ISSN 0287-1173

東 北 の 農 業 気 象Agricultural Meteorology in Tohoku
Vol.68Mar.2024

支部大会特別講演要旨
青森県産業技術センターにおける気象変動に対応した試験研究の紹介
木村利行・藤澤春樹 ............1
光植物学研究用LED人工太陽光光源システム

富士原和宏............ 6

支部大会研究発表要旨
気候変化に伴う降霜・霜害日数の予測

渡邊 明 ............8

寒冷地の加温栽培でカーボンニュートラルは実現可能か－イチゴの促成栽培－
伊藤篤史...........10
東北地方における農業気象諸活動の歴史と現状
井上聡・大久保さゆり............12
森林点群データの機械学習による樹木個体部位セグメンテーションと応用
大場真 ・山田修吾・泉正寿 ・長谷川匡 ・中村省吾 ・大西悟 ............14
Exploring Decadal Changes in Drought Characteristics in Indonesia from 1980 ‒ 2020

Amalia Nafisah Rahmani IRAWAN and Daisuke KOMORI............16

Assessing the Impacts of Climate Change and Elevation
on Agricultural Potential in Afghanistan
Mohammad Naser Sediqi and Daisuke KOMORI. ............19
メッシュ農業気象気温データの地形と天候に基づく補正――三戸町の事例
作期分散を目的とした融雪水代かきによる早春湛直栽培技術の検討

伊藤大雄・石田祐宣............21
及川聡子............23

支部だより
2023年度支部大会報告 ........................................................................................................................25
支部会案内
会則・規則 ...........................................................................................................................................27
投稿規定 ...............................................................................................................................................33

日本農業気象学会東北支部（〒020-0198

盛岡市下厨川赤平 4

東北農業研究センター内）

日本農業気象学会東北支部役員名簿（2023・2024 年度）

支

部 長

理

事

評

議 員

伊藤 大雄

弘前大学

井上

農研機構東北農業研究センター

聡

木村 利行

青森県産業技術センター農林総合研究所

松嶋 卯月

岩手大学

菅野 博英

宮城県古川農業試験場

小峰 正史

秋田県立大学横山 克至

山形県農業総合研究センター

鈴木 幸雄

福島県農林水産部農業振興課

星農研機構東北農業研究センター

典弘

吉田 龍平

福島大学

松嶋 卯月

岩手大学

町田 創

青森県産業技術センター野菜研究所

幹事（庶務）

中嶋美幸

農研機構東北農業研究センター

幹事（会計）

屋比久貴之

農研機構東北農業研究センター

幹事（編集）

石川大太郎

東北大学

会計監査

東北の農業気象 第68号

特別講演要旨青森県産業技術センターにおける気象変動に対応した試験研究の紹介
地方独立行政法人青森県産業技術センター 農林総合研究所 木村利行
野菜研究所

藤澤春樹

１ はじめに青森県産業技術センターは、県産業の振興・発展をめざし、平成 21 年 4 月に県内唯一の地方独立行政法人として発足した。工業、農林業、水産業、食品加工業を支援する 13 研究所を統合した
全国初の総合的な研究機関であり、部門ごとの研究はもとより、分野を横断した連携型の研究開
発、研究成果を生かした新商品づくりなど、さまざまな取り組みを行なっている。ここでは、近年、農林部門である農林総合研究所、野菜研究所、りんご研究所が取り組んでいる地球温暖化に対応した試験研究の概要に触れた上で、青森県の特産野菜であるナガイモにおける「穴落ち」の技術対策の確立に向けた研究事例について紹介する。
２ 地球温暖化に対応した試験研究の概要（農林総合研究所 木村利行）（１）青森県の平均気温の推移と稲作の変化
本州の最北端にある青森県における平均気温は、全国と同様に上昇傾向にある。青森県の稲作
は、夏季冷涼な季節風であるヤマセに伴う障害型冷害や遅延型冷害に苛まれてきた。地球温暖化が進む中にあっても警戒を怠ることはできないが、近年は水稲の生育が促進される傾向にあり、経営規模の拡大と労働力不足の影響からか、田植時期は遅くなっているものの、刈取時期は早まっている（図 1）。また、担い手不足に対応しうる直播栽培の導入が着実に増加しており、全国的にみると秋冷が早い本県にあっても収量および品質が安定するため、直播栽培は経営的に導入可能な技術になっていることが窺える。

10月25日

5月30日

10月20日
10月15日

10月10日
収穫最盛期

田植え最盛期

5月25日

5月20日

5月15日

10月5日
9月30日
9月25日
9月20日

9月15日

5月10日
1983

1988

1993

1998

2003

年

次

2008

2013

1983

2018

1988

1993

1998

2003

年

次

2008

2013

2018

図 1 青森県における田植え最盛期（左）と収穫最盛期（右）注）青森県庁農林水産部農産園芸課調べ

その一方で、玄米品質への高温障害が顕在化しつつある。青森県の主力品種であった「つがるロマン」は、登熟初期の高温で発生が助長される胴割粒により、品質が低下する年次が多くなり、年々作付面積が減少している。そのため、青森県産業技術センター農林総合研究所では、高温年次での高品質米生産に寄与するため、高い胴割耐性を有する極良食味米品種「はれわたり」を育成し、普及を図っている（図 2、写真 1）。

-1-

東北の農業気象 第68号

40

35.3%

胴
割 30
粒
発
生 20
割
合 10
（
％
） 0

20.9%
9.8%

つがるロマン

まっしぐら

はれわたり

図 2 胴割粒発生割合の品種間差異

写真 1 はれわたりとつがるロマンの
胴割粒発生状況注）△は胴割粒が発生した玄米（２）野菜・果樹における地球温暖化への適応策
地球温暖化の進行により、露地栽培可能な野菜、果樹が増えることが予測される。こうしたことから、野菜研究所、りんご研究所県南果樹部では、新作物・新品種のスクリーニング栽培に取り組んでいる。野菜については、サツマイモ、落花生、ダイショ、キクイモ、エンサイ、すいおう、サトイモ、ショウガについて検討した結果、サツマイモ （ベニアズマ・べにはるか）、サトイ
モ （土垂（どだれ）・石川早生）が有望と考えられた。また、果樹については、大粒ぶどう （9品種）、もも（9 品種）
、すもも（9 品種）について検討しており、今後、栽培性（熟期など）や果
実品質から有望性を判断していく。
（３）高温性病害虫への対策
青森県において産出額が多いリンゴ（全国 1 位）
、ナガイモ（同 2 位）、ニンニク（同 1 位）、メロン（同 6 位）について、高温性病害虫への防除対策技術の開発を行っている。
りんご研究所では、りんごうどんこ病の発生生態と感染時期の解明を行い、伝染源の摘み取り効果の実証、新規系統うどんこ病防除剤の現地実証試験を実施している。また、春季および秋季の高温条件下ではアブラムシ類の発生量が増加することで、ナガイモやニンニクの病害感染リス
クが高まることが予想される。野菜研究所では、弱毒ウイルス感染株から得られたナガイモの一年子を露地栽培し、症状の軽減効果と収量性について評価している。農林総合研究所では、主に暖地での発生が多かったメロン炭腐病が県内でも発生したことを受けて、発生生態と防除技術を確立した。
（４）リンゴにおける着色不良への対策
リンゴでは、高温による着色不良が懸念される。りんご研究所では、夏場が高温の年でも着色が良い紅色品種「紅はつみ」を育成した（写真 2）。また、リンゴ栽培では人手による作業時間が多いことから（図 3）、酷暑の中での作業負担を軽減するため、摘果・着色管理を省力化できる自家和合性の黄色品種の育成を目指している。

-2-

東北の農業気象 第68号

写真 2 りんご品種「紅はつみ」

図3

りんご栽培における主要作業の割合（５）青森県の降水量と近年の水害発生
日本国内の年降水量には、明確な長期変化はみられないが、1970 年代から 2000 年代までは年ごとの変動が比較的大きくなっている（図 4）。青森地方気象台の降水量を暖候期（5～9 月）、寒候期（10～4 月）として比較すると、暖候期での年次変動が大きい傾向であった（データ略）。直
近では、2021 年に上北郡東北町の水田、2022 年に津軽地域の水田、畑地、果樹園で冠水が発生している。

図 4 日本の年平均気温偏差の経年変化（1890〜2022 年）
注）気象庁より引用（https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/an_jpn_r.html）

３ 大雨とナガイモ栽培の「穴落ち」について（野菜研究所 藤澤春樹）
近年、大雨が多くなっていることで、ナガイモ栽培では植え溝に空洞ができる「穴落ち」による品質低下や腐敗等が発生している（写真 3）。ナガイモの種イモは、トレンチャー耕により土壌が膨軟になった溝に植付される。この植え溝は、長く、まっすぐ生長するナガイモの生産に効果的である一方、大雨の場合には土壌が沈降する穴落ちが発生して品質低下を招く。そこで、野菜-3-東北の農業気象 第68号

研究所では、生産者が取り組みやすい一般的な農業機械を利用した額縁明きょの設置や畝間サブ
ソイラ等の実施による排水対策技術について検討している。

写真 3 ナガイモ栽培における穴落ち（左：表層部、中央：植え溝内）と障害イモ（右）（１) 額縁明きょの効果
額縁明きょ（幅 30cm,深 30cm）を 4 月中旬に施工することで、表面流水の畝内侵入を抑制することができた（写真 4）。
通路への流水跡（無処理）

額縁明きょによる流水抑制

流水方向

流水方向

写真 4 額縁明きょの効果
畝間サブソイラ（深 45～50cm：５月下旬植付直後、写真 5）を施工することで土壌体積含水率は低下する傾向であったが、年次によって効果の持続は変化した（図 5）。2021 年では施工による表層部の穴落ち抑制効果がみられたが、2022 年は穴落ちの発生がみられず、効果が判然としなかった。また、植え溝内の穴落ちについての効果は判然としなかった。これに関しては、横部からの浸透水や土壌構造による影響など他要因の影響があると推測された（データ略）。
40

土壌体積含水率％

35
30
25
20
15
10
5

0

2021畝間サブソイラ

2021サブソイラなし

2022畝間サブソイラ

2022サブソイラなし

6月3日 6月17日 7月1日 7月15日 7月29日 8月12日 8月26日 9月9日

写真 5 サブソイラ施工の様子

図 5 畝間サブソイラによる表層部（0-15cm）の土壌体積含水率-4-東北の農業気象 第68号

（２）トレンチャー耕の影響
ホイール式およびチェーン式トレンチャー（写真 6）による土壌構造と穴落ち率の変化を確認した。

写真 6 ホイール式トレンチャー（左）とチェーン式トレンチャー（右）トレンチャー耕速度と穴落ち率の関係では、トレンチャー耕起の方式と速度の違いが穴落ちに影響している可能性があった（図 6）。ホイール式トレンチャーの時速 367m に比べて他の条
件では耕起速度の上昇（チェーンを除く）から土壌の密度低下によって土壌の保水力の低下が伴い、最大容水量時の土壌重量が低下することが想定された。以上のことから、深度 0-30cm までの最大容水時の土壌重量の低下は、土壌密度の低下による穴落ちの影響を評価していると考えられた。

穴落ち率（％）

100
表層 10月4日

80

植え溝内 10月4日

60
40
20
0
ホイール
時速367ｍホイール
時速490mホイール
時速550mチェーン
時速251m

図 6 トレンチャー方式及び速度別の穴落ち率

図 7 トレンチャー方式及び速度別の最大容水時の土壌重量

４ 最後に
以上のように、日本農業気象学会 2023 年東北支部大会における青森県産業技術センターからの講演内容を要約した。現在、研究に取り組んでいる課題については、成果が得られた後、成果情報として生産現場で利活用されることになる。青森県産業技術センターの農林部門における成果
情報については、下記の Web サイトで公開しているので参考としていただきたい。
青森県庁ホームページ「普及に移す研究成果・参考となる研究成果について」
https://www.pref.aomori.lg.jp/soshiki/nourin/nosui/hukyuugijutu.html-5-

東北の農業気象 第68号

特別講演要旨光植物学研究用 LED 人工太陽光光源システム
富士原和宏（東京大学大学院農学生命科学研究科）
1. 植物栽培用および研究用光源への LED 利用
発光ダイオード (light-emitting diode: LED) を植物栽培用光源として利用することを意識した研究が増え始めたのは、1995 年頃からである。切掛は青色 LED の市販化である。ちなみに青色
LED の発売当時の価格は、1000 個まとめて購入しても 1 個あたり 1000 円程度であったと記憶している。現在では、電子部品の通販サイトで、発売当時のそれよりも遙かに発光効率（消費電力[W] あたりに得られる光束 [lm] ）の大きい砲弾型青色 LED が 1 本 50 円程度で購入できる。急激な低価格化と高発光効率化が進んだ現在では、赤色 LED と青色 LED を組み合わせた LED 光
源、あるは青色 LED チップを利用した蛍光体利用白色 LED を用いた光源が、植物栽培用として
人工光型植物工場で広く使用されるようになった。またそれらは、温室での補光用光源にも海外を中心に利用されている。
蛍光ランプや高圧ナトリウムランプを光源とする植物栽培では、明期照射光の分光分布を制御することはなく、結果的に栽培期間中はほぼ一定であった（ランプ点灯直後、ランプ周囲気温変化時には変化する）。これに対して、LED を光源とする植物栽培では、ピーク波長の異なる LEDを複数種用いることで、照射光の分光分布を 1 日の明期中に時間変化させることが可能なだけでなく、明期中とは異なる波長帯光での暗期中の弱光照射（暗期とは呼べないかもしれない）や、日ごとに分光分布を変えるような制御も可能である。さらには、ピーク波長の異なる LED を多数
種組み合わせて設置した光源を用いることで、多様な分光分布の光を照射することも可能となる。
2. パルス光照射が植物の純光合成速度に及ぼす影響
LED への電力供給を短い時間間隔でオン・オフすることで、点滅光を照射することができる。
1 組のオンとオフの合計時間は周期、周期の逆数は周波数、1 周期の時間に対するオンの時間の比をデューティ比（百分率で表現されることが多い）と呼ばれる。一般に、1 秒程度以下の短い周期で点滅を繰り返す光をパルス光と呼んでいる。このパルス光照射については、不思議な誤解がと
くに日本国内で蔓延している。ある特定の周波数とデューティ比を組合せた条件でパルス光照射を行うと、照射光点滅中の平均 PPFD が連続光と同じであっても、連続光照射よりも純光合成速度を大きくすることができるという誤解である。そうはならないことを明示している圧倒的多数の論文・著書の存在は、なぜか日本国内では無視され続けている。例えば、Rabinowitch (1956)(Photosynthesis and Related Processes. New York, Interscience Publishers) は、照射光点滅中の平均
PPFD が連続光と同じなら、連続光照射に比較してパルス光照射で純光合成速度が大きくなることはないことを、今から 65 年以上前に、単純な思考実験で明快に説明している。
3. 光植物学研究用 LED 人工太陽光光源システム
自然環境下での植物栽培や植物を利用した有用物質生産の効率を高めるための研究、さらにはそのための基礎となる植物の環境応答を調べる研究では、自然環境下で観察されうるレベルの環
境要素（例えば気温、相対湿度、CO2 濃度など）の影響を調べる必要がある。ところが、光についての環境要素の一つである分光分布についてだけは、これまで自由に制御できる光源システムが-6-東北の農業気象 第68号

存在しなかったため、分光分布の影響を詳細に調べる実験を行うことができなかった。とくに、自然環境下における環境要素の時間変化の影響を調べようとしたときに、その他の環境要素については比較的容易にその時間変化を再現可能であるのに対して、分光分布については不可能であった。つまり、地表面における太陽光（自然光）の分光分布の時間変化（時間変動）に対する植物あるいは生物の応答を、ある程度以上の精度で調べる実験を行うことを可能とする光源システムがなかったのである。
そこで、筆者らは植物への照射光の分光分布を自由に制御できる LED 人工太陽光光源システ
ムの開発に取り組んできた。2006 年には、直径 30 mm の被照射面積に対して、390～970 nm の波
長範囲について快晴時の地表面における太陽光の放射照度（約 750 W m−2）の約 1/50 の放射照度を作出可能なプロトタイプ（Fujiwara and Sawada (2006) Journal of Light and Visual Environment 30(3):170–176）を開発した。2013 年には、380～940 nm の波長範囲について快晴時の地表面における放射照度をフルに作出可能で、かつ光源システムの操作性および制御性を改良した第 2 世代光源システム（Fujiwara et al. (2013) Proc. 7th LuxPacifica, 140–145）を開発した。そして、2021 年には、
直径 30 mm の被照射面積に対して、380～940 nm の波長範囲について快晴時の地表面における放射照度の 2 倍の放射照度を作出可能で、しかもその時間変化をも高い自由度で精密に再現できる、世界に類を見ない光源システム（Fujiwara et al. (2022) Journal of Agricultural Meteorology 78(3): 101–112）が完成した。

Fig. 1 Spectral irradiance distribution (SID) of ground-level sunlight obtained at 12:00 ona bright, clear September day in Tokyo (target SID), presented along with the bestapproximated SID at the light outlet produced with the improved LED artificial sunlightsource system for each target SID (produced SID) (Fujiwara et al., 2022).
本光源システムは、苗などの小さな植物個体あるいは個葉を対象とすることに限定すれば、光植物学研究に利用可能な光源システムとなっている。すでに、自然光の変動光影響解明（Matsuda
et al. (2021) Frontiers in Plant Science 12: 675810）、消費電力当たりの純光合成速度が高い LED の探索用プロトコル開発（Chen et al. (2022) Journal of Agricultural Meteorology 78(1): 8–18）などに利用されている。
他に、植物学、生物学、農学系の研究者が容易に取り扱える光源システムとして、光源に設置する LED の種類を制限し、さらにいくつかの高度な分光放射照度制御機能を割愛しているが、照射面積 0.28 m2 の多波長帯光混合照射用 LED 光源システム（例えば、Fujiwara et al. (2011) Journalof Light and Visual Environment 35(2): 117–122）も開発している。この光源システムであれば、セルトレイで栽培中の移植苗などをもそのセルトレイごと光照射対象とすることができる。

-7-

東北の農業気象 第68号

研究発表要旨気候変化に伴う降霜・霜害日数の予測
Prediction of number of days of frost and frost damage associated with climate change
渡邊 明 (気候変動研究所）
Akira Watanabe（Institute for Climate Change）
１．はじめに地球温暖化の進行に伴い，気候リスクを適切に評価し，適応策を検討することが全ての分野で求められている。果樹生産地である福島県では近年温暖化によりモモ（あかつき）やリンゴ（ふじ）などの発芽や開花が早期化している。安達ほか（2018）によればモモで 2.1/10 年，リンゴで
1.7 日/10 年の割合で発芽日は早期化し，収穫盛日はモモで 1.9 日/10 年早期化している一方，リンゴは 1.9 日/10 年遅くなっていることが報告されている。しかし，こうした早期化や晩期化の結果，近年霜による被害も増加している。福島県（2020）では 1965 年から 2023 年まで記録に残る霜害が 27 日存在しており，その 52％が 2000 年以降に出現している。また，各年の霜害発生初日の経年変化を見ると，霜害発生日が 2000 年以前は大半が 5 月に発生していたものの，2000 年
以降は 4 月に発生している。勿論，これは霜害を受ける作物の変化も含まれる。対象期間で最大の被害額を出した 1981 年の霜害は，5 月 31 日に出現し，葉たばこが中心で，気候変化だけの問題ではないことが分かる。
こうした気候変化に伴い適応策の一つとして温州ミカンなどの果樹栽培の可能性が指摘されているが，この適応地の設定として年平均気温が 15℃～18℃の範囲で，かつ年最低気温が‐5℃以
下が 5 年に 1 回未満という条件で設定している。しかし，中川ほか（1975）は，温州ミカンでは，-1.4℃で 2 時間曝露されても全く被害が出現しないが，-2.6℃から-2.9℃で 2 時間曝露されると著しい被害が発生すること，-2.5℃が霜害発生の限界温度であることを示している。また，この温度は新芽そのものの温度で，屋外で測定している気温と比較すると平均-1℃低くなっていることを示し，気温の場合は-1.5℃以下で 2 時間曝露されると霜害が発生することを示した。
こうした現状を考慮し，新たに降霜条件を加えて，MIROC-CMIP6 のデータを用いて降霜や霜害の発生状況を解析したのでその結果を報告する。
２．降霜条件の検討
一般に，霜は空気と接触している物体の表面の温度が 0℃以下になって，その時の露点温度以下（過飽和状態）になると空気中の水蒸気が昇華し，物体の表面で氷が成長することを霜としている。従って，降霜現象は，気温だけではなく，水蒸気量が重要な要素になる。また，放射冷却などで地表付近が低温化する時は，冷気が下層に蓄積しやすい条件の一つとして風速が重要な要素となる。放射冷却は地形にも依存し，盆地状の地形を有する場所では風が弱い日に降霜を発現することが多い。風が強かったり，雨や雪が降っていたりす
ると地表の冷却が進まず，霜の成長が阻害されるため，気温が低くても霜が観測されないことが多い。また，積雪状態では霜そのものの観測が確認できず，気象庁の日原簿等に霜の記事がないことが多い。
第 1 図は福島地方気象台で 1989 年 4 月 1 日から自動観測に変更された 2020 年 1 月まで 526 回の降霜が観測された時の最低気温，湿度，風速の関係を示したものである。発現時の最低気温の平均値は-0.3℃と 0℃に近い値を示すものの，発現時の最高気温は 4.2℃と比較的高温でも出現している。しかし，
この時の風速は 0.4m/s と弱く，湿度も 85％と高い。気温は
第 1 図 福島地方気象台における降霜
時の最低気温，相対湿度，風速の関係
高度 1.5m で測定されているが，放射冷却時は地表面との温-8-東北の農業気象 第68号

度差も大きくなり，気温が 0℃以上でも降霜が発生していることを示している。また，降霜時の平均湿度は 82.0％で地表での過飽和が発生し易い状況になっている。降霜発現時の最低湿度は53％であるが，この時の風速は 3.3m/s と降霜時の平均風速 1.0m/s より相対的に強い風速で出現している。これは基本的に synoptic scale の寒気流入による降霜発現で，降霜メカニズムの差異に依存するものと考えられる。なお，降霜発現時の最大風速は 5.3m/s と相対的に強い風速時でも出現している。これも前述の通り synoptic scale の寒気移流に起因している。同様な解析を福島
県内の会津若松，小名浜，白河で行い，MIROC では日平均気温 2℃以下の日の降水を降雪と表現している関係から，平均気温が 2℃以上で最低気温
が 2℃以下の日として設定した。
第 2 図は石崎（2021）によって公開された
CMIP6-MIROC のデータを，1981 年から 2014 年までの AMeDAS データを用いて再補正を行ったデー
タにより，福島市の 2015 年から 2100 年までの降霜日数を示したものである。最も温暖化が予測される SSP5-8.5 シナリオの 2100 年でも 30 日程度の降霜日が予測された。
第 2 図 CMIP6 におけるシナリオ毎の 2015 年か
３．霜害予測ら 2100 年までの福島市における降霜日数の変化
霜害については多くの研究がある。佐久間ほか（2013）は，ロジスティック回帰モデルを用いた凍霜害危険度（y）を示す式（１）を提案している。
y=1/(1+exp{-(aT+b)} )------------(1)
ここで，T (℃)は地上気温，a,b はそれぞれ果樹種ごとに発育段階に応じたて求められた定数となっている。例えばモモあかつきの発芽では a は-1.01，b は-4.03 となっている。これらの結果によれば-2℃程度が霜害の危険が顕在化する気温となる。
安達ほか(2018)では，DVR（Developmental Rate）モデ
ルを用いて発芽日予測などもされているが，毎時間ごとの気象データが必要で，全球気候モデル MIROC の出力データを用いて発育状況を予測することが困難なため，100
年で約 20 日早く発芽することを想定し，3 月 20 日を起点として，平均気温が 2℃以上で，最低気温が-2℃以下にな
第 3 図 CMIP6 におけるシナリオ毎のる日を霜害発生の日として推定することとした。第 3 図に2015 年から 2100 年までの福島市にお2015 年から 2100 年までの各シナリオにおける霜害発生日数
ける霜害日数の変化を予測したものである。SSP5-8.5 シナリオにおける霜害出現日数は福島市で 1 日，小名浜で 0.5 日と少なくなるものの，出現する可能性を示している。
３．まとめ
温暖化に伴う適応策の一つとして温州ミカンなど常緑果樹の移行が指摘されているが，特に常緑果樹は霜害によるリスクが大きく，霜害の観点から MIROC-CMIP6 の予測データを基に，降霜日
数や霜害日数の変動傾向を検討した。その結果，確かに温暖化で降霜日数は大きく減少するものの，霜害はなくならず，適応策としての温帯域の果樹の移行についてはより慎重な検討が必要である。
引用文献
安達義輝，志村浩雄，額田光彦，斎藤祐一，桑名篤•，安部充，2018，温暖化傾向における果樹の発育速度(DVR) モ
デルの検証，福島農総セ研報，NO.9, 11 -22.
石崎 紀子, 2021: CMIP6 をベースにした CDFDM 手法による日本域バイアス補正気候シナリオデータ(NIES2020）,
Ver.1, 国立環境研究所, doi:10.17595/20210501.001.
岡崎ほか，1977 年：https://www.pref.hiroshima.lg.jp/uploaded/attachment/785.pdf
福 島 県 ， 2020 ， 県 内 要 災 害 （ 昭 和 40 年 ～ 令 和 元 年 ） 2020 ， https://www.pref.fukushima.lg.jp/sec/16025b/
zensyuyousaigai.html.
中 川 行 夫,下 大 迫 三徳,本 条 均,1975:ウ ン シュ ウ ミカ ンの ほ う芽 期 の霜害 発 生 限 界温度, 農
業気象，Vol.31, NO.3,149-152.

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研究発表要旨

寒冷地の加温栽培でカーボンニュートラルは実現可能か－イチゴの促成栽培－
伊藤篤史（青森県産業技術センター農林総合研究所）
１ はじめに
施設園芸における冬期加温栽培は、燃油及び電気料金の高騰により、経営費全体に占める暖房費の割合が高まり経営を圧迫している。さらに、温暖化の影響が深刻化する中、化石燃料は環境負荷が高いことから代替技術が求められている。これまでに地下水を熱源としたハウス内温度制
御技術の検討を行い、寒冷地である青森県において、地下水水温 15℃程度と自作熱交換器を用いた冬期の加温で熱交換器 1 台当たり 3kW 以上の放熱量により 140m2 のパイプハウスを内外気温差
10℃程度に保つことが可能であることを明らかにしてきた。ここでは、地下水を熱源としたハウ
ス内温度制御の温度条件において、イチゴ促成栽培を行い冬期間の収量性を調査した。さらに、収量性の向上を目指して、CO₂施用及び地温制御の効果について検討した。
２ 試験方法
試験場所は、青森県黒石市（標高 30m）に所在する農林総合研究所内のパイプハウスで、供試品
種に「とちおとめ」、「さちのか」、「よつぼし」を用いて促成栽培を行った。1 作目は 2021 年
9 月 14 日定植、2 作目は 2022 年 9 月 19 日定植。各作とも定植年の翌年 6 月まで収量調査を行った。温度管理は、農 PO 内張りカーテン１層で、加温はネポンショウオンボイラを用い、最低気温3℃に設定して自作熱交換器により温水を温風に変換して加温。地温制御はネポンショウオンボイ
ラを用い、設定温度 13℃に設定して畝内地下部 10 ㎝深へ埋設した温湯管で加温。処理期間は 2021
年 12 月 17 日～3 月 31 日及び 2022 年 11 月 2 日～2023 年 3 月 31 日。CO₂施用は、ダイニチ園芸専用暖房機 RA-329 で行い、ビニールダクトで条間の株元へ常時施用し、ハウス内の CO₂濃度がセンサー位置で 1000ppm を超えないように ON/OFF 制御、処理期間は 2021 年 11 月 1 日～2022 年 3 月
1 日及び 2022 年 11 月 1 日～2023 年 3 月 1 日の 9：00～14：00。電照処理なし。耕種概要は、土耕栽培、株間 25cm、条間 15cm、2 条千鳥植え、うね幅 135cm、株数 5,925 株/10a、土壌改良資材
は粒状苦土石灰 M-10 300 ㎏/10a、苦土重焼燐 300 ㎏/10a。施肥管理は OAT アグリオ社タンクミックス F＆B で灌水同時施肥し、窒素施用量 15mg/株/日を目安とした。試験区の構成は、温風加温のみを無処理区として、CO2 処理区、地温制御区、CO2 処理＋地温制御の組み合わせ区とした。
３ 結果および考察
2021-2022 年の結果 収量は、「よつぼし」が無処理区 316.5g/株であり、CO₂施用もしくは地温制御により無処理対比で 30％以上向上し、処理を組み合わせた場合には 53％の大幅な向上であった。「さちのか」が無処理区 286.9g/株であり、CO₂施用もしくは地温制御により無処理対比で40％以上向上し、処理を組み合わせた場合には 78％の大幅な向上であった。「とちおとめ」が無処理区 180.2g/株であり、地温制御により無処理対比で 19％向上した。最低気温 3℃に設定した栽培試験では、供試品種により収量性が異なった。休眠が深い「とちおとめ」は、厳冬期のわい化により収量が低く、休眠が浅い「よつぼし」は、わい化程度が浅く収量が高かった。
2022—2023 年の結果 収量は、「よつぼし」が無処理区で 633.9g/株であり、地温制御により無処理対比で 19％向上した。「さちのか」が無処理区で 442.4g/株であり、地温制御により無処理
対比で 30％向上し、処理を組み合わせた場合には 67％の大幅に向上した。「とちおとめ」が無処理区で 391.8g/株であり、CO₂施用により無処理対比で 12％向上し、処理を組み合わせた場合には23％向上した。
品種によらず、CO₂施用単独では効果が低い処理区があり、CO₂濃度が収量向上の律速要因ではなく、温度が律速要因になっていると考えられた。
CO₂施用有無によるハウス内気象は、CO₂施用有りでは、CO₂濃度が施用機の ON/OFF により急激に上下した。
これは CO₂施用面積に対して施用機の CO₂発生量が多く、CO₂濃度を基に施用機 ON/OFF制御を行ったことが原因である。CO₂施用無しでは、日の出直後から日没までの日射のある時間帯にハウス内 CO₂濃度は外気よりも低下した。外気 CO₂濃度よりも低下した要因には、CO₂センサーに温度補正機能が無いことも影響していた。

-10-

東北の農業気象 第68号

４ まとめ及び今後の課題
寒冷地の加温栽培でカーボンニュートラルを実現可能にするためには、低温条件に適した品種の選定が重要であることが明らかになった。また、CO₂施用もしくは地温制御それぞれ単独よりも、処理を組み合わせた場合に安定した収量の向上が確認された。
今後の課題として、CO₂施用及び地温制御を行う方法として、寒冷地の加温栽培でカーボンニュ
ートラルを実現するための化石燃料に依存しない代替技術の確立が必要である。
表１ 青森県におけるイチゴの促成栽培での収量（2021-2022 年）
品種

よつぼし

さちのか

とちおとめ

地温

CO₂

制御

施用

－
－
〇
〇
－
－
〇
〇
－
－
〇
〇

－
〇
－
〇
－
〇
－
〇
－
〇
－
〇

2021年
11月
12月
11.1
12.6
21.8
10.3
6.8
11.6
24.4
15.4
1.4
-

1月
21.7
20.7
16.6
15.3
13.0
10.5
17.1
5.6
22.5
0.6
7.3
8.6

2月
19.9
28.7
23.7
30.5
19.7
23.7
11.3
30.0
10.9
7.4
9.6
10.5

全果収量（ｇ/株）
2022年
3月
4月
5月
46.6 123.6
76.6
47.8 135.6 135.8
65.2 155.5 133.1
63.5 152.1 178.6
16.4 140.7
59.4
26.8 213.6 122.0
26.7 182.7 159.7
32.0 206.6 223.2
3.8
33.8
66.9
9.3
23.4
95.6
7.5
60.5 108.5
12.7
62.2 101.1

11-3月
6月
4.5
9.9
8.0
5.4
37.6
21.7
19.3
11.8
40.9
25.1
20.5
28.0

計
112.0
129.3
123.9
149.2
49.2
61.0
55.0
67.6
38.6
17.3
24.4
31.8

無処理
全期間計

対比

316.5
410.6
420.6
485.2
286.9
418.2
416.7
509.2
180.2
161.4
213.9
223.1

100%
130%
133%
153%
100%
146%
145%
178%
100%
90%
119%
124%

表２ 青森県におけるイチゴの促成栽培での収量（2022-2023 年）

気温（℃）、地温（℃）

とちおとめ

制御

施用

－
－
〇
〇
－
－
〇
〇
－
－
〇
〇

－
〇
－
〇
－
〇
－
〇
－
〇
－
〇

2022年
11月
12月
3.1
26.6
9.2
27.9
7.8
21.1
37.4
22.8
1.1
18.6
14.4
0.6
23.0

1月
24.3
34.1
41.5
25.0
4.8
0.5
42.7
33.8
13.9
18.3

2月
61.5
87.3
63.7
68.1
16.3
22.0
14.0
26.8
13.3
20.6
14.2
14.2

50

1000

45

900

40

800

35

700

30

600

25

CO2濃度

500

20

400

地温

15
10

300
200

気温

5

0
0:00

100

全果収量（ｇ/株）
2023年
3月
4月
5月
118.0 184.6 148.8
110.0 145.9 112.5
177.3 182.9 139.7
193.2 240.4 187.9
55.3 166.3 176.7
49.4 197.2 156.3
85.7 200.3 164.1
78.9 338.3 243.7
16.2
45.6 145.2
13.8
59.8 163.9
39.8 112.4
98.5
31.4 104.6 180.8

6:00

12:00

18:00

6月
67.1
107.5
120.6
46.1
22.9
49.2
109.0
51.9
106.1
127.9
129.7
107.5

計
233.5
268.5
311.3
323.7
76.4
71.9
99.6
105.7
95.0
87.9
82.3
87.5

633.9
634.4
754.5
798.1
442.4
474.6
573.1
739.6
391.8
439.5
422.9
480.4

100%
100%
119%
126%
100%
107%
130%
167%
100%
112%
108%
123%

45

900

40

800

35

700

30

600

25

CO2濃度

500

20

400

地温

15
10

300
200

気温

0
0:00

2022/ 1/18

対比

1000

100

日射量

0
0:00

無処理
全期間計

50

5

日射量

11-3月

6:00

12:00

18:00

0
0:00

2022/ 1/18

図３ CO₂施用有無による施設内環境データ（左：施用無、右：施用有）-11-

日射量（W/m²）、CO₂濃度（ppm）

さちのか

CO₂

気温（℃）、地温（℃）

よつぼし

地温

日射量（W/m²）、CO₂濃度（ppm）

品種

東北の農業気象 第68号

研究発表要旨東北地方における農業気象諸活動の歴史と現状
農研機構東北農業研究センター 井上 聡・大久保さゆり
東北地方において、農業気象の重要性は論を待たない。歴史的には、冷害による凶作の頻発にはじまり、近年は気候変動、異常気象、極端気象など、研究開発・行政・生産現場レベルでの対応が求められている。通常の研究発表とは趣を異にするが、東北地方における農業気象諸活動の歴史を振り返り、現状やビジョンを共有する目的で本発表を行う。
Ⅰ．1880～1920 年
日本農業気象学会 30 周年記念誌によると、日本の農業気象学の進歩は 3 期に分けることができ、このうち第 1 期（1880～1920 年代）は、主として北日本の夏の冷害と長期予報の研究が行われたとのことである（川村, 1982）。これが、東北地方における農業気象の先駆けとみられる。前田直吉（多度津測候所長）、関豊太郎（盛岡高等農林学校）、稲垣乙丙（盛岡高農→東京帝国大学
農科大学農林物理気象学講座）、安藤広太郎（農事試験場）、大脇正諄（青森農試）らが、東北地方の凶作の原因や相関をもつ現象について議論した。
Ⅱ．1925 年～終戦、気象庁での歴史
中央気象台農業気象掛が 1925 年に誕生し、同産業気象課が 1940 年、東北地方長期予報研究会
が 1941 年に創設された。1945 年に終戦し「戦後における気象事業再整備計画」が立てられた。
その対応として、気象庁産業気象研究所（霧が峰、駿東、酒匂、大和田、菊池、広島、各務原、盛岡、美瑛、岩見沢）が設置されたが、1950 年頃までに廃止されてしまった。1952 年には、IBM パ
ンチ統計を採用した農業気象月報に改正され、気象庁の取り扱う農業気象情報は、気象・災害データのみとなった。
Ⅲ．1940 年代以降の農業試験研究体制
第二次大戦中の 1942 年に日本農業気象学会が創立された。1944 年に農事試験場農業気象部（東北支場 1 名）とのこと。1950 年に農業試験研究機関整備統合があり、青森県農試農業気象科（1948年・木村吉郎）、東北農試作物気象研究室（1950 年・小宮書之助）、宮城県立農試農業気象係（1953年・宮本硬一）が整備された。日本農業気象学会東北支部は 1947 年に創立され、1956 年に東北支部会誌第 1 号が刊行された。
Ⅳ．農業気象協議会
1958 年「農林水産業に関する気象業務諮問」、1959 年「農業気象業務実施要領（気管第三四二号）」等による（と考えられるが当時の書類は保管期限を過ぎたため無く詳細は不明）1961 年 7 月
17 日に岩手県農業気象協議会が設立された。現在も継続しており、盛岡地方気象台、東北農政局
岩手県拠点、岩手県農林水産部、岩手県病害虫防除所、岩手県農業研究センター、農研機構東北
農業研究センター、ＪＡ等農業団体がメンバーとなり、気象経過や生育状況を情報交換している。

-12-

東北の農業気象 第68号

その後、1979 年「農業気象業務実施要領（気管第三九六号）」の頃、1976 年 4 月 16 日に東北
地域農業気象協議会が設立された。現在も継続しており、仙台管区気象台、東北農政局、農研機
構東北農業研究センターがメンバーとなり、気象経過や東北地域の農業気象問題について情報交
換している。
また、1993 年の大冷害を契機として、東北地域水稲安定生産推進連絡協議会が 1994 年に発足した。これは東北農業研究センター水稲冷害研究チームが事務局となって東北 6 県関係者が冷害予察と対策の情報交換を行うものであり、集約した情報をウェブサイト「水稲冷害早期警戒システム」で発信していた。本協議会は現在、組織されていないが、上記ウェブサイトは「東北農業
気象『見える化』システム」として継続している。
Ⅴ．農業気象推進会議
1953 年に農業気象試験研究連絡会が発足し、その後、国の農業試験場が中心となって、公設試と農業気象に関する試験研究の情報交換が行われてきた。現在でも、農研機構東北農業研究セン
ターが事務局となって、東北 6 県および国の試験研究機関の情報交換の場として、東北農業試験研究推進会議生産環境研究部会農業気象研究会が運営されている。以下に話題の一例を示す。
2022 年夏季の東北地方における高温や多雨の特徴と要因
気象庁 大気海洋部気候情報課 佐藤 均 予報官
2021 年夏季の気温変化の要因および気象台季節予報の現状
気象庁 仙台管区気象台気象防災部 地球環境・海洋課 金濱 晋 予報官
Ⅵ．まとめ
以上のとおり、東北地方の農業気象問題は、東北ローカルのみならず、全国的な関心事としても注目されてきた。そしてそれらの中心として東北農業試験場・東北農業研究センターの農業気象の研究組織が対応してきた。しかし、2021 年からの農研機構第 5 期中期では、1950 年からの歴史の中で初めて、農業気象を専門とする研究単位が消滅してしまった。また、東北 6 県の大学にも、農業気象を専門とする研究単位はない。今回、農業気象に関して今まで別々の目的や組織の組み合わせで行われてきた諸活動を総括した。今後、それらについて運営上支障のない範囲で相互乗り入れを模索し、活性化を高めていきたい。日本農業気象学会東北支部としても、東北地方の農政あるいは生産現場での農業気象の情報ニーズが高まっている現状において、存在感が問われている。本発表は JSPS 科研費 JP22K05944 の助成を受けた。
文献
河村武(1982) 天気 29.12 23-33
鈴木義則(2019) 生物と気象 19:1-9
宮本硬一(1987) 農業技術 42(3) 131-135, 42(4) 179-182, 42(5) 223-227, 42(6) 275-277, 42(7)321-325
宮本硬一(1989) 農業技術 44(1) 32-35, 44(2) 80-82, 44(3) 131-134, 44(4) 173-176, 44(5) 227229, 44(6) 269-272, 44(7) 316-318, 44(8) 365-367
鳥越陽一(1997) https://doi.org/10.20725/tjcs.40.0_75-13-東北の農業気象 第68号

研究発表要旨森林点群データの機械学習による樹木個体部位セグメンテーションと応用○大場真 1・山田修吾 1・泉正寿 2・長谷川匡 2・中村省吾 3・大西悟 3（1 東北工大、2 株式会社
ふたば、3 国環研）
１．はじめに植物の成長に関する個体モデルには長い歴史があるが、近年、レーザー計測や写真測量による点群取得が容易となり、個体サイズ計測と個体群におけるサイズ統計値の推定が容易となった。これら大量に取得可能な実測データは、個体モデ
ル開発や応用について新たな展開をもたらす可能性があり、一次産業の DX 化に貢献が期待できる。
データを分析する側にも進展があった。2 次元画像を用いた機械学習は CNN(Convolutional Neural Network)や ViT(Vision
Transformer)によって、日常生活でも使うツールとなった。一方、3 次元点群を用いた機械学習は、ここ 10 年ほどである程度使えるようになったと言って良い(金崎ら, 2022)。3 次元点群を用いた機械学習は、当初 2 次元画像の延長として研究されたが、目立った成果が上げられず(Liu et al., 2021)、PointNet(Qi et al., 2017a)が 3 次元点群データ(つまり 3 次元座標の集合)を直接認識する手法として登場してから、本格的な実用化が始まった。
樹木個体ベースモデル研究の基礎となる、個体パラメーター(樹高、胸高直径)を計測・推定するために必要な、樹木個体における部位の機械学習によるセグメンテーション技術を開発したことを報告する。また人工林管理・施業への応用に際した、本技術のポジションを整理した。
２．方法
2.1 森林点群データとデータ加工
人工林データとして、既報(大場ら, 2023)の福島県三島町浅岐地区における地上、および同県田村市都路町岩井沢地区(北緯 37.27o, 東経 140.45o)における上空からの、それぞれレーザー計測による点群データを用いた。データ分析を既報の通り、
R(4.2.2, R Core Team)の解析パッケージ(LidR)を用いた独自スクリプトを R-Studio(2022.07.2 Build 576 , PBC)上にて実行し、地表面の推定、樹冠の分布、樹頂点・樹高の推定を行った。
点群から樹木個体への分割は、三島町データは樹幹代表点によるボロノイ分割、田村市データは推定された樹冠によって行った。分割された樹木個体を樹幹、それ以外の部分(葉群、枝)、樹木個体ではない部分へ 3 分割した(部位セグメンテーション)。分割は CloudCompare(2.1.3a)によって手動で行った。各データ約 100 個体程度の部位セグメンテーションを行い、機械学習のデータセットとして整備した。
2.2 機械学習によるセグメンテーション
本研究では、複数の PointNet を組み合わせ、近傍点だけでなく離れた点群構造をも認識する機械学習法である、PointNet++(Qi et al., 2017b)を使用した。ものが置かれた文脈(構造)を自動認識できると言われている(Liu et al., 2021)。
本研究への適用した PointNet++は、Matlab(2023a, The MathWorks, Inc.)の実装を使った。また、同じく公開されている点群データを PointNet++に学習させるドキュメンテーションを、本研究の目的に合わせたスクリプトに修正開発し使用した。学習パラメーターは、エポック数以外は同ドキュメントのままとした。機械学習用データには、手動セグメンテーション整備
データのうち、セグメンテーションが信頼できると目視で確認した、概ね 1/4 の連続領域を選び使用した。そのうち 1/3 を
検証用データ、全体を検証データとして用いた。
３．結果と考察
手動での部位セグメーンテーションの結果については一部既に報告したが、ハンディレーザー計測器による三島町デー
タは、点群の反射強度による分類により、熟練していない作業者でも、比較的容易に樹幹が認識できた。しかし、同じように田村市データでも反射強度による分類を試みたが、この場合は上空からのレーザー計測だったため、樹幹が容易に認識できるほど計測されておらず、樹幹とそれ以外の分類はそれほど容易ではなかった。
機械学習においては、三島町データは手動の分類が容易であることもあり、良好な結果が得られた。300 エポック程度が最適であり(図 1、表)、intel-i9(3GHz) NVIDIA Quadro GV100 で 30 分の学習時間であった。学習しても幹がそれ以外に分類されてしまう場合があったが、幹の連続性などの別の点群補間を行うことによって、この誤差は解消されると考えられる。逆に地上計測であるため、樹冠等のデータが地上から見える部分のみが点群化されていた。葉量などを求める際に、何らかの補正が必要と考えられた。
田村市データは前述したように樹幹の判別が、樹幹の点が少ないため、困難であった。さらに林床植物も少なくないた-14-

東北の農業気象 第68号

め、それと樹幹の判別は機械学習でも困難であった(図 2)。逆に樹冠の判別は容易であった。
(a)

(a)

(b)

(b)

図 1 三島町データによる部位セグメンテーション(a)学習データ(手動分類) (b) 自動分類結果
表 三島町データ機械学習プロセスと精度
学習反復
学習時間
部位
(エポック)(分)
30
2:24 trunk
branch100
13:26 trunk
branch300
28:23 trunk
branch1000
91:28 trunk
branch

正答精度

IoU*

0.57
0.98
0.64
0.94
0.76
0.90
0.71
0.94

0.55
0.80
0.57
0.79
0.65
0.80
0.63
0.81

* Intersection over Union

図 2 田村市データ自動分類結果
４．まとめ
もともとの計測データや教師データ(手動セグメント)の質により、機械学習の精度が変わることが本研究でも確かめられた。今後は実用的な技術となるように、計測から出力までの作業工程の確立と精度検証を行う予定である。部位セグメ
ンテーションは、計測範囲の幹材積量をすぐに推定可能とするだけでなく、葉量などの成長に関わる個体パラメーターが非破壊で推定可能である。従来の光学的な測定との比較の上で、個体モデルと組み合わせ個体成長の推定、間伐効果の検証などに利用可能であると考えられた。これは樹木個体ごとの森林立地計画を可能とする技術となるだろう。
参考文献
金崎朝子, 秋月秀一, 千葉直也(2022)『詳解 : 3 次元点群処理 : Python による基礎アルゴリズムの実装』(講談社)
Liu, S., Zhang, M., Kadam, P. (2021) 3D Point Cloud Analysis: Traditional, Deep Learning, and Explainable Machine Learning Methods. p. 160. Springer.
MathWorks「PointNet++ 深層学習を使用した航空 LiDAR のセマンティック セグメンテーション」
https://jp.mathworks.com/help/lidar/ug/aeriallidar-segmentation-using-pointnet-network.html (2023.8.22 閲覧)
大場ら(2023)森林点群データを用いた樹木個体モデルの開発. 日本農業気象学会 2023 年全国大会要旨集, p. 84.
Qi, C.R., Su, H., Mo, K., Guibas, L.J.(2017a) Pointnet: Deep learning on point sets for 3d classification and segmentation. Proceedings of the IEEE Conference
on Computer Vision and Pattern Recognition, 652-660.
Qi, C.R., Yi, L., Su, H., Guibas, L.J.(2017b) PointNet++: Deep hierarchical feature learning on point sets in a metric space. ArXiv:1706.02413 [Cs], June 7,2017. https://arxiv.org/abs/1706.02413.
謝辞 現地調査において福島県三島町および同町浅岐地区の方々に支援を受けた。環境研究総合推進費(JPMEERF20211002), 福島県令和 2-4
年度地域復興実用化開発等促進事業「地域資源循環を促進するドローンと AI を活用した森林資源推定・予測システムの開発」の支援を受けた。東北工業大学生活デザイン学科の学生諸君には点群に関する技術的な支援をいただいた。

-15-

東北の農業気象 第68号

研究発表要旨

Exploring Decadal Changes in Drought Characteristics in Indonesia from1980 – 2020
Amalia Nafisah Rahmani IRAWAN1 & Daisuke KOMORI1,2
1
Graduate School of Environmental Studies, Tohoku University, Miyagi 980-0845, Japan.
2Green Goals Initiative, Tohoku University, Miyagi 980-8572, Japan.
*
E-mail: amalia.nafisah.rahmani.irawan.q3@dc.tohoku.ac.jp
As per the findings of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), it is anticipated that the global
temperature will experience a rise of approximately 1.5°C by the year 2030. This increase in temperature will
result in an uneven distribution of rainfall patterns and amounts, resulting in an elevated risk of drought-related
disasters in specific geographical areas. Droughts have a significant impact on water availability, both surface
and groundwater, which in turn affects human activities that heavily rely on water such as domestic, industrial,
and agricultural purposes. To evaluate drought occurrences, various indices have been developed, such as theStandardized Precipitation Index (SPI) founded by McKee et al., in 1993. The advantage of employing SPI lies
in its utilization of long-term precipitation data as input, uses probability distribution and normalization to evaluate wet and dry conditions.
In this study, the focus was on the implementation of SPI-3, commonly employed by researchers to characterize agricultural drought situations. The objective was to assess various drought indicators including frequency,
duration, severity, and intensity in Indonesia from 1981 – 2020. Furthermore, this research also focused on thechange of agricultural drought on alterations in agricultural drought indicators arising from shifting climaticconditions, which have the potential to impact agricultural operations. The dataset for precipitation was sourced
from the Multi-Source Weighted-Ensemble Precipitation (MSWEP), supplying monthly precipitation data at aresolution of 0.1° from 1979 to the present.
The outcomes of the assessment unveiled that the drought frequency, duration, severity, and intensity tend toincrease in the recent decade especially in South Sumatra and Java Island which is known as the main producerof paddy crops. However, the worst drought event occurred in 1991 – 2000 where the precipitation was recorded
as the lowest compared to the other decades. This research also offers simple approach to determine the hotspot
region of agricultural drought by utilizing the information of drought’s frequency and intensity. These findings
offer valuable insights for identifying hotspots warranting strategic drought mitigation and preparedness
measures.
Keywords: Agricultural Drought; SPI; Decadal Variation; Indonesia; Climate Change.

1. INTRODUCTION
The Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) reported that the world’s temperature is
expected to increase by around 1.5C in 2030. One of
the impacts of this temperature increase is thevariability of the rainfall pattern and the distribution,
which is not evenly distributed globally. This condition
can lead to more severe drought disasters in some partsof the world. The Food and Agriculture Organization(FAO) mentioned that the agricultural area absorbs
around 80% of drought direct’s impact with multiple
effects on agricultural production, food security, andrural livelihood, especially in developing countries.
This study focused on assessing the agricultural
drought characteristics in Indonesia from 1981 – 2020,
with paddy as the main agricultural product, the country
reported that historically the agricultural area have been
affected by drought. With the objectives to assessing the
drought characteristics in Indonesia from 1981 – 2020,
we used Standardized Precipitation Index (SPI) during
the dry cropping season to obtain various drought indicators including frequency, duration, and intensity.

In this research, SPI-3 was chosen as the drought index
that represent not only the rainfall deficiency but also as
the appropriate temporal scale to examine drought
impact to vegetation (Ali., 2000, Ji&Peters., 2003, Patelet al., 2007, Irawan et al., 2023). Even though this research was focused on agricultural drought, for the hazard assessment it was assessed for a whole Indonesia
because drought affecting a large area, so understanding
the drought condition over the whole system is also important.
2. METHODOLOGY AND DATASETThe SPI analysis was conducted using monthly
precipitation obtained from the MSWEP dataset overIndonesia with 0.1 resolution from January 1979 – July
2022. Then various drought indicators were assessed asfollows:
1. Frequency
Frequency is the total number of drought event.
According to McKee et al., 1993 drought event isdefined as a period when the SPI value is -1 until it
becomes positive.

-16-

東北の農業気象 第68号

2. Duration
According to Spinoni et al., 2014, the duration of adrought event can be calculated as the number ofmonths between its start (included) and end month (notincluded).
3. Intensity
Drought intensity can be defined as the ratio
between drought severity and drought duration for eachdrought event (Tan et al., 2017) where the drought severity is the absolute value of the cumulative SPI values
during the drought event. The larger the drought
intensity value means more severe drought event.
3. RESULT AND DISCUSSION
Figure S1 in the appendix shows the result of thisstudy in the form of comparison between the recent decade (2011 – 2020) and the first decade (1981 – 1990) as
the baseline, in general the following explanation canbe concluded from this study:(1) Drought Frequency
According to Figure S1 (a), drought event becomes
more frequent in the recent decades, especially in West
Kalimantan, South Sumatera, and Java Island which
known as the main producer of rice. This result indicates the higher exposure of agricultural drought in recent decades.
(2) Drought Duration
Figure S1 (c) shows that drought event tends to belonger in recent decades including in the region withhigh percentage of agricultural area, especially in Java
Island, Sulawesi Island, and South Sumatera. The result
showed that those regions suffered from drought
condition with a total of 45 – 65 months or around 37.5
– 55% of its months is a drought month within a decade.
(3) Maximum Drought Duration
If the previous section showed the total duration of
all drought event, this section will talk about the maximum drought duration within one event of drought.
Figure S1 (d) shows that the maximum drought duration within one event also tends to be longer in recent
decades, especially in southern part of Java Island
which still depends on the local water resources (e.g.,river or wells) as water irrigation sources. This can become more threatening considering that prolonged
drought can lead to hydrological drought that can also
disrupt water supply including for irrigation.
(4) Drought Intensity
Lastly, from Figure S1 (b) it can be seen that recently, in the region with high intensity of agriculturalarea, drought tends to becomes more severe.

Lastly, to determine the hotspot region of agricultural drought, we utilize the information about the frequency and intensity to categorize each region into following category: (1) region with high intensity and highfrequency, (2) region with low intensity and high frequency, (3) region with high intensity and low frequency, and (4) region with low intensity and low frequency. It can be seen that recently, more region with ahigh percentage of agricultural area are exposed to severe drought condition. However, in the last decade, thedrought condition seems to be “in recovery” stage
which indicated by less region belong to the first category, but how about in the future?
4. CONCLUSION
This drought assessment was conducted to examine
the drought frequency, duration, and intensity in Indonesia drom 1981 – 2020. The result showed that thefrequency, duration, and intensity of drought events
tends to be longer and bigger in recent years indicating
more severe drought condition. Additionally, the integration of information between drought frequency andintensity is adequate to determine the hotspot region ofagricultural drought. However, further assessment ofwater supply condition is important to assist the potential of agricultural drought hazard and its characteristics.

REFERENCES
(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

Figure 1 Drought category region-17-Ali, U.K. (2001). Using the SPI to Analyze Spatial andTemporal Patterns of Drought in Turkey. Drought
Network News (1994- 2001). Paper 49.
Irawan, A. N. R., Komori, D., & Hendrawan, V. S. A.
(2023). Correlation analysis of agricultural drought risk
on wet farming crop and meteorological drought index
in the tropical-humid region. Theoretical and Applied
Climatology, 1-14.
Ji, L., & Peters, A. J. (2003). Assessing vegetation
response to drought in the northern Great Plains using
vegetation and drought indices. Remote Sensing ofEnvironment,
87(1),
85–98. doi:10.1016/s00344257(03)00174-3.
McKee, T. B., Doesken, N. J. and Kleist, N. J. (1993):
The relationship of drought frequency and duration totime scales. Proceedings, 8th Conference on Applied
Climatology, 17-22 January, 1993, Anaheim, pp. 179184.
Patel, N. R., Chopra, P., & Dadhwal, V. K. (2007).
Analyzing spatial patterns of meteorological droughtusing standardized precipitation index. MeteorologicalApplications: A journal of forecasting, practicalapplications, training techniques and modelling, 14(4),329-336.
Spinoni, J.; Naumann, G.; Carrao, H.; Barbosa, P.;
Vogt, J. World drought frequency, duration, andseverity for 1951–2010. Int. J. Climatol. 2014, 34,
2792–28.
Tan, C., Yang, J., & Li, M. (2015). Temporal-spatial
variation of drought indicated by SPI and SPEI in
Ningxia
Hui
Autonomous
Region,China. Atmosphere, 6(10), 1399-1421.

東北の農業気象 第68号

APPENDIX

Figure S1 The comparison of various drought indicators between the last decade (2011 – 2020) and the first decade (1981 –
1990) as baseline including (a) Drought frequency, (b) Drought intensity, (c) Drought duration, and (d) Maximum drought
duration-18-

研究発表要旨

東北の農業気象 第68号

Assessing the Impacts of Climate Change and Elevation on Agricultural
Potential in Afghanistan
Mohammad Naser Sediqi 1, Daisuke Komori 1,2
1.
2.

Graduate School of Environmental Studies, Tohoku University, Sendai 980-8579, Japan
Green Goal Initiative, Tohoku University, Sendai 980-8579, Japan

1. INTRODUCTION
Climate change significantly affects global agriculture, impacting crop
productivity due to altered precipitation patterns and temperaturefluctuations, leading to reduced yields and water scarcity (Ghazal et al.,2021). The shift in agricultural zones necessitates adaptation, withpotential opportunities for extended growing seasons and thedevelopment of drought-resistant and heat-tolerant crop varieties(Nainggolan et al., 2023).
Traditional methodologies like Crop Simulation Models and Soil
Testing help assess agricultural potentials, but the future shifts inclimate boundaries for crops, especially considering elevation, remain
underexplored (Yalew et al., 2016). In Afghanistan, a country withdiverse climatic zones and a strong agricultural dependency,
understanding these shifts is crucial.
Our study focuses on Afghanistan's agricultural climate boundaries,
especially for winter wheat and rice, using GIS and CMIP6-GCMs
datasets under the SSP5-8.5 scenario, considering historical and future
projections. We aim to understand how maximum temperature (Tmx)and precipitation, influenced by elevation, will redefine agriculturalzones. This research intends to provide actionable insights forsustainable agriculture and climate adaptation strategies in Afghanistan.

2. STUDY AREA AND DATASETS
Afghanistan, covering approximately 652,000 km² in Central Asia, isdominated by the Hindu Kush mountains (Fig.1), creating diverse
climate zones classified under the Köppen–Geiger system (Fig.2).
These range from arid deserts to polar tundra, influenced by thecountry's varied topography and altitude. Precipitation varies
significantly across the region, with the northeast receiving over 1000mm annually, contrasting with the arid southwest (Qutbudin et al.,2019). Despite climate vulnerabilities, agriculture remains vital,
contributing to 25% of GDP and employing over 60% of the population,with only 12% of the land cultivable.
This study uses CMIP6-GCMs multi-model ensembles and geospatial
data from the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) and theEuropean Space Agency's Climate Change Initiative (ESA CCI) toassess future climate shifts and their impact on Afghanistan's
agriculture. The data, standardized to a 1 km spatial resolution, spans
historical (1975-2014) and future (2060-2099) periods under the SSP58.5 scenarios, focusing on the nation's agrarian dynamics and potential
challenges due to climate change.

Fig.1 - Location of Afghanistan with its topography.

Fig.2 - Köppen-Geiger climate classification of Afghanistan,illustrating the diversity of climates present in the country.

3. METHODOLOGY
3.1. Assessment of Climate Boundary Shifts and Agricultural
Potential under Climate Change in Afghanistan
This section assesses the impact of climate change on the climaticboundaries and agricultural potential in Afghanistan, focusing on
winter wheat and rice due to their importance for national food security.
The analysis examines climate variables, particularly maximum
temperature (Tmx) and precipitation (Pre), across two time periods:
historical (1975-2014) and future (2060-2099) under the SSP5-8.5
scenario. The study aims to identify shifts in climatic boundaries andpotential agricultural areas by comparing historical and projectedclimate data within each climate zone and elevation range in
Afghanistan. Areas where projected climate conditions match
historical patterns are identified as potential future agricultural zones,
while those with divergent climate conditions may face challenges forfarming. This methodology provides insights into how elevation andclimate change could influence agricultural viability in different
regions of Afghanistan.
Table 1: Cropping calendar of major crops in Afghanistan
Crops
Maize

SowingMay

Growing
Jun-Aug

Harvesting
Sep

Rice

May-JunJuly-Sep

Oct-Nov

Spring Wheat

Mar-AprMay-July

Aug-Sep

Winter Wheat

Oct-Nov

Dec-AprMay-JunBarelyNov-Dec

Jan-AprMay

3.2. Suitability Classification of Agricultural Areas Using MultiCriteria Decision Making
This methodology is designed to further verify the agriculturalpotential assessment by examining more closely the future suitabilityof areas for wheat and rice cultivation in Afghanistan. Thismethodology employs Multi-Criteria Decision Making (MCDM) toevaluate the future suitability of areas in Afghanistan for wheat and ricecultivation. Utilizing agro-climatic indicators such as maximum
temperature (Tmx), the Standardized Precipitation Evapotranspiration
Index (SPEI), and precipitation, the MCDM approach classifies
agricultural areas into suitability classes from 1 (high potential) to 5
(low potential) based on their impact on crop yields. These
classifications are informed by previous research and are used todetermine the overall agricultural potential of an area. The overallsuitability is calculated as the average of the potential classes for Tmx,
SPEI, and precipitation, providing a comprehensive assessment of theland's agricultural viability for these crops.
𝑆𝑢𝑖𝑡𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑠𝑢𝑖𝑡𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑜𝑓 (𝑇𝑚𝑥, 𝑆𝑃𝐸𝐼 − 7, 𝑎𝑛𝑑 𝑃𝑟𝑒)/3 (1)-19-東北の農業気象 第68号
Fig.4 - Climate Boundary Shifts for (a) Wheat and (b) Crop.

4. RESULTS
4.1. Elevation-Dependent Climatic Variations: Historical Insights
and Future Projections for Agriculture Areas
Our study revealed a significant inverse relationship between
maximum temperature (Tmx) and elevation. Figure 3 illustrates that,during both wheat and rice growing seasons, future Tmx projections(red lines) under the SSP5-8.5 scenario often surpassed historical
averages (blue lines), as indicated by the 95% confidence interval(dashed lines). This trend suggested that agricultural climatic zones
were moving upwards with elevation, impacting Afghanistan’s
agriculture. Regions with future Tmx above historical averages might
struggle with unfamiliar climatic conditions, posing challenges tocurrent farming methods and necessitating adaptive strategies.
Figure 4 provided a geographic representation of areas predicted toencounter new climate extremes during the wheat and rice growing
seasons. This figure clarified the methodology used to identify theseregions. Red areas represented those facing temperature extremes,orange for precipitation extremes, and yellow for both. Uncolored
regions remained within historical climate norms, primarily at higher
elevations.
Specifically, for wheat (Fig 4a), most regions were expected toexperience temperature extremes, potentially affecting yields andquality, especially during the grain formation stage. In contrast, ricecultivation (Fig. 4b) presented a broader range of regions facing new
climate extremes. This difference was attributed to rice's uniquegrowing season (May to November) and its heavy dependence on water.

4.2. Spatial Variation in Future suitability of agricultural area
Figure 5 shown the future suitability of existing agricultural areas
situated within the delineated potential agricultural areas identified in
the previous section. This figure reinforces and validates the precisionof identified regions poised for optimal agricultural productivity.
For pivotal crops like wheat and rice, the suitability classes presented
are highly promising. Specifically, over 84% of areas for wheat and
68% for rice are characterized as 'optimal,' falling within the 'very
good' and 'good' categories. This demonstrates a high likelihood of
successful cultivation in these regions, given the predicted futureclimate conditions.
Interestingly, when analyzing elevation-based suitability, higher
elevations predominantly show favorable outcomes. However, at lower
elevations, a minor proportion of areas, 13.2% for wheat and 6.4% for
rice, are denoted as 'not suitable.' These areas fall within the 'poor' and'very poor' classifications, indicating potential challenges for
agriculture in these specific zones.

Fig. 5 - Future suitability of existence agriculture area that locatedinside the future potential agricultural areas.

5. CONCLUSION

Fig.3 - Correlation between Elevation and Tmx during (a) wheat and(b) rice crop season.

This study provides an assessment of the impacts of climate change on
wheat and rice cultivation in Afghanistan, highlighting the potential for
shifts in agricultural zones due to variations in climate across different
elevations. Key observations include the likely upward shift in climaticboundaries for farming, pushing potential agricultural areas to higher
altitudes, which suggests future crops may need to be grown at higher
elevations. Farmers in regions with higher future temperatures mightneed to adapt to unfamiliar climates. Precipitation changes reveal
regional differences, implying the need for region and crop-specificstrategies. Despite rainfall changes showing no significant correlation
with elevation, these changes could potentially influence agricultural
viability, as rainfall is crucial for crop growth.
In summary, our research offers valuable insights into the future of
cereal cultivation in Afghanistan in the context of climate change. The
findings emphasize the importance of integrating these insights into
policy and agricultural practices to enhance sustainability andresilience.

REFERENCE
1.

2.

3.

4.

-20-

Lubna Ghazal, Syed Jamil H. Kazmi, & Sheeba Afsar. (2021).
Spatial Appraisal of the Impacts of Drought on Agricultural
Patterns in Karachi. Journal of Basic & Applied Sciences, 9(May),
352–360. https://doi.org/10.6000/1927-5129.2013.09.46
Nainggolan, D., Abay, A. T., Christensen, J. H., & Termansen, M.
(2023). The impact of climate change on crop mix shift in theNordic region. Scientific Reports, 13(1), 1–10.
Qutbudin, I., Shiru, M. S., Sharafati, A., Ahmed, K., Al-Ansari, N.,
Yaseen, Z. M., Shahid, S., & Wang, X. (2019). Seasonal drought
pattern changes due to climate variability: Case study in
Afghanistan. Water (Switzerland), 11(5).
Yalew, S. G., van Griensven, A., Mul, M. L., & van der Zaag, P.
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Systems and Environment, 2(2), 1

東北の農業気象 第68号

研究発表要旨メッシュ農業気象気温データの地形と天候に基づく補正――三戸町の事例○

伊藤大雄（弘前大農生）
・石田祐宣（弘前大院理工）1 はじめに演者らは、青森県三戸町内の 5 地点で約 1 年間、独自気象観測を実施し、メッシュ農業気象データ（農研機構）との整合性を検討した。その結果、日最低気温の実測値が谷筋ではメッシュデータより
低く、丘陵上では高くなり、その傾向は晴天日に顕著であることなどを明らかにした（石田ら、2022）。本講演では、三戸町内のメッシュ日最高気温およびメッシュ日最低気温を、メッシュ毎の地
形因子と日毎の天候に応じて補正し、実測値に整合させる試みについて報告する。
２ 方法(1)気象データの取得･･･2021 年 6～11 月と 2022 年 4～8 月に町内 5 地点（表 1）で気温を観測するとともに、各地点のメッシュ最高気温とメッシュ最低気温を取得して、実観測値との差ΔTMAX (i,d ),ΔTMIN (i,d )ならびにメッシュ日較差 TD (i,d )を、地点毎に算出した（i は地点、d は日付）
。また、各地点のメッシュ日射量を取得して、最大可能日射量（大気圏外日射量の 75％と仮定）との比（メッシュ晴天率） Rs (i,d )を地点毎に算出した。
(2)地形因子の取得･･･国土数値情報に基づく 200 m メッシュ標高データから各地点の標高、H(i )を取得した。さらに、各地点の開放度 OP(i )と南北傾斜 SL(i )を、以下の手順で算出した。OP(i )は観測地
点を中心とする東西・南北各 5 km の区画内にある 625 グリッドのうち観測地点より標高が低いグリッドの割合とした。SL(i )は観測地点を中心とする東西・南北各 3 km の区画内にある 225 グリッドについて atan((北隣メッシュの標高－南隣メッシュの標高)/400)を計算し、その平均値とした。
(3)最高気温補正量の取得･･･ΔTMAX を説明変数、Rs を独立変数とする直線回帰分析を地点ごとに実施して、回帰式 ΔTMAX＝A(i)･Rs＋B(i)を得た。次に A を説明変数、SL を独立変数とする直線回帰分析
により回帰式A=k･SL+lを、さらにBを説明変数、Hを独立変数とする直線回帰分析により回帰式B=p･
H+q を得た。そして次式により最高気温補正量 CTMAX (i,d )を取得した。
CTMAX (i,d )＝(k･SL(i ) +l)･Rs (i,d )+(p･H (i) +q)･･････(1)
なお、気象データを 4､5 月、6～8 月、9～11 月に分割し、季節毎に異なる回帰式を求めた。
(4)最低気温補正量の取得･･･ΔTMIN を説明変数、TD を独立変数とする直線回帰分析を地点ごとに実施して、回帰式 ΔTMIN＝C(i)･TD+D(i)を得た。次に Cを説明変数、OP を独立変数とする直線回帰分析
により回帰式 C=m･OP+n を、さらに D を説明変数、OP を独立変数とする直線回帰分析により回帰式
D=r･OP+s を得た。そして次式により最低気温補正量 CTMIN (i,d )を取得した。
CTMIN (i,d )＝(m･OP(i ) +n)･TD (i,d )+(r･OP (i) +s)････(2)
３ 結果と考察
計算された地形因子を観測地点間で比較すると、H は山腹に位置する丁塚で最も高く、丘陵に位置する梅内がこれに次ぎ、谷筋に位置する他の３地点で低かった。SL は丁塚で 3°を示したが他地点は0°前後であった。OP は梅内で最も高く、谷筋の３地点、とりわけ猿辺で低かった（表１）。
ΔTMAX と全観測点で高い相関を示す気象要素は見当たらなかったが、丁塚では ΔTMAX －Rs 間に
R2＝0.31～0.40 の相関が認められた（図 1）。丁塚は最も南傾斜で標高が高いことから、SL や H が Rs
を介して ΔTMAX に影響すると考えた。実際、各観測点の回帰直線（図 1 青線）の傾きは SL と、Y 切
片は H との間に相応の相関（R2＝0.37～0.90）が認められた（表 2）。式(1)でメッシュ最高気温を補正したところ、実測値との差（RMSE）が丁塚で 31％、全地点を通じて 16％減少した（表 3）。
ΔTMIN は TD との間に弱い相関が認められ、その回帰直線の傾きは OP が最も高い梅内でマイナ
ス、最も低い猿辺ではプラスであった（図 2）。これは、TD の大きい日ほどΔTMIN が放射冷却の影響を受けやすく、その放射冷却の強度が OP に応じて変化するためと考えた。実際、各観測点の回帰直線（図 2 青線）の傾きは OP との間に相応の相関（R2＝0.57～0.75）が認められた（表 2）。式(2)でメッシュ最低気温を補正したところ、実測値との差（RMSE）が目時では増大したが、OP が小さい
斗内と猿辺で 28～42％減少し、全地点を通じても 19％減少した（表 4）。

-21-東北の農業気象 第68号

表１ 各観測地点の地形因子
地点名

地形概要

標高

開放度

H (m)

表２ 直線回帰分析で決定した気温補正のパラメータ
最高気温関連

南北傾斜

k

o

OP

SL ( )

梅内

丘陵上

135

0.58

-0.35

目時

谷筋

70

0.11

0.18

斗内

谷筋

80

0.19

0.80

猿辺

谷筋

95

0.02

0.07

丁塚

山の中腹

270

0.32

2.72

l

p

最低気温関連qm

4-5月-0.987 0.337

0.002 -0.300(R2=0.69)(R2=0.78)

6-8月-1.356 -0.195 0.011 -0.984(R2=0.90)(R2=0.74)

r(R2=0.62)(R2=0.68)-0.274 0.111

1.289 -0.351(R2=0.30)-0.417 0.070(R2=0.37)s

2.388 -0.162(R2=0.57)

9-11月 -0.941 0.047 0.003 0.007(R2=0.87)

n-0.372 0.075

1.840(R2=0.75)

0.450(R2=0.22)

図１ 目時と丁塚におけるメッシュ最高気温と実測値の乖離（ΔTMAX, 青点）と、地形因子をもとに計算された最高気温補正量(CTMAX, 赤線)。青線と R2 はΔTMAX－Rs 間の回帰直線と寄与率。

図 2 梅内と猿辺におけるメッシュ最低気温と実測値の乖離（ΔTMIN, 青点）と、地形因子をもとに計算された最低気温補正量(CTMIN, 赤線)。青線と R2 はΔTMIN－TD 間の回帰直線と寄与率。
表３ 補正前後における最高気温の RMSE
梅内
4-5月
6-8月
9-11月
4-11月

目時

斗内

猿辺

丁塚

表４ 補正前後における最低気温の RMSE
梅内

目時

斗内

猿辺

丁塚 全地点

補正前

1.41

0.94

1.32

1.64

1.57

1.40

補正後

1.31

1.05

1.07

0.97

1.50

1.20

補正前

0.58

0.43

1.00

1.18

0.73

0.83

補正後

0.58

0.74

0.69

0.76

0.64

0.68

補正前

1.22

0.59

1.88

1.84

0.88

1.38

補正後

1.10

1.14

1.31

0.91

0.88

1.08

補正前

0.99

0.60

1.38

1.49

0.98

1.13

補正後

0.92

0.94

0.99

0.84

0.92

0.92

全地点

補正前

1.03

0.46

0.80

0.90

1.67

1.05

補正後

0.82

0.46

0.62

0.97

0.89

0.78

補正前

0.67

0.81

0.88

0.77

1.26

0.90

補正後

0.85

0.57

0.81

0.78

0.98

0.81

補正前

0.93

0.48

0.71

0.80

1.07

0.82

補正後

0.58

0.51

0.61

0.71

0.76

0.64

補正前

0.83

0.67

0.82

0.80

1.30

0.91

補正後

0.77

0.53

0.72

0.80

0.90

0.76

4-5月
6-8月
9-11月
4-11月

網掛けは補正により RMSE が増大した事例

網掛けは補正により RMSE が増大した事例-22-

東北の農業気象 第68号

研究発表要旨

作期分散を目的とした融雪水代かきによる早春湛直栽培技術の検討〇及川聡子（（地独）青森県産業技術センター 農林総合研究所）
１．はじめに農業生産者の減少と農地集約が急速に進んでおり、耕地面積の大規模化を支える技術の研究開発が求められている。その技術の一つとして直播栽培や作期分散があり、春に集中する農作業を分散させるために、前年初冬期に直播きした種子を越冬させる「初冬直播き栽培」や2月頃の乾いた圃場に直播きする「早期播種栽培」がある。青森県の場合、秋冷が早く、播種機が圃場に入れる圃場条件を満たせないことにより初冬直播き栽培の適期を逃す可能性が考えられたり、2月頃に雪解けする年がほぼ無いため早期播種栽培を行うことが出来ないといった気象の制約を受けやすい。青森県内で広く普及している不耕起Ｖ溝乾田直播栽培では、融雪水を圃場に溜めて3月頃に代かきを行い、圃場を固結させて4月下旬以降に播種を行う方法がある。本研究では、この融雪水代かきに着目し、播種を3月頃に前倒しで行う湛水直播栽培（以下、早春湛直）の実用性について検討した。

２．材料および方法
試験は、2022年に農林総合研究所内（以下、農総研）の水田圃場（青森県黒石市）にて行った。早春湛直の耕種概要は、2021年11月中旬頃にワラ全量を鋤き込み、2022年3月29日に融雪水で代かきをした。播種床の柔らかさは、ゴルフボールを地上1mの高さから落下させた場合、ボールが半分以上
土中に埋まるぐらいの固さに仕上げた。品種「まっしぐら」（2021年産、農総研水田圃場で採種し、2.2mm篩で選別）にキヒゲンR2フロアブル（米澤化学社）を塗抹し、続けて鉄コーティング（乾籾種子重の0.5倍量）を行った。播種は3月29日に行い、乾籾播種量7.1kg/10a、栽植密度70株/坪、表層点播とした。施肥はLPSコート60日タイプとLPSコート80日タイプを1:1で混和し、窒素成分11.2kg/10aで側条施用した。播種後は落水管理し、5月13日に出芽を促すための走り水を行った。6月5日に湛水した。
対照区として慣行時期に播種を行った湛直栽培区（以下、慣行湛直）を設けた。ただし、播種後に鳥害を受けたり、気象条件や肥料の溶出時期の影響により著しく倒伏したため、参考値として示す。種子は「まっしぐら」（2021年産、購入種子）を用いて、スポルタックスターナSEで消毒後、積算温度約60℃で浸種し、鉄コーティング処理（乾籾種子重の0.5倍量）を行った。播種は、5月23日に行い、乾籾播種
量8.6kg/10a、栽植密度70株/坪、表層点播とした。施肥は、「てまいらずみらい505」（速効性窒素、LP
コート70日タイプ、LPSコート60日タイプを配合）を全量基肥一発施肥した。播種後は湛水して初期除草剤を散布し、自然落水させ、その後は落水管理とした。カラス避けのため、6月5日に湛水した。
播種機は、いずれの播種時期も湛水直播用播種機（ST8G、ヤンマー社）を用いた。調査項目は、出芽率、生育、各生育ステージ、収量、収量構成要素、玄米品質とした。気温データは黒石アメダスより取得し、地温データは小型データロガー（サーモレコーダーミニRT-31S、エスペックミック社）のセンサ
ー部を地中1cm程度に設置して測定した。

３．結果および考察
播種後30日間（3月30日～4月28日）のうち、日最低気温および地温が0℃以下になった日数は、気温が9日間、地温が１日間であった。気温と地温の推移に関して、日平均と日最低ともに地温の変動が小さい傾向であった。
播種日から出芽始めの期間は47日間であり、浸種を行わなかったこと、播種後は落水管理としたこと
で出芽適期まで芽を動かさない状態を維持できたと考えられた。出芽始めから揃いまでの期間には、-23-

東北の農業気象 第68号

早春湛直が5月15日～21日（6日間）、慣行湛直が5月30日～6月2日（3日間）であり、慣行湛直に比べ所要日数が3日程度長かった。早春湛直は浸種処理を行わないため、出芽がバラついたと考えられた。早春湛直の苗立率は68.9％、苗立ち数が183本/㎡であり、目標苗立数100～140本/㎡（稲作改善指導要領、青森県）を十分確保できた。
幼穂形成期の生育について、慣行湛直と比較すると、草丈は短く、茎数は少なく、SPAD値は高かった。早春湛直の生育ステージの到達日は、幼穂形成期が7月21日、出穂期が8月12日で、慣行湛直より各3日程度早かった。
早春湛直の精玄米重は624kg/10a、玄米蛋白質含有率（乾物換算）が8.0％、検査等級が2中であった。収量は移植栽培並みであった。玄米品質は劣ったが、今回施用した肥料とは異なる溶出パターン
や溶出時期の緩効性肥料を組み合わせることで改善できると考えられる。
過去18カ年（2006～2023年）の根雪期間終日と根雪終日後（終日～4月30日）の最低気温0℃以下
日数の関係から、終日が早い年に終日直後に播種をすると低温に遭遇し苗立率が低下する可能性があり、3月下旬に播種を想定すると融雪水を維持できずに播種作業が出来ない可能性が考えられた。
本研究は、農研機構生研支援センター「イノベーション創出強化研究推進事業（30018BC2）」の支援を受けた。

図2. 苗立率(左)と苗立ち数(右)．
表3. 根雪期間終日と最低気温0℃以下日数
根雪終日後の
最低気温
根雪期間終日
根雪期間終日0℃以下日数(日)
2006/3/23
8
2015/3/27

図1. 地温と気温の推移．
注) 日最低（上段）、日平均（下段）

根雪終日後の
最低気温
0℃以下日数(日)3

2007/2/25

32

2016/3/3

2008/3/18

8

2017/4/1

4

2009/3/6

31

2018/3/15

13

2010/3/14

21

2019/4/4

4

2011/3/30

9

2020/3/1

18

2012/4/12

12021/3/20

8

2013/4/7

22022/3/26

10

2014/3/29

102023/3/16

1221注) 日数は根雪終日後～4/30の期間で算出．

表1. 各生育ステージと幼穂形成期の生育
出芽

播種
時期

始め

期

揃い

到達日

早春
慣行

5/15
5/30

5/18
5/31

5/21
6/2

7/21
7/24

幼穂形成期
出穂期
草丈
茎数
SPAD値
(cm) (本/㎡)
68.9
323
40.6
8/12
80.8
578
37.2
8/15

表2. 収量および収量構成要素、玄米品質
播種
精玄米重
穂数
総籾数 一穂籾数 登熟歩合 千粒重 玄米蛋白 整粒歩合 検査等級
時期
(kg/10a) (本/㎡)
(粒/㎡)
(粒)
(％)
(g)
(％)
(％)
早春
624
517
34,116
66.1
77.6
23.5
8.0
79.5
2中
慣行
748
590
43,359
73.5
74.5
23.2
7.5
67.9
2上
注1) 精玄米重は1.9mm目で篩った． 2) 玄米蛋白質含有率はインフラテックNOVAにより測定した（乾物換算）．
3) 整粒歩合は品質判定機（SATAKE社RGQI20）により測定した．

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東北の農業気象 第68号

＞＞＞支

部

だ

よ

り＜＜＜

１．2023（令和５）年度支部大会
2023年度支部大会は、ユートリー（八戸地域地場産業振興センター、青森県八戸市一番町一丁目9-22）において8月24日に開催されました。特別講演「青森県産業技術センターにおける気象変動に対応した試験研究の紹介」、「光植物研究用LED
人工太陽光光源システム」の2題および一般研究発表8題があり、活発な討議が行われました。今号には特別講演および一般研究発表の要旨を掲載しました。
２．会員動静(2022年 4 月1 日 ～ 2023年 3 月31 日)［入会］ 青木正敏、大久保さゆり［退会］

小笠原宣好、荒川市郎、庄野浩資、高橋正美、近将史、佐藤守、大久長範

会員数（2023年 4 月17 日）：99 名名誉会員： 1 名
会
員： 86 名（内支部のみ 33 名、本部 40 名、本部（管外）13 名）
図書館等： 12 名（内支部 6 名、本部 6 名）
３．寄贈図書日本農業気象学会北海道支部から講演論文集の寄贈がありました。ご利用の節は支部事務局までご連絡ください。
４．2024年度功労賞受賞候補者推薦のお願い
日本農業気象学会東北支部功労賞規程に基づき、2024年度の候補者をご推薦ください。締め切り日および手続きの詳細については事務局までお問い合わせください。
５．2024年度奨励賞受賞候補者推薦のお願い
日本農業気象学会東北支部奨励賞規程に基づき、2024年度の候補者をご推薦ください。締め切り日および手続きの詳細については事務局までお問い合わせください。

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東北の農業気象 第68号

６．決算報告および予算(1) 2022年度決算報告（2022.4.1～2023.3.31）
収入
項目
予算
決算
項目
個人会費
印刷費
19,00016,500
支部補助費
通信費
32,20034,300
雑収
0
事務費
4
大会費(本部）
0
0
大会費
雑費
予備費
繰越金
903,878
903,878
合 計
合 計
957,182
952,578
余剰金の算出

収 入
支 出
余剰金

計

決算
140,901
17,602
9,808
10,6902,991
0181,992

957,182 円
181,992 円
775,190 円(2) 2023年度予算（2023.4.1～2024.3.31）
収入
項目
予算
個人会費
16,500
支部補助費
28,000
雑収
0
大会費(本部）
0繰越金
775,190合支出
予算145,000
20,00020,000150,000
5,000
612,578
952,578

819,690

支出
項目
印刷費
通信費
事務費
大会費
雑費
予備費
合 計

予算
20,00020,00020,000150,000
5,000
604,690819,690

７．2024年度支部大会のお知らせ
2024年度支部大会は山形県にて開催予定です。詳細は後日改めて案内をお送りいたします。多くの皆さまのご参加をお待ちしております。

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東北の農業気象 第68号

日本農業気象学会東北支部会則
昭和３０年 ４月 １日 実施
昭和３１年１２月１９日 一部改正
昭和３５年１２月２２日 同
昭和３７年１２月 ４日 同昭
和３９年 １月３１日 改正
昭和４２年 １月２７日 一部改正
昭和４５年１２月１９日 同
昭和４９年 ９月１３日 同
昭和５３年１０月２８日 同
昭和５９年 ９月２７日 同
平成 ２年 ８月２８日 同平
成 ８年１０月 ７日 同平成
１２年 ７月２７日 同平成
１４年 ７月３１日 同
平成１９年１１月 ８日 改正
平成２２年 ８月２０日 改正
平成２３年１１月 ７日 改正
平成２４年１１月 １日 改正
令和 ３年 ８月２３日一部改正
第１章

総則第１条（名称）：本会は、日本農業気象学会会則（以下、本部会則）第３章第７条に基づき、日本農業気象学会東北支部とする。
第２条（目的）：本会は日本農業気象学会の趣旨に則り、東北における農業気象学の進歩、知識の向上並びに農業気象学を活用した農林水産業の振興と発展をはかることを目的とする。
第３条（事務局）：国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構東北農業研究センター水田輪作研究領域内におく。
第２章

事業

第４条（事業）：本会は第２条の目的を達成するために次の事業を行う。
(1)農業気象についての研究発表会、講演会、談話会などの開催。
(2)機関誌「東北の農業気象」の発行。
(3)その他必要と認める事業。
第５条（事業年度）：本会の事業年度は毎年４月１日に始まり翌年３月３１日
に終わる。

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東北の農業気象 第68号

第３章

会員

第６条（会員）：本会の会員は、本部会則に基づき東北支部に所属する日本農業気象学会会員（以下、本部会員）ならびに支部会員、賛助会員、名誉会員とする。
(1) 支部会員は本会の趣旨に賛同し、入会した者。
(2) 賛助会員は本会の目的に賛同する個人または団体で別に定めるところによる。
(3) 本会の発展に著しい貢献をした者のうち評議員会が推薦し総会が承認した者を名誉会員とする。
第４章

役員

第７条（役員）：本会に次の役員をおく。
支部長１名

評議員若干名

監査２名

幹事若干名

第８条（任務）：(1) 支部長は支部の会務を総理し支部を代表する。
(2) 評議員は評議員会を構成し重要な会務を評議決定する。

(3)監査は本会の会計を監査する。
(4)幹事は支部長の命を受け本会の事務を執行する。
第９条（選出）：(1) 支部長は評議員会が選出し、総会に報告する。
(2) 評議員は本部会員ならびに東北地方在住の支部会員のうちから選挙により各県ごとに決める。東北地方に在住しない支部会員は評議員選挙権および被選挙権を有しない。各県ごとの評議員定数は、選挙年の前年度末における各県の会員数に依り、以下のとおりとする。
1) 会員１０名未満：定数１2) 会員１０名以上２０名未満：定数２3) 会員２０名以上３０名未満：定数３4) 会員３０名以上：定数４

選出された評議員のうちから本部会則に基づく本部理事ならびに本部評
議員を互選する。
(3) 監査は支部長が会員の中から２名を委嘱する。

(4)幹事は支部長が会員の中から委嘱する。
第１０条（任期）：役員の任期は２年とし、重任を妨げない。
第１１条（解任）：役員または顧問が東北地方を離れた場合には自然解任とな
る。
第５章

顧問

第１２条（顧問）：本会に顧問をおくことができる。顧問は支部長が委嘱す
る。
第６章

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会議

東北の農業気象 第68号

第１３条（会議）：本会には総会と評議員会をおく。
(1)（総会）：年１回開催し支部長が招集する。但し臨時に招集することができる。
(2)（評議員会）：必要に応じ支部長が招集する。幹事は評議員会に出席し発言することができる。
第７章

会計

第１４条（会計年度）：本会の会計年度は事業年度と同じである。
第１５条（経費）：本会の経費は支部補助費（本部経費）、支部会員ならびに賛助会員の会費および寄付金などによる。
第１６条（会費）：本部に所属しない会員の年会費は次のとおりとし、役員選
出時に２年分を納入する。
支部会員５００円／年（2014 年以降、2012 年・2013 年は 750 円／年）
賛助会員については別に定める。
第１７条（決算）：会計の決算は会計年度終了後速やかに監査を経てその後最初に行われる総会に報告しなければならない。
第１８条

その他は本部会則に従う。

第１９条（会則の改正）：この会則の改正は総会の決議により行う。
（付則）本会則は平成２２年度から適用する。

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東北の農業気象 第68号

日本農業気象学会東北支部功労賞規程
平成２年４月１日 制定
１．会則第２章第４条(3)に基づき本規程を設ける。
２．功労賞は支部の活動、運営等に永年貢献のあった会員に贈る。
３．功労賞受賞者には賞状と賞牌を贈る。
４．功労賞は原則として毎年贈る。
５．功労賞受賞者を次の手続きで決定する。
(1)功労賞受賞候補者の推薦は会員が行う。推薦者は５名以上の推薦人（役員１名以上を含む）と推薦理由を本会誌閉じ込みの推薦書に記入し、事務局へ届け出る。
(2) 推薦書の届けは事業年度内に開催される東北支部会の２ヶ月前までとする。
(3) 支部長は受賞候補者を評議員会にはかり受賞者を決定する。
６．授賞式は総会で行う。
(1) 15 年以上の会員で、原則として役員を務めた会員。
(2) 支部長がとくに功績を認め推薦した会員。
（付則）本規程は平成２年度から適用する。

日本農業気象学会東北支部奨励賞規程
平成 15 年４月１日 制定
１．会則第２章第４条(3)に基づき本規程を設ける。
２．奨励賞は原則として前年度の支部会誌に論文を表し、東北の農業気象研究の進展に功績のあった会員若干名に贈る。
３．奨励賞受賞者には賞状と金一封を贈る。
４．奨励賞は原則として毎年贈る。
５．奨励賞受賞者を次の手続きで決定する。
(1) 奨励賞受賞候補者の推薦は評議員および幹事が行う。
(2) 支部長は受賞候補者を評議員会にはかり受賞者を決定する。
６．授与式は総会で行う。
（付則）本規程は平成 15 年度から適用する。

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東北の農業気象 第68号

日本農業気象学会東北支部編集委員会規程
当編集委員会は、以下の手順で「東北の農業気象」の編集作業にあたる。この作
業は、投稿論文の内容を読者に理解しやすくすることを目的とする。
１．大会で口頭発表されたすべての課題の投稿を依頼する。
２．編集委員会は、投稿規程に基づいて投稿された原稿のうち、「論文」ならびに「短報」を審査する。
３．編集幹事は、投稿原稿の内容に応じて編集委員１名に査読を依頼する。
４．適切な査読者が編集委員にいない場合、編集委員以外に査読を依頼できる。
５．査読者は、査読結果を編集幹事に報告する。
６．査読結果を吟味したうえで、編集幹事は投稿者に原稿の修正を依頼することもある。
７．「進む研究」、「ぐるっと東北」、「研究レビュー」、「トピックス」、「小講座」などの記事を企画し、評議委員会の承諾を得て、編集にあたる。
最終改正：平成 24 年 11 月１日-31-東北の農業気象 第68号

日本農業気象学会東北支部Web ジャーナル「東北の農業気象」利用規程
平成２１年４月１日制定
令和５年８月２４日一部改正
１．日本農業気象学会東北支部会誌「東北の農業気象」は PDF ファイルによって刊
行する。
２．支部会員への配布は、日本農業気象学会東北支部ホームページ上において、各会員が会誌PDF ファイルを閲覧あるいは保存することを基本とする。
３．日本農業気象学会東北支部ホームページは一般にも公開し、会誌 PDF ファイルを閲覧および保存可能とする。ファイルの取り扱いについては、次のような権限付与によって、支部会員（本部会員および支部単独会員）と非支部会員とに差を設ける。
（１）支部会員についてはパスワードを配布し、閲覧、保存および印刷可能とする。図表およびテキストのコピーは不可とする。
（２）非支部会員についてはパスワード不要で、ホームページでの閲覧および保存のみ可能とする。印刷、図表およびテキストのコピーは不可とする。
４．図書館等は、支部会員と同等の扱いとし、支部会費は徴収しない。図書資料の保存を目的とする場合に限り、刊行物の全部を印刷、または媒体に複写することができる。また利用者の求めに応じ、調査研究のため、刊行物の一部を印刷することができる。他図書館から求めがあった場合、刊行物の一部を印刷して提供することができる。
（付則）本規程は平成 2１年 4 月 1 日から施行する。

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東北の農業気象 第68号

会誌「東北の農業気象」投稿規程
１．投稿
１．１ 著者は、投稿の種類（下記）を明記の上、原稿１部を原則として電子ファイルで編集幹事に送付する。
１．２ 投稿原稿は大会の終了日から２月末日まで受付け、受理日は編集幹事が原稿を受理した日とする。
２．投稿の種類
２．１ 「論文」、「短報」、の他に「進む研究」、「講演要旨」などの記事を設ける。
２．２ 「論文」は比較的完成度の高い研究結果を報告するもので、刷上がりを原則として６ページ以内とする。
２．３ 「短報」は有益な研究結果を速報するもので、刷上がりを原則として４ページ以内とする。
２．４ 「論文」、「短報」は、他の雑誌に掲載したもの（投稿中も含む）と同一であってはならない。すでに掲載された内容を一部重複して投稿する場合には、 投稿原稿の 40％以下に重複内容を圧縮する。
２．５ 「進む研究」 は実用に近づきつつある研究成果を紹介するもので、 刷上がりを４ページ以内とする。
２．６「講演要旨」は当該年度に支部大会で行われた講演の要旨を紹介するもので、刷り上がりを２ペ ージ
以内とする。
２．７ このほか、著者は「資料」「解説」など、投稿内容に相応しいジャンルの設置を、編集幹事に要請できる。
３． 「論文」、 「短報」の執筆要領
３．１ 原稿の作成
３ ． １．１ ワープロを用いた投稿には、Ａ４サイズの用紙を縦おき、横書きに使い、34字33行とし、上下左右に30ミリ以上の余白をとって原稿を作成する。 原稿左端に通し行番号を記入する。これらの原稿3枚で、刷りあがり2ページになる。 文字サイズは12ポイント程度が望ましい。
３．１．２ 原稿本文の右肩に、１，２，３，４と通し番号を記す。図表は同様に、和文の場合は、図１，
図２， 図３および表１，表２，表３と、英文の場合はFig.1, Fig.2, Fig.3、Table1, Table2, Table3とする。
３．２ 表 紙３．２．１ 表紙は別ページとし、以下の例にしたがって、表題・著者名・所属を和文と英文で書く。表題は内容を的確かつ簡潔に表現するものとし、副題はできるだけ避ける。所属は研究の主たる部分を遂行した場所とし、 現在の所属が異なる場合は脚注に現所属を記す。
（例）

水温と地温が水稲の生育に及ぼす影響＊＊＊
佐藤忠士 ・工藤敏雄＊
岩手県農業試験場＊＊
岩手大学農学部
Effect of water and soil temperature on paddy rice growth＊＊＊
Tadashi SATOH and Toshio KUDOH＊
Iwate Agricultural Experiment Station, Takizawa 020-01＊＊
Iwate University, Faculty of Agriculture, Morioka 020＊
現在 ： 佐藤農場（株）＊
Present address : The Satoh Farm-33-

東北の農業気象 第68号

３．３ 本 文３．３．１ 本文には数字で見出しをつけて、「１．はじめに」「２．材料および方法」などとする。これらを細分するには、１．１, １．２を、 さらに細分するには１．１．１, １．１．２を用いる。ただし、要約、謝辞には見出しはつけない。
３．３．２ 本文は原則として以下の順に構成する。
要約
本論の内容を簡潔にわかりやすく、和文か英文で書く。和文は350字以内、英文は150語以内とす る。
文頭に「要約」 とせず、直接書き始める。末尾に改行して和英キーワード５語程度を、それぞれ五十音順、 アルファベット順につける （例参照）。
（例）畜産廃棄物の中でも特に廃棄処理にコストがかかる豚尿を、培養液として利用し、サラダナ、コマツ
ナ、 セルリの生育に及ぼす影響を解析した。 その結果、 サラダナ、 コマツナで生育は劣ったものの、セルリの生育に市販の培養液との差は認められなかった。 このことから、作物の種類によっては、 豚尿を浄化しながら作物生産に利用する水耕栽培システムの開発が可能といえた。
キーワード ： 浄化、水耕栽培、セルリ、豚尿Keywords:Celery, Pig-urine, Purify, Solution-culture.

はじめに（緒言、まえがき）
研究の背景（問題の性質・範囲）、これまでの研究の大要との関係、研究を開始した動機、研究の目的・意義などを説明する。 特に、著者自身の過去の成果を踏まえて進めた研究の場合、これまでに解明した点と未解明の点を整理した、研究に至った経緯等を説明する。
材料および方法
実験や測定に使った作物や機材、処理方法 ・ 測定方法や分析方法を説明する。
結果
実験結果を、 主観的判断を交えずに、図表を用いて忠実に表現する。 考察の材料となる結果の説
望まし
明は省かない。逆に、考察材料にならない結果には、特別な理由がないかぎり、ふれない方がい。
考察
実験結果を、 引用文献などを用いて、様々な角度から理論的に解析する。 また、この最後に「実験結果から何がいえるのか」 を結論づける。
まとめ（摘要）要約で英文を書く場合のみ必要（和文で書く）。研究の背景等を簡単に書き、結果と考察を箇条書きにする （例参照）。
（例）米の粒厚が食味に及ぼす影響はこれまで明らかにされていない。そこで、収穫１ヶ月後の1992年
産と1993年産ササニシキを用いて、粒厚別の食味官能試験を実施した。なお、1992年は豊作、1993年は凶作であった。
(1) 1992年産米の粒厚は平均2.09mm、標準偏差0.14mmであった。また、1993年産米の粒厚は平均1.7
9mm、標準偏差0.26mmであった。
(2) 1992年産では、粒厚が1.65mm以下に低下すると食味が急激に低下した。一方、1993年産では、粒厚の低下に伴い食味は直接的に低下した。
(3) 1993年産の食味は1992年産に比べて著しく低く、50％以上の人がまずいと感じる米の粒厚は、1992
年産で1.52mm以下、1993年産で1.71mm以下であった。
(4) これらのことから、粒厚の低下により食味が低下することが明らかになった。 しかし、同じ粒厚でも、
1993年産が1992年産の食味より劣ったことから、凶作だった1993年産米の食味の悪さは、粒の小ささ
だけでは解明できないといえた。

謝辞
必要に応じて書く。
３．３．３ 数式の上下には１行づつスペースをとる。

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東北の農業気象 第68号

３．３．４ 文章中の式は、a/b、 exp(t/r)のように書く。
３．３．５ 単位はSI単位を原則とする。ただし、非SI単位での表現が妥当であることが明らかな場合はこの限りでない（例：分、時、日、リットル、トン）。
３．４ 図 表３．４．１ 図・表は、要約に合わせて和文か英文にする。写真は図として扱い、図１、Fig.1のように表現する。
３．４．２ 図・表のタイトルと説明は、要約に合わせて和文か英文にする。本文中での引用は「図１、表１によれば」あるいは「Fig.1、 Table1によれば」 とする。
３ . ４ . ３ 図は本文とは別のＡ４サイズの紙に１つずつ、タイトルや説明文とともに書き、引用文献の後に添付する。ワープロを用いた投稿では、原稿ファイルに電子化して貼り付ける。その際、不鮮明になるなど品質が低下しないように気をつける。刷上がりの図の幅は8cm程度か16cm程度が望ましい。
３．４．４ 表は、本文とは別のＡ４サイズの紙に１つずつ、タイトルや説明文とともに書き、図の後に添付する。刷上がりの表の幅は8cm程度か16cm程度が望ましい。
３．４．５ 迅速に理解できない表は使わない。複雑な表は、簡略化あるいは図形化に努める。 例えば、考察に利用しない数値は、その数値自体が特別な意味を持たないかぎり削除する。
３．４．６ 本文中の図・表の挿入箇所は原稿の右側余白に赤字で示し、これを赤線で囲む。
３．５ 引用文献
３．５．１ 著者名のＡＢＣ順に本文の末尾に一括する。
３．５．２ 「著者，年：題目名，誌名 （略），巻，ページ．」の順に従って書く。
（例）
ト蔵建治，1991：冷害と宮沢賢治「グスコーブドリの伝記」の背景，農業気象， 35，35-41．
小林和彦，1994：影響評価モデル． 日本農業気象学会編「新しい農業気象・環境の科学」pp190-206．
養賢堂．

３．５．３ 本文中での引用は番号でなく、「菅野（1994）によれば」、「これらの報告は多い（井上；1994）。」などとする。
４． 「進む研究」などの記事の執筆要領
４．１ 「論文」 と同様、表紙に表題・著者名・所属を和文で書く。投稿を希望するジャンルを選択または記述する。 英文で併記してもよい。
４．２ 本文の構成は著者の自由とする。内容に適した理解しやすい構成をとること。
４．３ 仮名使い、数式の記述、単位、図表の書き方は、「論文」、「短報」の執筆要領に従う。
４．４ 「引用文献」 と 「参考文献」の使い分けを明確にし、書き方は、「論文」、「短報」の執筆要領に従う。
５．講演要旨５．１ A4用紙を縦置き横書きに使い、上下左右に25mm程度の余白をとって原稿を作成する。冒頭には演題名を14ポイント程度の文字で書き、続けて著者名・所属を書く。
５．２ 本文の構成は著者の自由とする。ただし、原則としてそのまま掲載されるので、体裁や図表の品
質に気をつける。文字サイズは10.5ポイントが望ましい。
６．著者校正６．１ 著者は初稿を校正する。 再校以後は事務局で校正する。 校正の際の加除筆は原則として認めない。
最終改正：平成24年11月１日-35-

東北の農業気象

第 68 号

2024年 3 月発行
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