衛星データを活用した新たなツールでオリーブミバエ対策
研究者らは、気候変動下におけるオリーブミバエの被害に対処するため、衛星データを活用したツールを開発した。
イタリアのフラスカティにある欧州宇宙機関（ESA）で最近開催された会議において、研究者たちは、気候変動という課題に直面する中で、オリーブミバエの被害を抑制・予防するのに役立つツールを発表した。
このプロジェクトは、オリーブの木とオリーブミバエの生物学的サイクルを、関連する衛星データと統合することから生まれました。
「このプロジェクトは、現在進行中の害虫防除の取り組みに対する新たな貢献と捉えるべきです」と、イタリア新技術・エネルギー・持続可能な経済開発庁（ENEA）の研究者ルイジ・ポンティ氏は『Olive Oil Times』に語った。
「プーリア州全域で10年間にわたる野外試験を行うことは不可能です。しかし、このモデルを使えば、わずか数分で仮想的にそれを実現できるのです」
このプロジェクトの重要なデータ源は、NASAの2つの衛星「テラ」と「アクア」に搭載された中解像度画像分光放射計（MODIS）センサーによる衛星観測データである。
過去 20 年間にわたり、これらのセンサーは、植生指数などのいくつかの地表変数を測定すると同時に、信頼性の高い地表温度データも提供してきました。
「これらのセンサーは、宇宙から地表温度を1日ごとの時間分解能で測定し、通過時刻のおかげで、おおよその1日の最高気温と最低気温も捉えていました」 とポンティ氏は述べた。
関連記事：オリーブミバエの共生関係の秘密を解き明かすこのプロジェクトのドイツのパートナー企業であるMundialisの創設者、マルクス・ネテラー氏による以前の研究では、衛星観測データから気温データを抽出する手法が考案された。
さらに、MODISセンサーは雲を透過できないため、雲による観測の空白を埋めるために、統計と空間情報に基づいた手法が開発された。
Ponti 氏とその同僚たちが発表した研究は、この広範なデータセットを、MODIS から導出された「正規化植生指数（NDVI）」と呼ばれる植生指数と関連付けることを目的としたものでした。
MODIS NDVI は、地球表面の緑の植生の量を測定し、年間を通じての土地被覆に関する情報を提供します。この情報は、MODIS 衛星から得られた気温データの精度を高めるために利用することができます。
この手法の有効性は、NDVI データを用いて MODIS から得られた地表温度を較正する方法を開発したイスラエルの科学者チームによる先行研究に基づいています。
「彼らはオリーブの樹冠内に温度計を設置し、MODIS NDVI を使用して補正した MODIS 衛星から得られた温度は、最も近い気象観測所よりも樹冠の温度をより正確に推定できることを発見しました」とポンティ氏は述べています。
これらのデータのおかげで、植物とオリーブミバエの両方が経験する温度を推定することが可能になりました。
「農業に真の影響を与えたいのであれば、日々何が起こっているかを観察する必要があります。なぜなら、植物や相互作用する生物は、そのように機能しているからです」とポンティ氏は指摘する。
農業生態系に関する極めて正確な情報の必要性から、非営利の科学コンソーシアムであるCASAS Globalとの協力のもと、生理学に基づいたオリーブ農業生態系の人口動態モデルが開発された。非営利の科学コンソーシアムであるCASAS Globalとの共同研究により、オリーブ農業生態系の生理学的基盤に基づく個体群動態モデルが開発されました。
このモデルの出力は、オリーブの木とオリーブミバエのライフサイクル、およびそれらの相互作用を詳細かつ現実的に生物学的表現したものです。
この種のモデリングは、トップダウン手法（衛星データを使用）とボトムアップ手法（生物学的メカニズム）を組み合わせたものであり、 双方の限界を克服し、農業管理における戦略的分析のための強力なツールを提供する。
衛星観測、 生物学的モデリング、およびオープンソースの地理情報ツールを組み合わせることで、研究者は、これまでにない時間的（日単位）および空間的 （250メートル）の解像度で、動的変化を視覚化・分析することが可能になります。
「植物については、[このモデル]は葉の個体群、枝の個体群、根の個体群をシミュレートします。同じ基本モデルを用いて、植物の器官や昆虫の各発生段階の誕生、成長、老化、死をシミュレートします」とポンティ氏は述べた。
「したがって、我々のオリーブ－オリーブミバエシステムでは、昆虫と植物の両方を記述するために同じモデルを使用しています」と彼は付け加えた。
植物にとっての主要な資源は、太陽放射に含まれるエネルギーに加え、土壌からの養分と水です。一方、ハエにとっての資源は、餌となる植物、つまり産卵のために見つけられるオリーブの数です。その生命活動（成長、繁殖）は、オリーブの入手可能性に依存しています。
「これにより、モデルにはある程度の生物学的リアリズムが生まれます。なぜなら、モデルは生物が直面する現実世界の資源制約に縛られているからです」とポンティ氏は述べた。
「ハエがオリーブを見つけられない場合、自然界と同様に繁殖休止状態に入ります。 したがって、これは感染を正確に『予測』するツールではありませんが、特定の条件下ではその環境が感染に適していることを示すことはできます」と彼は説明した。
「『ハエが明日やってくる』とは言えませんが、『この地域は現在、ハエの発生を助長するような条件を備えている』とは言えます」とポンティ氏は付け加えた。
天気予報と同様に、生物学的予測も難しいものです。天気予報自体、3日程度という短期間を超えると信頼性が低いとされています。
「それでも、我々は生物学的モデルへの入力として気象データを使用しているため、不確実性は増幅されます」とポンティ氏は述べた。「我々のモデルが提供するのは、戦略的な情報です。」
予報はいつ行動すべきかを示すことはできるが、なぜ何かが起きているのか、あるいは気候変動の中でいかにしてより効果的に備えるべきかまでは教えてくれない。
「そのためには、現場におけるメカニズムや力学を理解する必要があります」とポンティ氏は述べた。「要点はここです。 もしオリーブハエが主要な害虫であるなら、特に気候変動下において、気候に関する前提が時代遅れとなり、それに基づく管理ルールがもはや通用しなくなる中で、経済的・運営的にいかにしてより良く管理できるか？」
関連記事：研究者が気候データから収穫量を予測するアルゴリズムを開発「我々はアンダルシアでの研究でこれを明確に示しました」と彼は付け加えた。 「例えば、一部の地域では、オリーブの開花を誘発するのに十分な低温時間がもはや確保できていません。温暖な地域では、気温がハエの耐熱限界に近づいたりそれを超えたりするため、ハエの個体数が閾値以下に抑えられています。」
より正確な気候および植生情報を活用することで、政策立案者は害虫防除戦略を見直すことができる。
アンダルシアのように、総合的防除機関がモニタリングを行い、処理方法を指示するような地域特有の介入や政策は、過去のデータの分析に依存しています。
「例えば、従来は 5 月からモニタリングを開始していましたが、冬の気温が高い場合は、もっと早く開始したほうがよい場合もあります」とポンティ氏は述べています。
オリーブミバエは個体数が急速に増加し、オリーブの木のライフサイクルと密接に連動しており、オリーブの果実と気候が適していれば一年中繁殖することができます。このため、世界中のオリーブ栽培において重大な害虫となっています。
「早期に監視・防除を行わないと、すぐに手に負えなくなる」とポンティ氏は述べた。「したがって、最善の対策は、冬の終わりや春の初めといった『静かな』季節であっても監視を続けることかもしれない。将来の気候変動の傾向を考えると、先手を打つことが極めて重要になるだろう」
天候がますます予測不能になり、極端な気象現象がもはや例外ではなく日常的になるにつれ、農業関連機関は効果的な防除サービスの計画を立てることにますます困難を感じている。
「このモデリングツールを使えば、現場で何が起きているかを現実的に把握することができます。これほどの規模と期間にわたる現場観察では、決して得られない情報です」とポンティ氏は語った。
「プーリア州では、イタリアのパートナーであるRecubeが提供するクラウドコンピューティングのおかげで、数十万カ所の地点について、250メートルの解像度で、20年間にわたるオリーブとハエの動態を日単位でシミュレーションしました」 と彼は付け加えた。
「現地観測から同種のデータを得ることは、単に不可能です。この種のシステムを使えば、実質的に無料で、現場レベルの洞察を得ることができます」とポンティ氏は続けた。
気候は植物と昆虫に異なる影響を与えるため、両者の相互作用やバランスも変化します。
「それを把握しておくことは重要です。早期介入など、さまざまな管理シナリオをシミュレーションし、その有効性を評価することができます」とポンティ氏は述べた。
「プーリア州全域で10年間にわたる野外試験を行うことは不可能です。しかし、このモデルを使えば、わずか数分で仮想的にそれを行うことができます」と彼は付け加えた。 「つまり、短期的な予測には向いていません。なぜなら、それには極めて詳細なリアルタイムの生物学的・気候データが必要になるからです。しかし、状況を把握し、戦略的に計画を立てるには最適です」
NASAの「アクア」および「テラ」衛星は、まもなく運用終了を迎える予定だ。その結果、研究者たちはすでに、欧州気象衛星開発機構（Eumetsat）や欧州宇宙機関（ESA）が打ち上げた、同様のセンサーを搭載した他の衛星の利用に向けた取り組みを進めている。
同機関の次世代センチネル衛星は、高い空間分解能を持ち、地表温度を観測することができます。
「しかし、現在のところ、日ごとの時間分解能は備わっていません。とはいえ、将来のセンチネルミッションでは日ごとの分解能を実現する計画があります」とポンティ氏は述べた。
「つまり、地球上の生命を調節する自然のサイクルである概日リズムに不可欠な、1 日の最高気温と最低気温のデータを提供できないということです」と彼は説明した。
衛星データやその他の気候データを、生理学に基づいた人口統計学的モデル情報と組み合わせることは、今後数年間、オリーブ畑だけでなく、研究者がすでに調査している多くの作物にとっても極めて重要になる可能性がある。
このプロジェクトは、TEBAKA プロジェクトの枠組みの中で実施され、Med-Gold プロジェクトによって開発された ICT インフラストラクチャに基づいています。これらはいずれも、欧州連合（EU）の資金援助を受けています。
このデータを戦略に活かすためには、公的機関や地域組織が行動を起こす必要があります。
「不足しているのは、必要なクラウドコンピューティングをサポートするための研究およびプロジェクトのリソースです。同時に、2003年から2023年までの約20年間にわたる、私たちが使用したデータセットの時系列を維持・拡張する必要があります。これは長く、貴重な期間です」とポンティ氏は述べた。
「気候変動は、今世紀の終わりに起こるようなものではありません。今まさに起きていることなのです」と彼は結論付けた。 「特定の地域で過去に何が起きたかを統計的に分析することは優れた手法ですが、気候が急速に変化しているため、もはやそれだけでは不十分です。」