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J-GLOBAL ID：201902261696142006   整理番号：19A2626317

統計データを用いた出穂期後の高温による一等米生産の推定

Estimating first-grade rice production due to high temperature after heading date utilizing the statistical data

著者 (8件)： FUKUI Shin (Faculty of Human Sciences, Waseda University) ,  FUKUI Shin (Stock Management Group, Research Center for Fisheries Resources, National Research Institute of Fisheries Science, Japan Fisheries Research and Education Agency) ,  NISHIHARA Yukinaga (Faculty of Human Sciences, Waseda University) ,  NISHIHARA Yukinaga (Organization for Regional and Inter-regional Studies, Waseda University) ,  TAMAKI Emi (Faculty of Science and Engineering, Waseda University) ,  TAKAHASHI Daisuke (Faculty of Political Science and Economics, Takushoku University) ,  ISHIGOOKA Yasushi (Institute for Agro-Environmental Sciences, National Agricultural and Food Research Organization) ,  YOSHIDA Ryuhei (Faculty of Symbiotic Systems Science, Fukushima University)
資料名： 農業気象  (Journal of Agricultural Meteorology)
巻： 75  号： 4  ページ： 217-224(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： X0731A  ISSN： 0021-8588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 気候変動の影響を評価するための農業収率を予測するために,いくつかの生態生理学的プロセスに基づく作物モデルを気候モデルと組み合わせて用いていた。しかし,気候変動の影響によって引き起こされる米の品質劣化は,一般的な問題である。品質劣化をもたらす高温による白未熟粒の発生機構の広範な解明があるが,それらの予測モデルにこれを組み込んだ研究は少ない。本研究では,日本の3つの主要なイネ品種について,一等米比率を推定する統計モデルを開発した。熱線量指数のパラメータを,粒子群最適化法を用いて推定し,統計モデルのパラメータを最尤法により推定した。統計モデルのパラメータは品種に依存して変化した。統計モデルは,モデルに組み込まれた温度,すなわち日平均,最高または最低温度に基づく一等米比に対する予測精度の変化を示すことが観察された。著者らの結果は,イネ生産に及ぼす気候変動の影響のより正確な予測を生み出すことができ,移植日のシフトを含む気候変動への適応の農民の選択を織り込んだ。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 統計データ ,  成長段階 ,  高温 ,  *気候変動 ,  *品質 ,  *イネ ,  栽培 ,  気候モデル ,  シミュレーションモデル ,  劣化 ,  予測モデル ,  統計模型 ,  栽培品種 ,  温度依存性 ,  精度 ,  環境影響 ,  被害粒 ,  パラメータ
準シソーラス用語： 稲作 ,  気候変動影響 ,  *穀粒品質 ,  作物モデル ,  出穂期 ,  統計モデル ,  白未熟粒 ,  品質劣化 ,  予測精度

著者キーワード (4件)： 気候変動 ,  栽培品種 ,  Oryza sativa ,  統計データ

分類 (3件)： 稲作  (FC03020C) ,  植物に対する影響  (EE04030Z) ,  気候学,気候変動  (DC05140T)

引用文献 (31件)：

• Ambardekar A, Siebenmorgen T, Counce P, Lanning S, Mauromoustakos A, 2011: Impact of field-scale nighttime air temperatures during kernel development on rice milling quality. Field Crops Research 122, 179-185. https://doi.org/10.1016/j.fcr.2011.03.012
• Farooq M, Bramley H, Palta JA, Siddique KHM, 2011: Heat stress in wheat during reproductive and grain-filling phases. Critical Reviews in Plant Sciences 30, 491-507. https://doi.org/10.1080/07352689.2011.615687
• GRiSP (Global Rice Science Partnership), 2013: Rice Almanac 4th Edition. International Rice Research Institute, Los Banos, Philippines.\n
• Hasegawa T, Sakai H, Tokida T, Nakamura H, Zhu C, Usui Y, Makino A, 2013: Rice cultivar responses to elevated CO₂ at two free-air CO₂ enrichment (FACE) sites in Japan. Functional Plant Biology 40, 148-159. https://doi.org/10.1071/FP12357
• Iizumi T, Yokozawa M, Nishimori M, 2011: Probabilistic evaluation of climate change impacts on paddy rice productivity in Japan. Climatic Change 107, 391-415. https://doi.org/10.1007/s10584-010-9990-7

タイトルに関連する用語 (3件)： 統計データ ,  出穂期 ,  推定