介绍几种土壤湿度测定方法和仪器

目前土壤湿度的测定方法和仪器可以分为以下四类: 1.恒温称重法:这是目前使用最广泛,实际上是水文气象部门使用的唯一的方法。按照测定时取样和烘干方法的区别,除现在普遍采用的方法外,恒温称重法还有恒温真空、红外线、高频称重、酒精称重法等,这些方法未得到广泛使用。     

南阳市土壤湿度与气候变化的关系分析

根据19812005年的气象观测资料和土壤湿度测定资料,利用统计学方法,分析了南阳市土壤湿度变化规律及与温度、降水的关系,结果表明:土壤湿度无论是年均值或最小值都呈明显下降趋势,年平均相对湿度下降约0.4%;浅层湿度变化幅度小,深层变化幅度大.影响土壤湿度的气象因子中,气温与浅层土壤湿度呈明显的负相关,降水量与深层土壤湿度呈明显正相关;各季土壤湿度与气温和降水量的二元回归方程都通过了F检验,其中春秋冬季通过0.01的显著性检验,夏季通过0.05的显著性检验.     

南阳市土壤湿度与气候变化的关系分析

根据1981 2005年的气象观测资料和土壤湿度测定资料,利用统计学方法,分析了南阳市土壤湿度变化规律及与温度、降水的关系,结果表明:土壤湿度无论是年均值或最小值都呈明显下降趋势,年平均相对湿度下降约0.4%;浅层湿度变化幅度小,深层变化幅度大。影响土壤湿度的气象因子中,气温与浅层土壤湿度呈明显的负相关,降水量与深层土壤湿度呈明显正相关;各季土壤湿度与气温和降水量的二元回归方程都通过了F检验,其中春秋冬季通过0.01的显著性检验,夏季通过0.05的显著性检验。     

AMSR-E卫星亮度温度数据在高原东北部土壤湿度观测和模拟中的应用

为了改进青藏高原东北部土壤湿度的观测和模拟效果,利用AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS)亮度温度资料,估算了高原东北部的土壤湿度值;还利用耦合了Noah陆面模型的WRF中尺度模式WRF-Noah,结合牛顿松驰逼近同化法对AMSR-E估算的土壤湿度进行了同化试验。结果表明:与实测及NCEP再分析值土壤湿度相比,估算的高原东北部的土壤湿度值虽小些,但能够体现土壤湿度随降水事件等的影响。使用牛顿松弛逼近法同化后比没有同化或采用直接替代法模拟的土壤湿度的效果要好。在区域尺度上,通过对牛顿松弛逼近法中质量因子的详细控制,采用该同化方法后对沙漠地区土壤湿度的模拟改善最为明显,其次是草地以及灌木丛与草地混合区;在时间尺度上,采用牛顿松弛逼近同化方法后模拟值与实测值的均方根误差得到减少。     

中子仪的标定观测方法

中子仪的标定观测方法周建群李素萍（郑州市气象局·４５００６１）中子仪是一种快速、精确、非破坏性且不受土壤中水份的物理状态影响的土壤水份测定工具。中子仪测定土壤湿度是目前比较先进的测量手段,是农业气象观测上将投入业务运行的新仪器。它测定湿度的基本原理是...     

环湖地区天然草地土壤水分变化分析及预报

通过对铁卜加牧业气象试验站1987～1996年土壤湿度资料的分析，对土壤湿度随深度、时间的变化及各时段土壤湿度与降水的关系有了初步结论，并研制了春季解冻时和解冻到5月下旬各层次土壤湿度的长期预报方法。     

一种土壤湿度计算及其报表制作软件

土壤湿度的观测 (采用烘干法 )是基层农业气象试验站的一项基础业务。土壤湿度在 3～ 5月和 8～ 11月每旬测定两次 ,其它时间每旬测定一次 ;另外在作物播种或收获期还需加测一次。目前计算土壤湿度和制作土壤湿度报表都是用手工完成的 ,由于部分基层台站仅 1～ 2人从事农业气象测报 ,不仅劳动强度大 ,而且计算、抄录和校对时容易出错 ,其业务质量难以保证。笔者通过多年的实践 ,编写了一套土壤湿度计算及其报表制作软件 ,通过实际应用 ,其效果良好。该软件采用Ｄｅｐｈｉ语言编写 ,在中文Ｗｉｎｄｏｗｓ 98下运行。1　程序设计方法1.1　数据…     

黑龙江省封冻前土壤底墒趋势变化分析

利用黑龙江省1981-2010年的土壤湿度数据,以富锦县、龙江县、双城县、黑河市、海伦县为代表点,分析了黑龙江省东、西、南、北、中各区域封冻前(11月8日)0～30 cm土层土壤湿度的趋势变化和干湿变化,采用线性趋势、5年滑动平均和Mann-Kendall法检验变化趋势,利用Mann-Kendall和Yamamoto法对土壤湿度变化趋势进行突变点检验.结果表明:封冻前0～30 cm土层各地土壤湿度在30年间均有不同程度下降,西部龙江县下降剧烈,中部海伦县较剧烈,北部黑河市和南部双城县次之,上述代表点20 cm土层土壤湿度下降均达到了P＜0.05以内的显著水平,东部富锦县下降趋势最弱;经Mann-Kendall法检验,0～30 cm土层龙江县、海伦县土壤湿度出现了下降的突变区域,其余代表点的土壤湿度变化趋势在近几年中逐渐接近或已经超越了显著线;1994年是龙江县10 cm、20 cm土壤湿度下降的突变时期;黑龙江省各地土壤湿度的下降与封冻前一段时期内气温和降水变化密切相关,还与土壤物理性质的恶化等因素有关.     

L520型中子仪的测试标定

采用改进后的Ｌ５２０型中子仪及多项式回归方法标定不同层次的土壤湿度。测定结果表明,改进型中子仪较ＬＮＷ－５０Ｃ仪器,及改直线标定为曲线标定后精度大大提高,结果令人满意,有一定的推广价值。     

黑龙江省土壤湿度对玉米产量的影响研究

本文利用黑龙江省1984-2007年的气象、土壤湿度和产量资料,采用EOF和SVD等统计方法初步分析了土壤湿度与玉米产量的关系,得出结论:黑龙江省西部地区、中部地区、东部地区玉米单产与土壤湿度年际变化趋势基本一致,黑龙江省大部分地区的玉米产量比较稳定.但各区域受关键时段降水量差异的影响,各区域土壤湿度对玉米产量影响存在差异.西部地区8月上旬-中旬土壤湿度和玉米单产相关最显著,中部地区6月中旬土壤湿度和玉米单产相关最显著,东部地区8月上旬土壤湿度和玉米单产相关最显著.     

用测定土壤比重来推算土壤湿度

用土壤烘干称量法测定土壤湿度,虽然比较精确,但测定过程时间长,耗费人力物力大,不利于随对掌握墒情。为便于快速查墒,我们对于应用测定土壤比重来间接推算土壤湿度的方法,作如下初步探讨。 一、从土壤比重到土壤湿度的推算原理 设w_0、v_0、d_0分别表示所测土壤烘干后的重量、体积和比重; w、v、d分别表示所测土壤的重量、体积和比重;     

灌溉地土壤湿度快速测定法

用土钻法测定土壤湿度的工作相当繁重,所以要找出一种简便的测定土壤湿度的新方法。(1970)等为了减轻测定土壤湿度的繁重工作曾作过一些研究,其中包括灌溉地土壤湿度的测定问题。(1970)等曾提出,根据暗栗钙土30cm和40cm深度的平均湿度来计算0—70cm和0—100cm土层的湿度,并认为在这些土层的湿度间存在着线性关系。     

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。     

青藏高原春季土壤湿度与夏季降水的关系

应用SVD方法对1981-2018年青藏高原春季土壤湿度和高原地区夏季降水进行诊断.结果表明:土壤湿度前两个模态累积协方差百分比达到了 61.15％,左右场展开序列的时间相关系数均为0.7 8,反映两场关系的主要特征.土壤湿度场表现出南北相的一致性,而降水场的一致性较差.第一模态说明青藏高原北部春季土壤湿度较大时,对应...     

农田土壤湿度的人工神经网络预测诊断系统

采用人工神经网络（ＡＮＮ）方法，研制了农田土壤湿度预测，诊断分析系统，该系统根据不同的土壤湿度特点和影响因子，可自动提供时间序列拓展的人工神经网络预测模型和人工神经网络的混合预测模型进行土壤湿度的动态预测。并提供不同降水量的土壤湿水分渗透深度诊断分析，系统采用中文菜单显示的人机对话方式操作，使具有准动力学特性，多种可调参数和网络结构的ＡＮＮ方法变得简便易于操作。实际使用表明，该系统对土壤湿度的预测     

中国近20 a卫星遥感土壤湿度的季节变化及其验证

分析了欧洲空间局最近基于多颗卫星微波资料研发的ECV土壤湿度产品的季节性干湿变化,并与国家气象局提供的站点资料做了对比验证。研究发现:主动与被动遥感土壤湿度的干湿季节变化在中国东部季风区有显著的不一致性。在中国东部季风区,被动遥感土壤湿度的干湿季变化和站点观测一致,均表现出夏季是干季、冬季是湿季的特征;而主动遥感的数据则存在较大的空间差异,华北地区与被动遥感数据较为一致,华南地区则呈现夏季为湿季、冬季为干季的反位相特征。两者的不一致性说明,针对欧洲空间局开发ECV土壤湿度产品的过程,融合主动遥感和被动遥感资料,研制长序列土壤湿度产品的思路在中国东部季风区不可行。     

基于ENVISAT/ASAR资料的土壤湿度反演方法

提出了利用ENVISAT/ASAR/AP模式VV极化的低入射角数据和黄土高原陆面过程试验资料对黄土高原平凉试验区表层土壤湿度进行反演的方法。结果表明:在相对平坦的混合地表类型区域,反演的土壤湿度与地面实测值平均误差<0.02 cm3.cm-3,绝对误差均在0.04 cm3.cm-3范围内,该结果能较好地对黄土高原塬区土壤湿度进行干旱监测;但在陡峭山坡及塬边等地形起伏较大的区域,结果较差。     

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％.     

卫星被动微波遥感土壤湿度研究进展

土壤湿度是控制陆地和大气间水分和能量交换过程的重要变量,而被动微波遥感是众多监测土壤湿度技术中最有效的手段之一。文中概述了被动微波反演土壤湿度的物理原理,重点介绍了被动微波反演土壤湿度的主要模型。在对不同模型进行比较分析后,基于不同传感器类型分别列举了当今发展较完善的3个典型算法：①Njoku和Li基于AMSR的多通道同时反演土壤湿度、土壤温度、植被含水量的方法;②Owe等基于SMMR利用极化差异指数同时反演土壤湿度和植被光学厚度2个参数的方法;③Wen等基于SSM／I同时反演土壤湿度和土壤温度的方法。对被动微波遥感土壤湿度研究中目前所存在的问题和发展前景进行了一些探讨。     

农田土壤湿度变化异常原因

在无灌溉水和降水的情况下,因土壤蒸发、作物蒸腾等原因,农田土壤湿度一般来说是随时间不断下降的.但初冬季节德州气象局测量农田土壤湿度时,发现有本次测量数值大于前次测量数值的现象.本人对此现象进行了分析,发现有两方面的原因: