JP2002345331A - 農作物生産支援システム - Google Patents
農作物生産支援システムInfo
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 農作物を生産する過程において用いる支援シ
ステムの提供を課題とする。 【解決手段】 地域、土質及び農作物ごとに最適とする
土壌のデータ（土壌基礎データ）を入力し、基礎データ
としてデータベース化する基礎データ蓄積手段、栽培を
行おうとする圃場の土壌データとその地域、土質及び農
作物を入力する土壌データ入力手段、データベース化さ
れた基礎データから、入力された地域、土質及び農作物
と相関する土壌基礎データを抽出する土壌基礎データ抽
出手段、入力された土壌データと抽出された土壌基礎デ
ータから最適の農作業設計を解析する農作業設計解析手
段、及び解析された農作業設計を出力する農作業設計出
力手段を有することを特徴とする農作物生産支援システ
ム。
ステムの提供を課題とする。 【解決手段】 地域、土質及び農作物ごとに最適とする
土壌のデータ（土壌基礎データ）を入力し、基礎データ
としてデータベース化する基礎データ蓄積手段、栽培を
行おうとする圃場の土壌データとその地域、土質及び農
作物を入力する土壌データ入力手段、データベース化さ
れた基礎データから、入力された地域、土質及び農作物
と相関する土壌基礎データを抽出する土壌基礎データ抽
出手段、入力された土壌データと抽出された土壌基礎デ
ータから最適の農作業設計を解析する農作業設計解析手
段、及び解析された農作業設計を出力する農作業設計出
力手段を有することを特徴とする農作物生産支援システ
ム。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、農作物を生産する
過程において用いる支援システムに関する。すなわち、
本発明は、農作物の生産に際し、情報処理装置に地域、
土質及び農作物ごとの最適の土壌データと、農作物を得
ようとする圃場の土壌データを入力し、情報処理装置で
最適の農作業設計を解析しこれを提供するものである。
過程において用いる支援システムに関する。すなわち、
本発明は、農作物の生産に際し、情報処理装置に地域、
土質及び農作物ごとの最適の土壌データと、農作物を得
ようとする圃場の土壌データを入力し、情報処理装置で
最適の農作業設計を解析しこれを提供するものである。
【０００２】
【従来の技術】農作物の生産は、これまで作業者の経験
や勘を頼りに行われてきた。しかし、それは経験や勘で
は計り知れない変化が生じたときには悪影響を及ぼすこ
とを意味し、例えば、土壌の化学性が変化したときなど
には、農作物の大幅な減収を招いてしまう。
や勘を頼りに行われてきた。しかし、それは経験や勘で
は計り知れない変化が生じたときには悪影響を及ぼすこ
とを意味し、例えば、土壌の化学性が変化したときなど
には、農作物の大幅な減収を招いてしまう。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】農作物を生産するに際
し、土壌の化学性を知ることは、非常に重要である。例
えば、pHは農作物の生育に重要な役割を果たすことが知
られている。ホウレンソウは、酸性土壌の下では生育し
ないことが知られている。たいていの農作物には、最適
の土壌pHが存在し、この域を外れれば生育しない又は充
分な収穫が得られないといった問題が生じてくる。ま
た、土壌の塩類濃度も農作物の生育に影響を与え、塩類
濃度の高い土壌では塩害が生じる。塩類濃度の指標には
電気伝導度（EC）が用いられる。
し、土壌の化学性を知ることは、非常に重要である。例
えば、pHは農作物の生育に重要な役割を果たすことが知
られている。ホウレンソウは、酸性土壌の下では生育し
ないことが知られている。たいていの農作物には、最適
の土壌pHが存在し、この域を外れれば生育しない又は充
分な収穫が得られないといった問題が生じてくる。ま
た、土壌の塩類濃度も農作物の生育に影響を与え、塩類
濃度の高い土壌では塩害が生じる。塩類濃度の指標には
電気伝導度（EC）が用いられる。
【０００４】土壌中に含まれる要素の量を知ることも重
要である。窒素、リン酸、カリといった三要素は、農作
物の生育には必要不可欠な成分であるが、いずれかの成
分が不足したり過剰となれば、充分な収穫が得られない
といった問題が生じてくる。その他の要素についても同
様で、例えばカルシウム、マグネシウム、マンガン、鉄
等が不足又は過剰であれば、同様の問題が生じてくる。
これらの要素の適量は、農作物ごとに異なり、栽培にあ
たっては、これを把握した上で、施肥設計を行う必要が
ある。また、これら要素はその量を把握しただけでは充
分ではなく、その比を考慮する必要がある。例えば、マ
グネシウムに比較し、カリウムが過剰に存在すれば、農
作物へのマグネシウム吸収は抑えられ、マグネシウム欠
乏症の恐れが生じてくる。カルシウム／マグネシウム比
についても同様で、最適の比となるように設計する必要
がある。
要である。窒素、リン酸、カリといった三要素は、農作
物の生育には必要不可欠な成分であるが、いずれかの成
分が不足したり過剰となれば、充分な収穫が得られない
といった問題が生じてくる。その他の要素についても同
様で、例えばカルシウム、マグネシウム、マンガン、鉄
等が不足又は過剰であれば、同様の問題が生じてくる。
これらの要素の適量は、農作物ごとに異なり、栽培にあ
たっては、これを把握した上で、施肥設計を行う必要が
ある。また、これら要素はその量を把握しただけでは充
分ではなく、その比を考慮する必要がある。例えば、マ
グネシウムに比較し、カリウムが過剰に存在すれば、農
作物へのマグネシウム吸収は抑えられ、マグネシウム欠
乏症の恐れが生じてくる。カルシウム／マグネシウム比
についても同様で、最適の比となるように設計する必要
がある。
【０００５】また、農作物を生産するに際し、土壌の微
生物性を知ることも重要である。土壌中で有機物が分解
され、やがてその分解成分が農作物の養分として利用さ
れるという生態系の中で、微生物は有機物を分解すると
いう非常に重要な役割を果たしている。これとは逆に有
害な作用を及ぼす微生物も存在する。病原性の微生物が
それで、農作物に病気をもたらし、その生育や収穫に大
きな被害を与える。農作物を生産するにあたっては、土
壌の糸状菌、色素耐性菌、放線菌、細菌、病原菌、有害
線虫、ウイルス等の属種、数量等に関する微生物性を分
析し、これを健全な状態にしてから行う必要がある。
生物性を知ることも重要である。土壌中で有機物が分解
され、やがてその分解成分が農作物の養分として利用さ
れるという生態系の中で、微生物は有機物を分解すると
いう非常に重要な役割を果たしている。これとは逆に有
害な作用を及ぼす微生物も存在する。病原性の微生物が
それで、農作物に病気をもたらし、その生育や収穫に大
きな被害を与える。農作物を生産するにあたっては、土
壌の糸状菌、色素耐性菌、放線菌、細菌、病原菌、有害
線虫、ウイルス等の属種、数量等に関する微生物性を分
析し、これを健全な状態にしてから行う必要がある。
【０００６】これらの、土壌の化学性、微生物性等は、
都道府県等の地域の違いにより、火山性土、洪積土等の
土質の違いにより、又は栽培する作物の違いにより、量
的及び質的な至適範囲がある。その範囲又は値は、試験
により新たに求めることもできるし、また過去に行われ
た各地域、各土質及び各作物における試験により蓄積さ
れたデータを利用することもできる。原理的には、ある
地域、ある土質の圃場で、ある作物を栽培しようとする
場合、その栽培を新たに行おうとする圃場において、上
述の土壌の化学性、含有要素量、微生物性等を調べ土壌
を診断し、地域、土質及び作物ごとの土壌の最適データ
と比較し、栽培しようとする圃場の土壌データを該最適
データに近づけるように、肥料や土壌改良資材を施用す
ることにより良好な農作物の収穫を得ることができる。
都道府県等の地域の違いにより、火山性土、洪積土等の
土質の違いにより、又は栽培する作物の違いにより、量
的及び質的な至適範囲がある。その範囲又は値は、試験
により新たに求めることもできるし、また過去に行われ
た各地域、各土質及び各作物における試験により蓄積さ
れたデータを利用することもできる。原理的には、ある
地域、ある土質の圃場で、ある作物を栽培しようとする
場合、その栽培を新たに行おうとする圃場において、上
述の土壌の化学性、含有要素量、微生物性等を調べ土壌
を診断し、地域、土質及び作物ごとの土壌の最適データ
と比較し、栽培しようとする圃場の土壌データを該最適
データに近づけるように、肥料や土壌改良資材を施用す
ることにより良好な農作物の収穫を得ることができる。
【０００７】しかし、作業者はその値を知るための分析
する手段を持ち得ない場合が多く、持ち得たとしても、
それぞれの値にはお互いに密接な関係があり、一方の値
が最適値を達成しても他方の値は達成できないこともあ
り得、経験のみに頼っていては、その値を適切に決定す
ることは困難である。また、農作物の収穫は、栽培地の
気象・環境条件や土質にも依存し、農作物を所期の計画
どおりに得ようとするには、これらを総合的に解析する
必要がある。
する手段を持ち得ない場合が多く、持ち得たとしても、
それぞれの値にはお互いに密接な関係があり、一方の値
が最適値を達成しても他方の値は達成できないこともあ
り得、経験のみに頼っていては、その値を適切に決定す
ることは困難である。また、農作物の収穫は、栽培地の
気象・環境条件や土質にも依存し、農作物を所期の計画
どおりに得ようとするには、これらを総合的に解析する
必要がある。
【０００８】また、種々の肥料が一般に市販されている
が、地域、土質、農作物に合わせて、どの肥料をどの程
度施用するかの判断も困難である。特に肥料ごとに無機
化率が異なり、無機化率は肥料の速効性・緩効性等の肥
効を決める。肥料を基肥として施用する量、追肥として
施用する量、施用時期を設計する上で、この無機化率を
把握することは非常に重要である。すなわち、良好な農
作物の収穫を得るためには、最適な農作業を設計した上
で、計画的に農作業を行うことが望まれる。
が、地域、土質、農作物に合わせて、どの肥料をどの程
度施用するかの判断も困難である。特に肥料ごとに無機
化率が異なり、無機化率は肥料の速効性・緩効性等の肥
効を決める。肥料を基肥として施用する量、追肥として
施用する量、施用時期を設計する上で、この無機化率を
把握することは非常に重要である。すなわち、良好な農
作物の収穫を得るためには、最適な農作業を設計した上
で、計画的に農作業を行うことが望まれる。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明者等は上記課題に
鑑み鋭意検討を行った結果、農作物の生産に際し、情報
処理装置に地域、土質及び農作物ごとの最適の土壌デー
タと、農作物を得ようとする圃場の土壌データを入力
し、情報処理装置で最適の農作業設計を解析し、これを
提供することにより、所期の計画どおりに農作物の収穫
が得られることを見出し、本発明を完成するに至った。
また、本発明者等は、予め肥料の種類及び銘柄と関連付
けた無機化率についてのデータベースを情報処理装置に
構築しておくことにより、肥料の銘柄を入力することに
より、その無機化率が検索・抽出され施用する肥料の無
機化率を踏まえた上で、農作業設計を解析されることも
見出し、本発明を完成させるに至った。
鑑み鋭意検討を行った結果、農作物の生産に際し、情報
処理装置に地域、土質及び農作物ごとの最適の土壌デー
タと、農作物を得ようとする圃場の土壌データを入力
し、情報処理装置で最適の農作業設計を解析し、これを
提供することにより、所期の計画どおりに農作物の収穫
が得られることを見出し、本発明を完成するに至った。
また、本発明者等は、予め肥料の種類及び銘柄と関連付
けた無機化率についてのデータベースを情報処理装置に
構築しておくことにより、肥料の銘柄を入力することに
より、その無機化率が検索・抽出され施用する肥料の無
機化率を踏まえた上で、農作業設計を解析されることも
見出し、本発明を完成させるに至った。
【００１０】すなわち、本発明は、以下の（１）〜（１
５）の事項に関する。 （１） 農作物生産支援システムであって、地域、土質
及び農作物ごとに最適とする土壌のデータを入力し、基
礎データとしてデータベース化する基礎データ蓄積手
段、栽培を行おうとする圃場の土壌データとその地域、
土質及び農作物を入力する土壌データ入力手段、該基礎
データ蓄積手段によりデータベース化された基礎データ
から、該土壌データ入力手段により入力された地域、土
質及び農作物と相関する土壌基礎データを抽出する土壌
基礎データ抽出手段、該土壌データ入力手段により入力
された土壌データと、該土壌基礎データ抽出手段により
抽出された土壌基礎データから、最適の農作業設計を解
析する農作業設計解析手段、及び該農作業設計解析手段
により解析された農作業設計を出力する農作業設計出力
手段、とを有することを特徴とする農作物生産支援シス
テム。
５）の事項に関する。 （１） 農作物生産支援システムであって、地域、土質
及び農作物ごとに最適とする土壌のデータを入力し、基
礎データとしてデータベース化する基礎データ蓄積手
段、栽培を行おうとする圃場の土壌データとその地域、
土質及び農作物を入力する土壌データ入力手段、該基礎
データ蓄積手段によりデータベース化された基礎データ
から、該土壌データ入力手段により入力された地域、土
質及び農作物と相関する土壌基礎データを抽出する土壌
基礎データ抽出手段、該土壌データ入力手段により入力
された土壌データと、該土壌基礎データ抽出手段により
抽出された土壌基礎データから、最適の農作業設計を解
析する農作業設計解析手段、及び該農作業設計解析手段
により解析された農作業設計を出力する農作業設計出力
手段、とを有することを特徴とする農作物生産支援シス
テム。
【００１１】（２） さらに、栽培を行おうとする圃場
の土壌を分析し、該土壌のデータを得る土壌分析手段を
有する、（１）記載の農作物生産支援システム。 （３） 農作物生産支援システムであって、肥料の無機
化率データを入力し、データベース化する無機化率デー
タ蓄積手段、地域、土質及び農作物ごとに最適とする土
壌のデータを入力し、基礎データとしてデータベース化
する基礎データ蓄積手段、栽培を行おうとする圃場に施
用したか又は施用しようとする肥料の種類または銘柄を
入力する施肥データ入力手段、栽培を行おうとする圃場
の土壌データとその地域、土質及び農作物を入力する土
壌データ入力手段、該無機化率データ蓄積手段により蓄
積された無機化率データから該施肥データ入力手段によ
り入力された肥料と相関する無機化率データを抽出する
無機化率データ抽出手段、該基礎データ蓄積手段により
蓄積された基礎データから、該土壌データ入力手段によ
り入力された地域、土質及び農作物と相関する土壌基礎
データを抽出する土壌基礎データ抽出手段、該土壌デー
タ入力手段により入力された土壌データと該土壌基礎デ
ータ抽出手段により抽出された土壌基礎データ及び該無
機化率データ抽出手段により抽出された無機化率データ
から最適の農作業設計を解析する農作業設計解析手段、
及び該農作業設計解析手段により解析された農作業設計
を出力する農作業設計出力手段、とを有することを特徴
とする農作物生産支援システム。
の土壌を分析し、該土壌のデータを得る土壌分析手段を
有する、（１）記載の農作物生産支援システム。 （３） 農作物生産支援システムであって、肥料の無機
化率データを入力し、データベース化する無機化率デー
タ蓄積手段、地域、土質及び農作物ごとに最適とする土
壌のデータを入力し、基礎データとしてデータベース化
する基礎データ蓄積手段、栽培を行おうとする圃場に施
用したか又は施用しようとする肥料の種類または銘柄を
入力する施肥データ入力手段、栽培を行おうとする圃場
の土壌データとその地域、土質及び農作物を入力する土
壌データ入力手段、該無機化率データ蓄積手段により蓄
積された無機化率データから該施肥データ入力手段によ
り入力された肥料と相関する無機化率データを抽出する
無機化率データ抽出手段、該基礎データ蓄積手段により
蓄積された基礎データから、該土壌データ入力手段によ
り入力された地域、土質及び農作物と相関する土壌基礎
データを抽出する土壌基礎データ抽出手段、該土壌デー
タ入力手段により入力された土壌データと該土壌基礎デ
ータ抽出手段により抽出された土壌基礎データ及び該無
機化率データ抽出手段により抽出された無機化率データ
から最適の農作業設計を解析する農作業設計解析手段、
及び該農作業設計解析手段により解析された農作業設計
を出力する農作業設計出力手段、とを有することを特徴
とする農作物生産支援システム。
【００１２】（４） さらに、肥料の無機化率を分析
し、該無機化率データを得る無機化率データ分析手段、
及び栽培を行おうとする圃場の土壌を分析し、該土壌の
データを得る土壌データ分析手段を有する、（３）記載
の農作物生産支援システム。 （５） 土壌のデータが、pH、電気伝導度、窒素量、リ
ン酸量、カリウム量、カルシウム量、マグネシウム量、
マンガン量、鉄量、カルシウム／マグネシウム比、マグ
ネシウム／カリウム比、糸状菌の属種及び数量、色素耐
性菌の属種及び数量、放線菌の属種及び数量、細菌の属
種及び数量、病原菌の属種及び数量、有害線虫の属種及
び数量、並びにウイルスの属種及び数量からなる群から
選択される少なくとも１つのデータであることを特徴と
する、（１）〜（４）のいずれか記載の農作物生産支援
システム。
し、該無機化率データを得る無機化率データ分析手段、
及び栽培を行おうとする圃場の土壌を分析し、該土壌の
データを得る土壌データ分析手段を有する、（３）記載
の農作物生産支援システム。 （５） 土壌のデータが、pH、電気伝導度、窒素量、リ
ン酸量、カリウム量、カルシウム量、マグネシウム量、
マンガン量、鉄量、カルシウム／マグネシウム比、マグ
ネシウム／カリウム比、糸状菌の属種及び数量、色素耐
性菌の属種及び数量、放線菌の属種及び数量、細菌の属
種及び数量、病原菌の属種及び数量、有害線虫の属種及
び数量、並びにウイルスの属種及び数量からなる群から
選択される少なくとも１つのデータであることを特徴と
する、（１）〜（４）のいずれか記載の農作物生産支援
システム。
【００１３】（６） 土壌のデータが、窒素量、リン酸
量、カリウム量、カルシウム量、マグネシウム量、マン
ガン量、鉄量、カルシウム／マグネシウム比及びマグネ
シウム／カリウム比からなる群から選択される少なくと
も１つのデータであることを特徴とする、（５）記載の
農作物生産支援システム。 （７） 農作業設計解析手段が、基礎データ項目値と栽
培を行おうとする圃場の土壌データ項目値の差をとり、
その差を示すことを特徴とする、（１）〜（６）のいず
れか記載の農作物生産支援システム。
量、カリウム量、カルシウム量、マグネシウム量、マン
ガン量、鉄量、カルシウム／マグネシウム比及びマグネ
シウム／カリウム比からなる群から選択される少なくと
も１つのデータであることを特徴とする、（５）記載の
農作物生産支援システム。 （７） 農作業設計解析手段が、基礎データ項目値と栽
培を行おうとする圃場の土壌データ項目値の差をとり、
その差を示すことを特徴とする、（１）〜（６）のいず
れか記載の農作物生産支援システム。
【００１４】（８） 解析される農作業設計が、基肥及
び／又は追肥の肥料成分、基肥及び／又は追肥の施用
量、並びに基肥及び／又は追肥の施用時期からなる群か
ら選択される少なくとも１つの農作業設計であることを
特徴とする、（１）〜（７）のいずれか記載の農作物生
産支援システム。 （９） 解析される農作業設計が、肥料配合設計である
ことを特徴とする、（１）〜（７）のいずれか記載の農
作物生産支援システム。
び／又は追肥の肥料成分、基肥及び／又は追肥の施用
量、並びに基肥及び／又は追肥の施用時期からなる群か
ら選択される少なくとも１つの農作業設計であることを
特徴とする、（１）〜（７）のいずれか記載の農作物生
産支援システム。 （９） 解析される農作業設計が、肥料配合設計である
ことを特徴とする、（１）〜（７）のいずれか記載の農
作物生産支援システム。
【００１５】（１０） 解析される農作業設計が、肥料
の施用量であることを特徴とする、（８）記載の農作物
生産支援システム。 （１１） 農作物の生産を支援するためにコンピュータ
を、地域、土質及び農作物ごとに最適とする土壌のデー
タを入力し、基礎データとしてデータベース化する基礎
データ蓄積手段、栽培を行おうとする圃場の土壌データ
とその地域、土質及び農作物を入力する土壌データ入力
手段、該基礎データ蓄積手段によりデータベース化され
た基礎データから、該土壌データ入力手段により入力さ
れた地域、土質及び農作物と相関する土壌基礎データを
抽出する土壌基礎データ抽出手段、該土壌データ入力手
段により入力された土壌データと、該土壌基礎データ抽
出手段により抽出された土壌基礎データから、最適の農
作業設計を解析する農作業設計解析手段、及び該農作業
設計解析手段により解析された農作業設計を出力する農
作業設計出力手段、として機能させるための農作物生産
支援プログラム。
の施用量であることを特徴とする、（８）記載の農作物
生産支援システム。 （１１） 農作物の生産を支援するためにコンピュータ
を、地域、土質及び農作物ごとに最適とする土壌のデー
タを入力し、基礎データとしてデータベース化する基礎
データ蓄積手段、栽培を行おうとする圃場の土壌データ
とその地域、土質及び農作物を入力する土壌データ入力
手段、該基礎データ蓄積手段によりデータベース化され
た基礎データから、該土壌データ入力手段により入力さ
れた地域、土質及び農作物と相関する土壌基礎データを
抽出する土壌基礎データ抽出手段、該土壌データ入力手
段により入力された土壌データと、該土壌基礎データ抽
出手段により抽出された土壌基礎データから、最適の農
作業設計を解析する農作業設計解析手段、及び該農作業
設計解析手段により解析された農作業設計を出力する農
作業設計出力手段、として機能させるための農作物生産
支援プログラム。
【００１６】（１２） さらに、コンピュータを、栽培
を行おうとする圃場の土壌を分析し、該土壌のデータを
得る土壌分析手段として機能させるための、（１１）記
載の農作物生産支援プログラム。 （１３） 農作物の生産を支援するためにコンピュータ
を、肥料の無機化率データを入力し、データベース化す
る無機化率データ蓄積手段、地域、土質及び農作物ごと
に最適とする土壌のデータを入力し、基礎データとして
データベース化する基礎データ蓄積手段、栽培を行おう
とする圃場に施用したか又は施用しようとする肥料の種
類または銘柄を入力する施肥データ入力手段、栽培を行
おうとする圃場の土壌データとその地域、土質及び農作
物を入力する土壌データ入力手段、該無機化率データ蓄
積手段により蓄積された無機化率データから該施肥デー
タ入力手段により入力された肥料と相関する無機化率デ
ータを抽出する無機化率データ抽出手段、該基礎データ
蓄積手段により蓄積された基礎データから、該土壌デー
タ入力手段により入力された地域、土質及び農作物と相
関する土壌基礎データを抽出する土壌基礎データ抽出手
段、該土壌データ入力手段により入力された土壌データ
と該土壌基礎データ抽出手段により抽出された土壌基礎
データ及び該無機化率データ抽出手段により抽出された
無機化率データから最適の農作業設計を解析する農作業
設計解析手段、及び該農作業設計解析手段により解析さ
れた農作業設計を出力する農作業設計出力手段、として
機能させるための農作物生産支援プログラム。
を行おうとする圃場の土壌を分析し、該土壌のデータを
得る土壌分析手段として機能させるための、（１１）記
載の農作物生産支援プログラム。 （１３） 農作物の生産を支援するためにコンピュータ
を、肥料の無機化率データを入力し、データベース化す
る無機化率データ蓄積手段、地域、土質及び農作物ごと
に最適とする土壌のデータを入力し、基礎データとして
データベース化する基礎データ蓄積手段、栽培を行おう
とする圃場に施用したか又は施用しようとする肥料の種
類または銘柄を入力する施肥データ入力手段、栽培を行
おうとする圃場の土壌データとその地域、土質及び農作
物を入力する土壌データ入力手段、該無機化率データ蓄
積手段により蓄積された無機化率データから該施肥デー
タ入力手段により入力された肥料と相関する無機化率デ
ータを抽出する無機化率データ抽出手段、該基礎データ
蓄積手段により蓄積された基礎データから、該土壌デー
タ入力手段により入力された地域、土質及び農作物と相
関する土壌基礎データを抽出する土壌基礎データ抽出手
段、該土壌データ入力手段により入力された土壌データ
と該土壌基礎データ抽出手段により抽出された土壌基礎
データ及び該無機化率データ抽出手段により抽出された
無機化率データから最適の農作業設計を解析する農作業
設計解析手段、及び該農作業設計解析手段により解析さ
れた農作業設計を出力する農作業設計出力手段、として
機能させるための農作物生産支援プログラム。
【００１７】（１４） さらに、コンピュータを、肥料
の無機化率を分析し、該無機化率データを得る無機化率
データ分析手段、及び栽培を行おうとする圃場の土壌を
分析し、該土壌のデータを得る土壌データ分析手段、と
して機能させるための、（１３）記載の農作物生産支援
プログラム。 （１５） 土壌のデータが、pH、電気伝導度、窒素量、
リン酸量、カリウム量、カルシウム量、マグネシウム
量、マンガン量、鉄量、カルシウム／マグネシウム比、
マグネシウム／カリウム比、糸状菌の属種及び数量、色
素耐性菌の属種及び数量、放線菌の属種及び数量、細菌
の属種及び数量、病原菌の属種及び数量、有害線虫の属
種及び数量、並びにウイルスの属種及び数量からなる群
から選択される少なくとも１つのデータであることを特
徴とする、（１１）〜（１４）のいずれか記載の農作物
生産支援プログラム。
の無機化率を分析し、該無機化率データを得る無機化率
データ分析手段、及び栽培を行おうとする圃場の土壌を
分析し、該土壌のデータを得る土壌データ分析手段、と
して機能させるための、（１３）記載の農作物生産支援
プログラム。 （１５） 土壌のデータが、pH、電気伝導度、窒素量、
リン酸量、カリウム量、カルシウム量、マグネシウム
量、マンガン量、鉄量、カルシウム／マグネシウム比、
マグネシウム／カリウム比、糸状菌の属種及び数量、色
素耐性菌の属種及び数量、放線菌の属種及び数量、細菌
の属種及び数量、病原菌の属種及び数量、有害線虫の属
種及び数量、並びにウイルスの属種及び数量からなる群
から選択される少なくとも１つのデータであることを特
徴とする、（１１）〜（１４）のいずれか記載の農作物
生産支援プログラム。
【００１８】（１６） 土壌のデータが、窒素量、リン
酸量、カリウム量、カルシウム量、マグネシウム量、マ
ンガン量、鉄量、カルシウム／マグネシウム比及びマグ
ネシウム／カリウム比からなる群から選択される少なく
とも１つのデータであることを特徴とする、（１５）記
載の農作物生産支援プログラム。 （１７） 農作業設計解析手段が、基礎データ項目値と
栽培を行おうとする圃場の土壌データ項目値の差をと
り、その差を示すことを特徴とする、（１１）〜（１
６）いずれか記載の農作物生産支援プログラム。
酸量、カリウム量、カルシウム量、マグネシウム量、マ
ンガン量、鉄量、カルシウム／マグネシウム比及びマグ
ネシウム／カリウム比からなる群から選択される少なく
とも１つのデータであることを特徴とする、（１５）記
載の農作物生産支援プログラム。 （１７） 農作業設計解析手段が、基礎データ項目値と
栽培を行おうとする圃場の土壌データ項目値の差をと
り、その差を示すことを特徴とする、（１１）〜（１
６）いずれか記載の農作物生産支援プログラム。
【００１９】（１８） 解析される農作業設計が、基肥
及び／又は追肥の肥料成分、基肥及び／又は追肥の施用
量、並びに基肥及び／又は追肥の施用時期からなる群か
ら選択される少なくとも１つの農作業設計であることを
特徴とする、（１１）〜（１７）のいずれか記載の農作
物生産支援プログラム。 （１９） 解析される農作業設計が、肥料配合設計であ
ることを特徴とする、（１１）〜（１７）のいずれか１
項記載の農作物生産支援プログラム。
及び／又は追肥の肥料成分、基肥及び／又は追肥の施用
量、並びに基肥及び／又は追肥の施用時期からなる群か
ら選択される少なくとも１つの農作業設計であることを
特徴とする、（１１）〜（１７）のいずれか記載の農作
物生産支援プログラム。 （１９） 解析される農作業設計が、肥料配合設計であ
ることを特徴とする、（１１）〜（１７）のいずれか１
項記載の農作物生産支援プログラム。
【００２０】（２０） 解析される農作業設計が、肥料
の施用量であることを特徴とする、（１８）記載の農作
物生産支援プログラム。 （２１） （１１）〜（２０）のいずれか記載の農作物
生産支援プログラムを記録したコンピュータ読み取り可
能な記録媒体。 以下、本発明を詳細に説明する。
の施用量であることを特徴とする、（１８）記載の農作
物生産支援プログラム。 （２１） （１１）〜（２０）のいずれか記載の農作物
生産支援プログラムを記録したコンピュータ読み取り可
能な記録媒体。 以下、本発明を詳細に説明する。
【００２１】
【発明の実施の形態】第１図は、本発明の農作物生産支
援システムの概念図であり、第２図は、該システムによ
り実行される処理のフローである。本発明は、本発明に
係るシステムの実行により実施することができ、また本
発明のシステムが有する各手段として、コンピュータを
機能させるプログラムを実行することによっても実施す
ることができる。
援システムの概念図であり、第２図は、該システムによ
り実行される処理のフローである。本発明は、本発明に
係るシステムの実行により実施することができ、また本
発明のシステムが有する各手段として、コンピュータを
機能させるプログラムを実行することによっても実施す
ることができる。
【００２２】本発明は、先ず、地域、土質及び農作物ご
とに最適とする土壌のデータを情報処理装置に土壌基礎
データとして登録する。この登録は、情報処理装置に地
域、土質及び農作物ごとに最適とする土壌のデータ（土
壌基礎データ）を入力し、基礎データとしてデータベー
ス化する基礎データ蓄積手段により達成される。農作物
ごとの最適な土壌の化学性は異なり、またその化学性は
地域の気象・土質にも影響を受けるため、地域、土質及
び農作物を細分化し、これに応じた最適の土壌データを
登録する必要がある。地域としては少なくとも都道府県
ごとに登録するのが望ましい。さらに、一つの都道府県
内の沿岸部、内陸部などの地域ごとに登録しても良い。
土質としては、火山性土、洪積土、沖積土、粗粒質、中
粒質、細粒質等に分類して入力する。分類は、例えば、
「新土壌学」（久馬一剛他著、1984年刊行、朝倉書店
刊）等を参考にすることができる。最適とする土壌のデ
ータは、試験を実施し求めることもできるし、過去のデ
ータを用いることもできる。用いる土壌のデータとして
は、地域、土質及び農作物ごとに次の項目があげられ
る。
とに最適とする土壌のデータを情報処理装置に土壌基礎
データとして登録する。この登録は、情報処理装置に地
域、土質及び農作物ごとに最適とする土壌のデータ（土
壌基礎データ）を入力し、基礎データとしてデータベー
ス化する基礎データ蓄積手段により達成される。農作物
ごとの最適な土壌の化学性は異なり、またその化学性は
地域の気象・土質にも影響を受けるため、地域、土質及
び農作物を細分化し、これに応じた最適の土壌データを
登録する必要がある。地域としては少なくとも都道府県
ごとに登録するのが望ましい。さらに、一つの都道府県
内の沿岸部、内陸部などの地域ごとに登録しても良い。
土質としては、火山性土、洪積土、沖積土、粗粒質、中
粒質、細粒質等に分類して入力する。分類は、例えば、
「新土壌学」（久馬一剛他著、1984年刊行、朝倉書店
刊）等を参考にすることができる。最適とする土壌のデ
ータは、試験を実施し求めることもできるし、過去のデ
ータを用いることもできる。用いる土壌のデータとして
は、地域、土質及び農作物ごとに次の項目があげられ
る。
【００２３】pH、電気伝導度、無機態窒素量（N）、有
効態リン酸量（P2O5）、交換性カリウム量（K2O）、交
換性石灰量(CaO)、交換性マグネシウム量（MgO）等。マ
ンガン、鉄、モリブデン、ホウ素等の微量要素量。カル
シウム／マグネシウム比(Ca／Mg)、マグネシウム／カリ
ウム比（Mg／K）等（以上、化学性データ）。糸状菌、
色素耐性菌、放線菌、細菌、病原菌、有害線虫、ウイル
ス等の属種及びその数量に関する微生物性データ。これ
らの土壌データうち、要素、微量要素の量は、例えば単
位重量土当たりの質量で表され、微生物の量は、例え
ば、単位重量土当たりの微生物重量や微生物数等で表す
ことができる。これらのデータは、各項目ごとに、基礎
データ項目値として処理することができる。
効態リン酸量（P2O5）、交換性カリウム量（K2O）、交
換性石灰量(CaO)、交換性マグネシウム量（MgO）等。マ
ンガン、鉄、モリブデン、ホウ素等の微量要素量。カル
シウム／マグネシウム比(Ca／Mg)、マグネシウム／カリ
ウム比（Mg／K）等（以上、化学性データ）。糸状菌、
色素耐性菌、放線菌、細菌、病原菌、有害線虫、ウイル
ス等の属種及びその数量に関する微生物性データ。これ
らの土壌データうち、要素、微量要素の量は、例えば単
位重量土当たりの質量で表され、微生物の量は、例え
ば、単位重量土当たりの微生物重量や微生物数等で表す
ことができる。これらのデータは、各項目ごとに、基礎
データ項目値として処理することができる。
【００２４】データの入力は、キーボード等の入力装置
から入力される。地域、土質及び農作物に関連付けられ
た土壌基礎データを情報処理装置に蓄積し、得られたデ
ータベースを基礎データとして、処理フローの後の手段
にて活用する。
から入力される。地域、土質及び農作物に関連付けられ
た土壌基礎データを情報処理装置に蓄積し、得られたデ
ータベースを基礎データとして、処理フローの後の手段
にて活用する。
【００２５】本発明では、更に肥料の無機化率データを
入力し、データベース化する無機化率データ蓄積手段に
より、情報処理装置に肥料の無機化率を登録し、データ
ベースを構築することもできる。ここで、肥料の無機化
とは、有機質肥料が、主として微生物の作用を受けて無
機物に変化することをいい、例えば窒素質肥料の場合、
無機化率とは、加えた有機質肥料の窒素量（A）とこれ
が一定期間に無機化した窒素量（B）（アンモニア態窒
素、硝酸、亜硝酸態窒素の合計量）との百分比（B/A×1
00）で表すことができる。
入力し、データベース化する無機化率データ蓄積手段に
より、情報処理装置に肥料の無機化率を登録し、データ
ベースを構築することもできる。ここで、肥料の無機化
とは、有機質肥料が、主として微生物の作用を受けて無
機物に変化することをいい、例えば窒素質肥料の場合、
無機化率とは、加えた有機質肥料の窒素量（A）とこれ
が一定期間に無機化した窒素量（B）（アンモニア態窒
素、硝酸、亜硝酸態窒素の合計量）との百分比（B/A×1
00）で表すことができる。
【００２６】肥料の種類又は銘柄ごとに、分析を行い無
機化率を導き出すか、過去のデータを用い、肥料の種類
又は銘柄と無機化率を関連付けて無機化率データとして
情報処理装置に蓄積し、得られたデータベースを処理フ
ローの後の手段にて利用する。
機化率を導き出すか、過去のデータを用い、肥料の種類
又は銘柄と無機化率を関連付けて無機化率データとして
情報処理装置に蓄積し、得られたデータベースを処理フ
ローの後の手段にて利用する。
【００２７】次に、栽培を行おうとする圃場の土壌の分
析を行う。圃場とは畑、田、果樹園等、農作物を栽培す
るための場を指し、いずれの圃場であっても土壌を採取
することができれば、該分析を行うことができる。該分
析項目として、次の項目があげられる。
析を行う。圃場とは畑、田、果樹園等、農作物を栽培す
るための場を指し、いずれの圃場であっても土壌を採取
することができれば、該分析を行うことができる。該分
析項目として、次の項目があげられる。
【００２８】pH、電気伝導度、無機態窒素量（N）、有
効態リン酸量（P2O5）、交換性カリウム量（K2O）、交
換性石灰量(CaO)、交換性マグネシウム量（MgO）等。マ
ンガン、鉄、モリブデン、ホウ素等の微量要素量。カル
シウム／マグネシウム比(Ca／Mg)、マグネシウム／カリ
ウム比（Mg／K）等（以上、化学性データ）。糸状菌、
色素耐性菌、放線菌、細菌、病原菌、有害線虫、ウイル
ス等の属種及びその数量に関する微生物性データ。これ
らの土壌データうち、要素、微量要素の量は、例えば単
位重量土当たりの質量で表され、微生物の量は、例え
ば、単位重量土当たりの微生物重量や微生物数等で表す
ことができる。
効態リン酸量（P2O5）、交換性カリウム量（K2O）、交
換性石灰量(CaO)、交換性マグネシウム量（MgO）等。マ
ンガン、鉄、モリブデン、ホウ素等の微量要素量。カル
シウム／マグネシウム比(Ca／Mg)、マグネシウム／カリ
ウム比（Mg／K）等（以上、化学性データ）。糸状菌、
色素耐性菌、放線菌、細菌、病原菌、有害線虫、ウイル
ス等の属種及びその数量に関する微生物性データ。これ
らの土壌データうち、要素、微量要素の量は、例えば単
位重量土当たりの質量で表され、微生物の量は、例え
ば、単位重量土当たりの微生物重量や微生物数等で表す
ことができる。
【００２９】栽培を行おうとする圃場の土壌の分析は、
本システムと別途に行うこともできるし、本システムの
一つの手段として本システムに栽培を行おうとする圃場
の土壌を分析し、該土壌のデータを得る土壌データ分析
手段を設け行うこともできる。土壌データ分析手段とし
て、土壌の化学、物理特性を測定したデータを処理して
上述の化学性データ、微生物性データを得る手段があ
り、また土壌サンプルを自動的に分析し、化学性デー
タ、微生物性データを得る手段もある。これらの分析
は、公知の化学的手法により行うことができる。得られ
た土壌データは、各項目ごとに土壌データ項目値として
処理することができる。
本システムと別途に行うこともできるし、本システムの
一つの手段として本システムに栽培を行おうとする圃場
の土壌を分析し、該土壌のデータを得る土壌データ分析
手段を設け行うこともできる。土壌データ分析手段とし
て、土壌の化学、物理特性を測定したデータを処理して
上述の化学性データ、微生物性データを得る手段があ
り、また土壌サンプルを自動的に分析し、化学性デー
タ、微生物性データを得る手段もある。これらの分析
は、公知の化学的手法により行うことができる。得られ
た土壌データは、各項目ごとに土壌データ項目値として
処理することができる。
【００３０】ここで得られた分析データは、栽培を行お
うとする圃場の土壌データとその地域、土質及び農作物
を入力する土壌データ入力手段により、その地域、土質
及び農作物と共に、土壌データとして情報処理装置に入
力する。続いて、情報処理装置のデータベース化された
土壌基礎データから、栽培を行おうとする圃場の地域、
土質及び農作物と相関する土壌基礎データを抽出する土
壌基礎データ抽出手段により、入力された栽培を行おう
とする圃場の土壌データと基礎データとしてデータベー
ス化された基礎データを比較し、土壌データにおける地
域、土質及び農作物と一致する地域、土質及び農作物に
関連付けられる土壌基礎データを基礎データより検索・
抽出する。
うとする圃場の土壌データとその地域、土質及び農作物
を入力する土壌データ入力手段により、その地域、土質
及び農作物と共に、土壌データとして情報処理装置に入
力する。続いて、情報処理装置のデータベース化された
土壌基礎データから、栽培を行おうとする圃場の地域、
土質及び農作物と相関する土壌基礎データを抽出する土
壌基礎データ抽出手段により、入力された栽培を行おう
とする圃場の土壌データと基礎データとしてデータベー
ス化された基礎データを比較し、土壌データにおける地
域、土質及び農作物と一致する地域、土質及び農作物に
関連付けられる土壌基礎データを基礎データより検索・
抽出する。
【００３１】また、このとき、栽培を行おうとする圃場
に施用したか又は施用しようとする肥料の種類又は銘柄
を入力する施肥データ入力手段により、栽培を行おうと
する圃場に施用したか又は施用しようとする肥料を情報
処理装置に入力し、次いで、データベースに蓄積された
無機化率データから、入力された肥料と相関する無機化
率データを抽出する無機化率データ抽出手段により、情
報処理装置にて該肥料に関連付けられる無機化率を無機
化率データより検索・抽出し、この後の農作業設計の解
析に加味することもできる。
に施用したか又は施用しようとする肥料の種類又は銘柄
を入力する施肥データ入力手段により、栽培を行おうと
する圃場に施用したか又は施用しようとする肥料を情報
処理装置に入力し、次いで、データベースに蓄積された
無機化率データから、入力された肥料と相関する無機化
率データを抽出する無機化率データ抽出手段により、情
報処理装置にて該肥料に関連付けられる無機化率を無機
化率データより検索・抽出し、この後の農作業設計の解
析に加味することもできる。
【００３２】そして、情報処理装置にて、入力された土
壌データと、抽出された土壌基礎データから、最適の農
作業設計を解析する農作業設計解析手段により、最適と
する農作業設計が解析される。この解析は、入力された
土壌データと抽出された土壌基礎データを比較検討する
ことにより行われ、最適を達成するに施されるべき値が
算出される。この解析は、入力された土壌データの値と
最適値である土壌基礎データの各データ項目値を比較
し、栽培を行おうとする圃場の土壌の化学性に関与する
成分、要素、及び微生物性に関与する成分の量が適正範
囲にあるか、又はどの程度少ないか、若しくはどの程度
多いかを計算することにより行われる。解析の結果、最
適な農作業設計が得られるが、農作業設計として、最適
とする化学性及び／又は微生物性を達成するまでの数値
を表示することもできるし、これを達成し得る肥料成分
の施用量を表示することもできる。また、これを達成す
るに配合すべき肥料・土壌改良資材等の施用量を表示
し、肥料配合設計として用いることもできる。例えば、
最適とする化学性を達成するまでに施用すべき、窒素質
肥料、リン酸質肥料、カリ質肥料、石灰質肥料、ケイ酸
質肥料、苦土肥料、マンガン質肥料、ホウ素質肥料の
量、肥料銘柄の量等が表示される。施用量は、最適を達
成するに配合すべき量の場合もあるし、既に肥料・土壌
改良資材等が十分または過剰に存在する場合には、追加
の施肥は不要である旨が表示され得る。
壌データと、抽出された土壌基礎データから、最適の農
作業設計を解析する農作業設計解析手段により、最適と
する農作業設計が解析される。この解析は、入力された
土壌データと抽出された土壌基礎データを比較検討する
ことにより行われ、最適を達成するに施されるべき値が
算出される。この解析は、入力された土壌データの値と
最適値である土壌基礎データの各データ項目値を比較
し、栽培を行おうとする圃場の土壌の化学性に関与する
成分、要素、及び微生物性に関与する成分の量が適正範
囲にあるか、又はどの程度少ないか、若しくはどの程度
多いかを計算することにより行われる。解析の結果、最
適な農作業設計が得られるが、農作業設計として、最適
とする化学性及び／又は微生物性を達成するまでの数値
を表示することもできるし、これを達成し得る肥料成分
の施用量を表示することもできる。また、これを達成す
るに配合すべき肥料・土壌改良資材等の施用量を表示
し、肥料配合設計として用いることもできる。例えば、
最適とする化学性を達成するまでに施用すべき、窒素質
肥料、リン酸質肥料、カリ質肥料、石灰質肥料、ケイ酸
質肥料、苦土肥料、マンガン質肥料、ホウ素質肥料の
量、肥料銘柄の量等が表示される。施用量は、最適を達
成するに配合すべき量の場合もあるし、既に肥料・土壌
改良資材等が十分または過剰に存在する場合には、追加
の施肥は不要である旨が表示され得る。
【００３３】さらに、情報処理装置に予め構築された肥
料の種類又は銘柄と無機化率の対応を示すデータと、栽
培を行おうとする圃場において施用した若しくは施用し
ようとする肥料銘柄の入力情報を比較し、検索・抽出を
行うことにより、施用したか又は施用しようとする肥料
の無機化率データを得て、得られた無機化率データよ
り、該肥料の速効性・緩効性等の肥効を解析し、これを
加味して、基肥及び／追肥の肥料成分、基肥及び／追肥
の肥料成分、並びに基肥及び／追肥の肥料成分、さらに
施用量・施用時期等をあわせて表示することもできる。
料の種類又は銘柄と無機化率の対応を示すデータと、栽
培を行おうとする圃場において施用した若しくは施用し
ようとする肥料銘柄の入力情報を比較し、検索・抽出を
行うことにより、施用したか又は施用しようとする肥料
の無機化率データを得て、得られた無機化率データよ
り、該肥料の速効性・緩効性等の肥効を解析し、これを
加味して、基肥及び／追肥の肥料成分、基肥及び／追肥
の肥料成分、並びに基肥及び／追肥の肥料成分、さらに
施用量・施用時期等をあわせて表示することもできる。
【００３４】以下、本発明の農作業設計解析手段をさら
に詳細に説明する。まず、本発明のシステムに栽培を行
おうとする圃場についての地域、土質及び農作物情報並
びに土壌データを入力すると、システムのデータベース
上の地域、土質及び農作物情報と入力された地域、土質
及び農作物情報が比較され、栽培しようとする圃場のこ
れらの情報に相関する地域、土質及び農作物に対応する
土壌基礎データが検索・抽出される。土壌基礎データが
i個の項目からなり、それぞれのデータ項目値がk(i)で
示され、栽培を行おうとする圃場の土壌データの各項目
値がk(i)'である場合、農作業解析手段により各データ
項目値についてｋ(i)-k(i)'の演算がなされ、それぞれ
のデータ項目について最適を達成するに施されるべき値
が算出される。例えば、土壌中に含まれる要素の場合、
直接施用すべき量が算出される。また、ある圃場の土壌
データ項目が、最適基礎データ項目より大きい場合、即
ちある肥料又は土壌改良剤等の資材が過剰にある場合
は、例えば「〜を施肥してはいけない」等の表示がされ
る。さらに、カルシウム／マグネシウム比、マグネシウ
ム／カリウム比等の要素の比のデータの場合は、土壌デ
ータと最適の基礎土壌データの比較がされる前に、これ
らの比を算出する演算がされる。
に詳細に説明する。まず、本発明のシステムに栽培を行
おうとする圃場についての地域、土質及び農作物情報並
びに土壌データを入力すると、システムのデータベース
上の地域、土質及び農作物情報と入力された地域、土質
及び農作物情報が比較され、栽培しようとする圃場のこ
れらの情報に相関する地域、土質及び農作物に対応する
土壌基礎データが検索・抽出される。土壌基礎データが
i個の項目からなり、それぞれのデータ項目値がk(i)で
示され、栽培を行おうとする圃場の土壌データの各項目
値がk(i)'である場合、農作業解析手段により各データ
項目値についてｋ(i)-k(i)'の演算がなされ、それぞれ
のデータ項目について最適を達成するに施されるべき値
が算出される。例えば、土壌中に含まれる要素の場合、
直接施用すべき量が算出される。また、ある圃場の土壌
データ項目が、最適基礎データ項目より大きい場合、即
ちある肥料又は土壌改良剤等の資材が過剰にある場合
は、例えば「〜を施肥してはいけない」等の表示がされ
る。さらに、カルシウム／マグネシウム比、マグネシウ
ム／カリウム比等の要素の比のデータの場合は、土壌デ
ータと最適の基礎土壌データの比較がされる前に、これ
らの比を算出する演算がされる。
【００３５】本発明のシステムにおいて、土壌の化学性
及び微生物性を改良するのに必要な肥料及び土壌改良剤
等の資材の種類及び量についてのデータをあらかじめシ
ステムに設けることもできる。栽培を行おうとする圃場
の化学性、微生物性データと、抽出された最適基礎デー
タを比較解析することにより、土壌の化学性及び微生物
性を改良するの施用すべき資材の種類及びその量を農作
業設計として得ることができる。
及び微生物性を改良するのに必要な肥料及び土壌改良剤
等の資材の種類及び量についてのデータをあらかじめシ
ステムに設けることもできる。栽培を行おうとする圃場
の化学性、微生物性データと、抽出された最適基礎デー
タを比較解析することにより、土壌の化学性及び微生物
性を改良するの施用すべき資材の種類及びその量を農作
業設計として得ることができる。
【００３６】pH、電気伝導度（EC）の化学性の場合、例
えばpHの低い酸性土壌の場合は炭酸カルシウム、ケイ酸
カルシウム、消石灰等のカルシウム資材等の施用により
土壌を改良することができる。また、電気伝導度も土壌
に施用する塩類により改良することができる。従って、
あらかじめ得られた、各地域、土質及び農作物に対して
最適値を達成するに施用すべき土壌改良資材等の資材の
種類及び量を関連付けたデータに基づいて、施用すべき
資材の種類及び量を農作業設計として得ることができ
る。この関連付けデータは、本発明のシステムにあらか
じめデータベースとして設けておくことができる。この
関連付けデータは、例えば、ある地域の、ある土質で、
ある作物を栽培しようとする場合、最適pH又は電気伝導
度と栽培を行おうとする圃場の現実のpH又は電気伝導度
の間の差に対して、施用すべき炭酸カルシウム等のpH改
良資材又は電気伝導度を改良するための塩類の量を関連
付けたデータである。
えばpHの低い酸性土壌の場合は炭酸カルシウム、ケイ酸
カルシウム、消石灰等のカルシウム資材等の施用により
土壌を改良することができる。また、電気伝導度も土壌
に施用する塩類により改良することができる。従って、
あらかじめ得られた、各地域、土質及び農作物に対して
最適値を達成するに施用すべき土壌改良資材等の資材の
種類及び量を関連付けたデータに基づいて、施用すべき
資材の種類及び量を農作業設計として得ることができ
る。この関連付けデータは、本発明のシステムにあらか
じめデータベースとして設けておくことができる。この
関連付けデータは、例えば、ある地域の、ある土質で、
ある作物を栽培しようとする場合、最適pH又は電気伝導
度と栽培を行おうとする圃場の現実のpH又は電気伝導度
の間の差に対して、施用すべき炭酸カルシウム等のpH改
良資材又は電気伝導度を改良するための塩類の量を関連
付けたデータである。
【００３７】また、微生物性の場合、例えば、有用微生
物を土壌に接種することにより土壌を改良することがで
き、有害な病害微生物は、薬剤の施用等により駆除する
ことができる。従って、あらかじめ得られた、各地域、
土質及び農作物に対して必要な微生物の種類、土壌中の
密度及び有害な微生物の種類、並びに微生物の増殖及び
減少に必要な資材を関連付けたデータに基づいて、施用
すべき資材の種類、量等を農作業設計として得ることが
できる。この関連付けデータは、本発明のシステムにあ
らかじめデータベースとして設けておくことができる。
この関連付けデータは、例えば、ある地域の、ある土質
で、ある作物を栽培しようとする場合、最適な有用微生
物の属種及び数量と栽培を行おうとする圃場の現実の有
用微生物の属種及び数量の差に対して、圃場に加えるべ
き微生物の属種及び数量を関連付けたデータであり、ま
た、最適な病原菌の属種及び数量と栽培を行おうとする
圃場の現実の病原菌の属種及び数量の差に対して、圃場
に加えるべき殺菌剤の種類及び量を関連付けたデータで
ある。
物を土壌に接種することにより土壌を改良することがで
き、有害な病害微生物は、薬剤の施用等により駆除する
ことができる。従って、あらかじめ得られた、各地域、
土質及び農作物に対して必要な微生物の種類、土壌中の
密度及び有害な微生物の種類、並びに微生物の増殖及び
減少に必要な資材を関連付けたデータに基づいて、施用
すべき資材の種類、量等を農作業設計として得ることが
できる。この関連付けデータは、本発明のシステムにあ
らかじめデータベースとして設けておくことができる。
この関連付けデータは、例えば、ある地域の、ある土質
で、ある作物を栽培しようとする場合、最適な有用微生
物の属種及び数量と栽培を行おうとする圃場の現実の有
用微生物の属種及び数量の差に対して、圃場に加えるべ
き微生物の属種及び数量を関連付けたデータであり、ま
た、最適な病原菌の属種及び数量と栽培を行おうとする
圃場の現実の病原菌の属種及び数量の差に対して、圃場
に加えるべき殺菌剤の種類及び量を関連付けたデータで
ある。
【００３８】さらに、栽培を行おうとする圃場に施用し
たか又は施用しようとする肥料を入力することにより、
あらかじめ本発明のシステムに構築された肥料と無機化
率のデータベースから、施用肥料の無機化率が検索・抽
出される。あらかじめ得られた肥料の無機化率と基肥及
び追肥の肥料成分・施用量・施用時期を関連付けたデー
タに基づいて、各肥料の施用量、施用時期等を農作業設
計として得ることができる。この関連付けデータは、本
発明のシステムにあらかじめデータベースとして設けて
おくことができる。この関連付けデータは、例えば、窒
素質肥料の無機化率がある値の場合に、施用すべきその
肥料の量のうちの特定の割合を基肥として施用し、残り
を追肥として施用するという関連付けデータである。例
えば、ある地域の、ある土質で、ある作物を栽培しよう
とする場合、まず、最適な土壌基礎データと栽培を行お
うとする圃場の現実の土壌データの比較から、施用すべ
き肥料の種類及び量を解析し、次いで、この関連付けデ
ータに基づいて施用すべき肥料の基肥又は追肥として施
用する量、施用時期が解析され表示される。得られた農
作業設計の解析結果は、解析された農作業設計を出力す
る農作業設計出力手段により、情報処理装置から出力さ
れ、これを用いて農作物の生産に利用する。出力は、プ
リンタ等の出力装置によりなされる。
たか又は施用しようとする肥料を入力することにより、
あらかじめ本発明のシステムに構築された肥料と無機化
率のデータベースから、施用肥料の無機化率が検索・抽
出される。あらかじめ得られた肥料の無機化率と基肥及
び追肥の肥料成分・施用量・施用時期を関連付けたデー
タに基づいて、各肥料の施用量、施用時期等を農作業設
計として得ることができる。この関連付けデータは、本
発明のシステムにあらかじめデータベースとして設けて
おくことができる。この関連付けデータは、例えば、窒
素質肥料の無機化率がある値の場合に、施用すべきその
肥料の量のうちの特定の割合を基肥として施用し、残り
を追肥として施用するという関連付けデータである。例
えば、ある地域の、ある土質で、ある作物を栽培しよう
とする場合、まず、最適な土壌基礎データと栽培を行お
うとする圃場の現実の土壌データの比較から、施用すべ
き肥料の種類及び量を解析し、次いで、この関連付けデ
ータに基づいて施用すべき肥料の基肥又は追肥として施
用する量、施用時期が解析され表示される。得られた農
作業設計の解析結果は、解析された農作業設計を出力す
る農作業設計出力手段により、情報処理装置から出力さ
れ、これを用いて農作物の生産に利用する。出力は、プ
リンタ等の出力装置によりなされる。
【００３９】
【実施例】以下、本発明を実施例により説明するが、本
実施例によって本発明が限定されるものではない。 〔実施例〕山形県の砂質沖積土におけるトマトの栽培の
最適農作業設計解析を本発明の農作物生産支援システム
を用いて行った。
実施例によって本発明が限定されるものではない。 〔実施例〕山形県の砂質沖積土におけるトマトの栽培の
最適農作業設計解析を本発明の農作物生産支援システム
を用いて行った。
【００４０】山形県内農家のトマトを栽培しようとする
ハウス圃場から、土壌（砂質沖積土）を採取し、分析に
供した。分析結果は、表１の測定値に示すとおりで、こ
れを情報処理装置に入力した。該情報処理装置のデータ
ベースにはあらかじめ地域、土質、作物に対する土壌基
礎データが蓄積され、基礎データベースが構築されてい
た。情報処理装置にて、山形県（地域）−砂質沖積土
（土質）−トマト（作物）に関連付けられる土壌基礎デ
ータを、基礎データベースより抽出した。土壌基礎デー
タは、表1の基準値で示される。本発明の農作物生産支
援システムにより分析した土壌データの結果と土壌基礎
データを比較検討し、解析を行った。解析結果は、図３
に示すように、各データ項目が適正量の範囲にあるか、
少ないか、多いかを定量的に示した。さらに、該農作物
生産支援システムにあらかじめ蓄積されていた基肥とし
ての施用量及び追肥としての施用量に関するデータに基
づいて、解析を行った。必要とされる施肥量は表２のと
おりの解析結果となった。
ハウス圃場から、土壌（砂質沖積土）を採取し、分析に
供した。分析結果は、表１の測定値に示すとおりで、こ
れを情報処理装置に入力した。該情報処理装置のデータ
ベースにはあらかじめ地域、土質、作物に対する土壌基
礎データが蓄積され、基礎データベースが構築されてい
た。情報処理装置にて、山形県（地域）−砂質沖積土
（土質）−トマト（作物）に関連付けられる土壌基礎デ
ータを、基礎データベースより抽出した。土壌基礎デー
タは、表1の基準値で示される。本発明の農作物生産支
援システムにより分析した土壌データの結果と土壌基礎
データを比較検討し、解析を行った。解析結果は、図３
に示すように、各データ項目が適正量の範囲にあるか、
少ないか、多いかを定量的に示した。さらに、該農作物
生産支援システムにあらかじめ蓄積されていた基肥とし
ての施用量及び追肥としての施用量に関するデータに基
づいて、解析を行った。必要とされる施肥量は表２のと
おりの解析結果となった。
【００４１】
【表１】
【００４２】
【表２】
【００４３】
【発明の効果】本発明は、農作物を生産する過程におい
て用いる支援システムに関する。本発明のシステムを用
いることにより、これまで、大幅な減収を招く恐れのあ
った農作物の生産は安定化し、所期の計画どおりに農作
物の収穫をもたらすものである。
て用いる支援システムに関する。本発明のシステムを用
いることにより、これまで、大幅な減収を招く恐れのあ
った農作物の生産は安定化し、所期の計画どおりに農作
物の収穫をもたらすものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の農作物生産支援システムの概念を示す
図である。
図である。
【図２】本発明の農作物生産支援システムの処理のフロ
ーを示す図である。
ーを示す図である。
【図３】土壌データを土壌基礎データと解析し、その評
価結果を示す図である。
価結果を示す図である。
フロントページの続き (72)発明者 ▲高▼野 幸一 茨城県土浦市並木５丁目5511番地 片倉チ ッカリン株式会社筑波総合研究所内 Ｆターム(参考） 2B022 AA01 DA19 5B075 ND20 PQ32 UU40
Claims (21)
- 【請求項１】 農作物生産支援システムであって、 地域、土質及び農作物ごとに最適とする土壌のデータを
入力し、基礎データとしてデータベース化する基礎デー
タ蓄積手段、 栽培を行おうとする圃場の土壌データとその地域、土質
及び農作物を入力する土壌データ入力手段、 該基礎データ蓄積手段によりデータベース化された基礎
データから、該土壌データ入力手段により入力された地
域、土質及び農作物と相関する土壌基礎データを抽出す
る土壌基礎データ抽出手段、 該土壌データ入力手段により入力された土壌データと、
該土壌基礎データ抽出手段により抽出された土壌基礎デ
ータから、最適の農作業設計を解析する農作業設計解析
手段、及び該農作業設計解析手段により解析された農作
業設計を出力する農作業設計出力手段、とを有すること
を特徴とする農作物生産支援システム。 - 【請求項２】 さらに、栽培を行おうとする圃場の土壌
を分析し、該土壌のデータを得る土壌分析手段を有す
る、請求項１記載の農作物生産支援システム。 - 【請求項３】 農作物生産支援システムであって、 肥料の無機化率データを入力し、データベース化する無
機化率データ蓄積手段、 地域、土質及び農作物ごとに最適とする土壌のデータを
入力し、基礎データとしてデータベース化する基礎デー
タ蓄積手段、 栽培を行おうとする圃場に施用したか又は施用しようと
する肥料の種類または銘柄を入力する施肥データ入力手
段、 栽培を行おうとする圃場の土壌データとその地域、土質
及び農作物を入力する土壌データ入力手段、 該無機化率データ蓄積手段により蓄積された無機化率デ
ータから該施肥データ入力手段により入力された肥料と
相関する無機化率データを抽出する無機化率データ抽出
手段、 該基礎データ蓄積手段により蓄積された基礎データか
ら、該土壌データ入力手段により入力された地域、土質
及び農作物と相関する土壌基礎データを抽出する土壌基
礎データ抽出手段、 該土壌データ入力手段により入力された土壌データと該
土壌基礎データ抽出手段により抽出された土壌基礎デー
タ及び該無機化率データ抽出手段により抽出された無機
化率データから最適の農作業設計を解析する農作業設計
解析手段、及び該農作業設計解析手段により解析された
農作業設計を出力する農作業設計出力手段、とを有する
ことを特徴とする農作物生産支援システム。 - 【請求項４】 さらに、肥料の無機化率を分析し、該無
機化率データを得る無機化率データ分析手段、及び栽培
を行おうとする圃場の土壌を分析し、該土壌のデータを
得る土壌データ分析手段を有する、請求項３記載の農作
物生産支援システム。 - 【請求項５】 土壌のデータが、pH、電気伝導度、窒素
量、リン酸量、カリウム量、カルシウム量、マグネシウ
ム量、マンガン量、鉄量、カルシウム／マグネシウム
比、マグネシウム／カリウム比、糸状菌の属種及び数
量、色素耐性菌の属種及び数量、放線菌の属種及び数
量、細菌の属種及び数量、病原菌の属種及び数量、有害
線虫の属種及び数量、並びにウイルスの属種及び数量か
らなる群から選択される少なくとも１つのデータである
ことを特徴とする、請求項１〜４のいずれか1項記載の
農作物生産支援システム。 - 【請求項６】 土壌のデータが、窒素量、リン酸量、カ
リウム量、カルシウム量、マグネシウム量、マンガン
量、鉄量、カルシウム／マグネシウム比及びマグネシウ
ム／カリウム比からなる群から選択される少なくとも１
つのデータであることを特徴とする、請求項５記載の農
作物生産支援システム。 - 【請求項７】 農作業設計解析手段が、基礎データ項目
値と栽培を行おうとする圃場の土壌データ項目値の差を
とり、その差を示すことを特徴とする、請求項１〜６の
いずれか1項記載の農作物生産支援システム。 - 【請求項８】 解析される農作業設計が、基肥及び／又
は追肥の肥料成分、基肥及び／又は追肥の施用量、並び
に基肥及び／又は追肥の施用時期からなる群から選択さ
れる少なくとも１つの農作業設計であることを特徴とす
る、請求項１〜７のいずれか１項記載の農作物生産支援
システム。 - 【請求項９】 解析される農作業設計が、肥料配合設計
であることを特徴とする、請求項１〜７のいずれか１項
記載の農作物生産支援システム。 - 【請求項１０】 解析される農作業設計が、肥料の施用
量であることを特徴とする、請求項８記載の農作物生産
支援システム。 - 【請求項１１】 農作物の生産を支援するためにコンピ
ュータを、 地域、土質及び農作物ごとに最適とする土壌のデータを
入力し、基礎データとしてデータベース化する基礎デー
タ蓄積手段、 栽培を行おうとする圃場の土壌データとその地域、土質
及び農作物を入力する土壌データ入力手段、 該基礎データ蓄積手段によりデータベース化された基礎
データから、該土壌データ入力手段により入力された地
域、土質及び農作物と相関する土壌基礎データを抽出す
る土壌基礎データ抽出手段、 該土壌データ入力手段により入力された土壌データと、
該土壌基礎データ抽出手段により抽出された土壌基礎デ
ータから、最適の農作業設計を解析する農作業設計解析
手段、及び該農作業設計解析手段により解析された農作
業設計を出力する農作業設計出力手段、として機能させ
るための農作物生産支援プログラム。 - 【請求項１２】 さらに、コンピュータを、栽培を行お
うとする圃場の土壌を分析し、該土壌のデータを得る土
壌分析手段として機能させるための、請求項１１記載の
農作物生産支援プログラム。 - 【請求項１３】 農作物の生産を支援するためにコンピ
ュータを、 肥料の無機化率データを入力し、データベース化する無
機化率データ蓄積手段、 地域、土質及び農作物ごとに最適とする土壌のデータを
入力し、基礎データとしてデータベース化する基礎デー
タ蓄積手段、 栽培を行おうとする圃場に施用したか又は施用しようと
する肥料の種類または銘柄を入力する施肥データ入力手
段、 栽培を行おうとする圃場の土壌データとその地域、土質
及び農作物を入力する土壌データ入力手段、 該無機化率データ蓄積手段により蓄積された無機化率デ
ータから該施肥データ入力手段により入力された肥料と
相関する無機化率データを抽出する無機化率データ抽出
手段、 該基礎データ蓄積手段により蓄積された基礎データか
ら、該土壌データ入力手段により入力された地域、土質
及び農作物と相関する土壌基礎データを抽出する土壌基
礎データ抽出手段、 該土壌データ入力手段により入力された土壌データと該
土壌基礎データ抽出手段により抽出された土壌基礎デー
タ及び該無機化率データ抽出手段により抽出された無機
化率データから最適の農作業設計を解析する農作業設計
解析手段、及び該農作業設計解析手段により解析された
農作業設計を出力する農作業設計出力手段、として機能
させるための農作物生産支援プログラム。 - 【請求項１４】 さらに、コンピュータを、肥料の無機
化率を分析し、該無機化率データを得る無機化率データ
分析手段、及び栽培を行おうとする圃場の土壌を分析
し、該土壌のデータを得る土壌データ分析手段、として
機能させるための、請求項１３記載の農作物生産支援プ
ログラム。 - 【請求項１５】 土壌のデータが、pH、電気伝導度、窒
素量、リン酸量、カリウム量、カルシウム量、マグネシ
ウム量、マンガン量、鉄量、カルシウム／マグネシウム
比、マグネシウム／カリウム比、糸状菌の属種及び数
量、色素耐性菌の属種及び数量、放線菌の属種及び数
量、細菌の属種及び数量、病原菌の属種及び数量、有害
線虫の属種及び数量、並びにウイルスの属種及び数量か
らなる群から選択される少なくとも１つのデータである
ことを特徴とする、請求項１１〜１４のいずれか１項記
載の農作物生産支援プログラム。 - 【請求項１６】 土壌のデータが、窒素量、リン酸量、
カリウム量、カルシウム量、マグネシウム量、マンガン
量、鉄量、カルシウム／マグネシウム比及びマグネシウ
ム／カリウム比からなる群から選択される少なくとも１
つのデータであることを特徴とする、請求項１５記載の
農作物生産支援プログラム。 - 【請求項１７】 農作業設計解析手段が、基礎データ項
目値と栽培を行おうとする圃場の土壌データ項目値の差
をとり、その差を示すことを特徴とする、請求項１１〜
１６のいずれか1項記載の農作物生産支援プログラム。 - 【請求項１８】 解析される農作業設計が、基肥及び／
又は追肥の肥料成分、基肥及び／又は追肥の施用量、並
びに基肥及び／又は追肥の施用時期からなる群から選択
される少なくとも１つの農作業設計であることを特徴と
する、請求項１１〜１７のいずれか１項記載の農作物生
産支援プログラム。 - 【請求項１９】 解析される農作業設計が、肥料配合設
計であることを特徴とする、請求項１１〜１７のいずれ
か１項記載の農作物生産支援プログラム。 - 【請求項２０】 解析される農作業設計が、肥料の施用
量であることを特徴とする、請求項１８記載の農作物生
産支援プログラム。 - 【請求項２１】 請求項１１〜２０のいずれか１項記載
の農作物生産支援プログラムを記録したコンピュータ読
み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001159419A JP2002345331A (ja) | 2001-05-28 | 2001-05-28 | 農作物生産支援システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001159419A JP2002345331A (ja) | 2001-05-28 | 2001-05-28 | 農作物生産支援システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002345331A true JP2002345331A (ja) | 2002-12-03 |
Family
ID=19003004
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001159419A Pending JP2002345331A (ja) | 2001-05-28 | 2001-05-28 | 農作物生産支援システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002345331A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006042721A (ja) * | 2004-08-06 | 2006-02-16 | Matsushita Electric Works Ltd | 農作物育成支援システム及び農作物育成支援プログラム |
| JPWO2014007109A1 (ja) * | 2012-07-04 | 2016-06-02 | ソニー株式会社 | 農作業支援装置および方法、プログラム、記録媒体、並びに農作業支援システム |
| CN115575583A (zh) * | 2022-11-17 | 2023-01-06 | 山东土木启生物科技有限公司 | 基于人工智能的微生物肥料生产质量评估系统 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0314027A (ja) * | 1989-06-12 | 1991-01-22 | Kubota Nainen Kiki Service Kk | 診断・指導エキスパートシステム |
| JP2000083476A (ja) * | 1998-09-17 | 2000-03-28 | Takara Keiki Seisakusho:Kk | 栽培作物選出方法、栽培作物選出装置、栽培作物選出プログラムを記録した記録媒体、土壌改良提示方法、土壌改良提示装置、土壌改良提示プログラムを記録した記録媒体、栽培作物選出・土壌改良提示方法、栽培作物選出・土壌改良提示装置、および栽培作物選出・土壌改良提示プログラムを記録した記録媒体 |
| WO2001018177A1 (en) * | 1999-09-07 | 2001-03-15 | Tissueinformatics, Inc. | Method and system for non-random selection of plant and tissue products |
| JP2001095398A (ja) * | 1999-10-01 | 2001-04-10 | Nippon Godo Hiryo Kk | マルチ材及びそれを用いた植物生育助成方法 |
-
2001
- 2001-05-28 JP JP2001159419A patent/JP2002345331A/ja active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0314027A (ja) * | 1989-06-12 | 1991-01-22 | Kubota Nainen Kiki Service Kk | 診断・指導エキスパートシステム |
| JP2000083476A (ja) * | 1998-09-17 | 2000-03-28 | Takara Keiki Seisakusho:Kk | 栽培作物選出方法、栽培作物選出装置、栽培作物選出プログラムを記録した記録媒体、土壌改良提示方法、土壌改良提示装置、土壌改良提示プログラムを記録した記録媒体、栽培作物選出・土壌改良提示方法、栽培作物選出・土壌改良提示装置、および栽培作物選出・土壌改良提示プログラムを記録した記録媒体 |
| WO2001018177A1 (en) * | 1999-09-07 | 2001-03-15 | Tissueinformatics, Inc. | Method and system for non-random selection of plant and tissue products |
| JP2001095398A (ja) * | 1999-10-01 | 2001-04-10 | Nippon Godo Hiryo Kk | マルチ材及びそれを用いた植物生育助成方法 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006042721A (ja) * | 2004-08-06 | 2006-02-16 | Matsushita Electric Works Ltd | 農作物育成支援システム及び農作物育成支援プログラム |
| JPWO2014007109A1 (ja) * | 2012-07-04 | 2016-06-02 | ソニー株式会社 | 農作業支援装置および方法、プログラム、記録媒体、並びに農作業支援システム |
| CN115575583A (zh) * | 2022-11-17 | 2023-01-06 | 山东土木启生物科技有限公司 | 基于人工智能的微生物肥料生产质量评估系统 |
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