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桂圭佑 農学研究科教授、山口友亮 岐阜大学助教らの研究グループは、フィリピンで1962年から続く世界最長の長期連用栽培試験のデータに人工知能（AI）を適用し、水稲収量を持続させる要因を明らかにしました。1968年から2017年までの50年間、150作に渡る連続栽培データを解析した結果、窒素施肥管理や日射量が収量維持の鍵となる一方、その効果は作期ごとに大きく異なることが示されました。乾季作では生殖成長期?登熟期の夜温、前期雨季作では栄養成長期の気温、後期雨季作では病害リスクや同一品種の連続作付けがそれぞれ収量変動に大きく寄与していました。さらに、1970～80年代の収量低下は窒素不足だけでなく夜間の気温の上昇も原因となっていたことが新たに判明しました。本成果は、アジア2,200万ヘクタールの灌漑水稲単作地帯における気候変動への適応や食料安全保障に直結する知見です。
本研究成果は、2025年8月25日に、国際学術誌「Field Crops Research」に掲載されました。
研究者のコメント
「50年にわたる详细なデータを础滨で解析することで、これまで指摘されてきた要因を改めて确认するとともに、それらの相互作用を包括的に捉えることができました。本成果は、农家や研究者にとって季节ごとの课题をより明确に理解する手がかりとなり、将来的な稲作の持続性や食料安全保障に贡献すると考えています。」（桂圭佑）「础滨の判断根拠を数値化する説明可能な础滨のポテンシャルが、农业ビッグデータの解析において示されました。今后、农学分野においてより信頼でき、実用的な知见が抽出できる技术の発展と応用が期待されます。」（山口友亮）
详しい研究内容について
研究者情报
研究者名
桂 圭佑
书誌情报
【顿翱滨】
【书誌情报】
Tomoaki Yamaguchi, Olivyn Angeles, Toshichika Iizumi, Achim Dobermann, Keisuke Katsura, Kazuki Saito (2025). Machine learning reveals drivers of yield sustainability in five decades of continuous rice cropping. Field Crops Research, 333, 110114.
Tomoaki Yamaguchi, Olivyn Angeles, Toshichika Iizumi, Achim Dobermann, Keisuke Katsura, Kazuki Saito (2025). Machine learning reveals drivers of yield sustainability in five decades of continuous rice cropping. Field Crops Research, 333, 110114.
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