Transcript 全球レベルでイネの適地適作予測が可能になった

第2回「データ統合・解析システム」(DIAS)フォーラム
－データ統合は社会を変えられるか－
2008年5月9日 @東京大学 武田先端知ビル
ジャストインタイム農業がもたらす
農業イノベーション
溝口勝1・二宮正士2・鳥谷均3
1東京大学EDITORIA/大学院情報学環・学際情報学府(UT)
2 農業・食品産業技術総合研究機構(NARO)
3 農業環境技術研究所(NIAES)
ジャストインタイム生産システム
• ７つのムダをなくすように自ら改善
①
②
③
④
⑤
⑥
⑦
作りすぎ
手待ち
運搬
加工そのもの
在庫
動作
不良を作る
野菜の産地廃棄
休耕田
フードマイルで解消
適地適作
余剰米
農薬混入
（農業分野）
2
穀物価格の急騰
• 背景
–
–
–
–
輸送コストや肥料価格に直結する原油などエネルギー価格の高騰
中国、インドなどアジアを中心とする有力な途上国の食糧需要増
気候変動に伴う洪水や干ばつによる収穫減
バイオ燃料生産のための穀物利用
• 影響
– 途上国を中心に食糧確保不安、各地で暴動の懸念
• 対策：途上国に緊急支援
– アジア開銀総裁が表明（5月3日）
– ７億７０００万ドル（約８００億円）の追加支援策を発表（米国：5月1日）
– 北海道洞爺湖サミットでも主要テーマか（5月3日読売新聞）
• 日本の役割と責任
– いまこそ日本の農業技術の出番！
ジャストインタイム農業システム
（JITAS; Just In Time Agriculture System）
• ジャストインタイム生産システム（JIT; Just In Time）
– 経済効率を高めるための技術体系（生産技術）
– トヨタ自動車の生産方式（カンバン方式）
– 必要な物を、必要な時に、必要なだけ適切に生産
• ジャストインタイム農産物生産システム
– 農業における新しい生産システム
– 生産性・安全性・収益性に留意した農作物生産方式
– 地上観測・気象予測・作物栽培データベースの活用
価格維持のため産地廃棄
YOMIURI ONLINE より
• グローカルな視点で農業現場の問題を解決
–
–
–
–
野菜の産地破棄を軽減
食料への農薬混入を防止
食料自給率を向上
農地を効率的に利用
畑の農薬散布作業
千葉県ホームページ より
Glocal:
地球規模で考えながら、自分の地域で活動すること
Think globally, act localy
4
ＤＩＡＳにおける具体的な目標
• コアシステムで提供されるデータ群を効率的に統合し
農業分野で利用できるようにする
• 誰でも簡単に知ることができ，政策決定者の判断のよ
りどころになるシステムを実現する
– 農業生産管理支援情報
– 地球温暖化による食料生産への影響等
• 安全で安心かつ安定的で高品質な食糧供給を求める
公共益に供する
– グローカルな視点でジャストインタイム農業システムを構築5
⑧ 安全な農作物生産管理技術とトレーサビリティシステムの開発
（これまでの研究成果と今年の計画）
溝口 勝（大学院情報学環/農学生命科学研究科）・二宮正士（農業・食品産業技術総合研究機構）・鳥谷均（農業環境技術研究所）
1.
コアシステムにある地上気象観測データ群をメッシュ気象値化
・フィールドサーバおよびMetBrokerによる画像を含む地上気象観測データをコアシステムに
構築
・データベース生成ツールとフィールドサーバ画像データ解析ツールを開発
→ データの統融合による農作物管理情報生成の基盤ができた
3. 広域土壌水分モニタリング・評価システムの拡張
・東北タイにおける広域土壌水分モニタリングサイトを拡張
・全天日射量と炭酸ガス濃度モニタリング機能を追加
→ 衛星による土壌水分バリデーションサイトの運用基盤ができた
→ 土壌水分の有効利用による適地適作検証用サイトとしても発展させる
→ 高度データマイニングによる安全安心な農産物情報伝達ツールの開発につなげる
1.2
1
0.8
作
付
け
画像データと数値デー
タの統合利用ツール
0.6
0.4
画像算出被覆率の変動幅が
キャベツの生育と関係してい
るのかも知れない！
収
穫
2006/09/14 16:30
2006/09/17 11:30
2006/09/19 15:30
2006/09/22 10:30
2006/09/05 09:00
2006/09/07 13:00
2006/09/10 08:30
2006/09/12 12:30
2006/08/26 10:00
2006/08/28 15:00
2006/08/31 10:00
2006/09/02 14:00
2006/08/14 08:00
2006/08/16 12:00
2006/08/18 16:00
2006/08/21 11:00
2006/08/23 15:00
16:30
11:30
15:30
10:30
14:30
10:00
14:00
14:00
2006/07/14
2006/07/17
2006/07/19
2006/07/22
2006/07/24
2006/07/27
2006/07/29
2006/08/01
2006/08/04 09:00
2006/08/06 13:00
2006/08/09 08:00
2006/08/11 13:00
08:00
12:00
16:30
13:30
08:30
12:30
2006/06/30
2006/07/02
2006/07/04
2006/07/07
2006/07/10
2006/07/12
0
土壌水分バリデーションサイト
2006/09/24 14:30
2006/09/27 09:30
2006/09/29 13:30
0.2
06/27
07/23
08/12
08/22
08/02
コアシステム
地上観測データ群
GPV予報データ群
09/02
イネの湛水面積の変化
MetBrokerインタフェース
成長が速い！
土浦より１ヶ月早い収穫
同じ方式で全球レベルで栽培可能性を判定できる！
（ただし、現時点では十分な水があるという条件付）
水利用可能性とのリンクが必要
地上観測とGPVの比較
2. 長期気象予測変動データMetBrokerインタフェースの開発
水稲適地適作検証ツール
4. グローバルスケール・ボトムアップアプローチ農業生産モデルの開発
・Web水稲適地適作検証ツールを開発
・CMIP3／AR4長期気象予測変動データのグリッド化のためのプログラム開発
・多様な作物・品種の生育パラメータ推定を簡便化するツールを開発
→ 地上観測気象DBとGPV短期気象予報DBを時間軸上で統合した
→ 全球レベルでイネの適地適作予測が可能になった
→ 各種気象観測データ群をシームレスに統合できるようにする
→ 任意の作物・品種の栽培可能性をマップ表示できるようにする
6
1. コアシステム全球気象観測データベースの
利用環境を構築 （喜連川Gとの連携）
• フィールドサーバおよびMetBroker
による画像を含む地上気象観測
データをコアシステムに構築
• データベース生成ツールとフィール
ドサーバ画像データ解析ツールを
開発
→ 農作物管理情報生成の基盤
→ 農産物情報伝達ツールの開発
7
2. 長期気象予測変動データMetBrokerインタ
フェースの開発 （柴崎G・木本研Gと連携）
• CMIP3／AR4長期気象予測変動データグリッド化のためのプ
ログラム開発
観測データ
予報データ
→ 地上観測気象DBとGPV短期気象予報DBを時間軸上で統合た
→ 各種気象観測データ群をシームレスに統合できるようにする
8
3. 広域土壌水分モニタリング・評価システムの
拡張（小池Gと連携）
• 東北タイにおける広域土壌水分モニタリングサイトを拡張
• 全天日射量と炭酸ガス濃度モニタリング機能を追加
200705011448.jpg
200704031548.jpg
200705211344.jpg
200707031340.jpg
0.5
06/27
07/23
08/12
08/22
08/02
1200
VW C
0.3
800
600
0.2
400
0.1
200
0
A ccum ulated precipitation (m m )
1000
V W C -4cm
V W C -8cm
V W C -16cm
V W C -32cm
P recipitation
0.4
09/02
0
1/1
1/31
3/2
4/1
5/1
5/31
DA TE (2007)
6/30
7/30
8/29
9/28
→ 衛星による土壌水分バリデーションサイトの運用基盤
→ 土壌水分の有効利用による適地適作検証用サイトと
して発展させる
9
4.グローカルの視点での農業生産モデルの開発
• Web水稲適地適作検証ツールを開発
• 多様な作物・品種の生育パラメータ推定を簡便化するツール
を開発
成長が速い！
土浦より１ヶ月早い収穫
同じ方式で全球レベルで栽培可能性を判定できる！
（ただし、現時点では十分な水があるという条件付）
水利用可能性とのリンクが必要
→ 全球レベルでイネの適地適作予測が可能
→ 任意の作物・品種の栽培可能性をマップ表示
10
気象データの水平統合
Today
生育期間
観測値
短期予報
平年値
平年
ジャストインタイム
播種
防除
施肥
収穫
出荷
平年予測
適作
可能性
– 時間経過に対して重ね合わせる
– 同じ作物プログラムが異なる気象条件下でそのまま使える
長期予報
将来予測
影響評価
温暖化時の作付図
11
水稲適地適作検証ツール
他の作物にも拡張可能
・小麦
・大豆
・トウモロコシ等
• Google Map上で位置を指定
• 最寄の気象データ観測地点も表示
12
温暖化時の生育にも対応可能
13
品種を入力
14
位置の指定
近くの気象観測データを使って補間
15
生育予測結果の表示
気温＋日長
DVI（DeVelopmental Index 発育指数）
移植日＝0，出穂期＝1
登熟
出穂
16
寒い地域を指定してみると・・・
17
寒くて生育しないことが判明
生育せず
18
タイでコシヒカリは作れるか？
19
成長が速い！
土浦より１ヶ月早い収穫
同じ方式で全球レベルで栽培可能性を判定できる！
（ただし、現時点では十分な水があるという条件付）
水利用可能性とのリンクが必要
20
簡便なインタフェースを利用した水稲適地適作
検証ツール
• Web水稲適地適作検証ツールを開発
• 多様な作物・品種の生育パラメータ推定を簡便化するツールを開発
成長が速い！
土浦より１ヶ月早い収穫
同じ方式で全球レベルで栽培可能性を判定できる！
（ただし、現時点では十分な水があるという条件付）
水利用可能性とのリンクが必要
→ 全球レベルでイネの適地適作予測が可能になった（約50品種）
→ 任意の作物・品種の栽培可能性をマップ表示する
21
H20年5-6月までに
得られるインパクトのある成果
多様な農作物に対する
適地適作判定ツール
【イメージ】
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成長が速い！
土浦より１ヶ月早い収穫
• 水稲適地適作検証ツールの拡張
同じ方式で全球レベルで栽培可能性を判定できる！
（ただし、現時点では十分な水があるという条件付）
水利用可能性とのリンクが必要
– 全球レベルでイネの栽培可能性を品種
別に地図上にマッピング
– 温暖化を想定した収穫時期予測も可能
• GSBUAによるジャストインタイム農業
への展開基盤を提示
– 今年の作付け～XX年後の作付けまで
対応可能
2100年
（温暖化時）
2008年（現在）
20XX年（任意）
22
Thank you
食（農業）のジャストインシステム
生産
流通
消費
議論１
• なぜコメなのか？－コメは備蓄可能では
– いまは穀物が重要
– 穀物栽培可能性をグローバルに検証できる
– 小麦、トウモロコシ、大豆にも展開可能
• 野菜の方がＪＩＴに馴染むのでは？
– 3-6ヶ月の天気予報の精度向上が必要
– 流通が重要
– 原料の安定供給が重要（例：ジャガイモ）
• 供給のハザマを作らない
議論２
• 植物工場こそJITで可能では？
– エネルギーコストの問題
– 穀物生産は不可能
• 食品トレーサビリティが重要では？
– 生産現場～食卓までの流通過程は確かに大切
• これは「生産システム」とは違う「物流システム」の問題
• 別の意味でのＩＴ農業（ユビキタス農業）
議論３
• ムダが農業の特徴？
– 工業と農業の違い
– 農業の多面的機能 許容できるか？
– 無駄と余裕
– 食育の問題
• 精密農業（農場）
– 農場の工場化（先進国では可能かも）
– 途上国ではまずはローテクの組み合わせ
植物工場
• 利点
–
–
–
–
安定供給
高い安全性
高速生産
土地の高度利用
• 欠点
– 高額の生産費用
– 少ない栽培品目
• 葉菜類や一部のハーブ類のみ