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 wasintroduced to estimate the soil evaporation reduction withthe decrease of soil water content. Field measurement wasperformed 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 70cm 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 Agriculture1TpLR(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)

ここで，θres：残留体積含水率（cm3 cm−3 ），θsat：飽和体積含水率（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．

191n(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 ]21m
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，100cm3 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123456θsatθres

深さ

飽和透水係数（cm）（cm d−1 ）（cm3 cm−3 ）（cm3 cm−3 ）0–1010–20
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
0.50.5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
h2h3H
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）

1234055404040Kr
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
0.150.79/21 ∼ 10/310.91.0Kcb
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Fig. 5 各深度における体積含水率の実測値と計算値

よると，深さ 5 cm および 15 cm については，ケース 3の誤差．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.

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The RETC code for quantifying the hydraulic func-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