莱西市农田土壤水分自动与人工观测数据对比分析

统计了2011年2月23日至2011年10月28日的莱西市气象局土壤水分固定观测地段人工观测数据和自动土壤水分站测得的相对湿度数据的绝对差值、差值分布概率、相关系数等特征值。结果显示:少雨时段的中上层和多雨时段的表层土壤较干,这种情况下,土壤水分自动观测传感器工作较为正常,所得到的观测数据通过一定的订正后较为接近人工观测数据。少雨时段的下层和多雨时段除表层以下土壤相对较湿,自动站数据和人工观测数据差值明显,相关性较差。     

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。     

自动站土壤水分资料与人工观测土壤水分资料的对比分析

以定西农试站为例,对其自动站观测土壤水分资料和人工观测的土壤水分资料进行对比分析。分析发现：从春季解冻开始,各层土壤水分各要素数值随着时间开始增大,在汛期前后达到最大值,汛期过后,由于降水减少和植被覆盖率降低,各要素的数值均随着时间有波动减弱的趋势。总体而言,人工观测土壤水分资料的各要素值比自动观测的要素值偏大,可能是由于人工观测的地段有植被覆盖,本身蓄水能力比自动观测站所在的地段强,并且有作物种植,有额外的灌溉,这也是造成人工观测土壤水分比自动观测土壤水分资料数值偏大的主要原因之一。     

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。     

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。     

自动与人工土壤水分观测数据差异分析

通过对内蒙古兴安盟突泉县六户镇自动与人工平行观测土壤水分变化及相关性分析,探讨造成差异的原因,为更好地利用自动站数据、发挥资料应用价值及服务效益提供科学依据.     

德州地区相对湿度自动与人工观测对比分析

利用德州2006—2007年、2008年7月～2010年6月20时自动站和人工相对湿度观测数据,分析平均相对湿度对比差值的日、月、季节变化规律及影响差值大小的原因。结果表明：83.0%自动站日平均相对湿度值低于人工观测值,平均偏低2.07%,对比差值的标准差为1.79%;1日4次定时值中02时对比差值最大,14时最小;1～12月中,7～8月份对比差值最小,6月最大;四季中,对比差值冬季最大,夏季最小;相对湿度对比差值大小主要与相对湿度、温度大小和仪器的性能有关。     

扎兰屯土壤水分自动站与人工对比分析

以扎兰屯作物地段DZN3型土壤水分自动站与人工烘干称重法对比数据为基础,对数据进行折线图对比分析、误差及标准差分析、相关性分析。从多个维度分析数据,寻找误差组成及来源,制作自动站数据订正模式,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。     

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。     

土壤湿度监测站土壤水分人工对比观测技术探讨

以各种土壤含水量指标计算公式的理论推导分析为切入点,探讨了自动土壤水分监测站建设中需要掌握的各种土壤含水量指标的人工测定计算和土壤水文常数测定中需要注意的技术问题。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

GStarDZN2型自动站与人工测定土壤湿度对比分析

为了评价GStarDZN2型自动土壤水站的准确性与代表性,为替代人工测定土壤湿度并推广使用提供参考依据,采用对比差值、差值概率和相关分析等方法,对永昌县2012年5月3日—10月28日期间GStarDZN2型自动土壤水分观测站与人工平行对比观测的土壤相对湿度资料进行统计分析。结果表明,自动站取得的数据与人工观测的数据随时间的变化趋势基本一致,20~30 cm土层差值概率分布范围最小,数据一致性最好,30~40 cm、10~20 cm次之,在70~80 cm和90~100 cm 2个土层次表现较差。对比观测时段内自动与人工站观测数据的相关性在各层均表现显著,认为GStarDZN2型自动站观测的资料可以代替人工观测的资料。     

土壤墒情评价指标研究进展

在现代农业中,准确有效的测量土壤含水量是推行精量灌溉技术、提高水资源利用率的基础.为了更好地预测墒情并及时采取应对措施,综述了国内外广泛应用的各类土壤墒情指标并将其归纳为单项指标和综合指标两类,单项指标包括降水量指标、土壤含水量指标、作物旱情指标等;综合指标包括作物供需水指标、作物水分综合指标、PSDI指标、作物缺水指标等评价了土壤墒情指标的优缺点以及在农业上的适宜性,为减缓和预防土壤墒情对农业的不良影响及制定科学的政策提供依据.