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利用质地差异较大的园土及草炭∶陶粒∶园土=3∶1∶1（体积比）的混合基质对2种土壤水分频域反射仪（FDR）进行了室内标定.结果显示,在目前园林应用的测量精度内,土壤质地对两种FDR土壤水分传感器的测量影响不显著,但FDR测量值较烘干法明显偏高,校正斜率介于0.68～0.70之间.相关分析表明FDR测量值与真实值之间有极显著的相关性,相关系数大于0.97.利用获得的线性函数进行校正,校正后的土壤水分值与采用传统的烘干称重法测得的值相符.基于以上结果,FDR土壤水分传感器能准确、快速测定土壤含水量,在城市园林节水灌溉管理中发挥重要作用. 相似文献
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土壤水分传感器(FDR)在作物精准灌溉中的标定与应用 总被引：2，自引：0，他引：2
随着农业现代化的发展,大田及各种大棚环境条件下的作物栽培对灌溉的要求越来越高,基于用土壤水分传感器的精准灌溉系统正逐步应用到设施农业当中。由于土壤水分传感器测定土壤水分含量时受土壤质地和压实程度的影响较大,为减小测定误差设计了相关试验,通过研究明确了在同一土壤水分条件下(15%)土壤容重与水分传感器输出电压值的关系。提出了用田间原状土对土壤水分传感器进行水分特征曲线的标定方法,并在生产中得到了应用,降低了精准灌溉系统土壤水分测定的误差。 相似文献
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Matlab和神经网络法对土壤水分特征曲线 VG模型的拟合比较 总被引：1，自引：0，他引：1
以山东荣成地区棕壤、风沙土为对象,测定分析土壤剖面不同层次的容重、质地、有机质含量、水势和含水量等状况;运用Matlab软件和神经网络法对土壤水分特征曲线van-Genuchten(简称VG)模型进行拟合,将2种拟合结果与实测数据进行对比分析。结果表明,研究土壤不同土层含水量均随着水吸力的增加呈"快速下降-缓慢下降-基本平稳"的变化趋势;由于受到土壤颗粒组成、容重等物理因素和有机质含量差异的影响,棕壤和风沙土不同土层的饱和含水量和残留含水量差异较大,其中棕壤60～70 cm和风沙土10～20 cm的土壤残留含水量最大;Matlab软件拟合的残差平方和比神经网络预测方法低几个数量级,说明采用Matlab对水分特征曲线VG模型拟合精度高,拟合效果较好。 相似文献
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土壤水分是地表水循环的关键环节,也是农林系统的重要状态指标。土壤水分观测系统的研制有利于土壤水分的有效观测,从而及时掌握其时空动态变化规律。当前存在多种土壤水分传感器,如常见的基于不同工作原理的频域传感器(Frequency domain spec-troscopy,FDS)和电感传感器等,其成本、土壤含水量-信号曲线以及影响因素均有较大差异。选用国产的FDS传感器,研制了信号采集和长期存储的数据采集器,制成了低成本土壤水分观测系统。同时设计了基于不同试验条件与水分含量的室内控制试验和室外现场同步观测试验,将研制系统的观测结果与美国HOBO土壤水分观测系统的观测结果、环刀取样测试结果进行了比对分析。结果表明:土壤水分含量较低时,研制的土壤水分观测系统观测结果与实际值较接近,优于HOBO观测结果,且适用于瞬时速测和定点长期观测。HOBO传感器在不同环境下表现更为稳定,观测结果值域变化范围较小。盐度对2种土壤水分传感器测量结果均有重要影响。 相似文献
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在有机溶液、砂土和基质(泥炭、蛭石、珍珠岩质量比4.5:4.5:1.0)中对基于频域(FD)原理的FDS系列水分传感器进行了测试,并根据实验结果对其阻抗特性、一致性和测量精度进行了分析。传感器的标定工作分2步进行,首先利用有机溶液建立传感器输出电压信号V与介电常数ε的关系,然后通过Topp公式间接得出传感器输出信号与土壤含水率之间的关系。在砂土和基质中的实验结果表明,采用两步标定法标定后,FDS系列传感器测量得到的砂土和基质含水率与烘干法得到的含水率的相关系数分别为0.90和0.95,其输出电压与ML2型传感器输出电压的相关系数>0.99,表明该标定方法能够满足测量精度要求。 相似文献
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[目的]为了更好地满足现代农业各种种植环境下作物对水分要求越来越精准,结合土壤含水量与土壤水分势能的概念,设计了土壤水分特征曲线自动检测系统。[方法]利用电子式土壤水分张力传感器实时测定供试盆钵中土壤水分的张力数值,同时采用电子式重量传感器测定土壤重量,利用差减法计算土壤含水量,并绘制土壤水分特征曲线。[结果]通过对江苏地区2种不同质地土壤实地测定得出：质地不同水分特征曲线走势不同,分别为：徐州地区黄河古道砂质土水分特征曲线关系式为 Y=-0.0002X3＋0.0277X2-1.6445X＋38.161,R2=0.9919;大丰金海农场盐碱土水分特征曲线关系式为 Y=-0.002X2-0.426X＋39.905,R2=0.9913。[结论]土壤水分特征曲线自动检测系统可以同时反应土壤含水量和土壤水分势能状况,可反映土壤水分对植物生长的有效性,为科学灌溉提供依据。 相似文献
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基于多光谱遥感的土壤含水量定量监测与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤含水量直接影响农作物的生长状况,是决定耕地质量的一个重要参数.从土壤含水量对耕地质量的影响出发,利用资源三号卫星(ZY-3)多光谱数据和实地测量数据进行对比,采用回归分析法,建立遥感光谱指数反演土壤水分含量数学模型,并以含山县铜闸土地整理项目区为例,分析整理区与未整理区土壤含水分变化及空间分布.结果表明,增强型植被指数(EVI)与不同耕层土壤水分线性拟合效果较好,相关系数达0.79以上,EVI值可有效反演土壤水分,多光谱遥感可以大面积定量监测土壤含水量.整理区与未整理区相比,低含水量水平面积减少32.7％;中等含水量水平面积增加1.9％;高含水量水平面积增加30.8％,整理区的含水量及分布明显高于未整治区,说明土地整理项目增强了土壤保水保墒能力. 相似文献
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【目的】比较不同水分传感器对风沙土含水率的测定精度,并建立校准模型,为旱区农业水土资源的高效利用提供理论依据。【方法】以METER、Acclima和Truebners三大制造商生产的9种介电类水分传感器为对象,以典型风沙土为供试土壤,通过室内校准试验比较各种传感器对土壤含水率的测定精度,评估其在风沙土上的适用范围、准确度、精密度及其影响因素,并构建不同传感器测定风沙土含水率的校准模型,比较不同校准模型的精度。【结果】（1）默认模型下,与其他传感器相比,MAS-1和EC-5的测定精度较高,其均方根误差（RMSE）分别为0.020和0.027,平均偏差误差（MBE）分别为0.016和0.024,斜率（k值）分别为0.943 3和0.940 3,决定系数（R2）分别为0.926和0.938。（2）土壤含水率范围影响传感器的测定精度。各传感器在低含水率下的RMSE平均值比中、高含水率分别减小了40.9%和42.6%,MBE平均值减小了61.8%和59.9%,而R2平均值提高了0.7%和11.3%。其中,低含水率时EC-5和TDR-315H的精度较高,而中、高含水率下MAS-1的精度均较高。对于含水率相同的土壤,各传感器的测定结果差异较大,且含水率越高差异越大。（3）与默认模型相比,校准模型的RMSE和MBE平均减小了48.8%和72.6%,纳什系数(NSE)和R2提高了70.7%和4.5%。经模型校准后,5TE和TEROS-12测定精度的增幅最大,而TDR-315H的测定精度相对最高。此外,传感器测定的风沙土含水率默认值与校准值具有较高的拟合精度,通过模型转换可实现对默认值的二次校准。【结论】综合评估测定精度、使用寿命和售价,MAS-1、EC-5和TDR-315H可作为风沙土含水率监测的优先传感器备选,且利用风沙土的校准模型对传感器进行标定十分重要。 相似文献
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本文报道了中子土壤水分仪在田间直接标定的一种方法:多点标定与土壤含水量(重量％)均值分级回归法。采用此法所标定的曲线方程相关系数达0.99304,土壤含水量响应范围为10％～20.69％.该法可提高所标定曲线精度,较好的适应水分变化范围,达到一次性标定成功,经取土实测比较,最大差值为0.0198。此法并在西北农业大学水利系灌溉研究室进行实验验证。 相似文献
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[目的]探讨TDR测定土壤含水量的原理,找出TDR测量土壤含水量的适合范围.[方法]用波兰TDR/MUX/mpts水分测定仪,对不同湿度土样的体积含水量进行测定,同时用烘干法和环刀法分别测量其质量含水量和容重,然后转化成体积含水量与TDR的测量值进行比较.[结果]对于质量含水量为0～5％之间的干燥土壤和质量含水量为22％以上的湿润土壤,TDR的测量精度较低.与烘干法相比,绝对误差均大于2％,相对误差大于10％.对于质量含水量为5％ ～22％之间的土壤,TDR的测量精度较高.[结论]在湿润或半湿润地区,TDR法测量土壤体积含水量有较高的精度. 相似文献
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土壤水分传感器实用性能对比研究 总被引：10，自引：0，他引：10
该文针对时域反射法（TDR）、频率分解法（FD）型土壤水分传感器和中国农业大学研制的基于驻波率原理（SWR）的新型土壤水分传感器,在德国北部典型的沙壤土、黄土、含煤沙土及含铅壤土土样上做了试验.根据采集的数据进行方差分析,结果表明:SWR型土壤水分传感器是一种高精度、高可靠性、受土壤质地影响不明显的快速土壤水分测量传感器,其性能可与世界先进TDR型和FD型土壤水分测量传感器相媲美. 相似文献
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土壤含水率对近红外传感器标定模型的响应研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高近红外传感器测量的准确度,进一步理解不同标定模型对土壤含水率测量精度的影响。利用土壤表面的近红外反射光强来预测土壤含水率,通过归一化处理将反射光强转化为相对吸收深度和相对反射率,采用2种标定方法,分别建立土壤含水率与相对吸收深度之间及土壤含水率与相对反射率之间的线性模型与非线性模型。选取我国东北地区的黑土进行标定,并用独立的试验数据对模型进行检验。结果表明,吸收深度法的线性和非线性模型的预测值和实测值符合度较好。反射率法的线性模型和非线性模型对土壤的含水率预测均方根误差(RMSE)分别为2.89%和2.95%,相对吸收深度法非线性模型的RMSE值明显大于其他3种模型,预测准确度最低。说明不同标定方法会影响土壤含水率的预测结果。4种模型的预测精度能够满足测量要求。 相似文献
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基于相位差的时域反射仪测定土壤含水量的标定和田间验证 总被引：2，自引：0，他引：2
为了检验具有我国自主知识产权的基于相位差检测原理的时域反射仪(TDR)测定土壤水分的性能,利用室内土柱试验,获得了该仪器测定土壤含水量的标定曲线,分析了影响因素,并在田间对标定曲线进行了实际验证。结果表明,容重对仪器测定土壤含水量的影响不显著;土壤质地对校正结果有明显影响,供试的砂质土类,壤质黏土类和黏土类分别可以使用一个特定标定公式,R2均大于0.98,估计标准误差均小于0.020cm3/cm3;该仪器用于田间测定含水量的均方根误差小于0.035cm3/cm3。因此,经过室内标定后,将新型时域反射仪用于测定田间土壤含水量是可靠的。 相似文献
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[目的]研究基于Globe-Logging TDR系统的棉花土壤水分与温度的变化规律.[方法]在棉花土壤中分10、20、30以及40 cm土层深度水平埋装一根Globe-Logging TDR测量探针,通过无线网络在线监测7月棉花土壤水分和土壤温度的变化规律.[结论]在不降雨或不灌水的情况下,深层土土壤水分要高于浅层土,深层土的土壤含水率与土壤温度呈反比例关系;当土壤温度高于最低气温时,土壤温度随着土层深度的增加而升高.[结果]该研究可为Globe-Logging TDR系统的推广应用提供参考. 相似文献
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不同土壤水分测定方法的比较研究 总被引：2，自引：1，他引：1
[目的]为正确使用TDR法和FDR法测定土壤水分含量提供理论依据。[方法]以铝盒烘干法为标准,通过对TDR法和FDR法进行校验,明确它们的优缺点及土壤温度对测定结果的影响。[结果]室内模拟试验结果表明：3条曲线具有相同的变化趋势;横坐标在3.0~23.0时,θT比θF更接近真实值（θv）;横坐标在18.0~23.0时,θT与θv基本一致;横坐标大于23.0时,θv、θT和θF之间的差距甚小。田间试验结果表明：除了2、3、4和8点,FDR的测定结果与θv的差距都很大;TDR的测定结果与θv的差距都很小。综合分析结果表明：FDR的曲线在最下面,与θv的曲线始终保持一段距离,它们之间只有2个交点;TDR和θv的曲线都在上面,它们距离很小,有7个交点,说明TDR的测定准确度比FDR的高。[结论]用TDR法测定土壤含水量准确、方便、快捷。 相似文献
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农田土壤水分测定三种方法的比较 总被引：11，自引：0，他引：11
应用时域反射仪（ＴＤＲ）、中子仪和土钻法测定了农田土壤水分，并对农田土层含水量和土体贮水量的测定结果进行了比较。结果表明，三种方法的测定结果存在一定的差异，ＴＤＲ测定农田土壤水分最精确且稳定性好。本文还提出了用ＴＤＲ配合土钻法测定农田土壤容重的方法。 相似文献
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TDR作为1种野外测量土壤水分量简便而准确的方法而被人们熟知和使用。本研究使用TDR在河套灌区对冻土在冻结融解时进行了土壤水分测定。为了用TDR数据计算冻土的液态水分量,文中分析了众多计算模型和经验模型,最终找到了最适合本地区土壤特性的B irchak模型。 相似文献