JP6532722B2 - 予測装置および予測方法 - Google Patents

Description

本発明は、予測装置等に関する。

農家では、作物に発生する害虫を駆除しないまま、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、過去の経験や勘に頼って、害虫の発生時期を予想し、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。

特開２００９−１０６２６１号公報 特開２００６−１１５７０４号公報

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。

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。

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する。予測部は、気温と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、第１の積算温度とを基にして、害虫の成長度合いを場所毎に予測する。

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。

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。

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。

気象ロボット１０は、気温、降水量、風向、風速、日照時間を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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。

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。

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。

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。

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。

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、卵から幼虫になり、幼虫から蛹となる。

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。

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。

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。

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。

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 Integrated Circuit）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。

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。

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。

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。

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を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。

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。

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。

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。

差分温度＝平均気温−発育ゼロ点・・・（１）

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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の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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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。

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

Claims (3)

1. 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、風向きに関する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し、
   隣接する第１の場所および第２の場所において、前記第１の場所および前記第２の場所を含む領域の風速が閾値以上であり、前記第１の場所が前記第２の場所の風下であり、前記第１の場所と前記第２の場所との距離が閾値未満である場合に、前記第１の場所における害虫の成長度合いを、前記第２の場所における害虫の成長度合いに更新する予測部と、
   を有することを特徴とする予測装置。
2. 前記第１の積算温度は、害虫が卵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。
3. 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、風向きに関する情報とを取得し、
   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し、
   隣接する第１の場所および第２の場所において、前記第１の場所および前記第２の場所を含む領域の風速が閾値以上であり、前記第１の場所が前記第２の場所の風下であり、前記第１の場所と前記第２の場所との距離が閾値未満である場合に、前記第１の場所における害虫の成長度合いを、前記第２の場所における害虫の成長度合いに更新する
   処理を実行することを特徴とする予測方法。

Images