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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

GStar-I型自动土壤水分观测仪数据标定方法研究

采用数理统计方法对渭南市蒲城、白水、韩城、华阴4站人工与GStar-I型自动土壤水分观测仪观测的土壤体积含水量数据进行相关分析和多项式拟合,结果显示:自动观测土壤水分数据与人工观测数据显著相关,拟合方程标定效果优于D值标定效果,方程标定后数据准确率提高,可满足干旱监测和服务需求。     

乌兰察布市人工测墒与自动土壤水分仪测墒结果分析

通过对察右中旗2011年人工观测与GStar-I C型自动土壤水分仪观测的数据进行对比,分析两种观测方法存在的差异,为自动土壤水分监测仪投入业务化运行提供一定的科学依据。     

基于最小二乘二次曲线的土壤水分数据质量控制系统设计

为满足新时期抗旱工作的需要,河南省气象局自2009年开始布设自动土壤水分观测站,截至2010年年底在作物地段安装127部,在固定地段安装11部,自动土壤水分观测站网覆盖了全省120多个县区,形成了土壤水分与干旱监测网络.为确保自动土壤水分观测数据可靠,根据土壤水分数据采集基本原理,在分析大量土壤水分历史数据、确定土壤水分数据规律的基础上,基于最小二乘二次曲线的差值判断等算法,设计了土壤水分数据质量控制系统.系统可自动对水分数据进行判断,从而实现了实时的土壤水分数据质量控制,提高了土壤水分数据的可信度.     

中子土壤水分仪田间标定结果

中子土壤水分仪必须在观测现场重新标定方能得到准确的测量结果。1988年在张掖曾作过一次标定，由于当时观测场地受蒸散器施工影响，标定是在观测场周围邻近田块进行的，目的主要在于检验仪器性能。结果表明国产LNW-50A型中子土壤水分仪性能良好，它的最大缺陷是不能准确测量0-30cm土壤表层的含水量。     

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。     

GStar I型自动土壤水分观测仪数据标定方法研究

采用数理统计方法对渭南市蒲城、白水、韩城、华阴4站人工与GStar I型自动土壤水分观测仪观测的土壤体积含水量数据进行相关分析和多项式拟合,结果显示：自动观测土壤水分数据与人工观测数据显著相关,拟合方程标定效果优于D值标定效果,方程标定后数据准确率提高,可满足干旱监测和服务需求。

     

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。

     

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.     

海南省自动土壤水分观测数据异常原因分析

正分析了DZN3型自动土壤水分观测仪在实际业务应用中出现的数据异常情况及原因,对多种数据异常现象进行总结,发现造成海南省自动土壤水分观测数据异常的原因主要在四个方面:1)传感器等仪器部分出现故障;2)人工对比观测、土壤水文物理常数错误;3)观测土层发生变化;4)网络传输中断、断电等客观条件影响,造成数据无法正常传输。     

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。     

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。     

自动土壤水分观测站建设现状及资料分析

介绍了农业气象自动土壤水分观测站的建设、自动站与人工观测数据对比、资料上传等情况，对存在的问题进行了分析，指出问题之所在，提出采取的措施及整改办法。     

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。     

山东省自动土壤水分观测数据文件下载软件

介绍了山东省土壤水分观测数据下载软件的开发技术及主要功能。重点介绍了利用VB6．0语言开发山东省土壤水分观测数据下载软件的流程、FTP协议、API函数的应用．以及软件的多站号自动下载、人工批量下载、格式检查等功能。