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「芝しごと予報」散布タイミング予報アプリ

ノルウェー気象局が作成した無料かつ商用可能な気象予報API MET Norwayというのを見つけ私の「有効に使いたいマインド」が炸裂。芝管理の特に肥料や農薬の散布タイミングに関するアドバイス（警告や推奨）ができるWebアプリを作ってみました。「芝しごと予報」 https://spray-forecast.onrender.com/ 「現在値を使用」をクリックすれば今日を含めた3日間の気象予報を表示します。といっても晴だの曇だのといった天気予報をしたいわけではなく、予測される１時間毎の風速・気温・降水量などから農薬や肥料（固形/液肥）散布に向くタイミングなのかを警告文や推奨文の形でアドバイスします。 AIではなく下記のアルゴリズム（ゴリゴリのロジック）でやっているので、不適切な部分もあるかもしれません。アドバイス文はあくまで支援情報です。農薬・肥料の使用は必ず製品ラベルおよび法令に従ってください。最終判断は管理責任者が行ってください。ロジックですが、 1. 当日中の降雨予報チェック当日24:00までに雨の予報がある場合、警告を表示「⚠️..

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2 日前読了時間: 2分

炭疽病リスク指数

今回は炭疽病のGrafanaによるリスク可視化についてのメモ書き。芝草に発生する炭疽病もpythiumと同様に菌糸系の病害です。ただ他の菌糸系の病害と違い、気象条件だけでは100%説明できないという特性があります。とりあえずいつものように、㈱理研グリーン様ホームページからの引用。 ■炭疽病発生草種：ベントグラス発生消長：4～10月にかけて発生する。生態・特徴：条件によってパッチの色調や形状が異なり、現場での診断が難しい。高温、乾燥、踏圧などのストレスにより症状が激化する。（以下略）まずは気象条件による炭疽病リスクを指標化してみました。直近7日間で気温25～32℃かつ湿度85%以上これによって気象条件だけでの炭疽病Risk指数を可視化すると下記になりました。しかし炭疽病は刈込や踏圧などのストレスによって症状が激化するもの。現場感覚的には「炭疽病は最後に出る病害」らしいです。できれば症状が出て激化するまえのリスクを可視化したい。そこで刈込作業に関するストレスを刈高を閾値に指標化します。 4㎜以上ストレス0 3.5-3.9㎜スト

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3 日前読了時間: 2分

Pythium Risk GDD index

立て続けですが、ピシウム病Pythiumについてもリスク指数を計算するSQLを書いてみようと思います。まずPythiumについて、㈱理研グリーン様ホームページからの引用。 ■ピシウム病害・発生草種：ベントグラス、ブルーグラス、ライグラス・発生消長：ピシウム病は年中発生する。　赤焼病は７～９月に発生する。・生態・特徴：ピシウム病：直径約数cm～４０cmの不整形または類円形パッチ、冷涼期ピシウム病ではリング状パッチとなることもある。(中略）赤焼病：発生初期は数cmの小型パッチであるが、病斑進展速度は速く短期で大型化する。パッチの周縁部は紫を帯びた灰褐色となり、綿状の菌糸が立ち上がっているのが肉眼でも観察される。熱帯夜が続き、まとまった降雨があった場合には要注意である。（以下略）これも年中発生する可能性があり、グリーンキーパーさんは気の毒です。日単位つまり " その日の朝に " ブラウンパッチ発生のリスクがわかるようにするSQLを書いてみました。 Pythium病リスク（積算温度モデル）基準温度：25℃ 湿度85％以上を満たす日

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4 日前読了時間: 2分

BPRI（Brown Patch Risk Index）

Dollar Spot同様、ポピュラーな芝生の病害でブラウンパッチ（Brown Patch）というのがあります。ここから、㈱理研グリーン様ホームページからの引用。 ■ブラウンパッチ発生草種：　ベントグラス、ブルーグラス、ライグラス発生消長：　6～10月に発生生態・特徴：おもに茶褐色の円形パッチだが、融合して大型の不整形となることもある。また、発生した菌糸によりパッチ外周がスモーキーリング状となることがある。激発時にはパッチ内部が裸地化する。以下省略ある程度発生時期が絞れてはいますが、グリーンキーパーさんも6月～10月の半年間毎日ビクビクするのは気の毒ですので、日単位つまり "その日の朝に" ブラウンパッチ発生のリスクがわかるようにするSQLを書いてみました。 BPRI （Brown Patch Risk Index）　＝　ブラウンパッチ日単位リクス指数「気温が20℃以上かつ相対湿度が90％以上」の時間を「高リスク時間」と定義します。今（12月時点）での横浜のここ1週間のBPRIはずーとゼロでした。冬だから当然ですね。...

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4 日前読了時間: 1分

ダラースポット発生確率マップ(Smith-Kerns model)

先に紹介したSmith Kerns Modelを使ってマップ上にダラースポットの発生確率を等値線で表示するWebアプリを作ってみました。今（公開タイミングは12月）は寒いのでどこも発生確率は低いです。 https://dollarspotmap.onrender.com/ 使い方としては、まず「現在位置を取得」を押して現在値の緯度経度をセット。もしくはGoogle Mapなどで場所を検索しアドレスバーから緯度経度を小数点４桁程度までコピペしてください。次に日付を指定しますが、基本知りたいのは今日の発生確率でしょうからそのままで結構です。最後に「NASA POWERから取得」をクリックすると、指定エリア（2Km圏内）の指定日から過去５日間の気温と湿度を取得し、Smith Kerns Modelの公式に合わせて発生確率を計算します。 US版の係数は下記このままだと、日本の気候では春から秋までずーっと90％越えなので、係数を日本の気候に合わせて調整しています。サンプルアプリですので、UIを含めご意見をいただけると幸いです。

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5 日前読了時間: 1分

Smith-Kerns Modelを使ったDollar-Spot発生確率計算

Smith-Kerns Dollar-Spot Modelというのを知りました。これまで積算温度によるダラースポットの発生予測は、私のサイトの webアプリ「グリーンキーパーのための積算温度予察マップ」 https://turfmap.onrender.com/ で使用している暖地芝用の予測モデルで、基準温度13℃　積算温度500～600℃というものだけでした。このスミス・カーンズモデルは温度だけでなく湿度の要素も加え、5日間の加重平均で計算している（からという訳ではないがwww）のでもっと精度が高そうです。 Smith-Kerns　Dollar Spot Modelの基礎数式上記US版のモデルをそのままを日本に適用すると、温度湿度の高い日本では春から秋まで発生確率100％超が続いてしまいます。日本の気候に合わせてローカルキャリブレーションが必要。上記定数-11.6を-15～13程度にして、湿度係数0.41を0.30程度に（夏季ピークを強調したい場合は上げる）、湿度係数0.087を0.06程度に（雨季の感度をアップしたい場合は上げる）するとよ

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11月13日読了時間: 1分

Google notebookLMに自分のサイトの解説をさせてみた

以前より気になっていたnotebookLM※というGoogleのAIサービスを使ってみました。名前にLMとついていますので内部でgeminiの言語モデル（Language model）を使っています。 ※n otebookLMとは、 Googleが提供するAIアシスタントツール。 Hanging Face※を使って、自分で芝草管理に特化したAIエージェントを作ってみようと思っていた矢先... ※hanging faceとは、機械学習を行う際に役立つツールやプログラム（ライブラリ）を誰でも無料公開・共有するプラットフォーム実在のサービスであるnotebookLM使ってみたら、「もうこれでいいじゃん」という感じなのです。何がもう「これでいい」なのかというと、なによりもこちらで指定・提供した資料を根拠として、chatでリサーチや情報整理ができるという点。独断と偏見になりますが、今の段階ではプログラマーならchatGPT, claude。+ cursor ビジネスマンのオフィスワークにはcopilot グリーンキーパー等の専門分野

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10月23日読了時間: 1分