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土壌水分センサーのケーススタディ7選:SM150T・WET・PR2・GPロガーで灌漑/施肥/保全を最適化する

ケーススタディ統合解説

土壌水分センサーのケーススタディ7選:SM150T・WET・PR2・GPロガーで灌漑/施肥/保全を最適化する

土壌水分センサーは「測る」だけでは成果に直結しません。体積含水率(VWC)と電気伝導率(EC)を根域の管理指標へ変換し、灌漑・施肥(フェーティゲーション)・排液抑制・環境保全の意思決定に接続することで、初めて投資効果が現れます。本コンテンツではケーススタディの要点を「運用手順」へ落とし込み、用途別の機器選定とKPI設計の考え方まで整理します。
🎯 目的:最適化(灌漑・施肥・保全)
🧩 コア指標:VWC × EC
🧠 運用:測定→判断→是正
📈 KPI:収量 / 水使用量 / 品質

① 連続監視(研究・大規模)

多点設置+ロギングで、処理差と時系列を解析できる体制を作る。

② 巡回測定(園芸・培地栽培)

目標レンジへ戻す運用で、品質ブレと過剰投入を抑える。

③ プロファイル(生態・根域深部)

深さ方向の分布が説明変数。単点では見えない水分挙動を捉える。

ポイント:導入時は「改善したいKPI」→「測定形態(連続/巡回/プロファイル)」→「機器構成」の順に決めると失敗しにくくなります。

1. 用途別の“勝ちパターン”を整理する

用途カテゴリ 代表構成(リンク) 運用の要点(読みどころ) 成果の見せ方
研究長期 SM150T
GP2
DL6
多点・同条件の設置で再現性を確保し、保存間隔と欠測対策まで含めて“解析可能なデータ品質”を設計する。 処理区比較、季節変動、相関解析
園芸培地 WET(VWC+EC)+
GP1
GP2
VWCとECを同時に見て「目標レンジへ戻す」運用を回す。過剰施肥・過剰灌水の抑制に直結する。 品質安定、水/肥料/排液の削減
根域深度 PR2 深さ方向の水分分布を取得し、灌漑が“どこまで届いているか”を確認。単点測定では見えない偏りを検出する。 根域の適正化、干ばつ/過湿の防止
気象放射 WS-GP2
GMX501
SPN1
BF5
土壌水分の変動要因(降雨・蒸発散)を分解するために、気象・放射の入力を揃えて意思決定の根拠を強化する。 灌漑計画の精度向上、説明性向上
保全湿地 WET150 高含水域で“差”を見分ける設計(空間分布・施策前後比較)。モニタリングを施策評価に接続する。 施策前後比較、空間分布図

2. SVGで可視化:NIAB事例の“数字”をグラフで確認する

2.1 収量(t/ha)比較(最大値の対比)

NIAB(最大)
72

産業平均(参考)
45

080 t/ha
棒の長さ=相対比較(上限80 t/ha基準)

2.2 果実1トン当たりの水使用量(m³/t)レンジ比較

NIAB(37.5–44)
37.5–44

産業平均(49–108)
49–108

0110 m³/t
帯の位置=レンジ(0–110 m³/t換算)
※レンジは「幅」も含めて比較する(安定性の示唆)

2.3 自動灌漑の効果:収量 +7%(事例の要点)

収量増(%)
+7%

010%

3. 製品ページへ誘導:用途別リンク(本文に自然挿入)

(1)土壌水分(VWC)を連続監視したい:多数設置・定点観測の基本は SM150T。ロギングは GP1(小規模)、GP2(多点・複合)、DL6(土壌水分用途最適)を使い分けます。

(2)水分(VWC)と導電率(EC)を同時に管理したい:培地栽培や施肥最適化では WET が中核です。デジタル展開を重視するなら WET150、巡回測定には ML3(シータキット) も選択肢になります。

(3)気象・放射も合わせて原因分解したい:灌漑計画の説明性を高めるには、気象・放射をセットで取得します。統合気象は WS-GP2、コンパクト統合は GMX501。放射・日照は SPN1BF5 を使い分けます。

(4)作物応答も取る(光環境・気孔・葉面):土壌水分(原因)と作物応答(結果)を結び付けると説明力が上がります。キャノピー内PARは SunScan、気孔コンダクタンスは AP4、葉面積・葉画像解析は WinDIAS3 を参照してください。

4. 7事例を“運用手順”に落とす(アコーディオンで要点整理)

① 研究・長期:多点設置で「解析可能なデータ品質」を作る(SM150T+ロガー)

配置(深さ・本数・代表点)を固定し、保存間隔と欠測対策まで含めて設計する。推奨:SM150TGP2DL6

② 園芸・培地:VWC×ECで「目標レンジへ戻す」運用を回す(WET)

水分だけでなくECも見て、灌漑と施肥を同一ループで調整する。推奨:WETWET150

③ 根域の深さ:灌漑が「どこまで届くか」を確認する(PR2)

深度分布で偏りを検出し、根域の過湿・乾燥を防ぐ。推奨:PR2

④ 保全・湿地:高含水域で“差”を見分け、施策評価へ(WET150)

空間分布と前後比較で施策効果を説明する。推奨:WET150

⑤ 気象・放射:蒸発散と降雨影響を分解して判断の根拠を作る(WS-GP2 / GMX501)

入力データ(放射・風・温湿度・降雨)を揃えると、灌漑計画の説明性が上がる。推奨:WS-GP2GMX501SPN1BF5

⑥ スマート灌漑:制御ロジックを比較し、KPIで評価する(GP2)

閾値・時間制限・気象連動を変えて比較し、収量・水使用量で評価する。推奨:GP2

⑦ 作物応答:原因(根域)と結果(応答)を結び付ける(SunScan / AP4 / WinDIAS3)

土壌水分と作物応答を同時に取ることで、改善の説明が強くなる。推奨:SunScanAP4WinDIAS3

5. まとめ

本ケーススタディの要点は、土壌水分センサーを“計測器”ではなく“意思決定の入力”として運用することです。VWCで灌漑量・タイミングを再現可能にし、ECで施肥・塩類・排液リスクを同時に管理する。さらに目的に応じて「連続監視/巡回測定/プロファイル」を使い分け、KPI(収量・水使用量・品質)で評価することで、改善が数字で説明できる状態になります。

参考文献

ケーススタディPDF:
土壌センサー ケーススタディ

専門用語の解説

体積含水率(VWC):土壌(培地)体積に占める水の体積割合(%または m³/m³)。灌漑制御の基本指標。

導電率(EC):溶存イオン量の代理指標。施肥濃度、塩類集積、排液リスク管理に利用される。

フェーティゲーション:灌漑と同時に液肥を供給する施肥方式。EC管理と相性が良い。

PAR:光合成有効放射。キャノピー内の光環境評価で用いる。

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