DZN2型自动土壤水分仪数据错误的原因分析

土壤水分观测仪是一种较为先进的土壤水分自动化测量仪器。它产生的土壤水分自动化观测资料可用于向农业、水利、气象等部门和公众提供土壤墒情等决策服务材料,指导农业生产和灾害评估。本文针对自动土壤水分观测仪周边观测环境变化以及站址迁移等问题导致自动土壤水分数据错误的原因进行了分析并提出相关解决方案。     

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。     

抚顺市土壤水分自动站观测数据差异性检验及原因分析

按照《自动土壤水分观测规范》的检验标准对抚顺市3个土壤水分观测站点的观测数据差异性进行检验,通过检验发现抚顺市3个站均通过一、二次检验后,正式投入业务运行。自动观测的土壤体积含水量受时段较差、空间距离、气象自然因素和仪器稳定性影响较大。     

土壤水分自动观测数据分析与订正

对山东莱阳气象局近3年获得的自动土壤水分观测数据（简称器测数据）和人工观测土壤湿度数据（简称人工数据）进行对比分析。运用逐步回归分析建立了以器测数据为因子的订正方程,并进行效果验证。结果表明,各层土壤湿度经订正后误差明显减小;各种订正方程的订正效果不同;不同的深度层订正效果不同,深层土壤湿度订正后达到满意的效果,上层土壤湿度订正后未获得满意效果。同时,分析了造成偏差的可能原因。     

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。     

DZN1型自动土壤水分站常见故障分析及处理

为自动土壤水分站的维护维修提供参考,从采集器、传感器、供电系统、通用分组无线服务技术(GPRS)模块方面分析了DZN1型自动土壤水分站运行中的常见故障,并提出了处理方法。     

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。     

DZN2型自动土壤水分观测仪的组成及故障维修实例

自动土壤水分观测业务是气象监测网络的重要组成部分,对提高干旱灾害的监测预警能力,增强气象服务农业生产的主动性和服务效益十分重要。介绍了DZN2自动土壤水分观测仪的组成部分,并结合实例对仪器运行中常见故障进行分析,给出了一些相应的解决方法。     

自动土壤水分观测站数据对比应用研究

土壤水分自动观测与人工观测进行对比和评估,主要以烘干称重法测定为参考标准,重点对自动土壤水分测量仪器的精确度、稳定性、可靠性等主要技术指标进行对比分析和评估。利用平行观测资料与土壤水分自动观测资料进行对比分析和相关分析,从而找出两者的差异与规律。该文针对松原气站2年间的自动土壤水分观测站数据和人工观测数据进行对比分析,对比计算出年内5—9月作物生育期间的自动土壤水分观测站观测数据的误差,并分析误差的大小及2组数据的相关性,修正自动土壤水分观测站误差,将正确数据应用于实际服务中。     

DZN1型自动土壤水分观测站传感器标定与日常维护

从实验室标定、田间标定2个方面介绍了DZN1型自动土壤水分观测站传感器的标定方法,并总结了其日常维护需要注意的事项,以期保证自动站土壤水分监测工作的顺利进行。     

DZN1野外式自动土壤水分观测仪常见故障分析

DZN1野外式自动土壤水分观测仪由土壤水分传感器、采集器、无线模块和电源系统4部分组成,列举不同的土壤水分变化情况来分析判断传感器故障与否,在工作中其常见故障有传感器安装不当、传感器本身损坏、采集器通道故障、无线模块通信不稳、蓄电池电压低、各部分连线故障等,分析常见故障案例,结合其工作原理,不断总结经验,正确判断故障具体位置、故障原因,及时排除故障,保证土壤水分观测仪数据采集、上传的稳定,进一步提高工作质量。     

DZN2(GStar-I)C型自动土壤水分观测仪常见故障分析及处理

DZN2(GStar-I)C型自动土壤水分观测仪能够准确及时地测量土壤含水量,可以较好地满足全省农业气象干旱监测服务的需求。根据该仪器的运行情况,对其硬件系统、软件系统的日常维护和在使用过程中出现的故障情况进行分析,为技术人员分析、快速排除故障提供参考依据。     

一次DZN1型自动土壤水分观测仪故障的判断与处理

以一次DZN1型自动土壤水分观测仪的传感器故障为例,对故障现象、故障的诊断和排除过程进行了详细说明,总结了注意事项,为该设备的日常维护、故障排查等提供有利参考。     

自动土壤水分站资料质量控制及其相关关系分析

以距离自动土壤水分站最近的人工观测地段的历史土壤水分资料为依据,开展对应的自动土壤水分站观测资料的质量控制阈值研究.统计有土壤水分观测任务的各台站近30年10 ～ 50 cm深度5个层次人工观测的土壤重量含水率最大、最小值,且分析与本站凋萎湿度和田间持水量的相关性,作为自动土壤水分站所属区域片上的极值,完成区域极值检查规则的定义.通过分析人工站历年极值序列的均方差确定条件阈值范围和安全指标,实现该区域内自动土壤水分站资料的实时质量控制;通过邻近站资料对比、时序检查等自检方法完成人工干预质量控制.     

基于AVR单片机的土壤水分检测系统设计

提出了将近红外传感与AVR单片机控制技术相结合来测量土壤含水量的设计方法。该方法具有非接触式、功耗小、便携、速度快等特点。     

全国自动土壤水分观测运行监控APP设计

基于安卓平台搭建了一套针对我国2 000多个气象观测站的自动土壤水分观测运行监控APP,软件采用伸缩性部署架构,内部通过数据交换总线进行数据交互,数据中间件通过HTTP API接口为APP提供数据服务。该软件能够实现自动土壤水分仪设备故障诊断、湿度数据产品统计、观测数据产品分析及站点管理等功能,可自动生成数据异常、设备故障的类型及其原因分析,并推送至农业气象员手中;软件建立了一套土壤水分数据质量控制算法、观测设备故障维修分析库等,实现了观测数据的统计分析,为农业气象干旱实时监测和站点设备高效运行提供了技术支撑。     

基于采样密度不同土壤的水分特征参数的预测及误差分析

目前土壤水分特征曲线（h-θ曲线）的研究普遍采用vanGenuchten模型（简称VG模型）。利用不同取样精度的土壤,将土壤质地（砂土、粘粒、粉粒含量）和容重作为输入值,探讨了使用基于土壤转换函数的BP神经网络模型来预测0～20cm表层土壤水分特征曲线参数,用甘肃称钩河流域小流域的土样进行了预测和误差分析。结果表明,使用线性回归能够减小预测误差与实测值差距;BP神经网络预测饱和体积含水量的准确性比预测剩余体积含水量和田间持水量要高。为了进一步提高预测精度,还应尽可能地包括土壤结构、有机质含量等信息。     

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。