(57)【要約】      （修正有）【課題】予測に用いるデータのばらつきを考慮して、収穫期収穫時期予測の精度を上げる。【解決手段】収穫時期予測装置１００は、過去の複数年の日ごとの気温データを格納する過去気温記憶部１０と、格納された気温データをＮ年分読み出し、気温データがリンデベルグ条件の許容度の範囲に収まっているか否かをチェックし、許容度の範囲に収まっていない気温データを欠損値として除外する過去気温チェック部２０を備える。過去気温チェック部２０は、気温データに欠損値がある場合に、欠損値が存在する年を除いた年の同月同日の気温データの平均値を、欠損値の代替値として補完する。欠損値補完後の気温データに対して、過去平均気温を移動平均で算出し、過去平均気温、農作物の生育最低温度と生育最高温度に基づいて、有効気温を栽培開始日から積算し、積算された有効積算気温が所定の目標有効積算気温を超えた日を、予測収穫日として出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
農作物の収穫時期を予測する収穫時期予測装置であって、
前記農作物の栽培場所における過去の複数年の日ごとの気温データを格納する過去気温記憶部と、
前記過去気温記憶部に格納された気温データを所定の年分を読み出し、読み出された前記気温データが一部欠損している場合を欠損値として記憶し、前記気温データが欠損していない場合は、前記気温データがリンデベルグ条件の所定の許容度の範囲に収まっているか否かをチェックし、前記許容度の範囲に収まっていない気温データを欠損値として除外する過去気温チェック部と、
前記過去気温チェック部によるチェック後の気温データにおいて前記欠損値がある場合に、前記欠損値が存在する年を除いた年の同月同日の気温データの平均値を、前記欠損値の代替値として補完する欠損値補完部と、
前記欠損値を補完後の気温データに対して、過去平均気温を算出する過去平均気温算出部と、
前記過去平均気温並びに前記農作物の生育最低温度及び生育最高温度に基づいて、前記農作物の有効気温を栽培開始日から日ごとに積算し、前記積算された有効積算気温が所定の目標有効積算気温を超えた日を、前記農作物の予測収穫日として出力する有効気温積算部と、
を備えることを特徴とする収穫時期予測装置。
【請求項２】
前記過去平均気温は、所定の区間の移動平均であることを特徴とする請求項１に記載の収穫時期予測装置。
【請求項３】
農作物の収穫時期を予測する収穫時期予測方法であって、
コンピュータが、
前記農作物の栽培場所における過去の複数年の日ごとの気温データを格納するステップと、
前記格納するステップにおいて格納された気温データを、所定の年分を読み出し、読み出された前記気温データが一部欠損している場合を欠損値として記憶し、前記気温データが欠損していない場合は、前記気温データがリンデベルグ条件の所定の許容度の範囲に収まっているか否かをチェックするステップと、
前記許容度の範囲に収まっていない気温データを欠損値として除外するステップと、
前記チェックするステップ及び前記除外するステップによるチェック後の気温データにおいて前記欠損値がある場合に、前記欠損値が存在する年を除いた年の同月同日の気温データの平均値を、前記欠損値の代替値として補完するステップと、
前記欠損値を補完後の気温データに対して、過去平均気温を算出するステップと、
前記過去平均気温並びに前記農作物の生育最低温度及び生育最高温度に基づいて、前記農作物の有効気温を栽培開始日から日ごとに積算するステップと、
前記積算された有効積算気温が所定の目標有効積算気温を超えた日を、前記農作物の予測収穫日として出力するステップと、
を実行することを特徴とする収穫時期予測方法。
【請求項４】
農作物の収穫時期を予測する収穫時期予測プログラムであって、
コンピュータに、
前記農作物の栽培場所における過去の複数年の日ごとの気温データを格納するステップと、
前記格納するステップにおいて格納された気温データを、所定の年分を読み出し、読み出された前記気温データが一部欠損している場合を欠損値として記憶し、前記気温データが欠損していない場合は、前記気温データがリンデベルグ条件の所定の許容度の範囲に収まっているか否かをチェックするステップと、
前記許容度の範囲に収まっていない気温データを欠損値として除外するステップと、
前記チェックするステップ及び前記除外するステップによるチェック後の気温データに対し、前記欠損値がある場合に、前記欠損値が存在する年を除いた年の同月同日の気温データの平均値を、前記欠損値の代替値として補完するステップと、
前記欠損値を補完後の気温データに対して、過去平均気温を算出するステップと、
前記過去平均気温並びに前記農作物の生育最低温度及び生育最高温度に基づいて、前記農作物の有効気温を栽培開始日から日ごとに積算するステップと、
前記積算された有効積算気温が所定の目標有効積算気温を超えた日を、前記農作物の予測収穫日として出力するステップと、
を実行させることを特徴とする収穫時期予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、農作物の収穫時期の予測方法に関し、特に有効積算気温法による農作物の収穫時期の予測装置、予測方法及び予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、作物の収穫時期の予測技術として、「有効積算気温法」（「有効積算温度法」とも言う）が用いられている（例えば、下記特許文献１，２等）。この方法は、作物の品種ごとに、生育に必要な気温（温度）の下限を決め、この下限と日ごとの気温との差分（有効気温）を作物の生育日数分積算し、積算した有効気温が一定温度に達した場合、収穫時期であると判断する方法である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−３１０４６３号公報
【特許文献２】特開２０１３−１９１１０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の特許文献１，２に記載の方法では、予測に用いる気象データに対して、観測機器や観測方法など計測にまつわる誤差と、気温そのものの変動にまつわる誤差が十分考慮されていない。有効積算気温法を用いて農作物の収穫時期を予測する場合、収穫予測日までの平均気温は未知であるので、未来の各日の日平均気温は、過去の同月同日の日平均気温を使って有効積算気温を算出することになる。しかし、過去の日平均気温データにはばらつきがあり、また同月同日の日平均気温が機器の故障等の理由で欠損していたり、過去の気温データがばらつきが大きすぎたり、あるいは異常気象などで特殊な値であったりして、そのままでは使用できない場合もある。
【０００５】
したがって、本発明では、上記のような課題に鑑み、過去データのばらつき度合いを計測し、過去データの使用可能性を判定する方法と過去データに欠落があった場合、過去データのばらつき度合いを勘案して欠損値を推定することにより、農作物の予測精度の高い収穫時期の予測装置、予測方法及び予測プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の収穫時期予測装置、収穫時期予測方法及び収穫時期予測プログラムは、以下のような解決手段を提供する。
【０００７】
（１）農作物の収穫時期を予測する収穫時期予測装置であって、前記農作物の栽培場所における過去の複数年の日ごとの気温データを格納する過去気温記憶部と、
前記過去気温記憶部に格納された気温データを所定の年分を読み出し、読み出された前記気温データが一部欠損している場合を欠損値として記憶し、前記気温データが欠損していない場合は、前記気温データがリンデベルグ条件の所定の許容度の範囲に収まっているか否かをチェックし、前記許容度の範囲に収まっていない気温データを欠損値として除外する過去気温チェック部と、前記過去気温チェック部によるチェック後の気温データにおいて前記欠損値がある場合に、前記欠損値が存在する年を除いた年の同月同日の気温データの平均値を、前記欠損値の代替値として補完する欠損値補完部と、前記欠損値を補完後の気温データに対して、過去平均気温を算出する過去平均気温算出部と、前記過去平均気温並びに前記農作物の生育最低温度及び生育最高温度に基づいて、前記農作物の有効気温を栽培開始日から日ごとに積算し、前記積算された有効積算気温が所定の目標有効積算気温を超えた日を、前記農作物の予測収穫日として出力する有効気温積算部と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、（２）上記（１）の発明において、前記過去平均気温は、所定の区間の移動平均とするように構成してもよい。
【０００９】
（３）農作物の収穫時期を予測する収穫時期予測方法であって、コンピュータが、前記農作物の栽培場所における過去の複数年の日ごとの気温データを格納するステップと、前記格納するステップにおいて格納された気温データを、所定の年分を読み出し、読み出された前記気温データが一部欠損している場合を欠損値として記憶し、前記気温データが欠損していない場合は、前記気温データが、リンデベルグ条件の所定の許容度の範囲に収まっているか否かをチェックするステップと、前記許容度の範囲に収まっていない気温データを欠損値として除外するステップと、前記チェックするステップ及び前記除外するステップによるチェック後の気温データにおいて前記欠損値がある場合に、前記欠損値が存在する年を除いた年の同月同日の気温データの平均値を、前記欠損値の代替値として補完するステップと、前記欠損値を補完後の気温データに対して、過去平均気温を算出するステップと、前記過去平均気温並びに前記農作物の生育最低温度及び生育最高温度に基づいて、前記農作物の有効気温を栽培開始日から日ごとに積算するステップと、前記積算された有効積算気温が所定の目標有効積算気温を超えた日を、前記農作物の予測収穫日として出力するステップと、を実行することを特徴とする。
【００１０】
（４）農作物の収穫時期を予測する収穫時期予測プログラムであって、コンピュータに、前記農作物の栽培場所における過去の複数年の日ごとの気温データを格納するステップと、前記格納するステップにおいて格納された気温データを、所定の年分を読み出し、読み出された前記気温データが一部欠損している場合を欠損値として記憶し、前記気温データが欠損していない場合は、前記気温データが、リンデベルグ条件の所定の許容度の範囲に収まっているか否かをチェックするステップと、前記許容度の範囲に収まっていない気温データを欠損値として除外するステップと、前記チェックするステップ及び前記除外するステップによるチェック後の気温データに対し、前記欠損値がある場合に、前記欠損値が存在する年を除いた年の同月同日の気温データの平均値を、前記欠損値の代替値として補完するステップと、前記欠損値を補完後の気温データに対して、過去平均気温を算出するステップと、前記過去平均気温並びに前記農作物の生育最低温度及び生育最高温度に基づいて、前記農作物の有効気温を栽培開始日から日ごとに積算するステップと、前記積算された有効積算気温が所定の目標有効積算気温を超えた日を、前記農作物の予測収穫日として出力するステップと、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、予測に用いる有効気温の精度を上げることによって、有効積算気温法による収穫時期予測の精度を上げることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に係る収穫時期予測装置１００の機能構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る過去気温記憶部１０に格納された過去気温データの具体例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る過去気温チェック部２０が行う処理フローを示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る欠損値補完部３０が行う処理フローを示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る過去平均気温算出部４０が行う処理フローを示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係る有効気温積算部６０が行う処理フローを示す図である。
【図７】本発明の実施形態に係る収穫時期予測装置１００が出力する有効積算気温のサマリーデータの具体例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。以降の図においては、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号または符号を付している。また、機能構成の図において、機能ブロック間の矢印は、データの流れ方向、又は処理の流れ方向を表す。
【００１４】
（収穫時期予測装置の機能構成）
図１は、本発明の実施形態に係る収穫時期予測装置１００（以下、「本装置」と呼ぶ）の機能構成の概略を示す図である。本装置は、農作物の収穫時期を予測するための装置であり、典型的には図示するように、過去気温記憶部１０、過去気温チェック部２０、欠損値補完部３０、過去平均気温算出部４０、過去平均気温記憶部５０、有効気温積算部６０、予測収穫日記憶部７０、予測条件入力部８０及び表示／出力部９０とで主に構成される。以下、各機能部について順に説明する。
【００１５】
過去気温記憶部１０は、農作物の栽培場所における過去の複数年の気温のデータを、年ごと及び日ごとに記憶したデータベースである。図２にこのデータベースに格納されるデータの具体例を示す。図中の「ｎｄ」は、その日の気温データが何らかの理由で欠損していることを示す。なお、日ごとの気温データは、気象庁のアメダスのデータベースを利用してもよいが、気象庁が公開するデータは、その日の最低気温と最高気温、及び０時から２４時間までの平均気温（日平均気温）なので、より日平均気温の精度を上げるためには、自前でその日の気温を時間帯ごとに計測したデータベースを構築し、植物が主に成長する時間帯である日照時間帯の平均気温を採用するようにしてもよい。
【００１６】
過去気温チェック部２０は、過去気温記憶部１０に格納された過去の気温データを読み出し、過去の所定のＮ年分の気温データのばらつき度をチェックする。具体的には、過去気温のＮ年分それぞれの気温データに対して、平均と偏差（標準偏差）を算出し、気温データが「リンデベルグ条件」を満たしているかどうかをチェックする。ここで、リンデベルグ条件とは、詳しい説明は省略するが、下記の式（１）で表される条件をいう。
【００１７】
確率変数をＸ１，Ｘ２，．．．Ｘｎ、それぞれの確率変数が従う分布の確率密度関数をｆ（ｘ）とし、平均Ｅ（Ｘ１）＝０、分散Ｖ（Ｘｉ）は有限とする。
ここで、Ｚｎ＝Ｘ１＋Ｘ２＋…＋Ｘｎ、Ｖｎ＝Ｖ（Ｚｎ）とし、任意の実数ε＞０について条件
【数１】
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が成り立つとき、この条件のことを、リンデベルグ条件（Lindeberg's  condition）と呼ぶ。上記の条件が所定値（＝１）に収束するかどうかは、Ｘｎの２次モーメント量（偏差は２次モーメント量である）によって決まる。したがって、簡単に言えば、リンデベルグ条件とは、値のばらつき度合いをチェックする条件である。過去気温チェック部２０は、このリンデベルグ条件の所定の許容範囲を満たしていないデータは除外する（欠損値として扱う）。
【００１８】
過去気温チェック部２０は、次に過去の気温データに欠損値があるかどうかをチェックし、欠損値がなければ、気温データを後続の処理部に受け渡すために、過去気温記憶部１０のチェック前の元々の過去気温とは別の領域に記憶する。もちろん、チェック済・欠損値補完済の気温データは、過去気温記憶部１０とは別のデータベースに記憶してもよい。過去の気温データに欠損値が一つでもあれば、後述する欠損値補完部３０を呼び出して、その欠損値を他のデータによって補完させてから、過去気温記憶部１０の上記の領域に記憶する。なお欠損値は、観測機器の故障等で、もともとデータが得られなかった場合と、上記のようにリンデベルグ条件によるデータのばらつきの許容度のチェックの結果、そのデータが予測のためのデータから除外された場合にも発生する。すなわち、もともとの気温データに一部欠損がある場合を欠損値として記憶し、もともとの気温データには欠損がない場合であっても、気温データのばらつきが許容度を超えた場合は、その気温データを上記で記憶した欠損値と同様に扱う。
【００１９】
欠損値補完部３０は、気温データに欠損値がある場合に、過去気温チェック部２０から呼び出され、その欠損値のある年を除いた過去Ｎ−１年分の各日の平均気温を算出し、欠損値のある年の同月同日の過去平均気温として代替値とする。すなわち、欠損発生年以外データの平均値で欠損値を補完する。
【００２０】
過去平均気温算出部４０は、単に過去データの所定の年分（Ｎ年分）の平均を求めるのではなく、移動平均を求める。移動平均は、時系列データにおいて、ある一定区間ごとの平均値を区間をずらしながら求めるものである。すなわち、過去気温データに対して、移動平均区間数をｎとすると、各日付において、（日付−［ｎ／２］）日と、（日付＋［ｎ／２］）日との間の区間の移動平均を算出し、各日付の平均気温値とする。ここで、ｎは偶数を仮定しているが、奇数の場合は、［ｎ／２］は、ｎ／２の整数部分を示すものとする。算出された移動平均気温値は、過去平均気温記憶部５０に格納される。過去平均気温記憶部５０は、データベースであってもよいし、一時的な記憶領域であってもよい。
【００２１】
有効気温積算部６０は、過去平均気温記憶部５０に記憶された過去平均気温のデータを読み出し、有効気温を積算する。具体的には、対象農作物の栽培開始日から予測実施日までの有効気温を日別の平均気温データから求め、対象とする日付分を積算する。さらに、予測実施日より未来の日付の有効気温を過去気温の平均値から求め積算し、上記で求めた予測実施日以前の積算値に合算し、合算された積算値が、予測条件のパラメータとして入力された所定の目標有効積算気温を超えたとき、その日付を収穫時期である予測収穫日（収穫可能日）として出力する。
【００２２】
予測収穫日記憶部７０は、上記の有効気温積算部６０が出力した予測収穫日を記憶する。予測収穫日は、予測実施日と各入力パラメータの条件によって変わるので、それらの条件のサマリーデータと共にデータベースとして保管することが望ましい。
【００２３】
予測条件入力部８０は、上記で説明した処理ブロックのうち、過去気温チェック部２０、過去平均気温算出部４０、及び有効気温積算部６０に対して、それぞれの処理に必要なパラメータを操作員に入力させる手段を提供する。ここで入力されるパラメータは、データベースに格納された過去気温のデータと共に、予測に必要とされる予測条件であり、具体的には、使用する過去気温データの年数（Ｎ）、気温データのばらつき度合いの許容度を判定するためのリンデベルグ条件の許容度、対象とする農作物の栽培開始日と生育最低温度と生育最高温度、予測収穫日を判定するための目標有効積算気温、及び過去気温の移動平均を算出するための移動平均区間数（ｎ）である。これらのパラメータ（予測条件）と過去気温データに基づいて、予測収穫日が算出される。
【００２４】
表示／出力部９０は、有効気温積算部６０が求めた予測収穫日を本装置の表示部（図示せず）に表示するか、又は他の装置に出力する役目を果たす。このとき、単に予測収穫日を出力するだけでなく、予測に用いたデータのサマリーや入力パラメータを共に出力するようにしてもよい。
【００２５】
以上、本装置の働きを簡単にまとめると、以下のようになる。推定に使う過去の気温データのＮ年分は、典型的には、同月同日のデータは平均μ、分散σ２の正規分布に従う確率値として捉える（必ずしも正規分布に限定されない）。その上で、気温データの変動がリンデベルグ条件の許容範囲内であるときは、Ｎ年の平均値を予測に用いる。気温データが許容範囲外の値であった場合は、当該データを除いたＮ−１年の平均気温を用いる。欠損データ（欠損値）があった場合は、欠損があった日の過去データから、欠損発生日の平均気温を求め、欠損データの代替値として用いる。また、平均気温は、単に過去データのＮ年分の平均を求めるのではなく一定日数の移動平均を採り、この値を同月同日の日平均気温とすることにより、気象データ固有のばらつき（日変動）の平滑化を図っている。
【００２６】
また、上記の本装置の機能構成は、あくまで一例であり、一つの機能ブロック（記憶部及び処理部）を分割したり、複数の機能ブロックをまとめて一つの機能ブロックとして構成したりしてもよい。各処理部は、装置に内蔵されたＣＰＵ（Central  Processing  Unit）が、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ、ＳＳＤ(Solid  State  Drive)、ハードディスク等の記憶装置に格納されたコンピュータ・プログラムを読み出し、ＣＰＵにより実行されたコンピュータ・プログラムによって実現される。すなわち、各処理部は、このコンピュータ・プログラムが、記憶部に格納されたデータベース（ＤＢ;Data  Base)やメモリ上の記憶領域からテーブル等の必要なデータを読み書きし、場合によっては、関連するハードウェア（例えば、入出力装置、表示装置、通信インターフェース装置）を制御することによって実現される。また、本発明の実施形態におけるデータベース（ＤＢ）は、商用データベースであってよいが、単なるテーブルやファイルの集合体をも意味し、データベースの内部構造自体は問わないものとする。
【００２７】
（過去気温チェック部２０の処理フロー）
以降では、本装置の各機能ブロックが行う処理ステップについて、より詳細に説明する。まず、図３は、本発明の実施形態に係る過去気温チェック部２０が行う処理フローを示す図である。なお、以降の処理フロー図（フローチャート）においては、各ステップ間の入力と出力の関係を損なわない限り、各ステップの処理順序を入れ替えてもよい。
【００２８】
過去気温チェック部２０は、まずステップＳ１０において、使用する過去気温データの年数（Ｎ）を、予測条件入力部８０から取得する。次に、ステップＳ１１において、使用する気温データのＮ年分を過去気温記憶部１０から読み出し取得する。
【００２９】
過去気温チェック部２０は、続いて、ステップＳ１２において、リンデベルグ条件の許容度を予測条件入力部８０から取得する。リンデベルグ条件の許容度とは、所定範囲にデータが収まっていれば許容度内と判断し、所定範囲に収まっていなければ許容度を超えていると判断するための値である。例えば、確率分布が正規分布に従うと仮定すると、標準偏差σに対して、±２σの範囲にデータが分布する確率（確率密度曲線下の面積）は９５．４５％となり、更に±３σの範囲だと確率は９９．７３％となるので、このパーセントの値そのものを許容度としてもよい。
【００３０】
過去気温チェック部２０は、入力パラメータ（Ｎとリンデベルグ条件の許容度）及び過去Ｎ年分の気温データを取得すると、続いて、ステップＳ１３において、過去Ｎ年分のデータそれぞれに対して、平均μ（単純平均）と標準偏差σを算出する。そして、ステップＳ１４において、各気温データが、与えられたリンデベルグ条件の許容度内か否かを判定する。許容度内の場合は、ステップＳ１６に移るが、許容度の条件を満たしていない場合は、そのデータを除外して欠損値として扱う（ステップＳ１５）。なお、ここでリンデベルグ条件の許容度とは、データの分布が例えば正規分布に従うとした場合、あるデータが確率密度曲線下のμ±３σの範囲にあればばらつきの許容度の範囲内、そうでなければ、ばらつきの許容度の範囲外というように、各データのばらつき度合いを判定するための値である。
【００３１】
過去気温チェック部２０は、次にステップＳ１６において、ステップＳ１１で取得した気温データに対してリンデベルグ条件判定後、各データに欠損値があるか否かを判定する。欠損値がある場合（Ｎ年の過去気温データのうち１日でも欠損値がある場合）は、ステップＳ１７で、前述の欠損値補完部３０を呼び出し、欠損値補完処理を行わせる。欠損値がない場合（ステップＳ１６：Ｎ）、又はステップＳ１７の欠損値補完処理が終了した後は、ステップＳ１８において、ばらつきチェック及び欠損値補完後の過去気温データを、後続の過去平均気温算出部４０及び有効気温積算部６０に受け渡すために過去気温記憶部１０に格納し、処理を終了する。なお、ステップＳ１８では、ばらつきチェック及び欠損値補完後の過去気温データは、はらつきチェック、欠損値補完前の元々の過去気温データと区別するため、データベースの別の領域に保存する。
【００３２】
（欠損値補完部３０の処理フロー）
図４は、本発明の実施形態に係る欠損値補完部３０が行う処理フローを示す図である。なお、以降の日付の処理においては、閏年が含まれていないものとする。欠損値補完部３０は、まずステップＳ３０において、過去気温チェック部２０から引き渡された欠損発生日を変数Ｄ０、Ｄ１に代入する。そして、ステップＳ３１において、（Ｄ１＋１日）の気温のデータが過去気温記憶部１０にあるかどうかをチェックする。気温データがなければ、（Ｄ１＋１日）も欠損日であるので、ステップＳ３２でＤ１を１日増加させ、ステップＳ３１に戻る。
【００３３】
（Ｄ１＋１日）の日の気温データがある場合は（ステップＳ３１：Ｙ）、ステップＳ３３に移り、欠損値が存在する年を除いた年の同月同日の平均温度をＤ０の日の欠損値の代替値として補完する。そして、ステップＳ３４において、Ｄ０とＤ１を比較し、Ｄ０がＤ１より小さい場合は、ステップＳ３５でＤ０を１増加させ、ステップＳ３３に戻る。ステップＳ３４において、Ｄ０がＤ１に等しいかＤ１より大きくなった場合は、ステップＳ３６に移る。
【００３４】
欠損値補完部３０は、最後にステップＳ４０において、年ごとに全ての欠損発生日について補完処理を行ったかをチェックし、未処理の欠損発生日があれば、その未処理の欠損発生日を新たな欠損発生日とした後に、ステップＳ３０に戻り、ステップＳ３１〜Ｓ３６の処理ステップを繰り返す。そうして、未処理の欠損発生日がなくなれば（ステップＳ３６：Ｙ）処理を終了し、過去気温チェック部２０に戻る。
【００３５】
（過去平均気温算出部４０の処理フロー）
図５は、本発明の実施形態に係る過去平均気温算出部４０が行う処理フローを示す図である。過去平均気温算出部４０は、まずステップＳ５０において、過去気温の移動平均を求めるための移動平均区間数ｎを予測条件入力部８０から取得する。次に、ステップＳ５１において、ばらつきチェック及び欠損値補完後のＮ年分の過去気温データを、過去気温チェック部２０が出力した過去気温記憶部１０の記憶領域から読み出しておく。
【００３６】
過去平均気温算出部４０は、次にステップＳ５２において、変数Ｄａｔｅに１月１日に相当する値を代入する。続いてステップＳ５３で、変数Ｄａｔｅ１にＤａｔｅ−［ｎ／２］を代入する（［ｎ／２］はｎ／２の整数部分を表す）。また、ステップＳ５４において、変数Ｄａｔｅ２にＤａｔｅ＋［ｎ／２］を代入する。そして、ステップＳ５５において、Ｄａｔｅ１が１２月３１日より前であるかどうかをチェックし、１２月３１日より前でなければ（ステップＳ５５：Ｎ）、年を跨ぐ処理として、Ｄａｔｅ１に１２月３１日−（［ｎ／２］＋１）を代入する。１２月３１日以降であれば、ステップＳ５６の処理はスキップする。
【００３７】
同様に、ステップＳ５７においては、Ｄａｔｅ２が１月１日以降であるかどうかをチェックし、１月１日以降でなければ、年を跨ぐ処理として、Ｄａｔｅ２に１月１日＋（［ｎ／２］−１）を代入する。１月１日より前であれば、ステップＳ５８の処理はスキップする。
【００３８】
過去平均気温算出部４０は、最後にステップＳ５９において、Ｄａｔｅ１の日の平均気温と、Ｄａｔｅ２の日の平均気温との間の平均値を、Ｄａｔｅの日の過去平均気温に代入する。なお、図中のステップＳ５９で、「過去平均気温（Ｄａｔｅ）」の表記は、記憶部に格納された、Ｄａｔｅの日における過去平均気温を表すものとする。平均気温（Ｄａｔｅ１），平均気温（Ｄａｔｅ２）においても同様である。このようにして移動平均区間数ｎの間の移動平均を求め、過去平均算出処理を終了する。
【００３９】
（有効気温積算部６０の処理フロー）
図６は、本発明の実施形態に係る有効気温積算部６０が行う処理フローを示す図である。有効気温積算部６０は、まずステップＳ７０において、栽培開始日、目標有効積算気温、生育最高気温、生育最低気温を予測条件入力部８０から取得し、ステップＳ７１において、取得した生育最高温度をＴ１、生育最低温度をＴ２とする。
【００４０】
そして、有効気温積算部６０は、ステップＳ７２において、変数Ｄａｔｅを上記で取得した栽培開始日に初期化し、ステップＳ７３において、変数「有効積算気温」をゼロに初期化する。
【００４１】
次にステップＳ７４において、Ｄａｔｅが予測実施日より後であるかどうかをチェックする。Ｄａｔｅが予測実施日より後であれば、Ｄａｔｅの日の過去平均気温−Ｔ２を有効気温に代入し（ステップＳ７５）、続いて、Ｔ１からＤａｔｅの日の過去平均気温を減じ、変数ＴＤに代入する（ステップＳ７６）。ステップＳ７４において、Ｄａｔｅが予測実施日より前であれば、Ｄａｔｅの日の過去気温−Ｔ２を有効気温に代入し（ステップＳ７７）、続いて、Ｔ１からＤａｔｅの日の過去気温を減じ、変数ＴＤに代入する（ステップＳ７８）。
【００４２】
ステップＳ７９において、ステップＳ７５又はステップＳ７７で算出した有効気温がゼロ以上かどうかをチェックし、マイナスの値であれば、有効気温をゼロとする（ステップＳ８０）。次に、ステップＳ８１において、ＴＤがゼロ以上かどうかをチェックし、マイナスの値であれば、ＴＤをゼロとする（ステップＳ８２）。これは、有効気温又はＴＤがマイナスとなるということは、その気温が生育最高温度を超えていることを意味し、このようなデータは、作物の生育には寄与しないのでこれを除外するためである。
【００４３】
次にステップＳ８３において、有効積算気温←（有効積算気温＋（有効気温−ＴＤ））の計算を行う。そして、ステップＳ８４において、有効積算気温が目標有効積算気温以上となったかどうかをチェックする。有効積算気温が目標値に達していなければ、ステップＳ８５でＤａｔｅを１増加させた後、ステップＳ７４に戻り、ステップＳ７５〜Ｓ８４の処理を繰り返す。
【００４４】
有効気温積算部６０は、最後にステップＳ８６において、Ｄａｔｅの翌日を目標積算有効気温の到達日として出力する。このようにして、有効気温積算処理を終了する。
【００４５】
（有効積算気温のサマリーデータ）
図７は、本発明の実施形態に係る収穫時期予測装置１００が出力する有効積算気温のサマリーデータの具体例を示す図である。この例では、目標有効積算温度を１０００度としているので、栽培開始日（９月１日）から積算された有効積算気温が１０００度を超えた日（１０月２６日）を収穫可能日（予測収穫日）としている。なお、既に図６で説明したように、有効積算気温の算出には、予測実施日前は、「過去気温」の欄のデータを使用し、予測実施日後は、「過去平均気温」の欄のデータを使用する。ただし、予測実施日（９月１１日）のデータが予測開始時点で得られている場合は、予測実施日のデータは、予測実施日前に含まれるが、そうでない場合は、予測実施日後に含まれる。
【００４６】
（実施形態の効果）
上記の説明のとおり、予測に用いる有効積算気温の精度を上げることによって、有効積算気温法による収穫期収穫時期予測の精度を上げることができる。すなわち、予測に用いる気象データには、観測機器や観測方法など計測にまつわる誤差と、気温そのものの変動にまつわる誤差が存在するが、本実施形態の収穫時期予測装置においては、計測にまつわる誤差（データの欠損を含む）に対応するために、リンデベルグ条件のチェックと欠損値の補正を行うことができる。また、気象データそのものの変動に対しては、移動平均を使うことによって、平滑化することができる。
【００４７】
以上、実施形態を用いて本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されないことは言うまでもない。上記実施形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。またその様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。なお、上記の実施形態では、本発明を物の発明として収穫時期予測装置１００で説明したが、本発明は、方法の発明（収穫時期予測方法）又はコンピュータ・プログラムの発明（収穫時期予測プログラム）としても捉えることもできる。
【符号の説明】
【００４８】
１０  過去気温記憶部
２０  過去気温チェック部
３０  欠損値補完部
４０  過去平均気温算出部
５０  過去平均気温記憶部
６０  有効気温積算部
７０  予測収穫日記憶部
８０  予測条件入力部
９０  表示／出力部
１００  収穫時期予測装置
２００  有効積算気温サマリーデータ
２０１  予測実施日前データ部分
２０２  予測実施日後データ部分
【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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【図６】
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【図７】
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