雨雲はどのように生まれ、どんな道のりをたどって豪雨になるのかは不明な点が多い。森林総合研究所と熊本大学の研究チームは、1時間ごとに雨を自動で採取できる雨雲地上観測装置「スマートレインサンプラー」を開発した。これは、雨を集めて雨水を分析し、雨雲の動きや水蒸気量などの性質を調べることができる。線状降水帯など大雨や集中豪雨をもたらす危険な雨雲(積乱雲)の特徴を解明する手がかりが得られるという。
同観測装置は、豪雨が発生する時の降雨過程の解明に利用できる水の「安定同位体比(ことば参照)」をを指標に用いて測定。このデータを気候モデルや人工衛星の広域水蒸気情報と組み合わせて分析する。
従来の観測方法では安定同位体比の測定間隔を短縮することが難しく、短時間で変化する豪雨の実態を把握するには限界があった。研究チームは、30分~約100時間の任意の時間間隔で雨を自動採取できる同観測装置を開発。雨は、雨雲に含まれる重い水分子から先に地上に落ちる(降る)ことから、同位体比を調べれば雨雲の動きが分かる。
さらにこのデータを用いて、豪雨をもたらした雨雲が一つの水蒸気から来たのか、複数が合わさったのかなども判別できるようになり、降り始め時点の「雨雲の水蒸気量」を推定できる。
研究チームは今後、熊本市と山鹿市の2カ所に設置したスマートレインサンプラーを使って、冬季、梅雨・夏季による雨雲の水蒸気量の違いなどの観測を続け、より広範囲なデータ収集を進める予定だ。
【ことば】
水の安定同位体比=水には、同じ〝水〟分子でも重さ(質量数)が違う種類があり、その割合のことを水の安定同位体比と呼ぶ。雨や川、地下水などでは、でき方や通ってきた道が違うために安定同位体比がすこしずつ変わる。

「ペピーノ」と聞いてどのような姿や味を想像するだろうか。あまりなじみのない人も多いだろう。ペピーノは、南米のアンデス山脈地帯のペルー、エクアドルが原産のナス科の野菜。メロンや洋ナシに似た味と香りが特徴で、皮をむいて生食するのが一般的だ。アミノ酸やビタミンが豊富で、疲労回復や美肌効果のあるアスパラギン酸はレモンの6倍も含まれる。
東京農業大学では2016年から、髙畑健教授を中心に大学戦略プロジェクトとして「ペピーノプロジェクト」を発足。農大ブランド化に向けて栽培技術の研究に取り組んでいる。わが国へは、果物としてニュージーランドから1983年に導入されたが、栽培技術が確立されず、定着しなかった。そこで髙畑教授らは、「未利用生物資源から作物を創造するのも農学の役割」と一念発起。ペピーノ栽培研究の導入の地でもある神奈川県で、おいしい果実を安定生産するための新技術開発が始まった。
これまでの国産ペピーノは糖度が6%程度と低く、栽培が軌道に乗らなかった。そのため、普及させるには実の高糖度化が求められた。そこでトマトの高糖度化技術をヒントに「リング処理」を開発した。リング処理は、穴が直径4㍉程度のワッシャーに挿し穂を通して挿し芽をするもの。誰でも簡単に高糖度なペピーノを栽培できるように、資材はホームセンターなどでも売られているものを使った。この処理で茎の一部の肥大を抑制。根の成長が阻害され根量が減少し吸水が抑えられ、実の果汁が濃縮。糖度10%以上の高糖度果実が収穫できた。この栽培方法は、根量減少植物栽培方法として特許も取得している。
研究では、ペピーノがトマトのかかりやすい青枯病や萎凋病に強い抵抗性を持つことも確認。ペピーノとトマトは接ぎ木の親和性も高く、ペピーノを台木にしたトマト栽培の研究も進んでいる。
今後の課題は害虫対策という。手間のかからない栽培方法やリング処理の不要な新品種の育成などの研究も進める方針だ。
髙畑教授は、同県厚木市などとペピーノを市の特産品にする活動にも取り組む。「ペピーノの存在を多くの人に知ってもらい、普及していきたい」と熱く語る。

病害虫被害を減らす防除DX(デジタルトランスフォーメーション)サービスを提供する㈱ミライ菜園(愛知県名古屋市、畠山友史代表取締役)は、AIを活用し病害虫発生を予測する防除DXアプリ「TENRYO(テンリョウ)」を開発した。
「AIにより正確な発生予測を農家に提供できれば、最適なタイミングで必要最小限の農薬だけを使用できる」がコンセプト。野菜や果樹、水稲病害虫の予防的防除を支援し、季節外れの高温や長雨など、イレギュラーな条件下でも高い精度を発揮する。
TENRYOはスマートフォンやタブレットで使え、管理画面はパソコンで利用できる。①毎日、病害虫発生を予測②発生マップによる可視化と記録・共有③防除履歴に基づく適用農薬の推奨表示――などが特徴だ。
病害虫からの被害を防ぐには、適切なタイミングでの農薬散布が効果的だ。しかし、近年は気候変動の影響が深刻で発生予測が難しく、これまでの勘と経験だけでは通用しにくくなっている。
TENRYOは過去20年分の気象データとアプリ利用者から集まる発生履歴を照らし合わせ、病害虫の発生を6日先まで予測する。キャベツやブロッコリー、タマネギ、トマトなどのほか果樹にも対応する。
また、イネカメムシの発生危険度も予測。温度や降水量、日照時間などの気象データと過去の発生履歴を調べ、果樹カメムシの予測モデルで培ったAI技術を応用した。
愛知県の実証試験でのイネカメムシ予測では、AIのアルゴリズムが7月上旬にかけて発生リスクの急上昇を検知したため即日、アプリの利用者に警戒や防除を促すプッシュ通知を発信。同月、愛知県農業総合試験場環境基盤研究部病害虫防除室の発生予察情報(注意報)が発出され、イネカメムシの発生数が7月上旬としては過去10年で2番目に多く、通知のタイミングと一致し、整合性が確認された。
個人農家が利用できる「TENRYO(個人農家版)」を7月にリリース。使用量は月990円(税込み)でWebからダウンロードできる。圃場の病害虫発生状況をアプリで月に5回報告すれば無料になる。




















