Modeling of relationship between soil moisture and water stress and its application to farmland management
| Project/Area Number |
21K14941
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 41030:Rural environmental engineering and planning-related
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
坂口 敦 山口大学, 大学院創成科学研究科, 助教 (50747558)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2025: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2024: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2023: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2022: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
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| Keywords | 葉温推定手法 / 省力的水ストレス観測 / CWSI推定 / 土壌水分 / 水ストレス / Jarvisモデル / HYDRUS / ダイズ |
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| Outline of Research at the Start |
灌漑排水や土壌改良などの圃場整備は作物収量を増加させるために行われる。事業の効果は作物収量を指標として評価する事が多いが、土壌水分を指標とすれば栽培期間全体に渡る経時的な観測が可能となる。しかし、土壌水分のみでは作物生育への効果を評価する事ができないため、本研究では作物の水ストレス指標を定めた上で土壌水分の過不足とダイズの水ストレス指数の関係を定式化し、更に圃場整備後の土壌水分を数値予測する事で、栽培期間中における作物の水ストレスの経時変化予測値を指標とした圃場整備計画の策定に資する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
２年に渡って異常気象が連続したため、西オーストラリア大学農学部長の勧めで７月～９月に雨が降る事があり得ないオーストラリア国カナナラの農業試験場で観測活動を実施した。その結果、UAVで圃場単位のCWSIを得るために必要な新たな葉温推定手法を考案し、現在投稿中である。
その手法とは、まず空撮した圃場の熱画像からCWSIの算出に必要な日射を受けている葉の葉温を抽出する必要があるが、日射を受けている葉がとり得る温度を有する画素が日射を受けている葉の画素であると仮定し、日射を受けている葉の温度分布の範囲を推定する。葉温の上限値は空撮時の気象条件から算出し、下限値は可視画像内の日射を受けている葉の画素の割合と同割合分の画素数を温度分布ヒストグラムの葉温上限値から差し引いた温度とする。その温度範囲を画素数で加重平均した値を圃場内の日射を受けている葉の平均温度と考えて、圃場内３地点において放射温度計により観測した群落上部葉温と比較した結果、観測期間内のMAE＝0.5℃で葉温を推定する事ができた。尚、トウモロコシの出穂以降は被覆率が約80％であったが、単純な熱画像の平均温度と葉温観測値とのMAEは4.2℃であった。葉温の推定誤差0.5℃がCWSIに与える誤差は多くの作物の灌漑開始の閾値と考えられるCWSI≒0.25程度の1/3以下であり、本葉温推定手法は実用に耐え得ると考えられる。
次に、CWSIは時刻により土壌の吸引圧との関係が変化するため、CWSIと土壌の吸引圧の観測値を根の吸水モデルの一つであるFeddesモデルに時刻別にフィッティングした結果、15時にUAVを6回飛ばせば風速や日射の変動の影響を低く抑え、他の時刻よりもCWSIと土壌の吸引圧との相関が高くなる事が分かった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
令和３年度には気孔コンダクタンスを水ストレスの指標として根域の吸引圧と水ストレスの関係に対する観測時刻の影響を示し、次に令和４年度には上述の知見を灌漑管理に必要となる圃場単位の水ストレスの観測に有用なUAVによるCWSIの取得に活用した。また、そのUAVによるCWSIの取得において新たな葉温推定手法を考案し、推定精度が実用レベルであったために国際誌へ論文を投稿した。外気の湿度が低すぎると水ストレス観測が困難になる事も把握した。
一方で、研究実施場所を日本からオーストラリアへ移す事で異常気象に対応したが、オーストラリアの物価が日本の２倍であった事と日本では不要であった旅費が発生した為に予算が尽きたため、現在までの進捗状況としては概ね順調と言えるが、今後は予算不足に対処する必要がある。令和５年度は異常気象が起きなかったとしても、それを事前に予測する事は出来ない為にオーストラリアで研究を実施する方が安全であり、また新たに認識した極度な低湿度日に水ストレス観測が困難になる現象の検証および対策は日本では実施できないので、渡航旅費の確保が今後の研究実施に必要となる。
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| Strategy for Future Research Activity |
異常気象に対応するために研究実施場所を日本からオーストラリアへ移した結果として予算が尽きてしまったので以下が実施可能であるかは渡航旅費が確保できるかによるが、新たに考案しトウモロコシ圃場において良好な推定精度が得られたUAVによる日射を受けている葉の葉温の推定手法について、令和５年度は食用油用ベニバナ圃場で試して対象作物に寄らない汎用的な手法であるか確認する。また、令和４年度はCWSIの算出に必要となる地中熱フラックスをセンサーを埋設して実測したが、水ストレス観測の全てをUAVで行うべく、UAVにより作物群落の太陽反射光のPAR/NIRを観測し、その値からLAIを推定する事で地中熱フラックスの推定を試みる。
令和６年度はCWSIと土壌の吸引圧との相関の低下要因として、湿度が低すぎて蒸散速度が根の可能最大吸水速度を超えてしまい、土壌の吸引圧と蒸散速度が無関係になってしまう日の存在が窺われたため、透明チャンバーを用いた蒸散速度観測とサップフローセンサーを用いた吸水速度観測を行い、上記現象の検証と、数値解析による補間が可能かを検討する。また、生育初期は葉面積が少ないためにCWSIの算出に必要な葉温推定が困難と思われるため、葉温推定に必要な最低限の葉面積を求め、その葉面積に達するまでの代替手法としてUAVによる測定が可能な地表面温度から土壌水フラックスと地中熱フラックスを数値解析により推定し10cm深の土壌水分を予測する。
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Report
(2 results)
Research Products
(5 results)
