2022年度

土壌物理学会大会 講演要旨集

Proceedings of the 2022 Annual Meeting,Japanese Society of Soil Physics
第64回シンポジウム

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―

一般発表(ポスターセッション)
2022年10月29日(土)三重大学生物資源学部（対面およびzoomによるライブ配信）
主催：土壌物理学会 https://js-soilphysics.com/

第 64 回土壌物理学会大会について
土壌物理学会長

取出伸夫

2022 年度土壌物理学会大会では，「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―」をテーマにシンポジウムを開催します。陸域水循環において不飽和帯からの地下水涵養は，地下水流動に対しては上端境界，土中の水分移動に対しては下端境界を与える重要な要因です。土壌物理学の分野では，地表面から地下水面までの不飽和帯や根群域における不飽和水分移動に取り組んできました。しかし，下端境界の観察や下方への水分・溶質フラックスの推定は難しく，不飽和帯－地下水間の水分・化学物質移動の評価は長年の課題です。一方，豪雨時の不飽和帯から地下水への浸透や不飽和帯から地下水への汚染物質の移動など，周辺分野からの関心も高まっています。
今回のシンポジウムでは，まず小杉賢一朗さんに森林斜面における地下水涵養について，
不飽和浸透に焦点をあてて解説頂きます。斎藤広隆さんには，不飽和帯からの地下水涵養
過程について，汎用プログラム HYDRUS の水分・溶質移動を議論して頂きます。吉岡有美さんには，水の安定同位体比による水田扇状地の地下水涵養の推定について，田原康博
さんには，汎用流域水循環シミュレーションツール GETFLOWS による不飽和帯－地下水間の水分・化学物質移動について，それぞれ講演頂きます。
本シンポジウムにより，それぞれの立場の視点から不飽和帯－地下水間の水分・化学物
質移動の重要性について再認識し，問題点と今後の課題を共有することができればと思います。その上で，土壌物理学分野で発展してきた不飽和水分・溶質・熱移動モデルが地下
水涵養過程に対して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議論を深めたいと考えています。
今年度の土壌物理学会大会は，3 年ぶりの対面開催とライブ配信によるハイブリッド開催とすることができました。対面参加，オンライン参加，合わせて 150 名近くの幅広い分
野の方々に登録頂きました。今回の新しい開催方法による皆さんの交流と議論を土壌物理学会大会の今後の発展につなげたいと考えています。ポスターセッションも含めて活発な参加をよろしくお願いします。

2

土壌物理学会大会・第 64 回シンポジウム
日時：2022 年 10 月 29 日(土)―9:30～ 9:35

場所：三重大学生物資源学部(ハイブリッド)

シンポジウム第 1 部

―

開会挨拶
取出伸夫

会長

三重大学大学院生物資源学研究科

9:35～10:25

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

10:25～11:05

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＜休憩 10 分＞

11:15～12:00

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―

12:10～12:50

土壌物理学会

総会―

総会および学会賞授賞式＜休憩 50 分＞―

13:40～14:20

シンポジウム第 2 部―

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 地圏環境テクノロジー―

ポスターセッション

14:30～15:15

奇数番号のポスターの発表

15:15～16:00

偶数番号のポスターの発表―＜休憩 10 分＞―
16:10～17:10

17:10～17:30
17:30

シンポジウム第 3 部

総合討論
司会 諸泉利嗣・副会長―

岡山大学大学院環境生命科学研究科

総括・ポスター賞授賞式
取出伸夫・会長 三重大学生物資源学研究科

閉会

3

目

次

シンポジウム「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―」
森林斜面における不飽和浸透と地下水涵養について
Unsaturated infiltration and groundwater recharge on forested slopes
小杉 賢一朗（京都大学大学院農学研究科）

14

不飽和帯からの地下水涵養過程の数値解析再訪
Numerical analysis of groundwater recharge process from unsaturated zone
revisited
斎藤 広隆（東京農工大学大学院農学研究院）

16

水の安定同位体比による水田からの地下水涵養の推定
Estimation of groundwater recharge at paddy plot using oxygen and hydrogenstable isotopes
吉岡 有美（島根大学学術研究院）

17

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
Numerical treatment of groundwater flow and solute transport processes
in vadose zone in general-purpose, physically-based watershed modeling tools
田原 康博（株式会社地圏環境テクノロジー）

18

企業広告
有限会社エンドウ理化
メイワフォーシス株式会社
クリマテック株式会社
太陽計器株式会社
大起理化工業株式会社

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一般発表（ポスターセッション）
P01

水田に施用した牛糞堆肥の水稲移植前非湛水期における硝化について
Nitrification of cattle manure in paddy fields before transplanting
井手海盛（三重大学生大学院物資源学研究科）
・関谷信人（三重大学生大学
院物資源学研究科）・渡辺晋生（三重大学生大学院物資源学研究科）

26

P02

凍結過程にある土中のアイスレンズのハイパースペクトルカメラを用いた
観察
Observation of ice lenses during soil freezing using a hyperspectral camera
鈴木健大（三重大学生大学院物資源学研究科）
・渡辺晋生（三重大学生大学
院物資源学研究科）

28

P03

EC Fit を用いた SoilVUE による土壌溶液 EC 測定のための Rhoades モデ
ルパラメータの決定
Determination of Rhoades model parameters with EC Fit to monitor EC ofsoil solution by using SoilVUE profile sensor
岩田幸良（農研機構農村工学研究部門）
・佐藤駿介（農研機構農村工学研究部門，筑波大学）
・柳井洋介（農研機構野菜花き研究部門）
・山地優徳（香川県農業試験場）・池内隆夫（香川県農業試験場）
・亀山幸司（農研機構農村工学研究部門）・宮本輝仁（農研機構農村工学研究部門）

30

P04

日本の土壌物理学研究の計量書誌学的解析
A bibliometric analysis of soil physics research in Japan
浅野珠里（岐阜大学大学院自然科学技術研究科）
・小島悠揮（岐阜大学工学部）
・鈴木拓実（岐阜大学工学部）
・戸田武琉（岐阜大学工学部）
・TAY THENG
MIN（岐阜大学工学部）

32

P05

異なる資材を投与したダイズ圃場における土壌ガスモニタリング
Soil gas monitoring in soybean field applied different fertilizers
濱本昌一郎（東京大学大学院農学生命科学研究科）
・松波寿弥（農研機構 東北農業研究センター）
・二瓶直登（福島大学食農学類）
・杉浦有香（東京大学
大学院農学生命科学研究科）
・西村絢斗（東京大学大学院農学生命科学研究科）
・市橋泰範（理化学研究所バイオリソース研究センター）
・西村拓（東京大学大学院農学生命科学研究科）

34

5

P06

線形和水分保持関数に対する一般化透水モデルの評価
Evaluation of a general hydraulic model for multimodal retention function
関勝寿（東洋大学）・取出伸夫（三重大学）・M. Th. van Genuchten（Utrecht University, São Paulo State University）

36

P07

X 線分光法によるアロフェンのリン酸吸着機構の解明
Mechanism of phosphate adsorption on allophane by using XANES
中島 翼（東京農工大学）・橋本洋平（東京農工大学）

38

P08

局所耕うん法における人工マクロポア内の CO2 および O2 動態：土壌ガス
計測システムの構築と評価
CO2 and O2 dynamics in an artificial macropore for the shaft tillage method:development and evaluation of soil gas measurement system
田崎小春（佐賀大学農学研究科）
・徳本家康（佐賀大学農学部）
・小宮秀治郎（Max Planck Institute for Biogeochemistry）
・登尾浩助（明治大学農学部）
・
森由貴子（佐賀大学農学部）

40

P09

降雨イベントにおける土壌硬度分布の影響を考慮した土壌水分変化の解析
Analysis of soil moisture changes based on the effect of soil hardness
distribution during rainfall event
江波戸宗大（農研機構農業環境研究部門）
・南光一樹（森林研究・整備機構
森林総合研究所）

42

P10

機械学習を利用した干拓地土壌の水分予測
Prediction of soil moisture in reclaimed land using machine learning
approach升田直希（佐賀大学大学院農学研究科）
・平嶋雄太（佐賀大学農学部）
・宮本
英揮（佐賀大学農学部）

44

P11

火山灰斜面における高速中性子数の経年変動
Long-term change in fast neutron counts on tephra-covered hillslope
平嶋雄太（鹿児島大学大学院連合農学研究科）
・徳本家康（佐賀大学農学部）
・中村真也（琉球大学農学部）・宮本英揮（佐賀大学農学部）

46

P12

M5Stamp Pico を利用した安価な遠隔観測システム
Low-cost remote monitoring system using M5Stamp Pico
宮本英揮（佐賀大学農学部）
・森永竜希（佐賀大学農学部）
・升田直希（佐賀大学大学院農学研究科）・平嶋雄太（佐賀大学農学部）

48

6

P13

LPWA 通信を利用した遠隔土中観測システム
Remote soil monitoring system using LPWA communication
森永竜希（佐賀大学農学部）
・升田直希（佐賀大学大学院農学研究科）
・平嶋雄太（佐賀大学農学部）・宮本英揮（佐賀大学農学部）

50

P14

土壌の赤外領域吸収スペクトルを用いた土壌物性値の簡易推定法の構築
Estimate soil properties using infrared absorption spectra of soils
関口覧人（東京大学大学院農学生命科学研究科，森林研究・整備機構）
・濱本昌一郎（東京大学大学院農学生命科学研究科）
・二瓶直登（福島大学食農学類）
・市橋泰範（理化学研究所バイオリソース研究センター）
・西村拓（東京大学大学院農学生命科学研究科）

52

P15

間断灌漑においてイネ根の通気組織の発達が温室効果フラックスに与える効果
Effect of aerenchyma of rice roots on greenhouse gas fluxes underintermittent irrigation
関航太郎（明治大学大学院農学研究科）
・後藤優治（明治大学大学院農学研究科）
・土井俊弘（明治大学大学院農学研究科）
・登尾浩助（明治大学農学部）

54

P16

砂質土壌における貫入抵抗・土壌水分・クロマツ生育の面的な評価方法の検討
A method for areal evaluating penetration resistance, soil moisture, and blackpine growth in sandy soil
渡辺賢太（茨城県農業総合センター鹿島地帯特産指導所）
・石川友子（茨城
県農業総合センター鹿島地帯特産指導所）
・江波戸宗大（農研機構 農業環境
研究部門）

56

P17

WiFi と LoRa 二重無線通信網の構築と農山村地域モニタリング
Construction of WiFi and LoRa dual wireless communication network formonitoring of rural areas
張テイ（東京大学大学院農学生命科学研究科）
・川澄大樹（東京大学大学院
農学生命科学研究科）・溝口勝（東京大学大学院農学生命科学研究科）

58

P18

土壌を極板とする平行板コンデンサーの静電容量から見た土壌の乾燥過程
Drying process of soil evaluated from capacitance of soil-plate capacitor
深田耕太郎（島根大学学術研究院）

60

7

P19

大区画水田における泥炭の切土盛土を考慮した貫入抵抗と泥炭性状との関係の分類
Categorizing the relationships between penetration resistance peat
properties based on soil cutting and banking
長竹新（国立研究開発法人土木研究所寒地土木研究所）
・奥田涼太（国立研
究開発法人土木研究所寒地土木研究所）

62

P20

畑地におけるリンの濃度とその存在形態
Mineral distribution of phosphorus in the field and the mode of occurrence
新川智大（東京農工大学）・橋本洋平（東京農工大学）

64

P21

非定常体積含水率の定点観測による土壌水分拡散係数測定
Measuring soil water diffusivity by monitoring transient volumetric watercontent at a fixed location
登尾浩助（明治大学農学部）・佐藤直人（明治大学農学部）

66

P22

無肥料無農薬水田の中耕除草研究. 1.稲の生育と収量
Study of inter-tillage weeding in paddy field without agricultural chemicals
and fertilizers: 1. Rice growth and yield.
Z. ZHOU (Graduate School of Agriculture, Hokkaido University), M.
ISHIGURO (Research Faculty of Agriculture, Hokkaido University), J.
KASHIWAGI (Research Faculty of Agriculture, Hokkaido University), H.
ARAKI (Niigata Agri-food University) and Y. ZHU (Graduate School of
Agriculture, Hokkaido University)

68

P23

無肥料無農薬水田の中耕除草研究：2.窒素動態
Study of inter-tillage weeding in paddy field without agricultural chemicals
and fertilizers: 2. nitrogen dynamics
Y. ZHU (Graduate School of Agriculture, Hokkaido University), M.
ISHIGURO (Research Faculty of Agriculture, Hokkaido University), J.
KASHIWAGI (Research Faculty of Agriculture, Hokkaido University), H.
Araki (Niigata Agri-food University), Z. ZHOU (Graduate School of
Agriculture, Hokkaido University)

70

P24

湿潤土壌の誘電特性に関するモデル間比較
Comparison of different dielectric models for wet soils
辻本久美子（岡山大学学術研究院環境生命科学学域）
・太田哲（研究技術開発支援機構（U-PRIMO））

72

8

P25

泥炭土を基盤とする農地における蒸発散時の水分移動に関する考察
Water flow in mineral soil dressing on peat under evapotranspiration
奥田涼太（国立研究開発法人土木研究所寒地土木研究所）
・長竹新（国立研
究開発法人土木研究所寒地土木研究所）
・清水真理子（国立研究開発法人土木研究所寒地土木研究所）
・松田俊之（国立研究開発法人土木研究所寒地土
木研究所）

74

P26

準希薄系にある凝集した Na-モンモリロナイト懸濁液の沈降速度の解析
The settling rate of flocculated Na-Montmorillonite in a semi-dilute regime
Li Jiawei (Graduate School of Life and Environmental Science, University ofTsukuba), Katsuya Nakaishi (Faculty of Agriculture, Ibaraki University),
Yasuhisa Adachi (Graduate School of Life and Environmental Science,
University of Tsukuba)

76

P27

自動運転田植え機のログと土性の関係
Relationship between machine logs from auto-pilot rice transplanter and soil
texture中野恵子（農研機構九沖研）
・山田祐一（農研機構農機研）
・深見公一郎（農研機構九沖研）・高橋仁康（農研機構九沖研）
・渡邊修一（農研機構九沖研），
渕山律子（農研機構九沖研）

78

P28

アレイアンテナ地中レーダを用いた浸潤過程の体積含水率分布の連続推定
Continuous estimation of volumetric water content profile during infiltration
process using array antenna ground penetrating radar
及川航貴（東京農工大学）
・斎藤広隆（東京農工大学）
・黒田清一郎（農業・食品産業技術総合研究機構）・高橋一徳（応用地質株式会社）

80

P29

水田における土中ガス濃度がガスフラックスへ与える影響
Effect of soil gas concentration on gas fluxes in paddy soil
後藤優治（明治大学大学院農学研究科）
・関航太郎（明治大学大学院農学研究科）
・土井俊弘（明治大学大学院農学研究科）
・小宮秀次郎（マックスプラ
ンク研究所）・登尾浩助（明治大学農学部）

82

P30

毛管力によって駆動される間隙スケールの浸潤過程
The pore-scale wetting process driven by capillary force.
丸尾裕一（明治大学大学院農学研究科）
・佐藤直人（明治大学農学部）
・野川
健人（明治大学大学院農学研究科）
・青木伸輔（明治大学 研究・知財戦略機構）・登尾浩助（明治大学農学部）

84

9

P31

中耕除草による土壌撹乱の頻度が気泡・拡散経路で排出されるメタンおよび亜酸化窒素に与える影響
Impact of frequency of soil disturbance by multiple-intertillage-weeding on
CH4 and N2O emissions from rice fields (ebullition and diffusion).
浪江日和（北海道大学大学院農学院）
・島田かさね（北海道大学大学院農学院）
・趙双双（北海道大学大学院農学院）
・当真要（北海道大学大学院農学研究院）
・石黒宗秀（北海道大学大学院農学研究院）
・波多野隆介（北海道大学
大学院農学研究院）

86

P32

DNDC-Rice モデルを用いた FACE 実験の水分移動の予測
Estimation of water flow at a rice field under free-air CO2 enrichment(FACE) with DNDC-Rice model木下捺々（佐賀大学農学部）・徳本家康（佐賀大学農学部）
・麓多門（農研機
構農業環境変動研究センター）・片柳薫子（農研機構農業環境変動研究セン
ター）

88

P33

北海道における醸造用ブドウの根系分布と土壌に関する研究
Investigation on root distribution and soil condition in Hokkaido vineyard
AUNGPADORN Teerawit (Graduate school of Global Food resources,
Hokkaido University), KASHIWAGI Junichi (Research institute ofAgriculture, Hokkaido University), IKEDA Yuma (Graduate School of
Agriculture, Hokkaido University), NAGAHAMA Shinji (Graduate School of
Agriculture, Hokkaido University)

90

P34

大型カラムを用いた黒ボク土の飽和溶質分散
Hydrodynamic dispersion for a saturated andisol using a large column
﨑村健大（佐賀大学農学部）・徳本家康（佐賀大学農学部）

92

P35

鎮圧乾田直播がイネ生育とメタンガス放出に及ぼす影響
Effects of rice dry direct-seeding by plowing and compaction methodon the rice plant growth and CH4 emission: A pot experiment
中嶋美幸（農研機構東北研）

94

P36

2 m 落下塔による短時間微小重力下における浸潤実験
Infiltration experiment under short microgravity condition with 2 m droptower
佐藤直人（明治大学農学部）
・町田颯汰（明治大学農学部）
・人見晋貴（明治大学院農学研究科）
・丸尾裕一（明治大学院農学研究科）
・野川健人（明治大学院農学研究科）・登尾浩助（明治大学農学部）

96

10

P37

醸造用ブドウ園における排水改良及び物質移動を考慮した土壌改良についてDrainage system and soil management considering mass transfer in vineyards
池田祐真（北海道大学大学院農学院）
・柏木淳一（北海道大学大学院農学研究院）
・Teerawit Aungpadorn（北海道大学大学院国際食資源学院）
・永濱慎二（北海道大学大学院農学院）

98

P38

物理センサを用いたニホンナシの水分状態指標の評価
Evaluation of water status index of Japanese Pear using physical sensors
清水皓平（鳥取大学大学院持続性社会創生科学研究科）
・齊藤忠臣（鳥取大学農学部）
・猪迫耕二（鳥取大学農学部）
・竹村圭弘（鳥取大学農学部）
・依田清胤（石巻専修大学理工学部）

100

P39

バルク法による乾燥ストレス応答関数の測定
A bulk method to determine drought stress response function
Jean Bosco Nana (Arid Land Research Center, Tottori University), Hassan
Mohamed Abd El Baki (Arid Land Research Center, Tottori University),
Haruyuki Fujimaki (Arid Land Research Center, Tottori University)

102

P40

凍結・融解が土中の炭酸水素ナトリウムの移動に及ぼす影響
Frost enhanced solute transport in a periodically frozen soil
韓韋男（三重大学生物資源学研究科）
・渡辺晋生（三重大学生物資源学研究
科）

104

P41

UAV を用いた灌漑指数マッピングシステムの開発経過報告
Progress report on development of irrigation index mapping system by using
UAV
坂 口 敦 （ 山 口 大 学 創 成 科 学 研 究 科 農 学 系 学 域 ）・ Chris Schelfhout(Department of Primary Industries and Regional Development)・藤巻晴行（鳥取大学乾燥地研究センター）・Kadambot Siddique (The University ofWestern Australia)

106

11

第64回シンポジウム
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―

シンポジウム講演①

森林斜面における不飽和浸透と地下水涵養について
Unsaturated infiltration and groundwater recharge on forested slopes小杉賢一朗（京都大学大学院農学研究科）

近年の森林水文研究により，土層の下に位置する風化基岩層内の地下水が源流域における流出水の生成，水質形成，斜面崩壊の発生に大きな影響を与えることが示唆されている。
本研究では，風化花崗岩を地質とする山地源流域において，土壌と基岩の間の水の浸透と再分配過程，およびそれらが雨水の流出に及ぼす影響を明らかにするために，土壌と基岩の双方におけるテンシオメーターによる観測，水質計測，ならびに異なる空間スケールを対象とした水収支解析を実施した。その結果，河道が未発達の面積 0.024 ha の源流域では，
土壌－基岩境界面において，土壌から基岩への顕著な飽和・不飽和浸透が観測された。基岩への年間浸透量は年間降水量の 35～55 %と見積もられ，降水量の増加に伴って増加した。浸透量は土壌が厚い場所で多くなる傾向が認められ，土層の持つ緩衝能力によって飽
和側方流の発生が抑制され基岩浸透量が増加するプロセスが示唆された。さらに，上記源流域を含む面積 0.086 ha の流域では，基岩層から土層への浸出が年間流出量の半分以上を占めていることが推定され，基岩に浸透した雨水が下流域において復帰し渓流水を涵養するプロセスの存在が明らかとなった。
さらに，別の花崗岩流域における水文観測では，土層内の地下水の形成に基岩からの湧水が影響を与えることが示された。すなわち，土層内の地下水には，降雨に伴って発生し降雨の終了後に急速に消滅するエフェメラル型（EG）と，数ヶ月以上にわたって形成されたままのセミペレニアル型（SPG）の 2 種類が観測された。土層ならびに風化基岩層の地下水の水位，水質，温度の観測結果から，EG の水源は雨水や土壌水であり，SPG の水源は基岩深部の地下水であることが明らかになった。土層地下水の挙動は空間的に変化しており，斜面上部では EG のみが生成されるのに対し，斜面中部と下部では EG と SPG の両方が生成された。これらの結果より，源流域における土層地下水の生成とそれに付随する斜面崩壊の発生には，基岩地下水が重要な役割を果たしている可能性が考えられた。
以上を背景として，土壌と透水性基岩の相互作用を考慮した飽和・不飽和浸透解析により，河川源流域の降雨流出おける土壌と風化基岩の役割を評価した。その結果，土壌が発達しその厚さが大きくなるほど基岩浸透量が増加することが確かめられた。水資源の涵養に関しては，風化基岩からの流出が基底流出の直接的な涵養源になるのに対し，土層は降雨を一時的に蓄え，緩やかな波形に変化させて系外へ放出する緩衝材としての役割を担っていることが示された。この結果は，透水性基岩を有する森林斜面の雨水貯留能力を，単に土壌の「雨水貯留に有効な間隙の総量」として評価するだけでは不十分であり，土層の14持つ降雨波形変換能力に着目することが重要であることを示していた。
出典：
Kosugi, K., S. Katsura, M. Katsuyama, and T. Mizuyama, Water flow processes in weathered
granitic bedrock and their effects on runoff generation in a small headwater catchment,
Water Resour. Res., 42, W02414, doi: 10.1029 / 2005WR004275, 2006.
小杉賢一朗，森林の水源涵養機能に土層と透水性基岩が果たす役割の評価，水文・水資源
学会誌，20，201-213，2007．
Katsura, S., K. Kosugi, T. Mizutani, S. Okunaka, and T. Mizuyama, Effects of bedrock
groundwater on spatial and temporal variations in soil mantle groundwater in a steep
granitic

headwatercatchment,

Water

doi:10.1029/2007WR006610., 2008.

15

Resour.

Res.,

44,

W09430,シンポジウム講演②

不飽和帯からの地下水涵養過程の数値解析再訪

Numerical Analysis of Groundwater Recharge Processfrom Unsaturated Zone Revisited斎藤

広隆（東京農工大学大学院農学研究院）

降雨後の不飽和帯の下方浸透による水分移動は，地下水面に到達すると地下水涵養流となるが，定量的な測定には一定の困難さが伴い，数値解析に基づいて地下水涵養過程の特性を理解し，評価することが行われてきた。古くから，非定常不飽和水分移動解析にはリチャーズ式に基づく解析が行われており，適切な初期・境界条件と物質移動パラメータを用いることで，地下水涵養流としての不飽和浸透フラックスを評価できる。このとき，地下水に到達するのは降雨による新しい水分か，あるいは土中の水分が押し出されるかも議論されてきた。
自然条件下の土は，植物根を含む土中生物由来の粗間隙や亀裂などの構造に由来する間隙構造に富んでいる。その結果，土中水はこれら間隙構造を水みちとして流れ，局所的な水の流れが発生することは古くから知られている。多孔質体中を進む流れをマトリックス
流と呼ぶのに対して，このような局所的な流れを総称して選択流または Preferential Flowとよび，マトリックス流と比べて水分移動速度が有意に速いことが知られている。地下水
涵養過程において，涵養量の半分以上が選択流によるものであるともいわれ，また選択流による水分移動に伴い汚染物質は化学的・生物学的な反応性の高い表層をバイパスし地下水に到達することが知られている。そのため，選択流を含む地下水涵養流のモデル化には，下方への浸透過程における断面方向の水分・溶質の混合の評価が必要である。
ここでは，汎用一次元不飽和土中水分・溶質移動モデル HYDRUS を用いて，既往のモデルの表現する不飽和帯からの地下水涵過程を振り返る。まず均一な土層において，リチ
ャーズ式に基づく降雨浸透解析から土性や地下水の深さが，涵養フラックスのピークや遅れ，またピーク後の排水過程に与える影響について示す。また，選択流の評価には，遅い
マトリックス流と速い選択流それぞれにリチャーズ式を適用し，それぞれの領域間で物質の交換を可能とする Dual Permeability（DP）モデルを用いて，選択流が降雨浸透下での水分と溶質の地下水涵養に与える影響を評価する。そして，断面方向の水分・溶質混合に焦点を当てて，今後のモデル化の課題について議論を試みる。

16

シンポジウム講演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
Estimation of groundwater recharge at paddy plotusing oxygen and hydrogen stable isotopes
吉岡有美（島根大学学術研究院）

水の安定同位体比とは，水の中の水素安定同位体比（2H/1H）あるいは酸素安定同位体比（18O/16O）のことである。水の安定同位体比は，水分子そのものというわかりやすさがあり，トレーサー物質とは異なり液相および気相として輸送，すなわち水循環を通して同位体も輸送・循環している。このトレーサーを用いれば物理的な方法では取得しがたいデータが得られる場合がある。質量分析法が一般的な分析法であったが，新しい分析装置の開発により微量なサンプルで迅速・簡便な分析が可能となった。さらに，同装置を用いた原位置での同位体比分析も可能となり，水文学，気象学，土壌物理学など多くの研究へ応用されている。トレーサーを選定する条件としては，濃度差があること，保存性が高いこと，分析が簡便であることなどがあげられる。とりわけ，環境水では他のトレーサー物質では
必ずしも濃度差があるとは限らないが，水の同位体比は平衡分別と動的分別の 2 つによって地表水体間においても濃度差が生じる可能性が高い。平衡分別とは，液相と気相が平衡である状態のとき同位体比が高い水分子が液相に偏在する反応である。この分別作用の影響を受け，水蒸気が凝結時つまり降水の同位体比が変動する。温度が高くなると同位体比は高くなる温度効果などがあり，降水の同位体比は季節変動パターンを示すことが多い。
つぎに，動的分別は，同位体によって水蒸気の気相中の分子拡散係数が異なるため蒸発が生じるときに同位体比が高い水分子が液相に偏在する反応である。湖沼や水田などの水面からの蒸発あるいは土壌表面や土壌内での蒸発によって同位体比が高くなる。このように不飽和帯へのインプットである水が同位体比によって区別でできるとき，不飽和帯において同位体比を観測あるいは不飽和水分・化学物質移動モデルによって計算することで，下方への水分フラックスの推定が可能となる。また最近では，HYDRUS-1D の溶質移動計算
を土壌表面での蒸発による動的分別を再現できるように修正し，不飽和帯の下端での同位体比変動が再現されるように土壌水分特性曲線の逆推定が行われている（Zhou et al。,
2021; 2022）。水田からの地下水涵養量推定に向けて，水田での大気－地表―地下を対象とした同位体比の高頻度観測からとくに田面水の時間変動特性や田面水と土壌水の同位体比の比較，および HYDRUS-1D を用いた同位体の移動計算について解説する。

17

シンポジウム講演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
Numerical treatment of groundwater flow and solute transport processes
in vadose zone in general-purpose, physically-based watershed modeling tools
田原康博（株式会社地圏環境テクノロジー）

地下の一部である地表面から自由地下水面までの不飽和帯の状態は，地下水へのインプットとなる地表面からの浸透量を決める要素の 1 つである。そのため，不飽和帯での水や化学物質の移動を定量的に捉えていくことは，流域における水循環の実態を理解していく
上での助けとなり得るものである。しかしながら，不飽和帯では水と空気が存在するため，毛細管現象など，それらの相互作用を考慮する必要があり，さらに，降雨や気温，植生状
態の変化などによって，不飽和帯の状態も時々刻々と変化する複雑な場でもある。
不飽和帯における水や化学物質の移動を定量的に捉えていくための技術として，流域水循環シミュレーションが挙げられる。流域水循環シミュレーションは，陸域における様々な物質やエネルギーの輸送過程を計算対象とし，地表面という地上と地下間のインターフ
ェースで分断することなく，流域内の一体的な輸送過程を捉えようとする技術である。流
域水循環シミュレーションの対象とする場は，大気，海洋，陸面，地下に大別され，その中では，流体（主に水，空気），エネルギー，化学物質，土砂が考慮される。大気，海洋は降水や気温等の気象変化や潮位変化を反映させた境界場として取扱われ，物質やエネルギーの移動自体は考慮されない。陸面は地形・土地利用・土地被覆・植生の不均一分布をもつ 2 次元空間，地下は土壌や岩石の広がる 3 次元空間として表現されるのが一般的である。
不飽和帯は地下の場の一部として取扱われる。この技術を利用することによって，気象条
件や土地・水利用等の様々な自然・人工環境の変化が流域内の物質・エネルギー挙動にどのような影響を及ぼすかの定量評価を与えることができる。
流域水循環シミュレーションを可能とするツールは近年ではいくつか存在し，中にはパッケージ化・汎用化され，高度なものであるにも拘わらず非常に利用しやすいものも普及するようになってきている。水や，水に溶けて移動する化学物質だけでなく，同時に熱力学計算を行いながら化学反応も考慮できるツールも開発されてきている。本発表では，流域水循環シミュレーションにおいて対象とする場のうち，特に地下の不飽和帯-地下水間に焦点を当て，そこでの水や化学物質の移動に対する数値的な取扱いについて解説し，その適用事例や課題などを紹介する。

18

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Drill & Drop Bluetooth

スマートフォン、タブレット対応土壌水分プロファイルプローブ
Drill & Drop Bluetooth は簡易設置が可能な一体成型土壌水分プローブです。データ回収はアンドロイドのスマートフォンまたはタブレットで行い、回収したデータは PC で閲覧可能です。データロガーが不要なので大がかりなシステムを構築することなくコストを抑えることが可能です。
プローブ長は 30cm,60cm,90cm,120cm から選択可能で、センサーが5cm 深度から 10cm 間隔で内蔵されており、土壌水分と温度（オプショ
ンで塩分濃度）が測定できます。メンテナンスフリーで使用できるため、
メンテナンスによるデータの欠落リスクが少なく、長期間の水分値と温度の傾向やシーズンごとの比較ができます。プローブは精巧なテーパ構造をしているため土壌の奥までスムーズに挿入できます。
外部電源、データロガー、ケーブル配線が不要となることでプローブさえ購入すればお手持ちのアンドロイドデバイスと PC で計測と記録が可能です。

特長
1 本のプローブで VWC、地温、塩分濃度を計測
4 種類のモデルから選択可能（30,60,90,120cm）
専門知識がなくても設置が容易

1 本のプローブで VWC、地温、塩分濃度を計測
4 種類のモデルから選択可能（30,60,90,120cm）
専門知識がなくても設置が容易

Bluetooth 接続について
Drill ＆Drop Bluetooth は、無料の専用アプリを使用し Bluetooth 接続を介してのアンドロイドのスマートフォンまたはタブレット
でデータ回収やリアルタイムモニタリングが可能です。多くのアンドロイドデバイスに対応しております。※1
回収したデータは無料の専用ソフトをインストールした PC とアンドロイドデバイスを USB 接続することで閲覧可能です。サブスク
リプションのソフトウェアをご購入いただくことで iPhone や iPad といった iOS デバイスでもデータ回収が可能です。※2※1 全てのアンドロイドデバイスの動作を保証するものではありません。
※2 リアルタイムモニタリングは無料のアプリで可能です。

仕様
計測項目
動作環境
電源
スピード
長さ
電源

電池寿命

交換推奨頻度

体積含水率、温度
塩分濃度（オプション）-20〜+60℃
3.6Vリチウムイオン電池
センサー上部30mm5.8 cm
センサー底部28.75〜25mm※1
30cm、60cm、90cm、120cm
3.6Vリチウムイオン電池
2〜3年毎
目安として60cmプローブで30分間隔計測の場合3.5年※2

体積含水率

計測範囲
精度
分解能

温度

絶乾〜飽和
(Oven Dry to Saturation)±0.03%
1:10000

精度
分解能±2℃ ＠25℃
0.3℃

精度
分解能

0.2％
1:3500

塩分濃度

内部メモリ

2000データを保存可能例）計測頻度30分毎 40日分データ保存可能
計測頻度1時間毎 80日分データ保存可能

リンクQRコード
設置方法

Sentek社Youtubeチャンネル

プロファイル深度

30cmモデル（3点）
60cmモデル（6点）
90cmモデル（9点）
120cmモデル（12点）

5,15,25 cm
5,〜途中10cm間隔〜55cm
5,〜途中10cm間隔〜85cm
5,〜途中10cm間隔〜115cm

Androidデバイス用アプリ
簡易データ回収アプリ

プローブ設定等詳細アプリ※1プローブ長により異なります。
※2設置環境により変動する可能性がございます。
〒335-0015 埼玉県戸田市川岸 3-2-5
TEL: 048-400-5001 / FAX: 048-299-3666
E-mail: info_csi@taiyokeiki.co.jp

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FAX.077-567-1755一般発表（ポスターセッション）
P01～P41

P01
水田に施用した牛糞堆肥の水稲移植前非湛水期における硝化について
Nitrification of cattle manure in paddy fields before transplanting
井手海盛 1・関谷信人 1・渡辺晋生 11 三重大学生大学院物資源学研究科

要旨(Abstract)
牛糞堆肥を水田に施用した際の，水稲移植前の非湛水期間における土中の硝酸態窒素の変化を推定することを目的に，牛糞堆肥を異なる量施用した水田土中のアンモニア態窒素と硝酸態窒素
を，施用から代かき前まで測定した。非湛水期における降雨がない期間では，牛糞施用区の 0 ~2 cm 深で硝酸態窒素が増加した。硝化を 1 次分解反応式で表すと，計算は施用から代かきまでの硝酸態窒素変化をよく表した。
キーワード：

有機物分解，窒素動態，硝化速度，1 次分解反応

Key words:

Decomposition of organic matter, nitrogen dynamics, nitrification rate, first-order reaction

1.はじめに

有機肥料を水田に施用する機会

10 %KCl と蒸留水で抽出し，吸光光度計で測定が増えている。最適な時期に適切量の有機肥料した。N0 ~ N16 区は 2 連で行い，平均値を各を施用するためには，土中での有機物の分解過N 区の値とした。N0 区の値を土に元来含まれ程を理解する必要がある。肥料中の有機物は，ている有機物由来の無機化量や硝化量とみな施用直後から移植時，水稲生育期間にかけてし，N4，N8，N16 区の値から N0 区の値を引く

徐々に分解され，分解速度は地温や水分量に左ことで，堆肥由来の無機化量と硝化量を求めた。

右される。分解過程で生成したアンモニア態窒

3.結果 Fig.1（a）に日平均気温，5 cm 深の日素は好気条件下で硝化し，硝酸態窒素は降雨に

平均地温，日最大地温，日降水量，（b）に 5 cm

より容易に溶脱する。そこで本研究では，有機深の日平均含水率を示す。日平均気温と日平均

肥料の 1 つである牛糞堆肥を異なる量施用し地温はよく一致した。4/4 から 4/13 まで降雨はた際の，代かき前の非湛水期における土中の硝なく，日最大地温は常に 20°C を上回った。そ酸態窒素の変化を推定することを目的とした。

の後，4/30 にかけて断続的に降雨がみられた。

三重大学学内圃場に 2.25 m2 の水田

5 cm 深の日平均含水率についても，4/4 から8 区画を準備した（Table1，Plot1 ~ 8）。2022 年

4/13 にかけて減少し，4/30 にかけて増加した。

の 3/17 に CN 比 26 の牛糞堆肥を窒素換算でFig.2 に N0 区，N16 区の NH4-N，NO3-N の

0，4，8，16 g/m2 になるよう施用した（N0，N4，

積み上げ図を示す。N0 区の NO3-N は 4/2 から

2.方法

N8，N16 区とする）。実験期間中の 4/30 まで全区画裸地で管理した。圃場の 2 m 高で気温，降水量，日射量，風速，相対湿度を，土中 5，15，
25 cm 深で地温，体積含水率，電気伝導度を10 分間隔でモニターした。すべての区画で堆肥施用前の 3/17 から代かき前の 4/30 にかけて，
0 ~ 2，2 ~ 10，10 ~ 20，20 ~ 25 cm 深の土をおよそ隔週で採取した。採取した土の全量アンモ
ニア態窒素 NH4-N と硝酸態窒素 NO3-N を，26

肥由来の NH4-N は 0.10 g/m 増加した。堆肥由
2来の NO3-N は 0.46 g/m2 増加したが，4/30 にかけて 0.39 g/m2 減少した。Fig.3 に N0 区，N16
区の施肥後 16 日（4/2），26 日（4/12），44 日

20

から 4/12 にかけて 0 ~ 2 cm 深の NO3-N が増加した。4/30 にかけて両区とも 0 ~ 10 cm 深で消失したが，N16 区では 20 ~ 25 cm 深で発現し肥由来の硝化量が下方溶脱量と土中の堆肥由
来の NO3-N 貯留量の和で表せるとして，土中

𝐶NO3 = 𝐶NH4 [1 − exp⁡(−𝑘nit 𝑡)]

式（1）

𝐶NO3 ， 𝐶NH4 （ mol/m3 ） は 土 中 の 堆 肥 由 来 のNO3-N，NH4-N 濃度，knit（/d）は土中の堆肥由来の NH4-N の硝化速度定数，t（/d）は日数である。NO3-N 収支式と式（1）より，4/2 から
4/12 において N16 区の 0 ~ 2 cm 深における knit

3.0

Amount of Nitrogen (g/m2)

硝化を 1 次分解反応式（1）で表した。

1.5

0

NO3-N 濃度は一定速度定数で増加するとした。
その結果，knit = 0.20 /d となった。この値が 3/17

Depth (cm)

から，土中の堆肥由来の NO3-N を 0 ~ 10，

3/28
4/8
4/19
Fig.2 Nitrogen balance
0.4 mol/m3

4/30

3.4 mol/m3

16 days (4/2)
26 days (4/12)
44 days (4/30)

20

N0
N16
25
0.0 1.0 2.0 3.0 0.0 1.0 2.0 3.0
NO3-N (mol/m3)
Fig.3 NO3-N profile in N0 and N16 plots

吸着しないとし，土中の堆肥由来の NO3-N のNO3-N (mol/m3)

下方溶脱量𝐶NO3 − 𝑁dis は土中水分予測プログ

N16 区の 0 ~ 10，20 ~ 25 cm 深における推定結N16+ 0.46 g/m2

15は実測値に基づくものとした。NO3-N は土に

式（2）

4/20

10

10 ~ 20，20 ~ 25 cm 深に分けて推定した。𝐶NH4

ラム Hydrus-1D を用いて溶脱水量 Jw を算出し，

N0

Dry

5

が起きると仮定した。NO3-N 収支式と式（1）𝐶NO3
𝐶NO3 − 𝑁dis = 𝐽𝑤
𝜃

4/12

4/2

1.5

量はないものとし，
土中の堆肥由来の NH4-N，き，土中の水分が飽和度 90 %以下では硝化

4NH4-N Soil
NO3-N Soil
NH4-N Cattle manure
NO3-N Cattle manure

3.0

0.0
3/17

から 4/30 にかけて堆肥施用区の全層に適用で

4/13

6

2

0.0

を求めた。このとき，乾燥期間のため下方溶脱式（2）を用いて算出した。

4/4

Max Soil temp.

00Daily Ave. Water content
(b) 6
0.5
0.4
4
0.3
0.2
2
0.1
0.0
0
3/17
3/28
4/8
4/19
4/30
Fig.1 (a) Temperature, precipitation and(b) water content

た。ここで，脱窒を無視できるとし，土中の堆の堆肥由来の NO3-N 収支式を表した。そして，(a)

Daily Ave. Soil temp.
Daily Ave. Air temp.

10

Water content（4/30）の NO3-N 分布を示す。両区とも，4/2

30

2.5
1.5

Observed 0 ~ 10 cm
Estimated 0 ~ 10 cm
Observed 20 ~25 cm
Estimated 20~25 cm

N16

0.5
0.0
-0.5
3/17
3/28
4/8
4/19
4/30
Fig.4 Estimation of Nitrification

果を Fig.4 に示す。3/17 から 4/30 にかけて堆肥由来の NO3-N の実測値をよく表した。

27

Precipitation (cm)Temperature (℃)

4/12 にかけて 0.11 g/m2 増加した。N16 区の堆

P02
凍結過程にある土中のアイスレンズのハイパースペクトルカメラを用いた観察
Observation of ice lenses during soil freezing using a hyperspectral camera
鈴木健大 1・渡辺晋生 11 三重大学生物資源学研究科

要旨(Abstract)：
アイスレンズ析出量の測定精度向上を目指し，ハイパースペクトルカメラを用いて飽和土の凍結過程を観察した。その結果，水分量の違いや凍結によって特に近赤外線の反射率に違いが表れる
ことがわかった。さらに反射率の違いから土と氷を区別し，図化することで視覚情報に基づいた区別に比べ，より正確にアイスレンズ析出量が測定できた。
キーワード： 凍土，凍上，アイスレンズ
Key words: frozen soil, frost heaving, ice lens
1.はじめにし，高温側は空気の出入りが可能な開放系とし

地表が寒気に晒され凍結する際，未凍土中よた。その際，高温側から 0.7 g の蒸留水を追加

り凍結面に土中水が移動し，アイスレンズと呼した。Fig.2 に実験装置を示す。試料セルを銅ばれる氷の層として析出することがある。アイ

製の容器の間に挟み，上下にサーモモジュール

スレンズは発生と成長を繰り返し，とびとびのと恒温水槽と接続した水冷式ブロックを設置

層を形成する。アイスレンズ析出に伴い周囲のし，セル両端の温度を制御した。装置の周囲は土は持ち上げられ地表面が隆起（凍上）すると，

スタイロフォームで断熱した。サーモモジュー

暗渠や側溝などの灌漑排水系や道路法面や建ルと恒温水槽の設定温度は低温側を-5℃，高温

造物の基礎に深刻な被害を与える。こうした凍側を 3℃として 24 時間凍結した。凍結過程の上害を防止するため，また，地盤凍結を有効利

試料の様子はハイパースペクトルカメラを用用するためにアイスレンズ生成のメカニズム

い解析した。ハイパースペクトルカメラの有効を解明することが必要である。この際，凍結面波長範囲は 400～1000 nm，分解能は 5 nm で近傍での微細構造の変化，水分移動，氷の成長ある。撮影は暗室で行い，ハロゲンランプ 2の仕方の詳細な観察が求められる。しかし，凍台で光を照射した。反射や影を取り除くために結面近傍に発生したアイスレンズ，凍土，未凍実験装置と光源の間には拡散ファブリックを土を観察画像から視覚的に判別することは容設置した。

易ではない。そこで本研究ではアイスレンズ析

拡散ファブリック

出量の測定精度向上を目指し，ハイパースペク

光源

トルカメラを用いた近赤外線によるアイスレ

HSC

水冷式
ブロック

ンズの観察を行った。
2.試料と方法
実験の試料には青粘土を用いた。青粘土は凍恒温水槽と接続上性の高い土として知られる。2 mm 篩別したー＋

青粘土を含水率 0.53（飽和）とした。試料を 2＋ー

ペルチェ素子枚のスライドガラスの間に挟んで試料セルをFig.1 実験装置の模式図作成した（Fig.1）。セルの側面と低温側を防水

Schematic of experimental apparatus

28

25

40

Fig.2 に飽和土（第 1 軸）と風乾土（第 2 軸）
Reflectance（%）の分光スペクトルを示す。飽和土の反射率はAirdry400～600 nm にかけて上昇し，その後，なだらかに上昇して 800 nm 付近でピークに達した。風乾土の反射率も飽和土と同様なスペクト

20

35
30

Frozen soil

15

25

Saturated soil（unfrozen）

20
10

ルをとなったが，その値は飽和土に比べ，2 倍

5以上高かった。含水量の低下により反射率は変

0

15
10

Ice lens

5400

化するといえる。

600

800

0
1000

Wavelength（nm）

Fig.3 に 24 時間経過時の試料の様子（実画

Fig.2 アイスレンズと各状態の土のスペクトル像）を示す。図中の亀裂状の模様がアイスレン

Spectral graphズである。温度勾配を与えると，低温側よりア

Cold

イスレンズが発生と成長を繰り返し，とびとび10 mmの層を形成した。アイスレンズは低温側に発生したものに比べ，高温側に発生したものの方が厚く成長した。Fig.3 中の四角枠で示した領域の凍土，未凍土，アイスレンズの分光スペクト
ルを Fig.2 に示す。アイスレンズの反射率はIce lens

400～600 nm にかけてなだらかに上昇し，約6%付近を推移した。凍土の反射率は飽和土（未Frozen soil

凍土）と同様に 400～600 nm にかけて急激に，
その後，なだらかに上昇して 800 nm 付近で約Warm

20%をピークとして低下した。また，凍土の反Unfrozen soil

射率は未凍土より数%高かった。これは凍結に

Fig.3 24 時間凍結時の試料の様子（実画像）よる液状水量の低下が，乾燥と同様にスペクト

Visual image of ice lenses in soil from 24hours

ルに表れたためと考えられる。アイスレンズ，凍土，未凍土のスペクトルの差は 780～1000
nm で最も顕著だった。そこでこの波長区間のスペクトルをそれぞれの教師スペクトルとして，画素毎に最も近い教師スペクトルに区分して色分けした。次に ImageJ を用いてアイスレ
ンズ析出量を求めた。実画像から求めたアイス
レンズ析出量は 107±89 mm²と大きな誤差を含んだが，一方，Fig.3 では 94.7±0.4 mm²と析出量の測定精度が向上した。凍土と未凍土については反射率は異なったが，同様の手法では明確に判別することはできなかった。撮影法やFig.4 近赤外スペクトルを利用して色分けした解析法の改善を行うことで凍土と未凍土の判

試料の様子

別をすることが今後の課題である。

Hyperspectral image of soil frozen 24hours

29

Reflectance（%）

3.結果

P03
EC Fit を用いた SoilVUE による土壌溶液 EC 測定のための Rhoades モデルパラメータの決定
Determination of Rhoades model parameters with EC Fit to monitor EC of soil
solution by using SoilVUE profile sensor
岩田幸良 1・佐藤駿介 1, 2・柳井洋介 3・山地優徳 4・池内隆夫 4・亀山幸司 1・宮本輝仁１
1 農研機構農村工学研究部門・2 筑波大学・3 農研機構野菜花き研究部門・4 香川県農業試験場

要旨(Abstract)
プロファイルプローブ（SoilVUE）で測定されたバルクの電気伝導度（ECa）と土壌水分量（θ）
から土壌溶液の電気伝導度（ECw）を推定するための Rhoades モデルのパラメータの決定について，アプリケーションソフトの ECfit を用いることで簡易かつ少量のサンプルでパラメータを決定する手法を開発し，実測値と比較することで手法の妥当性を検証した。
キーワード：土壌溶液の電気伝導度，プロファイルプローブ，非線形回帰，キャリブレーション
Key words: Electrical conductivity of soil solution, profile probe, non-linear regression, calibration
1.はじめに手法を提案した。黒ボク土と低地土を用い，開比誘電率（ε，キャリブレーション式を用い発した手法の有効性を検証すると共に，推定精てθに換算）と ECa，
地温を同時計測する TDR

度を向上させるための方法を検討した。

を用いたプロファイルプローブ（SoilVUE,

2.方法

Campbell Scientific）は，プローブ直径より少(1) 供試土壌と圃場試験

し小さな穴をオーガで開けてセンサーをねじ

枠板式高畝栽培（池内・佃晋，農業技術体系，込むことで，最小限の攪乱で鉛直プロファイル

2020）によりアスパラガスを栽培している，を測定できる。ECa は土壌水分量により変化

茨城県つくば市の農研機構野菜花き研究部門するため，土壌中の肥料成分の動態を解析するの試験圃場から黒ボク土の表土を，香川県綾川

ためには ECa を ECw に変換する必要がある。

町の香川県農業試験場の試験圃場から低地土

しかし，土壌固有のモデルパラメータを決定すの表土をそれぞれ採取した。風乾して 2 mm

るために多量のサンプルが必要なことから，筐篩を通過したものを供試試料とした。つくばの体が大きいために多量のサンプルが必要なプ

土壌については，3 ポアボリューム以上，脱イ

ロファイルプローブを用いた ECw の測定事例

オン水で洗浄した土壌と，洗浄しない土壌を用はほとんど報告されていない。筆者らは従来よいて室内実験を実施した。

りも大幅に少ない，数点のθ，ECa，ECw の各圃場において，枠板の近くと畝の中央，斜データセットから Rhoades モデルのパラメー

面側の 3 か所に SoilVUE を設置した。各測定

タの決定を可能とする非線形回帰手法を開発

地点に採水管を設置し，今回用いた SoilVUE

した（Seki et al., International Agrophysics,

で測定可能な最深部にあたる深さ 50 cm の土2019）。この手法はウエブアプリケーション

壌溶液を 2 週間に 1 度程度の間隔で採取し，ECfit として実装されている。

ECw の実測値を得た。

そこで本報では，ECfit を用いて SoilVUE(2) 実験方法

で測定されるθと ECa から ECw を求めるた

筆者らは，1/5000a（上径 163mm，高さ 300

めの Rhoades モデルのパラメータを決定するmm）のワグネルポットの容量内に SoilVUE

30

の影響範囲が収まることを確認し，土壌に確実

0.01～0.02 dS m-1 であり，これにより洗浄しに埋設されたセンサーの出力値からεとθのた土壌よりも洗浄しない土壌を用いた方が実関係を求める実験手法を確立した（岩田ら，土測値に近い値が得られた（Fig. 1）。計算結果

壌物理学会シンポジウム講演要旨，2021）。本と実測値から計算した RMSE（0.28 dS m-1）

報ではこの手法を用い，SoilVUE の最下位のは，現場のθ，ECa，ECw のデータセット

センサー（深さ 50 cm 測定のためのセンサー）（n=83）から推定したパラメータを用いて計の出力値をパラメータの決定に用いた。

算した結果から求めた RMSE（0.32 dS m-1）

0.5 dS m-1 KCl 溶液を加え，黒ボク土は 0.35よりも小さいことから，実験室で特定されたパ

m3 m-3，低地土は 0.25 m3 m-3 となるようにθ

ラメータを用いて推定した ECw でも高い精度を調整した。所定の乾燥密度（黒ボク土：700

で ECw が推定できることが示唆された。

kg m-3，低地土：1200 kg m-3）になるように香川の低地土については，現地で測定した 3

容器に詰めた後，専用のオーガで試料の中央に地点のうち 1 地点は欠測値が多く，今回の解析

穴をあけ，SoilVUE を設置し，ECa 等を測定から除外した。残りの 2 地点について，実験室した。全体の重さを測定し，含水比と土壌溶液で決定したパラメータを用いて計算した ECw

抽出用の土壌を採取した。採取した土壌と同量は実測値を過小評価した（図省略，RMSE=0.82の土壌を追加し，7 dS m-1 もしくは 15 dS m-1

dS m-1）。そこで実験室で得られたデータに加の KCl 溶液を段階的に加水し，黒ボク土はえ，観測期間中の ECa が最も高かった 2022

0.53 m3 m-3，低地土は 0.3 m3 m-3 になるまで

年 3 月 14 日のデータを加えて得られたパラメ

3 段階的に水分調整した試料を作成し，θとータを用いて ECw を算出したところ， 1 地点

ECw が徐々に大きくなる計 4 段階のデータセのみで ECw が実測値に近い値を示した。他のットを取得した。

地点については，別途測定したテンシオメータ

含水比は抽出した土壌を用い，炉乾法で測定の値からセンサーが水分量を過大評価したとした。残りの土壌を 100 cm3 円筒サンプラー考えられたことから，水分量を補正したところ，に詰めて遠心分離器を用いて土壌溶液を抽出

実測値に近い値が得られた（図省略）。実験室

し， ECw を実測した。試料全体の重さから計

では現地圃場の高水分状態が再現できなかっ算した乾燥密度と含水比からθを計算した。

たため，現地のデータを入れてパラメータを得得られたθ，ECa，ECw のデータセットかることで推定精度が向上したと考えられる。

ら，ECfit を用いて Rhoades モデルのパラメ

3

ECw (dS m-1)

ータの a，b，ECs を求めた。得られたパラメータを用い，次式により観測圃場で測定された
θと ECa から ECw を計算し，採水管で採取した土壌溶液から得られた ECw と比較するこ

2
1

Fig. 1

3.結果と考察

2022/7/5

2022/5/5

2022/3/5

2022/1/5

2021/11/5

2021/9/5

2021/7/5（1）2021/5/5

2021/3/50とで推定精度を検証した。
ECw = (ECa - ECs) / θ(aθ + b)

洗浄済
洗浄なし
現場データのみでフィッティング
採取した土壌溶液のEC

つくば黒ボク土圃場における ECw の推定結果と実測値の比較事例

洗浄したつくばの黒ボク土に 0.5 dS m-1 のKCl 溶液を加えて作成した試料の ECa は 0 だ

謝辞：ECfit の特徴について，東洋大学の関教授に教えていった。一方，洗浄しない土壌で同様に同じ濃度ただいた。本研究は生研支援センター「イノベーション創出の KCl 溶液を加えて作成した試料の ECa は強化研究推進事業」（JPJ007097）の支援を受けて実施した。

Fig. 2センサーの周囲に土壌を詰めて設置した黒ボク土と低地土のεとθの関係（カッコ内のρd は乾燥密度の平均値）

31

P04
日本の土壌物理学研究の計量書誌学的解析
A bibliometric analysis of soil physics research in Japan
浅野珠里 1・小島悠揮 2・鈴木拓実 2・戸田武琉 2・TAY THENG MIN2
1 岐阜大学大学院自然科学技術研究科・2 岐阜大学工学部

要旨(Abstract)
計量書誌学的解析により「土壌の物理性」を分析し，日本の土壌物理学研究の全体像を示した．
著者や所属の分析では，連携関係やその関係性の強さが示され，インパクトの大きい著者や機関が明らかになった．またキーワード分析では，日本の土壌物理学は水田管理を中心として発達して来たこと，さらに近年では土壌を取り巻く環境に合わせ実学的に進歩してきた学問であることがわかった．
キーワード：計量書誌学的解析，VOSviewer，土壌の物理性
Key words: Bibliometric analysis, VOSviewer, Journal of the Japanese Society of Soil Physics
1.はじめに

2.方法(1) データベースの作成

土壌中の水移動を理解することを目的として 1900 年以前に主に農学分野にて誕生した土本研究で計量書誌学的解析を行う文献には

壌物理学は，これまで 100 年以上に渡り多く

土壌物理学会の学会誌「土壌の物理性」1～150の研究者らの貢献によってその発達を続けて号を選定した．計量書誌学的分析には，Web ofきた．日本における土壌物理学研究は，土壌物

Science や Scopus によって生成される文献ネ

理学会の前身である土壌物理研究会が 1958 年

ットワークデータが必要だが，日本語論文は対に発足した辺りから盛んに進められてきた．そ象ではない．そこで，「土壌の物理性」掲載記

れから 70 年程度が経過し，数多くの研究者が事データベースを作成した．掲載された記事の優れた研究成果を残してきた．

うち，お知らせ，広告，編集後記，会務報告，

近年，計量書誌学的解析を用いた研究が盛ん

書評を除いた記事に対して，著者，タイトル，に行われている．例えば溝口と杉野（2022）は研究機関，出版年，概要，キーワードを抽出し「土壌の物理性」150 号に掲載されたレビュー

た．なお，後述の解析ソフトの制約により，著

記事集「みんなのミニレビュー」を計量書誌学

者と研究機関は日本語で，タイトル，概要，キ的に解析している．計量書誌学は，文献の題目

ーワードは英語でまとめた．タイトル，概要，

や著者，概要などのデータベースを利用して文

キーワードは機械翻訳サービス DeepL を用い

献間の関連を統計的に分析する．日本土壌物理て英語化した．所属機関が統合や名称変更など

学研究の歴史については，長谷川（2012）が整を経ているものは現在の機関名に修正した．

理しているが，計量書誌学的分析を用いること(2) 計量書誌学的解析

で，土壌物理学会の発足当時から現在までに発解 析 ソ フ ト は VOSviewer を 用 い た ．

表された文献に対して時代ごとの研究のトレ

VOSviewer はネットワークデータをもとにマンドや，研究者や所属機関の間での連携の分析

ップを作成，可視化するソフトウェアである．

ができるようになる．そこで本研究では，日本

VOSviewer で可視化できるマップはネットワの土壌物理学研究についてその全体像を計量ーク，オーバーレイ，密度である．「土壌の物書誌学的解析により示すことを目的とした．

理性」では，概要とキーワードは 1975 年から

32

(a)

(b)

図 1 (a) 3 つ以上の記事を書いた著者のネットワーク．名前の文字が大きいほど多くの記事を掲載しており，距離が近い円ほど強い関係性を示す．構成されたクラスターを色で分けて示してある． (b) 2 つ以上の記事に出現したキーワードのネットワーク．円の大きさが大きいほど多くの記事に出現しており，線が太いほど関連の強いキーワードであることを示す．円の色はそのキーワードの登場年を表している．

書かれ始め，1990 年ごろから多くの記事で書を中心としたクラスターと農研機構農業環境

かれるようになった．そのため，概要とキーワ

研究部門を中心としたクラスターで大きく，こードの分析は 1975 年以降の記事に限定される．

の 2 機関の土壌物理学研究への貢献度が高い．

その他の項目は全年代について分析した．

(3) キーワード
最頻出のキーワードは paddy field であった

3.結果と考察(1) 著者（図１(b)）．このことから，日本の土壌物理学

著者のネットワークマップでは概ね大学，研は水田管理を中心として発達してきたことが究所ごとにクラスターができていた（図 1(a)）．

分かる．また，paddy field には窒素関連のキ

年代ごとに見てみると 2000 年代以降の著者がーワードが接続しており，水田での窒素循環が目立つ．これは，近年の掲載記事数や共著者数

古くから重要視されてきたことがわかる．そのの増加によると考えらえる．また，溝口勝を中

他にも，hydraulic conductivity や soil erosion

心としたネットワークの密度が一番濃くなっなどが大きなクラスターを形成していた．年代ている．これは溝口と共著関係にある著者が多別に見ると，2010 年以降に radiocesium，

くいることを示している．また，複数機関間のmigration，forest が登場している．これは東繋がりは，かつての研究室の同窓生であること

日本大震災に関連した記事群によると考えらが多く，学生時代の繋がりが機関間の連携に発れる．他にも 2010 年代以降に climate change

展していることがわかる．

が出現しており，気候変動研究が注目され始め(2) 所属た時期と考えられる．

所属では佐賀大学や鳥取大学など九州・中国

5.おわりに地方に所在する大学で構成されたクラスター

計量書誌学的手法によって日本の土壌物理や京都大学や岐阜大学，大阪府立大学などの中学研究の全体像を示した．その結果，影響度の部，関西に所在する大学で構成されたクラスタ

強い著者や連携関係が明らかになった．また，

ーがあった．このようにクラスターに含まれる

日本の土壌物理学は水田を主対象として発展

要素は所属機関の所在地によって構成されてしてきたこと，近年では農業関連以外の記事もいるものがあった．関東の大学はネットワーク

増え，多様性を増してきていることが分かった．

が広く，特定の機関よりも，全国的に繋がりが【引用文献】長谷川(2012)土壌の物理性 120:5-14.;
溝口と杉野(2022)土壌の物理性. 150:85-91.

みられた．クラスターの密度を見ると東京大学

33

P05
異なる資材を投与したダイズ圃場における土壌ガスモニタリング
Soil Gas Monitoring in Soybean Field Applied Different Fertilizers
濱本昌一郎 1・松波寿弥 2・二瓶直登 3・杉浦有香 1・西村絢斗 1・市橋泰範 4・西村拓 1
1 東京大学大学院農学生命科学研究科・2 農研機構

東北農業研究センター・3 福島大学食農学類・4 理化学研究所バイオリソース研究センター

要旨(Abstract)
本研究では、福島県内ダイズ圃場において、施用資材の違いおよび作物栽培の有無が土壌水分・ガス環境に与える影響について調べた。牛糞施用区では土壌呼吸が促進され、降雨の多い 7 月から 8 月上旬にかけて化成区に比べ土中 CO2 濃度は高くなった。根呼吸による土中 CO2 濃度増加
は、化成区では 7 月上旬以降全深度で、牛糞施用区では 7 月中旬以降高深度でみられた。牛糞施用区の表層では、根呼吸よりも投与した有機物の微生物分解が土壌呼吸量に寄与することが示唆された。
キーワード：ダイズ、土壌ガス、堆肥，土壌物理環境，モニタリング
Key words: Soybean, Soil Gas, Compost, Soil Physical Environment, Monitoring
1.はじめに

２．実験方法

世界の温室効果ガス排出量のうち、農業・林

本研究では，福島県福島市の東北農業研究セ

業等からの排出は全体の 23%を占める。農地

ンター内のダイズ圃場（黒ボク土）を対象地とにおける炭素貯留効果や CO2 放出量を正確にした．対象圃場には、化成肥料施用区と牛糞堆把握するためにも、農地への有機物や化学肥料

肥施用区を設け、各区内にダイズ作付区と無栽の施用や、耕作・灌漑等の農地管理、温度・降培区を設けた。深さ 2, 10, 25, 40 cm に土壌水

雨などの環境変動が土壌ガス動態に与える影分センサーTEROS-12（METER Japan）を挿

響を理解することは重要である。特に、降雨イ

入し，地温と体積含水率を測定した（1 時間間

ベントなどの短期的な土壌物理環境変化が土隔）．深度 10, 25, 40 cm に NDIR 式 C02 濃度

壌ガス動態に与える影響を把握するためには、変換器 (GMM221，濃度範囲 0~10%，Vaisala)，

連続的な土壌ガス観測が必要である。しかし、と ガ ル バ ニ 式 酸 素 セ ン サ ー （ CAP-SO-210,

施用資材や土壌の違いが土壌ガス環境に与え

Apogee）を埋設し，CO2 濃度と O2 濃度を 30る影響についての研究の多くは、時間的に離散分間隔で計測した．これらセンサーはガス透過な測定に基づいたものであり、栽培期間中の土性を有するシリコーンシートでセンサー部を

壌ガスの変化を連続的に測定した研究は少な

覆い，土壌水の浸入を防いだ．センサーの出力い。加えて、土壌呼吸は根の呼吸と微生物分解

値に対し，室内実験から校正を行った．モニタから成るものの、作物根の有無と施用資材の違リングは，播種日(6 月 7 日)から開始した．

いが土壌ガス環境に与える影響について体系

３．結果および考察的に調べた報告例は少ない。本研究では、ダイ

降雨の少なかった 6 月中旬と 8 月で 10 cm

ズ圃場における現場観測から，施用資材の違い

深度の土壌水分率は化成区、牛糞区ともに低下

および作物栽培の有無が土壌水分・ガス環境にした（図 1(a)-(c)）。両区ともに、40 cm 深度で与える影響を明らかにすることを目的とした．

の土壌水分率はダイズ栽培区の方が無栽培区

34

よりも低下した。特に、開花期である 8 月上旬

度では栽培区の方が無栽培区よりも増加した。

以降、ダイズ栽培の有無による水分率の差は大

7 月中旬までの牛糞区では、土壌呼吸に占める

きく、根の吸水による効果と考えられた（図寄与として、投与した有機物による微生物呼吸

1(b)-(c)）
。10 cm 深度については、投与資材の（分解）が高く、その後根の伸長により根呼吸違いによらず 7 月上旬から 8 月上旬にかけて、による CO2 濃度増加が低気相率の高深度で見降雨イベント時に CO2 濃度が増加した（図られたと考えられた。

1(d)-(e)）
。また同時期、牛糞区の方が化成区よ

４．結論

りも CO2 濃度は高くなった。化成区・牛糞区

本研究では，ダイズ圃場において施用資材のともに、10 cm 深度の CO2 濃度が最も増加し違いと作物栽培の有無が土壌ガス環境に与えた 7 月中旬で O2 濃度は最小（13～17%）となる影響について調べた。牛糞堆肥施用により土り、栽培期間を通して、O2 濃度と CO2 濃度の壌呼吸が促進され、降雨の多い 7 月から 8 月

時系列変動は相補的であった（データ非掲載）。

上旬にかけて土中 CO2 濃度は高くなった。根40 cm 深度の CO2 濃度は、化成区・牛糞区と呼吸による土中 CO2 濃度増加は、化成区の方もに 7 月中旬以降 10 cm 深度よりも高い値でが牛糞区よりも顕著に見られた。今後，数値計推移した。化成区では、7 月上旬以降ダイズ栽

算により各処理区の土壌水分・地温・ガス環境

培区の CO2 濃度が同一深度の無栽培区よりもを再現するモデルを検討していく．

高く、根の呼吸による CO2 生成が示唆された。

謝辞：本研究は内閣府ムーンショット型農林水産研究

一方牛糞区では、10 cm 深度で栽培有無による開発事業(管理法人：生研支援センター)の補助を受け

CO2 濃度の差は小さく、7 月中旬以降 40 cm 深た。ここに記してお礼申し上げます。

図 1 土壌水分およびCO2濃度の経時変化（深度10、40 cmデータのみ掲載）

35

P06
線形和水分保持関数に対する一般化透水モデルの評価
Evaluation of a general hydraulic model for multimodal retention function
関勝寿 1・取出伸夫 2・M. Th. van Genuchten3
1

東洋大学・2 三重大学・3Utrecht University, São Paulo State University
要旨(Abstract)

Durner の線形和水分保持関数(dual-VG モデル)によって幅広い圧力の水分保持曲線をよくあらわすことができるが、Mualem モデルでは低水分領域の不飽和透水係数をあわせにくいという問題があった。一般化透水モデルによって自由パラメータを 1 つ増やすことによりこの問題が解決
し、Peters のモデルと同等の透水性関数の表現力を持つことが明らかになった。
キーワード：水分保持, 透水係数, 一般化透水モデル, Mualem モデル

Key words: Water retention, hydraulic conductivity, general hydraulic conductivity model, Mualem model
1.はじめには飽和透水係数）を適用する。Mualem モデルでは q = 1, r = 2 であり、屈曲度 p は自由パラメータ

Durner の dual-VG(van Genuchten)モデル
から Mualem モデルによる不飽和透水係数をとされる。

推定すると、現実の土壌の低水分領域の傾きをSeki et al. (2022)は、一般化透水モデルに対表現できないとして、Peters は透水性の高水

して、VG, BC (Brooks & Corey), Kosugi の任分領域で Mualem 式を、低水分領域では独立意の線形和モデルの K の閉形式解を求め、BCの傾きを与えるモデルを提案した。

の線形和モデルを使った考察により、水分保持サブモデルの両対数傾きλi と、透水係数サブ

本研究では、一般化透水モデルのパラメータモデルの両対数傾き ai の間に

p と r を自由変数とすれば、高水分領域と低水分領域のそれぞれに独立の傾きを与えられる

𝑎$ = (𝑝 + 𝑟)𝜆$ + 𝑞𝑟

ため、透水性曲線全体が実測値とよくあうことの関係があることを示した。したがって dualを示す。

モデルのθ(h)を定めると K(h)の高水分領域と低水分領域の傾き a1, a2 を決める(p+r, qr)の組が連立方程式から一意に決定する。(p+r, qr)

2.方法
サクションを h，体積含水率q，飽和体積含水率を決めるためには(p,q,r)の中の 2 変数を自由を q s ，残留体積含水率を q r とする。Durner の変数とすれば良く、3 変数は過剰パラメータとdual-VG (van Genuchten)モデル

なる。VG モデルのθ(h)に q が含まれることから、q=1 として p と r を自由パラメータとする。

𝜃(ℎ) = 𝜃! 𝑆(ℎ)
𝑆(ℎ) = 𝑤𝑆" (ℎ) + (1 − 𝑤)𝑆# (ℎ)

検証データとして、Peters の論文で引用さ

𝑆$ (ℎ) = [1 − (𝛼$ ℎ)%! ]&'!

れている Mualem カタログに含まれる Gilat(mi=1-q/ni, 本研究ではα1=α2）に対して、p、q、

Loam 及び UNSODA データベースを用いた。

r を変数とする一般化透水モデル
+(-)

3.結果

(

∫/ ℎ(𝑆)&* 𝑑𝑆
𝐾(ℎ))
𝐾( (ℎ) == 𝑆(ℎ) / "3𝐾!
∫ ℎ(𝑆)&* 𝑑𝑆

Durner と Peters モデルによってθ(h)曲線をフィッティングしてから、K(h)曲線をフィッ/(Kr は相対透水係数，K は不飽和透水係数，Ks

ティングした結果を示す(Fig.1)。

36

(a)の Mualem モデル(r=2)では低水分領域のK(h)の傾きが大きく p を変化させても全体をあわせることができないが、(c)の r=0.4 においては、p=6.0 において K(h)全体がよくあう。
なお、「方法」に記したことから(p+r, qr)の組が等しければ類似の K(h)曲線が得られることが推測され、Fig.3 によって確認される。

Fig.1 Gilat Loam の水分保持と透水性
Fig.3 (p+r, pr)=(6.4, 0.4)の 3 曲線

θ(h)曲線はいずれのモデルでもよく実測値と適合した。K(h)曲線は、Mualem モデル(r=2)では全体として実測値とやや乖離したが、p,r を最適化

UNSODA データベースの中から、θ(h)として p=6.0, r=0.4 とすることで、Peters モデルと同K(h)のデータが比較的広い圧力で得られてい様に K(h)曲線全体がよく適合した。そのことはる 20 個の土壌を選び、Gilat Loam と同様の

Fig.2 によって説明される。

解析をしたところ、いずれの土壌でも Durner
モデルと一般化透水モデル（p, r 自由変数）によって、Peters モデル（p, a, ω自由変数）と同様に実測値をよく表現する K(h)曲線が得られた。log(K)決定係数の平均値は、Durner モ
デルでは 0.973、Peters モデルでは 0.956 といずれも極めて高かった。
4.おわりにSeki et al. (2022)の KO1BC2 と dual-BC モ
デルで r=1 かつ(p,q)を自由変数とすることでdual-VG と同様の結果が得られている。
パラメータ決定のソフトウェア unsatfit を
https://sekika.github.io/unsatfit/ で公開して
いる。

参考文献
Seki et al. (2022) Vadose Zone J. https://doi.org/10.1002/vzj2.20168

Fig.2 Durner モデルによる不飽和透水性変化

37

P07
X 線分光法によるアロフェンのリン酸吸着機構の解明
Mechanism of phosphate adsorption on allophane by using XANES
中島 翼 1・橋本洋平 11

東京農工大学要旨(Abstract)

アロフェン質黒ボク土の主成分として含まれるアロフェンは，幅広い Si/Al 比や鉄による置換などの多様な構造が存在する。本研究では，アロフェンの構造の違いが無機態および有機態リン酸の吸着に及ぼす影響を，分光分析を用いて解明することを目的とした。吸着等温線および X
線分光分析(XANES)による解析の結果，アロフェンの鉄置換量の増加に伴ってアロフェン上でのリン酸の沈殿形成が阻害され，無機態リン酸の吸着量が減少していることが明らかになった。
キーワード：アロフェン，吸着等温線，P K-edge XANESKey words: allophane, adsorption isotherm, P K-edge XANES
1.はじめに

2.方法

アロフェンは，アロフェン質黒ボク土で典型

鉄置換型アロフェンの吸着実験(以下(i))には，的にみられる鉱物であり，小孔をもつ 3〜5 nm

Fe-free (Si/Al/Fe = 1/1/0)，Fe-poor (1/0.99/0.01)，の中空球状構造を単位粒子とする。土壌中のア

Fe-medium (1/0.9/ 0.1)，Fe-rich (1/0.5/0.5)の 4 種

ロフェンは，幅広い Si/Al 比の構造が存在し，類のアロフェンを用いた。フィチン酸の吸着実

一部が Fe に置換した形態も存在する。このよAl-rich アロフェン (Si/Al = 1/2)験(以下(ii))には，うな違いが，アロフェンによるリン酸の吸着量を合成して用いた。

の変化につながることが知られている。また，

遠沈管にアロフェンを秤量し，固液比 1:1000

アロフェンはリン酸イオンを多量に吸着するとなるように 0.01 mol/L 塩化カリウム水溶液

特性をもつことから，土壌に添加されたリン肥と，0.01 mol/L リン酸二水素カリウム水溶液(i)

料の作物利用・土壌蓄積などの動態に影響を与またはフィチン酸カリウム水溶液(ii)を合計 30える。リン肥料として土壌に添加される無機態

mL 添加した。添加したリン酸溶液の濃度は 0

リン酸の一部は，微生物などの作用によりフィ〜3 mmol/L で設定した(n = 2)。溶液の pH を 6.0

チン酸などの有機態リン酸に変化する。有機態に調整後，予備振とうを含め 25℃で 48(i)またリン酸は植物へ直接吸収されにくいため，肥料は 58(ii)時間反応させて，アロフェンにリン酸をの作物利用性が低下することが考えられる。

吸着させた。

本研究では，(i) アロフェンの構造の鉄置換

振とう後に遠心分離をおこない，上澄み液はがリン酸吸着量に変化を与える，(ii) 有機態リ

ICP 発光分光分析(SPECTRO ARCOS FHE22,

ン酸(フィチン酸：myo-inositol hexakisphosphate)

SPECTRO)でリン濃度(i)を，またはモリブデンの吸着量がアロフェンの Si/Al 比によって変化ブルー法でリン酸濃度(ii)を測定した。アロフェするという仮説を立てた。これらの仮説を検証

ンへのリン酸吸着量を求め，吸着等温線に回帰するために，さまざまな組成の合成アロフェン

した。リン酸吸着後のアロフェンは，洗浄およを用いたリン酸吸着実験と X 線分光分析を用

び凍結乾燥をおこない，あいちシンクロトロン

いて，吸着したリン酸の化学形態を明らかにす光センター BL6N1 において，P の K 吸収端ることを目的とした研究を実施した。

XANES スペクトルを蛍光法で測定した。

38

3.結果・考察(1) リン酸吸着等温線

30

鉄置換型アロフェンのリン酸吸着等温線を吸着量 (g-P/kg-allophane)25

図 1 に示す。それぞれの吸着等温線は，
2

Freundlich 型 吸 着 等 温 式 で 回 帰 で き た (R >0.99)。Fe-medium アロフェンを除き，アロフェン構造の鉄置換率の増加に伴って無機態リン

20
15
10

酸の吸着量が減少し，最も鉄置換率の高いアロ

5

フェン(Fe-rich)では，純粋アロフェン(Fe-free)0Fe-mediumFe-freeFe-poorFe-rich0

よりも 4 割程度減少した。したがって，アロフ

0.02

Fe-medium_Freundlich
Fe-free_Freundlich
Fe-poor_Freundlich
Fe-rich_Freundlich
0.04

0.06

0.08

平衡濃度 (g-P/L)

ェンの構造の鉄置換は，リン酸の吸着量を減少

図 1. 鉄置換型アロフェンを用いた無機態リン酸の吸着等温させることが明らかになった。Fe-medium アロ

線。エラーバーは標準偏差(n=2)を示す。

フェンは，合成時に鉄置換による X 線回折ピ

4ークの強度低下がみられず，構造が他の鉄置換
0.2型アロフェンと一部異なることが予想された。
Normalized xµ(E)

この構造の違いがリン酸吸着量の増加に影響3したと考えられる。
(2) X 線分光分析(P K-edge XANES)
鉄置換型アロフェン(Fe-rich)アロフェンの P
K-edge XANES スペクトルを図 2 に示す。すべ

0.1
2
0
2146

2148

2150

1
Allophane
1.50_Fe-rich
9.81_Fe-richての XANES スペクトルは，2152 eV 付近にピークが現れた。Fe 結合態リン酸の存在を示す

02145

pre-edge 領域のピークは，アロフェンの鉄添加

2150

2155

2160 2165
Energy (eV)

Ferrihydrite
6.65_Fe-rich
13.18_Fe-rich

2170

2175

2180

図 2. 鉄置換型アロフェン(Fe-rich)の P K-edge XANES スペク

量が多くなるほど強くみられた。

トル。凡例の数字は無機態リン酸の吸着量を示す。

線形結合フィッティングの結果から，preedge ピークが最も強い Fe-rich アロフェンで Al

4.まとめ

結合態リン酸が 7 割以上を占めた。この結果か

アロフェン構造内の置換した Fe は，Al より

ら，リン酸がアロフェンの Al と優先的に結合もリン酸との親和性が低く，リン酸の沈殿形成していることが明らかになった。

を阻害していることが明らかになった。土壌中

XANES スペクトルのピークの半値全幅を用

では組成や鉄置換の程度の異なるアロフェン

いた解析の結果から，鉄添加量の少ない Fe-が存在することから，黒ボク土におけるリン酸

poor アロフェンではリン酸の沈殿の形成が示の蓄積機構を解明するためには，アロフェンの唆された。一方，鉄添加量の多い Fe-rich アロ

構造の違いによる吸着量の違いを考慮するこフェンでは沈殿の形成は確認されなかった。

とが必要になると考えられる。

Fe-rich と Fe-free の吸着等温線の結果に 4 割程

今後は，フィチン酸吸着試料の XANES 分析

度の差が生じた要因として，リン酸の吸着に加31
P-NMR などの他の分光分析をおこない，
や，

えてリン酸の沈殿が形成されていることが考無機態および有機態リン酸の吸着機構をよりえられた。

詳細に分析することを計画している。

39

P08
局所耕うん法における人工マクロポア内の C02 および 02 動態：
土壌ガス計測システムの構築と評価
CO2 and 02 Dynamics in an Artificial Macropore for the Shaft Tillage Method:
Development and Evaluation of Soil Gas Measurement System
田崎小春 1・徳本家康 2・小宮秀治郎 3・登尾浩助 4・森由貴子 21

佐賀大学農学研究科・2 佐賀大学農学部

・3 Max Planck Institute for Biogeochemistry・4 明治大学農学部
要旨(Abstract)：

局所耕うん法の人工マクロポアは，土中と大気のガス交換に寄与することが予想される。本研究では，人工マクロポア内の CO2 および O2 動態を明らかにするため，ガス計測システムを構築・評価した。栽培実験において，人工マクロポア内の CO2 および O2 濃度を連続的に計測できた。
キーワード：局所耕うん法，人工マクロポア，CO2 ガス

Key words: Shaft tillage method, Artificial macropore, CO2 gas
CO2 ガス濃度を 15 分間隔で数日間計測した。

1.はじめに(2)土槽栽培実験

農地に人工的に作成した鉛直間隙（人工マクロポア）を適用する局所耕うん法は，部分耕起供試土と供試作物には，黒ボク土およびチン栽培法である。人工マクロポアは，土中と大気ゲンサイを用いた。透明アクリル土槽に風乾さのガス交換に寄与すると予想されるが，人工マせた供試土を乾燥密度 0.7 g cm-3 で充填し，土クロポアのような狭い空間における土壌ガス

槽下端から蒸留水を供給した。土槽中央に人工の計測手法は確立されておらず，報告事例はな

マクロポア（直径 1 cm，高さ 20 cm）を作成しい。本研究では，人工マクロポア内の CO2 およた。人工マクロポアにナイロンチューブ（外径び O2 動態を明らかにするため，土壌ガス計測

4 mm 内径 2.5 mm）を挿入し，循環計測システ

システムの構築および妥当性の評価を目的とした。 また，同システムを用いた栽培実験において，人工マクロポア内の CO2 および O2 ガ
ス濃度の挙動を報告する。
2.方法(1)土壌ガス計測システムの設計および評価

Fig.1 は，CO2 センサー（VAISALA 社製），

Fig.1 循環計測システムの概略図（APOGEE INSTRUMENTS 社製），
O2 センサー
電磁弁，ダイヤフロムポンプ，小型流量計を用いて構築した土壌ガス循環計測システムである。ポンプにより，土壌ガスを循環させて平衡時のガス濃度を計測した。また電磁弁を用いて，循環計測システムの気密性を高め，流路を制御した。気密性を評価するため，系内を N2 ガス，閉鎖系状態ので満たし（N2 フラッシュ作業）

Fig.2 栽培実験装置の概略図（左）とテンシオ
メータの挿入位置（右）40ムと連結させた。その後，人工マクロポア上部

21％に対して若干低いが，CO2 濃度との明瞭なにチンゲンサイの苗を移植した。循環計測シス

負の相関を確認できなかった。

量を 1 分間隔で自動計測した。
3.結果(1)計測システムの気密性

計測システムに N2 をフラッシュ後，ポンプ作。
動の有無における CO2 濃度を比較した（Fig. 3）（400
CO2 濃度が 0 から緩やかに実験室内の濃度

CO2 concentraion in the system(ppm)

テムを用いて CO2 ガス濃度，O2 濃度，ガス流

400

Pump ON

Pump OFF

300

200
thalf
Pump ON : 326 min
Pump OFF : 757 min

100

0
0

25

50

75

ppm）と平衡となったことから，システム内へ

100

125

150

175

Time (hour)の外気の流入が生じた。システムの妥当性を検Fig.3 N2 フラッシュ後の循環計測システム内討するため，システム内の CO2 濃度が実験室の CO2 ガス濃度の経時変化

内の半分（200 ppm）となる時間を thalf と定義

Table 1 ポンプ作動の有無における thalf およびし，栽培実験における計測時間間隔（1 分間）

土壌ガスの計測時間間隔/thalf。両ケーを thalf で割った値を評価した（Table 1）スにおいて，値が 1/100 を下回ったことから，
土壌ガス濃度の計測時間間隔に対して，外気のthalf (min)Obs. Time step / thalf

Pump ON326

0.0031

Pump OFF757

0.0013

流入は無視できると考えた。
5000

ガス濃度の計測

循環計測システムを用いた 1 分間隔の計測により得られた CO2 ガス濃度および O2 ガス濃度の経時変化を Fig.4 に示す。ポンプを作動さ

30
CO2
CO2

O2
O2
25

4000
20
3000
15

2000

せた時間にそれぞれの濃度が急激に減少する

O2 concentration (%)

CO2 concentration (ppm)(2)栽培実験による人工マクロポア内の土壌

10
7

9

11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
Day

現象がみられた。これは人工マクロポア内の空

Fig.4 循環計測システム内の CO2 ガス濃度お気がシステム内の空気により希釈されたこと

よび O2 ガス濃度の経時変化

ロポア内の土壌ガス濃度 C’の推定には，以下

6000
CO2 concentration (ppm)の補正式を用いた。
𝐶$𝑉!"#$ + 𝑉%&'$ ' − 𝐶( 𝑉!"#$
𝐶′ =
𝑉%&'$
ここで，C0 はポンプ作動直前のシステム内のガス濃度，C はポンプ作動直後のシステム内の

21.5

5000
21
4000
20.5
3000
CO2
CO2

20
7

ガス濃度，Vtube は循環計測システムのチューブ

O2
O2

2000

O2 concentration (%)に起因すると考えられた。計測値から人工マク

9

11

13

15

17

19

21

23

25

27

29

Day

内の体積，Vpore は人工マクロポアの体積を表す。
Fig.5 にそれぞれの推定値の経時変化を示す。

Fig.5 推定した人工マクロポア内の CO2 ガス
濃度および O2 濃度の経時変化[参考文献] 徳本家康・藤巻晴行（2021）：局所耕うん法にお栽培実験期間中の CO2 ガス濃度は，2500 ppm

ける吸水と下方浸透，日砂丘誌，67(2)：69-77

から 5500 ppm の間で変動した。O2 濃度は[謝辞] 本研究は，JSPS(課題番号: 20K15623)の助成を受けた

20.5 %から 21 %で変動した。大気中の O2 濃度ものである.ここに感謝いたします.

41

P09
降雨イベントにおける土壌硬度分布の影響を考慮した土壌水分変化の解析
Analysis of soil moisture changes
based on the effect of soil hardness distribution during rainfall event
江波戸宗大 1・南光一樹 2
1 農研機構農業環境研究部門・2 森林研究・整備機構 森林総合研究所
要旨(Abstract)

林地に隣接する放牧地でレーザー雨滴計により雨滴の粒径と速度を測定し，5 分ごとの雨量と運動エネルギーを算出・正規化して，降雨イベント中の分布の違いから土壌に対するインパクトを評価した。貫入式土壌硬度計を用いて土壌硬度三次元分布図を作成し，土壌水分センサを 6 地点に埋設して空間的な土壌水分変化を経時的に観測すると，土壌硬度が相対的に低い地点で深さ 20
cm の方が深さ 40 cm よりも体積含水率が高く，また，観測地点の中で差が一番大きかった。
キーワード：レーザー雨滴計, 降雨イベント, 土壌硬度分布, 土壌水分Key words: laser drop-sizing gauge, rainfall event, soil hardness distribution, soil moisture
1.はじめに

体積含水率の経時変化を測定した。

気候温暖化により線状降水帯やスーパー台

2021/7/6 にレーザー雨滴計を設置し(図 1 A),

風の襲来で，数年に一度と言われる「記録的短降雨イベントごとにレーザービームの受光幅

時間大雨情報」が連発されるようになった。発を通過する雨滴全ての粒径と速度を測定した

表基準は 1 時間あたり 80 mm 以上で，雨量だ(Nanko et al. 2006)。

けでなく破壊力も従来の常識を遙かに越える。
本研究は，①降雨の量だけでなく質について
も土壌水分のインプットとしての評価を行い，②土壌硬度三次元分布図を基にして調査圃場
の空間的な土壌水分変化を経時的に把握することで，今までに経験することがなかった大雨
に対する備えの一助となることを目的とする。
2.方法(1) 調査圃場
茨城県常総市の林地に隣接する放牧地 (65
図 1 茨城県常総市の調査圃場 (65 a の一部) の深さ 8 cm における土壌硬度水平分布図
貫入抵抗調査地点(×, 58 地点)，土壌水分セン
サ(EC-5) 埋設地点( ,①,②,③,④)，プロファイ
ル土壌水分計(UIZ-PR-2-4) 埋設地点( , ⑤,⑥)，レーザー雨滴計設置地点( , A)a)について，2021/6/11 に土壌物理性簡易診断
方法 (Ebato 2020)で貫入抵抗調査 (58 地点)を行い，深さ 60 cm までの土壌硬度三次元分布図を作成した (図 1; 深さ 8 cm だけ抜粋)。

(2) レーザー雨滴計測定データの解析方法

2021/9/27 に 土 壌 水 分 セ ン サ (Meter 社
EC-5) を深さ 20, 40 cm で 4 地点 (図 1 ①,

雨滴全ての粒径と速度から 5 分あたりの雨②, ③, ④)，2021/6/23 にプロファイル土壌水量と運動エネルギーを算出し，降雨イベント

分計(ウイジン社 UIZ-PR-2-4) を深さ 10, 20,

ごとに正規化して雨量と運動エネルギーを比

30 , 40 cm で 2 地点 (図 1 ⑤, ⑥)に埋設し、較した。今回は 2021/11/21 17:25 ～ 23:55 (642時間 30 分)と 2022/2/13 12:30 -～ 2022/2/14
5:15 (16 時間 45 分) について解析した。
3.結果と考察(1) 降雨イベントの解析
総雨量について，11/21 は 18.5 mm，2/13
は 23.5 mm であった。雨滴が全て同じ大きさ
で速度が同じであれば，雨量（量）と運動エネ
ルギー（質）の分布は等しくなるため，雨量と運動エネルギーを正規化して分布形状を比較することで質の評価を試みた（図 2）。11/21の場合は正規化すると降雨イベント前半で運動エネルギーが雨量を上回る分布形状になった。一方，2/13 の場合は運動エネルギーと雨量の分布形状がほぼ同じになった。雨滴の粒径と速度を解析することで土壌に対するインパ
クトについて評価が可能となった。
(2) 土壌水分の経時的変化
2/13 の降雨イベントについて土壌水分セン
サ埋設地点における体積含水率の経時変化を

図 2 各降雨イベントにおける 5 分ごとの経時的な雨量と運動エネルギーの正規化グラフ

比較すると(図 3)，深さ 40 cm は全ての地点で0.4～0.5 の範囲に収まり，水分が安定していた。一方，深さ 20cm では，深さ 40cmの推移を基準にすると，②は乾燥気味，④と⑥はほほ同じ，③,⑤ , ① の 順 で水 分が多い傾向になっていた。③は土壌硬度も相対的に低く，水分含量が高くなりやすい地

図 3 2022/02/13 12:00 ～2022/02/15 3:00 までのハイエトグラフと点であることが示された。 土壌水分センサ埋設地点における体積含水率の経時変化 埋設地点
は図 1 を参照
4.おわりに
今後の展開として、降雨イベントの解析回数
や土壌水分センサの埋設数を増やして土壌水分の変動を空間的・経時的に把握し、降雨（量と質）との関係を解析する。

参考文献等
Ebato M.(2020) Agricultural Information
Research 29(1): 24-39.
Nanko K. et al. (2006) Journal of Hydrology
329: 422-431.
謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費 JP21K05837 の助成を受けたものです。

43

P10
機械学習を利用した干拓地土壌の水分予測
Prediction of soil moisture in reclaimed land using machine learning approach
升田直希 1・平嶋雄太 2・宮本英揮 21

佐賀大学大学院農学研究科・2 佐賀大学農学部
要旨(Abstract)：

干拓地の農地環境データに基づき，機械学習を活用した線形回帰型の誘電率()予測モデルを構築
し，6，12，24，48 時間後の表層土中のの予測を行った。降雨開始直後および連続降雨時に予測結果の精度に課題が認められたが，それを除けば，測定値の変動傾向と概ね一致する予測結果が得られた。
キーワード： 機械学習，土壌水分，干拓地
Key words: Machine learning，Soil moisture，Reclaimed land
用データ，2021 年 1 月 1 日以降のものを後述す

1. はじめに
一般に，干拓地は，下層土中の塩分の遡上やる予測モデルの検証用データとそれぞれ定めた

海塩粒子の飛来等による塩害リスクを抱える。塩(Fig.1)。予測実施時刻を起点とし，P 時間後の表

分移動予測に多用される従来の数値シミュレーシ

層土中の-5 cm におけるを目的変数，K 時間前まョンにより，所定の境界条件下における結果を予での DM，T，RH，WS，I，DOY をそれぞれ説明変測できるが，未指定条件下に対する予測は不可数と定めたうえで，11 条件の K(= 0，2，5，11，17，能である。一方，IoT の導入により収集したビッグ23，35，47，71，95，119) に加え，4 条件の P(= 6，

データの活用法として，直近のデータの変化から

12，24，48)の全組み合わせ条件(計 44 種)におい次の事象を予測するデータ駆動技術の確立が期て 予測モデルを構築した。プログラミング言語と待されている。本研究では，機械学習を利用した

して Python を，機械学習用ライブラリとして scikit-

干拓土中の水分・塩分環境予測技術開発の前段

learn をそれぞれ利用し，線形重回帰による予測

として，表層土中の誘電率の予測を試みた。

を行った。検証用データのに対する予測値の R2

2. 実験方法

および RMSE に基づき，全予測モデルの予測精

長崎県農林技術開発センター・干拓営農研究度を評価した(Fig.1)。

室内の圃場を調査対象と定めた。圃場の-70 cm，3. 結果と考察-45 cm，-25 cm，-15 cm，-5 cm の計 5 深度に埋設測定された-5 cm のは，降雨と連動した変化をした TDR-315 センサ(Acclima)を CR216X データ示した。降雨時には上昇し，無降雨期間には低ロガー(Campbell Scientific)に接続し，見かけの誘電率()，地温(Ts)，バルク EC(b) の計 3 項目に加え，同一圃場内の気象観測システムより気温(T)，
相対湿度(RH)，風速(WS)，日射量(I)，降水量を 1時間間隔で測定した。これらのデータに基づき，降水量から実効雨量(DM)1)を算出した。
同一圃場における過去の調査結果 2)を踏まえ，本研究では，干天日が 37 日連続した後，すなわ
ち，2018 年 8 月 15 日～2021 年 12 月 31 日のデFig.1 機械学習による予測手順

ータのうち，2020 年 12 月 31 日以前のものを学習

44

Fig.2 (a)2021 年の-5 cm の誘電率()の測定値およびその予測値，降水量の経時変化と，(b)同年 8 月の拡大図

下する一般的な土中の誘電率の変化を示した(Fig.2(a))。また，の上限値は 8 月 11 日に記録された 37.4 であり，この水準に達した時，-5 cm における土壌水分が，近飽和状態であったと推察される(Fig.2(a)， Fig.2(b))。
予測されたは，降雨開始直後および連続降雨時を除き，測定値と連動した変化傾向を示した。
予測結果の一例として示した P= 6，K= 0(説明変数は 6 種×1=6)におけるは，降雨時に上昇し，Fig.3 各 K に対する予測精度

無降雨時に低下する変化傾向を示した(Fig.2(a))。

同一時刻で降雨開始直後の  を比較すると，P

また，8 月 12 日～8 月 14 日の連続降雨時には，が大きいほど，の予測値は測定値より小さくなっ

予測値が近飽和状態の測定値を大きく上回る 62.

た(Fig.2(b))。予測は予測対象時刻より前に行わ

9 まで上昇した(Fig.2(a))。この期間における DM は，れる。すなわち， P が大きいほど，より先の時刻を右肩上がりの上昇を示したため(図は割愛)の過予測対象とすることになる。予測実施時刻と予測

大評価現象は，DM と連動する線形重回帰モデル

対象時刻の間の降雨を，予測結果に反映できなに起因するものであると考える。類似した過大評

い予測手法であるため，P が大きいほど，降雨直価現象は，K＝35(説明変数は 6 種×36=216)のよ

後のを過小予測する点に留意する必要がある。

うに，K を増大させた場合においても確認された

4.おわりに(Fig.2(a))。この事実を踏まえ，R2 および RMSE に

機械学習による線形回帰型  予測モデルの有基づき，P= 6 における各モデルの予測精度を比効性を検討した結果，降雨開始時直後と連続降較した結果，K= 35 の予測精度が最良であり，K を

雨時を除き， の変動傾向を概ね予測できた。今それより大きくしても精度向上は認められなかった

後は，上述の期間の予測精度の向上を図るため(Fig.3)。P= 12，24，48 についても同様に解析したに，予測モデルの更なる改良を行う予定である。

結果，P= 12 では K= 35，また P= 24 および P= 48

謝辞：長崎県農林技術開発センター・干拓営農研究室の助力を得て本研究を実施した。ここに記して謝意を表す。
引 用 文 献:1)鈴 木 雅一,小 橋 澄 治(1981):.砂 防 学 会 誌,34(2):1626,2)平嶋ら(2020):.農業農村工学会論文集,88(1): I_21-I_28

では K= 17 における予測精度がそれぞれ最良であった(Fig.3)。

45

P11
火山灰斜面における高速中性子数の経年変動
Long-term change in fast neutron counts on tephra-covered hillslope
平嶋雄太 1・徳本家康 2・中村真也 3・宮本英揮 21

鹿児島大学大学院連合農学研究科・2 佐賀大学農学部・3 琉球大学農学部
要旨(Abstract):

COSMOS を利用して火山灰斜面上の高速中性子数(N)の経年変動を観測し，TDT センサによる体積
含水率()と比較した。降水が多い夏季に，TDT センサによる は高い水準を示し，逆に COSMOS による
N は低調な水準にあった。両法によるには異なる挙動が部分的に認められたものの，N と との相関関係に基づく面的な の観測手法の実用化に資する有益な知見を収集できた。
キーワード： COSMOS，体積含水率，高速中性子
Key words: COSMOS，Volumetric water content，Fast neutron
1. はじめにラウンドの中性子の変動による効果も，補正する

土中への雨水の浸透を誘引とした斜面崩壊が必要がある 2)が，その標準観測点が我が国にはな頻発している。土砂災害警戒情報の判断基準としいため，ニュートロンモニターの観測値のデータて，土壌雨量指数が活用されている。しかし，全ベース 3)を活用して，スイスの中性子データに基国一律でマサ土固有のモデルパラメータを指数

づき NH を補正して高速中性子数(N)を算定した。

計算に与えることの是非，つまり実際の地質条件

火山灰土を供試土とした吸引法により，と  とのを考慮する必要性が指摘 1)されている。本研究で経験式を求め(式は割愛)，それに基づき TDT セ

は，半径 330 m 以内の土壌水分量観測できる宇ンサで観測したを へ変換した。 2018 年 5 月 28

宙線土壌水分観測システム(COSMOS)2)を活用し，日～2022 年 4 月 1 日を解析対象とした。

火山灰斜面の土壌水分量の推定と，その変動傾

3. 結果と考察
N は  の変化と連動した(Fig.2)。降水期間に向を対土壌水分センサの観点から明らかにすることを試みた。

TDT センサにより観測した全深度の が急増し，

2. 方法

特に，降水量が大きい夏季(6 月～8 月)に は高い水準を維持した(Fig.2(a))。同一期間の N は，

大気圧センサを搭載した中性子検出器専用データロガー(Hydroinnova)および高速中性子検出器(Hydroinnova)を火山灰斜面の尾根(熊本県阿蘇郡)に設置し，それらと同一地点の深さ 10 cm，30 cm，50 cm に TDT センサ(Acclima)を水平に埋設した(Fig.1)。また，雨量計(Climatec)および温湿度計(Sensirion)を火山灰斜面に設置した。高速中性子数(NH)，大気圧(Patm)，気温(T)，相対湿度(RH)，見かけの誘電率()，降水量をそれぞれ 10
分間隔で観測し，Patm，T，RH，の 1 時間平均値
を，NH および降水量の 1 時間積算値をそれぞれ算定した。既往の研究 2)に倣って，NH を Patm，T，

Fig.1 COSMOS の観測領域と最大傾斜角()の分布

RH に基づいて補正した。太陽活動によるバックグ

46

Fig.2 (a)TDT により観測した体積含水率( )および COSMOS により推定した の 12 時間平均値および降水量の 12 時間積算値，(b)補正した高速中性子数(N)の 12 時間平均値の経時変化とは逆に低水準で推移し，N ととの逆相関関係が認められた(Fig.2(b))。
COSMOS による N と表層近傍の に，一定の相関性が認められた(Fig.3)。同一 条件におけるN のばらつきが大きいため，(1)式からややずれたN の分布となった。 に対する N の変化量は比較的小さく，また各深度の と N との相関係数(R)は低調な水準にあった(Fig.3)。しかし，深さ 10 cm のR は，他の深度のそれと比して大きかったことから，
Fig.3 TDT により観測した体積含水率( )の 12
時間平均値と補正した高速中性子数(N)の 12 時間平均値との関係

本研究では，試行的に深さ 10 cm の と N に基づいて，(1)式中の観測地点固有のパラメーターN0を推定した(Fig.3)。
(1)式に基づいて推定した COSMOS による は，
降水量が大きい夏季に高い水準を示した

4. おわりに
COSMOS による斜面の N 観測を通して，土壌
水分センサで測定した と N との関係を見出すと(Fig.2(a))。とりわけ，深さ 10 cm の TDT センサによ

ともに，点と面の挙動の差異を明らかにすることがる と比して，COSMOS のそれは高い値を夏季にできた。今後は，TDT センサによる の観測点を示 し た 点 が 興 味 深 い (Fig.2(a)) 。 本 研 究 で は ，
TDT センサと COSMOS を同一地点に設置したが，尾根の をピンポイントで測定した TDT センサに

斜面全体に拡張するとともに，N‐  関係をよく表す(1)式の修正式を検討し，COSMOS による斜面のの観測精度向上に努める予定である。

よる  と比して，その点から南北に広がる急斜面

謝辞: 熊本県および南阿蘇村の助力を得て本研究を行った。ここ

上をも網羅する COSMOS による が高い値を示に記して謝意を表す。
参考文献: 1) 岡田(2007): 土と基礎, 55-9(596), 4-6., 2) Zreda et

したことは，点と面の土壌水分量の量的変動傾向

al. (2012): Hydrol. Earth Syst. Sci., 16, 4079-4099., 3) NMDB: theの差異，換言すれば，周辺領域の  がより高い状

neutron

態にあったことを示すものと考える。

monitordatabase.

https://www.nmdb.eu/.(2022/9/13).

47

Available

atP12
M5Stamp Pico を利用した安価な遠隔観測システム
Low-cost remote monitoring system using M5Stamp Pico
宮本英揮 1・森永竜希 1・升田直希 2・平嶋雄太 11

佐賀大学農学部・ 2 佐賀大学大学院農学研究科
要旨(Abstract)

M5Stamp Pico を利用した安価な StampBoard を開発し，SDI-12 センサを含む各種センサを接続して水田環境観測試験に用いた。Wi-Fi 通信が不安定化することによる欠測が稀に認められるものの，それが許容され得る用途に限定すれば，StampBoard は実用的な多点観測ツールになり得ると考える。
キーワード： M5Stamp Pico，観測，Google ドライブ
Key words: M5Stamp Pico, Monitoring, Google drive
た電力を，12V から USB 供給電圧(5V)に降圧し

1. はじめに
データ駆動型技術の開発が進むなか，農業おて電力供給を行う仕様となっている。SD カードによび土木関連分野においても，IoT を利用したフ保存されたデータは，Wi-Fi 通信を介して Google

ィールド環境データの収集が盛んに行われ始め

ドライブ等のクラウド上に定期的にアップロードし，ている。これまで，フィールド観測には，高い堅牢

グラフ化することが可能である。StampBoard を性と省電力性を備えた高額な海外製データロガ

web サーバーモードに変更すれば，スマートフォーが多用されてきたが，そのポテンシャルを最大限発揮させるケースは稀で，むしろ単純なデータ取集装置としてそれを利用する，いわゆる，オー
バースペックのデータロガーのユーザーが多い。
近年，海外製データロガーの価格が高騰する中，特に，多地点でフィールド観測を行う場合には，多くのデータロガーを利用する必要があり，高額な備品費が研究開発の自由度を下げる要因になっている。本研究では，M5Stack 社の M5Stamp
Pico を利用した安価な観測システムとその制御用

Fig.1 StampBoard の外観

スマホアプリを開発し，水田環境観測においてその有効性を検証した。
2. StampBoard の仕様
基板作製サービス(JLCPCB 社)に依頼して作製した縦 6.5cm×横 8.5cm のプリント基板上に，各種センサの接続用ターミナルブロック(I2C×3ch，SDI-12 × 4ch ， UART × 1ch) ， セ ン サ の 制 御 用
M5Stamp Pico，データのバックアップ用 SD カード
ス ロ ッ ト 等 を 取 り 付 け た (Fig.1) 。 以 後 ， こ れ を
StampBoard と称す。この StampBoard 上の M5
Fig.2 スマートフォン用無料アプリ

Stamp Pico には，3W ソーラーパネルにより発電し48

ン上で，SDI-12 のアドレス設定，観測間隔の変更，
SD カード内データのダウンロード等を簡単に行うこともできる(Fig.2)。なお，StampBoard の詳細は,EMS engineering の HP1)を参考にされたい。
3. 実験方法
2022 年 6 月 5 日(DOY 155)に，佐賀大学農学部水田の-5cm および-10cm に TDT センサ(Acclima 社)を埋設するとともに，高さ 2 m に固定した通風シェルター内に温湿度・大気圧センサ(SHT3

Fig.3 誘電率(ε )と降水量の経時変化

0，BMP280)および CO2 センサ(SGP30)を，また高さ 1.5 m に光センサ(U021)を設置した。これらのセンサを用いて，地温(Ts)，見かけの誘電率(ε)，
バルク EC(σb)，気温(T)，相対湿度(RH)，大気圧，CO2 センサおよび光センサの出力値を 10 分間隔で観測し，約 100 m 離れた屋内の Wi-Fi ルータ
ーを介して Google ドライブ上に全データをアップロードした。気象庁 HP より，佐賀県佐賀市の 1 時

Fig.4 地温(Ts)とバルク EC(σb)の経時変化

間降水量も入手した。本研究では， 2022 年 8 月
4 日(DOY 215)までのデータを解析対象とした。
4．結果と考察StampBoard を利用した観測システムにより， 各
種データを遠隔地で取得・閲覧することができた。
水田を湛水状態に維持していたため，εは，降雨によらず 30~35 の高い水準にあった(Fig.3)。σb は，
時間とともに，右上がりのステップ状の上昇を示した(Fig.4)。Ts および T は，日中に上昇し，夜間にFig.5 気温(T)と相対湿度(RH)の経時変化

低下する日変化を繰り返しながら，漸増した(Fig.4，
Fig.5)。一方 RH は，Ts および T と負の相関を示

境下においても，安定的に動作していた。

した(Fig.5)。また，ガスセンサおよび光センサの出

5. おわりに

力値も，安定的に取得できた(図は割愛)。

StampBoard には，改良の余地が認められるもデータの欠測が若干数認められたものの，概のの，Amazon.com で最新版の Stamp Board 4 をね安定的にデータを収集することができた。解析

1.75 万円で購入できるという価格の安さを考慮す

期間内には，データロガーと Wi-Fi ルーターとのれば，野外や施設内の多点観測ツールとして有無線通信の寸断に起因する 10～20 分の欠測が，用である。用途に合った機器を選択するためには，

不 定 期 で 確 認 さ れ た (Fig.3 の 点 線 ) 。 特 に ，安価なツールの選択肢が多いほどよいと考える。

DOY199～200 の降雨時に約 2 時間の欠測期間

参考文献

が 2 度認められた。これは，降雨による通信障害

1) EMS engineering HP. Available at https://sites.google.com/v

が原因である。しかしながら，解析期間内の欠測

iew/emsengineering. (2022/9/2)

率は約 0.88 %と比較的小さく，夏季の高温多湿環

49

P13
LPWA 通信を利用した遠隔土中観測システム
Remote soil monitoring system using LPWA communication
森永竜希 1・升田直希 2・平嶋雄太 1・宮本英揮 1
1 佐賀大学農学部・ 2 佐賀大学大学院農学研究科

要旨(Abstract)：
LPWA(Low Power Wide Area)通信用の Sigfox Breakout Board と M5stack 社の IoT 開発ボードを組み合わせた測定システムに TDT センサを接続し，地温，見かけの誘電率，バルク EC の 3 者を 20 分間隔で測定する遠隔土中観測システムを開発した。開発したシステムを水田に設置し，前述の 3 項目の観測を行ったところ，既存の高額な観測システムと遜色のない測定値を安定的に取得できた。
キーワード：LPWA 通信, 土壌水分センサ，モニタリング
Key words: LPWA communication, Soil moisture sensor, Monitoring/日である。1 項目あたりの容量が 4 byte であった

1. はじめに
遠方の野外観測データをリアルタイムで収集すため，本研究では先述の 3 項目(T，，b)の測定

る際，測定・通信システムを利用する必要がある。

データを Sigfox Backend Cloud を介して Google

その有力な手段の 1 つとして，近年，LPWA(Lowspread sheet に記録することとした(Fig.2)。なお，

Power Wide Area)と呼ばれる省電力型遠隔通信

Sigfox の初年度分の通信料(1400 円/年 1))は，ボを利用したモニタリング技術の開発と，それの農ード購入代金(5,194 円)に含まれる。

業分野への応用がすすんでいるものの，土壌関
連分野における適用事例は少ない。本研究では，
LPWA 通信の 1 つである仏国 Sigfox 社の LPWA
通信を利用した土中観測システムを自作し，その有効性を検証した。
2. 観測システム
SDI-12 型センサの接続用端子台，センサの制
御用 Atom Lite (M5stack 社)，LPWA 通信用
Sigfox Breakout Board (Sigfox 社 ， BRKWS01

Fig.1 測定システムの概要

RC3)，データ記録用 SD カードスロット等を，ブレッドボード型ユニバーサルプリント基盤上に取り付
け，防水アンテナを取り付けた防水・防塵開閉式
プラボックス内にそれを固定した(Fig.1)。5W ソー
ラーパネルにより発電した電力を鉛畜電池に蓄電するとともに，DC/DC コンバータを介して 12V から5V に降圧したうえで基盤に給電することとした。
地温(T )，見かけの誘電率( )，バルク EC(b)の3 者を測定するために，端子台に TDT センサ(Acclima 社)を接続した。Sigfox による最大通信

Fig.2 遠隔測定の概要

容量は 12 byte/回であり，最大通信回数は 140 回

50

3. 実験方法
佐賀大学農学部水田内の-5cm に埋設した TDT
センサによる T，，b を，先述の LPWA 観測シス
テム(Fig.1，Fig.2)を利用して 20 分間隔で測定し，Google spread sheet 上に記録するとともに，同一
圃場内に設置された気象観測システム(Campbell
Scientific 社)による測定結果と比較した。気象庁
HP より，佐賀県佐賀市の 1 時間降水量も入手した。自作観測システムを設置した 2022 年 6 月 16日(DOY 166)から 2022 年 7 月 18 日(DOY 196)を

Fig.3 誘電率( )と降水量の経時変化解析対象とした。
4．結果と考察LPWA 観測システムにより， と T の観測データを得ることができた。水田は湛水状態で管理されたため，自作システムによる  は気象観測システ
ムによるそれと同様に，降水にかかわらず高い水準で維持された(Fig.3)。一方，T は日中に上昇し夜間に低下する一般的な日変化を繰り返しながら，右肩上がりの上昇傾向が認められた(Fig.4)。
TDT センサのバージョンの差異が原因で，両シFig.4 地温(T )とバルク EC(b)の経時変化

ステムによるb の挙動に差異が認められた(Fig.4)。

度があるものの，観測システムの構築に要するハ自作システムで観測されたb は，時間経過とともード代金・通信料が比較的安価であること，またに階段状に 2 段階で増加したのに対し，ウェザー

LPWA 通信の人口カバー率は 100 %に近いこと

ステーションで観測されたそれは，日変化を繰りなどから，測定項目を厳選すれば，広大な山野に返しながら，右肩上がりの上昇を示した(Fig.4)。

分散配置したセンサデータを一括収集できる利TDT センサには，小数点以下の出力桁数の異な点を活かした新たな調査・研究を実現できよう。

る複数のバージョンが存在し 2)，気象観測システ

5. おわりに

ムには小数第二位まで出力できるものが，自作シ

LPWA 通信に対応した土中観測システムを開発

ステムには小数第一位まで出力できるものがそれし，水田においてその動作検証を行った。観測項

ぞれ接続されていたことが，後日，発覚した。先述

目は 3 項目に限定されたものの，安定的にそれらのb の変化傾向の差異も，観測システムではなくを取得できた。今後は，多地点に自作システムをセンサ側に起因する問題であると考える。

設置して，その特徴を活かした調査研究を行う予

観測期間を通して，LPWA 観測システムによる定である。

データの欠測は認められなかった。ゲートウェイ

参考文献

端末に集約する既存のセンサネットワークの場合，

1)sigfox buy: Buy connectivity. Available at https://buy.sigfo

ゲートウェイとセンサノードの間の通信エラーによx.com/buy. (2022/9/12), 2)クリマテック株式会社:CACC-SEる欠測が起こり得るが，本観測システムではそれ

N-SDI TDT 土壌水分センサー Available at https://www.wが起こり得ない。LPWA 通信では，送信できるデ

eather.jp/products/soil/moisture/cacc-sen-sdi. (2022/9/12)

ータの容量や 1 日あたりのデータ送信回数に限

51

P14
土壌の赤外領域吸収スペクトルを用いた土壌物性値の簡易推定法の構築
Estimate Soil Properties using Infrared Absorption Spectra of Soils
関口覧人 1, 2・濱本昌一郎 1・二瓶直登 3・市橋泰範 4・西村拓 1
1 東京大学大学院農学生命科学研究科・2 森林研究・整備機構・3 福島大学食農学類・4 理化学研究所バイオリソース研究センター

要旨（Abstract）
土壌物性値の測定は，多くの時間的・労働的な労力を必要とする。本研究では，簡便に測定を行える土壌の赤外領域吸収スペクトルデータを用いた土壌物性値の簡易推定法の構築を行った。
その結果，赤外領域吸収スペクトルから土壌物性値の推定は有効な手法であることが示された一方で，構築したモデル式の精度向上が今後の課題として挙げられた。
キーワード：土壌物性値，FTIR，赤外領域吸収スペクトルKey words: Soil Properties, FTIR, Infrared absorption spectra
1.はじめにおよび貫入深を測定した。硬度および貫入深さは 3 反復，それ以外の物性値は 1 反復で測定

土壌の物理化学特性の測定は，サンプル収集や測定等に多くの時間的・労働的な労力を必要した。

とする。そこで，近年では，簡単に測定ができ

赤外領域吸収スペクトルの測定は，る土壌のスペクトルデータを用いた土壌物性

IRTracer-100 および QATR 10（SHIMADZU）

値の簡易測定に関する研究が多く行われていにより行った。凍結乾燥した土壌試料を粉末にるが，国内土壌を対象に土壌物理性をスペクト

し，1 サンプルにつき 3 反復で測定した。
全 135 サンプルの土壌試料データを R ソフ

ルデータから推定した例はほとんどない。
そこで本研究では，日本全国から採取されたトウェアを用いて，7:3 でトレーニングデータ

土壌サンプルの赤外領域吸収スペクトルデーとテストデータに分割した（トレーニングデー

タを用いて，土壌物性値を簡易的に推定できる

タ；90 サンプル，テストデータ；39 サンプル，モデル式を作成することを目的とした。

データ欠損；6 サンプル）。スペクトルデータ

2.方法

は、トレーニングデータの波数データの平均値

土壌試料は，北海道大学，福島県農業総合セを用いて，ピーク検出を行った（図 2）。モデ

ンター，新潟農業総合研究所，農研機構東北農ル式の構築は，検出されたピークのうち，ノイ業研究センター，三重大学および九州大学附属ズ等を考慮して指紋領域（<1300 cm-1）の波数のダイズ栽培圃場（計 6 か所）
より採取した（図を用いて行った。検出されたピーク波数から R

1）。各圃場で，無施肥区，化成肥料施用区，牛ソフトウェアによる重回帰分析を行いモデル

糞施用区および無栽培区の 4 処理区（3 反復）式を作成した。モデル式の精度は，テストデーを設けた。2021 年のダイズ開花期（8 月上旬）

タを用いて相関係数（R2），二乗平均平方根誤に，各処理区から 100 cc および 50 cc サンプ

差（RMSE）および平均絶対値誤差（MAE）

ラーを用いて不攪乱試料および攪乱試料を採により評価した。

取した（計 135 サンプル）。

3.結果

土壌物性値は，飽和透水係数，乾燥密度，間

ピーク検出の結果，418，524，690，777，

隙率，保水性（pF1.8 および pF3）
，平均重量912，1001 cm-1 がピーク波数として検出され直径，全炭素・全窒素量，平均硬度，最大硬度た。モデル式のトレーニングデータでのフィッ

52

ティングの結果を表 1 に示す。相関係数は，全よび間隙率の相関係数が高かった一方で，透水

炭素量および全窒素量が最も高く，ついで乾燥係数および保水性の相関係数は低かった。この

密度および間隙率が高かった。すべての物性値ことから，土壌の水理特性にかかわる物性値のにおいて，ほとんどの場合，実測値と予測値の推定精度の向上には，モデル式の改良や他の物

誤差は 5 %以内に収まった。

性値を用いたペドトランスファー関数によるテストデータとのフィッティング結果を推定が必要であると考えられる。

表 1 に示す。RMSE および MAE はすべての4.おわりに物性値でトレーニングデータに比べて大きく

本研究の結果から，土壌の赤外領域吸収スペ

なり，データのばらつきが大きくなった。トレ

クトルの指紋領域のピーク波数を用いた土壌

ーニングデータおよびテストデータのどちら

物性値の推定は有効であると言える。しかし，も，pF1.8 のみモデル式は有意ではなかった

モデル式の精度が十分に高いとは言えず，モデ（p<0.05）。すなわち，pF1.8 はスペクトルデ

ル式の精度向上が今後の課題として残る。

ータからでは推定できない可能性が示された。

謝辞

全炭素量および全窒素量以外の物性値では，相本研究は内閣府ムーンショット型農林水産研究開発事業（管関係数がトレーニングデータよりも高くなっ

理法人：生研支援センター）および科研費 19H00958 の補助た。特に，保水性，MWD および平均硬度の相を受けた。ここの記して謝意を表します。

関係数は 2 倍程度向上した。また，乾燥密度お

図 1 土壌採取地点

図 2 検出されたピーク波数
表 1 モデル式の精度評価

Training Data

Test DataR2

p value

MRSE

MAE

R2

p value

MRSE

MAE

Ksat

0.329

***

4.03E-03

2.86E-03

0.495

**

4.21E-03

3.22E-03

Bulk Density

0.521

***

1.20E-01

9.66E-02

0.756

***

1.13E-01

9.54E-02

Porosity

0.495

***

4.42E-02

3.58E-02

0.748

***

4.23E-02

3.51E-02

pF1.8

0.125

+

4.23E-02

3.47E-02

0.384+

4.27E-02

3.65E-02

pF3.0

0.201

**

3.67E-02

2.92E-02

0.476

**

3.38E-02

2.66E-02

Total C

0.623

***

7.23E-01

5.64E-01

0.567*

1.27E+00

7.14E-01

Total N

0.608

***

4.70E-02

3.70E-02

0.479

**

9.94E-01

5.07E-02

MWD

0.364

***

3.93E-01

2.80E-01

0.632

***

3.72E-01

2.92E-01

Ave. Hardness

0.241

***

4.71E+02

3.53E+02

0.486

**

4.79E+02

3.44E+02

Max. Hardness

0.325

***

6.95E+02

5.46E+02

0.615

***

7.07E+02

5.69E+02

0.344***
8.04E+00
6.36E+00
0.424**
1.15E+01
表中の記号は，p 値の範囲を表す(***:<0.001, **:0.001-0.01, *:0.01-0.05, +:>0.05)。

8.70E+00

Penetration Depth

53

P15

間断灌漑においてイネ根の通気組織の発達が温室効果フラックスに与える効果
Effect of Aerenchyma of Rice Roots on Greenhouse Gas Fluxes under Intermittent Irrigation
関航太郎 1・後藤優治 1・土井俊弘 1・登尾浩助 2
1

明治大学大学院農学研究科・2 明治大学農学部
要旨(Abstract)：

イネの間断灌漑による栽培においてイネ根の通気組織が温室効果フラックスに与える影響を乾燥時と入水時で比較した。乾燥時は根の間隙率（=通気組織面積/根断面積）が高いほどメタンおよび亜酸化窒素フラックスが増加したが，入水時は根の間隙率が高いほどこれらのフラックスは減少した。一方で通気組織面積とフラックスには有意な相関がみられなかった。
キーワード： 温室効果ガス，水田，間断灌漑，通気組織
Key words: Greenhouse Gas, Paddy Field, Intermittent Irrigation, Aerenchyma
1.はじめに
農業由来の温室効果ガスとしてメタン(CH₄)と亜酸化窒素(N₂O)があげられる。CH₄は国内の総排出量の 42%が水田から排出されている¹。
CH₄排出削減策として湛水を維持せず一定期間ごとに入水する間断灌漑を実施すると土壌中の CH₄が酸化されて CH₄排出が減少する。一方で，間断灌漑によって土壌の酸化と還元の状態が繰り返されることによって N₂O のフラックスが増加することが報告されている。水田に
図 1 イネ根の通気組織(赤色)

おいてイネはプログラム細胞死によって生成される通気組織（破生通気組織）を介して根端部や根圏に空気を送り込むこと²や大気-土壌とガスフラックス測定を行った。本実験では栽間のガス交換が生じることは知られている³が，植密度を 25 cm×25 cm とし，
1 本植えとした。

根の通気組織‐大気間のガス交換に着目した

定植後 1 週間は湛水状態を維持し，その後は間研究は少ない。そこで間断灌漑下で栽培したイ

断灌漑として 5 日に一度地表面まで入水し，同ネが入水した状態と乾燥している状態での根時に日減水深が 2.5 cm となるよう地下から排の通気組織が温室効果フラックスに与える影水を行った。測定前後の入水日は 8 月 5, 10, 15

響を調査した。

日であった。

2.実験方法(2) 測定方法(1) 環境条件

8 月 7 日の時点で生育が平均的な株を 3 株選

黒ボク土が充填された 2 m 立方のライシメ

定し測定に用いた。温室効果ガスは 8 月 7 日とーターを用いてコシヒカリを 2019 年 5 月 15

15 日にクローズドチャンバー法を用いて採取日から 8 月 16 日まで栽培し，出穂期に根採取した。このとき植物体からの放出をのみを測定

54

するため地表面を発泡スチロールとビニール
CH₄-flux (mg-CH₄ m¯² h¯¹)40.0

で覆い，植物体のみ露出するようにした。採取したガスは Agilent 社製 6890N ガスクロマトグ
ラフィー(FID・ECD 付)を用いて CH₄と N₂O を分析した。根は 16 日にイネを掘り取り，地表面から 1 cm 付近で各株 5 本ずつ切断すること◇8月15日(入水)y = -2.520x + 127.15
R = -0.9989**

20.0

0.0
○8月7日(乾燥)y = 1.080x - 43.766
R = 0.9885*-20.0で採取した。その後樹脂包埋処理により断面を-40.0

固定したのち染色し画像解析ソフトを用いて

0

20

40

60

80

根断面の間隙率 (％)

面積を算出した。評価する項目は根の断面積，

図 1 根断面の間隙率と CH₄のフラックス

通気組織の面積，間隙率(=通気組織面積/根断(**は p<0.05，*は p<0.1 を示す)

面積)，根数とした。
3.結果
N₂O-flux (mg-N₂O m¯² h¯¹)1.0(1)環境条件
ガス採取時における酸化還元電位の平均は乾燥した状態である 8 月 7 日が 186 mV，入水した 15 日が 160 mV とどちらも酸化状態であった。入水から 12 時間後に酸化還元電位が 60
mV 前後と最も低くなったが，この間断灌漑条◇8月15日(入水)y = -0.032 x + 1.462
R = -0.9196

0.5

0.0
○8月7日(乾燥)y = 0.061x - 2.622
R = 0.9314

-0.5

-1.0

件下では土壌が酸化状態であったと考えられ

0

20

40

60

80

根断面の間隙率(％)

た。

図 2 根断面の間隙率と N₂O のフラックス(2) 根断面と CH4・N2O のフラックス
根断面の間隙率は CH₄のフラックスと有意とが知られているので，間隙率の高い株は乾燥な線形関係を示した(図 1)。乾燥している状態

時でも土壌が相対的に嫌気的で温室効果フラでは間隙率が高いほど CH₄のフラックスは増

ックスが増加し，入水時には根圏に酸素を供給加し(p<0.1)，入水後では間隙率が高いほど CH₄

しやすくなったため温室効果フラックスが減のフラックスは減少した(p<0.05)。また N₂O の少したと考えられた。間断灌漑において根の発フラックスも CH₄と同じ傾向を示したが有意達過程が温室効果ガスフラックスに与える影ではなかった(図 2)。根断面積または通気組織

響をさらに明らかにする必要がある。

面積とフラックスには有意な関係は見られな
参考文献

かった。

¹国立環境研究所(2022)，日本国温室効果ガスインベントリ報
告書，2-7．
²山内ら(2012)，植物の通気組織形成過程におけるメタロチオ
ネインの組織特異的な発現制御，生化学，第 84 巻第 10 号，857-862．
³八木一行(2003)，土壌生態系からの微量ガス発生と大気環境，
土壌の物理性，vol.94，p.21-31．

4.考察
本実験の結果からイネの間断灌漑での栽培
において出穂期では通気組織が発達している
株ほど CH4 ・N2O のフラックスが乾燥条件では増加し，入水条件では逆に減少した。イネ根の通気組織は湛水条件であるほど発達するこ

55

P16
砂質土壌における貫入抵抗・土壌水分・クロマツ生育の面的な評価方法の検討
A method for areal evaluating penetration resistance, soil moisture, and blackpine growth in sandy soil
渡辺賢太 1・石川友子 1・江波戸宗大 21 茨城県農業総合センター鹿島地帯特産指導所・2 農研機構

農業環境研究部門

要旨(Abstract)
切り枝用クロマツほ場における生育項目（樹高，葉色）および土壌物理項目（貫入抵抗，含水率）について，位置情報に基づく空間補間により各調査項目の水平分布を推定した。その水平分布を
六角グリッドごとに整理し，各調査項目の関連性を決定木分析により解析した。その結果，相対的に含水率が高い地点では葉色が薄くなり，樹高が低くなる一方，含水率が低い地点では貫入抵抗がクロマツの樹高生長に影響することが示唆された。
キーワード：空間補間，貫入抵抗，含水率，決定木分析
Key words: Interpolation, Penetraion Resistance, Soil Moisture, Tree Analysis
年 2 月にクロマツ苗を定植し，栽培管理は農家

1.はじめに茨城県神栖市では，正月飾り用クロマツ栽培

慣行で行った。生育調査は 2021 年 9 月 27 日が盛んである。クロマツ栽培は定植から収穫まに 52 地点で実施し，各地点 6 株について樹高での 3 年間の栽培期間中に生育ムラが生じると葉色（水稲用カラースケール）を調査した。

ことが生産上の課題となっている。

土壌調査は同年 9 月 13 日（収穫前）に 51 地

これまでの点調査から，生育不良地点では生点，11 月 24 日（収穫後）に 65 地点で実施し育良好地点と比較して土壌の貫入抵抗が高く，た。貫入抵抗はデジタル土壌硬度計（大起理化

飽和透水係数が低くなっており（渡辺ら，

DIK-5532）を用いて，深さ 60 cm まで 1 cm 毎

2021）
，クロマツの生育には土壌物理性が関与に測定した。含水率は TDR センサー（Climatec

していることが明らかになっている。しかし，

CACC-TDR-315H）のロッドを深さ 10 cm 程度

この結果はほ場の代表地点のみの調査であり，まで挿して瞬時値を測定した。なお，土壌調査

ほ場全体の生育や土壌物理性の均一性につい

日前の降雨日および降水量は，9 月 9 日に 23.0ては未検討である。一方で，生育量や土壌物理

mm，
11 月 21 日に 1.5 mm，11 月 22 日に 27.0 mm性について位置情報に基づく面的な診断方法であった。生育および土壌調査時には GNSSが近年確立されつつある（Ebato, 2020）。そこレシーバー（GAMIN eTrex 22x）により位置情で，本研究では，クロマツ栽培ほ場全体の生育報を取得した。

や土壌物理性の水平分布を定量的に推定する(2)分析・解析方法

とともに，各調査項目の推定水平分布を比較し，各調査項目について，点データから不規則三

クロマツの生育に関与する土壌物理性の影響

角網法により空間補間を行い，水平分布を取得を明らかにすることを目的とした。

した。調査ほ場に合致するよう 6 m 間隔の六角

2.方法

グリッドを作成し，各調査項目の水平分布につ(1)生育および土壌調査

いて六角グリッド毎に平均値を算出した（図調査は，茨城県神栖市現地ほ場（土性：砂質

1(A), (B), (C)，葉色については省略）。得られた未熟土）約 28 a で実施した。当該ほ場は，2019

グリッド毎の平均値について，樹高および葉色

56

を目的変数とし，貫入抵抗値および含水率を説た（図 3）。以上のことから，相対的に含水率明変数とする決定木分析を行った。なお，ほ場が高い地点では葉色が薄く，樹高が低くなる一北側と南側で定植時に樹高が異なっていたこ方，相対的に含水率が低い地点では，貫入抵抗とから，定植苗の影響を排除するために，解析がクロマツの樹高生長に影響することが示唆

は南北で別々に実施した。解析ソフトは QGISされた。

(3.22.7) および R (4.1.3) を用いた。

図 2 樹高に影響する土壌物理性の決定木分析

図１ 各調査項目の水平分布の推定方法
各調査項目について六角グリッド毎に空間補間データの平均値を算出 (A) 樹高, (B) 収穫前の 30cm 深の貫入抵抗 (kPa),(C) 収穫前の含水率 (%)

図 3 葉色に影響する土壌物理性の決定木分析

3.結果および考察
樹高については，ほ場の南北で影響が異なり，4.おわりに北側の含水率が高い区画では，含水率が 19.8 %今後は，複数ほ場について RTK 測量を実施

以上で樹高が 91.9 cm（中央値），19.8 %未満でして位置精度の向上を図りつつ普遍性・再現性

98.0 cm であった。一方，含水率が低い南側でを確認し，含水率の時系列変化や透水性を面的は 30 cm 深の貫入抵抗値が 1852 kPa 以上で樹に評価する方法を検討する。

高 75.9 cm，同未満で樹高 86.5 cm となった（図謝辞
本研究は，文部科学省特別電源所在県科学技術振興事業補助金により実施した
参考文献等
渡辺賢太ら（2021）第 53 回根研集会プログラム p16（講要）.
Ebato M.(2020) Agricultural Information Research 29(1):24-39.

2）。葉色については，含水率が 10.8 %未満ではカラースケール 3.7 （中央値），10.8 %以上
23.2 %未満では 3.3，23.2 %以上では 3.1 となっ

57

P17
WiFi と LoRa 二重無線通信網の構築と農山村地域モニタリング
Construction of WiFi and LoRa Dual Wireless Communication Network for Monitoringof Rural Areas
張テイ 1・川澄大樹 1・溝口勝 1
1 東京大学

大学院農学生命科学研究科
要旨(Abstract)：

農山村地域の野生動物は、人や作物に被害を及ぼしやすく、監視と分析が必要である。しかし、農山村地域は山林で囲まれているため、従来の監視システムで動物を監視するのが難しい。そのため、山林でも使える効果的な IoT 向け無線通信技術が必要である。そこで、無線通信方式の異なる WiFi と LoRa を組み合わせた二重無線通信網を福島県飯舘村佐須周辺に試作し、動物監視の実験を行った。その結果、中継器を適切に配置することで、広域ネットワークの通信、センサーからのデータ送信、および野生動物のリアルタイム監視ができそうなことが分かった。
キーワード：二重無線センサーネットワーク、WiFi、LoRa、動物モニタリング
Key words: Dual Wireless Sensor Network, WiFi, LoRa, Animal Monitoring
図 1 のように、福島県飯舘村は 75%が山林

1.はじめに
野生鳥獣による農作物被害は、営農意欲の減で山林の合間に集落がある。そのため携帯電話

退、耕作放棄・離農の増加、さらには森林の下の電波が入らない場所が随所に存在する。鳥獣

層植生の消失等、農山漁村に深刻な影響を及ぼ被害対策として、村民は防護柵などで農地を守している。まだ、農山村地域は山林に囲まれてっているが、野生動物による獣害が絶えない。

いるため、通信状況悪く、都市型の従来の監視2.2 研究手順

システムは使えないことが多い。そのため、山

1) 二重無線通信システムの試作

林で使える効果的な無線通信技術が必要であWiFi（2.4GHz/5GHz）と LoRa（920MHz）

る。

通信技術を組み合わせた無線通信網を使って本研究では、高速データ伝送が可能な WiFi

監視システムを試作した。

と長距離伝送が可能な LoRa を組み合わせた①WiFi メッシュネットワークシステム：動二重無線通信網を飯舘村佐須集落の近くに試物を写真やビデオで検知するため、WiFi 親機

作し、環境と動物モニタリング実験を行った。

（コントローラーOC200 V1, Omada 社製）・

2.方法

WiFi 中継機（EAP225-Outdoor V1, Omada

2.1 調査対象地: 福島県飯舘村佐須区社製）
・WiFi 子機（カメラ Camera Argus ECO+SP, Reolink 社製）から構成される。
佐須周辺に 2 ヶ所を選び、WiFi 親機を設置した。集落内のメイン道路上に 17 個 Wi-Fi 中
継機をメッシュネットワークで繋げた。また村民にヒアリングを行い、サルの目撃場所近辺に
WiFi 子機を佐須区内 16 ヶ所に設置した。

図１ 飯舘村佐須集落（Google Map より）は②LoRa ネットワークシステム：LoRa 親機と LoRa 中 継 器 (ES920GWX2, EASEL 社

山林に囲まれている。

58

製) ・LoRa 子機(人感センサーES920LRH, 温

設置し、長さ約 2.2 ㎞の loRa ネットワークの湿度 センサーES920LRTH2, EASEL 社製)か通信ができた。LoRa 子機のデータは LoRa ネら構成される。

ットワークを経由し、サーバに転送される。

電波伝播シミュレーターCloudRf で目標カ
バー率を計算し、親機一つと中継器二つを山の適当な位置において、電波が届くと思われる６地点で子機（温湿度センサー）を設置した。16
個子機（人感センサー）の一部は配置されたカ
メラに近い場所に、一部は村民にヒアリングを行い、サルの目撃場所近辺に設置した。
図 3 佐須区にネットワークを配置(Google Earth より)/WiFi 親機（黄色）、WiFi
中継器（橙色）、WiFi 子機（紫色）、LoRa 親機と中継器（赤色）、LoRa 子機人感センサー（緑色）、温湿度センサー（青色）4.考察
図 2（左）子機の設置 （右）中継器の設置

二重無線通信網における監視システムを構2)センサーデータの分析

築したが、WiFi 中継器の消費電力の減りが早①カメラと人感センサーの精度比較：いなどの問題がある。また、検知精度を高める

違う方式で野生動物を検知する精度をため、LoRa 人感センサーを色々なパターンをpython で比較し、LoRa 人感センサーを色々置いて最適な利用法を探す必要がある。

なパターンを置いて最適な利用法を探す。

5.おわりに②動物の行動に対する気象データの影響：

WiFi と LoRa 二重通信網を試作し、山林で降雨量、気圧、温湿度などのデータと野生生囲まれる福島県飯舘村佐須集落で実験した。そ

物が検出された時間と頻度の関係を分析する。

の結果、システムの構築により動物の検知がで3.結果

きたが、検知誤差があることと WiFi 中継器の3.1 WiFi メッシュネットワークシステム

電力の消費が早いことが分かった。

図 3 のように、佐須区内の 2 ヶ所の WiFi 親

今後は人感センサーを最適なパターンで設置機から、佐須の主要道路沿いに WiFi 中継器をし、検知誤差を減らす方法を探る予定である。

EAP メッシュネットワークで設置したところ、参考文献等

長さ約 2.3km の WiFi ネットワーク通信が可[1] 農林水産省、農村振興局：鳥獣被害の現状と対策能になった。親機と中継器の通信可能な最長距

https://www.maff.go.jp/j/seisan/tyozyu/higai/attach/pdf/ind

離は約 660m できた。WiFi 子機のデータは

ex-7.pdf

WiFi メッシュネットワークを経由し、サーバ[2] 溝口 勝：通信インフラ脆弱地域における高齢者安否確認に転送される。

システムの試作, 農業農村工学会全国大会講演要旨集

3.2 LoRa ネットワークシステム

pp.616-617 , 2021

図 3 のように、佐須区内の 1 ヶ所に LoRa

http://soil.en.a.u-tokyo.ac.jp/jsidre/search/PDFs/21/[T-1-7].

親機、メイン道路の両側の山に LoRa 中継器を

pdf

59

P18
土壌を極板とする平行板コンデンサーの静電容量から見た土壌の乾燥過程
Drying process of soil evaluated from capacitance of soil-plate capacitor
深田耕太郎
島根大学学術研究院
要旨
土壌水分に注目した測定法では，電磁波を利用したものが広く普及している。しかし，水分量を誘電率以外の電気的性質と関係づける試みは少ない。本研究では，平行板コンデンサーの極板
が土壌水分によって広がるようなシステムを調べた。含水比 9%に調整したまさ土を薄い平板上に整形し上側の極板と接触できるようにした。乾燥過程で静電容量と体積含水率を調べたところ，極板は最大面積の 50~70%まで拡大し，体積含水率 4%までは同じ極板面積を維持した。
キーワード：まさ土，電気的測定，静電容量，土壌水分Key words: decomposed granite soil, electric determination, capacitance, soil water
1.はじめにステムを考えることができるだろう。そのよう土壌の物理性に対する電磁気的な測定には，なシステムの静電容量を調べることは，水分量

例えば，時間領域反射率測定法（TDR）と呼とは別の土壌水分に関する情報，例えば，土壌ばれるものがある。これは，長さ 30cm 程度の中における水の分布や連続性に関する情報を平行な金属製ロッドを土壌に挿入し，ロッドにもたらすかもしれない。本研究では，まさ土を沿って往復する電磁波の位相速度を測定する

薄い平板上に整形し，これが一枚の極板としてことで誘電率を推定するというものである。

機能するような一つの平行板コンデンサーを

TDR の測定システムでは，土壌水分量の変化作った。そして，静電容量と体積含水率の関係

が誘電率の変化となる。これにより，電磁波をを調べた。

用いて土壌水分量を推定できる。

2.方法

土壌水分量の変化をシステムの電磁気的な縦 18cm，横 32cm，厚さ 1mm のステンレ

性質と関係づける方法は他にもあると考えら

ス板の上に，縦横が同じ大きさで，厚さ 0.2mmれる。例えば，平行板コンデンサーは，2 枚のの OHP シートを置いた。そして OHP シート

電導性平板（極板）の平面同士を接触しないよの上から，中心のラインに合わせて幅 1cm，

う近接させたものである。このような構造を持長さ 29cm の銅箔テープを貼った。これが，つものは電気をためる性質がある。コンデンサ

OHP シートを誘電体とし，銅箔テープとステーの電気をためる性質は，単位電位差におけるンレス板を上下の極板とする平行板コンデン

電荷量（静電容量）として評価される。さらにサーとなる。

静電容量 C は，極板の面積 S，2 枚の極板の間

風乾状態のまさ土を初期含水比 9%に調整し，隔 d，極板間に挿入する物質の誘電率を用い型を使って，縦 13cm，横 27cm，厚さ 6mmて，C=S/d によって決まる。よって，土壌をの平板に整形した。これを銅箔テープを貼った

一部に組み込んだコンデンサーを作る場合，極OHP シートの上に置いた（Fig.1）。銅箔テー

板面積と極板間隔と挿入物質の誘電率の 3 要

プとまさ土が電気的につながれば，まさ土が上

素が，土壌水分量によってそれぞれ変化するこ側の極板を広げる効果を期待できる。つまり，とで，結果として静電容量が変化するようなシ

静電容量が増加する。銅箔テープとまさ土が電60

気的につながっていなければ，コンデンサーの板面積の拡大が最大の状態（100%）とすると，

上にまさ土が載っているだけで，静電容量は変初期に 50~90%以上の面が極板として機能し，わらない。この状態の試料を 7 つ用意し，5 つ

体積含水率 4%程度までその状態を維持するか，は部屋に静置し自然乾燥させた。そして，1 日

体積含水率の減少量と等しい程度に極板面積に 1 回，試料の質量と静電容量を測定した。静を減少させた。その後，体積含水率 0%で極板

電容量の測定には，エヌエフ回路設計ブロック

面積 0%になるような変化率（体積含水率 1%の C/V コンバータ（CV-242M3）を使用した。

あたり極板面積 15%の減少率）で風乾状態まこの装置は静電容量を電圧に変換するモジュで減少した。体積含水率 4~6%における静電容ールである。変換された電圧値をデジタルマル

量は極板面積 50~70%に相当する。この数字は，チメータで測定した。残り 2 つの試料は，蓋の固相率と体積含水率の合計に近いか，これよりあるアクリル容器の中に入れて静置し，1 日 1

若干大きい。以上より，まさ土の土粒子表面に回，容器から取り出して試料の質量と静電容量存在する水が極板全体に広がり，銅箔テープとを測定した。容器の中に入れることで試料の乾電気的につながりながら，乾燥に対して極板面燥を遅くした。また，おんどとり（T&D，積を維持した，といった状況をイメージできる。

tr-72wf）を用いて，容器の中の相対湿度を測

試料を容器内でゆっくり乾燥させた実験で定した。室内で自然乾燥させた試料は約 2 週間

は，容器内の相対湿度は約 95%からスタート

で風乾状態となった。一方，容器の中に入れたした。一月後に 100%に達した後，減少に転じ，試料は約 3 か月で風乾状態となった。風乾とな

最終的に 86%となった。体積含水率 4%のときった段階で試験を終了し，まさ土を炉乾燥させの相対湿度は 96%となった。よって，本研究て，乾燥質量を求めた。質量から体積含水率をで調べた現象は pF4~5 の範囲で起きていると計算し，静電容量との関係を調べた。

考えられる。ただし，相対湿度の測定の再現性

3.結果と考察は，今後確認する必要がある。

Fig.2 は 7 つの試料から得た体積含水率と静電容量の関係である。実験開始時の体積含水率
は 12~14%，静電容量は 1.0~1.3nF だった。試料の乾燥とともに静電容量はほとんど変化しないか，緩やかに減少した。体積含水率が 4%あたりで静電容量の減少割合が増加し，最終的に風乾状態では体積含水率が約 2%，静電容量が約 0.7nF となった。試料の違いによる静電Fig.1 まさ土を置いた平行板コンデンサー

容量のばらつきは，乾燥とともに減少した。
静電容量（nF）

まさ土試料と縦横サイズが同じステンレス
板を，まさ土試料の代わりに銅箔テープに接触させると，静電容量は約 1.4nF となった。そして，銅箔テープの上に何も置かない場合の静電容量は約 0.4nF となった。
よってまさ土は，

1.0

0.5

容器内（試料2つ分）
室内（試料5つ分）
0.0

銅箔テープと接触することで極板面積を広げ0たことが分かる。仮に 0.4nF をまさ土による

0.03

0.06

0.09

0.12

体積含水率（cm3/cm3）

Fig.2 体積含水率と静電容量の関係

極板面積の拡大がない状態（0%），1.4nF を極

61

0.15

P19
大区画水田における泥炭の切土盛土を考慮した貫入抵抗と泥炭性状との関係の分類
Categorizing the relationships between penetration resistance peat properties based on soil
cutting and banking
長竹新・奥田涼太
国立研究開発法人土木研究所寒地土木研究所
要旨(Abstract)
泥炭地の大区画水田において貫入抵抗と泥炭性状との関係を検証した。区画整理の設計図面から想定される盛土泥炭と非撹乱泥炭とを分けることで，両者とも貫入抵抗と泥炭の含水比，強熱減
量，繊維含量との負の関係が得られた。さらに盛土泥炭層と非撹乱泥炭層の境界付近の層を区別することで，貫入抵抗から泥炭性状のバラツキを把握する精度が向上する可能性が示唆された。
キーワード：
Key words:

貫入抵抗，泥炭，盛土，切土，土壌撹乱

Penetration resistance, Peat, Soil cutting, Soil banking, Soil disturbancem，短辺 45 m）において 2021 年 11 月 18 日と1.はじめに泥炭を基盤に持つ圃場では，泥炭の圧縮や収19 日に行った。調査圃場は 2020 年に大区画化

縮，分解にともない圃場が沈下する。一筆圃場され，2021 年に飼料用米が栽培された。

内において圃場面が不同沈下すると，水田の湛調査圃場は大区画化前の土地利用と切土盛

水深ムラや，畑圃場表面の乾湿ムラといった営土の違いによって A～C 区に分けられ，盛土厚

農上の問題が生じうる。

が異なる（図 1(a)）
。A 区と B 区における盛土

泥炭の圧縮や圧密のされやすさは，過去の排

泥炭は C 区から切土された泥炭土であり，鉱水履歴の影響 1)や撹乱の影響 2)等を受けるため，質土が混じっている。表土（鉱質土）の厚さは大区画化された圃場では，大区画化前の土地利

25 cm であり，圃場面から 50 cm 深までは中間

用履歴，切土盛土履歴，およびそれらの配置に～高位泥炭，それ以深は低位泥炭が出現する。

よって泥炭性状と沈下のしやすさが区分され(2) 調査方法

ると考えられる。しかし，大区画化前の小さな圃場面から 90 cm 深まで 1 cm ごとの貫入抵

圃場区画内であっても異なる土壌断面が出現

抗を，圃場の長辺と平行な調査測線上においてすることがある。そのため，代表的な調査地点

2 m おきに測定した（n=84）。測定にはデジタの選定や地点間の補間にあたり，泥炭性状のバル式貫入土壌硬度計（DIK-5532, 大起理化工業,

ラツキを簡易に把握することが求められる。

コーン先端角 30°）を用いた。

本研究では，切土盛土が行われた泥炭地の大次に，A～C 各区内での貫入抵抗が低い地点，

区画水田における貫入抵抗と泥炭性状との関中央値付近の地点，高い地点が含まれるように，係を検証した。特に，区画整理の設計図面から

A，B 区で各 5 地点，C 区で 4 地点選出し，貫想定される土層分類が，貫入抵抗と泥炭性状と入式硬度計を挿したすぐ横の圃場面から 100の関係の評価に活用できるかを検討した。

cm 深程度までの表土と泥炭を半円筒オーガーで採取した。採取試料の土色や硬さ，構成植物

2.方法を指標に層位を分けて試料を回収し，重量含水(1) 調査地

比，強熱減量，繊維含量（絶乾土重量あたりの調査は北海道美唄市の一筆の水田（長辺 170

150 µm 以上の有機物重量）を分析した。

62

3.結果と考察(1) 貫入抵抗の圃場断面分布
貫入抵抗は，おおむね大区画化前の圃場区画に従って分布が異なった。また，同一区画内においても貫入抵抗のムラがみられた（図 1(b)）
。
(2) 貫入抵抗と泥炭性状との関係
各試料の性状（含水比，強熱減量，繊維含量）と各試料の採取位置・深度における貫入抵抗の平均値との関係は，データ全体では有意な関係がなかったが，圃場の設計図面を基に盛土泥炭と非撹乱泥炭を分類した場合では，それぞれ泥炭性状と貫入抵抗との間に負の関係があった。
（図 2(a)重量含水比の例）。
非撹乱泥炭に分類した試料でも盛土泥炭と同じ位置にプロットされる試料があった。これ

図 1

らの試料は，想定土層上（図 1(a)）の盛土泥炭(a)圃場の設計図面から想定される断面の土層構成，(b)

貫入抵抗の圃場断面分布（赤矢印は泥炭試料の採取地点）と非撹乱泥炭の境界線直下に位置する試料だった。そこで，この境界線直下に位置する試料をすべて境界部の試料として非撹乱泥炭層から区別した。また，B 区の 1 地点で採取された試料は古い暗渠の埋め戻し土だったため，分類を非撹乱泥炭から盛土泥炭へと変更した。以上の再分類をした結果，非撹乱泥炭の決定係数が向上した（図 2(b)）
。境界部の試料の中には，
非撹乱泥炭に近いものと盛土泥炭に近いものが混在し，貫入抵抗と泥炭性状との関係が見られなかった。境界部に分類した試料が盛土泥炭に近い性質をもつ理由として，実圃場での盛土下端が設計図面上よりも深く，境界部に盛土泥炭が混じっていることや，大区画化前に行われた耕うんや大区画化の際の機械走行などで泥図 2 貫入抵抗と泥炭試料の重量含水比との関係。(a)圃場設

炭が撹乱されたことなどが考えられる。

計図面をもとにした盛土泥炭と非撹乱泥炭を分類した場

以上から，区画整理の設計図面から出現土層合，(b)盛土泥炭と非撹乱泥炭の境界部を区別した場合。

を想定することで，貫入抵抗の圃場断面分布から泥炭性状のバラツキを把握できる可能性が参考文献示唆された。土層境界付近の泥炭性状推定には

1)梅田安治・平岡秀展：泥炭の乾燥履歴と圧密特性について，課題が残るが，検土壌調査などの簡易な土層判

土質工学会北海道支部技術報告集，20，pp.37-44，1980.

定などと組み合わせることで精度が向上しう

2)小野寺康浩・小野学：農耕地泥炭の表層部の圧縮性についると考えられる。

て，寒地土木研究所月報，614，pp.45-49，2004.

63

P20
畑地におけるリンの濃度とその存在形態
Mineral Distribution of Phosphorus in the Field and the Mode of Occurrence
新川智大 1・橋本洋平 1
1 東京農工大学

要旨(Abstract)
逐次抽出法を用いて畑地黒ボク土のリン酸を Al 結合態, Fe 結合態並びに Ca 結合態を想定して分画した。核磁気共鳴法（31P NMR）によって土壌に含まれるリン酸の形態を調べた。土壌に蓄積していくリンの多くはリン酸の形態であり, その蓄積への寄与は土壌鉱物中の Al が最も大きく,
次いで Fe, Ca となることがわかった。
キーワード：リン酸, 逐次抽出, 31P NMR
Key words: Phosphorus, Sequential extraction, 31P NMR[s1：Ca 結合体リン酸] 風乾細土 0.25 g を秤

1.はじめに日本の畑地の約 5 割を占める黒ボク土は,リ

量し 2.5％酢酸 25 mL を加えて 2 時間振とうン酸の保持能力が極めて高く, 過剰のリン酸

後, 8500 rpm で 10 分間遠心分離して上澄みを資材の農地投入が問題になっている。黒ボク土

ろ過した。抽出後の土壌に 1 mol/L 塩化アンモ

へのリン酸の過剰な蓄積を抑制し, リン酸肥ニウム溶液 12.5 mL を加え，3 分間振とうした。

料の効果的な施肥を実施するためには, 土壌

振とう後，ろ液を得て酢酸抽出のものと混合し中でのリン酸の存在形態とその蓄積機構の正た。塩化アンモニウム溶液による抽出操作は，確な把握が必要である。そのために, 化学的抽

合計 2 回行った。
[s2：Al 結合態リン酸] 塩化アンモニウム抽出出法や分光分析を用いて, 土壌中のリン酸の後の土壌に 1 mol/L ふっ化アンモニウム溶液 25

化学形態を分析することが重要になる。
本研究では, 農地に蓄積するリン酸の濃度

mL を加えて 1 時間振とうし，遠心分離およびろと化学形態を普通黒ボク土の畑地を対象とし過を行った。抽出後の土壌に飽和塩化ナトリウて調査することを目的とした。関谷(1959)によム溶液 12.5 mL を加えて 3 分間振とうした後,る逐次抽出法を用いて, 土壌に含まれる主要遠心分離をおこない上澄み液は処分した。塩な金属元素である Ca, Al 並びに Fe が保持する化ナトリウム溶液による洗浄は合計 2 回行った。

リン酸の量を推定した。溶液 31P NMR を用い[s3：Fe 結合態リン酸] 塩化ナトリウム溶液でて, 土壌中のリン酸の化学形態の分析も実施

洗浄した土壌に 0.1 mol/L 水酸化ナトリウム溶した。

液 25 mL を加え， 17 時間振とうした。遠心分離

2.方法

およびろ過を行いろ液(s3)を得た。

横浜市旭区の畑地土壌（黒ボク土）において,[s4：Ca 結合態リン酸] 0.1 mol/L 水酸化ナトリ

路地栽培の圃場 6 カ所（土壌①〜⑥）, 温室栽

ウム抽出後の土壌に 1 mol/L 塩酸 25 mL を加培用ハウス 1 カ所から土壌を採取した。土壌はえ， 17 時間振とう, 遠心分離および過を行い,

風乾した後，2 mm に篩別して実験に用いた。

ろ液を得てｓ4 とした。各ろ液はモリブデン青法(1) 逐次抽出法

でリン酸を定量した。

関谷(1959)による逐次抽出法を参考に，s1，
s2，s3，s4 の順に逐次抽出をおこなった（n=3）。

64(2) 31P NMR
NaOH-EDTA 混合溶液を用いた土壌からの

抽出液を凍結乾燥して, リン酸を分画した。こークはピロリン酸のピークである。

れを再度 NaOH-EDTA 混合溶液に溶解し，オルトリン酸（PO4）のピークは, 化学シフト

500MHz 核磁気共鳴装置(ECA500，日本電子)

6ppm 付近に確認された。その他の有機態リンで 31P NMR を測定した。

に相当するピークは全体的に小さくなってい3.結果と考察る。スペクトルの強度比は存在量に依存するた(1)関⾕法逐次抽出のリン酸定量

め, この土壌に含まれる有機態リンはごくわ

関谷法抽出液のモリブデン青法によって定ずかであることがわかった。また, この土壌で量した各段階のリン酸の濃度を図 1 に示す。

はピロリン酸（P2O7）のピークがみられ, 土壌へのリンの蓄積形態の一つである可能性が示

リン酸濃度(g/kg soil)

15

唆された。
4.まとめ

10

各土壌における逐次抽出法によって抽出された

50

リン酸濃度の総和（蓄積量）は, 土壌 1 ｋｇあたり
1.67 g から 12.12 g の範囲で大きな違いがあった。
①②

ｓ１(Ca‐P)③④

ｓ２(Al‐P)

図 1 各画分のリン酸濃度

ｓ３(Fe‐P)

⑤

⑥

ハウス

主要なリン酸は, Al 結合体リン酸 > Fe 結合体

ｓ４(step4)> Ca 結合体の順になることがわかった。リン

エラーバーは n=3 の標準

酸の蓄積総量は施肥量によるものと考えられる。また, 農地全体の 1 地点を対象として 31P

偏差。

いずれの地点の土壌も, Al 結合態リン酸がNMR 分析をした結果, 有機態リンの存在量は最も多く, 抽出されたリン酸の 45％から 65％

少なく, ほとんどがオルトリン酸であることを占めた。各土壌中で抽出された画分の割合は,が確認された。今後は, 土壌の全分解法等によAl 結合体リン酸 > Fe 結合体 > Ca 結合体の順って土壌に含まれる成分元素をより詳細に分になった。調査対象とした農地内においても,析していく予定である。

リン酸の蓄積量に顕著な差がみられた。

参考文献等(3) 31P NMR による解析

8[1] 土壌環境分析法. 土壌標準分析 測定法委員会,2012：

図 2 に土壌②から抽出した溶液の 31P NMR

289-293

スペクトルを示す。

[2] 肥沃度測定のための土壌養分分析法.土壌養分測定法委員会,1975 : 235-238[3] 土壌学の基礎.

8

3 化学シフト(ppm) -2-7

図 2 土壌②の 31P NMR スペクトル 6 ppm 周辺の大きなピークが無機リン酸, ほとんど見られないが 4～
5 ppm のピークが有機態リン, -4～-5 ppm に見えるピ65

松中照夫, 2018 : 28-29

P21
非定常体積含水率の定点観測による土壌水分拡散係数測定
Measuring soil water diffusivity by monitoring transient volumetric water content at a fixedlocation
登尾浩助 1・佐藤直人 1
1

明治大学農学部
要旨(Abstract)

土壌の水分拡散係数 D(θ)を使うと水分移動計算に必要な不飽和透水係数を簡便に推定できる。水平浸潤後の水分分布を使った Bruce and Klute 法が従来から利用されている。我々は，ある一点で測定した水分量の経時変化から D(θ)を求める方法を開発し，従来法と同じ結果を得た。
キーワード：ボルツマン変換，Bruce and Klute 法，TDR 水分計，水理特性

Keywords: Boltzmann transform, Bruce and Klute’s method, TDR moisture sensor, hydraulic properties
水分拡散係数（cm2/s），x は水平距離（cm）

1.はじめに不飽和透水係数 K(θ)は、不飽和土壌中の水分である。
(1) Bruce and Klute 法

移動を計算するために必要不可欠であるが，測定には多くの困難が伴う。一方，水分拡散係数

浸潤開始から t 時間後に x 方向の θ 分布を測D(θ)は，Bruce and Klute（1956）法を使うと比定した場合，（2）式を変数分離後，両辺を積分較的簡単に測定可能である。D(θ)は定義から，して D(θ)についてまとめると，𝐷(𝜃) =!(#)!"!#

𝐷(𝜃) = −であるので，マトリックポテンシ+ *(#) ∫ $ 𝜆𝑑𝜃) *# #$ #%(3)ャル ψ と体積含水率 θ の関係である水分特性を得る（Bruce and Klute, 1956）。ここで，θx は曲線が分かれば，K(θ)を推定することが可能で

地点 x における体積含水率，θi は初期体積含ある（勝田ら, 2016）。もし，TDR 水分計などを水率である。

使って θ の時間変化を測定できれば，更に手間(2) 定点観測法が省けるのではないかと考えた。我々は，土壌ある地点 x における θ の時間変化を測定しカラム内の 1 点における θ の経時変化から D(θ)

た場合，（3）式と同様に（2）式を D(θ)についを計算する方法を開発した。

てまとめると，+ *(#𝐷(𝜃) = − ) *#) ∫# & 𝜆𝑑𝜃
&'(

2.理論

(&

となる。ここで，λt は時刻 t における λ=x/√t，

土壌中における水平方向の水分移動は，
%#

%

%#

= − %' '−𝐷(𝜃) %' (%&(4)

θt は時刻 t における体積含水率，θt=0 は初期体(1)

積含水率である。

と表され，（1）式にボルツマン変数 λ=x/√t を3.数値実験方法

代入すると，( *#**#− ) *( = *( '𝐷(𝜃) *( (図１に示した実験想定のように水平に設置(2)した土壌カラム中の水分浸潤現象を FlexPDEを得る（Bruce and Klute, 1956）。ここで，θ はLite（FlexPDE, 2021）を使って，初期条件 ψ=-

体積含水率（cm3/cm3），t は時間（s），D(θ)は78 cm（即ち，θi=θt=0=0.278 cm3/cm3）及び境界

66

3

cm /cm ）の条件で，t=0-2.4 h での x=5 cm におけるθと t=2.4 h での x=0-30cm のθ分布を計算した（登尾, 2001）。数値実験に使用した壌土
（loam）の水理特性は，van Genuchten（1980）
3

3

0.40

0.35

0.30

(a)
0.25
5

10

15

20

25

30

Distance x (cm)式に従うと仮定し，式のパラメータは θs=0.43
3

0.45

0

3

cm /cm , θr=0.078 cm /cm , α=0.36, n=1.56 1/cm,。
Ks=1.04 cm/h とした（Carsel and Parrish, 1988）

Volumetric water content θ (m3/m3)

3Volumtric water content θ (cm3/cm 3)

条件 x=0 cm において ψ=0 cm（即ち，θ=0.43

0.45

(b)
0.40

0.35

0.30

0.25
0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

time t (s)Volumetric water content θ (m3/m3 )Mariotte tube

TDR
soil column
x=5 cm
Ψ=0 cm for x=0, t>00.45
Bruce and Klute (Eq. 3)
Proposed method (Eq. 4)

0.40

0.35

0.30

(c)

0.25
0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

λ=x/√t (cm/√s)

図 2. (a) t=2.4 h におけるカラム内の θ 分布，(b) x=5.0 cm における θ の経時変化，(c) λに対する θ 分布（3 と 4 式）。

Ψ=-67 cm for x>0, t=0

図 1．水平浸潤カラム実験の想定図

1

数値実験の結果を図 2 に示す。図 2a には従来法（3 式）で利用する t=2.4 h の θ 分布が，また，図 2b には開発した方法（4 式）で利用する x=5.0 cm における θ の経時変化が示される。
さらに，図 2c には図 2a, b 両方の水分浸潤デー

Water diffusivity D (cm2/s)

4.結果と結論

van Genuchten
Bruce and Klute
Proposed method

0.1

0.01

0.001

0.00010

タを使って計算した λ=x/√t に対する θ の変化

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Volumetric water content θ (cm3/cm3)を表した。いずれの浸潤データを利用しても λ-

図 3. 3 つの異なる方法で計算した体積含水率
θ に対する水分拡散係数 D(θ)。

θ の関係は同一になった。
図 3 には，3 つの異なる方法で計算した水分拡散係数 D(θ)を示す。van Genuchten で示した

参考文献
Bruce, R.R., and Klute, A. (1956): The measurement of soil
moisture diffusivity. Soil Science Society of America Journal,
20(4):458-462.
Carsel, R.F., and Parrish, R.S. (1988): Developing joint probability
distributions of soil water retention characteristics. Water Resources
Research, 24:755-769.
FlexPDE 7 (2021): FlexPDE 7. Version 7.20 manual. PDE Solutions
Inc.,
SpokaneValley,WA,USA.
https://www.pdesolutions.com/download/flexpde720.pdf
勝田洋平, 木村叡人, 市田知子, 森也寸志, 登尾浩助 (2016):
福島県飯舘村における水田土壌の物理性. 土壌の物理性, 133:
29-36.
登尾浩助 (2001): 土壌中の水分・溶質移動解析への汎用 PDE
ソルバーの適用. 土壌の物理性, 88: 19-25.
van Genuchten, M.T. (1980): A closed-form equation for predicting
the hydraulic conductivity of unsaturated soils. Soil Science Societyof America Journal, 44(5):892-898.

曲線は，水分拡散係数の定義式から求めた。
Bruce and Klute は，（3）式を使って求めた。また，Proposed method は，本報で新たに提案した（4）式を使って計算した。いずれの方法で求めた D(θ)もほぼ同一曲線上に重なったことから，新たに提案した（4）式でも正しい D(θ)が求められることが証明された。
今後は，実際に実験装置を作成して，（4）式の実用性を検証する必要がある。

67

P22
無肥料無農薬水田の中耕除草研究. 1.稲の生育と収量
Study of inter-tillage weeding in paddy field without agricultural chemicals and fertilizers:
1. Rice growth and yield.
Z. ZHOU1, M. ISHIGURO2, J. KASHIWAGI2, H. ARAKI3 and Y. ZHU1
1Graduate School of Agriculture, Hokkaido University
2Research Faculty of Agriculture, Hokkaido University
3
Niigata Agri-food University, Tainai, Niigat
Abstract
The rice growth and yield were measured from 2018 to 2021 to clarify the effects of inter-tillage weeding
without agricultural chemicals and fertilizers. In the third and fourth year, the yield in 5-time inter-tillage
fields was significantly higher than in 2-time and 0-time fields (P<0.05). The yield components also had apositive correlation with inter-tillage frequency. The good effects of many times inter-tillage on rice yield,
and rice growth were observed.
Key words: inter-tillage, rice growth, no agricultural chemical and fertilizer
1. Background
People believe that fertilizer and chemicals arenecessary for high rice yield. However, excessive
fertilizer and massive chemical application caused
a lot of environment problems.
Kasubuchi (2019) has succeeded in getting a highyield in paddy fields without agrochemicals andfertilizers by introducing many times inter-tillage
weeding. As a traditional agricultural method, intertillage weeding not only remove weeds in time, butalso promote oxygen supply into soil. The objectiveof this research is to clarify the effect of inter-tillage
weeding on rice yield and growth.

c. 0-time inter-tillage fields (0-T): No inter-tillage
weeding was conducted.
d. Conventional fields (CF): Agrochemicals andfertilizers were applied.
There were three plots for each treatment toensure the result. The cultivation without
agrochemicals and fertilizers in the inter-tillage site
started first in 2018 after three years’ fallowing. 10
hills in every plot were selected to measure numberof tillering, height, and yield components. At theharvest, rice samples were collected from a circle
area of 3.3 m2 to estimate brown rice yield from twosites per plot of each treatment. The above-ground
rice plants, weeds and algae were collected from 0.5
m x 0.5 m area from every plot to measure the dryweight.

2. Materials and Methods
Field sites were located in Field Science Center
for Northern Biosphere in Hokkaido University.
The soil was gray lowland soil. The following
paddy fields were prepared for the experiment.
a. 5-time inter-tillage fields (5-T): 5 times intertillage weeding were conducted. The first intertillage was conducted about 3 days after
transplanting. The Last inter-tillage was conducted
after about 50 days. The interval was almost thesame.
b. 2-time inter-tillage fields (2-T): The first intertillage and the last inter-tillage was done at the sametime with 5-T field.

3. Results
As shown in Fig.1, in 2018, the yields of intertillage fields (531~566 g/m2) were all higher thanthat of regional average of conventional ricecultivation (497 g/m2). In 2019, the yield in intertillage fields (220~272 g/m2) were all lower thanthat of regional average (547 g/m2). In both 2018and 2019, there was no significant difference (P <0.05) in yield among three inter-tillage fields.
However, in the third year and fourth year, although
the yield in inter-tillage fields were still lower thanthat of regional average (561 g/m2)，the yield in

68inter-tillage fields were still lower than that ofregional average (561 g/m2), the yield in 5-T was

0-T and 2-T fields after 2020
In 2021, the yield decreased. In contrast, nitrogen
nutrients concentration improved (see Part.2). This
indicates nitrogen was not the only yield limit. It
needs more years to verify the effect of inter-tillage
on rice cultivation until the soil condition becomes
suitable for the rice cultivation without agriculturalchemicals and fertilizers.

significantly higher than other two inter-tillage
fields and the order was 5-T (354 g/m2 in 2020, 308
g/m2 in 2021) > 2-T (209 g/m2 in 2020, 218 g/m2 in2021) > 0-T (173 g/m2 in 2020, 153 g/m2 in 2021).
The yield components were shown in Table.1. In
2018, we did not find the relationship between
inter-tillage frequency and the yield components. In
2019, panicle number and spikelet number
increased with a higher frequency of inter-tillage. In
2020, there was a positive correlation between all
yield components and inter-tillage frequency. The
1000-grian weight in 5-T was significantly higher
than that in 0-T (P < 0.05). In 2021, panicle number,spikelet number and filled spikelet rate were still
increased with the increase of inter-tillage times.
But compared to 2020, panicle number and spikelet
number in 5-T decreased slightly in 2021, and thencaused a lower estimated yield in 2021 than 2020.

References
Kasubuchi, T., H. Arao, H. Yasuda (2019) Warning for modern
agriculture depending on chemical fertilizers and agriculturalchemicals; Significance of the multiple-inter tillage-weeding
method developed in Edo-era. J. Jap. Soc. Soil Physics, 65-69.

800
700

2-T

5-T
a

CF

Ishikari averageaaaa

Yield （g/m2)

600

0-T

500
400

bb

300

b

b
c

c

200

4. Conclusion
Promote effect of inter-tillage weeding on rice
growth was observed from 2020, the third year of
conversion to fertilizer-free and agriculturalchemical-free cultivation. The rice growth and yieldcomponents by rice also became better in 5-T than

a

c

c

b

100
0

2018

2019

2020

Fig.1 Brown rice yield

69

2021

P23
無肥料無農薬水田の中耕除草研究：2.窒素動態
Study of inter-tillage weeding in paddy field without agricultural chemicals
and fertilizers: 2. Nitrogen dynamics
Y. ZHU 1, M. ISHIGURO 2, J. KASHIWAGI 2, H. Araki 3, Z. ZHOU 1
1Graduate School of Agriculture, Hokkaido University
2Research Faculty of Agriculture, Hokkaido University
3Niigata Agri-food University

Abstract：
To investigate the effect of inter-tillage on nitrogen dynamics in natural farmed paddy fields, nitrogenconditions were compared among fields with different inter-tillage frequencies and fields with conventional
cultivation. Since the third year of conversion from conventional to natural farming cultivation, the NH4+-N
content in the inter-tillage field has been steadily increasing, with the order of 5-times > 2-times > 0-time
inter-tillage. The NH4+-N concentration reached the same level as the first year in the fifth year.
Key words: paddy soil, inter-tillage, nitrogen dynamics, natural farming.
1. Backgroundproportionally into each field.

With the multiple inter-tillage conductions,(2) Soils of upper layer (depth of 0-1cm) andnatural farming rice cultivation in fertilizer-freelower layer (depth of 1-10cm) were sampled. The

and agrochemical-free paddy fields can maintainirrigation and surface water and the soil solution in

high-quality rice and high yield (Kasubuchi, et al.

upper layer, lower layer and rhizosphere were2019). Inter-tillage starts after transplanting andcollected.

ends before panicle initiation, disturbing the(3) Total nitrogen content and exchangeablesurface soil and water and influencing nutrient

NH4+ in soil were measured. NH4+-N, NO3--N,dynamics. Previous studies, however, had not

NO2--N, organic N and T-N of soil solution werelooked into the nitrogen dynamics.

measured.

Therefore, the aim of this study is to clarify thenitrogendynamics

fertilizer-freeandrice plant by putting a pot of 100 cm length andfieldsthe

50cm width in each field and compared the

conduction of inter-tillage in Hokkaido since theinfluence of inter-tillage frequency. The soil wasconversion from conventional to natural farming

put in around 10 cm deep under the same water

cultivation.

management condition.

2. Materials and Methods

3. Results

agrochemical-freein

Pot experiment was also conducted without

paddy

with

The experimental site was located in Field

The good effects of multiple times inter-tillage

Science Center of Northern Biosphere, Hokkaido

on rice yield, and rice growth were observed (seeUniversity. The soil was gray lowland soil.

Poster Part 1).
NH4+-N concentration in lower layer soil

(1) Four treatments were prepared: (see Poster
Part 1).

solution around 5 cm in depth from 2018-2022 isshown in Fig. 1. In inter-tillage fields, the NH4+-N

After harvest, rice straws were distributed70+Fig.1 NH4 -N concentration in lower layer soil solution around 5 cm in depth

content in soil solution showed a trend of first

NH4+-N concentration increased year by year

dropping to a trough in 2020 and then increasing

both in conventional and inter-tillage fields sinceafter 3 years of conversion from conventional

the third year of conversion. In conventional fields,

cultivation to natural farming cultivation. In 2022,

the yearly increase is regarded as nutrient

the average concentration during the entire growth

accumulation caused by continuous rice straw andperiod reached the same level as in 2018.

chemical fertilizer application. In the inter-tillage

Meanwhile, the average values in 2022 were in thefields, the known annual artificial N inputs wereorder T5 (0.99 mg/L) > T2 (0.78 mg/L) > T0 (0.58that from irrigation (6.23g/m2) and rice strawmg/L), which was consistent with the previous(2.15g/m2) in 2021. The outputs were the 6.2 g/m2

four growing seasons. In CF, the NH4+-N content

of crop nitrogen absorption and unknown N losses

in soil solution increased year by year.

including denitrification. The N fixation amount

In

the

significant

was supposed to be considerable as the other

+

were

important input. The three-year increase ofobserved among the inter-tillage field. However, in

NH4+-N could be an indication that surplus

thenitrogennitrogen was being accumulated by soil. Therefore,

absorption, a high level of NH4 -N was maintained

the continued rise in NH4+-N concentration waswith inter-tillage conduction.

mostly attributed to the decomposition of former

4. Discussion

applied rice straw and the unknown N fixation.

differences

pot

field
in

experiment,
exchangeable

experiment

without

noNH4 -Nplant+

No fertilizer input resulted in much smaller soil

However, more research is required.

nitrogen concentration, and the condition resulted
in lower yield in inter-tillage fields. However, theReferences

promotion effect of inter-tillage improved nitrogen

Kasubuchi, T. et al. (2019) Warning for modern agriculture

supply and contributed to the yield order of T5 >depending on chemical fertilizers and agricultural chemicals-

T2 > T0.

Significance

of

the

multiple-intertillage-weeding

developed in Edo-era. J. Jpn Soc. Soil Phys., 141, 65-69

71

methodP24
湿潤土壌の誘電特性に関するモデル間比較
Comparison of Different Dielectric Models for Wet Soils
辻本久美子 1・太田哲 2
1 岡山大学学術研究院環境生命科学学域・2 研究技術開発支援機構（U-PRIMO）

要旨(Abstract)：
湿潤土壌の誘電特性を表現するモデルとしては，TDR で利用される Topp の式のほか，マイクロ波リモートセンシングで用いられる Dobson 式，Mironov 式，Wang-Schmugge 式もある。本研究では，世界各地の土壌に対する誘電率モデル間の推定差異を 1GHz に対して定量評価した。
キーワード：誘電率モデル，土壌水分Key words: Dielectric model, soil moisture
1．はじめに行う。よって，推定誤差の地域依存性が関心の

湿潤土壌の誘電特性（体積含水率－誘電率の的となる。世界各地の土壌に対して検証するこ関係式）は，TDR による土壌水分の現場計測のとは現実的でないため，戦略的に検証地点を選原理として用いられるのみでなく，マイクロ波

定することがモデル改良の上で効果的である。

放射計による土壌水分のリモートセンシング

本研究ではこうした観点から，現在利用されでも利用されている。TDR では Topp による誘ている複数の誘電率モデルが世界各地の多様電率モデルが利用されてきたが，マイクロ波リな土壌に対してどの程度同一の推定値を与え，モートセンシングの分野では長らく Dobson 式

どの程度のモデル間推定誤差を有しているのが使われ，近年では新しく提案された Mironov

か，定量的に明らかにすることを目的とする。

式にも注目が高まっている。同時に，古くに考2．方法案された Wang-Schmugge 式の有効性を見直す

まず，全球土壌データ Harmonized World Soil

動きも出てきている。さらに著者らはこれらのDatabase から表層土壌の砂含有率，粘土含有率，モデルに対し，土壌水分特性と関連づけた新た乾燥密度を得た。土粒子密度は全球一律に2.66

な誘電率モデルを提案した 1)。各モデルが体積と仮定し間隙率を求めた。緯度 20 度を境界に

含水率－誘電率の関係を記述する際の説明変温帯と熱帯を区分してそれぞれに対する数を表-1 に示す。各モデルの詳細は別報 1)を参Pedotransfer 関数から土壌水分特性を推定した。

照されたい。

計算方法の詳細は別報 2)と同じである。

米国で開発された Topp の式に関しては，そ

次に，乾燥土壌（体積含水率 5%），湿潤土壌れに適合しにくい土壌が存在することが報告（同 25%）のそれぞれに対し，表-1 に示す 5 つされている。その原因の 1 つとして間隙率の効のモデルで 1GHz に対する誘電率を計算した。

果が指摘されている。では，間隙率をも説明変数としている Dobson 式などは，多様な土壌に

表-1 各モデルを記述する説明変数

対して Topp 式よりもよく合致するのだろうか。

モデル

体積含水率－誘電率関係の説明変数

筆者らが研究対象としているリモートセン

Topp

なし

Dobson

砂・粘土含有率，間隙率

シングによる全球観測の場合，対象地ごとに最Mironov

粘土含有率

適なモデルを構築するのではなく，1 つのモデ

Wang-Schmugge

砂・粘土含有率，間隙率

ルを全球に適用して統一規格のもとで推定を筆者ら

砂・粘土含有率，土壌水分特性

72

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(g)

(h)

図-1 世界各地の土壌に対する推定誘電率のモデル間差異（対象周波数：1.0GHz）。体積含水率が 5%（(a)-(d)）及び 25%（(e)-(h)）に対する結果を，Dobson, Mironov, Wang-Schmugge，提案の 4 モデルのそれぞれと Topp 式との差として表示している。
なお，表-1 から分かるように，所与の体積含水式と Wang-Schmugge 式ではモデルに用いられ率に対する誘電率は Topp 式では一定値となる

る説明変数が同じである（表-1）にも拘わらず，が，他モデルでは土性によって異なる値となる。

誘電率に大きな差異が見られた。

3．結果と考察4．おわりに結果を図-1 に示す。Dobson 式による誘電率

世界各地に対する推定誤差は，モデルに起因は，世界の多くの地域で Topp 式より高いが，するものに加えて，土性情報の不確実性に起因

シベリア西部では Topp 式より低かった。反対するものもある 2)。双方の効果を今後検討する。

に Wang-Schmugge 式による誘電率は Topp 式

その際には本研究結果を用いて地点選定する。

より低い地域が多いが，シベリア東部，北米東謝辞 本研究は JSPS 科研費 JP 19K04619 と JAXA 地球観測研究
ER2GWF101，
ER3AMF113 の助成と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。
参考文献 1) 辻本久美子, 太田哲, 藤井秀幸, 小松満: 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.土壌の物理性.Vol.151, p.3-24, 2022. 2) 辻本久美子, 太田哲: マイクロ波を用いた土壌水分衛星観測アルゴリズムにおける湿潤土壌誘電率
モデル改変効果, 土木学会論文集 B1(水工学), 掲載確定.

部，南アフリカの一部では Topp 式よりも高かった。Mironov 式では，Topp 式より高く推定される地域（主に低緯度帯）と低く推定される地域（中緯度，低緯度）とが混在していた。Dobson

73

P25
泥炭土を基盤とする農地における蒸発散時の水分移動に関する考察
Water Flow in Mineral Soil Dressing on Peat under Evapotranspiration
奥田涼太・長竹新・清水真理子・松田俊之
国立研究開発法人土木研究所寒地土木研究所
要旨
暗渠が設置された泥炭土を基盤とする畑の連続干天期間を対象に HYDRUS-1D で逆解析を行い，飽和透水係数 Ks を求めた。現地で採取した不撹乱土の Ks と比べて逆解析で求めた Ks は 2～3 オ
ーダー小さく，理由として現地の泥炭土中のガス封入が考えられた。また，鉛直方向の水分移動が支配的な蒸発散時には 1D の逆解析が暗渠設置圃場においても有効であると示唆された。
キーワード：泥炭土，飽和透水係数，HYDRUS，逆解析
Key words: Peat soil, Saturated hydraulic conductivity, HYDRUS, Inverse solution
1.はじめにった。小麦収穫後の 2020/8/18 に試料の採取と土壌水分変化の正しい予測は，日消費水量の断面調査を行った。断面調査の結果，0～20 cm

算出，地下水位制御システムによる地下かんが深は Ap1 層，20～35 cm は Ap2 層，35～60 cm

い利用時の水分変化の可視化，暗渠管埋設間隔

は地下水位変動の影響を受けて乾燥収縮や分の検討などに有用である。正しい予測には現地解が生じている泥炭土層，60～100 cm は一年の飽和透水係数 Ks（cm d–1）を与える必要があの大部分で地下水面下にある泥炭土層だった。

るが，実験室で測定する不撹乱土の Ks はおお

層別に 100 cm3 の不撹乱土を採取し，土中水圧

よそ現地と一致しない。北海道の泥炭土の場合，

力 h と体積含水率 θ の関係，飽和透水係数 Ks

湿原については封入ガスによって現地の Ks がを得た。得られた h と θ の関係に van Genuchten

不撹乱土より小さくなった報告 1)がある。農地

式（VG 式）をフィッティングしてパラメータ化された泥炭土では，現地と不撹乱土の Ks をを求めた。同一地点で大豆栽培中の無降雨期間

比較検討した例は少ない。また，暗渠が設置さである 2021/7/19～30 に h，θ，地下水位を 30 分

れ た 圃 場 に お け る 現 地 の Ks を 求 め る に は間隔で測定した。h は 5，15，25，35，45，65，

HYDRUS-2D の逆解析機能が有効だが，測定点85 cm 深を，θ は 0～10，10～20，20～30，30～が少なく利用できない場合もある。本研究では， 40 cm 深毎の平均値を測定した。2021/10/7 にも泥炭土を基盤とする暗渠が設置された大豆栽

40 cm 深までの断面調査を行ったところ，30～

培圃場における蒸発散時の土壌水分量の変化

40 cm は作土と泥炭土が混じった層だった。

を測定し，これに基づいた HYDRUS-1D の逆解析から Ks を求めて不撹乱土の Ks と比較した。 3.数値計算
さらに 1D で求めた逆解析のパラメータを 2D

暗渠から水平方向に 5 m 離れた地点では横に適用し，結果から 1D の逆解析が利用できな

方向の水移動が無視できると仮定し，実測デー

いケースについて考察を行った。

タに基づく逆解析は HYDRUS-1D を用いた。θ
から求めた実蒸発散量と可能蒸発散量が期間

2.現地調査中等しかったと仮定し，被覆率を用いて分離し調査は北海道今金町の転作田（約 250 m×60

た蒸発量と蒸散量を上端の境界条件に与えた。

m）の暗渠から水平方向に 5 m 離れた地点で行計算土層は 100 cm とし，下端の境界条件には

74

Z

0

0.02 0.04 0.06 0.08

0.1

0.12 0.14 0.16 0.18

0.2 0.22 調査実施地点（cm d-1）
0

X

20
40
60
疎水材
0

暗渠

地下水面
100

80

200
300
図1. 2021/7/25 正午の水分フラックス分布図

地下水位から計算した h を入力した。VG 式パ

100
500（cm）

400

表 1.不撹乱土から求めた泥炭土の Ks（左）逆解析から求めた泥炭土の Ks（右）
Depth
Ks
Depth
Ks

ラメータの初期値にはフィッティングしたパ
ラメータを用いた。ただし，作土と泥炭土が混じった 30～40cm 深のパラメータは h と θ の実測値から（20～35cm 深）：（35～60 cm 深）= 1:
9 の加重平均とした。根の分布は地表面が最大1D の逆解析から求めたパラメータを用いて
HYDRUS-2D の計算を行った。HYDRUS-2D 上
で x 軸（水平）方向に 500 cm，z 軸（鉛直）方向に 100 cm の長方形を計算領域として作成し，断面調査の結果から計算土層を作成した（図1）。領域左端の 25～80 cm 深に暗渠疎水材を設定し，直径 10 cm の暗渠を管心が 85 cm 深にな

土壌水分量, θ (cm3 cm-3)となるように 30 cm 深まで直線で与えた。

(cm)(cm d–1)(cm)(cm d–1)

35-60

7.11

40-60

0.012960-1008.62

60-1000.0011

0.6
25 cm深0.5

15 cm深

0.4

実測値

5 cm深

計算値

0.3
7/19

7/24

7/29

図2. 土壌水分量の経時変化るように設定した。h が横方向で一定だったと
図 1 に 2021/7/28 の正午における水分フラッ

し，実測値を基に初期条件を与えた。上下端のクスの分布を示す。蒸発散時主に地下水面より

境界条件は 1D と同様で，左右端の境界条件は上の層で水分移動が生じていた。また，暗渠かNo Flux （流れなし ），暗渠管の境界 条件はら離れた x > 50 cm の領域では鉛直方向の水分

Seepage Face（浸出面）とした。

移動のみが生じていた。今回は簡単のため 1D
で逆解析を行ったが，大雨後の排水時や地下か

4.結果と考察んがい時には暗渠境界のフラックスが蒸発散

表 1 に不撹乱土と逆解析から求めた泥炭土時と比較して大きくなり，計算領域全体でフラの Ks を示す。逆解析前後で 40～60 cm 深の Ks

ックスの横向き成分が大きくなると考えられが 2 オーダー，60～100 cm の Ks が 3 オーダーる。こうした状況での逆解析は 2D で行う必要減少した。地下水位の上下変動による封入空気があるだろう。

の発生や有機物分解による封入ガス発生の影
響で，現地の Ks が小さくなったと考えられる。

参考文献

図 2 に各深度における θ の時間変化を示す。い1) 粕淵辰昭，宮地直道，神山和則，柳谷修自（1994）：美唄

ずれの深度も計算値は実測値をよく表してお湿原の水環境の特徴と保全，日本土壌肥料科学雑誌，65（3），り，逆解析で求めた Ks も現地を反映している

326-333．

と考えられた。

75

P26
準希薄系にある凝集した Na-モンモリロナイト懸濁液の沈降速度の解析
The settling rate of flocculated Na-Montmorillonite in a semi-dilute regime
Li Jiawei 1・Katsuya Nakaishi2・Yasuhisa Adachi 1
1Graduate School of Life and Environmental Science, University of Tsukuba・2 Faculty ofAgriculture, Ibaraki University
Abstract
Hindered settling velocity of flocculated suspension of Na-montmorillonite studied byMiyahara et al is revisited to obtain the representative value of settling velocity in the limit ofcontainer height that is critically important for the further analysis of consolidation.
Well-visualized settling behavior demonstrated the result of sedimentation turbulence
reported by Ezral et al. However, the settling velocity in the infinite limit of container height
was found to be disturbed considerably. The formation of a huge aggregate whose size iscomparable to or larger than the cylinder diameter detected by the visualization can be thereason for the disturbance.
Key words: Na-montmorillonite, Settling velocity, Semi-dilute, Floc volume fraction
settling velocity in a cylinder to obtain the velocity

1. Introduction
The sedimentation behavior of the flocculatedof infinite height (from the plot of the results vs thematerials is important for cohesive sediment

reciprocal value of H) for the analysis of Kaolinite

transportation. Michaels and Bolger [1](after M-B)

suspension, however, the validity of M-B method

studied the relationship between the interface

is not examined for Na-montmorillonite which

sedimentation rate of flocculated kaolin suspension.

yield much larger flocs, yet. Miyahara et al

They improved the settling rate equation originallyreported the settling velocity at a certain height. So,

proposed by Richardson- Zaki [2] (after R-Z).

we decided to revisit this problem.

(1)
Q, Q0, α, Φ denote the group settling rate, thesettling velocity of the single particle, the swelling
ratio, and solid volume fraction, respectively.
Using Na-Montmorillonite which will form alarger floc than Kaolinite, we have examined
the importance of the effect of cylinder heights
in the generation of turbulent flow and container

Fig.

size [3, 4]. Increasing the initial height will

Na-montmorillonite with the volume fraction (Φ) of 2.0 × 10−4 andpromote the sedimentation rate due to theexperiment schematic diagram.

1

The

standard

settling

curve

of

flocculated

development of large flocs, which was regarded as
the feed-forward mechanism. Although an elegant

2. Materials and Method
Na-montmorillonite

approach was proposed by M-B to investigate the76suspension(Kunipia-F

Kunimine Co., Ltd.) and NaCl solution were gently

settling rate as the infinite height condition can bemixed by the end-over-end method using two

obtainedcylinders. The suspension was left to stand for thedemonstrated in the figure, our obtained values ofobservation of settling behavior in circular

Q1/4.65 does not change as predicted by R-Z whose

measuring cylinders of different heights fromslope is hypothesized as a dashed line in Fig.3.

200mm to 500mm as shown in Fig. 1. The

That is, the settling velocity in the infinite limit ofinterface settling height H was recorded as acontainer height was found to be disturbed

function of elapsed time, t. The inner diameter ofconsiderably. The formation of a huge aggregate

the settling cylinders was 2.75cm. Solid volume

whose size is comparable to or larger than the−4fraction Φ was adjusted from 1.0 × 10

to 3.0 ×

from

the

ordinateintercept.

cylinder diameter detected by the visualization (in10−4. The ultimate NaCl concentration was 1 M.

Fig.1) can be the reason for the disturbance [4].

3. Results and Discussion

4. Conclusion

The standard curve as shown in Fig. 1 illustrates
thetypicalsedimentation

behaviorAs

We carried out a systematic analysis of theofsedimentation

behavioroftheflocculated

Na-montmorillonite floc. Here t0 point is regardedsuspension of Na-montmorillonite. The first result

as the starting point of the consolidation.

came out that the formation of considerably big

Maximum settling rate Q is derived from the slope

aggregates disturbs the smooth displacement ofof the trend line before the consolidation stage.

flocs in the cylinder under gravity. This is evidenceof a long-chain network structure that yields a
long-distance stress chain in the flocculated
sediment. More precise analysis using a thicker
cylinder will elucidate the problem.
Acknowledgments

Fig. 2 Plot of maximum settling rate with the reciprocal of initial

Thoughtful suggestions from Dr.Setsuo Ooi andheight.

Kakenhi 22H00387 are acknowledged.
K.N. and Y.A. express sincere thanks for the
memory of Dr.

Katsumi Miyahara* for his

dedicated effort and academic work.
*Passed on 17, Aug 2022.
References[1] A.S. Michaels, J.C. Bolger, Ind. Eng. Chem. Fundam. 1(1962) 24–33

Fig. 3 Relations between the settling velocity of the interface[2] J.F.Richardson, W.N.Zaki Chem.Eng.Sci.3(1954) 65-67(Q1/4.65) and volume fraction of solid (Φ) at 1.0mol/L NaCl

[3] M.E. bin Ghazali, Y. Argo, H. Kyotoh, Y. Adachi, Paddy

concentration with the cylinder inner diameter 2.75, 2.8, 5 cm.

Water Environ. 18 (2020) 309–316[4] M.E. bin Ghazali, Y. Adachi, Colloids Surf. A. 630 (2021)

Notice: Miyahara’s previous data * [5].

127–567

Fig.3 shows the relationship between the[5] K. Miyahara, M. Ohtsubo, K. Nakaishi, Y. Adachi, J.

reciprocal of velocity and height. The maximum

Clay Sci. Soc. Jpn. 40 (2001) 179–184.

77

P27
自動運転田植え機のログと土性の関係
Relationship between machine logs from auto-pilot rice transplanter and soil
texture中野恵子 1・山田祐一 2・深見公一郎 1，高橋仁康 1，渡邊修一 1，渕山律子 11 農研機構九沖研・2 農研機構農機研

要旨(Abstract)：
多筆管理を行う生産者にとって，土壌データの取得あたってのサンプリングや分析費の負担は大きい。そこで，農機（ここでは自動運転田植え機）の稼働ログから土壌データの取得を検討した。生産者実作業のデータから①車輪の回転についてのログと砂，シルト量，②作業機高さについてのログと塑性限界の間に一定の傾向が認められた。
キーワード：農業機械，車輪回転，作業機位置，塑性限界，田植え
Key words: agricultural machinery, wheel rotation, implement position, plastic limit, rice planting
1.はじめに

グライ低地土，表層無機質腐朽質泥炭土)のエ

土性（粘土・シルト・砂比）や塑性限界・液リアに分布していた。ログ収集ほ場のうち，複性限界（水分変化に伴う性状変化点）は，人為

数年のデータがあるものの中から約 40 筆の土作業による変動が小さく，土壌本来の透水性・壌を 2021 年水稲作後に採取し，塑性限界，液保肥性や機械作業性に強く関与し，作物の安定性限界，CEC，腐植含量，土性を測定した。

した栽培管理に重要な情報である。しかし，各ログ値は，位置情報とともに記録されており，ほ場についてその情報を得ようとすると，土壌

ほ場への機械進入口から約 10 ｍまでのデー採取の手間や分析費用は多筆管理を行う生産

タを除いて全体を平均した。ここでは，スリッ者にとって膨大なものになる。更に，現場ではプに関わる値として単位走行距離当たりの車生産者の経験をもとに相対的に判断されてい輪の回転ログを，また，作業機高さに関わるロ

るため，データの必要性も顕在化していない。

グを解析した。

そこで，農地管理で不可欠な農機作業の際に生3.結果成される稼働ログからこれらの情報の取得を（１）生産者ほ場での作業時水深試みる。機械の作業性は，作業時の土壌の水分作業時水深の観察は毎年約 10 ほ場程度で行状態によって大きく異なるが，ここでは，飽和った。観察時には，地表面に近い水深で，田植以上の水分状態での作業である田植えに注目

え機のマーカ跡が残る状態であったが，生産者

し，自動運転田植え機のログと土性・塑性限界によれば，自動運転によりマーカ跡が不要になとの関係を見た。

り，2020 年からは落水が十分でなくても作業

2.方法

した場合があった。特に 2020 年は，田植え期

2019~2021 年に現地生産者ほ場（佐賀県神間の降雨も多く，作業時水分条件が大きく異な埼市内）で作業時の湛水状況を観察するとともるほ場もあったと考えられた。

に，206 筆での自動運転田植え機のデータを収（２）車輪の回転と土性集した。現地ほ場は，日本土壌インベントリー

車輪回転ログは，数値が大きいほどスリップ

情報から，5 種の土壌種(普通灰色低地土，普程度が大きいことを示すが，舗装道路移動中は通低地水田土，下層黒ボク灰色低地土，泥炭質

安定し，ほ場内ではばらついた（図１）。時系

78

列で見ると舗装道路でも徐々に値が上昇してでも緩やかに変化する値である。2019 年の外おり（図略），これは，タイヤ摩耗により直径

れ値は，管理履歴の異なるほ場の合筆前のログが徐々に減少したことによると考えられた。そ値に対して，塑性限界は合筆後のデータを用い

こで単位走行距離あたりの車輪回転について，たことが原因と考えられた。2020 年のばらつ

ほ場内の値からほ場に入る直前の舗装道路移きについては，更に検討を要する。

動時の値を差し引き，これと土性との関係を解

5.おわりに析した。普通灰色低地土では，砂，シルトの量

今後，ログ値からの土壌情報取得に向けて，との間に 2019 年において一定の傾向が認めら

他の土壌種についても同様の検討を行い，さられた（図２，砂の場合）。

に，経年変化や生産者ほ場で起こりうる条件変（３）作業機高さと塑性限界・液性限界化に対する補正方法の検討を行う。

作業機の高さに関わるログは，田植え面に対

特に塑性限界については，生産者のほ場管理

して車輪が沈み込むほど大きな値となる。

の効果を評価できる可能性がある。今後畑利用2019 年，2021 年は，塑性限界との間に一定の率や有機物施用量の異なるほ場間の違いを検傾向が認められた（図３）。ただし，2019 年に討したい。ただし，作業機高さに関わるログとついては，2021 年までに合筆されたほ場は外一定の関係にある仕組みは不明であるので，これ値となった。

の解明も必要である。

4.考察
土性は，田植え機の積算稼働時間（年数）が長くなるにつれてログ値との関係性が不明瞭になった。稼働に伴うタイヤの摩耗，機体の損
耗などの変化，作業時の水深等が影響を与えたと推察された。
塑性限界は，2019 年と 2021 年は，全体の傾向が，作業機高さが高い方にシフトしたものとなった。これは，タイヤの摩耗によるタイヤ
直径の減少が影響したと考えられた。塑性限界
は，強い乾燥や有機物還元等により同一のほ場

79

P28
アレイアンテナ地中レーダを用いた浸潤過程の体積含水率分布の連続推定
Continuous estimation of Volumetric Water Content Profile during Infiltration
Process Using Array Antenna Ground Penetrating Radar
及川航貴 1・斎藤広隆 1・黒田清一郎 2・高橋一徳 31 東京農工大学・2 農業・食品産業技術総合研究機構・3 応用地質株式会社

要旨(Abstract)
本研究では，鳥取砂丘砂の浸潤過程のタイムラプススパース CMP データを自動的に補間し，速度解析する手法を開発し，体積含水率分布の推移を推定すること目的とした．滑らかに補間された密な CMP データを速度解析することで，推定された浸潤過程の体積含水率分布の推移は土壌
水分計の計測値と一致した．
キーワード：地中レーダ，浸潤現象，体積含水率分布
Key words: GPR, Infiltration, Volumetric water content profile
1.はじめに
地中レーダ(GPR)は電磁波を用いて，地中の構造を高解像度でイメージングすることができる物理探査技術である．土壌の比誘電率が体積含水率と高い相関関係にあることを利用して，非破壊で現場土壌の体積含水率分布を推定することが期待されている．GPR は，送信アンテナ(Tx)が電磁波を放射し，受信アンテナ(Rx)が反射波強度と到達時間を記録する．反射

図 1. 鳥取砂丘砂浸潤試験の模式図．

位置を求めるためには，地中の電磁波伝播速度(a)平面図，(b)断面図．

が必要となる．速度解析には送受信アンテナの間隔(オフセット)を広げながら測定する CMP(Common Midpoint)データ等が用いられる．
アレイアンテナ GPR は複数の送受信アンテナの組み合わせを高速で変えることで，動的な浸潤現象のタイムラプス CMP データ等を計測できる（図 1(a)）．しかし，得られた CMP データは空間解像度が低いため，安定した速度解析結果を得ることは困難である．そこで，本研
究では鳥取砂丘砂の浸潤過程のタイムラプス
スパース CMP データ(Saito et al., 2021)を補

図 2. 解析手順．(a)NMO 補正を組み合間し，自動的な速度解析で体積含水率分布を推わせた F-K ゾーンパスフィルターによる定することを目的とした．

補間方法，(b)ブロブ解析による自動的な
速度解析方法．

2.解析方法

ンパスフィルターで補間した（図 2(a)）．交差

まず，アレイアンテナ GPR で取得した 10

検証によって，F-K ゾーンパスフィルターで残トレースのスパース CMP データを F-K ゾー

80

す 部 分 と な る 扇 形 の 角 度 と NMO(Normal
Moveout)補正の速度を最適化した．様々な扇形の角度と NMO 補正速度の組み合わせにおいて，スパース CMP データのトレースを 1 つ除去して補間し，補間前後の誤差を計算した．
これを両端以外の全てのトレースで繰り返し，合計した誤差分布を最小とする扇形の角度と図 3. 速度解析結果(浸潤開始 50 分後)．

NMO 補正速度の組み合わせに決定した．タイ(a)補間後 CMP データ，ピンク線は補間ムラプススパース CMP データを，それぞれの前トレースの波形，青線は補間後トレー最適値を用いて補間した．次に，補間後のタイスの波形，赤線はフィッティングされた

ムラプス CMP データを速度解析した（図 2(b)）．

双曲線を示す．(b)センブランス値の分

補間後 CMP データのセンブランス値を計算

布，黒丸は選択値を示す．

して，最大値の 9 割以上の値が集中しているクラスターを抽出し，クラスター内の最大値を選択した．複数の選択値が得られた場合は電磁波の区間速度を求めた．得られた地中の速度構造から，各浸潤過程の比誘電率分布と体積含水率
分布を推定した．
図 4. 体積含水率分布の推定結果．(a)浸3.結果と考察

潤過程の体積含水率分布の推移，6 本の浸潤開始 50 分後の CMP データの補間結果

青線は各深さの土壌水分計の測定結果をを示した(図 2(a))．NMO 補正の過程で除去さ示す．(b)深さ 30 cm の体積含水率推移のれる直達波の領域を除くと，速度解析の対象と比較，青線は土壌水分計の測定値，黒点なる反射波を含めて滑らかに補間することがは GPR による推定値．

できた(図 2(a)のピンク線と青線)．センブラン
スの選択値（図 2(b)の黒丸）に対応する双曲線

結果は，土壌水分計の測定結果と大きな差異は（図 2(a)の赤線）は，反射波とよく一致していみられなかった．

る．体積含水率分布は，浸潤開始 40 分から 70分の区間では安定した推定結果となった(図参考文献4(a))．浸潤初期は反射波と地表面反射波が重Saito, H., Kuroda, S., Iwasaki, T., Sala, J., and Fujimaki,

なり，浸潤後期は反射波が水平に近づいてしま

H. (2021): Estimating infiltration front depth using

うため速度解析の結果が安定しなかったと考

time-lapse multi-offset gathers obtained from ground

えられる．GPR による推定値は土壌水分計とpenetrating radar antenna array. Geophysics, 86, 5, 1-37.

比較して，少し早く浸潤が到達していた(図 4)．

Yi, L., Takahashi, K., Sato, M. (2015): Estimation ofvertical velocity profile by multistatic GPR Yakumo. IEEEIGARSS, 1060-1063.

4.おわりに
本研究では，浸潤過程のタイムラプススパー

Yi, L., Takahashi, K., Sato, M. (2016): A Fast Iterative

ス CMP データを補間し，速度解析することで，Interpolation Method in f-k Domain for 3-D Irregularly

自動的に体積含水率分布を推定した．その推定

Sampled GPR Data. IEEE JSTARS, 9, 1, 9-17.

81

P29
水田における土中ガス濃度がガスフラックスへ与える影響
Effect of Soil Gas Concentration on Gas Fluxes in Paddy Soil後藤優治 1・関航太郎 1・土井俊弘 1・小宮秀次郎 2・登尾浩助 3
1 明治大学大学院農学研究科・2 マックスプランク研究所・3 明治大学農学部

要旨(Abstract)
温室効果ガスの中で重要なのがメタンである。日本国内においてメタンの最も重要な排出源のひ
とつは農業で，そのうち 24%は稲作水田が起源である。水田土壌中のガス濃度が地表面でのガス
フラックスに与える影響を調べることを目的とした。土中ガス濃度が高くなるにつれガスフラッ
クスも上昇したが生育後期になると有機物が減少し土中ガス濃度とフラックスともに減少した。
キーワード：メタンガスフラックス，土中ガス濃度，水田土壌，酸化還元電位
Keywords: CH4 gas flux, soil gas concentration, paddy soil, redox potential
1976)。このように酸化帯の研究は行われてい

1．はじめに
近年の気候変動は，二酸化炭素(CO2)，メタ

るが，酸化能の研究までは行われていない。そン(CH4)，亜酸化窒素(N2O)などの温室効果ガ

こで本研究の目的は，水田土壌における土中ガスが大気中へ過度に人為的に排出されること

ス濃度がメタンフラックスへ与える影響を調が主な要因と考えられている。なかでも CH₄

べることとした。

は CO₂の 28 倍の温室効果を持っている。日本

2．方法

国内において CH₄排出量は工業，農業，廃棄

本実験は東京都府中市内にある東京農工大学

物など多岐にわたる。また CH₄総排出量は付属圃場（FM 本町）の実験水田で行った。測1990 年代から 2010 年代にかけて減少してい定期間は 2017 年 5 月 25 日から 9 月 19 日，

る一方で農業由来の CH4 排出量割合は増加し2018 年 5 月 30 日から 9 月 18 日で行い，CH4ている。農業由来のうち 24%は稲作水田から濃度，CO2 濃度，地温，酸化還元電位，体積含の排出量である。湛水条件下の水田土壌は嫌気

水率，水温を計測した。温室効果ガスフラック

的状態になるため，嫌気性を好むメタン生成菌

スの測定にはチャンバー法を用いた。 チャン

が CH4 を生成する。森林や熱帯泥炭においてバーにフタをしてから 20 分間 CH4 濃度を土壌中のガス濃度がフラックスに与える影響

PICARRO 社製分析計(G220-i)で測定した。水を調べた研究例はある(山本ら 2001)。
しかし，田土壌中のガス濃度は液体を透過せず気体の水田での大気中へのガスフラックスと土中ガみを透過する素材の高分子ガス透過性素材をス濃度の関係を調査した研究はない。

使用して作成したガスサンプラーを用いて採CH₄排出量は，CH₄生成量から CH₄酸化量取した。ガスサンプラーを計 16 個作成し，稲を差し引いて計算される。水稲根圏では好気的

下と株間それぞれ深さ 3 cm，9 cm，15 cm に状態となり，好気性細菌であるメタン酸化菌に設置した。

よって酸化される(八木，1997)。そこで水稲根

3．結果

圏および株間でのメタンガス濃度を比較し根(1) CH4 フラックスと土中ガス

圏の酸化具合を調べることは重要である。根圏

Fig. 1 に CH4 フラックスと土中ガスの経時では，生育初期から生育中期にかけて酸化帯が変化を示す。2017 年，2018 年ともに土中 CH4形成されると報告されている(楢原・宇佐美，

ガス濃度増加に伴い CH4 フラックスが増加し82た。また生育初期および生育後期にかけては土

さにおいても株間のほうが，ガス濃度が高かっ中 CH4 ガス濃度が低くなり CH4 フラックス

た。2018 年では深さ 9 cm を除き株間のほうも低くなった。

が，ガス濃度が高かった。
4．考察

35

CH4 concentration(%)

30

Fig. 3 に 2017 年と 2018 年の酸化還元電位を2017 年25示す。酸化還元電位が-200mv 以下になるとメ20タン生成が開始されるため，2017 年 2018 年

15
10

ともに-200mv 以下で土中ガス濃度が増加して5いる。また土中ガス濃度が高くなるにつれて

0
145

155

165

175

185

195

205

215

225

DOY
NP15

NP9

NP3

P15

P9

CH4 フラックスも増加した。DOY210 以降はP3

酸化還元電位が-200mv 以下にもかかわらず土
30

中ガス濃度が低下している。これは水田土壌中

CH4 concentration(%)

25

2018 年にメタン生成菌が利用する有機物が減ったた

20
15めだと考えられる。

10
5
0
145

165

185

205

225

245

265

DOY
NP15

NP9

NP3

P15

P9

P3

Fig. 2. 2017 年と 2018 年の土中ガス濃度(2) 株間と稲下の土中ガス
Fig. 2 に 2017 年と 2018 年の株間及び稲下のFig 501

25
20

30

15

20

10

10

5

0

0
145

165

185

-10

205

225

P15

本研究では水田土壌中の土中ガス濃度がガス
フラックスに大きな影響を与えていることが-5P9分かった。また還元状態であっても有機物の減P3

少により土中ガス濃度と低くなることが示唆

12

された。

20

18

10

CH4 Flux (mg m-2 h-1)

5．おわりに

245

DOY

CH₄ Flux

Fig. 3. 2017 年と 2018 年の酸化還元電位

2018 年

16

8

14

6

12
10

4

8

2

6
4

0
145

165

185

-2

205

225

245

P15

2
0

DOY

CH₄ Flux265

謝辞
本研究を行うにあたり試験地の提供と管理をしていただいた
東京農工大学の本林隆博士と松川考治技術専門職員に謝意を
表す。
参考文献等
[1]山本吾一・永田修・田中夕美子・波多野隆介 (2001): 森林-湿地境界域の土壌におけるメタンフラックスと土壌中メタン濃度分布. 日本土壌肥料学会誌 第 72 巻, 第 5 号 : 673-675[2]八木一行(1997) : 水田からのメタン発生-食糧生産と地球
環境保全とのバランス-. TROPICS, Vol.6(3):227-246.
[3]楢原剛士・宇佐美正一郎(1976): 水稲根圏の微生物学的研
究. 日本土壌肥料学会誌 第 47 巻, 第 9 号 : 391-397

CH4 concentration(%)

CH4 Flux (mg m-2 h-1)

40

CH4 concentration(%)

2017 年

P9

P3

Fig. 1. 2017, 2018 年の CH4 フラックスと
稲下土中ガス濃度
土中ガス濃度の図を示す。2017 年ではどの深

83

P30
毛管力によって駆動される間隙スケールの浸潤過程
The pore-scale wetting process driven by capillary force.
丸尾裕一 1・佐藤直人 2・野川健人 1・青木伸輔 3・登尾浩助 2
1 明治大学大学院 農学研究科・2 明治大学 農学部・3 明治大学 研究・知財戦略機構

要旨(Abstract)
毛管力によって駆動される浸潤過程が間隙スケールでどのように起こるのか明らかにするため，
水平浸潤実験を行った。高速度カメラによってガラスビーズ中を浸潤する水の動きを撮影したところ，浸潤前線は前進するだけでなく，後退することが分かった。また浸潤前線の後退は周囲の浸潤前線の前進と同時に起こったことから，浸潤前線の前進には水源だけでなく，周囲の間隙からも水が供給されることが示唆された。
キーワード：ハインズジャンプ，浸潤過程，間隙スケール，毛管駆動流
Keywords: Haines jumps, wetting process, pore-scale, capillary flow
隙率を表 1 に示した。マリオット給水管にメチ

1.はじめに
不飽和多孔質体中の浸潤メカニズムを明らレンブルー色素を含む脱気蒸留水を充填し，電かにすることは，作物の適切な水管理のために磁弁を介して水平に設置したヘレショーセル

重要である。間隙スケールの浸潤現象はハインに接続した。浸潤前線はあらかじめビーズ層境

ズジャンプと呼ばれる高速な界面ジャンプに界の約 5 mm 手前まで進めた。電磁弁を開放

よって起こる。ハインズジャンプの水分フラッ

すると同時に高速度カメラ（DSC-RX100M5A，

クス密度はマクロな水分フラックス密度よりSONY）によって脱気蒸留水がガラスビーズ多大きいため，高速度カメラを用いなければ間隙

孔質体中を浸潤する様子を約 2.2 s 間，960 fps

スケールの水の動きを詳細に観察することはで撮影した。以上の手順を 3 反復行った。撮影難しい。間隙スケールの水の動きを捉えた例はした動画は画像に分割し，OpenCV ライブラ

減圧排水過程では報告例がある（Armstrong

リ （ https://opencv.org/ ）を 用いて開発した

and Berg, 2013）が，毛管力によって駆動されPython 3.8 プログラムで解析した。濡れている浸潤過程を観察した例はほとんどない。本研

る部分のほうが，濡れていない部分よりも青，究の目的は，毛管力によって駆動される浸潤前

緑の画素値が高くなる性質を利用して，各時間線が間隙スケールでどのように移動するか明ステップにおいて濡れている面積を算出した。

らかにすることであった。

さらに，濡れている面積の時間差分から約 1

2.実験方法

表 1 0.8 mm ビーズ層，1.0 mm ビーズ層のアクリル製のヘレショーセル（幅 24 mm×
長さ 71 mm×厚さ 2.4 mm）に，0.8 mm ガラ
スビーズ（BZ-08，AS ONE）を 40 mm 長さ

平均乾燥嵩密度と間隙率
Beads’
Bulk density
diameter [mm][Mg/m3]充填したのち，境界が密着するように 1.0 mm
ガラスビーズ（BZ-1，AS ONE）を 31 mm 長さ充填した。各ビーズ層の平均乾燥嵩密度と間84Porosity

0.8

1.48

0.41

1.0

1.19

0.52

ms ごとの水分フラックス密度を求めた。
また，各ガラスビーズの座標を手動で指定し，それぞれのガラスビーズ上の濡れた面積がガラスビーズ全体の面積に占める割合を経時的に評価した。
3.結果と考察
図 1 に水分フラックス密度の相対度数を示した。正のフラックスは浸潤前線が前進したこ

図 1 水分フラックス密度の相対度数とを、負のフラックスは浸潤前線が後退したことを表す。本実験で観察された平均水分フラッ
クス密度は0.47 ± 1.46 mm/s であった。浸潤
過程を間隙スケールで観察すると，水分フラッ
クス密度はダルシー流のように一定ではなく，ハインズジャンプによって増減を繰り返した。
さらに，浸潤前線が後退する負のフラックス密度が観測された（図 1）。図 2 に任意に選択した 2 個のビーズについて，濡れた部分の割合の時系列変化を示した。また，図 3 では図 2 に示した 2 個のビーズ上の浸潤前線の動きを模式化して示した。図 2 (b)の Phase 1 の時 No. 1，

図 2 （a）解析対象のビーズ粒子の場所と（b）

No. 2 のビーズはそれぞれビーズの 78 ％，各ビーズの濡れた部分の割合の時系列変化。

55 ％が濡れた状態であった（図 3：Phase 1）。
図 2 (b)の Phase 2 では，No. 1 のビーズ上の濡れた部分の割合が 100 %となったのに対し，No. 2 のビーズ上の浸潤前線は「後退」し，約15 %が濡れた状態であった（図 3：Phase 2）。
即ち，No. 1 のビーズ上を濡らした水は水源だ
けでなく，No. 2 を含む周囲の間隙からも供給されることが示唆された。さらに，図 2 のPhase 3 に進むと，No. 2 のビーズ上の浸潤前線も間隙拡張部を越えて，ビーズの約 85 %が濡れた（図 3：Phase 3）。
参考文献
Armstrong, R.T., and Berg, S. (2013): Interfacial Velocities

図 3 浸潤前線の「後退」メカニズムの模式図

and Capillary Pressure Gradients during Haines Jumps.
Physical Review E, 88(4): 1–9.

85

P31
中耕除草による土壌撹乱の頻度が気泡・拡散経路で排出される
メタンおよび亜酸化窒素に与える影響
Impact of frequency of soil disturbance by multiple-intertillage-weeding on
CH4 and N2O emissions from rice fields (ebullition and diffusion).
浪江日和 1・島田かさね 1・趙双双 1・当真要 2・石黒宗秀 2・波多野隆介 2
1 北海道大学大学院農学院・2 北海道大学大学院農学研究院

要旨(Abstract)
中耕除草に伴う土壌撹乱は水田の酸化還元に影響し，GHG 排出量を変化させる可能性がある。
そこで，撹乱頻度を変化させ，土壌の酸化還元状態と気泡・拡散経路でのメタン(CH4)，亜酸化窒素(N2O)排出量を測定した。土壌撹乱は一時的に土壌を酸化するが，すぐに還元に転じた。この変化は拡散 CH4 を酸化する一方で，硝化・脱窒に影響し，拡散 N2O 排出量を増加させる可能性がある。
したがって，撹乱の頻度によって拡散 CH4 および N2O 排出量にトレードオフの関係を生じさせる。
キーワード：土壌撹乱，温室効果ガス，気泡，拡散，水田Key words: Multiple-intertillage-weeding, Greenhouse gas, Ebullition, Diffusion, Paddy
1.はじめに区(CF)，自然農法で中耕除草 0 回区(T0)，2 回

自然農法の水田で 4 回以上の“中耕除草”を区(T2)，5 回区(T5)の 4 区画を 3 反復で設けた。

行う農法は慣行農法に匹敵する収量が得られ5/19 に入水，5/26 に移植，7/22-26 に中干し，たことから 1），環境負荷を低減する新たな農法

7/27-8/25 に間断灌漑，8/25 に落水を行った。

として注目される。
“中耕除草”とはイネの生

中耕除草は T5 で 6/6，6/16，6/23，6/30，7/8

育期に田車等を用い，除草を兼ねて土壌の表層の 5 回行い，
T2 では 6/6 と 7/8 の 2 回行った。

を浅く撹乱することをいう。

(1) 気泡排出量(CH4-E，N2O-E)

養殖池での頻繁な生物撹乱は気泡排出の誘気泡ガスフラックスの測定では湛水期に各引または蓄積を抑制する。また，堆積物を酸化処理区の中央部にトラップを設置した(n=12)。

することで CH4，N2O の生成・消費・排出プロ

トラップは計 10 回（5/22-25，5/27-30，6/1-6，

セスを制御する

2）3）。以上より，中耕除草によ6/9-11，6/19-23，6/23-30，6/30-7/8，7/8-22，

る土壌撹乱は水田土壌の酸化還元に影響を与

8/10-15，8/22-25）設置し，気泡トラップ手法

えると予想され，気泡および拡散経路の CH4，

によりフラックスを算出した 4)。

N2O 排出量に影響を与える可能性がある。そこ(2) 拡散排出量(CH4-D，N2O-D)

で，本研究では異なる頻度での土壌撹乱の結果

裸地区の円筒チャンバー(直径 20 cm，高さ生じる拡散・気泡経路の CH4，N2O 排出量を実80 cm)から 0,15,30 分の気体を採取し，クロー測した。また同時に土壌の酸化還元状態を測定

ズドチャンバー法によりガスフラックスを算し，中耕除草による撹乱の頻度が気泡・拡散経出した。また，田面水中の溶存 CH4 濃度を森下路の CH4，N2O 排出量へ与える影響を明らかにら(1999)の方法により測定した 5)。
測定は 7-10することを目的とした。

日間隔で実施した。

2.実験方法採取したガスは FID・ECD 付きガスクロマト

北海道大学北方生物圏フィールド科学セン

グラフ(GC-14B，GC-2014; 島津製作所)で分析

ター生物生産研究農場の水田に 2022 年に慣行し，CH4・N2O 濃度を定量した。積算排出量は入86

水∼落水までを台形法で求めた。気泡・拡散経路の積算 CH4 ・N2O 排出量に地球温暖化係数（CH4:28，N2O:265）をそれぞれ乗じ，合算する こ と で 気 泡 ・ 拡 散 経 路 で の GHG 排 出 量(GHG-E+D)(kgCO2eq/ha)を算定した。
(4) 土壌の酸化還元状態のモニタリング
3 cm 深の溶存酸素濃度(DO)はポータブル溶
存酸素計（DO-31P(本体), OE-270AA(溶存酸素
図 1: GHG-E+D 排出量の処理区間の比較電極), DKK-TOA）で測定した。5 cm 深の酸化還元電位(Eh)はポータブル Eh 計（PRN-41(本体)，EP-201 型(白金電極)，4400 型(比較電極)，藤原製作所）で測定した。5 cm 深の活性二価鉄(Fe2+)は 20 mL シリンジで試料を採取し，pH5.5 酢酸 Na 緩衝液抽出とο-フェナントロリ
ンによる比色法で測定した。
3.結果と考察円筒チャンバーの CH4 フラックスと溶存 CH4

図 2: CH4-D,N2O-D 排出量の経時変化

濃度には有意な正の相関があったことから

4.おわりに(r2=0.29，p<0.05)，円筒チャンバーで測定し2，5 回の中耕除草の頻度では酸化還元状態

たガスフラックスを田面水からの拡散ガスフの程度により CH4 と N2O 排出にトレードオフの

ラ ッ ク ス と 定 義 し た 。 GHG-E+D 排 出 量 は関係を生じさせる可能性がある。今後は土壌撹

CF:90.6，T0:117，T2:113，T5:136 kgCO2eq/ha

乱の硝化・脱窒への影響を明らかにするとともで，処理区間に有意差はなかったが，T5 で最に，中耕除草の頻度を増やすことで嫌気環境をも大きかった(図 1)。また，GHG-E+D のうち

長期的に改善し，GHG-E＋D 排出量をさらに削CH4-D は T0 と比較し，T2 では 69％，T5 では 74％減できる除草回数を検討する。

排出量が減少した一方で，N2O-D では T2 では
75％，T5 では 81％排出量が増加したというト

参考文献等
1) 粕渕辰昭,荒生秀紀,安田弘法(2019).肥料や農薬に依存しレードオフの関係を示した。中耕除草期間のた現代農業への警鐘－江戸時代に開発された水田の多数回

DO は全処理区で 0.39-3.73 mg/L の比較的低い

中耕除草法が意味するもの－.土壌の物理性,141, p65－69.
2) Booth, M. T., Urbanic, M., Wang, X., Beaulieu, J (2021).

範囲を推移し，Eh および Fe2+は全処理区で湛Bioturbation frequency alters methane emissions from

水に伴い土壌が還元化する傾向を示した。これ

reservoir sediments. Science of the Total Environ- ment,
789, 1480 33.

らは撹乱による土壌の酸化は一時的であり，す3) Yuan, J., Liu, D., Xiang, J., He, T., Kang, H., Ding, W.,

ぐに還元へ転じたことを示している。さらに(2021) Methane and nitrous oxide have separated
production zones and distinct emission pathways in

CH4-D，N2O-D の経時変化では中耕除草期間に
T2,T5 で N2O が上昇する傾向がみられた(図 2)。

freshwater aquaculture ponds. Water Research, 190,
(2021), 116739.
4） 浪江日和,島田かさね,趙双双,当真要,石黒宗秀,波多野隆介

以上より，土壌撹乱による土壌の一時的な酸(2021).水田における気泡メタンフラックス測定装置の開化は拡散 CH4 の酸化を促進する一方で，土壌中発.土壌物理学会大会 講演要旨集 p70-71.
5) 森下智陽,波多野隆介(1999).新設ダム湖からのメタン放出の N2O 生成プロセスである硝化・脱窒を刺激し量と森林土壌へのメタン吸収量.日本土壌肥料雑た可能性がある。

誌,70,6,p791-798.

87

P32
DNDC-Rice モデルを用いた FACE 実験の水分移動の予測
Estimation of water flow at a rice field under free-air CO2 enrichment(FACE) with DNDC-Rice model木下捺々1・徳本家康１・麓多門２・片柳薫子２1

佐賀大学農学部・2 農研機構農業環境変動研究センター
要旨(Abstract)：

DNDC-Rice モデルは，水稲から土壌への有機物供給，土壌の酸化還元などのプロセスに変更を加えた改良版 DNDC モデルである。温室効果ガス発生量の予測精度を向上させるために，水田圃場の FACE 実験における水分移動の予測精度を評価した。水分特性モデルのパラメータの設定の変更などが，より正確な水分移動の予測精度向上に必要であると考えられた。
キーワード：DNDC-Rice モデル，水分移動
Key words: DNDC-Rice model, water flow
2－2. 数値計算条件

1.はじめにDN の水分移動計算では，Clapp and

農地からの温室効果ガス(GHGs)の発生量予測は，適切な水・肥料管理による GHGs 低減

Hornberger モデル（CH）の水分特性曲線モデ策の検討に重要である。DNDC-Rice モデル

ルと不飽和透水係数モデル（Campbell モデ（DN）（Fumoto et al., 2008）は，水稲から土ル）が用いられる。CH は，

壌への有機物供給などのプロセスに変更を加

h=-m(W-n)(W-1)

えた改良版 DNDC モデルであり，CH4 ガスの

h=hi W-b(Wi≤W≤1)(Wi>W)[1][2]

排出量予測に定評がある。しかし，不飽和水

ここで，h は吸引圧（cm），W は相対体積含

分移動の予測精度が低くく，中干し時期など

水率（ s），m，n，b，hi はパラメータであの GHGs 発生量予測には改善が必要である。

る。パラメータ m と n は次式で求められる。

本研究では，水田圃場における FACE 実験のℎm=(1−𝑊𝑖 )2 −データを活用し，体積含水率( )の実測値と𝑖

DN の推定値を比較することで，水分移動にℎ𝑖 𝑏
𝑊𝑖 −(1−𝑊𝑖 )ℎ𝑏𝑖n=2𝑊𝑖 -(𝑚𝑊)-1

関する改善点を検討した。

𝑖

[3]
[4]

2.方法

DN における水分移動予測において，CH の埴2－１. 圃場実験

土パラメータには，b=5.39, m＝1212，n=0.769，

実験圃場は，岩手県雫石の水田圃場である。
水田の土性は埴土である。水田圃場の水管理で

hi= 14.6 cm のデフォルト値を用いた。
3.結果・考察は，水稲栽培期間（2007/5/18-8/31）は常時湛水

Fig.1 は，2007 年 5 月 1 日～12 月 20 日におとした。土壌採取により，定期的に含水比を求ける気温，降水量， の経時変化である。吸引めた。2007 年 10 月には，土壌水分センサー法で求めた対象土壌の飽和体積含水率は，0.75

ECH20-TE（（現）METER 社製）を深さ 5cm おであるが，湛水期間中の土壌採取では の実測

よび 15cm に水平に設置して，1 時間あるいは値にバラツキがみられた（Fig. 1b）。本実験で2 時間毎に を自動計測した。気象データには，は，中干しの水管理を行っていないため，水分雫石の AMEDAS を利用した。

移動の予測精度の検証において，不飽和水分移

88

動が生じ，且つ，土壌凍結が起こっていない観

変更後の WRC を用いることで，θの予測精度

測期間(2007/10/12～11/6)を対象とした。

は顕著に向上した。しかし，10 月末における

Fig. 2 は，CH の水分特性曲線（WRC）であの実測値と予測値の差異は大きく，実測値を表る。DN の CH パラメータは， が 0.456 であ現できなかった。これは，水分特性モデルのパり，埴土の WRC の実測値を表現できない。

ラメータ設定よりも，水分移動計算のアルゴリ

WRC の実測値を再現できるように，CH パラ

ズムが影響したと推察される。したがって，DN

メータ b= 6.5, ，hi= 4.0 cm に変更した。変更前の水分特性モデルのパラメータ設定や水分移後の WRC を用いて，DN の水分移動（裸地条動アルゴリズムの修正が今後の課題である。

件）を計算し，Fig. 1b の 実測値と比較した[謝辞] 対象圃場の土壌特性データは，山川泰弘氏から（Fig. 3）。

提供いただいた。ここに深謝いたします。

日降水量
最高気温
最低気温

(a)

25

20

40
30

20

15

10

10

0

5

-10

0
0.8

-20

気温 (℃)

日降水量 (cm)30θ (m³ m⁻³)

(b)
0.7
0.6
0.5

Obs 5cmObs 15cm

0.4
5/1

5/29

6/26

7/24

8/21

9/18

10/16

11/13

12/11

日付

Fig.1 圃場の降水量および気温(a), 深さ 5cm, 15cm の の経時変化(b)
0.8

0.8

実測値
CH (デフォルト値)

0.6

CH(変更後）θ (m³ m⁻³)

 (m³ m⁻³)

0.6

0.4

0.2

0.2

0

0.4

0

1

10

100

1000

Est 5 cm (DN)
Est 20 cm (DN)
Est 5 cm (DN_modified)Est 20 cm (DN_modified)Obs 5 cmObs 15 cm

10000
日付

h (cm)

Fig.2 DN の CH における埴土の水分特性曲線(ディFig.3 圃場における の実測値と予測値（CH

フォルト値)と CH パラメータ変更後の比較

パラメータの変更前後）の比較

89

P33
北海道における醸造用ブドウの根系分布と土壌に関する研究
Investigation on Root Distribution and Soil Condition in Hokkaido Vineyard
AUNGPADORN Teerawit1, KASHIWAGI Junichi2, IKEDA Yuma3 and NAGAHAMA Shinji3
1; Graduate school of Global Food resources, Hokkaido University, 2; Research institute of Agriculture,
Hokkaido University,3; Graduate School of Agriculture, Hokkaido University
Abstract
In Hokkaido wineries is becoming popular and new wineries will be established in the future. In
order to support the increasing of wineries, understanding how soil affect grapevine root is important for
improving grapevine quality. In this research, profile wall method for studying root distribution in the field
was used. The result showed the different pattern of root distribution due to soil management and soil
characteristics in each studied field.
Key words: Root Distribution, Grapevine Root
1. Introduction

Ikeda, Furano and Hakodate. Profile wall

In Hokkaido, grapevine is becoming popularmethod, which is one of the most accepted

and winery has increased from 16 to 47 formethods in the root distribution study

one decade. More vineyards also will be(Bohm, 1979), is used by counting the living

establishedqualityroots on the soil plane. Trench with 1 m

grapevine to winery. Soil is an important

depth and 1.2-2 m width (corresponded toresource and provide nutrient and water forthe distance of grapevine in the row in eachgrapevine. In Japan, Soil condition show

vineyard) will be dug. The length between

variability in the field scale because field

the middle of grapevine trunk and soil

sites located in mountain area. So, more

profile are 0.2 m (Hakodate field) and 0.3 m

precise land preparation according to soil

from grapevine row will be progressively

properties and topographical condition isdug. In each plane will be divided into grid

required to improve soil condition.

square of 20 cm × 20 cm for studying rootforsupplyinghighRoot is an important organ for grapevine

distribution

and

soil

properties.

Roots

in order to absorb nutrient and water toclassified into 3 categories; <1 mm,1-2 mm,

sustain growth and production (Smart et al.,>2 mm, only living root will be counted in2006). Root system is easily affected byeach grid. Soil samples will be collected fromsoil-stress. The information of root system isevery grid on the soil plane and soil chemical

essential to establish the soil management.

and physical properties were analyzed in the

However, there was a few studies oflaboratory in Hokkaido University. Researchgrapevine root distribution in the Japanesedata was analyzed by using one-way ANOVA

vineyard and the relationship between soil

and correlation analysis.

properties and root have been reported.

3. Result

2. Material and Method

Root distribution in Hokkaido showed the

The study areas were vineyards in Yoichi,

differences due to the soil management904. Discussion
Weed control method can influence root
distribution pattern. In Furano that usedherbicide to control weed which led to low
weed density on topsoil, so grapevine root
can elongate in the topsoil layer and thedensity showed the significantly higher thanthose in others field which didn’t use
herbicide to control weed. Soil bulk density
resisted grapevine root penetration and

Fig 1; Root Distribution in Yoichi, Furano, Hakodate and Ikeda

limited the root growth, so the higher bulk

method and soil characteristics. The results

density, the lower root penetration abilityof root density along the depth were showed(Fig. 2). Soil available water content support

in Fig.1. Root density wasn’t highest in thesmall size root elongation and survivability

topsoil of soil profile except in Furano. Mostof grapevine root (Fig. 3). With enough water,of the field showed high root density

grapevine root can survive and be able tobetween 20 cm to 60 cm depth especially inuptake water for the plant. However, most of

Hakodate between 40 cm to 60 cm showedchemical properties didn’t show significant

the highest root density among all field atcorrelation with grapevine root.

the same depth. Root density decreased

5. Summary

after 60 cm depth however in Furano root
penetrate between stone and soil andr = 0.332483

accumulate between 60-80 cm depth. Rootdensity between 80-100 cm showed thelowest root density however in Furano
showed the significantly different with theothers field at the same depth.
Fig 3; Correlation between Available Water Content and Root Density
Ikeda

Root distribution can be affected by the soil
management method, bulk density, andr = -0.41489

available water content.
Smart, R.D., Schwass, E., Lakso, A. and Morano, L.; Grapevine
Rooting Patterns: A Comprehensive Analysis and a Review,
American Journal of enology and viticulture, 57:1, 89-104 (2006)
Bohm, W.; Methods of Studying Root Systems. Springer
Verlag, Berlin (1979)
Fig 2; Correlation between Bulk Density and Root Density

91

P34
大型カラムを用いた黒ボク土の飽和溶質分散
Hydrodynamic Dispersion for a Saturated Andisol using a Large Column
﨑村健大 1・徳本家康 11 佐賀大学農学部

要旨(Abstract)：
団粒構造を持つ撹乱黒ボク土を対象に，飽和定常流れの生じている土中の濃度分布より，深さ 5㎝から深さ 90cm までの溶質分散係数を求めた。飽和における分散長は 0.1-0.8 cm 程度であったが，観測深さの増加に伴う分散長の明瞭な増加傾向(スケール依存性)は見られなかった。
キーワード：溶質移動，黒ボク土，スケール依存性
Key words: Solute transport, Andisoil, Scale dependent
1.はじめに一に充填した．カラム下端には，フィルターの黒ボク畑地土壌から肥料の溶脱による硝酸代わりに珪砂を充填した． 0.01MCaCl₂溶液を性窒素の地下水汚染は今もなお課題が多く，溶用いて， 4 週間ほどかけて下端から毛管飽和質移動の予測は重要である。土中の溶質移動のさせた．カラム内には，テンシオメータと TDR

予測には，分散移流式（CDE）が広く用いらプローブを埋設し，土中水圧力(h)およびと電れる。

気伝導度(EC)を測定した
毛管飽和後，マリオット管を使用して試料表面に一定圧力条件で水分フラックスを与え，下

ここで R は土粒子との吸着による遅延因子，

端に任意の h を与えることで飽和定常流れをD は 分散 係数 (cm2 d-1)， v は 平均 間隙 流速作成した．そして，溶液濃度を 0.01M （C0）(=Jw/θ)(cm d-1)，Jw はフラックス(cm d-1)， c

から 0.03M （C1）に切り替えた時の EC 経時

は溶質濃度(mol L-1)， は体積含水率(m3 m-3)，変化から相対濃度変化(BTC)を求めた．実測しz は位置(cm)，t は時間(d)である．溶質分散をた BTC を用いて，CDE の解析解に基づき，特徴づける分散長  (=D/v)は，溶質の混合ス

R=1 として v と D を非線形最小二乗法によ

ケールを与え，  に依存する．本研究では，り推定した．なお，EC の温度依存性を考慮す撹乱黒ボク土を対象に，飽和状態の分散係数

るため，25℃で温度補正した。

D を求め，観測深さと D の関係からスケール依存性について調べることを目的とした。また
TDRプローブ

既往研究における飽和・不飽和黒ボク土のλ-

テンシオメーター

CaCl₂
C0 C1
溶液タンク
マリオット管5cm

関係と比較検討した。

黒ボク土
25cm

2.方法

h

EC

供試土は，熊本県西合志市の沖縄・九州農業

45cm

90cm

試験センターの畑地圃場から採取した黒ボク土である．佐賀大学農学部のハウスにおいて，
溶質分散実験を実施した（Fig. 1）．大型カラム85cm

珪砂（内径 30 cm，高さ 90 cm ）に，2 mm ふる

電子天秤

シリンダー
φ30cm

いを通過した試料を乾燥密度 0.76 (g cm-3)で均

Fig.1 実験装置の概略図

92

排水溝

Fig. 4 には，  - 関係を示す。各深さで求め

3.結果・考察
Fig. 1 は，ハウス内の日射量および土壌カラ

たは，観測深さに伴い，増加する傾向はみら

ム内の地温の経時変化である。50 日ほどの実れなかった。団粒構造が発達した撹乱黒ボク土

験期間において，深さ 5cm の地温の日変化はでは，団粒内の遅い流れと団粒間の早い流れが最大で 13℃に達した。溶質分散実験の開始前生じるため，間隙レベルにおける溶質混合の悪には，h の静水圧分布を確認し，TDR で計測しさから，飽和状態において l は増加傾向にある

た q s は 0.64 m3 m-3 程度であった（Fig. 2）。作（Fig. 4）。しかし，飽和であっても v が小さけ成した飽和の水分フラックス条件は，Jw = 4 cm

れば，溶質混合は良く，スケール依存性は小さ

d-1 であった。なお，黒ボク土および珪砂の飽

いと考えられる。本実験では，作成した飽和の和透水係数は 5 cm d-1 である。

水分フラックス条件が Jw = 4 cm d-1 と十分小さ

Fig. 3 は，各深さにおける BTC の測定例であく，不飽和条件のような遅い流れであった。そる。EC を温度補正したが，C1 に切替えた後にのため，団粒内外において，均一な流れが生じ，

EC の日変化（相対濃度で 0.1 程度の変化）がスケール依存性は小さいと推察された。

生じた。しかし，実測値に対する CDE の適合[謝辞] 本研究は，JSPS（課題番号: 20K15623）およびは良く（r2 = 0.980），BTC の長いテーリングを（課題番号: 20H03098）の助成を受けたものである。

示さなかった。

ここに感謝いたします。

50

地温 (℃)

45

25cm
85cm

0.14

0

0.12

20

40

0.1

35

0.08

30

0.06

25

0.04

20

0.02

15

0

10

20

30

Time (days)

40

50

100

0

0

2.5
2

分散長 λ (cm)(C-C0)/(C1-C0)

0.8
85cm

25cm

60

0.2

0.4
θ (m3m-3)

0.6

0.8

Fig. 2 Fig.2h 実験中の−hおよび の鉛直分布

1

0.6

40

θ

実測値

5cm

h (cm)

h

80

1.2
CDE

20

60

Fig.1 地温と日射量の経時変化

45cm

0.4

飽和撹乱乱黒ボク土

徳本ら(2005)

不飽和撹乱黒ボク土

徳本ら(2005)

Exp.1
Exp.2

1.5
1
0.5

0.2
0

0

40

z (cm)

5cm 地温45cm
日射量

日射量 (mW cm-2 )

55

0

10

20
30
Time (day)

40

0

50

0.5

0.6

0.7
θ (m³m-³)

0.8

Fig.4 黒ボク土の−の関係

Fig.3 各深さの相対濃度変化

93

0.9

P35
鎮圧乾田直播がイネ生育とメタンガス放出に及ぼす影響
Effects of rice dry direct-seeding by plowing and compaction methodon the rice plant growth and CH4 emission: A pot experiment
中嶋美幸 1
1 農研機構東北研

要旨(Abstract)
地表面を鎮圧するイネの乾田直播体系では高い労働生産性が得られるとともに，同等の水管理条
件下の移植体系と比較して圃場からのメタンガス放出量が抑えられる。そのメカニズム解明のため圃場の鎮圧条件を模したポット試験においてイネ生育と放出メタンガスを経時的に測定した。
鎮圧乾田直播条件のポットでは移植ポットに比べてイネ初期生育に違いが生じた。またイネの根張深さが浅く抑えられることも明らかとなったがメタン放出量との直接関係は見られなかった。
キーワード：乾田直播、土壌鎮圧、イネ、メタンガス
Key words: Direct dry-seeding, soil compaction, rice, methane emission
1.はじめに行った結果を報告する。

農業従事人口の減少と農地集約が進む中，苗2.方法づくりの労力が削減できる直播体系が日本のプラスチックポット（容積 13L）に 1 か月

コメづくりでも注目されている。東北研で開発

間前培養した 7.4kg（乾土換算）の黒ボク土壌

された乾田直播栽培体系（大谷ら，2016）でと 0.05kg の稲わらを混和して充填した後に 3は，春耕起後に鎮圧ローラーで行う鎮圧作業が処理区（CT：慣行移植，RT：根域制限移植，

地表面に固い播種床を作成し，苗立ち安定化とDS：鎮圧乾田直播）を設定した（図 1）。

圃場漏水量の抑制を同時に叶える。
乾田直播体系下のイネ栽培圃場からのメタ
ンガス放出量を複数年にわたり測定したところ、等しく中干を行わない条件であれば鎮圧乾田直播体系は慣行の移植体系に比べて圃場からのメタンガス放出量が抑制される事象が観

図 1：本試験の設定処理測された。乾田直播栽培でメタンガス放出が抑CT 区および RT 区では代掻きと施肥（表層

えられる一因として一般に圃場への入水時期

10cm）を行った後，6/14 に 3-4 葉のイネ苗をが遅く，栽培初期に非湛水条件で管理されるた移植した。RT 区では移植前に地表面下 5 cm

めに土壌還元が進みにくいことが挙げられる。

に遮根シートを入れることにより，イネ根の分しかし圃場に入水して十分な時間が経過して布域を土壌表層 5cm のみに制限した。DS 区でもなおメタン放出量が抑えられていることかは冠ら（2015）の供試体作成方法に従い油圧ら，入水時期の違い以外にもメタン放出抑制のプレス器で 10kN の荷重をかけることで土壌要因があると考えられる。本発表では入水時期を締固め，鎮圧条件を再現した。DS 区にはの違い以外の要因としてイネの生育および根5/24 に 2cm 深さでイネ種子を播種，非湛水条

張深さの違いに注目し，ポットを用いた試験を件のまま出芽と個体伸長を生じさせた後 7/8

94

から湛水を開始した。全ての処理区について，

また、生育期間中にポットを一部解体して根生育期間中の各ポット内のイネ地上生育量をの分布を調べたところ，根域を遮根シートによ

経時的に調査するとともに，クローズドチャンって制限した RT 区のみならず，鎮圧処理を施バー法でポットからの放出ガスを測定した。一した DS 区においても根張深さが CT 区よりも

旦湛水を開始したポット表面には適宜給水を小さくなっていた。

行い試験終了まで地表面に常に湛水を保持し(2) メタンガス放出
試験開始から 8 月まで，各処理区ともポットた。

からメタンガスがほとんど放出されなかった。
3.結果

8 月後半から試験終了までの間にはわずかな(1)イネ生育メタンガス放出が認められ，DS 区からの放出

図 2 に各処理区の地上部生育推移を示す。

量は CT 区に比べて抑制される傾向を表した。

DS 区は移植 2 処理（CT および RT）に比べて一方で根張深さを強制的に浅くした RT 区で生育初期の茎数や葉の枚数が小さく、出穂日もは CT 区に比べて放出量が高く推移する傾向

移植 2 処理区に比べ 15 日ほど遅くなった。RT

にあった。

区は根域が土壌表層に制限されたことにより早い段階で茎数の増加が止まり、地上部は小さ

4.考察
地上部バイオマスはメタン放出量に影響をく抑えられた。

与えることが知られているが、本研究では茎数増加とメタン放出量増加に大きなタイムラグがあった。また本試験における各処理ポットからのメタンガス放出量は圃場で観察されるよりも著しく小さな値となった。それらの要因としては供試土壌の前処理が不十分であったことが考えられる。
また、鎮圧直播水田からのメタン放出量が生育期を通して抑えられる要因として比較的還元度の低い土壌表層にイネ根が集中することが大きく関与すると仮説を立てて試験を行ったが，根域を制限した RT 区において CT 区よりも高い放出が見られたことからより複合的な要因解明が必要であることが明らかとなった。

参考文献
大谷ら(2018) 乾田直播栽培技術マニュアル ver.3.1
冠ら(2015) 農作業研究，50(4)，103-113
謝辞:
本研究は JSPS 科研費 JP20K15642 の助成を受けたものです。

図 2：各処理区のイネ地上部生育推移

95

P36
2 m 落下塔による短時間微小重力下における浸潤実験
Infiltration experiment under short microgravity condition with 2 m drop
tower
佐藤直人 1・町田颯汰 1・人見晋貴 2・丸尾裕一 2・野川健人 2・登尾浩助 1
1 明治大学農学部・2 明治大学院農学研究科

要旨(Abstract)：

宇宙空間における土耕栽培の実現のためには，微小重力下における多孔質体中の水分挙動を明らかにする必要がある。微小重力実験が簡便にできる 2 m 落下塔は，微小重力継続時間が 0.6 秒程
度と非常に短い。本研究では，この短時間微小重力環境を用いて，多孔質体中の浸潤速度の測定が可能か検証を行った。間隙径が小さい場合のシミュレーションでは，長時間連続浸潤と短時間断続浸潤の浸潤速度が一致したが，カラム実験では短時間断続浸潤の浸潤速度が増大した。
キーワード： 浸潤実験，微小重力，落下塔
Keywords: Infiltration experiment，Microgravity，Drop tower
弁は µG 下でのみ解放するように制御した。こ1.はじめに
宇宙空間における土耕栽培を実現するため

れにより多孔質体中の浸潤は µG 下でのみ進には，微小重力(µG)下における多孔質体中の水行した。µG 環境は実験室内に設置した 2 m 落

分挙動を明らかにする必要がある。µG 実験を

下塔を用いた。µG 継続時間は 0.6 秒であった。

行う手段としては，国際宇宙ステーション ISS

電磁弁は落下開始の 0.1 秒後から 0.4 秒間解放の利用，観測ロケット，パラボリックフライト，した。0.4 秒間の浸潤を断続的に繰り返し観察

落下塔などが挙げられる（木暮, 2007）。落下

し，浸潤速度を測定した。

塔はこの中で最も安価に利用できるが，µG 継以上の実験系が適用可能か，シミュレーショ

続時間が数秒以下と非常に短い。従って，落下ンにより検討を行った。土壌を毛管の集合体と塔による µG 環境は，液滴の接触角のように短等価と仮定（登尾と溝口, 2008）すれば，µG 下時間で平衡状態に達する現象の観察には適用の毛管中の浸潤現象は次式で表される。

できる(⻑沼ら, 2020)が，多孔質体中の浸潤現𝑑(𝑚𝑣̅ )⁄𝑑𝑡 = 𝑓+,- + 𝑓/

象のような時間がかかる現象を観察すること

ここで m は質量，𝑣̅ は浸潤速度，t は時間，fcap

は難しいと考えられてきた。

は毛管力，fµ は粘性力である（Amara and(1)Nasrallah, 2011）。毛管の直径を 0.0015 m お

そこで本研究では，落下塔による短時間 µG
下で発生するわずかな浸潤を，初期浸潤距離を変えながら繰り返し観察することによって，擬
似的に長時間の浸潤を測定する手法を考案し，連続した浸潤現象と比較することが可能か検
証した。
2.方法
実験装置を図 1 に示す。多孔質体を充填した
カラムを鉛直に設置し，下端を水源と接続した。
水源の大気解放口には電磁弁を設置した。電磁図 1 実験装置96

よび 0.0003 m，初期浸潤距離を 0.0001 m として浸潤の進行と停止を繰り返す断続的な浸潤を行った場合と，長時間の連続した浸潤を観察した場合とで，浸潤速度の比較を行った。
また，本手法の妥当性を確認するため，粒径0.4 mm のガラスビーズを用いて，連続および
断続浸潤実験を実施した。
3.結果と考察
シミュレーションの結果を図２に示す。管径
1.5 mm（図 2 a）では，連続浸潤実験に比べて断続浸潤実験による浸潤速度が小さくなった。
一方で管径 0.3 mm では，断続浸潤実験の浸潤速度が連続浸潤実験に一致した（図 2 b）。

図 2 連続浸潤と断続浸潤の浸潤速度の比較

図３では浸潤速度の経時変化が示され，浸潤速度の増加後に低下に遷移することが分かる。
浸潤速度が増加する領域は慣性領域と呼ばれ（Quere, 1997），粘性支配の浸潤速度の測定において，浸潤速度の過小評価の原因となる。管
径 0.3 mm（図 3 b）では慣性領域が非常に短いため，断続浸潤実験の結果と連続浸潤実験の結果が一致したと考えられる。したがって本実験手法は，間隙径が小さい（< 0.3 mm）多孔質体に対して適用可能であると考えられる。
しかし，実際に粒径 0.4 mm のガラスビーズ（代表間隙径 0.24 mm）を用いて実施した断続浸潤実験の浸潤速度は，連続浸潤実験よりも大きくなった（図４）。電磁弁が閉じていても，
図 3 管径の違いによる慣性領域の長さの差

落下時の衝撃により浸潤前線を維持できなかった可能性があり，衝撃を和らげる等の対策を行う必要がある。
参考文献等
木暮和美 (2007): 微小重力実験施設と利用方法. Journal of
Plasma Fusion Research, 83(2): 161-163.
長沼菜摘, 野川健人, 丸尾裕一, 佐藤直人, 登尾浩助 (2020):
蒸留水の接触角と表面張力の重力依存性評価. 明治大学農学部研究報告, 69(2): 73-79.
登尾浩助, 溝口勝 (2008): 月・火星の大気圧ドーム型基地における作物生産の可能性. Space Utilization Research, 24:
362-363.
Amara, M.E.A.B., and Nasrallah, S.B. (2011): Capillaryrise in a non-uniform tube. Journal of Porous Media,
14(5): 411-422.

図 4 0.4 mm ガラスビーズを用いた浸潤実験
Quéré, D. (1997): Inertial capillarity. Europhysics Letters,
39(5): 533-538.

97

P37
醸造用ブドウ園における排水改良及び物質移動を考慮した土壌改良について
Drainage system and soil management considering mass transfer in vineyards
池田祐真 1・柏木淳一 2・Teerawit Aungpadorn3・永濱慎二 11 北海道大学大学院農学院・2 北海道大学大学院農学研究院・3 北海道大学大学院国際食資源学院

要旨
醸造用ブドウ栽培では，南向きの傾斜地が好ましいとされているが，斜面上の水移動に伴って，地点間の土壌理化学性が大きく異なることが懸念される。本圃場の傾斜地では，地形条件や水分環境の違いによって時間変化及び地点ごとの土壌理化学性の地点間格差が確認された。よって地点間格差を考慮した適切な施肥が必要であると考えられた。
キーワード：傾斜地・土壌化学性・空間変化
Key words: slope・soil chemistry・spatial change
1.はじめに腐植質黒ボク土である。駒ヶ岳の火山灰，古期

北海道では，醸造用ブドウの生産量が全国 3

火山灰を母材とする。2019 年 4 月に土壌改良位である。また，北海道内のワイナリー数はとして，1kg/m²の石灰砂及び 2kg/m²の堆肥を2011 年度では 18 か所であったのに対し，2021

一様に散布し，ロータリー耕により混層した。

年度では 53 か所と約 3 倍になっており，醸造

この圃場に外周部と中央部に土壌中での水移用ブドウの需要が高まってきている。

動を遮断するための承水路型暗渠(暗渠 A)が設

ブドウは土壌の好適 pH は 6.0～7.0 と他の置され，圃場の低部には地下水位の上昇を抑制

果樹に比べてやや高い作物であり，好石灰作物するための吸水渠(暗渠 B)が設置された（図 1）。

で土壌中のカルシウム含量の減少により花ぶ(排水改良の結果はポスターにて発表予定。)

るいを引き起こすため，酸性改良と適切なカル圃場の調査は 2018 年 5 月から 2022 年 9 月にシウムの施用が不可欠である。また窒素過剰はかけて実施した。

果実の着色を弱め，窒素不足は新梢の生長，果圃場の高部・中粒の大きさを低下させるなど，適切な土壌改良部・低部および未や施肥管理が必要である。

耕地に，それぞれ

醸造用ブドウ栽培では一般的に南向きの傾深さ 1〜1.5m 程度

斜地が好ましいとされるが，傾斜地では側方流の調査断面を設や表面流去水によって土壌水分環境が斜面上

け，断面調査を行の位置に応じて大きく異なることで，地点間のい，各層位から土

土壌化学性が大きく異なることが予想され，ブ壌試料を採取しドウの収量・品質に影響を与えると考えられる。

た。

そこで，ブドウの生育特性と土壌水分の流れ

また，斜面上にを考慮した暗渠を導入した圃場において，土壌

おける作土の土

理化学性の空間変動性を明らかにし，醸造用ブ

壌理化学性の経ドウの生育や果実に対する土壌環境(水分・養時変化をみるた分)の影響について評価する。

めに，図 1 に示す

2.方法

ように標高差調査圃場は北海道函館市にあり，土壌は厚層多25m の側線を設け

98

図1

調査地点

て，10m 間隔の 24 地点で，深さ 25cm までのpH は比高と負の相関を示し，2020 年は高作土の撹乱試料を採取し，pH，pH(KCl)，EC，部で基準値を下回り，2021 年は低部で pH が全リン，全炭素，全窒素，CN 比，可給態リン，減少し，基準値を満たした(図 3)。また 2022 年

可給態窒素，交換態カチオン，CEC 等を定期

では，低部の pH が急激に上昇した。

的に測定した。ブドウによる吸収，斜面上の水K は比高と有意な相関関係を示さず，ほとん

移動に伴った溶脱や集積，土壌中での形態変化

どの地点で基準値を上回っていることが確認

や保持などの観点から斜面上での土壌理化学された。Ca，Mg は比高と有意な負の相関を示

性の経時変化の特徴を評価する。なお，土壌改し，高部の中では基準値を下回っている地点も良と作付け直後の 2019 年から実施しており，存在した。また，2020 年に比べて 2021 年の作付けからブドウの収穫が見込まれるまでの平均値は共に減少していた。

初期栽培期間中に生じる土壌の変化と位置づ

4.考察

けることが出来る。

土壌断面の形成には，ブドウ園開設前の侵食

3.結果による土壌の再配分の影響を強く受けている(1) 断面調査と推察された。そして全炭素・全窒素の空間分

高部・中部では作土層の直下が B 層となっ布もそれにより決定されたと考えられた。

ていた(図 2)。一方，低部では Ab 層(埋没腐植

また pH 及びカチオンの結果から，K は一定層)が確認された。このことから斜面上の位置

量の堆肥散布により，その一様性が確保されたによって作土を構成する素材が異なっているのに対し，石灰砂の一様散布では pH，Ca，Mg

ことが推察された。

の空間分布を解消するまでにはいたらなかっ(2) 表層調査

た。pH は 2021 年にかけて漸減しており，石全炭素・全窒素は，ともに比高と強い負の相

灰砂による酸性矯正の効果が徐々に低下した関を示し，2021 年までその傾向は変わらなかが，2022 年に上昇に転じていた。2022 年にはった。

ガリ侵食が発生しており，斜面上での石灰砂やCa の移動集積，さらには石灰砂の溶解が促進されたことが要因であると推察された。
このように地点間格差が生じており，それに伴って苦土・カリ比が高部では特に基準値を大きく下回っており，Mg 欠乏が懸念され，適切な Mg の施肥が必要であると判断された。
5.おわりに
図 2 断面調査結果

現在，土壌環境とブドウの生育の関係について研究しており，ぶどうの生育が良い土壌の特徴を明らかにすることで，北海道での適切な施肥管理を明らかにしていきたいと考えている。
参考文献
北海道総合研究機構.2016.北海道施肥ガイド 2015,p.91-93
北海道農政部.醸造用ぶどう導入の手引き(改訂第 4 版).p5.7.

図 3 pH の経年変化

99

P38
物理センサを用いたニホンナシの水分状態指標の評価
Evaluation of water status index of Japanese Pear using physical sensors
清水皓平 1・齊藤忠臣 2・猪迫耕二 2・竹村圭弘 2・依田清胤 31

鳥取大学大学院持続性社会創生科学研究科・2 鳥取大学農学部・3 石巻専修大学理工学部
要旨(Abstract)

本研究では，ニホンナシ‘ゴールド二十世紀’を対象として，樹木の水分状態指標の評価を行った．結果より，樹体塩分及び幹の水ポテンシャルの同時測定により，夜間に光合成産物の転流が生じていることがわかった．また長期的な水分状態指標の測定により，幹での貯留水の低下に伴って水分の消費が行われる葉に水分を集約していることが明らかになった．
キーワード：樹体水分，樹液流速，樹体塩分，幹直径，葉の膨圧
Key words: tree water, sap flow, pore water EC, stem diameter, leaf turgor
1.はじめに
高品質な果実の栽培を行う上で，適切な水管にあるヒートパルス速度を，そして幹の水ポテ

理は最も重要な過程の一つとされている．そこ

ンシャル（ψstem）は PSY1（ICT 社）を用いて測で近年，樹木の水分状態指標に着目した管理手

定した．また新たな水分状態指標として，幹直法が提案されている．既存の樹木の水分状態指

径は MIJ-02LM Type II 直動デンドロメータ（日標には，樹体水分や樹液流速，幹の水ポテンシ

本環境計測（株））を用いて辺材部の直径変化

ャルなどがあり，さらに，近年新たな水分状態を，そして葉の膨圧は，Yara Water Sensor（ZIM

指標として，高い分解能を持つデンドロメータ

Plant Technology GmbH 社）を用いて葉の膨圧を用いた幹の直径変化，そして葉の膨圧が新たと逆相関の関係にある減衰出力圧（Pp）を測定

な水分状態指標として利用できる可能性があした．さらに土壌の水分状態指標としては，土る．そこで本研究では，物理センサを用いたニ壌水分を 5TE 土壌水分・温度・EC センサ

ホンナシの水分状態指標の評価を目的とした．

（METER 社）を用いて土壌の体積含水率を測

2.実験方法定した．また気象条件としては，蒸散の指標と2.1 対象樹木と測定項目

な る 飽 差 を 使 用 し ， 算 出 に は Vantage Vue

対象樹木は，鳥取大学農学部付属フィールド(Davis Instruments 社)の測定データを用いた．

サイエンスセンター湖山農場に植栽された，樹観測期間は 2021/7/1～2022/8/30 とし，各セン

高 183cm の落葉広葉樹であるバラ科ナシ属ニサの設置位置は Fig.1 のとおりとした．なお各

ホンナシ‘ゴールド二十世紀’（Pyrus pyrifolia）

センサは，主幹及び亜主枝に集約して設置した．

とした．測定項目は，樹体水分，樹体塩分，樹液流速，幹の水ポテンシャル，幹直径，そして葉の膨圧とした．樹体水分・樹体塩分は GS3 土壌水分・温度・EC センサ（METER 社）を用いて樹木の体積含水率及び Hilhorst (2000) より算出した間隙水の電気伝導度を，樹液流速は
SFM1（ICT 社）を用いて樹液流速と比例関係
Fig.1 センサの設置位置100

3.結果と考察
3.1 基本的な日内変動

Fig.2 2022/6/18～20 における樹体水分・樹
液流速・樹体塩分・ψstem・幹直径・Pp・飽差
亜主枝における各測定項目の基本的な日内変中の飽差と連動した樹液流速の上昇に伴ってFig.2 2022/7/9～8/9 における樹体水分・樹液
流速・樹体塩分・幹直径・Pp・飽差・土壌水分・降水量減少し，夜間の樹液流速の低下とともに回復しを行うため必要な水分の供給源としての役割

た．ψstem は日中の飽差の変動に伴って低下・上を担っていると考えられる．また亜主枝では，昇した後，夜間にも低下した．この夜間の ψstem

貯留水を利用してストレス化でも蒸散を維持の低下及び樹体塩分の上昇は，糖や電解質等のしていると考えられる．さらに，灌水や降雨に光合成産物の転流によって生じたと考えられ対する樹体水分の応答として，土壌水分が高い

る．また Pp は，樹液流速と類似した応答を示

値で推移し，かつ日中の樹液流速が低かった

し，蒸散による葉の水分状態の変動が評価でき

7/19 に，主幹・亜主枝両部での著しい上昇が見ることが示唆された．幹直径については，特にられたことから，土壌の水分状態に加えて蒸散

樹体水分と連動して応答したことから，幹の貯量の多寡も樹体水分の回復度合いに影響を及

留水の増減に依存していると考えられる．

ぼしていることが推察された． Pp は，日内変

3.2 長期的な水分状態指標の変動

動では樹体水分と逆の変動を示したにもかか動を Fig.2 に示した．はじめに樹体水分は，日主幹・亜主枝の各測定項目を Fig.3 に示しわらず，長期的には樹体水分と連動した応答をた．はじめに主幹における樹体水分は，複数回示した．これは土壌水分の低下に伴うストレスの降雨が見られた 7/11～19 では高い値で推移

時に亜主枝での貯水量が低下する一方で，水分したが，それ以降は，土壌水分とともに連続的の消費が行われる葉に水分が集約された結果，な低下が見られた．一方で，樹液流速は日中の葉の膨圧が上昇したためであると考えられる．

飽差が十分上昇しなかった 7/19 を除いて樹体

幹直径は，センサ設置後の Fig.2 の期間では樹水分や飽差，そして土壌水分の高低に依らず日

体水分と連動したものの，Fig.3 の期間では基中は高い値で推移した．次に亜主枝における樹

本的に単調増加した．これは，Fig.3 の期間で体水分は，主幹と同様の低下が見られたが，よは設置部に表皮が形成された結果，樹体水分にり顕著であった．一方で樹液流速は，主幹と同対し明瞭な応答がなかったためと考えられる．

様に日中は高い値で推移した．このことから主

参考文献

幹は，貯水を行いつつ，亜主枝への水分供給

Hilhorst M.A.(2000)：A pore water conductivity sensor, Soil Sci.
Soc. Am. J., 64, pp.1922-1925Soc. Am. J., 64, pp.1922-1925

101

P39
バルク法による乾燥ストレス応答関数の測定
A Bulk Method to Determine Drought Stress Response Function
Jean Bosco Nana1・Hassan Mohamed Abd El Baki1・Haruyuki Fujimaki1
Arid Land Research Center, Tottori University

1

要旨(Abstract)
ニンニクの乾燥ストレス応答関数を、土壌水分プローブを用いた従来の方法に加え、日平均のポッ
ト平均水分を用いた簡易な曲線あてはめで決定した。吸水速度が半減するサクションは前者の方がやや低い値を与えたが、その差は有意ではなく、簡易な方法でも十分な精度で決定できることが示唆された。
Key words: root water uptake, transpiration,
1.Introduction

We cultivated Garlic in three 1/5000a Wagner pots

Methodology to determine parameter values infor imposing drought stress and another three fordrought stress response function (DSRF), required

calculating Trp. Two 10HS soil moisture probes wereto predict root water uptake and transpiration rateinstalled at the depths of 4.5 and 13.5 cm for eachusing a macroscopic root water uptake model, hasof drought stress pots. Kanto loam was packed into

yet to be established. Yanagawa and Fujimaki

the drought stress pots while Tottori sand was used(2013) presented a method to determine thosefor the control pots. Weight of each pot wasparameter values using two soil moisture probes formeasured every morning at 9:00. When Tr/Trp

each pot, but it is a bit costly and requires accurate

became less than 0.5, soil moisture and root density

calibration function of the probe for each soil under

distributions were obtained. Using final stored water

restricted measurement volume in pots. In thisand weight at each morning, average water contents

study, we present a simplified bulk method toat each morning were calculated backwardly.

determine DSRF for Garlic and compared theIntermediate average water contents of the morning

resulted DSRF with one using two soil moistureand next morning were then used to calculate

probes for each pot.
2.Materials and Methods
When soil moisture are uniform, transpiration rate,
Tr (mm/d), is given as
T r =T rp α=

T rp
ψ
1+ ψ
50

( )

p

(1)

where Trp is potential transpiration rate (mm/d), α isreduction coefficient, ψ is matric potential, ψ50 is ψ
at which α is 0.5, and p is an empirical parameter.

102erroneous

for

pot

3.

Root

lengthdensity

distributions are drawn in Fig.2. While pot 1 had
the largest density at around the depth of 5 cm, pot
2 had the largest density near the bottom. Fig3
shows that simulated relative daily transpiration
using parameter values obtained by the inverse
methodagreedwellwithmeasuredvalues,indicating the reliability of the method. Resulted
DSRFs are drawn in Fig.4. Fitted curves for thethree pots gave an average ψ50 of -5905 cm with astandard deviation of 1258 cm. Considering themagnitude of standard deviation, at least three pots
should be used. Inversely determined ψ 50 were representative matric potential of the day using soil

4589 and - 4738 cm, which were fairly close but

water retention curve, which were used for curveslightly higher than that obtained using the bulk

fitting using Eq.(1). On the other hand, soil moisturemethod.

data using the probes were used for the inverse

4.Conclusion

analysis presented by Yanagawa and Fujimaki

Considering the difference smaller than the standard(2013).

deviation of the bulk method, we may conclude that

3. Results and Discussion

the presented method gives acceptable result.

Fig.1 shows time evolution of soil moisture.

References

Difference in water content between the two depths

Yanagawa, A. and Fujimaki, H. (2013) Tolerance of canola to

was minor compared to drastical change from fielddrought and salinity stresses in terms of root water uptake model

capacity to wilting point. Unfortunately, data wereparameters. J. Hydrol. Hydromech., 61, 73-80

103

P40
凍結・融解が土中の炭酸水素ナトリウムの移動に及ぼす影響
Frost enhanced solute transport in a periodically frozen soil
韓韋男 1・渡辺晋生 11

三重大学生物資源学研究科
要旨(Abstract)：

季節凍土地域にある中国大慶地区では炭酸塩による土の塩害が生じている。こうした塩害メカニ
ズムを検討するため、土カラムの蒸発実験と凍結・融解蒸発サイクル実験を行った。土中水の塩
濃度は、蒸発により時間とともに増加した。土が凍結に晒されると、凍土中に下方の未凍土から水分が塩分とともに吸い上げられ、表層の含水率が高くなった。こうした水分移動は、融解期の蒸発を促進し、表層土中水の塩濃度の増加を誘起した。
キーワード：
Key words:

凍土、炭酸水素ナトリウム、蒸発、凍結融解作用

frozen soil, sodium bicarbonate, evaporation, frost-thaw

1.はじめにした。そして、Rhoades モデルに従い土中水の中国大慶地区は年降水量約 340 mm、年平均

電気伝導度 ECw を ECa から算出した。

気温約 5℃の季節凍土地域に位置する。地表はカラムの側面を断熱し、上端を大気に開放、炭酸塩を主とする塩害に晒されており、作物の下端を温度制御装置に接続した。カラムを恒温栽培に障害が生じている。大慶地区は、10 月

庫に入れ、試料を初期温度 4℃に馴化した後、から 11 月に降水量が少なく地表が乾燥する。

-10℃24 時間、10℃24 時間の気温変化を 3 サイ

この期間、日中は 0℃超過、夜間は 0℃以下と、クル与えることで（Fig. 2）、試料を上端から

気温の較差が大きな日が 1 ヶ月近く継続する。

凍結・融解した。この際、水分供給はなしとし、こうした気温変化は、土の凍結に伴う下層から試料下端の温度は 4℃で一定、上端にはファンの水分移動に付随する塩分移動と、日中の地表を配して蒸発を促進した。装置は電子天秤上にの融解蒸発の繰り返しにより、表層土への塩分設置し、実験中の蒸発量をモニターした。また、濃縮を誘起すると考えられる。そこで、本研究対照として、試料を凍結に晒すことなく気温をでは土の凍結融解に促進される地表への塩類

常に 10℃に保持して、蒸発実験を行った。

集積メカニズムの検討を目的とする。
2.試料と方法
岩手大学学内圃場の表層から採取した黒ボ
ク土の、2 mm 篩通過分を試料とした。試料に純水あるいは 0.3 mol/L の炭酸水素ナトリウム溶液を混合し、体積含水率が 0.4 cm3/cm3 、乾燥密度が 1.1 g/cm3 となるように、
内径 7.8 cm、高さ 35 cm のアクリルカラムに充填した。
Fig. 1に実験の概要を示す。試料には 35 組の熱電対を 1 cm 深間隔でカラム側壁より設置した。
また、5 cm 深間隔で TDR センサーを設置し、地温と体積含水率、電気伝導度 ECa を測定

Fig. 1 Schematic of freeze-thaw experiment104

3.結果と考察
図 2 に恒温庫および塩無添加の試料各深さの温度変化を、図 3a に実験開始から 24, 48, 72,
96, 120, 144 時間（それぞれ 1, 2, 3 サイクル目の凍結 24 時間と融解 24 時間）の土中の温度分布を示す。気温が低下すると、試料上端より徐々に地温が低下し、0.5 cm 深の温度は 24 時
間で-6.1℃に達した。15～27.5 cm 深の温度は、Fig. 2 Air and soil temperature during experiment

順に低下しそれぞれ 0℃に近くて、停滞した。
下端は常に 4℃に保持されており、24 時間後の凍土内と未凍土内にはそれぞれ概ね線形の温度分布が形成された。凍結・融解初回と 2, 3
サイクル目では、各時間の温度分布は概ね一致
したが、融解期の表層温度は 24 時間後より 144
時間後の方がわずかに高くなった。これは、蒸発速度の低下によると思われる。塩含有試料についても、塩無添加試料と同様の地温変化が観測された。図 3c, d に塩無添加および塩含有試料の体積含水率（液状水量）分布を示す。凍土
中の不凍水量は、塩が含まれると増加した。凍結時には未凍土（32.5 cm 深）の含水率が低下しており、凍結により上層へ水分が移動したと言える。また、こうした水分移動は塩を含む場
合の方が顕著だった。凍結・融解サイクルが進
むと、蒸発に伴い、試料の含水率が低下した。
塩含有の凍土中の ECw は未凍土より高くなった（図 3b）。凍土中で溶質が不凍水に濃縮されたと見なせる。一方、凍結期間中の未凍土中のECw は一定だった。凍結に伴う水分移動は土
中水の塩濃度に影響しないといえる。凍結・融解を繰り返すと、ECw は高くなった。蒸発により土中水の塩濃度が上昇したと考えられる。

Fig. 3 Profiles of a) temperature and c) water insoil without NaHCO3, and b) ECw and d) water insoil with 0.3 M NaHCO3.

また、こうした濃縮は下層より表層で大きかった。Fig. 4 に凍結に晒された場合と晒されなかった場合の塩含有試料について、10℃の気温に置かれた時間に対する積算蒸発量を示す。蒸発量は凍結に晒された試料の方が多かった。凍結
による水分移動が、融解時に表層を高水分状態
Fig. 4 Cumulative evaporation from soilsとし、蒸発を促進したと考えられる。

105

P41
UAV を用いた灌漑指数マッピングシステムの開発経過報告
Progress report on development of irrigation index mapping system by using UAV
坂口敦 1・Chris Schelfhout 2・藤巻晴行 3・Kadambot Siddique 4
1 山口大学創成科学研究科農学系学域・2 Department of Primary Industries and Regional

Development・3 鳥取大学乾燥地研究センター・4 The University of Western Australia
要旨(Abstract)：
大規模灌漑農業地域の各圃場の灌漑指数を WEB で地図上に示し，各農家が適切なタイミング
で灌漑を行えるシステムの開発を試みている。具体的には熱赤外線カメラ付き UAV を連日自動飛行させ，各圃場の作物の葉温を観測し，各圃場単位で作物の水ストレス程度を算出するものである。研究経過を報告する。
キーワード： UAV，CWSI，灌漑，土壌水分，トウモロコシ
Key words: UAV, CWSI, Irrigation, Soil water, Maize
0.08

0.08

0.08

0.05

0.01

0.10

0.13
0.22

0.08

0.13

0.12

0.08

0.13

0.16

0.11

0.06
0.02

0.25

0.10

0.08

0.05

0.15

0.11

0.06

0.01

0.18

0.18

0.12

0.15

0.07

0.12

0.15

0.
0
9

0.28

0.16
0.13

0.19

0.08

0.02

0.09
0.12

0.12
0.08

0.13

0.18

0.12

0.11

図１

（図 2）
，風速と日射の変動の影響を低減する

1.はじめにオーストラリア国西オーストラリア州カナために必要な時間当

ナラはダムの築造に伴うサバンナ開拓で出現たりの UAV 飛行回した 2,000ha の灌漑農地で，現在も拡大中で数が不明であるため，ある。4 月から 12 月が乾期で，特に 7 月から

2022 年 6 月から 8 月

9 月は無降雨であり，灌漑管理と作物生育の関までカナナラにある係を研究するには好都合な地域である。また，

DPIRD（≒農水省）

以前は高価であった熱赤外線カメラ付き UAVのフランクワイズ熱の低価格化が進んだため，UAV に自動で各圃

帯農業研究所におい場の作物の葉温を観測させ，WEB で地図上にて観測を実施した。

作物の水ストレス程度を各圃場単位で示せば

2.方法

CWSI
観測
直
接
は
観
測
で
き
な
い

気象

葉温
時刻も影響
気孔

時刻も影響

吸引圧

図２

（図 1）
，農家がスマートフォンでそれを毎日

トウモロコシ圃場内に栽培途中から畝間灌

閲覧する事で，当日に灌漑すべき圃場を把握で漑を止める非灌漑区と，畝間灌漑停止日以降はき，カナナラ等の圃場面積が非常に広い地域で点滴灌漑で根域の 10cm 深土壌を-16KPa に保は収穫量や水利用効率の向上に資するツール

つ点滴灌漑区を設け，両区で 9 時台から 15 時になるものと考えられる。しかし，UAV を用

台まで 1 時間単位で各区 5 葉の気孔コンダク

いて作物の水ストレスを求めた際の精度，葉温タンス計測と 10 分間隔で UAV による圃場のが根域土壌の吸引圧を最も反映している時刻

熱画像空撮を毎日実施した。また，熱赤外線セ106

ンサー3 台を用いて群落上層の葉温を定点観の最高葉温（蒸散なし）と最低葉温（蒸散最大）測し，熱流板 3 枚を用いて群落下での地中熱フの範囲内の温度を有する画素のみの平均温度

ラックスを観測し，2 地点においてそれぞれ根（以下，理論葉温）を求めたところ，群落上層

域の 10，20，30cm 深土壌の吸引圧と含水率の葉温との差は 1℃以内となった。また，理論を観測し，気象も観測した。更に，畝間灌漑時

葉温を用いて求めた CWSI は，非灌漑区と点の土壌酸素濃度の低下によっても気孔コンダ

滴灌漑区の気孔コンダクタンス比を用いて求クタンスが低下するため，2 地点において土壌

めた CWSI に対して 0.03～0.29（平均 0.11）

酸素濃度も観測した。そして，気象観測値と地の差異で推移した。7 月 21 日 12 時の熱画像に

中熱フラックス観測値，および UAV で空撮しおける理論葉温を有する画素を図 3 に赤色でた熱画像ならびに気孔コンダクタンスから示す。理論葉温を有する画素は熱画像の 35％

CWSI を求めた。

を占める。被覆率との差分の 49％は主に日陰

3.結果と考察となった下層葉であると考えられるが，明らか(1) UAV による CWSI の求め方の提案に上層葉が存在すべき場所に赤色画素が見られない部分もある。偶然に理論葉温を有してい
る地面や下層葉も存在すると思われる。尚，理論葉温を用いて CWSI を求めるには，葉温を示す画素と葉温を示さない画素の温度が平均化されない解像度を保てる高度で飛行する必要がある。
(2) 最適観測時刻を決定する上での問題点
葉温観測に適した特定の時間帯があると考図３えていたが，点滴灌漑区であっても蒸散速度が

近年は熱赤外線センサーで作物群落上層の突然急落する日が散見され，原因を解明中。

葉温を定点観測する事で圃場単位の CWSI が(3) 最適観測時刻に UAV を飛ばす回数求められているが，UAV で空撮した圃場の熱

Z=(-21.9-171.4X1.5-60.1/lnX+5.5/Y)-1

画像内から群落上層部分を抽出する事は困難

Z：UAV の必要飛行回数，X：飛行時の風速変である。同時に空撮した可視画像を用いて熱画動の標準偏差，Y：飛行時の日射変動の標準偏像内の群落上層部分を特定する試みも行われ差，（CWSI の許容誤差を 0.05 とした場合）ているが，可視画像と熱画像のずれに対処する

4.おわりに必要がある他，本システムは圃場を一回で広範

来年は紅花圃場において，UAV の適切な飛囲に空撮して次の圃場に移動する必要がある

行高度と飛行タイミング，CWSI と根域土壌のために UAV の飛行高度が高く，個葉を識別で吸引圧の関係，CWSI の算出に必要な地中熱フきない問題もある。トウモロコシが出穂し LAI

ラックスを UAV に取り付けたスペクトルセンの増加が止まった 7 月 21 日以降の圃場の被覆

サーで推定可能かについて検討する。

率は 84％であったが，非灌漑区の熱画像全体

謝辞の時間平均温度（10 分間隔で空撮した熱画像

This work was supported by JSPS KAKENHI Grantの 1 時間平均）は群落上層の時間平均葉温より

Number 21K14941. This study was partly funded by the

も 3℃～9℃（平均 6℃）低かった。そこで，

Joint Research Program of Arid Land Research Center,

任意の気象条件下における理論上の群落上層

Tottori University (No. 03C2009).

107

付録
第64回シンポジウム
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―
プレゼンテーションスライド抜粋版

2022.10.29
2022ᖺᗘ ᅵተ≀⌮Ꮫ఍኱఍ ➨64ᅇ䝅䞁䝫䝆䜴䝮⫼ᬒ䛂⥳䛾䝎䝮䛃 䠙 ὥỈ䜢⦆࿴䛧Ỉ㈨※䜢㈓␃䛩䜛᳃ᯘ䛾Ỉ※ᾰ㣴ᶵ⬟䛭䛾ᙺ๭䜢⛉Ꮫⓗ䛻ゎ᫂䛩䜛䛣䛸䛜㔜せ᳃ᯘᩳ㠃䛻䛚䛡䜛୙㣬࿴ᾐ㏱䛸ᆅୗỈᾰ㣴䛻䛴䛔䛶᳃ᯘ䛾Ỉ※ᾰ㣴ᶵ⬟
䛂㏱Ỉᛶ䛺䜙䜃䛻ಖỈᛶ䛻ᐩ䜐᳃ᯘᅵተ䛻䜘䛳䛶Ⓨ᥹䛥䜜䜛䛃᳃ᯘᅵተ䛾᭷ຠᏍ㝽㔞䛻╔┠䛧䛯Ỉ※ᾰ㣴ᶵ⬟䛾ᐃ㔞໬䛂ᒣᆅἙᕝ䛾ὶฟ≉ᛶ䛿ᇶᮏⓗ䛻ᇶᒾᆅ㉁䛻䜘䛳䛶Ỵ䜎䛳䛶䛔䜛䛃ி㒔኱Ꮫ㎰Ꮫ◊✲⛉ ᒣᆅಖ඲Ꮫศ㔝
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WA : 0.086 ha
WS : 0.024 ha

Weir
Wei

WS
A

WK
K
WK
MS

B

0

WA
WA

10m

WA䛾ᣑ኱ᅗ
Kosugi, K. et al., Water Resour. Res., 42, W02414, doi:ͤᘬ⏝ᩥ⊩䛾ヲ⣽᝟ሗ䛿᭱ᚋ䛾䝇䝷䜲䝗䛻䜎䛸䜑䛶グ㏙䠄௨ୗ䠈ྠᵝ䠅 10.1029 / 2005WR004275, 2006. Fig. 1䜢ඖ䛻సᡂ

Kosugi, K. et al., Water Resour. Res., 42, W02414, doi: 10.1029 / 2005WR004275, 2006. Fig. 1

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12
(m)
10

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42

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2

4

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6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

A

0
-2
26
(m)

B

0

10m

䝃䞁䝥䝹᥇ྲྀᆅⅬ䛾ᵝᏊᅵ䛾㏱Ỉᛶ䛿1800 mm/h䝃䞁䝥䝹᥇ྲྀᆅⅬ
Kosugi, K. et al., Water Resour. Res., 42,
W02414, doi: 10.1029 / 2005WR004275,
2006. Fig. 1䜢ඖ䛻సᡂ㢼໬ⰼᓵᒾᒾ䛾㏱Ỉᛶ䛿3.5 mm/h

Kosugi, K. et al., Water Resour. Res., 42, W02414,
doi: 10.1029 / 2005WR004275, 2006. Fig. 2

ᑠᮡ㈼୍ᮁ䠈Ỉᩥ䞉Ỉ㈨※Ꮫ఍ㄅ䠈20䠈201-213䠈2007䠊ᅗ-2䜢ඖ䛻సᡂᑠᮡ㈼୍ᮁ䠈Ỉᩥ䞉Ỉ㈨※Ꮫ఍ㄅ䠈20䠈201-213䠈2007䠊ᅗ-2䜢ඖ䛻సᡂ㞵㔞(mm/h)ほ 䝝䜲䝗䝻䜾䝷䝣0㞵㔞
(mm/h)

10
1.5

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(mm/h)

1.0

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0.5
0.0
7/6

7/7

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7/9

WS

0
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7/10

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(mm/h)ほ 䝝䜲䝗䝻䜾䝷䝣

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7/8

7/9

7/10

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A

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B

0

B

0

10m

Kosugi, K. et al., Water Resour. Res., 42, W02414, doi:
10.1029 / 2005WR004275, 2006. Fig. 1䜢ඖ䛻సᡂᅽຊỈ㢌䛸Ỉ⌮Ỉ㢌䛾ศᕸ
ὶᇦWS䛾Ỉ཰ᨭ

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8
6
4

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20%

16

5%

2
0

45%

-2

12

0

8

10%

4

5%

0
0

20

Kosugi, K. et al., Water Resour. Res., 42, W02414,
doi: 10.1029 / 2005WR004275, 2006. Fig. 11

12
(m)
10

50%

ᅵ

WK
WA
WS

20

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WS䛷䛿䠈ᇶᗏὶ䜢ᾰ㣴䛧䛶䛔䜛䛾䛿ᅵᒙ䛷䛿䛺䛔䠛

Kosugi, K. et al., Water Resour. Res., 42, W02414, doi:
10.1029 / 2005WR004275, 2006. Fig. 1䜢ඖ䛻సᡂ䜲䝧䞁䝖᫬䛾⥲䠄┤᥋䠅ὶฟ㔞

24

10m

40

60

80

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201-213䠈2007䠊ᅗ-3䜢ඖ䛻సᡂ

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

T3

26
(m)

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㞵䛾⣙45%௨ୖ䛜ᒾ䛻䛧䜏㎸䜏䠈㞵䛾ᚋ䛻䜖䛳䛟䜚䛸䛧䜏ฟ䛧䛶䛟䜛Ỉ※䜢ᾰ㣴䛧䛶䛔䜛䛾䛿䠈Ỉ䜢㏻䛧䜔䛩䛔ᅵ䛷䛿䛺䛟䠈Ỉ䜢㏻䛧䛻䛟䛔ᒾ䛺䛾䛷䛿䛺䛔䛛䠛

T5

Kosugi, K. et al., Water Resour. Res., 42, W02414,
doi: 10.1029 / 2005WR004275, 2006. Fig. 12ᅽຊỈ㢌䛸Ỉ⌮Ỉ㢌䛾ศᕸ

Kosugi, K. et al., Water Resour. Res., 42, W02414,
doi: 10.1029 / 2005WR004275, 2006. Fig. 13ᅽຊỈ㢌䛸Ỉ⌮Ỉ㢌䛾ศᕸ

T3

T3

T5

T5

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3m

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3m

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B

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A

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10 m
ᑠᮡ㈼୍ᮁ䠈Ỉᩥ䞉Ỉ㈨※Ꮫ఍ㄅ䠈20䠈201-213䠈2007䠊ᅗ-4‫ޖם‬ҽỉᚨ‫ܭ‬ᅵ䛸ᒾ䛾Ỉศ≉ᛶ

Volumetric water content θ

10-1

b

0.6

10-3
10-4

0.5

10-5
10-6

0.4

10-7
10-8

0.3

10-9

10-10

0.2
-160 -120

-80

-40

0

Matric pressure head (cm)Soil (0 - 30 cm)
Soil (30 - 60 cm)(a) ᅵᒙ䛺䛧-1

10-2

Hydraulic conductivity K (cm s )0.7

a-160 -120

-80

-40

0

Matric pressure head (cm)Soil (60 - cm)
Rockᑠᮡ㈼୍ᮁ䠈Ỉᩥ䞉Ỉ㈨※Ꮫ఍ㄅ䠈20䠈201-213䠈2007䠊ᅗ-5ඖ䝕䞊䝍䛿䠈⠛ᐑ䞉ᑠᮡ䠄㻞㻜㻜㻟䠅➨㻝㻝㻠ᅇ᪥ᮏᯘᏛ఍኱఍Ꮫ⾡ㅮ₇㞟䠈㼜㻚㻞㻜㻤㻚䛚䜘䜃 㻷㼍㼠㼟㼡㼞㼍㻌㼑㼠㻌㼍㼘㻚䠄㻞㻜㻜㻡䠅㼂㼍㼐㼛㼟㼑㻌㼆㼛㼚㼑㻌㻶㻚㻌㻡㻦㻌㻟㻡㻙㻠㻣 䛻䜘䜛(b) ᅵᒙ䠍m(c) ᅵᒙ2mλщᨀᩋவˑ

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100 mm⥲㞵㔞 567 mm

100

600

80

500

ᅵᒙ䛸ᇶᒾ
䛾ቃ⏺

400

60

300
40

200

20

ὥỈὶ㔞
ͤᆅ⾲ὶ䠇㣬࿴ഃ᪉ὶ

㞵㔞

0 mm

✚⟬㞵㔞 (mm)㝆㞵ᙉᗘ (mm/h)᭱኱᫬㛫㞵㔞 93 mm

100

0

ᒾ䛾㏱Ỉᛶ
3.5 mm/h0

ᑠᮡ㈼୍ᮁ䠈Ỉᩥ䞉Ỉ㈨※Ꮫ 0఍ㄅ䠈20䠈201-213䠈2007䠊
ᅗ-6䜢ඖ䛻సᡂ

12

24

36

48

᫬㛫 (h)

ᑠᮡ㈼୍ᮁ䠈Ỉᩥ䞉Ỉ㈨※Ꮫ఍ㄅ䠈20䠈201-213䠈
2007䠊ᅗ-7䜢ඖ䛻సᡂ䛣䜜௨ෆ䛾㞵㔞
97 䡉䡉䠄඲య䛾17%䠅

2000ᖺ9᭶11䡚12᪥ᮾᾏ㇦㞵䛾㝿䛾
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ᆅ⾲ὶᅵᒙ䛺䛧

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ͤ㟷Ⰽ䛾㒊ศ䛿㣬࿴ᖏ䠄ψ>0䠅ᒾ䛾ᗏ䛛䜙䛾䛧䜏ฟ䛧

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600

ᅵᒙ䠍䡉

ὶฟ㔞䠄mm/h䠅

500ὶฟ㔞䛾ྜィ䠄mm䠅(b) ᅵᒙ䠍mࣄ්࠙‫ע׹‬ᘙ්(c) ᅵᒙ2m

400

300

ᅵᒙ䠎䡉

200

ᅵᒙ䛾ཌ䛥
㝆㞵䛾ಸ⋡

100

0

䛺䛧
0m

1m
1m

2m
2m
ᑠᮡ㈼୍ᮁ䠈Ỉᩥ䞉Ỉ㈨※Ꮫ఍ㄅ䠈20䠈201-213䠈2007䠊ᅗ-9䜢ඖ䛻సᡂ

ᅵᒙཌ䛥

᫬㛫

ᑠᮡ㈼୍ᮁ䠈Ỉᩥ䞉Ỉ㈨※Ꮫ఍ㄅ䠈20䠈201-213䠈2007䠊ᅗ-8䠈9䜢ඖ䛻సᡂ

㞵

ᆅ⾲ὶ

75

Overland flow
Saturatedthroughflowfrom soil

25bSoil 1 m
Rainfall  1/4e75

Y DataIntensity (mm h -1)

Seepage
into bedrock

0
100

800

Soil 1 m
Rainfall  1

ᮾᾏ㇦㞵
㻠㻜㻜

ᮾᾏ㇦㞵
㽢1/4
㻞㻜㻜

50

Intensity (mm h -1)

Soil 2 m
Rainfall  1/4

f75

ᑠᮡ㈼୍ᮁ䠈
Ỉᩥ䞉Ỉ㈨※
Ꮫ఍ㄅ䠈20䠈
201-213䠈
2007䠊ᅗ-10

25
0
0

6

12

18

24

30

36

42

48

54

Time (h)

60

66

72

78

84

90

96

200

0

6

12

18

24

30

36

Time (h)

42

48

54

200

60

400

600

1/2

3/4

1

Rainfall magnification

㻜
㻜

㻞㻜㻜

㻠㻜㻜

㻢㻜㻜

㻤㻜㻜

㞵䛾⥲㔞㻔㼙㼙㻕

ᅵ䛜ཌ䛟䛶䜒䠈䛂⥳䛾䝎䝮䛃䛾ຠᯝ䛻䛿㝈⏺䛜䛒䜛䟿ణ䛧䠈㝆㞵つᶍ䛜ቑ኱䛧䛶䜒ຠᯝ䛜䝊䝻䛻䛺䜛䜟䛡䛷䛿䛺䛔䟿

800

Total rainfall (mm)1/8 1/4

Soil 2 m
Rainfall  1

50

0

400

0

0
100

c

600

0

25
0
25

Direct runoff (Soil 0 m)
Direct runoff (1 m)
Direct runoff (2 m)Base flow (0 m)
Base flow (1 m)
Base flow (2 m)

㻝㻜㻜㻑

㻢㻜㻜
RainfallSoil 0 m
Rainfall  11

㝆㞵ᙉᗘ1ಸdὶฟ䛾⥲㔞䠄㼙㼙㻕

100

Soil 0 m
Rainfall  1/4

ᅵ䛾ཌ䛥2䡉

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ὥỈὶ㔞

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50

0
25

ᑠᮡ㈼୍ᮁ䠈Ỉᩥ䞉Ỉ㈨※Ꮫ఍ㄅ䠈20䠈
201-213䠈2007䠊ᅗ-12䜢ඖ䛻సᡂ

1

㣬࿴
ഃ᪉ὶ

a

Intensity (mm h -1)㞵䛾つᶍ䛜ኚ䜟䜛䛸䛹䛖䛺䜛䛛䞉䞉䞉㻤㻜㻜㝆㞵ᙉᗘ1/4ಸ
25

ᅵᒙ

㈓␃

Total flow (mm)ᅵᒙ䛾Ỉ཰ᨭ
ᅵᒙ䛿㝆㞵Ἴᙧ䜢ዴఱ䛻ኚ᥮䛧䛯䛾䛛䠛

5/4

ᑠᮡ㈼୍ᮁ䠈Ỉᩥ䞉Ỉ㈨※Ꮫ఍ㄅ䠈20䠈201-213䠈2007䠊ᅗ-12൦เ෪᫱ỆೞᏡỆấẬỦ‫ٓם‬ểؕ‫ޥ‬ỉࢫлਬ৷ધ൴भল๕

ᨀᩋ

Kosugi, K., A new model to analyze water retention characteristics of forest soils based on soil pore radius
distribution, J. For. Res., 2, 1-8, 1997.

ᨀᩋ

ᑠᮡ㈼୍ᮁ㸪᳃ᯘᅵተࡢ㞵Ỉ㈓␃⬟ࢆホ౯ࡍࡿࡓࡵࡢ᪂ࡓ࡞ᣦᶆࡢ᳨ウ㸪᪥ᮏᯘᏛ఍ㄅ㸪81㸪226235㸪1999㸬

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኱఍Ꮫ⾡ㅮ₇㞟㸪p.208.
Katsura S, Kosugi K, Yamamoto N, Mizuyama T. 2005. Saturated and unsaturated hydraulic conductivities
and water-retention characteristics of weathered granitic bedrock. Vadose Zone J. 5: 35-47.
ᑠᮡ㈼୍ᮁ㸪᳃ᯘࡢࠕࢲ࣒ࠖᶵ⬟ࡢ⛉Ꮫⓗホ౯ࡢヨࡳ㸦౫㢗ཎ✏㸧㸪Ỉ฼⛉Ꮫ㸪281㸪18-31㸪2005㸬
Kosugi K, Katsura S, Katsuyama M, Mizuyama T. 2006. Water flow processes in weathered granitic bedrockand their effects on runoff generation in a small headwater catchment. Water Resour. Res. 42: W02414 doi:
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ᑠᮡ㈼୍ᮁ㸪᳃ᯘࡢỈ※ᾰ㣴ᶵ⬟࡟ᅵᒙ࡜㏱Ỉᛶᇶᒾࡀᯝࡓࡍᙺ๭ࡢホ౯㸪Ỉᩥ࣭Ỉ㈨※Ꮫ఍ㄅ㸪20㸪201-213㸪2007㸬ౕ௎‫ٓם‬Ʒࢫл㞵Ỉ䜢୍᫬ⓗ䛻⵳䛘䛶䠈䜖䛳䛟䜚䛸ᇶᒾ䛻౪⤥䛩䜛䛣䛸䛷䠈ᇶᒾ䛻ᾐ䜏㎸䜐Ỉ䛾㔞䜢ቑ䜔䛩䠙 䝞䝑䝣䜯䞊䛾ᙺ๭

ᑠᮡ㈼୍ᮁ㸪᳃ᯘᅵተ࡟࠾ࡅࡿ㞵Ỉࡢᾐ㏱㐣⛬㸦2❶㸧㸪ࠗ᳃ᯘỈᩥᏛ㸫᳃ᯘࡢỈࡢ⾜᪉ࢆ⛉Ꮫࡍࡿ࠘᳃ᯘỈᩥᏛ⦅㞟ጤဨ఍⦅㸪᳃໭ฟ∧㸪2007㸬
Kosugi, K., M. Fujimoto, S. Katsura, H. Kato, Y. Sando, and T. Mizuyama, A localized bedrock aquifer
distribution explains discharge from a headwater catchment, Water Resour. Res., 47, W07530,
doi:10.1029/2010WR009884, 2011.

Katsura, S., K. Kosugi, Y. Yamakawa, and T. Mizuyama, Field evidence of groundwater ridging in a slope ofa granite watershed without the capillary fringe effect, J. Hydrol., 511, 703-718, 2014.

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Dual Permeability䝰䝕䝹⁐㉁ΰྜ㐣⛬䠖⛣ὶ䞉ᣑᩓ

-100

-100

-200

-200

-300

-300

-400

-400

-500
-100

-50

0

Head [cm]ቃ⏺䝣䝷䝑䜽䝇
-1.2

Flux [cm d ]-1-1

Flux [cm d ]ୖ➃䝣䝷䝑䜽䝇

ᾐ₶

-0.4

-0.8

-0.2

0

40

60

80

100

0.45

0.5
3

-3

-0.4

0

20

0.4

Water content [cm cm ]

᤼Ỉ

-0.6

-0.2

0

-500
0.35

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-1

-0.6

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-1.2

-1

-0.8

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z [cm]

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0z [cm]

䝸䝏䝱䞊䝈ᘧ䜢⏝䛔䛯㣬࿴䞉୙㣬࿴ᾐ㏱ὶゎᯒ
䛂ྂ䛔Ỉ䛃

0

0

Time [d]

20

40

60

80

100

Time [d]

t

z

K

D

z

z

L = 500 cm

༑ศ䛻Ⓨ㐩䛧䛯᤼Ỉ๓⥺䛷䛿➨୍㡯䜢↓ど䠄z(T, t)䠅

ztୗ➃䝣䝷䝑䜽䝇
L = 200 cm

Flux [cm d-1]

-0.8
-0.6

L = 2000 cm

L = 1000 cm-0.4䛒䜛య✚ྵỈ⋡T䜢୚䛘䜛z䛾㝆ୗ㏿ᗘ䛿-dK/dT䠄t䛻䜘䜙䛪୍ᐃ䠅䛷୚䛘䜙䜜䜛䠊

-0.2
0

dK
d

100
80
60

K

-1

40

0

50

100

150

Time [d]200250T䛜኱䛝䛔䜋䛹䠈dK/dT䛿኱䛝䛟䛺䜛䠄᤼Ỉ๓⥺䛜ᣑ኱䠅

20
0

0

0.2

0.4

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0.4◁㉁䝻䞊䝮䠄SL䠅

-2
-3

0

0.5

1

1.5

2

2.5

-4

3

0

0.5

1

1.5

log |h|2

2.5

log |h|1 | h |nr

Se
van Genuchten-Mualem䝰䝕䝹K(T)=DT p䛸䛧䛶ゎᯒゎ䜢ᚓ䛯䝅䝹䝖䠄Silt䠅
-1

0.2

s

‫ ܒ‬ᇶᮏ᤼Ỉ᭤⥺◁㉁䝻䞊䝮䠄SL䠅

1
0

0

dK
d

2

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௵ព䛾ὶ㏿q䛜῝䛥z=-L䛻฿㐩䛩䜛䜎䛷䛾᫬㛫t䛿
t=L/|dz/dt|=L/(dK/dT)䜘䜚ồ䜎䜛䠊䜎䛯䠈ᆅୗỈ䛛
䜣㣴㔞q0䛩䛺䜟䛱z=-L䛷䛾ὶ㏿䛸᫬㛫䛾㛵ಀ
䛿,K=q0䛾䛸䛝䛾dK/dT䜘䜚ồ䜑䜛䛣䛸䛜䛷䛝䜛䠊Lt୙㣬࿴㏱Ỉಀᩘ䠄cm d-1䠅Ỉศಖᣢ᭤⥺

K s Sel 1

K Se

m

r

1 Se1/ mm2

m 1 1/ nᇶᮏ᤼Ỉ᭤⥺

䝸䝏䝱䞊䝈ᘧ
h䝅䝹䝖䠄Silt䠅◁㉁䝻䞊䝮䠄SL䠅

t

h
1
z

K h

z

S h

-1

-1

Flux [cm d ]྾㎸䜏䞉‪䛝ฟ䛧㡯䠄᰿䛾྾Ỉ䠅䠖䛺䛧

1000 cm-0.8

ึᮇ᮲௳䠖௵ព䛾῝䛥䛻ᆅୗỈ㠃䛜Ꮡᅾ䛧䠈ᆅ⾲㠃䛛䜙ᆅୗỈ䜎䛷-0.1 cm/d䠄ୗྥ䛝䠅䛾ᐃᖖᇶᗏὶ䛜Ⓨ⏕䛩䜛ᅵ୰Ỉᅽຊศᕸ

-0.6
-0.4

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500 cm-0.2

200 cm
0

0

50

100

150

200

Time [d]ୗ㒊ቃ⏺᮲௳䠖ᆅୗỈ㠃䠄h=0䠅ィ⟬䠖HYDRUS-1D ver.4.16

ึᮇ᮲௳ᇶᮏ᤼Ỉ᭤⥺䠖䝅䝹䝖-1.2◁㉁䝻䞊䝮䠄SL䠅

-1-1

Flux [cm d ]䝅䝹䝖䠄Silt䠅
00
L = 200 cm
L = 500 cm
L = 1000 cm

K(h0)=0.1 cm/d䛸䛺䜛h0

-0.6
-0.4

-0.2

0

Silt: ⣙-75 cmH2O
SL: ⣙-45 cmH2O-0.2-0.1 cm/d

-0.2

0

20

40

60

80

100

Time [d]-0.1 cm/d

᤼Ỉ

-1
-0.4

-0.6

-0.8

-0.8

-50

Head [cm]

0

-1
-60

2000 cm-1

Flux [cm d ]

-0.6

-1
-100

-0.8

ᅽຊ୍ᐃ
䠄dh/dz=0䠅

z/L

z/L

-0.4

ᖹ⾮ศᕸ
䠄dh/dz=1䠅ሷἑ䞉୰㔝䠈1981䜘䜚ୖ➃䝣䝷䝑䜽䝇

L = 200 cm
L = 500 cm
L = 1000 cm-0.81000 cm-0.6-0.4

500 cm
-0.2
0

-40

-20

Head [cm]0200 cm050

100Time [d]

150

200

3

ᇶᮏ᤼Ỉ᭤⥺䠖◁㉁䝻䞊䝮

᤼Ỉ๓⥺䛾฿㐩᫬㛫
150-1Time [d]-1Flux [cm d ]1001000 cm-0.8-0.6

500 cm

50

-0.4
Silt
Sandy Loam

200 cm

-0.2

0

0

0

20

40

60

80

0

1000

100

2000

L [cm]

Time [d]㝆㞵ᾐ㏱ ‫ ܒ‬ᆅୗỈᾰ㣴㝆㞵ᾐ㏱㐣⛬䠄䝟䝹䝇ධຊ䠅ୖ➃

0100 mm d-1㝆㞵

-1Flux [cm d ]

-8
-6

-0.4

0

-2

2

3

4

5
Time [d]

6

7

8

9

-100

10

z = -500 cm䠄䠜ᆅୗỈ㠃䠅

10 d

-200

z [cm]

◁㉁䝻䞊䝮

-1

-0.3

-300

-0.2

20 d
-300

20 d
100 d

-0.2

-400

䝅䝹䝖
30 d

-400

0

-0.1

0

50

100

150

200

Time [d]
150

200

250

300

Time [d]

-50

-500
-100

0

䝢䞊䜽䛾䝍䜲䝭䞁䜾
300

Concentration [-]⁐㉁ 00

z = -500 cm䠄䠜ᆅୗỈ㠃䠅

-0.25

-1

i = -7.5 cm/di = -10 cm/d

150

Water
Water
Soluteᢲ䛧ฟ䛥䜜䛯䛂ྂ䛔Ỉ䛃

i = -5 cm/d

䝖䝺䞊䝃䞊

-0.2

0.3

0.2

-0.15
0.1

100

z = -500 cm䠄䠜ᆅୗỈ㠃䠅
-0.1

50

0

500

1000

1500

2000

0
3000

2500

0.2 0.4 0.6 0.8

30 d

0.4

i = -2.5 cm/d

200

0

50

100

150

Model

200

250

300

⛣ὶศᩓᘧ

c
t

1

100 d

300 d

-100

55 dd

600 d

10 dd
10

-200

20 dd
20
-300

30 dd
30
-400

Time [d]z = -200 cm䠄䠜ᆅୗỈ㠃䠅00ᆅୗỈ䜢ᾰ㣴䛩䜛Ỉz = -1000 cm
䠄䠜ᆅୗỈ㠃䠅

250-50

Pressure head [cm]Pressure head [cm]z [cm]

100

Relative solute concentration [-]

50

-500
-100

-1
Water flux [cm d ]0

HYDRUS

Flux [cm d ]-0.4

z [cm]

-0.5

0

10 d
-200

-1

1

Flux [cm d ]

0

-100

i = -10 cm/di = -7.5 cm/di = -5 cm/di = -2.5 cm/d
Drainage

5d

-4

0

2d

z = -500 cm䠄䠜ᆅୗỈ㠃䠅

-10

Ỉศ
Ỉศ

z

c
D
z

qc
z

-500
-150

-100

-50

Pressure head [cm]0䝸䝏䝱䞊䝈ᘧ䛸ᆅୗỈᾰ㣴㑅ᢥὶ

HYDRUS䛻䜘䜛ゎᯒᇶᮏ᤼Ỉ᭤⥺
ᾰ㣴ὶ䝢䞊䜽䛾䝍䜲䝭䞁䜾䠄䛸䝢䞊䜽ὶ㔞䠅䛾ணึᮇ್䞉ቃ⏺᮲௳䞉Ỉศ≉ᛶ㛵ᩘ䛾⮬⏤ᗘ㝆㞵ୗ䛾ᆅୗỈᾰ㣴ὶ䛿䠈ᾐ₶䛧䛯Ỉ䛜ᅵ୰Ỉ䜢ᢲ䛧ฟ䛧䛯Ỉ㝆㞵ୗ䛾ᆅୗỈᾰ㣴ὶゎᯒởᰁ≀㉁䛾⛣ື
Weil and Brady (2016)䜘䜚ᢤ⢋㑅ᢥὶ䜢⪃៖䛧䛯ゎᯒ

⇕ᛂ⟅ヨ㦂
c

Dual Permeability Model䠄୍ḟඖၥ㢟䠅

T
t

cu

T
z

x

T
x

y

T
y

z

T
z

S

(Tago, 2004; Schiavi, 2009䠗Christodoulides, et al., 2012)

MatrixWater
Matrix䝏䝳䞊䝤䠖ேᕤⓗ䛺㒊ศὶ⇕፹య䠄୙෾ᾮ䠅, uRichardsᘧ

Fracture

Solute༢఩య✚ᙜ䛯䜚䛾⇕⛣ື㔞䠄⇕஺᥮㔞䠅Fracture

MatrixFracture

Richardsᘧ䠄ከᏍ㉁య䠅
Kinematic Waveᘧ䠄⟶ὶ䞉ᖹ⾜ᯈὶ䠅䝏䝳䞊䝤䠄HDPE䠅

din⇕ᛂ⟅ヨ㦂䛾ᩘ್ゎᯒᅵ୰
2 hours␗䛺䜛㡿ᇦ䛷␗䛺䜛ᨭ㓄᪉⛬ᘧ䜢ゎ䛟䠄㡿ᇦ㛫䛷䛾Ỉศ஺᥮↓䠅ᆅ┙䜎䛯䛿䜾䝷䜴䝖䠄ᣑᩓ䛾䜏䠅
Cs

T
t

x

T
x

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y

T
y

s

T
z

s

z

U䝏䝳䞊䝤䠄⇕፹య䛸⇕䛾஺᥮䠅
Cp

x

p

x

f

T
x

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p

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x

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f

T
y

z

p

T
y

z

f

T
z

h
Tf
tp

Tp

T
z

Cf uf

T
z

⇕፹య

1

0.5

y (m)

T
t

Cf

0

T
t

-0.5

⛣ὶ

-1
-1

-0.5

0

x (m)

0.5

1

4h
Tp T f
df

⇕፹య

Sf

4h
Tp T f
df

䝏䝳䞊䝤

Sp

h
Tf
tp

dp

ᗘኚ໬
12 hours

48 hours

TpDual Permeability (DP)䝰䝕䝹

㡿ᇦ㛫䛾Ỉศ䛾⛣⾜Fracture䛸Matrix୧᪉䛾Ỉศಖᣢ≉ᛶ䛜ᚲせ:HYDRUS-1D䛷䛾ᐇ⿦
Water

*w

Ỉศ⛣ື
Fast

Slow

f

Solute

t
Fast

Slow

w f

1 w

m

t

hf

K f hfzz
hf

K m hmzz

1

S f hf

1

S m hm

w

w

w

F

1 w

1

K a hm*w

Water

log K(h)*sSolute

1

2

3

-10
-2

4

-1

0

1

log |h|

2

3

sf
t

z

f

Df

c
t

sm
t

z

m

Dm

m m

Fast

Slow

0.2

cf

t

f

-5

◁㉁䝻䞊䝮䠄SL䠅

Sem

⁐㉁⛣ື
Fast

Slow

0

䝅䝹䝖䠄Silt䠅

tDP䝰䝕䝹䠖⁐㉁⛣ື

5

0.6

Sef

m

ட⿣䠄Fracture䠅

0

0.5 K a h f

w

0.8

-1

K a* hFracture䛸Matrix䛾Ỉศಖᣢ≉ᛶ䛜ྠ䛨䛷䛒䜛䛸䛩䜛䛸䠖Ỉศ⛣ື≉ᛶ

0
-2

Ka w

hm

M

*w: transfer rate between the fracture (macropores) and the matrix [T-1]
TF: absolute water content in the fracture (macropores)
TM: absolute water content in the matrix

0.4w

Dw: a first order mass transfer coefficient
E: a shaper factor [-]a: an effective ‘diffusion’ pathlength (half the fracture spacing)
Jw: a scaling factor (=0.4)
Ka: effective hydraulic conductivity of the fracture-matric interface
K*: effective hydraulic conductivity lumping all the parameters

w

Ka
m

a2

hf

w

cf

qf cf

z

z

cm
z

qm cm
z

s
f

w

m

1 w

s

4

log |h|Sersvan Genuchten-Mualem䝰䝕䝹K Se

1 | h |nmsdp

1 Se1/ m

m

cf

m

2

cm

w

c*

c*

f

m

0

ୗ➃䝣䝷䝑䜽䝇䠖D = 0ᩘ್ゎᯒィ⟬䠖HYDRUS-1D ver.4.16-6-1

Flux [cm d ]DP䝰䝕䝹䛻㛵㐃䛩䜛䝟䝷䝯䞊䝍ᆅ⾲㠃䝣䝷䝑䜽䝇䛾䛖䛱Fracture䛻ධ䜛๭ྜ䠖 0.5

0 otherwise cmw

Zdp = first-order rate constant accounting for physical rate process (diffusion)

m 1 1/ nFracture䛾๭ྜ䠄w䠅䠖 0.05

c f for

⛣ὶ

᭷ຠᣑᩓ

r

K s Sel 1

1 w=0= 0.0001= 0.001= 0.01-4

Bottom flux
frac = 0.5
w = 0.05-2

Fracture䛸Matrix㛫䛾Ỉศ⛣ື䠖 Dw
᭷ຠᣑᩓಀᩘ䠄⁐㉁䠅䠖 Zdp
Fractureෆ䛾ศᩓ㛗䠖 10 cm䠄Matrix = 1 cm䠅

0

0

2

4

Time [d]6810ୗ➃䝣䝷䝑䜽䝇䠖D = 0.0001

ୗ➃䝣䝷䝑䜽䝇䠖D = 0.001-6=0= 0.0001= 0.001= 0.01-1-4

Bottom flux
frac = 0.5
w = 0.05

Flux [cm d ]-1Flux [cm d ]

-6

-2

0

0

2

4

Time [d]

6

8

-4

-2

0

10

Bottom flux
frac = 0.5
w = 0.05=0= 0.0001= 0.001= 0.0102ୗ➃䝣䝷䝑䜽䝇䠖D = 0.01

4Time [d]6810ୗ➃䝣䝷䝑䜽䝇
z = -200 cm䠄䠜ᆅୗỈ㠃䠅-6=0= 0.0001= 0.001= 0.01-1-4

Bottom flux
frac = 0.5
w = 0.05

Flux [cm d ]-1Flux [cm d ]

-6

-2

0

0

2

4

Time [d]

6

8

-4

w

w

hf

hm

-2

0

10

Bottom flux
frac = 0.5
w = 0.05=0= 0.0001= 0.001= 0.010

Fracture vs Matrix

24Time [d]6810᤼Ỉ᭤⥺䠖䝬䝖䝸䝑䜽䝇ὶz = -200 cm䠄䠜ᆅୗỈ㠃䠅-2-4

Fracture
0

0

2

4

Time [d]

6

8

-6
10

-1

-2
= 0.001=0= 0.0001= 0.001= 0.01=0= 0.01
No fracture (i = -10 cm/d)
No fracture (i = -5 cm/d)-0.8

Flux [cm d ]Matrix-4-1

Matrix Flux [cm d-1]

0-1

Fracture flux [cm d ]

-6

-0.6
-0.4
-0.2
0

0

20

40

Time [d]6080Ỉศ྾㎸䠄D = 0.01䠅䠖t = 0.5 d
Fracture

Mass Transfer

Matrix

Mass Transfer
0

-50

-50

-50

-50

-50

-50

-100

-100

-150

-200
-100

-50

-200
-100

0

Head [cm]

-100

-150

-50

-200

0

-150

0

Fracture

-50

-100

-150

-50

-200

0

Mass Transfer

MatrixFracture

Mass Transfer

-50

-50

-50

-50

-50

-150

-200
-100

-50

-200
-100

0

Head [cm]

-100

-150

-150

-50

-200

0

0

-50

MatrixFracture

Mass Transfer

Solute flux [mmol cm-2 d-1]

D = 0.01-50

D = 0.001

z [cm]z [cm]

1d-100

D = 0.0001

-100

2d
-150

2d

0

-200

0

-150

-150

-0.08

-0.06

Fracture-0.04

Matrix
-0.02

0

0

500

1000

1500

Time [d]
-200
-100

-50

Head [cm]

0

-200
-100

0.1

Water mass transfer [d-1]

no transfer

1d
-100

-50

Head [cm]

-0.1

0.5 d
-50

-150

Ỉศ྾㎸䛺䛧⁐㉁䠄䝖䝺䞊䝃䞊䠅⛣ື

D=0

-50

-100

0

0

0.5 d

-200
-100

0

Head [cm]Ỉศ྾㎸㐣⛬
0

-100

-150

-200
-100

0.1

Water mass transfer [d-1]

Head [cm]-100z [cm]-50z [cm]0z (cm)

0z [cm]

0z [cm]

0

-150

0.1

Ỉศ྾㎸䠄D = 0.01䠅䠖t = 8 d

0

-100

0

Water mass transfer [d-1]

Head [cm]0-100

z (cm)

-200
-100

0

Head [cm]Ỉศ྾㎸䠄D = 0.01䠅䠖t = 1.5 dMatrix

-100

-150

-200
-100

0.1

Water mass transfer [d-1]

Head [cm]-100z [cm]

0z [cm]0z (cm)

0z [cm]

0-150

z (cm)

Fracture0z [cm]z (cm)

MatrixỈศ྾㎸䠄D = 0.01䠅䠖t = 1 d-50

Head [cm]

0

-200

0

0.1

-1

Water mass transfer [d ]

s

w

c*

c*

c f forw

0 otherwise cm

2000

Ỉศ྾㎸䛻క䛖⛣ὶ䛾䜏⁐㉁䠄䝖䝺䞊䝃䞊䠅⛣ື

-0.1

-0.1
no transfer= 0.0001

Solute flux [mmol cm-2 d-1]

Solute flux [mmol cm-2 d-1]

Ỉศ྾㎸䛻క䛖⛣ὶ䛾䜏⁐㉁䠄䝖䝺䞊䝃䞊䠅⛣ື
-0.08

-0.06

Fracture-0.04

Matrix
-0.02

0

0

500

1000

1500

no transfer= 0.0001= 0.001

-0.08

-0.06

Fracture-0.04

Matrix
-0.02

0

2000

0

500

1000

Time [d]
s

w

c*

c*

c f forw

0 otherwise cmsỈศ྾㎸䛻క䛖⛣ὶ䛾䜏⁐㉁䠄䝖䝺䞊䝃䞊䠅⛣ື

c*

c*

w

0 otherwise cm

-0.06

-1

Fracture-0.04

Matrix
-0.02

0

500

1000

1500

no transfer= 0.0001= 0.001= 0.01

-0.08

-2

-0.08

s

-0.06

Fracture-0.04

Matrix
-0.02

0

2000

0

500

1000

w

c*

c*

c f forw

Fracture

0 otherwise cm

Fracture䛛䜙Matrix

0

s

2000

w

c*

c*

c f forw

0 otherwise cm⛣ὶ䛾䜏: D = 0.01
Fracture

Matrixෆ䛾Solute

0

0

0

-50

-50

-50

5d

Fracture䛛䜙Matrix

Matrixෆ䛾Solute

0

0

-50

-50

5d

50 d

-50

1500

Time [d]⛣ὶ䛾䜏: D = 0.001-100

z [cm]-100z [cm]z [cm]z [cm]

0.5 d

-100

z [cm]

0.5 d

50 d
z [cm]

c f for-0.1

no transfer= 0.0001= 0.001= 0.01

Solute flux [mmol cm d ]Solute flux [mmol cm-2 d-1]w

Time [d]

-100

2000

Ỉศ྾㎸䛻క䛖⛣ὶ䛾䜏⁐㉁䠄䝖䝺䞊䝃䞊䠅⛣ື

-0.1

0

1500

Time [d]

-100

-100

Fracture䛛䜙䛾⛣⾜䠄⛣ὶ
ᡂศ䠅

1d
-150

1d

-200
-100

-150

-150

-200

-50

Pressure head [cm]

0

0

0.1

Transfer solute [d-1]

0.2

-200
0

-150

-150

0.2

0.4

Solute mass [-]

-200
-100

-150

-200

-50

Pressure head [cm]

0

0

0.1

Transfer solute [d-1]

0.2

-200
0

0.2

0.4

Solute mass [-]ᣑᩓΰྜ䛒䜚䠄྾㎸↓䠅⁐㉁䠄䝖䝺䞊䝃䞊䠅⛣ືᣑᩓΰྜ䛒䜚䠄྾㎸↓䠅⁐㉁䠄䝖䝺䞊䝃䞊䠅⛣ື-0.1
no diffusion= 0.01dp
dp = 0.1-1

Solute flux [mmol cm d ]no diffusion= 0.01dp-1Solute flux [mmol cm d ]

-0.1

-0.08

-2

-2

-0.08

-0.06

Fracture

-0.04

-0.02

0

0

500

1000

1500

-0.06

-0.04

-0.02

0

2000

Fracture

0

500

1000

Time [d]
s

dp

1 w

cf

m

cm

s

ᣑᩓΰྜ䛾䜏: Zdp = 0.1
1d

1500

2000

Time [d]Solute concentration

Fracture䛛䜙䛾⛣⾜

0

0

0

-50

-50

dp

1 w

cf

m

cm

ᣑᩓΰྜ䛾䜏: Zdp = 0.1

Solute mass
4d

Solute concentration

Fracture䛛䜙䛾⛣⾜

0

0

0

-50

-50

MatrixSolute mass

-200
0Fracture

0.2 0.4 0.6 0.8

-150

0

0.1

-200
0

0.2

Transfer solute [d-1]Concentration [-]

s

dp

1 w

m

cf

-200
0

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Fracture䛛䜙䛾⛣⾜
0

0

-50

-50

-100

z [cm]
0.1

-200
0

0.2

dp

1 w

m

cf

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Solute mass [-]cm

Solute concentration

Fracture䛛䜙䛾⛣⾜

0

0

0

-50

-50

-50

200 d

z [cm]-100

0Transfer solute [d-1]ᣑᩓΰྜ䛾䜏: Zdp = 0.1

Solute mass

z [cm]z [cm]z [cm]

-100

-200
-0.1

1

-100

-150

s

Solute concentration

MatrixFracture

0.2 0.4 0.6 0.8

-150

cm

0

-50

Fracture-100

Concentration [-]Solute mass [-]ᣑᩓΰྜ䛾䜏: Zdp = 0.1
20 dz [cm]

-100

-150

-150

-200
-0.1

1

-100

-100

Solute mass

z [cm]-150-100

z [cm]-100-50

z [cm]z [cm]z [cm]⃰ᗘᕪz [cm]

Matrix
-50

-100

-100

Matrix
-150

-200
0

-150

0.2 0.4 0.6 0.8

Concentration [-]

1

-150

-200
-0.1

0

0.1

0.2

Transfer solute [d-1]
s

dp

1 w

m

cf

cm

-200
0

-150

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Solute mass [-]-200
0Fracture

0.2 0.4 0.6 0.8

Concentration [-]

-150

1

-150

-200
-0.1

0

0.1

0.2

Transfer solute [d-1]
s

dp

1 w

m

cf

cm

-200
0

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Solute mass [-]ᣑᩓΰྜ䛾䜏: Zdp = 0.1
Solute concentration

Fracture䛛䜙䛾⛣⾜00ᣑᩓΰྜ䛒䜚䠄⛣⾜↓䠅⁐㉁䠄䝖䝺䞊䝃䞊䠅⛣ື

Solute mass
0

-0.1

1d

1d

-50

-1

-50

200 d

-100

400 d

z [cm]z [cm]

200 dz [cm]

-50

-100

-100

400 d

Matrix

-150

-150

-150

-200
-0.1

-200
0

no diffusion= 0.01dp
dp = 0.1
dp = 1

-0.08

-2

20 d

Solute flux [mmol cm d ]20 dFracture-0.06

Fracture

-0.04

-0.02

0

0

500

1000

1500

2000

Time [d]-20000.2 0.4 0.6 0.8

1

0

0.1

0.2

Transfer solute [d-1]Concentration [-]0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Solute mass [-]sᣑᩓΰྜ䛾䜏: Zdp = 1
1dSolute concentration

Fracture䛛䜙䛾⛣⾜

0

0

1 w

m

cf

cm

ᣑᩓΰྜ䛾䜏: Zdp = 1

Solute mass
04dMatrixdp

Solute concentration

Fracture䛛䜙䛾⛣⾜

0

0

0

-50

-50

Solute mass

Matrix
⃰ᗘᕪ

-50

-50

-50

-50

-150

-200
0

-150

0.2 0.4 0.6 0.8

-150

-200
-0.1

1

0

0.1

-200
0

0.2

Transfer solute [d-1]Concentration [-]

-100

-150

-200
0

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Solute mass [-]20 dSolute concentration

Fracture䛛䜙䛾⛣⾜

0

0

0

-50

-50

-50

Matrix-100-150

0.2 0.4 0.6 0.8

-100

-150

-200
-0.1

1

0

0.1

-200
0

0.2

Transfer solute [d-1]Concentration [-]ᣑᩓΰྜ䛾䜏: Zdp = 1

z [cm]-100z [cm]-100z [cm]-100z [cm]

Fracturez [cm]z [cm]

Fracture

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Solute mass [-]ᣑᩓΰྜ䛾䜏: Zdp = 1

Solute mass
200 d

Solute concentration

Fracture䛛䜙䛾⛣⾜

0

0

0

-50

-50

-50

Solute mass

-100

Fracturez [cm]-100z [cm]-100z [cm]-100z [cm]z [cm]z [cm]

Fracture
-100

-100

Matrix
-150

-200
0

-150

0.2 0.4 0.6 0.8

Concentration [-]

1

-150

-200
-0.1

0

0.1

Transfer solute [d-1]

0.2

-200
0

-150

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Solute mass [-]

-200
0

-150

0.2 0.4 0.6 0.8

Concentration [-]

1

-150

-200
-0.1

0

0.1

Transfer solute [d-1]

0.2

-200
0

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Solute mass [-]ᣑᩓΰྜ䛾䜏: Zdp = 1
Fracture䛛䜙䛾⛣⾜

Solute mass

Solute concentration

0

0

0

-0.1

-50

Matrix-50

z [cm]z [cm]z [cm]

200 d
-100

-100

-100

400 d
-150

-150

-150

-200
-0.1

-200
0

Fracture

-0.04

-0.02

0

500

1000

1500

2000

Time [d]
1

0

0.1

0.2

Transfer solute [d-1]Concentration [-]0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Solute mass [-]⛣ὶ䞉ᣑᩓ䛻䜘䜛⛣⾜

s

dp

1 w

m

cf

cm

㑅ᢥὶ䜢ྵ䜐ᆅୗỈᾰ㣴ゎᯒ
Dual Permeability䝰䝕䝹䛻䜘䜛ゎᯒ-0.1

Matrix䛚䜘䜃Fractureෆ䛻Richardsᘧ䛚䜘䜃
CDE䜢㐺⏝䛧䠈୍ḟඖ䝰䝕䝹䛷㑅ᢥὶ䜢ྵ䜐Ỉศ䞉⁐㉁⛣ືゎᯒ
Matrix䜈䛾Fracture䛛䜙䛾Ỉศ྾㎸䜏䛸䛭䜜䛻క䛖≀㉁⛣ື
㝆㞵䛾䛖䛱Fracture䛻ὶධ䛩䜛๭ྜ䛾Ỵᐃ䛺䛹䠈ከ䛟䛾䝟䝷䝯䞊䝍䛜ᚲせ䠄ᇶᮏ᤼Ỉ᭤⥺䛛䜙䛾᥎ᐃ䠅Fracture䛾άᛶᶵᵓ䠄‵₶䞉஝⇱䠅

no transfer=0.001
dp=0.1=0.001, dp=0.1-1

Solute flux [mmol cm d ]

-0.06

0

Fracture

-2

-0.08

-0.06

-0.04

1 w

s

dp

c*

c f for

w

m

cf

cm

w

c*

0 otherwise cm

-0.02

0

-0.08

-2

-50

0.2 0.4 0.6 0.8

no diffusion= 0.01dp
dp = 0.1
dp = 1-1

Solute flux [mmol cm d ]

1d

-200
0

ᣑᩓΰྜ䛒䜚䠄⛣⾜↓䠅⁐㉁䠄䝖䝺䞊䝃䞊䠅⛣ື

0

500

1000

1500

2000

Time [d]Fracture䛛䜙䛾ྂ䛔Ỉ䜎䛸䜑䝸䝏䝱䞊䝈ᘧ䛻䜘䜛ᆅୗỈᾰ㣴㐣⛬䛾ゎᯒ㝆㞵᫬䛾䝢䞊䜽ὶ㔞ᇶᮏ᤼Ỉ᭤⥺
௨๓䛾㝆㞵䜲䝧䞁䝖䛻䜘䜛䛂ྂ䛔Ỉ䛃䛾ὶฟ

Dual Permeability䝰䝕䝹䛻䜘䜛䠈㑅ᢥὶ䜢ྵ䜐ᆅୗỈᾰ㣴㐣⛬䛾ゎᯒ
Matrix䛸Fracture㛫䛾≀㉁䠄Ỉ䞉⁐㉁䠅྾㎸䜏䝟䝷䝯䞊䝍䛾Ỵᐃ䞉ྠᐃ
From Klaus et al. (2013)䜘䜚ᢤ⢋䛤Ύ⫈䛒䜚䛜䛸䛖䛤䛦䛔䜎䛧䛯ౖৗ෼ཀྵεϱϛζΤϞʤʥ
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Geosphere Environmental Technology Corp.

2022/10/31

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2022/10/31

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Geospheree Environmental Technology Corp.

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2022/10/31

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Geosphere Environmental Technology Corp.

2022/10/31

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Geosphere Environmental Technology Corp.

2022/10/31

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2022/10/31

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Geosphere Environmental Technology Corp.

2022/10/31

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Geosphere Environmental Technology Corp.

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Geosphere Environmental Technology Corp.

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Geosphere Environmental Technology Corp.

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2022 年度土壌物理学会大会講演要旨集

2022年10月29日発行
Proceedings of the 2022 Annual Meeting, Japanese Society of Soil Physics

2022年度土壌物理学会大会
日時：2022年10月29日（土）9:30～17:30
会場：三重大学生物資源学部（対面およびzoomによるライブ配信）
第64回シンポジウム「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―」
ポスターセッション
発行：土壌物理学会大会事務局〒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 土壌圏循環学研究室内
著作権について： 要旨集の著作権は土壌物理学会に帰属します。