利用TDR对自动墒情站监测数据的校正

邓超 王伟 曹子聪 林薇 苏南

摘要：针对自动墒情监测站上报数据不准确的问题，在安徽省滁州市城西径流实验站，对比12个月人工烘干数据与机测数据，并使用国产时域反射（TDR）设备对不同时期土壤介电常数进行测量，使用土壤介电常数的平方根与机测体积含水量数据进行线性拟合，得出校正公式，并带入机测数据使用Topp公式进行校正计算。结果表明，国产TDR仪能够准确测量土壤介电常数，使用土壤介电常数对自动墒情监测站上报的土壤体积含水量数据进行校正的方法符合要求，省时省力，切实可行。

关键词：自动墒情监测;TDR;土壤介电常数绝对误差;校正;土壤体积含水量

中图分类号： S152.7文献标志码： A

文章编号：1002-1302（2020）08-0247-05

收稿日期：2019-03-20

基金项目：中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金（编号：Y917017）。

作者簡介：邓 超（1983—），男，安徽合肥人，博士，工程师，主要研究方向为土壤水分及土壤水分测定仪器。E-mail：dch_watic@163.com。

近几年，我国水文部门承担了越来越多的土壤墒情监测任务，也引进了一些先进的土壤墒情自动监测仪器，但是在使用过程中很多自动监测的土壤墒情数据的精度难以得到保证[1]。针对墒情自动监测中精度不准确的问题，我国的一些专家学者进行了多种方法的研究，其中，杨波等使用机测数据与人工数据对比分析的方法拟合出新的函数公式来进行数据校正[2];王光生等对仪器生产厂家提供的公式进行重新率定[1];辛玉琛等通过调整管式墒情传感器公式中的截距来校正机测数据[3]。以上几种方法均是通过原有的仪器使用人工烘干的方法作为真值对机测数据进行校正，费时费力。

当前，我国的土壤自动墒情站所采用的水分传感器绝大多数为频域反射（FDR）法仪器，其精度与适用性均不如时域反射（TDR）仪[4-5]，且近年来国产TDR技术日趋成熟和稳定[6]，因此，本研究使用国产TDR仪对自动墒情站监测的土壤墒情数据进行校正，以期得到一种高效且准确的自动监测数据野外校正方法。

1 材料与方法

试验地点为城西径流实验站，位于安徽省滁州市花山乡（地理位置为32°17′N，118°12′E），属副热带温湿气候。站内土壤pH值为6.7，黏粒含量（土粒直径<0.002 mm）为27.1%，容重为（1.38±0.03） g/cm3，在建站以前种植水稻。自动墒情站于2014年建于城西径流实验站内，使用加拿大ESI公司生产的ESI型管式墒情传感器（FDR），并于当年6月1日开始上报数据。试验站工作人员在自动墒情站使用过程中发现，仪器上报的体积含水量数据（机测数据）与人工取土烘干法相比，绝对误差在4%以内的数据较少，完全不符合土壤墒情监测规范[7]的要求。因此笔者于2017年4月1日至2018年3月31日对城西径流实验站内的自动墒情站进行人工校正对比试验。

1.1 TDR仪器选用

试验所使用仪器为国内某公司自行研发生产的SOILTOP-200型土壤水分测定仪（便携式），此仪器为TDR土壤水分测定仪，能精确测定多种介质的介电常数，在体积含水量为40%以下的土壤中使用Topp公式[8]计算土壤体积含水量，公式为

θ=4.3×10-6K3a-5.5×10-4K2a+2.92×10-2Ka-5.3×10-2。

式中：θ为土壤的体积含水量;Ka是介电常数。

1.2 比测试验

2017年4月1日至2018年3月31日，根据土壤墒情监测规范[7]的要求，每月1日、11日、21日08：00在自动墒情站周边使用100 cm3环刀人工取土烘干测量土壤体积含水量，取土深度为10、20、40 cm，每层取3份，取平均值作为此深度的体积含水量。

2017年4月1日至2017年9月30日，人工取土的同时，在取土位置的相同土层（10、20、40 cm）横向插入TDR传感器，分别测量此体积含水量下的土壤介电常数（Ka），插入传感器的位置应尽量避开土壤裂隙。

2017年4月1日至2018年3月31日，收集每月1日、11日、21日08：00自动墒情站上报的10、20、 40 cm 土层体积含水量机测数据和此期间的日降水量数据。

1.3 数据校正方法

分层（10、20、40 cm）对比2017年4月1日至2018年3月31日的人工取土烘干与机测体积含水量数据。分层（10、20、40 cm）对比2017年4月1日至2017年9月30日的人工取土烘干测得的土壤体积含水量与TDR测得的土壤介电常数经过Topp公式计算后的体积含水量数据。

有研究表明，土壤质量含水量与介电常数的平方根存在很好的线性关系[9]，而城西径流实验站内土壤容重相对比较稳定，为（1.38±0.03） g/cm3，因此可以分层（10、20、40 cm）建立2017年4月1日至2017年9月30日自动墒情站上报的机测数据与同期TDR测得的土壤介电常数平方根的线性关系方程。将此方程作为校正公式，计算得出2017年10月1日至2018年3月31日的同期土壤介电常数，将计算出的土壤介电常数带入Topp公式得出校正后的机测土壤体积含水量。

分层（10、20、40 cm）对比2017年10月1日至2018年3月31日的人工取土烘干测得的土壤体积含水量与校正后的自动墒情站机测土壤体积含水量。

2 结果与分析

2.1 烘干法数据与机测数据对比

由表1可以看出，从2017年4月1日至2018年3月31日这12个月的时间共36组人工取土烘干法得出的土壤体积含水量数据，10 cm土层土壤体积含水量在15.81%～33.56%之间，20 cm土层土壤体积含水量在17.02%～29.61%之间，40 cm土层土壤体积含水量在17.78%～28.32%之间，结合图1可知，3层土壤的体积含水量均较为符合降水规律。表1中自动墒情站上报的3层土壤的机测土壤体积含水量数据均小于人工烘干数据，其中 10 cm 土层二者差值在2.04%～9.80%之间，其中差值在4.00%以内的数据有4组，合格数据（绝对误差在±4%范围内的数据）占11.11%;20 cm土层二者差值在2.62%～12.42%之间，其中差值在4.00%以内的数据有2组，合格数据占5.56%;40 cm 土层二者差值在 3.51%～1.68%之间，其中差值在4.00%以内的数据有1组，合格数据占2.78%;均远不符合土壤墒情监测规范要求的合格数据占总数据80%的要求[7]。其中，机测数据总体偏小的原因可能是建站前多年种植水稻，而水稻土较易开裂产生裂隙，从而使传感器无法紧密结合土壤，导致仪器所测得的频率偏大，土壤体积含水量偏小。