WO2024084769A1 - 予測方法及び予測プログラム、並びに環境制御情報出力方法及び環境制御情報出力プログラム - Google Patents

予測方法及び予測プログラム、並びに環境制御情報出力方法及び環境制御情報出力プログラム Download PDF

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WO2024084769A1
WO2024084769A1 PCT/JP2023/027644 JP2023027644W WO2024084769A1 WO 2024084769 A1 WO2024084769 A1 WO 2024084769A1 JP 2023027644 W JP2023027644 W JP 2023027644W WO 2024084769 A1 WO2024084769 A1 WO 2024084769A1
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WO
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fruit
stages
sugar content
solar radiation
stage
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/027644
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English (en)
French (fr)
Inventor
小田篤
杉山智美
礒▲崎▼真英
東出忠桐
Original Assignee
国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G7/00—Botany in general
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining

Definitions

  • the present invention relates to a prediction method and a prediction program, as well as an environmental control information output method and an environmental control information output program.
  • the present invention aims to provide a prediction method and a prediction program that can accurately predict the sugar content and fruit weight of fruit vegetables.
  • the present invention also aims to provide an environmental control information output method and an environmental control information output program that can output information for keeping the sugar content and fruit weight of fruit vegetables within a target range.
  • the prediction method of the present invention is a prediction method in which a computer executes the following processes: acquires actual or predicted values of the accumulated solar radiation and the daily average carbon dioxide concentration for each of a number of stages that divide the cultivation period from when fruit vegetables flower until the fruit can be harvested; calculates a first index related to the sugar content or weight of the fruit for each of the multiple stages based on the accumulated solar radiation and the daily average carbon dioxide concentration for each of the multiple stages; and predicts the sugar content or weight of the fruit based on the integrated value of the product of the first index for each of the multiple stages and a weighting coefficient determined for each variety of the fruit vegetables and for each stage.
  • the prediction method and prediction program of the present invention have the effect of being able to accurately predict the sugar content and fruit weight of fruit vegetables.
  • the environmental control information output method and environmental control information output program of the present invention have the effect of being able to output information for bringing the sugar content and fruit weight of fruit vegetables into a target range.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a processing system according to an embodiment.
  • FIG. 2A is a diagram showing the hardware configuration of a processing server and an intermediation server
  • FIG. 2B is a diagram showing the hardware configuration of a user terminal.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of an input screen.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a prediction result display screen.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of an environment control information display screen.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining stages into which the period from flowering to harvest is divided, the daily average fruit temperature in each stage, and the threshold value for each stage.
  • 1 is a graph showing a schematic relationship between the stage and temperature sensitivity.
  • FIG. 12(a) is a graph showing a schematic relationship between the integrated amount of solar radiation and sugar content
  • FIG. 12(b) is a graph showing a schematic relationship between the daily average carbon dioxide concentration and sugar content
  • FIG. 13(a) is a graph showing a schematic relationship between the integrated amount of solar radiation and the fruit weight
  • FIG. 13(b) is a graph showing a schematic relationship between the daily average carbon dioxide concentration and the fruit weight.
  • 14A to 14E are diagrams for explaining a harvest date prediction process according to a specific example.
  • 15(a) to 15(d) are diagrams for explaining the process for bringing the sugar content closer to a target value in a specific example.
  • 16(a) to 16(d) are diagrams for explaining the process for bringing the fruit weight closer to a target value in a specific example.
  • This is a graph plotting the relationship between the integrated solar radiation and sugar content during the period when the integrated temperature after flowering ranged from 380°C to 475°C in the examples.
  • FIG. 18(a) is a graph plotting the relationship between the accumulated temperature from flowering and the dry matter amount of the fruit
  • FIG. 18(b) is a table summarizing the dry matter amount, dry matter increase, and dry matter increase ratio for each accumulated temperature of 95°C.
  • Fig. 1 shows a schematic configuration of a prediction system 100 according to one embodiment.
  • the prediction system 100 of this embodiment is a system used by producers of fruit vegetables (strawberries in this embodiment). This prediction system 100 predicts the harvest time of strawberries, as well as the sugar content and weight of the harvested fruit, and provides the producer with information on the cultivation environment that needs to be adjusted to match the predicted sugar content and fruit weight with the target values or within the target range (hereinafter referred to as environmental control information).
  • the prediction system 100 comprises a processing server 10, an intermediary server 12, and a user terminal 70.
  • the processing server 10, the intermediary server 12, and the user terminal 70 are connected via a network 80 such as the Internet, allowing information to be exchanged between predetermined devices (in this embodiment, between the processing server 10 and the intermediary server 12, and between the intermediary server 12 and the user terminal 70).
  • the processing server 10 acquires information entered at the user terminal 70 via the intermediary server 12, and executes a process to predict the strawberry harvest date, sugar content, and fruit weight based on the acquired information.
  • the processing server 10 also identifies how to adjust the cultivation environment so that the predicted sugar content and fruit weight match or approach the target values.
  • the processing server 10 outputs, via the intermediary server 12, to the user terminal 70, information on the predicted strawberry harvest date, sugar content, and fruit weight, as well as environmental control information for matching or approaching the predicted sugar content and fruit weight to the target values.
  • FIG. 2(a) shows a schematic diagram of the hardware configuration of the processing server 10.
  • the processing server 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 90, a ROM (Read Only Memory) 92, a RAM (Random Access Memory) 94, storage (e.g., an SSD (Solid State Drive) or an HDD (Hard Disk Drive)) 96, a network interface 97, and a drive 99 for a portable storage medium.
  • CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • storage e.g., an SSD (Solid State Drive) or an HDD (Hard Disk Drive)
  • each part in FIG. 6 are realized by the CPU 90 executing a program stored in the ROM 92 or HDD 96, or a program read by the drive 99 for a portable storage medium from the portable storage medium 91.
  • the functions of each part in FIG. 6 may be realized by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array). Details of the functions of each part in FIG. 6 will be described later.
  • the intermediary server 12 acquires information input at the user terminal 70 (information necessary for prediction processing in the processing server 10) and transmits it to the processing server 10.
  • the intermediary server 12 also acquires information output from the processing server 10 and transmits it to the user terminal 70.
  • the intermediary server 12 has the same hardware configuration as the processing server 10 (see FIG. 2(a)).
  • the user terminal 70 is a terminal such as a smartphone or a PC (Personal Computer) used by strawberry producers.
  • the producers input the necessary information into the user terminal 70.
  • the user terminal 70 transmits the input information to the intermediary server 12.
  • the user terminal 70 also obtains and displays information output from the processing server 10 via the intermediary server 12.
  • the user terminal 70 has, as an example, a hardware configuration as shown in FIG. 2(b).
  • the user terminal 70 is equipped with a CPU 190, ROM 192, RAM 194, storage 196, a network interface 197, a display unit 193, an input unit 195, and a portable storage medium drive 199 capable of reading data stored in the portable storage medium 191.
  • the display unit 193 includes a liquid crystal display
  • the input unit 195 includes a touch panel, keyboard, mouse, and the like.
  • Figure 3 shows an example of an input screen displayed on the display unit 193 of the user terminal 70.
  • the input screen has area A and area B.
  • Area A has input fields for the producer to input the type and variety of fruit vegetables and field information (name, location, etc.).
  • Area A also has input fields for the producer to input the start and end times for heating and the opening and closing times for side windows.
  • Area B has input fields for the producer to input information on the flowering date of seedlings actually planted in the field and information on the number of flowers on that flowering date.
  • FIG. 4 shows an example of a prediction result display screen displayed on the display unit 193 of the user terminal 70 after the processing server 10 has performed the prediction process.
  • the prediction result display screen in FIG. 4 has range A similar to that in FIG. 3, as well as ranges C and D.
  • Range C displays the prediction results of the processing server 10 (harvest date, number of fruit, sugar content, fruit weight).
  • Range D has input fields for the producer to input whether or not to adjust the predicted sugar content or fruit weight, and if so, how to adjust it.
  • range D has a field (check box) for inputting whether or not to adjust the sugar content or fruit weight, a field for inputting either the target sugar content or target fruit weight, a field (check box) for inputting whether the harvest date can be delayed, a field for inputting the maximum number of days the harvest date can be delayed if it is allowed, and a send button.
  • FIG. 5 shows an example of an environmental control information display screen that displays environmental control information identified by the processing server 10 for bringing sugar content and fruit weight closer to the target values.
  • the environmental control information display screen in FIG. 5 has range A similar to that in FIG. 3, as well as range E.
  • Range E displays how the daily average carbon dioxide concentration, solar radiation, and air temperature should be controlled in order to bring sugar content or fruit weight closer to the target values.
  • Fig. 6 shows a functional block diagram of the processing server 10.
  • the CPU 90 executes a program to realize each function as shown in Fig. 6.
  • the processing server 10 has an information receiving unit 30, an environmental information acquiring unit 32, a stage period calculating unit 34, a cultivation period predicting unit 36, a fruit information predicting unit 37, an adjusting unit 38, and an output unit 40.
  • FIG. 6 also illustrates an environmental information DB 50 and a parameter table 52 stored in the storage 196 of the processing server 10.
  • the environmental information DB 50 stores past environmental information of the field (information on temperature, solar radiation, and daily average carbon dioxide concentration).
  • the environmental information DB 50 also stores predicted values of future environmental information (mesh agricultural weather data) and average values of past environmental information (used as predicted values of future environmental information) obtained from an external server (for example, a server managed by the National Agriculture and Food Research Organization (NARO)).
  • NARO National Agriculture and Food Research Organization
  • the environmental information DB 50 may be stored in an external database server.
  • the parameter table 52 is a table that stores parameters used by the stage period calculation unit 34 and the fruit information prediction unit 37. Details of the parameters stored in the parameter table 52 will be described later.
  • the information receiving unit 30 acquires information that the producer inputs into the input screen of FIG. 3 or into the prediction result display screen of FIG. 4 by operating the user terminal 70 from the intermediary server 12, and passes the acquired information to the environmental information acquisition unit 32, the stage period calculation unit 34, the cultivation period prediction unit 36, the fruit information prediction unit 37, and the adjustment unit 38.
  • the environmental information acquisition unit 32 acquires the temperature information (past data, forecast data, average temperature data, etc.), solar radiation information (past data, forecast data, average solar radiation data, etc.), and daily average carbon dioxide concentration in the field input in the range A of the input screen in FIG. 3 from the environmental information DB 50. Specifically, the environmental information acquisition unit 32 acquires the temperature, solar radiation, and daily average carbon dioxide concentration information input by the producer from the environmental information DB 50 after the flowering date. In addition, the environmental information acquisition unit 32 corrects the temperature information (forecast data and average temperature data) acquired from the environmental information DB 50 based on the heating and side window information input by the producer, etc. Note that if the producer sets LED lighting information or shading information, the environmental information acquisition unit 32 may correct the solar radiation information based on this information. The environmental information acquisition unit 32 transmits the acquired (and corrected) data to the stage period calculation unit 34 and the fruit information prediction unit 37.
  • the stage duration calculation unit 34 calculates the fruit temperature (temperature of the fruit surface) for each day from the air temperature and solar radiation information for each day. In addition, based on the calculated fruit temperature for each day, the stage duration calculation unit 34 calculates the number of days required for each of the multiple stages into which the strawberry cultivation period from flowering to harvest is divided (the duration of each of the multiple stages). The method of calculating the fruit temperature and the duration of each stage by the stage duration calculation unit 34 will be described later.
  • the cultivation period prediction unit 36 predicts the cultivation period by adding up the periods of each stage calculated by the stage period calculation unit 34.
  • the cultivation period prediction unit 36 also predicts the fruit harvest date (ripening date) based on the flowering date and the cultivation period.
  • the fruit information prediction unit 37 predicts the sugar content and fruit weight of the harvested fruit based on the average daytime carbon dioxide concentration and solar radiation in the field during each stage period calculated by the stage period calculation unit 34. Details of the method for predicting sugar content and fruit weight by the fruit information prediction unit 37 will be described later.
  • the output unit 40 outputs the prediction results from the cultivation period prediction unit 36 and the fruit information prediction unit 37 to the user terminal 70 via the intermediary server 12.
  • the prediction result display screen of Figure 4 is displayed on the display unit 193 of the user terminal 70.
  • the producer inputs information in range D of the prediction result display screen of Figure 4 and presses the send button, the information input in range D is sent from the user terminal 70 to the processing server 10 via the intermediary server 12.
  • the information sent to the processing server 10 is accepted by the information acceptance unit 30 and passed on to the adjustment unit 38.
  • the adjustment unit 38 identifies environmental control information for bringing the sugar content or fruit weight closer to the target value based on the information input in range D. Note that the adjustment unit 38 may identify environmental control information on its own, but may also identify environmental control information in cooperation with the stage period calculation unit 34 and the cultivation period prediction unit 36.
  • the output unit 40 outputs the environmental control information identified by the adjustment unit 38 to the user terminal 70 via the intermediary server 12.
  • the environmental control information display screen of FIG. 5 is displayed on the display unit 193 of the user terminal 70.
  • step S10 the information receiving unit 30 waits until information is input from the intermediary server 12. That is, the information receiving unit 30 waits until the information input by the producer on the input screen of FIG. 3 on the user terminal 70 is transmitted via the intermediary server 12.
  • step S12 the information receiving unit 30 proceeds to step S12.
  • the information receiving unit 30 receives the information input from the intermediary server 12.
  • the information receiving unit 30 passes the received information to the environmental information obtaining unit 32, the stage period calculation unit 34, the cultivation period prediction unit 36, the fruit information prediction unit 37, and the adjustment unit 38.
  • step S14 a process for predicting the cultivation period and harvest date is executed. Specifically, the process shown in FIG. 8 is executed.
  • the environmental information acquisition unit 32 acquires the necessary environmental information and estimates the cultivation environment. Specifically, the environmental information acquisition unit 32 acquires information on the temperature, solar radiation, and average diurnal carbon dioxide concentration (actual values and predicted values) from the flowering date onwards. The environmental information acquisition unit 32 also corrects the temperature information to suit the field conditions based on the heating and side window information entered by the producer, and estimates the temperature inside the facility (°C). If the producer has set information on LED lighting and shading information, the environmental information acquisition unit 32 corrects the solar radiation information based on this information and estimates the solar radiation inside the facility (MJ). The environmental information acquisition unit 32 transmits the acquired (and estimated) data to the stage period calculation unit 34 and the fruit information prediction unit 37.
  • the environmental information acquisition unit 32 transmits the acquired (and estimated) data to the stage period calculation unit 34 and the fruit information prediction unit 37.
  • step S52 the stage period calculation unit 34 obtains parameters to be used in the processing of steps S54 and S56, which will be described later, from the parameter table 52. Details of the parameters will be described later.
  • step S54 the stage period calculation unit 34 calculates the fruit temperature for each day. Specifically, the stage period calculation unit 34 calculates the fruit temperature for each day using the following formula (1).
  • Fruit temperature (°C) temperature inside the facility ⁇ ( ⁇ ⁇ ln solar radiation inside the facility + ⁇ ) ... (1)
  • ⁇ and ⁇ are parameters (coefficients) that are predefined for each farm field (house). ⁇ and ⁇ are defined for each farm field in parameter table 52.
  • step S56 the stage duration calculation unit 34 calculates the duration of each stage (the number of days required for each stage).
  • the period from the flowering date to the harvest date is divided into several periods, and each period is called a stage (development stage).
  • Each stage is described as s1, s2, ... sn, and the daily average fruit temperature of each stage s1, s2, ... sn is t1, t2, ... tn.
  • the thresholds of each stage s1, s2, ... sn are CTs1, CTs2, ... , CTsn. Note that the values n, t1 to tn, and CTs1 to CTsn are determined in advance for each variety and stored in parameter table 52.
  • the stage period calculation unit 34 calculates the period Tk of each stage sk from the following equation (2).
  • Tk CTsk / ( ⁇ k ⁇ tk + ⁇ k) ...
  • FIG. 11 is a graph that shows a schematic relationship between the stage and temperature sensitivity in strawberry maturation.
  • the temperature sensitivity increases as the stage progresses. Therefore, in order to express this temperature sensitivity, the closer the stage is to the harvest date, the larger the value of the parameter ⁇ k is set, and the smaller the value of the parameter ⁇ k is set. In other words, the closer the stage is to the harvest date, the more susceptible the value of the denominator ( ⁇ k ⁇ tk+ ⁇ k) in the above formula (2) is to changes in the value of temperature tk.
  • the denominator ( ⁇ k ⁇ tk+ ⁇ k) is the temperature-related index value for one day
  • the above formula (2) means that the period (number of days) until the integrated value of the temperature-related index value for one day reaches the threshold value CTsk is the period Tk of stage sk.
  • the cultivation period prediction unit 36 predicts the cultivation period and harvest date.
  • the cultivation period prediction unit 36 predicts the cultivation period (number of days to full ripening) by adding up the periods Tk of each stage sk obtained for each flowering date as shown in the following formula (3).
  • the cultivation period prediction unit 36 predicts the harvest date for each flowering date using the following formula (4).
  • Harvest date flowering date + cultivation period ... (4)
  • FIG. 12(a) is a graph that shows a schematic relationship between the accumulated solar radiation and sugar content
  • FIG. 12(b) is a graph that shows a schematic relationship between the daily average carbon dioxide concentration and sugar content.
  • the sugar content can be calculated from the following formula (5): where u is the integrated solar radiation, w is the leaf area index, and a, b, and c are coefficients.
  • Sugar content a ln(u) ⁇ 1 - exp(-w b) + c ⁇ ... (5)
  • the sugar content could be calculated from the following formula (6): where v is the daily average carbon dioxide concentration, and d, e, and f are coefficients.
  • Sugar content d ln(v) ⁇ 1 - exp(-w e) + f ⁇ ... (6)
  • the sugar content can be calculated from the following formula (7): where v is the daily average carbon dioxide concentration, and g, h, i, j, and k are coefficients.
  • Sugar content ⁇ g ln(u) + h ⁇ ⁇ i ln(v) + j ⁇ ⁇ 1-exp(-w h) ⁇ + k ...(7)
  • the inventor of the present application has come to the conclusion that sensitivity to the amount of solar radiation and the daily average carbon dioxide concentration for sugar content should also be taken into consideration when predicting sugar content, based on the knowledge that the sensitivity to the amount of solar radiation and the daily average carbon dioxide concentration for sugar content differs for each stage, just like the temperature sensitivity in Figure 11.
  • the inventor of the present application has decided to use the following formula (8) to predict sugar content, with the weighting coefficients for stages 1 , 2 , ..., n being m1 , m2, ..., mn , the integrated solar radiation for each stage being u1 , u2, ..., un, and the average of the daily average carbon dioxide concentrations for each stage being v1, v2 , ..., vn .
  • n, mn and other parameters differ for each variety.
  • the values of n, m, g, i, j, h, and k are stored in the parameter table 52, so the fruit information prediction unit 37 reads each value from the parameter table 52 and substitutes the integrated solar radiation u1 , u2 , ..., un for each stage and the average daily average carbon dioxide concentration v1 , v2 , ..., vn received from the environmental information acquisition unit 32 into the above formula (8).
  • the fruit information prediction unit 37 can accurately predict the sugar content of the fruit by using the above formula (8).
  • the value of ⁇ g ⁇ ln(u n )+h ⁇ i ⁇ ln(v n )+j ⁇ 1-exp(-w ⁇ h) ⁇ at each stage is the first index related to sugar content. Also, it can be said that the above formula (8) predicts sugar content based on the integrated value of the product of the first index of each stage and the weighting coefficient m n of each stage.
  • Figure 13(a) is a graph that shows a schematic representation of the relationship between the accumulated solar radiation and fruit weight
  • Figure 13(b) is a graph that shows a schematic representation of the relationship between the daily average carbon dioxide concentration and fruit weight.
  • the fruit weight can be calculated from the following formula (11): where v is the daily average carbon dioxide concentration, and g', h', i', j', and k' are coefficients.
  • the inventors of the present application have decided to use the following formula (12) for predicting fruit weight, with the weighting coefficients for stages 1, 2, ..., n being m1 ', m2 ', ..., mn ', respectively.
  • the values of n, mn , and other parameters differ for each variety.
  • the fruit information prediction unit 37 reads the parameter values of the above formula (12) from the parameter table 52, and substitutes the integrated solar radiation amounts u1 , u2 , ..., un for each stage and the average daily average carbon dioxide concentrations v1 , v2 , ..., vn into the above formula (12). In this way, the fruit information prediction unit 37 calculates the fruit weight.
  • the value of ⁇ g'.ln(u n )+h' ⁇ . ⁇ i'.ln(v n )+j' ⁇ . ⁇ 1-exp(-w.h') ⁇ at each stage is the first index for fruit weight. It can be said that the above formula (12) predicts fruit weight based on the integrated value of the product of the first index for each stage and the weighting coefficient m n ' for each stage.
  • step S18 of FIG. 7 the output unit 40 outputs the harvest date predicted in step S14, and the sugar content and fruit weight predicted in step S16 to the user terminal 70.
  • a prediction result display screen such as that shown in FIG. 4 is displayed on the display unit 193 of the user terminal 70.
  • step S20 the information receiving unit 30 waits until information is input from the intermediary server 12. That is, the information receiving unit 30 waits until the producer inputs the necessary information on the prediction result display screen in FIG. 4 and presses the send button. When the producer presses the send button, the information receiving unit 30 moves to step S22.
  • the information receiving unit 30 acquires the information sent from the intermediary server 12 (the information entered in range D in FIG. 4). The information receiving unit 30 also passes the acquired information to the adjustment unit 38.
  • step S24 the adjustment unit 38 judges whether or not adjustment of the sugar content or fruit weight is necessary. In this case, the adjustment unit 38 judges whether the "Yes" checkbox has been checked in response to the question "Do you want to adjust the sugar content or fruit weight?" in range D of the prediction result display screen in FIG. 4. If the judgment in step S24 is negative, the adjustment unit 38 ends all the processing in FIG. 7.
  • step S24 determines whether the adjustment unit 38 is positive. If the determination in step S24 is positive, the adjustment unit 38 proceeds to step S26.
  • step S26 the adjustment unit 38 executes a process for identifying the environmental control information. Specifically, the process follows the flowchart in FIG. 9.
  • step S70 the adjustment unit 38 determines whether it is acceptable to delay the harvest date. Specifically, the adjustment unit 38 determines whether the "Yes" checkbox has been checked in response to the question "Can the harvest date be delayed?" in range D of the prediction result display screen in FIG. 4. If the determination in step S70 is negative, that is, if the producer wishes to bring the sugar content and fruit weight closer to the target values without delaying the harvest date, the adjustment unit 38 proceeds to step S72.
  • the adjustment unit 38 increases the daily average carbon dioxide concentration of each stage according to a predetermined rule in order to make the photosynthesis of the strawberry seedlings more active.
  • the predetermined rule may be, for example, to increase the daily average carbon dioxide concentration of the stage closest to the harvest date by a predetermined value, and when the increase reaches the range in which it can be increased, to increase the daily average carbon dioxide concentration of the stage next closest to the harvest date by a predetermined value, and so on.
  • the predetermined rule may be to increase the daily average carbon dioxide concentration of all stages by a predetermined value.
  • step S74 the adjustment unit 38 uses the newly set average daily carbon dioxide concentration to re-predict the sugar content and fruit weight.
  • step S76 the adjustment unit 38 judges whether the sugar content or fruit weight has reached the target value.
  • the judgment is assumed to be positive when the sugar content or fruit weight matches the target value, or when it approaches the target value by a predetermined amount (when it is within a predetermined range based on the target value). If the judgment in this step S76 is negative, the process returns to step S72 and the daily average carbon dioxide concentration is adjusted again. Thereafter, if the judgment in step S76 is positive, the process returns to step S28 in FIG. 7.
  • step S70 determines whether the "Yes" checkbox is checked in response to the question "Can the harvest date be delayed?" in range D of FIG. 4, the adjustment unit 38 proceeds to step S78.
  • the adjustment unit 38 lowers the fruit temperature in order to lengthen the period until the harvest date and increase the amount of photosynthesis.
  • the fruit temperature is related to the amount of solar radiation and air temperature, but since lowering the amount of solar radiation reduces the amount of photosynthesis, it is preferable to adjust the air temperature to be lower. Therefore, the adjustment unit 38 lowers the air temperature in accordance with a predetermined rule.
  • the predetermined rule may be, for example, a rule in which the air temperature of the stage closest to the harvest date is lowered by a predetermined value, and when the range in which it can be lowered is reached, the air temperature of the stage next closest to the harvest date is lowered by a predetermined value, and so on.
  • a rule in which the air temperature of all stages is lowered by a predetermined value may be adopted as the predetermined rule.
  • step S80 the adjustment unit 38 cooperates with the stage duration calculation unit 34 and the cultivation period prediction unit 36 to re-predict the duration of each stage and the harvest date under the new conditions, and re-predicts the sugar content and fruit weight based on the predicted duration of each stage and the harvest date.
  • step S82 it is determined whether the sugar content or fruit weight has reached the target value.
  • step S82 as in step S76, the determination is positive when the sugar content or fruit weight matches the target value, or when it approaches the target value by a predetermined amount (when it is within a predetermined range based on the target value). If the determination in this step S82 is negative, the adjustment unit 38 returns to step S70. When returning to step S70, the adjustment unit 38 again determines whether the harvest date can be delayed. In this step S70, it is determined whether the difference between the harvest date re-predicted in step S80 and the harvest date initially predicted does not exceed the number of days entered in the answer field for "How many days can it be delayed?" in range D of FIG. 4.
  • step S70 If the determination in this step S70 is positive, the adjustment unit 38 again executes the processes of steps S78, S80, and S82. On the other hand, if the determination in step S70 is negative, the adjustment unit 38 executes the processes of steps S72, S74, and S76. Then, when the judgment in step S82 or S78 is positive, the adjustment unit 38 returns to step S28 in FIG. 7. Note that even if the judgments in steps S76 and S82 are repeated a predetermined number of times, there may be cases where the sugar content or fruit weight does not come closer to the target value by a predetermined amount. In such cases, the process in FIG. 8 may be terminated (forced termination) and the process may return to step S28 in FIG. 7.
  • step S28 in FIG. 7 the output unit 40 outputs the environmental control information to the user terminal 70 via the intermediary server 12.
  • an environmental control information display screen as shown in FIG. 5 is displayed on the display unit 193 of the user terminal 70.
  • range E in FIG. 5 will display a message such as "Please increase the daily average carbon dioxide concentration to XX ppm from XX/XX to XX/XX".
  • step S78 in FIG. 9 a message such as "Please lower the temperature to XX°C from XX/XX to XX/XX" will be displayed. Note that if the process in FIG. 8 is forcibly terminated, a message such as "Sugar content or fruit weight cannot be set to the input target value" will be displayed.
  • step S72 the case where the daytime average carbon dioxide concentration is adjusted in step S72 and the air temperature is adjusted in step S78 has been described, but the amount of solar radiation may also be adjusted in steps S72 and S78.
  • FIG. 14(a) shows a state where a producer has input in range B of the input screen (FIG. 3) that 500 fruits bloomed on November 1st, the flowering date.
  • the stage period calculation unit 34 calculates the fruit temperature for each day from the temperature and solar radiation information acquired by the environmental information acquisition unit 32, resulting in the fruit temperature values shown in FIG. 14(b).
  • the strawberry cultivation period is divided into four stages s1 to s4, and the daily average fruit temperatures t1 to t4 for each stage s1 to s4 are calculated as shown in FIG. 14(c). Note that at the stage of calculating the daily average fruit temperatures t1 to t4 in FIG.
  • the stages for stages s1 to s4 for calculating the daily average fruit temperatures t1 to t4 are approximate periods determined in advance.
  • the stage duration calculation unit 34 uses the set daily average fruit temperatures to determine the duration of each stage, recalculates the daily average fruit temperatures t1 to t4 for the determined duration of each stage, and then repeats this process of recalculating the daily average fruit temperatures t1 to t4 for each stage, and then recalculating the duration of each stage using the recalculated daily average fruit temperatures t1 to t4.
  • the stage duration calculation unit 34 calculates the durations T1 to T4 of each stage based on the above formula (2). For example, suppose that when the durations T1 to T4 of each stage are calculated for a fruit whose flowering date is November 1st, the results are as shown in Figure 14 (d).
  • the parameters CTs1 to CTs4 in the above formula (2) are 150, ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, and ⁇ 4 are 0.15, 0.6, 0.9, and 1.0, and ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, and ⁇ 4 are 15, 5, 0, and 0.
  • the cultivation period prediction unit 36 adds up the periods T1 to T4 of each stage and predicts the cultivation period. As a result, as shown in FIG. 14(e), the cultivation period is predicted to be 44 days. In this case, the cultivation period prediction unit 36 predicts that the harvest date for the flowers (fruit) that bloomed on November 1st will be December 15th, 44 days after the flowering date.
  • the adjustment unit 38 repeats step S72 of FIG. 9 to set the daily average carbon dioxide concentration in stages 3 and 4 to 600 ppm, as shown in FIG. 15(c).
  • the predicted sugar content matches the target sugar content of 11.0 degrees.
  • the output unit 40 outputs to range E of the environmental control information display screen in FIG. 5 that the daily average carbon dioxide concentration for the period from November 21st to December 15th should be 600 ppm.
  • the adjustment unit 38 repeats step S78 in Fig. 9.
  • the output unit 40 outputs to range E of the environmental control information display screen in Fig. 5 that the temperature for the period from November 10 to December 20 be lowered by a predetermined temperature.
  • the adjustment unit 38 repeats step S72 of FIG. 9 to set the daily average carbon dioxide concentration in stages 3 and 4 to 600 ppm, as shown in FIG. 16(c).
  • the predicted fruit weight matches the target fruit weight of 20.0 g.
  • the output unit 40 outputs to range E of the environmental control information display screen of FIG. 5 that the daily average carbon dioxide concentration for the period from November 21 to December 15 be 600 ppm.
  • the adjustment unit 38 repeats step S78 in Fig. 9.
  • the output unit 40 outputs to range E of the environmental control information display screen in Fig. 5 that the temperature for the period from November 10 to December 20 be lowered by a predetermined temperature.
  • the fruit information prediction unit 37 acquires actual or predicted values of the accumulated solar radiation and the daily average carbon dioxide concentration in each of the multiple stages into which the cultivation period of fruit vegetables is divided. In addition, the fruit information prediction unit 37 calculates a first index ( ⁇ g ⁇ ln(u n )+h ⁇ i ⁇ ln(v n )+j ⁇ 1-exp(-w ⁇ h) ⁇ or ⁇ g' ⁇ ln(u n )+h' ⁇ i' ⁇ ln(v n )+j' ⁇ 1-exp(-w ⁇ h') ⁇ ) related to the sugar content and fruit weight in each stage based on the accumulated solar radiation and the daily average carbon dioxide concentration in each of the multiple stages.
  • a first index ⁇ g ⁇ ln(u n )+h ⁇ i ⁇ ln(v n )+j ⁇ 1-exp(-w ⁇ h) ⁇
  • the fruit information prediction unit 37 calculates the product of the first index for each of the multiple stages and the weighting coefficient m n or m n ' determined for each variety of fruit vegetables and each stage, and predicts the sugar content and fruit weight based on the value obtained by integrating the calculated products. As a result, the fruit information prediction unit 37 predicts sugar content and fruit weight based on the above equations (8) and (9), taking into account that the temperature sensitivity of sugar content and fruit weight differs for each stage, and therefore can predict sugar content and fruit weight with high accuracy.
  • the fruit information prediction unit 37 calculates a first index ( ⁇ g.ln(u n )+h ⁇ . ⁇ i.ln(v n )+j ⁇ . ⁇ 1-exp(-w.h) ⁇ or ⁇ g'.ln(u n )+h' ⁇ . ⁇ i'.ln(v n )+j' ⁇ . ⁇ 1-exp(-w.h') ⁇ ) based on the leaf area index (w) of fruit vegetables. This makes it possible to accurately predict sugar content and fruit weight, taking into account the photosynthetic characteristics of each seedling.
  • the stage period calculation unit 34 of the processing server 10 calculates the fruit temperature after the strawberry flowering date, and calculates the periods T1 to T4 of each of the multiple stages into which the period from flowering to harvest is divided based on the fruit temperature.
  • the cultivation period prediction unit 36 predicts the cultivation period by adding up the periods T1 to T4 of each stage calculated by the stage period calculation unit 34.
  • the formula (formula (2)) by which the stage period calculation unit 34 calculates the periods T1 to T4 of each stage the contribution of the fruit temperature to the calculation result of the period of each stage is determined for each stage.
  • the periods T1 to T4 of each stage can be accurately calculated taking into account the temperature sensitivity of each stage.
  • the cultivation period and harvest date can be predicted by adding up the periods T1 to T4 of each stage that have been accurately calculated, so that the cultivation period and harvest date can be accurately predicted.
  • the fruit temperature is estimated based on the temperature of the environment in which the fruit is grown and the amount of solar radiation (see formula (1) above). By estimating the fruit temperature in this manner, it is not necessary to actually measure the fruit temperature. Furthermore, by using the fruit temperature, it is possible to predict the duration of each stage, the cultivation period, and the harvest date with greater accuracy than when simply using the air temperature inside the facility.
  • information on the cultivation period, accumulated solar radiation, and daily average carbon dioxide concentration is identified and output so that the sugar content or fruit weight predicted by the fruit information prediction unit 37 approaches the target value.
  • This allows the producer to know how to control the environment in order to harvest fruit with the target sugar content or fruit weight.
  • the user terminal 70 controls equipment that adjusts the cultivation environment, it can automatically adjust the cultivation environment appropriately. By adjusting to an appropriate cultivation environment in this way, it becomes possible to ship fruit that is more profitable, allowing the producer to trade strawberries at a higher price and increase profits.
  • the temperature sensitivity (parameters ⁇ k and ⁇ k in equation (2), mn in equation (8), and mn ' in equation (12)) is determined for each item and variety, so that the duration of each stage, cultivation period, harvest date, sugar content, and fruit weight can be predicted with high accuracy regardless of the item or variety.
  • the processing server 10 of this embodiment outputs to the user terminal 70 information on the predicted harvest date (predicted harvest date) as described above, as well as environmental control information for matching or bringing the sugar content and fruit weight closer to the target values. This allows producers who view the adjustment information to appropriately adjust the cultivation environment based on the adjustment information.
  • the case where the information of range D is input when the screen of FIG. 4 is displayed has been described, but this is not limiting, and the information of range D of FIG. 4 may be input on the input screen of FIG. 3.
  • the input field for "How many days can it be delayed?" in range D of FIG. 4 may be changed to "By what date in what month should it be possible to harvest?”, etc.
  • the input screen of FIG. 3 is described as inputting only one pair of the flowering date and the number of flowers, but this is not limiting, and multiple pairs of the flowering date and the number of flowers may be inputted.
  • the sugar content and fruit weight can be predicted and outputted for each flowering date.
  • environmental control information can be outputted to keep the sugar content and fruit weight of the fruit corresponding to each flowering date within an appropriate range.
  • the prediction system 100 has been described as having an intermediary server 12, but this is not limited to the above.
  • the intermediary server 12 may be omitted, and the processing server 10 and the user terminal 70 may directly exchange information.
  • the processing server 10 predicts the cultivation period, harvest date, sugar content, and fruit weight of strawberries. However, this is not limited to this, and the processing server 10 may predict the cultivation period, harvest date, sugar content, and fruit weight of other fruit vegetables (such as tomatoes).
  • the formulas given in the above embodiment are merely examples.
  • the formula for calculating the fruit temperature may be a formula other than the above formula (1), and the formula for calculating the period Tk of each stage may be a formula other than the above formula (2) as long as it takes into account the temperature sensitivity of each stage.
  • the formula for predicting sugar content and fruit weight may be a formula other than the above formulas (8) and (12) as long as it takes into account the temperature sensitivity of each stage.
  • the strawberry variety "Kaorino" was planted on September 18, 2021 at the NARO Tsukuba Plant Factory Demonstration Center facility, and cultivated under settings of ventilation at 25°C or higher and heating starting at 10°C or lower. Mature fruits were harvested and their sugar content was measured. In addition, the relationship between the accumulated solar radiation (transmittance 35%) during the period from 380°C to 475°C accumulated temperature after flowering and the sugar content was plotted on the graph shown in Figure 17, and a regression equation was derived.
  • equation (13) corresponds to ⁇ g ln(u) + h ⁇ ⁇ i ln(v) + j ⁇ ⁇ 1 - exp(-w h) ⁇ in equation (8) above (i.e., the first index).
  • the ratio of increase in dry matter amount for each 95°C of accumulated temperature was calculated from the regression equation in Figure 18(a).
  • Figure 18(b) shows a table summarizing the dry matter amount, dry matter increase, and dry matter increase ratio for each 95°C of accumulated temperature.
  • the dry matter increase is the value of the dry matter weight increased while the accumulated temperature increases by 95°C
  • the dry matter increase ratio is the value obtained by dividing each dry matter increase by the total dry matter increase (0.15 + 0.12 + 0.22 + 0.39 + 0.70). Note that the sum of the dry matter increase ratios is 1.
  • the weighting coefficients m1 to m5 for each dry matter increase ratio are divided into five stages for each 95°C integrated temperature, and the sugar content prediction formula (the following formula (14)) is obtained from the above formulas (8) and (13).
  • the sugar content is predicted by substituting the actual measured value or predicted value of the accumulated solar radiation at each stage into the above formula (14).
  • the adjustment unit 38 identifies environmental control information (adjustment information for at least one of the cultivation period and the accumulated solar radiation) so that the predicted result falls within the target range (approaching the target value).
  • the output unit 40 outputs the environmental information identified by the adjustment unit 38 to the user terminal 70 via the intermediary server 12.
  • the above processing functions can be realized by a computer.
  • a program is provided that describes the processing contents of the functions that the processing device should have.
  • the above processing functions are realized on the computer by executing the program on the computer.
  • the program describing the processing contents can be recorded on a computer-readable storage medium (excluding carrier waves, however).
  • a program When a program is distributed, it is sold, for example, in the form of a portable storage medium on which the program is recorded, such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory).
  • a portable storage medium on which the program is recorded such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory).
  • the program can also be stored in the storage device of a server computer, and transferred from the server computer to other computers via a network.
  • a computer that executes a program stores, for example, a program recorded on a portable storage medium or a program transferred from a server computer in its own storage device. The computer then reads the program from its own storage device and executes processing in accordance with the program. The computer can also read a program directly from a portable storage medium and execute processing in accordance with that program. The computer can also execute processing in accordance with the received program each time a program is transferred from the server computer.

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Abstract

果菜類の果実の糖度や果実重を精度よく予測するため、果菜類における開花から果実の収穫が可能になるまでの栽培期間を分割した複数のステージそれぞれにおける積算日射量と、日中平均二酸化炭素濃度と、の実測値又は予測値を取得し、複数のステージそれぞれにおける積算日射量と日中平均二酸化炭素濃度とに基づいて、前記複数のステージそれぞれにおける果実の糖度又は重量に関する第１の指標を算出し、複数のステージそれぞれの第１の指標と、果菜類の品種ごと、ステージごと、に定められた重み係数と、の積をそれぞれ求め、求めた積を積算した値に基づいて、果実の糖度又は重量を予測する、処理をコンピュータが実行する。

Description

予測方法及び予測プログラム、並びに環境制御情報出力方法及び環境制御情報出力プログラム
　本発明は、予測方法及び予測プログラム、並びに環境制御情報出力方法及び環境制御情報出力プログラムに関する。
　果菜類（例えば、イチゴやトマト）を購入する需要者にとって、果実の糖度や果実重は重要である。したがって、果菜類の生産者は、多くの需要者に求められている糖度、果実重の果実を出荷できれば、高値で取引でき、収益を上げることができる。このため、従来、生産者は、長年の経験や勘に基づいて、適度な塩分ストレスを与えて高糖度の果実を生産したり、灌水量を調整して適度な果実重の果実を生産することとしていた。
　これに対し、近年においては、予測糖度と目標糖度とに基づいて適切な肥料濃度、養液の供給量、供給回数を出力することで、栽培者の技能に依存せずに栽培を自動化する技術が知られている（特許文献１等参照）。また、品質及び色味が最適な作物を収穫できるようにするため、積算水ストレスと積算温度を制御する技術が知られている（特許文献２等参照）。また、日射量が作物の糖度に与える影響を予測し、糖度と気温との関係に基づいて環境を制御する技術も知られている（特許文献３等参照）。
特開２００８－５４５７３号公報 特開２０１８－３８３２２号公報 特開２０２０－４８５５１号公報
　従来においても果菜類の糖度や果実重を予測する方法は存在しているが、より高精度な予測を実現するためには、植物生理学的な観点など種々の観点から予測方法を見直すことが必要である。
　本発明は、果菜類の糖度や果実重を精度よく予測することが可能な予測方法及び予測プログラムを提供することを目的とする。また、本発明は、果菜類の糖度や果実重を目標範囲内にするための情報を出力することが可能な環境制御情報出力方法及び環境制御情報出力プログラムを提供することを目的とする。
　本発明の予測方法は、果菜類における開花から果実の収穫が可能になるまでの栽培期間を分割した複数のステージそれぞれにおける積算日射量と、日中平均二酸化炭素濃度と、の実測値又は予測値を取得し、前記複数のステージそれぞれにおける積算日射量と日中平均二酸化炭素濃度とに基づいて、前記複数のステージそれぞれにおける前記果実の糖度又は重量に関する第１の指標を算出し、前記複数のステージそれぞれの前記第１の指標と、前記果菜類の品種ごと、前記ステージごと、に定められた重み係数と、の積を積算した値に基づいて、前記果実の糖度又は重量を予測する、処理をコンピュータが実行する予測方法である。
　本発明の予測方法及び予測プログラムは、果菜類の糖度や果実重を精度よく予測することができるという効果を奏する。また、本発明の環境制御情報出力方法及び環境制御情報出力プログラムは、果菜類の糖度や果実重を目標範囲内にするための情報を出力することができるという効果を奏する。
一実施形態に係る処理システムの構成を示す図である。 図２（ａ）は、処理サーバ、仲介サーバのハードウェア構成を示す図であり、図２（ｂ）は、利用者端末のハードウェア構成を示す図である。 入力画面の一例を示す図である。 予測結果表示画面の一例を示す図である。 環境制御情報表示画面の一例を示す図である。 処理サーバの機能ブロック図である。 処理サーバの処理を示すフローチャートである。 図７のステップＳ１４の詳細処理を示すフローチャートである。 図７のステップＳ２６の詳細処理を示すフローチャートである。 開花から収穫までの期間を分割したステージと、各ステージの日平均果実温度、各ステージの閾値を説明するための図である。 ステージと温度感受性の関係を模式的に示すグラフである。 図１２（ａ）は、積算日射量と糖度の関係を模式的に示すグラフであり、図１２（ｂ）は、日中平均二酸化炭素濃度と糖度の関係を模式的に示すグラフである。 図１３（ａ）は、積算日射量と果実重の関係を模式的に示すグラフであり、図１３（ｂ）は、日中平均二酸化炭素濃度と果実重の関係を模式的に示すグラフである。 図１４（ａ）～図１４（ｅ）は、具体例に係る収穫日の予測処理について説明するための図である。 図１５（ａ）～図１５（ｄ）は、具体例において糖度を目標値に近づける場合の処理について説明するための図である。 図１６（ａ）～図１６（ｄ）は、具体例において果実重を目標値に近づける場合の処理について説明するための図である。 実施例において、開花後積算温度３８０℃から４７５℃までの期間の積算日射量と糖度との関係をプロットしたグラフである。 図１８（ａ）は、開花からの積算温度と果実の乾物量の関係をプロットしたグラフであり、図１８（ｂ）は、積算温度９５℃ごとの乾物量、乾物増加量、及び乾物増加比率をまとめた表である。
　以下、予測システムの一実施形態について、図１～図１６に基づいて詳細に説明する。図１には、一実施形態に係る予測システム１００の構成が概略的に示されている。本実施形態の予測システム１００は、果菜類（本実施形態ではイチゴとする）の生産者が利用するシステムである。この予測システム１００は、イチゴの収穫時期に関する予測や、収穫される果実の糖度及び果実重の予測を行い、予測した糖度や果実重を目標値と一致させたり目標範囲内にするために調整が必要な栽培環境の情報（以下、環境制御情報と呼ぶ）を生産者に提供するシステムである。
　予測システム１００は、図１に示すように、処理サーバ１０と、仲介サーバ１２と、利用者端末７０と、を備える。なお、処理サーバ１０、仲介サーバ１２、利用者端末７０は、インターネットなどのネットワーク８０を介して接続されており、予め定められた装置間（本実施形態では処理サーバ１０と仲介サーバ１２の間、仲介サーバ１２と利用者端末７０の間）において情報のやり取りが可能となっている。
　処理サーバ１０は、利用者端末７０において入力された情報を仲介サーバ１２を介して取得し、取得した情報に基づいて、イチゴの収穫日や、糖度、果実重を予測する処理を実行する。また、処理サーバ１０は、予測した糖度や果実重が目標値と一致する又は近づくようにするために、どのように栽培環境を調整すればよいかを特定する。更に、処理サーバ１０は、仲介サーバ１２を介して、利用者端末７０に対し、予測したイチゴの収穫日や糖度、果実重の情報や、予測した糖度、果実重を目標値と一致させる又は近づけるための環境制御情報を出力する。
　図２（ａ）には、処理サーバ１０のハードウェア構成が概略的に示されている。図２（ａ）に示すように、処理サーバ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９４、ストレージ（例えばＳＳＤ（Solid State Drive）やＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、ネットワークインタフェース９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。これら処理サーバ１０の構成各部は、バス９８に接続されている。処理サーバ１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラムをＣＰＵ９０が実行することにより、図６に示す各部の機能が実現される。なお、図６の各部の機能は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。図６の各部の機能の詳細については、後述する。
　図１に戻り、仲介サーバ１２は、利用者端末７０において入力された情報（処理サーバ１０における予測処理に必要な情報）を取得して、処理サーバ１０に送信する。また、仲介サーバ１２は、処理サーバ１０から出力された情報を取得して、利用者端末７０に送信する。なお、仲介サーバ１２は、処理サーバ１０と同様のハードウェア構成を有している（図２（ａ）参照）。
　利用者端末７０は、イチゴの生産者が利用するスマートフォンやＰＣ（Personal Computer）などの端末である。生産者は、利用者端末７０に必要な情報を入力する。利用者端末７０は、入力された情報を仲介サーバ１２に送信する。また、利用者端末７０は、仲介サーバ１２を介して、処理サーバ１０から出力される情報を取得し、表示する。
　ここで、利用者端末７０は、一例として、図２（ｂ）に示すようなハードウェア構成を有する。図２（ｂ）に示すように、利用者端末７０は、ＣＰＵ１９０、ＲＯＭ１９２、ＲＡＭ１９４、ストレージ１９６、ネットワークインタフェース１９７、表示部１９３、入力部１９５、及び可搬型記憶媒体１９１に格納されたデータを読み取り可能な可搬型記憶媒体用ドライブ１９９等を備えている。表示部１９３は、液晶ディスプレイ等を含み、入力部１９５はタッチパネルや、キーボード、マウス等を含む。これら利用者端末７０の構成各部は、バス１９８に接続されている。
　図３には、利用者端末７０の表示部１９３に表示される入力画面の一例が示されている。図３に示すように、入力画面には、範囲Ａ、範囲Ｂが設けられている。範囲Ａには、生産者が、果菜類の品目や品種を入力したり、圃場の情報（名称や位置等）を入力するための入力欄が設けられている。また、範囲Ａには、生産者が暖房の開始・終了時期や、側窓の解放・閉鎖時期を入力するための入力欄が設けられている。範囲Ｂには、実際に圃場に定植した苗の開花日の情報や、その開花日における開花数の情報を生産者等が入力するための入力欄が設けられている。
　図４には、処理サーバ１０が予測処理を行った後に、利用者端末７０の表示部１９３に表示される予測結果表示画面の一例が示されている。図４の予測結果表示画面には、図３と同様の範囲Ａが設けられているほか、範囲Ｃ、範囲Ｄが設けられている。範囲Ｃには、処理サーバ１０の予測結果（収穫日、個数、糖度、果実重）が表示される。範囲Ｄには、予測された糖度や果実重を調整したいか否かや、調整したい場合にはどのように調整したいかを生産者が入力する入力欄が設けられている。具体的には、範囲Ｄには、糖度又は果実重の調整有無を入力する欄（チェックボックス）、目標糖度及び目標果実重のいずれかを入力する欄、収穫日を遅らせてもよいかどうかを入力する欄（チェックボックス）、収穫日を遅らせてもよい場合には、遅らせてもよい最大日数を入力する欄、及び送信ボタンが設けられている。
　図５には、処理サーバ１０が特定した、糖度や果実重を目標値に近づけるための環境制御情報が表示される環境制御情報表示画面の一例が示されている。具体的には、図５の環境制御情報表示画面には、図３と同様の範囲Ａが設けられているほか、範囲Ｅが設けられている。範囲Ｅには、糖度又は果実重を目標値に近づけるために、日中平均二酸化炭素濃度や、日射量、気温をどのように制御すべきかが表示される。
（処理サーバ１０が有する機能について）
　図６には、処理サーバ１０の機能ブロック図が示されている。処理サーバ１０においては、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することにより、図６に示すような各機能が実現されている。具体的には、処理サーバ１０は、情報受付部３０と、環境情報取得部３２と、ステージ期間算出部３４と、栽培期間予測部３６と、果実情報予測部３７と、調整部３８と、出力部４０と、を有している。
　なお、図６には、処理サーバ１０のストレージ１９６等に格納されている環境情報ＤＢ５０及びパラメータテーブル５２についても図示されている。環境情報ＤＢ５０には、圃場の過去の環境情報（気温や日射量、日中平均二酸化炭素濃度の情報）が蓄積されている。また、環境情報ＤＢ５０には、外部のサーバ（例えば国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構（農研機構）が管理するサーバ）から取得した、将来の環境情報の予測値（メッシュ農業気象データ）や、過去の環境情報の平年値（将来の環境情報の予測値として用いる）が蓄積されている。なお、環境情報ＤＢ５０は、外部のデータベースサーバに格納されていてもよい。
　パラメータテーブル５２は、ステージ期間算出部３４や果実情報予測部３７が用いるパラメータを格納するテーブルである。パラメータテーブル５２に格納されているパラメータの詳細については、後述する。
　情報受付部３０は、生産者が利用者端末７０を操作して、図３の入力画面に入力した情報や、図４の予測結果表示画面に入力した情報を仲介サーバ１２から取得し、取得した情報を環境情報取得部３２、ステージ期間算出部３４、栽培期間予測部３６、果実情報予測部３７、調整部３８に受け渡す。
　環境情報取得部３２は、図３の入力画面の範囲Ａに入力された圃場における気温の情報（過去データ、予測データ、平年気温データなど）、日射量の情報（過去データ、予測データ、平年日射量データなど）、日中平均二酸化炭素濃度を、環境情報ＤＢ５０から取得する。具体的には、環境情報取得部３２は、生産者が入力した開花日以降の気温、日射量及び日中平均二酸化炭素濃度の情報を環境情報ＤＢ５０から取得する。また、環境情報取得部３２は、環境情報ＤＢ５０から取得した気温の情報（予測データや平年気温データ）を、生産者等が入力した暖房や側窓の情報に基づいて補正する。なお、環境情報取得部３２は、生産者がＬＥＤ照明の情報や遮光の情報を設定した場合には、これらの情報に基づいて日射量の情報を補正してもよい。環境情報取得部３２は、取得（及び補正）したデータをステージ期間算出部３４や果実情報予測部３７に送信する。
　ステージ期間算出部３４は、各日の気温と日射量の情報から、各日における果実温度（果実表面の温度）を算出する。また、ステージ期間算出部３４は、算出した各日の果実温度に基づいて、イチゴが開花から収穫に至るまでの栽培期間を分割した複数のステージそれぞれに要する日数（複数のステージそれぞれの期間）を算出する。なお、ステージ期間算出部３４による、果実温度の算出方法及び各ステージの期間の算出方法については、後述する。
　栽培期間予測部３６は、ステージ期間算出部３４が算出した各ステージの期間を合算して、栽培期間を予測する。また、栽培期間予測部３６は、開花日と栽培期間とに基づいて、果実の収穫日（成熟日）を予測する。
　果実情報予測部３７は、ステージ期間算出部３４が算出した各ステージの期間における圃場の日中平均二酸化炭素濃度や日射量に基づいて、収穫される果実の糖度や果実重を予測する。なお、果実情報予測部３７による糖度や果実重の予測方法の詳細については、後述する。
　栽培期間予測部３６や果実情報予測部３７による予測結果は、出力部４０が仲介サーバ１２を介して利用者端末７０に出力する。利用者端末７０の表示部１９３上には、図４の予測結果表示画面が表示される。図４の予測結果表示画面の範囲Ｄにおいて生産者が情報を入力し、送信ボタンを押すと、範囲Ｄに入力された情報は仲介サーバ１２を介して利用者端末７０から処理サーバ１０に送信される。処理サーバ１０に送信された情報は、情報受付部３０が受け付け、調整部３８に受け渡す。
　調整部３８は、生産者が図４の予測結果表示画面（範囲Ｄ）において、糖度又は果実重を調整する旨を入力した場合に、範囲Ｄに入力された情報に基づいて、糖度又は果実重を目標値に近づけるための環境制御情報を特定する。なお、調整部３８は、単独で環境制御情報を特定する場合もあるが、ステージ期間算出部３４及び栽培期間予測部３６と協働して、環境制御情報を特定する場合もある。
　調整部３８が特定した環境制御情報は、出力部４０が仲介サーバ１２を介して利用者端末７０に出力する。利用者端末７０の表示部１９３上には、図５の環境制御情報表示画面が表示される。
（処理サーバ１０の処理について）
　次に、処理サーバ１０の処理について、図７～図９のフローチャートに沿って、その他図面を適宜参照しつつ、詳細に説明する。
　図７の処理が開始されると、まずステップＳ１０において、情報受付部３０は、仲介サーバ１２から情報の入力があるまで待機する。すなわち、情報受付部３０は、利用者端末７０において図３の入力画面に生産者が入力した情報が仲介サーバ１２を介して送信されてくるまで待機する。情報受付部３０は、仲介サーバ１２から情報の入力があると、ステップＳ１２に移行する。
　ステップＳ１２に移行すると、情報受付部３０は、仲介サーバ１２から入力された情報を取得する。情報受付部３０は、取得した情報を環境情報取得部３２、ステージ期間算出部３４、栽培期間予測部３６、果実情報予測部３７及び調整部３８に受け渡す。
　次いで、ステップＳ１４において、栽培期間及び収穫日の予測処理が実行される。具体的には、図８の処理が実行される。
　図８の処理が開始されると、まず、ステップＳ５０において、環境情報取得部３２が、必要な環境情報を取得し、栽培環境を推定する。具体的には、環境情報取得部３２は、開花日以降の気温、日射量及び日中平均二酸化炭素濃度の情報（実測値や予測値）を取得する。また、環境情報取得部３２は、生産者が入力した暖房や側窓の情報に基づいて気温の情報を圃場の状況に合わせて補正し、施設内気温（℃）を推定する。なお、生産者がＬＥＤ照明の情報や遮光の情報を設定している場合には、環境情報取得部３２は、これらの情報に基づいて日射量の情報を補正し、施設内日射量（ＭＪ）を推定する。環境情報取得部３２は、取得（及び推定）したデータをステージ期間算出部３４や果実情報予測部３７に送信する。
　次いで、ステップＳ５２において、ステージ期間算出部３４が、後述するステップＳ５４、Ｓ５６の処理に用いるパラメータをパラメータテーブル５２から取得する。なお、パラメータの詳細については後述する。
　次いで、ステップＳ５４において、ステージ期間算出部３４は、各日の果実温度を算出する。具体的には、ステージ期間算出部３４は、次式（１）を用いて、各日の果実温度を算出する。
　果実温度（℃）＝施設内気温×（α・ln施設内日射量＋β）　…（１）
　ここで、α，βは、圃場（ハウス）ごとに予め定められたパラメータ（係数）である。α，βは、パラメータテーブル５２において圃場ごとに定義されている。
　次いで、ステップＳ５６において、ステージ期間算出部３４は、各ステージの期間（各ステージに要する日数）を算出する。
　ここで、本実施形態においては、図１０に示すように、開花日から収穫日までの期間を複数に区切り、それぞれの期間をステージ（発育ステージ）と呼ぶものとする。また、各ステージをs1、s2、…snと記述し、各ステージs1、s2、…snの日平均果実温度をt1、t2、…tnとする。更に、各ステージs1、s2、…snの閾値をCTs1、CTs2、…、CTsnとする。なお、値ｎ、t1～tn、CTs1～CTsnについては、品種ごとに予め定められ、パラメータテーブル５２に格納されているものとする。
　ステージ期間算出部３４は、各ステージskの期間Ｔkを、次式（２）から算出する。
　Ｔk＝CTsk／(γk・tk＋δk)　　　…（２）
　上式（２）において、γk、δkは、品種ごとに定められたパラメータ（係数）であり、パラメータテーブル５２に格納されている。図１１は、ステージとイチゴの成熟における温度感受性との関係を模式的に示すグラフである。図１１に示すように、イチゴの場合、ステージが進めば進むほど、温度感受性が大きくなる。したがって、この温度感受性を表現するために、ステージが収穫日に近いほど、パラメータγkの値が大きく設定され、パラメータδkの値が小さく設定される。すなわち、ステージが収穫日に近いほど、上式（２）の分母（γk・tk＋δk）の値が、温度tkの値の変化による影響を受けやすくなっている。なお、分母（γk・tk＋δk）は１日の温度関連指標値であり、上式（２）は、１日の温度関連指標値の積算値が閾値CTskに達するまでの期間（日数）がステージskの期間Tkであることを意味している。
　次いで、ステップＳ５８において、栽培期間予測部３６は、栽培期間及び収穫日を予測する。栽培期間予測部３６は、開花日ごとに得られた各ステージskの期間Tkを次式（３）のように合算して、栽培期間（完熟日数）を予測する。
　栽培期間＝T1＋T2＋…＋Tn
　　　　　＝CTs1／(γ1・t1＋δ1)＋CTs2／(γ2・t2＋δ2)＋…
　　　　　　　　　　　　　　　　　…＋CTsn／(γn・tn＋δn)　…（３）
　また、栽培期間予測部３６は、次式（４）を用いて、開花日ごとに収穫日を予測する。
　収穫日＝開花日＋栽培期間　　　…（４）
　以上により、図８の処理が終了する。図８の処理が終了すると、図７のステップＳ１６に移行する。
　図７のステップＳ１６に移行すると、果実情報予測部３７は、予測した収穫日に収穫される果実の糖度及び果実重を予測する。ここで、図１２（ａ）は、積算日射量と糖度との関係を模式的に示すグラフであり、図１２（ｂ）は、日中平均二酸化炭素濃度と糖度との関係を模式的に示すグラフである。
　ここで、従来においては、日中平均二酸化炭素濃度が一定であれば、糖度は次式（５）から算出することができた。なお、ｕは積算日射量であり、ｗは、葉面積指数である。また、ａ，ｂ，ｃは係数である。
　糖度＝ａ・ln(ｕ)・｛１－exp(－ｗ・ｂ)＋ｃ｝　　　…（５）
　また、従来においては、積算日射量が一定であれば、糖度は次式（６）から算出することができた。なお、ｖは日中平均二酸化炭素濃度であり、ｄ，ｅ，ｆは係数である。
　糖度＝ｄ・ln(ｖ)・｛１－exp(－ｗ・ｅ)＋ｆ｝　　　…（６）
　更に、従来においては、日中平均二酸化炭素濃度と、積算日射量が変化する場合には、糖度は次式（７）から算出することができた。なお、ｖは日中平均二酸化炭素濃度であり、ｇ、ｈ、ｉ、ｊ、ｋは係数である。
糖度＝｛ｇ・ln(ｕ)+ｈ｝・｛ｉ・ln(ｖ)+ｊ｝・｛１-exp(-ｗ・ｈ)｝+ｋ
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（７）
　一方、本願発明者は、図１１の温度感受性と同様、日射量や日中平均二酸化炭素濃度の糖度に対する感受性もステージごとに異なるという知見に基づいて、糖度の予測においても、感受性を考慮すべきであるという考えに至った。この考えの下、本願発明者は、ステージ１、２、…ｎそれぞれの重み係数をｍ1、ｍ2、…ｍnとし、各ステージの積算日射量をｕ1、ｕ2、…、ｕnとし、各ステージの日中平均二酸化炭素濃度の平均をｖ1、ｖ2、…、ｖnとして、糖度の予測に次式（８）を用いることとした。
糖度＝ｍ1・｛ｇ・ln(ｕ1)+ｈ｝・｛ｉ・ln(ｖ1)+ｊ｝・｛１-exp(-ｗ・ｈ)｝
　　+ｍ2・｛ｇ・ln(ｕ2)+ｈ｝・｛ｉ・ln(ｖ2)+ｊ｝・｛１-exp(-ｗ・ｈ)｝
　　…
　　+ｍn・｛ｇ・ln(ｕn)+ｈ｝・｛ｉ・ln(ｖn)+ｊ｝・｛１-exp(-ｗ・ｈ)｝
　　+ｋ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（８）
　なお、ｎの値やｍnの値、その他のパラメータの値は、品種ごとに異なる。ｎの値、ｍの値、ｇ，ｉ，ｊ，ｈ，ｋの値は、パラメータテーブル５２に格納されているので、果実情報予測部３７は、各値をパラメータテーブル５２から読み出し、環境情報取得部３２から受け取った各ステージの積算日射量ｕ1、ｕ2、…、ｕnと日中平均二酸化炭素濃度の平均をｖ1、ｖ2、…、ｖnを上式（８）に代入する。果実情報予測部３７は、上式（８）を用いることで、果実の糖度を精度よく予測することができる。
　なお、上式（８）においては、各ステージにおける｛ｇ・ln(ｕn)＋ｈ｝・｛ｉ・ln(ｖn)＋ｊ｝・｛１－exp(－ｗ・ｈ)｝の値が、糖度に関する第１の指標である。また、上式（８）は、各ステージの第１の指標と、各ステージの重み係数ｍnとの積を積算した値に基づいて、糖度を予測していると言える。
　図１３（ａ）は、積算日射量と果実重との関係を模式的に示すグラフであり、図１３（ｂ）は、日中平均二酸化炭素濃度と果実重との関係を模式的に示すグラフである。
　ここで、従来においては、日中平均二酸化炭素濃度が一定であれば、果実重は次式（９）から算出することができた。なお、ｕは積算日射量であり、ｗは、葉面積指数である。また、ａ’，ｂ’，ｃ’は係数である。
　果実重＝ａ’・ln(ｕ)・｛１－exp(－ｗ・ｂ’)＋ｃ’｝　　　…（９）
　また、従来においては、積算日射量が一定であれば、果実重は次式（１０）から算出することができた。なお、ｖは日中平均二酸化炭素濃度であり、ｄ’，ｅ’，ｆ’は係数である。
　果実重＝ｄ’・ln(ｖ)・｛１－exp(－ｗ・ｅ’)＋ｆ’｝　　　…（１０）
　更に、従来においては、日中平均二酸化炭素濃度と、積算日射量が変化する場合には、果実重は次式（１１）から算出することができた。なお、ｖは日中平均二酸化炭素濃度であり、ｇ’、ｈ’、ｉ’、ｊ’、ｋ’は係数である。
　糖度＝｛ｇ’・ln(ｕ)+ｈ’｝・｛ｉ’・ln(ｖ)+ｊ’｝・｛１-exp(-ｗ・ｈ’)｝＋ｋ’
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（１１）
　一方、本願発明者は、図１１の温度感受性と同様、日射量や日中平均二酸化炭素濃度の果実重に対する感受性もステージごとに異なるという知見に基づいて、果実重の予測においても、感受性を考慮すべきであるという考えに至った。この考えの下、本願発明者は、ステージ１、２、…ｎそれぞれの重み係数をｍ1’、ｍ2’、…ｍn’として、果実重の予測に次式（１２）を用いることとした。
　果実重＝ｍ1’・｛ｇ’・ln(ｕ1)＋ｈ’｝・｛ｉ’・ln(ｖ1)＋ｊ’｝・｛１－exp(－ｗ・ｈ’)｝＋ｍ2’・｛ｇ’・ln(ｕ2)＋ｈ’｝・｛ｉ’・ln(ｖ2)＋ｊ’｝・｛１－exp(－ｗ・ｈ’)｝…ｍn’・｛ｇ’・ln(ｕn)＋ｈ’｝・｛ｉ’・ln(ｖn)＋ｊ’｝・｛１－exp(－ｗ・ｈ’)｝＋ｋ’
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（１２）
　ｎの値やｍnの値、その他のパラメータの値は、品種ごとに異なる。果実情報予測部３７は、上式（１２）のパラメータの値をパラメータテーブル５２から読み出し、各ステージの積算日射量ｕ1、ｕ2、…、ｕnと日中平均二酸化炭素濃度の平均をｖ1、ｖ2、…、ｖnを上式（１２）に代入する。これにより、果実情報予測部３７は、果実重を算出する。
　なお、上式（１２）においては、各ステージにおける｛ｇ’・ln(ｕn)＋ｈ’｝・｛ｉ’・ln(ｖn)＋ｊ’｝・｛１－exp(－ｗ・ｈ’)｝の値が、果実重に関する第１の指標である。また、上式（１２）は、各ステージの第１の指標と、各ステージの重み係数ｍn’との積を積算した値に基づいて、果実重を予測していると言える。
　次いで、図７のステップＳ１８において、出力部４０は、ステップＳ１４で予測された収穫日、ステップＳ１６で予測された果実の糖度及び果実重を利用者端末７０に向けて出力する。これにより、利用者端末７０の表示部１９３上には、図４に示すような予測結果表示画面が表示される。
　次いで、ステップＳ２０において、情報受付部３０は、仲介サーバ１２から情報の入力があるまで待機する。すなわち、情報受付部３０は、図４の予測結果表示画面において、生産者が必要事項を入力し、送信ボタンを押すまで待機する。生産者が送信ボタンを押すと、情報受付部３０は、ステップＳ２２に移行する。
　ステップＳ２２に移行すると、情報受付部３０は、仲介サーバ１２から送信されてきた情報（図４の範囲Ｄに入力された情報）を取得する。また、情報受付部３０は、取得した情報を調整部３８に受け渡す。
　次いで、ステップＳ２４において、調整部３８は、糖度又は果実重の調整が必要か否かを判断する。この場合、調整部３８は、図４の予測結果表示画面の範囲Ｄにおいて、「糖度又は果実重を調整しますか？」の回答として、「はい」のチェックボックスにチェックが入っていたかを判断する。このステップＳ２４の判断が否定された場合には、調整部３８は、図７の全処理を終了する。
　一方、ステップＳ２４の判断が肯定された場合には、調整部３８はステップＳ２６に移行する。
　ステップＳ２６に移行すると、調整部３８は、環境制御情報の特定処理を実行する。具体的には、図９のフローチャートに沿った処理が実行される。
　図９の処理が開始されると、まず、ステップＳ７０において、調整部３８は、収穫日を遅らせてもよいか否かを判断する。具体的には、調整部３８は、図４の予測結果表示画面の範囲Ｄにおいて、「収穫日を遅らせてもよい？」の回答として、「はい」のチェックボックスにチェックが入っていたかを判断する。このステップＳ７０の判断が否定された場合、すなわち、生産者は、収穫日を遅らせることなく糖度や果実重を目標値に近づけたいと考えている場合には、調整部３８は、ステップＳ７２に移行する。
　ステップＳ７２に移行すると、調整部３８は、イチゴの苗の光合成をより活発にするため、所定のルールに従って、各ステージの日中平均二酸化炭素濃度を高くする。所定のルールとしては、例えば収穫日に最も近いステージの日中平均二酸化炭素濃度を所定値ずつ高くし、高くできる範囲に達した場合に、次に収穫日に近いステージの日中平均二酸化炭素濃度を所定値ずつ高くし、…というルールを採用してもよい。また、所定のルールとして、全ステージの日中平均二酸化炭素濃度を所定値ずつ高くするようなルールを採用してもよい。
　次いで、ステップＳ７４において、調整部３８は、新たに設定した日中平均二酸化炭素濃度を用いて、糖度及び果実重を再度予測する。
　次いで、ステップＳ７６において、調整部３８は、糖度又は果実重が目標値になったか否かを判断する。なお、ステップＳ７６においては、糖度又は果実重が目標値と一致した場合のほか、目標値に所定以上近づいた場合（目標値に基づく所定範囲に含まれた場合）に判断が肯定されるものとする。このステップＳ７６の判断が否定された場合には、ステップＳ７２に戻り、再度日中平均二酸化炭素濃度を調整する。その後、ステップＳ７６の判断が肯定された場合には、図７のステップＳ２８に戻る。
　一方、ステップＳ７０の判断が肯定された場合、すなわち、図４の範囲Ｄにおいて、「収穫日を遅らせてもよい？」の回答として、「はい」のチェックボックスにチェックが入っていた場合には、調整部３８は、ステップＳ７８に移行する。
　ステップＳ７８に移行すると、調整部３８は、収穫日までの期間を長くして光合成量を増やすために、果実温度を低下させる。ここで、果実温度は、前述のように日射量と気温に関連するが、日射量を下げると光合成量が減るため、気温を下げるように調整することが好ましい。したがって、調整部３８は、所定のルールに従って、気温を低くする。なお、所定のルールとしては、例えば収穫日に最も近いステージの気温を所定値ずつ低くし、低くできる範囲に達した場合に、次に収穫日に近いステージの気温を所定値ずつ低くし、…というルールを採用してもよい。また、所定のルールとして、全ステージの気温を所定値ずつ低くするようなルールを採用してもよい。
　次いで、ステップＳ８０において、調整部３８は、ステージ期間算出部３４、栽培期間予測部３６と協働して、新たな条件の下、各ステージ期間及び収穫日を再度予測するとともに、予測した各ステージ期間と収穫日に基づいて、糖度及び果実重を再度予測する。
　次いで、ステップＳ８２では、糖度又は果実重が目標値になったか否かを判断する。なお、このステップＳ８２においても、ステップＳ７６と同様、糖度又は果実重が目標値と一致した場合のほか、目標値に所定以上近づいた場合（目標値に基づく所定範囲に含まれた場合）に判断が肯定されるものとする。このステップＳ８２の判断が否定された場合には、調整部３８は、ステップＳ７０に戻る。ステップＳ７０に戻ると、調整部３８は、収穫日を遅らせてもよいかを再度判断する。このステップＳ７０においては、ステップＳ８０において再予測された収穫日と、最初に予測された収穫日との差が、図４の範囲Ｄにある「何日遅らせてもよい？」の回答欄に入力された日数を超えていないかを判断する。このステップＳ７０の判断が肯定された場合には、調整部３８は、再度ステップＳ７８、Ｓ８０、Ｓ８２の処理を実行する。一方、ステップＳ７０の判断が否定された場合には、調整部３８は、ステップＳ７２、Ｓ７４、Ｓ７６の処理を実行する。そして、ステップＳ８２又はＳ７８の判断が肯定された段階で、調整部３８は、図７のステップＳ２８に戻る。なお、ステップＳ７６、Ｓ８２の判断を所定回数繰り返しても糖度又は果実重が目標値に所定以上近づかない場合もある。このような場合、図８の処理を終了（強制終了）して、図７のステップＳ２８に戻ってもよい。
　図７のステップＳ２８に戻ると、出力部４０は、環境制御情報を仲介サーバ１２を介して利用者端末７０に対して出力する。これにより、利用者端末７０の表示部１９３には、図５に示すような環境制御情報表示画面が表示されることになる。例えば、図９のステップＳ７２を経た場合には、図５の範囲Ｅには、「〇月〇日～○月○日までは、日中平均二酸化炭素濃度を〇ｐｐｍに上げてください」などと表示される。また、図９のステップＳ７８を経た場合には、「〇月〇日～○月○日までは、気温を〇℃に下げてください」などと表示される。なお、図８の処理が強制終了された場合には、「糖度又は果実重を入力された目標値にすることができません。」などと表示される。
　なお、本実施形態においては、ステップＳ７２において日中平均二酸化炭素濃度を調整し、ステップＳ７８において気温を調整する場合について説明したが、ステップＳ７２、Ｓ７８において、日射量を調整をしてもよい。
（具体例）
　次に、具体例について説明する。
　図１４（ａ）には、生産者が、入力画面（図３）の範囲Ｂに、開花日１１月１日に５００個が開花したことを入力した状態が示されている。この例において、環境情報取得部３２が取得した気温や日射量の情報から、ステージ期間算出部３４が各日の果実温度を算出した結果、図１４（ｂ）に示すような果実温度の値が得られたとする。また、本例では、イチゴの栽培期間が４つのステージs1～s4に分かれており、各ステージs1～s4の日平均果実温度t1～t4が図１４（ｃ）のように求められたとする。なお、図１４（ｃ）の日平均果実温度t1～t4を求める段階で、ステージs1～s4の期間を設定する必要があるが、最初の段階では、日平均果実温度t1～t4を求めるためのステージs1～s4の期間は予め定めておいたおおよその期間を用いる。そして、ステージ期間算出部３４は、設定した日平均果実温度を用いて各ステージの期間を求めた後に、求めた各ステージの期間の日平均果実温度t1～ｔ4を再計算し、更に、再計算後の日平均果実温度t1～ｔ4を用いて各ステージの期間を再度求める、という処理を繰り返すようにすればよい。
　そして、ステージ期間算出部３４は、上式（２）に基づいて、各ステージの期間T1～T4を算出する。例えば、開花日が１１月１日の果実について各ステージの期間T1～T4を求めたところ、図１４（ｄ）のようになったとする。なお、本例においては、上式（２）のパラメータCTs1～CTs4が１５０であり、γ1、γ2、γ3、γ4が０．１５、０．６、０．９、１．０であり、δ1、δ2、δ3、δ4が１５、５、０、０である。
　そして、栽培期間予測部３６は、各ステージの期間T1～T4を合算し、栽培期間を予測する。その結果、図１４（ｅ）に示すように、栽培期間は、４４日と予測されたものとする。この場合、栽培期間予測部３６は、１１月１日に開花した花（果実）の収穫日を、開花日から４４日後の１２月１５日と予測する。
（糖度を調整する場合）
　この例において、糖度を調整したい場合に、上式（８）のパラメータｍn、ｇ，ｈ，ｉ，ｊ，ｋが図１５（ａ）に示すような値であったとする。また、葉面積指数を一定で管理することにより、上式（８）の｛１－exp(－ｗ・ｈ)は、１とみなすこととする。
　この場合において、調整部３８が調整する前の各ステージの積算日射量ｕnと、日中平均二酸化炭素濃度の平均ｖnが、図１５（ｂ）で示すような値であったとすると、上式（８）を計算した結果、糖度＝１０．２となる。
　これに対し、生産者が図４の範囲Ｄに目標糖度として「１１．０度」と入力し、かつ収穫日を遅らせたくない旨を入力したとする。この場合、調整部３８は、図９のステップＳ７２を繰り返すことにより、図１５（ｃ）に示すように、ステージ３、４の日中平均二酸化炭素濃度を６００ｐｐｍとする。この結果、予測糖度は、目標糖度１１．０度と一致した。この場合、出力部４０は、１１月２１日～１２月１５日までの期間の日中平均二酸化炭素濃度を６００ｐｐｍにするように、図５の環境制御情報表示画面の範囲Ｅに出力する。
　一方、生産者が図４の範囲Ｄに目標糖度として「１１．０度」と入力し、かつ収穫日を７日まで遅らせてもよい旨を入力したとする。この場合、調整部３８は、図９のステップＳ７８を繰り返す。この処理の結果、ステージ２～４の気温を所定温度下げた段階で、図１５（ｄ）に示すように、ステージ２～４の期間が変更され、これに伴い、積算日射量ｕ2～ｕ4も変更され、予測糖度が、１１．１度となった。この場合、出力部４０は、１１月１０日～１２月２０日までの期間の気温を所定温度下げるように、図５の環境制御情報表示画面の範囲Ｅに出力する。
（果実重を調整する場合）
　また、図１４（ａ）～図１４（ｅ）の例において、果実重を調整したい場合に、上式（１２）のパラメータｍn’、ｇ’，ｈ’，ｉ’，ｊ’，ｋ’が図１６（ａ）に示すような値であったとする。また、葉面積指数を一定で管理することにより、上式（１２）の｛１－exp(－ｗ・ｈ)は、１とみなすこととする。
　この場合において、調整部３８が調整する前の各ステージの積算日射量ｕnと、日中平均二酸化炭素濃度の平均ｖnが、図１６（ｂ）で示すような値であったとすると、上式（１２）を計算した結果、果実重＝１８．７となる。
　これに対し、生産者が図４の範囲Ｄに目標果実重として「２０．０ｇ」と入力し、かつ収穫日を遅らせたくない旨を入力したとする。この場合、調整部３８は、図９のステップＳ７２を繰り返すことにより、図１６（ｃ）に示すように、ステージ３、４の日中平均二酸化炭素濃度を６００ｐｐｍとする。この結果、予測果実重は、目標果実重２０．０ｇと一致した。この場合、出力部４０は、１１月２１日～１２月１５日までの期間の日中平均二酸化炭素濃度を６００ｐｐｍにするように、図５の環境制御情報表示画面の範囲Ｅに出力する。
　一方、生産者が図４の範囲Ｄに目標糖度として「２０．０ｇ」と入力し、かつ収穫日を７日まで遅らせてもよい旨を入力したとする。この場合、調整部３８は、図９のステップＳ７８を繰り返す。この処理の結果、ステージ２～４の気温を所定温度下げた段階で、図１６（ｄ）に示すように、ステージ２～４の期間が変更され、これに伴い、積算日射量ｕ2～ｕ4も変更され、果実重が、２０．３ｇとなった。この場合、出力部４０は、１１月１０日～１２月２０日までの期間の気温を所定温度下げるように、図５の環境制御情報表示画面の範囲Ｅに出力する。
　以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、果実情報予測部３７は、果菜類の栽培期間を分割した複数のステージそれぞれにおける積算日射量と、日中平均二酸化炭素濃度と、の実測値又は予測値を取得する。また、果実情報予測部３７は、複数のステージそれぞれにおける積算日射量と日中平均二酸化炭素濃度とに基づいて、各ステージにおける糖度や果実重に関する第１の指標（｛ｇ・ln(ｕn)＋ｈ｝・｛ｉ・ln(ｖn)＋ｊ｝・｛１－exp(－ｗ・ｈ)｝や｛ｇ’・ln(ｕn)＋ｈ’｝・｛ｉ’・ln(ｖn)＋ｊ’｝・｛１－exp(－ｗ・ｈ’)｝）を算出する。そして、果実情報予測部３７は、複数のステージそれぞれの第１の指標と、果菜類の品種ごと、前記ステージごと、に定められた重み係数ｍnやｍn’と、の積をそれぞれ求め、求めた積を積算した値に基づいて糖度や果実重を予測する。これにより、果実情報予測部３７は、糖度や果実重の温度感受性がステージごとに異なることを考慮して、上式（８）や（９）に基づいて糖度や果実重を予測するため、精度よく糖度や果実重を予測することができる。
　また、本実施形態では、果実情報予測部３７は、果菜類の葉面積指数（ｗ）に基づいて第１の指標（｛ｇ・ln(ｕn)＋ｈ｝・｛ｉ・ln(ｖn)＋ｊ｝・｛１－exp(－ｗ・ｈ)｝や｛ｇ’・ln(ｕn)＋ｈ’｝・｛ｉ’・ln(ｖn)＋ｊ’｝・｛１－exp(－ｗ・ｈ’)｝）を算出する。これにより、各苗の光合成特性を考慮して、糖度や果実重を精度よく予測することができる。
　また、本実施形態では、処理サーバ１０のステージ期間算出部３４は、イチゴの開花日以降の果実温度を算出し、果実温度に基づいて、開花から収穫に至るまでの期間を分割した複数のステージそれぞれの期間T1～T4を算出する。また、栽培期間予測部３６は、ステージ期間算出部３４が算出した各ステージの期間T1～T4を合計して栽培期間を予測する。また、ステージ期間算出部３４が各ステージの期間T1～T4を算出する式（式（２））において、各ステージの期間の算出結果に対する果実温度の寄与度がステージごとに定められている。これにより、本実施形態では、ステージごとの温度感受性を考慮して、各ステージの期間T1～T4を精度よく求めることができる。また、精度よく求められた各ステージの期間T1～T4を合算して栽培期間や収穫日を予測するため、栽培期間や収穫日を精度よく予測することができる。
　また、本実施形態では、果実温度を推定する際に、果実が栽培されている環境の温度と、日射量と、に基づいて推定する（上式（１）参照）。このように果実温度を推定することで、実際に果実温度を測定する必要がなくなる。また、果実温度を用いることで、単に施設内気温を用いる場合と比べ、精度よく各ステージの期間や栽培期間、収穫日を予測することができる。
　また、本実施形態では、果実情報予測部３７が予測した糖度又は果実重が、目標値に近づくようにするための、栽培期間や、積算日射量、日中平均二酸化炭素濃度の情報（環境制御情報）を特定し、出力する。これにより、生産者は、どのように環境を制御すれば、目標とする糖度又は果実重の果実を収穫できるかを知ることができる。また、利用者端末７０が、栽培環境を調整する機器を制御する場合には、自動的に栽培環境を適切に調整することができる。このように適切な栽培環境に調整することにより、収益の高い果実を出荷することができるようになるため、生産者は、イチゴを高値で取引でき、収益を上げることができる。
　また、本実施形態では、温度感受性（式（２）のパラメータγk、δkや、式（８）のｍn、式（１２）のｍn’）は、品目や品種ごとに定められているため、品目や品種に関わらず、精度よく各ステージの期間や栽培期間、収穫日、糖度、果実重を予測することができる。
　また、本実施形態の処理サーバ１０は、上記のように予測された収穫日の情報（予測収穫日）や、糖度や果実重を目標値に一致させる又は近づけるための環境制御情報を、利用者端末７０に出力する。これにより、調整情報を見た生産者は、調整情報に基づいて栽培環境を適切に調整することができる。
　なお、上記実施形態では、開花日と開花数を生産者が入力画面に手入力する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、圃場に設置したカメラや圃場内を移動する移動装置に設けられたカメラを用いて撮影された画像を解析し、解析結果に基づいて、開花日と開花数を自動的に検出してもよい。これにより、生産者が圃場内を歩き回って開花日と開花数を把握し、手入力する作業を無くすことができる。
　なお、上記実施形態では、図４の画面が表示された段階で、範囲Ｄの情報を入力する場合について説明したが、これに限らず、図４の範囲Ｄの情報を図３の入力画面で入力できるようにしてもよい。この場合、図４の範囲Ｄの「何日遅らせてもよい？」の入力欄を「何月何日までに収穫できればよい？」などと変更してもよい。
　また、上記実施形態では、図３の入力画面において、開花日と開花数を１組だけ入力する場合について説明したが、これに限らず、開花日と開花数の組を複数組入力できるようにしてもよい。開花日と開花数の組を複数組入力した場合には、開花日ごとに糖度や果実重を予測して出力することができる。また、各開花日に対応する果実の糖度や果実重が適切な範囲となるようにするための環境制御情報を出力することができる。
　なお、上記実施形態では、予測システム１００が、仲介サーバ１２を有する場合について説明したが、これに限られるものではない。すなわち、仲介サーバ１２を省略し、処理サーバ１０と利用者端末７０とが直接情報のやり取りを行うようにしてもよい。
　なお、上記実施形態では、処理サーバ１０がイチゴの栽培期間や収穫日、糖度や果実重を予測する場合について説明したが、これに限らず、その他の果菜類（トマトなど）の栽培期間や収穫日、糖度や果実重を予測することとしてもよい。
　なお、上記実施形態で挙げた各式は一例である。果実温度を算出する式は、上式（１）以外の式であってもよいし、各ステージの期間Tkを算出する式は、ステージごとの温度感受性を考慮した式であれば、上式（２）以外の式であってもよい。また、糖度や果実重を予測する式は、ステージごとの温度感受性を考慮した式であれば、上式（８）、（１２）以外の式であってもよい。
　以下、イチゴ品種‘かおり野’について、積算日射量（ＭＪ）から糖度（％）を予測する糖度予測式を導き出した実施例について説明する。
　農研機構の植物工場つくば実証拠点の施設において、イチゴ品種‘かおり野’を２０２１年９月１８日に定植し、２５℃以上で換気し、１０℃以下で暖房を開始するという設定にて栽培を行い、成熟した果実を収穫し、糖度を計測した。また、開花後積算温度３８０℃から４７５℃までの期間の積算日射量（透過率３５％）と糖度との関係を図１７に示すグラフにプロットし、回帰式を導き出した。
　図１７のグラフからは、横軸ｘ、縦軸ｙとした場合に、次式（１３）の回帰式が導き出された。
　y＝2.28×ln(x)＋4.27　　　…（１３）
　なお、図１７のグラフは、品種ごとに異なる。したがって、品種ごとに図１７と同様のグラフを生成すれば、各品種の回帰式を導出することができる。
　なお、この式（１３）の回帰式は、上式（８）の｛ｇ・ln(ｕ)＋ｈ｝・｛ｉ・ln(ｖ)＋ｊ｝・｛１－exp(－ｗ・ｈ)｝（すなわち、第１の指標）に対応する。
　また、植物工場つくば実証拠点の施設において、いちご品種‘かおり野’を２０２２年９月３０日に定植し、２５℃以上で換気し、１０℃以下で暖房を開始するという設定にして栽培を行い、頂果房の第２花の果実を２０２２年１２月１５日に収穫して、果実の乾物量を測定した。また、開花からの積算温度と果実の乾物量の関係を図１８（ａ）に示すグラフにプロットし、回帰式を導き出した。
　そして、図１８（ａ）の回帰式から、積算温度９５℃ごとの乾物量の増加の比率（乾物増加比率）を算出した。図１８（ｂ）には、積算温度９５℃ごとの乾物量、乾物増加量、及び乾物増加比率をまとめた表が示されている。なお、乾物増加量は、積算温度が９５℃増加する間に増加した乾物重の値であり、乾物増加比率は、乾物増加量それぞれを乾物増加量の合計値（0.15＋0.12＋0.22＋0.39＋0.70）で除した値である。なお、乾物増加比率の合計値は１となる。
　本実施例では、各乾物増加比率を、積算温度９５℃ごとに分けられた５つのステージの重み係数ｍ1～ｍ5とし、上式（８）、（１３）から糖度予測式（次式（１４））を得た。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　本実施例においては、上式（１４）に各ステージにおける積算日射量の実測値又は予測値を代入することで、糖度を予測する。なお、本実施例においても、調整部３８は、予測結果が目標範囲に含まれるように（目標値に近づくように）するための環境制御情報（栽培期間及び積算日射量の少なくとも一方の調整情報）を特定する。また、出力部４０は、調整部３８が特定した環境情報を仲介サーバ１２を介して利用者端末７０に出力する。
　なお、図１８（ａ）のグラフは、品種ごとに異なる。したがって、品種ごとに図１８（ａ）と同様のグラフを生成すれば、各品種の重み係数をステージごとに導出することができる。
　なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。
　プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記憶媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
　プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記憶媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記憶媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
　上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
　　１０　処理サーバ
　　１２　仲介サーバ
　　３０　情報受付部
　　３２　環境情報取得部
　　３４　ステージ期間算出部
　　３６　栽培期間予測部
　　３７　果実情報予測部
　　３８　調整部
　　４０　出力部
　　５０　環境情報ＤＢ
　　５２　パラメータテーブル
　　７０　利用者端末
　　９０　ＣＰＵ（コンピュータ）
　　１００　予測システム

Claims (10)

  1. 　果菜類における開花から果実の収穫が可能になるまでの栽培期間を分割した複数のステージそれぞれにおける積算日射量と、日中平均二酸化炭素濃度と、の実測値又は予測値を取得し、
    　前記複数のステージそれぞれにおける積算日射量と日中平均二酸化炭素濃度とに基づいて、前記複数のステージそれぞれにおける前記果実の糖度又は重量に関する第１の指標を算出し、
    　前記複数のステージそれぞれの前記第１の指標と、前記果菜類の品種ごと、前記ステージごと、に定められた重み係数と、の積を積算した値に基づいて、前記果実の糖度又は重量を予測する、
    処理をコンピュータが実行する、ことを特徴とする予測方法。
  2. 　前記果菜類の葉面積指数に基づいて前記第１の指標を算出することを特徴とする請求項１に記載の予測方法。
  3. 　前記栽培期間を予測する処理を前記コンピュータが更に実行し、
    　前記予測する処理では、前記開花以降の前記果菜類の果実表面の温度である果実温度を取得又は推定し、前記果実温度に基づいて、前記複数のステージそれぞれの期間を算出し、算出した前記複数のステージそれぞれの期間を合計して、前記栽培期間を予測し、
    　前記複数のステージそれぞれの期間を算出する際に、前記複数のステージそれぞれの期間の算出結果に対する前記果実温度の寄与度がステージごとに定められている、ことを特徴とする請求項１に記載の予測方法。
  4. 　前記果実が栽培されている環境の温度と、日射量と、に基づいて前記果実温度を推定することを特徴とする請求項３に記載の予測方法。
  5. 　請求項１～４のいずれか一項に記載の予測方法を用いて予測された前記果実の糖度又は重量の予測結果を取得し、
    　前記予測結果が目標範囲に含まれるように、前記栽培期間、前記積算日射量、及び前記日中平均二酸化炭素濃度の少なくとも１つを調整し、調整後の情報を出力する、処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする環境制御情報出力方法。
  6. 　果菜類における開花から果実の収穫が可能になるまでの栽培期間を分割した複数のステージそれぞれにおける積算日射量と、日中平均二酸化炭素濃度と、の実測値又は予測値を取得し、
    　前記複数のステージそれぞれにおける積算日射量と日中平均二酸化炭素濃度とに基づいて、前記複数のステージそれぞれにおける前記果実の糖度又は重量に関する第１の指標を算出し、
    　前記複数のステージそれぞれの前記第１の指標と、前記果菜類の品種ごと、前記ステージごと、に定められた重み係数と、の積を積算した値に基づいて、前記果実の糖度又は重量を予測する、
    処理をコンピュータに実行させる、ことを特徴とする予測プログラム。
  7. 　果菜類における開花から果実の収穫が可能になるまでの栽培期間を分割した複数のステージそれぞれにおける積算日射量と、日中平均二酸化炭素濃度と、の実測値又は予測値を取得し、
    　前記複数のステージそれぞれにおける積算日射量と日中平均二酸化炭素濃度とに基づいて、前記複数のステージそれぞれにおける前記果実の糖度又は重量に関する第１の指標を算出し、
    　前記複数のステージそれぞれの前記第１の指標と、前記果菜類の品種ごと、前記ステージごと、に定められた重み係数と、の積を積算した値に基づいて、前記果実の糖度又は重量を予測し、
    　前記予測した結果が目標範囲に含まれるように、前記栽培期間、前記積算日射量、及び前記日中平均二酸化炭素濃度の少なくとも１つを調整し、調整後の情報を出力する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする環境制御情報出力プログラム。
  8. 　果菜類における開花から果実の収穫が可能になるまでの栽培期間を分割した複数のステージそれぞれにおける積算日射量の実測値又は予測値を取得し、
    　前記複数のステージそれぞれにおける積算日射量に基づいて、前記複数のステージそれぞれにおける前記果実の糖度に関する第１の指標を算出し、
    　前記複数のステージそれぞれの前記第１の指標と、前記果菜類の品種ごと、前記ステージごと、に定められた重み係数と、の積を積算した値に基づいて、前記果実の糖度を予測する、
    処理をコンピュータが実行する、ことを特徴とする予測方法。
  9. 　前記重み係数は、前記複数のステージそれぞれにおける前記果菜類の乾物増加量に基づいて定められる、ことを特徴とする請求項８に記載の予測方法。
  10. 　請求項８又は９に記載の予測方法を用いて予測された前記果実の糖度の予測結果を取得し、
    　前記予測結果が目標範囲に含まれるように、前記栽培期間及び前記積算日射量の少なくとも一方を調整し、調整後の情報を出力する、処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする環境制御情報出力方法。
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