温度条件对TDR测定土壤水分的影响

时域反射仪(TDR)法是速测土壤水分常用的方法之一，该方法具有快速、使用方便等优点。而土钻法(又称质量法或烘干法)则被认为是测定土壤水分的经典方法。本试验通过这两种方法测定了黄土高原沟壑区王东沟流域的土壤不同层次的水分，结果发现，两者存在一定的差异。在通常温度(23—31℃)下，对黄土高原土壤用TDR所测土壤含水量比土钻法所测值偏高；温度低于23℃或高于31℃，TDR所测土壤含水量比土钻法所测值偏低。所以，与土钻法相比，TDR法具有一定温度条件的限制性。     

TDR测定不同湿度土壤含水量的精度比较研究

[目的]探讨TDR测定土壤含水量的原理,找出TDR测量土壤含水量的适合范围.[方法]用波兰TDR/MUX/mpts水分测定仪,对不同湿度土样的体积含水量进行测定,同时用烘干法和环刀法分别测量其质量含水量和容重,然后转化成体积含水量与TDR的测量值进行比较.[结果]对于质量含水量为0～5％之间的干燥土壤和质量含水量为22％以上的湿润土壤,TDR的测量精度较低.与烘干法相比,绝对误差均大于2％,相对误差大于10％.对于质量含水量为5％ ～22％之间的土壤,TDR的测量精度较高.[结论]在湿润或半湿润地区,TDR法测量土壤体积含水量有较高的精度.     

重量法测定土壤中水溶性盐总量研究

该文应用重量法测定了土壤中水溶性盐总量,结果表明,该方法准确度和精密度好,方法操作简便,可大量用于环保实验。     

近红外光谱(NIRS)法与重量法测定油菜硫苷含量的比较

硫苷是油菜品质的重要特征之一.品质育种首先要解决的问题是快速和准确测定有关的品质参数.     

TDR技术测定土壤溶质及标定研究

根据TDR(Time Domain Refletrometry，时域反射仪)测量土壤水分和土壤电导率的基本原理，结合德国产TRIME-FM型TDR测定基本原理，以黄河上游宁夏惠农县典型的黄河淤积平原的主要质地土壤为对象，进行了TDR在测定土壤盐分(或电导率)方面的研究，并对其进行标定，得出TDR在不同含水率时测定土壤盐分(或电导率)的半理论半经验的公式．结论可供黄河淤积平原地区应用时参考．     

重量法测定水果蔬菜及制品甲酸含量研究

应用重量法测定水果蔬菜及制品甲酸含量的添加回收率达９６．０％，并测定１２个不同类型样品甲酸含量，获得可靠的结果。通过试验研究选择了最佳分析条件，提出了可广泛应用于测定水果蔬菜及制品甲酸含量的有效方法－重量法。     

TDR技术测定土壤溶质及标定研究

根据TDR(Time Domain Refletrometry,时域反射仪)测量土壤水分和土壤电导率的基本原理,结合德国产TRIME-FM型TDR测定基本原理,以黄河上游宁夏惠农县典型的黄河淤积平原的主要质地土壤为对象,进行了TDR在测定土壤盐分(或电导率)方面的研究,并对其进行标定,得出TDR在不同含水率时测定土壤盐分(或电导率)的半理论半经验的公式.结论可供黄河淤积平原地区应用时参考.     

温度对TDR法测量土含水量影响的试验研究与误差修正

为了研究温度对TDR法快速测量土壤含水量的影响,本文在分析TDR法测量土壤水分的基础上,利用JL-01型土壤水分测定仪分别测定不同温度下重塑粉质粘土含水量,并与烘干法测量结果进行了比较,拟合得到了TDR法测量土壤含水量误差随温度变化的公式,并给出了修正后的土壤含水量。试验及分析结果表明,虽然正低温对TDR法测量土壤含水量的结果影响在一定的范围之内,但经过温度修正的测量值会有效降低测量误差。     

基于Globe-Logging TDR系统的棉花土壤水分与温度研究

[目的]研究基于Globe-Logging TDR系统的棉花土壤水分与温度的变化规律.[方法]在棉花土壤中分10、20、30以及40 cm土层深度水平埋装一根Globe-Logging TDR测量探针,通过无线网络在线监测7月棉花土壤水分和土壤温度的变化规律.[结论]在不降雨或不灌水的情况下,深层土土壤水分要高于浅层土,深层土的土壤含水率与土壤温度呈反比例关系;当土壤温度高于最低气温时,土壤温度随着土层深度的增加而升高.[结果]该研究可为Globe-Logging TDR系统的推广应用提供参考.     

中子水分仪测定棉田土壤含水量的标定研究

通过中子水分仪测定棉田土壤含水量的标定研究，得到了土壤不同深度的三条标定直线：0－25cm土层标定直线的截距和斜率是1．81（v%)，23．41（v%/cnt/std);30-80cm土层标定直线的截距和斜率是－2．77（v%),26.25(v%/cnt/std);90-110cm土层株定直线的截距和斜率是－6．62（v%)，28．60(v%/cnt/std)。还阐明了在利用中子水分仪作灌溉计划时精确的田间标定直线的必要性。同时提出了用系统聚类法来选择中子水分标定管点的方法。     

基于相位差的时域反射仪测定土壤含水量的标定和田间验证

为了检验具有我国自主知识产权的基于相位差检测原理的时域反射仪(TDR)测定土壤水分的性能,利用室内土柱试验,获得了该仪器测定土壤含水量的标定曲线,分析了影响因素,并在田间对标定曲线进行了实际验证。结果表明,容重对仪器测定土壤含水量的影响不显著;土壤质地对校正结果有明显影响,供试的砂质土类,壤质黏土类和黏土类分别可以使用一个特定标定公式,R2均大于0.98,估计标准误差均小于0.020cm3/cm3;该仪器用于田间测定含水量的均方根误差小于0.035cm3/cm3。因此,经过室内标定后,将新型时域反射仪用于测定田间土壤含水量是可靠的。     

农田水分与土壤氮素矿化的试验研究

水肥是影响农业生产的重要因素。在室内及田间试验的基础上，依据氮素矿化机理，分析了农田水分对土壤氮素矿化的影响关系；考虑温度和水分因素。建立了农田单氮源矿化模型，田间试验与模型结果相吻合，为制定农业节水灌溉与科学施肥提供了依据。     

时域传输技术测定盐土含水量的应用研究

为检测所研制的时域传输仪(ti me domain transmission,TDT)测定土壤含水量的性能,通过室内土柱试验,对时域传输仪在3种质地非盐土和滨海盐土上测定土壤含水量的性能进行了评估。结果表明:在一般非盐化的农业土壤和滨海盐土上,土壤体积含水量和TDT输出的电压之间均存在线性关系。在砂土和砂壤土上,可以忽略质地差异和容重因素的影响用统一关系式计算含水量,估计标准误差是0.017cm3/cm3;在壤黏土上容重因素影响明显,应用时需要单独校正,校正后计算含水量的估计标准误差小于0.016cm3/cm3。TDT水分测试仪在盐溶液中浸入深度和输出的电压值始终保持线性关系,且不受溶液电导率的影响。在滨海盐土上,不同容重条件下土壤体积含水量和TDT输出的电压均呈线性关系,且容重因素影响不明显,可以建立统一的含水量校正关系,估计标准误差是0.019cm3/cm3。因此,TDT水分测试仪可以测定一般农业土壤含水量,在盐溶液中具有抗盐分干扰的优良特性,在滨海盐土含水量的测定上也具有很好的适用性。     

不同土壤水分调控技术对土壤含水量和鸭梨果实品质的影响

以13、20和30年生鸭梨为试材,分别在辛集市新垒头、泊头市苗圃场和曲阳县寺南庄梨园,研究了覆膜、定期浇水和对照3种不同土壤水分调控技术对土壤含水量和鸭梨品质的影响。结果表明,土壤含水量以定期浇水最高,对照和覆膜较低;平均单果重以定期浇水最大,覆膜次之,对照最小;果肉硬度则正相反;可溶性固形物、总糖含量和糖酸比以对照最高,覆膜次之,定期浇水最低;可滴定酸含量以定期浇水最高,对照和覆膜较低;Vc含量以覆膜最高,对照次之,定期浇水最低;果实淀粉和果皮叶绿素含量均表现为对照>定期浇水>覆膜。     

土壤相对含水量对阿月浑子幼苗水分参数的影响

对不同供水处理阿月浑子苗木水分参数的测定结果表明,随着土壤相对含水量的降低,Ψπ100、Ψπ0、RWC0、RO WC0和εmax均呈下降趋势,束缚水与自由水比值Va/Vs逐渐提高;严重干旱胁迫(土壤相对含水量为20%)条件下,Ψπ100、Ψπ0增加幅度较小,而RWC0、RO WC0下降幅度较大,说明苗木在干旱胁迫条件下细胞吸水能力的增加小于细胞保水能力的增强,因此,阿月浑子抗旱性以耐旱性为主。     

土壤水分传感器实用性能对比研究

该文针对时域反射法（TDR）、频率分解法（FD）型土壤水分传感器和中国农业大学研制的基于驻波率原理（SWR）的新型土壤水分传感器,在德国北部典型的沙壤土、黄土、含煤沙土及含铅壤土土样上做了试验.根据采集的数据进行方差分析,结果表明:SWR型土壤水分传感器是一种高精度、高可靠性、受土壤质地影响不明显的快速土壤水分测量传感器,其性能可与世界先进TDR型和FD型土壤水分测量传感器相媲美.      

干茶密度水测法研究初报

按茶叶品质的一般规律，茶叶嫩度愈好，则其密度愈大，等级愈高，反之亦然，所以密度可以作为茶叶理化审评的一项重要指标，笔者提出一种测定干茶密度的新方法，简便易行，重演性较好；经初步试验表明，炒青茶各等级之间的密度具有明显差异，这就为建立密度与等级之间的数学模型，实现炒青茶等级之电脑评定打下基础．此外，还对于物质的密度进行了测定，结果显示级差不显著，乙醇和纯水的测定结果也无明显差异．     

干密度和含水量影响下非饱和黄土正冻结过程研究

通过自制的冻结与监测装置,进行了不同干密度和含水量条件下非饱和黄土的温度变化试验。试验结果显示,当干密度增大,土壤的导热能力将被削弱,随着冻结过程的不断进行该影响因素的作用不断增强。含水量对冻结中土体温度的变化也存在显著影响;含水量较高的土体降温更为剧烈,稳定状态时的温度也更低。通过对试验数据的分析,进一步得到了不同干密度与含水量的土体温度与温度梯度同冻结位置和时间的分段函数关系。回归结果表明：冻结初期,含水量是影响土体温度与温度梯度的主要因素,含水量越大降温越剧烈;而在冻结的后续阶段,温度与温度梯度的变化则受干密度与含水量的共同影响,随二者的增大土体降温程度逐渐减弱。     

9种介电类水分传感器对风沙土含水率的测定精度及校准模型比较

【目的】比较不同水分传感器对风沙土含水率的测定精度,并建立校准模型,为旱区农业水土资源的高效利用提供理论依据。【方法】以METER、Acclima和Truebners三大制造商生产的9种介电类水分传感器为对象,以典型风沙土为供试土壤,通过室内校准试验比较各种传感器对土壤含水率的测定精度,评估其在风沙土上的适用范围、准确度、精密度及其影响因素,并构建不同传感器测定风沙土含水率的校准模型,比较不同校准模型的精度。【结果】（1）默认模型下,与其他传感器相比,MAS-1和EC-5的测定精度较高,其均方根误差（RMSE）分别为0.020和0.027,平均偏差误差（MBE）分别为0.016和0.024,斜率（k值）分别为0.943 3和0.940 3,决定系数（R²）分别为0.926和0.938。（2）土壤含水率范围影响传感器的测定精度。各传感器在低含水率下的RMSE平均值比中、高含水率分别减小了40.9%和42.6%,MBE平均值减小了61.8%和59.9%,而R²平均值提高了0.7%和11.3%。其中,低含水率时EC-5和TDR-315H的精度较高,而中、高含水率下MAS-1的精度均较高。对于含水率相同的土壤,各传感器的测定结果差异较大,且含水率越高差异越大。（3）与默认模型相比,校准模型的RMSE和MBE平均减小了48.8%和72.6%,纳什系数(NSE)和R²提高了70.7%和4.5%。经模型校准后,5TE和TEROS-12测定精度的增幅最大,而TDR-315H的测定精度相对最高。此外,传感器测定的风沙土含水率默认值与校准值具有较高的拟合精度,通过模型转换可实现对默认值的二次校准。【结论】综合评估测定精度、使用寿命和售价,MAS-1、EC-5和TDR-315H可作为风沙土含水率监测的优先传感器备选,且利用风沙土的校准模型对传感器进行标定十分重要。     

A solar-powered wireless cell for dynamically monitoring soil water content

In various agricultural activities, such as irrigation scheduling, tillage operation and nutrient management, soil water content is regarded as an essential parameter. For the demand of monitoring soil water dynamics at field scale, this study presents a solar-powered wireless cell that contained a water content sensor, two temperature sensors, an optical sensor, a communication module and a data-logger. To evaluate its feasibility in the field, three cells were independently installed in a bare plot, a maize plot and a sugarbeet plot in the summer of 2008. By a heavy rain event (20 mm, 6 h) during the experimental period, different responses of soil water content sensors were dynamically recorded and then analyzed under each canopy condition. In addition, to explore the possibility of reducing the dimensions of the cell under the condition of sufficient energy supply, various sizes of the solar panel were tested. The experimental results showed that the cell is promising to become a node of wireless network in the field.