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あなたは土壌水分量と水ポテンシャルセンサーを地面に埋め、ATMOS 41 をフィールドに設置し、ZL6 データロガーをセットアップした。機器のネットワークは、数日、数週間、あるいはシーズン中ずっとデータを収集してきた。さて、どうする？調査地の土壌水分データ分析を行うことは、1つのことである。何が起きているのかを理解し、問題をトラブルシューティングするために、意味のある推論や結論を推定する方法を知ることは、全く別のことです。

この記事では、土壌水分量、土壌温度、土壌水ポテンシャル、および大気の測定値をどのように使用すれば、痕跡の背後にある意味を発見できるかを理解するために、複数のデータセットを順を追って説明します。この記事では、データ中の以下の事象を特定する方法を学びます：

• 異なる土壌タイプにおける土壌水分センサーの挙動
• 浸潤
• 洪水
• 土壌のひび割れ
• 凍結
• 空間的変動性
• 温度効果
• 水力再分配による日周パターン
• 壊れたセンサー
• インストールの問題

各例はグラフで表される。これらのグラフの情報のすべての側面を理解する必要はない。それぞれのグラフは、土壌水分データの一般的なパターンと、そのパターンから可能な限り有用な情報を推定する方法を示すものである。各グラフの右上隅には、土壌の種類と作物の種類を記したボックスがある。

提供されたデータはすべて、我々のシリーズのようなデータロガーによって収集されたものである。 ZL6シリーズなどのデータロガーによって収集され ZENTRA Cloudにアップロードされたものです。すべてのデータセットは、METER独自の計測器によるものか、データ所有者から提供されたもので、その許可を得て掲載しています。

土壌の種類による影響

図2は、芝草を被覆作物として用いた人工ローム砂のデータである。この例で実験を行った目的は、芝草の灌漑を改善することでした。この芝草の根域はかなり浅く、中央部の深さは約6cm、底部は約10cmであった。時間の経過とともに、この例では、まず6月と7月にかけて比較的湿った状態が始まり、7月と8月には一定の乾燥期間状態となり、8月と9月には水の取り込みが停止するまで乾燥が続いた。

このグラフは、2種類の土壌水分データを示している： 体積含水率左のY軸に体積含水率、右のY軸にマトリックポテンシャル、または 水ポテンシャル右のY軸は水ポテンシャルである。X軸は初夏から秋の始まりまでの時間である。これらのデータ群から何がわかるかを理解するには、それぞれのデータセットを個別に見なければならない。

図3は、前述の芝草の湿潤状態における含水量と水ポテンシャルの両方を示したものである。この芝草はローム質の砂の中にあった。グラフ上部の点線で表された水ポテンシャルセンサーはまったく反応しなかった。しかし、土壌含水量センサーは、日単位での灌漑イベントを含め、驚くほど詳細なデータを示している。

圃場は毎晩灌漑され、水がセンサーに当たったとき、6cmレベルのセンサーに見えるスパイクがあった。また、根域の最下部である15cmのところにも小さなスパイクがあった。30cmでも含水量の増加が見られたが、カーブは15cmのセンサーよりも丸みを帯びていた。水ポテンシャルはまったく変化を示さなかった。粒径が大きすぎて、センサーが粒子に保持されている水を検出できなかったのだ。代わりに、このローム質の砂の最適条件下で何が起こったかを見てみると、かなりクールな詳細が見えてくる。

この区間では、6センチの土壌水分量データが夜間に平坦になり、日中に低下した。これは連日見られ、植物が根域の最下部である6センチメートルでどれだけの水分を摂取しているかを知ることができた。15センチでも日ごとに低下しているが、根が水を吸い上げる最下部であるため、それほど顕著ではない。

図5では、プロファイルを流れる水の量はそれほど多くなかった。7月14日に30cmレベルセンサーから少しピークが見られたが、その後の灌漑イベントでは変動はなかった。このローム質の砂は、散水された水に非常に反応する。水ポテンシャルのデータは、6cmレベルで小さな反応を示した。これは-200～-400kPaの範囲に低下しただけで、この芝草のストレス範囲をまだ超えているため、ストレスを示すものではなかった。

干ばつ条件では、6cmレベルでも徐々に最適な水の吸収が見られた。このデータセットで問題となったのは15cmレベルのセンサーで、水位は6cmレベルのセンサーと同じように高く、水が吸収されずに土壌中に浸出していることを示していた。9月5日頃に突然止むまで、毎日の取り込みが見られた。この時点で、草は土壌から水を取り込むことができなくなり、活発な生育から休眠へと変化した。

この土壌水分データセットでは、水ポテンシャルが実に興味深い曲線を示しており、マイナスから-1500kPa、つまり永久萎凋点まで下がっている。この草は休眠状態にあり、草が取り込める水分がなかったからである。含水量と水ポテンシャルの測定値はいずれも、このような干ばつ条件下での減少を明確に示していた。残念なことにこのケースでは、土壌が非常に乾燥するまで、農家はデータの兆候に反応しなかった。

土壌がローム状の砂ではなく、粘土質のロームというきめの細かい土壌になったらどうなるだろうか？図8は、アイダホ州南部で種イモを栽培していた直径700m近い粘土壌土に、6ヵ所のセンサーを設置したものである。このグラフは、シーズンを通して含水率がほとんど変化せず、2～3％程度しか変動していないことを表している。生産者はこのデータを見て、この畑の水を止めるべきタイミングをどうやって判断すればいいのだろうと考えた。前回のウェビナー「水資源の捕捉」で説明したように、このデータだけではその判断は非常に難しい：水をバイオマスに変える含水量データは水の存在と量を判断するのには非常に役立つが、植物にストレスがかかっているかどうかや、いつ十分な水が得られたかを理解するのにはほとんど役に立たない。

植物のストレスレベルと水分更新能力を理解するためには、マトリック水ポテンシャルを調べる必要がある。土壌水分量のデータからは、シーズンを通して一貫した、特筆すべきことのない水やりが行われている様子がうかがえるが、6カ所のうち3カ所では、マトリック水ポテンシャルがストレス域に低下しており、1カ所では永久萎凋点近くまで低下していた。IRT赤外線温度計のような機器で測定したこれらの場所の植物の葉温は、気温よりもはるかに高い温度で記録された。そして、これらの場所での収量は、ストレスが測定されなかった場所での収量よりもはるかに低く、水ポテンシャルの測定とその問題の兆候の妥当性を示している。

浸潤

図10の砂質壌土は、ラッシュ・バレーの砂漠に見られる。この例では、作物を調査しているのではなく、在来系の中にある外来種を調査している。この計測器を設置した理由は、チートグラスのような外来種がこの地域の在来植生を駆逐している理由を理解するためであった。緑色の線は降水イベントを表し、水平線は異なる深さに設置された3つの水分センサーを表している。

この土壌水分データを調べると、4～5mmの湿潤イベントでも、5cmレベルのセンサーにはほとんど影響がなく、10cmと20cmのセンサーには目立った影響がないことに気づくだろう。なぜ降水イベントは含水量データに現れなかったのか？いくつかの要因がある。この測定期間の前には、非常に長く、暑く、乾燥した夏があり、土壌の温度はほぼ毎日40℃を超え、土壌を疎水性にしていた。加えて、土壌が粉状に乾燥していたため、水分がすべて吸収され、表面で保持された後、再び蒸発し、水分がシステムの深部へ移動する機会がなかった。

図12は、同じ砂漠の砂質壌土の土壌水分データである。この図には降水量データは含まれていないが、深さ5cmの水分センサーに見られる各スパイクに相関して、湿潤イベントが発生している。5cm水位センサーでは、5月28日前後に湿潤現象が起きているが、10cm水位センサーにも20cm水位センサーにも反映されていないことに注意。6月2日前後の湿潤は、10cm深度で針を動かした証拠を示したが、20cmのマークには達していない。さらに驚くべきことに、最大の湿潤現象は6月14日頃に発生し、10cmの深さではまったく現れなかったが、20cmの深さでは小さなスパイクが生じた。これらの土壌水分データの分析から何がわかるだろうか？

前回の同地域のデータセットと同様、土壌の表層は1回目の湿潤から多くの水分を吸収し、土壌を下方に排出する機会を与えることなく、高い蒸発需要に供給した。2回目の湿潤時に水位が上昇したため、一部の水は深さ10cmのセンサーまで到達したが、20cmの地点には到達しなかった。より大きな難問は、最後の湿潤イベントであった。なぜ5cmと20cmのセンサーは水量の増加を記録したのに、10cmのセンサーは水量の増加を示さなかったのだろうか？

雨が降ると、土壌表面に水が一様に分布し、均等に浸透すると考えがちだが、必ずしもそうではない。水は土の中を1つの巨大な塊として進むのではなく、枝分かれした指のように土の中を進み、必ずしもすべての土の粒子に触れるとは限らない。今回のケースで最も可能性が高いのは、水の指の1本が10cmの深度センサーの周囲を回り、20cmのレベルセンサーまで移動し続けたことである。これがこのデータ異常の最も可能性の高い説明であるが、それでも、そのエリアの浸透に問題がないことを確認するために、そのエリアをモニターすることは重要であろう。

洪水の兆候

土壌水分データの解釈のために、気象モニタリングについて知っておく必要があることをすべて盛り込んだ「気象モニタリング・マスタークラス」と題する教育ガイドを作成しましたが、気象モニタリングが土壌内で起こっていることを理解する上で違いをもたらすことができる使用例をいくつか探ってみましょう。数年前、METER本社のあるワシントン州プルマンで洪水が発生しました。ミズーリ・フラット・クリークと呼ばれる非常に小さな小川が町の主要幹線道路に平行して流れており、その途中の道路や複数の企業が浸水し、地域社会の中心部に大きな破壊をもたらした。なぜこのようなことが起こったのか？差し迫った洪水の警告サインを理解するのに役立つデータはあるのだろうか？

図13の降水量データでは、なぜ洪水が起きたのか説明できなかった。最大の降水量は約3mmにしか達しなかった。複数のセンサーが同じ降水量を示したが、これはあの小さな小川で発生した規模の洪水の可能性を示唆していないようだ。何が起こったのかをよりよく理解するためには、この地域の土壌水分量の測定に目を向ける必要がある（図14）。

土壌の水分レベルは、4月6日に湿潤現象が起こるまでは、非常に安定していた。4月7日の終わり頃、水は土壌の上層部から排出され、下層部へとろ過され始めた。その後の降雨により、9日には60cmの水位が満水となり、他の水位と同様に平坦になり始めた。4月9日末、さらに雨が降り、ミズーリ・フラット・クリークは堤防を越えた。

図15は、クリークの側面に沿って水深を示したもので、水位が1mに保たれていることがわかる。最終的な降雨は、水位が堤防を越えて2.5m近くまで達し、水量のプラトーと相関した。

クラッキング

テキサス州南部に位置する高収縮膨潤粘土である船舶用粘土（図16）では、土壌水分データの分析が土壌亀裂の発生時にどのようになるかを説明するために、複数の含水率センサーを挿入した。

センサーの挙動を比較すると、興味深いパターンが見られた。深さ20cmのセンサーのひとつは、各湿潤イベントの後に緩やかな低下を示したが、同じ深さのもうひとつのセンサーは、一般的に砂質土壌で予想される急な低下を示した。このような測定値を出すために、粘土の中で何が起きていたのだろうか？このデータセットであなたが目撃している現象は、急カーブのセンサーが粘土の収縮率の高い部分に埋め込まれていたため、土壌がセンサーの周囲から収縮して空隙が生じ、電磁センサーが期待されたほど高い値を読み取れなかったということです。図16は、この急激な低下が土壌のひび割れを示していることを示す完璧な例である。

凍結

図17は砂質壌土の圃場を示しており、気温のために枯死した外来種が含まれている。雨が降るたびに、含水量の測定値が跳ね上がり、その後階段状にギザギザに下がっているのがわかる。これらのセンサーは埋もれなくなったのだろうか？このデータの変動を説明できるものは何だろうか？温度測定値をグラフに加えると、何が起きていたかが明らかになる。

図18の太く黒い水平線は0℃、つまり凍結を示す。温度測定と凝固点の追加により、凍結すると含水率の測定値が下がり、変動することが明らかになった。気温が氷点下より上がると、含水率の測定値は再び上昇し、予想される範囲に戻った。この関係は理にかなっている。水が凍れば凍るほど、センサーが水の存在を検出するために使っている電気的磁場に対して水分子が消えていくのだ。すべての水が凍ったわけではないので、測定された水の量はゼロにはならなかったが、大幅に減少した。解凍が始まると、データは土壌の水分レベルを平滑化し、凍結前の状態に戻した。これは、凍結時に予想されるパターンである。図19は、同じデータセットを1年全体で見たものである。凍結現象が、夏のデータの滑らかな干満とは明らかに異なっていることに注目してほしい。冬季の点線は、凍結現象が発生しない場合の含水量データに期待されるパターンです。

空間的変動性

図20では、粘土壌土に種イモを植え、3～4km以内にある7つのエリアにセンサーを設置した。図20のセンサーは、雪の後に雨が降った雨の多い冬の後に設置された。

含水量データを読む経験レベルにもよるが、データセットの最初の方でさえ、なぜこれら7つのセンサーの間にこれほどのばらつきがあるのか不思議に思うかもしれない。このばらつきは土壌の種類によるものである。土壌の種類が同じように分類されたとしても、各スポットには独自のベースラインがあるため、土壌水分量の測定値を同じスポットでの過去の測定値と比較することが重要であり、どんなに近い場所であっても、ある場所から次の場所まで同じ測定値を期待することはできない。しかし、同じ期間の同じ圃場の水ポテンシャルデータを調べると（図21）、これらのセンサーの水ポテンシャルはすべて±10kPa以内でスタートしており、驚くほど近いことがわかる。これが、土壌の種類に関係なく圃場全体の水ポテンシャル測定値を使用することの威力である。

温度感受性

夏場は、特に土壌表面に近い場所での測定において、ある程度の水分量の変動を考慮することが重要である。このように、すべての含水量センサーは温度センサーとしても機能する。

図22では、1日の温度変化が±14℃であった。このような温度変化に関する知識がなければ、水分量測定値のギザギザは水の水文学的な動きと誤って解釈されるかもしれないが、実際には土壌水分量に対する熱変化の影響を示している。各水分含量の小さな変化は、実際には0.0003^{m3 m-3}/℃に過ぎない。

水力再分配

ここまで、当初は植生による水の取り込みの兆候に見えたかもしれないが、データをさらに調べると説明がつかなくなるような例をいくつか紹介してきた。では、あなたのデータでは、水力再分配はどのように見えるだろうか？土壌から植物への水の取り込みの存在を証明できるかどうか、4つのグラフを連続して調べてみよう。各グラフは、互いに500m以内の同じ灌漑小麦畑の同じ期間のデータを強調している。

図23は、圃場全体の深さ15cmの含水量を示している。灌漑は7月末までオン・オフを繰り返し、灌漑停止後に降水が数回あった。各水分センサーは典型的な日周パターンを示しており、一見すると気温の変動に見えるかもしれないが、この時期の圃場は小麦の葉キャノピーが充実しており、Leaf Area Index （LAI）は4～5程度で、土壌表面まではほとんど放射されていなかった。このため、日周変動が温度変化に起因するとは考えにくい。このパターンが止まったのは、灌漑が停止され、植物が可能な限り吸収した時だけであった。

図24の水深45cmでは、6月上旬には日周パターンは見られず、6月下旬になって顕著になった。7月下旬に水を止めた頃、日周パターンが最も顕著になり、日中は下がり、夜間はプラトーになった。土壌の奥深くにあるため、このデータは、温度変化とは対照的に、植物による水の吸収によく一致していた。

土壌の奥深くに進むと（図25）、7月中旬から下旬までは同じような日周の階段状の変化は見られず、8月に入っても見られた。

センサー故障

精度と信頼性は、私たちが製造するすべての計測器に関して最も重要な要素の2つですが、設置やメンテナンスなど、センサーの故障を引き起こす可能性のある他の要素もあります。

図 26 は、故障したセンサーがデータの中でどのように見えるかを示す好例である。いくつかのセンサーは非常に安定したコースを描き、スムーズにデータを流していたが、突然一 つのセンサーだけがほぼ瞬時に落下し、大量の変動データを提供し始めた。このユーザーにとって幸運だったのは、センサーがZENTRA Cloud に接続されていたことで、センサー故障を自動的に警告し、連続測定の中断を最小限に抑えてタイムリーに対処することができた。この場合、センサーはプラグから外れていたが、データロガーに再び差し込むと、センサーは完璧に作動し続けた。

インストールの問題

この記事で取り上げる最後のデータ異常は、インストール・プロセス中の問題に起因する欠陥データである。

すべての科学的な取り組みと同様、測定値を分析する前に、どのような 情報が得られるかを知っておくことが重要である。図27に示すようなシルトローム土壌の場合、土壌はかなり湿っており、体積含水率30％以上の値を示すと予想される。その代わりに、2つのセンサーが10％以下の値を示していた。これは、センサーを検査し、設置し直す価値があると思われる好例である。

土壌水分データ解釈の鍵

それぞれの状況やデータセットは異なる。データから正しい推測と推論を導き出すことは、結論の妥当性を高めるために極めて重要です。このことを念頭に置いて、あなたのユニークなデータを解釈する際に留意すべきことをいくつかまとめてみましょう。

• 予期せぬものを見つけることを期待するセンサーを設置するのは、土壌で起こっていることをすべて把握しているわけではないからだ。知っているつもりでいると、重要な兆候が無視されることになる。
• 土壌水分の挙動は土壌によって異なる。粗い土壌の土壌水分のデータが、細かい土壌のデー タと同じ挙動を示すことはない。時間をかけて土壌のタイプを理解し、専門家と協力して正しい測定値を得るようにしましょう。
• 土壌が水を取り込み、貯蔵する能力は、水の浸透を止めることがある。データでテーブルトッピングに気づいたら、浸透が止まっているか、土壌が水浸しになっているかに注意してください。
• ひび割れしやすい土壌に注意してください。一部の土壌、特に粘土は、センサーの周囲に亀裂を生じさせ、結果に影響を与えることがあります。どのような土壌で作業しているかを把握し、データからこのような挙動が見られないか注意してください。
• 凍結によって土壌の水分がセンサーから消えてしまうことがある。凍った水はセンサーから見えなくなり、奇妙な挙動を引き起こし、連続性を犠牲にして精度を維持するために、しばしばデータの一部をデータセットから削除する必要がある。
• 土壌水分量は 空間変動が大きい。同じ圃場全体に設置された複数のセンサーがばらつきを示すはずである。ばらつきがまったくない場合は、心配すべき兆候である。一方、土壌水分ポテンシャルセンサーに一貫性があれば、何か正しいことをしている証拠である。
• 日周パターンは複数の意味を持ちうる。水分含量の測定値の日ごとの干満は、土壌表層付近の温度 変動や、根の水分や再分布によって引き起こされる可能性があ る。日周パターンの原因を特定するためには、水分量だけでなく、すべての変数を調べることが重要である。
• 設置不良はセンサーの性能に大きく影響します。電気的に故障したセンサーだけでなく、設置が不十分なセンサーからも問題が生じる。研究への影響を最小限に抑えるためには、ZENTRA Cloud から提供されるアラートに注意し、迅速に対処することが重要です。