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J-GLOBAL ID：202002221539153831   整理番号：20A1037536

空間作物モデリングと天気予報手法を用いたタイにおける季節的な香り米生産の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating seasonal fragrant rice production in Thailand using a spatial crop modelling and weather forecasting approach

著者 (9件)： Kaeomuangmoon Thewin (Agricultural Systems Management Program, Center for Agricultural Resource System Research, Faculty of Agriculture, Chiang Mai University, Chiang Mai, Thailand) ,  Jintrawet Attachai (Plant and Soil Sciences Department and Center for Agricultural Resource System Research, Faculty of Agriculture, Chiang Mai University, Chiang Mai, Thailand) ,  Chotamonsak Chakrit (Department of Geography, Faculty of Social Sciences, Chiang Mai University, Chiang Mai, Thailand) ,  Singh Upendra (International Fertilizer Development Center, Muscle Shoals, Alabama, USA) ,  Buddhaboon Chitnucha (Rice Department, Ubon Ratchathani Rice Research Center, Bureau of Rice Research and Development, Muang, Ubon Ratchathani, Thailand) ,  Naoujanon Panu (Geo-Informatics & Space Technology Development Agency (Public Organization), Chaeng Wattana Road, Lak SiBangkok, Thailand) ,  Kongton Sahaschai (Land Development Department, Ministry of Agriculture and Cooperatives, Bangkean, Bangkok, Thailand) ,  Kono Yasuyuki (Center for Southeast Asian Studies, Kyoto University, 46 Shimoadachi-cho, Yoshida, Sakyo-ku, Kyoto, Japan) ,  Hoogenboom Gerrit (Institute for Sustainable Food Systems, University of Florida, 185 Rogers Hall, PO Box 110570, Gainesville, FL Gainsville, Florida, USA)
資料名： Journal of Agricultural Science  (Journal of Agricultural Science)
巻： 157  号： 7-8  ページ： 566-577  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0856A  ISSN： 0021-8596  CODEN： JASIAB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 香り米はタイ国の重要な輸出商品であり,発展における季節的生産推定を得ることはマーケティングとストック管理にとって重要である。Rice4キャストは,収穫前に数か月前にイネ収量を予測するために開発されたソフトウェアプラットフォームである。それは,最小データセット(MDS)と気象研究予報(WRF)データによって,米モデルをリンクした。本研究は,モデルをパラメータ化し,評価し,季節的KDML105米収率と地域データセットによる生産の予測におけるRice4鋳造プラットフォームの使用を実証することを目的とした。研究地域はタイ国の77地区を含み,国内のKDML105の全面積の0.94をカバーしている。2013~2015年の成長期に対する最小データセットをモデルのパラメタリゼーションと評価に用いた。農業経済学(OAE)の事務所からの年間統計を参照基盤として使用し,地理情報科学技術開発機関(GISTDA)からの植え付け地域を生産推定に用いた。モデル評価は,予測と報告されたOAE収率の間の良好な一致を示した。しかし,生産予測は,生産推定における収穫地域よりも大きいGISTDA植え付け地域の使用のため,OAE値をかなり過大評価した。被害地域を説明するために植え付けられた地域の調整は,さらに調査される必要がある。それにもかかわらず,結果はRice4キャストによる収率予測の能力を示し,それをfrag米収率と生産のための季節内推定のための価値あるツールにした。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *天気予報 ,  在庫管理 ,  マーケティング ,  気象 ,  鋳造 ,  *農作物 ,  気候変動 ,  成長期 ,  パラメタリゼーション ,  予測モデル ,  ソフトウェアプラットフォーム
準シソーラス用語： モデル評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： CSM-CERES-米 ,  DSSAT ,  RICE4CAST ,  気象研究と予測モデル ,  気象変動

分類 (1件)： 作物の品種  (FC02020V)

タイトルに関連する用語 (8件)： 作物 ,  モデリング ,  天気予報 ,  手法 ,  タイ ,  季節 ,  香り米 ,  推定