最重要的是，土壤受到的负面影响已经严重损害了农业，以至于无法种植作物。这对稳定的粮食供应构成了沉重打击。因此，必须尽快对受污染的土壤采取行动，以实现可持续农业。.
2011年东日本大地震引发的海啸对日本农田造成了广泛的破坏。海水入侵导致农作物盐碱化，引发了人们的担忧。因此，作为灾后重建项目的一部分，受灾农田在大片区域开展了海水淡化工程。此外，还进行了示范试验，利用土壤传感器监测淡化后农田的盐度。传感技术在农业领域具有怎样的潜力？我们采访了东北大学研究生院前副教授菅野仁志，请他概述海水淡化工程以及传感技术在智慧农业中的应用。.
全球变暖对土壤和农产品造成哪些损害？
据说盐害对农业危害极大。土壤对农业究竟有多重要？
有些土壤适合作物种植，有些则不适合。即使我们简单地说“适合作物种植”，也必须考虑多种因素。例如，就物理特性而言，土壤排水良好、根系生长顺畅至关重要。此外，就化学特性而言，土壤必须能够充分提供作物所需的养分。另外，微生物和其他生物的多样性对于避免土壤性质失衡也至关重要，它能确保只有特定的病原体才能生存。.
事实上，以这种方式对土壤进行分类并非易事。适宜农业耕作的土壤特性会因其预期用途而异。.
请告诉我们您在土壤科学专业领域具体进行哪些类型的研究。.
土壤科学是一门研究土壤形成、组成、特性及其利用方式的学科。在这些领域中，我的专长是土壤施肥科学。我的研究主要集中于土壤与作物相互作用如何改变植物生长和养分吸收。.
由于全球变暖的影响，气候变化正在全球范围内蔓延。在此背景下，土壤科学面临哪些问题？
在日本，暴雨和其他极端天气事件造成的损失通常归咎于全球变暖。然而，世界各地也有一些地区因气候变化的影响而担忧降雨量减少的问题。土壤盐碱化及其对农作物造成的损害已成为这些地区面临的严峻挑战。.
为什么少雨时会发生盐害？
在全年降雨的湿润地区，降雨量大于土壤表面的蒸发量。这意味着盐分不太可能残留在土壤中。然而，在半干旱地区，上升到地表并蒸发的地下水量大于降雨量。因此，地下水中的盐分会残留在土壤表面附近（盐分积累），从而导致作物盐害。不当的灌溉方式也会导致农田盐分积累。.
盐害发生时，土壤性质会发生变化，这也会影响农作物的生长。.
盐害对农产品的主要影响是抑制水分吸收，并由于土壤中盐分的积累而显著破坏养分平衡。因此，作物无法充分吸收必需的养分。.
土壤的物理和生物特性也会受到影响。因此，如果盐分积累，土壤就会变得不适宜作物生长。.
利用土壤传感器评估东日本大地震海啸灾区盐害
2011 年东日本大地震引发的海啸严重破坏了东北地区太平洋沿岸的农业用地。除了灌溉和排水设施被毁、外来垃圾（如瓦砾）涌入以及土壤径流造成的破坏外，人们还非常担心海水入侵（盐害）会影响作物生产（图 1）。.
图 1：由于东日本大地震引发的海啸，稻田土壤发生了侵蚀和盐碱化。.
在日本，这是海水入侵造成大范围破坏的极其罕见的案例。土壤盐度暂时升高，导致农作物无法生长。因此，作为灾后重建项目的一部分，开展了大规模海水淡化工程，使淡水能够渗透并淋洗土壤表层中的盐分。.
水稻田的基本操作流程是：先向稻田注满清水，待水位下降数日后，再测量土壤盐度。如果盐度仍然过高，则继续注水。这种方法可以将土壤盐度降低到不影响作物生长的标准水平。.
海水淡化工程主要历时三年，始于2011年，是灾后重建项目的一部分。第一年重点关注遭受海水入侵的内陆地区。第二年和第三年则将重点转移到受海啸重创的沿海地区。最终，近99%的灾后重建区域完成了海水淡化工程。.
土壤传感器被用来测量海水淡化后农田盐度随时间的变化，对吗？
2013年，即地震发生两年后，东北大学与村田制作所联合开展了海啸灾区农田多模态传感器示范实验。该实验邀请宫城县三个灾区的农民参与，在已完成海水淡化工程的稻田中植入土壤传感器进行监测。播种后，土壤传感器分别埋入稻田中多个位置，深度分别为10厘米、20厘米和30厘米。随后，示范实验利用无线环境监测系统，在整个生长季持续通过无线通信采集数据。.
我们在示范实验中使用的土壤传感器能够同时监测土壤温度和电导率*1。这是一种多模态土壤传感器*2。土壤盐分含量越高，电流越容易通过。利用这一原理，我们将测得的电导率值作为土壤盐度的指标，并观察其变化。.
*1：这指的是电导率，它表示电流流动的难易程度，单位为S/m（西门子每米）。土壤水分中离子浓度的变化也会影响电流，因此电导率可以作为土壤盐度的指标。.
*2：该系统可同时处理多个数据点。在本演示实验中，使用了具有温度和电导率传感器功能的多模态传感器。.
请具体告诉我们，在示范实验中，您是如何使用土壤传感器测量盐度变化的。.
最初，土壤传感器每30分钟测量一次土壤温度和电导率（EC）数据，并将这些数据无线传输到我们安装在稻田旁的无线环境监测系统的基站，然后存储在存储卡上。我们每两周到稻田回收一次存储卡。我们将数据导入计算机，并观察数值的变化。此外，在回收存储卡的同时，我们还采用传统方法测量了土壤电导率值，即在每个深度采集土壤样本。我们通过在土壤传感器周围插入钻孔器来采集这些样本。我们还将这些测量结果与土壤传感器的电导率值进行了比较（图2）。.
图 2：无线环境监测系统，可无线采集土壤传感器数据[左上：多模态土壤传感器/右上：安装在测试稻田中的扩展单元无线模块（其中三个传感器嵌入土壤中，然后通过电缆连接）/右下：嵌入土壤中的传感器/左下：稻田垄上的基座单元]。.
通过这次示范实验，你们发现了传感器有哪些应用可能性？
我们可以利用土壤传感器和无线环境监测系统，同时、连续地从多个点位获取各种数据。这使我们能够分析土壤盐度波动背后的环境因素，以及每个位置和深度的盐度变化。例如，我相信，我们可以准确观察因天气变化和农业作业过程（如降雨后或稻田排水准备收割时）的影响而导致的盐害风险。幸运的是，在我们本次示范实验中使用的所有稻田中，生长季期间均未观察到盐度出现任何异常升高。.
智慧农业中传感器应用的挑战：将数据与历史资产关联起来
您认为检测技术在未来智慧农业中的重要性是什么？
在2013年的示范实验中，能够每30分钟连续获取数据对我来说是一次全新的体验。传统的土壤电导率（EC）测量方法是测量我们采集的土壤样品中水悬浮液的电导率。每次都需要我们前往测量地点采集样品。测量频率通常为每周一次或每月一次。如果没有传感器，就无法实现土壤的连续测量。换句话说，传感器的使用使得获取大量农业数据变得更加容易。我相信这对于未来的智慧农业至关重要。.
然而，利用土壤传感器测量电导率（EC）的方法实际上与农业盐碱化评估中常用的土壤电导率测量方法略有不同。通常，我们测量的是水悬浮液（即水和土壤的混合物）的电导率值（土壤电导率值），并以此作为土壤盐碱化的指标。然而，土壤传感器测得的电导率值是由孔隙水盐度和多种土壤特性等复杂因素共同决定的。因此，土壤电导率值与土壤传感器测得的电导率值之间的关系会因土壤类型和水分状况的不同而有所差异。所以，我认为真正的挑战在于深入理解二者之间的关系。.
——未来如何填补数据关系中的这一空白？
未来的研究需要将过去测量的大量土壤数据与近期传感器测量的数据进行整合。一项关于土壤中浅根水稻耐盐性影响因素分析的示范实验将于2022年6月至2023年3月进行。据我了解，该实验将利用东北大学和村田制作所联合开发的新型先进土壤传感器，收集新数据并将其与历史数据进行关联。.
逐一解决挑战也将有助于实现农业领域的数字化转型（DX）和智慧农业，以及其他方面的进步。.
土壤变化缓慢，因此土壤分析通常不需要如此频繁地进行实时数据采集。然而，作物生长模型的研究需要多种数据（温度、土壤湿度、太阳辐射、风向以及肥料的用量和成分），以观察产量（作物收获量）的变化。长期以来，产量模型都是基于特定时期内气温、土壤温度和土壤湿度的平均值构建的。.
利用环境监测系统（包括土壤传感器和其他技术）观测到的数据，将极大地促进这项研究。如果我们能够利用多个传感器获取大量实时数据，就能做出更准确的产量预测。此外，我们还可以考虑采取措施修正以往的生长模型，我相信这将推动我们的研究进展。.
作者：菅野仁、村田
