多様な環境下での小麦品種の最適な播種率の選択を支援する意思決定支援システム

A Decision Support System to Guide Grower Selection of Optimal Seeding Rates of Wheat Cultivars in Diverse Environments.

• Jordan D Stanley
• Grant H Mehring
• Jochum J Wiersma
• Joel K Ransom

抄録

硬質赤春小麦（HRSW; L. ）の生産における播種率は、投入コストと穀物収量に影響を与えます。HRSW 栽培品種の最適播種率（OSR）を予測することで、コストのかかる播種率の研究が不要になり、OSR を使用している生産者は収量と播種効率を最大化することができます。多様な環境で栽培された HRSW 栽培品種の OSR を決定するために、米国北部プレインズ州の 32 の環境で実施された播種率調査のデータをまとめた。遺伝的・表現型的に多様な特徴を持つ12品種を2013～2015年に5回の播種率で評価し、2017～2018年には9品種を評価した。OSRは環境内では品種間でばらつきがあった。栽培者が選択した品種のOSRを決定する際に、また、その品種が播種された環境のOSRを決定する際に役立つ意思決定支援システム（DSS）を開発することを目的として、品種環境の相互作用を調査した。播種率データの10倍反復交差検証を用いて10の決定木モデルを適合させ、モデル分散の値を最小化することで最もロバストなモデルを選択した。最終的に、多様な環境下でのHRSW品種のOSRを予測するための決定木モデルは、剪定法によるバイアスが最小であり、OSR予測のモデル分散が許容範囲内であることから、最も信頼性が高いと考えられた（RMSE = 1.24）。このモデルから得られた結果は、OSR を決定するための栽培者の DSS を作成するために使用され、品種のストロー強度（耐宿 泊性の指標として）、耕起能力、環境の収量に依存した。OSR の推奨値は 310 万～450 万種子 ha の範囲であった。特に HRSW の新品種を播種する際には、この DSS を使用して平均収量に対して OSR で播種することで、生産者は利益を得ることができる。

Seeding rate in hard red spring wheat (HRSW; L.) production impacts input cost and grain yield. Predicting the optimal seeding rate (OSR) for HRSW cultivars can eliminate the need for costly seeding rate research and growers using OSRs can maximize yield and seeding efficiency. Data were compiled from seeding rate studies conducted in 32 environments in the Northern Plains United States to determine the OSR of HRSW cultivars grown in diverse environments. Twelve cultivars with diverse genetic and phenotypic characteristics were evaluated at five seeding rates in 2013-2015, and nine cultivars were evaluated in 2017-2018. OSR varied among cultivar within environments. Cultivar environment interactions were explored with the objective of developing a decision support system (DSS) to aid growers in determining the OSR for the cultivar they select, and for the environment in which it is sown. A 10-fold repeated cross-validation of the seeding rate data was used to fit 10 decision tree models and the most robust model was selected based on minimizing the value for model variance. The final decision tree model for predicting OSR of HRSW cultivars in diverse environments was considered the most reliable as bias was minimized by pruning methods, and model variance was acceptable for OSR predictions (RMSE = 1.24). Findings from this model were used to develop the grower DSS for determining OSR dependent on cultivar straw strength (as a measure of lodging resistance), tillering capacity, and yield of the environment. Recommendations for OSR ranged from 3.1 to 4.5 million seeds ha. Growers can benefit from using this DSS by sowing at OSR relative to their average yields; especially when seeding new HRSW cultivars.

Copyright © 2020 Stanley, Mehring, Wiersma and Ransom.