J. Jpn. Soc. Soil Phys.
土壌の物理性No. 126, p.63 ∼ 70 (2014)

静電容量型 ECH2 O 土壌水分センサーのキャリブレーション
三石正一 1 · 溝口 勝 2

Calibration of the capacitance type of ECH2 O soil moisture sensors
Shoichi MITSUISHI1 and Masaru MIZOGUCHI1

Abstract: Volumetric water contents, θ , measured withvarious type of ECH2 O soil moisture sensors (5TE, 5TM,
EC-5, 10HS, ECH2 O-TE, EC-TM) were evaluated for
Toyoura sand, Andisol and Kanto Loam soils in Japan. The
calculated value of ECH2 O sensors reasonably estimatedvolumetric water contents for sand but underestimated forAndisol and Kanto Loam. It is necessary to independently
calibrate the relationship between θ and ε obtained fromeach sensor for accurate measurements of θ for Japanese
volcanic ash soils such as Andisol and Kanto Loam. The
soil water content measurements could be improved by using the calibrated third regression equation with the determination coefficient more than 0.95.
Key Words : ECH2 O soil moisture sensor (EC-5, 10HS,
5TE, 5TM, EC-TE, EC-TM), Toyoura Sand, Andisol,
Kanto Loam, calibration

1. はじめに
Decagon Devices, Inc.（米）は，数種類の静電容量型土壌水分センサー（ECH2 O Soil Moisture Sensor）を販売している．Decagon のデータロガー（Em50 等）と併用する場合，ECH2 O 土壌水分センサーの設定は容易で，測定データは体積含水率が記録される．ECH2 O 土壌水分セ

本報告では，日本の土壌を用いて ECH2 O 土壌水分セ
ンサーの比誘電率と炉乾法による体積含水率（実測値）の関係を示して，ECH2 O 土壌水分センサーの標準式か
ら求めた計算値の正確度について考察した．また，異なる ECH2 O 土壌水分センサーの示す比誘電率について比較検討した．

2. 実験と方法
2.1 ECH2 O 土壌水分センサーのキャリブレーション
2.1.1 供試センサーとデータロガー
実験に用いたセンサーは，Decagon Devices, Inc. の5TE, 5TM, EC-5, 10HS, ECH2 O-TE（以後 EC-TE），ECTM である．すべての土壌水分センサーは静電容量式である．これらのセンサーの形状は，先端が尖った複数のセンサーロッドを有するフォーク型である．各センサーの寸法と特徴を Table 1 に示す．体積含水率 θ は，静電容量法で求めた各センサーの土壌の比誘電率 ε に対応する出力値に対して，5TE, 5TM では Topp 式，EC-5,

10HS, EC-TE, EC-TM では Decagon 式により算出している．また，バルク電気伝導度 EC は 4 電極法（EC-TE）と 2 電極法（5TE），温度 T はすべてセンサーに内蔵さンサーの土壌の比誘電率に対応する出力値を体積含水率れたサーミスタで計測している．実験に用いたデータに変換する土壌水分量計算式は，Decagon が作成した式

ロガーは Em50（Decagon Devices, Inc.）である．Em50と Topp 式（Topp et al., 1980）がある．以後，ECH2 O 土壌水分センサーの土壌水分量計算式（Topp 式, Decagon式）を標準式，標準式で求めた体積含水率を計算値と称の制御およびデータの回収は，ECH2 O Utility（Ver.1.65,

Decagon Devices, Inc.）を使用した．
2.1.2 供試土壌す．しかし，Decagon 式はアメリカの砂質土壌を用いて供試土壌は豊浦砂（豊浦硅石鉱業株式会社, 以後砂と作られていること，Topp 式は日本の黒ボク土，関東ロー称す），我が国の典型的な火山灰として黒ボク土（群馬

ム土の水分量を過小評価すること（宮本 · 安中, 1998; 宮

県嬬恋村: 採取深度 10 ∼ 30 cm），関東ローム土（東京本 · 筑紫, 2000）や有機物の多い土壌の水分量を低く見

都西東京市西東京フィールド: 採取深度 40 ∼ 60 cm）を積もること（Herkelrath et al., 1991）が報告されている．

用いた．供試土壌の物理性と土性を Table 2 に示す．供

そのため，ECH2 O 土壌水分センサーを使用する場合は，試土壌の粒度分布は，分散剤にヘキサメタリン酸ナトリ

計算値と実際の土壌水分量の差を確認する必要がある．

ウムを使用し，比重計法（JISA1204）で測定した．強熱
減量は電気マッフル炉を用いて 800◦ C で 6 時間強熱し

1 AINEX. Co., LTD. Minami Kamata 2-16-1, Ohta-ku, Tokyo, 144-0035,

Japan. Corresponding author：三石正一，アイネクス株式会社
2 Graduate School of Agricultural and Life Sciences, The University ofTokyo, 1-1-1 Yayoi, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8657, Japan.
2013 年 7 月 1 日受稿 2014 年 3 月 27 日受理

た．砂は蒸留水で洗浄して風乾した．黒ボク土および関東ローム土は，風乾後に 2 mm 篩を通過させて植物根等の有機物を除去し，粒径を均一にした．

土壌の物理性

64

第 126 号(2014)

Table 1 ECH2 O 土壌水分センサーの特徴．
Characteristic of ECH2 O soil moisture sensors.
Sensor

寸法（全長 × 幅 × 厚さ；cm）

ロッド数

測定項目

土壌水分量計算式

10.0 × 3.2 × 0.73

体積含水率（θ ），温度（◦ C）
バルク EC 値（dS m−1 ），10.0 × 3.2 × 0.73

体積含水率（θ ），温度（◦ C）

8.9 × 1.9 × 0.7
14.5 × 3.3 × 0.72

体積含水率（θ ）Topp 式
Decagon 式 (Mineral)
Topp 式
Decagon 式 (Mineral)
Decagon 式 (Mineral)
Decagon 式 (Mineral)

5TE
EC-TE
5TM
EC-TM
EC-5
10HS

Table 2 供試土壌の物性値．
Physical properties of sample soils.
採取場所

Sand（%）

Silt（%）

Clay（%）

土性

強熱減量（%）

砂（豊浦砂）

─

黒ボク土

群馬県嬬恋村関東ローム土

東京都西東京市

99.4
57.5
48

0.6
27.5
34

0
15
18

Sand
Loam
Clay Loam

18.5
12.5

Soil

─

料は風乾法で作成した．風乾法では，土壌をバットに広げて適宜質量を計測しながら蒸発させ，所定の含水比に調節した試料を容器に充填した．一方，初期含水比より高い含水比試料は浸潤法で作成した．まず初期含水比の土壌を充填し，所定の含水比となる量の水を試料表層に注いで浸潤させた．浸潤後，3 時間静置した後，測定を行った．浸潤法の利点は，土壌の水分調節と充填作業が省略できること，土壌を再充填しないのでカラム中の土
Fig. 1 実験装置図．
Experimental apparatus.

壌構造が変化しないこと，そのためセンサーと土壌の接触面積を維持できることが挙げられる．
また，すべての供試土壌の飽和試料 θs は，容器を深型

2.1.3 キャリブレーション方法
アクリル容器に ECH2 O 土壌水分センサーと水分量

バットに入れて試料高まで蒸留水を注ぎ，下方から毛管飽和させて作成した．測定は，容器の表面をパラフィルを調節した土壌を充填して，水分量と得られる ε の関

ムで密閉して蒸発を防ぎ，1 分間隔で 20 分間連続測定し係を調べた．ECH2 O 土壌水分センサーの大きさが種類た平均値を代表値とした．

で異なるので，それぞれのセンサーの測定範囲（Cobos,

2.2 供試土壌の充填乾燥密度

2008a；Cobos, 2008b）を参考にして直方体のアクリル容器を 3 種類作成した．内寸で幅 × 全長 × 高さのとき，
EC-5 には 5 × 11 × 5 cm，5TE, 5TM, EC-TE, EC-TM には 5 × 13 × 6 cm，10HS には 5 × 18 × 7 cm の容器を用いた（Fig. 1）．底面から試料を毛管飽和させるため，容器の底面に直径 1 mm の穴をサイズに合わせて 8 ∼ 12個ほぼ均等な間隔で開けた．ECH2 O センサーは容器に乾燥密度の影響を評価するため，供試土壌は全水分領

横方向に挿入し，以下に示す方法で水分量を調整した土壌の測定を行った．
砂の水分量の調整には水分添加法を用いた．所定の含水比となるようにポリ袋に蒸留水と炉乾（105◦ C，24 時

域で様々な乾燥密度充填して測定した．砂は 1.40 ∼ 1.64

Mg m−3 ，黒ボク土は 0.50 ∼ 0.81 Mg m−3 ，関東ローム
土は 0.42 ∼ 0.82 Mg m−3 である．黒ボク土と関東ロー
ム土は乾燥すると収縮するので，風乾法で作成した試料の充填質量は水分量が低いほど増加した．その結果，風乾法と浸潤法の乾燥密度を比較すると風乾法の水分領域の乾燥密度が高くなった．
試料土の含水比と乾燥密度から，以下の関係より体積
含水率 θ （実測値）を求めた（Topp and Ferré, 2002）．

θ =ω×間）した砂を入れて混合して 3 時間静置した．この作業を繰り返し，含水比が異なる試料を数点作成し，それぞれを容器に均一に充填した．
黒ボク土と関東ローム土は，炉乾法（105◦ C，24 時間）
で含水比を測定した後に，初期含水比より低い含水比試

ρd
ρw

(1)

ここで，θ：体積含水率（m3 m−3 ），ω：含水比（kg kg−1 ），ρd ：乾燥密度（Mg m−3 ），ρw ：水の密度（Mg m−3 ）である．

研究ノート：静電容量型 ECH2 O 土壌水分センサーのキャリブレーション

65

2.3 ECH2 O 土壌水分センサーの出力値と誘電率の関係

Em50 内のデータを ECH2 O Utility でダウンロードす
ると，計算された θ と計算に用いた出力値が得られる．
この出力値を ECH2 O 土壌水分センサーのマニュアルに記載されている変換式で比誘電率 ε に変換した（各ECH2 O 土壌水分センサーのマニュアルを参照）．
2.4 各センサーの計算値の正確度の評価
含水比と乾燥密度から求めた θ に対する各 ECH2 O 土壌水分センサーの標準式から求めた計算値の正確度を平
均二乗誤差（RMSE）で評価した（Lu et al., 2004）．

v
u nu ∑ (θM − θECH O )2t
2
RMSE =

i=0

n

(2)

ここで，θM：含水比と乾燥密度から求めた θ（m3 m−3 ），θECH2 O：各センサーの計算値（m3 m−3 ），n：データ数である．

3. 結果と考察
3.1 乾燥密度の影響
本研究では，試料の水分調整方法により乾燥密度は異なった．そこで，まず乾燥密度の ECH2 O 土壌水分センサーによる比誘電率測定への影響を調べた．一例として

Fig. 2 に 5TE による ε と θ の実測値の関係を乾燥密度ごとでプロットした結果を示す．砂の乾燥密度は全水分領域で異なるが，θ に対する ε のばらつきは小さかった．
黒ボク土と関東ローム土は，θ > 0.7 m3 m−3 の高水分領
域でややばらつきが見られたが，同じ θ に対する ε のば
らつきは小さかった．乾燥密度の影響は，他のセンサー
でも 5TE の結果とほぼ同じだった．ECH2 O 土壌水分セ
ンサーによる ε 測定は，通常の TDR センサーと同様に
主に水分量の増減に精度良く反応し，乾燥密度の影響は小さい．これは，本研究で用いた水分量の調整法の妥当性を示している．これらの結果を踏まえて，以後の測定結果では，乾燥密度が異なっても，それぞれのセンサーの一連の測定として結果を示す．

3.2 実測値と標準式から求めた計算値の比較
ECH2 O 土壌水分センサーの ε と θ の実測値の関係を
Fig. 3，Fig. 4 に示す．なお，後述するように ε の測定
値は厳密にはセンサー毎に異なるため，飽和試料に対応する ε の最大値もセンサーにより異なった．そこで，グラフの軸の ε の最大値は，砂では 30，黒ボク土では 40，
関東ロームでは 60 に統一した．不飽和試料は黒丸，飽
和試料は白丸である．各センサーの標準式から求めた計Fig. 2 5TE センサーの乾燥密度別の比誘電率と体積含水率の関係．

Relationship between the dielectric constant of 5TE and the volumetric water content of soil samples. Numbers in the figure mean
the dry bulk density (Mg m−3 ) of the soil sample.

算値を図中に破線で示す．砂は，5TE, 5TM の計算値は

θ < 0.15 m3 m−3 では実測値とほぼ一致したが，θ > 0.15
m3 m−3 では計算値は実測値より小さかった．10HS の計算値は，全水分量領域で実測値と良く一致した．EC-5,
EC-TE, EC-TM の計算値は，θ < 0.40 m3 m−3 では実測

66

土壌の物理性第 126 号(2014)

Fig. 3 ECH2 O 土壌水分センサー（5TE，5TM，EC-5）のキャリブレーション結果．図中の白丸マーカーは飽和試料の実測値を示す．黒ボク土とローム土の図中の矢印は，上下で土壌の水分調節方法（上：浸潤法（Infiltration Method），下：風乾法（Air dry
Method））が異なることを示す．
Dielectric constant of 5TE, 5TM and EC-5 as a function of volumetric water content for all investigated soils. The open circle in the
figure shows the measurement value of the saturated water content sample. The arrow in the figure of Loam and Andisol indicates thatthe moisture content adjustment method was different (Upper: Infiltration Method, Under: Air dry Method).

値とほぼ一致したが，θ s ≈ 0.40 m3 m−3 では，計算値が実測値より大きかった．
黒ボク土と関東ローム土は，全 ECH2 O 土壌水分セン

m−3 （Table 7），関東ローム土は 0.153 ∼ 0.217 m3 m−3（Table 8）となり，砂の正確度は高いが，黒ボク土と関東
ローム土の正確度は低かった．

サーの計算値は，θ < 0.10 m3 m−3 では実測値と計算値

標準式に Topp 式を採用している 5TE と 5TM の計算の差は小さいが，θ > 0.10 m3 m−3 では計算値は実測値

値が火山灰土壌の θ を低く見積もったのは，団粒内間隙より小さく，水分量が増えるとその差は広がった．標準に保水された水の比誘電率が自由水より低いのが原因と式は，黒ボク土と関東ローム土の 0.20 m3 m−3 < θ < θ s

考えられる（Miyamoto et al., 2003）．また，EC-5, 10HS,の水分量を過小評価（5TE と 5TM は実測値の約 0.60 倍，

EC-TM は砂の θ = 0 のとき，EC-5,10HS は黒ボク土のθ < 0.10 m3 m−3 ，EC-TM は関東ローム土の θ < 0.10
m3 m−3 の計算値は負の値を示した．これらのセンサーが用いている Decagon 式は原点を通らないこと，計算値

EC-5 は約 0.65 倍，10HS は約 0.55 倍，EC-TE と EC-TM
は約 0.75 倍）した．標準式の RMSE は，砂は 0.037 ∼0.056 m3 m−3 （Table 6），黒ボク土は 0.141 ∼ 0.212 m3

研究ノート：静電容量型 ECH2 O 土壌水分センサーのキャリブレーション

67

Fig. 4 ECH2 O 土壌水分センサー（10HS，EC-TE，EC-TM）のキャリブレーション結果．図中の白丸マーカーは飽和試料の実測値を示す．黒ボク土とローム土の図中の矢印は，上下で土壌の水分調節方法（上：浸潤法（Infiltration Method），下：風乾法（Airdry Method））が異なることを示す．
Dielectric constant of 10HS, EC-TE and EC-TM as a function of volumetric water content for all investigated soils. The open circle in
the figure shows the measurement value of the saturated water content sample. The arrow in the figure of Loam and Andisol indicatesthat the moisture content adjustment method was different (Upper: Infiltration Method, Under: Air dry Method).

は θ を過小評価することが，低水分量領域の負の θ の原因である．

3.3 実測値と回帰式から求めた計算値の比較
それぞれのセンサーの ε と θ の関係から最小二乗法をm−3 から 0.022 ∼ 0.056 m3 m−3 （Table 7），関東ローム
土は 0.153 ∼ 0.217 m3 m−3 から 0.033 ∼ 0.058 m3 m−3（Table 8）となり，正確度は標準式より高くなった．
3.4 ECH2 O 土壌水分センサー間の比誘電率の比較

用いて，Topp 式と同様に 3 次回帰式を求めた．得られFig. 5 は，それぞれの ECH2 O 土壌水分センサーの 3た回帰式を実線で Fig. 3，Fig. 4 に示し，その係数と決次回帰曲線の比較である．仮に各センサーの ε の測定が定係数 R2 を Table 3, Table 4, Table 5 に示す．なお，図正しく，同じ値を示せば，それぞれの回帰曲線は等しく

中の回帰式の表示範囲は飽和 θs までとした．すべてのなる．砂の場合，EC-TE，EC-TM の回帰曲線は，ほぼ全回帰式の決定係数は 0.95 以上となり，回帰式の実測値

水分領域で他のセンサーと異なった．また，その他のセに対する適合は良い．回帰式と標準式の計算値の RMSE

ンサーの回帰曲線も，θ > 0.2 m3 m−3 では 回帰曲線のを比較すると，砂は 0.037 ∼ 0.056 m3 m−3 から 0.019 ∼0.030 m3 m−3 （Table 6），黒ボク土は 0.141 ∼ 0.212 m3

ばらつきが大きくなった．同様に，黒ボク土は θ < 0.3

m3 m−3 と θ > 0.5 m3 m−3 ，関東ローム土は θ < 0.3

土壌の物理性

68

第 126 号(2014)

Table 3 砂の回帰式の係数．
Regression coefficient of Sand.

θ = a × ε3 ＋ b × ε2 ＋ c × ε ＋ d
Sensor
5TE
5TM
EC-5
10HS
EC-TE
EC-TM

a
1.145 × 10−58.231 × 10−6
1.173 × 10−5
1.071 × 10−5
1.257 × 10−5
9.958 × 10−6b−1.366 × 10−3
−1.060 × 10−3
−1.378 × 10−3
−1.250 × 10−3
−1.460 × 10−3
−1.154 × 10−3c4.930 × 10−2
4.576 × 10−2
4.824 × 10−2
4.456 × 10−2
4.921 × 10−2
4.092 × 10−2d−1.390 × 10−1
−1.401 × 10−1
−1.339 × 10−1
−1.234 × 10−1
−1.133 × 10−1
−5.811 × 10−2

R2
0.993
0.991
0.995
0.985
0.982
0.982

Table 4 黒ボク土の回帰式の係数．
Regression coefficient of Andisol.

θ = a × ε3 ＋ b × ε2 ＋ c × ε ＋ d
Sensor
5TE
5TM
EC-5
10HS
EC-TE
EC-TM

a
5.036 × 10−6
5.271 × 10−6
6.245 × 10−6
5.768 × 10−6
7.262 × 10−6
2.574 × 10−6b−7.770 × 10−4
−9.503 × 10−4
−9.115 × 10−4
−8.428 × 10−4
−1.028 × 10−3
−4.756 × 10−4c4.230 × 10−2
5.304 × 10−2
4.558 × 10−2
4.233 × 10−24.800 × 10−2
4.756 × 10−2d−1.025 × 10−2
−1.080 × 10−1
−3.863 × 10−2
2.917 × 10−2
−1.568 × 10−2
6.892 × 10−2

R2
0.957
0.992
0.961
0.946
0.972
0.967

Table 5 関東ローム土の回帰式の係数．
Regression coefficient of Kanto Loam.

θ = a × ε3 ＋ b × ε2 ＋ c × ε ＋ d
Sensor
5TE
5TM
EC-5
10HS
EC-TE
EC-TM

a
7.448 × 10−6
1.046 × 10−5
6.133 × 10−6
7.890 × 10−6
4.723 × 10−6
3.475 × 10−6b−1.093 × 10−3
−1.475 × 10−3
−9.027 × 10−4
−1.140 × 10−3
−7.036 × 10−4
−5.610 × 10−4

m3 m−3 と θ > 0.5 m3 m−3 において回帰曲線のばらつきが広がった．低水分量域でセンサー間の ε のばらつき

c5.266 × 10−2
6.498 × 10−2
4.552 × 10−2
5.328 × 10−2
3.772 × 10−2
3.427 × 10−2d−6.160 × 10−2
−1.597 × 10−1
−1.969 × 10−2
−4.078 × 10−2
−4.823 × 10−3
7.398 × 10−2

R2
0.964
0.982
0.969
0.946
0.959
0.951

確度を検証した． 各センサーとも，比誘電率 ε 測定に対する土壌の乾燥密度の影響は小さいことは確認された．

が広がったのは，低水分領域のデータ数が少なく，回帰

体積含水率 θ の実測値に対する各 ECH2 O 土壌水分セン

曲線の精度が低いためと考えられる．高水分領域でセンサーの標準式から求めた計算値の正確度は，砂は高かっ

サー間の ε のばらつきが大きいのは，測定時のアクリル

たが，黒ボク土と関東ローム土は低かった．特に黒ボク

容器内で下方に水分が溜まりやすく，容器全体の平均水

土と関東ローム土の標準式から求めた計算値は，θ を大分量とセンサーが測定する範囲の水分量が一致しなくな

きく過小評価した．本研究で得られた θ と ε の関係を 3るためと考えられる．以上より，ECH2 O 土壌水分セン

次式で回帰したところ，それぞれ決定係数が 0.95 以上とサーで得られる ε は，厳密にはセンサー間で異なることなり，θ の測定精度が向上した．

がわかる．そのため，土壌およびセンサーごとの固有の

しかし，ECH2 O 土壌水分センサーで得られる ε は，厳キャリブレーションを行うことにより，精度の高い測定

密にはセンサー間で異なる．そのため，ECH2 O 土壌水が可能になる．

分センサーを用いて，特に黒ボク土や関東ローム土など

4. おわりに砂，黒ボク土，関東ローム土を用いて Decagon 社の

6 種類の ECH2 O 土壌水分センサー（5TE, 5TM, EC-5,
10HS, EC-TE, EC-TM）の標準式から求めた計算値の正

我が国固有の火山灰土壌の水分量を測定する場合，それぞれの土壌に対して，各センサーごとの ε と θ の関係を求めることにより，より精度の高い測定が可能となることが明らかになった．

研究ノート：静電容量型 ECH2 O 土壌水分センサーのキャリブレーション

69

Table 6 砂の体積含水率 (θ ) に対する標準式と回帰式の計算値の正確度 (RMSE)．
Accuracy (RMSE) of the calculated value of the Standard
and Regression equation in comparison with volumetricwater content of Sand.
RMSE (m3 m−3 )Sensor
5TE
5TM
EC-5
10HS
EC-TE
EC-TM

Standard Eq.
0.043
0.053
0.049
0.037
0.046
0.056

Regression Eq.
0.019
0.024
0.015
0.024
0.029
0.030

Table 7 黒ボク土の体積含水率 (θ ) に対する標準式と回帰式の計算値の正確度 (RMSE)．

Accuracy (RMSE) of the calculated value of the Standard
and Regression equation in comparison with volumetricwater content of Andisol.
RMSE (m3 m−3 )Sensor
5TE
5TM
EC-5
10HS
EC-TE
EC-TM

Standard Eq.
0.186
0.212
0.170
0.141
0.159
0.165

Regression Eq.
0.045
0.022
0.033
0.056
0.038
0.041

Table 8 関東ローム土の体積含水率 (θ ) に対する標準式と回帰式の計算値の正確度 (RMSE)．
Accuracy (RMSE) of the calculated value of the Standard
and Regression equation in comparison with volumetricwater content of Kanto Loam.
RMSE (m3 m−3 )Sensor
5TE
5TM
EC-5
10HS
EC-TE
EC-TM

Fig. 5 土壌別 ECH2 O 土壌水分センサー（5TE, 5TM, EC-5,
10HS, EC-TE, EC-TM）の回帰曲線．
Regression curve of ECH2 O soil moisture sensors (5TE, 5TM,
EC-5, 10HS，EC-TE, EC-TM) by soil sample.

Standard Eq.
0.211
0.214
0.187
0.217
0.153
0.175

Regression Eq.
0.058
0.033
0.045
0.056
0.052
0.057

土壌の物理性70

引用文献

第 126 号(2014)

Herkelrath, W.N., Hamburg, S.P. and Murphy, F. (1991): Automatic, real-time monitoring of soil moisture in a remote field

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要旨

豊浦砂，黒ボク土，関東ローム土を用いて Decagon Devices, Inc. の 6 種類の ECH2 O 土壌水分センサー（5TE，5TM，EC-5，10HS，ECH2 O-TE，EC-TM）の体積含水率 θ の測定精度を評価した．その結果，
全 ECH2 O 土壌水分センサーの θ は豊浦砂の実測値とよく一致したが，黒ボク土と関東ローム土の θ は過小評価し，水分量が増加するに従いその誤差は拡大した．そこで，θ の実測値と各センサーの比誘電率 ε に対して 3 次の回帰式を求めた．回帰式の測定誤差は，豊浦砂は 0.04 ∼ 0.06 m3 m−3 から 0.02 ∼0.03 m3 m−3 ，黒ボク土は 0.14 ∼ 0.21 m3 m−3 から 0.03 ∼ 0.06 m3 m−3 ，関東ローム土は 0.15 ∼ 0.22
m3 m−3 から 0.03 ∼ 0.06 m3 m−3 に低下した．ECH2 O 土壌水分センサーを用いて火山灰土の黒ボク土，
関東ローム土の θ を測定する場合，それぞれの土壌の θ に対する各センサーの ε の関係を得ることにより，θ の測定精度が向上することが明らかになった．
キーワード：ECH2 O 土壌水分センサー（5TE, 5TM, EC-5, 10HS, ECH2 O-TE, EC-TM），豊浦砂，黒ボ
ク土，ローム土，キャリブレーション