シンポジウム特集

J. Jpn. Soc. Soil Phys.

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土壌の物理性Lectures

No. 151 p.57 ∼ 59 (2022)

作物生長モデルの高精度化に向けた根群域モデルの役割と課題
辰己賢一 1

作物生長モデルは，時々刻々と変化 · 変動する気象 ·りわけ重要な目的である播種 · 施肥 · 灌水 · 防除 · 収穫

土壌環境下における作物体の生長や動態をコンピュータするときの複雑な農作業判断を篤農家の経験値 · 暗黙知上でダイナミックに表現するものである．これまでに提から統計モデルに委ねることはモデルの性格上限界があ案されてきた各種作物モデルは，個葉レベルに始まり，る．同様に深層学習 · 機械学習技術に基づく作物生長モ

圃場から全球まで多様な時空間スケールを対象とし，作デルの構築には，学習に大量のデータが必要なこと，導物生長に影響を与えたであろう各種要因の定量的な分析き出された解の根拠がわからない，つまりプロセスがブやさまざまなシナリオを想定した生育への影響，気候変ラックボックスであること，農業 · 農作業の複雑さを陽動下における作物の生産性の再現 · 予測などに活用されに解決できないことなどが理由となり，その有用性は限てきた．

定的であると言える．

作物生長モデルはそのアプローチ手法によって大きく以上の実圃場における統計的モデリングの応用可能性

統計学的モデル，プロセス型モデルに分けられ，現在ではこれに深層学習 · 機械学習をベースとしたモデルが台· 汎用性の限界を乗り越えるためには，気象学 · 土壌学 ·生理 · 生態学の知見に基づく，作物生長のプロセスを考頭を始めた．統計学的モデルは，作物の生長 · 収量と気慮できるモデル構築およびその技術精度のさらなる向上

象 · 土壌環境との関係を説明する線形 · 非線形回帰，ベが求められる．このとき，対象とする時空間スケールにイズ回帰などの回帰式を構築するものである．これらのよって着目すべき物理量は異なってくる．例えば，全球統計モデルは，結果に影響を与える変数を説明するためスケールの作物生長モデルでは，作物層や大気層を鉛直に有効に働き，入力 · 出力データの特徴を見出すことを方向に解像することは計算コストが膨大となる一方で，主目的としているため，収量の再現やその解釈に一定のそれ以上に作物生長動態の再現 · 予測に資する情報が得範囲内において役立つものとなる．一方で，統計式の構られるかは慎重に精査する必要がある．また，作物個体築に使用した説明変数の範囲外（例えば，極端な気象のの一枚一枚の葉に着目した形状や傾斜，個葉の光合成，発生や想定していない経済事象の発生）の事象の再現は蒸散，同化能力に対する複雑な生理 · 生態学的モデリンできない．すなわち，回帰式を構成する係数値は，回帰グを考慮することもその必要性は高くない．つまり，広式構築の際に用いられたデータの範囲内のみにおいて有域スケールにおいては，グリッド間の水平方向の土壌水効であり，また，データを取得した圃場，栽培方法，対分や栄養分など各種フラックスの移動プロセスの実装は象品種，農事歴が異なれば，もはやその回帰式の有効性優先順位が高くはなく，気象（気温，湿度，降水量，日は著しく低下するため，統計学的モデルは作物の生長を射），土壌（土壌の物理性 · 化学性，水分量），灌漑，施再現 · 予測する上において汎用的ではないと言える．近肥，農事暦のグリッドベースの情報と経験的なパラメー

年では，これらの欠点を克服するために，作物のよりミタおよび気象 · 土壌の経過から作物の生長を定量的に説クロな情報まで考慮した生理 · 生態学的な特徴を内包し，明 · 予測するモデルが望まれる．これらの広域モデルはかつ不確実性を考慮できる回帰式の提案がなされてい主として気候変動下での作物生産性の予測などに用いらる．しかしながら，時々刻々と変化 · 変動する作物の生れる．一方，より小さな時空間スケール（ ∼ 群落）では，長過程を再現 · 予測し，その生長要因を定量的に分析で作物を鉛直方向に各層に分割し，各層ごとの作物個体群

き，農作業管理の意思決定において重要となる各種情報の微気象や気孔応答に伴う光合成，蒸散反応などの生理（明日必要な潅水量はどのぐらいであろうか？ この 1 週反応，葉面積指数（LAI），葉と周辺空気間の水蒸気 · 二間で熱ストレスは発生しないかどうか？ など）を高い精

酸化炭素の交換量，各層間におけるこれらの輸送量が計度で得ることは困難である．以上，農学分野においてと算可能なモデルが理想的であり，様々な気象や土壌条件と作物生長との関係性を論理的かつ定量的な解釈を可能

1 東京農工大学大学院農学研究院, 〒183-0054 東京都府中市幸町 3-5-8.

2022 年 3 月 1 日受稿

2022 年 4 月 1 日受理にする．動的な外部環境に対する作物の生長動態を再現· 予測することが可能になり，圃場特性に依存しない汎用的なモデル技術が確立できれば，作物の生育に関わる

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土壌の物理性第 151 号（2022）

膨大な生育データの取得作業を省略することができ，農ばと言える．地上部に着目したモデルの高精度化に向け作業の最適化に資する情報の出力が可能となる．

た課題は次のようである．時々刻々と変動する非定常な

さて，ここで話をモデル研究とは対角に位置する実験

光環境下や気象の前歴情報が光合成能力に及ぼす影響の的研究に移す．作物の環境応答を解明する研究手法の一定量化は引き続き十分な実験的データの取得と知見の積つとして，光や水，土壌，施肥などを制御した環境下でみ上げが必要である．次に群落の構造と光合成の関係性

作物や植物の栽培をポットや実圃場栽培し，作物がどのである．個葉や群落の葉面傾斜角は群落内の光環境に大ように成長するかを観察 · 記録することで生育状況を把きく影響し，結果として群落構造が群落内の気温，葉温，握し，高収量 · 高品質に資する情報の同定，収量やその湿度，二酸化炭素濃度などの微気象にも影響する．影響

構成要素に及ぼす影響を分析するといった作物学的研究を受けた微気象の変化が葉の光合成や蒸散活動に影響すが長く実施されてきた．これらの栽培実験のみに基づいるため，群落の構造と気象環境，そして光合成，蒸散，呼て得られる理論的あるいは実証的な研究は，作物生長と吸は複雑に影響し合う．このため，モデルの高精度化に環境応答 · 環境ストレスの関係を陽にし，得られた情報は，群落構造の高度な表現，または簡易的であるが群落を実際の農作業現場へのフィードバックさせることに貢の構造と気象条件を精度良く説明できるモデルの構築と献してきた．さらに，近年では，作物の遺伝子資源に着それに必要な実測データの収集が重要な役割を果たす．

目し，遺伝学や遺伝子工学，育種学などの技術をベース

次に LAI の推定である．個体あるいは個体群の葉面積にして，作物の品種改良に貢献しようとする植物 · 作物は，作物の乾物重や収穫係数に大きく影響する．これま遺伝学，植物分子生物学の見地から植物分子の機能と制で多数の LAI 推定モデルが提案されてきたが，先に示し御を解き明かす研究が盛んに実施されている．これらのた群落構造や気象環境との複合的な影響を生理 · 生態学

実験的研究は，作物の生理的 · 遺伝的な領域に詳細に入的に説明することができるモデルの提案は群落光合成量り込むことに大きく貢献してきたが，少なくとも現時点の簡易的な推定にとどまらず，極端な気象環境を含む条において膨大な生育調査実験で得られた結果を実圃場に件下での応用が可能となり，またどのような外部環境下適用し，気象や土壌の条件下での生長量の再現 · 予測をでどのように葉重や葉面積が時系列的に生長するのかに高い精度で実施することは，圃場内の生育状況のばらつついて定量的かつ論理的に理解することに資するものとき，精緻な気象値や土壌値を得ることが困難なことから，なる．したがって，作物学分野を基盤として研究されて大きな不確実性が伴うため極めて困難であるといえる．

きた LAI の推定を作物生長モデルの高精度化の一つのモ

また，閉鎖空間やオープンフィールドでの調査を問わず，ジュールとして有機的にオンラインで結合させることは多様な地点において得られる生育情報を汎用的に活用す重要な課題である．次に作物の光合成産物の各器官へのることは簡単ではない．このように，室内 · 野外圃場に分配プロセスのモデル化である．葉の光合成によって得おいて実施される生育調査に基づく実験的研究は，気象られる炭素の一部は葉の生長や維持のために利用され，· 土壌環境と作物の生育応答を明らかにしようとするもその多くは生長中の組織や子実の拡大に使われる．従っのであり，より環境ストレスに強い作物の開発や作物固て，収穫係数の高精度な推定のためには，環境条件が光有の環境特性を明示的に示すことについて大変有用な手合成産物の分配パターンに及ぼす影響をモデル化する必段であるが，一方で，これらの研究の主眼の多くは，作要がある．つまり，光合成によって得られる同化産物が物モデルの開発を目的としたものではないため，作物生

作物の生長と経済的な収量に結びつく分配プロセスの一長モデルの高度化に資する研究の発展にこれまで大きく連の流れを把握することが求められる．そのためには，結びついてこなかったと言っても過言ではない．

時系列的な気象や土壌環境の変化に伴う同化産物の動態

上記のモデル開発に関わる背景および経緯を踏まえ，地上部と地下部それぞれにおいて，作物生長モデルの高やそのパターンを作物の生長と関連づけて実験的あるいは理論的に研究することが望まれる．

度化，そして作物の生長を再現 · 予測するために必要な地下部つまり根群域における研究課題を考察する．作

課題を考えてみる．地上部においては，主に気象環境，物生長モデルの開発はこれまで微気象を含む気象と作物病害虫の発生が個体あるいは個体群落レベルでの作物のの生長動態をダイナミックに表現することを目的として生長そして物質生産に重要な役割を果たす．特に作物生主として実施されてきた．これは土壌の物理的 · 化学的長プロセスが気象との関係においてどのような役割を果特性，微生物群動態の測定が気象測定より容易ではない

たしているかを明らかにすることは歴史的にも一貫してこと，作物生育への影響は主に土壌中への窒素投入量を重要な課題である．葉齢や生育ステージの異なる様々な基本とする簡易的なモデルで考慮されてきたこと，土壌

個葉の気孔応答を含む光合成能力と気温 · 葉温，飽差，光

水分や施肥は作物の生育ストレスとはならないように管環境，葉窒素濃度との関係はガス交換測定法などによっ理されている前提でモデル化されてきたことなどに起因てこれまで膨大な知見が得られているが，これらの測定する．土壌中の窒素レベルは個葉の光合成能力や葉面積データは必ずしも容易に作物モデラーが利用できる状況拡大に大きく影響することから作物の生長に大きな影響にはない．このため，作物群落の光合成量や同化産物生を及ぼす．また，時空間スケールによらず，土壌水分は産を再現 · 予測するための汎用モデルの開発は未だ道半

気孔の開閉に大きく影響し，土壌の水分動態 · 窒素の挙解説：作物生長モデルの高精度化に向けた根群域モデルの役割と課題
動は土壌中のストレス環境における作物生長を精度良く

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合，圃場や地域内の土壌肥沃度の違いをどのようにモデシミュレートするためには把握しておかなければいけな

ル内で表現するか，2）より正確な作物の生長動態の予い情報である．地下部，作物体内，そして大気の水分 ·測に必要な土壌の入力変数およびパラメータは何である

窒素動態，つまり土壌―作物―大気の相互作用が検討でか，3）鉛直方向を含め土壌の入力情報はどの程度精緻できるモデルが作物生長モデルのゴールであると考える．

ある必要があるのか，4）極端な気象環境や劣悪土壌を含土壌有機物は土壌の健全性 · 保水力 · 栄養供給力 · 土壌

め，土壌―大気―作物の相互作用をシミュレートする上構造 · 流出 · 侵食の要因となる．また，作物への窒素供での考慮すべき要因は何であるか，5）モデルの予測値に給には根群域の無機態窒素（アンモニア態窒素，硝酸態影響を与える不確実性の定量的な把握，である．これら

窒素）が重要であり，無機化は微生物学的プロセスでモの課題を一つ一つ丁寧に解決できれば，作物の個体からデル化される．さらに，作物の根長密度や単位根長あた群落そして大陸規模において，光合成，蒸散，同化産物りの窒素の吸収プロセスと，土壌水分の利用可能性は実の分配と気象や土壌環境との複雑な関係を力学的，経験圃場での作物の栽培においてモデル内に必要不可欠なモ的，論理的に説明することができるモデルの実現が可能ジュールである．窒素プロセスでは，初期条件，初期残となる．

留物，施肥量，土壌中の窒素動態変化，窒素の移動 · 溶
出，無機化 · 固定化，硝化 · 脱窒，アンモニア揮散，作物からの取り込みが窒素バランスモデルのプロセスとして引用文献考慮される必要がある．この時，土壌の鉛直方向への仮比重，有機炭素，土性，全窒素，C/N 比，pH などの土壌プロファイルが土壌 · 根群域プロセスの入力条件として最低限要求される．以上のことから，作物生長モデルの応用可能性を考えた際，土壌水分や施肥量が根群域の窒Franke, A., Müller, C., Elliott, J. et al. (2020): The GGCMI
Phase 2 experiment: global gridded crop model simulations under uniform changes in CO2, temperature, water,and nitrogen levels (protocol version 1.0). Geosci. Model
Dev., 13: 2315–2336, doi:10.5194/gmd-13-2315-2020.

素 · 水分動態に与える諸過程と作物生長への影響を包括

Lischeid, G., Webber, H., Sommer, M. et al. (2022): Machine

的に考察できる統合モデルの開発，持続可能な農業を実

learning in crop yield modelling: A powerful tool, but no現する上で必要なさまざまな農作業意思決定を支援する

surrogate for science. Agric. For. Meteorol., 312,

情報の出力が可能なモデルの構築が達成すべき最も高い位置に置かれるべき目標である．
以上，作物生長モデルの役割と現時点での限界，時空

doi:10.1016/j.agrformet.2021.108698.
Müller, C., Elliott, J., Kelly, D. et al. (2019): The global
gridded crop model intercomparison phase 1 simulation

間スケールごとに考慮すべき物理学的特性，実験的研究

dataset. Sci Data, 6: 50, doi:10.1038/s41597-019-0023-8.とモデルとの融合に向けた課題，地上部および地下部そShahhosseini, M., Hu, G., Huber, I. et al. (2021): Coupling

れぞれにおける作物モデルの高精度化に向けた課題を網

machine learning and crop modeling improves crop yield

羅的に述べてきた．最後に根群域モデルの課題を列挙す

prediction in the US Corn Belt. Sci. Rep., 11: 1606,

ると，1）水分や窒素に関するストレスがないとした場

doi:10.1038/s41598-020-80820-1.