贵州省土壤水分传感器校准方法浅析

基于实验与计算相结合的方法,在实验室配制标准物质去检测全新的FDR型土壤水分传感器,得出被测值;利用烘干称重法测量标准物质的容积含水量,得出标准值。使用数学方法分析检验两者之间的误差,验证贵州省气象部门FDR型土壤水分传感器校准方法的可行性。结果显示：误差在(-2.5%～2.5%)的传感器占总传感器的99.4%;误差在(-2%～2%)的传感器占总传感器的97.5%;在99.7%的置信区域内,所有校准点的标准差都小于5%。结合工作实际检验,该校准方法可应用于贵州省土壤水分传感器校准。     

烘干称重法测定土壤水分取样误差分析

利用2007年河南省30个农业气象基本观测站每旬的土壤水分测定记录,对不同地段、不同土壤层次的取样误差进行了初步分析,结果表明:固定地段土壤水分样本的年平均相对误差为5.32%,比作物地段高0.38%;固定地段和作物地段满足相对误差＜50%的取样比例分别为61.50%和66.20%;不同地段0-50 cm相对误差随土壤深度增加均呈先减小后增大的趋势,郑州和南阳两个测站50-100 cm水分测定值较为稳定,误差随深度波动不大.     

DZN3自动土壤水分观测仪的误差分析

对2014年4月8日-11月8日共22次DZN3自动土壤水分观测仪和人工烘干称重法测定的土壤相对湿度资料进行对比分析,结果显示0-20 cm自动土壤水分观测的土壤相对湿度小于人工烘干称重法测量值,20-30 cm自动观测土壤相对湿度最接近人工烘干法测量值,30-50 cm前期自动观测土壤湿度小于人工烘干法测量值,后期自动观测数据大于人工烘干法测量值。可反映出旱涝趋势。     

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。     

两种土壤水分监测仪测墒精度的比较

对江苏省无线电研究所生产的TDR型土壤水分监测仪、中电集团27所和河南省气象科学研究所研制的FDR型土壤水分监测仪监测结果同烘干称重结果进行对比分析,结果表明:TDR、FDR都具有快速、方便、不扰动土壤的优点;但TDR测量的精度受限于测量时间t,投入试运行以来未经订正,误差较大;FDR能获得土壤水分的连续曲线,校正简单,订正后测量精度明显提高。     

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。     

两种土壤水分监测仪测墒精度的比较

对江苏省无线电研究所生产的TDR型土壤水分监测仪、中电集团27所和河南省气象科学研究所研制的FDR型土壤水分监测仪监测结果同烘干称重结果进行对比分析，结果表明：TDR、FDR都具有快速、方便、不扰动土壤的优点；但TDR测量的精度受限于测量时间t，投入试运行以来未经订正，误差较大；FDR能获得土壤水分的连续曲线，校正简单，订正后测量精度明显提高。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

地下水浅埋条件下冬小麦和大豆土壤水分动态预报模型研究

用统计方法和水量平衡法推导出江淮地区潜水蒸发经验计算模型。利用农田水分平衡原理分别在江淮地区建立了引入潜水蒸发量和没有引入潜水蒸发量的冬小麦和大豆土壤水分动态预报模型,并对这两种模型在地下水浅埋条件下的预报准确度进行比较。1980年的比较结果是:当预报时效为10天时,两种作物7个时段的土壤水分平均绝对误差前者为8.2 mm,后者为20.1 mm,平均相对误差分别为2.8%和6.8%。引入潜水蒸发量后,冬小麦和大豆土壤水分动态预报模型的预报准确度明显提高。     

冬小麦区土壤水分预报和灌溉决策系统的业务应用

建立了适用于单站，区域以及全国范围的冬小麦土壤水分预报和灌溉决策业务服务系统，并在2000年3－6月做了15周次土壤水分预报和灌溉决策，其中13次在中央电视台第七套节目“气象与农情”栏目中播出，直接为农业生产服务，土壤水分预报误差分析表明：0－100cm平均相对误差最小，0－50cm次之，0－30cm最大，土壤湿度预报分布规律与实况基本一致。     

GStar I型自动土壤水分仪误差原因分析

为提高GStar I型自动土壤水分观测仪数据质量,利用2012—2013年渭南市8个气象站土壤水分观测固定段自动与人工观测数据进行对比分析,并从标定区间及方法、土壤冻结、仪器跳变、观测环境、人工取土等6个方面分析误差原因,得出提高数据质量的方法与建议。

     

称重传感器观测降水量误差分析

利用索伦、锡林浩特、满洲里等9个气象观测站2011年12月—2012年4月人工观测和称重式降水量计观测数据,分析对比这两种观测方式所形成的差值和降水感应一致性等问题。结果表明:有85.0%的测量差值≤±0.2mm,有62.5%的称重测量值大于等于人工测量值,表明人工观测值一般比称重测量值小。总体上这两种观测方式所形成差值的平均标准差与平均值偏离不大,从目前技术和观测条件看,这种差值的产生是不可避免的,其中仪器安装、仪器自身设计、风速、雨夹雪天气等是造成称重降水与人工定时降水测量差值较大的主要原因。     

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。     

拉萨紫外辐射特征分析及估算公式的建立

本文利用2005~2010年的辐射观测资料对拉萨地区紫外辐射的时间变化特征及紫外辐射与总辐射比值的变化特征进行了分析,结果表明,紫外辐射与太阳总辐射的变化规律基本一致,日变化表现为正午大、早晚小;季变化特征是夏季6月最大,冬季1月最小.紫外辐射日累积值6年平均为0.87 MJ·m-2·d-1;紫外辐射有逐年递减的趋势.紫外辐射与总辐射比值也存在着明显日变化,表现为正午大、早晚小的规律;其季节变化也是夏季最大,冬季最小.紫外辐射与总辐射比值6年平均为0.0418;紫外辐射与总辐射比值也呈现逐年递减的趋势.利用2010年大气质量数和晴空指数,建立了适合于拉萨紫外辐射估量的公式,估算值的瞬时值与观测值的平均相对误差最大为8.66%,紫外辐射日累积重构值与观测值平均相对误差仅为5.5%.     

广州站能见度数据质量评估及其参数化研究

利用广州地面观测站（简称广州站）的两种能见度仪和人工观测的能见度资料,分析两种观测方法之间的一致性和差异性,并对广州站能见度建立参数化模型。研究结果表明,不同的能见度范围和观测时次,两者均有较好的一致性;当能见度为3 km以下及10 km以上时,两者一致率较高;在5次正点观测的器测和目测值一致率均高达90%以上。10~30 km范围内的平均相对误差较低,其余范围均高于20%。在11、14和17时的相对误差低于10%,08和20时的相对误差较高。能见度在1~10 km范围内,随着能见度的增大,器测与目测平均相对误差增大,仪器粗差率增大。另外,基于大气相对湿度、颗粒物数浓度建立广州站能见度参数化模型,能较准确模拟出能见度变化的趋势。实际检验表明,模拟值与实况误差基本小于3 km。因此,该模型可以预报广州站的能见度,为准确判断广州市能见度变化提供一定的参考依据。      

内蒙古雨养农业区土壤水分动态监测模式

文章根据多年实际观测资料,在土壤水分平衡参数模拟方法的基础上,利用初始土壤有效水分贮存量、降水量和实际蒸散量3要素,建立了0～50 cm土层的土壤水分动态监测模式,确定了各项参数的计算方法。通过11个站点两年的检验和试用,对主要农作物春小麦和春玉米农田的水分状况监测准确率达80%以上。同时,对两个站点的土壤水分进行了预报,准确率平均为92%。