ
れた被害金額Ａと費用Ｂとの比較を行うことにより、薬
剤散布の要否を判定している。即ち、薬剤散布の要否が
作業者の勘や経験だけでなく、科学的な分析に基づいて
行われ、その判定結果を参照することで、栽培効率の向
上を図ることができる。
【００３７】なお、実施例では、茶葉を例に取って説明
したが、病害発生予察の対象作物は茶の他、稲や野菜等
であってもよく、本発明は、各種の作物に適用できるも
のである。
したが、病害発生予察の対象作物は茶の他、稲や野菜等
であってもよく、本発明は、各種の作物に適用できるも
のである。
【００３８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
次の効果が得られる。 ａ 作物に散布される薬剤の経済効率を予測することが
でき、栽培効率を高めることができる。 ｂ 感染好適日を求め、病害の発生量や発病の進展予測
に加え、伝染源量と被害許容率から薬剤散布の経済効率
も予測することが可能である。 ｃ 保護・治療剤等の薬剤の最適防除時期の予測、最適
防除薬剤の選定・指示、その散布防除必要度の要否判定
が容易になる。 ｄ 最適防除により、減農薬栽培ができ、環境保護とと
もに安全性の高い作物を得ることができる。 ｅ 薬剤抵抗性・リサージェンス問題からの軽減が可能
である。 ｆ 作物の品種間差による発生予測が可能となる。 ｇ シュミレーションモデルを用い、気象予測データに
よる地域別発生予察に役立てることができ、地域別薬剤
散布を策定することができる。
次の効果が得られる。 ａ 作物に散布される薬剤の経済効率を予測することが
でき、栽培効率を高めることができる。 ｂ 感染好適日を求め、病害の発生量や発病の進展予測
に加え、伝染源量と被害許容率から薬剤散布の経済効率
も予測することが可能である。 ｃ 保護・治療剤等の薬剤の最適防除時期の予測、最適
防除薬剤の選定・指示、その散布防除必要度の要否判定
が容易になる。 ｄ 最適防除により、減農薬栽培ができ、環境保護とと
もに安全性の高い作物を得ることができる。 ｅ 薬剤抵抗性・リサージェンス問題からの軽減が可能
である。 ｆ 作物の品種間差による発生予測が可能となる。 ｇ シュミレーションモデルを用い、気象予測データに
よる地域別発生予察に役立てることができ、地域別薬剤
散布を策定することができる。
【図１】本発明の病害発生予察方法及びそのシステムの
実施例を示すブロック図である。
実施例を示すブロック図である。
【図２】本発明の病害発生予察方法及びそのシステムの
実施例におけるシステム構成を示すブロック図である。
実施例におけるシステム構成を示すブロック図である。
【図３】感染好適日把握処理を示すフローチャートであ
る。
る。
【図４】最終被害量算定処理を示すフローチャートであ
る。
る。
【図５】薬剤の散布適否判定処理を示すフローチャート
である。
である。
４ 中央処理装置 １６ センサ群 ２０ 濡れ葉センサ ２２ 温度センサ ２４ 湿度センサ ２６ 雨量センサ ４０２ 計測データ ４０８ 判定処理 ４１４ 最終被害量算定処理 ４１８ 散布条件入力処理 ４２４ 散布適否判定処理
Claims (3)
- 【請求項１】 作物へ病害を与える伝染源量及び被害許
容率から薬剤の散布条件を求める処理と、 前記作物の最終被害量を算定する処理と、 前記作物に対する前記薬剤の散布適否を判定する処理
と、 を含むことを特徴とする病害発生予察方法。 - 【請求項２】 作物が持つ葉の湿潤時間、気温、湿度又
は雨量、又はこれらを含むデータと、前記病害の伝染源
の感染好適日、発病率及び薬剤散布適期との相関関係か
ら、前記病害の伝染源の感染好適日、発病率及び薬剤散
布適期を判定する処理と、 伝染源量及び被害許容率から薬剤の散布条件を求める処
理と、 前記作物の発育ステージ別の感受性及び気象条件を表す
データ又はこれらを含むデータにより、前記作物の最終
被害量を算定する処理と、 前記処理を基に前記作物に対する前記薬剤の散布適否を
判定する処理と、を含むことを特徴とする病害発生予察
方法。 - 【請求項３】 コンピュータを用いて作物の病害発生を
予察する病害発生予察システムであって、 病害発生を予察対象の作物が持つ葉の湿潤時間、気温、
湿度又は雨量、又はこれらを含むデータを時系列で取り
込み、記憶手段に記憶させる手段と、 前記記憶手段に記憶している前記データと、前記病害に
関する感染好適日、発病率及び薬剤散布適期との相関関
係から感染好適日、発病率及び薬剤散布適期を判定する
手段と、 伝染源量及び被害許容率から薬剤の散布条件を取り込む
手段と、 前記作物の発育ステージ別の感受性及び気象条件を表す
データ又はこれらを含むデータにより、前記作物の最終
被害量を算定する手段と、 前記処理を基に前記薬剤の散布適否を判定する手段と、 を備えたことを特徴とする病害発生予察システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001108772A JP2002305971A (ja) | 2001-04-06 | 2001-04-06 | 病害発生予察方法及びそのシステム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001108772A JP2002305971A (ja) | 2001-04-06 | 2001-04-06 | 病害発生予察方法及びそのシステム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002305971A true JP2002305971A (ja) | 2002-10-22 |
Family
ID=18960849
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001108772A Pending JP2002305971A (ja) | 2001-04-06 | 2001-04-06 | 病害発生予察方法及びそのシステム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002305971A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006212008A (ja) * | 2005-02-01 | 2006-08-17 | Nagano Prefecture | 作物の栽培支援装置 |
| JP2008125496A (ja) * | 2006-11-27 | 2008-06-05 | Akita Prefectural Univ | ネギさび病の発生予測法 |
| WO2016178268A1 (ja) * | 2015-05-01 | 2016-11-10 | 株式会社日立製作所 | 圃場管理装置、圃場管理方法、及び記録媒体 |
| KR101831880B1 (ko) * | 2016-08-02 | 2018-02-26 | (주)유샘인스트루먼트 | 센서장치를 이용한 딸기작물 병해 예찰 및 약제살포 결정시스템 |
| KR20190053703A (ko) * | 2017-11-10 | 2019-05-20 | 대한민국(농촌진흥청장) | 엽온에 따른 수분스트레스가 고려된 관수 제어 방법 및 이를 이용한 관수 제어 시스템 |
| KR20200030148A (ko) * | 2018-09-11 | 2020-03-20 | 대한민국(농촌진흥청장) | 해충 예보 시스템의 방제 적기 추정 방법 |
| WO2020137085A1 (ja) | 2018-12-27 | 2020-07-02 | ボッシュ株式会社 | 情報処理装置及び情報処理システム |
| WO2020136819A1 (ja) * | 2018-12-27 | 2020-07-02 | 株式会社オプティム | 作物生育支援システム、作物生育支援方法及びプログラム |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0630657A (ja) * | 1992-07-17 | 1994-02-08 | Sumitomo Chem Co Ltd | 芝生維持管理装置 |
| JPH11171679A (ja) * | 1997-12-12 | 1999-06-29 | Sumitomo Chem Co Ltd | 配合肥料設計システム、配合肥料設計方法、及び、配合肥料設計プログラムを記録した記録媒体 |
| JPH11275914A (ja) * | 1998-03-27 | 1999-10-12 | Kubota Corp | 情報端末装置、農作業機、通信システム及び記録媒体 |
| JPH11346578A (ja) * | 1998-06-03 | 1999-12-21 | Hitachi Ltd | 農業作業支援装置 |
| JP2000002659A (ja) * | 1998-04-15 | 2000-01-07 | Bio-Communication Technology Res Assoc | 除草剤散布量決定装置及び除草剤散布量決定方法 |
| JP2000342066A (ja) * | 1999-06-04 | 2000-12-12 | Kawasaki Kiko Co Ltd | 茶園管理計画策定方法並びにそのシステム |
-
2001
- 2001-04-06 JP JP2001108772A patent/JP2002305971A/ja active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0630657A (ja) * | 1992-07-17 | 1994-02-08 | Sumitomo Chem Co Ltd | 芝生維持管理装置 |
| JPH11171679A (ja) * | 1997-12-12 | 1999-06-29 | Sumitomo Chem Co Ltd | 配合肥料設計システム、配合肥料設計方法、及び、配合肥料設計プログラムを記録した記録媒体 |
| JPH11275914A (ja) * | 1998-03-27 | 1999-10-12 | Kubota Corp | 情報端末装置、農作業機、通信システム及び記録媒体 |
| JP2000002659A (ja) * | 1998-04-15 | 2000-01-07 | Bio-Communication Technology Res Assoc | 除草剤散布量決定装置及び除草剤散布量決定方法 |
| JPH11346578A (ja) * | 1998-06-03 | 1999-12-21 | Hitachi Ltd | 農業作業支援装置 |
| JP2000342066A (ja) * | 1999-06-04 | 2000-12-12 | Kawasaki Kiko Co Ltd | 茶園管理計画策定方法並びにそのシステム |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006212008A (ja) * | 2005-02-01 | 2006-08-17 | Nagano Prefecture | 作物の栽培支援装置 |
| JP2008125496A (ja) * | 2006-11-27 | 2008-06-05 | Akita Prefectural Univ | ネギさび病の発生予測法 |
| WO2016178268A1 (ja) * | 2015-05-01 | 2016-11-10 | 株式会社日立製作所 | 圃場管理装置、圃場管理方法、及び記録媒体 |
| JPWO2016178268A1 (ja) * | 2015-05-01 | 2017-06-15 | 株式会社日立製作所 | 圃場管理装置、圃場管理方法、及び記録媒体 |
| US10817962B2 (en) | 2015-05-01 | 2020-10-27 | Hitachi, Ltd. | Farm field management apparatus, farm field management method, and storage medium |
| KR101831880B1 (ko) * | 2016-08-02 | 2018-02-26 | (주)유샘인스트루먼트 | 센서장치를 이용한 딸기작물 병해 예찰 및 약제살포 결정시스템 |
| KR102032499B1 (ko) * | 2017-11-10 | 2019-10-25 | 대한민국 | 엽온에 따른 수분스트레스가 고려된 관수 제어 방법 및 이를 이용한 관수 제어 시스템 |
| KR20190053703A (ko) * | 2017-11-10 | 2019-05-20 | 대한민국(농촌진흥청장) | 엽온에 따른 수분스트레스가 고려된 관수 제어 방법 및 이를 이용한 관수 제어 시스템 |
| KR20200030148A (ko) * | 2018-09-11 | 2020-03-20 | 대한민국(농촌진흥청장) | 해충 예보 시스템의 방제 적기 추정 방법 |
| KR102203800B1 (ko) * | 2018-09-11 | 2021-01-19 | 대한민국(농촌진흥청장) | 해충 예보 시스템의 방제 적기 추정 방법 |
| WO2020137085A1 (ja) | 2018-12-27 | 2020-07-02 | ボッシュ株式会社 | 情報処理装置及び情報処理システム |
| WO2020136819A1 (ja) * | 2018-12-27 | 2020-07-02 | 株式会社オプティム | 作物生育支援システム、作物生育支援方法及びプログラム |
| KR20210109575A (ko) | 2018-12-27 | 2021-09-06 | 바이엘 크롭사이언스 케이. 케이. | 정보 처리 장치 및 정보 처리 시스템 |
| JPWO2020136819A1 (ja) * | 2018-12-27 | 2021-09-09 | 株式会社オプティム | 作物生育支援システム、作物生育支援方法及びプログラム |
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