イネいもち病のシミュレーションモデルと結露時間の推定山田真孝・藤村恵人（福島県農業総合センター） 1 シミュレーションモデルを使ったいもち病の発生予察 • • 福島県農業試験場で開発されたいもち病シミュレーションモデル（BLASTL）防除の判断に使用されている。 2 1987 石黒原図環境条件イネいもち病菌いもち病菌、イネ、気象の関係をモデル化し、葉いもちの発生量を予測する。結露計（ろ紙の重さの変化から葉上の結露状態を推定する） 4 結露計はすべて地域に設置するのは不可能 • アメダスデータ、葉いもち感染好適条件判断モデル（BLASTAM）の利用し、葉の濡れ時間を推定するように改良 • BLASTAMの基本ルール 16時～6時の間に降雨があれば、強風、強雨、日照で中断されないかぎり、葉は濡れた状態が継続する。 →降雨がなければ濡れ時間とは判定されない。 5 2003/7/1 2003/7/2 2003/7/3 2003/7/4 2003/7/5 2003/7/6 2003/7/7 2003/7/8 2003/7/9 2003/7/10 2003/7/11 2003/7/12 2003/7/13 2003/7/14 2003/7/15 2003/7/16 2003/7/17 2003/7/18 2003/7/19 2003/7/20 2003/7/21 2003/7/22 2003/7/23 2003/7/24 2003/7/25 2003/7/26 2003/7/27 2003/7/28 2003/7/29 2003/7/30 2003/7/31 2003/8/1 2003/8/2 2003/8/3 2003/8/4 2003/8/5 2003/8/6 2003/8/7 2003/8/8 2003/8/9 2003/8/10 2003/8/11 2003/8/12 BLASTAMによる推定結露時間 10 0 210 0 0 80 120 120 180 130 160 0 130 0 0 0 0 180 120 20 120 0 170 20 200 120 0 0 160 220 0 0 0 0 50 0 0 0 30 0 0 30 121 結露計による葉面湿潤時間 220 200 210 0 30 220 120 120 170 130 160 0 125 120 0 0 0 180 120 200 120 0 160 120 200 120 0 0 140 220 0 190 50 50 190 220 50 0 150 130 0 140 120 0.5mm未満の降雨による濡れ時間自然結露による濡れ時間降雨による濡れ時間に大きな差がみられた日 • 自然結露、0.5mm未満の降雨による葉面の濡れは把握できない。より正確なイネの結露時間推定 1. 0.5mm未満の降水量データ 2. アメダスデータから自然結露が予測できないか 7