研究地点安装的土壤湿度传感器的数量可以决定是否证明一个假设或完全忽略它。多少个传感器会产生最完整的土壤水分图?没有一个答案可以涵盖所有场景。研究目标、精度要求、规模和特定地点的特征都会影响所需传感器的数量。此外,土壤水分在空间和时间上都是可变的。了解这种可变性的驱动力可以让研究人员深入了解如何进行采样。
理解可变性可能很困难
在研究地点的区域内,土壤水分变化源于土壤质地、植被覆盖的数量和类型、地形、降水和其他天气因素、管理实践和土壤水力特性(水在土壤中移动的速度)的差异。研究人员应该考虑景观特征的可变性,以了解需要多少个样本位置才能捕获土壤水分的多样性。
土壤含水量也会随时间变化,随降水、干旱、灌溉和蒸发量而变化,并以与季节性天气和植被多样性相关的可预测模式变化。虽然这是一个容易掌握的概念,但在考虑由时间和空间动态之间的相互作用引起的可变性时,它变得更加复杂。
土壤水分数据经常挑战假设
以下示例使用模拟数据来说明空间和时间差异对土壤水分含量的影响。在第一个示例中,在潮湿和干燥条件下模拟同一研究地点的土壤水分含量,并计算概率密度函数。这个例子表明描述土壤水分的参数不是静态的,而是根据土壤水分条件随时间变化。在干燥和潮湿条件下同一田地土壤水分含量的概率密度函数,模拟了既不潮湿也不干燥的单个时间点的土壤含水量。生成的 湿度数据 表明研究地点内有不止一个土壤水分含量的“种群”。这可能是由多种因素造成的。可能存在具有不同土壤质地的区域(例如,较干燥的沙质和较湿的粉质壤土区域),研究区域包括低洼地形和相邻的山坡,或者研究区域具有不同类型的植被覆盖。湿度数据用于在具有异构景观的位置及时快照,上面两个简单的例子展示了土壤水分在时间和空间上的复杂性。这两个例子都表明,在处理田间条件下的土壤含水量时,正态性假设可能并不总是有效。
需要多少土壤湿度传感器? 如果目标是确定研究区域的“真实”平均土壤含水量,则采样方案需要考虑上述变异的来源。如果研究区域有丘陵和山谷、不同类型的冠层覆盖以及降水的季节性变化,则传感器应位于代表异质性主要来源的区域。相反,如果研究地点相当均匀,或者研究人员只对土壤含水量的时间模式感兴趣(例如,灌溉计划),那么由于数据中的时间自相关,可能需要更少的土壤湿度传感器。
原位连续测量提供了对土壤含水量的深入了解
土壤含水量在时间和空间上都是高度动态的。虽然一些研究人员确实选择走这条路,但使用现场采样来捕捉所有这些动态是一项劳动密集型的工作并且很难。与环境科学的许多其他领域一样,对土壤水分行为的一些最深入的见解来自使用原位传感器网络的研究。对于大多数应用,使用原位连续测量将使您更好地了解土壤含水量。
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掌握土壤水分的基础知识
土壤水分不仅仅是知道土壤中的水量。在决定如何衡量之前,先了解您需要了解的基本原则。在20 分钟的网络研讨会中,发现:为什么土壤水分不仅仅是数量。含水量:它是什么,它是如何测量的,以及你为什么需要它;水势:它是什么,它与含水量有何不同,以及为什么需要它;您是否应该测量含水量、水势,或两者兼而有之,哪些传感器测量每种类型的参数。