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土壤水分含量测定方法研究 总被引:6,自引:1,他引:6
土壤水分含量是影响作物生长的重要因素,也是判断农业环境干旱的重要指标.由农业生产实际情况可知,作物生长的水资源条件最终是反映在土壤水分条件的好坏上.因此,需要充分了解土壤水分的各种时间尺度的演变特征和空间的立体分布,而更为重要的是了解作物主要生产期和关键需水期的土壤水分状况.目前,已有数十种土壤含水量快速测量方法.为此,介绍了近几十年来国内外关于土壤水分含量的各种测定方法,通过查阅大量资料对原理及其优缺点进行了分析与比较,并对其前景进行了展望.其中,有些测量方法存在着许多缺点和弊端,所以寻求一种精度高、可靠性强、成本低、无破坏以及快速的土壤含水量测定技术的工作迫在眉睫. 相似文献
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土壤含水量测定方法研究进展 总被引:29,自引:0,他引:29
对土壤含水量的各种测量方法、原理及其优缺点进行了分析对比,指出利用土壤水分传感器法量测土壤含水量既反映了土壤水分的动态情况,又安全可靠,快速直读;特别是通过使用接口电路形成的智能化仪表,具有不破坏土壤结构且能定点定位自动监测土壤水分、控制灌溉水量等自动化功能,已成为目前土壤水分测定的主要研究发展方向。 相似文献
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应用TDR对土壤含水率及土壤冻结融解深的计测 总被引:1,自引:0,他引:1
运用 TDR(Time Domain Reflectometry)计测土壤含水量 ,80年代以来就受到了瞩目 ,到今天为止TDR方法在土壤盐分浓度 ,浸润面深度 ,冻结融解面深度等许多领域得到广泛应用。为了确认在运用 TDR方法进行土壤含水率测定时介电常数 ε与含水率 θ之间的关系曲线的滞后现象的有无 ,以及确认运用 TDR方法计测土壤冻结融解面深度的有效性 ,进行了一系列的实验。实验证明 ,在运用 TDR方法进行土壤含水率测定时介电常数ε与含水率θ之间的标定曲线中没有出现滞后现象 ,运用 TDR方法计测土壤冻结融解面深度不论在室内实验还是在田间实验中都很有效 ,并取得了较高的精度。 相似文献
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基于黏粒量的土壤水分特征曲线预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]建立基于黏粒量的土壤水分特征曲线预测模型.[方法]设计12种不同黏粒量的质量混合比处理,获得一系列合成土样,通过测定合成土样的土壤水分特征曲线,研究了在体积质量一致的条件下,黏粒量对土壤水分特征曲线参数和孔隙分布的影响.[结果]在体积质量为1.55 g/cm3条件下,黏粒量增加1.9倍,土壤中传导孔隙(0.03... 相似文献
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土壤含盐量对TDR含水率测试结果的影响及校正方法 总被引:3,自引:1,他引:2
利用多种TDR仪器测试不同盐分质量浓度条件下的含水率,与烘干法测得的结果进行比较,探讨了土壤盐分对各种TDR仪器的测量精度的影响。针对TDR100仪器,采用多种探头,分析不同长度、不同间距的探针对测试结果的影响。结果表明,所选5种仪器测试结果均受盐分影响,随盐分质量浓度的增加,测得的含水率值增大或是无法得出合理数值。TDR100所用探头,其探针越长、间距越宽受盐分影响越大。在含盐率较低的土体中,各仪器测试结果与烘干法测量结果变化趋势基本一致,可采用线性函数进行标定,R2均在0.94以上。试验结果可为野外试验的选点、测试和含水率校正提供参考。 相似文献
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扬州地区TDR法田间测定不同土壤含水量的标定 总被引:1,自引:0,他引:1
使用美国Spectrum TDR 100便携式水分测定仪,在扬州地区不同土壤,找出TDR法和烘干法测定土壤含水量之间的关系。通过试验证明,容重在1.3 g/cm3处TDR测定值接近真实值,容重越小或越大,其偏差就越大。粘粒含量为0~200 g/kg,砂粒含量在300~500 g/kg范围内,TDR测定值接近于烘干法。利用TDR测定土壤水分,砂土和壤土可以不用调整,而粘壤土和粘土要进行系数换算,粘壤土的测定结果要除以1.18,粘土的测定结果要除以1.44。 相似文献
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土壤的斥水性和含水量变化关系的数学模型 总被引:4,自引:0,他引:4
以以色列西南部Berry的原状土壤为例,采用滴水穿透时间法测定土壤斥水性随土壤由湿到干的变化情况,并对此关系建立正态、指数正态、对数正态3种数学模型,在对各模型进行综合指标评定后得出,指数正态模型为最佳数学模型。经实测数据进行验证和误差分析,预测结果很好。为进一步研究土壤斥水性和进行土壤改良提供理论依据。 相似文献
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从电磁波传播方程出发,基于时域有限差分法(FDTD)进行离散求解,获得了适合含水量测试同轴电缆电磁波反射系统的FDTD方程。在此基础上用Matlab编制了程序进行模拟计算,并与试验曲线进行比较。经研究发现,该方法对于含水量测试同轴电缆电磁波反射系统反射曲线的模拟,当测试对象为单一介质时符合良好,当测试对象为分层介质时有一定差距,但能较准确地模拟出曲线拐点从而可用于计算介质的介电常数,为模拟同轴电缆电磁波反射系统的反射曲线的反分析提供依据。 相似文献
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枯落物含水率测定在森林水文学、碳循环、林火蔓延以及火险等级评估等研究中具有重要作用。本文提出了一种基于驻波率(SWR)原理的森林枯落物含水率测量方法,所设计的SWR水分传感器具有复用双环式探头结构,可分时测量枯落物或土壤的含水率和电导率。实验结果表明,传感器输出电压与半分解、全分解枯落物和土壤含水率呈现良好的线性关系。与商品化TDR水分传感器相比,SWR传感器测量枯落物和土壤含水率的平均绝对误差较小,且在厚度小于10 cm的枯落物含水率测量以及测量成本方面具有明显优势。在对枯落物含水率进行长期原位测定时,SWR传感器可通过测量电导率判断半分解的枯落物是否随时间推移而完全分解,以便及时调整传感器水分测量的标定曲线,最大程度降低因枯落物成分改变对传感器测量精度造成的影响,为准确测量森林地表枯落物含水率奠定基础。 相似文献
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基于驻波率原理的土壤含水率测量方法 总被引:19,自引:0,他引:19
提出了一种基于驻波率原理的土壤含水率测量方法,介绍了其工作原理和使用范围(主要分析土质对其测量结果的影响),并将其与目前广泛使用的TDR及FD两种测量方法进行性能对比,从而得出SWR土壤含水率测量方法是一种高性能的测量方法。 相似文献
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在对Green-Ampt修正模型研究的基础上,根据水量平衡原理,提出了在水平土柱试验供水量、土壤初始与饱和含水率、土壤含水率线性分布假定的基础上计算土壤入渗性能的简化模型方法。用本研究提出的简化算法计算得到的土壤入渗性能与其他方法得到的结果非常接近。将该简化方法计算得到的土壤含水率分布与实测值进行比较表明,平均误差为4.18%,证明该方法估算的土壤含水率分布与实测值非常接近。结果表明该方法可以较为准确地估算土壤入渗性能在时间上及含水率在空间上的分布,能方便地应用到相关研究与应用中。 相似文献
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为了实现植物叶片含水率的无损和准确检测,设计了一种新的便携式玉米叶片含水率检测仪器,并使用AT89C52单片机设计了核心控制系统,利用TCL7135实现了模数转换功能。对光谱分析仪的机械结构进行了改进,使用线性变化的滤波片,将其与阵列探测器相结合,提高了光谱仪的分辨率,使光谱仪的体积小、质量小且稳定性好。对光栅结构进行了改造,改造后的透射片光栅可以进行编程控制,从而提高了测试仪的精度。对光谱水分测试仪器进行了试验研究,结果表明:利用实验室方法和本次研究设计的便携光谱仪的测试数据基本吻合,从而验证了装置的可靠性,为植株叶片水分检测仪的研究提供了较有价值的参考。 相似文献
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测量土壤水分特征曲线的复合传感器设 总被引:1,自引:1,他引:1
为了直接获取土壤水特征曲线,在一种商品化微型张力计的基础上,设计了一种同步测量土壤水吸力与容积含水率的复合传感器.将张力计中的一段金属保护套管作为天线,利用其辐射阻抗随着土壤含水率变化的规律来测量土壤容积含水率.在实验室环境下,利用3种不同质地土样(砂土、砂壤土、粘壤土)对复合传感器进行了试验,并与经典土壤水特征曲线测量方法(压力锅法结合砂箱法)获得的数据进行了比较.结果表明,复合传感器在3种土壤样品上获得的水分特征曲线的均方根误差均小于0.05,与标准方法所获得的结果具有较好的一致性. 相似文献
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基于高光谱技术的基质含水率快速测定方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了寻找一种基质含水率的快速检测方法,应用高光谱技术获得不同含水率基质样品光谱信息,阐释基质含水率光谱规律,对基质含水率进行定量分析,为设施基质栽培水分快速测定提供参考。以稻壳基质为研究对象,对基质光谱信息进行基线校正和平滑处理后,利用逐步回归分析法提取稻壳基质光谱反射率一阶微分变换的敏感波段,建立基于敏感波段组合的基质含水率预测模型,并对模型进行了检验。结果表明,在敏感波段527、796和959 nm处,采用反射率一阶微分建立的稻壳基质含水率三波段指数预测模型的预测效果较好,模型预测相关系数(RP)为0.91,预测均方根误差(RMSEP)为5.55%,可以实现对稻壳基质含水率的快速准确检测。 相似文献
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土壤有机质含量田间实时测定方法 总被引:3,自引:0,他引:3
为了实现对土壤有机质含量的快速测定,以关中塿土为材料,研究基于光谱分析的土壤有机质含量测定方法。首先用机载便携式近红外频谱仪采集土壤样本在波长900~1 700 nm范围的漫反射光谱,并对异常样本进行判别和剔除以提高建模精度,在比较2种不同样本划分方法对模型影响的基础上,用连续投影算法(SPA)对建模变量进行最优波长选择,然后通过3种线性建模方法对有机质含量预测结果进行分析,探明偏最小二乘法(PLS)方法效果最好,并建立了径向基(RBF)神经网络预测模型。测试集样本实验结果表明,用PLS建立的预测模型有机质含量测定值和预测值之间的决定系数为0.801 9,均方根误差为0.179 4;用RBF神经网络建模的决定系数和均方根误差分别为0.828 1和0.164 6,两种模型均具有较高的精度,可对有机质含量进行快速预测。 相似文献