http://repository.osakafu-u.ac.jp/dspace/ Title Author(s) Editor(s

 Title
Author(s)
休眠解除を考慮したソメイヨシノの開花日推定モデルの一般化
青野, 靖之; 守屋, 千晶
Editor(s)
Citation
Issue Date
URL
農業気象. 2003, 59(2), p.167-177
2003-06
http://hdl.handle.net/10466/11163
Rights
http://repository.osakafu-u.ac.jp/dspace/
農業気象 (J.
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休眠解除を考慮したソメイヨシノの開花日
推定モデルの一般化
青野靖之・守屋千晶T
(大阪府立大学大学院農学生命科学研究科 大気環境学研究室)
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2001 年 6 月 初 日
2001 年 11 月 15 日
全国大会にて一部発表
近畿支部大会にて発表
2002 年 10 月 3 日受付，
2003 年 3 月 4 日受理
?現在， 株式会社天満屋
-1
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キ ー ワード
温度変換回数法，開 花日 ，休眠解除過程，ソメイヨシノ，モテ‘ルの 一般化
1.
1
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9)
0DTS
は じめに
ソメイヨシノの開花時期は ，
春先の気温の推移と密接
その予測に対する関心も
高いことから ，こ の開花時期の気候学的分析については
これまでに多くの研究が行われてきた。
開花を通して植物に対する気候影響評価を行う場合，
気温条件と開花日との関係を定量的に ，
こうした
開花日の大きな推定誤差を呼ぶことであった。
な関係があり，また欠損11 の少ない長期にわたるデ ー タが
多数の地点で得られている 上，
法に存在するあと一つの課題は ，
暖地について休眠解除の遅れ ・ 進みを全く考慮しないと
かっ正確に求め
この解決には何らかの休眠解除の過程を DTS 法に考
慮する必要がある。これまでにもソメイ ヨシノ
C
Ebata
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9
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7
;AonoandOmoto , 1990 a ) ある
いはウメ C Aono a
ndSato , 1996 ) の 開花日や，クワの
萌芽日 CIto ， 1 99 1)などについて， 気温を使った積算生
育モテ‘ルを ，
自発休眠を解除させるのに有効な低温にさ
る必要がある。過去には，月平均，日平均気温を用いた
らされた時間数の定量的な評価結果に従って補正するこ
回帰式 C Sakai a
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;Kumano , 1957 ) や ， 積算気温モデル
目の地点への適用のために ，
CLindsey , 1
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3
;EbataandIshikawa,
解析した例が多数見られた。
Sugi
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a(1 986 )
その後
1987 ) を使って
Konno
and
によって生体の活性の温度に伴う変化
を表す指標である混度変換日数(以下， DTS と記す)が
提案され
Omoto
andAono (1 989 )
が，この指標を
とにより ， 推定精度を向上 させた例がある。ただし ， 注
そのつど補正方法やパラ
メータの設定を必要とすることから ，
そのままでは，過
去の複数年の 開花や 気温推移のデータがないと，こうし
た生育 モ デルへの休眠解除過程の考慮はできなし、。
開花を通して植物に対する気候影響を評価する際，地
点 ζ とに複雑な解析を要するモデルは適用し難いと考え
積算する DTS 法によって全国各地におけるソメイヨシ
られる。たとえばメンュ気候値などを 用いて詳細な開
ノの開花日を RMSE C平均二乗平方根誤差)で 1 ~3 日
花日分布を推定したり ，
の範囲内でかなり正確に推定でt きることを示した。
影響評価への応用も困難となろう。加えて ， 近年では温
ただし ，
この方法については実際に開花臼の推定に適
さらにそれに基づく気候変 化 の
暖化を想定した影響評価もしばしば行われるようになっ
1
9
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9;Kaie
talリ
用する上でし、くつかの課題も残された。 DTS 法を用い
てきた C Murray e
ta l.,
た開花日 の推定では，高い推定精度を得るために通常，
合には，現在よりも冬季気温の高い地域が拡大すること
1 993 ) 。その場
開花までに要する DTS の平均積算値や DTS の積算を
が予想されることから ，モテールの 一般化に加え ，
始める起算日といった，地点、特有の複数の感温特性値と
除過程を考慮しないと，上記のような影響評価への応用
呼ばれる変数の適切な数値を ， 過去の複数年の日平均気
はより困難になると考えられる。そこで本研究では ，
休 fl民解
ソ
温の推移や実際の開花日を解析して選ぶことが必要にな
メイヨシノを例にとって， i)過去複数年分の開花と気温
る。以上の理由で ，
惟移のデータのない地点における適用の困難さ，
過去複数年の開花や気温データのな
ii)
暖
い任意の地点での DTS 法の適用が困難となることが一
地における休眠解除過程の年変動がもたらす開花日の推
つ目の課題となった。こうした問題を解決するために，
定精度の低下の 2 諜題の双方を解決するような ， 一般化
AonoandOmoto (l 99 0b )
は，起算日や DTS 積算値
された DTS 法による開花日の惟定モテソレの作成を試み
の決定方法を簡便化し，なるだけ高い精度を保つような
た。ここで、は冬季の平均気温の平年値を使って休眠解除
簡便化されたモデルの作成を試みた。
過程を考慮すべきかとうかを判定し，考慮すべき地点に
しかしながら，通常の方法，そして上記のように簡便
ついては上記のi)と i i)について，考慮、不要と判断 され
化された方法，いずれの場合も九州、|や太平洋上の離島の
た地点については i ) のみを満たすような開花自の推定
ような暖地では，推定精度が極端に悪くなる地点が見ら
モデルの一般化を最終的な目的とした。
れた。 DTS 法を含めた気温を用いた一般的な積算 モデ
ルは ，
2.
特定の生育ステーシ聞の積算値を一定と仮定して
デ ー タおよび解析方法の概要
計算を行うものである。ところが暖地では冬季の休眠解
2
.1
除の遅速の差が大きく，その後，開花まて、で実際に必要
本研究ではモデル作成のために， 1961 ~ 1990 年の 30
な DTS 積算値も年によって相応、に変化するために，
定誤差が増加する傾向がある
解析期間と解析地点
推
年間に気象官署で観測された気嵐とソメイヨシノの開花
C
Omoto and Aono ,
日のデ ー タを用いた。なお，休眠解除過程を考慮して開
-1
6
6-
青野 ・ 守屋ソメイヨシノ開花日推定モデル
花 田を推定する場合には，開花前年の秋季から冬季にか
ここで E ， は温度特性値(J
けての気温データが必要となるので ，
はモテ、ル作成に考慮しなかった。モデルによる開花田の
(
8.314JK-1mol - 1 )
1
5C (
2
88
.2K ) に ，
平均的な推定誤差は，
を参考に 70kJmol - 1 として開花日の推定モデルに使用
1961 年 の開花日
上記 30 年間(休眠解除を考慮す
0
る場合には 29 年間)の RMSE C平均二乗平方根誤差)
mo!- l) , R はモル気体定数
である。本研究では標準温度 Ts を
E， を Aono
andOmoto (
1
9
9
0a)
した。
2
.
3
として表した。
推定モデルと解析の概要
モテソレ作成の解析に用いた地点は，上記 30 年 間にお
DTS 法では，地点ごとに定めた適切な起算日(本研究
いて開花日に欠測のなかった青森から徳島までの 55 地
のいずれのモデルにおいても年によっては変化させな
点 C Fig. 1 中の地点番号 1 ~ 55 ) とした。 こ のうち休眠
い)から式(I)の (t山の積算を始め，あらかじめ決め
解除の遅速の年変化を考慮したモデル作成に用いた地点
ておいた特定の積算値に達した日を推定開花日とする。
は図中の黒丸の 25 地点である(これらの地点の選択基
ここでは ，
準の詳細については 3.3 . 1 項において述べる)。また，
DTS 積算値をどのように決めるかによって ，
休日民解除過程を考慮したモデルを検証する 目 的で ，
ル A.
上記
の 55 地点とは別に，太平洋沿岸あるいは離島の暖地か
次のモデ
C を作成し開花日を推定し，またその精度を
比較した。
2
.
3.
1
ら 6 地点 C Fig . 1 中の A~F) を選び，解析に用いた。
2
.
2
B,
地点ごとの適切な起算日と開花までに要する
温度変換日数 ( DTS ) について
モデル A (通常の DTS 法 )
モデル A は，適切な起算日 D s と ，開花田までに必要
DTS とは ， ある一定の温度の下，ある日数置かれた条
となる積算値の平均値 DTS s とを ，
過去の開花日と気温
件での植物の生長過程が，特定の標準温度の下での条件
デ ー タの解析を通して 地点 ζ とに独立的に決める方法で
and Aono , 1
9
8
9;
Aono and Omoto ,
に変換すると何日分の生長過程に相当するかを表した指
ある
数である。日平均気温が Tij ( K ) である I 年の通日 j 自
1992 ) 。木研究では ， 30 年間の実際の日平均気温の推移
における，標準温度 Ts ( K ) への調度変換日数 ( t山は，
と開花田のデ ー タを解析することによって ， 通日 1 ~ 70
以下の式(I)により計算される。
日のそれぞれの起算日と，それに対応する開花日までの
〆ft 、
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E , ( Tii- T s ) I
こととムニL ト
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;Ts J
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( Omoto
30 年間の DTS 平均積算値とのデータセッ 卜 を作成し
た。このあと，すべてのデータセットを使って，それ
(
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nmodel A andB
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;Koma , 1953) , あるいは効果に対
R恥1SE をデ ー タセットに力日 えた。このデータ セ ッ ト か
応した重みを乗じた値(チルユニット)に変換後(たと
ら，
えば Richardson
ぞれ実際に開花臼を推定し ，
推定開花日の RMSE が最も 小 さくなる場合の起算
e
tal., 1
9
7
4
;S
h
a
l
t
o
u
tand Unrath ,
日をその地点で適切な起算日 D ， として選択し，これに
19 83 ) ，積算した値が使われることが多し、。本研究では
対応する平均積算値をその地点の DTS， として モ デルに
Aonoa
ndOmoto(
19
90a)
使用した 。
(1 974 )
2
.
3
.
2
モデル B
(休眠解除を考慮しない 一般化モデ
ル)
になら い Richardson et α l
のチルユニットを用いた。これは休眠解除に対
する気温の効果に応じて Table 1 にあるような重みを 1
時間ごとに積算して求められる。本来はチノレユニットの
モデル B は，モデル A の地点ごとの過去のデ ー タに
基づいた解析を大幅に省略した一般化された方法であ
り ， 基本的には Aono
a
ndOmoto(1 990b ) が提案した
簡便 化 モテ、ルに準じる 。
このモデルでは全国一律に決め
た開花までに必要な平均積算値と，
1 つの多項式から決
めた起算日とを開花日の推定に用いる。休眠解除の影響
積算値がある値になった時点で休眠完了したと判断する
ために使用するものであるが，
算出に用いる気渇には気象宮署の地上気象観測データの
時別値 (1 989 年以前は 3 時間 ζ との観測値とそれによ
る 1 時間ごとの内挿値〕を用いた。
を考慮、しなくてもよいと判断された 地点についてはこれ
を最終的な一般化モデルとして適用することになる 。
本研究ではこの積算値そ
のものを休眠解除の遅速の指標とした。チルユニットの
このチルユニットの積算値とそれ以降の DTS の積算
値の年 ζ との値同士の関係を求める際には，どの時点が
全国各地で共通に適用できると見られる平均積算値
休眠期とその後の生育期との境界であるかを決めておく
DTS m は ， ここではモデル A に関する解析中に得られた
必要がある。本研究ではモデル A で求められた起算日
(起算日 一平均積算値推定開花日の RMSE) のデータ
D ， を双方の過程の境界と仮定した 。 暖地ではモデル A
セットを改めて解析し，推定開花日の RMSE の 55 地
での起算日 D ， が多少遅くなっても開花までに DTS 積
点平均値を最も小さくする値とした 。 そして，このデー
算値を多く要する 地点が散見された 。 そこでまず，モデ
タセ y 卜からこの DTS"， に対応する起算日 ω m) を地点
ル A の起算日 D， と平均積算値 DTS， を基に ，
ζ とに見いだした 。
質を持つ 7 地点、を確実に暖地に存在する地点として選
この起算日 D m を簡単にかっ正確に
上記の性
求められるような， 気候ならびに地理的要素を説明変数
んだ(判断基準の詳細については 3.3.1 項で述べる) 。
とする l つの重回帰式を求めた 。
こうして求めた D m の
そしてこれら 7 地 点に関する D ， 以前の年々のチルユ
推定値 ω mc) と全国一律の平均積算値 DTS"， を DTS 法
ニットの積算値と D ， 以降の年々の DTS 積算値との聞
に適用することにより，過去の複数年の開花デ
の関係式を導いた 。
タと日
平均気温の推移が得られなかった任意の地点でも ，
この関係式が暖地全般 ( 11 ~ 1 月平均 気 温平年値が
注目
の年の気温デ ー タのみから開花日の計算が可能になる推
7SC を上回る 25 地点)に適用可能と仮定し ，
定方法を検討した 。
に最も近い DTS とチルユニ y トの両方の積算 il直を実際
2.
3
.
3 モデル c (休眠を考慮 した一般化モデル )
この関係
に与える起算日を地点ごとに求め，起算日 D ， とした 。
モデル C は休眠解除の遅れ ・ 進みの年による違いを
その後 ，
この D ， について，
簡単な気候ならびに地理的
モデル B のような 一般化された開花田の推定方法に組
要素を説明変数とした l つの多項式を，重回帰分析を
み込もうとしたものである 。 本研究で暖地と判断される
使って求めた 。
地点について適用するために構築を試みたものがこ の モ
デル C である 。
AonoandOmoto(1 990a )
では，休眠解除に有効な
低温に さらさ れる機会 の少ない暖地の暖冬年ほど休眠解
除過程が遅れる影響から，
以上の手 JII買を経て ， 開花前年~開花年の気温によ っ て
求めたチルユニ y トの積算値からその年に必要な DTS
開花までに必要な DTS 積算
Tab
le1
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ne
ta l., 1
9
7
4
)
.
値がそ の平均値 よりも かなり大きくなる傾向があること
を示した 。 そこで 本研究では，休日民解除の遅速を年 ζ と
に推定し，それに 基づ いて ，
全 国で適用可能な l つ の 関
係式から年ごとに変化 す る開花に必要な DTS 積算値を
求めようとした 。 休眠解除 の遅 速 の 指標としては，休日民
解除に有効と思われる低温 の 範囲 (一般には rc 周辺以
下) となった時間数を，そのまま
( たとえは.
- 1 68 ー
Te
mpe
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reCC)
1
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1
.
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2
.
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2.
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0
-0
.
5
-1
.0
青野 ・ 守屋ソメイ ヨ シノ開花日推定モデル
積算値(ここでは DTS，; と記す)と ，
いために生育がなかなか再開されない期間と考えられ
それぞれの地点の
気候 ・ 地理的要素から求めた起算日 D ， の推定値 CD田と
る。しかしながらこうした期間は冬が温媛な条件ほど，
記す)とを求められるようにした 。
休眠完了が遅れることで短くなることが予想される 。太
このようにすれば ，
媛地
平洋の沿岸各地や離島といった暖地では特にそれが顕著
にあたる任意の地点でも休眠解除の遅速を考慮しながら
で，起算日 D ， 近くにならないと休眠完了が生じないこ
開花前年 ~ 開花日までの気温推移さえ得られれば，
andOmoto , 1
9
9
0
開花田を推定できるようになると考え ， 上記の手順に墓
とを示唆する研究事例もある ( Aono
つ‘いた具体的なモデルの作成と開花日の推定結果ならび
a) 。以上から本研究では ，この起算日 D s を ，暖地におけ
に推定精度の考察を行った 。
る休眠期とその後の生育期との聞の境界の目安として取
り扱う。
3
. 結果および考察
3
.1
各地の推定開花田の RMSE を Fig.2 に示す。東北か
ら北陸地方の各地で 1 ~ 2 日の範囲，それ以南のほとん
モデル A
推定誤 差を最も小さくした起算日 D ， と平均積算値
との地点、では 2~3 日の範囲となった 。 解析地点の中で
DTS， との各地の組合せを Tab l e 2 に示す 。 起算日 D s は
もとりわけ温暖な八丈島や長崎，
東北地方で通日 20 日 (1 月中旬)以前の早い地点が多い
置する銚子や西郷では RMSE が 3 日を越える結果と
が，
あるいは海岸沿いに位
それより暖かい南の地方のほとんどの地点では D ，
なった。 Fig.3 に開花日の推定精度の低かった銚子， 八
が通日 30 ~ 50 日 ( 2 月中 ・ 下旬)であった 。 11~1 月の
丈島，長崎の推定開花日の推移を示す。 とりわけ八丈島
平均気温平年値が 13 .4 C と解析地点の中で最 も温暖な
では休眠解除の遅れ ・ 進みの年々の変動が大きいと見ら
0
八丈島では
D ， が通日 55 日
( 2 月 24 日)と最も遅く
れることから実際の開花日が 1 カ月近くの幅をもって
なった。 Omoto a
ndAono(1 989 ) は，この各地の起算
変動するが ，
日 D ， が，開花に気温が影響し始める時期としている。一
定開花日にはほとんど変動がなく ，
方，
Goi ( 1982) や Hanaoka e
ta
l
. ( 1980 ) によると ，
休眠解除を考慮しなか った モデル A の推
まったく実際の開花
日の変動を捉えていないことがわかる 。 また，銚子や長
実際のサクラ類の休眠完了はもう少し早く，関東地方以
崎でも年によっては 10 日近い推定誤差が現れ，
南では 1 月上 ・ 中旬と見 られる。この 2 つの時期にはさ
の年の開花田の変動を捉えきったとは言い難い結果と
まれた期間は休眠はほほ、完了しているものの ，
なった 。
気温が 低
Mod巴 IA
Model
B
1234567890123456789012345
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2
RMSE(
d
)
•
白
すべて
2
4
RMSE(
d
)
6
Fig.2 Rootmeansquar巴巴rrors o
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fmodelsA andB.
-1 69 ー
農業気象 (J.
A
g
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c
.Meteorol
.
)5
9(2) , 2003
3.2 モデル B
3
.
2
.
1 全国共通の平均積算値 DTS m
値，緯度 ・ 経度，暖かさの指数，国土数値情報から計算
可能な標高や海岸からの距離，開放度などの地形因子な
モデル A の解析 時に 作成した(起算日 一平均積算値 一
とを重回帰分析に用いた 。 こうした説明変数 を自由 度調
開花自の RMSE) のデータセァトを用いて，各地で一律
整済み重相関係数 CR りを参照して取捨選択しながら解
の平均積算値とそれに対応する起算日とを推定に用いた
析を進めた結果，以下の式(2)が得られた。
D m,= 136.765 - 7.689ゆ十 0.133ゆ2 ー 1.3071nL
場合における RMSE の 55 地点平均値が，どの平均積
算値の場合に最も小さくなるかを調べた ( Fig.4 ) 。 その
結果，全国一律で平均積算値を 23.8 日とした場合に 55
地点の RMSE の平均積算値が最小となった 。
以上の結
果から，開花までに要する DTS 積算値の全国 一 律の
値，
すなわち DTS m として ，
23.8 日をモデル B に適用
十 0.144T F + 0.285T F '
C
R
*=0
.
9
2
7)
(
2
)
ここで D mo は起算日 D m の推定値(通日)， ψ は緯度
(ON) , L は海岸からの距離 ( km ) ， TF は L 2, 3 月の
平均気温の平年値 CC) である 。 本研究での解析では，
T F ， ψ ， L の順に D m の変動に対する寄与が大きく，各説
明変数の最大値と最小値を式 ( 2 ) に代入したときの D m'
することにした 。
3.
2
.
2 起算白の計算式
の変動幅はそれぞれ 35 日，
上記の DTS"， に対応する起算日 Dm を，
述のデータセ y トから求めた 。
そして，
まず実際に前
この D m を計算
17 日 ，
6 日となる 。 起算日
D m が東北北部のような寒冷地と九州や八丈島などの暖
地双方で遅くなることを反映させるために ，
T F とゆに
できる多項式を重回帰分析から求めようとした 。 説明変
ついてはし、ずれも 2 次の項までを多項式に考慮した 。 ま
数として ， 様々な期間について求めた平均気温の平年
た L の項の負の回帰係数は ，
内陸ほど起算日が早くな
る傾向を反映したものである 。 起算日の少しの計算誤差
でも 開 花田の 推 定誤差の増加につながることから ，
本研
究では D me をなるべく高い精度で推定できる多項式と
して式(2)を採用した 。 しかし ， 解析地点の分布に大き
く左右される緯度 ゆを 説明変数に用いることが妥当か
どうか ， また式(2)に説明変数として 用 いた気温が果し
て 1 ~ 3 月の平均気温平年値でよいかなど，今後の検討
課題として残 っ ている 。
Fig.5 に，起算日 D m の実際の値と，式 ( 2 ) から 求 め
(
>
0
0
たその推定値 D rne との関係を示す 。 両者の最大のずれは
最大で 4 日であった。図中の 1: 1 の直線にプロッ ト が
)
ω11 0
.
c百
集中しており，比較的正確に起算日を計算できることが
万
わか っ た 。
也D
C 100
.
.
3
.
2
.
3 モデル B による推定結果ならびに精度
ω
き
Fig.2 に示したモデル A と B による 55 地点の開花
O
L
L
日の推定誤差 ( RMSE ) の 比較に よると，東北から北陸，
山陰などの日本海側では，モデル A の代わりにモデル
B を使うことによる RMSE の増加が 0.3 日以下に収
まった地点、がほとんどで ， RMSE そのものも 1 ~2 日程
度とな っ た 。一方，関東地方以西の太平洋沿岸から九州
にかけては，モデル A と同様に， 気候が温暖になるに従
い，
RMSE が大きくなる 。 55 地点中，最も温暖な八丈
島では RMSE は 6 . 7 日ときわめて大きくなった 。 Fig
70
1960
1970
1980
3 の八丈島の推定結果を見ても，モデル A 同様に推定開
1990
Year
花日が実際の開花日の変動をほとんど捉えていなし、 。 こ
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fmodelsA ,
B andC a
r
eshown
うした例は他の暖地でも暖冬年や逆に厳しい冬の後の開
花年を中心に散見された 。 一般化されたモデルて‘暖地に
おける推定精度を上げるためには ，
冬から春先にかけて
の休眠解除過程の考慮が必要であることが，モデル A ，
-170-
青野 ・守屋 : ソメイヨシノ開花日推定モデル
B の推定結果 ・ 精度の検討から改めて確かめられた。
3
.
3
点かを判定する基準を ，モ デル C の解析に先だって決
めることにした。暖地て、は温暖な冬の気温のために休眠
モデル C
3
.
3
.
1
解除がかなり遅くなることがあり ，
暖地の目安の設定
それに応じて DTS
の平均積算値が多くなると考えられる。 Table 2 のモデ
休眠解除の影響を考慮しなくてよい(すなわち 一般化
モデルとしてモデル B を適用できる )地点か ， 休眠解除
ル A における起算日 D ， と平均積算値 DTS， を見ると，
過程を考慮すべき(すなわちモデル C を適用すべき)地
暖かい地域ほど D ， は遅く，また DTS， は多くなる傾向
が見られた。そこで本研究では ， 確実に暖地に位置して
おり，休眠解除の年々の遅速の影響の考慮が不可欠と判
d
50
wωωu
mmLO
{U)ωC
F 例C05dwE一古ω
L
断される地点の基準として，
Tabl巴 2 中の D ， が通日 40
日以降であり，なおかっ DTS， が 24 日以上となった地
点、とした 。 この基準に当てはまったのは敦賀，銚子，静
岡，八丈島，下関 ，
福岡，長崎の 7 地点であった。この
7 地点の中で ， 休眠解除過程に大きく関係する 1l ~ 1 月
の 3 カ月間の平均気温の平年値が 7SC と最も低かった
』ω 〉 O 凶的主広三 umwMw
d
」ω
〉〈
敦賀を ，
本研究で取り扱う暖地の北限(最も寒い地点)
と定義し，
1l ~ 1 月平均気温の平年値 CTable 2 中の T，)
が 7SC を上回る 25 地点 C Fig . 1 の黒丸で示した地点)
を，休眠解除過程の考慮が必要な(つまりモデル C を適
2.30
22
23
24
25
用すべき)地点として取り扱うことにした 。
DTSaccumulat;onsunifiedover55station(
d
)
3
.
3.
2
チルユニットと DTS 積算値との関係
前項で触れた，休眠解除過程の考慮が確実に必要と考
F
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.
4
. R恥1SE a
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i
sf
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rmodelA.
えた敦賀，八丈島など 7 地点について ， モデル A の起算
日 D ， 前日までに積算した年 ζ とのチルユニッ ト積算値
cu" と，起算日 D ， から実際の 開花田までに積算された
年ごとの DTS の積算値 DTS回との関係を求めた C Fig.
6 ) 。異なる 地点 l こ関する値があるにもかかわらず ， CU釘
が少なくなる年や地点ほど開花までに多くの DTS" が
必要となる傾向が明瞭に現れた 。 この関係を分析した結
70
果，次の式(3)が得られた 。
(0
〉 0)ωEQ
“d
呂ωωE 亡何百万
DTS釘= 5
8.
5
6-4.
467xlO -'CU,,
+1
.4
3xl
Os
CU
.
'
C
R=0.863)
60
(
3
)
こうした曲線が得られた最大の理由は，用いたモデルの
起算日を年によって変化させないことにある。冬季の気
50
温は通常， 休眠解除の遅速に影響し，暖冬年ほど休眠の
完了する時期が遅れる。たとえば Sugiura
40
w
p
ω恒例
czω凶
(1 997 )
and Honjo
の行ったように休眠の完了した時期を気温経過
からモデルで推定し，それ以後の気温経過を積算モデル
に用いて落葉樹の開花日を推定する場合には，休眠完了
30
から開花日までに必要となる積算値の年次間差は考慮さ
20
20
れない 。 本研究のモデルでは地点ごとの起算日を年にか
30
40
50
60
70
かわらず変えずに l つの値を用いるため，暖地の特に暖
冬年ほど休眠完了以前における DTS の値も積算される
Actual starting date Dm(
DOY)
ことから，見掛け上， Fig.6 のような DTS" が増加する
F
i
g.5. Comparisono
fa
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l (Dm) w
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.(
2
)
.
関係が得られたと考えられる。一方，冬が寒く CU" が多
くなった年，
とりわけ CU" が約 1 ， 500 以上に達した場
合には DTS" がほとんと変 化していないように見える 。
弓t
Meteorol
.
)59(2) , 2003
農業気象 (よ Agric.
Table2
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. The normals of averaged
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また (3 )式は CU. が 1 ， 560 の場合に DTS. の極 小 値
が最小となる起算日を選んだ。そしてこれを休日民を考慮
23.7 日を与えるが，この値はモデル B の DTS m の値，
した場合に適切な起算日 D ， として用いることにした。
すなわち 23.8 日に近し 、 。そこで本研究では，たとえ休眠
起算日 D ， は最も早かった高知で通日 27 日，最も遅かっ
解除を考慮したモデル C であっても ，
式 ( 3 ) の DTS.
た八丈島では通 日 52 日であ っ たが，
ほとんとの 地点で
の極小値を与える CU. 0 ， 56 0 ) 以上の値が得られた 年
通日 35~45 日の間となった。モデル A の 起算 日 D s と
については ， DTS. として極小値の 23.7 a を等しく用い
比較すると，早くなっている地点が多いものの ， 25 地点
ることにした。
中，
3.3 . 3
起算日 D ， の決定について
1 8 地点は 1 ~6 日程度の早まりにとどまり ， 全般的
に大差はなかった。従って ， 起算日 D c は起算 日 D s と同
3.3.2 項の解析に用いた 7 地点以外の暖地 を含めた 計
25 地点について，式 (3 )の CU. と DTS釘の関係式に最
様に， 休 眠期 間とその後の生育期 間との境界の 時期をお
およそ反映したものと考えられる。
も近い双方の積算値をもたらす起算日を D c として改め
モテールを一般化するためには ， 起算日を l つの多項式
て求めることにした 。 起算目前日までのチルユニ y 卜の
でなるだけ簡単に求められるようにしておく必要があ
積算値に基つ、いて，翌日の起算日から実際の開花日まで
る。暖地として取り扱っ た 2 5 地点につ い て得られた D c
に要する DTS 積算値を式(3)を使って年ごとに推定
について ， 式 ( 2 ) を求めたときと同様の手順 で重 回帰分
し ， 開花日の計算に用いるという手順を，通日 1 ~70 日
析を行った。その結果，以下の式 (4 ) が得られた。
の 1 日間隔で起算臼を変えながらすべての事例で繰り
返し
1 962 ~ 1990 年の 29 年間の推定開花田の RMSE
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ここで D目は起算 日 D ， の推定値(通 日 ) ，
l 月，
Tw は ，
モデルでも休眠解除過程を考慮したモデル C ではこれ
12 月，
が 2.8 日 となり ，
2 月の平均気温の平年値 ("C) ， L は海岸からの距
モテ、ルの 一般化 による誤差の増加を多
少なりとも抑えたということができる。
離 (km ) ， S は観測点を中心にした 31km 四方(国土数
値情報第三次地域区画メッシュで 31 メッシュ四方)に
休眠解除の年ごとの遅速の影響が，開花日の推定精度
おける海域の占める割合である。式 ( 4) では Tw につ い
に最も影響し ，
ては正の係数 ，
なった八丈島では，モデル C の適用により RMSE が
L については負の係数 ，
次の項まで考慮したが，
岸，
S については二
これは起算 日 D ， が ，
3. 1 日まで減少した 。
暖かい沿
しかも半島の先や離島にある地点ほど遅れる傾 向 が
あることを反映しようとしたことによる。
モデル B で RMS E が 6.7 日 と最大と
この他の地点でも，長崎ではモテ
ル B に対してモデル C で RMSE が 0.5 目減少するな
25 地点の D ，
ど，
25 地点のうち過半数の 14 地点で モ デル B に比べ
と D " との関係を確かめた結果 ， RMSE は 2.5 日であっ
C で RMSE が減少した。 Fig.3 の推定開花 日 の推移に
たことから ， 比較的正確に起算日を式 (4 ) によって推定
関する八丈島や長崎の例を見ても，モデル A や B では
できたものと判断した 。 式 (4) から計算した各地の起算
推定できなかった大きな変動を伴う年の開花日に ，
日 D目の値は Table 2 に示したとおりである 。な お，本
ル C の推定開花日がかなり近ついていることがわかる。
モデ
研究では起算日 D ， とその相関に最も寄与した気温の変
これらの地点では ， 休眠後の生育期間中の気視だけでは
数として 12 - 2 月 の平均気温平年値を選んだが ，こ の期
捉えることのできない休日民解除の遅速の影響による実際
間の平均気温を起算日 D ， の算出に使うことが適切かに
の開花日の大きな変動についてもモデル C で捉えられ
ついてはさらなる精査を要する 。
たことから ，
3.
3.4 モデル C による開花田推定結果
モテルの一般化による開花日の推定精度の
減少を抑えたことができたといえる 。
一方，
以上 に述べたよ う に ， 式 ( 4) に よって求められた起算
モデル C の適用によってモデル B より開花田
の推定誤差がかなり大きく増加した地点は銚子 ( RMSE
日 D 白と ， D 目前日までの毎年のチルユニ y ト積算値
(CUα として記す)，そしてこの CU" から式(3)を使っ
て求めた開花までに要する年ごとの DTS 積算値
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推定を試み ，
これまで述べた 2 つの モ デルによる推定結
果 ・ 推定精度を比較した 。
推定誤差
(RMSE)
3 つのモデルによる開花日の
を Table 3 に示す 。全体的に見る
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日 ，これに女千してモデル B では 3.0 日となり，モデルの
一般化に伴って推定誤差は増加した。同じ一般化された
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の増加は 1. 2 日) ，
大阪(同じく 0.9 日) ，
洲本(同じく
過程を考慮したことによる開花田の推定精度がかなり改
0.7 日)であった 。 この原因は，式 (4) における起算日
善された 。
しかしながらこれら 6 地点のうち，最も温暖
D目の計算誤差に起因するものであった 。 Fig.3 の銚子
な種子島ではモデル C の適用によって逆に RMSE が
における推定結果を見ると ，モ デル C による推定開 花
モデル B の場合に比べて 3.2 日増加し，
田が全般に早いことがわかるが， こ れは式 (4 ) による起
Tこ 。
モデル B ，
算日 D田が早めに推定されたことによる。銚子では，過
13. 2 日となっ
C による開花自の推定結果の例を Fig . 7
去のデ ー タを解析的に用いて求めた D ， が通日 43 日で
に示す 。 ここに挙げた暖地の 4 地点では，冬季の気混が
あるのに対し，式 ( 4 ) による推定値 D白は通日 39 日と
左右する休眠解除の遅れ ・ 進みと ，
4 日の誤差が現れた。また大阪でも両者の差は 4 日，洲
が影響する生育の遅速， 双方の年による違いの影響を大
2 月下旬以降の気温
本では 5 日となりいずれも大きい。 モ デル C に用いる
きく受けるので，相対的に大きく変動する傾向にある 。
べき起算日 D自の計算誤差が開花日の推定精度に与える
休眠解除過程を考慮していないモデル B の推定開花日
影響をこれらの地点について調べてみると ，
日 ，大阪で 1. 2 日 ，
銚子で 1.3
洲本で 0.8 日の RMSE の増加をも
は，種子島以外の場合には比較的実際の開花日の推移に
近い年も多いが，詳細に調べると潮岬の 1974 年，
1
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たらしたことがわかった 。 これらの地点でのモデル C
年，宇和島の 1974 年， 1989 年， 1990 年， 大島の 1966
による推定精度の向上のためには ，
年や 1989 年など，
起算日 D" を求める
特 i こ開花日が大きく変化した年には
ための式 ( 4) について ， 回帰分析に用いる説明変数など
推定誤差が 10 日前後になる場合も見られた 。
をさらに検討する必要のあることが考えられる 。
子島では実際の開花日に比べて推定開花日の変動がはる
3.3.
5
かに小さく ，
モデル C の検証
これまでモテソレの作成に用いてきた地点以外について
も，各モテソレが適用可能かを確かめる目的で，
3 . 3.1 項
また ，
種
モデル B ではほとんど開花田の推定が不
可能のように見える 。
一方，モデル C による推定開花自の推移を見てみる
で述べた|暖地としての条件 ( 11 ~ 1 月の平均気温の平年
と種子島以外については ，
値が 7 SC 以上)に当てはまる 6 地点の 気象官署 ( Fig
が少なくなり，実際の開花日の推移にかなり近つ、いた 。
l 中の A ~ F)
種子島については実際の開花日の推移に比較的類似した
を選択し ，
ソメイヨシノの開花日の推定
に各モデルを適用して精度を比較することにした 。
Table4
に，
これらの 6 地点について，各モテ' ルに用
上に述べた年については誤差
バタ ー ンの推定開花日の推移が得られたものの，全体的
に推定開花日の方が遅くなる結果となった 。 前項で述べ
いた起算日と開花日の推定誤差 ( RMSE) を示す 。 モデ
たように，
ル A の開花日の RMSE は最小の地点で、 2.9 日 (福江)，
実 際の起算日 D ， より 4 日早くな っ たことによって，モ
Fig. 3 の銚子の例では起算日 D" の計算値が
最大の地点、では 6.9 日(種子島)であった 。 一方， 一般化
デル C による推定開花日が実際より早自にシフトした 。
いずれの
この種子島の例は逆にモデル C による推定開花日が遅
地点でも RMSE は増加し 3.0 ~ 10.2 日の範囲となっ
れる方向にシフトしていることから，銚子とは逆に起算
後のモデル B ではモデル A の場合に比べて ，
た。休日民解除を考慮したモデル C を適用した場合には，
日 D国の計算値が遅くなったことによると考え ，
6 地点のうち 4 地点で RMSE がモデル B の場合に比べ
通してそれを確かめようとした 。 しかしながら ， 種子島
解析を
て 0 .4 ~ 1.1 目減少した。特に潮岬や福江では ， 一般化す
の場合にはモデル C において起算日をいくら早目に設
る前のモテル A よりも RMSE が少なくなり，休眠解除
定しでも RMSE が 13 日を下回ることはなかった 。
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ニ y トのもとにな っ た休眠解除に関わる感温特性はソメ
ら開花田の推定精度が低下したと考えられる 。
本研究のモテ、ル作成て、用いた 55 地点のうち ，
イヨシノのものと変わらないと本研究では仮定し，モデ
ル C に組み込んだ。 生存南限に極めて近い地域を含め
最も温
暖な八丈島の冬季 ( 12 ~2 月〕の平均 気温は平年で
た暖地全体の中で，休眠中のソメイヨシノの感温特性が
11
.
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今回用いたチルユニッ 卜のもとになる感温特性に近い
であるが，種子島の場合にはそれよりもさらに
I C 高く，ソメイヨシノの休眠を完了させる低温条件と
か，休眠中の感温特性に地域差があるか，さらに感温特
してはかなり限界に近いものと考えられる 。 落葉樹が極
性に地域差が無くても低温要求に地域差があるかについ
めて暖かい気候条件下に置かれた場合，休眠完了に必要
て，さらに検討を要する点は多いといえる 。
O
な低温遭遇の時間数が少なくなったり，また，寒冷な地
4.
方で認められるよりも相対的に高い気温条件下でも休眠
完了が起きることがしばしば報告されている(たとえば
まとめ
これまでの混度変換日数法 ( DTS 法〕では ， 過去複数
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年の実際の開花と気温のデ
究で求めた ， 休眠 l こ有効な低温時間数(チルユニット)
本研究では，気候影響の評価にも応用できるようにする
と生育に必要な DTS の聞の関係は，式(3)を導くのに
目的で，過去複数年分の開花日と気温のデータが無い地
用いた地点のある西日本から八丈島では適用可能なよう
点、でもソメイヨシノの開花日の推定が可能になるような
に思われるが，種子島のように休眠解除の点で生存南限
一般化モデル の作成を試みた。特に暖地では ，開花前年
と見られるような極めて温暖な地域では ，
冬に受けた低
の秋から開花年の春先にかけて起きる休眠解除過程を モ
温から式 ( 3 ) で推定されるほど多くの DTS は実際には
デルの一般化にどのように考慮させるかについても検討
タの解析を必要としたが，
必要ないことも予想される 。気候の温暖化が落葉樹の生
した 。
育にどのように影響するかについて予想する場合，特に
花時期前後までの気温推移さえ得られれば適用可能とな
生存南限付近での休眠時の感温特性の変化を把握するこ
るものである 。
とも重要となるであろう 。
Richards
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l (1 974 )
開花前年秋季以降，開
この一般化モテ、ルを実際 l こ適用する場合，
まず 11 ~ 1
月の平均気温平年値が 7SC 以上の暖地かどうかを判定
今回，休眠解除の遅速の指標として用いたチルユニ y
トは，
ここで作成したモデルは ，
が モモ の休眠解除に対
する 。 暖地でないと判定された地点については，緯度や
する感温特性をもとに提案したものである 。 このチルユ
海岸からの距離，
1 ~3 月の平均 気温平年値から多項式
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を使 っ て求めた起算日 Dme と，
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9 (江幡守衛 ・ 石川雅士 ， 1987: 植物季節と有効
こ の一般 化モ デルでは，休眠解除過程は考慮されない
が，
東北から北信越，
北関東の多くの地点では，この一
般化モデルで RMSE が 2 日以下となり，かなり精度の
高い 推定が可能なこと がわかった。
一方，暖地と判断 された地点については， i ) 起算日を
12~2 月の平均気温平年値と ，海岸からの距離，
海洋度
といった地形因子から式 ( 4 ) により求める ， ii ) 注 目 年
の休眠解除過程の遅速を表すチ ルユニット の積算値を上
記の起算 目前日ま でについて 求める，
ii i)その年 の開花
までに必要と見込まれる DTS 積算値を，
上記のチルユ
ニット積算値から式 ( 3 ) を使って求める， iv ) 毎日の日
平均気温を使って計算した DTS を起算日から積算し，
これがその 年に見込まれる DTS 積算値に達した日を推
定開花日とする ，
という手順を経ることになる 。
既往のモデル，休眠解除過程を考慮した暖地用の 一般
化モデルと，休眠解除を考慮しない暖地以外のための 一
般化モデルの 3 種類を，暖地と判断した各地点について
適用し ，
休日民を考慮したことによる推定結果 ・ 精度への
効果について検証した。既往のモデルでは推定誤差が暖
地の解析地点全体で 平均して RMSE で 2.7 日，
これに
対して休日民を考慮しなかった 一般化モデルで 3.0 日と精
度は低下した 。 一方の休眠解除過程を考慮した一般化モ
デルではこれが 2 . 8 日となり，
一般化に伴う推定誤差の
増加を多少なりとも減少させた。ソメイヨシノの生育場
所としては非常に暖かい八丈島では ， 実際の開花日の大
積算気温 一 名古屋におけるソメイヨシノの開花につ
きな変動を，休眠を考慮した 一般化モ デルによる推定開
いて
花日がよく捉えることができ，既往のモデノレの場合より
C
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も 3 日 以上 ，
RMSE を減少させることができた。
しかしながら ，
たとえ暖地であ っても ，
休眠解除を考
慮した 一般化モテ、ルの適用によって，かえって誤差が増
加した地点が見られた。誤差増加の原因としては ，
DTS
の起算日の計算精度があまりよくないことがまず考えら
れた 。 加えて，今回用いたチルユニ y トを暖地に位置す
るすべての地点のソメイヨシノにそのまま適用してよい
かとい っ た低温評価の方法の再検討も必要である。仮に
地域ごとに休眠期間中の感温特性の違いを見いだせれ
ば，これをモテ‘ルに組み込むことでさらに推定精度の向
上 が期待で きる。暖地用のモデルの 一般化で残った上記
の課題をク リ アでき，暖地以外のための一般化モデルと
組み合わせれば，相 応の評価精度が期待できるような
メッシュベ ー スの開花日分布の推定あるいは植物の生育
の気候影響評価への応用も可能になるであろう 。
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日本農業気象学会東海支部会誌，
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