簡便迅速な土壌中の可給態肥料成分推計のための波長分散型XRFの応用
波長分散型蛍光X線分析法(WDXRF)を用いて,土壌中のP,K,Mg,Caを短時間で計測する方法を検討し,さらに単一圃場(ほじょう)の土壌中可給態肥料成分の推計に応用した.土壌試料からペレットを準備し,主要元素のみの測定結果にファンダメンタル・パラメータ法を適用することで,1試料あたり9分程度で高精度な定量ができた.約10 haの圃場から春に99個,秋に51個の土壌試料を採取し,WDXRFによるP,K,Mg,Caの定量結果を,従来法による可給態肥料成分分析の結果と比較したところ,P,K,Mgが両者で強い正の相関を,Caは弱い負の相関を示すことがわかった.得られた回帰直線とWDXRFの定量結果か...
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Published in | 分析化学 Vol. 69; no. 12; pp. 685 - 692 |
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Main Authors | , , , , , |
Format | Journal Article |
Language | English |
Published |
公益社団法人 日本分析化学会
05.12.2020
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Abstract | 波長分散型蛍光X線分析法(WDXRF)を用いて,土壌中のP,K,Mg,Caを短時間で計測する方法を検討し,さらに単一圃場(ほじょう)の土壌中可給態肥料成分の推計に応用した.土壌試料からペレットを準備し,主要元素のみの測定結果にファンダメンタル・パラメータ法を適用することで,1試料あたり9分程度で高精度な定量ができた.約10 haの圃場から春に99個,秋に51個の土壌試料を採取し,WDXRFによるP,K,Mg,Caの定量結果を,従来法による可給態肥料成分分析の結果と比較したところ,P,K,Mgが両者で強い正の相関を,Caは弱い負の相関を示すことがわかった.得られた回帰直線とWDXRFの定量結果から可給態肥料成分を推計すると,推計値と実測値との誤差が±25% 以内に入る試料は,四つの成分ともに全体の78% から96% の範囲であることがわかった.すなわち従来の対角線採土法による肥料成分濃度の決定と比べて,WDXRFを利用することによって迅速で簡便に肥料成分の分布図を作成でき,平面分解能の改善を達成できることがわかった. |
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AbstractList | 波長分散型蛍光X線分析法(WDXRF)を用いて,土壌中のP,K,Mg,Caを短時間で計測する方法を検討し,さらに単一圃場(ほじょう)の土壌中可給態肥料成分の推計に応用した.土壌試料からペレットを準備し,主要元素のみの測定結果にファンダメンタル・パラメータ法を適用することで,1試料あたり9分程度で高精度な定量ができた.約10 haの圃場から春に99個,秋に51個の土壌試料を採取し,WDXRFによるP,K,Mg,Caの定量結果を,従来法による可給態肥料成分分析の結果と比較したところ,P,K,Mgが両者で強い正の相関を,Caは弱い負の相関を示すことがわかった.得られた回帰直線とWDXRFの定量結果から可給態肥料成分を推計すると,推計値と実測値との誤差が±25% 以内に入る試料は,四つの成分ともに全体の78% から96% の範囲であることがわかった.すなわち従来の対角線採土法による肥料成分濃度の決定と比べて,WDXRFを利用することによって迅速で簡便に肥料成分の分布図を作成でき,平面分解能の改善を達成できることがわかった. |
Author | 横田, 晴飛 宇都, 正幸 大津, 直史 谷, 友里江 山口, 裕太 山田, 洋文 |
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References | 6) M. Kodaira, S. Shibusawa : Geoderma, 199, 64 (2013). 14) 松中照夫 : “土壌学の基礎”, p. 208 (2003), (農山漁村文化協会). 4) 奥野林太郎 : 農業機械学会誌,67, 17 (2005). 16) 北海道立総合研究機構農業研究本部 : 北海道施肥ガイド2015, available from <http://www.pref.hokkaido.lg.jp/ns/shs/10/clean/sehiguide2015_00.pdf>, (accessed 2020-8-31). 7) 山崎慎一 : 分析化学 (Bunseki Kagaku), 60, 315 (2011). 10) V. Singh, H. M. Agrawal, G. C. Joshi, M. Sudershan, A. K. Sinha : Appl. Radiat. Isot., 69, 969 (2011). 11) S. Nawar, N. Delbecque, Y. Declercq, P. De Smedt, P. Finke, A. Verdoodt, M. V. Meirvenne, A. M. Mouazen : Geoderma, 350, 29 (2019). 5) V. I. Adamchuk, J. W. Hummel, M. T. Morgan, S. K. Upadhyaya : Comput. Electron. Agric., 44, 71 (2004). 12) 北海道立総合研究機構農業研究本部 : 土壌・作物栄養診断のための分析法2012, available from <https://www.hro.or.jp/list/agricultural/center/bunseki2020/index.html>, (accessed 2020-8-31). 13) 日本土壌肥料学会編 : “火山灰土”, p. 193 (1983), (博友社). 1) 農業情報学会編 : “新スマート農業—進化する農業情報利用—”, (2019), (農林統計出版). 8) 松波寿弥,松田賢士,三浦吉則 : 日本土壌肥料学雑誌,80, 219 (2009). 9) 小宮山鉄平,藤澤英司,加藤雅彦,森国博全 : 日本土壌肥料学雑誌,80, 275 (2009). 15) 野中信博,樋口英雄,浜口 博,戸村健児 : 分析化学 (Bunseki Kagaku), 30, 599 (1981). 2) 澁澤 栄 : “精密農業”, (2006), (朝倉書店). 3) 若森弘二 : 日本リモートセンシング学会誌,36, 507 (2016). |
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