La red SCAN comenzó como un proyecto piloto del NRCS en 1991. Es la red de recopilación de datos SWC más antigua en funcionamiento15 y la base para los resultados representativos en este protocolo. Todos los sitios SCAN comenzaron originalmente con un sensor de capacitancia analógico. El sitio de instalación de campo (SCAN 2049) en Beltsville, Maryland, utilizado en el componente de video de este protocolo, monitorea (Figura 7A) la temperatura del aire y el suelo por hora y (Figura 7B) SWC por hora a profundidades de 5, 10, 20, 50 y 100 cm. PPT diario, almacenamiento de agua del suelo (SWS) a 20 cm, y su cambio en el tiempo (dSWS) se muestran en la Figura 7C. Para cada evento PPT, hubo un fuerte aumento en SWC cerca de la superficie (5 y 10 cm) y un aumento más atenuado y retrasado a mayores profundidades a medida que el frente húmedo se propagaba hacia abajo bajo la gravedad. Durante los eventos de principios de febrero y abril de 2022, el sensor más profundo a 100 cm alcanzó una meseta de 0,33 m 3 / m3, que se mantuvo durante varios días. Tales condiciones indican una corta duración de saturación. La densidad aparente seca del horizonte del suelo a partir de los datos de caracterización (Tabla 3) fue de 1,73 g/cm3, con una porosidad estimada (φ) de 0,35 [-], proporcionando evidencia adicional de que el espacio poroso estaba completamente lleno de agua. Dada la arena franco arenosa / franco del perfil del suelo, las condiciones saturadas probablemente fueron producidas por un drenaje deficiente o un nivel freático poco profundo que inhibió el drenaje. Tenga en cuenta que la temperatura del aire en este sitio cae por debajo del punto de congelación la mayoría de las noches hasta abril; sin embargo, las temperaturas del suelo se mantuvieron por encima de 2 °C y no hubo indicios de agua congelada en los datos de SWC a ninguna profundidad.

Figura 7: Resultados de ejemplo de la estación de campo (SCAN 2049) ubicada en Beltsville, Maryland. (A) Temperatura del aire y del suelo por hora, (B) SWC por hora, y (C) precipitación diaria, almacenamiento de agua del suelo a 20 cm, y su diferencia en el tiempo. Abreviaturas: SWC = contenido de agua del suelo; PPT = precipitación; SWS = almacenamiento de agua del suelo; dSWS = diferencias en SWS a lo largo del tiempo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Tabla 3: Datos del sitio y caracterización del suelo para ejemplos de datos presentados en los resultados representativos. Todos los datos presentados en figuras y tablas se recuperaron de la base de datos en línea de NRCS en la URL anotada para cada sitio. Los datos de caracterización del suelo no estaban disponibles para Table Mountain (#808). Abreviaturas: NRCS = Servicio de Conservación de Recursos Naturales; URL = localizador uniforme de recursos; c = arcilla; FSL = marga arenosa fina; ls = arena arcillosa; s = arena; sc = arcilla arenosa; scl = marga arcillosa arenosa; si = limo; sil = marga limosa; sl = franco arenoso; nd = sin datos; BD = densidad aparente 33 kPa. Haga clic aquí para descargar esta tabla.
Un ejemplo más extremo de saturación se muestra en la Figura 8 para una ubicación de escaneo (2110) cerca de Yazoo, Mississippi. Los suelos tienen contenidos de arcilla muy altos (por encima del 60%), densidades de masa bajas que van de 1,06 a 1,23 g/cm3, y un φ que varía de 0,54 a 0,60 [-] (Tabla 3). El primer evento PPT de ~ 40 mm el 13 de abril de 2020 saturó el suelo a un SWC de >0.60 m 3 / m3 a todas las profundidades durante 12 días consecutivos, valores muy cercanos a la φ medida. Un segundo evento de 70 mm/día el 20 de abril de 2020 no tuvo ningún efecto sobre dSWS, lo que sugiere una escorrentía de exceso de saturación. Un período similar de saturación fue notable en noviembre de 2020. Si bien no hubo medición a 100 cm, el SWC a 50 cm se mantuvo estable en 0,39 m 3/m 3, excepto a finales del verano, donde cayó modestamente a 0,36 m 3/m 3. Las notas del sitio (Tabla suplementaria S2) indican que se utilizó la calibración específica del sensor "marga"31, como es el caso de los sensores de capacitancia utilizados en la mayoría de los sitios SCAN y USCRN. Ambos ejemplos ilustran la importancia de la caracterización del suelo y los datos de BD, recopilados durante la caracterización del sitio (paso 5), en la interpretación de los datos de SWC.

Figura 8: Ejemplo de resultados de un sitio húmedo y templado (SCAN 2110) ubicado cerca de Yazoo, Mississippi . (A) temperatura del aire y del suelo por hora, (B) SWC por hora, y (C) precipitación diaria y cambio en el almacenamiento de agua del suelo. Abreviaturas: SWC = contenido de agua del suelo; PPT = precipitación; SWS = almacenamiento de agua del suelo; dSWS = diferencias en SWS a lo largo del tiempo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
La Figura 9 presenta una serie temporal más directa de SWC in situ a cinco profundidades con cinco eventos de humectación que resultan en la propagación secuencial del frente humectante hacia abajo en el perfil del suelo. Este sitio SCAN (2189) estaba ubicado cerca de San Luis Obispo, CA, en un clima mediterráneo con una primavera húmeda y un verano largo y seco en un suelo franco arenoso con un φ que varía de 0.37 a 0.51 [-] (Tabla 3). La respuesta a la humectación de la superficie del suelo fue rápida y disminuyó en magnitud con la profundidad. El gran evento PPT final durante 5 días fue suficiente para mostrar respuesta a las profundidades de 50 y 100 cm. A medida que aumentaba la profundidad, el ciclo diurno de la amplitud de la temperatura del suelo disminuía, y el tiempo de temperaturas máximas y mínimas se retrasó aún más con respecto a la temperatura del aire y las profundidades menos profundas (Figura 9A). Si bien estas características pueden ser útiles para discriminar entre las profundidades del sensor, como se discute en la siguiente sección, también hubo un efecto notable en la fluctuación de SWC a profundidades de 5 y 10 cm. La amplitud SWC fue ~0.02 m 3/m 3 a 5 cm, ~0.01 m 3/m 3 a 10 cm, y más insignificante en los sensores más profundos. También estaba en fase con las temperaturas del suelo, y el ruido era más probable inducido en el sensor por las fluctuaciones de temperatura y era poco probable que fuera el resultado de cualquier movimiento físico de la humedad del suelo o precipitación real. Este sitio más seco (2189) tiene cambios diurnos mucho más grandes en la temperatura del suelo que el sitio de instalación de campo más mésico (2049), que no muestra ruido de temperatura en los datos de SWC (Figura 7B).

Figura 9: Ejemplo de resultados de un sitio semiárido y mediterráneo (SCAN 2189) ubicado cerca de San Luis Obispo, California . (A) temperatura del aire y del suelo por hora, (B) SWC por hora, y (C) precipitación diaria y cambio en el almacenamiento de agua del suelo. Abreviaturas: SWC = contenido de agua del suelo; PPT = precipitación; SWS = almacenamiento de agua del suelo; dSWS = diferencias en SWS a lo largo del tiempo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
La Figura 10 presenta una de las interpretaciones de datos SWC más desafiantes que existen con suelo congelado y cubierta de nieve. Este sitio (808) estaba ubicado cerca de Boseman, MT, a 4,474 pies sobre el nivel del mar. Las temperaturas diarias del aire ocasionalmente superaron las temperaturas de congelación durante el invierno (diciembre, enero y febrero) de 2020. Las temperaturas del suelo se mantuvieron justo por encima de 0 ° C hasta marzo. La presencia de nieve en la superficie aislaría el suelo de las variaciones de temperatura del aire. Además, en suelos húmedos, la liberación de calor latente y el consumo de energía, acompañados de procesos de transición de fase relacionados con los ciclos de congelación-descongelación, amortiguaron las temperaturas del suelo, manteniéndolas muy cerca de 0 °C hasta que se completaron estos cambios de fase. La pequeña ε de hielo en suelos helados aparece como disminuciones dramáticas en SWC seguidas de aumentos durante la descongelación sin ninguna indicación de PPT. Esto fue más evidente a mediados de diciembre y mediados de marzo, cuando las temperaturas del aire cayeron rápidamente y SWC a 5 y 10 cm disminuyó durante 3 días y luego se recuperó. La temperatura del suelo a 100 cm alcanzó el punto de congelación a mediados de noviembre y estuvo en un SWC bajo el otoño anterior, todo el invierno, y no cambió durante el deshielo de primavera, lo que sugiere que podría haber estado funcionando mal. Sin embargo, las caídas rápidas y la recuperación en los otros sensores pueden o no ser cambios reales en el agua líquida del suelo; La interpretación de tales datos puede ser extremadamente difícil sin mediciones auxiliares de la presencia o profundidad de nieve. A menudo, los datos de SWC en o por debajo de la congelación se censuran en el control de calidad. Más discusión sobre las temperaturas del suelo cerca del punto de congelación se presenta en la sección de control de calidad del registro de datos.

Figura 10: Resultados de ejemplos de un sitio alpino semiárido (SCAN 808) ubicado cerca de Three Forks, Montana . (A) temperatura del aire y del suelo por hora, (B) SWC por hora, y (C) precipitación diaria y cambio en el almacenamiento de agua del suelo. Abreviaturas: SWC = contenido de agua del suelo; PPT = precipitación; SWS = almacenamiento de agua del suelo; dSWS = diferencias en SWS a lo largo del tiempo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Otros ejemplos y datos de caracterización se extrajeron de la base de datos SCAN (consulte la Tabla 3 para el Localizador uniforme de recursos, [URL]). El informe y el control de calidad de estos datos necesitan cierta interpretación para determinar si existe un mecanismo físico para explicar cualquier comportamiento errático. Nuestra interpretación carece de conocimiento del sitio local, y a pesar de años de evaluar series temporales de SWC, todavía puede ser difícil evaluar un buen sensor o instalación a partir de uno defectuoso o malo.
La Figura 11 presenta ejemplos comunes de registros de datos de problemas, seleccionados aleatoriamente de 40 estaciones SCAN entre 2020 y 2021. Los errores más comunes incluyen picos (Figura 11A) y cambios de paso hacia arriba (Figura 11B) o hacia abajo (Figura 11C), como lo señala la Red Internacional de Humedad del Suelo32. Para cada uno de estos, no hay un evento PPT concurrente para explicar tales cambios, y pueden considerarse erróneos. El problema con los picos o caídas instantáneas se agrava cuando solo se observan los medios diarios, lo que puede ocultar tales eventos. Es mejor eliminarlos antes de hacer cualquier cálculo medio. El inicio y el final de un cambio de paso pueden ser obvios, pero es difícil completar cualquier dato intermedio. No abordamos el relleno de datos en este protocolo, sino que solo marcamos datos erróneos. El comportamiento errático (Figura 11D) se presenta como una fluctuación salvaje sin ninguna respuesta a los eventos PPT. En algunos casos, los picos pueden desaparecer después de las comprobaciones de cableado y el reemplazo del multiplexor, como se muestra en la Figura 11A después de agosto de 2020. Más a menudo, el comportamiento errático es el preludio de un sensor defectuoso, como se muestra en la Figura 11E. El sensor a 10 cm de profundidad dio una advertencia razonable de comportamiento errático en enero y falló a fines de marzo. Sin embargo, el sensor a 5 cm de profundidad falló sin previo aviso el 1 de marzo de 2021.

Figura 11: Ejemplos de registros de problemas. (A) SCAN 2084, Uapb-Marianna, Arkansas, que muestra caídas periódicas a 5 cm, (B) SCAN 2015, Adams Ranch #1, Nuevo México, con un cambio de paso positivo a 50 cm de profundidad, (C) SCAN 808, Table Mountain, Montana, con un cambio de paso hacia abajo, picos e incluso recuperación a 50 cm de profundidad, (D ) SCAN 2006, Bushland #1, Texas, que no muestra respuesta a los eventos de precipitación en el sensor de 5 o 10 cm, con cierta recuperación del sensor de 10 cm seguido de la falla eminente de ambos, y (E) SCAN 2027, Little River, Georgia, con un sensor de brillo a 20 cm y falla catastrófica a las profundidades de 5 y 20 cm. Las profundidades del sensor se indican como 5 cm (negro), 10 cm (azul), 20 cm (naranja), 50 cm (gris oscuro) y 100 cm (amarillo). Abreviaturas: SWC = contenido de agua del suelo; PPT = precipitación. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
En SCAN 2084, el sitio comenzó a registrar datos el 2/6/2004 y tenía varias notas de comportamiento errático relacionado con los multiplexores SDI-12, que fueron reemplazados varias veces (Tabla Suplementaria S2). Sin embargo, los sensores son originales y, después de 18 años, siguen funcionando. En SCAN 2015, la recolección de datos comenzó el 25/10/1993 y el sensor de 50 cm en la Figura 11B se consideró sospechoso en 2017 (Tabla Suplementaria S2). El sitio más antiguo, SCAN 808, comenzó a informar el 30/09/1986 y se convirtió en una estación SCAN el 25/10/2006; No ha tenido ningún sensor reemplazado hasta la fecha. Las anomalías, como se muestra en la Figura 11E, no siempre resultan en fallas, ya que la Figura 10 tiene datos razonables. SCAN 2006 comenzó a informar el 10/1/1993; los sensores originales de 5 y 10 cm de la figura 11D fueron reemplazados el 24/01/2022. SCAN 2027 comenzó a informar el 19/05/1999; los sensores originales de 5 y 10 cm de la figura 11E fueron reemplazados el 13/08/2021. Como se señaló, los sitios de escaneo comenzaron con un sensor de capacitancia analógico. Muchos de estos sensores han durado más de 20 años y, aunque no necesariamente producen datos de la más alta calidad, se han mantenido funcionales. Determinar el punto en el que reemplazar un sensor sigue siendo una pregunta abierta para los profesionales. Los metadatos del sitio y las propiedades del suelo para los sitios en la Figura 11 se pueden encontrar en la Tabla Suplementaria S3.
Presentación de informes de datos
Los sensores SWC continuos in situ informan de tres a seis valores por intervalo de registro de tiempo. Junto con cualquier medición auxiliar, el despliegue a largo plazo de sensores SWC genera grandes cantidades de datos de valor unitario que deben almacenarse y entregarse. Las mediciones ambientales se realizan a intervalos de muestreo discretos que se agregan a lo largo del tiempo y se informan como registro de datos. La frecuencia de muestreo de medición atmosférica varía según la medición; Es más grande para mediciones de viento y radiación solar (<10 s) y mayor para temperatura y humedad del aire (60 s)30. Estos valores de muestra se promedian o acumulan durante un intervalo de informe que puede variar de 5 minutos a 1 h. Del mismo modo, el SWC puede ser muestreado instantáneamente en el intervalo de informe o muestreado (por ejemplo, cada 5 min) y promediado en promedios de 30 min o 60 min, ya que la dinámica de SWC es relativamente más lenta en comparación. Aunque el promedio de muestreos más frecuentes puede reducir el ruido de las fluctuaciones de temperatura, la interferencia eléctrica y la variabilidad inherente del sensor, no es aconsejable, porque los picos de datos pueden sesgar el valor medio como se discutió anteriormente. La mayoría de los registros de datos SWC pueden satisfacerse con la detección a cada hora, pero para regiones con condiciones de drenaje de mayor velocidad (suelo arenoso) y PPT intensivo (condiciones monzónicas), algunas redes registran en un intervalo de tiempo de 20 minutos para capturar completamente los eventos de lluvia. Por último, la transmisión de datos o la telemetría pueden estar limitadas por la tecnología (por ejemplo, sistemas satelitales) o tener niveles de costo basados en el tamaño y la frecuencia de los datos. La optimización de los intervalos de informes y las variables telemétricas puede ayudar a controlar los costos. Por ejemplo, se prefiere la transmisión de valores brutos (por ejemplo, ε o recuentos) a los valores derivados (por ejemplo, SWC) que se pueden calcular en el posprocesamiento. La resolución de datos también puede afectar al tamaño del paquete de telemetría; sin embargo, es importante representar SWC como un porcentaje (0.0-100.0%) a una resolución de 0.1% o como un decimal (0.00-1.00) a una resolución de 0.001 m 3 m-3. La versión decimal en m 3 m-3 es muy preferida para evitar confusiones con los cambios porcentuales del contenido de agua en análisis e informes posteriores, y para evitar confusiones con los contenidos de agua en base de masa (g / g) que también pueden informarse como porcentaje de contenido de agua. La temperatura del suelo, el ε y el BEC se informan comúnmente a resoluciones de 0.1 ° C, 0.1 [-] y 0.1 dS m-1, respectivamente.
Control de calidad del registro de datos
El proceso de control de calidad del registro de datos verifica los datos y documenta su calidad. Las notas de campo precisas y los registros de calibración son esenciales para procesar el registro de datos. Los pasos típicos en el procesamiento de un registro son una evaluación inicial, la eliminación de datos erróneos obvios, la aplicación de cualquier cálculo o corrección de valor derivado y una evaluación final de datos. Los registros SWC generalmente consisten en una señal (por ejemplo, ε, recuentos o mV), temperatura del suelo y BEC que se utilizan en diversos grados para derivar el SWC. Los sensores también pueden generar un SWC derivado del fabricante. Sin embargo, ningún sensor mide directamente SWC; Este cálculo puede ser parte del paso de cálculo de datos, suponiendo que una ecuación de calibración adecuada esté disponible y forme parte del registro de metadatos. Un registro puede ser una medición instantánea o un promedio durante algún período. Es deseable que los datos sin procesar se mantengan de modo que se puedan calcular los formatos más apropiados para el control de calidad y se puedan aplicar mejoras en las ecuaciones de calibración o la comprensión del sensor a los datos sin procesar. Las características del sensor deben dictar si se registran valores instantáneos o valores medios de lecturas múltiples, aunque se prefieren los valores instantáneos por las razones dadas anteriormente.
Hay varias formas de incorporar datos auxiliares (consulte la verificación de datos a continuación) en un flujo de trabajo de control de calidad. La precipitación es el primer cheque: "¿aumentó SWC después de un evento de lluvia?" Hay situaciones en las que SWC puede aumentar sin PPT (por ejemplo, derretimiento de la nieve, descarga de agua subterránea, riego). La segunda comprobación es comparar el cambio en el almacenamiento de agua del suelo con la cantidad total de PPT para un evento específico (Figura 7C). Idealmente, este evento debería ser un evento aislado de lluvia de baja intensidad. La precipitación se infiltra en el suelo desde la superficie y se filtra hacia abajo. El pico en SWC debería seguir un patrón similar a la baja (Figura 7B). Sin embargo, el flujo preferencial puede hacer que el agua infiltrada pase por alto un sensor poco profundo o cause una respuesta rápida en sensores más profundos. Si bien estas pueden ser respuestas "reales", la compactación deficiente de la zanja de instalación o alrededor de un sensor individual puede canalizar preferentemente el agua hacia un sensor. El sesgo en la llegada frontal mojada debe usarse con precaución y sentido común al interpretar respuestas inusuales a eventos de lluvia o deshielo. Como se ilustra en la Tabla 3, BD dicta el límite superior del espacio poroso del suelo, φ [-], en suelos minerales. El contenido de agua habitualmente mayor que φ indicar un sensor que funciona mal o una calibración inadecuada del sensor. En el primer caso, los datos pueden ser borrados del registro. En este último caso, la recalibración puede permitir conservar el registro, con valores modificados de acuerdo con la recalibración.
La temperatura del suelo es otra variable que ayuda a los datos de control de calidad. La temperatura del suelo se propaga hacia abajo en la columna del suelo y se atenúa con la profundidad (Figura 7A). La temperatura debe alcanzar su punto máximo antes y más alto cerca de la superficie con un aumento del tiempo de retraso desde el pico de la superficie a medida que aumenta la profundidad del sensor. Cualquier retraso fuera de orden del sensor puede ser una indicación de una profundidad mal identificada o una dirección SDI-12 incorrecta. Como se muestra en la Figura 10 y se discute en ella, los sensores electromagnéticos dependen de los cambios en ε, que van desde ~ 3 para el hielo hasta ~ 80 para el agua. Los cambios entre el agua y el hielo son registrados por sensores SWC. Sin embargo, puede ser necesario elevar el umbral de señalización, ya que el volumen de detección del sensor es diferente del volumen de detección del termistor de temperatura del suelo, y el umbral podría ser tan alto como 4 ° C. Debido a que el grado de congelación y la cantidad relativa de agua líquida pueden ser importantes para evaluar la hidrología del suelo, estos datos deben marcarse como influenciados por la congelación y no necesariamente eliminados. En el nivel más básico, el control de calidad debe racionalizar cualquier respuesta errática del sensor a algún mecanismo físico o de lo contrario es un error. Aunque las rutinas automatizadas de control de calidad son un requisito para las grandes redes y las fuentes de datos dispares 13,33,34,35, no hay sustituto para los ojos en los datos para mantener la calidad de los datos a largo plazo.
Verificación de datos
Uno de los aspectos más desafiantes de los datos de SWC es la verificación: "¿el sensor proporciona datos buenos y precisos?" La mayoría de los sensores ambientales son accesibles después de la implementación y pueden reemplazarse con un nuevo sensor después de un tiempo, devolverse al fabricante o laboratorio para ser recalibrados según los estándares y / o verificar los datos contra una muestra recolectada del campo. Las organizaciones meteorológicas siguen procedimientos estrictos para los sensores atmosféricos, incluidas las rotaciones de los sensores, el mantenimiento de los sensores y las calibraciones en el campo que permiten que el mantenimiento preventivo sirva como primer paso de la verificación de datos10,30. Los sensores SWC están enterrados in situ y no pueden ser auditados o recalibrados sin una perturbación significativa del sitio y un daño potencial al sensor. Además, no existen estándares aceptados para los sensores SWC, y como tal, la verificación de datos requiere cierto conocimiento de la respuesta anticipada del sensor y cierta confianza en el sensor en sí. Ambos requieren experiencia práctica y mejores prácticas que se siguen en el campo (es decir, mantenimiento e inspecciones del sitio). Si los problemas de rendimiento inusuales, como se presentan en la Figura 11, se vuelven crónicos, existe una alta probabilidad de que el sensor falle y debe reemplazarse.
Los sensores electromagnéticos no tienen partes móviles, y el cable y los circuitos tienden a ser robustos. Después de 3 años, la Red de Observación de Suelos de Texas reportó una tasa de falla del 2% para los sensores osciladores de línea de transmisión21. Después de más de 10 años de servicio, la Red de Respuesta Climática de los Estados Unidos informó un marcado aumento en la tasa de fallas de los sensores de impedancia a 15-18 sondas por 100 de 2014 a 201736. Como se presenta en la Figura 11, la mayoría de los sensores SCAN tenían más de 20 años antes de fallar. Se prefiere reemplazar un sensor antes de la falla para que el sensor pueda reevaluarse en aire, agua y arena para verificar la deriva con respecto a los valores previos al despliegue, si estos se registraron (por ejemplo, paso 1), entre otras razones. El reemplazo de rutina es algo poco práctico con los sensores SWC y rara vez se realiza en grandes redes, y no tenemos conocimiento de ninguna evaluación a largo plazo del cambio del sensor SWC electromagnético a lo largo del tiempo. La red USCRN está migrando actualmente a una nueva tecnología de sensores después de más de 10 años utilizando sensores de capacitancia. El plan es tener una superposición mínima de 2 años entre los sensores antiguos y nuevos para realizar cualquier ajuste.
Las visitas regulares de mantenimiento deben incluir la verificación de los datos de SWC, idealmente en una variedad de condiciones de humedad. Esto se puede lograr indirectamente utilizando un sensor portátil, idealmente calibrado para algunas muestras de suelo o directamente para núcleos volumétricos de suelo recolectados en el sitio. El mejor enfoque es comparar las lecturas de los sensores in situ con SWC de muestras volumétricas de suelo a profundidades equivalentes37 (Figura 12). El mantenimiento programado debe intentar cubrir un rango de condiciones de humedad del suelo para que se pueda comparar una regresión simple entre las mediciones directas / indirectas de SWC y las lecturas coincidentes del sensor. El muestreo más profundo del suelo se puede hacer en agujeros de barrena o con dispositivos mecánicos de extracción de muestras. La verificación de los sensores de superficie (por ejemplo, 5 y 10 cm) puede ser suficiente, ya que los sensores más profundos deben seguir una respuesta característica similar a PPT, como se discutió anteriormente. Hay varias limitaciones de esta evaluación post hoc de SWC. La principal desventaja es que las muestras volumétricas no pueden (ni deben) tomarse directamente en los sensores y pueden no ser verdaderamente representativas del SWC dentro del volumen de detección alrededor de los dientes (dentro de los 3 cm). Esto lleva a la segunda desventaja; es posible que se necesiten muchos más lugares de muestreo y profundidades para obtener un valor SWC de campo representativo. Esto también puede resultar en muchos agujeros y perturbaciones alrededor del sitio. Una tercera desventaja es la dificultad de obtener muestras volumétricas de suelo en profundidad sin excavaciones que interrumpan el perfil del suelo.

Figura 12: Datos volumétricos de SWC. Datos de SWC de núcleos de suelo de 60 cm3 tomados como datos de calibración de campo en comparación con SWC de sensores in situ a profundidades de 15, 30, 45 y 60 cm, en texturas que van desde arena franca y fina hasta arcilla. Esta figura fue adaptada de Evett et al.37. Abreviatura: SWC = contenido de agua del suelo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
El NRCS desarrolló un método de muestreo de suelo en barrenos de barrena utilizando un tubo de muestreo volumétrico (una sonda estilo Madera) en una varilla de extensión para muestras en el fondo de un agujero de barrena38. Estas mediciones directas también pueden combinarse con mediciones indirectas de sensores portátiles37,39,40 para proporcionar una evaluación calibrada de la representatividad espacial de los sensores in situ 13,41. Como se describe en el paso del protocolo 10.10, este proceso se puede repetir para permitir que alguna métrica (por ejemplo, error cuadrático medio de la raíz, sesgo, correlación) determine cualquier desviación reciente de los sensores in situ del muestreo directo o estimaciones indirectas de SWC. El OIEA7 del Organismo Internacional de Energía Atómica también presenta más detalles. Los datos de excavación y caracterización del suelo presentados en los pasos 3 y 5 también proporcionan datos sobre φ (SWC no debe exceder este valor). La textura y la horizonación del suelo ilustran zonas de alta/baja conductividad y retención de agua del suelo. Estos pasos están muy en línea con el protocolo de muestreo de suelos forestales25. La escala deseada de representatividad se puede utilizar para recopilar el conjunto de datos de validación y, posteriormente, la estación se puede escalar a la huella validada42. Si se reemplaza un tipo de sensor de estación, sería razonable recopilar otro conjunto de datos de validación en una variedad de condiciones de agua del suelo para capturar nuevamente el sesgo de instalación.
Los conjuntos de datos auxiliares pueden ayudar en la verificación y evaluación de los datos SWC. Es obvio que una serie de tiempo hidrológico se mejora dramáticamente con un medidor PPT in situ para verificar el momento, la duración y la magnitud de los eventos. Los sensores de potencial matricial del suelo proporcionan el estado energético del agua del suelo, fundamental para cuantificar el agua disponible de la planta. Los sensores meteorológicos, incluyendo la temperatura del aire, la humedad relativa, la velocidad del viento y la irradiancia solar, permiten el cálculo directo de la evapotranspiración de referencia (ET), que es una guía útil para la absorción relativa de agua de la planta y, por lo tanto, la tasa de secado del suelo43. Varios sensores meteorológicos económicos y todo en uno están disponibles con salida SDI-12. La información del nivel del agua subterránea de un transductor de presión es otra medida valiosa, si el nivel freático está cerca de la superficie y se puede instalar un pozo de monitoreo. Finalmente, una cámara de campo puede proporcionar tanto valor científico como valor de seguridad del sitio. Las imágenes digitales pueden registrar el crecimiento de la vegetación y el verdor44, y el estado general de la estación puede evaluarse sin una visita de campo.
Cuadro suplementario S1: Tecnologías comunes (pero no inclusivas) de sensores SWC in situ. Haga clic aquí para descargar este archivo.
Tabla suplementaria S2: Registros del historial de sensores extraídos de la base de datos en línea NRCS para todos los sitios presentados en este protocolo. Datos disponibles a través de cada URL. Haga clic aquí para descargar este archivo.
Tabla suplementaria S3: Datos del sitio y caracterización del suelo para ejemplos de datos presentados en la Figura 11. Haga clic aquí para descargar este archivo.