(57)【要約】【課題】  将来の栽培状況情報をより正確に予測する。【解決手段】  本発明は、植物の生育環境に関する環境測定値データと、植物の生育状況に関する生育調査値データとの双方を考慮した栽培状況予測式を用いて、植物の所定の生長段階の時期（例えば、開花時期、収穫時期）、その生長段階に応じた管理作業（例えば、摘葉数、摘果数）あるいは開花数、着果数、収穫量などを含む将来の所定の前記栽培状況情報を予測する。環境測定値データと生育調査値データの双方が反映されるため、信頼性の高い予測結果が得られる。【選択図】  図２
2019030253.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
植物の将来の栽培状況情報を予測する栽培状況予測式が、過去の栽培実績データとの関係で構築され記憶されている予測式データベースと、
ユーザが予測を希望する前記将来の栽培状況情報に基づき、前記予測式データベースから、前記栽培状況情報に対応する前記栽培状況予測式を抽出する予測式抽出手段と、
前記栽培状況予測式に、栽培支援対象の植物に関する最新の支援対象栽培データを適用し、将来の栽培状況情報を予測する予測実行手段と
を有し、
前記栽培状況予測式は、前記栽培実績データとして、植物の生育環境に関する環境測定値データと、植物の生育状況に関する生育調査値データとを用いて構築され、
前記予測実行手段は、前記支援対象栽培データとして、前記栽培支援対象の植物の生育環境に関する環境測定値データと、前記栽培支援対象の植物の生育状況に関する生育調査値データを適用することを特徴とする栽培支援装置。
【請求項２】
さらに、前記環境測定値データ及び前記生育調査値データを用いて前記栽培状況予測式を構築する予測式構築手段を有する請求項１記載の栽培支援装置。
【請求項３】
前記予測式構築手段は、前記予測実行手段で得られた予測結果と実測結果とを比較し、前記栽培状況予測式を更新する手段を備える請求項２記載の栽培支援装置。
【請求項４】
前記予測式抽出手段は、前記予測式データベースにアクセスし、予測を希望する前記ユーザの情報、前記栽培支援対象の植物の種類及び前記支援対象栽培データのうちの少なくとも一つに基づき、対応する栽培状況予測式を抽出する請求項１〜３のいずれか１に記載の栽培支援装置。
【請求項５】
前記栽培状況予測式は、予測対象の前記栽培状況情報を目的変数とし、前記環境測定値データ及び前記生育調査値データの双方を説明変数とする重回帰分析を用いて構築されている請求項１〜４のいずれか１に記載の栽培支援装置。
【請求項６】
栽培支援対象の植物に関する最新の支援対象栽培データとして、前記栽培支援対象の植物の生育環境に関する環境測定値データ及び前記栽培支援対象の植物の生育状況に関する生育調査値データの双方の情報を得て、
植物の将来の栽培状況情報を予測する栽培状況予測式が、過去の栽培実績データとして、植物の生育環境に関する環境測定値データ及び植物の生育状況に関する生育調査値データの双方との関係で構築され記憶されている予測式データベースにアクセスし、
前記ユーザが予測を希望する将来の栽培状況情報に基づき、前記予測式データベースから、対応する前記栽培状況予測式を抽出し、
前記栽培状況予測式に、前記最新の支援対象栽培データとし、前記栽培支援対象の植物の生育環境に関する環境測定値データ及び前記栽培支援対象の植物の生育状況に関する生育調査値データの双方を適用し、将来の栽培状況情報の予測することを特徴とする栽培支援方法。
【請求項７】
前記栽培状況予測式を抽出する手順では、前記予測式データベースにアクセスし、予測を希望する前記ユーザの情報、前記栽培支援対象の植物の種類及び前記支援対象栽培データのうちの少なくとも一つに基づき、対応する栽培状況予測式を抽出する請求項６記載の栽培支援方法。
【請求項８】
コンピュータを栽培支援装置として機能させるコンピュータプログラムであって、
栽培支援対象の植物に関する最新の支援対象栽培データとして、前記栽培支援対象の植物の生育環境に関する環境測定値データ及び前記栽培支援対象の植物の生育状況に関する生育調査値データの双方の情報を得る手順と、
植物の将来の栽培状況情報を予測する栽培状況予測式が、過去の栽培実績データとして、植物の生育環境に関する環境測定値データ及び植物の生育状況に関する生育調査値データの双方との関係で構築され記憶されている予測式データベースにアクセスする手順と、
前記ユーザが予測を希望する将来の栽培状況情報に基づき、前記予測式データベースから、対応する前記栽培状況予測式を抽出する手順と、
前記栽培状況予測式に、前記最新の支援対象栽培データとし、前記栽培支援対象の植物の生育環境に関する環境測定値データ及び前記栽培支援対象の植物の生育状況に関する生育調査値データの双方を適用し、将来の栽培状況情報の予測する手順と
を前記コンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【請求項９】
さらに、前記環境測定値データ及び前記生育調査値データを用いて前記栽培状況予測式を構築する手順を実行させる機能を有する請求項８記載のコンピュータプログラム。
【請求項１０】
前記栽培状況予測式を構築する手順では、前記将来の栽培状況情報を予測する手順で得られた予測結果と実測結果とを比較し、前記栽培状況予測式を更新する請求項９記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１】
前記前記栽培状況予測式を抽出する手順では、前記予測式データベースにアクセスし、予測を希望する前記ユーザの情報、前記栽培支援対象の植物の種類及び前記支援対象栽培データのうちの少なくとも一つに基づき、対応する栽培状況予測式を抽出する請求項８〜１０のいずれか１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２】
前記栽培状況予測式を、予測対象の前記栽培状況情報を目的変数とし、前記環境測定値データ及び前記生育調査値データの双方を説明変数とする重回帰分析を用いて構築する手順を実行させる機能を有する請求項８〜１１のいずれか１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１３】
コンピュータを栽培支援装置として機能させる請求項８〜１２のいずれか１に記載のコンピュータプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、植物の栽培を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
農作物の収穫時期や収穫量等に関する予測などの栽培スケジュールは、前年以前の管理野帳等を参照すると共に、当該年度の気象条件等を考慮し、農家の経験値から作成されることが一般的である。経験のみに依存する場合、予測結果の精度が低くなりがちなのは当然であり、コンピュータを用いて収穫時期等を予測するシステムが開発されている。特許文献１では、農作物の生育に寄与する有効気温の積算値を利用して、収穫時期を予測している。特許文献２では、積算日照時間、昼夜それぞれの平均気温の積算値、土中成分の情報などを用いて食味成分量を予測し、その食味成分量と味の予測値から、推奨収穫時期を予測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１９１１０７号公報
【特許文献２】特開２０１６−１９５１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
植物の生長は、周辺環境の条件によって左右されることはもちろんであるが、栽培場所、栽培数、季節等の様々な要因により、必ずしも、推奨される積算温度、積算日照時間等の環境条件と相関するとは限らない。例えば、桃色系大玉トマトの場合、開花からの温室内気温の積算が約１１００℃になると収穫可能となるとされているが、実測値は一定ではなく、花房の位置、季節等により必ずしも１１００℃になるとは限らない。そのため、環境条件だけでは正確な収穫時期の予測が困難である。また、出荷時の着色度合は季節により異なるが、このことも、開花から収穫までの期間推定を困難にする原因になっている。また、各花房の収量は、一般に光合成量の影響が高いと言われているが、実際には相関性があまり高くない場合もある。
【０００５】
従って、収穫時期等をより高い精度で予測するには、環境条件だけでなく、予測対象の植物の生育状況に関する情報を踏まえ、その両方を考慮することが望ましい。しかし、従来の多くの例では、環境条件を重視している。もっとも特許文献２は、生育状況情報として、開花時期、結実時期を調査し、その経過時間を利用することも開示しているが、それらは環境条件とは独立して扱い、味の推測値を決定するために用いているだけである。すなわち、環境条件と生育状況情報を全く独立して別々な指標予測に利用しているに過ぎない。しかも、生育状況情報といっても、開花時期と結実時期を考慮しているだけである。
【０００６】
本発明は上記に鑑みなされたものであり、環境条件だけでなく、生育状況に関する情報も加味して判定することにより、植物の所定の生長段階の時期又はその生長段階に応じた管理作業の内容等を含む将来の各種の栽培状況情報をより正確に予測できる栽培支援装置、栽培支援方法、コンピュータプログラム及び記録媒体を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明の栽培支援装置は、
植物の将来の栽培状況情報を予測する栽培状況予測式が、過去の栽培実績データとの関係で構築され記憶されている予測式データベースと、
ユーザが予測を希望する前記将来の栽培状況情報に基づき、前記予測式データベースから、前記栽培状況情報に対応する前記栽培状況予測式を抽出する予測式抽出手段と、
前記栽培状況予測式に、栽培支援対象の植物に関する最新の支援対象栽培データを適用し、将来の栽培状況情報を予測する予測実行手段と
を有し、
前記栽培状況予測式は、前記栽培実績データとして、植物の生育環境に関する環境測定値データと、植物の生育状況に関する生育調査値データとを用いて構築され、
前記予測実行手段は、前記支援対象栽培データとして、前記栽培支援対象の植物の生育環境に関する環境測定値データと、前記栽培支援対象の植物の生育状況に関する生育調査値データを適用することを特徴とする。
【０００８】
前記栽培支援装置は、さらに、前記環境測定値データ及び前記生育調査値データを用いて前記栽培状況予測式を構築する予測式構築手段を有するものが好ましい。
前記予測式構築手段は、前記予測実行手段で得られた予測結果と実測結果とを比較し、前記栽培状況予測式を更新する手段を備えるものが好ましい。
前記予測式抽出手段は、前記予測式データベースにアクセスし、予測を希望する前記ユーザの情報、前記栽培支援対象の植物の種類及び前記支援対象栽培データのうちの少なくとも一つに基づき、対応する栽培状況予測式を抽出するものであることが好ましい。
前記栽培状況予測式は、予測対象の前記栽培状況情報を目的変数とし、前記環境測定値データ及び前記生育調査値データの双方を説明変数とする重回帰分析を用いて構築されていることが好ましい。
【０００９】
また、本発明の栽培支援方法は、
栽培支援対象の植物に関する最新の支援対象栽培データとして、前記栽培支援対象の植物の生育環境に関する環境測定値データ及び前記栽培支援対象の植物の生育状況に関する生育調査値データの双方の情報を得て、
植物の将来の栽培状況情報を予測する栽培状況予測式が、過去の栽培実績データとして、植物の生育環境に関する環境測定値データ及び植物の生育状況に関する生育調査値データの双方との関係で構築され記憶されている予測式データベースにアクセスし、
前記ユーザが予測を希望する将来の栽培状況情報に基づき、前記予測式データベースから、対応する前記栽培状況予測式を抽出し、
前記栽培状況予測式に、前記最新の支援対象栽培データとし、前記栽培支援対象の植物の生育環境に関する環境測定値データ及び前記栽培支援対象の植物の生育状況に関する生育調査値データの双方を適用し、将来の栽培状況情報の予測することを特徴とする。
【００１０】
前記栽培状況予測式を抽出する手順では、前記予測式データベースにアクセスし、予測を希望する前記ユーザの情報、前記栽培支援対象の植物の種類及び前記支援対象栽培データのうちの少なくとも一つに基づき、対応する栽培状況予測式を抽出することが好ましい。
【００１１】
また、本発明のコンピュータプログラムは、
コンピュータを栽培支援装置として機能させるコンピュータプログラムであって、
栽培支援対象の植物に関する最新の支援対象栽培データとして、前記栽培支援対象の植物の生育環境に関する環境測定値データ及び前記栽培支援対象の植物の生育状況に関する生育調査値データの双方の情報を得る手順と、
植物の将来の栽培状況情報を予測する栽培状況予測式が、過去の栽培実績データとして、植物の生育環境に関する環境測定値データ及び植物の生育状況に関する生育調査値データの双方との関係で構築され記憶されている予測式データベースにアクセスする手順と、
前記ユーザが予測を希望する将来の栽培状況情報に基づき、前記予測式データベースから、対応する前記栽培状況予測式を抽出する手順と、
前記栽培状況予測式に、前記最新の支援対象栽培データとし、前記栽培支援対象の植物の生育環境に関する環境測定値データ及び前記栽培支援対象の植物の生育状況に関する生育調査値データの双方を適用し、将来の栽培状況情報の予測する手順と
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１２】
前記コンピュータプログラムは、さらに、前記環境測定値データ及び前記生育調査値データを用いて前記栽培状況予測式を構築する手順を実行させる機能を有することが好ましい。
【００１３】
前記栽培状況予測式を構築する手順では、前記将来の栽培状況情報を予測する手順で得られた予測結果と実測結果とを比較し、前記栽培状況予測式を更新する機能を有することが好ましい。
前記前記栽培状況予測式を抽出する手順では、前記予測式データベースにアクセスし、予測を希望する前記ユーザの情報、前記栽培支援対象の植物の種類及び前記支援対象栽培データのうちの少なくとも一つに基づき、対応する栽培状況予測式を抽出する機能を有することが好ましい。
前記栽培状況予測式を、予測対象の前記栽培状況情報を目的変数とし、前記環境測定値データ及び前記生育調査値データの双方を説明変数とする重回帰分析を用いて構築する手順を実行させる機能を有することが好ましい。
【００１４】
また、本発明は、コンピュータを栽培支援装置として機能させる前記のコンピュータプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、植物の生育環境に関する環境測定値データと、植物の生育状況に関する生育調査値データとの双方を考慮した栽培状況予測式を用いて、植物の所定の生長段階の時期（例えば、開花時期、収穫時期）、その生長段階に応じた管理作業（例えば、摘葉数、摘果数）あるいは開花数、着果数、収穫量などを含む将来の所定の前記栽培状況情報を予測する。環境測定値データと生育調査値データの双方が反映されるため、信頼性の高い予測結果が得られる。栽培支援を受けるユーザは信頼性の高い情報を得られるため、栽培スケジュールの精度が高まり、それに見合った作業員の配置、集荷調整を図ることができ、収益の増加を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明の一の実施形態に係る栽培支援装置の利用態様を示した図である。
【図２】図２は、上記一の実施形態に係る栽培支援装置の構成を模式的に示した図である。
【図３】図３は、予測式データベースの構成を模式的に示した図である。
【図４】図４は、上記一の実施形態に係る栽培支援装置を用いた栽培支援方法を説明するための図である。
【図５】図５は、上記栽培支援方法における栽培状況予測式の更新の過程を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面に示した本発明の実施形態に基づき、さらに詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る栽培支援装置１を用いて、ユーザに栽培支援を提供する場合の概略構成を示した図である。この図に示したように、本実施形態の栽培支援装置１は、コンピュータから構成され、インターネット等の通信手段を介して接続されたユーザの端末装置２や環境測定装置３からの情報を受信し、栽培に関する支援情報を提供する。この場合、栽培支援装置１は、物理サーバーで構成されていてもよいし、クラウド環境におけるクラウドサーバーで構成されていてもよい。また、端末装置２には、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットやスマートフォンなどの携帯端末等を含む。
【００１８】
栽培支援装置１は、図２に示したように、その記憶部（当該コンピュータ（栽培支援装置１）の内蔵のハードディスク等の記録媒体のほか、リムーバブルの各種記録媒体、通信手段で接続された他のコンピュータの記録媒体等も含む）１ａに、予測式データベース１１、栽培実績データベース１２が記憶されていると共に、予測式構築手段１１０として機能する手順、予測式抽出手段１２０として機能する手順、予測実行手段１３０として機能する手順等を実行させるコンピュータプログラムが記憶されている。
【００１９】
なお、コンピュータプログラムは、記録媒体に記憶させて提供することができる。コンピュータプログラムを記憶した記録媒体は、非一過性の記録媒体であっても良い。非一過性の記録媒体は特に限定されないが、例えば フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ（光磁気ディスク）、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカードなどの記録媒体が挙げられる。また、通信回線を通じてコンピュータプログラムをコンピュータに伝送してインストールすることも可能である。
【００２０】
記憶部１ａには、予測式データベース１１、栽培実績データベース１２が形成されている。予測式データベース１１は、将来の栽培状況情報を予測する栽培状況予測式（予測モデル）が記憶されている。将来の栽培状況情報とは、例えば、開花日、収穫期間などの植物の所定の生長段階の時期、摘葉数や摘果数などの生長段階に応じた管理作業の内容、あるいは、収量などを含む。栽培状況予測式は、これらの栽培状況情報の少なくとも一種を予測するための式である。
【００２１】
栽培状況予測式は、過去の栽培実績データとの関係で構築されている。本実施形態で使用する栽培実績データには、環境測定値データと生育調査値データの双方が含まれ、栽培状況予測式は、これら２種の例えば前年以前のデータを用いて構築される。環境測定値データとは、植物（例えば、トマト等の農作物）を生育している温室内の気温、湿度、日射量、露点、二酸化炭素濃度、飽差、日射量、積算日射量、外気温、風速、換気設定温度、暖房設定温度、換気系統の開度、カーテンの開度、暖房機動作、灌水回数などのデータである。これらのデータは、温度センサ等、温室内外に設置された各種環境測定装置３によって得る。そして、環境測定装置３がインターネット等に接続可能な通信機能を有する場合には直接、そのような通信機能を有しない場合にはユーザの端末装置２を介して、例えば、１日数回、あるいは、１〜５分毎といったように、栽培支援装置１に送信される。
【００２２】
栽培支援装置１は、これらのデータを受信すると、記憶部１ａの栽培実績データベース１２内の環境測定値データベース１２ａに蓄積する。環境測定値データベース１２ａにデータを蓄積する場合、ユーザ毎に区別して蓄積するが、栽培地域や季節などの要素で区分して、近似した環境測定値データ毎に類型化して構築することもできる。
【００２３】
生育調査値データは、支援対象植物の生育状況の具体的な観察データである。例えば、草丈増分の平均、生長点から花房までの長さの平均、葉長の平均、葉幅の平均、生長点１５ｃｍ下茎径の平均、草丈日伸長量、総草丈、ＬＡＩ（葉面積指数）、葉数の平均、葉色（チャート）の平均、葉色（ＳＰＡＤ）の平均、花色の平均、開花花房の平均、収穫花房の平均、花房ごとの着果数、平均着果数（合計）、収量、糖度の平均、酸度の平均などである。これらのデータは、例えば、１区画につき、数株から数十株を代表して観察し、毎日、あるいは、数日に１回といったように所定期間毎にその観察結果を収集して、ユーザの端末装置２を介して栽培支援装置１に送信される。栽培支援装置１は、これらのデータを受信すると、記憶部１ａの栽培実績データベース１２内の生育調査値データベース１２ｂに蓄積する。生育調査値データベース１２ｂも、環境測定値データベース１２ａと同様に、ユーザ毎に構築されるが、栽培地域や季節などの要素で区分して、近似した環境測定値データ毎に類型化して構築してもよい。但し、生育調査の行われた環境測定値データに関連づけて記憶しておくことが好ましい。
【００２４】
栽培状況予測式は、上記の環境測定値データと生育調査値データとを用いて構築されている。例えば、桃色系大王トマトの場合、開花から着色までの積算気温が１１００℃といわれている。よって、例えば、温室内の平均気温を用いることにより、積算気温が１１００℃となる日数を予測可能である。しかし、上記したように、実際には、必ずしも積算気温が１１００℃近傍に到達した時点で着色するというわけではなく、花房の位置、季節等によりばらつくことが多い。花房の位置により葉面積や日射量等が異なることや、平均気温が高くなるほど、着色までの積算気温が低くなる傾向があることなどが影響しているものと考えられる。また、季節により収穫時の着色度合が異なることも開花から収穫までの積算気温に影響を与えている。すなわち、環境測定値データのみに依存したのでは、収穫時期の予測精度が十分ではない。そこで、本実施形態の栽培状態予測式は、環境測定値データに加え、生育調査値データも加味して構築される。
【００２５】
栽培状況予測式は、予測式構築手段１１０によって構築される。具体的には、予測式構築手段１１０は、予測しようとする栽培状況に対し、環境測定値データベース１２ａ及び生育調査値データベース１２ｂにアクセスし、当該栽培状況を予測するのに適する環境測定値データ及び生育調査値データを抽出して構築する。所定の栽培状況を予測するのに適する環境測定値データ及び生育調査値データは、最初は、経験により関連性が比較的高いと考えられるデータを栽培支援装置１の管理者が選択して入力する。例えば、開花日を基準として収穫開始日を予測する場合、上記のように積算気温が一つの目安となるが、花房の開花位置（段）により葉面積や日射量等が異なる。そこで、収穫開始日を予測する栽培状況予測式は、例えば、葉面積、日射量、平均気温等に加え、さらに、それらの条件に対応する着果数等のデータを参照するように最初に設定される。
【００２６】
それらのデータを用いて栽培状況予測式で所定の予測結果が得られるが、予測式構築手段１１０は、実際の栽培状況の結果が得られたならば、その実測結果を栽培状況予測式に当てはめ、栽培状況予測式を構築している各データの相関性を検証し、より相関性の高いデータを選択する。この実測結果が得られた後の相関性の検証等は予測式構築手段１１０が自動的に行い、これを繰り返すことにより、栽培状況予測式は更新され、より精度が高くなる。なお、栽培状況予測式は、最初は、管理者が構築したものを予測式データベース１１に登録するのが通常であるが、例えば、栽培状況予測式に用いるデータを最初はあまり限定せずに、環境測定値データベース１２ａ及び生育調査値データベース１２ｂに記録された例えば全てのデータ、あるいは、所定の範囲のデータを用いるように設定しておくこともできる。これにより、最初に立てる栽培状況予測式も予測式構築手段１１０が自動的に構築することが可能となる。
【００２７】
栽培状況予測式は、本実施形態では、環境測定値データ及び生育調査値データという少なくとも２種、すなわち、複数の変数を用いて目的とする栽培状況に関する指標を予測するため、栽培状況予測式は、統計的手法を用いた式であることが好ましい。具体的には、多変量解析法を用いることになるが、その中でも重回帰分析を用いることが好ましい。
【００２８】
[収穫開始日を予測するための栽培状況予測式Ａ１]
収穫開始日を予測するための栽培状況予測式Ａ１は、「開花から収穫開始までの積算気温」の算出工程、収穫開始日の算出工程を備えている。
例えば、トマトについて、開花日を基準とした収穫開始日を求める場合、その栽培状況予測式Ａ１は、「開花日＋（開花から収穫までの日数）」となるが、「開花から収穫までの日数」は、「開花から収穫開始までの積算気温」を「平均気温」で除することにより得られる。よって、この「開花から収穫開始までの積算気温」を正確に予測することが重要となる。
【００２９】
（「開花から収穫開始までの積算気温」の算出：重回帰分析式である栽培状況予測式ａ１により算出）
そこで、この「開花から収穫までの積算気温」を推定するに当たって、予め、トマトについて各花房の開花日から各花房の収穫開始までの実測した（例えば前年度の）積算気温、積算日射量、平均気温（温室内）、茎径、着果数、葉果比等を用いて重回帰分析による推定式を構築する。例えば、各種環境測定値データ及び生育調査値データを用いて重回帰分析し、その中で相関性の高い因子を選抜するなどして、例えば次のような式（栽培状況予測式ａ１）を構築することができる。
【００３０】
開花から収穫までの積算気温推定式（栽培状況予測式ａ１）＝（０．３００６３×開花から収穫までの積算日射量）＋（−２３．７７９５２×葉果比）＋１１３７．３５４６８
この重回帰分析の決定係数（Ａｄｊｕｓｔｅｄ  Ｒ−ｓｑｕａｒｅｄ）は、０．７８８７で、決定係数のｐ値は１．４９Ｅ−０７であり、積算気温を求めるのに十分な関連性と高い信頼性を有している。
【００３１】
比較のため、積算気温との相関性が高いとされる積算日射量のみから単回帰分析により、次の推定式を作成した。
開花から収穫までの積算気温推定式＝０．２６８４×開花から収穫までの積算日射量＋９０８．１９１１
この推定式の決定係数は０．１４５６で、そのｐ値は０．００４４８７であった。決定係数が約１５％と低い値であり、環境測定値データである積算日射量のみでは積算気温の推定には不十分であることがわかる。
【００３２】
よって、積算気温の推定には、上記の栽培状況予測式ａ１のように環境測定値データだけでなく、生育調査値データも用いて分析することが好ましい。
【００３３】
（収穫開始日の算出）
栽培状況予測式ａ１を用いて積算気温が推定されたならば、推定された積算気温が、収穫開始日を予測する栽培状況予測式Ａ１に代入される。例えば、積算日射量：４１０．３５ＭＪ／ｍ２、葉果比：９．６２の場合、栽培状況予測式ａ１により、積算気温＝１０３１．９２（℃）がまず求められ、次に、栽培状況予測式Ａ１により、１０３１．９２（積算気温℃）／１７．０８６（平均気温℃）から収穫期間＝６０．４（日数）と求められる。この日数を開花日にプラスすれば、収穫開始日が得られる。例えば、開花日が２０１７年３月１１の場合、収穫開始日は、２０１７年５月１０日と推定される。
【００３４】
（他の事例）
花房の開花日：２０１６年１２月１９日、その花房の収穫開始日：２０１７年３月５日、開花から収穫開始までの期間：７６日間、その間の積算気温：１２２１．５５℃、平均気温：１６．０７℃、積算日射量：６９９．０９ＭＪ／ｍ２、葉果比：６．５４という実際の栽培事例に基づいて、単回帰分析と重回帰分析による比較を行った。
単回帰分析は、上記の「開花から収穫までの積算気温推定式」＝０．２６８４×開花から収穫までの積算日射量＋９０８．１９１１を用いて計算した。
その結果、単回帰分析による推定積算気温は、１０９５．８３℃となり、これを平均気温：１６．０７℃で除すると、開花から収穫開始までの期間が６８．１８日と求められた。
一方、上記の重回帰分析：栽培状況予測式ａ１＝（０．３００６３×開花から収穫までの積算日射量）＋（−２３．７７９５２×葉果比）＋１１３７．３５４６８を用いて計算した推定積算気温は、１１９１．９３℃となり、平均気温：１６．０７℃で除して求められる開花から収穫開始までの期間が７４．１６日となった。
よって、開花から収穫開始までの期間の実測値７６日と比較すると、環境測定値データのみを用いた単回帰分析の場合には誤差が約８日であったが、本実施形態の環境測定値データ及び生育調査値データを用いた重回帰分析：栽培状況予測式ａ１の場合には、その誤差が約２日であり、本実施形態の手法を用いることで精度の高い推定結果が得られることがわかる。
【００３５】
予測式データベース１１には、上記のように少なくとも一つの栽培状況予測式が登録されるが、通常、上記のほか、例えば、摘葉数や摘果数に関するものなど、通常の栽培状況予測式が登録される。
【００３６】
[摘葉数の予測のための栽培状況予測式Ｂ１]
摘葉数を予測する栽培状況予測式Ｂ１は、目標ＬＡＩの算出工程、推定ＬＡＩの算出工程、調整ＬＡＩの算出工程、摘葉数の算出工程を備えている。
【００３７】
（目標ＬＡＩの算出）
まず目標ＬＡＩは、日射量の増減に合わせて管理することが好ましく、過去の実績に基づいて目標ＬＡＩを設定する。例えば、目標ＬＡＩ＝０．３×「開花から収穫までの平均日射量（ＭＪ／ｍ２）」により求める。
【００３８】
（推定ＬＡＩの算出：重回帰分析式である栽培状況予測式ｂ１により算出）
次に、推定ＬＡＩを算出する。この推定ＬＡＩを求めるに当たって、環境測定値データ及び生育調査値データを利用した重回帰分析が利用される。例えば、環境測定値データとして「開花から収穫までの平均気温」を用い、生育調査値データとして「茎径」を用いて次のような栽培状況予測式ｂ１を用いることができる。
【００３９】
推定ＬＡＩ（栽培状況予測式ｂ１）＝（−０．１９５６６×開花日から収穫までの平均気温）＋（０．２９５８６×茎径）＋４．３９１８３
栽培状況予測式ｂ１の決定係数は０．９０６７で、そのｐ値は７．３３Ｅ−０９であり、信頼性の高い式であった。
【００４０】
（調整ＬＡＩの算出）
栽培状況予測式ｂ１を用いて推定ＬＡＩが算出されたならば、目標ＬＡＩとの差（調整ＬＡＩ＝推定ＬＡＩ−目標ＬＡＩ）を求める。
まず、例えば、平均気温：１８．４℃、茎径：７．５ｍｍの場合、栽培状況予測式ｂ１により、推定ＬＡＩ＝３が求められる。
次に、栽培状況予測式Ｂ１により、この時点の平均日射量が１１ＭＪ／ｍ２の場合、目標ＬＡＩ＝３．３が求められ、調整ＬＡＩ＝０．３となる。
【００４１】
（摘葉数の算出）
摘葉数をＬＡＩから計算する場合は、ＬＡＩを葉数に換算しなければならない。
例えば、栽植密度２株／ｍ２、葉１枚あたりの平均葉面積が０．０６２５ｍ２（葉長５０ｃｍ、葉幅５０ｃｍの大玉トマト葉相当）の株で、調整ＬＡＩ＝０．３相当分を摘葉する場合は、０．３ｍ２／０．０６２５ｍ２／２．４株＝２枚となり、２枚摘葉する計算になる。
【００４２】
予測式データベース１１には上記のような栽培状況予測式が登録されているが、各栽培状況予測式は、栽培状況情報の種類に応じ、地域毎、ユーザ毎、植物毎等に区分して登録された構成とすることができる（図３参照）。
【００４３】
予測式抽出手段１２０は、ユーザが予測を希望する将来の栽培状況情報に基づき、予測式データベース１１から、対応する栽培状況予測式を抽出する。具体的には、ユーザの端末装置２から、栽培支援対象の植物に関して予測を希望する将来の栽培状況情報を受信し、抽出を実行する。例えば、将来の栽培状況情報として、トマトの収穫時期の予測を希望する旨の情報がユーザＸの端末装置２から栽培支援装置１に送信され、栽培支援装置１がその情報を受信すると、例えば、図３に示したように、開花日を基準とした収穫開始日を求める栽培状況予測式Ａ群がＡ１〜Ａｎまでユーザ毎に設定されている場合、ユーザＸが、トマトの収穫時期について栽培支援を求めると、栽培状況予測式Ａ群の中で、ユーザＸの前年度のトマトの栽培実績データに基づいて構築された栽培状況予測式Ａ１（積算気温を予測する栽培状況予測式ａ１を含む）が選択される。また、例えば、栽培支援を求めるユーザＺの前年度の栽培実績データが登録されていない場合、予測式抽出手段１２０が、ユーザＺと同地域で前年度のトマトに関する栽培実績データのある例えばユーザＹの栽培状況予測式Ａ２（積算気温を予測する栽培状況予測式ａ２を含む）を抽出する。
【００４４】
予測実行手段１３０は、ユーザが予測を希望する栽培支援対象の植物に関する現時点までの最新の支援対象栽培データを、栽培状況予測式に適用して将来の栽培状況情報を予測する。最新の支援対象栽培データとは、予測を希望するデータを送信する際のできるだけ直前までのものが好ましく、ユーザＸがトマトを栽培している温室の日射量、平均気温などの環境測定値データと、草丈増分の平均、生長点から花房までの長さの平均、葉長の平均、葉幅の平均、生長点１５ｃｍ下茎径の平均、草丈日伸長量、総草丈、ＬＡＩ（葉面積指数）、葉数の平均などの生育調査値データが含まれる。
【００４５】
次に、本実施形態の栽培支援装置１を用いた栽培支援方法について図４に基づいて説明する。例えば、ユーザＸが、端末装置２から、予測を希望する栽培状況情報として、トマトの収穫開始日の予測を希望する旨の情報を送信する（Ｓ１０１）。また、栽培支援対象の植物に関する現時点までの最新の支援対象栽培データ、すなわち、最新の環境測定値データ及び生育調査値データを送信する（Ｓ１０２）。なお、環境測定値データは、端末装置２を経由してもよいが、環境測定装置３が通信機能を備えている場合には該環境測定装置３から直接栽培支援装置１に送信される。
【００４６】
栽培支援装置１は、端末装置２及び環境測定装置３から上記の最新の支援対象栽培データとしての環境測定値データ及び生育調査値データを受信すると、栽培実績データベース１２内の環境測定値データベース１２ａ及び生育調査値データベース１２ｂに記憶させる（Ｓ１０４）。このとき、いずれもユーザＸのデータであることを紐付けして蓄積する。
【００４７】
予測式抽出手段１２０は、予測式データベース１１にアクセスし、ユーザＸの端末装置２から送信された上記の予測を希望する栽培状況情報に対応する栽培状況予測式を抽出する（Ｓ１０５）。ユーザＸが、トマトの収穫開始日の予測を求めているため、上記のように、栽培状況予測式Ａ群の中で、ユーザＸの前年度のトマトの栽培実績データに基づいて構築された栽培状況予測式Ａ１（積算気温を予測する栽培状況予測式ａ１を含む）を抽出する。
【００４８】
予測実行手段１３０は、予測式抽出手段１２０により抽出された栽培状況予測式の情報（例えば、栽培状況予測式Ａ１（積算気温を予測する栽培状況予測式ａ１を含む））を受け取ったならば、環境測定値データベース１２ａ及び生育調査値データベース１２ｂにアクセスし、その中から、栽培状況予測式Ａ１（積算気温を予測する栽培状況予測式ａ１を含む）に用いるユーザＸの最新の環境測定値データ及び生育調査値データを読み出し、まず、積算気温を予測する栽培状況予測式ａ１に代入して、演算を実行し、当該年度における積算気温を予測する（Ｓ１０６）。
【００４９】
予測実行手段１３０は、さらに、栽培状況予測式Ａ１を実行し、例えば、上記の例のように、積算気温が１０３１．９２（℃）と求められたならば、これを平均気温１７．０８６（℃）で除し、収穫期間＝６０．４（日数）を求め、この日数を開花日にプラスして収穫開始日を求める（Ｓ１０６）。そして、予測実行手段１３０は、実質積算気温、開始日から収穫開始までの日数、収穫開始日などの予測結果を、ユーザＸの端末装置２に送信する（Ｓ１０７）。
【００５０】
ユーザＸは、予測結果を受信することにより（Ｓ１０８）、予測結果従って、栽培スケジュールを立てることができる。本実施形態によれば、環境測定値データだけでなく、実際の生育調査値データを加味し、しかも、それらのデータが最新であるため、精度の高い予測結果が得られる。
【００５１】
次に、ユーザＸは、図５に示したように、予測を要望した栽培状況、この例では、実際の開花日から収穫開始日までの実質積算気温及び収穫開始日の当該年度の実際の日付等を栽培実績データとして栽培支援装置１に送信する（Ｓ１１０）。栽培支援装置１は、新たな栽培実績データを受信すると（Ｓ１１１）、栽培実績データベース１２に、そのデータを登録し、更新する（Ｓ１１２）。この更新したデータは、栽培状況予測式Ａ１（積算気温を予測する栽培状況予測式ａ１を含む）に代入され、栽培状況予測式Ａ１（積算気温を予測する栽培状況予測式ａ１を含む）が当該年度のデータを踏まえたものに更新される（Ｓ１１３）。更新された栽培状況予測式は、予測式構築手段１１０により、改めて相関性が求められ、係数等の数値が置き換えられる。また、相関性が所定以下と判断される因子は除外される。本実施形態によれば、このようにして栽培状況予測式が、より適切なものへと更新されるため、次の予測結果の精度が次第に上がることになる。
【００５２】
なお、上記した説明では、ユーザの端末装置２を、ユーザからの情報の送信及び栽培支援装置１からの情報の受信として使用しているだけであるが、例えば、栽培支援を実行する上記のコンピュータプログラムを、ユーザの端末装置２にインストールし、端末装置２を栽培支援装置として用いることもできる。この場合は、基本的には当該ユーザのみのデータを用いて栽培予測を実行することになるが、当該ユーザが例えば毎年同じ作物を同じ温室で生産するような場合には、そのような使い方でも十分役立つ。但し、図１に示したように、複数のユーザの端末装置２に対して、栽培支援装置１がサーバー（クラウド環境のものも含む）として機能し、複数のユーザの情報を集中管理する構成とすれば、例えば同地域における他のユーザのデータも加味した栽培予測を受けることができる。また、新規のユーザへの栽培状況の予測の提供も可能となる。
【符号の説明】
【００５３】
１  栽培支援装置
１ａ  記憶部
１１  予測式データベース
１２  栽培実績データベース
１２ａ  環境測定値データベース
１２ｂ  生育調査値データベース
１１０  予測式構築手段
１２０  予測式抽出手段
１３０  予測実行手段
２  端末装置
３  環境測定装置
【図１】
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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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