地域比較栽培試験に基づく水稲の生育特性および多収機構のモデル解析

1.水稲品種コシヒカリの生育・収量データの収集京都(低収地域、玄米収量約5t/ha)で作期や水温を変化させた圃場栽培試験を行い、玄米収量、乾物生産および窒素や非構造性炭水化物(NSC)含有率の異なる水稲の生育データをさらに収集した。2.水稲の窒素栄養状態を考慮した葉面積および乾物生産の動的予測モデルの構築水稲の生育・収量予測モデルのサブモデルとして、水稲体内の窒素栄養状態と気象経過から水稲の葉面積および乾物生産を動的に予測するモデルの構築を目的として、上記のデータに加えて、既に収集したオーストラリアのリベリナ地域(超多収地帯、玄米収量約12t/ha)および長野県伊那市(多収地帯、玄米収量約8t/ha)における水稲の生育データの解析を行った。その結果、水稲の窒素含有量と気温、日射量の気象条件から水稲の葉面積および乾物生産を動的に予測するモデルを構築した。今後は、水稲の窒素吸収能と土壌の窒素供給能の関係を解析し、水稲の窒素吸収過程のモデル化を行う予定である。3.水稲の日射変換効率のモデル解析上記のモデルを用いて、リベリナ地域、伊那および京都における水稲の受光日射の乾物への変換効率(日射変換効率)を比較、解析した。日射変換効率は、伊那が極めて高く、超多収地帯のリベリナ地域は低収地域の京都とほぼ同程度であることがわかった。さらに水稲の窒素吸収パターンが日射変換効率に及ぼす影響を解析した結果、窒素吸収パターンを改良することにより日射変換効率が向上することが示唆された。

1.水稲品種コシヒカリの生育・収量データの収集京都(低収地域、玄米収量約5t/ha)で作期や水温を変化させた圃場栽培試験を行い、玄米収量、乾物生産および窒素や非構造性炭水化物(NSC)含有率の異なる水稲の生育データをさらに収集した。2.水稲の窒素栄養状態を考慮した葉面積および乾物生産の動的予測モデルの構築水稲の生育・収量予測モデルのサブモデルとして、水稲体内の窒素栄養状態と気象経過から水稲の葉面積および乾物生産を動的に予測するモデルの構築を目的として、上記のデータに加えて、既に収集したオーストラリアのリベリナ地域(超多収地帯、玄米収量約12t/ha)および長野県伊那市(多収地帯、玄米収量約8t/ha)における水稲の生育データの解析を行った。その結果、水稲の窒素含有量と気温、日射量の気象条件から水稲の葉面積および乾物生産を動的に予測するモデルを構築した。今後は、水稲の窒素吸収能と土壌の窒素供給能の関係を解析し、水稲の窒素吸収過程のモデル化を行う予定である。3.水稲の日射変換効率のモデル解析上記のモデルを用いて、リベリナ地域、伊那および京都における水稲の受光日射の乾物への変換効率(日射変換効率)を比較、解析した。日射変換効率は、伊那が極めて高く、超多収地帯のリベリナ地域は低収地域の京都とほぼ同程度であることがわかった。さらに水稲の窒素吸収パターンが日射変換効率に及ぼす影響を解析した結果、窒素吸収パターンを改良することにより日射変換効率が向上することが示唆された。