安素霞 李佳 王艷斌

摘 ?要：土壤水分觀測(cè)是農(nóng)業(yè)、氣象、水利等的重要項(xiàng)目，其數(shù)據(jù)可用性是業(yè)務(wù)部分關(guān)心的問題，文章從差值、相關(guān)性、標(biāo)準(zhǔn)偏差三個(gè)方面對(duì)鄭州站半年多的對(duì)比觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，重點(diǎn)分析了覆蓋物差異時(shí)的外觀表現(xiàn)、影響程度、處理方法，得出結(jié)論：該臺(tái)站的自動(dòng)土壤水分觀測(cè)儀的數(shù)據(jù)是能夠滿足業(yè)務(wù)應(yīng)用要求的，對(duì)設(shè)備的定期維護(hù)是保證數(shù)據(jù)可用性的關(guān)鍵，為臺(tái)站常規(guī)維護(hù)提供了一種方法。

關(guān)鍵詞：對(duì)比觀測(cè);差值;相關(guān)性;標(biāo)準(zhǔn)偏差;覆蓋物

中圖分類號(hào)：S152.7 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2019）15-0022-03

Abstract： Soil moisture observation is an important item in agriculture， meteorology， water conservancy and so on. The usability of data is a concern of business. This paper analyses the comparative observation data of Zhengzhou Station for more than half a year from three aspects： difference， correlation and standard deviation. It focuses on the analysis of the appearance， influence degree and treatment method of the difference of mulch， and draws a conclusion that the data of soil moisture observer can meet the requirements of business application. Periodic maintenance of equipment is the key to ensure the availability of data and provides a method for routine maintenance of stations.

Keywords： comparative observation; difference; correlation; standard deviation; mulch

水分是土壤的重要組成部分[1]，農(nóng)田土壤水分是旱地農(nóng)作物生長(zhǎng)的重要控制因子，農(nóng)田土壤水分信息是開展農(nóng)事服務(wù)、農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)預(yù)警、農(nóng)業(yè)遙感及產(chǎn)量預(yù)測(cè)的重要指標(biāo)[2]，它是氣象、農(nóng)業(yè)和水利部門一個(gè)重要的業(yè)務(wù)觀測(cè)項(xiàng)目[3]。

DZN2型自動(dòng)土壤水分觀測(cè)儀采用頻域反射（FDR）原理定點(diǎn)測(cè)量作物地段或固定地段的各剖面的土壤水分。自2009年以來，中國(guó)氣象局布設(shè)了上千套設(shè)備，有許多學(xué)者在對(duì)土壤水分觀測(cè)及影響因素進(jìn)行研究。成兆金等[4]研究了土壤容重的修訂，指出對(duì)傳感器的不斷評(píng)估、標(biāo)校是必不可少的。陳海波等[5]提出傳感器周圍需種植與農(nóng)田內(nèi)同類型的農(nóng)作物，但是沒有數(shù)據(jù)說明地表覆蓋不同的差異。黃文杰[6]等指出造成對(duì)比觀測(cè)差異大的一個(gè)主要原因是土壤水分差異大引起的人工數(shù)值差異大，分析對(duì)比的效果使用絕對(duì)誤差平均值。

2017年10月，中國(guó)氣象局氣象探測(cè)中心根據(jù)中國(guó)氣象局綜合觀測(cè)司批復(fù)的《2017年自動(dòng)土壤水分觀測(cè)儀裝備質(zhì)量監(jiān)督檢查工作方案》、《自動(dòng)土壤水分觀測(cè)儀功能規(guī)格需求書》等文件要求，對(duì)自動(dòng)土壤水分觀測(cè)儀開展了質(zhì)量監(jiān)督檢查。在對(duì)鄭州站（O2269）進(jìn)行整改的過程中，我們收集了該臺(tái)站最近半年多的人工和自動(dòng)的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了絕對(duì)誤差、相關(guān)性、標(biāo)準(zhǔn)偏差的分析，評(píng)估了儀器的運(yùn)行狀況，同時(shí)對(duì)地表覆蓋差異帶來的影響也進(jìn)行了分析。

1 研究方法

數(shù)據(jù)資料來源于鄭州國(guó)家農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站，臺(tái)站號(hào)：O2269，時(shí)間從2017年10月20日至2018年5月18日，分為0～10cm、10cm～20cm、20cm～30cm、30cm～40cm、40cm～50cm共5個(gè)剖面的土壤體積含水量人工和自動(dòng)對(duì)比觀測(cè)數(shù)據(jù)，觀測(cè)地段為灌溉狀態(tài)下的同一地塊。人工逢8按照規(guī)范要求進(jìn)行取樣烘干分析處理，總共有22組的對(duì)比數(shù)據(jù)。本文采用文獻(xiàn)[7]介紹的分析方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行絕對(duì)誤差、概率、相關(guān)性的分析。

1.1 排除凍土數(shù)據(jù)

查閱鄭州站（O2269）氣溫和地溫?cái)?shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)2018年1月0～10cm處于凍結(jié)狀態(tài)，對(duì)比差值超出5%的要求。由于不屬于規(guī)范要求的觀測(cè)時(shí)間段，所以不參與下面的分析。

1.2 差值對(duì)比分析

人工體積含水量減去自動(dòng)體積含水量得到差值。對(duì)107個(gè)差值進(jìn)行分析，有4個(gè)超過±5%的業(yè)務(wù)要求，數(shù)據(jù)的不合格率為3.7%。

不合格數(shù)據(jù)出現(xiàn)在2018年4月18日和28日，出現(xiàn)在30cm～40cm有2次，在10cm～20cm、40cm～50cm各有1次。這些數(shù)據(jù)的出現(xiàn)和地表覆蓋物不同有關(guān)，下面會(huì)具體分析。

1.3 相關(guān)性顯著檢驗(yàn)

對(duì)人工和自動(dòng)體積含水量數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性和顯著性水平分析，其結(jié)果見表1。

從表1可知：相關(guān)系數(shù)接近1;均通過置信水平為0.01的顯著性檢驗(yàn)，都為顯著正相關(guān)。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

分析2017年全年的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)自動(dòng)值在降雨后下降速率偏高，尤其是表面的0～10cm和10cm～20cm。通過對(duì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行考察，發(fā)現(xiàn)傳感器測(cè)量點(diǎn)和人工觀測(cè)采樣點(diǎn)存在差異。如圖1。

鄭州站（O2269）土質(zhì)屬于粉壤土，黏粒少砂粒多，表面容易受到破壞，從圖2可以看到傳感器周圍土壤裸露、沖刷、龜裂，保墑性能低于作物覆蓋地段，時(shí)間越長(zhǎng)，器測(cè)與人工觀測(cè)數(shù)據(jù)的差距會(huì)越大。

為了驗(yàn)證地表覆蓋不同確實(shí)有差異，選擇在傳感器外30cm和麥田里分別使用環(huán)刀進(jìn)行了取樣，測(cè)定了重量含水量和土壤容重，分別見表3、表4所示?？梢钥闯觯寥廊葜仄畈淮?，但重量含水量的偏差較大。

基于以往經(jīng)驗(yàn)，通過對(duì)表面土壤鋤松、凹坑填平等措施，以起到保墑效果，圖3為臺(tái)站維護(hù)（2018年3月29日）前后的體積含水量變化趨勢(shì)，可以看出維護(hù)措施避免了自2018年3月18日降水過后表層體積含水量陡降現(xiàn)象。

1.2節(jié)提到超限數(shù)據(jù)出現(xiàn)在2018年4月18日和28日，經(jīng)過分析，出現(xiàn)超限的原因可以歸結(jié)為地表覆蓋物的差異。據(jù)劉榮花等[8]對(duì)冬小麥根系分布規(guī)律的研究表明，0-50cm冬小麥的根長(zhǎng)密度、根質(zhì)量密度分別達(dá)到58%、67%，50-100cm的根長(zhǎng)密度、根質(zhì)量密度只占23%、19%，說明0-50cm是冬小麥全生育根量的主要分布層次[1]，也是土壤水分利用率最高的層次，因此作物生長(zhǎng)的影響是造成人工與自動(dòng)站數(shù)據(jù)差值明顯偏大的原因之一。4月里小麥處于抽穗、乳熟期，根系大量吸收水分，導(dǎo)致人工測(cè)量值較低;儀器周圍未種植作物，導(dǎo)致自動(dòng)觀測(cè)值偏高。

可以結(jié)合降水情況作為佐證。如圖4所示，鄭州站（O2269）于4月13日和4月21日均有不超過3mm的降水現(xiàn)象發(fā)生，而儀器40cm深度的體積含水量基本保持不變;此次降水對(duì)于正處于抽穗期的小麥來說遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了水分需求，所以人工測(cè)量值就會(huì)降低，導(dǎo)致這段時(shí)間的對(duì)比偏差超出業(yè)務(wù)5%的要求。

3 結(jié)束語

通過對(duì)鄭州站（O2269）數(shù)據(jù)的分析，有93%的數(shù)據(jù)達(dá)到業(yè)務(wù)要求;設(shè)備精度為3。

地表覆蓋對(duì)自動(dòng)土壤水分觀測(cè)儀的準(zhǔn)確運(yùn)行有重要影響。第一，如果對(duì)觀測(cè)儀的數(shù)據(jù)質(zhì)量有較高要求，傳感器周圍應(yīng)和大田進(jìn)行同樣的耕作活動(dòng)，種植同樣的作物;第二，如果無法達(dá)到上一條，傳感器周圍應(yīng)該定期鋤刨松土，達(dá)到和大田近似同樣的保水保墑效果。

參考文獻(xiàn)：

[1]郭占軍，秦文虎，項(xiàng)學(xué)海.便攜式土壤水分測(cè)試系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].測(cè)控技術(shù)，2009，28（12）：1-5.

[2]譚凱炎，房世波，任三學(xué).灌溉農(nóng)田土壤濕度的時(shí)空變化特征[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象，2010，31（3）：423-426.

[3]解彥維，李澤，楊鶴.DZN2型自動(dòng)土壤水分監(jiān)測(cè)站與人工觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比分析[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技，2016（7）：254-256.

[4]成兆金，吳珂，張民凱，等.土壤容重的修訂方法研究[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)，2013，29（35）：230-233.

[5]陳海波，冶林茂，薛龍琴，等.GStar-Ⅰ（DZN2）型自動(dòng)土壤水分觀測(cè)儀的維護(hù)方法及常見故障解析[J].氣象與環(huán)境科學(xué)，2011，9（34）：178-181.

[6]黃文杰，呂軍，翟伶俐，等.人工與自動(dòng)土壤水分觀測(cè)資料差異探討[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)，2013，29（14）：146-149.

[7]劉靜，楊華.烏蘭烏蘇自動(dòng)與人工土壤水分觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比分析[J].新疆農(nóng)業(yè)科技，2013（5）：40-41.

[8]劉榮花，朱自璽，方文松，等.冬小麥根系分布規(guī)律[J].生態(tài)學(xué)雜志，2008，27（11）：2024-2027.