土壤水分测值差异性分析与探讨

2015-11-28樊超，刘名，赵娜*，陈卓

浙江农业科学 2015年4期

关键词：长安区监测仪土壤水分

樊超，刘名，赵娜*，陈卓

（1.西安市长安区气象局，陕西西安 710100；2.陕西省大气探测技术保障中心，陕西西安 710016）

土壤水分测值差异性分析与探讨

樊超1，刘名2，赵娜1*，陈卓1

（1.西安市长安区气象局，陕西西安 710100；2.陕西省大气探测技术保障中心，陕西西安 710016）

土壤水分是土壤成分之一，严重影响着植物的生理活动。将西安市长安区国家一般气象站2012年1月8日到2012年5月28日的Gstar-I型土壤水分监测仪和人工测墒数据进行对比，结果表明，Gstar-I型自动土壤水分监测仪能够相对准确地监测出土壤水分变化的规律，但与人工监测数据之间存在一定的差值，且该差值在表层最大，之后随着土层加深而减小。

关中平原；土壤水分；差异性分析

土壤水分状况是指组成土壤水分的各类型水在土壤中的动态变化以及在各层次中量级的变化。土壤水分是组成土壤的成分之一，影响着植物对土壤养分的吸收等一系列生理活动，对农业生产有至关重要的影响。定时测定土壤水分状况，及时总结掌握土壤水分变化规律，有益于更好地服务农业生产。国内诸多专家学者在土壤水分自动观测与人工观测资料对比分析方面开展了许多研究工作。黄文杰等［1］分析了人工与自动土壤水分观测的统计资料，并重点对土壤水分观测数据误差较大的台站进行了实地调研和分析；刘芳等［2］对比分析了DZN1型土壤水分测量仪的土壤相对湿度资料与人工平行观测资料；舒素芳等［3-7］分析了DZN3型土壤水分自动站的测墒质量对比。

陕西省于2011-2012年间建设了72个自动土壤水分站，设备全部采用河南省气象科学研究所与中电集团第二十七研究所联合研发的Gstar-I型土壤水分监测仪。西安市长安区地处关中平原腹地，南依秦岭，北跨平原，由于地处内陆季风区，季节降水不均以及降水变化率较大的特点鲜明，干旱较为频繁。自动土壤水分仪观测站的建成，实现了对地下水分变化情况的实时监测，有利于及时提供预报预警，能够更好地服务农业生产。长安区气象局从2012年起开始进行人工与自动土壤水分观测数据的对比。本文拟应用曲线对比、差值、相关性等分析方法，对Gstar-I型土壤水分监测数据与人工数据进行质量分析，以期为判断Gstar-I型土壤水分仪观测数据的准确性提供可靠依据，以充分发挥自动监测服务时效性和连续性的优势［8-9］。

1 数据资料与研究方法

1.1 资料来源

研究资料来源于长安区自动观测和人工观测的土壤水分数据。根据测点观测值的可用性，选取长安区自动土壤水分观测站2012年1月8日-5月28日期间8个土层（10，20，30，40，50，60，80，100 cm）的自动土壤水分观测仪测墒结果和同期人工测墒结果。数据资料严格按照规范操作获取，数据准确，符合自然状态下各层次土壤湿度的变化规律。

西安市长安区自动土壤水分观测站位于长安区黄良镇西固城村，于2010年10月严格按照规范要求建成，设备采用河南省气象科学研究所与中电集团第二十七研究所联合研发的Gstar-I型土壤水分监测仪。该土壤水分监测仪采用频域反射法（FDR，Frequency Domain Reflectometry）原理，基于电容传感器和嵌入式单片机技术设计，测量得到土壤的体积含水率。人工测墒观测地段选取在自动观测场地段外临近自动观测地段的农田内，地形为平原，地势平坦，种植制度为小麦-玉米，产量中等，地下水位深度大于2 m，无灌溉条件，按照农业气象观测规范采取烘干称重法测取土壤重量含水率。

1.2 研究方法

人工土壤水分观测严格按照相关规定执行，测定时间为逢3、逢8日上午定期人工取土，于选定地段用土钻在各层（10，20，30，40，50，60，80，100 cm）分别重复取4个土样，如遇强降水影响取土时，在降水停止后及时补测。测定方法采用中国气象局《农业气象观测规范》规定的烘干称重法，运用公式进一步分析得出人工土壤相对湿度。

式中，W为土壤质量含水率，G1为盒的质量，G2为盒与湿土的总质量，G3为盒与干土的总质量。

式中，R为土壤相对湿度（%），取整数记录；W为土壤质量含水率（%）；fc为田间持水量。

自动土壤水分观测运用Gstar-I型土壤水分监测仪进行自动观测，其观测深度与人工取土深度相同，采集到的数据为容积含水量（体积含水量），结合公式计算分析得出自动土壤相对湿度值。

式中，W为土壤质量含水率（%）；W容为土壤容积含水量（%）；P为土壤容重。

对计算得出的自动观测与人工观测土壤相对湿度值，采用数据质控、相关性和对比差值分析法对所选对比分析数据进行分析。

2 结果与分析

2.1 自动观测数据与人工观测数据对比分析

将2011年2月3日至5月28日各土层土壤相对湿度的自动观测值与人工观测值依时间序列作图（图1）。可以看出，在0～10 cm土层，人工观测值与自动观测值随时间变化的曲线具有很高的趋向一致性。在4月3-28日，各土层2组数据均呈下降趋势，而之后2组数据均波动上升。对比同期气象资料可知，2011年4月中下旬只出现过一次大于0.5 mm的降水，且4月8-19日均无有效降水。从5月1日起，一直到5月28日止，气象资料显示这一时期共出现7次日降水量大于0.5 mm的降水过程，降水量合计115.6 mm。以上结果表明，在相同的气象条件下，自动观测值与人工观测值随时间推移，变化趋势具有较高的一致性。对比各土层数据波动情况可知，浅层由于距地面较近，容易受到地面干旱、降水等天气现象的影响，数据波动较大。随着土层加深，土壤湿度观测数据的波动渐缓。总体来看，10与 20 cm土层数据变化较大，50，60，100 cm土层数据变化较小。

2.2 自动观测数据与人工观测数据对比差值分析

由表1可以看出，0～100 cm各土层相对湿度自动观测站数值与人工数值的差值特征差异较大。从平均差值看，最低值出现在90～100 cm土层，只有5百分点。30～80 cm各土层平均差值均在15百分点以内，越靠近表层，数值差异越大，0～20 cm各层土壤相对湿度平均差值达24百分点以上。从极大差值及其分布概率来看，40～50，50～60和90～100 cm土层的极大差值均在20百分点以内。0～10 cm土层极大差值最大，达49百分点。总体来看，在30～80 cm土层，自动观测站与人工记录的数据较为一致，而其余土层的数据之间相差较大。

表1 各土层土壤相对湿度自动与人工观测数据差值

2.3 数据对比概率统计分析

根据各层次土壤相对湿度自动与人工观测数据差值范围的概率分布表（表2）可知，在0～10 cm土层自动观测数据与人工数据差值出现概率较高；在20～30，30～40和70～80 cm土层，自动观测数据与人工记录数据差值在30百分点以内的情况都有发生的概率，但不会产生更大的差值。在90～100 cm土层，相对湿度差值范围在10百分点以内的发生概率最高，为79.2%。

表2 自动与人工观测土壤相对湿度不同差值范围出现概率

图1 各层土壤的湿度监测数据

3 小结与讨论

本研究通过对比2012年1月8日至2012年5月28日的Gstar-I型土壤水分监测仪和人工测墒的数据资料，结果表明，Gstar-I型自动土壤水分监测仪能够基本相对准确地监测出土壤水分变化的规律，但与人工监测数据之间存在一定的差值，且该差值在表层最大，之后随着土层加深而减小。

Gstar-I型土壤水分监测仪与人工测墒数据之所以存在较大的差距，究其原因，一方面，自动土壤水分传感器在实际的测量过程当中会受到土壤质地、容重以及安装时紧密度等诸多因素的影响，因此需要在正式投入使用前进行严格标定，以确保误差尽可能小；另一方面，由于土壤水分自动监测设备固定在一个位置，而人工取样时取土点并不固定，且人工取土时每次的深度及称重、烘干等操作过程都难以保持一致，这就使得二者间不可避免地存在一定的误差。由于Gstar-I型自动土壤水分检测仪的应用时间尚短，且本研究仅对比了单站Gstar-I型土壤水分监测仪与人工测墒的数据。若要更加客观、全面进行分析，还要积累更多的观测数据，以深入进行研究。

［1］黄文杰，吕军，翟伶俐，等.人工与自动土壤水分观测资料差异探讨［J］.中国农学通报，2013，29（14）：146-149.

［2］刘芳，刘世亮，介晓磊，等.豫中沙薄农田土壤水分动态变化分析［J］.中国农学通报，2008，24（7）：265-269.

［3］舒素芳，张育慧，蔡敏，等.DZN3型土壤水分自动站测墒质量分析［J］.气象科技，2013（1）：42-45.

［4］成兆金，徐法彬，马品印，等.农业气象自动站与人工站观测值对比分析［J］.气象科技，2008，36（2）：249-252.

［5］周清，朱保美.DZN1型自动站与人工测定土壤湿度对比分析［J］.中国农学通报，2013，29（6）：108-112.

［6］卢爱刚，董雯，赵景波.陕西长安和曲江人工林地土壤含水量对比研究［J］.水土保持研究，2009，16（3）：155-158.

［7］王海英，黄中雄，阳擎.南宁土壤水分站自动监测土壤湿度数据质量分析［J］.气象研究与应用，2008，29（1）：78-79.

［8］王刚，陈统强，吴文娟，等.烘干称重法与自动观测土壤湿度的差异分析［J］.气象研究与应用，2010，31（2）：53-56.

［9］秦鸿儒，付明胜.连续干旱对土壤水分与植物存活影响调查研究［J］.水土保持通报，2005，25（1）：41-43.

（责任编辑：高峻）

S 152.7；P 41

0528-9017（2015）04-0505-03