機械学習による作物単収予測モデルの高精度化

摘要

日本の2018年度のカロリーベース食料自給率は37%(概算)であった。2008年度（自給率:41%)からの約10年間で4ポイントの低下となった。日本は、世界でも有数のトウモロコシ•大豆の輸入大国であり(2018年度自給率：トウモロコシ約0%，大豆7%)、その多くを米国からの輸入(2017年トウモロコシ約78%，大豆約73%)に依存している。これら米国産のトウモロコシや大豆は、主に家畜飼料として利用される。したがって、米国のトウモロコシ•大豆の生産量変動は、家畜飼料価格の変動となって、わが国の畜産経営に直接的な影響を与えうる可能性のある不確定要素の一つであると言える。このような背景から、筆者は、わが国の食料安全保障に深く関係するアメリカ産トウモロコシ•大豆の生育量変動の早期予測を目的として、高頻度観測衛星センサ(MODIS)を活用した広域作物単収予測モデルの開発に取り組hできた[1,2]。