沭陽縣人工與自動土壤水分觀測資料對比分析

葉 杰，周 偉，葉 劍，漆正蓉　(.江蘇省沭陽縣氣象局，江蘇沭陽 3600；.江蘇省宿遷市氣象局，江蘇宿遷 3800)

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沭陽縣人工與自動土壤水分觀測資料對比分析

葉 杰1，周 偉1，葉 劍2，漆正蓉1(1.江蘇省沭陽縣氣象局，江蘇沭陽 223600；2.江蘇省宿遷市氣象局，江蘇宿遷 223800)

摘要[目的]客觀評估DZN1型自動土壤水分觀測儀的監測能力。[方法]采用對比差值、逐步回歸等方法，比較分析了2013年1月1日～7月31日沭陽國家農氣一級站的人工與自動土壤體積含水量觀測數據。[結果]人工觀測值略高于自動站觀測值，兩者在淺層的平均差值最小，變化趨勢相當一致；在分析了人工與自動觀測值相關系數后，為降低DZN1型自動土壤水分觀測儀的系統性誤差，獲得較準確的訂正數據，運用逐步回歸法建立了沭陽土壤水分自動站觀測資料序列訂正模型，并利用該站2014年4月1日～5月31日對比觀測資料對其訂正效果進行了檢驗，檢驗結果顯著。[結論]該研究為發揮觀測資料的應用價值和氣象服務效益提供依據。

關鍵詞人工觀測；自動觀測；土壤水分；對比分析；訂正模型

土壤水分是植物水分的直接來源，土壤水分含量的多少決定著植物生長狀況的好壞。同時，土壤水分是土地持續利用[1]、水資源管理[2-3]及節水農業技術研究[4-5]的基礎，深入分析土壤水分狀況及其變化規律，對農業灌溉[6]、土壤墑情[7-9]、土壤水資源的開發利用以及農業干旱[10-11]的監測預測具有十分重要的意義。

近幾年來，隨著土壤水分自動觀測系統的逐漸完善和應用，較人工觀測數據在時間密度、空間密度上更具優勢，為人們研究土壤規律提供了實時依據。然而，人工觀測和自動觀測之間不可避免地存在著差異，這種差異對歷史氣象資料的均一性提出了挑戰，并對業務應用產生了影響。我國學者在人工與自動觀測資料對比分析方面開展了相關工作[12-14]，針對的觀測要素涵蓋空氣相對濕度、土壤水分、溫度與水汽壓等，分析方法多采用誤差分析、差值概率及相關法。筆者利用沭陽縣國家農氣一級站人工與自動土壤體積含水量觀測數據，采用對比差值、逐步回歸等方法，對這2組數據進行對比分析，客觀評價DZN1型土壤水分觀測儀的觀測能力，為發揮觀測資料的應用價值和氣象服務效益提供依據。1資料與方法

所用資料為2013年1月1日～7月31日沭陽縣國家基本氣象站的日降水量數據和兩組土壤濕度對比觀測資料，所有數據均經過初步的質量控制。其中一組為DNZ1型自動土壤水分觀測儀觀測的10、20、30、40、50、60、80、100 cm共8個土層逐小時的土壤濕度資料；另一組為每旬逢3、逢8日同樣8個土層的同步人工觀測土壤水分資料，其鉆孔取土的位置均分布在自動站傳感器埋設位置四周半徑2～10 m，如遇≥10 mm以上的降水則延遲至次日取土，各層每次均取4個重復，測定方法采用中國氣象局《農業氣象觀測規范》規定的烘干稱重法，觀測地段為非灌溉自然狀態下的地塊。自動土壤水分觀測儀傳感器需遵循土壤體積含水量在0～50%的工作范圍要求。為了便于與DZN1型土壤水分觀測儀測定的土壤體積含水量Q進行比較，統一將人工觀測數據土壤重量含水率w通過公式換算成土壤體積含水量[15]，二者的換算公式為Q=wρ，其中，ρ為地段實測土壤容重(g/cm3)。

人工土壤濕度觀測一般僅在每旬逢3、逢 8日有觀測數據，所以取與其同時期對應土層的自動獲取的土壤濕度觀測數據，構成2個組42個時次的樣本序列。因為土壤濕度一般受當天及前幾天發生的降水影響，在此取當天和前2 d(共3 d)的平均降水量作為影響當天土壤濕度的降水量。

2結果與分析

2.1人工和自動觀測數據對比差值分析利用沭陽站評估對比觀測階段(2013年1月1～7月1日)的人工和自動觀測42組數據以及相應時段的日降水量進行對比差值(人工-自動)分析。由圖1可見，10 cm淺層平均土壤體積含水量的人工觀測值基本上高于自動觀測值，但兩者差值較小，均在1.8%以內；在前11組觀測數據無有效降水時段內，兩者觀測值均有明顯的下滑趨勢；在有效降水時段內，人工與自動站觀測值每一次升高均與對應時間發生的降水相匹配，即受降水影響較大。在中層(50 cm)，土層土壤體積含水量的人工觀測與自動站觀測值有明顯的差距，尤其是在強降水發生時，其中降水最強的第12組對應的差值達4.3%；在前11組無有效降水時段內，人工與自動觀測值均有下降趨勢，其中人工觀測值下降更為明顯；與淺層相比，兩者下降速度均較緩慢，即受降水影響相對較小；在有較小降水時，自動站觀測值有較小幅度的上升，而人工觀測數據明顯大于自動站。在深層(100 cm)，土層土壤體積含水量的人工觀測與自動站觀測值的差值更明顯，最大差值達5.4%；在前11組無有效降水時段內，人工觀測值有較明顯上升，而自動站觀測值卻基本保持平穩；在有較小有效降水發生期間，人工觀測值數據有所上升，而自動站卻緩慢下降；在有強降水發生時，人工觀測值有明顯上升，而自動站觀測值上升波動較小。

由此可見，人工觀測值總體高于自動觀測值，在強降水發生時更加明顯；人工與自動站觀測對比差值隨土壤深度加深，總體增大。造成差異的原因可能是：在強降水出現時，淺層土壤濕度很高，在人工鉆孔取土過程中有一定水分隨土鉆擠壓滲透到所取土壤樣本中，導致所取土壤樣本的濕度值偏高。

2.2自動與人工觀測值相關系數分析從表1可以看出，土壤體積含水量的人工與自動站觀測值的相關系數在淺層(10 cm)和中層(50 cm)分別為0.975 4和0.714 1，均通過了0.01的信度檢驗，為顯著相關；而深層(100 cm)的相關系數為0.167 3，未通過0.05的信度檢驗。可見，淺層土壤體積含水量人工與自動站觀測值相關性最好，中層其次，而深層相關性最差。這與前面的對比差值分析相吻合。

表1沭陽土壤水分自動與人工觀測數據的偏差與相關性

Table 1Deviation and correlation of automatic and artificial observation data of soil moisture in Shuyang

注：*、** 分別表示通過α=0.05、α=0.01的信度檢驗。

Note：*，** stand for pass through α=0.05，α=0.01 reliability test.

2.3訂正模型及效果檢驗將2013年1月1日～7月31日0～10、10～20、20～30、30～40、40～50、50～60、70～80、90～100 cm土層人工觀測和自動觀測每兩組土壤體積含水量及與其有關的日降水量、日蒸發量作為序列，以人工觀測土壤體積含水量為自變量Y，以自動站土壤體積含水量(X1)、降水量(X2)和蒸發量(X3)作為因變量[16]，建立沭陽站不同土壤層次的自動站觀測資料序列訂正多元回歸模型[17-18]。

假定各個影響因素與Y的關系是線性的，則多元線性回歸模型為Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3。顯著性檢驗(表2)發現，0～10、10～20、20～30、30～40、40～50、50～60 cm各土層建立的回歸模型F檢驗的P值很小，有的近似為0，小于顯著性水平α=0.05，所以0～60 cm土層的自動站觀測資料序列訂正多元回歸方程檢驗結果顯著。因深層相關性較小，80～100 cm建立的模型并未能通過顯著檢驗，故表2中未列出。

利用2014年4月1日～5月31日沭陽站2個月的人工觀測土壤體積含水量和自動觀測值共計12組資料對各土層自動站觀測資料序列訂正多元回歸模型進行驗證。從圖2可以看出，沭陽站2014年4～5月10、20、30、40、50、60 cm土層自動站土壤水分含水量訂正值與人工實測值的相關系數分別為0.921 498、0.763 423、0.795 265、0.809 845、0.828 102、0.784 374，表明自動站土壤體積含水量訂正值與人工土壤體積含水量均擬合一致，驗證效果顯著。

3結論與討論

(1)自動站相對于人工觀測方法，各層土壤體積含水量均存在一定的偏差，這可能與儀器本身的系統誤差有關，也可能與取土時間、地點及其他形式的偶然誤差有關。但盡管如此，二者仍具有一致的相關性，0～60 cm土層的相關系數均高于顯著性水平α=0.05的臨界值，通過自動站土壤體積含水量和日降水量、日蒸發量建立的多元線性訂正模型效果也比較明顯。

(2)人工觀測值基本高于自動站觀測值，兩者在淺層的平均差值最小，變化趨勢相當一致，均受降水影響較大。兩者在中層的平均差值比淺層大，在出現強降水時尤為明顯。在深層的對比差值比淺層、中層均大，其中自動觀測值變化基本穩定，受降水影響很小，而人工觀測波動較大，受降水影響相對較大。

(3)淺層的人工與自動觀測值相關性最好，深層相關性最差，總體來說兩者相關性隨土層深度的加深而遞減。

(4)0～60 cm土層的訂正回歸方程F檢驗的P值很小，檢驗結果顯著；而深層(80～100 cm)建立的模型未能通過顯著性檢驗。

(5)利用2014年4月1日～5月31日沭陽站2個月的人工觀測土壤體積含水量和自動觀測值共計12組資料對各土層自動站觀測資料序列訂正多元回歸模型進行驗證，結果表明，各土層的訂正模型效果較好。

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Comparative Analysis of Artificial and Automatic Soil Moisture Observation Data in Shuyang County

YE Jie1, ZHOU Wei1,YE Jian2et al

(1. Shuyang Meteorological Bureau, Shuyang, Jiangsu 223600; 2. Suqian Meteorological Bureau, Suqian, Jiangsu 223800)

Key wordsArtificial observation; Automatic observation; Soil moisture; Comparative analysis; Correction model

Abstract[Objective] The aim was to objectively evaluate the monitoring ability of the DZN1 type automatic soil moisture monitoring instrument. [Method] By using contrast difference, regressive regression methods, artificial and automatic observation data of soil volumetric moisture content from Shuyang National Agricultural Gas primary station during Jan.1-Jul.31, 2013 was compared and analyzed. [Result] The artificial observed value was slightly higher than that of the automatic station, the average difference was minimum in shallow layer, the change trend was quite consistent; after analyzing the correlation coefficient between artificial and automatic observation value, in order to reduce the systematic errors of the DZN1 type automatic soil moisture meter and obtain more accurate correction data, using the stepwise regression method, the sequence correction model of soil moisture automatic observation data in Shuyang was established. The correction effect was detected using contrast data during Apr.1-May 31, 2014, the test result was significant. [Conclusion] The study provides a basis for application of the observed data and meteorological service benefit.

基金項目宿遷市氣象局氣象科研項目(sq201403)。

作者簡介葉杰(1980- )，女，江蘇宿遷人，助理工程師，從事地面測報、農業氣象研究。

收稿日期2016-02-16

中圖分類號S 164

文獻標識碼A

文章編號0517-6611(2016)07-224-03