(57)【要約】【課題】ピーマンはサラダなど生食用途も多いので必要最小限の農薬散布を行うために、炭疽病発生を事前に予測してスケジュール農薬量を減らす。【解決手段】耕作地に設置した微気象観測装置による気象データとアメダスによる気象データの両方を使ってピーマン炭疽病発生予察アルゴリズムを動かしてホームページに両者の判定結果を併記して表示する。表示方法はピーマンの栽培季節に合わせたカレンダ形式とする。炭疽病発生の危険率は、白三角、白四角、白丸、黒丸を使って耕作者が一目でわかるようにカレンダに埋め込む。また、危険条件が１日に複数回発生してもその通りに表示する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ピーマンほ場に設置した微気象観測装置から得た葉濡れ時間中の平均気温と葉濡れ時間と降水量の各データにおいて、所定の大雨を観測した場合には炭疽病発病予察判定を行わないステップと、
葉濡れ時間中の平均気温が１２度Ｃより低いか３３度Ｃより高い場合には炭疽病発病予察判定を行わないステップと、
発病率を発病率表を使って算出するステップと
を実行させることを特徴とするピーマン炭疽病発生予察アルゴリズム。
【請求項２】
前記微気象観測装置は毎正時にほ場の気象観測観測を行い２４回分のほ場データを１日に一回インターネット回線を経由して中央蓄積装置に送り出す手段と、
前記ピーマンほ場に近いアメダスデータを１日分ダウンロードして気温、降水量と前記アメダスデータの日照時間、風速、降水量から葉濡れ時間を推定して前記中央蓄積装置に送り出す手段と、
前記中央蓄積装置に格納された前記ほ場データと前記アメダスデータを使って請求項１に記載したピーマン炭疽病発生予察アルゴリズムを動かす手段と
を備えたピーマン炭疽病判定システム。
【請求項３】
算出された前記発病率の値が５％以下の場合は「マイナス（−）」、５〜１０％の場合は「白三角」、１０〜１５％の場合は「白四角」、１５〜２０％の場合は「白丸」、２０％以上の場合は「黒丸」を発病判定結果としてカレンダ形式の表に書き出してホームページにアップロードすることを特徴とする請求項２記載のピーマン炭疽病判定システム。
【請求項４】
前記葉濡れ時間が１日の内に複数回出現した場合は、前記カレンダ形式の表に前記発病判定結果を複数行表示することを特徴とする請求項３記載のピーマン炭疽病判定システム。
【請求項５】
前記ほ場データと前記アメダスデータをそれぞれを使って算出して作成した前記カレンダ形式の表をホームページ上に併記したことを特徴とする請求項３と４記載のピーマン炭疽病判定システム。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、気象データを蓄積してピーマン炭疽病の発生予察を行い、Ｗｅｂ上に判定結果を表示するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】  ピーマン炭疽病は糸状菌（カビ）の一種である炭疽病菌が原因で発生する。本病害は果実が円〜楕円形に陥没するほか、葉にも同心円状の斑点を生じるなど、品質や収量の低下を引き起こす深刻な病害である。本病原菌の最適生育温度が約２５〜２７．５度Ｃであり、梅雨時や秋雨の時期に多発することが知られている。【０００３】  防除対策として、ピーマンに傷をつけないための防風措置や雨除け、病害防除剤散布などが指導されている。病害防除剤散布は時期が合えば効果が高い反面ピーマンはサラダなど生食用途も多いため昨今の減農薬ブームによる消費者動向や、また農業経営上のコストダウン要請によって、最低限の薬剤散布が求められている。【０００４】  そこでスケジュール散布ではなく、病害発生予察散布の技術が様々開発されてきた。特許文献１では、耕作地に微気象観測装置を置いてイネいもち病発生予察理論であるＢＬＡＳＴＡＭアルゴリズムを動かしてイネいもち病発生警報を出している。特許文献２では、病害発生予察理論の元になる葉濡れ時間と降水量の２つのデータを１チャネルのアナログ信号に合成して出力する工夫をしている。特許文献３では、病害発生を予察すると共に病害に応じた対処方法を表示する。特許文献４では、耕作地に設置された微気象観測装置で収集された各種センサデータと病害発生予察理論を使った判定結果をインターネット回線を介して耕作者、技術指導員、農業改良普及員、研究者が同じタイミングで共有することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−２１２００８号広報
【特許文献２】特開２００７−２４４３５５号広報
【特許文献３】特開２００９−１０６２６１号広報
【特許文献４】特開２０１１−１８２９９号広報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】  特許文献１から４は、よく知られたイネいもち病発生予察理論（ＢＬＡＳＴＡＭ）を前提としている。ピーマン炭疽病については、これまで予察モデルが確立されておらず、本発明における発明者らは仮説を立てて検証を繰り返し、モデル式を創り上げた。また、微気象観測装置を耕作地に設置することは耕作地に最接近のデータを得られるというメリットがある反面、コスト面で台数的には限界がある。そこで、微気象観測装置ほどの精度は期待できなくても各地に点在するアメダスデータを利用したピーマン炭疽病発生予察システムが待たれていた。
【課題を解決するための手段】
【０００７】  請求項１において、ピーマンほ場に設置した微気象観測装置から得た葉濡れ時間中の平均気温と葉濡れ時間と降水量の各データにおいて、所定の大雨を観測した場合には炭疽病発病予察判定を行わないステップと、葉濡れ時間中の平均気温が１２度Ｃより低いか３３度Ｃより高い場合には炭疽病発病予察判定を行わないステップと、発病率を図１の発病率表を使って算出するステップとを実行させるピーマン炭疽病発生予察アルゴリズムを創り上げた。【０００８】  請求項２において、微気象観測装置は毎正時にほ場の気象観測観測を行い２４回分のほ場データを１日に一回インターネット回線を経由して中央蓄積装置に送り出し、一方ピーマンほ場に近いアメダスデータを１日分ダウンロードして気温、降水量とアメダスデータの日照時間、風速、降水量から葉濡れ時間を推定して中央蓄積装置に送り出し、中央蓄積装置に格納されたほ場データとアメダスデータを使って請求項１に記載したピーマン炭疽病発生予察アルゴリズムを動かすピーマン炭疽病判定システムを創り上げた。【０００９】  請求項３において、図３に示すように算出された発病率の値が５％以下の場合は「マイナス（−）」、５〜１０％の場合は「白三角」、１０〜１５％の場合は「白四角」、１５〜２０％の場合は「白丸」、２０％以上の場合は「黒丸」を発病判定結果としてカレンダ形式の表に書き出してホームページにアップロードするピーマン炭疽病判定システムを創り上げた。【００１０】  請求項４において、葉濡れ時間が１日の内に複数回出現した場合は、カレンダ形式の表に発病判定結果を複数行表示するピーマン炭疽病判定システムを創り上げた。【００１１】  請求項５において、ほ場データとアメダスデータをそれぞれを使って算出して作成したカレンダ形式の表をホームページ上に併記するピーマン炭疽病判定システムを創り上げた。
【発明の効果】
【００１２】  耕作地に設置した微気象観測装置により耕作地のピンポイントの正確なデータに基づいた予察判定が可能となる。微気象観測装置が設置できない場所のピーマン畑では、近くのアメダスポイントのデータを援用して予察判定が可能となる。【００１３】  また耕作者、技術指導員、農業改良普及員、研究者がリアルタイムに予察判定を共有できるため、スピーディな防除対策につながる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】葉濡れ時間中の平均気温、葉濡れ時間から算出する炭疽病の発病率表である。
【図２】左にほ場データ、右にアメダスデータを使って作成したカレンダ形式の発病判定結果ホームページである。
【図３】炭疽病発生予察結果の記号化表である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】  特許文献１で公開された技術思想を具現化した微気象観測装置「クロップナビ」（登録商標）をピーマンほ場に設置し、毎正時に気温、降水量、葉濡れ状態を計測し１日に一回インターネット回線を経由して中央蓄積装置に送信する。中央蓄積装置は葉濡れ時間中の平均気温を計算して葉濡れ時間と降水量とともに格納する。
【００１６】  一方でピーマンほ場に近い１つ以上のアメダスポイントから一日分の気温、降水量、日照時間、風速データをダウンロードして所定の葉濡れ時間推定プログラムを動かして、葉濡れ時間中の平均気温、葉濡れ時間と降水量を中央蓄積装置に格納する。
【００１７】  次に、ピーマンほ場とアメダスデータから得られたそれぞれの葉濡れ時間中の平均気温、葉濡れ時間と降水量を請求項１のピーマン炭疽病発生予察アルゴリズムに入れて発病率を求める。
【００１８】  まず、葉濡れ時間中の平均気温、葉濡れ時間を図１の発病率表に当てはめて発病率を算出する。続いて、葉濡れ時間中の雨量を見て１時間当たりの雨量が所定量以上の場合には炭疽病菌がピーマンから流されたと推測して発病率をゼロとする。次に、葉濡れ時間中の平均気温が１２度Ｃより低いか３３度Ｃより高い場合には炭疽病菌が活動しないと推測して発病率をゼロとする。
【００１９】  ホームページの読者が直感的に危険性を把握できるように図３に示す記号を用いて発病率の値によって５％以下の場合は「マイナス（−）」、５〜１０％の場合は「白三角」、１０〜１５％の場合は「白四角」、１５〜２０％の場合は「白丸」、２０％以上の場合は「黒丸」を発病判定結果とする。葉濡れ時間が１日の内に複数回出現した場合は「マイナス  白三角  白四角  白丸  黒丸」の発病判定結果も複数回出る。次に、カレンダ形式の表を作成して該当する日の欄に「マイナス  白三角  白四角  白丸  黒丸」の発病判定結果を書き込む。ピーマンほ場とアメダスデータのそれぞれのカレンダ形式表が出来上がるので、両者を並べてホームページに表示させる。
【００２０】  アメダスデータの葉濡れ時間判定方法は以下による。使用するデータは、時刻、日照時間、風速（ｍ／秒）、雨量である。なお、降雨とは１ｍｍ／時間以上である。
【００２１】（１）日照時間が０．２以上なら葉濡れ時間はゼロである。
（２）８〜１５時で，風速３ｍ以下かつ日照時間０．１以下かつ降雨があれば前後３時間を葉濡れ時間とする。但しその前後３時間も風速３ｍ以下かつ日照時間０．１以下であること。
【００２２】（３）１６〜６時までに１時間でも降雨があれば、その時間から７時までを葉濡れ時間とする。但し、１６時から４時までの場合、その時間の風速が４ｍ未満で、かつ、前後３時間の平均風速が３ｍ未満で、降雨があれば、その時間から７時までを葉濡れ時間とする。また５時から７時までの場合、その時間の風速が３ｍ未満で、降雨があれば  その時間から７時まで葉濡れ時間とする。
【００２３】続いて、降雨があったその時間から「１時間前」を調べて次の判定を行う。
（ア）１時間前が８〜１５時の場合、「１時間前」の風速３ｍ以下、日照時間０．１以下のときだけ「１時間前」を葉濡れ時間にする。
（イ）１時間前が１６〜４時の場合、「１時間前」の前後３時間の平均風速が３ｍ未満のときだけ「１時間前」を葉濡れ時間にする。
（ウ）１時間前が５〜７時の場合、「１時間前」の風速３ｍ未満のときだけ「１時間前」を葉濡れ時間にする。
【００２４】（４）１６時以降の日照時間の合計が０．２以上ならその時間で濡れを中断する。
（５）１６〜４時で３時間の平均風速が３ｍ以上なら葉濡れ開始としない。
（６）風速が４ｍ以上なら葉濡れ開始としない。
（７）５〜７時で風速３ｍ以上なら葉濡れ開始としない。
【実施例】
【００２５】  ２０１１年兵庫県北部のピーマン産地において、Ｃｏｌｌｅｔｏｔｒｉｃｈｕｍ  ｓｉｍｍｏｎｄｓｉｉ菌のピーマン炭疽病が国内で初めて確認されＨ２３年度病害虫発生予察特殊報が出された。加西市の兵庫県立農林水産技術総合センターほ場において、ピーマンの作付けを行い、同ほ場に微気象観測装置「クロップナビ」を設置し、毎正時の気温、降水量、葉濡れ状態を計測し午前７時に携帯電話網を使ってＥメールの本文に計測データを入れて送信した。Ｅメール処理アプリケーションは、午前８時にメールサーバにアクセスして該当メールから計測データを引きはがしてデータベースサーバに格納する。【００２６】  同時に兵庫県農試ほ場から約１０ｋｍ離れた福崎アメダス地点のデータをアメダスホームページからダウンロードして時刻、日照時間、風速から葉濡れ時間を計算して、同じくデータベースサーバに格納する。炭疽病発生予察アプリケーションは、データベースサーバに格納されたピーマンほ場、福崎アメダスの各データを参照して図１の発病率表に当てはめて発病率を得る。図３の記号変換表に基づいて発病率の値によって５％以下の場合は「マイナス（−）」、５〜１０％の場合は「白三角」、１０〜１５％の場合は「白四角」、１５〜２０％の場合は「白丸」、２０％以上の場合は「黒丸」を発病判定結果とする。【００２７】  次に、図２に示すようにホームページ作成アプリケーションは、この発病率をカレンダ形式の表に記入してピーマンほ場、福崎アメダスのそれぞれのカレンダ形式表を比較できるように１ページに並べてアップロードして公開する。この時、６月１１日に顕著に見られるように１日に複数回の葉濡れ時間が発生して複数回の発病率が判定された場合は、カレンダの１日分の余白に複数行記入する。利用者は、毎朝８時に更新されるこのカレンダ形式表を参考に防除を計画し実施する。【００２８】（正確性の検証）
本予測システムで感染リスクが２０％以上となる（出現）日から初期病斑出現までに約３日ほどかかることがわかった。感染リスク日とその後の発病は、ほぼパラレルであることが確認された。
【産業上の利用可能性】
【００２９】  実施例のように、従来の目視確認による病斑出現の３日以上前に感染予測ができるので防除などの計画を早めに立てることが可能となった。ホームページを毎日見ている耕作者は発病判定結果で確率が高い時は、ＪＡ技術指導員に相談して両者で同じホームページを見ながら防除などの対処方法を検討できる。また、広域で危険性が高まった場合は病害虫防除所より、発生予報／警報／注意報／特殊報などを発表できる。【００３０】  予算上その他の理由により全てのほ場に「クロップナビ」を設置することは現実的ではない。しかし、本システムを使えばほ場データとアメダスデータを比較することによって「クロップナビ」を設置せずにアメダスデータのみで運用が可能か否かの判断が行えるので、数に限りがある「クロップナビ」を有効に配置することが可能となる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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