专利名称：土壤的农作物培育度测定方法以及产地伪装的判定方法
技术领域：
本发明涉及通过调查土壤中栖息的微生物的多样性而测定该土壤是否适合于农作物的培育的方法，以及通过将栖息于农作物上附着的土壤中的微生物的多样性与作为该农作物的产地表示 的土地的微生物多样性进行比较，从而判别农作物产地伪装的方法。
背景技术：
以往，土壤是否健全是根据实际种植农作物后在其生长过程中是否发生病害来判断的，病害发生后则采取撒农药等措施。然而，撒农药的措施存在损害土壤之类的问题。另外，作为种植农作物之前预测病害发生的方法，例如，采取根据过去的病害发生调查进行推测的方法。然而，为了提高预测精度，需要过去几年的数据等，不能简单、迅速地进行诊断。而且，也有去年还健康的土壤中突然发生病害的情况，难以事先预测土壤的健康状态。于是，近年来科学地诊断土壤的健康程度的方法正被开发，且要被实用化。作为科学的土壤的诊断方法，可举出分析土壤中的阳离子交换容量或磷酸吸收系数、PH、养分含量等的化学诊断方法；分析土壤硬度或孔隙率、水分保持能力等的物理诊断方法等。然而，在这些诊断方法中，也仅限于片面地评价土壤的性质，为了更多面地进行诊断，需要并用多个土壤诊断方法。另外，对每个分析对象物质的提取成分，都需要分别注入、 过滤操作等，难以简单而迅速地进行诊断。作为解决这些问题的方法，开发出分析环境DNA(eDNA)，调查土壤中微生物的多样性并进行诊断的生物学的诊断方法。专利文献1专利文献2 JP 特开 2007-000138专利文献3 JP 特开 2006-329639但是，在这些方法中也需要提取DNA并进行分析，因此，需要专用装置和专业知识。为此，难以简单而迅速地进行诊断。

发明内容
于是，本发明的第一发明提供一种通过利用了作为诊断对象的土壤中栖息的微生物的生物学方法进行的土壤的诊断方法。其根据是，微生物物种越多的土壤，就是收成越好的土壤的事实。另外，特定土壤中的微生物物种的多样性是通过以下方法诊断。首先，将被测土壤的悬浮液滴加到其至少一部分的消耗速度根据微生物物种而不同的多个营养源中， 滴加后，观察由微生物引起的各营养源在规定时间内的累计消耗。使用“其至少一部分的消耗速度根据微生物物种而不同的多个营养源”的理由，是因为利用微生物物种越多，就消耗越多的营养源的简单的道理。本发明通过将如此测定的结果进一步作为一种“农作物培育度”而计算，由此明确表现土壤对农作物培育的适宜程度，从而提高了有效性。本发明的第二发明是，预先调查农作物中可成为产地伪装的目标的产地土壤的农作物培育度，对将该产地作为生产地表示的农产品同样调查农作物培育度，并将结果与上述产地土壤中的农作物培育度进行对比，由此对产地的伪装进行判定。进而，技术方案3记载的第三发明，是对上述第二发明的产地伪装判定方法的改进，即，通过对比特性值在营养源相互之间的比率来代替对比土壤的农作物的培育度，由此以更高的精度判定产地的伪装，其中，所述特性值是针对各营养源算出的表示营养源的累计消耗量倾向的特性值。根据第一发明，可利用土壤中栖息的微生物，对土壤环境进行客观、综合的判断。 另外，能够实现更高精度的诊断乃至非常简便的诊断，因此，能够从容地应对顾客所要求的精度。而且，根据第二发明和第三发明，能够通过简便的方法判定农作物的产地伪装。


图1为第一发明的概念图。图2为第一发明的处理流程图。图3(a)为第一发明中利用回归特性值平均法的第一实例的流程图。图3(b)为第一发明中利用回归特性值平均法的第二实例的流程图。图4(a)为第一发明中利用平均数据回归法的第一实例的流程图。图4(b)为第一发明中利用平均数据回归法的第二实例的流程图。图5(a)为第一发明中利用简便法的第一实例的流程图。图5(b)为第一发明中利用简便法的第一实例的流程图。图6是作为回归函数采用龚珀兹曲线(Gompertz curve)时的农作物培育度测定结果图。图7是作为回归函数采用“y = ax+b"时的农作物培育度测定结果图。图8是作为回归函数采用“y = ax"时的农作物培育度测定结果图。图9是作为回归函数采用“y = b”时的农作物培育度测定结果图。图10为第二发明的示意图。图11为第二发明的流程图。图12为第三发明的流程图。
具体实施例方式实施例1涉及第一发明。实施例2涉及第二发明。实施例3涉及第三发明。另外， 本发明不受下述实施方式的任何限定，在不脱离其宗旨的范围内，能够以各种方式实施。[实施例1]< 概要 >本实施方式说明 农作物培育度的测定方法，其是通过观察土壤中栖息的微生物物种对各种营养源的累计消耗量，从而测定该土壤中的微生物物种的多样性，并用表示其多样性程度的数值，作为表示该土壤是否适合农作物培育的频数。图1是表示本发明的土壤的农作物培育度测定方法的概念图。本发明的土壤的农作物培育度测定方法，首先采集被测土壤(场景(a))。用筛子筛所采集的土壤，并使之悬浮于缓冲液中(场景(b))。然后，将悬浮液滴加至分别填充了不同的营养源的培养基中(场景(C))，培养规定时间，观察各营养源的累计消耗量(场景(d))。然后，根据对各营养源的累计消耗量，预测被测土壤中栖息的微生物量和其多样性等，测定土壤的农作物培育度 (场景(e))。< 构成 >图2示出本实施方式的土壤的农作物培育度测定方法的流程图。本实施方式的土壤的农作物培育度测定方法，其特征在于，包括试样生成步骤(0201)、滴加步骤(0202)和观察步骤(0203)。下面，详细说明各步骤。“试样生成步骤”(0201)，是“作为微生物试样生成被测土壤的悬浮液”的步骤。采集被测土壤的土(0204)，悬浮在缓冲液中(0205)，并稀释至规定浓度(0206)。“被测土壤”是指农作物培育度的测定对象的土壤。采集的土可以从被测土壤的一处采集，为了得到更高精度的测定结果，也可以从分别处于相隔较远的多处采集。例如，从靠近道路的地方采集的土和从被测土壤的中心地带采集的土，根据周边环境，有时所栖息的微生物物种也不同，因此，考虑到这些因素，优选从多处选取。用筛子筛所采集的土壤，去除石头、草、废弃物等即可。筛子的筛孔宽度优选为 2mm。另外，也可以是4mm。而且，当不能通过4mm筛子的情况下，可不用筛子筛而直接使用。 对水分含量多的土壤，也可以先稍许阴干使之干燥后，再使用。

将采集到的土壤悬浮于灭菌磷酸缓冲液等缓冲液中，从而生成含有在被测土壤中栖息的微生物的“悬浮液”。用灭菌水或磷缓冲液将所生成的悬浮液稀释至规定浓度，以调整“微生物试样”。由于稀释浓度直接影响因微生物引起的营养源的消耗量，因此要特别引起注意。即，将浓度稀释为较低时，悬浮液中的微生物量减少，因此营养源的消耗速度变慢， 相反，将浓度稀释为较高时，悬浮液中的微生物量增多，因此营养源的消耗速度提高。因而， 为了从特定量的被测土壤得到特定量的悬浮液，应倍加注意。特别是，需要注意在被测土壤之间不出现稀释浓度的偏差。“滴加步骤”(0202)，是将所生成的微生物试样即悬浮液滴加至多个营养源的步骤 (0207)，其中，该多个营养源是其至少一部分的消耗速度根据微生物物种而不同的多个营养源。作为营养源，碳源、氮源、磷源、钾源等有效，只要微生物能够消耗，且根据不同的微生物物种其消耗速度也不同的营养源就没有特别的限定。可仅使用多种碳源，也可以并用氮源、磷源、钾源、其他营养源。要想得到更高精度的测定结果时，优选使用更多种营养源，要想更简便且迅速地得到测定结果时，也可以仅使用碳源。可根据使用者所要求的测定精度、测定目的等适当地决定。滴加的悬浮液必须是规定量。特别是，要注意在被测土壤之间滴加量不出现偏差。“观察步骤” (0203)是，上述滴加后观察因微生物引起的各营养源在规定时间内的累计消耗量的步骤(0208)。即，在各孔(well)中对试样中栖息的微生物培养规定时间，观察伴随微生物的繁殖而消耗的营养源的累计消耗量。“累计消耗量”，是指在各营养源中从培养刚开始后到规定时间的累计消耗量。另夕卜，作为累计消耗量，测定规定时间内残存的营养源从而直接算出累计消耗量，除此之外， 累计消耗量还可以是根据培养基中依赖于微生物数量的氧化还原能力、浊度、呼吸量(二氧化碳发生量)、由色素引起的菌体的着色、因荧光染色得到的强度等的变化间接观察的累计消耗量。另外，还可以是它们的组合。后者的方法是，例如将营养源与根据微生物的代谢反应发色的氧化还原发色试剂同时填充于各培养基中，从其发色浓度变化观察累计消耗量。希望得到更简便的土壤诊断时，可目视判断发色度，观察累计消耗量。另外，希望得到更高精度的土壤诊断时，通过将发色度数值化等进行详细的计量，从而观察累计消耗量。“规定时间”是指观察上述累计消耗量的时间的长短，可以以48小时左右作为标准，是能够观察微生物之间的消耗量之差所需要的充分长的时间。上述累计消耗量的观察条件，即计量时间间隔、计量点数量等，可根据使用者所要求的测定精度、测定目的、被测土壤等适当地进行决定。农作物培育度是对各种土壤进行如上所述的观察，并通过对它们的结果进行相对的比较，而判定这些各种土壤的农作物培育度的相对的判断，因此，累计消耗量的观察条件必须在这些全部的被测土壤中设定为相同的条件。“农作物培育度”是根据以上观察的规定时间内的累计消耗量而测定的。具体地讲，根据观察被测土壤在规定时间内的各营养源的累计消耗量而从观察结果得到的累计消耗量在各时间段的计量值，并通过回归 分析等计算，来测定农作物培育度。利用回归分析的理由是，通过提取以经过时间作为说明变量、以累计消耗量作为目的变量的一个函数，从而使与因微生物引起的营养源的消耗速度有关的一定的倾向，表现为由该函数表示的特定时间点的一个数值。<农作物培育度测定的具体的方法>根据图3 图5，说明三种农作物培育度测定的具体方法。第一方法是回归特性值平均法，第二方法是平均数据回归法，第三方法是不使用回归分析的简便法。另外，可仅利用在这些具体例中示出的方法中的一种方法，也可以组合地使用两种以上方法。1.回归特性值平均法回归特性值平均法是对累计消耗量的计量结果进行回归分析后，对根据回归函数的规定的值进行平均的方法。此处，示出回归特性值平均法中的两个实例。一个是通常的回归特性值平均法，另一个是利用平均信息量的回归特性值平均法。图3(a)表示通常的回归特性值平均法的处理流程图，图3(b)表示利用了平均信息量的回归特性值平均法的处理流程图。1-1.通常的回归特性值平均法(图3(a))首先，对各营养源进行“累计消耗量(yi)_经过时间(χ)”曲线的回归分析 (0301a)。此处，i(= l，2，...，n)是营养源的识别编号，所使用的营养源的数η为最大值 (以下相同)。因此，通过该处理，可求出η个回归函数。接着，根据求出的回归函数算出特性值(a i) (0302a)。即，通过该处理，按各营养源算出特性值(ai)。此处，作为特性值(a i)，相当于由特定时间的回归函数求出的累计消耗量的推定值、由特定时间的回归函数的梯度求出的消耗速度的推定值、将培养开始后至特定时间的回归函数的积分值除以经过时间得到的累计消耗量推定值的时间平均(以下简称为“累计消耗量推定值时间平均”)等。在此，对特定时间没有特别的限定，但优选为由微生物物种引起的消耗速度差最为显著的时间，如该回归函数达到拐点等几何学上的特征的时间。接着，将算出的每个营养源的特性值(a i)对η个营养源总量进行平均，求出平均特性值(A) (0303a)。即，通过该处理，在一个被测土壤中求出一个平均特性值(A)。可以说平均特性值(A)越大，说明该土壤越是具有更高的微生物活性的对农作物培育良好的土壤。这是因为，由于在本件发明中使用了根据微生物物种的不同消耗速度 不同的多个营养源，因此，在微生物的种类少的土壤中，只消耗一部分营养源，其结果，平均后的特性值止于较低，与此相对，在微生物的种类多种多样的土壤中，充分消耗所有的营养源，其结果，平均特性值变高。进而，将该平均特性值(A)用于向被测土壤的农作物培育度的转换(0304a)。该转换中的计算方法，只要是针对农作物培育度的计算结果，能够比较出被测土壤之间以及标准土壤之间的优劣的方法即可。例如，可根据与农作物培育效果明确的标准土壤的比较，划分特性值的区间，从而转换为A、B、C等阶段性的等级。另外，如果能够进行该比较，也可以单纯使用特性值本身。此时，特性值本身为农作物培育度。因此，将被测土壤的农作物培育度与标准土壤的农作物培育度进行比较，当大于标准土壤的农作物培育度时，则为更适合农作物培育的土壤。相反，当小于标准土壤的农作物培育度时，为不适于农作物培育的土壤。另外，当不设定标准土壤，而是在两个以上的被测土壤之间进行比较时，单纯比较被测土壤之间的农作物育培育度的大小即可。另外，通过上述回归分析处理(0301a)求出的回归函数的种类没有特别的限定，罗吉斯曲线(logistic curve)或其他的生长曲线适合。更优选的是根据龚珀兹 (Gompertz)函数式的S型曲线(Sigmoid Curve)。另外，也包括一次回归。此外，线性模式的精度虽然低，但在能够抑制计算成本的方面有效。非线性模式虽然在精度高的方面有效， 但其计算成本相应地提高。另外，通过上述平均处理(0303a)进行的平均，只要是能够从累计消耗量的测定结果中算出，就不特别限定于算术平均、几何平均、调和平均等。对下面记载的平均也相同。1-2.利用平均信息量的回归特性值平均法(图3 (b))首先，对各营养源i进行“累计消耗量(yi)_经过时间(χ)”曲线的回归分析 (0301b)。接着，根据求出的回归函数求出特性值(ai) (0302b)，将该特性值(α )对全部营养源进行平均，求出平均特性值(A) (0303b)。另外，到此为止，是与上述图3 (a)中记载的步骤相同。接着，计算由步骤0302b按每个营养源算出的特性值(ai)的平均信息量(E) (0304b)。即，利用称作平均信息量的概念，求出每个营养源的累计消耗量的偏差。另外，对步骤0303b和步骤0304b的处理来说先进行哪一个步骤都可以。对平均信息量(E)的计算方法则后述。接着，将由步骤0303b算出的平均特性值㈧与平均信息量(E)相乘(0305b)。此处，累计消耗量对营养源的偏差越大，平均信息量(E)的值则越小，偏差越小则平均信息量 (E)的值越大。另外，可以说累计消耗量的偏差是指对各营养源的同化性的偏差，因此，可以说该平均信息量(E)是反映所栖息的微生物的多样性的数值。因而，栖息的微生物的多样性越大，该平均信息量(E)的值就越大，而多样性越小，该平均信息量(E)的值就越小。因此，该乘积(AE)可作为反映被测土壤中栖息的微生物多样性的指标用于被测土壤的农作物培育度的测定中。因而，与1-1节中所述的方法同样地，通过将该乘积(AE)转换为能够与标准土壤或其他被测土壤相比较的形式，或者，直接利用该乘积，作为被测土壤的农作物培育度，并作为其测定结果(0306b)。另外，平均信息量E是根据与引起现象i的概率pi有关的下式得到。E = - Σ pi log pi (其中，Σ是对 i 而进行。)现在，针对与各营养源i对应的特性值α i，若将其相对于全部营养源的合计的比率设定为Pi时，如下。pi = α i/ Σ α j 其中，Σ是对j而进行。当相对于全部营养源的ρ为l/n(n是营养源的数)时，平均信息量取最大值，若对数的底数为n，则成为1.0。此时，如下。 Ε = -Σ (α i/ Σ α j) Iogn pi = Σ α i Iogn pi/ Eaj另一方面，算术平均A如下，A=E a j/n因此，若将E与算术平均相乘，成为下式。AE = - Σ a i Iogn pi/n即，与单纯平均相比较，只是增加了 logn pi的项，因此可视为一种加权平均。2.平均数据回归法平均数据回归法，是将累计消耗量在各时间的计量结果按照每个时间分别在全部营养源中进行“平均”后，将时间作为说明变量，将各时间中的该平均值作为从属变量而进行“回归”分析的方法。下面，说明两种方法。一种是通常的平均数据回归法，另一种是利用了平均信息量的平均数据回归法。图4(a)表示前者的处理流程图，图4(b)表示后者的处理流程图。2-1.通常的平均数据回归法(图4(a))首先，每隔规定时间将各营养源的累计消耗量值(yi，t)对全部营养源进行平均 (Yt) (0401a)。即，通过该处理，根据按每个营养源得到的“累计消耗量值(yi，t)_经过时间 (χ)”曲线求出平均的一个“累计消耗量值(Yt)-经过时间(χ)”曲线。下面，利用该平均的一个“累计消耗量值(Yt)-经过时间(χ)”曲线测定被测土壤的农作物培育度。接着，进行该平均的一个“累计消耗量值(Yt)-经过时间(χ)”曲线的回归分析 (0402a)。关于回归分析，如“1.回归特性值平均法”中所述。接着，算出根据回归函数的特性值(a) (0403a)。关于该特性值(a)，如“1.回归特性值平均法”中所述。将该特性值(α)转换为能够与标准土壤及其它被测土壤进行比较的形式，或者直接利用该特性值，而作为农作物培育度，并作为被测土壤的农作物培育度测定结果(0404a)。2-2.利用了平均信息量的平均数据回归法(图4(b))首先，将每隔规定时间将各营养源的累计消耗量值(yi，t)对全部营养源进行平均(Yt) (0401b)。接着，每隔规定时间算出累计消耗量值(yi，t)的平均信息量(Et) (0402b)。另外，对步骤0401b和步骤0402b的处理顺序来说先进行哪一个步骤都可以。而且，将累计消耗量平均值(Yt)与平均信息量(Et)相乘，得到反映了每个营养源的累计消耗量偏差的乘积(YtEt) (0403b)。接着，利用该乘积(AtEt)，进行“YtEt-经过时间(χ) ”曲线的回归分析(0404b)。然后，算出根据回归函数的特性值(α) (0405b)。关于该特性值(α)，如“1.回归特性值平均法”中所述。将该特性值(α)转换为能够与标准土壤和其他被测土壤进行比较的形式， 或者，直接利用该特性值，而作为农作物培育度，并作为被测定土壤的农作物培育度测定的结果(0406b)。 3.不使用回归分析的简便法下面，说明不采用回归分析的更简便方法的两种实例。一种是不使用平均信息量的简便法，另一种是利用平均信息量的简便法。图5(a)为前者的处理流程图，图5(b)为后者的处理流程图。3-1.不使用平均信息量的简便法(图5 (a))首先，每隔规定时间将各营养源的累计消耗量(yi，t)对全部营养源算出平均值 (Yt) (0501a)。即，通过该处理，由按每个营养源得到的“累计消耗量值(yi，t)_经过时间 (χ)”曲线，求出平均的一个“平均累计消耗量值(Yt)-经过时间(χ)”曲线。接着，对该“平均累计消耗量(Yt)-经过时间(χ)”曲线算出时间0至规定时间⑴的积分值⑶(0502a)。 接着，将积分值(S)除以经过时间(T) (0503a)，将该商(M)转换为能够与标准土壤或其他被测土壤进行比较的形式而算出农作物培育度，或者，直接使用该商(M)，而作为农作物培育度，并作为被测定土壤的农作物培育度测定结果(0504a)。另外，当以相同时间间隔计量累计消耗量时，该方法在理论上与在上述“2-1.通常的平均数据回归法”中回归于一次函数 "y = b(b是常数)，，的方法是相同的。3-2.利用平均信息量的简便法(图5 (b))首先，每隔规定时间将各营养源的累计消耗量(yi，t)对全部营养源算出平均值 (Yt) (0501b)。算出每规定时间的累计消耗量(yi，t)的平均信息量(Et) (0502b)，将其与由步骤0501b算出的平均累计消耗量值(Yt)相乘，得到反映了累计消耗量对营养源的偏差的乘积(YtEt) (0503b)。然后，算出“YtEt-经过时间(χ)”曲线的积分值(S) (0504b)，将该积分值(S)除以经过时间(T) (0505b)，将该商(M)转换为能够与标准土壤或其他的被测土壤等进行比较的形式，或者通过直接使用该商(M)，而作为农作物培育度，并作为被测土壤的农作物培育度的测定结果(0506b)。另外，当以相同的时间间隔计量累计消耗量时，该方法在理论上与上述“2-2.利用了平均信息量的平均数据回归法”中的回归于一次函数“y = b(b是常数)”的方法相同。〈实施例1的具体例〉下面，以实际的土壤为对象，介绍使用了实施例1的农作物培育度测定方法的具体例。利用BIOLOG公司制造的OmniLog系统(微生物鉴定系统)，测定被测土壤的农作物培育度。在本实施例中，利用后述的氧化还原试剂的发色度，间接地观察累计消耗量。1.微生物试样的生成从被测土壤采集土，将其通过4mm孔的筛子。此处，当土的水分含量多时，在通过筛子之前阴干。另外，根据土的细度使用2mm孔的筛子，或者，不使用筛子而直接使用生土。 另外，在本实施例中，从四个被测土壤中采集土。该被测土壤的土壤编号分别为“1071”、 “1157”、“1433”、“321”。从通过了筛子的土壤中称取10g，用90mL灭菌磷酸缓冲液(20mmol)稀释10倍，将其以150 18Orpm的条件振荡12小时 16时间。振荡结束后，静置3分钟以上，取中间的lmL，用99mL灭菌水稀释，制备1000倍稀释液。2.对OmniLog系统的设定在OmniLog系统的GN2微孔板的各孔中，分别注入上述微生物试样150 μ L。分别注入中使用1250yLX8联移液管，微生物试样是移到经过灭菌后的容器中进行。此处，在微孔板中设置有96(纵向8X横向12)个孔，在各孔中，预先填充有水和95种碳源(表1)。另夕卜，在各孔中，还填充有干燥状态的氧化还原反应试剂(2，5_ 二苯基-3-(l-萘基)-2H-四唑-3-鐵3- (1-萘基)-2，5- 二苯基-2H-四唑-3-鐵)。[表1]孔板的碳源种类
权利要求
1.一种土壤的农作物培育度测定方法，包括生成被测土壤的悬浮液作为微生物试样的试样生成步骤；将所生成的微生物试样即悬浮液滴加至其至少一部分的消耗速度根据微生物物种而不同的多个营养源中的滴加步骤；以及，滴加后观察因微生物引起的各营养源在规定时间内的累计消耗量的观察步骤。
2.—种产地伪装的判定方法，包括标准土壤采集第一步骤，从特定的农地采集标准土壤；标准土壤农作物培育度测定第二步骤，将上述标准土壤的悬浮液滴加至其至少一部分的消耗速度根据微生物物种而不同的多个营养源中，观察因上述标准土壤中含有的微生物物种引起的上述营养源在规定时间内的累计消耗量，从而测定上述标准土壤的农作物培育度；被检测土壤采集第三步骤，采集以上述特定农地作为产地表示的农产品上附着的土壤作为被测土壤；被测土壤农作物培育度测定第四步骤，将上述被测土壤的悬浮液滴加至与上述标准土壤农作物培育度测定第二步骤中使用的营养源同种的营养源，观察因上述被测土壤中含有的微生物物种引起的营养源在规定时间内的累计消耗量，从而测定上述被测土壤的农作物培育度；以及，判定最终步骤，对上述被测土壤的农作物培育度与上述标准土壤的农作物培育度进行对比，当两者的差超过规定值时，将上述农产品的产地表示判定为伪装。
3.—种产地伪装的判定方法，包括标准土壤采集第一步骤，从特定的农地采集标准土壤；标准土壤特性值计算第二步骤，将上述标准土壤的悬浮液滴加至其至少一部分的消耗速度根据微生物物种而不同的多个营养源中，观察因上述标准土壤中含有的微生物物种引起的上述营养源在规定时间内的累计消耗量，并针对上述每个营养源算出上述标准土壤的特性值；被测土壤采集第三步骤，采集以上述特定农地作为产地表示的农产品上附着的土壤作为被测土壤；被测土壤特性值计算第四步骤，将上述被测土壤的悬浮液滴加至与上述标准土壤农作物培育度测定第二步骤中使用的营养源同种的营养源，观察因上述被测土壤中含有的微生物物种引起的营养源在规定时间内的累计消耗量，从而根据上述每个营养源测定上述被测土壤的特性值；以及，判定最终步骤，针对上述被测土壤和上述标准土壤计算上述每个营养源的特性值相互之间的比率即特性值相互比率，并对上述被测土壤的上述特性值相互比率与上述标准土壤的上述特性值相互比率进行对比，当两者的差超过规定标准时，将上述农产品的产地表示判定为伪装。
全文摘要
本发明涉及土壤的农作物培育度测定方法以及产地真伪的判定方法，提供利用诊断对象的土壤中栖息的微生物的通过生物学方法进行的土壤的诊断方法。另外，由农产品上附着的土壤判别其产地的真伪。本发明的土壤的农作物培育度测定方法，包括生成被测土壤的悬浮液作为微生物试样的试样生成步骤；将所生成的微生物试样即悬浮液滴加至其至少一部分消耗速度根据微生物物种而不同的多个营养源的滴加步骤；以及，滴加后观察因微生物引起的各营养源的累计消耗量的观察步骤。另外，通过将农产品上附着的土壤与作为产地表示的产地的土壤进行比较，从而判断产地表示的真伪。
文档编号G01N33/24GK102156185SQ20101011774
公开日2011年8月17日 申请日期2010年2月11日 优先权日2010年2月11日
发明者秦野彰二 申请人:日本有限公司Dgc综合研究所