書誌事項
- タイトル別名
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- Predicting Tea Harvest Time by Using Climate Data before Budding Time
抄録
<p>摘採時期が品質に大きな影響を及ぼすチャの栽培において,綿密な収穫計画を立てるためには,早期の摘採適期予測が必要である.しかしながら,従来の予測モデルは,萌芽日の情報が必要であり,また,摘採適期の2週間前頃に予測を行うものであった.本研究では,京都府宇治市で栽培されたチャ「やぶきた」,「さやまかおり」,「おくみどり」の10–19年分の摘採適期を,その約1か月前である萌芽期以前の気象データ(日平均気温・日最高気温・日最低気温のいずれか1つ,日平均相対湿度,日降水量,日照時間)の積算値から予測する線形重回帰モデルを,ステップワイズ法によって作成した.積算期間は,3月1日から平均の萌芽日までで,積算日数が30日以内となるすべての組み合わせとし,Leave-One-Out交差検証による検証データの摘採適期の予測値と実測値の絶対誤差の平均値(MAEtest)が最小となるモデルを選出した.その結果,予測値と実測値の平均絶対誤差が0.8–2.0日となり,いずれの品種でも実用上十分な精度で予測ができた.また,MAEtestは1.0–2.3日となり,萌芽期以降の気象データの積算値を用いた従来のモデルによるMAEtestより小さくなった.以上より,チャの摘採適期をその約1か月前までに予測し得ることが示された.</p>
収録刊行物
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- 農業情報研究
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農業情報研究 33 (1), 1-13, 2024-04-01
農業情報学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390581148794863872
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- DOI
- 10.3173/air.33.1
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- ISSN
- 18815219
- 09169482
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- Crossref
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可