広域評価特集
解 説45Lectures., December 2012, Vol. 122, 45 ‒ 50

圃場での聞き取り調査に基づく地域スケールの収量予測―タイ東北部におけるモデル構築事例―
澤野真治 1Modeling for simulating the regional rice yield of rain-fed lowland rice based on farm survey in Northeast
ThailandShinji SAWANO1

1. はじめにする作物モデルについて以下に簡単に説明する．作物の成長の予測は水利用効率を用いて推定する．これは当初広域を対象として，気候変化も含む作物の環境応答特降水量に依存する作付体系である天水田を対象として水性を評価することは，世界規模の食糧問題の解決の糸口ストレスが作物の成長に及ぼす影響を評価する事も考慮を探る上で重要な課題である．作物の環境応答特性を総に入れていたためである．この作物モデルでは，気温や合的に評価するにあたり，養分吸収や水利用といった作日射の条件以外，つまり水ストレスや病虫害といった作物生育プロセスを取り込み，設定した条件下での成長を物生育に負の影響を及ぼす要因の制約が無い場合の最大予測する事ができる作物モデルは有効なツールである．

到達可能な収量を予測している．収量の推定は以下の手

一般に，作物モデルは圃場での計測結果に基づいた主順で計算される．

要なプロセスの関数化やパラメタリゼーションによって構築される．一方，農業の生産性は，環境要因だけで無く品種改良，施肥や機械の導入といった栽培技術要因の＝×

0×（1）

影響も受ける．また，こうした栽培技術は，気候や経済事情を受けて地域による違いがある．従って，評価対象

W＝ ∫

（2）

Y ＝ HI × W（3）とする空間スケールを拡大していった場合，取り扱う農業の生産性に関するデータは，圃場スケールで生じている水 ･ 物質循環と作物の応答以外の要因の影響も含んでいる可能性がある．その結果，圃場での計測結果に基づ

ここで，WUE は水利用効率（g Kg‒1），ET0 は FAO

いて構築された作物モデルをそのまま広域に適用する事

基準蒸発量（mm day‒1），FCC は植被率，HI は収穫指数，は，モデルによる予測結果に不確実性が含まれているこ

W は水稲のバイオマス量（g m‒2），また Y は収量（g m‒2）とが予想され，地域によって変わる栽培技術要因の影響を表す．水利用効率と収穫指数は，それぞれ 4g kg‒1 と 0. 3を新たに作物モデルに組み込む事が必要となる．の一定値とし，FAO 基準蒸発量は FAO‒56（Allen et

そこで，本稿では，圃場での計測結果に基づいて構築al., 1998）の手法に基づく．長期の予測を実施する際には，された作物モデルを広域に適用する第一歩として，タイ

栽 培 技 術 の 進 歩 も 収 量 の 趨 勢 に 大 き く 影 響 す る．の国土面積の 3 分の 1 を占め，タイにおける主要な水稲

Hasegawa et al.（2008）では，栽培技術の進歩が水稲の生産地域であるタイ東北部の天水田を対象に行った地方生育に及ぼす影響を，窒素肥料投入量の増加に伴う水稲行政区分スケールへのアップスケーリング事例

群落の最大植被に現れると仮定し，最大植被率を肥料投（Hasegawa et al., 2008; Sawano et al., 2008）を通じて，入量の関数とした．なお，栽培期間中の植被率の増加速

広域へのアップスケーリングのために加えるべき視点に度は，気温と最大植被率によって表現する．また，水稲ついて考えてみたい．の生育の進行は有効積算温度と日長の影響を表す関数に

2. 作物モデルの概要
Hasegawa et al.（2008）で用いた作物の成長を予測よって表現する．その際，移植から出穂までは積算気温で 1600 ℃ day（基底温度＝ 8 ℃）
，出穂から収穫までの積算温度を 1000 ℃ day（基底温度＝ 0 ℃）とした．なお，日長は移植から出穂までの期間のみ影響するとした．

1

Forestry and Forest Products Research Institute (FFPRI)
1 Matsunosato, Tsukuba, Ibaraki, 305 ‒ 8687, Japan.
Corresponding author : 澤野真治，1 森林総合研究所
2012 年 9 月 18 日受稿，2012 年 10 月 26 日受理
土壌の物理性 122 号，45 ‒ 50（2012）

3. 広域化へのアプローチ
統計データの集計単位としてしばしば見られる地方自治体くらいの空間的な広がりで集計された収量は，その土壌の物理性 第 122 号（2012）46

領域内の様々な環境条件下にある圃場での結果を集計してもなお，圃場の環境条件のばらつきをうまく表現できている．対象とする領域が広くなるほど，こうした圃場ない場合もある．これは，用いる GIS データセットのごとの環境条件にはより多様性が出てくると考えられ空間解像度が，圃場一つの空間スケールよりもかなり粗る．また，これらの圃場の環境条件は気候変動などの環い場合である．これは，大陸や全球といったより広い領境変動に対しての応答が異なる可能性が考えられる．

域を対象とした場合や，より細かい土地利用形態の特徴

従って，作物モデルを用いて広域の水 ･ 物質循環が作物を有する地域を対象とした場合にしばしば見られる．の生産性に及ぼす影響の評価や，気候変化に代表される

従って，領域内の圃場における環境条件の違いを踏まえ環境変動が作物の生産性に及ぼす影響の評価には，対象たモデル作りは，その領域の利用可能なデータセットや領域内の各圃場のばらつきを生んでいる要因を把握して圃場の空間スケールや地域的な特徴に応じてなされる事モデルに組み込む必要がある．

が要求される．

環境条件の違いを表現する手段として，気象や土壌なモデル入力に用いる気象データは，東アングリア大学

どの GIS データセットを用いる事が考えられる．これは，

気 候 研 究 所 が 公 開 し て い る デ ー タ セ ッ ト（CRU,データセットそのものが，降水量や気温といった気象条

Mitchell et al., 2004, http://www.cru.uea.ac.uk/cru/

件や土壌中の窒素などの肥沃度の地理的な分布を有してdata）を内挿したのち県単位の平均値として用いている．

いるからである．一方で，こうした GIS データを用いこのデータは全球の気象データを統一的手法で構築してFig. 1. タイ東北部における聞き取り調査に基づく 2004 年及び 2005 年の 2 カ年の移植日，出穂日及び収穫日における頻度分布 移植が実施された水田での結果のみを示す（2004 年
は n=106，200 年は n=83）. 図中の X はサンプルの平均値，SD は標準偏差をそれぞれ表す .
Frequency distribution of sowing, transplanting, heading and harvesting dates of thefarms surveyed in Northeast Thailand in 2004 and 2005. Only transplanted paddy ﬁelds
are shown（n=106 in 2004 and 83 in 2005），X is the mean，and SD is the standard
deviation of the dates each year.

広域評価特集

解説：圃場での聞き取り調査に基づく地域スケールの収量予測47いるという特徴があるが，データセットの空間解像度 0. 5る水稲生産性の影響が見えなくなるのはなぜだろうか？

度であり圃場の大きさと比べとても粗い．一方，土壌の筆者らのグループは，ここに見られるギャップの原因を肥沃度は作物の窒素含有量に影響を及ぼし，土壌の肥沃モデル化する事で，タイ東北部の県単位の水稲生産性の度の空間的な不均一性は圃場ごとの収量のばらつきに大特徴を理解する事ができると考え，そのための聞き取りきく影響する（Miyagawa and Kuroda, 1988；Homma

調査を実施した．聞き取り調査は，2004 年と 2005 年のet al., 2001; 2003）．しかし，広域を対象に限られた情報

2 カ年で実施し，タイ東北部の 19 の県のうち 11 県でのみで土壌の肥沃度が圃場毎の収量のばらつきに及ぼす149 の農家を対象とした．聞き取り項目は主に栽培管理影響を評価する事は難しい．従って，入力データとしてに関するもので，植え付け方法，水管理手法，栽培品種利用可能な気象データだけではタイ東北部の圃場におけ及び，播種，移植，出穂と収穫の日付である．

る環境条件の違いを表現するには不十分であり，タイ東特徴的な結果として，栽培暦が挙げられる．播種や移北部における水稲生産の地域的な特徴を新たに抽出する植といった栽培を始める時期は地域的に大きくばらつき必要がある．

があるが，出穂や収穫といった栽培期間後半のイベント

Hasegawa et al.（2008） や Sawano et al.（2008） でが起こる時期の地域的なばらつきは少ない（Fig. 1）．こ地域スケールのモデル構築の対象としたタイ東北部は，れは，場所によって生育期間が大きく異なる事を意味し短い水平距離に対して標高の変化があるという微地形的ており，生育期間の違いに起因して収量も違ってくる可な特徴を有している．また，水田地帯の土地利用形態は，能性が予想される．聞き取り調査の結果では 15 の水稲

Nong と呼ばれる水平距離数百 m ほどの小流域を一つの品種が栽培されている事が確認されたが，Khao Dawk単位として圃場群が分布し，個人は Nong の斜面方向にMali 105（KDML105），RD6 や RD15 といった比較的古対 し て 短 冊 状 に 圃 場 を 所 有 し て い る（Suzuki et al.,い 感 光 性 品 種 が サ ン プ ル の 90 ％ 以 上 を 占 め て お り，2003）．また，水稲栽培の地域的な特徴として，灌漑設

Miyagawa（1995）や FAO（2002）といった他の報告と備の導入がなされているものの，依然として天水田の割合わせても，これらの品種は長い期間栽培され続けてい合が大きい事が挙げられる．この地域の年降水量は南西

る．Sawano et al.（2008）では水稲の感光性を考慮した部で 1100 mm，東北部で 1800 mm 程度であり，南西か栽培暦モデルを構築しており，この栽培暦モデルと前節

ら北東に向かって年間の降水量が増加する特徴がある．の作物モデルとを組み合わせて移植時期に対応した収量

こうした土地利用形態と降水量の分布は，微地形や降水を計算した例が Fig. 2 になる．ここでは，3 カ年の気象量に対する立地に応じて水環境の違いを生んでおり，圃

データと窒素肥料投入量を用いて計算した例を示してお場スケールでの観測研究においても，この水環境の違いり，移植時期の違いによって収量が大きく異なり，早いが圃場毎の生産性のばらつきを生んでいることが明らか時期に移植した場合ほど栽培期間が長いことを通じて収になっている（Homma et al., 2001; Suzuki et al., 2003）．

量が大きくなる事が示されている．そのため， いつど

しかしながら，タイ東北部各県の統計収量では，降水量のくらいの面積の水田で移植を行ったのかの年変動と比較すると収量の時系列の変動は大きくなを知ることが，タイ東北部の水稲収量予測において重要ということい．
タイ東北部の圃場での生産性を積み上げたデータである統計データで，圃場毎の水環境の違いによって変動す

Fig. 2. モデル計算により示される移植日の違いが水稲収量に及ぼす影響 移植日は 6 月 1 日から 8 月 31 日までとし，Khon Kean 県を対象に 1980 年，1990 年及び 2000 年の気象データ及び窒素肥料量入量を用いて計算を行った．
Simulated response of rice grain yield to transplanting
dates from June 1 to August 31 for Khon Kaen Province
in 1980, 1990, and 2000

Fig. 3. 6 月 1 日からの積算降水量で表される移植面積割合の増加 2005 年は雨季の開始の遅れにより直播圃場が2004 年より増えたため，移植面積割合の算出には 2004 年の移植された圃場の数（n=106）を元にしている．
Progress of percentage of the paddy ﬁelds transplanted
in 2004 and 2005 in 11 provinces in Northeast Thailand,
as a function of cumulative precipitation from Juneaveraged for 11 WMO stations each year. The
percentage is based on the number of farms transplanted
in 2004（n=106）．

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土壌の物理性 第 122 号（2012）になってくる．なお，年次による収量の計算値の違いはないかということが推察される．また，移植面積割合の窒素肥料投入量の違いに起因している．

推移には傾きが異なる 3 つの領域がある．このことは，天水田が湛水を開始する時期は当然降水パターンに依移植の進捗状況が降水だけでなく，苗や労働力の調達と存する．従って，播種や移植時期のばらつきは降水条件いった要因の制約を受けている事を反映している可能性の違いに起因していると考えられる．タイ東北部では，がある．

北東部ほど降水量が多いという降水量の地理的な分布のこれらの結果を受けて，栽培を開始する時期である移特徴がある．聞き取り調査を行った 2004 年と 2005 年で植のイベントの降水依存性が生育期間の長さを通じて，も降水量の地理的な分布は同様であり，また栽培期間でタイ東北部の地域的な水稲生産が特徴付けられているとある 4 月から 10 月までの総降水量に大きな違いは無かっいう仮説を立て，移植面積の増加を雨季の季節進行を表たが，2004 年は 2005 年に比べて雨季の開始及び終了がす指標で表現する事とした．年々の雨季の進行は，6 月早く，その結果 4 月から 8 月上旬までの雨季前半から中から積算降水量と 6 月からの 3 ヶ月降水量の気候値との盤にかけての降水量が多かったという降水量の季節的な比を用いて表す事とする．

パターンに違い見られた．聞き取り調査で得られたタイ
東北部の移植時期には，タイ東北部内の降水量の地理的4. モデル適用結果及び考察な分布の違いによらず広範なばらつきが見られた．一方

このようにして，雨季の進行に伴って移植された水田で，移植された水田の面積割合の推移は雨季前半の降水面積割合が増加する様子をモデル化することで，実際の量が多かった 2004 年の方が 2005 年に比べて早く，2 カ県単位の収量の再現性はどのように向上するのだろう

年の降水量の季節的なパターンに起因する移植面積割合か？ここでは，2 つの条件を設けて比較することでそのの推移の違いは，移植が本格的に開始される 6 月 1 日か効果を示す．一つ目の条件は，県の降水量が一定量に達らの積算降水量を用いる事で統一的に表現することが可し た 時 に 移 植 が 実 施 さ れ る と い う も の で あ り，能であった（Fig. 3）．これは，タイ東北部の農家の土地

Hasegawa et al.（2008）において case1 として各県の 4所有形態と併せて考えると，それぞれの農家は微地形的

月 1 日からの降水量が 600 mm に達したときにその県でに湛水しやすい圃場から移植を始めるという水環境の立移植が一斉に実施されるとしたものである（Fig. 4 中の地条件に応じた移植スケジュールを選択しているのではcase1）．この場合，県内部の移植日のばらつきは無視さ

Fig. 4. 1976 年から 2000 年までの降水量が異なる 4 県での統計収量及びモデルシミュレーション結果の時系
列変化 モデルシミュレーションは本文中で示した 2 つの条件での結果を示している．
Time courses for observed and simulated grain yield for 4 provinces in Northeast Thailand form 1976
to2000. The simulation was conducted for each of two cases described in the text

広域評価特集 解説：圃場での聞き取り調査に基づく地域スケールの収量予測

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れるが，降水量の地域的な違いに起因して県毎の移植日みで環境の影響が考慮されている．一方で，移植が実施にはばらつきが生じる．二つ目の条件は，ここで導入しされた後の期間で気象害が生じ栽培が放棄されるようなた雨季の進行に伴う移植された水田面積割合の増加のサ

場合はどのような事を考慮すべきであろうか．例えば，ブモデルによって，県内部及び県毎に移植日にばらつき

この地域には洪水による影響も気象害の一つとして報告

が 見 ら れ る（Fig. 4 中 の case2）．この二つの条件でされている．雨季中盤から終盤にかけて洪水が起こった1971 年から 2003 年までの期間で計算した結果が Fig. 4

場合，移植が既に終わった水田が被害を受けることになである．一つ目の条件で行った計算は，降水量の年変動る．この場合，圃場において生産活動が持続可能かどうの影響を受けて推定された収量の年変動が統計収量の年かについての予測をする必要がある．例えば，水文モデ変動と比較して大きかった．また，推定された収量の絶ルを用いて湛水している領域の推定と作付面積との間に対値は，降水量の多寡の影響を受けており，降水量がタ一定の関係が得られた場合（例えば，Ishigooka et al.,イ東北部の中で多い北東部の Nong Khai では統計収量2010），湛水面積を通じて作付時期，最終的な作付面積

よ り も 値 が 大 き く， 降 水 量 が 少 な い Khon Kaen やや水不足により放棄された面積といった圃場の情報を作

Nakhon Ratchasima では統計収量よりも値が小さくな

物生産の予測に役立てる事ができるようになるかもしれる傾向が見られた．一方で，移植面積変化のサブモデルない．このように水循環モデルと作物モデルとを，広域を導入する事で，降水量の年変動や地理的分布の影響がの作物生産に影響を及ぼす要因で統合することで，対象薄まり，降水量の年変動に比べ収量の変動が小さいといとする領域の水稲生産の特徴を踏まえることができ，気う県単位の統計収量の趨勢を良好に再現することができ候変化など未知の環境変動に対する作物生産も含んだ

た．なお，統計収量に見られる長期的な上昇トレンドは水・物質循環のモデルシミュレーションが可能になると主に窒素肥料投入量の増加が反映している．ここで用い考えられる．

た作物モデルでは窒素肥料投入量が植被率を通じて収量5. おわりにに及ぼす影響を取り扱っており，モデルで計算した収量も統計収量と同様な長期的なトレンドを再現することが本稿では，圃場での計測結果に基づいて構築された作できた．このことは環境変動が作物の生産性に及ぼす影物モデルを広域に適用する第一歩として，タイ東北部の響に加え，窒素肥料投入量という栽培技術オプションに天水田を対象に行った県単位収量予測のためのアップスよる環境変動への適応手法の効果を広域で考察する事がケーリング事例を通じて，広域へのアップスケーリング可能となる．のために加えるべき視点について考えてみた．

タイ東北部天水田地域における圃場スケールでの観測

圃場スケールにおけるモニタリングでの結果と統計収研究では，水環境の違いが圃場毎の生産性のばらつきを量との間に見られるギャップを明らかにするために，現生んでいることが明らかになっている（Homma et al.,

地の農家への聞き取り調査を実施し，地域スケールで見2001; Suzuki et al., 2003）．圃場でのモニタリングに基たタイ東北部の天水田における水稲生産の特徴の把握をづいて作物モデルを構築する場合，例えば水環境が圃場行った．その結果，既往のモデリングアプローチよりも毎の生産性に大きく影響を及ぼす時には，水ストレスが統計収量の時系列や地理的な特徴を良好に再現すること作物の成長に影響を及ぼす効果をサブモデルとして作物ができた．

モデルに導入するという形で，モニタリングにより得られた知見がモデル構築に反映される．

広域を対象とする場合，検証データとして統計値を用いることが一般的である．しかし，統計値の集計と圃場一方で，タイ東北部各県の統計収量では，降水量の年でのモニタリングが同様の条件で行われているかどうか変動や地理的な分布と比較すると収量の時系列や地域的不明である場合がある．この場合，対象領域の特徴を把なばらつきは圃場での研究結果と比べ大きくない．一般

握するための調査を別途行う必要がある．なぜならば，に，作物の統計には作付面積と収穫面積の両者が記載さ気候変化や環境の変化といった未知の状況下における予れていることが多い．また，洪水，渇水や病虫害などが測を行う際，地域の環境に適応した栽培方法などの特徴発生した年には，作付面積と収穫面積が大きく違う事がを踏まえること無く予測した結果は，将来起こりうる影ある．これは，収穫量の著しい低下が予想される場合に響から大きく外れている可能性を有することになるからは収穫を放棄することがあるからである．

である．

ところが，多くの作物モデル（例えば，Bouman etal., 2001）は，単位面積あたりの値を出力値として扱っており，栽培期間中の気象等の影響によって栽培面積が変化しうることを想定していない．この点について，単純に圃場スケールの作物モデルを広域に適用した場合，仮に計算結果が統計収量を良好に再現していたとしても，得られた結果は現実と乖離している可能性を含んでいる．
ここでのアプローチは，移植の有無にかかわる要因の引用文献
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土壌の物理性 第 122 号（2012）

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要

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旨

気候変動といった広域で起こる環境変動に対する作物の応答を総合的に評価する際に有効なツールである作物モデルを広域に適用する際に加えるべき視点について，圃場での聞き取り調査の結果から広域の収量予測モデルを構築したタイ東北部の事例を用いて論じた．
聞き取り調査により把握したタイ東北部天水田の地域的な特徴である，地域的な移植時期のばらつきが水稲の生育期間の長さを通じて収量に影響するという事を表現したサブモデルを導入することで，タイ東北部の県単位の統計収量の時系列や地理的な特徴を良好に再現する事ができた．これらのことから，対象領域を広げる際には，作物生産において対象領域内のばらつきを生んでいる要因を把握し，圃場のモニタリングを通じて得られた知見に組み合わせることが必要であると考えられる．
キーワード：作物モデル，アップスケーリング，水稲，県収量，タイ東北部