FDR土壤水分傳感器田間性能測試分析

吳 勇，鐘永紅，杜 森，姚 麗，岳煥芳，孟范玉

（1.全國農業技術推廣服務中心，北京100125；2.農芯科技（北京）有限責任公司，北京100097；3.北京農業技術推廣站，北京100125；4.農業部農業信息軟硬件產品質量檢測重點實驗室，北京100125）

0 引 言

我國是世界上13個貧水國之一，人均水資源占有量僅為世界人均水平的1/4。與此同時，我國是一個農業大國，水資源稀缺很大程度上阻礙了農業的健康發展，要實現農業的可持續發展，應該合理利用水資源[1]。根據不同作物對水分的需求，選擇不同的灌溉方式，可以實現對水分的高效利用[2，3]。因此，準確了解土壤含水量，能夠為作物選擇恰當的灌溉方式，有效節約水資源。

在土壤含水量的測量方法中，烘干法是最簡單、應用最廣泛的方法。由于該方法是一種直接測量方法，因此可作為其他方法的參考標準[4]。采用烘干法時，通常采用環刀等工具在野外采集土樣，然后在實驗室進行烘干、稱重和計算。這種方法不方便取樣和儲存，且浪費時間和精力，效率較低[5]。另外，采樣對土壤具有破壞性，長期測量需要不斷改變土壤采樣點，不利于長期連續定點監測。土壤本身的變異性也會導致測量結果的差異。目前，隨著科學技術的發展，傳感器技術應運而生，使得土壤傳感器的應用越來越廣泛。與烘干法相比，土壤水分傳感器具有在同一地點長期連續觀測含水量、安裝方便、對土壤結構無損傷等優點[6]，因此土壤水分傳感器代替烘干法測定土壤水分含水量成為了可能[7]。

市面上存在多種類型的土壤水分傳感器，由于測試原理、設計結構的不同造成了不同類型土壤水分傳感器性能的差異，國內外專家學者在不同類型土壤水分傳感器性能測試方面開展了許多研究。舒素芳等對FDR 土壤水分傳感器與人工土壤相對濕度觀測資料進行了質量對比分析，發現FDR 傳感器對土壤水分變化的敏感程度較低并且傳感器測定數據與人工測定數據相比普遍偏小[8]。吳日峰等對國產FDR 傳感器和美國的FDR 傳感器進行室內外同步觀測試驗，結果表明在土壤水分含量較低時，國產FDR 傳感器的準確性優于美國FDR 傳感器[9]。葉志杰等對EC?5 和5TE 兩種FDR 傳感器進行了性能測試與校正，認為EC?5和5TE的電學性質對溫度、電導率和pH值變化敏感，并給出了溫度效應、電導率效應和pH 效應的補償模型[10]。Heidi Mittelbach 等對4種不同原理的土壤水分傳感器在瑞士野外進行性能測試實驗，發現在所研究的條件下，4種傳感器均不符合各自的制造商規范，需要針對特定場地重新校準[11]。隨著物聯網技術的快速發展，目前國內大力推廣傳感器測墑技術，國內外學者研究主要以進口設備為主，結構均為探針式傳感器，探管式傳感器具有安裝方便等優點，成為國內應用主流。因此針對國內大力推廣測墑技術，有必要開展FDR探管式傳感器的研究。《2020年數字鄉村發展工作要點》中提出強化土壤墑情監測工作，國內FDR 傳感器應用最為廣泛，但設備品牌眾多，測試精度性能不一，為了解不同FDR 傳感器的性能，選取市面上最常見的3種FDR 傳感器，對田間觀測試驗觀測結果進行分析，為傳感器監測土壤水分技術應用提供理論基礎。

1 材料方法

試驗在北京市昌平區國家精準農業研究示范基地（116°46'E，40°18'N）進行，試驗所用的土壤水分傳感器是基于FDR 技術的3種國產傳感器，傳感器參數情況見表1。為保證安裝灌漿后，土壤水分充分運移沉降，傳感器提前于2018年10月安裝，正式試驗從2019年2月1日開始，10月20日完成數據收集，考慮覆蓋通常的3種土壤水分傳感器統一安裝在同一考核場地內，相鄰傳感器的間隔距離為1 m，各傳感器每隔1 h 采集1次數據，并自動上傳到全國土壤墑情監測系統網站（www.soilmoisture.org.cn）。資料均以天為單位進行統計整理，共收集了261 d 的土壤水分觀測數據、傳感器運行總時長和傳感器正常運行時長。

表1 傳感器基本參數Tab.1 Basic parameters of the sensor

另外，人工烘干法采集數據也在田間同期進行，在傳感器監測點周圍使用土鉆取不同深度（0～20、20～40、40～60 和60～80 cm）的土壤，每隔1 周取土1次。取土后利用烘干法測定不同土壤深度的土壤含水量，如遇有降雨量超過5 mm 以上情況，降雨停止后2 h 內加測一次（如夜間降雨停止，則次日上午加測）。

1.1 傳感器差異性評價指標

計算3種傳感器的各月的土壤含水量平均值及變異系數，通過比較不同月份的土壤含水量平均值以及變異系數的差值大小，來評價傳感器之間的差異性。其中變異系數可由下式計算得出式中：C.V為變異系數；SD為標準偏差；MN為平均值。

1.2 傳感器數據傳輸穩定性評價指標

正常率是評價傳感器數據傳輸穩定性的一個指標，由傳感器的運行總時長和正常傳輸時長計算得出，計算方法如下式。

式中：T為總時長；N為正常傳輸總時長。

1.3 傳感器的二次標定過程

人工烘干法一直被認為是最精確的測量土壤含水量的方法，因此將傳感器所測數據與人工烘干法所測數據用多元回歸進行線性擬合，得到3種傳感器的標定方程。

2 結果分析

2.1 FDR土壤水分傳感器田間應用評估

對3種土壤水分傳感器田間試驗數據整理后，繪制0～20、20～40、40～60 和60～80 cm 4個土層的土壤含水量序列圖，如圖1所示。可以看出，3種土壤水分傳感器的觀測值隨時間呈波動性變化，不同類型土壤水分傳感器變化趨勢一致。在時間變化方向，3種土壤水分傳感器的觀測值在2?6月曲線波動較小，在7?10月曲線波動較大，以Q1土壤水分傳感器在土層深度為0～20 cm 的曲線變化較為明顯，Q1 土壤水分傳感器在2?6月出現了5次明顯的峰值，而在7?10月出現了8次峰值。這是由于發生降雨事件時，土壤含水量增加到峰值，降雨量在7?8月較為集中，日降雨量分布在20～80 mm 范圍內。以7月29日為例，該日降雨量為44.9 mm，傳感器Q1、Q2和Q3在0～20 cm 的土壤含水量增幅分別為81.58%、5.64%、16.41%；在20～40 cm 的土壤含水量增幅分別為14.49%、2.83%、14.81%；在40～60 cm 的土壤含水量增幅分別為31.95%、0.23%、2.89%；在60～80 cm 的土壤含水量增幅分別為41.18%、0.30%、10.41%。在空間深度方向，0～20 cm 土層土壤水分傳感器曲線波動劇烈，出現了多次波峰、波谷特征，隨著土層深度的增加，土壤水分傳感器曲線波動變緩，尤其傳感器Q1 變化較為明顯，在0～20 cm 出現13次明顯的峰值，在20～40 cm出現峰值的次數減少為5次。

綜上可以看出，3種土壤水分傳感器在時間和深度方向變化趨勢一致，對降雨量具有明顯的響應過程，但不同傳感器之間的絕對數值有所差異。

圖1 3種FDR土壤水分傳感器土壤含水量隨時間變化過程圖Fig.1 Three FDR soil moisture sensors soil moisture change process with time

2.2 FDR土壤水分傳感器的差異性

2?10月3種傳感器各月土壤含水量平均值情況如圖2所示。土層深度為0～20 cm時，傳感器Q2 的整體數值最高，其次是傳感器Q3 和Q1。2?10月傳感器Q1、Q2 和Q3 的土壤含水 量 平 均值 在6.38%～28.84%、14.56%～37.92% 和11.45%～28.51%范圍內變化，其中3種傳感器最高值出現在8月，Q1傳感器的土壤水分最低值在6月，Q2和Q3最低值出現在2月。土層深度為20～40 cm時，2?7月仍然是傳感器Q2的數值偏高，到8?10月傳感器Q1 的監測數值升高，傳感器Q3 的數值整體上均偏低。2?10月傳感器Q1、Q2 和Q3 的土壤含水量平均值分別在3.28%～40.55%、23.38%～37.54%和18.84%～29.29%范圍內變化，其中最高值均出現在8月，最低值均出現在2月。土層深度為40～60 cm時，3種土壤水分傳感器的差異性有所減小，傳感器Q1、Q2 和Q3 土壤含水量平均值的變化范圍分別為19.88%～42.12%、31.92%～36.71%和33.59%～39.74%。土層深度為60～80 cm時，3種土壤水分傳感器的差異性又有所增加，除8月份以外3種傳感器的數值由大到小排序依次為：Q2＞Q1＞Q3。

圖2 3種FDR土壤水分傳感器月均土壤含水量變化Fig.2 Monthly average soil moisture change of three FDR soil moisture sensors

2?10月3種土壤水分傳感器的變異系數如表2所示。從整體來看，3種土壤水分傳感器在0～20 cm 土壤深度的差異性較大，平均變異系數較高為0.36，而在其他3個土層的差異性相對較小，其中40～60 cm 土壤深度的平均變異系數最小為0.11。從不同月份來看，表層土壤（0～20 cm）傳感器的變異系數在6?7月明顯增加，增幅16.0%，其他土層變異系數隨時間呈微小波動。

表2 傳感器差異性對比結果Tab.2 Results of sensor difference comparison

2.3 土壤水分傳感器的數據傳輸穩定性

3種土壤水分傳感器的數據傳輸穩定性分析結果如表3所示。由表3可知，傳感器Q1、Q2 和Q3 均運行261 d 共計6 264 h，但數據正常傳輸時間有所差別。傳感器Q1與Q2的正常率較高，均在90%以上，傳感器Q3 的正常率較低為81%，造成數據異常傳輸的主要原因有設備缺電、物聯網欠費等。

表3 傳感器數據傳輸穩定性分析結果Tab.3 Results of the stability analysis of sensor data transmission

2.4 FDR土壤水分傳感器的原位二次標定模型構建

將一個土壤水分傳感器所有土層的數據與人工測得的數據進行擬合得到一個標定方程，具體方法為：以傳感器觀測的土壤含水量值作為x軸，人工烘干法測得的土壤含水量值作為y軸，分別進行一次線性擬合，得到傳感器Q1、Q2和Q3的擬合效果如圖3所示，可以看出Q2 的標定結果較其他兩個傳感器標好，其相關系數為0.571 7。

圖3 FDR土壤水分傳感器的標定方程Fig.3 Calibration equation of FDR soil moisture sensor

將傳感器Q1、Q2 和Q3 觀測數據分別帶入二次標定方程得到標定后土壤水分含水量，圖4為標定后的2019年2月1日至10月20日3種土壤水分傳感器的土壤含水量序列和日降雨量序列。對比圖1和圖4可以看出，3種土壤水分傳感器的曲線變化趨勢比標定前更加一致，波動曲線幾乎重合，尤其是0～20 cm，標定前3種土壤水分傳感器的絕對數值差異性較大，最大差值達到27.71%，而標定后波動曲線較為接近，最大差值不超過10.81%。此外，原位二次標定校正了土壤水分傳感器的異常數據，傳感器Q1 在60～80 cm 土層，8?9月降雨量較大時，標定前觀測值遠大于其他傳感器觀測值[圖1（d）]，傳感器Q1與其他兩個傳感器之間的最大差值為44.03%，標定后觀測值過高的情況改善，傳感器Q1 與其他兩個傳感器之間的最大差值減小為9.95%[圖4（d）]。

圖5為標定后的傳感器各月土壤含水量平均值情況。對比圖2和圖5，標定前3種土壤水分傳感器的土壤含水量平均值差異性較大，標定后差異性明顯減小，尤其是在土層0～20 cm，標定前傳感器Q1、Q2、Q3 的土壤含水量平均值變化范圍相差較大，分別為6.38%～28.84%、 14.56%～37.92%、11.45%～28.51%，而標定后土壤含水量平均值變化范圍（除Q1 在2月的數值外）非常相近，分別變為16.52%～21.25%、15.92%～21.53%、17.24%～20.60%。

3 討 論

通過分析傳感器田間評估，發現3種土壤水分傳感器的觀測值隨時間變化的趨勢相似，但絕對數值差異過大。雖然3種土壤水分傳感器采用同一測量原理—FDR技術[12]，但由于不同廠家傳感器的設計結構以及制造工藝的差別，以及出廠標定時不同廠家對影響傳感器性能的因素如溫度、容重等補償程度不同，標定方程形式不同，導致不同傳感器在測試同一土壤含水量時讀數有所差異。蘇志誠等對2種FDR 傳感器的性能進行分析，也發現2種傳感器存在一定的差異性，與烘干法比較的均方根偏差分別為2.8 和3.8，相對誤差分別為9.9%和13.8%[13]。

圖4 FDR土壤水分傳感器二次標定后土壤水分隨時間變化過程Fig.4 Change process of soil moisture after the second calibration of FDR soil moisture sensors with time

圖5 3種FDR土壤水分傳感器標定后月均土壤含水量變化Fig.5 Changes of monthly average soil moisture content after calibration of three FDR soil moisture sensors

通過對比變異系數，可以看出3種土壤水分傳感器在土壤表層和6?8月的變異系數較大。研究表明，土壤溫度在夏季較高，并隨土層深度的增加而減小[14]，表層土壤的溫度和水分變化較為劇烈且土壤變異系數較大[15，16]。溫度會影響土壤的表觀介電常數，而FDR 技術通過測量土壤的表觀介電常數進而得到土壤含水量，當溫度變化時，土壤的表觀介電常數的測量值也發生變化，導致FDR 傳感器的測量值也隨之發生變化[17?19]，具體表現為溫度越高，其測試的土壤含水量輸出值越大[20，21]。另外，由于不同土壤水分傳感器對溫度的敏感程度有所差別，最終造成了在高溫條件下設備差異性增加。為解決這個問題，許多研究人員通過采集樣本數據進行分析處理，建立FDR 土壤水分傳感器溫度補償模型，對FDR 傳感器進行溫度補償后，減小溫度對土壤水分傳感器的影響，補償結果與實際土壤含水量的差距減小[22，23]。

有學者研究表明，傳感器受土壤結構變化、蒸發、土壤類型等因素的影響，觀測值與真實值存在一定的誤差[24，25]。陳海波等人對GStar?I 型FDR 土壤水分傳感器的標定結果進行分析，檢驗結果表明標定后的FDR 土壤水分傳感器觀測數據與人工觀測數據具有較好的一致性[26]。本文利用田間原位標定方法對3種FDR 傳感器進行標定有效減小了FDR 傳感器之間的差異性，標定后不同土層的傳感器變異系數如表4所示，在土層0～20、20～40、40～60 和60～80 cm 分別降低了64%、62%、53%和66%。因此，在FDR 傳感器的應用中建議在原位進行二次標定，來消除誤差值。

表4 3種傳感器標定前后變異系數對比Tab.4 Comparison of coefficient of variation of three sensors before and after calibration

4 結 論

3種土壤水分傳感器的觀測值的曲線變化規律一致，在空間上表現為隨著土層深度的增加，土壤含水量曲線波動幅度減小，在時間上由于受降雨因素的影響，土壤含水量曲線在夏季（6?8月）波動幅度較大。3種土壤水分傳感器的絕對數值差異較大，尤其是土壤表層（0～20 cm），變異系數比較大為0.42，而在20～40、40～60 和60～80 cm 的變異系數分別為0.29、0.15 和0.28。受土壤溫度的影響，土壤水分傳感器之間的差異性在夏季和土壤表層較大，夏季的變異系數相對于其他季節較大，增幅為16%，土層0～20 cm 的變異系數相對于其他土層較大，增幅為38%以上，建議在對土壤水分傳感器標定時應實時考慮溫度因素進行補充校定。通過數據擬合，分別建立了3種土壤水分傳感器土壤水分的原位二次標定方程，標定后的3種土壤水分傳感器之間的絕對數值差異性明顯減小，其變異系數在0～20、20～40、40～60、60～80 cm 分別減小了64%、62%、53%和66%。在農田應用中，應考慮土壤溫度、土壤類型因素對FDR 傳感器原位二次標定的影響，以消除不同傳感器工廠標定的差異性。