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技術 予測装置および予測方法

出願人 株式会社富士通エフサス
発明者 塩川順泉博文森田洋司
出願日 2015年3月25日 (5年7ヶ月経過) 出願番号 2015-063175
公開日 2016年10月20日 (4年1ヶ月経過) 公開番号 2016-184232
状態 特許登録済
技術分野 植物の栽培 特定用途計算機
主要キーワード 差分温度 積算温度 成長度合い 場所識別情報 害虫発生 アメダス 発生予測 平均気温
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2016年10月20日)のものです。
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図面 (16)

課題

害虫発生時期予測すること。

解決手段

予測装置100は、害虫が成長するために要する情報と、サーバ20、アメダス30から気象情報を取得する。予測装置100は、取得した情報を基にして、各日付の気温と、害虫の成長が進むための最小限の温度との差分を積算した積算温度を算出し、算出した積算温度と、害虫が幼虫または成虫になるために要する有効積算温度とを用いて害虫の成長度合いを予測する。

概要

背景

農家では、作物に発生する害虫駆除しないまま、作物を栽培すると、収量や品質の低下などの問題を引き起こすため、害虫の発生を予測して駆除することが求められている。例えば、作業員は、過去の経験やに頼って、害虫の発生時期予想し、予想した期間に農薬等を散布することで、害虫の被害を抑えることが一般的に行われている。なお、害虫の発生時期が曖昧な場合には、農薬をまく期間を長くして、害虫を駆除することも考えられるが、近年では、顧客の健康意識が高まっており、多くの農薬を使用することは好ましくない。

概要

害虫の発生時期を予測すること。予測装置100は、害虫が成長するために要する情報と、サーバ20、アメダス30から気象情報を取得する。予測装置100は、取得した情報を基にして、各日付の気温と、害虫の成長が進むための最小限の温度との差分を積算した積算温度を算出し、算出した積算温度と、害虫が幼虫または成虫になるために要する有効積算温度とを用いて害虫の成長度合いを予測する。

目的

1つの側面では、害虫の発生時期を予測することができる予測装置および予測方法を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

日付と気温と場所とを対応付け気象情報と、害虫成長が進むために要する最小限の温度情報と、害虫が次の成長段階移行するために要する第1の積算温度の情報とを取得する取得部と、前記気温と前記温度情報との差分温度日付毎に算出し、算出した日付毎の差分温度を積算した第2の積算温度と、前記第1の積算温度とを基にして、前記害虫の成長度合い場所毎予測する予測部と、を有することを特徴とする予測装置

請求項2

前記第1の積算温度は、害虫がから幼虫に成長するために要する積算温度と、幼虫から成虫に成長するために要する積算温度とを含み、前記予測部は、前記第1の積算温度と、前記第2の積算温度とを基にして、前記害虫が幼虫まで成長するのか、成虫まで成長するのかを場所毎に予測することを特徴とする請求項1に記載の予測装置。

請求項3

前記取得部は、風向きに関する情報を更に取得し、前記予測部は、前記風向きに関する情報を基にして、各場所に発生する害虫の成長度合いを補正することを特徴とする請求項1または2に記載の予測装置。

請求項4

日付と気温と降水量日照時間と場所とを対応付けた気象情報と、作物収穫時期までに要する第1の積算温度、第1の積算降水量および第1の積算日照量との情報とを取得する取得部と、前記気象情報を基にして、日付毎の気温を積算した第2の積算温度と、日付毎の降水量を積算した第2の積算降水量と、日付毎に日照時間を積算した第2の積算日照量とを算出し、前記第1の積算温度および前記第2の積算温度と、前記第1の積算降水量および前記第2の積算降水量と、前記第1の積算日照量および前記第2の積算日照量とを基にして、前記作物の収穫時期を予測する予測部とを有することを特徴とする予測装置。

請求項5

コンピュータが実行する予測方法であって、日付と気温と場所とを対応付けた気象情報と、害虫の成長が進むために要する最小限の温度情報と、害虫が次の成長段階に移行するために要する第1の積算温度の情報とを取得し、前記気温と前記温度情報との差分温度を日付毎に算出し、算出した日付毎の差分温度を積算した第2の積算温度と、前記第1の積算温度とを基にして、前記害虫の成長度合いを場所毎に予測する処理を実行することを特徴とする予測方法。

請求項6

コンピュータが実行する予測方法であって、日付と気温と降水量と日照時間と場所とを対応付けた気象情報と、作物の収穫時期までに要する第1の積算温度、第1の積算降水量および第1の積算日照量との情報とを取得し、前記気象情報を基にして、日付毎の気温を積算した第2の積算温度と、日付毎の降水量を積算した第2の積算降水量と、日付毎に日照時間を積算した第2の積算日照量とを算出し、前記第1の積算温度および前記第2の積算温度と、前記第1の積算降水量および前記第2の積算降水量と、前記第1の積算日照量および前記第2の積算日照量とを基にして、前記作物の収穫時期を予測する各処理を実行することを特徴とする予測方法。

技術分野

0001

本発明は、予測装置等に関する。

背景技術

0002

農家では、作物に発生する害虫駆除しないまま、作物を栽培すると、収量や品質の低下などの問題を引き起こすため、害虫の発生を予測して駆除することが求められている。例えば、作業員は、過去の経験やに頼って、害虫の発生時期予想し、予想した期間に農薬等を散布することで、害虫の被害を抑えることが一般的に行われている。なお、害虫の発生時期が曖昧な場合には、農薬をまく期間を長くして、害虫を駆除することも考えられるが、近年では、顧客の健康意識が高まっており、多くの農薬を使用することは好ましくない。

先行技術

0003

特開2009−106261号公報
特開2006−115704号公報

発明が解決しようとする課題

0004

上述した従来技術では、害虫の発生時期を予測することができないという問題がある。

0005

1つの側面では、害虫の発生時期を予測することができる予測装置および予測方法を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0006

第1の案では、予測装置は、取得部と予測部とを有する。取得部は、日付と気温と場所とを対応付け気象情報と、害虫の成長が進むために要する最小限の温度情報と、害虫が次の成長段階移行するために要する第1の積算温度の情報とを取得する。予測部は、気温と温度情報との差分温度日付毎に算出し、算出した日付毎の差分温度を積算した第2の積算温度と、第1の積算温度とを基にして、害虫の成長度合い場所毎に予測する。

発明の効果

0007

本発明の1実施態様によれば、害虫の発生時期を予測することができる。

図面の簡単な説明

0008

図1は、本実施例1に係るシステムの構成を示す図である。
図2は、気象情報のデータ構造の一例を示す図である。
図3は、第2気象情報のデータ構造の一例を示す図である。
図4は、本実施例1に係る予測装置の構成を示す機能ブロック図である。
図5は、害虫発育温度情報のデータ構造の一例を示す図である。
図6は、予測部の予測結果の一例を示す図である。
図7は、害虫発生予測に関するレポートデータの一例を示す図(1)である。
図8は、害虫発生予測に関するレポートデータの一例を示す図(2)である。
図9は、本実施例1に係る予測装置の処理手順を示すフローチャートである。
図10は、本実施例2に係るシステムの構成を示す図である。
図11は、本実施例2に係る予測装置の構成を示す機能ブロック図である。
図12は、作物発育温度情報のデータ構造の一例を示す図である。
図13は、作物の収穫時期に関するレポートデータの一例を示す図(1)である。
図14は、作物の収穫時期に関するレポートデータの一例を示す図(2)である。
図15は、本実施例2に係る予測装置の処理手順を示すフローチャートである。

0009

以下に、本願の開示する予測装置および予測方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

0010

本実施例1に係るシステムの構成について説明する。図1は、本実施例1に係るシステムの構成を示す図である。図1に示すように、このシステムは、気象ロボット10a〜10fと、サーバ20と、アメダスAMeDAS:Automated Meteorological Data Acquisition System)30と、予測装置100とを有する。気象ロボット10a〜10fは、サーバ20に接続される。また、気象ロボット10a〜10fは、予め決められた所定の位置に設置される。以下の説明では、気象ロボット10a〜10fをまとめて、適宜、気象ロボット10と表記する。サーバ20と、アメダス30と、予測装置100とは、ネットワーク50に接続される。

0011

気象ロボット10は、気温、降水量風向風速日照時間計測する装置である。気象ロボット10は、計測した情報を基にして気象情報を生成し、サーバ20に送信する。図2は、気象情報のデータ構造の一例を示す図である。図2に示すように、気象情報は、ロボット識別情報と、日時と、気温と、降水量と、風向と、風速と、日照時間とを対応付ける。ロボット識別情報は、気象ロボットを一意識別する情報である。日時は、該当する気温、降水量、風向、風速、日照時間を計測した日時を示す。

0012

サーバ20は、各気象ロボット10a〜10fから各気象情報を取得して保持する装置である。サーバ20が、各気象ロボット10a〜10fから取得した各気象情報を適宜、第1気象情報と表記する。サーバ20は、第1気象情報を、予測装置100に送信する。サーバ20は、気象情報の要求を予測装置100から受信した場合に、第1気象情報を、予測装置100に送信しても良いし、定期的に、第1気象情報を、予測装置100に送信しても良い。ここでは図示を省略するが、第1気象情報のデータ構造は、図2に示した気象情報を、気象ロボット10毎にまとめたデータとなる。

0013

アメダス30は、気温、降水量、風向、風速、日照時間を計測するシステムである。以下の説明では、アメダス30が計測した気温、降水量、風向、風速、日照時間の情報を、適宜、第2気象情報と表記する。図3は、第2気象情報のデータ構造の一例を示す図である。図3に示すように、第2気象情報は、地域識別情報と、日時と、気温と、降水量と、風向と、風速と、日照時間とを対応付ける。地域識別情報は、地域を一意に識別する情報である。日時は、該当する気温、降水量、風向、風速、日照時間を計測した日時を示す。

0014

アメダス30は、第2気象情報を、予測装置100に送信する。アメダス30は、第2気象情報の要求を予測装置100から受信した場合に、第2気象情報を、予測装置100に送信しても良いし、定期的に、第2気象情報を、予測装置100に送信しても良い。

0015

予測装置100は、サーバ20から取得する第1気象情報、アメダス30から取得する第2気象情報を基にして、害虫の発生時期や発生場所を予測する装置である。予測装置100は、予測結果を基にして害虫発生時期に関するレポートデータを生成し、生成したレポートデータを図示しない端末装置通知する。この端末装置は、例えば、作物を栽培する作業員が利用する端末装置であり、ノートPC、携帯端末タブレット端末に対応する。

0016

図1に示した予測装置100の構成について説明する。図4は、本実施例1に係る予測装置の構成を示す機能ブロック図である。図4に示すように、この予測装置100は、通信部110と、入力部120と、表示部130と、記憶部140と、制御部150とを有する。

0017

通信部110は、ネットワーク50を介して、サーバ20と、アメダス30と、図示しない端末装置との間でデータ通信を実行する処理部である。通信部110は、通信装置に対応する。後述する制御部150は、通信部110を介して、サーバ20、アメダス30、端末装置とデータをやり取りする。

0018

入力部120は、各種の情報を入力する入力装置である。例えば、入力装置は、キーボードマウスタッチパネル等に対応する。

0019

表示部130は、後述する制御部150から出力される情報を表示する表示装置である。例えば、表示部130は、ディスプレイやタッチパネル等に対応する。

0020

記憶部140は、害虫発育温度情報141と、第1気象情報142と、第2気象情報143とを有する。記憶部140は、例えば、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)などの半導体メモリ素子などの記憶装置に対応する。

0021

害虫発育温度情報141は、害虫の成長が進むために要する最小限の温度と、害虫が次の成長段階に移行するために要する積算温度の情報を含む。図5は、害虫発育温度情報のデータ構造の一例を示す図である。図5に示すように、この害虫発育温度情報141は、品目と、害虫名と、成長段階と、発育ゼロ点と、有効積算温度とを対応付ける。

0022

品目は作物の品目を示すものである。害虫名は、該当する品目に害を与える害虫の名称である。例えば、品目「水稲」に害を与える害虫の害虫名は「イネヒメハモグリバエアカヒゲホソミドリカスミカメアカスジカスミカメ」となる。

0023

成長段階は、作物に害を与える害虫の成長段階を示す。例えば、イネヒメハモグリバエについて、成長段階は、から幼虫になり、幼虫からとなる。

0024

発育ゼロ点は、害虫の成長が進むために要する最小限の温度を示す。イネヒメハモグリバエの発育ゼロ点を例にして説明する。イネヒメハモグリバエの成長段階が「卵」である場合には、発育ゼロ点が「7.7℃」となる。このため、イネヒメハモグリバエの卵は、温度が「7.7℃」より大きくならないと、成長が進まないことを意味する。イネヒメハモグリバエの成長段階が「幼虫」である場合には、発育ゼロ点が「4.4℃」となる。このため、イネヒメハモグリバエの幼虫は、温度が「4.4℃」より大きくならないと、成長が進まないことを意味する。イネヒメハモグリバエの成長段階が「蛹」である場合には、発育ゼロ点が「7.6℃」となる。このため、イネヒメハモグリバエの「蛹」は、温度が「7.6℃」より大きくならないと、成長が進まないことを意味する。

0025

有効積算温度は、害虫が次の成長段階に移行するために要する積算温度を示す。積算温度は、ある日の平均気温から発育ゼロ点を減算した温度を、日付毎に積算した温度である。イネヒメハモグリバエの有効積算温度を例にして説明する。例えば、イネヒメハモグリバエの卵は、積算温度が有効積算温度「41.8℃」を超えた場合に、卵から幼虫に成長する。イネヒメハモグリバエの幼虫は、積算温度が有効積算温度「155.5℃」を超えた場合に、幼虫から蛹に成長する。イネヒメハモグリバエの蛹は、積算温度が有効積算温度「113.6℃」を超えた場合に、蛹から成虫に成長する。

0026

第1気象情報142は、上述したサーバ20から受信する第1気象情報に対応する。第1気象情報142は、各気象ロボット10a〜10fが計測した気象情報を含む。各気象情報のデータ構造は、図2で説明したデータ構造となる。

0027

第2気象情報143は、上述したアメダス30から受信する第2気象情報に対応する。第2気象情報143のデータ構造は、図3で示したデータ構造となる。

0028

制御部150は、取得部151と、予測部152と、生成部153とを有する。制御部150は、例えば、ASIC(Application Specific IntegratedCircuit)や、FPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積装置に対応する。また、制御部150は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等の電子回路に対応する。

0029

取得部151は、害虫発育温度情報141、第1気象情報142、第2気象情報143を取得する処理部である。取得部151は、第1気象情報142を、サーバ20から取得し、取得した第1気象情報142を、記憶部140に格納する。取得部151は、第2気象情報143を、アメダス30から取得し、取得した第2気象情報143を、記憶部140に格納する。取得部151は、入力部120あるいは、図示しない外部端末等から、害虫発育温度情報141を取得し、取得した害虫発育温度情報141を、記憶部140に格納する。

0030

予測部152は、害虫発育温度情報141、第1気象情報142、第2気象情報143を基にして、害虫の成長度合いを場所毎に予測する処理部である。予測部152は、予測結果を、生成部153に出力する。以下では、一例として、予測部152が、ある場所60Aについて、「イネヒメハモグリバエ」の発生の度合いを予測する場合について説明する。

0031

まず、予測部152は、過去のある日付から現在の日付までの気象情報と、現在の日付から未来のある日付までの気象情報を下記の処理を実行することで取得する。予測部152は、場所60Aについて、過去のある日付から現在までの気象情報を、第1気象情報142から取得する。例えば、予測部152は、ロボット識別情報と、このロボット識別情報に識別される気象ロボットが設置された場所とを対応付けたテーブル等を基にして、場所60Aに位置する気象ロボット10が計測した気象情報について、該当する期間の温度の情報を取得する。また、過去のある日付をどのように特定しても良いが、例えば、予測部152は、現在の年と同じ年において、イネヒメハモグリバエの卵の発育ゼロ点を初めて超えた日付を、過去のある日付とする。

0032

予測部152は、場所60Aについて、現在から未来のある日付までの気象情報を、第2気象情報143の情報を基にして予測する。未来のある日付はどのように設定しても良いが、例えば、現在の日付に所定の日数加算した日付とする。なお、場所60Aは、第2気象情報143のある地域識別情報に対応付けられているものとする。

0033

例えば、予測部152は、場所60Aについて、昨年の現在と同じ日付から、昨年のある日付までの過去の気象情報を、現在から未来のある日付までの未来の気象情報とする。より具体的には、例えば、現在の日付を2015年7月7日とし、未来のある日付を2015年10月30日とする。この場合には、予測部152は、第2気象情報143の2014年7月7日から2014年の10月30日までの過去の気象情報を、現在の日付から未来のある日付までの気象情報とする。

0034

予測部152は、場所60Aについて、過去のある日付から現在の日付までの気象情報と、現在の日付から未来のある日付までの気象情報を取得した後に、過去のある日付を起点日とし、日付を一日ずつ進めながら、積算温度の計算を行う。そして、予測部152は、積算温度が有効積算温度を超える日付を害虫が発生する日付として特定する。

0035

例えば、予測部152は、式(1)に基づいて差分温度を算出し、日毎の差分温度を積算することで、積算温度を算出する。式(1)において、平均気温は該当する日付の一日の平均気温を示す。発育ゼロ点は、該当する成長段階の発育ゼロ点を示す。例えば、図5のイネヒメハモグリバエを例にすると、成長段階が卵である場合には、発育ゼロ点は「7.7℃」となる。成長段階が幼虫である場合には、発育ゼロ点は「4.4℃」となる。成長段階が蛹である場合には、発育ゼロ点は「7.6℃」となる。

0036

差分温度=平均気温−発育ゼロ点・・・(1)

0037

予測部152が、害虫の成長度合いとして、幼虫孵化予測日と、成虫発生予測日とを算出する処理の一例について説明する。ここでは、イネヒメハモグリバエを例にして説明する。

0038

はじめに、予測部152は、イネヒメハモグリバエの成長段階が「卵」であるとして、発育ゼロ点を「7.7℃」に設定し、過去のある日付を起点日とし、日付を一日ずつ進めながら、式(1)を基に差分温度を算出し、各差分温度を積算することで、積算温度を算出する。予測部152は、積算温度が卵の有効積算温度「41.8℃」を初めて超える「日付X1」を特定する。かかる日付X1は、第1世代の幼虫孵化予測日となる。

0039

続いて、予測部152は、イネヒメハモグリバエの成長段階が「幼虫」であるとして、発育ゼロ点を「4.4℃」に設定し、日付X1を起点日とし、日付を一日ずつ進めながら、式(1)を基に差分温度を算出し、各差分温度を積算することで、積算温度を算出する。予測部152は、積算温度が幼虫の有効積算温度「155.5℃」を初めて超える「日付X2」を特定する。かかる日付X2は、第1世代のイネヒメハモグリバエの幼虫が蛹となる日付である。

0040

続いて、予測部152は、イネヒメハモグリバエの成長段階が「蛹」であるとして、発育ゼロ点を「7.6℃」に設定し、日付X2を起点日とし、日付を一日ずつ進めながら、式(1)を基に差分温度を算出し、各差分温度を積算することで、積算温度を算出する。予測部152は、積算温度が蛹の有効積算温度「113.6℃」を初めて超える「日付X3」を特定する。かかる日付X3は、第1世代の成虫発生予測日となる。

0041

予測部152は、第1世代の成虫発生予測日あるいはかかる成虫発生予測日に所定の日付を加算した日付を起点日として、上記処理と同様にして、第2世代の幼虫孵化予測日、第2世代の成虫発生予測日を算出する。同様に、予測部152は、上記処理を繰り返すことで、第n世代の幼虫孵化予測日、第n世代の成虫発生予測日を算出する。

0042

上記の処理では、場所60Aについて説明したが、予測部152は、その他の場所についても、同様の処理を行うことで、第n世代の幼虫孵化予測日、第n世代の成虫発生予測日を算出する。

0043

上記処理では、予測部152が、イネヒメハモグリバエの幼虫孵化予測日、成虫発生予測日を算出する例について説明したが、他の害虫についても同様にして、幼虫孵化予測日、成虫発生予測日を算出する。予測部152は、農家の端末装置または入力部120を介して、予測の対象となる害虫の指定を受け付けても良い。

0044

図6は、予測部の予測結果の一例を示す図である。図6に示すように、この予測結果は、品目と、害虫名と、世代と、幼虫孵化予測日と、成虫発生予測日と、場所識別情報とを対応付ける。品目名、害虫名、世代、幼虫孵化予測日、成虫発生予測日に関する説明は、上記の説明と同様である。場所識別情報は、場所を一意に識別する情報である。予測部152は、予測結果の情報を、生成部153に出力する。

0045

生成部153は、予測結果を基にして、害虫発生予測に関するレポートデータを生成する処理部である。生成部153は、レポートデータを表示部130に表示しても良いし、作業員の端末装置に通知しても良い。図7および図8は、害虫発生予測に関するレポートデータの一例を示す図である。図7に示すように、レポートデータ160は、害虫名と、場所識別情報と、害虫発生予測日とを対応付ける。害虫名は、害虫の名称に対応する。場所識別情報は、場所を一意に識別する情報である。害虫発生予測日は、上述した幼虫孵化予測日と、成虫発生予測日を視覚的に示すものである。例えば、横軸160aが時間軸に対応し、黒丸が成虫発生予測日に対応する位置に配置され、白丸が幼虫孵化予測日に対応する位置に配置される。

0046

図8に示すように、レポートデータ170は、害虫名と、害虫発生予測日とを対応付ける。また、生成部153は、害虫名と害虫発生予測日とに加えて、満月日を対応付けても良い。害虫名は、害虫の名称に対応する。害虫発生予測日は、上述した幼虫孵化予測日と、成虫発生予測日を視覚的に示すものである。例えば、横軸170aが時間軸に対応し、幼虫の行において、幼虫孵化予測日に対応する位置に黒丸が配置される。また、成虫の行において、成虫発生予測日に対応する位置に黒丸が配置される。

0047

次に、本実施例1に係る予測装置100の処理手順について説明する。図9は、本実施例1に係る予測装置の処理手順を示すフローチャートである。図9に示すように、この予測装置100の予測部152が、害虫の選定を受け付け(ステップS101)、害虫発育温度情報141を取得する(ステップS102)。

0048

予測部152は、実測値が存在するか否かを判定する(ステップS103)。予測部152は、気象ロボット10による実測値が存在する場合には(ステップS103,Yes)、第1気象情報142を取得し(ステップS104)、ステップS106に移行する。

0049

一方、予測部152は、気象ロボットによる実測値が存在しない場合には(ステップS103,No)、第2気象情報143を取得し(ステップS105)、ステップS106に移行する。

0050

予測部152は、気温が発育ゼロ点を超えているか否かを判定する(ステップS106)。予測部152は、気温が発育ゼロ点を超えていない場合には(ステップS106,No)、ステップS103に移行する。

0051

一方、予測部152は、発育ゼロ点を超えている場合には(ステップS106,Yes)、積算温度を更新する(ステップS107)。予測部152は、積算温度が有効積算温度以上であるか否かを判定する(ステップS108)。予測部152は、積算温度が有効積算温度以上でない場合には(ステップS108,No)、ステップS103に移行する。

0052

予測部152は、積算温度が有効積算温度以上の場合には(ステップS108,Yes)、レポートデータを生成する(ステップS109)。

0053

次に、本実施例1に係る予測装置100の効果について説明する。予測装置100は、各日付の気温と、害虫の成長が進むための最小限の温度との差分を積算した積算温度を算出し、算出した積算温度と害虫が幼虫または成虫になるために要する有効積算温度とを用いて害虫の成長度合いを予測する。このため、予測装置100によれば、害虫の発生する時期や場所を事前に予測して通知することができる。

0054

また、予測装置100は、害虫が卵から幼虫になるまでの積算温度、幼虫から蛹、成虫になるまでの積算温度を用いて、害虫の成長度合いを予測するので、作業員は害虫の成長度合いに応じた対策を行うことができる。

0055

ところで、予測部152は、風向および風速に関する情報を更に利用して、幼虫孵化予測日および成虫発生予測日を補正しても良い。例えば、予測部152は、下記の条件1〜3を全て満たす場合に、場所60Aの害虫発生予測日を、場所60Bの害虫発生予測日に更新する。例えば、下記の条件1〜3を満たす場合には、風の影響により、場所60Bに発生した害虫の一部が、場所60Aに移動するという根拠に基づく。予測部152は、場所60Aの成虫発生予測日を更新した後に、続く世代の幼虫孵化予測日、成虫発生予測日を更新する。このような処理を実行することで、害虫発生予測日および幼虫孵化予測日の予測精度を向上させることができる。

0056

条件1:場所60Aおよび場所60Bを含む領域の風速が閾値以上である。
条件2:場所60Aの位置が場所60Bの位置の風下である。
条件3:場所60Aと場所60Bとの距離が閾値未満である。

0057

本実施例2に係るシステムの構成について説明する。図10は、本実施例2に係るシステムの構成を示す図である。図10に示すように、このシステムは、気象ロボット10a〜10fと、サーバ20と、アメダス30と、予測装置200とを有する。また、気象ロボット10a〜10fは、予め決められた所定の位置に設置される。以下の説明では、気象ロボット10a〜10fをまとめて、適宜、気象ロボット10と表記する。サーバ20と、アメダス30と、予測装置200とは、ネットワーク50に接続される。

0058

図10の気象ロボット10、サーバ20、アメダス30に関する説明は、図1に示した気象ロボット10、サーバ20、アメダス30に関する説明と同様である。

0059

予測装置200は、サーバ20から取得する第1気象情報、アメダス30から取得する第2気象情報を基にして、作物の収穫時期を予測する装置である。予測装置200は、予測結果を基にして収穫時期に関するレポートデータを生成し、生成したレポートデータを図示しない端末装置に通知する。この端末装置は、例えば、作物を栽培する作業員が利用する端末装置であり、ノートPC、携帯端末、タブレット端末に対応する。

0060

図10に示した予測装置200の構成について説明する。図11は、本実施例2に係る予測装置の構成を示す機能ブロック図である。図11に示すように、この予測装置200は、通信部210と、入力部220と、表示部230と、記憶部240と、制御部250とを有する。

0061

通信部210は、ネットワーク50を介して、サーバ20と、アメダス30と、図示しない端末装置との間でデータ通信を実行する処理部である。通信部210は、通信装置に対応する。後述する制御部250は、通信部210を介して、サーバ20、アメダス30、端末装置とデータをやり取りする。

0062

入力部220は、各種の情報を入力する入力装置である。例えば、入力装置は、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。

0063

表示部230は、後述する制御部250から出力される情報を表示する表示装置である。例えば、表示部230は、ディスプレイやタッチパネル等に対応する。

0064

記憶部240は、作物発育温度情報241と、第1気象情報242と、第2気象情報243とを有する。記憶部240は、例えば、RAM、ROM、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子などの記憶装置に対応する。

0065

作物発育温度情報241は、作物の収穫時期までに要する有効積算温度、降水量累計、日照時間累計の情報を含む。図12は、作物発育温度情報のデータ構造の一例を示す図である。図12に示すように、この作物発育温度情報241は、品目と、品種と、作業員識別情報と、有効積算温度と、降水量累計と、日照時間累計とを有する。品目は、作物の品目を示すものである。品種は、作物の品種を示すものである。作業員識別情報は、作業員を一意に識別する情報である。ここでは図示を省略するが、作業員識別情報は、作業員が該当する作物を育てている場所を一意に識別する場所識別情報と対応付けられているものとする。

0066

図12に示す有効積算温度、降水量累計、日照時間累計は、各場所の過去の実績を基にして、作業員によって設定される。また、過去の実績のない場所に関しては、文献情報等で定義された、一般的な作物が収穫時期までに要する有効積算温度、降水量累計、日照時間累計が設定される。

0067

有効積算温度は、作物の出穂開始日を起点日として、作物の収穫時期までに要する積算温度を示す。有効積算温度は、有効積算温度の最低と、有効積算温度の最高とを有する。すなわち、出穂開始日からの積算温度が、有効積算温度の最低から最高に含まれる時期が、有効積算温度に基づく作物の収穫時期となる。以下の説明では、適宜、有効積算温度に基づく作物の収穫時期を、第1収穫時期と表記する。

0068

降水量累計は、作物の出穂開始日を起点日として、作物の収穫時期までに要する降水量累計を示す。降水量累計は降水量累計の最低と、降水量累計の最高とを有する。すなわち、出穂開始日からの降水量累計が、降水量累計の最低から最高に含まれる時期が、降水量累計に基づく作物の収穫時期となる。以下の説明では、適宜、降水量累計に基づく作物の収穫時期を、第2収穫時期と表記する。

0069

日照時間累計は、作物の出穂開始日を起点として、作物の収穫時期までに要する日照時間累計を示す。日照時間累計は、日照時間累計の最低と、日照時間累計の最高とを有する。すなわち、出穂開始日からの日照時間累計が、日照時間累計の最低から最高に含まれる時期が、日照時間累計に基づく作物の収穫時期となる。以下の説明では、適宜、日照時間累計に基づく作物の収穫時期を、第3収穫時期と表記する。

0070

第1気象情報242は、上述したサーバ20から受信する第1気象情報に対応する。第1気象情報242は、各気象ロボット10a〜10fが計測した気象情報を含む。各気象情報のデータ構造は、図2で説明したデータ構造となる。

0071

第2気象情報243は、上述したアメダス30から受信する第2気象情報に対応する。第2気象情報243のデータ構造は、図3で示したデータ構造となる。

0072

制御部250は、取得部251と、予測部252と、生成部253とを有する。制御部250は、例えば、ASICや、FPGAなどの集積装置に対応する。また、制御部250は、例えば、CPUやMPU等の電子回路に対応する。

0073

取得部251は、作物発育温度情報241、第1気象情報242、第2気象情報243を取得する処理部である。取得部251は、第1気象情報242を、サーバ20から取得し、取得した第1気象情報242を、記憶部240に格納する。取得部251は、第2気象情報243を、アメダス30から取得し、取得した第2気象情報243を、記憶部240に格納する。取得部251は、入力部220あるいは、図示しない外部端末等から、作物発育温度情報241を取得し、取得した作物発育温度情報241を、記憶部240に格納する。

0074

予測部252は、作物発育温度情報241、第1気象情報242、第2気象情報243を基にして、作物の収穫時期を予測する処理部である。予測部252は、予測結果を、生成部253に出力する。以下では、一例として、作業員識別情報「U101」の作業員が作物を育てている場所を場所70Aとし、予測部252が場所70Aについて、「あきたこまち」の収穫時期を予測する場合について説明する。

0075

まず、予測部252は、出穂開始日の情報を端末装置または入力部220から受け付け、出穂開始日から未来のある日付までの気象情報を、下記の処理を実行することで取得する。

0076

まず、出穂開始日が現在の日付よりも過去の日付である場合について説明する。この場合には、場所70Aについて、出穂開始日から現在までの気象情報を、第1気象情報242から取得する。例えば、予測部252は、ロボット識別情報と、このロボット識別情報に識別される気象ロボットが設置された場所とを対応付けたテーブル等を基にして、場所70Aに位置する気象ロボット10が計測した気象情報について、該当する期間の気温、降水量、日照時間の情報を取得する。

0077

予測部252は、場所70Aについて、現在から未来のある日付までの気象情報を、第2気象情報243の情報を基にして予測する。未来のある日付はどのように設定しても良いが、例えば、現在の日付に所定の日数を加算した日付とする。なお、場所70Aは、第2気象情報243のある地域識別情報に対応付けられているものとする。なお、現在から未来のある日付までの気象情報を、第2気象情報243の情報を基にして予測する処理は、実施例1の予測部152と同様である。

0078

続いて、出穂開始日が現在の日付よりも未来の日付である場合について説明する。この場合には、出穂開始日から未来のある日付までの気象情報を基にして予測する。なお、出穂開始日から未来のある日付までの気象情報を、第2気象情報243の情報を基にして予測する処理は、実施例1の予測部152と同様である。

0079

予測部252は、場所70Aについて、出穂開始日から未来のある日付までの気象情報を取得した後に、出穂開始日を起点日として、日付を一日ずつ進めながら、積算温度、降水量累計、日照時間累計を算出する。

0080

予測部252は、出穂開始日を起点日とした積算温度が、作物発育温度情報241に定義された有効積算温度の最低から最高に含まれる期間を、第1収穫時期として予測する。なお、予測部252は、気温が0℃未満となる場合には、気温を積算しないものとする。

0081

予測部252は、出穂開始日を起点日とした降水量累計が、作物発育温度情報241に定義された降水量累計の最低から最高に含まれる期間を、第2収穫時期として予測する。

0082

予測部252は、出穂開始日を起点日とした日照時間累計が、作物発育温度情報241に定義された日照時間累計の最低から最高に含まれる期間を、第3収穫時期として予測する。

0083

上記の処理では、場所70Aについて説明したが、予測部252は、その他の場所についても、同様の処理を行うことで、第1収穫時期、第2収穫時期、第3収穫時期を算出する。予測部252は、場所と、第1収穫時期、第2収穫時期、第3収穫時期とを対応付けた予測結果を、生成部253に出力する。

0084

生成部253は、予測結果を基にして、作物の収穫時期に関するレポートデータを生成する処理部である。生成部253は、レポートデータを表示部230に表示しても良いし、作業員の端末装置に通知しても良い。図13および図14は、作物の収穫時期に関するレポートデータの一例を示す図である。図13に示すように、レポートデータ260は、品目と、品種と、場所識別情報と、播種日と、出穂日と、収穫時期とを対応付ける。品目は、作物の品目を示すものである。品種は、作物の品種を示すものである。場所識別情報は、場所を一意に識別する情報である。場所識別情報は、分筆であっても良い。播種日は、作物の種を播いた日付である。例えば、生成部253は、播種日に関する情報を、入力部220または端末装置等から受信しておくものとする。

0085

生成部253は、収穫時期を、上記の第1収穫時期と、第2収穫時期と、第3収穫時期とが重複する時期に設定する。なお、生成部253は、第1収穫時期と、第2収穫時期と、第3収穫時期とが重複する時期が存在しない場合には、第1収穫時期と第2収穫時期とが重複する時期または、第1収穫時期と第3収穫時期とが重複する時期に設定する。また、生成部253は、第1収穫時期が、第2収穫時期とも、第3収穫時期とも重複しない場合には、収穫時期を、第1収穫時期としても良い。

0086

また、生成部253は、領域260aに示すように、収穫時期を視覚的に表示しても良い。例えば、領域260aの横軸は、時間軸に対応する。例えば、あきたこまちの収穫時期は、時期260aとなる。たつこもちの収穫時期は、時期260bとなる。ネバリゴシの収穫時期は、時期260cとなる。また、リュホウについて、場所識別情報「E1−2、E1−3」における収穫時期は、時期260dとなる。リュホウについて、場所識別情報「E1−4」における収穫時期は、時期260eとなる。

0087

また、生成部253は、図14に示すように、第1収穫時期271と、第2収穫時期272と、第3収穫時期273とを総合的に表示して、最終的に決定される収穫時期274を表示しても良い。なお、図14グラフの横軸は日付に対応する。上のグラフの左側の軸は、積算温度を示す軸である。上のグラフの右側の軸は、降水量を示す軸である。下のグラフの縦軸は日照時間を示す軸である。

0088

次に、本実施例2に係る予測装置200の処理手順について説明する。図15は、本実施例2に係る予測装置の処理手順を示すフローチャートである。図15に示すように、この予測装置200の予測部252は、作物の選定を受け付け(ステップS201)、昨年の実績があるか否かを判定する(ステップS202)。予測部252は、昨年の実績がない場合には(ステップS202,No)、図示しない文献情報を基にして作物の有効積算温度、降水量累計、日照時間累計を特定し(ステップS203)、ステップS205に移行する。

0089

予測部252は、昨年の実績が存在する場合には(ステップS202,Yes)、図示しない実績情報を基にして、作物の有効積算温度、降水量累計、日照時間累計を特定し(ステップS204)、ステップS205に移行する。

0090

予測部252は、気象ロボット10による実測値が存在するか否かを判定する(ステップS205)。予測部252は、気象ロボット10による実測値が存在する場合には(ステップS205,Yes)、第1気象情報242を取得し(ステップS206)、ステップS208に移行する。

0091

一方、予測部252は、気象ロボットによる実測値が存在しない場合には(ステップS205,No)、第2気象情報243を取得し(ステップS207)、ステップS208に移行する。

0092

予測部252は、温度が0度以上であるか否かを判定する(ステップS208)。予測部252は、温度が0度以上でない場合には(ステップS208,No)、ステップS205に移行する。

0093

一方、予測部252は、温度が0度以上である場合には(ステップS208,Yes)、積算温度を更新する(ステップS209)。予測部252は、積算温度が有効積算温度以上であるか否かを判定する(ステップS210)。予測部252は、積算温度が有効積算温度以上でない場合には(ステップS210,No)、ステップS205に移行する。

0094

予測部252は、積算温度が有効積算温度以上である場合には(ステップS210,Yes)、降水量と日照時間の過去実績が存在するか否かを判定する(ステップS211)。予測部252は、降水量と日照時間の過去実績が存在しない場合には(ステップS211,No)、ステップS213に移行する。

0095

予測部252は、降水量と日照時間の過去実績が存在する場合には(ステップS211,Yes)、収穫時期の絞り込みを行う(ステップS212)。予測部252は、最適な収穫時期を決定し(ステップS213)、レポートデータを生成する(ステップS214)。

0096

次に、本実施例2に係る予測装置200の効果について説明する。予測装置200は、作物発育温度情報241、第1気象情報242、第2気象情報243を基にして、第1収穫時期、第2収穫時期、第3収穫時期を特定し、最適な収穫時期を予測する。このため、予測装置200によれば、作物の収穫時期を事前に予測して通知することができる。

0097

ところで、本実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部あるいは一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

実施例

0098

さらに、各装置にて行われる各処理機能は、その全部または任意の一部がCPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

0099

100,200予測装置
151,251 取得部
152,252予測部
153,253 生成部

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