農業をとりまくエネルギ事情の経過を概括し,省エネルギ,節エネルギの意義を考えた上で,従来の埋蔵エネルギ(化石エネルギ,石油エネルギ)に代替する新エネルギを考察し,それぞれについての開発利用の研究,実用化の具体例を紹介し,現状を説明している。

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１．目的人工林の間伐に関する研究では、全生産期間の材積収穫の総量は間伐率によって優位差が無いと言われる。しかし間伐による個体成長量の増大や、林分に最適な葉面積指数が存在から、適切な光環境によって高い生産量を維持できる可能性がある。しかし間伐の強度が個体や林分の生産量・現存量に及ぼす影響を測定するには多くの時間がかかり、現在収穫試験地を用いて詳細な検討が加えられている。一方閉鎖林冠における生産プロセスは理論的にモデル化されているが、林冠孔隙のある森林では複雑な光環境のためにモデルの適用が困難であった。本稿では間伐に伴う光環境の変化を神田・花井1)による個体間の距離を利用して吸光係数に重み付けをする手法によって表現可能であるか検討した。その上で間伐の程度により、林冠の葉群による純生産量がどう変化するのか試算をおこなった。２．方法　林分構造及び生産プロセスに用いられる変数は、森林総合研究所天岳良ヒノキ実験林（約50年生）で取られた。変数として葉面積や葉角度の垂直分布、LAIの季節変化が測定されている。さらに葉群の光合成・呼吸速度は高さ毎に温度の関数で表現されている。神田・花井は林分個体間の距離と樹高との成す角度の関数として採光指数を提案し、群落の吸光係数は採光係数と閉鎖林冠下での吸光係数の積によって表されるとした。本研究では、葉量の垂直分布がわかっているため、1ｍの階層ごとに採光係数を隣接木との関係から求めて、間伐強度に対する吸光係数を計算した。３．結果1. 間伐と林内光環境条件の関係　河原は断面積間伐率（TR,%）と森林内の相対光強度（散乱光レベル、RLI,%）の関係（河原の式）を求めている。通常RLIの林内減衰過程は葉群の一様分布を仮定してベアーの法則によって表現され(STモデル)、間伐等による不均一な葉群分布を示す林冠での適用には問題があると考えられる。一方神田・花井のモデル（KHモデル）では、個体間の距離の増大（間伐率の増大）にしたがって吸光係数(k)が減少するため、RLIがSTモデルよりも大きくなる。ここで断面積間伐率を本数間伐率や葉量除去率と等しいと仮定すると、kが閉鎖林冠下における値であるとしたSTモデルでは、各間伐率でRLIが 河原の式で表される値より小さくなった。一方KHモデルではRLIがSTモデルより大きくなる。10％-90％の間伐率において河原の式との誤差を調べたところ、間伐以前の立木密度が500本/ha以上かつRLIが10％未満の場合、STモデルよりKHモデルで河原の式との誤差が小さくなった。通常の間伐の範囲内では、KHモデルが間伐後の光環境を表す簡便かつ有効な手法の一つであると考えることができる。2.間伐の強度による葉群純生産量の推定　森林では、呼吸と光合成のバランスから葉群の純生産量に対して最適な葉面積指数が存在することが知られる。初期条件として本林分での間伐前の葉面積指数を5.15、立木密度を1750本/haとし、10％-60％の間伐（この間伐率は葉量と本数の除去率と同じ）を入れた結果、LAIが4.5、間伐率10％付近で最大の葉群純生産量（最適な葉面積指数）を認めることができた。さらに間伐率の増大と共に林分の葉群純生産量は減少し、個体あたりの葉群純生産量は増大した。４. 考察　間伐後、残存木個体の肥大成長や純生産量は、間伐以前より増大することが認められている。しかしこれまでの間伐試験の結果を見ると、林分としての純生産量は必ずしも増大するとは言えないようである。これは単木の成長量と間伐率の関係、生産量の配分比と測定部位および測定期間の関係、枯死脱落量の考え方等様々な問題によるようである。ヒノキ人工林の場合、当試験地および近隣の数林分の調査により、樹冠が閉鎖するほど葉面積あたりの幹の生産効率が減少し、その結果樹冠の閉鎖に伴って単位土地面積あたりの幹の生産量が頭打ちを示すことが認められている3)。今回の計算結果もこれと類似しており、60%の間伐から20％の間伐（LAI=4、約10ton/ha）まで急激に葉群純生産量が増大し、その後頭打ちを示した。さらに林分調査から得られた9ton/ha以下の葉量では木材生産上得策でないとする結果3)も支持していた。　

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パイナップルを9月に植えたときの乾物生産過程は, その生育期間の季節変化とパイナップルの生態的特性から生育初期(I), 生育中期(II), 小果分化期(III)及び小果肥大期(IV)に分けることができる.
総乾物増加の品種間差は, 生育後期に認められ三菱系はハワイ系より総乾物重が大きくなった. しかし, 目的生産物である果実乾物重は逆にハワイ系が大きい. これは生育後期における光合成産物の器官別分配率の差によるものであった.
LAIは生育中期の後半から急激に増大し, 小果分化期に確保する最大LAI6.5を生育後期まで維持した.CGRは生育中期(10月)と小果肥大期の5～6月に頂点をもつ二頂曲線を示し, その最大値は8.1～8.2g•m^-2•day^-1であった.NARはCGRとほぼ同じ推移を示し, 生育中期(8月)に2.40～2.55g•m^-2•day^-1の最大値を示した.
NARは生育中期のLAI2～3の範囲で大きい値を示し, LAIがそれ以上に増大するとNARは小さくなった. また, CGRとLAIの関係は栄養生長期のLAI3～4の範囲で最大のCGRを示し, 最適LAIは, 3.01と推定された.
生育段階別のRGRはNARと密接な相関関係を示した.
Euの経時変化は, 生育初期に約0.2%で推移し, 花芽分化前の12月には1.2%の最大値を示した.
光合成産物の目的生産物への効率的蓄積は, 最適LAI3.01程度の株で人為的に花芽誘導することによって得られるものと考えられる. また物質生産機能及び群落構造の面からみた品種改良は, 葉身が短く, 出葉角度の小さい斜立した葉をもつ群落構造において, 個葉の光合成機能が高くなり, 多収につながるものと考えられる.

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北海道十勝地方においてダイズコンリュウバエの生活史を調査した。越冬は幼虫態で, 6月上旬に蛹化, 6月下旬から7月に成虫が出現した。成虫は8月中旬まで圃場で観察された。幼虫によるダイズ根粒の被害は8月上旬から見られ, 9月中旬に最も多くなった。

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わが国の農業は, ウルグアイ・ラウンド農業合意による新しい国際環境に対応するため, その体質強化が求められており, とくに, 農業生産条件が不利である中山間地域等においては, その地域の特色ある地域資源を活用して地域活性化を図ることが重要になっている。一方, わが国の農業は, 農薬・化学肥料の使用や機械化, 施設化に伴い, 大量のエネルギ, とくに, 化石燃料を消費しており, 自然環境破壊や地球温暖化の原因になっていることから, 地域に賦存するエネルギ資源の最大限の活用が求められている。再生可能かつクリーンである自然エネルギは, 農業における利用に適しており, その利用技術の開発に関するさまざまな取組みが行われている。

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わが国は,世界のなかで輸入石油エネルギに極端にかたよって依存しているという点で際立っている。農業生産でのエネルギ消費は多いとはいえないが,石油エネルギ依存の傾向はほとんど改善されていない。このような現状に対し,ローカルエネルギ利用を中心としたエネルギ利用の方向を中心に農業研究の目指すべき問題を論じた

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Remote Sensing Laboratory was established in December, 1983, in National Institute of Agro-Environmental Sciences for the first time in the Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries of Japan.
Main objectives of our laboratory are, 1) establishment of bio-sensor technology for the crop diagnosis which can be detected crop conditions such as fertilizer levels and water stress, and 2) collection of agricultural information including cropp inventory, yield, soil and other agronomical environmental factors on large area by remote sensing.
Several types of sensors covering almost whole electro-magnetic spectra have made on an experimental basis and examined to extract agricultural information such as biomass, yield, plant nutritions and stereo structure of plant community.
Sensor platforms including robot crane, motortruck with arm, miniature kite-plane and captive balloon have also developed to collect any types of agricultural information at any places.
One of our recent target is to create a portable crop diagnosis meter combining several wavelengths effective for bioinformation, and to apply practically on a farm field for management of crop cultivation.

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A plant growth model is developed with an organ growth network (OGN). An OGN consists of algebric equations derived from Lotka-Volterra equations (LVEs), which represent the mechanism of competitive interference between organs as a first ordrer approximation, where it is supposed that the magnitude of interference between organs is smaller than the intrinsic growth rate of all organs. For calculations involved in the search for equilibrium points equal to the solutions of the original LVEs, the state of an OGN changes according to the same daynamics as neural networks. The calculation time is much shorter than that of the numerical integration of the original LVEs. An algorirhm of identification for OGNs is proposed based on the back-errorpropagtion algorithm extended for OGNs.
These modeling methods and the algorithm have been confirmed with a simple example problem and identification of the specific OGN model. Using observed data of soybeans grown in Japan, an OGN model is identified. The results of the identification of relationships between organs are similar to those obtained from translocation of souce organs to sink organs.
The above modeling method includes new concepts for understanding the dynamics of biological systems as information processing systems.

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Groundwater flow system was investigated at a upland field in the central part of Ibaraki Prefecture. Underground temperature survey was conducted to locate the groundwater vein streams and to determine the place for test boring. The depth down to the top of the groundwater vein stream was estimated to be 2.5 m from the ground surface at the boring point. Groundwater flow rate was measured by means of the groundwater surveyor and tracer test. It was also calculated using the hydraulic conductivity determined by in situ permeability test or effective grain size. The flow rate was less than 10 4 cm/s down to the depth of 3 m, greater than 10 4 cm/s at the depth deeper than 3 m. The flow rate at the depth of 3.6 m outside the groundwater vein stream was one-third of that at the same depth inside it. These results show the location and the depth of the groundwater vein stream estimated by means of the underground temperature survey were correct, and groundwater flows at higher flow rate in the groundwater vein stream than another part of the ground.

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