胡慧玲,王峰,馮泉清,韓其晟,寧慧峰,李小剛,王景雷*
鹽分對土壤水分傳感器測量精度的影響及適用性評價
胡慧玲1,2,王峰1,馮泉清1,2,韓其晟1,寧慧峰1,李小剛3,王景雷1*
(1.中國農(nóng)業(yè)科學院 農(nóng)田灌溉研究所/農(nóng)業(yè)農(nóng)村部作物需水與調(diào)控重點開放實驗室,河南 新鄉(xiāng) 453002;2.中國農(nóng)業(yè)科學院 研究生院,北京 100081;3.新疆生產(chǎn)建設兵團第一師水文水資源管理中心,新疆 阿拉爾 843399)
【目的】探明鹽分和水分對土壤水分傳感器測量精確度和準確度的影響,并進行適用性評價?!痉椒ā吭谛陆⒗瓲柋鴪F第一師灌溉試驗站開展室內(nèi)試驗,選用FDR、TDR型傳感器,試驗設置5個鹽分梯度(分別為2、3、5、7、9 mS/cm),土壤含水率調(diào)至田間持水率之后自然蒸發(fā),研究鹽分和水分對土壤水分傳感器測量精確度和準確度的影響?!窘Y果】傳感器的精確度和準確度受土壤鹽分和水分的影響。標定前,CSF11、ML2x傳感器的準確度較高且精確度表現(xiàn)穩(wěn)定,EC-5、TDR305H傳感器由于受土壤鹽分和水分的雙重影響,準確度和精確度較低。校準后,4種傳感器的準確度和精確度明顯改善?!窘Y論】綜合準確度、精確度和價格因素,資金充裕且含鹽量不超過9 mS/cm時,可選用ML2x傳感器;資金緊張時,低鹽條件下選用CSF11傳感器,中高鹽條件下選用EC-5傳感器;當土壤含水率不超過20%時可選用TDR305H傳感器。
土壤水分;FDR;TDR;土壤含鹽量;精確度;準確度;校準
【研究意義】土壤水分是營養(yǎng)物質(zhì)在植物體內(nèi)傳送的載體,是植物正常生長的基礎。實時準確的測量土壤水分是灌溉決策與作物生長調(diào)控的前提。目前,對土壤含水率的測量有多種方法,從最傳統(tǒng)的烘干法到先進的傳感器測量均有廣泛應用。介電常數(shù)是表征介質(zhì)中電場強弱的物理量,由于水的介電常數(shù)比干土大得多,所以當土壤含水率增加時,其介電常數(shù)也相應增大,利用土壤介電常數(shù)與土壤含水率之間的關系進行土壤水分測量是一種常見的方法,其中以時域反射法(TDR)和頻域反射法(FDR)原理的傳感器最為常見。TDR傳感器是根據(jù)高頻電磁脈沖在土壤中傳播的速度依賴于土壤介電常數(shù),通過測量電磁波的傳播時間計算介電常數(shù),再換算為土壤含水率。FDR傳感器是根據(jù)高頻電磁波在土壤中傳播的頻率計算介電常數(shù),從而計算土壤含水率。國內(nèi)外研究人員對介電法測定土壤含水率已進行了大量研究[1-3],測定精度有很大提高[4-7]。但在鹽堿地上由于電磁波易發(fā)生多次反射和衰減,使得傳感器信號不清晰,導致測定的含水率數(shù)據(jù)存在很大誤差甚至不合理[8]?!狙芯窟M展】土壤介電常數(shù)除受含水率影響較大外,還與土壤中的可溶性鹽量、有機質(zhì)、土壤質(zhì)地和溫度有關,且以土壤鹽分和溫度的影響最為顯著[9]。Kim等[10]研究表明,在土壤較干時,傳感器水分讀數(shù)與土壤含水率和干體積質(zhì)量線性正相關,土壤較濕時與土壤含水率和干體積質(zhì)量非線性正相關,傳感器水分讀數(shù)與土壤1:5呈顯著線性關系。Louki等[11]研究表明,傳感器水分讀數(shù)在土壤鹽分和溫度分別為2.5 dS/m與25 ℃時精度最高,在鹽分和溫度范圍分別為1.9~4.0 dS/m和16~30 ℃時,必須經(jīng)過校準方可獲得較高精度,超過此范圍,傳感器則無法準確工作。Inoue等[12]研究表明,水分傳感器精度受土壤鹽分影響顯著,與其他類型傳感器相比,TDR傳感器精度最高(=0.007 cm3/cm3),校準方程自變量應加入鹽分因子。Spelman等[13]研究認為,針對特定土壤,傳感器水分讀數(shù)往往難以達到規(guī)格上標識的精度,建立基于特定土壤的校準方程十分必要。Rosenbaum等[14]研究表明,電磁感應式土壤水分傳感器精度受土壤鹽分和溫度影響顯著,出現(xiàn)低溫時低估和高溫時高估問題,土壤鹽分導致介電常數(shù)與理論結果發(fā)生偏離,必須經(jīng)過校準方可達到理論模型的預測值。Cardenas-Lailhacar等[15]研究顯示,在高鹽和高溫條件下,不同品牌傳感器水分讀數(shù)精度和穩(wěn)定性不同,但基本均能達到旱地灌溉決策的精度要求。雷磊[16]研究表明,土壤介電常數(shù)的實部受土壤體積含水率影響,而虛部與土壤含水率和含鹽量關系密切,在含鹽量較大的土壤中必須對傳感器進行特定校準。【切入點】我國新疆南疆地區(qū)的土壤鹽漬化嚴重,耕地的硫酸鹽量普遍在3‰~10‰之間。由于鹽堿的存在,導致該地區(qū)土壤水分傳感器存在測量精度不高、結果不穩(wěn)定、傳感器腐蝕嚴重、壽命短等問題,這給水分傳感器在該地區(qū)的應用帶來限制,而且目前缺乏在不同鹽分條件下多種類型、多種型號的土壤水分傳感器性能之間的對比試驗?!緮M解決的關鍵問題】因此,隨機挑選市場上常見的3種FDR和3種TDR傳感器,研究其在南疆不同鹽堿水平下監(jiān)測土壤含水率的表現(xiàn),闡明鹽分和水分對測量精確度和準確度的影響,并進行適用性評價,為其科學使用提供依據(jù)。
試驗在新疆阿拉爾第一師水利局灌溉試驗站(40°6 ′N,81°2 ′E)進行。試驗選用FDR和TDR傳感器的型號及詳細參數(shù)見表1。試驗設計5個鹽分梯度,控制土水質(zhì)量比為1∶5的土壤溶液電導率1:5分別為2、3、5、7、9 mS/cm,其中2~3 mS/cm為低鹽處理,5~9 mS/cm為中高鹽處理。1:5與干土鹽分質(zhì)量分數(shù)的換算關系=3.04-0.74,對應的土壤鹽分質(zhì)量分數(shù)分別為5.3‰、8.4‰、14.5‰、20.5‰和26.6‰。試驗基底土壤取自灌溉試驗站周邊的膜下滴灌棉田,采集根據(jù)0~30 cm土層土壤,土壤基礎鹽分1:5為1.8 mS/cm(鹽分質(zhì)量分數(shù)為4.73‰),土壤質(zhì)地和原狀土物理參數(shù)見表2。將取得的土樣曬干粉碎后過2 mm篩,根據(jù)土壤基礎含鹽量和目標設計含鹽量,計算并加入所需的鹽皮量(鹽分質(zhì)量分數(shù)為802‰,目標土樣質(zhì)量8 kg),混合后充分攪拌,使土鹽混合均勻。之后將混合后的鹽土以一定體積質(zhì)量(1.59 g/cm3)按5層分刻度裝到塑料桶中,桶直徑11 cm,高17 cm,裝土深度15 cm,每個鹽分梯度重復3次(每個桶為1次重復)。按照桶內(nèi)土壤實際體積及田間持水率,計算并加入適量的蒸餾水,將土壤含水率全部調(diào)配至田間持水率,之后自然蒸發(fā),為保證試驗結果不受溫度影響,實驗室將溫度控制在25 ℃左右。各傳感器在土樣裝填好后再插入,將傳感器探針全部插入土樣中。在蒸發(fā)過程中,分5次監(jiān)測傳感器所測量的土壤含水率,每次監(jiān)測的同時稱質(zhì)量,利用稱質(zhì)量法計算實際質(zhì)量含水率,再乘以干體積質(zhì)量,計算得到實際體積含水率。配置鹽土和田間持水率過程中的計算參數(shù)見表3。
表2 土壤物理參數(shù)
表3 土樣配置參數(shù)
土壤水分傳感器的精確度用絕對誤差和相對誤差度量,測量準確度用絕對誤差的標準差表示。值和值越低,說明傳感器越精確,反之精度則差。值越小,說明測量值越集中,精確度高,反之則精確度低。
根據(jù)實際的試驗鹽分條件,不同傳感器具有有效讀數(shù)的含水率測量范圍見表4。EC-5、CSF11、ML2x、TDR305H傳感器在土壤1:5值為2~9 mS/cm下均能正常讀數(shù),CSF15傳感器在1:5值為2~3 mS/cm時僅能讀出含水率約為5%的結果,其余鹽分梯度下,均不能正常讀數(shù)。CS655傳感器在1:5值為2 mS/cm時可以正常測量,在1:5值≥3 mS/cm時無法獲取數(shù)值。當土壤電導率一定時,增加土壤含水率將增加鹽分的溶解,導致傳感器脈沖信號不穩(wěn)定,使測量結果偏離,同理,當土壤含水率一定時,增加土壤電導率同樣影響測量結果準確性[17]。這可能是CSF15、CS655傳感器無法讀出所有土壤含水率及土壤電導率水平下測量數(shù)據(jù)的原因。鑒于此,本文后續(xù)只對EC-5、CSF11、ML2x、TDR305H傳感器進行精確度和準確度的分析。
表4 不同傳感器具有有效讀數(shù)的土壤含水率范圍
注 √表示在5%~30%土壤含水率范圍內(nèi)均可以正常出數(shù)。
在低鹽(1:5=2~3 mS/cm)條件下各傳感器的絕對誤差和相對誤差分別見圖1和圖2。由圖1和圖2可知,土壤1:5值相同時,EC-5、TDR305H傳感器的值隨土壤水分的升高逐漸增大,為1.32%~30.39%,CSF11、ML2x傳感器的值變化幅度較小,值為7.35%~17.21%。土壤1:5值為3 mS/cm時,每個傳感器在不同土壤含水率下的值均大于2 mS/cm時的值。當土壤1:5值為3 mS/cm時,4種傳感器在全水分范圍內(nèi)的平均值分別為20.47%、14.76%、11.68%、13.25%,土壤1:5值為2 mS/cm時,平均值分別為14.25%、12.19%、8.66%、4.96%。當土壤1:5值相同時,EC-5、TDR305H傳感器的值隨土壤含水率的變化較平緩,CSF11、ML2x傳感器的值逐漸降低。土壤1:5值為3 mS/cm時,4種傳感器的平均值分別為109.82%、98.83%、84.11%、52.64%,土壤1:5值為2 mS/cm時,平均值分別為70.93%、73.34%、57.71%、21.51%。這說明傳感器的測量準確性受傳感器品牌、土壤電導率和土壤含水率的影響,與其他2種傳感器相比,CSF11、ML2x傳感器的準確度較高,增加土壤電導率會降低準確度,但當土壤1:5值一定時,傳感器的準確度隨土壤含水率的變化較小。EC-5、TDR305H傳感器準確度由于受土壤電導率和土壤含水率的雙重影響,其準確度較低。這可能與傳感器探針的物理設計有關,與二針傳感器相比,三針傳感器能形成更清晰的反射,在土壤電導率較高時精度更高[18]。TDR305H傳感器雖有3個探針,但其探針間距較寬,這會增加電磁波的傳送時間,增大介電常數(shù),導致測量結果變大,準確度降低。
圖1 低鹽條件下(EC1:5=2~3 mS/cm)各傳感器的AE值隨土壤含水率的變化
圖2 低鹽條件下(EC1:5=2~3 mS/cm)各傳感器的RE值隨土壤含水率的變化
圖3是不同傳感器在低鹽條件(1:5=2~3 mS/cm)下土壤含水率的值。由圖3可知,土壤1:5值為2 mS/cm時,4種傳感器的值均較低,為0.27%~2.30%。當土壤1:5值增加至3 mS/cm時,EC-5、TDR305H傳感器的值隨土壤含水率的升高逐漸增大,且其值均大于土壤電導率為2 mS/cm時的值。隨著土壤1:5值的增加,CSF11、ML2x傳感器的值增加,但隨土壤含水率的變化不明顯。這說明傳感器的精確性受土壤電導率和土壤含水率影響,土壤電導率增加導致傳感器的精度降低,不同型號傳感器的精度隨土壤含水率的變化規(guī)律不同。整體看,CSF11、ML2x傳感器的精度在低鹽條件下(1:5=2~3 mS/cm)表現(xiàn)更穩(wěn)定。
圖3 低鹽條件下(EC1:5=2~3 mS/cm)各傳感器的SD值隨土壤含水率變化
圖4和圖5為不同傳感器在中高鹽(1:5=5~9 mS/cm)條件下的值和值。由圖4和圖5可知,土壤電導率不同時,3種FDR傳感器的值隨土壤含水率的增大呈先升后降趨勢,TDR傳感器的值隨土壤含水率升高呈上升趨勢。土壤含水率相同時,土壤1:5值增加,同一傳感器的值增加,說明土壤電導率增加導致準確度降低;土壤電導率相同時,土壤含水率對不同傳感器的值影響不同。在中高鹽(1:5=5~9 mS/cm)水平下,ML2x傳感器在5、7、9 mS/cm下土壤含水率全量程范圍內(nèi)的平均值分別為16.02%、17.64%、18.09%,精度最高,且值隨土壤含水率的變化不顯著。TDR305H傳感器的值最大,在土壤1:5值為5、7、9 mS/cm時,值分別為31.87%、54.79%、53.27%,精度最低,值隨土壤含水率的增加呈指數(shù)增加,甚至出現(xiàn)土壤含水率大于100%的不合理數(shù)據(jù)。EC-5傳感器在土壤含水率低于12.89%時,值有一段遞增過程,隨后與CSF11、ML2x傳感器類似,值隨土壤含水率的增加而降低,F(xiàn)DR傳感器在土壤含水率大于12.89%時均表現(xiàn)為土壤含水率越高反而值越?。籘DR傳感器在土壤含水率較低(≤6.23%)時值和值最小,準確性最高,之后均劇烈增加,測量結果極不合理。
圖4 中高鹽條件下(EC1:5=5~9 mS/cm)各傳感器的AE值隨土壤含水率的變化
圖6為不同傳感器在中高鹽(1:5=5~9 mS/cm)條件下值。由圖6可知,中高鹽(1:5=5~9 mS/cm)條件下,4種傳感器的值趨勢線幾乎重合,說明此時傳感器的精確度趨于穩(wěn)定。從整體來看,CSF11、ML2x傳感器在中高鹽條件下的值最小,分別為1.12%~8.82%和3.42%~8.46%,值隨土壤含水率增加變化不大。EC-5傳感器的值隨土壤含水率的增加呈先增加后降低趨勢,TDR305H傳感器的值隨土壤含水率的增加呈顯著上升趨勢,土壤含水率為24.75%時達到最大值,3個土壤電導率水平下的均值達到了51.71%。
圖5 中高鹽條件下(EC1:5=5~9 mS/cm)各傳感器的RE值隨土壤含水率的變化
基于各土壤水分傳感器說明書中廠家所給的原始校準方程,本文嘗試在不同電導率條件下建立實際含水率與傳感器測量的土壤含水率之間新的對應關系。CSF11傳感器基于原始校準進行改進;EC-5、Ml2x傳感器在低鹽條件下基于原始校準方程進行改進,中高鹽條件下則選擇了擬合度更好的多項式函數(shù);TDR305H傳感器在低、中高鹽分條件下均采用擬合度更好的冪函數(shù)。通過分析傳感器測量的土壤含水率與實際土壤含水率的關系,獲得了在低鹽和中高鹽條件下各傳感器校準前后的土壤含水率、校準方程及值、值、值的改善結果,結果見表5。由表5可知,不同鹽分條件下,通過線性或非線性擬合,均可得到較好的校準方程,低鹽條件下,利用各校準方程計算得到的土壤含水率的2在0.901~0.943之間;中高鹽條件下,2在0.834~0.947之間。低鹽條件下,EC-5、CSF11、ML2x、TDR305H傳感器經(jīng)過校準后的值較校準前分別降低了86.515%、85.098%、82.840%、70.415%,值分別降低了84.713%、85.033%、82.927%、57.198%。中高鹽條件下,EC-5、CSF11、ML2x傳感器校準后的值分別降低了94.105%、87.246%、91.524%,分別降低了94.340%、90.714%、93.099%。校準不僅提高了測量的精確性,還提高了測量的準確性。與校準前相比,低鹽條件下,EC-5、CSF11、ML2x傳感器的值分別降低了72.200%、4.094%、15.790%,達到0.768%、1.331%、1.041%。中高鹽條件下,EC-5、CSF11、ML2x傳感器的值分別降低了93.071%、71.597%、84.942%,達到0.821%、1.293%、0.814%。TDR305H傳感器的表現(xiàn)類似,低鹽條件下,傳感器的值降低了72.888%;高鹽條件下,傳感器的值降低了98.336%。總體而言,校準對傳感器準確度和精確度的改善較明顯,校準后,、、值最低分別可以達到1.462%、8.537%、0.50%。與原始校準方程相比,新的校準方程極大地提高了各傳感器在不同鹽分條件下的土壤含水率測量精確度與準確度,其中以EC-5傳感器改善效果最為明顯。
表5 不同土壤鹽分條件下各傳感器土壤含水率校準結果
線性或非線性校準方程很好地擬合了實際土壤含水率和傳感器測量土壤含水率值。由圖7可知,低鹽條件下,EC-5、CSF11、ML2x傳感器校準后土壤含水率與實際土壤含水率的絕對誤差最大均不超過5%,TDR305H傳感器校準后土壤含水率整體上較EC-5、CSF11、ML2x傳感器更接近實際土壤含水率,只是在土壤含水率較高時(≥26.804%)仍會偏離1∶1線。從圖8可以看出,中高鹽分條件下,ML2x傳感器校準后土壤含水率與實際土壤含水率擬合最好,整體上絕對誤差最大不超過4.40%,TDR305H傳感器經(jīng)過校準后的土壤含水率在土壤含水率較低時(≤15.708%)與1∶1線非常吻合,CSF11傳感器在4種傳感器中擬合效果最差,在土壤含水率為30%時絕對誤差最大達到9.082%,EC-5傳感器與CSF11、TDR305H傳感器相比擬合較好,絕對誤差基本上不超過5%。綜合考慮,在低鹽條件下各傳感器的精確度和準確度表現(xiàn)為ML2x傳感器>TDR305H傳感器>CSF11傳感器>EC-5傳感器,中高鹽條件下精確度和準確度表現(xiàn)為ML2x傳感器>EC-5傳感器>TDR305H傳感器>CSF11傳感器。通常傳感器的選擇不僅要考慮精確度、準確度和適用范圍,還需要考慮價格因素,4種傳感器的價格分為高、中、低3檔;低檔傳感器價格在1 000元以內(nèi),為EC-5、CSF11傳感器;中檔傳感器價格不超過3 000元,為TDR305H傳感器;高檔傳感器價格不超過5 000元,為ML2x傳感器。因此,資金充裕且含鹽量不超過9 mS/cm時,可選用ML2x傳感器;資金緊張時,低鹽條件下選用CSF11傳感器,中高鹽條件下選用EC-5傳感器;土壤含水率不超過20%時,TDR305H傳感器測量土壤含水率的精確度和準確度較高。
圖7 低鹽條件下(EC1:5=2~3 mS/cm)各傳感器校準后土壤含水率與實際土壤含水率的擬合
圖8 中高鹽條件下(EC1:5=5~9 mS/cm)各傳感器校準后土壤含水率與實際土壤含水率的擬合
土壤含鹽量對許多土壤水分傳感器的輸出有強烈的影響[19-20]。本試驗使用基于介電原理的FDR和TDR傳感器,前者是根據(jù)電磁波在土壤中傳播頻率來測試土壤介電常數(shù),而后者是則是根據(jù)電磁波在不同介電常數(shù)物質(zhì)中傳播速度的差異求出土壤介電常數(shù),最終二者都通過土壤介電常數(shù)進而求得土壤含水率。本研究發(fā)現(xiàn),土壤含鹽量和土壤含水率的增加都會影響水分傳感器的準確性,這與劉蓓[21]、Scudiero等[22]的研究結果一致,這可能是因為土壤含鹽量影響土壤導電性,即介電常數(shù)的虛部,當土壤含水率較小時,土壤介電常數(shù)虛部與土壤含鹽量的關系不明顯,而當土壤含水率較大時,介電常數(shù)虛部同時與土壤含水率、土壤含鹽量具有明顯的正相關關系,土壤溶液中鹽分離子極大的影響了土壤-水-電解液系統(tǒng)的電導率,增加土壤介電常數(shù)虛部中電導率項的作用,從而影響土壤的介電特性[23]。試驗所用的傳感器雖然均會受土壤含鹽量和土壤含水率的影響,但是CSF11、ML2x傳感器在低、中高鹽條件下,其絕對誤差和相對誤差較EC-5、TDR305H傳感器平緩,這可能是因為傳感器探針的物理屬性不同,EC-5傳感器為二探針傳感器,CSF11、ML2x傳感器為三探針傳感器,Zegelin等[18]研究顯示,二針的傳感器會形成更清晰的反射,更適合土壤鹽分較高的土體,而TDR305H傳感器雖為三探針傳感器,但其三探針之間的間距較CSF11、ML2x傳感器大,也有研究顯示[24],探針間距較寬,增加傳感器信號的消耗,使電磁波傳送時間變長,所測得介電常數(shù)增大,進而導致測量結果變大。劉鵬等[25]對市場上主流水分傳感器在高鹽分土壤中(6.8 g/kg)的含水率進行定量化對比及校正,其中選取的EC-5、TDR305H、CS655傳感器與本試驗相同,試驗發(fā)現(xiàn)CS655傳感器在土壤含水率范圍失真,EC-5、TDR305H傳感器在整個試驗階段均未出現(xiàn)失真,這與本試驗結果一致,TDR305H傳感器的和均小于0.11 cm3/cm3,EC-5、TDR305H傳感器的和較高,但均小于0.20 cm3/cm3。崔靜等[26]研究發(fā)現(xiàn),土壤電導率小于2.56 dS/m時,TDR傳感器測定電壓與烘干法測得土壤含水率顯著正相關;土壤電導率大于3.2 dS/m時,測定數(shù)值不能很好地反映土壤含水率變化。本文所選用的TDR305H傳感器在土壤電導率值為2、3 mS/cm時也能較好地反映土壤含水率變化,同一鹽分條件下,土壤含水率的增加會影響TDR傳感器測量的精確度和準確度。
本文只選擇新疆阿拉爾第一師水利局灌溉試驗站的砂壤土對各傳感器進行不同土壤鹽分和土壤水分條件下的測試,可能在其他地區(qū)還不適用。未來應設置不種質(zhì)地土壤對各傳感器精確度和準確度的影響試驗,從而建立應用于不同土壤鹽分、土壤水分、土壤質(zhì)地的土壤含水率校準體系。
1)傳感器的精確度和準確度受土壤鹽分和土壤水分影響。
2)4種傳感器在低鹽條件下精確度和準確度表現(xiàn)為ML2x傳感器>TDR305H傳感器>CSF11傳感器>EC-5傳感器;中高鹽條件下表現(xiàn)為ML2x傳感器>EC-5傳感器>TDR305H傳感器>CSF11傳感器。
3)綜合精確度、準確度及價格,資金充裕且含鹽量不超過9 mS/cm時,可選用ML2x傳感器;資金緊張時,低鹽條件下選用CSF11傳感器,中高鹽條件下選用EC-5傳感器;當土壤含水率不超過20%時可選用TDR305H傳感器。
(作者聲明本文無實際或潛在的利益沖突)
[1] 胡建東, 李林澤, ABDULRAHEEM Mukhtar Iderawumi, 等. 介電特性土壤水分測定方法研究進展[J]. 河南農(nóng)業(yè)大學學報, 2021, 55(4): 603-611, 638.
HU Jiandong, LI Linze, IDERAWUMI A M, et al. Research progress of soil water content measurements using dielectric properties[J]. Journal of Henan Agricultural University, 2021, 55(4): 603-611, 638.
[2] MAJCHER J, KAFARSKI M, WILCZEK A, et al. Application of a dagger probe for soil dielectric permittivity measurement by TDR[J]. Measurement, 2021, 178: 109 368.
[3] DENG X, GU H N, YANG L, et al. A method of electrical conductivity compensation in a low-cost soil moisture sensing measurement based on capacitance[J]. Measurement, 2020, 150: 107 052.
[4] ZAWILSKI B M, GRANOUILLAC F, CLAVERIE N, et al. Calculation of soil water content using dielectric-permittivity-based sensors–benefits of soil-specific calibration[J]. Geoscientific Instrumentation, Methods and Data Systems, 2023, 12(1): 45-56.
[5] LOUKI I I, AL-OMRAN A M. Calibration of soil moisture sensors (ECH2O-5TE) in hot and saline soils with new empirical equation[J]. Agronomy, 2022, 13(1): 51.
[6] SONGARA J C, PATEL J N. Calibration and comparison of various sensors for soil moisture measurement[J]. Measurement, 2022, 197: 111 301.
[7] LI B Z, WANG C M, GU X F, et al. Accuracy calibration and evaluation of capacitance-based soil moisture sensors for a variety of soil properties[J]. Agricultural Water Management, 2022, 273: 107 913.
[8] 趙學偉, 王萍, 李新舉, 等. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡GPR反演濱海鹽漬土含鹽量模型構建[J]. 山東農(nóng)業(yè)科學, 2018, 50(5): 152-155.
ZHAO Xuewei, WANG Ping, LI Xinju, et al. Model construction of saline soil salinity inverted by GPR based on BP neural network[J]. Shandong Agricultural Sciences, 2018, 50(5): 152-155.
[9] MITTELBACH H, LEHNER I, SENEVIRATNE S I. Comparison of four soil moisture sensor types under field conditions in Switzerland[J]. Journal of Hydrology, 2012, 430/431: 39-49.
[10] KIM D, SON Y, PARK J, et al. Performance evaluation and calibration of capacitance sensor for estimating the salinity of reclaimed land[J]. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 2020, 13(1): 206-210.
[11] LOUKI I I, AL-OMRAN A M, ALY A A, et al. Sensor effectiveness for soil water content measurements under normal and extreme conditions[J]. Irrigation and Drainage, 2019, 68(5): 979-992.
[12] INOUE M, OULD AHMED B A, SAITO T, et al. Comparison of three dielectric moisture sensors for measurement of water in saline sandy soil[J]. Soil Use and Management, 2008, 24(2): 156-162.
[13] SPELMAN D, KINZLI K D, KUNBERGER T. Calibration of the 10HS soil moisture sensor for southwest Florida agricultural soils[J]. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 2013, 139(12): 965-971.
[14] ROSENBAUM U, HUISMAN J A, VRBA J, et al. Correction of temperature and electrical conductivity effects on dielectric permittivity measurements with ECH2O sensors[J]. Vadose Zone Journal, 2011, 10(2): 582-593.
[15] CARDENAS-LAILHACAR B, DUKES M D. Effect of temperature and salinity on the precision and accuracy of landscape irrigation soil moisture sensor systems[J]. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 2015, 141(7): 04 014 076.
[16] 雷磊. 鹽漬土介電特性研究及對雷達圖像的響應分析[D]. 烏魯木齊: 新疆大學, 2011.
LEI Lei. Studies on dielectric behavior of saline soil and its effect on backscattering coefficients extracted from radar image[D]. Urumqi: Xinjiang University, 2011.
[17] 譚秀翠, 楊金忠, 査元源. 土壤含鹽量對TDR含水率測試結果的影響及校正方法[J]. 灌溉排水學報, 2010, 29(6): 1-6.
TAN Xiucui, YANG Jinzhong, ZHA Yuanyuan. The impact of soil salinity on measurement of water content by using TDR and the calibration method[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2010, 29(6): 1-6.
[18] ZEGELIN S J, WHITE I, JENKINS D R. Improved field probes for soil water content and electrical conductivity measurement using time domain reflectometry[J]. Water Resources Research, 1989, 25(11): 2 367-2 376.
[19] KARGAS G, KERKIDES P, SEYFRIED M S. Response of three soil water sensors to variable solution electrical conductivity in different soils[J]. Vadose Zone Journal, 2014, 13(9): 1-13.
[20] KARGAS G, SOULIS K X. Performance evaluation of a recently developed soil water content, dielectric permittivity, and bulk electrical conductivity electromagnetic sensor[J]. Agricultural Water Management, 2019, 213: 568-579.
[21] 劉蓓. 土壤含鹽量和溫度對FDR土壤水分傳感器檢測模型的影響研究[D]. 楊凌: 西北農(nóng)林科技大學, 2014.
LIU Bei. Detection model of FDR moisture content sensor affected by soil salinity and temperature[D]. Yangling: Northwest A & F University, 2014.
[22] SCUDIERO E, BERTI A, TEATINI P, et al. Simultaneous monitoring of soil water content and salinity with a low-cost capacitance-resistance probe[J]. Sensors, 2012, 12(12): 17 588-17 607.
[23] 胡慶榮. 含水含鹽土壤介電特性實驗研究及對雷達圖像的響應分析[D].北京: 中國科學院研究生院(遙感應用研究所), 2003.
[24] TOPP G C, DAVIS J L. Time-domain reflectometry (TDR) and its application to irrigation scheduling[M]. Amsterdam: Elsevier, 1985: 107-127.
[25] 劉鵬, 姜月華, 楊海, 等. 高鹽土壤環(huán)境對土壤水分傳感器的影響及校正研究[J]. 西北農(nóng)業(yè)學報, 2023, 32(1): 109-116.
LIU Peng, JIANG Yuehua, YANG Hai, et al. Performance analysis and calibration of soil moisture sensors in heavy saline soil environment[J]. Acta Agriculturae Boreali-Occidentalis Sinica, 2023, 32(1): 109-116.
[26] 崔靜, 馬富裕, 范守杰, 等. 利用TDR對不同鹽分土壤水分含量的測定[J]. 西北農(nóng)業(yè)學報, 2013, 22(12): 82-86.
CUI Jing, MA Fuyu, FAN Shoujie, et al. Measurement of soil water content in different soil salt contents using time domain reflectrometry (TDR)[J]. Acta Agriculturae Boreali-Occidentalis Sinica, 2013, 22(12): 82-86.
[27] ZHANG R B, GUO J J, ZHANG L, et al. A calibration method of detecting soil water content based on the information-sharing in wireless sensor network[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2011, 76(2): 161-168.
The Effect of Soil Salinity on Accuracy of Soil Moisture Sensors
HU Huiling1,2, WANG Feng1, FENG Quanqing1,2, HAN Qisheng1,NING Huifeng1, LI Xiaogang3, WANG Jinglei1*
(1. Farmland Irrigation Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Crop Water Requirement and Regulation, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Xinxiang 453002, China;2. Graduate School of Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China;3.Xinjiang Production and Construction Corps First Division Hydrology and Water Resources Management Center, Alaer 843399, China)
【Objective】Soil moisture sensors have been increasingly used in different fields to measure soil water content at high temporal resolution, but its reliability depends on many factors. In this paper, we investigate the effect of soil salinity on their accuracy.【Method】The laboratory experiment was conducted at the Irrigation Test Station of the First Division of Xinjiang Alaer Corps. FDR and TDR sensors were used in the experiment. We compared five salinity treatments: 2, 3, 5, 7, 9 mS/cm; the soil moisture was adjusted to the field capacity followed by natural evaporation. The absolute error (), relative error () and standard deviation (SD) were used to evaluate the accuracy and consistency of the sensors.【Result】Soil moisture and salinity both affected accuracy and consistency of the sensors. Without calibration, the accuracy of the CSF11 and ML2x sensors was high and measurements were consistent, while the EC-5 and TDR305H sensors were less accurate and consistent due to the combined influence of soil salinity and moisture. Calibration significantly improved the accuracy and consistence of all four sensors.【Conclusion】Considering accuracy and consistency, the expensive ML2x sensors worked best when salt content does not exceed 9 mS/cm. The less expensive CSF11 sensors also worked well when soil salt is low. The EC-5 sensors can measure soil moisture reasonably well for soil with moderate and high salinity. When the soil moisture is less than 20 cm3/cm3, TDR305H sensors is accurate and reliable.
soil moisture; FDR; TDR; soil salt content; precision; accuracy; calibration
1672 - 3317(2023)09 - 0102 - 08
S152.7
A
10.13522/j.cnki.ggps.2023066
胡慧玲, 王峰, 馮泉清, 等. 鹽分對土壤水分傳感器測量精度的影響及適用性評價[J]. 灌溉排水學報, 2023, 42(9): 102-109.
HU Huiling, WANG Feng, FENG Quanqing, et al. The Effect of Soil Salinity on Accuracy of Soil Moisture Sensors[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2023, 42(9): 102-109.
2023-02-26
2023-05-07
2023-09-15
國家重點研發(fā)計劃項目(2022YFD1900502);現(xiàn)代農(nóng)業(yè)棉花產(chǎn)業(yè)技術體系建設專項(CARS-15-13)
胡慧玲(1998-),女。碩士研究生,主要從事作物高效用水理論與技術研究。E-mail: 2803290490@qq.com
王景雷(1972-),男。研究員,主要從事作物高效用水理論與技術研究。E-mail: firiwjl@126.com
@《灌溉排水學報》編輯部,開放獲取CC BY-NC-ND協(xié)議
責任編輯:白芳芳