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㎜ ストレス0.5

＜3.5㎜ ストレス1

直近7日間の移動平均を0-100%でスケーリングしたものが下記、刈高ストレス指数(MHS)

続いて、刈粕量ストレス（GDS）を指標化。生育低下の早期検知です。NDVIの測定や葉身分析により窒素不足などを検査すれば正確なのですが、毎日検査・分析するわけにもいかないので、毎日測定しているであろう刈粕量で指標化します。

これら気象（ARI）、刈高（MHS）、刈粕量（GDS）にそれぞれ重みづけをして炭疽病ストレス指標（ASI）＝気象×管理ストレス統合モデルとして指標化します。重みづけは今のところ下記。

ASI = MIN(

0.4 × ARI

+ 0.3 × MHS

+ 0.3 × GDS

, 100)

可視化してみたらこのようになりました。

これが実際の炭疽病の発生と一致しているかを見たいとは思うのですが、炭疽病は発生していないので答え合わせはできません。多分今後各ストレスへの重み付けの調整が必要で、ゴルフ場の場合来場者数などで踏圧ストレスも指標に加えるのが正解なんだろうと思います。

これあたかも私一人で考えて作ったように書いてますが、基本ＡＩに命令・相談しながら作っているわけで、私はちょこっとSQLを修正しただけ。

なので自分では恥ずかしくて言えない表現ですが、ＡＩ(ChatGPT）曰く「国内トップレベルの炭疽病予測ダッシュボード」だそうです。

あぁ。恥ずかしい。言っちゃった。