自动土壤水分观测站业务化检验分析

土壤水分监测对农业生产和科学研究都具有重要意义,自动土壤水分观测数据得到了广泛应用,实现了土壤水分的自动监测。通过对天津新建DZN3型自动土壤水分观测站业务化检验过程进行介绍,分析了自动观测数据的到报率和土壤常数的测定,并对人工与自动观测数据做了详细的对比分析,通过两个实例分析了对比检验的方法,确定了能够业务化运行的自动土壤水分观测站,分析了站点未通过检验的原因,并对重新进行业务化检验的站点和日常维护提出了建议,介绍的方法为今后开展相关业务化检验奠定了基础。     

黑龙江省农田土壤水分的时空分布规律

依据黑龙江省33个农业气象试验站近20年的土壤水分常数与土壤重量含水率农田实测资料，以土壤有效水量和土壤相对含水率为指标，初步分析了农田土壤水分的时空分布规律。     

自动土壤水分观测准确性研究

从理论上分析自动土壤水分观测与人工取土土壤水分观测存在误差的原因及修正办法,为自动土壤水分观测资料的应用提供一种指导方法。     

利用时域反射仪测定的土壤水分估算农田蒸散量

简要介绍了时域反射仪（TDR）测定土壤含水量的原理和方法,根据TDR实测的土壤水分和农田水量平衡原理,估算了冬小麦生育期内不同供水条件下的农田蒸散量,探讨了TDR探针不同埋设方式对测定土体贮水量以及对估算的农田蒸散量的影响,根据充分供水区测定的最大可能蒸散量、非充分供水区的实际蒸散量,以及用气象资料计算的参考作物蒸散量,分别计算了冬小麦生育期内的作物系物Kc和土壤水分胁迫系数Ks。     

DZN1型自动土壤水分观测仪的组成与故障排除方法

介绍了DZN1型自动土壤水分观测仪的系统组成,对常见故障的现象进行了描述,并说明了故障分析思路和排除方法,为DZN1型自动土壤水分观测仪的维护维修提供参考。     

土壤水文物理常数测定应注意的几个问题

在农业气象观测中,土壤水文物理常数的测定非常重要,其测定方法技术性强,观测员不容易掌握,且因人为因素容易出现偏差。结合十多年来全省多次土壤水分测量培训和在各个地区土壤水文物理常数测定中的实际经验,介绍了以《农业气象观测规范》为标准的土壤水文物理常数测定的实用方法,为农业气象观测人员提供参考。     

旱地农田土壤水分动态平衡的模拟

从农田土壤水分平衡方程出发，综合考虑了农田水分的主要收支项，特别是对水分渗漏量估算进行了必要的改进，建立了旱地农田土壤水分的动态模型。运用地处半干旱气候区的甘肃天水和陕西经阳气象站气象资料和非灌溉作物地土壤水分观测资料摸拟了农田土壤水分的逐旬变化，其结果比较理想地描述了实际农田土壤水分变化规律。     

利用土壤蓄水量研究区域农田土训水分时空分布状况

在农田土壤水分实测资料的基础上,以土壤蓄水量为指标研究了黑龙江省区域农田土壤水分的地理分布特征、垂直分布特征、随生长季的变化规律以及盈亏状况。     

甘肃西峰冬小麦土壤水分动态及其对作物产量影响

本文利用甘肃省西峰市农业气象试验站非灌溉地冬小麦田间土壤水分资料、气候资料,分析了不同年型农田土壤水分的时空变化特征,从土壤水分平衡方程出发,讨论了冬小麦返青至成熟期间降水量、作物耗水量、渗漏量和土壤储水量变化各平衡分量的动态变化及其相互关系。对冬小麦产量与不同作物发育期的作物耗水量之间进行相关普查,结果表明影响小麦产量最显著的时段是拔节～孕穗期。分别运用物理统计和经验统计方法建立了冬小麦产量与作物耗水量的关系模型,认为后者模拟效果较好。     

农田土壤水分实用模式初探

根据土壤水分运动方程建立了旱地农田土壤水分动态数值模拟模式，该模式利用作的发育期和一些参数估算作物根系深度和相对根密度垂直分布动态变化，避免过去对根系进行的困难，增强了模式的应用性能。通过参数敏感性检验和模式应用效果分析表明，该模式可用于干旱、半干旱气候区农田土壤水分预测，为分析作物水分利用和确定农田灌溉量提供科学依据。模式所需的输入为初始土壤含水量、土壤物理常数、作和播种期、逐日平均气温、相地湿     

基于概念模型的麦田土壤水分动态模拟研究

农田土壤水分模拟是农业用水管理的重要依据。以根区土体水量平衡方程为依据,考虑根区下界面水分通量,构建了农田土壤水分变化模拟模型,该模型由作物蒸散量模型、根区下界面水分通量模型以及水量平衡方程等组成。采用山西水利职业技术学院试验基地2007年和2008年2个年度冬小麦试验资料,确定了模型参数。结果表明,土壤储水量模拟计算值与实测值有较好的一致性,其相关系数达到0.9555;F检验结果达到极显著水平,所建立的麦田土壤水分动态模型可用于作物蒸散量、根区下界面水分通量和田间土壤水分的模拟计算;计算精度平均达到3%～11%。表明该模型可较好地描述农田士壤水分转化过程。     

影响土壤水分观测精确度的原因及观测注意事项探讨

该文利用汇川基本气象站的人工、自动土壤水分观测资料,通过对人工、自动土壤水分观测方法及资料的对比分析,得出可能影响土壤水分观测精确度的原因及观测注意事项。对提高土壤水分观测质量及土壤水分自动站的推广和应用有一定的指导意义。     

基于自动观测站的鲁中地区土壤水分变化规律及精细化预报模型的研究

为了建立鲁中地区土壤水分精细化预报模型,利用2010—2013年农田土壤水分自动站逐日资料进行土壤水分年、月变化特征研究,并结合附近自动气象站资料,以土壤水分平衡方程、农田蒸散模型为基础,采用逐步回归和曲线估计等方法建立4—6月无降水条件下平原水浇田与山旱田土壤水分1 d、7 d降幅的经验预报模型。结果表明:鲁中地区0~100 cm土壤水分贮存量年变化趋势和0~50 cm基本一致,年最高出现在8月,最低出现在6月,年降幅最大出现在3—6月,易出现干旱。对预报模型进行回代和预报检验结果显示,回代平均相对误差为0.07%,7 d模型和1 d模型滚动预报第7天0~50 cm土壤水分贮存量,绝对误差分别为-0.15和-2.17 mm,平均相对误差分别为-0.07%和-1.56%,模型具有较强的理论基础和实用性,预报精度较高,为鲁中地区土壤墒情监测和精细化预报提供支持。     

DZN3型土壤水分测量仪与人工观测的对比

1引言 土壤水分贮存量及其变化规律的监测是农业气象生态环境及水文环境监测的基础性工作之一。掌握土壤水分变化规律,对农业生产、土壤墒情监测、预测和其他相关生态环境监测预测服务及理论都具有重要意义。DZN3型土壤水分测量仪与人工对比观测资料的分析方法是：     

1985～2002年锦州耕地土壤水分状况变化分析

依据1985～2002年锦州农业气象试验站土壤湿度资料及土壤水分特性值,分析了锦州耕地土壤水分的年季变化及垂直(剖面)分布,并结合定性分析结果,得出了土壤水分随时间和深度的变化特征,为农业生产服务提供科学依据。     

科小麦分层农田土壤水分平衡模型

由土壤水分平衡方程出发，综合考虑农田土壤水分的主要收支项，加以适当处理，建立了旱地农田土壤水分动态平衡模型，模拟了地处半干旱地区的甘肃西峰地区1981－1985年冬小麦全生育期农田分层土壤水分的逐日变化，与实测值相比较，模式模拟效果较好。     

安徽省自动观测土壤水分质量控制方法

概述了安徽省自动土壤水分站的运行现状,对全省自动站数据质量进行了较为详细的分析,对人工和自动站数据两者间绝对误差及相关性进行分析,并探讨了导致自动站数据误差的主要原因,初步确定了安徽省自动土壤水分数据业务质量控制的方法。结果表明：对比观测期间部分站点人工和自动站数据存在较明显误差,个别站点数据误差甚至高达20%以上,但有近60%的站点各土层人工和自动站数据线性相关系数在0.7以上,为仪器的订正提供了重要依据;同时分析了自动站在干旱和降水前后数据运行的稳定性情况,进而为特殊土壤水分条件下自动站提出了更高的数据质量要求;结合安徽省实际情况建立了两种比较合理的自动土壤水分质量控制方法,为业务上数据质量控制及仪器运行状态监控提供了支持。     

我国农业气象自动化观测现状与展望

农业气象观测是地面观测的重要业务之一,是我国农业气象业务服务的基础.开展农业气象自动化观测有利于提升气象为农服务科技水平、提高农业气象业务服务的科学性、针对性、及时性,是适应现代气象发展和防灾减灾需求的重要举措.针对我国在土壤水分、农田小气候和农作物生长状况等方面自动化观测的现状、存在问题,展望了未来发展趋势,提出了增加观测内容、完善观测技术和加强移动观测等发展建议,为推进我国农业气象观测自动化、完善综合气象观测体系提供参考.     

基于自动土壤水分观测数据的吉林省西部干旱预报方法研究

利用吉林省西部10个自动土壤水分观测站数据与人工取土烘干法实测土壤湿度数据,制作吉林省西部土壤墒情监测及干旱预报模型.结果表明:不同气候背景下在作物不同生育期、土壤不同深度、不同初始湿度下的土壤湿度的变化趋势大致相同,但在相同的无降水日数或降水量时,不同台站不同深度的土壤湿度变化率却有一定的差异.各站农田土壤初始湿度越大,无降水时初期墒情下降速率越明显;而土壤湿度初始值越低,则失墒速率越慢.土壤不同深度均是开始时间失墒较快,后期变化逐渐趋于减弱状态.土壤深度越深则水分变化速率越缓,降水量越大,0～50 cm土壤湿度变化曲线整体越接近一致,直到从上而下几层土壤湿度全部达到饱和.通过对2017—2019年吉林省西部玉米农田土壤湿度预报结果和实测值进行对比检验,基于自动土壤水分观测数据的吉林省西部干旱模型预报的准确率超过80％.     

春玉米观测地段土壤水分变化规律分析

通过建立来宾县春玉米观测地段土壤水分变化模型,分析作物地段土壤水分变化规律,可为农业气象服务提供分析依据。