農家の経験と見極める目を取り入れた茶の収量と品質予測のモデリングと高精度化

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茶の収量を予測するために、栽培条件や摘採環境を標準化し、補正を行うことで実際の収量の予測式の誘導を行う。予測の基準を作成するために標準園地で5つの項目（ (a) 露地栽培、(b) 出開き度、(c) 摘採高、(d) 窒素施肥量 ）を固定した標準となる条件を作成し、収量測定を試みた。2022年5月に八女を標準地域として、出開き度50％、摘採高さ2cmで摘採した茶の収量に対して、出開き度の補正関数を作成した。そして、二乗平均根誤差（RMSE）によるモデルの回帰分析の評価を行った。その結果、露地の予測精度は高く、実収量は十分に予測範囲（RSME＜5％ mean）に入っていた。摘採高については新芽の長さにより、摘採高が収量に与える影響が異なってくる。このため、収量に与える摘採高さの補正関数は新芽長，秋整枝面からの高さに依存するモデル式として作成した。ただし、新芽長は秋季の樹冠状態からの予測に基づいた。一方、茶の旨成分であるアミノ酸を茶の品質を示す指標として、新梢のアミノ酸の合成、分解、転流の複合的なモデルを昨年度に作成した。このモデルを用いて4つの独立変数を設定し、「葉のアミノ酸濃度」を従属変数として誘導を行った。その結果、分散が大きいが順位別（分類）評価は可能であった。しかし、定量的な数値の予測には精度の向上が必要であった。今後、モデルの改良やサンプル数を増やすことで、誤差、分散を抑えることができると考えられる。