RV-1型TDR土壤水分传感器基本特性研究

贺　蕾，马英杰，张建丰

(1.新疆农业大学，新疆 乌鲁木齐 830052；2.西安理工大学，陕西 西安 710048)

RV-1型TDR土壤水分传感器基本特性研究

贺蕾1，马英杰1，张建丰2

(1.新疆农业大学，新疆 乌鲁木齐 830052；2.西安理工大学，陕西 西安 710048)

[摘要]土壤水分测量在许多研究中具有重要意义，基于土壤介电理论，以 TDR(时域反射法)为原理开发一种RV-1型土壤水分传感器，并对其特性进行标定。通过测定不同土壤含水量条件的传感器输出电压值，利用三次多项式、生长曲线和分段直线函数分别对测量结果进行拟合分析建立两者的函数关系。研究认为用直线的分段函数来表达这种土壤水分传感器特征，其结果最为理想。

[关键词]TDR；土壤水分传感器；基本特性

时域反射法是一种介电测量中的高速测量技术,以Feidegg(1969)等人关于许多液体介电特性的研究为基础而发展起来的。最初被用来定位通讯电缆的缺陷。Topp(1975)和Davis(1975)将其引入用于土壤水分测量的研究。根据电磁波在不同介电常数的介质中传播时其行进速度会有所改变的物理现象提出了时域反射法(Time-Domain Reflecometry)，简称TDR测量方法[1]。

这种方法目前在国外应用已经相当普遍国内运用只有二十多年的历史。TDR是一个类似于雷达的系统，有较强的独立性。当获得土壤介电常数ε和土壤体积含水量θv之间的经验关系后，便可以很容易地由ε推算出θv。TDR正是基于以上的思想，根据电磁波在介质中传播的时间计算出土壤的介电常数ε，从而利用经验公式得到土壤体积含水量θv。土壤的介电常数ε在电磁波频率为1 MHz～1 GHz时，与电磁波在电极(长度l)中往复的传播速度v的公式。

在现代农业工程发展过程中，自动检测仪器越来越多的运用到大田测量中。国外的传感器对核心技术基本垄断，且没有对传感器的特性曲线进行公开，国内在土壤水分传感器方面起步较晚，与国外还有一定差距。近几年，国内的科研机构生产出一些传感器设备，但深入性不够，对传感器的特性研究较少，传感器的在精度等方面存在有待提高的空间[4]。从现有的研究结果来看，国内对此类研究还没有取得重大突破，所以需要对此进一步研究以得到更好的发展。而对传感器进行检测后的数据处理也是影响研究进展的一项重要因素。本实验对TDR传感器进行检测，由此对基本特性曲线进行分析，为TDR传感器的进一步研究奠定基础。

1试验材料与方法

1.1试验条件

试验所取西安本地土壤，西安土质属于湿陷性黄土。湿陷性黄土的主要特征为黄色为主要色调，含盐量较大，粉土颗粒含量较多，具有大孔性，在天然剖面上有垂直节理。土质稳定性好，在没有遇到水的情况下，土质坚硬。

1.2实验设备

试验所用RV-1型土壤水分传感器及其配套数据采集器由西安理工大学和西安碧水环境新技术有限公司联合研制。传感器探头总长9.5 cm，探针长5.5 cm，探针厚度2 mm。传感器的工作频率为70 MHZ。图1为RV-1型土壤水分传感器实物图。数据采集器将土壤水分传感器探头采集到的电压值通过处理器进行计算转换为直观的土壤含水率，并可以设置一定的时间间隔进行测量且保存实验数据。实验所用万用表为RIGOL型号DM3058的台式数字万用表。其直流电压量为200 mV ～1 000 V，直流电流量程200 μA ～10 A。

图1　RV-1型土壤水分传感器

1.3试验方法

按要求取西安本地土20 kg以上，自然风干，过2 mm筛，去除较大的砂石、柴草等杂物。在不同部位随机取土形成3个土样，用烘干法得到初始风干重量含水率。根据预设容重1.38 g/cm3和土样容器容积3L计算出需要的干土重，分别配置不同土壤含水量的土样，分别装入不同的容器中密封保持24 h以上，利用烘干法测出其重量含水量分别为3.52%、3.68%、7.29%、12.49%、18.48%、25.74%、30.55%、30.69%、40.99%、41.94%。标准土样制备完成后，将土壤水分传感器分别埋入土样中进行测定。万用表的数据显示稳定后再读数，记录一段时间的读数值。传感器每测量完一个样品后，立即对该样品取土样，用烘干法测量该样品的重量含水量进行复核[5-9]。

2结果与分析

2.1样品实际含水率、测量电压值与数据采集器测量值

由于配土不均匀与水分蒸发等因素的影响，使测量时土壤水分与配土时的计算值存在一定差异。实际含水率取测量时的平均值。

测量时万用表与数据采集器同时记录数据。实验时共进行三次，每隔两小时一次。第一组与第二、三组传感器的插入位置不同，导致读数有偏差，第二、三组位置相同。用SPSS对三组数据分别进行相关性分析，结果如表1、2。

表1　土壤水分传感器测量电压值相关性分析

2.2模型的建立与分析

将万用表所测电压值与数据采集器值用三种模型进行分析，分别为三次多项式、生长曲线及分段直线函数。

2.2.1三次多项式模型

用三次多项式y=ax3+bx2+cx+d拟合万用表电压值与数据采集器值曲线，拟合结果如表3和表4。但由图2、3可以看出，两组数据分别所得的四条拟合曲线在含水量较低时均上翘，不符合传感器测量值的实际规律。

表2　土壤水分传感器测量数采值相关性分析

表3　传感器基本特性曲线拟合参数表(电压值)

表4　传感器基本特性曲线拟合参数表(数采值)

图2　三次多项式拟合土壤含水率-电压值曲线

图3　三次多项式拟合土壤含水率-数采值曲线

2.2.2生长曲线模型

已知生长曲线模型如式(5)

其中t为含水率，a,b,为参数，k是当t趋于无穷时N所能达到的最大值，是需要计算的。用最小二乘法配置直线，用SPSS软件拟合可得几组数据的参数值如表5。

表5　SPSS拟合参数值

由图4可以看出在含水率由第一个点至20%与25%至最后一个点区间的斜率较小，也就导致在此区间内传感器的灵敏度小于20%～25%，在实际运用中达不到预期的良好效果。由图中函数走势可以看出，生长曲线走势基本符合TOPP经验函数，但标定函数形式较为复杂，使传感器数据采集的运算量较大[10-12]。

图4　生长曲线拟合土壤含水率曲线

拟合直线abc第一段5.6084294.240.951第二段41.845-379.151第三段8.3045485.950.9773

2.2.3分段函数模型

将十个实验点分为三段，前四个点拟合出一条直线，中间两个点拟合出一条直线，后四个点拟合出一条直线，如图5，拟合所得直线参数如表6，三条直线方差均达0.95以上。这种标定方法可使传感器在数据运算时变得十分简单，大大降低传感器芯片的运算量，在不降低测量精度的前提下实现简便运算。

图5　分段函数拟合土壤含水率曲线

3结语

传感器测量样品电压值与样品实际质量含水量、样品数据采集器测量值具有显著相关的多元线性回归关系，且样品实际质量含水量是影响传感器测量样品电压值的主要指标。本文运用三种模型对样品电压值与样品实际含水量进行拟合，结果显示分段函数法的相关性与在实用性最好。

参考文献

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Basic Characteristics Study of RV-1 TDR Soil Moisture Sensor

HELei1，MA Ying-jie1，ZHANG Jian-feng2

(1.Xinjiang Agriculture University, Urumqi 830052, Xinjiang；2. Xi’an Science and Technology University Xi’an 710043, Shaanxi)

Abstract:Soil moisture measurement has important significance in many studies, soil dielectric Based on TDR (time domain reflectometry) is a principle developed an RV-1 type of soil moisture sensor, and its characteristics were calibrated. In the paper, the soil moisture sensor voltage value were measured to establish its functional relationship with soil moisture content. Using the cubic polynomial, piecewise linear function and growth curve to fit the results, the results of the piece wise functions are ideal.

Key words:TDR；Soil moisture sensor；Demarcate and Basic features

[收稿日期]2016-03-24

[基金项目]“863” 国家高技术研究发展计划(2011AA100509—01)

[作者简介]贺蕾(1990-)，女，陕西西安人，在读硕士研究生，主攻方向：节水灌溉理论与技术。

[中图分类号]P641.2

[文献标识码]A

[文章编号]1004-1184(2016)03-0018-03