Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Yield (g/m2)
Pre-adjustment	Post-adjustment	actual
292.1	376.6	362.4

図(2)-10. SIMRIW-RSとリモートセンシングデータとの同化前後生育及び収量推定結果の比較.

最後に、モデル作成の目的とは別に、対象地のイネ生産にかかわる問題を特定するために追加で行った現地調査の結果について説明する。インドネシア国チタルム川流域における調査では、灌溉地区であるにもかかわらず強度の水ストレスを受けている圃場があり、水が不足していることが指摘された（図(2)-11）。しかしながら不必要なあるいは非効率な水の利用が多々観察され、効果的な水利用により生産性が増加すると考えられた。従って本研究プロジェクトで水資源量を評価し、生産性を評価することは、目指すべき流域の姿を示すことになり非常に重要である。

図(2)-11. インドネシア国チタルム川流域チヘア灌溉地区内の調査水田における土壌水ポテンシャルの推移. および水ポテンシャルが最低を示した時の圃場の様子.

また、同地域では日本の基準を超える施肥が大部分の水田で行われており、日本の2倍や3倍に相当する量が施肥されている圃場もあった（図(2)-12）。同地域では年2～3期作が行われており、年間量にすると相当量の施肥が行われていることになる。施肥が多い圃場では土壤中の全室素量も多い傾向にあり、稲体に吸収されなかった室素は土壌に蓄積していると考えられた。また、灌溉地区の上流および下流の水路から水を採取し灌溉水中の室素濃度を計測したところ、下流で増
加しており、土壌中に保持しきれない過剰窒素の一部は灌溉水中に流出していることが推察された。

図(2)-12. インドネシア国チタルム川流域チヘア灌溉地区における農家の窒素施肥量と土壌全窒素含量の関係（左）。および灌溉水路の上流と下流における窒素濃度の推移(右).

しかしながら、施肥が過剰にかかわらず、稲収量から見た稲体の窒素吸収量は飽和には達しておらず、窒素吸収量の観点からみると、窒素肥料が不十分であると考えられた。窒素肥料量と稲体の窒素吸収量の関係における回帰直線に基づくと、平均的な施肥吸収率は35%、土壌窒素由来の窒素量は4。85 g m⁻²であると推察された（図(2)-13）。収量性を改良し、環境への窒素負荷を軽減するためには、施肥吸収率を高め、土壌からの窒素供給を高める必要があると考えられ、品種や栽培法の改善が必要と考えられた。現地では可能ならば3期作を行うため、播種から収穫まで約115日程度（本田での移植後の生育期間が90日程度）の早生品種が好まれており、このことが低い施肥吸収率と少ない土壌由来窒素の原因の一つであると思われる。
図(2)-13. インドネシア国チタルム川流域チヘア灌漑地区の農家圃場における稲体の窒素吸收量と稲の収量の関係（左）。窒素施肥量と稲体の窒素吸收量の関係（右）。

ラオス国ナムグム川流域では、水稲の成熟期全乾物重と収量の間には一定の関係が見られ、乾物生産量は出穂直前の葉面積指数（LAI）によって説明された（図(2)-14）。LAIは日本の標準的な値の半分以下の値を示し、変異も大きかった。現地圃場におけるLAIは移植後からほぼ直線的に増加しており、従って、出穂直前のLAIは直線増加の傾きである葉面積生長速度によってほぼ決まっていた（図(2)-15）。葉面積生長速度は土壌の全窒素もしくは全炭素と相関があった（図(2)-16）。現地の水稲栽培はインドネシアとは異なり無施肥で行われる圃場も多かった。これらのことよりラオスにおける水稲生産では、圃場の肥沃度によってLAIの成長速度が決まり、それによって出穂直前LAIおよび乾物重、さらに収量が決まっていると言える。LAIが非常に低いことから、施肥によって生産量を増加させる余地が非常に大きいと考えられた。

図(2)-14. ラオス国ナムグム川流域の農家圃場における稲の成熟期全乾物と収量の関係（左）。成熟期乾物重と出穂直前の葉面積数（LAI）との関係（右）。
図(2)-15. ラオス国ナムグム川流域の農家圃場における稲の生長と積算気温の関係(左). 積算気温は日々の平均気温から基準温度の10℃を引き積算した．葉面積生長速度と出穂直前LAIの関係（右）．葉面積生長速度は左図における回帰直線の傾きから求めた．

図(2)-16. ラオス国ナムグム川流域の農家圃場における土壌の全窒素（左）および全炭素（右）含量とLAIの生長速度との関係.

以上のインドネシア国チタルム川流域およびラオス国ナムグム川流域における農家圃場調査に基づき、シミュレーションにおける将来シナリオを決定した。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

リモートセンシングによる観測技術とシミュレーションモデルの結合により、イネの広域評価
型生育・収量モデルを開発した。インドネシア国チタルム川流域およびラオス国ナムグム川流域において、稲の生産阻害要因の定量化を行った。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

インドネシア国チタルム川流域の水稲栽培においては、過剰な施肥が行われており、窒素の土壌への蓄積および灌溉水中への流出が観察された。効率的な施肥や土壌からの供給割合を増やすことにより、生産性を変えずに環境負荷を軽減させることが可能であることを示した。また、改善方法の一つとして、栽培期間の長い稲の利用を提案した。

ラオス国ナムグム川流域の水稲栽培は、低投入条件で行われているが、稲の生育が不十分であり、生産性の改善の余地が非常に大きいことを示した。

### 6. 国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない。

## 7 。研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) K. Miyaoka, M. Maki, J. Susaki, K. Homma, K. Yoshida and C. Hongo: IGARSS 2012, FR3.

10. 2, 6777-6780, 2012

“Detection of Rice Planted Area Using Multi-temporal ALOS/PARSAR Data”

2）廣岡義博・入江拓也・本間香貴・白岩立彥・鳥海明子：作物研究58，51-56（2013）

「プラントキャノピーアナライザーを利用したイネの葉群動態の遺伝子型間変異に関する解析」

3) Yoshida, K., Azechi, I., Hariya, R., Tanaka, K., Noda, K., Oki, K., Hongo, C., Homma, K., Maki, M., Shirakawa, H.: J. Develop. Sustain Agric. 8, 25-31 (2013).

“Future water use in Asia monsoon region: A case study in Indonesia”

4) K. Miyaoka, M. Maki, J. Susaki, K. Homma, K. Noda, K. Oki: Geoscience and Remote Sensing Letters, 10, 6, 1507-1511 (2013)

“Rice-planted area mapping using small sets of multi-remporal SAR data”

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) Homma, K., Hara, R., Hongo, C., Kanbayashi, M.: IEICE Technical Report 111, no. 239, 179–184. (2011)

“Evaluating crop productivity on the basis of the remote sensing of plant canopy temperature.”

2) Hongo, C., Sigit, G., Homma, K., Yoshida, K., Maki, M., Handarto: IEICE Technical Report 111, no. 239, 185-189. (2011)

“The use of remotely sensed data for estimating of rice yield.”

3) Kasuya, M., Hongo, C., Sigit, G., Yoshida, K., Maki, M., Homma, K., Handarto, Oki, K.,
Shirakawa, H.: IEICE Technical Report 111, no. 239, 191–194. (2011)

“The use of remotely sensed data for estimating of rice yield.”

2) Kambayashi, M., Homma, K., Maki, M., Hirooka, Y., Shiraiwa, T.: The 33rd Asian Conference on Remote Sensing, PS1-24, 1-8. (2012)

“Research on detection of rice ecotypes by canopy spectral reflectance.”

3) Homma, K., Sigit, G., Handarto, Maki, M., Hongo, C., Yoshida, K., Oki, K., Shirakawa, H., Shiraiwa, T., Hara, R., Kambayashi, M., Hirooka, Y., Iwamoto, H.: Proc. the 7th Asian Crop Science Conference. Improving Food, Energy and Environment with Better Crops. Bogor, Indonesia. 96–100. (2013)

“Evaluation of the nutritional environment for rice in Cianjur, Indonesia, for development of an advanced basin model for Asia.”

4) Hara, R., Homma, K., Hirooka, Y., Kuwada, M., Shiraiwa, T.: Proc. the 7th Asian Crop Science Conference. Improving Food, Energy and Environment with Better Crops. Bogor, Indonesia. 101-106. (2013)

“The nutritional environment in nonfertilized rice production and its effect on the nutritional quality of brown rice.”

## （2） 口頭発表（学会等）

※発表済みのもの又は確実に発表する予定のものにとどめること。発表年順（古→新）に並べること。

「Decadal and monthly change of the empirical coefficient for the relation between daily solar radiation and range of temperature in Japan」

2）牧雅康,本間香貴:環境科学会シンポジウム「東南アジアにおける農業・気候変動と流域管理：その現状と課題」(2011)

「稲の広域評価型生育・収量予測モデルの開発に向けて」

3）古川隆朗・本郷千春・吉田貢士・牧雅康・本間香貴・沖一雄・白川博章・Gumardi Sight・Handarto:日本リモートセンシング学会第51回学術講演会（2011）

「西泠・ロイラはレイ・水型生亮景の関係」

4) 四方涼平・本郷千春・丹羽勝久・牧雅康・吉田貢士・本間香貴・沖一雄・白川博章・Gumardi Sight：日本リモートセンシング学会第51回（平成23年度秋季）学術講演会（2011）

「土壌タイプ別の水稲生産量とSPOTデータの関係」

5）岩本啓己・本間香貴・廣岡義博・神林満男・萊田光雄・白岩立彦：無施肥無農薬栽培研究報告会（2012）

“小倉圃場におけるケイ酸動態の特徴と水稲のケイ酸吸収”

6) Homma, K., Maki, M., Hara, R., Hirooka, Y.: 1st Symposium on Green Innovation for Water Environment, Food Production, and Biomass Energy in Indonesia, Bandung, Indonesia (2012) "Developmental status of a simulation model to evaluate geographical distributions of rice growth and yield, and research activities in Citarum river basin"

7）廣岡義博，本間香貴，白岩立彥，棄田光雄：第233回日本作物学会講演会（2012）
“プラントキャノピーアナライザーによる葉面積指数（LAI）動態の評価”

8）原 律子，本間 香貴，Gunardi Sigit：第233回日本作物学会講演会 ミニシンポジウム「今後の作物生産戦略—流域管理から見た最適化—」（2012）

「チタルム川流域チヘア灌溉地区の農家圃場における水稻の生育・収量調査報告」

9）本間香貴，牧雅康，廣岡義博：第233回日本作物学会講演会 ミニシンポジウム「今後の作物生産戦略—流域管理から見た最適化—」（2012）

「稲の生育・収量予測モデルの広域評価型への展開」

10）四方涼平・本郷千春・Gunardi SIGIT・本間香貴・吉田貢士・牧雅康・沖一雄・白川博章：日本リモートセンシング学会第52回学術講演会（2012）

「西ジャワ州における水稻の生産量と生育環境との関係」

11）古川隆朗・本郷千春・G.Sigit・吉田貢士・牧雅康・本間香貴・沖一雄・白川博章：日本リモートセンシング学会第52回学術講演会（2012）

「西ジャワにおけるLAIと単位面積あたりの水稲の生産量の関係」

12) Hongo, C., Furukawa, T., Sigit, G., Maki, M., Honma, K., Yoshida, K., Oki, K., Shirakawa,

H.: The 11th International Conference on Precision Agriculture, Indianapolis, USA, 2012

"Estimation of rice yield from MODIS data in West Jawa, Indonesia"

13) Hirooka, Y., Homma, K., Shiraiwa, T., Kuwada, M.: 6th International Crop Science Congress, Bento Conçalves, RS, Brazil, 2012

“Evaluation of the effects of cultivars and nutritional environments on dynamics of leaf area index of rice by using plant canopy analyzer”

14）廣岡義博，入江拓也，本間香貴，鳥海明子，白岩立彥：第234回日本作物学会講演会(2012)

“世界のイネ・コアコレクションを用いた収量関連形質の遺伝的多様性の解析. 第8報 プラントキャノピーアナライザーを用いた葉面積動態の解析”

15) Hongo, C., Sigit, G., Yoshida, K., Maki, M., Honma, K., Oki, K., Shirakawa, H., Furukawa, T.: The 18th CEReS International Symposium on "Asian Network for Environmental Monitoring and Related Studies" Chiba, Japan, 2012

Estimation of rice production based on LAI images by MODIS data in West Java

16）原律子・Gunardi Sigit・本間香貴・Handarto：近畿作物育種研究会第174回例会（2012）

“チタルム川流域チヘア灌溉地区の農家圃場における水稻の収量および生育特性”

18) Homma, K., Maki, M.: ACES and Ecosystem Markets 2012, Fort Lauderdale, USA, 2012

“Development of SIMRIW-RS (Simulation model for rice weather relations with remote sensing)”

19) Homma, K., Maki, M.: Green Innovation for Water Environment, Food Production, and Biomass Energy in Laos. Vientiane, Lao PDR, 2013

“How to produce extra-biomass in rainfed rice ecosystem”

20）廣岡 義博，本間 香貴，白岩 立彦，栞田 光雄：第235回日本作物学会講演会（2013）

“プラントキャノピーアナライザーを利用したイネの窒素吸收速度の推定”
21）神林 満男，本間 香貴，白岩 立彥，廣岡 義博，牧 雅康：第235回日本作物学会講演会(2013)

“分光反射計測による葉群構造発達指標TIPS（Time-series change Index of Plant Structure）を用いたイネの葉面積および群落吸光係数の計測”

22) 廣岡義博, 本間香貴, 白岩立彥: 第237回日本作物学会講演会 (2014)

“イネにおける葉群の垂直分布の経時的モニタリング”

23) Y. Hirooka, K. Homma, M. Maki, K. Sekiguchi: International Symposium on Agricultural Meteorology 2014, Sapporo, Japan, 2014

"Evaluation on dynamics of leaf area index (LAI) of rice in farmers' fields in Vientiane province, Lao PDR"

24) K. Homma, M. Maki, Y. Hirooka: International Symposium on Agricultural Meteorology 2014, Sapporo, Japan, 2014

"Development of a rice simulation model for remote-sensing (SIMRIW-RS)"

25) M. Maki, K. Homma, Y. Hirooka, K. Oki: International Symposium on Agricultural Meteorology 2014, Sapporo, Japan, 2014

“Estimation of rice yield by assimilating remote sensing data into crop growth model (SIMRIW-RS)”

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

（４）シンポジウム、セミナー等の開催（主催のもの）

特に記載すべき事項はない。

（５）マスコミ等への公表・報道等 特に記載すべき事項はない。

(6) その他

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

特に記載すべき事項はない。
## （３）流域における食糧生産ポテンシャルの評価と品種適応地の把握

千葉大学環境リモートセンシング研究センター

本郷 千春

平成23～25年度累計予算額：25,574千円

（うち、平成25年度予算額：5,540千円）

予算は、間接経費を含む

## [要旨]

インドネシアでは、人口の急速な増加から生じる食料不足や気候変動や自然災害などによる食料生産量の減少が深刻な問題となっており、食料安全保障の観点から主食であるコメの増産と安定生産が実現可能な、衛星データやGISデータ等を活用した新しい生産量評価アプローチに期待が高まっている。本研究は各種空間情報と水稲生産量の実績データをベースにして対象流域の水稲生産ポテンシャルを評価すること、収穫期の衛星データとGISデータを用いて圃場1筆単位で水稲生産量を推定すること、乾期1作目の水稲生産量の多少に関与している要因を特定しそれに対する対応策と処方を提案することを目的として実施した。

2002年～2008年のMODIS/LAIデータ、2003年～2008年の農業統計情報のデータを用いて、郡毎のLAIの季節変動やLAIと水稲の年間生産量の関係を解析した。LAI月間積算値と水稲の年間生産量の関係を調べた結果、1月、5月、9月のLAIの月間積算値の和と水稲の年間生産量には有意な正の相関（r=0.664、p<0.01）が見られ、灌溉率が80％を超えている郡に限定すると、相関係数はさらに高くなった（n=18、r=0.866、p<0.01）。この結果から、過去のデータを用いて求めた推定式に、当年産に得られたNODISデータの積算値を当てはめることで、10月初旬に当年の総生産量を見積もることが可能であることが示された。

圃場 1 筆単位の生産量推定には、SPOT5号の衛星データとGISデータを用いた。収量推定式の10郡クロスバリデーションを行った結果、2011年の推定誤差は0.77t/ha、2012年の推定誤差は0.69t/haであった。さらに、対象地域において灌溉水不足による生産量の低下現象が確認された。当該地域では、持続的かつ安定した水稻生産を行うための対応策として、栽培開始前に流域全体で作付け時期をコントロールすること、栽培開始後には必要水量分布の把握による配水管理を実施することが示唆された。

[キーワード]

水稻生產量推定、衛星データ、GISデータ、持続的食料生產、食料安全保障

### 1. はじめに

気候変動や自然災害などによる食料生産量の減少に対する対応策の策定は、先進国、途上国を問わず高い関心事項であり、危機対策としての食料安全保障が求められている。IPCC第4次評価報告書における食糧生産への影響では、地域の気温がわずか1～2℃上昇するだけでも作物の生産性が減少し、飢餓のリスクが増加すると予測されている $ ^{1} $ （Pachauriほか、2007）。

インドネシアにおける年間水稲生産量は2010年現在約4000万t前後であり、米国農務省発表のデータによると中国、インドに次いで第3位である。他の東南アジア諸国と同様に1970年代の
緑の革命等により生産量は急上昇し、1985年頃には自給達成を宣言するに至った。しかし、1990年代になると水稲生産の自給率は低下の傾向を示し、1998年にはエルニーニョによる干ばつによって自給率は90%を下回ったと報告されている $ ^{2} $ 。このように、気候変化による作物生産性の低下が懸念されていることに加えて、地域開発の進行などにより人口は増加の一途をたどっていることから食料安全保障への備えが急務であると言われている。

食料増産の近道としては農地拡大や肥料の投入量を増加させることが考えられるが、農業生態系の保全という観点から得策ではない。加えて、コメの自給と安定生産を考える際には、コメの生産量やポテンシャルを評価し統計情報を蓄積・解析することが重要となる。これまでこのような空間情報を収集・評価するためには、生産者から直接聞取り調査をすること、特定の地域を設定して生産量を計測してこれらのサンプリング調査結果に基づく全地域での総生産量を算出することの2つのアプローチが主体であった。しかしこれらの手法による情報取集は、時間とコスト面から限界があることから、衛星データやGISデータ等を活用した新しい生産量評価アプローチに期待が高まっている $ ^{3} $ 。これまで、国内外において水田を対象としたマッピングや水稻生産量推定に関する予備研究がいくつか行われている $ ^{4),5),6} $ 。バリ州の水田を対象とした研究では、新しく考案された指数RVI（Rice Growth Vegetation Index）が水稻の生育や生産量の評価に適していること等が報告されている $ ^{7} $ 。

そこで、本サブテーマでは、衛星データ等の空間情報を用いて収穫前に水稲の生産量を推定して評価する方法を提案すること、栽培環境条件と推定した生産量の関係を検討して持続的かつ安定した生産量を確保するための対応策を提案することを目標として研究を行った。

## 2 ．研究開発目的

本サブテーマでは、GIS上に一元化された土壌や水資源などの各種データと過去から現在の収量実績データをベースにして対象流域の水稲生産ポテンシャルを評価すること、収穫期の衛星データとGISデータを用いて圃場1筆単位で水稲生産量を推定すること、乾期1作目の水稲生産量の多少に関与している要因を特定しそれに対する対応策と処方を提案することを目的とする。

### 3. 研究開発方法

## (1) 对象地域

インドネシア西ジャワ州、チアンジュール県を対象地域とした(図、東経106°21'～107°25'・南緯6°42'～7°25'）。この地域は良食味米を生産する穀倉地帯であり、水田からの肥料成分が河川に流入するなど下流貯水池における堆砂・富栄養化問題が深刻となっている。この地域は東西を流れるCisokan川とCitarum川に挟まれた、南側の山から北側のCirata貯水湖に向かう流域である。赤道直下の熱帯性気候のため1年を通して温暖で乾期は5～10月、雨期は11～4月である。また、年に2～3回稲作が行われている場所であり、3作期目には畑輪換し大豆を栽培する農家もある。JICAによる大規模灌溉プロジェクトが実施された場所であるが、降水のみを利用する天水田が水田全体の20％を占めているため降水量の変動による影響を受けやすいと言われている場所である。

## (2) 使用データ
## 1 ）生産量データ

本報告書には、2011年から2013年にかけて現地において実施した合計8回の刈取り調査で収集したデータのうち、2011年7月、2012年7月に得たデータを用いた解析結果を示す。収穫直前の圃場を土壌条件の違いに着目して選定し、一つの圃場にから対角に2点調査地点を設定し、1地点あたり3×3株の刈り取りを行った。収穫した稲体から粉を外して生重を計測後、乾物重を計測して植栽密度から1ha当たりの生重生産量および乾物重生産量を求めた。栽培品種の内訳は、Ciherang、Inpari、IR64、Mekonga、Shinta nur、Situ bagendit、Suciである。

郡単位の水稲生産量ポテンシャルの評価には、2002年～2008年の農業統計情報（チアンジュール中央統計局発行）のデータを用いた。

## 2 ）土壤調査データ

各圃場の土壌タイプを判定するために、2011年と2012年に土壌調査を実施した。調査項目は、検土杖による簡易土壌調査（層位区分、土色、土性、斑紋の有無、礫層深度、有効土層等）と土壌断面調査（層位区分、土壌構造、斑紋の有無、土壌硬度、土色、土性等）である。また、作土の厚さとその硬度、鈿床の厚さとその硬度、鈿床より下部の硬度を把握するために、貫入硬度計を用いて深さ10 cm毎の地点の貫入抵抗値を測定した。石礫等で測定不可の地点を除き、深さ60cmまでの抵抗値を各調査地点で測定した。

## 3 ）衛星・GISデータ

圃場レベルでの収量推定には、2011年6月15日、7月10日及び2012年6月18日、7月14日に撮影されたSPOT5号データを用いた。解像度は、可視・近赤外バンドが10m、中間赤外バンドが20mである。推定精度向上を目的として、土壌タイプ別の実測生産量とSPOTデータとの関係の解析は、SPOTデータから抽出した現地調査地点における各DN値およびNDVI、GNDVI、NDWIと実測生産量を比較することにより行った。

郡単位の水稲生産量ポテンシャルの評価には、2002年10月～2008年9月のMODIS/Terra+Aqua Leaf Area Index 8-day L4 Global 1km SIN Grid V005（全276データ）、SPOT5データ（2011年2月20日、2011年7月10日）、ASTERデータ（2007年5月29日）、GISデータ（行政界区分図）を用いて、郡毎のLAIの季節変動を抽出した。

## （３） 収穫期水田の抽出

収量推定を行う準備段階として、収穫期を向かえている水田圃場のみを衛星画像から抽出する必要がある。そこで、図(3)-1で示す手順に従って画像分類を行った。最初に、超高解像度衛星データのWorld View2画像を参照データとしてSPOT5画像の幾何補正を行った。一般に幾何補正処理は数値地図等の正確な位置情報を持ったGISを基準として行うことが多いが、対象地域の詳細な数値地図を入手出来なかったこと、World View2画像をベースにして圃場区画GISデータを作成したことから、今回はWorld View2画像を参照して幾何補正処理を行った。次にSPOT画像の4バンド（緑、赤、近赤外、中間赤外）のデジタル値を反射率に変換した。さらに地表面分類に有用な指標として利用されているNDVI、GNDVI、NDWIの各指標を算出した。これらの出穂期及び収穫期に撮影された全データを重ね合わせ、この14バンドの画像に対しISODATA法による教師なし分類を実行し、調
查地点の当てはまったクラスを抽出することで収穫期の水田域のみの抽出を行った。本解析では分類クラスを20、30、40、50、60の5通りに設定して分類し、調査地点の該当クラスを収穫期水田として抽出した後、調査圃場内におけるピクセルの正答率をそれぞれ比較することで精度検証を行い、最適なクラス設定数を選択した。

図3-1 収穫期水田の抽出方法

## (4) 生產量推定

## 1 ）郡レベルでの水稻生産量推定

郡レベルでの水稻生産量推定を図(3)-2に示す。

行政界区分GISデータを参照データとして、2002年10月～2008年9月のMODIS/Terra+Aqua Leaf Area Index8-day L4 Global 1km SIN Grid V005（全276データ）、SPOT5号（2011年2月20日、2011年7月10日）、ASTER（2007年5月29日）の画像の幾何補正を行った。幾何補正後のSPOTとASTER画像に対して教師つき分類を行い、対象地域内の水田域を抽出しマスクファイル
を作成した。この水田マスクファイルを用いてMODIS/LAIコンポジットデータから水田域のみのLAI値を抽出した画像を作成した。この画像と農業統計情報を用いてクロス集計を行い、郡毎のLAIの季節変動やLAIと水稲の年間生産量の関係を解析した。

図(3)-2 郡レベルでの水稻生産量推定

## 2 ）圃場単位での水稻生産量推定

圃場単位での生産量推定は図(3)-3に示した手順で行った。

最初に調査地点のGISを用い、各衛星画像から調査地点反射率を抽出した。次に、実測生産量を目的変数、出穂期および収穫期反射率および各指標を説明変数として重回帰分析を行い、説明変数の全組み合わせについて生産量の推定式を作成した。どの時期の衛星画像が生産量推定に適しているかを調べるために、出穂期画像のみを使用した場合、収穫期画像のみを使用した場合、両時期の画像を使用した場合の3つの場合で精度比較を行った。この中から最も誤差の小さくなる変数の組み合わせと係数を選択し、10群クロスバリデーションによって推定式の検証を行った。最後に、求めた推定式に収穫期水田のピクセル値を導入することで生産量の地域分布を把握した。
図(3)-3 圃場単位での生産量推定手順

## （５）栽培必要水量の地域分布

地域レベルの生産量推定では、水稲の安定生産に向けた改善策を提案するために、同じ作期にも係らず2ヶ年の生産量に違いがあることに注目して影響したと思われる変動要因の検討を行った。具体的には、2011年、2012年において水稲生産量へ水不足の影響があったのかを解明するために、各栽培期間における総供給水量と栽培必要水量を比較し不足水量を算出した。総供給水量は、降水量を流量変換したものと灌溉取水量を足し合わせて算出した。栽培必要水量はMODIS衛星画像から生育期間内のNDVI変化を調べ、最大値をとる撮影日を出穂日と設定し、出穂日からの経過日数を算出して生育段階継続期間から生育段階を推定した。最後に、各ピクセルに生育段階別の必要水量を当てはめて栽培必要水量の地域分布および時系列変化を把握し、供給水量と必要水量の過不足を算出して生産量との比較を行った。

## 4 ．結果及び考察

## (1) 郡レベルでの水稻生産量推定

2002年10月～2008年9月のMODIS/Terra+Aqua Leaf Area Index 8-day L4 Global 1km SIN Grid V005（全276データ）、GISデータ（行政界区分図）、1996年～2008年の農業統計情報（チアンジュール中央統計局発行）のデータを用いて、郡毎のLAIの季節変動やLAIと水稲の年間生産量の関係を
解析した。

対象地域全体における平均LAIの季節変動を調べた結果、平均LAIの季節変動をみると、3月、7月、12月の3時期に極小値が確認された。これらの時期は、現地での聞き取り調査によって明らかとなった水稻の収穫時期とほぼ一致していた。表(3)-1に全ての郡（A11）および郡毎の2003～2008年におけるLAIの月間積算値と水稻の年間生産量の関係を示す。全ての郡（n=30）では、2月と12月を除く全ての月に有意な正の相関（p<0.01またはp<0.05）が見られた。特に、収穫時期である3月、7月、12月の2～3か月前にあたる1月、5月、9月は郡毎においても比較的相関関係が高くなる傾向を確認した。次に、相関係数の高かった1月、5月、9月のLAIの月間積算値の和と水稻の年間生産量の関係を調べた結果、全ての郡には有意な正の相関（r=0.664、p<0.01）が見られ、灌漑率が80％を超えている3つの郡（Bojongpicung、Ciranjang、Karangtengah）に限定すると、相関係数はさらに高くなった（n=18、r=0.866、p<0.01）。このことは、LAIを用いて水稻の年間生産量を推定する際、水田灌溉や天水田など生産手法毎に推定式を作成することが水稻生産量の推定モデルの精度向上につながる可能性があることを示している。

図(3)-4に示した水稻生産量の可視化マップは、インドネシアでの解析方法をラオスの対象地域に応用して作成したものである。

表(3)-1 各月毎のLAIの月間積算値と水稲の年間生産量の関係

郡名	1月	2月	3月	4月	5月	6月	7月	8月	9月	10月	11月	12月
All	0.558**	0.353	0.372*	0.459*	0.603**	0.657**	0.529**	0.671**	0.668**	0.604**	0.569**	0.217
Bojongpicung	-0.578	0.106	-0.831*	-0.074	0.380	0.516	-0.266	0.040	0.192	-0.683	0.201	-0.570
Ciranjang	0.120	0.115	-0.648	-0.616	0.542	0.396	-0.398	-0.164	0.488	-0.232	-0.625	-0.740
Karangtengah	0.396	0.023	-0.916*	-0.141	0.755	-0.031	-0.444	0.261	0.587	0.648	-0.485	-0.878*
Sukaluyu	0.133	-0.196	-0.887*	-0.114	0.533	-0.135	-0.378	-0.141	0.268	0.237	-0.758	-0.737
Mande	-0.178	0.169	-0.660	-0.015	0.580	-0.412	-0.027	0.578	0.778	0.294	0.048	-0.805
図(3)-4 流域単位の水稻生産量推定結果(ラオス)

## (2) 流域レベルでの水稲生産量予測

チタルム川流域圏における2025年と2050年の生産量を予測するために、サブテーマ1から提供された利用可能水量データ、サブテーマ2から提供された作物モデルを用いて、10kmメッシュの流域の生産量をrcp4.5とrcp8.5のふたつのシナリオに基づいて予測した（図(3)-5）。
図(3)-5 チタルム川流域圏における2025年と2050年の生産量予測

## （３）圃場単位での水稻生産量推定と実態把握

## 1 ）対象地域の土壌タイプとその物理特性

対象地域であるBojongpicung郡の水田圃場の土壌タイプと物理特性を調べるために、検土杖による簡易土壌調査と断面土壌調査による層位区分、土壌構造、斑紋の有無、土壌硬度、土色、土性等について判定を行った。その結果、各圃場の土壌タイプは、USA soil taxonomyが定義するInceptisol、Ultisol、Entisolの3つの土壌タイプに分類された。以下に各土壌タイプの物理特性を示す。

Inceptisol：調査地点付近は、緩やかな勾配を持つ棚田であり、元々の地形は緩傾斜を有する台地と判断された。さらに、角礫が観察されることから、母材は河成堆積ではないと推察された。また、深さ70cmの下層に鉄の結核(固)が観察されたこと、通常、結核には長期間の酸化・還元が必要であり、Entisolには結核が見られないことから、Inceptisolに区分した。この土壌は3つの土壌タイプの中で水田としての利用に最も適していると言われているタイプである(図(3)-6)。Ultisol：調査地点付近は、勾配の大きい棚田に分布する水田で、標高はInceptisolの圃場よりも高く、上位段丘面に位置すると判断できた。長期間に渡る風化の痕跡(ラテライト化)が下層に認められ、色味が赤黄であったことからUltisolと判別した。このタイプは、長期間にわたる粘土からのケイ酸塩の溶脱が進行した赤色粘土で最も有機物が少ないと言われている。また、色は特徴的な赤を示し、水分を多く含むが硬かった（図(3)-7）。
深さ(cm)	土性	土色	土壊硬度(mm)	構造	乾湿	砥鉄
結核	根	繊	備考
AEPE	10	HC	2.5Y4/2
(7.5Y4/6)	13.14.15	壁状	湿	含む
(RO砲鉄)	富む	なし
E6	26	HC	5Y6/1
(5Y4/6)	14.12.14	壁状	湿	あり
(RO砲鉄)
(TU砲鉄)	含む	なし
BWE	50	HC	5Y5/1
(5Y4/6)	14.12.14	垂角塊状:中
(2～5cm)	多湿	含む
(RO砲鉄)	含む	なし	チキコールの
集積、パーミ
スを局所的に
観察
2Go	80+	HC	N7/0
(2.5Y5/6)
(5Y4/6)	12.10.10	垂角塊状:弱
(2～5cm)	多湿	あり
(IR砲鉄)
あり
(結核:
固)	なし	垂角繊
富む
(2～
20cm)

図(3)-6 Inceptisolの土壤物理特性

0	AEx	20	HC	N4/0
(5YR3/6)	7.9.11	壁状	通湿	高湿
(R0壁状)
(PI壁状)	高湿
~
含湿	干湿	15~20cm上
局所的
停滞
水
20	Ez	42	HC	N4/0
(5YR3/6)	15.16.17	粒状:中
亚角
壁状:中
(2~5cm)	湿	为
(R0壁状)
(PI壁状)	含湿
~
含湿	干湿
40	Bt	80+	HC	5YR3/4	20.21.22	粒状:强
亚角
壁状:强
(2~5cm)	湿	干湿	干湿	干湿	アルジリック層
60	Bt
70
80

図(3)-7 Ultisolの土壌物理特性
Entisol: 調査付近は平坦地であり、標高も低いことから低地と考えられた。また、水田化により、土壌断面中の亀裂等の生成が全く判断できず、粘土質の土壌が確認された。さらに、土壌断面形態に基づき、河成堆積を母材とするEntisols(沖積土)に区分することが妥当と判断した。このタイプは、有機物の比率が低く形成初期の粘土質の沖積土であると言われている。現地の土壌色はグレー色が強い印象を受け、多くの水分を多く含んでいた（図(3)-8）。

深さ(cm)	土性	土色	土壁硬度(mm)	構造	乾湿	斑纹结核	根	磷	備考
AGop	10	HC	10Y4/1(5YR4/6)	5.4.7	壁状	過湿	含む(RO斑纹)	富む～含む	なし
Go1	30	HC	N6/0(5YR4/6)	0	壁状	過湿	あり(RO斑纹)	含む～あり	なし
Go2	45	HC	10Y6/1(5YR4/6)	14.14.14	亚角堀状:中(1～5cm)	多湿	含む(IR斑纹)	あり	なし
Go3	80+	HC	N6/0(5YR4/6)	11.11.11	亚角堀状:中(1～5cm)	過湿	あり(IR斑纹)	なし	亚円磷(1cm)まれにあり80cmから地下水

図(3)-8 Entisolの土壌物理特性

図(3)-9に貫入硬度計を使用して測定した土壌タイプ別の深さ60cmまでの貫入抵抗値を示す。Entisol、Inceptisol、Ultisolの順に貫入抵抗値は大きく、各土壌タイプにおいても深さが増すにつれて貫入抵抗値も大きくなっていた。また、深さ10cmと20cmの抵抗値の差は小さく、深さ20cmを越えてから貫入抵抗値の上昇率が大きくなっていった。このことから、深さ20cmまでは鋤床であると考えられた。一方、Entisolは他の土壌タイプと比べ、深さが増しても貫入抵抗値は小さく、深部まで軟らかい土であった。Inceptisolでは土壌が非常に硬く貫入不可能な深さがあったことから、Inceptisolには貫入限界の深さにばらつきがあることが分かった。Ultisolは3つの中でもっとも硬い土壌であった。

## 2 ）土壤特性と実測生産量の関係

作土が緻密化すると土壌窒素の無機化が進行しにくいため水稻の穂数が確保しにくいこと、排水性や透水性の面で肥料吸収活性等に影響を及ぼすと報告されているように、土壌の物理性は水稻の生長と密接に係っている。そこで、調査地点の土壌特性と生産量との関係を調べた。

土壌タイプ別の生産量平均値を（図(3)-10）に示した。平均生産量は、Entisolの水田で最も低く、InceptisolとUltisolはほぼ同程度であった。しかし、Ultisolの生産量の標準偏差値が他と
比べて大きく、地点によるバラツキが見られた。Entisolは深部まで軟らかい湿田であったため根の成長などに影響を与え、生産量は全体として低くなったと考えられる。3つの土壌タイプの中で水稲の栽培に適していると言われているInceptisolでは、生産量の平均は他より高くなった。Ultisolは塩基飽和度が低い土壌のため生産量は他より少ない傾向になると予想されたが、データ数が少ないため今回はこのような特徴は見られなかった。土壌間における生産量の差について検定を行った結果、EntisolとInceptisolの間には平均生産量に有意な差が確認され、対象地域では土壌が生産量に影響を及ぼす一要因になっていることが示された。

図(3)-9 土壌タイプ別の貫入抵抗値

図(3)-10 土壌タイプ別の生産量平均値

## 3 ）実測生産量と各衛星データとの関係

現地調査の結果から、対象地域では土壌が生産量に影響を及ぼす一要因になっていることが示唆されたことから、実測調査から得た単収(t/ha)を土壌タイプごとに分け、衛星画像から取得した反射強度およびNDVI、GNDVI、NDWIとの関係を調べた（表(3)-2）。

その結果、緑、赤、近赤外波長の反射強度、NDVI、GNDVI、NDWIと実測生産量とに有意な相関が見られた。土壌タイプ別に見ると、Entisolでは全サンプルを用いた場合と同様に中間赤外の反射強度以外の要素と有意な相関があった。さらに、聞取り調査で得られた窒素施肥量と生産量とに有意な関係があったことから、Entisolの土壌は水稻の生長に必要な肥料成分が維持されやすい土壌ではないかと考えられた。Inceptisolでは、有意な関係が得られたのはNDWIのみであったこと、収穫時期にも係らず湛水している圃場が含まれていたことなどから、この土壌タイプでは土壌水分状態が生産量に関連しているのではないかと推察された。Ultisolでは有意な相関関係は見られなかったが、近赤外の反射強度やNDVIと比較的高い相関係数が得られた。
表(3)-2 全サンプル及び土壌タイプ別の相関係数

Rice Production Satellite data	All samples	Entisoil	Inceptisol	Ultisol
Band 1 (Green)	0.526 $ ^{**} $	0.846 $ ^{**} $	0.249	0.222
Band 2 (Red)	0.605 $ ^{**} $	0.885 $ ^{**} $	0.263	0.490
Band 3 (near infrared)	0.508 $ ^{**} $	0.943 $ ^{**} $	0.194	0.585
Band 4 (short-wavelength infrared)	0.164	0.425	0.183	0.028
NDVI	0.595 $ ^{**} $	0.954 $ ^{**} $	0.223	0.588
GNDVI	0.598 $ ^{**} $	0.939 $ ^{**} $	0.226	0.554
NDWI	0.620 $ ^{**} $	0.713 $ ^{*} $	0.437 $ ^{*} $	0.189

$ ^{*} $ 5%水準で有意、 $ ^{**} $ 1%水準で有意

## a 生産量推定式の作成

目的変数を2011年7月の単収(t/ha)、説明変数を各観測波長帯の反射強度、およびNDVI、GNDVI、NDWIの7つし、これらの変数の全組み合わせについて重回帰モデルを用いて生産量推定式の作成を行った。式の検証は、10群クロスバリデーションにより予測誤差を求めて行った。また、調査圃場は3つの土壌タイプに分けられたが、EntisolとUltisolのサンプル数が各8個と少ない理由から予測誤差の検証ができなかったため、平均生産量が類似しているEntisolとUltisolの圃場の単収を併せて式の作成と予測誤差の検証を行った。

表(3)-3 生産量推定式の誤差及び相関係数

Prediction Error (t/ha)	Correlation of estimation formula
All samples (42)	0.77	0.655 $ ^{**} $
Inceptisol (26)	1.52	0.437
Entisoil + Ultisol (16)	0.97	0.837

**1%水準で有意

全サンプルを用いた推定式の予測誤差は0.77(t/ha)であり（表(3)-3、図(3)-11）、土壌タイプ別に分けた場合と比較してその誤差が最も小さくなった。対象地域では土壌の違いが水稲の生産量に影響を及ぼしており、生育の違いが各波長帯の反射強度や指数に反映されていた。その結果、説明変数の値の分散が広がったと考えられ、衛星データから生産量を推定する場合には土壌タイプを考慮せずに全てのサンプルを用いて推定式を作成した方が適していることが明らかになった。以下に全サンプルから求めた、水稲生産量の推定式を示す。説明変数には、中間赤外の反射強度とNDVIが選択された。

$$ 单 收 \left(t/ha\right)=-4.28+0.06\left( 中 間 赤 外 \right)+11.85\left(NDVI\right) $$
正規化植生指数NDVIは(近赤外-赤)/(近赤外+赤)で求められる指数で、葉の細胞構造や重なり度合いによって反射値が高くなること、葉に含まれるクロロフィルが赤波長域に強い吸収帯があることを利用して考案された指数である。中間赤外には水の吸収帯がある。推定式では中間赤外は正の変数として選択されているので水分が少ないほど生産量が高いという関係があることが示されており、言いかえると稲体の登熟の程度をとらえていると考えられた。また、窒素過多等により収穫期においても水分が多い稲の生産量が相対的に少なくなること、過繁茂により粉の歩留まりが相対的に悪くなることが推察されたことから、説明変数に選択されたと考えられる。

次に、2012年7月に取得したデータに同様の手法を適用して収量推定を行った。2012年は生産量推定精度の向上を目指して、出穂期と収穫期の2時期の衛星画像を用いて推定を行った点が改良点である。2012年6月18日の出穂期SPOT5画像、7月14日の収穫期SPOT5画像、2012年7月15～20日に行った現地収量調査データを用いて生産量推定を行った。

2011年のデータを用いた解析では、7月の収穫期に行った全ての調査地点は同一の生育ステージと判断して生産量の推定式を作成した。しかし解析を通して、実際には出穂期の反射特性が異なっていることが明らかになったことから、サンプルを採取した圃場の水稲は出穂期から収穫期にかけて異なる生育過程を取っていたことが推察された。そこで、全データを用いた生産量推定結果と、出穂期の生育の違いを考慮して作成した推定式から生産量を推定した場合の推定精度を比較した。全データを用いて重回帰分析によって作成した生産量推定式の決定係数はR2=0.284であった。一方、出穂期の生育の違いを考慮して異なるクラス別に推定式を作成した場合の決定係数はR2=0.681となり、推定誤差は0.89t/haから±0.69t/haに向上した。結果より、出穂期の生育状態の違いを考慮して推定式を作成した方がより高い精度で水稲生産量を推定できることが明らかとなった。図(3)-11に、生産量の推定式を対象地域の水田全域に展開して可視化した結果に、高解像度衛星データから作成した圃場一筆単位のGISデータを重ね合わせた生産量マップを示す。

また、図(3)-12に示した水稻生産量の可視化マップは、インドネシアでの解析方法をラオスの対象地域に応用して作成したものである。
図(3)-11 圃場単位の生産量推定結果

(A)

(B)

(C)

図(3)-12 圃場単位の水稻生産量(ラオス)(A：流域全体、B：拡大マップ、C：圃場内平均値)
求められた最適な生産量推定式を抽出した収穫期の水田の各ピクセルに当てはめて各年の生産量推定マップを作成した結果を，図(3)-13に示す。赤～橙色ほど生産量が高く、緑や青になるに従って生産量が低い圃場を表している。両年とも乾期2作目である7月に取得したデータを用いて、同一の対象地域について生産量を推定したにも関わらず、生産量の多少の傾向に違いがあることが読み取れた。2011年では下流である北東方向に行くにつれて生産量が低くなっている傾向が見られた。一方、2012年では灌溉水路を境に生産量が異なっている傾向がみられた。また、両年を比較すると、水稲が栽培された水田は異なっており、推定した収量の空間分布も異なっていた。2011年は2012年より降水量が少なく灌溉水量が不足していたことが聞取り調査より明らかになっている。このことから、水門の開閉計画の変更等により灌溉水の分配経路が両年で異なったために植付け開始日にバラツキが生じ、その結果水稲の栽培面積やエリアも異なったのではないかと推察された。実際に調査してみると、乾期2作目の作付面積は2011年が2043ha、2012年が2418haであったこと、収穫期を迎える水田の分布は1年間で大きく変化し、その面積や平均生産量も年によって大きく変化していることが明らかになった。以上のことから、流域圏全体で統一して作付管理が行われているのではなく、各生産者が自由に作付時期を決定していることが判明した。

図(3)-13 2011年7月（左）及び2012年7月（右）の圃場単位の生産量推定結果
## b 生産量に影響を及ぼす要因と対応策

推定した2011年と2012年の生産量を比較した結果、乾期2作目で収穫時期がまったく同じであったにも関わらず生産量が異なる地域が多く存在していた。生産量の変動要因となり得る環境条件としては、人為的要因である品種条件と施肥条件、自然要因である気象条件、土壌タイプと水条件が挙げられる。そこで、これらの要因と生産量との関係を検討した。

気温等の気象条件については、解析対象地域の広さから場所によって大きな差がないと思われたので、検討事項から除外した。次に、対象地域で栽培されているCiherang、Inpari、IT64、Mekonga、Shintanur、Situbagendit、Suciの7品種ごとの平均生産量および生育特徴を示す草丈、SPAD値について分散分析した結果、生産量に対する品種の違いに有意差はなく、生産量変動要因として品種の影響は小さいと考えられた（図(3)-14）。

現地での聞取り調査によって得られた、各生産者が当該作期に栽培した品種と前作期に栽培した品種を比較した結果を表(3)-4に示す。2年連続で同じ品種が栽培された圃場は全体の約66％で、半数以上の生産者が栽培品種を変更していなかった。栽培品種の変更がほとんどなかったこと、異なる品種が栽培されたとしても生産量の品種間差がないことから、两年における生産量変動要因として栽培品種の影響は小さいと推察された。

図(3)-14 品種別の生産量、草丈、SPAD値

表 $ (3) $ -4 栽培品種の変化（数字は圃場数）

2011年3月	2011年7月	2012年3月	2012年7月	2012年11月	合計(圃場)
前作と異なる品種	9	10	4	16	10	49
前作と同じ品種	12	32	3	21	26	94
前作は大豆	20	-	28	-	-	48
作付けなし	-	-	14	-	-	14
また、窒素、リン、カリウム施肥量との有意な相関関係もみられなかったこと、米粒窒素含有率と生産量にも有意な関係が得られなかったこと、聞取り調査結果から多数の生産者がFAOが推奨している標準施肥量を大幅に上回る量を過剰に施用していたことから、2年間の生産量変動要因として施肥不足等の影響は小さいと考えられた（図(3)-15）。土壌条件についても、生産量に対する影響は有意ではなく、2年間で急激に土壌タイプが変化することは考えられないことから、生産量変動要因に対する土壌条件の影響は小さいと考えられた。

図(3)-15 品種別の単収と施肥量との関係（赤線はFAO推奨の標準施肥量）

一方、2年間の収量推定マップと灌溉水路GISデータを重ねると、下流に行くに従って収量が低くなる傾向が見られた。そこで、実測データから算出した総灌溉供給水量とMODIS/Terra 8日間コンポジットデータのNDVI時系列変化から推定した生育段階を使用し算出した栽培必要水量（図(3)-16）から、供給水量に対する栽培必要水量の過不足を算出し生産量と比較した（図(3)-17）。その結果、2012年で不足量が多く、かつ収穫面積も2011年より2012年の方が400ha程度多いことから、広範囲に渡り生育に必要な水量をカバーできていなかった可能性が示された。同じ時期にも係らず2011年と2012年の生産量が大きく異なっていた理由として、2012年の3～4月にかけて十分な降水があったために2011年よりも多くの水田で作付が一斉に行われ、その後出穂期から収穫期にかけて少雨に影響で灌溉水不足が生じたためにこれが生育障害等の引き金となり、2012年において単収が低くなったことが推察された。