スイッチグラスはバイオエネルギー原料生産の主要な選択肢ですが、単一栽培は浸透率に悪影響を及ぼす可能性があります。これは、地下水涵養があまり行われない地域では深刻な問題となる可能性があります。しかし、ワイン氏が調査を開始すると、センサー設置の最適な場所を決定するには多くの要素を考慮する必要があることがわかりました。
ワイン氏は、オクラホマ州ウッドワードにおけるスイッチグラスの単一栽培に伴う水循環と水収支の両方について理解を深めるため、METER G3ライシメーターを用いて自然植生、小麦、スイッチグラスの下の深層排水を測定しました。彼は、ビーバー・ノースカナディアン川沖積帯水層にライシメーターとMETER土壌水分センサーを設置し、涵養状態を調査しましたが、当初からセンサーの設置に課題に直面しました。
ワインが学んだことのひとつは、彼の研究場所ではバイオ燃料はあまり成功しないということでした。
ほとんどの場所では、何年もの間、降水による涵養はないでしょう。しかし、亜湿潤な環境などでは、非常に短期間に大量の浸透が起こるような場所もあります」。今にして思えば、ワインは「涵養イベントの頻度をより効率的に決定するために、予備データの利用を増やしただろう」と言います。
ワイン氏は、計測機器の設置場所を決定する際にシステムの時定数を考慮することが重要であり、予備データが不可欠であることを学びました。「センサー設置前に塩化物質量収支を測定し、ライシメーターの設置場所を決定するのに役立てました」と彼は言います。当初はUSDA-ARSサザンプレーンズレンジ研究ステーションの流域に設置する予定でしたが、塩化物質量収支の結果、その場所では過去200年間、涵養イベントが発生していないことが示されました。そこでワイン氏は、土壌が粗く透水性が高いビーバー・ノースカナディアン川沖積帯帯水層に位置するUSDA-ARSサザンプレーンズ実験レンジにライシメーターを設置することを選択しました。
ワイン氏は、設置場所の決定にも数値モデルが役立ったはずだと考えています。「機器の設置場所を決める際に、数値モデルは大きな助けになったでしょう。なぜなら、涵養現象の発生確率と頻度を予測できたからです。ですから、予備データ、数値モデル、そして環境トレーサーはすべて、ライシメーターや土壌水分センサーの設置場所を決める上で役立つと思います。」
もう一つの課題は、研究者たちが研究施設から遠く離れたオクラホマ州スティルウォーターにいたことでした。実験はフェンスで保護されていましたが、長期間不在だったため、ワインは牛による損傷を頻繁に修復しなければなりませんでした。「牛に何度も踏みつけられ、電池室に水が溜まっても、これらの機器は本当に素晴らしいです」とワインは言います。「埃を払い、乾燥させ、新しい電池を入れるだけで、問題なく作動しました。」
ワイン氏は、研究者はオフィスと研究地の距離を考慮する必要があると付け加えます。彼の場合、片道3時間ではなく車で15分であれば、牛の問題は軽減されたはずだからです。さらに、「近くの研究地を選んでいれば、実験方法にさらなる柔軟性が生まれていたでしょう。例えば、ある年が乾燥しすぎて自然な涵養が起こらなかったとしても、近くの研究地であれば人工降雨シミュレーションをより容易に実施できたでしょう」と付け加えました。
機器の正しい配置を決定したワイン氏は、ついに興味深いデータを得ることができました。
彼はこう述べています。「特定の場所では、集中的な涵養の大きなパルスが発生します。私たちは、嵐の後にそうしたパルスの一つをライシメーターの一つで定量化しました。約1年分のデータが得られました。隣接する高地（拡散涵養）と低地（集中涵養）の地点にライシメーターを設置したため、これらの近接地点における涵養フラックスに大きな違いがあることを観測することに成功しました。」
ワイン氏の計画は、数値モデルを用いてライシメーター実験の結果を再現できるかどうかを確認することです。「データは妥当に見えますが、牛が私たちの土地を荒らしているので、測定値を確認したいのです」と彼は言います。ワイン氏は、これらのライシメーターによって、ビーバー・ノース・カナディアン川沖積帯水層における拡散および集中型地下水涵養の初めての直接物理測定結果が得られることに興奮しており、数値モデルが、この地下水涵養の直接物理測定の時系列データと一致すると考えています。
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