複数年にわたる分析の中で、研究者たちは、土壌の状態、地形、その他の景観の特徴に基づいた管理区域マップが、トウモロコシ畑のどの部分が播種量の増加や窒素施肥によって最も恩恵を受けるかを確実に予測できるかどうかを検証してきた。.
この研究により、一般的な認識とは異なり、同じ投入資材に対する作物の反応は年によって大きく異なることが明らかになった。最も予測不可能な要因である天候が、作物の反応に最も大きな影響を与えているようだった。しかし、農家は天候が作物に及ぼす影響を管理するための対策を講じることができる。.
管理区域のマッピングは、デジタル農業への関心の高まり、つまり作物の収量に影響を与える要因の相互作用をよりよく理解するために新しいデータ収集および分析技術を使用するようになったことがきっかけで生まれた、とイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の作物科学教授で、元博士研究員のカルロス・アグスティン・アレッソ氏と共に分析を行ったニコラス・マーティン氏は説明した。.
これらの手法では、圃場に設置されたセンサー、衛星データ、その他のデジタルツールを用いて、作物が地域の環境条件、肥料、播種量、その他の投入資材にどのように反応するかを追跡します。マーティン氏は、その目的は、無駄な、あるいは破壊的な栽培方法を最小限に抑えつつ、収穫量を最大化することだと付け加えました。.
今回の研究では、管理区域マップの予測を検証するために独自の手法が用いられた。.
“「私たちは農機具をプリンターのように活用し、さまざまな色のキルトのようなパッチワーク状の材料を作り出しました」とマーティンは説明した。「複数の場所で実験を実施し、完全無作為化デザインを採用しました。」”
研究者たちは、イリノイ州にある典型的な非灌漑トウモロコシ栽培地7か所で調査を実施した。各地点は多数の区画に分割され、各区画には異なる量のトウモロコシの播種量と窒素施肥量がランダムに割り当てられた。.
さらに、研究者らは各地点の土壌組成、地形、その他の景観特性を測定した。気象条件を除くすべての変数を、調査地全体で標準化した。この研究は2016年から2021年にかけて実施された。.
研究者たちは、数年にわたり収穫時に各区画の収量を測定した。これにより、毎年どの区画が様々な投入資材に最もよく反応するかを特定することができた。彼らは高度なランダムフォレストアルゴリズムを用いて、気象条件、土壌特性、傾斜などのどの要因が、窒素施肥量の増加や播種量の増加が収量増加につながるかを最も正確に予測できるかを明らかにした。.
マーティン氏は、窒素施肥量や種子施肥量に対する反応の空間パターンに影響を与える主な要因は気象条件であり、景観や土壌の特性がそれに大きく影響すると説明した。さらに、これらの反応は気象の影響で毎年変動し、少なくとも我々が調査した圃場では一貫性が失われると指摘した。.
“「つまり、ある年に高窒素施肥によく反応した区画でも、次にトウモロコシを植えたときには同じように反応しない可能性があるということです」と彼は述べた。「このため、管理ゾーンマッピングの概念は、投入資材に対する作物の反応を予測する上で信頼性に欠けるものとなります。」”
“「これらの研究結果は、精密農業技術が農家に広く普及していない理由を部分的に説明できると考えています」とマーティン氏は述べた。.
研究者らは、複数年にわたってより多くのデータを収集し、現場分析のためのより優れたツールを使用することで、管理区域マッピングの精度を高めることができると考えている。.
本研究は、米国農務省天然資源保全局および国立食糧農業研究所の支援を受けて実施されました。.
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