農林水産省
平均収量の解釈
農林水産省は水稲の平均収量を毎年公表しています。公表される情報には、市町村別の10a当たりの収量も含まれるので、自分のところの収量と比較することができます。ただし、集計されている収量は「水稲」でまとめられているため、品種別の収量はわかりません。データはe-Stat(政府統計の総合窓口)から閲覧できます。
埼玉県の水稲栽培は「コシヒカリ」がメインですが、近年は地域ブランド米である「彩のきずな」の比率が高まっています。2017年には県東産の「彩のきずな」が特Aランクを獲得したので、今後はコシヒカリを抜いていくことが予想されます。
その「彩のきずな」は多収な品種で、一般的にコシヒカリの20%増と言われています。前述のように農林水産省の情報では様々な品種の合計となっている数値なので、品種別の収量内訳はわかりません。関係機関に問い合わせればわかるかもしれませんが、今回は公表されている情報を使って品種別の内訳を推定し、コシヒカリの平均収量を求めてみました。
地域で栽培されている品種の割合を示す情報は、JAいるま野が公表しているカントリーエレベータ(CE)直接買入れ実績を使いました。情報元:JAいるま野広報誌
JAいるま野は埼玉県南西部の10市3町が管轄になります。管内の農業産出額は、ほうれんそうや大根などの野菜類が56.1%とメインで、米は11.4%となっています。下図は農林水産省が公表した2017年の市町村別10a当たりの収量を可視化したものになります。この図から埼玉県の10a当たりの収量は県東部で高く、県西部で低い、東高西低の分布傾向になります。また、赤枠で示すJAいるま野の管内の西部は秩父山系に位置し、中部・南部は洪積台地となっているため、水稲栽培は東部が中心となります。試験サイトがある坂戸市は、川越市に次いで水稲収量が多い地域になります(坂戸市は埼玉県全体で見ると16位)。
埼玉県の10a当たりの収量(2017年)
JAいるま野が公表しているCEデータは管区全体(10市3町)となっているため、農林水産省の市町村別収量情報を再集計しました。
品種別直接買入れ実績
コシヒカリがCEの直接買入れの半数を占めていますが、年々減少しています。一方、彩のきずなの栽培は増加傾向です。彩のきずなは、JAいるま野の独自ブランド戦略により、生産拡大と集荷拡大となる数量目標および品質目標を策定し、生産者と一体となった産地づくりを進めていることが影響しています。来年か再来年にはシェアが逆転すると思われます。
次に、品種による収量の違いを求めます。コシヒカリの収量を1としたとき、他の品種(彩のきずな・彩のかがやき・彩のみのりなど)の収量の比率を文献などから求めました。
その結果、2014年の管区の水稲の平均収量が489kgとなっていますが、内訳はコシヒカリ468kg、彩のきずな548kg、彩のかがやき492kg となりました。この年の試験サイトの10a当たりの収量は388kgなので、管内のコシヒカリ収量より少ない結果となります。2015年は、管内のコシヒカリ収量が451kg、試験サイトは431kgだったので、2014年よりは平均的な収量に近づきました。2016年からは推定値を上回る結果となっています。
JAいるま野における10a当たりの収量と品種別推定収量
年 | 管内収量 | コシヒカリ | 彩のきずな | 彩のかがやき | 彩のみのり | キヌヒカリ |
2014 | 489 | 468 | 548 | 492 | 520 | 465 |
2015 | 480 | 451 | 528 | 474 | 501 | ― |
2016 | 492 | 461 | 540 | 484 | 512 | ― |
2017 | 488 | 457 | 535 | 480 | ― | ― |
単位:kg |
試験サイトのコシヒカリ収量と管区内のコシヒカリの推定収量の比較
ちなみに、JAいるま野の栽培目標は以下の通りです。
10aあたりの目標収量
・ コシヒカリ ・・・ 480kg(8俵)
・ 彩のきずな ・・・ 600kg(10俵)
・ 彩のかがやき ・・・ 540kg(9俵)
水稲としてまとめられた平均収量の数値も、別資料を組み合わせることで品種別の収量を推定することできました。求めた数値は、自分の栽培技術がどのあたりに位置しているのかを把握することに使えそうです。
農林水産省フォーラム
農林水産省で「第23回病害虫防除フォーラム~農林水産業におけるドローンの利活用推進について~」があり、日本の農業用ドローンの現状を知るために参加してきました。事務局の情報では300名近くの人が参加したそうです。
フォーラムでは、主にドローンによる農薬散布や現在の農薬散布に伴う制度面の話がメインでした。以前書いた記事にもありますが、現在の農薬散布はドローンを操縦するオペレータとドローンを監視するナビゲータが必要になり、最低でも2人以上は必要になります。また、操縦は目視による手動操縦です。ただし、2017年9月からは50mの飛行範囲が150mに緩和されました。行政側からの説明では、来年から自律飛行による散布ができないか検討しているとありました。自律飛行ができれば、ドローンによる散布の効率が飛躍的に向上すると期待できます。
私が興味がある生育状況の紹介もありましたが、発表数が多いためか、一つ一つの発表時間が短く,もう少し長いとよかったなぁと思いました。
UAVリモートセンシングにおける技術的問題は、センシングで重要となるカメラの標準化がされていないことです。
現在、各メーカから様々なカメラが販売されていますが、これぞというのはありません。今後の日本農業の戦略的にもドローンに搭載できる標準化カメラは必要です。例えば、SPAD(コニカミノルタ社)のような機器は、生育状況を定量的に計測できるため、国内外を問わず利用されています。
私が使用している改造近赤外線カメラは、他社のカメラと異なるため、撮影した数値をそのまま比較することはできません。そのため、議論するには変換式を作らないといけません。地域的な生育状況の差や品種による違いなど議論するには、カメラを統一する必要があります。
数年前からドローンに搭載できるマルチスペクトルカメラ「Sequoia」や「RedEdge」が登場しました。撮影時に入射光も記録するため、業界標準のカメラになるかと思いましたが、実際はシャッタースピードを変化させて撮影しているため、経時的に撮影するモニタリングカメラとしては・・・やや疑問が残る結果です。調査結果はこちら(千葉大:濱氏)。
現在、国が実施している「SIP(戦略的イノベーション創造プログラム)」の次世代農林水産業創造技術(アグリイノベーション創出)の一環で、零細農家でも購入できるぐらいの低コスト(SPADの販売価格ぐらい)な標準化カメラが開発されるのを強く期待します。