2026年06月02日
作物栽培支援装置 クロップナビで計測する実測値で、いもち病の感染条件をとらえる。アスザック株式会社
クロップナビ
推定値ではなく実測値で、
いもち病の感染条件を
とらえる。
BLASTAM理論はアメダスの降水量・日照・風速から葉濡れ時間を「推定」するモデル。クロップナビは葉濡れセンサで「実測」し、気温と組み合わせて感染条件を直接判定します。圃場のリアルな濡れデータが、防除タイミングの精度を変えます。
BLASTAMだけでは届かない、
現場のリアル
BLASTAMはいもち病予察に広く使われる理論ですが、観測点が遠い・中山間地で標高差が大きい長野のような地域では、推定値と実測値のズレが大きな課題でした。
課題従来の予察でよくある悩み
- アメダスの観測地点が圃場から離れていて、気象条件が一致しない
- 中山間地と平野部で気温差が大きく、推定値の信頼性が下がる
- 葉濡れ時間が推定であり、感染条件の判定精度に限界がある
- 防除のタイミングが経験頼みで、若手への引き継ぎが難しい
- 農薬散布のコストと環境負荷を最小化したいが指標がない
解決クロップナビでできること
- 圃場に直接設置、現地の気温・降水量・日照・風速をすべて実測
- 葉濡れセンサで濡れ時間を直接検知（推定ではない）
- BLASTAMロジックに実測値を投入し、感染条件を高精度に判定
- データの蓄積で、防除判断の根拠を「数値」で残せる
- 無駄な散布を減らし、コストと環境負荷の最適化に貢献
BLASTAM理論と、クロップナビの違い
BLASTAMはアメダスデータから葉濡れ時間を推定するモデル。クロップナビはその推定部分を「現地センサによる実測」に置き換え、判定の質を高めます。
アメダスデータから推定
降水量・日照時間・風速から葉濡れ時間を計算式で推定し、気温と組み合わせて感染条件を判定。
- 葉濡れは推定値（実測ではない）
- 観測点が遠い圃場では精度が低下
- 標高差・地形による微気象を反映しにくい
- 長野県内のアメダスは27地点のみ
圃場の実測値で判定
葉濡れセンサで濡れを直接検知し、現地の気温と組み合わせて感染条件を判定。観測点は「自分の圃場」。
- 葉濡れは現地の実測値
- 圃場ピンポイントの気象データ
- 中山間地・標高差にも正確に対応
- 蓄積したデータは経営資産として残る
予察と防除アラームの仕組み
センサで実測→内部で判定→アラーム表示／メール送信、という流れで、毎日の防除判断を自動化します。
圃場に設置
葉濡れセンサ・温度計・雨量計・百葉箱を作物のすぐ近くに設置します。
センサで実測
葉濡れ・気温・降水量・日射などを10分〜60分間隔で測定し続けます。
内部で判定
BLASTAMロジックを基盤に、実測値で感染条件を判定。生育予測も可能。
結果を表示
本体タッチパネル／WEB画面／メールで防除アラームと数値を確認。
適期に防除
感染条件成立を確認したタイミングで防除。空振り散布の削減に。
予察データの活用シーン
稲作いもち病の予察
圃場で数カ月〜数年の気象観測を行い、実際の発生条件を割り出して防除アラームに反映できます。
防除アラームの可視化
気温・降水量のグラフと感染条件成立タイミングを画面で確認。経験を数値で裏付けられます。
果樹の病害発生予測
気温・湿度・土壌水分・風力・陽光から病害条件を判定。果樹特有のリスクにも対応します。
野菜の病害・収穫期予測
野菜畑の気温・湿度・土壌・陽光から、適切な防除と収穫タイミングを判定。品質確保に役立ちます。
精度を上げると、何が変わるか
空振り防除の削減
感染条件成立を実測で判定するため、不要な散布を減らせます。農薬コストと環境負荷の最適化に直結。
収量・品質の安定化
適期防除で病害被害を抑制。圃場ごとのデータが蓄積され、年ごとの経営判断にも活かせます。
経験の見える化
ベテランの「カン」を数値データに置き換え、若手・後継者への引き継ぎや、JA・集落単位の共有が可能に。
クロップナビのほかの特長
適期防除を「数値」で判断する仕組み、始めませんか？
導入相談・レンタル・OEMまで対応します。
研究機関・JA・農業法人様もお気軽にご連絡ください。
お電話：026-246-2711（9:00〜17:00／土日祝除く）
予察を深掘りする関連資料
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