JP5874240B2 - Information processing apparatus, harvest time prediction program, and harvest time prediction method - Google Patents

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Description

本発明は、情報処理装置、収穫時期予測プログラムおよび収穫時期予測方法に関する。   The present invention relates to an information processing apparatus, a harvest time prediction program, and a harvest time prediction method.

一般に、圃場で栽培される作物は、播種や定植をおこなった日を基準日として、慣行の栽培暦を用いて収穫時期の目安が把握されていた。栽培暦は、基準日から収穫開始、終了までの日数をそれぞれ規定する。   In general, for crops cultivated in a field, a rough standard of harvest time has been grasped by using a customary cultivation calendar, with the date of sowing and planting as the reference date. The cultivation calendar defines the number of days from the reference date to the start and end of harvesting.

また、作物の生長は、基準日を設定し、基準日以降の気温にもとづいて基準日以降の生育状況を把握することもおこなわれている。たとえば、温度変換日数を用いて作物の生育を予測する生育予測方法がある。温度変換日数は、標準温度で１日分生長すると仮定した指標である。温度変換日数を用いた生育予測方法は、毎日の平均気温から温度変換日数を計算し、それを積算して一定の値を超えた時に一定の生育状況に達すると予測する。   Moreover, the growth of crops sets a reference date, and grasps the growth situation after the reference date based on the temperature after the reference date. For example, there is a growth prediction method for predicting the growth of crops using the temperature conversion days. The number of days for temperature conversion is an index assumed to grow for one day at the standard temperature. In the growth prediction method using the temperature conversion days, the temperature conversion days are calculated from the average daily temperature, and when the temperature is exceeded and a certain value is exceeded, it is predicted that a certain growth situation will be reached.

特開平５−３３６８４３号公報JP-A-5-336843

矢羽田第二郎・大庭義材・桑原実，“温度変換日数（ＤＴＳ）法によるウンシュウミカンの満開期予測と精度” 福岡県農業総合試験場研究報告 14（1995） pp.125-128Jiro Yahaneda, Yoshinori Ohba, Minoru Kuwabara, “Prediction and accuracy of full bloom of Citrus unshiu using the temperature conversion days (DTS) method” Fukuoka Prefectural Agricultural Experiment Station Research Report 14 (1995) pp.125-128

しかしながら、近年の平均的な気温の上昇傾向に加えて、年毎の気候の変動に大きなばらつきがあり、従来の手法では、作物の収穫時期の予測が難しくなってきている。   However, in addition to the increasing trend of average temperature in recent years, there is a large variation in year-to-year climate change, and it has become difficult to predict the harvest time of crops by conventional methods.

本発明の一観点によれば、情報処理装置は、取得部と、算出部と、生成部と、を備える。取得部は、予測基準時の属する作物の生育期の温度データと、当該生育期より過去の第１の他の生育期および第２の他の生育期を含む複数の他の生育期の温度データとを取得する。算出部は、前記生育期の温度データと前記第１の他の生育期の温度データとを用いて第１の予測収穫時期を算出し、前記生育期の温度データと前記第２の他の生育期の温度データとを用いて第２の予測収穫時期を算出することで、前記第１の予測収穫時期および第２の予測収穫時期を含む複数の予測収穫時期を算出し、前記複数の予測収穫時期の中の最も早い開始日から最も遅い終了日までの期間内の複数の日それぞれが、前記複数の予測収穫時期のうち幾つに包含されているかを示す重複状況を算出する。生成部は、前記重複状況にもとづいて判定された開始日および終了日の少なくとも一方を含む、前記生育期における作物の予測収穫時期についての予測情報を生成する。 According to one aspect of the present invention, an information processing apparatus includes an acquisition unit, a calculation unit, and a generation unit. The acquisition unit includes temperature data of the growing season of the crop to which the prediction reference time belongs, and temperature data of a plurality of other growing seasons including the first other growing season and the second other growing season in the past from the growing season. And get. The calculation unit calculates a first predicted harvest time using the temperature data of the growing season and the temperature data of the first other growing season, and calculates the temperature data of the growing season and the second other growing time. by calculating a second predicted harvest time by using the period of the temperature data, the first plurality of calculating the predicted harvest containing predicted harvest time and the second prediction harvest time, the plurality of predicted harvest A duplication situation is calculated that indicates how many of the plurality of predicted harvest times each of a plurality of days in the period from the earliest start date to the latest end date are included . A production | generation part produces | generates the prediction information about the estimated harvest time of the crop in the said growing season containing at least one of the start date and the end date which were determined based on the said duplication condition .

また、１つの態様では、コンピュータに処理を実行させる収穫時期予測プログラムが提供される。また、１つの態様では、コンピュータが実行する収穫時期予測方法が提供される。  In one aspect, a harvest time prediction program for causing a computer to execute processing is provided. In one aspect, a harvest time prediction method executed by a computer is provided.

栽培作物の収穫時期予測の精度を向上する。   Improve the accuracy of crop time prediction for cultivated crops.

第１の実施形態の情報処理システムの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the information processing system of 1st Embodiment. 第２の実施形態の情報処理システムの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the information processing system of 2nd Embodiment. 第２の実施形態の表示装置の表示画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the display screen of the display apparatus of 2nd Embodiment. 第２の実施形態の情報処理装置のハードウェアの一構成例を示す図である。It is a figure which shows one structural example of the hardware of the information processing apparatus of 2nd Embodiment. 第２の実施形態の収穫時期予測のシーケンス図である。It is a sequence diagram of harvest time prediction of 2nd Embodiment. 第２の実施形態の気温データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the temperature data of 2nd Embodiment. 第２の実施形態の収穫時期予測の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the harvest time prediction of 2nd Embodiment. 第３の実施形態の年毎収穫時期と、各日の収穫時期の重複数と、累積数と、累積比率の一例を示す表である。It is a table | surface which shows an example of the annual harvest time of 3rd Embodiment, the duplication number of the harvest time of each day, an accumulation number, and an accumulation ratio. 第３の実施形態の各日の収穫時期の累積数の一例を示すグラフである。It is a graph which shows an example of the accumulation number of the harvest time of each day of 3rd Embodiment. 第４の実施形態の年毎収穫時期と、各日の有効積算温度の合計値と、累積値と、累積比率の一例を示す表である。It is a table | surface which shows an example of the annual harvest time of 4th Embodiment, the total value of the effective integrated temperature of each day, an accumulation value, and an accumulation ratio. 第４の実施形態の各日の有効積算温度の累積値の一例を示すグラフである。It is a graph which shows an example of the accumulation value of effective integrated temperature of each day of a 4th embodiment. 第５の実施形態の年毎の気温データの重み付けの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the weighting of the temperature data for every year of 5th Embodiment. 第５の実施形態の年毎収穫時期と、各日の収穫時期の重み付き重複数と、重み付き累積数と、重み付き累積比率の一例を示す表である。It is a table | surface which shows an example of the annual harvest time of 5th Embodiment, the weighted duplication multiple of the harvest time of each day, the weighted accumulation number, and the weighted accumulation ratio. 第５の実施形態の各日の収穫時期の重み付き累積数の一例を示すグラフである。It is a graph which shows an example of the weighted accumulation number of the harvest time of each day of 5th Embodiment. 第６の実施形態の情報処理システムの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the information processing system of 6th Embodiment.

以下、本実施の形態を図面を参照して説明する。
［第１の実施形態］
まず、第１の実施形態の情報処理システムについて図１を用いて説明する。図１は、第１の実施形態の情報処理システムの一例を示す図である。 Hereinafter, the present embodiment will be described with reference to the drawings.
[First Embodiment]
First, the information processing system according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an information processing system according to the first embodiment.

情報処理システム１は、圃場において栽培する作物の収穫時期を予測する。情報処理システム１は、情報処理装置２と、データ収集装置３と、温度データベース４と、表示装置５を備える。   The information processing system 1 predicts the harvest time of a crop cultivated in a field. The information processing system 1 includes an information processing device 2, a data collection device 3, a temperature database 4, and a display device 5.

情報処理装置２は、予測基準時の属する作物の生育期の温度データと、生育期より過去の第１および第２の他の生育期を含む複数の他の生育期の温度データとを取得し、生育期における作物の予測収穫時期についての予測情報を生成する。情報処理装置２は、取得部２ａと、算出部２ｂと、生成部２ｃを備える。予測基準時は、栽培する作物の収穫時期を予測する時である。   The information processing device 2 acquires temperature data of the growing season of the crop to which the prediction reference time belongs and temperature data of a plurality of other growing seasons including the first and second other growing seasons past the growing season. Generate prediction information about the expected harvest time of the crop in the growing season. The information processing apparatus 2 includes an acquisition unit 2a, a calculation unit 2b, and a generation unit 2c. The prediction reference time is a time for predicting the harvest time of the crop to be cultivated.

取得部２ａは、予測基準時の属する作物の生育期の温度データと、生育期より過去の第１および第２の他の生育期を含む複数の他の生育期の温度データとを取得する。取得部２ａは、データ収集装置３から予測基準時の属する作物の生育期の温度データを取得する。取得部２ａは、温度データベース４から過去の生育期の２期分以上の温度データを取得する。予測基準時、作物の種類、作物が作付けされた圃場は、情報処理装置２があらかじめ保持するものであってもよいし、外部の装置（たとえば、データ収集装置３、表示装置５など）から取得されるものであってもよい。   The acquisition unit 2a acquires temperature data of the growing season of the crop to which the prediction reference time belongs and temperature data of a plurality of other growing seasons including the first and second other growing seasons past the growing season. The acquisition unit 2a acquires temperature data of the growing season of the crop to which the prediction reference time belongs from the data collection device 3. The acquisition unit 2 a acquires temperature data for two or more past growth periods from the temperature database 4. At the time of the prediction reference, the type of crop and the field on which the crop is planted may be stored in advance by the information processing device 2 or acquired from an external device (for example, the data collection device 3 or the display device 5). It may be done.

算出部２ｂは、取得部２ａが取得した、生育期の温度データと第１の他の生育期の温度データと、を用いて第１の予測収穫時期を算出する。算出部２ｂは、取得部２ａが取得した、生育期の温度データと第２の他の生育期の温度データと、を用いて第２の予測収穫時期を算出する。このようにして、算出部２ｂは、第１の予測収穫時期と第２の予測収穫時期を含む複数の予測収穫時期を算出する。   The calculating unit 2b calculates the first predicted harvest time using the temperature data of the growing season and the temperature data of the first other growing season acquired by the acquiring unit 2a. The calculating unit 2b calculates the second predicted harvest time using the temperature data of the growing season and the temperature data of the second other growing season acquired by the acquiring unit 2a. In this way, the calculation unit 2b calculates a plurality of predicted harvest times including the first predicted harvest time and the second predicted harvest time.

生成部２ｃは、算出部２ｂが算出した複数の予測収穫時期から予測収穫時期の分布状況を得る。生成部２ｃは、予測収穫時期の分布状況にもとづいて、生育期における作物の予測収穫時期についての予測情報を生成する。予測収穫時期についての予測情報は、予測収穫時期の始期である収穫開始可能日と、予測収穫時期の終期である収穫限界日を含む。生成部２ｃは、生成した予測情報を表示装置５に出力する。   The generation unit 2c obtains the distribution status of the predicted harvest time from the plurality of predicted harvest times calculated by the calculation unit 2b. The generation unit 2c generates prediction information about the predicted harvest time of the crop in the growing season based on the distribution situation of the predicted harvest time. The prediction information about the predicted harvest time includes a harvest start possible date that is the start of the predicted harvest time and a harvest limit date that is the end of the predicted harvest time. The generation unit 2c outputs the generated prediction information to the display device 5.

これにより、情報処理装置２は、近年の平均的な気温の上昇傾向や、年毎の気候の変動のばらつきに対応した収穫時期予測が可能である。
データ収集装置３は、圃場の温度を検出し、観測温度データを生育期の温度データとして出力する。データ収集装置３は、温度検出部３ａを備える。温度検出部３ａは、作物を栽培する圃場の温度、または圃場の温度とみなせる温度を観測して収集する。データ収集装置３は、収集した温度データを所定期間、所定容量を保持し、外部に出力する。 Thereby, the information processing apparatus 2 is capable of predicting the harvest time corresponding to the recent trend of increasing average temperature and the variation in climate change from year to year.
The data collection device 3 detects the temperature of the field and outputs the observed temperature data as temperature data for the growing season. The data collection device 3 includes a temperature detection unit 3a. The temperature detection unit 3a observes and collects the temperature of the field where the crop is cultivated or the temperature that can be regarded as the temperature of the field. The data collection device 3 holds the collected temperature data for a predetermined period and outputs it to the outside.

なお、温度データは、圃場の気温の他、ハウス栽培における室温、土の温度や水耕栽培時の水温などであってもよい。また、温度の検出場所は、圃場そのものに限らず、圃場周辺、圃場のある地域とすることができる。   The temperature data may be room temperature in house cultivation, soil temperature, water temperature during hydroponics, and the like in addition to the field temperature. Further, the temperature detection location is not limited to the farm field itself, but may be the vicinity of the farm field or an area with the farm field.

温度データベース４は、他の生育期の温度データを保存、管理する。温度データベース４は、情報処理装置２、またはデータ収集装置３が備えてもよいし、図示しないコンピュータが備えるようにしてもよい。他の生育期の温度データは、作物の収穫予測に用いる生育期間のデータがあれば足りる。   The temperature database 4 stores and manages temperature data of other growing seasons. The temperature database 4 may be provided in the information processing device 2 or the data collection device 3, or may be provided in a computer (not shown). The temperature data for the other growing seasons only need to be the growing season data used for crop yield prediction.

表示装置５は、作物の予測収穫時期を出力（表示出力）する。表示装置５は、表示部５ａを備える。表示部５ａは、情報処理装置２が生成した作物の予測収穫時期を入力し、表示画面に表示出力をおこなう。   The display device 5 outputs (displays output) the predicted harvest time of the crop. The display device 5 includes a display unit 5a. The display unit 5a inputs the predicted harvest time of the crop generated by the information processing apparatus 2, and performs display output on the display screen.

このようにして、情報処理システム１は、近年の平均的な気温の上昇傾向や、年毎の気候の変動のばらつきに対応して、収穫時期予測の精度向上を図ることができる。
［第２の実施形態］
次に、第２の実施形態の情報処理システムについて図２、図３を用いて説明する。図２は、第２の実施形態の情報処理システムの一例を示す図である。図３は、第２の実施形態の表示装置の表示画面の一例を示す図である。 In this manner, the information processing system 1 can improve the accuracy of harvest time prediction in response to the recent trend of increasing average temperature and the variation in climate change from year to year.
[Second Embodiment]
Next, an information processing system according to the second embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an information processing system according to the second embodiment. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a display screen of the display device according to the second embodiment.

情報処理システム１０は、圃場１９において栽培する作物の予測収穫時期を有効積算温度により算出する。情報処理システム１０は、有効積算温度が収穫開始温度（たとえば、１２５０℃（摂氏１２５０度））に達した日を収穫開始日とし、有効積算温度が収穫限界温度（たとえば、１４００℃）に達した日を収穫限界日とする。   The information processing system 10 calculates a predicted harvest time of a crop cultivated in the field 19 based on the effective integrated temperature. The information processing system 10 sets the day when the effective integrated temperature reaches the harvest start temperature (for example, 1250 ° C. (1250 ° C.)) as the harvest start date, and the effective integrated temperature reaches the harvest limit temperature (for example, 1400 ° C.). The day is the harvest limit date.

なお、積算温度の単位については日の平均値を代表として加算をしているということを明示するために「℃・日」という単位を用いる場合もある。しかし、ここでは「℃」を用いて進めていくこととする。   In addition, the unit of “° C./day” may be used for the unit of the integrated temperature in order to clearly indicate that the addition is performed by using the average value of the day as a representative. However, it is assumed here that the process proceeds using “° C.”.

有効積算温度は、作物の生育に寄与する温度分の積算値、すなわち、作物の生長に対して有効な最低温度以下の温度を無効として除去し、最低温度以上の温度だけを積算した値である。有効積算温度は、たとえば、作物が気温５℃以上で生育する時、観測日の気温が１２℃の場合には、７（＝１２−５）℃を有効温度として積算し、気温が５℃以下ならば積算しない。   The effective integrated temperature is the integrated value of the temperature that contributes to the growth of the crop, that is, the value obtained by removing only the temperature below the minimum temperature effective for the growth of the crop as invalid and integrating only the temperature above the minimum temperature. . For example, when the crop grows at an air temperature of 5 ° C or higher and the air temperature on the observation day is 12 ° C, the effective integrated temperature is integrated as an effective temperature of 7 (= 12-5) ° C, and the air temperature is 5 ° C or lower. If so, do not accumulate.

なお、有効積算温度による予測収穫時期の算出は、一例であって、情報処理システム１０は、予測収穫時期の算出について他の方法を用いてもよい。
情報処理システム１０は、情報処理装置１１と、データ収集装置１２と、表示装置１３，１４を備える。情報処理装置１１は、データ収集装置１２、表示装置１３，１４と、基地局１５またはネットワーク１６を介して有線または無線で通信可能に接続する。 Note that the calculation of the predicted harvest time based on the effective integrated temperature is an example, and the information processing system 10 may use another method for calculating the predicted harvest time.
The information processing system 10 includes an information processing device 11, a data collection device 12, and display devices 13 and 14. The information processing device 11 is connected to the data collection device 12 and the display devices 13 and 14 via the base station 15 or the network 16 so that they can communicate with each other by wire or wirelessly.

情報処理装置１１は、表示装置１３，１４、およびデータ収集装置１２から所要の情報を入力して、作物の収穫時期を予測し、予測した収穫時期を表示装置１３，１４に出力する。情報処理装置１１は、データベースから他の生育期の気温データを取得して、作物の収穫時期を予測する。このデータベースは、情報処理装置１１が保持してもよいし、ネットワーク１６を介して接続可能なコンピュータ（たとえば、図示しないデータベースサーバ）が保持するようにしてもよい。   The information processing device 11 inputs necessary information from the display devices 13 and 14 and the data collection device 12, predicts the harvest time of the crop, and outputs the predicted harvest time to the display devices 13 and 14. The information processing apparatus 11 acquires temperature data of another growing season from the database and predicts the crop harvesting time. This database may be held by the information processing apparatus 11 or may be held by a computer (for example, a database server (not shown)) connectable via the network 16.

データ収集装置１２は、圃場１９、または圃場１９の周辺に備えられる。データ収集装置１２は、温度センサ１２１と、無線通信部１２２と、ロガー（データロガー）１２３を備える。データ収集装置１２は、温度センサ１２１により、所定時間（たとえば、１時間）ごとに圃場の気温データを収集する。データ収集装置１２は、収集した気温データをロガー１２３に保持する。データ収集装置１２は、ロガー１２３が保持する気温データを、無線通信部１２２により外部に出力することができる。   The data collection device 12 is provided in the field 19 or around the field 19. The data collection device 12 includes a temperature sensor 121, a wireless communication unit 122, and a logger (data logger) 123. The data collection device 12 collects the temperature data of the field every predetermined time (for example, 1 hour) by the temperature sensor 121. The data collection device 12 holds the collected temperature data in the logger 123. The data collection device 12 can output the temperature data held by the logger 123 to the outside by the wireless communication unit 122.

なお、データ収集装置１２は、圃場１９の気温データとみなすことが可能であれば、気象庁のアメダス（AMeDAS：Automated Meteorological Data Acquisition System）観測網の観測基地局など、第三者が管理するものであってもよい。また、観測温度データは、観測地で観測した温度を、圃場１９に対応した温度とするために補正をおこなったものであってもよい。たとえば、観測地と圃場１９の標高が異なる場合には、観測温度データは、観測した温度に（０．６×（観測地の標高［ｍ］−圃場１９の標高［ｍ］）／１００）℃を加えて補正される。   The data collection device 12 is managed by a third party such as an observation base station of the Meteorological Agency's AMeDAS (Automated Meteorological Data Acquisition System) observation network if it can be regarded as temperature data of the field 19. There may be. The observation temperature data may be corrected to make the temperature observed at the observation site the temperature corresponding to the field 19. For example, when the altitude of the observation site and the field 19 is different, the observation temperature data is (0.6 × (altitude of the observation site [m] −altitude of the field 19 [m]) / 100) ° C. Is corrected.

表示装置１３は、圃場１９を管理する農家２０のもとに設置される端末装置である。表示装置１４は、圃場１９を管理する管理者１８が携帯する携帯型端末装置（たとえば、携帯電話）である。表示装置１３，１４は、情報処理装置１１に送信する所要の情報を入力する入力部と、情報処理装置１１から受信する予測収穫時期を出力する表示部（出力部）とを備える。   The display device 13 is a terminal device installed under a farmer 20 who manages the farm 19. The display device 14 is a portable terminal device (for example, a mobile phone) carried by an administrator 18 who manages the farm 19. The display devices 13 and 14 include an input unit that inputs necessary information to be transmitted to the information processing device 11 and a display unit (output unit) that outputs the predicted harvest time received from the information processing device 11.

表示装置１３，１４が出力する表示画面１７は、圃場を特定する情報、栽培種を特定する情報、基準日（定植日または播種日など）を特定する情報、予測基準日を特定する情報、予測収穫時期に関する情報を表示する。   The display screen 17 output from the display devices 13 and 14 includes information for specifying a field, information for specifying a cultivated species, information for specifying a reference date (such as a planting date or a sowing date), information for specifying a prediction reference date, and prediction. Display information about harvest time.

圃場を特定する情報は、圃場１９の所在地（住所、ＧＰＳ（Global Positioning System）情報など）、圃場コード（圃場１９を一意に特定可能な情報）などであり、たとえば、「ＡＡＡ」である。栽培種を特定する情報は、栽培種名、栽培種コードなどであり、栽培者が栽培種を特定可能であれば任意の情報であってもよく、たとえば、「キャベツ（品種：Ａ）」である。基準日を特定する情報は、播種日や定植日などの日付情報であり、たとえば、「２０１０／０９／１２」である。予測基準日を特定する情報は、予測をおこなう日の日時情報であり、たとえば、「２０１０／１１／１２」である。これら、圃場を特定する情報、栽培種を特定する情報、基準日を特定する情報、予測基準日を特定する情報は、表示装置１３，１４に入力され、情報処理装置１１に送信される。   The information for specifying the farm field includes the location of the farm field 19 (address, GPS (Global Positioning System) information, etc.), the farm field code (information that can uniquely identify the farm field 19), and the like, for example, “AAA”. The information for identifying the cultivated species is the cultivated species name, the cultivated species code, etc., and may be any information as long as the grower can identify the cultivated species. For example, “Cabbage (variety: A)” is there. The information specifying the reference date is date information such as a sowing date or a fixed planting date, and is “2010/09/12”, for example. The information for specifying the prediction reference date is date information on the date on which the prediction is performed, and is, for example, “2010/11/12”. The information specifying the farm field, the information specifying the cultivation type, the information specifying the reference date, and the information specifying the prediction reference date are input to the display devices 13 and 14 and transmitted to the information processing device 11.

予測収穫時期に関する情報は、予測収穫時期の始期である収穫開始可能日と、予測収穫時期の終期である収穫限界日を含み、さらに、収穫適期の目安となる収穫適期目安日を含む。収穫開始可能日、収穫限界日、および収穫適期目安日は、たとえば、それぞれ「３／２１」、「４／１０」、「３／３１」のように、具体的な日付として出力される。また、予測収穫時期に関する情報は、カレンダー表示され、予測収穫時期に属する日とそれ以外の日とを区別可能に表示する。また、予測収穫時期に関する情報は、収穫適期目安日をカレンダーに明示する。これら、予測収穫時期に関する情報は、表示装置１３，１４によって情報処理装置１１から受信され、表示出力される。   The information related to the predicted harvest time includes a harvest start possible date that is the start of the predicted harvest time, a harvest limit date that is the end of the predicted harvest time, and further includes a suitable date for harvest that is a measure of the proper harvest time. For example, “3/21”, “4/10”, and “3/31” are output as specific dates, such as “3/21”, “4/10”, and “3/31”, respectively. In addition, information on the predicted harvest time is displayed in a calendar, and the days belonging to the predicted harvest time and the other days are displayed so as to be distinguishable. In addition, for the information related to the predicted harvest time, the target date for harvest is clearly indicated on the calendar. The information regarding the predicted harvest time is received from the information processing apparatus 11 by the display devices 13 and 14 and displayed.

なお、クラウドコンピューティングにより情報処理装置１１が収穫時期予測に係る処理機能を提供する場合、情報処理システム１は、表示装置１３を、情報処理装置１１への接続環境と、Ｗｅｂブラウザ等でＧＵＩ（Graphical User Interface）環境を備えるものとすることができる。   When the information processing apparatus 11 provides a processing function related to harvest time prediction by cloud computing, the information processing system 1 connects the display device 13 to the information processing apparatus 11 with a GUI ( Graphical User Interface) environment.

次に、第２の実施形態の情報処理装置のハードウェアの構成について図４を用いて説明する。図４は、第２の実施形態の情報処理装置のハードウェアの一構成例を示す図である。   Next, the hardware configuration of the information processing apparatus according to the second embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of hardware of the information processing apparatus according to the second embodiment.

情報処理装置１１は、コンピュータ１００に複数の周辺機器を接続して、本実施の形態の処理機能を実現する。コンピュータ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ１０１には、バス１０８を介してＲＡＭ（Random Access Memory）１０２と複数の周辺機器が接続されている。   The information processing apparatus 11 connects a plurality of peripheral devices to the computer 100 to realize the processing function of the present embodiment. The computer 100 is entirely controlled by a CPU (Central Processing Unit) 101. A RAM (Random Access Memory) 102 and a plurality of peripheral devices are connected to the CPU 101 via a bus 108.

ＲＡＭ１０２は、コンピュータ１００の主記憶装置として使用される。ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１による処理に必要な各種データが格納される。   The RAM 102 is used as a main storage device of the computer 100. The RAM 102 temporarily stores at least part of an OS (Operating System) program and application programs to be executed by the CPU 101. The RAM 102 stores various data necessary for processing by the CPU 101.

バス１０８に接続されている周辺機器としては、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ:Hard Disk Drive）１０３、グラフィック処理装置１０４、入力インタフェース１０５、光学ドライブ装置１０６、および通信インタフェース１０７がある。   Peripheral devices connected to the bus 108 include a hard disk drive (HDD) 103, a graphic processing device 104, an input interface 105, an optical drive device 106, and a communication interface 107.

ＨＤＤ１０３は、内蔵したディスクに対して、磁気的にデータの書き込みおよび読み出しをおこなう。ＨＤＤ１０３は、コンピュータ１００の二次記憶装置として使用される。ＨＤＤ１０３には、ＯＳのプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。なお、二次記憶装置としては、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置を使用することもできる。   The HDD 103 magnetically writes and reads data to and from the built-in disk. The HDD 103 is used as a secondary storage device of the computer 100. The HDD 103 stores an OS program, application programs, and various data. Note that a semiconductor storage device such as a flash memory can also be used as the secondary storage device.

グラフィック処理装置１０４には、モニタ２１が接続されている。グラフィック処理装置１０４は、ＣＰＵ１０１からの命令に従って、画像をモニタ２１の画面に表示させる。モニタ２１としては、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）を用いた表示装置や液晶表示装置などがある。   A monitor 21 is connected to the graphic processing device 104. The graphic processing device 104 displays an image on the screen of the monitor 21 in accordance with a command from the CPU 101. Examples of the monitor 21 include a display device using a CRT (Cathode Ray Tube) and a liquid crystal display device.

入力インタフェース１０５には、キーボード２２とマウス２３とが接続されている。入力インタフェース１０５は、キーボード２２やマウス２３から送られてくる信号をＣＰＵ１０１に送信する。なお、マウス２３は、ポインティングデバイスの一例であり、他のポインティングデバイスを使用することもできる。他のポインティングデバイスとしては、タッチパネル、タブレット、タッチパッド、トラックボールなどがある。   A keyboard 22 and a mouse 23 are connected to the input interface 105. The input interface 105 transmits signals sent from the keyboard 22 and the mouse 23 to the CPU 101. The mouse 23 is an example of a pointing device, and other pointing devices can also be used. Examples of other pointing devices include a touch panel, a tablet, a touch pad, and a trackball.

光学ドライブ装置１０６は、レーザ光などを利用して、光ディスク２４に記録されたデータの読み取りをおこなう。光ディスク２４は、光の反射によって読み取り可能なようにデータが記録された可搬型の記録媒体である。光ディスク２４には、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）などがある。   The optical drive device 106 reads data recorded on the optical disk 24 using laser light or the like. The optical disc 24 is a portable recording medium on which data is recorded so that it can be read by reflection of light. The optical disc 24 includes a DVD (Digital Versatile Disc), a DVD-RAM, a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), a CD-R (Recordable) / RW (ReWritable), and the like.

通信インタフェース１０７は、ネットワーク１６に接続されている。通信インタフェース１０７は、ネットワーク１６を介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータの送受信をおこなう。   The communication interface 107 is connected to the network 16. The communication interface 107 transmits / receives data to / from other computers or communication devices via the network 16.

以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。なお、図４には、コンピュータ１００のハードウェア構成を示したが、表示装置１３，１４、およびデータ収集装置１２を構成する他のコンピュータも同様のハードウェア構成である。   With the hardware configuration as described above, the processing functions of the present embodiment can be realized. 4 shows the hardware configuration of the computer 100, the display devices 13 and 14 and the other computers constituting the data collection device 12 have the same hardware configuration.

次に、第２の実施形態の収穫時期予測方法について図５から図７を用いて説明する。図５は、第２の実施形態の収穫時期予測のシーケンス図である。図６は、第２の実施形態の気温データの一例を示す図である。図７は、第２の実施形態の収穫時期予測の一例を示す図である。   Next, a harvest time prediction method according to the second embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 5 is a sequence diagram of harvest time prediction according to the second embodiment. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of air temperature data according to the second embodiment. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of harvest time prediction according to the second embodiment.

情報処理システム１０は、表示装置１３からの予測収穫時期の要求により収穫時期予測をおこなう。
［ステップＳ１１］表示装置１３は、圃場、作物、および基準日を指定して、予測基準日が属する収穫期の予測収穫時期（収穫開始可能日、収穫限界日、収穫適期目安日）を要求する。 The information processing system 10 performs harvest time prediction in response to a request for the predicted harvest time from the display device 13.
[Step S11] The display device 13 designates a field, a crop, and a reference date, and requests a predicted harvest time (a harvestable start date, a harvest limit date, and a suitable harvest time reference date) of a harvest period to which the prediction reference date belongs. .

［ステップＳ２１］情報処理装置１１は、表示装置１３が指定する圃場、作物、および基準日に対応する予測収穫時期の要求を受け付ける。
［ステップＳ２２］情報処理装置１１は、予測収穫時期の対象となる作物の生育限界気温、収穫開始可能積算気温、および収穫限界積算気温を取得する。生育限界気温、収穫開始可能積算気温、および収穫限界積算気温は、有効積算温度の積算に用いる作物ごとのパラメータであり、既知の値である。有効積算温度の積算に用いる作物ごとのパラメータは、ＨＤＤ１０３などの記憶装置から取得するものであってもよいし、ネットワーク１６を介して外部のコンピュータから取得するものであってもよい。 [Step S <b> 21] The information processing apparatus 11 receives a request for a predicted harvest time corresponding to a field, a crop, and a reference date specified by the display device 13.
[Step S22] The information processing apparatus 11 acquires the growth limit temperature, the harvestable integrated temperature, and the harvest limit integrated temperature of the crop that is the target of the predicted harvest time. The growth limit temperature, the harvestable integrated temperature, and the harvest limit integrated temperature are parameters for each crop used for integration of the effective integrated temperature, and are known values. The parameter for each crop used for integrating the effective integrated temperature may be acquired from a storage device such as the HDD 103 or may be acquired from an external computer via the network 16.

なお、生育限界気温は、有効積算温度を積算する際に、作物の生長に対して無効として除去する最低温度である。収穫開始可能積算気温は、有効積算温度が収穫開始可能な積算温度に達する日である。収穫限界積算気温は、有効積算温度が収穫限界となる積算温度に達する日である。たとえば、キャベツ（品種：Ａ）の場合、生育限界気温は、「５℃」であり、収穫開始可能積算気温は、「１２５０℃」であり、収穫限界積算気温は、「１４００℃」である。   The growth limit temperature is the lowest temperature that is removed as invalid for crop growth when the effective integrated temperature is integrated. The integrated temperature at which harvesting can be started is the day when the effective integrated temperature reaches the integrated temperature at which harvesting can be started. The harvest limit integrated temperature is the day when the effective integrated temperature reaches the integrated temperature at which the harvest limit is reached. For example, in the case of cabbage (variety: A), the growth limit temperature is “5 ° C.”, the harvestable integrated temperature is “1250 ° C.”, and the harvest limit integrated temperature is “1400 ° C.”.

［ステップＳ２３］情報処理装置１１は、データ収集装置１２に基準日から予測基準日までの気温データを要求する。なお、予測基準日は、情報処理装置１１が備えるカレンダーから取得してもよいし、ネットワーク１６を介して外部のコンピュータから取得するものであってもよいし、表示装置１３によって指定されるものであってもよい。   [Step S23] The information processing apparatus 11 requests the data collection apparatus 12 for temperature data from the reference date to the prediction reference date. The prediction reference date may be acquired from a calendar included in the information processing apparatus 11, may be acquired from an external computer via the network 16, or is specified by the display device 13. There may be.

［ステップＳ３１］データ収集装置１２は、基準日から予測基準日までの気温データの要求を情報処理装置１１から受け付ける。データ収集装置１２は、収集している気温データのうち基準日から予測基準日までの気温データを情報処理装置１１に応答する。各日の気温データは、毎正時２４回の平均気温、あるいは最高気温、最低気温を用いることができる。また、各日の気温データは、有効範囲を指定（たとえば、日中、夜間、正午など）して平均気温、あるいは最高気温、最低気温を用いてもよい。こうした各日の気温データの集計方法は、作物ごとに指定することができる。   [Step S31] The data collection device 12 receives a request for temperature data from the reference date to the prediction reference date from the information processing device 11. The data collection device 12 responds to the information processing device 11 with the temperature data from the reference date to the prediction reference date among the collected temperature data. As the temperature data for each day, an average temperature of 24 times every hour, or a maximum temperature and a minimum temperature can be used. In addition, the temperature data for each day may use an average temperature, a maximum temperature, or a minimum temperature by designating an effective range (for example, daytime, nighttime, noon, etc.). The method of calculating the temperature data for each day can be specified for each crop.

［ステップＳ２４］情報処理装置１１は、基準日から予測基準日までの気温データを情報処理装置１１から取得する。
［ステップＳ２５］情報処理装置１１は、基準日から予測基準日までの有効積算気温を計算する。なお、予測基準日の気温データがない場合（気温データが確定していない場合を含む）、情報処理装置１１は、基準日から予測基準日の前日までの有効積算気温を計算する。 [Step S <b> 24] The information processing apparatus 11 acquires temperature data from the reference date to the prediction reference date from the information processing apparatus 11.
[Step S25] The information processing apparatus 11 calculates the effective integrated temperature from the reference date to the prediction reference date. When there is no temperature data for the prediction reference date (including the case where the temperature data is not fixed), the information processing apparatus 11 calculates the effective integrated temperature from the reference date to the day before the prediction reference date.

［ステップＳ２６］情報処理装置１１は、他の生育期の気温データを温度データベースから取得する。情報処理装置１１は、ステップＳ２５で計算した有効積算気温と、複数の生育期の予測基準日翌日（または、予測基準日）に相当する日以降の気温データを用いて、収穫限界積算気温に達するまでの有効積算気温を計算する。   [Step S26] The information processing apparatus 11 acquires temperature data of another growing season from the temperature database. The information processing apparatus 11 reaches the harvest limit integrated temperature using the effective integrated temperature calculated in step S25 and the temperature data after the date corresponding to the next day (or the prediction reference date) of the plurality of growing seasons. Calculate the effective accumulated temperature up to.

たとえば、２０１０年９月１２日が基準日、２０１０年１１月１２日が予測基準日であって予測基準日当日の気温データがない場合、情報処理装置１１は、２０１０年９月１２日から２０１０年１１月１１日までの気温データをデータ収集装置１２から取得する（図６）。さらに、情報処理装置１１は、２００１年から２００９年の各年（年毎に生育期が異なる）について、１１月１２日以降の気温データを温度データベースから取得する（図６）。   For example, when September 12, 2010 is the reference date, and November 12, 2010 is the prediction reference date, and there is no temperature data on the prediction reference date, the information processing apparatus 11 performs the processing from September 12, 2010 to 2010. Air temperature data up to November 11, 2011 is acquired from the data collection device 12 (FIG. 6). Furthermore, the information processing apparatus 11 acquires the temperature data after November 12 from the temperature database for each year from 2001 to 2009 (the growth period varies from year to year) (FIG. 6).

これにより、情報処理装置１１は、基準日から予測基準日までの温度データと、予測基準日以降に相当する他の生育期（過去の各年）の温度データとから有効積算気温を計算する。したがって、情報処理装置１１は、たとえば、過去９期分（９年分）の温度データを取得すれば、９通りの収穫時期（年毎収穫時期）を算出することができる（図７）。情報処理装置１１は、生育期（各年）毎の有効積算気温の収穫開始可能積算気温（１２５０℃）の到達日を収穫開始可能日とし、各年毎の有効積算気温の収穫限界積算気温（１４００℃）の到達日を収穫限界日とし、収穫開始可能日と収穫限界日の平均（中間）日を収穫適期目安日とする。   Thereby, the information processing apparatus 11 calculates the effective integrated temperature from the temperature data from the reference date to the prediction reference date and the temperature data of other growing seasons (each past year) corresponding to the prediction reference date and thereafter. Therefore, the information processing apparatus 11 can calculate nine harvest periods (yearly harvest periods), for example, by acquiring temperature data for the past nine periods (for nine years) (FIG. 7). The information processing apparatus 11 sets the arrival date of the effective integrated temperature for each growing season (each year) at the harvestable integrated temperature (1250 ° C.) as the harvestable start date, and the harvest limit integrated temperature (for each year). The arrival date of 1400 ° C. is defined as the harvest limit date, and the average (intermediate) date of the harvest start possible date and the harvest limit date is defined as the appropriate date for harvest.

［ステップＳ２７］情報処理装置１１は、生育期（各年）毎の気温データを用いて計算した複数の予測収穫時期から、統計的手法を用いて予測基準日が属する生育期の収穫時期（収穫開始可能日、収穫限界日、収穫適期目安日）を計算する。   [Step S27] The information processing apparatus 11 uses a statistical method to calculate the harvest season (harvest time) to which the prediction reference date belongs from a plurality of predicted harvest times calculated using the temperature data for each growth season (each year). Calculate start possible date, harvest limit date, and appropriate date for harvest).

たとえば、情報処理装置１１は、生育期（各年）毎の気温データを用いて計算した複数の予測収穫時期の平均値を、予測基準日が属する生育期の予測収穫時期とする（図７）。なお、予測基準日が属する生育期の予測収穫時期の算出は、複数の予測収穫時期の平均値に限らず、複数の予測収穫時期の分布に応じて中央値や最頻値などの代表値を用いてもよい。   For example, the information processing apparatus 11 sets the average value of a plurality of predicted harvest times calculated using the temperature data for each growing season (each year) as the predicted harvest time of the growing season to which the prediction reference date belongs (FIG. 7). . Note that the calculation of the predicted harvest time of the growing season to which the prediction reference date belongs is not limited to the average value of the multiple predicted harvest times, but representative values such as the median and the mode are used according to the distribution of the multiple predicted harvest times. It may be used.

［ステップＳ２８］情報処理装置１１は、算出した予測収穫時期を表示装置１３に通知する。
［ステップＳ１２］表示装置１３は、情報処理装置１１から予測基準日が属する生育期の予測収穫時期の通知を受けて、予測収穫時期を表示部（報知部）に表示（報知）する。 [Step S28] The information processing apparatus 11 notifies the display device 13 of the calculated predicted harvest time.
[Step S12] The display device 13 receives the notification of the predicted harvest time of the growing season to which the prediction reference date belongs from the information processing device 11, and displays (notifies) the predicted harvest time on the display unit (notification unit).

このようにして、情報処理システム１０は、収穫時期の予測をおこない、予測収穫時期を報知することができる。また、情報処理システム１０は、予測収穫時期（収穫開始可能日、収穫限界日、および収穫適期目安日）を日々更新して報知可能である。また、情報処理システム１０は、予測収穫時期にもとづいて、管理者１８にアラーム報知をおこなうようにしてもよい。   In this way, the information processing system 10 can predict the harvest time and notify the predicted harvest time. Further, the information processing system 10 can update and notify the predicted harvest time (the date when harvesting can be started, the date of harvest limit, and the approximate date for harvesting) daily. Further, the information processing system 10 may notify the manager 18 of an alarm based on the predicted harvest time.

このような情報処理システム１０によれば、管理者１８（生産者）は、収穫・出荷の時期決定、それにともなう作業員確保、流通手段確保を効率よくおこなうことができ、作物の育ちすぎによる収穫機会損失の軽減を図ることもできる。   According to the information processing system 10 as described above, the manager 18 (producer) can efficiently determine the harvest / shipment time, secure the workers and secure the distribution means, and harvest the crops by growing them too much. Opportunity loss can also be reduced.

なお、第２の実施形態では、各日の気温データを積算する情報処理装置１１を示したが、収穫開始可能積算気温や収穫限界積算気温などの閾値を変更することにより、１時間ごとの気温データを積算して収穫時期の予測をおこなうことも可能である。このように、情報処理装置１１は、気温データの積算単位を任意に設定可能であり、気温データを厳密に積算することにより、収穫時期予測の精度向上を図る。   In addition, in 2nd Embodiment, although the information processing apparatus 11 which accumulate | stores the temperature data of each day was shown, the temperature for every hour is changed by changing threshold values, such as harvest start possible integrated temperature and harvest limit integrated temperature. It is also possible to estimate the harvest time by integrating the data. As described above, the information processing apparatus 11 can arbitrarily set the integration unit of the temperature data, and improves the accuracy of the harvest time prediction by strictly integrating the temperature data.

また、第２の実施形態では、複数の予測収穫時期の分布の代表値を用いて収穫予測をおこなう情報処理装置１１を示したが、複数の予測収穫時期の分布のばらつきを評価（たとえば、分散や標準偏差を用いた評価）して、ばらつきの大きなデータを除外してから、収穫時期の予測をおこなうことも可能である。
［第３の実施形態］
次に、第３の実施形態の収穫時期の予測について図８、図９を用いて説明する。図８は、第３の実施形態の年毎収穫時期と、各日の収穫時期の重複数と、累積数と、累積比率の一例を示す表である。図９は、第３の実施形態の各日の収穫時期の累積数の一例を示すグラフである。第３の実施形態の収穫時期の予測は、収穫時期予測シーケンスのステップＳ２７で、年毎の気候の変動のばらつきの大きさを考慮して当年の予測収穫時期を導出する点で、第２の実施形態の収穫時期の予測と異なる。なお、第３の実施形態の説明では、第２の実施形態と同様の構成について符号を同じにして詳細な説明を省略する。 In the second embodiment, the information processing apparatus 11 that performs the harvest prediction using the representative values of the distributions of the plurality of predicted harvest times is shown. It is also possible to estimate the harvest time after excluding data with a large variation by performing evaluation using the standard deviation.
[Third Embodiment]
Next, prediction of harvest time according to the third embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 8 is a table showing an example of the annual harvest time, the overlap of the harvest time of each day, the cumulative number, and the cumulative ratio according to the third embodiment. FIG. 9 is a graph illustrating an example of the cumulative number of harvest times of each day according to the third embodiment. The prediction of the harvest time of the third embodiment is the second point in that, in step S27 of the harvest time prediction sequence, the predicted harvest time of the current year is derived in consideration of the magnitude of the variation in climate change every year. This is different from the prediction of harvest time in the embodiment. In the description of the third embodiment, the same components as those in the second embodiment are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.

情報処理装置１１は、収穫時期予測シーケンスのステップＳ２６で計算した年毎収穫時期について、収穫時期に該当する日に「１」を、収穫時期に該当しない日に「０」を割り当てる。たとえば、２００１年から２００９年の各年の収穫時期（ハッチング部分）について、「１」を、収穫時期以外に「０」を割り当てた例を図８に示す。   The information processing apparatus 11 assigns “1” to a day corresponding to the harvest time and “0” to a day not corresponding to the harvest time for the annual harvest time calculated in step S26 of the harvest time prediction sequence. For example, FIG. 8 shows an example in which “1” is assigned to the harvest time (hatched portion) of each year from 2001 to 2009, and “0” is assigned in addition to the harvest time.

情報処理装置１１は、年毎収穫時期のうち最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から、年毎収穫時期のうち最も遅い終了日（４月１９日［２００５年］）までの期間について、各日における年毎収穫時期の該当日の合計の日数（重複数）を計算する。たとえば、３月１０日は、２００９年と２００６年が収穫時期に該当するため合計の日数が「２」であり、４月１日は、２００５年を除いてその他の年が収穫時期に該当するため合計の日数が「８」である。各日における年毎収穫時期の該当日の合計の日数は、各年の収穫時期について、「１」、「０」を割り当てているため、行単位（各日単位）で合計値を容易に算出できる。   From the earliest start date (March 4 [2006]) of the yearly harvest time to the latest end date (April 19 [2005]) of the yearly harvest time, the information processing apparatus 11 For the period, the total number of days (duplicate) of the corresponding day of the yearly harvesting time for each day is calculated. For example, on March 10, 2009 and 2006 fall under harvest time, so the total number of days is “2”. On April 1, other years fall under 2005, and other years fall under harvest time. Therefore, the total number of days is “8”. The total number of days in each day of the harvesting period for each day is assigned to “1” and “0” for the harvesting period of each year, so the total value can be easily calculated in units of rows (each day). it can.

情報処理装置１１は、年毎収穫時期のうち最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から、年毎収穫時期のうち最も遅い終了日（４月１９日［２００５年］）までについて、合計の日数の累積日数（累積数）を算出する。情報処理装置１１は、年毎収穫時期のうち最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から、年毎収穫時期のうち最も遅い終了日（４月１９日［２００５年］）までについて、算出した累積日数について累積比を算出する。   The information processing apparatus 11 starts from the earliest start date (March 4 [2006]) to the latest end date (April 19 [2005]) of the yearly harvest time. , The cumulative number of days (cumulative number) of the total number of days is calculated. The information processing apparatus 11 starts from the earliest start date (March 4 [2006]) to the latest end date (April 19 [2005]) of the yearly harvest time. The cumulative ratio is calculated for the calculated cumulative days.

年毎収穫時期のうち最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から、年毎収穫時期のうち最も遅い終了日（４月１９日［２００５年］）までについて、各日における年毎収穫時期の該当日の合計の日数をヒストグラム化したグラフを図９に示す。   Every year from the earliest start date (March 4 [2006]) to the latest end date (April 19 [2005]) of the year FIG. 9 shows a graph in which the total number of days corresponding to the harvesting time is histogrammed.

情報処理装置１１は、ヒストグラム化したグラフ（収穫日の分布）のばらつきが大きいとする範囲を予測収穫時期から除外する。たとえば、情報処理装置１１は、ヒストグラム化したグラフの両裾の各３％を予測収穫時期から除外する。すなわち、情報処理装置１１は、最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から累積数が３％に該当する３月８日を収穫開始可能日とし、最も遅い終了日（４月１９日［２００５年］）から累積数が３％に該当する４月１５日を収穫限界日とする。情報処理装置１１は、最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から累積数が５０％超に該当する３月３１日を収穫適期目安日とする。   The information processing apparatus 11 excludes from the predicted harvest time a range in which the variation of the histogram graph (harvest date distribution) is large. For example, the information processing apparatus 11 excludes 3% of both hems of the histogram graph from the predicted harvest time. That is, the information processing apparatus 11 sets March 8 corresponding to 3% from the earliest start date (March 4 [2006]) as the harvestable start date, and the latest end date (April 19). April 15th, when the cumulative number is 3% from the date [2005]), is defined as the harvest limit date. The information processing apparatus 11 sets March 31 in which the cumulative number is more than 50% from the earliest start date (March 4 [2006]) as the appropriate date for harvesting.

このように、情報処理装置１１は、複数の予測収穫時期の中の最も早い開始日から最も遅い終了日までの期間内の複数の日それぞれが、複数の予測収穫時期のうちの幾つに包含されているかを示す重複状況を算出する。   As described above, in the information processing apparatus 11, each of the plurality of days in the period from the earliest start date to the latest end date among the plurality of predicted harvest times is included in some of the plurality of predicted harvest times. The overlap status indicating whether or not

これにより、情報処理装置１１は、年毎の気候の変動にばらつきがあっても、極端な変動を排除して、かつ、温暖、寒冷の気候の偏りリスクを考慮して収穫日予測をおこなうことができる。   As a result, the information processing apparatus 11 performs the harvest date prediction in consideration of the risk of bias in the warm and cold climates, even if there is variation in the climate change every year. Can do.

なお、予測収穫時期からの除外に用いる割合（たとえば、上記例では３％）は、信頼水準（たとえば、９５％）を決定してから収穫日の分布の標準偏差σにもとづいて決定してもよい。
［第４の実施形態］
次に、第４の実施形態の収穫時期の予測について図１０、図１１を用いて説明する。図１０は、第４の実施形態の年毎収穫時期と、各日の有効積算温度の合計値と、累積値と、累積比率の一例を示す表である。図１１は、第４の実施形態の各日の有効積算温度の累積値の一例を示すグラフである。第４の実施形態の収穫時期の予測は、収穫時期予測シーケンスのステップＳ２７で、年毎の気候の変動のばらつきの大きさを考慮して当年の予測収穫時期を導出する点で、第２の実施形態の収穫時期の予測と異なる。なお、第４の実施形態の説明では、第２の実施形態と同様の構成について符号を同じにして詳細な説明を省略する。 It should be noted that the ratio (for example, 3% in the above example) used for exclusion from the predicted harvest time may be determined based on the standard deviation σ of the distribution of the harvest date after determining the confidence level (for example, 95%). Good.
[Fourth Embodiment]
Next, the prediction of the harvest time according to the fourth embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 10 is a table showing an example of the yearly harvesting time, the total value of the effective integrated temperatures of each day, the cumulative value, and the cumulative ratio according to the fourth embodiment. FIG. 11 is a graph illustrating an example of a cumulative value of effective integrated temperatures of each day according to the fourth embodiment. The prediction of the harvesting time of the fourth embodiment is the second point in that the predicted harvesting time of the current year is derived in step S27 of the harvesting time prediction sequence in consideration of the magnitude of variation in climate change from year to year. This is different from the prediction of harvest time in the embodiment. In the description of the fourth embodiment, the same components as those in the second embodiment are denoted by the same reference numerals and detailed description thereof is omitted.

情報処理装置１１は、収穫時期予測シーケンスのステップＳ２６で計算した年毎収穫時期について、収穫時期に該当する日に有効温度（作物の生育に寄与する温度分：気温−作物の生長に対して有効な最低温度）を割り当てる。たとえば、２００１年から２００９年の各年の収穫時期（ハッチング部分）について、収穫時期に該当する日に有効温度を割り当てた例を図１０に示す。   The information processing apparatus 11 uses the effective temperature for the yearly harvest time calculated in step S26 of the harvest time prediction sequence on the day corresponding to the harvest time (the temperature component contributing to the growth of the crop: temperature-effective for the crop growth). Assign a minimum temperature). For example, FIG. 10 shows an example in which effective temperatures are assigned on the day corresponding to the harvesting time for the harvesting time (hatched portion) of each year from 2001 to 2009.

情報処理装置１１は、年毎収穫時期のうち最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から、年毎収穫時期のうち最も遅い終了日（４月１９日［２００５年］）までの期間について、各日における有効温度の合計（合計値）を計算する。たとえば、３月１０日は、２００９年が「３．２℃」、２００６年が「１．４℃」であるから、合計は、「４．６℃」である。   From the earliest start date (March 4 [2006]) of the yearly harvest time to the latest end date (April 19 [2005]) of the yearly harvest time, the information processing apparatus 11 For the period, the total effective temperature (total value) for each day is calculated. For example, on March 10, 2009 is “3.2 ° C.” and 2006 is “1.4 ° C.”, so the total is “4.6 ° C.”.

情報処理装置１１は、年毎収穫時期のうち最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から、年毎収穫時期のうち最も遅い終了日（４月１９日［２００５年］）までについて、有効温度の合計の累積である温度累積（累積値）を算出する。情報処理装置１１は、年毎収穫時期のうち最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から、年毎収穫時期のうち最も遅い終了日（４月１９日［２００５年］）までについて、算出した温度累積について累積比を算出する。   The information processing apparatus 11 starts from the earliest start date (March 4 [2006]) to the latest end date (April 19 [2005]) of the yearly harvest time. Then, a temperature accumulation (cumulative value) that is the accumulation of the total effective temperature is calculated. The information processing apparatus 11 starts from the earliest start date (March 4 [2006]) to the latest end date (April 19 [2005]) of the yearly harvest time. The accumulation ratio is calculated for the calculated temperature accumulation.

年毎収穫時期のうち最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から、年毎収穫時期のうち最も遅い終了日（４月１９日［２００５年］）までについて、各日における年毎収穫時期の該当日の有効温度の合計をヒストグラム化したグラフを図１１に示す。   Every year from the earliest start date (March 4 [2006]) to the latest end date (April 19 [2005]) of the year FIG. 11 shows a graph in which the total effective temperature of the day corresponding to the harvesting time is histogrammed.

情報処理装置１１は、ヒストグラム化したグラフ（有効温度の分布）のばらつきが大きいとする範囲を予測収穫時期から除外する。たとえば、情報処理装置１１は、ヒストグラム化したグラフの両裾の各３％を予測収穫時期から除外する。すなわち、情報処理装置１１は、最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から累積数が３％に該当する３月８日を収穫開始可能日とし、最も遅い終了日（４月１９日［２００５年］）から累積数が３％に該当する４月１６日を収穫限界日とする。情報処理装置１１は、最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から累積数が５０％超に該当する４月３日を収穫適期目安日とする。   The information processing apparatus 11 excludes a range in which the variation of the histogram graph (effective temperature distribution) is large from the predicted harvest time. For example, the information processing apparatus 11 excludes 3% of both hems of the histogram graph from the predicted harvest time. That is, the information processing apparatus 11 sets March 8 corresponding to 3% from the earliest start date (March 4 [2006]) as the harvestable start date, and the latest end date (April 19). April 16 when the cumulative number is 3% from the date [2005]) is set as the harvest limit date. The information processing apparatus 11 sets April 3 corresponding to a cumulative number of more than 50% from the earliest start date (March 4 [2006]) as a target harvest date.

このように、情報処理装置１１は、複数の予測収穫時期の中の最も早い開始日から最も遅い終了日までの期間内の複数の日それぞれについて、複数の他の生育期の温度データを用いて有効温度の合計を算出する。   In this manner, the information processing apparatus 11 uses the temperature data of a plurality of other growing periods for each of a plurality of days in the period from the earliest start date to the latest end date among the plurality of predicted harvest periods. Calculate the total effective temperature.

これにより、情報処理装置１１は、年毎の気候の変動にばらつきがあっても、極端な変動を排除して、かつ、季節変動による気温の変化を考慮して収穫日予測をおこなうことができる。   Thereby, the information processing apparatus 11 can perform harvest date prediction in consideration of changes in temperature due to seasonal fluctuations, even if there are variations in year-to-year climate fluctuations. .

なお、予測収穫時期からの除外に用いる割合（たとえば、上記例では３％）は、信頼水準（たとえば、９５％）を決定してから収穫日の分布の標準偏差σにもとづいて決定してもよい。
［第５の実施形態］
次に、第５の実施形態の収穫時期の予測について図１２から図１４を用いて説明する。図１２は、第５の実施形態の年毎の気温データの重み付けの一例を示す図である。図１３は、第５の実施形態の年毎収穫時期と、各日の収穫時期の重み付き重複数と、重み付き累積数と、重み付き累積比率の一例を示す表である。図１４は、第５の実施形態の各日の収穫時期の重み付き累積数の一例を示すグラフである。第５の実施形態の収穫時期の予測は、収穫時期予測シーケンスのステップＳ２７で、年毎の気候の変動のばらつきの大きさを考慮して当年の予測収穫時期を導出する点で、第２の実施形態の収穫時期の予測と異なる。なお、第５の実施形態の説明では、第２の実施形態と同様の構成について符号を同じにして詳細な説明を省略する。 It should be noted that the ratio (for example, 3% in the above example) used for exclusion from the predicted harvest time may be determined based on the standard deviation σ of the distribution of the harvest date after determining the confidence level (for example, 95%). Good.
[Fifth Embodiment]
Next, prediction of harvest time according to the fifth embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 12 is a diagram illustrating an example of weighting of temperature data for each year according to the fifth embodiment. FIG. 13 is a table showing an example of the yearly harvest time, the weighted overlap of the harvest time of each day, the weighted cumulative number, and the weighted cumulative ratio of the fifth embodiment. FIG. 14 is a graph illustrating an example of a weighted cumulative number of harvest times for each day according to the fifth embodiment. The prediction of the harvesting time of the fifth embodiment is the second point in that, in step S27 of the harvesting time prediction sequence, the predicted harvesting time of the current year is derived in consideration of the magnitude of variation in climate change every year. This is different from the prediction of harvest time in the embodiment. In the description of the fifth embodiment, the same components as those in the second embodiment are denoted by the same reference numerals and detailed description thereof is omitted.

第５の実施形態の収穫時期の予測は、年毎の気候の変動のばらつきの大きさを考慮し、平年並みの気候の年の気温データについてより高く評価し、変動の大きな年の気温データについて低く評価することで、収穫時期の予測精度の向上を図る。   The prediction of the harvest time in the fifth embodiment takes into account the magnitude of the variability in climate change from year to year, and evaluates the temperature data for the normal year of the climate higher. We will improve the prediction accuracy of harvest time by evaluating low.

情報処理装置１１は、当年の基準日から予測基準日までの平均気温、および過去の各年の基準日から予測基準日までの平均気温を算出する。情報処理装置１１は、当年の基準日から予測基準日までの平均気温と、過去の各年の基準日から予測基準日までの平均気温との差を算出する。情報処理装置１１は、算出した平均気温の差を用いて、（１）式にしたがい過去の各年の気温データに適用する重み係数を算出する。   The information processing apparatus 11 calculates the average temperature from the reference date of the current year to the prediction reference date, and the average temperature from the reference date of each past year to the prediction reference date. The information processing apparatus 11 calculates the difference between the average temperature from the reference date of the current year to the prediction reference date and the average temperature from the reference date of each past year to the prediction reference date. The information processing apparatus 11 calculates a weighting coefficient to be applied to the temperature data of each past year according to the equation (1) using the calculated difference in average temperature.

重み係数 ＝ Ｎ−｜（平均気温の差）／σ｜ ……（１）
ただし、Ｎ：任意の定数、σ：標準偏差とする。
図１２に示す重み係数の算出例では、Ｎ＝「２」、σ＝「０．９」を用いる。なお、重み係数の算出値が負の値となった場合、重み係数＝「０」とする。 Weighting factor = N- | (Difference in average temperature) / σ | (1)
Here, N is an arbitrary constant, and σ is a standard deviation.
In the calculation example of the weighting coefficient shown in FIG. 12, N = “2” and σ = “0.9” are used. Note that when the calculated value of the weighting coefficient is a negative value, the weighting coefficient is set to “0”.

情報処理装置１１は、収穫時期予測シーケンスのステップＳ２６で計算した年毎収穫時期について、収穫時期に該当する日に各年の重み係数を、収穫時期に該当しない日に「０」を割り当てる。たとえば、２００１年から２００９年の各年の収穫時期（ハッチング部分）について、各年の重み係数を、収穫時期以外に「０」を割り当てた例を図１３に示す。   The information processing apparatus 11 assigns a weighting factor for each year to a day corresponding to the harvest time and “0” on a day not corresponding to the harvest time for the yearly harvest time calculated in step S26 of the harvest time prediction sequence. For example, FIG. 13 shows an example in which “0” is assigned to the harvesting factor (hatched portion) of each year from 2001 to 2009 as the weighting factor for each year other than the harvesting time.

情報処理装置１１は、年毎収穫時期のうち最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から、年毎収穫時期のうち最も遅い終了日（４月１９日［２００５年］）までの期間について、各日における年毎収穫時期の該当日の重み付け係数の合計を計算する。たとえば、３月１０日は、２００９年が「１．３」、と２００６年が「１．７」に該当するため合計が「３．０」である。   From the earliest start date (March 4 [2006]) of the yearly harvest time to the latest end date (April 19 [2005]) of the yearly harvest time, the information processing apparatus 11 For the period, calculate the sum of the weighting coefficients for the corresponding day of the yearly harvest time for each day. For example, on March 10, 2009 is “1.3” and 2006 is “1.7”, so the total is “3.0”.

情報処理装置１１は、年毎収穫時期のうち最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から、年毎収穫時期のうち最も遅い終了日（４月１９日［２００５年］）までについて、重み付け係数の合計の累積日数を算出する。情報処理装置１１は、年毎収穫時期のうち最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から、年毎収穫時期のうち最も遅い終了日（４月１９日［２００５年］）までについて、算出した累積日数について累積比を算出する。   The information processing apparatus 11 starts from the earliest start date (March 4 [2006]) to the latest end date (April 19 [2005]) of the yearly harvest time. , To calculate the cumulative number of days of the weighting coefficient. The information processing apparatus 11 starts from the earliest start date (March 4 [2006]) to the latest end date (April 19 [2005]) of the yearly harvest time. The cumulative ratio is calculated for the calculated cumulative days.

年毎収穫時期のうち最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から、年毎収穫時期のうち最も遅い終了日（４月１９日［２００５年］）までについて、各日における年毎収穫時期の該当日の合計の日数をヒストグラム化したグラフを図１４に示す。   Every year from the earliest start date (March 4 [2006]) to the latest end date (April 19 [2005]) of the year FIG. 14 shows a graph in which the total number of days corresponding to the harvest time is shown as a histogram.

情報処理装置１１は、ヒストグラム化したグラフ（重み付き収穫日の分布）のばらつきが大きいとする範囲を予測収穫時期から、さらに除外する。たとえば、情報処理装置１１は、ヒストグラム化したグラフの両裾の各３％を予測収穫時期から除外する。すなわち、情報処理装置１１は、最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から累積数が３％に該当する３月７日を収穫開始可能日とし、最も遅い終了日（４月１９日［２００５年］）から累積数が３％に該当する４月１３日を収穫限界日とする。情報処理装置１１は、最も早い開始日（３月４日［２００６年］）から累積数が５０％超に該当する３月２９日を収穫適期目安日とする。   The information processing apparatus 11 further excludes a range in which the variation of the histogram graph (weighted harvest date distribution) is large from the predicted harvest time. For example, the information processing apparatus 11 excludes 3% of both hems of the histogram graph from the predicted harvest time. That is, the information processing apparatus 11 sets March 7 corresponding to a cumulative number of 3% from the earliest start date (March 4 [2006]) as the harvestable start date, and the latest end date (April 19). April 13th, when the cumulative number is 3% from the date [2005]), is set as the harvest limit date. The information processing apparatus 11 sets March 29, the cumulative number of which exceeds 50%, from the earliest start date (March 4 [2006]) as an appropriate harvest date.

このように、情報処理装置１１は、生育期の予測基準時より前の期間について当該生育期の温度データと複数の他の生育期の温度データとを比較して、各他の生育期の重みを算出する。情報処理装置１１は、複数の予測収穫時期の分布状況と重みとにもとづいて予測基準日が属する生育期の予測収穫時期を生成する。   In this way, the information processing apparatus 11 compares the temperature data of the growing season with the temperature data of a plurality of other growing seasons for the period before the reference reference time of the growing season, and weights each other growing season. Is calculated. The information processing apparatus 11 generates the predicted harvest time of the growing season to which the prediction reference date belongs based on the distribution status and weight of the plurality of predicted harvest times.

これにより、情報処理装置１１は、年毎の気候の変動にばらつきがあっても、極端な変動を排除して、かつ、類似気候年を考慮して収穫日予測をおこなうことができる。
なお、予測収穫時期からの除外に用いる割合（たとえば、上記例では３％）は、信頼水準（たとえば、９５％）を決定してから収穫日の分布の標準偏差σにもとづいて決定してもよい。 Thereby, the information processing apparatus 11 can perform harvest date prediction in consideration of a similar climatic year, even if there is a variation in yearly climate change.
It should be noted that the ratio (for example, 3% in the above example) used for exclusion from the predicted harvest time may be determined based on the standard deviation σ of the distribution of the harvest date after determining the confidence level (for example, 95%). Good.

なお、情報処理装置１０は、生育期の予測基準時より前の期間について当該生育期の温度データを使用し、予測基準時以降の期間について複数の他の生育期内の対応する温度データを使用したが、それぞれの期間を任意に設定してもよい。
［第６の実施形態］
次に、第６の実施形態の情報処理システムについて図１５を用いて説明する。図１５は、第６の実施形態の情報処理システムの一例を示す図である。なお、第６の実施形態の説明では、第２の実施形態と同様の構成について符号を同じにして詳細な説明を省略する。 Note that the information processing apparatus 10 uses the temperature data of the growing season for a period before the prediction reference time of the growing season, and uses corresponding temperature data in a plurality of other growing seasons for the period after the prediction reference time. However, each period may be arbitrarily set.
[Sixth Embodiment]
Next, an information processing system according to the sixth embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 15 is a diagram illustrating an example of an information processing system according to the sixth embodiment. In the description of the sixth embodiment, the same components as those in the second embodiment are denoted by the same reference numerals and detailed description thereof is omitted.

情報処理システム３０は、圃場１９において栽培する作物の収穫時期を有効積算温度により予測する。情報処理システム３０は、情報処理装置３１と、データ収集装置３２を備える。情報処理装置３１は、データ収集装置３２と、有線または無線で通信可能に接続する。   The information processing system 30 predicts the harvest time of the crop cultivated in the field 19 based on the effective integrated temperature. The information processing system 30 includes an information processing device 31 and a data collection device 32. The information processing device 31 is connected to the data collection device 32 so as to be communicable by wire or wireless.

情報処理装置３１は、圃場１９を管理する農家２０のもとに設置される端末装置である。情報処理装置３１は、情報処理装置３１が備える入力装置（たとえば、キーボード２２とマウス２３など）、およびデータ収集装置１２から所要の情報を入力して、作物の収穫時期を予測し、予測した収穫時期を表示装置（たとえば、モニタ２１）に出力する。情報処理装置３１は、作物の収穫時期の予測に過去の気温データを記録するデータベースから他の生育期の気温データを取得して、作物の収穫時期を予測する。このデータベースは、情報処理装置３１が保持してもよいし、データ収集装置３２が保持するようにしてもよい。   The information processing device 31 is a terminal device installed under a farmer 20 who manages the farm 19. The information processing device 31 inputs necessary information from the input device (for example, the keyboard 22 and the mouse 23) provided in the information processing device 31 and the data collection device 12, predicts the harvest time of the crop, and predicts the harvest The time is output to a display device (for example, the monitor 21). The information processing device 31 obtains temperature data of another growing season from a database that records past temperature data in the prediction of crop harvest time, and predicts the crop harvest time. This database may be held by the information processing device 31 or may be held by the data collection device 32.

なお、情報処理装置３１は、圃場１９を管理する管理者が携帯する携帯型端末装置（たとえば、携帯電話）であってもよい。
データ収集装置３２は、圃場１９、または圃場１９周辺に備えられる。データ収集装置３２は、温度センサ１２１と、無線通信部１２２と、ロガー（データロガー）１２３を備える。データ収集装置３２は、温度センサ１２１により、所定時間（たとえば、１時間）ごとに圃場の気温データを収集する。データ収集装置３２は、収集した気温データをロガー１２３に保持する。データ収集装置１２は、ロガー１２３が保持する気温データを、無線通信部１２２により外部に出力することができる。 The information processing device 31 may be a portable terminal device (for example, a mobile phone) carried by an administrator who manages the farm 19.
The data collection device 32 is provided in the field 19 or around the field 19. The data collection device 32 includes a temperature sensor 121, a wireless communication unit 122, and a logger (data logger) 123. The data collection device 32 collects the temperature data of the field every predetermined time (for example, 1 hour) by the temperature sensor 121. The data collection device 32 holds the collected temperature data in the logger 123. The data collection device 12 can output the temperature data held by the logger 123 to the outside by the wireless communication unit 122.

なお、情報処理システム３０は、情報処理装置３１とデータ収集装置３２を別体としたが、圃場１９、または圃場１９周辺に備えることで、情報処理装置３１とデータ収集装置３２を一体としてもよい。   Although the information processing system 30 has the information processing device 31 and the data collection device 32 as separate bodies, the information processing device 31 and the data collection device 32 may be integrated by providing them in the field 19 or around the field 19. .

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、情報処理装置２，１１，３１、データ収集装置３，１２，３２、表示装置５，１３，１４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録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記憶装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記憶装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクには、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ／ＲＷなどがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などがある。   The above processing functions can be realized by a computer. In that case, a program describing the processing contents of the functions that the information processing devices 2, 11, 31, the data collection devices 3, 12, 32 and the display devices 5, 13, 14 should have is provided. By executing the program on a computer, the above processing functions are realized on the computer. The program describing the processing contents can be recorded on a computer-readable recording medium. Examples of the computer-readable recording medium include a magnetic storage device, an optical disk, a magneto-optical recording medium, and a semiconductor memory. Examples of the magnetic storage device include a hard disk device (HDD), a flexible disk (FD), and a magnetic tape. Optical discs include DVD, DVD-RAM, CD-ROM / RW, and the like. Magneto-optical recording media include MO (Magneto-Optical disk).

プログラムを流通させる場合には、たとえば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売される。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。   When distributing the program, for example, portable recording media such as a DVD and a CD-ROM in which the program is recorded are sold. It is also possible to store the program in a storage device of a server computer and transfer the program from the server computer to another computer via a network.

プログラムを実行するコンピュータは、たとえば、可搬型記録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、可搬型記録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、ネットワークを介して接続された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。   The computer that executes the program stores, for example, the program recorded on the portable recording medium or the program transferred from the server computer in its own storage device. Then, the computer reads the program from its own storage device and executes processing according to the program. The computer can also read the program directly from the portable recording medium and execute processing according to the program. In addition, each time a program is transferred from a server computer connected via a network, the computer can sequentially execute processing according to the received program.

また、上記の処理機能の少なくとも一部を、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）などの電子回路で実現することもできる。   In addition, at least a part of the above processing functions can be realized by an electronic circuit such as a DSP (Digital Signal Processor), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), or a PLD (Programmable Logic Device).

なお、上述の実施の形態は、実施の形態の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変更を加えることができる。   Note that various modifications can be made to the above-described embodiment without departing from the gist of the embodiment.

１ 情報処理システム
２ 情報処理装置
２ａ 取得部
２ｂ 算出部
２ｃ 生成部
３ データ収集装置
３ａ 温度検出部
４ 温度データベース
５ 表示装置
５ａ 表示部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Information processing system 2 Information processing apparatus 2a Acquisition part 2b Calculation part 2c Generation part 3 Data collection apparatus 3a Temperature detection part 4 Temperature database 5 Display apparatus 5a Display part

Claims (7)

予測基準時の属する作物の生育期の温度データと、当該生育期より過去の第１の他の生育期および第２の他の生育期を含む複数の他の生育期の温度データとを取得する取得部と、
前記生育期の温度データと前記第１の他の生育期の温度データとを用いて第１の予測収穫時期を算出し、前記生育期の温度データと前記第２の他の生育期の温度データとを用いて第２の予測収穫時期を算出することで、前記第１の予測収穫時期および第２の予測収穫時期を含む複数の予測収穫時期を算出し、前記複数の予測収穫時期の中の最も早い開始日から最も遅い終了日までの期間内の複数の日それぞれが、前記複数の予測収穫時期のうち幾つに包含されているかを示す重複状況を算出する算出部と、
前記重複状況にもとづいて判定された開始日および終了日の少なくとも一方を含む、前記生育期における作物の予測収穫時期についての予測情報を生成する生成部と、
を備える情報処理装置。 The temperature data of the growing season of the crop to which the prediction reference time belongs and the temperature data of a plurality of other growing seasons including the first other growing season and the second other growing season in the past from the growing season are acquired. An acquisition unit;
A first predicted harvest time is calculated using the temperature data of the growing season and the temperature data of the first other growing season, and the temperature data of the growing season and the temperature data of the second other growing season are calculated. Are used to calculate a plurality of predicted harvest times including the first predicted harvest time and the second predicted harvest time . A calculation unit that calculates an overlapping situation indicating how many of each of a plurality of days in the period from the earliest start date to the latest end date are included in the plurality of predicted harvest times ;
A generation unit that generates prediction information about a predicted harvest time of the crop in the growing season , including at least one of a start date and an end date determined based on the overlapping situation ;
An information processing apparatus comprising: 予測基準時の属する作物の生育期の温度データと、当該生育期より過去の第１の他の生育期および第２の他の生育期を含む複数の他の生育期の温度データとを取得する取得部と、
前記生育期の温度データと前記第１の他の生育期の温度データとを用いて第１の予測収穫時期を算出し、前記生育期の温度データと前記第２の他の生育期の温度データとを用いて第２の予測収穫時期を算出することで、前記第１の予測収穫時期および第２の予測収穫時期を含む複数の予測収穫時期を算出し、前記複数の予測収穫時期の中の最も早い開始日から最も遅い終了日までの期間内の複数の日それぞれについて、前記複数の他の生育期の温度データを用いて有効温度の合計を算出する算出部と、
前記複数の日それぞれの前記有効温度の合計にもとづいて判定された開始日および終了日の少なくとも一方を含む、前記生育期における作物の予測収穫時期についての予測情報を生成する生成部と、
を備える情報処理装置。 The temperature data of the growing season of the crop to which the prediction reference time belongs and the temperature data of a plurality of other growing seasons including the first other growing season and the second other growing season in the past from the growing season are acquired. An acquisition unit;
A first predicted harvest time is calculated using the temperature data of the growing season and the temperature data of the first other growing season, and the temperature data of the growing season and the temperature data of the second other growing season are calculated. Are used to calculate a plurality of predicted harvest times including the first predicted harvest time and the second predicted harvest time . For each of a plurality of days in the period from the earliest start date to the latest end date, a calculation unit that calculates the total effective temperature using the temperature data of the plurality of other growth periods ,
A generating unit that generates prediction information about a predicted harvest time of the crop in the growing season , including at least one of a start date and an end date determined based on the total effective temperature of each of the plurality of days ;
An information processing apparatus comprising: 予測基準時の属する作物の生育期の温度データと、当該生育期より過去の第１の他の生育期および第２の他の生育期を含む複数の他の生育期の温度データとを取得する取得部と、
前記生育期の温度データと前記第１の他の生育期の温度データとを用いて第１の予測収穫時期を算出し、前記生育期の温度データと前記第２の他の生育期の温度データとを用いて第２の予測収穫時期を算出することで、前記第１の予測収穫時期および第２の予測収穫時期を含む複数の予測収穫時期を算出し、前記生育期の前記予測基準時より前の期間について当該生育期の温度データと前記複数の他の生育期の温度データとを比較して、各他の生育期の重みを算出する算出部と、
前記複数の予測収穫時期の分布状況と前記重みとにもとづいて、前記生育期における作物の予測収穫時期についての予測情報を生成する生成部と、
を備える情報処理装置。 The temperature data of the growing season of the crop to which the prediction reference time belongs and the temperature data of a plurality of other growing seasons including the first other growing season and the second other growing season in the past from the growing season are acquired. An acquisition unit;
A first predicted harvest time is calculated using the temperature data of the growing season and the temperature data of the first other growing season, and the temperature data of the growing season and the temperature data of the second other growing season are calculated. Are used to calculate a plurality of predicted harvest times including the first predicted harvest time and the second predicted harvest time, and from the predicted reference time of the growing season Comparing the temperature data of the growing season with the temperature data of the other growing seasons for the previous period, and calculating the weight of each other growing season ,
Based on the distribution status of the plurality of predicted harvest times and the weights, a generating unit that generates prediction information about the predicted harvest time of the crop in the growing season;
An information processing apparatus comprising: 前記算出部は、前記生育期の前記予測基準時より前の第１の期間について当該生育期の温度データを使用し、前記予測基準時以降の第２の期間について前記複数の他の生育期内の当該第２の期間に対応する温度データを使用して、前記複数の予測収穫時期を算出する、請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置。 The calculation unit uses temperature data of the growth period for a first period before the prediction reference time of the growth period, and within the plurality of other growth periods for a second period after the prediction reference time. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3 , wherein the plurality of predicted harvest times are calculated using temperature data corresponding to the second period. 前記予測情報は、前記複数の予測収穫時期の開始日の平均および終了日の平均の少なくとも一方を含む、請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置。  The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the prediction information includes at least one of an average start date and an end date average of the plurality of predicted harvest times. コンピュータに、
予測基準時の属する作物の生育期の温度データと、当該生育期より過去の第１の他の生育期および第２の他の生育期を含む複数の他の生育期の温度データとを取得し、
前記生育期の温度データと前記第１の他の生育期の温度データとを用いて第１の予測収穫時期を算出し、前記生育期の温度データと前記第２の他の生育期の温度データとを用いて第２の予測収穫時期を算出することで、前記第１の予測収穫時期および第２の予測収穫時期を含む複数の予測収穫時期を算出し、前記複数の予測収穫時期の中の最も早い開始日から最も遅い終了日までの期間内の複数の日それぞれが、前記複数の予測収穫時期のうち幾つに包含されているかを示す重複状況を算出し、
前記重複状況にもとづいて判定された開始日および終了日の少なくとも一方を含む、前記生育期における作物の予測収穫時期についての予測情報を生成する、
処理を実行させる収穫時期予測プログラム。 On the computer,
The temperature data of the growing season of the crop to which the prediction reference time belongs and the temperature data of a plurality of other growing seasons including the first other growing season and the second other growing season in the past from the growing season are obtained. ,
A first predicted harvest time is calculated using the temperature data of the growing season and the temperature data of the first other growing season, and the temperature data of the growing season and the temperature data of the second other growing season are calculated. Are used to calculate a plurality of predicted harvest times including the first predicted harvest time and the second predicted harvest time . Calculating a duplication situation indicating how many of each of the plurality of days in the period from the earliest start date to the latest end date are included in the plurality of predicted harvest periods;
Generating prediction information about the predicted harvest time of the crop in the growing season , including at least one of a start date and an end date determined based on the overlap situation ;
Harvest time prediction program that executes processing. コンピュータが実行する作物の収穫時期予測方法であって、
予測基準時の属する作物の生育期の温度データと、当該生育期より過去の第１の他の生育期および第２の他の生育期を含む複数の他の生育期の温度データとを取得し、
前記生育期の温度データと前記第１の他の生育期の温度データとを用いて第１の予測収穫時期を算出し、前記生育期の温度データと前記第２の他の生育期の温度データとを用いて第２の予測収穫時期を算出することで、前記第１の予測収穫時期および第２の予測収穫時期を含む複数の予測収穫時期を算出し、前記複数の予測収穫時期の中の最も早い開始日から最も遅い終了日までの期間内の複数の日それぞれが、前記複数の予測収穫時期のうち幾つに包含されているかを示す重複状況を算出し、
前記重複状況にもとづいて判定された開始日および終了日の少なくとも一方を含む、前記生育期における作物の予測収穫時期についての予測情報を生成する、
収穫時期予測方法。
A computer-implemented method for predicting crop harvest time,
The temperature data of the growing season of the crop to which the prediction reference time belongs and the temperature data of a plurality of other growing seasons including the first other growing season and the second other growing season in the past from the growing season are obtained. ,
A first predicted harvest time is calculated using the temperature data of the growing season and the temperature data of the first other growing season, and the temperature data of the growing season and the temperature data of the second other growing season are calculated. Are used to calculate a plurality of predicted harvest times including the first predicted harvest time and the second predicted harvest time . Calculating a duplication situation indicating how many of each of the plurality of days in the period from the earliest start date to the latest end date are included in the plurality of predicted harvest periods;
Generating prediction information about the predicted harvest time of the crop in the growing season , including at least one of a start date and an end date determined based on the overlap situation ;
Harvest time prediction method.
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