JP2021128770A

JP2021128770A - 情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置

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Publication number: JP2021128770A
Application number: JP2021016411A
Authority: JP
Inventors: 忠桐東出; Tadahisa Higashide; 寛子山浦; Hiroko Yamaura
Original assignee: National Agriculture and Food Research Organization
Current assignee: National Agriculture and Food Research Organization
Priority date: 2020-02-10
Filing date: 2021-02-04
Publication date: 2021-09-02
Anticipated expiration: 2041-02-04
Also published as: JP7505144B2

Abstract

【課題】トマトの苗のＮＬＰＩを精度よく推定する。【解決手段】花房分化推定部は、環境条件とトマトの苗の第１花房の分化レベルとの関係を表す式（第１モデル）と、入力された環境条件とに基づいて、入力された環境条件の下でトマトの苗を生育させたときの第１花房の分化時期を推定する（Ｓ１４）。また、葉分化推定部３２は、環境条件とトマトの苗における葉の分化枚数との関係を表す式（第２モデル）と、入力された環境条件とに基づいて、入力された環境条件の下でトマトの苗を生育させた場合において、推定した第１花房の分化時期までに第１花房の下で分化する葉数（ＮＬＰＩ）を推定する。【選択図】図４

Description

本発明は、情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置に関する。

トマトの苗の品質は、生育や収量のみならず、作業効率にも関わる重要な要素である。例えば、トマトの場合、本葉が６〜１０枚展開した後に第１花房が着生するが、第１花房下の本葉の枚数（ＮＬＰＩ：Number of leaves preceding the first inflorescence）が多ければ、それだけ生育ステージや日数が進んでいるため、花房の位置が高くなり、作業効率が低下する。

これまで、ＮＬＰＩについては多くの研究例があり、温度や光強度がＮＬＰＩに影響することが知られている（例えば、非特許文献１等参照）。

Sezgin Uzun. The quantitative effects of temperature and light on the number of leaves preceding the first fruiting inflorescence on the stem of tomato (Lycopersicon esculentum, Mill.) and aubergine (Solanum melongena L.).Scientia Horticulturae 109(2006) 142-146.

各苗のＮＬＰＩが判明するのは、花房が確認できる程度に苗の生育ステージが進んだ後である。このため、従来においては、過去の経験等に基づいて、苗の生育環境からＮＬＰＩがどの程度になるかを推定していた。したがって、ＮＬＰＩの推定精度は高いとは言えなかった。

本発明は、トマトの苗の第１花房の下で分化する葉数を精度よく推定することが可能な情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置を提供することを目的とする。

本発明の情報処理方法は、環境条件とトマトの苗の第１花房の分化レベルとの関係を表す第１モデルと、入力された環境条件とに基づいて、入力された前記環境条件の下でトマトの苗を生育させたときの前記第１花房の分化時期を推定し、環境条件とトマトの苗における葉の分化枚数との関係を表す第２モデルと、入力された前記環境条件とに基づいて、入力された前記環境条件の下でトマトの苗を生育させた場合において、推定した前記第１花房の分化時期までに前記第１花房の下で分化する葉数を推定する、処理をコンピュータが実行する情報処理方法である。

本発明の情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置は、トマトの苗の第１花房の下で分化する葉数を精度よく推定することができるという効果を奏する。

一実施形態に係る農業システムの構成を示す図である。図２（ａ）は、図１のサーバのハードウェア構成を示す図であり、図２（ｂ）は、図１の利用者端末のハードウェア構成を示す図である。サーバの機能ブロック図である。サーバの処理を示すフローチャートである。利用者端末に表示される画面の一例を示す図である。図５の画面の入力例を示す図である。図７（ａ）は、花房分化推定部による処理により生成される表であり、図７（ｂ）は、葉分化推定部による処理により生成される表である。気温毎の本葉の展開速度を示す表である。利用者端末における出力例を示す図である。弱光下と強光下におけるＮＬＰＩの差異について説明するためのグラフである。異なる苗状態である４つの苗のデータ（苗状態Ｎｏ．１〜Ｎｏ．４）の一例を示す表である。夏作を想定した場合における、図１１の苗状態Ｎｏ．１〜Ｎｏ．４の苗それぞれにおけるトマトの総収量を推定した結果を示す図である。冬作を想定した場合における、図１１の苗状態Ｎｏ．１〜Ｎｏ．４の苗それぞれにおけるトマトの総収量を推定した結果を示す図である。物質生産が十分な場合と物質生産が極端に少ない場合とにおける分化葉数Ｎｌｄの差異について説明するためのグラフである。図１５（ａ）〜図１５（ｃ）は、播種後日数ごとに算出した株あたりの総乾物重を示すグラフである。推定値と実測値との比較結果を示す図である。

以下、農業システムの一実施形態について、図１〜図１３に基づいて詳細に説明する。図１には、一実施形態に係る農業システム１００の構成が概略的に示されている。本実施形態の農業システム１００は、育苗装置等を用いてトマトの苗を栽培する業者（育苗業者）が苗を栽培する際に、設定する環境条件が適切かどうかを判断させるための情報を提供したり、適切な環境条件を提供するシステムである。

農業システム１００は、図１に示すように、情報処理装置としてのサーバ１０と、利用者端末７０と、を備える。利用者端末７０は、育苗業者が利用するＰＣ（Personal Computer）等の端末である。サーバ１０と利用者端末７０は、インターネットなどのネットワーク８０に接続されており、各装置間において情報のやり取りが可能となっている。

サーバ１０は、育苗業者に対して、サービスを提供する情報処理装置である。サーバ１０は、利用者端末７０から育苗装置内の環境条件（光量に関する情報や気温）の入力を受け付けると、入力された環境条件の下でトマトの苗を育苗した場合のＮＬＰＩ（Number of leaves preceding the first inflorescence）を推定し、利用者端末７０に対して出力する。ＮＬＰＩは、第１花房の下において分化する本葉の枚数を意味する。このＮＬＰＩが多ければ、それだけ生育ステージや日数が進み、花房の位置が高くなり、トマト農家の作業効率が低下することを意味する。育苗業者は、ＮＬＰＩの目標範囲を予め定めており、ＮＬＰＩが目標範囲に収まるように環境条件を設定して育苗を行う。

また、サーバ１０は、利用者端末７０に対して、出力したＮＬＰＩが目標範囲に入っていない旨の入力があった場合には、ＮＬＰＩが目標範囲に入るように、環境条件を調整する。更に、サーバ１０は、ＮＬＰＩが目標範囲に入った場合に、ＮＬＰＩが目標範囲に入った苗を用いてトマトの栽培を行った場合の収量を推定し、利用者端末７０に出力する。

図２（ａ）には、サーバ１０のハードウェア構成が概略的に示されている。図２（ａ）に示すように、サーバ１０は、ＣＰＵ９０、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９４、記憶部（ここではＨＤＤ）９６、ネットワークインタフェース９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。これらサーバ１０の構成各部は、バス９８に接続されている。サーバ１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（情報処理プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（情報処理プログラムを含む）をＣＰＵ９０が実行することにより、図３に示す各部の機能が実現される。なお、図３の各部の機能は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。

図３には、サーバ１０の機能ブロック図が示されている。サーバ１０においては、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することにより、図３に示すように、受信部２８、第１推定部としての花房分化推定部３０、第２推定部としての葉分化推定部３２、ＮＬＰＩ出力部３４、環境条件調整部３６、収量推定部３８、としての機能が実現されている。

受信部２８は、利用者端末７０に入力された情報をネットワーク８０を介して利用者端末７０から受信する。育苗業者は、利用者端末７０に表示される図５に示す入力画面に、育苗装置内の環境条件等の情報を入力する。

花房分化推定部３０は、受信部２８が受信した育苗装置内の環境条件等の情報に基づいて、育苗装置内でトマトの苗を育苗したときの第１花房の分化時期を推定する。

葉分化推定部３２は、受信部２８が受信した育苗装置内の環境条件等の情報に基づいて、育苗装置内でトマトの苗を生育させた場合における、日毎の本葉の分化枚数を推定する。また、葉分化推定部３２は、日毎の本葉の分化枚数の推定結果に基づいて、花房分化推定部３０が推定した第１花房の分化時期（分化したタイミング）における本葉の分化枚数を特定する。なお、第１花房の分化時期における本葉の分化枚数が、ＮＬＰＩである。

ＮＬＰＩ出力部３４は、葉分化推定部３２が推定したＮＬＰＩの値を利用者端末７０に対して出力する。

環境条件調整部３６は、利用者端末７０から、葉分化推定部３２が推定したＮＬＰＩの値が目標範囲に含まれていない旨が入力された場合に、ＮＬＰＩが目標範囲に含まれるように環境条件を調整する。環境条件調整部３６は、調整後の環境条件を花房分化推定部３０に受け渡す。なお、花房分化推定部３０及び葉分化推定部３２は、調整後の環境条件を用いてＮＬＰＩの値を再度推定する。

収量推定部３８は、利用者端末７０から環境条件が適切である旨が入力されると、葉分化推定部３２が推定したＮＬＰＩの値を初期値として用いて、育苗後の苗を用いてトマトを栽培したときの収量を推定する。収量推定部３８は、推定した収量を利用者端末７０に対して出力する。

図１に戻り、利用者端末７０は、育苗業者が育苗装置内の環境条件等を入力したり、サーバ１０の推定結果を閲覧するための端末である。利用者端末７０は、図２（ｂ）に示すようなハードウェア構成を有する。利用者端末７０は、図２（ｂ）に示すように、ＣＰＵ１９０、ＲＯＭ１９２、ＲＡＭ１９４、記憶部（ここではＨＤＤ）１９６、ネットワークインタフェース１９７、表示部１９３、入力部１９５、及び可搬型記憶媒体１９１に格納されたデータ等を読み取り可能な可搬型記憶媒体用ドライブ１９９等を備えている。これら利用者端末７０の構成各部は、バス１９８に接続されている。表示部１９３は、液晶ディスプレイ等を含み、入力部１９５は、キーボードやマウス、タッチパネル等を含む。

（サーバ１０の処理について）
次に、サーバ１０の処理について、図４のフローチャートに沿って、その他図面を適宜参照しつつ詳細に説明する。

図４の処理は、例えば、利用者端末７０において、図５に示すような画面が表示された状態で開始される処理である。図５の画面は、左側の入力画面と、右側の出力画面とを含み、育苗業者は、入力画面の各欄に育苗装置内の環境条件等を入力する。なお、育苗業者が図５の画面を立ち上げる際には、育苗装置内で育苗するトマトの品種（例えば桃太郎ヨークなど）を特定しているものとする。

図４の処理では、まず、ステップＳ１０において、受信部２８が、入力画面に入力された情報を受信する。本実施形態では、育苗業者は、図６に示すように、入力画面内の光利用効率（ＬＵＥ）、吸光係数（ｋ）、及び栽植密度の欄に数値を入力するとともに、気温を選択する。受信部２８は、これらの入力画面に入力された情報を利用者端末７０から受信する。

次いで、ステップＳ１４において、花房分化推定部３０が、受信部２８が受信した情報を用いて、第１花房が分化するタイミング（分化時期）を推定する。

ここで、トマトの苗の発育指数をＤＩとし、個体あたりの乾物生産量（g／plant）をＤＭ_iとすると、発育指数ＤＩの日毎（ｔ日毎）の増加分（ｄＤＩ／ｄｔ）は次式（１）のように表される。
ｄＤＩ／ｄｔ＝ｆ・ｄＤＭ_i／ｄｔ …（１）

発育指数ＤＩは、０〜１の範囲の値であり、花芽の分化レベルを表し、ＤＩ＝１となったときに、第１花房が分化することを意味する。なお、上式（１）は、ＤＩとＤＭ_iとが直線関係である場合の式である。

例えば、品種が桃太郎ヨークである場合には、ＤＭ_i＞０．５０となった時点でＤＩ＝１となる。

ここで、面積当たりの乾物生産量（g／m²）は、ＤＭ_iに栽植密度（plants／m²）乗じたものであり、面積当たりのｄＤＭ／ｄｔは、次式（２）にて表すことができる。
ｄＤＭ／ｄｔ＝ＬＵＥ・(１−e^-k・LAI)・Ｓｒ …（２）

なお、ＬＵＥは光利用効率（g／MJ）であり、ｋは吸光係数であり、ＬＡＩ（Leaf Area Index）は葉面積指数（m²／m²）であり、Ｓｒは光合成有効放射（MJ／m²／d）である。ＬＡＩは、単位土地面積（１ｍ²）に対する作物の全葉面積（ｍ²）を意味する。すなわち、ＬＡＩは、個体あたり葉面積と栽植密度の積であるといえる。

例えば、ＬＵＥ＝２．５、ｋ＝０．６とし、Ｓｒとして、光合成有効光量子束密度（ＰＰＦＤ）（μmol／m²／ｄ）の計算値を利用する。

更に、ＬＡＩは、次式（３）にて表すことができる。
ｄＬＡＩ／ｄｔ＝ｖｌ・ｄＤＭ／ｄｔ …（３）

なお、ｖｌは係数（m²/g）であり、ＤＭ重量当たりの葉面積増加を意味する。

例えば、品種が桃太郎ヨークである場合、上式（３）は、回帰式より、次式（４）となる。
ｄＬＡＩ／ｄｔ＝０．０１６２×ｄＤＭ／ｄｔ＋０．０５ …（４）

花房分化推定部３０は、上式（２）や（４）を用いて、播種後日数ごとに、１日の光合成有効光量子束（ｄａｙＰＰＦ）、葉面積指数（ＬＡＩ）、面積当たりの総乾物重（ΣＤＭ）、個体あたりの総乾物重（ＴＤＭ）を求める。図７（ａ）は、花房分化推定部３０が算出した情報をまとめた表である。

図７（ａ）からは、１３日目において、ＤＭ_i（＝ＴＤＭ）が０．５０よりも大きくなるため、花房分化推定部３０は、ＴＤＭが０．５２となった１３日目（太線枠参照）に第１花房が分化すると推定する。なお、本実施形態では、上式（１）〜（４）で表されるモデルが、環境条件とトマトの苗の第１花房の分化レベルとの関係を表す第１モデルであると言える。ここで、「分化レベル」とは、花房の分化の進行度合いを示す指標を意味する。

図４に戻り、ステップＳ１６では、葉分化推定部３２が、推定された第１花房の分化時期（分化のタイミング）における本葉の分化枚数（ＮＬＰＩ）を推定する。

ここで、本葉の展開速度（leaves／d）をＲｌとし、温度（℃）をＴｍとすると、次式（５）が成り立つ。
Ｒｌ＝ｇ（Ｔｍ）＝ａ・ｌｎ（Ｔｍ）＋ｂ …（５）

また、葉の展開速度と分化速度Ｒｌｄ（leaves／d）とは同じであると考えられるため、次式（６）が成り立つ。
Ｒｌｄ＝ｇ’（Ｔｍ）＝ａ・ｌｎ（Ｔｍ）＋ｂ …（６）

例えば、品種：桃太郎ヨークの場合、ａ＝０．４４、ｂ＝−１．０３となる。この場合、展開速度と温度の関係は、図８の表のようにまとめることができる。

また、本葉の分化枚数（分化葉数）Ｎｌｄ（leaves／plant）は、分化速度に日数を掛けたものとなるため、次式（７）が成立する。
ｄＮｌｄ／ｄｔ＝Ｒｌｄ …（７）

例えば、品種が桃太郎ヨークであり、育苗装置内が２８℃である場合には、上式（７）は、経験式より初期値＝２を加算して、次式（８）のように表すことができる。
Ｎｌｄ＝０．４４×日数＋２ …（８）

したがって、葉分化推定部３２は、上式（８）を用いて、播種後日数ごとに、分化葉数Ｎｌｄを算出する。図７（ｂ）には、播種後日数ごとの分化葉数Ｎｌｄをまとめた表が示されている。そして、葉分化推定部３２は、図７（ｂ）の表から、図７（ａ）の表を用いて推定された分化時期（１３日目）に対応する分化葉数Ｎｌｄを取得する。図７（ｂ）の例では、分化葉数Ｎｌｄ＝７．６７が取得される。葉分化推定部３２は、分化葉数Ｎｌｄを超えない最大の自然数（ここでは７葉）を、ＮＬＰＩとして推定する。なお、本実施形態では、上式（８）で表されるモデルが、環境条件とトマトの苗における葉の分化枚数との関係を表す第２モデルであると言える。

図４に戻り、次のステップＳ１８においては、ＮＬＰＩ出力部３４が、葉分化推定部３２が推定したＮＬＰＩを利用者端末７０に対して出力する。この場合、ＮＬＰＩ出力部３４は、図９に示すように、出力画面に図７（ａ）、図７（ｂ）と同様の表を表示するとともに、ＮＬＰＩの値を表示する。これにより、育苗業者は、入力した環境条件の下で育苗を行った場合のＮＬＰＩを知ることができる。

ここで、弱光下と強光下におけるＮＬＰＩの差異について図１０に基づいて説明する。

図１０には、品種：桃太郎ヨークを栽培した場合における、播種後日数ごとの分化葉数Ｎｌｄの変化が太破線にて示されている。また、図１０には、播種後日数ごとの弱光下における総乾物重ＴＤＭの変化と、播種後日数ごとの強光下における総乾物重ＴＤＭの変化が、棒グラフにて示されている。なお、気温については２８℃に維持した。なお、総乾物重０．５０を示す太実線は、第１花房の分化時期を判断するための閾値を示している。

図１０に示すように、弱光下においては、１７日目に総乾物重が０．５０を超えるため、花房分化推定部３０は、１７日目を第１花房の分化時期と推定する。この場合、葉分化推定部３２は、１７日目の分化葉数Ｎｌｄ＝８．６からＮＬＰＩを８葉と推定する。また、強光下においては、１３日目に総乾物重が０．５０を超えるため、花房分化推定部３０は、１３日目を第１花房の分化時期と推定する。この場合、葉分化推定部３２は、１３日目の分化葉数Ｎｌｄ＝７．３からＮＬＰＩを７葉と推定する。このように、弱光下と強光下では、推定されるＮＬＰＩに差異が生じる。

次いで、ステップＳ２０では、育苗業者が、出力されたＮＬＰＩでＯＫである旨を利用者端末７０に入力したか否かを判断する。育苗業者は、出力されたＮＬＰＩが予め定めている目標範囲に含まれていれば、ＯＫである旨を利用者端末７０に入力する。また、育苗業者は、出力されたＮＬＰＩが予め定めている目標範囲に含まれていなければ、ＯＫでない旨、及びＮＬＰＩの目標範囲を利用者端末７０に入力する。ステップＳ２０の判断が否定された場合（出力されたＮＬＰＩが目標範囲に含まれていない場合）には、ステップＳ２２に移行する。

ステップＳ２２に移行すると、環境条件調整部３６は、葉分化推定部３２から推定されたＮＬＰＩの値を取得するとともに、利用者端末７０に入力されたＮＬＰＩの目標範囲を取得する。そして、取得したＮＬＰＩの値と目標範囲に基づいて、ＮＬＰＩが目標範囲に含まれるように、環境条件（例えば気温）を調整する。なお、環境条件調整部３６は、取得したＮＬＰＩの値が、目標範囲よりも大きいか小さいかに基づいて、予め定められた方法により環境条件を調整するものとする。環境条件調整部３６は、調整後の環境条件を、花房分化推定部３０に受け渡す。なお、調整する環境条件は気温に限らず、苗が受ける光量を変化させるために、栽植密度を調整することとしてもよいし、光の強度を調整することとしてもよい。

その後は、ステップＳ１４〜Ｓ２０の処理を繰り返し実行する。この場合、ステップＳ２２で調整された新たな環境条件に基づいてＮＬＰＩを推定する処理を実行する。

そして、ステップＳ２０の判断が肯定されると、ステップＳ２４に移行し、収量推定部３８は、出力したＮＬＰＩを初期値として用いて収量を推定し、利用者端末７０に出力する。ここで、収量推定部３８の処理の一例について説明する。

まず、収量推定部３８は、苗のＮＬＰＩや出葉枚数を初期値として用いて、葉面積指数（ＬＡＩ）を求める。図１１には、一例として、異なる苗状態である４つの苗のデータ（苗状態Ｎｏ．１〜Ｎｏ．４）が示されている。図１１において、苗状態Ｎｏ．１の苗は、出葉枚数が５枚であり、ＮＬＰＩ（第１花房下葉数）が７枚である。ここで、出葉枚数とは、葉身が７ｃｍ以上の葉の枚数を意味し、育苗期間の日数とその期間中の平均気温から求めることができる。収量推定部３８は、出葉枚数が５枚の場合は葉１枚の葉面積を８０ｃｍ²とし、７枚の場合は葉１枚の葉面積を１００ｃｍ²とし、１０枚以上の場合は葉１枚の葉面積を１２０ｃｍ²としてＬＡＩを計算する。栽植密度が３．１２５株／ｍ²であるとすると、苗状態Ｎｏ．１の苗のＬＡＩは、０．１２５（ｍ²／ｍ²）と計算される。なお、その他の苗状態Ｎｏ．２〜Ｎｏ．４の出葉枚数、ＮＬＰＩ、ＬＡＩについては、図１１のとおりであるものとする。

次いで、収量推定部３８は、ＬＡＩ、積算日射量、吸光係数からｎ日目（ここでは１日目）の積算受光量を計算するとともに、平均ＣＯ₂濃度から光利用効率を計算する。次いで、収量推定部３８は、ｎ日目の積算受光量と光利用効率からｎ日目の総乾物生産量を計算し、計算したｎ日目の総乾物生産量と果実分配率からｎ日目の乾物果実収量を計算する。また、収量推定部３８は、ＮＬＰＩと定植時の葉数から第一花房の開花日を計算し、開花日とその後の平均気温から収穫開始日を計算する。

そして、収量推定部３８は、ｎ日目の乾物果実収量と果実乾物率からｎ日目の生鮮果実収量を計算し、生鮮果実収量の栽培開始からの積算値（総収量）を計算する。

収量推定部３８は、上記処理を繰り返して、２日目、３日目…における総収量を順次計算する。なお、２日目、３日目…における出葉枚数については、各日の平均気温から求めることができる。

図１２には、収量推定部３８により、図１１の苗状態Ｎｏ．１〜Ｎｏ．４の苗それぞれにおけるトマトの総収量を推定した結果が示されている。図１２は、夏作（２０１６年８月１日〜２０１７年２月１日）を想定した推定結果である。日照データとしては、茨城県つくば市のデータを用い、屋内温度データとしては、茨城県つくば市に設置した高軒ハウス内のデータを用いることとした。図１２によれば、苗状態Ｎｏ．３の苗の収量が最も多く推定されている。なお、図１２において、苗状態Ｎｏ．３の苗のグラフと、苗状態Ｎｏ．４の苗のグラフは、ほぼ重なった状態になっている。

また、図１３は、冬作（１２月１日〜６月１日）の場合を想定した推定結果である。図１３によれば、苗状態Ｎｏ．４の苗の収量が最も多く推定されている。なお、図１３において、苗状態Ｎｏ．３の苗のグラフと、苗状態Ｎｏ．４の苗のグラフは、ほぼ重なった状態になっている。図１２、図１３を比較すると分かるように、夏作と冬作では、初期値が同一であっても、総収量の推定結果も異なる。

本実施形態では、図１２や図１３からわかるように、初期値として用いるＮＬＰＩや出葉枚数の値が変化すると、総収量の推定結果も変化する。したがって、本実施形態のように、各苗の初期値としてＮＬＰＩや出葉枚数の推定結果を用いることで精度よく総収量を推定することができる。また、上述したような収量推定を行うことで、夏作と冬作のように環境が異なる場合に、異なる推定結果を出力することができる。

以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、花房分化推定部３０は、環境条件とトマトの苗の第１花房の分化レベルとの関係を表す式（第１モデル）と、入力された環境条件とに基づいて、入力された環境条件の下でトマトの苗を生育させたときの第１花房の分化時期を推定する（Ｓ１４）。また、葉分化推定部３２は、環境条件とトマトの苗における葉の分化枚数との関係を表す式（第２モデル）と、入力された環境条件とに基づいて、入力された環境条件の下でトマトの苗を生育させた場合において、推定した第１花房の分化時期までに第１花房の下で分化する葉数（ＮＬＰＩ）を推定する。これにより、過去の経験等に基づいてトマトの苗のＮＬＰＩを推定する場合と比べて、精度よくＮＬＰＩを推定することができる。

また、本実施形態によると、サーバ１０は、推定したＮＬＰＩや、ＮＬＰＩを予め定めた目標範囲に近づけるための環境条件の情報を利用者端末７０に出力するので、育苗業者は、推定されたＮＬＰＩや、適切な環境条件を確認することができる。

また、本実施形態によると、花房分化推定部３０が用いる式（第１モデル）や、葉分化推定部３２が用いる式（第２モデル）は、トマトの品種により異なるため、品種が異なる場合でも、ＮＬＰＩを精度よく推定することができる。

また、本実施形態によると、収量推定部３８は、葉分化推定部３２が推定したＮＬＰＩを初期値の１つとして用いて、トマトの収量を推定（予測）する。これにより、トマトの収量を精度よく推定することができる。

なお、上記実施形態では、育苗業者が予めＮＬＰＩの目標範囲を入力してもよい。この場合、環境条件調整部３６は、葉分化推定部３２が推定したＮＬＰＩが目標範囲に入っていなければ、目標範囲に入るように環境条件を調整してもよい。これにより、利用者端末７０に対して、適切な環境条件を自動的に出力することが可能となる。

なお、上記実施形態では、サーバ１０が、環境条件調整部３６や収量推定部３８を有する場合について説明したが、これに限らず、環境条件調整部３６及び収量推定部３８の少なくとも一方を省略してもよい。環境条件調整部３６を省略する場合には、ＮＬＰＩ出力部３４は、入力された環境条件に基づいて葉分化推定部３２が推定したＮＬＰＩを出力し、収量推定部３８は、葉分化推定部３２が推定したＮＬＰＩを初期値として用いて収量を推定すればよい。また、収量推定部３８を省略する場合には、ステップＳ２４の処理を行わないことになる。この場合、他の装置（例えば、利用者端末７０や利用者端末７０に接続されている他の装置）に収量推定部３８の機能を持たせるようにしてもよい。

なお、上記実施形態では、葉の展開速度Ｒｌ（leaves/d）と分化速度Ｒｌｄ（leaves／d）とは同じであると仮定したが、トマトの苗を生育させる環境条件が、物質生産が極端に少なくなるような環境条件の場合（例えば、光が少ない場合）、すなわち、葉の分化に必要な物質生産が閾値以下の場合、葉の分化が抑制される。より具体的には、分化した葉が退化し、結果として、見かけの葉の分化が抑制される。したがって、以下のように、トマトの苗を生育させる環境条件に応じて第２モデルを異ならせてもよい。

図１４には、品種：ＣＦ桃太郎ヨークを栽培した場合における、播種後日数ごとの分化葉数Ｎｌｄの変化が示されている。破線は、十分な物質生産が期待できる環境条件（PPF：360μmol・m^-2・s^-1、明期時間：16時間）でトマトの苗を生育した場合の結果、実線は、物質生産が極端に少なくなると考えられる環境条件（PPF：195μmol・m^-2・s^-1、明期時間：6時間）でトマトの苗を生産した場合の結果を示す。なお、ＣＯ_２濃度は、いずれの場合も４００ｐｐｍとし、日平均気温は、いずれの場合も２７℃とした。

図１４から明らかなように、物質生産が極端に少なくなる環境条件の場合、葉の分化が抑制される。上述したように、十分な物質生産が期待できる環境条件の場合、すなわち、気温に応じた物質生産が行われる環境条件の場合、葉の展開速度と分化速度Ｒｌｄ（leaves／d）とは同じであると考えられるため、上述した以下の式（６）が成り立つ。
Ｒｌｄ＝ｇ’（Ｔｍ）＝ａ・ｌｎ（Ｔｍ）＋ｂ …（６）

一方、物質生産が極端に少なくなると考えられる環境条件の場合、すなわち、気温に応じた物質生産が困難な環境条件の場合、葉の分化速度Ｒｌｄ’（leaves／d）は、次式（９）で表すことができる。
Ｒｌｄ’＝ｈ・ｇ’（Ｔｍ）
＝ｈ・｛ａ・ｌｎ（Ｔｍ）＋ｂ｝ …（９）
ここで、ｈは見かけの葉の分化速度の低下係数であり、
ｈ＝ＬＵＥ_real／ＬＵＥ_potential …（１０）
で表される。ＬＵＥ_potentialは、光が多く物質生産が十分な場合の光利用効率を示し、ＬＵＥ_realは、夜間の高温、弱光、短日長等によって低下した実際の光利用効率を示す。

例えば、ＣＦ桃太郎ヨークの場合、育苗装置内が２７℃であり、物質生産が十分にある場合には、
Ｒｌｄ＝ｇ’（Ｔｍ）＝ａ・ｌｎ（Ｔｍ）＋ｂ
＝０．４４・ｌｎ（２７）−１．０３
＝０．４２
であり、
Ｎｌｄ＝０．４２×日数＋３ …（１１）
となる。一方、育苗装置内が２７℃であり、物質生産が極端に少ない場合、ＬＵＥ_potential＝１．５１、ＬＵＥ_real＝０．６９とすると、ｈ＝０．４５７となり、
Ｒｌｄ’＝ｈ・ｇ’（Ｔｍ）
＝０．４５７×０．４２
＝０．１９２
となる。したがって、物質生産が極端に少ない場合には、
Ｎｌｄ＝０．１９２×日数＋３ …（１２）
となる。

したがって、葉分化推定部３２は、トマトの苗が生育される環境条件が、十分な物質生産が期待できる環境条件である場合には、上式（１１）を用いて、播種後日数ごとに分化葉数Ｎｌｄを算出し、一方、物質生産が極端に少なくなると考えられる環境条件である場合には、上式（１２）を用いて、播種後日数ごとに分化葉数Ｎｌｄを算出してもよい。この場合、上式（１１）及び（１２）で表されるモデルが、環境条件とトマトの苗における葉の分化枚数との関係を表す第２モデルであると言える。

なお、十分な物質生産が期待できる環境条件であるか否かは、例えば、光合成有効光量子束（ＰＰＦ）と明期時間とを用いて決定することができる。例えば、ＰＰＦと明期時間との積が閾値以上の場合、十分な物質生産が期待できる環境条件とし、ＰＰＦと明期時間との積が閾値未満の場合、物質生産が極端に少なくなると考えられる環境条件としてもよい。

（実施例）
２０２０年８月１８日〜２０２０年１２月９日の期間、品種：ＣＦ桃太郎ヨークを育苗し、上述した第１モデルおよび第２モデルを用いたＮＬＰＩの推定精度について調査した。実施例では、第２モデルとして式（７）及び式（９）に基づく式を用いた。すなわち、苗を生育させる環境条件に応じて、異なる第２モデルを使用した。

（実験方法）
７２穴セルトレーに種まき培土（スミリン）を充填し、１粒ずつ播種した。約７２時間２８℃で催芽後、人工光閉鎖型苗生産装置（三菱ケミカルアグリドーム社製、苗テラスを使用）に静置し、以下の表１に示す条件１〜３の下で育苗し、育苗期間終了後、ロックウールスラブに鉢上げしてＮＬＰＩを確認した。なお、光源は、３２Ｗ昼白色蛍光灯（パナソニック社製、ＦＨＦ３２ＥＸ−Ｎ−Ｈ）を用いた。

（条件１におけるＮＬＰＩの推定）
（花芽分化日数の特定）
まず、式（２）を用いて、株あたりの総乾物重が閾値に達する花芽分化日数を特定した。詳細には、以下の式（１３）と式（１４）とを用いて、条件１における双葉が完全展開した播種後７日目から播種後ｎ日目までの株あたりの総乾物重ＤＭを算出した。

ここで、ｔは播種後日数であり、ＬＡＩ_ｔおよびＳｒ_ｔ’は、それぞれ播種ｔ日後のＬＡＩおよびＳｒ’を表している。

ＬＡＩ_ｔは、式（１４）のように表すことができる。ｖおよびｗは係数であり、条件１では、それぞれｖ＝０．０２０９、ｗ＝０．２４１５である。
ＬＡＩ_ｔ＝ｖ・ｅ^ｗ・ｔ …（１４）

Ｓｒ’は、１日の照射光量(mol/m²/d)であり、本実施例では、以下の式（１５）を用いて算出した。
Ｓｒ’＝ＰＰＦＤ（mol/m²/s)×明期時間（s/d） …（１５）

このとき人工光苗生産装置では、植物の生長に伴い、光源と植物との距離は縮まっていく。これにより植物体表面上のＰＰＦＤは変化することから、播種ｔ日後のＰＰＦＤ_ｔは式（１６）のように表される。
ＰＰＦＤ_ｔ＝ｐ・（Ｄｉｓｔａｎｃｅ_ｔ）^ｑ …（１６）

Ｄｉｓｔａｎｃｅ_ｔは、播種ｔ日後における光源から生長点までの距離であり、ｐとｑは係数である。光源からセルトレーまでの距離が最大で２０ｃｍであるため、播種ｔ日後のＤｉｓｔａｎｃｅ_ｔは式（１７）のように表すことができる。
Ｄｉｓｔａｎｃｅ_ｔ＝２０−Ｌｅｎｇｔｈ_ｔ …（１７）

Ｌｅｎｇｔｈ_ｔは、植物の草丈の伸長を表す回帰式であり、式（１８）のように表すことができる。
Ｌｅｎｇｔｈ_ｔ＝ｘ・ｅ^ｙｔ …（１８）
このとき、ｘおよびｙは係数である。

したがって、式（１５）〜（１８）より播種ｔ日後のＳｒ_ｔ’は、次の式（１５）’で表される。
Ｓｒ_ｔ’＝ｐ・（２０−ｘ・ｅ^ｙｔ）^ｑ×明期時間（s/d） …（１５）’

また、Ｐ．Ｄ．は、栽植密度（plants/m²）であり、育苗トレイに播種した株数（plants）と、育苗トレイの面積（m²）とを用いて、以下の式（１９）から求めた。
Ｐ．Ｄ．＝株数（plants）／育苗トレイの面積（m²） …（１９）
本実施例では、Ｐ．Ｄ．＝７２／（０．２６×０．５３）＝５２２．５であった。

吸光係数ｋは、品種によって変化するとされるパラメータ値であるが、本実施例では、Higashide,T., K. Yasuba, T. Kuroyanagi, A. Nakano (2015) Decreasing or Non-decreasing Allocation of Dry Matter to Fruits in Japanese Tomato Cultivars in spite of the Increase in Total Dry Matter of Plants by CO₂ Elevation and Fogging. The Horticultural Journal, 84(2), 111-121を参照し、ｋ＝０．９６とした。

ＬＵＥ、ＬＡＩ、およびＳｒ’は、表１に示す条件１〜３での育苗期間中に数回の破壊調査を行い、その破壊調査の結果から回帰関数式を作成して求めた。なお、破壊調査と破壊調査との間の期間の生育状況は線形補完で推定算出した。

図１５（ａ）には、式（１３）、式（１４）および式（１５）’を用いて算出した、条件１における株あたりの総乾物重と播種後日数との関係を示すグラフが示されている。図１５（ａ）において、縦軸は株あたりの総乾物重（ＤＭ（g/plant））を示し、横軸は播種後日数を示す。閾値を０．０７（g/plant）とすると、図１５（ａ）に示すように、播種後日数が１３日において、株あたりの総乾物重が閾値以上となるため、１３日を花芽分化日数として特定した。なお、双葉が完全展開した播種後７日目から播種後日数１３日において、式（１３）、式（１４）および式（１５）’から求められるＤＭは、下記の通り０．０７５（g/plant）であった。なお、条件１では、式（１４）の係数ｖおよびｗは、それぞれ０．０２０９および０．２４１５であり、式（１５）’の係数ｘ、ｙ、ｐおよびｑはそれぞれ１．６４、０．０６６６、０．０００５３４５６および−０．１３６であった。
ＬＡＩ_ｔ＝ｖ・ｅ^ｗｔ＝0.0209・e^0.2415t
Ｓｒ_ｔ’＝ｐ・（２０−ｘ・ｅ^ｙｔ）^ｑ×明期時間（s/d）…（１５）’
＝0.00053456・(20-1.64・e^0.0666t)^-0.136×16×60×60
＝30.79・(20-1.64・e^0.0666t)^-0.136

（分化葉数の推定）
次に、株あたりの総乾物重が閾値に達したときの分化葉数を式（７）に基づき推定した。ここで、式（７）から、株あたりの総乾物重が閾値に達したときの分化葉数は、以下の式（２０）から求められる。
Ｎｌｄ＝Ｒｌｄ×ｔ …（２０）
ここで、Ｒｌｄは葉の分化速度（leaves/day）であり、ｔは株あたりの総乾物重が閾値に達したときの播種後日数（花芽分化日数）である。ここで、条件１では、育苗装置内の日平均気温が２０．６℃であるため、式（６）から、Ｒｌｄ＝ａ・ｌｎ（Ｔｍ）＋ｂ＝０．４４・ｌｎ（２０．６）−１．０３＝０．３０１となる。品種がＣＦ桃太郎ヨークの場合、上記式（２０）は、経験式より初期値＝３を加算して、次式（２１）のように表すことができる。
Ｎｌｄ＝０．３０１×ｔ＋３ …（２１）
ここで、ｔ＝１３であるので、
Ｎｌｄ＝０．３０１×１３＋３＝３．９６＋３＝６．９６
となり、条件１における分化葉数Ｎｌｄは６．９６と推定された。

（ＮＬＰＩの推定）
本実施例では、分化葉数Ｎｌｄを、ＮＬＰＩとした。したがって、条件１におけるＮＬＰＩの推定値は６．９６となった。

（条件２におけるＮＬＰＩの推定）
（花芽分化日数の特定）
条件１の場合と同様に、式（１３）、式（１４）および式（１５）’を用いて、条件２における播種後日数ごとの株あたりの総乾物重を算出した。図１５（ｂ）には、式（１３）、式（１４）および式（１５）’を用いて算出した、条件２における株あたりの総乾物重と播種後日数との関係を示すグラフが示されている。

閾値を０．０７（g/plant）とすると、図１５（ｂ）に示すように、播種後日数が１２日において、株あたりの総乾物重が閾値以上となるため、１２日を花芽分化日数として特定した。なお、播種後日数１２日において、式（１３）、式（１４）および式（１５）’から求められるＤＭは、下記の通り０．０８２（ｇ／ｐｌａｎｔ）であった。なお、条件２では、式（１４）の係数ｖおよびｗは、それぞれ０．０１５７および０．２８９６であり、式（１５）’の係数ｘ、ｙ、ｐおよびｑはそれぞれ１．５４、０．０８７、０．０００５３４５６および−０．１３６であった。
ＬＡＩ_ｔ=0.157・e^0.2896t
Ｓｒ_ｔ’＝0.00053456・(20-1.54・e^0.087t)^-0.136×16×60×60
＝30.79・(20-1.54・e^0.087t)^-0.136

（分化葉数の推定）
条件１の場合と同様に、分化葉数を推定した。条件２では、育苗装置内の日平均気温が２６．５℃であるため、式（６）から、Ｒｌｄ＝ａ・ｌｎ（Ｔｍ）＋ｂ＝０．４４・ｌｎ（２６．５）−１．０３＝０．４１２となる。条件１の場合と同様に、経験式より初期値＝３を加算して、条件２におけるＮｌｄは以下の式（２２）で求められる。
Ｎｌｄ＝０．４１２×ｔ＋３ …（２２）
ここで、ｔ＝１２であるので、
Ｎｌｄ＝０．４１２×１２＋３＝４．９４＋３＝７．９４
となり、条件２における分化葉数Ｎｌｄは７．９４と推定された。

（ＮＬＰＩの推定）
上述したように、本実施例では、分化葉数ＮｌｄをＮＬＰＩとしたため、条件２におけるＮＬＰＩの推定値は７．９４となった。

（条件３におけるＮＬＰＩの推定）
（花芽分化日数の特定）
条件１の場合と同様に、式（１３）、式（１４）および式（１５）’を用いて、条件３における播種後日数ごとの株あたりの総乾物重を算出した。図１５（ｃ）には、式（１３）、式（１４）および式（１５）’を用いて算出した、条件３における株あたりの総乾物重と播種後日数との関係を示すグラフが示されている。

閾値を０．０７（g/plant）とすると、図１５（ｃ）に示すように、播種後日数が３８日において、株あたりの総乾物重が閾値以上となるため、３８日を花芽分化日数として特定した。なお、双葉が完全展開した播種後７日目から播種後日数３８日において、式（１３）、式（１４）および式（１５）’から求められるＤＭは、０．０７４（g/plant）であった。なお、条件３では、式（１４）の係数ｖおよびｗは、それぞれ０．０２０９および０．１２１８であり、式（１５）’の係数ｘ、ｙ、ｐおよびｑはそれぞれ５．７３、０．０３６４、０．０００４８９０２および−０．１４９であった。
ＬＡＩ_t＝0.0209・e^0.1218t
Ｓｒ_ｔ’＝0.00048902・(20-5.73・e^0.0364t)^-0.149×16×60×60
＝7.04・(20-5.73・e^0.0364t)^-0.149

（分化葉数の推定）
条件１の場合と同様に、分化葉数を推定した。条件３では、育苗装置内の日平均気温が２７．７℃であるため、式（６）から、Ｒｌｄ＝ａ・ｌｎ（Ｔｍ）＋ｂ＝０．４４・ｌｎ（２７．７）−１．０３＝０．４３１となる。このとき、条件３は物質生産が極端に少ない条件であることから、式（９）のＲｌｄ＝ｈ・｛ａ・ｌｎ（Ｔｍ）＋ｂ｝を用いる。式（９）のｈは、式（１０）によりｈ＝ＬＵＥ_ｒｅａｌ／ＬＵＥ_{ｐｏｔｅｎｔｉａｌ}＝０．６１／１．２９０＝０．４７３となる。したがって、Ｒｌｄ＝０．４７３×｛０．４４・ｌｎ（２７．７）−１．０３｝＝０．２０４となる。条件１の場合と同様に、経験式より初期値＝３を加算して、条件３におけるＮｌｄは以下の式（２３）で求められる。
Ｎｌｄ＝０．２０４×ｔ＋３ …（２３）
ここで、ｔ＝３８であるので、
Ｎｌｄ＝０．２０４×３８＋３＝７．７５＋３＝１０．７５
となり、条件３における分化葉数Ｎｌｄは１０．７５と推定された。

（ＮＬＰＩの推定）
上述したように、本実施例では、分化葉数ＮｌｄをＮＬＰＩとしたので、条件３におけるＮＬＰＩの推定値は１０．７５となった。

（推定値と実測値との比較）
条件１〜３の下で育苗した各株についてＮＬＰＩを測定し、実測値の平均と、推定値とを比較した。図１６に、ＮＬＰＩの推定値と実測値平均との比較を示す。

図１６に示すように、推定値と実測値平均との差はほとんどなかった。したがって、第１モデルおよび第２モデルを用いると、高い精度でＮＬＰＩを推定できることが確認された。

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記憶媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記憶媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記憶媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。

１０サーバ（情報処理装置）
３０花房分化推定部（第１推定部）
３２葉分化推定部（第２推定部）

Claims

環境条件とトマトの苗の第１花房の分化レベルとの関係を表す第１モデルと、入力された環境条件とに基づいて、入力された前記環境条件の下でトマトの苗を生育させたときの前記第１花房の分化時期を推定し、
環境条件とトマトの苗における葉の分化枚数との関係を表す第２モデルと、入力された前記環境条件とに基づいて、入力された前記環境条件の下でトマトの苗を生育させた場合において、推定した前記第１花房の分化時期までに前記第１花房の下で分化する葉数を推定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。
推定した前記第１花房の下で分化した葉数、又は、推定した前記第１花房の下で分化した葉数を予め定めた目標値に近づけるための環境条件の情報を出力する、処理を前記コンピュータが更に実行することを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
前記第１モデル及び前記第２モデルは、前記トマトの品種により異なる、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理方法。
推定した前記第１花房の下で分化した葉数を初期値の１つとして、前記トマトの収量を予測する、処理を前記コンピュータが更に実行することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理方法。
前記推定する処理において、前記環境条件が十分に物質生産が行われる第１条件の場合と、前記環境条件が第１条件とは異なる第２条件の場合とで、前記第２モデルを異ならせる、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理方法。
環境条件とトマトの苗の第１花房の分化レベルとの関係を表す第１モデルと、入力された環境条件とに基づいて、入力された前記環境条件の下でトマトの苗を生育させたときの前記第１花房の分化時期を推定し、
環境条件とトマトの苗における葉の分化枚数との関係を表す第２モデルと、入力された前記環境条件とに基づいて、入力された前記環境条件の下でトマトの苗を生育させた場合において、推定した前記第１花房の分化時期までに前記第１花房の下で分化する葉数を推定する、
処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
環境条件とトマトの苗の第１花房の分化レベルとの関係を表す第１モデルと、入力された環境条件とに基づいて、入力された前記環境条件の下でトマトの苗を生育させたときの前記第１花房の分化時期を推定する第１推定部と、
環境条件とトマトの苗における葉の分化枚数との関係を表す第２モデルと、入力された前記環境条件とに基づいて、入力された前記環境条件の下でトマトの苗を生育させた場合において、推定した前記第１花房の分化時期までに前記第１花房の下で分化する葉数を推定する第２推定部と、
を備える情報処理装置。