土壤水分測值差異性分析與探討

2015-11-28 07:03:07樊超，劉名，趙娜*，陳卓

浙江農業科學 2015年4期

樊超，劉名，趙娜*，陳卓

（1.西安市長安區氣象局，陜西西安 710100；2.陜西省大氣探測技術保障中心，陜西西安 710016）

土壤水分測值差異性分析與探討

樊超1，劉名2，趙娜1*，陳卓1

（1.西安市長安區氣象局，陜西西安 710100；2.陜西省大氣探測技術保障中心，陜西西安 710016）

土壤水分是土壤成分之一，嚴重影響著植物的生理活動。將西安市長安區國家一般氣象站2012年1月8日到2012年5月28日的Gstar-I型土壤水分監測儀和人工測墑數據進行對比，結果表明，Gstar-I型自動土壤水分監測儀能夠相對準確地監測出土壤水分變化的規律，但與人工監測數據之間存在一定的差值，且該差值在表層最大，之后隨著土層加深而減小。

關中平原；土壤水分；差異性分析

土壤水分狀況是指組成土壤水分的各類型水在土壤中的動態變化以及在各層次中量級的變化。土壤水分是組成土壤的成分之一，影響著植物對土壤養分的吸收等一系列生理活動，對農業生產有至關重要的影響。定時測定土壤水分狀況，及時總結掌握土壤水分變化規律，有益于更好地服務農業生產。國內諸多專家學者在土壤水分自動觀測與人工觀測資料對比分析方面開展了許多研究工作。黃文杰等［1］分析了人工與自動土壤水分觀測的統計資料，并重點對土壤水分觀測數據誤差較大的臺站進行了實地調研和分析；劉芳等［2］對比分析了DZN1型土壤水分測量儀的土壤相對濕度資料與人工平行觀測資料；舒素芳等［3-7］分析了DZN3型土壤水分自動站的測墑質量對比。

陜西省于2011-2012年間建設了72個自動土壤水分站，設備全部采用河南省氣象科學研究所與中電集團第二十七研究所聯合研發的Gstar-I型土壤水分監測儀。西安市長安區地處關中平原腹地，南依秦嶺，北跨平原，由于地處內陸季風區，季節降水不均以及降水變化率較大的特點鮮明，干旱較為頻繁。自動土壤水分儀觀測站的建成，實現了對地下水分變化情況的實時監測，有利于及時提供預報預警，能夠更好地服務農業生產。長安區氣象局從2012年起開始進行人工與自動土壤水分觀測數據的對比。本文擬應用曲線對比、差值、相關性等分析方法，對Gstar-I型土壤水分監測數據與人工數據進行質量分析，以期為判斷Gstar-I型土壤水分儀觀測數據的準確性提供可靠依據，以充分發揮自動監測服務時效性和連續性的優勢［8-9］。

1 數據資料與研究方法

1.1 資料來源

研究資料來源于長安區自動觀測和人工觀測的土壤水分數據。根據測點觀測值的可用性，選取長安區自動土壤水分觀測站2012年1月8日-5月28日期間8個土層（10，20，30，40，50，60，80，100 cm）的自動土壤水分觀測儀測墑結果和同期人工測墑結果。數據資料嚴格按照規范操作獲取，數據準確，符合自然狀態下各層次土壤濕度的變化規律。

西安市長安區自動土壤水分觀測站位于長安區黃良鎮西固城村，于2010年10月嚴格按照規范要求建成，設備采用河南省氣象科學研究所與中電集團第二十七研究所聯合研發的Gstar-I型土壤水分監測儀。該土壤水分監測儀采用頻域反射法（FDR，Frequency Domain Reflectometry）原理，基于電容傳感器和嵌入式單片機技術設計，測量得到土壤的體積含水率。人工測墑觀測地段選取在自動觀測場地段外臨近自動觀測地段的農田內，地形為平原，地勢平坦，種植制度為小麥-玉米，產量中等，地下水位深度大于2 m，無灌溉條件，按照農業氣象觀測規范采取烘干稱重法測取土壤重量含水率。

1.2 研究方法

人工土壤水分觀測嚴格按照相關規定執行，測定時間為逢3、逢8日上午定期人工取土，于選定地段用土鉆在各層（10，20，30，40，50，60，80，100 cm）分別重復取4個土樣，如遇強降水影響取土時，在降水停止后及時補測。測定方法采用中國氣象局《農業氣象觀測規范》規定的烘干稱重法，運用公式進一步分析得出人工土壤相對濕度。

式中，W為土壤質量含水率，G1為盒的質量，G2為盒與濕土的總質量，G3為盒與干土的總質量。

式中，R為土壤相對濕度（%），取整數記錄；W為土壤質量含水率（%）；fc為田間持水量。

自動土壤水分觀測運用Gstar-I型土壤水分監測儀進行自動觀測，其觀測深度與人工取土深度相同，采集到的數據為容積含水量（體積含水量），結合公式計算分析得出自動土壤相對濕度值。

式中，W為土壤質量含水率（%）；W容為土壤容積含水量（%）；P為土壤容重。

對計算得出的自動觀測與人工觀測土壤相對濕度值，采用數據質控、相關性和對比差值分析法對所選對比分析數據進行分析。

2 結果與分析

2.1 自動觀測數據與人工觀測數據對比分析

將2011年2月3日至5月28日各土層土壤相對濕度的自動觀測值與人工觀測值依時間序列作圖（圖1）。可以看出，在0～10 cm土層，人工觀測值與自動觀測值隨時間變化的曲線具有很高的趨向一致性。在4月3-28日，各土層2組數據均呈下降趨勢，而之后2組數據均波動上升。對比同期氣象資料可知，2011年4月中下旬只出現過一次大于0.5 mm的降水，且4月8-19日均無有效降水。從5月1日起，一直到5月28日止，氣象資料顯示這一時期共出現7次日降水量大于0.5 mm的降水過程，降水量合計115.6 mm。以上結果表明，在相同的氣象條件下，自動觀測值與人工觀測值隨時間推移，變化趨勢具有較高的一致性。對比各土層數據波動情況可知，淺層由于距地面較近，容易受到地面干旱、降水等天氣現象的影響，數據波動較大。隨著土層加深，土壤濕度觀測數據的波動漸緩。總體來看，10與 20 cm土層數據變化較大，50，60，100 cm土層數據變化較小。

2.2 自動觀測數據與人工觀測數據對比差值分析

由表1可以看出，0～100 cm各土層相對濕度自動觀測站數值與人工數值的差值特征差異較大。從平均差值看，最低值出現在90～100 cm土層，只有5百分點。30～80 cm各土層平均差值均在15百分點以內，越靠近表層，數值差異越大，0～20 cm各層土壤相對濕度平均差值達24百分點以上。從極大差值及其分布概率來看，40～50，50～60和90～100 cm土層的極大差值均在20百分點以內。0～10 cm土層極大差值最大，達49百分點。總體來看，在30～80 cm土層，自動觀測站與人工記錄的數據較為一致，而其余土層的數據之間相差較大。

表1 各土層土壤相對濕度自動與人工觀測數據差值

2.3 數據對比概率統計分析

根據各層次土壤相對濕度自動與人工觀測數據差值范圍的概率分布表（表2）可知，在0～10 cm土層自動觀測數據與人工數據差值出現概率較高；在20～30，30～40和70～80 cm土層，自動觀測數據與人工記錄數據差值在30百分點以內的情況都有發生的概率，但不會產生更大的差值。在90～100 cm土層，相對濕度差值范圍在10百分點以內的發生概率最高，為79.2%。

表2 自動與人工觀測土壤相對濕度不同差值范圍出現概率

圖1 各層土壤的濕度監測數據

3 小結與討論

本研究通過對比2012年1月8日至2012年5月28日的Gstar-I型土壤水分監測儀和人工測墑的數據資料，結果表明，Gstar-I型自動土壤水分監測儀能夠基本相對準確地監測出土壤水分變化的規律，但與人工監測數據之間存在一定的差值，且該差值在表層最大，之后隨著土層加深而減小。

Gstar-I型土壤水分監測儀與人工測墑數據之所以存在較大的差距，究其原因，一方面，自動土壤水分傳感器在實際的測量過程當中會受到土壤質地、容重以及安裝時緊密度等諸多因素的影響，因此需要在正式投入使用前進行嚴格標定，以確保誤差盡可能小；另一方面，由于土壤水分自動監測設備固定在一個位置，而人工取樣時取土點并不固定，且人工取土時每次的深度及稱重、烘干等操作過程都難以保持一致，這就使得二者間不可避免地存在一定的誤差。由于Gstar-I型自動土壤水分檢測儀的應用時間尚短，且本研究僅對比了單站Gstar-I型土壤水分監測儀與人工測墑的數據。若要更加客觀、全面進行分析，還要積累更多的觀測數據，以深入進行研究。

［1］黃文杰，呂軍，翟伶俐，等.人工與自動土壤水分觀測資料差異探討［J］.中國農學通報，2013，29（14）：146-149.

［2］劉芳，劉世亮，介曉磊，等.豫中沙薄農田土壤水分動態變化分析［J］.中國農學通報，2008，24（7）：265-269.

［3］舒素芳，張育慧，蔡敏，等.DZN3型土壤水分自動站測墑質量分析［J］.氣象科技，2013（1）：42-45.

［4］成兆金，徐法彬，馬品印，等.農業氣象自動站與人工站觀測值對比分析［J］.氣象科技，2008，36（2）：249-252.

［5］周清，朱保美.DZN1型自動站與人工測定土壤濕度對比分析［J］.中國農學通報，2013，29（6）：108-112.

［6］盧愛剛，董雯，趙景波.陜西長安和曲江人工林地土壤含水量對比研究［J］.水土保持研究，2009，16（3）：155-158.

［7］王海英，黃中雄，陽擎.南寧土壤水分站自動監測土壤濕度數據質量分析［J］.氣象研究與應用，2008，29（1）：78-79.

［8］王剛，陳統強，吳文娟，等.烘干稱重法與自動觀測土壤濕度的差異分析［J］.氣象研究與應用，2010，31（2）：53-56.

［9］秦鴻儒，付明勝.連續干旱對土壤水分與植物存活影響調查研究［J］.水土保持通報，2005，25（1）：41-43.

（責任編輯：高峻）

S 152.7；P 41

0528-9017（2015）04-0505-03