農業において天候の不確定要素にどう備えるか?

天候の不確実性は、農業が直面する最大の課題の一つです。気象パターンの変化は、作物の不作、収穫量の減少、収穫の遅延、そして最終的には収入の減少につながる可能性があります。このような背景から、農家にとっては天候の不確実性に備え、作物管理の方法を気候変動に適応させることが重要です。 

もちろん、「悪天候」による危険な影響(降雨量が少なすぎる、多すぎる、特定の期間の気温が低すぎる、高すぎる)を軽減する方法はあります。リスクマネジメントの最初のステップは、もちろん潜在的なリスクそのものを特定することです。

天候の不確実性が農業に与える影響とは?

農業に影響を与える天候の不確実性は多岐にわたります。そのうちのいくつかを紹介します:

  • 土壌浸食: 豪雨や強風は土壌浸食の原因となり、土壌の肥沃度や生産性を低下させる可能性があります。
  • 高温・水ストレス: 光合成活性の低下、植物組織の損傷、生育の阻害、品質の低下、不時開花(季節外れの開花)や未熟落果など、熱や水ストレスは植物の正常な生育を損ないます。
  • 害虫と病気: 温度や湿度の変化は、害虫や病気の発生しやすい条件を作り出し、作物に被害を与えたり、収穫量を減少させたりする可能性があります。
  • 農作業への影響: 天候の不確実性は、作物の植え付けや収穫、輸送の遅れなど、農作業に支障をきたし、生産性の低下につながる可能性があります。

つまり、干ばつ、洪水、異常気温などの天候の不確実性は、作物の収量を著しく低下させ、生産性の減少につながります。天候の不確実性による悪影響を完全に消し去ることはできませんが、いくつかのリスク軽減策を講じることで、深刻な影響を受けるリスクを軽減することができます。

天候の不確実性がもたらす悪影響を軽減するために、農家は何ができるのでしょうか?

農家は、天候の不確実性が農業に及ぼす悪影響を軽減するために、いくつかの対策を講じることができます。以下はその例です:

  • 多品目栽培: 農家は、栽培する作物の品目を増やすことで不作のリスクを軽減することができます。これは、生育条件の異なる複数の作物を栽培することで、悪天候の場合でも少なくともいくつかの作物が生き残ることを保証するのに役立ちます。
  • 土壌の保全: 農家は、保全耕うん、輪作、被覆作物など、土壌保全を促進する方法を採用することができます。これらの実践は、土壌の健全性を高め、浸食を減らし、土壌の保水力を高めるのに役立ちます。
  • 水管理: 農家は、灌漑用水の供給を確保するために、灌漑スケジュール、雨水貯留、水資源の効率的利用などの水管理手法を実施することができます。
  • 害虫と病気の管理 病害虫管理:農家は、病害虫の発生リスクを低減するため、予防的、生物的、化学的な防除方法を組み合わせた総合的な病害虫管理方法を採用することができます。
  • 気象モニタリング: 天気予報や土壌水分センサーなどの気象モニタリングツールを活用し、作付け、灌漑、その他の農作業について十分な情報を得た上で意思決定することができます。
  • 農作物保険: 多くの国で、農家は悪天候による作物の損失を防ぐために作物保険に加入することができます。

もちろん、これらの対策はすべてコストを伴うものです。しかし、気候や天候の急激な変化により、リスクは増大しています。そのため、世界中の農家は、発生しうるリスクとリスク軽減のためのコストを天秤にかけて判断する必要があります。こうした状況を踏まえると、農家にとっては、実用的かつ低コストで、現場での対策に役立つ分析を提供するツールが必要になります。

ListenFieldは天候の不確実性に備えるためにどのように役立つのか?

豊富なデータが利用可能となっている昨今、農家は最新の技術を天候の不確実性に備えるために活かすことができます。当社は、農学者、農家、ブリーダーが短期的および長期的に天候の不確実性に備えことをお手伝いする実用的かつ低コストなソリューションを提供します。私たちがお手伝いできることには、以下のようなものがあります: 

  • フィールドレベルでの気象データ:各フィールドレベルの粒度で気象を予測することで、農家や農学者は将来の環境条件に関する精密な情報を得ることができます。 
  • 農作物の健康状態のモニタリング: 人工衛星で作物の生育状況を継続的に監視することで、病害虫の早期発見をサポートします。
  • 生育ステージの予測: 気象予測に加え、成長段階を予測することで、具体的指標に沿った介入が可能になります。例えば、生育抑制剤や肥料を散布するタイミングをより適切に判断することができます。
  • 作物のストレス源を特定する: 農家が作物のストレスを特定し、適切なタイミングで適切な行動をとることができるよう、当社のFarmAIが支援します。 
  • 肥料の効果的な使用: 気象データ、生育ステージなどの要素を考慮し、より良い施肥の判断を支援します。これにより、肥料コストの削減、収量の安定化、温室効果ガス排出量の削減につながります。
  • 土壌分析: 土壌の状態を迅速かつ正確に把握できる近赤外土壌分析機能(NIRS)を提供します。
  • データ駆動型育種: 長期的視点では、気候変動に対応するため、変化する環境に適応した作物が必要となります。当社のデータ駆動型育種(DDB)プラットフォームは、より優れた作物をより短期間で育種するために役立ちます。

当社のソリューションについては、当社のウェブサイトでご確認ください: 

農業・食品関連会社向け: https://www.listenfield.com/ja/farm-ai-dashboard

育種・種苗会社向け: https://www.listenfield.com/ja/data-driven-breeding-platform

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