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。     

平罗县自动与人工土壤水分观测数据对比分析

以平罗县土壤水分固定观测地段DZN3型土壤水分自动站2014年4月3日至2014年8月28日自动观测数据与人工观测数据为基础,利用Pearson相关系数,对数据进行折线图对比分析、误差分析及相关性分析。结果表明,除20~30 cm深度土层自动站数据与人工观测数据呈现负相关性;其余深度土层数据呈现正相关性,其中50~60 cm两种数据相关性最好,90~100 cm两种数据相关性较差。分别对各土层对比观测数据建立一元线性回归方程,得出订正模式,使土壤水分自动站能更好地代替人工测量,解决人工取土连续性、时效性差等问题。     

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。     

农业气象人工与自动土壤水分平行观测资料对比分析

本文采用对比差值和差值概率等方法对武功县2011年3月3日至2013年4月28日期间农业气象自动观测站自动传感采取的土壤相对湿度资料与同地段人工平行对比观测的土壤相对湿度资料进行统计和分析研究。结果显示:人工观测与自动观测资料的一致性在40 cm、50 cm土层表现最好,在10 cm土层表现相对最差,二者数据差异常在多雨季节大于少雨或干旱季节,并从理论上分析自动土壤水分观测与人工取土土壤水分观测存在误差的原因,为自动土壤水分观测资料的实际应用提供一种指导方法。     

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。     

用GStarDZN2型自动土壤水分观测仪分析干旱状况

运用GStarDZN2型自动土壤水分观测仪观测到的土壤相对湿度数据和气象观测资料对比,对2012—2015年在鄂温克草原发生的干旱状况做了客观分析。分析结果表明:6月下旬至7月中旬0~30cm土壤水分对天然草场牧草生长影响较大,最低土壤相对湿度与牧草产量有显著相关性,7月0~30cm平均土壤最低相对湿度每增(减)1%,牧草产量将增(减)10.4g/m2,GStarDZN2型自动土壤水分观测仪能够较准确表达出干旱状况。     

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。     

DZN2型自动土壤水分监测站与人工观测数据对比分析

2014年6月农安县根据吉林省人影工程建设要求进行自动土壤水分站建设,为评价DZN2型土壤水分监测站监测能力、服务效益和推广使用提供参考依据,对2014年8月至2015年7月农安县东方红村土壤水分观测站自动站与人工实际观测的土壤体积含水量进行对比评估分析。结果表明:尽管差值对比存在一定误差,但DZN2型自动土壤水分观测站运行良好,自动与人工观测数据的变化规律全部通过相关性检验,一致性表现较好。自动观测资料基本能够代替人工观测的资料。     

陕西省汉中站2004—2010年自动与人工观测气温对比分析

利用陕西省汉中国家基准气候站1991—2010年的气温资料,对比分析自动站与人工站2种仪器观测记录的差异,评估2种观测资料的一致性。通过对自动站和人工站气温记录进行差值对比分析、差值平均值分析和显著性检验,表明自动站与人工观测气温差值较小,2种资料的一致性较好。     

自动站数据对气象历史资料序列连续性影响分析

[目的]研究自动站数据对气象历史资料序列连续性的影响。[方法]利用2001年1~12月自动气象站测量的温度资料与对应时刻的人工观测数据,通过对比差和差值标准差的方法对平行观测期间自动站的月平均温度及最高、最低温度与对应的人工观测温度数据进行对比分析,了解自动站与人工数据的差异和变化特征,同时通过1990~2009年数据资料序列进行年平均值的显著性检验及分析,探讨了自动站替换人工观测对温度历史资料序列连续性影响。[结果]平行观测期间的气温资料两者虽有一定差异,但就平均而言,差异都在自动站差值允许范围内,个别月份差异超出自动站差值允许范围;显著性检验表明,自动站观测年平均气温和年平均最低气温与历史资料存在差异,对年气温序列有一定影响,但总体差异不显著;当自动观测与人工观测合并使用时,序列需要做均一检验与订正。[结论]该研究对保证自动站的单轨运行、优化气象地面观测系统、提高气象要素气候序列连续性以及气候统计的可靠性起重要作用。     

土壤水分自动与人工观测资料对比评估及湿度模型构建

基于莒县气象局2011年2—8月土壤水分自动观测与人工同步对比观测数据,采用对比差值、差值概率和相关系数等方法进行分析和评估,通过回归建立湿度模型。结果表明,单层平均最大误差为5.799%,最小误差为2.025%,0~100 cm 8个层次平均误差3.306%,符合中国气象局考核标准。但30~40 cm误差值较大,说明厂家给出的订正曲线误差偏大,订正后对比观测的数据绝对误差很小,订正效果比较理想,通过了对比考核。相对湿度模型的构建,为自动土壤水分观测资料的实际应用提供了一种指导方法。     

四川省土壤湿度自动站和人工观测数据对比分析

选取6个代表站点,采用人工观测数据和自动站监测数据进行相关性分析、箱式图分析、对比差值计算以及对比差值的标准差、相对误差计算,结果表明：各站点误差较大的层次多出现在表层,代表站点中只有浦江一个站点的相对误差≤10%。目前,土壤湿度自动站只能反映土壤水分趋势变化情况。接着,进一步分析土壤湿度自动站数据不准确的原因,并对相关性较好的层次提出订正方法。     

葡萄根系层土壤含水率与冠气温差的相关性研究

于2015—2017年在新疆维吾尔自治区葡萄瓜果试验区采用自动气象站观测葡萄各主要生长阶段晴天的冠层温度及气象数据,同时结合0~100 cm的土壤含水率(SW),分析葡萄冠气温差(△T)与环境因子的关系。结果表明:晴朗天气条件下14:00的△T与20~40 cm的SW有较明显的负相关性,在新梢生长期(4月23日至5月29日)、果实膨大期(5月30日至7月10日)、成熟期(7月10日至8月30日)的相关系数分别为-0.87、-0.86、-0.85(P0.01),并且利用2017年的实测数据进行验证,实测值(Y)与模拟值(X)具有很好的相关性,相关系数分别为-0.937、-0.860、-0.899(P0.01),因此可以确定葡萄的根系层主要分布在20~40 cm土层处,并且利用晴天日内14:00测得的△T预测葡萄园土壤水分的方法是可行的。     

陇东黄土高原旱作区土壤水分变化规律及其与玉米产量关系探讨

利用西峰农业气象试验站玉米观测地段土壤水分资料（1990~2007年）和玉米产量资料,以及与之毗邻的西峰基准站气象资料,分析了观测地段土壤水分变化规律及土壤水分变化对玉米产量的影响。结果显示：土壤贮水量的变化呈二次曲线,贮水量最低值出现在8月中旬;耗水量的变化呈直线;贮水量与玉米产量相关最显著的时段在拔节到抽雄阶段,拔节～抽雄0～50cm土壤贮水量每增加10mm,产量增加180-210kg/hm2.     

宁夏自动土壤水分观测站标定的全过程分析

分析宁夏自动土壤水分观测站标定的全过程,阐明自动土壤水分站标定的全道工序,对关系标定成功与否的取土前对站址整改、土壤基本参数测定、人工取土对比观测和业务化检验审核这几个关键阶段需要注意的问题进行分析,提出对策措施。这对于今后的自动土壤水分站建设标定工作有一定的指导意义。     

黑龙江省黑土、草甸土耕地土壤与荒地土壤水分入渗试验研究

采用双环法对黑龙江省的黑土和草甸土两种土壤,分耕地和荒地两种利用类型进行试验研究。相关分析结果显示,土壤稳定入渗速率与非毛管孔隙度、土壤容重都表现出极显著的相关性,与初始含水量表现出显著相关性。稳定入渗速率与土壤容重呈负相关,与非毛管孔隙度和土壤初始含水量呈正相关。选择初始入渗速率、稳定入渗速率、达到稳定入渗所用时间和至稳渗的入渗量四项指标进行灰色关联评价。结果表明,两种土壤在0~20 cm层荒地的入渗性能明显优于耕地,而在20～40 cm层黑土耕地的相对入渗性能有所好转,但总体上看,荒地仍然优于耕地。40~60 cm层耕地和荒地间并无明显差异。由此可见长年耕作对耕层土壤的水分参数造成了不良影响。     

基于多源遥感数据的TVDI方法在荒漠草原旱情监测的应用

为探讨近年来广泛使用的低空间分辨率的MODIS数据以及高空间分辨率的Landast 8数据对同一地区的旱情状况,选择内蒙古自治区干旱频发的乌审旗荒漠草原为研究区,借助分裂窗算法反演地表温度(Ts),获取归一化植被指数(NDVI),建立温度植被干旱指数(TVDI)的干旱监测模型,分别反演MODIS-TVDI和Landast8-TVDI,并与同期野外实测的不同深度土壤含水量进行回归分析。结果发现,基于MODIS和Landast8 2种遥感数据计算得到的TVDI与各层的土壤水分线性相关显著,两者都能表征地表的干旱分布,且Landast8-TVDI与各层土壤含水量的相关性大于MODIS-TVDI与各层土壤含水量的相关性,其中0~10 cm表层土壤含水量的相关性要好于0~20 cm、0~30 cm的相关性。因此Landast8-TVDI能够更好地反映乌审旗荒漠草原的土壤水分状况,更适宜于旱情监测。