ECH2O EC-5水分传感器测定沙地土壤含水率的可靠性

[目的]对ECH2O EC-5土壤水分传感器测定科尔沁沙地土壤含水率的可靠性进行验证。[方法]以烘干法测定数据为基准值,采用回归分析方法建立ECH2O EC-5水分传感器测定沙地土壤含水率的校正方程,并用独立的样本进行验证。[结果]ECH2O EC-5水分传感器测定值与烘干法测定值之间具有很好的线性回归关系(R2=0.96),呈显著正相关(p0.01);验证结果显示,ECH2O EC-5土壤水分传感器测定值经回归方程校正后与基准值之间的均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE)分别为0.38%和6.29%。[结论]ECH2O EC-5土壤水分传感器测定的沙地土壤水分值准确度较高,具有很高的可靠性。     

SMP-01型土壤水分传感器性能测试

通过对SMP-01型土壤水分传感器在3种土壤质地（砂土、壤土、粘土）在不同土壤水分含量下对应的传感器输出的测试，分析比较研究其对应的拟合曲线，进行率定，并同时研究了传感器对酸性土、盐碱土的测试情况。实验结果表明SMP-01土壤水分传感器在各种性能上都能满足农业上对于测定土壤水分的精度要求，具有较好的应用前景。     

基于频域法的便携式无线土壤水分测量装置设计与试验

针对农田土壤水分测量的实际需要,研制了一种便携式无线土壤水分测量装置。该装置结构一体化设计采用"T"型结构,将土壤水分传感器和信息采集与发送单元融合,可在0~300 mm的不同深度下测量土壤水分,并采用蓝牙传输技术,将测量数据实时发送给Android手机,手机可通过App软件对数据进行分析处理,实现了农田数据的大容量存储和智能化处理。在实验室环境下,使用砂土和壤土2种土样对测量装置进行了标定试验,土壤容积含水率与传感器输出电压服从二次曲线关系,决定系数均达到0.99以上;将测量装置与波兰Easy Test TDR土壤测试仪进行对比试验,二者测量结果呈线性相关关系,决定系数为0.987。试验结果表明该装置可准确测量土壤水分含量。     

基于驻波率原理的土壤水分传感器的测量敏感度分析

土壤水分测量方法中,有效测量范围(即测量敏感区域)是一个重要问题。该文运用探针的静电场分布,分析由基于驻波率(SWR)原理的快速土壤水分传感器的测量敏感度,分析了SWR型土壤水分传感器的有效测量土体,输出电压与土壤体积含水率之间的最大线形区域,得出了SWR型土壤水分传感器的最佳结构     

基于双传感器数据融合的土壤湿度测量与建模

为了克服TDR-3土壤湿度传感器所测量的土壤湿度数据受土壤硬度的影响,得到客观的水分/土壤的质量百分比,设计并制作基于TDR-3土壤湿度传感器和土壤硬度计的土壤湿度测量装置。装置标定时,通过逆向烘干法精确计算水分与土壤的质量百分比,进行土壤湿度(c)、土壤硬度(ψ)和TDR-3传感器输出电压(U)三因素正交试验,用Matlab软件进行二元曲线拟合,构建三者间的数学关系。试验表明,融合TDR-3传感器的输出电压和土壤硬度计的硬度数据后,装置可直接测量出土壤水分的质量百分比,与理论含水率的最大误差为4.75%。相对于单纯使用TDR-3土壤湿度传感器测量土壤湿度,装置的测量精度显著提高。对同一土样测量的最大重复性误差为0.83%,模型具有一定的可靠性与鲁棒性。该文可为开发更加精确的土壤湿度传感器提供参考。     

电介质型水分传感器测定栽培基质含水率的标定模型

土壤与基质的理化特性相差较大,土壤水分传感器测定基质含水率时有较大误差,不能直接用于基质含水率测定。为实现栽培基质水分快速检测,在不同配比的基质中采用电介质型EC-5土壤水分传感器进行了适应性测试。试验研究了温度、体积质量和电导率对传感器输出值的影响,采用多项式和线性回归处理方法,建立了基于温度、体积质量影响下的基质含水率标定模型。试验表明,经标定后,EC-5电介质型土壤水分传感器的测定含水率与实际含水率之间有较好的线性关系（R2＞0.9791）,且最大误差小于13%,因此,EC-5电介质型土壤水分传感器经标定后可作为基质的快速检测设备。     

多路数据采集与处理模型的设计及水分传感器埋设位置优化

为优化土壤水分传感器的埋设位置,该文针对宁夏日光温室滴灌黄瓜田间的土壤水分传感器埋设位置进行优化试验,确定出最佳埋设深度和宽度。利用最小二乘法对澳大利亚生产的MP406土壤水分传感器进行标定,得到水分利用效率的拟合值与实测值的相关性系数为0.9906。设计了多路数据自动采集监测与灌溉系统,可同时获取不同处理的18个水分传感器数据,通过远程客户端实时下载和监控水分数据并实现自动灌溉,通过远程手机短信监控功能,进行手机短信命令控制一个或多个处理的实时灌溉,系统可同时测量不同处理的灌水量。计算水分利用效率和产量,分析传感器水分数据的差异和相关系数,确定出土壤水分传感器在宁夏日光温室滴灌黄瓜田间的最佳埋设深度和宽度位置,该研究方法为确定土壤水分传感器的埋设深度及宽度提供可行的参考方案。     

黄土覆盖区采动地表裂缝对土壤水分扰动影响的模拟试验研究

[目的] 探究黄土覆盖区煤矿开采沉陷变形造成的地表裂缝对土壤水分变化的扰动效应,为采煤沉陷区土壤水分变化规律研究提供数据支撑。[方法] 以典型黄土覆盖区的采煤沉陷区为模型,使用自主研制的开采沉陷地表裂缝模拟装置进行物理模拟试验,并在裂缝周围布设水分传感器,分析地表裂缝引起的土壤水分变化特征。利用Hydrus软件构建水文模型,结合物理模拟试验结果对数值计算模型进行优化。采用控制变量法,利用优化后的模型计算在不同裂缝形状、地形以及初始含水量条件下裂缝周围土壤含水量与非变形区土壤含水量差值。[结果] 裂缝宽度主要影响土壤水分散失量的最大值,而裂缝深度主要影响散失量最大值出现的位置;裂缝对上坡方向和下坡方向影响规律存在差异,且坡度越大,差异越明显;土壤初始含水量越小,裂缝对土壤水分扰动程度越小;当初始含水量低于20%时,地表裂缝对土壤水分的影响范围不超过15 cm。[结论] 在相同边界条件下,土壤水分模拟试验结果与物理试验数据变化规律呈现一致性,利用优化后的数值计算模型可以定量地分析黄土覆盖区土壤水分对采动地表裂缝的响应特征。     

三种土壤水势传感器在原状与扰动黏壤土上测定精度评价

分别在田间原状黏壤土和室内扰动黏壤土上安装MPS-1、MPS-6、pF水势传感器与TDR315L土壤水分传感器测定土壤水分特征曲线,通过比较测定结果的准确性,提出了三种土壤水势传感器的使用建议。结果表明:MPS-1传感器虽测量范围窄,但无论在原状黏壤土还是扰动黏壤土上均表现良好;MPS-6和pF传感器测量范围宽,但测量的水势值精度不高,且MPS-6传感器对温度敏感,pF传感器在使用期间内表现不稳定。MPS-1传感器应用于原状和扰动黏壤土由其数据拟合出的土壤水分特征曲线与对照曲线重合度较高,而MPS-6和pF传感器应用于原状和扰动黏壤土,当含水量高于0.30 cm~3cm~(-3)时测定结果拟合得到的水分特征曲线与对照曲线重合度较高。比较三个水势传感器的测量表现,可以认为MPS-1传感器用于含水量高于0.30 cm~3cm~(-3)的原状黏壤土和含水量高于0.17 cm~3cm~(-3)的扰动黏壤土,MPS-6传感器用于含水量高于0.30 cm~3cm~(-3)的原状和扰动黏壤土测定土壤水势的效果较好。本研究结果可为使用上述三种传感器测定土壤水分特征曲线提供参考。     

基于真有效值检测的高频电容式土壤水分传感器

土壤水分的测量是精细农业中实施节水灌溉的基础。基于真有效值检测技术,利用土壤的介电特性,设计了一个高频电容式土壤水分传感器,主要由电源滤波电路、100 MHz有源晶振、XC74UL14AA、探针电极和AD8361组成。其中,探针电极由印刷电路板制成并与主印刷电路板一体化成型。传感器以直流电压输出,分别在空气和去离子水中测得其输出范围为工作电压的20%～70%。通过2-异丙氧基乙醇、二氧六环和去离子水3种溶液配制了一系列不同等效土壤体积含水率的待测溶液,在不同工作电压下,对传感器进行了标定以及在5～40℃范围内以24.8℃基准进行了温度变异性试验。试验结果表明：传感器对工作电压有明显的依赖性,在特定含水率下传感器的输出电压随工作电压的升高而增加;特定工作电压下传感器的输出电压与土壤体积含水率呈线性负相关,其决定系数R2＞0.987;温差越大则传感器的测量偏差也越大,最大偏差为4.44%。并配制土样对传感器进行了验证,最大误差为4.95%。     

Comparison of three dielectric moisture sensors for measurement of water in saline sandy soil

The number of sensor types available for measuring soil water content has increased but investigations to compare their performance in saline soils needs clarification. In this study the performance of commercially available, low-cost soil moisture sensors [time domain reflectometry (TDR), PR1 and WET], all measuring changes in the dielectric constant of the soil water, was evaluated under laboratory conditions in a saline sandy soil. The three sensors were also tested in the same sandy soil growing drip irrigated sorghum ( Sorghum bicolor L. cv. Moench) in a greenhouse. Plants were irrigated daily with either saline water (ECw: 9.4 dS/m) or fresh water (0.11 dS/m). The volume of irrigation was equivalent to 100% of the pan evaporation. The results showed that measurement accuracy was strongly dependent on the salinity of the soil. The PR1 sensor overestimated volumetric water content ( θ ) when the salinity level exceeded 4 dS/m [root mean square of the standard error (RMSE) = 0.009 cm³/cm³]. The WET sensor significantly overestimated θ irrespective of the salinity level (RMSE = 0.014 cm³/cm³). The TDR sensor estimated θ with more accuracy (RMSE = 0.007   cm³/cm³) and thus can be considered as more reliable than the other two sensors. The calibrations were strongly affected by the salinity level of the water, so we recommend that calibration equations are modified to take account of salinity.     

干旱荒漠区EC-5土壤水分传感器的校准和应用

应用EC-5土壤水分传感器在沿黄干旱荒漠绿洲地区的风沙土和粘土两种土壤类型中对不同土层深度的土壤含水率进行测定,同时以烘干称重法测定数据为标准值,采用回归分析方法建立EC-5在两种土壤中测定含水率的校准模型。结果表明,风沙土的校准模型为线性函数,且与埋设土壤深度有关,QS=0.71393S+0.01543D+1.71354(R2=0.920,P<0.05),D为土层深度(cm),S为传感器输出值(%);粘土的校准模型则为非线性的,lnQN=1.112S0.316(R2=0.949,P<0.05)。通过模拟回代结果显示,模拟值与标准值间均具有显著的相关性。在EC-5的应用验证阶段,校准值能够反映该地区风沙土和粘土土壤含水率的年变化特征,校准值与传感器输出值之间呈极显著相关关系(P<0.01),说明EC-5土壤水分传感器的校准模型稳定可靠,应用效果良好。     

Field performance of three real-time moisture sensors in sandy loam and clay loam soils

The study was conducted to evaluate HydraProbe (HyP), Campbell Time Domain Reflectometry (TDR) and Watermarks (WM) moisture sensors for their ability to estimate water content based on calibrated neutron probe (NP) measurements. The three sensors were in-situ tested under natural weather conditions over a 3-yr period in a sandy loam and clay loam soils planted to grass. The HyP, TDR and WM sensors were evaluated for their ability to estimate soil moisture contents by comparing their outputs with those of NP measurements. Results showed that HyP, TDR and WM provided different estimates of soil moisture contents in both soils. Nevertheless, our work suggests that soil moisture sensors including those used in this study can be made suitable for irrigation scheduling without in-situ calibrations by simply setting the upper and lower irrigation trigger limits for each sensor and each soil type. The upper trigger point occurs directly after irrigation event (near field capacity) and the lower trigger point is based on about 50% depletion of available water in the crop rootzone and is occurs prior to irrigation refill. This approach can significantly help irrigators to achieve their irrigation scheduling and productivity goals without consuming any time onsite or soil specific calibrations.     

实测高光谱和HSI影像的区域土壤含水量遥感监测研究

基于典型研究区植被冠层实测高光谱数据和HSI高光谱影像数据,通过相关分析选择与不同深度土壤含水量响应敏感波段,建立两者的土壤含水量反演模型,并用实测高光谱土壤含水量反演模型校正HSI影像土壤含水量反演的模型。结果表明:土壤含水量响应敏感波段区域为450~650 nm和850~920 nm;两种土壤含水量反演模型对土壤深度为0~10 cm的土壤含水量估算效果最好,其中实测冠层高光谱土壤含水量反演模型精度高于HSI影像土壤含水量反演模型,判定系数(R~2)分别为0.659和0.557;经过校正的HSI影像土壤含水量反演模型精度有了较大的提高,判定系数(R~2)从0.557提升到0.719,均方根误差(RMSE)为0.043 5,较好地提高了区域尺度条件下土壤含水量监测精度,因此运用该方法进行土壤含水量遥感监测是可行的,为进一步提高区域尺度下土壤含水量定量遥感监测提供参考借鉴。     

Empirical evaluation of the relationship between soil dielectric constant and volumetric water content as the basis for calibrating soil moisture measurements by TDR

The paper is addressed to soil scientists who use Time-Domain Reflectometry (TDR) technology to measure soil moisture. The practical aspects of the measurement calibration are discussed, and an empirical approach to establishing the existence of a universal calibration function is presented. Samples of 11 mineral soil horizons and seven organic soil horizons with different chemical and physical properties (including magnetic properties) were selected with the aim of determining their dielectric constant-volumetric water content relationship as calibration functions for TDR soil moisture measurements. These samples were supplemented by other, soil-like, capillary-porous reference materials (montmorillonite, glass beads, washed sand and a sand from a C horizon). The study showed that a unique calibration function for mineral soils and another distinct calibration function for organic soils can be established.     

半干旱沙地3种土壤水分测定方法对比研究

土壤水分是影响干旱、半干旱地区植物生长和发育的重要因素。分别采用烘干法、TDR法(时域反射计)和EC-5法这3种方法对毛乌素沙地土壤水分进行了观测。结果表明,3种方法测得的各层土壤含水率之间均无显著差异;3种方法测得结果彼此间相关性显著;EC-5在观测低含水率土壤水分中具有与烘干法和TDR法相当的效果。EC-5土壤水分传感器在组建自动化、网络化土壤监测系统中具有优势。     

东北黑土区TDR测定农田土壤含水量的室内标定

土壤水分标定是利用TDR监测农田土壤水分过程中的必要环节.以东北黑土区农田土壤剖面深度上的4种典型介质（黑土层、母质层、过渡层、砂砾层）为试验对象,利用“由湿到干”的土柱试验方法,用烘干法对TDR进行室内标定研究.结果表明：1）TDR内置土壤标定曲线测定的含水量明显低于烘干法测量的含水量.在TDR法土壤含水量标定时,指数关系比线性关系具有更高的标定精度.2）单一介质的TDR法土壤含水量标定曲线对自身介质的标定精度高（最大绝对误差3.2％）.3）混合介质的TDR法土壤含水量标定曲线的标定精度较高（最大绝对误差6.6％）,可用于不同介质TDR法土壤含水量标定.本研究结果可用于研究区及类似区域修订TDR法含水量测定结果.     

基于EPO算法去除水分影响的土壤有机质高光谱估算

野外进行土壤有机质的光谱快速预测时需考虑土壤含水量的影响。在室内设计人工加湿实验分别获取9个土壤含水量梯度(0~32%,间隔4%)的土壤光谱数据,分析土壤含水量变化对光谱的影响,再利用外部参数正交化法(external parameter orthogonalization,EPO)进行湿土光谱校正,并结合偏最小二乘回归和支持向量机回归分别建立土壤有机质预测模型。结果表明,土壤光谱反射率随着土壤含水量的增加呈非线性降低趋势,偏最小二乘回归模型的预测偏差比为1.16,模型不可用;经EPO算法校正后,各土壤含水量梯度之间的光谱差异性降低,能实现土壤有机质在不同土壤含水量梯度的有效估算,偏最小二乘回归和支持向量机回归模型的预测偏差比分别提高至1.76和2.15。研究结果可为田间快速预测土壤有机质提供必要参考。