Das SCAN-Netzwerk begann 1991 als Pilotprojekt des NRCS. Es ist das am längsten in Betrieb befindliche SWC-Datenerfassungsnetz15 und die Grundlage für die repräsentativen Ergebnisse in diesem Protokoll. Alle SCAN-Standorte begannen ursprünglich mit einem analogen Kapazitätssensor. Der Feldinstallationsstandort (SCAN 2049) in Beltsville, Maryland, der in der Videokomponente dieses Protokolls verwendet wird, überwacht (Abbildung 7A) stündlich die Luft- und Bodentemperatur und (Abbildung 7B) stündlich SWC in Tiefen von 5, 10, 20, 50 und 100 cm. Die tägliche PPT, die Bodenwasserspeicherung (SWS) bis 20 cm und ihre zeitliche Veränderung (dSWS) sind in Abbildung 7C dargestellt. Für jedes PPT-Ereignis gab es einen starken Anstieg der SWC in der Nähe der Oberfläche (5 und 10 cm) und einen abgeschwächten und verzögerten Anstieg in größeren Tiefen, wenn sich die Benetzungsfront unter der Schwerkraft nach unten ausbreitete. Während der Ereignisse Anfang Februar und April 2022 erreichte der tiefste Sensor mit 100 cm ein Plateau von 0,33 m 3/m 3, das mehrere Tage lang anhielt. Solche Bedingungen weisen auf eine kurze Sättigungsdauer hin. Die Trockenschüttdichte des Bodenhorizonts aus den Charakterisierungsdaten (Tabelle 3) betrug 1,73 g/cm3 mit einer geschätzten Porosität (φ) von 0,35 [-], was einen zusätzlichen Beweis dafür liefert, dass der Porenraum vollständig mit Wasser gefüllt war. Angesichts des sandigen Lehms/Lehmsandes des Bodenprofils wurden gesättigte Bedingungen höchstwahrscheinlich durch schlechte Entwässerung oder einen flachen Grundwasserspiegel erzeugt, der die Entwässerung hemmte. Beachten Sie, dass die Lufttemperatur an diesem Standort an den meisten Abenden bis April unter den Gefrierpunkt fällt. Die Bodentemperaturen blieben jedoch über 2 °C und es gab keinen Hinweis auf gefrorenes Wasser in den SWC-Daten in irgendeiner Tiefe.

Abbildung 7: Beispielergebnisse der Feldstation (SCAN 2049) in Beltsville, Maryland. (A) Stündliche Luft- und Bodentemperatur, (B) stündliche SWC und (C) täglicher Niederschlag, Bodenwasserspeicherung bis 20 cm und deren Differenz im Laufe der Zeit. Abkürzungen: SWC = Bodenwassergehalt; PPT = Niederschlag; SWS = Bodenwasserspeicher; dSWS = Unterschiede in SWS im Zeitverlauf. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.
Tabelle 3: Standortdaten und Bodencharakterisierung für Datenbeispiele, die in den repräsentativen Ergebnissen dargestellt sind. Alle in Abbildungen und Tabellen dargestellten Daten wurden aus der NRCS-Online-Datenbank unter der für jeden Standort angegebenen URL abgerufen. Für den Tafelberg (#808) lagen keine Daten zur Bodencharakterisierung vor. Abkürzungen: NRCS = Natural Resources Conservation Service; URL = Uniform Resource Locator; c = Ton; FSL = feiner sandiger Lehm; ls = lehmiger Sand; s = Sand; sc = sandiger Ton; SCL = sandiger Lehm; si = Schlick; sil = schluffiger Lehm; SL = sandiger Lehm; nd = keine Daten; BD = Schüttdichte 33 kPa. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
Ein extremeres Beispiel für die Sättigung ist in Abbildung 8 für eine SCAN-Position (2110) in der Nähe von Yazoo, Mississippi, dargestellt. Die Böden haben sehr hohe Tongehalte (über 60%), geringe Schüttdichten von 1,06 bis 1,23 g/cm3 und eine φ von 0,54 bis 0,60 [-] (Tabelle 3). Das erste PPT-Ereignis von ~40 mm am 13. April 2020 sättigte den Boden an 12 aufeinanderfolgenden Tagen in allen Tiefen auf einen SWC von >0,60 m 3/m 3 - Werte, die sehr nahe am gemessenen φ lagen. Ein zweites Ereignis von 70 mm/Tag am 20. April 2020 hatte keinen Einfluss auf dSWS, was auf einen Sättigungsüberfluss hindeutet. Eine ähnliche Sättigungsperiode war im November 2020 bemerkenswert. Während es bei 100 cm keine Messung gab, blieb die SWC bei 50 cm konstant bei 0,39 m 3/m 3, außer im Spätsommer, wo sie leicht auf 0,36 m3/m3 fiel. Aus den Standortnotizen (Ergänzende Tabelle S2) geht hervor, dass die sensorspezifische Kalibrierung31 verwendet wurde, wie dies bei kapazitiven Sensoren der Fall ist, die an den meisten SCAN- und USCRN-Standorten verwendet werden. Beide Beispiele veranschaulichen die Bedeutung der Bodencharakterisierung und der BD-Daten, die während der Standortcharakterisierung (Schritt 5) erhoben wurden, für die Interpretation von SWC-Daten.

Abbildung 8: Beispielergebnisse eines feuchten, gemäßigten Standorts (SCAN 2110) in der Nähe von Yazoo, Mississippi . (A) Stündliche Luft- und Bodentemperatur, (B) stündliche SWC und (C) täglicher Niederschlag und Veränderung der Bodenwasserspeicherung. Abkürzungen: SWC = Bodenwassergehalt; PPT = Niederschlag; SWS = Bodenwasserspeicher; dSWS = Unterschiede in SWS im Zeitverlauf. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.
Abbildung 9 zeigt eine einfachere Zeitreihe von in situ SWC in fünf Tiefen mit fünf Benetzungsereignissen, die zu einer sequentiellen Ausbreitung der Benetzungsfront nach unten im Bodenprofil führen. Dieser SCAN-Standort (2189) befand sich in der Nähe von San Luis Obispo, Kalifornien, in einem mediterranen Klima mit einem feuchten Frühling und einem langen, trockenen Sommer auf einem sandigen Lehmboden mit einem φ von 0,37 bis 0,51 [-] (Tabelle 3). Die Reaktion auf die Benetzung der Bodenoberfläche war schnell und nahm mit der Tiefe ab. Das letzte große PPT-Ereignis über 5 Tage reichte aus, um in den Tiefen von 50 und 100 cm eine Reaktion zu zeigen. Mit zunehmender Tiefe nahm der Tageszyklus der Bodentemperaturamplitude ab, und die Zeit der Maxima- und Minimatemperaturen blieb weiter hinter der Lufttemperatur und den geringeren Tiefen zurück (Abbildung 9A). Während diese Eigenschaften nützlich sein können, um zwischen Sensortiefen zu unterscheiden, wie im nächsten Abschnitt erörtert, gab es auch einen bemerkenswerten Effekt auf die Fluktuation von SWC in 5 und 10 cm Tiefe. Die SWC-Amplitude betrug ~0,02 m 3/m 3 bei 5 cm, ~0,01 m 3/m 3 bei 10 cm und vernachlässigbarer in den tieferen Sensoren. Es war auch in Phase mit den Bodentemperaturen, und Rauschen wurde im Sensor eher durch Temperaturschwankungen induziert und war wahrscheinlich nicht das Ergebnis einer physikalischen Bewegung der Bodenfeuchtigkeit oder tatsächlicher Niederschläge. Dieser trockenere Standort (2189) weist viel größere tägliche Änderungen der Bodentemperatur auf als der eher mesische Feldinstallationsstandort (2049), der in den SWC-Daten kein Temperaturrauschen zeigt (Abbildung 7B).

Abbildung 9: Beispielergebnisse eines semiariden, mediterranen Standorts (SCAN 2189) in der Nähe von San Luis Obispo, Kalifornien . (A) stündliche Luft- und Bodentemperatur, (B) stündliche SWC und (C) täglicher Niederschlag und Veränderung der Bodenwasserspeicherung. Abkürzungen: SWC = Bodenwassergehalt; PPT = Niederschlag; SWS = Bodenwasserspeicher; dSWS = Unterschiede in SWS im Zeitverlauf. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.
Abbildung 10 zeigt eine der anspruchsvolleren SWC-Dateninterpretationen, die es bei gefrorenem Boden und Schneedecke gibt. Dieser Standort (808) befand sich in der Nähe von Boseman, MT, auf 4.474 Fuß über dem Meeresspiegel. Die täglichen Lufttemperaturen überstiegen im Winter (Dezember, Januar und Februar) 2020 gelegentlich den Gefrierpunkt. Die Bodentemperaturen blieben bis März knapp über 0 °C. Das Vorhandensein von Schnee auf der Oberfläche würde den Boden vor Schwankungen der Lufttemperatur isolieren. Darüber hinaus pufferten in feuchten Böden die Freisetzung latenter Wärme und der Energieverbrauch, begleitet von Phasenübergangsprozessen im Zusammenhang mit Frost-Tau-Zyklen, die Bodentemperaturen und hielten sie sehr nahe bei 0 °C, bis diese Phasenwechsel abgeschlossen waren. Die geringe ε von Eis in gefrierenden Böden zeigt sich als dramatische Abnahme der SWC, gefolgt von einem Anstieg während des Auftauens ohne Hinweis auf PPT. Dies zeigte sich am deutlichsten Mitte Dezember und Mitte März, als die Lufttemperaturen rapide sanken und SWC bei 5 und 10 cm für 3 Tage abnahm und sich dann wieder erholte. Die Bodentemperatur erreichte mit 100 cm Mitte November den Gefrierpunkt und lag im vorangegangenen Herbst, den ganzen Winter über, auf einem niedrigen SWC und änderte sich während des Frühlingstauwetters nicht, was darauf hindeutet, dass es sich um eine Fehlfunktion gehandelt haben könnte. Die schnellen Tropfen und die Erholung in den anderen Sensoren können jedoch echte Veränderungen des flüssigen Bodenwassers sein oder auch nicht. Die Interpretation solcher Daten kann ohne zusätzliche Messungen des Schneevorhandenseins oder der Schneehöhe äußerst schwierig sein. Oft werden SWC-Daten bei oder unter dem Gefrierpunkt in der Qualitätskontrolle zensiert. Weitere Diskussionen zu Bodentemperaturen nahe dem Gefrierpunkt finden Sie im Abschnitt Qualitätskontrolle von Datensätzen.

Abbildung 10: Beispielergebnisse eines semiariden, alpinen Standorts (SCAN 808) in der Nähe von Three Forks, Montana . (A) stündliche Luft- und Bodentemperatur, (B) stündliche SWC und (C) täglicher Niederschlag und Veränderung der Bodenwasserspeicherung. Abkürzungen: SWC = Bodenwassergehalt; PPT = Niederschlag; SWS = Bodenwasserspeicher; dSWS = Unterschiede in SWS im Zeitverlauf. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.
Andere Beispiele und Charakterisierungsdaten wurden aus der SCAN-Datenbank abgerufen (siehe Tabelle 3 für Uniform Resource Locator, [URL]). Die Berichterstattung und Qualitätskontrolle dieser Daten erfordert eine gewisse Interpretation, um festzustellen, ob es einen physikalischen Mechanismus gibt, der ein unberechenbares Verhalten erklärt. Unsere Interpretation verfügt nicht über lokale Standortkenntnisse, und trotz jahrelanger Auswertung von SWC-Zeitreihen kann es immer noch schwierig sein, einen guten Sensor oder eine gute Installation von einem defekten oder schlechten zu unterscheiden.
Abbildung 11 zeigt gängige Beispiele für Problemdatensätze, die zwischen 2020 und 2021 nach dem Zufallsprinzip aus 40 SCAN-Stationen ausgewählt wurden. Zu den häufigsten Fehlern gehören Spitzen (Abbildung 11A) und Schrittänderungen entweder nach oben (Abbildung 11B) oder nach unten (Abbildung 11C), wie vom International Soil Moisture Network32 angegeben. Für jeden dieser Fälle gibt es kein gleichzeitiges PPT-Ereignis, um solche Änderungen zu erklären, und sie können als fehlerhaft angesehen werden. Das Problem mit sofortigen Spitzen oder Einbrüchen wird noch verschärft, wenn man nur die täglichen Mittelwerte betrachtet, die solche Ereignisse verbergen können. Es ist am besten, sie zu entfernen, bevor Sie eine Mittelwertberechnung durchführen. Der Beginn und das Ende eines Schrittwechsels mögen offensichtlich sein, aber es ist schwierig, Daten dazwischen zu füllen. Wir nähern uns in diesem Protokoll nicht dem Ausfüllen von Daten, sondern kennzeichnen nur fehlerhafte Daten. Unberechenbares Verhalten (Abbildung 11D) stellt sich als wilde Fluktuation ohne Reaktion auf PPT-Ereignisse dar. In einigen Fällen können Spitzen nach Verdrahtungsprüfungen und dem Austausch von Multiplexern verschwinden, wie in Abbildung 11A nach August 2020 gezeigt. In den meisten Fällen ist unberechenbares Verhalten der Auftakt zu einem fehlerhaften Sensor, wie in Abbildung 11E dargestellt. Der Sensor in 10 cm Tiefe gab eine vernünftige Warnung vor unberechenbarem Verhalten im Januar und Ausfall Ende März. Der Sensor in 5 cm Tiefe fiel jedoch am 1. März 2021 ohne Vorwarnung aus.

Abbildung 11: Beispiele für Problemdatensätze. (A) SCAN 2084, Uapb-Marianna, Arkansas, mit periodischen Einbrüchen bei 5 cm, (B) SCAN 2015, Adams Ranch #1, New Mexico, mit einer positiven Schrittänderung in 50 cm Tiefe, (C) SCAN 808, Tafelberg, Montana, mit einer Abwärtsschrittänderung, Spitzen und sogar Erholung in 50 cm Tiefe, (D ) SCAN 2006, Bushland #1, Texas, zeigt keine Reaktion auf Niederschlagsereignisse am 5- oder 10-cm-Sensor, mit einer gewissen Erholung des 10-cm-Sensors, gefolgt von einem eminenten Ausfall beider, und (E) SCAN 2027, Little River, Georgia, mit einem Glitching-Sensor in 20 cm Tiefe und einem katastrophalen Ausfall sowohl in der 5- als auch in der 20-cm-Tiefe. Die Sensortiefen werden mit 5 cm (schwarz), 10 cm (blau), 20 cm (orange), 50 cm (dunkelgrau) und 100 cm (gelb) angegeben. Abkürzungen: SWC = Bodenwassergehalt; PPT = Niederschlag. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.
Bei SCAN 2084 begann der Standort am 06.02.2004 mit der Datenaufzeichnung und hatte mehrere Hinweise auf unberechenbares Verhalten im Zusammenhang mit SDI-12-Multiplexern, die mehrmals ausgetauscht wurden (Ergänzungstabelle S2). Die Sensoren sind jedoch original und nach 18 Jahren immer noch funktionsfähig. Auf der SCAN 2015 begann die Datenerhebung am 25.10.1993 und der 50-cm-Sensor in Abbildung 11B wurde 2017 als verdächtig eingestuft (Ergänzungstabelle S2). Der älteste Standort, SCAN 808, begann am 30.9.1986 mit der Berichterstattung und wurde am 25.10.2006 in eine SCAN-Station umgewandelt; Bisher wurden keine Sensoren ausgetauscht. Anomalien, wie in Abbildung 11E dargestellt, führen nicht immer zu Fehlern, da Abbildung 10 angemessene Daten enthält. SCAN 2006 begann am 1.10.1993 mit der Berichterstattung; Die ursprünglichen 5- und 10-cm-Sensoren in Abbildung 11D wurden am 24.01.2022 ersetzt. SCAN 2027 begann am 19.05.1999 mit der Berichterstattung; Die ursprünglichen 5- und 10-cm-Sensoren in Abbildung 11E wurden am 13.08.2021 ersetzt. Wie bereits erwähnt, begannen SCAN-Standorte mit einem analogen Kapazitätssensor. Viele dieser Sensoren haben über 20 Jahre gehalten und sind zwar nicht unbedingt durchgehend Daten von höchster Qualität liefern, aber funktionsfähig geblieben. Die Bestimmung des Zeitpunkts, an dem ein Sensor ausgetauscht werden soll, bleibt für Praktiker eine offene Frage. Standortmetadaten und Bodeneigenschaften für Standorte in Abbildung 11 sind in der ergänzenden Tabelle S3 zu finden.
Berichterstellung zu Daten
Kontinuierliche In-situ-SWC-Sensoren melden drei bis sechs Werte pro Zeiterfassungsintervall. Der langfristige Einsatz von SWC-Sensoren erzeugt neben etwaigen Zusatzmessungen große Mengen an Einheitswertdaten, die gespeichert und ausgeliefert werden müssen. Umweltmessungen werden in diskreten Probenahmeintervallen durchgeführt, die über die Zeit aggregiert und als Datensatz gemeldet werden. Die Abtastfrequenz der atmosphärischen Messung variiert je nach Messung. Sie ist größer für Wind- und Sonneneinstrahlungsmessungen (<10 s) und größer für Lufttemperatur und Luftfeuchtigkeit (60 s)30. Diese Stichprobenwerte werden über ein Berichtsintervall von 5 min bis 1 h gemittelt oder akkumuliert. In ähnlicher Weise kann SWC sofort im Berichtsintervall abgetastet oder abgetastet werden (z. B. alle 5 Minuten) und in 30-Minuten- oder 60-Minuten-Mittelwerte gemittelt werden, da die Dynamik von SWC im Vergleich relativ langsamer ist. Obwohl die Mittelwertbildung aus häufigeren Abtastungen das Rauschen durch Temperaturschwankungen, elektrische Interferenzen und inhärente Sensorvariabilität reduzieren kann, ist dies nicht ratsam, da Datenspitzen, wie bereits erwähnt, den Mittelwert verzerren können. Die meisten SWC-Datensätze können mit einer stündlichen Erfassung zufrieden sein, aber für Regionen mit Entwässerungsbedingungen mit höherer Geschwindigkeit (sandiger Boden) und intensiver PPT (Monsunbedingungen) zeichnen einige Netzwerke in einem Zeitintervall von 20 Minuten auf, um Niederschlagsereignisse vollständig zu erfassen. Schließlich kann die Datenübertragung oder Telemetrie durch die Technologie (z. B. Satellitensysteme) begrenzt sein oder Kostenstufen haben, die auf der Datengröße und -frequenz basieren. Die Optimierung von Berichtsintervallen und telemetrischen Variablen kann zur Kostenkontrolle beitragen. Beispielsweise wird die Übertragung von Rohwerten (z. B. ε oder Anzahl) abgeleiteten Werten (z. B. SWC) vorgezogen, die in der Nachbearbeitung berechnet werden können. Die Datenauflösung kann sich auch auf die Größe des Telemetriepakets auswirken. Es ist jedoch wichtig, SWC entweder als Prozentsatz (0,0-100,0%) bei einer Auflösung von 0,1% oder als Dezimalzahl (0,00-1,00) bei einer Auflösung von 0,001 m 3 m-3 darzustellen. Die Dezimalversion in m 3 m-3 wird sehr bevorzugt, um Verwechslungen mit prozentualen Änderungen des Wassergehalts in späteren Analysen und Berichten zu vermeiden und um Verwechslungen mit dem Wassergehalt auf Massenbasis (g/g) zu vermeiden, der auch als prozentualer Wassergehalt angegeben werden kann. Bodentemperatur, ε und BEC werden üblicherweise mit einer Auflösung von 0,1 °C, 0,1 [-] bzw. 0,1 dS m-1 angegeben.
Qualitätskontrolle des Datensatzes
Die Datensatzqualitätskontrolle prüft die Daten und dokumentiert deren Qualität. Genaue Feldnotizen und Kalibrierprotokolle sind für die Verarbeitung des Datensatzes unerlässlich. Die typischen Schritte bei der Verarbeitung eines Datensatzes sind eine erste Auswertung, das Entfernen offensichtlich fehlerhafter Daten, das Anwenden von abgeleiteten Berechnungen oder Korrekturen sowie eine abschließende Datenauswertung. SWC-Datensätze bestehen im Allgemeinen aus einem Signal (z. B. ε, Counts oder mV), Bodentemperatur und BEC, die in unterschiedlichem Maße zur Ableitung des SWC verwendet werden. Sensoren können auch eine vom Hersteller abgeleitete SWC ausgeben. Es gibt jedoch keinen Sensor, der SWC direkt misst. Diese Berechnung kann Teil des Datenberechnungsschritts sein, vorausgesetzt, dass eine geeignete Kalibriergleichung verfügbar ist und Teil des Metadatensatzes ist. Ein Datensatz kann eine momentane Messung oder ein Durchschnitt über einen bestimmten Zeitraum sein. Es ist wünschenswert, dass die Rohdaten beibehalten werden, damit die am besten geeigneten Formate für die Qualitätskontrolle berechnet werden können und Verbesserungen der Kalibriergleichungen oder des Sensorverständnisses auf die Rohdaten angewendet werden können. Die Sensoreigenschaften sollten bestimmen, ob Momentanwerte oder Mittelwerte mehrerer Messwerte aufgezeichnet werden, obwohl Momentanwerte aus den zuvor genannten Gründen bevorzugt werden.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, Zusatzdaten (siehe Datenüberprüfung unten) in einen Qualitätskontroll-Workflow zu integrieren. Niederschlag ist die erste Überprüfung - "Hat SWC nach einem Regenereignis zugenommen?" Es gibt Situationen, in denen SWC ohne PPT ansteigen kann (z. B. Schneeschmelze, Grundwasserabfluss, Bewässerung). Die zweite Prüfung besteht darin, die Veränderung der Bodenwasserspeicherung mit der Gesamtmenge an PPT für ein bestimmtes Ereignis zu vergleichen (Abbildung 7C). Idealerweise sollte es sich bei diesem Ereignis um ein isoliertes Niederschlagsereignis mit geringer Intensität handeln. Niederschlag dringt von der Oberfläche in den Boden ein und versickert nach unten. Der Peak in SWC sollte einem ähnlichen Muster nach unten folgen (Abbildung 7B). Eine bevorzugte Strömung kann jedoch dazu führen, dass eindringendes Wasser einen flachen Sensor umgeht oder eine schnelle Reaktion auf tiefere Sensoren verursacht. Während dies "echte" Reaktionen sein können, kann eine schlechte Verdichtung des Installationsgrabens oder um einen einzelnen Sensor herum dazu führen, dass Wasser bevorzugt in Richtung eines Sensors geleitet wird. Die Verzerrung bei der Benetzung der Frontankunft sollte mit Vorsicht und gesundem Menschenverstand verwendet werden, wenn ungewöhnliche Reaktionen auf Regenfälle oder Schneeschmelzereignisse interpretiert werden. Wie in Tabelle 3 dargestellt, bestimmt BD die Obergrenze des Bodenporenraums φ [-] in mineralischen Böden. Wassergehalte, die routinemäßig größer als φ sind, deuten entweder auf einen fehlerhaften Sensor oder eine unsachgemäße Sensorkalibrierung hin. Im ersten Fall können Daten aus dem Datensatz gelöscht werden. Im letzteren Fall kann eine Rekalibrierung dazu führen, dass der Datensatz beibehalten wird, wobei die Werte entsprechend der Rekalibrierung geändert werden.
Die Bodentemperatur ist eine weitere Variable, die bei der Qualitätskontrolle von Daten hilft. Die Bodentemperatur breitet sich in der Bodensäule nach unten aus und schwächt sich mit der Tiefe ab (Abbildung 7A). Die Temperatur sollte mit zunehmender Sensortiefe früher und höher in der Nähe der Oberfläche mit zunehmender Verzögerungszeit von der Oberflächenspitze ihren Höhepunkt erreichen. Fehlerhafte Sensorverzögerungen können ein Hinweis auf eine falsch identifizierte Tiefe oder eine falsche SDI-12-Adresse sein. Wie in Abbildung 10 gezeigt und darin erörtert, hängen elektromagnetische Sensoren von Änderungen der ε ab, die von ~3 für Eis bis ~80 für Wasser reichen. Veränderungen zwischen Wasser und Eis werden von SWC-Sensoren erfasst. Es kann jedoch erforderlich sein, die Kennzeichnungsschwelle zu erhöhen, da sich das Erfassungsvolumen des Sensors vom Erfassungsvolumen des Bodentemperaturthermistors unterscheidet und der Schwellenwert bis zu 4 °C betragen kann. Da der Gefriergrad und die relative Menge an flüssigem Wasser für die Beurteilung der Bodenhydrologie wichtig sein können, sollten diese Daten als durch Gefrieren beeinflusst gekennzeichnet und nicht unbedingt entfernt werden. Auf der grundlegendsten Ebene sollte die Qualitätskontrolle jede unberechenbare Sensorreaktion auf einen physikalischen Mechanismus rationalisieren, sonst handelt es sich um einen Fehler. Obwohl automatisierte Qualitätskontrollroutinen eine Voraussetzung für große Netzwerke und unterschiedliche Datenquellensind 13,33,34,35, gibt es keinen Ersatz für Eyes-on-Data, um die langfristige Datenqualität aufrechtzuerhalten.
Verifizierung der Daten
Einer der schwierigsten Aspekte von SWC-Daten ist die Verifizierung: "Liefert der Sensor gute und genaue Daten?" Die meisten Umgebungssensoren sind nach dem Einsatz zugänglich und können nach einiger Zeit durch einen neuen Sensor ersetzt, an den Hersteller oder das Labor zurückgeschickt werden, um sie gegen Standards neu zu kalibrieren und/oder die Daten anhand einer vor Ort entnommenen Probe überprüfen zu lassen. Meteorologische Organisationen befolgen strenge Verfahren für atmosphärische Sensoren, einschließlich Sensorrotationen, Sensorwartung und Kalibrierungen vor Ort, die eine vorbeugende Wartung als ersten Durchgang der Datenüberprüfung ermöglichen10,30. SWC-Sensoren sind in situ vergraben und können nicht ohne erhebliche Standortstörungen und potenzielle Schäden am Sensor geprüft oder neu kalibriert werden. Darüber hinaus gibt es keine anerkannten Standards für SWC-Sensoren, und daher erfordert die Datenüberprüfung ein gewisses Wissen über die erwartete Reaktion des Sensors und ein gewisses Vertrauen in den Sensor selbst. Beide erfordern praktische Erfahrung und Best Practices, die vor Ort befolgt werden (z. B. Wartung und Inspektionen vor Ort). Wenn ungewöhnliche Leistungsprobleme, wie in Abbildung 11 dargestellt, chronisch werden, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass der Sensor ausfällt, und er sollte ersetzt werden.
Elektromagnetische Sensoren haben keine beweglichen Teile, und der Draht und die Schaltkreise sind in der Regel robust. Nach 3 Jahren meldete das Texas Soil Observation Network eine Ausfallrate von 2 % für Übertragungsleitungsoszillatorsensoren21. Nach mehr als 10 Dienstjahren meldete das U.S. Climate Response Network von 2014 bis 2017 einen deutlichen Anstieg der Ausfallrate von Impedanzsensoren mit 15-18 Sonden pro 10036. Wie in Abbildung 11 dargestellt, waren die meisten SCAN-Sensoren vor dem Ausfall über 20 Jahre alt. Der Austausch eines Sensors vor dem Ausfall wird bevorzugt, damit der Sensor in Luft, Wasser und Sand neu bewertet werden kann, um die Drift anhand von Werten vor dem Einsatz zu überprüfen, wenn diese aufgezeichnet wurden (z. B. Schritt 1). Ein routinemäßiger Austausch ist bei SWC-Sensoren etwas unpraktisch und wird in großen Netzwerken selten durchgeführt, und uns sind keine langfristigen Bewertungen der Veränderung elektromagnetischer SWC-Sensoren im Laufe der Zeit bekannt. Das USCRN-Netzwerk migriert derzeit nach über 10 Jahren mit Kapazitätssensoren auf eine neue Sensortechnologie. Es ist geplant, eine Mindestüberlappung von 2 Jahren zwischen alten und neuen Sensoren zu haben, um Anpassungen vorzunehmen.
Regelmäßige Wartungsbesuche sollten die Überprüfung der SWC-Daten beinhalten, idealerweise bei einer Reihe von Feuchtigkeitsbedingungen. Dies kann indirekt mit einem tragbaren Sensor erreicht werden, der idealerweise auf einige Bodenproben oder direkt auf volumetrische Bodenkerne kalibriert ist, die vor Ort entnommen werden. Der beste Ansatz besteht darin, die In-situ-Sensormesswerte mit SWC von volumetrischen Bodenproben in äquivalenten Tiefen37 zu vergleichen (Abbildung 12). Die planmäßige Wartung sollte versuchen, eine Reihe von Bodenfeuchtebedingungen abzudecken, so dass eine einfache Regression zwischen direkten/indirekten SWC-Messungen und übereinstimmenden Sensormesswerten verglichen werden kann. Tiefere Bodenproben können in Schneckenlöchern oder mit mechanischen Kernbohrvorrichtungen durchgeführt werden. Die Überprüfung der Oberflächensensoren (z. B. 5 und 10 cm) kann ausreichend sein, da die tieferen Sensoren, wie bereits erwähnt, einer ähnlichen charakteristischen Reaktion auf PPT folgen sollten. Es gibt mehrere Einschränkungen dieser Post-hoc-SWC-Bewertung. Der Hauptnachteil besteht darin, dass die volumetrischen Proben nicht direkt an den Sensoren entnommen werden können (und sollten) und möglicherweise nicht wirklich repräsentativ für die SWC innerhalb des Erfassungsvolumens um die Zinken (innerhalb von 3 cm) sind. Dies führt zum zweiten Nachteil; Möglicherweise sind viele weitere Probenahmeorte und -tiefen erforderlich, um einen repräsentativen SWC-Wert für das Feld zu erhalten. Dies kann auch zu vielen Löchern und Störungen rund um die Baustelle führen. Ein dritter Nachteil ist die Schwierigkeit, volumetrische Bodenproben in der Tiefe zu erhalten, ohne dass das Bodenprofil gestört wird.

Abbildung 12: Volumetrische SWC-Daten. SWC-Daten von 60 cm3 Bodenkernen, die als Feldkalibrierungsdaten im Vergleich zu SWC von In-situ-Sensoren in Tiefen von 15, 30, 45 und 60 cm in Texturen von lehmigen, feinen Sanden bis hin zu Ton entnommen wurden. Diese Abbildung wurde von Evett et al.37 übernommen. Abkürzung: SWC = Bodenwassergehalt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.
Das NRCS entwickelte ein Verfahren zur Bodenprobenahme in Schneckenlöchern unter Verwendung eines volumetrischen Probenahmerohrs (einer Sonde im Madera-Stil) an einer Verlängerungsstange für Proben am Boden eines Schneckenlochs38. Diese direkten Messungen können auch mit indirekten Messungen von tragbaren Sensoren37,39,40 kombiniert werden, um eine kalibrierte Bewertung der räumlichen Repräsentativität der In-situ-Sensoren 13,41 zu ermöglichen. Wie in Protokollschritt 10.10 beschrieben, kann dieser Prozess wiederholt werden, um eine Metrik (z. B. quadratischer Mittelwertfehler, Bias, Korrelation) zu ermöglichen, um eine kürzliche Abweichung der In-situ-Sensoren von der direkten Stichprobe oder den indirekten Schätzungen von SWC zu bestimmen. Weitere Details werden auch von der Internationalen Atomenergiebehörde IAEO7 vorgestellt. Die in den Schritten 3 und 5 dargestellten Bodenaushub- und Charakterisierungsdaten liefern auch Daten zur φ (SWC sollte diesen Wert nicht überschreiten). Bodentextur und Horizontisierung veranschaulichen Zonen mit hoher/niedriger Leitfähigkeit und Bodenwasserspeicherung. Diese Schritte stehen im Einklang mit dem Protokoll zur Probenahme von Waldböden25. Die gewünschte Skala der Repräsentativität kann verwendet werden, um den Validierungsdatensatz zu sammeln, und danach kann die Station auf den validierten Footprint42 skaliert werden. Wenn ein Stationssensortyp ausgetauscht wird, wäre es sinnvoll, einen weiteren Satz von Validierungsdaten für eine Vielzahl von Bodenwasserbedingungen zu sammeln, um die Installationsverzerrung erneut zu erfassen.
Ergänzende Datensätze können bei der Verifizierung und Bewertung von SWC-Daten helfen. Es liegt auf der Hand, dass eine hydrologische Zeitreihe mit einem PPT-Messgerät vor Ort dramatisch verbessert wird, um den Zeitpunkt, die Dauer und das Ausmaß von Ereignissen zu überprüfen. Bodenmatrixpotentialsensoren liefern den Energiestatus des Bodenwassers, der für die Quantifizierung des verfügbaren Pflanzenwassers entscheidend ist. Meteorologische Sensoren, einschließlich Lufttemperatur, relative Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und Sonneneinstrahlung, ermöglichen die direkte Berechnung der Referenz-Evapotranspiration (ET), die ein nützlicher Leitfaden für die relative Wasseraufnahme von Pflanzen und damit für die Trocknungsrate des Bodens ist43. Mehrere kostengünstige All-in-One-Wettersensoren sind mit SDI-12-Ausgang erhältlich. Die Grundwasserstandsinformation eines Druckaufnehmers ist eine weitere wertvolle Messung, wenn sich der Grundwasserspiegel in der Nähe der Oberfläche befindet und ein Überwachungsbrunnen installiert werden kann. Schließlich kann eine Feldkamera sowohl einen wissenschaftlichen Wert als auch einen Wert für die Standortsicherheit bieten. Digitale Bilder können das Vegetationswachstum und die Grünheit44 aufzeichnen, und der allgemeine Zustand der Station kann ohne Feldbesuch beurteilt werden.
Ergänzende Tabelle S1: Gängige (aber nicht umfassende) In-situ-SWC-Sensortechnologien. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Tabelle S2: Sensorverlaufsprotokolle, die aus der NRCS-Online-Datenbank für alle in diesem Protokoll dargestellten Standorte extrahiert wurden. Daten, die über jede URL verfügbar sind. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Tabelle S3: Standortdaten und Bodencharakterisierung für Datenbeispiele, die in Abbildung 11 dargestellt sind. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.