葉の寿命と環境馴化を考慮した光合成能力のモデル化：最適化仮説の統合

葉の寿命と環境への馴化を考慮した，より合理的な光合成能力のモデルを構築するために，本年度は以下の項目を実施した．・昨年度と同様に，光合成能力のモデルを構築するために，実際の作物圃場において光合成能力の同定を行った．具体的には，光合成測定装置を用いて，1日3枚の葉，3つの温度条件において光合成能力を同定した．同定は，約10日毎に行った．1年を通して効率よく光合成能力のデータを得るために，栽培時期の重複が少ないダイズとコムギを供試作物はとして採用した．・光合成測定装置を用いる手法は現在最も一般的であり，正確に光合成能力を同定することが可能であるが，同定に相当な時間（1枚の葉に1時間弱）を要する．そのため，本課題では，葉の分光分布から光合成能力を同定する手法を検討する．この手法は，葉の分光反射率を測定し，機械学習によって光合成能力を推定するものである．この手法が可能となれば，測定は数十秒で完了し，より大量のデータを得ることができる．昨年度取得したデータと部分的最小二乗回帰により，葉の分光反射率から光合成能力を推定するモデルを構築した．結果としては，決定係数が0.6程度であり，光合成能力の馴化を評価する上で十分とは言えない結果となった．そのため，下記に示すような代替法を考案し，光合成能力の高速推定を可能にした．・葉のクロロフィル蛍光と葉の熱収支解析を用いて光合成速度を推定する手法を考案した．そこから得られた光合成速度から光合成能力を逆算することが可能である．これにより，新たな光合成能力の高速推定法を構築した．

葉の寿命と環境への馴化を考慮した，より合理的な光合成能力のモデルを構築するために，本年度は以下の項目を実施した．・昨年度と同様に，光合成能力のモデルを構築するために，実際の作物圃場において光合成能力の同定を行った．具体的には，光合成測定装置を用いて，1日3枚の葉，3つの温度条件において光合成能力を同定した．同定は，約10日毎に行った．1年を通して効率よく光合成能力のデータを得るために，栽培時期の重複が少ないダイズとコムギを供試作物はとして採用した．・光合成測定装置を用いる手法は現在最も一般的であり，正確に光合成能力を同定することが可能であるが，同定に相当な時間（1枚の葉に1時間弱）を要する．そのため，本課題では，葉の分光分布から光合成能力を同定する手法を検討する．この手法は，葉の分光反射率を測定し，機械学習によって光合成能力を推定するものである．この手法が可能となれば，測定は数十秒で完了し，より大量のデータを得ることができる．昨年度取得したデータと部分的最小二乗回帰により，葉の分光反射率から光合成能力を推定するモデルを構築した．結果としては，決定係数が0.6程度であり，光合成能力の馴化を評価する上で十分とは言えない結果となった．そのため，下記に示すような代替法を考案し，光合成能力の高速推定を可能にした．・葉のクロロフィル蛍光と葉の熱収支解析を用いて光合成速度を推定する手法を考案した．そこから得られた光合成速度から光合成能力を逆算することが可能である．これにより，新たな光合成能力の高速推定法を構築した．