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J-GLOBAL ID：202002210814567581   整理番号：20A1685452

ビッグデータは集約的作付体系における収量変動性と水生産性を説明できるか?【JST・京大機械翻訳】

Can big data explain yield variability and water productivity in intensive cropping systems?

著者 (8件)： Silva Joao Vasco (Centre for Crop Systems Analysis, Wageningen University, Wageningen, The Netherlands) ,  Silva Joao Vasco (Plant Production Systems, Wageningen University, Wageningen, The Netherlands) ,  Tenreiro Tomas R. (Centre for Crop Systems Analysis, Wageningen University, Wageningen, The Netherlands) ,  Tenreiro Tomas R. (Institute for Sustainable Agriculture, CSIC, Cordoba, Spain) ,  Spaetjens Leon (Arable farming unit, Agrovision B.V., Deventer, The Netherlands) ,  Anten Niels P.R. (Centre for Crop Systems Analysis, Wageningen University, Wageningen, The Netherlands) ,  van Ittersum Martin K. (Plant Production Systems, Wageningen University, Wageningen, The Netherlands) ,  Reidsma Pytrik (Plant Production Systems, Wageningen University, Wageningen, The Netherlands)
資料名： Field Crops Research  (Field Crops Research)
巻： 255  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1910A  ISSN： 0378-4290  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 収量ギャップと水生産性は,より持続可能で生産的な作付体系に向けた進展をモニターするための重要な指標である。個々の農民は,データ量を増加させ,地域レベルでの持続可能な強化の過程をモニタできる。本研究では,オランダで栽培された主な耕地作物の農場収量ギャップと水生産性の生物物理学的および管理決定因子を数量化し,同定するためにそのようなデータを構築した。分析は,陶器,種子および澱粉ジャガイモ,サトウダイコン,春タマネギ,冬コムギおよび春オオムギに焦点を当て,2015~2017年の期間をカバーした。作物係数(k_c)と毎日の気象データに基づく作物モデリングアプローチを用いて,各作物に対する潜在的収量(Y_p),放射遮断と潜在的蒸発散(ETP)を推定した。収量ギャップは,サトウダイコンのYpの約10%,陶器,種子および澱粉ジャガイモおよび春オオムギのYpの25~30%,および春のタマネギおよび冬コムギのYpの35~40%と推定された。実際の収量の変化は,播種および収穫日とともに成長季節の鍵となる期間における水利用性と関連していた。しかし,適合回帰のR2はむしろ低かった(20~49%)。作物水生産性の現在のレベルは,春オオムギで13kgDMha-1mm-1,種子ジャガイモで15kgDMha-1mm-1,春タマネギと冬コムギで23kgDMha-1mm-1,澱粉ジャガイモで23kgDMha-1mm-1,および澱粉ジャガイモとサトウダイコンで25kgDMha-1mm-1の範囲であった。これらの値はそれらのポテンシャルの約半分であるが,実際の水生産性の増加は降雨量と分布によって制限される。しかし,短期的にこれらの集約的作付体系の環境影響の低減を優先するべきではなく,長期における農場から地域レベルへの大きな投資を必要とする。これらの知見が北西ヨーロッパにおける類似した作付体系に最も関連するが,その根底にある方法は一般的であり,他の作付体系における作物性能のベンチマークに使用できる。本研究に基づいて,著者らは,「ビッグデータが,現在,地域規模での作付体系を記述し,農場パフォーマンスのベンチマークを導くのに最も有用であると主張する,しかし,時間と空間における作物収量変動を予測,説明するためには,それほど多くない。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 農民 ,  ジャガイモ ,  タマネギ ,  農作物 ,  水利用 ,  蒸発散 ,  澱粉 ,  農地 ,  春 ,  農場 ,  *作付体系 ,  作物収量 ,  環境影響 ,  ベンチマーク ,  秋播コムギ

著者キーワード (5件)： 耕地作物 ,  降伏ギャップ ,  作物生態学 ,  作物係数(kc) ,  オランダ

分類 (2件)： 麦  (FC03033M) ,  畑作物一般  (FC03031E)

タイトルに関連する用語 (7件)： ビッグデータ ,  集約 ,  作付体系 ,  収量 ,  変動性 ,  水生産性 ,  説明