Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Environment

原位 未受干扰土壤中的土壤湿度传感器

Published: November 18, 2022 doi: 10.3791/64498

Summary

土壤含水量的测定是许多州和联邦机构的关键任务要求。该协议综合了多机构的努力,使用埋地 传感器 测量土壤含水量。

Abstract

土壤湿度直接影响业务水文、粮食安全、生态系统服务和气候系统。然而,由于数据收集不一致、标准化程度差以及记录持续时间通常较短,土壤湿度数据的采用速度很慢。土壤湿度或定量体积土壤含水量(SWC)是使用埋藏的 原位 传感器测量的,该传感器从电磁响应推断SWC。该信号可能随当地场地条件(例如粘土含量和矿物学、土壤盐度或体积电导率以及土壤温度)而有很大差异;根据传感器技术的不同,这些中的每一个都会产生不同的影响。

此外,随着时间的推移,土壤接触不良和传感器退化会影响这些读数的质量。与更传统的环境传感器不同,SWC数据没有公认的标准、维护实践或质量控制。因此,对于许多环境监测网络来说,SWC是一项具有挑战性的衡量标准。在这里,我们试图为原 SWC传感器建立一个基于社区的实践标准,以便未来的研究和应用在现场选择,传感器安装,数据解释和监测站的长期维护方面具有一致的指导。

该录像侧重于多机构就 安装原位 SWC传感器的最佳实践和建议达成共识。本文概述了该协议以及高质量和长期SWC数据收集所必需的各种步骤。该协议将对希望部署单个站点或整个网络的科学家和工程师有用。

Introduction

土壤湿度最近被认为是全球观测气候系统中的基本气候变量1。土壤湿度或定量体积土壤含水量(SWC)在将入射辐射通量划分为地球表面和大气之间的潜热和显热以及将降水划分为径流和渗透方面起着重要作用2。然而,土壤湿度在点、田间和流域尺度上的时空变化使我们在满足研究或管理目标所需的适当尺度上测量SWC的能力变得复杂3。量化SWC的新方法,包括 原位 传感器、近端探测器和遥感的地面网络,为以前所未有的分辨率绘制SWC变化提供了独特的机会4。 原位 SWC传感器提供时间上最连续和深度特定的数据记录,但也受到小传感量和土壤特性、地形和植被覆盖固有的局部尺度变化的影响5。

此外,在 原位 SWC传感器的安装、校准、验证、维护和质量控制方面,缺乏标准或广泛接受的方法。土壤湿度本质上是一个具有挑战性的测量参数,可能是最难保证质量的变量6.虽然SWC数据收集的一般协议已经由国际原子能机构7,地球观测卫星委员会8,联邦机构报告9和美国国家气候学家协会10制定,但关于安装,维护,质量控制和验证SWC数据的具体指导有限。 探针。这使得采用此类技术成为运营监控网络(如状态 Mesonets)增加 SWC 测量的挑战。同样,对于河流预报中心等业务水文学家来说,将这些数据纳入其工作流程也具有挑战性。本录像和随附论文的目的是为埋入 SWC探头提供此类指导并记录一个有凝聚力的安装协议。

选择土壤湿度监测的位置
任何感兴趣区域 (AOI) 内的土壤通过地形、生态、地质和气候之间随时间推移的独特和耦合反馈形成1112。SWC在不同景观中的可变性使得选址成为任何土壤湿度研究的关键方面。对于某些研究目标,可以选择一个地点来代表景观或生态系统上的特定特征或微型地点。为了监测网络的目的,该地点应在空间上代表更大的景观组成部分。目标是找到一个提供AOI最佳空间表示的位置。在现场,必须达到更务实的考虑因素,例如其他气象仪器的要求、可及性或介电导数。然而,AOI内的主要土壤图单元通常是较大区域环境条件的良好空间表示13。主要土壤地图单位可以使用网络土壤调查(https://websoilsurvey.sc.egov.usda.gov/)确定;该土壤地图单元也应使用浅坑或测试孔进行验证。

一个典型的监测站可以占用5-50 m2,具体取决于传感器需求和辅助测量的数量。 图 1 描绘了一个典型的监测站,该塔有一个 3 m 的塔,该塔装有风速和风向的风速计、一个空气温度和相对湿度传感器、一个用于太阳辐射的日射强度计,以及一个美国国家电气制造商协会 (NEMA) 耐候和防水外壳(NEMA 等级 4)。NEMA外壳容纳数据控制平台(DCP),蜂窝调制解调器,太阳能电池板充电调节器,电池和其他相关硬件(见 材料表;系统组件)。该塔还为通信天线、太阳能电池板和避雷针提供了一个平台。通常还包括液体沉淀(PPT)测厚仪,应将其放置在远离塔架的位置,并尽可能降低海拔,以减少风对PPT捕获的影响。SWC传感器应安装在足够远的距离(3-4米)和上坡处,以便塔对降雨或陆流没有潜在的干扰。任何相关电缆都应埋在地表以下至少 5 厘米的导管中。

Figure 1
图 1:典型的监测站。 美国农业部 SCAN 每小时收集有关标准深度(5、10、20、50 和 100 厘米)的土壤含水量和温度、气温、相对湿度、太阳辐射、风速和风向、降水和气压的信息。美国有 200 多个 SCAN 站点。缩写:SCAN = 土壤气候分析网络;NEMA = 国家电气制造商协会。 请点击此处查看此图的大图。

传感器的测量深度、方向和数量
原位SWC传感器通常水平安装,以表示土壤中的特定深度(图2)。由联邦政府资助的国家网络,如土壤气候网络 (SCAN)14、雪遥测网络 (SNOTEL)15 和美国气候参考网络 (USCRN)16,测量 5、10、20、50 和 100 厘米的 SWC。由于各种原因,在 SCAN 开发过程中通过共识达成了这些深度。5厘米的深度对应于遥感能力17;10 和 20 厘米深度是土壤温度的历史测量值18;50 和 100 厘米深度完成根区土壤储水。

探头可以垂直、水平或倾斜/倾斜定向(图 3)。水平安装是最常见的,以实现离散深度的均匀土壤温度测量。虽然传感器可能以离散深度为中心,但SWC测量是围绕尖齿(即电极)的体积,其可能随湿度水平、测量频率和安装几何形状(水平、垂直或倾斜)而变化。对于水平安装,感应体积将深度上方和下方的水分整合在一起,并且 95% 的感应体积通常在尖齿19 的 3 cm 以内。垂直或倾斜安装沿尖齿集成SWC,因此垂直安装可以表示沿传感器深度20的整个长度的存储。有些传感器不能沿其齿均匀测量。例如,传输线振荡器对产生电磁脉冲的探头附近的水分更敏感21。垂直安装更适合温度和湿度梯度趋于减小的更深探头。

Figure 2
图 2原位 SWC 传感器的安装。 使用(A,B)零深度参考夹具和(C)零深度板或(D)零深度铲手柄作为参考,在所选深度水平传感器放置。 请点击此处查看此图的大图。

Figure 3
图 3:探头垂直、水平或倾斜方向 。 (A) 倾斜和垂直插入和 (B) 三色 SWC 传感器的水平-垂直插入和水平-水平插入中心深度。缩写:SWC = 土壤含水量。 请点击此处查看此图的大图。

安装到小于 50 厘米的深度相对直观,而更深的传感器需要稍微多一些努力。根区 SWC 或剖面土壤储水量通常需要测量 1 或 2 米。如本协议所示,0-50厘米的安装是在挖掘的坑或螺旋钻孔中完成的,探头水平安装到未受干扰的土壤中,从而最大限度地减少表面干扰。对于更深的传感器(例如 100 cm),SCAN 和 USCRN 都使用延长杆将传感器垂直安装在单独的手动螺旋钻孔中(图 4)。

鉴于SWC的异质性,特别是在表面附近,以及传感器的小测量体积,三次测量可以更好地表示SWC。然而,对于大多数网络(例如,SCAN 和 SNOTEL), 原位 传感器的一个配置文件是典型的。USCRN使用间隔3-4米的三个剖面在每个深度进行三次测量16。此外,如果有财政资源,测量冗余会增加台站记录的弹性和连续性。

Figure 4
图 4:传感器的安装 。 (A)浅层传感器通常水平安装在挖掘的土坑的侧壁上。对于更深的传感器,(B)使用手动螺旋钻使用零深度参考(例如,横跨沟渠的木材)将孔挖到深处,并且使用(C)在安装过程中修改为固定传感器和电缆而修改的PVC管的一部分或(D)安装工具将传感器垂直推入孔的底部。土壤层被记录为表土(A地层)和具有易位粘土(Bt)和碳酸盐堆积(Bk)的底土层。 请点击此处查看此图的大图。

原位 SWC 传感器类型
市售传感器根据测量到的对沿与土壤直接接触的尖齿传播的电磁信号的响应来推断SWC。根据传播的电磁信号类型和测量响应的方法,埋入式传感器分为五类:电容、阻抗、时域反射计、时域透射计和传输线振荡(补充表S1,附有每个制造商信息的链接)。这些技术倾向于按工作频率和制造商进行分组。较长的尖齿整合了更大的土壤体积;然而,它们可能更难插入,并且在具有粘土和更高体积电导率 (BEC) 的土壤中更容易受到信号损失的影响。制造商报告的SWC测量误差为0.02-0.03 m3m−3,而用户通常发现这些误差明显更大23电磁传感器的正确校准和标准化提高了性能22;但是,这些特定于土壤的校准超出了该协议的范围,该协议侧重于安装。

传感器的选择应考虑所需的输出、测量方法、工作频率以及与其他测量的兼容性。在2010年之前,大多数SWC传感器都是模拟的,需要DCP测量差分电压、电阻或脉冲计数,这需要更昂贵的组件和每个传感器的单个通道(或多路复用器)。现在,1,200波特(SDI-12)通信协议(http://www.sdi-12.org/)的串行数据接口允许智能传感器实现内部测量算法,然后通过单根通信电缆传输数字数据。每个传感器可以使用通过杠杆螺母或接线端子连接器(图 5)连接的公共电线按顺序连接在一起(即菊花链),每个传感器具有唯一的 SDI-12 地址(0-9、a-z 和 A-Z)。SDI-12传感器的通用通信线与电源线和地线一起形成单个电路。不需要多路复用器或DCP的任何测量;相反,DCP 只是发送和接收数字命令和文本行。许多SDI-12 SWC传感器还包括土壤温度、相对介电常数(ε)和BEC测量。这种测量对于传感器诊断和土壤特定校准非常有用。此时,用户已选择站点,确定传感器类型、数量和深度,并获得所有必要的硬件和现场工具(材料表)。因此,他们可以继续安装协议。

Figure 5
图 5:用于将公共电源、接地和通信电线连接到数据收集平台上的单个输入的电线接头连接器和接线端子。 请点击此处查看此图的大图。

Protocol

1. 传感器的预安装准备

  1. 检查 SDI-12 地址。传感器由制造商设置为默认地址。使用 ?! 命令来查询传感器的地址。
    注意:公共数据线上的每个传感器必须具有唯一的地址(例如,0-9)。如果需要,请参阅传感器手册,了解 SDI-12 寻址和更改传感器值。
  2. 在空气、干沙和浸没在水中进行测量(例如, “aM!”,其中 a 是地址)。
    注意:空气测量值应读数为0.00 m 3 m-3(相对介电常数[ε]~1),打沙<0.02 m 3 m 3 (ε < 4),水~1.00 m 3 m-3(ε~80)。
  3. 将这些值以及每个传感器的序列号和SDI-12地址记录在实验书中。使用记号笔在传感器头和电缆末端标记地址号。
  4. 检查 DCP 程序。一些DCP是即插即用的,但大多数需要程序来进行测量和记录数据。在实验室中设置 SWC 传感器和任何辅助传感器,将它们全部连接到 DCP 和电池。将 SWC 传感器悬挂在空气中、插入干燥的沙子中或浸入水中,确保尖齿不接触。
    注意:空气测量值应为0.00 m 3 m-3(相对介电常数[ε] ~1),打沙<0.02 m 3 m 3 (ε < 4),水~1.00 m 3 m-3 (ε ~80)。
  5. 让系统运行一整夜或更长时间。验证数据是否以适当的速率记录,并且值(例如,正确的列数,有效数字)是否合适。
  6. 同时检查任何辅助 SWC 传感器输出(例如温度和 BEC)。允许系统运行至少 1 天。验证数据表是否正确。
    注意:有些DCP是即插即用的,但大多数需要程序来进行测量和记录数据。

2. 确定字段布局

  1. 在开始任何挖掘之前,请在挖掘前至少 2 天拨打 811(美国和加拿大),以验证是否存在任何地下基础设施(例如电线、供水、煤气管道)。未能确保此类许可可能会导致巨额处罚和责任。
  2. 验证坑位置的土壤地图单元。使用适用于iOS和Android智能手机的 USDA SoilWeb应用程序查询位置。使用直径为 5-10 厘米的手动螺旋钻挖一个测试孔,以检查田间纹理是否与地图单元描述一致。检查是否有任何问题,例如硬质层(例如,犁盘、卡利切或泥质地平线)或具有高岩石碎片的层;无论哪种情况,都可能使探头插入变得困难,甚至不可能。
  3. 确定传感器的最佳位置。每个传感器将安装在未受干扰的土壤的垂直面上。
    注意:如果存在任何坡度,则工作面应向上倾斜,以尽量减少通过受干扰的土壤和沿电缆沟的优先流动。
  4. 使用一小块(1 m2)胶合板或防水布来保护土壤表面,并防止现场工作人员在未受干扰的土壤上铣削。
  5. 确定仪器桅杆的位置。确保传感器适当远离桅杆,以尽量减少人流量和塔的任何影响。
    注意:库存 5 m 电缆通常足以满足大多数安装的需求。
    1. 使用尽可能短的电缆长度,以尽量减少表面干扰和断裂的可能性。
      注意:如果仪器桅杆已经在现有地点就位,则可能需要更长的引线才能到达具有代表性的土壤;或者,可以考虑无线技术(参见“关于选址的其他想法”)。
    2. 确保到仪器支架的总距离为电缆长度的 80%-90%,以考虑从安装深度穿过导管并向上进入外壳所需的额外电缆。
      注意:当许多SWC传感器到达中心点时,电线管理可能会很尴尬。
    3. 较细的电缆需要埋在PVC导管中,而更坚硬的粗电缆可以直接埋入。对于两者,挖一条深>10厘米,宽10-15厘米的沟渠。
    4. 确保机箱具有用于任何地上传感器的入口点和用于地下传感器的导管端口(图5)。将存储模块安装在舒适的高度 (1 m) 进行接线。
    5. 建议:展开传感器。将传感器头放在基坑面上,并放置在仪器支架上的电缆端。验证电缆长度是否正确,并根据需要进行调整。

3.土坑开挖

注意:土坑可以手动或机械挖掘。目标是尽量减少整体场地干扰。

  1. 对于手挖坑,在挖掘区域附近铺设另一块较大的防水布(2 m2)。使用一把窄铲(例如,神枪手)挖掘一个矩形孔,深度为 ~55 厘米。确保目前由胶合板或防水布保护的坑面(步骤2.4)垂直(或略微向后切割),以便每个传感器上方都有不受干扰的土壤。还要确保凹坑宽 20-40 厘米,比传感器总长度长 ~25%。开始以 10 厘米为增量清除土壤,并将每个升降机放在防水布的远端,随着每个增量移近;打碎任何土块并清除大石头。
    注意: 确保挖掘区域尽可能小,并留出足够的空间来插入最深的水平探头。
  2. 对于液压柱孔螺旋钻,请使用宽直径(>30 cm)和 1 m 长的拖车安装螺旋钻。
    注意:两人或单人栅栏柱螺旋钻可能很危险。
    1. 将螺旋钻从预定的凹面向后 ~5 厘米处设置。
    2. 向下钻至>50厘米,偶尔抬起螺旋钻以排出土壤。
    3. 使用窄铲创建平坦和垂直的凹坑面。
    4. 使用铁锹或手镘刀将土壤从坑中移动到防水布上。
      注意:挖掘出的土壤将充分混合;没有办法避免这种情况。
  3. 使用重型设备制作机械挖掘的沟渠。
    注意:除非需要水平安装在100厘米以下,否则不鼓励使用大型挖掘设备。处理弃土堆(即挖掘的土壤)可能具有挑战性,反铲的履带和稳定器会造成重大干扰。
    1. 使用带有窄铲斗的轻型反铲,理想情况下小于 50 厘米,挖掘 100 或 200 厘米深度的类似窄沟。
      注意: 避免移动反铲以尽量减少表面影响。
    2. 开始以 10 厘米的增量清除土壤,并将每个升降机放在防水布的远端,随着每个增量移近。确保挖掘区域尽可能小,深度为 ~55 厘米,留出足够的空间插入最深的水平探头。
  4. 对于传感器电缆沟槽,从土坑后面挖一条沟槽到仪器塔。在坚硬的部分使用由镐马托克或普拉斯基辅助的挖沟铲。挖掘一条直的、窄的(~10厘米)>10厘米深的沟渠,将土壤铺设在沟渠的一侧。

4. 组装/安装仪器支架和外壳

注意:仪器支架有三个选项:简单的杆子、三脚架或塔式。对于带有PPT量具的基本土壤湿度站,带腿的镀锌钢杆或不锈钢仪器架(120厘米高)就足够了。对于基本的气象测量,需要更高的桅杆在 2 m 处安装传感器。大多数介生动物喜欢10米高的塔;但是,这样的塔超出了该协议的范围。

  1. 使用镀锌钢杆。
    注意:直径4厘米的镀锌钢制水管,~3米长是最经济的方法。
    1. 用手钻一个小孔,至少60厘米深。将杆子放在孔中。确保杆高足以高于地面,以容纳外壳、太阳能电池板和所需的任何天线。
      注意:建议高度为 <2 m。
    2. 根据说明混合快速凝固的混凝土或栅栏柱泡沫。
      注意:某些联邦土地上不允许使用混凝土,一些私人土地所有者可能会反对。用于栅栏安装的泡沫替代品是一个很好的替代品,不需要水。
    3. 将任一材料倒在杆周围,并使用鱼雷水平仪确保其水平。让混凝土固化几个小时(最好是过夜),并用支架固定杆子以确保其保持水平。虽然泡沫在 30 分钟内固化,但请务必将管道固定到位至少 2 分钟,确保其保持垂直。
  2. 仪器支架或三脚架(请参阅制造商说明)
    1. 松开或松开三个站立腿中的每一个。
    2. 在挖掘沟槽的末端旋转或伸展每条腿和位置。
    3. 将仪器桅杆插入支腿并拧紧。
    4. 调整每条腿的长度以确保桅杆垂直。
    5. 将每条腿固定在土壤中,然后用鱼雷水平仪再次检查桅杆。
  3. 使用 U 型螺栓将外壳安装在 1-1.5 m 处的仪器支架上。用手拧紧螺栓以固定它;它的最终高度和收紧将在稍后发生。
    注意:建议安装在杆子的北侧,以免以后将头部撞到太阳能电池板上。

5. 土壤表征和样品采集

注意:直观地表征土壤对于在安装后解释土壤湿度动态至关重要。样本收集可以帮助使用定量数据进行解释。即使资金不可用或内部设施无法处理样本,也要收集样本。风干并存档,以防将来需要土壤表征。

  1. 对于基本的土壤描述,请注意土壤颜色或纹理(地平线)任何明显变化的深度。
    注:国家土壤调查中心提供了土壤剖面描述和解释的出色概述24.如果位置不理想,现在是时候搬家了。
  2. 对于基本的土壤表征,按照Lawrence等人25的程序,在每个传感器深度的1夸脱(1L)冷冻袋中收集代表性土壤样品。
    1. 返回办公室或实验室后,将所有 1 夸脱袋放在柜台上,打开,让它们风干至少 48 小时。
      注意:空气干燥可去除大部分土壤水分,同时保留有机和化学特性以供将来分析。
    2. 将样品提交给大学扩展实验室(例如,https://agsci.colostate.edu/soiltestinglab/)或商业实验室(例如,http://www.al-labs-west.com/)进行进一步分析。或者,由训练有素的技术人员使用下面提到的公认方法在内部运行样品。
    3. 执行基本的实验室分析,包括物理土壤参数,例如粒度分布26、岩石分数 (RF;重量百分比大于 2 mm)、土壤分数 (SF;百分比小于 2 mm)和纹理(沙子、淤泥和粘土百分比)。检查基本化学参数,包括饱和糊体电导率(dS m-127 和有机物28
    4. 建议:使用取芯装置在 5、10、20 和 50 cm 深度进行体积土壤岩心采样,以收集未受干扰的体积样品。从总干土重和岩心体积29确定土壤容重(BD;g cm-3)。土壤孔隙度(φ;[-])是SWC的物理上边界。对于矿物土壤,估计φ为1 - BD / PD,其中主要石英矿物土壤的颗粒密度(PD)为2.65 g cm-3
      注意:BD的样品要么收集在已知体积的核心中,要么使用土壤踏板29

6. 水平插入 5、10、20 和 50 cm 探头

注意: 目标是确保传感器齿周围的土壤完全接触,避免任何气隙。

  1. 小心地剪下任何扎带并展开每个传感器,取下电缆中的任何线圈。将传感器头靠近土坑,将电缆放置在沟槽中。
  2. 安装深度定义为水平安装时传感器的中心,无论传感器的表面是圆形还是矩形。将传感器安装在地表以下的精确深度,并尽可能水平安装到土壤中。使用零深度参考和测量装置(卷尺或尺子)获得准确的传感器深度(图2),并使用垫片在插入过程中保持齿间距(图2C)。
  3. 首先,插入 50 厘米传感器。将传感器水平推入土壤中,尽量不要摆动传感器,因为这会产生间隙。由于 50 cm 探头通常是最困难的,因此请使用接地棒提供更多杠杆来推动传感器,注意不要损坏环氧树脂头或分离尖齿。重复插入过程,向上工作到 20、10 和 5 cm 传感器深度。错开(图2D)或堆叠(图2B)传感器。
    注意:SDI-12协议中的测量时序通常会防止传感器同时读取并在相邻传感器之间产生干扰(例如,5 厘米和 10 厘米深度)。
  4. 将每根传感器电缆定向到坑面的同一侧,使它们悬挂在挖掘坑的底部。用卷尺拍摄挖掘的孔和传感器的照片(图6A)。使用 GPS 确定距离坑几米内的纬度和经度。如果在一天内挖掘多个地点,请使用带有唯一标识符的标语牌来区分坑。

Figure 6
图 6:元数据的示例 照片。 (A)仪器土坑用卷尺进行刻度,(B)挖掘回仪器桅杆的电缆沟,以及最终现场照片朝向(C)北和(D)南。 请点击此处查看此图的大图。

7. 垂直插入 100 cm 探头

  1. 对于深度大于 50 cm 的传感器安装,请在电缆沟内或电缆沟内或附近为每个传感器钻一个单独的孔(图 4A)。
  2. 使用手动螺旋钻(直径 5-10 厘米),挖掘到适当的安装深度。深度定义为测量中心(例如,50 cm)减去相对于零深度参考的齿长的一半(图4B)。
  3. 将挖掘出的土壤按照移除的顺序排列在防水布上。
  4. 使用安装工具将传感器推入孔底部,垂直安装传感器(图 4C,4D)。用挖掘出的土壤从最深到最浅重新包装螺旋钻孔。在小型升降机中更换土壤,将其充分包装以防止土壤在孔中桥接和产生空隙。
    注意:包装工具可以是带盖的PVC或木制销钉。避免损坏传感器头或电缆。

8. 完成传感器安装和连接到 DCP

  1. 如果传感器电缆直接埋入,请确保使用隔板连接器进入存储模块的地上端位于 PVC 导管中(图 5)。
    注:如果使用单独的雨量计(步骤 9.1),请确保在布线到盘柜时包括此电缆。
  2. 如果使用导管,请将其铺设在电缆沟中并切割成所需的长度。将电缆送入导管 - 这可能需要拉绳或鱼带将电缆拉过。使用柔性导管或 90° 扫掠弯头加上一段垂直导管将电缆从导管端口布线到外壳底部。
  3. 将电缆或电缆/导管铺设在电缆沟槽的底部。将电缆末端拉过底部存储模块端口并用扎带固定。如果外壳中有多余的电缆,请将其拉回挖掘沟底部的导管和线圈。
  4. 用电缆回通向机柜拍摄安装坑和沟槽的照片(图 6B)。
  5. 对于土壤湿度传感器接线,每个SDI-12传感器使用通用电源(5-12伏)和地线。使用杠杆连接器、接头连接器或接线端子(图 5)使这些连接更轻松、更安全。如果使用多种类型的传感器,请使用 DCP 上的其他通信端口(如果可用)。
    注:一个有故障的SDI-12传感器可能会中断串联中的其他传感器。

9. 辅助传感器和硬件设置

  1. 沉淀(PPT)量具
    注意:为了提高捕获量,雨量计应安装在尽可能靠近地面的单独垂直桅杆上。将量具安装在横臂支架上较高的位置可以减少由于风速较大而导致的捕获。
    1. 确定位置。将雨量计安装在地面覆盖物上方尽可能低的位置(~1 m),距离是附近任何障碍物高度的两倍30.理想的位置是靠近电缆沟。
      注:雨量计电缆在进入机箱底部之前将埋在传感器电缆旁边。
    2. 安装垂直桅杆。使用手动螺旋钻,挖一个~50厘米深的洞。在水泥或泡沫中设置一段足够长度的镀锌钢管(见步骤4.1)。
    3. 固化后,按照传感器说明使用软管夹或扁平安装底座安装量具。确保量具完全水平。
      注意:大多数量具都有内置气泡水平仪。
    4. 使用土壤湿度电缆在雨量计和地下管道中的外壳之间铺设电缆。
    5. 对于倾卸量具,将两根引线连接到 DCP 上的脉冲计数通道。
      注:电线可以插入任一侧。
    6. 请务必取下顶部并检查倾倒机构是否可自由移动。在运输过程中,水桶通常用橡皮筋固定。
      注意:雨量计需要日常清洁和校准。如果将雨量计直接安装在仪器支架或横臂上,请按照步骤 9.2 操作。
  2. 其他传感器
    1. 将辅助测量装置和任何天线安装到垂直桅杆或横臂支架上,安装在离地面1030的适当高度。
    2. 布线通向地上机柜入口,并在需要时用电缆扎带固定。连接到 DCP 上的相应测量通道。
  3. 接地棒
    1. 在距离仪器桅杆 0.5 m 处安装一根 >1 m 长的铜接地棒。使用栅栏柱驱动器将杆插入地面,露出~20厘米。
    2. 使用接地夹将沉重的 (8-10) 量具铜线固定在杆上。将另一端固定在存储模块或三脚架上。
      注意:并非在所有情况下都建议接地。
  4. 连接电池。
    注意:大多数 DCP 需要 5-24 伏 (V),尽管最常见的是 12 伏,7 或 12 安培小时 (AH) 足以为大多数土壤湿度站供电。这里使用12V 12AH电池组和稳压器。
    1. 确保充电调节器处于 关闭 位置。使用设置为 DC 的万用表作为直流电压,验证电池上的电压是否足够(12V 电池为 >10V),并识别 +- 端子(如果未标记)。
    2. 将黑色 (-) 线的端子连接器滑过电池接地 (-) 柱上的铲形端子,将红线滑过 + 电池柱。将红/黑线的另一端插入稳压器上的 BAT 端口。
  5. 太阳能电池板
    注:10 或 20 瓦面板通常就足够了。在高纬度、更阴暗的区域或具有高功率消耗的系统(例如,蜂窝调制解调器、相机)上需要增加功率。该面板的方向应为在 1 年内接收最大入射太阳辐射。
    1. 将电工胶带分别缠绕在太阳能电池板上的每根引线上。
      注意:如果面板暴露在阳光下,这些电线将承载电流。
    2. 使用 U 型螺栓将太阳能电池板安装在外壳上方和面向赤道的仪器支架侧面(例如,在美国南部)。对站点纬度使用适当的角度,在美国本土通常为 25° 到 35°。
    3. 将电缆布线到地上存储模块入口点。从面板引线上取下磁带。使用设置为 A 的万用表表示安培数,验证太阳能电池板的输出是否为 >0.1 A
    4. 使用设置为 直流 电电压的万用表,验证太阳能电池板的输出是否为 >10V,并识别 + (通常为红色)和 - (通常为黑色)引线(如果未标记)。将太阳能电池板的 - 引线连接到 G (接地)端口,然后将 充电 调节器上 太阳能端口的 + 引线连接。
      注意:用防水布或不透明的东西覆盖太阳能电池板,以尽量减少火花。
    5. 检查 CHG 或充电指示灯现在是否亮起。
  6. 远程数据通信
    注意:手机网络数据遥测提供从 DCP 传输和发送数据的功能。智能手机应用程序,如OpenSignal,可以测量信号强度和到最近的手机信号塔的航向。首选全向、多频段天线;但是,定向(八木)型天线可以改善更偏远地区的信号。
    1. 使用随附的 U 型螺栓将天线连接到仪器桅杆的顶部。
    2. 将同轴电缆连接到天线,并通过地上传感器导管将另一端路由到外壳中。用扎带固定电缆。
    3. 将另一端连接到存储模块中的蜂窝调制解调器。
  7. 为系统通电
    注意: 此时,假设 DCP 程序已编写,并且所有传感器都以适当的方式接线。太阳能电池板和可充电电池通过连接到DCP电源端口的红/黑电源线连接到稳压器。
    1. 将稳压器上的开关切换为 打开。启动 DCP 软件并将笔记本电脑连接到 DCP。确认所有传感器都报告了值,而不是数字 (NaN) 或错误值。
    2. 检查每个土壤传感器的 SWC、BEC 和 T 值。确保 SWC 值为 >0.05 m 3/m 3 和 <0.60 m 3/m 3检查任何超出范围的传感器;重新插入或更换任何有问题的传感器。通过雨量计倒一些水,并验证 DCP 是否记录计数。
      注意:低 BEC 值 (<0.001) 可能表示传感器接触不良(或土壤非常干燥)。在温暖的季节安装时,T通常在顶部最温暖,在底部最凉爽。
    3. 检查蜂窝通信强度。按照制造商的文档确定信号强度。
      注意:信号强度应>-100 dBm,以确保良好的信号质量。方向天线可以旋转以可能改善信号。除了蜂窝网络(例如卫星)之外,还存在许多其他通信选项。

10.Site 完成

  1. 一旦确定地下所有东西都正常工作,并且电缆或导管中的电缆都在沟渠中并布线到外壳中,用电腻子填充并密封地上和地下外壳入口的开口,以防止潮湿并防止昆虫进入外壳。
  2. 用带有亮旗的永久木桩在表面上描绘传感器位置的外围。
  3. 使用防水布上的土壤回填挖掘区域,并按相反的移除顺序(步骤3.1)(最深到最浅)。首先将土壤手工包装在沟槽面和传感器头周围 50 厘米处,注意避免干扰传感器。支撑传感器头,同时在其周围堆积土壤,使传感器齿不会移动。
  4. 确保所有剩余的传感器电缆仍位于沟槽底部附近;然后,小心地用防水布上的深层土壤覆盖它们。将土壤压实到坑底以固定电缆,注意不要用任何力将它们向下拉。在压实过程中使用足够的力,以确保去除的材料具有相似的堆积密度。
    注意:安装过程中较湿的土壤很容易过度压实,而干燥的土壤无论受力如何都可能保持松散。
  5. 以 10 厘米的升降机回填坑,平滑和压实表面,直到到达 20 厘米的传感器。同样,小心地用手包装传感器下方和周围的土壤,然后再回填 10 厘米的土壤。
  6. 最后,在 10 厘米传感器周围手工包装土壤,然后是 5 厘米传感器,确保两者保持水平和原位。用防水布的上层土壤填充土坑的其余部分。
    注意:所有去除的土壤都应返回坑中。剩余土壤表明土壤没有达到原始堆积密度。
  7. 使用挖沟铲将挖出的土壤推到沟渠旁边。确保所有东西都完全埋在 5 厘米以下。
  8. 使用钢耙将坑和沟渠中重新填充的土壤平整,与原始表面齐平。管道沟槽中的土壤足够压实,以尽量减少进入安装地点的任何优先流量。
  9. 可选:在任何地下开口周围和表面上撒一些硅藻土,以阻止蚂蚁、蛞蝓和其他昆虫。
  10. 建议:使用便携式SWC传感器读取 原位 传感器周围的表层土壤读数,以帮助随着时间的推移进行数据验证和任何结垢需求。在距离一致(例如 5、10、25 和 50 m)的一致距离(例如 5、10、25 和 50 m)上获取基本方向(北、南、东和西)的读数。

11.记录台站元数据,数据背后的数据23

注意:在安装和每次现场访问时记录元数据(请参阅 表 1)。一致的元数据报告支持不断增长的实践社区,对于确保数据和网络完整性至关重要。

  1. 记录安装详细信息,包括唯一站点标识符、安装日期、传感器序列号、相应的 SDI-12 地址、插入方向(水平或垂直)和深度。
  2. 描述土壤剖面并拍摄相关照片。记录收集的任何土壤样品的样品标识符。
  3. 对于站点位置,请记录纬度和经度、高程、坡度、坡向、土地利用和土地覆被。
  4. 记下土地所有者和联系信息,以及站点可访问性,包括门或锁密码。
  5. 使用智能手机(或实际指南针)上的 指南针应用程序和 卷尺,从两个参考点(例如接地杆或三脚架腿)测量到传感器坑(以及任何传感器螺旋钻孔)的角度和距离。
    注意:这将有助于稍后对它们的位置进行三角测量。
  6. 从仪器桅杆拍摄已完成的台站和北(图 6C)、南(图 6D)、东和西的方向。用标记或其他不同的项目描绘传感器安装位置。

表 1:用于土壤湿度数据收集的台站元数据。 缩写:12 月 = 减少;GPS = 全球定位系统;3DEP = 3D 高程计划;运维=运维;SSURGO = 土壤调查地理数据库;Mukey = 映射单位键。 请按此下载此表格。

12. 操作和维护

注意:应在元数据记录中添加详细的维护日志,包括传感器更换、植被健康或变化或任何站点干扰。

  1. 至少每年进行一次例行现场检查(表2)。记录任何传感器校准或更换。
  2. 确保定期植被管理,特别是对于永久性站点,以使场地不会变得杂草丛生或周围区域异常。
  3. 使动物管理适应当地野生动物,可能包括围栏。
  4. 如果传感器发生故障,请进行紧急现场访问并安装更换件(表2)。

表 2:维护计划示例。 缩写:DCP = 数据控制平台。 请按此下载此表格。

Representative Results

SCAN 网络始于 1991 年,是 NRCS 的一个试点项目。它是运行时间最长的SWC数据收集网络15,也是该协议中代表性结果的基础。所有 SCAN 站点最初都从模拟电容传感器开始。该协议的视频组件中使用的马里兰州贝尔茨维尔的现场安装站点 (SCAN 2049) 监测(图 7A) 每小时空气和土壤温度以及 (图 7B) 每小时 SWC,深度为 5、10、20、50 和 100 厘米。每日PPT,土壤储水量(SWS)至20厘米,及其随时间变化(dSWS)如图7C所示。对于每个PPT事件,随着湿锋在重力作用下向下传播,地表附近(5和10 cm)的SWC急剧增加,并且在更深的深度上衰减和延迟增加。在 2022 年 2 月初和 4 月的事件中,100 厘米处最深的传感器达到了 0.33 m 3/m3 的高原,并持续了几天。这种情况表明饱和持续时间短。表征数据(表3)显示的土壤地平线干容积密度为1.73 g/cm3,估计孔隙度(φ)为0.35 [-],为孔隙空间完全充满水提供了额外的证据。鉴于土壤剖面的砂质壤土/壤质沙子,饱和条件很可能是由排水不良或浅水位抑制排水造成的。请注意,直到四月,该站点的大多数晚上的气温都会降至冰点以下;然而,土壤温度保持在2°C以上,SWC数据中没有迹象表明任何深度都有冻结的水。

Figure 7
图 7:位于马里兰州贝尔茨维尔的现场工作站 (SCAN 2049) 的示例结果。 A)每小时空气和土壤温度,(B)每小时SWC,(C)日降水量,土壤储水量至20厘米,及其随时间的变化。缩写:SWC = 土壤含水量;PPT = 降水;SWS = 土壤储水;dSWS = SWS 随时间推移的差异。 请点击此处查看此图的大图。

表3:代表性结果中提供的数据示例的场地数据和土壤特征。 以图和表格形式提供的所有数据均从NRCS在线数据库中检索,网址为每个站点注明。桌山(#808)的土壤特征数据不可用。缩写:NRCS = 自然资源保护局;URL = 统一资源定位器;c = 粘土;FSL = 细沙壤土;ls = 壤质沙;s = 沙子;sc = 沙质粘土;SCL = 沙质粘壤土;si = 淤泥;sil = 粉质壤土;SL = 沙壤土;nd = 无数据;BD = 堆积密度 33 kPa。 请按此下载此表格。

图 8 显示了密西西比州 Yazoo 附近的 SCAN 位置 (2110) 的更极端的饱和度示例。土壤的粘土含量非常高(60%以上),堆积密度低,范围为1.06至1.23克/厘米3,φ为0.54至0.60[-](表3)。2020 年 4 月 13 日发生的第一次 ~40 mm PPT 事件连续 12 天在所有深度将土壤饱和至 >0.60 m 3/m 3 的 SWC,数值非常接近测量φ。2020年4月20日发生的第二次70毫米/天事件对dSWS没有影响,表明饱和超额径流。2020 年 11 月也出现了类似的饱和期。虽然在100厘米处没有测量,但50厘米处的SWC稳定在0.39 m 3 / m 3,除了夏末,它小幅下降到0.36 m 3 / m 3现场说明(补充表S2)表明使用了“壤土”传感器特定的校准31,就像大多数SCAN和USCRN站点中使用的电容传感器一样。这两个例子都说明了在场地表征(步骤5)期间收集的土壤表征和BD数据对SWC数据解释的重要性。

Figure 8
图 8:位于密西西比州亚祖附近的潮湿温带站点 (SCAN 2110) 的示例结果 。 (A)每小时空气和土壤温度,(B)每小时SWC,以及(C)每日降水量和土壤储水量的变化。缩写:SWC = 土壤含水量;PPT = 降水;SWS = 土壤储水;dSWS = SWS 随时间推移的差异。 请点击此处查看此图的大图。

图9显示了五个深度的原位SWC的更直接的时间序列,其中五个润湿事件导致润湿锋在土壤剖面中向下的顺序传播。该 SCAN 站点 (2189) 位于加利福尼亚州圣路易斯奥比斯波附近,位于地中海气候中,春季潮湿,夏季漫长干燥,位于沙质壤土上,φ值为 0.37 至 0.51 [-](表 3)。对土壤表面润湿的响应较快,且随深度的增大而减小。5天内的最后一个大型PPT事件足以在50厘米和100厘米的深度显示反应。随着深度的增加,土壤温度幅值的昼夜周期减小,最大值和最小温度的时间进一步落后于气温和较浅的深度(图9A)。虽然这些特性可用于区分传感器深度,但如下一节所述,对5和10 cm深度处SWC的波动也有显着影响。SWC振幅在5厘米处为~0.02 m 3/m 3,在10厘米处为~0.01 m 3/m 3,在更深的传感器中可以忽略不计。它也与土壤温度同相,传感器中更有可能由温度波动引起的噪声,不太可能是土壤湿度或实际降水的任何物理运动的结果。这个较干燥的地点(2189)的土壤温度昼夜变化比更中间的现场安装地点(2049)大得多,SWC数据中没有温度噪声(图7B)。

Figure 9
图 9:位于加利福尼亚州圣路易斯奥比斯波附近的半干旱地中海站点 (SCAN 2189) 的示例结果 。 (A)每小时空气和土壤温度,(B)每小时SWC,以及(C)每日降水量和土壤储水量的变化。缩写:SWC = 土壤含水量;PPT = 降水;SWS = 土壤储水;dSWS = SWS 随时间推移的差异。 请点击此处查看此图的大图。

图10显示了冻土和积雪中存在的更具挑战性的SWC数据解释之一。该地点(808)位于蒙大拿州博斯曼附近,海拔4,474英尺。在2020年冬季(12月,1月和2月),每日气温偶尔会超过冰点温度。直到3月,土壤温度一直保持在0°C以上。表面积雪的存在将使土壤免受气温变化的影响。此外,在潮湿的土壤中,潜热的释放和能量的消耗,伴随着与冻融循环相关的相变过程,缓冲土壤温度,使它们非常接近0°C,直到这些相变完成。冰冻土壤中的小冰ε表现为SWC急剧减少,然后在解冻期间增加,没有任何PPT迹象。这在12月中旬和3月中旬最为明显,当时气温迅速下降,5和10厘米处的SWC下降3天,然后反弹。11月中旬,100厘米处的土壤温度达到冰点,整个冬季都处于较低的SWC,在春季解冻期间没有变化,表明它可能出现故障。然而,其他传感器中的快速下降和恢复可能是也可能不是液态土壤水的真正变化;如果没有对积雪的存在或深度进行辅助测量,解释这些数据可能极具挑战性。通常,处于或低于冰点的SWC数据在质量控制中被审查。有关接近冰点的土壤温度的更多讨论在数据记录质量控制部分。

Figure 10
图 10:位于蒙大拿州三叉附近的半干旱高山站点 (SCAN 808) 的示例结果 。 (A)每小时空气和土壤温度,(B)每小时SWC,以及(C)每日降水和土壤储水量的变化。缩写:SWC = 土壤含水量;PPT = 降水;SWS = 土壤储水;dSWS = SWS 随时间推移的差异。 请点击此处查看此图的大图。

其他示例和表征数据是从 SCAN 数据库中提取的(统一资源定位器 [URL] 参见 表 3 )。这些数据的报告和质量控制需要一些解释,以确定是否存在解释任何不稳定行为的物理机制。我们的解释缺乏任何本地现场知识,尽管多年来一直在评估SWC时间序列,但从故障或不良的传感器或安装中评估好的传感器或安装仍然具有挑战性。

图 11 显示了问题数据记录的常见示例,这些记录是在 2020 年至 2021 年间从 40 个 SCAN 站点中随机选取的。最常见的错误包括峰值(图11A)和向上(图11B)或向下(图11C)的阶跃变化,如国际土壤湿度网络32所标记的那样。对于其中的每一个,没有并发的PPT事件来解释这些变化,它们可以被认为是错误的。当只查看每日平均值时,瞬时峰值或低谷的问题变得更加复杂,这可能会隐藏此类事件。最好在进行任何均值计算之前删除它们。阶跃变化的开始和结束可能很明显,但很难在两者之间填充任何数据。我们在此协议中不处理数据填充,而只是标记错误数据。不稳定的行为(图11D)表现为剧烈波动,对PPT事件没有任何反应。在某些情况下,在接线检查和多路复用器更换后,尖峰可能会消失,如2020年8月之后的图11A所示。更常见的是,不稳定的行为是传感器故障的前奏,如图11E所示。深度为 10 厘米的传感器在 1 月份发出了行为不稳定的合理警告,并在 3 月下旬出现故障。然而,5厘米深的传感器在2021年3月1日没有警告的情况下出现故障。

Figure 11
图 11:问题记录示例。A) SCAN 2084,阿肯色州Uapb-Marianna,显示5厘米处的周期性下降, (B) SCAN 2015,亚当斯牧场#1,新墨西哥州,在50厘米深度处有积极的阶跃变化, (C) SCAN 808,蒙大拿州桌山,向下的阶梯变化,尖峰,甚至在 50 厘米深度恢复,(DSCAN 2006,德克萨斯州布什兰#1,显示5厘米或10厘米传感器对降水事件没有反应,10厘米传感器恢复了一些,随后两者都出现了明显的故障,(E)SCAN 2027,佐治亚州小河,20厘米处的传感器毛刺,5厘米和20厘米深度的灾难性故障。传感器深度表示为 5 厘米(黑色)、10 厘米(蓝色)、20 厘米(橙色)、50 厘米(深灰色)和 100 厘米(黄色)。缩写:SWC = 土壤含水量;PPT = 降水。 请点击此处查看此图的大图。

在SCAN 2084,该站点于2004年2月6日开始记录数据,并记录了与SDI-12多路复用器相关的一些不稳定行为,这些行为被多次更换(补充表S2)。但是,传感器是原装的,并且在18年后仍然起作用。在 SCAN 2015 上,数据收集于 1993 年 10 月 25 日开始, 图 11B 中的 50 cm 传感器在 2017 年被认为是可疑的(补充表 S2)。最古老的站点 SCAN 808 于 1986 年 9 月 30 日开始报告,并于 2006 年 10 月 25 日转换为 SCAN 站;迄今为止,它没有更换任何传感器。 如图 11E 所示,异常并不总是导致故障,因为 图 10 具有合理的数据。SCAN 2006 于 1993 年 10 月 1 日开始报告; 图 11D 中原来的 5 和 10 cm 传感器于 2022 年 1 月 24 日更换。SCAN 2027 于 1999 年 5 月 19 日开始报告; 图 11E 中原来的 5 和 10 cm 传感器于 2021 年 8 月 13 日更换。如前所述,SCAN 站点从模拟电容传感器开始。其中许多传感器已经使用了20多年,虽然不一定产生最高质量的数据,但仍然保持功能。对于从业者来说,确定更换传感器的点仍然是一个悬而未决的问题。 图11 中场地的场地元数据和土壤特性可在 补充表S3中找到。

数据上报
连续原位SWC传感器每个时间记录间隔报告三到六个值。除了任何辅助测量外,SWC传感器的长期部署还会产生大量需要存储和交付的单位值数据。环境测量以离散的采样间隔进行,这些间隔随时间聚合并报告为数据记录。大气测量采样频率因测量而异;对于风和太阳辐射测量(<10 s),它更大,对于空气温度和湿度(60 s)30。这些样本值在5分钟到1小时的报告间隔内平均或累积。同样,SWC可以在报告间隔即时采样或采样(例如,每5分钟一次),并平均为30分钟或60分钟的平均值,因为相比之下SWC的动态相对较慢。尽管更频繁采样的平均值可以降低温度波动、电气干扰和固有传感器可变性造成的噪声,但不建议这样做,因为如前所述,数据尖峰可能会使平均值偏斜。大多数SWC数据记录可以满足每小时的传感,但对于具有较高速度排水条件(沙质土壤)和密集PPT(季风条件)的区域,一些网络以20分钟的时间间隔记录以完全捕获降雨事件。最后,数据传输或遥测可能受到技术(例如卫星系统)的限制,或者具有基于数据大小和频率的成本层。优化报告间隔和遥测变量有助于控制成本。例如,传输原始值(例如,ε或计数)优先于可以在后处理中计算的派生值(例如,SWC)。数据分辨率也会影响遥测包大小;但是,重要的是将SWC表示为分辨率为0.1%的百分比(0.0-100.0%)或分辨率为0.001 m 3m-3的小数(0.00-1.00)。以m 3 m-3为单位的十进制版本非常优选,以避免在以后的分析和报告中与含水量的百分比变化混淆,并避免与质量基础含水量(g/g)混淆,后者也可以报告为含水量百分比。土壤温度、ε和BEC通常分别报告为0.1 °C、0.1 [-]和0.1 dS m-1分辨率。

数据记录质量控制
数据记录质量控制过程验证数据并记录其质量。准确的现场记录和校准日志对于处理数据记录至关重要。处理记录的典型步骤是初始评估、删除明显的错误数据、应用任何派生值计算或更正以及最终数据评估。SWC 记录通常由信号(例如,ε、计数或 mV)、土壤温度和 BEC 组成,这些信号在不同程度上用于推导 SWC。传感器还可以输出制造商衍生的 SWC。但是,没有传感器直接测量SWC;此计算可以是数据计算步骤的一部分,前提是适当的校准公式可用并成为元数据记录的一部分。记录可以是瞬时测量值,也可以是一段时间内的平均值。希望保留原始数据,以便可以计算出最合适的格式以进行质量控制,并且可以将校准方程或传感器理解的改进应用于原始数据。传感器特性应决定是记录瞬时值还是多个读数的平均值,尽管出于前面给出的原因,首选瞬时值。

有几种方法可以将辅助数据(请参阅下面的数据验证)纳入质量控制工作流程。降水是第一个检查 - “降雨事件后SWC是否增加?在某些情况下,SWC可以在没有PPT的情况下增加(例如,融雪,地下水排放,灌溉)。第二项检查是将土壤储水量的变化与特定事件的PPT总量进行比较(图7C)。理想情况下,此事件应是孤立的低强度降雨事件。降水从地表渗入土壤并向下渗透。SWC的峰值应遵循类似的向下模式(图7B)。然而,优先流动会导致渗水绕过浅层传感器或在较深的传感器上引起快速响应。虽然这些可能是“真实”响应,但安装沟渠或单个传感器周围的压实度差会优先将水流向传感器。在解释对降雨或融雪事件的异常反应时,应谨慎使用湿润前到达时的偏差和常识。如 表3所示,BD规定了矿物土壤中土壤孔隙空间的上限,φ[-]。水含量通常大于φ表明传感器出现故障或传感器校准不当。在前一种情况下,数据可能会从记录中删除。在后一种情况下,重新校准可能允许保留记录,并根据重新校准修改值。

土壤温度是另一个有助于质量控制数据的变量。土壤温度在土柱中向下传播并随深度衰减(图7A)。随着传感器深度的增加,温度应该更早达到峰值,靠近表面的温度应该更高,从表面峰值开始的滞后时间也会增加。任何无序传感器滞后都可能表示深度识别错误或SDI-12地址不正确。如图10所示,电磁传感器依赖于ε的变化,其范围从冰的~3到水的~80。水和冰之间的变化由SWC传感器记录。但是,由于传感器的感应体积与土壤温度热敏电阻的感应体积不同,阈值可能高达4°C,因此可能需要提高标记阈值。 由于冻结程度和液态水的相对量对于评估土壤水文可能很重要,因此这些数据应标记为受冻结影响,而不必删除。在最基本的层面上,质量控制应该合理化任何不稳定的传感器对某些物理机制的响应,否则就是一个错误。尽管自动化质量控制例程是大型网络和不同数据源13、333435 的要求,但无法替代数据关注来保持长期数据质量。

数据验证
SWC数据最具挑战性的方面之一是验证 - “传感器是否提供良好和准确的数据?大多数环境传感器在部署后都可以使用,并且可以在一段时间后更换为新传感器,返回制造商或实验室根据标准重新校准,和/或根据从现场收集的样品验证数据。气象组织遵循严格的大气传感器程序,包括传感器旋转、传感器维护和现场校准,允许预防性维护作为数据验证的第一道通过1030。SWC传感器埋 在原位 ,无法在不造成严重现场干扰和传感器潜在损坏的情况下进行审核或重新校准。此外,SWC传感器没有公认的标准,因此,数据验证需要对预期的传感器响应有一定的了解,并对传感器本身有一定的信心。两者都需要实地遵循的实践经验和最佳做法(即现场维护和检查)。如果异常性能问题( 如图11所示)长期存在,则传感器很有可能出现故障,应更换。

电磁传感器没有移动部件,电线和电路往往很坚固。3年后,德克萨斯州土壤观测网报告传输线振荡器传感器的故障率为2%21.经过10多年的服务,美国气候响应网络报告说,从2014年到2017年,阻抗传感器的故障率显着增加,每100个探头中有15-18个探头36如图 11 所示,大多数 SCAN 传感器在发生故障前已使用 20 多年。最好在故障前更换传感器,以便可以在空气、水和沙子中重新评估传感器,以检查相对于部署前值的漂移(例如,步骤 1)以及其他原因。使用SWC传感器进行常规更换有些不切实际,在大型网络中也很少进行,而且我们不知道对电磁SWC传感器随时间变化的任何长期评估。USCRN网络在使用电容传感器超过10年后,目前正在迁移到新的传感器技术。计划是新旧传感器之间至少有2年的重叠,以进行任何调整。

定期维护访问应包括验证SWC数据,最好是在各种湿度条件下。这可以使用便携式传感器间接完成,理想情况下校准到一些土壤样品或直接校准到现场收集的体积土壤岩心。最好的方法是将原 传感器读数与等效深度37 的体积土壤样品的 SWC 进行比较(图 12)。定期维护应尝试覆盖一系列土壤湿度条件,以便可以比较直接/间接SWC测量和重合传感器读数之间的简单回归。可以在螺旋钻孔或机械取芯装置中进行更深的土壤取样。对表面传感器(例如,5 和 10 cm)的验证可能就足够了,因为更深的传感器应遵循与 PPT 类似的特性响应,如前所述。这种事后SWC评估有几个局限性。主要缺点是体积样品不能(也不应该)直接在传感器上采集,并且可能无法真正代表尖齿周围(3 cm以内)传感体积内的SWC。这导致了第二个缺点;可能需要更多的采样位置和深度才能获得具有代表性的现场SWC值。这也可能导致场地周围出现很多孔洞和干扰。第三个缺点是难以在不破坏土壤剖面的挖掘的情况下获得深度体积土壤样本。

Figure 12
图 12:体积 SWC 数据。 来自60 cm3 个土壤岩心的SWC数据作为现场校准数据,与来自15、30、45和60 cm深度的 原位 传感器的SWC数据进行了比较,纹理范围从壤土、细沙到粘土。这个数字改编自Evett等人37。缩写:SWC = 土壤含水量。 请点击此处查看此图的大图。

NRCS开发了一种螺旋钻孔中的土壤采样方法,该方法使用延长杆上的体积采样管(Madera式探头)用于螺旋钻孔38底部的样品。这些直接测量也可以与来自便携式传感器373940的间接测量相结合,以提供对原位传感器1341的空间代表性的校准评估。如协议步骤10.10中所述,可以重复此过程以允许某些度量(例如,均方根误差,偏差,相关性)来确定原位传感器与SWC的直接采样或间接估计的任何最近偏差。国际原子能机构第七届会议也提供了更多细节。步骤 3 和 5 中提供的土壤挖掘和表征数据也提供了φ数据(SWC 不应超过此值)。土壤质地和地平线说明了高/低电导率和土壤保水性的区域。这些步骤非常符合森林土壤采样协议25。所需的代表性尺度可用于收集验证数据集,此后,可以将台站缩放到经过验证的足迹42。如果更换台站传感器类型,则在各种土壤水条件下收集另一组验证数据以再次捕获安装偏差是合理的。

辅助数据集可以帮助验证和评估SWC数据。很明显,使用现场PPT量具可以验证事件的时间,持续时间和规模,从而大大改善了水文时间序列。土壤基质电位传感器提供土壤水的能量状态,这对于量化植物可用水量至关重要。气象传感器,包括气温、相对湿度、风速和太阳辐照度,可以直接计算参考蒸散量(ET),这是植物相对吸水的有用指南,因此土壤干燥率43。多种经济型一体化天气传感器提供 SDI-12 输出。来自压力传感器的地下水位信息是另一个有价值的测量,如果地下水位接近地表并且可以安装监测井。最后,现场摄像机可以提供科学价值和站点安全价值。数字图像可以记录植被生长和绿度44,无需实地考察即可评估台站的总体状况。

补充表S1:常见(但不包括) 原位 SWC传感器技术请点击此处下载此文件。

补充表S2:从NRCS在线数据库中提取的本协议中所有站点的传感器历史日志。 通过每个 URL 提供的数据。 请点击此处下载此文件。

补充表S3:图11所示数据示例的场地数据和土壤特征。请点击此处下载此文件。

Discussion

土壤湿度状态是许多不同的环境因素的结果,包括降水、植被、太阳辐照度和相对湿度,以及土壤水力和物理性质。它们在不同的空间和时间尺度上相互作用。为了对水、能源和碳循环进行建模和预测,有必要了解SWC状态。最常见的自动测量技术类型之一是电磁SWC传感器,其尖齿旨在 原位 插入未受干扰的土壤中。该协议旨在为安装这些常见类型的可埋藏传感器的过程提供指导。精度、性能和成本通常与传感器的工作频率成正比;低频传感器成本较低,但更容易受到土壤和环境因素的影响45.土壤或特定地点的校准可以提高低频传感器的精度。由于电磁场(EMF)的基本物理特性,测量方法也会影响传感器性能。

两个主要的电磁物理定律控制着电磁传感。一个是高斯定律,它描述了传感器的传播EMF如何依赖于介质的ε和BEC。然而,介电常数随着SWC的增加而增加,BEC也是如此。因此,依赖于高斯定律的传感器会受到SWC、BEC和温度对BEC的影响,以及盐度的任何干扰。电容传感方法遵循高斯定律,因此更容易受到这些影响46.此外,高斯定律描述了电容对几何因子的依赖性,几何因子随土壤中电动势的形状而变化。研究表明,EMF形状随土壤结构和传感器尖齿周围含水量的小规模空间变化而变化。大多数土壤的含水量和土壤结构的小尺度空间变异性较大,导致几何因子变化和随之而来的电容变化,与土壤水分含量的体积平均变化关系不大。这些因素会降低电容传感器的精度并增加数据可变性464748。阻抗和传输线振荡方法也取决于高斯定律,而时域反射计和时域透偏计方法取决于麦克斯韦方程组,麦克斯韦方程组不包括几何因子,也不依赖于BEC。虽然没有传感器是没有问题的,但时域方法往往比基于电容或阻抗的方法更精确,偏差更小。

该过程有几个关键步骤。对于稀疏网络,需要正确的选址和传感器位置,以获得最合适的SWC空间表示。选址可能更多地受到外部因素的影响,例如土地通道或其他大气监测要求,其中土壤湿度是辅助测量。中尺度气象站点位于宽阔开阔、修剪整齐的草地上,以尽量减少任何微观尺度的影响。这些位置可能不太适合 SWC 监测。如果适用,应考虑无线传感器技术4950515253,以允许SWC监测在远离现有环境监测站和代表性土壤中进行。围绕活跃的农场运营和灌溉设备开展工作具有挑战性。大多数网络(例如,SCAN 和 USDA-ARS)都位于田地的边缘,以避免耕作活动,例如可以切断电缆和挖掘传感器的犁或收割机。任何原位传感器和电缆都需要充分埋入,并且具有足够低的表面轮廓,以避免推断农场操作。无线系统53和可移动钻孔传感器47可能更合适。使用大规模的土壤水分灌溉54进行地下水保护是SWC传感器的一个不断增长的领域;该协议涉及未受干扰土壤中具有空间代表性的长期SWC数据。

有些土壤比其他土壤更难测量。在岩石、砾石或非常干燥的土壤中,可能不可能在不损坏的情况下插入尖齿。一种选择是挖掘土坑并在回填时将传感器放置到位,试图压实到原始BD。 岩石土壤往往几乎没有结构,经过几次润湿和干燥循环后可能会愈合;然而,这种干扰可能永远不能真正代表该地点的土壤水文。或者,如果传感器安装在螺旋钻孔的底部,则可以筛分去除的土壤以去除石头,并在孔中重新包装,刚好足够深以容纳传感器齿。然后可以垂直安装传感器,并用剩余的非筛土重新填充螺旋钻孔,并在添加土壤时频繁压实。

森林土壤中的根对探针插入提出了类似的挑战,但是在某些情况下可以切断根。森林土壤通常在矿物土壤顶部具有有机(O)层,其BD非常低,比表面积高,大量的结合水导致在较高的SWC55下产生非常非线性的传感器响应。此外,从业者将零基准面设置为O形地平线的顶部或矿物土壤 - 在元数据中注明其中。富含粘土的土壤和具有高收缩/膨胀潜力的膨胀粘土在潮湿时对电磁信号具有极强的导电性,在干燥时可能会开裂。这些土壤可能需要额外的校正才能从原始测量值中获得合理的SWC在浅层土壤中,在达到理想的最大深度之前,可能会遇到基岩或限制性土壤层(例如,卡利切或硬质)。可能需要更改位置或根本不安装更深的传感器。过于干燥或潮湿的土壤可能具有挑战性,最好选择极端季节之外的安装日期。干燥的土壤可能非常坚固,并且可能无法在不损坏的情况下插入传感器。如有必要,可以用水填充预钻孔以软化坑面,尽管土壤恢复到自然状态可能需要一些时间。潮湿的土壤可能太弱而无法支撑坑面,或者沟渠可能充满水。湿土壤也更容易过度压实。

传感器输出应包括介电常数,而不仅仅是SWC,以便以后可以进行校正或土壤特定校准。高频传感器更适合高BEC土壤,而较短的尖齿可能更容易安装在更紧凑的土壤中。然而,也许最关键的一步是土壤接触;接触不良会降低来自任何电磁传感器的信号。最后,回填挖掘听起来微不足道,但它是最大限度地减少优先流入传感器区域、保护电缆和阻止动物干扰该区域的关键。特定于土壤或地点的校准可以提高传感器的精度,但需要比该协议中可能更多的细节。将现场土壤调整或重新包装到不同的SWC水平是检查响应线性的理想选择,并且可以作为某些传感器类型的特定地点校准21。介电液体也可以是检查传感器响应的有效介质58。温控水浴可用于改善土壤温度校准59.该协议是建立 原位 SWC传感器安装标准操作程序的第一步,因为没有现有的方法,也没有任何公认的SWC传感器校准方法6061

虽然SWC监测一直是该协议的重点,但该方法具有局限性,仅靠SWC无法全面了解土壤水分状况。许多生态系统过程也受到土壤水势的调节,土壤水势不太常见于原位测量62。最近由S. Luo,N. Lu,C. Zhang和W. Likos 63审查的土壤水势是水的能量状态;这种传感器可能受土壤特性的影响较小,并为SWC传感器提供质量控制64。此外,散装场SWC包括砾石,岩石,根部和空隙空间(例如,优先流路)。 原位 SWC传感器通常重新定位在岩石和根部周围,有限的测量体积集中在尖齿周围,可能会错过散体场SWC的离散但重要的方面。

该协议有望为广泛的应用带来更加协调和统一的SWC数据,包括干旱监测,供水预测,流域管理,农业管理和作物规划。遥感平台4 的出现大大提高了全球SWC的估计能力,但这些产品需要地面验证,而地面验证仍然只能由 原位 网络65合理收集。计算机的进步使得超分辨率SWC建模66 得以开发,产生高分辨率和亚日常SWC状态,但这些产品还需要对SWC进行原位 估计,以便为计算不确定性提供一些基础。通常,在推出新产品时,第一个问题是“不确定性是什么?对于SWC产品,验证的主要比较是 原位 网络数据67

最近与国家协调土壤湿度监测网络(NCSMMN)相关的网络扩展,包括美国陆军工程兵团上密苏里河流域土壤湿度项目和NOAA支持的美国东南部网络建设,所有这些都旨在改善水危害预测,监测和提供资源管理决策支持。只有通过全面的协议和程序才能实现此类应用程序的SWC估计的确定性和准确性,以提供对数据完整性的信心。NCSMMN是一项由联邦政府领导的多机构努力,旨在通过围绕土壤湿度测量,解释和应用建立一个实践社区来提供援助,指导和支持 - 一个连接数据提供者,研究人员和公众的“人网络”68。该协议是NCSMMN努力的产物。即将推出数据质量控制工作流程。

Disclosures

对贸易、公司或产品名称的任何使用仅用于描述目的,并不意味着美国政府的认可。本文是美国政府的作品,在美国属于公有领域。美国农业部是一个机会均等的雇主和提供者。

Acknowledgments

作者感谢NOAA-NIDIS,国家协调土壤湿度监测网络(NCSMMN)和USGS下一代水观测系统(NGWOS)计划的财政支持。我们感谢NCSMMN执行委员会成员,包括B. Baker,J. Bolten,S. Connelly,P. Goble,T. Ochsner,S. Quiring,M. Svoboda和M. Woloszyn对该协议的意见。我们感谢韦弗先生(美国地质调查局)对议定书草案的初步审查。

Materials

Name Company Catalog Number Comments
System components, essential This system is the typcial micro-station used in the TxSON soil moisture network. The TxSON meteorlogical station is listed under optional components. https://acsess.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.2136/vzj2019.04.0034 
Battery, sealed rechargable 12 V 12 AH  Campbell Scientific  BP12 7 amp-hour (AH) minimum
Charging regulator Campbell Scientific  CH200 Charge regulator, needed for any unregulated solar panel
Conduit, schedule 40 PVC, 1 to 2" diameter   Any home supply store Diameter sized appropriate to number of sensors and cable thickness. Length dependent on height of enclosure
Data aquistion software Campbell Scientific  PC400 Free versions with limited programability, for more basic applications, manual downloads and simple sensor configurations
Data control platform Campbell Scientific  CR300 Any SDI-12 compatible DCP is sufficint. Many also have integrated cellular modems available 
Enclosure (NEMA), 10 x 12 inch, -DC 2 conduits for cables, -MM tripod mast mount Campbell Scientific  ENC10/12-DC-MM Two bottom conduits are required for above and below ground instruments
Mounting pole (47 inch) with pedestal legs Campbell Scientific  CM305-PL Smaller footprint, not tall enough for weather sensors
Rain Gage with 8 in. Orifice, 20 ft of cable Campbell Scientific  TE525WS-L20-PT Recommend installing rain gage on a separate vertical pole some distance from the instrument stand
Sensors, 12 cm water content reflectometer, 17ft cable, -VS SDI-12 address varies Campbell Scientific  CS655-17-PT-VS See Supplement Table 1 for more options 
Solar panel, 20 W Campbell Scientific  SP20 Use higher wattage panels for northern sites and lower for southern sites with higher exposre
System components, optional
Cellular Antenna, 2 dB multiband omnidirectional  Campbell Scientific  32262 Directional antennas can improve signal, if the tower location is known. 
Cellular modem for Verizon/ATT Campbell Scientific  CELL210/205 Provider is site-dependent
Crossarm mount, 4 feet Campbell Scientific  CM204 Ideal for mounting 2 m sensors 
Data aquistion software, advanced Campbell Scientific  Loggernet More advanced commercial sofware that includes remote communications options and advanced programming
DIN Rail Perforated Steel Phoenix Contact 1207639 Used to mount terminal blocks inside enclosure
Galvanized steel water pipe, 1.5 or 2 inch diameter, 10 ft in length Any home supply store The most economical option for an instrument mast. Can be cut to length. Replaces the 47 inch mounting pole with legs
Instrument tripod, 10 foot stainless-Steel with grounding kit Campbell Scientific  CM110 Taller instrument stand for 2 m meteorologic sensors
Lever nut connectors, five ports (Figure 5) Digi-Key 222-415/VE00/1000 Connect one SDI-12 wire to 4 sensor wires. Alternative to DIN rail.
Null modem cable  Campbell Scientific  18663 Inteface cable between DCP with modem. Not required for integrated cellular modems
Plug-in bridge - FBS 3-5 Phoenix Contact 3030174 Used to connect the curcuit of multiple terminal blocks. Available at mouser.com
Secure Set Foam, 10 Post Kit (2 gallon) Any home supply store Altnerative to concrete when using a steel pipe mast or for precipation gage pole. Two part foam mixture
Sensor, air temperature and relative humidity, 10 ft cable  Campbell Scientific  HygroVUE10-10-PT Lower accuracy and pression option. Replacable chips are the fastest means to meet annual calibration cycles. 
Sensor, solar radiation pyranometer, digital thermopile  Campbell Scientific  CS320 Most inexpensive, ISO class C (second class). Better options are available but much more expensive
Sensor, wind speed anemometer, 10 ft cable Met One 014A-10 More expensive options include wind direction, or sonic sensors with no moving parts
Solar shield for air temperature and relative humidity sensor Campbell Scientific  RAD10E All air temperature sensors require sheilded from the sun
Terminal blocks (Figure 5), feed-through  Phoenix Contact 3064085 The most secure method to connect multiple SDI-12 sensor wires. Available at mouser.com
Field tools, essential
Freezer bags: quart and gallon sized Any grocery store Storage for soil samples collected for characterization
Miscellaneous digging tools including hand trowl, flat spade, and pointed spade Any home supply store Backup tools to aid excavation'
Shovel (Sharpshooter) 16 in. D-handle drain spade Razorback Manual tool for excavating soil pit. Any narrow pointed spade will work. 
Shovel, trenching, 4 in wide steel blade  Any home supply store Ideal trenching tool for burying cable or conduit
Soil auger (<4 in diameter) with T-handle or and extension bar as needed for r test holes AMS Samplers 400.06 Recommended for test holes. The auger type should match soil, but 'regular' performs well in most soils
Tarp (plastic) or plywood sheet Any home supply store Soil management during excavation and trenching
Field tools, optional
2,000 lb Mini Excavator Sunbelt Rentals 350110 Rental equipment for mechanical excavation
Breaker or digging bar Any home supply store Useful to break rocks and cut roots during excavation
Galvanized Cattle Fence Panel, 16 ft x 50 in Tractor Supply Co.  350207799 Recommend cutting fencing panels into 8' sections
Pick mattock or pulaski  Any home supply store Great for loosening in hard or rocky soils 
Post Hole Auger Hydraulic Tow Behind with 18" diameter auger Sunbelt Rentals 700033 Rental equipment for mechanical excavation
Post hole digger, 48 in handle Any home supply store Useful to clear soil in bottom of pit, or for test holes
Steel fence T-posts, 6 feet tall and fence post driver, ~14 lb. Any home supply store Fencing support and installation
Steel rake Any home supply store Ideal for smoothing disturbed soil at field area
Every Day Carry (EDC), recommendations for any field technician's toolbag
Adjustable wrench with insulated handle  Any home supply store
Assorted UV-resistant zip ties Any home supply store Critical for neat wiring 
Diagonal cutting pliers Any home supply store Efficient way to cut light and heavy wires and snip zip ties
Digital camera, GPS, and compass Misc.  Ideally, these are all on your smartphone
Digital multimeter Any home supply store Key tool for troubleshooting power and connectivity issues in electrical systems
Electrical tape  Any home supply store Non-black tape can be used for labeling 
Electrician's Puddy for filling entrance holes of enclosures Any home supply store Needed to close and seal all conduit ports in the enclosure
Hex key sets in both standard and metric sizes Any home supply store Required for many sensor mounts
Magnetic torpedo level (8 to 12") Any home supply store Needed to get instrument stand vertical and leveling any meteorlogical sensors
Metric tape measure  Any home supply store Critical for inserting probes and sampling soils - both use metric depths. 
Pliers: needle nose, lineman's, and channel-lock Any home supply store Lineman's pliers are essential for bailing wire fences. 
Portable drill, bits, nut drivers Any home supply store
Ratchet wrench and appropriate socket sizes  Any home supply store Ratch wrenches can get into tight spaces around sensor mounts where standard box wrenches do not work
Safety: first aid kit, water (5 gallons),  trash bags, gloves, sunscreen, insect repellent Any home supply store
Screw drivers: small and large size with insulated handles  Any home supply store Screws on DCP and terminal blocks are very small. Small flat and phillips heads are required. Larger tools will also come in handy
Sharpies, pencils, and notebook Forestry Supplier Basic record keeping is essential for metadata
Step ladder, 6 ft Any home supply store Hard to install 2m sensors without a ladder
Utility knife and box cutter Any home supply store
Vegetation control: hand loppers, weed whacker, saw Any home supply store Depending on the environment, vegetation can quickly overwhelm a fenced off areas.
Wire strippers (8-20 gage) Any home supply store Essential tool for preparing wires for insertion into DCP or terminal blocks. Self-adjusting strippers are the latest rage
Annual Maintenance Supplies
Battery cleaner (baking soda) and brush Any grocery store
Cleaning:compressed air, isopropyl alcohol, tooth brush, pipe cleaners, paper towels  Any grocery store
Desiccant, silica gel bags Clariant Desi Pak Reusable after oven drying at 105 °C for over 24 h. Swap out annually. 
Field calibration device for rain gage R.M. Young 52260 Device that drips water into a rain gage at varying intensity 
Handheld Weather Meter Kestrel Instruments 0830 Direct measurement of air temperature, relative humidity, and wind speed for field verification
One quart and one gallon freezer bags Any grocery store Storage for any gravimetric soil samples
Portable soil moisture sensor  Delta-T Devics SM150T A variety of sensors exist. See evaluation at https://acsess.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/vzj2.20033
Soil core sampler, 2-1/4 in. Diameter Soilmoisture Equipment Corp. 0200 Gravimetric soil moisture and bulk density sampler 

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. GCOS Steering Committee. The Global Observing System for Climate: Implementation Needs. Report No. GCOS-200. World Meteorological Organization, Global Climate Observing System. , Geneva, Switzerland. 315 (2016).
  2. Seneviratne, S. I., et al. Investigating soil moisture-climate interactions in a changing climate: A review. Earth-Science Reviews. 99 (3-4), 125-161 (2010).
  3. Vereecken, H., et al. On the value of soil moisture measurements in vadose zone hydrology: A review. Water Resources Research. 44 (4), (2008).
  4. Babaeian, E., et al. proximal, and satellite remote sensing of soil moisture. Reviews of Geophysics. 57 (2), 530-616 (2019).
  5. Ochsner, T. E., et al. State of the art in large-scale soil moisture monitoring. Soil Science Society of America Journal. 77 (6), 1888-1919 (2013).
  6. Fiebrich, C. A., Morgan, C. R., McCombs, A. G., Hall, P. K., McPherson, R. A. Quality assurance procedures for mesoscale meteorological data. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 27 (10), 1565-1582 (2010).
  7. IAEA. Field Estimation of Soil Water Content. Training Course Series. Report No. 30. International Atomic Energy Agency. , Vienna, Austria. (2008).
  8. Montzka, C., et al. Soil Moisture Product Validation Good Practices, Protocol Version 1.0. Committee on Earth Observation Satellites, Working Group on Calibration and Validation, Land Product Validation Subgroup. , (2020).
  9. Johnson, A. I. Methods of Measuring Soil Moisture in the Field. Report No. 25 Water-Supply Paper 1619-U. U.S. Geological Survey. , Denver, CO. (1962).
  10. Fiebrich, C., et al. The American Association of State Climatologists' Recommendations and Best Practices for Mesonets. , Version 1 36 (2019).
  11. Caldwell, T. G., Young, M. H., McDonald, E. V., Zhu, J. T. Soil heterogeneity in Mojave Desert shrublands: Biotic and abiotic processes. Water Resources Research. 48 (9), (2012).
  12. Lin, H. S. Three principles of soil change and pedogenesis in time and space. Soil Science Society of America Journal. 75 (6), 2049-2070 (2011).
  13. Caldwell, T. G., et al. The Texas soil observation network: A comprehensive soil moisture dataset for remote sensing and land surface model validation. Vadose Zone Journal. 18, 100034 (2019).
  14. Schaefer, G. L., Cosh, M. H., Jackson, T. J. The USDA natural resources conservation service soil climate analysis network (SCAN). Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 24 (12), 2073-2077 (2007).
  15. Schaefer, G. L., Paetzold, F. SNOTEL (SNOpack and TELemetry) and SCAN (soil climate analysis network). Automated Weather Stations for Applications in Agriculture and Water Resources Management: Current Use and Future Perspectives. Hubbard, K., Sivakumar, M. V. K. , Lincoln, NE. 187-194 (2001).
  16. Palecki, M. A., Bell, J. E. U.S. Climate Reference Network soil moisture observations with triple redundancy: Measurement variability. Vadose Zone Journal. 12 (2), (2013).
  17. Chan, S. K., et al. Assessment of the SMAP passive soil moisture product. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 54 (8), 4994-5007 (2016).
  18. Hu, Q., Feng, S. A daily soil temperature dataset and soil temperature climatology of the contiguous United States. Journal of Applied Meteorology. 42 (8), 1139-1156 (2003).
  19. Patrignani, A., Ochsner, T. E., Feng, L., Dyer, D., Rossini, P. R. Calibration and validation of soil water reflectometers. Vadose Zone Journal. , 20190 (2022).
  20. Adams, J. R., Berg, A. A., McNairn, H. Field level soil moisture variability at 6-and 3-cm sampling depths: implications for microwave sensor validation. Vadose Zone Journal. 12 (3), (2013).
  21. Caldwell, T. G., Bongiovanni, T., Cosh, M. H., Halley, C., Young, M. H. Field and laboratory evaluation of the CS655 soil water content sensor. Vadose Zone Journal. 17, 170214 (2018).
  22. Vaz, C. M. P., Jones, S., Meding, M., Tuller, M. Evaluation of standard calibration functions for eight electromagnetic soil moisture sensors. Vadose Zone Journal. 12 (2), (2013).
  23. Cosh, M. H., et al. Developing a strategy for the national coordinated soil moisture monitoring network. Vadose Zone Journal. 20 (4), 20139 (2021).
  24. Schoeneberger, P. J., Wysocki, D. A., Benham, E. C. Field Book for Describing and Sampling Soils. Version 3.0. , National Soil Survey Center. Lincoln, NE. (2012).
  25. Lawrence, G. B., et al. Methods of soil resampling to monitor changes in the chemical concentrations of forest soils. Journal of Visualized Experiments. (117), e54815 (2016).
  26. Gee, G. W., Or, D. 2.4 Particle-size Analysis. Methods of Soil Analysis, Part 4. Physical Methods. Dane, J. H., Topp, G. C. 5, Soil Science Society of America Book Series 255-293 (2002).
  27. Rhoades, J. D. Salinity: Electrical conductivity and total dissolved solids. Methods of Soil Analysis, Part 3: Chemical Methods. Sparks, D. L. 5, Soil Science Society of America and American Society of Agronomy 417-435 (1996).
  28. Nelson, D. W., Sommers, L. E. Total carbon, organic carbon, and organic matter. Methods of Soil Analysis, Part 3: Chemical Methods. Sparks, D. L. 5, Soil Science Society of America and American Society of Agronomy 961-1010 (1996).
  29. Grossman, R. B., Reinsch, T. G. Bulk density and linear extensibility. Methods of Soil Analysis, Part 4: Physical Methods. Dane, J. H., Topp, G. C. 5, Soil Science Society of America 201-228 (2002).
  30. WMO. Guide to Meteorological Instruments and Methods of Observation. Report No. WMO-No. 8. World Meteorological Organization. , Geneva, Switzerland. 548 (2018).
  31. Seyfried, M. S., Murdock, M. D. Measurement of soil water content with a 50-MHz soil dielectric sensor. Soil Science Society of America Journal. 68 (2), 394-403 (2004).
  32. Dorigo, W., et al. The International Soil Moisture Network: serving Earth system science for over a decade. Hydrology and Earth System Sciences. 25 (11), 5749-5804 (2021).
  33. Xia, Y., Ford, T. W., Wu, Y., Quiring, S. M., Ek, M. B. Automated Quality control of in situ soil moisture from the North American soil moisture database using NLDAS-2 products. Journal of Applied Meteorology and Climatology. 54 (6), 1267-1282 (2015).
  34. Dorigo, W. A., et al. Global automated quality control of in situ soil moisture data from the International Soil Moisture Network. Vadose Zone Journal. 12 (3), (2013).
  35. Liao, W., Wang, D., Wang, G., Xia, Y., Liu, X. Quality control and evaluation of the observed daily data in the North American soil moisture database. Journal of Meteorological Research. 33 (3), 501-518 (2019).
  36. Wilson, T. B., et al. Evaluating time domain reflectometry and coaxial impedance sensors for soil observations by the U.S. Climate Reference Network. Vadose Zone Journal. 19 (1), 20013 (2020).
  37. Evett, S. R., et al. Resolving discrepancies between laboratory-determined field capacity values and field water content observations: implications for irrigation management. Irrigation Science. 37 (6), 751-759 (2019).
  38. Evett, S. R. Soil water and monitoring technology. Irrigation of Agricultural Crops. 30, 23-84 (2007).
  39. Kim, H., Cosh, M. H., Bindlish, R., Lakshmi, V. Field evaluation of portable soil water content sensors in a sandy loam. Vadose Zone Journal. 19 (1), 20033 (2020).
  40. Cosh, M. H., Jackson, T. J., Bindlish, R., Famiglietti, J. S., Ryu, D. Calibration of an impedance probe for estimation of surface soil water content over large regions. Journal of Hydrology. 311 (1-4), 49-58 (2005).
  41. Cosh, M. H., Evett, S. R., McKee, L. Surface soil water content spatial organization within irrigated and non-irrigated agricultural fields. Advances In Water Resources. 50, 55-61 (2012).
  42. Coopersmith, E. J., et al. Deploying temporary networks for upscaling of sparse network stations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 52, 433-444 (2016).
  43. Allen, R. G., et al. The ASCE Standardized Reference Evapotranspiration Equation. American Society of Civil Engineers. , (2005).
  44. Krueger, E. S., et al. Grassland productivity estimates informed by soil moisture measurements: Statistical and mechanistic approaches. Agronomy Journal. 113 (4), 3498-3517 (2021).
  45. Kizito, F., et al. Frequency, electrical conductivity and temperature analysis of a low-cost capacitance soil moisture sensor. Journal of Hydrology. 352 (3-4), 367-378 (2008).
  46. Evett, S. R., Schwartz, R. C., Casanova, J. J., Heng, L. K. Soil water sensing for water balance, ET and WUE. Agricultural Water Management. 104, 1-9 (2012).
  47. Evett, S. R., Schwartz, R. C., Tolk, J. A., Howell, T. A. Soil profile water content determination: spatiotemporal variability of electromagnetic and neutron probe sensors in access tubes. Vadose Zone Journal. 8 (4), 926-941 (2009).
  48. Evett, S. R., Tolk, J. A., Howell, T. A. Soil profile water content determination: sensor accuracy, axial response, calibration, temperature dependence, and precision. Vadose Zone Journal. 5 (3), 894-907 (2006).
  49. Bogena, H. R., et al. Potential of wireless sensor networks for measuring soil water content variability. Vadose Zone Journal. 9 (4), 1002-1013 (2010).
  50. Kerkez, B., Glaser, S. D., Bales, R. C., Meadows, M. W. Design and performance of a wireless sensor network for catchment-scale snow and soil moisture measurements. Water Resources Research. 48 (9), 09515 (2012).
  51. Li, X., et al. Internet of Things to network smart devices for ecosystem monitoring. Science Bulletin. 64 (17), 1234-1245 (2019).
  52. Moghaddam, M., et al. A wireless soil moisture smart sensor web using physics-based optimal control: concept and initial demonstrations. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 3 (4), 522-535 (2010).
  53. Evett, S. R., Thompson, A. I., Schomberg, H. H., Andrade, M. A., Anderson, J. Solar node and gateway wireless system functions in record breaking polar vortex outbreak of February 2021. Agrosystems, Geosciences and Environment. 4 (4), 20193 (2021).
  54. Irmak, S., et al. Large-scale on-farm implementation of soil moisture-based irrigation management strategies for increasing maize water productivity. Transactions of the ASABE. 55 (3), 881-894 (2012).
  55. Bircher, S., et al. Soil moisture sensor calibration for organic soil surface layers. Geoscientific Instrumentation Methods and Data Systems. 5 (1), 109-125 (2016).
  56. Singh, J., Lo, T., Rudnick, D. R., Irmak, S., Blanco-Canqui, H. Quantifying and correcting for clay content effects on soil water measurement by reflectometers. Agricultural Water Management. 216, 390-399 (2019).
  57. Schwartz, R. C., Casanova, J. J., Pelletier, M. G., Evett, S. R., Baumhardt, R. L. Soil permittivity response to bulk electrical conductivity for selected soil water sensors. Vadose Zone Journal. 12 (2), (2013).
  58. Blonquist, J. M., Jones, S. B., Robinson, D. A. Standardizing characterization of electromagnetic water content sensors: Part 2. Evaluation of seven sensing systems. Vadose Zone Journal. 4 (4), 1059-1069 (2005).
  59. Naranjo, R. Methods for installation, removal, and downloading data from the temperature profiling probe (TROD). Report No. Open-File Report 2019-1066. U.S. Geological Survey. , 14 (2019).
  60. Jones, S. B., Blonquist, J. M., Robinson, D. A., Rasmussen, V. P., Or, D. Standardizing characterization of electromagnetic water content sensors: Part 1. Methodology. Vadose Zone Journal. 4 (4), 1048-1058 (2005).
  61. Jones, S. B., Sheng, W., Xu, J., Robinson, D. A. Electromagnetic sensors for water content: the need for international testing standards. 2018 12th International Conference on Electromagnetic Wave Interaction with Water and Moist Substances. , 1-9 (2018).
  62. Novick, K. A., et al. Confronting the water potential information gap. Nature Geoscience. 15 (3), 158-164 (2022).
  63. Luo, S., Lu, N., Zhang, C., Likos, W. Soil water potential: A historical perspective and recent breakthroughs. Vadose Zone Journal. 20203, (2022).
  64. Jackisch, C., et al. Soil moisture and matric potential-an open field comparison of sensor systems. Earth System Science Data. 12 (1), 683-697 (2020).
  65. Colliander, A., et al. Validation and scaling of soilmoisture in a semi-arid environment: SMAP validation experiment 2015 (SMAPVEX15). Remote Sensing of Environment. 196, 101-112 (2017).
  66. Vergopolan, N., et al. High-resolution soil moisture data reveal complex multi-scale spatial variability across the United States. Geophysical Research Letters. 49 (15), (2022).
  67. Gruber, A., et al. Validation practices for satellite soil moisture retrievals: What are (the) errors. Remote Sensing of Environment. 244, 111806 (2020).
  68. Baker, C. B., et al. Working toward a National Coordinated Soil Moisture Monitoring Network: vision, progress, and future directions. Bulletin of the American Meteorological Society. , (2022).

Tags

环境科学,第189期,土壤湿度,监测,校准,最佳实践,标准化,网络分析
<em>原位</em> 未受干扰土壤中的土壤湿度传感器
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Caldwell, T. G., Cosh, M. H., Evett, More

Caldwell, T. G., Cosh, M. H., Evett, S. R., Edwards, N., Hofman, H., Illston, B. G., Meyers, T., Skumanich, M., Sutcliffe, K. In Situ Soil Moisture Sensors in Undisturbed Soils. J. Vis. Exp. (189), e64498, doi:10.3791/64498 (2022).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter