FDR自动土壤水分数据标定问题及解决方法

针对目前FDR自动土壤水分数据可用性低的实际情况,本文从FDR自动土壤水分站传感器原理出发,结合数据处理流程与方法对湖南60个站点不同层次的标定参数及部分站点的相关观测数据进行了分析,指出目前田间标定法在自然条件下几乎无法得到覆盖土壤各个湿度区间的均匀样本数据,导致二次标定参数不合理是造成FDR自动土壤水分站数据可用性差的根本原因。二次标定方程参数不合理主要表现为方程斜率过大、过小、负值3种情况,导致观测数据增幅过大、常年不变、与实际土壤湿度变化趋势完全相反等问题。最后针对该问题提出了大样本原状取土,实验室标定的解决方法,并对方法进行了初步验证,结果表明该方法能从源头上有效改善土壤水分站观测数据质量。     

中子仪测定土壤湿度田间标定方法初探

《农业气象观测规范》规定：应用中子仪测定土壤湿度前必须进行田间标定，在实践中发现其标定方法时间局限性强，工作难度大，且存在客观误差，而采用分段标定时间，改变标定地点的方法，有效地解决了上述不足。     

一种中子仪测定土壤湿度田间标定的新方法

通过试验提出一种新的中子仪田间标定方法，主要包括：一次安装、免灌水、点聚图资料筛选、对容积含水率三点平滑、容积权重平滑等，方法简单、实用、便于操作，所得标定方程精度高，结果令人满意。     

土质对FDR水分传感器拟合参数影响的试验研究

通过制作人工土柱的方法,对壤土、黏土、砂土等土质进行FDR(Frequency Domain Reflectometry)水分传感器拟合标定试验,分析了传感器频率与土壤水分之间的关系,以及不同质地土壤对传感器标定参数的影响。数据分析结果表明:FDR土壤水分传感器感应频率随土壤体积含水量的增加而单调减小,具有很好的相关性,不同的土质对土壤水分传感器标定参数影响较大,黏土测试的传感器归一化频率范围在0.64~0.94之间,壤土测试的传感器归一化频率范围在0.4~0.86之间,砂土测试的传感器归一化频率范围在0.3~0.94之间,土壤按类别进行标定比集中标定的效果更好。分析结果对土壤种类复杂地区的自动土壤水分观测仪精细化标定具有一定指导意义。     

土壤湿度和土壤温度模拟中的参数敏感性分析和优化

使用一种复杂洗牌算法 (SCE-UA, Shuffled Complex Evolution Algorithm) 对Noah陆面模式中的参数进行敏感性分析和优化,其中水文参数采取直接优化和优化土壤成份的形式,侧重于研究两种水文参数给出方法对土壤湿度和土壤温度模拟的敏感性。结果表明:将土壤湿度和土壤温度作为判据,模式中水文参数敏感性最高,水文参数对土壤湿度的敏感性要高于对土壤温度的敏感性。表层土壤湿度作为判据对土壤水文参数优化后,可以改善土壤湿度和土壤温度的模拟,加入深层土壤湿度同时作为判据后,优化使土壤温度的模拟变差。当土壤成份作为优化的参数,表层和深层土壤湿度作为判据,优化能够同时改善土壤湿度和土壤温度的模拟。单独使用土壤温度作为判据不能达到优化水文参数的目的。将土壤成份作为优化的参数后,土壤湿度和土壤温度的多判据优化效果最好,且减少不敏感参数的个数后对优化结果的影响总体不大。基于以上结果,将土壤成份作为优化水文参数的方法能够更好的考虑不同水文参数之间的约束关系,优化后的水文参数具有很好的一致性,优化效果较直接优化水文参数更好。     

SCE-UA算法优化土壤湿度方程中参数的性能研究

借助于一维土壤湿度模型,分别将土壤成份和土壤性质相关参数作为待优化的参数,通过观测系统模拟试验的方式,评估SCE-UA (Shuffled Complex Evolution Algorithm) 优化算法对这些参数的优化效果。结果表明:优化的效果不仅依赖于参数的取值范围,还依赖于参数的敏感性,敏感的参数通过优化算法易得到最优值;不敏感的参数存在“不敏感区间”,在“不敏感区间”中易陷入次优,通过缩小参数优化分布区间和增加优化的次数可以部分提高优化的效果。此外,模型的超定性也可能导致参数次优值的出现,而通过恰当地给出参数之间的约束条件和优化判据,可以提高参数优化的效果。     

郑州冬麦田底墒推算方法初探

根据1991～1996年郑州冬小麦播种前0～200 cm的土壤水分观测资料,应用3次多项式模拟了底墒的垂直分布。结果表明土壤水分随土层深度增加的变化趋势,0～50 cm土壤水分与0～200 cm的底墒相关达到0.01显著水平,可以用0～50 cm土壤水分推算0～200 cm土层底墒。     

云南土壤湿度长期变化的初步研究

利用1948—2013年美国NOAA/CPC全球0.5°×0.5 °月平均格点化土壤湿度资料、1951—2013年云南地区125个站月降水和1993—2013年22个站月土壤湿度观测资料对云南土壤湿度及其表征的旱涝长期变化进行时空分布及演变特征分析。结果表明:云南地区旱涝变化的空间结构相对简单且具有大尺度特征,长期变化特征明显。由20世纪50年代的滇中部地区偏旱,其余地区偏涝,逐步发展为相反;20世纪90年代开始滇中部地区偏涝,其余地区偏旱,且旱情日趋加重,范围扩展,2010年、2012年和2013年严重干旱蔓延至云南全省。研究揭示,云南冬半年旱涝与前期海温异常密切相关,冬半年云南地区旱涝不同的EOF模态时间变化对应着不同的前期海温异常变化分布。云南全省旱涝一致的第1模态对应前期孟加拉湾、阿拉伯海、西太平洋以及大西洋的海温异常正相关。云南西北—东南旱涝反向的第2模态对应前期孟加拉湾、南海、西太平洋及东太平洋ENSO区海温异常负相关。     

西北地区东部春季土壤湿度变化的初步研究

利用中国西北地区东部 (包括宁夏、内蒙古西部以及甘肃、陕西两省 35°N以北地区 )农业气象站近 2 0年固定地段旬土壤湿度资料 ,对该地区春季土壤湿度的变化进行了初步分析。结果表明 ,中国西北地区东部土壤湿度的变化具有 3年左右的周期 ,而且 2 0世纪 90年代以来呈下降的趋势 ,这与该地区的降水和气温变化有关系 ;西北地区东部的土壤湿度变化对该地区群发性沙尘暴的爆发有一定影响     

基于FDR的土壤水分探测系统与应用

根据中国气象局对农业气象观测的要求,采用频域反射技术(Frequency Domain Reflectometry,FDR)设计开发了一套土壤水分探测系统。系统共包括传感器测量、数据采集和远程数据管理等几个部分。FDR测量原理建立在传输线理论和谐振电路的基础上。数据采集部分充分考虑了信号的抗干扰能力以及纠错措施。系统采用无线通信模式将测量数据传送到中心数据库,并使用互联网将数据发送到各个用户。运行结果表明该系统能够连续稳定地测量,经过订正之后的数据与烘干法测量结果接近,误差小于2%,满足农业气象观测的需要。     

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。     

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。     

归一化植被指数与降水量,土壤湿度的关系

归一化植被指数是描述植被绿度及生长状况的指数，由于植被生长依赖于环境条件因此ＮＤＶＩ与环境参量的关系是应用ＮＤＶＩ监测环境状况的基础。分别应用位于中国北部的干旱及半干旱地区的降水量资料对ＮＤＶＩ与降水量之间的关系地分析，结果表明仅在干旱半干旱地区生长季末的累积降水量与累积ＮＤＶＩ存在着显著的非线性关系，相关系数为０．７８。     

土壤水分对小麦开花及结实的影响

研究了不同生育期土壤水分与小麦的小花发育、开发、结实率及产量的关系，并进行了土壤水分对穗粒数影响的定量分析研究，提出了保持小花正常发育和提高小麦结实率的适宜土壤水分范围。     

土壤湿度异常对区域短期气候影响的数值模拟试验

用区域气候模式 (RegCM_NCC) 对江淮流域地区春季初始土壤湿度异常导致的区域气候效应进行了数值模拟分析, 结果表明:土壤湿度异常变化对区域降水的影响非常显著, 土壤湿度的正异常使得异常区域内降水增大, 地面空气增湿、蒸发加大, 与此相应, 地表气温迅速降低, 土壤湿度的负异常有与之相反的结果, 这种区域气候响应是通过改变地表辐射平衡及地-气系统能通量而实现的; 区域土壤湿度异常对短期气候的影响在一个月之内较明显, 它的影响可持续至以后的几个月, 但强度逐渐减弱; 区域土壤湿度异常的气候响应不仅仅局限于异常区域内部, 而且可以通过次级环流影响到其他区域的降水、温度等变化。     

棉花耗水量和土壤水分指标研究

在进行５年的田间试验基础上，从水分利用效率的角度确定了棉花的适宜耗水量指标，根据棉花的蕾铃脱落率，气孔阻力，纤维品质以及产量结构等与土壤湿度的关系，确定了棉花生产的适宜水平指标和干旱指标。     

黄淮平原不同土壤类型不同作物的土壤墒情指标研究

利用多年多点高密度、大样本,不同土壤类型、不同作物和不同发育阶段10~50 cm土壤测墒资料及多年冬小麦、夏玉米生理观测资料,用建立回归方程、最优分割法、点图法、保证率法、平均值法等多种统计方法集成,并考虑土壤水分对作物生理的影响,得出6种土壤类型冬小麦和夏玉米2种作物4个主要发育阶段的重旱、轻旱、适宜、偏湿4个土壤墒情等级指标。把确定的指标,输入到卫星遥感墒情监测系统的指标模板中,可提供更接近实际、宏观的遥感土壤墒情分布情况和作物受旱面积。     

不同土壤类型及测定距离下人工与自动站土壤湿度差异分析

为研究不同土壤类型、不同测定距离下人工及DZN2型自动站土壤湿度的差异,在河南省泛区、鹤壁、许昌三个试验点选择代表性较强的砂土、粘土和壤土三种土壤类型为研究对象,于2013年、2014年在冬小麦全生育期分别距离自动站探头140—150 cm、100—110 cm位置人工取土,进行土壤湿度差异分析。结果表明:在冬小麦生育期内,人工与自动站所测土壤湿度的差值粘土最小,壤土的次之,砂土的最大,粘土、壤土播种时差值最大,砂土中最大差值出现在抽穗前。差值随土壤深度的垂直变化,总体表现为砂土波动范围最大,壤土、粘土的相对较小。在10—30 mm降水后,三种土壤类型差值均有不同程度的增加,其中砂土中差值增加最大;降水量在30—50 mm后,粘土和壤土的差值较小,砂土的差值较大。三种土壤类型下,人工取土点距离自动站探头150 cm以内,总体差异不显著。     

CLDAS土壤湿度模拟结果及评估

中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS V1.0）由陆面驱动数据融合和陆面模式模拟两部分组成。基于驱动数据,选取Canmunity Land Model 3.5（CLM3.5）作为CLDAS V1.0系统的陆面模式进行模拟试验,并对土壤模拟结果进行评估。利用2013年经过质量控制的中国气象局业务化自动土壤水分观测站实况数据、青藏高原试验观测数据及国际同类产品对模拟结果进行评估,结果表明:从各省以及全国平均结果看,相关系数普遍在0.8以上,偏差基本为-0.04~0.04 mm3·mm-3,平均均方根误差为0.04~0.05 mm3·mm-3,在青藏高原地区与国际同类产品相比,精度也有一定提高。总体而言,模拟结果已达到较高精度,数据集产品对中国区域干旱监测等具有重要意义。     

结露时间与浅层土壤湿度相关特征

天气现象自动化观测系统,通过图像自动化识别技术,能自动观测地表结露天气现象,并能记录结露发生的时间。北京市平谷气象站安装了土壤湿度仪和天气现象自动化观测系统,通过统计分析平谷气象站2011年4—9月天气现象自动化观测系统得到的结露时间资料与浅层土壤湿度资料,得到结露时间与土壤湿度具有一定的相关关系,即0~10cm层土壤湿度越大结露时间越早。相反,0~10cm土壤湿度越小,结露时间越晚,当0~10cm土壤湿度小于一定值后就不发生结露现象。为了进一步验证结露时间与土壤湿度具有一定的相关关系,分析了北京市怀柔、门头沟、朝阳、大兴和延庆等站结露时间与降水后日数的关系。