共查询到19条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
2.
3.
采用数据缺测检查、范围(极值)检查、数据时变检查、物理常数检查和僵尸数据检查等方法,对陕西2016年53套固定地段土壤水分观测10~30 cm土层的体积含水量数据进行质量控制和原因分析。结果表明:各站缺测率均小于0.5%,最大为0.33%,最小为0.03%;1 h缺测时长最多,占比为64.4%;通信问题是短时缺测主要原因。范围检查检出数据为0的异常记录131 h,主要由该层传感器故障或因连接线松动、脱落造成,没有检出小于0或大于55%的记录。时变检查10、20、30 cm土层分别检出异常记录41、22、26 h,其中,10 cm土层检出率最高;突变主要是由于传感器防护管周围土壤发生龟裂或下陷。物理常数检查有17站发生一层或多层数据异常,其中, 53735等站三个土层全部出现异常,而且异常记录较多,异常站点随土层加深而减少。僵尸检查没有发现异常。物理常数检查异常表明这些地方的土壤结构和生态功能可能正在发生变化,需要进一步加强监测。 相似文献
4.
5.
6.
土壤湿度资料对气候变化、农业干旱监测、农业气象预报与服务等研究具有重要意义,为剔除土壤湿度观测资料中的异常数据,本文提出了一套适用于全国自动土壤水分观测资料的质量控制方法。首先,以2014年全国自动土壤水分观测资料为基础,根据资料中异常数据的特征将异常数据分为四类。其次,从界限值检查、内部一致性检查、时间一致性检查等方面提出:异常极值检查、异常增大检查、异常减小检查、异常恒定检查四类方法。最后,利用2014—2015年全国观测资料以及中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)土壤体积含水量数据集产品(V2.0)对各检查方法应用效果进行检验,结果表明:(1)四类检查方法均可判断出自动土壤水分观测资料中的疑误数据;(2)四类检查方法的判定结果在时间连续性及空间分布上具有一定的一致性;(3)该质量控制方法可减小观测数据与CLDAS数据之间的均方根误差(RMSE)。目前,该方法已应用于我国气象资料处理业务系统。 相似文献
7.
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。 相似文献
8.
9.
本文利用各类人工、自动土壤水分资料,统计得到不同层次土壤水分各观测要素的气候极值和时变阈值,研发了适用于四川地区自动土壤水分资料的质量控制方法,具体包括站点参数信息检查、数据缺测检查、体积含水量界限值检查、气候极值检查、时间一致性检查(时变检查和持续性检查)。并对2014年21个自动土壤水分站218个S文件进行了检查测试,检查数据约500万个,质控结果显示,数据缺测约占总数据量的1.6%,超过气候极值数据约占总数据量9%,未通过时间一致性检查的数据约占0.5%,超出体积含水量界限值的数据约占0.3%。在所有疑误信息中,超过气候极值所占比例最大,土壤水分各要素历史气候极值有待进一步完善。 相似文献
10.
11.
土质对FDR水分传感器拟合参数影响的试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
12.
基于FDR的土壤水分探测系统与应用 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
13.
自动土壤水分观测资料应用误差分析 总被引:5,自引:0,他引:5
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,对比同日人工测定的土壤相对湿度数据,发现白天各时次自动监测数据与人工监测数据之间均存在15%左右的差异。具体针对监测仪器自身的结构特点以及中国气象局的业务要求,从两种监测方法自身的监测地段代表性、数据测量和换算、监测土层深度、监测时间、土壤水分常数测算、土壤结构变化等多种角度分析数据间存在差异的原因;认为多种可以估算的差异"叠加"在一起时,对比差异最大可能达到20%左右,加上其他误差因素的影响,实际应用中出现15%左右的差异是可以解释的;选择较长序列的站点实测资料进行了数据差异的实况分析。结合业务中常用的墒情等级判断指标,分析数据差异对客观判断构成的数据干扰和数据损失。建议直接利用体积含水量进行业务应用分析,探究全新的自动土壤水分监测数据应用方法,在具体应用中建立相应的指标体系或指标模型,充分发挥自动土壤水分监测的优势。 相似文献
14.
Preliminary Calibration of GPS Signals and Its Effects on Soil Moisture Estimation 总被引:1,自引:0,他引:1 下载免费PDF全文
In recent years, Global Navigation Satellite Systems Reflectometry (GNSS-R) is developed to estimate soil moisture content (SMC) as a new remote sensing tool. Signal error of Global Positioning System (GPS) bistatic radar is an important factor that affects the accuracy of SMC estimation. In this paper, two methods of GPS signal calibration involving both the direct and reflected signals are introduced, and a detailed explanation of the theoretical basis for such methods is given. An improved SMC estimation model utilizing calibrated GPS L-band signals is proposed, and the estimation accuracy is validated using the airborne GPS data from the Soil Moisture Experiment in 2002 (SMEX02). We choose 21 sites with soybean and corn in the Walnut Creek region of the US for validation. The sites are divided into three categories according to their vegetation cover: bare soil, mid-vegetation cover (Mid-Veg), and high-vegetation cover (High-Veg). The accuracy of SMC estimation is 11.17% for bare soil and 8.12% for Mid-Veg sites, much better than that of the traditional model. For High-Veg sites, the effect of signal attenuation due to vegetation cover is preliminarily taken into consideration and a linear model related to Normalized Difference Vegetation Indices (NDVI) is adopted to obtain a factor for rectifying the "over-calibration", and the error for High-Veg sites is finally reduced to 3.81%. 相似文献
15.
安徽省自动观测土壤水分质量控制方法 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
16.
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。 相似文献
17.
土壤水分测量方法适用性综述 总被引:5,自引:0,他引:5
土壤水分是研究土体工程学、农学、地质学、生态学、生物学和水文学等特性的重要参数。不论实验室测量还是现场测量,目前土壤水分的测量方法对不同特性的土壤和不同类型水分含量的适用性仍存在争议。本文对目前已经存在的和新兴的土壤水分观测方法及其优缺点进行归纳,综合评述这些测量方法存在的局限性和特性参数对土壤水分测量的影响。同时,着眼于我国气象部门采用频域反射法原理研制的DZN1、DZN2和DZN3三个型号设备,自2009年开展全国土壤水分自动化观测业务以来,设备运行稳定,测量精度和数据质量基本满足业务与服务需求。最后,本文结合我国观测业务现状,分别为业务建设和精确测量土壤水分提出了参考建议。 相似文献
18.