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「芝しごと・病害予報ナビ」

  • 執筆者の写真: Growth and Progress
    Growth and Progress
  • 1月21日
  • 読了時間: 4分

宇多田ヒカルさんのお母様であった藤圭子さんが「夢は夜ひらく~🎵」とうたっていましたが...(昭和の人しかわからないね...)芝生の病害は夜成長します。


芝生の病害の90%近くが菌糸系。日光(紫外線UV)に邪魔されず、湿度も高い夜に成長するのは当然。「菌糸は夜のびる~🎵」なのです。


細菌系の病害も同じ。紫外線(UV)にあたるとバクテリアは殺菌されてしまいます。


まくらが長すぎました。スミマセン🙇‍♂️


芝生の発生リスク計算については、現在様々なモデルが提案されていいます。

ダラースポット発症リスクモデルとしてはSmith-Kernsモデルなどが有名で、私も過去にこのモデルをつかった「Smith-Kerns Dollar-Spot 発症確率マップ」というWebアプリを作り公開しています。



「これってDollar Spotだけだよね。」

「病害には色々ある。Dollar Spotの発症確率だけじゃ役に立たないよ。」

「今日になってリクスがわかった時にはもう遅い。」

「事前に予報で知らせてもらわないと作業計画できない。」

「緯度経度を指定する使い方が難しい」

等々ご意見をいただき、私としてはもう一歩進化させないとイカンと思っておりました。


そこで今回開発・公開しましたのが


「芝しごと・病害予報ナビ」


これまで私が開発したWebアプリ同様、無料Paas"Render.com"を使用しているため、15分間非アクティブが続くと自動でスリープ(停止)。起動に最大30秒の遅延が発生し、起動中下記のような画面が表示されます。バグではありません!!



起動すると下記画面が表示されます。



全5施設の場所での気象値(過去値+予報値)による病害発生リスク(%)がマップ上に表示され、マップ上にはそれぞれの施設でもっともリスクの高い病害が表示されます。



マーカーの色でリクスの高低を表します。このブログを書いている1/21時点では冬ですので、日本国内の病害リクスはどこも低いと思います。



各施設のマーカーをクリックするとその施設の「明日朝6:00時点での5つの病害の発症リスク」がウィンドウに表示されます。



初期設定した場所は以下の4つ。私の直感で選んでいるので施設名は伏字にしています。

蔵〇カントリークラブ

香〇カントリークラブ

東〇カントリークラブ

阿〇大津ゴルフクラブ


+プラス自分の施設名と場所をCookieに登録可能です。

(Tipsですが、Google Map上で右クリックすると緯度・経度はコピーできます。)



タイトルに「予報ナビ」と入れているのは、過去の気象測定値だけで病害リスクを計算しているのではないということ。もっとも苦労した点でもありますが、(過去の)気象観測値と(未来の)気象予報値との合わせ技で明日朝6:00時点での病害発症リスクを計算している点です。←ここが重要!


各値のソースは下記。いずれも無料APIから取得させていただいています。感謝🙏🙏🙏


■過去の気象観測値 NASA PowerPrediction Of Worldwide Energy Resources

NASAが提供する、世界中の太陽光・風速などの気象データを、再生可能エネルギー開発や農業、建築など地球規模の課題解決のために利用しやすくするプロジェクトおよびデータサービス

■未来の気象予報値 MET NorwayThe Norwegian Meteorological Institute

ノルウェー気象研究所の国際的な通称で、気象、海洋、気候に関する情報提供、観測、研究開発を行うノルウェーの国立機関


各病害のリクス判断は画面上にも表示していますが、下記のロジックを用いています。


病害名:Dollar Spot ダラースポット

対象芝種:寒地型芝草、暖地型芝草

判断ロジック:

Smith-kerns Dollar Spot model

ロジスティック回帰型(確率モデル)


病害名:Brown Patch ブラウンパッチ

対象芝種:寒地型芝草

判断ロジック:

閾値+積算型(条件発動モデル)


病害名:Pythium ピシウム

対象芝種:寒地型芝草

判断ロジック:

ロジスティック回帰型(確率モデル)


病害名:Anthrancnose 炭疽病

対象芝種:寒地型芝草

閾値+積算型(条件発動モデル)

本来は芝のストレス係数を加えるべきだが、気象値のみで判断。


病害名:Large Patch ラージパッチ

対象芝種:日本芝(コウライシバ、ノシバ)

判断ロジック:

九州大学+農研機構(2015)

閾値+積算型(条件発動モデル)



長くなってしまい申し訳ない。説明としては以上です。


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