寄稿者

すべての研究者の目標は、研究期間全体を通して有用なフィールドデータを取得することです。優れたデータセットとは、科学者が結論を導き出したり、特定の用途における環境要因の挙動について何かを学んだりするために使用できるデータセットです。しかし、多くの研究者が痛いほど実感しているように、優れたデータを取得することは、センサーを設置して現場に放置し、正確な記録を得るために現場に戻るほど単純ではありません。事前に計画を立てず、頻繁にデータを確認し、定期的にトラブルシューティングを行わない研究者は、データロガーのケーブルが抜けていたり、センサーケーブルがネズミに損傷されていたり、あるいはさらに悪いことに、結果を解釈するのに十分なデータがないなど、不快な驚きに遭遇することがよくあります。幸いなことに、データ収集におけるほとんどの事故は、高品質の機器、慎重な事前検討、そして少しの準備があれば回避できます。

ミスをすれば必ず、費用がかさむ

以下は、研究計画時に陥りがちなミスで、時間と費用がかかり、データが使えなくなる可能性があります。

• サイトの特性：サイト、その変動性、またはデータ解釈の指針となるその他の影響力のある環境要因について十分に知られていない。
• センサーの設置場所：センサーの設置場所：研究の目標にそぐわない場所にセンサーが設置されている（例：土壌の場合、センサーの地理的位置と土壌プロファイル内の位置の両方が研究課題に該当しなければならない）
• センサーの取り付け：センサーが正しく取り付けられていないため、不正確な測定値になる。
• データ収集：センサーとロガーが保護されておらず、継続的かつ正確なデータ記録を維持するために定期的にデータがチェックされていない。
• データの普及：他の科学者がデータを理解したり、再現したりすることができない。

以下のウェビナーでは、METERのリサーチ・サイエンティストであるコリン・キャンベル博士が議論している：

• よくあるデータの8つの間違い
• 決して見逃してはならない重要なベストプラクティス
• 現場での発見を可能な限り苦痛なくする方法

研究を計画する際には、以下のベストプラクティスを用いて、データ収集を簡素化し、データの有用性、ひいては出版可能性を妨げるような見落としを避けましょう。

設置前の準備で時間とコストを節約

現場に行く前に研究室でセンサーをセットアップしておくと、研究者はセンサーの仕組みを理解するのに役立ちます。例えば、研究者は様々な土壌の種類で土壌センサーの測定値を取得することで、様々な状況における土壌水分値を的確に把握できます。現場に行く前にセンサーの状態を把握しておくことで、研究者は正しい設置方法や設置にかかる時間を把握し、センサーの測定値が誤っているなどの問題を診断することができます。この段階で、設置に必要な工具や機器を検討することができます。結束バンド、ペンチ、マーカー、懐中電灯、電池などの重要な工具が詰まった専用の設置ツールボックスを用意しておけば、現場への往復にかかる時間を節約できます。

計画が最も重要

研究者は地図を使って現場計画を立て、設置には通常想定の 2 倍の時間がかかるということを覚えておく必要があります。現場計画を立てることで、特に時間に追われているときに人的ミスが大幅に減ります。研究現場に到着すると、科学者は計画に従って設置を行い、作業の途中で地図に調整内容を記録できます。この手順により、将来、科学者自身、または他の同僚が問題のあるセンサーを見つけて掘り起こす必要が生じた場合に、大幅な時間の節約になります。問題が発生した場合に備えてバックアップ プランを用意しておくことも重要です。たとえば、特定の深さの土壌が岩だらけだった場合はどうでしょうか。または、気象観測所や湿度センサーを 2 メートルの場所に取り付けることができない場合はどうなるでしょうか。研究者は、当初の計画がうまくいかなかった場合の対処法について考えておく必要があります。なぜなら、多くの場合、数週間または数か月間は現場に戻れないことになるからです。

立地選定が研究を左右する

場所を選択する前に、科学者はデータ収集の目的を明確に定義する必要があります。データをどのように活用するかを明確にすることで、データが正しい疑問に答えられるようになります。目的が明確になれば、研究者はセンサーをどこに設置すべきかを理解できるようになります。

研究者がセンサーの設置場所を決定する際に直面する最も大きな問題は、変動性です。例えば、土壌を研究する科学者は、傾斜、方位、植生の種類、深度、土壌の種類、土壌密度といった変動要因を理解する必要があります。樹冠を研究する場合は、植物被覆の不均一性を理解し、それに応じてセンサーを配置する必要があります。研究者がデータを比較する場合は、センサーの配置に一貫性を持たせる必要があります。つまり、地上高または地下深度は、サイト間で一貫している必要があります。すべての変動要因を監視することは不可能であるため、研究者は最も重要な要因を監視する必要があります。変動性の詳細については、「土壌水分センサー：必要な数」をご覧ください。

場所の選定も実用的でなければなりません。研究者は、すべてが正しく機能していることを確認するために、できるだけ頻繁にデータを見る必要があります（少なくとも月に1回をお勧めします）。携帯データロガーは、特に遠隔地でのデータアクセスをはるかに容易にします。データをcloud にアップロードすることは、科学者がオフィスにいながらにして、毎日データにアクセスし、共有し、トラブルシューティングできることを意味します。

また、データロガーの設置場所を選ぶ際は、落雷時に電位差が生じる原因となる長いケーブル配線を避けるようにしてください。センサーを簡単に接続できる場所を選び、余分なケーブルはポールに結束バンドで固定し、ケーブル固定用フックでケーブルを固定することで、ケーブルがロガーから引き抜かれるのを防げます。センサーの抜けや接続不良は、研究にとって致命的な問題となる可能性があります。

より多くのメタデータ、より多くの洞察

研究者が調査現場で記録するメタデータが多ければ多いほど、データの理解が深まり、長期的には時間の節約になります。そのようなデータロガーもある。 ZL6のようなデータロガーは、GPS位置、気圧、センサーのシリアル番号などの重要なメタデータを自動的に記録します。さらに、土壌温度や微気候候モニタリングのような補助的な測定も、メタデータのもう一つのソースとなり得ます。ATMOS 41のような複合型気象計測ユニットは、気象イベントを自動的に記録し、土壌水分、水ポテンシャル、またはその他のデータのベンチマークや基準となる実測データ（グラウンディングトゥルース）として重要な役割を果たします。

現場計測器によって自動的に記録されない現場情報を文書化するために、多くの科学者は、現場で作業している他の同僚に知らせるために使用できる共有の現場特性ワークシートを作成することが実用的であると考えます。土壌の種類、土壌密度、覆土の種類、測定間隔、生データと使用した校正の種類、灌漑システムに関するメモ（ある場合）、どの深さにどの土壌水分センサーが設置されているか、その場所を選んだ理由、収穫などデータ収集に影響を与える可能性のある出来事、その他データ分析時に思い出すのが困難な情報などです。このような情報は、公開するときに重要になります。cloud をベースにした共有の場所に置くことで、頭痛の種を減らすことができます。

設置-精度の鍵

科学者が正確なデータを求めるのであれば、センサーの正しい設置が最優先されるべきである。例えば、土壌を測定する場合、密度の自然な変動によって2～3％の精度の損失が生じるかもしれないが、設置方法が悪いと10％以上の精度の損失が生じる可能性がある。センサーを正しく設置するのに余分な時間はかからないので、研究者は説明書を注意深く読むべきである（より詳細な情報については、「土壌水分センサーの設置方法：より速く、より良く、より高い精度を得るために」を参照）。土壌水分センサーを設置する場合は、より高い精度を得るために、TEROS ボアホール設置ツールを使用してください。

センサー設置後、オーガーホールや溝を閉じる前に、Bluetooth対応の瞬時読み取り装置ZSCでセンサーの読み取り値が正確であることを確認してください。1シーズン分の不良データを収集した後でセンサーを掘り起こすのは、大変な作業です。

さらに、各センサーには、センサーの種類、設置深度、その他重要と思われる情報をラベルで必ず記入してください。数百個のセンサーを設置する研究者は、センサーにバーコードを付けるために電子ラベル装置を購入することもありますが、テープと油性マーカーでも問題ありません。ラベルはデータロガーの中に収納し、天候から保護してください。

メンテナンス＝安心

研究において、センサーを何としても保護することは極めて重要です。研究者は、露出したセンサーケーブルをPVCパイプまたはフレキシブル電線管に通し、データロガーの支柱まで約60cm（2フィート）通すことが重要です。これにより、ネズミやシャベルによる損傷を防止できます。また、ケーブルはUV耐性のある結束バンドで支柱にしっかりと固定し、データロガーに引っ張られないようにしてください（張力緩和機能があることを確認してください）。現場訪問時には、データロガーのシールにひび割れがないか確認することもお勧めします。データロガーのシールにひび割れがある場合は、耐候性が低下している可能性があるため、交換する必要があります。カスタマーサポートにご連絡いただければ、無料で交換いたします。

さらに、研究者は問題のトラブルシューティングを行うために、できるだけ頻繁に実際のデータを確認するべきです。ある科学者は、同じ高度にある量子センサーのデータと比較することで、日射計のデータに誤りがあることを発見しました。実際の値を確認することで初めて、鳥が太陽放射センサーを汚し、研究の大部分で使用できなくなっていたことが判明しました。結局、量子センサーのデータを計算しなければならなくなり、その精度は劣っていました。データを定期的に確認することで、研究プロジェクトに悪影響を与える可能性のある問題を防ぐことができます。新しいZENTRA CloudとZL6により、研究者は毎日何度でもデータのトラブルシューティングとグラフ化を行うことができます。わずか2～3分で傾向を把握したりエラーを発見したりすることで、数週間分のデータ損失を回避できる可能性があります。

タイミングがすべて

ZL6は、従来機種と同様にデータを平均化します。したがって、研究者が平均値を必要としない場合は、より頻繁にデータを記録する必要があります。しかし、大量のデータを生成することが必ずしも目標達成につながるわけではありません。重要なのは、研究仮説に関連する時系列を捕捉し、理解することです。土壌水分の年間傾向を把握しようとして5分間隔のデータを取得すると、土壌水分は1分単位ではそれほど変化しないため、大量のデータが生成されることになりますが、それらは役に立ちません。そのため、研究者はデータを間引くための後処理を余儀なくされます。しかし、研究の目的が土壌への水の浸透開始の瞬間を知ることである場合、1分間隔以下のデータを取得することが不可欠です。このような研究者には、Campbell Scientificのデータロガー、または瞬間的な変化に基づいて読み取りイベントをトリガーできるデータロガーが必要です。しかし、多くの人は必要なデータ量を過大評価しがちです。太陽放射を測定する場合、15分間隔で十分でしょう。蒸発散量については、30分ごとのデータを記録するのが一般的です。このような場合や他の多くのケースでは、5分ごとといった短い記録間隔ではおそらく頻繁すぎるでしょう。

研究者が忘れがちなもう一つの重要なステップは、すべてのデータロガーの計測周期を一致させることです。ある研究者が15分ごとにデータを読み取る2台のデータロガーを所有し、別の研究者が1時間ごとにデータを読み取るロガーを設置した場合には、1時間ごとのデータしか使用できません。

データ解釈-既成概念にとらわれない

科学者がデータに誤りを発見したとしても、必ずしもセンサーの故障が原因ではありません。興味深いセンサーの測定値は、土壌や環境で何が起こっているかを物語ることがよくあります。データの解釈は時に困難で、研究者は現場に戻って実際に何が起こっているかを理解する必要があるかもしれません。例えば、図22では土壌水分センサーが故障しているように見えますが、科学者が詳しく調査したところ、蒸発散量が浸透量を上回っていることがわかりました。

さらに、研究者はデータを解釈するために、既成概念にとらわれずに考える必要があるかもしれない。データをいくつかの異なる方法で見てみることができる。 図2は、データをグラフ化する従来の時間的な方法を示している。図3では、同じデータをまったく別の方法で見ることができる。

研究者はまた、水分放出曲線を用いて、土壌水分データを水ポテンシャルに変換することもできます（図4参照）。

水ポテンシャルのデータが得られれば、データは次のようになります。

同じデータを3つの異なる方法でプロットすることで、研究者が従来の時間グラフでは気づかないような問題や課題が浮き彫りになるかもしれません。

データを活用する

実験の過程で、多少時間がかかっても正確さを求めるという姿勢は、最終的には時間や労力、そして費用の節約という大きな利益をもたらします。準備、計画、明確な研究目標の設定、適切な場所の選定、設置、メンテナンス、タイミング、そして正しいデータ解釈はすべて、研究プロジェクトを危うくする可能性のある典型的なデータミスを防ぐのに大いに役立ちます。最終的な結果はどうでしょう？ 出版可能で意思決定に活用できるデータです。

ZENTRA Cloud の仕組みを見る

以下の動画 、Colin Campbell 博士が、ZENTRA Cloud データ収集プロセスをいかに簡素化するか、そして研究者がZENTRA Cloud なしでは生きられない理由について述べています。そして、ZENTRA Cloud 機能のライブツアーを行います。