济阳自动与人工土壤水分观测数据对比分析

采用对比差值和相关系数分析等方法,利用济阳2010年2月23日至2010年12月8日期间,DZNl型自动土壤水分观测站与同地段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,自动站观测的土壤水分相对平缓。在0～20cm土层一致性表现好,40～50cm土层表现较差。0～10cm,10～20cm,20～30cm土层和70～80cm,90～100cm土层人工观测值高于自动站测值,30～40cm,40～50cm,50～60cm土层人工观测值低于自动站测值。分析结果为评估DZNl型自动土壤水分观测仪的监测提供客观依据。     

DZN3型土壤水分自动站测墒质量分析

对2011年3-7月28次DZN3型土壤水分自动站与人工土壤相对湿度观测资料进行质量对比分析,结果显示:自动站观测数据与人工观测数据相比普遍偏小,30 cm土层数据偏差最小,20、40、50 cm土层次之,10、60、80、100 cm土层偏差较大;10、20、80、100 cm 4个土层自动站相对湿度演变趋势与人工测值较为接近,相关性较好;自动站土壤水分传感器对土壤水分变化敏感程度较低,其相同土层土壤相对湿度波动振幅小.分析结果可为评估DZN3型土壤水分自动站的监测能力及监测数据订正与应用服务提供客观依据.     

FDR土壤水分传感器原状土壤标定方法研究

为获得测站准确的土壤水分传感器标定参数,利用自动土壤水分站点的大型原状土壤为样本,在实验室同时进行人工称重观测和仪器自动对比观测,得到一系列的人工自动测量数据,以人工称重数据为准对自动土壤水分传感器进行订正。由于采用原状土壤,样本土壤的质地、密度、土壤颗粒和结合紧密度基本没有受到破坏,订正后的自动土壤体积含水量值能更加真实反映台站实际土壤墒情,能够修订人工对比观测期间由于样本空间不足导致的不合理的田间标定方程。     

人工与自动土壤水分平行观测资料对比分析

采用对比差值、差值概率和相关分析等方法对南城2005年9月8日至2007年1月28日期间HYA-SF型土壤水分自动监测站与人工平行对比观测的土壤湿度资料进行统计和一致性分析。结果表明,人工与自动观测资料的一致性在40 cm、50 cm土层表现最好,在5 cm、10 cm土层表现相对最差;总体上自动观测值高于人工观测值,二者数据差异在少雨或干旱季节常小于多雨季节;对比观测时段内人工与自动观测数据序列的相关性在各层均表现为显著,多项式回归趋势基本能反应土壤含水量的变化趋势。分析结果可为评估HYA-SF型土壤水分自动站的监测能力提供客观依据。     

FDR型监测仪与人工测定土壤水分对比分析

利用2010年7月上旬—2011年6月下旬每旬FDR型土壤水分监测仪与人工烘干称重法测定的土壤水分观测资料进行对比分析,结果表明：两种方法观测值变化趋势基本一致,年相对误差为0.10%;误差春季最大,平均为0.19%;夏季最小,平均为0.02%。浅层土壤水分变化较大,误差也较大,相对误差为0.01%～0.62%;中层变化较平稳,相对误差为0.12%;深层60～100cm土壤水分受外界影响轻微,变化最平稳,误差最小。两种方法观测值具有很高的相关性（P〈0.001）,因此,可用烘干称重法的观测值为基准,对自动站进行相关分析和回归校正。     

云南土壤水分自动站观测值的业务化检验及其标准

按照土壤水分自动站业务化检验标准对云南2010年建立的20个土壤水分自动站观测值进行了业务化检验,其中17个站点通过业务化检验。为评估业务检验合格站点的数据质量,对检验时段人工对比观测数据进行分析,由于检验时段多分布在雨季,大部分土壤层观测数据的样本标准差较小,导致检验后干季时的土壤自动站与人工观测结果误差较大。将各站点的土壤体积含水量绝对误差转换成土壤相对湿度误差后,土壤相对湿度误差值大于等于10%的土层占有效检验总数的24.4%;误差值小于6%的只占总数的41.2%。分析认为当前土壤水分自动站业务化检验的评判标准值得商榷和论证。     

肇源新型自动土壤水分观测仪与人工平行观测资料对比分析

采用对比差值、差值概率等方法对肇源2012年5月3日-11月13日期间GStar DZN2型自动土壤水分观测仪与人工平行对比观测的土壤湿度资料进行统计。结果表明,人工与自动观测资料的一致性在20和40 cm土层表现最好,60 cm土层表现最差,总体上人工观测值高于自动观测值。     

怀化土壤湿度变化规律初探

利用2009年8月8日-2010年7月8日每旬逢8观测10-50 cm 5个层次的土壤相对湿度资料,首先分析了土壤相对湿度与相邻取土时间之间的积温、降水量、日照时数、日均空气湿度和、蒸发量等气象因子的相关性,建立了各层次土壤相对湿度与降水、蒸发的线性回归模型。分析了降水、蒸发,及土壤相对湿度、土壤湿度盈亏值的年度变化状况,8-10月由于降水少,蒸发大,土壤水分处于亏值,8-10月是怀化的土壤干季;11-翌年2月中旬,虽然降水少,但是蒸发也很少,所以土壤水分维持饱和状态;3-7月,此时期是怀化的雨季,降水充沛,土壤水分经常处于饱和状态。     

烘干称重法与自动观测土壤湿度的差异分析

利用2008年12月至2009年2月烘干称重法、自动观测的土壤湿度及同期气象资料进行统计分析得出:(1)在同一气候环境、同一地段烘干称重法与自动观测的土壤湿度变化趋势是一致的,0～10cm土壤湿度一致性最好。(2)烘干称重法测得数据所反映土壤湿度的变化程度大于自动观测。⑶烘干称重法、自动观测的0～50cm土壤湿度与降水、气温相关密切,建立的回归方程通过0.01的显著性检验,采用烘干称重法测得的土壤湿度与气温、降水的响应程度好于自动观测。     

自动土壤水分观测数据异常值阈值研究

根据从国家气象信息中心实时资料数据库读取的自动土壤水分监测资料,计算出各个测站相应的土壤容重、田间持水量、凋萎湿度数据。在具体的业务实践中,参照土壤最大吸湿量数值,将6%作为土壤相对湿度的低值异常阈值;参照土壤饱和含水量数值,将190%作为土壤相对湿度的高值异常阈值;参照土壤水分日变化特点,初步将24 h变化幅度0.1%作为10和20 cm土层土壤相对湿度监测异常的变化阈值。具体分析代表站实测土壤相对湿度随时间的变化幅度,认为在土壤水分上升过程中的小时之间变化幅度应小于土壤饱和含水量（%）与前一监测数据的差值;土壤相对湿度>100%时的下降幅度应小于土壤饱和含水量（%）减去95%;土壤相对湿度≤100%时的下降幅度应小于5%。     

贵港土壤水分观测数据的应用与分析

通过对贵港市三个土壤水分自动站(贵港、桂平、平南)2014年的1月1日-12月31日的10cm、20cm、30cm、40cm、50cm、60cm、80cm、100cm、共8个层次的土壤体积含水量的分析,找出贵港土壤水分的时间变化特征。     

土壤水分自动监测站简介

过去称重法观测土壤水分的方法，因其操作繁琐、无法快速取得测量数据而影响到高时空密度的测量。现在土壤水分自动测量设备将在各台站安装使用，这类新型土壤水分观测仪器能对土壤水分进行自动连接测量，即时获取土壤水分数据。     

松原市土壤墒情监测及干旱预报模型方法研究

基于自动土壤水分观测站数据建立本地土壤水分变化模型,通过人工取土烘干法观测的实际土壤湿度数值对自动土壤水分观测站数据进行修正和校订,再由修正过的自动土壤水分观测站数据作为当日的初始湿度,通过天气预报中无降水日数或降水日期及雨量大小做出未来一段时间内的失墒或增墒的模型,再通过不同的气象条件对增、失墒进行相关订正,做出相应的土壤墒情的预报,最后根据土壤墒情预报结果对照本地的土壤干旱量级指标,从而随时做出快速准确的本地旱情预报,为各级领导组织指挥农业生产、开展人影作业、指导农民进行田间管理等活动提供及时可靠的决策依据。本文通过此模型对2012年松原地区夏季干旱情况进行预报,再通过实际土壤墒情实况进行对比,预报结果基本正确。由于人工测值有一定随机性,所以人工观测值与自动站观测数据的对比只能做为参考而不可能完全吻合。但从长期数据应用情况来看,基于土壤自动水分观测站的土壤墒情监测及干旱预报模型方便稳定,反应水分变化趋势更有连续性。     

南城自动站土壤水分资料的统计学订正分析

对2006—2009年南城站5—10cm、10—20cm、20—30cm、30—40cm和40—50cm等5个土层各90组样本的HYA-SF型土壤水分自动观测数据与同期人工观测数据进行了偏差与相关性分析,采用线性方程建立拟合模式,对自动土壤水分观测数据进行订正,并以相对误差±5%、±10%为指标对订正前后的数据合格情况进行了统计。结果表明,各土层自动土壤水分观测数据与人工观测数据虽然存在较大偏差,但二者具有一致的变化趋势,相关性好;分别利用5个土层同期对比观测数据建立的一元线性回归模型;拟合订正后的自动站各层数据偏差不同程度减小,数据合格率明显上升。     

四川省多种土壤水分资料对比分析

从降水响应、指标评估两个方面对比分析了四川省西昌、宜宾和乐至3站2017~2018年CLDAS土壤湿度产品、人工观测和自动土壤水分站3种土壤水分资料。结果表明,3种资料的土壤相对湿度对降水都有较好的响应,其中自动站对土壤水分变化的响应最为明显,而CLDAS的响应则较为平缓,CLDAS体积含水量对降水的响应不如CLDAS相对湿度好,特别是在深层,基本没有响应降水影响。对比评估指标显示,各站土壤相对湿度人工观测与自动站的相关性最好,西昌站3种资料两两间相关性最好,乐至站各资料间的相关性较差,偏差和均方根误差也较大,体积含水量各站各资料间相关性没有相对湿度高。总体看,CLDAS土壤湿度产品,特别是相对湿度在浅层对降水的响应要好于深层,与人工观测和自动站的相关性也好于深层,CLDAS土壤湿度产品在浅层可以弥补四川部分地区自动站稀疏的缺陷。      

相对湿度自动与人工观测的差异分析

利用四川135个站自动与人工第二年平行观测相对湿度(下文简称湿度)资料,就自动与人工观测相对湿度的差异及引起差异的原因进行了分析。结果表明:相对湿度自动与人工观测相比,日平均值平均偏低2.7270%、月平均值平均偏低2.7970%、年平均值平均偏低2.7472%。56.35%的时次自动观测湿度值与人工观测湿度值的差值在5%以内,86.66%的时次自动观测湿度值与人工观测湿度值的差值在10%以内,2.61%的时次自动观测湿度值与人工观测湿度值的差值在20%以上。自动与人工观测湿度的差值无明显地域性差异。湿球纱布包扎不规范、纱布不清洁,干湿球温度表人工读数误差,干湿球温度表的通风状态,观测时间的不一致,自动观测在高湿状况下的非线性以及其他原因均会导致自动与人工观测湿度产生差异,甚至是显著差异。     

自动土壤水分站搬迁的分析

利用武鸣自动土壤水分站站址迁移后,其土壤体积含水量的人工对比测量值与土壤体积含水量自动站观测数据通过对比分析,结合对武鸣自动土壤水分站站址搬迁的选址的分析研究,找出2017年武鸣土壤水分观测站未通过检验而无法投入业务使用的原因。分析结果对自动土壤水分站站址的选址起到一定的借鉴作用,为其他需迁移或新建土壤水分站的部门提供参考。     

基于Radarsat-2 SAR数据反演定西裸露地表土壤水分

利用Radarsat-2 SAR数据和定西地区野外土钻法及WET仪器观测的土壤水分数据,分析了同极化后向散射系数与不同土层深度土壤水分之间的关系,采用交叉极化(VV/VH)组合模型反演土壤水分并进行对比验证。结果表明:水平、垂直同极化后向散射系数均与10~20 cm土壤含水量相关性最好,相关系数R均为0.74;受地表粗糙度和土壤质地等影响,同极化后向散射系数与0~10 cm土壤水分相关性均较低。交叉极化组合模型的反演值与10~20 cm实测土壤水分相关性较高,R值达0.75,而与0~10 cm和20~30 cm实测值的相关性较低(R值分别为0.47和0.52),但均通过α=0.05的显著性检验;WET仪器实测0~6 cm土壤水分经校正后与反演值的相关系数为0.46(通过α=0.01的显著性检验),校正后的结果有效提高了WET仪器测量精度。交叉极化组合模型可用于裸露地表土壤水分的反演,更适用于提取10~20 cm土壤含水量信息。     

不同土壤水分控制对东北地区玉米农田土壤呼吸的影响

基于锦州地区土壤水分控制试验,研究不同土壤水分条件(土壤相对湿度分别为86%、96%和105%)对东北地区玉米农田土壤呼吸的影响,分析不同土壤水分条件下玉米农田土壤温度对土壤呼吸速率的影响。结果表明:2013年锦州地区玉米农田不同土壤水分控制影响土壤呼吸速率的大小,同时间不同土壤水分控制条件下玉米农田的土壤呼吸速率均随土壤相对湿度的增加而降低(土壤相对湿度86%土壤相对湿度96%土壤相对湿度105%)。锦州地区玉米农田土壤呼吸的日动态和季节动态变化趋势均不受土壤水分的影响,均呈单峰型,其中土壤呼吸速率日最大值出现在11—14时,土壤呼吸速率季最大值出现在8月。不同土壤水分控制影响玉米农田土壤呼吸对土壤温度的敏感性,土壤呼吸的日动态变化与10 cm土壤温度的日动态变化存在时间滞后性,8月和9月土壤温度最大值较土壤呼吸最大值滞后5—6 h。不同土壤水分条件下玉米农田土壤呼吸速率与10 cm、15 cm、30 cm和45 cm土壤温度均呈显著或极显著的正相关关系,其中土壤呼吸速率与45 cm土壤温度相关性最高。2013年锦州地区不同土壤相对湿度条件下(86%、96%和105%),玉米农田的土壤呼吸速率与45 cm土壤温度均呈指数函数关系,土壤相对湿度为86%、96%和105%时的土壤温度敏感性指数Q_(10)分别为1.92、2.20、1.72。     

陕西自动气象站与人工气象站0～20厘米地温对比分析

通过对陕西2003-2005年自动气象站与人工气象站0～20cm地温平行观测数据对比分析,找出两者之间的差异及产生差异的原因,为历史资料的连续使用提供依据。分析结果表明：自动气象站与人工气象站观测的0～20cm地温夜间差异较小,白天差异较大,且白天自动气象站数据高于人工测值;二者的差异也有季节变化,冬季差异较小,其它月差异较大;差异随土壤深度的加深而减小;自动站观测与人工站观测地温偏差与自动站仪器没有关系,也与站点的区域分布没有明显关系;10～20cm地温自动站数据在3—5月与历史累年值容易产生显著性差异;地面平均温度和地面最低温度在地面有积雪的月份与历史累年值容易产生显著性差异,且自动站数据比累年值偏高。自动站与人工站0～20cm地温虽有差异,但与历史累年值相比差异较小（≤0．7℃）,可以与历史资料连续使用。