DZN2型自动土壤水分仪数据错误原因分析

土壤水分观测仪是一种较为先进的土壤水分自动化测量仪器,其产生的土壤水分自动化观测资料可为农业、水利、气象等部门和公众提供土壤墒情等决策服务材料,指导农业生产和灾害评估。本文针对自动土壤水分观测仪周边观测环境变化以及站址迁移等问题导致自动土壤水分数据错误的原因进行了分析,并提出相关解决方案,以期提升观测数据的准确性。     

农业气象自动站与人工观测值的对比分析

采用对比差值、差值概率、相关系数等方法,对济阳县2011年3月3日至2011年11月13日期间DZN1型自动土壤水分观测仪与同地段平行人工观测的土壤相对湿度资料进行统计分析。结果表明:人工观测的数据反映的土壤水分变化波动较大,自动观测仪的土壤水分变化相对平缓。人工与自动观测资料的一致性在0～10 cm、10～20 cm土层表现最好,70～80 cm土层表现最差。分析结果旨在为DZN1型自动土壤水分观测仪的监测能力提供客观依据,更好地发挥土壤水分观测资料在经济建设和工农业生产中的应用价值。     

区域土壤水分与人工和自动站观测数据对比分析

利用2020年6月1日至12月31日山东泰安、云南大理和新疆乌兰乌苏3个站点区域土壤水分观测数据，采用相关性分析和差值分析等方法，分别与同期人工观测数据和自动站观测数据进行对比，并对观测结果逐层进行准确性分析。对比分析结果表明：区域土壤水分观测数据普遍大于人工和自动站观测数据，区域土壤水分观测数据与人工和自动站观测数据之间具有较高的相关性，相关系数的最小值均出现在40 cm土层，它们所反映的土壤湿度随时间变化趋势一致；区域观测数据与人工观测数据各土层的平均差均<0.1，与自动站观测数据之间的平均差在40 cm土层相对其他层次较大。以上表明，区域土壤水分自动观测仪对土壤水分的感应观测结果与自动站观测、人工观测的结果趋势基本保持一致。分析结果可为评价区域土壤水分自动观测仪的监测能力、资料的应用价值与服务效益提供参考。     

沭阳县人工与自动土壤水分观测资料对比分析

[目的]客观评估DZN1型自动土壤水分观测仪的监测能力。[方法]采用对比差值、逐步回归等方法,比较分析了2013年1月1日~7月31日沭阳国家农气一级站的人工与自动土壤体积含水量观测数据。[结果]人工观测值略高于自动站观测值,两者在浅层的平均差值最小,变化趋势相当一致;在分析了人工与自动观测值相关系数后,为降低DZN1型自动土壤水分观测仪的系统性误差,获得较准确的订正数据,运用逐步回归法建立了沭阳土壤水分自动站观测资料序列订正模型,并利用该站2014年4月1日~5月31日对比观测资料对其订正效果进行了检验,检验结果显著。[结论]该研究为发挥观测资料的应用价值和气象服务效益提供依据。     

便携式自动土壤观测仪校准测试方法

针对自动土壤水分观测仪定期校准需要中断该设备正常连续观测时间以及设备送检的时间成本、运输成本和运输风险等问题,提出了一种自动土壤水分观测仪的现场校准方法.首先,分析了水分分布对铜环式自动土壤水分观测仪观测数据的影响;其次,设计了自动土壤水分观测仪在不同距离、同等水分条件下的电信号变化试验;最后,建立了自动土壤水分观测仪电场中水分分布对观测数据的影响模型,得到了水分分布与电场中心的距离和电信号变化之间的关系.结果表明,建立的模型在距离传感器外缘45 mm处,直径和高度均为10 mm的圆柱形水体的权重为0.015,能满足铜环式自动土壤水分观测仪分辨力0.02的要求,验证了便携式自动土壤水分观测仪检测方法的可行性.     

土壤水分自动观测数据存在的误差及对策

本文针对土壤水分自动观测仪在日常运行过程中因观测站选址不规范、配套设施安装不当、土壤凝冻、仪器自身故障或被损坏以及电源故障等原因引起的土壤水分观测数据误差等进行分析探讨,结合实际提出：应加强适宜的观测站选址、过土壤水分浏览软件掌握仪器运行情况、建立健全土壤水分自动监控保障体系,做好仪器日常维护管理工作等,确保自动土壤水分监测观测数据的实时性、有效性和准确性。     

自动土壤水分观测仪常见故障分析

本文介绍了自动土壤水分观测仪的原理,分析了自动土壤水分观测仪出现的常见故障,给出了解决办法,为自动土壤水分观测仪的技术保障工作提供借鉴。     

DZN2型自动土壤水分观测仪的维护及故障处理技巧

随着农业气象现代化的发展,土壤水分观测自动化近年来得到了快速发展,测量精度和要求也越来越高。本文主要介绍巴州DZN2型自动土壤水分观测仪的工作原理、构成,分析了设备在安装、使用及维护过程中出现的问题,并提出一些故障处理技巧,供气象技术人员参考。     

自动与人工观测土壤水分差异对比分析

利用2017年7月28日—2018年9月18日青海省海北牧试站架设的DZN2型自动土壤水分观测仪与人工烘干法平行对比观测土壤水分资料数据,通过对比差值、计算差值概率等相关统计方法,对10~50 cm土壤重量含水率进行逐层分析。结果表明：在研究时段内,海北牧试站自动与人工观测取得的数据随时间的变化趋势基本一致。自动站观测的土壤重量含水率较人工观测值偏低,其中30~50 cm差值相对较小,10~20 cm差值相对较大。根据自动站与人工观测的数据对各层土壤重量含水率进行订正,绝对误差均小于3%,表明海北牧试站自动观测的土壤水分资料基本能代替人工观测,进而为推进农业气象的自动化监测提供一定的技术支撑和理论依据。     

全国自动土壤水分观测运行监控APP设计

基于安卓平台搭建了一套针对我国2 000多个气象观测站的自动土壤水分观测运行监控APP,软件采用伸缩性部署架构,内部通过数据交换总线进行数据交互,数据中间件通过HTTP API接口为APP提供数据服务。该软件能够实现自动土壤水分仪设备故障诊断、湿度数据产品统计、观测数据产品分析及站点管理等功能,可自动生成数据异常、设备故障的类型及其原因分析,并推送至农业气象员手中;软件建立了一套土壤水分数据质量控制算法、观测设备故障维修分析库等,实现了观测数据的统计分析,为农业气象干旱实时监测和站点设备高效运行提供了技术支撑。     

Excel函数在农业气象测墒工作中的巧用

利用Excel提供的四则运算函数编写程序完成农业气象测墒中对土壤样本数据的基本计算,用逻辑函数编写程序实现对土壤湿度持水量的查表计算工作,最终只需输入湿土＋盒重和烘干后干土＋盒重2组数据就能得到需要的含水量、干土重、土壤含水量、土壤持水量等多组数据。     

基于En-KF的内蒙古地区多源土壤水分数据融合

综合利用内蒙古地区多源土壤水分数据,结合CLDAS土壤水分数据和地面站点实测数据,实现对研究区内的10 cm多源土壤水分融合。利用En-KF方法,使融合结果数据分辨率达0.01°,并对结果进行精度验证和误差分析。融合结果表明,基于CLDAS数据和地面实测土壤水分数据的融合提高了数据的精度。     

汾阳市旱麦田土壤水分分布特征分析

利用2000—2009年汾阳市气象局土壤水分普查资料和2008年3月至2009年2月用"土壤墒情监测系统"监测到的土壤水分数据分类统计资料,对汾阳市旱麦田土壤水分的地理分布、年内变化、日变化及垂直分布等特征进行了系统分析,初步归纳出了旱麦田土壤水分的动态分布规律。     

土壤水分自动观测数据分析与订正

对山东莱阳气象局近3年获得的自动土壤水分观测数据（简称器测数据）和人工观测土壤湿度数据（简称人工数据）进行对比分析。运用逐步回归分析建立了以器测数据为因子的订正方程,并进行效果验证。结果表明,各层土壤湿度经订正后误差明显减小;各种订正方程的订正效果不同;不同的深度层订正效果不同,深层土壤湿度订正后达到满意的效果,上层土壤湿度订正后未获得满意效果。同时,分析了造成偏差的可能原因。     

云南元谋干热河谷土壤水分季节动态

[目的]研究云南元谋干热河谷土壤水分的季节动态。[方法]对云南元谋干热河谷雨季土壤水分进行了测定分析,结合已经完成的旱季土样水分的研究,将雨季、旱季数据进行对比,研究其土壤水分的季节动态。[结果]雨季土壤水分总体呈现含水率随着土壤深度增加而增加的趋势,但是在根系层向下1.0 m以内含水率会下降;草地土壤含水率高于林地,稀树草地则高于林地而低于草地。此外,对比旱季土壤含水率可知,为了避免形成永久性的土壤干化,在元谋的土壤水文条件下,在恢复工程中栽种林木是不合适的,草本植物是更好的选择。[结论]该研究对在干热河谷中种植农作物、经济作物以及进行生态恢复有一定的指导意义。     

北京地区3种典型质地土壤水分变化规律

[目的]研究北京地区不同质地土壤水分变化规律。[方法]选取北京地区3种典型质地土壤观测站近5年的土壤水分观测资料,对土壤水分的年际变化和季节变化特征进行分析。[结果]黏土平均土壤含水率最大,壤土次之,砂壤土最小;3种质地土壤水分的季节变化均可分为4个时期,即初春短暂增墒期、春季失墒期、雨季增墒期和秋季失墒期;在雨季,砂壤土各层土壤水分随着降雨和蒸发而迅速变化,且变幅较大,黏土的变化最为平稳,但在少雨期黏土变化幅度较大。[结论]不同质地土壤水分在非冻结期内的季节变化特征总体相似,而随降水量变化的幅度有所差异。     

农田玉米土壤墒情远程监测云平台的设计与应用

[目的]研发农田玉米土壤墒情远程监测云平台,获取实时动态农田玉米土壤墒情信息,为玉米科学灌溉提供数据支持,以保证夏玉米高产稳产.[方法]采用GPRS网关接入互联网,433 Mhz无线电组成本地局域网的方式,在河南省永城市等市(县)的玉米田地安置土壤墒情监测点,对土壤墒情信息进行自动采集和分析.[结果]土壤墒情远程监测云平台能够实现玉米大田土壤墒情的实时动态监测、在线地图定位、历史数据查询和统计分析及短信预警等功能.自2015年以来,在河南省永城市、汝州市、西华县和原阳县等市(县)进行应用,测试结果表明,该云平台可准确地对农田玉米土壤墒情的变化规律进行长期实时定位监测;通过土壤墒情监测数据分析可知,其监测数据可以真实反映农田玉米土壤墒情实际状况.[结论]设计的土壤墒情远程监测云平台能够满足农田玉米土壤墒情科学监测需求,为玉米实现精准灌溉提供了在线数据采集与分析平台.     

被动微波土壤水分产品真实性检验研究进展

随着全球气候变化和陆面数据同化研究对土壤水分反演精度要求的不断提高,大尺度被动微波土壤水分产品的真实性检验变得极为重要。如何获取可以代表卫星观测尺度“真值”、并能表征空间异质性的土壤水分观测场,成为被动微波土壤水分产品真实性检验的关键问题。土壤水分观测场的构建涉及地面观测、同步观测、尺度转换等关键环节,可通过“点代面”和“多源信息融合”这2个技术途径进行构建。简要总结了应用于大尺度土壤水分的5种典型的真实性检验方法,包括实测样本数据检验、影像数据交叉检验、模型模拟检验、影响因素检验和传统地统计检验。这5种方法或缺乏对先验知识的有效利用,或忽略地面实测的重要性,或在综合利用多源数据类型的先验知识信息方面不足。随着贝叶斯最大熵理论的发展,基于贝叶斯最大熵理论和先验知识的大尺度土壤水分产品真实性检验有望发展成为一种可靠的方法。贝叶斯最大熵理论的优势在于,能够提供灵活的数据利用方式,使多种来源、多种类型的数据集有机会同时被用于卫星观测尺度的时空分析,生成高分辨率土壤水分数字地图,从而为大尺度土壤水分产品的真实性检验研究提供一个新的途径。     

气象因子对太湖地区旱作农田土壤水分动态的影响

【目的】研究太湖地区气象因子对旱作农田土壤水分的影响程度,厘定影响农田土壤水分的主要气象因子,为气候变化背景下农田水分管理提供科学依据。【方法】提取野外试验研究平台的旱作物生长季监测数据（逐日气象资料和土壤水分资料）,采用相关分析、逐步回归分析和通径分析等方法进行统计分析,计算直接通径系数和间接通径系数、决策系数。【结果】（1）供试实验基地农田土壤水分与日降水量、日蒸发量、日照时长、平均风速及日最大空气湿度等因子分布呈极显著正相关和负相关（相关系数分别为0.648、-0.566、-0.454、-0.331及0.371）,但与日最高气温不显著相关;（2）通径分析表明,气象因子对旱作农田土壤水分的直接影响大小顺序为：日降水量＞平均风速＞日照时长＞日蒸发量＞日平均空气湿度＞日最低气温>日最小空气湿度＞日最高气温＞日最大空气湿度＞日平均气温,但计算的决策系数表明,日降水量对土壤水分的综合决定能力最大;（3）通过逐步回归分析,得到了旱田土壤水分的气象因子多元回归模型：Y=10.174+0.386X4+1.095X7-0.509X8-0.766X9-0.345X10（R2=0.912,P<0.01）,达极显著水平。【结论】气象因子对太湖地区旱作农田土壤水分具有显著的控制作用,其中降雨量的影响最为主要。建立的多元回归模型可以用来预估气象因子变化下旱作农田土壤水分变化,但还需要更长时期监测的验证。