第10回ヤマセ研究会(2014年10月8日)
2LMを用いたイネ葉面濡れ時間の推定
-BLASTAM、観測値、予測モデルの比
較-
菅野洋光 (農研機構中央農業総合研究センター)
山崎 剛 (東北大学)
大久保さゆり・紺野祥平 (農研機構東北農業研究センター)
「農研機構」は独立行政法人 農業・食品産業技術総合研究機構のコミュニケーションネームです。
背景
イネいもち病は、東北地方で最も被害の大きいイネ病害
で、葉いもち→穂いもちへと感染することにより籾が空
になる。
病原菌は20〜25℃の比較的低温を好み、感染にはイネ
体が10時間以上結露する必要がある。
現在、アメダスデータを用いたいもち病発生予察システ
ムBLASTAMが運用されているが、地域によっては必
ずしも適合しない。
今後、数値気象予測モデルでイネいもち病の発生を予
察するためには、物理的にイネ体の濡れ時間を算出
する必要がある。
目的
葉の濡れ(保水量)が物理的に推定できる植生熱収支
モデル2LM(Yamazaki et al.,1992, 2004)を用いて観測
値との比較がされており(第7回ヤマセ研究会)、2LM
の実用性が確認されている。
本研究では2014年の観測データから葉の濡れ時間を推
定し、BLASTAMおよび1kmメッシュ気象予測データか
ら計算した濡れ時間との比較を行う。
西日本でいもち病発生拡大 農水省が通知
農水省は8月21日、西日本でいもち病の発生拡大が懸念される
ことから、各地方農政局、関連団体へ防除を徹底するよう通知
を出した。
7月下旬から8月中旬にかけて、西日本では平年に比べて低温
、多雨、日照不足となり、いもち病が発生しやすい状況となって
いる。気象庁によると8月14日以降も西日本では同様の天気
が続くと予測しており、さらなる発生拡大が懸念されている。す
でに鳥取、山口、佐賀の3県は発生予察警報を発表しており、
そのほか12県で注意報が出されている。
農水省では、薬剤防除の徹底と無人ヘリによる追加防除を呼び
かけた。また、いもち病の発生は葉いもち病が多いという。そ
のため、上位葉に病斑が見られる場合は穂ばらみ期、穂揃期
の2回防除を実施するよう通知している。さらに穂いもちの多
発が予想される場合には、穂揃期7~10日後の追加防除を徹
底するよう呼びかけている。
東北地方を襲った平成15年冷害
水稲の作況指数
80(東北全体)
被害量:698,500t
被害率:29.4ポイント
冷害(やませ)による被害:23.3ポイント
いもちによる被害:5.3ポイント
※北海道では平成21年に低温・寡照による不作が発生
東北地方で多発するイネいもち病
イネ葉いもち
感染
イネ穂いもち
・20~25 ℃の気温で発生しやすい
・病原菌がイネ体内に感染するには,イネ表面が連続10時間以
上結露する必要がある。
葉いもち病発生予察モデルBLASTAMへの
気象予測データの展開
-3日
実測値計算
-1日
-2日
時別
データ
当日
時別
データ
時別
データ
+2日
気温、風速、日照
時間、降水量
5日平均気温
当日予測
+1日
時別
時別
データ
データ
5日平均気温
時別
データ
1日後予測
時別
データ
5日平均気温
時別
データ
2日後予測
5日平均気温
時別
データ
+3日
1次元陸面モデル2LMの概要
1次元 = ポイントスケール 上下方向
入ってきたエネルギーと水をどう配るか?
• 植生の評価
– 樹冠を上層と下層の2層で表現.
– 林床の水・エネルギー交換を表現
– 生理パラメータは,個葉レベル観
測に基づく共通値
• 冬期過程
– 降雪遮断を評価
– 林内積雪・融雪を評価
• 土壌内過程
陸面モデル(2LM)の概念図
– 土壌多層モデル
– 凍土層の凍結・融解を評価
– 不透水層を2mに仮定.
各層からの流出成分
θsatを超えた分
+ ρw sinα (θ> θsat -0.05)
の和が,分布型流出モデルへ受け
渡される.
(Yamazaki et al., 2004 )
山崎ほか第7回ヤマセ研究会スライドより
観測の概要
2012年6月~9月から観測を
継続中
観測項目
日射,下向き大気放射,
気温,湿度,風速,降水,
葉面濡れセンサー
川渡
古川
鹿島台
仙台
鹿島台:東北大生命科学研究科
9
湛水生態系野外実験施設
鹿島台2014年観測データ
日射量
大気放射量
相対湿度
風速
気温
BLASTAM
降水量
鹿島台2014年観測データ
葉面保水量
計算値
葉面濡れ割合
観測値
気温
BLASTAM
降水量
2LM葉面保水量7/15〜23
葉面保水量
計算値
葉面濡れ割合
観測値
BLASTAM
降水量
2LM葉面保水量7/29〜8/6
葉面保水量
計算値
葉面濡れ割合
観測値
BLASTAM
降水量
まとめ
 植生熱収支モデルによる葉の濡れ推定結果
ほぼ毎晩葉が濡れる
湿度の観測値が高いことに対応
濡れセンサーの観測値より頻繁
 BLASTAMとの対応
BLASTAMによる予測頻度よりも濡れがかなり頻繁
 気象予測データとの対応
予測2〜3日目程度までは良く一致
無降水の夜間の結露も良く再現している
BLASTAMもそこそこ一致している
今後の課題
 観測
2015年度、岩手県陸前高田市も追加予定
検証観測データの蓄積
 モデル
NHM等局地気象モデルの出力結果との対応
実際のいもち病発生状況との比較
濡れ時間と病害発生予測の定式化
面的な濡れ時間再現→実用化へ
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