JP2023039465A - 収量予測システム、植物工場の管理支援システム、収量予測方法及び収量予測プログラム - Google Patents

収量予測システム、植物工場の管理支援システム、収量予測方法及び収量予測プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2023039465A
JP2023039465A JP2021146551A JP2021146551A JP2023039465A JP 2023039465 A JP2023039465 A JP 2023039465A JP 2021146551 A JP2021146551 A JP 2021146551A JP 2021146551 A JP2021146551 A JP 2021146551A JP 2023039465 A JP2023039465 A JP 2023039465A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
plant
yield
amount
correlation
photosynthesis
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2021146551A
Other languages
English (en)
Inventor
祐二 中嶋
Yuji Nakajima
豊 宮本
Yutaka Miyamoto
義剛 進藤
Yoshitake Shindo
郷 藤田
Go Fujita
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Original Assignee
Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Heavy Industries Ltd filed Critical Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority to JP2021146551A priority Critical patent/JP2023039465A/ja
Priority to PCT/JP2022/032611 priority patent/WO2023037931A1/ja
Publication of JP2023039465A publication Critical patent/JP2023039465A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01GHORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G7/00Botany in general
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02Agriculture; Fishing; Forestry; Mining

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Botany (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Forests & Forestry (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

Figure 2023039465000001
【課題】簡素な手順で精度良好に植物の収量を予測可能な収量予測システム、植物工場の管理支援システム、収量予測方法及び収量予測プログラムを提供する。
【解決手段】収量予測システムは、植物を栽培する植物工場における収量を予測するための収量予測システムであって、日射量と前記植物の光合成速度との第1相関関係を用いて、1日の時間帯ごとの日射量を示す日射量データから前記植物の1日当たりの光合成量を算出するように構成された光合成量算出部と、前記植物の光合成量と収量との第2相関関係を用いて、前記植物の収量を予測するように構成された収量予測部と、を備える。
【選択図】 図1

Description

本開示は、収量予測システム、植物工場の管理支援システム、収量予測方法及び収量予測プログラムに関する。
植物工場等における植物の栽培にあたり、栽培計画を適切に立てる等の目的で、収穫時期や収量等を計算機を用いて予測することがある。
例えば特許文献1には、過去の栽培実績データに基づき構築された栽培状況予測式に基づき、植物の栽培状況(収穫開始日や摘葉数等)を予測することが記載されている。ここで、栽培実績データには、環境測定値データ及び生育調査値データが含まれる。環境測定値データは、植物の生育環境において計測されるデータであり、例えば、温室内の温度、湿度、日射量及び二酸化炭素濃度等である。生育調査値データは、植物の生育状況の観察により得られるデータであり、例えば、葉色、花色、花房ごとの着果数、平均着果数及び収量等である。
特開2019-30253号公報
ところで、植物工場における収益向上を図るため、植物の収量を、簡素な手順で精度良好に予測することが望ましい。
上述の事情に鑑みて、本発明の少なくとも一実施形態は、簡素な手順で精度良好に植物の収量を予測可能な収量予測システム、植物工場の管理支援システム、収量予測方法及び収量予測プログラムを提供することを目的とする。
本発明の少なくとも一実施形態に係る収量予測システムは、
植物を栽培する植物工場における収量を予測するための収量予測システムであって、
日射量と前記植物の光合成速度との第1相関関係を用いて、1日の時間帯ごとの日射量を示す日射量データから前記植物の1日当たりの光合成量を算出するように構成された光合成量算出部と、
前記植物の光合成量と収量との第2相関関係を用いて、前記植物の収量を予測するように構成された収量予測部と、
を備える。
また、本発明の少なくとも一実施形態に係る植物工場の管理支援システムは、
植物を栽培する植物工場の管理支援システムであって、
上述の収量予測システムにより予測された前記植物の予測収量、及び、気象予測情報又は前記植物に関する市場情報に基づいて、前記植物の生産調整の要否を判定するように構成された判定部を備える。
また、本発明の幾つかの実施形態に係る収量予測方法は、
植物を栽培する植物工場における収量を予測するための収量予測方法であって、
日射量と光合成速度との第1相関関係を用いて、1日の時間帯ごとの日射量を示す日射量データから前記植物の1日当たりの光合成量を算出するステップと、
光合成量と収量との第2相関関係を用いて、前記植物の収量を予測するステップと、
を備える。
また、本発明の少なくとも一実施形態に係る収量予測プログラムは、
植物を栽培する植物工場における収量を予測するための収量予測プログラムであって、
コンピュータに、
日射量と光合成速度との第1相関関係を用いて、1日の時間帯ごとの日射量を示す日射量データから前記植物の1日当たりの光合成量を算出する手順と、
光合成量と収量との第2相関関係を用いて、前記植物の収量を予測する手順と、
を実行させるように構成される。
本発明の少なくとも一実施形態によれば、簡素な手順で精度良好に植物の収量を予測可能な収量予測システム、植物工場の管理支援システム、収量予測方法及び収量予測プログラムが提供される。
一実施形態に係る収量予測システム及び植物工場の管理支援システムの概略構成図である。 植物工場で栽培される植物(イチゴ)についての日射量に対する光合成速度の測定結果の一例を示すグラフである。 図2のグラフに基づき得られるグラフであり、光強度の逆数(横軸)と、光合成速度(縦軸)との関係を示すグラフである。 植物工場で栽培される植物(イチゴ)についての光合成量に対する果実成長量の測定結果の一例を示すグラフである。 一実施形態に係る植物工場の管理支援方法のフローチャートである。 イチゴの房の模式図である。 摘花/摘果対象の決定の仕方を説明するための表である。
以下、添付図面を参照して本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
(収量予測システム・管理支援システムの構成)
図1は、一実施形態に係る収量予測システム及び植物工場の管理支援システムの概略構成図である。図1に示すように、一実施形態では、収量予測システム12は、植物工場の管理支援システム10の一部として機能するものであってもよい。
図1に示す収量予測システム12は、植物(野菜や果物等)を栽培する植物工場における収量を予測するための収量予測システムである。また、図1に示す植物工場の管理支援システム10は、植物(野菜や果物等)を栽培する植物工場の管理支援システムである。
幾つかの実施形態では、収量予測システム12及び管理支援システム10の適用対象となる植物工場は、太陽光を利用して植物を栽培する植物工場である。
収量予測システム12及び管理支援システム10は、プロセッサ(CPU等)、主記憶装置(メモリデバイス;RAM等)、補助記憶装置及びインターフェース等を備えた計算機を含む。管理支援システム10は、インターフェースを介して、センサ42(後述)又は記憶部40(後述)から信号を受け取るようになっている。プロセッサは、このようにして受け取った信号を処理するように構成される。また、プロセッサは、主記憶装置に展開されるプログラムを処理するように構成される。これにより、収量予測システム12及び管理支援システム10を構成する後述の各部の機能が実現される。
なお、収量予測システム12及び管理支援システム10は、同一の計算機に実装されてもよく、別々の計算機に実装されてもよく、あるいは、収量予測システム12及び管理支援システム10を構成する後述の各部が別々の計算機に実装されてもよい。
収量予測システム12及び管理支援システム10での処理内容は、プロセッサにより実行されるプログラムとして実装される。プログラムは、例えば補助記憶装置に記憶されていてもよい。プログラム実行時には、これらのプログラムは主記憶装置に展開される。プロセッサは、主記憶装置からプログラムを読み出し、プログラムに含まれる命令を実行するようになっている。
なお、記憶部40は、収量予測システム12及び管理支援システム10を構成する計算機の主記憶装置又は補助記憶装置を含んでもよく、あるいは、記憶部40は、該計算機とネットワークを介して接続される遠隔記憶装置を含んでもよい。
図1に示すように、収量予測システム12は、光合成量算出部14と、収量予測部16と、を備える。
光合成量算出部14は、日射量と植物の光合成速度との相関関係(第1相関関係)を用いて、1日の時間帯ごとの日射量を示す日射量データから植物の1日当たりの光合成量を算出するように構成される。
光合成量算出部14は、記憶部40に予め記憶された上述の第1相関関係、及び/又は、1日の時間帯ごとの日射量を示す日射量データを、記憶部40から取得するように構成されてもよい。
日射量と植物の光合成速度との第1相関関係は、予め、複数点の日射量に対する光合成速度を計測することにより求めることができる。ここで、図2は、植物工場で栽培される植物の一例であるイチゴについての、複数点の日射量に対する光合成速度の測定結果の一例を示すグラフである。図2に示すように、光強度(日射量の指標;横軸)が増すほど、植物の光合成速度(縦軸)は増大する傾向がある。図2のグラフにおいて、呼吸速度B(光強度がゼロであるときの光合成速度)と、各光強度における光合成速度の計測値(見かけの光合成速度PA)との和が真の光合成速度PGである。
図3は、図2のグラフに基づき得られるグラフであり、光強度の逆数(横軸)と、真の光合成速度PG(縦軸)との関係を示すグラフである。本発明者らの鋭意検討の結果、図3のグラフからわかるように、光強度の逆数と、真の光合成速度PGの逆数とは、近似直線L1(決定係数R=0.9943)で示されるように、線形の相関関係を有することが分かった。すなわち、日射量と植物の光合成速度との第1相関関係において、日射量の逆数(光強度の逆数)と、光合成速度(真の光合成速度)の逆数とが線形の相関関係を有することがわかった。
日射量と植物の光合成速度との第1相関関係は、上述の近似直線L1を示す関数(光強度の逆数と、真の光合成速度PGの逆数との関係を示す関数)の式を含んでもよい。
1日の時間帯ごとの日射量を示す日射量データは、予め作成されたデータベースから取得することができる。上述のデータベースとして、例えば、NEDO(国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構)が公開している年間時別日射量データベース(https://www.nedo.go.jp/library/nissharyou.html)等を利用することができる。1日の時間帯ごとの日射量を示す日射量データとして、収量予測対象期間の各日の各時間帯(1時間毎等)の日射量を上述のデータベースから取得してもよい。
光合成量算出部14は、記憶部40等から取得した上述の日射量データ及び第1相関関係から、1日の時間帯ごと(例えば1時間毎)の植物の光合成量を算出する。これを1日分(24時間分)積算することで、植物の1日当たりの光合成量を算出することができる。
収量予測部16は、植物の光合成量と収量との第2相関関係を用いて、植物の収量を予測するように構成される。
収量予測部16は、記憶部40に予め記憶された上述の第2相関関係を、記憶部40から取得するように構成されてもよい。また、収量予測部16は、光合成量算出部14で算出された植物の1日当たりの光合成量を受け取るように構成されてもよい。
植物の光合成量と収量との第2相関関係は、予め、単位期間あたり(典型的には1日あたり)における複数点の光合成量に対する植物の成長量(収量)を計測することにより求めることができる。ここで、図4は、植物工場で栽培される植物の一例であるイチゴについての、1日当たりの複数点の光合成量に対する果実成長量の測定結果の一例を示すグラフである。図4に示すように、1日当たりの光合成量(横軸)が増すほど、1日当たりの果実成長量(即ち収量;縦軸)は増大する傾向があり、1日当たりの光合成量と、1日当たりの果実成長量とは、近似直線L2で示されるような線形の相関関係を有することがわかる。
植物の光合成量と収量との第2相関関係は、上述の近似直線L2を示す関数(1日当たりの複数点の光合成量に対する果実成長量との関係を示す関数)の式を含んでもよい。
収量予測部16は、上述の第2相関関係、及び、光合成量算出部14で算出された植物の1日当たりの光合成量に基づいて、植物の収量を予測するように構成されてもよい。すなわち、光合成量算出部14で算出された植物の1日当たりの光合成量を上述の第2相関関係に当てはめることで、植物の1日あたりの収量を算出(予測)するようにしてもよい。
上述の実施形態に係る収量予測システム12によれば、日射量と植物の収量との相関関係(第1相関関係)に基づき、1日の時間帯ごとの日射量データから1日当たりの光合成量を算出することができる。そして、このようにして算出された1日あたりの光合成量を、植物の光合成量と収量との相関関係(第2相関関係)に適用することで、1日あたりの植物の収量を算出することができる。したがって、上述の実施形態に係る収量予測システム12によれば、簡素な手順で精度良好に植物の収量を適切に予測することができる。
図1に示すように、管理支援システム10は、上述の収量予測システム12と、判定部18と、を備える。管理支援システム10は、さらに、方策決定部22、及び/又は、表示出力部38を備えてもよい。
判定部18は、気象予測情報、又は、植物に関する市場情報に基づいて、植物の生産調整の要否を判定するように構成される。例えば、判定部18は、収量予測システム12で予測されたとおりの収量の植物が収穫された場合に、目標通りの販売額(重量あたりの販売額等)が得られるか否かに基づいて、生産調整の要否を判定するように構成されてもよい。
判定部18は、記憶部40に予め記憶された上述の気象予測情報、又は、植物に関する市場情報を、記憶部40から取得するように構成されてもよい。あるいは、判定部18は、インターネット等のネットワーク上の記憶媒体に格納されている上述の気象予測情報、又は、植物に関する市場情報を取得するように構成されてもよい。
判定部18により、収量予測システム12で算出される予測収量、及び、別途取得される気象予測情報又は市場情報に基づいて生産調整の要否を判定することにより、植物工場における収益の向上を図ることができる。例えば、屋外栽培の植物の出荷量が少ない時期に、収量を多くすることにより、植物工場における収益を向上することができる。
方策決定部22は、判定部18により植物の生産調整が必要と判定されたとき、少なくとも、収量予測システム12で算出された予測収量と、植物の目標収量との比較に基づいて、生産調整をするための方策を決定するように構成される。
方策決定部22は、記憶部40に予め記憶された植物の目標収量を、記憶部40から取得するように構成されてもよい。あるいは、判定部18は、入力デバイス(キーボード又はマウス等;不図示)を介して管理支援システム10に入力される植物の目標収量を取得するようにしてもよい。
判定部18で植物の生産調整が必要と判定されたとき、方策決定部22により、少なくとも、植物の予測収量と目標収量との比較に基づいて、生産調整をするための方策を決定する。このように決定される方策を実施することにより、適切に生産調整を行うことができ、植物工場における収益の向上を図ることができる。
方策決定部22は、植物工場に設けられる各種センサ42(例えば、温度センサ、光センサ、CO2センサ、カメラ等)からの信号に基づいて、生産調整をするための方策を決定するように構成されてもよい。
図1に示すように、方策決定部22は、摘花対象決定部24、遮光率決定部26、補光量決定部28、摘葉量決定部30、水供給量決定部32、肥料供給量決定部34、又は、温度決定部36を含んでもよい。
摘花対象決定部24は、収量予測システム12により予測された植物の予測収量、及び、植物の果実の重量に関するデータに基づいて、摘花又は摘果の対象となる植物の花又は果実を決定するように構成される。
摘花対象決定部24は、記憶部40に予め記憶された上述の植物の果実の重量に関するデータを、記憶部40から取得するように構成されてもよい。
遮光率決定部26は、収量予測システム12により予測された植物の予測収量、及び、気象予測情報を用いて、植物工場における遮光率を決定するように構成されてもよい。遮光率決定部26は、上述の気象情報に加えて、植物工場における光強度の計測値を用いて、植物工場における遮光率を決定するように構成されてもよい。
遮光率決定部26は、記憶部40に予め記憶された上述の気象予測情報を、記憶部40から取得するように構成されてもよい。あるいは、遮光率決定部26は、インターネット等のネットワーク上の記憶媒体に格納されている上述の気象予測情報を取得するように構成されてもよい。遮光率決定部26は、植物工場に設けられた光センサ(センサ42)から、植物工場における光強度を示す信号を受け取るように構成されてもよい。
補光量決定部28は、収量予測システム12により予測された植物の予測収量、気象予測情報、及び/又は、植物工場における光強度の計測値を用いて、植物工場における補光量を決定するように構成されてもよい。光強度の計測値は、植物工場に設けられた光センサ(センサ42)により取得されるものであってもよい。
摘葉量決定部30は、収量予測システム12により予測された植物の予測収量、気象予測情報、及び/又は、植物工場における植物の葉の撮像データを用いて、植物に対する摘葉量を決定するように構成されてもよい。植物の葉の撮像データは、植物工場に設置されたカメラ(センサ42)で取得されるものであってもよい。
水供給量決定部32は、収量予測システム12により予測された植物の予測収量、気象予測情報、植物工場における土壌水分の計測値、土壌のpHの計測値、土壌の電気伝導率の計測値、又は、植物工場における植物や土壌の撮像データ等を用いて、植物への水供給量を決定するように構成されてもよい。土壌水分の計測値、土壌のpHの計測値、及び、土壌の電気伝導率の計測値は、それぞれ、植物工場に設けられた土壌水分計(センサ42)、pH計(センサ42)、及び電気伝導率計(センサ42)により取得されるものであってもよい。植物工場における植物や土壌の撮像データは、植物工場に設置されたカメラ(センサ42)で取得されるものであってもよい。
肥料供給量決定部34は、収量予測システム12により予測された植物の予測収量、気象予測情報、植物工場における土壌のpHの計測値、又は、土壌の電気伝導率の計測値を用いて、植物への肥料供給量を決定するように構成されてもよい。土壌のpHの計測値、及び、土壌の電気伝導率の計測値は、それぞれ、植物工場に設けられたpH計(センサ42)、及び電気伝導率計(センサ42)により取得されるものであってもよい。
温度決定部36は、収量予測システム12により予測された植物の予測収量、気象予測情報、又は、植物工場における温度(ハウス内又はハウス外の気温、又は土壌の温度等)の計測値を用いて、植物工場における温度の設定値を決定するように構成されてもよい。植物工場における温度は、植物工場に設けられた温度センサ(センサ42)により取得されるものであってもよい。
表示出力部38は、方策決定部22により決定された方策を含む情報を表示部44(知スプレイ)に出力するように構成される。表示部44は、携帯端末(スマートフォンやタブレット等)のディスプレイであってもよい。
表示出力部38により、方策決定部22で決定された方策が表示部44に表示されるので、植物工場の作業者等がその方策を容易に知ることができる。よって、植物工場における作業効率の向上を図ることができる。
(植物工場の管理支援のフロー)
以下、図5を参照して、上述の収量予測システム12及び管理支援システム10を用いた植物の収量予測のフロー及び植物工場の管理支援のフローを説明する。図5は、一実施形態に係る植物工場の管理支援方法のフローチャートである。なお、図5に示すように、一実施形態に係る収量予測方法(ステップS2~S4)は、一実施形態に係る植物工場の管理支援方法(ステップS2~S16)に含まれる。
まず、ステップS2では、光合成量算出部14は、光合成量算出部14は、記憶部40等から、上述の第1相関関係、及び/又は、1日の時間帯ごとの日射量を示す日射量データを取得する。そして、日射量と植物の光合成速度との相関関係(第1相関関係)を用いて、1日の時間帯ごとの日射量を示す日射量データから植物の1日当たりの光合成量を算出する。なお、植物の1日当たりの光合成量の算出方法は、図2~図4等を参照しながら既に述べた通りである。
次に、ステップS4では、収量予測部16は、記憶部40等から、植物の光合成量と収量との第2相関関係を取得し、植物の光合成量と収量との第2相関関係を用いて、植物の収量を予測する。ステップS4では、ステップS2で算出された植物の1日当たりの光合成量を上述の第2相関関係に当てはめることで、植物の1日あたりの収量を算出(予測)することができる。
次に、ステップS8では、判定部18は、気象予測情報、又は、植物に関する市場情報を記憶部40等から取得し、取得したこれらの情報に基づいて、植物の生産調整の要否を判定する。
例えば、ステップS8では、収量予測システム12で予測されたとおりの収量の植物が収穫された場合に、目標通りの販売額(重量あたりの販売額等)が得られるか否かに基づいて、生産調整の要否を判定するようにしてもよい。この場合、目標通りの販売額以上が得られる見込みである場合には、生産調整は不要であると判断される(ステップS8のNo)、このフローを終了する。一方、目標通りの販売額以上が得られない見込みである場合には、生産調整が必要であると判断され(ステップS8のYes)、次のステップS10に進む。
なお、目標の販売額(重量あたりの販売額等)は、植物工場で栽培される植物の収穫時期における市場情報(例えば、卸売り価格)に基づいて設定することができる。卸売り価格等の市場情報としては、過去の市場情報及び気象予測情報から予測される市場情報を用いてもよい。
次に、ステップS10では、方策決定部22は、植物の目標収量を記憶部40等から取得し、少なくとも、ステップS4で算出された予測収量と、植物の目標収量との比較に基づいて、生産調整をするための方策を決定する。予測収量が目標収量以上である場合(ステップS10でYes)、ステップS12に進み、適切な方策を決定する。予測収量が目標収量未満である場合(ステップS10でNo)、ステップS14に進み、適切な方策を決定する。
予測収量が目標収量以上である場合(ステップS10でYes)には、実際の収量が目標収量に近づくように、すなわち、予測収量よりも収量が減少するように生産調整を行う。生産調整の方策としては、遮光量の調節、CO量の調節、摘果又は摘果、摘葉、水供給量の調節、肥料供給量の調節、及び/又は生育温度の調節が挙げられる。生産調整のためにいずれの方策を実施するかは、気象予測情報等も考慮して決定してもよい。
遮光率の調節については、植物工場における温度が植物の栽培に適した温度(例えば、イチゴの場合は約25℃)を超えないように、かつ、目標の収量が得られるように、遮光率を設定する。遮光率とは、遮光材を設置しないときの植物工場における日光の照射面積に対する、遮光材により日光の照射が遮られる面積の比である。遮光率は、10%以上90%以下の範囲内で設定してもよい。遮光材による遮光のみでは植物工場における温度調節が十分ではないときには、冷房による植物工場の冷却を併用してもよい。冷房については、冷房使用による電気料金が、冷房使用による作物の販売代金の増加分を超えない範囲で使用することとしてもよい。
CO量の調節については、作物の目標収量が得られるように、植物工場内におけるCO濃度が植物の栽培に適した範囲(例えば、イチゴの場合は約2000ppm)よりも少ない量のCO量となるように設定する。CO濃度は、植物の栽培における最適濃度に対して10%以上90%以下の範囲内で設定してもよい。CO量の調節ついては、CO量の調節に係るコストが、CO量の調節による作物の販売代金の増加分を超えない範囲で行うこととしてもよい。
摘果又は摘果を行うことで、収穫時期を遅らせるべく、果実の一部について摘花又は摘果を行うこととしてもよい。収穫可能な果実のうち、10%以上90%以下の果実を摘花または摘果するようにしてもよい。なお、イチゴの場合、着花から約1か月かけて果実が成長するので、1か月後の生産目標に合わせて摘花/摘果の量を決定してもよい。
摘葉を行うことで、生産シフト(生産を所望の期間だけ遅らせる)を行うことができる。全葉のうち、10%以上60%以下の葉を適用するようにしてもよい。なお、30%以上摘葉する場合は,新株(幼苗)との入れ替えを含めて判断してもよい。
植物の栽培に必要な水の供給量は、果実生産量(収量)、葉枚数、及び、根量に基づき決定することができる。したがって、植物の目標生産量が決定したら、当該目標生産量に応じた水供給量を設定することができる。水供給量の設定値に基づき、水供給弁の開度制御又は開閉制御をするようにしてもよい。
植物の栽培に必要な肥料の供給量は、果実生産量(収量)、葉枚数、及び、根量に基づき決定することができる。したがって、植物の目標生産量が決定したら、当該目標生産量に応じた肥料供給量を設定することができる。液体肥料の場合、肥料供給量の設定値に基づき、肥料供給弁の開度制御又は開閉制御をするようにしてもよい。固体肥料の場合、施肥時期を遅らせてもよい。
植物の生育温度の調節により、植物の生育速度を制御することができる。例えば、植物の生育温度を最適温度よりも低い温度に設定することで、植物の生育速度を遅くすることができる。植物の生育温度の調節ついては、温度調節に係るコストが、温度量の調節による作物の販売代金の増加分を超えない範囲で行うこととしてもよい。
予測収量が目標収量未満である場合(ステップS10でNo)には、収量及び/又は収益性が高くなるように、生産調整を行う。生産調整の方策としては、摘果/摘果、補光量の調節、生育温度の調節、肥料供給量の調節、及び/又は水供給量の調節が挙げられる。生産調整のためにいずれの方策を実施するかは、気象予測情報等も考慮して決定してもよい。
摘果又は摘果を行うことで、販売単価の大きい果実(イチゴの場合、頂果や二番果等)に養分を集中させて収益性を向上すべく、販売単価の小さい果実については摘花又は摘果を行うこととしてもよい。収穫可能な果実のうち、10%以上90%以下の果実を摘花または摘果するようにしてもよい。
気象予測情報等により、日照量不足が予想される場合には、LED(light emitting diode)照明等により補光をするようにしてもよい。目標収量が得られるように、補光量を設定してもよい。又は、補光量は、補光量の調節に係るコストが、補光量の調節による収量の増加に伴う収益の増加分を超えない範囲で行うこととしてもよい。
植物の生育温度の調節により、植物の生育速度を制御することができる。例えば、温度が過剰に高い又は低い場合には、植物の生育温度を最適温度に近い温度に調節することで、植物の生育速度を速くすることができる。植物の生育温度の調節ついては、温度調節に係るコスト(冬場の暖房代等)が、温度調節による作物の販売代金の増加分を超えない範囲で行うこととしてもよい。
植物の栽培に必要な肥料の供給量は、果実生産量(収量)、葉枚数、及び、根量に基づき決定することができるが、収量をより増加すべく、肥料を追加投入する、あるいは、肥料の種類を変更するようにしてもよい。液体肥料の場合、変更(増加)後の肥料供給量の設定値に基づき、肥料供給弁の開度制御又は開閉制御をするようにしてもよい。固体肥料の場合、施肥時期を早めてもよく、あるいは、施肥肥料タイプを変更してもよい(硫酸カリウムからケイ酸カリウムに変更する等)。
植物の栽培に必要な水の供給量は、果実生産量(収量)、葉枚数、及び、根量に基づき決定することができる。したがって、植物の目標生産量が決定したら、当該目標生産量に応じた水供給量を設定することができる。水供給量の設定値に基づき、水供給弁の開度制御又は開閉制御をするようにしてもよい。
ステップS12又はS14にて摘花又は摘果を行うことが決定された場合には、摘花対象決定部24は、ステップS2~S4で算出された植物の予測収量、及び、植物の果実の重量に関するデータに基づいて、摘花又は摘果の対象となる植物の花又は果実を決定するようにしてもよい。
摘花/摘果対象の決定の仕方について、植物工場で栽培される植物がイチゴである場合について、図6及び図7を参照して説明する。図6は、イチゴの房50の模式図であり、図7は、摘花/摘果対象の決定の仕方を説明するための表である。
図6に示すように、イチゴの房50には、複数の果実52~58が成る。複数の果実は、最初にできる果実である1個の頂果52、頂果52から二股に分かれる茎にそれぞれできる2個の二番果54a,54b、さらに二股に分かれる茎51にそれぞれできる合計4個の三番果56a~56d、さらに二股に分かれる茎51にそれぞれできる合計8個の四番果58a~58h、…を含む。1つの房あたりにできる果実の個数には、実際的には上限が存在するものの、その上限を度外視すれば、理論的には理論的には2(N-1)個のN番果ができることになる。
図7に示す表には、1つの房50にできる複数の果実の各々(N番果)の欄に、該当する果実の平均的な重量(一例)が記載されている。図7に示す例では、頂果1つあたり20g、二番果1つ当たり10g、三番果1つあたり8g、四番果1つあたり5gとなっている。なお、これらの重量は、過去の収穫実績から統計値(平均値等)として得られる。
図7の表においては、イチゴ1株当たり1月あたりの予測収量が99g及び72gと算出された2通りの場合について、摘花/摘果対象として決定された果実の欄に「摘果」と表示されている。
摘花/摘果対象は、例えば以下のように決定する。すなわち、まず、頂果から順番に(表の左側から順に)、果実の重量を積算し、予測収量の範囲に収まる果実については、摘花対象とせず、予測収量に収まらない果実について摘花対象として決定する。
上段の例(予測収量が99gの例)では、頂果(20g)1個、二番果(10g)2個、三番果(8g)4個、四番果(5g)5個までの各果実の重量の総和は97gである。この合計重量に、6個目以降の四番果の重量を算入すると、予測収量99gを超えてしまう。そこで、6番目以降の四番果、及び、五番果以降は摘果対象として決定する。
下段の例(予測収量が72gの例)では、頂果(20g)1個、二番果(10g)2個、三番果(8g)4個までの各果実の重量の総和は72gである。この合計重量に、1個目以降の四番果の重量を算入すると、予測収量72gを超えてしまう。そこで、四番果以降は摘果対象として決定する。
このように、植物の予測収量、及び、果実の重量に関するデータに基づいて、摘花又は摘果の対象となる花又は果実を決定することができる。これにより、適切に生産調整を行うことができ、植物工場における収益の向上を図ることができる。
ステップS12又はS14にて遮光又は補光を行うことが決定された場合には、遮光率決定部26は、ステップS2~S4で算出された植物の予測収量、及び、気象予測情報を用いて、植物工場における遮光率を決定するようにしてもよい。
例えば、平年であれば、夏場には遮光率5%~50%となるように、遮光材を設ける植物工場の場合、気象予測情報により、夏場の日照不足が見込まれる場合には、植物工場での遮光材の一部または全部を撤去して、遮光率を向上させることにより、収量増加を図ることができる。一方、気象予測情報により、夏場の日照過多が見込まれる場合には、植物工場における遮光率を通常よりも高める(即ち、設置する遮光材を増やす)ことにより、冷房コストの低減を図ることができる。
このように、植物の予測収量、及び、気象予測情報を用いて、植物工場における遮光率を決定することができる。これにより、適切に生産調整を行うことができ、植物工場における収益の向上を図ることができる。
上記各実施形態に記載の内容は、例えば以下のように把握される。
(1)本発明の少なくとも一実施形態に係る収量予測システムは、
植物を栽培する植物工場における収量を予測するための収量予測システムであって、
日射量と前記植物の光合成速度との第1相関関係を用いて、1日の時間帯ごとの日射量を示す日射量データから前記植物の1日当たりの光合成量を算出するように構成された光合成量算出部と、
前記植物の光合成量と収量との第2相関関係を用いて、前記植物の収量を予測するように構成された収量予測部と、
を備える。
本発明者らの鋭意検討の結果、日射量と植物の光合成速度との間に所定の相関関係があることが見出された。上記(1)の構成によれば、日射量と植物の収量との相関関係(第1相関関係)に基づき、1日の時間帯ごとの日射量データから1日当たりの光合成量を算出することができる。そして、このようにして算出された1日あたりの光合成量を、植物の光合成量と収量との相関関係(第2相関関係)に適用することで、1日あたりの植物の収量を算出することができる。したがって、上記(1)の構成によれば、簡素な手順で精度良好に植物の収量を適切に予測することができる。
(2)幾つかの実施形態では、上記(1)の構成において、
前記第1相関関係において、前記日射量の逆数と、前記光合成速度の逆数とが線形の相関関係を有する。
本発明者らの鋭意検討の結果、日射量の逆数と、植物の光合成速度の逆数とが線形の相関を有することがわかった。上記(2)の構成によれば、第1相関関係において、日射量の逆数と、光合成速度の逆数とが線形の相関関係を有するので、簡素な手順で精度良好に植物の収量を適切に予測することができる。
(3)本発明の少なくとも一実施形態に係る植物工場の管理支援システムは、
植物を栽培する植物工場の管理支援システムであって、
上記(1)又は(2)に記載の収量予測システムにより予測された前記植物の予測収量、及び、気象予測情報又は前記植物に関する市場情報に基づいて、前記植物の生産調整の要否を判定するように構成された判定部を備える。
上記(3)の構成によれば、上記(1)の構成で得られる予測収量、及び、別途取得される気象予測情報又は市場情報に基づいて生産調整の要否を判定することにより、植物工場における収益の向上を図ることができる。
(4)幾つかの実施形態では、上記(3)の構成において、
前記管理支援システムは、
前記判定部により前記植物の生産調整が必要と判定されたとき、少なくとも前記予測収量と前記植物の目標収量との比較に基づいて、前記生産調整をするための方策を決定するように構成された方策決定部を備える。
上記(4)の構成によれば、植物の生産調整が必要と判定されたとき、少なくとも、植物の予測収量と目標収量との比較に基づいて、生産調整をするための方策を決定する。このように決定される方策を実施することにより、適切に生産調整を行うことができ、植物工場における収益の向上を図ることができる。
(5)幾つかの実施形態では、上記(4)の構成において、
前記管理支援システムは、
前記方策決定部により決定された方策を含む情報を表示部に出力するように構成された表示出力部を備える。
上記(5)の構成によれば、方策決定部により決定された方策が表示部に表示されるので、植物工場の作業者等がその方策を容易に知ることができる。よって、植物工場における作業効率の向上を図ることができる。
(6)本発明の少なくとも一実施形態に係る植物工場の管理支援システムは、
植物を栽培する植物工場の管理支援システムであって、
上記(1)又は(2)に記載の収量予測システムにより予測された前記植物の予測収量、及び、前記植物の果実の重量に関するデータに基づいて、摘花又は摘果の対象となる前記植物の花又は果実を決定するように構成された摘花対象決定部を備える。
上記(6)の構成によれば、植物の予測収量、及び、果実の重量に関するデータに基づいて、摘花又は摘果の対象となる花又は果実を決定するようにしたので、適切に生産調整を行うことができ、植物工場における収益の向上を図ることができる。
(7)本発明の少なくとも一実施形態に係る植物工場の管理支援システムは、
植物を栽培する植物工場の管理支援システムであって、
上記(1)又は(2)に記載の収量予測システムにより予測された前記植物の予測収量、及び、気象予測情報を用いて、前記植物工場における遮光率を決定するように構成された遮光率決定部を備える。
上記(7)の構成によれば、植物の予測収量、及び、気象予測情報を用いて、植物工場における遮光率を決定するようにしたので、適切に生産調整を行うことができ、植物工場における収益の向上を図ることができる。
(8)本発明の幾つかの実施形態に係る収量予測方法は、
植物を栽培する植物工場における収量を予測するための収量予測方法であって、
日射量と光合成速度との第1相関関係を用いて、1日の時間帯ごとの日射量を示す日射量データから前記植物の1日当たりの光合成量を算出するステップと、
光合成量と収量との第2相関関係を用いて、前記植物の収量を予測するステップと、
を備える。
上記(8)の方法によれば、日射量と植物の収量との相関関係(第1相関関係)に基づき、1日の時間帯ごとの日射量データから1日当たりの光合成量を算出することができる。そして、このようにして算出された1日あたりの光合成量を、植物の光合成量と収量との相関関係(第2相関関係)に適用することで、1日あたりの植物の収量を算出することができる。したがって、上記(8)の方法によれば、簡素な手順で精度良好に植物の収量を適切に予測することができる。
(9)本発明の少なくとも一実施形態に係る収量予測プログラムは、
植物を栽培する植物工場における収量を予測するための収量予測プログラムであって、
コンピュータに、
日射量と光合成速度との第1相関関係を用いて、1日の時間帯ごとの日射量を示す日射量データから前記植物の1日当たりの光合成量を算出する手順と、
光合成量と収量との第2相関関係を用いて、前記植物の収量を予測する手順と、
を実行させるように構成される。
上記(9)のプログラムによれば、日射量と植物の収量との相関関係(第1相関関係)に基づき、1日の時間帯ごとの日射量データから1日当たりの光合成量を算出することができる。そして、このようにして算出された1日あたりの光合成量を、植物の光合成量と収量との相関関係(第2相関関係)に適用することで、1日あたりの植物の収量を算出することができる。したがって、上記(9)のプログラムによれば、簡素な手順で精度良好に植物の収量を適切に予測することができる。
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されることはなく、上述した実施形態に変形を加えた形態や、これらの形態を適宜組み合わせた形態も含む。
本明細書において、「ある方向に」、「ある方向に沿って」、「平行」、「直交」、「中心」、「同心」或いは「同軸」等の相対的或いは絶対的な配置を表す表現は、厳密にそのような配置を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の角度や距離をもって相対的に変位している状態も表すものとする。
例えば、「同一」、「等しい」及び「均質」等の物事が等しい状態であることを表す表現は、厳密に等しい状態を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の差が存在している状態も表すものとする。
また、本明細書において、四角形状や円筒形状等の形状を表す表現は、幾何学的に厳密な意味での四角形状や円筒形状等の形状を表すのみならず、同じ効果が得られる範囲で、凹凸部や面取り部等を含む形状も表すものとする。
また、本明細書において、一の構成要素を「備える」、「含む」、又は、「有する」という表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。
10 管理支援システム
12 収量予測システム
14 光合成量算出部
16 収量予測部
18 判定部
22 方策決定部
24 摘花対象決定部
26 遮光率決定部
28 補光量決定部
30 摘葉量決定部
32 水供給量決定部
34 肥料供給量決定部
36 温度決定部
38 表示出力部
40 記憶部
42 センサ
44 表示部
50 房
51 茎
52 頂果
54,54a~54b 二番果
56,56a~56d 三番果
58,58a~58h 四番果
B 呼吸速度
PA 光合成速度
PG 光合成速度

Claims (9)

  1. 植物を栽培する植物工場における収量を予測するための収量予測システムであって、
    日射量と前記植物の光合成速度との第1相関関係を用いて、1日の時間帯ごとの日射量を示す日射量データから前記植物の1日当たりの光合成量を算出するように構成された光合成量算出部と、
    前記植物の光合成量と収量との第2相関関係を用いて、前記植物の収量を予測するように構成された収量予測部と、
    を備える収量予測システム。
  2. 前記第1相関関係において、前記日射量の逆数と、前記光合成速度の逆数とが線形の相関関係を有する
    請求項1に記載の収量予測システム。
  3. 植物を栽培する植物工場の管理支援システムであって、
    請求項1又は2に記載の収量予測システムにより予測された前記植物の予測収量、及び、気象予測情報又は前記植物に関する市場情報に基づいて、前記植物の生産調整の要否を判定するように構成された判定部を備える
    植物工場の管理支援システム。
  4. 前記判定部により前記植物の生産調整が必要と判定されたとき、少なくとも前記予測収量と前記植物の目標収量との比較に基づいて、前記生産調整をするための方策を決定するように構成された方策決定部を備える
    請求項3に記載の植物工場の管理支援システム。
  5. 前記方策決定部により決定された方策を含む情報を表示部に出力するように構成された表示出力部を備える
    請求項4に記載の植物工場の管理支援システム。
  6. 植物を栽培する植物工場の管理支援システムであって、
    請求項1又は2に記載の収量予測システムにより予測された前記植物の予測収量、及び、前記植物の果実の重量に関するデータに基づいて、摘花又は摘果の対象となる前記植物の花又は果実を決定するように構成された摘花対象決定部を備える
    植物工場の管理支援システム。
  7. 植物を栽培する植物工場の管理支援システムであって、
    請求項1又は2に記載の収量予測システムにより予測された前記植物の予測収量、及び、気象予測情報を用いて、前記植物工場における遮光率を決定するように構成された遮光率決定部を備える
    植物工場の管理支援システム。
  8. 植物を栽培する植物工場における収量を予測するための収量予測方法であって、
    日射量と前記植物の光合成速度との第1相関関係を用いて、1日の時間帯ごとの日射量を示す日射量データから前記植物の1日当たりの光合成量を算出するステップと、
    前記植物の光合成量と収量との第2相関関係を用いて、前記植物の収量を予測するステップと、
    を備える収量予測方法。
  9. 植物を栽培する植物工場における収量を予測するための収量予測プログラムであって、
    コンピュータに、
    日射量と前記植物の光合成速度との第1相関関係を用いて、1日の時間帯ごとの日射量を示す日射量データから前記植物の1日当たりの光合成量を算出する手順と、
    前記植物の光合成量と収量との第2相関関係を用いて、前記植物の収量を予測する手順と、
    を実行させるための収量予測プログラム。
JP2021146551A 2021-09-09 2021-09-09 収量予測システム、植物工場の管理支援システム、収量予測方法及び収量予測プログラム Pending JP2023039465A (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021146551A JP2023039465A (ja) 2021-09-09 2021-09-09 収量予測システム、植物工場の管理支援システム、収量予測方法及び収量予測プログラム
PCT/JP2022/032611 WO2023037931A1 (ja) 2021-09-09 2022-08-30 収量予測システム、植物工場の管理支援システム、収量予測方法及び収量予測プログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021146551A JP2023039465A (ja) 2021-09-09 2021-09-09 収量予測システム、植物工場の管理支援システム、収量予測方法及び収量予測プログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2023039465A true JP2023039465A (ja) 2023-03-22

Family

ID=85506678

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021146551A Pending JP2023039465A (ja) 2021-09-09 2021-09-09 収量予測システム、植物工場の管理支援システム、収量予測方法及び収量予測プログラム

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP2023039465A (ja)
WO (1) WO2023037931A1 (ja)

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6020965B2 (ja) * 1980-11-08 1985-05-24 株式会社山武 温室の転流温度制御方式
JPS6054621A (ja) * 1984-03-07 1985-03-29 株式会社日立製作所 環境制御装置
JP7433747B2 (ja) * 2018-05-01 2024-02-20 株式会社クボタ 農業支援システム
JP2019219704A (ja) * 2018-06-15 2019-12-26 株式会社オーガニックnico 農業経営支援システム
JP2020024702A (ja) * 2018-08-03 2020-02-13 三菱ケミカル株式会社 生産流通管理システム、管理方法、及びプログラム
JP7281133B2 (ja) * 2019-07-04 2023-05-25 オムロン株式会社 植物の栽培管理システム及び、植物の栽培管理装置
CN111837797A (zh) * 2020-02-23 2020-10-30 安徽省农业科学院园艺研究所 一种葡萄栽培方法
CN112293126A (zh) * 2020-10-14 2021-02-02 嘉兴市水月湾农业科技有限公司 一种猕猴桃种植方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2023037931A1 (ja) 2023-03-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11617313B2 (en) Controlling agricultural production areas
Casadesús et al. A general algorithm for automated scheduling of drip irrigation in tree crops
Ehret et al. Neural network modeling of greenhouse tomato yield, growth and water use from automated crop monitoring data
KR20110073010A (ko) 태양광 파장 제어를 이용한 온실 식물 성장 조절 장치 및 그것의 제어 방법
AU2023203307A1 (en) Controlling Agricultural Production Areas
JPWO2020170939A1 (ja) 人工光型植物工場コホートフェノタイピングシステム
EP3996012A1 (en) Plant cultivation management system and plant cultivation management device
JP2021128756A (ja) 先物取引情報表示プログラム
KR20220001283A (ko) 영농형 태양광 발전 시스템의 관리 장치, 방법 및 시스템
KR102134397B1 (ko) 작물활성지수 기반 시설원예 복합환경 제어시스템 및 방법
CN114066033A (zh) 一种智慧农业优化方法和系统
CN105993720B (zh) 一种日光温室基质袋培作物灌水量的模拟计算方法
WO2023037931A1 (ja) 収量予測システム、植物工場の管理支援システム、収量予測方法及び収量予測プログラム
Cohen et al. Applications of sensing to precision irrigation
Jing et al. Prediction of crop phenology—A component of parallel agriculture management
Yao et al. Integrating microweather forecasts and crop physiological indicators for greenhouse environmental control
EP4340590B1 (en) Greenhouse environment optimisation
Gillett et al. An approach to modelling the effect of environmental and physiological factors upon biomass accumulation in winter wheat
US12029174B2 (en) Method for managing crop irrigation, and system using same
US20220183243A1 (en) Method for managing crop irrigation, and system using same
JP2022120830A (ja) 果房収穫量予測方法及び果房収穫量予測システム
Al-Rawi et al. ESTIMATION OF THE OPTIMUM QUANTITIES OF YIELD AND RESOURCES USED IN WHEAT CULTIVATION UNDER SUPPLEMENTARY IRRIGATION SYSTEM
RUBANGA et al. Spatiotemporal Analysis of Small Scale Greenhouse Microclimate Based on Smart Agriculture System
JP2022120539A (ja) 果房収穫量予測方法及び果房収穫量予測システム
Rho et al. Development of a Cucumber Transpiration Model Based on a Simplified Penman-Monteith Model in a Semi-closed Greenhouse

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20240119