利用TDR對自動墑情站監測數據的校正

鄧超 王偉 曹子聰 林薇 蘇南

摘要：針對自動墑情監測站上報數據不準確的問題，在安徽省滁州市城西徑流實驗站，對比12個月人工烘干數據與機測數據，并使用國產時域反射（TDR）設備對不同時期土壤介電常數進行測量，使用土壤介電常數的平方根與機測體積含水量數據進行線性擬合，得出校正公式，并帶入機測數據使用Topp公式進行校正計算。結果表明，國產TDR儀能夠準確測量土壤介電常數，使用土壤介電常數對自動墑情監測站上報的土壤體積含水量數據進行校正的方法符合要求，省時省力，切實可行。

關鍵詞：自動墑情監測;TDR;土壤介電常數絕對誤差;校正;土壤體積含水量

中圖分類號： S152.7文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2020）08-0247-05

收稿日期：2019-03-20

基金項目：中央級公益性科研院所基本科研業務費專項資金（編號：Y917017）。

作者簡介：鄧?超（1983—），男，安徽合肥人，博士，工程師，主要研究方向為土壤水分及土壤水分測定儀器。E-mail：dch_watic@163.com。

近幾年，我國水文部門承擔了越來越多的土壤墑情監測任務，也引進了一些先進的土壤墑情自動監測儀器，但是在使用過程中很多自動監測的土壤墑情數據的精度難以得到保證[1]。針對墑情自動監測中精度不準確的問題，我國的一些專家學者進行了多種方法的研究，其中，楊波等使用機測數據與人工數據對比分析的方法擬合出新的函數公式來進行數據校正[2];王光生等對儀器生產廠家提供的公式進行重新率定[1];辛玉琛等通過調整管式墑情傳感器公式中的截距來校正機測數據[3]。以上幾種方法均是通過原有的儀器使用人工烘干的方法作為真值對機測數據進行校正，費時費力。

當前，我國的土壤自動墑情站所采用的水分傳感器絕大多數為頻域反射（FDR）法儀器，其精度與適用性均不如時域反射（TDR）儀[4-5]，且近年來國產TDR技術日趨成熟和穩定[6]，因此，本研究使用國產TDR儀對自動墑情站監測的土壤墑情數據進行校正，以期得到一種高效且準確的自動監測數據野外校正方法。

1?材料與方法

試驗地點為城西徑流實驗站，位于安徽省滁州市花山鄉（地理位置為32°17′N，118°12′E），屬副熱帶溫濕氣候。站內土壤pH值為6.7，黏粒含量（土粒直徑<0.002 mm）為27.1%，容重為（1.38±0.03） g/cm3，在建站以前種植水稻。自動墑情站于2014年建于城西徑流實驗站內，使用加拿大ESI公司生產的ESI型管式墑情傳感器（FDR），并于當年6月1日開始上報數據。試驗站工作人員在自動墑情站使用過程中發現，儀器上報的體積含水量數據（機測數據）與人工取土烘干法相比，絕對誤差在4%以內的數據較少，完全不符合土壤墑情監測規范[7]的要求。因此筆者于2017年4月1日至2018年3月31日對城西徑流實驗站內的自動墑情站進行人工校正對比試驗。

1.1?TDR儀器選用

試驗所使用儀器為國內某公司自行研發生產的SOILTOP-200型土壤水分測定儀（便攜式），此儀器為TDR土壤水分測定儀，能精確測定多種介質的介電常數，在體積含水量為40%以下的土壤中使用Topp公式[8]計算土壤體積含水量，公式為

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

式中：θ為土壤的體積含水量;Ka是介電常數。

1.2?比測試驗

2017年4月1日至2018年3月31日，根據土壤墑情監測規范[7]的要求，每月1日、11日、21日08：00在自動墑情站周邊使用100 cm3環刀人工取土烘干測量土壤體積含水量，取土深度為10、20、40 cm，每層取3份，取平均值作為此深度的體積含水量。

2017年4月1日至2017年9月30日，人工取土的同時，在取土位置的相同土層（10、20、40 cm）橫向插入TDR傳感器，分別測量此體積含水量下的土壤介電常數（Ka），插入傳感器的位置應盡量避開土壤裂隙。

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自動墑情站上報的10、20、 40 cm 土層體積含水量機測數據和此期間的日降水量數據。

1.3?數據校正方法

分層（10、20、40 cm）對比2017年4月1日至2018年3月31日的人工取土烘干與機測體積含水量數據。分層（10、20、40 cm）對比2017年4月1日至2017年9月30日的人工取土烘干測得的土壤體積含水量與TDR測得的土壤介電常數經過Topp公式計算后的體積含水量數據。

有研究表明，土壤質量含水量與介電常數的平方根存在很好的線性關系[9]，而城西徑流實驗站內土壤容重相對比較穩定，為（1.38±0.03） g/cm3，因此可以分層（10、20、40 cm）建立2017年4月1日至2017年9月30日自動墑情站上報的機測數據與同期TDR測得的土壤介電常數平方根的線性關系方程。將此方程作為校正公式，計算得出2017年10月1日至2018年3月31日的同期土壤介電常數，將計算出的土壤介電常數帶入Topp公式得出校正后的機測土壤體積含水量。

分層（10、20、40 cm）對比2017年10月1日至2018年3月31日的人工取土烘干測得的土壤體積含水量與校正后的自動墑情站機測土壤體積含水量。

2?結果與分析

2.1?烘干法數據與機測數據對比

由表1可以看出，從2017年4月1日至2018年3月31日這12個月的時間共36組人工取土烘干法得出的土壤體積含水量數據，10 cm土層土壤體積含水量在15.81%～33.56%之間，20 cm土層土壤體積含水量在17.02%～29.61%之間，40 cm土層土壤體積含水量在17.78%～28.32%之間，結合圖1可知，3層土壤的體積含水量均較為符合降水規律。表1中自動墑情站上報的3層土壤的機測土壤體積含水量數據均小于人工烘干數據，其中 10 cm 土層二者差值在2.04%～9.80%之間，其中差值在4.00%以內的數據有4組，合格數據（絕對誤差在±4%范圍內的數據）占11.11%;20 cm土層二者差值在2.62%～12.42%之間，其中差值在4.00%以內的數據有2組，合格數據占5.56%;40 cm 土層二者差值在 3.51%～1.68%之間，其中差值在4.00%以內的數據有1組，合格數據占2.78%;均遠不符合土壤墑情監測規范要求的合格數據占總數據80%的要求[7]。其中，機測數據總體偏小的原因可能是建站前多年種植水稻，而水稻土較易開裂產生裂隙，從而使傳感器無法緊密結合土壤，導致儀器所測得的頻率偏大，土壤體積含水量偏小。