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。     

用基于人工神经网络的数据融合法测量水流泥沙含量

在采用电容传感器测量泥沙含量的过程中，电容传感器的输出值受环境温度的影响较大，为消除温度对测量数据的影响，提出了采用人工神经网络法对传感器进行数据融合处理的方法，该方法以传感器的泥沙含量值与温度值作为网络的输入，通过对网络的训练达到消除非目标参量——温度的影响。试验结果表明该方法收敛速度快，输出稳定性可显著提高，能够有效地消除温度带来的影响。     

土壤水分介电频差式传感器的研究

在分析了非盐碱性土壤相对介电常数、电导率和最大电导抽耗角变化规律的基础上,提出了一种新型介电频差式土壤水分传感器,研究了其量测特性,研究表明：在测量频率段内非盐碱性土壤的电导损耗角正切值大,土壤为高变损耗材料,利用频差式LC谐振电路,大幅度提高测量回路的品质因数,可以有效消除土壤电导变化对介电常数测量的干扰,以此为基础研制的土壤水分传感器可以基本上满足非盐碱性土壤定点水分测量的要求。     

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。     

滴灌均匀性对土壤水分传感器埋设位置的影响

合理选择土壤水分传感器埋设位置以减少监测点密度和成本,是基于无线传感器网络制定灌溉处方图亟待解决的一个关键问题。该研究基于土壤含水率时间稳定性原理,将直接代表平均土壤含水率的点位用于土壤水分传感器布设位置点的选取,在水平方向分布均匀,垂直剖面土壤颗粒组成变异程度随土层深度增加的粉壤土田块内分析了低、中、高灌水均匀系数(分别为0.6、0.8和0.97)对春玉米主要根系层土壤含水率空间分布均匀性和时间稳定性的影响。结果表明,春玉米生育期内,随灌水均匀系数降低,土壤含水率空间分布均匀度降低,但低、中、高灌水均匀系数处理的土壤含水率均匀系数均大于0.81;低、中、高灌水均匀系数处理的平均Spearman秩相关系数均达到了显著水平(P0.05),但土壤含水率空间分布结构相似性随灌水均匀度的增加而减小;对高灌水均匀系数处理,0~0.2、0.2~0.4、0.4~0.6、0.6~0.8 m土层直接代表平均土壤含水率的测点比例分别为83%、78%、53%和86%。随灌水均匀系数降低,各土层直接代表平均土壤含水率的测点数量减少,说明土壤水分传感器随机布设引起的测量误差将随滴灌灌水均匀度的减小而增大。     

土壤水分剖面测量系统设计与应用性能检验

针对农田环境下观测不同作物根区土壤水分变化的实际需要,研制了一种可快速获取0～200 cm深度范围内土壤剖面含水率的传感器及其测量系统。其中水分传感器工作原理为基于电容边缘场效应测量电极周围介质的介电常数,与土壤接触采用PVC套筒式结构,深度测量为霍尔磁敏传感器阵列,测量系统数据处理平台为PDA。对于测量方法的理论研究,该文给出了传感器工作原理的解析分析,进一步提出了传感器应用性能检验的试验方法。结果表明,该传感器性能指标达到实际应用需求,具备应用推广价值。     

土壤剖面水分传感器的边缘电磁场分析

为了提高基于驻波比原理（Standing Wave Ratio，SWR）的土壤剖面水分传感器非接触式测量精度及传感器在田间土壤水分测量中的实用性，该研究基于电磁仿真软件和印刷电路板工艺设计了一种基于边缘电磁场理论的小型定向测量探头，并进行了探头阻抗变换电路的设计，最后借助矢量网络分析仪探究了探头测量与介质、电导率的关系。在论证检测原理有效性的基础上，首先采用High Frequency Structure Simulator电磁场仿真验证探头结构的合理性。并配置不同介电常数的介质溶液进行试验，进行了试验检验，确定了此剖面土壤水分传感器的阻抗特性及测量范围。同时，为了分析土壤电导率对测量结果的影响，配置不同水分、电导率梯度的土壤样本，利用矢量网络分析仪分析了探头阻抗与水分及电导率的关系，得出结论：在土壤含水率3%～56%、土壤电导率0～6 300 μS/cm时，水分测量受电导率影响的最大绝对误差6.33%。与ET-5、5TE两种商用传感器受土壤电导率影响精度性能进行对比，传感器在非盐碱土壤（电导率在0～6 300 μS/cm内）受土壤电导率影响的最大土壤体积含水率相对误差相比其他两款传感器减少了0.17%～5.27%，受电导率影响在非盐碱土壤测量时更小，且传感器探头具有体积小、成本低、非接触式定向测量受内部介质干扰较小等优点，基本满足非盐碱地土壤田间实际检测需求。研究成果可为土壤剖面水分测量提供理论基础与技术参考。     

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%。     

生物质炭改良酸性土壤的电化学特性研究

设置五种有机物料（水稻秸秆、玉米秸秆、小麦秸秆、稻壳和竹子）制备的生物质炭改良酸性土壤的田间试验,以不施生物质炭为对照（CK）,运用电化学阻抗谱法研究不同生物质炭对酸性土壤电化学特性的影响。结果表明,不同处理的等效电路拓扑结构一致,但电路元器件参数存在差异;Nyquist图表现为高频区圆弧和低频区斜线的形式,各曲线与横坐标的截距对应等效电路中土壤多孔层电阻R2,圆弧半径对应电荷转移电阻R3,Bode图中不同生物质炭改良酸性土壤的阻抗模值随频率增大整体呈减小趋势。采用Z-view软件拟合出等效电路图可知,不同生物质炭改良酸性土壤对各元件参数值的影响为孔隙溶液电阻R1减小,土壤多孔层电阻R2增大和电容C1减小,电荷转移电阻R3和扩散阻抗系数W增大,以及CPE-T值减小。其中,R1的减小表示土壤水溶性盐含量和CEC的增加;R2增大和C1减小表示土壤介质体系的导电能力降低;R3、W和CPE-T值的变化表示土壤体系的转移电荷能力降低和整体稳定性的提高。拟合参数值在一定程度上揭示了改良酸化对土壤pH和可溶性盐基离子含量的影响,同时丰富了电化学阻抗谱的研究范围。     

小麦播种机电容式排种量传感器设计

为提高小麦播种机排种量检测的可靠性,根据电容器的电容随极板间介质质量变化而发生变化的原理,研制了一种电容式排种量传感器。利用AD7745数字转换器和单片机搭建微电容信号调理电路,电容传感器与调理电路采用短线连接,减小了寄生电容对测量精度的影响。通过标定,获得了传感器电容值与排种量的关系模型。在播种机试验台架上对电容式排种量传感器性能进行了测试。试验结果表明,在排种速度不同的情况下,该传感器的最大测量误差为2.2%。该传感器能够较好地实现小麦播种机排种量的在线检测,为变量播种提供了有力支持。     

基于同心轴圆筒式电容传感器的花生仁水分无损检测技术

为了实现花生仁含水率的快速准确检测,设计了以MSP430单片机为控制芯片的花生仁含水率检测仪,利用圆筒式电容传感器、温度传感器和称质量传感器分别检测花生仁的电容、温度和容积密度,通过信号检测调理电路进行测量信号电容到频率的转换,单片机进行数据处理后计算出花生仁含水率,在液晶屏上显示检测结果,并将检测数据存储到内存卡中。进一步研究了含水率、温度和容积密度对频率的影响规律,建立了描述含水率与差频、温度的数学模型,并验证了基于电容法检测花生含水率的可行性和模型的可靠性。试验表明,在含水率6.4%~18.2%、温度10~40℃范围内,该检测仪的测量相对误差绝对值小于0.5%。该研究为快速无损检测花生仁含水率提供了参考。     

基于差分信号控制的土壤含水率传感器设计

研究土壤含水率的测定对于农作物生长,灌溉及农业自动化发展具有重要意义。该文针对传统含水率传感器电极输出信号谐波失真较大的问题,设计了一种差分信号控制的土壤含水率传感器。鉴于传感器电极输出的信号失真是由于土壤非线性因素引起的,该文利用集成时基计时器设计差分输入信号控制电路,减少输出信号的总谐波失真度。此外,建立相应的数学模型,得到土壤阻抗与信号周期变化关系。构建传感器硬件结构,通过微处理控制器测量信号周期得出土壤含水率变化数值。试验表明,传感器输出端的信号总谐波失真较传统结构减少12.56%。土壤质量含水率在5%~30%时,土壤含水率测试最大误差不超过4.89%,土壤阻抗测试误差不超过2%。     

四端子电极提高根系生物量电容法估测的有效性

二端子结构在测定根系电容时伴生的电极接触效应会影响根系电容的有效测量。分别采用二端子和四端子2种结构在土壤相对含水率为25%~30%、55%~60%和85%~90%下测定玉米根系电容,研究土壤含水率对电极接触效应的影响,并建立不同土壤水分条件和结构下根系电容与根系生物量的关系,探讨四端子结构在电容法估测根系生物量中的有效性。结果表明,二端子结构测定的根系电容较四端子结构小,随着土壤含水率减小,电极接触效应增大,在土壤相对含水率为25%~30%下最为明显。在土壤相对含水率为85%~90%时,2种结构下玉米根系电容表征根系生物量的有效性相近(二端子结构:R~2=0.63,P0.05;四端子结构:R~2=0.66,P0.05),但随土壤含水率减小,与四端子结构相比,二端子结构下玉米根系电容表征根系生物量的有效性急剧下降,在土壤相对含水率为25%~30%时最为明显,二端子结构R~2=0.37(P0.05)而四端子结构R~2=0.59(P0.05)。研究认为,土壤含水率越低,与二端子结构相比,四端子结构下根系电容表征根系生物量的有效性越好。     

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。     

新型FDR土壤水盐一体传感器标定研究与应用

运用新型频域反射(FDR)技术和分频技术,实现传感器水盐同时测量。因土壤质地、容重等差异,土壤水盐标定是利用FDR监测土壤水盐过程中的必要环节。以东北壤土为试验对象,利用"由湿到干,由小到大"的土壤水盐运动规律,通过土柱试验,用烘干法和土壤溶液电导率法对FDR进行室内标定研究。同时,将时域反射(TDR)式水盐传感器作为对照系,进行稳定性、精准度比较。结果表明:1)经土壤水分标定曲线校正后,FDR式水盐一体传感器具有很高的测量精度,可达±1%~3%;2)在土壤里对同一水盐含量进行百次重复测定,TDR传感器水分平均值为20.07%,相对标准偏差为0.18%;盐分(电导率)平均值为0.29 m S/cm,相对标准偏差为11.06%;新型FDR传感器水分平均值为20.08%,相对标准差为0.21%;盐分(电导率)平均值为0.31m S/cm,相对标准差为8.49%。新型FDR土壤水盐一体传感器可用于农田土壤连续水盐监测,提供稳定、精确的基础数据,结合数据分析软件,指导种植生产。     

基于近邻传播算法的茶园土壤墒情传感器布局优化

针对节水灌溉的土壤墒情传感器布局问题,提出了基于近邻传播算法(affinity propagation,AP聚类算法)的优化布局策略。策略在保证茶园传感网络全覆盖的基础上,实时采集试验区各节点的土壤墒情数据,构建节点土壤含水率的相似度矩阵,并迭代计算各节点的吸引度和归属度值,得出聚类数和聚类中心。结果表明,采用AP聚类算法对试验区域传感器进行优化布局,优化了传感器数量和位置,使传感器数量由25个减少到2个。在试验区随机采集土壤相对含水率,经验证,聚类中心节点的土壤相对含水率与试验区平均值相近,相对偏差近为0.76%,表明聚类中心节点的土壤墒情数据具有代表性。该方法有效降低了数据的冗余度,节约了系统成本。     

土柱入渗性能自动检测装置研制与试验

为实现室内竖直土柱入渗性能的自动检测,研制了一种土柱入渗性能自动检测装置。该装置主要由传感器位置调节装置、土样盛放装置、供水装置、检测和控制模块、电源模块和上位机显示存储模块组成,采用压力应变式传感器检测入渗过程的累积入渗量,采用介电常数土壤水分传感器检测土壤含水率的变化,进而推断湿润锋的运移位置。基于这2种传感器,实现土柱入渗过程自动检测。采用水头为10 mm,容重为1.15、1.20和1.25 g/cm~3的红壤土进行室内土柱入渗试验,检验该装置的性能。结果表明:1)9个试验和18个检测位置,土壤水分传感器进出土柱成功率为100%,表明该装置运行可靠;2)与烘干法相比,土壤水分传感器检测得到土壤含水率的最大相对误差为-4.4%,检测结果比较准确;3)与人工观测湿润锋位置相比,土壤水分传感器推算出的湿润锋位置最大相对误差为-12.9%,说明土壤水分传感器检测湿润锋的运移效果比较明显;4)压力应变式传感器检测累积入渗量与人工实测得到的数据对比,最大相对误差为2.27%。该装置可作为土柱入渗自动检测试验平台。     

Zum Einsatz von TRIME-TDR zur Messung der Bodenfeuchte auf leichten Sandböden

Using TRIME-TDR for the determination of soil water dynamics on sandy soils In this study the suitability of the TRIME-TDR system for the determination of soil water content was analysed. For this purpose a period of three years with continuous data of soil water contents, measured by TRIME-TDR, and soil water suction measured by tensiometer were available. Additionally soil samples at different times were taken for gravimetric moisture analysis. The determinations of soil moisture with the TRIME-TDR is based on a new measuring technique. The soil water contents measured by TRIME-TDR were analysed by comparison with corresponding soil moisture values from gravimetric measurements of soil samples. The soil water contents determined by TRIME-TDR in comparison with gravimetric soil moisture values show an absolute mean error of 7.9 Vol%. In most cases the soil water contents measured by TRIME-TDR were distinctly higher than the corresponding soil moisture values from gravimetric measurements. After correcting the TRIME-TDR the absolute mean error was reduced to 2.5 Vol%. Due to the results of this study soil water contents measured by TRIME-TDR-technique cannot be used in hydrological or ecological studies without a check based on the comparison with gravimetric soil moisture values.     

机载非接触式近红外土壤墒情检测系统研制

针对探针式土壤水分传感器插入土壤后因反馈点固定而需大量布点、成本高、破坏耕层等问题，该研究提出一种基于法布里-珀罗干涉近红外传感器的非接触式土壤墒情在线检测系统。系统硬件部分由机载自动检测装置、电气控制箱和北斗双天线实时差分定位系统（Real Time Kinematic，RTK）组成。整套系统样机的试制包括：传感器的选型和模块设计封装、升降检测装置设计、传感器避障与采样点北斗定位、土壤含水量预测建模、软件中的二次开发和系统与润禾2ZBA-2型移栽机的集成等。田间试验结果表明：当移栽机以0.3 m/s速度行进时，土壤水分传感器参比校准后进行土壤水分的测定，5 s内工控机上实时显示水分含量值，水分含量预测值与实测值的相对误差范围为0.18%～14.46%，平均相对误差7.77%，所测水分值结合北斗RTK系统测得的定位坐标生成土壤表层含水率分布图，为后续喷灌、滴灌等变量灌溉提供参考依据。     

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。