JP2021124343A - 演算方法、演算装置、および演算プログラム - Google Patents
演算方法、演算装置、および演算プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021124343A JP2021124343A JP2020017097A JP2020017097A JP2021124343A JP 2021124343 A JP2021124343 A JP 2021124343A JP 2020017097 A JP2020017097 A JP 2020017097A JP 2020017097 A JP2020017097 A JP 2020017097A JP 2021124343 A JP2021124343 A JP 2021124343A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- estimated
- field
- soil
- measured
- interest
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 69
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims abstract description 212
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 179
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 135
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims abstract description 70
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims abstract description 55
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 claims description 99
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 32
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 25
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 15
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 2
- 239000002362 mulch Substances 0.000 description 17
- 238000011160 research Methods 0.000 description 10
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 description 8
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 description 8
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 description 5
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 4
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 4
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 4
- 208000005156 Dehydration Diseases 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 239000002344 surface layer Substances 0.000 description 3
- 241000555678 Citrus unshiu Species 0.000 description 2
- 244000068988 Glycine max Species 0.000 description 2
- 235000010469 Glycine max Nutrition 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 2
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 241000207199 Citrus Species 0.000 description 1
- 241000001466 Nia Species 0.000 description 1
- 240000007594 Oryza sativa Species 0.000 description 1
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000005119 centrifugation Methods 0.000 description 1
- 235000020971 citrus fruits Nutrition 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000003898 horticulture Methods 0.000 description 1
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000005527 soil sampling Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)
Abstract
【課題】既存のｐＦ値センサを使用せずに、安価で且つ簡便にｐＦ値を推定できる方法を実現する。【解決手段】本発明の一態様に係る演算方法は、実測飽和含水率または推定飽和含水率、実測体積含水率および実測ｐＦ値に基づき決定された、注目圃場についての体積含水率と水分張力値との関係式を準備する関係式準備工程と、前記関係式と、注目圃場が存する地点の気象データから算出した推定体積含水率とに基づき、注目圃場の土壌の推定ｐＦ値を算出する推定水分張力値算出工程とを含む。【選択図】図１
Description
本発明は、演算方法、演算装置、および演算プログラムに関する。
栽培において土壌水分の管理が重要な農作物を対象に、土壌水分環境を評価する手法が提案され、農業現場で実用化されている。例えば、非特許文献１には、基準蒸発散量と作物係数から圃場の蒸発散量を推定し、土壌水分（体積含水率）の変化を推定する手法が開示されている。非特許文献１に開示された手法を活用したかん水支援システムは、非特許文献２に記載のアメリカネブラスカ州における大豆の灌水支援システム「Soywater」や、非特許文献３に記載の栽培管理支援システムにおける大豆の灌水支援情報に採用されている。
しかし、作物の水分ストレスや吸水量を評価するには、体積含水率よりも土壌水分張力（以下、「ｐＦ値」と称する。）の方が有用である。ｐＦ値は、土壌間隙の水を保持しようとする力、または土壌中の水が間隙内にとどまろうとする力を表す。水分ストレスにより糖が上昇するウンシュウミカンの栽培管理おいては、土壌水分の管理は非常に重要であることから、ウンシュウミカンの産地を有する公設試験場等において、土壌水分評価技術に対する関心は非常に高く、適切な土壌水分管理による高品質果実生産技術の開発が進められている。
ｐＦ値は、既存のセンサを用いて測定することができるが、センサは高価であり、その維持管理にも労力と時間がかかる。そこで、ｐＦ値を推定する方法が研究されている。例えば、非特許文献４には、気象データから、土壌水分の変化量を評価すると共に、ｐＦ水分特性曲線を用いて土壌水分の変化量を評価することが開示されている。非特許文献５では、基準蒸発散量から土壌の体積含水率を評価するとともに、加圧板法で求めたｐＦ水分特性曲線を用いてｐＦ値を推定することが開示されている。
Allen, R.G. et al., 1997, FAO Irrigation and Drainage Paper No.56
熊谷悦史ら ２０１６、農業および園芸 第９１巻 第６号、ｐ.６０８−ｐ.６１７
農研機構 農業環境変動研究センター ２０１９、栽培管理支援システム Ｖｅｒ．１．０． 利用マニュアル ｐ.１２０−ｐ.１２７
清野豁 １９９０、土壌の物理性 第６１号、ｐ.１１−ｐ.１８
伊藤大雄ら ２０１３、東北の農業気象 ｖｏｌ．５７、ｐ.１−ｐ.６
非特許文献４および５に開示された手法でｐＦ値を推定するには、体積含水率とｐＦ値との関係を示すｐＦ水分特性曲線を作成する必要があるが、このｐＦ水分特性曲線は、同じ種類の土壌であっても、物理性が異なる圃場毎に作成する必要がある。
さらに、このｐＦ水分特性曲線を作成するには、ｐＦ値の範囲や大きさに応じて異なる手法（例えば、砂柱法、加圧板法、遠心法等）を適用する必要があるが、いずれのｐＦ値の測定法であっても、高価な機械と長い計測時間を要する。このため、ｐＦ水分特性曲線の作成は、専門知識を有する技術者と特殊な装置を有する、一部の研究機関等でのみ実施可能であり、研究現場を超えて、一般の農業現場に従来技術を導入するのは困難である。
本発明は係る背景に鑑みて成されたものであり、本発明の一態様は、高価で且つ維持管理に労力および時間がかかる既存のｐＦ値センサを使用せずに、安価で且つ簡便にｐＦ値を推定できる方法を実現することを目的とする。
前記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る演算方法は、下記（１）に係る実測飽和含水率または推定飽和含水率、下記（２）に係る実測体積含水率、および下記（３）に係る実測水分張力値に基づき決定された、注目圃場についての体積含水率と水分張力値との関係を示す関係式を準備する関係式準備工程と、
（１）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測飽和含水率、または前記注目圃場の土壌以外の土壌を含む複数の土壌の実測飽和含水率と、当該土壌の実測乾燥密度との回帰式を用いて、前記注目圃場の土壌の実測乾燥密度の測定値から算出された推定飽和含水率；
（２）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測体積含水率；
（３）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測水分張力値；
前記関係式準備工程において準備された関係式と、前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した前記注目圃場の土壌の推定体積含水率とに基づき、前記注目圃場の土壌の推定水分張力値を算出する、推定水分張力値算出工程と、を含む方法である。
（１）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測飽和含水率、または前記注目圃場の土壌以外の土壌を含む複数の土壌の実測飽和含水率と、当該土壌の実測乾燥密度との回帰式を用いて、前記注目圃場の土壌の実測乾燥密度の測定値から算出された推定飽和含水率；
（２）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測体積含水率；
（３）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測水分張力値；
前記関係式準備工程において準備された関係式と、前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した前記注目圃場の土壌の推定体積含水率とに基づき、前記注目圃場の土壌の推定水分張力値を算出する、推定水分張力値算出工程と、を含む方法である。
また、前記の課題を解決するために、本発明の他の一態様に係る演算装置は、下記（１）に係る実測飽和含水率または推定飽和含水率、下記（２）に係る実測体積含水率、および下記（３）に係る実測水分張力値に基づき決定された、注目圃場についての体積含水率と水分張力値との関係を示す関係式を準備する関係式準備部と、
（１）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測飽和含水率、または前記注目圃場の土壌以外の土壌を含む複数の土壌の実測飽和含水率と、当該土壌の実測乾燥密度との回帰式を用いて、前記注目圃場の土壌の実測乾燥密度の測定値から算出された推定飽和含水率；
（２）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測体積含水率；
（３）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測水分張力値；
前記関係式準備部において準備された関係式と、前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した前記注目圃場の土壌の推定体積含水率とに基づき、前記注目圃場の土壌の推定水分張力値を算出する、推定水分張力値算出部と、を備えている構成である。
（１）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測飽和含水率、または前記注目圃場の土壌以外の土壌を含む複数の土壌の実測飽和含水率と、当該土壌の実測乾燥密度との回帰式を用いて、前記注目圃場の土壌の実測乾燥密度の測定値から算出された推定飽和含水率；
（２）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測体積含水率；
（３）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測水分張力値；
前記関係式準備部において準備された関係式と、前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した前記注目圃場の土壌の推定体積含水率とに基づき、前記注目圃場の土壌の推定水分張力値を算出する、推定水分張力値算出部と、を備えている構成である。
本発明の一態様によれば、高価で且つ維持管理に労力および時間がかかる既存のｐＦ値センサを使用せずに、安価で且つ簡便にｐＦ値を推定することができるという効果を奏する。
〔演算方法〕
本発明の一態様に係る演算方法は、下記（１）に係る実測飽和含水率または推定飽和含水率、下記（２）に係る実測体積含水率、および下記（３）に係る実測水分張力値に基づき決定された、注目圃場についての体積含水率と水分張力値との関係を示す関係式を準備する関係式準備工程と、
（１）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測飽和含水率、または前記注目圃場の土壌以外の土壌を含む複数の土壌の実測飽和含水率と、当該土壌の実測乾燥密度との回帰式を用いて、前記注目圃場の土壌の実測乾燥密度から算出された推定飽和含水率；
（２）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測体積含水率；
（３）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測水分張力値；
前記関係式準備工程において準備された関係式と、前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した前記注目圃場の土壌の推定体積含水率とに基づき、前記注目圃場の土壌の推定水分張力値を算出する、推定水分張力値算出工程と、を含む構成である。
本発明の一態様に係る演算方法は、下記（１）に係る実測飽和含水率または推定飽和含水率、下記（２）に係る実測体積含水率、および下記（３）に係る実測水分張力値に基づき決定された、注目圃場についての体積含水率と水分張力値との関係を示す関係式を準備する関係式準備工程と、
（１）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測飽和含水率、または前記注目圃場の土壌以外の土壌を含む複数の土壌の実測飽和含水率と、当該土壌の実測乾燥密度との回帰式を用いて、前記注目圃場の土壌の実測乾燥密度から算出された推定飽和含水率；
（２）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測体積含水率；
（３）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測水分張力値；
前記関係式準備工程において準備された関係式と、前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した前記注目圃場の土壌の推定体積含水率とに基づき、前記注目圃場の土壌の推定水分張力値を算出する、推定水分張力値算出工程と、を含む構成である。
本発明の一態様に係る演算方法では、前記実測体積含水率と、当該実測体積含水率を測定した時点での前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した前記注目圃場の土壌の第１推定基準蒸発散量と、に基づき決定された、前記注目圃場の作物係数を準備する作物係数準備工程と、
水分張力値算出時点での前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき前記注目圃場の土壌の第２推定基準蒸発散量を算出する、第２推定基準蒸発散量算出工程と、
前記第２推定基準蒸発散量算出工程によって算出された前記第２推定基準蒸発散量と、前記作物係数準備工程において準備された前記作物係数とに基づき、前記注目圃場の推定実蒸発散量を算出する推定実蒸発散量算出工程と、
前記推定実蒸発散量算出工程によって算出された前記推定実蒸発散量に基づき、前記注目圃場の土壌の推定体積含水率を算出する推定体積含水率算出工程と、をさらに含み、
前記推定体積含水率算出工程によって算出された前記推定体積含水率を、前記推定水分張力値算出工程において用いる構成とすることができる。
水分張力値算出時点での前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき前記注目圃場の土壌の第２推定基準蒸発散量を算出する、第２推定基準蒸発散量算出工程と、
前記第２推定基準蒸発散量算出工程によって算出された前記第２推定基準蒸発散量と、前記作物係数準備工程において準備された前記作物係数とに基づき、前記注目圃場の推定実蒸発散量を算出する推定実蒸発散量算出工程と、
前記推定実蒸発散量算出工程によって算出された前記推定実蒸発散量に基づき、前記注目圃場の土壌の推定体積含水率を算出する推定体積含水率算出工程と、をさらに含み、
前記推定体積含水率算出工程によって算出された前記推定体積含水率を、前記推定水分張力値算出工程において用いる構成とすることができる。
ここで、本発明の一態様に係る演算方法について図１および図２を用いて説明する。図１は、本発明の一態様に係る演算方法の一例を示すフローチャートであり、図２は、当該フローチャートに示す処理を実行する演算装置の一態様を示すブロック図である。
まず、ステップＳ１０１において、関係式準備部１１は、下記（１）に係る実測飽和含水率または推定飽和含水率、下記（２）に係る実測体積含水率、および下記（３）に係る実測水分張力値に基づき決定された、注目圃場についての体積含水率と水分張力値との関係を示す関係式を準備する（関係式準備工程）：
（１）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測飽和含水率、または前記注目圃場の土壌以外の土壌を含む複数の土壌の実測飽和含水率と、当該土壌の実測乾燥密度との回帰式を用いて、前記注目圃場の土壌の実測乾燥密度から算出された推定飽和含水率；
（２）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測体積含水率；
（３）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測水分張力値。
（１）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測飽和含水率、または前記注目圃場の土壌以外の土壌を含む複数の土壌の実測飽和含水率と、当該土壌の実測乾燥密度との回帰式を用いて、前記注目圃場の土壌の実測乾燥密度から算出された推定飽和含水率；
（２）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測体積含水率；
（３）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測水分張力値。
具体的には、関係式データベース（ＤＢ）４から、注目圃場についての体積含水率と水分張力値（以下、「ｐＦ値」ともいう）との関係を示す関係式を取得することによって注目圃場についての前記関係式を準備する。関係式準備部１１は、取得した前記関係式を推定水分張力値算出部１４に供給する。
前記注目圃場についての体積含水率とｐＦ値との関係を示す関係式（以下、「推定ｐＦ値の算出式」と称する）のデータは、例えば、関係式ＤＢ４のようなデータベースに格納されている。関係式ＤＢ４には、注目圃場についての推定ｐＦ値の算出式を含む複数種類の圃場についての推定ｐＦ値の算出式のデータが格納されていてもよい。関係式準備工程では、関係式準備部１１が、必要に応じて、関係式ＤＢ４から注目圃場についての推定ｐＦ値の算出式のデータを取得することによって、注目圃場についての推定ｐＦ値の算出式を準備する。関係式ＤＢ４は、演算装置１のハードディスクに保存されていてもよく、サーバ上に保存されていてもよい。
注目圃場についての推定ｐＦ値の算出式は、前記実測飽和含水率または前記推定飽和含水率と、前記実測体積含水率と、前記実測ｐＦ値とに基づき予め決定される。注目圃場についての推定ｐＦ値の算出式の決定に用いる飽和含水率の値は、実測値である実測飽和含水率であってもよく、推定値である推定飽和含水率であってもよい。
ここで、前記「実測飽和含水率」は、土壌の飽和含水率の実測値である。土壌の飽和含水率は、例えば、採土管で採取した１００ｍｌの土壌の飽和重量（ｇ）および乾燥重量（ｇ）をそれぞれ測定し、以下の式（１）から飽和含水率（％）を算出することができる。前記「実測飽和含水率」の測定方法はこの方法に限定されない。
また、前記「推定飽和含水率」は、注目圃場の土壌以外の土壌を含む複数の土壌の実測飽和含水率と、当該土壌の実測乾燥密度との回帰式を用いて、前記注目圃場の土壌の実測乾燥密度の測定値から算出された値である。前記「実測乾燥密度」は、土壌の乾燥密度の実測値である。前記「乾燥密度」は、一定体積当たりの土壌の乾燥重量を表している。土壌の乾燥密度は、例えば、後述する実施例に示す方法によって測定することができる。
後述する実施例で具体的に説明するが、本発明者らは、土壌の飽和含水率と乾燥密度とが相関していることを見出し、飽和含水率と乾燥密度との関係を示す回帰式を用いることにより、土壌の乾燥密度に基づき飽和含水率を推定できることを明らかにした。従来の飽和含水率の測定方法は工程が多く、飽和含水率を取得するために手間と時間がかかる。一方で、乾燥密度は、一定体積当たりの土壌の乾燥前後の重さを量るだけで簡単に求めることができる。このため、この飽和含水率と乾燥密度との関係を示す回帰式を用いて土壌の実測乾燥密度に基づきの飽和含水率を算出することにより、土壌の乾燥密度を測定するだけで飽和含水率を簡便に且つ迅速に推定し得る。
前記「実測体積含水率」は、土壌の体積含水率の実測値である。土壌の体積含水率は、例えば、既存の水分センサ、土壌水分計等を用いて測定することができる。
前記「実測ｐＦ値」は、土壌のｐＦ値の実測値である。土壌のｐＦ値は、例えば、既存のテンシオメータ、ｐＦセンサ等を用いて測定することができる。後述する実施例で具体的に説明するが、本発明の一態様に係る演算方法によれば、推定ｐＦ値の算出式の作成には、テンシオメータを用いて測定したｐＦ値を好適に利用することができる。そして、そのようにして作成した推定ｐＦ値の算出式を用いてｐＦ値を精度よく推定できる。テンシオメータは、既存の高価なｐＦセンサよりも入手が容易であり且つ研究者以外でも容易に取扱いできることからより好ましい。
前記「推定ｐＦ値の算出式」は、具体的には、van Genuchtenのモデル（参考文献１：van Genuchten, M. Th. 1980, Soil Sci. Soc. Am. J., VOL. 44:892-898）による推定ｐＦ値の算出式（以下の式（２））である：
（前記式（２）中、Ｓｅは、次式（３）で表される相対水分率である。
前記式（３）中、θは体積含水率、θｓは飽和含水率、θｒは残留水分率を表す。）。
推定ｐＦ値の算出式中のパラメータα、ｎ、ｍおよびθｒは、前記実測飽和含水率または前記推定飽和含水率と、前記実測体積含水率と、前記実測ｐＦ値とに基づき決定される。具体的には、前記実測飽和含水率または前記推定飽和含水率と、前記実測体積含水率と、前記実測ｐＦ値とから得られる曲線と、前記推定ｐＦ値の算出式に前記実測飽和含水率または前記推定飽和含水率と前記実測体積含水率とを代入して得られる曲線とが一致するように、推定ｐＦ値の算出式中の各パラメータの値を調整すればよい。
注目圃場についての推定ｐＦ値の算出式を決定するために用いる前記実測体積含水率および前記実測ｐＦ値のデータセットは、それぞれ、注目圃場の土壌について、湿潤状態から乾燥状態に至る異なる水分条件で取得すればよい。例えば、テンシオメータで計測可能な０＜ｐＦ≦２．７の範囲の水分条件で、注目圃場の土壌の前記実測ｐＦ値および前記実測体積含水率の実測データのセットを数点（例えば、３〜４点）測定すればよい。前記実測体積含水率および前記実測ｐＦ値の実測データのセット数は、特に制限されないが、少なくとも２点以上取得することで信頼性のあるデータを取得することができる。
関係式準備部１１は、図示しない入力部を介してユーザによる指示ないし入力を受け付けて、ステップＳ１０１の処理を開始してもよいし、予め設定された期間毎に定期的にステップＳ１０１の処理を開始してもよい。前記「ユーザによる指示ないし入力」としては、例えば、注目圃場の名称、注目圃場の位置情報、ｐＦ値の算出日時等であり得る。
次いで、ステップＳ１０２において、作物係数準備部１２は、実測体積含水率と、当該実測体積含水率を測定した時点での注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した注目圃場の土壌の第１推定基準蒸発散量と、に基づき決定された、注目圃場の作物係数を準備する（作物係数準備工程）。具体的には、作物係数準備部１２は、作物係数データベース（ＤＢ）３から、注目圃場についての作物係数を取得することによって注目圃場についての作物係数を準備する。作物係数準備部１２は、取得した作物係数をパラメータ算出部１３に供給する。
注目圃場についての作物係数のデータは、例えば、作物係数ＤＢ３のようなデータベースに格納されている。作物係数ＤＢ３には、注目圃場についての作物係数を含む複数種類の圃場の作物係数のデータが格納されていてもよい。作物係数準備工程では、作物係数準備部１２が、必要に応じて、作物係数ＤＢ３から注目圃場についての作物係数のデータを取得することによって、注目圃場についての作物係数を準備する。作物係数ＤＢ３は、演算装置１のハードディスクに保存されていてもよく、サーバ上に保存されていてもよい。
注目圃場についての作物係数は、前記実測体積含水率と、当該実測体積含水率を測定した時点での前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した前記注目圃場の土壌の第１推定基準蒸発散量とに基づき予め決定される。
ここで、前記「実測体積含水率」は、前述の関係式準備工程において、推定ｐＦ値の算出式を決定する際に用いた実測体積含水率である。
前記「第１推定基準蒸発散量」は、前記実測体積含水率を測定した時点での注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出された、注目圃場の土壌の推定基準蒸発散量である。前記「基準蒸発散量」は、潜在的な蒸発散の基準値（ｍｍ）を表している（非特許文献３：農研機構 農業環境変動研究センター ２０１９、栽培管理支援システム Ｖｅｒ．１．０． 利用マニュアル ｐ.１２０−ｐ.１２７）。ＦＡＯの灌水に関するガイドライン（非特許文献１：Allen, R.G. et al., 1997, FAO Irrigation and Drainage Paper No.56、通称「ＦＡＯ−５６」）では、Reference evapotranspiration（ＥＴｏ）として説明されている。
気象データからの基準蒸発散量の算出方法としては、例えば、下記式（４）を用いるPriestly-Taylor法（ＰＴ法）を用いる方法を挙げることができる。
（前記式（４）中、ｓ：飽和水蒸気圧曲線の勾配、γ：乾湿計定数、Ｇ：地中伝熱量、Ｒｎ：純放射量である。）
このモデル式（４）の各係数（純放射量、乾湿計定数、飽和水蒸気圧曲線の勾配）は、ＦＡＯ−５６に記載の式を用いて、気温と日射量とから算出することができる。地中伝熱量については無視してもよい。ＦＡＯ−５６では、基準蒸発散量として、Penman-Monteith法（ＰＭ法）による蒸発散量を推奨しているが、（ｉ）ＰＭ法は風速のデータが必要であること、（ｉｉ）ＰＴ法のような放射法（Radiation methods）は、湿潤な気候では良い結果が得られること、（ｉｉｉ）ＰＴ法は、ＰＭ法を含む他の手法に比べ、最も観測値に近かったという報告がある（Douglas et al. 2009, J Hydrology 373）ことから、基準蒸発散量は、ＰＴ法を用いて算出することが好ましい。
このモデル式（４）の各係数（純放射量、乾湿計定数、飽和水蒸気圧曲線の勾配）は、ＦＡＯ−５６に記載の式を用いて、気温と日射量とから算出することができる。地中伝熱量については無視してもよい。ＦＡＯ−５６では、基準蒸発散量として、Penman-Monteith法（ＰＭ法）による蒸発散量を推奨しているが、（ｉ）ＰＭ法は風速のデータが必要であること、（ｉｉ）ＰＴ法のような放射法（Radiation methods）は、湿潤な気候では良い結果が得られること、（ｉｉｉ）ＰＴ法は、ＰＭ法を含む他の手法に比べ、最も観測値に近かったという報告がある（Douglas et al. 2009, J Hydrology 373）ことから、基準蒸発散量は、ＰＴ法を用いて算出することが好ましい。
また、気象データからの基準蒸発散量を算出する別の方法としては、例えば、西日本農業研究センターが提供している農地環境推定システムを利用することができる（参考文献２：「中山間地の精密な気象データをアメダス等から推定する農地環境推定システム」，西日本農業研究センター ２０１７年 研究成果情報；参考文献３：植山ら ２０１８、生物と気象、ｖｏｌ．１８、ｐ.７６−ｐ.８５）。農地環境推定システムによれば、近隣のアメダスポイントの観測値等の公共データから、対象地の気象データ（日最高気温、日最低気温、日平均気温、日平均相対湿度、日積算日射量、日積算降水量、当該時間までの日積算降水量、６時間先降水量、日積算基準蒸発散量）を取得することができる。
第１推定基準蒸発散量の算出に用いる気象データとしては、例えば、日最高気温、日最低気温、日積算日射量、風速等を挙げることができ、日最高気温、日最低気温および日積算日射量を組み合わせて用いることが好ましい。日最高気温、日最低気温および日積算日射量の組合せから、ＰＴ法で用いる純放射量の算出に必要な短波放射収支（下向き短波放射量と上向き短波放射量との差）と長波放射収支（下向き長波放射量と上向き長波放射量との差）を推定することができる。短波放射収支および長波放射収支の推定式は、ＦＡＯ−５６に記載の式を用いて算出することができる。短波放射収支は、地表面の日射量の反射率であるアルベドと日積算日射量から算出する。長波放射収支は、日最高気温、日最低気温、日積算日射量、水蒸気圧（日最高気温と日最低気温とから推定）、晴天日射量（標高と大気外日射量から推定）から算出する。これらの推定式において、推定値の代わりに実測値を用いることも可能である。ＦＡＯ−５６の推定式の採用は、日最高気温、日最低気温および日積算日射量という一般的な気象データのみで純放射量を算出し得ることから、実用的である。なお、気象データから第１推定基準蒸発散量を算出する例を説明したが、第１推定基準蒸発散量は、降雨量または潅水量に基づき算出することも可能である。
前記「作物係数」は、作物毎に固有の係数であり、生育ステージに応じて変動する。ＦＡＯ−５６では、Crop coefficient（Ｋｃ）として説明されている。前記「作物係数」は、前記実測体積含水率から実蒸発散量を算出し、得られた実蒸発散量を前記第１推定基準蒸発散量で除することで算出することができる。
次いで、ステップＳ１０３において、パラメータ算出部１３は、気象データ測定装置２から、注目圃場が存する地点の気象データを受け付ける。
次いで、ステップＳ１０４において、パラメータ算出部１３は、水分張力値算出時点での注目圃場が存する地点の気象データに基づき、注目圃場の土壌の第２推定基準蒸発散量を算出する（第２推定基準蒸発散量算出工程）。具体的には、パラメータ算出部１３は、ステップＳ１０３で取得した気象データに基づき注目圃場の土壌の第２推定基準蒸発散量を算出する。
前記「第２推定基準蒸発散量」は、ｐＦ値算出時の注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出された、注目圃場の土壌の推定基準蒸発散量である。気象データから注目圃場の基準蒸発散量を算出する方法は、前記「作物係数準備工程」の項でも説明したが、ＰＴ法を用いた算出方法や、西日本農業研究センターが提供している農地環境推定システムを利用することができる。なお、第２推定基準蒸発散量についても、第１推定基準蒸発散量と同様に、降雨量または潅水量に基づき算出することも可能である。
次いで、ステップＳ１０５において、パラメータ算出部１３は、第２推定基準蒸発散量算出工程によって算出された第２推定基準蒸発散量と、作物係数準備工程において準備された作物係数とに基づき、注目圃場の推定実蒸発散量を算出する（推定実蒸発散量算出工程）。具体的には、パラメータ算出部１３は、ステップＳ１０４で算出した第２推定基準蒸発散量と、ステップＳ１０２で取得した作物係数とに基づき、注目圃場の推定実蒸発散量を算出する。
前記「実蒸発散量」は、作物の生育ステージや作土の乾燥状態を加味した実際の蒸発散の推定値（ｍｍ）を表している（非特許文献３：農研機構 農業環境変動研究センター ２０１９、栽培管理支援システム Ｖｅｒ．１．０． 利用マニュアル ｐ.１２０−ｐ.１２７）。ＦＡＯ−５６では、Crop evapotranspiration under non-standard conditions（ＥＴｃ ａｄｊ）として説明されている。
注目圃場の推定実蒸発散量は、ステップＳ１０４で算出された第２推定基準蒸発散量に、ステップＳ１０２で取得した作物係数を乗ずることで、推定実蒸発散量を算出することができる（非特許文献１を参照）。
次いで、ステップＳ１０６において、パラメータ算出部１３は、推定実蒸発散量算出工程によって算出された推定実蒸発散量に基づき、注目圃場の土壌の推定体積含水率を算出する（推定体積含水率算出工程）。具体的には、パラメータ算出部１３は、ステップＳ１０５で算出した推定実蒸発散量に基づき、注目圃場の土壌の推定体積含水率を算出する。パラメータ算出部１３は、算出した推定体積含水率を推定水分張力値算出部１４に供給する。
推定体積含水率の算出方法としては、具体的には、まず、ｐＦ測定対象日をｔ日とすると、ｔ日の注目圃場における降水量（ｍｍ）からステップＳ１０５で算出された推定実蒸発散量（ｍｍ）を減じることで、ｔ日の注目圃場の表層の土壌水分増加量（ｍｍ）を算出する。次いで、ｔ日の注目圃場の表層の土壌水分増加量を、注目圃場の表層の厚さ（ｍｍ）で除し、これを、ｐＦ測定対象日の前日（ｔ−１日）の体積含水率に加えることで、ｔ日の推定体積含水率を算出することができる。
次いで、ステップＳ１０７において、推定水分張力値算出部１４は、関係式準備工程において準備された関係式と、注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した注目圃場の土壌の推定体積含水率とに基づき、注目圃場の土壌の推定水分張力値を算出する（推定水分張力値算出工程）。具体的には、推定水分張力値算出部１４は、ステップＳ１０１で取得した前記関係式と、ステップＳ１０６で算出した推定体積含水率とに基づき、注目圃場の土壌の推定ｐＦ値を算出する。推定水分張力値算出部１４は、算出した推定ｐＦ値のデータを出力制御部１６に供給する。
次いで、ステップＳ１０８において、出力制御部１６は、取得した推定ｐＦ値のデータを出力する。出力制御部１６は、インターネット等の通信を介して、ステップＳ１０７において算出した注目圃場の土壌の推定ｐＦ値を、ディスプレイ、スマートフォン、タブレット端末等の外部の表示装置に出力してもよい。これにより、ユーザが表示装置に表示された注目圃場の土壌の推定ｐＦ値を把握することができる。得られた推定ｐＦ値は、灌水のタイミングを決めるなど、農産物の品質管理に用いることができる。高糖度の果実とｐＦ値の関係もあるといわれており、ｐＦ値を把握することは、農産物の品質管理において重要である。
本発明の一態様に係る演算方法によれば、高価で且つ維持管理に労力および時間がかかる既存のｐＦ値センサを使用せずに、安価で且つ簡便にｐＦ値を推定することができるので、一般の農業現場において、ｐＦ値等の土壌水分データに基づく高度な栽培管理の実現が可能となる。
また、本発明の一態様に係る演算方法によれば、注目圃場についての推定ｐＦ値の算出式を決定する際に体積含水率とｐＦ値を測定すれば、その後は、ｐＦ値を測定しなくとも、注目圃場についての推定ｐＦ値の算出式を用いて、気象データからｐＦ値を推定することができるという利点を有している。また、推定ｐＦ値の算出式の決定のために用いる体積含水率とｐＦ値は、水分センサやテンシオメータ等の安価な計測装置にて容易に測定可能であり、高価なセンサを必要としない。さらには、本発明の一態様に係る演算方法によれば、従来のテンシオメータでは測定することができなかったｐＦ２．７以上のｐＦ値も推定することが可能となるという優れた効果を奏する。
（演算方法の変形例）
本発明の他の一態様に係る演算方法は、前記推定水分張力値算出工程によって算出した前記推定ｐＦ値に基づいて、前記注目圃場の土壌の水分変化量を推定する土壌水分変化量推定工程をさらに含む構成としてもよい。
本発明の他の一態様に係る演算方法は、前記推定水分張力値算出工程によって算出した前記推定ｐＦ値に基づいて、前記注目圃場の土壌の水分変化量を推定する土壌水分変化量推定工程をさらに含む構成としてもよい。
かかる構成とすることにより、ｐＦ値に基づく注目圃場の土壌の水分変化量を推定することができるので、推定ｐＦ値の変化に応じた高度な栽培管理の実現が可能となる。
本発明の他の一態様に係る演算方法について図２および図３を用いて説明する。図３は、本発明の他の一態様に係る演算方法の一例を示すフローチャートである。この変形例では、ステップＳ１０７で算出した推定ｐＦ値のデータをステップＳ１０８で出力する代わりに、ステップＳ１０７で算出した推定ｐＦ値に基づいて、注目圃場の土壌の水分変化量を推定し（ステップＳ３０１）、推定した水分変化量を出力する（ステップＳ３０２）点が、図１に示した演算方法と異なっている。そこで、ステップＳ３０１およびステップＳ３０２について説明し、それ以外のステップＳ１０１〜ステップＳ１０７については、その説明を省略する。
ステップＳ３０１において、土壌水分量推定部１５は、ステップＳ１０７で算出した推定ｐＦ値に基づいて、注目圃場の土壌の水分変化量を推定する。土壌水分量推定部１５は、水分変化量推定結果のデータを出力制御部１６に供給する。
次いで、ステップＳ３０２において、出力制御部１６は、取得した水分変化量推定結果のデータを表示装置（図示しない）に出力する。注目圃場の土壌の水分変化量を推定する方法としては、後述する実施例に示すように、ｐＦ値を経時的に推定し記録することにより、注目圃場の土壌の水分量がどのように変化しているかを推定することができる。
〔演算装置〕
本発明の各態様に係る演算方法は、演算装置１によって実施することができる。以下、本発明の一態様に係る演算装置について説明する。但し、上述した演算方法において説明した内容と重複する内容に関しては、その説明を簡略化または繰り返さないこととする。
本発明の各態様に係る演算方法は、演算装置１によって実施することができる。以下、本発明の一態様に係る演算装置について説明する。但し、上述した演算方法において説明した内容と重複する内容に関しては、その説明を簡略化または繰り返さないこととする。
図２は、本発明の実施形態１に係る演算装置１の要部構成を示すブロック図である。図２に示すように、演算装置１は、関係式準備部１１、作物係数準備部１２、パラメータ算出部１３、推定水分張力値算出部１４、土壌水分量推定部１５および出力制御部１６を備えている。演算装置１は、注目圃場の土壌の推定ｐＦ値を算出する装置である。演算装置１は、例えば、演算部（プロセッサ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等）及び記憶部（ＲＡＭ等のメインメモリ、ＨＤＤ／ＳＤＤ等のストレージ、レジスタ及びキャッシュメモリ等）から構成される。記憶部は、データベース（ＤＢ）から取得したデータなど、各処理で必要なデータを記憶するものであってもよい。演算装置１は、ユーザの指示を受け付ける入力部（図示しない）をさらに備えていてもよい。
演算装置１は、気象データ測定装置２、作物係数データベース３（以下「作物係数ＤＢ３」）および関係式データベース４（以下、「関係式ＤＢ４」）と、無線接続または有線接続されている。
気象データ測定装置２は、注目圃場が存する地点の気象データを測定する。作物係数ＤＢ３には、少なくとも注目圃場の作物係数を含む１つ以上の作物係数のデータが格納されている。関係式ＤＢ４には、少なくとも注目圃場についての体積含水率とｐＦ値との関係を示す関係式を含む１つ以上の関係式のデータが格納されている。また、図示は省略したが、演算装置１、気象データ測定装置２、作物係数ＤＢ３および関係式ＤＢ４は、無線接続または有線接続を実現するための通信部または接続部を備えている。
関係式準備部１１は、注目圃場についての体積含水率とｐＦ値との関係を示す関係式を関係式ＤＢ４から取得することによって注目圃場についての前記関係式を準備する。具体的には、関係式準備部１１は、図１または図３のステップＳ１０１の処理を行う。また、関係式準備部１１は、取得した注目圃場についての関係式を推定水分張力値算出部１４に供給する。
作物係数準備部１２は、注目圃場についての作物係数を作物係数ＤＢ３から取得することによって注目圃場についての作物係数を準備する。具体的には、作物係数準備部１２は、図１または図３のステップＳ１０２の処理を行う。また、作物係数準備部１２は、取得した注目圃場についての作物係数をパラメータ算出部１３に供給する。
パラメータ算出部１３は、注目圃場の土壌の推定基準蒸発散量、推定実蒸発散量および推定体積含水率を算出する。具体的には、パラメータ算出部１３は、図１または図３のステップＳ１０３〜ステップＳ１０６の処理を行う。パラメータ算出部１３は、これらのパラメータを算出するために、注目圃場が存する地点の気象データを気象データ測定装置２から取得し、注目圃場についての作物係数を作物係数準備部１２から取得する。また、パラメータ算出部１３は、算出した推定体積含水率を推定水分張力値算出部１４に供給する。
推定水分張力値算出部１４は、関係式準備部１１から注目圃場についての推定ｐＦ値の算出式を取得し、当該推定ｐＦ値の算出式を用いて推定体積含水率から推定ｐＦ値を算出する。具体的には、推定水分張力値算出部１４は、図１または図３のステップＳ１０７の処理を行う。また、推定水分張力値算出部１４は、算出した推定ｐＦ値を土壌水分量推定部１５に供給する。
土壌水分量推定部１５は、推定ｐＦ値に基づいて、注目圃場の土壌の水分変化量を推定する。具体的には、土壌水分量推定部１５は、図３のステップＳ３０１の処理を行う。
出力制御部１６は、演算装置１からの演算結果の出力を制御する。具体的には、土壌水分量推定部１５は、図１のステップＳ１０８または図３のステップＳ３０２の処理を行う。出力制御部１６は、演算装置１からの演算結果を、演算装置１に無線接続または有線接続されている表示装置（図示しない）に表示させてもよく、または演算装置１からの演算結果のデータを出力してもよい。前記演算結果としては、パラメータ算出部１３が算出した各パラメータの数値、推定水分張力値算出部１４が算出した推定ｐＦ値および土壌水分量推定部１５が推定した水分変化量が含まれる。
〔ソフトウェアによる実現例〕
演算装置１の制御ブロック（特に関係式準備部１１、作物係数準備部１２、パラメータ算出部１３、推定水分張力値算出部１４、土壌水分量推定部１５および出力制御部１６）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
演算装置１の制御ブロック（特に関係式準備部１１、作物係数準備部１２、パラメータ算出部１３、推定水分張力値算出部１４、土壌水分量推定部１５および出力制御部１６）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
後者の場合、演算装置１は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、前記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、前記コンピュータにおいて、前記プロセッサが前記プログラムを前記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。前記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。前記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、前記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、前記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して前記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、前記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
〔まとめ〕
本発明の態様１に係る演算方法は、下記（１）に係る実測飽和含水率または推定飽和含水率、下記（２）に係る実測体積含水率、および下記（３）に係る実測水分張力値に基づき決定された、注目圃場についての体積含水率と水分張力値との関係を示す関係式を準備する関係式準備工程と、
（１）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測飽和含水率、または前記注目圃場の土壌以外の土壌を含む複数の土壌の実測飽和含水率と、当該土壌の実測乾燥密度との回帰式を用いて、前記注目圃場の土壌の実測乾燥密度から算出された推定飽和含水率；
（２）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測体積含水率；
（３）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測水分張力値；
前記関係式準備工程において準備された関係式と、前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した前記注目圃場の土壌の推定体積含水率とに基づき、前記注目圃場の土壌の推定水分張力値を算出する、推定水分張力値算出工程と、を含む方法である。
本発明の態様１に係る演算方法は、下記（１）に係る実測飽和含水率または推定飽和含水率、下記（２）に係る実測体積含水率、および下記（３）に係る実測水分張力値に基づき決定された、注目圃場についての体積含水率と水分張力値との関係を示す関係式を準備する関係式準備工程と、
（１）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測飽和含水率、または前記注目圃場の土壌以外の土壌を含む複数の土壌の実測飽和含水率と、当該土壌の実測乾燥密度との回帰式を用いて、前記注目圃場の土壌の実測乾燥密度から算出された推定飽和含水率；
（２）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測体積含水率；
（３）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測水分張力値；
前記関係式準備工程において準備された関係式と、前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した前記注目圃場の土壌の推定体積含水率とに基づき、前記注目圃場の土壌の推定水分張力値を算出する、推定水分張力値算出工程と、を含む方法である。
本発明の態様２に係る演算方法は、前記の態様１において、前記実測体積含水率と、当該実測体積含水率を測定した時点での前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した前記注目圃場の土壌の第１推定基準蒸発散量と、に基づき決定された、前記注目圃場の作物係数を準備する作物係数準備工程と、
水分張力値算出時点での前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき前記注目圃場の土壌の第２推定基準蒸発散量を算出する、第２推定基準蒸発散量算出工程と、
前記第２推定基準蒸発散量算出工程によって算出された前記第２推定基準蒸発散量と、前記作物係数準備工程において準備された前記作物係数とに基づき、前記注目圃場の推定実蒸発散量を算出する推定実蒸発散量算出工程と、
前記推定実蒸発散量算出工程によって算出された前記推定実蒸発散量に基づき、前記注目圃場の土壌の推定体積含水率を算出する推定体積含水率算出工程と、をさらに含み、
前記推定体積含水率算出工程によって算出された前記推定体積含水率を、前記推定水分張力値算出工程において用いる方法としてもよい。
水分張力値算出時点での前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき前記注目圃場の土壌の第２推定基準蒸発散量を算出する、第２推定基準蒸発散量算出工程と、
前記第２推定基準蒸発散量算出工程によって算出された前記第２推定基準蒸発散量と、前記作物係数準備工程において準備された前記作物係数とに基づき、前記注目圃場の推定実蒸発散量を算出する推定実蒸発散量算出工程と、
前記推定実蒸発散量算出工程によって算出された前記推定実蒸発散量に基づき、前記注目圃場の土壌の推定体積含水率を算出する推定体積含水率算出工程と、をさらに含み、
前記推定体積含水率算出工程によって算出された前記推定体積含水率を、前記推定水分張力値算出工程において用いる方法としてもよい。
本発明の態様３に係る演算方法は、前記の態様１または２において、前記気象データは、日最高気温、日最低気温および日積算日射量である方法としてもよい。
本発明の態様４に係る演算方法は、前記の態様１〜３のいずれかにおいて、前記推定水分張力値算出工程によって算出した前記推定水分張力値に基づいて、前記注目圃場の土壌の水分変化量を推定する土壌水分変化量推定工程をさらに含む方法としてもよい。
本発明の態様５に係る演算装置は、下記（１）に係る実測飽和含水率または推定飽和含水率、下記（２）に係る実測体積含水率、および下記（３）に係る実測水分張力値に基づき決定された、注目圃場についての体積含水率と水分張力値との関係を示す関係式を準備する関係式準備部と、
（１）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測飽和含水率、または前記注目圃場の土壌以外の土壌を含む複数の土壌の実測飽和含水率と、当該土壌の実測乾燥密度との回帰式を用いて、前記注目圃場の土壌の実測乾燥密度から算出された推定飽和含水率；
（２）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測体積含水率；
（３）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測水分張力値；
前記関係式準備部において準備された関係式と、前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した前記注目圃場の土壌の推定体積含水率とに基づき、前記注目圃場の土壌の推定水分張力値を算出する、推定水分張力値算出部と、を備えている構成である。
（１）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測飽和含水率、または前記注目圃場の土壌以外の土壌を含む複数の土壌の実測飽和含水率と、当該土壌の実測乾燥密度との回帰式を用いて、前記注目圃場の土壌の実測乾燥密度から算出された推定飽和含水率；
（２）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測体積含水率；
（３）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測水分張力値；
前記関係式準備部において準備された関係式と、前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した前記注目圃場の土壌の推定体積含水率とに基づき、前記注目圃場の土壌の推定水分張力値を算出する、推定水分張力値算出部と、を備えている構成である。
本発明の各態様に係る演算装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記演算装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記演算装置をコンピュータにて実現させる演算装置の演算プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
以下に、実施例に基づいて本発明をより詳細に説明するが、本発明はこれら実施例に限定されない。
［飽和含水率と乾燥密度と関係性についての事前調査］
本願発明者らは、日本の農地土壌の物理的性質データベースＳｏｌｐｈｙＪ（参考文献４：農研機構農業環境変動研究センター平成２２年度主要研究成果，［令和２年１月２８日検索］，インターネット＜URL：https://www.naro.affrc.go.jp/archive/niaes/sinfo/result/result27/result27_60.html＞）に収録されている、土壌の飽和含水率および乾燥密度のデータに着目した。図４は、ＳｏｌｐｈｙＪに収録されている１６種類の異なる性質を有する土壌の飽和含水率を示すグラフである（データ数Ｎ＝７０６）。
本願発明者らは、日本の農地土壌の物理的性質データベースＳｏｌｐｈｙＪ（参考文献４：農研機構農業環境変動研究センター平成２２年度主要研究成果，［令和２年１月２８日検索］，インターネット＜URL：https://www.naro.affrc.go.jp/archive/niaes/sinfo/result/result27/result27_60.html＞）に収録されている、土壌の飽和含水率および乾燥密度のデータに着目した。図４は、ＳｏｌｐｈｙＪに収録されている１６種類の異なる性質を有する土壌の飽和含水率を示すグラフである（データ数Ｎ＝７０６）。
そこで、図４に示した７０６個の土壌サンプル中６８９個の土壌サンプルについて、飽和含水率と乾燥密度との関係を図５の相関図に示したところ、飽和含水率と乾燥密度との関係を示すプロットは、ほぼ一直線上にのっており、土壌の乾燥密度と飽和含水率とに高い相関があることが明らかになった。そして、土壌の飽和含水率と乾燥密度とを回帰分析することにより以下の回帰式（５）を求めた。
飽和含水率（％）＝−０．３５９×乾燥密度＋０．９７２・・・（５）
従来の飽和含水率の測定方法は工程が多く、飽和含水率を取得するために手間と時間がかかる。これに対して、飽和含水率と乾燥密度との関係を示す前記回帰式を用いることにより、乾燥密度を測定するだけで飽和含水率を簡便に且つ迅速に推定し得ることが明らかになった。
飽和含水率（％）＝−０．３５９×乾燥密度＋０．９７２・・・（５）
従来の飽和含水率の測定方法は工程が多く、飽和含水率を取得するために手間と時間がかかる。これに対して、飽和含水率と乾燥密度との関係を示す前記回帰式を用いることにより、乾燥密度を測定するだけで飽和含水率を簡便に且つ迅速に推定し得ることが明らかになった。
〔実施例１〕
注目圃場として、独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構の四国研究拠点の柑橘圃場（以下、「圃場Ａ」と称する。）を選出し、圃場Ａの土壌水分変化量を推定した。
注目圃場として、独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構の四国研究拠点の柑橘圃場（以下、「圃場Ａ」と称する。）を選出し、圃場Ａの土壌水分変化量を推定した。
［事前調査の手順］
圃場Ａの土壌水分変化量を推定するための事前調査として、下記（Ａ）〜（Ｅ）の手順で、圃場Ａについての推定ｐＦ値の算出式のパラメータおよび作物係数を決定した。
圃場Ａの土壌水分変化量を推定するための事前調査として、下記（Ａ）〜（Ｅ）の手順で、圃場Ａについての推定ｐＦ値の算出式のパラメータおよび作物係数を決定した。
＜（Ａ）圃場Ａの土壌の体積含水率およびｐＦ値の測定＞
圃場Ａの土壌（マルチ区または裸地区）について、それぞれ、湿潤状態から乾燥状態に至る異なる水分条件における体積含水率とｐＦ値を測定し、３〜４点のデータセットを得た。
圃場Ａの土壌（マルチ区または裸地区）について、それぞれ、湿潤状態から乾燥状態に至る異なる水分条件における体積含水率とｐＦ値を測定し、３〜４点のデータセットを得た。
体積含水率は、水分センサ（株式会社Ａ・Ｒ・Ｐ製、型番ＷＤ−３−Ｗ−５Ｙ）を用いて測定した。ｐＦ値は、テンシオメータ（株式会社竹村電機製作所製、型番ＤＭ−８ＨＧ−１００）を用いて測定した。水分条件は、テンシオメータにより測定可能な乾燥程度（ｐＦ２．７程度以下）とした。体積含水率およびｐＦ値を測定すると同時に、圃場Ａの土壌の基準蒸発散量の観測も行った。
＜（Ｂ）圃場Ａの土壌の乾燥密度の算出＞
採土管（１００ｍｌ）で採取した１００ｍｌの土壌を乾燥させ、乾燥重量から乾燥密度（ｇ／ｃｍ３）を算出した。その結果、圃場Ａのマルチ区の実測乾燥密度は１．４３２ｇ／ｃｍ３であり、圃場Ａの裸地区の実測乾燥密度は１．６３８ｇ／ｃｍ３であった。
採土管（１００ｍｌ）で採取した１００ｍｌの土壌を乾燥させ、乾燥重量から乾燥密度（ｇ／ｃｍ３）を算出した。その結果、圃場Ａのマルチ区の実測乾燥密度は１．４３２ｇ／ｃｍ３であり、圃場Ａの裸地区の実測乾燥密度は１．６３８ｇ／ｃｍ３であった。
＜（Ｃ）圃場Ａの飽和含水率の算出＞
前記（Ｂ）で得られた実測乾燥密度と、前記「飽和含水率と乾燥密度との関係性についての事前調査」の項で準備した飽和含水率と乾燥密度との関係を示す以下の回帰式（５）とから、圃場Ａの土壌の飽和含水率（推定飽和含水率）を算出した。
飽和含水率（％）＝−０．３５９×乾燥密度＋０．９７２・・・（５）
その結果、圃場Ａのマルチ区の推定飽和含水率は０．４５８（４５．８％）であり、圃場Ａの裸地区の推定飽和含水率は０．３８４（３８．４％）であった。なお、飽和含水率の実測値は、マルチ区４３．１％、裸地区３６．１％であり、回帰式（５)を用いて算出した推定飽和含水率と実測値との間に大きなずれは生じなかった。このことから、飽和含水率と乾燥密度との関係を示す以下の回帰式（５）と実測乾燥密度とから、土壌の推定飽和含水率を簡便に且つ精度よく推定できることが証明された。
前記（Ｂ）で得られた実測乾燥密度と、前記「飽和含水率と乾燥密度との関係性についての事前調査」の項で準備した飽和含水率と乾燥密度との関係を示す以下の回帰式（５）とから、圃場Ａの土壌の飽和含水率（推定飽和含水率）を算出した。
飽和含水率（％）＝−０．３５９×乾燥密度＋０．９７２・・・（５）
その結果、圃場Ａのマルチ区の推定飽和含水率は０．４５８（４５．８％）であり、圃場Ａの裸地区の推定飽和含水率は０．３８４（３８．４％）であった。なお、飽和含水率の実測値は、マルチ区４３．１％、裸地区３６．１％であり、回帰式（５)を用いて算出した推定飽和含水率と実測値との間に大きなずれは生じなかった。このことから、飽和含水率と乾燥密度との関係を示す以下の回帰式（５）と実測乾燥密度とから、土壌の推定飽和含水率を簡便に且つ精度よく推定できることが証明された。
＜（Ｄ）圃場Ａについての推定ｐＦ値の算出式の準備＞
前記（Ｃ）で得られた推定飽和含水率、前記（Ａ）で得られた実測体積含水率および前記（Ａ）で得られた実測水分張力値から得られる曲線（図６に示す実線のグラフ）と、van Genuchtenのモデル（参考文献１：van Genuchten, M. Th. 1980, Soil Sci. Soc. Am. J., VOL. 44:892-898）による推定ｐＦ値の算出式（以下の式（２））に、前記推定飽和含水率と前記実測体積含水率とを代入して得られる曲線（図６に示す破線のグラフ）とが一致するように、推定ｐＦ値の算出式中のパラメータを決定した。なお、図６の１０６１に示す実線のグラフは、圃場Ａのマルチ区の推定飽和含水率、実測体積含水率および実測水分張力値から得られる曲線を表し、図６の１０６２に示す実線のグラフは、圃場Ａの裸地区の推定飽和含水率、実測体積含水率および実測水分張力値から得られる曲線を表している。
前記（Ｃ）で得られた推定飽和含水率、前記（Ａ）で得られた実測体積含水率および前記（Ａ）で得られた実測水分張力値から得られる曲線（図６に示す実線のグラフ）と、van Genuchtenのモデル（参考文献１：van Genuchten, M. Th. 1980, Soil Sci. Soc. Am. J., VOL. 44:892-898）による推定ｐＦ値の算出式（以下の式（２））に、前記推定飽和含水率と前記実測体積含水率とを代入して得られる曲線（図６に示す破線のグラフ）とが一致するように、推定ｐＦ値の算出式中のパラメータを決定した。なお、図６の１０６１に示す実線のグラフは、圃場Ａのマルチ区の推定飽和含水率、実測体積含水率および実測水分張力値から得られる曲線を表し、図６の１０６２に示す実線のグラフは、圃場Ａの裸地区の推定飽和含水率、実測体積含水率および実測水分張力値から得られる曲線を表している。
（前記式（２）中、Ｓｅは、次式（３）で表される相対水分率である。
前記式（３）中、θは体積含水率、θｓは飽和含水率、θｒは残留水分率を表す。）
その結果、圃場Ａのマルチ区についての推定ｐＦ値の算出式中のパラメータは、α：０．３２、θｒ：０．０５、ｎ：１．３２、ｍ：０．２４２に決定した。また、圃場Ａの裸地区についての推定ｐＦ値の算出式中のパラメータは、α：０．１５、θｒ：０．０９、ｎ：１．３５、ｍ：０．２５９に決定した。
その結果、圃場Ａのマルチ区についての推定ｐＦ値の算出式中のパラメータは、α：０．３２、θｒ：０．０５、ｎ：１．３２、ｍ：０．２４２に決定した。また、圃場Ａの裸地区についての推定ｐＦ値の算出式中のパラメータは、α：０．１５、θｒ：０．０９、ｎ：１．３５、ｍ：０．２５９に決定した。
以上の結果から、圃場Ａのマルチ区についての推定ｐＦ値の算出式は以下の式（６）に決定した。
（前記式（６）中、Ｓｅは、次式（７）で表される相対水分率である。）
また、圃場Ａの裸地区についての推定ｐＦ値の算出式は以下の式（８）に決定した。
（前記式（８）中、Ｓｅは、次式（９）で表される相対水分率である。）
＜（Ｅ）圃場Ａの作物係数の準備＞
前記（Ａ）で測定した圃場Ａの土壌の実測体積含水率と、圃場Ａが存する地点の気象データより求めた基準蒸発散量（第１推定基準蒸発散量）とから、圃場Ａについての作物係数を算出した。なお、水分状態が異なっても適用できる数値を出すため、作物係数は、１日のデータではなく、雨が降っていない２８日間の観測値の平均値として算出した。但し、研究目的ではなく、普及員等が実際の農業現場でこの手法を活用する場合は、土壌の乾燥状態が異なる数日（もしくは数か所）の観測値の平均値として作物係数を算出すればよい。
前記（Ａ）で測定した圃場Ａの土壌の実測体積含水率と、圃場Ａが存する地点の気象データより求めた基準蒸発散量（第１推定基準蒸発散量）とから、圃場Ａについての作物係数を算出した。なお、水分状態が異なっても適用できる数値を出すため、作物係数は、１日のデータではなく、雨が降っていない２８日間の観測値の平均値として算出した。但し、研究目的ではなく、普及員等が実際の農業現場でこの手法を活用する場合は、土壌の乾燥状態が異なる数日（もしくは数か所）の観測値の平均値として作物係数を算出すればよい。
気象データからの基準蒸発散量の算出は、西日本農業研究センターが提供している農地環境推定システムを用いて行った（参考文献２：「中山間地の精密な気象データをアメダス等から推定する農地環境推定システム」，西日本農業研究センター ２０１７年 研究成果情報）。気象データとしては、前記（Ａ）で実測体積含水率を測定時に観測した圃場Ａが存する地点の日最高気温、日最低気温および日積算日射量を用いた。日最高気温、日最低気温および日積算日射量の実測値から、ＦＡＯ−５６の式を用いて、純放射量を算出した。その結果、圃場Ａのマルチ区、裸地区ともに、第１推定基準蒸発散量は１．５８ｍｍ／日であった。また、圃場Ａのマルチ区の実測体積含水率は１１．９％であり、圃場Ａの裸地区の実測体積含水率は１７．５％であった。
作物係数は、前記（Ａ）で測定した実測体積含水率から実蒸発散量を算出し、得られた実蒸発散量を、前記第１推定基準蒸発散量で除することで算出した。その結果、圃場Ａのマルチ区の作物係数は０．１８であり、圃場Ａの裸地区の作物係数は０．９４であった。
［実施手順］
次いで、下記（ａ）〜（ｄ）の手順で、圃場Ａのマルチ区および裸地区の土壌の体積含水率およびｐＦ値を算出し、圃場Ａのマルチ区および裸地区の土壌の体積含水率およびｐＦ値を１５日間にわたって経時的に調査した。
次いで、下記（ａ）〜（ｄ）の手順で、圃場Ａのマルチ区および裸地区の土壌の体積含水率およびｐＦ値を算出し、圃場Ａのマルチ区および裸地区の土壌の体積含水率およびｐＦ値を１５日間にわたって経時的に調査した。
＜（ａ）圃場Ａの基準蒸発散量の算出＞
前記「（Ｅ）圃場Ａの作物係数の準備」の項で説明した方法により、ｐＦ値の算出を実施時の圃場Ａが存する地点の気象データから、各調査日の圃場Ａの基準蒸発散量（第２推定基準蒸発散量）を算出した。なお、各調査日の第２推定基準蒸発散量の数値の開示は割愛するが、圃場Ａのマルチ区、裸地区ともに、第２推定基準蒸発散量の１５日間の平均値は、１．５９ｍｍ／日であった。
前記「（Ｅ）圃場Ａの作物係数の準備」の項で説明した方法により、ｐＦ値の算出を実施時の圃場Ａが存する地点の気象データから、各調査日の圃場Ａの基準蒸発散量（第２推定基準蒸発散量）を算出した。なお、各調査日の第２推定基準蒸発散量の数値の開示は割愛するが、圃場Ａのマルチ区、裸地区ともに、第２推定基準蒸発散量の１５日間の平均値は、１．５９ｍｍ／日であった。
＜（ｂ）圃場Ａの実蒸発散量の算出＞
前記（ａ）で取得した第２推定基準蒸発散量と、前記（Ｅ）で準備した作物係数とから、各調査日の圃場Ａの実蒸発散量（推定実蒸発散量）を算出した。実蒸発散量の算出は、ＦＡＯ−５６に記載された方法に従って行った。なお、各調査日の実蒸発散量の数値の開示は割愛するが、実蒸発散量の１５日間の平均値は、圃場Ａのマルチ区では０．２８ｍｍ／日であり、圃場Ａの裸地区では１．４８ｍｍ／日であった。
前記（ａ）で取得した第２推定基準蒸発散量と、前記（Ｅ）で準備した作物係数とから、各調査日の圃場Ａの実蒸発散量（推定実蒸発散量）を算出した。実蒸発散量の算出は、ＦＡＯ−５６に記載された方法に従って行った。なお、各調査日の実蒸発散量の数値の開示は割愛するが、実蒸発散量の１５日間の平均値は、圃場Ａのマルチ区では０．２８ｍｍ／日であり、圃場Ａの裸地区では１．４８ｍｍ／日であった。
＜（ｃ）圃場Ａの体積含水率の算出＞
前記（ｂ）で算出した推定実蒸発散量から、各調査日の圃場Ａの土壌の体積含水率（推定体積含水率）を算出した。なお、各調査日の推定体積含水率の数値の開示は割愛するが、推定体積含水率の１５日間の平均値は、圃場Ａのマルチ区では１１．２％であり、圃場Ａの裸地区では１５．９％であった。
前記（ｂ）で算出した推定実蒸発散量から、各調査日の圃場Ａの土壌の体積含水率（推定体積含水率）を算出した。なお、各調査日の推定体積含水率の数値の開示は割愛するが、推定体積含水率の１５日間の平均値は、圃場Ａのマルチ区では１１．２％であり、圃場Ａの裸地区では１５．９％であった。
＜（ｄ）圃場Ａの土壌の推定ｐＦ値の算出＞
前記（ｃ）で算出した推定体積含水率と、前記（Ｄ）で準備した推定ｐＦ値の算出式とから、各調査日の圃場Ａの土壌の推定ｐＦ値を算出した。
前記（ｃ）で算出した推定体積含水率と、前記（Ｄ）で準備した推定ｐＦ値の算出式とから、各調査日の圃場Ａの土壌の推定ｐＦ値を算出した。
圃場Ａの裸地区の土壌の体積含水率およびｐＦ値を経時的に調査した結果を図７に示す。図７の１０７１には、上述の実施手順によって気象データから推定した圃場Ａの裸地区の土壌の推定ｐＦ値と、推定ｐＦ値の精度を検証するためにｐＦセンサ（ＭＥＴＥＲ社製、型番ＴＥＲＯＳ−２１）を用いて測定した圃場Ａの裸地区の土壌の実測ｐＦ値とを示した。検証用に使用したｐＦセンサは、前記（Ａ）でｐＦ値の測定に使用したテンシオメータとは異なり、ｐＦ３．５程度まで測定可能な高性能なセンサである。
また、図７の１０７２には、上述の実施手順によって気象データから推定した圃場Ａの裸地区の土壌の推定体積含水率と、水分センサを用いて測定した圃場Ａの裸地区の土壌の実測体積含水率とを示した。
図７に示すように、体積含水率については、推定値と観測値（実測値）との間に大きなずれは生じなかった。また、ｐＦ値についても、推定体積含水率から推定した推定値と観測値との間に大きなずれは生じなかった。
このことから、既存の高価なｐＦセンサを使用せずに、入手が容易であり且つ研究者以外でも容易に取扱いできるテンシオメータを用いて、推定ｐＦ値の算出式が作成可能であり、また、そのようにして作成した推定ｐＦ値の算出式と推定体積含水率とからｐＦ値を精度よく推定できることが証明された。なお、ｐＦ値が高い範囲では、推定値と観測値との間の差が大きくなる傾向が認められたが、これは、ｐＦセンサの測定限界（ｐＦ３．５）を超えていることが要因となり推定値と観測値との間の差が大きくなっていると考えられた。以上の結果から、本発明の一態様に係る演算方法によって、既存の高価なｐＦセンサを使用せずに、気象データから精度よく土壌の体積含水率およびｐＦ値を推定し得ることが明らかになった。
また、圃場Ａのマルチ区の土壌の体積含水率およびｐＦ値を経時的に調査した結果を図８に示す。図８の１０８１には、上述の実施手順によって気象データから推定した圃場Ａのマルチ区の土壌の推定ｐＦ値と、推定ｐＦ値の精度を検証するためにｐＦセンサ（ＭＥＴＥＲ社製、型番ＴＥＲＯＳ−２１）を用いて測定した圃場Ａのマルチ区の土壌の実測ｐＦ値とを示した。
また、図８の１０８２には、上述の実施手順によって気象データから推定した圃場Ａのマルチ区の土壌の推定体積含水率と、水分センサを用いて測定した圃場Ａのマルチ区の土壌の実測体積含水率とを示した。
図８に示すように、圃場Ａのマルチ区についても、土壌の体積含水率およびｐＦ値を経時的に調査した結果、体積含水率およびｐＦ値ともに推定できた。体積含水率については、推定値と観測値との間に大きなずれは生じなかった。一方、ｐＦ値については、マルチ区は、常に土壌がかなり乾いた状態（含水率１２％以下）である上、変化も小さいためか、観測値と推定値とがあまりよく合わなかった。しかし、ｐＦセンサは、ｐＦ３．５程度以下までしか精度が保障されておらず、ｐＦ３．５を超えるｐＦセンサの観測値は参考にならないため、図８に示すｐＦ値の観測値と推定値との間の差は、ｐＦ値の推定値の精度を示すものではない。
本発明は、作物の水分ストレスや吸水量を評価することによって作物の栽培管理を行う公設試験場、農業現場等で利用することができる。
１ 演算装置
２ 気象データ測定装置
３ 作物係数データベース
４ 関係式データベース
１１ 関係式準備部
１２ 作物係数準備部
１３ パラメータ算出部
１４ 推定水分張力値算出部
１５ 土壌水分量推定部
１６ 出力制御部
２ 気象データ測定装置
３ 作物係数データベース
４ 関係式データベース
１１ 関係式準備部
１２ 作物係数準備部
１３ パラメータ算出部
１４ 推定水分張力値算出部
１５ 土壌水分量推定部
１６ 出力制御部
Claims (6)
- 下記（１）に係る実測飽和含水率または推定飽和含水率、下記（２）に係る実測体積含水率、および下記（３）に係る実測水分張力値に基づき決定された、注目圃場についての体積含水率と水分張力値との関係を示す関係式を準備する関係式準備工程と、
（１）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測飽和含水率、または前記注目圃場の土壌以外の土壌を含む複数の土壌の実測飽和含水率と、当該土壌の実測乾燥密度との回帰式を用いて、前記注目圃場の土壌の実測乾燥密度から算出された推定飽和含水率；
（２）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測体積含水率；
（３）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測水分張力値；
前記関係式準備工程において準備された関係式と、前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した前記注目圃場の土壌の推定体積含水率とに基づき、前記注目圃場の土壌の推定水分張力値を算出する、推定水分張力値算出工程と、
を含むことを特徴とする、演算方法。 - 前記実測体積含水率と、当該実測体積含水率を測定した時点での前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した前記注目圃場の土壌の第１推定基準蒸発散量と、に基づき決定された、前記注目圃場の作物係数を準備する作物係数準備工程と、
水分張力値算出時点での前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき前記注目圃場の土壌の第２推定基準蒸発散量を算出する、第２推定基準蒸発散量算出工程と、
前記第２推定基準蒸発散量算出工程によって算出された前記第２推定基準蒸発散量と、前記作物係数準備工程において準備された前記作物係数とに基づき、前記注目圃場の推定実蒸発散量を算出する推定実蒸発散量算出工程と、
前記推定実蒸発散量算出工程によって算出された前記推定実蒸発散量に基づき、前記注目圃場の土壌の推定体積含水率を算出する推定体積含水率算出工程と、
をさらに含み、
前記推定体積含水率算出工程によって算出された前記推定体積含水率を、前記推定水分張力値算出工程において用いることを特徴とする、請求項１に記載の演算方法。 - 前記気象データは、日最高気温、日最低気温および日積算日射量であることを特徴とする、請求項１または２に記載の演算方法。
- 前記推定水分張力値算出工程によって算出した前記推定水分張力値に基づいて、前記注目圃場の土壌の水分変化量を推定する土壌水分変化量推定工程をさらに含むことを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の演算方法。
- 下記（１）に係る実測飽和含水率または推定飽和含水率、下記（２）に係る実測体積含水率、および下記（３）に係る実測水分張力値に基づき決定された、注目圃場についての体積含水率と水分張力値との関係を示す関係式を準備する関係式準備部と、
（１）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測飽和含水率、または前記注目圃場の土壌以外の土壌を含む複数の土壌の実測飽和含水率と、当該土壌の実測乾燥密度との回帰式を用いて、前記注目圃場の土壌の実測乾燥密度から算出された推定飽和含水率；
（２）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測体積含水率；
（３）前記注目圃場の土壌について予め測定された実測水分張力値；
前記関係式準備部において準備された関係式と、前記注目圃場が存する地点の気象データに基づき算出した前記注目圃場の土壌の推定体積含水率とに基づき、前記注目圃場の土壌の推定水分張力値を算出する、推定水分張力値算出部と、
を備えていることを特徴とする、演算装置。 - 請求項５に記載の演算装置としてコンピュータを機能させるための演算プログラムであって、前記関係式準備部、および前記推定水分張力値算出部としてコンピュータを機能させるための演算プログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020017097A JP7348652B2 (ja) | 2020-02-04 | 2020-02-04 | 演算方法、演算装置、および演算プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020017097A JP7348652B2 (ja) | 2020-02-04 | 2020-02-04 | 演算方法、演算装置、および演算プログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2021124343A true JP2021124343A (ja) | 2021-08-30 |
| JP7348652B2 JP7348652B2 (ja) | 2023-09-21 |
Family
ID=77458560
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2020017097A Active JP7348652B2 (ja) | 2020-02-04 | 2020-02-04 | 演算方法、演算装置、および演算プログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7348652B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2023034522A (ja) * | 2021-08-31 | 2023-03-13 | 大分県 | 土壌水分の推定方法 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4310758A (en) * | 1980-04-10 | 1982-01-12 | Purdue Research Foundation | Method for evaluating moisture tensions of soils using spectral data |
| WO2001046681A1 (fr) * | 1999-12-22 | 2001-06-28 | Ebara Corporation | Procede de mesure de la valeur pf d'un sol, et procede de commande d'irrigation et dispositif de commande d'irrigation |
| JP2002215717A (ja) * | 2001-01-15 | 2002-08-02 | Mitsui & Co Ltd | 農業ビジネス支援システム |
| JP2002315456A (ja) * | 2001-04-18 | 2002-10-29 | Ebara Corp | 屋上及び地上緑化システム用灌水制御装置 |
| JP2006345768A (ja) * | 2005-06-15 | 2006-12-28 | Kyushu Electric Power Co Inc | 蒸発散量算定方法および灌水制御方法 |
| JP2009017792A (ja) * | 2007-07-10 | 2009-01-29 | Taiyo Kogyo Co Ltd | 灌液制御システムの制御方法および灌液制御システム |
| JP2011092152A (ja) * | 2009-11-02 | 2011-05-12 | Shimane Prefecture | 灌水装置 |
| JP2011254722A (ja) * | 2010-06-07 | 2011-12-22 | Kureatera:Kk | 不透水面上に敷設された緑化地盤の潅水システム |
| WO2019053875A1 (ja) * | 2017-09-15 | 2019-03-21 | 日本電気株式会社 | 含水率特定装置、含水率特定方法、及び、含水率特定プログラムが記録された記録媒体 |
-
2020
- 2020-02-04 JP JP2020017097A patent/JP7348652B2/ja active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4310758A (en) * | 1980-04-10 | 1982-01-12 | Purdue Research Foundation | Method for evaluating moisture tensions of soils using spectral data |
| WO2001046681A1 (fr) * | 1999-12-22 | 2001-06-28 | Ebara Corporation | Procede de mesure de la valeur pf d'un sol, et procede de commande d'irrigation et dispositif de commande d'irrigation |
| JP2002215717A (ja) * | 2001-01-15 | 2002-08-02 | Mitsui & Co Ltd | 農業ビジネス支援システム |
| JP2002315456A (ja) * | 2001-04-18 | 2002-10-29 | Ebara Corp | 屋上及び地上緑化システム用灌水制御装置 |
| JP2006345768A (ja) * | 2005-06-15 | 2006-12-28 | Kyushu Electric Power Co Inc | 蒸発散量算定方法および灌水制御方法 |
| JP2009017792A (ja) * | 2007-07-10 | 2009-01-29 | Taiyo Kogyo Co Ltd | 灌液制御システムの制御方法および灌液制御システム |
| JP2011092152A (ja) * | 2009-11-02 | 2011-05-12 | Shimane Prefecture | 灌水装置 |
| JP2011254722A (ja) * | 2010-06-07 | 2011-12-22 | Kureatera:Kk | 不透水面上に敷設された緑化地盤の潅水システム |
| WO2019053875A1 (ja) * | 2017-09-15 | 2019-03-21 | 日本電気株式会社 | 含水率特定装置、含水率特定方法、及び、含水率特定プログラムが記録された記録媒体 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 加治佐隆光: "先行降雨指数と畑地内サクションの関係について", 農業土木学会京都支部研究発表会講演要旨集, vol. 49, JPN6023033363, 1992, JP, pages 66 - 67, ISSN: 0005132759 * |
| 横山秀紀: "数値気象モデルによる柑橘園地の局所蒸発散量推定法の開発", 科学研究費助成事業 研究成果報告書, JPN6023033364, 12 June 2015 (2015-06-12), JP, ISSN: 0005132760 * |
| 横山秀紀ほか: "露地における精密な栽培管理の実現に資する農地環境推定システム", 生物と気象, vol. 18, JPN6023033365, 2018, JP, pages 76 - 85, ISSN: 0005132761 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2023034522A (ja) * | 2021-08-31 | 2023-03-13 | 大分県 | 土壌水分の推定方法 |
| JP7267542B2 (ja) | 2021-08-31 | 2023-05-02 | 大分県 | 土壌水分の推定方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP7348652B2 (ja) | 2023-09-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Farahani et al. | Evapotranspiration: progress in measurement and modeling in agriculture | |
| Ding et al. | Partitioning evapotranspiration into soil evaporation and transpiration using a modified dual crop coefficient model in irrigated maize field with ground-mulching | |
| Zhao et al. | Comparison of dual crop coefficient method and Shuttleworth–Wallace model in evapotranspiration partitioning in a vineyard of northwest China | |
| Ding et al. | Evaluating eddy covariance method by large-scale weighing lysimeter in a maize field of northwest China | |
| Payero et al. | Daily energy fluxes, evapotranspiration and crop coefficient of soybean | |
| Campos et al. | Remote sensing-based soil water balance to estimate Mediterranean holm oak savanna (dehesa) evapotranspiration under water stress conditions | |
| Hssaine et al. | Calibrating an evapotranspiration model using radiometric surface temperature, vegetation cover fraction and near-surface soil moisture data | |
| Ganjegunte et al. | Evaluating the accuracy of soil water sensors for irrigation scheduling to conserve freshwater | |
| Wang et al. | Evaluating the effects of irrigation water salinity on water movement, crop yield and water use efficiency by means of a coupled hydrologic/crop growth model | |
| Calera et al. | Monitoring barley and corn growth from remote sensing data at field scale | |
| Xu et al. | Sap flow of irrigated Populus alba var. pyramidalis and its relationship with environmental factors and leaf area index in an arid region of Northwest China | |
| WO2017106962A1 (en) | System and method for real-time water management | |
| Trout et al. | USDA-ARS Colorado maize water productivity data set | |
| Yang et al. | Estimation of evapotranspiration using a remote sensing model over agricultural land in the North China Plain | |
| Bushong et al. | Development of an in-season estimate of yield potential utilizing optical crop sensors and soil moisture data for winter wheat | |
| Wang et al. | Evapotranspiration partitioning and crop coefficient of maize in dry semi-humid climate regime | |
| AU2016273991A1 (en) | Detection of environmental conditions | |
| Hu et al. | Evapotranspiration partitioning and its interannual variability over a winter wheat-summer maize rotation system in the North China Plain | |
| Wang et al. | Dynamical effects of plastic mulch on evapotranspiration partitioning in a mulched agriculture ecosystem: Measurement with numerical modeling | |
| Zhou et al. | The ratio of transpiration to evapotranspiration in a rainfed maize field on the Loess Plateau of China | |
| Srivastava et al. | Effective crop evapotranspiration measurement using time-domain reflectometry technique in a sub-humid region | |
| Parry et al. | Comparison of a stand-alone surface renewal method to weighing lysimetry and eddy covariance for determining vineyard evapotranspiration and vine water stress | |
| Patil et al. | Quantification of transpiration and evaporation of okra under subsurface drip irrigation using SIMDualKc model during vegetative development | |
| Huang et al. | The extrapolation of the leaf area-based transpiration of two xerophytic shrubs in a revegetated desert area in the Tengger Desert, China | |
| Li et al. | Short-term daily forecasting of crop evapotranspiration of rice using public weather forecasts |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20221122 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230804 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230822 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230901 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7348652 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |