人工ニューラルネットワークを用いた気象データによるカキの収穫最盛日予測手法の開発

抄録

カキの優良産地である奈良県五條吉野地域では，収穫時期の半年前頃より収穫作業の労働力確保として短期雇用の計画を始めている．また，地球温暖化の影響で経験則による収穫時期の予測が困難になっているため，新たな予測手法が求められている．本研究では，ANNを用いて気象データからカキの収穫最盛日予測を行った．対象品種は，地域の主力品種’刀根早生’，’平核無’，’富有’の3品種とした．モデルのパラーメータを検討し，品種ごとにモデルを構築した．結果は誤差が最大3日のモデルが構築された．また，3品種とも10月以降に収穫されるが，5月1日と6月1日時点では最大で2.5日の誤差であり，収穫直前までの各月1日時点での誤差は最大3日で予測可能となり，収穫時期の予測手法としてANNの適応可能性が示された．