土壌の物理性 第 134 号 平成 28 年 12 月 20 日発行（年 3 回発行） 昭和 45 年 7 月 31 日 学術刊行物承認

ISSN 0387-6012

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

第 134 号

2016 年 12 月

土壌物理学会Japanese Society of Soil Physics

土壌の物理性
第 134 号

2016 年 12 月

目

次

巻頭言
塩沢

昌

...

1

compost pellets mixed with soils
H. KUBOTERA, T. YAMANE, Y. WAKIYAMA and Y. ARAKAWA

...

5

...

15

弓削こずえ · 阿南光政

...

17

土壌水分移動解析における土壌水分特性パラメータの推定例
中村公人 · 大串祥子 · 池浦康広 · 田中宣多

...

25

...

41

T.P.A. FERRÉ

...

51

山下祐司

...

61

会務報告

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

63

編集後記

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

69

論

文
Long-term temporal changes in micromorphology of cattle manure

畑地灌漑特集論

宮本輝仁 · 取出伸夫

文
畑地における作物根の分布と土壌面蒸発の変動を考慮した
土壌水分動態解析と消費水量の定量化

畑地用水計画のための HYDRUS-1D を用いた

古典を読む
B.W. EAVIS 著 「土壌の物理的条件が幼植物根の生育に与える影響
I. 砂質壌土における乾燥密度と水分状態により影響される力学的抵抗，通気性，水分利用の難易度 · 利用可能性」
佐藤泰一郎

資

料
Improving the impact of soil science by reconsidering the interactions ofdata, models, and decisions — An ongoing discussion during the 2016
Darcy lecture tour

土粒子
これまでの歩み，わが恩師たち

表紙写真の説明
畑地では，様々な灌漑手法で土壌に供給された水分が蒸発や作物根の吸収などによって消費される．消費された水分を無駄なく補い，作物にストレスを与えないような畑地灌漑を行うには，土壌水分動態を解明し，消費水量を精度よく求めることが必要である．今号より掲載される土壌物理学の知見を活用した畑地灌漑特
集をお楽しみ下さい．

第 14 回（ 2016 年度）土壌物理学会（論文賞）選考結果
土壌物理学会

学会賞選考委員会
委員長

溝口

勝

学会賞選考委員会として下記の論文を論文賞としてふさわしいと決定しました．

1．小島 悠揮 （東京大学大学院農学生命科学研究科）
三石 正一 （AINEX. Co., LTD.）溝口勝（東京大学大学院農学生命科学研究科）

2．対象論文気象 · 土壌観測データと現地画像をリンクした農地 ICT モニタリングの有効性 — 高冷地
キャベツ畑における解析事例, 土壌の物理性, 第 131 号, p. 5–13, 2015.
3．推薦理由本研究は，近年進歩が著しいフィールドモニタリング技術を駆使し，気象 · 土壌観測デー
タと現地画像をリンクした農地 ICT モニタリングの有効性を嬬恋のキャベツ畑で検証した論文である．数値データと画像データをリンクすることで，数値データをより深く解釈できることを実証した点が興味深い．フィールド研究に対する新しい手法の適応事例として重要な研究である．
論文の質としては全体的に荒削りな感があるが，読者に「自分も測ってみたい」と思わせる勢いが感じられる．今後，こうした方法による現場解析は増やす必要があり，その意
味では今後の研究の可能性を与える論文として評価できる．
以上の理由により，対象論文は第 14 回土壌物理学会賞（論文賞）に値するものと認め，ここに推薦する次第である．
本結果は 2016 年 10 月 29 日に開催された評議員会ならびに総会にて全会一致で承認され，総会後に授賞式が開催されました．

第 14 回（ 2016 年度）土壌物理学会（ポスター賞）受賞者
土壌物理学会

学会賞選考委員会
委員長

開催日：2016 年 10 月 29 日
会

場：2016 年度土壌物理学会大会ポスターセッション会場（京都市：京都大学吉田キャンパス農学部総合館）

以下の発表が会員および選考委員会による投票によりポスター賞に選ばれました．

⃝ 業 績：TDT センサーを用いた諫早湾干拓土中の塩分モニタリング
著 者：平嶋雄太 · 牧野弘樹 · 弓削こずえ · 宮本英揮
⃝ 業 績：宇宙線中性子観測に基づく盛土斜面の土壌水分観測著 者：牧野弘樹 · 平嶋雄太 · 末次大輔 · 宮本英揮
⃝ 業 績：浸透過程にある 3 種の不飽和土における窒素の吸着と硝化
著 者：中西真紀 · 渡辺晋生
⃝ 業 績：土壌のマクロ団粒化が酵素による土壌有機態窒素の加水分解に及ぼす影響
著 者：福桝純平 · Shaw Liz · 森 也寸志⃝ 業 績：土壌パイプが閉塞した際の斜面の水文応答
著 者：山崎琢平 · 井本博美 · 濱本昌一郎 · 西村 拓

溝口勝

130 号の訂正とお詫び
土壌物理学会編集委員長

Yanagawa et al. の論文「Comparison of drought tolerances in a root water uptake model for two
co-occurring grass species in Mongolia」において下記のような誤りがありました．お詫びいたし
ますとともに訂正をお願いいたします．

4 ページ 左

48 行目

（誤）

represented by the root length density (cm−2 )（正）represented by the root length density ρ (cm cm−3 )131 号の訂正とお詫び
土壌物理学会編集委員長
荒生らの論文「湛水下の水田表層土における太陽光の透過性と全窒素量の変動」において下記のような誤りがありました．お詫びいたしますとともに訂正をお願いいたします．

Fig. 5（エラーバー）（誤）（正）131 号の訂正とお詫び
土壌物理学会編集委員長
小島らの論文「気象 · 土壌観測データと現地画像をリンクした農地 ICT モニタリングの有効性— 高冷地キャベツ畑における解析事例」において下記のような誤りがありました．お詫びいたし
ますとともに訂正をお願いいたします．

Fig. 3

説明文（誤）葉濡れセンサ出力と相対湿度．

Output of leaf wetness sensor and relative humidity.
（正）葉濡れセンサ出力と降水量．

Output of leaf wetness sensor and precipitation.
Fig. 4

説明文（誤）9 月 7 日から 9 月 11 日まで無降雨期間の葉濡れセンサ出力と降水量．
Output of leaf wetness sensor and precipitation during no rainfall days (9/7/2008 – 9/11/2008).
（正）9 月 7 日から 9 月 11 日まで無降雨期間の葉濡れセンサ出力と相対湿度．
Output of leaf wetness sensor and relative humidity during no rainfall days (9/7/2008 – 9/11/2008).
9頁 右

22 行目

（誤）

332.7 mm で，蒸発散量を大きく上回っていた．
（正）554.7 mm で，蒸発散量を大きく上回っていた．

132 号の訂正とお詫び
土壌物理学会編集委員長
齊藤らの論文「表層地盤におけるフィンガー流の発生と物質輸送に関する数値実験」において下記のような誤りがありました．お詫びいたしますとともに訂正をお願いいたします．

Table 1

r の単位

（誤）

mm hr
（正）

mm hr−1

Fig. 11

説明文（誤）Skwa と a′L の関係．
Relationship between Swa and a′L .
（正）

Swa と a′L の関係．
Relationship between Swa and a′L .

J. Jpn. Soc. Soil Phys.
土壌の物理性No. 134, p.1 ∼ p.3 (2016)

物理の普遍性と現象の多様性
塩沢昌1

物理現象を支配する法則と物質の物理特性には普遍性がある．力の釣り合い（作用と反作用）や質量 · エネルギー保存則などの物理法則は地球上の，いや宇宙のどこでも同様に成立するし，水や空気の粘性 · 密度 · 表面張力 · 熱伝導率など物質の特性は，宇宙のどこでも同様である．そして，全ての物理現象は，物理法則と物質の物理特性によって説明され，人が理解できるかどうかは別にして，説明できない不思議な現象は存在しない．土の中の物理現象も全く同様である．土壌中でしか成立しない物理法則や物質特性は存在しない．ダルシー式や溶質拡散などの特有の基本式
は，水の粘性や分子の熱運動など，より基本的な物質特性からその根拠が説明されるが，そういう本質的なことは普通のテキストにはほとんど書かれていないので，自分でよく考えて納得することが大切である．
環境科学としての土壌物理学における重要な現象で，支配メカニズムを理解するのが難しいのは，蒸発（植物の蒸散を含む）だと思う．身の周りで生じているありふれた現象であるが，蒸発速度 E （蒸発表面における水蒸気フラックス）がどのように決まるかを理解するのは容易ではない．蒸発速度は二つの物理法則に支配される．一つは，大気境界層における熱物質輸送が上下の空気の混合によって生じるというメカニズムで，大気の混合速度を示す交換係数

Kh を比例定数として，蒸発表面と上空との水蒸気濃度差（ρs − ρa ）に比例して水蒸気が，温度差（Ts − Ta ）に比例して顕熱が輸送されるという輸送式で表される．これは乱流拡散の結果として誘導される．もう一つの支配法則は，蒸発表面において熱収支式が満たされなければならないという制約条件である．すなわち，液状水が水蒸気に相変化す
るには 2450 J g−1 もの大きな潜熱が必要で，蒸発で消費される潜熱に等しい熱が別途，供給されなけれなければならない，ということである．ここで決定的に重要なのが，大気の飽和水蒸気濃度 ρ ∗ が温度 T の関数（下に凸の増加関数）であるという水蒸気の特性である．この特性曲線 ρ ∗ (T ) を介して，①水蒸気輸送式，②顕熱輸送式，③熱収支式が同時に満たされるように表面温度 Ts （未知数）が自動調整され，E が決まる．ρ ∗ (Ts ) を線形近似して，上記 3 式の連立一次式を E について解いたのが，ペンマン · モンティース式である．
著者は，学生に蒸発のメカニズムを理解させるために，以下の問題を考えさせることにしている．問題 1：「相対湿度 100% の室内にある水面から蒸発が生じるか」，問題 2：「野外の蒸発は風が強いほど大きくなるか」．問題 2. は簡単
ではなく，これを説明できれば蒸発のメカニズムの理解は十分と言える．大気中の水蒸気輸送式だけをみれば，風が強いほど Kh が大きくなるので蒸発は大きくなると思ってしまう．この問題を正しく理解するのに大切なことは，蒸発が継続するには熱源が必要だということである．野外環境における蒸発の熱源は二つある．一つは，表面温度が気温より低下する場合に空気との温度差によって大気から与えられる顕熱であり，空気の相対湿度が 100 % より低下しているために生じる．蒸発のもう一つの，そしてより重要な熱源は，太陽を熱源とする正味放射（純放射）である．
前者では，顕熱の供給が Kh に比例するので，Eも Kh に比例する．一方，大気の湿度が飽和で純放射のみによる蒸発を考えると，表面温度 Ts
は気温 Ta よりも上昇し，顕熱も潜熱も表面から大気に向かう方向になり，純放射が顕熱と潜熱に配分される形で熱収支が成立する．Kh が大きくなると，Ts が低下して ρ ∗ (Ts ) も低下す
るが，顕熱と潜熱の配分割合は変わらず，E も顕熱も Kh の影響を受けない．ペンマン · モン
ティース式は，純放射による E （第 1 項）と大気の相対湿度低下による E（第 2 項）からなり，
第 2 項は風速が大きいほど大きい Kh に比例す
るが，第 1 項は純放射と気温だけで決まり，Kh
Fig. 1 ρ ∗ (T ) と蒸発の駆動力．

1 東京大学大学院 農学生命科学研究科を含まないため風速に依存しないのである．

土壌の物理性

2

第 134 号

(2016)

以上により，濡れた表面からの E （ポテンシャル蒸発）を決める気象要因は，第一に日射量，第二に気温であり，風速は，とくに相対湿度が高い湿潤地域の場合，重要ではない．
では，ポテンシャル蒸発の E はどの程度の値であろうか．これは地球の熱収支と大気循環から平均値を概算できる．太陽からの放射の一部が地表に到達して地表を加熱して温度を上昇させ，純放射が顕熱と潜熱に配分され対流によって大気上空に運搬され，大気上空から長波放射として宇宙空間に放出されて，地球の熱収支が保たれる．大気圏外の太陽に垂直面の日射量（太陽定数）は 1366 W m−2 である．これを一日に積算し，球の表面積と断面積との比（= 4）で割って地球表面平均とし，蒸発潜熱で割って蒸発水深に換算すると 12 mm d−1 である．このうち短波放射として地表に達して熱になるのは 50 % で，地表の長波放射収支の結果として 20 % は長波放射で上空に向い，純放射は大気圏外日射の 30 % とされている．地球の平均気温 15 ◦ C での潜熱と顕熱への配分割合はペンマン · モンティース
式よりおよそ 2 : 1 なので，E の地球平均は約 2.5 mm d−1 と算定できる．

次に，土壌表面の乾燥が進んだ場合の蒸発低下現象を考えよう．土壌表面の乾燥状態は土壌水移動の結果として決まるが，表面の水ポテンシャル ψw の低下が相対湿度 hr を低下させ，表面と大気との湿度差で決まる蒸発を低下させる．これを支配する重要な特性が水蒸気の水ポテンシャル ψw と相対湿度 hr との関係である．hr (ψw ) は指数関数であるが，hr と log（ − ψw ）との関係をグラフに描けば，乾燥による蒸発低下がわかる．すなわち，ψw が永久シオレ点の pF 4.2 に低下しても hr = 0.99 でほぼ飽和であり蒸発はほとんど低下せず，pF 5.2 で hr = 0.9，pF 6.0 で hr = 0.5，

pF 7.0 で hr = 0.00 なので，例えば大気の相対湿度が hr = 0.5 の場合，土壌表面の水分状態が pF 5.0 ∼ pF 6.0 において乾燥による蒸発速度の著しい低下があり，日射による加熱がなければ pF 6.0 で蒸発が停止することがわかる．このように hr (ψw ) により，一般に乾燥が進むのに蒸発速度が低下しない恒率蒸発段階と蒸発速度が低下する減率段階が存在するという重要な現象を説明できる．hr (ψw ) は，土壌物理学で最も重要な式と言ってよいが，この関係式は，水ポテンシャルの原理的な定義「等温等空気圧下で，容器内の純水を基準状態としてその微少量を測定状態に移すための可逆的な仕事を移した水の単位量当たりで示したもの」に基づいて説明できる．熱力学の基本式ではあるが，これも熱力学の教科書に納得できる十分な説明がないように思うところで難しく，自分で考えて納得することが大切である．
土壌水のポテンシャルエネルギーには，基準状態と測定状態（定義する状態）のとり方によってマトリックポテン
シャル（ψm：土の中の土壌溶液と平衡する土の外の土壌溶液が示す圧力），浸透ポテンシャル（ψo ），水ポテンシャル（ψw = ψm + ψo ）の三つの主要なポテンシャルエネルギーが定義され，それぞれ水移動における役割が異なるのであるが，何れも，基準状態と測定状態との間で微少量の水を移す「可逆的な仕事」によって定義される．この原理的な定義の背景には熱力学第 2 法則にある．すなわち，所定の外的条件下（等温等空気圧）で系の状態変化から引き出せる「仕事」（自由エネルギー）は，系内の可逆的な（言い換えると準平衡状態の）物質移動に対しては保存されるが，現実の物質移動は非可逆過程であり，熱になって散逸する分，低下するためである．熱力学はエネルギーがやりとりされる二つの基本形態である「熱と仕事」の関係についての科学であるが，ここには二つの基本法則しかない．著者の流儀で簡単にいえば，熱力学第 1 法則は仕事と熱がエネルギーとして等価であることを主張し，第 2 法則は仕事と熱が等価ではないことを主張するものである．この法則が必要条件として多様な現象を制約している．熱力学法則は重要ではあるが，必要条件を与えるにすぎず，多様な個別の物理現象が熱力学だけで決まるのではない，という理解は大切だと思う．
水ポテンシャルについて一つ指摘しておきたい．「水移動は水ポテンシャルの高い方から低い方に生じる」という「法則」は物理学には存在しない，誤解である．土壌中の液状水は力（圧力勾配と重力）によって移動し，水蒸気は濃度の低い方に拡散する．土壌中に塩濃度差があれば液状水は水ポテンシャルが高い方にも移動するし，温度の違いがあれば水蒸気は水ポテンシャルの低い方から高い方向にも（すなわち，高温側から低温側に）拡散する．境界条件の変動に対して系内の水ポテンシャルが均一な平衡状態になろうとするが，これは個々の具体的な制約条件下で，溶質の拡散，熱移動，水移動など多様な熱物
質移動によって生じる．すなわち，土壌内の温度差
は熱移動（主に熱伝導と潜熱輸送）を，土壌水中の溶質濃度差は溶質拡散を，水蒸気濃度差は水蒸気拡散を，水の圧力（マトリックポテンシャル）差と重力は液状水の移動をもたらし，根の半透膜を介しては植物と土壌水との水ポテンシャル差による根の吸水が生じる．この多様な熱物質移動の結果として，温度が均一で，土壌水中の水理ポテンシャルおよび溶質濃度が均一で，「土壌 – 植物」系を含めて水ポテン
シャルも均一な平衡状態に向かおうとするのである．

Fig. 2 相対湿度と水ポテンシャルとの関係．

巻頭言

3

土壌物理学，土質力学，水理学，気象学などの学問分類は人の都合で勝手に分けたにすぎず，研究対象の自然に区分があるわけではない．客観的に実在するのは，全てが互いに関連する，物質の諸現象が構成する唯一の自然界であり，そこでの物理法則と物質特性は普遍的で，「学問分野による違い」はあり得ない．自然や社会を理解するには，個々の知識を関連づけて全体を構成することが必要である．百科事典のような知識がいくらあっても，関連のないバラバラ
なものであれば死んだ知識でほとんど役立たない．人が「分かった」と納得するのは，新たな認識がそれまでの自分の知識と関連がついて全体の体系の中に位置づけられることである．物理現象のメカニズムを理解するには，具体的な問題をいろいろな側面から自分の頭で考え抜くことが不可欠で，それはこの上なく楽しいことである．

デュアルヘッドイン
フィルトロメータ­

FOG II デジタル⼟土壌
カルシメーター

デュアルヘッドインフィルトロメーターは全⾃自動で現場
飽和透⽔水係数(Kfs)を測定する装置です．

FOG IIデジタル⼟土壌カルシメーターは6N塩酸(HCl)を⽤用
いて⼟土壌中の全炭酸塩含有量を測定する装置です．

■ 技術仕様浸潤速度範囲	

0.0038~115	
  cm/hr	  圧力水頭範囲	動作温度	

■ 技術仕様測定単位	

%CaCo3	
  

0~40	
  cm	
  

測定範囲	

0~100	
  %CaCo3	
  

0~50	
  ℃	
  

精

0.5	
  %CaCo3	
  VP-4 温度・相対湿度・気圧センサー
VP-4は温度，相対湿度，
気圧を測定する⼩小型のセンサーです．湿度の変化に素早く反応し温度を正確に測定します．SDI-12による制御も可能です．

度	

UMS T8 テンシオメータ
UMS社のT8テンシオメータ
がEm50に接続できるようになりました．
T8は外部補⽔水機能が付いているので圃場から抜かないでカップへの補⽔水が可能です．
■ 技術仕様■ 技術仕様相対湿度	0	
  ~100	
  %	
  

測定範囲	

+100	
  ~−	
  85	
  kPa	
  

温

度	

−	
  40	
  ~	
  80	
  ℃	
  	

精

±	
  0.5	
  kPa	

気圧	49~109	
  kPa	

シャフト直径	

5	
  m	

供給電圧	

ケーブル長	

度	

25	
  mm	

アイネクス株式会社(⽇日本総代理店)〒144-0035 　東京都⼤大⽥田区南蒲⽥田2-16-1 　 　 　NOFテクノポートカマタセンタービル
TEL：03-5713-0388 　 　FAX：03-5713-1388
Web site：www.ai-nex.co.jp

J. Jpn. Soc. Soil Phys.
౔৕ͷ෺ཧੑ

No. 134, p.5 ∼ 13 (2016)

Long-term temporal changes in micromorphology ofcattle manure compost pellets mixed with soils
Hideo KUBOTERA1,2 , Tsuyoshi YAMANE1 , Yasuyuki WAKIYAMA1 and Yusuke ARAKAWA1,3

Abstract: Compost pellets (PC) are different from nonpelletized composts in various properties including supply
and retention of nutrients and production of greenhousegases because of the micromorphology of PC. Therefore, it
is important to micro-morphologically characterize PC for
its proper utilization. We investigated long-term changes in
the micromorphology of cattle manure PC after its application in a soil. The PC grains were applied in a three-types
soil core containing a Lowland soil, a Yellow soil, and an
Andosol. The soil cores were buried in a ﬁeld plot of its
soil type. After 1, 6, and 18 months, the soil core wassliced into thin sections after solidifying with a polyester
resin for the cross-sectional observation. Decompositionof the compost was also investigated using a glass-ﬁber
ﬁlter bag method. Results from the investigation were as
follows. 1) Weight residual ratio and carbon residual ratio of PC decreased rapidly in the ﬁrst 6 months, and afterthat the decomposition became slower. 2) With the decomposition of PC, their shape was preserved, whereas theirvolume decreased. Estimated volume residual ratio of PC
was 28 % for Lowland soil, 43 % for Yellow soil, and 39 %for Andosol after 18 months. Voids corresponding to thevolume loss of PC by decomposition was formed aroundeach PC grain. 3) PC mixed with the Yellow soil werecross-sectionally divided into curved segments by cracks
whereas this separation was not observed in the Lowland
soil and Andosol. 4) Internal microstructure of PC did notshow a clear temporal change from 1 month to 18 months
in any of the examined soils. Microstructure type was massive microstructure to subangular blocky microstructure,with poor separation of peds.
Key Words : compost pellets, decomposition, micromorphology, thin sections, burial experiment

1. Introduction
Compost pellets (hereafter PC: pelletized compost) are
1 Kyushu Okinawa Agricultural Research Center,

NARO. 2421 Suya,
Koshi, Kumamoto, 861-1192, Japan.
2 Present address: Central Region Agricultural Research Center, NARO.
2-1-18 Kannondai, Tsukuba, Ibaraki, 305-8666, Japan.
3 Present address: Kyushu Okinawa Agricultural Research Center,
Miyakonojo Research Station, NARO. 6651-2 Yokoichicho, Miyakonojo,
Miyazaki, 885-0091, Japan, Corresponding Author: Hideo KUBOTERA2016 ೥ 5 ݄ 9 ೔डߘɹ 2016 ೥ 9 ݄ 24 ೔डཧ

obtained by the compression of compost using a disk pelleter or extruder machine after pulverization and moisture content adjustment. PC has various advantages overregular compost of easy handling, homogeneous nutrients, longer-term storage, and lower transportation costs(Yakushido, 2002), and therefore, is becoming increasingly popular among farmers. Although constituents ofcomposts are concentrated as the moisture decreases withthe pelletization, concentration of major components suchas total nitrogen, phosphate, and potassium on dry matter
base, is similar to that of the compost before it is pelletized(Kano et al., 1997; Hara, 2005; Araki et al., 2007). However, PC is different from non-pelletized compost with respect to properties such as nitrogen mineralization (Araki
et al., 2007), phosphate efﬁciency (Arakawa, 2012), retention and leaching of inorganic ions (Haraguchi et al.,2008), and production of greenhouse gases (Inoue andShibukawa, 2008; Yamane and Yamada, 2009; Yamane etal., 2011). These differences can be ascribed to the morphological characteristics of PC, especially the internal microstructure that can be quite different from regular compost. Morphological characteristics of PC can affect various physical and chemical phenomena such as retention
and leaching of ions, redox status, and microbial activities.
Therefore, studying the morphology of PC is important toinvestigate unique properties of PC and further improve effective application methods. However, there are limited
studies how the micromorphology of PC changes after applying PC in a ﬁeld.
We developed a technique for observing the micromorphology of PC, which employs the thin section method
used in soil micromorphology studies. With this technique,
we investigated internal micromorphology of cattle manure compost PC that were collected from an Andosol ﬁeld
at 1 to 31 days after application (Kubotera et al., 2009). As
a next step, we further applied our thin section method tothe cattle manure PC that was packed in polyvinyl chloride pipes with three representative cultivated soils of the
Kyushu Okinawa region, after long-term (1 to 18 months)
burial treatment as reported in this paper. Our objectives
in the current research were, 1) long-term investigation, 2)౔৕ͷ෺ཧੑɹୈ 134 ߸ɹ (2016)

6

Table 1 Chemical composition of the pelletized compost (PC) and non-pelletized compost(NPC) used in the experiment.
Type

Total
carbonTotal
nitrogen

P2 O5

K2 O

CaO

MgO

g kg−1 , dry matter base
Tested compost
PC
352.9
NPC
369.5

20.4
20.2

23.1
22.5

38.5
38.6

12.1
11

12.2
11.4

23 ± 17(n = 401)

24 ± 13(n = 401)

30 ± 26(n = 357)

10 ± 5(n = 357)

a Cattle manure compost in Japan

NPC

353 ± 94(n = 314)

19 ± 7(n = 400)a Data from Yamaguchi et al. (2000) is shown. Average ± SD

studying the morphology of PC for different soil types, and3) observation of PC and soils under undisturbed natural
condition.

2. Materials and methods
2.1 PC for experiment
We prepared PC for the experiment from cattle (primarily milk cows) manure compost produced in a composting
plant in Yamaga City, Kumamoto Prefecture. The chemical composition of the PC and its parent material, nonpelletized compost (hereafter NPC), are shown in Table
1. Total carbon and total nitrogen contents were measured
by the dry combustion method using a Vario EL, Elementar. Phosphorus content was measured using the molybdate yellow method, while potassium content was measured using the ﬂame emission method. Calcium and magnesium were measured by ICP-AES after digestion withnitric-perchloric acid. As per the data from literature (Yamaguchi et al., 2000), this PC was similar in chemical composition to the commonly available Japanese cattle manurecompost. In addition, the chemical composition of PC and
NPC were similar.
The compost was air-dried in a greenhouse and pulverized, followed by addition of water to yield an approxi-

Fig. 1 Preparation of core samples with PC.

mate water content of 0.27 kg kg−1 , before pelletization
was done using a disk pelleter with holes of 5 mm in diameter. After the pelletizing, the PC was air-dried again in agreenhouse until about 0.10 kg kg−1 water content. Shapeof the PC after the air-drying was columnar, and its size
was 4.8 mm in diameter and 7.4 mm in height (average of
30 grains). Average weight was 0.159 g per grain.
2.2 Field burial experiment
The experiment was conducted with three representative
cultivated soils of the Kyushu Okinawa region: a Lowland
Paddy soil (hereafter “Lowland soil”), a Yellow soil, andan Andosol. We collected topsoil samples of Lowland soil,
Yellow soil, and Andosol from experimental ﬁelds of Saga
Prefectural Agriculture Research Center in Saga City, Nagasaki Agricultural and Forestry Technical Development
Center in Isahaya City, and Kyushu Okinawa Agricultural
Research Center in Koshi City, respectively. The soils were
air-dried and passed through a 4 mm mesh sieve, and theircore samples were prepared as follows.
Polyvinyl chloride pipes of 2.5 cm bore diameter were
cut into approximately 2 cm long pieces, and a piece ofroot restriction sheet was pasted onto one opening of eachpipe piece to serve as the bottom cover. Root restriction
sheet is a polyester cloth that can keep the sample from
intrusion of roots, worms and insects although the air and࿦จɿLong-term temporal changes in micromorphology of cattle manure compost pellets mixed with soils

7

water can permeate. These pipes were then half-ﬁlled with
one of the soils, and 5 grains of PC were laid sideways on
the soil (Fig. 1). Next, the pipes were ﬁlled with additional soil and pasted with another piece of root restriction
sheet as the top cover. Hereafter, we refer to these as “coresamples.”

enclosed in an envelope, and C0 is the initial carbon content(g kg−1 ) per dry sample of PC and NPC. W1 and C1 are
the dry weight and carbon content of whole contents in an
envelope of control sample without PC and NPC, and W2
and C2 are those of a sample with PC and NPC.

Three types of soils without air-drying were packed
about 15 cm deep in square plots (1 m × 1 m) that wereseparated using concrete boards up to a depth of 1 m, in theexperimental ﬁeld of Kyushu Okinawa Agricultural Research Center, Koshi City. Core samples of each soil wereburied vertically at a depth of 5 cm on May 25, 2011. The
plots were kept bare with manual weeding. Two core samples from each soil plot were collected periodically. The
samples collected at 1 month, 6 months, and 18 months
after the burial were used for micromorphology observations.

Thin sections were prepared following Kubotera et al.
(2009) as follows. A collected core sample was air-dried
and placed in a paper cup. Polyester resin mixed with benzoyl peroxide dissolved in acetone was poured in the cup,and the core sample was saturated with it by de-aerating
in an airtight container using a vacuum pump. Next, thecup was placed in a drying oven and the temperature was
gradually raised from 45 ◦ C to 65 ◦ C in order to solidify
the resin. The solidiﬁed block of soil was cut out fromthe pipe using a jigsaw and a cutting machine (Maruto Instrument MC-110) equipped with a rotary blade. A crosssectional cut was then made in the solidiﬁed soil block at
the mid-height using the rotary blade. The cutting position was particularly crucial for the experiment. Because,
if it was not proper, some PC grains would be lost from thethin section. Furthermore, the cutting plane needed to belocated close to the central axes of PC grains, because themicromorphology might be different at the center and at
the edge of PC. Therefore, we compared the condition of
the two pieces, and the one that had the cut plane near thecentral axis of the PC was selected for further analyses. If
the condition of both cut pieces was not good, we prepareda new solidiﬁed sample using another core sample fromthe ﬁrst step of resin impregnation. The cut plane was polished using the Carborundum, a silicon carbide abrasive
compound. Different grain sizes of the compound, # 100,
# 300, # 600, and # 1000, were used in the ascending order (from coarse to ﬁne). The polished plane was pasted
on a slide glass using epoxy adhesive, and it was cut using
the rotary blade to obtain samples of 1 mm thickness orless. The samples were polished repeatedly using the compound, until the internal voids and solids parts of the pellets
became clearly observable and the solid parts turned fromdark green to dark orange in color, when observed under amicroscope.

In addition to the core sample burial experiment, we conducted a burial experiment using the glass-ﬁber ﬁlter paper bag method (Saito, 1997), in order to investigate thedecomposition of composts. We took around 4 g of PC
samples, and weighed them precisely. And then we mixed
them with 15 g of air-dried soils. The mixture was enwrapped using an envelope of glass-ﬁber ﬁlter paper to prevent contamination of samples with outer soils. The ﬁlter
paper is resistant to microbial decomposition and therefore
is preservable in soils for a long period. This envelope wasthen covered with a root restriction sheet in order to prevent the intrusion of worms and insects. Samples that contained the NPC instead of PC, and control samples without any compost, were also prepared in the same manner
for the comparison of decomposition rates. Samples wereburied in the plots of each soil on March 30, 2011, andcollected periodically at 1, 3, 6, 12, and 18 months after
the burial. Weight residual ratio and carbon residual ratio
were measured by the method of Saito (1997) as follows.
The collected samples were air-dried, weighed and pulverized ﬁnely. Then the moisture content was measured byweighing a portion of the sample before and after the ovendrying at 105 ◦ C. Total carbon content of the samples wasmeasured by the dry combustion method using a Vario EL,
Elementarr. Weight residual ratio and carbon residual ratio
were calculated as follows:

Weight residual ratio(%) =Carbon residual ratio(%) =W2 −W1× 100
W0

W2 ×C2 −W1 ×C1× 100
W0 ×C02.3 Preparation of thin sections

As stated above, in case the quality of in-process orcompleted thin sections was not good, we discarded themand prepared new thin sections from another core sample.
However, in some cases, the second thin section also had aproblem. For example, Lowland soil 1 month thin section
shown in Fig. 4 contained only 4 grains and the PC in leftedge was too thin by overpolishing. In such cases, observation and morphological analysis was conducted only forthe remaining, good-condition grains.
2.4 Micromorphology investigation

Where W0 is the dry weight (g) of PC and NPC that was

Micromorphology observation in low magniﬁcation was8౔৕ͷ෺ཧੑɹୈ 134 ߸ɹ (2016)

Fig. 2 Weight residual ratio of PC and NPC measured using glass-ﬁber ﬁlter paper bag method.
Error bars were added in order to show the SD (n = 2). However, all error bars were hidden
under the markers because SD was smaller than 4 % in all samples.

Fig. 3 Carbon residual ratio of PC and NPC measured by glass-ﬁber ﬁlter paper bag method.
Error bars were added in order to show the SD (n = 2). However, most of the error bars were
hidden under the markers because SD was smaller than 7 % in many samples.

conducted using scanned images of the thin sections. The
voids that were formed around the PC after a long burial
period were measured as follows. We printed the imageof a thin section, cut out the pellets and the voids withscissors, and measured its weight (a grams). The voids
around the pellets were then cut away, and the weight ofthe cutouts was measured (b grams). b/a was the ratioof pellet area to the total area of pellets and surrounding
voids. Volume is proportional to the cross-sectional arearaised to the three second power, therefore, we considered(b/a)3/2 as the volume ratio of a pellet to the total space
including the surrounding void. In this paper, we refer tothe value of 100 × (b/a)3/2 as “volume residual ratio” (%).
Micromorphology observation in high magniﬁcation
was done using photographs obtained by a digital camera attached to a microscope. We took a photograph ofsize 1.97 mm × 1.58 mm at the center of PC, for all
5 grains within each core sample. As stated above, if
some PC grains were lost or in bad condition, ﬁve photos were taken for the remaining good-conditioned grains.
We measured the area ratio of voids in PC using a freeware
named “lia 32 for Windows 95”, developed by Yamamoto
K. (http://www.agr.nagoya-u.ac.jp/~shinkan/LIA32/index-

e.html) as follows. We opened the image ﬁle for eachphoto using this software and collected the color data from50 points among voids and 50 points among solids. Basedon these color data, the software classiﬁed all the 3871488
pixels in one image, as either a void or a solid. Ratio of thenumber of void pixels or solid pixels to the total number ofpixels (3871488) was assumed to be the area ratio of eachphase.

3. Results and discussion
3.1 Decomposition rate of compost
Weight residual ratio and carbon residual ratio are shownin Fig. 2 and Fig. 3, respectively. Weight residual ratios at
1, 3, and 6 months after the burial were 89 % – 98 %, 87 %– 94 %, and 66 % – 80 %, respectively. The temporal decrease became slower after 6 months, and the weight residual ratio of PC at 18 months was 60 % in Lowland soil, 62% in Yellow soil and 59 % in Andosol. The residual ratio
for NPC was 56 % in Lowland soil, 62 % in Yellow soil
and 50 % in Andosol. Although differences among thetypes of soils and compost were not clear, NPC in Andosol
at 6 months (66 %), 12 months (56 %), and 18 months (50࿦จɿLong-term temporal changes in micromorphology of cattle manure compost pellets mixed with soils

9Fig. 4 Micromorphology of whole core samples.

%) showed relatively lower values in comparison with theother samples (73 % – 80 % at 6 months, 65 % – 72 % at
12 months, and 56 % – 62 % at 18 months).
Carbon residual ratio also showed a rapid decrease in theﬁrst 6 months, followed by a slower decrease in subsequent
periods. In the ﬁrst 3 months, the ratio was higher for NPC
samples than for the PC samples. However, it decreased
rapidly and became 4 % – 7 % smaller for NPC than for
PC at 6 months or later. As for the soil types, Andosol had
lower values than for Lowland soil and Yellow soil in thelater periods and carbon residual ratio of Andosol at 6, 12,
and 18 months was 53 % – 59 %, 50 % – 56 %, and 38 % –46 %, respectively, whereas Lowland soil and Yellow soil
had values in the range of 62 % – 75 %, 61 % – 71 %, and
45 % – 52 %, respectively.
Carbon residual ratio showed a slightly larger decrease
between 12 and 18 months than between 6 and 12 months,
which was probably due to the differences in soil temperature across these periods. Average air temperature between 6 and 12 months (October 2011 to March 2012) was
10.7 ◦ C in Kumamoto City (Japan Meteorological Agency,2012), whereas that between 12 and 18 months (April to
September 2012) was 23.5 ◦ C. Therefore, decompositionof compost in the latter period is expected to be more rapid
than in the former period.
As seen from the trends for weight and carbon residual ratio, compost decomposition occurred rapidly in theﬁrst 3 months and became slower thereafter. Residual ra-

tio of weight and carbon for PC after 6 months was slightly
higher than that of NPC, and Andosol samples showed
lower values in comparison with Lowland soil and Yellow
soil.
3.2 Micromorphology of thin sections
Micromorphology of thin sections under low magniﬁcation is shown in Fig. 4. Coarse voids formed between the
PC surface and soil had a tendency to increase in size overtime. As shown in Fig. 5, the outer rim of the voids (i.e.,

Fig. 5 Similarity in the shape of PC surface andsurrounding voids. Red line and yellow line respectively
indicate the outer rim and inner rim of the voids between
the PC and soil. (Lowland soil 18 months sample, lower
left grain).

10౔৕ͷ෺ཧੑɹୈ 134 ߸ɹ (2016)minant coefﬁcient of linear regression was 0.789 (n = 9).
This result indicated that the volume of PC in the ﬁelds
decreases over time along with the decrease in weight due
to decomposition, and the loss of volume causes the formation of voids between PC surface and the surrounding
soil.

Fig. 6 Residual ratios of weight and volume of PC.
Volume residual ratio ( %) = 100 × (b/a)3/2
a: area of PC and the voids around PC in photo.
b: area of PC in photo.

the boundary between voids and soil, indicated by a redline in Fig. 5) showed shapes similar to the inner rim (i.e.,the boundary between PC and voids, the yellow line in Fig.
5). As a result, the shapes of PC and the voids surrounding
it were nearly the same. This fact suggested that the decomposition of PC in soils occurred from the outer rim, andthe loss of outer layers of PC had left the voids with shapes
similar to the initial PC. Relationship between the weightresidual ratio and the volume residual ratio (deﬁned in thematerials and methods section) is shown in Fig. 6. Both theratios were closely related and the relationship was similar
across Lowland soil, Yellow soil, and Andosol. The deter-

Fig. 7 Internal micromorphology of PC.

Deformation of PC with time depended on soil type. In
the case of Lowland soil, the void formation at the outer
rim was a primary change, while transformation of PC, formation of internal cracks, or change in the surface smoothness of PC were not notable. In Yellow soil, cross-sectional
cracks formed and the PC became partially divided. In addition, the divided PC parts were curved and arch-shaped at
18 months. Andosol showed morphological characteristics
similar to Lowland soil. Unlike Lowland soil, however, thesurface of PC showed roughness at 18 months.
3.3 Internal micromorphology of PC
We selected 1 representative photo from 5 micrographsof PC in each thin section, and showed them in Fig.7.
These photos were selected according to the following criteria: 1) having a non-extreme (neither the largest nor thesmallest) area ratio of voids among the ﬁve photos, and 2)
having a micromorphology that seemed representative of
the ﬁve photos. Terms of soil micromorphology description (Stoops, 2003) are used henceforth, following the example of Kubotera et al. (2009).
Although the microstructure of PC was not uniform
across the grains and the observed areas, solid phase wasdominant in all photos and area of voids was generally
small. Dominant types of voids were zigzag planes (e.g.,seen in the right half of Lowland soil, 1 month photo)࿦จɿLong-term temporal changes in micromorphology of cattle manure compost pellets mixed with soils

11

ogy of cattle manure PC that was collected from an Andosol ﬁeld between 1 to 31 days after application. The
results showed that the solid phase was separated by various degrees and formed peds of crumbs and granules at
4 days after application. Dominant microstructure types
were subangular blocky, while partly crumb and granularmicrostructures were also observed. Area ratio of voids
was 14.0 %, 14.7 %, and 18.0 % at 1, 4, and 31 days after
application, respectively.

Fig. 8 Temporal changes in the ratio of internal voidsin PC. Error bars indicate SD (n = 5). Horizontal positionof each plot was slightly changed from the accurate value(1, 6, 18 month) in order to make error bars visible.

and curved planes (e.g., seen in Yellow soil, 6 months
photo). In addition, vughs (irregular-shaped and not interconnected voids) with a round or oval shape were also observed (e.g., in Andosol, 18 months photo). Packing voids
that were interconnected and caused a separation of peds
were scarce. A coarse void in the left edge of Yellow soil,
18 months photo (Fig. 7), was a part of the cracks that divided PC. The type of microstructure was mainly massive
microstructure, and subangular blocky microstructure, inwhich the peds were poorly separated. Area ratio of thevoids at 1 month was 7.0 %, 7.9 %, and 11.6 % in Lowland soil, Yellow soil, and Andosol, respectively (Fig. 8).
Temporal change in the voids ratio showed no clear tendency in Lowland soil and Andosol. On the other hand,the voids ratio increased to 14.2 % at 6 months and to 25.0
% at the end of 18 months in Yellow soil. This was notdue to an increase in planes or vughs in the solid phase,
but was instead caused by coarse cracks, as seen in the 18
months photo (Fig. 7). The internal micromorphology of
PC between 1 and 18 months after the burial showed noclear tendency with either the soil type or the time, except for an increase of voids volume in Yellow soil, which
was related to the generation of coarse cracks in PC. We
propose two hypotheses on the reason why micromorphology of PC was similar in the three examined soils: 1) decomposition rate of compost was not remarkably different
among the examined soils as shown in the grass-ﬁber ﬁlter
paper bag experiment, and 2) interior portion of PC was
isolated from the soils, especially after the coarse voids
were formed around PC grains, and therefore the internal
micromorphology was not subject to the inﬂuence of outer
soil, as assumed by Hara et al. (2003). However, thesehypotheses should be examined by further study.
Kubotera et al. (2009) described the micromorphol-

Our current study documented the micromorphology of
PC after a burial period longer than that of Kubotera etal. (2009). Although microstructure type showed a resemblance to the data recorded by Kubotera et al. (2009),
the separation of peds was poor, and partial formation of
crumb or granular microstructures was not observed. Area
ratio of voids after 1 month was also smaller in comparison with Kubotera et al. (2009). This difference might berelated to the burial conditions, i.e., Kubotera et al. (2009)
applied PC to a ﬁeld with a rotary cultivator, whereas we
enclosed PC and soils in pipes and buried them without
any physical disturbance.

4. Conclusion
We obtained some results concerning the morphologicalchanges in PC after its application to soils from a burial
experiment for 18 months and micromorphology observations using thin sections. The outer shape and internal
microstructure of PC were preserved, suggesting that theproperties of PC related with micromorphology such as
the microbial habitats could be long-term persistent in asoil. At the same time, voids between the PC and soils
corresponding to the volume loss and initial shape of PC
were formed. These voids might inﬂuence the water andair permeability of soils, especially when the PC grains areinterconnected with tubular voids formed after the deathand decomposition of plant roots that have a tendency togather around PC (Arakawa et al., 2012). In addition,
cracks formed in PC observed in the Yellow soil might alsosimilarly contribute ﬂows in a soil. Further studies regarding function and sustainability of these voids, inﬂuence ofsoil types on deformation of PC, and long-term changes insoil water and air permeability after for the PC application
should be conducted.

Acknowledgements
Soil samples were provided by Norio Ootsuka (Saga
Prefectural Agriculture Research Center) and Masashi Fujiyama (Nagasaki Agricultural and Forestry Technical Development Center). Akihiro Tanaka, Yusuke Asai, Yuichi
Takakura, Hiroyuki Ito, Masaki Noguchi, Kimiyo Mat-౔৕ͷ෺ཧੑɹୈ 134 ߸ɹ (2016)12suoka, and Sayoko Hirayama (Kyushu Okinawa Agricultural Research Center (KARC), NARO) assisted in the
preparation and analysis of samples, and the maintenanceof ﬁeld plots. Takashi Kusaba (KARC, NARO) gave us
valuable support of various kinds during the overall study
period. Shoko Miyazaki (Nihon University) helped us
in void measurement. We sincerely thank all of them.
This study was ﬁnancially supported by a research project“Development of mitigation and adaptation techniques toglobal warming in the sectors of agriculture, forestry, andﬁsheries” sanctioned by Ministry of Agriculture, Forestry
and Fisheries. Budget from research projects 210a3,
151a3, and 151a1 of NARO was also used.

English summary)Inoue, K. and Shibukawa, H. (2008): Nitrous oxide emission fromupland soils applied pelletized poultry manure compost. Jpn.
J. Soil Sci. Plant Nutr., 79: 181–182.(in Japanese)
Japan Meteorological Agency (2012): Amedas, Climatic datain the past. Available at http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/
etrn/index.php (conﬁrmed at 19. Apr. 2016)
Kano, M., Toyoshima, K., Ohashi, H., Masuda, T., Tanaka,
A., Fukutome, Y. and Fujitomo, E. (1997): Experiments on
blending and granulating livestock feces compost. Bull. Aichi.
Agric. Res. Cent., 29: 299–304. (in Japanese with English
summary)
Kubotera, H., Yamane, T., Wakiyama, Y. and Arakawa, Y. (2009):
Micromorphological observation of pelletized cattle compost

References
Arakawa, Y. (2012): Pelletization of composted manure improves
the phytoavailability of contained phosphorus. Jpn. J. Soil Sci.
Plant Nutr., 83: 249–255. (in Japanese with English summary)Araki, M., Yamamoto, T., Koyama, F. and Mizda, Y. (2007): Inﬂuence of Livestock Feces Compost Molding on Nitrogen Mineralization. Bull. Fukuoka Agric. Res. Cent., 26: 31–34. (inJapanese with English summary)Hara, M. (2005): Study on processing technology of the pelletizedcompost using swine manure and it’s characteristic of fertilizer
efﬁciency. Bull. Agric. Res. Div. Mie Pref. Sci. Technol. Promot. Cent., 8: 1–71. (in Japanese with English summary)Hara, M., Ishikawa, H. and Obata, H. (2003): Efﬁciency of pelletized compost as a fertilizer. Jpn. J. Soil Sci. Plant Nutr., 74:
453–458. (in Japanese with English summary)Haraguchi, N., Arakawa, Y., Tanaka, A., Kusaba, T., Yakushido,
K. and Yamada, I. (2008): A new method for measuring early
nutrient release pattern from manure compost using sand column and its application to some kinds of cattle manure compost. J. Jpn. Soc. Soil Phys., 110: 37–51. (in Japanese withusing thin sections. Jpn. J. Soil Sci. Plant Nutr., 80: 522–525.
(in Japanese)
Saito, M. (1997): Decomposition of organic matter under ﬁeld
condition (method of glass ﬁber ﬁlter paper burial). In Editorial Committee of Methods of Soil Environment Analysis (ed.)
Methods of Soil Environment Analysis, pp. 120–123. Hakuyuusha, Tokyo. (in Japanese)
Stoops, G. (2003): Guidelines for Analysis and Description of
Soil Thin Sections, pp. 57–69. SSSA Inc., Madison.
Yakushido, K. (2000): Methods for composting of milk cow waste
and pelletization of compost. Kyushu Nogyo Kenkyu, 62: 19–
24. (in Japanese)
Yamaguchi, T., Harada, Y. and Tsuiki, M. (2000): Basic DATA ofanimal waste composts. Misc. Publ. Natl. Agric. Res. Cent.,
41: 1–178. (in Japanese)
Yamane, T., Wakiyama, Y. and Kubotera, H. (2011): Nitrous oxide emissions from nitrogen-enriched cattle manure compost
pellets applied to an Andosol. Jpn. J. Soil Sci. Plant Nutr., 82:
234–238. (in Japanese)
Yamane, T. and Yamada, I. (2009): Nitrous oxide emissions fromcattle manure compost pellets applied to Andosols. Jpn. J. Soil
Sci. Plant Nutr., 80: 403–407. (in Japanese)࿦จɿLong-term temporal changes in micromorphology of cattle manure compost pellets mixed with soilsཁࢫଯංϖϨοτʢPCʣ͸ɼཆ෼ͷอ࣋‫څڙ‬ಛੑ΍ԹࣨޮՌΨεൃੜͳͲͷ༷ʑͳಛੑ͕ඇ੒‫ܕ‬ͷଯංͱҟͳ͓ͬͯΓɼͦΕ͸ඍࡉ‫ܗ‬ଶʹ‫ى‬Ҽ͢Δͱߟ͑ΒΕΔ͕ɼPC ͷඍࡉ‫ܗ‬ଶʹؔ͢Δ஌‫ݟ‬͸গͳ͍ɽͦͷͨΊɼPC ͷඍࡉ‫ܗ‬ଶಛੑͷղ໌͸దਖ਼ͳར༻Λߦ͏্ͰॏཁͰ͋Δɽͦ͜Ͱɼะ৔ʹࢪ༻ͨ͠ PC ͷ෼ղʹ൐͏ඍࡉ‫ܗ‬ଶͷ‫࣌ܦ‬తมԽΛௐࠪ͢ΔͨΊɼ‫;ڇ‬Μଯංͷ PC Λ‫۝‬भԭೄ஍Ҭͷ୅දతͳ೶ߞ஍౔
৕Ͱ͋Δ௿஍౔ɼԫ৭౔ɼࠇϘΫ౔ͱ‫ʹڞ‬ԘԽϏχʔϧ؅ʹ෧ೖ͠ɼะ৔ʹຒઃͯ͠ɼ1 ݄ɼ6 ݄ɼ18 ݄‫ޙ‬ͷඍࡉ‫ܗ‬ଶΛथࢷ‫ݻ‬Խബย๏Ͱ‫ͨ͠࡯؍‬ɽ·ͨ෼ղ଎౓ΛΨϥεણҡΖࢴຒઃ๏Ͱௐࠪͨ͠ɽͦͷ݁Ռɼ1) PC ͷॏྔ࢒ଘ཰ͱ୸ૉ࢒ଘ཰͸࠷ॳͷ 6 ݄ͰͦΕͧΕ 73 % – 80 % ͱ 58 % – 75 % ·Ͱ‫ݮ‬গ͠ɼҎ‫ޙ‬͸෼ղ଎౓͕௿Լͯ͠ɼ18 ݄‫ʹޙ‬͸ͦΕͧΕ 59 % – 62 % ͱ 46 % – 52 % ʹͳͬͨɽ2) ෼ղʹ൐
͍ PC ͸࠷ॳͷ‫ͱܗ‬૬ࣅ‫ܗ‬Λอͬͨ··ମੵ͕‫ݮ‬গͨ͠ɽ18 ݄‫ޙ‬ͷମੵ࢒ଘ཰͸௿஍౔Ͱ 28 %ɼԫ৭౔Ͱ 43 %ɼࠇϘΫ౔Ͱ 39 % ͱͳͬͨɽମੵͷ‫ݮ‬গʹରԠ͢Δྔͷ޸͕ܺ PC ͷपғʹ‫ܗ‬੒͞Εͨɽ3)ԫ৭౔ͱࠞ߹ͨ͠ PC ͸ΫϥοΫʹΑͬͯྠ੾Γํ޲ʹ཭அ͞Εɼ‫͕ͨͬۂ‬அยʹͳͬͨͷʹର͠ɼ௿஍౔ͱࠇϘΫ౔Ͱ͸͜ͷ཭அ͸‫ݟ‬ΒΕͳ͔ͬͨɽ4) PC ಺෦ͷඍࡉ‫ܗ‬ଶ͸શͯͷ౔৕ʹ͓͍ͯຒઃ 1 ∼18 ݄ͷؒͰ͸໌ྎͳ‫࣌ܦ‬มԽΛࣔͣ͞ɼඍࡉߏ଄‫ܕ‬͸શࢼ‫ؒظݧ‬ɼนঢ়ߏ଄ʢmassive microstructureʣͳ͍͠ϖουͷ෼཭͕ѱ͍ѥ֯մঢ়ߏ଄ʢsubangular blocky microstructureʣͩͬͨɽ
ΩʔϫʔυɿଯංϖϨοτɼ෼ղɼඍࡉ‫ܗ‬ଶɼബยɼຒઃࢼ‫ݧ‬

13

型番

HSC-20⼟壌の物理性（三相分布）の測定は、感覚的な⼟づくりをより科学的に⾏う目安を与えてくれます。
従来から用いられてきた100mlの⼟壌採取用コアを4個使用し表層から20cmまでの⼟壌を採取出来るように改良したものです。
簡便で精度の⾼い試料採取を⾏い定期的な⼟壌の物理性モニタリングを⾏うことで、保⽔性、通気性のバランスが取れた⼟づくりを⾏うことができます。

※本製品は（独）農業環境技術研究所との共同研究による成果です。

製造販売元
本

営業部

－ 弊社ホームページ www.fujiwara-sc.co.jp

社 〒114114-0024 東京都北区⻄ケ原1
東京都北区⻄ケ原1-4646-16

TEL 0303-39183918-8111 FAX 0303-39183918-8119

千葉 営業所 TEL 04380438-6464-0800 FAX 04380438-6464-0820
つくば営業所 TEL 029029-840840-1250 FAX 029029-840840-1255

J. Jpn. Soc. Soil Phys.
土壌の物理性No. 134, p.15 ∼ 16 (2016)

畑地灌漑への数値解析の応用

宮本輝仁 1 · 取出伸夫 2

畑地灌漑は畑作物に必要な水分を人為的に供給するこ

近年，水分 · 溶質移動汎用プログラムが整備され，土壌とである．畑地に供給された水分は，土層の持つ水分保

物理学が応用される周辺分野においても，道具として利持能力によって保持されて作物に使われる他，土壌面蒸

用できるようになってきている．数値解析にもとづく土発により失われる．また，土層の水分保持能力以上の水壌水分動態解析は，より複雑な土壌水分移動の把握に有分が供給されると，重力作用により下層へ浸透してしま

効な手法である．特に畑地における水管理にかかわる試

う．特に，湿潤地帯に属するわが国では，畑地に降った

験 · 研究をしている研究者 · 技術者にとって，より効率

雨の一部は深部浸透しやすく，干天時や地下水位が浅い

的な水管理を検討できるようになることが期待される．

場合などには，下層から根群域への上向きの水分移動がしかし，わが国の畑地灌漑が行われている農業現場に生じるなど複雑な土壌水分動態を示す．そのため，より土壌水分移動解析を適用しようとした場合，まだ多くの精度の高い水分消費量の算定には，植物の吸水量に加え解決すべき課題がある．たとえば，土層条件によってはてそれぞれの畑地固有の土壌水分動態を考慮する必要が

多量の降雨や灌水があると計算が収束しない場合がある

ある．

こと，圃場の土層条件が不均一であり土壌水分特性パラ

作物の栽培方法も様々なものが農業現場では使われてメータの推定が難しいこと，解析対象とする土壌の境界いる．たとえば，果樹栽培で行われているマルチ栽培と条件を設定する際に作物の種類や圃場条件（畝やマルチ

ドリップ灌漑を併用した土壌水分管理技術や，水田の転の有無等）についても考慮が必要なこと，下層の情報が換畑利用を可能にする地下水位制御技術なども農業現限られているときの下部境界条件の設定や地表面からの場で普及してきている．これらの栽培方法では，畑地の蒸発量と蒸散量の評価が難しいことなどが挙げられる．

一部分のみ灌漑が行われたり，また，弾丸暗渠の施工にさらに，砂地の圃場や亀裂の発達した転換畑では土壌水より土層条件もより複雑となったりしている．このよう分特性が極端で，現場のモデル化自体に様々な工夫が必に作物栽培において土壌水分動態を予測し，適切な土壌要である．

水分管理を行っていくためには，より複雑な土層 · 境界

このように畑地灌漑を目的にした土壌水分動態解析に条件のもとでの土壌水分動態の予測が必要となってきては多くの土壌物理的な課題は多いが，土壌物理学会においる．

いても，数値解析に関する具体的な問題点についてあま

不飽和土壌中の水分 · 物質移動のモデル化と数値解析

り議論がなされてこなかったと思う．これは、新しい数は，土壌物理学の得意とするところであり多くの研究蓄

値解析手法の適用や特殊な物理現象のモデル化に多く積がある．これまでにも「古典を読む」で Buckinghamの興味が注がれ，既存の汎用プログラムの利用には，あ（1907）をはじめ，Gardner et al.（1922），Richards（1931）

まり関心が示されてこなかったことも一因である．しかなどを取り上げて紹介してきた通り，欧米において畑地

し，畑地灌漑という具体的な場面に数値解析を応用するの水管理と土壌水分動態を科学的に捉えようとする試み際に生じる様々な課題を克服するには，高度な解析技術は並行して発展してきた．また，わが国においても，土が要求され，それらの解決方法に関する有益な情報を共壌物理学と畑地灌漑はお互いに貢献しながら発展して有していくことは今後益々重要となると思われる．そこきており，これまでの経緯は筑紫 · 長（1984）や長谷川

で，編集委員会では新たな試みとして，応用場面を明確（2012）で紹介されている．このように，基礎学問としにした汎用プログラムを用いた研究成果についても，土ての土壌物理学の応用場面の一つとして、畑地灌漑や畑壌の物理性の投稿規定に記されている「独創性があり，地の水管理も捉えることができる．

土壌の物理性に関する技術の進歩に寄与すると見なされ

1 Institute for Rural Engineering, NARO , 3-1-1 Kannondai, Tsukuba,

Ibaraki 305-8517, Japan. Corresponding author: 宮本輝仁, 国立研究開
発法人
2

農研機構

農村工学研究部門

Graduate School of Bioresources, Mie University, 1577 KurimaMachiya, Tsu 514-8507, Japan.
2016 年 12 月 2 日受稿 2016 年 12 月 2 日受理るもの」として積極的に評価することを検討した．
本特集では，畑地灌漑が行われている農業現場への数
値解析の応用をテーマに執筆をしていただき，数値解析の応用と課題や対処方法について議論する素材を提供いただいた．弓削論文は，畑地灌漑計画で計画消費水量を

16

土壌の物理性第 134 号

(2016)

算定するための現場試験である土壌水分減少法と数値解資料を公開していく予定である．本特集を機会に，数値

析による算定方法について議論する．中村論文は，水分解析の現場適用に関する研究がなされ，土壌の物理性へ量変化の計算値を用いて土壌水分減少法による日消費水の論文投稿が増えるとともに，学会員間の議論が深まる量を求めるために，畑地圃場の水分量変化を再現する土ことを期待したい．また，本特集へのご意見，提案を編

壌水分特性パラメータ推定手法について論じる．Hassan

集委員会までお寄せいただければ幸いである．

論文では，灌漑スケジューリングへの植物成長の数値モ
デルと天気予報を利用した数値解析の応用について議

引用文献論する．坂井論文では，暗渠と弾丸暗渠が直交する地下水位制御システム導入圃場を対象に 3 次元的な排水過程の再現方法や弾丸暗渠の役割について論じる．宮本論
文では，マルチ栽培が行われている圃場のモデル化における境界条件の設定の仕方やマルチの役割について議論する．
本号では，弓削論文と中村論文を掲載し，次号以降に他の論文を掲載する予定である．また，補足資料を公開できる体制が整った土壌物理学会のホームページを利用して，それぞれの論文内容の理解の助けとなるよう，また，数値解析の現場適用上の課題などについて更なる改良 · 発展がなされるよう，計算プロジェクトなどの補足

Buckingham, E. (1907): Studies on the movement of soil moisture. U. S. Dept. Agr. Bur. Soils Bul., 38: 1–61.
筑紫二郎, 長 智男 (1984): 畑地潅漑. 土壌の物理性, 50: 16–19.

Gardner, W., Israelsen, O.W., Edlefsen, N.E. and Clyde, H.
(1922): The capillary potential function and its relation to irrigation practice. Phys. Rev., 20: 196.
長谷川周一 (2012): 日本の土壌物理研究の歴史を振り返る. 土壌の物理性, 120: 5–14.

Richards, L.A. (1931): Capillary conduction of liquids throughporous mediums. Physics, 1: 318–333.

J. Jpn. Soc. Soil Phys.
土壌の物理性No. 134, p.17 ∼ 24 (2016)

畑地における作物根の分布と土壌面蒸発の変動を考慮した
土壌水分動態解析と消費水量の定量化
弓削こずえ 1 · 阿南光政 1

Evaluation of soil water movement and water consumption in crop fields
based on the crop root distribution and daily soil evaporation
Kozue YUGE1 and Mitsumasa ANAN1で採用されてきた．

Abstract: The aim of this study is to evaluate soil water
movement and water consumption in crop fields based on
the crop root distribution and daily soil evaporation. A numerical model based on HYDRUS-1D was introduced tosimulate the soil water movement under different distributions of crop root. A concept of dual crop coefficient wasused to separately quantify soil evaporation and transpiration for the boundary condition of the soil surface and theroot extraction. Soil evaporation reduction coefficient was
introduced to estimate the soil evaporation reduction withthe decrease of soil water content. Field measurement was
performed in a broccoli field to verify the model assumption. Simulated volumetric water contents near the surface
assuming a uniform root distribution were quite different
from observed data. Hence simulated and measured water consumptions according to the soil moisture depletion
method did not agree well. When the root growth process
and the soil evaporation reduction coefficient were takenin account in the soil water analysis, simulated volumetricwater content and water consumption had good agreementwith the measured ones.
Key Words : soil water depletion method, transpiration,root extraction, crop coefficient, irrigation facility

1. はじめに農業水利施設を設計する際には，まず受益地のピーク
消費水量を算定し，これを補うことができるような施設
規模やレイアウトを計画することが一般的である．こうした計画の指針である土地改良事業計画設計基準「農業用水（畑）」（以後，計画基準）においては，畑地の消費
水量の算定手法として，土壌水分減少法および Penman
法を援用した手法が提案されている（農林水産省構造改善局, 1997）．このうち，土壌水分減少法は比較的古くから用いられている手法であり，多くの畑地灌漑事業地区

土壌水分減少法とは，複数の土層において体積含水率を連続測定し，測定期間における土壌水分の減少量を用
いて消費水量を算定する手法である．しかし，長期にわたる連続測定には多くの労力とコストがかかるとともに，多品目の作物が栽培されているような地区においては作目ごとの調査が必要となり，実測が難しいことが多い．また，計画基準では土壌水分減少法の測定は深さ 70

cm まで行うことが推奨されている．しかし，これ以深においても土壌水分の変動が生じるケースもあると考えられるが，土壌水のフラックスを実験的に求めることは極めて難しい．以上より，畑地における消費水量を土壌
水分減少法で求める際に，土壌水分状態の連続測定によらず，土壌水分動態のシミュレーションを行うことが有効であると考えられる．畑地の土壌水分動態に大きな影響を及ぼす要因に，作物根の吸水が挙げられる．作物根の吸水は作物根群域の分布に大きな影響を受ける．計画
基準においては 普通畑における根群深さは 40 cm と規定されているが，生育期間における土壌水分動態を解析するには，作物根の生長を考慮する必要があると考えられる．
本研究は，従来は実測が基本である土壌水分減少法に適用する土壌水分状態を土壌水分動態解析によって求め，消費水量を定量化することを目的とするものである．また，作物根の生長や分布ならびに土壌面蒸発が土壌水分動態解析結果の精度に及ぼす影響を明らかにすることを目指す．HYDRUS-1D（Šimůnek et al., 2008）を援用し，畑地における作物根の分布を 2 パターンに設定して土壌水分動態解析を行った．土壌水分動態解析
において，作物根の吸水速度を設定する際には蒸散速度を求める必要がある．既往の研究では，気象データを用いてポテンシャル蒸発散速度を求め，LAI（葉面積指1 Faculty of Agriculture, Saga University I Honjo Saga, 8408502, Japan ,数）や作物群落による土壌の被覆度を用いて蒸散速度とCorresponding author: 弓削こずえ, 佐賀大学農学部.
2016 年 5 月 9 日受稿 2016 年 9 月 24 日受理

土壌面蒸発速度に分離定量化する手法が提案されている

土壌の物理性

18

第 134 号

(2016)（Norman and Campbell, 1983; Kroes et al., 2008）．しかし，こうした作物群落の生育に関するデータを継続してSp =得ることは難しい．そこで，FAO（Food and Agriculture

1
Tp
LR

(3)

ここで，α：水分ストレスによる吸水減少係数，Sp：ポテ

Organization）が提案している Dual crop coefficient の概念（Allen et al., 1998）を導入し，土壌面蒸発速度およンシャル吸水速度（cm3 cm−3 d−1 ），Tp ：ポテンシャル

び蒸散速度を簡易的に分離定量化して，それぞれを土蒸散速度 （cm d−1 ），LR：根群深さ （cm）である．α は壌面の境界条件および根の吸水速度として与え，土壌作物の種類によって定められている定数であり，Fig. 1

水分動態解析への適用性について検証した．Dual cropに示した通り，圧力水頭 h の値や蒸散量 T の大きさに応

coefficient を用いて蒸散速度と土壌面蒸発速度を分離し，
HYDRUS の解析に用いた例は少ない．Ren et al.（2016）

じて設定する．この図に示した圧力水頭や蒸散量の値には黄河流域の比較的スケールの大きな畑作地区において（Feddes et al., 1978）．

ついては，既往の研究で作物ごとに値が定められている同様の手法によって HYDRUS を用いた土壌水分および本研究で構築したモデルの模式図を Fig. 2 に示す．こ

塩分動態の予測を行い，灌漑施設の水利用実態と収量のの図に示した作物根の吸水速度は，式（2）および式（3）に状況を評価しているが，土壌水分減少法への適用を目的

示した通り，蒸散速度から求めることができる．土壌面とした解析に導入した例は見当たらない．以上によっての境界条件については，気象データを用いてポテンシャ

得た体積含水率の計算値と実測値を土壌水分減少法に適用して消費水量を計算し，作物根の分布，吸水速度および土壌面蒸発速度の設定の違いが消費水量の算定結果に及ぼす影響を評価した．解析結果の精度を確認するために，ブロッコリーが栽培されている圃場において土壌水分状態の測定を行った．

2. シミュレーションモデルの構築
畑地において，より精緻な土壌水分動態解析を行うには，三次元的な取り扱いが必要である．作物体が列状に栽培され，マイクロ灌漑が行われるような場合においては，列方向の土壌水分移動は無視することができ，二次Fig. 1 作物根の吸水減少係数の模式図．
Schematic view of root water extraction reduction factor.

元場として取り扱うことができる．さらに，作物が十分生長し，スプリンクラーなどで土壌面に一様に灌漑が行われているような圃場では，土壌水分の移動は鉛直一次
元方向に生じる．
本 研 究 で は ，散 水 灌 漑 も し く は 降 雨 に よ っ て 水 分
補給が空間的に一様に行われている畑地を想定して

HYDRUS-1D を援用し，作物根群域の設定が土壌水分動態の予測に及ぼす影響を評価した．

HYDRUS-1D では，土壌中の水分動態は次式で表現さ
れる．

[
(
)]
∂θ
∂
∂h
=
K (h)
+ 1 − Sa (h)
∂t
∂z
∂z

(1)

ここで，θ ：体積含水率（cm3 cm−3 ），t：時間（d），K(h)：不飽和透水係数（cm d−1 ），h：圧力水頭（cm），z ：深さ（cm），Sa (h) ：作物根の吸水速度（cm3 cm−3 d−1 ）である．
本研究では，根の吸水速度は Feddes モデルを用い，水ストレスおよび根群深さを考慮して次の式で求める．

Sa (h) = α Sp

(2)

Fig. 2 土壌水分動態解析モデルと境界条件．
Schematic view of numerical model of soil moisture movement and boundary conditions.

畑地灌漑特集

論文：作物根の分布と土壌面蒸発の変動を考慮した土壌水分動態解析と消費水量の定量化

ル蒸発散速度を求め，これを土壌面蒸発速度と蒸散速度に分離定量化して，蒸発速度を与えた．ポテンシャル蒸発散速度は蒸発散位とも呼ばれ，この推定には様々な手法があるが，FAO の基準書では Penman-Monteith 法ま
たは FAO Penman-Monteith 法が提案されている（Allenet al., 1998）．一方，我が国の現行基準では，日本の気象
条件下で精度が確認されている Penman 法（1948）が推奨されているため，本研究では次式の Penman 法によっ

θ = θres + (θsat − θres ) (1 + |α h|n )−m

ETp =

(7)

，θsat：飽和体
ここで，θres：残留体積含水率（cm3 cm−3 ）積含水率（cm3 cm−3 ），α :定数（cm−1 ），n, m:定数（−）
である．パラメータ m は，以下の式によって求めることができる．

m = 1−てポテンシャル蒸発散速度を求め，境界条件を設定することとした．

19

1
n

(8)

不飽和透水係数については，式（7）のフィッティングパ∆ Rnetγ+f (u2 ) (esa − ea )
∆+γ l
∆+γ

ラメータと室内試験で求めた飽和透水係数を用いて次式(4)

ここで，ETp：ポテンシャル蒸発散速度（mm d−1 ），Rnet：
純放射量（MJ m−2 ）, l ：水の蒸発潜熱（MJ kg−1 ）, ∆：飽和蒸気圧曲線の勾配（hPa ◦ C−1 ）, γ：乾湿計定数（hPa◦ C−1 ）, e ：水蒸気圧（hPa）, e ：飽和水蒸気圧（hPa），
asa
f (u2 )：高度 2 m における風速 u2 の関数（m s−1 ）である．

によって推定した．

K(h) = Ksat Seλ

[
(
)m ]2
1
m
1 − 1 − Se

(9)

ここで，Ksat :飽和透水係数（cm d−1 ），λ :定数（−）である．Se は次式によって表現される．

土壌面蒸発速度と蒸散速度を分離して求める手法としSe =て，式（4）で計算したポテンシャル蒸発散速度に作物係

θ − θresθsat − θres

(10)

数を乗じ，LAI や土壌面の被覆度を用いるものがある．
しかし，これらの作物の生育の連続データを実測するこ

3. モデルの妥当性の検証とは困難であることが多い．そこで，本研究では，FAO
が提案している Dual crop coefficient の概念（Allen et al.,

3.1 圃場実験の概要

1998）を導入し，次式のとおり作物係数の代わりに基準

Fig. 1 に示したモデルの妥当性を検証するために，九作物係数 Kcb および蒸発係数 Ke をそれぞれポテンシャ

州大学内の真砂土を客土した試験圃場にブロッコリーのル蒸発散速度に乗じることによって，蒸散速度 T および苗を列状に移植して実験を行った．列の間隔は 50 cm と土壌面蒸発速度 E を求めた．

し，列方向の移植間隔は 35 cm とした．なお，本圃場
では畦立ては行っていない．本圃場では灌漑は行わず，

T = Kcb ETp

E = Ke ETp = Kr (Kc − Kcb ) ETp

(5)

(6)

水分補給は降雨のみとした．圃場の深さ 5 cm，15 cm，25 cm，35 cm，50 cm および 70 cm に TDR 土壌水分計（CS-616, Campbell）を埋設し，10 分ごとに体積含水率を測定した．なお，これらの深さは，土壌水分減少法によって消費水量を求める際の測定深度として，計画基準

ここで，Kc：作物係数， Kr：蒸発減少係数である．なお，の中で推奨されているものである．Penman 法に用いる

Kcb は作物の種類や生育ステージごとに値が設定されて気象データは福岡市のアメダスから収集した．なお，福いる．水ストレス条件下において，蒸散速度の減少に伴岡市のアメダスは実験圃場から約 6 km の距離に位置しう作物根の吸水能の低下は式（2）によって考慮することている．土壌水分計の埋設および苗の移植は 2011 年 8ができる．これに対し，Kr は土壌が湿っている場合は 1

月 24 日に実施し，実験期間は 9 月 1 日から 10 月 31 日

であるが，土壌水分状態，土性および蒸発速度の積算値の 2 か月間とした．

を用いることによって表層部の土壌水分減少に伴う蒸発速度の低下を考慮することができる（Allen et al., 1998）．

3.2 モデルの入力条件

下端の境界条件については，本圃場には暗渠はなく，地土壌水分計を設置した深さと同じ 6 深度において，100
cm3 の採土円筒を用いて土壌をサンプリングし，水分特

下水は極めて深い位置にあるため，自由排水の条件を与性曲線と飽和透水係数を求めた．なお，同一深度においえた．

て 3 サンプル採取した．各土層で得られた水分特性曲線

水分特性値については，吸引法と遠心法で求めた水分を用い，RETC（van Genuchten et al., 1991）によって式特性曲線を次式によってフィッティングして，式（1）に（7）の α および n を得た（Table 1）．式（9）の不飽和入力した（van Genuchten, 1980）．

透水係数は，得られた α と n と実測した飽和透水係数

土壌の物理性

20

第 134 号

(2016)

Table 1 各層における土壌水分特性パラメータ．
Parameters of soil hydraulic functions.
層

1
2
3
4
5
6

θsat

θres

深さ

飽和透水係数（cm）（cm d−1 ）（cm3 cm−3 ）（cm3 cm−3 ）

0–10
10–20
20–30
30–40
40–60
60–80

403.1
554.0
826.4
807.0
725.0
301.0

0.388
0.412
0.369
0.346
0.309
0.307

0.088
0.094
0.109
0.052
0.039
0.03

Van Genuchten モデルパラメータα （cm −1 ）n（ − ） λ（ − ）
0.070
0.089
0.085
0.100
0.059
0.073

1.597
1.537
1.500
1.650
2.106
1.870

0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5

を用いて求めた．λ については不飽和透水係数の測定値設定したため，比較的浅い層において作物根による吸水を用いた推定が必要であるが，今回は便宜的に Mualem

を過剰に見積もったためであると考えられる．

（1976）の報告に従い，全ての層で 0.5 と設定した．また，HYDRUS-1D に入力する表面の最小圧力水頭の絶対値（hCritA）には 105 cm を入力した．
作物根の吸水減少係数については，HYDRUS-1D のデータベースを用いて，Table 2 に示したブロッコリーのケース 2 およびケース 3 の条件で計算した体積含水率
は，ケース 1 に比べると計算開始直後の 5 cm の実測値の傾向を捉えている．若干の誤差が生じているが，これは作物根の活着が遅れ，その結果として作物根の吸水速度値を採用した．根群深さは，実験終了後に掘削し，深さの入力値が実際よりも大きかった可能性がある．また，

40 cm 付近まで作物根が確認されたため，これを最終的

9 月 18 日から 21 日にかけてまとまった降雨を記録してな深度とした．ただし，その生長過程については確認でおり，その後，約 10 日の連続干天が生じている．この期きなかった．そこで，作物根の深度については，計算期間においては，ケース 2 よりもケース 3 のほうが実測値

間中一定（40 cm）または初期深さ 5 cm から生長過程を考慮して設定し（Table 3），各ケースの計算結果と実測

Table 2 根の吸水減少係数に係るパラメータ．
Parameters for root water extraction reduction factor.

結果を比較する．なお，作物根は，移植した後から生育期間（60 日）の間に，深さ 5 cm から 40 cm まで毎日一律に約 0.4 cm 生長すると仮定した．

パラメータ

値

h1
h2
h3H
h3L
h4

−10
−25
−450
−500
−8000

式（5）および（6）に挙げた作物係数と基準作物係数については，作物の生育ステージごとに値が定められている．本研究では，生育ステージを Table 4 に示した通り設定し，それぞれにおける作物係数と基準作物係数を与え，これらの差引によって蒸発係数を求めた．また，蒸発減少係数については，Allen et al.（1998） が提案した手法によって生育期間中の毎日の値を求めた結果，0∼ 1.0 の間で複雑に変動していた．そこで，農業水利施設計画の現場への適用性を考慮し，平均値（0.5）を計算
期間を通じて採用してケース 3 の計算条件に与え（Table3），実測値の再現性を確認することとした．
3.3 結果と考察
Fig. 3 は圃場実験で得られた実測値と Table 3 に示し

Table 3 作物根群域および蒸発損失係数の設定．
Root distribution and soil evaporation reduction coefficient.
ケース 作物根の初期深度 作物根の最終深度

No.

（cm）

（cm）

1
2
3

40
5
5

40
40
40

Kr
非考慮
非考慮
考慮（0.5）た 3 ケースで計算した結果の比較を示している．また，
境界条件および根の吸水速度の設定に用いた Dual crop

coefficient に基づく土壌面蒸発速度ならびに蒸散速度の日変化を Fig. 4 に示す．まず，ケース 1 においては，深さ 5 cm および 15 cm の初期段階で実測値との差が他のケースよりも大きく，土壌水分が残留含水率まで低下している．これは，作物根の深さを初期段階から 40 cm とTable 4 作物の生育ステージおよび作物係数の設定．
Crop growth stages and crop coefficients.
生育ステージ

初期

生育期

期間

9/1 ∼ 9/20
0.15
0.7

9/21 ∼ 10/31
0.9
1.0

Kcb
Kc

畑地灌漑特集

論文：作物根の分布と土壌面蒸発の変動を考慮した土壌水分動態解析と消費水量の定量化

21Fig. 3 各層における体積含水率の計算値と実測値の比較．
Comparison of the simulated and measured soil moisture conditions in each layer.

とよく合っている．連続干天が続き，土壌水分が低下す
るにつれて土壌面蒸発速度が減少すると考えられるが，蒸発減少係数によってこの現象を捉えることができたためであると考えられる．深さ 15 cm においても，ケース

1 よりもケース 2 およびケース 3 の計算結果のほうが実測値の変動傾向を捉えている．この層においても，ケース 3 のほうが特に再現性が高いことが明らかである．
深さ 25 cm においては，ケース１で計算開始後から

20 日程度の期間，土壌水分の計算値は実測値よりも大きく低下しているのに対し，ケース 2 およびケース 3 の結Fig. 4 Dual crop coefficient を用いた蒸発散速度および果は実測値と概ね合っている．しかし，9 月下旬以降は，土壌面蒸発速度の経日変化．

ケース 2 およびケース 3 は実測値よりも大きな値を取っ

Daily changes of transpiration and soil evaporation rates
based on the dual crop coefficient.

ており，ケース 1 のほうが再現性は高いといえる． これは，ケース 2 およびケース 3 で設定した作物根の生長速

土壌の物理性

22

第 134 号

度が実際より遅く，9 月下旬から 10 月下旬における吸水(2016)

る．他の層では，ケース間の誤差の違いは比較的小さい．

量を小さく見積もったため，この層の土壌水分状態が高く計算されたと考えられる．なお，ケース 2 とケース 3

4. 土壌水分減少法による消費水量の定量化の計算結果には，深さ 15 cm までの結果に表れていたよ
うな差はほとんど見られない．深さ 15 cm 付近までの層Fig. 3 の体積含水率の計算および実測結果を用い，土は蒸発による影響が大きく土壌水分の変動が顕著である

壌水分減少法によって算定した消費水量を Fig. 6 に示

一方，深さ 25 cm では蒸発による影響が小さくなると判す．計算は，5 mm 以上のまとまった降雨から 1 日後を断することができる．

計算開始日とし，次の降雨が生じる前日までを計算期間

深さ 35 cm，50 cm および 70 cm においては，いずれのケースでも計算結果に大きな差はなく， 35 cm および50 cm の計算値は実測値の変動傾向を概ね捉えている．
深さ 70 cm においては，土壌水分の実測値はほぼ一定であるのに対し，計算値は過大評価する傾向にあり，変動とした． Fig. 6 より，ケース 1 においては他のケースと比較すると，実測値によって求めた消費水量と計算結果は大きな差が生じていることが明らかである．特に，9
月 6 日から 9 日の消費水量の誤差は非常に大きい．これは，Fig. 3 に示した通り，比較的浅い層における土壌水

幅が比較的大きい．本圃場では，深さ 60 cm 以深の層が極めて固く，締まった状態であった．土壌サンプリングと土壌水分センサーの設置が完了した後に，なるべく現状に埋め戻すように努めたが，当初の状態のように締め固められた状況に回復できなかった可能性がある．このことが誤差の一因になったと考えられる． 計画基準においては，土壌水分減少法の計算に用いる最深の測定地点
は 70 cm が推奨されているが，実測値ではほとんど変動が生じていないことが明らかになった．深部への土壌水分の移動の有無を実測によって把握することは極めて難
しいが，土壌水分動態解析を行うことによってその評価を行うことができ，消費水量の算定領域を適切に決定することが可能であることが示された．
全ケースの計算値と実測値の RMSE（2 乗平均平方根誤差）を算定した結果を Fig. 5 に示している．この図によると，深さ 5 cm および 15 cm については，ケース 3の誤差が他のケースに比較して小さいことが明らかであFig. 5 各深度における体積含水率の実測値と計算値の誤差．
RMSE between simulated and measured volumetric soil
water contents in each layer.

Fig. 6 消費水量の計算値と実測値の比較．
Comparison of the simulated and measured water consumption.

畑地灌漑特集

論文：作物根の分布と土壌面蒸発の変動を考慮した土壌水分動態解析と消費水量の定量化

23分の減少を過剰に見積もったため，消費水量の定量化の象データを得ることにより，土壌水分を長期に観測しな際に誤差の要因になったと考えられる．一般に，農業水

くても土壌水分動態を予測することができ，土壌水分減利施設を計画する際には，ピーク時の消費水量を考慮し少法による消費水量の定量化が可能であるといえる．まて施設規模を決定するが，この結果を用いた場合は施設

た，境界条件設定の際には，LAI や作物群落による土壌規模が過大になる恐れがあるといえる．

面の被覆度を用いて土壌面蒸発速度と蒸散速度を分離定

ケース 2 およびケース 3 を比較すると，ケース 3 の計量化することが一般的であった．しかし，本研究で用い算値を用いた消費水量のほうが実測によって求めた値とた Dual crop coefficient を導入すれば，こうした作物の生よく合っており，ケース 2 では誤差が生じる結果となっ

育に関する連続データがなくても比較的容易に土壌面蒸た．これは，Fig. 3 および Fig. 5 に示した通り，蒸発減

発速度と蒸散速度を分離して求めることが可能である．

少係数を境界条件に適用することによって，比較的土壌

さらに，土壌水分の減少に伴う蒸発速度の低下を考慮す

水分の変動の大きい表層付近における体積含水率を精度るための蒸発減少係数を導入することにより，計算の精よく再現することができたためであると考えられる．こ度が上がることが示された．蒸発減少係数は，毎日の土の結果を用いることにより，畑地灌漑事業における農業

壌水分状態や蒸発速度の積算値を用いて毎日異なる値を

水利施設の適切な計画が可能になると考えられる．

適用することが提案されているが，本研究の結果によれ
ば，計算期間を通じて求めた値の平均値を一様に適用し

5. まとめても計算の精度が比較的良いことが示された．
本研究で導入した手法により，農業水利施設の新規計

本研究では，畑地における消費水量を定量化するために，HYDRUS-1D を援用して土壌水分動態を解析し，作画や更新事業の際に必要な消費水量を精度よく求めることができると考えられる．

物根の分布，吸水速度および土壌面蒸発速度の設定による精度の違いを比較した．まず，作物根の生長を複数謝辞

ケースに設定し，Dual crop coefficient を用いて蒸発散速度を土壌面蒸発速度および蒸散速度に簡易的に分離定量

本研究の遂行に当たり，九州農政局および（株）高崎化した．それぞれを土壌面における境界条件および作物総合コンサルタントの関係各位に多大なるご支援を頂い根の吸水速度として与え，土壌水分動態解析を行った．

た．記して謝意を表する．

計算結果の妥当性を検証するために，圃場実験を実施し引用文献て，体積含水率を連続測定した．生育期間を通して作物根の深さを一定にしたケースでは，特に生育初期における体積含水率の実測値と計算値の誤差が大きいことが示された．このことより，計画基準においては作物根の深度は 40 cm とされているが，土壌水分動態解析を行Allen, R.G., Pereira, L.S., Smith, D.R.M. (1998):Cropevapotranspiration-guidelines for computing crop water requirements, pp. 135–158. FAO Irrigation and Drainage Paper
56, Rome.

う際には作物根深さがこの深度に至るまでの生長を考慮

Feddes, R.A., Kowalik, P.J. and Zaradny, H. (1978): Simulation

する必要があるといえる．また，作物根の生長を考慮しof field water use and crop yield, Simulation Monographs, pp.

たケースにおいては，各層における土壌水分状態の計算
値は実測値と若干差異が生じていた．特に，比較的浅い

1–189. Pudoc. Wageningen.
Kroes, J.G., Van Dam, J.C. Groenendijk, P., Hendriks, R.F.A. andJacobs, C.M.J. (2008): SWAP version 3.2. Theory description層における誤差が大きかったことから，境界条件に入力

and user manual, p. 61. Alterra report 1649, Wageningen Uni-

する土壌面蒸発速度を過剰に見積もっていたと考えられ

versity and Research centre, Wageningen.

る．土壌水分の減少に伴う蒸発の低下を考慮するため，土壌減少係数を導入し，境界条件を補正した．その結果，

Mualem, Y. (1976): A new model for predicting the hydraulicconductivity of unsaturated porous media. Water resources research, 12(3): 513–522.

土壌水分状態の再現性は非常に高くなり，体積含水率のNorman, J.M. and Campbell, G. (1983): Application of a plant-

計算値を用いて求めた消費水量と実測による値は良く

environment model to problems in irrigation. Advances in Ir-

合っていた．
以上より，本研究で導入した手法を用いれば，現場の土壌水分特性，初期の土壌水分状態および基礎的な気rigation, 2: 155–188.
農林水産省構造改善局 (1997):土地改良事業計画設計基準計画「農地用水 (畑) 」基準書 · 技術書, pp. 173–191. 農業土木学会, 東京.

土壌の物理性

24

第 134 号

(2016)

Penman, H.L. (1948): Natural evaporation from open water, barevelopment and applications of the HYDRUS and STANMOD

soil and grass. Proceedings of the Royal Society of London.

software packages and related codes. Vadose Zone Journal,

Series A, Mathematical and Physical Sciences, 193 (1032):

7(2): 587–600.

120–145.

van Genuchten, M.Th. (1980): A closed-form equation for pre-Ren, D., Xu, X., Hao, Y. and Huang, G. (2016): Modeling andassessing field irrigation water use in a canal system of Hetao,
upper Yellow River basin: Application to maize, sunflower

dicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils. Soil
Science Society of America Journal, 44: 892–898.
van Genuchten, M.Th., Leij, F.J. and Yates, S.R. (1991):
The RETC code for quantifying the hydraulic func-

and watermelon. Journal of Hydrology, 532: 122–139.
Šimůnek, J., van Genuchten, M.Th. and Šejna, M. (2008): De-

tions of unsaturated soils. Available at http:// www.pcprogress.com/Documents/programs/retc.pdf (2016.7.30)

要旨

本研究は，作物根の分布および土壌面蒸発の変動を考慮して土壌水分動態解析を行い，消費水量を定量化することを目的とするものである． HYDRUS-1D を援用して土壌水分動態を解析し，作物根の分布，
吸水速度および土壌面蒸発速度の設定による精度の違いを検証した．作物根の生長を複数ケースに設定
し，Dual crop coefficient を用いて蒸発散速度を土壌面蒸発速度および蒸散速度に分離定量化した．それぞれを土壌面の境界条件および作物根の吸水速度として与え，土壌水分動態解析を行った．計算結果の妥当性を検証するために，圃場実験を実施した．生育期間を通して作物根の深さを一定にしたケース
では，体積含水率の実測値と計算値の誤差が大きいことが示され，消費水量にも違いが生じていた．作
物根の生長と土壌水分の減少に伴う蒸発の低下を考慮したケースでは，土壌水分状態の再現性は高くなり，体積含水率の計算値を用いて求めた消費水量と実測値は良く合っていた．
キーワード：土壌水分減少法，蒸散，作物根の吸水，作物係数，農業水利施設

J. Jpn. Soc. Soil Phys.
土壌の物理性No. 134, p.25 ∼ 40 (2016)

畑地用水計画のための HYDRUS-1D を用いた
土壌水分移動解析における土壌水分特性パラメータの推定例
中村公人 1 · 大串祥子 2 · 池浦康広 3 · 田中宣多 1

A case study on estimating soil hydraulic parameters based on the soil water flow simulation
using HYDRUS-1D for upland irrigation planning
Kimihito NAKAMURA1 , Shoko OGUSHI2 , Yasuhiro IKEURA3 and Yoshikazu TANAKA1

Abstract: It is essential to properly determine soil hydraulic properties (soil water retention curve and unsaturated hydraulic conductivity) to adequately predict soil water movement in a field when the daily water consumption
for upland irrigation planning is determined based on theflow simulation. The soil hydraulic parameters for threelayers from the surface were inversely determined basedon the observed soil water contents at several depths ina bare field as an objective function. In order to obtainappropriate soil hydraulic parameters reproducing the observed soil contents, it was necessary to give an appropriate
bottom boundary condition, to use laboratory-determinedwater retention parameter values and saturated hydraulicconductivity as initial values for the inverse solution, to estimate at least the saturated hydraulic conductivity, but not
to include the retention parameters and the saturated hydraulic conductivity in an objective function to give greater
flexibility in the optimization, and to estimate parameters
for the three layers at the same time. The daily water consumptions for the grape tomato cultivation condition were
evaluated according to the moisture depletion method for
simulated water content profiles using the estimated soil
hydraulic parameters. The simulated daily consumptions
were mostly approximately 2 mm d−1 greater than the consumption values based on the measured soil water content
profiles. However, simulated and measured values agreed
well within 1 mm d−1 differences for some periods.
Key Words : soil hydraulic property, inverse solution,
daily water consumption, grape tomato, volumetric watercontent

1. はじめに
畑地灌漑における用水計画を立案するために使用される土地改良事業計画設計基準 計画「農業用水（畑）」の基準書および技術書（農林水産省構造改善局, 1997）では，計画日消費水量の決定手法として，土壌水分減少法，
ライシメータ法，チェンバー法等の実測法とペンマン法
等の気象データからの推定法が提示されている．一般的には現地圃場における経時的な土壌水分量の観測から土壌水分減少法によって求められる値が実際の値に近いものとして利用されている．
一方，土壌中の水分移動解析手法がこれまでに大きく進展してきており，非定常土壌水分移動の支配方程式である Richards 式を数値解析によって解くことが容易になってきた．また，HYDRUS-1D（Šimůnek et al., 2013）
や HYDRUS 2D/3D（Šimůnek et al., 2012）といった汎用型のソフトウェアが開発されたことによって，プログ
ラミングから解放され，現場担当者が比較的容易に利用できるものとなっていることから，土壌水分移動解析に
よって用水諸元を求めることが農林水産省において検討され始めた．
また，計画「農業用水（畑）」では，これまで土壌水分測定手法として，採土法，テンシオメータ法，電気抵抗法が具体的に記載され，その他の方法として誘電式水分計，中性子型水分計，熱伝導率式水分計の測定方法名が示されて，現場の実情に適応したものを試験研究機関等の協力

1 Graduate School of Agriculture, Kyoto University, Kitashirakawa
Oiwake-cho, Sakyo-ku, Kyoto, 606-8502, Japan. Corresponding author:
中村公人，京都大学農学研究科.
2 Kinki Regional Agricultural Administration Office, Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries, Chojiburo-cho, Kamigyo-ku, Kyoto, 6028504, Japan.
3 Former Kinki Regional Agricultural Administration Office, Ministry ofAgriculture, Forestry and Fisheries, Chojiburo-cho, Kamigyo-ku, Kyoto,602-8504, Japan.
2016 年 9 月 19 日受稿 2016 年 11 月 27 日受理を得て選定する旨が記されていた．しかし，様々な方式
による誘電率測定を介した体積含水率の推定技術が開発され，多種多様な土壌水分センサーが市販されるようになったことから，2016 年に改定された技術書では，土壌水分測定法として，「誘電率水分計法」の詳細が追加されることになった．誘電率水分計には，TDR（time domainreflectometry），FDR（frequency domain reflectometry），

26

土壌の物理性第 134 号

(2016)

ADR（amplitude domain reflectometry），TDT（time domain transmissiometry），キャパシタンス（静電容量）法

ここでは，これらの留意事項に配慮しながら，現場技術者が畑地圃場での用水諸元を求めることを前提としてといった方式がある．この改定によって，今後，畑地用行う土壌水分移動解析において，下端境界条件の設定の水計画策定に当たっては，テンシオメータではなく，こ仕方，推定すべき土壌水分特性パラメータの種類，目的

れらの方式による誘電率水分計を用いた土壌水分観測が関数の設定の仕方を中心に検討し，どのように逆解析に行われる場面が増えることが予想される．

よるパラメータ推定を行うとよいのかについて知見を提こうした背景から，圧力水頭だけではなく体積含水率

供することを目的とする．

を精度良く計算する土壌水分移動解析が重要となると考2. 調査方法

えられる．土壌水分移動解析においては，その入力デー
タとして土壌水分特性曲線（体積含水率と圧力水頭の関係式）と不飽和透水係数と圧力水頭の関係式を規定する

2.1 調査圃場と栽培状況

パラメータ（以下，土壌水分特性パラメータ）を決定し兵庫県の東南部加古川左岸に位置する東播地区内のミなければならない．土壌水分特性曲線と飽和透水係数はニトマト栽培圃場において土壌水分観測を行った．高さ

室内試験から求められるが，100 cm3 円筒形容器によっ

約 15 cm，幅約 90 cm の畝立てがなされていた．2014 年て採土した試料から得られる値が現地圃場を必ずしも代

4 月 17 日に苗が定植され，翌日の 4 月 18 日から 8 月 29
日までを観測期間とした．収穫は 6 月 17 日，7 月 4 日，表しているわけではなく，室内試験に基づいた入力パラ

et al.（2004）はカラム実験においてでさえ 100 cm3 円筒

7 月 30 日に行われた．測定終了時の根域は最大 63 cm
であり，畦天端 ∼ 深さ 23 cm，深さ 23 ∼ 32 cm，深さ32 cm 以深に分けたとき，断面内の根の長さから判断し形容器によって得られたパラメータをそのまま使用できてそれぞれ約 90，5，5 % の根量であった．また，期間ないことを示している．これは現場土壌の不均質性に加内に 6 回，1 回当たり 5.0 ∼ 45 mm のチューブ灌漑（初えて，土壌水分特性の室内試験が必ずしも現地土壌の状めの 2 回は如雨露による灌水）が行われた．1 回の灌水況（土壌構造，封入空気量など）を再現しきれていない

時間は 5 分 ∼ 2 時間であった．

ことによる．したがって，現地圃場での土壌水分量を再2.2 土壌水分量測定と気象観測

メータによって直ちに精度良く現地圃場での体積含水率変化を再現できることは稀である．たとえば，Nakamura

現するような土壌水分特性パラメータを逆解析によって推定することが実用上不可欠になると考えられる．

畦中央部の深さ 5，15，25，35，50，70 cm に電圧出力式テンシオメータ（大起理化製 DIK-3160）と TDR 土逆解析では，どのパラメータを推定するか，目的関数

壌水分センサー（Campbell Scientific 社製 CS-616）を設（計算値と測定値の誤差）としてどの測定値を用いるか，置した．深さ 5 cm 用（L 型）を除いて，テンシオメータ

最適化の際のパラメータの初期値をどのように設定すはオーガーを用いて開けた穴に挿入した．本調査で用いるか，という大きな 3 つの問題がある．とくに，現場にた TDR は長さ 30 cm の 2 線式プローブを有する．TDR

おいて成層化していたり，現地圃場での測定点が複数では深さ 75 cm 程度の穴を掘って作成した鉛直断面からあったりする場合が多いが，考えられる場合の数を全て水平方向に未攪乱部に差し込み，締固め程度に留意し検討することは困難である．Rassam et al.（2004）は，逆ながら穴を埋め戻した．両センサーともにデータロガー

解析における留意事項として，①推定するパラメータを（Campbell Scientific 社製 CR1000）に接続して 30 分間

できる限り減らす，②異なるタイプの逆解析データ（目隔のデータを得た．

的関数に使用する測定値）を用いる，③異なる初期値をまた，土壌水分測定地点の近傍に気象観測装置（HOBO

試みる，④逆解析データが空間的，時間的に一様に分布

Weather Station, Onset computer corporation）を設置ししているか確認する，⑤解の非一意性に注意して，パラて，気温，湿度，風向，風速，全天日射量を同時間間隔でメータ間の相関が高い場合はどちらか一方のパラメータ測定した．純放射量の計算には Chang（1970）の式を用を推定から除く，⑥ 結果が物理的に現実的か確認する，い，土地改良事業計画設計基準⑦妥当性の検証（validation）を行うなど多くの点を挙げの技術書（農林水産省構造改善局, 1997）に記載されてており，問題は複雑で解析者自身の主観的な判断が非常いるペンマン式によって蒸発散位を計算した．

計画「農業用水（畑）」に重要になると述べている．また，坂井 · 取出（2007）

なお，8 月 30 日 ∼ 9 月 23 日の期間，ミニトマト収穫

は蒸発法における土壌水分特性パラメータ推定のための後の裸地状態での土壌水分量測定と気象観測を引き続き

最適条件を検討し，パラメータ間の線形性を示すととも行い，作物による吸水のない状態でのデータを得た．

に，圧力水頭の変化の大きい観測地点の測定値を逆解析
データに利用すること，複数の観測地点のデータを加え

TDR の室内キャリブレーションを内径 10 cm，高さ35 cm の塩ビパイプを用いて行った．上 · 中 · 下層に対ることなど有用な情報を提供している．

して，異なる 5 あるいは 6 段階の水分量に調整して，セ畑地灌漑特集

論文：HYDRUS-1D を用いた土壌水分移動解析における土壌水分特性パラメータの推定例

27

Table 1 土壌の物理性．
Soil physical properties.

Upper layer
Middle layer
Lower layer

Bulkdensitiyg cm−3

Soil particle
densityg cm−3Porosity

Clay
content%

Silt
content%

Sand
content%

Soil texture–

Saturated hydraulicconductivity
cm d−1

1.12
1.38
1.29

2.62
2.64
2.68

0.573
0.479
0.519

7.52×103
6.97×102
1.27×102

12.8
12.3
28.7

11.1
10.3
26.1

76.1
77.4
45.2

SL
SL
LiC

ンサーが出力する読み値と実際の体積含水率の校正式（2次式）を導出した．

（間隙率），α ，n，m はパラメータで m = 1 − 1/n である．
また，不飽和透水係数 K は圧力水頭 h の関数であり，
これも VG 式で表されるとした．

2.3 土壌の物理性
土壌断面の観察と測定された体積含水率と圧力水頭の関係から土層は 3 層に分けられると判断した．上層（地表面 ∼ 深さ 13 cm），中層（∼ 深さ 30 cm），下層（深さ[()m ]2
K (h) = Ks Se l 1 − 1 − Se 1/m(3)

30 cm 以深）の土壌の物理性を Table 1 に示す．土性はここで，Ks は飽和透水係数（cm d−1 ），Se は有効飽和度

国際法によると上 · 中層は砂壌土，下層は軽埴土に分類

であり式（4）で定義される．l は間隙結合係数とよばれされた．また，土壌水分特性曲線（砂柱法，吸引法，遠心るパラメータで 0.5 が推奨される（Mualem, 1976）が，法）を Fig. 1 中のマーカーに示す．ただし便宜上，吸引

土壌水分特性曲線とは独立して不飽和透水係数の関数

圧 0.01 cm の体積含水率に対しては間隙率の値をプロッの形状を変えることができるものである（Rassam et al.,

トしている．

2004）．m は式（2）での m と一致する．

3. 解析方法Se =土壌中の水分量変化の計算および土壌水分特性パラメータの推定を HYDRUS-1D ver. 4.16.0110（Šimůnek

et al., 2013）を用いて行った（以下 HYDRUS とよぶ）．
畝があるものの幅が約 90 cm と比較的大きく，鉛直流れθ − θrθs − θr(4)

なお，計算においては空気侵入値を −2 cm とするオプ
ション を選択した．これにより圧力水頭が −2 cm 以上
では飽和状態となって飽和透水係数が与えられ，飽和にが横方向の流れより卓越するであろうこと，土壌水分量
観測を鉛直方向に行ったことを考慮して鉛直 1 次元解析を行った．

3.1 土壌中の水分移動支配方程式
土壌中の水分移動支配方程式は Richards 式に作物の根による吸水項を加えたものである．

[ (
)]
∂θ
∂
∂h
=
K
+1 −S
∂t
∂z
∂z

(1)

，h は圧力水頭（cm），
ここで，θ は体積含水率（cm3 cm−3 ）K は不飽和透水係数（cm d−1 ），t は時間（d），z は鉛直
座標（cm），S は吸水項（d−1 ）である．
体積含水率 θ と圧力水頭 h の関係が土壌水分特性曲線であり，ここでは式（2）に示した van Genuchten 式（以下，VG 式とよぶ）で定式化した．

θ (h) = θr +θs − θr[1 + |α h|n ]m(2)

ここで，θr は残留体積含水率（乾燥側において低下していくときの体積含水率の漸近値），θs は飽和体積含水率

Fig. 1 土壌水分特性曲線の実測値（吸引圧 0.01 cm の値は間隙率）と VG 式．
Soil water retention curves observed and interpolated by VG
equation (The values at 0.01 cm of suction are porosities).

土壌の物理性

28

第 134 号

(2016)

近い領域において透水係数が非常に高い非線形性を示す使われる自由排水条件（後掲の Case 番号に f を付した）土壌に対して安定した計算が可能となる（Rassam et al.,を検討した．また，もう 1 つは深さ 2 m に地下水位が常2004）．これを選択しない場合，大きな降雨や灌水があにあるとした定水頭条件（後掲の Case 番号に p を付しるときに計算が収束しない現象が生じたが，このオプションの選択によって，この問題が改善した．

た）である．
初期条件は，裸地状態の計算では 8 月 30 日の体積含

3.2 作物による吸水項と蒸発散位の設定
吸水項 S は，Feddes et al.（1974）によってモデル化されるとした．

水率（下端自由排水条件の場合）あるいは圧力水頭（下端定水頭条件の場合）の測定値の線形補間値を与えた．
また，ミニトマト栽培期間の計算では，後述するようにS (h, z) = α (h) b (z) Tp(5)

ここで，α (h) は圧力水頭に依存する水分ストレス応答関数であり，今回は線形型モデルを用いた．飽和に近い場
合（0 ∼ h1 ）と h4 （永久しおれ点）以下は吸水できない（一定値 0 が与えられる）とし，圧力水頭が h1 と h4 の間の h2 ∼ h3 の領域では吸水が制限されることはない（一定値 1 が与えられる）としている．h1 ∼ h2 ，h3 ∼ h4 の間を線形に補間している．吸水に関するパラメータは，

結果的に下端定水頭条件の計算を行ったため，4 月 18 日の圧力水頭の測定値の線形補間値を与えた．深さ 5 cm
以浅および深さ 70 cm 以深の値はそれぞれ深さ 5 cm，深さ 70 cm の測定値と同じとした．下端定水頭条件では，下端の圧力水頭をゼロとした．

4. 土壌水分特性パラメータの推定
入力データとして必要な土壌水分特性パラメータは，

HYDRUS に組み込まれているトマトのデフォルト値を用いた．b は正規化された吸水分布（cm−1 ）（根群域の式（2），（3）の θr ，θs ，α ，n，Ks ，l である．これらを逆解析

領域での積分値が 1 となる）を表す．吸水分布は 2.1 節によって推定する際に，ミニトマト栽培期間での測定値に示した根量の割合に応じて設定した．Tp は蒸散位（可を用いると，吸水に関するパラメータの影響が推定結果

能蒸散速度）（cm d−1 ）である．

に影響することが予想される．したがって，裸地状態で

HYDRUS では蒸発位（可能蒸発速度）と蒸散位を別々の測定値が計算値と適合するようにパラメータの推定をに与える必要があるために，蒸発散位に対する蒸散位行った．計算期間は 8 月 30 日 ∼ 9 月 23 日（25 日間）での比を 0.8 で与えた．これは，農林水産省構造改善局（1997）が普通畑の生育期での一般値として示している値である．播種 · 定植期と完熟期又は収穫期では 0.2 となるとあるが，ここでは作物の生育具合から判断して一律 0.8 とした．さらに，30 分間隔で得られた土壌水分量のデータをできるだけ生かすために，日蒸発位と日蒸散ある．HYDRUS に採用されているパラメータの最適化
手法は非線形最小 2 乗法に基づく Levenberg-Marquardt
法（Marquardt, 1963）である．推定パラメータの上 · 下限値に関しては，結果としてどちらか一方の値になることがあるために，これらを設けなかった．

位は 6:00 ∼ 18:00 の間に sin カーブ状に変化するとして目的関数および計算結果の誤差評価に使用される測定

配分し，30 分間隔の値で与えた．夜間に蒸発散は生じな

値は，基本的に，計算期間の 6:00 の時点の各深さの体いとした．

積含水率とした．ただし，変化が大きい観測地点の測定

3.3 境界条件と初期条件値を逆解析データに多く利用した方がよいと考え（坂井

計算対象領域は畝天端から深さ 2 m までとし，地表面· 取出, 2007），9 月 5 日と 6 日（計算開始から 6，7 日から深さ 2 m までに 1 cm 間隔の節点を設けた．地表面

目）での日降雨量がそれぞれ 7.8，11.4 mm のイベント時

は，裸地状態およびミニトマト栽培条件下での計算におの測定値は 30 分間隔の値を用いた．さらに，深さ 5 cm

いて，大気境界条件（降雨，灌水，蒸発散を考慮）とした．

の体積含水率の増減が大きかった 9 月 6 日 ∼ 7 日（7 ∼なお，地表面から浸透されない水は表面流出するものと8 日目）と体積含水率の低減後である 9 月 14 日（15 日した．降雨量（灌水量を含む），蒸発位，蒸散位は 30 分

目）以降の深さ 5，15，25，35 cm の測定値に対しては，単位の値で与えた．なお，許容最小圧力水頭値（Rassam

それ以外の測定値よりも 2 倍の重み係数（Rassam et al.,

et al., 2004）を −1 × 105 cm とした．

2004）を与えた．低減後の値の重み係数を大きくしたの

下端境界条件は 2 つのケースを検討した．調査圃場は，この操作がない場合に低減後の計算値がなかなか測では降雨に伴って地下水位が変化する（5.1.2 項に後述）

定値と適合しなかったためである．また，日消費水量のが，下端境界に関する情報は極めて少ない．ここでは，1

算定には乾燥過程が重要であることを考慮して，目的関

つ目のケースとして，地下水位が比較的低い場合によく数には乾燥過程のみの測定値（全層で計 1,566 個）を用

畑地灌漑特集

論文：HYDRUS-1D を用いた土壌水分移動解析における土壌水分特性パラメータの推定例

29いた．なお，今回は測定した土壌水分量を再現する土壌再現性を向上させるために，目的関数には全ての測定地

水分特性の推定が目的であり，土壌水分特性曲線と飽和点の値を用いた．

透水係数の実測値は逆解析の初期値に用いて目的関数

4.2 推定方法の検討（2）には含めなかった．これにより逆解析の自由度は高まる

上 · 中 · 下層のパラメータ推定を同時に行わないパが，得られた土壌水分特性の妥当性の検討は必要になる．

ターンとして，上層（深さ 5 cm）の体積含水率のみを目

パラメータの推定方法に関する知見を得るために，以的関数に使用して上層のパラメータを推定し（このとき下の 2 つの検討を行った．なお，パラメータの推定におの初期値は上記の室内試験値に基づく値とした），次に，いては，推定パラメータの初期値を変化させることで，上層については上層の推定パラメータを初期値とし，中より小さい目的関数の値が得られる可能性があるが，こ層については中層の室内試験値に基づく値を初期値とし

こでは，推定者が初期値の設定に悩むことがないようなて，目的関数に使用する測定値を上 · 中層（深さ 5，15，

与え方で検討した．

25 cm）として上 · 中層のパラメータを推定した．さら4.1 推定方法の検討（1）に，同様に，上 · 中層については推定された上 · 中層の土壌水分特性パラメータ θr ，θs ，α ，n，Ks ，l の内，どパラメータを初期値，下層については室内試験値に基づのパラメータを推定するとよいのかを検討するために，く値を初期値とし，全ての深さの測定値を目的関数に用

様々な組合せでの推定を行った．推定パラメータの組合

いて，全層のパラメータを推定するという手順について

せは Table 2 に一覧で示している．このとき，たとえば検討した．以上のケースを 2 つの下端境界条件に対して

α を推定する場合，上 · 中 · 下層全ての α を推定対象

行い，Case f20，p20 とした．

とした．ただし，全層の 6 つのパラメータを同時に推定

さらに，同様に上層から順に推定パラメータを増やしすることは HYDRUS では不可能であった（許容最大推ていくことには変わりはないが，推定の際に常に上 · 中 ·定パラメータ数が 15 であるため）．また，下端自由排水

下層全ての測定値を目的関数に用いた場合についても検条件下での推定パラメータの選択の中で，n のみの場合討した．これを Case f21，p21 とした．

（Case f4）は推定の計算過程において収束しない結果となった．

これら Case f20，p20，f21，p21 での推定パラメータは，後述する推定方法の検討（1）の結果を参考に，いず逆解析のためのパラメータの初期値は土壌水分特性

れの推定段階においても θr ，θs ，α ，n，Ks を同時に推定

曲線の室内試験結果を VG 式でフィッティングしたとするものとした．また，目的関数に用いられる測定値のきのパラメータと実測飽和透水係数値とした．土壌水

間隔や重みは前節と同様とした．

分特性曲線のフィッティングには，RETC ver.6.02（vanGenuchten et al., 1991）を用いた．このときの推定パラ5. 結果と考察

メータは θr ，α ，n とし，θs には実測の間隙率の値を与え，乾燥側の再現性を確保するために，遠心法の測定値

5.1 下端自由排水条件の場合（−103 ，−104.2 cm）の重み係数を他の 3 倍とした．得ら

5.1.1 土壌水分特性パラメータの推定結果（1）

れた VG 式を Fig. 1 中の線，パラメータを Table 2 の最下端を自由排水条件とした場合の室内試験値に基づい

上段（Case f0，p0）に示す．また，このときの間隙結合

たパラメータ（Case f0）を用いて得られた裸地状態の体係数 l は Mualem（1976）が推奨した 0.5 とした．さら積含水率変化の計算値と測定値の比較を Fig. 2（a）中に，室内試験に基づく VG 式のパラメータの内，下層のの細実線と太実線にそれぞれ示す．測定値の経時変化か

θr は 0 となり，これを初期値として推定することができ

ら，降雨による体積含水率の上昇と低下の傾向は深さ 5ないため，下層の θr を推定する際の初期値は 0.0001 と∼ 35 cm で見られ，深さ 50，70 cm では降雨の影響はした．下層の θr が 0 となることは，θr が物理的に残留なく徐々に低下していた．また，深さ 5 ∼ 35 cm では

体積含水率であることから不自然と捉えることができる

体積含水率の日変化が確認されたが，昼間に上昇しておが，土壌水分特性曲線の室内試験結果を適合した結果得り，TDR センサーの温度依存性（マニュアル（Campbell

られた値であり，これが再現されていることが重要であScientific, Inc., 2016）によると，体積含水率 30 % のとるためこのまま使用した．

き +0.3 % ◦ C−1 の温度依存性がある）によるものと考え

また，深さ方向全体にわたって体積含水率の測定値のられる．Case f0 の計算値と測定値を比較すると，深さ 5土壌の物理性

30

第 134 号

(2016)

Table 2（a） 下端自由排水条件での土壌水分特性パラメータの推定結果．
Results of estimating soil hydraulic properties parameters under the free drainage boundary condition.
Case No.

Estimated parametersf0

Measurement based

f1

θr

f2

θs

f3

α

f4

n

f5

Ks

f6

l

f7

θr , θs

f8

α, n

f9

Ks , lf10

α , n, Ks

f11

θr , θs , α , nf12θr , θs , Ks , lf13

α , n, Ks , lf14

θr , θs , α , n, Ks

f15

θr , α , n, Ks , lf16

θs , α , n, Ks , lf17

θr , θs , n, Ks , lf18

θr , θs , α , Ks , lf19

θr , θs , α , n, l

f20

Step-by-stepestimation#
θr , θs , α , n, Ks

f21

Step-by-stepestimation##θr , θs , α , n, Ks

Layer

θr

θs

α

n

Ks

l

Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
Middle
Lower

0.095
0.029
0.000
0.073
0.006
0.124
0.095
0.029
0.000
0.095
0.029
0.000
0.095
0.029
0.000
0.095
0.029
0.000
0.095
0.029
0.000
0.086
0.000
0.000
0.095
0.029
0.000
0.095
0.029
0.000
0.095
0.029
0.000
0.075
0.000
0.000
0.085
0.017
0.029
0.095
0.029
0.000
0.137
0.042
0.102
0.091
0.024
0.018
0.095
0.029
0.000
0.095
0.021
0.011
0.088
0.020
0.024
0.091
0.023
0.018
0.153
0.013
0.001
0.170
0.022
0.000

0.573
0.479
0.523
0.573
0.479
0.523
0.530
0.466
0.549
0.573
0.479
0.523
0.573
0.479
0.523
0.573
0.479
0.523
0.573
0.479
0.523
0.547
0.482
0.549
0.573
0.479
0.523
0.573
0.479
0.523
0.573
0.479
0.523
0.480
0.482
0.599
0.550
0.474
0.534
0.573
0.479
0.523
0.558
0.427
0.521
0.573
0.479
0.523
0.560
0.476
0.530
0.551
0.479
0.540
0.557
0.475
0.531
0.563
0.477
0.529
0.530
0.456
0.537
0.531
0.458
0.585

0.691
3.639
3.485
0.691
3.639
3.485
0.691
3.639
3.485
0.453
0.899
0.108
0.691
3.639
3.485
0.691
3.639
3.485
0.691
3.639
3.485
0.691
3.639
3.485
0.497
1.269
1.631
0.691
3.639
3.485
0.227
36.994
0.622
0.164
0.261
19.778
0.691
3.639
3.485
0.833
5.443
0.663
0.926
6.075
3.896
0.779
4.842
1.039
0.798
5.197
0.958
0.691
3.639
3.485
0.817
5.348
0.897
0.762
4.527
1.205
0.140
10.525
0.744
0.047
0.438
7.041

1.287
1.114
1.047
1.287
1.114
1.047
1.287
1.114
1.047
1.287
1.114
1.047
unidentified
unidentified
unidentified
1.287
1.114
1.047
1.287
1.114
1.047
1.287
1.114
1.047
1.310
1.122
1.033
1.287
1.114
1.047
1.540
1.179
1.302
1.302
1.145
1.070
1.287
1.114
1.047
1.296
1.117
1.042
1.453
1.129
1.095
1.292
1.115
1.044
1.293
1.116
1.044
1.295
1.116
1.048
1.287
1.114
1.047
1.291
1.115
1.044
1.731
1.135
1.106
2.399
1.151
1.106

7517.1697.0
127.4
7517.1697.0
127.4
7517.1697.0
127.4
7517.1697.0
127.4
7517.1697.0
127.4
60005.01040.90.00297517.1697.0
127.4
7517.1697.0
127.4
7517.1
697.0
127.4
10759.0
936.9
91.8
5681.3247.5
0.021
7517.1
697.0
127.4
12242.0
993.7
23.5
11778.0929.2
74.984120.0
149.7
0.0044
10195.0827.5
94.011524.0
887.5
79.4
14308.0847.9
0.03311805.0
936.1
67.4
7517.1697.0
127.4
157990.0
187.9
0.011
8569900.0
176.1
0.039

0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.001
0.009
13.500
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.171
0.008
3.734
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.001
0.146
7.312
0.002
0.028
4.314
0.5
0.5
0.5
0.226
0.002
3.064
0.026
0.001
4.014
0.00003
0.035
17.2570.0005
0.028
4.816
0.001
0.002
4.765
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5

Estimated error
ME*
MAE**
RMSE***
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE

2.87E−03
8.84E−03
1.20E−02
2.09E−03
7.87E−03
1.01E−02
1.43E−03
7.66E−03
9.99E−03
1.57E−03
8.23E−03
1.05E−02−1.29E−03
3.25E−03
4.82E−03
1.92E−03
8.11E−03
1.06E−02
1.43E−03
7.62E−03
9.90E−03
1.17E−03
7.81E−03
1.01E−02
2.08E−03
8.77E−03
1.14E−02−6.97E−04
2.96E−03
3.95E−03
7.69E−04
7.03E−03
9.29E−03
4.71E−04
6.78E−03
8.90E−03
1.36E−03
7.75E−03
9.91E−03−8.17E−04
2.85E−03
4.23E−03
1.86E−03
7.93E−03
1.02E−02
1.25E−03
7.62E−03
9.78E−03−1.08E−03
3.16E−03
4.67E−03
1.06E−03
7.47E−03
9.63E−03
1.67E−03
7.72E−03
9.91E−03−8.06E−04
2.70E−03
3.99E−03−1.03E−03
2.59E−03
3.96E−03*ME: Mean weighted error, **MAE: Mean weighted absolute error, ***RMSE: Root mean square weighted error# Objective function is given in step-by-step manner from upper layer to lower layer. ## Objetive function is given by including all layers.
Hatching means estimated parameters.

畑地灌漑特集

論文：HYDRUS-1D を用いた土壌水分移動解析における土壌水分特性パラメータの推定例

31

Table 2（b） 下端定水頭条件での土壌水分特性パラメータの推定結果．
Results of estimating soil hydraulic properties parameters under the constant pressure head boundary condition.
Case No.

Estimated parametersp0

Measurement based

p1

θr

p2

θs

p3

α

p4

n

p5

Ks

p6

l

p7

θr , θs

p8

α, n

p9

Ks , lp10

α , n, Ks

p11

θr , θs , α , np12

θr , θs , Ks , lp13

α , n, Ks , lp14

θr , θs , α , n, Ks

p15

θr , α , n, Ks , lp16

θs , α , n, Ks , lp17

θr , θs , n, Ks , lp18

θr , θs , α , Ks , lp19

θr , θs , α , n, l

p20

Step-by-stepestimation#
θr , θs , α , n, Ks

p21

Step-by-stepestimation##θr , θs , α , n, Ks

Layer

θr

θs

α

n

Ks

l

Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
MiddleLower
Upper
Middle
Lower

0.095
0.029
0.000
0.059
0.000
0.085
0.095
0.029
0.000
0.095
0.029
0.000
0.095
0.029
0.000
0.095
0.029
0.000
0.095
0.029
0.000
0.079
0.000
0.030
0.095
0.029
0.000
0.095
0.029
0.000
0.095
0.029
0.000
0.079
0.000
0.000
0.087
0.015
0.024
0.095
0.029
0.000
0.096
0.003
0.000
0.093
0.026
0.008
0.095
0.029
0.000
0.093
0.024
0.007
0.092
0.026
0.008
0.093
0.026
0.004
0.166
0.000
0.000
0.160
0.001
0.000

0.573
0.479
0.523
0.573
0.479
0.523
0.505
0.454
0.542
0.573
0.479
0.523
0.573
0.479
0.523
0.573
0.479
0.523
0.573
0.479
0.523
0.535
0.471
0.535
0.573
0.479
0.523
0.573
0.479
0.523
0.573
0.479
0.523
0.496
0.471
0.557
0.552
0.474
0.531
0.573
0.479
0.523
0.525
0.467
0.551
0.573
0.479
0.523
0.568
0.478
0.525
0.566
0.478
0.526
0.568
0.478
0.525
0.569
0.478
0.525
0.441
0.499
0.556
0.476
0.513
0.574

0.691
3.639
3.485
0.691
3.639
3.485
0.691
3.639
3.485
1.307
7216.200
0.191
0.691
3.639
3.485
0.691
3.639
3.485
0.691
3.639
3.485
0.691
3.639
3.485
0.188
0.170
2.009
0.691
3.639
3.485
1.380
17.920
0.067
0.415
0.636
11.872
0.691
3.639
3.485
0.743
4.532
2.198
0.971
7.870
1.411
0.739
4.451
2.112
0.739
4.497
2.094
0.691
3.639
3.485
0.740
4.512
2.078
0.727
4.246
2.451
0.038
1.679
2.541
0.042
11.279
4.796

1.287
1.114
1.047
1.287
1.114
1.047
1.287
1.114
1.047
1.287
1.114
1.047
1.330
1.131
1.037
1.287
1.114
1.047
1.287
1.114
1.047
1.287
1.114
1.047
1.423
1.191
1.038
1.287
1.114
1.047
1.382
1.168
1.166
1.287
1.132
1.055
1.287
1.114
1.047
1.290
1.115
1.045
1.312
1.121
1.062
1.290
1.115
1.045
1.290
1.115
1.045
1.291
1.115
1.046
1.287
1.114
1.047
1.289
1.115
1.046
2.575
1.162
1.071
2.385
1.159
1.080

7517.1697.0
127.4
7517.1697.0
127.4
7517.1697.0
127.4
7517.1697.0
127.4
7517.1
697.0
127.4
1594900.0
4391.8274.77517.1697.0
127.4
7517.1697.0
127.4
7517.1
697.0
127.4
9041.11141.4137.1
14926.0142.9
1.3
7517.1
697.0
127.4
10892.01080.2132.5
9153.2843.0
130.6
39277.02066.342.1
9091.2
838.9
130.3
9296.7836.8
130.2
8984.5777.4
128.4
9122.5838.8
130.5
7517.1
697.0
127.4
264630.0
1298.431.6
72818.0
14601.0
43.3

0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.393
0.009
0.189
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.260
0.013
0.099
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.205
0.002
0.412
0.360
0.004
0.342
0.5
0.5
0.5
0.367
0.004
0.359
0.347
0.005
0.365
0.389
0.001
0.524
0.363
0.002
0.349
0.356
0.019
0.456
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5

Estimated error
ME*
MAE*
RMSE***
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE
ME
MAE
RMSE

−1.12E−03
1.10E−02
1.30E−02
3.00E−04
8.07E−03
1.03E−02
1.21E−03
7.66E−03
9.94E−03
1.05E−03
8.20E−03
1.05E−02
1.41E−03
7.87E−03
1.01E−02
3.00E−03
8.81E−03
1.16E−02−8.24E−04
1.08E−02
1.28E−02
1.02E−03
7.70E−03
9.92E−03
1.28E−03
7.59E−03
9.80E−03-1.62E−04
1.04E−02
1.24E−02
1.20E−03
6.93E−03
9.10E−03
1.11E−03
7.43E−03
9.64E−03
3.06E−04
8.32E−03
1.03E−02−3.46E−04
9.89E−03
1.19E−02
1.04E−03
7.19E−03
9.48E−03−2.33E−04
9.63E−03
1.16E−02−3.00E−04
9.60E−03
1.16E−02−4.11E−04
9.60E−03
1.15E−02−2.31E−04
9.62E−03
1.16E−02−4.84E−04
9.85E−03
1.18E−02
1.09E−03
6.80E−03
9.32E−03
9.62E−04
6.74E−03
9.30E−03*ME: Mean weighted error, **MAE: Mean weighted absolute error, ***RMSE: Root mean square weighted error# Objective function is given in step-by-step manner from upper layer to lower layer. ## Objetive function is given by including all layers.
Hatching means estimated parameters.

32

土壌の物理性第 134 号

(2016)

cm では 7 ∼ 8 日目の降雨時の計算値の増加量が測定値

Table 2（a）の Case f1 ∼ f19 に示す．測定値と計算値のよりも大きく，低減時はほぼ合っている．深さ 15 cm で誤差の評価基準として，平均誤差（ME），平均絶対誤差

も降雨時の増加が計算値で測定値より若干大きく，低減（MAE），平方平均二乗誤差（RMSE）を併記した．誤差

時前半は測定値とほぼ合っているが，低減時後半は計算が小さい（たとえば RMSE で 3 × 10−3 ∼ 5 × 10−3 ）パ値の減少量が小さく，14 日目以降からは計算値が測定値

ラメータの組合せを見ると（Case f5，f10，f14，f17），推を大きく上回った．深さ 5，15 cm において計算値が日定パラメータに Ks が含まれていることがわかる．Ks は変動しているが，これは日中に低下しており，蒸発によ

室内試験の値を利用することができるが，これを推定パる影響と考えられる．深さ 25 cm の傾向は深さ 15 cm とラメータにすることは精度の向上のために非常に有効と類似しており，16 日目以降の水分低下過程の再現性が低考えられる．Rassam et al.（2004）は l を推定パラメー

い．深さ 35 cm は全体的に計算値が測定値よりも過大に

タに組み込むことによって水分量予測が改善されることなっている．深さ 50，70 cm での計算値は測定値を大きを示しているが，ここではその傾向が見られなかった．

く過小評価しているが，計算初期を除いて，体積含水率

ただし，Ks と l には正の相関があるため（坂井 · 取出,の低下傾向はほぼ再現されている．以上のように，室内

2007），今回のように片方のパラメータを固定すること試験から得られた土壌水分特性パラメータをそのまま用については，今後さらなる検討が必要である．最も誤差いると，測定値が精度良く再現されないことがわかる．

が小さいケースは Case f10，その次が Case f14 であり，様々なパラメータの組合せに対して得られた推定値をα と n を続いて推定パラメータとして選択するとよいこ

Fig. 2 裸地状態での各深さの体積含水率変化の測定値と計算値（Case 番号は Table 2 を参照）．
Observed and calculated temporal changes in volumetric water contents at each depth under the bare soil condition(See Table 2 for Case number).

畑地灌漑特集

論文：HYDRUS-1D を用いた土壌水分移動解析における土壌水分特性パラメータの推定例

33

Fig. 3 下端自由排水条件下において推定された土壌水分特性曲線と不飽和透水係数．
Estimated soil water retention curves and unsaturated hydraulic conductivities under the free drainage boundary condition.

とが推察される．また，θr については推定パラメータとれている．

して利用している例（坂井 · 取出, 2007）があるが，Case

Fig. 3（a）に推定された Case f14 の土壌水分特性曲線

f1 と f2 あるいは Case f15 と f16 を比較すると，θr ，θs のおよび不飽和透水係数と圧力水頭の関係を Case f0 とといずれを推定に追加しても誤差への影響は小さかった．

もに示す．上 · 中 · 下層ともに土壌水分特性曲線が実測

RMSE が最小であったのは Case f10 であるが，Case

値に比べて左側にシフトしている．Case f0 と比べて上f14 と比較すると，深さ 5 cm での再現性は後者で高かっ層で飽和透水係数が 1 オーダー程度過大になっており，

た．土壌水分減少量が大きい領域での再現性が高い方が不飽和透水係数は水分量が多い領域で高くなっている．

消費水量の算出のためには有利であると考え，Case f1 ∼

中層においては Case f0 よりも全ての圧力水頭の範囲で

f19 の中では，Case f14 が最良であると判断した．この1 オーダー程度過小になっている．下層では飽和透水係ときの推定パラメータは θr ，θs ，α ，n，Ks である．

数が実測値に比べて 5 オーダー程度過小に推定され，全Case f14 での体積含水率の経時変化を Fig.2（a）中のての圧力水頭の範囲で非常に小さい値となっている．

点線に示す．Case f0 と比較すると，深さ 5 cm では降雨

飽和透水係数に関しては，多地点（31 m の横断面にお時の増加量が測定値と同等になり，低減時前半はよく適いて 180 地点，各 3 深度）で 100 cm3 サンプラを用いて合しているが，後半はやや過小評価された．深さ 15，25実測した飽和透水係数の変動係数が 322 ∼ 897 % であっ

cm では Case f0 よりも降雨後の低下傾向の再現性がかた例（Mallants et al., 1996）からも，土性の違いや封入空なり良くなっている．深さ 35 cm は Case f0 よりも再現

気量の違いが原因で圃場の Ks の不均質性が高いことが性が悪く，体積含水率の低下傾向が表れていない．深さ

要因の 1 つであると考えられる．また，とくに，Case f14

50，70 cm では絶対値が測定値とかなり近い値に改善さで下層の Ks の値が実測値よりも 5 オーダー小さくなっ34

土壌の物理性第 134 号

(2016)ているのは，上記の要因に加えて，マクロポアを含み飽設置位置に近接した場所に，ストレーナを有する長さ 70

和近傍のみにおいて透水係数が高い土壌に対して VG 式

cm の塩ビパイプを設置して地下水位を別途観測した際を適合すると，仮想的に小さな Ks を与えて不飽和領域のに，大きな降雨時に一時的に地下水面が観測された後，地透水係数を実現するためである（Durner（1995）の Fig.

下水面の低下が確認されている．したがって，下方への5 を参照）．実測値に比べて数オーダー小さな値が推定さ

排水量がほぼないとする今回の計算は，下端における水れる場合にはこの可能性が高いと考えられる．誤差の値

収支を正しく評価していないと推測される．水分移動解が比較的小さかった Case f5，f10，f17 も下層の Ks の推析では水のマスバランスが成立することが優先されるた定値が実測値よりも小さくなっており，同様の推定がな

め，逆解析においては，結果的に土壌水分特性が非現実されたと考えられる．

的なものになることがあり，今回の場合はそれに当ては

5.1.2 土壌水分特性パラメータの推定結果（2）まると思われる．以上のことから，自由排水条件での推上層から段階的にパラメータを推定した結果を Table

定結果をそのまま採用することは難しいと考えられる．

2（a）の Case f20，f21 に示す．また，そのパラメータを

5.2 下端定水頭（地下水位一定）条件の場合用いて計算された体積含水率の経時変化を Fig. 2（a）中

実際は地下水が降雨時に変動していると考えられるの破線と一点鎖線にそれぞれ示す．いずれのケースも誤が，その状況を十分に把握できていない場合，下端の境差の値は Case f14 よりも小さくなっているが，体積含水界条件を適切に設定することは難しい．HYDRUS には率の変化の傾向は Case f14 と大きくは変わらない結果と地下水位に応じて下端のフラックスを与えるオプション

なった．また，段階的なパラメータ推定においては，目（Deep drainage）があるが，これには 2 つのパラメータ的関数の設定の違いは影響しなかった．ただし，推定さを新たに入力する必要があり，これを与える根拠は今回れた土壌水分特性を示した Fig. 3 からわかるように，と存在しないため採用が困難である．ここでは，深さ 2 m

くに Case f20 の中層と下層，Case f21 の下層の土壌水分に地下水位が常にあると仮定した場合の計算を行って，特性曲線は実測値から大きく外れ，飽和透水係数は上層

自由排水条件下でのパラメータ推定結果と違いがあるか

ではより過大に，下層では Case f14 と同様に過小に推定

どうか，どちらが妥当かについて検討した．

されている．少なくとも今回の推定においては，段階的

5.2.1 土壌水分特性パラメータの推定結果（1）なパラメータ推定のメリットはなかったと言える．

Fig. 2（b）に裸地状態での体積含水率の測定値ととも以上に述べた推定の結果から，逆解析によって体積含に，室内試験値に基づいたパラメータ（Case p0）を用い水率の再現性は向上するものの，推定された土壌水分特たときの比較を示す．下端定水頭境界条件では初期条件

性が一部大きく実測値と異なるものとなった．推定されを測定された圧力水頭で与えたために，体積含水率の測る土壌水分特性が室内試験値と異なることは避けられな定値と計算値の差がとくに計算開始直後で大きくなっていことである．しかし，中 · 下層が上層に比べて間隙率

いる．降雨時においては，体積含水率の増加量が Case

が小さく（Table 1），土壌構造が比較的安定しているこ

p0 でやや過大になっている．降雨後の低減時ではとくとを考慮すると，中 · 下層では現場の土壌構造とサンプに，深さ 15，25 cm での体積含水率の減少量が過小評価

ラの土壌構造の違いの程度は小さいと推測される．よっ

されている．深さ 5 ∼ 35 cm では，期間全体にわたってて，中 · 下層の土壌水分特性曲線のずれと，とくに下層計算値が測定値を上回っており，深さ 50，70 cm では逆の飽和 · 不飽和透水係数の大きな違いが生じたことは，に下回っている．

ここで行った推定に改良点があることを示唆していると考えられる．

3 層のパラメータを一括して推定した結果得られたパ
ラメータ推定値と計算値，測定値の誤差を Table 2（b）

また，計算では下端境界の圧力水頭は常時 −15.0 cmの Case p1 ∼ p19 に示す．単一のパラメータのみの推定

一定で排水量も常時 1.1 × 10−4 cm d−1 と極めて小さ（Case p1 ∼ p6）では，大きな誤差の低下は見られず，比く，計算期間の積算降雨量が 2.6 cm であるのに対して

較的誤差が小さかったケース（RMSE で 9.1 × 10−3 ∼

積算排水量は 2.8 × 10−3 cm と微量であった．これは，9.5 × 10−3 ）は，Case p10，p14 であった．自由排水条件

計算において，土層内の土壌水分総量を測定値に近づけでの推定においても Case f10，f14 の誤差が小さく，推るために，下層の飽和 · 不飽和透水係数を下げることで定パラメータとして α ，n，Ks あるいは θr ，θs ，α ，n，排水量を極端に少なくしたものと考えられる．しかし，Ks を選択することは有用であると考えられる．とくに，

畑地灌漑特集

論文：HYDRUS-1D を用いた土壌水分移動解析における土壌水分特性パラメータの推定例

35

Fig. 4 下端定水頭条件下において推定された土壌水分特性曲線と不飽和透水係数．
Estimated soil water retention curves and unsaturated hydraulic conductivities under the constant pressure head boundary condition.

5.1.1 項に示したように，飽和透水係数は推定パラメータの体積含水率の再現性を向上させていたが，下端定水頭に含めるべきであろう．

条件に変えたことによって，現実的な Ks により，とくにRMSE が最小であった Case p14 の場合の体積含水率

深さ 70 cm の再現性が改善されたと考えられる（Fig. 2の変化を Fig. 2（b）に示す．深さ 5 ∼ 15 cm での降雨時（b））．上層と中層については若干の違いが見られるが，の体積含水率の増加とその後の減少過程が Case p0 に比サンプリングの代表性を考慮すると許容できる違いであべて大きく改善されている．深さ 25 cm では，降雨時のると考えられる．

体積含水率の増加はよく再現されているが，その後の減

さらに，下端境界での排水量は降雨時に最大 0.54 cm

少速度が過大となった．深さ 35 cm では Case p0 よりもd−1 に達し，計算期間の積算排水量は 4.6 cm となり（こ全体的に測定値を上回る傾向にあり，深さ 50，70 cm での値が積算降雨量よりも多いのは初期状態の土壌水分量

は，測定値に近づき，変化の傾向は測定値と類似していが終了時よりも多いためである），実際に生じているとるが絶対値に違いがなお見られる結果となった．

考えられる下方への排水が計算されている．つまり，地Case p14 のときの土壌水分特性を Case p0 とともに下水位一定条件では強制的に下端が飽和になるために，

Fig. 4 に示す．自由排水条件では下層の土壌水分特性が計算においては下端からの排水を発生させることによりCase f0 と Case f14 で大きく異なっていたが，定水頭条

土層内の土壌水分総量を測定値に適合させようとしてい件では Case p0 と Case p14 が比較的近い．とくに，推定る．本圃場では，自由排水条件よりも地下水位一定条件

された下層の Ks は実測値の 1/3 程度であり，その差がの方が現実に近いと考えられる．

自由排水条件よりも小さくなっている．自由排水条件で以上から，全測定深さでの体積含水率の計算誤差は自は下層の Ks を小さくすることによって深さ 50，70 cm

由排水条件に比べて大きいものの（Table 2（a），（b）の36

土壌の物理性第 134 号

(2016)

Case f14，p14），下端境界条件を変更したことによって，これを使用した場合，大きな降雨や灌水時に計算が収束

より現実的な土壌水分特性に近いパラメータによって，しない現象が見られた．取出ら（2009）は上端境界の圧

おおよそ全ての深さの体積含水率の変化や水収支を再力を 0 cm とする浸潤過程の計算においては，圧力水頭 0

現していると判断できる．誤差がなお生じる要因として

cm が飽和と不飽和の境界であることによって，計算結果

は，実際の地下水位が変動していることも考えられる．

が数値的に不安定になりやすいと述べている．Rassam

5.2.2 土壌水分特性パラメータの推定結果（2）et al.（2004）は初期の地下水面が地表面にあって飽和しパラメータ θr ，θs ，α ，n，Ks に対して，上層から段ているときに地表面の初期圧力水頭を 0 にすると収束し階的に推定した場合の結果を Table 2（b）の Case p20，

ないため，地下水面を深さ 1 cm（地表面の圧力水頭を

p21 に示す．また，このときの体積含水率の変化を Fig.

−1 cm）にすると問題が解決するとしている．彼らはま2（b）に示す．RMSE の値は Case p14 に比べて若干低た，高い浸潤強度の場合に初期時間ステップと最小時間下しているが，体積含水率の変化には大きな違いは見らステップを秒のオーダーで小さくすると収束の問題を回れず，Case p20 と Case p21 の違いも大きくなかった．

避できるとしているが，今回の計算で 10−7 日（0.00864

ただし，Fig. 4 に Case p20，p21 の土壌水分特性を示す秒）としても解決できなかった．今回は試行錯誤の結果，が，いずれの層においても室内試験に基づく Case p0 の先に述べた土壌水分特性の対応表を作成せず，VG 式を

土壌水分特性からより遠ざかるものとなっている．段階
的なパラメータ推定においては，目的関数を最小にする
ために，まず上層のパラメータが極端な値に推定される可能性があり，これを初期値とすることで，最終的な推定値が室内試験に基づく値から大きくかけ離れることがあるものと考えられる．たとえば今回の場合，室内試験に基づく上層の θr は 0.095 であったが，上層のみのパラメータ推定によって 0.164 と推定され，最終的な推定値
は 0.166 となった．同じような体積含水率の変化の再現程度であれば，室内試験に基づく土壌水分特性から大きく異なっていない推定パラメータの方が適切であると考えられるため，Case p14 が最良であるとした．
以上の推定結果を総括すると，下端の境界条件としては，今回の場合，下端定水頭（地下水位一定）条件で，パラメータは全層で l を 0.5 で固定し，一括して θr ，θs ，

α ，n，Ks を推定するという条件が最も適切であると判断した．下端境界条件の決定は解析にとって重要であり，そのための情報（たとえば，地下水位）を現地で取得することが望ましい．

5.3 ミニトマト栽培条件下での再現性
ミニトマト栽培条件下の計算では上記の結果を踏まえて下端定水頭（地下水位一定）条件の計算を行った．室内試験から得られたパラメータ（Case p0）および裸地状態での計算において最良と判断したパラメータ（Casep14）を用いて計算を行った．計算期間は 4 月 18 日 ∼ 8
月 29 日（134 日間）とした．

HYDRUS では計算時間の短縮のために，ある圧力水頭に対する体積含水率，透水係数，比水分容量の値を表にして，値の間について線形補間をすることができる．

Fig. 5 ミニトマト栽培状態での各深さの体積含水率変化の測定値と計算値（Case 番号は Table 2 を参照）．
Observed and calculated temporal changes in volumetricwater contents at each depth under the grape tomato cultivation
condition (See Table 2 for Case number).

畑地灌漑特集

論文：HYDRUS-1D を用いた土壌水分移動解析における土壌水分特性パラメータの推定例

37

常に計算するようにした結果，最後まで計算することがが乾燥側で測定値よりも大きな pF 値となっているのは，可能となった．1 次元の HYDRUS-1D の場合，通常，こテンシオメータの測定値の限界による．テンシオメータの線形補間を用いない計算においても演算時間は問題の測定限界の影響を受けずに圧力水頭の値が得られるこにはならない．そのため，とくに逆解析おいては計算をとは，こうした水分移動解析の大きな利点であると考え安定させるためにもこのオプションは用いない方が好ま

られる．

しい．

5.4 日消費水量

Case p0 と Case p14 の体積含水率の計算結果を測定値

Fig. 5 に示した体積含水率の測定値の経時変化を見るとともに Fig. 5 に示す．Case p0 と Case p14 を比較すると，深さ 50，70 cm では変化量が小さく，Fig. 6 に示しと，深さ 35 cm を除いて Case p14 で測定値の再現性をた同じ深さでの圧力水頭（pF 値）の測定値は最大でも向上させており，パラメータ推定が有効であったことがpF で 1.7 ∼ 1.9 までしか乾燥しておらず，連続干天時にわかる．とくに，深さ 5 cm では測定値より計算値が全おいても圃場容水量相当であるため，有効土層の下端は体的に大きな値で推移しているものの，降雨時の体積含深さ 35 cm から 50 cm の間にあると考えられる．また，

水率増加量とその後の低下量が Case p14 でより再現さ根は前述の通り，上 · 中層（表層から深さ 32 cm まで）れている．深さ 15，25 cm では，50 日目までは計算値がよく合っているが，50 ∼ 110 日目の計算値が過大に評価した．ただし，変化の傾向はおよそ合っている．深さ

35 cm では，Case p14 が Case p0 よりも測定値から若干離れたが，50 日目以降の変化傾向はおよそ許容できると考えられる．深さ 50，70 cm では，計算値で降雨に伴う応答が測定値よりも大きくなっているが，とくに深さ 70

cm では適合性が高い．
計算値が測定値に適合しない点が残った要因としては，5.2.1 項で述べたように地下水が実際は変動していると考えられることに加え，今回の場合は土層を 3 層に区分したが，実際の土壌水分特性はとくに上層から中層にかけて連続的に変化しており，土層の区切り方や土壌断面を確認できなかったより下層土の設定法について再考の余地があると考えられる．また，蒸発散の計算に関連する入力値（蒸発位と蒸散位の分配，吸水に関するパラメータ）の影響も検討が必要であろう．なお，ヒステリ
シスを考慮しなかったことも影響していると考えられるが，たとえば VG 式のパラメータの α のみを脱水過程と吸水過程で変化させ，吸水過程の α を脱水過程のそれの 2 倍で与えたところ（Kool and Parker, 1987），多量の灌水が行われようとした時点で計算が収束せず，計算された時点までの体積含水率の経時変化は測定値の傾向を全く再現しなかった．ヒステリシスは今後の検討課題である．
圧力水頭の測定値と計算値の比較を Fig. 6 に示す．図では圧力水頭（cm）に負号を付けて常用対数をとった値（pF 値）で示した．各深さで pF 値が測定値よりも過大に評価されているが，変化の傾向は比較的どの深さにおいても適合している．深さ 5，15，25 cm において計算値

Fig. 6 ミニトマト栽培状態での各深さの圧力水頭の測定値と計算値（Case 番号は Table 2 を参照）．
Observed and calculated temporal changes in pressure heads
at each depth under the grape tomato cultivation condition(See Table 2 for Case number).

土壌の物理性

38

第 134 号

(2016)

Table 3 土壌水分減少法による日消費水量の測定値と計算値および蒸発散位と実蒸発散量．
Observed and calculated daily water consumption values by soil moisture depletion method, potential evapotranspiration by Penman
equation and calculated actual evapotranspiration.

Start time(d)

End time(d)

2014/5/28 6:00 40.25 2014/6/ 3 6:00 46.25
2014/6/24 6:00 67.25 2014/6/26 6:00 69.25
2014/7/ 1 6:00 74.25 2014/7/ 3 6:00 76.25
2014/7/16 6:00 89.25 2014/7/19 6:00 92.25
2014/7/20 6:00 93.25 2014/7/27 6:00 100.25

Calculated
SMD#(mm d−1 )Case p14

Calculated
SMD##(mm d−1 )Case p14

Actual ET(mm d−1 )Case p14

Potential
ET(mm d−1 )

2.1
2.2
4.6
3.1
2.3

4.8
5.4
5.4
4.3
4.3

4.8
5.5
5.5
4.4
4.3

5.5
6.0
5.8
5.1
4.8

5.7
6.0
5.8
5.1
5.3

2.8

4.8

4.9

5.4

5.6

Antecedent Observed
Duration precipitation
SMD*
(d)
(mm)
(mm d−1 )
6.0
2.0
2.0
3.0
7.0

8.4
12.4
26.0
7.4
12.8

Average*SMD: Soil Moisture Depletion# Soil moisture depletion calculated by using soil moisture contents at observation points (5, 15, 25, and 35 cm).
## Soil moisture depletion calculated by using soil moisture contents at 40 nodes from 0 cm to 40 cm depth.

に 95 % 程度存在することから，有効土層は深さ 40 cm

は，7 月 20 日 ∼ 27 日の期間を除いて，蒸発散位と大きまでと仮定した．

な違いはなく，有効土層内の全節点の計算値から得られ

深さ 5，15，25，35 cm の体積含水率の値から土壌水

た土壌水分減少量（日消費水量）に対して平均して 1.1

分減少法（soil moisture depletion method）によって計算倍となった．土壌水分減少量は蒸発散だけではなく有効

される日消費水量を 5 つの降雨イベント後の水分低減時

土層から下方への排水や下方からの上向きの水分移動のの期間（無降雨期間とし，開始時と終了時の時刻を同じ

影響を受ける．対象期間は無降雨であるため，実蒸発散

6:00 とした）において求めた．計画「農業用水（畑）」の量から土壌水分減少量を差し引いたものが上向き補給水技術書（農林水産省構造改善局, 1997）にあるように，そ量（実際の上向き補給水量と下方への排水量の差し引き）れぞれの測定深さでの値は地表面 ∼ 10，10 ∼ 20，20 ∼となる．今回は計算上 0.3 ∼ 0.6 mm d−1 の上向き補給

30，30 ∼ 40 cm の領域で一定と仮定した．Table 3 に測水量があったことがわかる．このような詳細な水移動量定値および測定深さでの計算値（Case p14，表中の#）そを把握できる点は，ペンマン法を用いた計画日消費水量

れぞれから求めた日消費水量を示す．また，計算では各の決定手法（農林水産省構造改善局, 1997）において土性

節点での体積含水率の変化が得られるため，有効土層でと普通畑 · 樹園地の区別から概括的に与えられる上向きの土壌水分減少量をより詳細に計算することができる．

補給水量などに対して，より現実的な値を提供できるとその結果を Table 3 に併記した（表中の##）．両者の計算いう意味において，大きなメリットであると考えられる．

値を比較すると，後者の方が最大 0.2 mm d−1 大きくな
ることがわかった．このことから，数点の測定値から得られる日消費水量は若干過小に評価されている可能性がある．以下の測定値との比較においては，より正確な計算値と比較するために，有効土層内の全節点値から得られた値を計算値として考察する．
測定値から得られた日消費水量は平均 2.8 mm d−1 であったが，計算値では平均 4.9 mm d−1 となり，2 mm

d−1 程度過大に評価した．各期間での測定値と計算値の最も小さい差は測定値に対して +0.9 mm（7 月 1 日 ∼6. まとめ
畑地圃場において体積含水率の再現性を向上させるための土壌水分特性パラメータの推定方法について一例に過ぎないが実施事例を示した．Rassam et al.（2004）が示しているように，パラメータの推定においては，全ての状況に適用できる「魔法の」方法があるわけではなく，解析の目的に応じて，推定と検証を繰り返すことが重要であるが，今回の事例では以下のことが示された．

3 日），最大値は +3.4 mm（6 月 24 日 ∼ 26 日）であっ（1）現地圃場での土壌水分移動解析においては，目的た．事例の蓄積が必要であるが，ここで示した土壌水分関数を土壌水分量の現場測定値の経時変化とし

移動解析手法は用水計画に利用できるものであると考えて，土壌水分特性パラメータを逆解析によって推られる．

定することが不可欠である．

Table 3 には計算によって得られた実蒸発散量とペンマン式で計算された蒸発散位も示している．実蒸発散量（2）下端境界条件の決定には注意が必要で，これを特定するための情報収集が重要である．

畑地灌漑特集

論文：HYDRUS-1D を用いた土壌水分移動解析における土壌水分特性パラメータの推定例

39（3）HYDRUS を用いて 3 層の VG 式の土壌水分特性

Chang, J.H. (1970): Global distribution of net radiation accord-

パラメータを推定する場合には，全層の θr ，θs ，

ing to a new formula. Annals of the Association of American

α ，n，Ks を同時に推定することが最良であった．

Geographers, 60(2): 340–351.

とくに，Ks の推定は必須と考えられる．

Durner, W. (1994): Hydraulic conductivity estimation for soil
with heterogeneous pore structure. Water Resour. Res., 30(2):（4）上層から段階的にパラメータを推定していくよ211–223.

りも，異なる土層のパラメータを一括して推定す

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

る方が，体積含水率の変化傾向を再現しつつ，土a modified numerical model for water uptake by root systems.

壌水分特性の室内試験値から大きく外れないパラメータを得ることができた．

Water Resour. Res., 10(6): 1199–1206.
Kool, J.B. and Parker, J.C. (1987): Development and evaluationof closed-form expressions for hysteretic soil hydraulic prop-（5）室内試験から得られる土壌水分特性パラメータ
は，推定パラメータ値の妥当性を検討する上で非常に参考になり，逆解析の初期値として有効に利

erties. Water Resour. Res., 23(1): 105–114.
Mallants, D., Mohanty, B.P., Jacques, D. and Feyen, J. (1996):
Spatial variability of hydraulic properties in a multi-layeredsoil profile, Soil Sci., 161(3): 167–181.

用できる．したがって，細心の注意を払い，現場

Marquardt, D.W. (1963): An algorithm for least-squares estima-の状況をできるだけ再現するような乾燥密度の下tion of nonlinear parameters. SIAM J. Appl. Math., 11: 431–

で室内試験を行うといったことも重要と考えられ

441.

る．ただし，逆解析の自由度を高めて測定した土壌水分量との適合を向上させるためには，土壌水分特性は目的関数に含めない方がよい．

Mualem, Y. (1976): A new model for predicting the hydraulicconductivity of unsaturated porous media. Water Resour. Res.,
12: 513–522.
Nakamura, K., Harter, T., Hirono, Y., Horino, H. and Mitsuno, T.

（6）日消費水量に関しては，土壌水分減少法によって(2004): Assessment of root zone nitrogen leaching as affected

測定値から得られる値に対して計算値の方が平均

by irrigation and nutrient management practices. Vadose Zone

して 2mm d−1 程度大きかったが，選定期間によっ

Journal, 3: 1353–1366.

ては，両者の差は 1 mm d−1 以下とよく一致した．

農林水産省構造改善局 (1997): 土地改良事業計画設計基準
画「農業用水（畑）」基準書

計技術書.（社）農業土木学会.

Rassam, D., Šimůnek, J. and van Genuchten, M.Th. (2004):

今後は他の作物や他の圃場での検討を行って実施例の

HYDRUS-2D による土中の不飽和流れ計算（取出伸夫 ·数を増やし，土壌水分移動解析を通して精度の良い用水井上光弘監訳）. 農業土木学会土壌物理研究部会 HYDRUS

量計画諸元の算出に向けて知見を蓄積していきたいと考グループ, 東京.
坂井 勝, 取出伸夫 (2007): 蒸発法における不飽和水分移動特性

えている．

推定の最適条件の検討. 土壌の物理性, 106: 33–46.

Šimůnek, J., van Genuchten, M.Th. and Šejna, M. (2012): The

謝辞

HYDRUS software package for simulating the two- and three-

本調査は平成 26 年度東播地区計画基準調査業務として実施した．調査にご協力いただいた農業生産法人みずdimensional movement of water, heat, and multiple solutes invariably-saturated porous media, Technical Manual, Version
2.0. PC-Progress.

ほ協同農園および農業用水（畑）計画基準検討会，計画基Šimůnek, J., Šejna, M., Saito, H., Sakai, M. and van Genuchten,

礎諸元調査意見聴取会の委員各位，有益なご助言をいた

M.Th. (2013): The HYDRUS-1D software package for simu-

だいた三重大学大学院生物資源学研究科取出伸夫教授，

lating the one-dimensional movement of water, heat, and mul-

坂井勝講師，佐賀大学農学部弓削こずえ准教授に心より感謝申し上げる．

tiple solutes in variably-saturated media. Version 4.17. Department of Environmental Sciences, University of California
Riverside, Riverside, California.
取出伸夫, 渡辺晋生, 坂井 勝（2009）: 土中への水の浸潤

引用文献

1. フ

ラックス境界と圧力境界条件. 土壌の物理性, 113: 31–41.

van Genuchten, M.Th., Leij, F.J. and Yates, S.R. (1991): The
Campbell

Scientific,

CS625

Water

Content

Reflectometers,

ManualRevision:

10/12.

tion

Inc.

(2016):

andRETC code for quantifying the hydraulic functions of unsatu-

Instruc-

rated soils, EPA/600/2-91/065, IAG-DW12933934, Robert S.

CS616
AvailableatKerr Environmental Research Laboratory Office of Researchhttps://s.campbellsci.com/documents/af/manuals/cs616.pdf.

and Development, U.S. Environmental Protection Agency(May 1, 2016)

Ada, Oklahoma.

40

土壌の物理性第 134 号要旨(2016)

畑地用水計画諸元である日消費水量を土壌水分移動解析によって求める場合，現地圃場の土壌水分量変化を再現する土壌水分特性（土壌水分特性曲線，不飽和透水係数）の決定は不可欠である．本研究では，
現地圃場において観測した土壌水分量変化を目的関数にして，上 · 中 · 下層の土壌水分特性パラメータの逆解析手法について検討を行った．その結果，裸地圃場の水分量変化を再現できる妥当な土壌水分特性パラメータを得るためには，適切な下端境界条件を与えること，室内で測定した土壌水分特性曲線から得られるパラメータ値と飽和透水係数は逆解析の初期値として用いるが，逆解析の自由度を高めるために目的関数には含めないこと，ただし推定するパラメータには飽和透水係数を含めること，また異なる土層のパラメータを一括して推定することが必要であった．推定されたパラメータを用いたミニトマ
ト栽培条件下での土壌水分量変化の計算値から土壌水分減少法により日消費水量を求めたところ，土壌水分量の測定値から求められる値より 2 mm d−1 程度大きかったが，期間によっては，両者の差は 1

mm d−1 以下とよく一致した．
キーワード：土壌水分特性，逆解析，日消費水量，ミニトマト，体積含水率

古典を読むJ. Jpn. Soc. Soil Phys.

ㅮᗙ

土壌の物理性LecturesNo. 134, p.41∼ 49 (2016)

古典を読む

B.W. EAVIS 著「土壌の物理的条件が幼植物根の生育に与える影響

I. 砂質壌土における乾燥密度と水分状態により影響される
力学的抵抗，通気性，水分利用の難易度 · 利用可能性」
佐藤泰一郎 1
Reviewing classical studies in soil physics“Soil physical conditions affecting seedling root growth. I. Mechanical impedance, aeration andmoisture availability as influenced by bulk density and moisture levels in a sandy loam soil”
by Eavis, B.W., Plant and Soil 36: 613–622 (1972).
Taiichirow SATO1

1. はじめに気，水分利用の難易度 · 利用可能性」（Warnaars and Eavis,

土壌中を生育する根は，呼吸，養水分の吸収を行うた

不良土壌中の根の成長の比較」（Eavis, 1972b）と一連のめに，間隙中に侵入，伸長，分布する．この土壌中の根研究としてまとめられている．第 1 部は主要な論文であには，間隙の量や性質，間隙中の水や空気の量が生育にり，第 2，第 3 部がこれを補足している．したがって，本

対するストレスとして働く．つまり，土壌の三相分布と論文を読み進めるためには，これらが参考になる．

1972），第 3 部「III. 異なる酸素分圧条件下における通気

水分状態（マトリックポテンシャル）の影響が強く示唆される．一方で，生育する根は，土壌の硬さによる抵抗

2. 論文概要を受ける．土壌の硬さもまた土壌の三相分布により異なる．このように，土壌中を生育する根には，土壌の物理

2.1 実験試料および方法的な条件が関与している．

この研究では，乾燥密度と水分を制御した土壌カラム

ここで，紹介する B.W. Eavis は，園芸学が専門であを用いた作物生育実験が行われた．供試土壌には砂壌土

り，Ratliff や Taylor といった作物生育に対する土壌の物を使用し，カラムに乾燥密度を制御して充填した．充填

理性の影響について数多くの成果を残した著名な研究者

密度は，4 種類（うち 1 種類は水分利用の難易度 · 利用と共に研究を行っている．そして，彼らから学んだ知識

可能性と生育の関係のみに使用）であった．これら充填を基礎として，その時代の先端を行く新しい機器を利用した土壌カラムは，水分を 12 段階に調整（うち 6 段階はして，実験を中心とした一連の研究のひとつであり，根通気性と生育のみの関係で使用）した．供試作物は，エの生育に影響を及ぼす土壌の通気性, 水分ストレス, 力学

ンドウの幼苗を使い，20 ◦ C ± 2 ◦ C の温度の下で 48 時

的抵抗（mechanical impedance）について，それぞれの間生育させ，染色して根の長さ，直径，生体質量，乾燥要因を個別に評価することを試みた秀逸な論文である．

質量を測定した．実験は，根の生育に対して土壌水分が本論文「I. 砂質壌土における乾燥密度と水分状態によ

高く通気性が影響を与える範囲と水分利用の難易度 · 利

り影響される力学的抵抗，通気，水分利用の難易度 · 利用可能性」（Eavis, 1972a）は第 1 部であり，第 2 部「II.
珪砂の粒径分布，含水率の影響を受ける力学的抵抗，通1 Faculty of Agriculture and Marine Science, Kochi University, 2-5-1
Akebono-cho, Kochi-shi, Kochi 780-8520, Japan. Corresponding author:
佐藤泰一郎, 高知大学 農林海洋科学部 農林資源環境科学科.
2016 年 5 月 9 日受稿 2016 年 9 月 13 日受理

用可能性が把握できる −10 cm H2 O から −105 cm H2 O
（pF 1 から pF 5）の範囲でそれぞれ行った．
力学的抵抗と通気性の効果を把握するために，マト
リックポテンシャルが −10 cm H2 O から −210 cm H2 Oの土壌カラムの三相および水分特性が 3 種類の乾燥密度
別に Fig. 1 にあらわされている．乾燥密度が大きな試料

42

土壌の物理性第 134 号

(2016)

Fig. 1 3 種類の乾燥密度で充填し 6 段階のマトリック
ポテンシャルに調整した砂壌土の固相率，液相率，気相率．

Volumes of solid, water and gas present in sandy loam soil
maintained at six matric potentials and three bulk densities.

Fig. 3 3 種類の乾燥密度と 6 段階のマトリック
ポテンシャルにおけるペネトロメータ抵抗への影響，有意水準
5 %．

Effect of three bulk densities and six matric potentials
on penetrometer resistance.L.S.D. 5 % shown.

トロメータによる抵抗は，充填した試料の乾燥密度が大きいほど，また土壌が乾燥してマトリックポテンシャルが低下するほど大きくなる．そして，異なる乾燥密度，
酸素濃度における根の生育長さ，根の直径に対するマト
リックポテンシャルとペネトロメータ抵抗の関係を Fig.

4 a) ∼ d) にあらわしている．図中に数字として示される
酸素濃度は第 3 部からの引用である．この図は，この論
Fig. 2 根状探針と天秤を利用したペネトロメータ抵抗

文の前半部分を端的に示している．それは，根の伸長と測定装置．

直径の相補的な関係をあらわしていることにある．つまApparatus used to determine penetrometer resistance using
a root-shaped probe and a balance for force measurement.

り，ペネトロメータ抵抗が小さくマトリックポテンシャ
ルが高いときには，酸素濃度が低く通気性が低いためでは，固相率が増加して気相率が減少するが，同じマト（湿害），根が伸長せず根径が太くなる．ペネトロメータ
抵抗が徐々に増加しマトリックポテンシャルが低下してリックポテンシャルに対する体積含水率は高くなる．まいくと，酸素濃度が上昇して通気性が確保され，根が伸た，このときの土壌抵抗が根を模した探針（root shaped

長し根径が細くなる．いずれの乾燥密度でも酸素濃度がprobe）を土壌カラムに貫入させたときの反力（Force
opposed to penetrometer ; gwt.）として測定された（Fig.
2）．根を模した探針は，直径 1 mm で先端が丸められて21 %（大気とほぼ同等）に達したときに，根の伸長が最いる．この探針とバイスを使って土壌面に対して垂直にに，根の生育に対して通気性が制限する領域と力学的抵

1 mm min−1 の速度で 1 mm 貫入させ，平衡した天秤の抗により制限される領域について言及した．

値を貫入抵抗（penetrometer resistance）であらわした．

そこで，Eavis は通気欠乏指数（aeration deficiency index）を次のように定義した．

ペネトロメータによる抵抗は，充填した試料の乾燥密度とマトリックポテンシャルの影響を受ける．

大（根径が最小）となるが，ペネトロメータ抵抗の増加
により根の伸長が阻害されることを指摘した．このよう通気欠乏指数 =（1− 力学的抵抗と通気効果の影響 /2.2 結果および考察

力学的抵抗のみが作用する影響）

2.2.1 力学的抵抗と通気性の効果

×100 %

土壌カラムの力学的抵抗が，Fig. 3 に示されている．
ここでは，マトリックポテンシャルが −210 cm H2 O ま
でのペネトロメータ反力を抵抗として示している．ペネ=（1 − 実際の根の伸長速度 / 通気性の効果がない力学的抵抗下で期待される根の伸長速度）×100 %講座：B.W. EAVIS 著「土壌の物理的条件が幼植物根の生育に与える影響」

43

Fig. 4 a）3 種類の乾燥密度での 6 段階のマトリックポテンシャルに保った砂壌土における根の伸長速度
b）根の伸長速度とペネトロメータ抵抗 c）3 種類の乾燥密度での 6 段階のマトリックポテンシャルに保った砂壌土における生育後の最終平均根径 d）根径とペネトロメータ抵抗，有意水準 5 %．
a) Root elongation rate in sandy loam soil held at six matric potentials and three bulk densities.
b) Root elongation rates and penetrometer resistance.
c) Final mean root diameters after growth in soil held at six matric potentials and three bulk densities.
d) Root diameters and penetrometer resistance. L.S.D. 5 % shown.

この通気欠乏指数については，第 3 部でさらに詳しく述べられ，通気欠乏指数 =（1 − 実際の根の伸長 / 大気と同じ酸素分圧での根の伸長）×100 %く，大気との連続性が重要であることを示している．この結果は，Greenwood（1968）が示唆する根の周辺の土壌における気液界面での水分拡散係数を使った通気性の重要性を支持するものであった．

としてあらわされている．通気欠乏指数は，0 % のと

さらに Eavis は，通気性を気相との関係だけでなく，きに十分な通気性が確保されていることをあらわし，間隙の数に着目している．本文では明確な記述はないも100 % に近づくほど通気性が悪くなることをあらわしてのの，根の先端土壌の間隙を，管径が異なる多数の毛細いる．

管の集合体と仮定し，管径と毛管上昇高の関係から，吸Table 1 の Eavis が行った実験条件では乾燥密度 1.1 g
cm−3 の場合にマトリックポテンシャルが −70 cm H2 Oになると通気性が阻害されない．乾燥密度 1.4，1.6 g
cm−3 ではマトリックポテンシャルが −100 cm H2 O に引圧（マトリックポテンシャル）を求め，各マトリック
ポテンシャルに寄与する間隙の数を求めた．このようにして， 理論的に排水に関与する間隙の数を求めたと考えられる．これは，マトリックポテンシャルが高い領域なると通気性が阻害されなくなる．このことから，乾燥では比較的大きな間隙が排水に寄与するため間隙数が少密度 1.1 g cm−3 の条件でマトリックポテンシャルが高なく，マトリックポテンシャルが低い領域では排水に関

くとも湿害に耐えることが示唆される．また，根の表面与する小さい間隙が多くなることから推測できる．そこ

での酸素濃度が 21 % になると，大気との連続性が確保

で，通気欠乏指数と間隙の関係を見てみると，乾燥密度

され，各乾燥密度で根の伸長が最も高くなる（Fig. 4 b）．
このときの気相率（本文中では Gas-filled pore space）は，が低い 1.1 g cm−3 では，間隙の数は少ないもの排水に関与する大きな間隙により，通気性が確保される．また，与えられた，乾燥密度，マトリックポテンシャルにより乾燥密度が高くなると数多くの小さい間隙が通気性の確異なる．つまり，湿害は気相率によって決まるのではな

保に関与している（Table 1）．

44

土壌の物理性第 134 号

(2016)

Table 1 乾燥密度とマトリックポテンシャルの変化に対する通気欠乏指数およびエンドウ根端近くの予測酸素濃度．

Aeration deficiency indices for sandy loam soils varying in bulk density and matricpotential, and predicted oxygen concentration at surface of growing pea root tips.

∗ Number of pores which would theoretically drain at the given matric potential on an area in the soil
equivalent to the area of the growing root tip. First column gives number of pores drained within eachmatric potential interval, and second column accumulated total (see text).
+ See third paper in this series.

生育する根の先端部に相当する土壌の領域に指定されたマトリックポテンシャルでの理論的排水間隙数．
最初の列は各マトリックポテンシャル間隔で排水した間隙数，2 番目の列にはその累計を割り当てる（本文参照）．
+ このシリーズの第 3 部参照

Fig. 5 力学抵抗を受けない条件下での根の伸長率，生体質量，乾燥質量，直径における土壌マトリックポテンシャルの影響．
Effect of soil matric potentials on root elongation rate, fresh weight, dry weight and diameterin the absence of any influence from mechanical impedance.

講座：B.W. EAVIS 著「土壌の物理的条件が幼植物根の生育に与える影響」

45

Fig. 6 異なるマトリックポテンシャルおよび乾燥密度の砂壌土でのエンドウ苗の根の伸長に対する力学的抵抗，通気性，水分ストレスの役割．

Summary of role of mechanical impedance, aeration and moisture stress on pea seedlingroot elongation in a sandy loam held at different matric potentials and bulk densities.

2.2.2 有効水分の効果（水分利用の難易度 · 利用可能性）

長が低下する．このように，Eavis は，根の伸長に対する影響として，通気性のみ，通気性と力学的抵抗，力学

ここでは，根の生育に対して土壌の水分ストレスと的抵抗のみ，水分ストレスのみ，そして，水分ストレス

通気性の影響を把握するために，力学的抵抗を除外しと力学的抵抗の示唆を，最適条件とともにあらわした．

た乾燥密度 1.0 g cm−3 に充填した試料をマトリックポ
テンシャルが −10 cm H2 O（pF 1）から −105 cm H2 O

3. 根を模したペネトロメータによる（pF 5）の間で 12 段階に水分調整して，エンドウの幼植

土壌の力学的抵抗の計測

物根を 48 時間生育させたときの根の直径と伸長，根の生体質量と乾燥質量の結果を Fig. 5 に示している．こTaylor and Ratliff（1969a）は，根を模した土壌への貫の図は，横軸を pF の値を平方根で示している．根の伸入硬度計（ピンペネトロメータ）を使用し，土壌硬度

長は，マトリックポテンシャルが −1.8 × 103 cm H2 Oと土壌水分が根の伸長速度に与える影響をワタとマメから −3.5 × 103 cm H2 O の範囲で良好となる．また，を用いて品種間差を考慮した精密な測定を行った．ま−3.5 × 103 cm H2 O より低下すると水分ストレスによった，金属探針の直径（Dexter and Tarnner, 1973）や先端て根が細くなり，生体質量，乾燥質量の増分が低下する．

角度（Bradford, 1980），および貫入速度（Voorhees et al.,

逆に，−0.2 × 103 cm H2 O より増加すると通気性の悪化

1975）についての議論が深められ，その有用性が明らかの影響が現れることを指摘している．

にされた．このようにピンペネトロメータが活用された

そして，この研究のまとめとして土壌の乾燥密度別ののは，1940 年代に実用化されたひずみゲージが徐々にマトリックポテンシャルと 48 時間のエンドウ根の伸長

浸透し，20 世紀後半にはロードセルとして計測範囲をの関係を Fig. 6 にあらわしている．Fig. 6 は，マトリッ

広げ，分解能を高めることで天秤や力学的な測定を行う

クポテンシャルの低下に伴い，徐々に通気性が確保され研究に広く利用されるようになったためと考えられる．

根の伸長量が増加することを示している．乾燥密度 1.4，

Eavis は，普及品である天秤を応用して貫入抵抗を測定

1.6 g cm−3 では力学的抵抗も増加するが根の伸長を低下した．ペネトロメータの直径を根に近づけると直径が，させるほど大きくない．そして，根の伸長が最大値（最1 mm 前後になる．Bengough and Mullins（1990）は，力適条件）になり，増加してきた力学的抵抗の影響により学的抵抗に関する総説でペネトロメータの直径，形状，

伸長量が低下しはじめる．その後，水分ストレスの影響

摩擦，貫入速度について，Russell（1977）の考え方を基

で根の伸長はが低下していく．力学的抵抗の影響がないにまとめ，実際の根の伸長を物理的に表現することの難

乾燥密度 1.0 g cm−3 は，水分ストレスの影響のみで，伸しさについて言及している．Eavis もペネトロメータ抵

土壌の物理性

46

第 134 号

(2016)

Storozy and Barley（1968）や Taylor and Ratliff（1969b）
により同様の方法で，根の伸長力を測定した試験がある．
また，Eavis et al.（1969）も，土壌を使わず錘を載荷した種子の伸びを水ポテンシャルと酸素濃度の関係で測定
し，伸長力に変換した研究がある．なぜ，Eavis は「?」を付け考察をしなかったのだろうか．これらの方法は，発揮される伸長力の最大値に注目した研究であったためだと推測する．
この発揮される最大の伸長力より，根の伸長が阻害され始める伸長力に着目した研究がある．Barley（1963）
は，Pressure cell（三軸試験機）を使用し，加圧による土壌の強度（有効応力）と 24，48 時間後のトウモロコシ根の生育（根長，質量）の関係を求めた．Goss（1977）も，調圧ができる根箱を用いてオオムギの生育を計測した．
両者とも加圧により，30 kPa までは急速に根の伸長量が低下し，成長がわずかになることを指摘している．しかFig. 7 山中式土壌硬度とピンペネトロメータ土壌硬度の関係．

Relationship of Yamanaka’s Soil hardness and PinPenetrometer hardness.

し，圧力は，根に対してのみ作用するのではなく，土壌の水ポテンシャルや間隙にも影響するので，根の伸長を阻害する要因として考えるのには課題がある．

抗と根の伸長時の抵抗を等価と考えていなかったと考え

土壌中を伸長する根が発揮する力を直接長期に渡り，計測することは困難である．これは，根の吸水による土られる．

壌水分の変化，反力として計測する部分の硬さや位置，

このような根を模したペネトロメータによる力学的抵植物としての反応の変化（直径，伸長方向）がある．そ抗（ピンペネトロメータ土壌硬度）と山中式土壌硬度のして，Pfeffer 以降の 1 本の根を対象とした伸長力の測比較を Fig. 7 に示す（佐藤ら, 1998）．この図からピン定では根端近くの乾燥に課題がある．そこで，植物のス

ペネトロメータと山中式硬度にはべき関数での相関が認

トレスに対する応答の遅れを利用して，乾燥や根の屈曲められる．山中式土壌硬度計は，柔らかい土壌では，円などの変形の影響が生じない短時間での計測が行われて錐型のコーンの接触面積を大きくしながら一定の強さのいる．

バネを圧縮させる．一方，ピンペネトロメータは，先端の形状が変わらないため圧力センサーの計測の限界値と5. Eavis の論文に先行する研究と分解能に影響される．したがって，ピンペネトロメータ

その後の研究動向

土壌硬度が低い 100 gf 以下では，山中式土壌硬度計の方が、貫入深が細かく計測可能であった．

この Eavis の論文が発表された時代の土壌物理性と根の生育についていくつかの研究を紹介する．Flocker

4. Eavis（1972）の課題

and Nielsen（1960）は，異なる乾燥密度での圃場試験で，土壌水分と気相がトマト生育に与える影響を評価した．

Eavis は，Fig. 6 で乾燥密度が 1.1 g cm−3 と 1.4 g cm−3

Taylor and Burnett（1964）は、土壌の圧縮と耕起によりの場合，根の伸長は土壌が乾燥すると力学的抵抗により土壌硬度が変化するときの根の生育について圃場試験に減少することを明らかにした．さらに，本研究の測定領より検討した．Malik（1976）が土壌水分の不足，土壌硬域を超えて乾燥が進みマトリックポテンシャルが低下す

度がワタの根の生育に与える影響について長期にわたる

ると，力学的抵抗の影響に加え水分ストレスも同時に影実験をした．室内では Taylor and Gardner（1963）によ響すると考え，その範囲を破線で示唆し「？」を付けた．

る根の伸長速度と土壌硬度との相関に関する研究が行わ

この曲線は，根の生育が力学的抵抗の影響の増加に伴いれた．Aubertin and Kardos（1965）は，粒径の異なるガ

低下し，さらに水分ストレスの影響が加わり，より低下

ラスビーズを用いて，間隙径を変化させ，根の伸長を測することを示唆したが，明確な考え方を示していない．

定した．Babalola and Lal（1977a, b）は，土壌にレキを

これは，根の伸長力と土壌水分の関係が得られていない

混入することにより，間隙分布が変化し水分特性が影響ためだと考えられる．

されることで，根の生育が抑制されることを，土壌への根の伸長力（root growth force, root growth pressure）

根の伸長深さ，根の質量で評価した．

については，Gill and Bolt （1955）が，1893 年に Pfeffer

このように，根の生育に影響する因子をそれぞれ個別が行った方法を真似て測定している．この方法は，土壌に評価する試みがなされる中で， Eavis は通気効果，水中を伸びてきた根がプルービングリングを押すときの重分ストレス，力学的抵抗を緻密な実験を行うことでひと力方向，水平方向の力を測定するものである．その後，

つの図に示した．また，第 2 部で土粒子の大きさを制御

講座：B.W. EAVIS 著「土壌の物理的条件が幼植物根の生育に与える影響」

47

Fig. 8 A から C に乾燥密度が増加し構造が悪化する土壌の水分と植物生育のための制限因子の一般的な関係．
Generalized relationships between soil water content and restricting factors for plant growthin soils for soils with increasing bulk density and decreasing structure in going from case A to C.

することで間隙の量を制御した環境での成果をもとに，制御した丁寧な計測により，通気性の影響，力学的抵抗

根の生育に対する通気性のかかわりについて言及し，間の影響，水分ストレスの影響を考慮した，根の生育に対隙の質（間隙径分布，連続性，間隙の状態）の重要性をする最適条件を示した．

示唆した．この考え方は，後に Letty（1985）が同じよう

しかし，未解明な部分があることも明示した．事象をに，土壌水分，酸素供給，土壌硬度を制限因子として土壌実験により明らかにしようとする場合には，計測技術，の非制限水分領域（Non-Limiting Water Range; NLWR）

装置の分解能，実験条件の制御などが十分ではないこととしてあらわしている（Fig. 8）．

がある．Eavis は，これらを考慮した上で，破線と「?」その後，根の伸長をモデル化して作用する因子を明確を用いたと考えられる．また，不完全さを明示することにするための根の水吸収シミュレーション（Hillel andで，たとえ本人が行わなくとも研究の継続が期待される．

Talpaz，1976）や根の近傍における土壌水分変化のシミュ

近年，測定技術の進歩により Eavis が活躍した時代に

レーション（佐藤ら, 1990）が行われた．また， Dexterはなかった土壌中の水分を非破壊で連続的に計測する技（1987）は，ペネトロメータ硬度と土壌水分ポテンシャ

術（たとえば TDR のような）が進歩し，これまで不十分

ルの実測値をもとに，根の力学的な伸長モデルを提案しであった領域での測定が可能になっている．プローブのた．このモデルは，Bennie（1991）により，これまでの間隔が狭く，細く，短い TDR の出現は，根の近傍の土壌

数多くの研究成果を使って，土壌硬度が根の伸長と根系

水分をより精密に知ることができるだろう．また，土壌発達をあらわすのに有効であることが証明された．

のマトリックポテンシャルだけではなく荷重ポテンシャ
ルや浸透ポテンシャルが影響する系で研究の充実が望ま

6. 終わりにかえてれる．
土壌物理学では土壌の三相分布を考えることから始ま

土壌中を生育する根は生育に伴い変化する．また，根る．その後，水分特性，透水係数，硬度を考え現象を理解の生育に伴い土壌水分が変化し，通気性，硬度も変化

しようとする．この水分特性，透水係数，硬度は，土壌する．したがって，土壌の物理性と根の生育を計測するの間隙の量のみならず間隙構造をあらわしていることに場合にはその取扱いが非常に難しい．このよう状況でつながるのではないだろうか．土壌の間隙構造に関する

Eavis は，土壌の乾燥密度とマトリックポテンシャルを研究は，毛管モデルから得られる当量直径，軟 X 線によ土壌の物理性

48

第 134 号

(2016)

る形態的特徴からのアプローチ（たとえば成岡, 1987），

on plant growth. Proc. 15th Easter School on root growth ed.

毛管状の粗間隙と緻密な土壌マトリクスに分けたモデル（原口, 2000）により，透水係数や間隙率との関係が評価

Whittington, W.J. (Butterworth Pnbl.): 202–223.
Gill, W.R. and Bolt, G.H. (1955): Pfeffer’s studies of the root

された．しかし，植物の根の生育に寄与する間隙径分布，

growth pressures exerted by plants. Agronomy Journal, 48:

連続性，間隙の状態をあらわす間隙構造についての考え方や定量化するための知見は，十分ではなく今後の研究の成果の集積が望まれる．

166–168.
Goss, M.J. (1977): Effects of mechanical impedance on root
growth in Barley (Hordeum vulgare L.). I. Effects on the elongation and branching of seminal root axes. Journal of Experi-

引用文献

mental Botany, 28(102): 96–111.
原口暢朗 (2000): 土壌間隙構造モデルに基づく土壌水分と間隙密度の不均一性に関する確率論的考察. 農土論集, 206: 1–12.

Aubertin, G.M. and Kardos, L.T. (1965): Root growth throughHillel, D. and Talpaz, H. (1976): Simulation of root growth and its

porous media under controlled conditions: I. Effect of poreeffect on the pattern of soil water uptake by nonuniform root

size and rigidity. Soil Sci. Soc. Amer. Proc., 29: 290–293.

system. Soil Science, 121(5): 307–312.

Babalola, O. and Lal, R. (1977a): Subsoil gravel horizon and

Letey J. (1985): Relationship between soil physical properties andmaize root growth. I. Gravel concentration and bulk density

crop production, pp. 277– 294. In: Stewart, B.A. (Ed.) Ad-

effects. Plant and Soil, 46: 337–346.

vances in Soil Science, Volume 1. Springer-Verlag Inc., New

Babalola, O. and Lal, R. (1977b): Subsoil gravel horizon andYork.

maize root growth. II. Effects of gravel size, inter-gravel tex-

Malik, R.S. and Turner, N.C. (1979): Influence of soil water

ture and natural gravel horizon. Plant and Soil, 46: 347–358.

deficits on root growth of cotton seedlings. Plant and Soil, 53:

Barley, K.P. (1963): Influence of soil strength on growth of roots.
Soil Science, 96: 175–180.
Bengough, A.G. and Mullins, C.E. (1990): Mecanical impedance
to root growth are view of experimental techniques and root
growth responses. J. Soil Sci., 41: 341–358.
Bennie, A.T.P. (1991): Growth and mechanical impedance, pp.

109–115.
成岡 市 (1987): 軟 X 線映像による土壌孔隙の立体計測法. 農業
土木学会誌, 55(9): 29–35.

Russell, R, Scott (1977): Plant root system: Their function andinteraction with the soil. McGraw-Hill, London, UK. (作物の根系と土壌, pp. 61–62. 田中典幸 訳 (1981), 農文協, 東京).

93–414. In: Aisel, Eshel, Y.A. and Kafkaf, U. (Ed.) Plant root,

佐藤泰一郎 · 長谷川周一 · 中野政詩 · 宮﨑 毅 (1990): 粘土質転the hidden half books in soils, plants, and the environment.

換畑心土亀裂面に発達した根の吸水による亀裂近傍での水Marcel Dekker, New York.

分分布. 土壌の物理性, 60: 24–27.

Bradford, J.M. (1980): The penetration resistance in a soil withwell-defined structural units. Soil. Sci. Soc. Am. J., 44: 601–
606．
Dexter, A.R. and Tanner, D.W. (1973): The force on spheres penetrating. Soil. J. Terramechanics, 9: 31–39.
Dexter, A.R. (1987): Mechanics of root growth. Plant and Soil,
98: 303–312.

佐藤泰一郎 (1998): ダイズ主根の生育に寄与する土壌の三相および硬度に関する研究. 高知大学農学部紀要, 66: 1–90.

Stolzy, L.H. and Barley, K.P. (1968): Mechanical resistanceencountered by roots entering compacted soil. Soil Science,
105(5): 297–301.
Taylor, H.M. and Burnett, E. (1964): Influence of soil strength on
the root-growth habits of plants. Soil Science, 98: 174–180.

Eavis, B.W., Ratliff, L.F. and Taylor, H.M. (1969): Use of a dead-Taylor, H.M. and Gardner, H.R. (1963): Penetration of cottonload technique to determine axial root growth pressure. Agron-seedling taproots as influenced by bulk density, moisture con-omy Journal, 61: 640–643.

tent and strength of soil. Soil Science, 96: 153–156.

Eavis, B.W. (1972a): Soil physical conditions affecting seedling

Taylor, H.M. and Ratliff, L.F. (1969a): Root elongation rates ofroot growth. I. Mechanical impedance, aeration and moisture

cotton and peanuts as a function of soil strength and soil water

availability as influenced by bulk density and moisture levels
in a sandy loam soil. Plant and Soil, 36: 613–622.

content. Soil Science, 108: 113–119.
Taylor, H.M. and Ratliff, L.F. (1969b): Root growth pressure of

Eavis, B.W. (1972b): Soil physical conditions affecting seedling

cotton, peas, and peanuts. Agronomy Journal, 61: 398–402.

root growth III. Comparisons between root growth in poorly

Voorhees, W.B., Farrell, D.A. and Larson, W.E. (1975): Soil

aerated soil and at different oxygen partial pressures. Plant andstrength and aeration effects on root elongation. Soil Sci. Soc.

Soil, 37: 151–158.

Amer. Proc., 39: 948–953.

Flocker, W.J. and Nielsen, D.R. (1960): Relationship between soil

Warnaars B.C. and Eavis, B.W. (1972): Soil physical conditions

moisture and air space associated with levels of bulk density

affecting seedling root growth. II. Mechanical impedance, aer-that influence growth of tomatoes, pp. 347–353. In: Trans. 7thation and moisture availability as influenced by grain-size dis-international congress of Soil Science, Madison, WIC , U.S.A.

tribution and moisture content in silica sands. Plant and Soil,

Greenwood, D.J. (1968): Effect of oxygen distribution in the soil

36: 623–634.

講座：B.W. EAVIS 著「土壌の物理的条件が幼植物根の生育に与える影響」

要旨

実験により，砂壌土の乾燥密度と水分を制御したカラムを用いて，エンドウ幼苗根の生育を制限する要因として，土壌の力学的抵抗，通気性，水分利用の難易度 · 利用可能性に区分して評価を試みた Eavis（1972）の秀逸な論文を紹介した．Eavis は，丁寧な計測と数多くの実験条件を与えることで，通気性の影響，力学的抵抗の影響，水分ストレスの影響を考慮した，根の生育に対する最適条件を示した．そして，Eavis が活躍した時代の前後の土壌の力学的抵抗や根の伸長力の計測法や Eavis の課題について述べた．また，力学的抵抗と根の伸長，伸長力の測定，土壌水分，間隙および通気性について，圃場試験，
室内試験，シミュレーションから根の生育と土壌の物理性関係について，その後の研究動向を含め紹介した．
キーワード：土壌の力学的抵抗，通気性，水分利用の難易度 · 利用可能性，根の生育

49

バイアル瓶脱気装置セット（アクリル製）
EN-1003★特 徴
小型容器（バイアル瓶等）を素早く容易に減圧状態にする事ができます。
15ml のバイアル瓶では、同時に約 35 本の減圧が可能です。
組立式ですので部品の交換が容易です。
★セット内容バイアル瓶脱気装置本体（真空計・バルブ付）
真空ポンプセット（ホース・オイル・オイルミストトラップ付）★製造・販売元（有）エンドウ理化〒001-0910
北海道札幌市北区新琴似 10 条 7 丁目 3 番 16 号
Tel：（011）763-1088
Fax：（011）763-1667
Mail：endo-rika@mb.infosnow.ne.jp※本仕様は予告なく変更する場合がございます

㈨ࠉᩱ

J. Jpn. Soc. Soil Phys.
土壌の物理性

Miscellaneous

No. 134, p.51 ∼ 59 (2016)

Improving the impact of soil science by reconsidering theinteractions of data, models, and decisions — An ongoing
discussion during the 2016 Darcy lecture tour
Ty P.A. FERRÉ 1

Abstract: How can we improve the acceptance and inclusion of science in public debate and decision making? In
this article, I argue that scientists have to do a better job of
understanding what drives people to make decisions. By
listening to stakeholders concerns, we can improve our science and its impact.
Key Words : data, models, decision making

1. Introduction
The following is a discussion born out of the 2016 Darcy
Lecture. This lecture series, sponsored by the National
Ground Water Association’s Research and Education Fund
(NGWREF), allows one hydrogeologist per year to travel
around the world to meet with the hydrogeologic community. The lecturer can choose any topic, or set of topics, topresent. Hosts can invite the lecturer, who then constructs
the final lecture schedule.
I was honored to have been asked to provide the 2016
Darcy Lecture. My research has touched on several areas: hydrogeophysics; vadose zone hydrology; and optimal monitoring network design. After some thought, I decided that I wanted to focus my lectures on a topic thatis relatively new to our research group: how we can improve the impact of science in water-related decision making. This brings together many elements of my research.
But, more importantly, I think that it is a topic that is well
suited to promote conversation and exchange among academic researchers, practicing hydrogeologists, and members of the public who need help making difficult waterrelated decisions. With this in mind, I laid out an ambitious schedule of over 120 talks, including leading research universities, education-focused universities and colleges, professional groups, stakeholder groups, and public
1 Department of Hydrology and Water Resources, University of Arizona,

Tucson, AZ 85721-0011, USA.
2016 年 9 月 26 日受稿

2016 年 11 月 18 日受理

schools. The goal of the lecture series was to propose somechanges that we, as scientists, can make in the way that weapproach our work and communicate our findings. Simultaneously, I hoped to provide non-scientists with a usefulbasis for communicating with scientists to ensure that science serves their needs. The combined goal is to ensurethat we do our part to ensure that science will be includedin public debate.
This is an updated version of a paper published in theproceedings of the recent meeting of the Japanese Association of Hydrologeologists. At the time of writing,I have completed 112 talks in North America, Western
Europe, South America, South Africa, Australian, New
Zealand, Israel and Japan (Nagasaki, Tokyo, Mie, and Kyoto). In this paper, I focus on bringing together the ideasthat have developed through these talks and discussions
that followed with special emphasis on topics related tosoil science. I hope that this article will encourage readers
to contact me to continue discussions on the topics presented. Those who are interested can find more detailed
information about my talk, my contact information, a listof previous questions, and related references on my blog:
https://darcylecture2016.wordpress.com/.

2. My background
I consider myself to be, at least in part, a soil physicist.
As a graduate student, I was drawn to soil physics becauseof the nonlinearities that lie at its heart. The dependenceof hydraulic conductivity on water content, and water content on water potential, lead to surprising, unexpected outcomes — even if you already have a solid background inhydrogeology as it applies to the saturated zone.
My specific research interest was in the area of nondestructive measurement of water content, specifically using time domain reflectometry (TDR). Through my PhD
research I learned that many indirect measurement meth-52

土壌の物理性ods, like TDR, include their own nonlinearities that canlead to surprising results. In particular, the spatial distribution of water in the volume surrounding a TDR probe
can have important impacts on what the probe measures.
As a result, a more complete and accurate interpretationof water content measurements with TDR should often include consideration of the sub-sample-volume water content distribution. But, how can we do this if we don’t have
any way to measure this distribution? The answer, is tomodel the processes of interest, use the model to propose
the water content distributions, use these to model what
TDR would measure given this proposed distribution, andthen use the TDR measurements to test the result. If the
TDR measurement does not agree with the predicted value,then the underlying soil physical model must be changed.
This was the genesis of an approach that has come to be
known as coupled hydrogeophysical analysis. The major
lesson that we took from these investigations is that, once
we couple many complex systems, we must consider thatchanges to any of these systems (soil hydraulic property
dependencies, unsaturated flow, TDR spatial sensitivity)
will affect the fit between the model and the data. Conversely, changes to these systems can compensate for one
another, meaning that a good fit between data and model
results does not prove that all of the components of ourmodel are correct.
As I continued in my research career, I expanded
my research to other geophysical methods (gravity, neutron probes, electrical resistivity, electromagnetic methods,
temperature profiling, and nuclear magnetic resonance)
and to processes beyond the root zone. But, the basic
concept of coupled measurement/model analysis has been
consistent. More recently, I have started thinking about
how our analyses, as soil scientists, hydrologists, or scientists in general, are used by decision makers. I have become especially interested in examining why science is,
too often, ignored in public discussions and decision making processes. My conclusion is that we, as scientists, must
do a better job of considering another type of coupled analysis — how decision making and scientific investigations
influence one another. The purpose of my Darcy Lecture
has been to discuss how science can do a better job of providing the kinds of analyses that decision makers can andwill use, while still maintaining the objectivity that is thefoundation of science.

3. Science and decision making
Humans are decision-making machines. We make thousands of decisions, large and small, every day. But, we
often fail to consider how we make decisions, leaving us
open to common failures in decision making. Recent re-

第 134 号

(2016)

search has led to greatly improved insights into the processes of decision making. In the popular literature, therange of these findings are well described in two books:
Incognito, The Secret Lives of the Brain (Eagleman, 2012)
and Thinking Fast and Slow (Kahneman, 2011). These authors point to the different impacts of detailed versus structural uncertainty in decision making. Specifically, Eagleman suggests that our brains have evolved to make decisions under considerable detailed uncertainty because oursenses are imperfect sensors of the world around us. Kahneman suggests that we resort to shortcuts and unconscious
biases when confronted with more fundamental, structural
uncertainties. That is, when we don’t fully understand asystem, we make simplifications to systems that we canunderstand, and then we fall into habitual approaches tomaking decisions in ways that ‘feel’ justifiable.
It behooves us, as scientists, to recognize that the information and insights that we provide will be viewed in thecontext of flawed decision making processes. In particular, we must consider that structural uncertainty, which
we often face when representing natural systems, will betreated with some degree of illogical thinking. Further,that we all tend to hold to the stories that we have constructed to make sense of complex systems and we resist arguments to change our ways of thinking. Anotherpopular book, Nudge, Improving Decisions about Health,
Wealth, and Happiness (Thaler and Sunstein, 2009) is relevant to this point. This work has been applied widely inadvertising and is based on the following premise: people
are more likely to change their opinions (for example, tobe informed by scientific results) when you make it easy
for them to do so. My Darcy Lecture has evolved into an
examination of ways that scientists can conduct their investigations in ways that are more likely to nudge decision
makers to more scientifically sound decisions while maintaining the objectivity and rigor that marks science as aunique way of seeing the world.
In working with students of all ages, from pre-school tograduate school, I have also come to believe that humans
are also scientists by nature. That is, we naturally employ
the scientific process of proposing a hypothesis, seeking
data to challenge the hypothesis, and revising the hypothesis based on observations. We seek underlying and generaltruths and find security in the knowledge of how the world
works.
Major difficulties arise when we must make decisions
for problems that are not addressed easily by science. In
general, these problems are marked by a high degree ofcomplexity in the underlying systems: psychological problems and the function of the human brain; economic problems and the function of groups of individuals; climatological problems and the interactions of many entangled資料：Improving the impact of soil science by reconsidering the interactions of data, models, and decisions

systems; and geologic problems that rely on processes that
occur at multiple temporal and spatial scales that are often difficult or impossible to observe. Despite how muchtime and effort humans have devoted to understanding soil,
the interactions of physics, chemistry, and biology in soil
make this one of the most complex systems that we canstudy. How can we apply simple, fundamental scientificunderstanding to a question as complex as the cyclingof nutrients in soil under different proposed management
schemes? How can we describe our scientific findings ina way that correctly identifies what we know and what we
do not, yet, know so that decision makers can rely on the
results and so that the public will understand the need forcontinued scientific study?

4. Pure and applied science
Conversations that I have had over this year have led me
to believe that there are two kinds of science and that we
too often confuse the two. I will use the term ‘pure’ science to refer to the search for general truths. I will callthe application of the findings of pure science to complex
systems as ‘applied science’. Generally, when we conduct
pure science, we are careful to control as many variables
and conditions as possible to allow us to isolate the effectsof the processes of interest to us. Some realms of science
are particularly able to do this, ranging from chemistry,
to physics, to astronomy. Others sciences do not allow
for controlled experiments on ethical grounds: economics;
psychology; environmental sciences. Most sciences simply involve too many coupled systems to admit highly controlled experiments — soil science and hydrology fall inthis category.
My claim that soil science is not a ‘pure’ science
is not intended to say that we cannot conduct controlled experiments, such as infiltration tests, or variable
irrigation/fertilization tests. But, we must always recognize that the interpretations that we use to interpret thesetests may not be appropriate if the conditions do not match
those for which the analyses were developed. The clearest
example is the effect of heterogeneity on the interpretationof infiltration tests. Most of the analyses that we use to interpret the test results are based on an assumption of homogeneity and then return one ‘average’ property value. But,
we know that if we were to relocate the test, often even by ameter or less, we may get very different results. Given thisuncertainty, how can we build scientific models? As I see
it, there are three approaches: detailed modeling with distributed measurement; upscaling with large-scale measurements; and correlative modeling using all measurements
available.
It is natural to assume that the problem of heterogene-53

ity is reduced if we can measure at a scale that is smaller
than the spatial scale of the heterogeneity. This suggeststhat if we could collect many measurements, we could develop small scale, pure-science-based models for each location and link them together to simulate a larger system.
In some cases this is true, and the development of smaller,
lower power, more easily networked sensors is supporting
this approach. But, in other cases, the required scale ofmeasurement to support a pure-science representation is
simply impractically small. Consider, for example, discussion related to the appropriate scale at which to consider
reactions in porous media, or the transport of nanoparticles
through soil, or the function of microbial communities insoils and on plant roots.
If we conclude that it is impossible to measure at a scaleat which conditions are sufficiently homogeneous to apply
pure-science models, then we must consider some version
of upscaling. In general, all of these approaches can be
distilled into some version of the following. We will assume that the pure-science models that we have formulated
for homogeneous conditions apply for heterogeneous media if we can identify the appropriate averaging to provide‘effective’ parameter values. Of course, this cannot be expected to apply when considering processes that involve
many coupled systems (consider microbial growth that depends on solute flux that depends on water flow in a variably saturated medium averaged even on a 1 cm3 scale).
But, even for those systems that may allow for upscaling,
it is naı̈ve to believe that the manner in which our measurement methods and their associated interpretations average
properties or states is the correct average for the processof interest to us. Therefore, even our most strictly purescience-based models must be seen as some approximationof a real system.
Given the limitations of pure-science based models forreal systems, there is increasing interest in the development of correlative modeling. This includes approaches
such as statistical inference, neural network modeling, andmany approaches collectively referred to as big data or machine learning. At the risk of oversimplifying, these approaches abandon the development of pure-science models, assuming that all of the limitations stated above makethem impractical for real, complex systems. Rather, theseapproaches search for mathematical or statistical relationships between data and outcomes of interest. Generally,
many simple models are proposed and selected primarilyon the basis of their ability to predict past observations.
The danger inherent in these approaches is that they can
produce models that have no basis in truth — they can mistake correlation for causation. This can lead to incorrect
projections and can lead to incorrect conclusions about underlying scientific concepts.

54

土壌の物理性Based on the preceding discussion, it would be easy toconclude that science is doomed. If we cannot rely on anyof the three general approaches to building models of complex systems, then what can we do? How can we hope tomake a contribution to the important decisions that society
must make and that should be informed by science? What
I have learned over the course of this year is that there are
two important elements that we, as scientists, must remember: the power of storytelling; and the value of developing
multiple competing hypotheses.

5. Harnessing the power of storytelling
Every culture has developed a form of storytelling. Thisis a fundamental approach that humans use to collect disparate facts, put them into a consistent context, and weave
a coherent explanation of the world. While this is a useful,even vital, ability, it also has potential limitations. Specifically, most of us are highly resistant to changing our internal narrative once it is formed. We fall in love with thestory in our head and will require compelling evidence tochange it.
Consider a scientist who is presenting their results basedon their current best representation of a complex system. If
their results strongly suggest a change in the way that the
public should understand the system, and if this change inconceptualization requires a change in behavior that is difficult or costly, the public will look for reasons to discredit
the science. On the other hand, if a scientist first listens
to the concerns of a stakeholder group and then translates
their story into a scientific model of the system, they havean opportunity to demonstrate weaknesses of that model(if they exist) and to introduce more scientifically supportable concepts. This requires a change in the way that we
do science — it requires that we actually embrace one of
the basic tenets of science. That is, we must view all of
our work as an effort to challenge hypotheses. This canonly be done by developing multiple competing hypotheses. Unfortunately, as I stated above, this runs counter toour natural tendency to prefer one unchanging internal narrative.
Through discussions across many diverse groups, thetheme of the power of storytelling has emerged as a potentially strong model for explaining science. In particular, I
have come to believe that we can view many multi-party
water issues as multiple groups that believe different stories based on a common set of facts. There are times thata group’s concerns run counter to basic science. But, more
often, they are based on incomplete or inaccurate understanding of science. This is to be expected when systems
are complex, involving many interacting processes. In fact,
this is one reason that we, as scientists, build models — to

第 134 号

(2016)

integrate knowledge in ways that are difficult to integrate‘in our heads’.
Following on the concept of nudging, I think that it could
be very useful for us to view the model building process as
an attempt to construct as many scientifically plausible stories about a system as possible. In this way, we should
act like detectives — simultaneously using all available
information to propose many different possible suspects,
then building a story that would implicate each suspect,then finding the key pieces of evidence to assess the likely
guilt or innocence of each suspect. Our current approach
would not be acceptable in a police investigator — decideupon the best representation of a system that we can currently conceive (choose a suspect) and then examine how
we have to modify parameter values (massage the circumstantial evidence) to fit the model to the data (to prove their
guilt).
In an applied context, this proposed approach would require us to make every attempt to construct plausible models that could manifest stakeholders’ specific concerns.
Based on the discussion of the benefits and weaknesses of
our three general approaches to modeling, I would contend
that we should consider all modeling approaches: detailed
and spatially discrete; upscaled; and correlative. For mostapplied cases, the ultimate ‘truth’ of the models is not the
primary aim. Rather, we are interested in using models toeither: a) draw a consensus from multiple perspectives to
identify reliable courses of action; or b) identify importantdifferences in projections based on different viewpoints,
thereby prioritizing further scientific efforts.
The proposed modeling effort would thus require moreconsideration of multiple conceptualizations, perhaps requiring simpler models that are less rigorously calibrated
to data. The approach will require that we spend moretime in the creative elements of model building, and lesson model calibration. It may require that we have a morebalanced view of the value of pure-science and applied science models. It will also require that we develop tools, likethose that have been developed to assist with parameter
estimation and uncertainty analysis, to make model construction more efficient and more universal. Ultimately,
we need to view an ensemble of models like a population— the success of the species lies in the ability of the groupto adapt to new conditions, rather than in the ability of thecurrently most-fit animal to excel. As conditions change,usually gradually, there will be differential breeding success within the population. Equivalently, as we continuallygather new data, we should expect to see relatively smallchanges in the weight that we place on individual models in
our ensemble for decision support. But, at times we will be
faced with major ‘surprises’ (Bredehoeft, 2005). At thesetimes, we will be forced to rethink our model ensemble,

資料：Improving the impact of soil science by reconsidering the interactions of data, models, and decisions

possibly adding new processes or structures. This process
of model building should come to resemble the punctuatedequilibrium attributed to biological systems as explained in
popular literature (Gould, 1980).
The most direct benefit of this approach is that it provides testable representations that serve as proxies forstakeholders’ general concerns. The more general advantage is that in forming multiple competing models weare actually following the tenets of the scientific method:
generating hypotheses that can then be tested objectively,
through observation, against counter hypotheses.

6. The role of science in decision
supportThrough conversations with a wide audience, I havecome to another realization: in most cases, science doesn’t
answer questions, it only helps to answer questions. This
may seem like a distinction without a difference, but it has
important implications for the way that we choose to pursue applied scientific problems. Essentially, two things areimportant for us to remember. First, the scientific elementof a question is often only a part, sometimes a small part, ofthe discussion. Second, as physical scientists, we may beable to predict outcomes of actions on physical systems,
but we are not equipped to translate these outcomes intomeaning for stakeholders. The latter point requires that wework with social scientists and economists to develop relations between our predictions and stakeholder utilities.
This concept is shown schematically in Fig. 1. Here,a hydrologist may be able to predict drawdown beneatha stream (with uncertainty) due to pumping for a nearby
proposed mine (Fig. 1a). But, these predictions must betranslated to perceived value, or utility, to determine howeach group views each predicted outcome (Fig. 1b). Theseutility functions are at once critical to understand decision
making and extremely challenging to create. Entire fieldsof study are devoted to this process, which I cannot review here. Rather, I will point out that the key element ofthese curves for our purposes are that they define the relative importance of different possible predicted outcomesfor different interested parties.
My students I have been working on ways to bring together the curves presented in Fig. 1 to define a new approach to science for decision support. We refer to the approach as DIRECT — the Discrimination Inference to Reduce Expected Cost Technique. DI refers to an approach
to identify additional data that are most likely to reduce
prediction uncertainties in ways that are useful for decision
makers. RECT refers to different approaches to making decisions under uncertainty. DIRECT is based on combining
the curves presented in Fig. 1, recognizing that they share55

a common x-axis. This allows us to form utility probability
density functions, as shown in Fig. 2.
The curves shown in Fig. 2 can be used to support
three very different decision styles. Simple decision making only considers the most likely perceived value that agroup will have and is based on the maximum likelihood
value of each curve (the peak). As scientists, we are often
guilty (although unaware) of assuming that this describes
the decision making process — stakeholders will logicallyprocess scientific results, accepting uncertainty, but being
willing to make decisions on the current best representation of scientific understanding. There is increasing realization that decisions are more robust if they consider
lower probability outcomes, rather than focusing solely on
the most likely prediction. (Again, Eagleman suggests that
we have evolved to integrate such ‘what if’ strategies into
our decision making even at the level of brain function.)
This is the next level of abstraction of the decision making process — quantitative risk assessment based on theFig. 1 a) Multi-model prediction of a drawdown of interest
made by hydrogeologists; b) valuation of drawdown for two
stakeholders groups (a mine and a local community) made bysocial scientists.

56

土壌の物理性Fig. 2 a) The probability density function of utility for eachstakeholder group formed by combining the two curves inFig. 1. The dashed ellipses identify relatively low probability,
but high risk outcomes that often drive risk-averse decisions.

likelihood-weighted (or expected) utility. This is also afully logical approach and it is based on a strong assumption that the uncertainties that we have defined represent
the actual uncertainties that are most relevant for decision
makers. But, much of Kahneman’s work focuses on theidea that humans rarely make logical decisions when facedwith structural uncertainty. This leads to the third decisionstyle, which can be described as threshold decisions or risk
averse decision making. Regardless of our desires to represent decision making as scientifically informed and logical,
this may be the most common approach in practice. One
key element of risk averse decision making is that, whether
consciously or not, decisions are often driven by relatively
low probability outcomes that carry very high risks (lowutilities) if they occur. These outcomes are highlighted bydashed ovals in Fig. 2. With this in mind, I would contend
that science can have greater impact on decision making
if it is addressed at testing these outcomes objectively andopenly. That is, we will be more effective if we take anudge approach to decision support by trying to develop
models that predict outcomes of concern to decision makers and then make efforts to test these associated models
against alternative explanations that lead to different outcomes.

7. DIRECT as an approach to
implementing nudging
At base, DIRECT attempts to reverse our usual approachto scientific analysis. As natural scientists, we tend to startwith efforts to understand a system in the most generalterms. Then we condense our understanding into a model
representation of the system. Finally, we use our models
to make predictions that can form the basis of decision
making. We are proposing that efficient use of scienceshould start with consideration of the decision being sup-第 134 号

(2016)

ported, including the outcomes of concern that are driving
the decision making process. Models should then be constructed to describe as wide a range of plausible descriptions of the system as possible, with special efforts taken
to identify models that could predict outcomes of concern
to each stakeholder group. As discussed above, these models should encompass different approaches to modeling(distributed and discrete, upscaled, and correlative). They
should also consider all of the simplifying assumptions that
we make in developing each of these models. In particular,
we should examine those assumptions that are hardest to
defend and that, in our professional judgement, have thegreatest likelihood to affect predictions of interest. Thesemodels, which can be viewed as competing hypotheses,
can be used to identify discriminatory data — data that are
best able to test one subset of models against other competing descriptions of the system (models). In practice,
DIRECT achieves this as follows:
1. A diverse ensemble of models is proposed. Thesemodels must be plausible based on current scientific knowledge and provide an acceptably good fit
to existing data. But, only limited efforts are madeto fit the models to the data through extensive calibration.
2. The models are used to make predictions of interest.
The result (as in Fig. 1a) provides a measure of thelikelihood of predictions of concern. Then, the ensemble is divided into contrasting groups, generally
based on whether they make predictions of concern
to a given stakeholder group (see Fig. 1b). Models
that produce very low utility outcomes with sufficiently high probability (the predictions within thedashed ellipses on Fig. 2) are identified as modelsof concern.
3. A future measurement is proposed. The expected
measured value is predicted using all of the models. A discriminatory index (Kikuchi et al., 2015)
is defined based on how different the observation ispredicted to be between models of concern and allother models in the ensemble. This is repeated formany possible measurements to identify measurements that are most likely to improve our understanding of the likelihoods of outcomes of concern
by testing their associated models.
4. Combinations of these promising observations are
examined to define measurement sets that minimize
redundant information.
5. The data are collected and the likelihoods of allmodels in the ensemble are revised. The likelihoodof the outcomes of concern are updated and the decision maker determines if further investigations arenecessary.

資料：Improving the impact of soil science by reconsidering the interactions of data, models, and decisions

8. A soils-related example
The case study that I highlighted in my Darcy talk waspractical and related to contaminant hydrogeology — how
can we best advise a client who may have to design, build,and operate a groundwater treatment facility? But, theideas put forward in DIRECT are equally applicable toa range of practical and more purely scientific questions.
Here, I will discuss briefly a practical and a scientific example that relate more directly to soil science.
As an illustrative example, we can consider groundwater protection related to the flushing of N through the rootzone of an agricultural field. To understand and manage theproblem, we need to develop a model. We may propose an
upper boundary condition — periodic drip irrigation with
infrequent high intensity rainfall, a crop based model ofET, and diurnally fluctuating evaporation. Then we propose soil hydraulic properties — single porosity, two layers (each homogeneous and isotropic), no preferential flow,
the Kosugi hydraulic function. Then chemical properties— no degradation or transformation, linear reversible sorption, no internal sources or sinks. Finally, we propose root
conditions – root water uptake can be distributed functionally by depth, no root growth, and roots do not affect soil
hydraulic or chemical properties.
Any one of these many assumptions that underlie ourmodel could be the subject of one or more PhD dissertations. That is, we cannot make a clear and confident decision regarding whether the assumptions that we made arecorrect for the system under study. Our usual approach,driven by the need to make progress in a timely fashion, is
to make a set of assumptions (build a model) and move forward (calibrate the model to our data). We will generally
only change one or more of our assumptions if we cannot
make our model fit our data ‘acceptably well’ using ‘reasonable’ parameter values. That is, unless we are forced
to do so by clear and compelling data, we will not revisit
our initial assumptions. Unfortunately, this is not really ascientific approach. Essentially, we are working very hard
to confirm our hypothesis (encoded as a model). As scientists, of course, our job is to try to test our hypotheses —the opposite of our usual practice. The discussions that I
have had as part of my Darcy Lecture focus on how we canestablish an approach to modeling that takes advantage ofcontinually testing our assumptions while still allowing foruse in solving practical problems.
The key step to our proposed approach is to force ourselves to formulate multiple competing hypotheses (models). To do this, we need to identify those assumptions that
we cannot defend solidly and that, if we were to change
them, may still lead to plausible models given the data that57

we have. This list of assumptions can guide us to develop afamily, or tree, of related models that cover our fundamental, structural uncertainty. In practical cases, and when weare working as part of a multi-disciplinary team that must
coordinate our investigations, we need to prioritize consideration of those assumptions that, if changed, may lead tooutcomes of concern. That is, in practical cases, we should
focus on building models that, if they are true, would have
major impacts on decision making. If we believe that wehave conditions that are best suited to one of the three general approaches to modeling described above, we can focus
on building multiple models of that type. But, more generally, we should be open to considering multiple modelingapproaches as well.
For scientific studies, we need to focus on the models
that make predictions that would have larger or more important impacts on other scientific studies. (For example,
fish biologists may be interested in stream temperature at
specific locations and times. To feed into their work, wewould want to focus on multiple models that may predict
different groundwater fluxes through time, even if this focus reduces our ability to answer other questions about thehydrologic system.) In this way, ‘pure’ and ‘applied’ problems can be seen as highly comparable. The only real difference is the basis used for determining the outcomes ofgreatest interest.
Once we have formed a diverse model ensemble, we cansubdivide our models into two or more groups. This canbe based on a prediction or predictions of interest. For our
example, this may be some threshold or regulatory limit
concentration of N reaching the water table. Or, for purely
scientific studies, subdivision can be based on underlying
hypotheses. For example, we may want to know if it is possible to infer whether sorption is reversible given all otheruncertainties that we have about our system. As describedby Kikuchi et al. (2015), discriminatory data are those thatare predicted to be most distinctly different based on theimposed division of the models. That is, we can formulate
many models, differing in their treatment of sorption andin many other aspects, and predict what we expect to measure at any proposed measurement location and time. If thepredicted values that we would observe are for the models
in different model divisions, then the observation is informative and should be collected. Measurements that do notcluster in accordance with the model subdivisions are not
likely to test one subset of models against the other set or
sets: those data are non-discriminatory and should not beprioritized. For the example problem described, a practical investigation may be most interested in the seasonalaverage N loading to an aquifer. A scientific investigation
may be interested in the role of macropores in delivering
N to the aquifer. It is likely that different measurements

58

土壌の物理性(type, locations, spatial and temporal resolutions) will be
optimal for these different objectives.

第 134 号

(2016)

Our proposed approach has practical benefits for both
applied and purely scientific studies. In both cases, thenumber of measurements that we can collect is limited.
Some experiments cannot allow for the disruption of taking many samples, others are too remote to allow for extensive sampling, still others are budget- or time-limited.
We propose that it is our responsibility to propose multiple competing hypotheses that are plausible given existing
data. This encourages us to think more critically about ourmodels, allows us to define data that are likely to test ourmodels once collected, and avoids the collection of nondiscriminatory data. In the end, we predict that this will
cost less than our current approach and will lead to betterand more useful science.

the most difficult challenge in implementing DIRECT is
to fight our natural human preference for holding a single,
unambiguous internal narrative. The ability to formulatecompeting hypotheses has been praised highly in science— but, we still seem to prefer studies that end with a single, unambiguous conclusion. Of course, the greatest challenges lie beyond the realm of science. We are, at best,advisors to decision makers. We can do a better job ofidentifying scientific advances that are most likely to havea positive impact on decision making. We can also commit
to focusing our science in ways that provide useful descriptions of scientific uncertainty. But, ultimately, the impactof science will depend on the willingness of decision makers to act on the best information that science can provide.
In this area, scientists must act as all other citizens to encourage responsible action.

9. Challenges to implementing DIRECT

10. Conclusion to date

To date, the underlying ideas of DIRECT seem to resonate with both pure and applied scientist, regulators, andmembers of the general public. But, there are several questions that arise consistently. In general, concerns are focused on the practicalities of developing diverse model ensembles. I think that these concerns are based on the factthat DIRECT requires us to think differently about the purpose and process of model development. We are accustomed to viewing a model as the current best descriptionof a system. Our model building culture has developed tomake firm decisions about model structure, often despite
considerable uncertainty. Then, we take great pains to adjust model parameters to fit our model to existing data. It
can be argued that this is a clear example of confirmation
bias — we have a hypothesis (our model, a suspect) and
we actively seek to make it agree with our data (calibration, framing). This runs counter to the idea that scientists
should act as the most ardent critics of their own ideas byseeking the data that are most able to disprove them. We
contend that it is more scientifically valid, in addition to
being more useful, to intentionally develop an ensemble ofdivergent plausible models. Thus, as suggested in Team of
Rivals: The Political Genius of Abraham Lincoln (Goodwin, 2012), as Lincoln did when forming his cabinet, we
would form a set of rival models that provide greater confidence in their areas of agreement and important insights
in their areas of disagreement. Affecting this change in
our approach to modeling will require changes in our viewof the purpose of models. It will also require significant
changes in our approach to model building. In particular,
it will require that we develop tools that mimic currently
available automated parameter estimation algorithms thatare aimed at exploration of model structure. For scientists,

I have greatly enjoyed the hundreds of conversations that
I have gotten to have with hydrologists and decision makers during my 2016 Darcy Lecture series. I think that theDarcy Lecture is a rare opportunity to have a conversation around the world and throughout a discipline. What’smore, I think that these opportunities are increasingly important as science is called upon to help inform ever moresocietally important questions. It is not a task for everyone— there are costs to family and career for taking a year
out of your life. But, if you are interested in expanding
your thinking, promoting broader conversation, and simply seeing the world, there is no better experience that theDarcy Lecture or its cousins in other fields. This opportunity would not have been possible for me without the generous support of the many hosts who have made my visits
possible. Most of all, my year has been possible due to theselfless support of my wife (Leslie) and my children (Benand Luke) and the very generous contributions of time andgood will by my fellow faculty members in the Departmentof Hydrology and Atmospheric Sciences at the Universityof Arizona.

11. Audience questions — JapanI have maintained a blog throughout my tour. This
provides access to supporting material, photos of generalinterest, and a record of all of the questions that I was
asked (and my answers) throughout the year. I learned agreat deal from these questions and discussions that followed from them. I would encourage you to visit thesite (https://darcylecture2016.wordpress.com/ — the page
‘Topics for Discussion’ includes the questions) for more
information. But, to give a flavor of the types of questions

資料：Improving the impact of soil science by reconsidering the interactions of data, models, and decisions

59

that I was asked, I am including the questions that I was
asked during my three stops in Japan. My answers can befound in this article and on the blog!

10/24/16 — Satoshi Izumoto — Tokyo University, Japan

10/28/16 — audience member — Kyoto, Japan

10/24/16 — Toshiko Komatsu — Saitama University,
Japan— How do we form a model ensemble in a way that avoids
bias?
10/28/16 — Masaru Mizoguchi — Tokyo University,Japan— Following on your element of storytelling — I havespent a lot of time working on the problems related to
Fukushima these five years. In this case, there are manyfacts and many people telling different stories. The problem is — even if we make a good, scientifically informed
decision, many non-scientific people don’t believe the scientific basis of the decision. Maybe this is most serious problem in science and technology caused by the
Fukushima Daiichi nuclear disaster in Japan. So, I thinkthat it is also important that we find better ways to communicate our science to the public to support decisions thathave been made using science.

— When can you use statistical models and when do you
need a physical model?

— It is not clear to me how your results for the contamination example relate to a specific decision that the client
had to make. Can you clarify?
10/21/16 — Mitsuyoshi Ikeda — Nagasaki, Japan —Japanese Association of Hydrogeologists— I appreciate your use of poetry in a scientific talk. I will
return this with a question inspired by Shakespeare. I haveover 30 years of experience in geologic modeling. I havefound that the relationship between cost and improved understanding is not linear — there are times of very steep
learning for relatively little cost and other times of little
learning at high cost. So, how can we find the informative conditions? To measure or not to measure, that is thequestion!

References
10/28/16 — Audience Member — Kyoto, Japan— How did you choose the locations for the nine observations in your example?
10/26/16 — Ken Kawamoto — Saitama University, Japan— Sometimes it can be unclear who the actual decision
maker is. What do we do in these cases?

Bredehoeft, J. (2005): The Conceptualization Model Problem —Surprise. Hydrogeology Journal, 13: 37–46.
Eagleman, D. (2012): Incognito: The Secret Lives of the Brain.
First Vintage Books edition. Vintage Books, New York.
Goodwin, D.K. (2012): Team of Rivals: The Political Genius of
Abraham Lincoln. Simon & Schuster, New York.
Gould, S.J. (1980): The Panda’s Thumb: More Reflections in
Natural History. Norton, New York.

10/26/16 — Yosuke Matsuda — Mie University, Japan

Kahneman, D. (2011): Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus— How does your approach relate to global climate change
discussions?

Kikuchi, C.P., Ferré, T.P.A. and Vrugt, J.A. (2015): On the opti-

and Giroux, New York.
mal design of experiments for conceptual and predictive dis-

10/24/16 — audience member — Tokyo, Japan— How do you make a decision if you have multiple models that make different predictions? In particular, what doyou do if you have multiple different groups who are involved in the decision making process?

crimination of hydrologic system models, Water Resour. Res.,
51: 4454–4481, DOI:10.1002/2014WR016795.
Thaler, R.H. and Sunstein, C.R. (2009): Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness. Penguin Books,
New York.

true TDR, TDT 土壌水分センサー

True TDR（時間領域反射法）方式

記録装置

TDT（時間領域透過法）方式

Data Snap

CACC-TDR-315L

CACC-AGR-D01

CACC-SEN-SDI

定価：44,000 円（税抜）

定価：58,000 円（税抜）

定価：34,000 円（税抜）※仕様別途お問合せください

CACC-TDR-315L、CACC-SEN-SDI 仕様
要素

導電率

温度

0～100%

0～5.0 dS/m

TDR:-４0℃～+６
0℃
TDT:1℃～+50℃

精度

±2%

TDR：
0.1dS/m(0.1mS/cm)±2.5%
TDT：±0.2 dS/m

TDR:±0.2(-20-50℃)
TDT:±1℃(1-50℃)±1% FS

分解能

0.1%

-

-

-

±1%
TDR:±2%
EC 安定性 0-5ds/m
TDT：±1%
導電率= S/cm = 1/(Ω・cm)
1 [S/m] = 10 [dS/m] = 10 [mS/cm] = 10,000[uS/cm]

-

測定範囲

体積含水率

誘電率

温度安定性 1-50℃-

True TDR, TDT センサーは共に反射(TDR)および透過(TDT)信号波形を取得することができます。波形が出力できるので粘土
質土壌、穀物の水分量測定など、多様な物質の水分量測定可能性があります。
【TDT 取得波形の例】 キャンベル社製ロガーCR800 を使用

SDI12 Data 記録装置

Data Snap

CACC-AGR-D01 仕様

型式：CACC-AGR-D01
外部電源：DC6～12V(ジャック):最大
DC15V225mA±10%

データ保存容量：59,392Data

使用環境：温度:-20℃～+60℃, 0～90%
寸法：105L×53W×25(mm
付属品：SDI 2 個接続可能なターミナル/USB ケーブル/AC アダプター/12V バ

センサーの数インターバル

保存期間

1

15 分

20 ヶ月

5

20 分

5.5 ヶ月

10

30 分

4 ヶ月

ッテリーパック/"SnapView" ソフトウェア

クリマテック株式会社
東京都豊島区池袋 4-2-11 ＣＴビル 6F
TEL 03-3988-6616 FAX 03-3988-6613
URL.http://www.weather.co.jp/

J. Jpn. Soc. Soil Phys.
土壌の物理性No. 134, p.61∼ 62 (2016)

これまでの歩み，わが恩師たち
山下祐司 1

私が思春期を過ごした 1990 年代，インターネットは卒業研究では土による濁水のろ過，まさしく水処理工

まだ普及しておらず，子どものもっぱらの情報源はテレ

学と土壌科学のいいとこ取りをしたようなテーマをいた

ビ番組でした．その中で今でも印象に残っているのは，だきました．土壌カラムに白濁したコロイド分散液を流燃え盛る熱帯雨林や湾岸戦争の爆撃で漏洩した原油によし入れ，下端から透明な水が流れ出てきたときの感動はる海洋汚染など，世界の自然環境が破壊されていると警鮮烈でした．土は水を浄化する，土と水とは切っても切告する映像です．テレビが地球環境問題時代の到来を告れない関係にあるとの実感が私の中に植え付けられた瞬げていました．「戦争や災害で人が苦しんでいることよ間でした．

り，環境破壊にお前は憤慨していた」とは両親の弁．本

修士課程に進んで汚濁粒子のろ過のメカニズムについ誌第 120 号「日本の土壌物理研究の歴史を振り返る（長て少しずつ理解を深めました．コロイド粒子のブラウン

谷川周一, 2012）」によれば，「農業と環境の問題が大き運動と凝集分散現象，界面動電現象などコロイド界面化

くなってきたのを受けて 1999 年に会則が農業技術及び学に関することがらや，水処理工学の分野で培われてき環境科学の発展に貢献すると変更された」とあります．

た充填層によるコロイドろ過の理論などを学び，火山灰

時代の要請とはよく言ったものです．多くの学生が環境

土壌中におけるコロイド粒子のろ過過程を考察しました

問題に関心を持って大学へ入学した時代であり，私もそ（山下 · 足立，2006）．研究のかたわら，加藤英孝さん，江のうちの一人でした．どの学部がよいか決めあぐねてい口定夫さん，中野恵子さん，そして本誌第 132 号土粒子

た私は，生物 · 化学 · 工学 · 経済コースを入学後に選択で『北陸採水顛末記』の鈴木克拓さんが在籍していた農業環

きることを謳い文句にしていた筑波大学生物資源学類に境技術研究所（現農研機構農業環境変動研究センター）

入学しました．ちょうど 1999 年のことです．

の研究室にアルバイトとして通いました．今にして思え

テレビから刷り込まれた熱帯雨林の悲惨な映像と宮﨑ば，皆が土壌物理学会員なのでした．当時は鈴木さんが駿の名画『風の谷のナウシカ』の影響もあり，入学後しば転換畑でのコロイド担体輸送の研究プロジェクトを始め

らくは森林保護に関わりたいと考えていました．ところられた時期で，北陸に移られる前のいわゆるつくば時代

が森林生態学の講義にどうしても興味が持てず，当初ののお手伝いをしました．例の採水ボトルを冷蔵室から持夢は早々に諦めてしまいます．当事者意識もないまま，

ち出し，濁質成分の乾燥重量測定や溶液のイオンクロマ

マスメディアのイメージだけで膨らませた憧れだったか

ト測定などをしました．この時期，茨城大学農学部で開らでしょう．その代わり，足立泰久先生が開講していた

かれていた故岩田進午先生の熱力学ゼミにも通い，『エ水質工学に興味を持ちます．わが国の公害問題の歴史やントロピー（小出昭一郎, 1979）』を１ページ１ページ

水質の基礎を学習し，『水の環境戦略（中西準子, 1994）』

丁寧に読むこともしていました．学生二人に先生一人，を課題図書として読みました．私がやりたかったことは

なんと贅沢なゼミであったかと今にして思います．修士

水処理工学と呼ばれる分野だったのかと気付かされます．一方，東照雄先生が開講していた土壌資源科学で，2 年生の春には，ドイツで開かれた国際会議 Interfaces
Against Pollution 2004 に参加します．初めて訪れたヨー鉱物と腐植物質の結合により土壌が土壌たり得ているこ

ロッパでのカルチャーショック，会議で次々と交わされと，土壌は貴重な資源であるとともに，その緩衝能が自る議論，こんな世界があるのだという衝撃が契機となり，然環境の維持に欠かせないことを学びました．水処理工

当初就職を考えていた私は，あっさりと翻意して博士課

学と土壌科学に惹かれた私は，土の浄化機能に目を向け程に進学するのでした．

るようになります．いずれの研究室も捨てがたいと思い

博士課程進学と同時に，日本原子力研究所（現日本原ましたが，結局は足立研究室の門を叩いたのでした．

子力研究開発機構）の研究奨学生となりました．週日は

1 筑波大学

生命環境系
2016 年 11 月 5 日受稿 2016 年 11 月 7 日受理

原研，週末は筑波大と茨城県を南北に縦断する日々を過ごします．博士課程の学生に経済的な問題は付きものですが，私の場合には原研の奨学生として 2 年間，JSPS

62

土壌の物理性第 134 号

特別研究員として 1 年間過ごすことができ，ことなきを(2016)

いました（Yamashita et al., 2015）．

得ました．指導教員の配慮と幸運に恵まれていたのだと3 年前に現職へ異動してからは，土壌環境で腐植物質思います．博士課程では腐植物質の土中移動現象を研究が果たしている役割を明らかにすべく，粘土鉱物と腐植

し，腐植物質という多分散な有機高分子の集合体の移動

物質の複合体が示す土壌物理現象の研究を進めていま

特性について，条件を限ればコロイド粒子の移動としてす．従来の腐植物質研究では，その化学構造や鉱物表面解析しうることを見出しました（Yamashita et al., 2013）．

への吸着現象，土壌生成過程への寄与などが調べられて博士取得後は特別研究員 PD に切り替えて約 1 年間研きましたが，粘土 – 腐植複合体のマクロな力学特性には究室に留まりました．この時期，コロイドろ過理論で著スポットが当てられてこなかったように思います．一方

名な Yale 大学の Elimelech 教授にポスドクの受け入れをお願いする手紙を作成していました．しかしながら結局の土壌物理学分野でも，土壌の諸性質に対する有機物の影響はあまり考慮されてこなかったように思います．従は送信することなく断念してしまうのでした．今にして来の腐植物質研究と土壌物理学との境界領域にある未解

みれば，そのときの自分の背中を強く押してやりたいと決問題に焦点をあて，物理と化学の両面から粘土 – 腐植

思いますが，当時の自分には一歩踏み込む勇気がなかっ複合体の性質を明らかにできればと考えています．

たのでしょう．3 年後，別の機会を得て 3 か月だけ客員

さてこのように，これまでの歩みを振り返ってみます

研究員として滞在することができたのですが，博士取得と，多くの恩師たちに巡り会い，有り難いことに教え導

直後にポスドクとして 1 年間を過ごしていれば · · · と今いていただき，今日の自分に辿り着いているのだと改めでも後悔の念に駆られます．本稿をお読みの学生 · ポスて気付かされます．後進の育成が恩返しになると肝に銘

ドクの方には，ぜひとも機会を捉えて海外での研究生活

じ，学生の指導にあたらなければと思いを新たにします．

にトライしていただきたいと願います．
ポスドクも終わりの頃，東京大学原子力国際専攻から，コロイド界面化学を基礎とする放射性廃棄物処分お最後に，本稿の執筆機会をくださった本誌編集委員会
ならびに末筆までお付き合いくださった読者の皆さまに感謝を申し上げて結びと致します．

よび処分に関する社会学というテーマで特任助教の公募がありました．原研での経験と博士論文の内容に合致す

引用文献るので，これ幸いと応募し，幸運にも採用されました．
社会学は関係ないだろうと高をくくっていたのですが，
そうもいきませんでした．斉藤拓巳さんとともに，腐植
物質のサイズ評価や重金属との相互作用に関連した研究（Yamashita and Saito, 2015）をおこなう一方，原子力発
電所から排出される使用済み核燃料の最終処分施設の立地可能性と社会受容性という大変難しいテーマをいただ

山下祐司, 足立泰久 (2006): ガラスビーズ及び鹿沼土充填カラム
におけるコロイド粒子の捕捉に関する界面動電的測定に基づく考察. 農業土木学会論文集, 245: 47–53.
山下祐司, 田中 知 (2012): 放射性廃棄物処分事業における科学アカデミーの役割 — 日米アカデミーの比較から得られる示唆. 日本原子力学会和文論文誌, 11: 177–192.

3 年間の任期満了後，原研のポスドクとして再び茨城

Yamashita, Y., Tanaka, T. and Adachi, Y. (2013): Transport behavior and deposition kinetics of humic acid under acidic conditions in porous media. Colloids Surf., A, 417: 230–235.
Yamashita, Y. and Saito, T. (2015): Effects of weak organic acids
on the size distribution and size-dependent metal binding ofhumic substances as studied by flow field-flow fractionation.
J. Env. Chem. Eng., 3: 3024–3029.

の地に戻ってきました．ここでは主に，油水エマルショ

Yamashita, Y., Yanase, N., Nagano, T., Mitamura H. and Na-ンを用いた溶媒抽出によるレアメタル回収技術の開発

ganawa H. (2015): Decontamination and volume reduction

や，原発事故対応の研究としてポリイオンコンプレック

of cesium-contaminated soil by combining soil solidification

スと湿式分級を組み合わせた土壌洗浄法の研究をおこなwith interpolyelectrolyte complex and wet classification. J.

き，自然科学と社会科学の二足のわらじを履くこととな
りました．日本と米国での処分場に関する科学技術政策の事例比較研究をおこない，素人ながらなんとか論文投稿までこぎ着けたのでした（山下 · 田中，2012）．

Radioanal. Nucl. Chem., 305: 583–587.

会 務 報 告I. 2016（H28）年度 第 2 回評議員会
日2016 年 9 月 10 日 ∼ 9 月 16 日

III. 評議員選挙
投票期間：2016 年 9 月 15 日 ∼ 10 月 7 日
開票：2016 年 10 月 13 日：佐賀大学

採決期間

開票結果：下記の者が次期評議員として選出された．有2016 年 9 月 17 日 ∼ 9 月 23 日

効投票数 83 / 有権者（正会員）257

時：討議期間

開催形式：メール会議

北海

道：中辻敏郎，塚本康貴

出席委員：中辻敏朗，塚本康貴，安中武幸，千葉克

東

北：安中武幸，冠 秀昭

己，加藤英孝，原口暢朗，西村

関

東：江口定夫，北川 巌，小林政広，宮本輝

也寸志，望月秀俊，

中

部：渡辺晋生宮本英揮，伊藤祐二，武藤由子，吉川省

近畿：小杉賢一郎，中村公人

子（委員 18 名中 18 名参加：成立）

中国 · 四国：望月秀俊

本輝仁，北川巌，渡辺晋生，小杉賢一

朗，諸泉利嗣，森議拓，宮仁，吉川省子，吉田修一郎

題：九

1. 下記ワークショップの後援が承認された．
2016 土壌水分ワークショップ
開催期日 2016 年 12 月 10（土）開催場所

キャンパスイノベーションセンター
東京

主

催

広島大学東京オフィス会議室2016 土壌水分ワークショップ実行
委員会

代表

開發一郎他

IV. 2016（H28）年度 第 3 回評議員会
日時：2016 年 10 月 29 日
場

所：京都大学吉田キャンパス農学部総合館

出席委員：中辻敏朗，塚本康貴，安中武幸，千葉克己，西村拓，宮本輝仁，渡辺晋生，小杉2. 下記グループの取り組みでの学会ロゴ使用につい

賢一朗，諸泉利嗣，森也寸志，望月秀俊，て承認された．

宮本英揮，武藤由子，吉川省子（委員 18

JST 事業「復興農学による官民学連携協働ネット
ワークの構築と展開」の実験教室受講証明書

II. 2016（H28）年度 第 2 回事務局会議時：2016 年 10 月 13 日

日
場

所：佐賀大学（三重大学との間は通信会議）

出席役員：長（会長），取出（編集委員長），渡辺（編集幹事），中野（庶務幹事），宮本（庶務幹事），近藤（会計幹事），徳本（会計監査）
議題：

1. 学会論文賞選考結果報告
2. 会計報告（論文の Web 掲載手数料等）
3. 土壌の物理性（発行計画等）について
4. シニア会員について
5. 大会について（1）シンポジウム内容確認 · 準備状況
（2）ポスター賞選出方法（3）評議員会内容（4）総会内容（5）2015 年度会計決算 · 監査，2016 年度計画
（6）事前，当日の動き
6. その他（1）後援 · 共催等の決定手続きについて

州：中野恵子

名中 14 名参加（含，委任状提出）：成立）
審議事項

1. 2016 年度事業計画（案）2. 2015 年度会計決算（案）· 監査報告
3. 2016 年度会計予算（案）4. 2016 年度学会賞（論文賞）の選考結果報告と決定
5. 総会の進行および総会議長について
6. 「土壌の物理性」の編集作業と編集方針
7. シニア会員の承認 1 件
1∼7 まで審議の上，承認された．
8. 学会シンポジウム等の共催について次の 3 件が承認された．
（1）日本地球惑星連合 2017 年連合大会セッショ
ン「福島第一原子力発電事故からの地域復興に貢献できること」
代表コンビーナー

西村拓（2）日本地球惑星連合 2017 年連合大会セッショ
ン「流域生態系の水及び物質の輸送と循環 —源流域から沿岸域まで — 」
代表コンビーナー

奥田昇（3）日本地球惑星連合 2017 年連合大会セッショ
ン「地質媒体における物質移動，物質循環と環境評価」
コンビーナー
広隆，小島悠揮

濱本昌一郎，森也寸志，斎藤土壌の物理性

64

第 134 号

(2016)

9. 学会等の後援 · 共催等の取扱いの変更について事

5 月 23 日〜5 月 30 日（採決期間）：メール会議）務局案が承認された．

第2回

報告事項

1. 会員動向
2. 評議員選挙結果について
3. シニア会員の申請状況と取扱いについて
4. 学会要旨集の著作権について
5. 事業案について
6. その他

9 月 17 日〜9 月 23 日（採決期間）：メール会議）第3回

10 月 29 日以降，必要に応じて随時
3. 総会の開催（2016 年 10 月 29 日：京都大学）
4. 2016 年度土壌物理学会大会の開催（2016 年 10 月 29 日：京都大学）
5. 2016 年度 土壌物理学会賞（論文賞）の表彰（2016 年 10 月 29 日：京都大学）
6. その他（1）後援 · 共催事業等
地球科学惑星連合（JpGU）の年次大会に所：京都大学吉田キャンパス 農学部総合館

1. 議長選任
2. 2016 年度事業計画（案）∗ （審議）
3. 2015 年度会計決算（案）· 監査報告（審議）
4. 2016 年度会計予算（案）（審議）
5. 2016 年度学会大会（プログラム）（審議）
6. 2016 年度学会賞（論文賞）（報告）
著者：小島悠揮氏

評議員会（2016 年 10 月 29 日：京都大学）

V. 2016（H28）年度 総会
日時：2016 年 10 月 29 日（土）場

評議員会

（2016 年 9 月 10〜16 日（審議期間），

おけるセッションの共催

2016 土壌水分ワークショップの後援（2）学会サービスの電子化

ほか

業績：気象 · 土壌観測データと現地画像をリンクした農地 ICT モニタリングの有効性― 高冷地
キャベツ畑における解析事例

VI. 2016（H28）年度 第 2 回編集委員会「土壌の物理性」第 131 号

開催形式：メール会議

pp. 5–13，2015

7. 学会サービスについて（報告）（1）土壌の物理性について− Web 掲載について− 電子付録（補足資料の Web 掲載）試行（2）シンポジウム講演要旨の著作権（土壌の物理

日時：質疑応答 · 討論2016 年 11 月 4 日 ∼ 11 月 13 日
採決

2016 年 11 月 14 日 ∼ 11 月 16 日
出席委員：取出伸夫，小杉賢一朗，千葉克己，釣田
竜也，中川

性に同じ）

8. 議長解任

一郎（委員 11 名中 11 名参加：成立）

すべての審議事項について承認された．
∗ 事業計画期間：2016 年 4 月 1 日 ∼2017 年 3 月 31 日

1. 学会誌「土壌の物理性」の発行（133 号，134 号，135 号）
2. 評議員会の開催
第 1 回 評議員会
（2016 年 5 月 16〜22 日（審議期間），

啓，中辻敏朗，橋本洋平，

諸泉利嗣，宮本輝仁，望月秀俊，吉田修
議事内容

1. 議題
（1）編集委員長より提案のあった「土壌の物理性
134 号」の発行計画が全会一致で承認された．
2. 報告（1）編集幹事より，現在の閲読の進行状況が報告
された．

65
VII. 2015 年度会計収入 · 支出決算と会計報告
自 2015. 4. 1
至 2016. 3.31

収入の部
項

予算額

決算額

繰越金

6,825,261

6,825,261

0

正会員会費

1,201,200

1,643,500

442,300

シニア会員会費

38,40048,0009,600

3,000 円 × 16

学生会員会費72,00087,50015,5003,000 円 × 29 + 500 円

賛助会費

144,000

217,500

73,500

7社

出版物売上285,000

309,534

24,534

購読会費延べ 45 口

大会参加費

320,000

391,000

71,000

要旨集 3,000 円 × 97 人 ＝ 291,000 円，
企業展示 20,000 円 × 5 社 = 100,000 円

雑収入

254,139

619,978

365,839

超過ページ等 488,424 円，著作権協会 81,620 円，
その他 49,934 円

9,140,000

10,142,273

1,002,273

合

目

計

増

備

考

5,500 円 × 298 + 4,500 円

▲：収入減

支出の部
項

減

目

予算額

決算額

1,800,000

1,469,005

330,995

総会，シンポジウム費

320,000

413,451▲ 93,451

通信費50,00036,694

13,306

請求書送付料等

文具費

50,00019,00830,992

ファイル，ペン等

賃金30,00017,50012,500

業務アルバイト（請求書等発送，質疑音声起こし）

交通費

150,000

18,500131,500

交通費等

会議費50,000050,000

評議員会会場費，事務局会議費（事務局引継ぎ経費）

学会賞選考委員会費

50,00040,00010,000

賞状 · 記念品代等

0

0

0

200,000

125,504

74,496予備費

6,440,000

06,440,000

合9,140,000

2,139,662

7,000,338−

8,002,611−

9,140,000

10,142,273

1,002,273

会誌製作費

選管委員会費
学会管理費

計

次年度繰越金
合

計

増

減

▲：支出増

備

考

会誌 129，130，131 号発行料等（1 号 420 部 約 60 万円）
総会，シンポジウム，要旨集代，アルバイト代等名簿作成，送料，印刷費等
ホームページ更新費用，地球惑星連合会費等

土壌の物理性

66

第 134 号

(2016)

VIII. 2016 年度会計予算
自 2016. 4. 1
至 2017. 3.31

収入の部
項

目

当年度予算

前年度予算

増

8,002,611
1,139,600

6,825,261
1,201,200

1,177,350▲ 61,600

シニア会員会費

38,40038,4000

16 人 × 3,000 × 0.8 = 38,400

学生会員会費96,00072,00024,00040 人 × 3,000 × 0.8 = 96,000

賛助会費

144,000

144,0000

出版物売上277,500

285,000▲ 7,500

繰越金
正会員会費

減

備

考

259 人 × 5,500 円 × 0.8 = 1,139,600

8 社 × 22,500 円 × 0.8 = 144,000
購読会費 (37 会員 × 7,500 = 277,500)，
バックナンバー売り上げ，用語事典売り上げ

大会参加費

370,000

320,000

50,000

シンポ参加費 (90 人 × 3,000 円 = 270,000 円)，
企業展示（5 × 20,000 円 = 100,000 円）

雑収入

431,889

254,139

177,750

超過ページ等，著作権協会，その他

合計

10,500,000

9,140,000

1,360,000
▲：収入減

支出の部
項

目

当年度予算

前年度予算

1,800,000

1,800,000

0

総会，シンポジウム費

420,000

320,000

100,000

通信費

50,00050,0000

請求書送付料等

文具費

50,00050,0000

封筒，ファイル等

賃金30,00030,0000

業務アルバイト（請求書等発送，質疑音声起こし）

交通費450,000

150,000

300,000

会議費

50,00050,0000

評議員会会場費，事務局会議費

学会賞選考委員会費

50,00050,0000

賞状 · 記念品代等

選管委員会費100,0000

100,000

学会管理費

200,000

200,0000

予備費7,300,000

6,440,000

860,000

合10,500,000

9,140,000

1,360,000

会誌製作費

計

増

減

備

考

会誌 132，133，134 号発行料等（1 号 420 部 約 60 万円）
総会，シンポジウム，要旨集代，アルバイト代等

交通費等（事務局引継ぎ経費含む）

名簿作成，送料，印刷費等
ホームページ更新費用，地球惑星連合会費等▲：当年度減IX. 2015 年度会計監査報告
土壌物理学会長

長

裕幸

殿

会計監査報告2015 年度，土壌物理学会会計の収支決算書ならびに関係帳簿類について，2016 年 7 月 12 日に
厳正に監査を行った結果，それらの執行は適正であり，提出の通り相違ないことを確認した．
土壌物理学会

会計監査67
X. 会員消息（2016 年 11 月 18 日まで，敬称略）
入会 正 会 員

児島

宏嘉

正 会 員

櫻井

伸治

学生会員

藏座

隆寛

学生会員

丹野

真衣

学生会員

青山

真也

学生会員

道脇

幹雄

学生会員

古和

真理奈

学生会員

山端

杏子

学生会員

宮津

大巳

学生会員

前川

健太朗

学生会員

福桝

純平

学生会員

林

匡紘

学生会員

岡

香菜子

学生会員

小田

真由佳

学生会員

白濱

智子

学生会員

森下

伊織

学生会員

松岡

健介

学生会員

伴

俊和

学生会員

金森

拓也

学生会員

永澤

裕人

購読会員

農林水産技術会議事務局
筑波産学連携支援センター

退会 正 会 員

臼澤

茂明

正 会 員

甲斐

貴光

正 会 員

黒澤

俊人

正 会 員

箱石

正

正 会 員

濱田

洋平

正 会 員

三木

直倫

正 会 員

豊満

幸雄

正 会 員

Afandi

学生会員

片山

高嗣

学生会員

南

隼人

学生会員

青木

伸輔

学生会員

岡橋

卓朗

学生会員

加藤

孝

学生会員

平田

大貴

現在会員数（2016 年 11 月 18 日現在）
正会員（国内）：253

正会員（海外）

：

2
シニア会員
： 16
学生会員（国内） ： 49
学生会員（海外） ： 1
賛助会員： 8—————————————小 計
：329
購読会員
： 38
—————————————合 計：367

ＦＴ Ｊｒ（エフティージュニア）
新機能！

ワンタイム測定でフィールドを移動しながら多点測定

低価格ながら、各種のセンサと直接接続でき、様々な計測に利用できるとご好評をいただいているＦＴＪｒに、新たにボタン操作時の測定値を記録するワンタイム測定モードを搭載しました。
電源・測定スイッチを【ＳＥＴ】にして、【ＥＮＴＥＲ】キーを長押しするだけの簡単記録。
ワンタイム測定機能を装備したことで、従来のインターバルによる計測はもちろんのこと、フィールドを移動しながらの多点測定にご活用いただけます。
記録機能を持たない表示器を利用している場合など、測定値を野帳に手書きするなどの作業が不要になり、手間の低減と転記時の誤記入の防止を実現します。

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

COPY

ENTER

▼

MEAS
SET
OFF

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

設置中の土壌水分計

土壌水分計測においては、IMKO 社土壌水分計 TRIME-PICO の場合、内蔵のアルカリ電池４本で約 1,100 回の測定が可能です。
※

内蔵電池での測定回数は、１回の測定及び表示時間を１分間としたときの計算上の回数です。
動作間隔、周囲温度などにより測定回数は大きく変動しますので目安としてください。

他、Delta-T 社の SM150 や SM300、A･R･P 社の WD-3 シリーズなど各社土壌水分計との組み合わせ
や、光関係のセンサなど各種の計測においてもワンタイム測定機能を利用できます。
RS232C、RS485、SDI-12 などのシリアル出力タイプのデジタルセンサに対応する FTJr-Digital（エフティージュニア デジタル）もご用意しておりますので、お手持ちのセンサとの接続の可否などお気軽にお問い合わせください。
詳しくは FTJr ワンタイム で 検索
〒060-0063 札幌市中央区南３条西８丁目７番地４ 遠藤ビル５Ｆ
TEL011-596-0201 FAX 011-596-0234
E-mail info@mcs-fs.com URL http://www.mcs-fs.com

69—編 集 後 記—
134 号をお届けします．本号では，一般投稿に加えて，心配です．原稿 1 報につき 2 名程度の査読者にお願いし畑地灌漑についての特集を組みました．なお，現編集委ますので，1 報掲載されたら 2 報くらいの査読を引き受員会の担当も次号までとなります．

けていただけると，助かるなぁと思います．

以前，農業気象分野のある研究者が本誌について「『土また本誌でも，多くの雑誌と同様に，年度初めに査読

壌の物理性』は，いい雑誌です．冊子は薄いですが，内を担当していただいた方の氏名一覧を掲載して，謝意を容の濃い論文が一杯掲載されています．大切にして下さ表しています．科学の世界のお話ですから，ボランティ

い．
」と仰っていました．冊子が薄い点はともかく，本誌

ア精神を基本とすることに異論はありませんが，査読をがこういった評価 · 期待をいただけるのは，本誌に関わ引き受けていただいた方に学会として，何かもう少し謝るものとして，非常に嬉しかったのを覚えています．こ意を表する方法はないでしょうか？雑誌によっては謝金

れも，貴重な研究成果を本誌に投稿して下さる研究者のを出すこともありますが，査読の労に見合うものではな

皆さん，購読者（学会員）の皆さん，歴代編集委員会 · 事

いようですし，諸々の煩わしい事務手続きを伴います．

務局の皆さんのご協力の賜物ですが，論文の質が守られそこで例えば，本誌投稿料（ページ超過料や別刷り代等）ている点については，とりわけ査読者の皆さんの多大なの割引クーポンを査読者にお配りするとか，10 報査読しるご尽力のおかげであると確信しています．

ていただいたら 1 度大会にご招待するとか，20 報査読し現在の編集委員の一人として申しますと，査読を引き受けていただくのに苦心しています．皆さんお忙しいていただいたら学会賞（功労賞）を授与するとか，いかがでしょう？

のは重々承知していますが，「この原稿は，是非この方愚案の採否はともかく，人員削減等で査読をお願いでに！」とお願いしても，必ずしも引き受けていただけな

きる研究者が減っている厳しい状況において，本誌の質いのが現状です．そうなると，細いコネクションを頼りを守りつつ関係者の負担の平準化と負担に見合う何らかに，どうしても偏った方々に集中的にお願いすることにの策を，学会として考える時期が来ている気がしてなりなってしまいます．誤解を恐れずに言うと，このままでません．

はドンドン投稿する研究者と査読ばかりでなかなか投稿できない研究者とに，クッキリ二極化してしまいそうで

土壌物理学会
事務局構成

会
長
副 会 長
庶務幹事
編集幹事
会計幹事
会計監査

編集委員会

委 員 長
委
員

長
裕幸
江口
定夫
中野
恵子
宮本
英揮
渡辺
晋生
近藤
文義
中川
啓
徳本
家康
取出
伸夫
小杉 賢一朗
千葉
克己
釣田
竜也
中川
啓
中辻
敏朗
洋平
橋本
諸泉
利嗣
宮本
輝仁
望月
秀俊
吉田 修一郎（佐賀大学）（農研機構 農業環境変動研究センター）（農研機構 九州沖縄農業研究センター）（佐賀大学）（三重大学）（佐賀大学）（長崎大学）（佐賀大学）（三重大学）（京都大学）（宮城大学）（森林総合研究所）（長崎大学）（（地独）北海道立総合研究機構）（東京農工大学）（岡山大学）（農研機構 農村工学研究部門）（農研機構 西日本農業研究センター）（東京大学）

望月秀俊（編集委員）

土壌物理学会会則

年度から適応するが，当該年度中に有資格となった場合
は，次年度から適応する．
第 1 条 本学会は土壌物理学会（Japanese Society of Soil Physics） 3）シニア会員の権利は正会員に準ずる．ただし，会則第 6と称する．
条で定める役員および第 9 条で定める委員会委員に就く
第 2 条 本学会は土壌物理に関する研究の進歩と普及を図り，農業ことはできない．
（2011.10.28 制定）
技術および環境科学の発展に貢献することを目的とする．
第 3 条 本学会はその目的を達成するために次の事業を行う.
「土壌の物理性」投稿規定（1）研究発表会，討論会および見学会などの開催（2）学会誌「土壌の物理性（Journal of the Japanese Society
1. 筆頭著者は本学会会員であること．
of Soil Physics）」並びにその他の印刷物の発行
2. 投稿原稿の区分と規定ページは下記による．
（3）内外の研究，技術の交流および他の学会，諸団体との協力
1）「論文」（Original papers）：独創性があり，土壌（4）優れた論文に対する表彰の物理性に関する研究および技術の進歩に寄与する（5）その他，本学会の目的を達成するために必要な事業と見なされるもの．一編ごとに論文としての構成を
第 4 条 本学会の会員は，正会員，シニア会員（これまで正会員整えていて，他誌に未発表のものに限る．規定ペーであって 60 歳以上の常勤職に就いていない者），学生会
ジを刷り上がり 6 ページ以内とする．
員および賛助会員，購読会員の 5 種とする．学会への入2）「研究ノート」（Notes）：土壌の物理性に関する新会または退会の際は，本学会に届け出なければならない．
しい事実や研究方法の改良などの短い報告で，独創
第 5 条 会員は次の会費を所定の期日までに納めるものとする．
性があり他誌に未発表のもの．規定ページを刷り上がり 4 ページ以内とする．
正会員
年額
5,500 円3）「総説」（Reviews）：土壌の物理性に関する主題に
シニア会員
年額
3,000 円ついて，それまでの研究を総括し，今後の発展方向
学生会員
年額
3,000 円を展望するもの．規定ページを刷り上がり 6 ページ（大学院生を含む）
以内とする．
賛助会員
一口年額
22,500 円
4）「解説」（Lectures）：土壌の物理性に関する諸事項
購読会員
会誌年額
7,500 円の理解を計るための平易な解説，ならびに研究技術
広告料賛助会員
15,000 円の普及交換を進めるための紹介など．規定ページを賛助会員以外22,500 円
刷り上がり 6 ページ以内とする．
5）「研究紹介」（My research）：現在行っている研究，
第 6 条 本学会に次の役員をおく．任期は 2 年とする．ただし，他の学会誌等に掲載された論文，研究上の工夫など
3 期連続の重任は認めない．選出方法は次による．
についての平易な紹介．規定ページを刷り上がり 6（1）会長 1 名，副会長 1 名，編集委員長 1 名
ページ以内とする．
正会員の中から評議員会によって選出される．
6）「資料」（Miscellaneous）：広く会員の参考となる（2）評議員
報告や情報．規定ページを刷り上がり 6 ページ以内
イ 15 名 正会員の中から選挙によって選出される．
とする．
ロ 3 名以内を会長が正会員の中から委嘱する．
7）「土粒子」（Readers’ column）：「土壌の物理性」（3）会計監査 2 名
周辺のことについての随想や意見など．規定ページ
正会員の中から評議員会によって選出される．
を刷り上がり 2 ページ以内とする．
（4）幹事若干名
8）「講座」（Lecture series）：「解説」と本質的な違い
若干名の庶務，会計，編集の幹事を会長が委嘱する．
はないが，特に編集委員会が企画して複数回にわ
第 7 条 会長は毎年 1 回以上総会並びに評議員会を招集する．
たって行うものを指す．規定ページを刷り上がり 6（1）総会は本学会の最高議決機関であって，事業計画，予算 ·ページ以内とする．
決算，会則の変更等を決定する．総会は正会員，シニア
9）「特集」（Topics）
：
「解説」
，
「総説」
，
「論文」
，
「研究
会員および学生会員で構成される．
ノート」が混在したもので，特に編集委員会が企画（2）評議員会は，会員の選挙によらない役員の選出，総会議
して複数回にわたって行うものを指す．規定ページ
案，その他の重要事項を検討する．評議員会の議長は会を刷り上がり 6 ページ以内（「研究ノート」では 4長がこれにあたる．
ページ以内）とする．
（3）総会および評議員会の議決は委任状を含む多数決とする．
10）「書評」（Book reviews）：規定ページを刷り上がただし，会則の変更は，総会出席者の 3 分の 2 以上の賛
り 2 ページ以内とする．
成を要する．
11）「巻頭言」（Foreword）：規定ページを刷り上がり
第 8 条 本学会の会務は，評議員会および総会の議を経て，会長，
2 ページ以内とする．
副会長，編集委員長および幹事がこれを執行する．会務
なお，上記区分において，編集委員会が会員または執行に必要な規程は別に定める．
会員以外に投稿依頼することがある．
第 9 条 本学会に次の委員会をおく．
3. 原稿の採否は編集委員会が決定する．編集委員会は，「論（1）選挙管理委員会
文」および「研究ノート」については 2 名，その他の投稿
正会員の中から評議員会によって選出され，本学会の評原稿には 1 名の閲読者を選んで閲読を依頼する．ただし，議員選挙を管理する．
「土粒子」
，
「書評」
，
「巻頭言」については，この限りでない．
（2）編集委員会
4. 投稿原稿が 2．に記す規定ページを越える場合には，1
正会員の中から評議員会によって選出される委員によっページあたり 15,000 円を著者負担とする．ただし，編て構成され，学会誌その他の印刷物の編集に当たる．
集委員会が会員または会員以外に投稿依頼した原稿の場（3）学会賞選考委員会
合はこの限りでない．また，カラー印刷の場合は実費を
正会員の中から評議員会によって選出される委員によっ著者負担とする．
て構成され，学会賞を選考する．
5. 投稿する場合は、投稿原稿（本文，図表含む）および原
第 10 条 本学会の経費は会費その他の収入を持ってあてる．本学稿送り状（別紙書式）の PDF ファイルを編集委員長宛会の会計年度は毎年 4 月 1 日に始まり翌年 3 月 31 日に提出する．ただし、編集委員会が別途指示した場合はに終わる．
この限りではない．
附則
6. 投稿原稿を受け付けた場合，編集委員会は速やかに受付番（1）本学会の連絡先は，これを当分の間次に置く．
号と受付日付を明示した電子メールまたは書状を投稿者に〒113-8657 東京都文京区弥生 1-1-1
送る．また，投稿原稿の掲載を決定した場合，最終原稿を東京大学大学院農学生命科学研究科 内受領したのちに受理日付を明示した書状を著者に送付する．
（2）本会則は，2011 年 4 月 1 日より施行する．
（2011.10.28 改正） 7. 著者に対して修正を求めた原稿が，特別な事情なく 6 ヶ月以内に再提出されないときは取り下げと見なす．
細則
8. 著者校正は初校のみとする．また，特に申し出がない限（1）シニア会員
り印刷ずみの原稿は返さない．
1）シニア会員は，これまで正会員であって 60 歳以上の常9. 掲載された論文等の PDF ファイルを著者に贈呈する．ま勤職に就いていない者
た，著者は別刷りを印刷業者から購入することができる．
2）シニア会員への変更は，資格を有する会員からの申告を受け，評議員会の承認を受ける．原則として申告された 10. 掲載された論文等は土壌物理学会ホームページ上にも掲載する．論文，研究ノート，総説，解説，資料，講座については，掲載誌発行後一年間は土壌物理学会員のみが 24. 本文中で文献を引用する場合は，著者名（西暦），ま閲覧できる．ただし，著者はオープンアクセス（50,000
たは（著者名，西暦）とする（例：Tanaka（1994），
円：ページ制限なし）を選択することで，ホームページ（Nakamura and Suzuki, 1981））．著者が 3 名以上の場
掲載直後から誰もが閲覧可能な状態とすることができる．
合は第 1 著者名のあとに—ら，または et al. をつける
11. 本誌に掲載された論文等の著作権は土壌物理学会に帰属する．
（例：山田ら（1978），（Tayler et al., 1945））．
（2015.10. 24 改正） 25. 引用文献は，本文のあとに著者名の ABC 順に書く．未発表，私信は引用文献として記載しない．
26. 引用文献の書き方は以下のようにする．
「土壌の物理性」原稿執筆要領< 雑誌 >
全般的事項
森本 聡, 永田 修, 川本 健, 長谷川周一 (2009): 泥炭
1. 原稿は，日本語または英語で執筆する．
林土壌の温室効果ガスの生成と消失．土壌の物理性，
2. 日本語の原稿は，A4 判，25 字，26 行とし，上下左右113: 3-12.
に 30 mm 以上の余白をとる（4 枚で 1 ページになる）．
Fujimaki, H., Ando, Y., Cui, Y. and Inoue, M. (2008):
3. 日本語の投稿原稿（ただし，書評は除く）は，はじめにParameter estimation of root water uptake model
日本語で表題，著者名を書き，そのあとに英語で表題とunder salinity stress. Vadose Zone Journal, 7: 31著者名（フルネーム）を書いてから本文を書き始める．
38.
英語の表題は，冒頭の単語の頭文字のみを大文字とし，Millington, R.J. and Quirk, J.P. (1959): Permeabilそれ以降は固有名詞等，特に大文字が必要な場合を除き，
ity of porous media. Nature, 183: 387-388, doi:
全て小文字とする．英語の著者名は名の 1 文字目および10.1038/183387a0.
姓の全てを大文字で記す．また，第 1 ページ下の脚注
Bitteli, M., Flury, M. and Campbell, G.S. (2003): Aに，著者の所属機関と所在地を英語で，Corresponding
thermo dielectric analyzer to measure the freezAuthor とする著者の氏名と所属を日本語で記す．
ing and moisture characteristic of porous me4. 日本語の論文および研究ノートは，英語による表題 · 著
dia. Water Resour. Res., 39(2): W1041, doi:
者名と本文との間に英語で 300 words 程度の Abstract
10.1029/2001WR000930.
と 5 個以内の Key words を入れる．
< 単行本 >
5. 日本語の投稿原稿（ただし，資料と土粒子，書評を除く）
Tinker, P.B. and Nye, P.H. (2000): Solute movement
は，引用文献の後に日本語で 350 字程度の要旨，およびin the rhizosphere, p.308. Oxford University Press,
5 個以内のキーワードを書く．
New York.
6. 英語の原稿は，A4 判，ダブルスペースで作成する（約土壌環境分析法編集委員会編 (1997): 土壌環境分析法,
600 words で 1 ページになる）．
pp.129-138. 博友社, 東京.
7. 英語の投稿原稿（ただし，書評は除く）は，Manuscript
松森堅治 (2005): 地理情報システムを用いた窒素負荷予
title，Full name of authors を書いてから本文を書き始測モデル. 波夛野隆介 · 犬伏和之編 続 · 環境負荷をめる．著者名は First name の 1 文字目および Family
予測する, pp. 60-79. 博友社, 東京.
name の全てを大文字で記す．また，第 1 ページ下
Jury, W.A. (1996): Stochastic solute transport modの脚注に，Address of institutions of authors およびeling trends and their potential compatibility with
Corresponding author を記す．
GIS. In Corwin, D.L. and Loague, K. (ed.) Appli8. 英語の論文および研究ノートは，Full name of authors
cation of GIS to the modeling of non-point sourceと本文の間に 300 words 以内の英文 Abstract と 5 個
pollutants in the vadose zone, pp.57-67. SSSA Spe以内の英語の Key words を入れる．
cial Publication No. 48, Madison.
9. 英語の投稿原稿（ただし，資料と土粒子，書評は除く）<Web ページ >は，引用文献の後に，日本語で表題と著者名，所属機関，
FAO-AGL (2000): Global extent and location of sodic
所在地，350 字程度の要旨，5 個以内のキーワードをつ
soils. Available at http://www.fao.org/ag/AGL
ける．なお，著者が外国人のみのために日本語部分の作/agll/prosoil/sodic.html.（確認年月日）
成が困難な場合，英語部分からの和訳により，編集委員
野菜茶業研究所 (2006): 野菜の硝酸イオン低減化マ会の責任でこれらを作成する．
ニュアル. http://vegetea.naro.affrc.go.jp/joho/manual
10. 英語の適正化はすべて著者の責任において行うこと．自/shousan/index.html.（確認年月日）
然科学論文の執筆や校正に経験のある英語のネイティブ（雑誌のページには p. や pp. をつけない．本の単数
スピーカーによってチェックされている事が望ましい．
ページを示す場合には p.，複数ページを示す場合には
11. 閲読終了後に最終原稿を提出するときには，編集委員会
pp. をつける）
が指示する形式の電子ファイルを送付する．
その他
本文
27.
本要項のほか，科学技術情報流通技術基準（
SIST）に準
12. 原稿には，閲読作業の効率化を図るため，本文に行番号拠する．
を 5 行毎に書き入れる．
（2012.12.20 改正）
13. 章の見出しは 1.，2.，3.，節の見出しは 1.1，1.2，1.3，
項の見出しは 1.1.1，1.1.2，1.1.3 のようにし，字体は[土壌物理分野の SI 使用例]
ゴシック体とする．
国際単位系（SI）については多くの出版物で解説されて
14. 略語，略号を使うときには，はじめにそれが出たときに正いるので，ここには，土壌物理に特に関連の深い単位の使式名称とともに示す（例：陽イオン交換容量（CEC））． 用例を示す．
15. 単位の使い方は，国際単位系（SI）による．
推奨される単位認められる単位
図表
含水比
kg kg−1*
16. 日本語および英語の原稿ともに，図または写真の番号は
体積含水率
m3 m−3Fig. 1，表は Table 2 のように書く．
体積m3
L, cm3 , mL
17. 日本語の論文，研究ノートの場合，図，表，写真の題名
密度kg m−3 , Mg m−3には英語を併記する．
濃度kg m−3 , Mg m−3
g L−1 , mg L−1
モル濃度
mol m−3
mol L−1
18. 図，表，写真は必要最小限度とし，同一事項を表と図に
力N重複して表示する事は避ける．
水分ポテンシャル J kg−1
kPa, m, cm, **19. 図，表，写真は 1 ページに 1 つずつ貼り付け，余白に図
透水係数
m s−1
cm s−1
表等の番号を記す．
−1−1
c kg , cmolc kg
20. 図と写真はそのまま製版されるので，鮮明なものを提出する． イオン交換容量 mol
回転数
s−1
min−1
21. 図は 1/2 倍などとおよその縮小率を指定し，2 倍くらい
収量kg m−2kg ha−1, Mg ha−1, t ha−1に大きく書く．図の線の太さや文字の大きさは，刷り上* % 表示は，原則として分母と分子の内容が同じものの場
がりの大きさを考慮して決める．
合にだけ用いる．
22. 地図や顕微鏡写真には定尺をつけ，縮尺や倍率はつけない．
**
cm
H2 O は使わない．
23. 図，表，写真の番号と題名は，別紙にまとめて一覧表とする．
その他，疑問のあるものについては意見を聞いて編集委
引用文献
員会で検討する．
（2000. 3.10 改正）

「土壌の物理性」投稿案内

1. 投稿原稿に対する基本方針

編集委員会は常に会員からの自主投稿を歓迎すると共に，投稿された原稿をなるべく早く，できるだけ掲載する方向で処理したいと考えています．ただし，「土壌の物理性」に掲載する原稿は読者にとって有益かつ完成したものであることが必要です．編集委員会は，投稿原稿が「土壌の物理性」に掲載するのにふさわしい内容を持つ原稿であるかどうかを基準として，掲載の可否を判断します．なお，他誌との二重投稿は認められません．
2. 投稿原稿に求められるもの
投稿に当たっては，「投稿案内」と共に「投稿規定」「原稿執筆要領」をよく読んでそれに従うと共に，閲読者が多忙な中で時間を割くことをよく理解して最大限に努力して完成した原稿としてから投稿して下さい．投稿原稿に求められるものは下の通りです．
（1） 内容について
1）オリジナリティーがあること（論文，研究ノートの場合）．
2）本誌の読者にとって有益であること．
3）導入，研究手法から結論に至る過程に論理性がある
こと．
（2） 表現について
1）原稿全体の構成が整っていること．
2）表題が適切であること．
3）文章表現が適切であること．
4）英文アブストラクトや和文要旨が適切であること．
5）SI 単位や記号の使い方が適切であること．
6）キーワードが適切であること．
7）英語の表現が適切であること．
3. 投稿原稿の受付
編集委員会は投稿原稿が体裁上最小限必要とする条件を満たしていることを確認した後，原稿を受け付けます．
条件を満たしていない場合には，著者への問い合わせ，もしくは原稿を受け付けずそのまま返稿する場合があります．
4. 閲読の目的と姿勢
編集委員会は受け付けた投稿原稿が「土壌の物理性」
へ掲載するのにふさわしいかどうかを判定する資料を得るために閲読を行います．編集委員会は適任の閲読者を選定し，閲読を依頼します． 編集委員会は閲読者に対して特に次の点について注意をお願いしています．
1）原稿の内容に対する責任は著者にあること．また，原稿の価値は読者が判断するものであること．
2）閲読は内容の批判や討議を行うものではないこと．
従って，見解の相違は掲載不適の理由にならないこと．
3）閲読者は投稿者に対して研究指導する立場にないこと．従って，新たな実験や計算の追加要求などは極力避けること．
4）閲読依頼期限を厳守すること．
閲読者から出された問題点について，編集委員会
は原稿が投稿原稿に求められるものを満たすために
必要に応じて著者に修正を求めます．ただし，これは著者に対する指導や助言ではありません．原稿の内容に対する責任はあくまで著者にあります．
5. 閲読の手順と投稿原稿の採否（1） 編集委員会は論文，研究ノートについては 2 人，その他の区分の投稿原稿については 1 人の適任者へ閲読を依頼します．
（2） 閲読者は「2」の投稿原稿に求められる各項目について投稿原稿を評価し，閲読結果を全体意見および個別指摘事項と共に編集委員会へ報告します．
（3） 編集委員会は閲読結果を審議し，投稿原稿の採否を決定します．この際，論文・研究ノートについては原則として下のように取り扱います．
1）閲読者 2 名とも総合判定が A（このまま掲載可）の場合には，閲読結果を受け取った日付で原稿を受理（掲載決定）します．
2）1 名の総合判定は A ，もう 1 名は B（指摘の点が修正されれば掲載可）の場合，または 2 名とも Bの場合には，指摘事項について著者に比較的小さな修正を求めます．修正原稿が提出され，編集委員会
が修正内容を確認した時点で受理します．
3）1 名の総合判定は B ，もう 1 名は C（指摘の点が修正された後，再閲読する必要あり）の場合，または 2 名とも C の場合には，指摘事項について著者にやや大きな修正を求めます．提出された修正原稿
は再び閲読を行います．
4）1 名の総合判定が D（掲載不適）の場合には，第 3の閲読者に判定を依頼することを含め，編集委員会
が対応を判断します．
5）2 名の総合判定とも D の場合には，その理由を付けて著者へ返稿します．
6）閲読は 2 回までとし，再閲読においても C または
D の判定がある場合には，編集委員会が対応を判断します．
（4）閲読結果の総合判定を D とする理由は次のようなものです．
1）既発表とみなされるもの．
2）重要な部分に根本的な誤りがあるもの．
3）事実に基づいた内容ではなく，単なる主観が述べられているに過ぎないもの（論文，研究ノートの場合）．
4）通説が述べられているだけで，新しい知見が全くな
いもの（論文，研究ノートの場合）．
5）修正を要する根本的な指摘事項を多く含んでいるもの．
6）連載形式で構成されており，1 編ごとに独立したものと認めがたいもの．
7）全体構成や文章が粗雑で，内容の判定ができないもの．
8）内容が本誌の趣旨に合わないもの．
9）その他，本誌に掲載する原稿としてふさわしくない
もの．
6. その他
1）共著者は全員が原稿に責任を負って下さい．共著者がいるにもかかわらず，その共著者が原稿を読んでないと判断されるような基本的なミスがある場合には，閲読を中止して返稿することがあります．
2）修正原稿を返送する場合には，修正結果がすぐに分かるような回答書（指摘事項に対応した修正箇所・内容一覧）を作成し，添付して下さい．
3）原稿は一度印刷公表されると末永く評価と批判の対象になります．閲読意見に対しては極力冷静かつ慎重に対処して下さい．誤解があった場合には，その誤解を解くだけでなく，誤解を受けないような書き方に改める努力が求められます．
4）「掲載不適」で返稿された原稿を再投稿する場合は新規投稿扱いとなります．「掲載不適」とした理由を十分に確認・検討の上，再投稿して下さい．
（2004. 6.29 改正）「土壌の物理性」閲読の手引き

1. 閲読依頼期限の厳守をお願い致します．万一，期限内に閲読が困難な場合には，速やかに編集委員会事務局へ連絡して下さい．
2. 「投稿案内」において，下のものを投稿原稿に求めています．閲読においても，これらをその基準とします．
（1）内容について
1）オリジナリティーがあること（論文，研究ノートの場合）．
2）本誌の読者にとって有益であること．
3）導入，研究手法から結論に至る過程に論理性がある
こと．
（2）表現について
1）原稿全体の構成が整っていること．
2）文章表現が適切であること．
3）表題が適切であること．
4）英文アブストラクトや和文要旨が適切であること．
5）SI 単位や記号の使い方が適切であること．
6）キーワードが適切であること．
7）英語の表現が適切であること．
3. 「掲載不適」とする理由としては，下のようなものが挙げられます．
1）既発表とみなされるもの．
2）重要な部分に根本的な誤りがあるもの．
3）事実に基づいた内容ではなく，単なる主観が述べられているに過ぎないもの（論文，研究ノートの場合）．
4）通説が述べられているだけで，新しい知見が全くな
いもの（論文，研究ノートの場合）．
5）修正を要する根本的な指摘事項を多く含んでいるもの．
6）連載形式で構成されており，1 編ごとに独立したものと認めがたいもの．
7）全体構成や文章が粗雑で，内容の判定ができないもの．

8）内容が本誌の趣旨に合わないもの．
9）その他，本誌に掲載する原稿としてふさわしくない
もの．

4. 原稿の内容に対する責任はあくまで著者にあります．また，原稿の価値は読者が判断するものです．

5. 閲読は内容の批判や討議を行うものではありません．
従って，見解の相違は掲載不適の理由にはなりません．

6. 閲読者は投稿者に対して研究指導する立場にありません．

よって，新たな実験や計算の追加要求などは極力避けて下さい．
7. 閲読者は著者と直接折衝をしないで下さい．著者との交渉はすべて編集委員会の責任で行います．
8. 閲読者として知り得た印刷前の原稿の内容はいかなる形でも利用・引用等出来ません．厳にご注意下さい．
9. 著者に修正を求めた後に再閲読で総合判定を D（掲載不適）とすることは，閲読者にとっても著者にとっても非生産的です．完成度の低い原稿などにおいては，修正を求め再閲読を行うよりも「掲載不適」として練り直してから新たに投稿するよう促した方がよい場合があります．
その場合には，「掲載不適」の理由（「3」参照）を明示して下さい．個別指摘事項への意見は不要です．
10. 閲読者から編集委員会へ意見等がある場合は，必ず「編集委員会への意見」として別紙への記入をお願いします．
（2003. 5.28 改正）
土壌物理学会学会賞規定

1. 種類

学会賞に論文賞と優秀ポスター賞をおく．

2. 論文賞の選考

論文賞は，年 1 回、以下の手順により論文賞選考委員会「以下，選考委員会」で審査し，評議員会で決定する．
（1）賞の対象とする論文は，「土壌の物理性」に，原則として前年度（前年 4 月 1 日から翌年の 3 月 31 日まで）に掲載された原著「論文」とする．
（2）正会員（1 名以上）は, 学会賞受賞候補として（1）に該当する論文を自薦もしくは他薦することができる.
（3）（2）に記す論文の推薦は，学会誌「土壌の物理性」に公示された募集を受け，所定の書類を必要部数揃え，
期日までに学会事務局に提出しなければならない．

（4）選考委員会では，（1）に該当する論文の中から，（2）の推薦も考慮して受賞候補論文（以下，候補論文）を審査 · 選考し，評議員会へ付議する．
（5）評議員会では，候補論文が受賞に適格かどうかを判定する．
3. 優秀ポスター賞の選考
優秀ポスター賞（以下，ポスター賞）は年 1 回，以下の手順により決定する．
（1）選考の対象は，当該年度の土壌物理学会大会において発表されたポスターであって，筆頭者は会員とする．
ただし，ポスターの筆頭者が学生の場合に限り，会員外であっても選考の対象に含める．
（2）ポスター賞は（1）に該当するポスターの中から，選考委員会および会員の投票により選考する．（5 件以下）
4. 表彰
（1）論文賞は，通常総会において表彰を行う．また会誌上に公表する．
（2）ポスター賞は，土壌物理学会大会において表彰を行う．また，会誌上に公表する．
（2002.11.23 制定 2013.10.26 改正）
土壌物理学会学会賞選考委員会規定

1. 目的

学会賞選考委員会（以下委員会という）は，論文賞および優秀ポスター賞の選考を行うことを目的とする．
2. 業務
委員会はつぎの業務を行う．
（1）学会賞規定に基づく論文賞および優秀ポスター賞の選考．
（2）土壌物理学会学会賞選考に関するその他の事項．
3. 構成
委員会は委員長 1 名および委員 5 程度を持って構成する．
（1）委員会は正会員より構成される．
（2）委員は評議員会の推薦に基づき総会で決定する．
（3）任期は 2 年とする．ただし，再任はさまたげない．
（4）委員長は委員の互選により選出する．
（5） 若干名の専門委員をおくことを認める．
4. 開催
委員会は年 3 回程度開催する．
（2002.11.23 制定 2003.11.22 改正）

原 稿 送 り 状
受付番号（本会で記入）：
発送年月日

年

区 分

論文

月

日

研究ノート

受付年月日（本会で記入）
総説

解説

資料

年

研究紹介

土粒子

月

日

書評

表題（和文）

表題（英文）

キーワード（日本語：５語以内）

キーワード（英語：５語以内）

著者名 1
ローマ字 ∗

所属

本会

会員 · 非会員

著者名 2
ローマ字 ∗

所属

本会

会員 · 非会員

著者名 3
ローマ字 ∗

所属

本会

会員 · 非会員

著者名 4
ローマ字 ∗

所属

本会

会員 · 非会員

著者名 5
ローマ字 ∗

所属

本会

会員 · 非会員

Corresponding
author の〒住 所・氏 名
電話 ·FAX 番号

TEL.：

E-mailE-mail

本文原稿枚数
表
別刷

FAX.：

A4：（
枚

枚）

· 400 字詰原稿用紙（

図（カラー印刷希望枚あり・なし）

希望しない · 希望する（枚）

写真（カラー印刷希望枚あり・なし）部）

付記：投稿の宛先は土壌物理学会ホームページを参照のこと（http://js-soilphysics.com/）
著者には pdf ファイルを贈呈します．別刷を希望する方は印刷業者から購入することになります．
*著者名は漢字とローマ字の両方を記入してください．

土壌物理学会会員登録用紙 [入会 · 退会 · 登録事項変更]
必要事項をご記入の上，このまま下記宛先に（郵便，FAX，E-mail の添付ファイルなどで）お送
りください。
届出内容

入会

申込年月日

西暦
正 ·

会員種別

· 退会 · 登録事項変更
年

シニア

月

日

· 学生 ·

購読 ·氏名同上ローマ字読み性別

男

生年月（西暦年 · 月）

· 女

西暦

年

勤務先

· 自宅

勤務先
勤務先所在地〒

勤務先電話番号 / FAX 番号
勤務先 e-mail自宅住所〒

自宅電話番号 / FAX 番号
自宅 e-mail
会誌の送付先本学会以外の主な所属学会
学生会員のみ記載（本人に連絡が取れないときの連絡先として）指導教官名指導教官 e-mail

本会記入
受付年月日：
承認年月日：
送付先 · 問い合わせ先
土壌物理学会事務局（庶務幹事）〒 833-0041 筑後市和泉 496
九州沖縄農業研究センター 中野恵子 宛

Tel. 0942-52-0681 Fax 0942-53-7776
E-mail spsyomu@ml.affrc.go.jp

月

賛助

複写される方に本誌に掲載された著作物を複写したい方は，（社）日本複写権センターと包括複写許諾契約を締結されている企業の従業員以外は，著作権者から複写権等の行使の委託を受けている次の団体から許諾を受けて下さい．著作物の転載 · 翻訳のような複写以外の許諾は，直接本会へご連絡下さい．

〒 107-0052

東京都港区赤坂 9-6-41

TEL：03-3475-5618

乃木坂ビル

FAX：03-3475-5619

学術著作権協会

E-mail：kammori@msh.biglobe.ne.jp

Notice about Photocopying
In order to photocopy any work from this publication, you or your organization must obtain permission from thefollowing organization which has been delegated for copyright for clearance by the copyright owner of this publication.
Japan Academic Association for Copyright Clearance (JAACC)
41-6 Akasaka 9-chome, Minato-ku, Tokyo 107-0052, Japan
TEL：81-3-3475-5618

FAX：81-3-3475-5619

E-mail：kammori@msh.biglobe.ne.jp

土壌の物理性 第 134 号（会員配布）
発行 土 壌 物 理 学 会〒 833-0041
電話

E-mailURL

2016 年 12 月 20 日発行

筑後市和泉 496 農研機構九州沖縄農業研究センター
筑後 · 久留米研究拠点（筑後）内 中野

0942-52-0681
FAX
spsyomu ＠ ml.affrc.go.jp
http://js-soilphysics.com/ent

0942-53-7776

銀行口座

佐賀銀行 水ヶ江支店（店番号 607）
普通 1660258 土壌物理学会 会計 近藤文義
郵便振替
口座番号：01350-2-40943
加入者名：土壌物理学会
編集委員会事務局（投稿原稿送付先）
所在地はホームページ（http://js-soilphysics.com/ent）で最新の物を確認して下さい．

E-mail印

kibyosi@ml.affrc.go.jp
刷

創文印刷工業株式会社〒 116-0011 東京都荒川区西尾久 7-12-16

ISSN 0387-6012

Journal of the Japanese Society of Soil Physics
No. 134

December, 2016

Contents........................................................

...

1

...

5

...

15

...

17

...

25

T. SATO...

41.........................................................

T.P.A. FERRÉ

...

51

Readers’ Column......................................................

Y. YAMASHITA

...

61

Announcements..............................................................................

63

Editor’s Postscript..............................................................................

69

Foreword

S. SHIOZAWA

Original Papers
Long-term temporal changes in micromorphology of cattle manure compost pellets mixed with soils.......

H. KUBOTERA, T. YAMANE, Y. WAKIYAMA and Y. ARAKAWA

Special section for Upland Irrigation
Preface.......................................

T. MIYAMOTO and N. TORIDE

Original Papers
Evaluation of soil water movement and water consumption in crop fields based on the crop root distribution
and daily soil evaporation..............................................

K. YUGE and M. ANAN

A case study on estimating soil hydraulic parameters based on the soil water flow simulation
using HYDRUS-1D for upland irrigation planning.............

K. NAKAMURA, S. OGUSHI, Y. IKEURA and Y. TANAKA

Lectures
Reviewing classical studies in soil physics“Soil physical conditions affecting seedling root growth. I. Mechanical impedance, aeration and moistureavailability as influenced by bulk density and moisture levels in a sandy loam soil” by Eavis, B.W.
.............................................................
Miscellaneous
Improving the impact of soil science by reconsidering the interactions of data, models, and decisions— An ongoing discussion during the 2016 Darcy lecture tour

Published by

Japanese Society of Soil Physics
NARO Kyushu Okinawa Agricultural Research Center
Izumi 496, Chikugo, Fukuoka 833-0041 Japan

http://js-soilphysics.com/