土壌等の多孔質体中の溶液の電気伝導度を連続かつ容易に推定する方法

• 担当機関: （国研）農業・食品産業技術総合研究機構 農村工学研究部門
• 研究期間: 2015～2018
• 研究担当者: 岩田幸良; 関勝寿; 宮本輝仁
• 発行年度: 2018
• 要約: 水分量とバルク電気伝導度を同時測定するセンサーを用いて多孔質体中の溶液の電気伝導度(ECw)を連続かつ容易に推定する。この中で用いる推定モデルのパラメータ探索に非線形最適化手法を用いることで、従来法よりも容易にECwの推定が可能となる。
• キーワード: 土壌水分、土壌溶液の電気伝導度、Rhoadesモデル、センシング
• 背景・ねらい: 土壌溶液の電気伝導度(ECw)は溶液中の主要な陰イオンと相関が高いため、施肥管理や塩類集積を評価する上でECwのモニタリングが有効である。そのため、センサーにより連続的にECwを測定する方法が望まれている。土壌全体の電気伝導度(ECa)と土壌水分量(θ)を測定するセンサーが市販されているが、ECaはθの影響を大きく受けるため、ECaとθからECwを推定する必要がある。ECw推定のためのモデルがいくつか提案されているが、モデルのパラメータを決定するためには基本的に室内試験が必要であり、研究機関や農業現場での普及が進んでいない。特に、ECwの推定の標準的なモデルとされるRhoadesモデルについては、複数のパラメータを決定するために複雑な実験が必要である。そこで、非線形最適化手法を用い、現場のデータや最小限の室内試験結果からRhoadesモデルのパラメータを推定し、ECaとθを同時計測できるセンサーからECwを精度よく推定する手法を開発する。

成果の内容・特徴

1. 開発した手法は、(1)θやECa、ECwが異なるいくつかのデータを野外観測や実験室における数個のサンプルを用いた実験により用意し、(2)Levenberg-Marquardt法等の非線形最適化手法を用いてRhoadesモデルの3つのパラメータを推定する(図1)。この手法は、水分量を揃えた複数の試料を用意する必要がないことから、野外データのみ、あるいはθやECaの異なる数個の試料による室内試験でパラメータの推定が可能である。
2. 従来の方法は、(1)現地から土壌等の多量の試料を採取して、水分量が同じでECaが異なる数の試料を作成し、(2)センサーによりECaを測定し、(3)遠心分離機により試料から溶液を採取してECwを測定し、(4)各θについてECaとECwの関係を線形回帰することでRhoadesモデルの3つのパラメータを推定する(図2)。このような煩雑な作業を開発した手法により簡略化できる。
3. 開発した方法により、センサーで測定されたθとECaから、従来法と同程度の精度でECwの推定が可能である(図3)。
4. 野外観測データのみからRhoadesモデルのパラメータを推定した場合、溶液採取したときのθの範囲を超える場合は現実にはありえないECwが推定される場合がある。この場合、θが少ない試料と多い試料を作成し、実験室内で得られたデータを追加してパラメータを推定することで推定精度が向上する(図4中のAの部分)。

成果の活用面・留意点

1. 硝酸態窒素等の肥料成分とECwとの間に高い相関がある場合は、本手法により容易にセンサーによる施肥管理が可能となるため、生産現場や研究機関において本成果の利用が期待できる。

• 研究内容: http://www.naro.affrc.go.jp/project/results/4th_laboratory/nire/2018/nire18_s03.html
• カテゴリ: 肥料 施肥 センシング モニタリング