研究トピックス
世界のコムギとコメの不作を収穫3カ月前に予測する手法を開発
ー3ヵ月先の気候予測から世界的な豊凶を予測ー

穀物が不作になれば低所得者層の栄養状態は悪化行った同 研 究 所 大

コメ、コムギといった穀物の豊凶は、世界の食糧需気環境研究領域の給に大きな影響を与えます。世界的に不作となれば

飯泉仁之直研究員

国際市場における価格の高騰は必至。その影響は所はこう説明します。

得水準の低い開発途上国にあらわれやすく、特に輸「穀物の生産を予測入食料に頼る都市部の低所得者層の栄養状態の悪するには、まず、実際大気環境研究領域化は避けられません。に観 測された気 温、

飯泉 仁之直としちか

そのため国連食糧農業機関（FAO）は世界の穀物生

土 壌 水 分 量といっ産の動向を監視していますが、3カ月程度先の短期的た気象条件と、実際の収量との間の統計的な関係をな気候予測から、その年の穀物の豊凶を予測できる明らかにする必要があります。気象条件については気ようになれば、世界の穀物生産の動向を監視する上象庁と電力中央研究所が作成した気象データを利用で重要な技術になるでしょう。不作になったとしても、することができたのですが、全地球的な穀物の収量事前に穀物の備蓄を進め、開発途上国の低所得者層データを収集し、データベース化していく必要がありに分配できるようにしておけば、食糧需給ひっ迫によました」

る混乱を最小限に抑えることが期待されます。
これまでにもオーストラリアなどの一部の地域で収全地球規模の農作物の収量データベースがない量の予測が行われていましたが、地球全体での穀物農産物の収量データについては、シミュレーション生産の予測は行われていませんでした。
そこで（独）農による収量予測に使えるデータベース化は進んでお業環境技術研究所の研究グループは（独）海洋研究らず、これまでアメリカのミネソタ大学の研究グループ開発機構と共同で、短期の気候予測から穀物の世界により1961年から2010年までの50年間の収量を的な豊凶を予測する手法の開発に取り組みました。
コ

データベース化したという報告がされているだけです。

ムギやコメなどの穀物の種をまいてから収穫までにしかし、このデータベースは未だ公開されておらず、独かかる数カ月間のうち、収穫前の3カ月間（生育後期）自に収量データベースを作らなければならなかったの気象条件（気温、土壌水分量）から、その年の収量のです。

（前年比）を予測しようというのです（図1）。研究を一部の先進国の収量データに関しては、ウェブサイ

図1 豊凶予測に利用する期間（例）ある地域では、春コムギは7月に、冬コムギは1月に種をまき、それぞれ11月、5月に収穫します。収穫の3カ月前に、生育後期3カ月間の気候予測から、その年の豊凶を予測できるようになれば、たとえ不作になったとしても、事前に食糧の備蓄を進めるなどの対策を講じることができるようになります。

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コムギ（1994 - 2006）「収量データの中には怪しいものも多く含まれていました。例えば、10年間、収量にまったく変化がなかったのに、ある年、突然10倍になるなんて資料もありました。正しく収量が報告されていなかったのかもしれません。
こうしたデータをそのままデータベースに利用するわけにはいきませんから、一つ一つ取り除いていきました」
123456
平均収量（t/ha）

78

怪しいデータは取り除くのは仕方がないとしても、図2 全地球的な収穫データベース
収量の予測を行うには、観測された気象条件と実際の収量との間に統計的な関係があることを確かめる必要があります。気象条件については、気象庁、電力中央研究所が持つ過去のデータを利用することができましたが、収量については独自のデータベースを作る必要がありました。

全地球的な収穫データベースを作ろうとしているのに、穴あきだらけでは、収量予測を行うための式（重回帰式）の精度の検証は難しくなります。飯泉研究員らはFAOが持つ国別の収量データをもとに、人工衛星から得られた植物の生産活動の場所ごとの違いを考慮しトからダウンロードしたものを利用することができまして、グリッドごとの収量を推定。情報が欠けた部分を補たが、収量データが紙資料でしか存在しない地域もあい、1982年から2006年までの収量データベースがり、各地の研究者に依頼して提供してもらい、そこに記作られました（図2）。

載された数値を一つ一つコンピュータに入力しなけ

次に、この収量データベースと各地の気象条件とのればなりませんでした。
しかも、収穫データは国や州と統計的な関係を調べ、生育後期3カ月間の気象条件いった行政区画ごとに集計されています。気候予測かから収量を推定する式を作成。
これにより世界規模でら収量を予測するには、120㎞の格子で区切ったグの解析が行えるようになり、世界の栽培面積のうち、コリッドごとに予測を行うため、地理情報システム（GIS）

ムギでは30％、コメでは33％（生産量ではコムギを用いてグリッドに割り付けていくという地道な作業30％、コメ40％）で、気象条件から収量の前年比を精が求められました。飯泉研究員はこう続けます。

度よく推定できることが確かめられました（図3）。

コムギコメ収穫量
56,300万㌧

収穫量
57,200万㌧

図3観測された気象条件による収量の推定観測された気象条件（気温と土壌水分量）から収量（前年比）の推定を行いました。地図上のオレンジ色で示された地域は精度良く不作が推定された地域で、世界の栽培面積のコムギ30％、コメ33％に相当します。一方、白色で示された地域は気温と土壌の水分量だけでは推定できなかった地域、薄灰色で示された地域はデータがなくて評価できなかった地域、濃灰色は非栽培地域を示しています。精度良く推定ができた地域での生産量は、全世界の30％（コムギ）、40％（コメ）に相当するため、広い範囲での収量予測に利用することが期待されています。

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より広い範囲で、より早い時期に収量予測手法の開発は続く

今後はダイズ、トウモロコシについても全世界での予測が行えるよう、気温、土壌水分量以外の条件も加こうして実際に観測された気象条件からコムギ、コ味した予測手法の開発が求められます。
また、より積メの収量を精度良く推定できたので、収穫前3カ月の極的な対策を講じるにはコムギ、コメについても、さら時点で予測した収穫までの気象条件を式に入力してなる改良が求められます。例えば、種をまく前に収量その年の収量を予測することが期待されます。

を予測できるならば、その年の気象条件に適した穀物

飯泉研究員らは海洋研究開発機構（JAMSTEC）がを選ぶことができるはずです。その可能性について、公表している収穫までの3カ月間の気温、土壌水分量飯泉研究員がこう説明してくれました。の予測を入力して、収穫3カ月前の時点で、その年の「転作が可能な場合、どの穀物を選ぶかはこれまで豊凶予測を行いました。その結果を図4に示しますが、前年の価格が決め手になっていましたが、価格が高世界の栽培面積の約2割、コムギでは18％、コメではい穀物が、その時の気象条件に適しているとは限りま19％（生産量ではコムギ19％、コメ23％）
で豊凶を予せん。
もし種をまく前に精度良く収量を予測できるよう測できていることが見て取れます。飯泉研究員がこうになれば、気象条件に最適な穀物を選ぶことが可能説明してくれました。

なので、不作を回避することができるようになるかも「コムギ、イネだけでなく、ダイズ、トウモロコシにつしれません」

いても気温と土壌水分量から収量の予測を試みまし

食糧の備蓄にしても、前年比を大きく下回るようなたが、全世界での予測は十分な精度がないことが明不作であっても、時間的な余裕があれば十分量を確らかになりました」

保する可能性は高まるでしょう。それだけに、より広いトウモロコシ、ダイズについても地域を限ってなら地域で、より早い時期に精度良く収量を予測できるよ収量を予測することは可能でしょう。
しかし、全地球的うになることが求められます。
これからの飯泉研究員

な規模になると、今のところ収量予測ができるのはコらによる研究に期待しましょう。

ムギやコメに限られるようです。

（文：サイエンスライター 斉藤

コムギ勝司）

コメ

収穫量
56,300万㌧

収穫量
57,200万㌧

図4

生育後期3カ月間の気候予測を用いた穀物の豊凶予測

図3で示した精度良く予測できた地域でも、生育後期3カ月間の気候予測で収量を予測すると、一部で収量の予測精度は低下してしまいました（地図の青色の地域）。それでも、コムギでは世界の栽培面積の18％で、コメでは同19％で、栽培中の穀物の豊凶を予測することができました（オレンジ色の地域）。精度良く予測できた地域での生産量は、全世界の19％（コムギ）、23％（コメ）に相当します。

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