151cover (2022-06-22 09:55)

土壌の物理性第 151 号

令和 4 年7 月 20 日発行（年 3 回発行）

昭和 45 年 7月 31 日

学術刊行物承認

土壌の物理性Journal of the Japanese Society of Soil Physics

土壌物理学会Japanese Society of Soil Physics

ISSN 0387‑6012

第 151 号
2022年 7月

土壌の物理性
第 151 号

目

2022 年 7 月

次

巻頭言
論

田村憲司

...

1

辻本久美子 · 太田 哲 · 藤井秀幸 · 小松 満...

3

取出伸夫 · 諸泉利嗣 · 斎藤広隆（シンポジウム事務局） . . .

25

文1 ∼ 36 GHz 帯のマイクロ波に対する湿潤土壌の誘電特性：
モデルとその検証

シンポジウム特集
解説

次世代地球システムモデルに向けた統合陸域シミュレータの開発∼ 土壌物理プロセスに着目して ∼論

芳村 圭 · 新田友子

...

27

坂井 勝

...

35

坂部綾香

...

49

辰己賢一

...

57

濱本昌一郎

...

61

斎藤広隆 · 諸泉利嗣 · 取出伸夫（シンポジウム事務局） . . .

69

文

群落熱収支モデルを用いた蒸発散にともなう根圏土壌中の水分 · 熱移動の予測

解説

森林における水文循環がメタンガス交換に与える影響
作物生長モデルの高精度化に向けた根群域モデルの役割と課題
ダイズ圃場における土中水分 · ガスの時空間変動と作物生育

資料

第 63 回土壌物理学会シンポジウム総合討論「地表面−大気間の物質 ·エネルギー動態のモデル化 — 土壌物理学に求められるもの」

資料
2021 年度における土壌物理学会関連の博士論文 · 修士論文の題目
土壌の物理性編集委員会

...

77

坂井 勝

...

79

会務報告

........................................................................

81

編集後記

........................................................................

83

土粒子
圃場とモデルのはざまで早 10 年

①a

②

③

①b

表紙写真の説明①②③

a「カンボジア · プルサット州の水田」，b「PNA ベクトルネットワークアナライザーによる土壌試料の誘電率計測実験」
日本国内とカンボジア · プルサット州の水田で採取した土壌を用いて，様々な土壌水分量に対する誘電率を計測した．特に豊浦砂とベントナイト粘土については，18 GHz までの高周波数帯に対する誘電率の計測が可能な PNA ベクトルネットワークアナライザーを用いて誘電率の周波数依存性とそのモデル化について詳しく検討した．これらの結果は，10 GHz と 36 GHz のマイクロ波放射計を用いた全球土
壌水分量の衛星観測アルゴリズムの改良につながることを期待したい．詳しくは，今号掲載の論文「1∼ 36GHz 帯のマイクロ波に対する湿潤土壌の誘電特性：モデルとその検証」をご参照下さい．
「幹表面からのメタン放出量を測定する装置」
温帯林の湿地に生育するハンノキの幹下部に，アクリル製チャンバーを取り付けて密閉している．チャ
ンバーはチューブを介してメタンガス分析計に接続されており，測定時にはチャンバーと分析計間で空気が循環する．チャンバー内のメタン濃度の変化速度をもとに，幹表面からのメタン放出量を連続的に測定した．詳しくは，今号掲載の解説「森林における水文循環がメタンガス交換に与える影響」をご参照下さい．
「ダイズ圃場における土壌水分の多点モニタリング」
ダイズ圃場（郡山市）を対象として，土壌水分の時空間変動を把握するための多点モニタリングを行った．異なる資材を投与した処理区（2 m × 2.2 m）を計 73 区設け，土壌水分センサーを深度 10 cm に埋設した．得られた土壌水分の時空間変動に対してクラスター解析を行い，土壌水分の不均一性を評価
し，作物 · 収量データとの関係を調べた．また一部の処理区には，深度別に酸素 · 二酸化炭素センサーを埋設し，土壌ガス移動モデルの検証を行った．詳しくは，今号掲載の解説「ダイズ圃場における土中
水分 · ガスの時空間変動と作物生育」をご参照下さい．

第 20 回（ 2022 年度）
土壌物理学会賞（論文賞）候補の推薦（公募）について
土壌物理学会では，下記の要領で学会賞候補（推薦）を公募いたします．
学会賞種類：論文賞
対 象 論 文：2021（令和 3）年度に「土壌の物理性」（第 148，149，150 号）に掲載された論文（original paper）
推 薦 期 限：2022（令和 4）年 8 月 26 日（金）必着
推薦書に必要事項をご記入いただき，学会事務局（spsyomu@ml.affrc.go.jp）までお送り下さい．
推薦書様式は，学会ホームページ「学会賞」タブ http://js-soilphysics.com/prz 下部の “論文賞推薦書” をダウンロードしてご記入願います．
表

彰：2022（令和 4）年 10 月 29 日（土）2022 年度大会にて2022 年度土壌物理学会大会のご案内

日時：10 月 29 日（土） 9:30 ∼ 17:30（8:50 受付開始）

場

所：三重大学生物資源学部（対面および zoom によるライブ配信）

参加費：無料

シンポジウムのプログラムや発表登録，参加申込の詳細は，土壌物理学会ホームページ（https://js-

soilphysics.com/conf）を参照してください．ライブ配信への接続方法は申込者に後日配信予定です．要旨集は電子版（無料）とします．印刷版（1000 円）をご希望の方は，参加申込時にお申し込み下さい．

1. 開会 · 事務連絡9:30 ∼

2. 第 64 回シンポジウム
テーマ「不飽和帯 – 地下水間の水分 · 化学物質移動のモデル化— 土壌物理学に求められるもの —」総合司会（第 1 部）諸泉利嗣 副会長 岡山大学大学院環境生命科学研究科

9:40 ∼ 12:00，13:20 ∼ 14:00（1）森林斜面における不飽和浸透と地下水涵養について
小杉賢一朗

京都大学大学院農学研究科（2）不飽和帯からの地下水涵養過程の数値解析再訪
斎藤広隆

東京農工大学大学院農学研究院（3）水の安定同位体比による水田からの地下水涵養の推定
吉岡有美

島根大学学術研究院（4）汎用流域水循環シミュレーションツールにおける不飽和帯 – 地下水間の水分 · 化学物質
移動の取扱いについて
田原康博（第 2 部）

16:00 ∼ 17:30（5）総合討論（6）総括

地圏環境テクノロジー

司会

諸泉利嗣

岡山大学大学院環境生命科学研究科

取出伸夫会長（ポスター賞授賞式を含む）

3. 土壌物理学会総会

12:10 ∼ 12:40

総会では，土壌物理学会賞（論文賞）の授与を行います．

14:10 ∼ 15:40（対面のみ）
土壌物理学会発表要領に基づいて作成した発表要旨（A4，2 ページ（200 字程度の研究紹介を含む），pdf 形式）を，学会ホームページ（https://js-soilphysics.com/conf）へアップロード

4. ポスターセッション／企業展示

してください．開催方法については追って学会ホームページと学会メールニュースにて連絡いたします．なお，発表者は学会員のみとします．非会員の方は発表登録時にあわせてご入:::::::::::
会手続きの上，発表当日までに年会費の支払い手続きを完了してください．

5. 申込期間
ポスター発表登録：2022 年 9 月 1 日（木） ∼ 10 月 7 日（金）企業展示申込：2022 年 9 月 1 日（木） ∼ 10 月 7 日（金）参加申込

：2022 年 9 月 1 日（木） ∼ 10 月 21 日（金）問い合わせ先:土壌物理学会事務局〒514-8507 三重県津市栗真町屋町 1577
三重大学大学院生物資源学研究科
渡辺晋生

電話 059-231-9583

E-mail: spmt2022@ml.affrc.go.jp

土壌圏循環学研究室内

会費納入のお願い
土壌物理学会事務局
時下ますますご健勝のこととお慶び申し上げます．
当学会の会費は学会会則第 5 条に定められていますように，所定の期日までに納めていただくこととなっております．各位におかれましては，今年度（令和 4 年度）の会費を納入していただき
たく，お願い申し上げます．ご多忙の折りとは存じますが，9 月末日までに入金していただきます
よう，宜しくお願い申し上げます．
記

1. 会費の区分は，正会員 5,500 円，シニア会員 3,000 円（学会誌送付なしは無料），学生会員
3,000 円（学会誌送付なしは 1,000 円），賛助会員 22,500 円，講読会員 7,500 円となっております（学会会則第 5 条）．
2. 同封の振替用紙をご利用のうえ，会費をご入金ください．なお，誠に恐れ入りますが，手数料は各自でご負担ください．

3. 前年度未納の方につきましては，今年度分と併せてご入金ください．また，通信欄にはその旨ご記入ください．

4. 本状と入れ違いに入金済みの場合はご容赦ください．
5. 何かご不明の点等ございましたら，会計幹事の坂井までご連絡ください．

会費の支払い状況の確認，会員情報の変更は，土壌物理学会公式ウェブサイトの「マイページ」
から可能です．ウェブサイトをご利用になれない方，マイページのご使用方法が分からない方は，以下の学会事務局にお問い合わせください．

問い合わせ先:土壌物理学会事務局（会計幹事）〒514-8507 三重県津市栗真町屋町 1577
三重大学大学院生物資源学研究科
坂井勝

電話 059-231-9251

E-mail: spsyomu@ml.affrc.go.jp

土壌圏循環学研究室内J. Jpn. Soc. Soil Phys.
土壌の物理性No. 151, p. 1 (2022)

ペドロジーと土壌物理学
田村憲司 1

土壌断面を前にして至福の時間を過ごす人たちがいる．ペドロジストである．私はペドロジー分野で研究をしてきて 30 年以上になるが，様々なフィールドで土壌断面調査を行い，その土壌断面形態がどのようにしてできてきたかについて現場で思いを馳せてきた．また，ある土壌生成因子が卓越的に働き，一つの土壌生成作用が優位にはたらいた土壌断面に出会った時に，とても美しいと感じてきた．
基礎的土壌生成作用には大きく分けると，土壌物質の無機成分の変化を主とするもの，土壌物質の有機成分の変化を主とするもの，無機および有機土壌生成物の変化と移動を主とするものがある．3 つ目の，成分の変化と土壌断面中の移動を主とするものには，レシベ化作用（粘土の機械的移動集積），ポドゾル化作用，石灰集積作用などがある．
十分にそれらの作用が働いた土壌断面には，粘土の移動集積層やアルミ · 鉄集積層，炭酸カルシウム集積層が観察でき，特徴的な層位として記載することができる．
しかしながら，土壌生成作用は働いてはいるが，その作用が弱い場合やその作用が働きはじめて時間的に長くはな
い場合には，特徴的な層位が確認できないときがままある．その時に役に立つ手法が不撹乱土壌の薄片観察である．
偏光顕微鏡下で土壌の微細な形態を観察している間も時を忘れる．土壌薄片プレパラート中の粗粒質画分（一次鉱物や岩片，粗大植物残渣など）と細粒質画分（粘土の凝集体や腐植と混ざり合った複合体である団粒，単粒など）との間の分布パターンや配光性を観察しているときも，限りなく美しいと感じる．ポドゾル化作用が働き始めると三二酸化物の集積物質が石英や長石などの一次鉱物のまわりに沈積し始める．十分にポドゾル化作用が進行すると完全に一次鉱物粒子のまわりを取り囲んでいく．強度に発達したポドゾルの中には，鉄の集積層が鉄盤層となり不透水層が形成されるが，偏光顕微鏡下では鉄化合物のマトリックスの中に一次鉱物が散在して見える．
ポドゾル化作用ではないが，表層グライ化作用が働き下層に鉄の沈積が起こり，鉄盤層を形成した例がある．御蔵島の研究事例である．御蔵島は伊豆七島の一つで三宅島の南に位置している，お椀を被せたような形をした火山島である．地形的には，山頂部分は凸型となっているため停滞水があるようには思えないが，山頂部分の植生は湿原となっている．なぜ水が溜まるのかが未解明であったが，土壌調査をしてはじめて理解できた．上記の説明のとおり，
地表面の観察だけではわからなかったが，表層グライ化作用によって鉄盤層が形成され，その結果，その立地の透水性が極度に悪くなったことが土壌調査より明らかとなり，その結果として湿原ができたのだと分かった次第である．
ペドロジー（土壌生成 · 分類）は土壌物質の物理的な動きと密接不可分であることが，ペドロジーを長く研究し続けていくうちに，より身近に感じるようになった．
「土壌の物理性」150 号記念特集のみんなのミニレビューに寄稿させていただき，そこでも少し触れたが，無肥料無農薬栽培である自然栽培の圃場では，その栽培法を 40 年，50 年と続けた圃場の土壌に園芸用の支柱を突き刺すと，力をかけずに 1 m ほど支柱がスッと突き刺さる．その事実をもとに，なぜ自然栽培圃場では，そのような現象が起こるかを解明するため，自然栽培圃場の土壌調査を開始した．自家採種による栽培では，その作物の地上部地下部比（T/R 比）が F1 種とは異なり，かなり低い．すなわち，地下部現存量が非常に多い．私が調査した圃場では，作物根が１ m の深さまでびっしりと存在していた．高 C/N 比資材投入圃場の土壌では作物根とともに糸状菌の菌糸が下層土に存在していた．植物根や菌糸が下層土の壁状構造を孔隙率の高い構造へと変化させたのである．その結果，支柱が難なく 1 m の深さまで突き刺さったのであった．土壌薄片を観察してみると，下層土の微細構造は団粒構造が連結したスポンジ状構造であったのだ．自然栽培の継続により，植物根や糸状菌菌糸が下層へ伸長し，土壌の構造が変化
し，土壌の緻密度が低下したのだった．
土壌微細形態学を以前はマイクロペドロジーと呼んでいた．この薄片の観察は，ペドロジーと土壌物理学をつなぐ有効な研究手法の一つであると思っている．マイクロペドロジーの研究者は非常に少ないが，一人でも多くの土壌に関わる若手研究者がマイクロペドロジーの研究を志してくれることを切に願う次第である．

1 筑波大学生命環境系

J. Jpn. Soc. Soil Phys.
土壌の物理性No. 151, p.3 ∼ 24 (2022)

1 ∼ 36 GHz 帯のマイクロ波に対する湿潤土壌の誘電特性：モデルとその検証
辻本久美子 1 · 太田 哲 2 · 藤井秀幸 3 · 小松 満 1

Dielectric behavior of wet soils in the 1–36 GHz microwave range: Modeling and validation
Kumiko TSUJIMOTO1 , Tetsu OHTA2 , Hideyuki FUJII3 and Mitsuru KOMATSU1

Abstract: Earth observation by the Advanced Microwave
Scanning Radiometer 2 (AMSR2) aboard the Global
Change Observation Mission 1st-Water (GCOM-W) satellite is a promising method for monitoring the global daily
soil moisture. The brightness temperatures observed at 10
and 36 GHz are used to estimate the soil moisture through adielectric model that relates water content and permittivityof soils, for which the Dobson model has been widely used.
In this study, the performance of the Dobson model wascompared with those of other models and a novel model
was proposed. The models were validated using the soil
samples taken in Japan and Cambodia measured at 25 MHz– 4 GHz and that of Toyoura Sand and bentonite measured
at 1 – 18 GHz.
Large differences were observed among estimates by
Dobson, Topp, Wang-Schmugge, and Mironov models.
The estimates by the Wang-Schumugge and Mironov models were in fair agreement and comparable with the measurements. However, there was a large difference in the estimated quantity and permittivity of bound water between
the two models, and the permittivity for both bound andfree soil water estimated using the Mironov model was
higher than that estimated by the other models.
In our novel model, the quantity of bound water was deﬁned as the water content at air-drying under a relative
humidity of 50 %. The permittivity of bound water was
obtained under a matric potential of −500 MPa. The matric potential was calculated using a pedotransfer function
and the van Genuchten model, and the wet-soil permittivity was obtained using Birchak’s mixing model. The estimated permittivity was fairly accurate for the soil types andfrequencies examined in this study. The proposed modelis an effective means of applying soil physics concepts toimprove soil moisture estimates by a satellite for the wide
range of soil types around the world.

Key Words : dielectric model, soil-water characteristics,
bound water, Pedotransfer function, Advanced Microwave
Scanning Radiometer (AMSR)

1. はじめに
人工衛星による地球観測の一環として，全球を対象とした土壌水分観測が行われている．全球の土壌水分情報
は，気候変動下における水循環監視に重要な役割を果た
すほか，水文 · 気象モデルに対する入力やデータ同化，
干ばつの早期警戒，地域の水資源 · 農業管理等への貢献が期待されている．中でもマイクロ波（周波数 1 ∼ 数

10 GHz）を用いた観測では，大気中の雨水や雲水を透過するため，天候に依らず宇宙から地表面を観測することができ，土壌水分の常時観測にはたいへん有効である．
現業で運用されている観測衛星としては，米国航空宇宙局（NASA）による SMAP（Soil Moisture Active/Passive

Mission，2015 年 1 月打ち上げ），欧州宇宙機関（ESA）による SMOS（Soil Moisture and Ocean Salinity Mission，2009 年 11 月打ち上げ），日本の宇宙航空研究開発機構（JAXA）による水循環変動観測衛星 GCOM-W（Global
Change Observation Mission 1st-Water，「しずく」，2012
年 5 月打ち上げ）が代表的である．これらによる土壌水分量の推定値は各宇宙機関から作成 · 公開され，世界各地の現地計測値と比較検証されている（Liu et al., 2019;
Kaihotsu et al., 2019 など）．全球規模での水循環の監視には大きな有用性が認められる一方，地域規模での水資
源 · 農業管理に直接活用するためには，推定精度のさらなる向上が求められる．とりわけ，アルゴリズム検証地点とは異なる気候 · 植生 · 土壌の地域に対しても同程度の推定精度が担保されることが有用であり，そのために

1 Graduate School of Environmental and Life Science, Okayama University, 3-1-1, Tsushima-naka, Kita-ku, Okayama 700-8530, Japan. Corresponding author. 辻本久美子，岡山大学学術研究院環境生命科学学域
2 Assistance Unit for Research and Engineering Development (UPRIMO), Tsushima-minami, Kita-ku, Okayama 700-0085, Japan.
3 Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA), 2-1-1, Sengen, Tsukuba,
Ibaraki 305-8505, Japan.
2021 年 7 月 28 日受稿 2022 年 5 月 9 日受理

は，検証地点の特性に依存する経験的パラメータを減らして汎用的で物理的整合性のあるアルゴリズムを構築することが有効であると考えられる．
マイクロ波を用いた土壌水分推定アルゴリズムにおいては，湿潤土壌の誘電特性が利用されている．湿潤土壌の物理性

4

第 151 号

土壌の誘電特性は，TDR（Time Domain Reﬂectometry）(2022)

つや水資源管理のリアルタイム監視 · 予報に用いるには，による現場土壌水分計測の測定原理としても用いられ

時間解像度の面では不利である．AMSR2 は Aqua 衛星ており，そこでは，土壌水分と誘電率との関係を表す誘（2002 年 5 月打ち上げ）搭載の改良型高性能マイクロ波電率モデルとして Topp の式（Topp et al., 1980）が広く放射計（AMSR-E）の後継機であるとともに，AMSR2 の使われている．衛星リモートセンシングの分野では，誘後継機である AMSR3 が温室効果ガス · 水循環観測技術

電率モデルとして Dobson モデル（Dobson et al., 1985）

衛星 GOSAT-GW に搭載されて打ち上げられる計画も進がこれまで広く使われてきた．しかし，ESA が 2012 年行している．したがって，AMSR シリーズによる観測輝に Mironov モデル（Mironov et al., 2004; 2009）に変更

度温度から精度よく土壌水分量を推定することにより，するなど，各地で改良検討が進められている（例えば2002 年以降の継続したデータが全球で利用可能となる．

Wigneron et al., 2017; Zheng et al., 2018; Liu et al., 2019;
Walker et al., 2019; de Rosnay et al., 2020; Zhang et al.,2020; Suman et al., 2021）．SMOS における誘電率モデ
ル変更の効果について検討した Mialon et al.（2015）は，
現地計測値との比較の上で Dobson モデルと Mironov モ

誘電率モデルの観点からは，GCOM-W を用いた現業

デルとの間で明瞭な優劣は見いだせなかったと報告しての JAXA 標準アルゴリズムでは Dobson モデルが用いられているが，後述するように，Dobson モデルの適用範
囲は 0.3 ∼ 18 GHz（Peplinski による修正式を含む）であるのに対し，Mironov モデルは適用範囲が 0.3 ∼ 26.5

能マイクロ波放射計 2（AMSR2; Advanced Microwave

GHz とされ，より高周波数域まで対象としている点ではMironov モデルの方が AMSR2 利用の点で有益である．
しかし，SMOS とは周波数の異なる AMSR2 利用の場合において Mironov モデルがより有用であるのか，他に有Scanning Radiometer 2）を用いた土壌水分推定アルゴリ

用なモデルがあるのか，については未だ十分に検討されズムに利用することを想定して，湿潤土壌の誘電特性にていない．

おり，その決着はついていない．
そこで本研究では，GCOM-W 衛星に搭載された高性

関する複数の既存モデルの比較を行い，その結果と実験

土壌水分推定のための誘電率モデルを構築 · 利用する

結果に基づいて新しいモデルを提示する．

際に周波数を考慮する必要があるのは，水の誘電特性に

AMSR2 は 6 つの周波数（6.9, 10.65, 18.7, 23.8, 36.5,
89.0 GHz）で地球観測を行っている（JAXA, 2021a）．このうち，全球土壌水分量に関する JAXA の標準プロダク
ト作成アルゴリズムでは，10.65 GHz と 36.5 GHz で観測した輝度温度が用いられている（JAXA, 2013）．他の利

周波数依存性があることによる．SMAP や SMOS を用用例としては，例えば，地域スケールでの土壌水分推定の各分野の研究蓄積と AMSR シリーズの観測データをのために開発された陸面データ同化システム LDAS-UT

効果的に利用して衛星観測土壌水分量の精度向上を進め（Yang et al., 2007; 玉川, 2017）において 6.9 GHz と 18.7

るには，土壌水の誘電率について，その周波数依存特性

GHz での観測値が用いられている．推定に用いる周波数と併せて把握 · モデル化することが効果的と考えられる．

いた欧米の研究では，1 GHz 周辺域の周波数を主な研究対象として湿潤土壌の誘電特性に関する実験やモデル化が進められている．また，Topp の式も 20 MHz ∼ 1 GHzに対して開発されている（Topp et al., 1980）．世界各地

は，土壌水分に対する応答（低周波ほど応答がよい），大

周波数依存性に加えて，観測対象土壌の特性も，誘電気中の水蒸気や雲水 · 雨水に対する透過性（低周波ほど率モデルの適合性を議論する際に重要である．土壌の透過性が高い），空間解像度（高周波ほど解像度が高い），

誘電特性には土性依存性がある（Miyamoto et al., 2003;

人間活動に起因する電磁波との干渉を考慮するほか，後土壌水分に対する応答が明瞭になるよう，なるべく離れMiyamoto and Chikushi, 2006; Liao et al., 2019; Orangi
et al., 2020 など）．その結果，体積含水率のみを説明変数としている Topp の式は，日本の黒ボク土など乾燥密た 2 つの周波数を用いることが望ましい．

度が小さい（間隙率が大きい）土壌に対して適合度が低

述する ISW（Index of Soil Wetness）指標を用いる際にNASA の SMAP や ESA の SMOS が土壌水分の観測

い（Miyamoto et al., 2003; Miyamoto and Chikushi, 2006に照準を合わせて設計されている（SMOS は海水塩分濃など）．Dobson や Mironov によるモデルでは，体積含水度も観測対象）のに対し，AMSR2 は土壌水分のみでなく率に加えて土性を説明変数に加えることで土性依存性に

大気中の水蒸気量や雲水 · 雨水といった地球上の水循環よる効果を半経験的 · 半理論的にモデル化しているが，全体を観測対象としているため，SMAP の 1.26 GHz や次章で詳述するように，同じ体積含水率の土壌であってSMOS の 1.4 GHz（L-バンドマイクロ波）に比べて観測周
波数が高いことが特徴である．なお，JAXA による L-バ

も，土壌水に含まれる自由水と吸着水との比率が異なれンドマイクロ波の土壌水分観測衛星としては，陸域観測採取された 5 種類の土壌試料に対する実験結果をもと

技術衛星 ALOS（Advanced Land Observing Satellite，「だに経験的に同定されたパラメータを用いているため，そば誘電率も異なる．Dobson モデルは米国カンザス州でいち」）シリーズに搭載された合成開口レーダー PALSAR

れ以外の土性の土壌に対する適合性は担保されていない（Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar）が（辻本, 2019）．それらに対し，Mironov モデルでは土壌ある（JAXA, 2021b）が，これは AMSR シリーズに比べ

水を明示的に自由水と吸着水とに区分してそれぞれの誘て空間解像度が高い一方で回帰日数は 46 日と長く，干ば電率に対する土性および周波数依存特性がモデル化され論文：1 ∼ 36 GHz 帯のマイクロ波に対する湿潤土壌の誘電特性：モデルとその検証

5

Fig. 1 2 種類の Pedotransfer 関数による van Genuchten パラメータからそれぞれ計算された土壌水分特性曲線．青縦線はWang-Schmugge モデルによる θwp および相対湿度 50 % での風乾時水分量（−100 MPa）を示す．水色および桃色網掛け
は，Fig. 7a に示す θbw に相当する体積含水率について，それぞれ Wang-Schmugge モデルおよび Mironov モデルによる値を示す．

Soil water-retention curve generated using van Genuchten’s parameters and two different pedotransfer functions. The blue
vertical lines show θwp estimated by the Wang-Schmugge equation and the water content measured by air-drying under 50% relative humidity of air (−100 MPa). The light blue and pink hatched regions show the θbw ranges estimated using the
Wang-Schmugge and Mironov models, respectively, shown in Fig. 7a.

ており，粘土質土壌や高有機質土壌，土壌水中に溶質を線を Fig. 1 に示す．土性が同じであっても，温帯（Fig.

多く含む土壌（塩類土壌など）など，様々な土性の土壌
デルはもともと凍土や有機質土壌に着目してシベリア地

1a）にくらべて熱帯（Fig. 1b）の土壌は間隙率が大きく
湿潤 · 乾燥時ともにより多くの水を含む傾向にあること，
1 ∼ 10kPa（pF 1 ∼ 2）の間での水分変化がより大きい傾域への適用を念頭に開発されてきたモデルであり，水田

向にあること，がわかる．誘電率モデルについても理論

土壌などアジア域への適用性は十分には明らかになってや経験に基づくいくつかのモデルがこれまでに提案されいない．全球の様々な土性の土壌に対して汎用性をもたているが，Pedotransfer 関数に関する研究蓄積に比べるせるためには，以下の 2 つの観点から，誘電率モデルをと，実験 · 研究例が多いとは言えない．土壌物理学の分Pedotransfer 関数や土壌水分特性と関連づけることが有野で開発 · 検証されてきた Pedotransfer 関数に関する知効であると考えられる．

見を誘電率モデルに活用することができれば，より広範に対する効果的利用が期待できる．しかし，Mironov モ

第一に，Dobson モデルや Mironov モデルでは誘電率モデルの説明変数として土性を導入しているが，土性が囲の土性に対して省労力に高精度で誘電率を推定することに貢献できる．

同じであっても土壌水分特性が異なる場合があることは第二に，誘電率モデルと土壌水分特性とを関連づけて

Pedotransfer 関数の開発 · 検証の分野で指摘されている

おくことは，衛星観測と数値計算との整合性を保つ上で（Patil and Singh, 2016）：たとえば，土性が同じでも温帯も重要である．衛星観測による土壌水分量の推定値は，と熱帯とでは土壌水分特性が大きく異なる可能性があ

各地域において衛星観測がなされた日時においてしか得り，温帯土壌については Rosetta モデルにも使われていることができず，AMSR2 の場合は，1 日 2 回（地方時る Schaap et al.（2001）の式がよく適合する一方，熱帯土でおよそ 1:30 と 13:30）に限られ，また，表層土壌の水壌については Hodnett and Tomasella（2002）の式の適合分量に限られる．しかし実際の利用に際しては，空間的性が高い．それぞれの式による土性別の土壌水分特性曲· 時間的により高い分解能で，かつ，より深層までの情土壌の物理性

6

第 151 号

(2022)

報を必要とすることが多い．その解決案の 1 つが，数

wc
cos δ

(3)

LAI
−1
η

(4)

τc = b′ λ χ値モデルと衛星観測とを橋渡しするデータ同化技術である．気象モデルや水文モデルの陸面過程計算では，土壌中の水移動を Richards 式などによって解くことで土壌

wc = exp

水分の時空間分布を求め，得られた計算結果のうち衛星観測値が得られる日時 · 深さの値について両者で比較す

ここに，δ はセンサーの入射角度 [degree] で，AMSR2

ることでその誤差が最小になるように陸面過程モデル内の場合は δ = 55 である．

の関連パラメータ（透水係数や地下水位など）を逆推定

ここで，式（1）の Γp が滑面のフレネル電力反射係数

することができる．たとえば，陸面データ同化システム

Rp と地表面粗度との関数であり，Rp が誘電率 ε の関数

LDAS-UT（Yang et al., 2007）ではこの手法がとられてである．すなわち，おり，衛星観測と数値モデルとの併用によって，広域に対して高い時空間解像度の土壌水分量を推定している．

RH =cos δ −

ε − sin2 δ√(5)

壌中の水移動には Richards 式や van Genuchten による土ε − sin2 δ√ε cos δ − ε − sin2 δ√RV =ε cos δ + ε − sin2 δ壌水分特性曲線式を用いている．両者は完全に独立してなお，土壌水分推定アルゴリズム全体の中では，この地モデル化されていることから，陸面データ同化システム

表面粗度の推定モデルも重要な構成要素であり，RMS

全体として有する式やパラメータは数多く，それらの間

粗度 s と相関長さ l を用いた AIEM（Advanced Integralの整合性は担保されていない．土壌水の誘電特性についEquation Method）など，土壌表面の構造から地表面粗度て，土壌水の移動という観点からこれまで研究蓄積がなを物理的に推定すべく，様々に研究開発が行われている．

されてきた土壌水分特性と関連づけてモデル化すること粗度の推定手法については他の研究に預け，本稿では誘ができれば，両者を整合的に解くことができ，データ同

電率 ε の推定手法に焦点を当てる．

しかしそのアルゴリズムでは，誘電率モデルにおける自由水と吸着水の比率評価には誘電率に対して半経験的に得られたモデルを用いる一方で，陸面過程モデル内の土化による衛星観測と数値モデルの統合利用においても有cos δ +√

(6)

式（1）の計算には土壌 · 植生面の物理温度（Tg ，Tc ）用であると考えられる（辻本ら, 2018）．

が必要であるが，JAXA の現業アルゴリズムでは，偏波2． 土壌水分推定アルゴリズムと誘電率モデルすることによって物理温度を用いずに観測 TB から土壌指標 PI（Polarization Index）と土壌水分指標 ISW を導入
水分量を推定する手法（小池ら, 2000; 小池ら, 2004）を

2.1 陸面の放射伝達モデル

導入している（JAXA, 2013）．

まず，AMSR2 を用いた土壌水分推定アルゴリズムのTB,V − TB,H
2 (TB,V + TB,H )概要と，その中での誘電率モデルの位置づけについて説PI = 1

明する．土壌水分の推定には地表面の観測輝度温度 TB[K] を用いる．ここで，土壌水分など陸面の状態と TB とを関連づけるモデルを，陸面の放射伝達モデルと呼ぶ．

ISW =土壌と植生から成る陸面の放射伝達式は，土壌面（第 1項）と植生面（第 2 項）からの影響の和としてTBhigh − TBlow
high1− TBlow )
2 (TB

(7)

(8)

ここに，TB,V および TB,H はそれぞれ垂直偏波および水平偏波に対する輝度温度であり，上付き添え字 high，low はTB,p =Tg (1 − Γp )e−τc + Tc (1 − a)(1 − e−τc )(1 + Γp e−τc )(1)

観測周波数（AMSR2 の場合はそれぞれ 36.5 GHz, 10.65

GHz）を示す．ISW は主に土壌水分量の影響を受け，PIと表される（藤井, 2005; Fujii et al., 2009）．ここに，a はは主に植生水分量の影響を受ける．低周波の輝度温度は

植生の単一散乱アルベド，τc は植生の光学的厚さ， Γ は

高周波の輝度温度よりも土壌水分に感度が高いため，土

土壌面の反射率，Tc は植生面温度 [K]，Tg は土壌面温度

壌が湿潤なほど ISW の値は大きくなる．PI と ISW を[K] である．下付き添え字 p は水平偏波 H または垂直偏
波 V を表している．

基準に予めルックアップテーブルを作成しておき，（PI，

このうち，a と τc は周波数 f [Hz]（または波長 λ [cm]）

土壌の種類と水分量）を探索することで，物理温度が未の関数であり，τc は植生水分量 wc [kg]（葉面積指数 LAIの関数とみなす）や植生形態パラメータ（b′ , χ , η ）の影

ISW）の観測値と計算値が合致する地表面状態（植生 ·知であっても，2 周波 2 偏波の観測 TB から土壌水分量を逆推定できる．
以上が推定アルゴリズムの全体像であるが，植生や粗響も受ける．つまり,度の推定など，物理的な定量化が困難な変数やパラメー

0.00083a=f(2)

タも多く含まれるため，検証地点において現地計測土壌
水分量との比較を行いながら各種パラメータのチューニングを行うことで，世界各地の推定に展開可能なアルゴ

論文：1 ∼ 36 GHz 帯のマイクロ波に対する湿潤土壌の誘電特性：モデルとその検証

7

Fig. 2 誘電率モデルの違いによる誘電率と輝度温度計算値への影響．（a）複素誘電率の実部（εs′ ）と虚部（εs′′ ），（b）垂直偏波（V）および水平偏波（H）の輝度温度および ISW．誘電率モデルとして Dobson モデルを用いた場合（実線）とMironov モデルを用いた場合（破線）の 10 GHz および 36 GHz に対する計算値．計算条件：植生なし，砂 51.51 %，粘土
13.43 %，シルト 35.06 %（Fig. 6 に示す土壌 [1] に該当），s = 1 mm，l = 1 cm，Tg = 300 K．
Effect of the dielectric model on the estimated permittivity and brightness temperature. (a) Real (εs′ ) and imaginary (εs′′ ) parts ofthe complex permittivity of wet soil. (b) Brightness temperature in vertical (V) and horizontal (H) polarizations and the index
of soil wetness (ISW). The results simulated at 10 and 36 GHz using the Dobson model (solid line) and the Mironov model(broken line) as the dielectric model are shown. Simulated conditions: no vegetation, sand: 51.51 %, clay: 13.43 %, and silt:
35.06 % (corresponding to soil sample [1] presented in Fig. 6), s = 1 mm, l = 1 cm, and Tg = 300 K.

リズムとして開発 · 改良が行われてきている（小池ら,

内に発生する電束密度を D [C m−2 ] とした時に D = ε E

2000; 小池ら, 2004; 藤井, 2005）．アルゴリズムを構成すとして表される量であり，外部からの印加電界によってる各モデルの中で，たとえその一部の式や変数であって物質内に誘導される電荷量の度合いを表している．電界も，地域依存性を軽減して汎用性を高めることができれ印加と電束密度の発生には，わずかに遅れ時間（緩和時ば，それ以外の変数やパラメータをチューニングする際間）τ [s] が発生する．角速度 ω ，自然対数の底 e，虚数の不確実性が下がり，アルゴリズム全体としての推定精

単位 j =

度や汎用性を向上させることができると考えられる．本√−1 を用いて印加した電界の波を表すと，電界 E = |E|e jω t の印加に対して電束密度 D = |D|e jω (t−τ )

研究では湿潤土壌誘電率モデルに着目し，誘電率モデルが発生することになる．その時の誘電率はのみのために開発されてきた経験的要素を減らし，土壌
水の流動や土壌水分特性に関する既往の知見と整合性のある汎用的な誘電率モデルの構築を目指す．

ε=|D| − jωτ |D||D|e=cos ωτ − jsin ωτ = ε ′ − jε ′′ (9)
|E|
|E|
|E|

Fig. 2 には，土壌水分量（体積含水率）と誘電率の関と表され，遅れ時間 τ を考慮することで誘電率は複素数係（Fig. 2a），および，土壌水分量と輝度温度（およびとして表現される（三谷, 2017）．誘電率の実部 ε ′ は全ISW）の関係（Fig. 2b）の一例を，10 GHz と 36 GHz に

分極の大きさを示し，静的電場の場合にはこれが誘電定対して示している．直線および破線は，誘電率モデルと数に等しくなる．虚部 ε ′′ はエネルギーの吸収 · 損失をしてそれぞれ Dobson モデル（計算式は 2.3.4 項に後述）示す．

と Mironov モデル（同 2.3.5 項）を用いた場合の計算結

真空の誘電率を εv（εv = 8.854 × 10−12 F m−1 ）とする果を，他は同一条件（植生なし，砂 51.51 %，粘土 13.43と，物質の誘電率は εv εr と表すことができ，この εr を比%，シルト 35.06 %，s = 1 mm，l = 1 cm，Tg = 300 K）
下で示している．体積含水率の増加に伴って ISW の値が単調増加しており，ISW から土壌水分量を逆推定でき

誘電率と呼ぶが，物質の誘電率の指標としては絶対値よる．本稿でも，以下では εr を単に誘電率と呼ぶ．空気のることがわかる一方で，用いる誘電率モデルによって輝誘電率は εa = 1，土粒子の誘電率は εm ≃ 4.7 であるのに度温度や ISW に違いが生じること，観測輝度温度から

対し，水の誘電率はおよそ 80 と大きい．また，空気や土

土壌水分量を推定する際に適切な誘電率モデルを用いる

粒子の誘電率は周波数に依らず一定で損失がない（虚部ことが重要であることがわかる．

が 0 である）のに対し，水の誘電率には，その実部 · 虚

2.2 誘電率とその周波数依存特性
誘電率 ε とは，印加された電界 E [Vm−1 ] に対して物質

りも εr の方が理解しやすく，しばしばこの値が用いられ部ともに周波数依存特性がある．これらのことが，誘電率から土壌水分量の推定を可能とする鍵である．

土壌の物理性

8

第 151 号

(2022)

Fig. 3 （a）液状自由水（0 ◦ C 及び 20 ◦ C）と（b）氷の複素誘電率（実線：実部，破線：虚部）とその周波数依存特性．
いずれも純水の場合．青縦線は緩和周波数 fr ，赤縦線は AMSR2 による観測周波数を示す．
The complex permittivity (where the solid and broken lines indicate the real and imaginary parts, respectively) of (a) free liquidwater and (b) ice, for pure water. The blue vertical lines show the relaxation frequencies and the red vertical lines show theAMSR2 observation frequencies.

水の複素誘電率とその周波数依存特性は，次の Debyeの式（Debye, 1929）によって表現することができる．

ε ′ = ε∞ +ε ′′ =

ε0 − ε∞1 + (2π f τ )2σ
2π f τ (ε0 − ε∞ )+2
1 + (2π f τ )2πεv f

1/ fr =2πτ
=1.1109 × 10−10 − 3.824 × 10−12t(15)+ 6.938 × 10−14t 2 − 5.096 × 10−16t 3(10)

ε∞ については，温度依存性が小さく一定とみなせる（Lane and Saxton, 1952）．
(11)

ここに，π は円周率，f は周波数 [Hz]，τ は緩和時間 [s]，ε0 と ε∞ はそれぞれ f → 0, f → ∞ における ε である．σは土壌間隙中の水のイオン伝導度 [S m−1 ]（= EC）であり，純水でなく溶質が含まれる場合にはイオン電導による誘電損失が生じ，その影響は f が小さい低周波で顕著に表れる．式（10）–（11）より，緩和周波数 fr = 1/(2πτ )[Hz] の時，

ε∞ ≃ const. = 4.9(16)以上をもとに，液状自由水の複素誘電率 εfw と周波数f との関係をプロットしたのが Fig. 3a である．t = 20◦ C
では fr = 16.7 GHz，τ = 9.2ps， ε0 = 80.1 に，t = 0◦ C
では fr = 8.9 GHz， τ = 18ps，ε0 = 88.0 となる．
一方で氷に対しては，2πτ = 1/9000，fr = 9 kHz，τ =1.8 × 107 ps，ε0 = 92 であり，ε∞ = 3.17 である（Fig. 3b）．
このように，氷の誘電特性は液状水とは大きく異なって

ε ′ = ε∞ +ε ′′ =

ε0 − ε∞2

ε0 − ε∞σ+22πεv fr

(12)

(13)

数 10 GHz）では，氷の誘電率 εice は周波数 f に依らず
ε ′ = 3.17，ε ′′ = 0 とみなすことができ，液状自由水の誘電率 εfw よりも低い．

2.3 湿潤土壌の誘電率モデルであり，ε ′ の誘電増分は半分，ε ′′ は最大値となる．
液状自由水の ε0 と τ（または fr ）は温度 t [◦ C] によって変化し，次式が提案されている（Ulaby et al., 1986;

Klein and Swift, 1977; Stogryn, 1971）．

湿潤土壌の誘電率を推定するモデルには，適合関数型の Topp モデル（Topp et al., 1980）と，土壌構成要素の誘電率から湿潤土壌の誘電率を推定する半経験的な混合モデル（Birchak et al., 1974）とがある．Birchak による混合モデルは，Wang and Schmugge（1980），Dobson etε0 =88.045 − 0.4147t+ 6.295 × 10−4t 2 + 1.075 × 10−5t 3いる．マイクロ波放射計による観測周波数帯（1 GHz ∼(14)

al.（1985），Mironov et al.（2004; 2009）らによる混合誘電率モデルの基礎となっている．本稿では，Birchak の混合モデルに基づいた上で，土壌水（自由水，吸着水）

論文：1 ∼ 36 GHz 帯のマイクロ波に対する湿潤土壌の誘電特性：モデルとその検証

9の誘電率の評価には Hilhorst（Hilhorst, 1998; Hilhorst et

本研究における Wang-Schmugge モデル，Dobson モデal., 2001）のモデルを導入することで，土壌水分特性とル，提案モデルでの計算時には，実験土壌に対する計算

誘電率とを関連づけた新たなモデルを提案する．

には乾燥密度と土粒子密度から計算した間隙率を，その他の計算には，各土性に対して Schaap et al.（2001）の2.3.1 Topp モデル
TDR を用いた現場土壌水分量計測に用いられる Topp
et al.（1980）の式は，1 MHz ∼ 1 GHz 帯では湿潤土壌の複素誘電率 εs の実部に対して虚部は小さく，実部の値が周波数や土性，密度の違いによって受ける影響も小さいことに着目し，20 MHz ∼ 1 GHz に対して，体積含水率 θ のみを説明変数として誘電率を表した三次回帰式である．

Pedotransfer 関数による飽和土壌水分量の値（Fig. 1a）を，それぞれ用いた．Silt に対する飽和土壌水分量の値は明示されていなかったため，Silt Loam の値で代用した．同様に土粒子の誘電率 εm についても，Topp 式とは異なり Birchak モデルでは説明変数に加えられており，Wang-Schmugge モデル，Dobson モデル，提案モデ
ルでは説明変数として残されている一方で，Mironov モ
デルでは説明変数から外されている．本研究におけるεs ≃ εs′ = 3.03 + 9.3θ + 146θ 2 − 76.7θ 3(17)Topp 式の検証は，TDR のキャリブレーションとい

Wang-Schmugge モデル，Dobson モデル，提案モデルでの計算時には Dobson et al.（1985）による以下の式を用いて εm を与えた．

う観点から日本国内でもこれまで多く行われている（Miyamoto and Chikushi, 2006）．日本国内の土壌試料を用いたこれまでの実験結果では，豊浦砂や真砂土（堀野 · 丸山，1993; 冀ら，1996）および砂丘未熟土や低地土（波多野ら，1995）は Topp 式とよく適合する一方で，黒ボク土（波多野ら，1995; 冀ら，1996; 宮本 · 筑紫, 2000），
火山性土（波多野ら，1995; 福本 · 田中，1995），関東ロー
ム表土（宮本 · 安中，1998），森林土や赤黄色土（宮本 ·筑紫, 2000）の誘電率は Topp 式で示される値よりも低い
ことが示されている．また，沖積土（Silt Loam）について調べた福本 · 田中（1995）は，突き固めて密にした試験土では Topp 式と比較的よく合致した一方で，疎に充填した試験土では Topp 式で示される値よりも低い誘電率を示すなど，誘電率に対する間隙率の影響を指摘して

εm = (1.01 + 0.44 × ρs )2 − 0.062(20)

ここに，ρs は土粒子の密度で，本研究では 2.66（Peplinski

et al.,1995a）として与えた．よって，εm = 4.7 の値を計算に利用した．

2.3.3 Wang-Schmugge モデル
Birchak et al.（1974）の混合モデルを用いて吸着水や空気を陽的に扱い，4 層構造から成る土壌に対する誘電率モデルを提案したのは，Wang and Schmugge（1980）にさかのぼる．Wang and Schmugge（1980）は 1.4 GHzと 5 GHz における実験結果から，土壌が比較的乾燥している時には土壌水分量の増加に伴う誘電率の増加幅が小さく，土壌がある程度以上に湿潤になれば土壌水分量に対する誘電率の増加幅が大きくなることを示し，乾燥いる．

側では吸着水，湿潤側では自由水の影響が支配的である

2.3.2 Birchak モデル
Birchak et al.（1974）は，湿潤土壌の誘電率を，その構成要素の誘電率から次式で推定できるとモデル化している．

εsα = ∑ Vi εiα

(18)

i

ここに，α は形状定数である．式（18）を 4 相の湿潤土壌（土粒子 m，空気 a，自由水 fw，吸着水 bw）に対して当てはめると，ααεsα = Vm εmα +Va εaα +Vfw εfw+Vbw εbwと考えた．そして，土壌水に占める吸着水の割合，および，イオン電導に伴う誘電損失はいずれも粘土含有量の増加に伴って増加することを示した．彼らのモデルによれば，θ と ε の関係に変化が生じる境界の水分量（体積含水率）を θbw とすると，湿潤土壌全体の誘電率 εs および吸着水の誘電率 εbw は，θ ≤ θbw の時，
εs = θ εbw + (ϕ − θ )εa + (1 − ϕ )εm(19)となる．このモデルでは，Topp 式とは異なり，固相率
Vm を説明変数に入れることで間隙率の影響を表現することができる．
以下の項に示す Wang-Schmugge モデル，Dobson モデ
ル，Mironov モデル，提案モデルはいずれも Birchak のモデルに基づいて構築されており，Wang-Schmugge モ
デル，Dobson モデル，提案モデルでは，説明変数に間隙率（または乾燥密度）が存在する．ただし Mironov モ
デルでは，モデル化の過程で間隙率など Vm , Va に関す
る情報は陽的に扱われず，説明変数から外されている．

εbw = εice + (εfw − εice )

θ
γ
θbw

(21)
(22)

θ > θbw の時，
εs = θbw εbw + (θ − θbw )εfw + (ϕ − θ )εa + (1 − ϕ )εm (23)εbw = εice + (εfw − εice )γ(24)

ここに，ϕ は間隙率，εbw は最初に吸収される水（吸着水に対応）の誘電率である．θbw は植物萎凋点の体積含水率 θwp と以下の関係にある．

θbw = 0.49θwp + 0.165(25)土壌の物理性

10

第 151 号

(2022)

また，パラメータ γ も θwp の関数で，γ = −0.57θwp + 0.481

ここに，土壌の体積含水率 θ は（自由水＋吸着水）の量(26)であり，α = 0.65 のもとでモデル化されている．粒径分

ここに，θwp は 1.5 MPa の吸引圧下での水分量と定義さ布の定義は米国農務省（USDA）によるものにしたがっれており，砂と粘土の体積百分率（%sand, %clay）を用いた以下の推定式が提案されている．

て粒径 0.05 ∼ 2 mm の土粒子を砂，0.002 ∼ 0.05 mm のものをシルト，0.002 mm 未満のものが粘土と分類されている．なお，式（34）の %sand の係数が原著と引用

θwp =0.06774− 0.00064 × %sand + 0.00478 × %clay(27)

60λ σ = Aθでは −0.02013）が，引用先文献の共著者に Dobson 氏も含まれていることなどから，本研究の計算時には引用先

イオン電導による誘電損失（式（11）第 2 項）は
2先（Peplinski et al., 1995a）にて若干異なっている（原著に示された式（34）の値を用い，σ < 0 となる場合には(28)

σ = 0 とする拘束条件を加えて計算を行った．

壌に対しては，1.4 GHz での測定下で 0（砂）から 26（粘Dobson et al.（1985）は 1.4 ∼ 18 GHz における実験結果から上記のモデルを構築したが，0.3 ∼ 1.3 GHz に対しては Peplinski et al.（1995a, 1995b）が次の修正式を提土）の範囲にあったと報告されている．さらに，A = 26，

案している．

とモデル化され，A の値は土性に依存し，彼らの試験土θ = 0.4 の場合でも，σ = 0.33 S m−1 に相当し，イオン電導に伴う誘電損失は 4.2，輝度温度 TB 計算値への影響
は 1 K 以下であることから，輝度温度計算に対するイオ
ン電導度の影響は小さいとしている．この A の値については，土性や周波数に対してモデル化はされていないた′− 0.68ε ′ s = 1.15εs|1.4−18

σ=(0.0467 + 0.2204ρd − 0.004111%sand + 0.006614%clay)
×

め，本研究の計算においては，Wang-Schmugge 式を用いたすべての計算において，σ = 0 として計算した．
その上で，Debye の式（式（10）–（11））を用いて対象
周波数 f に対する εfw と εice を計算し，それを式（21）–（24）に代入することで各周波数に対する εs を求めた．

2.3.4 Dobson モデル

(35)

ϕ
θ

(36)
′
は式（30）によって求められた εs′ の値
ここに，εs|1.4−18である．
以上の半経験的モデルはしばしば総称して Dobson モ
デルと呼ばれ，土壌水分量の衛星観測分野で広く用いら

Hallikainen et al.（1985）, Dobson et al.（1985）, Peplinski
et al.（1995a; 1995b）は，Birchak の混合モデル（式（19））
において，値の推定が困難な吸着水の量（θbw = Vbw ）と誘電率 εbw を用いずにその影響を経験パラメータ β によって表現することで，計測が容易な変数（%sand, %clay，
ϕ ，乾燥土壌の密度 ρd ）のみを説明変数として湿潤土壌

れている．

の複素誘電率を推定する式を提案している．すなわち，

誘電率 ε の平方根として複素屈折率 n∗ を定義できる．

ααα= Vfw εfw
+Vbw εbw
θ β εfw
α

α

′

α

′
εs′ = (1 − ϕ )(εm′ − 1) + θ β εfw
−θ +1

α

′′

′′
εs′′ = θ β εfw

α2.3.5 Mironov モデル
Mironov et al.（2004; 2009）は，Birchak et al.（1974）
によって提案された式（19）に基づき，α = 0.5 としてモデル化を行っている．α = 0.5 とはすなわち，混合物の誘電率が屈折混合理論に従うとの仮定に相当し，複素

n∗ =

(29)

(30)
(31)

β ′ = 1.2748 − 0.00519%sand − 0.00152%clay(32)

β ′′ = 1.33797 − 0.00603%sand − 0.00166%clay

(33)

ϕ
×
θ

(34)

(37)

ここに，n は屈折率，κ は屈折率の消衰係数である．この時，複素誘電率と複素屈折率の実部と虚部は，式（37）より以下の関係にある．

√√
ε ′2 + ε ′′2 + ε ′n=2√√
ε ′2 + ε ′′2 − ε ′κ=2

σ=(−1.645 + 1.939ρd − 0.0225622%sand + 0.01594%clay)√
ε = n − jκ

(38)

(39)

あるいは，

ε ′ = n2 − κ 2(40)

ε ′′ = 2nκ(41)論文：1 ∼ 36 GHz 帯のマイクロ波に対する湿潤土壌の誘電特性：モデルとその検証

α = 0.5 のもとで式（19）を自由水（θ > θbw ）と吸着水（θ ≤ θbw ）とに陽的に分けて書き換えると，θ ≤ θbw の時，
ns = nm + (nbw − 1)θ

(42)

κs = κm + κbw θ

(43)

11

を得ることができ，式（42）–（45）における ns と κs の推定に用いることができる．そして，式（40）–（41）により，（ns ，κs ）から（εs′ ，εs′′ ）を求めることができる．

2.3.6 本論文における提案モデル
前述したように，Wang-Schmugge モデル，Dobson モ
デル，Mironov モデルなど Birchak の混合モデルに基づ
く誘電率モデルでは，式（19）における吸着水の量 θbw

θ > θbw の時，と誘電率 εbw をどのように定量化するかが鍵であり，そns = nm + (nbw − 1)θbw + (nfw − 1)(θ − θbw )κs = κm + κbw θbw + κfw (θ − θbw )

(44)
(45)

これらの式に示されるように，α = 0.5 のもとでは，θ −ns
および θ − κs 関係は θbw で屈曲点をもつ 2 本の直線になると期待され，その直線の傾きは乾燥領域（θ ≤ θbw ）で小さく湿潤領域（θ > θbw ）で大きくなるはずである．
この示唆は，Wang and Schmugge（1980）による結果とも合致している．

Mironov et al.（2009）は様々な土壌に対して実験を行い，説明変数として %clay のみを用いて関連パラメータの推定式を与えている．適用範囲は，0.3 ∼ 26.5 GHz，
20 ∼ 22 ◦ C で，乾燥状態から圃場容水量までとなっている．式（44）–（45）における切片（nm ，κm ）と吸着水
量 θbw は以下の式で推定される．
nm =1.634 − 0.539 × 10−2 × (%clay)+ 0.2748 × 10−4 × (%clay)2(46)

κm = 0.03952 − 0.04038 × 10−2 × (%clay)(47)

θbw = 0.02863 + 0.30673 × 10−2 × (%clay)(48)

また，Debye の式（10）–（11）のパラメータ ε0 ，τ ，σ についても，土壌中の自由水と吸着水のそれぞれに対して次のように与えられており，自由水，吸着水のそれぞれに対する複素誘電率（ε ′ , ε ′′ ）を任意の周波数 f に対して Debye の式から求めることができるように用意されている．

れが各モデルを特徴づける要素となっている．本論文では，Birchak の混合モデルに基づきつつ，θbw と εbw については土壌水のマトリックポテンシャルと関連づけて求める新たな手法を構築する．この手法では，以下の方法
でそれぞれ求めた θbw と εbw を式（19）に直接代入する
ことで，湿潤土壌の誘電率 εs を求める．
まず θbw は，土粒子表面上の第一水分子層に相当する水分量であると考える．Dirksen and Dasberg（1993）の実験によると，粒子表面上の第一水分子層は相対湿度

e/es = 0.5 （e は水蒸気圧，es は飽和水蒸気圧）の条件下
での風乾土壌試料に含まれる水分量に等しいとされる．

Ψ=

RT
e
ln
vw es

(55)

ここに，R は気体の状態定数（= 8.314 Pa m3 mol−1 K−1 ），T は温度 [K]，vw は水の部分モル体積である．vw =mw /ρw ，mw は水のモル質量（= 0.018 kg mol−1 ），ρw は水の密度（= 1000 kg m−3 ）であるから，e/es = 0.5 の時，Ψ = −100 MPa となる．そこで本研究では，|Ψ| =100 MPa に相当する θ を θbw とみなし，その量を van
Genuchten 式によって求める．van Genuchten 式に必要なパラメータは，土性に応じて Pedotransfer 関数から求めることとし，本研究では Schaap et al.（2001）の式を用いる．
′ については，Hilhorst（Hilhorst, 1998; Hil一方の εbw

horst et al., 2001）のモデルを用いて以下のように推定する．Hilhorst らは水を特徴づける水素結合に着目し，水素結合を破壊するのに必要なギブスのモル自由エネ
ルギーを用いることで，土壌水の誘電率とマトリックポ−2

ε0,bw =79.8 − 85.4 × 10

× (%clay)+ 32.7 × 10−4 × (%clay)2

ε0,fw = 100
τbw = 1.062 × 10−11 + 3.45 × 10−14 × (%clay)−12

テンシャルとを関連づけてモデル化している．その内容(49)

は，以下の通りである（筑紫, 2010）．

(50)

1 組の水素結合を破壊するのに必要なギブスのモル自由エネルギーの変化量を ∆Gw とすると，水の緩和時間
τw は次式のように表すことができる．

(51)

τfw = 8.5 × 10(52)

σbw = 0.3112 + 0.467 × 10−2 × (%clay)(53)

σfw = 0.3631 + 1.217 × 10−2 × (%clay)(54)

土壌水の複素誘電率（εfw , εbw ）について得られた値を式（38）–（39）に代入することで，（nfw , κfw ）と（nbw , κbw ）

τw =

1
h
∆Gw
=
exp
2π f rkT
RT(56)

ここに，h はプランク定数，k はボルツマン定数である．
自由水の ∆Gw を ∆G0 ，同じ温度下で結合力を受けている水の ∆Gw を ∆G とし，それぞれの緩和周波数を fr0 ，

fr とすると，式（56）より，
fr∆G0 − ∆G
= exp
fr0
RT

(57)

土壌の物理性

12

第 151 号

(2022)|Ψ| = 100 MPa に対する値が土粒子表面上に第一水分子層，すなわち風乾土壌に対する誘電率である．|Ψ| が 100
MPa から 800 MPa の間で大きく異なることから，風乾時から炉乾時までの水分間で誘電特性がダイナミックに変化すると考えられる．この状態を厳密にモデル化するには，Birchak の式において式（18）から式（19）へと 4
つの土壌構成要素に分けるのではなく，吸着水の項を風乾から炉乾までの様々な土壌水分量に対して微小区間化
して積分表現し，それぞれの水分量に対する誘電率を求めて与える方法も考えられる．この方法は Wagner and

Scheuermann（2009）や Wagner et al.（2009）によって検討されている．これに対し本論文では，より簡便にモデル化する方法として，吸着水領域（θ < θbw ，風乾から′ として代表的な値を与炉乾まで）の水分量に対する εbw

える Ψ を実験に基づいて決定し，その値を 4 層構造に対する Birchak の式（19）に代入して求める．
自由水および結合力を受けた水の複素誘電率に関する計算結果（実線：実部，破線：虚部）．灰色縦線は AMSR2
観測周波数（1.4 GHz，4.0 GHz，6.9 GHz，10.65 GHz，18.7
GHz，36.5 GHz）を示す．

Fig. 4The simulated complex permittivity of free and bound water(where the solid and broken lines indicate the real and imaginary parts, respectively). The gray vertical lines indicate the
AMSR2 observation frequencies of 1.4, 4.0, 6.9, 10.65, 18.7,
and 36.5 GHz.

3. 実験方法
体積含水率と複素誘電率との関係について，その周波数依存特性と土性依存性を実測するため，以下の 2 種類の実験を行った．

一方，土壌のマトリックポテンシャル Ψ は標準状態

3.1 実験 1
実験 1 では，サイトマスタ S331D（アンリツ株式会社）を用いて実験を行った（大野ら, 2019; 栗屋ら, 2019）．この計測器は FDR（Frequency Domain Reﬂectometry）をの化学ポテンシャル µw0 とその実際の化学ポテンシャル用いたベクトルネットワークアナライザーの一種であµw との差に関連づけられる（Slatyer, 1967）．

り，0.025 ∼ 4 GHz 帯に対する物質の複素誘電率を計測

Ψvw = µw0 − µw = ∆G0 − ∆Gすることができる（Komatsu and Nishigaki, 2002）
．ネッ

(58)

ローブ（真鍮製円筒，直径約 1.5 cm）を接続し，予めプ式（57）と式（58）より，(∆G0 − ∆G
fr = fr0 exp
RT

トワークアナライザーに同軸ケーブル（50 Ω）と同軸プ)

ラスチック容器に充填させた土壌試料の表面にプローブ

Ψvw= fr0 exp(
)
RT

(59)

となるから，マトリックポテンシャル Ψ の下での土壌水の複素誘電率は，Debye の式（10）–（11）により周波数 f [Hz] に対して次のように表される（σ = 0 の純水の場合）．

ε0 − ε∞ε = ε∞ +f
1+ j
fr0 exp((Ψvw )/(RT ))

底面を接触させて計測を行った．計測時には，接触させたプローブ底面とプラスチック容器の内壁とが近接しす
ぎないよう，おおむね，プローブ直径以上の距離を空けるように留意した．また，プローブ底面全体が試料上面に接触するよう，試料上面を滑らかに整えて粗空隙が生じないように留意するとともに，計測時にプローブが試料を加圧して圧密することのないよう留意した．計測に(60)先立ち，空気（ε = 1）
，アセトン（ε = 20.7），インジウム（電気伝導体）の 3 材料を用いてセンサーを校正した．
実験には 8 種類の国内土壌試料とカンボジア · プル

ただし，ここでの Ψ は液の表面で定義されており，このサット州の水田で採取した 4 地点の土壌試料を用いた

式は蒸気–液境界面の分子に対してのみ適用可能である（Table 1）．土壌試料は，まず 105 ◦ C の炉で 24 時間以上ことに留意する必要がある．

乾燥させて 4 mm 篩にかけた．Table 1 に示す乾燥密度

Fig. 4 には，式（60）に基づいて様々なマトリックポ
テンシャル Ψ に対する土壌水の複素誘電率 ε を計算した結果（T = 293 K，σ = 0 として計算）を示す．|Ψ| が10 MPa よりも小さい状態では自由水の誘電特性と類似しているが，100 MPa では ε ′ が大きく下がり，800 MPa
では ε ′ が 4.7 程度で周波数によらず一定となっている．

ρd [g cm−3 ] になるようプラスチック容器に 100 cm3 充
填し，乾燥状態から徐々に加水して実験に供した．加水時にはプラスチック容器からいったん金属トレイに試料を出し，ヘラを用いて水と十分に混合させた．試料ごとに，概ね試料全体が飽和に達したとみられる（充填後に試料表面に薄く水面が現れる直前）まで加水した．加水論文：1 ∼ 36 GHz 帯のマイクロ波に対する湿潤土壌の誘電特性：モデルとその検証

13

Table 1 実験 1 に利用した土壌試料の特性. 土粒子の密度 ρs ，土壌の乾燥密度 ρd ，砂の体積含有率 %sand ，粘土の体積含有率 %clay，間隙率 ϕ ，有機物含有量 OC，USDA による土性区分．

Physical properties of the soil samples used in Experiment 1. Density of soil particles ρs , density of bulk dry soil ρd , volumetricpercentage of sand %sand, volumetric percentage of clay %clay, porosity ϕ , organic matter content OC, and soil type classiﬁcation
by USDA.
Name

ρs

ρd

%sand

%clay

ϕ

OC

Soil type

Quartz No.5 [珪砂 5 号]（Gifu）
Quartz No.7 [珪砂 7 号]（Gifu）
Toyoura Sand [豊浦砂]（Yamaguchi）
Decomposed Granite Sand [真砂土]（Okayama）
Mountain Sand [山砂]（Okayama）
Shirasu [シラス]（Okayama）
Andosol [黒ボク]（Tottori）
paddy soil（Okayama）
paddy soil（Cambodia-1）
paddy soil（Cambodia-2）
paddy soil（Cambodia-3）
paddy soil（Cambodia-4）

2.64
2.67
2.65
2.67
2.67
2.31
2.43
2.52
2.55
2.5
2.49
2.74

1.77
1.37
1.49
1.6
1.5
1.28
0.8
1.01
1.38
1.65
1.76
1.42

100
100
100
100
98
68
25
20
50
40
45
45

0
0
0
0
0
10
12
10
14
14
22
20

0.33
0.49
0.44
0.4
0.44
0.45
0.67
0.6
0.46
0.34
0.29
0.48

1.19
2.15
4.04
4.97

Sand
Sand
Sand
Sand
Sand
Sandy Loam
Silt Loam
Silt Loam
Loam
Loam
Loam
Loam

· 充填の都度，その後に半日 ∼ 1 日程度静置して土粒子

4. 結果と考察と水をなじませてから計測に供した．測定時には，計測値を逐次確認し，そのばらつきの程度に応じて，各試料 ·
水分量に対し 3 ∼ 7 回の計測を行った．計測は室温（25∼ 35 ◦ C 程度）にて行った．

4.1 既存の誘電率モデル間の比較
Topp，Dobson，Mironov，Wang-Schmugge の各モデルを用いて 1.4 GHz，10.65 GHz，36.5 GHz に対する誘電各試料に対しては，ピクノメータ法（JIS A 1202）（地率を計算した結果を Fig. 5 に示す．土性の異なる 6 つの盤工学会, 2016）によって土粒子の密度 ρs [g cm−3 ] を測

土壌 [1] ∼ [6] について，体積含水率と誘電率（実部 εs′ ，定し，間隙率 ϕ を計算した．また，ふるい分析法および

虚部 εs′′ ）との関係を示している．各モデルには周波数の沈降分析法によって粒度分析（JIS A 1204）（地盤工学会,

適用範囲がそれぞれ定められているが，比較のため，こ2016）を行った．カンボジアの水田で採取した 4 試料にこでは全モデルの計算結果を 3 つすべての周波数に対しついては，強熱減量法（JIS A 1226）（地盤工学会, 2016）て示した．

により有機物含有量 OC [%] も計測した．これらの値に

Fig. 5 をみると，モデル間の差異は周波数により，また土性により，異なっている．各モデルの開発 · 検証に用いられた試料の土性（USDA の分類法による）は Fig.
6 の通りであり，Fig. 5 に示す 6 種類の土壌のうち，[1]∼ [3] は Dobson，Mironov 両モデルの開発検証に用いられた土性である．まず 1.4 GHz での結果に着目すると，
土壌 [3]（Silt Loam）では，体積含水率 40 % 程度以下
に対して 4 モデルによる誘電率実部の計算値 εs′ がよく合致している．土壌 [1]（Loam）でも比較的よく合致しているが，Dobson モデルによる εs′ は他の 3 モデルよりもやや高い．土壌 [2]（Silty Clay）では，Topp 式による εs′ に対して Dobson モデルはやや低く，Mironov モデルと Wang-Schmugge モデルはさらに低い．高周波数域の 10.65 GHz や 36.5 GHz に対しては，Topp 式は適用範囲（20 MHz ∼ 1 GHz）外であり，Debye の式によって水の周波数 f 依存性を考慮している Dobson モデルとMironov モデルでは f の増加に伴う εs′ の低下が表されている．Wang-Schmugge モデルにおいても，前述のように Debye の式を組み込むことで，開発検証に用いられた周波数（1.4 GHz と 5 GHz）よりも高い周波数に対しても Dobson モデルや Mioronov モデルと概ね同様の結ついて，Table 1 に示す．

3.2 実験 2
実験 2 では，より高周波数帯までをより高精度に測定するため，PNA ベクトルネットワークアナライザー（キーサイト · テクノロジー）を用いてプローブ法（Li andChen, 1995）（プローブ直径 3.6 mm）によって 1 ∼ 18.7
GHz に対する複素誘電率の計測値を得た．センサーの校正にはエタノール（ε = 25.3）を用いた．試験土壌としては豊浦砂とベントナイト粘土の 2 種類を用いた．実験実施上の制約から，同じ試料に対して徐々に加水していった実験 1 とは異なり，複数の加水条件に対する試料を予め作成しておき，誘電率計測に供した．試料作成の上では，金属トレイ上でヘラを用いて試験土壌と蒸留水とを十分に混合させた後，豊浦砂は 1.5 g cm−3 ，ベントナイトは 1.0 g cm−3 の乾燥密度になるよう，プラスチック容器に 150 cm3 充填した．計測は室温（22∼ 26 ◦ C）にて行った．なお，実験 2 においては，試料の準備は著者らが行い，誘電率の計測は，著者らの立ち合いのもとで，キーコム株式会社による計測サービス（http://www.keycom.co.jp/ndex-j.html）を利用した．

土壌の物理性

14

第 151 号

(2022)

1.4 GHz，10.65 GHz，36.5 GHz に対して各モデルで計算した湿潤土壌の複素誘電率（実線：実部，破線：虚部）．
土性の異なる 6 種類の土壌に対する計算値を示す．各土壌の土性は Fig. 6 参照．

Fig. 5The simulated complex permittivity (where the solid and broken lines indicate the real and imaginary parts, respectively) for 6
soil samples with different particle size distributions (see Fig. 6) at 1.4, 10.65, and 36.5 GHz.

論文：1 ∼ 36 GHz 帯のマイクロ波に対する湿潤土壌の誘電特性：モデルとその検証

15やモデル形態が異なっており，それにも拘わらず両者による推定結果が様々な土性 · 周波数に対してよく合致す
ることは特筆すべきことである．
ここで，各モデルで仮定 · 利用されている物理量をモデル間で比較するため，（a）吸着水の量 θbw ，（b）土壌
水の誘電率の実部 ε ′ ，（c）土壌水の EC（= σ ）について，各モデルによる計算値を Fig. 7 に示す．粘土含有量のみを説明変数としている Mironov モデルにしたがって各図の横軸は粘土含有百分率 [ %] とし，砂含有量をも説明変数としている Dobson モデルと Wang-Schumugge
モデルに対しては砂とシルトの含有量が同量の条件下で計算した結果を示した．各図において，その値を陽的に定義 · 推定していないモデルについてはプロットしていない．
まず，土壌水中の吸着水の量 θbw （Fig. 7a）について
Fig. 6 誘電率モデルの開発 · 検証に用いられた土壌試料および本研究で実験を行った試料の土性分布．赤色 [] 内の数字
は Fig. 5 の試料番号に対応．
Particle size distribution of soil samples used in the development and validation of existing dielectric models and those measured in this study. The sample numbers in [] are identical tothose presented in Fig. 5.

は，Dobson モデルでは定義されておらず，Mironov モデ
ルでは 3 ∼ 27 %，Wang-Schmugge モデルでは 18 ∼ 38

% で，いずれも粘土含有量が多いほど多くモデル化されている．
′ （Fig.
次に，土壌に含まれる自由水の誘電率実部 εfw

7b 実線）については，Dobson モデルと Wang-Schumgge
モデルとでは土壌の系外にある液状自由水と等しい値

果が得られている．
一方で土壌 [4] ∼ [6] は，Mironov モデルの開発検証のみで用いられ，Dobson モデルの開発検証には用いられなかった土性である．これらの土性に対する計算結果
は Dobson モデルと Mironov モデルで大きく異なっており，土壌 [4]（Silt）では Dobson モデルが他の 3 モデルよりも εs′ を低く評価，土壌 [5]（Sand）では Dobson モデル（Fig. 3 に示した値）であると仮定されている．対してMironov モデルでは土壌の系外にある液状自由水よりも高い値になるとモデル化されている．その差は 1.4 GHz
や 10.65 GHz では 20 近くに達し，Mironov モデルによ′ は 1.4 GHz で 100，10.65 GHz で 77 程度となっる εfw′ 計算値は湿ている（Fig. 7b 実線）．Mironov による εfw
潤土壌全体に対する誘電率の計測値に適合するように求が他の 3 モデルよりも εs′ を高く評価，土壌 [6]（Clay）でめられた値であり，この値が高い理由として，土壌試料

は Dobson モデルと Topp 式の結果が似ており，Mironov

中の残留塩分や親水性の土粒子表面の影響が考えられるモデルや Wang-Schmugge モデルよりも εs′ を高く評価している．誘電率の虚部 εs′′ についても，特に土壌 [4] とと説明（Mironov et al., 2004）されている．

[6] の高周波条件下でモデル間の差が大きく，土壌 [4] では Dobson モデルが低く表している一方，土壌 [6] では
Dobson モデルが高く表している．

線）については，Mironov モデルと Wang-Schmugge モ

以上より，誘電率モデル間の差異の特徴は対象とする

対して Mironov モデルでは高くモデル化されている．な

周波数や土性によって異なっていること，Dobson モデ′ をモデル化していない
お，Dobson et al.（1985）は εbw′ （Fig. 7b 破土壌に含まれる吸着水の誘電率実部 εbw

デルでは粘土含有量が多いほど小さくなるようにモデル化されているが，この値も，Wang-Schumgge モデルに

ルは砂や粘土を多く含む土壌に対して Topp 式，Mironov

′ はε
が，εbw
ice とは異なり，その大きさは 20 ∼ 40 程度

モデル，Wang-Schmugge モデルと異なる計算値を与えで，自由水よりも低い周波数で誘電緩和を生じるとしてていること，が示された．

いる．この範囲を Fig. 7b に示すが，Dobson モデルの適

なお，Dobson モデルや Mironov モデルよりも早くに用範囲（18 GHz 以下）である 1.4 GHz と 10.65 GHz に提案された Wang-Schumugge モデルは，開発検証の過程′ はこの着目すると，Wang-Schmugge モデルによる εbw

で用いられた周波数が 1.4 GHz と 5 GHz に限定されてい′ は，特範囲内にある一方で，Mironov モデルによる εbw

る一方で，用いられた試料は広範囲の土性に分布していに粘土含有量が少ない土に対し，この範囲よりも大きくる（Fig. 6）．そして，Debye の式を利用して他の周波数なっている．すなわち Mironov モデルは，Dobson et al.

f に拡張して計算した値（Fig. 5）は，実部 εs′ ，虚部 εs′′ ともに，土壌 [1] ∼ [6] のいずれに対しても，各周波数条件
下，40 % 程度以下の体積含水率に対して Mironov モデルによる計算値とよく合致していた．Wang-Schmugge
モデルと Mironov モデルとではモデル開発に際する仮定′ を高く評価している（1985）による検討に比べても εbwとわかる．
以上より，Mironov モデルと Wang-Schmugge モデル
では，湿潤土壌全体としての誘電率の計算値は類似し′ているものの，吸着水の量 θbw とその誘電率の値 εbw

土壌の物理性

16

第 151 号

(2022)

Fig. 7 Dobson モデル，Mironov モデル（M），Wang-Schmugge モデル（W）に対する（a）吸着水量，（b）土壌水（実線：
自由水，破線：吸着水）の誘電率，（c）土壌水電気伝導度（実線：自由水，破線：吸着水）の比較．
Comparison of estimates obtained using the Dobson, Mironov (M), and Wang-Schmugge (W) models for (a) the quantity ofbound water, (b) the permittivity of soil water (where the solid line corresponds to free water and the broken line corresponds tobound water), and (c) conductivity of soil water (where the solid line corresponds to free water and the broken line corresponds
to bound water).

の計算値には両モデル間で大きな差異があり，Mironov
モデルは Wang-Schumgge モデルに対し，θbw を少なく
′ を高く表現しているとわかる．前述の通り，θ
εbw
bw と′ の定量化を避けるために経験的にモデル化したのがεbw
Dobson モデルであるが，それらを陽的に定量化している Mironov モデルと Wang-Schumugge モデルとではそ対する EC の影響は小さく，世界各地の EC 分布に対してどの程度の精度で EC を評価 · モデル化していく必要があるのか，用いる周波数に応じて検討していくことが必要である．

モデル化しているが，塩類集積や施肥といった特殊な条

4.2 実験結果に基づく提案モデル
2.3.6 項に示した提案モデルでは，εbw を計算するための式（60）において設定すべき |Ψ| の値は未知であったので，実験 2 による 1 ∼ 18.7 GHz に対する実験結果に基づいてこの値を推定した．|Ψ| の値を 0，10，100，
200，300，400，500，600，700，800 とした場合の豊浦
砂とベントナイト粘土に対する体積含水率–誘電率関係の計算結果と実験結果を Fig. 8 に示す．豊浦砂の場合（Fig. 8a）は |Ψ| の値が誘電率計算結果に与える影響は微小である．|Ψ| の値が吸着水に係り，豊浦砂は吸着水

件に伴う土壌溶液中の EC の変化までは考慮されていなが少ないためである．一方，吸着水を多く含むベントナ

い．Wang and Schmugge（1980）はこの値を詳しくモデ

イト粘土の場合（Fig. 8b）には，周波数が低いほど |Ψ|

ル化していないが，粘土質土壌で 330 mS m−1 としていの値による差異が大きく表れている．|Ψ| を 400 MPa 以る．しかし，Dobson モデルや Mironov モデルで示され下とした場合には誘電率計算値が計測値に対して過大でている粘土質土壌の EC の値は 330 mS m−1 よりもはるあり，500 MPa 以上であれば誘電率計算値に大きな差異

かに大きい．Wang-Schmugge モデルは EC による輝度はなく，実験値とよく合致している．そこで本論文では，温度計算に対する影響は小さいとしているが，EC が高|Ψ| = 500 MPa として吸着水の誘電率を計算することをい土壌に対しては，イオン電導損失による影響を考慮す

提案する．

れらの計算値の間に大きな差異が認められた．これらの値に関する推定誤差が，特に検証過程で用いられていない土壌に対して，湿潤土壌全体としての誘電率推定誤差を生み出す可能性が示唆される．
最後に，誘電率虚部 ε ′′ に影響する土壌溶液の伝導度

EC について，Fig. 7c に示す．Dobson モデル，Mironov
モデルともに粘土含有量が多いほど EC が高くなるようる必要性が高まる可能性もある．吸着水の量 · 誘電率と4.3 実験結果とモデル計算値の比較

ともに，EC についても，今後様々な地域 · 土壌に対して各モデルによる計算値について，実験 1 および実験

実測をベースに今後検証し，モデル改良していくことが2 の計測値と比較した．モデルによる計算に際しては，望まれる．特に，半乾燥地などで広域にわたって塩類集実験に用いた試料の充填密度を計算に与えた．モデル積が生じる地域の農地土壌管理においては，その土壌水計算値と計測値との平均誤差を Table 2 に示す．誘電分量のモニタリングが塩類集積の軽減対策を講じる上で率の実部 · 虚部ともに，Dobson モデルに対して Wang-

有効であると考えられ，こうした土壌溶液 EC の広域モ

Schmugge モデルや Mironov モデルの誤差が小さくなっ

ニタリング手法と併せて誘電率モデルを検討していくこており，提案モデルもそれらと同等な誤差範囲に収めるとが有効と考えられる．一方で，式（11）に示すように，ことに成功している．

EC（= σ ）が ε ′′ に与える影響は高周波ほど小さいため，各モデル計算値と計測値との比較を Figs.9–10 に示す．

SMAP や SMOS による観測に比して AMSR2 の観測に各試料の計測値において，高水分時に誘電率実部 εs′ の計論文：1 ∼ 36 GHz 帯のマイクロ波に対する湿潤土壌の誘電特性：モデルとその検証

(a)

(b)

Fig. 8 様々な |Ψ| に対する提案モデルによる計算値と計測値との比較．（a）豊浦砂および（b）ベントナイト．
The simulated permittivity obtained using the proposed model with different Ψ values compared with measurements.
(a) Toyoura sand and (b) bentonite.

17

土壌の物理性

18

第 151 号

(2022)

Table 2 各誘電率モデルの平均誤差（「モデル計算値−計測値」の絶対値の平均値）．複素誘電率の実部 εs′ および虚部 εs′′ に関する，Dobson モデル（D），Mironov モデル（M），Wang-Schmugge モデル（WS），本論文における提案モデル（p）に対するもの．n は計測数．各土性 · 周波数に対して最小誤差となるものを太字で示す．
Bias of estimates (average of the absolute value for ”model estimates - measurements”) of the real and imaginary parts of thecomplex permittivity obtained using the Dobson (D), Mironov (M), Wang-Schmugge (WS), and proposed (p) models. n is thenumber of measurements. The minimum error for each soil type and frequency is indicated in bold.
soil type

Quartz Sand No.5

Quartz Sand No.7

Toyoura Sand

Decomposed Granite Sand

Mountain Sand

AndosolShirasu

Paddy (Okayama)

Paddy (Cambodia-1)

Paddy (Cambodia-2)

Paddy (Cambodia-3)

Paddy (Cambodia-4)

Toyoura Sand
(Experiment 2)

Bentonite(Experiment 2)

nBias of estimates for εs′

f

7

7

7

17

9

11

11

12

10

11

12

11

9

9

Bias of estimates for εs′′

D

M

WS

p

D

M

WS

p

1.4

12.8

6.0

5.6

4.3

0.9

1.1

0.7

1.2

4.0

12.7

6.2

5.7

4.2

3.2

2.4

2.5

2.2

1.4

11.5

4.9

4.5

3.3

0.4

0.6

0.2

0.7

4.0

12.1

5.7

5.2

3.8

2.7

2.0

2.1

1.9

1.4

9.0

3.1

3.0

2.0

0.3

0.4

0.2

0.5

4.0

9.4

3.8

3.2

2.1

2.2

1.6

1.6

1.5

1.4

4.6

2.3

2.3

2.8

0.4

0.3

0.6

0.2

4.0

5.2

2.1

1.7

2.4

1.5

1.3

1.1

1.2

1.4

6.0

1.4

1.6

1.4

0.2

0.2

0.2

0.4

4.0

6.5

1.7

1.3

1.2

1.4

1.2

1.0

1.1

1.4

2.9

2.8

2.3

2.3

0.9

0.5

0.5

0.9

4.0

2.4

2.4

1.3

1.4

2.9

3.0

2.8

3.0

1.4

7.1

3.8

3.0

3.0

0.4

0.6

0.3

0.9

4.0

7.2

3.3

2.4

2.1

2.5

2.5

2.3

2.4

1.4

6.6

5.9

5.1

5.9

7.3

7.2

7.8

7.5

4.0

5.5

6.8

5.0

3.9

3.4

3.3

3.1

3.4

1.4

2.3

2.0

3.1

3.3

0.7

0.5

0.2

0.8

4.0

3.0

2.6

2.3

2.8

1.1

1.1

0.9

1.0

1.4

3.0

2.8

3.1

3.8

0.8

0.7

0.3

0.8

4.0

3.7

3.4

2.8

2.8

1.9

1.8

1.7

1.9

1.4

8.2

6.3

4.9

4.4

2.0

1.8

0.6

1.7

4.0

8.0

6.1

4.5

4.1

3.7

3.5

3.4

3.6

1.4

2.8

2.3

2.0

2.4

1.0

0.5

0.2

0.9

4.0

2.9

1.9

1.5

2.0

1.1

1.1

0.8

1.0

1.4

6.8

4.1

3.7

4.0

0.4

0.4

0.3

0.5

4.0

6.7

3.8

3.4

3.6

1.2

1.0

0.9

1.0

6.925

6.3

3.5

3.0

3.2

1.7

1.4

1.3

1.3

10.65

5.4

3.1

2.6

2.9

2.2

1.8

1.7

1.7

18.7

4.1

2.0

1.5

1.7

2.4

1.9

1.7

1.6

1.4

15.2

7.7

7.1

2.5

4.6

4.0

4.9

3.4

4.0

16.5

9.4

8.0

2.0

1.8

1.3

1.5

1.7

6.925

15.5

9.2

7.5

1.7

3.6

2.0

2.7

1.3

10.65

13.2

8.2

6.0

1.5

5.3

3.2

4.1

1.6

18.7

9.7

6.9

4.0

0.5

6.0

3.9

4.7

1.6

論文：1 ∼ 36 GHz 帯のマイクロ波に対する湿潤土壌の誘電特性：モデルとその検証

(a)

(b)

Fig. 9 体積含水率と複素誘電率の関係に関する実験結果 1 および各モデル計算結果．（a）1.4 GHz および（b）4.0 GHz
に対する実部（計測値：〇，計算値：実線）および虚部（計測値：△，計算値：破線）．

Relationship between the soil water content and complex permittivity as measured in Experiment 1 and simulated by themodels. The real (measured: ○, simulated: solid line) and imaginary (measured: △, simulated: broken line) parts of thecomplex permittivity are shown at (a) 1.4 GHz and (b) 4.0 GHz.

19

土壌の物理性

20

第 151 号

測結果が大きくばらつき上昇しているケースが多くみら(2022)

するか，との視点で検討した．

れるが，これは，試料が飽和に近づくにつれて，センサー

Dobson モデルと Mironov モデルとの比較の上では，底部を試料に接触させた際に薄く水面が現れたためとみ

湿潤土壌の複素誘電率の計算値は対象とする周波数や土られる．計測回による結果のばらつきが大きい測点を除性によってモデル間の差異の特徴が異なっていること，

いてそれより低い水分量での結果に着目すると，実験 1

特に Dobson モデルの開発検証過程で用いられていない，の結果（Fig. 9）では，珪砂（5 号および 7 号）
，豊浦砂，

砂や粘土の含有率が高い土壌において，Mironov モデル

シラス，水田土（岡山）では計測値がモデル計算値に比との計算値の差が大きいこと，が示された．

べて低くなっており，各モデルが εs′ を過大評価している

一方，Debye モデルを用いて Wang-Schmugge モデル

傾向にある．その他の土壌では，砂質土で Dobson モデを任意の周波数に対して拡張して計算すると，Mironov

ルが εs′ を過大評価する傾向にあること，Mironov モデルと Wang-Schmugge モデルの計算値は類似しており，いずれもやや εs′ を過大評価していること，提案モデルではモデルと同様の誘電率計算値を示した．Mironov モデルと Wang-Schmugge モデルはモデル開発過程が全く異なっているため，両モデルによる計算値が合致すること

それらより εs′ が低めに表され，比較的計測値と合っていは特筆すべきことである．両モデルがそれぞれ広い範囲ること，が確認できる．

の土性に対して検証されていることからも，これらのモより高周波数について実験 2 の結果（Fig. 10）をみる

デルによる計算値の妥当性は説得性が高い．

と，豊浦砂（Fig. 10a）については実験 1 の結果（Fig.

一方で，Mironov モデルと Wang-Schmugge モデルと9）と同様に Dobson モデル，Mironov モデル，WangSchmugge モデルが εs′ を過大評価する傾向にあること，
周波数が 10 GHz 程度以上では Dobson モデル以外のモ

では，湿潤土壌全体としての誘電率の計算値は類似して

デル計算値と計測値との誤差は小さくなっていること，

誘電率を直接計測することは困難であり，これらの量のいずれの周波数に対しても提案モデルは εs′ を低く表し

評価 · モデル化に検討の余地があることが示された．

いるものの，吸着水の量とその誘電率に関しては，両モ
デルによる計算値が大きく異なっていた．吸着水の量とており，比較的よく計測値とあっていること，がわかる．

これらのモデルに対し本研究では，土壌のマトリック

ベントナイト（Fig. 10b）については，いずれの周波数にポテンシャルと誘電特性とを関連づけた新たなモデルを対しても，実部 · 虚部ともに，Mironov モデルと提案モ提案した．室内実験による計測値との比較から，吸着水

デルによる計算値は類似しており，計測値とよく合致しの量を（相対湿度 50 % の時の）風乾時土壌水分量とし，ている．

マトリックポテンシャル Ψ = −500 MPa に対する誘電以上より，Mironov モデルと提案モデルとは吸着水の率を Hilhorst et al.（2001）による式から得てそれを吸着モデル化に関する考え方が大きく異なっているが，日本

水の誘電率とし，吸着水量を上回る水分量に対しては自国内土壌（黒ボク，シラス，真砂土，山砂，水田）とカ

由水の誘電率を用いて Birchak の混合理論を用いると，ンボジアの水田土壌に対しては 25 MHz ∼ 4 GHz，豊浦
砂とベントナイトに対しては 1.4 ∼ 18.7 GHz，の周波数

1 ∼ 18 GHz の豊浦砂とベントナイト，および，25 MHz∼ 4 GHz の日本国内土壌（黒ボク，シラス，真砂土，山帯に対して，両者が概ね同様の複素誘電率計算値を与え砂，水田）およびカンボジアの水田土壌に対して比較的計測値とも概ね合致することが確認された．すなわち，よく合致する複素誘電率計算値が得られることが確認さ

吸着水の量として（相対湿度 50 % のもとでの）風乾時れた．

土壌水分量を用い，マトリックポテンシャル Ψ = −500

マトリックポテンシャルと誘電特性とを関連づけてモMPa に対する誘電率を式（60）から求め，それを上回る
水分量に対しては自由水の誘電率を用いて Birchak の混合理論（式（19））を用いることにより，土壌水分特性とデル化しておけば，今後，土性が同じでも土壌水分特性が誘電特性とを関連づけてモデル化できる見込みが高い．

異なるなどの世界各地の様々な土壌に対し，Pedotransfer関数と組み合わせて土壌の水分 · 誘電特性を簡易に，かつ整合的に推定できる可能性があり，衛星リモートセン
シングへの利用の面で大いに有効であると考えられる．

5. おわりにしかしながら，本研究では，国内およびカンボジアで採取した土壌に対する誘電率の計測は 25 MHz ∼ 4 GHz に本研究では，人工衛星 GCOM-W 搭載の AMSR2（お限られており，豊浦砂とベントナイトに対する計測も 1

よび類似センサーとして AMSR-E，AMSR3）によって∼ 18 GHz までと限られている．今後，36 GHz までの観測された輝度温度から表層土壌の水分量を推定する

より高周波数も含めて，より多様な土壌試料に対する複アルゴリズムに含まれる湿潤土壌の誘電率モデルの改良

素誘電率の実験に基づき，本研究で得られたモデル（仮について検討した．検討は，数値モデルによる解析，お定）のさらなる検証を進めていくことが重要である．まよび，2 種類のセンサーを用いた室内実験によって行った，本研究では，計測結果に基づいて吸着水の誘電率をた．特に，現在用いられている Dobson モデルに対して吸引圧 500 MPa のもとでの誘電率と定めてモデル化しMironov モデルが有効であるか，土壌水分特性と土壌のたが，500 MPa という吸引圧にどのような物理的意味が誘電特性とを関連づける新たなモデルをどのように構築あるのか，土壌物理学的観点から理論的に導く，あるい論文：1 ∼ 36 GHz 帯のマイクロ波に対する湿潤土壌の誘電特性：モデルとその検証

21

(a)

(b)

Fig. 10 体積含水率と複素誘電率の関係に関する実験結果 2 および各モデル計算結果．1.4, 4.0, 6.925, 10.65, 18.7 GHz に対する（a）豊浦砂および（b）ベントナイトの実部（計測値：〇，計算値：実線）および虚部（計測値：△，計算値：破線）．
Relationship between the soil water content and complex permittivity as measured in Experiment 2 and simulated by themodels. The real (measured: ○, simulated: solid line) and imaginary (measured: △, simulated: broken line) parts of thecomplex permittivity for (a) Toyoura Sand and (b) bentonite.

土壌の物理性

22

第 151 号

(2022)

は，理論に基づいて修正することができれば，モデルのDirksen, C., Dasberg, S. (1993): Improved calibration of time

汎用性という点で大いに有効であると考える．さらに，

domain reﬂectometry soil water content measurements.

本研究での提案モデルでは土壌溶液の EC のモデル化はSoil Science Society of America Journal, 57(3): 660–667,

行っておらず，一律に σ = 0 として計算をしている．今

doi:10.2136/sssaj1993.03615995005700030005x.

後，世界各地の広域土壌に対して EC をどのように推定

Dobson, M.C., Ulaby, F.T., Hallikainen, M.T. and El-Rayes

するか，という点も，検討が必要である．本研究で検討

M.A. (1985): Microwave dielectric behavior of wet soil-

したマトリックポテンシャルとの関係や土壌溶液 EC とPart II: Dielectric mixing models. IEEE Transactionsの関係などについては，室内実験ベースでの検証データ

on Geoscience and Remote Sensing, GE-23(1): 35–46,の積み重ねが重要であり，土壌物理学分野におけるこれ

doi:10.1109/TGRS.1985.289498.

までの知見を統合 · 活用して発展させていきながら，衛星リモートセンシング分野に応用していくことが期待さ

藤井秀幸 (2005): 包括的な地上観測に基づく植生域地表面のマイクロ波放射伝達モデルの開発. 東京大学博士論文.

Fujii, H., Koike, T. and Imaoka, K. (2009): Improvement ofれる．

the AMSR-E algorithm for soil moisture estimation by in-謝辞
本 研 究 は JAXA 地 球 観 測 研 究 ER2GWF101，

ER3AMF113 と JSPS 科研費 JP17H01496, JP19K04619の助成および岡山大学ダイバーシティ推進本部男女共同参画室研究支援員事業の支援を受けました．PNA ベ

troducing a fractional vegetation coverage dataset derived
from MODIS data. Journal of The Remote Sensing Society of Japan, 29(1): 282–292, doi:10.11440/rssj.29.282.
福本昌人, 田中 米 (1995): 土壌構造が誘電率特性およびマイクロ波の後方散乱特性に与える影響. 水文 · 水資源学会
誌, 8(5): 462–470, doi:10.3178/jjshwr.8.462.

Hallikainen,

M.T.,

Ulaby,

F.T.,

Dobson,

M.C.,

El-

クトルネットワークアナライザーを用いた誘電率の計測

Rayes, M.A. and Wu, L.-K.(1985):（実験２）はキーコム株式会社において実施し，同社の山

electric behavior of wet soil-Part 1: Empirical mod-崎真之介分析部主任に測定いただきました．サイトマス

els and experimental observations. IEEE Transactions

タを用いた誘電率の計測（実験１）には，岡山大学環境

on Geoscience and Remote Sensing, GE-23(1): 25–34,

理工学部学生（当時）の大野晃太郎氏，栗屋奈那氏，山Microwave di-doi:10.1109/TGRS.1985.289497.

本理沙氏に多大なる助力をいただき，カンボジアでの土波多野隆介, 長谷川周一, 佐久間敏雄 (1995): TDR 土壌水

壌試料の採取と実験には岡山大学環境生命科学研究科の分計のキャリブレーション. 日本土壌肥料学雑誌, 66(6):

大学院生（当時）岡香菜子氏およびカンボジア王立農業

678–680, doi:10.20710/dojo.66.6 678.

大学の Lyda Hok 博士，Pheap Sambo 氏，Koemorn Chea

Hilhorst, M.A. (1998): Dielectric characterisation of soil,

氏，E-Nieng Muth 氏，Sanara Hor 博士に大変ご尽力を

p.154. Institute of Agricultural and Environmental Engi-

いただきました．研究遂行の全般に対しては，広島大学

neering (IMAG-DLO), Wageningen. ISBN 90-5485-810-の開發一郎名誉教授と岡山大学の諸泉利嗣教授に多数の9.

貴重なご助言を賜りました．2 名の匿名の査読者の方に

Hilhorst, M.A., Dirksen, C., Kampers, F. and Feddes, R.

はたいへん丁寧な査読をしていただくとともに，貴重な(2001): Dielectric relaxation of bound water versus soil

ご助言を多数賜りました．ここに記し，深く謝意を表し

matric pressure, Soil Science Society of America Journal,

ます．

65(2): 311–314, doi:10.2136/sssaj2001.652311x.
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要旨

世界各地の土壌水分を毎日観測する手法として，水循環変動観測衛星 GCOM-W に搭載されたマイク
ロ波放射計 AMSR2 による観測輝度温度を用いる手法がある．本研究では，そのアルゴリズム全体の中で，湿潤土壌の誘電率と体積含水率とを関連づけるモデルについて，既存モデルの比較検討と室内実験による検証を行った．特に，観測周波数や土性の違いが湿潤土壌の複素誘電率に与える影響に着目した．さらに，土壌水分特性と誘電特性の関連に着目し，Pedotransfer 関数を用いて土壌水分特性に基づいて誘電率を推定する手法を提案した．Dobson モデルに対して Mironov モデルの適合範囲が広いこと，Mironov モデルによる吸着水の量と誘電率の値には他モデルとの差異が大きく疑問が残ること，風
乾時土壌水分量と吸引圧 500 MPa 下での水の誘電率を用いると実験土壌に対する複素誘電率がよく再現できること，が示された．
キーワード：誘電率モデル，土壌水分特性，吸着水，Pedotransfer 関数，AMSR

J. Jpn. Soc. Soil Phys.
土壌の物理性No. 150, p.25 (2022)

第 63 回土壌物理学会シンポジウム「地表面−大気間の物質 · エネルギー動態のモデル化— 土壌物理学に求められるもの」
取出伸夫 1 · 諸泉利嗣 2 · 斎藤広隆 3 （シンポジウム事務局）

Discussion at the 63rd symposium: Modeling of mass and energy dynamics
between the earth’s surface and the atmosphere — contribution expected from soil physics
Nobuo TORIDE1 , Toshitsugu MOROIZUMI2 and Hirotaka SAITO3

2021 年度土壌物理学会大会は，「地表面 — 大気間の物質 · エネルギー動態のモデル化 — 土壌物理学に求められるもの―」をテーマに開催しました．陸域の水 · 物質循環における地表面の蒸発散は，気象モデルに対しては水分と熱の下端境界，土中の水分移動モデルに対しては上端境界における重要なプロセスです．土壌物理学の分野では，根の吸水や蒸発散について，小さなカラムスケールから畑や水田の圃場スケールでまで不飽和水分移動の視点から取り組まれてきました．しかし，土中の水分移動はそれぞれのスケールで不均一であり，特に飽和 · 不飽和透水係数のスケール依存性の評価は難しく，地表面境界に関連する研究成果のグローバルスケールへのアップスケーリングは長年の課題です．
今回のシンポジウムでは，芳村 圭さんに次世代地球システムモデルに向けた統合陸域シミュレータについて，土壌
物理プロセスに焦点をあてて解説頂きました．グローバルスケールの地表面境界に加えて，洪水流出予測のための不飽和水分帯の下端条件の重要性も指摘頂きました．坂井 勝さんには，詳細な地表面境界条件，水蒸気移動，根の吸水などを考慮した土中の水分 · 熱移動モデルによる畑地の蒸発散データの解析について説明頂きました．坂部綾香さんには，森林水文の視点からの森林における炭素循環，メタンガス交換などの測定データを中心に話して頂きました．
辰己賢一さんには，畑地における蒸散量，炭素 · 窒素循環評価のための作物成長モデルと土中物質移動モデルの役割と課題について解説して頂きました．また，濱本昌一郎さんには，異なる施肥管理を与えたダイズ圃場における土中
水分 · ガスの時空間変動と作物生育の測定データとその解釈について講演して頂きました．
本シンポジウムにより，スケールの異なる陸域の水 · 物質循環モデルにおける共通の課題を再認識することができたと思います．今後，土壌物理学分野で発展してきた根の吸水モデル，地表面 – 大気間の水分 · 熱交換モデル等が陸域水 · 物質循環モデルにおける蒸発散や物質循環の推定や作物成長モデルにどのように貢献できるのか，また課題は何かなどについてさらに議論を深めていきたいと考えます．

1 三重大学大学院生物資源研究科.
2 岡山大学大学院環境生命科学研究科.
3 東京農工大学大学院農学府.

2022 年 1 月 5 日受稿

2022 年 1 月 5 日受理

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FAX (011) 763-1667
Mail：info@endo-rika.co.jp

シンポジウム特集

J. Jpn. Soc. Soil Phys.

ゎࠉㄝ

土壌の物理性LecturesNo. 151 p.27 ∼ 34 (2022)

次世代地球システムモデルに向けた統合陸域シミュレータの開発∼ 土壌物理プロセスに着目して ∼芳村 圭 1 · 新田友子 1

Development of integrated land simulator for next generation earth system models
Kei YOSHIMURA1 and Tomoko NITTA1

1. はじめにて，別途研究されている知見やモデルをより簡易かつ物理的な整合性は担保した形で結合させることのできるフ
レームワークである「統合陸域シミュレータ（Integrated

人類は陸域で生活しており，気候がわずかに変化しただけでもその自然 · 社会影響は甚大になる．また陸域は，Land Simulator; ILS）」の構築に取り組んだ．本解説では，その取り組みについて記述する．

気候変動という現象において地球システムの中で影響が大きい．気候から陸域への影響と陸域から気候への影響を精確に推定するためには，陸域の現象をできるだけ正確に，かつ詳細にモデル化することが重要である．正確
さとはすなわち，地質的 · 物理的 · 化学的 · 生物学的プロ
セスに加え人為的 · 社会的プロセス等をより正しく表現することであり，詳細さとはすなわち，より高い時空間分解能でそれらのプロセスを表現することである．近年
では，そのような目的を持って，気候モデル（地球システムモデルとも呼ばれる）の一要素としての陸域モデルは開発されてきている．
従来気候モデルにおける陸域は，数ある物理過程パラ
メタリゼーションの一つとして表現され，大気モデルに

2. 統合陸域シミュレータ（ ILS）の開発
2.1 歴史的経緯
気候モデルにおける陸域の挙動の表現は，2021 年にノーベル物理学賞を受賞した真鍋博士の「バケツモデル」（Manabe, 1969）に端を発し，いわゆる物理過程と分類されるパラメタリゼーション群の一つ，すなわち地表
面パラメタリゼーション（land surface parameterization

scheme; LSS）として発展してきた（別名として陸面モデ
ル（land surface model; LSM）ともよく呼ばれるが，この稿では大気モデルの物理過程の一部であることを意味する場合は LSS で統一する）．物理過程とは，大気モデ

従属する形でそのモデリングが進められてきた．しかしリング分野における慣用的な表現であり，大規模な流体ながら，気候モデルが高度化高解像度化してその精度にの運動を表現した力学過程に対して，各グリッドないしますますの信頼性が期待されているなか，本質的に大気

鉛直一次元で表現できる現象のことを総称している．

よりも格段に不均一な存在である陸域を大気と同一の水平解像度で表現することには様々な問題があり，抜本的な改善が必要であった．また，大気モデルに従属したモデルであるため，陸域での水文過程，生物地球化学過程などに関するあらたな知見やそのモデルが，気候モデ
ルそのものになかなか反映されないということも，大きな問題となっていた．そのため筆者を含む研究チームでは，これまで大気モデルの一部であった地表面過程パラ
メタリゼーションを，陸域モデルとして独立させ，これまでの気候モデルでは扱えてこなかった，もしくは過度に簡素化されていた様々な陸域での重要な要素，例えば河川，湖沼，積雪，植生，土壌，地下水，人間活動等につい
1 Global Hydrological Prediction Center, Institute of Industrial Science,
The University of Tokyo, 5-1-5 Kashiwanoha, Kashiwa, Chiba 277-8574,
Japan. Corresponding author: 芳村 圭，東京大学生産技術研究所グロー

バル水文予測センター．
2022 年 2 月 28 日受稿 2022 年 4 月 18 日受理

その後，土壌が複数の層になったり，植生による光合成や蒸散が表現されたり，雪の表現が追加されたりとLSS は進歩していったが（Pitman, 2003），大気モデルの鉛直一次元で表現される物理過程の一部であるという制
約はなかなか取り払えずにいた．その結果，1．大気モ
デルと同一の水平空間解像度で表現されることが常態化することで，本来大気に対して不均一である地表面の物
理過程が過度に簡素化されるようになり，2．大気モデ
ル開発の現場において陸域に関する専門家が不在もしくは極めて少数になることで，LSS の開発 · 改良の速度が遅くなるという問題が生じていた．

1 つ目の問題に関しては，モザイク化（タイル化とも呼ばれる）した上でグリッド内の面積割合で重み付けするという手法が一般的に実施されているが，それはあくまでも便宜的な対処であり，陸域の空間的不均一性やプロセスの複雑さを表現するには不十分である．2 つ目の土壌の物理性28

第 151 号（2022）

Fig. 1 2016 年度第 1 回次世代陸モデル開発検討会にて著者が使用したスライドの冒頭部分の抜粋．

インモデルの進化型など，陸域の表現をより正確かつ詳

son Project; Warszawski et al., 2014）など，気候モデルの一部としての機能は無いが，水問題 · 食糧問題 · エネル

細にするためのモデルは存在しているにも関わらず，気ギー問題等様々なセクターにおける気候変動影響を評価

候モデルの物理過程には実装されにくいという形で顕在することのできるモデルも含めての相互比較が行われて化していた．

いる．

問題は，特に日本において，次段落に示すようなオフラ

そのような発展の方向性自体は，科学の深化 · 多様化

2 つ目の点についての解説をもう少し試みる．特に水文分野や森林分野を中心に，LSS を単体で用いて，地表からの潜熱 · 顕熱フラックスや土壌水分等の状態量のの上ではむしろ歓迎するべきものである．しかし，少な再現性を検証する研究が発展してきた．そのような研究した機能が，タイムリーに気候モデルに反映されない，

では，地表面付近の気温 · 風速 · 気圧 · 水蒸気量 · 短波

すなわち気候モデルの LSS とオフラインモデルの乖離

放射 · 長波放射 · 降水量等を大気からの外力として与えが大きくなりすぎて合流できない状況になってしまって

くとも日本においては，オフラインモデルに新たに実装

LSS を動かす「オフライン実験」という手法が用いらいた．これは，前述の 2 つ目の問題，大気モデルあるいれてきた．そうしたオフライン実験によってモデル比較

は気候モデルの開発現場に，こうしたオフラインモデルを行う PILPS（Project for Intercomparison of Land sur-を用いた陸域での気候影響評価に関わる研究者が，深く

face Parameterization Schemes; Henderson-Sellers et al.,1993）や GSWP（Global Soil Wetness Project; Dirmeyer
et al., 1999）といった大型プロジェクトも 1990 年代以降行われるようになり，LSS の改良が進んでいった．しかしながら，本来気候モデルの LSS の改良を目的とし関与していなかったことが一因だと考えられた．

を構想し，2016 年 5 月に「2016 年度第 1 回次世代陸モていたはずが，気候影響評価用のモデル開発に目的がデル開発検討会」を開催した（http://hydro.iis.u-tokyo.ac.

シフトし，オフライン専用モデルとして独自の進化を遂げたり，そもそも気候モデルとの結合を想定していjp/TiMiNG/?page id=234）．筆者がそこでの発表に使ったスライドの冒頭が Fig. 1 である．前述の問題点を解決ないモデルが生まれたりと，当初とは異なる方向でもする手段として「陸独立」というスローガンを掲げ，開発展していったことも，興味深い事実である．いまで発を進めていくという主旨が述べられている．より具体

は，ISI-MIP（Inter-Sectoral Impact Model Intercompari-

的には，Fig. 2 に示すように，陸域の各要素を司るモデ

2.2 新たな陸域モデルの開発方針
そのような問題意識を背景に，著者を含む研究チーム
では，従来の LSS とは異なる新たな陸域モデルの開発

解説：次世代地球システムモデルに向けた統合陸域シミュレータの開発

29

Fig. 2 統合陸域シミュレータの構成概念図．

ル群を一つのプログラムにまとめようとせず，なるべく氏が，Jcup が必要とするリグリッディングテーブル

そのまま複数の実行体として用い，MPMD（マルチプロ（任意の格子変換のためのマップ群）を作成するツール

グラム · マルチデータ）での並列実行で結合を実現するに大気 · 海洋と並列実行することで，最終目標である気SPRING （SPheroidal grid system Regridding INterpolation table Generator; http://hydro.iis.u-tokyo.ac.jp/∼akira/page/Works/contents/SPRING/）の開発には東京大学大学

候モデルも構築される．言わば，これまでの LSS は，気院生の竹島滉氏が，そして，要素モデル群及び気候モデ

候モデルの一部として開発され，必要に応じて大気から

ルとの結合部分のコーディングを含めた ILS 全体の構築

切り離して検証していたが，新たな陸域モデルは，もと及びそのコード管理は東京大学生産技術研究所助教の新もと大気から切り離された形で開発を進め，よく検証さ田友子氏がそれぞれ担当し，膨大な作業を伴う研究開発

れたあとに気候モデルと結合する方針に切り替えようとが進められていった．

という方針を定めた．その並列実行での結合体を，さらいうことになる．すなわち「陸独立」とは，あらたなプ

2.3 統合陸域シミュレータ v1.0 の完成

ロセスを正確かつ詳細に表現することによって性能の向その後数年を経て，Nitta et al.（2020）にて ILS の上を図るのではなく，そうした性能向上をより行いやすバージョン 1.0（ILSv1）の完成が宣言された．ILSv1 は，くするための土台を整備しようという取り組みであり，そのことはよく強調しておきたい．繰り返しになるが，

MIROC5（Watanabe et al., 2010）で実際に動いていた
LSS である MATSIRO5（Nitta et al., 2014）をベースに，

気候変動予測の高度化の必要性が高まるに従い，これま単体でも実行可能なようにコードを全面的に書き換え

での陸域モデリングの問題点が顕在化してきたことが動て軽量化した水 · エネルギー輸送モデルである MAT-1D機となっている．また余談であるが，2017 年 1 月ごろ，と，近年開発され利用者が増加している河川動態モデル

その新たな陸域モデルを「統合陸域シミュレータ」と呼である CaMa-Flood（Yamazaki et al., 2013）の 2 つを，ぶことを決めたようである．

陸域の物理過程を表現するモデル群として持たせたもの

開 発 体 制 と し て は ，要 素 モ デ ル 同 士 の 結 合 に 用 いである．それらを Jcup で結合することで全球陸域オフる汎用結合モジュール Jcup（Arakawa et al., 2020）及ライン実験など，様々なシミュレーションを実施するこびそ の API（Application Programming Interface）の開とができる．ILSv1 で採用された結合の特徴として，地発 に は 高 度 情 報 科 学 技 術 研 究 機 構（ 当 時 ）の 荒 川 隆

形に応じた集水域の形状を持つ CaMa-Flood の格子ごと

土壌の物理性30

第 151 号（2022）

Fig. 3 陸面水文量シミュレーションシステム Today’s Earth の概要．

に，MAT-1D が鉛直 1 次元の水 · エネルギー輸送過程の析及び 39 時間後までの予測を行う数値洪水予測システ

動きを表現していることが挙げられる．現在（2022 年 2ムを構築した（Fig. 3）．特に，河川水位については，過去

月）は，次代の気候モデル MIROC7 の開発のさなかにあ

10 数年間のシミュレーションについて日本全国約 850

り，従来型の LSS ではなく，ILS を用いて大気と海洋の箇所の水位観測所において予測精度を検証した上で，すそれぞれと陸域との結合を実現し，新たな気候モデルとべての格子において過去のシミュレーションに基づき，して物理性能 · 計算性能を高めていくべく開発が進めら

統計的な「珍しさ」を示す再帰年数（リターンピリオド）

れている．

を示すことで，予測された河川水位の危険性を示すようなシステムになっている（Ma et al., 2021）．

3. 統合陸域シミュレータを使った事例紹介

このような実時間予測システムを運用する理由は，もちろん洪水等に関する社会に対する情報提供が一つであ

3.1 Today’s Earth 及び実時間陸域水文予測によるベンチマーキング

る．しかし，それに匹敵するもう一つの理由として，実時間運用することで，ILS の性能の時系列変化が記録で東京大学生産技術研究所と JAXA/EORC の共同研究きるということがある．そのようなベンチマーキングをグループでは，ILS を用いて全球や日本域の陸上の水循行うことは，モデル開発の動機づけになるほか，チーム

環に関わる物理量（土壌中の水分量や河川流量など）をの士気を高めるために大いに必要であると考えている．

統合的に推定するシミュレーションシステム「Today’s

加えて，気候スケールでのハザードリスクの予測の評

Earth」を運用している（芳村, 2021）．その日本域バー
ジョン「Today’s Earth - Japan」として，気象庁が提供す価にもつながることも指摘しておきたい．前述のよう

る全国合成レーダー降雨量及び数値気象予測データを入

価は世界中で盛んに行われており，そうして推計された力値として用い，降雨流出過程モデルと河川流下過程モ

情報はいわゆる「気候サービス」の一部として，例えば

デルを組み合わせた数値モデルに与え，日本全国 1 分

TCFD（気候関連財務情報開示タスクフォース）が求め（約 2 km）の格子で，1 日 8 回（3 時間毎）土壌水分量やる物理的リスク指標などに利用されてきている．その手

蒸発散量，河川流量，河川水位等の陸域水文量の現況解法で得られた将来気候における物理的リスクが信用にたに，LSS から派生したモデルを用いた気候変動影響評解説：次世代地球システムモデルに向けた統合陸域シミュレータの開発

31

Fig. 4 ILS 内の土壌スキームの改良による河川流量への影響（浜田ら（2021）を改変した発表資料より，本人の了承を取って掲載）．

るものであると納得させる一つが，実時間運用によるハファー関数 Rosetta3（Zhang and Schaap, 2017）を用いザード予測であり，それによるベンチマーキングであるて，土壌パラメータの水平 · 鉛直分布を全球 0.5 度四方と考えている．実時間予測と気候変動予測を同じモデルの格子ごとに推定した．その上で，土壌スキーム改良にで行う，いわゆるシームレス予測を行うことで，気候変おける各要素（水分特性モデルの変更，土壌特性の空間

動のより確かな物理的リスク指標を提供できるようにな分布の考慮，土壌特性の鉛直分布の考慮）が計算結果にるといえよう．

与える影響を切り分けるシミュレーションを行い，観測3.2 土壌特性パラメタリゼーション及び土壌タイプ
データの更新に基づいた土壌水分量や流出量 · 河川流量等のデータとの比較を行った．

土壌水分量は，陸域の水循環において重要な要素であ

その結果，各土壌スキームの改良によって，土壌水分

り，流出と地下浸透の配分は土壌水分量によって決定さ量推定の決定係数が上昇したほか，流出量や河川流量もれるほか，大気陸面相互作用などを介して気候システム改善した．特に，水分特性モデルを VG 式に変更したこにも影響を及ばす．この研究事例では，ILS の土壌水分とで，砂質での土壌の保水力が増加した影響が大きく，動態を表現した部分（以降土壌スキームと呼ぶ）におい

土壌水分量の過小評価が改善した．また，河川流量のポて，水分特性曲線を改良し，さらに土壌パラメータの 3

イントデータ GRDC を用いた検証を行ったところ，土壌次元分布を考慮することで，土壌水分量分布及び蒸発量特性の鉛直分布を考慮したことで，観測地点の 19 % でや河川流量などの陸域水循環要素をより適切に表現でき説明力が向上したことが確認された（Fig. 4）．特に，中るか否かを確認した．なお本研究は，浜田ら（2021）と央ヨーロッパやアマゾン川流域のローム質において改善してすでに発表済みであるため，詳細については原典をが見られた．

参照してもらいたい．

3.3 サブグリッド地中水輸送パラメタリゼーション

具体的には，ILS の水分特性モデルを Clapp and Horn-

前述の通り，伝統的に LSS では鉛直一次元のモデル化

berger 式（CH 式）から van Genuchten 式（VG 式）に変がされている．陸域での水平方向の水 · エネルギー輸送

更した．また，最新の土壌データセット SoilGrids250m

量は，鉛直のそれに比べると無視できる程度であろうと（Hengl et al., 2017）と，機械学習を用いたペドトランス

いう暗黙の仮定に基づくものであるが，その仮定の妥当

土壌の物理性

32

第 151 号（2022）

Fig. 5 ILS 内のサブグリッド側方流スキームの導入による河川流量への影響（足立ら（2021）を改変した発表資料より，本人の了承を取って掲載）．

4. おわりに性は実は明らかになっていない．複雑な標高分布に合わせた植生分布の違いなどからみても，それなりの規模で
水とエネルギーの水平輸送は行われていると考えるほう

地球規模あるいは国レベルから地域スケールの，具体がより自然である．この研究事例では，ILS の 1 格子の的な気候変動適応策が立案及び実施されるにあたり，気中で，標高差による水平水輸送がどれくらい起こってい候予測には，これまでのような大気 · 海洋情報だけではるのか，そしてその格子内輸送により，全球規模での陸なく，陸域及びその周辺のより多様なきめ細やかな情

域水循環がどの様に変化するかを検討した．なお本研究報提供へのニーズが高まってきている．気候変動メカ

は，足立ら（2021）としてすでに発表済みであるため，ニズムの解明及び気候予測精度の向上に加えて，こうし

詳細については原典を参照してもらいたい．

たニーズにも応えるべく，これまで大気モデルの一部で具体的には，高解像度標高データを基に 1 格子を 10あった地表面過程パラメタリゼーションを陸域モデルの標高ビンに分割し，それぞれのビンで計算される地下として独立させ，これまでの気候モデルでは扱えてこな

水面に基づく水頭勾配を用いて，Darcy 則により飽和側

かった，もしくは過度に簡素化されていた様々な陸域で方流を表現し，各ビンからの流出から河川流量をシミュの重要な要素について，別途研究されている知見やモデレートした．その結果を，観測に基づいた河川流量デー

ルをより簡易かつ物理的な整合性は担保した形で結合さタと比較した．

せることのできる統合陸域シミュレータを構築した．こ

その結果，土壌水分量と蒸散量は全球平均の広い範囲

れにより，気候モデルの全体的な性能の改善と同時に，で減少傾向が見られた．これは，標高の高いビンから低近未来の洪水などの自然災害の予測精度の向上が期待さ

いビンに土壌水分が移動することで標高の高いビンでれる．

蒸発量が減少する一方，低いビンでは土壌水分が増えてこうした動きは日本だけではない．それどころか諸外も蒸発量が増加しないということを示していることがわ

国では，近年の激甚災害の頻発も鑑みて，陸域モデル開

かった．また，全球での河川流量の再現性がよくなった

発体制の集中化がより進んでいる研究組織も存在する．

ことが確認された（Fig. 5）．

日本においても，陸域に関する様々な研究分野がうまく解説：次世代地球システムモデルに向けた統合陸域シミュレータの開発

33

Fig. 6 陸域モデル開発体制のコミュニティ化についての概念図．

連携して研究開発を加速させる必要性が顕在化してきている．

研究「グローバル水文学の新展開」（2016 年 4 月 ∼ 2021
年 3 月）及び東京大学渡部雅浩教授代表の文部科学省統

日本において，全体の研究開発の強化及び効率化を図

合的気候モデル高度化研究プログラム「全球規模の気候

るにはどうすればよいか．そのためには，1）国内の陸域変動予測と基盤的モデル開発」（2017 年 4 月 ∼ 2022 年

モデリングを行う個人ないしグループの情報交換や議論

群をサブモデルとして扱うための汎用結合モジュールや

3 月），九州大学竹村俊彦教授代表の環境省環境研究総合推進費（S-20）「短寿命気候強制因子による気候変動 · 環
境影響に対応する緩和策推進のための研究」（2021 年 4月 ∼ ）による支援を得て，統合陸域シミュレータ開発が周辺ツールからなるプラットフォームモデルを開発 · 整進められた．

促進の場を形成し，既存のモデルの結合や新規モデルの開発を行うための連携体制を構築し，2）独立したモデル

備し，3）そのプラットフォームモデルを気候モデル等へ引用文献導入するとともに，プラットフォーム自体及び中のモデ
ル群の改良 · 高度化を進めるという，陸域モデル開発体
制のコミュニティ（共同体）化が必要である（Fig. 6）．
前述の通り，2016 年頃より「陸モデル開発検討会」が発足し，機関を横断したゆるい共同体を形成し，陸域モデリングにおける研究担当者間の意思疎通が図られている．土壌物理学会の諸賢におかれても，この取り組みにぜひ積極的に関わっていただきたいと考えている．

謝辞

足立幸太, 山崎 大, 新田友子 (2021): 斜面流れを考慮した全球陸域モデルによる丘 – 谷間水分コントラストの再現.
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土壌の物理性

34

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第 151 号（2022）
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旨

これまで大気モデルの一部であった地表面パラメタリゼーションを，大気モデルから独立させ，統合陸域シミュレータ（ILS）を開発した．ILS とは，モデル単体ではなく，開発の枠組みに対する名称である．本解説では，その開発経緯と，ILS を用いた 3 つの事例を紹介した．実時間陸域水文予測への応用，

3 次元土壌分類パラメタセットの実装，そしてサブグリッドスケールでの水平方向の土壌水分輸送の実装である．諸外国の研究速度も鑑み，本研究並びに気候変動及び影響評価研究のさらなる進展のためには，陸域モデル開発体制のコミュニティ化（共同体化）が必要である．
キーワード：統合陸域シミュレータ，気候モデル，MPMD，格子変換ツール，コミュニティモデル

シンポジウム特集

J. Jpn. Soc. Soil Phys.

ㄽࠉᩥ

土壌の物理性Original Paper

No. 151 p.35 ∼ 47 (2022)

群落熱収支モデルを用いた蒸発散にともなう根圏土壌中の水分 · 熱移動の予測
坂井 勝 1

Water and heat transport in a root zone during evapotranspiration
using the canopy energy budget model
Masaru SAKAI1

Abstract: To simulate soil water contents and temperatures in a root zone, understanding of root uptake characteristics and unsaturated hydraulic conductivity K is necessary. In this study, numerical simulations of soil waterand heat transport were conducted for a soil drying process with evapotranspiration in a soybean ﬁeld, using acoupled program of HYDRUS-1D and a canopy energy
budget model. Impacts of K, compensatory water uptake,and water uptake distribution β (z) on simulated soil watercontents and temperatures were evaluated comparing withﬁeld observed data. Two β (z) distributions, uniform distribution βuni and observed root density based-distribution
βRD , were tested. K, controlling soil surface evaporation
rate Eg , indicated a considerable impact on soil temperatures. In a case with large surface coverage, simulated temperatures agreed well with observed ones when relatively
large K was used and Eg under the canopy occurred withthe potential evaporation rate. By simulating with compensatory water uptake, water uptake rates S increased atwell-watered lower part of the zoot zone. Although S distributions were different between βuni and βRD , simulated
water contents agreed well with observed ones for bothcases when root adaptability factor ωc = 0 was used (fullycompensated). It indicated that the sensitivity of β (z) tosoil water content and temperature was much smaller than
K and compensatory uptake. To simulate soil water content changes for relatively shallow root zones, using a uniform distribution for β (z) and full compensatory uptake(ωc = 0) can be one simple and useful assumption. And
applying soil water and heat transport model to ﬁeld observed data to determine average K of the root zone is apromising method for further detailed analysis of soil surface evaporation and transpiration.
Key Words : HYDRUS-1D, soil water and heat transport,
compensatory water uptake, water uptake distribution, unsaturated hydraulic conductivity

1. はじめに根圏の土壌水分量や地温は，畑作物の生育に大きな影響を与える要因である．ダイズ栽培においても，開花期前後や子実肥大期の乾燥ストレスは，減収を引き起こす
ことが知られている（齊藤ら, 1999; 新田見ら, 2013; 熊谷ら, 2018; 今野ら, 2020）．また地温は，窒素肥料の形態変化などをもたらす微生物活性（中村 · 取出, 2007）や，根粒形成に影響を与えるといった報告もある（Saeki et al.,2008）．畑地で生じる蒸発散は液状水から水蒸気への相変化であり，潜熱消費をともなうため，土壌水分 · 熱移動と相互作用のある複雑な現象である．そのため，蒸発散にともなう根圏の土壌水分量や地温の変化を予測する
ためには，気象条件に加え，土中水分 · 熱移動，および蒸散による根の吸水を同時に考慮する必要がある．
坂井ら（2020）は，群落熱収支モデルの 1 つである土
壌面と植被層の熱収支式を表す 2 層モデル（Maruyama

and Kuwagata, 2010）と，HYDRUS-1D（Šimůnek et al.,2013）を連結し，蒸発と蒸散，および土壌水分量 · 地温変化の予測プログラムを構築した．ダイズ栽培圃場に適用し，土壌面蒸発速度の制限要因となる低土中水圧力領域の不飽和透水係数 K は，地温変化に影響を与えることを示している．また根圏が乾燥した条件下では，湿潤な根圏下層で吸水速度を増加する補填吸水（Jarvis, 1989）の考慮が必要となる可能性も示している．低土中水圧力領域の K の測定は難しく，室内での蒸発実験における土中水圧力 h の低下に対して逆解析で推定する蒸発法（Šimůnek et al., 1998; 坂井 · 取出, 2007）など，方法は限られている．蒸発法による K の推定範囲は，従来テンシ
オメータの測定領域（h > −1, 000 cm）とされていたが，圃場の土壌面近傍で生じる h < −10, 000 cm 以下の乾燥領域の推定手法も提案されている（Schindler et al., 2010;

1 Graduate

School of Bioresources, Mie University, 1577 Kurimamachiya, Tsu 514-8507, Japan. Corresponding author: 坂井 勝，三重大学大学院生物資源学研究科．
2021 年 12 月 22 日受稿 2022 年 3 月 2 日受理

Iden et al., 2021）．一方，圃場表層の K は，土の不均一性，乾燥密度や土の構造の変化の影響を受け，室内実験で求めた K とは異なる可能性がある．そのため，現場観土壌の物理性36

第 151 号（2022）

測値に基づき，圃場の水分 · 熱移動を再現する K の推定データとして，雨量（TE525, Campbell Scientiﬁc），2 mが必要である．

高の温湿度（HMP-155D，クリマテック株式会社）と風Feddes et al.（1974）の根の吸水モデルでは，可能蒸散速度を吸水強度分布 β (z) で各深さに分配し，各位置での水ストレスによる吸水低下を計算する．β (z) は根量分
布に基づき与えられることが多い（Albasha et al., 2015;
中村ら, 2016; 宮本ら, 2017）．一方で，根量分布の測定

向風速（Met One 034B, Campbell Scientiﬁc），1.5 m 高の短波放射と長波放射（NR01，Campbell Scientiﬁc）を測定した．センサーはデータロガー（CR1000, Campbell

Scientiﬁc）に接続し，2019 年 2 月 21 日まで，30 分間隔で観測した．

は多大な労力を要することからデータが限られているこ

また，6 月 12 日の播種後から 10 月 17 日まで，ダイズとが多く，また根量分布と吸水分布は異なることも報告の生育データとして草高，LAI ，地表面被覆率を 2 ∼ 3 週されている（de Melo and de Jong van Lier, 2021）．その間間隔で測定した．草高は 22 株をランダムに選定してため，土壌水分量の測定値に対して数値計算の逆解析で測定した．LAI の測定は，平均的な大きさの 1 株を刈り

β (z) を求めることや（Hupet et al., 2003; Schelle et al.,2012），根圏で均一な β (z) を与えることもあり（亀山ら,
2018; 坂井ら, 2020），一定の方法が提案されているわけ

取って行った．全ての葉をスキャナーで読み取り，画像ではない．また，補填吸水モデルを現場観測値に適合しの高さから撮影した写真から求めた．写真の 3 m × 3 m

た研究例は少なく（Markewitz et al., 2010; Albasha et al.,の領域について画像解析を行い，色相 50 ∼ 125（緑の領2015），作土層の土壌水分変化を予測する上で，どの程度域）で選択される面積を被覆面積とし，対象領域（9 m2 ）の考慮が必要であるか十分に検討されていない．根圏のに対する割合を地表面被覆率とした．

解析で総葉面積を求め，対象面積（20 cm × 70 cm）に対する割合を LAI とした．地表面被覆率は，地上約 5.5 m

水分量は，この吸水強度分布 β (z) や補填吸水，さらには2014 年および 2015 年に同一のダイズ栽培圃場で，根土壌水分移動による根圏内の再分布や土壌面蒸発の影響

重量分布の測定を行った．20 cm × 20 cm の金属枠を，を受けるため，これらを包括的に検討する必要がある．

ダイズ株を中心に 5 cm 深単位で土壌に挿入し，採土し

そこで本研究では，比較的根圏が浅いダイズ栽培圃場

た．ダイズ根を 2 mm 篩を用いて流水で篩別し，ピンの，蒸発散にともなう土壌水分 · 熱移動を明らかするこ

セットで回収後，風乾重量を測定した．測定は，2014 年とを目的とした．坂井ら（2020）が示す群落熱収支モデは約 3 週間隔で，2015 年は約 1 週間間隔で，各回 1 反ルを用いた土壌水分 · 熱移動の数値計算において，補填復で行った．ダイズの根は，播種後約 1 か月程度で硬い

吸水の有無，吸水強度分布 β (z)，不飽和透水係数 K の感

下層土に到達していた．この時，下層土の高い硬度のた度解析を行い，体積含水率と地温の計算結果に与える影

め，根は 30 cm 以深にはほとんど見られず，表層 15 cm

響，現場観測値の再現性について評価した．

程度に集中した．また，播種後 1 か月以降は，ばらつきは見られたものの，同様な根の分布を示した．

2. 方法

2.2 蒸発散をともなう土壌水分 · 熱移動の数値計算
2.2.1 土壌水分 · 熱移動式

2.1 現場観測の概要

蒸発散をともなう土壌水分 · 熱移動の数値計算には，2018 年に三重大学附属農場内のダイズ栽培圃場で，土坂井ら（2020）が構築した，HYDRUS-1D（Šimůnek et壌環境，気象条件，作物生育データの現場観測を行った（坂井ら, 2020）．ダイズ（フクユタカ）の栽培期間は，6al., 2013）と群落熱収支モデル（Maruyama and Kuwagata,2010）の連結モデルを用いた．鉛直 1 次元で根の吸水

月 12 日（播種）から 10 月 17 日（収穫）であった．畝を考慮した非等温条件下のリチャーズ式は，次式で表さ立てを行わずに株間 20 cm，条間 70 cm とし，ダイズをれる．

1 箇所に 3 粒播種した．圃場の土性は，表層の作土層が砂質ロームで，およそ 30 cm 以深の下層はロームである．下層はシルト質の土塊を含み，乾燥密度 ρb が 1.60
∼ 1.65 g cm−3 と非常に高く，排水性が悪いという特徴
を持つ．

∂θ
=
∂t
[ (
)
]
∂
∂h
∂T
∂h
∂T
K
+ 1 + KLT
+ Kvh
+ KvT
−S
∂z
∂z
∂z
∂z
∂z

(1)

播種前の 6 月 5 日に，ロッド長 12 cm の土壌水分センサー（CS655, Campbell Scientiﬁc）を深さ 0，10，20 cm
深から鉛直下向きに１本ずつ設置し，それぞれ 0 − 10，

ここで，θ は体積含水率（m3 m−3 ），t は時間（s），z は上向き正の位置（m），h は土中水圧力（m），T は地温
10 − 20，20 − 30 cm 深の平均体積含水率を測定した． （◦ C），S は各位置における根の吸水速度（s−1 ），K は圧
また，5，15 cm 深に水ポテンシャルセンサー（TEROS力勾配による液状水の不飽和透水係数（m s−1 ），KLT は21, METER group）と，1，2，4，8，10，20，30 cm 深温度勾配による液状水の透水係数（m2 ◦ C−1 s−1 ），Kvhに銅−コンスタンタン熱電対を設置し，土中水圧力と地 （m s−1 ）と KvT（m2 ◦ C−1 s−1 ）は圧力勾配，温度勾配に温を測定した．土壌センサー類は，ダイズの条下に設置よる水蒸気の透過係数である．KLT ，Kvh ，KvT の定式化
した．5 月 29 日にウェザーステーションを設置し，気象は斎藤ら（2007）に詳しく，KLT は K や T の関数で，Kvh

論文：群落熱収支モデルを用いた蒸発散にともなう根圏土壌中の水分 · 熱移動の予測

37と KvT は θ ，h，T の関数で求めることができる．

Rng = Hg + Lw Eg + Gs

水蒸気移動を含む土中の熱の保存則は次式で表される．

Rnc = Hc + Lw Ec∂ Cp T
∂ θv
+L0
=
∂t
∂t
[
]
∂T
∂
∂ qL T∂ qv T
∂ qv
λ
−Cw
−Cv
− L0
∂z
∂z
∂z
∂z
∂z

ここで，Rng と Rnc は土壌面と植被層に対する純放射量（W m−2 ），Hg と Hc は土壌面−大気間と植被面−大気間(2)(J m−3 ◦ C−1 )，θv は水蒸気相率（m3 m−3 ），L0 は水単位
体積当たりの蒸発潜熱（J m−3 ），λ は熱伝導率（W m−1◦ C−1 ）
，qL と qv は液状水と水蒸気フラックスである（m−1s ）．
水分特性曲線と不飽和透水係数 K を表す不飽和水分移
動特性関数には，Durner モデルを用いた（Durner, 1994;

Priesack and Durner, 2006）．

= w1 [1 + (α1 h)n1 ]−m1 + w2 [1 + (α2 h)n2 ]−m2の顕熱フラックス（W m−2 ），Eg と Ec は土壌面蒸発速
度と蒸散速度（kg m−2 s−1 ），Lw は水単位質量当たりの蒸発潜熱（J kg−1 ），Gs は土中熱フラックスである（W

ここで，Cp ，Cw ，Cv は土，液状水，水蒸気の体積熱容量

θ − θr= Se
θs − θr(3)m−2 ）．各層の純放射成分は次式で表される．
()
Rng = 1 − ag τ RS + τ RL + (1 − τ ) σ Tc4 − σ Tg4()
Rnc = (1 − a) RS − 1 − ag τ RS()
+ (1 − τ ) RL + σ Tg4 − 2 (1 − τ ) σ Tc4(6)

ここで，RS と RL は群落上の日射と長波放射（W m−2 ），τ は放射に対する群落の透過率（–），αg と α は土壌面と群落上のアルベド（–），Tg と Tc は土壌面と群落温度（◦ C），σ はステファン−ボルツマン定数（5.67 × 10−8 W−2m ◦ C−4 ）である．
各層の顕熱 · 潜熱フラックス成分は次式で表される．

K = Ks (w1 Se1 + w2 Se2 )l×(5)

Hg = caCHgU (Tg − Ta )

[
(
) ]
[
(
) ])2
(
1 m m11 m m2+ w2 α2 1 − 1 − Se2/ 2
w1 α1 1 − 1 − Se1/ 1

Hc = caCHcU (Tc − Ta ))(Lw Eg = LwCEgU ρsat (Tg )Hr (hg , Tg ) − ρa(w1 α1 + w2 α2 )2(4)
ここで，θs は飽和体積含水率（m3 m−3 ），θr は残留体積
含水率（m3 m−3 ），Se は有効飽和度（–），wi （i = 1, 2）(7)

Lw Ec = LwCEcU (ρsat (Tc ) − ρa )ここで，ca は空気の体積熱容量（J m−3 ◦ C−1 ），U は風速−1◦は重み係数（–）で w1 + w2 = 1 である．αi （m−1 ），ni ， （m s ），Ta は気温（ C），ρa は大気の水蒸気密度（kgm−3 ），CHg ，CEg はそれぞれ土壌面−大気間の顕熱交換
m （= 1 − 1/n ）は曲線の形状を与えるパラメータ，Kiisは飽和透水係数（m s−1 ），l は間隙結合係数である（–）．

2.2.2 群落熱収支モデル
植生条件下の地表面熱収支を計算する群落熱収支モ
デルとして，土壌面と植被層の熱収支を個別に計算する

2 層モデルを用いた（Maruyama and Kuwagata, 2010）．
Fig. 1 に 2 層モデルの概略図を示す．

と潜熱交換に対するバルク輸送係数（–），CHc ，CEc はそれぞれ植被面−大気間の顕熱交換と潜熱交換に対するバルク輸送係数（–）である．ρsat は飽和水蒸気密度（kgm−3 ）で土壌面温度 Tg または群落温度 Tc の関数，Hr は土壌面における相対湿度（–）で土壌面の土中水圧力 hgと地温 Tg の関数である．各パラメータの計算方法については，坂井ら（2020）に詳しい．
2.2.3 根の吸水モデル
根の吸水速度 S は，補填吸水を考慮した Feddes のモデルを用いて計算した（Feddes et al., 1974; Šimůnek andHopmans, 2009）．

S=

Ecp
1
α (h)β (z) =α (h)Spmax (ω , ωc )max (ω , ωc )(8)

ここで，Ecp は可能蒸散速度（m s−1 ）α (h) は h に依存する水ストレス応答関数 (–) である．β (z) は吸水強度分布
Fig. 1 2 層モデルの概略図．
Schematic illustration of the double source model.

(m−1 ) で，Ecp を各深さの可能吸水速度 Sp に分配する．
計算された各深さの S を根群域の深さ LR （m）に対し

土壌の物理性38

第 151 号（2022）

Table 1 計算に用いた Durner モデルの水分移動特性パラメータ．
Soil water hydraulic parameters of the Durner model used for simulations.
depth
0 − 10 cm
10 − 30 cm
30 − 100 cm

θr
0
0
0

θs
0.371
0.366
0.340

α1
0.030
0.021
0.00088

n1
2.00
1.98
1.25

α2
0.00050.00025
–

w2
0.55
0.67
0

n2
1.30
1.42
–

Ks (cm d−1 )
54.1
23.0
0.04

l
0.5, 1, 2, 3, 4
0.5, 1, 2, 3, 4
0.5

∗ l = 0.5 より大きな不飽和透水係数を与える計算に用いた値．

て積分することで，実蒸散速度 Ec が得られる．補填吸

数値計算は，2018 年 7 月 31 日 0 時 ∼ 8 月 12 日 0 時

水モデルは，可能蒸散速度 Ecp と補填吸水を考慮しないの，無降雨期間を対象とした．この期間において，ダイ場合の実蒸散速度 Ec の比で表される水ストレス指数 ω

ズの草高はおよそ 50 cm から 70 cm に，LAI は 2.5 か（= Ec /Ecp ）を用いて，仮想的に Ecp を増大させるモデル

ら 4.0 に，被覆率は 60 % から 80 % に生長している．観である（Jarvis, 1989; Jarvis, 2011）．ωc は根の適応係数

測した生育データ，および 30 分毎の気象データ（日射と呼ばれる ω の閾値であり（0 ≤ ωc ≤ 1），ω ≥ ωc では

量，下向き長波放射，気温，相対湿度，風速）を入力項

Ec = Ecp となり，ω < ωc では Ec < Ecp となる．ωc = 1の場合は補填吸水を考慮しないモデルとなり，ωc = 0 の場合は根群域に吸水可能な水が存在する限り Ecp で蒸散目とし，2 層モデルから計算される土壌面蒸発速度 Eg ，が生じる（完全補填吸水）．

測値 Sc に基づいて与えた（τ ＝ 1 − Sc ）．また，同様に 2

2.3 計算条件

土中熱フラックス Gs を，それぞれ水分 · 熱移動の上端境界条件とした．この時，放射透過率 τ は，被覆率の観層モデルで計算される可能蒸散速度 Ecp を，根の吸水モ

計算土層や初期 · 境界条件は，坂井ら（2020）と同様

デル（（8）式）に与えた．水ストレス応答関数 α (h) にである．計算対象領域は，水分 · 熱移動の下端境界条件

は線形型モデルを用い（Feddes et al., 1974），飽和近傍の影響を避けるため，十分な長さとして地表面から深さ

100 cm までの 1 次元鉛直土層とした．計算土層は，0 −10，10 − 30，30 cm 以下の 3 層の成層土層とし，各層に水分移動特性を与えた．0 − 10 cm と 0 − 30 cm の水分特性曲線は，それぞれ 0 − 10 cm 深，10 − 20 cm 深の土壌水分センサーの測定値と 5 cm 深，15 cm 深の水ポ
テンシャルセンサーの測定値の関係から求めた．また土中水圧力 h < − 5, 000 cm の乾燥領域については，任意の水分状態において鏡面冷却式湿度計 WP4-T（Decagon
devices）で測定した h と炉乾法で測定した含水比 ω の関係と，対象土層の乾燥密度 ρb を用いて，h と θ の関係を求めた．30 cm 以深の水分特性曲線は，吸引法，加圧板法，WP4-T で測定した．各土層の水分特性曲線の測定値に Durner（1994）の不飽和水分移動特性関数を適合し，水分移動特性パラメータを得た（Table 1）．各層の水分特性曲線と不飽和透水係数を Fig. 2 に示す．この時，飽和透水係数 Ks は，100 cm3 の採土円筒で採取した各深度の不撹乱土壌を用いて，変水位透水試験で測定した．以降，透水係数の単位は cm d−1 で示す．
土壌の熱特性は，熱特性計（KD2Pro, Decagon devices）
を使って測定した．撹乱土壌を任意の体積含水率に調整
し，100 cm3 採土缶に充填後，3 cm デュアルニードル
センサー（SH-1, Decagon devices）を用いて，熱伝導率および体積熱容量を測定した．得られた熱伝導率 λ と
体積含水率 θ の関係に，Chung and Horton（1987）のモデル（λ = b1 + b2 θ + b3 θ 0.5 ）を適合し，熱特性のパラメータを求めた（b1 = 0.183, b2 = 3.646, b3 = 0.146 W

m−1 ◦ C−1 ）．ここでは，土層全体に対して同じ熱特性を与えた．

Fig. 2 計算に用いた水分特性曲線（上段）と不飽和透水係数（下段）．
Soil water retention curves (top) and unsaturated hydraulic conductivities (bottom) used for simulations.

論文：群落熱収支モデルを用いた蒸発散にともなう根圏土壌中の水分 · 熱移動の予測の吸水制限は考慮せず，土中水圧力 h3 = −1, 700 cm と

39

βRD は表層付近で非常に大きく，30 cm 深に向かって減少する分布となっている．計算は，5 通りの l 値，3 通りの ωc 値，2 通りの β (z) の計 30 通りの条件で行った．

h4 = −15, 000 cm（永久しおれ点）の間で α (h) が 1 から
0 まで直線的に減少する関数とした．下端境界条件にはそれぞれ自由排水条件（dh/dz = 0），温度勾配ゼロ条件を与えた（dT /dz = 0）
．初期条件は体積含水率と地温の観測値を与え，観測値のない 30 cm 以深の下層について
は，20 − 30 cm 深の体積含水率と 30 cm 深の地温で一（8）式で水ストレス応答関数 α (h) が 1，Egp は（7）式定値を与えた．

で土壌面の相対湿度 Hr が 1 の条件下で生じる．そこで，計算期間の気象条件とダイズ生育状況における可能蒸散速度 Ecp と可能蒸発速度 Egp は，30 cm 深の根圏が十分に湿潤な条件で，別途数値計算を行い求めた．Ecp は本研究では，根圏土壌の不飽和透水係数 K や補填吸水

初期土中水圧力 h に土壌表面 h = −30 cm で下端 h = 70の有無，吸水強度分布 β (z) が，蒸発散および土壌水分量cm の水理学的平衡条件を与え，下端水分境界条件を一定圧力境界条件とし，30 cm 以深の 3 層目の飽和透水係
数 Ks を 10 cm d−1 と大きな値に変更することで，地下水面が 30 cm 深と浅い位置に留まる計算を行い，実蒸散
速度 Eg と実蒸発速度 Ec の計算結果を，それぞれ Ecp と
Egp とした．

と地温の計算結果に与える影響について検討する．そこ
で，不飽和透水係数のモデルに含まれる間隙結合係数 l（（4）式），補填吸水モデルの適応係数 ωc（（8）式）について，感度解析を行った．ωc には，1（補填吸水なし），

0.5，0（完全補填吸水）を用いた．l は，水分特性曲線とは独立して，h の低下に対する K の低下の傾きを与える
パラメータである．Mualem（1976）の推奨値（l = 0.5）

2.4 土壌水分 · 地温変化の再現性の評価
圃場の土壌水分 · 地温の再現性を示すために，体積含が用いられることが多いが，特に測定が困難な乾燥領域

水率と地温それぞれに対して観測値と計算値の二乗平均の K に影響を与えるため，逆解析で推定されることが多平方根誤差（RMSE: Root Mean Square Error）を計算しい（Sakai et al., 2009）．ここでは，0 − 10 と 10 − 30 cm

た．

深の 2 層に対して同じ値とし，l = 0.5, −1, −2, −3, −4 を√与えて計算を行った（Table 1）．l 値が小さい程，不飽和領域の K が大きな値となる（Fig. 2）．また，0 − 10 と

10 − 30 cm 深の 2 層では，K と h の関係に大きな違いは見られない．さらに，吸水強度分布 β (z) には，ダイズの根重量分布に基づく分布（βRD ），および根圏 30 cm で均一な分布（βuni ）の 2 通りを与えて計算を行った（Fig．
3）．βRD には，2014 年 9 月 22 日に測定した根重量分布を，根群域（30 cm）で積分すると 1 になる様に正規化し，指数関数（Vrugt et al., 2001）を適合した分布を用いた．

RMSE =(xi − Xi )2
∑ N
i=1
N

(9)

ここで，xi は計算値，Xi は観測値，N はデータ数を示す．

θ については 0 − 10，10 − 20，20 − 30 cm 深の観測値と計算値の比較から，体積含水率の誤差 RMSEθ （m3m−3 ）を求め，地温については 4，8，20 cm 深の比較か
ら地温の誤差 RMSET （◦ C）を求めた．

3. 結果と考察
3.1 均一な吸水強度分布 βuni を用いた計算結果
均一な吸水強度分布 βuni を用いて，間隙結合係数 l に0.5 と −3 を与えた場合，および適応係数 ωc に 1（補填
吸水なし）と 0（完全補填吸水）を与えた場合の計算結果を示す．Fig. 4 は各深度の体積含水率 θ と地温 T の観測値（灰色線）と計算値の比較である．Fig. 5 には蒸散
速度 Ec と蒸発速度 Eg の積算値の計算結果を，可能蒸散
速度 Ecp と可能蒸発速度 Egp の積算値（灰色線）と共に示す．被覆率が 60 % から 80 % に増加する計算対象期間では，蒸発散速度（Ec + Eg ）に対する Eg の割合は 0.3
から 0.2 程度に低下し，Ec に比べ小さい．Fig. 6 には，根圏土層である 0 − 30 cm 深の，8 月 4 日の 12 時と 8
月 6 日の 12 時における土中水圧力 h の分布，吸水速度Fig. 3 計算に用いた吸水強度分布 β (z)．βRD ：根重量の測定値に適合した分布，βuni ：根群域で均一な分布．

Water uptake distribution β (z) used for simulations. βRD indicates an estimated β (z) from the observed root density distribution, and βuni indicates a uniform β (z) for the zoot zone.

S の分布，不飽和透水係数 K の分布，土中水分フラック
ス Jw （cm d−1 ）の分布の計算値を示す．また Fig. 7 には，様々な l と ωc の組合せで計算した場合の RMSEθ とRMSET の値を示す．

土壌の物理性40

第 151 号（2022）

Fig. 4 根圏で均一な吸水強度分布 βuni を用いた場合の体積含水率（左列）と地温（右列）の計算結果．灰色線は観測値．
Simulated soil water contents (left column) and soil temperatures (right column) using the uniform water uptake distribution
βuni . Gray lines indicate observed data.

Fig. 5 根圏で均一な吸水強度分布 βuni を用いた場合の積算蒸散量（左）と積算蒸発量（右）の計算結果．灰色線は積算可能蒸散量と積算可能蒸発量．

Simulated cumulative transpiration amounts (left) and cumulative evaporation amounts (right) using the uniform water uptake
distribution βuni . Gray lines indicate the cumulative potential transpiration and the cumulative potential evaporation.

論文：群落熱収支モデルを用いた蒸発散にともなう根圏土壌中の水分 · 熱移動の予測

Fig. 6 根圏で均一な吸水強度分布 βuni を用いた場合の土中水圧力 h，吸水速度 S，不飽和透水係数 K ，水分フラックス Jwの深さ分布の計算結果．上段は 8 月 4 日 12 時，下段は 8 月 6 日 12 時を示す．
Simulated proﬁles of soil water pressure head h, root water uptake S, unsaturated hydraulic conductivity K, and soil water ﬂux
Jw for 8/4 12:00 (top) and 8/6 12:00 (bottom) using the uniform water uptake distribution βuni .

Fig. 7 様々な間隙結合係数 l と適応係数 ωc の組合せを用いた計算における，体積含水率（左）および地温（右）の観測値に対する誤差 RMSE ．
RMSE between observed data and simulated results with various combinations of l and ωc for volumetric water contents (left)
and soil temperatures (right).

41

42

土壌の物理性第 151 号（2022）

T の計算結果に注目すると，l = 0.5 として低土中水燥が進行し上層の h が低下するに従い，極端に増加した−1−1
圧力領域で低い不飽和透水係数 K を与えた計算は，8 月 （8 月 4 日は S = 0.09 d ，8 月 6 日は S = 0.21 d ）．Sが増加することで，8 月 7 日まで Ecp で蒸散が進行した
2 日までは各深度の観測値を再現したが，8 月 3 日以降◦◦
で日中 2 C 程度，夜間 1 C 程度過大評価した（Fig. 4 （Fig. 5 青点線）．ここで ωc = 0（完全補填吸水）であっても 8 月 8 日以降に Ec < Ecp となるのは，根圏全層の h
青線，RMSET = 1.88 ◦ C）．l = −3 として高い K を与えが h4 （= −15, 000 cm）を下回る，もしくは近づくことた計算は，計算期間全体で各深さの T をよく再現した◦で，Ecp を満たす吸水可能な土壌水分が存在しないため（Fig. 4 橙線，RMSET = 0.80 C）．この時，補填吸水のである．根圏下層の S が増加することで，10 cm 以深の有無による T の計算値の違いは小さい．K の違いが地温θ の低下が大きくなり，観測値の再現性が向上した（Fig.
変化に影響する理由は，坂井ら（2020）が示す通り，土4 青点線，RMSEθ = 0.018 m3 m−3 ）．
壌面蒸発速度 Eg の変化により熱収支式（（7）式）の潜熱
一方で，補填吸水を考慮しない場合でも，高い K を用い
項 Lw Eg が変化し，その結果，上端境界条件となる土中，θ について同程度の観測値のることで（l = −3，ωc = 1）
熱フラックス項 Gs が変化するためである．l = 0.5 の場−4−1
再現性の向上が見られた（Fig. 4 橙実線，RMSEθ = 0.016
合，8 月 4 日には表層 z ≥ −10 cm で K < 10 cm dm3 m−3 ）．これは，根圏下層からも土壌面へ向かう水分に低下し，土壌面への水分フラックス Jw が小さい（Fig.
5 青線）．そのため，8 月 3 日以降は減率蒸発（Eg < Egp ） フラックス Jw が生じ（Fig. 6），土壌面蒸発として土壌
水分量が消費されるためである（Fig. 5）．根圏が 30 cmを示し，8 月 5 日以降は Eg ≈ 0 cm d−1 であった（Fig. 5と比較的浅く，根圏全域で水分移動が生じやすいことも青線）．一方 l = −3 の場合，乾燥が進行した 8 月 6 日で−4−1
一因と考えられる．ここから根圏が浅い場合，補填吸水も根圏全層 z ≥ −30 cm で K > 10 cm d の比較的高と根圏土壌の透水係数は，θ の変化に対しては，同じ影い透水性を示し，土壌面（z = 0 cm）への水分フラックス
響を示すと言える．ただし，8 月 12 日までの積算蒸散
Jw が大きい（Fig. 6 橙線）．そのため，常に Egp に近い
量と積算蒸発量は，l = 0.5，ωc = 0 の計算で 4.41 cm と大きな蒸発速度で乾燥が進行した（Fig. 5 橙線）．l = 0.5
0.72 cm であるのに対し，l = −3，ωc = 1 の計算で 3.22に比べて下向きの土中熱フラックス（Gs ）が小さくなり
cm と 1.82 cm であり（Fig. 5），根圏土壌水分の消費にT が低下することで，T の再現性が向上した．l を小さ
対する蒸発と蒸散の割合が異なる．前述の T の再現性かくすることで RMSET が大きく低下したことからも（Fig.
7），K は地温変化に大きな影響を与えることが分かる． ら，この 2 条件では l = −3，ωc = 1 の方が妥当だと判断できる．蒸発と根の吸水にともなう蒸散を分けて，根圏
なお，l = −4 を与えた場合，T の計算結果は l = −3 と土壌中の水分移動を詳細に評価する上で，土壌水分 · 熱
違いは見られず，RMSET は同じであった．l ≤ −3 の高移動モデルを用いて土壌水分量と地温データの解析を行い K では Eg に違いは現れず，Egp で蒸発が生じるためである．ここから，ダイズ地上部が比較的大きい本計算
期間においては，群落下の土壌面は Egp が生じる湿潤状

うことが有効であると考えられる．
地温を再現した高い K を与え，補填吸水も考慮する態にあることが考えられる．そして，根圏下層から土壌ことで（l = −3，ωc = 0），Eg と Ec が増加し（Fig. 5

表面へ水分供給できる大きさの K が妥当であると言え橙点線），最もよく θ の観測値を再現した（Fig. 4 橙点

る．一方で，圃場の K は，表層の土壌クラスト層形成な線，RMSEθ = 0.013 m3 m−3 ）．根圏で均一な吸水強度分ど（Schwardz et al., 2010），根圏土壌内で鉛直方向に異布 βuni を与えた場合，RMSEθ は ωc = 0.5 の場合でもなることが考えられる．今回得られた透水係数は，根圏

ωc = 0 と同程度に小さい値を示し（Fig. 7），θ 変化を予

土層の平均的な K を表していると言える．

測する上で補填吸水の考慮の重要性が示された．
3.2 根密度分布に基づく吸水強度分布 βRD を用いた計低い K で補填吸水を考慮しない計算は（l = 0.5，ωc =算結果1），0 − 10 cm 深の θ を計算期間でよく再現したが，下根重量分布の測定値に基づいた吸水強度分布 βRD を用
層の 10 − 20，20 − 30 cm 深の θ については 8 月 3 日
3いた場合の計算結果を示す．前述 3.1 と同様に，間隙結以降で過大評価した（Fig. 4 青実線，RMSEθ = 0.028 m
合係数 l に 0.5 と −3 を与えた場合，および適応係数 ωcm−3 ）．βuni に従い，可能吸水速度 Sp の分布は根圏全層に 1 と 0 を与えた場合の計算値を比較する．Fig. 8 は各で均一である（Fig. 6）．8 月 4 日には，土中水圧力 h は根深度の体積含水率 θ と地温 T の観測値と計算値の比較，
圏全層で水ストレス応答関数 α (h) の閾値 h3（= −1, 700
Fig. 9 は蒸散速度 Ec と蒸発速度 Eg の積算値の計算結果
cm）を下回り，吸水速度 S は可能吸水速度 Sp から低下である．可能蒸散速度 Ecp と可能蒸発速度 Egp の積算値
した（Fig. 6）．特に z > −2 cm 土壌面近傍では h < h4
−1
．Fig. 10 には，（= −15, 000 cm）であり，S = 0 d となった．そのため （灰色線）は，βuni と同一である（Fig. 5）
0
−
30
cm
深における土中水圧力hの分布，吸水速度
S
蒸散速度 Ec は，8 月 4 日以降で可能蒸散速度 Ecp より小さい．補填吸水を考慮することで（l = 0.5, ωc = 0）， の分布，不飽和透水係数 K の分布，土中水分フラックス
Jw の分布の計算値を示す．
比較的湿潤な根圏下層で S が増加した．この時，根圏下端（z = −30 cm）で最大の S を示し，特に土壌面から乾低い K で補填吸水を考慮しない計算は（l = 0.5，ωc =論文：群落熱収支モデルを用いた蒸発散にともなう根圏土壌中の水分 · 熱移動の予測

Fig. 8 根量分布に基づく吸水強度分布 βRD を用いた場合の体積含水率（左列）と地温（右列）の計算結果．灰色線は観測
値．

Simulated soil water contents (left column) and soil temperatures (right column) using the root density based water uptake
distribution βRD . Gray lines indicate observed data.

Fig. 9 根量分布に基づく吸水強度分布 βRD を用いた場合の積算蒸散量（左）と積算蒸発量（右）の計算結果．灰色線は積算可能蒸散量と積算可能蒸発量．

Simulated cumulative transpiration amounts (left) and cumulative evaporation amounts (right) using the root density based water uptake distribution βRD . Gray lines indicate the cumulative potential transpiration and the cumulative potential evaporation.

43

44

土壌の物理性第 151 号（2022）

Fig. 10 根量分布に基づく吸水強度分布 βRD を用いた場合の土中水圧力 h，吸水速度 S，不飽和透水係数 K ，水分フラッ
クス Jw の深さ分布の計算結果．上段は 8 月 4 日 12 時，下段は 8 月 6 日 12 時を示す．
Simulated proﬁles of soil water pressure head h, root water uptake S, unsaturated hydraulic conductivity K, and soil water ﬂux
Jw for 8/4 12:00 (top) and 8/6 12:00 (bottom) using the root density based water uptake distribution βRD .

1），下層の 10 − 20，20 − 30 cm 深の θ を 8 月 2 日以
降過大評価し（Fig. 8 青実線，RMSEθ = 0.054 m3 m−3 ），全層の T を 8 月 1 日以降過大評価した（RMSET = 2.16
◦ C）
．βRD を用いた場合，根の量が多い 10 cm 深以上の表層で吸水し易い（Fig. 3）．そのため，土壌が十分に湿潤な条件下で生じる可能吸水速度 Sp は，表層で極端に大きく，根圏下層で小さい（Fig. 10 灰色線）．初期の吸K に比べ β (z) の影響は小さいことが示唆された．
補填吸水を考慮することで（l = 0.5, ωc = 0），S の分
布のピークは ωc = 1 に比べ下方に位置し，大きな値を示した（Fig. 10 青点線）．根圏下層の S が増加すること
で，10 cm 以深の θ の低下が大きくなり，観測値の再現性が向上した（Fig. 8 青点線，RMSEθ = 0.026 m3 m−3 ）．
さらに地温を再現した高い K を与えることで（l = −3,

水により，土壌面近傍の乾燥が急激に進行するため，吸ωc = 0），最もよく θ の観測値を再現した（Fig. 8 橙点

水速度 S は 8 月 4 日に z = −7 cm，8/6 に z = −8 cm 程線，RMSEθ = 0.014 m3 m−3 ）．これは，βuni を与えた場

度にピークを持つ山型の分布を示した（Fig. 10 青実線）．

合（RMSEθ = 0.013 m3 m−3 ）とほぼ同じ結果である．

20 − 30 cm 深の θ の過大評価が βuni より大きいのは， βRD と βuni では S の分布に違いはあるものの，補填吸水
下層の S が βuni に比べ小さいためである．また，T の過を考慮すること，T 変化を再現する K を与えることで，大評価も 8 月 1 日以降に見られ，これは βuni を用いた場
同様な土壌水分量変化を示した．ここから，β (z) の θ や合の 8 月 2 日より早い．土壌面近傍の乾燥により（Fig.
T の計算値への影響は，補填吸水や K に比べて低いこと
10 青実線），減率蒸発（Eg < Egp ）が早く開始するためでが示された．また，ωc = 0.5 を用いた場合，ωc = 0 ほどある（Fig. 9）．l = −3 で高い K を与えることで，根圏下の RMSEθ の低下は見られず，βuni とは傾向が異なった層から上層へ供給される水分フラックス Jw が大きくな （Fig. 7）．本研究の計算対象圃場 · 期間では，βRD と βuni
り，土壌面近傍の極端な乾燥は防がれた（Fig. 10 橙線）． の両条件で l = −3，ωc = 0 で θ と T の観測値をよく再そのため，Eg が可能蒸発速度と一致し，T の再現性は向現した．ωc は補填吸水によりどれだけ長い乾燥期間，水上した（Fig. 8 橙線）．RMSET と l の関係も βuni の場合
ストレスを受けずに蒸散を続けられるか（Ec = Ecp ）を決とほぼ同じであり（Fig. 7），T の変化を予測する上では， めるパラメータである（Jarvis, 2011）．適正な ωc 決定に論文：群落熱収支モデルを用いた蒸発散にともなう根圏土壌中の水分 · 熱移動の予測

45

は植生の種類や生育ステージの違いなど，植物生理学的

補填吸水を考慮して蒸散速度 Ec を増加させることと，視点の検討も必要であるが，ここで示した結果から，情

低土中水圧力領域で高い不飽和透水係数を与えて蒸発速報がない場合は ωc = 0（完全補填吸水）を与えることが度 Eg を増加させることは，どちらも根圏土壌の水分消妥当であると考えられた．

費量として土壌水分量変化に同じ影響を与える．蒸発と根量分布の測定には多大な労力を要し，またそれが吸根の吸水にともなう蒸散を分けて，根圏土壌中の水分移

水を司る根の分布と必ずしも一致しない可能性がある動を詳細に評価する上で，土壌水分 · 熱移動モデルを用（de Melo and de Jong van Lier, 2021）．以上を踏まえる

いた土壌水分量と地温データ解析の有効性が示された．

と，根圏で均一な β (z) を与え，完全補填吸水（ωc = 0）

また，吸水強度分布 β (z) の体積含水率や地温の計算値へを考慮し，地温変化を再現する根圏の平均的な K を用いの影響は，補填吸水や不飽和透水係数に比べて低いことて数値計算を行うことが有効な方法の 1 つであると考えが示された．そのため，30 cm 程度の浅い根圏を持つ畑

られる．一方で Albasha et al.（2015）は，120 cm 深もの

地土壌を対象とする場合は，根圏で均一な β (z) を与え，根圏を持つデントコーンの吸水分布について検討し，均完全補填吸水（ωc = 0）を考慮して数値計算を行うこと

一な β (z) を用いた場合では蒸散量や下方浸透量の推定が有効な方法の 1 つであると考えられる．

精度が低下することを示している．均一な β (z) を用い謝辞

た土壌水分 · 熱移動解析は，30 cm 程度と根圏が比較的浅く，根圏下層から上層への水分移動が生じやすい場合にのみ有効である可能性もあり，今後も詳細な検討が必

本研究は JSPS 科研費 21K05827 の助成を受けたものです．また，モデルの構築に有益なご助言を頂いた農研要である．

機構の丸山篤志上級研究員，および栽培管理などでご尽

4. おわりに力頂きました三重大学大学院生物資源学研究科の長菅輝
義教授に心より感謝申し上げます．

群落熱収支モデルと HYDRUS-1D を連結した土壌水
分量 · 地温予測プログラムを用いて，根の吸水を含むダ

引用文献

イズ根圏土壌中の土壌水分 · 熱移動の数値解析を行った．
乾燥過程を対象に，根圏土壌の不飽和透水係数 K ，補填
吸水の有無，吸水強度分布 β (z) の感度解析を行い，体積含水率と地温の現場観測値の再現性について評価した．

K については Mualem モデルの間隙結合係数 l を，補填吸水については根の適応係数 ωc を変化させた計算を行った．β (z) については根圏で均一な分布 βuni と，根量の測定値に基づく分布 βRD の 2 通りで計算を行った．

Albasha, R., Mailhol, J.C. and Cheviron, B. (2015): Compensatory uptake functions in empirical macroscopic root
water uptake models — Experimental and numerical analysis. Agric. Water Manage., 155: 22–39.
Chung, S.O. and Horton, R. (1987): Soil heat and waterﬂow with a partial surface mulch. Water Resour. Res., 23:
2175–2186.

地温に対しては，根の吸水の違いによる影響は小さく，de Melo, M.L.A. and de Jong van Lier, Q. (2021): Revisit-

土壌面の蒸発速度 Eg による潜熱消費 Lw Eg の変化が大ing the Feddes reduction function for modeling root water

きく影響した．ダイズが比較的大きく繁茂している本研

uptake and crop transpiration. J. Hydrol., 603: 126952.

究の計算対象期間においては（被覆率 60 ∼ 80 %），可Durner, W. (1994): Hydraulic conductivity estimation for soils

能蒸発速度 Egp が維持される条件で地温の観測値をよくwith heterogeneous pore structure. Water Resour. Res., 30:再現した．根圏土層の平均的な K としては，根圏下層か

211–223.

ら土壌面へ十分な水分供給ができる大きさが妥当であっ

Feddes, R.A., Bresler, E. and Neuman, S.P. (1974): Field test

た．一方で，低土中水圧力領域で低い透水係数を与えた

of a modiﬁed numerical model for water uptake by root

場合では，減率蒸発（Eg < Egp ）となるため境界条件となる下向きの土中熱フラックスが大きくなり，地温の観測値を過大評価した．
補填吸水を考慮することで，湿潤な根圏下層での吸水
速度 S が増加し，長期間で可能蒸散速度 Ecp が維持された．この時，βuni は最も湿潤な根圏下端で最大の S を示すのに対し，βRD はピークを持つ山型の形状を示した．

systems. Water Resour. Res., 10: 1199–1206.
Hupet, F., Lambot, S., Feddes, R.A., Van Dam, J.C. and Vanclooster, M. (2003): Estimation of root water uptake parameters by inverse modeling with soil water content data.
Water Resour. Res., 39, doi:10.1029/2003WR002046.
Iden, S.C., Diamantopoulos, E. and Durner, W. (2021): Capillary, ﬁlm, and vapor ﬂow in transient bare soil evaporation(2): experimental identiﬁcation of hydraulic conductivity

βuni と βRD では S の分布に違いはあるものの，ωc = 0（完全補填吸水）を与えることで，どちらの β (z) を用い

in the medium to dry moisture range. Water Resour. Res.,た場合でも体積含水率の観測値の再現性が向上した．まJarvis, N.J. (1989): A simple empirical model of root water

た，地温を再現した K を与えて Eg を増加させることで，体積含水率の再現性はさらに向上した．

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土壌の物理性

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論文：群落熱収支モデルを用いた蒸発散にともなう根圏土壌中の水分 · 熱移動の予測

要旨

畑地の土壌水分 · 熱移動の予測には，根の吸水特性や根圏土壌の不飽和透水係数 K の把握が必要である．
本研究では蒸発散による乾燥過程にあるダイズ根圏土壌を対象に，群落熱収支モデルと HYDRUS-1Dを連結した土壌水分量 · 地温予測プログラムを用いて，K ，補填吸水，吸水強度分布 β (z) の感度解析を行い，体積含水率と地温の観測値の再現性について評価した．K は地温変化に大きな影響を与え，植生が大きく繁茂している期間では，可能蒸発速度を維持する大きさの K が，観測値をよく再現した．補填
吸水を考慮することで，根圏下層の吸水速度が増加し，体積含水率の観測値を再現した．一方で，吸水強度分布 β (z) の体積含水率や地温の計算値への影響は補填吸水や K に比べて低く，数値計算を行う上で均一な β (z) を与え完全補填吸水（ωc = 0）を考慮することが，有効な方法であると考えられた．
キーワード：HYDRUS-1D，土壌水分 · 熱移動，補填吸水，吸水強度分布，不飽和透水係数47

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シンポジウム特集

J. Jpn. Soc. Soil Phys.

ゎࠉㄝ

土壌の物理性LecturesNo. 151 p.49 ∼ 55 (2022)

森林における水文循環がメタンガス交換に与える影響
坂部綾香 1

Inﬂuence of hydrological cycle on methane gas exchanges in forest ecosystems
Ayaka SAKABE1

タがどのように貢献しうるか，渦相関法によるメタンフ

Abstract: Methane is an important greenhouse gas. Aerated forest soils are assumed to be an atmospheric methanesink. However, methane emission from small riparian wetlands and/or tree-mediated methane emission have the potential to offset the soil methane sink and may convert theforest from a net sink to a net source. In this paper, I focus
on the methane emission from the stem and the ecosystemscale methane ﬂux in tropical peat swamp forest. These
topics are particularly uncertain in forest methane dynamics. The soil water condition was an important controlling
factor of methane ﬂuxes in forests in all cases. Finally,
how integrated analysis using an international database ofground-based observation data can be used for understanding global methane dynamics is discussed.
Key Words : global warming, groundwater level,methane, stem methane emission, tropical peat swamp forest

が全球のメタン収支に果たす役割を評価することは重1. はじめに化も微生物活動によって制御されており，両者のバラン

ラックスについての国際的なデータベースを活用した統合解析の動きについて紹介したい．

2. 森林におけるメタン動態
森林は世界の陸地面積の約 3 割を占めるため，森林要である．地下水位はメタンの生成と酸化を制御する酸化還元状態に影響を与えるため，土壌におけるメタン動態を考える上で重要な環境要因である（Turetsky et al.,2014）．浸水した嫌気的な環境下で有機物が分解される過程でメタンが生成される．生成されたメタンは土壌中を上方へと拡散する際に，一部は好気的な土壌でメタン酸化菌によって酸化される（Fig. 1）. メタンの生成も酸スによって土壌表面がメタン吸収源となるか放出源とな

2021 年 10 月 31 日からイギリス · グラスゴーにて第
26 回気候変動枠組条約締約国会議（COP26）が開催さ

るかが決まる（Topp and Pattry, 1997）．

れており，強力な温室効果ガスであるメタンの排出削減

れるが，吸収量は土壌水分量，孔隙率といった土壌の物

好気的な林床土壌ではメタン吸収が起こると考えら

目標に 100 以上の国と地域が合意した．メタンは全温
室効果ガスによる地球温暖化の約 23% に寄与すると推定されており（Etminan et al., 2016），メタン放出量の削減は無視できない課題となっている．しかし，各メタン放出源 · 吸収源の規模や時間変化には，いまだ大きな不確実性がある（Saunois et al., 2020）．これらの不確実性を減らすことはより効果的なメタン排出量の削減につながる．
筆者らは，野外観測に基づいてメタンガス交換量（フラックス） の定量化と変動メカニズムの解明に取り組んできた．本稿では，いまだ未解明な点が多い幹からのメタン放出現象と熱帯泥炭湿地林におけるメタン動態に焦点を当てて，土壌の水分条件がいかにメタンフラックスの制御要因として重要であるか解説する．そして，シンポジウムのテーマであるモデル化に向けて地上観測デー
1 The Hakubi center, Kyoto University, 606-8501, Yoshida-honmachi,
Sakyo-ku, Kyoto 606-8501, Japan. Corresponding Author: 坂部綾香,
京都大学白眉センター.
2021 年 11 月 28 日受稿 2022 年 4 月 1 日受理

Fig. 1 森林，湿地生態系におけるメタンの放出源と吸収源．
実線の矢印はメタンの生成 · 放出を，点線の矢印はメタンの酸化 · 吸収を表す．
CH4 sources and sinks in upland and wetland. Solid arrows
show CH4 sources and emissions. Dotted arrows show CH4
sinks and uptake.

土壌の物理性50

第 151 号（2022）

理性，地温等の環境条件によって変化する（Dutaur and

立つという点である．近年は，半導体レーザー分光法をVerchot, 2007）．そして，土壌の水分条件は地形によっ用いたメタン濃度分析計によって，現場でのリアルタイて空間的に不均一であるため，林内の土壌メタンフラッ

ムのメタン濃度測定が可能となった．こうしたメタン濃クスも空間的不均一性が高いと考えられる．そのため，

度分析計と自動開閉する閉鎖型循環式チャンバー法を組

森林は必ずしもメタンの吸収源となるわけではない．森み合わせることで，土壌メタンフラックスの連続観測が林流域内で小さな面積を占める湿地からのメタン放出が行われている（Savage et al., 2014; Sakabe et al., 2015）．

好気的土壌でのメタン吸収を上回ることで，流域スケー

メタンフラックスの変動は降雨の影響を強く受けるたルでメタン収支を評価した場合に，メタン放出に転じる

め，メタンフラックスを連続観測することは，メタン動場合がある（伊藤ら, 2005; Sundqvist et al., 2015; Sakabe

態のプロセス理解と，より正確なメタン収支の把握に役

et al., 2016; Ueyama et al., 2018）．また，降雨や乾燥によ立つ．筆者らが滋賀県のヒノキ林土壌で，メタンフラッ

る土壌含水率の変化に応じて，土壌でのメタン吸収速度

クスを通年連続観測した結果，好気的土壌でのメタン吸が変化することが報告されており（Sakabe et al., 2015），

収は，春先に気温が上昇し始めるにつれて増加するが梅正確なメタン収支を把握するには時間的な不均一性も考

雨によって著しく吸収は減少し，降雨後土壌が乾燥する

慮する必要がある．

につれて吸収が回復する様子が明らかになった（Fig. 2,

さらに，森林におけるメタン動態を理解するには土壌

Sakabe et al., 2015）．降雨時は雨滴によって土壌表面のだけでなく，葉（Keppler et al., 2006），幹（Pangala et al.,

空隙がふさがれるためにメタン吸収速度が低下すると2013; Sakabe and Takahashi et al., 2021） におけるメタ
ン放出 · 吸収プロセスも考慮しなければならない．第 4考えられた．降雨後はメタン吸収が回復するのに数日か章では，近年特に注目されている幹からのメタン放出現

でなく，土壌含水率の増加に伴って形成された嫌気的な象について述べる．とりわけ熱帯泥炭湿地林では樹木を土壌環境により，メタン生成菌の活動が促進される一方介したメタン放出が生態系全体のメタン放出の 62 ∼ 87

でメタン資化性菌の活動が抑制された結果，メタン生成% を占めるという報告があり（Pangala et al., 2013），幹が増加し酸化が減少したと考えられた．冬季には気温がからのメタン放出を無視できない可能性がある．このよ低下するにつれて吸収量が減少した．一年を通じて連続

うに， 空間的にも時間的にも不均一である森林におけ観測を行うことによって，メタン動態のモデル改善に向るメタン収支を評価するには微気象学的な手法による森けたプロセス理解を進めることができる．一方でチャン林生態系スケールのメタン収支の評価が有効である．一バー法の欠点は空間代表性に欠けるという点である．特方で，林内のメタン放出 · 吸収プロセスの理解には，コに森林におけるメタンフラックスは空間的不均一性が高ンポーネントごとといった小さいスケールを対象とする

いため，森林におけるメタン収支をチャンバー法のみでチャンバー法が有効である．筆者らはこれらの手法を組評価するには，空間代表性の問題がより重要になる．まみ合わせることで，メタン動態の理解に取り組んできた．

た，チャンバーが存在することによって，その場の風速

第 3 章ではこれらのガス交換の測定手法について解説

や気温といった環境が撹乱されてしまうという問題もあする．

る（Denmead, 1994）．

かっていたことから，雨滴によるガス拡散性の影響だけ

微気象学的手法は土壌表面の微環境にかく乱を与え

3. 目的に応じたフラックス測定の方法ることなく，測定点から風上の地形を代表した生態系ス
ケールのフラックスが得られるという利点がある．中でフラックスの測定方法によって対象とする空間スケーも渦相関法は用いる仮定が少なく，最も直接的な手法でルが異なるので，目的に応じたフラックス測定の方法をあると考えられている．渦相関法ではフラックスに寄与選択する必要がある．ここでは，土壌表面，葉群，幹表するすべての周期の変動を捉える必要があるので，セン面といったコンポーネントを対象とするチャンバー法

サーには 0.1 秒ごとの変動をとらえる応答性が必要とさと，大気乱流理論に基づいて生態系スケールのフラックれる．半導体レーザー分光法を用いたメタン濃度分析計

スを測定する微気象学的手法について解説する．メタンの登場により，現場での高速かつ，高精度なメタン濃度測

フラックス研究についてはメタン分析計の制約により，定が可能となり，渦相関法によるメタンフラックスの測チャンバー法による研究例が多い．チャンバー法によっ定が行われるようになった（Shashi et al., 1992; Hendriksて土壌表面におけるフラックスを測定する場合は，地表

et al., 2008）．Los Gatos Research 社や，Piccaro 社によっ

面にチャンバーを被せて密閉空間をつくりそのチャンて販売されている測定部が閉鎖系になっているクローズ

バー内で起こる濃度変化速度を測定し，フラックスを算

ドパス型や，Li-Cor 社によって販売されている測定部が出する．葉群や幹表面のフラックスを測定する場合は，大気に開放されているオープンパス型のメタン濃度分析

それらの測定対象にチャンバーを被せて密閉空間をつ計がある．オープンパス型とクローズドパス型のメタンくることで測定を行う．チャンバー法の利点は，林内の濃度分析計によるメタンフラックスの比較観測の結果，どういった場所でメタン吸収 · 放出が生じているのかメ

両者が一致したことから，ある程度のメタン放出がある

タンフラックスの詳細な変動プロセスを理解するのに役

サイトでは信頼できるメタンフラックスの観測が可能に解説：森林における水文循環がメタンガス交換に与える影響

51

Fig. 2 滋賀県南部に位置するヒノキ林における（a）地温と降水量，土壌 3 地点における（b）土壌
含水率（WFPS），（c）メタン吸収速度，（d）二酸化炭素放出速度の変動．
Annual variations in daily averaged (a) soil temperature and precipitation, (b) WFPS, (c) CH4 absorption, and (d) CO2 emission in three plots (Sakabe et al., 2015).

なったといえる（Iwata et al., 2014）．しかし，森林生態

根圏でのメタン濃度，あるいは地温や地下水位といっ系ではメタン放出と吸収が混在しメタン濃度の変動が微た土壌でのメタン生成速度に影響を与えると考えられる量であるため，渦相関法を適用するにはメタン濃度分析

環境要因と幹表面からのメタン放出速度に相関がみられ計の精度が不足する場合がある．傾度法（Sundqvist et

ることから，嫌気的な土壌で生成されたメタンが根から

al., 2015）, 簡易渦集積法（Ueyama et al., 2012; Sakabe
et al., 2012）, 双曲線簡易渦集積法（Ueyama et al, 2018）

樹木に入り，幹表面から大気に放出されると示唆する研によって，森林生態系スケールのメタンフラックスが観

いは，地下水に溶存したメタンが樹液流によって樹木内測された結果，林内のホットスポットからのメタン放出を輸送されると示唆する研究もある（Machacova et al.,

により，森林が生態系スケールで時期的にメタン放出源

2016; Barba et al., 2019）．樹木の内部でメタン生成が起こっているという報告もある（Covey et al., 2012; Wanget al., 2016）．メタンがどこを起源としているのか，樹木となることが示された（Sakabe et al., 2012; Sundqvist etal., 2015; Ueyama et al., 2018）．

究がある（Pangala et al., 2013; Barba et al., 2019）．あるの中をどのようにメタンは輸送されるのか，環境，樹種，4. 樹幹からのメタン放出現象

個体によってどのように異なるのかなどは明らかになっていない．

近年，幹からのメタン放出現象が無視できない可能性

筆者らは滋賀県南部の桐生水文試験地の湿地に生育しが指摘されており（Rice et al., 2010; Pangala et al., 2013;ているハンノキの幹にチャンバーを取り付けて，幹からWang et al., 2016），幹からのメタン放出が全球のメタン放出の約 10 % を占めるという推定がある（Rice et al.,2010）．好気的な土壌からなる森林で，幹からのメタンのメタンフラックスを連続観測した．ハンノキ幹からの放出を考慮に入れることで，森林がメタン吸収源からメタン放出速度は地下水の溶存メタン濃度と強い相関がタン放出源に転じた例も報告されている（Wang et al.,2016）．

あったことから，土壌で生成されたメタンが幹から放出

メタン放出量は，夏に大きく冬に小さくなる季節変化を示した（Sakabe and Takahashi et al., 2021）．幹からのメ土壌の物理性52

第 151 号（2022）

Fig. 3 降雨時の（a）3 個体のハンノキ幹からのメタン放出速度，（b）3 個体のハンノキの樹液流速（実線），地下水位（点線）の変動．

Variations in (a) CH4 emission rates from stems of three Alnus trees, and (b) sap ﬂux of three
Alnus trees (solid lines), and groundwater level (dotted line) during and after rainfall.

されていると考えられた．樹液流速も夏に大きく冬に小いる（Schindler et al., 2020; Terazawa et al., 2021）．いず

さい季節変化を示すが，樹液流速がほぼゼロとなる落葉れの論文でも水位と根の位置関係の変化が幹メタン放出

期にも幹からのメタン放出が観測されたことから，ガスの変化に重要であろうと推測されている．降雨時の幹メ態でのメタン輸送の存在が示唆された．

タン放出は，森林からのメタン放出を増加させる重要な連続観測だからこそ分かった興味深い現象として，降現象であるためメカニズムの解明が必要である．

雨時即座に幹メタン放出が増加する様子が観測された（Fig. 3）．土壌を嫌気的に培養した実験の結果から，地5. 熱帯泥炭湿地林における生態系スケールの

下水位の上昇からメタン生成の増加まで数日のラグがあ

メタンフラックス

ることが報告されており（Moore and Delva, 1993），メ
タン生成菌の活動がこれほど即座に変化するとは考えに

熱帯泥炭湿地林の膨大な炭素の蓄積と高い水位，年間

くいため, 降雨に伴う土壌水, 地下水の流れの変化が幹メ

を通じて高い地温という環境は，メタン生成に適してい

タン放出量に影響した可能性が考えられた．地下深くのるため，熱帯泥炭湿地林ではメタン生成が起こると考え

高濃度メタンを含む地下水が上昇することで, 根圏のメられる．しかし，熱帯泥炭湿地林における生態系スケー

タン濃度が上昇あるいは雨水によって土壌表層でのガス

ルのメタンフラックスの観測例は数例しかなく，熱帯泥拡散が妨げられ, 幹から放出されるメタンの割合が増加

炭湿地林がメタン収支に果たす役割の理解は特に不足しした可能性が考えられた．3 個体の中でも水位が地表面ている．土壌チャンバーや土壌培養実験の結果からは，近くにあり, 降雨時に水位の変化が見られない個体では,

熱帯泥炭の土壌は温帯や亜寒帯の泥炭の土壌に比べて，降雨時のメタン放出増加は見られなかった．浸水に対す

メタン放出が小さいと報告されている（Inubushi et al.,

る即座の幹メタン放出の増加は他の論文でも報告されて2005; Couwenberg et al., 2010）．熱帯泥炭の木質由来の解説：森林における水文循環がメタンガス交換に与える影響

53

有機物が草本由来の有機物に比べて難分解であり，メタ6. 国際的なデータベースを利用した統合解析

ン生成に利用しにくい点や，酸性の土壌がメタン生成にによって分かること

適さない点が要因であると考えられる（Inubushi et al.,2005）．一方で，泥炭湿地林では樹木を介したメタン放出が生態系のメタン放出の 62 ∼ 87 % を占めるという報タを国際的なデータベースに提供し，統合解析する取り告があり，土壌の測定のみではメタン収支を見誤る可能組みが行われている（Knox et al., 2021; Delwiche et al.,

性もある．
筆者らはインドネシアの中カリマンタンに位置する泥2021）．ﬂuxnet-CH4 というプロジェクトでは（https://
ﬂuxnet.org/data/ﬂuxnet-CH4-community-product/），統一

炭湿地林で，渦相関法による生態系スケールのメタンフ的な方法で処理された渦相関法によるフラックスデー

ラックスの観測を行った．このサイトは比較的かく乱さ

タがデータベース化されている．そこから生態系ごとのれていない，ほぼ未排水の二次林といえる．観測の結果，

メタンフラックスの規模，制御要因が明らかになってき

メタンフラックスは地下水位の変化に応じて，乾季にはた．季節変化の制御要因だけでなく，渦相関法によるフメタン吸収，雨季にはメタン放出に切り替わる様子が明

ラックスの連続データから日変化の制御要因や，温度やらかになった（Sakabe et al., 2018）．年間のメタン収支

水位の変化に対するフラックスのラグが検討されているは 0.17 g C m−2 year−1 であり，北方や温帯の泥炭で報（Knox et al., 2021）．統合解析によって，地上観測デー

告されている値よりもはるかに小さかった．地下水位がタからメタンフラックスのモデル改善に向けてよりよい

メタンフラックスに重要な変動要因であった．地下水位パラメータを提供し，新しい仮説を提供できると期待さの変化は泥炭表層に存在する易分解有機物が好気的に分れる．

近年は渦相関法によるメタンフラックスの観測デー解されるか，嫌気的に分解されるかにおいて重要である

ﬂuxnet-CH4 Version 1.0 では，世界中の 81 サイトがと考えられた．易分解有機物はメタン生成のよい基質に登録されている．データを提供しているサイトは北米やなると考えられる．乾季にはこの易分解有機物は好気的

ヨーロッパに集中していており，南米，アフリカ，東南に分解されるので二酸化炭素になり，深い泥炭層の難分

アジアのデータが少ない．メタン動態の空間的不均一性

解有機物がメタン生成に用いられることになり，メタンを考えると依然観測サイトは不足している．また，長期生成量は小さくなると考えられる．雨季には水位が上昇的に継続してデータを取得しているサイトはさらに限らすることで表層の易分解有機物もメタン生成に利用できれる．今後の課題として，熱帯地域でデータを取得する

るようになり，メタン生成が増すのではないかと考えらこと，さらに熱帯泥炭湿地林では乾燥した年，湿潤な年れた．

が存在するため，長期的に観測を継続することは重要で

渦相関法によるメタンフラックスの観測結果からは，ある．

未排水の泥炭湿地林では地下水位が上昇するほどメタン

7. おわりに放出は増加するため，泥炭林を未かく乱のまま水位を高く保つことはメタン放出を促進すると言える．しかし，未排水の泥炭湿地林における年間のメタン収支は，メタメタン濃度分析計の技術革新に伴い，陸域生態系におンの放射強制力を考慮に入れても二酸化炭素収支のわず

けるメタンフラックスの研究は発展してきた．渦相関法

か数パーセントしかない．さらに，地下水位を下げるこによるメタンフラックスの観測結果は，国際的なデータとは泥炭の好気的な分解を促し二酸化炭素放出を著しく

ベースによるデータ共有が進んでおり，各生態系の位置増加させる（Hirano et al., 2012）．また，排水路から強い付けやモデルに重要なパラメータを地上観測から検討でメタン放出があることが報告されている（Jauhiainen and

きるようになった．渦相関法によるフラックスは長期的Silvennoinen, 2012）．そのため，トータルで見ると泥炭かつ連続的なフラックスが得られるので，メタンの放出

湿地林を未かく乱のまま高い水位で保つことは，泥炭の規模だけでなく，制御要因，変化のタイミングの解析か

炭素蓄積を保護し温室効果ガスの放出を抑制することにらプロセス理解を進め，モデルの改善に役立つと考えらなると言える．

れる．一方で，タワーフラックスだけでは詳細なプロセ

マレーシアの泥炭湿地林において，渦相関法によりメスを明らかにすることができない．森林におけるメタン

タンフラックスを観測した研究によると，年間のメタン

フラックス研究は，幹からのメタン放出を考慮に入れる

収支は 7.5 ∼ 10.8 g C m−2 year−1 と（Wong et al., 2018）,

重要性が認識され，パラダイムシフトが起こっている．

筆者らが観測したインドネシアの泥炭湿地林における年

チャンバー法によるパーツごとの観測や培養実験を組間のメタン収支よりも大きかった．マレーシアの泥炭湿み合わせたプロセス理解を進めていきたい．地上観測者

地林では樹木からのメタン放出の寄与が示唆されているとして今後も現場でデータを取得し，地上観測からしか（Wong et al., 2018）．熱帯泥炭湿地林の中でも樹木から知りえない情報を提供することを目指したいと考えてのメタン放出の有無が，生態系スケールのメタンフラッ

いる．

クスに影響する可能性がある．今後さらなる観測の継続が必要である．

土壌の物理性

54

第 151 号（2022）

謝辞

2486.2012.02793.x.
Inubushi, K., Otake, S., Furukawa, Y., Shibasaki, N., Ali, M.,

本解析に関する筆者の研究業績は，多くの共同研究

Itang, A.M. and Tsuruta, H. (2005): Factors inﬂuencing

者 と 協 力 し て 実 施 さ れ た も の で あ る ．全 て の 共 同 研

methane emission from peat soils: Comparison of tropical

究者に謝意を表します．本研究の一部は JSPS 科研費

and temperate wetlands. Nutrient Cycling in Agroecosys-（2525740，17J03478，18H02238，18H03356，21H03576），

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白眉プロジェクト，環境研究総合推進費（2-1504） の支援により実施しました．

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要

旨

メタンは重要な温室効果ガスである．好気的な土壌ではメタン吸収が起こると考えられているが，流域内の湿地土壌や樹木の幹表面からのメタン放出は，好気的土壌でのメタン吸収を相殺し，森林がメタン吸収源から放出源に転じる可能性がある．本稿では，森林におけるメタン動態の中でも特に理解が不足している幹からのメタン放出現象と，熱帯泥炭湿地林におけるメタン動態に焦点を当てて，現場でのフラックス観測結果をもとに，土壌の水分条件がいかにメタンフラックスの制御要因として重要であるか解説する．モデル化に向けては現場観測による現象の理解が欠かせない．最後にモデル化に向けて，渦相関法によるメタンフラックスの国際的なデータベースを活用した統合解析が，全球のメタン動態の理解に向けてどのように役立てられているのか解説する．
キーワード：地球温暖化，地下水位，メタン，幹メタン放出，熱帯泥炭湿地林

データロガー ＦＴＪｒ（エフティージュニア）『ワンタイム測定機能』搭載で、フィールドを移動しながら多点測定
低価格ながら、各種のセンサと直接接続でき、様々な計測に利用できるとご好評をいただいているＦＴＪｒには、設定したインターバ
ルによる一般的なデータロガーとしての機能のほか、ボタン操作時の測定値を記録する『ワンタイム測定機能』が搭載されています。
電源・測定スイッチを【ＳＥＴ】にして、【ＥＮＴＥＲ】キーを長押しするだけの簡単記録。
ワンタイム測定機能を利用することで、従来のインターバルによる計測はもちろんのこと、フィールドを移動しながらの多点測定にご活用いただけます。
記録機能を持たない表示器を利用している場合など、表示された値を野帳に手書きするなどの作業が不要になり、手間の低減と転記時の誤記入の防止を実現します。

圃場を移動しながら、土壌水分の多点計測を行う場合の例▲
ACCESSSAMPLECANCEL

COPY

ENTER

▼

MEAS
SET
OFF

ENTERボタンを押すだけで簡単記録【ワンタイム測定機能】● 本体のボタン操作で測定実行、測定値をメモリに記録● 測定値以外に日付、時刻、測定番号も記録● 直前の測定値をキャンセルできるので、不要データの取り消しが簡単● 記録データはＵＳＢメモリで簡単回収(データファイルはＣＳＶ形式)● ワンタイム測定データと通常の測定データは回収後に識別可能

設置中の土壌水分計

例えば土壌水分計測では、標準のアルカリ乾電池４本利用時において、IMKO社TRIME-PICOの場合で約1,100回、Delta-T社SM150Tで約1,400回、A･R･P社WD-3シリーズで約800回の測定が可能です。
※ 内蔵電池での測定回数は、１回の測定及び表示時間を１分間としたときの計算上の回数です。
動作間隔、周囲温度などにより測定回数は大きく変動しますので目安としてください。
ワンタイム測定機能は、土壌水分計測に限った機能ではなく、他のセンサとの組み合わせにおいても利用できます。
また、SDI-12出力タイプのMETER社5TE（旧Decagon Devices社）やA･R･P社WD5など、RS232C、RS485、SDI-12のシリ
アル出力タイプのデジタルセンサに対応する FTJr-Digital （エフティージュニア デジタル）にもワンタイム測定機能が搭載されています。
お手持ちのセンサとの接続の可否など、お気軽にお問い合わせください。

詳しくはFTJr ワンタイム で 検索
〒060-0063 札幌市中央区南３条西８丁目７番地４ 遠藤ビル５Ｆ
TEL011-596-0201 FAX 011-596-0234
E-mail info@mcs-fs.com URL http://www.mcs-fs.com

シンポジウム特集

J. Jpn. Soc. Soil Phys.

ゎࠉㄝ

土壌の物理性LecturesNo. 151 p.57 ∼ 59 (2022)

作物生長モデルの高精度化に向けた根群域モデルの役割と課題
辰己賢一 1

作物生長モデルは，時々刻々と変化 · 変動する気象 ·りわけ重要な目的である播種 · 施肥 · 灌水 · 防除 · 収穫

土壌環境下における作物体の生長や動態をコンピュータ

するときの複雑な農作業判断を篤農家の経験値 · 暗黙知

上でダイナミックに表現するものである．これまでに提から統計モデルに委ねることはモデルの性格上限界があ案されてきた各種作物モデルは，個葉レベルに始まり，る．同様に深層学習 · 機械学習技術に基づく作物生長モ

圃場から全球まで多様な時空間スケールを対象とし，作デルの構築には，学習に大量のデータが必要なこと，導物生長に影響を与えたであろう各種要因の定量的な分析き出された解の根拠がわからない，つまりプロセスがブやさまざまなシナリオを想定した生育への影響，気候変

ラックボックスであること，農業 · 農作業の複雑さを陽動下における作物の生産性の再現 · 予測などに活用されに解決できないことなどが理由となり，その有用性は限てきた．

定的であると言える．

作物生長モデルはそのアプローチ手法によって大きく以上の実圃場における統計的モデリングの応用可能性

統計学的モデル，プロセス型モデルに分けられ，現在ではこれに深層学習 · 機械学習をベースとしたモデルが台· 汎用性の限界を乗り越えるためには，気象学 · 土壌学 ·生理 · 生態学の知見に基づく，作物生長のプロセスを考頭を始めた．統計学的モデルは，作物の生長 · 収量と気慮できるモデル構築およびその技術精度のさらなる向上

象 · 土壌環境との関係を説明する線形 · 非線形回帰，ベが求められる．このとき，対象とする時空間スケールにイズ回帰などの回帰式を構築するものである．これらのよって着目すべき物理量は異なってくる．例えば，全球統計モデルは，結果に影響を与える変数を説明するためスケールの作物生長モデルでは，作物層や大気層を鉛直に有効に働き，入力 · 出力データの特徴を見出すことを方向に解像することは計算コストが膨大となる一方で，主目的としているため，収量の再現やその解釈に一定のそれ以上に作物生長動態の再現 · 予測に資する情報が得範囲内において役立つものとなる．一方で，統計式の構られるかは慎重に精査する必要がある．また，作物個体

築に使用した説明変数の範囲外（例えば，極端な気象のの一枚一枚の葉に着目した形状や傾斜，個葉の光合成，発生や想定していない経済事象の発生）の事象の再現は蒸散，同化能力に対する複雑な生理 · 生態学的モデリンできない．すなわち，回帰式を構成する係数値は，回帰グを考慮することもその必要性は高くない．つまり，広式構築の際に用いられたデータの範囲内のみにおいて有域スケールにおいては，グリッド間の水平方向の土壌水効であり，また，データを取得した圃場，栽培方法，対分や栄養分など各種フラックスの移動プロセスの実装は

象品種，農事歴が異なれば，もはやその回帰式の有効性

優先順位が高くはなく，気象（気温，湿度，降水量，日は著しく低下するため，統計学的モデルは作物の生長を射），土壌（土壌の物理性 · 化学性，水分量），灌漑，施再現 · 予測する上において汎用的ではないと言える．近肥，農事暦のグリッドベースの情報と経験的なパラメー

年では，これらの欠点を克服するために，作物のよりミ

タおよび気象 · 土壌の経過から作物の生長を定量的に説

クロな情報まで考慮した生理 · 生態学的な特徴を内包し，

明 · 予測するモデルが望まれる．これらの広域モデルはかつ不確実性を考慮できる回帰式の提案がなされてい主として気候変動下での作物生産性の予測などに用いらる．しかしながら，時々刻々と変化 · 変動する作物の生れる．一方，より小さな時空間スケール（ ∼ 群落）では，長過程を再現 · 予測し，その生長要因を定量的に分析で作物を鉛直方向に各層に分割し，各層ごとの作物個体群

き，農作業管理の意思決定において重要となる各種情報の微気象や気孔応答に伴う光合成，蒸散反応などの生理（明日必要な潅水量はどのぐらいであろうか？ この 1 週

反応，葉面積指数（LAI），葉と周辺空気間の水蒸気 · 二間で熱ストレスは発生しないかどうか？ など）を高い精

酸化炭素の交換量，各層間におけるこれらの輸送量が計度で得ることは困難である．以上，農学分野においてと算可能なモデルが理想的であり，様々な気象や土壌条件と作物生長との関係性を論理的かつ定量的な解釈を可能

1 東京農工大学大学院農学研究院, 〒183-0054 東京都府中市幸町 3-5-8.

2022 年 3 月 1 日受稿

2022 年 4 月 1 日受理にする．動的な外部環境に対する作物の生長動態を再現· 予測することが可能になり，圃場特性に依存しない汎用的なモデル技術が確立できれば，作物の生育に関わる

58

土壌の物理性第 151 号（2022）

膨大な生育データの取得作業を省略することができ，農ばと言える．地上部に着目したモデルの高精度化に向け作業の最適化に資する情報の出力が可能となる．

た課題は次のようである．時々刻々と変動する非定常な

さて，ここで話をモデル研究とは対角に位置する実験

光環境下や気象の前歴情報が光合成能力に及ぼす影響の的研究に移す．作物の環境応答を解明する研究手法の一

定量化は引き続き十分な実験的データの取得と知見の積つとして，光や水，土壌，施肥などを制御した環境下でみ上げが必要である．次に群落の構造と光合成の関係性

作物や植物の栽培をポットや実圃場栽培し，作物がどのである．個葉や群落の葉面傾斜角は群落内の光環境に大ように成長するかを観察 · 記録することで生育状況を把きく影響し，結果として群落構造が群落内の気温，葉温，

握し，高収量 · 高品質に資する情報の同定，収量やその湿度，二酸化炭素濃度などの微気象にも影響する．影響

構成要素に及ぼす影響を分析するといった作物学的研究を受けた微気象の変化が葉の光合成や蒸散活動に影響すが長く実施されてきた．これらの栽培実験のみに基づいるため，群落の構造と気象環境，そして光合成，蒸散，呼て得られる理論的あるいは実証的な研究は，作物生長と吸は複雑に影響し合う．このため，モデルの高精度化に

環境応答 · 環境ストレスの関係を陽にし，得られた情報

は，群落構造の高度な表現，または簡易的であるが群落を実際の農作業現場へのフィードバックさせることに貢の構造と気象条件を精度良く説明できるモデルの構築と献してきた．さらに，近年では，作物の遺伝子資源に着それに必要な実測データの収集が重要な役割を果たす．

目し，遺伝学や遺伝子工学，育種学などの技術をベース

次に LAI の推定である．個体あるいは個体群の葉面積にして，作物の品種改良に貢献しようとする植物 · 作物

は，作物の乾物重や収穫係数に大きく影響する．これま

遺伝学，植物分子生物学の見地から植物分子の機能と制で多数の LAI 推定モデルが提案されてきたが，先に示し御を解き明かす研究が盛んに実施されている．これらのた群落構造や気象環境との複合的な影響を生理 · 生態学

実験的研究は，作物の生理的 · 遺伝的な領域に詳細に入的に説明することができるモデルの提案は群落光合成量

り込むことに大きく貢献してきたが，少なくとも現時点の簡易的な推定にとどまらず，極端な気象環境を含む条において膨大な生育調査実験で得られた結果を実圃場に件下での応用が可能となり，またどのような外部環境下適用し，気象や土壌の条件下での生長量の再現 · 予測をでどのように葉重や葉面積が時系列的に生長するのかに高い精度で実施することは，圃場内の生育状況のばらつ

ついて定量的かつ論理的に理解することに資するものとき，精緻な気象値や土壌値を得ることが困難なことから，なる．したがって，作物学分野を基盤として研究されて大きな不確実性が伴うため極めて困難であるといえる．

きた LAI の推定を作物生長モデルの高精度化の一つのモ

また，閉鎖空間やオープンフィールドでの調査を問わず，ジュールとして有機的にオンラインで結合させることは

多様な地点において得られる生育情報を汎用的に活用す

重要な課題である．次に作物の光合成産物の各器官へのることは簡単ではない．このように，室内 · 野外圃場に

分配プロセスのモデル化である．葉の光合成によって得おいて実施される生育調査に基づく実験的研究は，気象られる炭素の一部は葉の生長や維持のために利用され，· 土壌環境と作物の生育応答を明らかにしようとするもその多くは生長中の組織や子実の拡大に使われる．従っのであり，より環境ストレスに強い作物の開発や作物固て，収穫係数の高精度な推定のためには，環境条件が光有の環境特性を明示的に示すことについて大変有用な手合成産物の分配パターンに及ぼす影響をモデル化する必段であるが，一方で，これらの研究の主眼の多くは，作要がある．つまり，光合成によって得られる同化産物が物モデルの開発を目的としたものではないため，作物生

作物の生長と経済的な収量に結びつく分配プロセスの一長モデルの高度化に資する研究の発展にこれまで大きく連の流れを把握することが求められる．そのためには，

結びついてこなかったと言っても過言ではない．

時系列的な気象や土壌環境の変化に伴う同化産物の動態

上記のモデル開発に関わる背景および経緯を踏まえ，地上部と地下部それぞれにおいて，作物生長モデルの高やそのパターンを作物の生長と関連づけて実験的あるいは理論的に研究することが望まれる．

度化，そして作物の生長を再現 · 予測するために必要な地下部つまり根群域における研究課題を考察する．作

課題を考えてみる．地上部においては，主に気象環境，

物生長モデルの開発はこれまで微気象を含む気象と作物病害虫の発生が個体あるいは個体群落レベルでの作物のの生長動態をダイナミックに表現することを目的として生長そして物質生産に重要な役割を果たす．特に作物生

主として実施されてきた．これは土壌の物理的 · 化学的長プロセスが気象との関係においてどのような役割を果

特性，微生物群動態の測定が気象測定より容易ではない

たしているかを明らかにすることは歴史的にも一貫してこと，作物生育への影響は主に土壌中への窒素投入量を重要な課題である．葉齢や生育ステージの異なる様々な基本とする簡易的なモデルで考慮されてきたこと，土壌

個葉の気孔応答を含む光合成能力と気温 · 葉温，飽差，光

水分や施肥は作物の生育ストレスとはならないように管環境，葉窒素濃度との関係はガス交換測定法などによっ理されている前提でモデル化されてきたことなどに起因てこれまで膨大な知見が得られているが，これらの測定する．土壌中の窒素レベルは個葉の光合成能力や葉面積

データは必ずしも容易に作物モデラーが利用できる状況

拡大に大きく影響することから作物の生長に大きな影響にはない．このため，作物群落の光合成量や同化産物生を及ぼす．また，時空間スケールによらず，土壌水分は産を再現 · 予測するための汎用モデルの開発は未だ道半

気孔の開閉に大きく影響し，土壌の水分動態 · 窒素の挙

解説：作物生長モデルの高精度化に向けた根群域モデルの役割と課題

59

動は土壌中のストレス環境における作物生長を精度良く合，圃場や地域内の土壌肥沃度の違いをどのようにモデシミュレートするためには把握しておかなければいけな

ル内で表現するか，2）より正確な作物の生長動態の予い情報である．地下部，作物体内，そして大気の水分 ·測に必要な土壌の入力変数およびパラメータは何である

窒素動態，つまり土壌―作物―大気の相互作用が検討でか，3）鉛直方向を含め土壌の入力情報はどの程度精緻できるモデルが作物生長モデルのゴールであると考える．

ある必要があるのか，4）極端な気象環境や劣悪土壌を含土壌有機物は土壌の健全性 · 保水力 · 栄養供給力 · 土壌

め，土壌―大気―作物の相互作用をシミュレートする上構造 · 流出 · 侵食の要因となる．また，作物への窒素供での考慮すべき要因は何であるか，5）モデルの予測値に

給には根群域の無機態窒素（アンモニア態窒素，硝酸態

影響を与える不確実性の定量的な把握，である．これら

窒素）が重要であり，無機化は微生物学的プロセスでモの課題を一つ一つ丁寧に解決できれば，作物の個体からデル化される．さらに，作物の根長密度や単位根長あた

群落そして大陸規模において，光合成，蒸散，同化産物

りの窒素の吸収プロセスと，土壌水分の利用可能性は実の分配と気象や土壌環境との複雑な関係を力学的，経験圃場での作物の栽培においてモデル内に必要不可欠なモ

的，論理的に説明することができるモデルの実現が可能

ジュールである．窒素プロセスでは，初期条件，初期残となる．

留物，施肥量，土壌中の窒素動態変化，窒素の移動 · 溶
出，無機化 · 固定化，硝化 · 脱窒，アンモニア揮散，作物からの取り込みが窒素バランスモデルのプロセスとして引用文献考慮される必要がある．この時，土壌の鉛直方向への仮比重，有機炭素，土性，全窒素，C/N 比，pH などの土壌
プロファイルが土壌 · 根群域プロセスの入力条件として最低限要求される．以上のことから，作物生長モデルの応用可能性を考えた際，土壌水分や施肥量が根群域の窒Franke, A., Müller, C., Elliott, J. et al. (2020): The GGCMI
Phase 2 experiment: global gridded crop model simulations under uniform changes in CO2, temperature, water,and nitrogen levels (protocol version 1.0). Geosci. Model
Dev., 13: 2315–2336, doi:10.5194/gmd-13-2315-2020.

素 · 水分動態に与える諸過程と作物生長への影響を包括

Lischeid, G., Webber, H., Sommer, M. et al. (2022): Machine

的に考察できる統合モデルの開発，持続可能な農業を実

learning in crop yield modelling: A powerful tool, but no

現する上で必要なさまざまな農作業意思決定を支援する

surrogate for science. Agric. For. Meteorol., 312,

情報の出力が可能なモデルの構築が達成すべき最も高い位置に置かれるべき目標である．
以上，作物生長モデルの役割と現時点での限界，時空

doi:10.1016/j.agrformet.2021.108698.
Müller, C., Elliott, J., Kelly, D. et al. (2019): The global
gridded crop model intercomparison phase 1 simulation

間スケールごとに考慮すべき物理学的特性，実験的研究

dataset. Sci Data, 6: 50, doi:10.1038/s41597-019-0023-8.

とモデルとの融合に向けた課題，地上部および地下部そShahhosseini, M., Hu, G., Huber, I. et al. (2021): Coupling

れぞれにおける作物モデルの高精度化に向けた課題を網

machine learning and crop modeling improves crop yield

羅的に述べてきた．最後に根群域モデルの課題を列挙す

prediction in the US Corn Belt. Sci. Rep., 11: 1606,

ると，1）水分や窒素に関するストレスがないとした場

doi:10.1038/s41598-020-80820-1.

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シンポジウム特集

J. Jpn. Soc. Soil Phys.

ゎࠉㄝ

土壌の物理性LecturesNo. 151 p.61 ∼ 67 (2022)

ダイズ圃場における土中水分 · ガスの時空間変動と作物生育
濱本昌一郎 1

Spatio-temporal variations on soil moisture and soil-gas behaviors in soybean ﬁeld,
and link to crop growths
Shoichiro HAMAMOTO1

1. はじめにい手法であり，今後の農学分野における活用が期待されている．一方で，このようなマルチオミクス解析に現場観測で得られた土壌物理量の時系列データを活用する試1970 年代以降の米の生産調整を受けて水田の畑地利用が進んだ結果，転換畑は広く普及した（農林水産省,
2021）．転換畑ではダイズや野菜，ソバなどの生産が多みは少ない．

い．普通畑に比べ，排水性が劣る水田転換畑では，梅雨期

大気とのガス交換によって支配される．土壌ガス環境の降雨による圃場の土壌水分は容易に高まることから，

土壌物理量の時系列データの中で，土壌ガス環境は主として土壌呼吸（土壌微生物呼吸および根呼吸）およびの数値解析モデルに組み込まれる，土壌微生物呼吸 · 根

過湿による出芽不良や初期成育の抑制が問題となって呼吸速度やガス移動係数（ガス拡散係数や通気係数）といる．このような過湿条件下で生育したダイズは浅根化

いった，土壌，作物生育，微生物活性と関連の深いモデ

し，根系の発達が劣ることが指摘されている（Hirasawa

ルパラメータは上記マルチオミクス解析とも親和性のet al., 1994）．また，開花期のダイズへの乾燥ストレス

高い有益な情報と言える．しかし，土壌呼吸速度には複が，莢数や種子数の減少といった収量構成要素に影響を数の環境要因が関連し，土壌ガス移動に関する数値解析

与えることが報告されている（新田見ら, 2013）．従っ

モデルは極めて複雑であるのに加え（例えば，Šimůnekて，作期中の土壌水分状態を把握し，作物生育や収量に及ぼす影響を明らかにすることは，ダイズ作において安定した収量を確保する上で重要である．しかし，一般に圃場は不均一であり，土壌水分は空間的にばらつく（亀山ら, 2019）．土壌水分の空間的変動の把握には多大なコストを要し，ダイズ圃場の土壌水分の時空間的変動が，作物生育や収量に与える影響について体系的に検討した例は少ない．
近年，圃場作物や土壌サンプルを用いたマルチオミク
ス解析（各種オミクスデータを用いた網羅的解析）によりand Suarez, 1993），ガス移動モデルを検証可能な連続的な土中ガスモニタリングデータが不足しているのが現状である．
本稿では，異なる資材を投与したダイズ圃場を対象として実施した土壌水分 · 電気伝導度 · 土壌ガスの観測
データに基づき，次の解析事例について紹介する．①土
壌水分 · 電気伝導度の時空間変動と土壌物理 · 化学的特性，作物生育，収量データとの関係，②同圃場の無施肥区および牛糞施用区で得られた深度別土壌ガスの観測デー
タに対する土壌内酸素移動モデルの検証．

植物−微生物−土壌に関する農業環境データを取得し，統合情報解析により単独解析では見えない有用な情報を抽出する試みが見られる．例えば Ichihashi et al.（2020）
では，有機農法の一つである太陽熱処理を行ったコマツ
ナ圃場に対して，マルチオミクス解析を行った．その結果，作物収量と関係性がある測定項目として，一部のアミノ酸などの有機態窒素（アラニンやコリン等）やある種の根圏細菌が含まれ，特に土壌中の有機態窒素がハブ
ノード（他の測定項目と多く相関関係を形成している測定項目）として存在することを示唆した．マルチオミク
ス解析は，作物生産技術等を科学的に形式知化する新し
1 東京大学大学院農学生命科学研究科．Corresponding author: 濱本昌
一郎．
2021 年 11 月 29 日受稿 2022 年 2 月 25 日受理

2. 調査地およびモニタリング項目
福島県農業総合センター内（福島県郡山市）のダイズ
圃場を対象圃場とし，2019 年度および 2020 年度の 2 か年で調査を行った．圃場全体の大きさは約 70 m × 10 m
で，圃場内に無施肥区，無栽培区に加えて，異なる計 17
種類の資材を投与した処理区を計 63 処理区（1 処理区：
2 m × 2.2 m）設けた．内訳は，化成資材として，くみあ
い化成 500，有機質資材として，牛糞堆肥（北海園芸 · グ
リーンプラント）および粒状 · 発酵鶏糞肥料（ごんの里）に加えて，民間企業から提供を受けた化成 · 有機物資材
計 8 種類ならびに微生物資材計 6 種類である．なお，無施肥区と牛糞施用区は各 6 区，無栽培区およびその他資

土壌の物理性62

第 151 号（2022）

材区は各 3 区設置した．63 処理区は長辺方向に 3 列に本研究においても，Lee and Kim（2017）の手法に従い，なるように配置（3 列 × 21 処理区）した．加えて，2020

土壌水分の時系列データに対してクラスター解析を行っ年度では，列外や列間に計 10 区の無施肥区を新たに設た．全 73 区の土壌水分時系列データに対して，時系列

置し，圃場全体で計 73 区の処理区を設けた（内 3 区はデータ間の類似性をユークリッド距離から算出し，ユー

無栽培区）．福島県の奨励品種である里のほほえみを栽

クリッド距離を基準距離として階層的クラスタリング手培した．

法の一つであるウォード法によって時系列データのクラ

対象圃場の各処理区（2019 年度：計 63 区，2020 年

スタリングを行った．Fig. 2 に各分類の時系列データの度：計 73 区）において，深さ 10 cm に土壌水分センサー

平均値と 1 週間毎の測定値の標準偏差をエラーバーと5TE（METER Group）を挿入し，播種日から収穫日にして示す．分類 1 の時系列データは，8 月以降の土壌水

わたる全期間で体積含水率，電気伝導度，地温を測定し分が低く乾燥状態，分類 2 は栽培期間を通して湿潤気た（30 分間隔）．なお，体積含水率は，対象圃場で採取味であることが分かる．分類 4 は梅雨時期に飽和状態した攪乱土壌を用いて，校正を行った．また，一部処理（≒ 0.6）近傍の湿潤状態にある一方で，8 月中旬以降体積

区（無施肥区，牛糞施用区など）の深さ 10 cm と 25 cm

含水率 0.3 を下回る乾燥時期も存在するパターンであっに NDIR 式 CO2 濃度変換器（GMM221，濃度範囲 0 ∼ 5

た．このように，クラスター解析によって各処理区の時%，Vaisala），とガルバニ式酸素センサー（CAP-SO-210,
Apogee）を埋設し，CO2 濃度と O2 濃度を 30 分間隔で計

系列データを分類し，土壌水分変動の空間的不均一性を測した．これらセンサーはガス透過性を有するシリコー

攪乱土壌を採取した．不攪乱土壌を用いて，飽和透水係

Fig. 3 左に土壌水分変動の分類番号の圃場内マップを示す．三列配置した処理区の内，右列を中心に分類 4 の
水分変動パターンが多いことが分かった．Fig. 3 右にダ
イズ全重（g m−2 ）の圃場内分布を示す．右列で全重は数，水分特性曲線を，攪乱土壌を用いて土粒子密度，粒少なく，主茎長，総節数，百粒重などの作物バイオマス

径分布，土壌炭素 · 窒素含有量を測定した．同じく開花に関わる指標も右側の列で低かった（結果非掲載）．さら期に，ダイズ地上部の主茎長と，ダイズ葉のイオン成分に，子実中のイオン濃度（カリウム，カルシム，マグネシと炭素 · 窒素含有量を測定した．収穫期（10 月末）にウムなど）も右側の列の処理区で低く（結果非掲載），イ

は，作物体地上部から，主茎長，莢数，百粒重など作物生オン吸収も抑制されていることがわかった．分類 4 の水育や収量に関わるデータを測定した．加えて，子実中の分変動は，梅雨時期に湿潤で，8 月以降乾燥気味である

イオン成分と炭素 · 窒素含有量を測定した．イオン成分

ことから（Fig. 2），過湿と乾燥ストレスにより生育不良の測定には ICP-OES（Optima7500，Perkin Elmer 社）,となったことが考えられた．土壌の物理性測定から，右ICP-MS（NexION-350, Perkin Elmer 社）を，炭素 · 窒素
含有量の測定には元素分析装置（vario EL cube，エレメ

列は他の二列に比べて飽和透水係数が低く，乾燥密度おンター社）を用いた．

果非掲載）．従って，列毎で特異的な水分変動パターン

ンシートでセンサー部を覆い，土壌水の浸入を防いだ．
開花期（8 月上旬）に各処理区から不攪乱土壌および特徴づけることができた．

よび圃場容水量 ·pF 3 含水率が高い傾向が見られた（結が得られた理由として，左列の深さ 1 m 近傍に暗渠が埋

3. 土壌水分および電気伝導度の時空間変動と作物生育設されていることや，右列では土壌の透水性が低く排水不良の可能性が考えられる．
全 73 区で得られた電気伝導度の時系列データに対しFig. 1 に 2020 年度の無施肥区における土壌水分の測定結果（実線：平均値）を示す．7 月から 8 月上旬までても，土壌水分と同様にクラスター解析を行った．5TEセンサーで得られたバルク電気伝導度（ECa ）は，同じの梅雨時期では飽和水分量に近く湿潤であった．一方，

8 月中旬以降は，台風や秋雨の影響で土壌水分が増減す
る一方，別途水分特性曲線より得られた pF 3 の体積含水率（≒ 0.3 m3 m−3 ）を下回る乾燥時期も見られた．全73 区の土壌水分変動は，無施肥区（Fig. 1）と同様な傾向が見られるものの，8 月中旬から 9 月上旬にかけて体積含水率が 0.15 程度まで低下する処理区も見られ，圃場
内で大きくばらついた．

Lee and Kim（2017）は，山地斜面の約 8.5 km2 の集水域内の計数十地点で得られた深度別土壌水分変動に対してクラスター解析を行って変動パターンを分析し，空間内の地形と変動パターンの関係について調べた．時系
列データと作物生育との関係を調べる上で，時系列デー
タのパターン分類は有効な手法と考えられる．そこで，Fig. 1 無施肥区における土壌水分変動（灰色：標準偏差）．

解説：ダイズ圃場における土中水分 · ガスの時空間変動と作物生育

63

Fig. 2 全処理区における土壌水分変動のクラスター分類．

Fig. 3 (a) 土壌水分変動のクラスター分類および（b）ダイズ全重（g m−2 ）の圃場内分布．

く 5TE センサー出力値の比誘電率（ε ）と水の比誘電率

上記時系列データの分類パターンと作物生育との関連（εw = 80.3）および乾燥土壌の比誘電率（ε0 = 6 : Meter

性を調べるために，10 月末，9 月末，8 月末，7 月末まGroup, 2019）を用いて，Hilhorst モデルによって間隙水中の電気伝導度に換算した（Hilhorst, 2000）．電気伝導での土壌水分の時系列データに対してクラスター分析を度の時系列データについては，栽培期間中ほぼ一定値を（分類 1 ∼ 4）と収量構成要素との相関比を調べた．結維持するパターンや，8 月以降上昇を示すパターンなど

果，7 月末までの土壌水分の分類パターンと茎の太さ，計 5 パターンが存在することが確認できた（結果非掲

主径長，稔実莢数，全重，百粒重，精子実重 / 粗子実重，載）．特に生育が悪かった右列では，梅雨時期に電気伝などの校正要素の間で高い相関比が得られた（例えば，導度は上昇する一方で，8 月中旬以降 0.25 dS m−1 程度

茎の太さに対しては相関比 0.46）．土壌水分と電気伝導の値を維持するパターンを示す処理区が集中して分布す

度の時系列データを 2 週間毎に平均し，機械学習におけることが分かった．

るアンサンブル学習アルゴリズムであるランダムフォレ

行い，各期間における土壌水分変動パターンの分類番号

64

土壌の物理性第 151 号（2022）

Fig. 4 主径長に対する回帰木分析．

明力の高い期間別測定値の抽出を行った．ここでアンサ

8 月 11 日から 8 月 24 日の間隙水中電気伝導度（平均値）
が 0.34 dS m−1 以上の場合，主径長が長くなることが確認された．圃場の乾燥が進む 8 月中下旬の電気伝導度がンブル学習とは，モデルの汎化性能を向上させるために，

主茎長の増加要因として検出された結果は興味深い．

ストを用いてこれらの期間別測定値と収量構成要素との関係について回帰分析を行い，収量構成要素に対して説

個々に学習した複数のモデルを融合させる手法である．

このように，土壌物理量の時系列データに対してクラ解析は，統計分析ソフト R を用いて行った（金, 2017）．

スター解析を行うことで，圃場内の土壌水分および電気

結果，7 月下旬から 8 月上旬の体積含水率や間隙水中電伝導度の空間的変動を特徴づけ，ランダムフォレストを

気伝導度が，主径長などのバイオマス生産に関わる収量用いることで作物生育や収量と紐づく説明力の高い変数構成要素に対する重要度の高い変数として選択された．

を抽出することができた．

選択された変数による回帰木分析の例として，主径長を対象とした解析結果を Fig. 4 に示す．Fig. 4 に示すよう

4. 土壌内酸素ガス動態とモデル検証に，7 月 28 日から 8 月 10 日までの平均含水率が上位のノードとして存在し，体積含水率 0.47 以上の場合に主茎長が最も短くなるグループとして分類された．一方で，7
月 28 日から 8 月 10 日の平均含水率が 0.45 以下でかつ2019 年度に実施した当該圃場の無施肥区における深度別酸素 · 二酸化炭素ガス濃度変化を Fig. 5 に示す．25
cm 深は 10 cm 深に比べ O2 濃度が低く CO2 濃度が高かった．また，全期間を通して O2 濃度と CO2 濃度の変動は相補的であり，土壌呼吸の影響が見られた．8 月
中旬から 9 月中旬では，降雨イベント時に大きな土中ガス濃度の変動が見られた．一方成熟期にあたる 10 月中旬以降は，降雨イベント時のガス濃度変動が低かった．
従って夏期では，地温の上昇と根の生長に起因して土壌呼吸が活発であり，土壌水分上昇時に土壌呼吸が促進されたことが示唆された．小降雨期間（7 月末 ∼ 8 月中旬，

9 月末 ∼ 10 月上旬）では CO2 濃度が低く抑えられた．
これは，乾燥状態で土壌ガスと大気のガス交換が促進されたことと，水分ストレスにより土壌呼吸が抑制されたためと考えられる．同年度の牛糞施用区は特に深度 25cm で全期間を通して CO2 濃度が高く，堆肥施用によりFig. 5 無施肥区における深度別土中ガス濃度変動．

土壌呼吸が促進されたことが示唆された（結果非掲載）．

解説：ダイズ圃場における土中水分 · ガスの時空間変動と作物生育

65

Fig. 6 (a) ガス拡散係数と気相率の関係、(b) 無施肥区における土中酸素ガス濃度の実測値および数値シミュレーション．

無施肥区と牛糞施用区で得られた酸素ガス濃度変化

圧を考慮しなかった．ガス移動係数であるガス拡散係数に対して一次元ガス移動モデルの検証を行った．数値解（Dp , m2 s−1 ）と通気係数（ka , µ m2 ）については，現場

析は有限要素法により COMSOL Multiphysics ver. 5.6から採取した不攪乱試料を用いて室内実験で測定し，気（COMSOL Inc.）を用いて行った．ガス移動モデルには，相率（ε , m3 m−3 ）の関数としてモデル化し数値解析に

気相率および土壌呼吸速度への影響因子として地温を組み込んだ（Dp /D0 = 0.5ε 1.5 ，D0：空気中のガス拡散係考慮する必要がある．そこでまず，リチャーズ方程式数）．O2 消費速度は，土壌微生物呼吸 γs と植物根呼吸 γpに Feddes の吸水モデルを考慮した支配方程式を用いての和によって表される．

各処理区で得られた体積含水率（気相率）変動を再現した．当該圃場は深度 20 cm 程度に耕盤層が形成されていγs = γs0 ∏ fsi ,たことから，深度 20 cm を境界とする 2 層モデルとし，
下端境界（深度 2 m）は自由排水境界とした．地表面境
界としては，日降水量に加え，蒸発速度を与えた．FAO

γp = γp0 ∏ fpi()∏ fxi = f1 (z) f2 (h) f3 (T ) f4 Cg f5 (t)

(1)

(2)

Penman-Monteith 法により求めたポテンシャル蒸発散速度に作期に応じた作物係数（農林水産省, 2015）を乗じ，

ここで，式（2）中の x は s（土壌微生物）または p（植ドローン撮影によって得られた被覆度を用いて土壌面蒸

物根由来のポテンシャル O2 消費速度であり，最適水分発速度と蒸散速度に分離した．現場から採取した深度別量で 20 ◦ C の条件における O2 消費速度とされる．本数の不攪乱試料を用いて得られた飽和透水係数および間隙値シミュレーションでは，初期値として γs0 = 0.19（mol率をモデルパラメータとして与え，van Genuchten モデ

m−2 s−1 ），γp0 = 0.13（mol m−2 s−1 ）とした（Šimůnek
and Suarez, 1993）．また f は，土壌微生物呼吸および根呼吸における制限係数である（ f1 (z)：深さ， f2 (h)：土壌
水分量，f3 (T )：地温，f4 (Cg )：O2 濃度，f5 (t)：時間）． f1
から f5 までの各パラメータは次の文献値を引用した（ f1 :Šimůnek and Suarez, 1993, Kato and Nishimura, 2017, f2 :Yan et al., 2018, Šimůnek and Suarez, 1993, f3 : Lloyd andTaylor, 1994, f4 : Šimůnek and Suqrez, f5 : Yang and Cai,
2006）．水分 · 熱移動と同じモデル領域に対して，地表面

ル（van Genuchten, 1980）の保水性パラメータをフィッ
ティングパラメータとして扱った．Feddes の吸水モデル
パラメータは Kato and Nishimura（2017）の値を採用した．熱移動については，水分移動と同じモデル領域に対して，地表面境界として日別気温を，下端境界としてゼロフラックス境界を設定し，熱伝導方程式を解いた．熱伝導率モデル（Chung and Horton, 1987）のモデルパラ
メータをフィッティングパラメータとした．
土中酸素ガス動態モデルは，O2 消費（土壌呼吸）と物根）を表す．また，γs0 ，γp0 はそれぞれ土壌微生物，植境界として大気境界を，下端境界としてゼロフラックス

移流，拡散による O2 輸送によって表される．本研究で境界を設定した．

は，降雨イベント時など体積含水率が上昇（気相率が低下）する際に生じると予想される空気のマスフロー（移Fig. 6 に無施肥区における土中酸素濃度の実測値と数値解析結果を示す．但し，初期値の γs0 および γp0 を用流）を再現するため，気相率を考慮した空気に関するダ

いた数値解析では，根の呼吸の影響が小さいと考えられルシー式を別に解き移流フラックスとして与えた．発る播種後 1 か月以内の酸素濃度をよく再現できたもの

生する土中内空気圧（大気圧との差圧）は栽培期間を通の，1 か月目以降の酸素ガス濃度を過小評価したため，して最大でも 30 Pa 程度であり，水移動の計算には空気根の最適呼吸速度 γp0 を実測値にフィッティングさせた

土壌の物理性66

第 151 号（2022）（γp0 = 0.26 mol m−2 s−1 ）．数値解析結果は，土壌水分上タ）と時系列データとの関連を調べる上で活用できる．

昇による酸素濃度減少や，乾燥期間（播種後 40 ∼ 60 日，

また，得られた時系列データを空間相関成分と残差（資8 月中旬）中の酸素濃度など，栽培期間中の深度別酸素材効果）に成分分離することで，子実品質への資材効果

濃度変化を概ね再現することができた．一方で，特に乾について今後調べる予定である．

燥期間後の 8 月中旬から 9 月中旬にかけて，降雨イベン

土壌微生物および根の呼吸を考慮した移流拡散方程式

ト後の酸素濃度の低下を再現できず過大評価した．乾燥を用いて，無施肥区および牛糞施用区で得られた深度別期間に死滅した微生物が基質として蓄積し，乾燥期間後

酸素濃度の時系列データを概ね再現することができた．

の降雨イベントに対して土壌呼吸が促進するという報告

一方 8 月中旬から 9 月中旬頃にかけて，降雨イベント後（例えば，Schaeffer et al., 2017）があるように，微生物の酸素濃度の低下を再現できず過大評価した．対象土壌バイオマスの経時変化など土壌呼吸速度と関連する要因

における呼吸速度と環境要因の関係について把握し，呼の把握が必要と考えられる．牛糞施用区についても，ガ吸速度に関するパラメータチューニングが今後必要であス移動モデルの検証を行った結果，γs0 および γp0 をそれる．また，土中ガス移動における移流項や下端境界の取ぞれ初期値の 1.6 倍，2.5 倍とすることで，最も実測値をり扱いについては，室内ガス移動実験などを通してより再現することができた（結果非掲載）．有機物を施用す

詳細な検討が必要と思される．加えて，マルチオミクス

ることで，土壌呼吸が促進したことが示唆された．一方

解析における土中ガス濃度の時系列データの活用についで，無施肥区と同様に，乾燥期間後の 8 月中旬から 9 月ても検討してきたい．

中旬については酸素濃度を再現できなかった．本数値解謝辞

析で用いた制限係数（ f ，式（1））は文献値を用いたもの
であり，環境要因と呼吸速度に関する実態把握が今後必要不可欠である．

本研究は，戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）

また，ガス拡散係数モデルの違いが計算結果に与え「スマートバイオ産業 · 農業基盤技術」（管理法人：農研

る影響を検討するため，気相率および全間隙率（Φ, m3

機構生研支援センター），内閣府ムーンショット型農林水m−3 ）を関数とする Water Linear Reduction（WLR）モデ，Moldrup et al., 2000）を用いた
ル（Dp /D0 = ε 1.5 (ε /Φ）
際の数値解析結果を Fig. 6 に示す．WLR モデルを用いた場合，べき乗モデル（Dp /D0 = 0.5ε 1.5 ）に比べ，土壌産研究開発事業（管理法人: 農研機構生研支援センター）

水分増加時における酸素濃度低下は大きくなった．べき

丹治克男特任農場管理員，福島県農業総合センターの平乗モデルと比べ，WLR モデルは低気相率（ε < 0.25 m3

敏伸研究員，理化学研究所の鈴木健大研究員，福島敦史

m−3 ）条件でガス拡散係数が低くなる（Fig. 6）．従って研究員（現京都府立大学 教授），市橋泰範バイオリソー

WLR モデルを用いた場合，土壌水分の増加時に大気かス研究センター チームリーダーには，多大なご尽力を戴らの酸素供給が低下し，べき乗モデルと比べ土壌内の酸いた．記して謝意を表します．

を受けて行われました．データの収集および解析について，東京大学大学院農学生命科学研究科の西村 拓教授，
小林奈通子准教授，福島大学食農学類の二瓶直登准教授，

素濃度が大きく低下する結果が得られたと考えられる．

WLR モデルは土壌中のガス拡散係数に関する研究の中でも高い適用性が報告されているものの（濱本 · 西村,2014），現場の土中ガス濃度シミュレーションには適切なガス拡散係数モデルの選択が重要であることが確認で

引用文献
Chung, S.O. and Horton, R. (1987): Soil heat and waterﬂow with a partial surface mulch. Water Resour. Res., 23:

きた．

2175–2186.

5. おわりに異なる資材を投与したダイズ圃場の土壌水分 · 電気伝導度の時系列データに基づき，クラスター解析を行った．得られた水分変動パターンの内，梅雨時期の過湿と8 月以降の乾燥を示すパターンの処理区でダイズ生育がHilhorst, M.A. (2000): A pore water conductivity sensor. Soil
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悪かった．また，ランダムフォレスト解析により作物生

Ichihashi, Y., Date, Y., Shino, A., Shimizu, T., Shibata, A.,

育データと関連性の高い物理量の抽出を試みた結果，特Kumaishi, K., Funahashi, F,. Wakayama, K., Yamazaki,にバイオマス生産量に対する説明力の高い変数として，

K., Umezawa, A., Sato, T., Kobayashi, M., Kamimura,

梅雨時期の体積含水率が挙げられた．土壌水分変動の空M., Kusano, M., Che, F.S., O‘Brien, M., Tanoi, K.,

間的ばらつきを評価する上でクラスター解析は有効でHayashi, M., Nakamura, R., Shirasu, K., Kikuchi, J. andあり，本研究の手法は，今後作物生育に関わる他の測定

Nihei, N. (2020): Multi-omics analysis on an agroecosys-

値や微生物叢 · 代謝物データ（所謂マルチオミクスデー

tem reveals the signiﬁcant role of organic nitrogento in-解説：ダイズ圃場における土中水分 · ガスの時空間変動と作物生育
crease agricultural crop yield, Proceedings of the National
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67

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シンポジウム特集

J. Jpn. Soc. Soil Phys.

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土壌の物理性

Miscellaneous

No. 151, p.69 ∼ 75 (2022)

第 63 回土壌物理学会シンポジウム総合討論「地表面−大気間の物質 · エネルギー動態のモデル化— 土壌物理学に求められるもの」
斎藤広隆 1 · 諸泉利嗣 2 · 取出伸夫 3 （シンポジウム事務局）

Discussion at the 63rd symposium:
Modeling of mass and energy dynamics between the earth’s surface and the atmosphere— contribution expected from soil physics
Hirotaka SAITO1 , Toshitsugu MOROIZUMI2 and Nobuo TORIDE3

本稿では，5 名の講師による講演の後に行われた総合討論（進行：諸泉利嗣，斎藤広隆）の模様を，今後の学会活動の資料として掲載する. なお，討論の概略の記録を目的としたため，本稿著者らの判断により，発言内容の一部を省略または要約させて頂いた.

諸泉（司会）
シンポジウム第 2 部総合討論を始めます．この第 2 部の総合討論も，午前中に引き続き，諸泉と斎藤の 2 人で進めていきます．また，適宜，取出会長にも加わってもらいます．まず，講演者の方々に個別に来ている質問に講演順に答えて頂くという形で進めます．足立さんから芳村さんへの質問は「土砂輸送，とくに微細成分の輸送について，海洋への移動なども含めて重要な視点を補足ください」です．
芳村（東京大学）：
微細成分は SS に相当するかと思いますが，SS の場
合は水の混濁状態と流量の関係が衛星からも見られるので，よくモデル化されています．ダムなどへの堆砂の視点では，堆砂により流量が変わっていく流路網へのgeomorphological な影響をモデルの方で自発的にできたらとても面白いと思っていますが，それは夢物語かもしれません．
海洋における土砂輸送のインプットとして，SS が海洋に出て行くので，海洋モデルの方からは河川からの土
砂予測がないのかと聞かれることが多いです．私がおもしろいと考えているのは，海洋コアを掘っている方が洪水履歴を調べると，河川から流れてきた土砂がある流量を越えるとそこに到達する．それ以外だと全く到達しない，いわゆるハイパーピナクル流の形成が確認されることです．そういった観点から流量と土砂の関係が欲しいと言われることは多いので，今後，海洋モデルと連結していく予定です．ここ数年，様々な視点から全球的な土砂輸送モデルの開発が出てきているので，流量と土砂輸
1 東京農工大学大学院農学府
2 岡山大学大学院環境生命科学研究科
3 三重大学大学院生物資源研究科

2021 年 12 月 4 日受稿

2021 年 12 月 14 日受理

送の同時達成も面白いなと思います．
諸泉（司会）：
次に長崎大学の中川さんの質問は「大規模なモデルの構成について理解していないのですが，各プロセスのモ
デルの結合のとき，データは相互にやり取りされ，同時に全てのモデルが並行で走るイメージでしょうか？ それともプロセスには上下流があり，上流のモデルの結果を受けて下流のモデルの出力が出て来るというイメージなのでしょうか？」です．
芳村（東京大学）：
両方あります．特に同時に起こる相互作用を陽に扱いたい場合は，データが相互に処理されて同時並行に走らせるということをします．上流下流というように，下流
から上流に伝わらなくても良い場合は，必ずしも連結しなくて良いのですが，それは場合によります．影響評価
モデルの場合によくあるのは，下流から上流には影響しないけれども，下流側で非常に高頻度かつ時空間的に非常に密なデータを要求している場合です．その場合，気候モデルの場合は出力を 1 時間間隔で保存しているだけで結構手間なので，同時に動かした方が速いこともよくあります．
諸泉（司会）：
もう 1 つ，溝口さんから質問を頂いていますが，スケールに関する問題なので，後半の全体討論として取り上げます．次に坂井さんに対する佐賀大学の徳本さんの質問は，「蒸発散量を合わせるのに，透水性に関わる間隙
結合係数のパラメータ l （エル）を変更して透水係数を大きくする点について，圃場表面に亀裂が生じて透水係数が増加する理由があれば教えてください」です．
坂井（三重大学）：
蒸発に対する透水性を大きくすることなので，飽和付近の透水係数に影響を与える亀裂ではなく，不飽和部分の透水性パラメータ l（エル）が 0.5 より大きかったとい70

土壌の物理性第 151 号

うことです．乾燥領域の不飽和透水係数の測定はなかなか難しいので，現場観測データに対して逆推定することが有効だと考えています．
諸泉（司会）：
徳本さんからもう一点「作物による根分布が土壌水分特性に与える影響もあると思いますが，蒸発法による透水係数の確認もあった方が良いと思いました．」というコメントがあります．
坂井（三重大学）：
蒸発法で根を多く含む不攪乱土の不飽和透水係数を推定し，今回得られた結果と比較することは今後の研究材料になるのかと思います．ただし，飽和付近と不飽和の領域は，亀裂の場合と同じく，思い切って分けて取り扱う方が良いと考えています．
諸泉（司会）：
次に，山口大学の坂口さんからです．
坂口（山口大学）：
山口大学内の大豆圃場で私が測定した根分布は，10cm 深付近に根が多くて，深くなるほど減っていき，30
cm 深付近は根全体の 5 % 程度でした．しかし，30 cm
深は上層土壌より湿潤なので，その 5 % の根が大量に吸水しているかもしれないと思い，蒸散量分の吸水を土壌の各深度にどのように配分するべきか悩んでいます．
坂井（三重大学）：
私も根の吸水分布は本当にどうやって決めたら良いか
悩んでいるところです．実際，三重大の圃場でも根の分布を測定すると，表層の方が多くて下層はほとんど無いですが，それをそのまま吸水モデルに用いると，やはり下層の吸水を表現できない問題があります．おそらく根の量と吸水量は一致しないだろうと思います．吸水に寄与する根の量が正確に測れる方が良いとは思いますが，吸水分布が不確かな場合，均一な根の分布を与えて補填
吸水モデルを考えることが 1 つの解決策と考えています．その場合，根の深さが大切になりますが，どのように経時的に測定するべきか知りたいところです．辰己さんが取り組まれている植物の根圏モデルでは，どのくら
い細かく考える必要があるかを後半の時間でぜひお聞きしたいです．
諸泉（司会）：
次は農研機構の岩田さんからの質問です．「バルク輸送係数 CH も LAI で変化するならば，透過率だけでなくCH や他のパラメータも蒸発散量（土壌水分量）の計算
結果に影響を与えると思います．先行研究で，透過率が支配的な要因だということがわかっていれば今回のアプローチで十分だと思いますが，もしそうでないなら，透過率の実測値があると，手法の妥当性の検証データにもなるので良いのではないかと思います．もし透過率を実測されているようでしたら，計算結果と一致するか教えて頂けますでしょうか？」坂井（三重大学）：
結論から言うと透過率は測れていません．バルク輸送係数の部分は LAI や他の成分の関数で与えられます．草高，LAI ，風速などの値から求めるモデルがあり，複雑なモデルではありますが，そのモデルを使いました．ただ，透過率については講演でも述べたように LAI の係数
が現場に合うものでないと使えないので，今回は透過率
τ がわからないものとし感度解析で求めました．
岩田（農研機構 農村工学研究部門）：
バルク輸送係数のモデルは，たとえば稲とか大豆とか(2022)でも適応できると考えて良いですか？
坂井（三重大学）：
蒸散に影響するバルク輸送係数は，LAI と草高に加えて気孔コンダクタンスが入った関数になります．気孔コンダクタンスとして与えるパラメータが植物によって違う可能性はあります．稲に対しても，たとえば農研機構の丸山篤志さんの研究等，今回のモデルの適用例があります．
諸泉（司会）：
続きまして，坂部さんに対する質問です．まず，斎藤さんお願いします．
斎藤（司会）：
今日お話し頂いた幹からのガスや水蒸気の放出を含めた樹木ひとつを対象とした物質循環モデルはあるのかどうか，もしあるのであれば，それを森林全体の物質循
環をモデル化しようとしたときに，どのようにスケールアップするのか，またどのような課題があるのか教えて頂けたらと思います．
坂部（京都大学）：
幹からの二酸化炭素放出については, 呼吸で発生した二酸化炭素の放射方向の拡散と樹液に溶けた二酸化炭素の蒸散による輸送が組み込まれた物理モデルが存在しま
す. 幹からのメタン放出のモデル化は, メタンの発生源や輸送メカニズムの詳細がまだ不明であることが制限となっています．スケールアップについて, 発表では幹からのメタン放出が全球メタン放出の 10 % を占めるという研究例を挙げましたが， 3 樹種の幹メタン放出量に湿地林の面積を掛け算して全球にスケールアップした結果です．より正確なスケールアップには，樹種別のメタン放出特性の把握など，課題が多くあります．草本からのメタン放出についてはモデルがあるので，それを樹木に発展させ，まずは樹種ごとにモデルを適用して進めていけたらと考えています．
斎藤（司会）：
草本のモデルでは土壌はどのように扱われていますか？
坂部（京都大学）：
たとえば CLM4Me というモデルでは，まず土壌中のメタン生成量を温度と基質の可給性から計算し，草本中をフィックの法則で拡散するとして計算しています．また，植物の成長，根量などの植物側の情報が係数として加わります．
諸泉（司会）：
次に取出会長お願いします．
取出（会長）：
非常に丁寧な測定に驚かされながら聞かせて頂きました．最後の泥炭の話ですが，炭酸ガスの発生とメタンの発生の効果をトータルにみれば，地下水を高く維持してメタンは発生するけれど，炭酸ガスの発生を抑えた方が良いという話ですね．どちらのガスも有機物分解に伴い発生し，有機物分解速度は還元が進行すると低下することは知られています．私は簡単なモデルで試算を行っているのですが，有機物分解速度の酸化還元電位の依存性に関するパラメータを少し変えると，結果はかなり変化
します．そのため，還元状態の有機物分解速度を何らかの測定から推定できないかと日頃考えている次第です．
今後の課題になるとは思いますが，何かコメント頂ければと思います．

資料：第 63 回土壌物理学会シンポジウム総合討論
坂部（京都大学）：
有機物分解速度は，メタン生成の基質となる有機物の質にも影響してメタン生成速度に直結すると思いますが，メタンフラックスを測定しているサイトで，そうした土壌の特性を把握できているサイトは非常に限られると思います．メタンフラックスの国際的なデータベース
においても，そうした情報は登録されていないのが現状です．そのため，温度，地下水位，総一次生産量などによって，メタン生成の基質に関する情報を補うことが行われますが，モデルの改善には，土壌の特性についての情報がより必要だと思います．
取出（会長）：
私が行っている試算では，分解定数の酸化還元状態の依存性として pe の関数として与えてみると，還元の進行に伴う分解速度の低下は表現できます．ただ，メタン生成等の関連する結果はその低下割合に大きく影響を受けるので，やはり定量化を目的としたモデルにおいては，実測に基づく検証が今後は必要だと思っています．
坂部（京都大学）：
培養実験のようなものでしょうか．
取出（会長）：
野外の観測と培養実験をあわせた評価が大切なのかと思います．その意味でも，坂部さんの測定はとても貴重だと思いました．
斎藤（司会）：
続きまして，辰己さんには坂井さんから質問があります．
坂井（三重大学）：
根の量や長さを測るのは難しいと思いますが，辰己さんの考えられているモデルでは，根の吸水や養分吸収に関してどのくらいの情報が必要なのでしょうか？
辰己（東京農工大学）：
なかなか難しいですが，時空間スケールによって求めるものが異なると思います．現状では，たとえば土中水+の NO−
3 や NH4 濃度については，乾燥密度，土層の厚さなどから求めた土の質量（soil mass）に係数をかけて求める簡易的なモデルしか使えていません．しかし，そこ+に微生物やそれ以外のプロセスによる NO−
3 と NH4 の濃度変化を高い精度で求めるモデルを利用しないと，根からの養分吸収と水分吸収について十分に納得できるようなモデル化ができないと思います．それに耐えうる土
壌中の酸度濃度，土壌水分，pH，温度，有機炭素などの条件と硝化菌や脱窒菌および微生物集団による硝化速度係数や脱窒速度係数などの関係を包括するデータベース
があればモデルに導入できるのかと思います．現時点では非常に単純化されているので，個人的にはもっと精緻なものにしたいと考え，斎藤さんらと一緒に取り組もうという話もあります．根近くの情報はできる限り測っていく必要があるという認識です．
坂井（三重大学）：
植物の成長を予測するモデルでは根の量なども出てく
ると思いますが，根の量に比例して吸水や養分吸収するという考え方ですか？ それともそのような考えは用いずに全体から一様に吸水 · 吸収するという考え方ですか？
辰己（東京農工大学）：
基本的には根の分布密度に基づき求める考え方ですが，個人的には果たして簡単な成長関数をベースとして根が伸長するモデルで根の水分吸収や養分吸収をきちんと表現できるのかという疑問がずっとあります．特に微71

生物活動による影響を含め鉛直方向の有効根群域や根群
密度を各種条件下において，ある程度正確に再現 · 予測する精緻なモデルにしたいと現時点では思っています．
斎藤（司会）：
精緻で高精度な作物モデルに取り組まれていますが，一方で，濱本さんの発表にあったように，1 つの圃場内の生育にもかなりばらつきがあり，土壌成分や物理性にもばらつきがあります．辰己さんの作物モデルでは，そうしたばらつきはどのように考慮するのでしょうか？ それぞれ各地点においてばらつきを表すパラメータを用いるのですか？ また，群落モデルでは，群落内でも生育にはばらつきがあると思いますが，モデルではどのように再現されるのでしょうか？ 群落を分割して，小群落のようにモデル化していくのでしょうか？
辰己（東京農工大学）：
群落スケールをさらに個体レベルまでスケールダウン
することは問題ない作業です．ばらつきについては，圃
場内で 1 m 離れたら，窒素量や生育状況が大きく異なることは経験的にわかっています．そこで，たとえばモデルのパラメータに関しては，感度分析で感度の高いパラメータをリストアップして，多目的最適化による手法
でパラメータ群を作り，パラメータ群それぞれに対して結果を出力することで生育状況のばらつきを評価できます．あるいは，最近では広域の衛星データでは実測に近い生育データが取れますので，そうしたデータに同化させてパラメータの不確実性を逐次的に低減させる高精度なモデルを実現することもできます．また，圃場内のばらつきを定量的な情報として得られていない場合，ばらつきが何らかの分布に従うと仮定して，決定論的ではな
く，確率論的に結果を出力する方法もあります．確率分
布の情報によりばらつきを表現できないかと考え，モデルの構築を進めています．
斎藤（司会）：
1 つの群落成長モデルで計算するときに，群落内でそうした手法をとれば成長のばらつきは，計算上は出るということですね．
辰己（東京農工大学）：
計算上はできます．そのばらつきの前情報があるかな
いかで，それぞれ扱いがまた変わると思うので，最終的にどういう目的でモデルを使うかにも依存すると思います．いずれにせよ，ばらつきのような情報も考慮したパ
ラメタリゼーションとモデルの出力を考えています．私のモデルでは，群落を任意の層に分割しますので，分割数を増やすとか，あるいは群落をもう少し小さくすることもできます．モデル自体とパラメタリゼーションの 2
つをうまく合わせてばらつきを評価したいと思います．
諸泉（司会）：
次に取出会長お願いします．
取出（会長）：
窒素モデルがどこまでシンプルにできるかは大きな課
題です．土中有機物が微生物により分解される過程で，窒素と炭素の収支から窒素の有機化と無機化が生じます
が，窒素モデルを考えるとき，土中で窒素循環と炭素循環がリンクすることは外せないと思っています．すなわ
ち，モデルは複雑にはなりますが，有機物の CN 比と分解に伴う窒素と炭素の収支を考慮した有機化，無機化のモデルは必要と考えています．
辰己（東京農工大学）：
私もご指摘の方向が最終的な理想だと思っています．
ただ，現時点では私は土壌物理に明るくないのですが，

72

土壌の物理性第 151 号

(2022)

シンプルでかつ実用に耐えうるモデルを目指すために （2017）（土壌の物理性, 137: 3–9）を参考にしています．
は，実測値を一元化したストレージのようなデータベー
諸泉（司会）：
スがないとなかなか難しいと思います．
これにて個々の講演者に対する質問は終了します．最取出（会長）：
初にお伝えしたように東大の溝口さんから以下の講演者
土壌物理でも窒素モデルはまだこれからの状態です
皆さんへの問題提起のご意見がありました．「土壌物理が，土壌微生物の分野には莫大なデータがあります．し学の古典的な課題として空間変動性があります．たとえば 30 m × 100 m の１枚の田んぼですら数 m 離れるだ
かし，必ずしもモデル化の視点で整理されていない点が難しいところです．今後，何か一緒にできたらと思いまけで排水性が異なります．気候モデルを走らせる上で必すのでよろしくお願いします．
要な最小単位面積はどれくらいでしょうか？ 講演では
25 km グリッドくらいだったと思いますが，そこまでス
諸泉（司会）：
ケールアップするためには，流域レベルの面積（体積）
最後に濱本さんに移りたいと思います．まず，長崎大での平均的な物理量（保水性や透水性）を推定する必要
学の中川さんからです．
があります．さて，どうしましょう？」今日の講演では，
中川（長崎大学）：
坂井さんの畑の点観測スケール，坂部さんの森林スケー
時系列のクラスター解析は，それぞれの観測値が同じ
ル，濱本さんの圃場スケール，辰己さん，芳村さんの地球
時間間隔で測定されていて，ユークリッド距離を計算す
スケールよりおそらく小さいリージョナルなスケールまるのだと思いましたが，測定期間が長くなると入力が膨で，様々なスケールがありました．溝口さんは水田のス
大になりませんか？ また，観測の時間間隔がずれている
ケールを例にあげられていましたが，スケールの問題に場合は何か手段があるのでしょうか？
ついて講演者の皆さんのご意見を伺いたいと思います．
濱本（東京大学）：
溝口（東京大学）：
今回解析に用いたのは 30 分インターバルの観測デー
少し背景説明をさせてください．かなり昔の話です
タで約 4 ヶ月間観測したものです．それが 73 区分あり
が，Don Nielsen（131 号, 巻頭言参照）は，土壌物理の
膨大なデータではあります．今回の解析は R でコーディ
良い研究に対して褒めた後，
What is next? と必ず聞いてングしましたが，解析時間的にはそれほどの負荷がかいました．そして，
Spatialvariabilityとの関連を尋ねま
かるものではなかったです．計算負荷よりも，ご指摘に
した．
30
年，
40
年経っても相変わらずそのことに全然あった欠損データが厄介でした．たまたま今回は比較的答えを出せていない現状があります．それからもうひと
欠損が少なくデータを取得できたので，正確に時系列間
つは，私はいろいろな地点で土壌水分を測定してリアルの類似性を評価できましたが，一部欠損データについて
は，他のセンサーデータも解析から除外しました．ただ， タイムにモニターしていたのですが，衛星データに取り組む方々から，空から見た地球レベルのデータのキャリ欠損データが多い場合は，何かしら他の数値解析で欠損
ブレーションやモデルの検証のために土壌水分のデータ
期間を埋めて評価する事を考えなくではいけないのかな
を使いたいとリクエストを受けていました．しかし，私と思います．
が測定している 5 ∼ 10 cm 程度の大きさのデータを，25
諸泉（司会）：∼ 100 km グリッドのモデルに対して当てはめて良いの
続いて佐賀大学の徳本さんからの質問は，「土中の CO2かという疑問がずっとありました．一例として三反区画と O2 濃度に負の相関は見られましたか？ また，数値計（30a）の水田ですら排水性のばらつきがあることを述べ算において O2 のみを用いる理由があれば教えてくださましたが，地球スケールのモデルと小さなスケールのばい．たとえば，CO2 は水に溶解するなど考察する要因がらつきをどのようにつなげていけば良いかという問題提増えるためですか？」です．
起です．私は，土壌物理スケールから 25 km グリッド
濱本（東京大学）：
スケールまでには何段階かのモデルを組み込んでいくし
O2 濃度の減少と CO2 濃度の増加を図にしたところ， かないと思っています．その意味では，水文学で用いら
きれいな負の相関が出ました．とは言え，完全に一対一れているモデルを地球レベルにどのように拡張するかとのラインに乗るわけではなく，全体的な傾向としての負いう課題かと思います．皆さんに考えて頂きたいと思いの相関です．個別のたとえば降雨レスポンスに対する応ます．
答を見ると，1 個 1 個で少しずれていました．今回，O2
諸泉（司会）：
を解析対象に選んだ理由はご指摘の通りです．CO2 は水
補足ありがとうございました．それでは，皆さんの取への溶解と，水移動と根の吸水による CO2 の減少を考り組まれているそれぞれのスケールの視点からコメント慮する必要があり，より複雑なプロセスになるので，今ください．まず，芳村さんからお願いします．
回の解析から CO2 は外しています．また土壌呼吸とい
芳村（東京大学）：う観点で考えると，やはり O2 濃度がリスクになるので，土壌物理の場合，パラメータでレスポンスが大きく変
まずは O2 濃度を正確に表現できることを目指しました．
わるので，たとえばグローバルなデータセットもいろい
CO2 は次のステップで考慮したいと思います．
ろあるという話を今日はしました．我々の立場は，そう諸泉（司会）：
いうのが出てくる度に，使ってよくなることを確認する
続いて農研機構の岩田さんからの質問は，「溶液の EC
ことかと思います．実際には，もっと細かいスケールのに変換されたデータを使用されているとのことですが，
バリアビリティがあることは認識しています．ただ，そ変換に用いたモデルとパラメータの設定方法について教れがある程度ランダムな正規分布になっているのであれ
えてください．」です．
ば，それを平均した代表値として，その観測自体が平均な
濱本（東京大学）：のかは実際にはわからないですが，その平均値をグロー
土中水の EC への変換には Hilhorst モデルを使っていバルに多数見ることで，大きな領域で平均的には合わせます．5TE センサーの出力値と水および乾燥土壌の比られるという視点で答えを見つけようとしている気は誘電率を使って土中水の EC に換算しています．武藤らします．もう 1 つは，溝口さんが指摘されたように，水資料：第 63 回土壌物理学会シンポジウム総合討論
文学的な情報である河川流量により全球モデルを検証することも有効だと思います．流域単位の平均値が河川流量に表現されていると仮定して，25 km といったスケー
ルの代表的なものとして扱うことが今現状として行っていることだと思います．ただ，データとしてはどんどん細かくなっていて，昔はそれが 1◦ × 1◦ ぐらい（100 kmスケール）だったものが，現在ではそれが Soil grids だと 250 m になっており，かなり進化している気はしています．
諸泉（司会）：
次は坂井さんお願いします．
坂井（三重大学）：
私は点スケールで取り組んでいて，アップスケールを考えたとき，何とか畑の空間変動性ぐらいまではといつも考えています．濱本さんが測定した空間変動性に対して将来的には回答できたらと思います．今日，芳村さん
が 1 次元のカラムを並べて，地下水位をそれぞれ変えて計算を行う手法を紹介されていましたが，その手法が私の考えと一番近いと思います．空間変動を考えたいとき，どうしても HYDRUS 2D，3D を用いることを考える方もいると思いますが，それはそれでおそらく多くの問題が出てきます．私は，今行っている 1 次元のモデル
を空間に並べて，下層条件が畑の排水性や水分量にかなり影響するので，下層条件を耕盤層の深さ，透水性などの分布から評価して空間的に拡張するアイデアはあります．そうした空間変動性を空中からドローンなどで捉えることで評価することに取り組もうとしています．
諸泉（司会）：
ありがとうございました．それでは坂部さんお願いします．
坂部（京都大学）：
私も空間スケールは，ずっと悩みの種で考えるポイン
トにいつもなっています．私の場合，土壌の培養実験からチャンバー法，そしてタワーフラックス観測までを行ったり来たりしながら，それら組み合わせることで現象を理解しようと取り組んできました．タワーフラック
スの測定に対しても site speciﬁc に過ぎないと批判されることもあります．しかし，最近はタワーフラックスに関する国際的なデータベースが発展して，各研究グルー
プで取得された特定の場所のデータであっても, データ
ベースを活用することで誰もが利用でき, 同様の解析に
よりサイト間のレンジの比較などが可能になっています．そのため，タワーフラックスデータからより広域ス
ケールのモデル化への貢献ができるようになってきていると感じています．
諸泉（司会）：
続いて辰己さん，濱本さんの順にお願いします．
辰己（東京農工大学）：
空間スケールの話は非常に難しいですが，10 km グ
リッドと点のデータを使った話は異なると思います．10
km，25 km の情報は，農業で言えば農家さんに必要のない情報であり，点の情報は，ある程度その圃場に特化した情報なので，そこの圃場を持っている農家さんには価値がある情報です．モデルの対象スケールによって，それを必要とする人，すなわちステークホルダーが違うという前提があり，25 km メッシュを代表する値が空間代表性を持っているかというと，圃場スケールではその値は絶対に信用してはいけない情報になります．25 km な
ら 25 km で計算したモデルの有用性があるし，点の情報であれば圃場の管理などの場面において農家に使うメ73

リットがあると考えます．点の情報をアップスケールするというよりは，原理的なモデルの概念としては，小さな細かなスケールでも，広域スケールでも同じだと思う
ので，それぞれのパラメータを推定するための実測として扱う情報の性質がスケールによって全く異なるのだと思います．そのため，異なるスケールを一緒にモデルに組み込むことはなかなか出来ないのかなと思います．
濱本（東京大学）：
私は今まであまりフィールドで実験をしていなかったのですが，今回，73 地点の測定をしてみて，測定データのばらつきの大きさを改めて実感しました．今回示したような多量のデータを解析することにより，圃場内のばらつきを規定している要因についてもう少し突き詰めていきたいと思います．たとえば，それが土壌硬度なのか，あるいは透水係数なのかわからないですが，ばらつきを生む要因について検討を進めれば，次のスケールアップに繋がる糸口が見つかるのかなと思います．ただ，今回得られた測定データについては，空間変動はありつつも，
全体的なトレンドとしては降雨イベントに対する類似したレスポンスが各処理区で出ています．そういう意味では，目的に応じて圃場全体を 1 つの平均値ととらえる考え方があると思います．代表的な物理量のモニタリング
手法は今後の検討課題です．
諸泉（司会）：
5 人の皆さん，どうもありがとうございました．問題
提起して頂いた溝口さん，コメントがあればお願いします．
溝口（東京大学）：
手短に今回のテーマであるアップスケーリングに対する土壌物理の貢献に関して言うと，気候モデルを走らせる上で境界条件として必要な地表面パラメータを，土壌
物理や水文学のモデルを組み合わせて推定するような要
素モデル開発に関する情報が必要だと思いました．
諸泉（司会）：
取出会長からもコメントお願いします．
取出（会長）：
溝口さんのご指摘の通り，今回とりあげたアップス
ケーリングと不均一の問題は，土壌物理の永遠の課題です．シンポジウムの冒頭に，その主な原因として，ミクロなスケールのダルシーフラックスの圧力，水分量，保水性，透水性を空間的に単純に平均してもマクロなスケー
ルの水分フラックスを表現できないこと，とりわけ透水性の空間的な評価が難しいことを述べました．ただ，この指摘自体は古くからのもので，新たな方向を示すもの
ではありません．そこで，今回のテーマを設定した私個人が思っていることを少し述べさせて下さい．
芳村さんの講演の最後に一次元のリチャーズ式を用いて地下水からの河川流出を評価する話がありました．関連して，最近，京都大学の谷先生が主催された森林水文のシンポジウムでも，豪雨後の河川への流出に対して不飽和水分帯の役割が大きいことが議論されていました．
強い雨が降ると，比較的速やかに地下水まで浸透して，圧力伝搬により地下水を押し出すかたちで河川流出が生じるため，不飽和帯の評価の重要性を谷先生が述べられていました．不均一な透水性の空間的な評価に関して，
私は，水分飽和に近い領域とある程度乾燥した領域を区別する必要があると思っています．洪水が生じるような強い雨が濡れた土に降ると，土中のマクロボアの流れが支配的になって地下水まで到達し，河川流出につながります．このような状況では，マクロスケールの飽和近傍

74

土壌の物理性第 151 号の透水性が大切になりますが，シンポジウムの冒頭に述べたように，マクロボアを含む土の飽和近傍の透水性のRepresentative elementary volume （REV） は大きく，また評価が難しい点が課題だと思います．
一方，芳村さんが示されていた乾燥地での乾燥など地表面蒸発に関わる問題になると，乾いた領域の透水係数の評価が必要ですが，乾燥した状態ではマクロボアは水分の流れには寄与せず，これは幸いですが，乾燥領域では土は比較的均一になる性質があります．そのため，溝口さんの述べられていた 5 ∼ 10 cm 程度の大きさの土壌
物理性のデータと 25 ∼ 100 km グリッドのモデルの距離が飽和に比べて近い気がします．今回の講演では，坂井さんの畑での蒸発散と芳村さんの全球モデルの蒸発散は案外近いのではと感じています．
このように考えていくと，大きなスケールにおいても，飽和近傍とそれ以外について分けて考えるのが良いのかもしれません．今回のシンポジウムでは，当初，上端の地表面境界における蒸発散について異なるスケールの観点から取り上げる予定でしたが，芳村さんに洪水流出を取り上げて頂き，土壌物理の上端と下端の境界条件に関わる問題として考える機会を与えて頂いたと思いました．土壌物理は土の物理的な性質については長年の蓄積はありますが，移動現象を考える上で重要なはずの境界条件について弱いと私は思っています．そのため，今後，
スケールアップの問題も含めて土壌物理の上端と下端境界に関わる気象学や地下水学などとの交流が重要になると思いました．芳村さんが全球モデルに van Genuchten
モデルを用いてより精密に土中水分移動の移動が表せるようになったことを述べられていましたが，洪水流出に関連して土壌物理的な視点からの貢献の可能性は感じました．今後，講演頂いた皆さんと一緒に考えていければと思います．
諸泉（司会）：
最後にフロアの方から何かコメントがありましたお願いします．
西村（東京大学）：
今の取出さんの話から，雨が多い国に住んでいる私たちはある意味すごく不利ですが，別の観点ですごくチャ
レンジングなテーマを私たちは持っていて，そこに取り組まないといけないと思いました．もう 1 つスケール
アップについてですが，私は流域を対象に Getﬂows を 1∼ 2 年使わせてもらったことがありますが，圃場スケー
ルの測定から何をやっても流域スケールの移動現象に近づけなかったいという印象でした．最終的には，地質の違いで与える透水係数の検証を河川の流量で行いました．スケールアップのときには，検証できないパラメー
タを使うことも生じます．その意味で，当面は目的に応じて，検証できる場と検証できるスケールのパラメータを用いた場合と検証が難しい場合について分けて議論する必要があると感じています．
波多野（北海道大学）：
土壌図の精緻化をもう一つ考えて頂けると良いと思います．本日の芳村さんの瓶モデルは鉛直一次元の均一系
で傾斜のある流域を構成して流域の水移動をモデル化していました．SWAT の場合は，Hydrological response
unit （HRU）とよばれる土壌タイプ，土地利用，地形の組み合わせによって瓶が規定されます．それぞれの瓶の(2022)

面積は違っていて，横向きに並んでいますが，地下水の高さで水が出ていくのは芳村さんのモデルと同じです．
その土壌のパラメータは土壌図によって規定されていて，土壌図がないと SWAT の流域モデルは作れません．
その土壌図に，土壌物理のパラメータのデータがきちんと入っているか入ってないかで満足度が違ってしまいます．要するに，土壌図のデータベースはあるのだけれど
も，そこに自分たちで測定したものが入っていることはとても大事だと思います．その上で，取出さんが述べられていた飽和，不飽和といった仕分けをモデルとして入れていく，また，今うまく入ってない窒素モデルはもう少し精緻化してもらいたいと思います．今日の話は，土壌図の利用を，もう 1 つ考えて頂けるとぐっと進むのではないかと思いながら聞いていました．
足立（筑波大学）：
土壌図の利用は非常に重要な視点だと思います．しかし，土壌図は土壌の実態として静的なものが表現されているけれども，今後，温暖化などで予測される変化，すなわち動的な情報が明確でなく，これまで議論されているように土壌図に表現されるインデクス（指標）として何かいいものを提案できるとよいと思っています．土壌図は静的な情報ですがが，物質循環のモデルは流れにもとづくダイナミクスを扱っています．流れとしてとらえるときは，メッシュに区切った構造の話をしても無理が生じると思います．土壌図の方にも四角く区切った空間
ではなく，血管や川の形のような流れの構造に対応させる視点が必要ですね．
溝口（東京大学）：
Pedotransfer function はどうなっていますか？ Pedotransfer function は一つの要素として静的な土壌図の情報を動的な水分流れとして地球モデルと結びつけるのに有効かと思いました．
西村（東京大学）：
芳 村 さ ん の モ デ ル で は ，Pedotransfer function のRosetta3 を使われていましたね．
芳村（東京大学）：
はい．使っています．
波多野（北海道大学）：
Pedotransfer function は，簡単なパラメータから難しいものを推定しようという読み替えモデルです．そこをさらに精緻化された動的なものに変えていくのは，取出さんの述べられた窒素動態がまさにその通りですが，やはり分布が違うということを思わないとそのパラメータを決めることができません．動いていることは分かっているけれども，そのパラメータの違いを翻訳しようとしないといけないです．そこで Pedotransfer function を使
えばつなぐことができるので，さらにモデルを精緻化できればより高度なものになって行きます．やはりそうして読み替え，読み替えを考えながら続けていくことが大切と考えます．
諸泉（司会）：
どうもありがとうございました．さらに皆さんのコメントを頂きたいところですが，時間になりましたのでこれにて総合討論を終了したいと思います．講演者の皆さん，google フォームで質問頂いた方々，また議論して頂いた皆さん，どうもありがとうございました．

資料：第 63 回土壌物理学会シンポジウム総合討論
未回答の質問への回答
坂口（山口大学）：
先程，大豆株とセンサーとの水平距離を質問させて頂きましたが，私が地熱板の埋設位置で困っているからでして，株中心から 5 cm，10 cm，15 cm と距離を変えて埋めると，株中心から離れるほど地上の葉が減ります
から地中熱フラックスも異なり，どの位置で測るのが良いのかと考えているからです．水分センサーについては
HYDRUS 2D に根の二次元密度分布を入力して，根の密度と吸水量が比例していると仮定して，根域全体の吸引
圧経時変化推定値と土壌断面の各格子点位置の吸引圧経時変化推定値との RMSE が最低になった水平距離に埋設しております．
坂井（三重大学）：
水平方向のセンサー設置位置については，設定が難しいですね．現在の私たちの観測では，株の並びの下に設置しています．一方で，モデルとしては条間を含む空間
を 1 次元で考えているため，ご提示の様な平均値を示す
水平距離に設置するのも一案だと思います．
坂口（山口大学）：
gSmax については実測の最大値も良いと思いますが，実測の最大値が本当にとりうる最大値なのか疑問なので，Jarvis モデルにフィッティングして求めました．しかし，フィッティングして求めた gSmax の方が実測の gSmax よりもかなり大きくなるので，どちらが本当の gSmax なのかと考えている次第です．
坂井（三重大学）：
gSmax についての感度解析を行ったところ，蒸散速度の計算結果への影響はもちろん多少あるのですが，土壌水分量の結果への影響はかなり小さいものでした．モデルで計算する目的にもよると思いますが，畑地の土壌水分量を推定する目的であれば，gSmax の影響は小さいものと考えています．一方で気孔コンダクタンス gS は植物生理に係る重要な部分で，蒸散速度を正確に推定したい場
合にはより詳細な検討が必要だと思います．
高田（麻布大学）：
芳村さんが総合討論でコメントされていた土壌水分が75

どういう度数分布をしているかは，スケールアップを考える上で重要なポイントになると思います．20 年くらい前に，モンゴル（開發先生．当時広島大学）と北極圏（Hinzman，当時アラスカ大学）で様々な大きさのメッシュで系統的調査がされていましたが，その後の取り組みがあれば，お聞きしたいと思いました．
溝口（東京大学）：
Hinzman といえば，当時大学院生だった渡辺さん（三重大学）を連れて現地に行き，100 m × 100 m 四方のツンドラに 1 m ごとに 121 点の測定点をつくり，その凍結
深を 1 m ごとに測定しました．Hinzman はそのデータを使って衛星からツンドラの融解深を推定するアルゴリズ
ムを作ったように記憶しています．同行した植物班は，
1 m 四方のツンドラにある苔の種類を 1 cm ごとに記録していたのが印象に残っています．23 年前の話ですが，いまから思うとおもしろい研究でした．
芳村（東京大学）：
北極圏のほうは存じ上げないのですが，開發先生と浅沼先生などが今もモンゴルで土壌水分観測を行っていて，GCOM-W（AMSR2）などの衛星観測と比較しています．さらに最近は，私のようなものが，1 グリッド数十 km スケールのグローバルシミュレーション（Today’s
Earth）で参入して比較するなどしています．このような現地観測は，今後打ち上がる予定の AMSR3 でも重要な要素となると聞いています．そのような，点の現地観測と広域の衛星観測及びシミュレーションを組み合わせる
ことで，アップスケーリングされた理解を深めていければと考えています．
坂井（三重大学）：
空間変動性やスケールアップについては勉強不足で，土壌水分の度数分布については情報を持っていません．
質問の趣旨とは異なるかもしれませんが，たとえば Tyson
Ochsner（オクラホマ州立大学）のグループは，宇宙線を使った土壌水分量観測や，光ファイバーケーブルを使った地温の空間分布観測に地表面熱収支式を適用することで，1 m ∼ 数 km スケールの土壌水分の空間分布を推定する取り組みを行っている様です（Dong et al. (2016):
Water Resources Research, 52: 4280–4300）．
（敬称略）

型式︓WDR-1-3WET 型

主な特徴● 現場で瞬時に⼟壌⽔分/EC/温度を測定可能● ハウス栽培、露地栽培・植物⼯場等、あらゆる環境に適します● 従来では難しかった体積⽔分率 40%以上の測定も可能● ⼤型カラー液晶搭載による⾼い視認性と、タッチパネルによる直感的な操作性● 計測データはメモリーカードに記録され、1 測定当たり最⼤ 65,000 件の記録が可能

体積含⽔率(VWC)、電気伝導度(EC)、温度(℃)の同時計測を⼿軽に⾏うことが出来る携帯型データロガーです。乾電池で動作させる事が出来、電源の確保が困難なフィールドでの計測に最適です。
■仕様
測定項目 ︓体積⽔分率、電気伝導度(EC)、温度
測定範囲 ︓⽔分 0〜100%、EC 0〜7mS/cm、温度-10〜50℃
測定精度 ︓⽔分±3%、EC±5%、温度±1℃
測定間隔 ︓1/10/30 秒、1/10/30 分、1/3/12 時間
ディスプレイ︓3.5 インチ タッチパネル⽅式
記憶容量 ︓1 測定あたり 65,000 件
サイズ重量︓100×130×35mm、290g(本体)

開発・製造元 株式会社Ａ・Ｒ・Ｐ
販売元

本社 〒114-0024 東京都北区⻄ケ原 1-46-16

営業部－ 弊社ホームページ www.fujiwara-sc.co.jp－

TEL 03-3918-8111 FAX 03-3918-8119

千葉 営業所 TEL 0438-64-0800 FAX 0438-64-0820
つくば営業所

TEL 0298-39-4500 FAX 0298-39-4512

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J. Jpn. Soc. Soil Phys.
土壌の物理性

Miscellaneous

No. 151, p.77∼ 78 (2022)

2021 年度における土壌物理学会関連の博士論文 · 修士論文の題目
土壌の物理性編集委員会
土壌の物理性では，大学機関の研究動向の紹介および会員間の研究交流の促進を目的として，土壌物理学会会員の研究室に所属する大学院生の博士論文，修士論文の題目を収集しました．

北海道大学 / 農学院 / 地域環境学ユニット

筑波大学 / 生命環境系 / 生命地球科学研究群

土壌保全学研究室

土壌環境化学研究室

1）博論 / 塚本康貴（Tsukamoto, Yasutaka）/ 水田の高生産畑作化に向けた土壌 · 水環境制御技術に関する

1）修論 / 栗田昌直（Kurita, Masanao）/ 筑波山に分布

研究2）修論 / 周之舵（Zhou, Zhiduo）/ Inﬂuence of manytimes inter-tillage weeding on rice growth and nutrient dynamics in the paddy ﬁeld without fertilizers andagricultural chemicals: From 2018 to 2020.

する土壌の微細形態学的特徴

2）修論 / 花田直樹（Hanada, Naoki）/ 不耕起栽培が土
壌動物と土壌構造の発達に及ぼす影響

3）修論 / 入野 翔太（Irino Shouta）/ 栃木県茂木町入郷の棚田放棄地における土壌の特徴
筑波大学 / 生命環境科学研究科 博士課程（後期）/ 国際
地縁技術開発科学専攻（指導教員（主査）：足立泰久）

北海道大学 / 国際食資源学院 / 国際食資源学専攻
農業土木学研究室

1）博論 / 横地 穣（Yokochi, Minoru）/Studies on subsidence-related issues under paddy land use in boreal
peatlands

酪農学園大学 / 酪農学研究科 / 作物生産科学
土壌環境学研究室

1）修論 / 石田清二（Ishida, Seiji）/ 酪農学園圃場の作
土の土壌有機物含量に関する考察

1）博論 /Lim Voon Huey/Effects of humic substanceson the initial stage of colloidal ﬂocculation inducedby cationic ﬂocculants（陽イオン性高分子凝集剤によるコロイド凝集の初期過程に対する腐植物質の作用)

2）博 論 /Muhamad Ezral Bin Ghazali /Sedimentation
turbulence
observedinﬂocculated
Namontmorillonite in the semi-dilute regime（ 凝 集系 Na-モンモリロナイトの準希薄状態で観察される沈降乱流)
東京大学大学院 / 農学生命科学研究科 / 生物 · 環境工学
専攻
農地環境工学研究室

1）博論 / 松本宜大（Matsumoto, Yoshihiro）/ 砕土不良な粘質土における蒸発促進機構と乾燥前線の進展に
弘前大学 / 大学院農学生命科学研究科 / 農学生命科学専
攻 地域環境工学コース
農地工学研究室

1）修論 / 藤谷稜太（Fujiya, Ryota）/ 津軽十二湖地す
べり地における土壌物理性およびその空間分布に関
する研究

関する研究

2）修論 / 徐浩東 (Xu, Haodong）/Experimental veriﬁcation of the effect of controlled drainage on the nitratedischarge from subsurface drainage with husk trench
ﬁller3）修論 / 松本悠志（Matsumoto, Yushi）/ 登熟期の水管理が玄米たんぱく質濃度および米の外観品質に与える影響

土壌の物理性78

第 151 号

(2022)

東京大学 / 大学院農学生命科学研究科 / 生物 · 環境工学

京都大学 / 農学研究科 / 地域環境科学専攻

専攻

水環境工学分野

環境地水学研究室

1）修論 / 牧野宗太郎（Makino, Sotaro）/ バイオ炭混入による土壌特性の変化が土壌侵食に与える影響に関する研究

1）博論 / 松田壮顕（Matsuda, Soken）/Study on ponding
water management by intermittent irrigation to reduce
methane emission from paddy ﬁelds2）修論 / 松村寛子（Matsumura, Hiroko）/ 埴壌土への堆肥投与がダイズによるカドミウム，銅，鉛の吸収

東京農工大学 / 農学専攻（修士）· 連合農学研究科（博士）/ 食農情報工学コース（修士）· 農業環境工学専攻（博士）（指導教員：斎藤広隆）

1）博論 / 関口覧人 (Sekiguchi, Rando)/ 施肥の違いがに与える影響3）修論 / 長瀨由佳（Nagase, Yuka）/ 施設畑における灌漑の実態と消費水量の推定

4）修論 / 二神由惟（Futagami, Yui）/ 電圧印加による湛水灰色低地土壌のリン吸脱着特性の変化

土壌団粒安定性の温度依存性に与える影響に関する研究

2）博論 /May Than Thar Cho / 排水管付き蛇篭による斜面安定化に関する研究

3）修論 / 及川航貴 (Oikawa, Koki)/ スパースマルチオ
フセット GPR データを用いた土中水分動態の定量的評価に関する研究

京都大学 / 農学研究科 / 森林科学専攻
山地保全学研究室

1）修論 / 寺山祐司（Terayama, Yuji）/ 亀裂を持つ山体
基岩における水移動に関する模型実験明治大学 / 農学研究科 / 農学専攻
土地資源学研究室（指導教員：登尾浩助）

1）博論 / アジザン シティ · ノ · フィトリア · ビンティ
（Azizan, Siti Noor Fitriah Binti）/Microbial community structure and their contribution to biogeochemical
cycles in Malaysian tropical peatland
2）修論 / 平林亮太（Hirabayashi, Ryota）/ 東部インド

岡山大学 / 大学院環境生命科学研究科 / 環境科学専攻（指導教員：森也寸志）

1）博論 /Bui Thanh Long/The effects of soil macropore structures on water inﬁltration and greenhouse gas
emissions from agricultural soils

洋における物質循環機構の解明
長崎大学 / 水産 · 環境科学総合研究科 / 環境科学専攻
岐阜大学 / 大学院自然科学技術研究科 / 環境社会基盤工（修士）· 環境海洋資源学専攻（博士）

学専攻（指導教員：小島悠揮）

環境地下水学研究室

1）修論 / 社本凜太郎（Shamoto, Rintaro）/ 繰り返し凍結 · 融解作用を受ける単一及び複数重金属汚染土壌

1）博 論 / 于 志 強（Yu, Zhiqiang）/Classiﬁcation andassessment of groundwater chemistry in the regional
basin, using self-organizing maps
2）修論 / 井村友美（Imura, Tomomi）/ 農業地域におけの不溶化効果の解明
三重大学大学院 / 生物資源学研究科 / 共生環境学専攻
土壌圏システム学研究室

1）修論 / 永源奨（Eigen, Tasuku）/ 冬季に施肥した米
ぬか量が異なる水田土中の窒素動態について

る土および作物を経由した重金属摂取について

3）修論 / 倉本菜摘（Kuramoto, Natsumi）/ 地下水流動解析に基づく周辺井戸における揚水が観測井戸に与える影響評価J. Jpn. Soc. Soil Phys.
土壌の物理性No. 151, p.79 ∼ 80 (2022)

圃場とモデルのはざまで早 10 年
坂井勝1

土壌の物理性 146 号掲載の論文「群落熱収支モデルとで顕著なずれを示したため，センサーと土壌の間に隙間

HYDRUS-1D の連結プログラムを用いた畑地の土壌水
分 · 地温予測モデルの構築」に対して学会賞を頂き，本ができることによる接触の悪さが原因だと考えました．

原稿の執筆を引き受けました．この内容と関連して，現体差は避けられないと考え，現在では，武藤ら（2015）

在の自分の主な研究テーマとしている畑地の現場観測とが提案したコアサンプリングによる土壌水分量を用いたその数値計算の取組みについて，雑感を含めながら紹介

簡易補正法を使うことにしています．

させて頂きます．

このようなセンサー設置時の問題，およびセンサーの個

2 つ目の原因としては，不飽和水分移動特性の設定で2011 年に三重大学に教員として勤務し始めた際に，キャンパスから 10 km 離れた附属農場内の畑地で現場観測を始めました．それまで学部 · 大学院と室内実した．博士論文研究の際に，吸引法，加圧板法，露点法を験の経験しかなかった私は，ポスドク時代に携わったが，現場を再現するには至りませんでした．特に，現場

HYDRUS-1D と気象データをリンクした蒸発散や根の観測値は降雨終了後数時間で土壌水分量の低下を示すの

吸水モデルの適用をしようと，期待に胸を膨らませて気ですが，下層土に変水位透水試験で求めた 10−6 cm s−1

象測器や土壌水分センサーを設置しました．三重大学農という低い飽和透水係数を与えた数値計算は，いつまで場は山地を切り開いて造成されたこともあり，30 cm もも高水分量を維持しました．おそらく現場では，100 cc

掘ると岩盤の様に硬い層（乾燥密度 1.6 g cm−3 以上，飽のコアでは捉えることができない無数の亀裂を通る流和透水係数 10−6 cm s−1 以下）が出てきます．当時は「これや，下層土上を水平方向に移動する流れがあり，作土

れが耕盤層か」と思っていましたが，「硬盤層」と呼ぶの層の排水が生じているのでしょう．現場土壌の不均一性が正しいでしょう．センサー設置のために 60 cm 程度掘に加え，室内実験手法と現場観測ではスケールが異なる

るのに，学生と数時間かけました．効率化と称して楽すことが原因だと思います．そのため，現場土壌中の水分ることを覚えてしまった現在では，技術職員の方にお願移動を再現するためには，中村ら（2016）が提案する土

いして，パワーショベルでものの 10 分で掘ってもらっ壌水分量の観測値に対する逆解析で van Genuchten パラているのですが…．蒸発散，特に根の吸水特性のモデル

メータを推定するなど，現場データに基づいた水分移動化を主なテーマにするつもりだったため，まずは栽培期

特性の推定手法が必要不可欠だと考えています．

用いた水分特性曲線の測定，蒸発法を用いた不飽和透水係数の推定という室内実験による手法に取り組みました

間中の畑地の土壌水分変化を大雑把にでも HYDRUS-1D

以上の様な問題をあれこれと考えている内に，早くもを用いた数値計算で表すことを試みました．ところが水10 年が経過してしまいました．気づいてしまえば当たり

分変化の傾向も再現できず，指導学生達と頭を抱える前のことで，自分の勉強不足も大きいと思います．一方

日々が続きました．

で，学生と一緒にセンサー設置や採土を行い，手を動か

1 つ目の原因として挙がったのは，土壌水分センサー

すことで納得しながら進めることもできました．この経の検量でした．検量は従来の方法に基づき，現地の土壌験で得られた断片的な知識を繋ぎ合わせて，土壌中といを持ち帰り，水分調整後に所定の乾燥密度で充填して行

う目には見えない部分でどのように物質が移動している

いました．最初はロッド長 30 cm のセンサーを用いていかを想像しながら，今後の研究を進めたいと思います．

たため，それだけでも大変な作業を学生にしてもらってまた今回開発した群落熱収支モデルと HYDRUS-1D のいました．ところが，現場で度々行ったコアサンプリン

連結プログラムは，土壌物理が主とする土壌中の物質移グと炉乾法によって求まる体積含水率は，センサー出力

動現象の研究と，農業気象学や栽培学などの地上部もし値とは大きく異なるものでした．特に硬度の高い下層土

くは上空を主とする研究とを結びつけるインターフェイ
スの 1 つになると考えています．さらに昨年度から，ダ

1 三重大学大学院生物資源学研究科

イズ栽培現場に対して多面的なデータを収集しダイズ生
育のモデル化を目指すプロジェクトに参画しており，土80

土壌の物理性第 151 号

(2022)

壌物理学だけでなく，土壌化学，土壌微生物学，栽培学，たが，学会会場では研究の幅を広げたり，人生を変える

作物栄養学など他分野の研究者と協働しています．土壌

様な出会いがあるかもしれません．学生や若い研究者の環境のモニタリングやモデル化など，これまでの研究活皆さんは，ぜひ会場まで足を運んで，多くの方と話をす

動を還元し，また土壌物理学の意義をアピールするいいる機会を持って頂けたらと思います．

機会を与えてもらっていると考えています．

参考資料

最後に，この場を借りて宣伝をさせて頂きます．10 月
末に土壌物理学会大会が三重大学で対面開催される予定です．今回の受賞論文の共著者である丸山篤志博士と武藤由子, 渡辺晋生, 山本清仁, 倉島栄一 (2015): 5TE セン

は，アメリカでのポスドク時代に参加した AGU のポス

サーで測定した土壌水分量の簡易補正と電気伝導率の検ター会場でたまたまお会いし，群落熱収支モデルについ証. 農業農村工学会論文集, 296: I 9–I 17.

て教えて頂きました．また，現在三重大学に勤務してい中村公人, 大串祥子, 池浦康広, 田中宣多 (2016): 畑地用水計

るのも，学生の時に農業農村工学会で取出伸夫先生とお画のための HYDRUS-1D を用いた土壌水分移動解析に話したことがきっかけでした．コロナ禍の影響からオン

おける土壌水分特性パラメータの推定例. 土壌の物理性,

ラインで気軽に学会参加や交流ができる時代になりまし

134: 25–40．

会 務 報 告I. 2021 年度 第 11 回編集委員会
日：2022 年 3 月 22 日

月

開催形式：オンライン会議

5. その他· JpGU 学協会長会議· 協賛等

出席委員：宮本（編集委員長），朝田，岩田，小林，
濱本，亀山（編集幹事）
報告事項：

1. 土壌の物理性 151 号の準備状況について
2. 卒論・修論等のテーマの収集について
3. 土壌物理を専門としない方へ向けた測定法講座につIV. 2022 年度 第 2 回編集委員会
日：2022 年 6 月 14 ∼ 20 日

月

開催形式：メール会議
出席委員：宮本（編集委員長），朝田，岩田，小林，
坂口，千葉，常田，濱本，中野，亀山（編

いて

集幹事）

4. その他
審議事項：

1. 土壌の物理性 151 号の発行計画について
II. 2022 年度 第 1 回編集委員会
月日：2022 年 5 月 19 日
開催形式：オンライン会議
出席委員：宮本（編集委員長），岩田，小林，中野，

V. 会員消息（2022 年 6 月 10 日まで，敬称略）
退会 正 会 員

渡邊

濱本，亀山（編集幹事）裕純

佐藤 泰一郎報告事項：

1. 土壌の物理性 151 号の準備状況について
2. 卒論・修論等のテーマの収集について
3. 放射性物質特集の準備状況について
4. 土壌物理を専門としない方へ向けた測定法講座につ山田 百合子

小杉

重順

東城

清秀

櫻本 啓二郎
学生会員

倉本

菜摘

蜜澤

岳

いて

永源

奨

5. その他

牧

貴広

辻

卓弥

小田

奈苗

易 ソウメイ

III. 2022 年度 第 1 回事務局会議
月日：2022 年 5 月 31 日

章

開催形式：オンライン会議

石田拓也

出席委員：取出（会長），諸泉（副会長），宮本（編集

上村

将彰

委員長）
，渡辺（事務局長），廣住（庶務幹藤井理樹事），坂井（会計幹事），亀山（編集幹事）
，

平林

亮太

岩間（会計監査）

岩崎

正義

議

題：

1. 2022 年度学会大会 · シンポジウムについて
2. 編集委員会報告（1）会誌 151 号の編集状況（2）投稿論文の審査状況（3）その他
3. 会計幹事報告資料（1）会計監査報告（2）収支報告（3）会員動向
4. 特定の論文の販売について

浩棟

Riko Ahmad Maulana

購読会員

全国大学生活協同組合連合会（5 口）
日本大学生物資源学部湘南図書館
農研機構

畜産研究部門三省堂書店
入会 学生会員浅野

北東京営業所珠里 岐阜大学

賛助会員

メイワフォーシス株式会社

購読会員

土木研究所
岡山大学生協
九州大学生協（2 口）名古屋大学生協
紀伊國屋書店（1 口追加）

土壌の物理性82
現在会員数（2022 年 6 月 10 日現在）
正会員

：

196

シニア会員 ：

29

学生会員

34

：

賛助会員 ：
8—————————————
小 計 ：
267
購読会員 ：
38—————————————
合 計 ：
305

第 151 号

(2022)

83—編 集 後 記—

大学で働いていると，多くの学生に囲まれているので，の先輩たちが多かったけれど，30 代 ∼ 40 代の若手と中過疎 · 高齢化を感じることはほとんどありません．しか堅も結構いたのです．しかしその後，過疎 · 高齢化が進し，田んぼや畑の調査で農村に行くと，若い人や子どもみました．この 20 年で会員数（正会員，学生会員）はの姿を見かけることは稀で，お年寄りがちらほらという450 くらいから 250 くらいになりました．

感じです．農村の過疎 · 高齢化は長年の課題ですが，実でも，暗い話ばかりではありません．明るい話もあり際に訪れるとそれがはっきりと見えます．古くからある

ます．今号に掲載された「2021 年度における土壌物理学

商店，食堂などは廃業し，商店街はシャッター通り化し会関連の博士論文 · 修士論文の題目」をご覧ください．

ています．廃業の主な理由は，高齢化と後継者不足で耕博士論文 11 件，修士論文 19 件です．社会人もいるの

作放棄と同じです．土地改良区も職員の高齢化がかなりですべてが若い人ではないですが，このなかに 20 年後進んでいると聞きます．今後若い人材をどうやって確保の土壌物理系を担っている人がいることは間違いないでしていくかが課題のようです．私が勤める大学は若い人

しょう．また前年度は，学会の入会が退会を大きく上回が多いですが，教員だけは高齢化が進んでいます．

りました．入会の多くは学生会員です．学生会員はこの私が学会に入会したのは 2002 年，30 歳ころのときでした．同世代の若い研究者が結構いて，少し年上の 40

20 年で 2 倍以上増えています．現在の会員をみると，およそ 2 割が学生会員でシニア会員は 1 割．実は若い人の代の先輩がたくさんいました．当時の 40 代の先輩たち

割合が高いのです．さて，今年度はどうなるでしょうか．

が今の重鎮です．20 年前の土壌物理学会は，50 ∼ 60 代

千葉克己（編集委員）

土壌物理学会
事務局構成

長
会
副 会 長
事務局長
庶務幹事
庶務幹事
編集幹事
会計幹事
会計監査

編集委員会

委 員 長
委
員

取出
諸泉
渡辺
小島
廣住
亀山
坂井
岩間
水谷
宮本
朝田
岩田
小林
坂口
千葉
常田
中野
濱本

伸夫
利嗣
晋生
悠揮
豊一
幸司
勝
憲治
嘉之
輝仁
景
幸良
政広
敦
克己
岳志
恵子
昌一郎

三重大学 大学院生物資源学研究科
岡山大学 大学院環境生命科学研究科
三重大学 大学院生物資源学研究科
岐阜大学 工学部
四日市大学 環境情報学部
農研機構 農村工学研究部門
三重大学 大学院生物資源学研究科
滋賀県立大学 環境科学部
三重県 農業研究所
農研機構 農村工学研究部門
農研機構 農業環境研究部門
農研機構 農村工学研究部門
森林研究 · 整備機構 森林総合研究所
山口大学 大学院創成科学研究科
宮城大学 事業構想学群
農研機構 農業環境研究部門
農研機構 九州沖縄農業研究センター
東京大学 大学院農学生命科学研究科

土壌物理学会会則（1）退会したとき（2）3 年以上会費を滞納したとき
第 1 条 本 学 会 は 土 壌 物 理 学 会（Japanese Society of Soil （3）死亡したとき
Physics）と称する．
附則
第 2 条 本学会は土壌物理に関する研究の進歩と普及を図り， （1）本学会の連絡先は，これを当分の間次に置く．
農業技術および環境科学の発展に貢献することを目的〒514-8507 三重県津市栗真町屋町 1577とし，1958 年 3 月 1 日設立する．
三重大学大学院生物資源学研究科
第 3 条 本学会はその目的を達成するために次の事業を行う.
土壌圏循環学研究室 内（1）研究発表会，討論会および見学会などの開催（2021.10.30 改正）（2）学会誌「土壌の物理性（Journal of the Japanese Society 細則
of Soil Physics）」並びにその他の印刷物の発行（1）シニア会員
1）シニア会員は，これまで正会員であって 60 歳以上の（3）内外の研究，技術の交流および他の学会，諸団体との常勤職に就いていない者
協力
2）シニア会員への変更は，資格を有する会員からの申告（4）優れた論文に対する表彰を受け，事務局が承認する．原則として申告された年（5）その他，本学会の目的を達成するために必要な事業度から適応するが，当該年度中に有資格となった場合
第 4 条 本学会の会員は，正会員，シニア会員（これまで正会
は，次年度から適応する．
員であって 60 歳以上の常勤職に就いていない者），学
3）シニア会員の権利は正会員に準ずる．ただし，会則第生会員および賛助会員，購読会員の 5 種とする．学会
6 条で定める役員および第 9 条で定める委員会委員にへの入会または退会の際は，本学会に届け出なければ就くことはできない．
ならない．
（2011.10.28 制定 2017.10.14 改正）
第 5 条 会員は次の会費を所定の期日までに納めるものとする．
正会員
年額
5,500 円「土壌の物理性」投稿規定
シニア会員
年額
3,000 円
1. 筆頭著者は本学会会員であること．
学生会員
年額
3,000 円
2. 投稿原稿の区分と規定ページは下記による．
（大学院生を含む）
1）「論文」（Original papers）：独創性があり，土壌
賛助会員
一口年額
22,500 円の物理性に関する研究および技術の進歩に寄与す
購読会員
会誌年額
7,500 円ると見なされるもの．一編ごとに論文としての構
広告料成を整えていて，他誌に未発表のものに限る．規賛助会員
定ページを刷り上がり 8 ページ以内とする．
土壌の物理性各号
1 ページ無料
2）「研究ノート」（Notes）：土壌の物理性に関する新2 ページ目以降は10,000 円 / ページ
しい事実や研究方法の改良などの短い報告で，独賛助会員以外22,500 円 / ページ
創性があり他誌に未発表のもの．規定ページを刷り上がり 6 ページ以内とする．
第 6 条 本学会に次の役員をおく．任期は 2 年とする．ただし，
3）「総説」（Reviews）：土壌の物理性に関する主題
3 期連続の重任は認めない．選出方法は次による．
について，それまでの研究を総括し，今後の発展（1）会長 1 名，副会長 1 名，編集委員長 1 名
方向を展望するもの．規定ページを刷り上がり
正会員の中から評議員会によって選出される．
10 ページ以内とする．
（2）評議員4）「解説」（Lectures）：土壌の物理性に関する諸事
イ 15 名 正会員の中から選挙によって選出される．
項の理解を計るための平易な解説，ならびに研究
ロ 3 名以内を会長が正会員の中から委嘱する．
技術の普及交換を進めるための紹介など．規定（3）会計監査 2 名
ページを刷り上がり 8 ページ以内とする．
正会員の中から評議員会によって選出される．
5）「研究紹介」（My research）：現在行っている研（4）事務局長および幹事若干名
事務局長および若干名の庶務，会計，編集の幹事を会
究，他の学会誌等に掲載された論文，研究上の工長が委嘱する．
夫などについての平易な紹介．規定ページを刷り
第 7 条 会長は毎年 1 回以上総会並びに評議員会を招集する．
上がり 6 ページ以内とする．
（1）総会は本学会の最高議決機関であって，事業計画，予6）「資料」（Miscellaneous）：広く会員の参考となる
算 · 決算，会則の変更等を決定する．総会は正会員，
報告や情報．規定ページを刷り上がり 6 ページ
シニア会員および学生会員で構成される．
以内とする．
（2）評議員会は，会員の選挙によらない役員の選出，総会
7）「土粒子」（Readers’ column）：「土壌の物理性」
議案，その他の重要事項を検討する．評議員会の議長周辺のことについての随想や意見など．規定ペーは会長がこれにあたる．
ジを刷り上がり 2 ページ以内とする．
（3）総会および評議員会の議決は委任状を含む多数決とす
8）「講座」（Lecture series）：「解説」と本質的な違る．ただし，会則の変更は，総会出席者の 3 分の 2
いはないが，特に編集委員会が企画して複数回に以上の賛成を要する．
わたって行うものを指す．規定ページを刷り上が第 8 条 本学会の会務は，評議員会および総会の議を経て，会り 8 ページ以内とする．
長，副会長，編集委員長および幹事がこれを執行す
9）「特集」（Topics）
：
「解説」
，
「総説」
，
「論文」
，
「研
る．会務執行に必要な規程は別に定める．
究ノート」が混在したもので，特に編集委員会が第 9 条 本学会に次の委員会をおく．
企画して複数回にわたって行うものを指す．規定（1）選挙管理委員会
ページは上記 1) ∼ 4) に同じ．
正会員の中から評議員会によって選出され，本学会の10）「書評」（Book reviews）：規定ページを刷り上が評議員選挙を管理する．
り 2 ページ以内とする．
（2）編集委員会
11）「巻頭言」（Foreword）：規定ページを刷り上がり
正会員の中から評議員会によって選出される委員によっ
2 ページ以内とする．
て構成され，学会誌その他の印刷物の編集に当たる．
なお，上記区分において，編集委員会が会員また（3）学会賞選考委員会
は会員以外に投稿依頼することがある．
正会員の中から評議員会によって選出される委員に
3. 原稿の採否は編集委員会が決定する．編集委員会は，よって構成され，学会賞を選考する．
「論文」および「研究ノート」については 2 名，その第 10 条 本学会の経費は会費その他の収入を持ってあてる．本
他の投稿原稿には 1 名の閲読者を選んで閲読を依頼す
学会の会計年度は毎年 4 月 1 日に始まり翌年 3 月 31
る．ただし，
「土粒子」
，
「書評」
，
「巻頭言」について日に終わる．
は，この限りでない．
第 11 条 会員が次のいずれかに該当する場合，その資格を喪失
4. 投稿原稿が 2．に記す規定ページを越える場合には，する．
1 ページあたり 10,000 円を著者負担とする．ただし，

編集委員会が会員または会員以外に投稿依頼した原稿の場合はこの限りでない．また，カラー印刷の場合は実費を著者負担とする．
5. 投稿する場合は、投稿原稿（本文，図表含む）および原稿送り状（別紙書式）の PDF ファイルを編集委員長宛に提出する．ただし、編集委員会が別途指示した場合はこの限りではない．
6. 投稿原稿を受け付けた場合，編集委員会は速やかに受付番号と受付日付を明示した電子メールまたは書状を投稿者に送る．また，投稿原稿の掲載を決定した場
合，最終原稿を受領したのちに受理日付を明示した書状を著者に送付する．
7. 著者に対して修正を求めた原稿が，特別な事情なく
6 ヶ月以内に再提出されないときは取り下げと見なす．
8. 著者校正は初校のみとする．また，特に申し出がない限り印刷ずみの原稿は返さない．
9. 掲載された論文等の PDF ファイルを著者に贈呈する．
また，著者は別刷りを印刷業者から購入することができる．
10. 掲載された論文等は土壌物理学会ホームページ上にも掲載する．論文，研究ノート，総説，解説，資料，講座については，掲載誌発行後一年間は土壌物理学会員
のみが閲覧できる．ただし，著者はオープンアクセ
ス（50,000 円：ページ制限なし）を選択することで，ホームページ掲載直後から誰もが閲覧可能な状態とすることができる．
11. 本誌に掲載された論文等の著作権は土壌物理学会に帰属する．
（2017.10.14 改正）

ましい．

11. 閲読終了後に最終原稿を提出するときには，編集委員会が指示する形式の電子ファイルを送付する．
本文
12. 原稿には，閲読作業の効率化を図るため，本文に行番
号を 5 行毎に書き入れる．
13. 章の見出しは 1.，2.，3.，節の見出しは 1.1，1.2，1.3，
項の見出しは 1.1.1，1.1.2，1.1.3 のようにし，字体はゴシック体とする．
14. 略語，略号を使うときには，はじめにそれが出たときに正式名称とともに示す（例：陽イオン交換容量（CEC））．
15. 単位の使い方は，国際単位系（SI）による．
図表
16. 日本語および英語の原稿ともに，図または写真の番号
は Fig. 1，表は Table 2 のように書く．
17. 日本語の論文，研究ノートの場合，図，表，写真の題
名には英語を併記する．
18. 図，表，写真は必要最小限度とし，同一事項を表と図に重複して表示する事は避ける．
19. 図，表，写真は 1 ページに 1 つずつ貼り付け，余白に図表等の番号を記す．
20. 図と写真はそのまま製版されるので，鮮明なものを提出する．
21. 図は 1/2 倍などとおよその縮小率を指定し，2 倍くらいに大きく書く．図の線の太さや文字の大きさは，刷り上がりの大きさを考慮して決める．
22. 地図や顕微鏡写真には定尺をつけ，縮尺や倍率はつけない．
23. 図，表，写真の番号と題名は，別紙にまとめて一覧表「土壌の物理性」原稿執筆要領
とする．
全般的事項
引用文献
1. 原稿は，日本語または英語で執筆する．
24.
本文中で文献を引用する場合は，著者名（西暦），ま2. 日本語の原稿は，A4 判，25 字，26 行とし，上下左右たは（著者名，西暦）とする（例：Tanaka（1994），に 30 mm 以上の余白をとる（4 枚で 1 ページになる）．
（Nakamura and Suzuki, 1981））．著者が 3 名以上の3. 日本語の投稿原稿（ただし，書評は除く）は，はじめ場合は第 1 著者名のあとに—ら，または et al. をつけに日本語で表題，著者名を書き，そのあとに英語で表る（例：山田ら（1978），（Tayler et al., 1945））．
題と著者名（フルネーム）を書いてから本文を書き始める．英語の表題は，冒頭の単語の頭文字のみを大文 25. 引用文献は，本文のあとに著者名の ABC 順に書く．
未発表，私信は引用文献として記載しない．
字とし，それ以降は固有名詞等，特に大文字が必要な場合を除き，全て小文字とする．英語の著者名は名の 26. 引用文献の書き方は以下のようにする．
< 雑誌 >
1 文字目および姓の全てを大文字で記す．また，第 1
森本 聡, 永田 修, 川本 健, 長谷川周一 (2009):
ページ下の脚注に，著者の所属機関と所在地を英語
で，Corresponding Author とする著者の氏名と所属
泥炭林土壌の温室効果ガスの生成と消失．土壌の物理性，113: 3-12.
を日本語で記す．
Fujimaki, H., Ando, Y., Cui, Y. and Inoue, M.
4. 日本語の論文および研究ノートは，英語による表(2008): Parameter estimation of root water uptake
題 · 著者名と本文との間に英語で 300 words 程度のmodel under salinity stress. Vadose Zone Journal,
Abstract と 5 個以内の Key words を入れる．
7: 31-38.
5. 日本語の投稿原稿（ただし，資料と土粒子，書評を除Millington, R.J. and Quirk, J.P. (1959): Permeabilく）は，引用文献の後に日本語で 350 字程度の要旨，
ity of porous media. Nature, 183: 387-388, doi:
および 5 個以内のキーワードを書く．
10.1038/183387a0.
6. 英語の原稿は，A4 判，ダブルスペースで作成する
Bitteli, M., Flury, M. and Campbell, G.S. (2003): A（約 600 words で 1 ページになる）．
thermo dielectric analyzer to measure the freez7. 英語の投稿原稿（ただし，書評は除く）は，Manuscript
ing and moisture characteristic of porous metitle，Full name of authors を書いてから本文を書き始
dia. Water Resour. Res., 39(2): W1041, doi:
める．著者名は First name の 1 文字目および Family
10.1029/2001WR000930.
name の全てを大文字で記す．また，第 1 ページ下
< 単行本 >の脚注に，Address of institutions of authors およびTinker, P.B. and Nye, P.H. (2000): Solute moveCorresponding author を記す．
ment in the rhizosphere, p.308. Oxford University
Press, New York.
8. 英語の論文および研究ノートは，Full name of authors
土壌環境分析法編集委員会編 (1997): 土壌環境分析と本文の間に 300 words 以内の英文 Abstract と 5 個以内の英語の Key words を入れる．
法, pp.129-138. 博友社, 東京.
9. 英語の投稿原稿（ただし，資料と土粒子，書評は除松森堅治 (2005): 地理情報システムを用いた窒素負く）は，引用文献の後に，日本語で表題と著者名，所荷予測モデル. 波夛野隆介 · 犬伏和之編 続 · 環
属機関，所在地，350 字程度の要旨，5 個以内のキー
境負荷を予測する, pp. 60-79. 博友社, 東京.
Jury, W.A. (1996): Stochastic solute transport modワードをつける．なお，著者が外国人のみのために日eling trends and their potential compatibility with
本語部分の作成が困難な場合，英語部分からの和訳にGIS. In Corwin, D.L. and Loague, K. (ed.) Appliより，編集委員会の責任でこれらを作成する．
cation of GIS to the modeling of non-point source
10. 英語の適正化はすべて著者の責任において行うこと．
pollutants in the vadose zone, pp.57-67. SSSA
自然科学論文の執筆や校正に経験のある英語のネイ
Special Publication No. 48, Madison.
ティブスピーカーによってチェックされている事が望<Web ページ >FAO-AGL (2000): Global extent and location of
sodic soils. Available at http://www.fao.org/ag/
AGL/agll/prosoil/sodic.html.（確認年月日）
野菜茶業研究所 (2006): 野菜の硝酸イオン低減化
マ ニ ュ ア ル. http://vegetea.naro.affrc.go.jp/joho/manual/shousan/index.html.（確認年月日）（雑誌のページには p. や pp. をつけない．本の単数ページを示す場合には p.，複数ページを示す場合にはpp. をつける）
その他

27. 本要項のほか，科学技術情報流通技術基準（SIST）に準拠する．

（2012.12.20 改正）[土壌物理分野の SI 使用例]
国際単位系（SI）については多くの出版物で解説されているので，ここには，土壌物理に特に関連の深い単位の使用例を示す．
推奨される単位認められる単位

含水比
kg kg
*
体積含水率
m3 m−3
体積m3
L, cm3 , mL
密度kg m−3 , Mg m−3
濃度
kg m−3 , Mg m−3
g L−1 , mg L−1
モル濃度
mol m−3
mol L−1
力N
水分ポテンシャル J kg−1
kPa, m, cm, **
透水係数
m s−1
cm s−1
イオン交換容量 molc kg−1, cmolc kg−1
回転数
s−1
min−1
収量
kg m−2kg ha−1, Mg ha−1, t ha−1−1

* % 表示は，原則として分母と分子の内容が同じものの場
合にだけ用いる．

** cm H2 O は使わない．

その他，疑問のあるものについては意見を聞いて編集委
員会で検討する．

（2000. 3.10 改正）「土壌の物理性」投稿案内

1. 投稿原稿に対する基本方針

編集委員会は常に会員からの自主投稿を歓迎すると共に，投稿された原稿をなるべく早く，できるだけ掲
載する方向で処理したいと考えています．ただし，「土壌の物理性」に掲載する原稿は読者にとって有益かつ完成したものであることが必要です．編集委員会
は，投稿原稿が「土壌の物理性」に掲載するのにふさ
わしい内容を持つ原稿であるかどうかを基準として，掲載の可否を判断します．なお，他誌との二重投稿は認められません．
2. 投稿原稿に求められるもの
投稿に当たっては，「投稿案内」と共に「投稿規定」「原稿執筆要領」をよく読んでそれに従うと共に，閲読者が多忙な中で時間を割くことをよく理解して最大限に努力して完成した原稿としてから投稿して下さい．投稿原稿に求められるものは下の通りです．
（1） 内容について
1）オリジナリティーがあること（論文，研究ノートの場合）．
2）本誌の読者にとって有益であること．
3）導入，研究手法から結論に至る過程に論理性があること．
（2） 表現について
1）原稿全体の構成が整っていること．
2）表題が適切であること．
3）文章表現が適切であること．
4）英文アブストラクトや和文要旨が適切であること．
5）SI 単位や記号の使い方が適切であること．
6）キーワードが適切であること．
7）英語の表現が適切であること．
3. 投稿原稿の受付
編集委員会は投稿原稿が体裁上最小限必要とする条件を満たしていることを確認した後，原稿を受け付けます．条件を満たしていない場合には，著者への問い
合わせ，もしくは原稿を受け付けずそのまま返稿する場合があります．
4. 閲読の目的と姿勢
編集委員会は受け付けた投稿原稿が「土壌の物理性」
へ掲載するのにふさわしいかどうかを判定する資料を得るために閲読を行います．編集委員会は適任の閲読者を選定し，閲読を依頼します． 編集委員会は閲読者に対して特に次の点について注意をお願いしています．
1）原稿の内容に対する責任は著者にあること．また，原稿の価値は読者が判断するものであること．
2）閲読は内容の批判や討議を行うものではないこと．従って，見解の相違は掲載不適の理由にならないこと．
3）閲読者は投稿者に対して研究指導する立場にないこと．従って，新たな実験や計算の追加要求などは極力避けること．
4）閲読依頼期限を厳守すること．
閲読者から出された問題点について，編集委員
会は原稿が投稿原稿に求められるものを満たすために必要に応じて著者に修正を求めます．ただし，これは著者に対する指導や助言ではありません．原稿の内容に対する責任はあくまで著者にあります．
5. 閲読の手順と投稿原稿の採否（1） 編集委員会は論文，研究ノートについては 2 人，
その他の区分の投稿原稿については 1 人の適任者へ閲読を依頼します．
（2） 閲読者は「2」の投稿原稿に求められる各項目について投稿原稿を評価し，閲読結果を全体意見および個別指摘事項と共に編集委員会へ報告します．
（3） 編集委員会は閲読結果を審議し，投稿原稿の採否を決定します．この際，論文・研究ノートについては原則として下のように取り扱います．
1）閲読者 2 名とも総合判定が A（このまま掲載可）の場合には，閲読結果を受け取った日付で原稿を受理（掲載決定）します．
2）1 名の総合判定は A ，もう 1 名は B（指摘の点が修正されれば掲載可）の場合，または 2 名ともB の場合には，指摘事項について著者に比較的小さな修正を求めます．修正原稿が提出され，編集委員会が修正内容を確認した時点で受理します．
3）1 名の総合判定は B ，もう 1 名は C（指摘の点が修正された後，再閲読する必要あり）の場合，または 2 名とも C の場合には，指摘事項について著者にやや大きな修正を求めます．提出された修正原稿は再び閲読を行います．
4）1 名の総合判定が D（掲載不適）の場合には，第3 の閲読者に判定を依頼することを含め，編集委員会が対応を判断します．
5）2 名の総合判定とも D の場合には，その理由を付けて著者へ返稿します．
6）閲読は 2 回までとし，再閲読においても C または D の判定がある場合には，編集委員会が対応を判断します．
（4）閲読結果の総合判定を D とする理由は次のようなものです．
1）既発表とみなされるもの．
2）重要な部分に根本的な誤りがあるもの．
3）事実に基づいた内容ではなく，単なる主観が述べられているに過ぎないもの（論文，研究ノートの場合）．
4）通説が述べられているだけで，新しい知見が全くないもの（論文，研究ノートの場合）．
5）修正を要する根本的な指摘事項を多く含んでいる
もの．
6）連載形式で構成されており，1 編ごとに独立したものと認めがたいもの．
7）全体構成や文章が粗雑で，内容の判定ができない
もの．
8）内容が本誌の趣旨に合わないもの．
9）その他，本誌に掲載する原稿としてふさわしくな
いもの．

修正を求め再閲読を行うよりも「掲載不適」として練り直してから新たに投稿するよう促した方がよい場合があります．その場合には，「掲載不適」の理由（「3」
者がいるにもかかわらず，その共著者が原稿を読ん参照）を明示して下さい．個別指摘事項への意見は不でないと判断されるような基本的なミスがある場
要です．
合には，閲読を中止して返稿することがあります．
2）修正原稿を返送する場合には，修正結果がすぐに 10. 閲読者から編集委員会へ意見等がある場合は，必ず「編集委員会への意見」として別紙への記入をお願い
分かるような回答書（指摘事項に対応した修正箇します．
所・内容一覧）を作成し，添付して下さい．
3）原稿は一度印刷公表されると末永く評価と批判の（2003. 5.28 改正）対象になります．閲読意見に対しては極力冷静か
つ慎重に対処して下さい．誤解があった場合には，その誤解を解くだけでなく，誤解を受けない
土壌物理学会学会賞規定
ような書き方に改める努力が求められます．
1. 種類4）「掲載不適」で返稿された原稿を再投稿する場合は学会賞に論文賞と優秀ポスター賞をおく．
新規投稿扱いとなります．
「掲載不適」とした理由を十分に確認・検討の上，再投稿して下さい． 2. 論文賞の選考
論文賞は，年 1 回、以下の手順により論文賞選考委員会（2004. 6.29 改正）「以下，選考委員会」で審査し，評議員会で決定する．
（1）賞の対象とする論文は，「土壌の物理性」に，原則「土壌の物理性」閲読の手引きとして前年度（前年 4 月 1 日から翌年の 3 月 31 日まで）に掲載された原著「論文」とする．
1. 閲読依頼期限の厳守をお願い致します．万一，期限内（2）正会員（1 名以上）は, 学会賞受賞候補として（1）に閲読が困難な場合には，速やかに編集委員会事務局に該当する論文を自薦もしくは他薦することができる.
へ連絡して下さい．
（3）（2）に記す論文の推薦は，学会誌「土壌の物理性」
2.「投稿案内」において，下のものを投稿原稿に求めていに公示された募集を受け，所定の書類を必要部数揃え，ます．閲読においても，これらをその基準とします．
期日までに学会事務局に提出しなければならない．
（1）内容について（
4）選考委員会では，（1）に該当する論文の中から，
1）オリジナリティーがあること（論文，研究ノート（2）の推薦も考慮して受賞候補論文（以下，候補論の場合）．
文）を審査 · 選考し，評議員会へ付議する．
2）本誌の読者にとって有益であること．
（5）評議員会では，候補論文が受賞に適格かどうかを3）導入，研究手法から結論に至る過程に論理性があ
判定する．
ること．
3. 優秀ポスター賞の選考（2）表現について
優秀ポスター賞（以下，ポスター賞）は年 1 回，以下
1）原稿全体の構成が整っていること．
の手順により決定する．
2）文章表現が適切であること．
（1）選考の対象は，当該年度の土壌物理学会大会にお3）表題が適切であること．
いて発表されたポスターであって，筆頭者は会員と
4）英文アブストラクトや和文要旨が適切であること．
する．ただし，ポスターの筆頭者が学生の場合に限5）SI 単位や記号の使い方が適切であること．
り，会員外であっても選考の対象に含める．
6）キーワードが適切であること．
（2）ポスター賞は（1）に該当するポスターの中から，
7）英語の表現が適切であること．
選考委員会および会員の投票により選考する．（53.「掲載不適」とする理由としては，下のようなものが件以下）挙げられます．
4. 表彰
1）既発表とみなされるもの．
（1）論文賞は，通常総会において表彰を行う．また会
2）重要な部分に根本的な誤りがあるもの．
誌上に公表する．
3）事実に基づいた内容ではなく，単なる主観が述べ（
2）ポスター賞は，土壌物理学会大会において表彰をられているに過ぎないもの（論文，研究ノートの行う．また，会誌上に公表する．
場合）．
4）通説が述べられているだけで，新しい知見が全く（2002.11.23 制定 2013.10.26 改正）ないもの（論文，研究ノートの場合）．
5）修正を要する根本的な指摘事項を多く含んでいるもの．
土壌物理学会学会賞選考委員会規定
6）連載形式で構成されており，1 編ごとに独立した
1. 目的ものと認めがたいもの．
学会賞選考委員会（以下委員会という）は，論文賞お7）全体構成や文章が粗雑で，内容の判定ができない
よび優秀ポスター賞の選考を行うことを目的とする．
もの．
2. 業務
8）内容が本誌の趣旨に合わないもの．
委員会はつぎの業務を行う．
9）その他，本誌に掲載する原稿としてふさわしくな（1）学会賞規定に基づく論文賞および優秀ポスター賞
いもの．
の選考．
4. 原稿の内容に対する責任はあくまで著者にあります．
（2）土壌物理学会学会賞選考に関するその他の事項．
また，原稿の価値は読者が判断するものです．
5. 閲読は内容の批判や討議を行うものではありません． 3. 構成
委員会は委員長 1 名および委員 5 程度を持って構成
従って，見解の相違は掲載不適の理由にはなりません．
する．
6. 閲読者は投稿者に対して研究指導する立場にありませ（1）委員会は正会員より構成される．
ん．よって，新たな実験や計算の追加要求などは極力（2）委員は評議員会の推薦に基づき総会で決定する．
避けて下さい．
（3）任期は 2 年とする．ただし，再任はさまたげない．
7. 閲読者は著者と直接折衝をしないで下さい．著者との（4）委員長は委員の互選により選出する．
交渉はすべて編集委員会の責任で行います．
（5） 若干名の専門委員をおくことを認める．
8. 閲読者として知り得た印刷前の原稿の内容はいかなる形でも利用・引用等出来ません．厳にご注意下さい． 4. 開催
委員会は年 3 回程度開催する．
9. 著者に修正を求めた後に再閲読で総合判定を D（掲載不適）とすることは，閲読者にとっても著者にとって（2002.11.23 制定 2003.11.22 改正）も非生産的です．完成度の低い原稿などにおいては，

6. その他
1）共著者は全員が原稿に責任を負って下さい．共著

原 稿 送 り 状
受付番号（本会で記入）：
発送年月日

年

区 分

論文

月

日

研究ノート

受付年月日（本会で記入）
総説

解説

資料

年

研究紹介

土粒子

月

日

書評

表題（和文）

表題（英文）

キーワード（日本語：５語以内）

キーワード（英語：５語以内）

著者名 1
ローマ字 ∗

所属

本会

会員 · 非会員

著者名 2
ローマ字 ∗

所属

本会

会員 · 非会員

著者名 3
ローマ字 ∗

所属

本会

会員 · 非会員

著者名 4
ローマ字 ∗

所属

本会

会員 · 非会員

著者名 5
ローマ字 ∗

所属

本会

会員 · 非会員

Corresponding
author の〒住 所・氏 名
電話 ·FAX 番号

TEL. ：

E-mailE-mail ：本文原稿枚数
表
別刷

FAX.：

A4：（
枚

図
（カラー図番号．

枚）
枚

希望しない · 希望する（）

写真（カラー写真番号．
部）

付記：投稿の宛先は土壌物理学会ホームページを参照のこと（http://js-soilphysics.com/）
著者には pdf ファイルを贈呈します．別刷を希望する方は印刷業者から購入することになります．
*著者名は漢字とローマ字の両方を記入してください．

枚）土壌物理学会会員登録用紙 [入会 · 退会 · 登録事項変更]
必要事項をご記入の上，このまま下記宛先に（郵便，FAX，E-mail の添付ファイルなどで）お送
りください。
届出内容

入会

申込年月日

西暦

会員種別

正

· 退会 · 登録事項変更
年月· シニア · 学生 ·

日
購読

· 賛助

氏名
同上ローマ字読み性別

男

生年月（西暦年 · 月）

· 女

西暦

年

月

勤務先

· 自宅

勤務先
勤務先所在地〒

勤務先電話番号 / FAX 番号
勤務先 e-mail自宅住所〒

自宅電話番号 / FAX 番号
自宅 e-mail
会誌の送付先本学会以外の主な所属学会
学生会員のみ記載（本人に連絡が取れないときの連絡先として）指導教官名指導教官 e-mail

本会記入
受付年月日：
承認年月日：
送付先 · 問い合わせ先
土壌物理学会事務局（会計幹事）〒 514-8507 三重県津市栗真町屋町 1577
三重大学大学院生物資源学研究科 土壌圏循環学研究室内

Tel. 059-231-9251 Fax 059-231-9634
E-mail spsyomu@ml.affrc.go.jp

坂井 勝

宛

複写される方に本誌に掲載された著作物を複写したい方は，（社）日本複写権センターと包括複写許諾契約を締結されている企業の従業員以外は，著作権者から複写権等の行使の委託を受けている次の団体から許諾を受けて下さい．著作物の転載 · 翻訳のような複写以外の許諾は，直接本会へご連絡下さい．
〒 107-0052

東京都港区赤坂 9-6-41

TEL：03-3475-5618

乃木坂ビル

FAX：03-3475-5619

学術著作権協会

E-mail：ir@jaacc.jp

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41-6 Akasaka 9-chome, Minato-ku, Tokyo 107-0052, Japan
TEL：81-3-3475-5618

FAX：81-3-3475-5619

E-mail：ir@jaacc.jp

土壌の物理性 第 151 号（会員配布）
発行 土 壌 物 理 学 会

2022 年 7 月 20 日発行〒 514-8507

三重県津市栗真町屋町 1577 三重大学
生物資源学研究科 土壌圏循環学研究室内

電059-231-9583
FAX 059-231-9634
spsyomu ＠ ml.affrc.go.jp
http://js-soilphysics.com/ent
百五銀行 白塚支店（店番 508）
普通 307841 土壌物理学会
口座番号：01350-2-40943

話

E-mail
URL
銀行口座
郵便振替

渡辺 晋生

宛

加入者名：土壌物理学会
編集委員会事務局（投稿原稿送付先）
所在地はホームページ（http://js-soilphysics.com/ent）で最新の物を確認して下さい．

E-mail印

kibyosi@ml.affrc.go.jp
刷株式会社 ソウブン · ドットコム〒 116-0011 東京都荒川区西尾久 7-12-16

ISSN 0387‑6012

Journal of the Japanese Society of Soil Physics
No. 151

July, 2022

Contents
Foreword.........................................................................

K. TAMURA...

1

K. TSUJIMOTO, T. OHTA, H. FUJII and M. KOMATSU

...

3

...

25

...

27

M. SAKAI...

35

A. SAKABE...

49

K. TATSUMI

...

57

S. HAMAMOTO

...

61

...

69

..............

77

PapersDielectric behavior of wet soils in the 1–36 GHz microwave range: Modeling and validation................................
Symposium reviews
Preface...........................................

N. TORIDE, T. MOROIZUMI and H. SAITO

Lectures
Development of integrated land simulator for next generation earth system models.......................................................

K. YOSHIMURA and T. NITTA

PapersWater and heat transport in a root zone during evapotranspiration using the canopy energy budget model.....................................................
Lectures
Inﬂuence of hydrological cycle on methane gas exchanges in forest ecosystems.....................................
Signiﬁcance of root zone model to increase accuracy of crop model..................................................................
Spatio-temporal variations on soil moisture and soil-gas behaviors in soybean ﬁeld,
and link to crop growths . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Miscellaneous
Discussion at the 63rd symposium: Modeling of mass and energy dynamics between the earth’s surface
and the atmosphere — contribution expected from soil physics............................................

H. SAITO, T. MOROIZUMI and N. TORIDE

Miscellaneous
Titles of doctoral dissertation and master thesis related to Japanese society of soil physics for FY2021
Readers’ Column...........................................................................

...

79

Announcements..............................................................................................

81

Editor’s Postscript..............................................................................................

83

Published by

Japanese Society of Soil Physics
Faculty of Bioresources, Mie University
1577 Kurimamachiya‐cho, Tsu, Mie 514‐8507 Japan
http://js‐soilphysics.com/

M. SAKAI