Carbon-balance-based prediction of flowering and fruiting of crop canopies

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ナスやトマトなどの果菜類の果実収量を高精度で予測するためには，将来，果実となる“花”の数を予測する必要がある．本研究では，ナスの開花・着果数を，炭素収支（光合成による炭素の獲得とその使途）に基づいて予測する技術を確立する．2年目の2022年度においては，果菜の炭素収支に関する実験・解析を行い，以下のような研究成果を得た．●ナスの開花数・着果数データセットを入手し，開花数・着果数を予測するための数理モデルを構築した．本数理モデルには，作物の生理生態（光合成，呼吸，成長，転流，花芽分化など）や，栽培管理（整枝法など）を反映したものとなっており，コンピュータ上で，ナスの成長を再現することが可能である．●ナスの開花・着果数の推定のための画像解析手法について検討した．オープンソースを活用することによって，画像から，ナスの開花・着果数をカウントできることがわかった．●ナスの炭素収支推定のため，光合成パラメータを計測し，その日変化について明らかにした．ナスの光合成能力は，早朝から夕方にかけて低下していくことが明らかとなった．●前年度構築した群落光合成の計測手法を他作物（ユズ）に適用した．●前年度構築したLAIの推定手法を他作物（ニラ）に応用し，その汎用性について検討した．ニラにおいては，LAIと草丈や地上部新鮮重などに相関があるため，画像からこれらの量を推定できる可能性が示唆された．●13Cによる炭素動態計測手法を，他作物（ニラ）に応用した．●これらの成果を，学術誌（4報）や国内学会（11報）にて発表した．