2010年、カリフォルニア州の太平洋研究所の科学者たちは、グローバルな水シンクタンクであり、「ピーク水」と呼ばれる地球が直面する可能性のある条件を定義しました。大体、ピークオイルに似ていますが、水が足りなくなるだけではありません。 新鮮な水は消えませんが、さらに不均一に分布し、ますます高価になり、アクセスが難しくなります。 Pacific InstituteのPeter Gleick名誉会長によると、世界の多くの地域が水ストレスに直面しており、世界中で使用される淡水の80％が作物の灌漑に使用されています。
過去40年ほどで、米国の総水使用量は横ばいになり始めました。 その一部は、灌漑の大幅な改善によるものであり、その一部は、温度またはキャノピーが異なる波長で反射した光の量に基づいてフィールドの水ストレスを評価するリモートセンシングテクノロジー（衛星、レーダー、ドローン）によるものです。 植物の水分補給をうまく追跡できれば、作物の水やり過多と水不足を回避できます。 しかし、これらの方法は広い視野によく適しており、使用している水田の全体像を示すことができますが、ペン州立大学のチームは植物ごとに水ストレスを測定するはるかに詳細な方法を模索しています。
Penn State Research Foundationが国際特許を申請したシステムは、個々の葉の厚さと静電容量、または電荷を蓄積する能力を検出するセンサーを含むクリップオンユニットを備えています。 センサーの配列はWiFiノードに接続され、Wi-Fiノードはデータを中央ユニットに送信します。中央ユニットは経時的な測定値を追跡し、水ストレスの指標として使用します。 最終的には、スマートフォンアプリでシステム全体を実行できます。
「このような技術を実際の実用的なアプリケーションに実装することは、軽量で信頼性が高く、植物に非破壊的である必要があるため困難です」と、American Society of Agricultural and BiologicalのTransactionsに掲載された研究の主著者であるAmin Afzal氏エンジニア 「この記事に示されていることは、植物ベースの技術の一種の革命であり、この技術を開発し、いつか実用的な用途に最終的に提供できることを願っています。」
ペンシルベニア州立研究財団は、このシステムの国際特許を申請しています。 （アミンアフザル） 水ストレスを測定するための現在の基準は、主に蒸発散モデルと土壌水分検知に分類されます。 前者は畑で発生する蒸発量を計算し、後者は土壌自体をテストしますが、いずれの場合も、この手法は植物が直接受けるストレスではなく、水ストレスのプロキシを測定します。
Penn Stateセンサーの動作は少し異なります。 クリップのホール効果センサーは磁石を使用して、クリップの片側から他の側までの距離を示します。 葉が乾くと、磁石が互いに近づきます。 一方、静電容量センサーは葉の電荷を測定します。 水は葉の材料とは異なる方法で電気を伝導し、センサーはそれを読み取ることができます。 フィールドの中央ユニットは、静電容量を含水量として解釈し、灌漑システムに伝えます。 しかし、テストでは、葉が光合成的に活性であった日中（夜間）に異なる静電容量も示されました。
11日間にわたって、Afzalと彼の同僚は、実験プラントの土壌を乾燥させ、5分ごとに静電容量と厚さを測定しました。 彼らは、物理的なしおれが観察できる9日頃まで、両方のメトリックが一貫した動作を維持していることに気付きました。 さらに、24時間の光サイクルで静電容量が上下に跳ね上がり、静電容量も光合成を検出できることが示唆されました。
クリップはホール効果センサーと静電容量センサーを備えており、水分量を測定して灌漑システムに伝えます。 （アミンアフザル） 現場では、モニターの必要なのは選択した植物だけです。 大きなフィールドでは、特にさまざまな標高、土壌、または境界がある場合、より多くの合計センサーが必要になりますが、単位面積あたりのセンサーは少なくて済みます。 Afzalによれば、90ドル前後の予想価格では、ユニットは安くはありませんが、5年以上続くように設計された要素には耐久性があります。
目標は、必要な水の量を減らしながら、歩留まりを改善することです（少なくとも減らさないことです）。 明らかに、水やりは無駄です。 しかし、水ストレスを受けた植物の生産量が少なくなるため、水中での収穫量が減少する可能性があり、全体的な水効率が低下します。 コロラド州立大学の土木および環境工学の准教授であり、コロラド州の灌漑をよりよく評価するために蒸発散を広く研究したホセ・チャベス教授は、それはあなたがどれだけの水を使うかということだけではなく、植物があなたに与える水をどのように使うかということです。
「作物によっては、灌漑が不足していない場合-最適な量より少ない量を適用している場合-一部のステープルは、多くの収量を非常に失う可能性があります」とチャベスは言います。 「そのレベルに到達する前に事前に検出する技術は、事前に水管理者を準備することにより、収量の損失を防ぎます。」
ペンシルベニア州のチームは、1つのトマト植物の6つの葉でデバイスをテストしましたが、サンプルのサイズは大きくありません。 現在モンサントの研究データ科学者であるアフザルは、この技術は他の植物にも大規模に適用可能であるが、異なる作物や条件をテストするにはさらなる研究が必要だと言います。 彼はすでに水稲にセンサーを取り付けており、水で伸縮する葉が伸縮性を持っています。
「他のグループは、パフォーマンスを確認するために、それを拾って評価する必要があります」とチャベスは言います。 「ストレスのレベルを正確に特定するために、さまざまな植物や土壌タイプで作業するという点で信頼性があることが示されたら、それはいいと思います。 しかし、これはより大きなフィールドに対してどれだけスケーラブルであり、異なるタイプの表面や環境でこれらをどの程度一貫して複製できますか？ それらは私にとって重要なものになるでしょう。」
