GStar I型自动土壤水分仪误差原因分析

为提高GStar I型自动土壤水分观测仪数据质量,利用2012—2013年渭南市8个气象站土壤水分观测固定段自动与人工观测数据进行对比分析,并从标定区间及方法、土壤冻结、仪器跳变、观测环境、人工取土等6个方面分析误差原因,得出提高数据质量的方法与建议。

     

GStar-Ⅰ型自动土壤水分仪误差原因分析

为提高GStar-Ⅰ型自动土壤水分观测仪数据质量,利用2012—2013年渭南市8个气象站土壤水分观测固定段自动与人工观测数据进行对比分析,并从标定区间及方法、土壤冻结、仪器跳变、观测环境、人工取土等6个方面分析误差原因,得出提高数据质量的方法与建议。     

自动土壤体积含水量异常数据分析和判定

以琼中2014—2021年自动土壤体积含水量数据为例,研究自动土壤体积含水量异常数据的判定方法,分析造成数据异常的原因。结果表明：依据降水与土壤水分自然变化规律,采用界限值检查和空间、时间一致性检查等数据质量控制方法,分析自动土壤水分历年数据年、月、旬、日变化趋势,可快速判定自动土壤水分历史数据集中异常数据出现时段;结合异常时段同期的降水量和台站值班记录及当地墒情实况可判定异常数据的正误。造成自动土壤体积含水量数据异常主要原因有：①传感器故障;②强降水天气,雨水冲刷石块移动造成土壤环境发生变化;③仪器安装不当,套管管壁与土壤开孔的孔壁之间存在缝隙,强降水造成传感器对应部位积水;④对套管管壁与土壤开孔的孔壁之间缝隙灌浆填补时,未严格按规范要求操作,破坏了土壤原有结构。     

FDR自动土壤水分数据标定问题及解决方法

针对目前FDR自动土壤水分数据可用性低的实际情况,本文从FDR自动土壤水分站传感器原理出发,结合数据处理流程与方法对湖南60个站点不同层次的标定参数及部分站点的相关观测数据进行了分析,指出目前田间标定法在自然条件下几乎无法得到覆盖土壤各个湿度区间的均匀样本数据,导致二次标定参数不合理是造成FDR自动土壤水分站数据可用性差的根本原因。二次标定方程参数不合理主要表现为方程斜率过大、过小、负值3种情况,导致观测数据增幅过大、常年不变、与实际土壤湿度变化趋势完全相反等问题。最后针对该问题提出了大样本原状取土,实验室标定的解决方法,并对方法进行了初步验证,结果表明该方法能从源头上有效改善土壤水分站观测数据质量。     

自动土壤水分观测站业务化检验分析

土壤水分监测对农业生产和科学研究都具有重要意义,自动土壤水分观测数据得到了广泛应用,实现了土壤水分的自动监测。通过对天津新建DZN3型自动土壤水分观测站业务化检验过程进行介绍,分析了自动观测数据的到报率和土壤常数的测定,并对人工与自动观测数据做了详细的对比分析,通过两个实例分析了对比检验的方法,确定了能够业务化运行的自动土壤水分观测站,分析了站点未通过检验的原因,并对重新进行业务化检验的站点和日常维护提出了建议,介绍的方法为今后开展相关业务化检验奠定了基础。     

DZN1型土壤水分自动站的故障分析和处理

结合实际工作中的各类异常现象,对DZN1型自动土壤水分观测站日常观测中出现的故障进行了分析,对网络、硬件、软件的故障处理方法进行归纳总结。详细说明多种数据异常和仪器故障的现象,分析造成数据异常的原因,并提供一些解决方法。     

DZN3型土壤水分自动站测墒质量分析

对2011年3-7月28次DZN3型土壤水分自动站与人工土壤相对湿度观测资料进行质量对比分析,结果显示:自动站观测数据与人工观测数据相比普遍偏小,30 cm土层数据偏差最小,20、40、50 cm土层次之,10、60、80、100 cm土层偏差较大;10、20、80、100 cm 4个土层自动站相对湿度演变趋势与人工测值较为接近,相关性较好;自动站土壤水分传感器对土壤水分变化敏感程度较低,其相同土层土壤相对湿度波动振幅小.分析结果可为评估DZN3型土壤水分自动站的监测能力及监测数据订正与应用服务提供客观依据.     

南城自动站土壤水分资料的统计学订正分析

对2006—2009年南城站5—10cm、10—20cm、20—30cm、30—40cm和40—50cm等5个土层各90组样本的HYA-SF型土壤水分自动观测数据与同期人工观测数据进行了偏差与相关性分析,采用线性方程建立拟合模式,对自动土壤水分观测数据进行订正,并以相对误差±5%、±10%为指标对订正前后的数据合格情况进行了统计。结果表明,各土层自动土壤水分观测数据与人工观测数据虽然存在较大偏差,但二者具有一致的变化趋势,相关性好;分别利用5个土层同期对比观测数据建立的一元线性回归模型;拟合订正后的自动站各层数据偏差不同程度减小,数据合格率明显上升。     

影响土壤水分观测精确度的原因及观测注意事项探讨

该文利用汇川基本气象站的人工、自动土壤水分观测资料,通过对人工、自动土壤水分观测方法及资料的对比分析,得出可能影响土壤水分观测精确度的原因及观测注意事项。对提高土壤水分观测质量及土壤水分自动站的推广和应用有一定的指导意义。     

中国自动土壤水分观测资料质量控制方法设计与效果检验

土壤湿度资料对气候变化、农业干旱监测、农业气象预报与服务等研究具有重要意义,为剔除土壤湿度观测资料中的异常数据,本文提出了一套适用于全国自动土壤水分观测资料的质量控制方法。首先,以2014年全国自动土壤水分观测资料为基础,根据资料中异常数据的特征将异常数据分为四类。其次,从界限值检查、内部一致性检查、时间一致性检查等方面提出:异常极值检查、异常增大检查、异常减小检查、异常恒定检查四类方法。最后,利用2014—2015年全国观测资料以及中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)土壤体积含水量数据集产品(V2.0)对各检查方法应用效果进行检验,结果表明:(1)四类检查方法均可判断出自动土壤水分观测资料中的疑误数据;(2)四类检查方法的判定结果在时间连续性及空间分布上具有一定的一致性;(3)该质量控制方法可减小观测数据与CLDAS数据之间的均方根误差(RMSE)。目前,该方法已应用于我国气象资料处理业务系统。     

自动气象站数据错情分析与处理方法

自动气象站(以下简称自动站)是我国气象业务现代化建设的重要标志。自动站的建立减轻了观测员的劳动强度,提高了观测时效,同时也减少了因观测、计算、抄录报表等原因引起的错情。由于自动站从探测设备、处理方式工作流程等与人工观测相比有很大区别,其测报数据的错情也与人工观测有所不同。本文就自动站数据错情进行分析并提出防错措施。1自动站数据错情原因1.1观测员责任心不强主要表现在观测员班前不注意休息或接班后精神不振而出现迟测、漏测和缺报;在值班过程中做其他事情,当仪器发生故障和异常时未及时发现而造成的数据资料丢失、仪器…     

一种自动土壤水分数据质量控制预警方法

根据实时业务中传输的自动土壤水分监测数据的变化规律,对监测数据异常波动产生的异常值进行预警;通过观测值间相互关系推算相应的土壤水分常数,近似确定土壤孔隙度、最大吸湿水含量,以此确定土壤水分理论上下限并据此开展监测值的上下限预警;参考土壤含水量与水势之间的变化关系,提出水势系数的概念,直接利用计算的水势系数进行土壤水分层间变化的预警等3方面对自动土壤水分监测数据进行质控预警,并针对业务应用设计了相应的预警方案,可实时、有效地检测出异常值。从该预警方案的预警效果分析上看,预警检出率较高主要是"常数预警"和"数值变化预警",反映出小部分自动土壤水分观测站的土壤水分常数异常和部分站点业务运行维护不到位,这与野外实地考察的结论相吻合。预警效果较为客观、可靠,适用于各级土壤水分数据检测和分析服务等业务。     

Gstar-Ⅰ型自动土壤水分站一次故障处理

<正>洛川国家基准站使用Gstar-Ⅰ型自动土壤水分观测仪。该仪器运行以来,不但提高了观测数据的时空密度,而且很大程度减轻了观测员的劳动量。Gstar-Ⅰ型自动土壤水分观测仪传感器安装在室外,通过4芯电缆使用RS485通讯模块与室内采集器和专用控制计算机连接。但是由于其传感器安装在室外,传输电缆较长,设备难免发生故障。本文以洛川国家基准站Gstar-Ⅰ型自动土壤水分观测仪的一次故障排除为例,阐述排除这类故     

土壤水分自动监测站简介

过去称重法观测土壤水分的方法，因其操作繁琐、无法快速取得测量数据而影响到高时空密度的测量。现在土壤水分自动测量设备将在各台站安装使用，这类新型土壤水分观测仪器能对土壤水分进行自动连接测量，即时获取土壤水分数据。     

基于最小二乘二次曲线的土壤水分数据质量控制系统设计

为满足新时期抗旱工作的需要,河南省气象局自2009年开始布设自动土壤水分观测站,截至2010年年底在作物地段安装127部,在固定地段安装11部,自动土壤水分观测站网覆盖了全省120多个县区,形成了土壤水分与干旱监测网络.为确保自动土壤水分观测数据可靠,根据土壤水分数据采集基本原理,在分析大量土壤水分历史数据、确定土壤水分数据规律的基础上,基于最小二乘二次曲线的差值判断等算法,设计了土壤水分数据质量控制系统.系统可自动对水分数据进行判断,从而实现了实时的土壤水分数据质量控制,提高了土壤水分数据的可信度.     

自动土壤水分观测准确性研究

从理论上分析自动土壤水分观测与人工取土土壤水分观测存在误差的原因及修正办法,为自动土壤水分观测资料的应用提供一种指导方法。     

GStar I型自动土壤水分观测仪数据标定方法研究

采用数理统计方法对渭南市蒲城、白水、韩城、华阴4站人工与GStar I型自动土壤水分观测仪观测的土壤体积含水量数据进行相关分析和多项式拟合,结果显示：自动观测土壤水分数据与人工观测数据显著相关,拟合方程标定效果优于D值标定效果,方程标定后数据准确率提高,可满足干旱监测和服务需求。

     

安徽省自动观测土壤水分质量控制方法

概述了安徽省自动土壤水分站的运行现状,对全省自动站数据质量进行了较为详细的分析,对人工和自动站数据两者间绝对误差及相关性进行分析,并探讨了导致自动站数据误差的主要原因,初步确定了安徽省自动土壤水分数据业务质量控制的方法。结果表明：对比观测期间部分站点人工和自动站数据存在较明显误差,个别站点数据误差甚至高达20%以上,但有近60%的站点各土层人工和自动站数据线性相关系数在0.7以上,为仪器的订正提供了重要依据;同时分析了自动站在干旱和降水前后数据运行的稳定性情况,进而为特殊土壤水分条件下自动站提出了更高的数据质量要求;结合安徽省实际情况建立了两种比较合理的自动土壤水分质量控制方法,为业务上数据质量控制及仪器运行状态监控提供了支持。     

人工与自动土壤水分平行观测资料对比分析

采用对比差值、差值概率和相关分析等方法对南城2005年9月8日至2007年1月28日期间HYA-SF型土壤水分自动监测站与人工平行对比观测的土壤湿度资料进行统计和一致性分析。结果表明,人工与自动观测资料的一致性在40 cm、50 cm土层表现最好,在5 cm、10 cm土层表现相对最差;总体上自动观测值高于人工观测值,二者数据差异在少雨或干旱季节常小于多雨季节;对比观测时段内人工与自动观测数据序列的相关性在各层均表现为显著,多项式回归趋势基本能反应土壤含水量的变化趋势。分析结果可为评估HYA-SF型土壤水分自动站的监测能力提供客观依据。     

黑龙江省土壤水分自动观测站运行监控平台功能简介

1引言黑龙江省从2010年开始陆续建成土壤水分站62个,站点位于全省多个地市县,观测站多处于农田和大地等场所,设备容易受到自然环境和人为因素的影响,造成土壤水分自动观测站精密部件的老化或损毁。土壤水分自动观测是新的项目,设备还处于试运行阶段,出现的故障率较