DZN3型自动土壤水分观测仪故障处理及日常维护

作为全国重要水稻生产基地的湖南,因夏秋多旱的气候特征,水稻种植经常受干旱影响而减产。为做好气象为农服务工作,湖南省气象局从2010年开始,在全省建设了60个自动土壤水分观测站,显著改进了土壤水分观测手段和方法,提升了现代农业气象业务和干旱监测服务水平。该文简要介绍了DZN3型自动土壤水分观测仪的工作原理和系统结构,在总结省、市、县三级维护保障实践基础上,重点阐述了DZN3型自动土壤水分观测仪常见故障的分析及排查,对台站日常巡查维护及有关注意事项提出了建议。为气象部门基层台站业务人员提高维护维修时效,降低故障发生概率提供借鉴与参考。     

DZN2型自动土壤水分观测仪常见问题分析

根据DZN2型自动土壤水分观测仪的运行情况,结合在全国12个省(区、市)收集的设备故障和维修信息,从供电系统、采集器、传感器及数据异常变化等方面分析和说明了常见问题出现的原因,并给出了解决方法,提出了设备维护及场地维护的注意事项,旨在提高台站技术人员对设备的维护和检修能力,为仪器的日常维护检查、故障排查提供参考,也为提高自动土壤水分站运行的稳定性和数据质量的可靠性提供基础技术支持.     

DZN1型自动土壤水分观测仪的组成与故障排除方法

介绍了DZN1型自动土壤水分观测仪的系统组成,对常见故障的现象进行了描述,并说明了故障分析思路和排除方法,为DZN1型自动土壤水分观测仪的维护维修提供参考。     

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。     

GStar-Ⅰ(DZN2)型自动土壤水分观测仪的维护方法及常见故障解析

在对多个台站的GStar-Ⅰ (DZN2)型自动土壤水分观测仪运行中出现的问题进行分析归纳的基础上,针对该型土壤水分观测仪的自身结构特点并结合其测量原理,提出场地维护、仪器维护及故障排查处理的方法.     

GStar-Ⅰ型自动土壤水分观测仪故障快速诊断及解决办法

近年来,地面自动气象探测设备全面投入业务应用,围绕设备保障诊断及排除进行了一些研究。GStar-Ⅰ型自动土壤水分观测仪（以下简称土壤水分仪）是近年陕西气象部门启用的自动测定土壤水分常规仪器之一。     

如何维护大气成分观测仪

简要介绍大气成分观测仪AE-31及GRIMMl80的日常维护,着重强调在巡视与维护中的主要注意事项及维护过程中的一些经验体会.     

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.     

DZN2土壤水分观测仪故障诊断

文章首先对DZN2土壤水分观测仪的系统结构、硬件组成及工作原理进行了详细阐述,其次介绍了该设备的故障诊断流程和方法,以期减少因使用或维护不当而造成的设备性能衰退,减少野值的产生和缩短设备的维修时间,提高设备运行的可靠性和数据的可用性。     

Variability of soil moisture and its relationship with surface albedo and soil thermal parameters over the Loess Plateau

Data from July 2006 to June 2008 observed at SACOL(Semi-Arid Climate and Environment Observatory of Lanzhou University,35.946°N,104.137°E,elev.1961 m),a semi-arid site in Northwest China,are used to study seasonal variability of soil moisture,along with surface albedo and other soil thermal parameters, such as heat capacity,thermal conductivity and thermal diffusivity,and their relationships to soil moisture content.The results indicate that surface albedo decreases with increases in soil moisture content,s...     

青藏高原及其典型区域土壤湿度的分布和变化特征

基于土壤湿度融合分析产品及气象观测资料,分析了青藏高原及其典型区域的土壤湿度分布特征以及影响因素.结果表明：青藏高原土壤湿度与高原降水季节有较好的对应关系,降水量多的季节对应大的土壤湿度,反之亦然,即夏季土壤湿度最大,春季和秋季次之,冬季最小;高原外围土壤相对较湿,中部较干,夏季土壤高湿度区从藏东南向西北、塔里木盆地向藏东北扩展,冬季土壤高湿度区向藏东南和塔里木盆地收缩;土壤湿度垂直层次呈现出浅层和深层低、中间层高的特点,从浅层到深层土壤湿度的变化幅度逐渐减小;高原典型区域土壤湿度逐日变化规律与高原区域平均的土壤湿度时间演变接近一致,降水量的多少和湿润区、半干旱区土壤湿度高低值有较好的对应关系,湿润区垂直梯度大,干旱区和半干旱区垂直梯度小;蒸发量、风速、气温以及植被状况均会影响到土壤湿度的分布特征.     

土壤水分测定技术探讨

从土壤水分取样测定、土壤水文常数测定、观测簿的填写等各方面对土壤水分测定技术做一探讨,提出正确开展土壤水分测定应注意的问题,以供各土壤水分测定站观测人员参考。     

ASCAT土壤湿度数据在新疆干旱监测中的应用

截至目前,欧洲气象卫星组织新一代"Met Op"系列卫星搭载的先进的ASCAT散射仪所观测的土壤湿度数据在我国尚未得到应用。本文拟通过使用NOAA的先进算法处理ASCAT土壤湿度数据,并开发干旱预报系统以用于监测新疆土壤水分来预测其干旱情况。文中首次使用ASCAT土壤湿度数据、前沿人工智能技术在新疆干旱监测中,为干旱监测提供了新的研究思路,开发出新的干旱预报系统对土壤水分等级有一定的预报能力,其中新设计的干旱指数-Met Op卫星反演的土壤湿度距平百分数可以有效提高干旱监测的时间精度,便于更好地开展决策服务。     

江苏省自动土壤水分观测与人工观测对比分析及应用

利用2010年江苏省20个土壤水分站的自动站与人工观测资料,分析了自动站与人工观测的对比差值、相关系数和各自的方差等.结果表明:人工观测值平均高于自动站观测值,两者在浅层的平均差值最小,相关性最好.随着土壤深度的加深,人工与自动观测对比差值增大,相关性减小,在出现强降水时尤为明显.在有效降水较少时,各层人工观测方差均明显大于自动站观测.自动站观测方差在浅层为最大,随深度的加深而明显降低,因为受降水影响很小,而表现比较稳定.人工观测却受降水影响相对较大,方差平均值在各层表现波动均较大,在较深层波动更明显.最后通过多元线性回归方法,以六合站为例初步建立了土壤干旱预报模型并检验其预报能力.     

Trends and scales of observed soil moisture variations in China

A new soil moisture dataset from direct gravimetric measurements within the top 50-cm soil layers at 178 soil moisture stations in China covering the period 1981-1998 are used to study the long-term and seasonal trends of soil moisture variations, as well as estimate the temporal and spatial scales of soil moisture for different soil layers. Additional datasets of precipitation and temperature difference between land surface and air (TDSA) are analyzed to gain further insight into the changes of soil moisture. There are increasing trends for the top 10 cm, but decreasing trends for the top 50 cm of soil layers in most regions. Trends in precipitation appear to dominantly influence trends in soil moisture in both cases. Seasonal variation of soil moisture is mainly controlled by precipitation and evaporation, and in some regions can be affected by snow cover in winter. Timescales of soil moisture variation are roughly 1-3 months and increase with soil depth. Further influences of TDSA and precipitation on soil moisture in surface layers, rather than in deeper layers, cause this phenomenon. Seasonal variations of temporal scales for soil moisture are region-dependent and consistent in both layer depths. Spatial scales of soil moisture range from 200-600 km, with topography also having an affect on these. Spatial scales of soil moisture in plains are larger than in mountainous areas. In the former, the spatial scale of soil moisture follows the spatial patterns of precipitation and evaporation, whereas in the latter, the spatial scale is controlled by topography.     

黑土区土壤水分含量对大豆产量构成因素的影响

本研究旨在分析黑土区（黑龙江）土壤有效水分贮存量对大豆产量构成因素的影响,以期为大豆生产防灾减灾提供科学依据。利用1994—2017年黑龙江省大豆主产区的发育期、土壤水分、产量结构资料分析了大豆不同发育阶段土壤有效水分贮存量的时空分布规律、基于土壤相对湿度指数（R_sm）的干旱等级划分规律及有效水分贮存量对大豆不同发育阶段产量结构各因素的影响。结果表明：1994—2017年研究区各发育阶段平均有效水分贮存量在14—18 mm之间变化,共发生干旱82站次,其中轻旱77站次,中旱5站次,没有发生重旱和特旱,其中开花—结荚期、结荚—鼓粒期发生干旱频次较高,且1994—2017年研究区域发生干旱的频次是逐年降低的。大豆的气象产量、株结实粒数、株籽粒重与不同发育期的各层次的土壤有效水分贮存量相关性不大;百粒重与三叶至开花期的20—50 cm土层、结荚—鼓粒期的0—20 cm土壤有效水分贮存量相关性较大;茎秆重与播种至出苗期的30—50 cm土壤有效水分贮存量呈显著正相关;播种至开花期土壤中的有效水分贮存量尤其是深层土壤在一定范围内越多,株荚数越多;空秕荚率与播种至出苗期的0—20 cm和30—40 cm、出苗至三叶期的30—40 cm土壤有效水分贮存量相关性较大。     

青藏高原春末土壤湿度对初夏降水的影响

为了研究青藏高原(简称高原)春末(5月)土壤湿度与初夏(6月)降水的关系,利用1979-2019年ERA-Interim土壤湿度月平均资料和同时段高原109站观测降水资料,分析了高原春季土壤湿度与汛期(5-9月)降水之间的关系.结果 表明:春末表层(0～28 cm)土壤湿度与高原初夏降水呈显著的正相关,在空间上土壤湿度...     

A case study of the improvement of soil moisture initialization in IAP-PSSCA

A prediction system is employed to investigate the potential use of a soil moisture initialization scheme in seasonal precipitation prediction through a case study of severe floods in 1998. The results show that driving the model with reasonable initial soil moisture distribution is helpful for precipitation prediction,and the initialization scheme is easy to use in operational prediction.