土と水を考える

毎月通っている現場です。

ここでは山を削り取る工事が進められています。

ただの山の斜面であったところが、伐採も終わり綺麗に整えられています。

こちらは昨年12月の状況

こちらは今年の2月

毎回来るたびに工事の進捗状況をみるのも楽しみの一つです。

現場で地下水を観測しています。

観測孔の中には、センサーがワイヤーで吊り下げられています。

通常はステンレス製のワイヤーのみで吊っているのですが、ここは何故だかナイロンロープも取り付けてあります。

しかもグチャグチャに絡まって。

蓋を開けた瞬間に、こんなのが出てくると現場のモチベーションはダダ下がりです。

このまま放置することはできないので、修繕しておきます。

ちょっとはマシになりました。

これで次からは気持ち良く作業に取り掛かることができます。

こういうちょっとしたことが、現場での余分なトラブルを回避することに繋がると思います。

工事現場でよく着用する反射ベストです。

ボロボロになってきたので、新調しました。

今までのタイプはチョッキ型でした。

今回のものはバンドタイプになります。

これだとコンパクトで、肩の部分もすっきりとしています。

実は、以前のタイプだとリュックを背負うたびに擦れて、そこから劣化していました。

見た目も問題なさそうです。

真夏の空調ファンとの相性も良さそうです。

チョッキタイプのものもメッシュ仕様でしたが、それなりに熱はこもります。

このバンドタイプであれば、そのあたりも少しは改善されるかもしれません。

先日回収してきた玉切りの分を薪割りします。

心を無にしてひたすら割ります。

無理はしたくないので、本日はここまで。

まだ半分ほど残っています。

早くしないと次の薪を置く場所がありません。

忙しい日々が続きます。

先日、昔ながらの手斧は補修したばかりですが、それとは別です。

FISKARSの斧になります。

全長35cmの手斧サイズです。

昨年購入したFISKARASの斧を使い始めてから、すっかりFISKARS好きになってしまいました。

この手斧サイズもずっと欲しかったのを、ようやく手に入れました。

これは薪ストーブの木端を作る時に家の中で使うようにします。

専用のケースも付いていて、掛けておくだけでもカッコいいです。

私のお気に入りがまた追加されました。

雪の現場です。

道路の脇から川へ降りようとしているところには、誰かが通った跡がありました。

どうやらシカのようです。

たぶん、足の部分は全部埋まって歩きにくかったと思います。

もがいたような形跡がありました。

雪の中での生活は人も獣もいろいろ大変です。

表題だけ見ると、楽しそうに見えますが仕事です。

毎年恒例の雪山の現場です。

雪に閉ざされた林道をスノーシューを履いて、ひたすら登っていきます。

今回の積雪は100cm、昨年よりはちょっと少ないです。

頑張って登り切って観測を終えた後は、降るだけです。

行きに頑張って道をつけた甲斐あって、帰りは楽ちんです。

雪の多い現場に来ていました。

積雪はありましたが、想定内でした。

ただ、いつもと違ったのは路面が凍りついていたことです。

凍結防止のために湧水を垂れ流しにしているのですが、

いかんせん、水の流れがないところは完全に凍りついています。

気を抜くとあっという間に滑っていきます。

歩くことすらままなりません。

路面の状態をよく見極めて歩かないと転倒します。

いつもより慎重にゆっくりと作業をしていく必要があります。

毎日のワンコのお散歩時にはスマホは持たずに出かけています。

せっかくの愛犬とのお散歩なのにスマホに振り回されるのは嫌なので。

でも、ふとした時にこの風景を写真に収めたい、なんてことはしばしば。

そんな時のために、トイカメラを買ってみました。

ぱっと見、一眼レフに見えますが、、、

手の平サイズのおもちゃカメラです。

が、それなりに撮影はできます。

動画も撮影可能です。

先日、河原で見つけたヌートリアを見つけたら撮影したいと密かに考えております。

そんなわけで、お散歩中は連絡取れませんので、よろしくお願いします。

仕事車のエブリイのワイパーを交換しました。

この時期は積雪のある地域に乗り込みますので、ワイパーも雪対策をしておきます。

雪い強いとされるワイパーを調達しておきました。

ブレードのパンタグラフになっている部分にカバーが付いていて、この部分が雪で固着することを防いでくれます。

交換は簡単にできます。

これで雪道ドライブも安心です。

またまた薪集めです。

今年は薪がよく集まる年になりました。

原木が置いてある場所に集合して、仲間たちと玉切りです。

切った分を積み込んで運びます。

今回は2往復させてもらいました。

先日追加した薪棚もすぐにいっぱいになってしまいそうです。

再び薪割りの日々が始まります。

古くから我が家にあった手斧です。

木端作りには欠かせない道具の一つです。

以前に柄の部分が折れてしまったので、適当な木の棒でごまかしていました。

手頃なカシの木の枝が手に入ったので、こいつに入れ替えます。

自分の手にしっくりくる部分を探し出して、切り出します。

刃の部分も適当に形をみながら整えました。

あとははめ込んで完成です。

ついでに塗装もしておきました。

こんな感じでそれっぽくなりました。

左利きの私専用です。

壊れたらまた作り直します。

薪割りもひと段落したところで、次なる薪のために棚を追加します。

隙間スペースを利用して単管パイプで組み上げていきます。

こういう時に単管だと融通が効いて便利です。

とりあえず完成。

2m3分の薪が確保できるようになりました。

これで追加の薪が来ても安心です。

先日玉切りして追加した分の薪割りをしました。

この時期、手動の油圧薪割り機が活躍します。

隙間時間を見つけて、さっと出してキコキコ割っていきます。

騒音も発生しないので、ご近所に気兼ねなく作業ができます。

こんな感じで、ひと段落しました。

まだまだこれからどんどん薪が入ってくる予定です。

置き場所が少なくなってきたので、追加します。

森の中で土壌水分を観測しています。

森の中に降る雨が土壌にどのように浸透していくかを調べています。

昨年の10月あたりから、センサーの値がおかしくなっていました。

いつもなら30％前後を示しているはずなのですが、ずっと8％と低い値が続いたまま。

電池切れなのかセンサーの異常なのか、ずっと判断できない状態でした。

諦めかけていたのですが、先日ふとセンサーに埋まっている部分を確認したところ、

センサーケーブルが引き出された跡がありました。

どうやら獣（おそらくイノシシ）にケーブルを引っ張り出されて、センサーが地表付近に露出していたようです。

しっかりと地面の中に埋め込んでいたはずですが、獣たちの力の前には関係のない話でした。

元の通りにセンサーを埋め込んで測定再開。

これでようやく正常な観測ができるようになりました。

自然相手の観測は、何があるかわかりません。

森の中に設置している雨量計です。

ここでは樹冠通過雨量を観測しています。

樹木の葉と葉の間を通過して落ちてくる雨の量を測ることになります。

雨量計の上空はこんな感じです。

ここ数年で常緑樹が優勢になってきており、この時期でも葉に覆われて鬱蒼としています。

これだけ薄暗いと雨も降り注がないのではと思われますが、実際はそうでもなさそうです。

土壌水分の観測を行なっている森の中で沢の流量観測をしています。

1ヶ月ぶりの現地となります。

落ち葉で塞がれることはなかったのですが、下流側に落ち葉が溜まり水位が上昇していました。

こうなると設置している三角堰の切り欠き部分よりも水位が上がってしまい、正確な水位変化を測定することができません。

仕方がないので。下流側に溜まった落ち葉を取り除いておきます。

これでなんとか測定できるようになりました。

本当であれば、下流側の流路を大きく掘り下げたいところですが、生態系への影響も懸念されるのでできません。

難しいところです。

うちの近所のゴミ収集場所でカラスの被害が報告されるようになってきました。

先日、覗いてみると集められたゴミの上にカラスが一羽いました。

もちろんゴミの上にはネットが張られていますが、よくみるとゴミが引き出されています。

案の定、ゴミネットが破られていました。

この僅かな隙間を狙って、くちばしでゴミを引き出しているようです。

これではどんなにゴミネットを綺麗に覆いかぶせてあっても関係ありません。

まずはゴミネットの補修が最優先のようです。

こいつらの頭の良さと力をなめてはいけません。

ナイロン製のネットでも食いちぎるほどの力を持っています。

先日もこちらでは雪が舞っていました。

いつものお散歩コースにもしっかりと積もっていました。

うちのワンコも楽しそうに走り回っていました。

やっぱり犬は雪の中でも喜びまわらなきゃですよね。

gooleが提供しているwebベースのAIツールです。

誰でも簡単にAI技術を体験することができます。

https://teachablemachine.withgoogle.com

こちらにアクセスして、画像を登録すれば出来上がりです。

人の顔などもちゃんと認識してくれます。

コツは背景だけのものを登録しておくこと、カメラは固定しておくことくらいです。

これで、画像認識を理解することができます。

画像だけでなく、音声やモーションも認識できます。

Arduinoやmicro:bitとも連携できるので、電子工作の幅も一気に広がります。