JP2022078987A

JP2022078987A - 農業支援プログラム、農業支援方法及び農業支援装置

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Publication number: JP2022078987A
Application number: JP2021185380A
Authority: JP
Inventors: 泰永岩▲崎▼; Yasunaga Iwasaki; 智美杉山; Tomomi Sugiyama; 真英礒▲崎▼; Masahide Isozaki; 雄介筧; Yusuke Kakei; 蕊王; Rui Wang
Original assignee: National Agriculture and Food Research Organization
Current assignee: National Agriculture and Food Research Organization
Priority date: 2020-11-13
Filing date: 2021-11-15
Publication date: 2022-05-25

Abstract

【課題】品種選定又は栽培管理を支援するための適切な情報を出力する農業支援プログラム、農業支援方法及び農業支援装置を提供する。【解決手段】サーバと複数の利用者端末とが、インターネットなどのネットワークに接続されている農業システムにおいて、サーバは、選択受付部４１、環境データ取得部４２、栽培情報取得部４３、シミュレーション部４４、出力部４５及び更新部４６を備える。シミュレーション部４４は、農作物の品種毎の特徴を示すパラメータをパラメータＤＢ５０から読み出し、環境データ取得部４２から、生産者が選択した栽培地点に対応する環境データを取得する。シミュレーション部４４は、取得した環境データと、読み出したパラメータと、に基づいて、品種毎の生育モデルを作成し、作成した生育モデルを用いてシミュレーションを実行する。出力部４５は、シミュレーション結果を、品種選定や栽培管理を支援する情報として出力する。【選択図】図３

Description

本発明は、農業支援プログラム、農業支援方法及び農業支援装置に関する。

従来、農作物の情報が掲載されたカタログ等においては、各品種の特徴や特性を言葉や画像、平均値などで表現するのが一般的である。したがって、農作業従事者は、栽培する品種を選定する際には、言葉や画像、平均値などで表現された各品種の特徴や特性を参考にしている。

また、近年においては、ユーザが栽培地、栽培時期、及び品目を指定すると、指定された品目のうち指定された栽培地、時期において栽培できる品種を一覧表示する技術が知られている（例えば、特許文献１等参照）。

特開２００２－２０３００２号公報

しかしながら、カタログには、品種の一般的な特徴や特性しか掲載されていないため、栽培しようとしている場所や環境条件に合っているかが正確に把握できない。このため、実際に栽培してみると、想定していたように農作物が育たないおそれがある。また、特許文献１のように品種が一覧表示されたとしても、実際にどの品種を栽培すべきかを判断することは難しい。

本発明は、品種選定又は栽培管理を支援するための適切な情報を出力することが可能な農業支援プログラム、農業支援方法及び農業支援装置を提供することを目的とする。

一つの態様では、農業支援プログラムは、農作物の品種ごとの特徴を示すパラメータを記憶部から読み出し、農作物の栽培環境に関する情報を取得し、前記記憶部から読み出した前記パラメータと、取得した前記栽培環境に関する情報と、に基づいて、前記品種ごとの生育モデルを作成し、前記品種ごとの生育モデルから、前記品種ごとの生育に関する予測を実行し、前記予測した結果を品種選定又は栽培管理を支援する情報として出力する、処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明の農業支援プログラム、農業支援方法及び農業支援装置は、品種選定又は栽培管理を支援する適切な情報を出力することができるという効果を奏する。

一実施形態に係る農業システムの構成を示す図である。図２（ａ）は、図１の利用者端末のハードウェア構成を示す図であり、図２（ｂ）は、図１のサーバのハードウェア構成を示す図である。サーバの機能ブロック図である。サーバの処理を示すフローチャートである。生育モデルの概要を示す図である。シミュレーションにおける作物サイズの変化を概念的に示す図である。葉や茎について、生育段階と大きさの関係を相対値で示したものである。シミュレーションに使用する気象データの一例を示す図である。シミュレーションで用いるパラメータの一例を示す図である。図１０（ａ）、図１０（ｂ）は、本シミュレーションにおける葉の成長過程と果実の成長過程を概念的に示す図である。シミュレーション結果を表示する画面を示す図（その１）である。シミュレーション結果を表示する画面を示す図（その２）である。図１３（ａ）、図１３（ｂ）は、シミュレーション結果を表示する画面を示す図（その３）である。シミュレーション結果を表示する画面を示す図（その４）である。更新部の処理の一例を示すフローチャートである。

以下、農業システムの一実施形態について、図１～図１５に基づいて詳細に説明する。図１には、一実施形態に係る農業システム１００の構成が概略的に示されている。本実施形態の農業システム１００は、農家等（以下「生産者」と呼ぶ）がトマト、イチゴ、キュウリ、パプリカなどの果菜類を栽培する際に、生産者に対して栽培品種の選択や栽培管理を支援する情報を提供するためのシステムである。なお、本実施形態では、イチゴを栽培する生産者の場合について説明する。

農業システム１００は、図１に示すように、農業支援装置としてのサーバ１０と、利用者端末７０と、を備える。利用者端末７０は、生産者が利用するＰＣ（Personal Computer）やタブレット型端末、スマートフォン等の端末である。サーバ１０と利用者端末７０は、インターネットなどのネットワーク８０に接続されており、各装置間において情報のやり取りが可能となっている。

利用者端末７０は、生産者が入力した情報をサーバ１０に対して送信する。図２（ａ）には、利用者端末７０のハードウェア構成が示されている。図２（ａ）に示すように、利用者端末７０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）１９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１９４、記憶部（ここではＳＳＤ（Solid State Drive）やＨＤＤ（Hard Disk Drive））１９６、ネットワークインタフェース１９７、表示部１９３、入力部１９５、及び可搬型記憶媒体１９１の読み取りが可能な可搬型記憶媒体用ドライブ１９９等を備えている。これら利用者端末７０の構成各部は、バス１９８に接続されている。表示部１９３は、液晶ディスプレイ等を含み、入力部１９５は、キーボード、マウス、タッチパネル等を含む。

サーバ１０は、利用者端末７０から情報を取得し、取得した情報に基づいて、イチゴの品種選定や栽培管理を支援する情報を生成し、当該情報を表示する画面を、生産者が利用する利用者端末７０に対して出力する装置である。

図２（ｂ）には、サーバ１０のハードウェア構成が示されている。図２（ｂ）に示すように、サーバ１０は、コンピュータとしてのＣＰＵ９０、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９４、記憶部（ここではＳＳＤやＨＤＤ）９６、ネットワークインタフェース９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。これらサーバ１０の構成各部は、バス９８に接続されている。サーバ１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（栽培補助プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（栽培補助プログラムを含む）をＣＰＵ９０が実行することにより、図４に示す各部の機能が実現される。なお、図４の各部の機能は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。

図３には、サーバ１０の機能ブロック図が示されている。サーバ１０においては、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することにより、図３に示すように、選択受付部４１、取得部としての環境データ取得部４２、栽培情報取得部４３、シミュレーション部４４、出力部４５、更新部４６、として機能する。なお、図３には、サーバ１０の記憶部９６等に格納されている記憶部としてのパラメータＤＢ５０についても図示されている。

選択受付部４１は、生産者が選択した品種（例えば、とちおとめ、こいみのりなど）と栽培地点（例えば、つくば、盛岡、久留米など）の組み合わせの情報を受け付ける。なお、生産者は、品種と地点の組み合わせを１つ選択してもよいし、複数選択してもよい。選択受付部４１は、受け付けた情報をシミュレーション部４４に送信する。

環境データ取得部４２は、選択受付部４１が受け付けた栽培地点の情報に基づいて、栽培地点における環境データを取得する。なお、環境データ取得部４２は、サーバ１０内又はサーバ１０以外の装置において管理されている過去の気象データや、将来の気象データ（予測データ）の中から、選択された栽培地点に対応するデータを取得する。気象データには、屋外の日射及び気温、ビニールハウス内の日射及び気温、湿度、ＣＯ₂濃度、地温、土壌水分などのデータが含まれる。環境データ取得部４２は、取得したデータをシミュレーション部４４に送信する。

栽培情報取得部４３は、生産者が入力した栽培情報（例えば定植日、栽培密度、土耕／溶液栽培、定植時葉数、施肥量、培養液濃度等）を取得する。栽培情報取得部４３は、取得した情報をシミュレーション部４４に送信する。

シミュレーション部４４は、選択受付部４１が受け付けた品種に対応するパラメータをパラメータＤＢ５０から読み出し、読み出したパラメータと、環境データ取得部４２及び栽培情報取得部４３から送信されてくるデータと、を用いて、生育モデルを作成する。ここで、パラメータＤＢ５０に格納されているパラメータは、例えば、図９に示すようなパラメータであり、品種ごとに定められているものとする。そして、シミュレーション部４４は、作成した生育モデルを用いて、生産者が選択した品種を、生産者が選択した栽培地点、栽培方法で栽培したときの農作物の生育に関するシミュレーションを実行する。シミュレーション部４４のシミュレーションの結果としては、葉面積、花房別の開花日、花房別の収量、果実乾物分配率、光合成量、生育量（茎葉）、生育量（果実）、養分吸収量（施肥量）等が得られる。シミュレーション部４４は、シミュレーション結果を出力部４５に送信する。

出力部４５は、シミュレーション部４４から受信したシミュレーション結果を表示する画面を生成し、生産者が利用する利用者端末７０に対して送信する。このとき、出力部４５は、栽培条件（品種・栽培地点・栽培情報の組み合わせ）ごとにシミュレーション結果を纏め、異なる栽培条件のシミュレーション結果を比較可能な状態で表示する画面を生成する。

更新部４６は、生産者から、実際に栽培した品種の情報や、栽培結果（例えば、葉面積、花房別の開花日、花房別の収量など）を取得する。そして、更新部４６は、実際の栽培結果と、シミュレーション結果とが近づくように、パラメータＤＢ５０に格納されているパラメータを更新する。なお、更新部４６は、実際の栽培結果を入力した生産者に対して予め定められている信頼度に基づいて、当該実際の栽培結果を用いたパラメータの更新を行うか否かを判断することとしてもよい。

（サーバ１０の処理について）
次に、サーバ１０の処理の詳細について説明する。

図４には、サーバ１０の処理がフローチャートにて示されている。図４の処理では、まず、ステップＳ１０において、選択受付部４１は、生産者が利用者端末７０上で品種と栽培地点の組み合わせを選択するまで待機する。ここでは、例えば、生産者により、「とちおとめ・つくば」、「とちおとめ・盛岡」、「こいみのり・つくば」、「おいＣベリー・つくば」、「さちのか・久留米」の各組み合わせが選択されたものとする。

ステップＳ１０の判断が肯定されると、次のステップＳ１２では、選択受付部４１は、選択された品種と栽培地点の組み合わせを取得し、環境データ取得部４２とシミュレーション部４４に送信する。

次いで、ステップＳ１４では、環境データ取得部４２は、選択受付部４１で受け付けられた、生産者によって選択された栽培地点に基づいて、当該栽培地点における気象データ（過去データや予測データ）を取得する。

次いで、ステップＳ１６では、栽培情報取得部４３は、生産者によって栽培情報（例えば、定植時期、定植密度、土耕／養分栽培、定植時の葉の枚数）が入力されるまで待機する。生産者が栽培情報を入力すると、ステップＳ１８に移行し、栽培情報取得部４３は、入力された栽培情報を取得し、シミュレーション部４４に送信する。

次いで、ステップＳ２０では、シミュレーション部４４は、パラメータＤＢ５０に格納されている、生産者によって選択された各品種のパラメータを読み出し、当該パラメータと環境データ取得部４２が取得した気象データ、栽培情報取得部４３が取得した栽培情報、に基づいて、選択された品種と栽培地点の組み合わせに対応する生育モデルを作成する。

そして、シミュレーション部４４は、作成した生育モデルを用いてシミュレーションを実行し、各品種が各栽培地点でどのように生育するかを示すシミュレーション結果を得る。シミュレーション部４４が作成する生育モデルやシミュレーション結果の詳細については後述する。シミュレーション部４４は、シミュレーション結果を出力部４５に送信する。

次いで、ステップＳ２２では、出力部４５が、シミュレーション結果を表示する画面を生成し、利用者端末７０に送信する。シミュレーション結果を表示する画面は、例えば、図１１～図１３に示すような画面である。

（シミュレーションについて）
以下、シミュレーション部４４が実行するシミュレーションについて、詳細に説明する。

（１）シミュレーションの基本的な考え方
本実施形態においては、品種間の重要な違いを説明することが可能な生育モデルを利用する。具体的には、図５に示すような、光合成に関する特性、光合成産物の分配、葉の発生と伸長、花の発生と肥大、養分吸収、形態的特性（葉の形状、受光態勢）等を説明することが可能な生育モデルを利用する。なお、本実施形態では、イチゴを対象としたシミュレーションについて説明するが、他の作物への転用できるようにするため、パラメータの意味が明確になるように設計している。

（ａ）成長パターンについて
シミュレーションにおいては、生育モデルに対して日単位で気象データ（日平均気温、および日屋外全天日射量）を与え、作物の器官（根、葉、クラウン、果実）ごとの生育状況を計算する。ここで、作物は実際には、常に生育状態にあり、作物サイズ（根、葉、クラウンのサイズ、果実数など）が常に変化するが、シミュレーションにおいては、０時で作物サイズを固定し、その状態で０～２４時までの気温、日射を受けると仮定している。この仮定による誤差を減らしたい場合には、シミュレーションの計算間隔（本シミュレーションの計算間隔は１日）を短くするなどすればよい。

本シミュレーションでは、Ｎ日目の計算を行う場合、Ｎ日０時にその日の作物サイズを決定する。すなわち、本シミュレーションでは、作物がＮ日目０～２４時に気温、日射量を受け取るための状態（相対受光率：葉面積指数から求められる値）、および分配率（当日生成される光合成産物を葉、クラウン、花房、根の各器官に分配する割合）が固定されていることを意味している。そして、本シミュレーションでは、Ｎ日目２４時の時点で、当日（Ｎ日目）の気温、日射量、ＣＯ₂濃度により、光合成量が計算され、その値から作物の成長計算により作物サイズが変化する。図６には、本シミュレーションにおける作物サイズの変化が概念的に示されている。なお、計算の１日目については、０時における作物サイズ（０日目作物サイズ）が計算できないため、生産者等が値を設定する。

（ｂ）光合成産物量とサイズの関係
本シミュレーションにおいて、光合成産物を「ソース」と呼び、ソースを生産する器官を「ソース器官」と呼ぶ。ソース器官は、主に葉である。一方、ソースの貯蔵、および消費を行う器官を、「シンク器官」と呼ぶ。シンク器官は、根、クラウン、葉、果実であるが、最も消費量の多いシンク器官は果実である。

本シミュレーションでは、作物の成長は主として気温によって決まるとしている。例えば、一枚の葉の成長過程は積算気温を用いて次のように記述する。成長が停止するときの積算気温を１．０、成長を開始時の積算気温を０として、葉の生育段階を積算気温の相対値として示す。これを[Leaf Growth Index]と定義する。

ここで、[Leaf Growth Index]に対応する相対的な葉の大きさ（サイズ）を [Leaf Size Index]と定義する（図７）。[Leaf Size Index]は、完全に成長しきった状態の大きさを１．０、発育開始前の大きさを０とする。

本シミュレーションでは、葉や果実など生育をシグモイド曲線で近似する。[Leaf Growth Index]と[Leaf Size Index]の関係を式（１）で表す（図７）。ｘは[Leaf Growth Index]で、S(x)は[Leaf Size Index]である。

Ｎ日目の０時の時点と２４時の時点におけるＳ（ｘ）の値の差（図７参照）を、一日当たりの葉の成長増加量の指標値として[Leaf Increase Index]と定義する。花房についても同様に花房の相対成長量[Fruits Increase Index]を定義する。なお、本シミュレーション用のシグモイド曲線の値は、ｘ＝０でＳ（ｘ）＝０．００７、ｘ＝１でＳ（ｘ）＝０．９９３となるため、ｘ＝０以下でＳ（ｘ）＝０、ｘ＝１以上でＳ（ｘ）＝１と変更して使用する。

（ｃ）シミュレーションモデルの概要
シミュレーションは、気象データ及びパラメータ（定数）に基づいて実行する。シミュレーションに使用する気象データは、図８に示すように、日平均気温（℃）、日屋外全天日射量（MJ/m²）、ＣＯ₂濃度（ppm）などとする。生産者等のユーザが設定するパラメータの例を図９に示す。本シミュレーションは、日単位で計算が実行され、葉一枚ごと、一花房ごとに計算される値、および作物全体に対して計算される値がある。生育は、作物の器官（葉、クラウン、果実、根、花房）ごとの状態が計算される。

（２）シミュレーション方法について
（ａ）シミュレーションの概要
本シミュレーションは、大きく分けて、「光合成量計算」、「作物成長計算」、「果実収穫量計算」および「養分吸収量」のプロセスから構成される。これらの計算は、各日単位で行う。光合成量計算に使用される変数（相対受光量、分配率）は、計算日０時（計算日前日）における値である。相対受光量は、日射量から作物が光合成に使用する受光量を求めるための変数である。分配率は、その日に作物が合成するソースが各器官（根、葉、クラウン、果実）へ分配される割合である。分配率、およびこれらの値、および当日の気温、日射量により、計算日２４時における光合成量が計算される。そして、光合成量をもとに計算日２４時における作物の成長度が計算される。作物の成長量計算は、（ａ）分配量計算、（ｂ）葉面積計算、（ｃ）着果数計算、（ｄ）果実乾物重量計算、（ｅ）分配率計算に分かれる。

なお、本明細書においては、変数名に付した下付き添字Ｎは、Ｎ日２４時の結果を示すものとする。また、葉一枚ごとに計算する変数には下付き添字Ｍ（葉の順位）、花房ごとに計算する変数には下付き添字Ｆ（花房順位）を付すものとする。また、式で使用する変数、定数は、[]を付して示すものとする。なお、本シミュレーションでは、計算１日目０時の値を「初期値」とする。

（ｂ）作物成長過程
本シミュレーションでは、作物の成長は、前の葉、前の花房順位（葉や花房の発生順序。発生が早いほど順位は小さい）との関係、および積算温度により決定する。図１０（ａ）、図１０（ｂ）は、本シミュレーションにおける葉と花房の成長過程を概念的に示す図である（以下に記載した数値は、架空の品種を想定した架空の値であり、実際の値ではない）。図１０（ａ）に示すように、葉は、前の葉の成長開始時を起点として、積算温度が１５０℃になってから、次の葉の成長が開始する。この成長開始時を起点として、積算温度が４５０℃になった時点で葉の成長が終了する。一方、花房は、図１０（ｂ）に示すように、前順位花房の花芽分化開始時を起点として、積算温度が６００℃になってから、次花房の花芽分化が開始する。この花芽分化を起点として、積算温度が６００℃になった時点で開花期となり、花房を構成する果実の肥大が開始する。更に、開花時を起点として、積算温度が６００℃になった時点で花房の成長が終了する。また、図１０（ｂ）に示すように、花芽分化開始からの積算温度１５０℃までの期間が花数決定期間であり、この期間の条件で着果数が決定する。

（ｃ）光合成量計算
光利用効率ＬＵＥ（gDW/MJ）は、受光量あたりの作物全体の乾物生産量を示す値である。気温またはＣＯ₂濃度の関数として与えられる。

またハウス内の日射量[ハウス内全天日射量]（MJ/m²）は、[屋外全天日射量]（MJ/m²）にそのハウスの[日射透過率]（定数）を乗じて求める（式（２））。
[ハウス内全天日射量]_N=[日射透過率]・[屋外全天日射量]_N …（２）

また、作物が光合成に使用する[受光量]（MJ/m²）は、次式（３）で求める。なお、相対受光率は、前日の葉面積から求められる値が用いられる。
[受光量]_N＝[相対受光量]_(N-1)・[ハウス内全天日射量]_N …（３）

更に、単位面積当たりの作物全体の光合成量である[乾物生産量]（gDW/m²）は、次式（４）で求める。
[乾物生産量]_N＝[受光量]_N・[LUE]_N …（４）

また、作物１株当たりの光合成量である[光合成量]（gDW／株）は、単位面積当たりの作物本数（定数）である[Plant Density]（株／m²）を用い、次式（５）で求める。
[光合成量]_N＝[乾物生産量]_N／[Plant Density] …（５）

また、後で行う葉面積計算では、葉の乾物重量当たりの葉面積である比葉面積（Specific Leaf Area）である[SLA]（m²/gDW）を用いる。[SLA]_Nは気温の関数として表す。

（３）作物成長計算について
（ａ）分配量計算
分配量計算では、生産された光合成量の各器官への分配量を求める。分配量は、作物全体の値として計算され、基本的に光合成量と分配率により求められるが、花房が受け取れるソースの最大値（分配量最大値）として[花房ポテンシャル成長量]（gDW／株）を設定し補正を行う。[花房ポテンシャル成長量]は、次式（６）で求めることができる。なお、式（６）の[花房成長量係数]（gDW／（株・℃））は、気温１℃に対し一花房が受けとれるソースの最大値を示す係数であり、[Total Fruits Increase Index]は、全花房の相対成長量の合計値である。
[花房ポテンシャル成長量]_N
＝[花房成長量係数]・[気温]_N・[Total Fruits Increase Index]_N-1 …（６）

分配量は、３段階で計算する。このため、最初の２段階の変数には(1)、(2)を付し、最終結果と区別して表記するものとする。光合成量、分配量の単位は（gDW／株）である。[葉分配量(1)]、[クラウン分配量(1)]、[花房分配量(1)]、[根分配量(1)]（gDW／株）は、前日（当日０時）の分配率に従い、当日０～２４時の光合成量が各器官に割り振られるとして、次式（７Ａ）～（７Ｄ）にて求める。
[葉分配量(1)]_N＝[葉分配率]_N-1・[光合成量]_N …（７Ａ）
[クラウン分配量(1)]_N＝[クラウン分配率]_N-1・[光合成量]_N …（７Ｂ）
[花房分配量(1)]_N＝[花房分配率]_N-1・[光合成量]_N …（７Ｃ）
[根分配量(1)]_N＝[根分配率]_N-1・[光合成量]_N …（７Ｄ）

また、[葉分配量(2)]、[クラウン分配量(2)]、[根分配量(2)]（gDW／株）は、花房分配量が花房ポテンシャル成長量を超えないように以下のように補正する。
[葉分配量(2)]_N＝[葉分配量(1)]_N …（７Ａ）’
[クラウン分配量(2)]_N＝[クラウン分配量(1)]_N …（７Ｂ）’
[根分配量(2)]_N＝[根分配量(1)]_N …（７Ｄ）’

なお、[花房分配量(2)]については、[花房分配量(1)]_N＜[花房ポテンシャル成長量]_Nであれば、
[花房分配量(2)_N＝[花房分配量(1)]_N …（７Ｃ１）’
とし、その他の場合には、
[花房分配量(2)]_N＝[花房ポテンシャル成長量]_N …（７Ｃ２）’
とする。

ここで、花房ポテンシャル成長量を超えたため、花房に分配されなかった光合成量である[余剰乾物量]（gDW／株）は、次式（８）にて表される。
[余剰乾物量]_N＝([葉分配量(1)]_N＋[クラウン分配量(1)]_N＋[花房分配量(1)]_N＋[根分配量(1)]_N)－([葉分配量(2)]_N＋[クラウン分配量(2)]_N＋[花房分配量(2)]_N＋[根分配量(2)]_N) …（８）

余剰乾物量を花房以外に再配分し、それぞれの分配量を次式（９Ａ）～（９Ｄ）により求める。
[葉分配量]_N＝[葉分配量(2)]_N＋[葉余剰分配率]・[余剰乾物量]_N …（９Ａ）
[クラウン分配量]_N
＝[クラウン分配量(2)]_N＋[クラウン余剰分配率]・[余剰乾物量]_N …（９Ｂ）
[花房分配量]_N＝[花房分配量(2)]_N …（９Ｃ）
[根分配量]_N＝[根分配量(2)]_N＋[根余剰分配率]・[余剰乾物量]_N …（９Ｄ）

（ｂ）葉面積計算
葉面積計算では葉一枚ごとに面積、および葉、クラウンの乾物重量（ＤＷ）を計算する。まず、葉の生育段階を積算気温の相対値として示す[Leaf Growth Index]（無次元）を次式（１０Ａ）で求める。なお、Ｍは葉の順位である。
[Leaf Growth Index]_M,N
＝{[積算温度]_N－（Ｍ－１）・１５０}／４５０ …（１０Ａ）

葉のサイズ指数である[Leaf Size Index]（無次元）を次式（１０Ｂ）で計算する。なお、[Leaf Size Index]の初期値は、ゼロとする。

また、前日２４時（当日０時）から当日２４時における葉のサイズ指数変化から、葉の成長量指数である[Leaf Increase Index]（無次元）を次式（１１）で求める。
[Leaf Increase Index]_M,N
＝[Leaf Size Index]_M,N－[Leaf Size Index]_M,N-1 …（１１）

また、全ての葉の[Leaf Increase Index]の総計を[Total Leaf Increase Index]とし、[Total Leaf Increase Index]を次式（１２）から求める。なお、ＮＬは、葉数を意味する。

そして、これらの値を用い、葉の乾物重量である[Leaf DW]（gDW／株）を次のように計算する。なお、[Leaf DW]の初期値は、第１葉（ここでは定植後に新たに展開してきた葉を第１葉とする）のみ生産者等が設定し（例えば１０．０）、それ以外はゼロとする。
[Leaf DW]_M,N＝[Leaf DW]_M,N-1＋[Leaf ΔDW]_M,N …（１３Ａ）
なお、[Leaf ΔDW]_M,Nは、次式（１３Ｂ）で表される。
[Leaf ΔDW]_M,N
＝[葉分配量]_M,N・[Leaf Increase Index]_M,N／[Total Leaf Increase Index]_N
…（１３Ｂ）

また、クラウンは、葉１枚増加と同時にクラウンが一定割合増加するとみなし、乾物重量である[Stem DW]（gDW／株）を[Leaf DW]と同様、以下のように求める。なお、[Stem DW]の初期値は、第１節（ここでは定植後に新たに発生した節を第１節とする）のみ生産者等が設定し（例えば５．０）、それ以外はゼロとする。
[Stem DW]_M,N＝[Stem DW]_M,N-1＋[Stem ΔDW]_M,N …（１４Ａ）
なお、[Stem ΔDW]_M,Nは、次式（１４Ｂ）で表される。
[Stem ΔDW]_M,N
＝[クラウン分配量]_M,N・[Leaf Increase Index]_M,N／[Total Leaf Increase Index]_N
…（１４Ｂ）

葉面積[Leaf Area]（m²／株）は、比葉面積[SLA]（m²/ gDW）を用い、次式（１５）にて求める。なお、[Leaf Area]は、第１葉のみ生産者等が設定し、それ以外の葉は０とする。
[Leaf Area]_M,N＝[Leaf Area]_M,N-1＋[SLA]_N・[葉分配量]_M,N・[Leaf Increase Index]_M,N／[Total Leaf Increase Index]_N …（１５）

また、作物に着生している葉の面積[Leaf Area]の総計を[Total Leaf Area(1)]（m²／株）とすると、[Total Leaf Area(1)]は、次式（１６）から求められる。

更に、光合成量計算に用いる葉のパラメータを計算する。

まず、単位土地面積当たりの葉の面積である葉面積指数[LAI]（無次元）については、土地面積当たりの作物株数である[Plant Density]（株／m²）を用いて、次式（１７）から求める。
[LAI]_N＝[Total Leaf Area]_N・[Plant Density] …（１７）

また、土地面積当たりの日射量に対し、作物が受光する日射量の比を表す[相対受光量]（無次元）は、吸光係数である[K]（無次元）、および前日の葉面積指数を用いて、次式（１８）から求める。なお、吸光係数は、群落内部への光の届きやすさを表わす係数である。
[相対受光量]_N=１－exp(－[K]・[LAI]_N) …（１８）

（ｃ）着果数計算
着果数は、作物の花芽分化が開始した翌日から開始する特定期間（花数決定期間）の光合成量（期間乾物生産量）、及び期間乾物生産量と着果数の関係式から、花房ごとに求められる。花芽分化は、花房順位の順番で発生し、１つ少ない花房順位（前順位花房）が分化してから、一定量の気温が蓄積しないと、次の花房順位が分化しないものとする。

分化が開始したことを表す[分化開始Index]は、以下で説明する[分化条件判定A]（℃）、および[分化条件判定B]により決定する。ここで、[花芽分化期積算温度]（℃）は、[分化開始Index]が最初に１になった日の積算温度とし、それ以前は－１．０とする。

本シミュレーションでは、上記[花芽分化期積算温度]の値をもとに、以下のようにして、前順位花房の花芽分化が開始した翌日からの積算温度が一定値（例えば６００℃）を超えたかどうかを判定する指標である[分化条件判定A]を求める。なお、６００℃という値は、花房と花房の間には当該品種では通常４枚の葉が発生するため、葉が１枚発生するのに必要な積算温度を１５０℃として設定している。式中のＦは花房順位を示す。
[分化開始Index]_F-1,N＝１の場合、
[分化条件判定A]_F,N
＝[積算温度]_N－（[花芽分化期積算温度]_F-1,N＋６００） …（１９Ａ）
その他の場合、
[分化条件判定A]_F,N＝－１．０ …（１９Ｂ）
と求める。

また、光合成量が花芽分化可能な状態にあるかの判定指標である[分化条件判定B]（gDW／株）を次式（２０）から求める。
[分化条件判定B]_N＝（[光合成量]のＮ－６～Ｎ日平均値） …（２０）

なお、花芽分化が開始したことを示す[分化開始Index]は、一旦１になった場合、それ以降は１になるようにする。
すなわち、[分化開始Index]_F,N-1＝１であれば、
[分化開始Index]_F,N＝１ …（２１Ａ）
０．０≦[分化条件判定A]_F,N、かつ１．０＜[分化条件判定B]_Nであれば、
[分化開始Index]_F,N＝１ …（２１Ｂ）
その他の場合には、
[分化開始Index]_F,N＝０ …（２１Ｃ）
とする。

また、上式（１９Ａ）の[花芽分化期積算温度]は、[分化開始Index]の前日値が０、かつ当日値が１となった日の積算温度である。なお、[花芽分化期積算温度]の初期値は－１．０とし、一旦[花芽分化期積算温度]が設定された後は、同じ値とする。初期値を負値に設定するのは、花芽分化期開始以降の[花芽分化期積算温度]を正値、それより前を負値として区分するためである。この正負値による区分は、開花期積算温度でも同様に行う。
すなわち、[分化開始Index]_F,N-1＝０、かつ[分化開始Index]_F,N＝１であれば、
[花芽分化期積算温度]_F,N＝[積算温度]_N …（２２Ａ）
その他の場合には、
[花芽分化期積算温度]_F,N＝[花芽分化期積算温度]_F,N-1 …（２２Ｂ）
である。

更に、本シミュレーションでは、花芽分化開始後の積算温度が０～１５０℃の範囲にある期間を花数決定期間とし、花数決定期間であるかを示す指標となる[花数決定期間Index(1)]（無次元）を以下のようにして求める。なお、花数決定期間は、葉が１枚展開する期間と定義し、１枚当たりの積算温度を１５０℃と仮定して、花数決定期間の積算温度を１５０℃としている。
すなわち、[分化開始Index]_F,N＝０であれば、
[花数決定期間Index(1)]_F,N＝－１．０ …（２３Ａ）
その他の場合には、
[花数決定期間Index(1)]_F,N
＝([積算温度]_N－[花芽分化期積算温度]_F,N)／１５０ …（２３Ｂ）

そして、[花数決定期間Index]（無次元）は、花芽分化開始からの積算気温が０～１５０℃の範囲にある場合に1となるように、以下のようにして求められる。
０．０≦[花数決定期間Index(1)]_F,N≦１．０であれば、
[花数決定期間Index]_F,N＝１ …（２４Ａ）
その他の場合には、
[花数決定期間Index]_F,N＝０ …（２４Ｂ）

ところで、花数決定期間における光合成量の積算値である[決定期間光合成量]（gDW／株）は、次式（２５）にて表される。
[決定期間光合成量]_F,N＝[決定期間光合成量]_F,N-1＋[花数決定期間Index]_F,N・[光合成量]_F,N …（２５）

そして、[着果数(1)]（個／株）は、上式（２５）の[決定期間光合成量]、[決定期間乾物生産量当たりの着果数]（m²・個／gDW・株）、及び[Plant Density]（株／m²）を用いて、次式（２６）のように求めることができる。
[着果数(1)]_F,N＝[決定期間光合成量]_M,N・[決定期間乾物生産量当たりの着果数]・[Plant Density] …（２６）

なお、[着果数]（個／株）は、以下のように、１．０～１０．０の範囲となるように補正する。
すなわち、[着果数(1)]_F,N＜１．０であれば、
[着果数]_F,N＝１．０ …（２７Ａ）
１．０≦[着果数(1)]_F,N≦１０．０であれば、
[着果数]_F,N＝[着果数(1)]_F,N …（２７Ｂ）
その他の場合には、
[着果数]_F,N＝１０．０ …（２７Ｃ）
とする。

なお、開花期については、花芽分化期からの積算温度が６００℃に達した時点とし、その時点での積算温度を[開花期積算温度]（℃）としている。なお、６００℃という値は、花芽が分化してから葉が４枚で開花し、１枚当たり１５０℃の積算温度が必要であると仮定して、設定している。なお、開花期積算温度は、花芽分化期積算温度が決定された後にのみ有効になるようにし、初期値を－１．０とする。また、開花期積算温度が一旦設定された後は、同じ値であるものとする。
すなわち、[花芽分化期積算温度]_F,N＜０であれば、
[開花期積算温度]_F,N＝－１．０ …（２８Ａ）
その他の場合には、
[開花期積算温度]_F,N＝[花芽分化期積算温度]_F,N＋６００ …（２８Ｂ）
となる。

（ｄ）花房乾物重量計算
花房の相対的生育段階である[Fruits Growth Index]（無次元）を以下のようにして求める。開花期積算温度が無効な場合（０未満の場合）は、Fruits Growth Indexの値は－１．０とする。また、Fruits Growth Indexの初期値も－１．０とする。
すなわち、[開花期積算温度]_F,N＜０であれば、
[Fruits Growth Index]_F,N＝－１．０ …（２９Ａ）
その他の場合には、
[Fruits Growth Index]_F,N
＝（[積算温度]_N－[開花期積算温度]_F,N）／６００ …（２９Ｂ）
とする。

また、 [Fruits Size Index]（無次元）を次式（３０）により計算する。Fruits Size Indexの初期値は、ゼロとする。

また、前日２４時（当日０時）から当日２４時における花房の相対的な変化の大きさから、花房の相対的な成長増加量として[Fruits Increase Index(1)]（無次元）を次式（３１）から求める。
[Fruits Increase Index(1)]_F,N
＝[Fruits Size Index]_F,N－[Fruits Size Index]_F,N-1 …（３１）

ただし、花房は、着果数が１０であることを前提にしているため、次式（３２）のように補正し、[Fruits Increase Index]（無次元）とする。
[Fruits Increase Index]_F,N
＝([Fruits Increase Index(1)]_F,N・[着果数]_F,N)／１０ …（３２）

また、全花房の[Fruits Increase Index]の総計を[Total Fruits Increase Index]（無次元）とする（次式（３３）参照）。なお、ＮＦは、花房数を意味する。

本シミュレーションでは、これらの値を用いて花房乾物重量である[Fruits DW]（gDW／株）を求める。なお、基本的には、[Fruits DW]は、[Fruits Growth Index]が１より大きくなった後は、増加しない。また、[Fruits DW]の初期値は、ゼロとする。
[Fruits DW]_F,N＝[Fruits DW]_F,N-1＋[Fruits ΔDW]_F,N …（３４Ａ）
なお、[Fruits ΔDW]_F,Nは、次式（３４Ｂ）で表される。
[Fruits ΔDW]_F,N
＝[花房分配量]_N・[Fruits Increase Index]_F,N／[Total Fruits Increase Index]_N
…（３４Ｂ）

（ｅ）分配率計算
作物の[分配率]（無次元）は、作物成長量をもとに作物全体の値として計算される。分配率は、花房におけるソースの受け取りやすさである[花房シンク強度]（無次元）、および全器官のシンク強度の合計である[シンク強度合計]から求められる。

解体調査時などの実験データから[Total Fruits Increase Index]、[Total Leaf Increase Index]、[Total Stem Increase Index]の重みづけを行う。[果実分配調整係数]、[葉分配調整係数]、[クラウン分配調整係数]を[α]、[β]、[γ]とした。これらから、花房シンク強度、葉シンク強度、クラウンシンク強度、シンク強度合計を次式から求める。
[花房シンク強度]_N＝[Total Fruits Increase Index]_N・[α] …（３５Ａ）
[葉シンク強度]_N＝[Total Leaf Increase Index]_N・[β] …（３５Ｂ）
[クラウンシンク強度]_N＝[Total Stem Increase Index]_N・[γ] …（３５Ｃ）
[シンク強度合計]_N＝[花房シンク強度]_N＋[葉シンク強度]_N＋[クラウンシンク強度]_N ＋[根シンク強度] …（３５Ｄ）

[花房分配率]、[根分配率]、[葉分配率]、[クラウン分配率]（無次元）を次式（３６Ａ）～（３６Ｄ）から求める。
[花房分配率]_N＝[花房シンク強度]_N／[シンク強度合計]_N …（３６Ａ）
[根分配率]_N＝０．０５ …（３６Ｂ）
[葉分配率]_N＝[葉シンク強度]_N／[シンク強度合計]_N…（３６Ｃ）
[クラウン分配率]_N＝[クラウンシンク強度]_N／[シンク強度合計]_N …（３６Ｄ）

（４）果実収穫量計算について
本シミュレーションでは、対象の農作物は、花房内において１日で収穫せず、徐々に収穫していくものであることを想定している。収穫が可能であることを示す[収穫開始Index]（無次元）は、[Fruits Increase Index]が初めて１．０以上になった翌日以降に１とし、それ以前はゼロとする。初めて[収穫開始Index]が１となった日を収穫開始日とする。[収穫開始Index]は、以下のように表され、初期値はゼロである。
すなわち、[収穫開始Index]_F,N-1＝１であれば、
[収穫開始Index]_F,N＝１ …（３７Ａ）
[Fruits Source Index]_F,N-1≧１．０であれば、
[収穫開始Index]_F,N＝１ …（３７Ｂ）
その他の場合には、
[収穫開始Index]_F,N＝０ …（３７Ｃ）
となる。

ここで、果実の花房ごとの総収穫量は、収穫開始日における[Fruits DW] （gDW／株）である。なお、基本的には、[Fruits DW]は、[Fruits Growth Index]が１より大きくなった後は、増加しないので、収穫開始日以降であれば、同じである。果実１個に対し、積算温度６０℃になる期間をかけて収穫するものとし、以下のようにして、気温１℃当たりに収穫する果実の乾物重量である[収穫果実気温DW]（gDW／株・℃）を計算する。なお、[収穫果実気温DW]の初期値は－１．０とし、有効な値が一旦設定された後は、同じ値とする。
すなわち、[収穫果実気温DW]_F,N-1≧０．０であれば、
[収穫果実気温DW]_F,N＝[収穫果実気温DW]_F,N-1 …（３８Ａ）
[収穫開始Index]_F,N＝１、かつ[着果数]_F,N-1＞０．０であれば、
[収穫果実気温DW]_F,N＝[Fruits DW]_F,N-1／([着果数]_F,N-1・６０) …（３８Ｂ）
その他の場合には、
[収穫果実気温DW]_F,N＝－１．０ …（３８Ｃ）
と計算する。

そして、計算日における収穫作業前の収穫可能な果実乾物重量を[Fruits unHarvest]（gDW／株）とし、[Fruits unHarvest]を以下のようにして求める。なお、[Fruits unHarvest]は、収穫開始日に前日の[Fruits DW]が与えられ、それ以降は収穫された分が減少していく。また、[Fruits unHarvest]の初期値は－１．０とし、収穫期間前後の値も－１．０である。
すなわち、[Fruits unHarvest]_F,N-1≧０．０であれば、
[Fruits unHarvest]_F,N
＝[Fruits unHarvest]_F,N-1－[Fruits HARVEST]_F,N-1 …（３９Ａ）
[収穫開始Index]_F,N-1＝０、かつ[収穫開始Index]_F,N＝１であれば、
[Fruits unHarvest]_F,N＝[Fruits DW]_F,N-1 …（３９Ｂ）
その他の場合には、
[Fruits unHarvest]_F,N＝－１．０ …（３９Ｃ）
となる。

なお、収穫期間開始後、かつ収穫可能な果実がある場合には、以下のようにして、収穫された果実乾物重量である[Fruits HARVEST]（gDW／株）が計算される。
すなわち、[収穫開始Index]_F,N＝１、かつ[Fruits unHarvest]_F,N＞０．０の場合、
[Fruits HARVEST]_F,N
＝min([収穫果実気温DW]_F・[気温]_N，[Fruits unHarvest]_F,N) …（４０Ａ）
その他の場合には、
[Fruits HARVEST]_F,N＝０．０ …（４０Ｂ）

また、全花房の[Fruits HARVEST]総計を[果実収穫乾物重量]（gDW／株）とすると、[果実収穫乾物重量]は、次式（４１）にて表すことができる。

この[果実収穫乾物重量]に[果実生体重]（g/gDW）を乗じることで、次式（４２）のように、[果実収穫生体重量]（g／株）が求められる。
[果実収穫生体重量]_N＝[果実収穫乾物重量]_N・[果実生体重] …（４２）

そして、[果実収穫生体重量]に[圃場株数]（株）を乗じることで、次式（４３）のように、圃場全体の収量である[圃場果実収穫生体重量]（kg）が求められる。
[圃場果実収穫生体重量]_N
＝０．００１・[果実収穫生体重量]_N・[圃場株数] …（４３）

シミュレーション部４４は、環境データやパラメータを用いて上述したような生育モデルを作成し、当該生育モデルを用いて、生産者が選択した品種、栽培地点、栽培情報の組み合わせごとに生育に関するシミュレーションを実行する。そして、各組み合わせのシミュレーション結果（シミュレーションにより得られる値）を出力部４５に送信する。なお、シミュレーション部４４は、品目や品種に応じたパラメータを用いることで、イチゴ以外、例えばトマト、イチゴ、キュウリ、パプリカなどの果菜類のシミュレーションを行うことも可能である。

（５）養分吸収量計算
葉、クラウン、果実、根の乾物増加量に養分含有率を乗じて、養分吸収量を求める。ここではＮ（窒素）を例として記載するが、他の元素でも同様な計算で求めることができる。
[Leaf ΔN]_M,N＝[Leaf ΔDW]_M,N×[Leaf N％]_M,N …（４４Ａ）
[Stem ΔN]_M,N＝[Stem ΔDW]_M,N×[Stem N％]_M,N …（４４Ｂ）
[Fruits ΔN]_F,N＝[Fruits DW]_F,N×[Fruits N％]_F,N …（４４Ｃ）
[Root ΔN]_M,N＝[Root DW]_M,N×[Root N％]_M,N …（４４Ｄ）

なお、上式（４４Ａ）の[Leaf ΔN]_M,Nが葉の養分吸収量であり、[Leaf ΔDW]_M,Nが葉の乾物増加量であり、[Leaf N％]_M,Nが葉の養分含有率である。その他の式（４４Ｂ）～（４４Ｄ）も同様である。

ここで、養分含有率（[Leaf N％]_M,N等）はその器官の生育段階（Growth index）の関数として、例えば以下の式で表される。なお、β、γは定数である。
[Leaf N％]_M,N＝β_L×ln（[Leaf Growth Index]_M,N）＋γ_L …（４５Ａ）
[Stem N％]_M,N＝β_S×ln（[Stem Growth Index]_M,N）＋γ_S …（４５Ｂ）
[Fruits N％]_F,N＝β_F×ln（[Fruits Growth Index]_F,N）＋γ_F …（４５Ｃ）
[Root N％]_M,N＝γ_R …（４５Ｄ）

また、葉、クラウン、花房、根の各養分吸収量は、以下の式で表される。

更に、株あたりの養分吸収量[Total ΔN]_Nは以下の式（４７）にて表される。
[Total ΔN]_N
＝[Total Leaf ΔN]_N＋[Total Stem ΔN]_N＋[Total Fruits ΔN]_N＋[Total Root ΔN]_N
…（４７）

なお、[Total ΔN]_Nは株あたりの乾物重の増加量から推定した「養分吸収量」である。これに栽植密度を乗じて「面積当たりの養分吸収量」とすることができる。更に、「養分吸収量」を[肥料利用効率]で除することによって、「施肥量」とすることもできる。

（出力部４５の処理について）
出力部４５は、シミュレーション部４４から送信されてくるシミュレーション結果を受け付けると、シミュレーション結果を表示する画面を生成する。例えば、出力部４５は、シミュレーション結果として、図１１に示すような情報を表示する画面を生成する。この場合、利用者端末７０の表示部１９３上には、図１１の画面が表示されるので、生産者は、どの品種をどの栽培地点でどのように栽培すると、どのように生育するのか、どの程度の収量が得られるのかを確認することができる。また、複数の品目を異なる栽培条件で栽培したときのシミュレーション結果を並べて表示するため、生産者は、品種や栽培条件を異ならせた場合にどのような栽培結果が得られるのかを比較することができる。

また、出力部４５は、例えば、生産者が選択した品種を選択した栽培地点で栽培したときの花房別出荷量を示す、図１２に示すような画面を生成し、利用者端末７０に出力することもできる。生産者は、図１２の画面を参照することで、頂花房、第２花房、第３花房…における収穫量の推移を確認することができる。なお、図１２においては、各花房の収穫量を別々のグラフに表示しているが、各グラフを１つのグラフにまとめて表示することとしてもよい。この場合、各花房の収穫量を示す棒グラフを色分け表示等して、わかりやすく表示してもよい。更に、出力部４５は、例えば図１３（ａ）に示すように、総収量の推移をグラフ表示してもよいし、図１３（ｂ）に示すように、ＬＡＩの推移をグラフ表示してもよい。また、その他の生育に関する情報（例えば、葉面積、花房別の開花日、光合成量、生育量（クラウン、葉、果実、着果負担）、養分吸収量（施肥量）など）を数値表示したり、グラフ表示してもよい。

また、出力部４５は、例えば図１４に示すように、ある栽培地点で品種Ａ、Ｂ、Ｃを栽培したときの、葉、クラウン、各花房の乾物重の推移のシミュレーション結果を表示することとしてもよい。

以上のように、出力部４５は、図１１に示すように、品種、栽培地点、栽培情報の組み合わせごとにシミュレーション結果を比較可能に表示してもよいし、図１２～図１３（ｂ）に示すように、ある品種をある栽培地点で栽培したときのシミュレーション結果を表示してもよい。また、図１４に示すように、同一の栽培地点で異なる品種を栽培した場合のシミュレーション結果を比較可能に表示してもよい。更に、異なる栽培地点である品種を栽培した場合のシミュレーション結果を比較可能に表示してもよい。いずれにしても、従来のように品種の特徴を言葉や画像、平均値などで表現したカタログと比べ、品種の特徴を適切に表現することが可能となっている。したがって、生産者は、シミュレーション結果を確認することで、品種や栽培地点の選定を適切に行うことができる。また、将来において農作物がどのように生育するのかを把握することができるため、栽培管理（作業者の確保、資材等の調達など）を適切に行うことができる。

（更新部４６の処理について）
更新部４６は、生産者から、収量の推移やＬＡＩの推移などの実測値（実際の栽培結果）が入力された場合に、当該実測値と、対応するシミュレーション結果とを比較し、シミュレーション結果が実測値に近づくように、各種パラメータを調整し、更新する。このようにすることで、実測値に基づいてパラメータが適切に更新されるため、次回以降のシミュレーションにおいて、適切なシミュレーション結果を得ることができるようになる。

なお、全ての生産者から入力される情報に基づいて、パラメータを更新すると、パラメータが適切に更新されないおそれがある。このため、更新部４６は、予め定めた生産者（信頼度の高い生産者）から情報が入力されたときにのみ、入力された情報に基づいてパラメータを更新するようにしてもよい。この場合、更新部４６は、図１５に示すようなフローチャートに沿った処理を実行する。

図１５の処理では、まず、ステップＳ３０において、更新部４６は、生産者が利用者端末７０を介して、実際の栽培結果（実測値）を入力するまで待機する。そして、実際の栽培結果が入力されると、ステップＳ３２に移行し、更新部４６は、予め定められた生産者（信頼度の高い生産者）からの入力であったか否かを判断する。このステップＳ３２の判断が否定された場合には、そのまま図１５の全処理を終了するが、肯定された場合には、ステップＳ３４に移行する。ステップＳ３４に移行した場合、更新部４６は、シミュレーション結果が、実際の栽培結果に近づくようにパラメータを更新し、パラメータＤＢ５０に格納し、図１５の全処理を終了する。

なお、更新部４６は、ある生産者から入力された情報を用いてパラメータを更新した場合には、更新後のパラメータを当該生産者専用のパラメータとして管理するようにしてもよい。これにより、各生産者が、実際の栽培結果に合わせて、パラメータをカスタマイズすることができるようになる。なお、ある生産者が別の生産者のパラメータを呼び出して利用できるようにしてもよい。

なお、生産者は、パラメータを直接修正してもよい。生産者がパラメータを修正した場合には、更新部４６は、パラメータＤＢ５０を修正内容に応じて更新するようにすればよい。

これまでの説明から分かるように、本実施形態のシミュレーション部４４は、農作物の品種ごとの特徴を示すパラメータを記憶部（パラメータＤＢ５０）から読み出す読み出し部として機能する。また、本実施形態のシミュレーション部４４は、読み出したパラメータと、栽培環境に関する情報（環境データ）と、に基づいて、品種ごとの生育モデルを作成し、品種ごとの生育モデルから、品種ごとの生育に関する予測を実行する予測部として機能する。

以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、シミュレーション部４４は、農作物の品種ごとの特徴を示すパラメータをパラメータＤＢ５０から読み出し、環境データ取得部４２から、生産者が選択した栽培地点に対応する環境データを取得する。また、シミュレーション部４４は、取得した環境データと、読み出したパラメータと、に基づいて、品種ごとの生育モデルを作成し、作成した生育モデルを用いてシミュレーションを実行する。そして、出力部４５は、シミュレーション結果を品種選定や栽培管理を支援する情報として出力する。このように、本実施形態では、品種ごと及び栽培地点ごとに作成した生育モデルを用いて農作物の生育に関するシミュレーションを行った結果を品種選定や栽培管理を支援する情報として表示するため、従来のように品種の特徴を言葉や画像、平均値などで表現したカタログと比べ、品種の特徴を適切に表現することが可能である。したがって、生産者は、品種や栽培地点の選定を適切に行うことができるとともに、将来においてどのように生育するのかを把握することができるため、栽培管理を適切に行うことができる。

また、本実施形態では、更新部４６は、生産者が入力した実際の栽培結果（収量等）に基づいて、パラメータを更新して、パラメータＤＢ５０を更新する。これにより、栽培実績に基づいてパラメータを適切な値に更新することができる。この場合、更新部４６は、シミュレーション結果が栽培実績に近づくように、パラメータを更新することで、シミュレーションの精度を向上することができる。

また、本実施形態では、更新部４６は、生産者が予め定められた生産者（信頼度が所定以上の生産者）である場合（Ｓ３２：肯定）に、当該生産者が入力した栽培実績に基づいてパラメータを更新する（Ｓ３４）。これにより、パラメータの更新が適切に行われる可能性を高めることができる。

また、本実施形態では、出力部４５は、生産者が選択した品種、栽培地点、栽培情報の組み合わせごとにシミュレーションを行い、シミュレーション結果を比較可能に出力する。これにより、生産者は、複数の品種、栽培地点、栽培情報の組み合わせごとのシミュレーション結果を比較して、どの品種をどのように栽培すべきかを判断することができる。

なお、上記実施形態では、サーバ１０が更新部４６を備える場合について説明したが、これに限られるものではない。すなわち、サーバ１０は、更新部４６を備えていなくてもよい。

なお、上記実施形態では、本発明の農業支援装置の機能をサーバ１０が有する場合について説明したが、これに限らず、利用者端末７０が農業支援装置の機能を有していてもよい。すなわち、スタンドアローンの利用者端末７０が単独で動作することで、上記処理を実現することとしてもよい。

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記憶媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記憶媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記憶媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。

１０サーバ（農業支援装置）
４２環境データ取得部（取得部）
４４シミュレーション部（読み出し部、予測部）
４５出力部
５０パラメータＤＢ（記憶部）
１００農業システム

Claims

農作物の品種ごとの特徴を示すパラメータを記憶部から読み出し、
農作物の栽培環境に関する情報を取得し、
前記記憶部から読み出した前記パラメータと、取得した前記栽培環境に関する情報と、に基づいて、前記品種ごとの生育モデルを作成し、前記品種ごとの生育モデルから、前記品種ごとの生育に関する予測を実行し、
前記予測により得られた予測結果を品種選定又は栽培管理を支援する情報として出力する、
処理をコンピュータに実行させるための農業支援プログラム。
前記出力する処理では、ユーザが選択した複数の品種の生育に関する予測結果を比較可能に出力することを特徴とする請求項１に記載の農業支援プログラム。
前記出力する処理では、同一の品種を異なる栽培環境で栽培したときの前記生育に関する予測結果を比較可能に出力することを特徴とする請求項１又は２に記載の農業支援プログラム。
ユーザが入力した情報に基づいて前記パラメータを更新し、前記記憶部に記憶する、処理を前記コンピュータに更に実行させることを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の農業支援プログラム。
前記ユーザが農作物を栽培した結果得られた栽培情報に基づいて、前記パラメータを更新する、ことを特徴とする請求項４に記載の農業支援プログラム。
前記予測結果が前記栽培情報に近づくように、前記パラメータを更新する、ことを特徴とする請求項５に記載の農業支援プログラム。
前記ユーザが入力した情報の信頼度が所定以上である場合に、該情報を前記パラメータの更新に用いる、ことを特徴とする請求項４～６のいずれか一項に記載の農業支援プログラム。
農作物の品種ごとの特徴を示すパラメータを記憶部から読み出し、
農作物の栽培環境に関する情報を取得し、
前記記憶部から読み出した前記パラメータと、取得した前記栽培環境に関する情報と、に基づいて、前記品種ごとの生育モデルを作成し、前記品種ごとの生育モデルから、前記品種ごとの生育に関する予測を実行し、
前記予測により得られた予測結果を品種選定又は栽培管理を支援する情報として出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする農業支援方法。
農作物の品種ごとの特徴を示すパラメータを記憶部から読み出す読み出し部と、
農作物の栽培環境に関する情報を取得する取得部と、
前記記憶部から読み出した前記パラメータと、取得した前記栽培環境に関する情報と、に基づいて、前記品種ごとの生育モデルを作成し、前記品種ごとの生育モデルから、前記品種ごとの生育に関する予測を実行する予測部と、
前記予測により得られた予測結果を品種選定又は栽培管理を支援する情報として出力する出力部と、
を備える農業支援装置。