(57)【要約】【課題】糸状菌による空気伝染性植物病害の発生時期を予測する簡易な方法及びシステムを提供する。【解決手段】病原性糸状菌による空気伝染性植物病害の発生時期を予測する方法であって、異なる温度で培養時間に対する糸状菌の胞子発芽応答を測定して該胞子発芽の最適温度を決定し、及び、該最適温度における葉面濡れ時間に対する感染・発病応答を測定し、それらの測定値を基にして植物病害に関する胞子発芽応答モデル及び感染・発病応答モデル、或いは３次元曲面モデルを作成し、該モデルを用いて植物病害の感染好適気象を検出し、それによって植物病害発生時期を予測することを含む方法、並びに上記方法をコンピュータに実行させる、植物病害の発生時期を予測するためのシステム。【選択図】図４
2019216695.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
病原性糸状菌による空気伝染性植物病害の発生時期を予測する方法であって、異なる温度で培養時間に対する糸状菌の胞子発芽応答を測定して該胞子発芽の最適温度を決定し、及び、該最適温度における葉面濡れ時間に対する感染・発病応答を測定し、それらの測定値を基にして植物病害に関する胞子発芽応答モデル及び感染・発病応答モデル、或いは３次元曲面モデルを作成し、該モデルを用いて植物病害の感染好適気象を検出し、それによって前記植物病害の発生時期を予測することを含む方法。
【請求項２】
前記方法が、
（１）異なる温度で培養時間に対する糸状菌の胞子発芽率を測定する工程、
（２）工程（１）で得られた測定値を基にして、異なる培養時間での温度に対する胞子発芽応答モデルを作成する工程、
（３）工程（２）で作成された異なる培養時間での温度に対する胞子発芽応答モデルから、応答が最大になるときの温度又は最適温度を選択し、該温度における胞子発芽率を読み取る工程、
（４）工程（３）で選択された最適温度で葉面濡れ時間に対する発病率を測定し、感染・発病応答モデルを作成する工程、
（５）工程（３）で読み取った最適温度に対する胞子発芽率と一致もしくは実質的に一致する、工程（４）で測定した葉面濡れ時間に対する発病率を決定し、該一致したもしくは実質的に一致した発病率の時間を葉面濡れ時間として読み取る工程、
（６）工程（１）で胞子発芽率を測定した温度と同じ温度で測定して得られた葉面濡れ時間に対する感染・発病応答モデル出力のデータと、工程（５）の葉面濡れ時間とを合わせて擬似データセットを作成する工程、
（７）擬似データセットをもとに、下記の式（１）〜（３）で表されるＷｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈを推定し、植物病害に関する感染・発病応答モデルを作成する工程、
ここで、式（１）は、葉面の濡れ時間（ｗ）に対する発病率（ｆ（ｗ））を表し、
ｆ（ｗ）＝Ａ（１−ｅｘｐ｛−［Ｂ（ｗ−Ｃ）Ｄ］｝）      （１）
式（１）中、パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、
Ａ：応答の最大値
Ｂ：応答の増加率
Ｃ：応答開始までの最短時間
Ｄ：応答が減退する位置もしくは変曲点
であり、
及び、式（２）は、温度（ｔ）に対する発病率（ｆ（ｔ））を表し、
ｆ（ｔ）＝Ｅ’｛ｅｘｐ［（ｔ−Ｆ）Ｇ／（Ｈ＋１）］｝／｛１＋ｅｘｐ［（ｔ−Ｆ）Ｇ］｝  （２）
Ｅ’＝Ｅ［（Ｈ＋１）／Ｈ］Ｈ１／（Ｈ＋１）      （３）
式（２）及び（３）中、パラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈは、
Ｅ：最適温度での応答の最大値
Ｆ：最適温度
Ｇ：最大値からの減衰率
Ｈ：応答曲線の非対称性
である、
（８）工程（７）で作成された植物病害に関する感染・発病応答モデルを用いて、植物病害の感染好適気象を検出する工程、並びに、
（９）工程（８）で検出された感染好適気象を用いて植物病害の発生時期を予測する工程、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記方法が、
（１）異なる温度で培養時間に対する糸状菌の胞子発芽率を測定する工程、
（２）工程（１）で測定された異なる温度での培養時間に対する胞子発芽率のデータセットを用いて、各培養時間において請求項２に定義されたＷｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータセットＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈを決定する工程、
（３）工程（２）の各培養時間に対する発芽率応答曲線のパラメータセットのうち、Ｅの応答が最大である組み合わせのパラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈを取り出す工程、
（４）感染発病が発生する温度域において、十分な葉面濡れ時間を与えて接種試験を行い、感染・発病好適温度を決定する工程、
（５）あるいは工程（２）で作成された異なる培養時間での温度に対する胞子発芽応答モデルから、応答が最大になるときの温度又は最適温度を選択する工程、
（６）工程（４）又は（５）のいずれか一方で得られた感染・発病好適温度又は胞子発芽最適温度において接種試験を行い、異なる葉面濡れ時間に対する感染・発病率の測定データセットを収集する工程、
（７）工程（６）のデータセットを用いて請求項２に定義のＷｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄを決定する工程、
（８）工程（７）で求めたＷｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄと工程（３）で求めたパラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈとを組み合わせて３次元曲面モデル式を作成する、但し胞子発芽率と感染・発病率が温度に関して比例関係にあると仮定する、工程、
（９）工程（８）で作成されたモデル式を用いて、植物病害の感染好適気象を検出する工程、
（１０）工程（９）で検出された感染好適気象を用いて植物病害の発生時期を予測する工程、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
植物病害が、ベと病、疫病、白さび病、黒斑病、葉枯病、炭疽病、菌核病、灰色かび病、さび病、斑点病及び黒穂病からなる群から選択される、請求項１〜３のいずれか1項に記載の方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させることを特徴とする、病原性糸状菌による空気伝染性植物病害の感染好適気象を検出し該植物病害の発生時期を予測するためのシステム。
【請求項６】
請求項５に記載のシステムを用いて糸状菌による空気伝染性植物病害の感染好適気象を検出し植物病害の発生時期を予測することを含む、植物病害の発生時期を予測する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、植物病原性糸状菌による空気伝染性植物病害の感染好適気象（例えば感染好適気象日）の検出、それによる該植物病害の発生時期を予測する方法に関する。
【０００２】
本発明はまた、植物病原性糸状菌による空気伝染性植物病害の発生時期を予測するためのシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
病原性糸状菌による植物の空気伝染性病害は、作物等の植物が病原菌に感染した日から一定の潜伏期間を経て発病に至る。そのため感染した日を検出できれば発病する日を正確に予測することが可能である。激しい感染が起きる日には感染に好適な気象が発生しており、この日を感染好適日という。
【０００４】
感染好適日を検出する主要な方法の一つとして、日々の温度と葉面の濡れ時間の計測を基に行う方法が開発されている。この方法では、予めいくつかの温度といくつかの葉面濡れ時間に対する病気の感染・発病応答についてのモデルを作成しておく必要がある。このモデル作成法の一つにＷｅｉｂｕｌｌ関数を用いる方法（「Ｄｕｔｈｉｅモデル」と呼ぶ。）がある（非特許文献１、２及び３）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】J.A. Duthie,PHYTOPATHOLOGY,1997;87(11):1088-1095
【非特許文献２】H. Furuya, et al.,PHYTOPATHOLOGY,2009;99(8):951-956
【非特許文献３】古屋廣光、高梨宏之,植物防疫,2010;64(2):79-84
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
Ｄｕｔｈｉｅモデルを作るためには、対象とする植物病害について、温度と葉面濡れ時間に対する感染・発病応答の実測データセットが必要である。気象要因を設定して実際に病気を発生させる実験を行うが、この実験はかなり複雑であり長時間を要する。このような方法では、さまざまな植物病害に対して所定の葉面濡れ時間と所定の温度に対する実測データセット（これを「フルデータセット」とも呼ぶ。）を取得することが難しいため、感染好適気象（例えば感染好適気象日）の検出技術の開発を遅延させる原因となっている。また絶対寄生菌では接種に必要な胞子を入手することが難しいものもあり、事実上、本実験を正確に行うことができないこともある。さらに植物の病気は種類が非常に多いので、それぞれの病原菌と植物の組み合わせにおいて、これらのフルデータセットを得るのは容易なことではない。
【０００７】
このため本発明の目的は、従来よりも簡便な方法によってＤｕｔｈｉｅモデルを作成し、植物病害の感染気象（例えば感染好適気象日）を検出して植物病害の発生時期を予測するための方法及びシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、次の特徴を包含する。
[１]病原性糸状菌による空気伝染性植物病害の発生時期を予測する方法であって、異なる温度で培養時間に対する糸状菌の胞子発芽応答を測定して該胞子発芽の最適温度を決定し、及び、該最適温度における葉面濡れ時間に対する感染・発病応答を測定し、それらの測定値を基にして植物病害に関する胞子発芽応答モデル及び感染・発病応答モデル、或いは３次元曲面モデルを作成し、該モデルを用いて植物病害の感染好適気象（例えば感染好適気象日）を検出し、それによって前記植物病害の発生時期を予測することを含む方法。
【０００９】
[２]前記方法が、下記の工程（１）〜工程（９）、
工程（１）、すなわち、異なる温度で培養時間（「葉面濡れ時間」に相当する。）に対する糸状菌の胞子発芽率を測定する工程、
工程（２）、すなわち、工程（１）で得られた測定値を基にして、異なる培養時間での温度に対する胞子発芽応答モデルを作成する工程、
工程（３）、すなわち、工程（２）で作成された異なる培養時間での温度に対する胞子発芽応答モデルから、応答が最大になるときの温度又は最適温度を選択し、該温度における胞子発芽率を読み取る工程、
工程（４）、すなわち、工程（３）で選択された最適温度で葉面濡れ時間に対する発病率を測定し、感染・発病応答モデルを作成する工程、
工程（５）、すなわち、工程（３）で読み取った最適温度に対する胞子発芽率と一致もしくは実質的に一致する、工程（４）で測定した葉面濡れ時間に対する発病率を決定し、該一致したもしくは実質的に一致した発病率の時間を葉面濡れ時間として読み取る工程、
工程（６）、すなわち、工程（１）で胞子発芽率を測定した温度と同じ温度で測定して得られた葉面濡れ時間に対する感染・発病応答モデル出力のデータと、工程（５）で読み取った葉面濡れ時間に対する発病率とを合わせて擬似データセットを作成する工程、
工程（７）、すなわち、擬似データセットをもとに、下記の式（１）〜（３）で表されるＷｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈを推定し、植物病害に関する感染・発病応答モデルを作成する工程、
ここで、式（１）は、葉面濡れ時間（ｗ）に対する発病率（ｆ（ｗ））を表し、
ｆ（ｗ）＝Ａ（１−ｅｘｐ｛−［Ｂ（ｗ−Ｃ）Ｄ］｝）      （１）
式（１）中、パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、
Ａ：応答の最大値
Ｂ：応答の増加率
Ｃ：応答開始までの最短時間
Ｄ：応答が減退する位置もしくは変曲点
であり、
及び、式（２）及び（３）は、温度（ｔ）に対する発病率（ｆ（ｔ））を表し、
ｆ（ｔ）＝Ｅ’｛ｅｘｐ［（ｔ−Ｆ）Ｇ／（Ｈ＋１）］｝／｛１＋ｅｘｐ［（ｔ−Ｆ）Ｇ］｝（２）
Ｅ’＝Ｅ［（Ｈ＋１）／Ｈ］Ｈ１／（Ｈ＋１）      （３）
式（２）及び（３）中、パラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈは、
Ｅ：最適温度での応答の最大値
Ｆ：最適温度
Ｇ：最大値からの減衰率
Ｈ：応答曲線の非対称性
である、
工程（８）、すなわち、工程（７）で作成された植物病害に関する感染・発病応答モデルを用いて、植物病害の感染好適気象（例えば感染好適気象日）を検出する工程、並びに、
工程（９）、すなわち、工程（８）で検出された植物病害の感染好適気象（例えば感染好適気象日）を用いて植物病害の発生時期を予測する工程、
を含む、上記[１]に記載の方法。
【００１０】
[３]上記方法が、下記の工程（１）〜工程（１０）、
工程（１）、すなわち、異なる温度で培養時間（「葉面濡れ時間」に相当する。）に対する糸状菌の胞子発芽率を測定する工程、
工程（２）、すなわち、工程（１）で得られた測定値を基にして、異なる培養時間での温度に対する胞子発芽応答モデルを作成する工程、すなわち工程（１）で測定された異なる温度での培養時間に対する胞子発芽率のデータセットを用いて、各培養時間において上記[２]に定義されたＷｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータセットＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈを決定する工程、
工程（３）、すなわち、工程（２）の各培養時間に対する発芽率応答曲線のパラメータセットのうち、Ｅの応答が最大である組み合わせのパラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈを取り出す工程、
工程（４）、すなわち、感染発病が発生する温度域のいくつかの温度段階（例えば、１０，１５，２０，２５，３０℃）において、十分な葉面濡れ時間（例えば１５時間）を与えて接種試験を行い、感染・発病好適温度を決定する工程、
工程（５）、すなわち、あるいは工程（２）で作成された異なる培養時間での温度に対する胞子発芽応答モデルから、応答が最大になるときの温度又は最適温度を選択する工程
工程（６）、すなわち、工程（４）あるいは（５）のいずれか一方で得られた感染・発病好適温度又は胞子発芽最適温度において接種試験を行い、（例えば５〜７つの）異なる葉面濡れ時間に対する感染・発病率の測定データセットを収集する工程、
工程（７）、すなわち、工程（６）のデータセットを用いて上記[２]に定義のＷｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄを決定する工程、
工程（８）、すなわち、工程（７）で求めたＷｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄと工程（３）で求めたパラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈとを組み合わせて３次元曲面モデル式を作成する、但し胞子発芽率と感染・発病率が温度に関して比例関係にあると仮定する、工程、
工程（９）、すなわち、工程（８）で作成されたモデル式を用いて、植物病害の感染好適気象（例えば感染好適気象日）を検出する工程、
工程（１０）、すなわち、工程（９）で検出された植物病害の感染好適気象（例えば感染好適気象日）を用いて植物病害の発生時期を予測する工程を含む、上記[１]に記載の方法。
【００１１】
[４]植物病害が、ベと病、疫病、白さび病、黒斑病、葉枯病、炭疽病、菌核病、灰色かび病、さび病、斑点病及び黒穂病からなる群から選択される、上記[１]〜[３]のいずれかに記載の方法。
【００１２】
[５]上記[１]〜[４]のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させることを特徴とする、病原性糸状菌による空気伝染性植物病害の感染好適気象（例えば感染好適気象日）を検出し該植物病害の発生時期を予測するためのシステム。
【００１３】
[６]上記[５]に記載のシステムを用いて糸状菌による空気伝染性植物病害の感染好適気象を検出し植物病害の発生時期を予測することを含む、植物病害の発生時期を予測する方法。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、植物病害の感染好適気象（例えば感染好適気象日）を検出して植物病害の発生時期の予測における、病原性糸状菌の胞子発芽の温度応答及び、最適温度における葉面濡れ時間に対する感染・発病応答の測定値だけを使用して予測モデル（Ｗｅｉｂｕｌｌ関数の使用）を構築する方法であり、従来法（例えば非特許文献１〜３の方法、以下「従来法」と呼ぶ。）に比べてモデルの構築が極めて容易であり、かつ短期間で構築できるという利点を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１Ａ】異なる温度（５℃、１０℃、１５℃、２０℃及び２５℃）での培養時間（「葉面濡れ時間」に相当する。）に対するネギさび病病原菌の胞子発芽率を示す。
【図１Ｂ】異なる温度（５℃、１０℃、１５℃、２０℃及び２５℃）での葉面濡れ時間（Ｗｅｔｎｅｓｓ  Ｄｕｒａｔｉｏｎ）に対するネギさび病の発病率（Ｉｎｆｅｃｔｉｏｎ  Ｒａｔｅ）を示す。
【図２】（ａ）〜（ｆ）の異なる濡れ時間（１ｈ、２ｈ、３ｈ、４ｈ、５ｈ及び６ｈ）での温度に対するネギさび病の病原菌胞子発芽率の実測値とモデル出力（重ね合わせ法）を示す。図２（ｂ）の場合、１０℃での発芽率が急激に上がっているため近似が外れているように見えるが、５〜１５℃を平均的に捉えるとおおよそ正しい近似線になっている。
【図３】（ａ）〜（ｅ）の異なる温度（５℃、１０℃、１５℃、２０℃及び２５℃）での葉面濡れ時間に対するネギさび病感染発病応答の実測値とモデル出力（重ね合わせ法）を示す。
【図４】ネギさび病病原菌の胞子発芽率と発病率のモデル出力を重ね合わせる手順を示す。
【図５】（ａ）〜（ｆ）の擬似データセットを使ったパラメータの推定１を示す。
【図６】（ａ）〜（ｅ）の擬似データセットを使ったパラメータの推定２を示す。
【図７】推定パラメータ（ａ）から再構築したモデル出力／擬似データ（（ｂ），（ｃ））を示す。
【図８】参考としての、従来法(温度と葉面濡れ時間に対する感染・発病応答の実測データセットに基づくＤｕｔｈｉｅモデル)によるフルデータセットを使用したネギさび病の発病率のモデル出力／実測値（（ａ），（ｂ））を示す。
【図９】異なる葉面濡れ時間におけるパラメータ（Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，ｔｏｐｔ）の推定値を示す。
【図１０】感染好適温度（１５℃）における葉面濡れ時間に対するネギさび病の感染発病率の影響を示す。
【図１１】異なる温度（５℃、１０℃、１５℃、２０℃及び２５℃）での式（１）と式（３）の推定パラメータ（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）を示す。初期値は、（Ａ０，Ｂ０，Ｃ０，Ｄ０）＝（０，０．１，０，１）である。
【図１２】異なる方法（従来法と、本発明の重ね合わせ法及び組み合わせ法）によって決定されたパラメータ（Ａ〜Ｈ）の比較を示す。
【図１３】本発明のシステムの例示（Ａ）及びコンピュータに実行させるための手段（プログラム）の例示（Ｂ）である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明をさらに詳細に説明する。
１．定義
本明細書において「感染・発病応答」とは、ある環境要因について一定の条件を与えたときの感染の程度を意味するが、感染の程度は測定することができないので、実際には「発病程度」を測定して数値化する。そのため、「感染・発病応答」と呼ぶ。
【００１７】
本明細書において「胞子発芽応答」は、胞子発芽率（もしくは胞子発芽度）、菌糸伸長率（もしくは菌糸伸長度）、その両方を含むものとする。
【００１８】
本明細書において「葉面濡れ時間」とは、葉の表面に水滴が付着した状態が継続した時間を意味する。
【００１９】
本明細書において「Ｗｅｉｂｕｌｌ関数」とは、非特許文献１に記載されるＤｕｔｈｉｅのモデルを作成するために、葉面濡れ時間（ｗ）に対する発病率（ｆ（ｗ））のモデルの作成で利用された下記の式（１）、並びに温度（ｔ）に対する発病率（ｆ（ｔ））のモデルの作成で利用された下記の式（２）及び（３）を指す。
【００２０】
ｆ（ｗ）＝Ａ（１−ｅｘｐ｛−［Ｂ（ｗ−Ｃ）］Ｄ｝）      （１）
上記式（１）中、パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄは以下の意味を有する。
Ａ：応答の最大値
Ｂ：応答の増加率
Ｃ：応答開始までの最短時間
Ｄ：応答が減退する位置もしくは変曲点
ｆ（ｔ）＝Ｅ’｛ｅｘｐ［（ｔ−Ｆ）Ｇ／（Ｈ＋１）］｝／｛１＋ｅｘｐ［（ｔ−Ｆ）Ｇ］｝  （２）
Ｅ’＝Ｅ［（Ｈ＋１）／Ｈ］Ｈ１／（Ｈ＋１）      （３）
上記式（２）及び（３）中、パラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈは以下の意味を有する。
Ｅ：最適温度での応答の最大値
Ｆ：最適温度
Ｇ：最大値からの減衰率
Ｈ：温度応答曲線の非対称性
上記の推定パラメータＦ，Ｇ，Ｈから、感染最適温度（ｔｏｐｔ）を式（４）によって求めることができる。
ｔｏｐｔ＝Ｆ−（１／Ｇ）ｌｎ（Ｈ）      （４）
【００２１】
さらにまた、上記式（１）及び（２）の各パラメータを推定するときに、特に式（１）で仮定する非線形関数と実測値の誤差が最小二乗の意味で最小化されるようなパラメータ（ベクトル）を式（５）で求める。
【００２２】
【数１】
2019216695.tif 000003
【００２３】
式中、Ｎは実測値の総数であり、各データ点（ｋ）での実測値（ｙ）と推定値（ｙの近似値）の差の２乗和を求めて最小化する。
【００２４】
２．植物病害の発生時期の予測方法
本発明の方法は、一つの最適温度における葉面濡れ時間に対する感染・発病応答の実測データのみで精度を著しく低下させることなく植物病害に関する感染・発病応答モデルを作成することができる（図４参照）。したがって、本発明の方法は、温度と葉面濡れ時間に対する植物病の感染・発病応答についての従来のモデル作成法（「従来法」）と異なるうえに、従来法と比べてモデルの構築が極めて容易であり、かつ短期間で構築できる。
【００２５】
この方法は、糸状菌による空気伝染性の多くの植物病害（［植物病］ともいう。）に適用可能である。この病気は植物病害の約７割を占める。植物病害は、種々の作物、花卉、樹木、牧草などの有用植物における、非限定的に、例えばベと病、疫病、白さび病、黒斑病（アルタナリア菌による病気）、葉枯病、炭疽病、菌核病、灰色かび病、さび病、斑点病、黒穂病などの病害を含む。具体的には、例えばネギさび病、トマト斑点病などを含む。また、植物は、非限定的に、例えば作物、花卉、牧草類、果樹、林木などを含む。
【００２６】
本発明の方法の特徴は、病原性糸状菌の胞子発芽率を一定の温度で培養時間（例えば１〜６時間、もしくはそれ以上の時間）に対して測定し、感染・発病の最適温度を推定することである。
【００２７】
したがって、本発明は、糸状菌による空気伝染性植物病害の発生時期を予測する方法であって、異なる温度で培養時間に対する糸状菌の胞子発芽応答を測定して該胞子発芽の最適温度を決定し、及び、該最適温度における葉面濡れ時間に対する感染・発病応答を測定し、それらの測定値を基にして植物病害に関する胞子発芽応答モデル及び感染・発病応答モデル、或いは３次元曲面モデルを作成し、該モデルを用いて植物病害の感染好適気象（例えば感染好適気象日）を検出し、それによって上記植物病害の発生時期を予測することを含む方法を提供する。
【００２８】
本明細書で使用する、植物病害の「発生時期」は、植物に感染した病原性糸状菌による病害の発生が確認可能となる時期を指し、本発明により該時期が予測（もしくは推定）される。上記発生時期は、例えば、発病時期、発病日、感染好適時期、又は感染好適日を包含する。
【００２９】
本発明による、植物病害の発生時期を予測する方法は、植物病害の感染好適気象の検出によって発生時期を予測することを含む。ここで、「感染好適気象」とは、菌の侵入に適した気象（例えば、温度（気温）、葉面濡れ時間、その他必要に応じて、湿度、雨量、日照量及び日照時間など）をいう。
【００３０】
本発明の方法は、実施形態により、以下に説明する２つの方法、すなわち「重ね合わせ法」及び「組み合わせ法」を含む。
【００３１】
＜重ね合わせ法＞
重ね合わせ法は、胞子発芽率の最適温度と感染・発病率（発病度）の最適温度とがほぼ一致する植物病害（例えば、ネギさび病、トマト斑点病など）に適用することができる。
重ね合わせ法は、以下の工程を含む（図４参照）。
【００３２】
工程（１）：
異なる温度での培養時間（「葉面濡れ時間」に相当する。）に対する病原性糸状菌の胞子発芽応答（発芽率）の実測データを得る。
【００３３】
胞子発芽応答率の実測データは、実験室で容易に得ることができる。具体的には、所定の病原性糸状菌を、該糸状菌の培養に適する培地に一定温度（例えば０℃、５℃、１０℃、１５℃、２０℃、２５℃、３０℃など）で接種し、培養時間（例えば、１ｈ、２ｈ、３ｈ、４ｈ、５ｈ、６ｈなど）に対する胞子発芽率の変化を測定する。
【００３４】
工程（２）：
工程（１）で得られた実測値を基にして、各培養時間（例えば、１ｈ、２ｈ、３ｈ、４ｈ、５ｈ、６ｈなど）での温度（例えば５℃、１０℃、１５℃、２０℃、２５℃、３０℃など）に対する胞子発芽応答モデルを作成する。
【００３５】
具体的には、培養時間ごとに、横軸に温度、縦軸に胞子発芽率をとり、各温度での胞子発芽率をプロットすることによって、温度に対する胞子発芽応答モデルを作成する。このとき推定（estimated）曲線（上記応答モデル）は、ある特定の培養時間での温度変化に対する胞子発芽率をプロットし、式（２）及び（３）の関数で近似することによって得られる近似線である。近似線は、実測値（measured）との誤差が例えば非線形最小二乗法を用いて最小化するように作成されている。
【００３６】
工程（３）：
工程（２）で作成された温度に対する胞子発芽応答モデルから、「応答が最大になるときの温度」又は「最適温度(ｔｏｐｔ)」とみなせる温度を選択し、その温度における胞子発芽率を読み取る。
【００３７】
工程（４）：
工程（３）で選択された最適温度で葉面濡れ時間に対する発病率を測定し、感染・発病応答モデルを作成する。
【００３８】
従来法では、複数の温度について葉面濡れ時間に対する発病率を測定する必要があるのに対し、本発明では、単一の最適温度で葉面濡れ時間に対する発病率を測定するだけでよい。このとき得られた実測値に基づき葉面濡れ時間に対する発病率の感染・発病応答モデルを出力する。
【００３９】
葉面濡れ時間に対する発病率は、工程（５）で、胞子発芽率の実測値から求めた近似線を重ねる際の基準になるものであり、最適温度での葉面濡れ時間に対する発病率を測定し、その実測値を式（１）の関数で近似する。
【００４０】
工程（５）：
工程（４）で作成された感染・発病応答のモデル出力上において、工程（２）の胞子発芽応答モデルから読み取った、最適温度における胞子発芽率の複数の値（例えば６個）と一致又は実質的に一致する、工程（４）の同温度での感染・発病応答の葉面濡れ時間に対する発病率を探す。具体的には、胞子発芽率のモデル出力と発病率のモデル出力を重ねて、最適温度（もしくは感染好適温度）での時間（葉面濡れ時間に相当する。）に対する胞子発芽率（例えば６個の値）のモデル出力と、葉面濡れ時間に対する発病率のモデル出力とで発芽率と発病率が数値的に一致もしくは実質的に一致する点を探す。例えば図４を参照しながら、先に読み取った「最適温度に対する発芽率」の値が「葉面濡れ時間に対する発病率」の実測値（手順（ｉ））と一致する箇所（手順（ｉｉ），（ｉｉｉ）、例えば６個）を特定する。このとき、感染・発病応答のモデル出力から時間を読み取り、これを「新たな葉面濡れ時間」とする。この後、「擬似データセット」を作成するために、適宜、いくつかの温度において「発芽率」を読み取ることによって濡れ時間に対する発病率、温度に対する発病率の擬似データが揃う。
【００４１】
また、本明細書中「実質的に一致する」とは、完全に一致しないが数値的に近似していることをいう。
【００４２】
工程（６）：
工程（１）で胞子発芽率を測定した温度と同じ温度（例えば０℃、５℃、１０℃、１５℃、２０℃、２５℃、３０℃など）で測定して得られた葉面濡れ時間に対する感染・発病応答モデル出力のデータと、工程（５）で読み取った新たな葉面濡れ時間に対する発病率のデータとを合わせて擬似データセットとする。
【００４３】
このとき、温度、葉面濡れ時間及び発病率からなる擬似データを三次元座標上にプロットしてもよい。
【００４４】
工程（７）：
工程（６）での擬似データセットを基に、Ｗｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈを推定する。
【００４５】
具体的に、Ａ〜Ｄをひとまとまり、Ｅ〜Ｈをひとまとまりとしてパラメータを求める。温度（例えば気温）に対する発芽率からＥ〜Ｈを求める（図２）。このとき、一定の葉面濡れ時間で温度vs発芽率で一組のＥ〜Ｈが得られるので、複数の異なる濡れ時間で同様のデータを取ることによって複数組のパラメータセットが得られる。そのセットの中からＥが最大となる（すなわち、物理的に妥当な）組み合わせをＥ〜Ｈの候補とする。次に、葉面濡れ時間vs発病率データからＡ〜Ｄを推定する（図３）。ここでも、複数の温度（例えば気温）でデータを取ると、その分だけＡ〜Ｄの組み合わせが得られ、Ａが最大となる組み合わせをＡ〜Ｄの候補とする。この工程での「擬似データ」を使ったモデル化では，複数の温度での実測データが存在する場合、好ましくは全部のデータを使う。
【００４６】
Ｗｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈは、上記１．で定義した意味を有する。
【００４７】
パラメータについて、測定範囲の最長濡れ時間のときに発病率が最大になるときのパラメータの組み合わせを取り出す。ただし、Ａが１（もしくは１００％）を超えるような物理的に説明できない組み合わせは採用しない。同様に、最適温度付近の胞子発芽率が最大になるときのパラメータの組み合わせを採用する。Ｅが１（もしくは１００％）を超える組み合わせは採用しない。
【００４８】
工程（８）：
工程（７）で作成された植物病害に関する感染・発病応答モデルを用いて植物病害の感染好適気象（例えば感染好適気象日）を検出する。
【００４９】
工程（９）：
工程（８）で検出された感染好適気象（例えば感染好適気象日）を用いて植物病害の発生時期を予測する。
【００５０】
＜組み合わせ法＞
この方法は、以下の工程を含む。
【００５１】
工程（１）：
異なる培養時間での温度に対する糸状菌の胞子発芽率のデータセットを実験によって得る。これは重ね合わせ法の工程（１）と同じである。
【００５２】
工程（２）：
工程（１）で得られた測定値を基にして、異なる培養時間での温度に対する胞子発芽応答モデルを作成する。すなわち工程（１）で測定された異なる温度での培養時間に対する胞子発芽率のデータセットを用いて、各培養時間において上記[２]に定義されたＷｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータセットＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈを決定する。
【００５３】
パラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈの求め方は上記＜重ね合わせ法＞の工程（７）と同様である。
【００５４】
工程（３）：
工程（２）の各培養時間における発芽率応答曲線のパラメータセットのうち、Ｅの応答が最大である組み合わせのパラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈを取り出す。
【００５５】
具体的には、１つの培養時間で、１組の（Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ）が定まる。複数の培養時間でデータを取れば、複数のＥ〜Ｈの組がある。その組み合わせを比較し、Ｅが最大のものを採用する。
【００５６】
工程（４）：
感染発病が発生する温度域のいくつかの温度段階（例えば、１０，１５，２０，２５，３０℃）において、十分な葉面濡れ時間（例えば、１５時間）を与えて糸状菌の接種試験を行い、感染・発病好適温度を決定する。
【００５７】
構築対象とする病気における感染発病が発生する温度域と必要な葉面濡れ時間は、多くの場合、文献から得ることができる。もし文献から得ることができないときには、実際に実験を行って決定してもよい。
【００５８】
工程（５）：
あるいは、工程（２）で作成された異なる培養時間での温度に対する胞子発芽応答モデルから、応答が最大になるときの温度又は最適温度を選択する。
【００５９】
工程（６）：
工程（４）あるいは（５）のいずれか一方で得られた感染・発病好適温度又は胞子発芽最適温度において接種試験を行い、（例えば５〜７つの）異なる葉面濡れ時間に対する感染・発病率の実測データセットを収集する。また、葉面濡れ時間は、感染が起きる最短の葉面濡れ時間から、感染が概ね最大に達してから数時間後までの時間を、例えば５〜７段階で設定することができる。
【００６０】
工程（７）：
工程（６）のデータセットを用いて上記１．に定義したＷｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄを決定する。
【００６１】
工程（８）：
工程（７）で決定したＷｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄと工程（３）で決定したＷｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈを組み合わせて３次元曲面モデル式を作成する。このとき、胞子発芽率と感染・発病率が温度に関して比例関係にあると仮定する。
【００６２】
本明細書中「３次元曲面モデル式」は、上記の式（２）のｆ（ｔ）を、上記の式（１）のＡに代入することによって得られる。この３次元曲面モデル式を用いることによって、例えば図７の（ｂ）、（ｃ）に示されるような、温度、葉面濡れ時間及び発病率（もしくは発病度）に関する３次元曲面モデルを作成することができる。
【００６３】
工程（９）：
工程（８）で作成されたモデル式を用いて、植物病害の感染好適気象（例えば、感染好適気象日）を検出する。
【００６４】
工程（１０）：
工程（９）で検出された植物病害の感染好適気象（例えば感染好適気象日）を用いて、植物病害の発生時期を予測する。
【００６５】
上記パラメータＡ〜Ｄ、Ｅ〜Ｈは、例えば、一回の計算でまとめて推定する。具体的には、時間に対する胞子発芽率の近似計算を行いパラメータＡ〜Ｄを求め、また温度（例えば気温）に対する発病率の近似計算を行いパラメータＥ〜Ｈを求める。このとき、通常、コンピュータを使用して最適解を得ることができる。
【００６６】
＜本発明の方法と従来法におけるパラメータの比較＞
重ね合わせ法と組み合わせ法で求めたパラメータＡ〜Ｈは、フルデータセットを基に決定したパラメータＡ〜Ｈ（従来法）と近似しており、本発明の方法を用いた応答モデルは植物病害の発生時期予測のプロトタイプとして使うことができる（図１２）。
【００６７】
例えば図１２の各パラメータを３つの方法で比較すると、数値的にはＥとＨ、特にＨの差が大きい（ここでパラメータＨは温度（例えば気温）の違いによって大きく変動し易い傾向がある。）が、実際には、温度（例えば気温）に対する応答の近似曲線においてＨの寄与が小さいために曲線の形状に現れていないようである。また、図１２のパラメータを初期値としてデータを蓄積しながら更新することによって、例えば人工知能（ＡＩ）の学習機能を活用して各パラメータについてより最適な値に収束させることが可能である。
【００６８】
＜植物病害の感染好適気象の検出と発生時期の予測＞
上記の方法によって構築された特定の植物病害に関する感染・発病応答モデルを用いて、実際に圃場で感染好適気象（例えば感染好適気象日）の検出及び植物病害の発生時期（例えば発生日）を予測することができる。圃場では、作物や花卉などの栽培において温度（例えば気温）と葉面濡れ時間をそれぞれ測定可能なセンサー、及び必要に応じて撮影装置を用いて測定することができる。このとき測定されたデータをコンピュータによって処理・管理し、植物病害の感染好適気象を検出し植物病害の発生時期を経時的に予測することができる。
【００６９】
植物病害の感染好適気象の検出に関して、実施形態により、圃場に気象観測装置を置いて、毎日の気温と葉面濡れ時間（温度と湿度を計測し、葉面濡れ時間を計算によって求めることを含む。）を計測し、そのデータをコンピュータ（例えばＰＣ）に送ってモデル式で計算し、感染発病リスクの指数（例えば０〜１）を求め、これが一定の値を超えるとその日が感染好適気象日であると判定し、その後、一定の潜伏期間を経て発病するので植物病害の発生時期を予測することができる。例えばネギさび病の潜伏期間は２５℃で経過すると８〜９日であるが気温によって変動する。
【００７０】
感染好適気象（例えば感染好適気象日）と判定する感染発病リスク指数は、実際には圃場で調査して決定する必要がある。最初は、例えば０〜０．３未満は感染発病リスクなし、０．３〜０．６未満は軽度から中度の感染発病リスク、０．６以上は激しい感染発病リスク、などと仮置きし、圃場で収集した実測データに基づいてリスク指数を例えばＡＩを活用して好適な範囲に修正していくことができる。このようなリスク指数を判断基準として、防除（例えば農薬散布）を実施するかどうかの時期を判定することができる。
【００７１】
植物病害発生のリスクが高いと判定されたときに、農薬等による防除を行い、感染の広がりを事前に抑制又は阻止することができる。
【００７２】
上記の操作を一部又は完全に自動化するときには、相当の省力化につながり、コスト面でも有利となる。
【００７３】
３．植物病害発生時期の予測システム
本発明はさらに、上で説明した本発明の方法をコンピュータに実行させることを特徴とする、病原性糸状菌による空気伝染性植物病害の感染好適気象（例えば感染好適気象日）を検出し該植物病害の発生時期を予測するためのシステムを提供する。
【００７４】
上記システムは、植物病害の感染好適気象（例えば感染好適気象日）を検出することを可能にする簡易モデルを本発明の方法によって構築し、このモデルを使用して空気伝染性植物病害の発生時期を予測することを特徴としている。実測データと予測結果の蓄積に伴いＡＩの学習機能を導入することによって予測精度をさらに高めることが可能である。
【００７５】
本発明のシステムは、一実施形態により、例えば、
ホストコンピュータと、
データベースと、
温度及び植物葉面濡れ時間の測定装置（例えば、センサー）と、
温度及び植物葉面濡れ時間の実測データを、ホストコンピュータを介してデータベースに格納する装置と、
病原性糸状菌による植物の感染・発病応答モデルにおける温度、植物葉面濡れ時間、及び発病率もしくは発病応答の間の関係を示すデータなどを格納したデータベースと、
植物病害の発生時期、胞子発芽応答モデル、感染・発病応答モデル、３次元曲面モデル（式）、関数パラメータＡ〜Ｄ及びＥ〜Ｈなどの結果や必要な情報を出力する出力装置と、
を含むことができる（例えば図１３）。
【００７６】
ホストコンピュータには、植物病害の発生時期を予測するための、例えば、胞子発芽応答モデル作成手段、感染・発病応答モデル作成手段、３次元曲面モデル（式）作成手段、パラメータＡ〜Ｈの決定手段、リスク判定手段、感染好適気象（例えば感染好適気象日）の検出手段、植物病害抽出手段、植物抽出手段などの手段をコンピュータに実行させるためのプログラムが含まれる。
【００７７】
データベースには、例えば、植物病原性糸状菌の胞子発芽応答モデルにおける温度、培養時間、及び胞子発芽率／菌糸伸長率の間の関係を示すデータ、病原性糸状菌による植物の感染・発病応答モデル及び３次元曲面モデルにおける温度、植物葉面濡れ時間、及び感染・発病率の間の関係を示すデータなどのデータを格納したデータベースの他に、植物の種類、植物病害の種類など、また必要に応じて気象データ及び更新可能な気象情報などが備えられている。
【００７８】
ホストコンピュータに入力された、主として、温度、植物葉面濡れ時間及び感染・発病率の測定データを基にして植物病害の感染好適気象（例えば感染好適気象日）を検出し、リスク判定手段（例えば上記の「リスク指数」に基づく。）を介して経時的に植物病害発生のリスクが判定され、植物病害の発生時期（例えば、発病までの潜伏期間を考慮した発生時期）が出力装置によって出力される。
【００７９】
また、植物病害発生のリスクは、データベースに格納された、主として感染・発病応答モデルにおける温度、植物葉面濡れ時間、及び感染・発病率の間の関係を示すデータに基づいて判定される。学習機能をもつコンピュータ解析システムを利用するときには、上記関係を示すデータを蓄積することによってより正確なリスク判定が可能になる。
【００８０】
温度及び植物葉面濡れ時間の測定装置は、温度を測定するための温度センサー、葉面濡れを測定するための葉面水分センサーもしくは葉面濡れセンサー、撮影装置などを含む。これらのセンサーや装置は、作物などの植物の栽培地域に一定間隔で配置され、温度や葉面濡れ時間のデータはホストコンピュータを介してデータベースに送信され格納される。さらに必要に応じて、例えば湿度、気温、日照量、日照時間、風力、雨量などの気象データを測定する装置を追加してもよい。
【００８１】
植物病害発生のリスクを判定する手段は、植物病原性糸状菌の感染・発病応答モデルにおける温度、葉面濡れ時間、及び感染・発病率の間の関係を示すデータに基づいて、温度と葉面濡れ時間の測定データから植物病害の発生時期を予測するための手段である。この手段ではさらにＡＩを導入することによって予測精度を向上させることができる。
【００８２】
必要に応じて、植物栽培地域全体を撮影し、病原性糸状菌による植物の感染・発病の有無を監視するための装置（例えば撮影装置）を含めてもよい。
【００８３】
上記植物病害の例は、非限定的に、ベと病、疫病、白さび病、黒斑病、葉枯病、炭疽病、菌核病、灰色かび病、さび病、斑点病、黒穂病など、例えばネギさび病、トマト斑点病などを含む。
【００８４】
また、上記の感染・発病応答モデルにおける温度、植物葉面濡れ時間、及び感染・発病率の間の関係を示すデータは、上記２．に記載の方法によって得られるデータである。
【００８５】
本発明はさらに、上記システムを用いて糸状菌による空気伝染性植物病害の感染好適気象（例えば感染好適気象日）を検出し植物病害の発生時期を予測することを含む、植物病害の発生時期を予測する方法を提供する。
【００８６】
上記システムを使用することによって植物病害の感染好適気象（例えば感染好適気象日）を検出し、それによって植物病害の発生時期を比較的容易に予測することができる。
【実施例】
【００８７】
本発明を以下の実施例によってさらに具体的に説明するが、本発明の範囲はこれらの実施例によって制限されないものとする。
【００８８】
下記の実施例1及び２の方法の各工程は、上において詳細に説明されているため、上記の説明と合わせて参照されたい。
【００８９】
［実施例１］ネギさび病の感染・発病応答に関するＤｕｔｈｉｅモデルの簡易作成（重ね合わせ法）
ネギさび病の感染・発病応答に関するＤｕｔｈｉｅモデルの簡易作成のために以下の工程を実施した。
【００９０】
＜工程（１）＞
異なる温度で培養時間（「葉面濡れ時間」に相当する。）に対する病原菌の胞子発芽率の実測データを得る。結果を図１Ａに示した。
参考として、葉面濡れ時間に対するネギさび病の発病率の変化を図１Ｂに示す。
＜工程（２）＞
上記工程（１）の実測値を基に、それぞれの培養時間での温度に対する胞子発芽応答モデルを作成する。結果を図２に示した。
＜工程（３）＞
上記工程（２）の温度−胞子発芽率モデルから、「胞子発芽率が最大になるときの温度」又は「最適温度」を選択し、その温度における発芽率を読み取る。ここでは、各培養時間（１〜６ｈの６段階）での１５℃における発芽率の最大値を読み取った。これによって６個のデータセットが得られた。
＜工程（４）＞
上記工程（３）で選択された最適温度での葉面濡れ時間に対する発病率を測定し、葉面濡れ時間に対する感染・発病率のモデル出力を求める。結果を図３の（ｃ）（最適温度１５℃の場合）に示した。
＜工程（５）＞
上記工程（４）の感染・発病率のモデル出力上において、上記工程（３）で読み取った６個の値（すなわち「６点の発芽率」）と感染・発病率が近似する点を探す。このとき、６点の発芽率が感染・発病率と一致もしくは実質的に一致するときの時間を読み取り、これを新たな葉面濡れ時間とする。
＜工程（６）＞
上記工程（１）で胞子発芽率を測定した温度と同じ温度で測定して得られたモデル出力（葉面濡れ時間に対する発病率）のデータと、工程（５）で読み取った葉面濡れ時間に対する発病率とを合わせて擬似データとする（図４参照）。
＜工程（７）＞
擬似データセットを基に、Ｗｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈを推定する（図５、６及び７）。
参考として、従来法によるフルデータセットを用いて構築したモデルを図８に示す。
本発明の上記方法で構築されたモデル（図７）は、従来法によるフルデータセットを用いて構築したモデル（図８）と類似していた。
【００９１】
［実施例２］ネギさび病の感染・発病応答に関するＤｕｔｈｉｅモデルの簡易作成（組み合わせ法）
ネギさび病の感染・発病応答に関するＤｕｔｈｉｅモデルの簡易作成のための以下の工程を実施した。
【００９２】
＜工程（１）＞
異なる温度で培養時間（「葉面濡れ時間」に相当する。）に対する病原菌の胞子発芽率のデータセットを実験によって得る（図１Ａ参照）。
＜工程（２）＞
上記工程（１）のデータセットを用いて、それぞれの培養時間においてＷｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈを求める。結果を図９に示した。
＜工程（３）＞
各培養時間における曲線のパラメータセットのうち、Ｅの応答が最大である組み合わせのパラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈを取り出す。
パラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈはそれぞれ、図１２に示した。
＜工程（４）＞
感染発病が発生する温度域において、十分な葉面濡れ時間を与えて接種試験を行い、感染・発病好適温度を求める。
ネギさび病における感染発病が発生する温度域と必要な葉面濡れ時間は、文献（Ｈ．  Ｆｕｒｕｙａ  ｅｔ  ａｌ．，Ｐｈｙｔｏｐａｔｈｏｌｏｇｙ，２００９；９９（８）：９５１−９５６）から得た。
＜工程（５）＞
あるいは、工程（２）で作成された異なる培養時間での温度に対する胞子発芽応答モデルから、応答が最大になるときの温度又は最適温度を選択する。
＜工程（６）＞
上記工程（４）及び工程（５）のいずれか一方で得られた感染・発病好適温度又は胞子発芽最適温度において接種試験を行い、葉面濡れ時間に対する感染・発病率の実測データセットを収集する。結果を図１０に示した。
また、葉面濡れ時間は、感染が起きる最短の葉面濡れ時間から、感染が概ね最大に達してから数時間後までの時間を、５ｈから３０ｈの間で６段階を設定した。
＜工程（７）＞
上記工程（６）のデータセットを用いてＷｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄを決定した。結果を図１１に示した。
＜工程（８）＞
上記工程（３）及び工程（７）で求めたＷｅｉｂｕｌｌ関数のパラメータＥ，Ｆ，Ｇ，ＨとＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄを組み合わせて３次元曲面のモデル式を作成する。このとき、胞子発芽率と感染・発病率が温度に関して比例関係にあると仮定した。
【００９３】
実施例１及び実施例２で決定された推定パラメータを、従来法で推定されたパラメータと比較した。結果を図１２に示した。
【００９４】
図１２から、上記の重ね合わせ法と組み合わせ法で求めたパラメータＡ〜Ｈは、フルデータセットをもとに決定したパラメータＡ〜Ｈ（従来法）と近似している。
【産業上の利用可能性】
【００９５】
本発明により、植物病害の発生時期を予測する方法が提供され、またこの方法を使用してコンピュータに実行させる植物病害の発生時期を予測するためのシステムを短期間で構築することができるため、農業分野において有用である。このシステムは、ＡＩを活用することによって予測精度をさらに高めることができるし、またインターネットと接続するＩｏＴとして利用するときには利便性をさらに向上させることが可能である。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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