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J-GLOBAL ID:202002248825226095   整理番号:20A2241816

周年温室栽培トマトにおけるモデリングと非破壊測定に基づく,収量と乾物生産量の予測と改善

Prediction and Improvement of Yield and Dry Matter Production Based on Modeling and Non-destructive Measurement in Year-round Greenhouse Tomatoes
著者 (5件):
資料名:
巻: 89  号:ページ: 425-431(J-STAGE)  発行年: 2020年 
JST資料番号: F0626A  ISSN: 2189-0102  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)
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著者らは,1年間の実験で,トマト3品種を供試して,破壊的サンプリングをしないで生育中の植物体の乾物(DM)生産量を予測するモデルを検証した。DMを高める試験として,温室内の温度とCO2濃度,及びトマト植物体の葉面積指数(LAI)を管理し,モデル予測に基づいて決めた目標を達成した。このモデルでは,葉面積と遮光程度を,葉幅と葉長及び葉数を非破壊・手動測定することで得た。光利用効率は,日中CO2濃度の関数として表現した。このモデルでは,2品種のLAIはうまく予測できたが,残りの1品種の観測LAI値は予測値と異なった。しかし,DM生産量は,光合成有効放射量,温度,CO2濃度,及び葉の手動測定値から3品種全てで高い精度で予測でき,全品種の3回のサンプリング時期での全DMの予測値が,観察されたDM値±標準偏差値の範囲内にあった。モデルでのシミュレーションで決めた目標に従って温度,日中CO2濃度,及びLAIを制御することで,1年あたり50kg/m2以上の収量向上を達成できた。従って,このモデルは,トマト収量向上に有用であると考察された。(翻訳著者抄録)
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分類 (1件):
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野菜 
引用文献 (17件):

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