J. Jpn. Soc. Soil Phys.
土壌の物理性No. 150, p.115∼123 (2022)

熱収支ボーエン比法による蒸発散量算定へのArduino と CMOS 温湿度センサーの適用
伊藤祐二 1 · 平嶋雄太 2 · 宮本英揮 2 · 籾井和朗 1

Application of Arduino and CMOS temperature-humidity sensor to evapotranspiration calculation
by Bowen ratio energy budget method
Yuji ITO1 , Yuta HIRASHIMA2 , Hideki MIYAMOTO2 and Kazuro MOMII1

Abstract: A case study of measurements using Arduino
was conducted to examine its applicability in evaluating
the evapotranspiration (ET) from an upland ﬁeld. A system to control an inexpensive CMOS sensor was assembled and used to measure air temperature and relative humidity. Assuming a light user, the basis of the system andits handling when using Arduino as a data logger were introduced. The minimal customization required to build atemperature-humidity measurement system was also described. The results show that the constructed system hada lower ET calculation accuracy than the conventional expensive and high-performance system, and that this wasdue not only to the sensor performance but also to thehardware customization. However, the analyses demonstrate that all operations of selecting and removing sensors
with large individual speciﬁcity, setting appropriate conditions for removing undesirable data in the ET calculation
method, averaging the data, or bias correction for individual speciﬁcity were effective at attaining acceptable accuracy as compared with that of the conventional system. The
accumulation of information on such measurements is essential for promoting the utilization of a low-cost opensource system.
Key Words : Open source, low-cost system, bias correction, sensor speciﬁcity, elimination of undesirable data

1. はじめにArduino は，ハードウェアのマイコンボード（Arduinoボード）とソフトウェアの統合開発環境（IDE）から構成
され，2005 年にイタリアで開発されたシステムである．
その特徴は，安価で，システムの開発や構築に関する十分な専門知識がなくても比較的容易に使用でき，オープ

ンソースのため，開発に関する情報（接続方法，入出力
結果，ソフトウェアなど）が多くのユーザーから公開され，無償で利用できることである．そのため，現在では，
電子工学などの専門分野に加え，教育業界や企業でも使用され，世界で広く普及している（高本, 2014）．こうした背景から，工学系分野に限らず様々な学術分野で利用が期待される．
とりわけ農学分野では，屋内外の様々な測定，モニタ
リング，機器の制御などで Arduino の使用機会が想定される．たとえば，農地における環境計測技術としてセンサーネットワークやフィールドサーバーの研究 · 開発が進み（溝口 · 伊藤, 2015），こうしたシステムの中枢を担う制御用マイコンとして Arduino が使用されている（深津 · 平藤, 2020）．同様の環境計測システムは施設園芸においても開発が進み，その制御に Arduino が用いられている（安場ら, 2013）．また，ロボットへの活用事例として，用水路の自走式水草刈機の制御基板にも利用されている（山岡ら, 2020）．これまで培われてきた様々なセンサー，測定，ロボットなどの技術を基礎とし，無線化やネットワーク化を実現した ICT · IoT システムの自作がArduino の高いユーザビリティーによって可能になったと言える．
こうしたシステム開発への適用事例に比べて，Arduinoの最も根本的な活用方法である計測を中心に論じた報告は少ない．Arduino は，その汎用性や拡張性の高さから，様々な入出力装置やセンサーを制御することができる．
最近，1 台数百円 ∼ 数千円程度の安価なセンサーが流通し，安ければ Arduino を含めて 2,000 円以内で様々な測定システムを構築することができる．そうした多様なセンサーの接続や制御に関する情報は web 上で容易に入手

1 Faculty of Agriculture, Kagoshima University, 1-21-24 Korimoto,

できるが，その多くは趣味や教育目的にとどまり，測定

Kagoshima 890-0065, Japan. Corresponding author: 伊藤祐二, 鹿児島大
学農学部.
2 Faculty of Agriculture, Saga University, 1 Honjo-machi, Saga 840-8502,
Japan.
2021 年 8 月 31 日受稿 2021 年 2 月 15 日受理

結果を含めて学術レベルで整理した内容は少ない．
本稿では，Arduino を活用した計測事例として，安価な温湿度センサーを制御するシステムおよびその測定デー

土壌の物理性

116

第 150 号

（2022）

タに基づく畑地の蒸発散量（ET）の算定について紹介すmonth−1 ; 製造元不明）を用いた．いずれも一般に広く利る．ライトユーザーを想定し，Arduino ボードをデータ用されており，使用方法やトラブルシューティングの情

ロガーとして使用する場合の基本的なシステムとその扱報が得やすいこと，1 台数百円程度の低価格で Amazonい方を可能な限り詳細に説明した．その際，最低限必要

等の web サイトでも購入可能であることから，入手しやなハードおよびソフトウェアのカスタマイズについても

すく取り扱いが容易なモジュールである．

言及した．ET 算定法には熱収支ボーエン比（BREB）法

これらの機器の結線は，専用のジャンパーワイヤとブを用い，温湿度センサーの性能が ET 算定精度に及ぼす

レッドボードを用いて行った（Fig. 1a, b）．Keyestudio

影響を中心に整理した．

Mega の電源は，7 ∼ 12 V に対応する丸形 DC ジャックまたは Arduino 標準のピンタイプ端子，5 V の USB（Bタイプ）から入力できるが，今回は Campbell Scientiﬁc
製のバッテリー（PS100）からピン端子を介して 12 Vで給電した．Keyestudio Mega と各機器の接続と配線を
整理 · 集約するためにブレッドボードを利用し，バッテ

つまり，同法では，2 高度間の温湿度差の測定精度がET 算定精度に影響を及ぼすため，使用する 2 台のセンサーの器差に着目して結果を整理した．この点を踏まえ，検討するセンサーとして，コンピューター（PC）のCPU にも利用される相補型金属酸化膜半導体（CMOS）を内蔵する Sensirion 製 SHT71 センサー（以下，SHT71と表記）を用い，研究用として定評のある高額 · 高性能のVaisala 製 HMP110 センサー（以下，HMP110 と表記）と温湿度測定精度および器差を比較した．Arduino の最大の魅力である低コストを重視し，安価な Arduino-SHT71
温湿度測定システムによる ET の算定精度および誤差補

リーやボード間の結線にはジャンパーワイヤを用いた．

Arduino 規格に対応したピン端子を備える SD カードとRTC の両モジュールはブレッドボードに直接接続した．
Keyestudio Mega との結線の詳細は，参考書（たとえば，
神崎, 2012）や web サイトに譲り，ここでは割愛する．

正について検討した．

2． 実験材料および方法
2.1 Arduino 測定システム
Arduino ボードには，フラッシュメモリーや ROM の
容量，CPU の処理速度，入出力端子数の違いによって，複数のタイプがある（高本, 2014）．Arduino Uno は，デジタル端子数：14，アナログ端子数：6，フラッシュメモ
リー：32 KB，ROM：1 KB，CPU 処理速度：16 MHz を備え，シリーズの中で標準のタイプである．本研究では，

Arduino Uno の上位モデルである Arduino Mega 2560 R3の互換機 Keyestudio Mega 2560 R3（Keyestudio; 以下，
Keyestudio Mega と表記）を使用した．Keyestudio Mega
は，デジタル端子数：54，アナログ端子数：16，フラッシュメモリー：256 KB，ROM：4 KB，CPU 処理速度：16
MHz を備える．サイズは，Arduino Uno よりも長辺が約3 cm 長く，長辺 10.8 cm，短辺 5.3 cm，高さ 1.3 cm であり，web サイト（たとえば，https://www.amazon.co.jp/）
から 1 台 1,500 円程度で購入することができる．仕様はArduino Mega 2560 R3 と同じであり，Arduino Uno とは異なるものの，3 者の基本的な取り扱い方は同じである．
Arduino ボードは，多くの入出力に対応するが，数値データの記録装置と正確な内部時計を備えていないた
め，データロガーとして直接利用することはできない．
たとえば，気温の時間変化を測定する場合，時系列データを得るためには，SD カードモジュールと RTC（Realtime clock）モジュールを接続し，各機能を追加する必要がある．本研究では，SDSC（最大容量 2 GB）と SDHC
（最大容量 32 GB）の規格に対応する Catalex 製 microSD
カードモジュール（v1.0 11/01/2013）および時間測定
精度が比較的高い DS3231RTC モジュール（誤差 5 sec

Fig. 1 Arduino 互 換 ボ ー ド Keyestudio Mega と SHT71
CMOS センサーを用いた温湿度測定システム（（a）写真，（b）模式図，（c）センサー接続の模式図）．
Temperature-humidity measurement system using Keyestudio
Mega (Arduino-compatible board) and SHT71 CMOS sensor((a) photograph, (b) schematic diagram, and (c) schematic diagram of sensor wiring).

研究ノート：熱収支ボーエン比法による蒸発散量算定への Arduino と CMOS 温湿度センサーの適用

SHT71 は，1 台 3,000 円以下（2017 年当時 ※ ）で購入可能なデジタル温湿度センサーであるが，Arduino 用に開発されていないためカスタマイズを要した（Fig. 1c）．
まず，端子が規格外のため，はんだ付けした 4 芯のモ

117

ただし，予備実験において，SHT71 をシールド内に直接設置すると，塵埃や水滴による腐食によってセンサーが故障したため，以下の保護フィルターを自作して防食加工を施した．まず，接続ケーブルの一部を含む SHT71

ジュラーケーブルを利用してブレッドボードと接続し全体を直径 1.2 cm のポリプロピレン製円筒に入れ，シリた．また，SHT71 にはデジタルデータ通信用のプルアッ

コン接着剤で固定した．次に，円筒の側面にあらかじめ

プ抵抗（10 kΩ）が必要なため，回路をブレッドボード

設けた通気用スリットをろ紙（PHWP02500，Merck）で上に組み，それを介して Keyestudio Mega と接続した．

内側から塞いだ．最後に，それ以外の通気穴をシリコン

なお，回路やボードとの結線にはジャンパーワイヤを用接着剤で塞いで，全体を小型シールド内に固定した．

いた．

各センサーによるデータは，温湿度センサーの器差測定システムは，PC 上で作成するプログラムで制御

評価と BREB 法による ET の算定のために，それぞれすることができる（Fig. 2）．Arduino ボードの制御用プ

期間を分けて取得した．まず，器差を評価するために，

ログラムは，基本的にスケッチ（拡張子が「ino」のファ本研究でも，制御プログラムを可能な限り web サイ

HMP110 と SHT71 のすべてを高さ 1 m の位置に併設
し，2018 年 10 月 23 日 ∼ 2019 年 1 月 16 日まで（欠測日を除く 86 日間）測定した．その後，ET 算定のため，HMP110 のセンサー 1（HMP110-1）と SHT71 のセ
ンサー 1 と 3（SHT71-1 と-3）を高さ 0.2 m，他を 2 mに移設し，2019 年 1 月 22 日 ∼ 4 月 15 日まで（欠測日を除く 88 日間）測定した．ただし，地表面側（蒸発面側）に設置した 3 台の各センサーは，クリムゾンクロー
バーの草丈（平均草丈と最大草丈は約 0.35 m と約 0.5m）に応じて，4 月 3 日以降の設置高度を 0.5 m とした．
Keyestudio Mega に接続した SHT71 以外のセンサーを
データロガー CR1000（Campbell Scientiﬁc）に接続し，SHT71 を含めた全データの測定間隔を 5 分とした．

トから入手し，稼働までのプロセスを省力化した．ま本研究における吹送距離（測点から風上側に広がる同ず，web サイトからダウロードした SHT シリーズのセ一植生面の水平距離）の取り扱いについて付記する．上

ンサー制御用プログラムを基礎とし，スケッチとヘッ

述の温湿度測定高度に対し，吹送距離は少なくとも 20 倍

ダーファイルのみ若干の修正を加えた．前者はモジューの長さに設定する必要があるが（Heilman et al., 1989），

イル）とライブラリー（拡張子が「h」のヘッダーファイ
ルと拡張子が「cpp」のソースファイル）から構成され，C 言語と C++ 言語をベースにした Arduino 特有のプロ
グラミング言語で記述される．プログラムは統合開発環境（IDE）で作成することができ，IDE は Arduino の公式 web サイト（https://www.arduino.cc/）から無料でダウ
ンロードすることができる．制御プログラムは必ずしもすべて自作する必要はなく，カスタマイズは必要であるが，大部分を基礎プログラムとして web サイト（たとえば，GitHub: https://github.com/）から無料で入手できる場合が多い．

ル等の必要なヘッダーファイルの読込みと測定時間イン
ターバルのステートメントおよび入出力端子の番号，後者はセンサー出力値（デジタル値）の温湿度換算係数を

SHT71 用にカスタマイズした．測定の際は，USB ケー
ブルでノート PC と Keyestudio Mega を接続し，IDEを立ち上げて両者の接続を認識させた．作成したプロ
グラムを IDE 内でコンパイルした後，ノート PC から

Keyestudio Mega のフラッシュメモリーに書き込み，設定した時間インターバルで測定を開始した．

2.2 熱収支観測
鹿児島大学農学部郡元キャンパス内のクリムゾンク
ローバー畑（長辺 57 m，短辺 22 m）の中央に，SHT71，

HMP110，純放射計（Q7.1, REBS），地中熱流板（HFT3L, Hukseﬂux），風向風速計（03001, Young）から成る観測ステーションを構築した．純放射計は地表面から 1.5m の位置に設置し，熱流板は地下約 2 cm に埋設した．
HMP110 は 2 台，SHT71 は 4 台を用い，それぞれラジ
エーションシールド内に固定してステーションに設置した．HMP110 については専用のセンサー保護フィルター

Fig. 2 コンピューター上の統合開発環境（IDE）で作成したとシールド（YG-41003, Young）を使用したが，SHT71

温湿度測定用プログラム（スケッチ）．

では専用のシールドが市販されていないため，Onset 製

Programs (sketch) for temperature-humidity measurement described using Integrated development environment (IDE) on acomputer.

の小型シールド（RS3-B）を代用した．

118

土壌の物理性第 150 号

（2022）

本研究では十分な距離を確保することができなかった．

同じ 0.08 ◦ C を採用した（3.3 節参照）．εe は，T と RH

しかし，この問題は，HMP110 と SHT71 を同じステーの測定値から求めた e(T, RH) と e(T + εT , RH+εRH ) のションの同一高度に設置したため，両センサーに基づい差として 5 分間隔でセンサー別に算出した．

て評価した ET を比較する目的において無視できると考3. 結果と考察

えた．

2.3 BREB 法による蒸発散量の算定
BREB 法による ET（kg m−2 s−1 ）は，ボーエン比（β ）および熱収支要素の純放射量（Rn ; W m−2 ）と地中熱流量（G; W m−2 ）を用いて次式で計算することができる（Bowen, 1926; Brutsaert, 1982; ASCE, 1996）．

3.1 温湿度測定差

HMP110 に対する SHT71 の測定差は大きく，差異はT と RH の変動が大きい時間帯で特に拡大した（Fig. 3）．
T の測定差（Fig. 3a, b）は，夜間は概ね −1.0 ◦ C ∼ 0.3◦ C の範囲内であったが，日の出頃（7 時頃）から急増
Rn − G
し，T が最高となる日中（たとえば，14 時頃）にかけET =(1)
l (1 + β )て 2 ◦ C ∼ 3 ◦ C で最大となり，それ以降，日没頃（17 時頃）に急減する変動パターンを示した．検討した 10 月
ここで，l は水の気化潜熱（J kg−1 ）である．BREB 法で23 日 ∼ 1 月 16 日の HMP110-1 と HMP110-2 の平均値
は，残りの熱収支要素である潜熱輸送量と顕熱輸送量は（HMP110ave）に対する SHT71-1 ∼ SHT71-4 の T の二それぞれ lET（W m−2 ）と β lET（W m−2 ）で与えられ，乗平均平方根残差（RMSD）はそれぞれ 0.93 ◦ C，0.80
すなわち β は両者の比として次式で定義される．
◦ C，0.90 ◦ C，0.82 ◦ C であり，残差の平均値（Bias）は0.45 ◦ C，0.67 ◦ C，0.61 ◦ C，0.56 ◦ C であった．一方，RH
H
T1 − T2β==γ(2)の測定差（Fig. 3c, d）は，T が上昇する日中に負，T がlET
e1 − e2低下する夜間に正となり，概ね −8 % ∼ 10 % で推移し
−2
た．センサー 1 ∼ 4 の RH の RMSD はそれぞれ 2.9 %，ここで，H は顕熱輸送量（W m ），γ は乾湿計定数（0.667◦−1◦
2.2 %，2.5 %，2.0 % であり，Bias は 2.2 %，3.7 %，3.8
hPa C ），T は温度（ C），e は水蒸気圧（hPa）であ%，1.9 % であった．これらの結果から，SHT71 は一般る．また，添え字の 1 は蒸発面側，2 はそれよりも高いに RH を過大評価し，高温ほど T を過大および RH を過位置の地表面高度をそれぞれ示す．Rn と G は純放射計
小に評価することが分かった．
と地中熱流板によって，β は温湿度センサーによる T お
よび T と相対湿度（RH；%）から計算される e（Ham,
測定差の原因を調べるために，別途，両センサーの比2005）を式（2）に代入することによってそれぞれ得ら
較実験を行った．6 台の SHT71 と 2 台の HMP110 をれ，ET はこれらを式（1）に代入して求められる．
シールドを外して室内の実験台に固定し，17.5 ◦ C ∼ 27.0
◦ C および 43.5 % ∼ 72.5 % の温湿度条件で両センサー
本研究では，Keyestudio Mega と SHT71 を組み合わせの測定値を比較した（Fig. 4）．温湿度条件が特に不安定た測定システムが ET 算定精度に及ぼす影響を以下の手となった空調による冷却開始時と冷却終了時の時間帯を順で評価した．まず，CR1000 に接続した HMP110 の T
除けば，SHT71 の T の測定差は 25 ◦ C ∼ 27 ◦ C の高温と RH から ET を算定し，これを SHT71 の T と RH か
帯で概ね ±0.5 ◦ C 以内，18 ◦ C 付近で概ね ±1 ◦ C 以内でら算定した ET の比較の基準とした．両システムで ETあり（Fig. 4a），RH の測定差は条件に関係なく 2 % ∼ 6を求める際，Rn と G にはいずれも上述の同じ測定値を%（全センサー平均
3.6 %）であった（Fig. 4b）．この測用いた．各 ET は 5 分間隔で計算し，それらを算術平均
定差をシールドを用いた野外の結果と比べると，RH をして求めた日単位の ET で比較した．ただし，BREB 法
過大評価する点は一致し，他は異なった．ちなみに，標では，使用した測定機器の誤差により，算定した ET が準的な温度帯（たとえば，25 ◦ C 付近）における T と RH
異常値となる問題があり（Irmak et al., 2014），この問題のメーカー公称の測定精度は，HMP110 の ±0.2 ◦ C とに対処する必要がある．本研究では，5 分間隔で計算し±1.5 %（Vaisala, 2020）に対し，SHT71 では ±0.4 ◦ C とた ET が異常値であるかどうかを Ohmura（1982）が提±3 %（Sensirion, 2011）であり，上記の測定差は公称精案した評価基準によって判定し，異常値と判定された場
度と概ね整合した．
合は算術平均のデータから除去した（伊藤ら, 2008）．
よって，野外の T の測定差は，センサーの保護フィ
この評価基準では使用する温湿度センサーの T と RH
およびそれらの関数である e の測定分解能（εT ，εRH ，εe ） ルターとラジエーションシールドのカスタマイズに起因し得る．室内実験とメーカー公称精度のデータから，のデータを要する．HMP110 では，出力電圧分解能 0.12
◦ C mV−1 と 0.1 % mV−1 および CR1000 の A/D 変換分
SHT71 の T センサーの性能は HMP110 と比べて実用
上遜色はなく，T の測定差が両センサーの性能差のみ
解能（0.667 mV）より εT = 0.08 ◦ C と εRH = 0.07 % とによって生じたとは考えにくい．これに対し，ラジエー
した．SHT71 では，データシート（Sensirion, 2011）よ
ションシールドが T に及ぼす影響として，日中に T をり εT = 0.01 ◦ C と εRH = 0.03 % としたが，ET を適切に過大評価し測定差が増大することが知られており（浜田,
算定することができなかったため，εT のみ HMP110 と研究ノート：熱収支ボーエン比法による蒸発散量算定への Arduino と CMOS 温湿度センサーの適用

Fig. 3 高度 1 m に設置した 2 台の HMP110 センサーの平均値（HMP110ave）に対する 4 台の SHT71 センサー
（たとえば，センサー 1 は SHT71-1 と表記）の温湿度測定差．
Differences between temperature-humidity measurement by four SHT71 sensors (e.g., SHT71-1 denotes sensor 1) andmean values (HMP110ave) by two HMP110 sensors.

Fig. 4 2 台の HMP110 センサーの平均値（HMP110ave）に対する 6 台の SHT71 センサーの実験室内における最大の温湿度測定差．
Maximum differences between temperature-humidity measurement by six SHT71 sensors and mean values(HMP110ave) by two HMP110 sensors in laboratory.

119

土壌の物理性120

第 150 号

（2022）

Fig. 5 高度 1 m に設置した HMP110 センサーおよび SHT71 センサーの器差．HMP110 と SHT71 の器差は，それぞれ 2 台と 4 台の測定値の平均値に対する各センサーの測定差として評価される．ハイフンの番号はセンサー番号，σ は標準偏差を表す．
Individual speciﬁcities of HMP110 and SHT71 sensors. Speciﬁcities of HMP110 and SHT71 sensors are calculated
as differences between each measurement and averages of two and four sensors, respectively. Hyphen numbers and σrepresent sensor numbers and standard deviation, respectively.

2000），今回生じた測定差（Fig. 3a, b）はその特徴と一致する．2.2 節で述べたように，SHT71 には自作の円筒フィルターと市販の汎用シールドを用いたが，通風 · 通
気条件が比較的悪かった可能性がある．つまり，T の過メーカー公称精度と同等であった（Fig. 5a, b）．HMP110あり，器差の標準偏差（σ ）と Bias は 0.03 ◦ C と ±0.04

大評価は，高温となる日中に円筒内に熱が滞留したこと◦ C であった（Fig. 5a）．RH では，器差は約 ±1 %，器差が主な原因である．

の σ と Bias は 0.19 % と ±0.02 % であった（Fig. 5b）．

の器差を，使用した 2 台のセンサーの平均出力値と各出力値の差として評価した結果，T の器差は約 ±0.1 ◦ C で一方，RH の測定差は，T の測定差および RH センサー

これらの結果をメーカー公称精度（前節参照）と比較すの性能の違いによって生じた可能性が高い．野外および

ると，T と RH の器差は各公称精度の範囲内にあった．

室内実験のデータより，SHT71 で得られる RH は一般によって，検討したセンサーは 2 台に限定されるものの，過大となる．よって，T の影響が小さい夜間では RH セ

HMP110 から出力される T と RH には高い再現性があり，ET 算定では高い精度が期待された．

ンサー自体の性能差によって測定差は 4 % 前後であった（Fig. 3c, d）．これに対し，高温条件の日中では円筒フィルター内の飽和水蒸気圧が高くなるため RH が低下
し，測定差が縮小または負になった．このように，ラジ
エーションシールド内に設置した SHT71 の温湿度測定
差は同センサーの公称精度と比べると大きかったが，本論の冒頭で述べたように，ET の算定を目的とするうえで，BREB 法では 2 高度間の温湿度差の測定精度が重要であるため，以下ではセンサーの器差を比較 · 検討する．

3.2 温湿度センサーの器差基準として用いた HMP110 の器差は比較的小さく，

HMP110 に比べ，SHT71 の器差は大きく，特に RH の
器差の Bias は極めて大きかった（Fig. 5c–f）．HMP110と同様に，SHT71 の器差も 4 台のセンサーの平均出力
値と各出力値の差としてそれぞれ評価した．全器差の σの平均値および Bias の絶対値の平均値をそれぞれ求め，
HMP110 のそれらと比較すると，T では 3.4 倍と 1.7 倍，
RH では 3.2 倍と 39 倍ほど大きかった．前節で記した
メーカー公称精度より，SHT71 の T と RH の測定誤差は理論上 HMP110 の 2 倍になるが，器差もこれと同様に SHT71 の方が大きく，RH の器差の Bias については

研究ノート：熱収支ボーエン比法による蒸発散量算定への Arduino と CMOS 温湿度センサーの適用

121

理論値を大きく超過した．以上より，SHT71 を用いて可能な限り精度よく ET を算定する方法を考察する．まBREB 法で ET を算定した場合，HMP110 を用いた場合

ず，センサー購入後に複数のセンサーを比較し，極端にに比べて精度が劣る可能性が高い．

性能の低い粗悪なセンサーを排除することを考える．こ3.3 ET の算定誤差とその補正の要点は，ET を算定する野外の設置状況と可能な限り同じ条件でセンサーの器差を調べることである．検討した
SHT71 では，2 高度に設置するセンサーの組み合わせ
4 台の SHT71 の場合，SHT71-34 による ET 算定精度がによって ET の算定精度が異なった（Fig. 6a）．センサー
最も低く，SHT71-32 と SHT71-34 による ET 計算値にの組み合わせの中で，センサー 1 と 4（SHT71-14）に対するBias 補正の効果は低かった．よって，両方で共通
よって求めた ET の精度は最も高く，RMSD = 0.43 mm−1−1
する SHT71-3 を最も性能の低いセンサーとしてあらか
day および Bias = 0.16 mm day であった．センサー
じめ排除したいところであるが，先述の器差の σ や Bias
1 と 2（SHT71-12）およびセンサー 3 と 2（SHT71-32）にの統計値（Fig. 5c–f）から SHT71-3 を排除する根拠は不よる ET は，RMSD と Bias は拡大したが HMP110 の ET明確である．ただし，原因は不明であるが，SHT71-3 のに対する線形性は高く（R = 0.93 と 0.98），1 : 1 線近辺
器差は 1 時間程度の間に急変する状況が多く認められたに分布した．センサー 3 と 4（SHT71-34）では，RMSD−1−1（
Fig. 5e, f）．こうした原因不明の出力値の大きな変化は= 1.14 mm day および Bias = 0.42 mm day であり，補正するのも困難であるため，そうした状況があらかじ
ET 算定精度が低かった．式（1）で ET を求める際，Rn
め確認されるセンサーは使用しない方がよい．
と G には同じデータを使用しているため，ET 算定精度
他の方法として，データの平均が考えられる．SHT71の差異は，各センサー間の器差，すなわち各センサーのによる ET 算定では，Bias 補正前後のいずれにおいても温湿度測定誤差に伴う β 計算値の差異に起因する．し使用するセンサーによって ET 算定値にばらつきが見らかしながら，3.1 節と 3.2 節で明らかにした T と RH の測定差および比較的大きな器差の問題にもかかわらず，センサーの組み合わせによっては SHT71 によって ETをある程度の精度で算定することが可能であることがわ
かった．

ET の算定精度を改善するために，T と RH の Bias 補正を検討した．器差の 1 つの指標として評価した SHT71の各センサーの Bias を，ET 算定時の T と RH のデータから減じてそれぞれ補正し，各補正値を用いて ET を再計算した．Bias 補正前後の ET 算定精度を比較した結果（Fig. 6b），SHT71-32 と SHT71-34 に対する ET 算定精
度はさほど変わらなかったが，SHT71-12 と SHT71-14の算定誤差はそれぞれ RMSD で 53 % と 28 %，Bias で47 % と 81 % の改善が認められた．ちなみに，T と RHの器差と T ，RH，Rn ，風速，日射量（約 2 km 離れた気象台より入手）の関係を回帰分析に基づいてそれぞれ検討したが，効果的な σ /Bias 補正は見出せなかった．
よって，ここで適用した Bias 補正法は，センサー器差の特性にもよるが，以下の仮定の下では有効である．つまり，4 台のセンサー測定値の平均値は測定時の T または RH の最確値を表し，Bias は様々な T - RH 条件で一定と仮定する．こうした仮定が成立すれば，上述の Bias
補正によって，ET 算定時の各高度の温湿度測定値は，理論上，それぞれの最確値に近似するため，ET 算定値は補正される．提示した Bias 補正法は，野外の ET 算定時と同じ機器を利用でき，かつ単純な算術平均値として Biasを評価できる利点がある．複数組の温湿度センサーから算定した ET の偏差を軽減するために，ここで示した Tと RH の Bias 補正法を簡便な ET 補正法として提案する．なお，高額であっても HMP110 のような高性能のセンサーが利用できる場合は，その測定値をより正確な温湿度の最確値として用いることを推奨する．
性能が不十分な複数のセンサーを使用したとしても，Fig. 6 HMP110 センサーと SHT71 センサーを用いた
BREB 法による蒸発散量（ET）算定値の比較．ハイフンの番号は 2 高度に設置した 2 台のセンサーの組み合わせを表す（たとえば，センサー 1 と 2 の組み合わせは SHT71-12と表記）．(b) と (d) は SHT71 センサーの器差補正後の結果を示す．(c) と (d) は (a) と (b) の各 4 組の SHT71 セン
サーによる ET を平均した結果を示す．
Comparison of evapotranspiration (ET) estimated by BREB
method using HMP110 sensors and SHT71 sensors. Hyphen
numbers represent couples of two sensors installed at different heights (e.g., SHT71-12 denotes a couple of sensors 1 and
2). (b) and (d) show results corrected for individual speciﬁcities of SHT71 sensors. (c) and (d) show results averaged for
ET by four couples of SHT71 sensors in (a) and (b), respectively.

土壌の物理性

122

第 150 号

（2022）れた（Fig. 6a, b）．そこで，日単位の各 ET 算定値を算術事前に排除し，ET の異常値判定率 45 ∼ 50 % を目安に平均してみると，補正前後の両 ET 平均値は，精度が比較的高かった Bias 補正後の SHT71-12 または SHT71-14

BREB 法の異常値判定条件である温湿度測定分解能を調整すれば，従来と同等の水準で ET を算定し得ることをによる ET 算定値と同等の精度を示した（Fig. 6c, d）．ま確認した．また，器差の大きいセンサーを使用したとし

た，2 台の SHT71 による T および RH のデータをそれても，データの平均や野外で評価可能な器差の Bias 補正

ぞれ高度別に算術平均して 2 高度間の温湿度差を求め，によって精度を改善できることを明らかにした．

それらを用いて ET を計算した結果（図示していない），

今日，高速データ通信や AI などの技術を基にした新RMSD = 0.41 mm day−1 および Bias = 0.32 mm day−1

たなデータサイエンス時代の黎明期を迎え，本稿の冒頭となり，この場合もある程度良好な精度を示した．植生で述べたようなセンサーネットワークやフィールドサー

や気象などの蒸発条件，センサーの設置高度やラジエーバーの技術は今後益々重視され活用され得る．こうしたションシールドの性能などの測定条件の違いについて更技術をより効率的 · 効果的に発展させ社会に実装するう

なる検討は必要であるものの，上記の 3 パターンの平均

えで，販売 · 開発企業の専門家，研究者，専門外の利用法は，いずれも SHT71 と同程度の性能を有する 4 台の者の各業界間で共通の測定用プラットフォームは必須でセンサーからより精度の高い ET を得る手法として有効あり，Arduino をはじめとする低コストオープンソースである．なお，器差が極端に大きいセンサーをあらかじ

システムはその有力なツールである．最近，その利点をめ取り除いたうえでデータを平均すれば，さらに高い精生かした各業界ユーザーによる積極的な利用とシステム度で ET を算定することができる．

自作の重要性が指摘されている（深津 · 平藤, 2020; 岡山,

最後に，異常値の処理の違いが ET 算定値の比較に

2020）．こうした理念に沿って，社会の多様なニーズへ及ぼす影響について考察する．HMP110 を用いた場合，の対応が求められる農学のような研究分野では，今後，Ohmura（1982）の評価基準で判定した ET の異常値の多くが日の出と日没近傍を含む夜間に集中し，全 ET デー
タの 45.3 % を異常値と判定して ET の算定から除去した．SHT71 でも同様の異常値の発生状況が確認され，その除去率は 48.3±2.0 % であった．方法は異なるものの，類似の概念に基づく丸山 · 伊藤（2019）の評価基準でも，異常値は夜間に集中し，その除去率は 46.7 % であったことが報告されており，本研究結果と一致する．HMP110と SHT71 の異常値の発生条件は概ね一致していたため，
異常値の処理の違いが両センサーによる ET 算定値の比較に及ぼす影響は小さい．ただし，SHT71 では，εT に
実際のセンサー分解能である 0.01 ◦ C を使用すると，異常値の除去率がすべて 30 % 台まで低下し，ET を適切に

オープンソースシステムの積極的な活用ならびにそれに算定することができなかった．この原因として，まず適用した評価基準では異常値の数が εT に敏感に応答する特徴を示し，加えて 3.1 節で論じた通風 · 通気条件の悪化が εT に影響を及ぼしたため，より条件の厳しい本来の εT が適用できなかったと考える．

4. おわりに
本稿では，CMOS 温湿度センサー SHT71 を Arduino
互換ボード Keyestudio Mega で制御するシステムを構築
し，畑地の蒸発散量（ET）算定への有効性を検討した．
システムは数千円程度で構築できる安価なものであっ伴う計測に関する情報の公開と蓄積が望まれる．
※

SHT71 は生産を終了しており，現在はより高精度のセンサー（たとえば SHT85）が販売されている．

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view of the Bowen ratio surface energy balance method

なセンサーでも複数を比較して器差の大きいセンサーを

for quantifying evapotranspiration and other energy ﬂuxes.

研究ノート：熱収支ボーエン比法による蒸発散量算定への Arduino と CMOS 温湿度センサーの適用
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要

旨Arduino を用いた計測事例として，安価な CMOS 温湿度センサーを制御するシステムを構築し，畑地の蒸発散量（ET）算定への有効性を検討した．ライトユーザーを想定し，Arduino をデータロガーとして利用する場合の基本的なシステムやその取り扱い方を紹介し，温湿度測定システムを構築するうえで最低限必要なカスタマイズについても記した．従来の高額 · 高性能システムと比べて，構築したシステム
は ET 算定精度が低く，それはセンサー性能に加え，ハードウェアのカスタマイズにも起因することを示した．しかし，器差の大きいセンサーの選別，ET 算定法の異常値判定条件の適切な設定，データの平均，器差の Bias 補正のいずれもが従来と同水準の ET を算定し得る有効策であることを論じた．こうした計測情報の蓄積は，低コストのオープンソースシステムの利活用を進めるうえで重要である．
キーワード：オープンソース, 低コストシステム, Bias 補正, センサー器差, 異常値除去