WO2017221901A1

WO2017221901A1 - 土壌分析装置及び土壌分析方法

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Publication number: WO2017221901A1
Application number: PCT/JP2017/022568
Authority: WO
Inventors: 小松　隆史; 綱樹三澤; 直人井上; 英司桃崎; 孝治織井
Original assignee: Shinshu University NUC; Komatsu Seiki Kosakusho Co Ltd
Current assignee: Shinshu University NUC; Komatsu Seiki Kosakusho Co Ltd
Priority date: 2016-06-20
Filing date: 2017-06-19
Publication date: 2017-12-28
Anticipated expiration: 2018-12-20
Also published as: EP3474008B1; EP3474008A1; EP3474008A4; US20190310238A1; CN109416344A; JP6562490B2; US10746719B2; EP3474008C0; CN109416344B; JPWO2017221901A1

Abstract

【課題】土壌の地力を評価するための指標としてのＣＥＣを精度よく求められる土壌分析装置及び土壌分析方法を提供する。【解決手段】土壌分析装置は、励起コイル１１と検出コイル１２とを有するセンサ１０と、分析対象となる土壌へ交番磁界を印加するために、励起コイル１１に入力する励起信号を周波数毎に生成すると共に、分析対象となる土壌へ交番磁界を印加することにより検出コイル１２から出力される検出信号を処理する計測部２０と、成分の異なる複数の土壌に関し、ＣＥＣを含む土壌地力形質の定量値とセンサ１０及び計測部２０を用いて計測した処理後の検出信号から求めたＣＥＣを含む土壌地力形質の推定値との相関に関するデータを記憶する記憶部３３と、分析対象となる土壌に対してセンサ１０により交番磁界を印加して計測部２０を用いて処理した検出信号に基いて、記憶部３３に記憶されているデータを用いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質を推定する推定部３４と、を備える。

Description

土壌分析装置及び土壌分析方法

　本発明は、土壌の地力を評価するための指標を求めることができる土壌分析装置及び土壌分析方法に関する。

　農産物の生産性を向上させるためには、土壌の地力を適切に把握する必要がある。土壌の地力の指標としては、土壌に含まれる可給態窒素、可給態リン酸、全リン、全炭素、全窒素、Ｋ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｆｅ、Ａｌ、Ｎａ、ＣＮ比、ＣＥＣ（Cation Exchange Capacity）などの土壌地力形質がある。例えば、可給態窒素の量を分析するためには、リン酸緩衝液を用いて土壌の有機物を抽出した抽出液を可視吸収分光又は紫外吸収分光したり、近赤外反射光分光を利用したりする方法が提案されていた。本発明者らの一部は、これらの指標を簡便に求める方法として、土壌に励起光を照射し、土壌からの蛍光スペクトルを解析することにより、土壌地力形質を推定する方法を提案してきた（特許文献１）。

特許第５８８５１６８号公報

土壌標準分析・測定委員会編集、「土壌標準分析・測定法」、株式会社博友社、昭和６１年１１月１５日、ｐ１５０－１５４

　しかしながら、蛍光スペクトルの解析によって推定される塩基置換容量（ＣＥＣ：Cation Exchange Capacity）は、可給態窒素、可給態リン酸、全炭素、全窒素、ＣＮ比などの他の土壌地力形質と同程度に精度良く求められていないという課題がある。また、土壌からの蛍光を計測するため、水等の分散媒質を用いる際、濁り等があると、蛍光を上手く測定できないという課題がある。

　そこで、本発明は、上記課題に鑑み、土壌の地力を評価するための指標としてのＣＥＣを含む土壌地力形質を精度よく求められる土壌分析装置及び土壌分析方法を提供することを目的とする。

　上記目的を達成するために、本発明は次のコンセプトを有する。
　［１］　コイルを有するセンサと、
　分析対象となる土壌へ交番磁界を印加するために、前記コイルに入力する励起信号を周波数毎に生成すると共に、分析対象となる土壌へ交番磁界を印加することにより前記コイルから出力される検出信号を処理する計測部と、
　成分の異なる複数の土壌に関し、ＣＥＣを含む土壌地力形質の定量値と前記センサ及び前記計測部を用いて計測した処理後の検出信号から求めたＣＥＣを含む土壌地力形質の推定値との相関に関するデータを記憶する記憶部と、
　分析対象となる土壌に対して前記センサにより交番磁界を印加して前記計測部を用いて処理した検出信号に基いて、前記記憶部に記憶されているデータを用いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質を推定する推定部と、
　を備える、土壌分析装置。
　［２］　前記推定部は、前記計測部から出力された処理後の検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差のうち一又は複数の項目であって分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質と相関を有する項目に基いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質を推定する、前記［１］に記載の土壌分析装置。
　［３］　前記推定部において、前記計測部から出力された処理後の検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差の一又は複数の項目の値並びに当該項目の周波数に対する一次微分の値、二次微分の値の何れか又は双方の少なくとも何れかに基いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質を推定するための項目を抽出する、前記［１］に記載の土壌分析装置。
　［４］　前記推定部は、前記検出信号から前記励起信号に対する複素振幅比を求め、前記記憶部に記憶された異なる複数の土壌における前記土壌地力形質の定量値と対応する検出信号の複素振幅比との間の回帰分析に基づく回帰式により前記土壌地力形質を推定する、前記［１］に記載の土壌分析装置。
　［５］　前記複素振幅比は、絶対振幅比と位相差または実部と虚部で表され、前記回帰式は絶対振幅比と位相差または実部と虚部をそれぞれ独立変数とする、前記［４］に記載の土壌分析装置。
　［６］　前記推定部は、成分の異なる複数の土壌に関し、ＣＥＣを含む土壌地力形質の定量値と前記センサにより交番磁界を印加して前記計測部を用いて処理した検出信号とから、ＰＬＳ（Partial Least Squares）回帰分析をして前記記憶部に記憶するデータを生成する、前記［１］に記載の土壌分析装置。
　［７］　コイルを有するセンサと、
　分析対象となる土壌へ交番磁界を印加するために、前記コイルに入力する励起信号を周波数毎に生成すると共に、分析対象となる土壌へ交番磁界を印加することにより前記コイルから出力された検出信号を処理する計測部と、
　分析対象となる土壌に励起光を照射する光照射部と、
　前記光照射部の照射により分析対象となる土壌からの蛍光を計測する光計測部と、
　成分の異なる複数の土壌に関し、ＣＥＣを含む土壌地力形質の定量値と、前記センサ及び前記計測部を用いて計測した処理後の検出信号及び前記光照射部及び前記光計測部を用いて計測した蛍光のスペクトルデータから求めたＣＥＣを含む土壌地力形質の推定値と、の相関に関するデータを記憶する記憶部と、
　分析の対象となる土壌に対して前記センサにより交番電界を印加して前記計測部を用いて処理した検出信号と前記光照射部により励起光を照射して前記光計測部で計測した蛍光のスペクトルデータとに基いて、前記記憶部に記憶されているデータを用いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質を推定する推定部と、
　を備える、土壌分析装置。
　［８］　前記推定部は、前記計測部から出力された処理後の検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差のうち一又は複数の項目であって分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質と相関を有する項目に基いて、かつ、前記光計測部で計測した蛍光のスペクトルデータのうち、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質と相関を有するデータに基いて、分析対象となる土壌の土壌地力形質を推定する、前記［７］に記載の土壌分析装置。
　［９］　前記推定部において、
　前記計測部から出力された処理後の検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差の一又は複数の項目の値並びに当該項目の周波数に対する一次微分の値、二次微分の値の何れか又は双方の少なくとも何れかに基いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質を推定するための項目を抽出し、
　前記光計測部から出力された蛍光のスペクトルデータの周波数に対する一次微分の値、二次微分の値の何れか又は双方に基いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質を推定するための蛍光のスペクトルデータを抽出する、前記［７］に記載の土壌分析装置。
　［１０］　前記推定部は、成分の異なる複数の土壌に関し、ＣＥＣを含む土壌地力形質の定量値と、前記センサにより交番磁界を印加して前記計測部を用いて処理した検出信号と、前記光照射部により励起光が照射され、前記光計測部で計測した蛍光のスペクトルデータとから、ＰＬＳ回帰分析をして前記記憶部に記憶するデータを生成する、前記［７］に記載の土壌分析装置。
　［１１］　任意の周波数毎に励起信号を発生させ、分析対象となる土壌に対して交番磁界を照射させるステップと、
　前記土壌を透過した磁界による検出信号から、前記励起信号に対する複素振幅比を求めるステップと、
　予め記憶された、異なる複数の土壌におけるＣＥＣを含む土壌地力形質の定量値と対応する検出信号の複素振幅比との間の回帰分析に基づく回帰式により、ＣＥＣを含む土壌地力形質の推定値を求めるステップを含む、土壌分析方法。
　［１２］　前記複素振幅比は、絶対振幅比と位相差または実部と虚部で表され、前記回帰式は絶対振幅比と位相差又は実部と虚部をそれぞれ独立変数とする、前記［１１］に記載の土壌分析方法。
　［１３］　上記回帰式は、成分の異なる複数の土壌に関し、ＣＥＣを含む土壌地力形質の定量値と上記土壌を透過した磁界による検出信号から、ＰＬＳ回帰分析をして生成する、前記［１１］又は［１２］に記載の土壌分析方法。

　本発明によれば、土壌の地力を評価するための指標としてのＣＥＣを含む土壌地力形質を精度よく求められる土壌分析装置及び土壌分析方法を提供することができる。

本発明の第１実施形態に係る土壌分析装置の構成図である。実証例を示し、（ａ）は検出信号そのものの周波数に関する一次微分値に対するＣＥＣの相関係数を示すグラフ、（ｂ）は振幅比の一次微分値に対するＣＥＣの相関係数を示すグラフ、（ｃ）は位相差の一次微分に対するＣＥＣの相関係数を示すグラフである。実証例を示し、ＣＥＣの推定値と定量値との関係を示す図である。実証例を示し、図３とは異なるＣＥＣの推定値と定量値との関係を示す図である。本発明の第２実施形態に係る土壌分析装置の構成図である。実施例１に係る分析フロー図である。実施例１において、センサからの検出データについての説明変数の絞り込みを示す説明図であり、（ａ）は原スペクトルの周波数依存性、（ｂ）は一次微分値の周波数依存性、（ｃ）は二次微分値の周波数依存性、（ｄ）は二次微分値とＣＥＣ定量値との単相関を示す図である。実施例１において、蛍光のスペクトルデータについての説明変数の絞り込みを示す説明図であり、（ａ）はＬＥＤの３９２ｎｍの励起光による蛍光スペクトルについての一次微分値の周波数依存性、（ｂ）はＬＥＤの３７５ｎｍの励起光による蛍光スペクトルについての一次微分値の周波数依存性、（ｃ）は一次微分値とＣＥＣ定量値の決定係数Ｒ^２の周波数依存性を示す図である。実施例１の結果であり、変数の絞り込みをしたときのＣＥＣについての推定値と定量値との関係を示す図である。比較例１として蛍光データのみを使用して変数の絞り込みをしたときのＣＥＣについての推定値と定量値との関係を示す図である。比較例２として、蛍光データのみを使用して変数の絞り込みをしなかったときのＣＥＣについての推定値と定量値との関係を示す図である。実施例２に係る分析フロー図である。図１２に示すフロー図でのデータ処理の工程の一部を説明するための図であり、（ａ）は振幅比の周波数依存性、（ｂ）は振幅比の一次微分の周波数依存性、（ｃ）は振幅比の二次微分の周波数依存性を示す図である。実施例２の結果を示す図である。実施例３に係る分析フロー図である。第３実施形態に係る分析フローを示す図である。図２に示す第１実施形態と異なり、検出信号から一次微分をしないで直接実部のＰＬＳ相関係数を測定した結果を示す図である。図２に示す第１実施形態と異なり、検出信号から一次微分をしないで直接虚部のＰＬＳ相関係数を測定した結果を示す図である。鉄の含有量が異なる三つのサンプルのそれぞれの透過磁界による検出信号から得た振幅を１０ｋＨｚ～２００ｋＨｚまで１０ｋＨｚ毎に表示した周波数スペクトラムの一例を示し、（ａ）は実部を、（ｂ）は虚部を示す図である。実施例４の鉄の推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。実施例４の全炭素の推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。実施例４の全窒素の推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。実施例４のＣＥＣの推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。実施例４の可給態リン酸の推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。実施例４の全リンの推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。実施例４のカリウムの推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。実施例４のカルシウムの推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。実施例４のマグネシウムの推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。実施例４のアルミニウムの推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。実施例４のＦｅ，Ａｌ，Ｃａ，Ｋ，Ｎａ、Ｍｇの合計値の推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。

　以下、図面を参照しながら本発明を実施するための形態について説明するが、本発明の範囲において適宜変更して実施することが制限されるものではない。

[第１実施形態]
　図１は本発明の第１実施形態に係る土壌分析装置の構成図である。第１実施形態に係る土壌分析装置１は、センサ１０と、計測部２０と、データ処理部３０とを備えて構成される。

　センサ１０は、コイルとしての励起コイル１１及び検出コイル１２と、磁路形成部１３とを備える。センサ１０は、外部磁界を遮断するために例えば金属製のセンサ保持部１４内に収容され、センサ保持部１４の開口部にサンプル収容部１５が配置される。センサ１０は、例えば、センサ保持部１４内で図示しない非磁性の隙間充填物で支持されている。磁路形成部１３は、例えば底部１３ａと円筒部１３ｂと軸部１３ｃとからなり、底部１３ａが円筒部１３ｂと軸部１３ｃとを支持して構成される。励起コイル１１と検出コイル１２とが軸部１３ｃに装着されている。センサ１０は、励起コイル１１と磁路形成部１３とで形成される磁路に検出コイル１２及びサンプル収容部１５が配置されるため、サンプル収容部１５内の分析対象の透磁率等に応じて検出コイル１２で検出される信号に影響を与えることができる。センサ１０は一例であって同様な作用を有するものでもよい。例えば、励起コイル１１と検出コイル１２とが一つのコイルで構成されてもよい。

　計測部２０は、発振部２１と信号処理部２２と制御部２３とを備える。発振部２１は、或る周波数の信号を繰り返し発生し、信号の周波数を段階的に増加したり減少したりする。発振部２１から発振した信号は、励起信号と参照信号とに分岐され、励起信号は励起コイル１１に伝達されると共に信号処理部２２に参照信号として出力される。信号処理部２２は、検出コイル１２からの検出信号について、発振部２１からの参照信号を用いて、励起信号に対する検出信号の時間的変化を算出する。信号処理部２２はフーリエ変換機能を有しており、時間軸の信号を周波数軸の信号に変換する。また、信号処理部２２は、センサ１０からの検出信号のデジタル化を行い、データ処理部３０に出力する。制御部２３は、データ処理部３０との間でデータ及び各種制御信号を入出力すると共に、発振部２１及び信号処理部２２を制御する。

　本実施形態では、データ処理部３０は、信号処理部２２で処理した検出信号についてのデジタルデータから土壌地力形質の一つである土壌のＣＥＣの推定を行う。データ処理部３０は、制御部２３とのインターフェースをする入出力インターフェース部３１と、主記憶装置及び補助記憶装置を備える記憶装置３２と、四則演算等の演算処理を行う演算装置と、記憶装置及び演算装置を制御する制御装置とを備えるコンピュータで構成され、データ処理プログラムが補助記憶装置に格納されており、データ処理プログラムが演算装置に展開されて実行されることにより、データ処理部３０は図１に示すような記憶部３３及び推定部３４を機能的に備える。

　記憶部３３は、成分の異なる複数の土壌に関し、ＣＥＣの定量値とセンサ１０及び計測部２０を用いて計測した処理後の検出信号から求めたＣＥＣの推定値との相関に関するデータを記憶する。

　推定部３４は、分析対象となる土壌に対してセンサ１０により交番磁界を印加し、計測部２０を用いて処理した検出信号に基いて、記憶部３３に記憶されているデータを用いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを推定する。

　推定部３４において、計測部２０から出力された処理後の検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差のうち一又は複数の項目であって分析対象となる土壌のＣＥＣと相関を有する項目に基いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを推定することが好ましい。

　推定部３４では、更に、計測部２０から出力された処理後の検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差の一又は複数の項目の値並びに当該項目の周波数に対する一次微分の値、二次微分の値の何れか又は双方の少なくとも何れかに基いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを推定するための項目を抽出することが好ましい。即ち、推定部３４において、分析対象となる土壌のＣＥＣを推定するための項目を抽出する基準として、第１に、計測部２０から出力された処理後の検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差の一又は複数の項目の値を用いても、第２に、その当該項目の周波数に対する一次微分の値、二次微分の値の何れか又は双方を用いても、それらの双方を用いてもよい。

　推定部３４は、成分の異なる複数の土壌に関し、ＣＥＣの定量値とセンサ１０により交番磁界を印加し、計測部２０を用いて処理した検出信号とから、ＰＬＳ回帰分析をして記憶部３３に記憶するデータを生成する。このことから、推定部３４は、回帰分析部と呼んでもよい。

　本発明の実施形態に係る土壌分析装置１を用いた土壌分析方法について説明する。先ず、一つの土壌又は成分の異なる複数の土壌を準備し、風乾した後、乳鉢を用いて粉砕し、その風乾粉砕土を土壌試料とする。そして各土壌試料について、例えばショーレンベルガー法によりＣＥＣの定量値を求める。ショーレンベルガー法は、非特許文献１に開示されているため、ここでは詳細を省略する。

　図１に示すサンプル収容部１５に各土壌試料を入れ、制御部２３の制御の下、発振部２１から指定の周波数範囲（例えば数ｋＨｚ～数百ｋＨｚ）において任意の間隔周波数（例えば数ｋＨｚ）毎に周波数を段階的に増加させながら、各周波数の信号を発振し、励起コイル１１に出力する。各周波数の信号毎に、検出コイル１２により検出した信号を信号処理部２２により処理し、デジタル信号に変換し、データ処理部３０に出力する。推定部３４において、処理後の検出信号とＣＥＣの定量値との間の相関関係を求め、ＰＬＳ回帰分析を行う。その結果を記憶部３３に記憶しておく。相関関係を求める際には、検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差の一又は複数の項目の値並びに当該項目の周波数に対する一次微分の値、二次微分の値の何れか又は双方の少なくとも何れかに基いてＣＥＣを推定するための項目を抽出する。以上により、分析のための準備が完了する。

　分析対象である土壌について、同様に、風乾した後に乳鉢を用いて粉砕し、サンプル収容部１５に収容する。制御部２３の制御の下、発振部２１から指定の周波数範囲（例えば数ｋＨｚ～数百ｋＨｚ）において任意の間隔周波数（例えば数ｋＨｚ）毎に周波数を段階的に増加させながら、各周波数の信号を発振し、励起コイル１１に出力する。各周波数の信号毎に、検出コイル１２により検出した信号を信号処理部２２により処理し、デジタル信号に変換し、データ処理部３０に出力する。推定部３４により、信号処理部２２から出力された処理後の検出信号と記憶部３３に記憶されているデータとに基いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを推定する。

　推定部３４では、分析対象である土壌について計測部２０からの処理後の検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差のうち一又は複数の項目であって、ＣＥＣと相関を有する項目に基いて、ＣＥＣの推定値を求める。記憶部３３には、異なる複数の土壌についてのＣＥＣの定量値と、それらの土壌について信号処理部２２で処理された検出信号そのもの、振幅比、位相差の各項目に関する回帰式、平均値等が格納されている。よって、分析しようとする土壌について信号処理部２２で処理された検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差が信号処理部２２から入力されるので、ＣＥＣの統計値（例えば平均値）からどの程度、各項目がずれているかを求め、ＣＥＣの統計値からのずれを加算すれば、ＣＥＣの値を推定することができる。

　ＣＥＣの推定は次のようにしてもよい。計測部２０において、発振部２１による励起信号がｅ_ｉｎ＝Ｅ_ｉｎｅ^{ｊ（２πｆｔ）}と表され、信号処理部２２にセンサ１０から入力される検出信号がｅ_ｏｕｔ＝Ｅ_ｏｕｔｅ^{ｊ（２πｆｔ＋φ）}、と表されるとする。
　ここで、Ｅ_ｉｎ、Ｅ_ｏｕｔは、励起信号の振幅、検出信号の振幅、ｆは周波数、ｔは時間、φは位相差、ｅは自然対数、ｊは虚数単位である。すると、励起信号に対する検出信号の振幅比はＥ_ｏｕｔ／Ｅ_ｉｎで示され、励起信号に対する検出信号の位相差はφで示される。データ処理部３０では、検出信号そのもの、Ｅ_ｏｕｔｅ^{ｊ（２πｆｔ＋φ）}の実部又は虚部、又は検出信号／励起信号から、振幅比及び位相差が得られるので、検出信号そのもの、振幅比、位相差のうち、１又は複数の項目について、ｎ（≧１）階周波数で微分し、それらの値からＣＥＣの相関係数が高いものを選択する。これにより、ＣＥＣの推定値が次式で求まる。

　ＣＥＣの推定値＝ｆ（Ｒｅａｌ（ｅ_ｉｎ），Ｉｍａ（ｅ_ｉｎ），Ｅ_ｏｕｔ／Ｅ_ｉｎ，φ，
ｄ^ｎｅ_ｏｕｔ／ｄｆ_ｎ，ｄ^ｎ（Ｅ_ｏｕｔ／Ｅ_ｉｎ）／ｄｆ_ｎ，ｄ^ｎφ／ｄｆ_ｎ）

　このように、推定値が、Ｒｅａｌ（ｅ_ｉｎ），Ｉｍａ（ｅ_ｉｎ），Ｅ_ｏｕｔ／Ｅ_ｉｎ，φ，
ｄ^ｎｅ_ｏｕｔ／ｄｆ_ｎ，ｄ^ｎ（Ｅ_ｏｕｔ／Ｅ_ｉｎ）／ｄｆ_ｎ，ｄ^ｎφ／ｄｆ_ｎの７つのパラメータのうち相関あるパラメータの関数として示される。

（センサによる土壌のＣＥＣの推定の実証）
　次に、本発明の実施形態に係る土壌分析装置１を用いてセンサ１０により土壌の透磁率を検出信号として計測することで、土壌のＣＥＣの値を精度よく推定することができることを実証する。

　サンプル収容部１５としてＰＥＴ容器を用いて、風乾粉末土壌を１０ｇ量り取り、図１に示すようにセンサ１０にセットした。計測部２０の発振部２１において、５ｋＨｚ毎に１０ｋＨｚ～２００ｋＨｚの範囲で発振信号を生成し、励起コイル１１に出力し、検出コイル１２からの検出信号を信号処理部２２により取得した。信号処理部２２では、検出信号そのもの、振幅比及び位相差に関し、一つの周波数に対して３つ、３９個の周波数についてのデータを取得できた。つまり、一サンプル当たりのパラメータ毎に３９個であり、一サンプル当たり１１７個のデータを取得した。

　次に、このデータについて、１０ｋＨｚ～１００ｋＨｚの５ｋＨｚ毎の間隔での微分値を算出した。つまり、一サンプル当たりのパラメータ毎に１９個であり、一サンプル当たり５７個のデータを取得した。

　次に、算出した一次微分値を説明変数とし、ショーレンベルガー法で測定したＣＥＣの定量値を目的変数として、ＰＬＳ回帰分析をした。各ｎ（≧１）個有る検出信号そのもの、位相差、振幅比の値、この値を基にした数値（例えば微分値）を説明変数とし、求める変数を目的変数とすると、目的変数と各説明変数の差の二乗のｎ個の和を最小化するような目的変数を求める。求められた目的変数をシュレンベルガー法による一つの土壌の具体的数値(ＣＥＣ値)で規格化すると、他の（ｎ-１）個の土壌のＣＥＣの推定値が求まる。

　図２（ａ）は検出信号そのものの周波数に関する一次微分値に対するＣＥＣの相関係数を示すグラフ、（ｂ）は振幅比の一次微分値に対するＣＥＣの相関係数を示すグラフ、（ｃ）は位相差の一次微分に対するＣＥＣの相関係数を示すグラフである。これらの値を算出し、ＣＥＣ推定値を算出した。図３は、ＣＥＣの推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。サンプル数ｎが２９個、潜在変数が５、相関関係はｙ＝ｘ－９×１０^－１３であり、決定係数Ｒ^２が０．８７２５、二乗平均平方根誤差ＲＭＳＥ（Root Mean Squared Erｚror）が１．６９であった。

　さらに、周波数を１０ｋＨｚ～２００ｋＨｚまで変化させて同様にＰＬＣ回帰分析をした結果、図４に示すＣＥＣの推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図が得られ、サンプルが３０個、潜在変数が６、相関関係はｙ＝ｘ－２×１０^－１３であり、決定係数Ｒ^２が０．９６４１、ＲＭＳＥが０．９６１であった。よって、周波数の範囲をより好ましい範囲に設定することにより、精度が良くなった。

[第２実施形態]
　図５は本発明の第２実施形態に係る土壌分析装置の構成図である。第２実施形態に係る土壌分析装置２は、センサ１０と、計測部２０と、データ処理部４０とを備える。第２実施形態に係る土壌分析装置２は図１に示す土壌分析装置１とは次の構成で異なる。

　センサ１０は暗箱１６に収容され、暗箱１６内には、光照射部１７と光計測部１８とがサンプル収容部１５に対向するように配置され、インターフェース部１９が備えられる。サンプル収容部１５中の土壌に対して、励起光を照射して蛍光を計測することができ、かつ、励起コイル１１による磁界の印加及び検出コイル１２による検出が可能であればよい。例えば、図１に示すように、サンプル収容部１５を挟んで一方にセンサ１０を他方に光照射部１７及び光計測部１８が配置されればよい。特に、サンプル収容部１５は土壌を収容しても蓋がされないため、上方に光照射部１７及び光計測部１８が配置され、下方にセンサ１０が配置される。

　光照射部１７は、励起光を発する光源を備えており、サンプル収容部１５内の試料に対し、励起光を照射する。光計測部１８は、例えば分光器及び光検出器を備えており、サンプル収容部１５内の土壌からの蛍光を測定する。インターフェース部１９は、光照射部１７及び光計測部１８を制御すると共に、光計測部１８で計測した蛍光スペクトルのデータをデータ処理部４０に出力する。

　データ処理部４０は、計測部２０の信号処理部２２で処理された検出信号のデータと、光計測部１８で処理された蛍光スペクトルのデータとを処理する。データ処理部４０は、制御部２３及びインターフェース部１９とのインターフェースをする入出力インターフェース部４１と、主記憶装置及び補助記憶装置を備える記憶装置４２と、四則演算等の演算処理を行う演算装置と、記憶装置及び演算装置を制御する制御装置とを備えるコンピュータで構成され、データ処理プログラムが補助記憶装置に格納されており、演算装置に展開してデータ処理プログラムが実行されることにより、データ処理部４０は図５に示すような記憶部４３及び推定部４４を機能的に備える。また、計測制御部４５を備え、光照射部１７及び光計測部１８の制御を行う。

　記憶部４３は、成分の異なる複数の土壌に関し、ＣＥＣを含む土壌地力形質の定量値と、センサ１０及び計測部２０を用いて計測した処理後の検出信号及び光照射部１７及び光計測部１８を用いて計測した蛍光のスペクトルデータから求めたＣＥＣを含む土壌地力形質の推定値との相関に関するデータを記憶する。

　推定部４４は、分析の対象となる土壌に対して、センサ１０により交番電界を印加して計測部２０を用いて処理した検出信号と、光照射部１７により励起光を照射して光計測部１８で計測した蛍光のスペクトルデータと、に基いて、記憶部４３に記憶されているデータを用いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質を推定する。

　推定部４４は、計測部２０から出力された処理後の検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差のうち一又は複数の項目であって分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質と相関を有する項目に基いて、かつ、光計測部１８で計測した蛍光のスペクトルデータのうち、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質と相関を有するデータに基いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質を推定する。

　推定部４４において、計測部２０から出力された処理後の検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差の一又は複数の項目の値並びに当該項目の周波数に対する一次微分の値、二次微分の値の何れか又は双方の少なくとも何れかに基いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質を推定するための項目を抽出することが好ましい。また、推定部４４において、光計測部１８から出力された蛍光のスペクトルデータの周波数に対する一次微分の値、二次微分の値の何れか又は双方に基いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質を推定するための蛍光のスペクトルデータを抽出することが好ましい。

　推定部４４は、成分の異なる複数の土壌に関し、ＣＥＣを含む土壌地力形質の定量値と、センサ１０により交番磁界を印加して計測部２０を用いて処理した検出信号と、光照射部１７により励起光が照射され、光計測部１８で計測した蛍光のスペクトルデータとから、ＰＬＳ回帰分析をして記憶部４３に記憶するデータを生成する。このことから、推定部４４は、回帰分析部と呼んでもよい。

　本発明の実施形態に係る土壌分析装置２を用いた土壌分析方法について説明する。この方法では、土壌地力形質としてＣＥＣのみならず、可給態窒素、可給態リン酸、全窒素、全炭素、ＣＮ比の何れか又は複数の組み合わせを求めることができる。最初に、分析対象となる土壌のＣＥＣを推定する方法について説明する。

　先ず、図１に示す土壌分析装置１を用いた土壌分析方法と同様、一つの土壌又は成分の異なる複数の土壌を準備し、風乾した後、乳鉢を用いて粉砕し、その風乾粉砕土を土壌試料とする。そして各土壌試料について、例えばショーレンベルガー法によりＣＥＣの定量値を求める。ショーレンベルガー法は、非特許文献１に開示されているため、ここでは詳細説明を省略する。

　図５に示すサンプル収容部１５に各土壌試料を入れ、制御部２３の制御の下、発振部２１から指定の周波数範囲（例えば数ｋＨｚ～数百ｋＨｚ）において任意の間隔周波数（例えば数ｋＨｚ）毎に周波数を段階的に増加させながら、各周波数の信号を発振し、励起コイル１１に出力する。各周波数の信号毎に、検出コイル１２により検出した信号を信号処理部２２により処理し、デジタル信号に変換し、データ処理部４０に出力する。

　またそれと相前後して、サンプル収容部１５中の各土壌試料に光照射部１７から励起光（例えば一又は複数の波長の紫外線）を照射し、光計測部１８により土壌試料からの蛍光のスペクトル（例えば紫外から可視領域のスペクトル）を計測する。蛍光のスペクトルデータはインターフェース部１９及び入出力インターフェース部４１を経由してデータ処理部４０の図示しないバッファーに一時保存される。取得した蛍光スペクトルが離散的である場合には、隣接する波長で移動平均をとってスムージングなどしてもよい。また、蛍光のスペクトルデータを所定の波長間隔毎の離散データになるようデータ処理する。

　その後、推定部４４において、処理後の検出信号と任意の励起光に対する蛍光のスペクトルデータのうち一又は複数の蛍光強度との組み合わせと、ＣＥＣの定量値との間の相関関係を求め、ＰＬＳ回帰分析を行う。その結果を記憶部４３に記憶しておく。相関関係を求める際には、検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差の一又は複数の項目の値並びに当該項目の周波数に対する一次微分の値、二次微分の値の何れか又は双方の少なくとも何れかに基いてＣＥＣを推定するための項目を抽出する。以上により、分析のための準備が完了する。

　分析対象である土壌について、同様に、風乾した後に乳鉢を用いて粉砕し、サンプル収容部１５に収容する。制御部２３の制御の下、発振部２１から指定の周波数範囲（例えば数ｋＨｚ～数百ｋＨｚ）において任意の間隔周波数（例えば数ｋＨｚ）毎に周波数を段階的に増加させながら、各周波数の信号を発振し、励起コイル１１に出力する。各周波数の信号毎に、検出コイル１２により検出した信号を信号処理部２２により処理し、デジタル信号に変換し、データ処理部４０に出力する。

　それと相前後して、サンプル収容部１５中の各土壌試料に光照射部１７から励起光（例えば一又は複数の波長の紫外線）を照射し、光計測部１８により土壌試料からの蛍光のスペクトルデータ（例えば紫外から可視領域のスペクトルデータ）を計測する。蛍光のスペクトルデータについては、インターフェース部１９及び入出力インターフェース部４１を経由してデータ処理部４０の図示しないバッファーに一時保存される。取得した蛍光スペクトルが離散的である場合には、隣接する波長で移動平均をとってスムージングなどしてもよい。また、蛍光のスペクトルデータを所定の波長間隔毎の離散データになるようデータ処理する。

　その後、推定部４４が、信号処理部２２から出力された処理後の検出信号と、光計測部１８から出力された蛍光のスペクトルデータに基いて、記憶部４３に記憶されているデータを用いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを推定する。

　推定部４４では、分析対象である土壌について計測部２０からの処理後の検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差のうち一又は複数の項目であって、ＣＥＣと相関を有する項目に基いて、かつ、蛍光のスペクトルデータのうち、ＣＥＣと相関を有する項目に基いて、ＣＥＣの推定値を求める。記憶部４３には、異なる複数の土壌についてのＣＥＣの定量値と、それらの土壌について信号処理部２２で処理された検出信号そのもの、振幅比、位相差の各項目に関する回帰式、平均値等が格納されている。よって、分析しようとする土壌について信号処理部２２で処理された検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差が信号処理部２２から入力され、かつ光計測部１８からの蛍光のスペクトルデータが入力されるので、ＣＥＣの統計値（例えば平均値）からどの程度、検出信号に関する各項目がずれているかを求め、かつ蛍光強度がどの程度ずれているかを求めることで、ＣＥＣの統計値からのずれを加算すれば、ＣＥＣの値を推定することができる。ＣＥＣの推定値は、図１を参照して説明した手法について、励起光毎の蛍光データの波長毎の強度そのもの、強度の周波数に関する微分値の関数でもあるとして、求められる。

　ＣＥＣの推定値＝ｆ（Ｒｅａｌ（ｅ_ｉｎ），Ｉｍａ（ｅ_ｉｎ），Ｅ_ｏｕｔ／Ｅ_ｉｎ，φ，
ｄ^ｎｅ_ｏｕｔ／ｄｆ_ｎ，ｄ^ｎ（Ｅ_ｏｕｔ／Ｅ_ｉｎ）／ｄｆ_ｎ，ｄ^ｎφ／ｄｆ_ｎ，Ｉ（λ），
ｄ^ｎＩ（λ）／ｄｆ_ｎ）

　このように、推定値が、Ｒｅａｌ（ｅ_ｉｎ），Ｉｍａ（ｅ_ｉｎ），Ｅ_ｏｕｔ／Ｅ_ｉｎ，φ，
ｄ^ｎｅ_ｏｕｔ／ｄｆ_ｎ，　ｄ^ｎ（Ｅ_ｏｕｔ／Ｅ_ｉｎ）／ｄｆ_ｎ，ｄ^ｎφ／ｄｆ_ｎ，Ｉ（λ），
ｄ^ｎＩ（λ）／ｄｆ_ｎ）の９つのパラメータのうち相関あるパラメータの関数として示される。ここで、Ｉ（λ）は波長の蛍光強度である。

　図５に示す土壌分析装置２では、センサ１０による透磁率の測定データのみならず、励起光による蛍光のスペクトルデータを測定するため、ＣＥＣのみならず、可給態窒素、可給態リン酸、全窒素、全炭素、ＣＮ比の各指標についてもそれぞれ同様に求めることで、土壌の複数の土壌地力形質についても簡便に求めることができる。

　図６は、実施例１に係る分析フロー図である。サンプルとして風乾粉砕土壌１０ｇを量り取り、サンプル収容部１５に入れてセットした（ＳＴＥＰ１－１）。先ず、センサ１０を用いて５ｋＨｚ間隔で、１０ｋＨｚ～１００ｋＨｚの間の検出データそのものを取得した（ＳＴＥＰ１－２）。また、サンプル収容部１５中のサンプルに３９２ｎｍと３７５ｎｍの励起光を照射し、４５０ｎｍ～７００ｎｍの蛍光スペクトルデータを取得した（ＳＴＥＰ１－３）。

　センサ１０による検出データについては次のようにした。即ち、二次微分値を算出し（ＳＴＥＰ１－４）、その後、ショーレンベルガー法によるＣＥＣ定量値と５ｋＨｚ～９０ｋＨｚについての二次微分値との間と相関係数を求め、その相関係数が高いデータをセンサ由来の説明変数とした。その結果、３０ｋＨｚ、３５ｋＨｚの値２個を抽出した（ＳＴＥＰ１－５）。

　蛍光スペクトルデータについては次のようにした。即ち、取得した蛍光スペクトルデータのうち、隣り合う５つの波長データで移動平均してスムージングした（ＳＴＥＰ１－６）。そして、蛍光スペクトルを５ｎｍ間隔のデータになるように加工し、５ｎｍ間隔の蛍光強度とし、一次微分値を算出した（ＳＴＥＰ１－７）。その後、ショーレンベルガー法によるＣＥＣ定量値と、スペクトルの一次微分値との間で相関係数を求め、その相関係数が高いデータを、蛍光データ由来の説明変数とした。その結果、３７５ｎｍ励起によって得られたスペクトルと、３９２ｎｍ励起により得られたスペクトルをそれぞれ６個及び１０個抽出した（ＳＴＥＰ１－８）。

　その後、ＰＬＳ回帰分析によりＣＥＣの推定をした。ＣＥＣ定量値を目的変数とし、各パラメータ毎に抽出した一次微分値、二次微分値の計１８個を説明変数としてＣＥＣ推定値を算出した。ＰＬＳ回帰分析により検量線を構築する際、最適な潜在変数の数は、クロスバリデーション法を用いて決定した。

　図７は、センサ１０からの検出データについての説明変数の絞り込みについての説明図である。図７（ａ）に示す原スペクトルの周波数依存性から、図７（ｂ）に示すように一次微分値を算出し、図７（ｃ）に示すように二次微分値を算出する。その後、図７（ｄ）に示すような二次微分値とＣＥＣ定量値との単相関を求め、図７（ｃ）に矢印で示すように相関係数の高い２つのデータ（３０ｎｍと３５ｎｍのデータ）を抽出するようにする。図７では決定係数Ｒ^２の周波数依存性から求めており、図７（ｄ）に示すように、決定係数Ｒ^２の全体のばらつきに対して閾値が決められ、その閾値を超える指定数の周波数を選択する。

　図８は、蛍光のスペクトルデータについての説明変数の絞り込みについての説明図である。図８（ａ）に示すように、ＬＥＤの３９２ｎｍの励起光による蛍光スペクトルについての一次微分値の周波数依存性から、矢印（↓）を付した一次微分値を抽出する。図８（ｂ）に示すように、ＬＥＤの３７５ｎｍの励起光による蛍光スペクトルについての一次微分値の周波数依存性から、矢印を付した一次微分値を抽出する。図８（ｃ）に示す一次微分値とＣＥＣ定量値の決定係数Ｒ^２との関係から、Ｒ^２が閾値以上となったもののみ抽出したものである。

　このように、蛍光由来の変数１６個とセンサ由来の変数２個の合計１８を説明変数とした。

　図９は、実施例１の結果であり、変数の絞り込みをしたときのＣＥＣについての推定値と定量値との関係を示す図である。ＣＥＣの推定値ｘと定量値ｙとの関係は、ｙ＝ｘとなり、決定係数Ｒ^２は、０．８５であった。

（比較例１）
　図１０は、比較例１として、蛍光データのみを使用して変数の絞り込みをしたときのＣＥＣについての推定値と定量値との関係を示す図である。ＣＥＣの推定値ｘと定量値ｙとの関係は、ｙ＝ｘ－１×１０^－１２となり、決定係数Ｒ^２は、０．４１であった。

（比較例２）
　図１１は、比較例２として、蛍光データのみを使用して変数の絞り込みをしなかったときのＣＥＣについての推定値と定量値との関係を示す図である。ＣＥＣの推定値ｘと定量値ｙとの関係は、ｙ＝ｘ－１×１０^－１２となり、決定係数Ｒ^２は、０．５１であった。

　図９乃至図１１を比較すると、実施例１の場合が、決定係数Ｒ^２が１に近く、ＣＥＣの推定値が精度よく算出されていることが分かった。

　図１２は、実施例２に係る分析フロー図である。サンプルとして風乾粉砕土壌を１０ｇ量り取り、サンプル収容部１５に入れてセットした（ＳＴＥＰ２－１）。先ず、センサ１０を用いて５ｋＨｚ間隔で、１０ｋＨｚ～１００ｋＨｚの間の検出データのうち、データそのものと振幅比のデータを取得した（ＳＴＥＰ２－２）。また、サンプル収容部１５中のサンプルに３９２ｎｍと３７５ｎｍの励起光を照射し、４５０ｎｍ～７００ｎｍの蛍光スペクトルデータを取得した（ＳＴＥＰ２－３）。

　センサ１０による検出データのうち取得した検出データと振幅比のデータについては次のようにした。即ち、検出データそのものの二次微分値を算出した（ＳＴＥＰ２－４）。５ｋＨｚ間隔で取得した振幅のデータを選択した（ＳＴＥＰ２－５）。

　蛍光スペクトルデータについては次のようにした。即ち、取得した蛍光スペクトルデータのうち、隣り合う５つの波長データで移動平均してスムージングした（ＳＴＥＰ２－６）。そして、蛍光スペクトルを５ｎｍ間隔のデータになるように加工し、５ｎｍ間隔の蛍光強度とし、一次微分値を算出した（ＳＴＥＰ２－７）。

　その後、ＰＬＳ回帰分析によりＣＥＣの推定をした。ＣＥＣ定量値を目的変数とし、蛍光スペクトルデータの一次微分値５２個のデータと、二次微分値１７個のデータと、振幅比の１９個のデータとを説明変数としてＣＥＣ推定値を算出した（ＳＴＥＰ２－８）。

　このＰＬＳ回帰分析で算出される回帰係数の絶対値が比較的大きい波長域、周波数域における説明変数を抽出した。即ち、３７５ｎｍ励起によって得られたスペクトル１３個、３９２ｎｍ励起によって得られたスペクトル１３個、検出データ８個、振幅比４個を抽出した（ＳＴＥＰ２－９）。

　次に、ＣＥＣ定量値を目的変数とし、ＳＴＥＰ２－９で抽出した蛍光データの一次微分値、実部データの二次微分値、振幅の実数値の計３８個を説明変数としてＰＬＳ回帰分析をしてＣＥＣ推定値を求めた（ＳＴＥＰ２－１０）。

　図１３は、図１２に示すフロー図でのデータ処理の工程の一部を説明するための図である。図１３（ａ）に示す振幅比の周波数依存性から、図１３（ｂ）に示す振幅比の一次微分の周波数依存性を求め、さらに、図１３（ｃ）に示す振幅比の二次微分の周波数依存性を求めた。

　図１４は、実施例２の結果を示す図である。ＣＥＣの推定値ｘと定量値ｙとの関係はｙ＝ｘ－９×１０^－１４となり、潜在変数は６、決定係数Ｒ^２は０．９０、ＲＭＳＥは１．６３であった。

　図１５は、実施例３に係る分析フロー図である。サンプルとして風乾粉砕土壌を１０ｇ量り取り、サンプル収容部１５に入れてセットした（ＳＴＥＰ３－１）。先ず、センサ１０を用いて５ｋＨｚ間隔で、２５ｋＨｚ～２００ｋＨｚの間の検出データそのものを取得した（ＳＴＥＰ３－２）。また、サンプル収容部１５中のサンプルに３９２ｎｍと３７５ｎｍの励起光を照射し、４５０ｎｍ～７００ｎｍの蛍光スペクトルデータを取得した（ＳＴＥＰ３－３）。

　蛍光スペクトルデータについては次のようにした。即ち、取得した蛍光スペクトルデータのうち、隣り合う５つの波長データで移動平均してスムージングした（ＳＴＥＰ３－４）。そして、蛍光スペクトルを５ｎｍ間隔のデータになるように加工し、５ｎｍ間隔の蛍光強度とし、一次微分値を算出した（ＳＴＥＰ３－５）。

　各パラメータを基準化した（ＳＴＥＰ３－６）。即ち、ＣＥＣ定量値、２５ｋＨｚ～２００ｋＨｚの間の検出データそのもの、振幅比、位相差と、蛍光スペクトルデータの一次微分値のデータと、を基準化した。各基準値は、データから平均値との差を標準偏差で割って求めた。

　基準化したＣＥＣ定量値を目的変数とし、基準化した各パラメータを説明変数としてＰＬＳ回帰分析をした（ＳＴＥＰ３－７）。検出データのそのもの振幅比、位相差について各３９個、３７５ｎｍ励起による蛍光のスペクトルデータの一次微分データ２６個、３９２ｎｍ励起による蛍光のスペクトルデータの一次微分データ２６個の合計１６９個を説明変数とした。

　このＰＬＳ回帰分析で算出される、回帰係数の絶対値が比較的大きいものを抽出した（ＳＴＥＰ３－８）。即ち、検出データそのものについて６個、振幅比について１１個、３７５ｎｍ励起による蛍光のスペクトルデータの一次微分データ９個、３９２ｎｍ励起による蛍光のスペクトルデータの一次微分データ１６個の合計４２個を説明変数とした。

　次に、基準化したＣＥＣ定量値を目的変数とし、ＳＴＥＰ３－８で抽出された領域における基準化前のデータ（蛍光データの一次微分値、蛍光データそのものの実数値、振幅比）計４２個を説明変数としてＰＬＳ回帰分析をしてＣＥＣ推定値を求めた（ＳＴＥＰ３－９）。

　すると、ＣＥＣの推定値ｘと定量値ｙとの関係について、図１４と同様の結果を得た。

[第３実施形態]
　次に、第１実施形態よりも簡便な方法でＣＥＣを推定する方法について、併せてＣＥＣ以外の土壌地力形質の測定方法について説明する。
　ＣＥＣ以外の土壌地力形質として、全炭素（Ｔ－Ｃ）、全窒素（Ｔ－Ｎ）、可給態リン酸（Ａｖ－Ｐ）、全リン（Ｐ）、また、鉄（Ｆｅ）、アルミニウム（Ａｌ）、植物栄養の上で重要な元素としてＫ（カリウム）、Ｃａ（カルシウム）、Ｍｇ（マグネシウム）等の推定ができる。
　まず、第１実施形態では、推定部３４は計測部２０から出力された処理後の検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差の一又は複数の項目の値並びに当該項目の周波数に対する一次微分の値又は二次微分の値、あるいは一次微分の値と二次微分の値のパラメータを用いて、回帰分析及びＣＥＣの推定を行ったが、本第３実施形態では励起信号に対する検出信号の実部と虚部のみをパラメータとして回帰分析及び推定を行う。すなわち、土壌地力形質の推定値は以下のように簡略化される。

土壌地力形質の推定値＝ｆ’（Ｒｅａｌ（ｅ_ｏｕｔ／ｅ_ｉｎ），Ｉｍａ（ｅ_ｏｕｔ／ｅ_ｉｎ））
　ここでは励起信号に対する検出信号を実部と虚部で表される複素数表示としているが、同じ複素量を表すものであれば絶対振幅と位相で表示するものであってもよい。
　推定部３４は、第１の実施の形態と同様、各土壌地力形質の定量値とセンサ１０により交番磁界を印加し、計測部２０を用いて処理した検出信号とから、ＰＬＳ回帰分析をして記憶部３３に記憶するデータを生成する。なお、各土壌地力形質定量値の測定方法は以下のとおりである。
　ＣＥＣ：ショーレンベルガー法
　全炭素（Ｔ－Ｃ）：Ｃ／Ｎコーダーを使用した燃焼法
　全窒素（Ｔ－Ｎ）：Ｃ／Ｎコーダーを使用した燃焼法
　可給態リン酸（Ａｖ－Ｐ）：トルオーグ法
　Ｆｅ，Ａｌ，Ｃａ，Ｋ，Ｎａ、Ｍｇ：エネルギー分散型蛍光Ｘ線分析

　推定部３４では、予め求めておいたＣＥＣを含む土壌地力形質の定量値を利用して、対象となる土壌の土壌地力形質を以下の分析フローに従って分析することができる。
　図１６は、第３実施形態に係る分析フローを示す図である。図１６に示すように、分析は以下のステップで行われる。
　　（１）先ず、任意の周波数毎に励起信号を発生させ、分析対象となる土壌に対して交番磁界を照射する（ＳＴＥＰ１０１）。
　　（２）次に、前記土壌を透過した磁界による検出信号から、前記励起信号に対する複素振幅比を求める（ＳＴＥＰ１０２）。
　　（３）さらに予め記憶された、異なる複数の土壌におけるＣＥＣを含む土壌地力形質の定量値と対応する検出信号の複素振幅比との間の回帰分析に基づく回帰式により、ＣＥＣを含む土壌地力形質の推定値を求める（ＳＴＥＰ１０３）。
　ここで複素振幅比とは、振幅と位相が互いに異なる２つの信号の（絶対）振幅比と位相差または実部と虚部で表される比率をいう。以下、第３実施形態の実施例４を詳細に説明する。

　第１実施形態と同様に周波数を１０ｋＨｚから２００ｋＨｚまで５ｋＨｚ毎に変化させて土壌に照射し、透過した磁界を分析装置１の検出コイル１２を経て信号処理部２２により取得した。第１実施形態の図２では、検出信号の一次微分の値を用いてＰＬＳ相関係数を求めたが、実施例４では、簡便な方法として、検出信号から一次微分をしないで直接実部と虚部によりＰＬＳ相関係数を求めた。
　先ず、全体傾向を俯瞰するために、各土壌地力形質の上記定量値について、図２の一次微分値の代わりに実部のＰＬＳ相関係数を測定した結果を図１７、虚部を図１８に示す。
　図１７及び１８より明らかなように、相関が顕著な周波数が元素によって異なる。以下、各土壌地力形質ごとに詳細に説明する。

（鉄の推定）
　鉄の濃度が異なるサンプルを用いて、分析装置１により複素振幅比を求めた。
　図１９は、鉄の含有量が異なる３つのサンプルのそれぞれの透過磁界による検出信号から得た、実部（ａ）と虚部（ｂ）の振幅を１０ｋＨｚ～２００ｋＨｚまで１０ｋＨｚ毎に表示した周波数スペクトラムの一例を示す図である。図１９の横軸は周波数である。図１９には、鉄の含有量が異なる３つのサンプルで得た実部と虚部を示しており、最大値をＳ１３、中央値をＳ１１及び最小値をＳ１７として示している。なお、図１９では、検出回路固有の周波数特性を予め差し引いて表示している。
　図１９（ａ）に示すように、鉄の含有量が異なる３つのサンプルの実部は、鉄の含有量が大きくなるにつれて振幅が大きくなることが分かる。さらに、図１９（ｂ）に示すように、鉄の含有量が異なる３つのサンプルの虚部も、鉄の含有量が大きくなるにつれて振幅が大きくなることが分かる。

　鉄の含有量が異なる３０のサンプル、つまりサンプル数３０として図１６に示すＳＴＥＰ１０３の分析を行った
　図２０は、実施例４の鉄の推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。図２０に示すように、サンプル数ｎが３０個、潜在変数が４、相関関係はｙ＝ｘ－４×１０^－１３であり、決定係数Ｒ^２が０．９６４３、ＲＭＳＥが０．２３であった。以下のＣＥＣを含む土壌地力形質も、鉄の推定と同様に分析をした。

（全炭素の推定）
　図２１は、実施例４の全炭素の推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。この図に示すように、サンプル数ｎが３０個、潜在変数が８、相関関係はｙ＝ｘ－６×１０^－１４であり、決定係数Ｒ^２が０．９９８４、ＲＭＳＥが０．０８であった。

（全窒素の推定）
　図２２は、実施例４の全窒素の推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。この図に示すように、サンプル数ｎが３０個、潜在変数が６、相関関係はｙ＝ｘ－２×１０^－１３であり、決定係数Ｒ^２が０．９８５８、ＲＭＳＥが０．０２であった。

（ＣＥＣの推定）
　図２３は、実施例４のＣＥＣの推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。図２３に示すように、サンプル数ｎが３０個、潜在変数が５、相関関係はｙ＝ｘであり、決定係数Ｒ^２が０．９７５１、ＲＭＳＥが０．８０であった。

（可給態リン酸の推定）
　図２４は、実施例４の可給態リン酸の推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。図２４に示すように、サンプル数ｎが３０個、潜在変数が１２、相関関係はｙ＝ｘ＋１×１０^－１３であり、決定係数Ｒ^２が１、ＲＭＳＥが０．２１であった。

（全リンの推定）
　図２５は、実施例４の全リンの推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。図２５に示すように、サンプル数ｎが３０個、潜在変数が１４、相関関係はｙ＝ｘ－６×１０^－１４であり、決定係数Ｒ^２が１、ＲＭＳＥが６．９×１０^－５であった。

（カリウムの推定）
　図２６は、実施例４のカリウムの推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。図２６に示すように、サンプル数ｎが３０個、潜在変数が４、相関関係はｙ＝ｘ－４×１０^－１３であり、決定係数Ｒ^２が０．８９８、ＲＭＳＥが０．０６であった。

（カルシウムの推定）
　図２７は、実施例４のカルシウムの推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。この図に示すように、サンプル数ｎが３０個、潜在変数が３、相関関係はｙ＝ｘ－７×１０^－１４であり、決定係数Ｒ^２が０．７４２、ＲＭＳＥが０．４６であった。

（マグネシウムの推定）
　図２８は、実施例４のマグネシウムの推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。図２８に示すように、サンプル数ｎが３０個、潜在変数が２、相関関係はｙ＝ｘ＋４×１０^－１３であり、決定係数Ｒ^２が０．１９６、ＲＭＳＥが０．１０であった。

（アルミニウムの推定）
　図２９は、実施例４のアルミニウムの推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。図に示すように、サンプル数ｎが３０個、潜在変数が３、相関関係はｙ＝ｘ－１０^－１２であり、決定係数Ｒ^２が０．８０６７、ＲＭＳＥが０．６２であった。

（Ｆｅ，Ａｌ，Ｃａ，Ｋ，Ｎａ、Ｍｇの合計値の推定）
　図３０は、実施例４のＦｅ，Ａｌ，Ｃａ，Ｋ，Ｎａ、Ｍｇの合計値の推定値ｘと定量値ｙとの関係を示す図である。これらの元素は陽イオンになり得る元素であり、Ａｌイオンは植物に対して毒性を有しているが、土壌中の結晶性の粘度鉱物の重要な構成元素である。図３０に示すように、サンプル数ｎが３０個、潜在変数が３、相関関係はｙ＝ｘ＋８×１０^－１３であり、決定係数Ｒ^２が０．９４９６、ＲＭＳＥが０．５２であった。

　上記実施例４により、分析対象である土壌に磁界を印加しセンサ１０で検出することで、土壌の透磁率などのデータを取得し、土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質として、全炭素、全窒素、可給態リン酸、全リン、鉄、アルミニウム、カリウム、カルシウム、マグネシウムや、陽イオンとなり得る元素（Ｆｅ，Ａｌ，Ｃａ，Ｋ，Ｎａ、Ｍｇ）の合計等の値を精度良く推定できることが分かった。

　以上説明したように、本発明の実施形態によれば、分析対象である土壌に磁界を印加し検出コイル１２で検出することで、土壌の透磁率などのデータを取得し、土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質の値を精度良く推定することができる。ＣＥＣの値は、電気的にマイナスの土壌が最大限どの程度の塩基（Ｃａ，Ｍｇ，Ｋ，Ｎａ，アンモニウム、Ｈなど）の陽イオンを吸着することができるかの指標であり、肥効養分を蓄えておける量及び緩衝力を示す数値である。本発明の実施形態では、このようなＣＥＣを含む土壌地力形質に関する指標を簡便に高精度に求めることができるため、土壌の管理をし易くなり、ひいては農作物の生産性を向上させることができる。

　本発明の実施形態、特に実施例で説明したデータ処理の手法は一例であり、通常のプログラミングにおける工夫により適宜変更してもよい。例えば、微分の計算は、差分の計算に置き換えることができる。

　本発明の実施形態では、土壌に磁界を印加して、土壌の透磁率等の影響を受けた検出信号を計測するので、濁りのある土壌であっても、ＣＥＣを含む土壌地力形質に関する指標を分析することができる。蛍光データとセンサ１０による検出データとを併用することで土壌の分析を補完することができる。

１，２：土壌分析装置
１０：センサ
１１：励起コイル、
１２：検出コイル
１３：磁路形成部
１４：センサ保持部
１５：サンプル収容部
１６：暗箱
１７：光照射部
１８：光計測部
１９：インターフェース部
２０：計測部
２１：発振部
２２：信号処理部
２３：制御部
３０，４０：データ処理部
３１，４１：入出力インターフェース部
３２，４２：記憶装置
３３，４３：記憶部
３４，４４：推定部
４５：計測制御部

Claims

　コイルを有するセンサと、
　分析対象となる土壌へ交番磁界を印加するために、前記コイルに入力する励起信号を周波数毎に生成すると共に、分析対象となる土壌へ交番磁界を印加することにより前記コイルから出力される検出信号を処理する計測部と、
　成分の異なる複数の土壌に関し、ＣＥＣ（Cation Exchange Capacity）を含む土壌地力形質の定量値と前記センサ及び前記計測部を用いて計測した処理後の検出信号から求めたＣＥＣを含む土壌地力形質の推定値との相関に関するデータを記憶する記憶部と、
　分析対象となる土壌に対して前記センサにより交番磁界を印加して前記計測部を用いて処理した検出信号に基いて、前記記憶部に記憶されているデータを用いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質を推定する推定部と、
　を備える、土壌分析装置。
　前記推定部は、前記計測部から出力された処理後の検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差のうち一又は複数の項目であって分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質と相関を有する項目に基いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質を推定する、請求項１に記載の土壌分析装置。
　前記推定部において、前記計測部から出力された処理後の検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差の一又は複数の項目の値並びに当該項目の周波数に対する一次微分の値、二次微分の値の何れか又は双方の少なくとも何れかに基いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質を推定するための項目を抽出する、請求項１に記載の土壌分析装置。
　前記推定部は、前記検出信号から前記励起信号に対する複素振幅比を求め、前記記憶部に記憶された異なる複数の土壌における前記土壌地力形質の定量値と対応する検出信号の複素振幅比との間の回帰分析に基づく回帰式により前記土壌地力形質を推定する、請求項１に記載の土壌分析装置。
　前記複素振幅比は絶対振幅比と位相差又は実部と虚部で表され、前記回帰式は絶対振幅比と位相差又は実部と虚部をそれぞれ独立変数とする、請求項４に記載の土壌分析装置。
　前記推定部は、成分の異なる複数の土壌に関し、ＣＥＣを含む土壌地力形質の定量値と前記センサにより交番磁界を印加して前記計測部を用いて処理した検出信号とから、ＰＬＳ（Partial Least Squares）回帰分析をして前記記憶部に記憶するデータを生成する、請求項１に記載の土壌分析装置。
　コイルを有するセンサと、
　分析対象となる土壌へ交番磁界を印加するために、前記コイルに入力する励起信号を周波数毎に生成すると共に、分析対象となる土壌へ交番磁界を印加することにより前記コイルから出力された検出信号を処理する計測部と、
　分析対象となる土壌に励起光を照射する光照射部と、
　前記光照射部による照射により分析対象となる土壌からの蛍光を計測する光計測部と、
　成分の異なる複数の土壌に関し、ＣＥＣを含む土壌地力形質の定量値と、前記センサ及び前記計測部を用いて計測した処理後の検出信号及び前記光照射部及び前記光計測部を用いて計測した蛍光のスペクトルデータから求めたＣＥＣを含む土壌地力形質の推定値と、の相関に関するデータを記憶する記憶部と、
　分析の対象となる土壌に対して前記センサにより交番電界を印加して前記計測部を用いて処理した検出信号と前記光照射部により励起光を照射して前記光計測部で計測した蛍光のスペクトルデータとに基いて、前記記憶部に記憶されているデータを用いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質を推定する推定部と、
　を備える、土壌分析装置。
　前記推定部は、前記計測部から出力された処理後の検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差のうち一又は複数の項目であって分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質と相関を有する項目に基いて、かつ、前記光計測部で計測した蛍光のスペクトルデータのうち、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質と相関を有するデータに基いて、分析対象となる土壌の土壌地力形質を推定する、請求項７に記載の土壌分析装置。
　前記推定部において、
　前記計測部から出力された処理後の検出信号そのもの、励起信号と検出信号との振幅比及び位相差の一又は複数の項目の値並びに当該項目の周波数に対する一次微分の値、二次微分の値の何れか又は双方の少なくとも何れかに基いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質を推定するための項目を抽出し、
　前記光計測部から出力された蛍光のスペクトルデータの周波数に対する一次微分の値、二次微分の値の何れか又は双方に基いて、分析対象となる土壌のＣＥＣを含む土壌地力形質を推定するための蛍光のスペクトルデータを抽出する、請求項７に記載の土壌分析装置。
　前記推定部は、成分の異なる複数の土壌に関し、ＣＥＣを含む土壌地力形質の定量値と、前記センサにより交番磁界を印加して前記計測部を用いて処理した検出信号と、前記光照射部により励起光が照射され、前記光計測部で計測した蛍光のスペクトルデータとから、ＰＬＳ回帰分析をして前記記憶部に記憶するデータを生成する、請求項７に記載の土壌分析装置。
　任意の周波数毎に励起信号を発生させ、分析対象となる土壌に対して交番磁界を照射させるステップと、
　前記土壌を透過した磁界による検出信号から、前記励起信号に対する複素振幅比を求めるステップと、
　予め記憶された、異なる複数の土壌におけるＣＥＣを含む土壌地力形質の定量値と対応する検出信号の複素振幅比との間の回帰分析に基づく回帰式により、ＣＥＣを含む土壌地力形質の推定値を求めるステップを含む、土壌分析方法。
　前記複素振幅比は、絶対振幅比と位相差又は実部と虚部で表され、前記回帰式は絶対振幅比と位相差又は実部と虚部をそれぞれ独立変数とする、請求項１１に記載の土壌分析方法。
　前記回帰式は、成分の異なる複数の土壌に関し、ＣＥＣを含む土壌地力形質の定量値と前記土壌を透過した磁界による検出信号から、ＰＬＳ回帰分析をして生成する、請求項１１又は１２に記載の土壌分析方法。